वैज्ञानिक अनुसंधान में AI: उत्पादकता वृद्धि बनाम गुणवत्ता जोखिम

AI एक अनुसंधान सहायक के रूप में

AI कई वैज्ञानिक क्षेत्रों के लिए एक वास्तविक क्रांति है, जो डेटा की प्रोसेसिंग और वास्तविक जीवन की सामग्री और स्थितियों के मॉडलिंग को इस तरह संभव बनाता है जो कुछ साल पहले तक सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर भी नहीं कर सकते थे।

हाल के उदाहरणों में AI के विभिन्न रूपों का उपयोग इन कार्यों के लिए किया गया है:

• परमाणु संलयन रिएक्टरों के लिए नई सामग्री ढूँढना।
• स्पेस टेलीस्कोप की छवि स्पष्टता को पुनर्स्थापित करना।
• धातु 3D प्रिंटिंग प्रक्रियाओं का अनुकूलन।
• सौर कोशिकाओं, हाइड्रोजन इलेक्ट्रोकैटलिस्ट, सुपरहार्ड सामग्री, पॉलीमर और सॉलिड-स्टेट इलेक्ट्रोलाइट के लिए नई सामग्री की खोज।

ये अनुप्रयोग सामान्यतः अत्यधिक विशिष्ट AI मॉडलों पर निर्भर करते हैं, जिन्हें किसी विशेष प्रकार के क्रिस्टल का अध्ययन करने या छवियों के विशिष्ट समूह को संसाधित करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।

हालांकि, AI की चर्चा होते ही आम लोगों के मन में प्रायः सामान्य-उद्देश्य वाले LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) आते हैं। फिलहाल इनका उपयोग मुख्यतः लेखन और पाठ सुधारने तथा पारंपरिक खोज इंजनों की तुलना में उन्नत, आसानी से पढ़े जा सकने वाले प्रश्नों के उत्तर पाने में होता है।

सिद्धांततः इनका उपयोग केवल छात्रों के निबंध, कमजोर कविता और पावरपॉइंट प्रस्तुतियों में नहीं, बल्कि वैज्ञानिक अनुसंधान और प्रकाशित शोधपत्रों में भी होना चाहिए।

फिर भी यह दोधारी तलवार बन सकता है, जैसा प्रतिष्ठित वैज्ञानिक पत्रिका Science¹ में प्रकाशित हालिया विश्लेषण “बड़े भाषा मॉडलों के युग में वैज्ञानिक उत्पादन” में बताया गया है।

इस विश्लेषण में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय और कॉर्नेल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने LLM का उपयोग करने वाले वैज्ञानिकों के नए कार्य की तुलना उनके पुराने कार्य से की। उन्होंने पाया कि LLM वैज्ञानिक लेखों की गुणवत्ता सुधार सकते हैं, लेकिन साथ ही कम गुणवत्ता वाले शोध की मात्रा भी बढ़ाते हैं और अकादमिक जगत की मौजूदा समस्याओं को गंभीर बनाते हैं।

वैज्ञानिक अनुसंधान पत्रों में AI उपयोग का पता लगाना

पहली चुनौती यह पता लगाना है कि वैज्ञानिक लेखन में LLM का उपयोग कितना व्यापक है और इन्हें कौन इस्तेमाल कर रहा है।

स्वाभाविक रूप से शोधकर्ता इस जानकारी को स्वयं आसानी से स्वीकार नहीं करते, क्योंकि ये उपकरण अभी नए हैं और खासकर तकनीकी डेटा या अत्यंत विशिष्ट विषयों में त्रुटियाँ कर सकते हैं।

शोधकर्ताओं ने arXiv, bioRxiv और Social Science Research Network (SSRN) जैसे बड़े वैज्ञानिक डेटाबेसों से जनवरी 2018 से जून 2024 के बीच प्रकाशित 20 लाख से अधिक शोधपत्र एकत्र किए।

इसके बाद उन्होंने 2023 से पहले प्रकाशित, मानवों द्वारा लिखे माने गए शोधपत्रों की तुलना AI-जनित पाठ से की।

इन आँकड़ों से उन्होंने AI उपयोग पहचानने वाला मॉडल विकसित किया। इसकी मदद से उन्होंने उचित सटीकता के साथ पता लगाया कि कौन-से वैज्ञानिक LLM उपयोग कर रहे थे और उन्होंने कब शुरुआत की। फिर उन्होंने इन उपकरणों को अपनाने से पहले और बाद की प्रकाशन संख्या तथा वैज्ञानिक पत्रिकाओं में उन शोधपत्रों की स्वीकृति को ट्रैक किया।

वैज्ञानिक अनुसंधान पर AI का प्रभाव

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उच्च उत्पादकता

पहला निष्कर्ष यह है कि LLM का उपयोग वैज्ञानिकों की उत्पादकता बढ़ाता है, कम से कम प्रकाशनों की संख्या के आधार पर।

arXiv पर LLM उपयोगकर्ता के रूप में पहचाने गए वैज्ञानिकों ने AI का उपयोग न करने वाले वैज्ञानिकों की तुलना में लगभग एक-तिहाई अधिक शोधपत्र प्रकाशित किए। bioRxiv और SSRN पर यह वृद्धि 50% से अधिक रही।

चूँकि «प्रकाशित करो या समाप्त हो जाओ» की संस्कृति अधिकांश वैज्ञानिकों का करियर तय करती है, प्रकाशनों की यह वृद्धि उनके पेशेवर भविष्य पर गंभीर प्रभाव डालती है।

एक अन्य निष्कर्ष यह था कि जिन वैज्ञानिकों की मातृभाषा अंग्रेज़ी नहीं मानी गई, उन्हें अधिक लाभ हुआ।

उदाहरण के लिए, एशियाई संस्थानों से जुड़े शोधकर्ताओं ने LLM का उपयोग शुरू करने के संकेत मिलने के बाद 43.0% से 89.3% अधिक शोधपत्र प्रकाशित किए।

यह तार्किक है। कई वैज्ञानिक तकनीकी रूप से अत्यंत सक्षम हैं और आधुनिक अकादमिक जगत की आवश्यकता के अनुसार अंग्रेज़ी पढ़ सकते हैं, लेकिन दूसरी भाषा में स्पष्ट और सुरुचिपूर्ण वाक्य लिखने में कठिनाई महसूस कर सकते हैं।

LLM का व्यापक उपयोग गैर-अंग्रेज़ी मातृभाषी शोधकर्ताओं के लिए अवसरों को अधिक समान बना सकता है और लेखक की भाषाई दक्षता से परे उच्च गुणवत्ता वाले शोध को अंतरराष्ट्रीय पहचान दिला सकता है।

वैज्ञानिक ज्ञान की बेहतर खोज

LLMs का उपयोग विशिष्ट विषय से संबंधित पत्र खोजने के लिए भी किया जा सकता है, विशेष AI जैसे Elicit, ResearchRabbit, या Scite का उपयोग करके।

वैज्ञानिक अनुसंधान का बड़ा भाग अन्य शोधपत्र खोजने और पढ़ने में जाता है, ताकि जानकारी निकाली जा सके या ऐसे प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल पहचाने जा सकें जिन्हें नए संदर्भों में दोबारा उपयोग किया जा सके।

पारंपरिक खोज इंजनों की तुलना में AI सामान्यतः नए शोधपत्रों को प्राथमिकता देता है और उद्धरण संख्या को कम महत्व देता है। इस कारण यह नए विचार या कम चर्चित प्रयोग खोजने वाले वैज्ञानिकों के लिए वैकल्पिक माध्यम प्रदान करता है।

«LLM का उपयोग करने वाले लोग अधिक विविध ज्ञान से जुड़ रहे हैं, जिससे अधिक रचनात्मक विचार पैदा हो सकते हैं।»

कॉर्नेल विश्वविद्यालय के डॉक्टरेट छात्र केइगो कुसुमेगी

भविष्य में यह जाँचकर इस परिकल्पना की परीक्षा की जा सकती है कि AI की सहायता से लिखे शोधपत्रों की संदर्भ-सूचियाँ अधिक विविध हैं या वे अधिक नवोन्मेषी और अंतर्विषयी हैं।

विज्ञान और अकादमी में AI एक नया मुद्दा

हाल के वर्षों में वैज्ञानिक अनुसंधान, विशेषकर सामाजिक विज्ञान, पुनरुत्पादकता के संकट से गुज़रा है।

कई शोधपत्रों के परिणाम अन्य शोधकर्ता दोहरा नहीं पाते, इसलिए गंभीर दिखने वाले अध्ययन भी त्रुटिपूर्ण या धोखाधड़ीपूर्ण हो सकते हैं। इसे «विज्ञान के लिए अस्तित्वगत संकट» कहा गया है।

ऐतिहासिक रूप से लंबे वाक्यों और परिष्कृत शब्दावली वाले जटिल लेखन को बेहतर शोध का मोटा संकेत माना जाता था। यह अचूक नहीं था, लेकिन विशेषज्ञ शोध को कमजोर विश्लेषण से अलग करने में सहायता करता था।

इसके विपरीत, AI की सहायता से लिखे शोधपत्रों के वर्तमान में पत्रिकाओं द्वारा स्वीकार किए जाने की संभावना कम है।

कुल मिलाकर यह «प्रकाशित शोधपत्रों» की संख्या को शोधकर्ता की वास्तविक प्रतिभा से और अलग कर सकता है। AI के अधिक दक्ष और मानव-सदृश बनने के साथ संपादकों और समीक्षकों के लिए सबसे मूल्यवान प्रस्तुतियाँ पहचानना कठिन हो सकता है।

अंततः AI बड़ी मात्रा में ऐसा नकली लेकिन विश्वसनीय दिखने वाला शोध उत्पन्न कर सकता है जिसे महज़ सामग्री-कचरा कहा जा सकता है। यह जोखिम केवल सोशल मीडिया तक सीमित नहीं है; वैज्ञानिक अनुसंधान में भी यह गंभीर समस्या है, जहाँ LLM आने से पहले ही समीक्षकों का समय दुर्लभ संसाधन था।

भविष्य में वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए AI का क्या अर्थ है

AI एक उपकरण है, इसलिए शोधकर्ताओं को इसका प्रभावी उपयोग सीखना होगा। प्रयोगशालाओं में LLM पर प्रतिबंध लगाना लगभग असंभव है और भविष्य में इनके उपयोग का पता लगाना और कठिन होगा।

वैज्ञानिक लेखन में AI को अपनाना और उसका उत्पादक उपयोग आने वाले समय का निर्णायक विषय होगा।

«अब प्रश्न यह नहीं है कि ‘क्या आपने AI का उपयोग किया?’ प्रश्न यह है कि ‘आपने AI का उपयोग ठीक किस तरह किया, और क्या वह उपयोगी था?’»

विज्ञान में नियुक्ति प्रक्रिया केवल प्रकाशन संख्या पर निर्भर रहने के बजाय गहन साक्षात्कार और तकनीकी परीक्षाओं जैसे गुणात्मक मानदंडों की ओर लौटकर लाभ उठा सकती है।

इसी प्रकार समीक्षकों और वैज्ञानिक पत्रिकाओं को भी अनुकूल होना होगा। नकली शोधपत्रों के बड़े पैमाने पर उत्पादन को रोकने के लिए विश्लेषण से पहले यह सत्यापित करने वाली प्रणालियाँ आवश्यक हो सकती हैं कि प्रस्तुति किसी वास्तविक शोध प्रयोगशाला से आई है।

अंततः किसी शोधपत्र की भाषाई सुंदरता के बजाय उसके तकनीकी तत्वों की गहरी समझ गुणवत्ता आँकने का सबसे महत्वपूर्ण आधार बनेगी।

AI नवाचार में निवेश

Nvidia

गेमर्स के लिए ग्राफिक्स कार्ड बनाने वाली कंपनी से Nvidia विश्व की सबसे बड़ी कंपनियों में शामिल हो गई है, क्योंकि पूरे तकनीकी उद्योग को AI हार्डवेयर उपलब्ध कराने में उसकी केंद्रीय भूमिका है।

AI-केंद्रित हार्डवेयर की अग्रणी कंपनी के रूप में Nvidia ने शोधकर्ताओं को इन उपकरणों का लाभ उठाने में सबसे पहले मदद की। Nvidia GPU के लिए सामान्य-उद्देश्य प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस CUDA ने गेमिंग से बाहर के उपयोगों का मार्ग खोला और आज के AI अनुप्रयोगों की नींव रखी।

«शोधकर्ताओं ने समझा कि GeForce नामक गेमिंग कार्ड खरीदकर उसे कंप्यूटर में लगाने पर उनके पास वास्तव में एक निजी सुपरकंप्यूटर हो जाता है।

आणविक गतिकी, भूकंपीय प्रसंस्करण, CT पुनर्निर्माण, छवि प्रसंस्करण—और ऐसे अनेक कार्य संभव हो जाते हैं।»

जेनसेन हुआंग, सेकोइया के साथ साक्षात्कार में

संभावना है कि Nvidia का हार्डवेयर, सीधे या Microsoft (MSFT ), Google, Meta और OpenAI के क्लाउड में शामिल होकर, शोधकर्ताओं की पसंद बना रहेगा।

अनुमान है कि AI पर पूँजीगत व्यय 2025 में 200 अरब डॉलर तक पहुँच सकता है, जो बड़ी प्रौद्योगिकी कंपनियों के लगातार बढ़ते संचयी खर्च के अतिरिक्त है। Nvidia चिप उत्पादन बढ़ने के साथ उच्च-प्रदर्शन RAM जैसे अन्य इलेक्ट्रॉनिक घटकों की भी कमी होने लगी है।

उपभोक्ता या B2B उपयोग की तुलना में वैज्ञानिक अनुसंधान AI कंप्यूटिंग का सबसे बड़ा हिस्सा न हो, फिर भी नए मिश्रधातु, दवाएँ और वैज्ञानिक पद्धतियाँ विकसित करने की क्षमता के कारण यह दीर्घकाल में सबसे प्रभावशाली चालक बन सकता है।

(आप Nvidia के इतिहास, वर्तमान व्यवसाय और भविष्य की संभावनाओं के बारे में कंपनी पर हमारी समर्पित निवेश रिपोर्ट में अधिक पढ़ सकते हैं।)

उल्लेखित अध्ययन

^{1. Keigo Kusumegi, Xinyu Yang, Paul Ginsparg, Mathijs de Vaan, Toby Stuart और Yian Yin. बड़े भाषा मॉडलों के युग में वैज्ञानिक उत्पादन।Science. 18 दिसंबर 2025. खंड 390, अंक 6779, पृ. 1240-1243. DOI: 10.1126/science.adw3000}