Mapping the Narrow Corridor with Large Language Models
यह शोध पत्र एसेमोग्लू और रॉबिन्सन के "नैरो कॉरिडोर" (नैरो कॉरिडोर) ढांचे को परिचालनगत बनाने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करते हुए एक पुनरुत्पादक, प्रदाता-अज्ञेय (प्रोवाइडर-एग्नोस्टिक) पाइपलाइन प्रस्तावित करता है, जो बारह देशों के लिए समय के साथ राज्य और समाज की शक्ति को मात्रात्मक रूप से स्कोर करके, इस सिद्धांत को एक गुणात्मक वृत्तांत से एक डेटा-संचालित प्रक्षेपवक्र एटलस (ट्रैजेक्टरी एटलस) में परिवर्तित करता है।
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कल्पना कीजिए कि आप किसी देश के इतिहास को तारीखों और राजाओं की एक सूची के रूप में नहीं, बल्कि एक विशाल, अदृश्य गलियारे में टहलने के रूप में मैप करने की कोशिश कर रहे हैं। यह गलियारा "नैरो कॉरिडोर" (Narrow Corridor) है, जो नोबेल पुरस्कार विजेता अर्थशास्त्रियों की एक प्रसिद्ध पुस्तक की अवधारणा है। वे तर्क देते हैं कि सच्ची स्वतंत्रता तब नहीं होती जब सरकार बहुत मजबूत हो या जब लोग बहुत मजबूत हों; यह केवल तभी होती है जब दोनों एक संतुलित अवस्था में, इस संकीले रास्ते पर साथ-साथ चलते हैं। यदि सरकार बहुत शक्तिशाली हो जाती है और लोग बहुत कमजोर हो जाते हैं, तो देश "निरंकुश" (Despotic) क्षेत्र में चला जाता है (जैसे कि एक जेल)। यदि सरकार बहुत कमजोर है और लोग बहुत मजबूत हैं, तो यह अराजकता में गिर जाता है। यदि दोनों ही कमजोर हैं, तो यह एक "कागजी" (Paper) या "अनुपस्थित" (Absent) राज्य बन जाता है जहाँ वास्तव में कुछ भी काम नहीं करता। दशकों से, इतिहासकारों ने इन रास्तों को खींचने की कोशिश की है, लेकिन यह अविश्वसनीय रूप से कठिन कार्य है। इसके लिए सदियों के इतिहास को पढ़ने और यह तय करने के लिए हजारों निर्णय लेने की आवश्यकता होती है कि कोई देश किसी दिए गए क्षण में वास्तव में कहाँ खड़ा है। यह एक पैमाने से तूफान का तापमान मापने की तरह है; यह अव्यवस्थित, व्यक्तिपरक है और इसमें बहुत समय लगता है।
अब, नए खिलाड़ियों का आगमन हुआ है: लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs)। ये सुपर-स्मार्ट एआई (AI) कंप्यूटर हैं जो लगभग वह सब कुछ पढ़ सकते हैं जो कभी लिखा गया है और उसके बारे में सवालों के जवाब दे सकते हैं। यह शोध पत्र जो सवाल पूछता है वह सरल है: क्या हम इन एआई कंप्यूटरों को इतिहासकार बनाना सिखा सकते हैं? क्या हम एक एआई से पूछ सकते हैं कि वह किसी देश के इतिहास को, कालखंड के अनुसार देखे, और नैरो कॉरिडोर के माध्यम से उसके चलने के पथ को खींचे? इब्राहिम सोंघोरी के नेतृत्व में लेखकों ने यह पता लगाने का निर्णय लिया। उन्होंने केवल एआई को अनुमान लगाने के लिए नहीं कहा; उन्होंने एक सावधानीपूर्वक, चरण-दर-चरण विधि बनाई। पहले, उन्होंने एआई द्वारा एक दशक की प्रमुख घटनाओं (जैसे कि कोई क्रांति या नया कानून) की सूची बनाने का निर्देश दिया। फिर, उन्होंने एआई से उस सूची का उपयोग करके यह स्कोर देने के लिए कहा कि सरकार कितनी मजबूत थी और लोग कितने मजबूत थे (0 से 10 के पैमाने पर)। उन्होंने अमेरिका और चीन जैसे दिग्गजों और सोमालिया और लेबनान जैसे छोटे देशों सहित बारह अलग-अलग देशों के लिए यह किया। उन्होंने यह देखने के लिए चार अलग-अलग एआई मॉडल का परीक्षण भी किया कि क्या वे एक-दूसरे से सहमत हैं, और उन्होंने एआई के रेखाचित्रों की तुलना विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए एक प्रसिद्ध मानचित्र 'V-Dem' से की ताकि यह देखा जा सके कि क्या एआई मानव विशेषज्ञों के साथ तालमेल बिठा पा रहा है।
यहाँ उन्हें क्या मिला। एआई मॉडल इन रास्तों को खींचने में आश्चर्यजनक रूप से अच्छे थे। जब उन्होंने यूनाइटेड किंगडम और संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे देशों को देखा, तो एआई ने उन्हें सही ढंग से "नैरो कॉरिडोर" के भीतर रखा, जो एक लंबी, स्थिर यात्रा को दर्शाता है जहाँ सरकार और लोग एक साथ मजबूत हुए। जब उन्होंने ईरान और चीन जैसे स्थानों को देखा, तो एआई ने दिखाया कि वे "निरंकुश" (Despotic) क्षेत्र की ओर बढ़ रहे हैं, जहाँ लोगों की तुलना में सरकार बहुत अधिक शक्तिशाली हो गई, विशेष रूप से बड़ी क्रांतियों के बाद। डेमोक्रेटिक रिपब्लिक ऑफ कांगो और सोमालिया जैसे देशों के लिए, एआई ने उन्हें "कमजोर" क्षेत्र में सही ढंग से रखा, जहाँ सरकार का अस्तित्व ही नगण्य है। सबसे दिलचस्प बात यह थी कि एआई ने केवल पुस्तक के विचारों की नकल नहीं की; इसने वास्तव में घटनाओं के आधार पर पथ की गणना की। उदाहरण के लिए, इसने दिखाया कि चिली 1973 में सैन्य तख्तापलट के दौरान कॉरिडोर से अचानक बाहर गिर गया और फिर लोकतंत्र की वापसी के बाद धीरे-धीरे वापस अंदर आया।
हालाँकि, लेखक बहुत सावधानी से कहते हैं कि वे यह नहीं कह रहे हैं कि एआई पूर्ण है या इसने इतिहास को "हल" कर दिया है। उन्होंने पाया कि जबकि एआई इस बात पर मानव विशेषज्ञों के साथ अच्छी तरह सहमत था कि लोग कितने मजबूत थे, लेकिन कभी-कभी उसने सरकार को अलग तरह से देखा। विशेषज्ञ अक्सर सोचते थे कि सरकारें एआई की तुलना में अधिक मजबूत थीं, विशेष रूपकर पुराने समय में। लेखक सुझाव देते हैं कि ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई को बहुत अधिक आधुनिक, अंग्रेजी-भाषा के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जो इसे अतीत को एक मानव इतिहासकार की तुलना में थोड़ा अलग तरह से देखने के लिए प्रेरित कर सकता है जिसने विशिष्ट अभिलेखों (archives) का अध्ययन करने में अपना जीवन बिताया हो। इसके अलावा, क्योंकि एआई को ऐसे डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है जिसमें संभवतः वही विशेषज्ञ मानचित्र शामिल हैं जिनसे इसकी तुलना की गई है, इसलिए यह सहमति केवल एआई द्वारा पढ़ी गई चीज़ों को याद रखने के कारण हो सकती है, न कि अनिवार्य रूप से नई सच्चाइयों की खोज करने के कारण।
अंत में, यह शोध पत्र सुझाव देता है कि एआई इन ऐतिहासिक मानचित्रों को खींचने के लिए एक शक्तिशाली, सस्ता और तेज़ उपकरण हो सकता है। यह कुछ घंटों में वह काम कर सकता है जिसे करने में विशेषज्ञों की एक टीम को वर्षों लग सकते हैं, और यह पूरी तरह से पारदर्शी तरीके से कर सकता है—आप देख सकते हैं कि एआई ने अपने निर्णय लेने के लिए किन घटनाओं का उपयोग किया। लेखक एआई को कई देशों के लिए इन पथों को जल्दी से उत्पन्न करने के लिए एक "प्रथम ड्राफ्ट" या "बेसलाइन" के रूप में उपयोग करने का प्रस्ताव देते हैं, और फिर जटिल, विवादास्पद हिस्सों की जांच के लिए मानव विशेषज्ञों को शामिल करते हैं। यह मानव निर्णय का विकल्प नहीं है, बल्कि इतिहास की बिखरी हुई कहानी को एक स्पष्ट, दृश्य मानचित्र में बदलने का एक नया, रोमांचक तरीका है जिसे कोई भी एक्सप्लोर कर सकता है। लेखक ने अपना सारा कोड और एक इंटरैक्टिव गैलरी भी जारी की है ताकि आप स्वयं इन एनिमेटेड ऐतिहासिक यात्राओं के माध्यम से क्लिक और खेल सकें, और देख सकें कि देश कैसे बढ़ते हैं, लड़खड़ाते हैं और नैरो कॉरिडोर में अपना संतुलन पाते हैं।
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