ಖಂಡಿತ! MITಯವರ ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮಕ್ಕಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತೆ ಸರಳ ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ವಿವರವಾದ ಲೇಖನ ಇಲ್ಲಿದೆ:
AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ “ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ” ವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ: ಮಕ್ಕಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗಾಗಿ ಒಂದು ಸರಳ ವಿವರಣೆ
MITಯಿಂದ ಒಂದು ಹೊಸ ಮತ್ತು ಕುತೂಹಲಕಾರಿ ಸಂಶೋಧನೆ!
2025ರ ಜೂನ್ 17 ರಂದು, ಪ್ರಪಂಚದ ಅತ್ಯಂತ ಹೆಸರಾಂತ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ Massachusetts Institute of Technology (MIT), “Unpacking the bias of large language models” ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಒಂದು ಹೊಸ ಲೇಖನವನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದೆ. ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು? ನಾವು ಪ್ರತಿದಿನ ಬಳಸುವ ಗೂಗಲ್, ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿ (ChatGPT) ನಂತಹ ಅದ್ಭುತವಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು (AI) ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು “ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ” ಗಳು (bias) ಏಕೆ ಇರಬಹುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಈ ಸಂಶೋಧನೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತದೆ.
AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಅಂದರೆ ಏನು?
ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ನಿಮ್ಮ ಫೋನ್‌ನಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಏನನ್ನಾದರೂ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅದು ತಾನಾಗಿಯೇ ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸಿ ನಿಮಗೆ ತೋರಿಸುವುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೀರಾ? ಅಥವಾ ನೀವು ಪ್ರಶ್ನೆ ಕೇಳಿದಾಗ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನಿಮಗೆ ಉತ್ತರ ಕೊಡುವುದು, ಕಥೆ ಹೇಳುವುದು, ಕವನ ಬರೆಯುವುದು – ಇದೆಲ್ಲವೂ AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕೆಲಸ.
ಇವುಗಳು ಒಂದು ರೀತಿಯ “ಬುದ್ಧಿವಂತ” ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು. ಇವುಗಳು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕೋಟ್ಯಂತರ ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಲೇಖನಗಳು, ವೆಬ್‌ಸೈಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಗಳನ್ನು ಓದಿ ಕಲಿಯುತ್ತವೆ. ಹೀಗೆ ಕಲಿತು, ನಾವು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ನೀಡಲು, ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಲು ಇವುಗಳು ಸಿದ್ಧವಾಗುತ್ತವೆ.
“ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ” (Bias) ಅಂದರೆ ಏನು?
“ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ” ಎಂಬುದು ಸ್ವಲ್ಪ ಗೊಂದಲಮಯ ಪದ ಅನಿಸಬಹುದು. ಆದರೆ ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಇದು ಒಂದು ರೀತಿಯ “ಪಕ್ಷಪಾತ” ಅಥವಾ “ಒಲವು” ಇದ್ದಂತೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಆಡುವ ಒಂದು ಆಟದಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ನೆಚ್ಚಿನ ತಂಡಕ್ಕೆ ನೀವು ಹೆಚ್ಚು ಬೆಂಬಲ ನೀಡಿದರೆ, ಅದು ಒಂದು ರೀತಿಯ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ.
AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಇವುಗಳು ಕಲಿಯುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ (ಮಾಹಿತಿ) ಇರುವ ವಿಷಯಗಳೇ ಇವುಗಳ “ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ” ವಾಗಬಹುದು.
MIT ಸಂಶೋಧನೆ ಏನು ಹೇಳುತ್ತದೆ?
MITಯ ಸಂಶೋಧಕರು ಈ AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿರುವ “ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ” ವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಳವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ನಾವು ಬಳಸುವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ನಾವು ಬರೆಯುವ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಕಲಿಯುವುದರಿಂದ, ಕೆಲವು ಕಡೆಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮೂಡಬಹುದು ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ.
ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು?
- ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತು: ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಇಂಟರ್ನೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೋಡಿದರೆ, ಕೆಲವು ವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ (ಉದ್ಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ) ಪುರುಷರ ಹೆಸರುಗಳು ಮತ್ತು ಮಹಿಳೆಯರ ಹೆಸರುಗಳು ಬೇರೆ ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟಿರಬಹುದು. AI ಮಾದರಿಗಳು ಇದನ್ನು ಕಲಿತರೆ, ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಹೆಸರಿಸುವಾಗ, ಅದು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲಿಂಗಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಒತ್ತು ನೀಡಬಹುದು.
- ಅಪೂರ್ಣ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾದ ಮಾಹಿತಿ: ಕೆಲವು ಬಾರಿ, AI ಮಾದರಿಗಳು ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಹ ಕಲಿಯಬಹುದು. ಆಗ ಅವು ನೀಡುವ ಉತ್ತರಗಳು ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿರಬಹುದು ಅಥವಾ ಸತ್ಯಕ್ಕೆ ದೂರವಾಗಿರಬಹುದು.
- ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಉತ್ತರಗಳು: ನಾವು ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದಾಗ, AI ಎಲ್ಲಾ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೋಡದೆ, ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಉತ್ತರಗಳನ್ನೇ ಪದೇ ಪದೇ ನೀಡಲು ಆರಂಭಿಸಬಹುದು.
ಇದು ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
ನೀವು ನಾಳೆ ದೊಡ್ಡವರಾದಾಗ, ಈ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ನಿಮ್ಮ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ತುಂಬಾ ಮುಖ್ಯವಾಗುತ್ತವೆ. ನೀವು ಹೊಸ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು, ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು, ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಇವುಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಿ.
- ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ: ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು AI ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಸುಳಿವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. AI ಕೇವಲ ಮ್ಯಾಜಿಕ್ ಅಲ್ಲ, ಅದು ನಾವು ನೀಡುವ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ಕಲಿಯುವ ಒಂದು ಸಾಧನ. ಇದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡರೆ, ನಿಮಗೆ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕುತೂಹಲ ಮೂಡುತ್ತದೆ.
- ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಲು: AI ನೀಡುವ ಎಲ್ಲ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಕಣ್ಣುಮುಚ್ಚಿ ನಂಬಬಾರದು ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ನಮಗೆ ಹೇಳುತ್ತದೆ. ನಾವು ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು, ನಾವು ಹುಡುಕುವ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಎಷ್ಟು ಮುಖ್ಯವೋ, AI ನೀಡುವ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದೂ ಅಷ್ಟೇ ಮುಖ್ಯ.
- ಉತ್ತಮ ಭವಿಷ್ಯಕ್ಕಾಗಿ: MITಯಂತಹ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈ “ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ” ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು AI ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ. ನೀವು ಸಹ ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸ್ಫೂರ್ತಿ ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಮುಂದೇನು?
AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಇನ್ನೂ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು. MITಯ ಈ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ. ಇದು AI ಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತ, ಸಮಂಜಸ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ಮುಂದಿನ ಬಾರಿ ನೀವು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುವಾಗ, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲವು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಹಾಗೆ ಹೇಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ. ಇದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ತಿಳುವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನ ಪ್ರೇಮಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ!
Unpacking the bias of large language models
ಎಐ ಸುದ್ದಿ ಒದಗಿಸಿದೆ.
Google Gemini ನಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಪಡೆಯಲು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ:
2025-06-17 20:00 ರಂದು, Massachusetts Institute of Technology ‘Unpacking the bias of large language models’ ಅನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸಿದರು. ದಯವಿಟ್ಟು ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ವಿವರವಾದ ಲೇಖನವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ, ಇದು ಮಕ್ಕಳು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವಂತಹ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರಬೇಕು, ಇದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಮಕ್ಕಳು ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿ ವಹಿಸಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಬಹುದು. ದಯವಿಟ್ಟು ಕನ್ನಡದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಲೇಖನವನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.