ನಾಗರಾಜ ವೈದ್ಯ
ಮುಂದೊಂದು ದಿನ, ಮನುಷ್ಯ ಬರೆದ ಅಪ್ಪಟ ಲೇಖನಗಳಿಗೆ, ತೆಗೆದ ಫೋಟೋ ಗಳಿಗೆ ಚಿನ್ನದ ಬೆಲೆ ಬರಲಿದೆ. ನಾವು ಮಣ್ಣಿನಲ್ಲಿ ಬಿದ್ದು, ಬೆಳೆ ಬೆಳೆದು, ಬಿಸಿಲಿನಲ್ಲಿ ಬೆಂದು ಬರೆಯುವ ಅನುಭವಕ್ಕೂ, ಎಸಿ ರೂಮಿನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿ ಎಐ (ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ) ಮೂಲಕ ಬರೆಯುವ ಬರಹಕ್ಕೂ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇ ಈ ‘ಅಸಲಿ ಜ್ಞಾನ’. ಎಐಗೆ ಜೀವಂತ ಅನುಭವಗಳಿಲ್ಲ, ಅದಕ್ಕೆ ಕೇವಲ ಪದಗಳ ಪೋಣಿಸುವಿಕೆ, ಚಿತ್ರದ ನಕಲು ತೆಗೆಯುವುದು, ಟ್ಯೂನ್ನ್ನು ಕಾಪಿ ಮಾಡುವುದು ಮಾತ್ರ ಗೊತ್ತು.
ಸಂತ ಶಿಶುನಾಳ ಶರೀಫರು ಅಂದೇ ಹಾಡಿದ್ದರು, ‘ಕೋಡಗನ ಕೋಳಿ ನುಂಗಿತ್ತಾ ನೋಡವ್ವ ತಂಗಿ...’ ಎಂದು. ‘ಅಸಾಧ್ಯವಾದುದು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು’ ಎನ್ನುವ ಬೆರಗು ಆ ಸಾಲಿನ ಹಿಂದಿದೆ. ಇಂದು ಟೆಕ್ ಲೋಕದಲ್ಲಿ ಅಕ್ಷರಶಃ ಇಂತಹದ್ದೇ ಒಂದು ವಿಚಿತ್ರ ವಿದ್ಯಮಾನ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ! ನಾವು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಎನ್ನುವ ಕೋಳಿ, ಈಗ ತನ್ನನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಮೂಲಗಳನ್ನೇ ನುಂಗಿ, ತನ್ನನ್ನೇ ತಾನು ಅರಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊರಟಿದೆ.
ಇದನ್ನು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ‘ಮಾಡಲ್ ಕೊಲ್ಯಾಪ್ಸ್’ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ. ಕೇಳಲು ಸಣ್ಣ ವಿಷಯದಂತೆ ಕಂಡರೂ, ಮುಂದಿನ ಐದಾರು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಇಡೀ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಸಾಮ್ರಾಜ್ಯವನ್ನೇ ಕುಸಿಯುವಂತೆ ಮಾಡುವ ತಾಕತ್ತು ಈ ‘ಡಿಜಿಟಲ್ ರೋಗ’ಕ್ಕಿದೆ. ಇದರ ಹಿಂದಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಗುಟ್ಟು ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಾವು ಆಳವಾಗಿ ತಿಳಿಯಬೇಕಿದೆ.
ಮೊದಲಿಗೆ ಎಐ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ರೀತಿಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಯಾವುದೇ ಒಂದು ಎಐ ಮಾಡೆಲ್ ಹುಟ್ಟಿದ ತಕ್ಷಣ ಬುದ್ಧಿವಂತವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಅದಕ್ಕೆ ಕೋಟ್ಯಂತರ ಪುಟಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ‘ತಿನ್ನಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ’. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನಾವು ‘ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಡೇಟಾ’ ಎನ್ನುತ್ತೇವೆ. ಈವರೆಗೆ ಈ ಡೇಟಾ ಮನುಷ್ಯರು ಬರೆದ ಪುಸ್ತಕಗಳು, ವಿಕಿಪೀಡಿಯಾ ಲೇಖನಗಳು ಮತ್ತು ಸೋಷಿಯಲ್ ಮೀಡಿಯಾದಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಅಪ್ಪಟ ಮನುಷ್ಯ ಸಹಜ ಆಲೋಚನೆಗಳಿಂದ ಬರುತ್ತಿತ್ತು.
ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಅಸಹಜ ಮಾಹಿತಿ
2022ರವರೆಗೆ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಎನ್ನುವುದು ಮಾನವ ಸೃಷ್ಟಿತ ಮಾಹಿತಿಯ ಕೆರೆಯಾಗಿತ್ತು. ಆದರೆ ಎಐ ಕ್ರಾಂತಿ ಶುರುವಾದ ಮೇಲೆ ಕಥೆ ಬದಲಾಯಿತು. ಈಗ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿರುವ ಶೇ.70ರಷ್ಟು ಕಂಟೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಎಐ ಮೂಲಕವೇ ಸೃಷ್ಟಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅಂದರೆ, ಹೊಸ ಎಐ ಮಾಡೆಲ್ಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಈಗ ‘ಮನುಷ್ಯ ಸಹಜ’ ಡೇಟಾ ಸಿಗುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅದರ ಬದಲಿಗೆ ಎಐ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಹಳೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನೇ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
ಇದು ಅಕ್ಷರಶಃ ಜೀವಶಾಸದ ‘ಇನ್-ಬ್ರೀಡಿಂಗ್’ ಇದ್ದಂತೆ. ಒಂದೇ ರಕ್ತಸಂಬಂಧದ ನಡುವೆ ಸಂತಾನೋತ್ಪತ್ತಿ ನಡೆಯುತ್ತಾ ಹೋದರೆ ಹುಟ್ಟುವ ಮಕ್ಕಳು ದೈಹಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮಾನಸಿಕವಾಗಿ ದುರ್ಬಲವಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. ಎಐ ಕೂಡ ಅಷ್ಟೇ; ಎಐ ಬರೆದದ್ದನ್ನೇ ಓದಿ ಕಲಿಯುವ ಮುಂದಿನ ತಲೆಮಾರಿನ ಎಐ, ಮೂಲ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡು ‘ದಡ್ಡ’ವಾಗುತ್ತಾ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಎಐ ಎನ್ನುವುದು ಮೂಲತಃ ಒಂದು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಆಟ. ಇದು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ಬಾರಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಿ ಉತ್ತರ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಮನುಷ್ಯ ಬರೆದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವಿಚಿತ್ರಗಳು, ಅಪರೂಪದ ಆಲೋಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳೂ ಇರುತ್ತವೆ. ಆದರೆ ಎಐ ಈ ‘ಅಪರೂಪದ ಸಾಧ್ಯತೆ’ಗಳನ್ನು (ಔಟ್ಲೈಯರ್ಸ್) ತೆಗೆದು ಹಾಕಿ, ಕೇವಲ ‘ಸರಾಸರಿ’ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತದೆ.
ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಸೃಜನಶೀಲತೆ!
ತಾಂತ್ರಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಡಿಸಿಬ್ಯೂಷನ್ʼನಲ್ಲಿ ‘ಟೈಲ್ಸ್’ ಅಂದರೆ ತುದಿಗಳು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಮನುಷ್ಯನ ಸೃಜನಶೀಲತೆ ಇರುವುದೇ ಆ ತುದಿಗಳಲ್ಲಿ. ಆದರೆ ಎಐ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುವಾಗ ಈ ತುದಿಗಳನ್ನು ಕತ್ತರಿಸಿ ಹಾಕುತ್ತದೆ. ಎಐ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನೇ ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಬಳಸಿದಾಗ, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿಯೂ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳ್ಳುತ್ತಾ ಹೋಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗುತ್ತಾ ಹೋಗಿ, ಕೊನೆಗೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಪ್ಪೆ, ಅರ್ಥಹೀನ ಮಾಹಿತಿ ಮಾತ್ರ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಸರಳವಾಗಿ ವಿವರಿಸ ಬೇಕೆಂದರೆ, ಒಂದು ಅಸಲಿ ಫೋಟೋವನ್ನು ಜೆರಾಕ್ಸ್ ತೆಗೆದಾಗ ಅದು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಸುಕಾಗು ತ್ತದೆ. ಆ ಮಸುಕಾದ ಜೆರಾಕ್ಸ್ ಪ್ರತಿಯನ್ನೇ ಬಳಸಿ ಇನ್ನೊಂದು ಜೆರಾಕ್ಸ್ ತೆಗೆದರೆ ಅಕ್ಷರಗಳು ಕಾಣದಂತಾಗುತ್ತವೆ. ಹತ್ತನೇ ಪ್ರತಿಯ ಹೊತ್ತಿಗೆ ಕೇವಲ ಕಪ್ಪು ಮಸಿ ಮಾತ್ರ ಉಳಿದಿರುತ್ತದೆ. ‘ಮಾಡಲ್ ಕೊಲ್ಯಾಪ್ಸ್’ ಎನ್ನುವುದು ಸಾಫ್ಟ್ʼವೇರ್ ಲೋಕದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಇಂತಹದ್ದೇ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
ಎಐ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವಾಗ ಅದನ್ನು ‘ಟೋಕನ್’ಗಳಾಗಿ ವಿಭಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಎಐ ತನ್ನದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ತಿನ್ನಲು ಆರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಈ ಟೋಕನ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧ ಗಳು ದುರ್ಬಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಒಂದು ಪದದ ನಂತರ ಯಾವ ಪದ ಬರಬೇಕು ಎನ್ನುವ ತಾರ್ಕಿಕ ಶಕ್ತಿ ಎಐಗೆ ಕುಂದುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಸು ಹಾಲು ಕೊಡುತ್ತದೆ ಎನ್ನುವುದು ಹಸು ಹುಲ್ಲು ಕೊಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಬದಲಾಗಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ಬೇಕಿಲ್ಲ. ಇಂದು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ‘ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ’ ಅಥವಾ ಕೃತಕ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ತುಂಬಿ ತುಳುಕುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಪರಿಸರ ಮಾಲಿನ್ಯಕ್ಕಿಂತಲೂ ಅಪಾಯ ಕಾರಿ. ಅಪ್ಪಟ ಜ್ಞಾನದ ಕೆರೆಗೆ ಎಐ ಎನ್ನುವ ಚರಂಡಿ ನೀರು ಸೇರುತ್ತಿದೆ. ಈ ನೀರನ್ನು ಕುಡಿದು ಬೆಳೆಯುವ ಮುಂದಿನ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಕೇವಲ ಸುಳ್ಳು ಸುದ್ದಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು (ಹ್ಯಾಲುಸಿನೇಷನ್ಸ್) ಸತ್ಯವೆಂದು ನಂಬಿ ನಮಗೆ ಉಣಬಡಿಸುತ್ತವೆ.
ಅಜೀರ್ಣವಾಗುತ್ತಿರುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಂ
ಎಐ ಮಾಡೆಲ್ಗಳಿಗೆ ಅತಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಸಿಕ್ಕಾಗ ‘ಅಜೀರ್ಣ’ ವಾಗುತ್ತದೆ. ಅದನ್ನು ‘ಓವರ್ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್’ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ತನ್ನದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಿದಾಗ ಅದು ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ‘ಪರಮ ಸತ್ಯ’ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿಬಿಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಅಲ್ಗಾರಿದಂಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಹಠಮಾರಿತನವನ್ನು ತರುತ್ತದೆ. ಒಮ್ಮೆ ತಪ್ಪು ಹಾದಿ ಹಿಡಿದರೆ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಬಹುತೇಕ ಅಸಾಧ್ಯ. ವಿಶ್ವವಿಖ್ಯಾತ ಚಿತ್ರಕಲೆಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿ. ಅಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬ ಕಲಾವಿದನ ವಿಶಿಷ್ಟ ಶೈಲಿ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಎಐ, ಅಂತಹ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನೋಡಿ ಒಂದು ಸರಾಸರಿ ಚಿತ್ರ ಬಿಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈಗ ಆ ಎಐ ಚಿತ್ರವನ್ನೇ ನೋಡಿ ಇನ್ನೊಂದು ಎಐ ಕಲಿಯಲು ಶುರು ಮಾಡಿದರೆ, ಕಲೆ ಎನ್ನುವುದು ಮಾಯವಾಗಿ ಕೇವಲ ಬಣ್ಣಗಳ ರಾಶಿ ಮಾತ್ರ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ. ಎಐ ತನ್ನ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯ ಕುತ್ತಿಗೆಯನ್ನು ತಾನೇ ಹಿಸುಕಿ ಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ.
ಇಂತಹ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮನುಷ್ಯ ಬರೆದ ಅಪ್ಪಟ ಲೇಖನಗಳಿಗೆ, ತೆಗೆದ ಫೋಟೋಗಳಿಗೆ ಚಿನ್ನದ ಬೆಲೆ ಬರಲಿದೆ. ನಾವು ಮಣ್ಣಿನಲ್ಲಿ ಬಿದ್ದು, ಬೆಳೆ ಬೆಳೆದು, ಬಿಸಿಲಿನಲ್ಲಿ ಬೆಂದು ಬರೆಯುವ ಅನುಭವಕ್ಕೂ, ಎಐ ಎಸಿ ರೂಮಿನಲ್ಲಿ ಕುಳಿತು ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಿಸಿ ಬರೆಯುವ ಬರಹಕ್ಕೂ ಇರುವ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇ ಈ ‘ಅಸಲಿ ಜ್ಞಾನ’.
ಎಐಗೆ ಜೀವಂತ ಅನುಭವಗಳಿಲ್ಲ, ಅದಕ್ಕೆ ಕೇವಲ ಪದಗಳ ಪೋಣಿಸುವಿಕೆ ಮಾತ್ರ ಗೊತ್ತು. ಎಐ ಬದುಕಬೇಕಾದರೆ ಅದಕ್ಕೆ ಮನುಷ್ಯನ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಬರುವ ‘ಫ್ರೆಶ್ ಡೇಟಾ’ ಬೇಕು. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ತನ್ನದೇ ಕಾರ್ಬನ್-ಡೈ-ಆಕ್ಸೈಡ್ ಅನ್ನು ತಾನೇ ಉಸಿರಾಡಿ ಸಾಯುವ ರೋಗಿಯಂತಾಗುತ್ತದೆ.
‘ಮಾಡಲ್ ಕೊಲ್ಯಾಪ್ಸ್’ ತಡೆಯಲು ಟೆಕ್ ಕಂಪನಿಗಳು ಈಗ, ಮನುಷ್ಯರ ಹಳೆಯ ಬರಹ ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ ಹುಡುಕಿ ಖರೀದಿಸುತ್ತಿವೆ. ‘ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಟೈಮ್ಸ್ ’ನಂತಹ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಮೇಲೆ ಎಐ ಕಂಪನಿಗಳು ಕೇಸ್ ಹಾಕುತ್ತಿರುವುದರ ಹಿಂದಿನ ಗುಟ್ಟು ಕೂಡ ಇದೇ.
‘ಮಾಡಲ್ ಕೊಲ್ಯಾಪ್ಸ್’ ಆದಾಗ ಸತ್ಯ ಯಾವುದು ಎಂದು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗು ತ್ತದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಎಐ ತಾನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಸುಳ್ಳನ್ನೇ ಸಾವಿರ ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ ಅದನ್ನೇ ಸತ್ಯದ ಡೇಟಾ ಆಗಿ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಹರಡಿರುತ್ತದೆ. ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಮಕ್ಕಳು ಗೂಗಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಸಿಗುವ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಶೇ.90ರಷ್ಟು ಕೃತಕ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿ ಯೇ ಇರುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇದೆ!
ಇದು ಕೇವಲ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲ, ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಏಟು ನೀಡುವ ವಿಚಾರ. ಕಂಪನಿಗಳು ಎಐ ಮೇಲೆ ಕೋಟ್ಯಂತರ ರೂಪಾಯಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ಆದರೆ ಆ ಎಐ ಮಾಡೆಲ್ ತನ್ನ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಕಳೆದುಕೊಂಡರೆ, ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿದ ಹಣವೆಲ್ಲವೂ ನೀರಿನಲ್ಲಿ ಹೋಮ ಮಾಡಿದಂತಾಗುತ್ತದೆ. ಎಐ ದಕ್ಷತೆ ಕುಸಿತವಾದರೆ, ಅದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಬ್ಯುಸಿನೆಸ್ಗಳು ಕೂಡ ಕುಸಿಯುತ್ತವೆ.
ಭಾಷಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯ ನಾಶ
ಕನ್ನಡದಂತಹ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಇದು ದೊಡ್ಡ ಪೆಟ್ಟು. ಎಐ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಡೇಟಾ ವನ್ನು ಕನ್ನಡಕ್ಕೆ ಅನುವಾದಿಸಿ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ತುಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಕನ್ನಡದ ಸೊಗಡು, ಗಾದೆಗಳು, ಒಗಟುಗಳು ಎಐ ಕಣ್ಣಿಗೆ ಬೀಳುವುದೇ ಇಲ್ಲ. ಎಐ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ‘ಕನ್ನಡ’ವನ್ನೇ ನೈಜ ಕನ್ನಡ ಎಂದು ಮುಂದಿನ ಎಐ ಮಾಡೆಲ್ಗಳು ಕಲಿಯುತ್ತಾ ಹೋದರೆ, ನಮ್ಮ ಭಾಷೆಯ ಶ್ರೀಮಂತಿಕೆ ಕಳೆದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಎಐ ಮಾಡೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ‘ಅಟೆನ್ಷನ್’ (ಅಟೆನೞನ್ ಮೆಕ್ಯಾನಿಸಂ) ಎನ್ನುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಯಾವ ಮಾಹಿತಿಗೆ ಎಷ್ಟು ತೂಕ ನೀಡಬೇಕು ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ತನ್ನದೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಿದಾಗ, ಎಐ ಅನಗತ್ಯ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೂಕ ನೀಡಲು ಶುರು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಇಡೀ ಸಿಸ್ಟಮ್ನ ತರ್ಕವನ್ನೇ ಹಾದಿ ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಡಲ್ ಕೊಲ್ಯಾಪ್ಸ್ ತಡೆಯಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಈಗ ‘ವಾಟರ್ ಮಾರ್ಕಿಂಗ್’ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ತರುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅಂದರೆ, ಎಐ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಕಂಟೆಂಟ್ಗೆ ಒಂದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮುದ್ರೆ ಹಾಕು ವುದು. ತರಬೇತಿ ನೀಡುವಾಗ ಅಂತಹ ಮುದ್ರೆ ಇರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ, ಕೇವಲ ಮನುಷ್ಯ ಸೃಷ್ಟಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವುದು. ಆದರೆ ಇದು ಸಮುದ್ರದಲ್ಲಿ ಬಿದ್ದ ಸೂಜಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಿದಷ್ಟೇ ಕಷ್ಟ.
ಕೆಲವರು ‘ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ’ ಎನ್ನುವುದು ವರ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಅದು ಒಂದು ಹಂತದವರೆಗೆ ಮಾತ್ರ ಸಹಕಾರಿ. ಒಂದು ಮಗು ಕೇವಲ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಗೇಮ್ ಆಡಿ, ಬದುಕುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಅದು ಹೊರಗಿನ ಜಗತ್ತನ್ನು ನೋಡಲೇಬೇಕು, ಅಲ್ಲೇ ಕಲಿಯಬೇಕು. ಎಐ ಕೂಡ ಅಷ್ಟೇ, ಅದಕ್ಕೆ ಹೊರಜಗತ್ತಿನ ಅಸಲಿ ಡೇಟಾದ ಸ್ಪರ್ಶ ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅದು ಬರೀ ಒಂದು ಪ್ಲಾಸ್ಟಿಕ್ ಗೊಂಬೆಯಂತಾಗುತ್ತದೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಎಷ್ಟೇ ಮುಂದುವರಿದರೂ ನಮ್ಮ ಮೆದುಳಿಗೆ ಪರ್ಯಾಯವಿಲ್ಲ. ಎಐ ತನ್ನನ್ನು ತಾನು ನುಂಗುತ್ತಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ನಾವು ನಮ್ಮ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಎಐಗೆ ಬಲಿ ಕೊಡಬಾರದು. ನಾವು ಬರೆಯುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಸಲಿ ಸಾಲೂ, ಎಐ ಲೋಕಕ್ಕೆ ಬೇಕಾದ ಆಮ್ಲಜನಕವಿದ್ದಂತೆ. ‘ಕೋಡಗನ ಕೋಳಿ ನುಂಗಿತ್ತಾ’ ಎನ್ನುವ ಪದ ನಮಗೆ ಅಹಂಕಾರ ಬಿಡಲು ಹೇಳುತ್ತದೆ. ಎಐ ಜಗತ್ತು ಕೂಡ ಅಷ್ಟೇ, ನಾವು ಮನುಷ್ಯರಿಗಿಂತ ಮಿಗಿಲು ಎನ್ನುವ ಅಹಂಕಾರದಲ್ಲಿ ತನ್ನನ್ನೇ ತಾನು ನುಂಗಲು ಹೊರಟರೆ, ಅದರ ಅಳಿವು ಅನಿವಾರ್ಯ. ಎಐ ಎನ್ನುವುದು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿರಲಿ, ಆದರೆ ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲವಾಗಿ ಮನುಷ್ಯನ ಬುದ್ಧಿಯೇ ಸದಾ ಎತ್ತರದಲ್ಲಿರಲಿ. ನೆನಪಿಡಿ, ಎಐ ತನ್ನನ್ನೇ ತಾನು ನುಂಗಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ವಿವೇಚನೆಯನ್ನು ನುಂಗಲು ಬಿಡಬೇಡಿ!