Campus AI vs Commercial AI: A Late-Breaking Study on How LLM As-A-Service Customizations Shape Trust and Usage Patterns
यह विलंब से आई अध्ययन एक बड़े क्षेत्रीय अन्वेषण के लिए एक पूर्ववृत्त (prequel) के रूप में कार्य करती है, जिसका उद्देश्य चर्चा को प्रोत्साहित करना और इस बात की जांच करने के लिए विधियों को परिष्कृत करना है कि कैसे LLM-as-a-Service के उपयोगकर्ता-प्रमुख अनुकूलन, जैसे कि इंटरफ़ेस और ब्रांडिंग परिवर्तन, ChatGPT जैसे वाणिज्यिक विकल्पों की तुलना में विश्वविद्यालय के छात्रों और कर्मचारियों के बीच विश्वास और उपयोग के पैटर्न को प्रभावित करते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि इंटरनेट एक विशाल, हलचल भरे पुस्तकालय की तरह है जहाँ सबसे लोकप्रिय किताबें एक अत्यंत बुद्धिमान, सर्वज्ञ रोबोट द्वारा लिखी गई हैं जो आपसे किसी भी विषय पर बात कर सकता है। इस रोबोट को 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल' (LLM) कहा जाता है, और यह एक जादुई विश्वकोश की तरह है जो कभी सोता नहीं है। लेकिन यहाँ एक पेंच है: यह रोबोट एक बड़ी, निजी कंपनी के स्वामित्व में है, और जब आप इससे बात करते हैं, तो आप इसके उपकरणों को उधार ले रहे होते हैं। कभी-कभी, स्कूल और कार्यालय चिंतित होते हैं कि इन उपकरणों को उधार लेना जोखिम भरा हो सकता है, जैसे पढ़ाई करने में मदद के लिए अपने घर में किसी अजनबी को आने देना। इसलिए, वे पूछते हैं, "क्या हम इस रोबट का अपना संस्करण बना सकते हैं, या कम से कम इस पर अपना लोगो लगा सकते हैं, ताकि यह अधिक सुरक्षित और अधिक 'हम जैसा' महसूस हो?" यहीं पर "ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरैक्शन" (मानव-कंप्यूटर संपर्क) का विज्ञान आता है। यह इस बात का अध्ययन है कि तकनीक का उपयोग करते समय लोग कैसा महसूस करते हैं और कैसे व्यवहार करते हैं। बड़ा सवाल जो शोधकर्ता पूछ रहे हैं वह यह है: क्या एक चैटबॉट पर स्कूल का लोगो लगाने से वास्तव में लोग उस पर अधिक भरोसा करते हैं, उसका उपयोग अलग तरह से करते हैं, या अपने रहस्यों को लेकर कम चिंतित होते हैं? यह कुछ ऐसा ही है जैसे यह पूछना कि क्या टीम की जर्सी पहनने से आप बेहतर खेलते हैं, या क्या एक वेंडिंग मशीन पर एक मिलनसार चेहरा खाने की चीजों पर आपके भरोसे को बढ़ाता है।
यह शोध पत्र एक "लेट-ब्रेकिंग स्टडी" (late-breaking study) है, जो एक फैंसी तरीका है यह कहने का कि शोधकर्ता बड़ा खेल शुरू होने से पहले अपनी गेम प्लान साझा कर रहे हैं। वे एक जर्मन विश्वविद्यालय में एक विशाल प्रयोग स्थापित कर रहे हैं ताकि यह देखा जा सके कि छात्र और कर्मचारी उनके स्कूल के अनुकूलित (customized) रोबोट चैटबॉट के प्रति कैसे प्रतिक्रिया देते हैं, इसकी तुलना प्रसिद्ध व्यावसायिक चैटजीपीटी (ChatGPT) से की जाए। शोधकर्ता केवल रोबोट के मस्तिष्क (कोड) को ही नहीं देख रहे हैं, बल्कि वे रोबोट की "त्वचा" और "कपड़ों" को भी देख रहे हैं—जैसे कि स्कूल का लोगो, स्क्रीन पर रंग, और वे छोटे चेतावनी संदेश जो पॉप-अप होते हैं। उन्हें संदेह है कि भले ही रोबोट का मस्तिष्क बिल्कुल समान हो, लेकिन दिखने का तरीका हमारे दिमाग को अलग महसूस कराने के लिए धोखा दे सकता है। उदाहरण के लिए, वे सोचते हैं कि क्या विश्वविद्यालय का लोगो देखने से हम रोबोट पर अधिक भरोसा करते हैं, या क्या यह हमें तब कम सावधान बनाता है जब रोबोट तथ्य गढ़ता है (जिसे शोधकर्ता "हैलुसिनेशन" या मतिभ्रम कहते हैं)। वे यह भी जानना चाहते हैं कि क्या रोबोट कितनी कंप्यूटर शक्ति का उपयोग करता है, इसके लिए एक "फ्यूल गेज" (ईंधन मीटर) दिखाने से लोग ऊर्जा बचाने के बारे में अधिक सोचते हैं।
टीम ने लगभग 250 लोगों—छात्रों, शिक्षकों और कार्यालय कर्मियों—से दो अलग-अलग चैटबॉट्स के बारे में पूछने के लिए एक सर्वेक्षण तैयार किया है। वे छह मुख्य विचारों, या "परिकल्पनाओं" (hypotheses) की जांच कर रहे हैं। पहला, उनका अनुमान है कि लोग स्कूल के संस्करण पर अधिक भरोसा करेंगे क्योंकि यह एक अजनबी (बड़ी कंपनी) के बजाय एक मित्र (विश्वविद्यालय) की ओर से आता हुआ महसूस होता है। दूसरा, वे सोचते हैं कि यदि आप पहले से ही अपने स्कूल पर भरोसा करते हैं, तो आप स्कूल के रोबोट पर और भी अधिक भरोसा करेंगे। तीसरा, उन्हें डर है कि क्योंकि स्कूल का रोबोट इतना आधिकारिक दिखता है, इसलिए लोग इसके उत्तरों की दोबारा जांच करना छोड़ सकते हैं, भले ही वह गलत तथ्य गढ़ रहा हो। चौथा, उन्हें संदेह है कि लोग स्कूल के संस्करण में कम गलत तथ्य नोटिस करेंगे क्योंकि वे लोगो पर बहुत अधिक भरोसा करने में व्यस्त होंगे। पांचवां, उनका मानना है कि लोग अपने डेटा को स्कूल के रोबोट के साथ अधिक सुरक्षित महसूस करेंगे। अंत में, उन्हें उम्मीद है कि एआई (AI) के लिए "टोकन मीटर" (एक ईंधन गेज की तरह) दिखाकर, स्कूल का संस्करण लोगों को अधिक सावधानी से उपयोग करने और पर्यावरण के बारे में सोचने के लिए प्रेरित करेगा।
अभी, इस शोध पत्र में अंतिम उत्तर नहीं हैं क्योंकि बड़ा प्रयोग अभी समाप्त नहीं हुआ है। शोधकर्ता वर्तमान में "प्रिक्वेल" (prequel) चरण में हैं, जिसका अर्थ है कि वे अपना नक्शा साझा कर रहे हैं और फीडबैक मांग रहे हैं ताकि वे रास्ता न भटक जाएं। उन्होंने माइक्रोसॉफ्ट एज़्योर (Microsoft Azure) का उपयोग करके चैटबॉट का एक अनुकूलित संस्करण तैयार किया है, जहाँ उन्होंने उत्तरों को अधिक अनुमानित बनाने के लिए कुछ "रैंडमनेस" (अनिश्चितता) को बंद कर दिया है, विश्वविद्यालय का लोगो जोड़ा है, और "टोकन" (टेक्स्ट के हिस्से) कितने बचे हैं, यह दिखाने वाला एक विजुअल बार शामिल किया है। वे यह भी सुनिश्चित कर रहे हैं कि डेटा स्कूल के नेटवर्क के भीतर रहे ताकि इसे बाहरी दुनिया के साथ साझा न किया जाए।
शोधकर्ता सावधानी बरतते हुए यह कहते हैं कि वे अभी निश्चित रूप से नहीं जानते कि उनके विचार सही हैं या नहीं। वे सुझाव दे रहे हैं कि ये दृश्य परिवर्तन वास्तव में लोगों के व्यवहार को बदल सकते हैं, लेकिन उन्हें यह साबित करने के लिए अपने स्प्रिंग 2025 के सर्वेक्षण से डेटा की आवश्यकता है। वे यह दावा नहीं कर रहे हैं कि लोगो लगाने से एआई की सभी समस्याएं ठीक हो जाती हैं, लेकिन वे सोचते हैं कि यह एक शक्तिशाली उपकरण है जिसे संगठनों को अनदेखा नहीं करना चाहिए। यदि उनके अनुमान सही निकलते हैं, तो इसका मतलब यह हो सकता है कि स्कूलों और कंपनियों को अपने एआई उपकरणों को सजाने/दिखाने के तरीके पर बहुत सावधानी से विचार करने की आवश्यकता है, क्योंकि पहनावा मशीन के मस्तिष्क की तरह ही लोगों के उपयोग करने के तरीके को बदल सकता है। जब तक सर्वेक्षण के परिणाम नहीं आ जाते, तब तक यह कहानी अभी लिखी जा रही है, लेकिन यह वादा करती है कि यह हमें हमारे दैनिक जीवन में डिजिटल सहायकों पर भरोसा करने के बारे में बहुत कुछ बताएगी।
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