पूर्व ओपनएआई शोधकर्ता ने विचार-आधारित एआई इंटरैक्शन के लिए 'टेलीपैथी' मॉडल विकसित करने के लिए कंपनी छोड़ी
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पूर्व ओपनएआई शोधकर्ता नाओमी बशकांस्की ने कंपनी छोड़कर कंड्यूट में संस्थापक शोधकर्ता के रूप में शामिल हो गई हैं, जिसका लक्ष्य गैर-आक्रामक तंत्रिका डेटा का उपयोग करके विचारों को पाठ में बदलने वाले मॉडल विकसित करना है। कंपनी ने 10,000 घंटे का तंत्रिका डेटा एकत्र किया है, लेकिन इसके परिणाम प्रारंभिक हैं और अभी तक सहकर्मी-समीक्षित नहीं हुए हैं। लेख इस मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस तकनीक की महत्वाकांक्षी समय-सीमा और संभावित सीमाओं पर चर्चा करता है।
नाओमी बाशकांस्की, जिन्होंने 23 जुलाई 2026 को OpenAI छोड़ दिया, कंपनी Conduit में एक संस्थापक शोधकर्ता के रूप में शामिल हुईं। 4 अगस्त के एक ब्लॉग पोस्ट में, उन्होंने टेलीपैथी मॉडल के विकास की घोषणा की जो विचारों को पाठ में बदलते हैं, जिन्हें गैर-आक्रामक तंत्रिका डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। उनकी दृष्टि में एक भविष्य शामिल है जहाँ एक व्यक्ति अपने कंप्यूटर से ब्लूटूथ के माध्यम से जुड़ा एक तंत्रिका हेडबैंड पहनता है, जिससे वे एक एआई एजेंट को विचार से नियंत्रित कर सकते हैं। वह एक समयरेखा की रूपरेखा प्रस्तुत करती हैं: 2027 तक, विचारों को कुछ सेकंड के ब्लॉक में डिकोड किया जाएगा; 2030 तक, एआई सिस्टम सीधे तंत्रिका प्रतिनिधित्व को संसाधित कर सकते हैं, जिसमें मानसिक छवियों जैसी गैर-मौखिक सामग्री शामिल है; और 2035 तक, एक अधिक घनिष्ठ सहजीवन जहाँ एआई छठी इंद्री की तरह लगता है। ये तिथियाँ आशावादी लेकिन प्रशंसनीय बताई गई हैं, आधिकारिक रोडमैप नहीं। Conduit ने हजारों प्रतिभागियों से लगभग 10,000 घंटे का तंत्रिका डेटा एकत्र किया है, जो हेडसेट पहनते हैं और भाषण या टाइपिंग के साथ निर्देशों का जवाब देते हैं, सैन फ्रांसिस्को में प्रति सत्र $50 कमाते हैं। कंपनी के प्रारंभिक परिणाम दिखाते हैं कि उसका मॉडल, विचार 'कमरा ठंडा लग रहा था' दिए जाने पर, 'एक हवा' या 'एक हल्की झोंक' जैसे वाक्यांश की भविष्यवाणी करता है, जो दर्शाता है कि यह सटीक शब्दों के बजाय अर्थ को पुनर्निर्मित करता है। Conduit ने अभी तक एक वैज्ञानिक अध्ययन प्रकाशित नहीं किया है, और इसके उदाहरण स्व-चयनित हैं। प्रौद्योगिकी शोर और अपूर्ण संकेतों की व्याख्या करने के लिए भाषा मॉडल (एलएलएम) पर निर्भर करती है, इस प्रक्रिया की तुलना एक जीपीएस से करते हुए जो एक संकेत को एक मानचित्र के साथ जोड़ता है। एक प्रमुख सीमा यह है कि उत्पन्न वाक्य पहचाने गए इरादे को मॉडल की धारणाओं के साथ मिला सकते हैं, जिससे अनपेक्षित कार्यों का जोखिम होता है। शोध, जैसे कि मेटा की Brain2Qwerty प्रणाली, ने प्रत्यारोपण के बिना भाषा गतिविधि की डिकोडेबिलिटी दिखाई है, हालांकि त्रुटि दर अधिक है। लेख डेटा स्वामित्व, अन्य मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए संभावित दुरुपयोग, और स्वैच्छिक आदेशों को क्षणभंगुर विचारों से अलग करने के बारे में गोपनीयता और नैतिक प्रश्न उठाता है। यह विडंबना पर ध्यान देता है कि एआई को नियंत्रित करने के लिए उसके साथ सबसे अंतरंग संकेत साझा करने की आवश्यकता हो सकती है, और Conduit को पहले यह निर्धारित करने की समस्या हल करनी होगी कि कौन से विचार वास्तव में प्रसारण के लिए हैं।
स्रोत: Numerama —
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