एआई चिंता परीक्षण (AIAS)

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटर विज्ञान प्रयोगशालाओं से तेजी से रोजमर्रा के सॉफ्टवेयर, कार्यस्थलों और सार्वजनिक चर्चा में चली गई है। जबकि ये उपकरण उल्लेखनीय क्षमताएं प्रदान करते हैं, उनकी अचानक सर्वव्यापकता ने आर्थिक व्यवधान, मानवीय स्वायत्तता और तकनीकी गलत कदम के बारे में व्यापक चिंताओं को भी जन्म दिया है। इस विशिष्ट मनोवैज्ञानिक प्रतिक्रिया को पकड़ने के लिए, शोधकर्ताओं यू-यिन वांग और यी-शुन वांग ने 2022 में प्रकाशित एआई चिंता स्केल (AIAS) विकसित किया। इस उपकरण को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रति आशंका को एक बहुआयामी मनोवैज्ञानिक निर्माण के रूप में मापने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो व्यक्तियों को स्वचालित प्रणालियों के उदय पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं, इसका मूल्यांकन करने का एक संरचित तरीका प्रदान करता है।

यह मूल्यांकन लेखकों द्वारा स्थापित चार अलग-अलग उप-स्केलों की जांच करता है। सीखने की चिंता नए एआई सॉफ्टवेयर और अवधारणाओं को समझने, अनुकूलित करने या संचालित करने का प्रयास करते समय महसूस किए गए संताप या अभिभूत होने को मापता है। नौकरी प्रतिस्थापन स्वचालित प्रणालियों और रोबोटिक प्रौद्योगिकियों के बारे में भय को दर्शाता है जो मानव श्रमिकों को विस्थापित कर देंगे, करियर पथों को समाप्त कर देंगे, या पेशेवर कौशलों को अप्रचलित बना देंगे। समाज-तकनीकी अंधापन अत्यधिक निर्भरता के बारे में चिंताओं को संबोधित करता है, जो एआई पर निर्भर रहने से मानव तर्क को कमजोर कर देगा, संज्ञानात्मक आलस्य को बढ़ावा देगा, या अस्वास्थ्यकर सामाजिक निर्भरता पैदा करेगा, इस आशंका को पकड़ता है। अंत में, एआई कॉन्फ़िगरेशन सिस्टम त्रुटियों, अप्रत्याशित व्यवहार, संभावित दुरुपयोग और तकनीकी खराबी के बारे में चिंताओं को पकड़ता है जो मानव नियंत्रण से बाहर हो सकती हैं।

एआई चिंता स्केल (AIAS) का उपयोग करके किए गए शोध से पता चलता है कि प्रौद्योगिकी के आसपास की चिंता शायद ही कभी एक समान होती है। एक व्यक्ति नए सीखने के अवसरों को आराम से अपनाते हुए लंबे समय के नौकरी विस्थापन के बारे में तीव्र चिंता रख सकता है, या तकनीकी विश्वसनीयता में आत्मविश्वास महसूस करते हुए व्यक्तिगत स्वायत्तता के नुकसान से डर सकता है। मनोवैज्ञानिक अध्ययनों से सुझाव मिलता है कि एआई चिंता के उच्च स्तर अक्सर नियंत्रण में कमी की भावनाओं, तकनीकी परिवर्तनों की तेज गति और भविष्य की करियर स्थिरता के बारे में अनिश्चितता से जुड़े होते हैं। समझना कि आपकी विशिष्ट चिंताएं कहां हैं, यह स्पष्ट करने में मदद कर सकता है कि आपकी प्रतिक्रिया तकनीकी घर्षण, व्यापक आर्थिक भय, या मानवीय एजेंसी के बारे में चिंताओं से उत्पन्न होती है या नहीं।

चार आयामों को एक समग्र कुल एआई चिंता स्कोर में जोड़ा जाता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संबंध में आपकी समग्र आशंका के स्तर का सारांश देता है। रोजमर्रा के जीवन में, मध्यम चिंता तेज तकनीकी परिवर्तनों के लिए एक सामान्य और समझने योग्य प्रतिक्रिया है। उच्च स्कोर कई डोमेन क्षेत्रों में महत्वपूर्ण असुविधा को इंगित करता है, जबकि निचला स्कोर स्मार्ट प्रौद्योगिकियों के एकीकरण के प्रति मजबूत आराम स्तर या सापेक्ष उदासीनता का सुझाव देता है। इन पैटर्नों को पहचानना व्यक्तियों को अधिक आत्म-जागरूकता के साथ तकनीकी विकास को नेविगेट करने की अनुमति देता है।

आपके परिणामों के साथ प्रदर्शित तुलना मार्कर एआई चिंता स्केल (AIAS) के विकास के दौरान मूल्यांकित प्रकाशित समुदाय और छात्र नमूनों से पुनर्मापित एक सामान्य संदर्भ बिंदु प्रदान करते हैं। ये जनसंख्या मार्कर अनुमानित मूल्यों का प्रतिनिधित्व करते हैं बजाय इस ऑनलाइन संस्करण के लिए मान्य क्लिनिकल प्रतिशत या आधिकारिक मानदंडों के। वे एक व्यापक तुलना बिंदु प्रदान करने के लिए हैं जो दिखाते हैं कि सामान्य प्रतिक्रियाएं कहां गिरती हैं, बजाय व्यापक जनसंख्या के सापेक्ष आपके व्यक्तिगत स्कोर की निश्चित रैंकिंग के।

यह परीक्षण केवल शैक्षिक और मनोरंजन उद्देश्यों के लिए प्रदान किया गया है और यह एक निदान उपकरण या क्लिनिकल मूल्यांकन नहीं है। उच्च स्कोर केवल तकनीकी परिवर्तन के संबंध में बढ़ी हुई आशंका को इंगित करता है, न कि किसी मनोवैज्ञानिक विकार को। यह परीक्षण वांग और वांग द्वारा प्रकाशित एआई चिंता स्केल (AIAS) पर आधारित है लेकिन मूल आइटम वाक्यांश का उपयोग करता है और लेखकों या उनके संस्थानों से संबद्ध नहीं है। यदि प्रौद्योगिकी या काम के बारे में चिंता आपको महत्वपूर्ण संताप का कारण बनती है, तो अपने भावनाओं पर किसी योग्य मानसिक स्वास्थ्य पेशेवर या काउंसलर से चर्चा करने पर विचार करें।

संदर्भ

• वांग, य. & वांग, य. (2019). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: an initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634.