The role of Artificial Intelligence in interventions to reduce alcohol consumption and smoking: A systematic review
उच्च-आय वाले देशों में रैंडमाइज्ड कंट्रोल्ड ट्रायल्स के इस व्यवस्थित समीक्षा ने यह पाया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)-सहायता प्राप्त हस्तक्षेपों द्वारा शराब के सेवन या धूम्रपान को प्रभावी रूप से कम करने का कोई पुख्ता प्रमाण नहीं मिला है, जिसका मुख्य कारण मिश्रित परिणाम, बहु-घटक हस्तक्षेपों के भीतर एआई के विशिष्ट प्रभाव को अलग करने में असमर्थता और शामिल किए गए अध्ययनों में पूर्वाग्रह का उच्च जोखिम है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://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 आप धूम्रपान छोड़ने या शराब कम करने की कोशिश कर रहे हैं। आपने एक नए प्रकार के "डिजिटल कोच" के बारे में सुना है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) द्वारा संचालित है और वादा करता है कि यह आपको सफल होने में मदद करेगा। यह शोध पत्र एक विशाल जासूसी रिपोर्ट की तरह है जो यह पता लगाने के लिए सभी वैज्ञानिक अध्ययनों को खोजने में निकल पड़ा कि क्या ये AI कोच वास्तव में काम करते हैं।
यहाँ शोधकर्ताओं द्वारा की गई खोजों का विवरण दिया गया, जिसे सरल उपमाओं (analogies) का उपयोग करके समझाया गया है:
बड़ी तस्वीर: एक "जादुई छड़ी" की तलाश
शोधकर्ताओं ने समृद्ध देशों (जैसे अमेरिका, ब्रिटेन, जर्मनी आदि) में उन अध्ययनों की तलाश की जहाँ लोगों ने धूम्रपान या शराब छोड़ने के लिए AI का उपयोग करने का प्रयास किया। वे यह जानना चाहते थे कि: क्या एक स्वास्थ्य ऐप में AI को जोड़ने से वह वास्तव में एक सामान्य ऐप या बिना किसी मदद के उपयोग करने वाले ऐप से बेहतर बनता है?
उन्हें शराब के बारे में 16 अध्ययन और धूम्रपान के बारे में 12 अध्ययन मिले। कुल मिलाकर, इसमें लगभग 73,000 लोग शामिल थे।
जो "AI" उन्हें मिला, वह वह "स्मार्ट" AI नहीं था जैसा आप सोचते हैं
जब हम आज "AI" सुनते हैं, तो हम अक्सर निबंध लिखने या गहरी बातचीत करने वाले सुपर-स्मार्ट चैटबॉट्स (जिन्हें लार्ज लैंग्वेज मॉडल कहा जाता है) के बारे में सोचते हैं।
हालाँकि, इन अध्ययनों में पाया गया "AI" एक बहुत ही उन्नत "चुनें अपना रोमांच" (Choose Your Own Adventure) वाली किताब या एक डिजिटल वेंडिंग मशीन की तरह था।
- चैटबॉट्स: ये सोचने वाली मशीनें नहीं थीं। ये ज्यादातर "नियम-आधारित" (rules-based) थीं। एक फ्लोचार्ट की कल्पना करें: यदि आप कहते हैं "मैं तनाव में हूँ," तो कंप्यूटर एक पहले से लिखा हुआ शांत करने वाला सुझाव दिखाता है। इसने वास्तव में आपको नहीं समझा या आपसे कुछ सीखा नहीं; इसने बस एक सख्त स्क्रिप्ट का पालन किया।
- अनुशंसा प्रणाली (Recommender Systems): ये एक म्यूजिक प्लेलिस्ट एल्गोरिदम की तरह थे। यदि आपको एक निश्चित गाना पसंद आया, तो सिस्टम ने अगला सुझाव दिया। इन अध्ययनों में, यदि आपने एक विशिष्ट संदेश पर क्लिक किया, तो सिस्टम ने अगली बार एक समान संदेश का सुझाव दिया।
महत्वपूर्ण बात यह है कि शोधकर्ताओं को लोगों की मदद करने के लिए आधुनिक, "सुपर-स्मार्ट" AI (जैसे कि जिनसे आप अभी बात कर रहे हैं) का उपयोग करने वाले शून्य अध्ययन मिले।
फैसला: मिश्रित परिणाम और टूटे हुए आवर्धक लेंस (Magnifying Glasses)
शोधकर्ताओं ने स्पष्ट उत्तर पाने के लिए सभी परिणामों को मिलाने की कोशिश की, लेकिन यह सेब, संतरे और केलों को एक एकल फ्रूट सलाद में मिलाने जैसा था। अध्ययन इतने अलग-अलग थे (अलग-अलग ऐप्स, अलग-अलग लोग, सफलता मापने के अलग-अलग तरीके) कि वे एक एकल संख्या प्राप्त करने के लिए गणितीय गणना नहीं कर सके।
इसके बजाय, उन्होंने प्रत्येक अध्ययन की कहानियों को देखा:
- शराब के लिए: कुछ अध्ययनों ने कहा कि AI ऐप्स ने छात्रों के शराब पीने को कम करने में मदद की, जबकि अन्य ने कहा कि उन्होंने कुछ नहीं किया। एक अध्ययन ने पाया कि एक वेबसाइट जिसने अपनी सामग्री को अनुकूलित किया (जैसे आपके ब्राउज़र के लिए एक व्यक्तिगत ट्रेनर), वह अच्छा काम करती है, लेकिन चैटबॉट ऐप्स मिले-जुले परिणाम देते हैं।
- धूम्रपान के लिए: परिणाम बहुत ही अनिश्चित थे। कुछ अध्ययनों ने दिखाया कि AI चैटबॉट्स ने लोगों को छोड़ने में मदद की, जबकि अन्य ने दिखाया कि वे एक मानक टेक्स्ट मैसेज सेवा या बिना AI वाले नियमित ऐप की तुलना में बेहतर नहीं थे।
"टूटे हुए आवर्धक लेंस" की समस्या:
सबसे बड़ी समस्या केवल यह नहीं थी कि परिणाम मिश्रित थे; बल्कि यह थी कि अध्ययन स्वयं दोषपूर्ण थे। शोधकर्ताओं ने एक "जोखिम विश्लेषण" उपकरण (गुणवत्ता जांच) का उपयोग किया और पाया कि लगभग हर एक अध्ययन "उच्च जोखिम" वाला था।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि आप एक ऐसी दौड़ का निर्णय लेने की कोशिश कर रहे हैं जहाँ आधे धावक बीच में ही दौड़ छोड़ देते हैं, और फिनिश लाइन के जज चश्मा न पहनने के कारण अनुमान लगा रहे हैं कि कौन पहले पहुँचा। क्योंकि अध्ययन में बहुत से लोग बीच में ही छोड़ गए और डेटा स्व-रिपोर्ट किया गया था (लोग बिना किसी प्रमाण के बस कह रहे थे कि "मैंने छोड़ दिया"), शोधकर्ता परिणामों पर पूरी तरह से भरोसा नहीं कर सके।
विशेषज्ञों (हितधारकों) ने क्या कहा
शोधकर्ताओं ने सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञों और सामुदायिक नेताओं से भी बात की। इन विशेषज्ञों को कुछ चिंताएँ थीं:
- "सह-उत्पादन" (Co-Production) का अंतर: कई ऐप्स तकनीकी लोगों द्वारा बनाए गए थे जिन्होंने वास्तविक उपयोगकर्ताओं (शराब पीने वालों या धूम्रपान करने वालों) से यह नहीं पूछा कि वे क्या चाहते हैं। यह एक ऐसे शेफ की तरह है जो भोजन बनाता है लेकिन यह पूछना भूल जाता है कि क्या ग्राहक को नट्स से एलर्जी है।
- "तैयारी" (Readiness) का अंतर: सिर्फ इसलिए कि एक ऐप मौजूद है, इसका मतलब यह नहीं है कि लोग उसका उपयोग करने के लिए तैयार हैं। कुछ लोगों को तकनीक का उपयोग करना सीखने की आवश्यकता हो सकती है।
- "निष्पक्षता" (Fairness) का अंतर: यह चिंता थी कि ये फैंसी AI उपकरण अनजाने में अमीर, तकनीक-प्रेमी लोगों को छोड़ने में मदद कर सकते हैं जबकि वंचित समूहों को पीछे छोड़ सकते हैं, जिससे स्वास्थ्य असमानताएं बढ़ सकती हैं।
निचोड़ (Bottom Line)
अभी तक इस बात का कोई पुख्ता सबूत नहीं है कि AI लोगों को कम पीने या कम धूम्रपान करने में मदद करता है।
शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि भविष्य में AI उपयोगी हो सकता है, लेकिन वर्तमान में हमारे पास पर्याप्त अच्छे साक्ष्य नहीं हैं जिससे यह कहा जा सके कि यह काम करता है। हमारे पास जो अध्ययन हैं, वे बहुत ही अव्यवस्थित, दोषपूर्ण और एक-दूसरे से बहुत अलग हैं, जिससे किसी ठोस निष्कर्ष पर पहुँचना कठिन है। इसके अलावा, हमने अभी तक आज के "सुपर-स्मार्ट" AI का परीक्षण भी नहीं किया है।
संक्षेप में: डिजिटल कोच अभी प्रशिक्षण ले रहा है, और हम निश्चित रूप से यह नहीं कह सकते कि वह अभी आपको छोड़ने में मदद करने के लिए तैयार है या नहीं।
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