संघर्ष की भविष्यवाणी करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग किया जा रहा है

जैसा कि अमेरिका और ईरान के बीच एक असहज संघर्ष विराम है, विशेषज्ञ यह अनुमान लगाने के लिए संघर्ष कर रहे हैं कि संघर्ष अगले किस नए चरण में प्रवेश कर सकता है। क्या कोई कृत्रिम-बुद्धिमत्ता मॉडल इससे बेहतर जान सकता है? यह पता लगाने के लिए, द इकोनॉमिस्ट ने एक थिंक-टैंक रैंड से यह देखने के लिए कहा कि क्या उसकी नई एआई पूर्वानुमान प्रणाली को लगता है कि ईरान में एक लोकप्रिय विद्रोह होने वाला है। इंटीग्रेटेड स्ट्रैटेजिक फोरकास्टिंग (आईएसएफ), जैसा कि सिस्टम से ज्ञात है, 2026 के अंत तक शासन के पतन या प्रतिस्थापन की संभावना को 20% पर रखता है – जो कई विशेषज्ञों की तुलना में अधिक है।

चेतावनियाँ हैं. पूर्वानुमान वर्गीकृत खुफिया जानकारी के बिना तैयार किया गया था। इसके इनपुट और आउटपुट की भी मनुष्यों द्वारा जांच नहीं की गई थी, जैसा कि सरकारी एजेंसियों द्वारा लगाए गए पूर्वानुमानों के लिए प्रथागत है, रैंड के भविष्यवाणी प्रौद्योगिकी के प्रमुख और अमेरिका के राष्ट्रीय खुफिया निदेशक के कार्यालय में एक पूर्व वरिष्ठ अधिकारी एंथनी वासलो कहते हैं। फिर भी, श्री वासलो आशावान हैं। वह आईएसएफ का वर्णन करते हैं, जो फरवरी में पूरा हुआ, “बेहतर क्रिस्टल बॉल” नीति निर्माताओं की लंबे समय से तलाश थी।

और आईएसएफ शहर में एकमात्र खेल नहीं है। दो दशकों के बाद, जिसमें संघर्ष-भविष्यवाणी करने वाले कंप्यूटर मॉडल बनाने के प्रयासों से निराशाजनक परिणाम मिले हैं, मशीन लर्निंग और बड़े भाषा मॉडल में हालिया प्रगति ने कई डेटा वैज्ञानिकों को एक और दरार लेने के लिए प्रेरित किया है।

विचार सरल है. पिछले संघर्षों पर प्रशिक्षित मॉडलों को ऐसे संकेतक दिए जाते हैं जो भविष्य के संघर्ष का संकेत दे सकते हैं, इस उम्मीद में कि मनुष्यों के लिए अदृश्य पूर्वानुमानित पैटर्न सामने आएंगे। इनपुट में अपराध, सार्वजनिक स्वास्थ्य, श्रमिक हड़ताल, मौसम, अर्थव्यवस्था और लोकतांत्रिक बैकस्लाइडिंग जैसे राजनीतिक विकास पर डेटा शामिल है। असंतोष को मापने के लिए सोशल मीडिया का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

पूर्वानुमानकर्ता उपग्रहों, ड्रोनों और निगरानी कैमरों से प्राप्त चित्रों की ओर भी रुख कर रहे हैं। इसका उद्देश्य सड़क जीवन, यातायात पैटर्न और प्रदर्शनकारियों के एकत्रित होने, जमीन पर कब्जा करने और तितर-बितर होने के तरीके का सुराग लगाना है। इस तरह के छवि विश्लेषण को म्यूनिख में जर्मन सशस्त्र बल विश्वविद्यालय में “भविष्यवाणी केंद्र” में शामिल किया जा रहा है। परियोजना के मुख्य प्रारंभिक-चेतावनी डेटा वैज्ञानिक डैनियल रेसक का कहना है कि यह प्रणाली जर्मनी के रक्षा मंत्रालय को सेवा प्रदान करेगी।

यह सब भले ही उपयोगी हो, लेकिन संघर्ष का सबसे अच्छा भविष्यवक्ता अतीत का संघर्ष है, विस्कॉन्सिन में एक गैर-लाभकारी संस्था, एसीएलईडी के मुख्य डेटा वैज्ञानिक कातायॉन किशी कहते हैं। ACLED दंगों, सरकारी कार्रवाई, गिरोह युद्ध, सैन्य हमलों और भविष्य में संघर्ष की संभावना को बढ़ाने वाली अन्य हिंसा पर नज़र रखने के लिए दुनिया भर में लगभग 150 शोधकर्ताओं को भुगतान करता है। ये डेटा – सामान्य प्रयोजन पूर्वानुमान मॉडल का आकलन करने के लिए एक गैर-लाभकारी संस्था, फोरकास्टबेंच द्वारा उपयोग किए जाने के लिए पर्याप्त रूप से पूर्ण माना जाता है – ACLED के मॉडल, CAST में फीड किया जाता है।

इसके बाद CAST शिशु मृत्यु दर और शांति वार्ता की घटनाओं जैसे संकेतकों के साथ संवर्धित इस जानकारी का उपयोग छह महीने तक संगठित राजनीतिक हिंसा की भविष्यवाणी करने के लिए करता है। डॉ. किशी कहते हैं, जहां अच्छा डेटा मौजूद है, मॉडल अच्छा काम करता है। उदाहरण के लिए, CAST ने सही भविष्यवाणी की थी कि जुलाई 2023 में ब्राज़ीलियाई राज्य सेरा, जिसने आपराधिक गुटों के बीच लड़ाई देखी थी, में दो लड़ाइयाँ होंगी, नागरिकों पर चार हमले होंगे और कोई बमबारी नहीं होगी। CAST, जिसे तब से अन्य देशों पर रिपोर्टिंग के साथ बढ़ाया गया है, का उपयोग संयुक्त राष्ट्र एजेंसियों और डच विदेश मंत्रालय द्वारा किया जाता है।

मॉडल “जोखिम बढ़ाने वाले कारकों” का आकलन करने में भी बेहतर हो रहे हैं। उदाहरण के लिए, लू को लंबे समय से दंगों की बढ़ती संभावना से जोड़ा गया है। निकालने योग्य संसाधनों से निकटता भी मायने रखती है, हॉवर्ड हेग्रे कहते हैं, जिन्होंने नाटो अधिकारियों को एआई पूर्वानुमान मॉडल, हिंसा और प्रभाव प्रारंभिक-चेतावनी प्रणाली (VIEWS) पर प्रशिक्षित किया है, जिसका नेतृत्व वह पीस रिसर्च इंस्टीट्यूट ओस्लो में करते हैं। जहां तेल या हीरे हैं, वहां सफल विद्रोही पैसा कमाने की उम्मीद कर सकते हैं, जिससे संघर्ष की संभावना बढ़ जाएगी। VIEWS की अंतर्दृष्टि के कारण संयुक्त राष्ट्र विकास कार्यक्रम (यूएनडीपी) और यूरोपीय संघ की राजनयिक सेवा ने इसे अपनाया है।

संयुक्त राष्ट्र की संस्था इंटरनेशनल ऑर्गनाइजेशन फॉर माइग्रेशन (आईओएम) द्वारा संचालित मॉडलों के एक नए उन्नत सेट का लक्ष्य यह अनुमान लगाना है कि संघर्ष और प्राकृतिक आपदाओं से कितने लोग विस्थापित होंगे। 1 अप्रैल को प्रकाशित प्रणाली के पहले पूर्वानुमान में महत्वाकांक्षी सटीकता के साथ भविष्यवाणी की गई थी कि सूखा, बाढ़ और लड़ाई अगले तीन महीनों में सोमालिया में 304,362 लोगों को उनके घरों से निकाल देगी। नैरोबी में आईओएम के कार्यालय में डेटा वैज्ञानिक ईवा न्यागा का कहना है कि 20 अप्रैल तक पूर्वानुमान केवल कुछ प्रतिशत कम हो सकता है।

कुछ उपयोगकर्ताओं के बीच भी संदेह बना हुआ है। न्यूयॉर्क में यूएनडीपी की संकट-जोखिम इकाई के कोराडो स्कोग्नामिलो का कहना है कि उनकी टीम CAST और VIEWS सहित केवल तीन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मॉडलों को उपयोगी मानती है, लेकिन केवल तभी जब संघर्ष पहले से ही चल रहा हो। वह कहते हैं, जब किसी नए संघर्ष की शुरुआत की भविष्यवाणी करने के पेचीदा मामले की बात आती है, तो सभी मॉडल अविश्वसनीय लगते हैं। उनका तर्क है कि उपलब्ध डेटा अक्सर संकट के वास्तविक कारणों को पकड़ने में विफल रहता है। उदाहरण के लिए, बढ़ती असमानता, इसे कैसे समझा जाता है, में बदलाव की तुलना में कम ज्वलनशील साबित हो सकती है।

दुबई की एक ख़ुफ़िया फर्म, एल्डेबारन थ्रेट कंसल्टेंट्स के बॉस जैक रूनी का कहना है कि मामले को जटिल बनाने के लिए, दुष्प्रचार अभियान, जो अब बड़े पैमाने पर चल रहे हैं, सोशल मीडिया के पूर्वानुमानित मूल्य को ख़राब कर रहे हैं। कई लोग व्यापक जाल बिछाकर त्रुटियों को कम करने की आशा करते हैं। एल्डेबारन डेटाबेस संकलित करने के लिए मानव स्रोतों के एक नेटवर्क का उपयोग करता है जिसे कुछ रक्षा-मंत्रालय के ग्राहक अपने स्वयं के पूर्वानुमान मॉडल में फीड करने की योजना बनाते हैं। न्यूयॉर्क की एक गैर-लाभकारी संस्था, द सौफान सेंटर, जो संघर्ष की भविष्यवाणी के लिए डेटा भी एकत्र करती है, राजनीतिक हिंसा की वकालत करने वाले संगठनों द्वारा चलाए जा रहे समूह चैट तक गुप्त पहुंच प्राप्त करने के लिए काम करती है। केंद्र में एक शोधकर्ता क्लारा ब्रोकेर्ट का कहना है कि इससे उन्हें सार्वजनिक रूप से शायद ही कभी व्यक्त की गई भावनाओं को समझने का मौका मिलता है।

निःसंदेह, इतिहास अपनी भविष्यवाणियों पर गलत विश्वास करने वाले संगठनों के मलबे से भरा पड़ा है। श्री स्कोग्नामिलो ने एक और ख़तरे पर प्रकाश डाला। उनका कहना है कि अशांति की भविष्यवाणियां, चाहे उचित हों या नहीं, कुछ शासनों को पहले से ही कार्रवाई करने के लिए प्रेरित करेंगी। वे नव कमजोर लोगों की ओर अवांछित ध्यान भी आकर्षित कर सकते हैं। स्पष्ट रूप से, आईओएम ने अपने सोमालिया पूर्वानुमान को कम स्थानिक रिज़ॉल्यूशन पर प्रकाशित किया।

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