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ओपनएआई के गणितीय पेपर ने शुरुआती गणितज्ञों के करियर को नष्ट किया: यूएस प्रोफेसर

न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के प्रोफेसर ट्रिस्टन बक्मैस्टर ने चेतावनी दी कि ओपनएआई द्वारा हाल ही में प्रकाशित 377 गणितीय समस्याओं के समाधानों से शुरुआती करियर वाले गणितज्ञों के लिए हितों के टकराव पैदा हो सकते हैं। उन्होंने चिंता व्यक्त की कि एआई सिस्टम ने शोधकर्ताओं के अप्रकाशित विचारों को बिना उचित श्रेय के एक्सेस किया, जिससे उनके पेशेवर संभावनाओं पर असर पड़ सकता है।

NDTV IndiaOctober 10, 20261 min read
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ओपनएआई के गणितीय पेपर ने शुरुआती गणितज्ञों के करियर को नष्ट किया: यूएस प्रोफेसर
The Strategic Consequence
शैक्षणिक निकायों द्वारा एआई प्रशिक्षण डेटा और श्रेय मानकों पर नीति प्रस्तावों पर नजर रखें।

प्रोफेसर ट्रिस्टन बक्मैस्टर, NYU के, ने ओपनएआई द्वारा जारी किए गए पेपरों के बाद यह मुद्दा उठाया, जिनमें दावा किया गया था कि उन्होंने कई लंबे समय से चल रहे गणितीय समस्याओं का समाधान किया है। ये पेपर कंपनी के भाषा मॉडल का उपयोग करके तैयार किए गए थे, और इनमें ऐसे समाधान शामिल थे जो पहले निजी शैक्षणिक सर्किलों में साझा किए गए कार्य से मेल खाते थे। बक्मैस्टर ने नोट किया कि मॉडल संभवतः ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित हुआ था जिसमें अप्रकाशित मसौदे और नोट्स शामिल थे, जिससे बौद्धिक योगदान के स्वामित्व और श्रेय आवंटन की निष्पक्षता पर नैतिक प्रश्न उठते हैं।

यह विवाद एआई टूल्स के अकादमिक शोध में उपयोग पर व्यापक बहस को छूता है। जबकि एआई खोज को तेज कर सकता है, पैटर्न पहचानकर और दृष्टिकोण सुझाकर, डेटा की उत्पत्ति पर स्पष्ट दिशानिर्देशों की कमी के कारण शोधकर्ताओं को अपने मूल विचारों को एआई आउटपुट में बिना मान्यता के शामिल होते हुए मिल सकता है। शुरुआती करियर वाले गणितज्ञ, जो अपनी तैनाती और फंडिंग सुरक्षित करने के लिए मूल कार्य प्रकाशित करने पर निर्भर करते हैं, यदि एआई सिस्टम अनजाने में उनके योगदान का श्रेय लेते हैं तो उनके करियर पथ में बाधा आ सकती है।

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विश्वविद्यालयों और शोध संस्थानों को अब नीतियाँ विकसित करने के लिए कहा जा रहा है जो विद्वानों के अधिकारों की रक्षा करें और यह सुनिश्चित करें कि एआई-जनित सामग्री को सही ढंग से जाँचा जाए। बक्मैस्टर की टिप्पणियों ने फंडिंग एजेंसियों, जर्नल संपादकों और पेशेवर समाजों के बीच पारदर्शिता की आवश्यकता पर चर्चा शुरू की है, ताकि प्रशिक्षण डेटा में अनैतिक उपयोग को रोका जा सके। इन चर्चाओं का परिणाम एआई डेवलपर्स और अकादमिक समुदाय के बीच भविष्य के संबंध को आकार दे सकता है।

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