यदि आप अपना दिन गठबंधन निर्माण (alliance formations), संधि व्यवस्थाओं (treaty regimes), या अंतर्राष्ट्रीय विकास की राजनीति के बारे में पढ़ने में बिताते हैं, तो संभवतः आप पहले से ही JSTOR के भीतर रहते हैं। मैं भी ऐसा ही करती हूँ। मैं कैम्ब्रिज में अंतर्राष्ट्रीय संबंधों की एक छात्रा हूँ, और जब से मुझे याद है, यह आर्काइव मेरा डिफ़ॉल्ट कार्यक्षेत्र रहा है। पिछले सत्र में, जब JSTOR ने अपना नया AI रिसर्च टूल पेश किया, तो मैंने इसे किसी अन्य नए फीचर की तरह ही लिया: मैं इसे लेकर सतर्क थी। मेरे आस-पास के कई छात्रों और संकाय सदस्यों की तरह, मैंने भी ChatGPT को बुनियादी तथ्यों में लड़खड़ाते, उद्धरण (citations) गढ़ते और आत्मविश्वास के साथ गलत बातें पैदा करते देखा था। मुझे किसी ऐसे और गैजेट की ज़रूरत नहीं थी जो मेरे लिए सोचने का वादा करे। मुझे कुछ ऐसा चाहिए था जो मेरे पाद-टिप्पणियों (footnotes) को दूषित किए बिना मुझे बेहतर तरीके से सोचने में मदद करे।
इसलिए मैंने यह देखने के लिए पूरे सत्र तक इस टूल का व्यापक रूप से उपयोग किया कि क्या यह वास्तव में अलग है। वास्तविक पाठ्यक्रम और निबंध अनुसंधान के हफ्तों के बाद, मैं कह सकती हूँ कि यह कोई दिखावा (gimmick) नहीं है। यह शैक्षणिक सामग्री के माध्यम से आपके आगे बढ़ने के तरीके को बदल देता है, और इसके कारण दिखावे से कहीं अधिक व्यावहारिक हैं।
अविश्वास का कारण तर्कसंगत क्यों था
जेनरेटिव AI के प्रति अकादमिक जगत का संदेह कहीं से भी अचानक नहीं आया था। जब आपका ग्रेड संयुक्त राष्ट्र (UN) के किसी प्रस्ताव की तिथि की सटीकता या सुरक्षा परिषद के जनादेश (mandate) की सटीक शब्दावली पर निर्भर करता है, तो वहां भ्रम (hallucination) की कोई गुंजाइश नहीं होती। ChatGPT और अन्य ओपन-वेब सहायकों में विश्वसनीय लगने वाले लेकिन फर्जी स्रोत शीर्षक बनाने, उद्धरणों को गलत तरीके से प्रस्तुत करने और बारीकियों को तब तक सरल बनाने की एक अच्छी तरह से प्रलेखित आदत है जब तक कि वे पूरी तरह से गायब न हो जाएं। जब मैंने अपने सुपरवाइजर को बताया कि मैं JSTOR के टूल का परीक्षण कर रही हूँ, तो चिंता तुरंत व्यक्त की गई: क्या यह स्रोत गढ़ेगा? क्या यह जटिल तर्कों को भ्रामक सारांशों में बदल देगा? ये वाजिब सवाल हैं, क्योंकि एक गलत उद्धरण भी पूरे शोध पत्र को कमजोर कर सकता है।
JSTOR के टूल के साथ अंतर यह है कि यह उत्तर कहाँ खोजता है। यह खुले इंटरनेट से डेटा नहीं निकालता (scrape) है। यह सीधे उन विश्वसनीय शैक्षणिक स्रोतों के साथ काम करता है जो पहले से ही JSTOR आर्काइव के भीतर मौजूद हैं। यह अंतर सुनने में छोटा लग सकता है, लेकिन यह सब कुछ बदल देता है।
एक सुरक्षित दायरे (Walled Garden) के भीतर रहना
पिछले सत्र में मेरे अधिकांश शोध में इस बात का पता लगाना शामिल था कि आर्थिक प्रतिबंधों का साहित्य मानवाधिकार ढांचों के साथ कैसे जुड़ता है। यह एक सघन, अंतःविषय (cross-disciplinary) कार्य है। सामान्यतः, प्रक्रिया कुछ इस तरह होती है: मैं कीवर्ड सर्च करती हूँ, तीस टैब खोलती हूँ, सारांश (abstracts) पढ़ती हूँ, शायद बारह PDF डाउनलोड करती हूँ, और फिर यह याद रखने की कोशिश में दिन बिताती हूँ कि किस लेखक ने कौन सा सूक्ष्म अंतर बताया था। यह धीमा है। यह आवश्यक है। लेकिन यह धीमा है।
आर्काइव में एकीकृत AI टूल के साथ, मैं तर्कों के बीच संबंधों के बारे में सीधे प्रश्न पूछ सकती थी और ऐसे उत्तर प्राप्त कर सकती थी जो पूरी तरह से उन शोध पत्रों पर आधारित थे जिन्हें मैं वास्तव में खोल और सत्यापित कर सकती थी। इस टूल ने मुझे अंतर्राष्ट्रीय कानून के विद्वत्तापूर्ण कार्यों और राजनीतिक अर्थव्यवस्था अनुसंधान के बीच उन संबंधों की ओर इशारा किया जिन्हें मैंने छोड़ दिया था। ये विकिपीडिया थ्रेड्स से लिए गए कृत्रिम सारांश नहीं थे। ये वास्तविक, पीयर-रिव्यू (peer-reviewed) सामग्रियों के माध्यम से मिलने वाले मार्ग थे जो उसी डेटाबेस के भीतर थे जिस पर मैं पहले से ही भरोसा करती थी।
यह इतिहास, राजनीति विज्ञान, या किसी भी ऐसे क्षेत्र में काम करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए महत्वपूर्ण है जहाँ प्राथमिक और माध्यमिक स्रोतों के साथ सावधानी से व्यवहार किया जाना चाहिए। आप अपने निर्णय को किसी 'ब्लैक बॉक्स' (black box) को सौंप नहीं रहे हैं। आप एक ऐसे मार्गदर्शक का उपयोग कर रहे हैं जो लाइब्रेरी के भीतर ही रहता है।
गति, जो सटीकता से समझौता नहीं करती
मेरे लिए सबसे बड़ा व्यावहारिक बदलाव गति (pace) का था। कैम्ब्रिज में समय-सीमा (deadlines) देरी को माफ नहीं करती, और गति के लिए गहनता का त्याग करने का हमेशा प्रलोभन रहता है। मैंने सहपाठियों को साहित्य समीक्षा (literature reviews) तैयार करने के लिए ओपन-वेब AI पर निर्भर होते देखा है, और बाद में उन्हें फर्जी संदर्भों को हटाने में ही दिन बिताने पड़े हैं। JSTOR टूल ने मुझे सटीकता खोए बिना आर्काइव्स के माध्यम से तेज़ी से आगे बढ़ने में मदद की क्योंकि प्रत्येक सुझाव के साथ एक वास्तविक स्रोत का सीधा लिंक था। मैं सेकंडों में मूल पाठ की जांच कर सकती थी। यदि सारांश गलत लगता, तो उसे ठीक करने के लिए पूरा पेपर वहीं मौजूद था।
सीमा विवादों के उत्तर-औपनिवेशिक दृष्टिकोण (post-colonial approaches) पर एक निबंध के दौरान, टूल ने मुझे मध्य-शताब्दी के क्षेत्रीय अध्ययन और नए महत्वपूर्ण सुरक्षा विद्वत्ता (critical security scholarship) को जोड़ने वाले एक सूत्र को पहचानने में मदद की। मैं इसे अंततः मैन्युअल खोज के माध्यम से पा लेती, लेकिन इसमें ब्राउज़िंग का एक और सप्ताह लग जाता। इसके बजाय, मैंने उस सप्ताह को अंधाधुंध खोजने के बजाय गहराई से पढ़ने में बिताया।
यही वह व्यावहारिक विवरण है जो शिक्षा में AI के बारे में बहसों में खो जाता है। अधिकांश छात्रों के लिए समस्या लिखने की गति नहीं है। यह खोज की गति (discovery speed) है। संभावित पाँच सौ में से किन पाँच शोध पत्रों को ध्यान से पढ़ना है, यह जानना आधी लड़ाई है। यह टूल छंटनी (triage) का काम संभाल लेता है ताकि आप सोचने का काम कर सकें।
शोर को कम करना
गलत जानकारी हमेशा नाटकीय नहीं होती है। कभी-कभी यह सूक्ष्म रूप से गलत तारीख होती है। कभी-कभी यह एक गलत समझा गया सैद्धांतिक ढांचा होता है जिसे इसलिए आगे बढ़ा दिया जाता है क्योंकि किसी ने मूल स्रोत की जांच नहीं की। क्योंकि यह टूल JSTOR के इंडेक्स्ड कॉर्पस पर आधारित होकर गलत जानकारी के जोखिम को कम करता है, इसलिए शोर का स्तर काफी कम हो जाता है। आपको फिर भी आलोचनात्मक रूप से पढ़ना होगा। कोई भी टूल उसकी जगह नहीं ले सकता। लेकिन आप इस बात को सत्यापित करने में कम समय बिताते हैं कि कोई स्रोत मौजूद भी है या नहीं।
मैंने इसे सबसे अधिक तब महसूस किया जब मैं जटिल पद्धतिगत शोध पत्रों की समीक्षा कर रहा था। IR शोध अक्सर मात्रात्मक विश्लेषण को ऐतिहासिक केस स्टडीज के साथ मिलाता है, और तकनीकी