एआई नैतिकता: एल्गोरिथम पूर्वाग्रह का पता लगाने के लिए एक वैश्विक गाइड

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) तेजी से उद्योगों को बदल रहा है और दुनिया भर में जीवन को प्रभावित कर रहा है। जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक प्रचलित होते जा रहे हैं, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि वे निष्पक्ष, पक्षपात रहित और नैतिक सिद्धांतों के अनुरूप हों। एल्गोरिथम पूर्वाग्रह, एक कंप्यूटर सिस्टम में एक व्यवस्थित और दोहराई जाने वाली त्रुटि जो अनुचित परिणाम पैदा करती है, एआई नैतिकता में एक महत्वपूर्ण चिंता का विषय है। यह व्यापक गाइड एल्गोरिथम पूर्वाग्रह के स्रोतों, पता लगाने और शमन के लिए तकनीकों, और विश्व स्तर पर एआई सिस्टम में निष्पक्षता को बढ़ावा देने के लिए रणनीतियों की पड़ताल करता है।

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह को समझना

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह तब होता है जब एक एआई सिस्टम ऐसे परिणाम उत्पन्न करता है जो कुछ लोगों के समूहों के लिए दूसरों की तुलना में व्यवस्थित रूप से कम अनुकूल होते हैं। यह पूर्वाग्रह विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न हो सकता है, जिसमें पक्षपाती डेटा, त्रुटिपूर्ण एल्गोरिदम और परिणामों की पक्षपाती व्याख्याएं शामिल हैं। पूर्वाग्रह की उत्पत्ति को समझना निष्पक्ष एआई सिस्टम बनाने की दिशा में पहला कदम है।

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह के स्रोत

• पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा: एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा अक्सर मौजूदा सामाजिक पूर्वाग्रहों को दर्शाता है। यदि डेटा में कुछ समूहों का विषम प्रतिनिधित्व होता है, तो एआई मॉडल इन पूर्वाग्रहों को सीखेगा और उन्हें बनाए रखेगा। उदाहरण के लिए, यदि एक चेहरे की पहचान प्रणाली को मुख्य रूप से एक जातीयता की छवियों पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह अन्य जातियों के चेहरों पर खराब प्रदर्शन कर सकता है। इसका कानून प्रवर्तन, सुरक्षा और अन्य अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव है। COMPAS (करैक्शनल ऑफ़ेंडर मैनेजमेंट प्रोफाइलिंग फॉर अल्टरनेटिव सैंक्शन्स) एल्गोरिथम पर विचार करें, जिसमें अश्वेत प्रतिवादियों को पुनरावृत्ति के लिए उच्च जोखिम के रूप में अनुपातहीन रूप से चिह्नित किया गया था।
• त्रुटिपूर्ण एल्गोरिथम डिज़ाइन: एल्गोरिदम स्वयं पक्षपात रहित डेटा के साथ भी पूर्वाग्रह पैदा कर सकते हैं। विशेषताओं का चुनाव, मॉडल आर्किटेक्चर, और अनुकूलन मानदंड सभी परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई एल्गोरिथम उन विशेषताओं पर बहुत अधिक निर्भर करता है जो संरक्षित विशेषताओं (जैसे, लिंग, जाति) से संबंधित हैं, तो यह अनजाने में कुछ समूहों के खिलाफ भेदभाव कर सकता है।
• पक्षपाती डेटा लेबलिंग: डेटा को लेबल करने की प्रक्रिया भी पूर्वाग्रह पैदा कर सकती है। यदि डेटा को लेबल करने वाले व्यक्तियों में अवचेतन पूर्वाग्रह हैं, तो वे डेटा को इस तरह से लेबल कर सकते हैं जो इन पूर्वाग्रहों को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, भावना विश्लेषण में, यदि एनोटेटर कुछ भाषा पैटर्न को विशिष्ट जनसांख्यिकी के साथ जोड़ते हैं, तो मॉडल उन समूहों द्वारा व्यक्त की गई भावना को अनुचित रूप से वर्गीकृत करना सीख सकता है।
• फीडबैक लूप: एआई सिस्टम फीडबैक लूप बना सकते हैं जो मौजूदा पूर्वाग्रहों को और बढ़ा देते हैं। उदाहरण के लिए, यदि एक एआई-संचालित भर्ती उपकरण महिलाओं के खिलाफ पक्षपाती है, तो यह साक्षात्कार के लिए कम महिलाओं की सिफारिश कर सकता है। इससे कम महिलाओं को काम पर रखा जा सकता है, जो बदले में प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह को पुष्ट करता है।
• विकास टीमों में विविधता की कमी: एआई विकास टीमों की संरचना एआई सिस्टम की निष्पक्षता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती है। यदि टीमों में विविधता की कमी है, तो वे संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने की संभावना कम हो सकती है जो कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों को प्रभावित कर सकते हैं।
• प्रासंगिक पूर्वाग्रह: जिस संदर्भ में एआई सिस्टम तैनात किया जाता है, वह भी पूर्वाग्रह पैदा कर सकता है। एक सांस्कृतिक या सामाजिक संदर्भ में प्रशिक्षित एक एल्गोरिथम दूसरे संदर्भ में तैनात किए जाने पर निष्पक्ष रूप से प्रदर्शन नहीं कर सकता है। सांस्कृतिक मानदंड, भाषा की बारीकियां और ऐतिहासिक पूर्वाग्रह सभी एक भूमिका निभा सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक देश में ग्राहक सेवा प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक एआई-संचालित चैटबॉट ऐसी भाषा का उपयोग कर सकता है जिसे दूसरे देश में अपमानजनक या अनुचित माना जाता है।

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह का पता लगाने की तकनीकें

एआई सिस्टम में निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए एल्गोरिथम पूर्वाग्रह का पता लगाना महत्वपूर्ण है। एआई विकास जीवनचक्र के विभिन्न चरणों में पूर्वाग्रह की पहचान करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

डेटा ऑडिटिंग

डेटा ऑडिटिंग में पूर्वाग्रह के संभावित स्रोतों की पहचान करने के लिए प्रशिक्षण डेटा की जांच करना शामिल है। इसमें विशेषताओं के वितरण का विश्लेषण करना, गुम डेटा की पहचान करना और कुछ समूहों के विषम प्रतिनिधित्व की जांच करना शामिल है। डेटा ऑडिटिंग की तकनीकों में शामिल हैं:

• सांख्यिकीय विश्लेषण: असमानताओं की पहचान करने के लिए विभिन्न समूहों के लिए सारांश आँकड़ों (जैसे, माध्य, माध्यिका, मानक विचलन) की गणना करना।
• विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा के वितरण की जांच करने और आउटलेर्स की पहचान करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन (जैसे, हिस्टोग्राम, स्कैटर प्लॉट) बनाना।
• पूर्वाग्रह मेट्रिक्स: डेटा किस हद तक पक्षपाती है, यह मापने के लिए पूर्वाग्रह मेट्रिक्स (जैसे, असमान प्रभाव, समान अवसर अंतर) का उपयोग करना।

उदाहरण के लिए, एक क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल में, आप संभावित असमानताओं की पहचान करने के लिए विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों के लिए क्रेडिट स्कोर के वितरण का विश्लेषण कर सकते हैं। यदि आप पाते हैं कि कुछ समूहों का औसत क्रेडिट स्कोर काफी कम है, तो यह संकेत दे सकता है कि डेटा पक्षपाती है।

मॉडल मूल्यांकन

मॉडल मूल्यांकन में विभिन्न लोगों के समूहों पर एआई मॉडल के प्रदर्शन का आकलन करना शामिल है। इसमें प्रत्येक समूह के लिए अलग-अलग प्रदर्शन मेट्रिक्स (जैसे, सटीकता, परिशुद्धता, रिकॉल, F1-स्कोर) की गणना करना और परिणामों की तुलना करना शामिल है। मॉडल मूल्यांकन की तकनीकों में शामिल हैं:

• समूह निष्पक्षता मेट्रिक्स: मॉडल विभिन्न समूहों में किस हद तक निष्पक्ष है, यह मापने के लिए समूह निष्पक्षता मेट्रिक्स (जैसे, जनसांख्यिकीय समता, समान अवसर, भविष्य कहनेवाला समता) का उपयोग करना। जनसांख्यिकीय समता के लिए आवश्यक है कि मॉडल सभी समूहों के लिए समान दर पर भविष्यवाणियां करे। समान अवसर के लिए आवश्यक है कि मॉडल का सभी समूहों के लिए समान ट्रू पॉजिटिव रेट हो। भविष्य कहनेवाला समता के लिए आवश्यक है कि मॉडल का सभी समूहों के लिए समान पॉजिटिव प्रेडिक्टिव वैल्यू हो।
• त्रुटि विश्लेषण: पूर्वाग्रह के पैटर्न की पहचान करने के लिए विभिन्न समूहों के लिए मॉडल द्वारा की गई त्रुटियों के प्रकारों का विश्लेषण करना। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल लगातार एक निश्चित जातीयता की छवियों को गलत वर्गीकृत करता है, तो यह संकेत दे सकता है कि मॉडल पक्षपाती है।
• एडवर्सेरियल टेस्टिंग: मॉडल की मजबूती का परीक्षण करने और पूर्वाग्रह की कमजोरियों की पहचान करने के लिए एडवर्सेरियल उदाहरणों का उपयोग करना। एडवर्सेरियल उदाहरण ऐसे इनपुट होते हैं जो मॉडल को गलत भविष्यवाणियां करने के लिए धोखा देने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

उदाहरण के लिए, एक भर्ती एल्गोरिथम में, आप पुरुष और महिला उम्मीदवारों के लिए अलग-अलग मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन कर सकते हैं। यदि आप पाते हैं कि महिला उम्मीदवारों के लिए मॉडल की सटीकता दर काफी कम है, तो यह संकेत दे सकता है कि मॉडल पक्षपाती है।

व्याख्यात्मक एआई (XAI)

व्याख्यात्मक एआई (XAI) तकनीकें उन विशेषताओं की पहचान करने में मदद कर सकती हैं जो मॉडल की भविष्यवाणियों में सबसे अधिक प्रभावशाली हैं। यह समझकर कि कौन सी विशेषताएं मॉडल के निर्णयों को चला रही हैं, आप पूर्वाग्रह के संभावित स्रोतों की पहचान कर सकते हैं। XAI की तकनीकों में शामिल हैं:

• फ़ीचर महत्व: मॉडल की भविष्यवाणियों में प्रत्येक फ़ीचर के महत्व का निर्धारण करना।
• SHAP मान: व्यक्तिगत उदाहरणों के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों में प्रत्येक फ़ीचर के योगदान की व्याख्या करने के लिए SHAP (SHapley Additive exPlanations) मानों की गणना करना।
• LIME: मॉडल का एक स्थानीय रैखिक सन्निकटन बनाकर व्यक्तिगत उदाहरणों के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों की व्याख्या करने के लिए LIME (लोकल इंटरप्रेटेबल मॉडल-एग्नोस्टिक एक्सप्लेनेशंस) का उपयोग करना।

उदाहरण के लिए, एक ऋण आवेदन मॉडल में, आप उन विशेषताओं की पहचान करने के लिए XAI तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं जो ऋण को मंजूरी देने या अस्वीकार करने के मॉडल के निर्णय में सबसे अधिक प्रभावशाली हैं। यदि आप पाते हैं कि जाति या जातीयता से संबंधित विशेषताएं अत्यधिक प्रभावशाली हैं, तो यह संकेत दे सकता है कि मॉडल पक्षपाती है।

निष्पक्षता ऑडिटिंग उपकरण

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह का पता लगाने और उसे कम करने में मदद के लिए कई उपकरण और लाइब्रेरी उपलब्ध हैं। ये उपकरण अक्सर विभिन्न पूर्वाग्रह मेट्रिक्स और शमन तकनीकों के कार्यान्वयन प्रदान करते हैं।

• AI Fairness 360 (AIF360): आईबीएम द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स टूलकिट जो एआई सिस्टम में पूर्वाग्रह का पता लगाने और उसे कम करने के लिए मेट्रिक्स और एल्गोरिदम का एक व्यापक सेट प्रदान करता है।
• Fairlearn: माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित एक पायथन पैकेज जो मशीन लर्निंग मॉडल में निष्पक्षता का आकलन करने और सुधारने के लिए उपकरण प्रदान करता है।
• Responsible AI Toolbox: माइक्रोसॉफ्ट द्वारा विकसित उपकरणों और संसाधनों का एक व्यापक सेट जो संगठनों को जिम्मेदारी से एआई सिस्टम विकसित करने और तैनात करने में मदद करता है।

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह शमन के लिए रणनीतियाँ

एक बार एल्गोरिथम पूर्वाग्रह का पता लगने के बाद, इसे कम करने के लिए कदम उठाना महत्वपूर्ण है। एआई सिस्टम में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है।

डेटा प्रीप्रोसेसिंग

डेटा प्रीप्रोसेसिंग में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए प्रशिक्षण डेटा को संशोधित करना शामिल है। डेटा प्रीप्रोसेसिंग की तकनीकों में शामिल हैं:

• री-वेटिंग: विषम प्रतिनिधित्व की भरपाई के लिए प्रशिक्षण डेटा में विभिन्न उदाहरणों को अलग-अलग भार देना।
• सैंपलिंग: डेटा को संतुलित करने के लिए बहुसंख्यक वर्ग की अंडर-सैंपलिंग या अल्पसंख्यक वर्ग की ओवर-सैंपलिंग करना।
• डेटा ऑग्मेंटेशन: कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों का प्रतिनिधित्व बढ़ाने के लिए नए सिंथेटिक डेटा पॉइंट बनाना।
• पक्षपाती विशेषताओं को हटाना: उन विशेषताओं को हटाना जो संरक्षित विशेषताओं से संबंधित हैं। हालांकि, सतर्क रहें क्योंकि আপাত रूप से हानिरहित विशेषताएं अभी भी अप्रत्यक्ष रूप से संरक्षित विशेषताओं (प्रॉक्सी चर) से संबंधित हो सकती हैं।

उदाहरण के लिए, यदि प्रशिक्षण डेटा में पुरुषों की तुलना में महिलाओं के कम उदाहरण हैं, तो आप महिलाओं के उदाहरणों को अधिक महत्व देने के लिए री-वेटिंग का उपयोग कर सकते हैं। या, आप महिलाओं के नए सिंथेटिक उदाहरण बनाने के लिए डेटा ऑग्मेंटेशन का उपयोग कर सकते हैं।

एल्गोरिथम संशोधन

एल्गोरिथम संशोधन में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए एल्गोरिथम को ही बदलना शामिल है। एल्गोरिथम संशोधन की तकनीकों में शामिल हैं:

• निष्पक्षता बाधाएं: यह सुनिश्चित करने के लिए अनुकूलन उद्देश्य में निष्पक्षता बाधाएं जोड़ना कि मॉडल कुछ निष्पक्षता मानदंडों को पूरा करता है।
• एडवर्सेरियल डीबायसिंग: मॉडल के अभ्यावेदन से पक्षपाती जानकारी हटाने के लिए एक एडवर्सेरियल नेटवर्क को प्रशिक्षित करना।
• रेगुलराइजेशन: अनुचित भविष्यवाणियों को दंडित करने के लिए हानि फ़ंक्शन में रेगुलराइजेशन शब्द जोड़ना।

उदाहरण के लिए, आप अनुकूलन उद्देश्य में एक निष्पक्षता बाधा जोड़ सकते हैं जिसके लिए आवश्यक है कि मॉडल की सभी समूहों के लिए समान सटीकता दर हो।

पोस्ट-प्रोसेसिंग

पोस्ट-प्रोसेसिंग में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों को संशोधित करना शामिल है। पोस्ट-प्रोसेसिंग की तकनीकों में शामिल हैं:

• थ्रेसहोल्ड समायोजन: एक वांछित निष्पक्षता मीट्रिक प्राप्त करने के लिए वर्गीकरण थ्रेसहोल्ड को समायोजित करना।
• कैलिब्रेशन: यह सुनिश्चित करने के लिए मॉडल की संभावनाओं को कैलिब्रेट करना कि वे देखे गए परिणामों के साथ अच्छी तरह से संरेखित हैं।
• रिजेक्ट ऑप्शन क्लासिफिकेशन: सीमावर्ती मामलों के लिए एक "रिजेक्ट ऑप्शन" जोड़ना जहां मॉडल अपनी भविष्यवाणी के बारे में अनिश्चित है।

उदाहरण के लिए, आप यह सुनिश्चित करने के लिए वर्गीकरण थ्रेसहोल्ड को समायोजित कर सकते हैं कि मॉडल की सभी समूहों के लिए समान गलत सकारात्मक दर हो।

एआई सिस्टम में निष्पक्षता को बढ़ावा देना: एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य

निष्पक्ष एआई सिस्टम बनाने के लिए एक बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जिसमें न केवल तकनीकी समाधान बल्कि नैतिक विचार, नीतिगत ढांचे और संगठनात्मक प्रथाएं भी शामिल होती हैं।

नैतिक दिशानिर्देश और सिद्धांत

विभिन्न संगठनों और सरकारों ने एआई विकास और परिनियोजन के लिए नैतिक दिशानिर्देश और सिद्धांत विकसित किए हैं। ये दिशानिर्देश अक्सर निष्पक्षता, पारदर्शिता, जवाबदेही और मानवीय निगरानी के महत्व पर जोर देते हैं।

• एसिलोमर एआई सिद्धांत: एआई के जिम्मेदार विकास और उपयोग का मार्गदर्शन करने के लिए एआई में शोधकर्ताओं और विशेषज्ञों द्वारा विकसित सिद्धांतों का एक सेट।
• यूरोपीय संघ के विश्वसनीय एआई के लिए नैतिकता दिशानिर्देश: विश्वसनीय एआई के विकास और उपयोग को बढ़ावा देने के लिए यूरोपीय आयोग द्वारा विकसित दिशानिर्देशों का एक सेट।
• यूनेस्को की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नैतिकता पर सिफारिश: एआई के जिम्मेदार विकास और उपयोग का मार्गदर्शन करने के लिए एक वैश्विक ढांचा, यह सुनिश्चित करता है कि यह पूरी मानवता को लाभ पहुंचाए।

एआई शासन और विनियमन

यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई सिस्टम जिम्मेदारी से विकसित और तैनात किए जाएं, सरकारें तेजी से विनियमनों पर विचार कर रही हैं। इन विनियमनों में पूर्वाग्रह ऑडिट, पारदर्शिता रिपोर्ट और जवाबदेही तंत्र के लिए आवश्यकताएं शामिल हो सकती हैं।

• ईयू एआई एक्ट: एक प्रस्तावित विनियमन जिसका उद्देश्य यूरोपीय संघ में एआई के लिए एक कानूनी ढांचा स्थापित करना है, जो जोखिम मूल्यांकन, पारदर्शिता और जवाबदेही जैसे मुद्दों को संबोधित करता है।
• एल्गोरिथम अकाउंटेबिलिटी एक्ट 2022 (यूएस): कंपनियों को स्वचालित निर्णय प्रणालियों के संभावित नुकसान का आकलन करने और उन्हें कम करने की आवश्यकता के उद्देश्य से कानून।

संगठनात्मक प्रथाएं

संगठन एआई सिस्टम में निष्पक्षता को बढ़ावा देने के लिए विभिन्न प्रथाओं को लागू कर सकते हैं:

• विविध विकास दल: यह सुनिश्चित करना कि एआई विकास दल लिंग, जाति, जातीयता और अन्य विशेषताओं के संदर्भ में विविध हों।
• हितधारक जुड़ाव: हितधारकों (जैसे, प्रभावित समुदाय, नागरिक समाज संगठन) के साथ उनकी चिंताओं को समझने और एआई विकास प्रक्रिया में उनकी प्रतिक्रिया को शामिल करने के लिए जुड़ना।
• पारदर्शिता और व्याख्या: विश्वास और जवाबदेही बनाने के लिए एआई सिस्टम को अधिक पारदर्शी और व्याख्यात्मक बनाना।
• निरंतर निगरानी और मूल्यांकन: संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने के लिए एआई सिस्टम की लगातार निगरानी और मूल्यांकन करना।
• एआई नैतिकता बोर्डों की स्थापना: एआई विकास और परिनियोजन के नैतिक प्रभावों की देखरेख के लिए आंतरिक या बाहरी समितियों का गठन करना।

वैश्विक उदाहरण और केस स्टडीज

निष्पक्ष एआई सिस्टम बनाने के लिए एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और शमन रणनीतियों के वास्तविक दुनिया के उदाहरणों को समझना महत्वपूर्ण है। यहाँ दुनिया भर के कुछ उदाहरण दिए गए हैं:

• अमेरिका में स्वास्थ्य सेवा: अमेरिकी अस्पतालों में यह अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला एक एल्गोरिथम कि किन रोगियों को अतिरिक्त चिकित्सा देखभाल की आवश्यकता होगी, अश्वेत रोगियों के खिलाफ पक्षपाती पाया गया। एल्गोरिथम ने आवश्यकता के प्रॉक्सी के रूप में स्वास्थ्य देखभाल लागतों का उपयोग किया, लेकिन अश्वेत रोगियों की ऐतिहासिक रूप से स्वास्थ्य सेवा तक कम पहुंच होती है, जिससे लागत कम होती है और उनकी जरूरतों का कम अनुमान लगाया जाता है। (ओबरमेयर एट अल।, 2019)
• अमेरिका में आपराधिक न्याय: आपराधिक प्रतिवादियों के लिए पुनरावृत्ति के जोखिम का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला COMPAS एल्गोरिथम, अश्वेत प्रतिवादियों को उच्च जोखिम के रूप में अनुपातहीन रूप से चिह्नित करने के लिए पाया गया, भले ही उन्होंने दोबारा अपराध नहीं किया हो। (एंगविन एट अल।, 2016)
• यूके में भर्ती: अमेज़ॅन ने अपने एआई भर्ती उपकरण को तब बंद कर दिया जब उसने पाया कि सिस्टम महिलाओं के खिलाफ पक्षपाती था। सिस्टम को ऐतिहासिक भर्ती डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें मुख्य रूप से पुरुष उम्मीदवार शामिल थे, जिससे एआई उन रिज्यूमे को दंडित करता था जिनमें "women's" शब्द होता था।
• चीन में चेहरे की पहचान: चीन में निगरानी और सामाजिक नियंत्रण के लिए उपयोग की जाने वाली चेहरे की पहचान प्रणालियों में पूर्वाग्रह की क्षमता के बारे में चिंताएं उठाई गई हैं, खासकर जातीय अल्पसंख्यकों के खिलाफ।
• भारत में क्रेडिट स्कोरिंग: भारत में क्रेडिट स्कोरिंग मॉडल में वैकल्पिक डेटा स्रोतों के उपयोग में पूर्वाग्रह पैदा करने की क्षमता है यदि ये डेटा स्रोत मौजूदा सामाजिक-आर्थिक असमानताओं को दर्शाते हैं।

एआई नैतिकता और पूर्वाग्रह का पता लगाने का भविष्य

जैसे-जैसे एआई का विकास जारी रहेगा, एआई नैतिकता और पूर्वाग्रह का पता लगाने का क्षेत्र और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा। भविष्य के अनुसंधान और विकास प्रयासों को इन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए:

• अधिक मजबूत और सटीक पूर्वाग्रह का पता लगाने की तकनीकें विकसित करना।
• अधिक प्रभावी पूर्वाग्रह शमन रणनीतियाँ बनाना।
• एआई शोधकर्ताओं, नीतिशास्त्रियों, नीति निर्माताओं और सामाजिक वैज्ञानिकों के बीच अंतःविषय सहयोग को बढ़ावा देना।
• एआई नैतिकता के लिए वैश्विक मानक और सर्वोत्तम प्रथाएं स्थापित करना।
• एआई चिकित्सकों और आम जनता के बीच एआई नैतिकता और पूर्वाग्रह के बारे में जागरूकता बढ़ाने के लिए शैक्षिक संसाधन विकसित करना।

निष्कर्ष

एल्गोरिथम पूर्वाग्रह एआई नैतिकता में एक महत्वपूर्ण चुनौती है, लेकिन यह दुर्गम नहीं है। पूर्वाग्रह के स्रोतों को समझकर, प्रभावी पता लगाने और शमन तकनीकों का उपयोग करके, और नैतिक दिशानिर्देशों और संगठनात्मक प्रथाओं को बढ़ावा देकर, हम निष्पक्ष और अधिक न्यायसंगत एआई सिस्टम बना सकते हैं जो पूरी मानवता को लाभान्वित करें। इसके लिए एक वैश्विक प्रयास की आवश्यकता है, जिसमें शोधकर्ताओं, नीति निर्माताओं, उद्योग के नेताओं और जनता के बीच सहयोग शामिल है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि एआई को जिम्मेदारी से विकसित और तैनात किया जाए।

संदर्भ:

• Angwin, J., Larson, J., Mattu, S., & Kirchner, L. (2016). Machine Bias. ProPublica.
• Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453.