हर मॉडल एक ही समस्याओं को कैसे हल करता है
“लोकतंत्र बनाम अराजकतावाद” के बजाय यह तुलना करें कि सामूहिक समस्याएँ ठोस रूप से कैसे सुलझाई जाती हैं।
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| निर्णय कैसे लिए जाते हैं? | GiveDirectly और एक अकादमिक दल ने अध्ययन की रूपरेखा तैयार की और गाँवों का यादृच्छिकीकरण किया; प्राप्तकर्ता बिना किसी शर्त के दिए गए भुगतानों का उपयोग कैसे करना है, यह स्वतंत्र रूप से तय करते हैं। | केंद्र सरकार के अधीन एक वैधानिक प्राधिकरण (UIDAI) नियम तय करता है; मंत्रालय तय करते हैं कि आधार कहाँ अनिवार्य है; संसद ने 2016 और 2019 में क़ानून बनाया।डिजिटल पहचान | 523 मतदाताओं के स्तरीकृत यादृच्छिक नमूने ने संचालित समूहों और पूर्ण सत्रों में विचार-विमर्श किया तथा पहले और बाद में प्रश्नावलियों के उत्तर दिए; कोई निर्णय नहीं लिया गया।लॉटरी-आधारित चयन / नागरिक सभा | |
| संघर्षों का समाधान कैसे होता है? | GiveDirectly द्वारा कार्यक्रम का संचालन और शिकायतों का निपटारा; MIT और Maseno University के नैतिकता बोर्डों द्वारा शोध की निगरानी। | UIDAI और सेवा एजेंसियों में शिकायत निवारण के माध्यम; सर्वोच्च न्यायालय में संवैधानिक चुनौतियाँ, जिसने 2017 और 2018 में निर्णय दिए। | संतुलित ब्रीफिंग सामग्री, प्रशिक्षित तटस्थ संचालकों और परस्पर प्रतिस्पर्धी विशेषज्ञों ने असहमति को संरचित किया। | |
| सार्वजनिक वस्तुओं का वित्तपोषण कैसे होता है? | दाता-वित्तपोषित हस्तांतरण, जो उपचारित गाँवों के प्रत्येक वयस्क को दिए गए (दीर्घकालिक समूह में लगभग $22.50 प्रति माह), नियंत्रण-गाँवों के खर्च का लगभग 15% थे।सार्वभौमिक मूल आय | कल्याणकारी हस्तांतरण, वित्तीय समावेशन और सार्वजनिक सेवाओं के लिए इस्तेमाल होने वाला पहचान का एक सार्वभौमिक, कम लागत वाला प्रमाण। | निजी तौर पर वित्तपोषित; प्रकाशित परिणाम, मीडिया कवरेज और सहकर्मी-समीक्षित अध्ययन प्रस्तुत किए। | |
| AI का उपयोग कैसे किया जाता है? | AI की कोई भूमिका नहीं। | निर्णय-निर्धारण में स्वयं AI का उपयोग नहीं; स्वचालित बायोमेट्रिक मिलान और डुप्लिकेट पहचान प्रमाणीकरण तय करते हैं, और 2018 में चेहरे के प्रमाणीकरण को जोड़ा गया। | AI की कोई भूमिका नहीं। | |
| मुख्य जोखिम क्या हैं? | 12-वर्षीय परोपकारी वादे की विश्वसनीयता; शोधकर्ता–कार्यान्वयनकर्ता के बीच संबंध; समृद्ध अर्थव्यवस्थाओं में सीमित हस्तांतरणीयता; परिणामों की अभी तक सहकर्मी-समीक्षा नहीं हुई है। | प्रमाणीकरण विफलताओं, डेटा लीक, निगरानी और प्रोफाइलिंग, कमजोर स्वतंत्र निगरानी तथा कार्यक्षेत्र के क्रमिक विस्तार के ज़रिए बहिष्करण।CLM-0544 | भागीदारी के लिए स्व-चयन; कृत्रिम परिवेश; पद्धति के निर्माताओं द्वारा विश्लेषण; संस्थागत स्तर पर कोई अंगीकरण नहीं। |
यह डिज़ाइन के अंतरों को दर्शाता है; यह परिणामों के बारे में कोई सार्वभौमिक दावा नहीं है। हर खाना तंत्रों और उनके पीछे के दावों से जुड़ा है।