एआई के युग में मानव लेखकत्व

PapersOwl के लेखक विभाग की प्रमुख लिली द्वारा विशेषज्ञ टिप्पणी

आज की विशेषज्ञ, लिली ने अकादमिक लेखन उद्योग को हर संभव कोण से देखा है। वह जानती हैं कि अंतिम समय का कार्य कैसे पूरा करना है और वरिष्ठ स्तर के विद्वान के लिए एक त्रुटिहीन, अच्छी तरह से समर्थित तर्क कैसे तैयार करना है। सैकड़ों लोग अब उनके लेखन कोच होने के लिए और लेखकों के रूप में उनकी सफलता के लिए गति निर्धारित करने के लिए आभारी हैं। इस प्रकार, वह अकादमिक सामग्री की दुनिया की लय को किसी और से बेहतर समझती हैं, और हम AI बूम के बारे में उनकी दृष्टि साझा करने के लिए रोमांचित हैं।

जैसे ही AI गति पकड़ना शुरू कर रहा था, कई टीमों का मानना था कि अकादमिक लेखन एक ऐसा क्षेत्र बना रहेगा जहां गुणवत्ता प्रबल होगी।

"मेरी राय है कि यह धारणा जल्दी ही टूट जाएगी," लिली कहती हैं। "अकादमिक लेखन जवाबदेही के बारे में है, न कि केवल ग्रेड अर्जित करने का साधन।"

निस्संदेह, वह बाजार में बदलाव को स्वीकार करती हैं। AI टूल अब ईमेल लिखने, सारांश, विपणन सामग्री और उत्पाद विवरण जैसे बुनियादी कार्यों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। इसी तरह, कंपनियां ग्राहक सहायता से लेकर एनालिटिक्स डैशबोर्ड तक हर चीज में AI सुविधाएं जोड़ने की कोशिश करती हैं। निश्चित रूप से, यह कई क्षेत्रों में समझ में आता है, लेकिन अकादमिक लेखन अलग है।

अकादमिक लेखन में जवाबदेही का मूल्य

शैक्षिक क्षेत्र में, महत्व लिखे गए शब्दों की संख्या में नहीं है। जो आवश्यक है वह यह है कि क्या लेखक हर दावे को उचित ठहरा सकता है, हर चुनाव की व्याख्या कर सकता है, और यह प्रदर्शित कर सकता है कि तर्क निष्पक्ष और तथ्य-जांचित है। यह हमारी लेखन सेवा कंपनी के लिए एक मुख्य सिद्धांत है।

"लेखन आपकी सोच को प्रदर्शित करने का एक बुनियादी और सच्चा तरीका है," वह जोड़ती हैं। "अकादमिक कार्य में, सोच दृश्यमान, ट्रेस करने योग्य और ईमानदार होनी चाहिए।"

लिली अकादमिक लेखन को लेखक से पाठक तक के पथ के रूप में भी वर्णित करती हैं। वास्तव में, पाठक केवल एक स्वच्छ स्पष्टीकरण नहीं खोज रहा है। इसके बजाय, वे तर्क, साक्ष्य और बौद्धिक अखंडता की अपेक्षा करते हैं। यही कारण है कि हर अकादमिक कार्य में लेखक की पहचान मायने रखती है — यह पारदर्शिता सुनिश्चित करती है और पाठक के साथ विश्वास बनाती है।

"जब एक पाठ कहता है 'यह शोध दिखाता है,' तो किसी को यह उत्तर देने में सक्षम होना चाहिए: कौन सा शोध? किन स्थितियों में? किन सीमाओं के साथ? और यह व्याख्या क्यों उचित है?" वह कहती हैं। "एक उपकरण जवाबदेह नहीं हो सकता। एक व्यक्ति हो सकता है।"

धाराप्रवाह पाठ विश्वसनीय तर्क के समान नहीं है

"जनरेटिव AI प्रशंसनीय भाषा बनाने में महान है," वह देखती हैं। "यह इसे विचार-मंथन, व्यवस्थित करने या परिष्कृत करने के लिए उपयोगी बना सकता है। लेकिन प्रशंसनीयता PapersOwl में एक शोध मानक नहीं है।"

लिली सोचती हैं कि अकादमिक लेखन विषय की गहरी समझ के आधार पर विचारशील विकल्प बनाने के बारे में है। यह सच है — लेखक को सहसंबंध और कार्य-कारण के बीच अंतर करने में सावधान रहना चाहिए, निष्कर्षों को अतिशयोक्तिपूर्ण करने से बचना चाहिए, और जब साक्ष्य कमजोर हो तो सावधान भाषा का उपयोग करना चाहिए। सबसे बढ़कर, सब कुछ पाठक के साथ ईमानदार और पारदर्शी होने के बारे में है।

"एक मजबूत अकादमिक पैराग्राफ में अक्सर संयम शामिल होता है," लिली पुष्टि करती हैं। "यह पाठक को बताता है कि साक्ष्य क्या समर्थन करता है और क्या नहीं। यह एक निर्णय कौशल है जो AI में एक मानव की तुलना में कमी है। खैर, अधिकांश मनुष्यों में, हाहा।"

इसके अतिरिक्त, वह एक मानक विफलता मोड की ओर इशारा करती हैं। यहाँ बात यह है: AI को आत्म-आश्वस्त लगने के लिए बनाया गया है भले ही यह गलत हो। इसके अलावा, मॉडल जानता है कि अकादमिक लेखन औपचारिकता के बारे में है। हालाँकि, औपचारिकता प्रमाण नहीं है। यदि आप कमजोर साक्ष्य के साथ युग्मित AI के आत्मविश्वासी स्वर के लिए गिरते हैं, तो आपका पाठ पाठक के लिए एक विशाल लाल झंडा होगा।

उद्धरण और स्रोत सजावट नहीं हैं

लिली एक बार फिर भरोसेमंद स्रोतों के महत्व पर जोर दे रही हैं, क्योंकि वे किसी भी विश्वसनीय कार्य की रीढ़ हैं। वह मानती हैं कि उद्धरण तर्क का कंकाल हैं, क्योंकि वे साक्ष्य का एक विश्वसनीय निशान प्रदान करते हैं।

"जब लोग कहते हैं, 'AI मेरा पेपर लिख सकता है,' तो उनका अक्सर मतलब होता है कि AI पैराग्राफ उत्पन्न कर सकता है जो एक पेपर जैसा दिखता है," वह नोट करती हैं। "लेकिन एक वास्तविक पेपर केवल पैराग्राफ का संग्रह नहीं है। यह साक्ष्य की एक श्रृंखला है।"

इसके बाद, हमारे विशेषज्ञ बताते हैं कि PapersOwl में लेखक वास्तव में कैसे काम करते हैं और वे अपनी ऊर्जा कहाँ केंद्रित करते हैं। शुरुआत के लिए, वे प्राथमिक और द्वितीयक संसाधनों की खोज करते हैं। वे तथ्यों को विकृत करने से बचने के लिए परिभाषाएं भी एकत्र करते हैं और विसंगतियों का पता लगाते हैं। यह काफी काम है, लेकिन विस्तार का ऐसा स्तर अब अकादमिक दुनिया में जरूरी है। यदि पाठक किसी विरोधाभास को देखते हैं, तो वे तुरंत इस पाठ को AI फ़ोल्डर में भेज देते हैं।

मानव लेखक जानते हैं कि उद्धरण केवल ग्रेड के लिए जांचने के लिए एक बॉक्स नहीं हैं — वे विश्वसनीयता का एक बैज हैं। दूसरी ओर, हमारे पास AI है जो अभी भी एक स्रोत के बीच अंतर करने में विफल रहता है जो विषय के लिए वास्तव में केंद्रीय है और एक जो केवल स्पर्शरेखा से संबंधित है।

"आपको इसके लिए संदर्भ की आवश्यकता है," लिली कहती हैं। "संदर्भ पढ़ने और समझने से आता है, अगले वाक्य की भविष्यवाणी करने से नहीं।"

अखंडता एक प्रक्रिया है, वादा नहीं

लिली दावा करती हैं कि अच्छा अकादमिक लेखन PapersOwl में विशिष्ट चेकपॉइंट के माध्यम से बनाया जाता है। केवल इस तरह से छात्र अपने उदाहरण का आत्मविश्वास से उपयोग करके इसे अंतिम कार्य में एकीकृत कर सकता है।

चीजें हमेशा दायरे को परिभाषित करने से शुरू होती हैं:

• यह किस प्रकार का पेपर है?

• कौन से दावों की अनुमति है?

• स्वीकार्य साक्ष्य के रूप में क्या गिना जाता है?

• अपेक्षित अकादमिक स्तर क्या है?

फिर शोध आता है: एक लेखक जल्दी स्रोत इकट्ठा करता है और नोट्स रखता है जो ठोस साक्ष्य को उनकी अपनी व्याख्याओं से स्पष्ट रूप से अलग करते हैं। इस तरह, वे एक ऐसे विचार को दोहराते नहीं हैं जो सच लगता है लेकिन पूरी तरह से समर्थित नहीं है (वैसे, एक सामान्य AI गलती)।

अगला है ड्राफ्टिंग: लेखक एक तर्क को अपने शब्दों में रखता है। यह कदम मायने रखता है क्योंकि लेखक को अब अपने तर्क में किसी भी अंतराल का सामना करना होगा। यदि आप किसी 5 साल के बच्चे को कुछ समझा नहीं सकते हैं, तो इसका अक्सर मतलब है कि आपने इसे अभी तक पूरी तरह से नहीं समझा है।

अंत में, समीक्षा: गैर-संबद्ध पाठक जांचता है कि क्या प्रत्येक दावा समर्थित है, प्रतिवादों को निष्पक्ष रूप से संबोधित किया गया है, और भाषा तीक्ष्ण और सटीक है। सीधे शब्दों में कहें तो, लक्ष्य केवल त्रुटियों को दूर करना नहीं है बल्कि यह सुनिश्चित करना है कि लक्ष्य पाठक को गुमराह नहीं किया जाएगा।

AI के लिए अकादमिक लेखन एक विशेष मामला क्यों है?

लिली जल्दी से बताती हैं कि कई कंपनियां अभी भी मूल रूप से मुद्दे को गलत समझती हैं। वे अकादमिक लेखन को उद्धरणों के साथ विपणन सामग्री की तरह मानते हैं। कोई आश्चर्य नहीं कि ऐसा दृष्टिकोण त्रुटिपूर्ण निर्णयों की ओर ले जाता है। जो सच है वह यह है कि अकादमिक लेखन विशिष्ट मानदंडों और दिशानिर्देशों के साथ एक अनुशासन है। 

वह यह भी नोट करती हैं कि यह स्थान AI उत्पादों के लिए इतना चुंबक क्यों बन गया है। यह कुछ क्षेत्रों में से एक है जहां मांग निरंतर है, समय सीमा गैर-परक्राम्य है, और उपयोगकर्ताओं तक पहुंचना आसान है। इसीलिए इतने सारे AI टूल मुफ्त एक्सेस या उदार छात्र योजनाओं की पेशकश करते हैं। वे छात्रों को गोद लेने और भविष्य के भुगतान करने वाले दर्शकों के लिए सबसे तेज़ मार्ग के रूप में देखते हैं। और हाल का डेटा बताता है कि गोद लेना पहले से ही सार्वभौमिक के करीब है, छात्रों के बीच AI गोद लेने में 2024 में 66% से बढ़कर 2025 में 92% हो गया है

वह उच्च-दांव वाले क्षेत्रों को विभाजित करती हैं जहां एक आकस्मिक दृष्टिकोण आमतौर पर विफल रहता है:

• सत्यापन जाल। एक पाठक आसानी से स्रोतों की जांच कर सकता है। यदि कोई उद्धरण गलत है, तो यह तुरंत पूरे पेपर की विश्वसनीयता को नुकसान पहुंचाता है। अधिकांश प्रोफेसर पेपर के बाकी हिस्सों को पढ़ने की जहमत भी नहीं उठाएंगे यदि पहले कुछ स्रोत जांच में खरे नहीं उतरते हैं।

• अति-सरलीकरण का खतरा। अकादमिक विषय शायद ही कभी काले-और-सफेद होते हैं; वे विवादित परिभाषाओं और नैतिक ग्रे क्षेत्रों से भरे होते हैं। एक आकस्मिक सरलीकरण गलत सूचना का संभावित स्रोत बन सकता है।

• मौलिकता बार। एक पेपर का मूल्यांकन इस आधार पर नहीं किया जाता है कि यह कितना "पेशेवर" या "फैंसी" लगता है। इसका मूल्यांकन संश्लेषण पर किया जाता है — लेखक एक सुसंगत, नया दृष्टिकोण बनाने के लिए बिंदुओं को कितनी अच्छी तरह जोड़ता है।

• जवाबदेही कारक। अधिकांश संस्थानों को अब उपयोग किए गए किसी भी टूल के पूर्ण प्रकटीकरण की आवश्यकता होती है, सुरक्षा जाल चला गया है। भले ही आप मदद के लिए एक टूल का उपयोग करें, पेपर के सामने वाला नाम हर एक शब्द और दावे के लिए जिम्मेदार है।

AI के उदय के साथ, अधिक संस्थान और प्रशिक्षक पेपर उत्पादन में उपयोग किए गए टूल के पूर्ण प्रकटीकरण की आवश्यकता कर रहे हैं, और कई AI पहचान टूल पर भी भरोसा करते हैं। यह परिणाम के लिए छात्र की ईमानदारी और साहित्यिक चोरी के खिलाफ लड़ाई पर और भी अधिक जिम्मेदारी रखता है।

"AI टूलकिट का हिस्सा हो सकता है," लिली नोट करती हैं। "लेकिन यह लेखक नहीं हो सकता। अकादमिक लेखन को इसके पीछे एक जवाबदेह दिमाग की जरूरत है।" 

मानव लेखकत्व के लिए व्यावसायिक मामला

हमने यह भी पूछा कि कंपनियों को क्यों परवाह करनी चाहिए, और लिली ने जोखिमों से शुरुआत की।

"यदि आपका संगठन अकादमिक-शैली की सामग्री प्रकाशित करता है, तो आप अपना नाम उन दावों के बगल में रख रहे हैं जिन पर कोई भरोसा करेगा," वह बताती हैं। "यह किसी के निर्णयों, ग्रेड, फंडिंग या प्रतिष्ठा को प्रभावित कर सकता है।"

मानव लेखकत्व जोखिम को कम करता है। उदाहरण के लिए, समय के साथ, एक कुशल मानव लेखक सीखता है कि किस प्रकार के साक्ष्य प्रेरक हैं, किस प्रकार के दावे आलोचना को आमंत्रित करते हैं, और किस प्रकार की वाक्यांशता मामले को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करती है।

आगे बढ़ने का एक संतुलित तरीका

लिली AI को स्वीकार करती हैं; वह बस यह नहीं मानती हैं कि PapersOwl के पारदर्शी वर्कफ़्लो में इसका स्थान है। उनके लिए, AI को अकादमिक कार्य में तर्क या साक्ष्य निशान के पीछे का इंजन नहीं होना चाहिए।

"सबसे सुरक्षित नियम सरल है," वह व्यक्त करती हैं। "भाषा समर्थन के लिए टूल का उपयोग करें — तर्क, सोर्सिंग और निष्कर्षों को मनुष्यों के लिए रखें।"

इसीलिए वह अभी भी 100% मानव लेखकत्व पर जोर देती हैं, जो बदले में, पारदर्शिता सुनिश्चित करता है। यह अतीत में फंसे रहने के बारे में नहीं है — यह सुरक्षित करने के बारे में है कि अकादमिक लेखन क्या होना चाहिए: कुछ ऐसा जिस पर सवाल उठाया जा सकता है, बचाव किया जा सकता है, और अंततः, कुछ ऐसा जिसके पीछे खड़े होने के लिए एक वास्तविक व्यक्ति तैयार है।