क्या होगा अगर हम रैन सोसाइटी बाजार पर आधारित नहीं है, लेकिन साक्ष्य पर?

सफल ब्रेक्सिट अभियान के बाद, डोमिनिक कमिंग्स - वोट लीव के तत्कालीन अभियान निदेशक - ने ब्लॉग पोस्ट की एक श्रृंखला प्रकाशित की जिसमें बताया गया कि अभियान कैसे चलाया गया और एक सफल सिविल सेवा के लिए उनकी योजनाएँ क्या थीं।
क्या जल्द ही हमारे भविष्य के समाज का खाका खींचना संभव होगा? Viktoriya / Shutterstock.com

सफल ब्रेक्सिट अभियान के बाद, डोमिनिक कमिंग्स - वोट लीव के तत्कालीन अभियान निदेशक - ने ब्लॉग पोस्ट की एक श्रृंखला प्रकाशित की जिसमें बताया गया कि अभियान कैसे चलाया गया और एक सफल सिविल सेवा के लिए उनकी योजनाएँ क्या थीं। इन पदों में से अंतिम जून 26 2019 पर जारी किया गया था, इससे पहले कि वह वर्तमान प्रधान मंत्री, बोरिस जॉनसन के विशेष सलाहकार बन गए। विचार इस पोस्ट पुनरुत्थान सार्वजनिक नीति में एक वादा है जो 1970s के बाद से मृत्यु हो गई है - नीति विकल्पों को निर्देशित करने के लिए कठिन वैज्ञानिक (ज्ञान-आधारित) विधियों का उपयोग।

कमिंग के सार्वजनिक नीति के संस्करण के रूप में क्या दिखता है, शुद्ध विचार के विषयों में प्रशिक्षित प्रशासकों का एक कुलीन समूह - गणितज्ञ और दार्शनिक - सबूत के आधार पर समाज को चलाएंगे। एकत्रित डेटा बिंदुओं का उपयोग मशीन सिमुलेशन (अक्सर मॉडल कहा जाता है) बनाने के लिए किया जाएगा। नीति निर्माता तब काल्पनिक नीतियों के साथ सिमुलेशन का परीक्षण करने में सक्षम होंगे ("क्या होगा अगर ड्रग्स कानूनी थे?") और, परिणामों के अनुसार, सार्वजनिक नीति को समायोजित करें।

आर्थिक नीति के पूर्ण साइबरनेटिक संस्करण की वकालत की गई थी, लेकिन सोवियत संघ में, नोबेल-पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्री की पसंद के अनुसार इसका अभ्यास नहीं किया गया था लियोनिद कांटोरोविच और गणितज्ञ और कंप्यूटर वैज्ञानिक विक्टर Glushkov. वे परिकल्पना यह चीजों को एक कदम आगे ले जाने की संभावना - इष्टतम परिणामों तक पहुँचने के लिए क्या कार्रवाई करने के लिए मशीनों की पहचान करना। यही है, नीति निर्माताओं को यह तय करने की आवश्यकता होगी कि वे क्या हासिल करना चाहते हैं ("मक्खन के उत्पादन को अधिकतम करें") और मशीनें इस नीति के साथ आएंगी कि इसे प्राप्त करने के लिए संसाधनों का आवंटन कैसे किया जाए।

सोवियत संघ के बाहर, इस तरह की सोच को वास्तव में लागू किया गया था प्रोजेक्ट साइबेरसिनचिली की सरकार के लिए 1970s में प्रबंधन सलाहकार स्टैफोर्ड बीयर द्वारा एक साथ रखा गया प्रयास, तत्कालीन राष्ट्रपति, सल्वाडोर अलेंदे के तहत अर्थव्यवस्था का प्रबंधन करने में मदद करने के लिए (परियोजना को जनरल ऑगस्टो पिनोशे द्वारा तख्तापलट के बाद ध्वस्त कर दिया गया था)।

हालांकि साइबर्सिन कभी भी पूरी तरह से चालू नहीं था, इसलिए इसका उपयोग किया गया ताकि सरकार के सबसे बड़े विरोधी हमलों में से एक को तोड़ने में मदद मिल सके, जिसे एक दक्षिणपंथी संघ ने उकसाया था। बीयर की दृष्टि अपने सोवियत समकक्ष की तुलना में कहीं अधिक विकेंद्रीकृत और लोकतांत्रिक है, लेकिन यह अभी भी विचार की एक ही पंक्ति के भीतर है।

जैसा कि आप अब तक समझ चुके होंगे, साइबरनेटिक दृष्टि राजनीतिक स्पेक्ट्रम के बाईं ओर सुरक्षित रूप से स्थित होती है।

बाजार

साइबरनेटिक दृष्टि के विपरीत किनारे पर बैठे, एक को आधुनिक उदारवादी अर्थशास्त्र के जनक लुडविग वॉन मिल्स और फ्रेडरिक वॉन हायेक मिलेंगे। उनके तर्क, अधिक मोटे तौर पर लिए गए, साइबरनेटिक सपने को असंभव मानते हैं एक कम्प्यूटेशनल परिप्रेक्ष्य से, या तो दुनिया को कुशलता से मॉडल करने में सक्षम नहीं होने के कारण, या समाधान की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए उपयुक्त संकेत नहीं हैं।

उन्होंने तर्क दिया कि एक और तंत्र जो वास्तविक दुनिया के अंदर मौजूद है (उनके मामले में, बाजार को) भारी लिफ्टिंग करने की आवश्यकता है, एक संकेत प्रदान करके - जो कि वस्तुओं और सेवाओं के मामले में, कीमतें हैं। उनके लिए, एक अच्छी नीति वह नहीं है जो किसी समाधान की दिशा में क्या कदम उठाए जाने की आवश्यकता है, बल्कि सही प्रोत्साहन और दंड के साथ "गेम" को सेट करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है। यह मूल रूप से सिर्फ एक वास्तविक सार्वजनिक नीति के लिए जगह छोड़ता है जिसे "निजीकरण सब कुछ के रूप में अभिव्यक्त किया जा सकता है, एक प्रतिस्पर्धी क्षेत्र बना सकते हैं, बाजार को समस्याओं को हल करने दें"।

बाजार के सभी वास्तविक नीतिगत फैसलों को छोड़ देना एक बहुत ही पारंपरिक (कम से कम दक्षिणपंथी विचार के बाद 1980s) है। इससे यह सवाल उठता है कि ब्रिटेन की मौजूदा सरकार को सलाह देने वाला कोई व्यक्ति उन अवधारणाओं पर भी चर्चा कर रहा है जो विशुद्ध रूप से बाजार से संचालित नहीं हैं। अपने नवीनतम पोस्ट में, कमिंग्स ने गंभीर मॉडलिंग करने के लिए ब्रिटिश राज्य की अक्षमता पर अफसोस जताया। यह एक शानदार विरोधाभास लगता है - क्या बाजार को सब कुछ हल करने में सक्षम नहीं होना चाहिए?

यह ध्यान देने योग्य है कि नियोजन के तरीकों की अवधारणाएं अलग-अलग विचारकों में बहुत भिन्न हैं - यहां तक ​​कि अधिवक्ता भी हैं समाजवादी बाजार बाईं तरफ। हालाँकि वास्तविक पार्टी की राजनीति के संदर्भ में एक स्पष्ट बाएँ-दाएँ विभाजन है, ऐसा लगता है कि कुछ नियोजन के विचार को ऐतिहासिक रूप से आंशिक रूप से स्वीकार किया गया है (कुछ हद तक गंभीर) कुछ समय के लिए.

क्या होगा अगर हम रैन सोसाइटी बाजार पर आधारित नहीं है, लेकिन साक्ष्य पर?
बाजार के संकेत। टोनी स्टॉक / शटरस्टॉक डॉट कॉम

एआई और सार्वजनिक नीति

तो, क्या AI और (समवर्ती) में प्रगति कम्प्यूटेशनल शक्ति और डेटा की उपलब्धता में भारी वृद्धि हमें उदारवादी तर्कों को दरकिनार करने की अनुमति देती है? मैं हां कहूंगा, लेकिन केवल आंशिक रूप से। कोई आसानी से एक समाधान की कल्पना कर सकता है जहां नीति को प्रभावित करने के लिए नवीनतम एआई विधियों का उपयोग किया जाता है। यह काफी प्रशंसनीय है कि कोई एक दैनिक आधार पर लाखों उत्पादों और सेवाओं की योजना बना सकता है और सामाजिक आय से निपटने में मदद करने के लिए कार्यों का इष्टतम सेट ढूंढ सकता है और आम तौर पर समग्र भविष्य के लिए धक्का दे सकता है।

यह, हालांकि, तुच्छ - उद्धार नहीं है कारण मॉडल ड्राइव करने के लिए सिमुलेशन बहुत कठिन है, महत्वपूर्ण विशेषज्ञता की आवश्यकता है, और केवल एक सीमित क्षमता में किया जा सकता है। इसके शीर्ष पर, वर्तमान AI विधियों में "सामान्य ज्ञान" की अवधारणा का अभाव है। एक विशिष्ट कार्य को ध्यान में रखकर बनाया गया मॉडल, उक्त कार्य के लिए अनुकूलन करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन उत्पन्न होने का खतरा है अवांछित दुष्प्रभाव। उदाहरण के लिए, एक एआई-अनुकूलित कारखाना जिसका उद्देश्य उत्पादन का अनुकूलन करना है वह पर्यावरण की परवाह किए बिना ऐसा करेगा।

लेकिन एआई में सभी समस्याओं की माँ यह है कि बहुत अधिक आधुनिक संभाव्य नियोजन एल्गोरिदम अत्यधिक मानव ट्यूनिंग के बिना स्थिर नहीं हैं, कई कारणों से जो इस लेख के दायरे से परे हैं। व्यवहार में, इसका मतलब है कि सीधी, पारंपरिक योजना (जैसे रैखिक प्रोग्रामिंग) के बाहर, आधुनिक एआई से मूल्य प्राप्त करने के लिए महत्वपूर्ण मानव विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। फिलहाल यह ज्यादातर निजी एआई अनुसंधान प्रयोगशालाओं और कुछ विश्वविद्यालय विभागों के भीतर बैठता है। साइबरनेटिक राज्य बनाने के किसी भी गंभीर प्रयास के लिए दोनों महत्वपूर्ण मानव संसाधनों को परियोजना की ओर ले जाने की आवश्यकता होगी और कुछ अन्य एल्गोरिदमिक सफलताएँ।

दुर्भाग्य से, सार्वजनिक नीति में वर्तमान एआई तैनाती उपरोक्त विचारों का पालन नहीं करती है। ऐसा लगता है कि AI को केवल सरल भविष्य कहे जाने वाले कार्यों के लिए तैनात किया गया है ("क्या व्यक्ति X भविष्य में अपराध Y करेगा?")। इस कारण से, सार्वजनिक निकाय हैं खोज यह तकनीक तेजी से बेकार। लेकिन तकनीकी नवाचार लगभग हमेशा विफलताओं की एक श्रृंखला का अनुभव करते हैं इससे पहले कि वे अपनी गति पाते हैं, इसलिए उम्मीद है कि एआई को अंततः ठीक से लागू किया जाएगा।

वापस Brexit करने के लिए

Brexit का इसमें से किसी से क्या संबंध है? मेरी समझ यह है कि ब्रेक्सिट (कमिंग्स के अनुसार) की जरूरत है ताकि सिविल सेवा को बाधित करने में मदद मिल सके ताकि इसे फिर से बनाया जा सके। तब गंभीर एआई सार्वजनिक नीति समाधान (जो वैज्ञानिक नियोजन का दूसरा नाम है) को तैनात करना संभव होगा। इसलिए ब्रिटिश राज्य ऐसी परियोजनाओं की तैनाती करेगा जो सुनहरे रास्तों के लिए मॉडल की जांच करने वाली मशीनों या सिविल सेवकों के साथ भविष्य का मॉडल तैयार कर सकें।

मेरे विचार में, वास्तव में आश्चर्य की बात यह है कि इस तरह के प्रस्ताव व्यापक राजनीतिक वाम से नहीं आते हैं (हालांकि, निश्चित रूप से हैं, बहुत ही रोचक के विषय पर लेता है वैज्ञानिक की योजना बना) - लेकिन दाईं ओर से। यह ए.आई. का उपयोग करने के लिए स्वतंत्र बाजार के एजेंडे को जल्दबाजी में इस्तेमाल कर सकता है, जैसे प्रश्न पूछें "95 में बढ़ती राज्य पेंशन आयु के साथ बोर्ड पर सभी को प्राप्त करने के लिए सबसे अच्छा प्रचार क्या है, हर सार्वजनिक सेवा का निजीकरण और लोगों को स्वीकार करने के लिए। आव्रजन पर प्रतिबंध? ”।

यह सभी AI वार्ता एक लाल हेरिंग हो सकती है - अधिक पारंपरिक दक्षिणपंथी ब्रेक्सिट पार्टी की नीतियां केवल एक गहनता हैं डीरेग्यूलेशन एजेंडा, हालांकि फिर से संकेत हैं मिश्रित। वैकल्पिक रूप से, यह मामला हो सकता है कि बोर्ड भर में वन नेशन कंज़र्वेटिव और मुक्त बाज़ारियों के बीच विभाजन हो।

प्रत्यक्ष नियोजन के लिए यूरोपीय संघ को अनुमति देने की कल्पना करना कठिन है (यह आंतरिक बाजार के अधिकांश सिद्धांतों के खिलाफ जाता है), लेकिन ब्रेक्सिट के बाद ब्रिटेन में भी ऐसा करना मुश्किल है। अधिकांश संस्थान बाजार को संगठन के एकमात्र वैध रूप के रूप में देखते हैं।

लेकिन आम सहमति में कुछ दरार दिखाई दे रही है। शायद हम एक ऐसी स्थिति में समाप्त हो सकते हैं जहां सक्रिय रूप से "अच्छे समाज" की ओर एआई का उपयोग करने की योजना है।वार्तालाप

के बारे में लेखक

स्पाय्रोस समोथ्राकिस, लेक्चरर इन एनालिटिक्स एंड डेटा साइंस, एसेक्स विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

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