एक नया अध्ययनप्रकाशितमेंपीएनएएस नेक्ससपता चलता है कि चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को व्यापक रूप से अपनाने से स्टैक ओवरफ्लो जैसे प्लेटफार्मों पर सार्वजनिक ज्ञान साझा करने में महत्वपूर्ण गिरावट आई है।अध्ययन में चैटजीपीटी के जारी होने के छह महीने के भीतर लोकप्रिय प्रोग्रामिंग क्यू एंड ए साइट पर उपयोगकर्ता गतिविधि में 25% की कमी पर प्रकाश डाला गया है, जो समान प्लेटफार्मों के सापेक्ष है जहां चैटजीपीटी तक पहुंच प्रतिबंधित है।

कॉम्पलेक्सिटी साइंस हब (सीएसएच) की एसोसिएट फैकल्टी सदस्य और पहली लेखिका मारिया डेल रियो-चानोना कहती हैं, "एलएलएम इतने शक्तिशाली हैं, इनका मूल्य बहुत ऊंचा है और ये दुनिया पर बहुत बड़ा प्रभाव डालते हैं। कोई भी अपने भविष्य के बारे में सोचने लगता है।").

"हमारे अध्ययन में अनुमान लगाया गया है कि स्टैक ओवरफ्लो जैसे सार्वजनिक प्लेटफार्मों पर प्रश्न पोस्ट करने और उत्तर प्राप्त करने के बजाय, जहां हर कोई उन्हें देख सकता है और उनसे सीख सकता है, लोग चैटजीपीटी पर निजी तौर पर पूछ रहे हैं। हालांकि, चैटजीपीटी जैसे एलएलएम को भी इस खुले और सार्वजनिक पर प्रशिक्षित किया जाता हैडेटा, जिसे वे किसी तरह से बदल रहे हैं, तो क्या होने जा रहा है?''और बेनेट इंस्टीट्यूट फॉर पब्लिक पॉलिसी, कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय।

निहितार्थ प्रमुख हैं

डेल रियो-चैनोना चेतावनी देते हैं, "हमारे निष्कर्षों में, हमने चैटजीपीटी जारी होने के बाद स्टैक ओवरफ़्लो पर कम और कम प्रश्न और उत्तर देखे। इसके काफी बड़े निहितार्थ हैं। इसका मतलब है कि भविष्य में मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त सार्वजनिक डेटा नहीं हो सकता है।"इस अध्ययन में, उन्होंने म्यूनिख के लुडविग मैक्सिमिलियन विश्वविद्यालय से नादज़ेया लॉरेंटयेवा के साथ मिलकर काम किया;और जोहान्स वाच्स, सीएसएच में संकाय सदस्य और बुडापेस्ट में कोर्विनस विश्वविद्यालय में प्रोफेसर।

वाच्स कहते हैं, "स्टैक ओवरफ़्लो एक अत्यंत मूल्यवान ज्ञान डेटाबेस है जो इंटरनेट कनेक्शन वाले किसी भी व्यक्ति के लिए सुलभ है। दुनिया भर में लोग अन्य लोगों द्वारा पोस्ट किए गए प्रश्नों और उत्तरों से सीखते हैं।"

वास्तव में, चैटजीपीटी जैसे एआई मॉडल को भी स्टैक ओवरफ्लो पोस्ट जैसी मानव निर्मित सामग्री पर प्रशिक्षित किया जाता है।विडंबना यह है कि एआई द्वारा मानव सामग्री निर्माण के विस्थापन से भविष्य के एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना और अधिक कठिन हो जाएगा।नए मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एआई द्वारा उत्पन्न डेटा का उपयोग करना आम तौर पर खराब प्रदर्शन करने वाला माना जाता है, यह प्रक्रिया फोटोकॉपी की फोटोकॉपी बनाने के समान है।

सार्वजनिक से निजी की ओर बदलाव

निष्कर्ष ऐसे परिदृश्यों की ओर भी इशारा करते हैं जो महज तकनीकी परिवर्तनों से आगे बढ़कर हमारी आर्थिक और सामाजिक संरचनाओं को भी प्रभावित करते हैं।उपयोगकर्ता खुले ज्ञान प्लेटफार्मों में योगदान करने के लिए कम इच्छुक हो सकते हैं क्योंकि वे चैटजीपीटी जैसे एलएलएम के साथ अधिक बातचीत करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप मूल्यवान डेटा सार्वजनिक रिपॉजिटरी से निजी स्वामित्व वाले एआई सिस्टम में स्थानांतरित हो जाता है, डेल रियो-चानोना और सहकर्मियों ने समझाया।

शोधकर्ताओं का तर्क है, "यह सार्वजनिक से निजी डोमेन में ज्ञान के एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है।"उनके अनुसार, यह एआई में शुरुआती मूवर्स के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को भी गहरा कर सकता है, ज्ञान और आर्थिक शक्ति को और अधिक केंद्रित कर सकता है।

सभी अनुभव और गुणवत्ता स्तर

डेल रियो-चानोना और उनके सहयोगियों ने पाया कि स्टैक ओवरफ़्लो पर सामग्री निर्माण में गिरावट ने नौसिखियों से लेकर विशेषज्ञों तक, सभी अनुभव स्तरों के उपयोगकर्ताओं को प्रभावित किया।उन्होंने यह भी देखा कि पोस्ट की गुणवत्ता में उल्लेखनीय कमी नहीं आई है, जैसा कि उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया से मापा जाता है, यह दर्शाता है कि एलएलएम द्वारा कम और उच्च गुणवत्ता वाले योगदान दोनों को विस्थापित किया जा रहा है।

इसके अलावा, अध्ययन से पता चला कि कुछ प्रोग्रामिंग भाषाओं, जैसे कि पायथन और जावास्क्रिप्ट, में पोस्टिंग गतिविधि प्लेटफ़ॉर्म के औसत से काफी अधिक गिर गई।

"परिणाम बताते हैं कि लोग वास्तव में पायथन और जावास्क्रिप्ट के बारे में प्रश्न पूछ रहे हैं, जो सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले दो हैंप्रोग्रामिंग भाषा, स्टैक ओवरफ्लो के बजाय ChatGPT पर,'' डेल रियो-चानोना कहते हैं।