नैतिक एआई: एआई अनुप्रयोगों के नैतिक निहितार्थ

उद्योगों में एआई की तेजी से भागीदारी के साथ, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण हो जाता है कि एआई नैतिक रूप से अभ्यास किया जाता है। एआई प्रथाएं विविध हैं, और इस तरह, एआई के नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के लिए एक एकल ढांचा या प्रोटोकॉल स्थापित करना मुश्किल है। संवेदनशील अनुप्रयोगों में AI की बढ़ती भागीदारी के साथ AI का उचित उपयोग गैर-परक्राम्य है।

आइए चर्चा करें कि इन परिष्कृत एआई अनुप्रयोगों को नैतिक चुनौतियों का सामना कैसे करना पड़ता है और उद्यम उन्हें सक्रिय रूप से दूर करने के लिए क्या कर सकते हैं।

एक सर्वेक्षण के अनुसार, उत्तरदाताओं का 68% माना जाता है कि 2030 तक एआई अनुप्रयोगों में नैतिक सिद्धांत लागू नहीं किए जाएंगे। यह इंगित करता है कि एआई को नैतिक रूप से उपयोग करने के आसपास महत्वपूर्ण अविश्वास है। इन चुनौतियों के बीच, पूर्वाग्रह और भेदभाव सबसे अधिक दबाव वाली चिंताएं हैं।

एआई भाषा मॉडल को डेटा पर खिलाया और प्रशिक्षित किया जाता है। यदि डेटा किसी अनधिकृत स्रोत से है, तो यह निम्न गुणवत्ता या अनफ़िल्टर्ड हो सकता है, और कुछ पूर्वाग्रहों से ग्रस्त हो सकता है। पक्षपाती डेटा पर खिलाए गए AI अनुप्रयोगों को समान पैटर्न और अंतराल विरासत में मिलेंगे, जिससे पूर्वाग्रह और भेदभाव होगा।

एआई के असुरक्षित अनुप्रयोगों में पूर्वाग्रह और भेदभाव के गंभीर मुद्दे हो सकते हैं। एआई अनुप्रयोगों में पूर्वाग्रहों के वास्तविक दुनिया के कुछ उदाहरण यहां दिए गए हैं:

एआई अनुप्रयोगों में पूर्वाग्रह को दूर करने के कई तरीके हैं, जिनमें शामिल हैं:

यह महत्त्वपूर्ण है कि AI मॉडल को डेटा के विविध सेट पर प्रशिक्षित किया जाए जो प्रकृति में समावेशी और विविध हो। पूर्वाग्रह की किसी भी संभावना को कम करने के लिए डेटा पूरी आबादी का समान रूप से प्रतिनिधित्व करेगा।

यह सत्यापित करने के लिए समय के साथ एमएल मॉडल का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है कि मॉडल ने कोई पूर्वाग्रह विकसित नहीं किया है। एक पूर्वाग्रह का पता लगाने वाला तंत्र जो विविध उपयोग के लिए एआई एप्लिकेशन का ऑडिट कर सकता है, यह सत्यापित कर सकता है कि सिस्टम निष्पक्ष है।

एआई मॉडल को लागू करना जो पारदर्शी और व्याख्यात्मक हैं, किसी भी भेदभाव को कम करने में मदद कर सकते हैं। व्याख्यात्मकता यह सुनिश्चित करती है कि एआई आउटपुट के पीछे तर्क निष्पक्ष है।

एआई समाधान बड़ी मात्रा में डेटा पर बनाए जाते हैं, जो अक्सर उपयोगकर्ताओं और उनके व्यक्तिगत पैटर्न और प्राथमिकताओं से एकत्र किए जाते हैं। यह उस डेटा के नैतिक उपयोग और सुरक्षित हैंडलिंग के बारे में गंभीर चिंता लाता है।

एआई अनुप्रयोगों के साथ वास्तविक दुनिया की गोपनीयता संबंधी चिंताएं:

हालाँकि, गोपनीयता की रक्षा करना AI अनुप्रयोगों के नियंत्रण में अच्छी तरह से है:

गोपनीयता की रक्षा करने का सबसे सरल तरीका न्यूनतम मात्रा में डेटा एकत्र करना है जो एआई अनुप्रयोगों के कार्य करने के लिए आवश्यक है।

यदि डेटा एकत्र करना आवश्यक है, तो एआई कम से कम गुमनामी के माध्यम से व्यक्तिगत पहचान के साथ किसी भी संबंध को हटा सकता है, जो उपयोगकर्ताओं की पहचान को सुरक्षित रखने में मदद करता है।

एआई वास्तविक डेटा के आधार पर सिंथेटिक डेटा बना सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वास्तविक डेटा संसाधित या संग्रहीत नहीं है। बल्कि, एआई समाधानों को प्रशिक्षित करने के लिए केवल समान और उत्तेजित डेटा का उपयोग किया जाता है। SynthVAE मॉडल AI के साथ इतनी बड़ी मात्रा में सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने में मदद कर सकता है।

कौन जवाबदेह है जब एआई मॉडल व्यक्तिगत डेटा के भयावह नुकसान की ओर जाता है या किसी विशेष जाति के खिलाफ भेदभाव की ओर जाता है? यहां तक कि नियामक और कानूनी निकायों के लिए, एआई के अनैतिक परिणामों के लिए किसी को जवाबदेह ठहराना जटिल है।

आइए एक वास्तविक दुनिया के परिदृश्य पर विचार करें:

एआई घटनाओं से संबंधित देनदारियों के आसपास की यह दुविधा एआई के नैतिक अनुप्रयोगों को पूरा करने में एक चुनौती है।

चुनौती का समाधान करने के लिए, कंपनियां स्पष्ट जवाबदेही को परिभाषित कर सकती हैं, और नियामक निकायों को स्पष्ट दिशानिर्देशों को लागू करना चाहिए। यह जवाबदेही को लागू करने और यह सुनिश्चित करने का एकमात्र तरीका हो सकता है कि संगठन एआई का नैतिक रूप से उपयोग करें।

आवेदन पक्ष पर कुछ और नैतिक चिंताएं हैं। यहां जागरूक होने के लिए प्रमुख मुद्दे दिए गए हैं:

एआई अनुप्रयोगों को नैतिक बनाना अभी भी प्रगति पर है। एक ढांचा या दिशानिर्देश तैयार करना एक जटिल कार्य है। एआई अनुप्रयोगों की ऐसी नैतिक चुनौतियों को संबोधित करने के लिए महत्वपूर्ण ध्यान देने, संभावित जोखिमों को कम करने और सही ऑडिटिंग प्रक्रिया को लागू करने की आवश्यकता होगी।

नैतिक एआई चिंताओं को संबोधित करने से संवेदनशील उद्योगों जैसे स्वास्थ्य सेवा, कानून, फिटनेस, भर्ती और अन्य में एआई अनुप्रयोगों के लिए गति निर्धारित की जा सकती है। एआई अनुप्रयोगों के भविष्य के लिए नैतिक एआई महत्वपूर्ण है जो सभी उपयोगकर्ताओं के लिए विविध, स्केलेबल और समावेशी होगा।