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कई अमेरिकी वित्तीय सलाह के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर रुख कर रहे हैं।
लेकिन अच्छी या बुरी सलाह मिलना काफी हद तक इस बात पर निर्भर करता है कि उपयोगकर्ता एआई प्लेटफॉर्म पर अपने निर्देश – या संकेत – कितनी अच्छी तरह लिखते हैं।
“मुझे लगता है कि इंजीनियरिंग को प्रेरित करने के लिए एक वास्तविक कला और विज्ञान है,” एमआईटी की वित्तीय इंजीनियरिंग प्रयोगशाला के निदेशक और इसके कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला के प्रमुख अन्वेषक एंड्रयू लो ने हार्वर्ड विश्वविद्यालय के ग्रिफिन ग्रेजुएट स्कूल ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज के लिए एक हालिया वेब प्रस्तुति में कहा।
व्यक्तिगत वित्त के लिए एआई की सीमाएँ
विशेषज्ञों ने कहा कि सबसे पहले, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि जब वित्तीय नियोजन की बात आती है तो एआई की सीमाएं होती हैं।
एआई आम तौर पर वित्तीय विषयों के उच्च-स्तरीय अवलोकन प्रदान करने में अच्छा है: उदाहरण के लिए, निवेश में विविधता लाना क्यों महत्वपूर्ण है, या क्यों एक्सचेंज-ट्रेडेड फंड कुछ मामलों में म्यूचुअल फंड से बेहतर हो सकते हैं, लेकिन अन्य में नहीं, लो ने सीएनबीसी को एक साक्षात्कार में बताया।
हालाँकि, यह अन्य क्षेत्रों में संघर्ष करता है। कर नियोजन एक अच्छा उदाहरण है, लो ने कहा।
उन्होंने कहा, शायद विपरीत रूप से, एआई संख्याओं की गणना करने और सटीक वित्तीय गणना करने में सक्षम नहीं है। उन्होंने कहा, हालांकि एआई कर कटौती के प्रकारों या कर नियमों पर सामान्य मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है, जिन पर लोग विचार कर सकते हैं, एआई को अपने स्वयं के करों का संख्यात्मक विश्लेषण करने के लिए कहना जोखिम भरा है।
लो ने कहा, “जब आपकी अपनी व्यक्तिगत स्थिति की बहुत, बहुत विशिष्ट गणना की बात आती है, तो आपको बहुत, बहुत सावधान रहना होगा।”
लो ने कहा, एल्गोरिदम के तथाकथित “मतिभ्रम” के कारण एआई कभी-कभी गलत उत्तर भी दे सकता है।
“के बारे में चीजों में से एक [large language models] मुझे विशेष रूप से चिंताजनक बात यह लगती है कि चाहे आप उससे कुछ भी पूछें, वह हमेशा एक ऐसे उत्तर के साथ वापस आएगा जो आधिकारिक लगता है, भले ही वह ऐसा न हो,” लो ने कहा।
इसका मतलब यह नहीं है कि लोगों को इससे पूरी तरह बचना चाहिए।
और वास्तव में, कई लोग प्रौद्योगिकी का लाभ उठाते दिख रहे हैं: 66% अमेरिकी जिन्होंने जेनरेटिव एआई का उपयोग किया है, उनका कहना है कि उन्होंने इसका उपयोग वित्तीय सलाह के लिए किया है, सितंबर में प्रकाशित 1,019 वयस्कों के इंटुइट क्रेडिट कर्मा पोल के अनुसार, सहस्राब्दी और जेनरेशन जेड के लिए हिस्सेदारी 80% से अधिक है।
सर्वेक्षण के अनुसार, लगभग 85% उत्तरदाताओं, जिन्होंने इस तरह से GenAI का उपयोग किया है, ने प्रदान की गई सिफारिशों पर काम किया।
“[People] वित्तीय नियोजन के लिए एआई का उपयोग करना चाहिए – लेकिन यह महत्वपूर्ण है कि वे इसका उपयोग कैसे करते हैं,” लो ने कहा।
व्यक्तिगत वित्त के लिए एक अच्छा एआई प्रॉम्प्ट कैसे लिखें
यहीं पर सशक्त संकेत लिखना सहायक हो सकता है।
एक प्रमाणित वित्तीय योजनाकार और वर्चुअल वित्तीय सलाहकार फर्म न्यू मनी न्यू प्रॉब्लम्स के संस्थापक ब्रेंटन हैरिसन ने कहा, “भले ही यह दुनिया का सबसे अच्छा मॉडल है, अगर इसे खराब संकेत दिया गया है” तो यह केवल इतना ही करने में सक्षम होगा।
एक मजबूत संकेत बहुत व्यापक नहीं है: इसमें पर्याप्त विवरण होता है ताकि एआई उपयोगकर्ता को प्रासंगिक जानकारी प्रदान कर सके, लो ने कहा।
सेवानिवृत्ति योजना के संबंध में उनके द्वारा दिए गए इस उदाहरण को लें।
इस संदर्भ में एक ख़राब संकेत यह हो सकता है: “मुझे कैसे सेवानिवृत्त होना चाहिए?” लो ने हार्वर्ड वेबिनार के दौरान कहा।
“यह बहुत सामान्य है,” उन्होंने कहा। “कचरा आया कचरा गया।”
लो ने कहा कि एक बेहतर संकेत यह होगा: “मान लें कि आप केवल शुल्क वाले प्रत्ययी हैं [financial] सलाहकार. यहां मेरे लक्ष्य, बाधाएं, टैक्स ब्रैकेट, राज्य, संपत्ति, जोखिम सहनशीलता और समयरेखा हैं। मुझे नंबर एक प्रदान करें: आधार केस रणनीति। नंबर दो: प्रमुख धारणाएँ। तीन: जोखिम. चार: इस योजना को क्या अमान्य कर सकता है। पाँच: आप कौन सी जानकारी खो रहे हैं, और विशेष रूप से, आप किस बारे में अनिश्चित हैं।”
इस मामले में, उपयोगकर्ता जेनरेटिव एआई प्रोग्राम को बता रहा है – जिसके उदाहरणों में ओपनएआई के चैटजीपीटी, एंथ्रोपिक के क्लाउड और Google के जेमिनी शामिल हैं – अपनी सलाह को एक प्रत्ययी के रूप में तैयार करने के लिए। यह एक कानूनी ढांचा है जिसके लिए वित्तीय सलाहकार को ऐसी सिफारिशें करने की आवश्यकता होती है जो ग्राहक के सर्वोत्तम हित में हों।
अंततः, यह परीक्षण और त्रुटि की एक प्रक्रिया है – लगभग एक वार्तालाप की तरह जिसमें कई संकेत शामिल होते हैं, शायद 20 से अधिक, जब तक कि उपयोगकर्ता को संतोषजनक उत्तर नहीं मिल जाता, लो ने सीएनबीसी को बताया।
उन्होंने कहा, आउटपुट की दोबारा और तीन बार जांच करना महत्वपूर्ण है, खासकर जब वित्तीय मुद्दों की बात आती है।
किसी प्रॉम्प्ट को ‘रिवर्स इंजीनियर’ कैसे करें
संकेतों के इस क्रम से गुजरने के बाद, उपयोगकर्ता एक अतिरिक्त प्रश्न पूछकर भविष्य के प्रश्नों के लिए प्रक्रिया को “शॉर्टकट” कर सकते हैं: “मैं जो उत्तर ढूंढ रहा था उसे उत्पन्न करने के लिए मुझे आपसे कौन सा संकेत पूछना चाहिए था?” लो ने सीएनबीसी को बताया।
लो ने कहा, मूल रूप से, उपयोगकर्ता एआई से पूछ रहा है कि “सही” संकेत अधिक तेज़ी से कैसे उत्पन्न किया जाए।
लो ने कहा, “एक बार जब आपको वह प्रतिक्रिया मिल जाती है, तो आप उसे संग्रहीत कर सकते हैं और भविष्य में उन प्रश्नों के लिए उपयोग कर सकते हैं जो आपके द्वारा अभी पूछे गए प्रश्नों के समान हैं।” “यह आपकी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को और अधिक कुशल बनाने का एक तरीका है: यह एआई से यह पूछकर प्रॉम्प्ट को रिवर्स इंजीनियर करना है कि आपको यह बताना चाहिए कि आपको अलग तरीके से क्या करना चाहिए था।”
एक अतिरिक्त कदम उठाएँ
लो ने सीएनबीसी को बताया कि वह वित्तीय सवालों के लिए कुछ अतिरिक्त कदम उठाने की सलाह देते हैं।
जब किसी उपयोगकर्ता को उनके प्रश्न का अच्छा उत्तर मिलता है, तो उन्हें हमेशा AI की सीमाएं निर्धारित करने के लिए अतिरिक्त प्रश्न पूछकर आगे बढ़ना चाहिए। उदाहरण के लिए, यह पूछने पर कि यह किस बारे में अनिश्चित है और इसमें कौन सी जानकारी गायब है, लो ने कहा।
उदाहरण के लिए: “यह अनुशंसा करने में सक्षम होने के लिए आपके पास किस प्रकार की जानकारी नहीं थी, और इससे कुछ अविश्वसनीय परिणाम हो सकते हैं?”
या, उसी पंक्ति में: “आप कितने आश्वस्त हैं कि यह सही उत्तर है? उत्तर के बारे में आपके पास किस प्रकार की अनिश्चितताएं हैं, और आप किस प्रकार की चीजें नहीं जानते हैं जिनकी आपको प्रश्न का निर्णायक उत्तर देने के लिए आवश्यकता है?”
लो ने कहा, इस तरह, उपयोगकर्ता एआई के उत्तर के पीछे अनिश्चितता की सीमा को छेड़ सकता है।
के बारे में चीजों में से एक [large language models] मुझे विशेष रूप से चिंता की बात यह लगती है कि चाहे आप इससे कुछ भी पूछें, यह हमेशा एक ऐसे उत्तर के साथ वापस आएगा जो आधिकारिक लगता है, भले ही ऐसा न हो।
एंड्रयू लो
वित्तीय इंजीनियरिंग के लिए एमआईटी की प्रयोगशाला के निदेशक और इसके कंप्यूटर विज्ञान और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लैब में प्रमुख अन्वेषक
उसी तर्ज पर, वित्तीय योजनाकार हैरिसन ने कहा कि वह एआई कार्यक्रम को अपने स्रोतों को सूचीबद्ध करने की आवश्यकता की सिफारिश करते हैं। उपयोगकर्ता एआई को अपने स्रोतों को उन स्रोतों तक सीमित करने का निर्देश भी दे सकते हैं जो कुछ मानदंडों को पूरा करते हैं।
हैरिसन ने कहा, “यदि आपको स्रोतों को सत्यापित करने की आवश्यकता नहीं है, तो यह एक राय देगा, जो कि मैं नहीं चाहता।”
अंततः, प्रत्येक व्यक्ति की वित्तीय स्थिति के सापेक्ष इतना “संदर्भ” और जटिलता है कि एक मानव वित्तीय योजनाकार अपने ग्राहक से चिढ़ सकता है, हैरिसन ने कहा। उन्होंने कहा, एआई का उपयोग करने वाले किसी व्यक्ति को जरूरी नहीं पता होगा कि वे अपने संकेतों में उन सभी सूक्ष्मताओं को उजागर कर रहे हैं।
“सही हालात की पुष्टि कर रहे हैं [AI] सलाह के लिए इसका मतलब है कि आप इसे एक राय बनाने और सिफारिश करने के लिए पर्याप्त जानकारी दे रहे हैं, और यह एआई के मुकाबले एक कदम आगे है,” उन्होंने कहा।
