आपके मस्तिष्क पर लक्षित एक सुपरकंप्यूटर: सचेतनता, मशीनें और मेट्रिक्स

आप जिस भी प्लेटफॉर्म का इस्तेमाल करते हैं, वह एक ही बात साबित करता है: आपने क्लिक किया, तो आप उसे चाहते ही होंगे। रंडीमा फर्नांडो का मानना ​​है कि यही सबसे बड़ा झूठ है जो अटेंशन इकोनॉमी खुद के बारे में बोलती है — ठीक वैसे ही जैसे हाईवे पर किसी कार दुर्घटना को देखकर ड्राइवर की नज़रें झटक जाती हैं, जिसे लोग इच्छा समझ लेते हैं। अगर आप दिन भर कार दुर्घटनाओं को दिखाने वाला फीड बनाएंगे, तो आपको क्लिक्स तो मिलेंगे, लेकिन आपको वो कुछ नहीं मिलेगा जो असल में कोई चाहता हो।

रैंडिमा फर्नांडो का पालन-पोषण बौद्ध माता-पिता ने किया, उन्होंने सात साल एक गैर-लाभकारी संस्था बनाने में बिताए जिसने स्कूलों में माइंडफुलनेस को व्यापक स्तर पर पहुंचाया, और आठ साल सिलिकॉन वैली में मानवीय डिजाइन पर सलाह देने में बिताए। इसलिए यह सुनकर अजीब लगता है कि वे थॉमस ह्यूबल से सीधे-सीधे कहते हैं कि केवल ध्यान से ही आपका उद्धार नहीं होगा। ऐसा इसलिए नहीं कि माइंडफुलनेस काम नहीं करती - बल्कि इसलिए कि उनकी भाषा में, आपकी स्क्रीन के दूसरी ओर एक सुपरकंप्यूटर है जो आपके मस्तिष्क पर निशाना साधे हुए है, और कोई भी अनुशासन उस प्रतिद्वंद्वी को नहीं हरा सकता जिसके पास आपके बारे में आपसे कहीं अधिक डेटा हो। हालांकि, बात यहीं खत्म नहीं होती: उनका वास्तविक उत्तर एक साथ दो पहलुओं पर केंद्रित है, एक जो व्यक्ति अपने जीवन में कर सकता है, और दूसरा जो व्यवस्था में ही बदलाव लाने की आवश्यकता है।

इस सारांश में

भाग एक

मूलभूत जीवन बीमा इकाइयों का मुद्रीकरण

रैंडीमा कहती हैं, "ध्यान ही वह मूलभूत इकाई है जिस पर मन काम करता है" - और इसी इकाई के विभाज्य और बिक्री योग्य होने के कारण एक पूरा उद्योग अस्तित्व में आ गया है। मुफ़्त उत्पाद इसी उद्देश्य से बनाए गए हैं, ताकि उनका लाभ उठाकर विज्ञापनदाताओं को बेचा जा सके। इसका मतलब यह है कि प्लेटफ़ॉर्म उस उद्देश्य के लिए अनुकूलित नहीं है जिसके लिए आप वास्तव में आए हैं। यह इस बात के लिए अनुकूलित है कि आपको किसी और को सौंपने से पहले कितनी देर तक रोके रख सकता है ।

वह एक छोटी सी गड़बड़ी दूरगामी परिणाम लाती है। जब TikTok ने छोटे वीडियो के ज़रिए ध्यान खींचने का तेज़ तरीका खोज लिया, तो उनके शब्दों में, हर प्रतियोगी को इसे कॉपी करने या पिछड़ने के लिए "बोर्डरूम और रणनीति बैठकों में वापस लौटना पड़ा" - एक ऐसी दौड़ जिसमें सबसे तेज़ी से ध्यान खींचने वाली चीज़ को ही इनाम मिलता है, और यह जानने का कोई तरीका नहीं है कि दूसरे पक्ष को इसकी क्या कीमत चुकानी पड़ रही है। पत्रकारिता "क्लिक-बेट, अतिरंजित, विभाजनकारी" प्रवृत्ति की ओर बढ़ती जा रही है क्योंकि यही एल्गोरिदम में टिक पाती है। राजनीतिक अभियान A/B टेस्ट करते हैं और अनुभव से सीखते हैं कि सबसे ज़्यादा आक्रोश पैदा करने वाली हेडलाइन ही जीतती है - इसलिए वे ऐसी हेडलाइनें ज़्यादा चलाते हैं। एक "लाइक" बटन चुपचाप प्लेटफ़ॉर्म को सिखाता है कि आपको क्या ज़्यादा दिखाना है, और फ़ीड हर साल पहले से लोकप्रिय सामग्री के एक ज़्यादा चरम संस्करण में सिमटता जाता है। उनका सुझाया गया प्रयोग लगभग चौंकाने वाला सरल है: अपने किसी ऐसे दोस्त के साथ फ़ीड बदलें जो आपसे अलग राय रखता हो। वे कहते हैं, आपको "बिल्कुल अलग सामग्री और बिल्कुल अलग वास्तविकता" देखने को मिलेगी। बच्चे पसंद और साझा करने के अंतर्निहित "सामाजिक भौतिकी" को उसी तरह सीखते हैं जैसे वे गुरुत्वाकर्षण सीखते हैं - बचपन में, अनुभव से, न कि निर्देश से। रैंडिमा इसी निष्कर्षण तर्क को पृथ्वी के छोर तक ले जाती हैं: "अरबों एयर कंडीशनर, अरबों कारें, अरबों पशुधन" पर आधारित विकास उसी तरह व्यवहार करता है जैसे ध्यान का निष्कर्षण करता है - दोनों अंततः उस अंतर्निहित प्रणाली, चाहे वह मन हो या वातावरण, की अवशोषण क्षमता से आगे निकल जाते हैं।

भाग दो

सहज प्रतिक्रिया, इच्छा नहीं

थॉमस इस पैटर्न को अपने दृष्टिकोण से प्रस्तुत करते हैं: उनका सुझाव है कि एक विनियमित तंत्रिका तंत्र प्रौद्योगिकी के साथ अधिक सूक्ष्म संबंध स्थापित करता है— गड़बड़ी को पहचानने की अधिक क्षमता, अधिक वास्तविक विकल्प। वहीं, एक अविनियमित तंत्रिका तंत्र, आघात के कारण अतिसक्रियता, सुन्नता या विखंडन जैसी स्थिति उत्पन्न होने पर, व्यक्ति के पास चुनने का अवसर मिलने से पहले ही उसी दायरे को सीमित कर देता है। वे रैंडिमा से सीधे पूछते हैं: क्या ध्यान केंद्रित करने की अर्थव्यवस्था जानबूझकर इस आंतरिक अविनियमन का फायदा उठाना सीख रही है?

रैंडीमा का जवाब व्यसन की गहराई को दर्शाता है—उनके शब्दों में, "यह लत" मस्तिष्क में कितनी गहराई तक जाती है। इन तकनीकों ने डोपामाइन प्रतिक्रियाओं को सक्रिय करना सीख लिया है, जो जीवित रहने और प्रजनन को पुरस्कृत करने के लिए विकसित हुई थीं, और अब वे इन्हें किसी भी चीज़ पर लक्षित नहीं करतीं: एक नोटिफिकेशन, एक स्क्रॉल, एक चमकती रोशनी। उनके अनुसार, सबसे स्पष्ट उदाहरण बच्चे हैं—इसलिए नहीं कि उनमें कुछ गलत है, बल्कि इसलिए कि उनका डोपामाइन तंत्र अभी भी दुनिया के साथ तालमेल बिठा रहा है। दो साल के बच्चे के सामने स्क्रीन रख दें, तो उनकी आंखें अनजाने में उस पर टिक जाएंगी, क्योंकि उसकी चमक को कमरे की हर चीज़ से कहीं अधिक बनाया गया है—जिसे वे "अतिसामान्य उत्तेजना" कहते हैं, जो शरीर की अपेक्षा से परे है। एक बार जब बच्चे के डोपामाइन रिसेप्टर्स उस स्तर के इनपुट के अनुकूल हो जाते हैं, तो सामान्य जीवन नीरस लगने लगता है, और डिवाइस छीन लेने से उन्हें अत्यधिक और असहनीय पीड़ा हो सकती है।

वे एक ऐसे अंतर को लेकर सतर्क रहते हैं जिसे प्रौद्योगिकी के बारे में होने वाली अधिकांश बातचीत में नजरअंदाज कर दिया जाता है: लोग जिस पर क्लिक करते हैं वह उनकी इच्छा के समान नहीं होता। कंपनियां कहती हैं, "लोगों ने उस पर क्लिक किया, इसलिए वही उनकी इच्छा है" - लेकिन रंडीमा का तर्क है कि यह प्रतिक्रिया को इरादे से भ्रमित करना है।

उनका कहना है कि हाईवे पर होने वाली कार दुर्घटना को हर कोई देखता है, क्योंकि खतरे पर ध्यान देना जीवन रक्षा का एक तरीका है, न कि इसलिए कि कोई सचमुच कार दुर्घटनाओं से भरी दुनिया चाहता है। उनका निष्कर्ष संरचनात्मक है, उपदेशात्मक नहीं: जो व्यवसाय आपके ध्यान पर निर्भर करता है, उसका आपकी सेवा करने के उद्देश्य से हितों का टकराव अंतर्निहित होता है , क्योंकि एक वास्तव में उपयोगी उत्पाद आपको आपकी ज़रूरत की चीज़ देगा और आपको जाने देगा - जो बिक्री बढ़ाने के सिद्धांत के बिल्कुल विपरीत है।

भाग तीन

निष्कर्षण की सीमाएँ और प्रणाली में बदलाव

जब रैंडिमा से पूछा गया कि व्यवस्था में वास्तव में क्या बदलाव आता है, तो उन्होंने प्रश्न को स्पष्ट रूप से दो भागों में बाँट दिया: वर्तमान अर्थव्यवस्था में क्या संभव है, और क्या वह अर्थव्यवस्था टिकाऊ है। वे कहते हैं कि इसमें अंततः सब कुछ कीमत से जुड़ा होता है—इसलिए कारगर उपाय वे होते हैं जो अंततः कंपनी के मुनाफे पर असर डालते हैं । 'द सोशल डिलेमा' जैसी डॉक्यूमेंट्री जन जागरूकता पैदा करती है; जागरूकता नए कानूनों के लिए राजनीतिक दबाव में बदल जाती है; कानून मुकदमेबाजी को सक्षम बनाते हैं; मुकदमेबाजी अंततः उन नुकसानों को आर्थिक रूप से प्रभावित करती है जिन्हें पहले पहुँचाना असंभव था। इसी कारण से व्हिसलब्लोअर भी महत्वपूर्ण हैं—एक लीक हुआ आंतरिक दस्तावेज़ इस बात का प्रमाण है कि कंपनी को जानकारी थी, और यही जागरूकता को जवाबदेही में बदल देता है। बाधा हमेशा गति ही होती है: प्रौद्योगिकी इन सुधारात्मक तंत्रों की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी से आगे बढ़ती है।

अगर हम और भी व्यापक रूप से देखें, तो रैंडिमा दिमाग पर भी वही नियम लागू करते हैं जो वे तेल पर लागू करते हैं।

अगर ज़मीन से तेल इतनी तेज़ी से निकाला जाए कि लाखों साल में उसकी भरपाई न हो पाए, तो यह एक समस्या है। अगर ध्यान, एकाग्रता और समझ को इतनी तेज़ी से कम कर दिया जाए कि आराम और चिंतन से उन्हें दोबारा हासिल करना मुश्किल हो जाए, तो इसी तर्क से यह भी एक समस्या है। निरंतर ध्यान जैसी क्षमताएं हासिल करने के लिए कड़ी मेहनत और अनुशासन की ज़रूरत होती है, और इन्हें कमज़ोर करना बहुत आसान है; वे कहते हैं कि हफ्ते में एक बार ध्यान लगाने का अभ्यास भी उस फ़ोन के सामने कुछ नहीं है जो दिन में आठ घंटे या उससे ज़्यादा समय तक ध्यान खींचने के लिए बनाया गया है। बच्चे, जिनका दिमाग ज़्यादा लचीला होता है, इसे सबसे जल्दी महसूस करते हैं।

वह असमानता के मुद्दे को एक ऐसे वाक्य से जोड़ते हैं जो एक तरह से निदान का भी काम करता है: पूंजीवाद "पूंजी के प्रति बहुत संवेदनशील है" - वास्तव में चिकित्सा, भोजन और प्रौद्योगिकी में हुई प्रगति के लिए पूंजी ही जिम्मेदार है, और जब तक कोई सक्रिय कदम इसका मुकाबला नहीं करता, तब तक यह धन को विश्वसनीय रूप से केंद्रित करता रहता है। वह शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आगमन को एक नई समस्या के बजाय पुरानी समस्या का ही अधिक तीव्र रूप मानते हैं - और संभवतः, यही वह दबाव है जो अंततः प्रोत्साहन संरचना को बदलने के लिए मजबूर करता है।

भाग चार

कृत्रिम बुद्धिमत्ता: निष्कर्षण की समस्या, अब और भी तेज़ी से हल।

रैंडिमा का कृत्रिम बुद्धिमत्ता का दृष्टिकोण देखने में सरल लगता है: प्रौद्योगिकी हमेशा से मानवता की सबसे बड़ी विकास गति का स्रोत रही है, और एआई की यह पीढ़ी उस विकास गति का अब तक का सबसे शक्तिशाली संस्करण है - हार्डवेयर, एल्गोरिदम, डेटा और कंप्यूटिंग में एक साथ कई गुना वृद्धि कर रही है, जो मूर के नियम से भी कहीं अधिक तेज़ है। एक विडंबना है जिस पर वे ज़्यादा ध्यान नहीं देते: वही ग्राफिक्स हार्डवेयर जिसे उन्होंने एनवीडिया में सात साल लगाकर स्क्रीन पर चित्र बनाने, "पिक्सेल को रोशन करने" के लिए विकसित किया था, लगभग संयोगवश, उसी त्वरण का इंजन बन गया जिसके बारे में वे अब चेतावनी दे रहे हैं।

लेकिन एक एक्सीलरेटर दिशा नहीं बदलता। यह उस दिशा को और तेज़ कर देता है जिस दिशा में सिस्टम पहले से ही इंगित है। मुख्य रूप से निष्कर्षण-आधारित अर्थव्यवस्था पर लक्षित होने पर, एआई निष्कर्षण की दिशा नहीं बदलता - बल्कि उसे और तेज़ कर देता है। उनका तर्क है कि इसका निकटतम प्रभाव शारीरिक श्रम से पहले संज्ञानात्मक कार्य का स्वचालन है, क्योंकि रोबोटिक्स की तुलना में सॉफ्टवेयर को स्वचालित करना आसान है। व्यावसायिक तर्क इतना भयावह नहीं है जितना कि सामान्य है: मशीनों को बीमारी की छुट्टी, अवकाश या स्वास्थ्य सेवा की आवश्यकता नहीं होती है, इसलिए जहां भी कोई कंपनी सरलीकरण करके लागत कम कर सकती है, वह ऐसा करेगी - वही संरचनात्मक गुरुत्वाकर्षण जिसके कारण ट्रिकल-डाउन अर्थशास्त्र वास्तव में कुछ भी वितरित करने में विफल रहा।

वह इस कहानी को केवल एक ही अंजाम तक सीमित नहीं रखना चाहते। उनका कहना है कि चिकित्सा, जलवायु परिवर्तन के समाधान और ऊर्जा के नए स्रोतों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सकारात्मक पहलू वास्तविक हैं और इन्हें नज़रअंदाज़ नहीं किया जाना चाहिए। उनकी चेतावनी क्रम को लेकर है: इन लाभों के वास्तव में मिलने से पहले समाज को समझदारी से काम लेना होगा और सामूहिक रूप से विवेकपूर्ण निर्णय लेने होंगे । यदि बुनियादी व्यवस्थाएं पहले ही विफल हो जाती हैं - ध्रुवीकरण, असमानता, पहले से ही खंडित साझा वास्तविकता - तो अच्छे परिणाम कभी नहीं मिल पाएंगे।

उनके अनुसार, इस दूसरे संपर्क को और भी खतरनाक बनाने वाली बात इसका वितरण है: यह तकनीक सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म की तरह केंद्रीकृत नहीं है, जिसका अर्थ है कि नियामक उपकरण जो कुछ बड़ी कंपनियों के साथ भी संघर्ष कर रहे थे, अब ऐसी चीज के खिलाफ काम कर रहे हैं जो हर किसी के फोन पर चल रही है - कोई भी अब अपनी इच्छा से एक विश्वसनीय नकली वीडियो या नकली शोध पत्र तैयार कर सकता है।

भाग पाँच

लड़ाई में शामिल न होकर ही जीत हासिल करें

अंत में, रैंडिमा दो अलग-अलग कदम सुझाती हैं — ये न तो क्रमबद्ध हैं, न ही इनमें से कोई एक, लेकिन ये इतने भिन्न हैं कि प्रत्येक का अपना महत्व है। एक कदम व्यवस्था पर लक्षित है। दूसरा कदम स्वयं पर लक्षित है।

प्रोत्साहनों को बदलें

किसी भी सिस्टम, कंपनी या व्यक्ति के वास्तविक लक्ष्य को समझने के लिए, दिए गए शब्दों के बजाय प्रोत्साहन संरचना को पढ़ें: प्रोत्साहन, शब्दों या विज्ञापन अभियानों की तुलना में व्यवहार के बारे में कहीं अधिक जानकारी देते हैं । यह वही मूल सिद्धांत है जिसकी चर्चा तीसरे भाग में की गई है - मूल्य निर्धारण तंत्र, कानून, मुकदमेबाजी, और गुप्त जानकारी को वास्तविक जवाबदेही में बदलने वाले मुखबिर। किसी कंपनी को मिलने वाले पुरस्कार को बदलना किसी आदत को बदलने से धीमा होता है, लेकिन यह वह कारक है जो सिस्टम को सीधे प्रभावित करता है, न कि केवल किसी एक व्यक्ति के उससे संबंध को।

त्याग

इन सब से पहले व्यक्तिगत प्रयास शुरू होता है: अपने भरोसेमंद लोगों और शिक्षकों के साथ खुलकर, इस बारे में स्पष्ट रूप से बात करें कि एक समझदारी भरा जीवन और वास्तविक समृद्धि आपके लिए वास्तव में क्या मायने रखती है - और नेटफ्लिक्स या सोशल मीडिया के एल्गोरिदम मेनू के बजाय, उस स्पष्टता को अपने ध्यान की दिशा तय करने दें।

थॉमस बातचीत को सीधे माइंडफुलनेस की ओर मोड़ते हैं: यहाँ इसकी असल भूमिका क्या है? रंडीमा के जवाब के दो भाग हैं, और यहीं इस लेख के आरंभ में किए गए दावे का पूरा स्पष्टीकरण मिलता है। पहला भाग व्यापक है: माइंडफुलनेस विचारों, भावनाओं और शारीरिक संवेदनाओं के प्रति वास्तविक जागरूकता पैदा करती है, जिससे निर्णय लेने से पहले ही उसे समझने के लिए आंतरिक स्थान बनता है, न कि बाद में। एक कुशल जीवन कैसा होता है, इस बारे में पहले से स्पष्ट जानकारी होने पर, यही ठहराव वह बिंदु है जहाँ वास्तव में बेहतर निर्णय लिए जाते हैं।

दूसरा हिस्सा ज़्यादा कठिन है, और यही वह बात है जिससे उन्होंने शुरुआत की थी: अगर आप किसी ऐसी कंपनी द्वारा बनाए गए सिस्टम के अंदर खड़े हैं जो मानव संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों का लगातार विश्लेषण करती है—यानी, उनके शब्दों में, दिमाग पर निशाना साधे एक सुपरकंप्यूटर—तो उन्नत माइंडफुलनेस प्रशिक्षण भी आपके लिए ज़्यादा फ़ायदेमंद नहीं होगा । उनका अंतिम सुझाव एल्गोरिदम को अनुशासन से मात देने का नहीं है। यह एक तरह का त्याग है, जानबूझकर उन चीज़ों से अलग होना है जिन्हें पहले ही अकुशल माना जा चुका है, न कि ज़्यादा कोशिश करके जीती जाने वाली लड़ाई।

जीतना नहीं। लड़ने से पूरी तरह इनकार करना—और सचेतनता से मिलने वाली स्पष्टता का उपयोग करके यह स्पष्ट रूप से देखना कि कहाँ खड़ा नहीं होना चाहिए।

दोनों में से कोई भी कदम दूसरे का विकल्प नहीं है। प्रोत्साहनों में बदलाव से प्रणाली द्वारा दिए जाने वाले पुरस्कार बदल जाते हैं; त्याग से उस प्रणाली के साथ आपका अपना संबंध बदल जाता है, जबकि प्रणाली अभी भी वही रहती है। रंडीमा कई वर्षों से एक साथ दोनों काम कर रही हैं।

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