उसने इसे पार्क के बाहर मारा। उन्होंने कहा, ”आंत गंदगी से भरी हुई है।” दर्शक गर्जना करने लगे. मुझे याद है कि मैं उसे देखता था और सोचता था: क्या रॉकस्टार है।
लेकिन मुझे अक्सर आश्चर्य होता है, क्योंकि, क्या आंत सिर्फ गंदगी से भरी है?
कुछ दिन पहले एक पागलपन भरा विचार प्रयोग हुआ। क्या होगा यदि मैं कम से कम एक सप्ताह के लिए आंत को पूरी तरह से नजरअंदाज कर दूं और अपने निर्णय एक एल्गोरिदम की तरह लूं? स्पॉयलर अलर्ट: मैंने दूसरे दिन प्रयोग छोड़ दिया।
एल्गोरिथम मॉडल के बारे में मुझे यह सोचने पर मजबूर कर दिया कि हममें से अधिकांश अब अपनी दुविधाओं में मदद के लिए इंटरनेट – गूगल, सोशल मीडिया और हाल ही में चैटजीपीटी जैसे एआई कार्यक्रमों की ओर देखते हैं। हम मानते हैं कि ये उपकरण, अपने टेराबाइट्स डेटा और “स्मार्ट” एल्गोरिदम के साथ, ऐसे उत्तर निकाल देंगे जो मानवीय मूर्खता से मुक्त हैं।
जाहिरा तौर पर, एल्गोरिदम को लगातार तार्किक और दर्दनाक रूप से निष्पक्ष होने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। वे थकते नहीं हैं, निर्णय नहीं लेते हैं और यह सोचकर अपना दिन समाप्त नहीं करते हैं कि क्या उन्होंने “सही” निर्णय लिया है।
दूसरी ओर, हम यादों, पूर्वाग्रहों और आशंकाओं के ढेर पर बैठे हैं। हम जीवित अनुभव के अंशों को छानते हैं, जो अक्सर भावनाओं से घिरे होते हैं। एक कोने में छुपे हुए, हम किसी ऐसी चीज़ पर निर्भर हैं जिसे हम मुश्किल से परिभाषित कर सकते हैं; भावना का एक उभार जिसे हम “आंत वृत्ति” कहते हैं।
अध्ययनों से पता चलता है कि यह शब्दहीन संकेत जीवित रहने की रणनीति के रूप में विकसित हुआ, जो महत्वपूर्ण निर्णय लेने के क्षणों में मानव को उकसाने के लिए स्मृति और अनुभव का उपयोग करता है: “हां, यह एक अच्छा कदम है” या “नहीं, यहां कुछ ठीक नहीं है”।
कभी-कभी, वह वृत्ति एकदम सही होती है, जैसे कि जब यह आपको बताती है कि कोई स्पष्ट सबूत नहीं होने के बावजूद कोई अन्य व्यक्ति “शिथिल” है। कभी-कभी, यह सटीक से अधिक अनुग्रहपूर्ण होता है (“आप उस तीसरे समोसे के लायक हैं; आप इसकी भरपाई बाद में करेंगे”)।
क्या यह दोषरहित है? मुश्किल से। वास्तव में, यह दिलचस्प रूप से अप्रत्याशित है।
तो मैंने सोचा, क्यों न इस चर को समीकरण से बाहर निकाला जाए और इसके बजाय “किताब के अनुसार” जीने का प्रयास किया जाए। अगर हर चीज़ पर डेटा है, तो उसे आगे क्यों नहीं बढ़ने दिया जाए?
मैंने कुछ बुनियादी नियम निर्धारित करके शुरुआत की। प्रत्येक निर्णय तर्क और ऐतिहासिक डेटा पर आधारित होगा: इनपुट, आउटपुट, सांख्यिकीय संभावना। मेरी पसंद का सॉफ्टवेयर प्रोग्राम नोशन था।
पहले दिन की शुरुआत नाश्ते से हुई। आमतौर पर, मुझे एक मग चाय और उसके बाद अंडे और मक्खन लगा हुआ टोस्ट खाने की इच्छा होती है। लेकिन एल्गोरिदम में लालसा नहीं होती. इष्टतम पोषण पर डेटा ने सौम्य प्रोटीन शेक और अंडे की सफेदी पर जोर दिया। मक्खन लगी ब्रेड और चाय सीमा से बाहर थे।
इसके बाद, नोशन ने सुझाव दिया कि इनबॉक्स से निपटा जाए। आमतौर पर, मैं अपनी अंतरात्मा को मेरा मार्गदर्शन करने देता हूं, जो भी सबसे जरूरी लगता है उसका जवाब देता हूं, दोस्तों के साथ चैट करने के लिए रुकता हूं और कभी-कभी उन लोगों के ईमेल को नजरअंदाज कर देता हूं जो मुझे परेशान करते हैं।
एल्गोरिथम स्वीकृत नहीं हुआ. इसके बजाय, अपठित ईमेल को “प्राथमिकता” के आधार पर, प्रेषक के इतिहास, प्रतिक्रिया की संभावना और एल्गोरिदम की उत्पादकता की समझ के आधार पर व्यवस्थित किया गया था। कार्यक्रम ने सुझाव दिया कि मैं नाश्ते और दोपहर के भोजन के बीच लगभग 15% अधिक कुशल हो गया हूँ। लेकिन मैं बिना किसी कारण के, केवल शुद्ध आनंद के लिए बातचीत में शामिल होने और बाहर जाने से चूक गया। यह पता चला है कि एल्गोरिदम आनंद नहीं लाते हैं।
फिर आया एक बड़ा फैसला. एक मित्र ने फोन किया, जिसे मैंने कई महीनों से नहीं सुना था। अंतःप्रेरणा पर काम करते हुए, मैंने बिना किसी हिचकिचाहट के इसे शुरू कर दिया होता, यह अच्छी तरह से जानते हुए कि यह मुझे कुछ समय के लिए रास्ते से भटका देगा, लेकिन यह भी जानते हुए कि मैं बातचीत का भरपूर आनंद उठाऊंगा।
एल्गोरिदम कैच-अप नहीं करते हैं. वे लागत और लाभ का आकलन करते हैं। इसलिए डेटा ने कॉल के संबंध में कम मूल्य का सुझाव दिया। मेरी नई प्रणाली के अनुसार, मुझे इसे नज़रअंदाज कर देना चाहिए था। निःसंदेह, मैं नहीं कर सका।
मैंने उत्तर दिया, और आप जानते हैं क्या? हम हँसे, पुरानी यादें ताज़ा कीं और मैंने वास्तव में खुशी महसूस करते हुए फोन रख दिया। आरओआई? मापना असंभव. कीमत? अगणनीय.
दूसरे दिन तक, एल्गोरिथम की तरह जीने की सीमाएं अपरिहार्य थीं। ऐसी चीजें हैं जिनमें एल्गोरिदम उत्कृष्ट है: फ़ाइलों को व्यवस्थित करना, समय ब्लॉक प्रबंधित करना, वर्कफ़्लो को अनुकूलित करना। लेकिन वे “परवाह” नहीं करते: दोस्तों के बारे में नहीं, या अचानक दोपहर के कॉफी ब्रेक की खुशियों के बारे में नहीं। इस अर्थ में, वे विशिष्ट रूप से अनभिज्ञ हैं।
क्योंकि जीवन हमेशा दक्षता के बारे में नहीं हो सकता। वास्तव में, इसका सबसे कीमती हिस्सा हमारे अजीब चक्करों, अतार्किक सनक और सहज पक्ष-खोज से बना है।
इस छोटे से साहसिक कार्य ने मुझे एल्गोरिदम की सराहना करना सिखाया है जिसमें वे अच्छे हैं: रास्ता साफ होने पर शोर को कुशलता से काटना। लेकिन जीवन शायद ही कभी हमें साफ डेटासेट या स्पष्ट रास्ते सौंपता है।
जो एक मुख्य अंतर है, है ना? जब अवसर, आकांक्षाओं, लक्ष्यों की बात आती है: मशीनें गणना कर सकती हैं; हम बनाते हैं.
मैं दुनिया को समझने में मदद के लिए बॉट्स की ओर रुख करना जारी रखूंगा। लेकिन मेरी अंतरात्मा धुंधले रास्तों पर शांत, सहज मार्गदर्शक बनी रहेगी। यह अक्सर कोहरे से बचने का अनोखा तरीका अपनाता है।
(चार्ल्स असीसी फाउंडिंग फ्यूल के सह-संस्थापक हैं। उनसे assisi@foundingfuel.com पर संपर्क किया जा सकता है)
