जो प्रस्ताव एआई के लिखे लगते हैं उन्हें NIH से ज़्यादा पैसा मिलता है — और वे छोटे सवाल पूछते हैं
नॉर्थवेस्टर्न विश्वविद्यालय के केलॉग स्कूल के दाशुन वांग और यिफ़ान चियान ने कल PNAS में अमेरिकी संघीय शोध अनुदान पर एक अध्ययन प्रकाशित किया। जिन अनुदान प्रस्तावों में एआई-सहायित लेखन के संकेत अधिक मज़बूत थे, उन्हें राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान से बिना संकेत वाले प्रस्तावों की तुलना में चार प्रतिशत अंक अधिक दर पर धन मिला। वही प्रस्ताव अर्थगत विशिष्टता में कम अंक पाते थे: वे उन कामों के अधिक करीब थे जिन्हें संस्था पहले ही वित्तपोषित कर चुकी थी। राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन में लेखकों को एआई-सहायित लेखन और सफलता के बीच कोई सार्थक संबंध नहीं मिला।
यह क्यों मायने रखता हैयह अब तक का सबसे स्पष्ट उदाहरण है कि एक एआई औज़ार गलत चीज़ के लिए अनुकूलन कर रहा है। बीते विजेताओं पर प्रशिक्षित मॉडल ऐसे प्रस्ताव लिखता है जो बीते विजेताओं जैसे दिखते हैं, और समीक्षक उसी समानता को पुरस्कृत करते हैं — जबकि जिस संस्था का काम ही वह वित्तपोषित करना है जो किसी ने आजमाया नहीं, उसके लिए यह ठीक उल्टा है। NSF का नतीजा भी उतना ही अहम है: दोनों संस्थाएं समीक्षा में जो भी अलग करती हों, उनमें से एक परिचितपन के लिए वही कीमत नहीं चुका रही।
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