सदियों से, पारिस्थितिकी और जीव विज्ञान का निर्माण किया गया है गंदे जूते, मच्छर के काटने और लंबे दिन जंगलों, आर्द्रभूमियों और महासागरों में बिताया गया। फ़ील्डवर्क केवल एक विधि नहीं थी; यह एक पहचान थी. एक पारिस्थितिकीविज्ञानी होने का मतलब है बाहर रहना, प्रकृति में डूब जाना, जीवन को उसकी कच्ची, अप्रत्याशित जटिलता में देखना। लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग चुपचाप – और निर्णायक रूप से – इस रिश्ते को फिर से बना रहा है। आज फील्डवर्क में तेजी से बदलाव आ रहा है सिलिको में एल्गोरिदम, सेंसर और स्वचालित सिस्टम द्वारा संचालित, कंप्यूटर स्क्रीन पर किया गया कार्य।
यह बदलाव न तो आकस्मिक है और न ही मामूली। यह डेटा के अभूतपूर्व विस्फोट से प्रेरित है। विश्व स्तर पर एक अरब से अधिक प्राकृतिक इतिहास नमूनों को डिजिटलीकृत किया गया है, जिनमें से कई आनुवंशिक जानकारी से जुड़े हुए हैं। नागरिक वैज्ञानिक iNaturalist जैसे प्लेटफार्मों पर लाखों अवलोकन अपलोड करते हैं, जबकि उपग्रह, ड्रोन, कैमरा ट्रैप, ध्वनिक सेंसर और पर्यावरण डीएनए नमूने भूमि, समुद्र और हवा से लगातार डेटा स्ट्रीम करते हैं। एआई सिस्टम अब प्रजातियों को वर्गीकृत करते हैं, प्रवासन, मॉडल वितरण को ट्रैक करते हैं, और यहां तक कि पारिस्थितिक भविष्य की भविष्यवाणी भी करते हैं – ये सभी कार्य हैं जिनके लिए एक बार वर्षों के श्रमसाध्य क्षेत्र अवलोकन की आवश्यकता होती है।
स्क्रीन पारिस्थितिकी
इस संदर्भ में, जैव विविधता का दस्तावेजीकरण करने के लिए जंगलों में शारीरिक रूप से घूमने का रोमांटिक आदर्श अप्रभावी, यहां तक कि अनावश्यक भी लगने लगता है। रसद, स्वास्थ्य और कार्बन उत्सर्जन को जोखिम में डालकर घने जंगलों में यात्रा क्यों करें, जब परिष्कृत रोबोटिक कैमरे वर्षों तक चुपचाप बैठकर दिन-रात तस्वीरें खींच सकते हैं? जब एआई-सक्षम कैमरा ट्रैप स्वचालित रूप से हजारों प्रजातियों की पहचान कर सकते हैं तो मैन्युअल रूप से कीड़ों की गिनती क्यों करें? और जब सेंसर कभी नहीं सोते तो छिटपुट मानवीय यात्राओं पर भरोसा क्यों करें?
रोबोटिक और स्वचालित सिस्टम स्पष्ट लाभ प्रदान करते हैं। वे संवेदनशील आवासों में मानवीय अशांति को कम करते हैं। वे चरम या दुर्गम वातावरण में काम कर सकते हैं – जिसमें गहरे समुद्र और घनी छतरियों के बीच से भी शामिल है – और जहां मानव उपस्थिति सीमित या खतरनाक है। वे विशाल स्थानिक और लौकिक पैमानों पर मानकीकृत, उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा उत्पन्न करते हैं, जिसे कोई भी व्यक्तिगत शोधकर्ता कभी हासिल नहीं कर सका। कई मामलों में, भौतिक उपस्थिति पर जोर देने से थोड़ा वैज्ञानिक मूल्य जुड़ सकता है, जबकि डेटा का विश्लेषण करने में समय और संसाधनों की बेहतर खपत होती है।
दरअसल, इस विचार को चुनौती दी जा रही है कि पारिस्थितिक समझ प्रत्यक्ष शारीरिक विसर्जन से आनी चाहिए। हाल के वर्षों की कुछ सबसे प्रभावशाली पारिस्थितिक अंतर्दृष्टि व्यावहारिक क्षेत्र अध्ययनों के बजाय कंप्यूटर-आधारित विश्लेषणों से सामने आई हैं। फूलों के समय, आक्रामक प्रजातियों या कीड़ों की गिरावट का अध्ययन करने वाले शोधकर्ता तेजी से घर के अंदर काम करते हैं, फील्ड नोट्स के बजाय कोड लिखते हैं। व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए उनकी रुचि का पारिस्थितिकी तंत्र अब स्क्रीन पर अमूर्त वस्तुओं के रूप में मौजूद है।
इस दृष्टिकोण से, शारीरिक रूप से जंगल में जाना लगभग अप्रासंगिक लग सकता है। आज जंगल पहले से ही प्रौद्योगिकियों से संतृप्त हैं: पेड़ों पर लगाए गए कैमरा जाल, ध्वनि दृश्यों को रिकॉर्ड करने वाले माइक्रोफोन, छतरियों को स्कैन करने वाले ड्रोन, अंतरिक्ष से फेनोलॉजी पर नज़र रखने वाले उपग्रह। एआई केवल फील्डवर्क का पूरक नहीं है बल्कि इसके बड़े हिस्से को प्रतिस्थापित करता है। वास्तव में, जंगल वैज्ञानिक के पास डेटा की धाराओं के रूप में आते हैं। मायने यह नहीं रखता कि वैज्ञानिक कहां खड़ा है, बल्कि यह मायने रखता है कि वह कितनी समझदारी से डेटा की व्याख्या करने में सक्षम है।
असुविधा के बिना नहीं
एक व्यावहारिक तर्क भी है. आधुनिक शैक्षणिक करियर गति और प्रकाशन मात्रा को पुरस्कृत करते हैं। सिलिको में डेटा द्वारा संचालित अनुसंधान अक्सर दीर्घकालिक क्षेत्रीय अध्ययनों की तुलना में तेजी से परिणाम देता है। प्रतिस्पर्धी माहौल में, लैपटॉप से वैश्विक डेटासेट का विश्लेषण करने की तुलना में जंगल के अंदर वर्षों बिताना करियर-सीमित हो सकता है। विज्ञान का प्रोत्साहन रोमांच के बजाय एल्गोरिदम को अधिकाधिक पसंद आ रहा है।
फिर भी यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह परिवर्तन असुविधा के बिना नहीं है। कई पारिस्थितिकीविज्ञानी अनुभव के विलुप्त होने के बारे में चिंता करते हैं, यानी प्रकृति के साथ सीधे जुड़ाव का क्रमिक नुकसान जो पारिस्थितिक अंतर्ज्ञान, प्रासंगिक समझ और नैतिक जिम्मेदारी को नष्ट कर सकता है। उनका तर्क है कि गहन क्षेत्र ज्ञान के बिना प्रशिक्षित एल्गोरिदम पूर्वाग्रह और गलत व्याख्या का जोखिम उठाते हैं। आख़िरकार डेटा तटस्थ नहीं हैं: वे दर्शाते हैं कि उन्हें कैसे, कहाँ और क्यों एकत्र किया गया था।
लेकिन इन चिंताओं को भी वास्तविकता से तौला जाना चाहिए। पारिस्थितिकी, भौतिकी या जीनोमिक्स की तरह, जटिलता के स्तर पर पहुंच गई है जिसके लिए विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। हर भौतिक विज्ञानी डिटेक्टर नहीं बनाता और हर जीवविज्ञानी को जंगलों के माध्यम से जानवरों का पीछा करने की ज़रूरत नहीं होती। सभी पारिस्थितिकीविदों से क्षेत्रीय प्रकृतिवादी होने की अपेक्षा करना तर्कसंगत के बजाय उदासीन हो सकता है। जैसे-जैसे क्षेत्र परिपक्व होता है, इसके प्रतिपादकों को श्रम विभाजन पर अधिक गंभीरता और संवेदनशीलता से विचार करना चाहिए।
इसके अलावा, यह विचार कि भौतिक उपस्थिति स्वचालित रूप से बेहतर समझ की गारंटी देती है, अपने आप में संदिग्ध है। मानव अवलोकन सीमित, व्यक्तिपरक और रुक-रुक कर होता है। रोबोटिक कैमरे थकते नहीं हैं, और वे भूलते नहीं हैं या चुनिंदा रूप से नोटिस नहीं करते हैं। एआई सिस्टम उन पैटर्न को भी प्रकट कर सकता है जो नग्न आंखों के लिए अदृश्य हैं, विभिन्न पैमाने पर रिश्तों को उजागर करते हैं जिन्हें अकेले फील्डवर्क कभी भी पकड़ नहीं सकता है। किस अर्थ में, सिलिको में पारिस्थितिकी को वास्तविकता से पीछे हटने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि कई लोग इसे मानव शोधकर्ताओं के लिए और अधिक समझने का एक तरीका बनाते हैं।
विज्ञान, सिलिको में
इसका मतलब यह नहीं है कि जंगल, आर्द्रभूमि या चट्टानें वैज्ञानिक रूप से अप्रासंगिक हो गए हैं – केवल यह कि वैज्ञानिकों को अब इसमें शामिल खतरों का पता लगाने के लिए उनका अध्ययन करने के लिए शारीरिक रूप से उपस्थित होने की आवश्यकता नहीं है। ज्ञान उत्पादन का बिंदु बदल गया है। प्रौद्योगिकी के माध्यम से प्रकृति की मध्यस्थता बढ़ती जा रही है और वैज्ञानिक समझ अब संवेदी विसर्जन के बजाय संश्लेषण से उभर सकती है।
बदले में, भविष्य ज़मीन पर जूते और लैपटॉप के बीच एक आसान विकल्प नहीं है, बल्कि ‘फ़ील्डवर्क’ का क्या अर्थ हो सकता है, इसे फिर से परिभाषित करने का अवसर है। एक पेड़ से बंधा हुआ कैमरा ट्रैप उतना ही फील्ड उपकरण है जितना एक समय में एक नोटबुक हुआ करता था। लाखों अवलोकनों पर प्रशिक्षित एक मशीन-लर्निंग मॉडल दूरबीन की एक जोड़ी के समान प्रकृति पर एक लेंस है। एआई दुनिया में, जंगल अभी भी मायने रखता है; यह सिर्फ इतना है कि यह अब हमारी निरंतर भौतिक उपस्थिति की मांग नहीं करता है।
और जैसे-जैसे पारिस्थितिक अनुसंधान इस नए चरण में प्रवेश कर रहा है, चुनौती पारंपरिक क्षेत्रीय कार्य की गिरावट पर शोक मनाने की नहीं बल्कि यह सुनिश्चित करने की है सिलिको में विज्ञान पारिस्थितिक वास्तविकताओं, नैतिक जिम्मेदारी और संरक्षण लक्ष्यों पर आधारित है। हमारे जूतों से भले ही कीचड़ उतर गया हो, लेकिन जीव जगत को समझने और उसकी रक्षा करने की ज़िम्मेदारी हमारे पैरों के नीचे मजबूती से बनी हुई है, भले ही वे पैर अब किसी मेज़ के नीचे हों।
डॉ. बीजू धर्मपालन, गार्डन सिटी यूनिवर्सिटी, बेंगलुरु के अकादमिक मामलों के डीन और नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ एडवांस्ड स्टडीज, बेंगलुरु में सहायक संकाय सदस्य हैं।
