क्या AI-सक्षम साम्यवाद काम करेगा?


यहां तक ​​कि केंद्रीकरण के प्रतीत होने वाले सौम्य रूप भी असंख्य आर्थिक और राजनीतिक लागत लाते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि अंततः नियंत्रण किसके पास है



रॉयटर्स फ़ाइल फ़ोटो

डारोन एसेमोग्लू द्वारा

प्रकाशित: बुध 28 जून 2023, रात्रि 10:21 बजे

दशकों तक, हायेक के तर्कों ने सभी प्रकार के विनियमन को खारिज करने का आधार प्रदान किया। यदि आर्थिक गतिविधि का कोई विनियमन (जैसे नए उत्पादों की रिहाई को नियंत्रित करने वाले उपाय) या कीमतों (जैसे कैप या नियंत्रण) मूल्य प्रणाली के कामकाज में हस्तक्षेप करता है, तो वे लगातार बदलती दुनिया में अनुकूलन की विकेंद्रीकृत प्रक्रिया में बाधा डालेंगे। .

फ्रेडरिक वॉन हायेक को उनके 1944 के प्रभावशाली विवाद द रोड टू सर्फ़डोम के लिए जाना जाता है। लेकिन अर्थशास्त्र में उनका सबसे मशहूर काम “द यूज़ ऑफ नॉलेज इन सोसाइटी” है, जो इस बात पर एक छोटा सा लेख है कि समाज कैसे प्राथमिकताओं, प्राथमिकताओं और उत्पादकता जैसे आर्थिक बुनियादी सिद्धांतों के बारे में बिखरी हुई जानकारी का उपयोग करता है और प्राप्त करता है।

लेख में केंद्रीय योजना की एक शक्तिशाली आलोचना विकसित की गई है, जिसमें तर्क दिया गया है कि कोई भी केंद्रीकृत प्राधिकरण “अपूर्ण और अक्सर विरोधाभासी ज्ञान के बिखरे हुए टुकड़े जो सभी अलग-अलग व्यक्तियों के पास हैं” को पर्याप्त रूप से एकत्र और संसाधित नहीं कर सकता है। लाखों उत्पादों के बीच प्रत्येक व्यक्ति की प्राथमिकताओं को जाने बिना, अपनी प्रतिभा का सबसे अधिक उत्पादक और रचनात्मक रूप से उपयोग कहां करना है, इस बारे में उनके विचारों को तो छोड़ ही दें, केंद्रीय योजनाकारों का असफल होना तय है।

इसके विपरीत, बाजार अर्थव्यवस्थाएं ऐसी जानकारी को कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से संसाधित और एकत्र कर सकती हैं। मूल्य संकेत बाजार सहभागियों की प्राथमिकताओं और प्राथमिकताओं के बारे में डेटा को निर्बाध रूप से व्यक्त करते हैं। जब टिन दुर्लभ हो जाता है, तो इसकी कीमत बढ़ जाती है, और हायेक बताते हैं, “टिन के उपयोगकर्ताओं को यह जानने की ज़रूरत है कि जो टिन वे उपभोग करते थे उसका कुछ हिस्सा अब कहीं और अधिक लाभप्रद रूप से नियोजित किया जाता है और परिणामस्वरूप, उन्हें टिन की बचत करनी होगी।”

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न ही यह केवल मौजूदा डेटा को संसाधित करने के बारे में है। हायेक का तर्क है कि बाजार प्रणाली नए, प्रासंगिक संकेतों की खोज करने या यहां तक ​​कि उत्पादन करने में भी बेहतर है: “‘डेटा’ जिससे आर्थिक गणना शुरू होती है वह पूरे समाज के लिए कभी भी एक दिमाग को ‘नहीं’ दिया जाता है जो काम कर सके निहितार्थ और ऐसा कभी नहीं दिया जा सकता।”

हालाँकि हायेक को केंद्रीय योजना की ज्ञान-आधारित (या “कम्प्यूटेशनल”) आलोचना प्रस्तुत करने के लिए जाना जाता है, उनके तर्कों को अधिक व्यापक रूप से विकेंद्रीकरण के आह्वान के रूप में समझा जाता है। उन्होंने कहा कि, “अगर हम इस बात पर सहमत हो सकते हैं कि समाज की आर्थिक समस्या मुख्य रूप से परिवर्तनों के लिए तेजी से अनुकूलन में से एक है … अंतिम निर्णय उन लोगों पर छोड़ दिया जाना चाहिए जो इन परिस्थितियों से परिचित हैं।” अंततः, हायेक ने निष्कर्ष निकाला, “हमें इसे किसी प्रकार के विकेंद्रीकरण द्वारा हल करना चाहिए” – अर्थात्, बाजार अर्थव्यवस्था और मूल्य प्रणाली के माध्यम से।

दशकों तक, हायेक के तर्कों ने सभी प्रकार के विनियमन को खारिज करने का आधार प्रदान किया। यदि आर्थिक गतिविधि का कोई विनियमन (जैसे नए उत्पादों की रिहाई को नियंत्रित करने वाले उपाय) या कीमतों (जैसे कैप या नियंत्रण) मूल्य प्रणाली के कामकाज में हस्तक्षेप करता है, तो वे लगातार बदलती दुनिया में अनुकूलन की विकेंद्रीकृत प्रक्रिया में बाधा डालेंगे। .

लेकिन अब, कृत्रिम बुद्धिमत्ता – विशेष रूप से जेनरेटिव एआई मॉडल जो पहले से मौजूद जानकारी की भारी मात्रा में एनकोड, प्रोसेस और तैनाती (सैकड़ों अरब मापदंडों के माध्यम से) करते हैं – हायेक के तर्क के लिए दो चुनौतियां खड़ी करती हैं।

सबसे पहले, एआई की बड़े पैमाने पर डेटा को अवशोषित करने, व्यवस्थित करने और व्याख्या करने की क्षमता को देखते हुए, किसी को आश्चर्य हो सकता है कि क्या यह केंद्रीय योजना को आज की बाजार प्रणालियों की तुलना में अधिक कुशल बना सकता है। “एआई समाजवाद” (या “पूरी तरह से स्वचालित लक्जरी साम्यवाद”) के पीछे ऐसी ही आशा है: एआई केंद्रीय योजनाकारों को इष्टतम और (माना जाता है) परोपकारी आर्थिक आवंटन निर्धारित करने का साधन देगा।

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लेकिन जबकि एआई समाजवाद एक दिलचस्प विचार प्रयोग है, यह हायेक की केवल सतही आलोचना प्रस्तुत करता है। यहां तक ​​​​कि अगर एक एआई सभी गणना और डेटा संग्रह कर सकता है जो बाजार अर्थव्यवस्था पहले से ही करती है (बहुत बड़ी बात है), एक केंद्रीय प्राधिकरण के हाथों में शक्ति की एकाग्रता चिंता का एक प्रमुख कारण होगी।

1930 के दशक की शुरुआत में जिस अकाल ने 50 लाख यूक्रेनियनों की जान ले ली, वह स्टालिन द्वारा सही आवंटन की गणना करने में विफल रहने का परिणाम नहीं था। इसके विपरीत, उनके पास पर्याप्त जानकारी थी, और उन्होंने इसका उपयोग क्षेत्र से जितना संभव हो उतना अनाज निकालने के लिए किया (बड़ी राजनीतिक प्रेरणाओं और संभवतः यूक्रेन को तबाह करने की इच्छा के कारण)।

इसके अलावा, हायेक की केंद्रीय योजना की आलोचना मौजूदा संख्याओं को कम करने से कहीं आगे जाती है। जैसा कि हमने देखा है, यह मुख्य रूप से परिवर्तन के अनुकूलन पर केंद्रित है, और इस प्रकार सूचना के निर्माण के साथ-साथ उसके उपयोग पर भी जोर देता है।

हायेक लिखते हैं, “जिस तरह के ज्ञान से मैं चिंतित रहा हूं, वह उस तरह का ज्ञान है जो अपनी प्रकृति से आंकड़ों में शामिल नहीं हो सकता है।” निहितार्थ यह है कि एक सर्व-शक्तिशाली बड़ा भाषा मॉडल (एलएलएम) भी बिखरी हुई जानकारी की वास्तविक प्रकृति से निपट नहीं सकता है।

लेकिन एआई हायेक के तर्कों के लिए दूसरी, गहरी चुनौती भी पेश करता है। ChatGPT-4 जैसे जेनरेटिव AI के युग में, क्या हमें यह भी मान लेना चाहिए कि बाज़ार सूचना के विकेंद्रीकृत उपयोग की सुविधा प्रदान करेगा? प्रौद्योगिकी के विकास का नेतृत्व अल्फाबेट (गूगल) और माइक्रोसॉफ्ट, दो बड़े निगमों द्वारा किया जा रहा है जो सूचना को केंद्रीकृत करने के व्यवसाय में हैं। भले ही अन्य कंपनियां इस एकाधिकार के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकती हैं, एलएलएम को, अपने स्वभाव से, उच्च स्तर के केंद्रीकरण की आवश्यकता हो सकती है। ऐसे परिदृश्य की कल्पना करना बहुत आसान है जिसमें मानवता का एक बड़ा हिस्सा एक ही मॉडल से अपनी जानकारी प्राप्त करता है।

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बेशक, Google या Microsoft का सूचना पर नियंत्रण चीन की कम्युनिस्ट पार्टी के समान नहीं है। लेकिन, जैसा कि साइमन जॉनसन और मैं हमारी नई किताब में तर्क देते हैं, शक्ति और प्रगति: प्रौद्योगिकी और समृद्धि पर हमारा हजारों साल का संघर्ष, यहां तक ​​कि केंद्रीकरण के सौम्य रूप भी असंख्य आर्थिक और राजनीतिक लागत लाते हैं, जो इस बात पर निर्भर करता है कि अंततः नियंत्रण किसके पास है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, इन लागतों में तकनीकी क्षेत्र का बढ़ता एकाधिकार शामिल है, क्योंकि डेटा पर नियंत्रण प्रवेश बाधाएँ पैदा करता है, और निरंतर ऑनलाइन जुड़ाव और व्यक्तिगत डिजिटल विज्ञापनों के आधार पर व्यवसाय मॉडल का विकास होता है, जो भावनात्मक आक्रोश, अतिवाद और ऑनलाइन प्रतिध्वनि उत्पन्न करता है। , लोकतांत्रिक भागीदारी के लिए हानिकारक प्रभावों के साथ।

इसलिए विकेंद्रीकरण अभी भी वांछनीय है। लेकिन एआई के युग में इसे बढ़ावा देने के लिए, हमें केवल इसकी संभावित लागतों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, विनियमन को अपनाकर हायेक के तर्क को सीधे या कम से कम इसके पक्ष में करने की आवश्यकता हो सकती है। -प्रोजेक्ट सिंडिकेट

एमआईटी में अर्थशास्त्र के प्रोफेसर डारोन एसेमोग्लू, पावर एंड प्रोग्रेस: ​​अवर थाउज़ेंड-इयर स्ट्रगल ओवर टेक्नोलॉजी एंड प्रॉस्पेरिटी (पब्लिक अफेयर्स, मई 2023) के सह-लेखक (साइमन जॉनसन के साथ) हैं।

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