ഞങ്ങൾ AI ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാം?
മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നത് മോഡലുകൾക്ക് സമൂഹത്തിന്റെ വലിയൊരു ഭാഗത്തെ വേഗത്തിൽ അളക്കാനും സ്വാധീനിക്കാനും കഴിയും.
എല്ലാവരുടെയും ഫോണുകളിലെ ന്യൂസ് ഫീഡിനെ അൽഗോരിതങ്ങൾ നിയന്ത്രിക്കുന്നു. ഗവൺമെന്റുകളും കോർപ്പറേഷനുകളും ഡാറ്റ-വിവരമുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.
ലോകം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്നതിൽ AI കൂടുതൽ വേരൂന്നിയതിനാൽ, AI ന്യായമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് നമുക്ക് എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാം?
ഈ ലേഖനത്തിൽ, AI ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ ധാർമ്മിക വെല്ലുവിളികൾ ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും, കൂടാതെ AI-യുടെ ഉത്തരവാദിത്ത ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കാൻ നമുക്ക് എന്തുചെയ്യാനാകുമെന്ന് നോക്കാം.
എന്താണ് Ethical AI?
ഒരു നിശ്ചിത ധാർമ്മിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനെയാണ് എത്തിക്കൽ AI സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, വ്യക്തികൾക്കും സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും AI-യുമായി ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗമാണിത്.
സമീപ വർഷങ്ങളിൽ, ദുരുപയോഗത്തിന്റെയും ലംഘനത്തിന്റെയും തെളിവുകൾ പുറത്തുവന്നതിന് ശേഷം കോർപ്പറേഷനുകൾ ഡാറ്റ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങളിൽ ഉറച്ചുനിൽക്കാൻ തുടങ്ങി. അതുപോലെ, AI സമൂഹത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ധാർമ്മിക AI-ക്കുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, ചില തരത്തിലുള്ള AI ഒരു പക്ഷപാതപരമായ രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ ഇതിനകം നിലവിലുള്ള പക്ഷപാതങ്ങൾ ശാശ്വതമാക്കുന്നു. റിക്രൂട്ടർമാരെ ആയിരക്കണക്കിന് റെസ്യൂമെകളിലൂടെ അടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം നമുക്ക് പരിഗണിക്കാം. പ്രധാനമായും പുരുഷന്മാരോ വെള്ളക്കാരോ ഉള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റിലാണ് അൽഗരിതം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ആ വിഭാഗങ്ങളിൽ പെടുന്ന അപേക്ഷകർക്ക് അൽഗരിതം അനുകൂലമാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.
നൈതിക AI-യുടെ തത്വങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കൽ
അടിച്ചേൽപ്പിക്കാൻ ഒരു കൂട്ടം നിയമങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ട് നിർമ്മിത ബുദ്ധി പതിറ്റാണ്ടുകളായി.
1940-കളിൽ പോലും, ഏറ്റവും ശക്തമായ കമ്പ്യൂട്ടറുകൾക്ക് ഏറ്റവും സ്പെഷ്യലൈസ്ഡ് ശാസ്ത്രീയ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ മാത്രമേ ചെയ്യാൻ കഴിയുമായിരുന്നുള്ളൂ, ബുദ്ധിശക്തിയുള്ള റോബോട്ടുകളെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന ആശയത്തെക്കുറിച്ച് ശാസ്ത്ര ഫിക്ഷൻ എഴുത്തുകാർ ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ട്.
ഐസക് അസിമോവ് റോബോട്ടിക്സിന്റെ മൂന്ന് നിയമങ്ങൾ പ്രസിദ്ധമായി സൃഷ്ടിച്ചു, അത് തന്റെ ചെറുകഥകളിലെ റോബോട്ടുകളുടെ പ്രോഗ്രാമിംഗിൽ ഒരു സുരക്ഷാ സവിശേഷതയായി ഉൾപ്പെടുത്തണമെന്ന് അദ്ദേഹം നിർദ്ദേശിച്ചു.
ഈ നിയമങ്ങൾ ഭാവിയിലെ പല സയൻസ് ഫിക്ഷൻ കഥകളിലേക്കും ഒരു സ്പർശനമായി മാറിയിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ AI യുടെ നൈതികതയെക്കുറിച്ചുള്ള യഥാർത്ഥ പഠനങ്ങളെ പോലും അറിയിക്കുകയും ചെയ്തു.
സമകാലിക ഗവേഷണത്തിൽ, AI ഗവേഷകർ ധാർമ്മിക AI-യുടെ തത്വങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് സ്ഥാപിക്കുന്നതിന് കൂടുതൽ അടിസ്ഥാനപരമായ ഉറവിടങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നു.
AI ആത്യന്തികമായി മനുഷ്യജീവിതത്തെ ബാധിക്കുമെന്നതിനാൽ, നമ്മൾ എന്തുചെയ്യണം, എന്തുചെയ്യരുത് എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള അടിസ്ഥാനപരമായ ധാരണ നമുക്കുണ്ടായിരിക്കണം.
ബെൽമോണ്ട് റിപ്പോർട്ട്
ഒരു റഫറൻസ് പോയിന്റിനായി, എത്തിക്സ് ഗവേഷകർ ബെൽമോണ്ട് റിപ്പോർട്ട് ഒരു ഗൈഡായി നോക്കുന്നു. ദി ബെൽമോണ്ട് റിപ്പോർട്ട് 1979-ൽ യുഎസ് നാഷണൽ ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് ഹെൽത്ത് പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു രേഖയായിരുന്നു ഇത്. രണ്ടാം ലോകമഹായുദ്ധത്തിൽ നടത്തിയ ബയോമെഡിക്കൽ അതിക്രമങ്ങൾ വൈദ്യശാസ്ത്രം പരിശീലിക്കുന്ന ഗവേഷകർക്ക് ധാർമ്മിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ നിയമനിർമ്മാണത്തിലേക്ക് നയിച്ചു.
റിപ്പോർട്ടിൽ പരാമർശിച്ചിരിക്കുന്ന മൂന്ന് അടിസ്ഥാന തത്വങ്ങൾ ഇതാ:
- വ്യക്തികളോടുള്ള ബഹുമാനം
- പ്രയോജനം
- ജസ്റ്റിസ്
എല്ലാ മനുഷ്യ പ്രജകളുടെയും അന്തസ്സും സ്വയംഭരണവും ഉയർത്തിപ്പിടിക്കുക എന്നതാണ് ആദ്യത്തെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഗവേഷകർ പങ്കെടുക്കുന്നവരെ വഞ്ചിക്കുന്നത് കുറയ്ക്കുകയും ഓരോ വ്യക്തിയും അവരുടെ വ്യക്തമായ സമ്മതം നൽകണമെന്ന് ആവശ്യപ്പെടുകയും വേണം.
രണ്ടാമത്തെ തത്വം, ഗുണം, പങ്കെടുക്കുന്നവർക്ക് സാധ്യമായ ദോഷം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഗവേഷകന്റെ കടമയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഈ തത്ത്വം ഗവേഷകർക്ക് വ്യക്തിഗത അപകടസാധ്യതകളുടെ അനുപാതം സാമൂഹിക നേട്ടങ്ങളുമായി സന്തുലിതമാക്കാനുള്ള കടമ നൽകുന്നു.
ബെൽമോണ്ട് റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കിയ അന്തിമ തത്വമായ നീതി, ഗവേഷണത്തിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം നേടുന്ന ഗ്രൂപ്പുകളിലുടനീളം അപകടസാധ്യതകളുടെയും ആനുകൂല്യങ്ങളുടെയും തുല്യ വിതരണത്തിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. വിശാലമായ ജനസംഖ്യയിൽ നിന്ന് ഗവേഷണ വിഷയങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ഗവേഷകർക്ക് കടമയുണ്ട്. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നത് സമൂഹത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കുന്ന വ്യക്തിപരവും വ്യവസ്ഥാപിതവുമായ പക്ഷപാതങ്ങൾ കുറയ്ക്കും.
AI ഗവേഷണത്തിൽ എത്തിക്സ് സ്ഥാപിക്കുന്നു
ബെൽമോണ്ട് റിപ്പോർട്ട് പ്രാഥമികമായി ലക്ഷ്യമിടുന്നത് മനുഷ്യ വിഷയങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ഗവേഷണത്തെയാണ്, തത്ത്വങ്ങൾ AI ധാർമ്മിക മേഖലയിൽ പ്രയോഗിക്കാൻ പര്യാപ്തമായിരുന്നു.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് മേഖലയിൽ ബിഗ് ഡാറ്റ വിലപ്പെട്ട വിഭവമായി മാറിയിരിക്കുന്നു. ഗവേഷകർ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്ന പ്രക്രിയകൾ ധാർമ്മിക മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കണം.
മിക്ക രാജ്യങ്ങളിലും ഡാറ്റാ സ്വകാര്യതാ നിയമങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നത് ഡാറ്റ കമ്പനികൾക്ക് ശേഖരിക്കാനും ഉപയോഗിക്കാനും കഴിയുന്ന കാര്യങ്ങളിൽ ഒരു പരിധിവരെ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ഭൂരിഭാഗം രാജ്യങ്ങളിലും ഇപ്പോഴും AI-യുടെ ഉപയോഗം തടയുന്നതിന് ഒരു അടിസ്ഥാന നിയമങ്ങൾ നിലവിലുണ്ട്.
ധാർമ്മികമായി AI ഉപയോഗിച്ച് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കാം
AI-യുടെ കൂടുതൽ ധാർമ്മികവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമായ ഉപയോഗത്തിനായി പ്രവർത്തിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ചില പ്രധാന ആശയങ്ങൾ ഇതാ.
പക്ഷപാതത്തിനുള്ള നിയന്ത്രണം
കൃത്രിമബുദ്ധി അന്തർലീനമായി നിഷ്പക്ഷമല്ല. അൽഗോരിതങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും തിരുകിയ പക്ഷപാതത്തിനും വിവേചനത്തിനും വിധേയമാണ്, കാരണം അത് പഠിക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ പക്ഷപാതം ഉൾപ്പെടുന്നു.
വിവേചനപരമായ AI യുടെ ഒരു സാധാരണ ഉദാഹരണമാണ് മുഖം തിരിച്ചറിയൽ സംവിധാനങ്ങളിൽ പതിവായി കാണപ്പെടുന്ന തരം. ഈ മോഡലുകൾ പലപ്പോഴും വെളുത്ത ആൺ മുഖങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ വിജയിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഇരുണ്ട ചർമ്മമുള്ള ആളുകളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ വിജയിക്കുന്നില്ല.
മറ്റൊരു ഉദാഹരണം OpenAI-യുടെ DALL-E 2-ൽ ദൃശ്യമാകുന്നു. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ഉണ്ട് കണ്ടെത്തി മോഡൽ അതിന്റെ ഓൺലൈൻ ചിത്രങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് എടുത്ത ലിംഗഭേദവും വംശീയവുമായ പക്ഷപാതങ്ങളെ ചില നിർദ്ദേശങ്ങൾ പലപ്പോഴും പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, അഭിഭാഷകരുടെ ചിത്രങ്ങൾക്കായി ഒരു നിർദ്ദേശം നൽകുമ്പോൾ, DALL-E 2 പുരുഷ അഭിഭാഷകരുടെ ചിത്രങ്ങൾ നൽകുന്നു. മറുവശത്ത്, ഫ്ലൈറ്റ് അറ്റൻഡന്റുമാരുടെ ചിത്രങ്ങൾ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നത് കൂടുതലും വനിതാ ഫ്ലൈറ്റ് അറ്റൻഡന്റുമാരെ തിരികെ നൽകുന്നു.
AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് പക്ഷപാതം പൂർണ്ണമായും നീക്കം ചെയ്യുന്നത് അസാധ്യമായിരിക്കുമെങ്കിലും, അതിന്റെ ഇഫക്റ്റുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് നമുക്ക് നടപടികൾ കൈക്കൊള്ളാം. ഗവേഷകർക്കും എഞ്ചിനീയർമാർക്കും പരിശീലന ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കുന്നതിലൂടെയും AI സിസ്റ്റം എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ഇൻപുട്ട് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നതിനായി ഒരു വൈവിധ്യമാർന്ന ടീമിനെ നിയമിക്കുന്നതിലൂടെയും പക്ഷപാതത്തിന്റെ കൂടുതൽ നിയന്ത്രണം നേടാനാകും.
മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃത ഡിസൈൻ സമീപനം
നിങ്ങളുടെ പ്രിയപ്പെട്ട ആപ്പിലെ അൽഗോരിതങ്ങൾ നിങ്ങളെ പ്രതികൂലമായി ബാധിച്ചേക്കാം.
Facebook, TikTok പോലുള്ള പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾക്ക് ഉപയോക്താക്കളെ അവരുടെ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ നിലനിർത്താൻ എന്ത് ഉള്ളടക്കമാണ് നൽകേണ്ടതെന്ന് മനസിലാക്കാൻ കഴിയും.
ദോഷം വരുത്താനുള്ള ഉദ്ദേശ്യമില്ലാതെ പോലും, ഉപയോക്താക്കളെ കഴിയുന്നിടത്തോളം അവരുടെ ആപ്പിൽ ഒട്ടിപ്പിടിക്കുക എന്ന ലക്ഷ്യം മാനസികാരോഗ്യ പ്രശ്നങ്ങളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ട്വിറ്റർ, ഫേസ്ബുക്ക് തുടങ്ങിയ പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ നെഗറ്റീവ് വാർത്തകൾ വായിക്കാൻ അമിതമായ സമയം ചിലവഴിക്കുന്നതിനുള്ള ക്യാച്ച്-ഓൾ പദമെന്ന നിലയിൽ 'ഡൂംസ്ക്രോളിംഗ്' എന്ന പദം ജനപ്രിയമായി ഉയർന്നു.
മറ്റ് സന്ദർഭങ്ങളിൽ, വിദ്വേഷകരമായ ഉള്ളടക്കത്തിനും തെറ്റായ വിവരങ്ങൾക്കും വിശാലമായ പ്ലാറ്റ്ഫോം ലഭിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ഉപയോക്തൃ ഇടപഴകൽ വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എ 2021 പഠനം ന്യൂയോർക്ക് യൂണിവേഴ്സിറ്റിയിലെ ഗവേഷകർ പറയുന്നത്, തെറ്റായ വിവരങ്ങൾക്ക് പേരുകേട്ട സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള പോസ്റ്റുകൾക്ക് പ്രശസ്തമായ വാർത്താ ഉറവിടങ്ങളേക്കാൾ ആറിരട്ടി ലൈക്കുകൾ ലഭിക്കുമെന്നാണ്.
മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃതമായ ഒരു ഡിസൈൻ സമീപനത്തിൽ ഈ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഇല്ല. ഒരു AI ഒരു പ്രവർത്തനം എങ്ങനെ നിർവഹിക്കുന്നുവെന്ന് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന എഞ്ചിനീയർമാർ എല്ലായ്പ്പോഴും ഉപയോക്തൃ അനുഭവം മനസ്സിൽ സൂക്ഷിക്കണം.
ഗവേഷകരും എഞ്ചിനീയർമാരും എപ്പോഴും ചോദ്യം ചോദിക്കണം: 'ഇത് ഉപയോക്താവിന് എങ്ങനെ പ്രയോജനം ചെയ്യും?'
മിക്ക AI മോഡലുകളും ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് മാതൃകയാണ് പിന്തുടരുന്നത്. അകത്ത് ഒരു ബ്ലാക്ക് ബോക്സ് മെഷീൻ ലേണിംഗ് AI എന്തിനാണ് ഒരു പ്രത്യേക ഫലത്തിൽ എത്തിയതെന്ന് ഒരു മനുഷ്യനും വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയാത്ത ഒരു AI യെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
ബ്ലാക്ക് ബോക്സുകൾ പ്രശ്നകരമാണ്, കാരണം ഇത് മെഷീനുകളിൽ നമുക്ക് അർപ്പിക്കാൻ കഴിയുന്ന വിശ്വാസത്തിന്റെ അളവ് കുറയ്ക്കുന്നു.
ഉദാഹരണത്തിന്, കുറ്റവാളികളെ കണ്ടെത്താൻ സർക്കാരുകളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു അൽഗോരിതം ഫേസ്ബുക്ക് പുറത്തിറക്കിയ ഒരു സാഹചര്യം നമുക്ക് സങ്കൽപ്പിക്കാം. AI സിസ്റ്റം നിങ്ങളെ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുകയാണെങ്കിൽ, എന്തുകൊണ്ടാണ് ആ തീരുമാനമെടുത്തതെന്ന് ആർക്കും വിശദീകരിക്കാൻ കഴിയില്ല. നിങ്ങൾ അറസ്റ്റിലാകാനുള്ള ഒരേയൊരു കാരണം ഇത്തരത്തിലുള്ള സംവിധാനം ആയിരിക്കരുത്.
വിശദീകരിക്കാവുന്ന AI അല്ലെങ്കിൽ XAI അന്തിമ ഫലത്തിന് കാരണമായ ഘടകങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് നൽകണം. ഞങ്ങളുടെ സാങ്കൽപ്പിക ക്രിമിനൽ ട്രാക്കറിലേക്ക് തിരികെ പോകുമ്പോൾ, സംശയാസ്പദമായ ഭാഷയോ നിബന്ധനകളോ കാണിക്കുന്ന പോസ്റ്റുകളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് തിരികെ നൽകുന്നതിന് AI സിസ്റ്റത്തിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്താം. അവിടെ നിന്ന്, ഫ്ലാഗ് ചെയ്ത ഉപയോക്താവ് അന്വേഷിക്കേണ്ടതുണ്ടോ ഇല്ലയോ എന്ന് ഒരു മനുഷ്യന് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും.
XAI, AI സിസ്റ്റങ്ങളിൽ കൂടുതൽ സുതാര്യതയും വിശ്വാസവും പ്രദാനം ചെയ്യുന്നു കൂടാതെ മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ മനുഷ്യരെ സഹായിക്കാനും കഴിയും.
തീരുമാനം
എല്ലാ മനുഷ്യനിർമിത കണ്ടുപിടുത്തങ്ങളെയും പോലെ, കൃത്രിമബുദ്ധി അന്തർലീനമായി നല്ലതോ ചീത്തയോ അല്ല. നമ്മൾ AI ഉപയോഗിക്കുന്ന രീതിയാണ് പ്രധാനം.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ പ്രത്യേകത അതിന്റെ വളർച്ചയുടെ വേഗതയാണ്. കഴിഞ്ഞ അഞ്ച് വർഷമായി, ഓരോ ദിവസവും മെഷീൻ ലേണിംഗ് മേഖലയിൽ പുതിയതും ആവേശകരവുമായ കണ്ടെത്തലുകൾ ഞങ്ങൾ കണ്ടു.
എന്നിരുന്നാലും, നിയമം അത്ര വേഗത്തിലല്ല. കോർപ്പറേഷനുകളും ഗവൺമെന്റുകളും ലാഭം വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനോ പൗരന്മാരുടെ നിയന്ത്രണം പിടിച്ചെടുക്കുന്നതിനോ AI-യെ തുടർന്നും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഈ അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിൽ സുതാര്യതയും തുല്യതയും ഉറപ്പാക്കാനുള്ള വഴികൾ നാം കണ്ടെത്തണം.
യഥാർത്ഥ നൈതിക AI സാധ്യമാണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നുണ്ടോ?
നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്തുക