परियोजना की स्थिति: द्विआधारी।
यह प्रस्ताव डिज़ाइन करने में मुझे बेहद मज़ा आया। यह काम हो ही नहीं सकता।
शुरुआत अजीब थी। समाधान इतना स्पष्ट लगता था कि किसी ने पहले ही सोच लिया होगा। एक नियतात्मक निर्णायक जो जनरेटिव AI को रीयल-टाइम में संचालित करे। और वे उस वस्तु की अवस्था के प्रति अंधे हैं जिसे वे संसाधित करते हैं।
सिस्टम परिपूर्ण नहीं है। यद्यपि यह अवधारणात्मक रूप से जनरेटिव AI की सामान्य व्यवहारगत त्रुटियों को पकड़ता है, एक अवशिष्ट त्रुटि-दर बनी रहती है। यह जानकर मैं एक सप्ताह रुक गई। One-Of-Us रनटाइम में सहसंबद्ध त्रुटि का पता लगाता है; उत्पादन से पहले सभी मामलों की सक्रिय भविष्यवाणी एक खुली समस्या है। मैं जान सकती हूँ कि वे ऐतिहासिक रूप से कहाँ एक साथ विफल हुए हैं, उन्हें घटक-पूल से निकाल सकती हूँ, और उत्पादन में छोड़ने से पहले परख सकती हूँ। और सीड स्थिर रखते हुए प्रतिकूल AI का तापमान बढ़ा सकती हूँ। लेकिन मैं 100% त्रुटि-पहचान की गारंटी नहीं दे सकती, यही सच है। बाक़ी ऑडिटर LLM, बूलियन मॉड्यूल और एक अच्छा (मेरे विचार से) गुणवत्ता प्रबंधन तंत्र इस त्रुटि को कम करते हैं। पर मिटाते नहीं। हालाँकि, यदि सिस्टम मानवीय हस्तक्षेप के ज़रिए वास्तविकता से प्रतिपुष्टि पाता रहे, तो वह पूर्णता की ओर बढ़ता है। उतनी ही पूर्ण, जितना ज़िम्मेदार मनुष्य का वास्तविकता-मॉडल।
अंतर्निहित गणितीय डिज़ाइन की पुष्टि के बाद, मैंने दोहन के विभिन्न सैद्धांतिक रास्ते खोजे और आर्किटेक्चर की तैनाती के प्रक्षेप-पथों की जाँच की: सार्वजनिक और निजी वित्तपोषण, तकनीकी मंचों पर प्रचार, प्रौद्योगिकी हस्तांतरण, कोल्ड आउटरीच, विशेषज्ञ नेटवर्कों में सार्थक भागीदारी, इत्यादि। मेरे पास सोशल मीडिया नहीं है। बिल्लियों वाली बुढ़िया की सनक।
कि मैं अकेली कृत्रिम बुद्धिमत्ताओं के व्यवहार पर तकनीकी गहराई की महत्वपूर्ण सीमाओं तक पहुँची हूँ, यह विचित्र है। कि यह सनक जैसा लगता है, मुझे संदेह में डालता है। मैं न पूर्णतः नकार सकती हूँ, न पूर्णतः पुष्टि कर सकती हूँ। आख़िरकार, यह एक ऐसा सिस्टम है जो इस तथ्य पर बना है कि AI विफल होते हैं — जिसे प्रायिकता-आधारित AI ने और स्वयं मैंने सत्यापित किया (और विकास के दौरान गिराया भी)। यही तो लोचा है। मैं बाज़ार से कटी हुई हूँ। मैं एक सटीक ब्रह्मांड में रहती हूँ। इसलिए मेरे संपर्क नहीं हैं। मुझे उम्मीद थी कि मेरा काम खुद बोलेगा। लेकिन उसकी विषयवस्तु संप्रेषित करने की आरंभिक कठिनाई, अपने ही चाटुकारिता पूर्वाग्रह पर पद्धतिगत संदेह और पूर्व विश्वसनीयता का अभाव — ये सब मिलकर पलड़ा झुका देते हैं। यह बोझ मुझ पर भी है।
मैंने सिस्टम की आनुभविक समरूपता पर प्रश्न उठाया है। और केवल एक कठोर, वस्तुनिष्ठ PoC ही दिखा सकती है कि डेटा-अखंडता की वृद्धि, मानवीय निगरानी का संरचन और त्रुटि-दर में कमी, कार्यान्वयन और बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल लागत को उचित ठहराते हैं या नहीं। एक जटिल समस्या और उसके अनुरूप समाधान को संप्रेषित करना कठिन है, चाहे आप कितनी भी सरलता बरतें। इसलिए मैंने वीडियो बनाने का निर्णय लिया है, जिनमें मैं प्रायिकता-आधारित AI के साथ अपने वर्षों के संवाद में पाई समस्याओं को खोलूँगी। यह मुझे अपनी ओर से सबसे स्वाभाविक और ईमानदार क़दम लगा। और महीनों आर्किटेक्चर में डूबे रहने के बाद यही करने का मन भी सबसे अधिक है।
सब कुछ संभव है।