कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेज विकास के साथ, आईए के उपयोग का नियमन ब्राजील में एक केंद्रीय और तात्कालिक विषय बन गया है. नई तकनीक विभिन्न क्षेत्रों में नवाचार और परिवर्तन के लिए विशाल संभावनाएं लाती है, लेकिन यह नैतिकता के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न भी उठाते हैं, पारदर्शिता और शासन. ब्राज़ीलियाई संदर्भ में, जहां डिजिटल परिवर्तन तेजी से आगे बढ़ रहा है, नवाचार और उचित नियमन के बीच संतुलन स्थापित करना आईए के सतत और जिम्मेदार विकास को सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है
विशेष साक्षात्कार में, समीर करम, परफॉर्मा_IT का COO, एक गहन विश्लेषण प्रदान करता है कि आईए की विनियमन में चुनौतियाँ और उभरते समाधान क्या हैं, नवाचार और नैतिकता के बीच संतुलन के महत्व को उजागर करना तकनीकी क्षेत्र में
ब्राजील में एआई का नियमन अभी भी संरचना के चरण में है, जो उतने ही चुनौतियाँ लाता है जितनी अवसर. “एक तरफ, नियमावली प्रौद्योगिकी के जिम्मेदार उपयोग के लिए अधिक स्पष्ट दिशानिर्देश बनाती है, पारदर्शिता और नैतिकता जैसे सिद्धांतों की गारंटी देना. दूसरे, अत्यधिक नौकरशाही का जोखिम है, जो नवाचार को धीमा कर सकता है. नियमन और नवाचार की स्वतंत्रता के बीच संतुलन ब्राजील को वैश्विक परिदृश्य में प्रतिस्पर्धी बनाए रखने के लिए आवश्यक है,समीर कराम शुरू करता है, परफॉर्मा_IT का COO – कंपनीपूर्ण सेवा प्रदातातकनीकी समाधानों से, डिजिटल परिवर्तन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में संदर्भ
शैडो एआई और डीपफेक्सजोखिम और समाधान
समीर कराम द्वारा चर्चा किए गए सबसे चिंताजनक अवधारणाओं में से एक है "छाया एआई, जो एक संगठन के भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग को उचित नियंत्रण या पर्यवेक्षण के बिना संदर्भित करता है. यह प्रथा कई समस्याओं का कारण बन सकती है, डेटा लीक के रूप में, पक्षपाती निर्णय और सुरक्षा के जोखिम
उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि एक मार्केटिंग टीम एक एआई टूल का उपयोग कर रही है ताकि उपभोक्ताओं के व्यवहार का विश्लेषण किया जा सके बिना आईटी क्षेत्र की स्वीकृति केअनुपालन. इसके अलावा कंपनी को कानूनी जोखिमों के प्रति उजागर करना, इस तकनीक के अनियमित उपयोग के परिणामस्वरूप संवेदनशील डेटा का अनुचित संग्रह और विश्लेषण हो सकता है, उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता का उल्लंघन करना
एक अन्य परिदृश्य है भर्ती के निर्णयों के लिए एआई एल्गोरिदम का विकास, कि उचित पर्यवेक्षण के बिना वे प्रशिक्षण डेटा में मौजूद अवचेतन पूर्वाग्रहों को दोहरा सकते हैं, जिसका परिणाम अन्यायपूर्ण और भेदभावपूर्ण निर्णयों में होता है
जैसे कि डीपफेक के मामले में, जहां वीडियो या ऑडियो बनाए जाते हैं जो छवियों को संशोधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करते हैं, व्यक्ति की आवाज़ें और आंदोलन, ऐसा लग रहा है कि कुछ कहने या करने के लिए, वास्तव में, कभी नहीं हुआ. यह तकनीक दुर्भावनापूर्ण तरीके से गलत जानकारी फैलाने के लिए इस्तेमाल की जा सकती है, पहचान की धोखाधड़ी करना और व्यक्तियों की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचाना
समाधान के लिएछाया एआई और डीपफेक्सवे एआई शासन की मजबूत नीतियों के निर्माण की दिशा में आगे बढ़ रहे हैं, समीर कराम के अनुसार, परफॉर्मा_IT का COO
इन नीतियों में नियमित ऑडिट का कार्यान्वयन शामिल है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई प्रथाएँ संगठन के नैतिकता और पारदर्शिता के दिशानिर्देशों के साथ संरेखित हैं. इसके अलावा, यह अनधिकृत गतिविधियों का पता लगाने और डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए निरंतर आईए सिस्टम की निगरानी करने वाले उपकरणों का उपयोग करना आवश्यक है.”
समीर जोर देते हैं कि, बिना इन उपायों के, बिना नियंत्रण के एआई का उपयोग न केवल उपभोक्ताओं के विश्वास को खतरे में डाल सकता है, लेकिन यह भी संगठनों को गंभीर कानूनी और प्रतिष्ठात्मक परिणामों के जोखिम में डालता है
फेक न्यूजऔर एआई में नैतिक चुनौतियाँ
एक प्रसारफर्जी समाचारआईए द्वारा उत्पन्न सामग्री एक और बढ़ती हुई चिंता है. “Oआईए द्वारा उत्पन्न फेक न्यूज से लड़ने के लिए प्रौद्योगिकी और शिक्षा का संयोजन आवश्यक हैस्वचालित सत्यापन उपकरण, छवियों और पाठों में सिंथेटिक पैटर्न की पहचान, आईए द्वारा उत्पन्न सामग्री के लेबलिंग के अलावा, ये महत्वपूर्ण कदम हैं. लेकिन भीहमें जनता में जागरूकता बढ़ाने में निवेश करना चाहिए, विश्वसनीय स्रोतों की पहचान करना और संदिग्ध सामग्री पर सवाल उठाना सिखाना समीर का कहना है
आईए के विकास में पारदर्शिता और नैतिकता सुनिश्चित करना समीर द्वारा समर्थित एक प्रमुख सिद्धांत है. वह यह बताता है कि "कुछ बेहतरीन प्रथाओं में व्याख्यात्मक मॉडल (XAI) को अपनाना शामिल है – व्याख्यात्मक एआई, स्वतंत्र ऑडिट, विविध डेटा का उपयोग पूर्वाग्रहों से बचने और एआई में नैतिकता समितियों के निर्माण के लिए.”
कृत्रिम बुद्धिमत्ता से जुड़ी साइबर सुरक्षा की एक प्रमुख चिंता में जटिल हमले शामिल हैं, कैसेफिशिंग – एक हमले की तकनीक जिसमें अपराधी व्यक्तियों को धोखा देने की कोशिश करते हैं ताकि वे गोपनीय जानकारी प्रकट करें, जैसे पासवर्ड और बैंक डेटा, विश्वसनीय संस्थाओं के रूप में डिजिटल संचार में प्रकट होना. ये हमले तब और भी अधिक sofisticated हो सकते हैं जब उन्हें AI के साथ जोड़ा जाए, व्यक्तिगत ईमेल और संदेश बनाना जो असली से भेद करना मुश्किल है. इन जोखिमों को कम करने के लिए, समीर सुझाव देता है कि "éमूलभूत रूप से एआई आधारित पहचान समाधानों में निवेश करना, बहु-कारक प्रमाणीकरण लागू करें और सुनिश्चित करें कि एआई मॉडल को हेरफेर के प्रयासों का पता लगाने और उन्हें कम करने के लिए प्रशिक्षित किया जाए.”
आईए के प्रभावी नीतियों के लिए सहयोग
कंपनियों के बीच सहयोग, सरकारों और अकादमी का एआई की प्रभावी नीतियों के निर्माण में महत्वपूर्ण है. समीर ने कहा कि "एआई विभिन्न क्षेत्रों पर प्रभाव डालती है, तो नियमन को सहयोगात्मक तरीके से बनाया जाना चाहिए. कंपनियाँ प्रौद्योगिकी के उपयोग का व्यावहारिक दृष्टिकोण लाती हैं, सरकारें सुरक्षा और गोपनीयता के दिशा-निर्देश स्थापित करती हैं, जबकि अकादमी सुरक्षित और नैतिक विकास के लिए अनुसंधान और पद्धतियों में योगदान करती है.”
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बहुआयामी प्रकृति का अर्थ है कि इसके प्रभाव और अनुप्रयोग विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से भिन्न होते हैं, स्वास्थ्य से लेकर शिक्षा तक, वित्त और सार्वजनिक सुरक्षा के माध्यम से गुजरना. इस कारण से, प्रभावी नीतियों का निर्माण एक समग्र दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो इन सभी परिवर्तनीयों पर विचार करे
कंपनियाँइस प्रक्रिया में महत्वपूर्ण हैं, क्योंकि वे ही हैं जो बड़े पैमाने पर एआई को लागू और उपयोग करती हैं. वे प्रदान करती हैंअवबोधनबाजार की आवश्यकताओं के बारे में, व्यावहारिक चुनौतियाँ और नवीनतम तकनीकी नवाचार. निजी क्षेत्र का योगदान यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि एआई नीतियाँ वास्तविक संदर्भ में लागू और प्रासंगिक हों
सरकारें, अपनी बारी में, उनकी जिम्मेदारी है कि वे दिशानिर्देश स्थापित करें जो नागरिकों की रक्षा करें और एआई के उपयोग में नैतिकता सुनिश्चित करें. वे सुरक्षा मुद्दों को संबोधित करने वाले नियम बनाते हैं, गोपनीयता और मानव अधिकार. इसके अलावा, सरकारें विभिन्न हितधारकों के बीच सहयोग को सुविधाजनक बना सकती हैं और एआई अनुसंधान के लिए वित्तपोषण कार्यक्रमों को बढ़ावा दे सकती हैं
अकादमीयह इस पहेली में तीसरा आवश्यक टुकड़ा है. विश्वविद्यालय और अनुसंधान संस्थान एक ठोस सैद्धांतिक आधार प्रदान करते हैं और यह सुनिश्चित करने के लिए नई विधियों का विकास करते हैं कि एआई को सुरक्षित और नैतिक तरीके से विकसित किया जाए. शैक्षणिक अनुसंधान भी एआई एल्गोरिदम में पूर्वाग्रहों की पहचान और उन्हें कम करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, यह सुनिश्चित करना कि प्रौद्योगिकियाँ न्यायपूर्ण और समान हों
यह त्रैतीय सहयोग सुनिश्चित करता है कि एआई नीतियाँ मजबूत और अनुकूलनीय हों, तकनीक के उपयोग से जुड़े लाभों और जोखिमों दोनों पर चर्चा करना. एक व्यावहारिक उदाहरण इस सहयोग का सार्वजनिक-निजी भागीदारी कार्यक्रमों में देखा जा सकता है, जहां प्रौद्योगिकी कंपनियां शैक्षणिक संस्थानों और सरकारी एजेंसियों के साथ मिलकर ऐसे एआई समाधान विकसित करती हैं जो सुरक्षा और गोपनीयता के मानकों का पालन करते हैं
समीर यह बताता है कि, बिना इस सहयोगात्मक दृष्टिकोण के, एक जोखिम है कि ऐसे नियम बनाए जाएं जो व्यावहारिक वास्तविकता से disconnected हों या नवाचार को रोकें. नियमों और नवाचार की स्वतंत्रता के बीच संतुलन बनाना आवश्यक है, ताकि हम एआई के लाभों को अधिकतम कर सकें जबकि जोखिमों को न्यूनतम करें,”समाप्त करें
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मिथक
वर्तमान परिदृश्य में, जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (IA) हमारे दिन-प्रतिदिन के जीवन में越来越 अधिक मौजूद है, कई मिथक और गलतफहमियाँ इसके कार्य करने और प्रभाव डालने के बारे में उत्पन्न होती हैं
स्पष्ट करने के लिए, इन बिंदुओं को स्पष्ट करना, और साक्षात्कार समाप्त करना, समीर कराम ने पिंग-पोंग प्रारूप में कई सवालों के जवाब दिए, सामान्य मिथकों को संबोधित करते हुए और प्रदान करते हुएअवबोधनमहत्वपूर्ण बातें एआई की वास्तविकता के बारे में
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सबसे सामान्य मिथक क्या हैं जो आप पाते हैं और आप उन्हें कैसे स्पष्ट करते हैं
एक सबसे बड़ा मिथक यह है कि एआई अचूक और पूरी तरह से निष्पक्ष है. वास्तव में, यह उन डेटा को दर्शाती है जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था, और अगर इन डेटा में पूर्वाग्रह हों, एआई उन्हें पुन: उत्पन्न कर सकता है. एक और सामान्य मिथक यह है कि एआई का मतलब पूर्ण स्वचालन है, जब, वास्तव में, कई एप्लिकेशन केवल निर्णय लेने के लिए सहायक होते हैं
- क्या एआई वास्तव में सभी मानव नौकरियों को प्रतिस्थापित कर सकती है? इस बारे में वास्तविकता क्या है
एआई सभी नौकरियों को प्रतिस्थापित नहीं करेगा, लेकिन यह उनमें से कई को बदल देगा. नई भूमिकाएँ उभरेंगी, व्यवसायिकों से नई क्षमताएँ विकसित करने की मांग करना. सबसे संभावित परिदृश्य मानवों और एआई के बीच सहयोग है, जहां प्रौद्योगिकी दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करती है और मनुष्य उन चीजों पर ध्यान केंद्रित करते हैं जो रचनात्मकता और आलोचनात्मक निर्णय की मांग करती हैं
- क्या यह सच है कि एआई सचेत हो सकती है और मानवता पर हावी हो सकती है, जैसा कि हम विज्ञान-कथा फिल्मों में देखते हैं
आज, कोई वैज्ञानिक प्रमाण नहीं है कि एआई सचेत हो सकता है. वर्तमान मॉडल उन्नत सांख्यिकी उपकरण हैं जो डेटा को संसाधित करके उत्तर उत्पन्न करते हैं, लेकिन बिना किसी प्रकार की संज्ञान या अपनी मंशा
- सभी कृत्रिम बुद्धिमत्ताएँ खतरनाक हैं या उन्हें हानिकारक उद्देश्यों के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है? हमें इसके बारे में क्या जानना चाहिए
जैसे किसी भी तकनीक, एआई का उपयोग भलाई के लिए या बुराई के लिए किया जा सकता है. खतरा खुद एआई में नहीं है, लेकिन इसका उपयोग जिस तरह से किया जाता है. इसलिए, नियमन और जिम्मेदार उपयोग उतने ही महत्वपूर्ण हैं
- एक धारणा है कि एआई अचूक है. कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वास्तविक सीमाएँ क्या हैं
एआई गलतियाँ कर सकता है, मुख्यतः जब सीमित या पक्षपाती डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है. इसके अलावा, आईए मॉडल को प्रतिकूल हमलों द्वारा आसानी से धोखा दिया जा सकता है, जहां डेटा में छोटे बदलाव अप्रत्याशित परिणामों की ओर ले जा सकते हैं
- क्या एआई केवल एक अस्थायी प्रवृत्ति है या यह एक ऐसी तकनीक है जो यहाँ रहने के लिए आई है
आईए यहाँ रहने के लिए आई है. आपका प्रभाव बिजली और इंटरनेट के समान है. हालांकि, आपका विकास निरंतर प्रगति पर है, और हम अगले वर्षों में कई बदलाव देखेंगे
- क्या आईए सिस्टम वास्तव में पूरी तरह से निष्पक्ष निर्णय लेने में सक्षम हैं? पूर्वाग्रह कैसे एल्गोरिदम को प्रभावित कर सकते हैं
कोई भी एआई पूरी तरह से निष्पक्ष नहीं है. यदि इसका उपयोग करने के लिए डेटा में पूर्वाग्रह है, परिणाम भी पक्षपाती होंगे. यह आदर्श है कि कंपनियाँ पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए प्रथाओं को अपनाएँ और निरंतर ऑडिट करें
- सभी एआई अनुप्रयोगों में निगरानी और व्यक्तिगत डेटा संग्रह शामिल होता है? लोगों को गोपनीयता और एआई के बारे में क्या जानना चाहिए
नहीं सभी आईए में निगरानी शामिल होती है, लेकिन डेटा संग्रह कई अनुप्रयोगों में एक वास्तविकता है. सबसे महत्वपूर्ण यह है कि उपयोगकर्ताओं को पता हो कि कौन से डेटा एकत्र किए जा रहे हैं और उनके पास इस पर नियंत्रण हो. पारदर्शिता और LGPD (डेटा संरक्षण के लिए सामान्य कानून) और GDPR (सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन) जैसे कानूनों के साथ अनुपालन – यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियम मौलिक हैं
