माइक्रोसॉफ्ट और कार्नेगी मेलॉन विश्वविद्यालय के एक नवीनतम अध्ययन से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) उपकरणों पर अत्यधिक निर्भरता लोगों की आलोचनात्मक सोच क्षमता को कमजोर कर सकती है। शोध टीम ने 319 ज्ञान कार्यकर्ताओं का सर्वेक्षण किया और IT, डिजाइन, प्रशासन और वित्त जैसे विभिन्न क्षेत्रों में जनरेटिव AI के 936 वास्तविक मामलों को एकत्रित किया। अध्ययन ने ज्ञान, समझ, अनुप्रयोग, विश्लेषण, समग्रता और मूल्यांकन के छह आलोचनात्मक सोच आयामों का विश्लेषण किया।
शोध से पता चला है कि AI उपकरणों के उपयोग के बाद, लोगों के समस्या समाधान करने के तरीके में तीन बड़े बदलाव आए हैं। पहले, ज्ञान कार्यकर्ता अब स्वतंत्र रूप से जानकारी एकत्र नहीं करते, बल्कि मुख्य रूप से AI द्वारा उत्पन्न परिणामों को सत्यापित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं; दूसरे, वे AI द्वारा प्रदान किए गए उत्तरों को एकीकृत करने की अधिक प्रवृत्ति रखते हैं, बजाय इसके कि स्वायत्त रूप से समाधान विकसित करें; अंत में, कई लोग सीधे कार्य करने के बजाय AI सिस्टम की निगरानी करने की ओर बढ़ रहे हैं। यह प्रवृत्ति सामान्य या कम महत्वपूर्ण कार्यों को संभालते समय विशेष रूप से स्पष्ट है, लोग बिना सवाल किए AI पर निर्भर हो सकते हैं, जिससे दीर्घकालिक निर्भरता और स्वतंत्र समस्या समाधान क्षमता में कमी की चिंता बढ़ती है।
शोध टीम ने "स्वचालित विडंबना" नामक एक घटना का उल्लेख किया: जबकि AI दैनिक कार्यों को संभालने से लोगों के कार्यभार को कम करता है, साथ ही यह लोगों को अपने निर्णय लेने और "संज्ञानात्मक मांसपेशियों" का व्यायाम करने का अवसर भी छीन लेता है। यह "संज्ञानात्मक आउटसोर्सिंग" घटना धीरे-धीरे लोगों की प्राकृतिक क्षमताओं को कमजोर कर सकती है।
दिलचस्प बात यह है कि शोध ने यह भी पाया कि आत्मविश्वास किसी हद तक व्यक्तियों की आलोचनात्मक सोच क्षमता की रक्षा कर सकता है। जो कर्मचारी अपनी क्षमताओं के प्रति अधिक आत्मविश्वासी होते हैं, वे AI के आउटपुट के प्रति संदेह रखने की अधिक प्रवृत्ति रखते हैं। हालांकि शोधकर्ता इस संबंध का कारण स्पष्ट रूप से निर्धारित नहीं कर सके, लेकिन तीन प्रमुख कारक लोगों की आलोचनात्मक सोच को प्रेरित करते हैं: कार्य की गुणवत्ता में सुधार की इच्छा, गलतियों से बचने की प्रेरणा और व्यक्तिगत विकास की आवश्यकता। हालाँकि, समय का दबाव, समस्या की जागरूकता की कमी और अपरिचित क्षेत्रों में AI प्रतिक्रियाओं में सुधार की कठिनाई इस क्षमता को प्रभावित करने वाली बाधाएँ हैं।
शोध ने सुझाव दिया है कि कंपनियों को कर्मचारियों की आलोचनात्मक सोच को सक्रिय रूप से बढ़ावा देना चाहिए, उन्हें AI के परिणामों की समीक्षा करने के लिए विशेष प्रशिक्षण प्रदान करना चाहिए। साथ ही, AI उपकरणों का डिजाइन आलोचनात्मक सोच का समर्थन करने के लिए अधिक प्रवृत्त होना चाहिए, न कि इसे प्रतिस्थापित करने के लिए।
इसके अलावा, स्विस बिजनेस स्कूल के एक स्वतंत्र अध्ययन ने पाया कि 17 से 25 वर्ष के युवा सबसे अधिक AI उपकरणों का उपयोग करते हैं, लेकिन आलोचनात्मक सोच परीक्षणों में सबसे कम अंक प्राप्त करते हैं। शिक्षा स्तर भी एक महत्वपूर्ण सुरक्षा कारक बन गया है, उच्च शिक्षा प्राप्त लोग AI द्वारा उत्पन्न जानकारी पर अधिक बार सवाल उठाते हैं और AI उपकरणों का उपयोग करते समय अधिक मजबूत आलोचनात्मक सोच क्षमता बनाए रखते हैं।
मुख्य बिंदु:
💡 अध्ययन से पता चलता है कि AI उपकरणों पर अत्यधिक निर्भरता आलोचनात्मक सोच क्षमता में कमी ला सकती है।
🔍 कार्यकर्ता AI परिणामों को सत्यापित करने की अधिक प्रवृत्ति रखते हैं, बजाय इसके कि स्वतंत्र रूप से सोचें या समस्या हल करें।
📈 आत्मविश्वास और शिक्षा स्तर को आलोचनात्मक सोच बनाए रखने के महत्वपूर्ण कारक माना जाता है।
