42AI ने मानव निर्णयों का पूर्वानुमान लगाने वाला व्यवहार-आधारित विश्व मॉडल लॉन्च किया

अधिकांश AI प्रणालियाँ जानकारी का विश्लेषण करने या जवाब तैयार करने के लिए बनाई जाती हैं। 42AI एक अलग सवाल पर काम कर रही है: परिस्थितियाँ बदलने पर कोई खास व्यक्ति कैसी प्रतिक्रिया देगा? कंपनी ने गुप्त विकास के दौर से बाहर आते हुए अपना Behavioral World Model पेश किया है। इसके ज़रिए वह मानव व्यवहार को एंटरप्राइज़ AI के लिए एक अलग पूर्वानुमान समस्या के रूप में रखती है।

तेल अवीव की इस कंपनी का कहना है कि उसने अब तक 62.5 मिलियन डॉलर जुटाए हैं और शुरुआत वित्तीय बाज़ारों से कर रही है। इसका लॉन्च कारोबारों के सामने एक महत्त्वाकांक्षी प्रस्ताव रखता है: लेन-देन की धारा के पीछे मौजूद लोगों को समझना उतना ही महत्त्वपूर्ण हो सकता है, जितना स्वयं लेन-देन का विश्लेषण करना।

लोगों पर केंद्रित विश्व मॉडल

रोबोटिक्स में विश्व मॉडल आम तौर पर यह दर्शाता है कि वस्तुओं की गति और क्रियाओं के घटित होने के साथ परिवेश कैसे बदलता है। 42AI विश्व-मॉडल की इस अवधारणा को लोगों पर लागू करती है। इसमें व्यक्ति की विशेषताओं, बदलती परिस्थितियों और उसके पिछले व्यवहार से जुड़ी जानकारी को मिलाकर भविष्य की गतिविधियों का अनुमान लगाया जाता है।

कंपनी मनोवैज्ञानिक, व्यवहार-संबंधी और जीनोमिक डेटा को शामिल करने वाला एक स्वामित्व वाला तरीका बताती है। उसकी घोषणा में यह स्पष्ट नहीं किया गया है कि ये डेटासेट कहाँ से आए हैं या इनके लिए सहमति की क्या व्यवस्था है। यह भी नहीं बताया गया है कि व्यावसायिक उपयोग के लिए जीनोमिक इनपुट की ज़रूरत होगी या नहीं। यह अंतर महत्त्वपूर्ण है: शोध में इस्तेमाल किए गए इनपुट का वर्णन करने से यह साबित नहीं होता कि ग्राहकों को आनुवंशिक जानकारी देनी होगी।

अपनी वेबसाइट पर 42AI इस प्लेटफ़ॉर्म को व्यवहार-आधारित जोखिम संबंधी जानकारी देने वाली प्रणाली के रूप में पेश करती है। प्रस्तावित कार्यप्रवाह कच्चे डेटा से शुरू होकर व्यवहार को दिशा देने वाले कारकों की समझ तक जाता है और फिर घटनाओं के प्रति प्रतिक्रियाओं तथा समय के साथ व्यवहार के पूर्वानुमान तक पहुँचता है। कंपनी ने इसके उपयोगों में जोखिम-संपर्क प्रबंधन, धोखाधड़ी का पता लगाना, साइबर सुरक्षा, निवेश अनुसंधान और वैयक्तिकृत AI को शामिल किया है।

इसका व्यावहारिक आकर्षण संदर्भ को समझने में है। एक ही जानकारी मिलने पर दो लोग अलग-अलग निर्णय ले सकते हैं, जबकि प्रोत्साहन, बाधाएँ या अनुभव बदलने पर वही व्यक्ति भी अलग तरह से प्रतिक्रिया दे सकता है। एक उपयोगी व्यवहार मॉडल को इन अंतरों को दर्शाना होगा, न कि हर उपयोगकर्ता को किसी जनसांख्यिकीय समूह का एक-दूसरे की जगह इस्तेमाल किया जा सकने वाला सदस्य मानना होगा।

व्यवहार के पूर्वानुमान के पीछे का शोध

42AI से जुड़ा फरवरी 2026 का शोध-पूर्वप्रकाशन, Decoding the Human Factor: High Fidelity Behavioral Prediction for Strategic Foresight, उसकी शोध-दिशा की अधिक ठोस तस्वीर पेश करता है। इसमें मनोमितीय आकलनों से तैयार संरचित प्रोफ़ाइलों के साथ Llama 3.1-8B-Instruct को फ़ाइन-ट्यून करके बनाया गया एक Large Behavioral Model बताया गया है।

शोधकर्ता व्यक्ति की प्रवृत्तियों, प्रेरक अवस्थाओं और परिस्थितिजन्य बाधाओं को उसके देखे गए विकल्पों से जोड़ते हैं। उनका कहना है कि अनुकूलित मॉडल ने अलग रखे गए परिदृश्यों में अपने अपरिवर्तित मूल मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया। वे यह भी बताते हैं कि अधिक विस्तृत गुण-प्रोफ़ाइलें, व्यक्तित्व की व्यापक श्रेणियों के आधार पर प्रॉम्प्ट देने से आगे अतिरिक्त लाभ पहुँचा सकती हैं।

यह तकनीकी अंतर दिखाता है कि किसी सामान्य प्रयोजन वाले चैटबॉट से किसी व्यक्ति के व्यवहार की कल्पना करने को कहना और संरचित व्यवहार-संबंधी साक्ष्यों का उपयोग करने के लिए किसी मॉडल को विशेष रूप से प्रशिक्षित करना अलग बातें हैं। हालाँकि, यह पूर्वप्रकाशन 42AI द्वारा घोषित हर व्यावसायिक उत्पाद के प्रदर्शन को स्वतंत्र रूप से प्रमाणित नहीं करता। इसके परिदृश्य-आधारित मूल्यांकनों को कंपनी के ट्रेडिंग पूर्वानुमानों के साथ भी नहीं मिलाना चाहिए।

वित्तीय बाज़ार पहला व्यावसायिक परीक्षण

42AI का कहना है कि उसका शुरुआती अनुप्रयोग व्यक्तिगत ट्रेडरों की गतिविधियों का पूर्वानुमान लगाता है। इसमें यह शामिल है कि वे किस वित्तीय साधन में, किस दिशा में, किस समय और कितनी मात्रा में ट्रेड करेंगे। यह पूर्वानुमान एक, चार और 24 घंटे की समयावधियों के लिए है। कंपनी के अनुसार, लाखों ट्रेडरों के आँकड़ों में इसकी सटीकता 98% से अधिक है।

यह आँकड़ा कंपनी का दावा है। घोषणा में सटीकता की गणना, तुलना के आधार और सत्यापन के लिए इस्तेमाल किए गए डेटा के बारे में इतनी जानकारी नहीं दी गई है कि इसका स्वतंत्र रूप से आकलन किया जा सके। किसी ट्रेडर के व्यवहार का पूर्वानुमान लगाना, बाज़ार की कीमतों का अनुमान लगाने या लाभदायक निवेश रणनीति प्रदर्शित करने से भी अलग है।

किसी ब्रोकर के लिए इसका तात्कालिक उपयोग जोखिम-संपर्क का अनुमान लगाना है: ग्राहकों की सामूहिक गतिविधियों से उसकी जोखिम स्थिति में क्या बदलाव आ सकता है। इससे व्यवहार का पूर्वानुमान एक परिचालन उद्देश्य पूरा करता है, भले ही उसका इस्तेमाल निवेश की सिफ़ारिश करने के लिए न किया जाए।

व्यवहार के पूर्वानुमान से लेकर एंटरप्राइज़ के निर्णयों तक

42AI के नेतृत्व संबंधी पृष्ठ के अनुसार, कंपनी का नेतृत्व CEO Amit Gal-Or और CTO Ehud Ezra कर रहे हैं। Amir Gal-Or सह-संस्थापक और अध्यक्ष हैं। इसके शोध नेतृत्व में संज्ञानात्मक AI विशेषज्ञ Professor Roi Reichart और व्यवहार अनुसंधान प्रमुख Professor Eyal Fruchter शामिल हैं। नोबेल पुरस्कार विजेता Professor Dan Shechtman वरिष्ठ सलाहकार के रूप में काम करते हैं।

इससे मिलने वाला व्यापक अवसर वित्त से आगे तक फैला है। ऐसा AI सहायक, जो यह अनुमान लगा सके कि कोई व्यक्ति किसी सुझाव को किस तरह समझेगा, उसके साथ होने वाली बातचीत को अधिक उपयोगी ढंग से ढाल सकता है। यही क्षमता ग्राहकों या कर्मचारियों के बारे में महत्त्वपूर्ण निर्णयों को भी प्रभावित कर सकती है। इसलिए उपयोग में लाने के दौरान सहमति, उचित इस्तेमाल और किसी पूर्वानुमान को चुनौती देने की संभावना केंद्रीय महत्त्व रखते हैं।

42AI का लॉन्च एक कठिन AI समस्या के प्रति नया दृष्टिकोण पेश करता है: सहज भाषा में जवाब तैयार करने के बजाय मानव व्यवहार की विविधता का मॉडल बनाना। अब इसकी अगली कसौटी यह दिखाना है कि नियंत्रित मूल्यांकनों के बाहर भी ये पूर्वानुमान उपयोगी और भरोसेमंद बने रहते हैं—और उद्यम किसी संभाव्य पूर्वानुमान को किसी व्यक्ति का स्थायी वर्णन माने बिना उसके आधार पर कार्रवाई कर सकते हैं।