Support for AI Development -- Automated Daily Measurement with Open Data and Code
यह शोध पत्र एआई (AI) विकास के प्रति अमेरिकी समर्थन को ट्रैक करने के लिए एक वेब डैशबोर्ड का उपयोग करते हुए, दैनिक जनमत नाउकास्टिंग (nowcasting) के लिए एक ओपन-सोर्स, स्वचालित प्रणाली का समर्थन और प्रदर्शन करता है, और यह तर्क देता है कि परिवर्तनकारी प्रौद्योगिकियों के प्रति दृष्टिकोण में बदलावों की सटीक निगरानी करने के लिए इस तरह की उच्च-आवृत्ति, पारदर्शी विधियाँ आवश्यक हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि एक नई, तेजी से बदलती तकनीक के बारे में भीड़ कैसा महसूस करती है। पारंपरिक रूप से, सामाजिक वैज्ञानिक फोटोग्राफर की तरह कार्य करते हैं: वे हर दो या चार साल में जनमत की एक उच्च-गुणवत्ता वाली तस्वीर लेते हैं। जब तक फोटो विकसित होकर प्रकाशित होती है, तब तक भीड़ आगे बढ़ चुकी होती है, और वह तस्वीर पुरानी हो चुकी होती है।
यह शोध पत्र एक नया दृष्टिकोण पेश करता है: एक लाइव वीडियो फीड।
लेखक, जेसन जेफरी जोन्स ने, एक मुफ्त, ओपन-सोर्स मशीन बनाई जिसे "सोशल साइंस डैशबोर्ड इनेटर" (SSDT) कहा जाता है। समय-समय पर स्नैपशॉट लेने के बजाय, यह प्रणाली जनमत की एक दैनिक "सेल्फी" लेती है। यह हर दिन स्वचालित रूप से लोगों के एक छोटे समूह को जोड़ती है, उनसे कुछ प्रश्न पूछती है, उत्तरों का विश्लेषण करती है, और परिणामों को तुरंत एक सार्वजनिक वेबसाइट पर पोस्ट करती है। शुरुआती सेटअप के बाद किसी भी इंसान को इस प्रक्रिया को छूने की आवश्यकता नहीं होती; यह ऑटोपायलट पर चलता है।
यहाँ इस शोध के निष्कर्षों का विवरण दिया गया है, सरल उपमाओं का उपयोग करते हुए:
1. प्रयोग: AI समर्थन को ट्रैक करना
लेखक ने इस "लाइव फीड" मशीन का उपयोग यह ट्रैक करने के लिए किया कि अमेरिकियों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के और अधिक विकास के प्रति कितना समर्थन है।
- सेटअप: हर दिन, 11 यादृच्छिक (रैंडम) अमेरिकियों से पूछा गया, "आप AI के और अधिक विकास का कितना समर्थन करते हैं?" उन्होंने "दृढ़ विरोध" से लेकर "दृढ़ समर्थन" के पैमाने पर उत्तर दिया।
- पैमाना: यह अध्ययन अप्रैल 2024 से मई 2026 तक चला, जिसमें 8,500 से अधिक प्रतिक्रियाएं एकत्र की गईं।
- लक्ष्य: यह देखना था कि क्या जनमत वास्तविक समय में बदल रहा है, न कि वर्षों तक इंतजार करना।
2. मुख्य निष्कर्ष: रोलरकोस्टर की सवारी
दैनिक डेटा ने एक ऐसी कहानी उजागर की जो वार्षिक सर्वेक्षणों से छूट जाती:
- ट्रेंड नीचे की ओर है: अध्ययन की शुरुआत में, समर्थन मध्यम सकारात्मक था। हालांकि, समय के साथ, समर्थन धीरे-धीरे लेकिन लगातार घटता गया। यह एक गुब्बारे के धीरे-धीरे हवा छोड़ने जैसा है; यह फटा नहीं, लेकिन यह निश्चित रूप से सिकुड़ गया।
- टर्निंग पॉइंट (मोड़): डेटा ने दिखाया कि एक विशिष्ट "फ्लिप" लगभग अप्रैल 2025 के आसपास हुआ। इस तारीख से पहले, समर्थन वास्तव में थोड़ा बढ़ रहा था। इसके बाद, यह निरंतर गिरावट के दौर में चला गया। यह एक ऐसी कार की तरह है जो अचानक चढ़ाई चढ़ते हुए पहाड़ी की चोटी पर पहुँच गई और फिर पीछे की ओर लुढ़कने लगी।
- राजनीतिक विभाजन: जिस तरह लोग अक्सर जलवायु परिवर्तन या करों पर असहमत होते हैं, अध्ययन में पाया गया कि AI के प्रति समर्थन राजनीतिक रूप से ध्रुवीकृत हो गया।
- शुरुआत में, डेमोक्रेट्स और रिपब्लिकन के विचार समान थे।
- 2024 के अमेरिकी चुनाव (जहाँ रिपब्लिकन जीते) के बाद, AI के प्रति रिपब्लिकन का समर्थन वास्तव में डेमोक्रेट्स के समर्थन से ऊपर निकल गया। लेखक का सुझाव है कि जब लोगों की पसंदीदा राजनीतिक पार्टी सत्ता में होती है, तो वे नई तकनीकों को अधिक पसंद करते हैं।
- व्यक्तित्व लक्षण मायने रखते हैं:
- जोखिम लेने वाले: जो लोग स्वाभाविक रूप से जोखिम लेने के लिए तैयार रहते हैं (जैसे ऊँची छलांग लगाना), वे AI का समर्थन करने के लिए बहुत अधिक इच्छुक थे। जो लोग सतर्क और जोखिम से बचने वाले होते हैं, वे कम समर्थक थे।
- विश्वास: जो लोग आम तौर पर दूसरों पर भरोसा करते हैं, वे उन लोगों की तुलना में थोड़े अधिक समर्थक थे जो लोगों के प्रति संदिग्ध होते हैं।
- आयु और लिंग: पुरुषों ने महिलाओं की तुलना में AI का अधिक समर्थन किया। दिलचस्प बात यह है कि उम्रदराज लोगों ने युवाओं की तुलना में AI का अधिक समर्थन किया, और समय के साथ यह अंतर बढ़ता गया।
3. लोग वास्तव में क्या कह रहे थे ( "क्यों")
सर्वेक्षण में लोगों से एक या दो वाक्यों में अपने उत्तर का स्पष्टीकरण लिखने के लिए भी कहा गया। लेखक ने इन नोट्स का विश्लेषण किया और पाया:
- पुराने डर: लोग अभी भी "स्काईनेट" (रोबोट द्वारा कब्जा करना) और नौकरी जाने की चिंता करते हैं।
- नए डर: जैसे-जैसे AI बढ़ा, नए डर सामने आए, विशेष रूप से ऊर्जा खपत (पानी और बिजली) और AI चलाने की पर्यावरणीय लागत के बारे में।
- नई उम्मीदें: कुछ लोगों ने AI को एक "दोस्त" के रूप में या अकेलेपन से लड़ने के तरीके के रूप में उल्लेख किया, जबकि अन्य ने इसे अपने काम को आसान बनाने के उपकरण के रूप में देखा।
4. यह पद्धति क्यों महत्वपूर्ण है
लेखक का तर्क है कि पारंपरिक विज्ञान की तुलना में यह "दैनिक डैशबोर्ड" दृष्टिकोण बेहतर है क्योंकि:
- पारदर्शिता: सब कुछ खुला है। कोड, डेटा और परिणाम सभी सार्वजनिक हैं। यह एक कांच के घर की तरह है जहाँ कोई भी देख सकता है कि विज्ञान कैसे किया जा रहा है।
- गति: यदि दुनिया में कुछ बड़ा होता है (जैसे कोई बड़ी AI उपलब्धि या घोटाला), तो यह प्रणाली दिखा सकती है कि जनमत तुरंत कैसे बदलता है, न कि रिपोर्ट के लिए दो साल तक इंतजार करना पड़ता है।
- प्रतिकृति (Replication): चूंकि यह प्रणाली स्वचालित और खुली है, इसलिए अन्य वैज्ञानिक काम की जांच करने के लिए इसे ठीक से कॉपी कर सकते हैं, या अलग प्रश्न पूछने के लिए उसी डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
5. भविष्य की भविष्यवाणी
डेटा में देखे गए निरंतर गिरावट के रुझान के आधार पर, लेखक एक सरल भविष्यवाणी करते हैं: 2026 के दौरान AI के प्रति समर्थन गिरना जारी रहेगा, जो वर्ष के अंत तक तटस्थ या नकारात्मक स्तर तक पहुँच सकता है।
निचोड़
यह शोध पत्र केवल AI के बारे में नहीं है; यह विज्ञान करने के एक नए तरीके के बारे में है। लेखक ने एक ऐसी मशीन बनाई है जो जनमत को समझने की धीमी, धुंधली प्रक्रिया को एक तेज़, स्पष्ट और खुले वीडियो स्ट्रीम में बदल देती है। ऐसा करके, उन्होंने खोजा कि AI के प्रति सार्वजनिक समर्थन एक स्थिर मूर्ति नहीं है, बल्कि एक जीवित, सांस लेती हुई चीज़ है जो राजनीति, व्यक्तित्व और समाचार चक्र से प्रभावित होकर दिन-ब-दिन बदलती रहती है।
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