મોટા ભાષા મોડેલમાં રહેલી પક્ષપાત (bias) ને સમજવી: બાળકો અને વિદ્યાર્થીઓ માટે સરળ સમજૂતી
MIT ના નવા સંશોધન પર આધારિત
Massachusetts Institute of Technology (MIT) દ્વારા ૧૭ જૂન ૨૦૨૫ ના રોજ “Unpacking the bias of large language models” નામનો એક રસપ્રદ લેખ પ્રકાશિત થયો છે. આ લેખ આપણને શીખવે છે કે કમ્પ્યુટર્સ, ખાસ કરીને જેઓ આપણી ભાષા સમજી અને બોલી શકે છે (જેમ કે ChatGPT), તેમાં “પક્ષપાત” એટલે કે bias શું છે અને તે કેવી રીતે કામ કરે છે. ચાલો, આપણે તેને સરળ ભાષામાં સમજીએ જેથી વિજ્ઞાનમાં રસ ધરાવતા બાળકો અને વિદ્યાર્થીઓને વધુ મજા આવે!
પક્ષપાત (Bias) એટલે શું?
કલ્પના કરો કે તમારી પાસે એક રમકડાનું કમ્પ્યુટર છે જે તમને વાર્તાઓ કહે છે. આ કમ્પ્યુટરને દુનિયાભરની બધી વાર્તાઓ, પુસ્તકો અને ઇન્ટરનેટ પરથી શીખવવામાં આવ્યું છે. હવે, જો કમ્પ્યુટરે ફક્ત અમુક પ્રકારની વાર્તાઓ જ વાંચી હોય, તો તે જે વાર્તાઓ કહેશે તેમાં પણ તે જ પ્રકારની વાતો વધારે હશે. ઉદાહરણ તરીકે, જો તેણે ફક્ત એવી વાર્તાઓ વાંચી હોય જ્યાં પુરુષો એન્જિનિયર હોય અને સ્ત્રીઓ નર્સ હોય, તો તે ભવિષ્યમાં પણ એવી જ વાર્તાઓ કહેવાનું પસંદ કરશે. આને જ “પક્ષપાત” કહેવાય છે.
મોટા ભાષા મોડેલ (Large Language Model) એટલે શું?
મોટા ભાષા મોડેલ (LLM) એવા કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ છે જે માણસોની જેમ બોલી અને લખી શકે છે. તેઓ આપણા પ્રશ્નોના જવાબ આપે છે, વાર્તાઓ લખે છે, કવિતાઓ બનાવે છે અને ઘણી બધી ભાષાકીય પ્રવૃત્તિઓ કરી શકે છે. ChatGPT, Google Bard (હવે Gemini) જેવા પ્રોગ્રામ્સ LLM ના ઉદાહરણો છે.
MIT નું સંશોધન શું કહે છે?
MIT ના સંશોધકોએ LLM માં રહેલા પક્ષપાતને સમજવા માટે ઊંડાણપૂર્વક અભ્યાસ કર્યો છે. તેમણે જોયું કે:
- ડેટા જ કારણ છે: LLM ને જે ડેટા (માહિતી) પર તાલીમ આપવામાં આવે છે, તે જ ડેટામાં રહેલા પક્ષપાતને તેઓ શીખી લે છે. જો ઇન્ટરનેટ પરની મોટાભાગની માહિતી અમુક સમાજ, જાતિ, કે લિંગ પ્રત્યે પક્ષપાતી હોય, તો LLM પણ તે જ પક્ષપાત દર્શાવે છે.
- અમુક જૂથો માટે અલગ પરિણામ: LLM કોઈ ચોક્કસ જૂથ (જેમ કે મહિલાઓ, ચોક્કસ જાતિના લોકો, કે ચોક્કસ દેશના લોકો) વિશે પ્રશ્ન પૂછવામાં આવે ત્યારે, તે પૂર્વગ્રહયુક્ત (biased) જવાબો આપી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો કોઈ LLM ને પૂછવામાં આવે કે “ડોક્ટર કોણ હોય?”, તો તે કદાચ ફક્ત પુરુષોના ચિત્રો કે જવાબો જ વધારે દર્શાવી શકે, જોકે ડોક્ટર પુરુષ અને સ્ત્રી બંને હોઈ શકે છે.
- પક્ષપાત દૂર કરવો મુશ્કેલ: LLM માંથી પક્ષપાતને સંપૂર્ણપણે દૂર કરવો ખૂબ જ મુશ્કેલ કામ છે, કારણ કે તે શીખેલા ડેટાનો જ એક ભાગ બની જાય છે.
આપણા માટે આ શા માટે મહત્વનું છે?
- સમાનતા શીખવી: આપણે શીખવું જોઈએ કે કમ્પ્યુટર્સ પણ માણસોની જેમ ભૂલો કરી શકે છે, ખાસ કરીને જ્યારે તેમને શીખવવામાં આવતી માહિતીમાં પક્ષપાત હોય.
- સચેત રહેવું: જ્યારે આપણે LLM નો ઉપયોગ કરીએ, ત્યારે આપણે તેમના જવાબો પર અંધારા વિશ્વાસ ન કરવો જોઈએ. આપણે હંમેશા વિચારવું જોઈએ કે શું આ જવાબ બધા માટે યોગ્ય છે કે તે કોઈ ચોક્કસ જૂથ પ્રત્યે પક્ષપાતી છે.
- ભવિષ્યનું નિર્માણ: જો આપણે LLM ને વધુ સારી અને નિષ્પક્ષ રીતે શીખવી શકીએ, તો ભવિષ્યમાં ટેકનોલોજી બધા માટે વધુ સમાનતાવાદી બની શકે છે.
આપણે શું કરી શકીએ?
- વિવિધ પ્રકારનો ડેટા: LLM ને શીખવવા માટે વિવિધ પ્રકારના અને સંતુલિત ડેટાનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ, જેથી કોઈ ચોક્કસ દ્રષ્ટિકોણનું પ્રભુત્વ ન રહે.
- પક્ષપાત શોધવાના સાધનો: આવા સાધનો વિકસાવવા જોઈએ જે LLM માં રહેલા પક્ષપાતને શોધી શકે અને તેને સુધારવામાં મદદ કરી શકે.
- જાગૃતિ ફેલાવવી: બાળકો અને વિદ્યાર્થીઓને LLM માં રહેલા પક્ષપાત વિશે જાગૃત કરવા જોઈએ, જેથી તેઓ ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ સમજદારીપૂર્વક કરી શકે.
વિજ્ઞાન અને ટેકનોલોજીમાં રસ કેળવવા માટે:
MIT જેવા સંશોધન દર્શાવે છે કે વિજ્ઞાન ફક્ત ગાણિતિક સૂત્રો પૂરતું સીમિત નથી. તે આપણા રોજિંદા જીવનને, આપણી ભાષાને અને આપણા સમાજને કેવી રીતે અસર કરે છે તે સમજવામાં પણ મદદ કરે છે. LLM અને તેમાં રહેલા પક્ષપાતનો અભ્યાસ આપણને શીખવે છે કે ટેકનોલોજી બનાવવી અને તેનો ઉપયોગ કરવો એ એક જવાબદારીનું કામ છે. જ્યારે તમે આગલી વખતે કોઈ AI (Artificial Intelligence) ચેટબોટ સાથે વાત કરો, ત્યારે યાદ રાખજો કે તે પણ શીખી રહ્યું છે, અને તેની શીખમાં પક્ષપાત હોઈ શકે છે. આ વિચાર તમને વિજ્ઞાન અને તેની પડકારોને વધુ રસપ્રદ રીતે જોવામાં મદદ કરશે!
Unpacking the bias of large language models
AI એ સમાચાર આપ્યા છે.
Google Gemini માંથી પ્રતિસાદ મેળવવા માટે નીચેનો પ્રશ્ન ઉપયોગમાં લેવાયો હતો:
2025-06-17 20:00 એ, Massachusetts Institute of Technology એ ‘Unpacking the bias of large language models’ પ્રકાશિત કર્યું. કૃપા કરીને સંબંધિત માહિતી સાથે એક વિગતવાર લેખ લખો, જે બાળકો અને વિદ્યાર્થીઓ સમજી શકે તેવી સરળ ભાષામાં હોય, જેથી વધુ બાળકો વિજ્ઞાનમાં રસ લેવા પ્રેરાય. કૃપા કરીને લેખ ફક્ત ગુજરાતીમાં જ આપો.