च्याटजीपीटी साढे दुई वर्ष अघि रिलिज भएको थियो, र त्यसयता हामी सार्वजनिक आतंकमा छौं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (ए.आई.) ले मानवले जस्तै लेख्न सक्छ, जसले मेसिन–जनरेटेड पाठमा अत्यधिक निर्भर हुँदा हाम्रो उच्च स्तरमा पढ्ने र लेख्ने क्षमतालाई कमजोर बनाउने डर पैदा गरेको छ। हामीले सुनेका छौं कि कलेज निबन्ध मृत छ, र चिन्ताजनक संख्यामा विद्यार्थीहरूले ए.आई. उपकरणहरू प्रयोग गरेर कलेजमा धोका दिइरहेका छन्। यसले रोजगारी, शिक्षा र कलाको भविष्यलाई एकैसाथ कमजोर बनाउने सम्भावना राख्छ।
टाइटानिक वास्तवमै हिमशैलतर्फ गइरहेको छ, तर हालको सबैभन्दा ठूलो समस्या—कम्तीमा अहिलेलाई—कलेज निबन्ध, उपन्यास वा कार्यालय मेमो होइन। यो कम्प्युटर कोड हो। यो कुरा मैले गत वर्ष महसुस गरें जब मैले ए.आई., भाषा र दर्शनशास्त्रको पाठ्यक्रम पढाइरहेको थिएँ। जब मैले मेरा विद्यार्थीहरूलाई उनीहरूले च्याटबटहरू कसरी प्रयोग गर्छन् भनेर सोधें, एकजना विद्यार्थीले मलाई भने कि जब उनको साथमा डेटाले भरिएको स्प्रेडसिट हुन्छ (जस्तै प्रयोगशाला प्रयोगको नतिजा वा सर्वेक्षणबाट संकलित जानकारी), उनलाई हाई स्कूलमा त्यो डेटा विश्लेषण र निष्कर्ष निकाल्न छोटो कोड लेख्न सिकाइएको थियो। तर अहिले, उनले मलाई भने, उनी केवल स्प्रेडसिटलाई च्याटजीपीटीमा हाल्छन्, जसले त्यसलाई छिटो विश्लेषण गर्छ र उनले अब लगभग केही गर्नुपर्दैन।

त्यही बेला मलाई झट्का लाग्योः ए.आई. साक्षरताको जति चुनौती छ, त्यति नै संख्यात्मकता—हाम्रो गणितको ज्ञान र मात्रात्मक तर्क गर्ने क्षमता—को लागि पनि चुनौती बनेको छ ।

फेब्रुअरीमा, ए.आई. इन्जिनियर आन्द्रेज कार्पाथीले एक्समा रिपोर्ट गरे अनुसार उनी “भाइबकोडिङ” नामक नयाँ प्रकारको सफ्टवेयर विकासमा संलग्न थिए। च्याटबटलाई बोलेका निर्देशनहरूको शृंखलाबाहेक केही प्रयोग नगरी, उनी डेटामा तदर्थ प्रयोगहरू गरिरहेका थिए र उनले “किबोर्डलाई पनि मुश्किलले छुने” बताए। उनले यो विधिले उनलाई “कोडको अस्तित्व नै बिर्सन” अनुमति दिएको र ए.आई.लाई मेहनती काम छोडेर केवल माथिबाट निर्देशन दिने गरेको बताए। कार्पाथीको पोस्ट भाइरल भयो, र धेरैलेले पनि त्यसै गरिरहेको स्वीकार गरे।
केही खाताहरूका अनुसार, तथापि, भाइबकोडिङ राम्रोसँग चलिरहेको छैन। कार्पाथीका निर्देशनहरूले सिर्जना गरेको कोडलाई अक्षम र अपरिवर्तनीय त्रुटिहरूले भरिएको भनिएको छ। झन् खराब, यो विधि प्रयोग गर्ने प्रोग्रामरहरूले भने अनुसार उनीहरूले केवल कोडको अस्तित्व बिर्सेका मात्र होइनन्, कोड कसरी लेख्ने भन्ने पनि बिर्सेका छन्। भाषा पढ्ने र लेख्ने जस्तै, कोड पनि यस्तो चीज हो कि यदि तपाईंले प्रयोग गर्नुभएन भने, तपाईंले गुमाउनुहुन्छ। प्रारम्भिक अध्ययनहरूले संकेत गर्छन् कि ए.आई. प्रयोग गर्ने मानवहरू समयसँगै कम रचनात्मक हुन सक्छन्।

भाइबकोडिङजस्तै केही कुरा पहिल्यै बजारमा प्रवेश गरिसकेको छ। गुगलले सन् २०२४ मा दाबी गरे अनुसार ए.आई.ले कम्पनीको सम्पूर्ण कोडको २५ प्रतिशतभन्दा बढी लेखेको थियो, र माइक्रोसफ्टले हालै समान संख्याहरू रिपोर्ट ग¥यो जब उसले हजारौं कर्मचारीहरूलाई, जसमा धेरै सफ्टवेयर इन्जिनियरहरू समावेश थिए, उनीहरुलाई निकाल्यो। अमेजनले पनि सुव्यवस्थित ए.आई. कोडिङ अभ्यासहरू अपनाएको छ, यसले गर्दा कामदारहरू भन्छन् कि सफ्टवेयर इन्जिनियरिङलाई मौलिक रूपमा परिवर्तन गर्छ, बौद्धिक प्रयासद्वारा परिभाषित कामलाई औद्योगिक कठिनाइजस्तो बनाउँछ। ए.आई. कम्पनीहरूले पनि भित्तामा लेखिएको कुरा देख्छन्, उदाहरणका लागि, ओपनएआईले विन्डसर्फ, एक ए.आई.–संचालित कोडिङ सहायक प्रदान गर्ने कम्पनीलाई ३ अर्ब डलरमा अधिग्रहण गर्न वार्ता गरिरहेको छ।
कम्प्युटर विज्ञान विगत एक दशकदेखि संयुक्त राज्य अमेरिकामा लगातार शीर्ष प्रमुखहरु मध्ये एक भएको छ। तर ए.आई.लाई कोड लेख्न लगाउने क्षमतासँगै, स्टार्टअपहरू र टेक जायन्टहरूले कम र कम प्रारम्भिक स्तरका कम्प्युटर वैज्ञानिकहरूलाई भर्ती गरिरहेका छन्। रिपोर्टहरूले सुझाव दिए अनुसार प्रमुख ए.आई. कम्पनीहरूमा, सफ्टवेयर इन्जिनियरिङ रोजगारीका लागि भर्ती दर सन् २०२४ को अवधिमा प्रति महिना करिब ३,००० बाट लगभग शून्यमा झरेको छ। यसरी रोजगारीहरू हराउँदा कम्प्युटर विज्ञान डिग्रीमा भर्ना घट्यो भने, शिक्षादेखि रोजगारीसम्मको सम्पूर्ण पाइपलाइन ध्वस्त हुन सक्छ।
यो कुरा खासै आश्चर्यजनक छैन कि च्याटबटहरूले लेखन सम्बन्धी रोजगारीहरूभन्दा पहिले प्राविधिक रोजगारीहरूलाई खतरा पु¥याउन सक्छन्। तिनीहरू परिक्षा र समस्या सेटहरूमा धेरै मानक प्रश्नहरूको जवाफ अनुमान गर्नमा धेरै राम्रा छन्। र धेरै मात्रात्मक काम त्यही साधारण प्रकारको कोड प्रयोग गरेर गरिन्छ। मेरा विद्यार्थीले आफ्नो स्प्रेडसिटको कुरा गरिरहँदा, उनी हजारौं कामदारहरूजस्तै समान छन् जसलाई वास्तवमा हिसाब गर्न वा जटिल कम्प्युटर कोड लेख्न आवश्यक पर्दैन, तर केवल कम्पनीहरूमा डेटा सेटहरूबाट साधारण जवाफहरू पुनः ढाँचा गर्न, सार्न र निकाल्न आवश्यक हुन्छ। ए.आई. यो धेरै व्यापक प्रकारको रोजगारीको लागि, र त्यसमा जाने आधारभूत मात्रात्मक कौशलहरूको लागि सम्भावित रूपमा ठूलो खतरा हो।

चिन्ता के हो भने हामी, समाजको रूपमा, साक्षर मात्र होइन, असंख्यात्मक पनि हुनेछौं। ए.आई.ले हाम्रो आधारभूत शिक्षाले हाम्रा युवा नागरिकहरूलाई असफल बनाइरहेको चिन्ताजनक प्रवृत्तिलाई बढाइरहेको देखिन्छ। र यो संकट शिक्षाको सबैभन्दा आधारभूत तत्वहरूमा लक्षित छः पढाइ, लेखाइ र अंकगणित।

आजका युवा विद्यार्थीहरूलाई मेरो सल्लाह यो छ कि भाषा र गणित अध्ययन गर्नुहोस्। जब तपाईं च्याटबटसँग कुरा गर्नुहुन्छ, तपाईं दैनिक भाषा प्रयोग गरेर गणितीय प्रणालीसँग कुरा गर्नुहुन्छ, जसले बदलामा तपाईंसँग कुरा गर्छ। बजारमा अप्रत्याशित परिणामहरूको सामना गर्न प्राविधिक कौशलहरू पर्याप्त हुनेछैनन्, त्यसैले गणित र भाषाको व्यापक आधारित ज्ञान अनुकूलनको एकमात्र तरिका हुनेछ। र जबकि एक क्षेत्रमा रोजगारीहरू हराउन सक्छन्, हामीलाई सधैं ए.आई.को अर्थ बुझाउन सक्ने मानवहरूको आवश्यकता पर्नेछ।
च्याटजीपीटीको प्रतिस्पर्धी क्लाउड चलाउने एन्थ्रोपिकका प्रमुखले हालै स्वीकार गरे कि हामीलाई “कुनै मतलव छैन” ए.आई. ले कसरी काम गर्छ। उनको मतलब के होइन भने इन्जिनियरहरूलाई ठूलो भाषा मोडल कोड गर्न कसरी गर्ने थाहा छैन। उनको मतलब थियो कि हामीले यी प्रणालीहरूले अर्थसँग कसरी अन्तरक्रिया गर्छन् भन्ने अझै बुझेका छैनौं। च्याटबटले किन भाषा प्रयोग गर्न सक्छ? त्यो क्षमताले त्यसलाई आधार बनाउने गणितीय प्रक्रियाहरूको बारेमा के संकेत गर्छ? यस्ता गहिरा प्रश्नहरूको जवाफ दिन मानवहरू आवश्यक पर्छ । ए.आई.को युगमा हाम्रो आफ्नै संस्कृतिलाई बुझ्न, हामीलाई उच्च–स्तरको गणित कक्षाहरू र साहित्य र भाषाविज्ञानको गहिरो अध्ययन आवश्यक पर्नेछ। यो हुन सक्छ कि विद्यार्थीलाई आवश्यक महत्वपूर्ण अन्तरदृष्टि “डन क्विक्सोट” मा एक पाठ्यक्रमबाट आउन सक्छ—यो जति काल्पनिक लागे पनि।
अर्को शब्दमा, मलाई लाग्छ कि हामीले ए.आई.को युगमा अगाडि बढ्नको लागि उदार कलाहरूतर्फ फर्कनुपर्छ। आजका विद्यार्थीहरूका लागि, गणित र भाषा अध्ययन गर्नु भनेको द्रुत रूपमा परिवर्तन हुने बजारको सामना गर्न पर्याप्त लचिलो हुने एकमात्र तरिका हुन सक्छ, जहाँ कम्प्युटर विज्ञान डिग्रीले अब रोजगारीको ग्यारेन्टी गर्दैन। तर यो हामीले बनाएका यी अनौठा मेसिनहरूको सामना गर्दा हाम्रो मानवतालाई गहिरो बनाउने र तिनीहरूलाई बुझ्ने तरिका पनि हो। र यो त्यस्तो कुरा हो जुन ए.आई.ले कहिल्यै गर्न सक्दैन।

डा. वेदरबी न्यूयोर्क विश्वविद्यालयमा डिजिटल थ्योरी ल्याबका निर्देशक हुन्।