University of Washington के शोधकर्ता यह जांचना चाहते थे कि क्या AI बच्चों की तरह दूसरों का अनुकरण करके सांस्कृतिक मान्यताएँ सीख सकता है। वे पहले के एक UW अध्ययन का संदर्भ देते हैं जिसमें देखा गया कि कुछ सांस्कृतिक समूहों के 19 महीने के बच्चे दूसरों के प्रति अधिक उदार थे।
शोध में 190 वयस्कों ने खुद को white बताया और 110 ने Latino बताया; प्रत्येक समूह के डेटा से अलग एजेंट प्रशिक्षित किए गए। एजेंटों को इनवर्स रीनफोर्समेंट लर्निंग (IRL) से प्रशिक्षित किया गया, जहाँ AI मानव व्यवहार देखकर उन व्यवहारों के पीछे के लक्ष्य और पुरस्कार का अनुमान लगाता है। प्रयोग में परिवर्तित वीडियो गेम Overcooked का उपयोग हुआ।
परिणाम दिखाते हैं कि Latino-प्रशिक्षित एजेंट खेल और एक दान परीक्षण दोनों में अधिक उदार व्यवहार दिखाते थे। लेखक बताते हैं कि AI प्रणालियों में सार्वभौमिक मूल्य हार्डकोड करने की बजाय संस्कृति-विशिष्ट डेटा और फाइन-ट्यूनिंग पर विचार करना चाहिए। अन्य सह-लेखक UW और San Diego State University से हैं।
कठिन शब्द
- अनुकरण — किसी के व्यवहार या तरीके की नकल करनाअनुकरण करके
- मान्यता — किसी बात को सही या सच मानने की धारणामान्यताएँ
- उदार — दूसरों को दे देने या मदद करने वाला
- प्रशिक्षित करना — किसी को किसी काम के लिए सिखाना या तैयार करनाप्रशिक्षित किए गए, प्रशिक्षित किया गया
- परिणाम — किसी काम या प्रयोग से मिलने वाली स्थिति
- सार्वभौमिक — जो सब जगह या सभी लोगों पर लागू हो
- फाइन-ट्यूनिंग — पहले से प्रशिक्षित प्रणाली को सुधारना या समायोजित करना
युक्ति: जब आप किसी भी भाषा में कहानी पढ़ें या ऑडियो सुनें, तो लेख में हाइलाइट किए गए शब्दों पर होवर/फ़ोकस/टैप करें और तुरंत छोटी-सी परिभाषा देखें।
चर्चा के प्रश्न
- क्या आपको लगता है कि AI को आपके देश या समुदाय की सांस्कृति के अनुसार प्रशिक्षित किया जाना चाहिए? क्यों?
- इस अध्ययन से आप क्या समझते हैं कि सांस्कृतिक डेटा से AI का व्यवहार कैसे बदल सकता है?
- सांस्कृतिक-विशिष्ट AI का समाज पर क्या संभावित फायदा और नुकसान हो सकता है? एक उदाहरण बताइए।
