क्या AI "जनमत" सुन सकता है - सर्वेक्षण के क्षेत्र में शुरू हुई एक शांत क्रांति

"राजनीतिज्ञ शब्द सुनकर, आपके मन में सबसे पहले कौन सी छवि या भावना आती है?"

फोन के दूसरी तरफ से एक युवा महिला की आवाज़ सुनाई देती है। यह आवाज़ शांत, औपचारिक, और बातचीत की गति स्वाभाविक रूप से करीब है। लेकिन, इस आवाज़ का मालिक इंसान नहीं है। यह एक AI एजेंट है, यानी एक प्रोग्राम द्वारा संचालित सुनने वाला।

जब उत्तरदाता राजनीतिज्ञों के प्रति अविश्वास या व्यंग्य व्यक्त कर रहे होते हैं, तब पर्दे के पीछे कई और AI काम कर रहे होते हैं। एक AI यह सुनिश्चित करता है कि उत्तर प्रश्न के अनुरूप है, दूसरा AI गहराई से पूछताछ करने के लिए प्रेरित करता है यदि सामग्री सतही है, और एक AI यह पहचानने की कोशिश करता है कि क्या उत्तरदाता धोखेबाज या बॉट है। यह भविष्य की प्रयोगशाला की बात नहीं है। यह फ्रांस की AI जनमत सर्वेक्षण कंपनी Naratis द्वारा संचालित वास्तविक राजनीतिक सर्वेक्षण का एक दृश्य है।

जनमत सर्वेक्षण लंबे समय से समाज की आवाज़ को दृश्य बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण रहा है। चुनाव से पहले समर्थन दरें, नीतियों के पक्ष और विपक्ष, कंपनियों के उत्पादों का मूल्यांकन, और सामाजिक मुद्दों के प्रति दृष्टिकोण। समाचार पत्रों और टेलीविजन पर दिखाए गए आंकड़े राजनीतिज्ञों, कंपनियों, मीडिया, और यहां तक कि मतदाताओं के निर्णयों को प्रभावित करते रहे हैं।

लेकिन, अब इसकी नींव हिल रही है। फोन का जवाब देने वाले लोग कम हो गए हैं, और प्रश्नावली का उत्तर देने वाले लोग भी कम हो गए हैं। बहुत से लोग अज्ञात नंबरों को अनदेखा करते हैं और लंबी प्रश्नावली का पालन नहीं करते हैं। जब उत्तर देने वाले लोग कम हो जाते हैं, तो सर्वेक्षण महंगा हो जाता है और पूर्वाग्रह भी बढ़ जाता है। ऐसे में AI द्वारा जनमत सर्वेक्षण का स्वचालन सामने आया है।

Naratis के संस्थापक पियरे फोंटेन का कहना है कि उनकी कंपनी की ताकत "लोगों को चेकबॉक्स चुनने के बजाय AI के साथ बातचीत करने देना" है। पारंपरिक मात्रात्मक सर्वेक्षण में, सहमति, असहमति, या अनिर्णय जैसे विकल्पों का एक बड़ा संग्रह होता है। दूसरी ओर, Naratis का लक्ष्य अधिक समय और लागत में लगने वाले गुणात्मक सर्वेक्षण के क्षेत्र में है। यह कुछ लोगों के साथ साक्षात्कार या समूह चर्चा के माध्यम से "वे क्या सोचते हैं" के साथ-साथ "वे ऐसा क्यों सोचते हैं" को समझने की विधि है।

यह क्षेत्र राजनीतिक अभियानों और कंपनियों के ब्रांड सर्वेक्षणों के लिए अत्यधिक मूल्यवान है। उदाहरण के लिए, जब कोई व्यक्ति उम्मीदवार के नारे को सुनता है, तो वे क्यों सकारात्मक प्रतिक्रिया देते हैं। किसी नीति प्रस्ताव का विरोध करने वाले लोग क्या उसकी सामग्री से नफरत करते हैं या उसके प्रस्तुतिकरण से? केवल आंकड़ों से नहीं पकड़ी जा सकने वाली भावनाओं और संघों में असली सुराग छिपे हो सकते हैं।

AI के पास इस गुणात्मक सर्वेक्षण को तेजी से बढ़ाने की क्षमता है। जब मानव साक्षात्कारकर्ता एक-एक करके सुनवाई करते हैं, तो समय और श्रम लागत होती है। लेकिन AI के साथ, कई वार्तालाप एक साथ चलाए जा सकते हैं। Naratis का दावा है कि मानव द्वारा किए गए सर्वेक्षण की तुलना में "10 गुना तेज, 10 गुना सस्ता, और 90% सटीकता" है। पहले जो सर्वेक्षण करने में कई सप्ताह और कई हजार यूरो लगते थे, वे अब एक या दो दिन में पूरे हो सकते हैं।

यह गति राजनीतिक क्षेत्र में बहुत महत्वपूर्ण है। चुनाव अवधि के दौरान, जनमत एक बयान, एक गलती, या एक अंतरराष्ट्रीय घटना से अचानक बदल सकता है। पारंपरिक सर्वेक्षणों में, परिणाम आने तक स्थिति बदल चुकी होती है। यदि AI 24 घंटे के भीतर प्रतिक्रियाएं एकत्र कर सकता है, तो अभियान लगभग वास्तविक समय में मतदाताओं की भावनाओं को पढ़ सकते हैं और संदेश को समायोजित कर सकते हैं।

हालांकि, यहां पहली चिंता का विषय है। जनमत को तेजी से समझने का मतलब है कि जनमत पर तेजी से प्रभाव डाला जा सकता है। यदि AI यह दिखा सकता है कि "इस अभिव्यक्ति से गुस्सा टाला जा सकता है" या "इस शब्द से समर्थनकर्ता सक्रिय होंगे," तो राजनीतिज्ञ और अभियान मतदाताओं की असंतोष और चिंता के अनुसार अधिक सटीक शब्दों का उपयोग कर सकते हैं। लोकतंत्र के लिए, क्या यह संवाद की प्रगति है या भावनात्मक हेरफेर का उन्नयन?

AI जनमत सर्वेक्षण पर चर्चा में महत्वपूर्ण यह है कि दो तकनीकों को अलग-अलग सोचा जाए। एक, AI वास्तविक लोगों के साक्षात्कार को संभालता है। दूसरा, AI "संश्लेषित उत्तरदाता" या "डिजिटल ट्विन" बनाता है और वास्तविक लोगों के बजाय उत्तर देता है।

पहला तरीका, सर्वेक्षण के सुनने वाले और विश्लेषक को स्वचालित करता है। उत्तर देने वाला हमेशा एक इंसान होता है। दूसरा तरीका, पिछले डेटा और विशेषता जानकारी के आधार पर AI यह अनुमान लगाता है कि "ऐसा व्यक्ति ऐसा उत्तर देगा।" यह बाजार अनुसंधान में अवधारणा परीक्षण या परिकल्पना निर्माण में उपयोगी हो सकता है, लेकिन राजनीतिक सर्वेक्षण में यह समस्या को गंभीर बना देता है।

क्योंकि, राजनीति में जनमत सर्वेक्षण केवल व्यापारिक दस्तावेज नहीं होते। प्रकाशित समर्थन दरें रिपोर्ट की जाती हैं, दान और मतदान व्यवहार को प्रभावित करती हैं, और उम्मीदवार की गति को प्रदर्शित करती हैं। यदि AI द्वारा उत्पन्न उत्तरों को मानव से एकत्रित जनमत के समान माना जाता है, तो "जनमत" मापा नहीं गया है, बल्कि "जनमत जैसा कुछ" संश्लेषित किया गया है।

इस बिंदु पर, मौजूदा सर्वेक्षण कंपनियां सतर्क हैं। बाजार अनुसंधान की प्रमुख कंपनी Ipsos AI का उपयोग कर रही है, लेकिन राजनीतिक रूप से संवेदनशील सर्वेक्षणों में AI-जनित उत्तरदाताओं का उपयोग करने में बहुत सतर्क है। OpinionWay के ब्रूनो जांबार सीईओ भी स्पष्ट रूप से कहते हैं कि AI द्वारा उत्पन्न डेटा पर आधारित जनमत सर्वेक्षण प्रकाशित नहीं करेंगे। कारण स्पष्ट है। सर्वेक्षण उद्योग के लिए, सबसे बड़ा संपत्ति "विश्वास" है।

सोशल मीडिया पर भी, AI जनमत सर्वेक्षण के प्रति प्रतिक्रिया अपेक्षा से अधिक सतर्कता की ओर झुकी हुई है। विशेष रूप से अंग्रेजी भाषी तकनीकी समुदाय में, "AI जनमत सर्वेक्षण नकली जनमत सर्वेक्षण हैं" जैसे अभिव्यक्तियाँ व्यापक हो गई हैं, और Reddit पर "वास्तविक इंसान नहीं, बल्कि बड़े भाषा मॉडल नियमों के अनुसार प्रतिक्रियाएँ बना रहे हैं" जैसी आलोचनाएं प्रमुख हैं। एक अन्य उपयोगकर्ता का कहना था कि विधि को छोटे अक्षरों में लिखने पर भी अधिकांश लोग नहीं पढ़ेंगे, इसलिए AI-जनित उत्तर होने को अनदेखा नहीं किया जा सकता।

हालांकि, सभी प्रतिक्रियाएं पूरी तरह से नकारात्मक नहीं हैं। LinkedIn पर, AI द्वारा संश्लेषित ऑडियंस को "वास्तविक जनमत सर्वेक्षण" के बजाय "पूर्वानुमान मॉडल" के रूप में स्थान देने की बहस भी है। यानी, AI को मानव के विकल्प के रूप में नहीं, बल्कि परिकल्पना परीक्षण या पूर्वाग्रह का पता लगाने, संदेश के प्रारंभिक परीक्षण में उपयोग करना सही होगा। समस्या AI का उपयोग करना नहीं है, बल्कि सिमुलेशन को वास्तविक डेटा की तरह दिखाना है।

इस प्रतिक्रिया का अंतर AI जनमत सर्वेक्षण के सार को अच्छी तरह से दर्शाता है। एक उपयोगी उपकरण के रूप में देखा जाए, तो AI सर्वेक्षण की संभावनाओं को बढ़ाता है। ऐसे विषयों पर जिन पर इंसान जवाब देने में संकोच करता है, मशीन के सामने लोग अपनी सच्चाई कह सकते हैं। मानव सुनने वाले के सामने लोग दिखावा कर सकते हैं या सामाजिक रूप से वांछनीय उत्तर दे सकते हैं, लेकिन AI के सामने वे ईमानदार हो सकते हैं। फ्रांस में, यह माना जाता है कि चरम-दक्षिणपंथी समर्थन को जनमत सर्वेक्षण में कम आंका गया था, लेकिन अगर ऐसी "कहने में कठिन सच्चाई" को पकड़ा जा सकता है, तो AI साक्षात्कार में कुछ फायदे हो सकते हैं।

इसके अलावा, AI गहराई से पूछताछ के लिए भी उपयुक्त है। सामान्य प्रश्नावली में "असहमति" के कारण को पर्याप्त रूप से नहीं खोजा जा सकता। लेकिन संवादात्मक AI के साथ, "आप ऐसा क्यों सोचते हैं?", "यह विचार कब से बदल गया?", "कौन सी घटना आपके मन में बसी है?" जैसे सवाल पूछे जा सकते हैं। बड़ी मात्रा में स्वतंत्र उत्तरों को वर्गीकृत करना, भावनाओं और मुद्दों को व्यवस्थित करना भी AI के विशेषज्ञता का क्षेत्र है।

फिर भी, AI में घातक कमजोरियाँ हैं। सबसे पहले, AI कभी-कभी संभावित गलतियाँ करता है। जिसे "भ्रम" कहा जाता है। सर्वेक्षण की दुनिया में, थोड़ी सी विकृति बड़ी गलतफहमी का कारण बन सकती है। दूसरा, AI अतीत के डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करता है। अतीत में बहुत अधिक चर्चा किए गए विचार, इंटरनेट पर बड़ी मात्रा में बचे हुए कथन, अंग्रेजी भाषी या शहरी क्षेत्रों के मूल्य, वास्तविकता से अधिक सामान्य माने जा सकते हैं।

तीसरा, AI "औसत संभाव्यता" की ओर झुकता है। मानव विचार विरोधाभासी होते हैं, भावनात्मक होते हैं, और स्थिति के अनुसार बदलते रहते हैं। किसी नीति के पक्ष में हो सकते हैं, लेकिन उस नीति को प्रस्तावित करने वाले राजनीतिज्ञ को नापसंद कर सकते हैं। घरेलू वित्तीय चिंता और पर्यावरणीय चेतना के बीच टकराव हो सकता है। यदि AI बहुत अधिक व्यवस्थित उत्तर उत्पन्न करता है, तो इस तरह की मानवीय अस्थिरता को हटा दिया जा सकता है। परिणामस्वरूप, बहुत साफ-सुथरी जनमत उत्पन्न हो सकती है।

वास्तव में, संश्लेषित उत्तरदाताओं पर अनुसंधान समीक्षा में, उच्च स्तर के औसत मान कभी-कभी मानव उत्तरों के करीब हो सकते हैं, लेकिन विशेषता के अनुसार अंतर, विविधता, सहसंबंध, प्रतिगमन गुणांक जैसे विवरणों में समस्याएं उत्पन्न होती हैं। राजनीतिक क्षेत्र में महत्वपूर्ण बात यही विवरण है। भले ही कुल औसत सही हो, अगर विशेष क्षेत्र के निर्दलीय मतदाता, युवा, प्रवासी पृष्ठभूमि वाले मतदाता, ग्रामीण बुजुर्गों की प्रतिक्रिया गलत हो, तो चुनाव रणनीति और नीति निर्णय भी गलत हो सकते हैं।

और भी गंभीर है, जवाबदेही का मुद्दा। पारंपरिक जनमत सर्वेक्षणों की भी सीमाएँ होती थीं। सर्वेक्षण के विषय का पूर्वाग्रह, प्रश्न के शब्दों का मार्गदर्शन, उत्तर देने से इनकार, भार देने की विधि आदि, कोई भी सर्वेक्षण पूर्ण नहीं होता। फिर भी कम से कम, किससे पूछा गया, कब पूछा गया, कितने लोगों से पूछा गया, प्रश्न क्या था, यह दिखाकर बाहरी जांच का अवसर होता था।

AI के शामिल होने पर, यह जांच जटिल हो जाती है। कौन सा मॉडल इस्तेमाल किया गया? किस डेटा से सीखा गया? उत्तर की गहराई का मूल्यांकन कैसे किया गया? गलत उत्तरों को कैसे पहचाना गया? यदि संश्लेषित उत्तरदाता का उपयोग किया गया, तो उस व्यक्ति की छवि किस आधार पर बनाई गई? यदि यह जानकारी अस्पष्ट रहती है और केवल आंकड़े प्रकाशित होते हैं, तो यह सर्वेक्षण नहीं, बल्कि एक ब्लैक बॉक्स की प्रतिष्ठा बन जाती है।

यदि AI जनमत सर्वेक्षण का विस्तार होता है, तो नियमन की चर्चा भी अपरिहार्य होगी। विशेष रूप से राजनीतिक क्षेत्र में, AI-जनित डेटा पर आधारित सर्वेक्षण प्रकाशित करने के मामले में स्पष्ट प्रदर्शन अनिवार्यता या निषेध नियम की आवश्यकता हो सकती है। फ्रांस जैसे देशों में, जहां जनमत सर्वेक्षण पर अपेक्षाकृत कड़ी नियमन है, संश्लेषित डेटा का उपयोग करके राजनीतिक सर्वेक्षण के प्रकाशन पर प्रतिबंध लग सकता है।

तो, क्या AI जनमत सर्वेक्षण को सटीक बनाता है?

उत्तर सरल नहीं है। AI पारंपरिक सर्वेक्षणों की कमजोरियों जैसे गति, लागत, स्वतंत्र उत्तरों का विश्लेषण, संवादात्मक गहराई में मजबूत है। मानव साक्षात्कारकर्ताओं की कमी और उत्तर दर में गिरावट से जूझ रहे उद्योग के लिए, यह एक आकर्षक समाधान है। यदि वास्तविक लोगों से पूछा जाए और AI उस बातचीत की सहायता और विश्लेषण करे, तो जनमत सर्वेक्षण की गुणवत्ता को बढ़ाने की संभावना पर्याप्त है।

हालांकि, जैसे ही AI मानव के स्थान पर "उत्तर" देना शुरू करता है, कहानी बदल जाती है। यह जनमत का मापन नहीं, बल्कि जनमत का अनुमान, सिमुलेशन, और मॉडल का आउटपुट है। यह उपयोगी हो सकता है। लेकिन इसे जनमत कहने में सावधानी बरतनी होगी।

भविष्य की मुख्यधारा शायद पूरी तरह से स्वचालित नहीं होगी, बल्कि एक हाइब्रिड मॉडल होगी। AI प्रश्न पूछेगा, उत्तरों को व्यवस्थित करेगा, असामान्य मानों का पता लगाएगा, और परिकल्पना बनाएगा। मानव शोधकर्ता डिजाइन की निगरानी करेंगे, परिणामों की जांच करेंगे, और राजनीतिक और नैतिक जिम्मेदारी लेंगे। AI कानों की संख्या बढ़ाएगा, लेकिन अंततः क्या सुना गया यह तय करना मानव का काम होगा। यह सीमा रेखा महत्वपूर्ण होगी।

AI जनमत सर्वेक्षण लोकतंत्र को सुविधाजनक बना सकता है। अनसुनी आवाज़ों को पकड़ सकता है, जटिल भावनाओं को दृश्य बना सकता है, और नीतियों और रिपोर्टिंग को वास्तविकता के करीब ला सकता है। लेकिन साथ ही, जनमत को संश्लेषित करने, हेरफेर करने, और समझने की खतरनाक संभावना भी है।

जनमत सर्वेक्षण का सार संख्या बनाना नहीं है। यह जानना है कि समाज में रहने वाले लोग क्या डरते हैं, किस पर गुस्सा करते हैं, क्या चाहते हैं, और कहां भ्रमित होते हैं। यदि AI इस कार्य में मदद करता है, तो यह स्वागत योग्य प्रगति होगी। लेकिन यदि AI मानव के स्थान पर जनमत बोलने लगे, तो यह लोकतंत्र के लिए एक अत्यधिक सुविधाजनक खतरा बन जाएगा।

अंततः, AI युग के जनमत सर्वेक्षण में सबसे महत्वपूर्ण यह नहीं है कि AI कितना बुद्धिमान है। यह है कि सर्वेक्षण करने वाला पक्ष कितनी ईमानदारी से बता सकता है कि उन्होंने AI को क्या सौंपा और मानव से क्या सुना। क्या AI खोई हुई विश्वास को पुनः प्राप्त करेगा या इसे और अधिक संदिग्ध बना देगा? इसका उत्तर तकनीक में नहीं, बल्कि उपयोग की पारदर्शिता में निहित है।

सोशल मीडिया प्रतिक्रिया सारांश

सोशल मीडिया और टिप्पणी अनुभागों में, AI जनमत सर्वेक्षण के प्रति प्रतिक्रिया तीन मुख्य श्रेणियों में विभाजित है।

पहली श्रेणी में सबसे अधिक है, गहरी अविश्वास। Reddit के तकनीकी समुदाय में, AI द्वारा उत्तरदाताओं को अनुकरण करने की विधि के बारे में "यदि वास्तविक इंसानों से नहीं पूछा गया, तो यह जनमत सर्वेक्षण नहीं है" जैसी प्रतिक्रियाएं प्रमुख हैं। विशेष रूप से, AI-जनित उत्तरों का उपयोग करके किए गए सर्वेक्षणों के शीर्षक या ग्राफ़ के माध्यम से फैलने पर, पाठकों द्वारा इसे वास्तविक सर्वेक्षण समझने की चिंता अधिक है।

दूसरी श्रेणी में, "सीमित उपयोग के लिए उपयोगी" जैसी यथार्थवादी दृष्टिकोण है। LinkedIn पर, AI द्वारा संश्लेषित ऑडियंस को जनमत मापन के बजाय पूर्वानुमान मॉडल या परिकल्पना परीक्षण उपकरण के रूप में माना जाना चाहिए, ऐसी राय देखी जाती है। संदेश के प्रारंभिक परीक्षण या मॉडल के पूर्वाग्रह की पुष्टि में इसका उपयोग किया