एकल AI मॉडल उच्च-जोखिम निर्णयों में क्यों विफल होते हैं

एकल-मॉडल चैट उपयोगी हो सकती है, लेकिन उच्च-जोखिम उद्यम निर्णय अनुमानित कारणों से विफल होते हैं:

• हैलुसिनेशन जोखिम: LLM आत्मविश्वास से विश्वसनीय लगने वाली झूठी बातें उत्पन्न करते हैं, विशेष रूप से एज केस या अपूर्ण डेटा के साथ
• एकल परिप्रेक्ष्य पूर्वाग्रह: एक डेटासेट पर प्रशिक्षित एक मॉडल एक दृष्टिकोण उत्पन्न करता है—यह अपनी धारणाओं को चुनौती नहीं दे सकता
• कोई आंतरिक सत्यापन नहीं: प्रतिकूल चुनौती के बिना, मॉडल स्पष्ट समस्याओं को चूक जाते हैं जो दूसरी नज़र पकड़ लेती
• अप्राप्य तर्क: जब एक मॉडल गलती करता है, आप पता नहीं लगा सकते कि तर्क कहाँ टूटा
• जवाबदेही शून्यता: यदि निर्णय विफल होता है, कौन जिम्मेदार है? मॉडल? प्रॉम्प्ट इंजीनियर? जिस कार्यकारी ने इस पर भरोसा किया?

यही कारण है कि विनियमित उद्योग महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए AI चैटबॉट को प्रतिबंधित करते हैं जब तक कि आउटपुट शासित, समीक्षा योग्य और साक्ष्य योग्य न हों।

द काउंसिल कैसे काम करता है

द काउंसिल एक मल्टी-एजेंट विचार-विमर्श प्रणाली है जहाँ विशेषज्ञ AI एजेंट संरचित राउंड में आपके निर्णयों पर बहस करते हैं। प्रत्येक एजेंट की एक विशिष्ट भूमिका, ज्ञान डोमेन और चुनौती अधिदेश है। वे सहमति तक पहुँचने या असहमति को बढ़ाने तक विश्लेषण, बहस और संश्लेषण करते हैं।

नोट: एजेंट भूमिकाएँ हैं (CFO, कानूनी, जोखिम, आदि) जो एक कॉन्फ़िगर करने योग्य मॉडल स्टैक साझा करती हैं; वे 14 अलग-अलग फाउंडेशन मॉडल नहीं हैं। आप कॉन्फ़िगर कर सकते हैं कि कौन से एजेंट भाग लेते हैं और कौन से स्थानीय LLM उन्हें शक्ति देते हैं।

विचार-विमर्श प्रक्रिया

जब आप द काउंसिल को एक निर्णय प्रस्तुत करते हैं, यह होता है:

1. डेटा अंतर्ग्रहण: विश्लेषक एजेंट सभी प्रासंगिक डेटा (दस्तावेज़, ऐतिहासिक निर्णय, बाहरी संकेत) को अंतर्ग्रहण करता है
2. प्रारंभिक विश्लेषण: विशेषज्ञ एजेंट (CFO, CISO, कानूनी, जोखिम) अपने डोमेन परिप्रेक्ष्य से स्वतंत्र रूप से निर्णय का विश्लेषण करते हैं
3. प्रतिकूल चुनौती: रेड टीम जानबूझकर विश्लेषण पर हमला करती है, सबसे खराब स्थिति और नियामक अवरोधों का अनुकरण करती है
4. बहस राउंड: एजेंट संरचित राउंड में तर्कों का आदान-प्रदान करते हैं, आपके डेटा से विशिष्ट साक्ष्य उद्धृत करते हैं
5. असहमति ट्रैकिंग: CendiaDissent™ हर असहमति को रिकॉर्ड करता है, किसने कौन सी स्थिति रखी और क्यों
6. संश्लेषण: आर्बिटर एजेंट सभी तर्कों को तौलता है और सत्यापन योग्य निर्णय ट्रेस के साथ अंतिम सिफारिश उत्पन्न करता है
7. मानव समीक्षा: आपको संश्लेषण, सभी असहमत राय, और निर्णय ट्रेस (इनपुट, उद्धरण, टूल कॉल, अनुमोदन) प्राप्त होता है

एकल-मॉडल चैट के विपरीत, द काउंसिल अनिश्चितता को सतह पर लाने और नियंत्रित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: एजेंटों को साक्ष्य उद्धृत करना होगा, असहमतियाँ संरक्षित हैं, और आउटपुट सत्यापन योग्य निर्णय ट्रेस के साथ आते हैं।

📦 आपको क्या मिलता है (निर्णय पैकेट)

प्रत्येक काउंसिल विचार-विमर्श एक निर्यात योग्य निर्णय पैकेट उत्पन्न करता है जिसमें शामिल है:

एजेंटों से मिलें

वास्तविक दुनिया के परिदृश्य

तुलना: एकल मॉडल बनाम मल्टी-एजेंट

जब एजेंट असहमत होते हैं: CendiaDissent™

हर निर्णय सर्वसम्मति तक नहीं पहुँचता। जब एजेंट मौलिक रूप से असहमत होते हैं, द काउंसिल संघर्ष को छिपाता नहीं—इसे दस्तावेज़ करता है।

CendiaDissent हर असहमति को ट्रैक करता है:

• कौन से एजेंट असहमत थे
• उन्होंने कौन सी स्थिति रखी
• प्रत्येक ने कौन सा साक्ष्य उद्धृत किया
• सहमति क्यों नहीं हो सकी
• संरेखण के लिए क्या बदलना होगा

उच्च-जोखिम निर्णयों में, दस्तावेज़ीकृत असहमति एक बग नहीं है—यह उचित परिश्रम का प्रमाण है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह कई ChatGPT प्रॉम्प्ट का उपयोग करने से कैसे अलग है?

विभिन्न व्यक्तित्वों के साथ कई ChatGPT प्रॉम्प्ट करने से आपको कई स्वतंत्र उत्तर मिलते हैं, लेकिन कोई बहस नहीं, कोई संश्लेषण नहीं, और कोई प्रतिकूल चुनौती नहीं। काउंसिल एजेंट सक्रिय रूप से एक दूसरे के साथ बहस करते हैं, विरोधाभासी साक्ष्य उद्धृत करते हैं, और समाधान को मजबूर करते हैं। बहस प्रतिलेख दिखाता है कि असहमतियाँ कहाँ हुईं और कैसे हल हुईं—या क्यों नहीं हो सकीं।

क्या मैं अनुकूलित कर सकता हूँ कि कौन से एजेंट भाग लेते हैं?

हाँ। आप विशिष्ट निर्णय प्रकारों के लिए विशिष्ट एजेंटों को सक्रिय कर सकते हैं। M&A निर्णय CFO, कानूनी, जोखिम, रेड टीम, और आर्बिटर का उपयोग कर सकते हैं। उत्पाद रोडमैप निर्णय उत्पाद, इंजीनियरिंग, रणनीति, और ग्राहक सफलता का उपयोग कर सकते हैं। द काउंसिल आपके निर्णय संदर्भ के अनुकूल होता है।

विचार-विमर्श में कितना समय लगता है?

सामान्य सीमाएँ: सरल निर्णय (विक्रेता अनुबंध स्वीकृत/अस्वीकृत करें): 2-5 मिनट। जटिल निर्णय (5,000 दस्तावेज़ों के साथ M&A सौदा): 30-90 मिनट। वास्तविक समय मॉडल आकार, संदर्भ लंबाई, पुनर्प्राप्ति गहराई, और दस्तावेज़ मात्रा पर निर्भर करता है।

यदि द काउंसिल गलत निष्कर्ष पर पहुँचता है तो क्या होता है?

आपके पास निर्णय ट्रेस है जो दिखाता है कि किस एजेंट ने किस साक्ष्य के आधार पर कौन सा दावा किया। आप ठीक से पता लगा सकते हैं कि तर्क कहाँ टूटा, एकल-मॉडल चैट के विपरीत जहाँ त्रुटियाँ अपारदर्शी हैं। यह पता लगाने की क्षमता ऑडिट और समीक्षा को सक्षम करती है।

क्या द काउंसिल एयर-गैप्ड वातावरण में काम करता है?

हाँ। द काउंसिल पूरी तरह से आपके बुनियादी ढाँचे के भीतर चलता है। कोई विक्रेता क्लाउड LLM निर्भरता नहीं—विचार-विमर्श आपके वातावरण के भीतर स्थानीय मॉडल (जैसे, Ollama) के खिलाफ चलता है। यह वर्गीकृत निर्णयों या विनियमित वातावरण के लिए महत्वपूर्ण है जहाँ डेटा आपके नेटवर्क को नहीं छोड़ सकता।

⚠️ सीमाएँ और ईमानदार खुलासे

पारदर्शिता की भावना में, यहाँ बताया गया है कि द काउंसिल क्या नहीं है:

🛡️ हम जोखिम कैसे कम करते हैं

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