మేము AIని బాధ్యతాయుతంగా ఉపయోగిస్తున్నామని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
మెషీన్ లెర్నింగ్లోని పురోగతులు మోడల్లు త్వరగా స్కేల్ చేయగలవని మరియు సమాజంలోని పెద్ద భాగాన్ని ప్రభావితం చేయగలవని చూపుతున్నాయి.
అల్గారిథమ్లు ప్రతి ఒక్కరి ఫోన్లలో న్యూస్ఫీడ్ను నియంత్రిస్తాయి. ప్రభుత్వాలు మరియు సంస్థలు డేటా-సమాచార నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి AIని ఉపయోగించడం ప్రారంభించాయి.
ప్రపంచం ఎలా పనిచేస్తుందనే దానిలో AI మరింత పాతుకుపోయినందున, AI న్యాయంగా పనిచేస్తుందని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
ఈ కథనంలో, మేము AIని ఉపయోగించడంలో ఉన్న నైతిక సవాళ్లను పరిశీలిస్తాము మరియు AI యొక్క బాధ్యతాయుతమైన వినియోగాన్ని నిర్ధారించడానికి మనం ఏమి చేయగలమో చూద్దాం.
నైతిక AI అంటే ఏమిటి?
నైతిక AI అనేది ఒక నిర్దిష్ట నైతిక మార్గదర్శకాలకు కట్టుబడి ఉండే కృత్రిమ మేధస్సును సూచిస్తుంది.
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, వ్యక్తులు మరియు సంస్థలు బాధ్యతాయుతంగా AIతో పని చేయడానికి ఇది ఒక మార్గం.
ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, దుర్వినియోగం మరియు ఉల్లంఘనకు సంబంధించిన ఆధారాలు వెలుగులోకి వచ్చిన తర్వాత కార్పొరేషన్లు డేటా గోప్యతా చట్టాలకు కట్టుబడి ఉండటం ప్రారంభించాయి. అదేవిధంగా, AI సమాజాన్ని ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేయదని నిర్ధారించుకోవడానికి నైతిక AI కోసం మార్గదర్శకాలు సిఫార్సు చేయబడ్డాయి.
ఉదాహరణకు, కొన్ని రకాల AI పక్షపాత పద్ధతిలో పని చేస్తుంది లేదా ఇప్పటికే ఉన్న పక్షపాతాలను శాశ్వతం చేస్తుంది. వేలాది రెజ్యూమ్లను క్రమబద్ధీకరించడంలో రిక్రూటర్లకు సహాయపడే అల్గారిథమ్ను పరిశీలిద్దాం. ప్రధానంగా పురుషులు లేదా శ్వేతజాతీయుల ఉద్యోగులతో కూడిన డేటాసెట్లో అల్గారిథమ్ శిక్షణ పొందినట్లయితే, ఆ కేటగిరీల పరిధిలోకి వచ్చే దరఖాస్తుదారులకు అల్గారిథమ్ అనుకూలంగా ఉండే అవకాశం ఉంది.
నైతిక AI కోసం సూత్రాలను ఏర్పాటు చేయడం
విధించడానికి నియమాల సమితిని ఏర్పాటు చేయడం గురించి మేము ఆలోచించాము కృత్రిమ మేధస్సు దశాబ్దాలుగా.
1940లలో కూడా, అత్యంత శక్తివంతమైన కంప్యూటర్లు అత్యంత ప్రత్యేకమైన శాస్త్రీయ గణనలను మాత్రమే చేయగలిగినప్పుడు, సైన్స్ ఫిక్షన్ రచయితలు తెలివైన రోబోట్లను నియంత్రించే ఆలోచన గురించి ఆలోచించారు.
ఐజాక్ అసిమోవ్ రోబోటిక్స్ యొక్క త్రీ లాస్ను ప్రముఖంగా రూపొందించాడు, అతను తన చిన్న కథలలో రోబోట్ల ప్రోగ్రామింగ్లో భద్రతా లక్షణంగా పొందుపరచబడిందని ప్రతిపాదించాడు.
ఈ చట్టాలు అనేక భవిష్యత్ సైన్స్ ఫిక్షన్ కథలకు గీటురాయిగా మారాయి మరియు AI యొక్క నైతికతపై వాస్తవ అధ్యయనాలను కూడా తెలియజేసాయి.
సమకాలీన పరిశోధనలో, AI పరిశోధకులు నైతిక AI కోసం సూత్రాల జాబితాను ఏర్పాటు చేయడానికి మరింత గ్రౌన్దేడ్ మూలాలను పరిశీలిస్తున్నారు.
AI అంతిమంగా మానవ జీవితాలను ప్రభావితం చేస్తుంది కాబట్టి, మనం ఏమి చేయాలి మరియు ఏమి చేయకూడదు అనే దానిపై ప్రాథమిక అవగాహన కలిగి ఉండాలి.
బెల్మాంట్ నివేదిక
రిఫరెన్స్ పాయింట్ కోసం, ఎథిక్స్ పరిశోధకులు బెల్మాంట్ నివేదికను గైడ్గా పరిశీలిస్తారు. ది బెల్మాంట్ రిపోర్ట్ 1979లో US నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ హెల్త్ ప్రచురించిన పత్రం. WW2లో ప్రదర్శించిన బయోమెడికల్ దురాగతాలు మెడిసిన్ అభ్యసిస్తున్న పరిశోధకులకు నైతిక మార్గదర్శకాలను చట్టబద్ధం చేయడానికి దారితీశాయి.
నివేదికలో పేర్కొన్న మూడు ప్రాథమిక సూత్రాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి:
- వ్యక్తుల పట్ల గౌరవం
- ప్రయోజనం
- న్యాయం
అన్ని మానవ విషయాల యొక్క గౌరవం మరియు స్వయంప్రతిపత్తిని నిలబెట్టడం మొదటి ప్రధాన లక్ష్యం. ఉదాహరణకు, పరిశోధకులు పాల్గొనేవారిని మోసగించడాన్ని తగ్గించాలి మరియు ప్రతి వ్యక్తి వారి స్పష్టమైన సమ్మతిని ఇవ్వవలసి ఉంటుంది.
రెండవ సూత్రం, ప్రయోజనం, పాల్గొనేవారికి సంభావ్య హానిని తగ్గించడానికి పరిశోధకుడి విధిపై దృష్టి పెడుతుంది. ఈ సూత్రం పరిశోధకులకు వ్యక్తిగత నష్టాల నిష్పత్తిని సంభావ్య సామాజిక ప్రయోజనాలకు సమతుల్యం చేసే బాధ్యతను అందిస్తుంది.
న్యాయం, బెల్మాంట్ నివేదిక ద్వారా నిర్దేశించబడిన చివరి సూత్రం, పరిశోధన నుండి ప్రయోజనం పొందగల సమూహాలలో నష్టాలు మరియు ప్రయోజనాల సమాన పంపిణీపై దృష్టి పెడుతుంది. విస్తృత జనాభా నుండి పరిశోధన విషయాలను ఎంచుకోవాల్సిన బాధ్యత పరిశోధకులకు ఉంది. అలా చేయడం వల్ల సమాజాన్ని ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేసే వ్యక్తిగత మరియు వ్యవస్థాగత పక్షపాతాలు తగ్గుతాయి.
AI పరిశోధనలో నీతిని ఉంచడం
బెల్మాంట్ నివేదిక ప్రాథమికంగా మానవ విషయాలతో కూడిన పరిశోధనను లక్ష్యంగా చేసుకున్నప్పటికీ, AI నీతి రంగానికి వర్తించేంత విస్తృత సూత్రాలు ఉన్నాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రంగంలో బిగ్ డేటా విలువైన వనరుగా మారింది. పరిశోధకులు డేటాను ఎలా సేకరిస్తారో నిర్ణయించే ప్రక్రియలు నైతిక మార్గదర్శకాలను అనుసరించాలి.
చాలా దేశాల్లో డేటా గోప్యతా చట్టాల అమలు డేటా కంపెనీలు సేకరించి ఉపయోగించగల వాటిపై కొంత పరిమితిని విధించింది. అయినప్పటికీ, హాని కలిగించే AIని ఉపయోగించకుండా నిరోధించడానికి మెజారిటీ దేశాలు ఇప్పటికీ మూలాధారమైన చట్టాలను కలిగి ఉన్నాయి.
నైతికంగా AIతో ఎలా పని చేయాలి
AI యొక్క మరింత నైతిక మరియు బాధ్యతాయుతమైన ఉపయోగం కోసం పని చేయడంలో సహాయపడే కొన్ని కీలక అంశాలు ఇక్కడ ఉన్నాయి.
పక్షపాతానికి నియంత్రణ
కృత్రిమ మేధస్సు సహజంగా తటస్థంగా ఉండదు. అల్గారిథమ్లు ఎల్లప్పుడూ చొప్పించిన పక్షపాతం మరియు వివక్షకు గురి అవుతాయి ఎందుకంటే ఇది నేర్చుకునే డేటాలో పక్షపాతం ఉంటుంది.
ఫేషియల్ రికగ్నిషన్ సిస్టమ్స్లో తరచుగా కనిపించే రకం వివక్షతతో కూడిన AIకి ఒక సాధారణ ఉదాహరణ. ఈ నమూనాలు తరచుగా తెల్లటి మగ ముఖాలను గుర్తించడంలో విజయవంతమవుతాయి, కానీ ముదురు రంగు చర్మం కలిగిన వ్యక్తులను గుర్తించడంలో తక్కువ విజయాన్ని సాధించాయి.
మరో ఉదాహరణ OpenAI యొక్క DALL-E 2లో కనిపిస్తుంది. వినియోగదారులు కలిగి ఉన్నారు కనుగొన్నారు మోడల్ తన ఆన్లైన్ చిత్రాల డేటాసెట్ నుండి ఎంచుకున్న లింగ మరియు జాతి పక్షపాతాలను కొన్ని ప్రాంప్ట్లు తరచుగా పునరుత్పత్తి చేస్తాయి.
ఉదాహరణకు, న్యాయవాదుల చిత్రాల కోసం ప్రాంప్ట్ ఇచ్చినప్పుడు, DALL-E 2 పురుష న్యాయవాదుల చిత్రాలను అందిస్తుంది. మరోవైపు, ఫ్లైట్ అటెండెంట్ల చిత్రాల కోసం అభ్యర్థించడం వల్ల ఎక్కువగా మహిళా విమాన సిబ్బందికి తిరిగి వస్తుంది.
AI సిస్టమ్ల నుండి పక్షపాతాన్ని పూర్తిగా తొలగించడం అసాధ్యం అయితే, మేము దాని ప్రభావాలను తగ్గించడానికి చర్యలు తీసుకోవచ్చు. పరిశోధకులు మరియు ఇంజనీర్లు శిక్షణ డేటాను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా మరియు AI వ్యవస్థ ఎలా పని చేయాలో ఇన్పుట్ అందించడానికి విభిన్న బృందాన్ని నియమించడం ద్వారా పక్షపాతంపై ఎక్కువ నియంత్రణను సాధించవచ్చు.
మానవ-కేంద్రీకృత రూపకల్పన విధానం
మీకు ఇష్టమైన యాప్లోని అల్గారిథమ్లు మిమ్మల్ని ప్రతికూలంగా ప్రభావితం చేస్తాయి.
Facebook మరియు TikTok వంటి ప్లాట్ఫారమ్లు వినియోగదారులను వారి ప్లాట్ఫారమ్లలో ఉంచడానికి ఏ కంటెంట్ను అందించాలో తెలుసుకోవచ్చు.
హాని కలిగించే ఉద్దేశ్యం లేకుండా కూడా, వినియోగదారులను సాధ్యమైనంత ఎక్కువ కాలం పాటు వారి యాప్కు అతుక్కొని ఉంచాలనే లక్ష్యం మానసిక ఆరోగ్య సమస్యలకు దారితీయవచ్చు. ట్విట్టర్ మరియు ఫేస్బుక్ వంటి ప్లాట్ఫారమ్లలో ప్రతికూల వార్తలను చదవడానికి అధిక సమయాన్ని వెచ్చించే క్యాచ్-ఆల్ పదంగా 'డూమ్స్క్రోలింగ్' అనే పదం ప్రజాదరణ పొందింది.
ఇతర సందర్భాల్లో, ద్వేషపూరిత కంటెంట్ మరియు తప్పుడు సమాచారం విస్తృత ప్లాట్ఫారమ్ను అందుకుంటుంది ఎందుకంటే ఇది వినియోగదారు నిశ్చితార్థాన్ని పెంచడంలో సహాయపడుతుంది. ఎ 2021 అధ్యయనం న్యూ యార్క్ విశ్వవిద్యాలయంలోని పరిశోధకుల నుండి, తప్పుడు సమాచారం కోసం ప్రసిద్ధి చెందిన మూలాల నుండి పోస్ట్లు ప్రసిద్ధ వార్తా మూలాల కంటే ఆరు రెట్లు ఎక్కువ లైక్లను పొందుతాయని చూపిస్తుంది.
ఈ అల్గారిథమ్లు మానవ-కేంద్రీకృత రూపకల్పన విధానంలో లేవు. AI ఒక చర్యను ఎలా నిర్వహిస్తుందో రూపకల్పన చేస్తున్న ఇంజనీర్లు తప్పనిసరిగా వినియోగదారు అనుభవాన్ని ఎల్లప్పుడూ దృష్టిలో ఉంచుకోవాలి.
పరిశోధకులు మరియు ఇంజనీర్లు ఎల్లప్పుడూ ప్రశ్న అడగాలి: 'ఇది వినియోగదారుకు ఎలా ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది?'
చాలా AI మోడల్లు బ్లాక్ బాక్స్ మోడల్ను అనుసరిస్తాయి. లోపల ఒక బ్లాక్ బాక్స్ యంత్ర అభ్యాసం AI ఒక నిర్దిష్ట ఫలితానికి AI ఎందుకు వచ్చిందో ఏ మానవుడూ వివరించలేని AIని సూచిస్తుంది.
బ్లాక్ బాక్స్లు సమస్యాత్మకమైనవి ఎందుకంటే ఇది మనం యంత్రాలపై ఉంచగల నమ్మకాన్ని తగ్గిస్తుంది.
ఉదాహరణకు, నేరస్థులను గుర్తించడంలో ప్రభుత్వాలకు సహాయపడే ఒక అల్గారిథమ్ను Facebook విడుదల చేసిన దృశ్యాన్ని ఊహించుకుందాం. AI సిస్టమ్ మిమ్మల్ని ఫ్లాగ్ చేస్తే, అది ఎందుకు ఆ నిర్ణయం తీసుకుందో ఎవరూ వివరించలేరు. ఈ రకమైన వ్యవస్థ మిమ్మల్ని అరెస్టు చేయడానికి ఏకైక కారణం కాకూడదు.
వివరించదగిన AI లేదా XAI తుది ఫలితానికి దోహదపడిన కారకాల జాబితాను అందించాలి. మా ఊహాజనిత క్రిమినల్ ట్రాకర్కి తిరిగి వెళితే, అనుమానాస్పద భాష లేదా నిబంధనలను చూపించే పోస్ట్ల జాబితాను తిరిగి ఇవ్వడానికి మేము AI సిస్టమ్ను సర్దుబాటు చేయవచ్చు. అక్కడ నుండి, ఫ్లాగ్ చేయబడిన వినియోగదారు పరిశోధించదగినవాడో కాదో మానవుడు ధృవీకరించవచ్చు.
XAI AI వ్యవస్థలపై మరింత పారదర్శకత మరియు నమ్మకాన్ని అందిస్తుంది మరియు మానవులు మెరుగైన నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది.
ముగింపు
అన్ని మానవ నిర్మిత ఆవిష్కరణల వలె, కృత్రిమ మేధస్సు అంతర్లీనంగా మంచిది లేదా చెడు కాదు. AIని మనం ఉపయోగించే విధానం ముఖ్యం.
కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క ప్రత్యేకత ఏమిటంటే అది పెరుగుతున్న వేగం. గత ఐదు సంవత్సరాలలో, మేము ప్రతిరోజూ మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో కొత్త మరియు ఉత్తేజకరమైన ఆవిష్కరణలను చూస్తున్నాము.
అయితే చట్టం అంత వేగంగా లేదు. కార్పోరేషన్లు మరియు ప్రభుత్వాలు లాభాలను పెంచుకోవడానికి లేదా పౌరుల నియంత్రణను స్వాధీనం చేసుకోవడానికి AIని ఉపయోగించడాన్ని కొనసాగిస్తున్నందున, ఈ అల్గారిథమ్ల ఉపయోగంలో పారదర్శకత మరియు ఈక్విటీ కోసం మేము మార్గాలను కనుగొనాలి.
నిజంగా నైతిక AI సాధ్యమేనని మీరు అనుకుంటున్నారా?
సమాధానం ఇవ్వూ