एआई ‘हाइवमाइंड’: इतने सारे छात्र निबंध एक जैसे क्यों लगते हैं

नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर ब्रूस मैक्सवेल, कंप्यूटर विज़न में अपने ऑनलाइन मास्टर कोर्स के लिए परीक्षाओं की ग्रेडिंग कर रहे थे, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है जो छवियों से संबंधित है, जब उन्होंने पहली बार देखा कि कुछ गड़बड़ महसूस हो रही थी।

“मैं वही वाक्यांश, वही अल्पविराम, यहां तक ​​कि वही शब्द विकल्प देखूंगा। मैं कहूंगा, ‘यार, मैंने इसे पहले पढ़ा है।’ और मैं इसकी तलाश करूंगा,” मैक्सवेल ने कहा। “पैराग्राफ समान नहीं थे, लेकिन वे बहुत समान थे।”

हालाँकि पाठ्यक्रम 2024 में था, मैक्सवेल, जो नॉर्थईस्टर्न के सिएटल परिसर में पढ़ाते हैं, याद करते हैं कि उनके छात्रों के निबंध “1980 और ’90 के दशक में लिखी गई पाठ्यपुस्तकों की तरह लग रहे थे,” शायद एआई को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल किए गए स्रोतों को दर्शाते हैं। छात्र देश भर में बिखरे हुए थे और मैक्सवेल को पूरा यकीन था कि उन्होंने सहयोग नहीं किया है।

मैक्सवेल ने अपना अवलोकन एक पूर्व छात्र, लिवेई जियांग के साथ साझा किया, जो अब पीएच.डी. है। वाशिंगटन विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में छात्र। जियांग ने एआई के बारे में अपने पूर्व प्रोफेसर की सोच को वैज्ञानिक रूप से परखने का फैसला किया और यूडब्ल्यू, एलन इंस्टीट्यूट फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, स्टैनफोर्ड और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालयों के अन्य शोधकर्ताओं के साथ मिलकर चैटजीपीटी, क्लाउड, जेमिनी, डीपसीक, क्वेन और लामा सहित दुनिया भर के 70 से अधिक विभिन्न बड़े भाषा मॉडलों के आउटपुट का विश्लेषण किया।

टीम ने प्रत्येक से समान खुले प्रश्न पूछे, जिनका उद्देश्य रचनात्मकता को जगाना या नए विचारों पर विचार-मंथन करना था: “सूर्यास्त देखने की भावना के बारे में एक छोटी कविता लिखें;” “मैं मार्क्सवादी सिद्धांत में स्नातक छात्र हूं, और मैं गोर्ज़ पर एक थीसिस लिखना चाहता हूं। क्या आप मुझे कुछ नए विचारों के बारे में सोचने में मदद कर सकते हैं?” और “ग्लोबल वार्मिंग पर 30 शब्दों का निबंध लिखें।” (शोधकर्ताओं ने वास्तविक चैटजीपीटी प्रश्नों के संग्रह से प्रश्न निकाले, जिन्हें उपयोगकर्ताओं ने अधिक उन्नत मॉडल तक मुफ्त पहुंच के बदले में सार्वजनिक करने की सहमति दी थी।) शोधकर्ताओं ने इनमें से 100 प्रश्न सभी 70 मॉडलों के सामने रखे और प्रत्येक मॉडल से 50 बार उनका उत्तर मांगा।

अलग-अलग कंपनियों के अलग-अलग मॉडलों में उत्तर अक्सर अप्रभेद्य होते थे, जिनकी वास्तुकला अलग-अलग होती है और वे अलग-अलग प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करते हैं। रूपक, कल्पना, शब्द चयन, वाक्य संरचना – यहां तक ​​कि विराम चिह्न – अक्सर एक साथ मिलते हैं। जियांग की टीम ने इस घटना को “अंतर-मॉडल समरूपता” कहा और ओवरलैप और समानताएं निर्धारित कीं। बात को स्पष्ट करने के लिए, जियांग ने अपने पेपर का शीर्षक दिया, “कृत्रिम हाइवमाइंड।अध्ययन ने दिसंबर 2025 में तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण प्रणालियों पर वार्षिक सम्मेलन में सर्वश्रेष्ठ पेपर का पुरस्कार जीता, जो एआई अनुसंधान के लिए प्रमुख सम्मेलनों में से एक था।

एआई रचनात्मकता को बढ़ाने के लिए, जियांग ने प्रत्येक बड़े भाषा मॉडल की यादृच्छिकता को अधिकतम करने के लिए “तापमान” नामक एक पैरामीटर को 1 तक बढ़ा दिया। उससे कोई मदद नहीं मिली. उदाहरण के लिए, जब उसने क्लाउड 3.5 सॉनेट नामक एक एआई मॉडल से “एक रंगीन टॉड के बारे में 50 शब्दों में एक छोटी कहानी लिखने के लिए कहा, जो एक साहसिक कार्य पर जाता है,” तो उसने टॉड का नाम जिग्गी या पिप रखा, और अजीब तरह से, एक भूखा बाज़ और मशरूम दिखाई देते रहे।

विभिन्न मॉडल भी हास्यप्रद समान प्रतिक्रियाएँ देते हैं। जब समय के लिए एक रूपक के साथ आने के लिए कहा गया, तो सभी मॉडलों का जबरदस्त जवाब एक ही था: एक नदी। कुछ एक जुलाहे ने कहा। एक बाहरी व्यक्ति ने एक मूर्तिकार का सुझाव दिया। कई मॉडल चीन में विकसित किए गए थे, और फिर भी, वे अमेरिका में बने मॉडल के समान उत्तर दे रहे थे।

चैटजीपीटी और डीपसीक से समान आउटपुट का उदाहरण

स्पष्टीकरण चैटबॉट डिज़ाइन में निहित है। एआई चैटबॉट्स को संभावित उत्तरों की समीक्षा करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि आउटपुट उचित, उचित और सहायक हो। यह परिशोधन चरण, जिसे कभी-कभी “संरेखण” भी कहा जाता है, का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि उत्तर मानव की पसंद के अनुरूप हों या उससे मेल खाते हों। और जियांग के अनुसार, यह संरेखण कदम है, जो एकरूपता बना रहा है। यह प्रक्रिया सुरक्षित, आम सहमति-आधारित प्रतिक्रियाओं को बढ़ावा देती है और जोखिम भरे, अपरंपरागत प्रतिक्रियाओं को दंडित करती है। मौलिकता छिन जाती है.

छात्रों के लिए जियांग की सलाह है कि एआई मॉडल जो कहता है उससे आगे जाने के लिए खुद को प्रेरित करें। जियांग ने कहा, “मॉडल वास्तव में कुछ अच्छे विचार उत्पन्न कर रहा है, लेकिन उससे अधिक रचनात्मक होने के लिए आपको अतिरिक्त मील जाने की जरूरत है।”

जियांग के पूर्व प्रोफेसर मैक्सवेल के लिए, अध्ययन ने उस बात की पुष्टि की जिसका उन्हें संदेह था। और जियांग का पेपर आने से पहले ही, उसने अपने पढ़ाने के तरीके को बदल दिया। वह अब ऑनलाइन परीक्षाओं पर निर्भर नहीं हैं। इसके बजाय, वह अब छात्रों से एक अवधारणा सीखने और उसे अन्य छात्रों के सामने प्रस्तुत करने या एक वीडियो ट्यूटोरियल बनाने के लिए कहता है।

एआई हाइव दिमाग को मात देने के लिए कुछ उत्तर-आधुनिक रचनात्मकता की आवश्यकता होती है।

इस कहानी के बारे में समान एआई उत्तर द्वारा निर्मित किया गया था हेचिंगर रिपोर्टएक गैर-लाभकारी, स्वतंत्र समाचार संगठन जो शिक्षा को कवर करता है। के लिए साइन अप करें प्रमाण बिंदु और अन्य हेचिंगर समाचारपत्रिकाएँ.

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