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उद्यमी योगदानकर्ताओं द्वारा व्यक्त की गई राय उनकी अपनी है।
पोप की मनोरंजन के लिए तस्वीरें तैयार करने से लेकर एल्गोरिदम तक जो नौकरी के अनुप्रयोगों को सुलझाने और प्रबंधकों को काम पर रखने के बोझ को कम करने में मदद करते हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रमों ने सार्वजनिक चेतना और व्यापार जगत में तूफान ला दिया है। हालाँकि, इससे जुड़े संभावित गहरे नैतिक मुद्दों को नज़रअंदाज नहीं करना महत्वपूर्ण है।
ये सफल तकनीकी उपकरण मौजूदा डेटा और अन्य सामग्री से स्रोत बनाकर सामग्री उत्पन्न करते हैं, लेकिन उदाहरण के लिए, यदि वे स्रोत आंशिक रूप से नस्लीय या लिंग पूर्वाग्रह का परिणाम भी हैं, तो एआई संभवतः इसे दोहराएगा। हममें से जो लोग ऐसी दुनिया में रहना चाहते हैं जहां विविधता, समानता और समावेशन (डीईआई) उभरती हुई प्रौद्योगिकी में सबसे आगे हैं, हम सभी को इस बात की चिंता होनी चाहिए कि एआई सिस्टम कैसे सामग्री बना रहे हैं और उनके आउटपुट का समाज पर क्या प्रभाव पड़ रहा है।
इसलिए, चाहे आप एक डेवलपर हों, एआई स्टार्ट-अप के उद्यमी हों या बस मेरे जैसे एक चिंतित नागरिक हों, इन सिद्धांतों पर विचार करें जिन्हें एआई ऐप्स और कार्यक्रमों में एकीकृत किया जा सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे अधिक नैतिक और न्यायसंगत आउटपुट तैयार करें।
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1. उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन बनाएं
उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन यह सुनिश्चित करता है कि आप जो प्रोग्राम विकसित कर रहे हैं उसमें उसके उपयोगकर्ता भी शामिल हैं। इसमें वॉयस इंटरैक्शन और स्क्रीन रीडर क्षमता जैसी सुविधाएं शामिल हो सकती हैं जो दृष्टिबाधित लोगों की मदद करती हैं। इस बीच, वाक् पहचान मॉडल, विभिन्न प्रकार की आवाज़ों (जैसे महिलाओं की, या दुनिया भर के उच्चारणों को लागू करके) को अधिक समावेशी बना सकते हैं।
सीधे शब्दों में कहें तो, डेवलपर्स को इस बात पर पूरा ध्यान देना चाहिए कि उनके एआई सिस्टम किसे संबोधित कर रहे हैं – उन्हें बनाने वाले इंजीनियरों के समूह के बाहर सोचने का बिंदु बनाएं। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है यदि वे और/या कंपनी उद्यमी वैश्विक स्तर पर उत्पादों का विस्तार करने की आशा रखते हैं।
2. समीक्षकों और निर्णय निर्माताओं की एक विविध टीम बनाएं
एआई ऐप या प्रोग्राम की विकास टीम न केवल इसके निर्माण में बल्कि समीक्षा और निर्णय लेने के दृष्टिकोण से भी महत्वपूर्ण है। 2023 की एक रिपोर्ट न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के एआई नाउ इंस्टीट्यूट द्वारा प्रकाशित एआई विकास के कई स्तरों पर विविधता की कमी का वर्णन किया गया है। इसमें उल्लेखनीय आंकड़े शामिल थे कि कम से कम 80% एआई प्रोफेसर पुरुष हैं और दुनिया की शीर्ष तकनीकी कंपनियों में 20% से कम एआई शोधकर्ता महिलाएं हैं। विकास में सही जांच, संतुलन और प्रतिनिधित्व के बिना, हम एआई कार्यक्रमों को दिनांकित और/या पक्षपाती डेटा खिलाने का गंभीर जोखिम उठाते हैं जो कुछ समूहों के बारे में अन्यायपूर्ण बातें कायम रखता है।
3. डेटा सेट का ऑडिट करें और जवाबदेही संरचनाएं बनाएं
यदि पूर्वाग्रहों को कायम रखने वाला पुराना डेटा मौजूद है, तो जरूरी नहीं कि इसमें किसी की सीधी गलती हो, लेकिन यह है यदि डेटा का नियमित रूप से ऑडिट नहीं किया जाता है तो यह किसी की गलती है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI DEI को ध्यान में रखते हुए उच्चतम गुणवत्ता वाला आउटपुट दे रहा है, डेवलपर्स को उनके द्वारा उपयोग की जा रही जानकारी का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन और विश्लेषण करने की आवश्यकता है। उन्हें पूछना चाहिए: यह कितना पुराना है? कहाँ से आता है? इसमें क्या है? क्या यह वर्तमान समय में नैतिक या सही है? शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटा सेट को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि एआई डीईआई के लिए एक सकारात्मक भविष्य को कायम रखे, न कि अतीत से प्राप्त नकारात्मक भविष्य को।
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4. विविध डेटा एकत्र और क्यूरेट करें
यदि, जानकारी का ऑडिट करने के बाद, एक एआई प्रोग्राम का उपयोग किया जा रहा है, तो आप देखते हैं कि वहां विसंगतियां, पूर्वाग्रह और/या पूर्वाग्रह हैं, बेहतर सामग्री एकत्र करने के लिए काम करें। यह कहना जितना आसान है, करना उतना ही आसान है: डेटा एकत्र करने में कई महीने, यहां तक कि साल भी लग जाते हैं, लेकिन यह प्रयास के लायक है।
उस प्रक्रिया को बढ़ावा देने में मदद करने के लिए, यदि आप एआई स्टार्ट-अप चलाने वाले एक उद्यमी हैं और आपके पास अनुसंधान और विकास करने के लिए संसाधन हैं, तो ऐसे प्रोजेक्ट बनाएं जहां टीम के सदस्य नए डेटा बनाएं जो विविध आवाजों, चेहरों और विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसके परिणामस्वरूप ऐप्स और प्रोग्रामों के लिए अधिक उपयुक्त स्रोत सामग्री उपलब्ध होगी जिससे हम सभी लाभान्वित हो सकते हैं – अनिवार्य रूप से एक उज्जवल भविष्य का निर्माण करना जो विभिन्न व्यक्तियों को एकतरफा या अन्यथा सरल के बजाय बहुआयामी दिखाता है।
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5. पूर्वाग्रह और समावेशिता पर एआई नैतिकता प्रशिक्षण में संलग्न रहें
एक DEI सलाहकार और लिंक्डइन पाठ्यक्रम के गौरवान्वित निर्माता के रूप में, इंटरसेक्शनल डीईआई लेंस के माध्यम से एआई को नेविगेट करना, मैंने एआई विकास में डीईआई को केंद्रित करने की शक्ति और इसके सकारात्मक प्रभाव को सीखा है।
यदि आप या आपकी टीम डेवलपर्स, समीक्षकों और अन्य लोगों के लिए संबंधित कार्यों की एक सूची बनाने के लिए संघर्ष कर रही है, तो मैं ऑनलाइन पाठ्यक्रम सहित संबंधित नैतिकता प्रशिक्षण की मेजबानी करने की सलाह देता हूं जो वास्तविक समय में समस्याओं का निवारण करने में आपकी सहायता कर सकता है।
कभी-कभी आपको प्रक्रिया के माध्यम से चलने में मदद करने और एक स्थायी परिणाम बनाने के लिए प्रत्येक समस्या का एक-एक करके समस्या निवारण करने के लिए एक प्रशिक्षक की आवश्यकता होती है जो अधिक समावेशी, विविध और नैतिक एआई डेटा और प्रोग्राम तैयार करता है।
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डेवलपर्स, उद्यमियों और अन्य जो एआई में पूर्वाग्रह को कम करने की परवाह करते हैं, उन्हें हमारी सामूहिक ऊर्जा का उपयोग खुद को प्रशिक्षित करने के लिए करना चाहिए कि कैसे विविध समीक्षकों की टीम बनाई जाए जो डेटा की जांच और ऑडिट कर सकें और उन डिज़ाइनों पर ध्यान केंद्रित कर सकें जो कार्यक्रमों को अधिक समावेशी और सुलभ बनाते हैं। परिणाम एक ऐसा परिदृश्य होगा जो उपयोगकर्ताओं की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ-साथ बेहतर सामग्री का प्रतिनिधित्व करता है।
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