ಎಐ ಬಳಕೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿರಲಿ; ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪೂರಕ: ಶರತ್ ಅನಂತಮೂರ್ತಿ

Spread the love

ಶಿವಮೊಗ್ಗ: “ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಎಐ) ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗಬಾರದು. ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಹಾಗೂ ಮಾನವಿಕ ವಿಷಯಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಕಾರಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಬಳಸಬೇಕು” ಎಂದು ಕುವೆಂಪು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಕುಲಪತಿ ಶರತ್ ಅನಂತಮೂರ್ತಿ ಹೇಳಿದರು.

img 20260427 wa00134564640395378728726 ಎಐ ಬಳಕೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿರಲಿ; ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪೂರಕ: ಶರತ್ ಅನಂತಮೂರ್ತಿ

ಕುವೆಂಪು ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ರಾಜ್ಯಶಾಸ್ತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಭಾಗ ಆಯೋಜಿಸಿದ್ದ ‘ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಮಾನವಿಕ ವಿಷಯಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಬಳಕೆ’ ಕುರಿತ ಒಂದು ದಿನದ ಕಾರ್ಯಾಗಾರವನ್ನು ಉದ್ಘಾಟಿಸಿ ಅವರು ಮಾತನಾಡಿದರು.

img 20260428 wa00467579680190976694154 ಎಐ ಬಳಕೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿರಲಿ; ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪೂರಕ: ಶರತ್ ಅನಂತಮೂರ್ತಿ

ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ನೀಡುವ ಉತ್ತರಗಳು ಯಾವುದೇ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳಿಂದ ಮುಕ್ತವಾಗಿರಬೇಕು. ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ವೈಚಾರಿಕ ನೆಲೆ ಹಾಗೂ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಅತ್ಯಗತ್ಯ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.

ನವ ಉದಾರೀಕರಣದ ಪ್ರಭಾವದಿಂದ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯಗಳ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತಿವೆ. ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಯುಗದಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕೆಲವೊಂದು ವರ್ಗಗಳ ಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಮಾತ್ರ ಸೀಮಿತವಾಗುತ್ತಿರುವ ಅನುಮಾನ ಮೂಡುತ್ತಿದೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿರುವ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳನ್ನು ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಅಭಿಪ್ರಾಯಪಟ್ಟರು.

ಕಾರ್ಯಾಗಾರದಲ್ಲಿ ಉಪನ್ಯಾಸ ನೀಡಿದ ಸ್ಕೋಪ್ಲೇಕ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್‌ನ ಸೀನಿಯರ್ ಇಂಜಿನಿಯರ್ ಹಾಗೂ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಮತ್ತು ಎಐ ವಿಭಾಗದ ವಿನಾಯಕ ಹಂಪಿಹೊಳಿ, “ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಲ್ಲ; ಅದು ಡೇಟಾ, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಮಿತವಾಗಿರುವ ಬೃಹತ್ ತಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆ” ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.

img 20260515 wa00066212797039677132665 ಎಐ ಬಳಕೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿರಲಿ; ಸಮಾಜ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪೂರಕ: ಶರತ್ ಅನಂತಮೂರ್ತಿ

ಎರಡನೇ ಮಹಾಯುದ್ಧದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಜರ್ಮನ್ ಜಲಾಂತರ್ಗಾಮಿ ನೌಕೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದು ಹಾಗೂ ರಹಸ್ಯ ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯದಿಂದ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗೆ ಅಡಿಪಾಯ ಬಿದ್ದಿತು ಎಂದು ವಿವರಿಸಿದರು. 1950ರಲ್ಲಿ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಅಲನ್ ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಪರಿಚಯಿಸಿದ ‘ಟ್ಯೂರಿಂಗ್ ಟೆಸ್ಟ್’ ಯಂತ್ರಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕುರಿತು ಹೊಸ ಚರ್ಚೆಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು ಎಂದರು.

“ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನೀಡಿದರೆ ಫಲಿತಾಂಶ ಸಿಗುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ತಾನೇ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ” ಎಂದು ತಿಳಿಸಿದರು.

ಯಾವುದೇ ಎಐ ಮಾದರಿ ಶೇ 100ರಷ್ಟು ನಿಖರವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಹೀಗಾಗಿ ನಿಖರತೆಯ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಿಂತ ಯಾವ ರೀತಿಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಆಗುತ್ತಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ ಎಂದು ಹೇಳಿದರು.

ChatGPT ಹಾಗೂ Cloude ಮಾದರಿಯ ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ‘ಹ್ಯಾಲುಸಿನೇಷನ್’ ಸಮಸ್ಯೆ ಕಂಡುಬರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನೂ ನಿಜವೆಂದು ತೋರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಇರುವುದರಿಂದ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯ ಎಂದು ಎಚ್ಚರಿಸಿದರು.

ಈ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪರೀಕ್ಷಾಂಗ ವಿಭಾಗದ ಕುಲ ಸಚಿವ ಪ್ರೊ. ಆರ್. ತಿಮ್ಮರಾಯಪ್ಪ ಉಪಸ್ಥಿತರಿದ್ದರು. ಕಾರ್ಯಾಗಾರ ಸಂಯೋಜಕರಾದ ಸ್ನೇಹ ಎಂ.ಎ. ಸ್ವಾಗತಿಸಿದರು. ಡಾ. ಯೋಗರಾಜ್ ವಿ.ಎ. ವಂದಿಸಿದರು.