Apple के सह-संस्थापक स्टीव वोज्नियाक क्यों सोचते हैं कि AI वास्तव में बुद्धिमान होने के लिए बहुत ‘सूखी’ है और इंसानों की जगह नहीं ले सकती

आखरी अपडेट:मार्च 25, 2026, 19:50 IST

जब तक कोई मशीन वास्तविक सहानुभूति, मदद करने की इच्छा, या ‘एक अच्छा इंसान बनने की चाहत’ की सूक्ष्मता प्रदर्शित नहीं कर सकती, वोज्नियाक का मानना ​​है कि मानव-स्तर के प्रतिस्थापन की बात समय से पहले है

जब पर्सनल कंप्यूटर का सह-आविष्कार करने वाला व्यक्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वर्तमान स्थिति को “निराशाजनक” कहता है, तो तकनीकी दुनिया को रुकने के लिए मजबूर होना पड़ता है। एप्पल की ऐतिहासिक 50वीं वर्षगांठ से पहले बोलते हुए, स्टीव वोज्नियाक ने जनरेटिव एआई बूम की गंभीर आलोचना की। सिलिकॉन वैली के अभिजात वर्ग के बहु-अरब डॉलर के निवेश के बावजूद, “वोज़” अप्रभावित है, आधुनिक चैटबॉट्स के आउटपुट को निष्फल, ऑफ-टारगेट और मूल रूप से मानव चेतना की “स्पार्क” की कमी के रूप में वर्णित करता है।

एक अग्रणी के लिए जिसने प्रौद्योगिकी को व्यक्तिगत बनाने की विरासत बनाई, वोज्नियाक का संदेह सिर्फ सॉफ्टवेयर की आलोचना नहीं है – यह मानव मस्तिष्क की रक्षा है।

‘एक-शब्द’ आशय का अंतर

वोज़्नियाक की प्राथमिक शिकायत उपयोगकर्ता के इरादे और मशीन प्रसंस्करण के बीच के अंतर में निहित है। उन्होंने ऐसे उदाहरणों का जिक्र किया जहां वह एक विशिष्ट दिशा को ध्यान में रखते हुए एआई को संकेत देते थे, जिसे अक्सर एक ही, मिशन-महत्वपूर्ण शब्द द्वारा संकेत दिया जाता था। हालाँकि, उस बारीकियों पर ध्यान देने के बजाय, एआई “स्पष्ट स्पष्टीकरणों का एक पूरा समूह” लौटाएगा जो तकनीकी रूप से विषय पर थे लेकिन पूरी तरह से बिंदु से चूक गए।

यह बेमेल बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) की एक मुख्य सीमा को उजागर करता है: वे संवेदनशील विचारकों के बजाय उन्नत पैटर्न पहचानकर्ता हैं। हालाँकि वे व्याकरणिक रूप से दोषरहित सारांश प्रस्तुत कर सकते हैं, लेकिन उनमें अक्सर यह समझने के लिए आवश्यक सहज ज्ञान की कमी होती है कि कोई इंसान प्रश्न क्यों पूछ रहा है। वोज्नियाक के लिए, यह प्रौद्योगिकी को एक सहयोगी भागीदार के बजाय एक “उन्नत स्वत: पूर्ण इंजन” जैसा महसूस कराता है।

‘बहुत उत्तम’ अलौकिक घाटी

शायद वोज्नियाक की आलोचना का सबसे उल्लेखनीय हिस्सा एआई-जनित पाठ की “सूखी और बहुत उत्तम” प्रकृति के प्रति उनकी नापसंदगी है। मानव कान के लिए, सही व्याकरण और संरचित बुलेट बिंदु विडंबनापूर्ण रूप से रोबोट जैसे लग सकते हैं। मनुष्य कहानियों, विरामों, भावनात्मक उतार-चढ़ाव और – सबसे महत्वपूर्ण – खामियों के माध्यम से संवाद करते हैं।

वोज्नियाक का तर्क है कि क्योंकि एआई ने “मानव जीवन नहीं जिया है”, यह भावनाओं की सूक्ष्म बारीकियों या साझा अनुभवों को नहीं पकड़ सकता है जो सच्चे संचार को परिभाषित करते हैं। जब आप किसी इंसान से कोई प्रश्न पूछते हैं, तो आपको एक मूर्त कहानी या एक व्यक्तिगत किस्सा मिल सकता है जो तथ्यों की सूची से अधिक मूल्य प्रदान करता है। दक्षता और सटीकता की अपनी खोज में, एआई ने उन “खामियों” को दूर कर दिया है जो मानव संपर्क को सार्थक बनाती हैं।

नौ महीने का समाधान: जीव विज्ञान क्यों जीतता है

हल्की-फुल्की लेकिन स्पष्ट टिप्पणी में, वोज्नियाक ने तकनीकी उद्योग के “दिमाग बनाने” के जुनून पर मज़ाक उड़ाया। उन्होंने कहा कि मस्तिष्क बनाने के लिए मानवता के पास पहले से ही एक अत्यधिक सफल प्रक्रिया है, और इसमें “नौ महीने लगते हैं”। उनका मजाक एक गहरा दार्शनिक भार रखता है: हम अभी तक मानव मस्तिष्क के जैविक यांत्रिकी को इतनी अच्छी तरह से नहीं समझते हैं कि इसकी भावनात्मक गहराई या दूसरों की देखभाल करने की क्षमता को दोहरा सकें।

जब तक कोई मशीन वास्तविक सहानुभूति, मदद करने की इच्छा, या “एक अच्छा इंसान बनने की चाहत” की सूक्ष्मता प्रदर्शित नहीं कर सकती, वोज्नियाक का मानना ​​है कि मानव-स्तर के प्रतिस्थापन की बात समय से पहले है। हालांकि उन्होंने स्वीकार किया कि एआई अंततः कुछ सफेदपोश कार्यों को स्वचालित कर सकता है, लेकिन वह दृढ़ हैं कि यह रणनीतिक, भावनात्मक और रचनात्मक कार्यों के मानवीय तत्व को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है।

नई नौकरी सुरक्षा के रूप में त्रुटिपूर्ण रचनात्मकता

वोज्नियाक का दृष्टिकोण एक स्वचालित दुनिया में आश्वासन का एक अनूठा रूप प्रदान करता है। यदि एआई की सबसे बड़ी कमजोरी इसकी निष्फल पूर्णता है, तो “त्रुटिपूर्ण” मानव रचनात्मकता – अप्रत्याशित, भावनात्मक और कभी-कभी गलत होने की क्षमता – हमारी अंतिम नौकरी सुरक्षा बन जाती है।

“एआई स्लोप” और शुष्क सारांशों से भरे परिदृश्य में, प्रामाणिक, मानव-आवाज़ वाली सामग्री की मांग बढ़ने की संभावना है। पर्यवेक्षकों का कहना है कि वोज्नियाक प्रौद्योगिकी विरोधी नहीं है; वह औसत दर्जे का विरोधी है। वर्तमान उपकरणों की “निराशाजनक” प्रकृति का आह्वान करके, वह अगली पीढ़ी के डेवलपर्स को ऐसे सिस्टम बनाने की चुनौती दे रहे हैं जो न केवल अधिक स्मार्ट लगते हैं बल्कि वास्तव में समझते हैं कि मानव होने का क्या मतलब है।

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