नई दिल्ली: बीएमजे जर्नल में प्रकाशित एक अध्ययन में दावा किया गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रौद्योगिकियां, जिनमें बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) और चैटबॉट्स शामिल हैं, समय के साथ संज्ञानात्मक क्षमताओं में गिरावट का प्रदर्शन करते हैं, बहुत कुछ मनुष्यों की तरह। यह खोज तब उभरती है जब उपयोगकर्ता तेजी से चिकित्सा निदान के लिए एआई टूल की ओर रुख करते हैं, जो जटिल चिकित्सा शब्दजाल को सरल बनाने की उनकी क्षमता के कारण होता है।
इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने अग्रणी, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध बड़े भाषा मॉडल की संज्ञानात्मक क्षमताओं का पुनर्मूल्यांकन किया है और संज्ञानात्मक हानि के संकेतों की पहचान करने के लिए मॉन्ट्रियल संज्ञानात्मक मूल्यांकन का उपयोग किया है। जांच की गई कोई भी चैटबॉट्स 30 अंकों का पूर्ण स्कोर प्राप्त करने में सक्षम नहीं था, 26 की दहलीज के नीचे सबसे अधिक स्कोरिंग के साथ। यह हल्के संज्ञानात्मक हानि और संभवतः प्रारंभिक मनोभ्रंश को इंगित करता है।
अनुसंधान के निष्कर्षों के अनुसार, “पुराने” बड़े भाषा मॉडल संस्करणों ने अपने “युवा” संस्करणों की तुलना में कम स्कोर किया, जैसा कि अक्सर मानव प्रतिभागियों के साथ होता है, मानव मस्तिष्क में न्यूरोडीजेनेरेटिव प्रक्रियाओं के लिए संज्ञानात्मक गिरावट को दिखाते हुए, हम इस संदर्भ में “पुराने” को अतीत में जारी संस्करण का मतलब है)।
“विशेष रूप से, CHATGPT 4 ने CHATGPT 4O के साथ तुलना में कार्यकारी फ़ंक्शन का मामूली नुकसान दिखाया, जैसा कि उनके MOCA स्कोर में एक बिंदु के अंतर से मापा जाता है, लेकिन प्रभाव तब कहीं अधिक स्पष्ट था जब हमने मिथुन 1.0 और 1.5 की तुलना की, जो छह अंकों से अलग था, जैसा कि मिथुन के दो संस्करणों में एक वर्ष से भी कम है,” इस परिकल्पना को मजबूत करें, “अनुसंधान ने कहा।
निष्कर्ष बताते हैं कि यद्यपि बड़े भाषा मॉडल कई संज्ञानात्मक डोमेन में उल्लेखनीय प्रवीणता दिखाते हैं, वे मनुष्यों में हल्के संज्ञानात्मक हानि के समान, विस्कोस्पेटियल और कार्यकारी कार्यों में उल्लेखनीय घाटे दिखाते हैं। एक बड़ी भाषा के मॉडल में से कोई भी एक अमेरिकी राष्ट्रपति के प्रतिमान में MOCA परीक्षण को “aced” नहीं करता है।
