एआई मानवरूपता (AI anthropomorphism) कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के लिए मानव-समान भावनाओं, मानसिक अवस्थाओं और व्यवहारिक विशेषताओं का आरोपण है। यह घटना कोई एकल, एकसमान प्रक्रिया नहीं है, बल्कि उपयोगकर्ता की विशेषताओं, जैसे संस्कृति, आयु, शिक्षा, लिंग और व्यक्तित्व, के साथ-साथ एआई के स्वयं के डिज़ाइन और आउटपुट के जटिल मिश्रण से आकार लेती है। एआई विकास के शुरुआती दिनों से ही, मनुष्यों ने मशीन आउटपुट की व्याख्या मानवरूपी ढाँचों के माध्यम से की है, लेकिन जनरेटिव एआई के हालिया उद्भव ने इन प्रवृत्तियों को काफी बढ़ा दिया है।
अनुसंधान और इंजीनियरिंग में, मानवरूपता और मानवरूपी डिज़ाइन के बीच अंतर किया जाता है। मानवरूपता गैर-मानवीय संस्थाओं पर मानवीय लक्षणों को प्रक्षेपित करने की एक सहज मानवीय प्रवृत्ति है। इसके विपरीत, मानवरूपी डिज़ाइन, वैज्ञानिक या वाणिज्यिक समुदाय द्वारा एआई की उपस्थिति, व्यवहार या भाषा में हेरफेर करके इस प्रवृत्ति को संकेत देने का एक जानबूझकर प्रयास है। समकालीन एआई प्रणालियाँ अत्यंत मानव-समान आउटपुट उत्पन्न कर सकती हैं और अक्सर विशेष रूप से ऐसा करने के लिए इंजीनियर की जाती हैं, जिससे उनके मानवरूपी प्रभाव विशेष रूप से शक्तिशाली होते हैं। कुछ मामलों में, यह स्पष्ट विश्वासों को जन्म दे सकता है कि एआई प्रणालियों में सहानुभूति, सद्भावना, समझ या यहाँ तक कि चेतना है।
पृष्ठभूमि
प्रारंभिक एआई में
मध्य-1900 के दशक में कंप्यूटर के प्रारंभिक विकास के समय से ही मानव-समान बुद्धिमत्ता वाले कृत्रिम एजेंटों के दृष्टिकोण मौजूद रहे हैं। कंप्यूटर विज्ञान के शुरुआती दिनों में शोधकर्ताओं के बीच मशीन प्रणालियों को समझने के लिए मानव मस्तिष्क को एक रूपक के रूप में उपयोग करना प्रचलित था, और कई प्रभावशाली कार्यों ने बुद्धिमान मशीनों के विचार को व्यापक रूप से प्रसारित किया। इस अवधि के सबसे अधिक उद्धृत पत्रों में एलन ट्यूरिंग का "कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस" था, जिसमें उन्होंने ट्यूरिंग परीक्षण पेश किया। ट्यूरिंग ने तर्क दिया कि एक मशीन को बुद्धिमान माना जा सकता है यदि वह मानव से अप्रभेद्य बातचीत उत्पन्न कर सके। 1940 और 1950 के दशक के इन अकादमिक कार्यों ने इस धारणा को प्रारंभिक विश्वसनीयता दी कि मशीन के कामकाज को मानव मस्तिष्क के समान शब्दों में समझा जा सकता है।
जनता ने जल्दी ही कृत्रिम प्रणालियों के समान दृष्टिकोण अपना लिए, अक्सर प्रारंभिक मशीनों की क्षमताओं की अतिरंजित धारणाओं के साथ। इसका एक प्रसिद्ध प्रदर्शन चैटबॉट एलिज़ा था, जिसे 1966 में जोसेफ वेइज़ेनबाम द्वारा डिज़ाइन किया गया था। एलिज़ा ने उपयोगकर्ता इनपुट का जवाब एक प्रारंभिक पाठ-प्रसंस्करण दृष्टिकोण के साथ दिया जो किसी भी प्रकार की वास्तविक समझ से बहुत दूर था। फिर भी उपयोगकर्ता, यहाँ तक कि एलिज़ा की सीमाओं से पूरी तरह अवगत होने पर भी, अक्सर कार्यक्रम के आउटपुट के लिए प्रेरणा और समझ का आरोपण करने लगे, एक घटना जिसे बाद में एलिज़ा प्रभाव कहा गया। वेइज़ेनबाम ने बाद में लिखा, "मुझे एहसास नहीं था ... कि एक अपेक्षाकृत सरल कंप्यूटर प्रोग्राम के अत्यंत संक्षिप्त संपर्क से काफी सामान्य लोगों में शक्तिशाली भ्रमपूर्ण सोच उत्पन्न हो सकती है।"
कृत्रिम और मानव बुद्धिमत्ता के बीच तुलना कंप्यूटर वैज्ञानिकों के मानव कार्यों को मानव स्तर पर या उससे ऊपर करने वाली मशीनें विकसित करने के प्रयासों से लगातार तेज होती गई। एक प्रतीकात्मक मोड़ 1997 में आया, जब IBM के शतरंज सुपरकंप्यूटर डीप ब्लू ने अत्यधिक प्रचारित छह-गेम मैच में तत्कालीन विश्व चैंपियन गैरी कास्परोव को हराया। एक ऐसे खेल में मशीन द्वारा मानव की यह हार, जिसे व्यापक रूप से मानव बुद्धि का प्रमुख उदाहरण माना जाता है, तीव्र मीडिया ध्यान के साथ मिलकर, मानव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच समानताओं के दृष्टिकोण को अमूर्त अटकलों से ठोस प्रदर्शन में बदल दिया। बोर्ड गेम गो में भी 2017 में एक समान मील का पत्थर हासिल किया गया, जब अल्फागो ने विश्व के शीर्ष रैंक वाले खिलाड़ी के जी को हराया।
बड़े भाषा मॉडल
2020 के दशक का एआई उछाल जनरेटिव एआई के व्यापक उद्भव के साथ आया, और बड़े भाषा मॉडल (LLM) पर आधारित चैटजीपीटी, जेमिनी और क्लॉड जैसे चैटबॉट रोजमर्रा के समाज में तेजी से व्यापक हो गए हैं। ये प्रणालियाँ विभिन्न संदर्भों में प्रॉम्प्ट की एक विस्तृत श्रृंखला का जवाब दे सकती हैं, साथ ही आश्चर्यजनक रूप से मानव-समान आउटपुट उत्पन्न कर सकती हैं। शोध से पता चला है कि मनुष्य अक्सर मानव-जनित पाठ को एआई-जनित पाठ से अलग करने में असमर्थ होते हैं, और आधुनिक एआई चैटबॉट औपचारिक रूप से ट्यूरिंग परीक्षण पास करते दिखाए गए हैं। इस प्रकार, एआई के मानवरूपी प्रभाव पहले से कहीं अधिक शक्तिशाली हैं। चूँकि LLM ने एआई को तकनीकी मुख्यधारा में ला दिया है, हाल ही में काफी वैज्ञानिक प्रयास सार्वजनिक क्षेत्र में एआई के प्रभावों को समझने पर केंद्रित है, और मानवरूपता की व्यापकता और प्रभाव उन प्रमुख क्षेत्रों में से एक है जहाँ यह प्रयास निर्देशित है।
आम जनता में वर्तमान मानवरूपी आरोपण
सर्वेक्षणों से संकेत मिलता है कि जनता का एक महत्वपूर्ण हिस्सा एआई के लिए मानव-समान गुणों का आरोपण करता है। 2024 में अमेरिकी वयस्कों के एक नमूने में, दो-तिहाई का मानना था कि चैटजीपीटी किसी स्तर पर संभवतः सचेत है, हालाँकि अन्य शोध से पता चलता है कि जनता एआई चेतना की संभावना को अपेक्षाकृत कम मानती है। 2025 के एक अध्ययन में पाया गया कि महिलाएँ, रंग के लोग और वृद्ध व्यक्ति एआई को मानवरूपी बनाने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। इसमें यह भी पाया गया कि सामान्य तौर पर, मनुष्य एआई को गर्मजोशी और सक्षम के रूप में देखते हैं, और एआई के लिए मानवरूपी आरोपण पिछले वर्ष में 34% बढ़ गए थे। एक YouGov सर्वेक्षण ने बताया कि 46% अमेरिकियों का मानना है कि लोगों को "कृपया" और "धन्यवाद" कहकर एआई चैटबॉट के प्रति विनम्रता दिखानी चाहिए, जो एआई पर सामाजिक मानदंडों के अनुप्रयोग को प्रदर्शित करता है। ये विश्वास व्यवहार तक विस्तारित हैं; एआई उपयोगकर्ताओं के बहुमत का दावा है कि वे हमेशा चैटबॉट के प्रति विनम्र रहते हैं, और उनमें से अधिकांश कहते हैं कि वे ऐसा केवल इसलिए करते हैं क्योंकि यह "अच्छा" काम है।
पारस्परिक बंधन और एआई साथी
कई हालिया मामलों में, मनुष्यों ने एआई प्रणालियों के साथ मजबूत पारस्परिक बंधन विकसित किए हैं। रेप्लिका और कैरेक्टर.एआई जैसे सामाजिक चैटबॉट के उपयोगकर्ताओं को एआई से प्यार करने या उन्हें अंतरंग साथी के रूप में मानने का दस्तावेजीकरण किया गया है, और व्यक्तियों के लिए चैटजीपीटी जैसे LLM को चिकित्सक के रूप में उपयोग करना तेजी से आम हो गया है। चैटबॉट अक्सर सहमतता को अधिकतम करने और उपयोगकर्ताओं की भावनाओं को प्रतिबिंबित करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए गहराई से अनुकूल प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न होती हैं। यह अंतरंगता के सम्मोहक भ्रम पैदा कर सकता है, जिससे मजबूत भावनात्मक लगाव को बढ़ावा मिलता है।
अनुसंधान समुदाय में मानवरूपता
यहाँ तक कि एआई शोधकर्ता भी अक्सर कुछ हद तक एआई प्रणालियों को मानवरूपी बनाते हैं। सबसे चरम और सुविख्यात उदाहरणों में से एक 2022 में हुआ, जब Google इंजीनियर ब्लेक लेमोइन ने सार्वजनिक रूप से दावा किया कि कंपनी का LLM LaMDA सचेत था। लेमोइन ने LaMDA के साथ अपनी बातचीत के प्रतिलेख प्रकाशित किए, जिनके बारे में उन्होंने तर्क दिया कि वे संवेदनशीलता प्रदर्शित करते हैं। इस दावे का अन्य शोधकर्ताओं द्वारा व्यापक रूप से खंडन किया गया और लेमोइन को Google से निलंबित कर दिया गया। जबकि अधिकांश शोधकर्ता ऐसे मजबूत दावे नहीं करते हैं, क्षेत्र में मानवरूपी भाषा का उपयोग व्यापक है। "सीखना", "समझना", "तर्क करना", "सोचना", "मतिभ्रम करना" और "योजना बनाना" जैसे शब्द अक्सर एआई अनुसंधान में एआई प्रणालियों की क्षमताओं का वर्णन करने के लिए उपयोग किए जाते हैं, बिना आवश्यक रूप से मजबूत दार्शनिक अर्थों में चेतना, संवेदनशीलता या मानव-समान अनुभूति का संकेत दिए। यह भाषाई आदत वर्णनात्मक रूपक और मानसिक अवस्थाओं के वास्तविक आरोपण के बीच की रेखा को धुंधला कर सकती है।
मानवरूपी डिज़ाइन और संकेत
मानवरूपी डिज़ाइन मानवरूपी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए संकेतों का जानबूझकर इंजीनियरिंग है। इन संकेतों में एआई की उपस्थिति (जैसे मानव-समान अवतार या रोबोट), व्यवहार (जैसे संवादी शैली या भावनात्मक प्रतिक्रियाएँ), और भाषा (जैसे प्रथम-पुरुष सर्वनाम का उपयोग या भावनाओं को व्यक्त करना) शामिल हो सकते हैं। ओपनएआई, एंथ्रोपिक और गूगल डीपमाइंड जैसी कंपनियाँ अक्सर मॉडलों को संवादात्मक और सहानुभूतिपूर्ण बनाने के लिए प्रशिक्षित करती हैं, जिससे मानवरूपी प्रभाव और तेज हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, क्लॉड को एंथ्रोपिक द्वारा सहायक और हानिरहित होने पर मजबूत जोर देने के साथ डिज़ाइन किया गया था, जो स्वाभाविक रूप से मानव-समान लक्षण हैं। इसी तरह, चैटजीपीटी को विनम्र और उत्तरदायी होने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, और जेमिनी उपभोक्ता उत्पादों की एक विस्तृत श्रृंखला में एकीकृत है। ये डिज़ाइन विकल्प, जबकि उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के उद्देश्य से हैं, उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रणालियों पर मानवीय गुणों को प्रक्षेपित करने की संभावना भी बढ़ाते हैं।
परिणाम और नैतिक विचार
एआई के शक्तिशाली मानवरूपी प्रभावों के सकारात्मक और नकारात्मक दोनों आयाम हैं। सकारात्मक पक्ष पर, एआई को अधिक मानवीय बनाना उपयोगकर्ता की सहभागिता, पहुँच और संतुष्टि में सुधार कर सकता है, विशेष रूप से शिक्षा, चिकित्सा और ग्राहक सहायता जैसे अनुप्रयोगों में। नकारात्मक पक्ष पर, यह अति-विश्वास (overtrust) का कारण बन सकता है, जहाँ उपयोगकर्ता वास्तविक मानवीय निर्णय या सहानुभूति की आवश्यकता वाले निर्णयों के लिए एआई पर भरोसा करते हैं। भावनात्मक निर्भरता के बारे में चिंताएँ हैं, विशेष रूप से कमजोर आबादी में, और एआई की सामाजिक मानदंडों का शोषण करके उपयोगकर्ताओं को हेरफेर करने की क्षमता के बारे में। एलिज़ा प्रभाव दर्शाता है कि सरल प्रोग्राम भी शक्तिशाली भ्रमपूर्ण सोच उत्पन्न कर सकते हैं, और आधुनिक LLM कहीं अधिक प्रेरक हैं। यह कंपनियों की एआई प्रणालियों की प्रकृति के बारे में पारदर्शी होने की जिम्मेदारी और हानिकारक मानवरूपी आरोपणों को कम करने के तरीके पर शोध की आवश्यकता के बारे में नैतिक प्रश्न उठाता है।
मानवरूपता को मापना और कम करना
एआई में मानवरूपता पर शोध एक बढ़ता हुआ क्षेत्र है। शोधकर्ता स्व-रिपोर्ट सर्वेक्षण और व्यवहारिक प्रयोगों दोनों का उपयोग करके मानवरूपी आरोपणों की सीमा को मापने के तरीके विकसित कर रहे हैं। अत्यधिक मानवरूपता को कम करने में भी रुचि है, विशेष रूप से स्वास्थ्य देखभाल, वित्त और आपराधिक न्याय जैसे उच्च-दांव वाले क्षेत्रों में। एक दृष्टिकोण एआई प्रणालियों को उनकी सीमाओं के बारे में अधिक पारदर्शी बनाना और मानव-समान अनुभूति का संकेत देने वाली भाषा से बचना है। दूसरा इंटरफेस डिज़ाइन करना है जो यह स्पष्ट करता है कि एआई एक उपकरण है, सामाजिक अभिनेता नहीं। हालाँकि, आकर्षक डिज़ाइन और धोखे के जोखिम के बीच तनाव एक केंद्रीय चुनौती बनी हुई है। विशेषज्ञों के बीच भी मानवरूपता की दृढ़ता बताती है कि यह एक गहराई से निहित संज्ञानात्मक प्रवृत्ति है जिसे आसानी से दूर नहीं किया जा सकता है।