मुंबई में 10-12 लोग हर एक दिन ट्रेन से क्यों टकरा जाते हैं? कोविड महामारी के चरम पर, बड़ा सवाल यह था कि हम हर नागरिक को वैक्सीन की दोनों खुराक लेने के लिए कैसे प्रेरित करते हैं? और अब, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के साथ एक ब्रेकनेक गति से आगे बढ़ते हुए, महत्वपूर्ण सवाल यह है: हम कैसे सुनिश्चित करते हैं कि एआई मानव-केंद्रित बना रहे ताकि इसका उपयोग मानवता के अधिक से अधिक अच्छे के लिए किया जाए?
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मानव व्यवहार के बारे में इस तरह के पेचीदा सवालों के जवाब देने की कोशिश में, डेटा एनालिटिक्स हमें बता सकता है कि लोग क्या कर रहे हैं। हालांकि, यह समझे बिना कि लोग क्यों करते हैं, वे क्या करते हैं, मानव व्यवहार की एक व्यापक समझ मायावी बनी हुई है।
मानवीय व्यवहार को लोभी करने के लिए सबसे बड़ी बाधाओं में से एक पारंपरिक विश्वास है कि मनुष्य तर्कसंगत, सचेत प्राणी हैं। यह पुराना दृष्टिकोण मानता है कि जागरूकता बढ़ाना सभी व्यवहार-संबंधित मुद्दों का समाधान है।
फिर भी, सचेत मन के उद्देश्य से तर्कसंगत हस्तक्षेपों की विफलता हर जगह स्पष्ट है। अनगिनत जागरूकता अभियानों के बावजूद, सड़क दुर्घटनाओं में वृद्धि जारी है। शराब के माध्यम से शराब और नशीली दवाओं की लत जैसे नकारात्मक व्यवहारों का मुकाबला करने के प्रयास विश्व स्तर पर अप्रभावी साबित हुए हैं, इन समस्याओं के साथ बस भूमिगत जा रहे हैं। मानवीय व्यवहार को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में असमर्थता भी संगठनों का सच है।
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जबकि वित्त, उत्पादन और रसद जैसे विभाग निकट-परिपूर्ण ‘सिक्स सिग्मा’ स्तरों पर काम करते हैं, जो मानव व्यवहार से निपटते हैं-जैसे कि विपणन और मानव संसाधन-75-90%की अनुभव विफलता दर। उदाहरण के लिए, बैनर विज्ञापनों के लिए क्लिक-थ्रू दर जब उन्हें पहली बार 1994 में पेश किया गया था, 44%था।
आज, डेटा एनालिटिक्स, सर्च इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन और टेक्नोलॉजी में प्रगति के बावजूद, डिजिटल बाजारों में क्लिक-थ्रू दर केवल 0.35%तक गिर गई है, मानव व्यवहार को प्रभावित करने की क्षमता में एक चौंका देने वाली गिरावट। इस तरह की विफलताओं को बड़े पैमाने पर नीति निर्माताओं और कॉर्पोरेट अधिकारियों द्वारा अनदेखा किया जाता है।
मानव व्यवहार की हमारी सीमित समझ न केवल हमारे सामने आने वाली समस्याओं की जड़ को समझने की हमारी क्षमता में बाधा डालती है, बल्कि हमें अपने आस -पास के सकारात्मक व्यवहार के पीछे बलों के लिए भी अंधा कर देती है। हम अक्सर सुनते हैं कि भारतीय केवल सिंगापुर या स्विट्जरलैंड में स्वच्छता बनाए रखते हैं, लेकिन हमारे मेट्रो स्टेशनों में कोई पान के दाग नहीं हैं, यहां तक कि कोलकाता में दशकों पुराने लोगों में भी नहीं। साक्ष्य में ऐसे कई सकारात्मक मानव व्यवहार हैं। इन सकारात्मकता के पीछे ‘क्यों’ को समझना उतना ही महत्वपूर्ण है – ताकि हम उन्हें प्रभावी ढंग से दोहरा सकें और स्केल कर सकें।
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मस्तिष्क द्वारा व्यवहार ने लगातार तर्क दिया है कि मानव व्यवहार को समझने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि सभी विचार और कार्रवाई के बहुत स्रोत: मानव मस्तिष्क। जब हम मस्तिष्क विज्ञान के लेंस के माध्यम से व्यवहार की जांच करते हैं, तो यह स्पष्ट हो जाता है कि कई व्यवहारों को हमारे जैविक मूल में वापस पता लगाया जा सकता है।
हम मस्तिष्क विज्ञान से जो सीख रहे हैं वह निर्विवाद है। मानव व्यवहार के प्रबंधन के पारंपरिक तरीके अब पर्याप्त नहीं हैं। सड़क साइनेज और 30-सेकंड के विज्ञापनों से लेकर कर्मचारी-इनाम योजनाओं तक, पुराने तरीकों को मानव व्यवहार की गहरी समझ के आधार पर नए लोगों को प्राप्त करना चाहिए।
मानव निर्णयों में हाल की अंतर्दृष्टि, विशेष रूप से खेल से, यह स्पष्ट कर रही है कि अधिकांश केवल मिलीसेकंड में बने हैं। चूंकि स्मार्टफोन दुनिया के साथ जुड़ाव का प्रमुख तरीका बन जाते हैं, माइक्रो-कलिमुली-क्यूप्स जो मिलीसेकंड के भीतर काम करते हैं-क्लासिक 30-सेकंड के वाणिज्यिक को उपभोक्ता व्यवहार को प्रभावित करने के लिए सबसे प्रभावी तरीके के रूप में बदलने के लिए तैयार हैं।
इस बात से कोई इनकार नहीं करता है कि वर्तमान में मनुष्यों द्वारा किए गए कई कार्य एआई द्वारा अधिक कुशलता से किए जा सकते हैं। लेकिन क्या अत्यधिक उन्नत एआई उपकरणों का निर्माण स्वचालित गोद लेने की गारंटी देता है? उदाहरण के लिए, एआई द्वारा रचित बीथोवेन की ’10 वीं सिम्फनी’ को लें। यह उनके अन्य कार्यों की तरह उल्लेखनीय रूप से ध्वनि करता है, फिर भी इसने दर्शकों को ज्यादा नहीं देखा है। निरंतर एआई गोद लेने को प्राप्त करना निस्संदेह एआई डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती होगी।
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शायद एआई विशेषज्ञों के लिए सबसे बड़ी चुनौती उद्योग के कार्बन पदचिह्न का प्रबंधन होगी। जब Google डीपमाइंड के अल्फगो ने ली सेडोल को हराया, तो मानव चैंपियन जाना खेल, 4-1, यह प्रौद्योगिकी का एक प्रभावशाली उपलब्धि थी। हालांकि, मैच के दौरान, अल्फगो ने 200,000 वाट की बिजली का सेवन किया, जबकि ली सेडोल के मस्तिष्क ने केवल 13 वाट का इस्तेमाल किया।
सवाल यह है: एआई मशीनें मानव मस्तिष्क की ऊर्जा दक्षता से मेल कब से मेल खाती हैं? वर्षों से, इस कॉलम ने विभिन्न मानव व्यवहारों की जटिलता का पता लगाया है।
जैसा कि मैं मस्तिष्क में व्यवहार के इस अंतिम लेख को लिखता हूं टकसालमैं अविश्वसनीय सीखने की यात्रा पर प्रतिबिंबित करता हूं। एक हार्दिक धन्यवाद -आप सभी के लिए जो इस रोमांचक अन्वेषण का हिस्सा रहे हैं।
सभी आकर्षक अंतर्दृष्टि में से मैंने मानव व्यवहार के बारे में प्राप्त किया है, कुछ भी जैविक तथ्य से अधिक नहीं है कि 99.99% मस्तिष्क प्रक्रियाएं गैर-सचेत स्तर पर होती हैं। हम वास्तव में हमारे निर्णयों को चलाने वाली विशाल छिपी हुई प्रक्रियाओं को कैसे समझ सकते हैं? और हम इन गैर-सचेत तंत्रों को कैसे प्रभावित करते हैं? ये मानव व्यवहार प्रबंधन के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न हैं।
इन गैर-सचेत मस्तिष्क प्रक्रियाओं की गहराई का पता लगाने के लिए मेरी यात्रा जारी रहेगी।
लेखक मुख्य इंजीलवादी, फ्रैक्टल एनालिटिक्स हैं।
