OpenAI o1 : अर्थशास्त्र और तर्क क्षमता

यदि आपने कभी सोचा है कि क्या AI मॉडल वास्तव में जटिल आर्थिक पहेलियों के माध्यम से तर्क कर सकते हैं, तो अर्थशास्त्री Tyler Cowen OpenAI के ओ 1 मॉडल पर एक आकर्षक परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है। यह लेख वह देखता है जो उसने देखा था, तर्क करने के लिए मॉडल का दृष्टिकोण क्यों मायने रखता है, और विश्लेषणात्मक क्षेत्रों में इसके भविष्य के बारे में क्या सुझाव देता है। चाहे आप एक अर्थशास्त्र उत्साही हों, एक AI पर्यवेक्षक या इस बात के प्रति उत्सुक हों कि large language models सूक्ष्म सोच को कैसे संभालता है, आपको o1 क्या कर सकता है और क्या नहीं कर सकता, इसकी स्पष्ट तस्वीर मिलेगी।

क्यों o1 एक अलग प्रकार का मॉडल है

ChatGPT के पुराने संस्करणों सहित अधिकांश chatbots एक ही पास में उत्तर उत्पन्न करते हैं। वे अगले शब्द की भविष्यवाणी तब तक करते हैं जब तक कि प्रतिक्रिया पूरी नहीं हो जाती है। यह सीधे सवालों के लिए ठीक काम करता है, लेकिन यह उन समस्याओं से जूझता है जिन्हें तर्क की कई परतों की आवश्यकता होती है - ठीक उसी तरह जैसे अर्थशास्त्री हर दिन सोचते हैं।

OpenAI का ओ1 एक अलग रास्ता अपनाता है। उत्तर देने से पहले, मॉडल आंतरिक रूप से समस्या के माध्यम से काम करता है, अनिवार्य रूप से चरणों की एक छिपी श्रृंखला में "सोचना"। यह विभिन्न कोणों पर विचार करती है, अपने स्वयं के तर्क को जांचती है, और उसके बाद ही अंतिम प्रतिक्रिया उत्पन्न होती है।

अर्थशास्त्र के लिए - एक अनुशासन जो तर्क, डेटा व्याख्या और वास्तविक दुनिया निर्णय का मिश्रण करता है - यह तर्क-पहला दृष्टिकोण ठीक वही है जो कोवेन जैसे किसी व्यक्ति के लिए o1 दिलचस्प बनाता है।

कोवेन ने अपनी आर्थिक सोच के बारे में क्या देखा

Tyler Cowen में एक अर्थशास्त्री George Mason University और व्यापक रूप से पढ़े जाने वाले ब्लॉग Marginal Revolution के सह-लेखक, ने आर्थिक प्रश्नों के साथ मॉडल AI की जांच करने में वर्षों बिताए हैं। ओ 1 पर उनका फैसला उल्लेखनीय हैः उन्होंने पाया कि मॉडल जटिल, बहु-चरण आर्थिक तर्क को संभालने में असामान्य रूप से सक्षम है जो पहले के सिस्टम को ट्रिप करता है।

उनके लेखन और साक्षात्कारों से, कुछ विषय सामने आते हैंः

यह तर्क की लंबी श्रृंखला का पालन कर सकता है। आर्थिक तर्क अक्सर कदम से कदम बनाते हैं-एक धारणा एक अनुमान की ओर ले जाती है, जो दूसरे निष्कर्ष में फीड करती है। कोवेन ने देखा कि ओ 1 इन श्रृंखलाओं का ट्रैक अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में बहुत बेहतर रखता है, अचानक तार्किक छलांग कम करता है जो अन्य मॉडलों को परेशान करते हैं।

यह सोच-समझकर व्यापार करता है। अच्छे आर्थिक विश्लेषण में शायद ही कभी एक सही उत्तर होता है; यह लागत, लाभ, प्रोत्साहन और दूसरे क्रम के प्रभावों का वजन करता है। कोवेन ने कहा कि ओ 1 सरलतापूर्ण प्रतिक्रिया देने के बजाय इन व्यापार-बंद के आसपास अपनी सोच की संरचना करने लगता है।

यह एक विश्वास गलत जवाब देने की संभावना कम है। पहले के मॉडलों ने अक्सर विश्वसनीय-ध्वनि वाले लेकिन दोषपूर्ण तर्क का उत्पादन किया। चूंकि o1 प्रतिक्रिया देने से पहले अपने काम की आंतरिक रूप से जांच करता है, कोवेन ने अपने उत्तरों को अधिक सावधानीपूर्वक और अधिक बार बचाव योग्य पाया जब उनकी छानबीन की गई थी।

यह कहते हुए कि, कोवेन भी उनकी प्रशंसा में मापा गया है. वह दावा नहीं करते हैं मॉडल आर्थिक प्रशिक्षण या निर्णय की जगह लेता है. इसके बजाय, उनका मानना है कि ओ 1 उन उपकरणों के लिए एक सार्थक कदम का प्रतिनिधित्व करता है जो विश्लेषणात्मक कार्य के साथ वास्तविक रूप से सहायता कर सकते हैं - तथ्यों को पुनर्प्राप्त करने या शैली की नकल नहीं।

अर्थशास्त्र के छात्रों और पेशेवरों के लिए इसका क्या मतलब है

कोवेन के आकलन से जो व्यावहारिक सीख मिलती है, वह आर्थिक विचारों के साथ काम करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए अनपैक करने लायक है।

के लिए विद्यार्थी, o1-शैली के मॉडल एक रोगी ट्यूटर की तरह कार्य कर सकते हैं। इसे यह बताने के लिए कहें कि टैक्स पॉलिसी डेडवेट लॉस क्यों पैदा कर सकती है, या ब्याज दरों में बदलाव कैसे अर्थव्यवस्था के माध्यम से लहराते हैं और मॉडल का चरण-दर-चरण तर्क आपको निष्कर्ष को याद रखने के बजाय तर्क देखने में मदद कर सकता है। चेतावनीः आपको अभी भी दावों को सत्यापित करने की आवश्यकता है, क्योंकि यहां तक कि कारण मॉडल गलतियां करते हैं, खासकर आला या विवादित विषयों पर।

के लिए शोधकर्ता और विश्लेषक, मॉडल विचारों का परीक्षण करने के लिए एक तेज सहकर्मी की तरह कार्य करता है। कोवेन का अपना दृष्टिकोण मॉडल पर कठिन, असामान्य प्रश्न फेंकना और इसके उत्तरों की गुणवत्ता का पता लगानाएक अच्छा टेम्पलेट है। लक्ष्य आपकी सोच को आउटसोर्स करना नहीं है, बल्कि इसे तनाव-परीक्षण करना है।

के लिए व्यवसायी और जिज्ञासु पाठक, सबक अधिक सामान्य है। o1 जैसे तर्क मॉडल का आगमन संकेत देता है कि AI एक खोज-इंजन प्रतिस्थापन से कुछ विश्लेषणात्मक भागीदार के करीब जा रहा है। यह जानना कि कौन सी कार्य इससे लाभान्वित होती हैं - संरचित समस्याएं, बहु-चरण तर्क, मात्रात्मक तर्क - आपको इन उपकरणों का उपयोग करने में मदद करता है जहां वे वास्तव में मूल्य जोड़ते हैं।

कोवेन किन सीमाओं की ओर इशारा करेंगे

किसी भी नए मॉडल को अतिरंजित करना आसान है, और कॉवेन के दृष्टिकोण की एक उचित रीडिंग में चेतावनी शामिल हैं।

सबसे पहले, अर्थशास्त्र विशुद्ध रूप से एक तर्क पहेली नहीं है। इसमें अनुभवजन्य अनिश्चितता, मूल्य निर्णय और संस्थानों और इतिहास के ज्ञान शामिल हैं जिन्हें कोई मॉडल पूरी तरह से कैप्चर नहीं करता है। o1 शैलीबद्ध समस्या के बारे में स्पष्ट रूप से तर्क दे सकता है लेकिन फिर भी प्रशिक्षित अर्थशास्त्री द्वारा पकड़े जाने वाले संदर्भ-विशिष्ट कारकों को याद कर सकता है।

दूसरा, तर्क मॉडल धीमे होते हैं और चलाने के लिए अधिक महंगा होता है. क्योंकि o1 प्रत्येक समस्या के माध्यम से सोचकर अतिरिक्त गणना खर्च करता है, प्रतिक्रियाओं में लंबा समय लगता है और मानक मॉडलों की तुलना में अधिक लागत होती है - यदि आप OpenAI के विकल्पों के बीच चयन कर रहे हैं तो कुछ जानने लायक है।

तीसरा, आत्मविश्वास सटीकता नहीं है। यहां तक कि एक मॉडल जो सावधानीपूर्वक तर्क करता है वह दोषपूर्ण निष्कर्षों पर पहुंच सकता है, खासकर जब अंतर्निहित डेटा पतला होता है या सवाल राजनीतिक रूप से चार्ज किया जाता है। कोवेन के समग्र रुख को सबसे अच्छा प्रभावित लेकिन सतर्क कहा जा सकता हैः प्रक्षेपवक्र रोमांचक है, वर्तमान स्थिति उपयोगी है, और न ही अंधा विश्वास का हकदार है।

बड़ी तस्वीर

कोवेन के ओ 1 पर दिलचस्प क्या है, यह एक मॉडल का फैसला नहीं है - यह इस बारे में कहता है कि कहां AI और अर्थशास्त्र चौराहे पर हैं। यदि मशीनें बहु-चरण विश्लेषणात्मक तर्क को मज़बूती से संभाल सकती हैं, तो मानव अर्थशास्त्री का मूल्य सही प्रश्न पूछने, अच्छे डेटा एकत्र करने और अस्पष्ट स्थितियों में निर्णय लेने की ओर आगे बढ़ सकता है। कारण आंशिक रूप से स्वचालित हो जाता है; इसके बारे में ज्ञान नहीं होता है।

अभी के लिए, कोवेन का अनुभव बताता है कि OpenAI की ओ 1 वास्तव में अर्थशास्त्रियों की सोच से बेहतर है जो इससे पहले आया था। यह आर्थिक साक्षरता का प्रतिस्थापन नहीं है, लेकिन यह पिछले उपकरणों की तुलना में बहुत मजबूत सहयोगी है और अकेले इसे ध्यान देने योग्य बनाता है।