Google के अंदर चलाए गए prediction market का जीवन और मृत्यु

 (asteriskmag.com)
9 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-11-12 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • पिछले 20 वर्षों में Google ने दो अलग-अलग internal prediction platforms संचालित किए हैं
  • पहला platform विफल रहा, लेकिन क्या दूसरा platform टिक पाएगा?

Google के उत्कर्ष का दौर

  • जुलाई 2005 में Google Silicon Valley का चहेता था। Google Maps लॉन्च हो चुका था और Gmail अभी beta version में था
  • उस समय Google Silicon Valley की प्रथाओं से हटकर एक असामान्य कंपनी थी
  • Google के संस्थापकों ने कहा था, "Google एक पारंपरिक कंपनी नहीं है"

Prophit - Google का पहला internal prediction market

  • 2005 में Google ने internal prediction market Prophit लॉन्च किया
  • इसमें Google कर्मचारियों के 20% ने भाग लिया और यह 3 साल तक चला
  • Prophit ने सटीक पूर्वानुमान दिए और मीडिया का भी ध्यान खींचा

Prophit की विफलता और सबक

  • Prophit अंततः 2011 में बंद कर दिया गया
  • सबसे बड़ी बाधा यह थी कि online gambling अवैध थी
  • साथ ही, इसे बाहरी रूप से लॉन्च करने की कोशिश भी की गई, लेकिन कानूनी समस्याओं के कारण वह विफल रही। आवश्यक संसाधन जुटाना कठिन था
  • बाद में इस पर अफसोस जताते हुए यह आकलन हुआ कि "इसे सिर्फ internal use के लिए ही चलाना चाहिए था"

Gleangen - Google का दूसरा prediction market

  • अप्रैल 2020 में Google कर्मचारी Dan Schwarz ने Gleangen लॉन्च किया
  • इसमें Google कर्मचारियों के 8% (लगभग 15000 लोग) ने भाग लिया और हर महीने 1,000 से अधिक active users बने रहे
  • Prophit से मिले सबक के आधार पर इसे internal decision-making tool के रूप में डिज़ाइन किया गया

Prediction market का महत्व और चुनौतियाँ

  • Prediction market के फायदे
    • prediction market collective intelligence का उपयोग करके सटीक पूर्वानुमान दे सकते हैं
    • कंपनियाँ इनके जरिए competitors की चाल का अनुमान लगा सकती हैं या internal decision-making बेहतर कर सकती हैं
  • विफलता के कारण
    • कानूनी regulation और internal data sharing की कठिनाइयाँ प्रमुख बाधाएँ बनती हैं
    • Prophit के मामले में, external launch के लिए कानूनी मंजूरी न मिलने से यह विफल हुआ
  • Prediction market चलाने की चुनौतियाँ
    • data sharing को लेकर झिझक, project failure के लिए बहाने की गुंजाइश बनाए रखने की इच्छा जैसी बातें बाधा बनती हैं
    • information control की management की इच्छा और crowd wisdom के उपयोग के बीच टकराव हो सकता है
    • कभी-कभी prediction की accuracy से ज्यादा prediction process की transparency और accountability को प्राथमिकता दी जाती है

Waymo और prediction market का उपयोग

  • Waymo में उपयोग
    • Waymo की systems engineering team ने prediction market के जरिए safety metrics को बेहतर बनाने की कोशिश की
    • लेकिन data access की सीमाओं और management support की कमी के कारण यह सफल नहीं हो सका

Gleangen की प्रगति और AI की भूमिका

  • Gleangen की सफलता और सीमाएँ
    • Gleangen ने Google के विभिन्न विभागों में prediction के माध्यम से decision-making को support किया
    • लेकिन internal data की सीमाओं और management की कम रुचि के कारण यह पूरी तरह सफल नहीं हो सका
  • AI और prediction market का भविष्य
    • AI prediction market की लागत घटाने और accuracy बढ़ाने में योगदान दे सकता है
    • AI और मानव collective intelligence को मिलाकर बेहतर prediction दिए जा सकते हैं
  • AI prediction और मानव prediction की तुलना
    • हाल के शोध के अनुसार AI prediction, random guess की तुलना में कहीं बेहतर हैं, लेकिन मानव समूह जितने सटीक नहीं हैं
    • लेकिन जैसे-जैसे AI को train करने में मानव prediction का उपयोग हो रहा है, corporate prediction markets का मूल्य बढ़ रहा है

Corporate prediction markets का भविष्य

  • management को अधिक मूल्यवान जानकारी देना और AI के जरिए prediction cost कम करना ही मुख्य बात है
  • Anthropic जैसी कुछ कंपनियाँ internal prediction markets अपना रही हैं, जिससे corporate prediction markets में रुचि बढ़ रही है
  • सफल prediction markets जानकारी के मूल्य को बढ़ा सकते हैं और कंपनी के strategic decision-making में योगदान दे सकते हैं
  • AI के विकास के साथ prediction markets की efficiency और बेहतर होने की संभावना है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-11-12
Hacker News राय

  • Google ने इन-हाउस कैफेटेरिया, A/B टेस्टिंग, "dogfooding" जैसी कई तकनीकी प्रथाओं की शुरुआत की थी। हालांकि, Microsoft आदि ने पहले ही दशकों पहले dogfooding शुरू कर दिया था

    • कंपनी कैफेटेरिया Google द्वारा इस अवधारणा को लाने से बहुत पहले से मौजूद थे

  • उम्मीद थी कि लेख प्रेडिक्शन मार्केट की समस्याओं पर बात करेगा, लेकिन यह सिर्फ एक सूखा इतिहास बताता है

    • शुद्ध प्रेडिक्शन मार्केट व्यवहार में मौजूद नहीं हो सकते, और प्रेडिक्शन मार्केट घटनाओं से पूरी तरह अलग नहीं हो सकते
    • जब पूर्वानुमान में हित जुड़े हों और वे परिणाम को प्रभावित करने लगें, तो मार्केट बेकार हो जाता है

  • Google की सफलता सिर्फ उसकी संस्कृति नहीं, बल्कि बाज़ार की तेज़ वृद्धि की वजह से भी थी

  • मार्केट प्राइस 0 और 1 के बीच एक संख्या देता है, और जैसे-जैसे किसी घटना की संभावना बढ़ती है, कीमत भी बढ़ती है

    • लेकिन इसे प्रायिकता के रूप में समझना जटिल है, और वास्तविक ट्रेडर्स के पास सीमित पूंजी होती है तथा वे जोखिम से बचने वाले होते हैं

  • जिज्ञासा है कि प्रेडिक्शन मार्केट ने इन समस्याओं को कैसे हल किया

    • क्या मार्केट प्राइस को अंतिम प्रायिकता में बदलने के लिए कोई post-processing थी, और क्या ट्रेडर्स ऐसे व्यवहार करते थे कि वे मार्केट प्राइस को प्रायिकता के रूप में समझ सकें

  • प्रेडिक्शन मार्केट सामूहिक निर्णय के साथ-साथ superforecasting का उपयोग करने पर एक बड़ी प्रगति ला सकते हैं

    • अभी के प्रेडिक्शन मार्केट सिर्फ साधारण opinion poll जैसे हैं, और ऐसे प्रतिभागियों की पहचान करना ज़रूरी है जो लगातार मार्केट को हरा सकें
    • लंबे समय की बेटिंग ट्रैकिंग और व्यक्तिगत positions को मार्केट से निजी रखना आवश्यक है

  • Google ने आंतरिक रूप से कई जुआ प्लेटफ़ॉर्म चलाए, और HR तथा compliance विभागों ने इसे अनुमति दी

  • Polymarket को सबसे सफल प्रेडिक्शन मार्केट माना जाता है