मशीन लर्निंग नैतिकता: पूर्वाग्रह का पता लगाने के लिए एक वैश्विक गाइड

जैसे-जैसे मशीन लर्निंग (एमएल) हमारे जीवन के विभिन्न पहलुओं में तेजी से एकीकृत हो रही है, ऋण आवेदनों से लेकर स्वास्थ्य सेवा निदान तक, इन तकनीकों के नैतिक निहितार्थ सर्वोपरि होते जा रहे हैं। सबसे गंभीर चिंताओं में से एक एमएल मॉडल में पूर्वाग्रह की उपस्थिति है, जिससे अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं। यह गाइड मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह का पता लगाने का एक व्यापक अवलोकन प्रदान करता है, जिसमें विभिन्न प्रकार के पूर्वाग्रह, पता लगाने के तरीके, शमन रणनीतियाँ, और वैश्विक स्तर पर निष्पक्ष और जिम्मेदार एआई सिस्टम बनाने के लिए नैतिक विचार शामिल हैं।

मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह को समझना

मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह का तात्पर्य मॉडल की भविष्यवाणियों या निर्णयों में व्यवस्थित त्रुटियों या विकृतियों से है जो संयोग से नहीं होती हैं। ये पूर्वाग्रह विभिन्न स्रोतों से उत्पन्न हो सकते हैं, जिनमें पक्षपाती डेटा, त्रुटिपूर्ण एल्गोरिदम, या सामाजिक पूर्वाग्रह शामिल हैं। प्रभावी पहचान और शमन के लिए विभिन्न प्रकार के पूर्वाग्रह को समझना महत्वपूर्ण है।

मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह के प्रकार

• ऐतिहासिक पूर्वाग्रह (Historical Bias): मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा में मौजूदा सामाजिक असमानताओं को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, यदि ऐतिहासिक भर्ती डेटा पुरुष उम्मीदवारों के लिए वरीयता दिखाता है, तो इस डेटा पर प्रशिक्षित एक मॉडल भविष्य के भर्ती निर्णयों में इस पूर्वाग्रह को बनाए रख सकता है।
• प्रतिनिधित्व पूर्वाग्रह (Representation Bias): तब होता है जब प्रशिक्षण डेटा में कुछ समूहों का प्रतिनिधित्व कम या गलत तरीके से किया जाता है। इससे उन समूहों के लिए गलत भविष्यवाणियां या अनुचित परिणाम हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, मुख्य रूप से हल्की त्वचा वाले व्यक्तियों की छवियों पर प्रशिक्षित एक चेहरा पहचान प्रणाली गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों पर खराब प्रदर्शन कर सकती है।
• माप पूर्वाग्रह (Measurement Bias): डेटा में गलत या असंगत माप या सुविधाओं से उत्पन्न होता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई चिकित्सा निदान मॉडल पक्षपाती नैदानिक परीक्षणों पर निर्भर करता है, तो यह कुछ रोगी समूहों के लिए गलत निदान का कारण बन सकता है।
• एकत्रीकरण पूर्वाग्रह (Aggregation Bias): तब होता है जब एक मॉडल को उन समूहों पर लागू किया जाता है जो बहुत विषम होते हैं, जिससे विशिष्ट उपसमूहों के लिए गलत भविष्यवाणियां होती हैं। एक मॉडल पर विचार करें जो ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी करता है जो एक विशिष्ट क्षेत्र के सभी ग्राहकों के साथ समान व्यवहार करता है, उस क्षेत्र के भीतर की विविधताओं की उपेक्षा करता है।
• मूल्यांकन पूर्वाग्रह (Evaluation Bias): मॉडल के मूल्यांकन के दौरान होता है। ऐसे मीट्रिक्स का उपयोग करना जो सभी समूहों के लिए उपयुक्त नहीं हैं, पक्षपाती मूल्यांकन परिणामों को जन्म दे सकता है। उदाहरण के लिए, कुल मिलाकर उच्च सटीकता वाला मॉडल अभी भी अल्पसंख्यक समूह के लिए खराब प्रदर्शन कर सकता है।
• एल्गोरिथम पूर्वाग्रह (Algorithmic Bias): एल्गोरिथम के डिजाइन या कार्यान्वयन से ही उत्पन्न होता है। इसमें पक्षपाती उद्देश्य फ़ंक्शन, पक्षपाती नियमितीकरण तकनीकें, या पक्षपाती सुविधा चयन विधियां शामिल हो सकती हैं।

पूर्वाग्रह का प्रभाव

मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह का प्रभाव दूरगामी और हानिकारक हो सकता है, जो व्यक्तियों, समुदायों और समग्र रूप से समाज को प्रभावित करता है। पक्षपाती मॉडल भेदभाव को बनाए रख सकते हैं, रूढ़ियों को मजबूत कर सकते हैं, और मौजूदा असमानताओं को बढ़ा सकते हैं। उदाहरण के लिए:

• आपराधिक न्याय: आपराधिक न्याय में उपयोग किए जाने वाले पक्षपाती जोखिम मूल्यांकन उपकरण कुछ नस्लीय समूहों के लिए अनुचित सजा और असंगत कारावास दरों का कारण बन सकते हैं।
• वित्तीय सेवाएं: पक्षपाती ऋण आवेदन मॉडल हाशिए पर रहने वाले समुदायों के योग्य व्यक्तियों को ऋण से वंचित कर सकते हैं, जिससे उनके अवसरों तक पहुंच सीमित हो जाती है और आर्थिक असमानता बनी रहती है।
• स्वास्थ्य सेवा: पक्षपाती नैदानिक मॉडल कुछ रोगी समूहों के लिए गलत निदान या विलंबित उपचार का कारण बन सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप प्रतिकूल स्वास्थ्य परिणाम होते हैं।
• रोजगार: पक्षपाती भर्ती एल्गोरिदम कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के योग्य उम्मीदवारों के साथ भेदभाव कर सकते हैं, जिससे उनके करियर के अवसर सीमित हो जाते हैं और कार्यबल में असमानता बनी रहती है।

पूर्वाग्रह का पता लगाने के तरीके

मशीन लर्निंग मॉडल में पूर्वाग्रह का पता लगाना निष्पक्ष और जिम्मेदार एआई सिस्टम बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। मॉडल विकास प्रक्रिया के विभिन्न चरणों में पूर्वाग्रह की पहचान करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग किया जा सकता है। इन तरीकों को मोटे तौर पर प्री-प्रोसेसिंग, इन-प्रोसेसिंग और पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीकों में वर्गीकृत किया जा सकता है।

प्री-प्रोसेसिंग तकनीकें

प्री-प्रोसेसिंग तकनीकें मॉडल को प्रशिक्षित करने से पहले प्रशिक्षण डेटा में पूर्वाग्रह की पहचान करने और उसे कम करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं। इन तकनीकों का उद्देश्य एक अधिक प्रतिनिधि और संतुलित डेटासेट बनाना है जो परिणामी मॉडल में पूर्वाग्रह के जोखिम को कम करता है।

• डेटा ऑडिटिंग (Data Auditing): इसमें पूर्वाग्रह के संभावित स्रोतों, जैसे कम प्रतिनिधित्व, विषम वितरण, या पक्षपाती लेबल की पहचान करने के लिए प्रशिक्षण डेटा की पूरी तरह से जांच करना शामिल है। Aequitas (शिकागो विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर डेटा साइंस एंड पब्लिक पॉलिसी द्वारा विकसित) जैसे उपकरण विभिन्न समूहों में डेटा में असमानताओं की पहचान करके इस प्रक्रिया को स्वचालित करने में मदद कर सकते हैं।
• डेटा रीसैंपलिंग (Data Resampling): इसमें प्रशिक्षण डेटा में विभिन्न समूहों के प्रतिनिधित्व को संतुलित करने के लिए ओवरसैंपलिंग और अंडरसैंपलिंग जैसी तकनीकें शामिल हैं। ओवरसैंपलिंग में कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए डेटा को दोहराना या सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करना शामिल है, जबकि अंडरसैंपलिंग में अधिक प्रतिनिधित्व वाले समूहों से डेटा हटाना शामिल है।
• रीवेइंग (Reweighing): प्रशिक्षण डेटा में असंतुलन की भरपाई के लिए विभिन्न डेटा बिंदुओं को अलग-अलग भार प्रदान करता है। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल सभी समूहों को समान महत्व देता है, चाहे डेटासेट में उनका प्रतिनिधित्व कुछ भी हो।
• डेटा ऑग्मेंटेशन (Data Augmentation): मौजूदा डेटा में परिवर्तन लागू करके नए प्रशिक्षण उदाहरण बनाता है, जैसे छवियों को घुमाना या टेक्स्ट की व्याख्या करना। यह प्रशिक्षण डेटा की विविधता बढ़ाने और पक्षपाती नमूनों के प्रभाव को कम करने में मदद कर सकता है।
• एडवरसैरियल डीबायसिंग (प्री-प्रोसेसिंग): एक मॉडल को डेटा से संवेदनशील विशेषता (जैसे, लिंग, नस्ल) की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित करता है, और फिर उन विशेषताओं को हटा देता है जो संवेदनशील विशेषता की सबसे अधिक भविष्यवाणी करती हैं। इसका उद्देश्य एक ऐसा डेटासेट बनाना है जो संवेदनशील विशेषता के साथ कम सहसंबद्ध हो।

इन-प्रोसेसिंग तकनीकें

इन-प्रोसेसिंग तकनीकों का उद्देश्य मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान पूर्वाग्रह को कम करना है। ये तकनीकें निष्पक्षता को बढ़ावा देने और भेदभाव को कम करने के लिए मॉडल के लर्निंग एल्गोरिदम या उद्देश्य फ़ंक्शन को संशोधित करती हैं।

• निष्पक्षता-जागरूक नियमितीकरण (Fairness-Aware Regularization): मॉडल के उद्देश्य फ़ंक्शन में एक पेनल्टी टर्म जोड़ता है जो अनुचित भविष्यवाणियों को दंडित करता है। यह मॉडल को ऐसी भविष्यवाणियां करने के लिए प्रोत्साहित करता है जो विभिन्न समूहों में अधिक न्यायसंगत हों।
• एडवरसैरियल डीबायसिंग (इन-प्रोसेसिंग): एक मॉडल को सटीक भविष्यवाणियां करने के लिए प्रशिक्षित करता है, जबकि साथ ही एक ऐसे विरोधी को मूर्ख बनाने की कोशिश करता है जो मॉडल की भविष्यवाणियों से संवेदनशील विशेषता की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा है। यह मॉडल को ऐसे प्रतिनिधित्व सीखने के लिए प्रोत्साहित करता है जो संवेदनशील विशेषता के साथ कम सहसंबद्ध हों।
• निष्पक्ष प्रतिनिधित्व सीखना (Learning Fair Representations): डेटा का एक ऐसा प्रतिनिधित्व सीखने का लक्ष्य है जो डेटा की भविष्य कहनेवाला शक्ति को संरक्षित करते हुए संवेदनशील विशेषता से स्वतंत्र हो। इसे डेटा को एक अव्यक्त स्थान में एन्कोड करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करके प्राप्त किया जा सकता है जो संवेदनशील विशेषता के साथ असंबद्ध है।
• बाधा अनुकूलन (Constraint Optimization): मॉडल प्रशिक्षण समस्या को एक बाधित अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार करता है, जहां बाधाएं निष्पक्षता मानदंडों को लागू करती हैं। यह मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है जबकि यह सुनिश्चित करता है कि यह कुछ निष्पक्षता बाधाओं को पूरा करता है।

पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीकें

पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीकें मॉडल के प्रशिक्षित होने के बाद उसकी भविष्यवाणियों को समायोजित करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं। इन तकनीकों का उद्देश्य उन पूर्वाग्रहों को ठीक करना है जो प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान पेश किए गए हो सकते हैं।

• थ्रेसहोल्ड समायोजन (Threshold Adjustment): समान अवसर या समान अवसर प्राप्त करने के लिए विभिन्न समूहों के लिए निर्णय थ्रेसहोल्ड को संशोधित करता है। उदाहरण के लिए, एक समूह के लिए एक उच्च थ्रेसहोल्ड का उपयोग किया जा सकता है जो ऐतिहासिक रूप से वंचित है ताकि मॉडल के पूर्वाग्रह की भरपाई की जा सके।
• कैलिब्रेशन (Calibration): विभिन्न समूहों के लिए वास्तविक संभावनाओं को बेहतर ढंग से दर्शाने के लिए मॉडल की अनुमानित संभावनाओं को समायोजित करता है। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल की भविष्यवाणियां सभी समूहों में अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड हैं।
• अस्वीकार विकल्प आधारित वर्गीकरण (Reject Option Based Classification): उन भविष्यवाणियों के लिए एक अस्वीकार विकल्प का परिचय देता है जो गलत या अनुचित होने की संभावना है। यह मॉडल को उन मामलों में भविष्यवाणी करने से बचने की अनुमति देता है जहां यह अनिश्चित है, जिससे पक्षपाती परिणामों का जोखिम कम हो जाता है।
• समान अवसर पोस्टप्रोसेसिंग (Equalized Odds Postprocessing): विभिन्न समूहों में समान ट्रू पॉजिटिव और फॉल्स पॉजिटिव दर प्राप्त करने के लिए मॉडल की भविष्यवाणियों को समायोजित करता है। यह सुनिश्चित करता है कि मॉडल सभी समूहों के लिए समान रूप से सटीक और निष्पक्ष है।

निष्पक्षता मीट्रिक्स

निष्पक्षता मीट्रिक्स का उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल में पूर्वाग्रह की डिग्री को मापने और पूर्वाग्रह शमन तकनीकों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। ये मीट्रिक्स विभिन्न समूहों में एक मॉडल की भविष्यवाणियों की निष्पक्षता को मापने का एक तरीका प्रदान करते हैं। ऐसे मीट्रिक्स चुनना महत्वपूर्ण है जो विशिष्ट एप्लिकेशन और उस विशिष्ट प्रकार के पूर्वाग्रह के लिए उपयुक्त हों जिसे संबोधित किया जा रहा है।

सामान्य निष्पक्षता मीट्रिक्स

• सांख्यिकीय समता (Statistical Parity): यह मापता है कि क्या सकारात्मक परिणामों का अनुपात विभिन्न समूहों में समान है। एक मॉडल सांख्यिकीय समता को संतुष्ट करता है यदि सकारात्मक परिणाम की संभावना सभी समूहों के लिए समान है।
• समान अवसर (Equal Opportunity): यह मापता है कि क्या ट्रू पॉजिटिव दर विभिन्न समूहों में समान है। एक मॉडल समान अवसर को संतुष्ट करता है यदि ट्रू पॉजिटिव परिणाम की संभावना सभी समूहों के लिए समान है।
• समान अवसर (Equalized Odds): यह मापता है कि क्या ट्रू पॉजिटिव दर और फॉल्स पॉजिटिव दर दोनों विभिन्न समूहों में समान हैं। एक मॉडल समान अवसर को संतुष्ट करता है यदि ट्रू पॉजिटिव और फॉल्स पॉजिटिव दोनों परिणामों की संभावना सभी समूहों के लिए समान है।
• भविष्य कहनेवाला समता (Predictive Parity): यह मापता है कि क्या पॉजिटिव प्रेडिक्टिव वैल्यू (PPV) विभिन्न समूहों में समान है। PPV अनुमानित सकारात्मक का अनुपात है जो वास्तव में सकारात्मक हैं।
• फॉल्स डिस्कवरी रेट समता (False Discovery Rate Parity): यह मापता है कि क्या फॉल्स डिस्कवरी रेट (FDR) विभिन्न समूहों में समान है। FDR अनुमानित सकारात्मक का अनुपात है जो वास्तव में नकारात्मक हैं।
• कैलिब्रेशन (Calibration): यह मापता है कि क्या मॉडल की अनुमानित संभावनाएं विभिन्न समूहों में अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड हैं। एक अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड मॉडल में अनुमानित संभावनाएं होनी चाहिए जो वास्तविक संभावनाओं को सटीक रूप से दर्शाती हैं।

पूर्ण निष्पक्षता की असंभवता

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इन मीट्रिक्स द्वारा परिभाषित पूर्ण निष्पक्षता प्राप्त करना अक्सर असंभव होता है। कई निष्पक्षता मीट्रिक्स परस्पर असंगत हैं, जिसका अर्थ है कि एक मीट्रिक के लिए अनुकूलन दूसरे में गिरावट का कारण बन सकता है। इसके अलावा, किस निष्पक्षता मीट्रिक को प्राथमिकता दी जाए, इसका चुनाव अक्सर एक व्यक्तिपरक निर्णय होता है जो विशिष्ट एप्लिकेशन और शामिल हितधारकों के मूल्यों पर निर्भर करता है। “निष्पक्षता” की अवधारणा स्वयं संदर्भ-निर्भर और सांस्कृतिक रूप से सूक्ष्म है।

नैतिक विचार

मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह को संबोधित करने के लिए एक मजबूत नैतिक ढांचे की आवश्यकता होती है जो एआई सिस्टम के विकास और तैनाती का मार्गदर्शन करता है। इस ढांचे को व्यक्तियों, समुदायों और समग्र रूप से समाज पर इन प्रणालियों के संभावित प्रभाव पर विचार करना चाहिए। कुछ प्रमुख नैतिक विचारों में शामिल हैं:

• पारदर्शिता: यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम की निर्णय लेने की प्रक्रियाएं पारदर्शी और समझने योग्य हों। इसमें यह स्पष्टीकरण प्रदान करना शामिल है कि मॉडल कैसे काम करता है, यह कौन सा डेटा उपयोग करता है, और यह अपनी भविष्यवाणियों तक कैसे पहुंचता है।
• जवाबदेही: एआई सिस्टम द्वारा लिए गए निर्णयों के लिए जवाबदेही की स्पष्ट रेखाएं स्थापित करना। इसमें यह पहचानना शामिल है कि इन प्रणालियों के डिजाइन, विकास, तैनाती और निगरानी के लिए कौन जिम्मेदार है।
• गोपनीयता: उन व्यक्तियों की गोपनीयता की रक्षा करना जिनका डेटा एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करने और संचालित करने के लिए उपयोग किया जाता है। इसमें मजबूत डेटा सुरक्षा उपायों को लागू करना और उनके डेटा को एकत्र करने और उपयोग करने से पहले व्यक्तियों से सूचित सहमति प्राप्त करना शामिल है।
• निष्पक्षता: यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम निष्पक्ष हैं और व्यक्तियों या समूहों के साथ भेदभाव नहीं करते हैं। इसमें इन प्रणालियों के डेटा, एल्गोरिदम और परिणामों में पूर्वाग्रह की सक्रिय रूप से पहचान करना और उसे कम करना शामिल है।
• परोपकारिता: यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम का उपयोग मानवता के लाभ के लिए किया जाता है और उनके संभावित नुकसान को कम किया जाता है। इसमें इन प्रणालियों को तैनात करने के संभावित परिणामों पर सावधानीपूर्वक विचार करना और अनपेक्षित नकारात्मक प्रभावों को रोकने के लिए कदम उठाना शामिल है।
• न्याय: यह सुनिश्चित करना कि एआई सिस्टम के लाभ और बोझ समाज में निष्पक्ष रूप से वितरित किए जाएं। इसमें एआई प्रौद्योगिकी तक पहुंच में असमानताओं को संबोधित करना और मौजूदा सामाजिक और आर्थिक विषमताओं को बढ़ाने की एआई की क्षमता को कम करना शामिल है।

पूर्वाग्रह का पता लगाने और शमन के लिए व्यावहारिक कदम

यहां कुछ व्यावहारिक कदम दिए गए हैं जो संगठन अपने मशीन लर्निंग सिस्टम में पूर्वाग्रह का पता लगाने और उसे कम करने के लिए उठा सकते हैं:

1. एक क्रॉस-फंक्शनल एआई नैतिकता टीम स्थापित करें: इस टीम में डेटा विज्ञान, नैतिकता, कानून और सामाजिक विज्ञान के विशेषज्ञ शामिल होने चाहिए ताकि एआई सिस्टम के नैतिक निहितार्थों पर विविध दृष्टिकोण प्रदान किए जा सकें।
2. एक व्यापक एआई नैतिकता नीति विकसित करें: इस नीति को नैतिक एआई सिद्धांतों के प्रति संगठन की प्रतिबद्धता को रेखांकित करना चाहिए और एआई जीवनचक्र के दौरान नैतिक विचारों को कैसे संबोधित किया जाए, इस पर मार्गदर्शन प्रदान करना चाहिए।
3. नियमित पूर्वाग्रह ऑडिट करें: इन ऑडिट में पूर्वाग्रह के संभावित स्रोतों की पहचान करने के लिए एआई सिस्टम के डेटा, एल्गोरिदम और परिणामों की पूरी तरह से जांच शामिल होनी चाहिए।
4. मॉडल प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए निष्पक्षता मीट्रिक्स का उपयोग करें: विशिष्ट एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त निष्पक्षता मीट्रिक्स का चयन करें और विभिन्न समूहों में मॉडल की भविष्यवाणियों की निष्पक्षता का मूल्यांकन करने के लिए उनका उपयोग करें।
5. पूर्वाग्रह शमन तकनीकों को लागू करें: एआई सिस्टम के डेटा, एल्गोरिदम या परिणामों में पूर्वाग्रह को कम करने के लिए प्री-प्रोसेसिंग, इन-प्रोसेसिंग या पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीकों को लागू करें।
6. पूर्वाग्रह के लिए एआई सिस्टम की निगरानी करें: एआई सिस्टम को तैनात करने के बाद पूर्वाग्रह के लिए लगातार निगरानी करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे समय के साथ निष्पक्ष और न्यायसंगत बने रहें।
7. हितधारकों के साथ जुड़ें: एआई सिस्टम के नैतिक निहितार्थों पर उनकी चिंताओं और दृष्टिकोणों को समझने के लिए प्रभावित समुदायों सहित हितधारकों से परामर्श करें।
8. पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता को बढ़ावा दें: एआई सिस्टम कैसे काम करते हैं और वे निर्णय कैसे लेते हैं, इसके स्पष्ट स्पष्टीकरण प्रदान करें।
9. एआई नैतिकता प्रशिक्षण में निवेश करें: डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और अन्य कर्मचारियों को एआई के नैतिक निहितार्थों और मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह को कैसे संबोधित किया जाए, इस पर प्रशिक्षण प्रदान करें।

वैश्विक परिप्रेक्ष्य और उदाहरण

यह स्वीकार करना महत्वपूर्ण है कि पूर्वाग्रह विभिन्न संस्कृतियों और क्षेत्रों में अलग-अलग तरह से प्रकट होता है। एक संदर्भ में काम करने वाला समाधान दूसरे में उपयुक्त या प्रभावी नहीं हो सकता है। इसलिए, मशीन लर्निंग में पूर्वाग्रह को संबोधित करते समय एक वैश्विक परिप्रेक्ष्य अपनाना आवश्यक है।

• भाषा पूर्वाग्रह: मशीन अनुवाद प्रणालियाँ पूर्वाग्रह प्रदर्शित कर सकती हैं क्योंकि भाषाएँ लिंग या अन्य सामाजिक श्रेणियों को कैसे एनकोड करती हैं। उदाहरण के लिए, कुछ भाषाओं में, व्याकरणिक लिंग पक्षपाती अनुवादों को जन्म दे सकता है जो लिंग रूढ़ियों को मजबूत करते हैं। इसे संबोधित करने के लिए प्रशिक्षण डेटा और अनुवाद एल्गोरिदम के डिजाइन पर सावधानीपूर्वक ध्यान देने की आवश्यकता है।
• सांस्कृतिक मानदंड: एक संस्कृति में जो उचित या स्वीकार्य माना जाता है, वह दूसरी संस्कृति में भिन्न हो सकता है। उदाहरण के लिए, विभिन्न देशों में गोपनीयता की अपेक्षाएं काफी भिन्न हो सकती हैं। एआई सिस्टम को डिजाइन और तैनात करते समय इन सांस्कृतिक बारीकियों पर विचार करना महत्वपूर्ण है।
• डेटा उपलब्धता: डेटा की उपलब्धता और गुणवत्ता विभिन्न क्षेत्रों में काफी भिन्न हो सकती है। यह प्रतिनिधित्व पूर्वाग्रह को जन्म दे सकता है, जहां कुछ समूहों या क्षेत्रों का प्रशिक्षण डेटा में कम प्रतिनिधित्व होता है। इसे संबोधित करने के लिए अधिक विविध और प्रतिनिधि डेटा एकत्र करने के प्रयासों की आवश्यकता है।
• नियामक ढांचे: विभिन्न देशों में एआई के लिए अलग-अलग नियामक ढांचे हैं। उदाहरण के लिए, यूरोपीय संघ ने सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) लागू किया है, जो व्यक्तिगत डेटा के संग्रह और उपयोग पर सख्त सीमाएं लगाता है। एआई सिस्टम विकसित और तैनात करते समय इन नियामक आवश्यकताओं से अवगत होना महत्वपूर्ण है।

उदाहरण 1: चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी और नस्लीय पूर्वाग्रह शोध से पता चला है कि चेहरा पहचान प्रौद्योगिकी अक्सर गहरे रंग की त्वचा वाले व्यक्तियों, विशेष रूप से महिलाओं पर खराब प्रदर्शन करती है। यह पूर्वाग्रह कानून प्रवर्तन और सीमा नियंत्रण जैसे क्षेत्रों में गलत पहचान और अनुचित परिणामों को जन्म दे सकता है। इसे संबोधित करने के लिए अधिक विविध डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करने और ऐसे एल्गोरिदम विकसित करने की आवश्यकता है जो त्वचा के रंग के प्रति कम संवेदनशील हों। यह केवल अमेरिका या यूरोपीय संघ की समस्या नहीं है; यह विश्व स्तर पर विविध आबादी को प्रभावित करता है।

उदाहरण 2: ऋण आवेदन मॉडल और लिंग पूर्वाग्रह ऋण आवेदन मॉडल लिंग पूर्वाग्रह प्रदर्शित कर सकते हैं यदि उन्हें ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो ऋण तक पहुंच में मौजूदा लिंग असमानताओं को दर्शाता है। इस पूर्वाग्रह के कारण योग्य महिलाओं को पुरुषों की तुलना में अधिक दर पर ऋण से वंचित किया जा सकता है। इसे संबोधित करने के लिए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा की सावधानीपूर्वक जांच करने और निष्पक्षता-जागरूक नियमितीकरण तकनीकों को लागू करने की आवश्यकता है। इसका प्रभाव विकासशील देशों में महिलाओं पर असमान रूप से पड़ता है जहां वित्तीय पहुंच पहले से ही सीमित है।

उदाहरण 3: स्वास्थ्य सेवा एआई और क्षेत्रीय पूर्वाग्रह चिकित्सा निदान के लिए उपयोग किए जाने वाले एआई सिस्टम कुछ क्षेत्रों के रोगियों पर खराब प्रदर्शन कर सकते हैं यदि उन्हें मुख्य रूप से अन्य क्षेत्रों के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। इससे कम प्रतिनिधित्व वाले क्षेत्रों के रोगियों के लिए गलत निदान या विलंबित उपचार हो सकता है। इसे संबोधित करने के लिए अधिक विविध चिकित्सा डेटा एकत्र करने और ऐसे मॉडल विकसित करने की आवश्यकता है जो क्षेत्रीय विविधताओं के प्रति मजबूत हों।

पूर्वाग्रह का पता लगाने और शमन का भविष्य

पूर्वाग्रह का पता लगाने और शमन का क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है। जैसे-जैसे मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियां आगे बढ़ रही हैं, एआई सिस्टम में पूर्वाग्रह की चुनौतियों से निपटने के लिए नई विधियों और उपकरणों का विकास किया जा रहा है। अनुसंधान के कुछ आशाजनक क्षेत्रों में शामिल हैं:

• व्याख्या योग्य एआई (XAI): ऐसी तकनीकें विकसित करना जो यह बता सकें कि एआई सिस्टम कैसे निर्णय लेते हैं, जिससे पूर्वाग्रह के संभावित स्रोतों की पहचान करना और समझना आसान हो जाता है।
• कारण अनुमान (Causal Inference): डेटा और एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह के मूल कारणों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए कारण अनुमान विधियों का उपयोग करना।
• संघीय शिक्षण (Federated Learning): डेटा को साझा किए बिना विकेन्द्रीकृत डेटा स्रोतों पर मॉडल को प्रशिक्षित करना, जो डेटा गोपनीयता और प्रतिनिधित्व पूर्वाग्रह के मुद्दों को संबोधित करने में मदद कर सकता है।
• एआई नैतिकता शिक्षा: एआई के नैतिक निहितार्थों के बारे में जागरूकता बढ़ाने और डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों को निष्पक्ष और जिम्मेदार एआई सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक कौशल से लैस करने के लिए एआई नैतिकता शिक्षा और प्रशिक्षण को बढ़ावा देना।
• एल्गोरिथम ऑडिटिंग मानक: एल्गोरिदम के ऑडिट के लिए मानकीकृत ढांचे का विकास, जिससे विभिन्न प्रणालियों में लगातार पूर्वाग्रह की पहचान करना और उसे कम करना आसान हो जाता है।

निष्कर्ष

पूर्वाग्रह का पता लगाना और शमन करना निष्पक्ष और जिम्मेदार एआई सिस्टम बनाने के लिए आवश्यक है जो पूरी मानवता को लाभान्वित करे। विभिन्न प्रकार के पूर्वाग्रह को समझकर, प्रभावी पहचान विधियों को लागू करके, और एक मजबूत नैतिक ढांचा अपनाकर, संगठन यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके एआई सिस्टम का उपयोग अच्छे के लिए किया जाता है और उनके संभावित नुकसान को कम किया जाता है। यह एक वैश्विक जिम्मेदारी है जिसके लिए विषयों, संस्कृतियों और क्षेत्रों में सहयोग की आवश्यकता होती है ताकि ऐसे एआई सिस्टम बनाए जा सकें जो वास्तव में न्यायसंगत और समावेशी हों। जैसे-जैसे एआई वैश्विक समाज के सभी पहलुओं में व्याप्त होता जा रहा है, पूर्वाग्रह के खिलाफ सतर्कता केवल एक तकनीकी आवश्यकता नहीं, बल्कि एक नैतिक अनिवार्यता है।