मोठ्या भाषिक मॉडेल्समधील पक्षपात (Bias) उलगडणे: मुलांना आणि विद्यार्थ्यांना विज्ञानाची गोडी लावणारा लेख
नमस्कार मुलांनो आणि मित्रांनो!
आज आपण एका खूपच रंजक आणि महत्त्वाच्या विषयावर बोलणार आहोत – मोठे भाषिक मॉडेल्स (Large Language Models – LLMs) आणि त्यातील पक्षपात (Bias). हे नाव ऐकून घाबरू नका, कारण आपण हे सगळं एकदम सोप्या भाषेत समजून घेणार आहोत. MIT (Massachusetts Institute of Technology) या जगप्रसिद्ध विद्यापीठाने १७ जून २०२५ रोजी या विषयावर एक महत्त्वाचा लेख प्रकाशित केला आहे. चला तर मग, त्या लेखातील माहितीच्या आधारे आपण या गुंतागुंतीच्या विषयाला सोपे करूया आणि विज्ञानाची जादू अनुभवूया!
मोठे भाषिक मॉडेल्स म्हणजे काय?
कल्पना करा की तुमच्याकडे एक असा जादूचा मित्र आहे, जो जगातल्या सगळ्या पुस्तकांमध्ये, लेखांमध्ये आणि बोललेल्या गोष्टींमध्ये काय लिहिलंय, हे सगळं शिकतो. हा मित्र खूप हुशार असतो. तुम्ही त्याला काहीही विचारा, तो तुम्हाला उत्तर देतो. कविता लिहायला सांगा, गोष्ट सांगायला सांगा, किंवा एखाद्या प्रश्नाचं उत्तर द्यायला सांगा – तो हे सगळं करू शकतो. हेच आहेत मोठे भाषिक मॉडेल्स!
हे मॉडेल्स खूप मोठ्या प्रमाणात माहिती (Text Data) वाचून आणि समजून शिकतात. इंटरनेटवर जे काही उपलब्ध आहे, त्यातील बराचसा भाग ते वाचून स्वतःला तयार करतात. त्यामुळे ते आपल्याशी बोलू शकतात, लिहू शकतात आणि प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतात. आजकाल आपण जे ChatGPT, Bard (आता Gemini) सारखे AI टूल्स वापरतो, ते याच मोठ्या भाषिक मॉडेल्सवर आधारित आहेत.
मग या पक्षपाताचा (Bias) प्रश्न काय आहे?
आता गंमत इथेच आहे! जसे आपण माणसे आपल्या आजूबाजूच्या वातावरणातून, आपण ऐकलेल्या गोष्टींमधून, किंवा पाहिलेल्या चित्रपटांमधून काही गोष्टी नकळत शिकतो, तसंच ही मॉडेल्सही शिकतात. परंतु, त्यांना शिकवण्यासाठी वापरला जाणारा डेटा (माहिती) जर पक्षपाती असेल, तर ती मॉडेल्सही पक्षपाती बनू शकतात.
पक्षपात म्हणजे काय?
सोप्या भाषेत सांगायचं तर, पक्षपात म्हणजे एखाद्या गोष्टीला किंवा व्यक्तीला योग्य नसतानाही जास्त महत्त्व देणे किंवा कमी लेखणे. उदाहरणार्थ, जर आपण सगळ्या मुलांनीच सायन्स शिकावं आणि मुलींनी फक्त घरकाम करावं, असं मानलं, तर तो एक प्रकारचा पक्षपात होईल.
मोठ्या भाषिक मॉडेल्समध्ये हा पक्षपात कसा येतो?
-
शिकण्यासाठी मिळालेला डेटा: या मॉडेल्सना शिकवण्यासाठी जो डेटा (पुस्तकं, लेख, वेबसाईट) वापरला जातो, तो डेटा माणसांनी तयार केलेला असतो. आणि माणसे अनेकदा नकळतपणे किंवा जाणीवपूर्वक पूर्वग्रहांनी (Prejudices) प्रेरित असतात.
- उदा.: जर इतिहासाची पुस्तकं फक्त पुरुषांनी केलेल्या कामांबद्दल जास्त बोलत असतील आणि स्त्रियांच्या कामाकडे दुर्लक्ष करत असतील, तर मॉडेल्सही त्यातून स्त्रीयांबद्दल कमी माहिती शिकतील.
- उदा.: अनेकदा वेबसाईटवर किंवा बातम्यांमध्ये काही विशिष्ट रंगाच्या त्वचेच्या लोकांना किंवा काही विशिष्ट देशांच्या लोकांना गुन्हेगारीशी जोडलं जात असेल, तर मॉडेल्सही नकळत तसाच विचार करायला शिकू शकतात.
-
प्रोग्रामिंगमधील चुका: कधीकधी मॉडेल्स बनवणारे लोक जाणीवपूर्वक किंवा अजाणतेपणी काहीतरी अशा पद्धतीने प्रोग्राम करतात की ते विशिष्ट गोष्टींकडे जास्त झुकतात.
पक्षपाताचे परिणाम काय होऊ शकतात?
जर ही मॉडेल्स पक्षपाती असतील, तर त्यांची उत्तरं किंवा ते तयार करत असलेल्या गोष्टीही पक्षपाती असू शकतात.
- नोकरीच्या अर्जांमध्ये: समजा, एखाद्या कंपनीत नोकरीसाठी अर्ज करणाऱ्यांमध्ये पुरुष आणि स्त्रिया दोघांनी अर्ज केला. पण मॉडेलने शिकलेला डेटा असा असेल की ‘पुरुष हे जास्त चांगले इंजिनियर असतात’, तर मॉडेल चुकून पुरुषांच्या अर्जांना जास्त प्राधान्य देऊ शकतं, जरी स्त्रीया पात्र असल्या तरी.
- शिक्षणात: जर एखादं मॉडेल विद्यार्थ्यांच्या प्रश्नांची उत्तरं देत असेल आणि त्यामध्ये विशिष्ट वर्गाच्या किंवा विशिष्ट लिंगाच्या लोकांसाठी नकारात्मक माहिती असेल, तर याचा विद्यार्थ्यांच्या शिक्षणावर वाईट परिणाम होऊ शकतो.
- समाजात: यामुळे समाजात आधीपासून असलेले गैरसमज किंवा द्वेष वाढू शकतो.
MIT काय करत आहे?
MIT च्या शास्त्रज्ञांनी याच समस्येवर काम करायचं ठरवलं आहे. ते या मोठ्या भाषिक मॉडेल्समधील पक्षपात कसा ओळखायचा, तो कसा कमी करायचा आणि या मॉडेल्सना अधिक न्यायपूर्ण (Fair) आणि सर्वसमावेशक (Inclusive) कसं बनवायचं, यावर संशोधन करत आहेत.
त्यांच्या मते, हे मॉडेल्स शिकण्यासाठी जो डेटा वापरतात, त्यामध्ये सुधारणा करणे खूप महत्त्वाचे आहे. सगळ्या प्रकारच्या लोकांचा, सगळ्या संस्कृतींचा, सगळ्या धर्मांचा, आणि सगळ्या लिंगांच्या लोकांचा आवाज आणि त्यांचे अनुभव त्या डेटामध्ये असायला हवेत.
आपण काय करू शकतो?
मुलांनो, तुम्ही पण या संशोधनात सहभागी होऊ शकता!
- जाणून घ्या: तुम्हाला जेव्हा AI टूल्स वापरायला मिळतील, तेव्हा त्यातून येणारी माहिती नेहमी तपासा. ती खरी आहे का? त्यात काही पक्षपात वाटतोय का?
- प्रश्न विचारा: तुम्हाला काही शंका असल्यास, प्रश्न विचारायला घाबरू नका. तुमच्या शिक्षकांना किंवा पालकांना विचारा.
- वैज्ञानिक दृष्टिकोन ठेवा: कोणतीही गोष्ट लगेच खरी मानू नका. त्यावर विचार करा, संशोधन करा.
- सर्वांशी समानतेने वागा: जसं तुम्ही या मॉडेल्सना अधिक चांगले बनवण्यास मदत करू शकता, त्याचप्रमाणे तुम्ही प्रत्यक्ष जीवनातही सगळ्यांशी समानतेने वागा.
विज्ञानाची गोडी लावूया!
हे मोठे भाषिक मॉडेल्स म्हणजे विज्ञानाची एक अद्भुत देणगी आहे. जर आपण यातील पक्षपातासारख्या समस्यांवर मात केली, तर हे मॉडेल्स आपल्याला खूप काही शिकायला, नवीन गोष्टी शोधायला आणि जगाला समजून घ्यायला मदत करतील.
MIT सारखे संस्था हेच काम करत आहेत. ते भविष्यात असे AI टूल्स बनवण्याचा प्रयत्न करत आहेत, जी खरोखरच सर्वांसाठी उपयुक्त ठरतील.
तुम्ही पण उद्याचे शास्त्रज्ञ होऊ शकता!
हे विषय थोडे कठीण वाटले तरी, यातील गंमत खूप मोठी आहे. जर तुम्हाला गोष्टी कशा काम करतात हे जाणून घेण्यात आनंद वाटत असेल, तर विज्ञान तुमच्यासाठीच आहे! मोठे भाषिक मॉडेल्स, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence), डेटा सायन्स (Data Science) असे अनेक नवीन आणि रोमांचक क्षेत्रं तुमच्यासाठी खुली आहेत.
आजचा हा लेख तुम्हाला या विषयाची थोडी तरी कल्पना देईल अशी आशा आहे. नेहमी शिकत रहा, प्रश्न विचारत रहा आणि विज्ञानाची ही अद्भुत दुनिया एक्सप्लोर करत रहा!
धन्यवाद!
Unpacking the bias of large language models
एआयने बातम्या दिल्या आहेत.
Google Gemini मधून प्रतिसाद मिळवण्यासाठी खालील प्रश्न वापरण्यात आला:
2025-06-17 20:00 ला, Massachusetts Institute of Technology ने ‘Unpacking the bias of large language models’ प्रकाशित केले. कृपया संबंधित माहितीसह, मुले आणि विद्यार्थ्यांना समजेल अशा सोप्या भाषेत एक सविस्तर लेख लिहा, ज्यामुळे अधिक मुलांना विज्ञानात रुची घेण्यासाठी प्रोत्साहन मिळेल. कृपया मराठीमध्येच लेख द्या.