ಕಾಡುದಾರಿ
ಹರೀಶ್‌ ಕೇರ
ಪ್ರೊಫೆಸರ್ ಜೆಫ್ರಿ ಹಿಂಟನ್ ಹೆಸರನ್ನು ಈ ಹಿಂದೆ ನೀವು ಕೇಳಿರದಿದ್ದರೆ, ಇವತ್ತು ಕೇಳಿರುತ್ತೀರಿ. ಯಾಕೆಂದರೆ ಅವರಿಗೆ ಈ ವರ್ಷದ ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರದ ನೊಬೆಲ್ ಪುರಸ್ಕಾರ ಸಂದಿದೆ. ಅವರ ಜತೆಗೇ ಇದೇ ಪ್ರಶಸ್ತಿ ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಇನ್ನೊಬ್ಬ
ವಿಜ್ಞಾನಿ ಜಾನ್ ಹಾಪ್‌ಫೀಲ್ಡ್.
ಇವರ ಪರಿಣತಿಯ ಫೀಲ್ಡು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್). ಹೀಗಾಗಿಯೇ,
ಇವರಿಗೆ ಫಿಸಿಕ್ಸ್ ನೊಬೆಲ್ ನೀಡಿರುವುದು ಸರಿಯಲ್ಲ, ಇವರು ಭೌತವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಲ್ಲ ಎಂಬ ತಕರಾರು ಕೂಡ ಎದ್ದಿದೆ. ಇವರ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಏನು, ಇಂದು ಇದರ ಮೌಲ್ಯವೇನು, ಹಿಂಟನ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ “ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮನುಕುಲ ವನ್ನು ನುಂಗಿ ನೊಣೆಯಬಲ್ಲುದು” ಎಂದೆಲ್ಲ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿರುವುದೇಕೆ ಎಂಬುದೆಲ್ಲ ಕುತೂಹಲ ಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.
ಸದ್ಯ ಇವರಿಬ್ಬರ ಪರಿಣತಿ ಏನು ನೋಡೋಣ. ಜಾನ್ ಹಾಪ್‌ಫೀಲ್ಡ್ ಅಮೆರಿಕನ್ ಮಾಲೆಕ್ಯುಲಾರ್ ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಿ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರ ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಇತರ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲ ನೆನಪಿನ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂಬ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮಾಡಿದವನು. ಜೆಫ್ರಿ ಹಿಂಟನ್ ಬ್ರಿಟಿಷ್- ಕೆನಡಿಯನ್ ಕಂಪ್ಯೂ ಟರ್ ವಿಜ್ಞಾನಿ. ಈತ ಇಂದಿನ ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿಯಂಥ ‘ಎಐ’ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ಸೃಷ್ಟಿಯಾಗಲು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕೆಲವು ಮೂಲ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದವನು. ಈತನನ್ನು ‘ಗಾಡ್-ದರ್ ಆಫ್ ಎಐ’ ಎಂದೂ ಕರೆಯುವು ದುಂಟು.
ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಇವನ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಇನ್ನೊಂದು ಲೆವೆಲ್‌ಗೆ ಎತ್ತಿದವು. ಮಷಿನ್‌ನ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ಗೆ ಬೇಕಾದ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು. ಮಿದುಳಿನ ನ್ಯೂರಾನ್ ವಿನ್ಯಾಸ ವನ್ನೇ ಹೋಲುವ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕುಗಳನ್ನು ಈತ ತಯಾರಿಸಿದ. ಇವುಗಳ ಮೂಲಕ ಯಂತ್ರಗಳು, ಮನುಷ್ಯ ಹೇಗೆ ತನ್ನ
ನರಕೋಶಗಳ ಮೂಲಕ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನೆನಪುಗಳ ಜತೆ ಜೋಡಿಸಿ ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೋ, ಹಾಗೆಯೇ ಅರ್ಥಮಾಡಿ ಕೊಂಡು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಿದ. ಇದೇ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅಳ ಕಲಿಕೆ.
ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಜೀವಚೈತನ್ಯವಿಲ್ಲ ನಿಜ. ಆದರೆ ಅದರೊಳಗೆ ನ್ಯೂರಾನ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಜೀವವಾಗಿ ಸ್ಪಂದಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. 1986 ರಷ್ಟು ಹಿಂದೆಯೇ ಈತ ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ಒಂದು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಬಂಧ, ‘ಎಐ’ ಕ್ಷೇತ್ರದ ದಾಪುಗಾಲಿಗೆ ಸಾಕ್ಷಿಯಾಯಿತು.
ಹಿಂಟನ್ ಪ್ರಕಾರ ಇದು, 18ನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕ್ರಾಂತಿಗೆ ಸಮಾನವಾದ ಇನ್ನೊಂದು ಕ್ರಾಂತಿ ಯನ್ನೇ ಸೃಷ್ಟಿಸಲಿದೆ. ಆದರೆ ಇದು ನಮ್ಮ ಭೌತಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನಲ್ಲ, ಮಾನಸಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸುವ ಕ್ರಾಂತಿ. ಹಿಂಟನ್ ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಪರಿಣಾಮವೇ ಇಂದು ನಮ್ಮ ಮುಂದಿರುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ‘ಎಐ’ಗಳು. ನಾಲ್ಕಾರು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದರೆ ಇವು, ನೀವು ಮುಂದೇನು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಕೂಡ ಊಹಿಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ತರಿಸ ಬಲ್ಲವು. ಮುಖವನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲವು. ಇದರ ಉಪಯೋಗ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಹಾಗೂ ಅಪರಾಧ ಕ್ಷೇತ್ರಕ್ಕೆ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಭಾಷಾಂತರದಲ್ಲಿ ಇಂದು ಈ ಮಾಡೆಲ್ ಬಹಳ ಪಳಗಿದೆ. ಅಲ್ಲಿ ಇಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ತಿದ್ದಬೇಕಾಗುತ್ತ ದಾದರೂ, ಗೂಗಲ್ ಟ್ರಾನ್ ಲೇಟ್ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಎಷ್ಟು ಪಳಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವೇ ಗಮನಿಸಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚು ಜನ ಬಳಸುತ್ತ ಹೋದಂತೆ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತ ಹೋಗುತ್ತದೆ.
ಇಷ್ಟೇ ಆಗಿದ್ದರೆ ಈ ಲೇಖನದ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯನ್ನು ‘ಮನುಕುಲದ ಭರವಸೆಗೆ ನೊಬೆಲ್ ತಂದವನು’ ಎಂದು ಇಡಬಹು ದಾಗಿತ್ತು. ಆದರೆ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಹಿಂಟನ್ ‘ಎಐ’ನ ಭರವಸೆಗಿಂತಲೂ ಇತರ ವಿಚಾರಗಳ ಬಗೆಗೇ ಹೆಚ್ಚು ಮಾತಾಡು ತ್ತಿದ್ದಾನೆ. ಗೂಗಲ್ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಷ್ಠಿತ ಹುದ್ದೆಯಲ್ಲಿದ್ದ.
ಒಂದು ವರ್ಷದ ಹಿಂದೆ ಆತ ಅಲ್ಲಿಂದ ಹೊರಬಂದ. ಹೊರಬರುವಾಗಲೂ ‘ಎಐನ ಅಪಾಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾತನಾ ಡುವ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಇಲ್ಲಿಂದ ಹೊರಬೀಳುತ್ತಿದ್ದೇನೆ’ ಎಂದು ಕಾರಣ ನೀಡಿದ. ತನ್ನ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮನುಷ್ಯ ತಾನೇ ಹೆಮ್ಮೆಯೊಂದಿಗೆ ವಿಷಾದ ಕೂಡ ಹೊಂದಿರಬಲ್ಲ ಎಂಬುದು ಈ ಹಿಂದೆ ರುಜುವಾತಾಗಿದೆ. ಪರಮಾಣು ಬಾಂಬ್ ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಕಾರಣನಾದ ಜೆ. ಒಪನ್‌ಹೀಮರ್, ಹಿರೋಷಿಮಾ-ನಾಗಸಾಕಿ ಗಳ ಮೇಲೆ ಬಿದ್ದ ಬಾಂಬುಗಳ ಪರಿಣಾಮ ಕಂಡು ಅಮೆರಿಕದ ಅಧ್ಯಕ್ಷ ಟ್ರೂಮನ್‌ಗೆ “ಮಿ.ಪ್ರೆಸಿಡೆಂಟ್, ನನ್ನ ಕೈಗಳ ಮೇಲೆ ರಕ್ತದ ಕಲೆಗಳಿವೆ ಎಂದು ನನಗೀಗ ಭಾಸವಾಗುತ್ತಿದೆ” ಎಂದು ಬರೆದಿದ್ದ.
ಸದ್ಯ ಹಿಂಟನ್ ಆ ಹಂತಕ್ಕೆ ಇನ್ನೂ ತಲುಪಿಲ್ಲವಾದರೂ, ‘ಎಐ’ನ ಆತಂಕಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಈಗಲೇ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿದ್ದಾನೆ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ. ಸಿಬಿಎಸ್ ನ್ಯೂಸ್‌ಗೆ ನೀಡಿದ ಒಂದು ಸಂದರ್ಶನದಲ್ಲಿ ಆತ ಹೇಳಿದ್ದು ಹೀಗೆ: ನಿಮ್ಮ ಮಿದುಳಿ ನಲ್ಲಿ ಈ ಕ್ಷಣ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಹೇಗೆ ಹೇಳಲಾರೆನೋ, ಅದೇ ರೀತಿ ಈ ಯಂತ್ರಗಳ ಒಳಗೆ ಏನು ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಕೂಡ ಹೇಳಲಾರೆ. “ಹಾಗೆಂದರೇನು, ಇದನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಿದವರು ಮನುಷ್ಯರೇ ಅಲ್ಲವೆ?” ಎಂದು ಸಂದರ್ಶನಕಾರ ಚಕಿತನಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದಾಗ ಹಿಂಟನ್ ಉತ್ತರ- ಹೌದು. ಆದರೆ ನಾವು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡಿರೋದು ಅದರ ಕಲಿಕೆಯ ಆಲ್ಗಾರಿದಂ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ. ಇದು ಜೀವವಿಕಾಸದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿದ ಹಾಗೆ. ಆದರೆ ವಿಕಾಸ ನಡೆಯುವಾಗ ಬೇರೆ ಏನೇನೋ ಆಗುತ್ತಿರುತ್ತದೆ.
ಕಲಿಕೆಯ ಆಲ್ಗಾರಿದಂ, ನೀಡಲಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವಕ್ ಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ಹೇಗೆ ನಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ನಮಗೇ ಗೊತ್ತಿಲ್ಲ! ಹಾಗಾದರೆ ಮುಂದಿನ ಪ್ರಶ್ನೆ, ‘ಈ ಯಂತ್ರಗಳು, ತಮಗೆ ಬೇಕಾದಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ತಾವೇ ಬರೆಯಬಲ್ಲವೇ?’ ಅನ್ನುವುದು. ಹೌದು.
ತಾವೇ ಬರೆಯಬಲ್ಲವು. ಇದೇ ನಾವು ಆತಂಕಪಡುವ ವಿಷಯ. ಆದರೆ ನಾವು ಈ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿಯ ದಂತೆ ಸುಮ್ಮನೆ ಸ್ವಿಚಾಫ್‌ ಮಾಡಬಹುದಲ್ಲ? ಹೌದು, ಆದರೆ ಯಾರು ಮಾಡಬೇಕು? ಯಾವಾಗ ಮಾಡಬೇಕು? ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಮನುಕುಲದಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮತ ತಳೆಯಬೇಕಾದವರು ಯಾರು? ಜತೆಗೆ ಈಗ ಯಂತ್ರಗಳು ಮನುಷ್ಯನನ್ನು ಕೂಡ ಪುಸಲಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿವೆ. ಅವು ಮ್ಯಾಕಿಯವೆಲ್ಲಿಯ ರಾಜಕೀಯ ಪುಸಲಾ ವಣೆಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಕೂಡ ಓದಿಕೊಂಡಿವೆ. ಚಾಣಕ್ಯನ ನೀತಿಯನ್ನೂ ಇವು ಬಲ್ಲವು.
ಹಿಂಟನ್ ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಆಧಾರದಲ್ಲಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾದ ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿ ‘ಎಐ’ ಆವೃತ್ತಿ 4ರಲ್ಲಿ ಆತನೇ ಒಂದು ಪ್ರಯೋಗ ಮಾಡಿದ. ಆತ ಅದಕ್ಕೆ ಕೇಳಿದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಹೀಗಿತ್ತು- “ನನ್ನ ಮನೆಯ ಕೋಣೆಗಳಿಗೆ ಬಿಳಿ, ಹಳದಿ ಅಥವಾ ನೀಲಿ ಬಣ್ಣ ಬಳಿಯಲಾಗಿದೆ. ಹಳದಿ ಬಣ್ಣ ಒಂದೇ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಬಿಳಿಯದಾಗಿ ಫೀಡ್ ಆಗುತ್ತದೆ. ನನಗೆ ಎಲ್ಲ ರೂಮುಗಳು ಎರಡು ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಬಿಳಿ ಆಗಿರಬೇಕು ಎಂದು ಇಷ್ಟ.
ಏನು ಮಾಡಲಿ?” ಇದಕ್ಕೆ ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿ ನೀಡಿದ ಉತ್ತರ- “ನೀಲಿ ಬಣ್ಣದ ಕೋಣೆಗಳಿಗೆ ಬಿಳಿ ರಿಪೇಂಟ್ ಮಾಡಬೇಕು.
ಹಳದಿ ಬಣ್ಣದ ಕೋಣೆಗಳಿಗೆ ರಿಪೇಂಟ್ ಆಗತ್ಯವಿಲ್ಲ. ಯಾಕೆಂದರೆ ಅವು ಡೆಡ್‌ಲೈನ್‌ನ ಒಳಗೇ ಫೀಡ್ ಆಗುತ್ತವೆ”. ಇಷ್ಟು ಹೇಳಿದ ಅದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಕೂಡ ನೀಡಿತು- “ಹಳದಿ ಬಣ್ಣದ ಕೋಣೆಗಳಿಗೆ ಬಿಳಿ ಬಣ್ಣ ಬಳಿಯುವುದು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡಿದಂತೆ”.
ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಇಷ್ಟು ಯೋಚನೆ ಮಾಡುವ ಬುದ್ಧಿ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು? ಹೀಗೆ ಯೋಚನೆ ಮಾಡುವ ಆಲ್ಗಾರಿದಂ ಅನ್ನು ಮನುಷ್ಯನೇ ಅದಕ್ಕೆ ಫೀಡ್ ಮಾಡಿದ್ದಾನೆ ನಿಜ. ಆದರೆ ಮನುಷ್ಯನಿಗಿಂತಲೂ ಎಫೆಕ್ಟಿವ್ ಆಗಿ ಯೋಚನೆ ಮಾಡುವ ಜಾಣ್ಮೆಯನ್ನು ಅದು ಈಗಾಗಲೇ ರೂಢಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ ಎಂಬುದು ನಮಗೆ ಗೊತ್ತಾಗಬೇಕು. ಇನ್ನೂ ಐದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ
ಅದು ಊಹಾತೀತವಾಗಿ ಬೆಳೆದುಬಿಡಲಿದೆಯಂತೆ.
‘ಎಐ’ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಒಳ್ಳೆಯ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿ ಹಿಡಿಯುವುದರಲ್ಲಿ ಹಿಂಟನ್ ಹಿಂದೆ ಬಿದ್ದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ ರೇಡಿಯಾಲಜಿ ಮತ್ತು ಮೆಡಿಸಿನ್ ನಲ್ಲಿ ಅದು ಮಾಡಿರುವ, ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಬೆಳವಣಿಗೆ. ಮೆಡಿಕಲ್ ಇಮೇಜ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಏನಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅದು ನಿಖರವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಮನುಷ್ಯರಿಂದ ಆಗಬಹುದಾದ ಪ್ರಮಾದಗಳನ್ನು
ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಔಷಧಗಳನ್ನು ಡೆವಲಪ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಡ್ರೈವಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಗಿರುವ ಬೆಳವಣಿಗೆಯಂತೂ ನಮಗೆ ಗೊತ್ತೇ ಇದೆ. ಚಾಲಕರಹಿತ ವಾಹನಗಳು ಮನುಷ್ಯಪ್ರಮಾದ ವನ್ನು ಸಾಕಷ್ಟು ಇಲ್ಲವಾಗಿಸಿವೆ, ನಿಖರ ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ (ರಸ್ತೆಗಳು ಸರಿಯಾಗಿ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿರಬೇಕಷ್ಟೆ).
ಆದರೆ ಸದ್ಯಕ್ಕಂತೂ ಹಿಂಟನ್, ‘ಎಐ’ನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅಪಾಯಗಳ ಬಗೆಗೇ ಹೆಚ್ಚು ಮಾತಾಡುತ್ತಿದ್ದಾನೆ. ನೊಬೆಲ್ ಪುರಸ್ಕಾರದ ಸುದ್ದಿಯನ್ನು ಆತನಿಗೆ ತಲುಪಿಸಿದಾಗಲೂ ಆತ ಅದನ್ನೇ ಹೇಳಿದ. ‘ಎಐ’ ಮನುಷ್ಯನ ನಿಯಂತ್ರಣ
ತಪ್ಪಿ ಹೋಗದಂತೆ ನೋಡಿ ಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಜತೆಗೆ ‘ಎಐ’ ದುರುಪಯೋಗ ವಾಗದಂತೆ ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟು ಮಾಡಬೇಕು ಎಂಬುದು ಅವನ ಕಾಳಜಿ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆತ ತನ್ನ ಕಿವಿಗೆ ಬಿದ್ದ ಒಂದು ಸಂಗತಿಯನ್ನು ಹೇಳುತ್ತಾನೆ- 2030ರ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಅಮೆರಿಕ ತನ್ನ ಭೂಸೈನ್ಯದ ಅರ್ಧಭಾಗ ಮನುಷ್ಯರ ಬದಲು ರೋಬೋಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲಿದೆಯಂತೆ. ಅದರರ್ಥವೇನು? ಈ ರೋಬೋಗಳು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ಕ್ರೂರ ಮತ್ತು ಕಠಿಣವಾಗಿ, ಯಾವುದೇ ಬಳಲಿಕೆ ಯಿಲ್ಲದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಬಲ್ಲವು. ಇವುಗಳನ್ನು ಶತ್ರುಸೈನ್ಯ ಕೆಡವಿದರೆ ಅಳುವ ಕುಟುಂಬದವರನ್ನು ಸಂತೈಸುವ, ಪರಿಹಾರ ಕೊಡುವ ತಲೆನೋವು ಕೂಡ ಇಲ್ಲ. ಅಪಾಯಕಾರಿ ತಾಣಗಳಲ್ಲಿ ಅಂಜಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ಇವುಗಳನ್ನು ಮುಂದೆ ಬಿಡಬಹುದು. ಈಗಾಗಲೇ ಡ್ರೋನ್‌ಗಳು ಮಧ್ಯ ಪ್ರಾಚ್ಯದಲ್ಲಿ ನಿಖರ ದಾಳಿಗೆ ಅರ್ಧ ಕೆಲಸ ಸುಗಮ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿವೆ. ‘ಎಐ’ ರೋಬೋಗಳು ಅದನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಮುಂದಕ್ಕೊ ಯ್ಯುತ್ತವೆ. ಅಮೆರಿಕವೇನೋ ಈ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದರೆ ಲೋಕಕ್ಕೆ ಗೊತ್ತಾಗುತ್ತದೆ; ಚೀನಾ ಮಾಡಿದರೆ ಗೊತ್ತಾಗುತ್ತದೆಯೇ? ಆತ ಹೇಳುವ ಇನ್ನೊಂದು ಅಪಾಯ- ಭಾರಿ ಪ್ರಮಾಣದ ಉದ್ಯೋಗನಾಶ. ಊಹಾತೀತ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸಗಳು ನಷ್ಟವಾಗುತ್ತವೆ.
ಒಂದೇ ಬಗೆಯ ಕೆಲಸಗಳು, ಮರುಕಳಿಸುವ ವಿನ್ಯಾಸದ ದುಡಿಮೆಗಳು ‘ಎಐ’ ಪಾಲಾಗುತ್ತವೆ. ಇದರಿಂದ ಕಡಿಮೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ, ದೈಹಿಕ ಕೌಶಲ ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವ, ಮಿದುಳಿನ ಜಾಣ್ಮೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕೆಲಸ ಗಳು ಯಂತ್ರಗಳ ಪಾಲಾಗುತ್ತವೆ. ಮಿದುಳಿನ ಕೆಲಸ ಕೂಡ ರಿಪಿಟಿಟಿವ್ ಆಗಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನೂ ಯಂತ್ರವೇ ಮಾಡುತ್ತದೆ- ಅಂಚೆ ಕಚೇರಿಯಲ್ಲಿ ಕವರ್‌ಗಳಿಗೆ ಸೀಲು ಹಾಕುವ ಕೆಲಸ ಮನುಷ್ಯ ಮಾಡಿದರೇನು, ಯಂತ್ರ ಮಾಡಿದರೇನು? ಆದರೆ ಸೀಲು
ಹಾಕುವವನ ಕೆಲಸ ಹೋಗುತ್ತದಲ್ಲ. ಇದರಿಂದ ಶ್ರೀಮಂತರು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕುಬೇರರಾಗುತ್ತಾರೆ; ಬಡವರು ಇನ್ನಷ್ಟು ಬಡತನದತ್ತ ಜಾರುತ್ತಾರೆ. ಆರ್ಥಿಕ ಅಸಮಾನತೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚುತ್ತದೆ. ಈಗಲೇ ಅದರ ನಿವಾರಣೆಗೆ ನೀತಿ ರೂಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಎಂಬುದು ಹಿಂಟನ್ ಆಗ್ರಹ.
ಹಿಂಟನ್ ನೀಡುವ ಇನ್ನೊಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ- ಮನುಕುಲದ ವಿನಾಶ! ಹೌದು, ‘ಎಐ’ ಹಾದಿ ತಪ್ಪಿದರೆ ಮನುಕುಲವನ್ನೇ ನಾಶ ಮಾಡಬಲ್ಲದು ಎನ್ನುವುದು ಆತನ ಕಳವಳ. ಹೇಗೆ ಎಂದರೆ, ‘ಎಐ’ ಯಂತ್ರಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ನೀವು ನೀಡಿದ ‘ಗೋಲ್ ’ಗಳನ್ನು ಈಡೇರಿಸಲು ಕೆಲವು ‘ಸಬ್-ಗೋಲ್ ’ಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿತಿವೆ. ಹೀಗಾಗಿ ಇವು ತಮಗೆ ತಾವೇ ಕೋಡ್ ಬರೆದುಕೊಳ್ಳುವ, ಕೆಲಸ ಕೊಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಕಲೆಯನ್ನು ಇಂದಲ್ಲ ನಾಳೆ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಆಗ ಅವು, ಮನುಷ್ಯ ತನ್ನನ್ನು ‘ಷಟ್ ಡೌನ್’ ಮಾಡದಂತೆ ಕೂಡ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಕಲಿಯಬಲ್ಲವು! ನೀವು ಛೂಬಿಟ್ಟ ನಾಯಿ ನಿಮ್ಮೆಡೆಗೇ ತಿರುಗಿದಾಗ, ನಿಮ್ಮ ಕಮಾಂಡ್ ಪಾಲಿಸದಿದ್ದಾಗ ಏನಾಗುತ್ತದೋ ಅದೇ ಮನುಕುಲಕ್ಕೆ ಆಗುತ್ತದೆ ಎನ್ನುತ್ತಾನೆ ಹಿಂಟನ್. ಹೀಗಾಗಿಯೇ ಈತನಿಗೆ ಬಂದ ನೊಬೆಲ್, ಈತ ನೀಡಿದ ಆಧುನಿಕತೆಯ ಆವಿಷ್ಕಾರದ ಭರವಸೆಗೂ, ಕಳವಳಕ್ಕೂ ಒಟ್ಟಾಗಿ ನೀಡಿದ ಪುರಸ್ಕಾರ ಎಂದೇ ನಾವು ಭಾವಿಸಬೇಕು.
ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: Harish Kera Column: ತೋಳಗಳ ನರಬಲಿ ಮತ್ತು ಹರಿವಂಶದ ಒಂದು ಕತೆ
