एमआईटी के आर्काइव से हाल ही में निकाला गया एक दस्तावेज़ अब कंप्यूटिंग की दुनिया के सबसे मशहूर शुरुआती चैटबॉट की असली कहानी बता रहा है। इन्वेंटिंग एलिज़ा नाम की एक नई किताब में पहली बार एलिज़ा प्रोग्राम का असली सोर्स कोड सामने लाया गया है और उसे लाइन दर लाइन पढ़कर समझाया गया है, साथ ही उसकी मशहूर डॉक्टर वाली पहचान से आगे जाकर कई नई, अनदेखी स्क्रिप्ट और बातचीत भी सामने रखी गई हैं। करीब छह दशकों से क्लासरूम, रिसर्च पेपर और पॉप कल्चर में एलिज़ा की कहानी दोहराई जाती रही, लेकिन जिस कोड ने उसके हैरान करने वाले जवाब असल में बनाए, उसे अब तक इतनी बारीकी से किसी ने नहीं खंगाला था। किताब यह भी बताती है कि एलिज़ा का एक नहीं, बल्कि कई अलग अलग वर्जन रहे हैं, हर एक को अलग स्क्रिप्ट और पहचान चलाने के लिए अलग तकनीकी तरीकों से बनाया गया, जिससे एक अकेले थेरेपिस्ट चैटबॉट वाली सीधी कहानी और उलझ जाती है।
किताब लिखने वालों का मकसद सिर्फ एलिज़ा की तारीफ करना नहीं, बल्कि उसके इतिहास और असर को लेकर बनी गलतफहमियों को ठीक करना और उसे और गहराई से समझाना है, चाहे वह उसके कई वर्जन हों या दशकों तक दबा रहा उसका असली कोड। यही वजह है कि यह कोड इतना अहम है, क्योंकि अब पहली बार यह जांचा जा सकता है कि एलिज़ा के मशहूर जवाबों में से कितना हिस्सा प्रोग्राम ने खुद बनाया और कितना बाद में छपाई के लिए बदला गया। किताब एलिज़ा की शुरुआती बातचीत को महज़ एक पुरानी दिलचस्प घटना नहीं, बल्कि उस मोड़ के तौर पर देखती है जिसने आने वाले दशकों तक इंसान और कंप्यूटर के रिश्ते की दिशा तय कर दी।
वह बातचीत जिसने चैटबॉट की दुनिया गढ़ी
एलिज़ा के शुरुआती दिनों की एक बातचीत को इतनी बार छापा जा चुका है कि वह पूरे चैटबॉट उद्योग की एक तरह की नींव कहानी बन गई है। टर्मिनल पर टाइप करती एक युवती शिकायत करती है, वे हर बात पर टोकते रहते हैं। मशीन जवाब देती है, क्या आप कोई खास उदाहरण सोच सकती हैं। युवती कहती है, मेरा बॉयफ्रेंड मुझे यहां लेकर आया। प्रोग्राम उसी बात को पलटकर लौटाता है, आपका बॉयफ्रेंड आपको यहां लेकर आया। जब युवती आगे कहती है कि वह ज़्यादातर समय उदास रहती है, तो एलिज़ा जवाब देती है, मुझे यह सुनकर दुख हुआ कि आप उदास हैं।
इस छोटी सी बातचीत ने कई पीढ़ियों के प्रोग्रामरों और लेखकों को अपने खुद के बातचीत करने वाले सिस्टम बनाने के लिए प्रेरित किया। लेकिन जितना बारीकी से इसे देखा जाए, उतने ही सवाल उठते हैं जिनका जवाब शुरुआती कहानियों में कभी नहीं मिला, जैसे वह युवती असल में कौन थी, क्या वह सच में कोई आई हुई महिला थी या फिर एलिज़ा को बनाने वाले जोसेफ वाइज़ेनबॉम की गढ़ी हुई कहानी, सिस्टम ने हर जवाब असल में कैसे तैयार किया, और छपने से पहले इन बातचीत को कितना बदला गया। यह बातचीत एक गहरा सवाल भी छोड़ जाती है जो तब से हर चैटबॉट के साथ जुड़ा रहा है, आखिर इतना सीधा सादा प्रोग्राम लोगों को भावनात्मक रूप से इतनी आसानी से क्यों खींच लेता था।
वाइज़ेनबॉम खुद अपने प्रोग्राम से घबरा गए थे
एलिज़ा और उसकी डॉक्टर वाली पहचान, जो किसी मनोचिकित्सक की तरह यूज़र की ही बात को सवाल बनाकर लौटाती थी, उसने लोगों के कंप्यूटर से रिश्ते को लेकर एक तरह की बेचैनी खड़ी कर दी, और खुद उसे बनाने वाले ने ही इस बेचैनी को नाम देने और समझने की कोशिश की। जोसेफ वाइज़ेनबॉम ने अपनी 1976 में आई किताब कंप्यूटर पावर एंड ह्यूमन रीज़न में इस पर विस्तार से लिखा, जिसमें उन्होंने दार्शनिक, सामाजिक और राजनीतिक नज़रिए से इसकी पड़ताल की। जब उन्होंने देखा कि लोग उनके प्रोग्राम पर किस तरह प्रतिक्रिया दे रहे हैं, तो वे खुद हैरान रह गए। बाद में उन्होंने इसे साफ सबूत बताया कि लोग कंप्यूटर से इस तरह बात कर रहे थे जैसे वह कोई इंसान हो, जिससे निजी और भावनात्मक बातें साझा की जा सकती हैं। उन्हें सबसे ज़्यादा हैरानी इस बात की थी कि लोग कितनी आसानी से एक कंप्यूटर प्रोग्राम में समझदारी और तर्कशक्ति मान बैठते हैं, और अपनी निजी भावनाएं ऐसे सिस्टम में उड़ेल देते हैं जो असल में कुछ भी नहीं समझता था।
आगे चलकर इस रुझान को एक नाम मिल गया, एलिज़ा इफेक्ट। यह शब्द 1991 तक इंटरनेट के मंचों पर इस्तेमाल होने लगा था, जबकि प्रोग्राम खुद उससे दशकों पहले बन चुका था। समाजशास्त्री शेरी टर्कल ने बाद में इसे परिभाषित करते हुए कहा कि यह हमारी उस आम आदत को बताता है जिसमें हम जवाब देने वाले किसी भी प्रोग्राम को असल में जितना समझदार है उससे कहीं ज़्यादा समझदार मान लेते हैं, और बहुत मामूली सी इंटरैक्टिविटी भी हमें अपनी ही जटिलता उस प्रोग्राम पर थोप देने पर मजबूर कर देती है, भले ही वह उसका हकदार न हो। कॉग्निटिव और कंप्यूटर वैज्ञानिक डगलस हॉफ्स्टैटर ने भी इसी घटना को इस तरह बताया कि लोग कंप्यूटर द्वारा जोड़े गए शब्दों और चिह्नों में ज़रूरत से कहीं ज़्यादा समझ ढूंढ लेते हैं, और यह बात आज के जनरेटिव एआई चैटबॉट पर भी उतनी ही सटीक बैठती है जितनी करीब साठ साल पहले एलिज़ा पर बैठती थी।
मामला दरअसल जेंडर के एक खेल से शुरू हुआ था
यह समझने के लिए कि एलिज़ा में इतनी ताकत कहां से आई, थोड़ा पीछे जाकर एलन ट्यूरिंग के उस मशहूर निबंध कंप्यूटिंग मशीनरी एंड इंटेलिजेंस को देखना ज़रूरी है, जिसमें उन्होंने सवाल उठाया था कि क्या मशीनें सोच सकती हैं। ट्यूरिंग ने अपना यह विचार-प्रयोग एक ऐसे खेल पर टिकाया था जो शुरुआत में तकनीक का नहीं, बल्कि जेंडर का खेल था। एक पुरुष और एक महिला अलग अलग कमरों में छिपे बैठे होते हैं, और एक पूछताछ करने वाला सिर्फ लिखित सवालों के ज़रिए यह पता लगाने की कोशिश करता है कि कौन किस जेंडर का है। पुरुष खुद को महिला बताने की कोशिश करता है, जबकि असली महिला पूछताछ करने वाले को यह यकीन दिलाने की कोशिश करती है कि वही सच बोल रही है, यानी दोनों ही खुद को असली महिला बताने का दावा करते हैं, जो जेंडर को लेकर किसी भी पक्की धारणा को चुपचाप चुनौती देता है।
ट्यूरिंग ने आगे चलकर इसी जेंडर वाले सवाल की जगह उस चीज़ को रख दिया जिसे अब ट्यूरिंग टेस्ट कहा जाता है, जिसमें एक मशीन उस पुरुष की जगह ले लेती है जो महिला बनने का नाटक कर रहा था। सिर्फ इतना बदलाव करने से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शुरुआती औपचारिक परिभाषा से ही जेंडर और पहचान के सवाल जुड़ गए। नकल करना, कोई भूमिका निभाना और पहचान को तोड़ना-मरोड़ना, यह सब शुरू से ही मशीनों के बुद्धि की नकल करने की नींव में शामिल था। वाइज़ेनबॉम की एलिज़ा वहीं से आगे बढ़ती है जहां ट्यूरिंग ने छोड़ा था, यहां तक कि उसकी बातचीत की सबसे पहली लाइन भी यही थी, सारे पुरुष एक जैसे होते हैं।
वाइज़ेनबॉम ने कभी बुद्धिमत्ता का दावा नहीं किया
वाइज़ेनबॉम ने 1966 में एलिज़ा को पेश करने वाले अपने पेपर में ट्यूरिंग के इस नकल वाले खेल का सीधा ज़िक्र किया, लेकिन इसके बावजूद उन्होंने बहुत सावधानी से अपने प्रोग्राम को असली बुद्धिमत्ता के किसी भी दावे से दूर रखा। उन्होंने लिखा कि समझ की असली परीक्षा किसी बातचीत को आगे बढ़ा पाने की क्षमता नहीं, बल्कि सही नतीजे निकाल पाने की क्षमता है, और किसी कंप्यूटर प्रोग्राम के लिए ऐसा करने के लिए कम से कम इतनी क्षमता होनी चाहिए कि वह अपने इनपुट के चुने हुए हिस्सों को याद रख सके। इसके उलट, एलिज़ा अपने ज़्यादातर इनपुट को फेंक देती थी, और वाइज़ेनबॉम के ही शब्दों में, अब तक जितना भी एलिज़ा का इस्तेमाल हुआ है, उसका एक बड़ा मकसद यही रहा है कि वह अपनी समझ की कमी को छिपाकर रखे। यानी एलिज़ा को कभी भी ट्यूरिंग टेस्ट पास करने के लिए नहीं बनाया गया था। उसे तो इसलिए बनाया गया था ताकि यह समझा जा सके कि आखिर किन मनोवैज्ञानिक वजहों से इंसान किसी मशीन की सीमित क्षमता को असली समझ मान बैठते हैं।
नाम पिग्मेलियन की एलिज़ा डूलिटल से उधार लिया गया
इस प्रोग्राम का बनावटी पहचान से लगाव उसके नाम में ही झलकता है। वाइज़ेनबॉम ने इस सिस्टम का नाम एलिज़ा डूलिटल के नाम पर रखा, जो जॉर्ज बर्नार्ड शॉ के नाटक पिग्मेलियन की एक मज़दूर तबके की किरदार है, जिसे इतनी अच्छी तरह सिखाया जाता है कि वह ऊंचे तबके की महिला जैसी दिखने लगती है। वाइज़ेनबॉम ने खुद कहा था कि उन्होंने एलिज़ा नाम इसलिए चुना क्योंकि जी.बी. शॉ के पिग्मेलियन वाली मशहूर एलिज़ा डूलिटल की तरह ही, इस प्रोग्राम को भी धीरे धीरे बेहतर बोलना सिखाया जा सकता था, हालांकि मिस डूलिटल की तरह ही यह कभी साफ नहीं हो पाया कि वह सच में ज़्यादा समझदार हुई भी या नहीं।
जिस तरह शॉ की एलिज़ा अपनी बोली बदलकर जाति, नस्ल, यौनिकता और जेंडर की एक भूमिका निभाती है, उसी तरह वाइज़ेनबॉम का सिस्टम भी बंधी बंधाई और दोहराई जाने वाली भाषा के पैटर्न के ज़रिए एक थेरेपिस्ट की भूमिका निभाता है, बिना इंसानी समझ जैसा कुछ भी असल में रखे। नारीवादी दार्शनिक जूडिथ बटलर के जेंडर परफॉर्मेटिविटी वाले सिद्धांत से इसे समझना आसान हो जाता है, जिसके मुताबिक जेंडर और यौनिकता जन्मजात नहीं होते बल्कि बार बार दोहराए गए व्यवहार से गढ़े जाते हैं। जिस तरह एलिज़ा डूलिटल ऊंचे तबके जैसी बोली सीखकर जाति को लेकर बनी धारणाओं को चुनौती देती है, उसी तरह वाइज़ेनबॉम का डॉक्टर किरदार भी कोड में लिखे भाषण जैसे कदमों और नमूना बातचीत के ज़रिए जेंडर, जाति और नस्ल से जुड़ी पहचान निभाता है।
बातचीत में शामिल महिलाओं को कभी नाम नहीं मिला
एलिज़ा को लेकर छपी बातचीत और लोकप्रिय कहानियों में एक बात खास तौर पर उभरकर आती है, प्रोग्राम से बात करने वाली महिलाओं को कभी कोई नाम नहीं दिया गया। उन्हें हमेशा डॉक्टर नाम के एक थेरेपिस्ट के सामने भरोसा जताते हुए दिखाया गया, और यह नाम भले ही आज जेंडर से जुड़ा न लगे, लेकिन 1960 के दशक में यह साफ तौर पर पुरुष की उपाधि जैसा सुनाई देता था। इसलिए जब यह दिखाया जाता है कि महिलाएं इस कृत्रिम डॉक्टर के सामने अपने निजी राज़ खोल रही हैं, तो इसमें एक जेंडर से जुड़ा संदेश भी छिपा होता है, जिसमें यह ख्याली सोच भी शामिल है कि किसी मशीन से बात करते वक्त इंसान मानो अपने शरीर से अलग हो सकता है। पहचान, भूमिका निभाना और शरीर से जुड़े ये सवाल एलिज़ा की शुरुआती स्क्रिप्ट से लेकर आज बन रहे एआई सिस्टम तक लगातार चलते रहते हैं। जैसे जैसे सामाजिक मान्यताएं और मूल्य किसी एल्गोरिदम के भीतर बुनी जाने लगती हैं, वैसे वैसे एलिज़ा जैसे किसी सॉफ्टवेयर को बारीकी से समझना यह भी बताता है कि किसी खास दौर और संस्कृति में सॉफ्टवेयर को क्या होना चाहिए, यह किसलिए बनाया जाता है और यह किस राह पर विकसित हुआ, इसे लेकर लोगों की धारणाएं कैसी थीं। आज के नज़रिए से एलिज़ा भले ही बहुत सीधा सादा लगे, लेकिन 1960 के दशक में ही वह उन बहुत सारे डिज़ाइन सवालों से जूझ रही थी जो आज भी हमारे इस्तेमाल किए जाने वाले सिस्टम को आकार देते हैं, जैसे इंसान और मशीन को आपस में कैसे बातचीत करनी चाहिए, भाषा को कंप्यूटर में कैसे दर्शाया जा सकता है, और मशीन को यूज़र को प्रभावित करने की कितनी छूट दी जानी चाहिए।
आज के लगभग हर भाषा-आधारित टूल की जड़ में एलिज़ा
एलिज़ा का कंप्यूटिंग इतिहास में स्थान सिर्फ इसलिए नहीं बना कि वह शुरुआती चैटबॉट में से एक थी और उसने कंप्यूटर एजेंट के पूरे क्षेत्र को खड़ा करने में मदद की, बल्कि इसलिए भी कि उसका डिज़ाइन आगे आने वाली ढेरों तकनीकों से जुड़ता चला गया और उन्हें आकार देता रहा। स्ट्रिंग प्रोसेसिंग और टेक्स्ट एनालिसिस में हुई तरक्की के साथ साथ, एलिज़ा ने आगे चलकर टेक्स्ट सिंथेसिस, एंटिटी रिकग्निशन और सेंटीमेंट एनालिसिस जैसी रिसर्च को भी प्रभावित किया। यह मशीन ट्रांसलेशन, सिमैंटिक नेटवर्क, स्पीच रिकग्निशन और स्पीच सिंथेसिस जैसी रिसर्च के साथ साथ ही उभरी, और यही तकनीकें आगे चलकर उस पूरे क्षेत्र में बदल गईं जिसे आज नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग यानी एनएलपी कहा जाता है, वह क्षेत्र जो यह देखता है कि कंप्यूटर लोगों की असल भाषा को, यानी उस भाषा को जो प्रोग्रामिंग भाषा से अलग है, कैसे पढ़ते, समझते, प्रोसेस करते और आगे पैदा करते हैं। असल इस्तेमाल में आज के सिस्टम इनमें से कई अलग अलग कामों को एक साथ जोड़कर ऑटोमेटेड एजेंट और ऐसे ही कई तरह के दूसरे सिस्टम बनाते हैं।
चैटजीपीटी आज भी एलिज़ा जैसा क्यों दिखता है
आज के बड़े लैंग्वेज मॉडल में एलिज़ा जैसे चैटबॉट इंटरफेस का फिर से दिखना यही बताता है कि सॉफ्टवेयर के इतिहास को समझना आज भी क्यों ज़रूरी है। एलिज़ा नए मॉडल के लिए एक बढ़िया तुलना का पैमाना इसलिए बनी रहती है क्योंकि भीतर तो बहुत कुछ बदल चुका है, लेकिन ऊपर दिखने वाला इंटरफेस उतना ही मिलता जुलता रह गया है। एनएलपी रिसर्च का इतिहास उसी दौर से जुड़ता है जब एलिज़ा को एमआईटी में बनाया गया था, और इस क्षेत्र में अलग अलग समय पर सिंटैक्टिक, सिमैंटिक, स्टैटिस्टिकल और स्टोकास्टिक जैसे तरीके लोकप्रिय होते रहे, अक्सर एक साथ, न कि एक दूसरे की जगह लेते हुए। आज भी, जब नए नए लैंग्वेज मॉडल अपने टेक्स्ट आउटपुट की सूझबूझ से लोगों को चौंका रहे हैं, तब ओपनएआई के चैटजीपीटी जैसे सिस्टम के पीछे की असली मशीनरी एक ऐसे चैटबॉट इंटरफेस के पीछे छिपी रहती है जो आज भी वाइज़ेनबॉम के मूल डिज़ाइन जैसा ही दिखता है। यह लुभावना दिखावा असल में स्टैटिस्टिकल प्रेडिक्शन, कुछ तय नियमों पर चलने वाली प्रक्रियाओं और इंसानी मेहनत के एक मिले जुले ढांचे को छिपा देता है, जिसे अक्सर मशीन के अपने आप किए गए काम जैसा दिखाया जाता है। किसी आम यूज़र के लिए इससे यह जान पाना बेहद मुश्किल हो जाता है कि इसमें कितना हाइप है और कितना असली दम, कोई सिस्टम असल में कैसे काम करता है, और उसने कोई खास जवाब आखिर क्यों दिया।
इंसान को अधूरा मानने का खतरा
वाइज़ेनबॉम ने बार बार इस बात की चेतावनी दी कि इस तरह की छिपी हुई मशीनरी से कितना नुकसान हो सकता है, जिसमें उन लोगों का शोषण भी शामिल है जिन्हें ऐसे सिस्टम से बदल दिया जाता है, नुकसान पहुंचाया जाता है या जिनके साथ नाइंसाफी होती है। उन्होंने लिखा कि किसी भी इंसान को तब अमानवीय बना दिया जाता है जब उसके साथ पूरे इंसान से कम जैसा बर्ताव किया जाता है, और इंसानी व सामाजिक इंजीनियरिंग के अलग अलग रूप ठीक यही करते हैं, क्योंकि वे उन तमाम इंसानी संदर्भों को दरकिनार कर देते हैं जो इंसानी भाषा को असली मतलब देते हैं। वाइज़ेनबॉम की दलील थी कि भाषा को उसके सामाजिक संदर्भ से काटकर उसे कंप्यूटर सिस्टम में महज़ अमूर्त सिद्धांतों के एक ढेर की तरह बरतना खुद में ही अमानवीय है। इससे भाषा के भीतर छिपे कई एक साथ मौजूद मतलबों को नज़रअंदाज़ करने का खतरा रहता है, ऐसे मतलब जिन्हें कोई भी एआई सिस्टम पूरी तरह पकड़ ही नहीं सकता, और यह अनदेखी सीधे असली नुकसान में बदल सकती है, जैसे अधिकारों का हनन, प्राइवेसी की सेंधमारी, शोषण, विस्थापन और भेदभाव। यही वजह है कि वाइज़ेनबॉम का मानना था कि किसी भी ऑटोमेटेड सिस्टम को डिज़ाइन करते, तैनात करते और इस्तेमाल करते वक्त हर चरण पर व्यापक नैतिक और सामाजिक असर को तौलना ज़रूरी है।
हर चैटबॉट के पीछे छिपा इंसानी श्रम
आज के बड़े लैंग्वेज मॉडल एक नई तरह की नॉलेज आधारित व्यवस्था चला रहे हैं, लेकिन हर चैटबॉट इंटरफेस के नीचे इंसानी मेहनत की एक बहुत बड़ी परत छिपी होती है। इन सिस्टम को इंसानों की लिखी लाखों करोड़ों बातचीत और लेखन के नमूनों पर ट्रेन किया जाता है, जिन्हें अक्सर उन्हें लिखने वाले असली लोगों की जानकारी या मंज़ूरी के बिना ही डेटासेट में खींच लिया जाता है। यही मेहनत है जो ऑटोमेटेड कल्चरल प्रोडक्शन को मांग के हिसाब से मैनेज करने, निगरानी करने, तोड़ने और फिर से जोड़ने लायक बनाती है, यानी इंसानी सांस्कृतिक उत्पादन को किसी बिजली या पानी जैसी सुविधा की तरह बरता जाता है, बस फर्क इतना है कि यह निजी हाथों में है और चंद कंपनियों के कब्ज़े में है।
1977 में लिखते हुए विचारक लैंग्डन विनर ने कहा था कि अब निर्जीव औज़ार भी किसी आदेश पर या समझदारी भरे अंदाज़े से अपना काम खुद कर सकते हैं, यानी किसी कंप्यूटर प्रोग्राम के ज़रिए, और उन्होंने आगे जोड़ा कि इसी विकास से यह अटकल भी उठी कि औद्योगिक तकनीक जब पूरी तरह निखर जाएगी तो वह आखिरकार इंसान को मेहनत के बोझ से मुक्त कर देगी, एक ऐसा वादा जिसे ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी कंपनियां आज भी दोहराती रहती हैं। लेकिन हकीकत में कंप्यूटिंग की हर परत आज भी इंसानी मेहनत पर ही टिकी है, भले ही आज चैटबॉट ग्राहक सेवा के सवाल संभाल रहे हों, होमवर्क में मदद कर रहे हों, टीचिंग असिस्टेंट की जगह ले रहे हों, साथी और काउंसलर बनकर बातें कर रहे हों, या मनोरंजन करते हुए पहचान और इंसानी खासियत की सीमाओं को धुंधला कर रहे हों। यही मशीनरी घटिया दर्जे के एआई कंटेंट का सैलाब भी पैदा करती है, जिसे कई बार एआई स्लॉप कहा जाता है, और यह अपने ही स्रोत सामग्री के साथ साथ धरती के प्राकृतिक संसाधनों को भी लीलती जाती है। एलिज़ा की विरासत आगे चलकर ऐसी ही कॉग्निटिव फैक्ट्रियों तक पहुंच जाएगी जो एआई स्लॉप उगलती रहेंगी, यह सोच ठीक उसी तरह के इंसान और मशीन के बीच कसकर जुड़े फीडबैक लूप जैसी है जिसके खिलाफ वाइज़ेनबॉम ने अपनी किताब कंप्यूटर पावर एंड ह्यूमन रीज़न में चेताया था।
तेज़ रफ्तार टेक इंडस्ट्री के शुरुआती आलोचक
अपनी इस किताब और एलिज़ा के बाद के लेखन में वाइज़ेनबॉम खुद को उस टेक इंडस्ट्री के शुरुआती आलोचकों में गिनते थे जो आज हमें दिखती है, एक ऐसी इंडस्ट्री जिसकी सोच हमेशा तेज़ी से आगे बढ़ते जाने की रहती है, भले ही इसमें कैसे शोषण वाले रिश्ते छिपे हों या कंप्यूटर सिस्टम को महज़ तटस्थ अमूर्त चीज़ मानने के सामाजिक और राजनीतिक नतीजे कुछ भी क्यों न निकलें। एलिज़ा को मिली प्रतिक्रिया देखने और यह देखने के बाद कि किस तरह ऑटोमेटेड सिस्टम को बड़े पैमाने पर फैलाया जा रहा है और ताकत हासिल करने के लिए इस्तेमाल किया जा रहा है, तकनीक को लेकर वाइज़ेनबॉम की अपनी सोच हमेशा के लिए बदल गई, और यही रुझान आज भी बना हुआ है, जब आम लोग एक तरफ ऐसी मशीनों से आकर्षित होते हैं जो ऊपर से बुद्धिमान लगती हैं, तो दूसरी तरफ उन्हीं से एक अनकही बेचैनी भी महसूस करते हैं।
यही दलील एलिज़ा को महज़ किसी संग्रहालय की पुरानी चीज़ बनने से बचाती है। किताब एलिज़ा की शुरुआती बातचीत को उस मोड़ के तौर पर देखती है जिसने आने वाले दशकों तक तय कर दिया कि लोग कंप्यूटर से किस तरह जुड़ेंगे, और यह भी बताती है कि एलिज़ा आज की एआई इंडस्ट्री की बेलगाम महत्वाकांक्षाओं से सीधे मुखातिब होती रहती है, चाहे वे साथी बनकर बात करने वाले चैटबॉट हों या दफ्तरों में काम आने वाले असिस्टेंट, जो सब उसी बुनियादी बातचीत वाली तरकीब पर टिके हैं जिसे इस प्रोग्राम ने 1966 में सबसे पहले गढ़ा था, यानी एमआईटी के एक अकेले टर्मिनल से निकलकर आज लाखों लोगों के रोज़ खुलने वाले चैट विंडो तक की एक बिना टूटी हुई कड़ी।
