जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) तकनीकों का उपयोग बढ़ रहा है, ये AI सिस्टम हमारे जीवन के कई पहलुओं को तेज़ी से प्रभावित कर रहे हैं। यह सुनिश्चित करना बहुत ज़रूरी है कि इन तकनीकों को जिम्मेदारी से विकसित और लागू किया जाए। जिम्मेदार AI चेकलिस्ट का परिचय — चेकपॉइंट्स का एक व्यापक सेट जिसे प्रोजेक्ट मैनेजरों और डेवलपमेंट टीमों को उनके AI/ML प्रोजेक्ट्स को नैतिक सिद्धांतों और जिम्मेदार AI के साथ संरेखित करने में मार्गदर्शन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह चेकलिस्ट Microsoft के 6 जिम्मेदार AI सिद्धांतों पर आधारित है जिसे यहाँ देखा जा सकता है ।
जिम्मेदार एआई चेकलिस्ट नैतिक एआई के मुख्य सिद्धांतों के विरुद्ध एआई/एमएल मॉडल का मूल्यांकन करने के लिए एक उपकरण के रूप में कार्य करता है: निष्पक्षता, विश्वसनीयता और सुरक्षा, गोपनीयता और सुरक्षा, समावेशिता, पारदर्शिता और जवाबदेही। इस चेकलिस्ट को एआई/एमएल परियोजना जीवनचक्र में एकीकृत करके, संगठन संभावित नैतिक नुकसानों को सक्रिय रूप से संबोधित कर सकते हैं, एआई प्रणालियों की विश्वसनीयता बढ़ा सकते हैं, और समाज के सभी वर्गों को लाभ पहुंचाने वाली तकनीक के विकास में योगदान दे सकते हैं। इसे नीचे डाउनलोड करें:
जिम्मेदार एआई चेकलिस्ट
चेकलिस्ट को छह खंडों में व्यवस्थित किया गया है, जिनमें से प्रत्येक जिम्मेदार AI के एक प्रमुख सिद्धांत को समर्पित है। प्रत्येक खंड के भीतर, प्रश्नों की एक श्रृंखला परियोजना प्रबंधकों और डेवलपर्स को उनके AI/ML मॉडल के तकनीकी और प्रक्रिया-उन्मुख दोनों पहलुओं का गंभीरता से आकलन करने के लिए प्रेरित करती है।
1. निष्पक्षता
पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें कम करने, डेटा विविधता सुनिश्चित करने और निष्पक्षता मेट्रिक्स को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करता है। यह निष्पक्षता मानकों को परिभाषित करने और बनाए रखने के लिए नियमित ऑडिट और हितधारक जुड़ाव को प्रोत्साहित करता है।
2. विश्वसनीयता और सुरक्षा
यह सुनिश्चित करता है कि AI सिस्टम त्रुटियों को प्रभावी ढंग से संभालें, विश्वसनीय तरीके से काम करें और सुरक्षा उपायों को शामिल करें। इसमें परीक्षण पद्धतियां, जोखिम आकलन और सुरक्षा घटनाओं को संबोधित करने की प्रक्रियाएं शामिल हैं।
3. गोपनीयता और सुरक्षा
डेटा सुरक्षा, सुरक्षा प्रोटोकॉल और डेटा गोपनीयता विनियमों के अनुपालन को संबोधित करता है। यह डेटा एक्सेस और नियंत्रण के लिए शासन ढांचे को भी रेखांकित करता है।
4. समावेशिता
इसका उद्देश्य AI सिस्टम को सभी के लिए सुलभ बनाना है, जिसमें हाशिए पर पड़े या कम प्रतिनिधित्व वाले समुदायों के लोग भी शामिल हैं। यह सांस्कृतिक और भाषाई समावेशिता के महत्व पर जोर देता है।
5. पारदर्शिता
यह एआई प्रणाली की क्षमताओं, सीमाओं और निर्णय लेने की प्रक्रिया के बारे में स्पष्टीकरण, व्यापक दस्तावेज़ीकरण और हितधारकों के साथ खुले संचार को प्रोत्साहित करता है।
6. जवाबदेही
नकारात्मक प्रभावों को संबोधित करने के लिए जिम्मेदारी, ऑडिट ट्रेल्स और सुधार प्रक्रियाओं के लिए रूपरेखा स्थापित करता है। यह एआई सिस्टम की निरंतर निगरानी और सुधार को बढ़ावा देता है।
जिम्मेदार AI चेकलिस्ट का उद्देश्य AI/ML विकास जीवनचक्र के दौरान एक गतिशील उपकरण के रूप में उपयोग करना है। इसे अपनाने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका यहाँ दी गई है। विकास प्रक्रिया के लिए नैतिक विचारों को आधारभूत बनाने के लिए प्रारंभिक परियोजना नियोजन और डिज़ाइन चरणों में चेकलिस्ट को शामिल करें। परियोजना के विभिन्न चरणों में नियमित समीक्षा और ऑडिट करने के लिए चेकलिस्ट का उपयोग करें - डेटा संग्रह और मॉडल प्रशिक्षण से लेकर परिनियोजन और निगरानी तक। चेकलिस्ट परिणामों की समीक्षा करने के लिए परियोजना टीमों, अंतिम उपयोगकर्ताओं और बाहरी विशेषज्ञों सहित हितधारकों की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल करें ताकि विविध दृष्टिकोण और अंतर्दृष्टि एकत्र की जा सके। पारदर्शिता और जवाबदेही बनाए रखने के लिए प्रत्येक चेकलिस्ट आइटम के लिए प्रतिक्रियाओं और की गई कार्रवाइयों का दस्तावेज़ीकरण करें। विश्वास और खुले संचार को बढ़ावा देने के लिए इन रिपोर्टों को सभी हितधारकों के साथ साझा करें। चेकलिस्ट को एक जीवंत दस्तावेज़ के रूप में मानें जो परियोजना के साथ विकसित होता है। प्रतिक्रिया, नई अंतर्दृष्टि और सामाजिक अपेक्षाओं या नियामक आवश्यकताओं में परिवर्तन के आधार पर इसे अपडेट और परिष्कृत करें।
