मानव भाषा में छिपी पूर्वाग्रह 70 वर्षों के विज्ञान पर सवाल उठाती है

संक्षेप में

• अध्ययन ने सुरक्षा के पक्ष में भाषा में छिपी पूर्वाग्रह का खुलासा किया
• शब्दों के अर्थों की नई संरचना शक्ति, खतरे और व्यवस्था पर आधारित है
• परिणाम भाषा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विश्लेषण के दृष्टिकोण को बदल सकते हैं।

भाषा में छिपी पूर्वाग्रह

वर्मोंट विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों द्वारा किए गए एक अध्ययन ने मानव भाषा में अप्रत्याशित पैटर्न का खुलासा किया है, जो 70 से अधिक वर्षों से मौजूद पारंपरिक वैज्ञानिक सिद्धांतों को चुनौती देता है। विशेष रूप से, अध्ययन यह दिखाता है कि शब्दों का अर्थ केवल भावनाओं द्वारा नहीं, बल्कि शक्ति, खतरे और व्यवस्था जैसे अधिक मौलिक विचारों द्वारा भी निर्मित होता है। ये परिणाम भाषा के अध्ययन और मानव व्यवहार की समझ के दृष्टिकोण को महत्वपूर्ण रूप से बदल सकते हैं।

अध्ययन के तहत एक नई पद्धति का प्रस्ताव किया गया, जिसे "उसीओमेट्री" कहा गया, जो भाषा के मूल अर्थ को मापने के लिए गणितीय विधियों का उपयोग करती है। सबसे चौंकाने वाले खुलासों में से एक यह था कि लोग जो शब्द उपयोग करते हैं, वे सुरक्षा के पक्ष में स्थायी पूर्वाग्रह को प्रदर्शित करते हैं। यह खोज न केवल भाषाविज्ञान को बदल सकती है, बल्कि उन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास के दृष्टिकोण को भी बदल सकती है, जो मानव भाषण और पाठ की व्याख्या करती हैं।

1950 के दशक से, शब्दों के अर्थ की वैज्ञानिक समझ चार्ल्स ओसगुड द्वारा विकसित VAD मॉडल पर आधारित थी। यह मॉडल अर्थ को तीन भावनात्मक श्रेणियों: वैलेंस, उत्तेजना और प्रभुत्व के माध्यम से वर्णित करता है। हालांकि, वर्मोंट विश्वविद्यालय के अध्ययन ने दिखाया कि यह मॉडल अर्थों के संगठन के महत्वपूर्ण पहलुओं को ध्यान में नहीं रखता, जो इसकी सार्वभौमिकता पर सवाल उठाता है।

भाषाविज्ञान में नए खोज

शोधकर्ताओं द्वारा किए गए विश्लेषण में विभिन्न पाठों में 20,000 से अधिक शब्दों के अरबों उपयोग शामिल थे। आधुनिक गणनात्मक विधियों का उपयोग करते हुए, टीम ने पाया कि VAD मॉडल के पारंपरिक तीन आयाम स्वतंत्र नहीं हैं। इसके बजाय, उन्होंने शक्ति, खतरा और संरचना पर आधारित एक नई संरचना का प्रस्ताव रखा, जो शब्दों के अर्थ को अधिक सटीकता से वर्णित करने की अनुमति देती है।

नई मॉडल पारंपरिक की तुलना में काफी अधिक प्रभावी साबित हुई: इसने शब्दों के अर्थ में 90% से अधिक भिन्नताओं को समझाया, जबकि VAD मॉडल केवल 72% के साथ ही निपट सकी। यह खोज कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए महत्वपूर्ण परिणाम रखती है, जो मानव संचार की समझ पर तेजी से निर्भर होती जा रही हैं।

सबसे अप्रत्याशित खोजों में से एक यह है कि सुरक्षा से संबंधित शब्द रोजमर्रा की बातचीत में खतरों से संबंधित शब्दों की तुलना में कहीं अधिक बार मिलते हैं। यह खोज एक प्रसिद्ध घटना, जिसे पॉलीआना का सिद्धांत कहा जाता है, के लिए एक नया स्पष्टीकरण प्रस्तुत करती है, जो भाषा की सकारात्मक अभिव्यक्तियों की प्रवृत्ति का वर्णन करती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर प्रभाव

शोधकर्ताओं का कहना है कि भाषा में सकारात्मकता की पूर्वाग्रह सुरक्षा के प्रति एक गहरे पूर्वाग्रह का परिणाम हो सकता है। "सकारात्मक भाषा का पूर्वाग्रह, जैसा कि हमारे अध्ययन से पता चलता है, सुरक्षा के प्रति छिपे हुए पूर्वाग्रह का प्रक्षिप्ति है," - अध्ययन के एक लेखक, पीटर डोड्स, ने कहा।

यह खोज एक दिलचस्प प्रश्न उठाती है: क्या मानव भाषा की संरचना उन विकासात्मक दबावों को दर्शाती है जो जीवित रहने से संबंधित हैं। इस दृष्टिकोण से, शब्द केवल भावनाओं को व्यक्त नहीं करते, बल्कि लोगों को खतरों को पहचानने, अनिश्चितता का मूल्यांकन करने और विश्वास स्थापित करने में भी मदद करते हैं।

शोधकर्ताओं का अनुमान है कि सुरक्षा और खतरे में अंतर करने की क्षमता जीवित रहने के लिए महत्वपूर्ण है। रोज़मर्रा की ज़िंदगी में लोग लगातार जानकारी का आदान-प्रदान करते हैं कि क्या लोग, स्थान और परिस्थितियाँ खतरे में हैं या सुरक्षित।

परिप्रेक्ष्य और अनिश्चितताएँ

नए परिणाम दिखाते हैं कि ये भिन्नताएँ संचार के लिए पहले से अधिक केंद्रीय हो सकती हैं। वे यह भी एक और व्याख्या प्रदान करते हैं कि सकारात्मक भाषा इतनी व्यापक क्यों है: कई सकारात्मक शब्द सुरक्षा और स्थिरता की भावना व्यक्त कर सकते हैं।

शोधकर्ताओं की टीम यह भी नोट करती है कि अच्छे और कम आक्रामकता से संबंधित भाषा का उपयोग करने की आदत सुरक्षा के प्रति उसी गहरी पूर्वाग्रह से जुड़ी हो सकती है। "अब हम समझते हैं कि यह केवल सुरक्षा के प्रति छिपे हुए पूर्वाग्रह की छायाएँ हैं," - वे लिखते हैं।

हालांकि अध्ययन के परिणाम भाषा और जीवित रहने के बीच संभावित संबंध के साथ मेल खाते हैं, वे विकासात्मक दबावों और सुरक्षा पूर्वाग्रह के बीच सीधा संबंध स्थापित नहीं करते। ये खोजें भाषाविज्ञान से परे परिणाम हो सकती हैं, विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में।

स्रोत: ScienceDaily