AI in Practice: A Multilingual Survey of 2025 BioHackathon Participants
यह शोध पत्र जापान में 2025 DBCLS बायोहैकथॉन के 105 प्रतिभागियों के एक बहुभाषी सर्वेक्षण डेटासेट को प्रस्तुत करता है, जो जीनोमिक्स और बायोइन्फॉर्मेटिक्स में एआई (AI) उपयोग के पैटर्न, चुनौतियों और जनसांख्यिकी का विवरण देता है, जिसके साथ विज्ञान में एआई अपनाने पर शोध का समर्थन करने के लिए स्वच्छ डेटा और दस्तावेज़ीकरण भी संलग्न है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि एक विशाल, वैश्विक "हैकाथॉन" (कोडिंग और विज्ञान का मैराथन) हो रहा है, जहाँ दुनिया के सर्वश्रेष्ठ बायोइनफॉरमैटिक्स विशेषज्ञ आनुवंशिकी (जेनेटिक्स) और जीव विज्ञान की जटिल समस्याओं को हल करने के लिए एकत्र हुए हैं। 2025 में, यह आयोजन जापान में हुआ। लेकिन केवल उनके द्वारा लिखे गए कोड को देखने के बजाय, शोधकर्ताओं के एक समूह ने एक अलग सवाल पूछने का निर्णय लिया: "आप वास्तव में अपने दैनिक कार्य में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग कैसे कर रहे हैं?"
यह शोध पत्र उस जांच की रिपोर्ट कार्ड और खजाने का नक्शा है। यहाँ उस कहानी का विवरण दिया गया है जो उन्होंने खोजी, जिसे सरल भाषा में समझाया गया है।
1. बड़ी तस्वीर: एक बहुभाषी "पल्स चेक"
बायोहैकाथॉन समुदाय को एक विशाल, विविध पड़ोस की तरह समझें। कुछ लोग अंग्रेजी बोलते हैं, कुछ जापानी, और कुछ थाई। पूरे पड़ोस का वास्तविक अहसास पाने के लिए, शोधकर्ताओं ने केवल एक भाषा में एक ही सवाल नहीं पूछा। उन्होंने 105 लोगों को एक बहुभाषी सर्वेक्षण (जैसे तीन भाषाओं में एक मेनू) दिया।
वे जानना चाहते थे:
- क्या आप AI का उपयोग हर दिन करते हैं, या कभी-कभार?
- क्या AI आपका सहायक है, आपका ड्राफ्ट लिखने वाला है, या यह पूरा काम खुद कर देता है?
- आप किस बात से डरते हैं? (क्या यह गोपनीयता है? क्या यह गलतियाँ करना है?)
- क्या आपके बॉस या विश्वविद्यालय आपका समर्थन करते हैं, या आप अकेले संघर्ष कर रहे हैं?
2. "साफ किया गया" बनाम "कच्चा" डेटा: रसोई का रूपक (Analogy)
शोधकर्ताओं ने उत्तरों का एक बड़ा ढेर एकत्र किया। इस डेटा को अन्य वैज्ञानिकों के लिए उपयोगी बनाने के लिए, उन्होंने दो चीजें कीं, जो भोजन तैयार करने के समान है:
- कच्ची सामग्री (Raw Data): यह मूल सर्वेक्षण प्रतिक्रियाएं हैं। यह ताजी, बिना छीली हुई सब्जियों की टोकरी की तरह है। इसमें मूल भाषाओं (अंग्रेजी, जापानी, थाई) में सब कुछ शामिल है, जिसमें AI की अपनी सफलताओं या विफलताओं के बारे में लोगों द्वारा लिखी गई लंबी कहानियाँ भी शामिल हैं। यह समृद्ध और प्रामाणिक है, लेकिन यदि आप त्वरित सांख्यिकी चाहते हैं तो यह थोड़ा अव्यवस्थित हो सकता है।
- तैयार भोजन (Cleaned Data): यह वह संस्करण है जिसका उपयोग वैज्ञानिक त्वरित गणित के लिए कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने डेटा को "छीलकर और काटकर" तैयार किया। उन्होंने:
- सब कुछ अंग्रेजी में अनुवादित किया।
- स्पेलिंग की गलतियों को ठीक किया (जैसे "germini" को "Gemini" में बदलना)।
- डेटा को व्यवस्थित रखने के लिए लंबी कहानियों को हटा दिया।
- महत्वपूर्ण रूप से: उन्होंने किसी भी ऐसी चीज़ को हटा दिया जिससे व्यक्ति की पहचान हो सके (जैसे नाम या विशिष्ट URL), यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी की गोपनीयता सुरक्षित रहे, जैसे कि यह सुनिश्चित करना कि टमाटर किसने उगाए यह बताए बिना भोजन परोसा जाए।
3. उन्होंने क्या पाया? (फ्लेवर प्रोफाइल)
हालाँकि यह पेपर मुख्य रूप से डेटा साझा करने के बारे में है, इसका सारांश हमें परिणामों का स्वाद देता है:
- अपनाने की दर (Adoption): इस समुदाय में AI हर जगह है। यह केवल एक फैंसी खिलौना नहीं है; यह एक उपकरण है जिसका उपयोग लोग कोड लिखने, डेटा का विश्लेषण करने और विचार मंथन करने के लिए करते हैं।
- "कैसे": लोग AI का उपयोग विभिन्न तरीकों से करते हैं। कुछ लोग इसे सहायता (एक को-पायलट की तरह) के लिए उपयोग करते हैं, कुछ इसे ड्राफ्ट (बाद में संपादन के लिए पहला संस्करण लिखना) के लिए, और कुछ इसे पूरी तरह से कार्यों को पूरा करने के लिए छोड़ देते हैं।
- चिंताएँ: भले ही लोग इस मदद को पसंद करते हैं, लेकिन उनकी कुछ चिंताएँ भी हैं। यह एक बहुत ही स्मार्ट ऑटोपायलट वाली कार चलाने जैसा है; आप चिंता करते हैं कि कार गलती कर सकती है, आपका डेटा चोरी हो सकता है, या ऑटोपायलट कुछ समूहों के प्रति पक्षपाती हो सकता है।
- कमियाँ: कुछ लोगों को लगता है कि उनके संस्थान (विश्वविद्यालय या कंपनियाँ) उन्हें पर्याप्त समर्थन या इन शक्तिशाली उपकरणों का सुरक्षित रूप से उपयोग करने के स्पष्ट नियम नहीं दे रहे हैं।
4. यह क्यों मायने रखता है? (भविष्य के लिए एक मानचित्र)
एक सर्वेक्षण के बारे में सर्वेक्षण क्यों प्रकाशित करें? इस डेटासेट को विज्ञान के भविष्य के लिए एक मानचित्र के रूप में समझें।
- टूल बनाने वालों के लिए: यदि आप वैज्ञानिकों के लिए अगला AI बना रहे हैं, तो यह मानचित्र आपको बताता है कि रास्ते में गड्ढे कहाँ हैं। यह दिखाता है कि लोग पहले से ही किन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं और वे किन सुविधाओं की मांग कर रहे हैं।
- नीति निर्माताओं के लिए: यह विश्वविद्यालयों और सरकारों को यह समझने में मदद करता है कि उन्हें किन नियमों की आवश्यकता है। क्या उन्हें AI पर प्रतिबंध लगाना चाहिए? क्या इसे प्रोत्साहित करना चाहिए? वे गोपनीयता की रक्षा कैसे करेंगे?
- शोधकर्ताओं के लिए: यह वैज्ञानिकों को यह तुलना करने की अनुमति देता है कि जापान बनाम थायलैंड बनाम अमेरिका में AI का उपयोग कैसे किया जाता है। क्या डर अलग हैं? क्या उपकरण अलग हैं?
निष्कर्ष
यह पेपर केवल नंबरों की सूची नहीं है; यह एक सामुदायिक डायरी है। यह एक विशिष्ट समय (2025) को कैद करता है जहाँ विज्ञान और AI का मिलन हो रहा है। डेटा को साफ करके और इसे सभी के लिए खुला रखकर, लेखक कह रहे हैं: "यहाँ वह कच्चा सच है कि हम AI के साथ कैसे काम कर रहे हैं। इस मानचित्र को लें, इसकी खोज करें, और हमें विज्ञान के लिए एक बेहतर, सुरक्षित और स्मार्ट भविष्य बनाने में मदद करें।"
उन्होंने केवल यह नहीं पूछा कि "क्या आप AI का उपयोग करते हैं?" बल्कि उन्होंने पूछा, "AI आपके जीवन, आपके डर और आपके सपनों में कैसे फिट बैठता है?" और उन्होंने दुनिया को उन उत्तरों को खोजने के लिए दे दिया।
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