AI के दौर में, केवल वे ही जीतेंगे जो अपने दर्शन को 'एक्सटर्नल मेमोरी' में बदल लेते हैं

लोग अक्सर कहते हैं, "मैंने AI से यह लिखवाया।"

मैंने हाल ही में एक लंबा लेख लिखा। इसे काफी पढ़ा गया, और मुझसे कई बार पूछा गया, "क्या तुमने वह भी AI से लिखवाया?"

हर बार, मुझे एक बेचैनी महसूस हुई। मैंने उसे लिखने नहीं कहा; मैंने उसे यह काम सौंपा।

यह सिर्फ शब्दों में थोड़ा सा अंतर है, लेकिन इसका मतलब पूरी तरह से अलग है। क्या आप इस अंतर को समझ सकते हैं, यह तय करेगा कि आप आगे से AI का उपयोग कैसे करते हैं।

अभी, मैं लगभग हर चीज़ के लिए AI को एक भागीदार के रूप में उपयोग करता हूँ: X (Twitter), लंबे लेख, क्लाइंट का काम, संचालन और व्यावसायिक रणनीति। इन कार्यों को सौंपने का आधार मेरा "दर्शन और विचार डेटाबेस" (इसे आगे फिलॉसफी DB कहेंगे) है। यह Notion में प्रबंधित मेरे विचारों की एक बाहरी मेमोरी है।

आने वाले AI युग में, केवल वे लोग जीतेंगे जो अपने दर्शन को बाहरी मेमोरी में बदल लेते हैं। चाहे सामने कोई भी AI क्यों न हो, बाहरी मेमोरी वाले इंसान का आउटपुट अपनी विशिष्टता बनाए रखता है। जिनके पास यह नहीं है, उनका आउटपुट औसत में समा जाएगा, भले ही वे नवीनतम मॉडल का उपयोग करें।

इस लेख में, मैं फिलॉसफी DB की सामग्री, इसे कैसे बनाएँ, कैसे अपडेट करें और कैसे उपयोग करें, इसके बारे में सब कुछ लिखूँगा।

अंत तक पढ़ने वालों के लिए, मैं अपने द्वारा उपयोग किए जाने वाले फिलॉसफी DB का स्ट्रक्चर टेम्पलेट दे रहा हूँ। इसे इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि जब आप इसे Claude में लोड करेंगे, तो यह आपको अपना स्वयं का समर्पित फिलॉसफी DB डिज़ाइन करने में मार्गदर्शन करेगा। मैं इसे रिपोस्ट करने वालों को वितरित करूँगा, तो कृपया इसे प्राप्त करने में संकोच न करें।

"लिखवाना" और "सौंपना" अलग-अलग चीज़ें हैं

इसे एक संगठन के संदर्भ में सोचना आसान है।

किसी अधीनस्थ पर काम "थोपने" और "अधिकार सौंपने" में अंतर है। थोपने का मतलब है निर्णय के मानदंड साझा किए बिना किसी पर काम फेंक देना। परिणामी उत्पाद किसी का नहीं होता और अक्सर निशाने से चूक जाता है। अधिकार सौंपने का मतलब है किसी ऐसे व्यक्ति को काम सौंपना जो आपके निर्णय के मानदंड साझा करता है। परिणामी उत्पाद सौंपने वाले व्यक्ति की इच्छा को दर्शाता है। यह अधिकार सौंपने वाले व्यक्ति के काम के रूप में खड़ा होता है।

AI के लिए भी बिल्कुल यही बात लागू होती है।

"AI से लिखवाना" थोपना है। आप प्रॉम्प्ट में "XX के बारे में लिखो" डालते हैं और जो निकलता है उसे कॉपी-पेस्ट कर देते हैं। परिणामी टेक्स्ट लगभग एक जैसा ही होगा चाहे वह ChatGPT हो, Gemini हो या Claude, और चाहे कोई भी करे। ऐसा इसलिए है क्योंकि निर्णय के मानदंड केवल "AI के भीतर के औसत" में मौजूद होते हैं।

"AI को सौंपना" अधिकार सौंपना है। आप AI को अपने स्वयं के दर्शन को देखने देते हैं और फिर उसे निष्पादन सौंपते हैं। परिणामी टेक्स्ट उससे अलग नहीं होता जो आपने स्वयं लिखा होता। ऐसा इसलिए है क्योंकि निर्णय के मानदंड आपके भीतर हैं, और AI उन्हें पढ़ रहा है।

दुनिया में अधिकांश "AI लेखन" पहले प्रकार का है। इसीलिए वह पतला होता है। यह ऐसा टेक्स्ट है जिस पर अगर आप हस्ताक्षर बदल दें तो किसी को पता नहीं चलेगा। यह "AI से लिखवाकर" बनाए गए टेक्स्ट की असली प्रकृति है।

"व्यक्तिगत AI" शब्द की सतहीपन

अब और अधिक लोग कह रहे हैं कि वे सिर्फ "लिखवाना" नहीं चाहते बल्कि "सौंपना" चाहते हैं। मैं हाल ही में "पर्सनल AI" या "पर्सोना AI" जैसे शब्द बहुत देख रहा हूँ।

जब आप उनकी सामग्री देखते हैं, तो वे आमतौर पर ऐसा कुछ कर रहे होते हैं:

• सिस्टम प्रॉम्प्ट में लिखना "आपका XX व्यक्तित्व है"
• उनके लहजे या वाक्य के अंत की नकल करना
• पिछले ट्वीट्स को प्रशिक्षण डेटा में ठूँसना
• विस्तृत चरित्र सेटिंग्स बनाना

ये सब "शैली की नकल" हैं, "दर्शन की विरासत" नहीं।

हाल ही में, "SOUL.md" जैसी सेटिंग विधियों के लिए व्याख्यात्मक प्रविष्टियाँ प्रसारित हो रही हैं। जब मैंने उन्हें पढ़ा, तो वे ज्यादातर AI के लहजे, अंत, व्यक्तित्व, प्राथमिकताओं और पर्सोना सेटिंग्स पर ध्यान केंद्रित करती हैं, और अक्सर "इसे दर्शन कैसे दें" में नहीं जाती हैं। यह "आत्म-समानता" की भावना पैदा करने के लिए अभिव्यक्ति में बदलाव करने का एक दृष्टिकोण है। मैं इसका उपयोग इस तरह नहीं करता। भले ही आप अभिव्यक्तियाँ सेट करके खुश हों कि यह "आपके जैसा हो गया", आपका अपना दर्शन आउटपुट के मूल में प्रतिबिंबित नहीं होता, इसलिए यह अंततः क्षणिक संतुष्टि ही बनकर रह जाता है।

शैली कपड़े है। आप इसे उतार सकते हैं, बदल सकते हैं, और यह दिन-प्रतिदिन बदलती है।

दर्शन कंकाल है। आप इसे उतार नहीं सकते, आप इसे बदल नहीं सकते, और यह व्यक्ति को अंदर से खड़ा करता है।

भले ही आप कपड़ों की नकल करें, आप वह व्यक्ति नहीं बन जाते। आप तभी वह व्यक्ति बनते हैं जब आप कंकाल को पकड़ लेते हैं। AI के लिए "शैली" सेट करना सिर्फ उसके कपड़े बदलना है।

"पर्सनल AI" के बारे में बात करने वाले अधिकांश लोगों ने अपने स्वयं के दर्शन को शब्दबद्ध नहीं किया है। क्रम उल्टा है।

इसके अलावा, AI उपयोग की धारणा ही अलग है। बहुत से लोग सोचते हैं कि "AI पर काम फेंकना" ही AI उपयोग है। ऐसा नहीं है। AI उपयोग है "पूरे संचालन को डिज़ाइन करना और उसमें AI और मनुष्यों को रखना।" आप AI को संभालने वाले भागों (समाधान/निष्पादन) और मनुष्यों के पास रहने वाले भागों (प्रश्न करना/चुनना/इच्छा रखना) को अलग करके रखते हैं। इस डिज़ाइन के लिए आपके अपने दर्शन के निर्णय मानदंडों की आवश्यकता होती है। निर्णय मानदंडों के बिना लोग प्लेसमेंट डिज़ाइन नहीं कर सकते, इसलिए वे AI पर सब कुछ थोपने लगते हैं।

AI को सौंपने से पहले, आप जो सोच रहे हैं उसे संरचित करें। वहाँ से शुरू करें।

इसे दर्शन देना मतलब अपने दर्शन को बाहर रखना

तो, अपने दर्शन को संरचित करने का वास्तव में क्या मतलब है?

आपके मन में "दर्शन देने" की एक छवि हो सकती है जैसे AI के अंदर कुछ स्थापित करना। लेकिन वास्तविकता इसके विपरीत है।

आप अपने दर्शन को बाहर रखते हैं। आप इसे संरचित करते हैं और इसे अपने से बाहर एक संदर्भ योग्य रूप में रखते हैं।

AI इसे हर बार पढ़ता है। इसे पढ़ने के बाद, यह निर्णय लेने के लिए दर्शन को हाथ में लिए गए कार्य पर लागू करता है। यही "सौंपना" है।

दूसरे शब्दों में, "AI को दर्शन देना" AI के साथ कुछ करने के बारे में नहीं है। मूल बात है अपने स्वयं के दर्शन को शब्दबद्ध करना और उसे बाहर रखना। AI केवल एक उपकरण है जो उसे संदर्भित करता है।

बहुत से लोग इस बात को गलत समझते हैं। वे सोचते हैं कि अगर वे AI में हेरफेर करेंगे, तो उसमें एक दर्शन बस जाएगा। नहीं। जब तक आप इसे स्वयं शब्दबद्ध नहीं करते, AI में कुछ भी नहीं बसेगा।

इसलिए, इस लेख का मुख्य विषय AI का उपयोग कैसे करें नहीं है। यह इस बारे में है कि "अपने दर्शन को बाहर कैसे रखें, इसे कैसे संरचित करें और इसे कैसे अपडेट करें।" यदि आप AI को सौंपना चाहते हैं, तो आपको अपने दर्शन को बाहर रखकर शुरुआत करनी होगी।

एक दिन, मैं अपने लेखन और AI के लेखन में अंतर नहीं कर सका

आप सोच सकते हैं, "क्या इतना आगे जाना उचित है?" मुझे थोड़ी व्यक्तिगत कहानी साझा करने दें।

अपने छात्र जीवन से ही, मैंने स्थानीय मीडिया और कई ब्लॉग चलाए हैं। यह शेखी बघारने जैसा लग सकता है, लेकिन आधुनिक जापानी के लिए मेरा मानक स्कोर (Dev) 70 से अधिक था। लेखन लगभग 20 वर्षों से मेरी आजीविका का हिस्सा रहा है। मुझे कणों, विराम चिह्नों और वर्ण गणना के स्तर पर जापानी की जाँच करने की आदत है। चूँकि मैं कंटेंट मार्केटिंग से अपनी आजीविका कमाता हूँ, मैं जानता हूँ कि मैं लेखन की गुणवत्ता के बारे में अधिकांश लोगों की तुलना में अधिक परेशान रहता हूँ।

मैंने एक टेक्स्ट पढ़ा जो मैंने AI को सौंपकर और उसे मेरे फिलॉसफी DB को संदर्भित करने देकर लिखवाया था, उसे मेरे द्वारा स्वयं लिखे गए टेक्स्ट के साथ-साथ रखकर पढ़ा।

मैं अंतर नहीं बता सका।

वाक्यों की लय, शब्दावली का चुनाव, विराम चिह्नों का स्थान, तर्क की प्रगति, कहाँ जोर देना है और कहाँ छोड़ना है। वे सभी "निर्णय जो मैंने लिए होते" वहाँ मौजूद थे। एक पल के लिए, मैं गंभीर रूप से भ्रमित हो गया: "क्या मैंने यह लिखा है?"

यह स्वाभाविक ही है। फिलॉसफी DB में न केवल दर्शन होता है, बल्कि लिखित अभिव्यक्ति के नियम भी होते हैं (बचने के लिए वाक्यांश, पसंदीदा वाक्य अंत, विराम चिह्न लय, कांजी और हिरागाना का अनुपात)। AI उसे पढ़ता है और वह सब जाँच करने के बाद टेक्स्ट तैयार करता है जो मैंने किया होता।

तब मुझे एहसास हुआ। अपने दर्शन को बाहर रखने का मतलब है उन नियमों को भी बाहर रखना जिनके द्वारा वह दर्शन लेखन के रूप में प्रकट होता है। यदि आप इतना आगे जाते हैं, तो AI आपकी जगह आपका टेक्स्ट लिख सकता है।

और जब आप इस बिंदु पर पहुँच जाते हैं, तो मनुष्यों के लिए केवल दो काम बचते हैं: क्या लिखना है यह तय करना और कैसे लिखना है यह तय करना। दोनों ही इच्छा की अभिव्यक्तियाँ हैं। AI कुछ भी लिख सकता है, लेकिन यह तय नहीं कर सकता कि "क्या लिखा जाना चाहिए।" AI कोई भी संरचना बना सकता है, लेकिन यह न्याय नहीं कर सकता कि "क्या वह संरचना मेरे प्रश्न को लक्ष्य से जोड़ती है।" इच्छा उस क्षेत्र में रहती है जिसे AI छू नहीं सकता। इसलिए, AI को सौंपने वाले मनुष्य अपनी इच्छा पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

फिलॉसफी DB की सामग्री

वह उपकरण जो उस गंतव्य को बनाता है, वह है फिलॉसफी DB। आगे से, यह कार्यान्वयन के बारे में है।

मैं पूरे फिलॉसफी DB को Notion में प्रबंधित करता हूँ। संरचना में तीन परतें हैं।

1. सामान्य सिद्धांत पृष्ठ

एक पृष्ठ जो आपके दर्शन की समग्र तस्वीर को एक शीट में संक्षेपित करता है। AI को सौंपते समय, आप इसे पहले इस पृष्ठ को संदर्भित करने देते हैं।

मेरे सामान्य सिद्धांत में चार ब्लॉक हैं।

[ब्लॉक 1: पृष्ठभूमि और प्रारंभिक अनुभव] वह पृष्ठभूमि जिसमें दर्शन का जन्म हुआ। मेरे मामले में, ऐसी चीज़ें लिखी हैं:

• मैं पारिवारिक व्यवसाय के आसपास बड़ा हुआ और वाणिज्य और प्रबंधन को हवा की तरह साँस लेता रहा।
• मैंने विश्वविद्यालय में लेखांकन का अध्ययन किया। संख्याओं के माध्यम से संगठनों को देखने की मेरी नज़र यहाँ बनी।
• मैं एक नए स्नातक के रूप में एक परामर्श फर्म में शामिल हुआ और एक वर्ष में छोड़ दिया। मुझे "लोगों के जीवन की जिम्मेदारी न लेने वाली सलाह" से असहजता महसूस हुई।
• मैंने अपनी खुद की कंपनी शुरू की और उन लोगों के साथ लंबे समय तक काम करने की शैली अपनाई जिनके साथ मैं काम करता हूँ।

अपनी पृष्ठभूमि लिखने का उद्देश्य AI को वह संदर्भ देना है जहाँ से दर्शन आया है। एक ही "काम के प्रति दृष्टिकोण" के साथ भी, सामग्री उस व्यक्ति के बीच भिन्न होती है जिसने पारिवारिक व्यवसाय देखा और वह जो एक वेतनभोगी परिवार में पला-बढ़ा। यदि आप अपनी उत्पत्ति नहीं लिखते हैं, तो दर्शन हवा में तैरता रहता है।

पृष्ठभूमि के बिना, AI "औसत सलाहकार का टेक्स्ट" लिखेगा। विशिष्टता गायब हो जाती है, और यह ऐसा टेक्स्ट बन जाता है जो कोई भी लिख सकता था। AI को सौंपते समय यह सबसे आम विफलता पैटर्न है।

मैं यहाँ "मुझे प्रभावित करने वाले लोग और कार्य" भी लिखता हूँ। मेरे मामले में, एरिक फ्रॉम, अरस्तू, कज़ुतो अटाका और मिस्टर चिल्ड्रन सूचीबद्ध हैं। जिनके शब्दों में आप डूबे रहे हैं, वे आपके दर्शन का असली कंकाल हैं। यदि आप यह नहीं लिखते हैं, तो AI मनमाने ढंग से "सामान्य ज्ञान के रूप में सुरक्षित संदर्भों" के साथ पूरक करेगा। यह अपने आप से सबसे दूर का टेक्स्ट बनाने का कारण है।

[ब्लॉक 2: विशेषता डेटा] आपकी संज्ञानात्मक विशेषताओं और व्यवहार संबंधी प्रवृत्तियों पर वस्तुनिष्ठ डेटा।

• शीर्ष 5 StrengthsFinder: वैयक्तिकरण, उपलब्धि, कमांड, रणनीतिक, सक्रियकर्ता
• MBTI: ENTJ
• सोचने की आदतें: अमूर्तता आगे दौड़ती है, ठोस विवरण बाद में भरे जाते हैं
• व्यवहार संबंधी आदतें: त्वरित निर्णय, इंतजार नहीं कर सकता, दूसरों को सौंपने से पहले खुद करता है

इसे लिखने से AI अपने सुझावों की ग्रैन्युलैरिटी का मिलान कर सकता है। यह आपकी विशेषताओं के आधार पर सुझाव लौटाएगा, जैसे "चूँकि आपमें Activator उच्च है, दौड़ते समय सोचने की शैली आपके लिए उपयुक्त है।"

विशेषता डेटा के बिना, AI "सभी के लिए गोल-मोल सुझाव" देगा। यह ऐसी सलाह लौटाएगा जो सही है लेकिन आपके लिए उपयुक्त नहीं है, जैसे "पहले, एक योजना बनाएं और शुरू करने से पहले हितधारकों के साथ सहमति बनाएँ।" यह उस व्यक्ति का टेक्स्ट बन जाता है जो हिल नहीं सकता।

[ब्लॉक 3: मुख्य दर्शन के स्तंभ] उन मूल्यों और विश्वदृष्टिकोणों के स्तंभ जिन्हें आप संजोते हैं।

• काम आत्म-साक्षात्कार का एक साधन है। यह जीवन-यापन के खर्चे कमाने का साधन नहीं है।
• शुरुआती बिंदु हमेशा आधुनिक समाज के प्रति एक बेचैनी की भावना है। जो सामान्य माना जाता है, उस पर सवाल उठाकर शुरू करें।
• तकनीक और मानव चेतना को अलग-अलग न सोचें। दोनों अविभाज्य रूप से विकसित होते हैं।
• खुशी पर अर्थ को प्राथमिकता दें। खुशी एक अवस्था है; अर्थ एक दिशा है। दिशा के बिना खुशी जल्दी टूट जाती है।
• मानव विकास को एक लंबी समय-सीमा पर देखें। 10 साल की इकाइयों में सोचने से आज के निर्णय बदल जाते हैं।

यह फिलॉसफी DB का बहुत मूल है। जब AI कोई निर्णय लेता है, तो वह अंततः यहाँ संदर्भ लेता है।

मुख्य दर्शन के बिना, AI केवल "महत्तम सामान्य भाजक सत्य" लौटाता है। ऐसा टेक्स्ट जिससे कोई असहमत नहीं हो सकता, लेकिन कोई उत्साहित भी नहीं होता। यह दुनिया में भरे हुए "AI लेखों" की असली प्रकृति है।

[ब्लॉक 4: व्यावहारिक तर्क] उन नियमों का एक संग्रह जो बताता है कि मुख्य दर्शन को वास्तविक दुनिया के निर्णयों में कैसे अनुवादित किया जाए।

• "वैयक्तिकरण" युग का विषय है। वैयक्तिकरण AI द्वारा लोकतांत्रिक किया जाता है।
• इसलिए, सभी के लिए उत्पादों के बजाय प्रत्येक व्यक्ति के लिए अनुकूलित सेवाएँ बनाएँ।
• हालाँकि, केवल मनुष्य ही भौतिक अस्तित्व और दार्शनिक विश्वदृष्टिकोण को अपडेट कर सकते हैं। इसे आउटसोर्स न करें।
• अल्पकालिक दक्षता पर दीर्घकालिक अर्थ को प्राथमिकता देने वाले निर्णयों को डिफ़ॉल्ट रखें।

यदि आपके पास केवल दर्शन है, तो आप यह नहीं जान पाएँगे कि "तो, मैं कैसे आगे बढ़ूँ?" जब निर्णय लेने का समय आता है। व्यावहारिक तर्क लिखना दर्शन को सीधे क्रिया से जोड़ता है। AI को निर्णय सौंपते समय, आउटपुट पूरी तरह से अलग होता है यह इस पर निर्भर करता है कि यह मौजूद है या नहीं।

व्यावहारिक तर्क के बिना, AI का आउटपुट "ऐसे व्यक्ति की तरह होगा जो बड़ी-बड़ी बातें करता है लेकिन काम नहीं कर सकता।" यह दर्शन के बारे में बात कर सकता है, लेकिन यह नहीं बताएगा कि कल क्या करना है। यह ऐसा टेक्स्ट है जिसे पढ़कर अच्छा लगता है लेकिन पीछे कुछ नहीं छोड़ता। यह सबसे बेकार विफलता पैटर्न है।

वैसे, मैं इस ब्लॉक में "लिखित अभिव्यक्ति के नियम" भी लिखता हूँ। बचने के लिए वाक्यांश, पसंदीदा वाक्य अंत, विराम चिह्न लय, कांजी और हिरागाना का अनुपात और उद्धरण शिष्टाचार। दर्शन को लेखन में डालने के लिए नियमों का एक सेट। जब आप इतना लिखते हैं, तो AI का आउटपुट अभिव्यक्ति के स्तर पर आपका अपना हो जाता है। शुरुआत में उल्लिखित "मेरे अपने लेखन से अप्रभेद्य" की घटना इसलिए होती है क्योंकि मैं इतना लिखता हूँ। आप जितना अधिक लिखेंगे, AI उतना ही अधिक आप बन जाएगा।

ये चार ब्लॉक सामान्य सिद्धांत हैं। यह एक पृष्ठ पर फिट बैठता है, लेकिन प्रत्येक ब्लॉक में काफी गहराई है। मेरा सामान्य सिद्धांत वर्तमान में लगभग 20 पांडुलिपि पृष्ठों लंबा है।

2. व्यक्तिगत डेटाबेस

सामान्य सिद्धांत का समर्थन करने वाले ठोस डेटाबेस का एक संग्रह। विषय के अनुसार विभाजित फिलॉसफी DB, जैसे "काम के प्रति दृष्टिकोण," "परिवार के प्रति दृष्टिकोण," "तकनीक के प्रति दृष्टिकोण," "जीवन और मृत्यु के प्रति दृष्टिकोण," और "संगठन के प्रति दृष्टिकोण।"

सामान्य सिद्धांत अकेला बहुत अमूर्त हो सकता है, और AI इसे विशिष्ट कार्यों में तोड़ने में सक्षम नहीं हो सकता है। ऐसे मामलों में, मैं इसे व्यक्तिगत डेटाबेस भी संदर्भित करने देता हूँ। उदाहरण के लिए, यदि मैं X पोस्ट में "काम" के बारे में लिख रहा हूँ, तो मैं इसे एक सेट के रूप में सामान्य सिद्धांत और "काम के प्रति दृष्टिकोण" व्यक्तिगत डेटाबेस पढ़ने देता हूँ।

व्यक्तिगत डेटाबेस लगभग 10 से 20 पृष्ठों के होते हैं। जब भी कोई विषय बढ़ता है, मैं एक नया पृष्ठ बनाता हूँ।

3. अपडेट हिस्ट्री पृष्ठ

जब भी सामान्य सिद्धांत अपडेट किया जाता है, तो उसे एक जोड़ी के रूप में रिकॉर्ड करने के लिए एक पृष्ठ। कब, क्या और क्यों बदला गया।

इसके बिना, दर्शन "पता चलने से पहले" बदल जाता है। वह दर्शन नहीं है; वह सिर्फ मूड का प्रवाह है। अपडेट हिस्ट्री रखने से आप अपने दर्शन में बदलावों को कालानुक्रमिक रूप से देख सकते हैं। आप छह महीने पहले के अपने आप से अंतर देख सकते हैं।

मैं लेख के अंत में यह तीन-परत वाला Notion टेम्पलेट वितरित करूँगा।

मैं इसे कैसे अपडेट करता हूँ

अब तक, यह संरचना के बारे में बात थी। लेकिन सिर्फ संरचना बनाने से फिलॉसफी DB मर जाएगा। यदि आप दैनिक संचालन के माध्यम से इसे अपडेट करते नहीं रहते, तो यह जल्दी ही अतीत का अवशेष बन जाएगा।

अपडेट करने का प्रवाह दो चरणों में है। पहले, सामग्री इकट्ठा करें। इसके बाद, AI से खोदें। यह क्रम महत्वपूर्ण है। यदि आप AI से शुरू करने की कोशिश करते हैं, तो कुछ नहीं निकलेगा। यदि आप बिना किसी सामग्री के AI से "मेरा दर्शन निकालो" कहते हैं, तो AI के पास कुछ नहीं होने के कारण केवल सामान्य बातें ही लौटा सकता है।

क्रम का पालन करें। सामग्री पहले, AI बाद में।

सामग्री इकट्ठा करना: चैट उपकरण, रिकॉर्ड किया गया डेटा, ईमानदार बातचीत

दर्शन तब नहीं निकलता जब आप बैठकर इसे लिखने की कोशिश करते हैं। इसके विपरीत, यह उन जगहों पर लीक होता है जहाँ आप तैयार नहीं होते। इसलिए, पहला कदम उन जगहों को इकट्ठा करना है जहाँ "अप्रस्तुत स्व" मौजूद है।

मैं चार प्रकार की सामग्री का उपयोग करता हूँ:

1. निजी चैट उपकरण

LINE या उन लोगों के साथ व्यक्तिगत DM जिनके साथ आप सहज महसूस करते हैं, सच्ची भावनाओं का खजाना हैं। मैं सप्ताह में एक बार हाल के लॉग निर्यात करता हूँ। काम के भागीदारों के बजाय दोस्तों, परिवार और पुराने परिचितों के साथ बातचीत विशेष रूप से प्रभावी होती है। क्योंकि यह एक ऐसी जगह है जहाँ आप बिना किसी दिखावे के बात करते हैं, आपकी दार्शनिक प्रवृत्तियाँ जिन पर आपने खुद भी ध्यान नहीं दिया है, बाहर आ रही हैं। यह LINE ही होना जरूरी नहीं है; Messenger, Discord, व्यक्तिगत DM—कुछ भी ठीक है।

2. कार्य चैट उपकरणों से भाषण लॉग

मैं अपनी कार्य टीम के साथ Slack का उपयोग करता हूँ। मैं अधीनस्थों या सहकर्मियों को भेजे गए संदेश, विशेष रूप से वे जो निर्णय व्यक्त करते हैं, दर्शन के समूह होते हैं। मैं उन पोस्टों को उठाता हूँ जहाँ मैंने लिखा है "मैं यह करूँगा," "मैं यह नहीं करूँगा," और "इस कारण से" महीने में एक बार लॉग के रूप में। दैनिक निर्णयों का संचय आपके निर्णय मानदंडों का सबसे सटीक प्रतिनिधित्व करता है। चाहे आप Slack, Teams या Chatwork का उपयोग करें, यह समान है।

3. लोगों के साथ ईमानदार बातचीत

ऐसे क्षण होते हैं जब किसी भरोसेमंद व्यक्ति से बात करते हुए मुझे लगता है, "ओह, मैंने अभी कुछ महत्वपूर्ण कहा।" यदि मैं इसे मौके पर रिकॉर्ड कर सकता हूँ, तो यह सबसे अच्छा है, लेकिन यदि नहीं, तो मैं उसी दिन के भीतर "उस पहले की बातचीत में क्या आया" का एक एकालाप छोड़ देता हूँ। सामग्री के रूप में इसका घनत्व सबसे अधिक है।

4. रिकॉर्ड किया गया डेटा

मैं चलते या पैदल चलते समय जो कुछ भी सोचता हूँ, उसे ऑडियो के रूप में रिकॉर्ड करता हूँ। मैं किसी से बात नहीं करता; मैं एक एकालाप के रूप में बात करता हूँ। जब मैं बात करता हूँ, तो शब्द लिखने की तुलना में तेज़ी से निकलते हैं। जब मैं लिखने की कोशिश करता हूँ तो मैं तैयार हो जाता हूँ, लेकिन जब मैं बात करता हूँ तो यह निकल आता है। Notta, वॉयस मेमो—कुछ भी ठीक है। इसी तरह, Zoom या साक्षात्कार से रिकॉर्ड किया गया डेटा, और वॉयस मैसेज के लॉग भी सामग्री बन जाते हैं।

मैं इन सामग्रियों को "फिलॉसफी मटीरियल्स" जैसे फ़ोल्डर में जमा करता रहता हूँ। मैं बाद में उन्हें व्यवस्थित कर सकता हूँ। बस जमा करते रहें।

AI से खोदना: Claude को पढ़ने और निकालने देना

एक बार सामग्री जमा हो जाने के बाद, अगला कदम AI को उनमें से खोदने देना है।

यह मेरी विधि है। मैं सामग्री Claude को देता हूँ और इसे ऐसे प्रॉम्प्ट से मारता हूँ:

कृपया इन उच्चारणों और टेक्स्ट को पढ़ें और मेरे दर्शन से संबंधित भागों को निकालें। मैं चाहता हूँ कि आप निम्नलिखित निकालें:

- लगातार दोहराए जाने वाले जुनून - तीव्र बेचैनी की वस्तुएँ - निर्णय के दौरान उपयोग किए जाने वाले मानदंड - सामान्यताओं से हटकर दृष्टिकोण

मुझे निकाले गए परिणाम बताएँ कि वे मेरे सामान्य सिद्धांत पृष्ठ संरचना (पृष्ठभूमि, विशेषताएँ, मुख्य दर्शन, व्यावहारिक तर्क) के किस भाग में फिट होते हैं।

जब मैं इसे इससे मारता हूँ, तो Claude ऐसा आउटपुट लौटाता है, "आप हाल ही में OO के संबंध में XX के मानदंडों के आधार पर निर्णय ले रहे हैं। यह निर्णय लेने की आवश्यकता है कि इसे 'मुख्य दर्शन के स्तंभों' में XX में जोड़ा जाए या एक नए स्तंभ के रूप में स्थापित किया जाए।"

AI उन प्रवृत्तियों को संरचित करता है और दिखाता है जिन्हें आप अकेले पढ़ने पर नोटिस नहीं करेंगे। यह प्रभावी है।

वापस लिखना: सामान्य सिद्धांत और व्यक्तिगत डेटाबेस में जोड़ना, अपडेट हिस्ट्री में रिकॉर्ड करना

AI से खोदकर जो निकला, उसे आप सामान्य सिद्धांत या व्यक्तिगत डेटाबेस में वापस लिखते हैं। यदि आप इसे वापस नहीं लिखते हैं, तो यह बातचीत में दब जाएगा और फिर कभी संदर्भित नहीं होगा।

वापस लिखते समय मैं हमेशा जो करता हूँ:

1. प्रासंगिक ब्लॉक में जोड़ें (पृष्ठभूमि / विशेषताएँ / मुख्य दर्शन / व्यावहारिक तर्क)
2. अपडेट हिस्ट्री पृष्ठ पर "कब, क्या, क्यों और ट्रिगर" तीन पंक्तियों में रिकॉर्ड करें

अपडेट हिस्ट्री केवल तीन पंक्तियों की होनी चाहिए। क्या बदला गया, क्यों बदला गया और ट्रिगर क्या था। यदि आप केवल यह छोड़ देते हैं, तो आप बाद में अपने दर्शन के संक्रमण का पता लगा सकते हैं।

हमेशा सामान्य सिद्धांत और अपडेट हिस्ट्री को एक जोड़ी के रूप में ले जाएँ। मैंने इसे अपने लिए एक पूर्ण नियम बना लिया है।

बोनस: AI वार्तालाप को ही सामग्री में बदलना

Claude के साथ गहरी बातचीत करते समय, ऐसे क्षण आते हैं जब आपका अपना दर्शन बातचीत के भीतर ही गहरा हो जाता है। Claude द्वारा आप पर फेंके गए सवालों का जवाब देते हुए, वे चीज़ें जिन्हें आप तब तक शब्दबद्ध नहीं कर सके, शब्द बन जाती हैं।

यह वार्तालाप भी सामग्री बन जाता है। यदि आप बातचीत के अंत में "इस वार्तालाप में मेरे दर्शन से संबंधित जो भाग निकले हैं, उन्हें संक्षेप में बताएँ" पूछते हैं, तो Claude उन्हें निकाल देगा। फिर आप उन्हें फिर से वापस लिखते हैं।

मैं वास्तव में इसे कैसे सौंपता हूँ

संरचना बन गई है, और अपडेट करने का तंत्र घूमने लगा है। अब यह आउटपुट के बारे में है। बस इसे उपयोग में लाना बाकी है। मैं तीन तरीके लिखूँगा जिनसे मैं कार्य सौंपता हूँ।

X पोस्ट संचालन: दर्शन के टुकड़े बाहर निकालना

सबसे हल्के उपयोग से शुरुआत। मैं X पोस्ट संचालन को पाँच Claude एजेंटों में विभाजित करता हूँ।

• एजेंट 1: फिलॉसफी DB से आज के पोस्ट विषय के लिए बीज उठाता है
• एजेंट 2: बीजों को पोस्ट ड्राफ्ट में विस्तारित करता है
• एजेंट 3: शैली को परिष्कृत करता है
• एजेंट 4: वर्ण गणना को समायोजित करता है
• एजेंट 5: अंतिम जाँच

सभी पाँच एक ही फिलॉसफी DB को संदर्भित करते हैं। क्योंकि निर्णय मानदंड साझा हैं, सभी परिणामी पोस्ट ड्राफ्ट "मेरे दर्शन के टुकड़े" बन जाते हैं।

मैं केवल एक काम करता हूँ। मैं परिणामी पोस्ट ड्राफ्ट में से चुनता हूँ, यदि आवश्यक हो तो बारीक समायोजन करता हूँ और पोस्ट करता हूँ। बस इतना ही।

यदि फिलॉसफी DB मौजूद नहीं होता, तो पाँच एजेंट अलग-अलग दिशाओं में दौड़ने लगते। परिणामी पोस्ट ड्राफ्ट मेरे दर्शन से असंबंधित सामान्यताओं का संग्रह होते। "AI पोस्ट पतले होते हैं" कहने वाले लोग आमतौर पर इसी स्थिति में होते हैं।

लंबे लेख लिखना: दर्शन को व्यवस्थित रूप से विस्तारित करना

अगला कुछ भारी है। लंबे लेखों के लिए, मैं केवल विषय और दिशा तय करता हूँ और Claude Code से इसे लिखवाता हूँ।

विशिष्ट चरण इस प्रकार हैं:

1. Claude को विषय और 3 से 5 बिंदु बताएँ जो मैं लिखना चाहता हूँ।
2. इसे फिलॉसफी DB (सामान्य सिद्धांत + संबंधित व्यक्तिगत डेटाबेस) के प्रासंगिक पृष्ठों को संदर्भित करने दें।
3. निर्देश दें: "इस दर्शन के आधार पर, इस दर्शकों के लिए, इस लंबाई में लिखें।"
4. पहला ड्राफ्ट पढ़ें और बताएँ कि तर्क का प्रवाह कहाँ कमजोर है।
5. संबंधित ठोस प्रसंगों को शामिल करें (महत्वपूर्ण)।
6. 3 से 4 बार सुधार दोहराएँ।
7. अंत में, वाक्य के अंत स्वयं समायोजित करके इसे पूरा करें।

मुख्य बिंदु यह है कि पहले इसे फिलॉसफी DB को संदर्भित करने दें। आप ऐसा करते हैं या नहीं, यह पहले ड्राफ्ट की गुणवत्ता को लगभग दो स्तर भिन्न बनाता है। यदि आप इसे संदर्भित नहीं करने देते हैं, तो परिणामी टेक्स्ट इंटरनेट पर आम सामान्यताओं का एक समूह होगा। यदि आप इसे संदर्भित करने देते हैं, तो यह मेरे निर्णय मानदंडों के साथ लिखा गया टेक्स्ट बन जाता है।

यह सिर्फ इतना नहीं है कि "लेखन की गुणवत्ता में सुधार होता है।" निर्णय का विषय AI से आप में बदल जाता है। यही "सौंपना" है।

व्यावसायिक रणनीति: दर्शन से भविष्य शुरू करना

अंत में, सबसे गहरा उपयोग।

मैं हाल ही में शुरू किए गए एक नए व्यवसाय के लिए अवधारणा को मूर्त रूप देने के लिए Claude के साथ काम कर रहा हूँ। विधि इस प्रकार है:

• इसे पूरे फिलॉसफी DB को संदर्भित करने दें।
• इसे एक साथ सोचने दें: "इस दर्शन वाले व्यक्ति को इस युग में किस तरह का व्यवसाय शुरू करना चाहिए?"
• परिणामी विचारों की एक-एक करके जाँच करें: "क्या यह दर्शन के अनुरूप है?" "क्या इसमें कोई बेचैनी है?"

जब मैं ऐसा करता हूँ, तो AI से आने वाले विचार शुरू से ही मेरे दर्शन के अनुरूप होते हैं। "एक व्यवसाय जो लाभदायक लगता है लेकिन मेरे लिए उपयुक्त नहीं है" जैसा कोई शोर नहीं आता।

व्यावसायिक रणनीति एक ऐसा कार्य है जिसमें व्यक्ति का विश्वदृष्टिकोण, समय-सीमा और मानवता के प्रति दृष्टिकोण सब कुछ सामने आता है। इसलिए, यदि आप फिलॉसफी DB के बिना AI को सोचने देते हैं, तो केवल औसत "वर्तमान में ट्रेंडी व्यावसायिक विचार" ही निकलेंगे। यदि आप उन्हें अपनाते हैं, तो आप अपना जीवन औसत को सौंप देंगे। फिलॉसफी DB यहाँ निर्णायक रूप से प्रभावी है।

करने की चीज़ों का क्रम

उन लोगों के लिए जिन्होंने सोचा, "मुझे आश्चर्य है कि क्या मैं भी यह कर सकता हूँ," मैं पहले कदम लिखूँगा। भले ही आप व्यावसायिक रणनीति तक न जाएँ, X पोस्ट स्तर से शुरू करना काफी मूल्यवान है।

चरण 1: Notion में "फिलॉसफी DB" नामक एक पृष्ठ बनाएँ। उसके अंदर, तीन पृष्ठ बनाएँ: "सामान्य सिद्धांत," "व्यक्तिगत डेटाबेस," और "अपडेट हिस्ट्री।" यदि आप अंत में मेरे द्वारा वितरित किए जाने वाले टेम्पलेट का उपयोग करते हैं, तो यह एक पल में खत्म हो जाएगा।

चरण 2: सामग्री इकट्ठा करें। पहले सप्ताह के लिए, निजी चैट टूल और वर्क चैट टूल से मोटे तौर पर लॉग इकट्ठा करें। उन लोगों के साथ बातचीत को प्राथमिकता दें जिनके आप करीब हैं। साथ ही, "आप किस चीज़ के दीवाने हैं" या "हाल ही में आपके दिमाग में क्या चल रहा है" पर लगभग 30 मिनट का ऑडियो रिकॉर्ड करें।

चरण 3: Claude को एकत्रित सामग्री पढ़ने दें और उससे निकालने दें। निकाले गए भागों को मोटे तौर पर लिखें, साथ ही यह व्यवस्थित करें कि वे सामान्य सिद्धांत के चार ब्लॉक (पृष्ठभूमि, विशेषताएँ, मूल दर्शन, व्यावहारिक तर्क) में से किसमें फिट होते हैं। शुरुआत में प्रत्येक के लिए 10 पंक्तियाँ ठीक हैं।

चरण 4: Claude को कुछ काम सौंपने का प्रयास करें। यह कोई X पोस्ट या ईमेल का जवाब हो सकता है। फिलॉसफी डीबी का संदर्भ लेने के बाद इसे लिखवाएं। देखें कि क्या परिणाम "आप जैसा" लगता है।

चरण 5: अगर कोई असुविधा है, तो उस असुविधा की असली प्रकृति को शब्दों में बयां करें और इसे सामान्य सिद्धांत या व्यक्तिगत डेटाबेस में जोड़ें। इसे अपडेट हिस्ट्री में एक जोड़ी के रूप में भी रिकॉर्ड करें। इसे दोहराएं।

पहले सामान्य सिद्धांत की केवल 10 पंक्तियाँ होनी चाहिए। अगर आप पूर्णता का लक्ष्य रखते हैं, तो आप लिख नहीं पाएंगे। अव्यवस्थित शुरुआत करें और इसे संचालित करते हुए विकसित करें। यही सही उत्तर है।

फ्रंट-एंड AI कुछ भी हो सकता है

मैं अब तक Claude के बारे में ही बात कर रहा था। मैंने काम करने का क्रम भी Claude को ध्यान में रखकर लिखा था। लेकिन सच कहूँ तो, फ्रंट-एंड AI कुछ भी हो सकता है।

ChatGPT, Gemini, या Claude—जो भी आपको पसंद हो, उसका उपयोग करें। यह मेरी ईमानदार भावना है।

क्योंकि सार बाहरी मेमोरी (external memory) में है।

एक इंसान जिसके पास फिलॉसफी डीबी नामक बाहरी मेमोरी है, वह किस AI को इसका संदर्भ देता है? बस इतना ही है। फ्रंट-एंड बदला जा सकता है। अगर अगले साल कोई बेहतर मॉडल आता है, तो मैं स्विच कर दूंगा। अगर उसके अगले साल उससे भी बेहतर आता है, तो मैं फिर से स्विच कर दूंगा। अगर नींव एक ही है, तो स्विचिंग की लागत लगभग शून्य है।

क्यों? क्योंकि AI जिस चीज़ को छू नहीं सकता, वह है "इच्छाशक्ति (will)"। AI जितने चाहे उतने उम्मीदवार प्रश्नों को सूचीबद्ध कर सकता है और उसके पास टेक्स्ट लिखने के उतने ही पैटर्न हैं जितने वह चाहता है। हालाँकि, यह तय नहीं कर सकता कि "किस प्रश्न पर दांव लगाना है" या "किस निर्णय मानदंड के आधार पर किसे चुनना है।" इच्छाशक्ति केवल मनुष्यों द्वारा सक्रिय की जा सकती है। और इच्छाशक्ति को सक्रिय करने के लिए, आपको एक आधार चाहिए। वह आधार फिलॉसफी डीबी नामक बाहरी मेमोरी है।

इसके विपरीत, जिन मनुष्यों के पास बाहरी मेमोरी नहीं है, वे फ्रंट-एंड AI पर निर्भर हो जाते हैं। वे ऐसे हो जाते हैं जैसे "मैं ChatGPT के बिना नहीं लिख सकता" या "यह Claude ही होना चाहिए।" ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि वे AI पर निर्भर हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि उन्होंने अपने दर्शन को बाहर नहीं रखा है, इसलिए ऐसा लगता है जैसे वे निर्भर हैं।

वर्तमान AI उद्योग में, हर बार जब कोई नया मॉडल आता है, तो बड़ी हलचल मच जाती है। लोग प्रदर्शन बेंचमार्क संख्याओं से अत्यधिक खुश या दुखी होते हैं और इस बात को लेकर उत्साहित हो जाते हैं कि किसने शीर्ष स्थान प्राप्त किया। हर कोई फ्रंट-एंड का पीछा कर रहा है।

मुझे इसमें बहुत दिलचस्पी नहीं है। चाहे कोई भी आए, मैं जो करता हूँ वह नहीं बदलता। मैं इसे फिलॉसफी डीबी का संदर्भ देता हूँ और कार्य सौंपता हूँ। बस इतना ही। भले ही फ्रंट-एंड बदल जाए, अगर नींव एक ही है, तो आउटपुट वही "मेरी लेखनी" होगी।

जब आपको यह एहसास हो जाता है, तो आप AI से संबंधित सूचना उपभोग से मुक्त हो जाते हैं। आपको नवीनतम मॉडलों में सूक्ष्म अंतर का पीछा करने की ज़रूरत नहीं है। किसी के द्वारा जारी की गई हर नई सुविधा पर प्रतिक्रिया करने की ज़रूरत नहीं है। आप अपना समय दूसरों की घोषणाओं से प्रभावित हुए बिना, केवल अपनी नींव को गहरा करने में लगा सकते हैं।

यहाँ से, फ्रंट-एंड AI विकसित होता रहेगा। प्रदर्शन का अंतर जल्द ही कम हो जाएगा, और आप जो भी उपयोग करेंगे, लगभग समान आउटपुट आएगा। उस समय, क्या फर्क पड़ेगा? बाहरी मेमोरी। आपने अपने दर्शन को कितनी गहराई से, संरचनात्मक रूप से और संदर्भ योग्य रूप में बाहर रखा है। यहीं पर अंतर पैदा होगा।

यह "किस AI का उपयोग करना है" नहीं है। यह "आपके पास किस तरह की बाहरी मेमोरी है?" यही असली सवाल है।

दर्शन जितना अधिक लिखोगे, उतना ही तुम्हारा अपना होगा

एक आखिरी बात।

फिलॉसफी डीबी बनाना AI को कार्य सौंपने की तैयारी जैसा लग सकता है। लेकिन वास्तव में, ऐसा नहीं है।

अपने दर्शन को शब्दों में बयां करने और उसे बाहर रखने का कार्य ही आपके दर्शन को प्रशिक्षित करता है। लिखने से पहले जो चीज़ें अस्पष्ट थीं, वे लिखने से एक रूपरेखा ले लेती हैं। आप लिखते समय विरोधाभासों को नोटिस करते हैं, उन्हें व्यवस्थित करते हैं और फिर से लिखते हैं। इस दोहराव के माध्यम से, दर्शन गहरा होता है।

AI को कार्य सौंपने में सक्षम होना एक अतिरिक्त लाभ है। मूल यह है कि आप अपने दर्शन को स्पष्ट रूप से धारण करने में सक्षम हो जाते हैं।

"AI को एक दर्शन देना" तकनीकी रूप से AI के साथ कुछ करना नहीं है, बल्कि अपने स्वयं के दर्शन को शब्दों में बयां करने का कार्य है। AI केवल एक उपकरण है जो आपको इसे बाहर रखने की प्रेरणा देता है।

सौंपने के लिए लिखें। लिखना आपके दर्शन को प्रशिक्षित करता है। प्रशिक्षित दर्शन से, आप और अधिक गहराई से सौंप सकते हैं। अगर आप सौंपते हैं, तो आप फिर से लिखना चाहेंगे।

AI युग में, केवल वे ही जीतेंगे जो अपने दर्शन को बाहरी मेमोरी में बदल लेते हैं। यह कोई प्रचार वाक्य नहीं है। अगले कुछ वर्षों में वास्तव में ऐसा ही होगा।

मैं अपने द्वारा उपयोग किए जाने वाले फिलॉसफी डीबी का संरचना टेम्पलेट उन लोगों को दे रहा हूँ जो कोट-पोस्ट या रीपोस्ट करते हैं। कृपया मुझे फॉलो करें और रिप्लाई में मुझे बताएं। इसे इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि जब आप इसे Claude और Notion में लोड करते हैं, तो यह आपको अपना स्वयं का समर्पित फिलॉसफी डीबी डिज़ाइन करने में मार्गदर्शन करेगा।

यह आपके दर्शन के आपकी बाहरी मेमोरी बनने की दिशा में पहला कदम है।