सिंगापुर के केंद्रीय बैंक, मौद्रिक प्राधिकरण के एक वरिष्ठ नीति निर्माता ने सुझाव दिया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक अभी तक उसके नीति विकास कार्यों को सूचित करने के लिए उपयुक्त नहीं है।
आर्थिक नीति के उप प्रबंध निदेशक और प्रमुख ने कहा, "पिछले एक साल में, केंद्रीय बैंकों को महामारी के बाद मुद्रास्फीति की निरंतरता का अनुमान लगाने में हमारी सामूहिक विफलता के बारे में कठिन सवालों का जवाब देना पड़ा है, जिसने बदले में हमारे मॉडल की उपयोगिता पर सवाल उठाया है।" मौद्रिक प्राधिकरण के अर्थशास्त्री एडवर्ड एस रॉबिन्सन ने सोमवार को घोषणा की भाषण नेशनल यूनिवर्सिटी ऑफ सिंगापुर द्वारा सेंट्रल बैंकर्स के लिए आयोजित 2024 एडवांस्ड वर्कशॉप में दिया गया।
उन्होंने कहा, "नतीजतन, हम पूछ सकते हैं कि क्या अर्थशास्त्रियों को हमारे पूर्वानुमानों और मॉडलों को बेहतर बनाने के लिए डेटा एनालिटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकियों में हालिया प्रगति पर अधिक ध्यान देना चाहिए।"
उस प्रश्न पर एडवर्ड्स का उत्तर हाँ है - और नहीं।
उनकी "हां" इस तथ्य से आई कि एआई ने पहले ही नीति निर्माताओं की स्पष्ट रूप से मदद की है।
उन्होंने बताया, "एआई/एमएल तकनीकों का उपयोग असामान्य वित्तीय लेनदेन की पहचान करने, कमजोर क्षेत्रों की पहचान करने के लिए वित्तीय संस्थानों द्वारा प्रस्तुत पाठ डेटा की बड़ी मात्रा के माध्यम से पर्यवेक्षकों को मदद करने और सोशल मीडिया पोस्ट का उपयोग करके मुद्रास्फीति की उम्मीदों के गतिशील उपाय उत्पन्न करने में मदद करने के लिए किया गया है।"
एडवर्ड्स ने तब "डेटा को लचीले ढंग से मॉडल के कार्यात्मक रूप को निर्धारित करने देने की उनकी क्षमता" के लिए एआई/एमएल मॉडलिंग दृष्टिकोण की प्रशंसा की, क्योंकि यह क्षमता "एआई/एमएल मॉडल को आर्थिक गतिशीलता में गैर-रैखिकता को एक तरह से पकड़ने की अनुमति देती है जो विशेषज्ञ की नकल करती है।" (मानव) निर्णय।
जेनरेटिव एआई और भी आगे बढ़ता है: "विशाल मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित अत्याधुनिक बड़े भाषा मॉडल वैकल्पिक परिदृश्य उत्पन्न कर सकते हैं, बुनियादी आर्थिक मॉडल निर्दिष्ट और अनुकरण कर सकते हैं और मुद्रास्फीति की भविष्यवाणी करने में विशेषज्ञों को हरा सकते हैं," उन्होंने उत्साहित किया।
लेकिन एलएलएम की सीमाएँ हैं, इसलिए एडवर्ड्स ने भी "नहीं" की पेशकश की।
एडवर्ड्स ने कहा, "मॉडल के इस वर्ग का लचीलापन भी एक खामी है: एआई/एमएल मॉडल 'नाजुक' हो सकते हैं क्योंकि उनका आउटपुट अक्सर मॉडल पैरामीटर या दिए गए संकेतों की पसंद के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होता है।" आउटपुट की अस्पष्टता के साथ संयुक्त, "यह दोष मॉडलिंग की जा रही प्रक्रिया के अंतर्निहित ड्राइवरों को पार्स करना मुश्किल बना देता है।"
उन्होंने यह भी कहा कि वर्तमान एलएलएम "तर्क पहेलियों और गणितीय कार्यों से जूझते हैं, जिससे पता चलता है कि वे अभी तक अपनी भविष्यवाणियों के लिए विश्वसनीय स्पष्टीकरण प्रदान करने में सक्षम नहीं हैं।"
इसलिए एडवर्ड्स ने सुझाव दिया कि केंद्रीय बैंक मॉडलिंग टूलकिट में वर्तमान एलएलएम के लिए सबसे अच्छी भूमिका "उन उपग्रह मॉडलों में उपयोग करना है जो मुख्य संरचनात्मक मॉडल के पूरक हैं।"
"पूर्वानुमान कार्यों के लिए स्वतंत्र रूप से एआई तकनीकों का उपयोग करने से परे, यह एआई तरीकों को आर्थिक सिद्धांत से जोड़ने वाले 'अर्ध-संरचनात्मक' दृष्टिकोण तक विस्तारित हो सकता है।" वह गहन शिक्षा के लिए "आशाजनक अनुप्रयोगों" को "आर्थिक संबंधों का अनुमान लगाने" जैसे उपकरण के रूप में भी देखता है फिलिप्स वक्र, जो मानक व्यापक आर्थिक मॉडल को रेखांकित करता है।
एडवर्ड्स ने देखा कि एमएएस के वर्तमान मॉडल "अपने मूल सैद्धांतिक आधारों को बनाए रखते हुए, सबसे प्रासंगिक नए विकासों को सख्ती से शामिल करके" बनाए गए थे। जैसे-जैसे केंद्रीय बैंक एआई के बारे में अपनी समझ विकसित करता है, उसे लगता है कि "हम उन्हें इसी तरह से अपने वर्कहॉर्स मॉडल में लाना शुरू कर सकते हैं।"
उन्होंने सुझाव दिया कि ऐसा करने से नीति निर्माताओं की दक्षता में सुधार हो सकता है - जब तक कि एमएएस जैसे संगठन प्रौद्योगिकी प्रदान करने को सुनिश्चित करने के लिए हस्तक्षेप करते हैं।
कुल मिलाकर, उन्होंने सुझाव दिया कि एआई एमएएस के लिए एक स्वागत योग्य विकास है।
उन्होंने निष्कर्ष निकाला, "आर्थिक मॉडलिंग के लिए आगे का रास्ता रोमांचक है।" "वैश्विक अर्थव्यवस्था में चल रहे बदलाव हमारे मॉडलों के लिए नए प्रश्न खड़े कर रहे हैं, और हम उनका उत्तर देने के लिए जिन तकनीकों का सहारा ले सकते हैं, वे और अधिक समृद्ध होती जा रही हैं।" ®
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- स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/03/12/singapore_mas_ai_policy_prediction/
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