🤖GenAI-யின் ஆதிக்கம்: உள்ளூர் அறிவும் பாரம்பரிய ஞானமும் மறைகிறது!

தகவல்களைக் கண்டறியும் முதன்மை வழியாக ஜெனரேட்டிவ் செயற்கை நுண்ணறிவு (GenAI) மாறுவதால், நாம் இழந்து வரும் உள்ளூர் அறிவையும், தலைமுறை தலைமுறையாகக் கடத்தப்பட்ட பாரம்பரிய ஞானத்தையும் இப்போதுதான் உணர்ந்து வருகிறோம். வேகமான டிஜிட்டல் உலகில், செயற்கை நுண்ணறிவு வசதிகள் தரும் பலன்களுக்கு மத்தியில், இந்த உள்ளார்ந்த இழப்பைப் பற்றி யோசிப்போர் எண்ணிக்கை மிகக் குறைவு என்பதுதான் சோகம்.

🌐 GenAI-யின் ஆதிக்கம்: தகவலுக்கான புதிய பாதை

GenAI தளங்களான பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs) மற்றும் பிற உருவாக்கும் கருவிகள், இணையத்தில் உள்ள கோடிக்கணக்கான தரவுகளை உடனடியாகத் தொகுத்து, துல்லியமான, சுருக்கமான மற்றும் எளிதில் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய பதில்களை வழங்குகின்றன.

நவீன வாழ்க்கைக்கான ஒரு “அனைத்தையும் உள்ளடக்கிய தீர்வாக” (One-stop solution) GenAI உருவெடுத்துள்ளது. இதனால், பயனர்கள் தகவலுக்காக உள்ளூர் நூலகங்கள், சமூகப் பெரியவர்கள், பாரம்பரிய கைவினைஞர்கள் அல்லது பிராந்திய ஆய்வாளர்கள் போன்ற பாரம்பரிய ஆதாரங்களை நாடுவதை படிப்படியாகக் குறைத்துவிட்டனர். 

🌿 நாம் இழந்து வரும் பாரம்பரிய ஞானம்

GenAI அமைப்புகளுக்குக் பயிற்சி அளிக்கப் பயன்படுத்தப்படும் தரவுகளில் பொதுவாக, ஆவணப்படுத்தப்பட்ட, பரவலாகப் பகிரப்பட்ட மற்றும் உலகளாவிய தகவல் களங்களே (Global Datasets) முதலிடம் வகிக்கின்றன. இதனால், பிராந்திய மற்றும் நுண்ணிய தகவல்கள் புறக்கணிக்கப்படுகின்றன. நாம் இழந்து வரும் உள்ளூர் அறிவு என்னென்ன?

1. விவசாயம் மற்றும் சூழலியல் அறிவு (Traditional Agriculture and Ecology)

• ஒரு குறிப்பிட்ட மண்ணின் தன்மை, உள்ளூர் காலநிலைக்கு ஏற்ற சரியான பயிர்த் தேர்வு, பாரம்பரிய விதைகளைப் பாதுகாத்தல், அல்லது பூச்சிக் கட்டுப்பாட்டுக்கான தலைமுறை சார்ந்த முறைகள் போன்ற நுணுக்கமான அறிவு.

• GenAI பொதுவாக, உலகளாவிய அல்லது வணிக ரீதியான நவீன விவசாய முறைகளையே பரிந்துரைக்கும்.

2. உள்ளூர் மருத்துவம் மற்றும் ஆரோக்கியம் (Local Medicine and Wellness)

• குறிப்பிட்ட வனப்பகுதிகளில் காணப்படும் மூலிகைகள், அவற்றைச் சேகரிக்கும் காலம், சரியான கலவை விகிதம் மற்றும் பாரம்பரிய வீட்டு வைத்தியங்கள்.

• இந்த அறிவு பெரும்பாலும் ஆவணப்படுத்தப்படுவதில்லை, மாறாக வாய்வழியாக மட்டுமே கடத்தப்படுகிறது. 

3. கைவினைப் பொருட்கள் மற்றும் கலை வடிவங்கள் (Traditional Crafts and Art Forms)

• ஒரு குறிப்பிட்ட துணிக்கு வண்ணம் பூசுவதற்கான பாரம்பரிய உத்திகள், உள்ளூர் சிற்பக் கலையின் நுட்பமான வடிவங்கள், அல்லது பிராந்திய சமையல் குறிப்புகளின் மறைக்கப்பட்ட செய்முறைகள்.

• GenAI பொதுவாக இவற்றின் பொதுவான விளக்கங்களை மட்டுமே வழங்கும்; ஆனால் அதன் செய்முறை அனுபவத்தை வழங்க முடியாது.

4. மொழி மற்றும் சமூக வரலாறு (Linguistic and Social History)

• மறைந்து வரும் உள்ளூர் வட்டார மொழிகளின் தனித்துவமான சொற்கள், ஒரு குறிப்பிட்ட சடங்கின் உண்மையான நோக்கம், அல்லது சமூகக் கட்டமைப்புகள் குறித்த ஆவணப்படுத்தப்படாத வரலாறு.

• இந்தத் தகவல்கள் பெரும்பாலும் Google அல்லது உலகளாவிய தரவுகளில் இடம்பெறுவதில்லை.

❓ நாம் ஏன் இதை இப்போது உணர்கிறோம்?

GenAI-ன் பரவலான பயன்பாடு ஆரம்பித்த பின்னரே, நாம் என்ன இழந்தோம் என்பதை உணரும் நிலை ஏற்பட்டுள்ளது.

• தரவுச் சமநிலையற்ற தன்மை (Data Imbalance): GenAI பதில்கள் பெரும்பாலும் பொதுவானதாகவும், குறிப்பிட்ட சூழலுக்குப் பொருந்தாததாகவும் (Contextually Irrelevant) இருப்பதை பயனர்கள் உணரும்போது.

• படைப்பாற்றல் தடை: உலகளாவிய தரவுகளின் அடிப்படையில் ஒரே மாதிரியான முடிவுகளையே GenAI உருவாக்குவதால், தனித்துவமான உள்ளூர் கலாச்சாரம் சார்ந்த படைப்பாற்றல் (Unique Local Creativity) தடைபடுகிறது. 

• அடையாள இழப்பு (Loss of Identity): ஒரு சமூகம் அல்லது பிராந்தியத்தின் கலாச்சார அடையாளம், அதன் தனித்துவமான ஞானத்தில் வேரூன்றியுள்ளது. GenAI-யின் பொதுவான பதில்கள், உள்ளூர் அடையாளத்தின் வீழ்ச்சிக்கு மறைமுகமாக வழிவகுக்கும் என்ற அச்சம் ஏற்பட்டுள்ளது.

💡 முன்னோக்கிச் செல்லுதல்: GenAI மற்றும் ஞானத்தின் கலவை

GenAI-ன் வளர்ச்சியைத் தடுக்க முடியாது என்றபோதிலும், உள்ளூர் அறிவின் இழப்பைத் தடுக்க சில நடவடிக்கைகள் அவசியம்:

1. உள்ளூர் அறிவை டிஜிட்டல்மயமாக்குதல்: சமூகங்கள் மற்றும் அரசுகள் முன்வந்து, உள்ளூர் மற்றும் வாய்வழி அறிவைத் திரட்டி, தரப்படுத்தி, அதை டிஜிட்டல் வடிவத்தில் ஆவணப்படுத்த வேண்டும்.

2. GenAI-க்கு உள்ளூர் தரவுப் பயிற்சி: உள்ளூர் தரவுத் தொகுப்புகளை (Local Datasets) உருவாக்கி, குறிப்பிட்ட பிராந்தியத் தேவைகளுக்கு ஏற்றவாறு GenAI மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க வேண்டும்.

3. மனித வழிகாட்டலின் முக்கியத்துவம்: GenAI-யை ஒரு கருவியாக மட்டுமே பயன்படுத்துவது; முக்கியமான அல்லது நுணுக்கமான தகவல்களுக்கு பாரம்பரிய ஞானத்தின் நிபுணர்களை நாடுவதை ஊக்குவித்தல்.

GenAI தொழில்நுட்பம் தகவல்களைச் செயலாக்கலாம், ஆனால் அது ஒருபோதும் மனிதர்களின் நூறு ஆண்டுகால அனுபவத்தையும், தலைமுறை சார்ந்த ஞானத்தையும் முழுமையாகப் பெற முடியாது. எனவே, தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சிக்கு நடுவே, நமது வேர்களைப் பாதுகாப்பது காலத்தின் கட்டாயமாகிறது.

வெங்கடாசலம் பிள்ளை