"What Are You Really Trying to Do?": Co-Creating Life Goals from Everyday Computer Use
यह शोध पत्र "स्ट्राइविंग को-क्रिएशन" (striving co-creation) प्रस्तुत करता है, जो एक्टिविटी थ्योरी (Activity Theory) पर आधारित एक ऐसी प्रणाली है जो एक इंटरैक्टिव एडिटिंग इंटरफ़ेस के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के दैनिक कंप्यूटर उपयोग से उनके दीर्घकालिक जीवन लक्ष्यों का अनुमान लगाती है और सहयोगात्मक रूप से उन्हें परिष्कृत करती है, जिससे उन मौजूदा प्रणालियों की सीमाओं को दूर किया जा सके जो केवल सतही स्तर के कार्यों को ही कैप्चर कर पाती 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
एक ऐसे कंप्यूटर की कल्पना करें जो न केवल आपके क्लिक या टाइप करने को देखता है, बल्कि यह भी समझता है कि आप ऐसा क्यों कर रहे हैं। दशकों से, मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन का सपना ऐसे सिस्टम बनाने का रहा है जो हमारे दैनिक कार्यों के पीछे के गहरे उद्देश्य को समझ सकें। हमने लंबे समय से यह स्वीकार कर लिया है कि एक मशीन हमें बता सकती है कि हम एक स्प्रेडशीट देख रहे हैं या ईमेल पढ़ रहे हैं, लेकिन वह यह देखने में संघर्ष करती रही है कि ये खंडित क्षण वास्तव में एक बड़े, दीर्घकालिक प्रयास का हिस्सा हैं, जैसे कि किसी नए शहर में बसने की योजना बनाना या बढ़ते परिवार के लिए एक स्थिर जीवन बनाना। यह अंतर इसलिए मौजूद है क्योंकि वर्तमान तकनीक तात्कालिक कार्य पर ध्यान केंद्रित करती है, न कि अंतर्निहित प्रेरणा पर। यह कदमों को देखती है लेकिन यात्रा को नहीं देख पाती। स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने अब इस अंतर को पाटने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है, उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो न केवल व्यवहार को रिकॉर्ड करता है, बल्कि लोगों के साथ मिलकर उन दीर्घकालिक लक्ष्यों को उजागर करने के लिए सहयोग करता है जो उनके रोजमर्रा के कंप्यूटर उपयोग को संचालित करते हैं।
इस कार्य के पीछे की टीम ने, जिसका नेतृत्व शार्दुल सपकोटा और सहयोगियों ने किया, 'टेम्पो' (Tempo) नामक एक सिस्टम विकसित किया। इसका मूल विचार है एक प्रक्रिया जिसे वे "स्ट्राइविंग को-क्रिएशन" (striving co-creation) कहते हैं। कंप्यूटर द्वारा चुपचाप उपयोगकर्ता की इच्छा का अनुमान लगाने, या उपयोगकर्ता द्वारा अपने जीवन के लक्ष्यों की सूची मैन्युअल रूप से टाइप करने के बजाय, सिस्टम और व्यक्ति मिलकर उन लक्ष्यों की एक तस्वीर बनाने के लिए काम करते हैं। सिस्टम उपयोगकर्ता की स्क्रीन के स्क्रीनशॉट लेकर दिन भर की प्रक्रिया शुरू करता है, जिसमें वेब ब्राउज़ करने से लेकर दोस्तों को संदेश भेजने तक सब कुछ शामिल होता है। फिर यह इन कच्ची छवियों को एक पदानुक्रम (hierarchy) में व्यवस्थित करने के लिए उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है। सबसे नीचे सरल संचालन होते हैं, जैसे एक सिंगल क्लिक या स्क्रॉल। ये क्रियाओं (actions) में समूहबद्ध होते हैं, जैसे किसी विशिष्ट विषय की खोज करना। क्रियाएं गतिविधियों (activities) में मिलती हैं, जो व्यवहार के आवर्ती पैटर्न हैं। अंत में, इन गतिविधियों को "स्ट्राइविंग्स" (strivings) में संश्लेषित किया जाता है, जो निरंतर, दीर्घकालिक प्रयास हैं जो दैनिक कार्य को अर्थ देते हैं, जैसे कि "सांस्कृतिक पहचान को संरक्षित करना" या "एक पेशेवर प्रतिष्ठा स्थापित करना।"
हालाँकि, शोधकर्ता जानते थे कि एक कंप्यूटर जो स्क्रीन को देख रहा है, वह हमेशा पूरी कहानी नहीं जान सकता। एक ही क्रिया, जैसे स्कूलों के बारे में शोध करना, यह संकेत दे सकती है कि एक परिवार बेहतर नौकरी के लिए स्थानांतरित हो रहा है, या यह भी हो सकता है कि वे एक कठिन स्थिति से भाग रहे हों। इसे हल करने के लिए, टेम्पो में दूसरा भाग शामिल है जहाँ उपयोगकर्ता सिस्टम के अनुमानों की समीक्षा और संपादन कर सकता है। यदि कंप्यूटर सोचता है कि उपयोगकर्ता "सामाजिक पूंजी का निर्माण" कर रहा है, लेकिन उपयोगकर्ता जानता है कि वह वास्तव में केवल प्रशासनिक कागजी कार्रवाई कर रहा है, तो वे सिस्टम को सुधार सकते हैं। यह सुधार केवल एक बार का समाधान नहीं है; यह एक नियम बन जाता है जिसका कंप्यूटर को भविष्य में पालन करना होता है। सिस्टम इन संपादनों से सीखता है, और समय के साथ व्यक्ति के जीवन लक्ष्यों की अपनी समझ को परिष्कृत करता है। यह एक ऐसा लूप बनाता है जहाँ मशीन एक व्याख्या प्रस्तावित करती है, मानव उसे परिष्कृत करता है, और मशीन उस नई समझ को अपने विश्लेषण के अगले दौर में शामिल कर लेती है।
यह परीक्षण करने के लिए कि क्या यह दृष्टिकोण वास्तव में काम करता है, शोधकर्ताओं ने एक सप्ताह की अवधि के दौरान चौदह स्वयंसेवकों के साथ टेम्पो को तैनात किया। प्रतिभागियों ने अपने व्यक्तिगत कंप्यूटरों पर सॉफ्टवेयर इंस्टॉल किया, जिसने उनके सामान्य जीवन के दौरान हजारों स्क्रीनशॉट कैप्चर किए। सिस्टम ने इस डेटा को प्रोसेस किया, क्रियाओं और लक्ष्यों का पदानुक्रम बनाया, और फिर लैब सत्र में प्रतिभागियों को परिणामों की समीक्षा करने के लिए आमंत्रित किया। निष्कर्ष उत्साहजनक थे। जब सिस्टम में उपयोगकर्ता का अपना विवरण शामिल किया गया—जैसे कि उनकी वर्तमान नौकरी, तनाव और प्राथमिकताएं—तो इसके द्वारा उत्पन्न लक्ष्यों को व्यक्ति की वास्तविक प्राथमिकताओं के साथ काफी अधिक सटीक और संरेखित पाया गया। व्यक्तिगत संदर्भ के बिना, सिस्टम अभी भी यह पहचान सकता था कि लोग क्या कर रहे हैं, लेकिन यह अक्सर गहरे "क्यों" को समझने में विफल रहा।
अध्ययन ने यह भी दिखाया कि पदानुचित संरचना आवश्यक थी। जब शोधकर्ताओं ने सिस्टम के एक संस्करण का परीक्षण किया जिसने मध्यवर्ती चरणों को छोड़ दिया और सीधे स्क्रीनशॉट से दीर्घकालिक लक्ष्यों का अनुमान लगाने की कोशिश की, तो परिणाम कम प्रभावी थे। प्रतिभागियों को लगा कि वे सीधे अनुमान विशिष्ट, क्षणिक कार्यों से बहुत अधिक जुड़े हुए थे और उनके प्रयासों के व्यापक उद्देश्य को पकड़ने में विफल रहे। चरण-दर-चरण पदानुक्रम ने सिस्टम को असंबंधित गतिविधियों के बीच संबंध जोड़ने की अनुमति दी, जिससे पता चला कि स्वास्थ्य निगरानी सेवाओं के लिए खोज और पारिवारिक परंपरा के बारे में माता-पिता को भेजा गया एक संदेश, दोनों ही अपनों की देखभाल करने के एक एकल, बड़े लक्ष्य का हिस्सा थे।
सबसे आश्चर्यजनक खोज यह थी कि इन लक्ष्यों की समीक्षा करने की प्रक्रिया ने प्रतिभागियों की अपनी सोच को कैसे बदल दिया। संपादन करने से पहले भी, केवल अपने सप्ताह की व्याख्या को देखने मात्र से कई लोगों को अपने व्यवहार पर चिंतन करने के लिए प्रेरित किया गया। कुछ लोगों को एहसास हुआ कि वे उन कार्यों पर समय बिता रहे हैं जो उनके घोषित मूल्यों के अनुरूप नहीं हैं, जबकि अन्य ने अपने काम में ऐसे पैटर्न देखे जो उन्होंने पहले नहीं देखे थे। एक प्रतिभागी ने इस अनुभव को एक थेरेपिस्ट द्वारा उनके व्यवहार का विश्लेषण करने जैसा बताया, जो उन्हें ऐसी अंतर्दृष्टि प्रदान कर रहा था जिन्हें उन्होंने विचार नहीं किया था। सिस्टम ने केवल डेटा रिकॉर्ड नहीं किया; इसने एक दर्पण के रूप में कार्य किया, जिससे लोगों को अपने दैनिक डिजिटल अभ्यासों और अपनी दीर्घकालिक जीवन आकांक्षाओं के बीच संबंध देखने में मदद मिली।
शोधकर्ता इस बात को लेकर सावधान थे कि यह सिस्टम पूर्ण नहीं है और न ही यह एक तैयार उत्पाद है। अध्ययन केवल एक सप्ताह तक चला, जो आवर्ती पैटर्न देखने के लिए पर्याप्त है, लेकिन यह साबित करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि ये अनुमानित लक्ष्य महीनों या वर्षों तक स्थिर रहेंगे। कुछ क्षण ऐसे भी थे जहाँ सिस्टम ने आत्मविश्वास के साथ ऐसे अनुमान लगाए जो थोड़े गलत थे, जैसे कि यह मान लेना कि उपयोगकर्ता अपने करियर को बदल रहा है जबकि वे नहीं बदल रहे थे। प्रतिभागियों ने पाया कि पदानुक्रम को संपादित करने की क्षमता महत्वपूर्ण थी; इसने उन्हें नियंत्रण दिया और सिस्टम की गलतफहमियों को ठीक करने की अनुमति दी। हस्तक्षेप करने की क्षमता के बिना, सिस्टम के अनुमान एक कठोर लेबल की तरह महसूस हो सकते थे न कि एक सहायक व्याख्या के रूप में।
अंततः, यह कार्य हमें सुझाव देता है कि तकनीक हमारे साथ कैसे बातचीत कर सकती है। एक निष्क्रिय उपकरण के रूप में कार्य करने के बजाय जो आदेशों की प्रतीक्षा करता है, या एक दखल देने वाले पर्यवेक्षक के रूप में जो हमारे मन को पढ़ने की कोशिश करता है, कंप्यूटर हमारे जीवन को समझने में एक भागीदार बन जाता है। यह एक कहानी प्रस्तावित करता है कि हम क्या हासिल करने की कोशिश कर रहे हैं, और हमारे पास उस कहानी को तब तक फिर से लिखने की शक्ति है जब तक कि वह सत्य न हो जाए। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब मनुष्य और मशीन इस तरह से सहयोग करते हैं, तो परिणाम मानव लक्ष्यों का एक ऐसा प्रतिनिधित्व होता है जो अकेले किसी एक के द्वारा प्राप्त किए जाने वाले परिणाम से कहीं अधिक सटीक और सार्थक होता है। यह दृष्टिकोण हमारे जीवन के लक्ष्यों को निकाले जाने वाले निश्चित तथ्यों के रूप में नहीं, बल्कि निरंतर चलने वाली कथाओं के रूप में मानता है जिन्हें हम उन उपकरणों के साथ मिलकर आकार देते हैं जिनका हम प्रतिदिन उपयोग करते हैं।
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