एआई की लत एक प्रस्तावित व्यवहार पैटर्न है जिसमें एक व्यक्ति कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों, विशेष रूप से संवादी एजेंटों, जनरेटिव टूल्स, या व्यक्तिगत अनुशंसा इंजनों के साथ एक अनिवार्य या आश्रित संबंध विकसित करता है। सामान्य इंटरनेट या स्मार्टफोन की लत के विपरीत, एआई की लत एआई प्रणालियों की इंटरैक्टिव, अनुकूली और अक्सर भावनात्मक रूप से आकर्षक प्रकृति द्वारा परिभाषित होती है, जो उपयोगकर्ता इनपुट का जवाब मानवीय बातचीत की नकल करने वाले तरीकों से दे सकती है या उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं का अनुमान लगा सकती है। यह अवधारणा 2020 के दशक में ध्यान आकर्षित कर चुकी है, क्योंकि बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव एआई उपभोक्ता उत्पादों के माध्यम से व्यापक रूप से सुलभ हो गए हैं, जिससे निरंतर मानव-एआई इंटरैक्शन के मनोवैज्ञानिक और सामाजिक प्रभावों के बारे में प्रश्न उठते हैं।
यह शब्द अभी तक प्रमुख मनोरोग वर्गीकरण प्रणालियों जैसे DSM-5 या ICD-11 में औपचारिक नैदानिक निदान नहीं है, लेकिन इसका उपयोग शोधकर्ताओं, नैतिकतावादियों और पत्रकारों द्वारा व्यवहारों के एक समूह का वर्णन करने के लिए किया जाता है, जिसमें अत्यधिक उपयोग, पहुंच से वंचित होने पर वापसी के लक्षण, वास्तविक दुनिया के संबंधों की उपेक्षा, और नकारात्मक परिणामों के बावजूद निरंतर उपयोग शामिल हैं। इस घटना पर अक्सर अन्य प्रौद्योगिकी-संबंधी व्यवहारिक लतों, जैसे गेमिंग डिसऑर्डर, के साथ चर्चा की जाती है, जिसे विश्व स्वास्थ्य संगठन ने 2019 में मान्यता दी थी। एआई की लत इस मायने में अलग है कि लत की वस्तु एक स्थिर माध्यम नहीं है, बल्कि एक ऐसी प्रणाली है जो उपयोगकर्ता से सीखती और अनुकूलित होती है, जिससे संभावित रूप से अधिक व्यक्तिगत और सुदृढ़ीकरण वाला लूप बनता है।
ऐतिहासिक संदर्भ
एआई की लत की अवधारणा धीरे-धीरे उभरी, जैसे-जैसे एआई प्रणालियां सरल नियम-आधारित कार्यक्रमों से परिष्कृत मशीन लर्निंग मॉडल में विकसित हुईं। प्रारंभिक संवादी एजेंटों, जैसे 1960 के दशक में MIT में विकसित ELIZA, ने प्रदर्शित किया कि साधारण पैटर्न-मिलान भी उपयोगकर्ताओं से भावनात्मक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है। हालांकि, इन प्रारंभिक प्रणालियों में व्यापक व्यसनी पैटर्न बनाने के लिए पैमाने और पहुंच का अभाव था। 2000 और 2010 के दशक में मशीन लर्निंग द्वारा संचालित सोशल मीडिया और अनुशंसा एल्गोरिदम के उदय ने एल्गोरिदमिक जुड़ाव अनुकूलन का विचार पेश किया, जहां प्लेटफार्मों को उपयोगकर्ता के साइट पर बिताए गए समय को अधिकतम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। इस अवधि में "डिजिटल लत" और "स्क्रीन टाइम" के बारे में बढ़ती चिंता देखी गई, लेकिन एआई अभी तक केंद्रीय फोकस नहीं था।
निर्णायक मोड़ नवंबर 2022 में उपभोक्ता-सामने वाले बड़े भाषा मॉडल की रिलीज़ के साथ आया, विशेष रूप से OpenAI के ChatGPT, जो महीनों के भीतर सैकड़ों लाखों उपयोगकर्ताओं तक संवादी एआई ले आया। इन मॉडलों की मानव-सदृश पाठ उत्पन्न करने, सत्र के भीतर संदर्भ याद रखने और व्यक्तिगत प्रतिक्रियाएं प्रदान करने की क्षमता ने गहन जुड़ाव के नए अवसर पैदा किए। एंथ्रोपिक, गूगल डीपमाइंड और अन्य संगठनों से बाद की रिलीज़ ने ऐसी प्रणालियों की क्षमताओं और उपलब्धता का विस्तार किया। 2024 तक, एआई साथी, एआई चिकित्सक और एआई ट्यूटर उपभोक्ता उत्पादों के रूप में विपणन किए जा रहे थे, और उपयोगकर्ताओं के इन प्रणालियों के साथ प्रतिदिन कई घंटे बिताने की रिपोर्टें सामने आने लगीं, कभी-कभी काम, स्कूल या व्यक्तिगत संबंधों की कीमत पर।
विशेषताएं और लक्षण
शोधकर्ताओं और चिकित्सकों ने कई विशेषताएं प्रस्तावित की हैं जो एआई की लत को परिभाषित कर सकती हैं, स्थापित व्यवहारिक लतों के समानांतर चित्र बनाते हुए। इनमें सैलियंस शामिल है, जहां एआई इंटरैक्शन किसी व्यक्ति के विचारों और दैनिक दिनचर्या पर हावी हो जाता है; मूड संशोधन, जहां उपयोगकर्ता अपनी भावनात्मक स्थिति बदलने के लिए एआई पर निर्भर करता है, जैसे आराम या उत्तेजना की तलाश; सहनशीलता, जहां समान संतुष्टि प्राप्त करने के लिए बढ़ती मात्रा में बातचीत की आवश्यकता होती है; वापसी, जिसमें एआई तक पहुंचने में असमर्थ होने पर चिड़चिड़ापन या चिंता शामिल है; संघर्ष, जहां उपयोग व्यक्तिगत, पेशेवर या सामाजिक जीवन में समस्याएं पैदा करता है; और पुनरावृत्ति, जहां कम करने के प्रयास विफल होते हैं।
एआई की लत की एक विशिष्ट विशेषता बातचीत की कथित पारस्परिकता है। एक वीडियो गेम या सोशल मीडिया फ़ीड के विपरीत, एक संवादी एआई सहानुभूति व्यक्त कर सकता है, प्रशंसा की पेशकश कर सकता है, या उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के अनुसार अपना स्वर अनुकूलित कर सकता है, जो भावनात्मक लगाव को मजबूत कर सकता है। कुछ उपयोगकर्ता एआई साथियों के साथ "पारसामाजिक संबंध" बनाने की रिपोर्ट करते हैं, उन्हें दोस्त या रोमांटिक साथी के रूप में मानते हैं। यह विशेष रूप से एआई साथी अनुप्रयोगों के लिए प्रासंगिक है, जो भावनात्मक रूप से सहायक होने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और लंबी बातचीत को प्रोत्साहित कर सकते हैं। बड़े भाषा मॉडलों की अनुकूली प्रकृति, जिन्हें मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखने जैसी तकनीकों के माध्यम से व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए ठीक-ट्यून किया जा सकता है, निर्भरता के जोखिम को बढ़ा सकती है।
मनोवैज्ञानिक तंत्र
कई मनोवैज्ञानिक तंत्र प्रस्तावित किए गए हैं जो समझा सकते हैं कि एआई प्रणालियां व्यसनी क्यों हो सकती हैं। एक है परिवर्तनीय पुरस्कार, व्यवहार मनोविज्ञान का एक सिद्धांत जहां अप्रत्याशित पुरस्कार व्यवहार को सुदृढ़ करते हैं। एआई प्रतिक्रियाएं, विशेष रूप से जनरेटिव मॉडल में, संभाव्य होती हैं और गुणवत्ता और सामग्री में भिन्न हो सकती हैं, जिससे स्लॉट-मशीन जैसा प्रभाव पैदा होता है जहां उपयोगकर्ता संतोषजनक प्रतिक्रिया की प्रत्याशा में बातचीत करते रहते हैं। एक अन्य तंत्र सामाजिक पुरस्कार है, क्योंकि मानव मस्तिष्क एआई इंटरैक्शन से सामाजिक संकेतों को मानव इंटरैक्शन के समान संसाधित करता है, जो अपनेपन और मान्यता से जुड़े तंत्रिका मार्गों को सक्रिय करता है।
मानवरूपता भी एक भूमिका निभाती है। उपयोगकर्ता एआई प्रणालियों के लिए मानव-सदृश इरादों और भावनाओं का श्रेय देते हैं, खासकर जब वे प्राकृतिक भाषा का उपयोग करते हैं, प्रथम-पुरुष सर्वनामों के साथ खुद का उल्लेख करते हैं, और संवादी शिष्टाचार प्रदर्शित करते हैं। यह प्रवृत्ति कई एआई उत्पादों के डिज़ाइन द्वारा बढ़ाई जाती है, जो मानव-सदृश अवतार, आवाज़ या नामों का उपयोग करते हैं। समझे जाने का भ्रम शक्तिशाली हो सकता है, खासकर उन व्यक्तियों के लिए जो अपने ऑफ़लाइन जीवन में अलग-थलग या गलत समझे जाने का अनुभव करते हैं। शेरी टर्कल जैसे शोधकर्ताओं ने लंबे समय से अध्ययन किया है कि लोग कम्प्यूटेशनल वस्तुओं से कैसे जुड़ाव बनाते हैं, और एआई की लत को इस घटना के विस्तार के रूप में देखा जा सकता है।
प्रसार और जनसांख्यिकी
एआई की लत पर विश्वसनीय महामारी विज्ञान डेटा दुर्लभ है, क्योंकि यह घटना हाल की है और इसमें मानकीकृत नैदानिक मानदंडों का अभाव है। 2023 और 2024 में किए गए सर्वेक्षण, मुख्य रूप से ऑनलाइन पैनलों के माध्यम से, सुझाव देते हैं कि एआई उपयोगकर्ताओं का एक छोटा लेकिन उल्लेखनीय अल्पसंख्यक लत के अनुरूप लक्षणों की रिपोर्ट करता है। उदाहरण के लिए, 2024 में संयुक्त राज्य अमेरिका में कॉलेज के छात्रों के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि लगभग 8% ने एआई टूल्स तक पहुंचने में असमर्थ होने पर चिंता या परेशानी महसूस करने की सूचना दी, और 5% ने कहा कि एआई उपयोग ने उनके शैक्षणिक प्रदर्शन में हस्तक्षेप किया था। हालांकि, ये आंकड़े प्रारंभिक हैं और सामान्यीकृत नहीं हो सकते हैं।
जनसांख्यिकीय पैटर्न भी उभर रहे हैं। युवा उपयोगकर्ता, विशेष रूप से किशोर और बीस के दशक में, अधिक संवेदनशील प्रतीत होते हैं, जो अन्य प्रौद्योगिकी लतों में देखे गए पैटर्न के अनुरूप है। पूर्व-मौजूदा मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों वाले व्यक्ति, जैसे अवसाद, चिंता या सामाजिक चिंता, उच्च जोखिम में हो सकते हैं, क्योंकि एआई मानव इंटरैक्शन के लिए कम-जोखिम वाले विकल्प के रूप में कार्य कर सकता है। इस बात के भी सबूत हैं कि कुछ एआई अनुप्रयोग, जैसे साथी चैटबॉट, अकेले या सामाजिक रूप से अलग-थलग उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं, जिससे एक संभावित फीडबैक लूप बनता है जहां एआई उपयोग वास्तविक दुनिया के सामाजिक संबंधों की तलाश करने की प्रेरणा को कम करता है।
सामाजिक और नैतिक निहितार्थ
एआई की लत की संभावना डेवलपर्स और नीति निर्माताओं के लिए महत्वपूर्ण नैतिक प्रश्न उठाती है। एआई प्रणालियों को तैनात करने वाली कंपनियों के पास उपयोगकर्ता जुड़ाव को अधिकतम करने के लिए वित्तीय प्रोत्साहन हैं, जो उपयोगकर्ता कल्याण के साथ संघर्ष कर सकता है। यह सोशल मीडिया और ध्यान इंजीनियरिंग के बारे में पहले की बहसों को प्रतिबिंबित करता है, लेकिन एआई प्रणालियां सामग्री को व्यक्तिगत बनाने और बातचीत को बनाए रखने की अपनी क्षमता में अधिक शक्तिशाली हैं। कुछ नैतिकतावादियों ने "जिम्मेदार एआई डिज़ाइन" का आह्वान किया है जिसमें अत्यधिक उपयोग को सीमित करने के लिए सुविधाएं शामिल हों, जैसे समय सीमा, ब्रेक लेने के संकेत, या लंबे समय तक बातचीत के बारे में चेतावनी। दूसरों ने तर्क दिया है कि एआई प्रणालियों को अस्वास्थ्यकर जुड़ाव के जोखिम को कम करने के लिए अपनी गैर-मानव प्रकृति के बारे में पारदर्शी होना चाहिए।
मानव संबंधों पर एआई की लत के प्रभाव के बारे में भी चिंताएं हैं। यदि व्यक्ति तेजी से साथ, भावनात्मक समर्थन या यहां तक कि रोमांटिक संबंध के लिए एआई की ओर रुख करते हैं, तो यह सामाजिक गतिशीलता को बदल सकता है और पारस्परिक कौशल के अभ्यास को कम कर सकता है। कुछ शोधकर्ताओं ने "डिजिटल डिमेंशिया" या प्रौद्योगिकी पर अत्यधिक निर्भरता के कारण संज्ञानात्मक और सामाजिक क्षमताओं के क्षय की अवधारणा के समानांतर चित्र बनाए हैं। हालांकि, अन्य लोग चेतावनी देते हैं कि सबूत अभी भी सीमित हैं और एआई लाभ भी प्रदान कर सकता है, जैसे उन लोगों के लिए सुलभ मानसिक स्वास्थ्य समर्थन जो मानव चिकित्सकों तक नहीं पहुंच सकते हैं।
उपचार और रोकथाम
एआई की लत के लिए उपचार दृष्टिकोण काफी हद तक व्यवहारिक लतों के लिए मौजूदा हस्तक्षेपों से अनुकूलित हैं। संज्ञानात्मक-व्यवहार थेरेपी (CBT) को एक संभावित दृष्टिकोण के रूप में सुझाया गया है, जो व्यक्तियों को ट्रिगर्स की पहचान करने, मुकाबला रणनीतियों को विकसित करने और वास्तविक दुनिया के सामाजिक संबंधों को फिर से बनाने में मदद करता है। डिजिटल डिटॉक्स कार्यक्रम, जिनमें एआई टूल्स से परहेज़ की अवधि शामिल है, भी प्रस्तावित किए गए हैं, हालांकि उनकी प्रभावशीलता का अच्छी तरह से अध्ययन नहीं किया गया है। कुछ मानसिक स्वास्थ्य पेशेवरों ने प्रारंभिक मूल्यांकन में एआई उपयोग के बारे में प्रश्न शामिल करना शुरू कर दिया है, और उन लोगों के लिए उभरते ऑनलाइन समर्थन समुदाय हैं जो महसूस करते हैं कि वे एआई के आदी हैं।
रोकथाम के प्रयास शिक्षा और डिज़ाइन पर केंद्रित हैं। डिजिटल साक्षरता कार्यक्रम जो एआई के बारे में आलोचनात्मक सोच सिखाते हैं, जिसमें इसकी सीमाएं और प्रेरक डिज़ाइन शामिल हैं, उपयोगकर्ताओं को स्वस्थ दृष्टिकोण बनाए रखने में मदद कर सकते हैं। डिज़ाइन पक्ष पर, कुछ शोधकर्ताओं ने प्रस्तावित किया है कि एआई प्रणालियों में "घर्षण" सुविधाएं शामिल होनी चाहिए, जैसे प्रतिक्रियाओं में देरी, सत्र की लंबाई सीमित करना, या वास्तविक दुनिया की गतिविधियों के बारे में आवधिक अनुस्मारक प्रदान करना। नियामक दृष्टिकोणों पर भी चर्चा की जा रही है, कुछ सरकारें एआई पारदर्शिता और उपयोगकर्ता सुरक्षा के लिए दिशानिर्देशों पर विचार कर रही हैं, हालांकि 2025 तक किसी देश ने एआई की लत को लक्षित करने वाले विशिष्ट कानून नहीं बनाए हैं।
अनुसंधान और भविष्य की दिशाएं
एआई की लत का अध्ययन अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, और कई मौलिक प्रश्न अनुत्तरित हैं। नैदानिक मानदंडों, प्रसार या दीर्घकालिक परिणामों पर कोई सहमति नहीं है। शोधकर्ता मान्य प्राप्त मूल्यांकन उपकरणों को विकसित करने पर काम कर रहे हैं, जैसे एआई एडिक्शन स्केल, जिसका कई देशों में परीक्षण किया जा रहा है। यह निर्धारित करने के लिए अनुदैर्ध्य अध्ययन की आवश्यकता है कि क्या एआई की लत एक स्थिर स्थिति है या क्षणिक चरण है, और क्या यह स्थायी नुकसान पहुंचाती है। कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) का उपयोग करने वाला तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान यह पता लगाना शुरू कर रहा है कि एआई इंटरैक्शन मस्तिष्क में पुरस्कार सर्किट को कैसे सक्रिय करते हैं, हालांकि निष्कर्ष प्रारंभिक हैं।
जांच का एक अन्य क्षेत्र एआई की लत और मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के व्यापक क्षेत्र के बीच संबंध है। जैसे-जैसे एआई स्मार्टफोन, स्मार्ट स्पीकर और पहनने योग्य उपकरणों के माध्यम से दैनिक जीवन में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, सामान्य उपयोग और लत के बीच की सीमा खींचना कठिन हो सकता है। कुछ विद्वानों का तर्क है कि एआई की लत की अवधारणा को एल्गोरिदमिक अनुशंसा प्रणालियों को शामिल करने के लिए विस्तारित किया जाना चाहिए, जो पहले से ही अनिवार्य सोशल मीडिया उपयोग में शामिल हैं। अधिक भावनात्मक रूप से बुद्धिमान एआई का विकास, जो उपयोगकर्ता की परेशानी का पता लगाने और उचित प्रतिक्रिया देने में सक्षम हो, लत के जोखिमों को कम या बढ़ा सकता है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि इसे कैसे लागू किया जाता है।