एआई पेंशन सुधार प्रयोग पूर्वावलोकन: KAPS द्वारा AIPOL × Nextain

KAPS × Nextain: AIPOL का पहला फील्ड प्रयोग

नमस्ते. मैं Nextain का सीईओ ल्यूक यांग हूं, जहां हम विज़ुअल AI एजेंट Naia का निर्माण कर रहे हैं।

2026 में दक्षिण कोरिया की AI गति पहले से कहीं अधिक मजबूत है। सेमीकंडक्टर उद्योग का विस्तार जारी है, जबकि निजी क्षेत्र और सरकार दोनों संप्रभु फाउंडेशन मॉडल और बड़े पैमाने पर जीपीयू बुनियादी ढांचे में निवेश कर रहे हैं। एआई को अब व्यापक रूप से एक रणनीतिक राष्ट्रीय संपत्ति माना जाता है।

लेकिन क्या एआई ऐसी नीतियां बनाने में भी मदद कर सकता है जिन्हें लोग वास्तव में अपने दैनिक जीवन में महसूस कर सकें? क्या यह नीतिगत समस्याओं को परिभाषित करने, साक्ष्यों पर शोध करने, विकल्प विकसित करने, नागरिकों की बात सुनने, प्रतिस्पर्धी हितों का समन्वय करने और अंतिम निर्णयों की समीक्षा करने में भाग ले सकता है?

इन सवालों की जांच करने के लिए, Nextain और Korean Association for Policy Studies (KAPS) ने एक ओपन-सोर्स AI नीति अनुसंधान मंच AIPOL लॉन्च किया। AIPOL एक AI नीति R&D प्रोजेक्ट है जो वास्तविक प्रयोगों और ओपन-सोर्स टूल के माध्यम से इन प्रश्नों का परीक्षण करता है।

हमारा पहला एप्लिकेशन "पेंशन सुधार-एआई Deliberative Democracy नीति प्रयोग" है। पहला फ़ील्ड प्रयोग 12 अगस्त को ग्वांगजू में Asia Culture Center में होगा। आयोजन से पहले, हम विशेषज्ञ बैठकें और प्री-फील्ड सत्यापन आयोजित कर रहे हैं। यह पोस्ट बताती है कि हमने अब तक क्या तैयारी की है।

तीन कोरियाई एआई मॉडल और 100 सिंथेटिक नागरिकों के साथ प्री-फील्ड सत्यापन

क्षेत्र में प्रक्रिया को लागू करने से पहले, हमने NVIDIA के कोरियाई सिंथेटिक व्यक्तित्व डेटा के आधार पर 100 सिंथेटिक नागरिकों के साथ पूर्ण वर्कफ़्लो चलाया। तीन कोरियाई एआई मॉडल परिवारों का उपयोग किया गया। हमने यह भी दर्ज किया कि कैसे मॉडलों ने एक अतिरिक्त नीति विकल्प तैयार किया और इसकी समीक्षा की।

• LG AI Research EXAONE परिवार: 20 सिंथेटिक प्रोफाइल
• Upstage Solar Pro 3: 50 सिंथेटिक प्रोफाइल
• NAVER Cloud HyperCLOVA X परिवार: 30 सिंथेटिक प्रोफाइल

मॉडलों ने विशेषज्ञों द्वारा बनाए गए पेंशन सुधार विकल्पों के लिए सिंथेटिक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कीं, एक अतिरिक्त विकल्प प्रस्तावित किया और सभी मॉडलों में इसकी समीक्षा की। पहले दौर में, तीन विशेषज्ञ विकल्पों में से किसी को भी बहुमत से स्वीकृति नहीं मिली। जब एआई-जनरेटेड विकल्प जोड़ा गया, तो 100 सिंथेटिक प्रतिक्रियाओं में से 68 ने इसे स्वीकार कर लिया।

हालाँकि, एआई-जनित विकल्प ने उन धारणाओं को भी बदल दिया जो विशेषज्ञों ने तय की थीं, सटीक आंकड़े पेश किए जिन्हें सत्यापित नहीं किया गया था, और इच्छित कार्यान्वयन अवधि के साथ असंगत एक कार्यक्रम का सुझाव दिया। परिणाम ने दो महत्वपूर्ण बिंदुओं को सुदृढ़ किया: एक लोकप्रिय विकल्प आवश्यक रूप से एक सटीक या वैध नीति नहीं है, और एआई-जनित प्रस्तावों के लिए विशेषज्ञ समीक्षा और स्पष्ट मानव अनुमोदन की आवश्यकता होती है।

अधिक संदर्भ और वर्तमान सार्वजनिक दायरे के लिए, AIPOL पेंशन सुधार मामला पृष्ठ देखें।

यह सिंथेटिक प्रतिभागियों का उपयोग करके प्रयोग इंजन की प्रक्रिया और रिकॉर्डकीपिंग का सत्यापन था। यह जनता की राय, नीतिगत प्राथमिकता या वास्तविक नागरिकों के बीच विचार-विमर्श के प्रभाव का प्रमाण नहीं है। विशेषज्ञ बैठकों के माध्यम से नीति विकल्पों और घटना प्रक्रिया की अभी भी समीक्षा और सुधार किया जा रहा है।

यह इवेंट AIPOL का पहला फील्ड प्रयोग है

ऊपर वर्णित दौड़ वास्तविक नागरिकों का नहीं, बल्कि सिंथेटिक प्रतिभागियों का उपयोग करके एक प्री-फील्ड सत्यापन और परिचालन रिहर्सल थी।

12 अगस्त को KAPS ग्रीष्मकालीन सम्मेलन में आयोजित "पेंशन सुधार-एआई Deliberative Democracy नीति प्रयोग", वास्तविक प्रतिभागियों के साथ AIPOL का पहला क्षेत्र नीति प्रयोग है।

प्रतिभागी विशेषज्ञों द्वारा तैयार किए गए पेंशन सुधार विकल्पों की समीक्षा करेंगे और अपने विचार प्रस्तुत करेंगे। फिर वे विकल्पों का दोबारा मूल्यांकन करने से पहले अन्य दृष्टिकोण, एआई सहायता के साथ संक्षेपित मुद्दे और एक अतिरिक्त एआई-जनित विकल्प देखेंगे। यह प्रयोग एआई को नीतिगत निर्णय लेने की अनुमति देने के बारे में नहीं है, न ही यह मानव-निर्मित और एआई-निर्मित नीतियों के बीच कोई प्रतियोगिता है। इसके केंद्रीय प्रश्न हैं:

• एआई नीति-वैकल्पिक विकास का समर्थन कैसे कर सकता है?
• एआई द्वारा प्रदान की गई जानकारी मानव निर्णय को कैसे प्रभावित करती है?
• लोगों के विभिन्न विचारों का सामना करने के बाद निर्णय कैसे बदलता है?
• लोगों को एआई-जनित विकल्पों में त्रुटियों और पूर्वाग्रहों का पता कैसे लगाना चाहिए और उनकी समीक्षा कैसे करनी चाहिए?
• नीति विकास में लोगों और एआई के बीच भूमिकाएं और जवाबदेही कैसे विभाजित की जानी चाहिए?

हमारा उद्देश्य वास्तविक प्रक्रिया के माध्यम से इन प्रश्नों की जांच करना है।

KAPS अनुसंधान टीम और भाग लेने वाले विशेषज्ञ नीति विकल्पों, सर्वेक्षण प्रश्नों, एआई भागीदारी के दायरे, मानव अनुमोदन चरणों और परिणामों की व्याख्या करने के तरीकों की समीक्षा करना जारी रख रहे हैं। इवेंट में विस्तृत प्रयोग डिज़ाइन और प्री-फील्ड निष्कर्षों के बारे में बताया जाएगा।

ओपन-सोर्स AIPOL: समीक्षा और पुन: उपयोग के लिए खुला

AIPOL लोगो में हरा रंग खुले स्रोत का प्रतिनिधित्व करता है: अनुसंधान आउटपुट और उपकरण जिनकी लोग एक साथ समीक्षा और सुधार कर सकते हैं। तीन मानव आकृतियाँ लोकतंत्र का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिसमें विभिन्न विचारों वाले नागरिक एक साथ चर्चा करते हैं और नीति को आकार देते हैं। परिक्रमा करता तारा एआई का प्रतिनिधित्व करता है - लोगों की जगह नहीं ले रहा है, बल्कि नए मुद्दों और संभावनाओं को सामने लाने के लिए उनके दृष्टिकोण के बीच आगे बढ़ रहा है। लोगो AIPOL के लक्ष्य को दर्शाता है: AI के साथ नीति बनाने के लिए एक मानव-केंद्रित प्रक्रिया।

AIPOL एक इवेंट वेबसाइट से कहीं अधिक है। शोधकर्ता नीति प्रयोग बना सकते हैं और भागीदारी लिंक जारी कर सकते हैं। प्रतिभागी सूचना और सहमति, एक पूर्व-सर्वेक्षण, विशेषज्ञ विकल्पों की समीक्षा, राय प्रस्तुत करना, एक अतिरिक्त एआई-जनित विकल्प की समीक्षा और एक जुड़े प्रवाह में अंतिम चयन के माध्यम से आगे बढ़ सकते हैं। मंच को नीति प्रयोगों को संचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसका स्रोत कोड GitHub पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है।

AIPOL स्रोत कोड

हमने इसे इस आयोजन के लिए एक बार इस्तेमाल होने वाले उपकरण के बजाय एक पुन: प्रयोज्य मंच के रूप में बनाया है। यदि आप इसका उपयोग करने में रुचि रखते हैं, तो कृपया हमसे संपर्क करें।

AIPOL एक वैश्विक रुझान पृष्ठ और एक RSS फ़ीड भी प्रदान करता है, जो कोरियाई भाषा में AI-सहायता प्राप्त नीति विकास पर सरकारों और अंतर्राष्ट्रीय संगठनों की आधिकारिक सामग्रियों का सारांश देता है।

वैश्विक रुझान पृष्ठ के लिए एआई ड्राफ्टिंग सुविधा को Solar Open 2 के साथ लागू किया गया था, एक ओपन-वेट मॉडल जो हमें Upstage डेवलपर इवेंट में भाग लेने से प्राप्त समर्थन के माध्यम से उपलब्ध कराया गया था। हमने आधिकारिक स्रोतों को संरचित कोरियाई ड्राफ्ट में बदलने की इसकी क्षमता को मान्य किया। साइट उस सामग्री को अलग करती है जो पहले से ही सार्वजनिक है और स्वचालन जो अभी भी तैयार किया जा रहा है।

Nextain इस पर क्यों काम कर रहा है?

एआई-सहायता प्राप्त नीति विकास सरकारों और सार्वजनिक संस्थानों की गहरी दिलचस्पी को आकर्षित कर रहा है। Nextain की स्थापना से पहले, मैंने दक्षिण कोरिया के Software Policy & Research Institute (SPRi) में काम किया। मैं तब भी इस तरह के प्रयोग चलाना चाहता था, लेकिन तकनीक और वातावरण अभी तैयार नहीं थे। इस क्षेत्र में गंभीर योगदान देने के लिए Nextain के लिए तकनीक अब काफी उन्नत हो गई है।व्यक्तिगत रूप से, मेरा मानना ​​​​है कि एआई अंततः राजनीति के कुछ हिस्सों को लोगों से बेहतर करने में सक्षम हो सकता है। एआई पारिवारिक समस्याओं, वित्तीय दबावों और मानव राजनेताओं को प्रभावित करने वाले व्यक्तिगत हितों के टकराव से अपेक्षाकृत मुक्त हो सकता है। मेरे पास एक उत्तेजक दीर्घकालिक विचार भी है: एक "एआई पार्टी" जो इंजीनियरों से बनी है जो कोड, डेटा और सार्वजनिक रूप से निरीक्षण योग्य साक्ष्य के माध्यम से नीति का प्रस्ताव और सत्यापन करते हैं। एआई के साथ रहने और काम करने का युग पहले से ही करीब है।

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