आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हर क्षेत्र को बदल रहा है, यह उन चीजों की भविष्यवाणी कर रहा है जिनका लाभ रोगी की बीमारी का पता लगाने के लिए उठाया जा सकता है, वह क्षेत्र जहां अपराध की अगली सूचना दी जाएगी, और क्या नहीं! इसके अलावा, विशेषज्ञ एआई को रचनात्मक बनाने की कोशिश कर रहे हैं ताकि यह अप्रत्याशित परिणामों की योजना बना सके। हम इस तथ्य से इंकार नहीं कर सकते हैं कि हमारे जीवन में कई निर्णयों के लिए पूर्वानुमान की आवश्यकता होती है, और एआई निश्चित रूप से अपने मानवीय समकक्षों की तुलना में भविष्यवाणी करने में बेहतर है। इस बात को स्वीकार करने के बावजूद हमारे द्वारा विकसित की गई मशीनों और तकनीकों में अभी भी हमारे विश्वास की कमी क्यों है। बहुसंख्यक आबादी सोचती है कि किसी बुद्धिमान मशीन या चैटबॉट के बजाय किसी विशेषज्ञ से परामर्श करना बेहतर है, भले ही विशेषज्ञ मशीनों की तरह सटीक न हों! हम केवल एक ऐसी दुनिया का सपना नहीं देख सकते हैं जहां एआई हमें उन पर भरोसा किए बिना जीवित रहने में मदद कर रहा है, क्या हम कर सकते हैं? इसलिए, अगर हम इसका लाभ उठाना चाहते हैं, तो हमें लोगों को उन पर विश्वास करने का तरीका खोजना होगा। लेकिन हम उन पर शक क्यों करते हैं?
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ट्रस्ट इश्यूज की उत्पत्ति क्या चिह्नित है?
यह एक अहम सवाल है क्योंकि अगर हमने शक करना शुरू नहीं किया होता तो अब तक हम AI से घिरे होते! यह सब आईबीएम के वाटसन ऑन्कोलॉजी को बढ़ावा देने के प्रयास से शुरू हुआ, जिसे कैंसर रोगियों के इलाज में डॉक्टरों की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एआई ने 12 प्रकार के कैंसर के इलाज पर विश्वसनीय सिफारिशें देने का वादा किया, जो दुनिया के कैंसर रोगियों का लगभग 80% होगा। लेकिन यह असफल रहा! इसके पीछे कारण यह था कि जब उन्होंने कुछ समस्याओं का समाधान खोजने के लिए वाटसन ऑन्कोलॉजी से बातचीत की, तो सुझाव उनके अपने सुझावों से मेल खाते थे।
इससे दो चीजें सामने आईं, डॉक्टरों को विश्वास हो गया कि उनका तरीका सटीक था और भले ही यह डॉक्टरों का खंडन करता हो, उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि वाटसन पर्याप्त सक्षम नहीं थे! इसके अलावा, जब यह पूछा गया कि सुझाया गया तरीका डॉक्टरों द्वारा अपनाए जाने वाले तरीकों से बेहतर क्यों है, तो वह संतोषजनक जवाब नहीं दे पाए। इसके पीछे का कारण अकुशल एल्गोरिथम था जो मनुष्यों द्वारा समझा जाने के लिए बहुत जटिल था। इसलिए, जब उसने अपनी बात समझाने और साबित करने की कोशिश की, तब भी डॉक्टर समझ नहीं पाए। आखिरकार, और संदेह पैदा होने लगे! इसके कुछ ही समय बाद, आईबीएम वॉटसन के प्रमुख मेडिकल पार्टनर, एमडी एंडरसन कैंसर सेंटर ने कार्यक्रम को बंद कर दिया और अपने मूल तरीकों पर लौट आए।
एआई, हालांकि नया है, विश्लेषण की जटिल प्रणाली का उपयोग करके निर्णय लेता है जो बड़ी मात्रा में डेटा से संभावित रूप से छिपे हुए पैटर्न की पहचान करता है जो अच्छा है। और, अगर यह समझाया भी जाता है, तो यह समझना बहुत कठिन है कि इसने इसे कैसे घटाया। कई पेशेवरों ने दावा किया है कि उन्हें संदेह है कि क्या एआई वास्तव में काम कर रहा है क्योंकि वे इसे नहीं देख सकते हैं! यकीन करना काफी मुश्किल! अन्य उदाहरण जैसे जब Google के एल्गोरिथ्म ने रंगीन लोगों को गोरिल्ला के रूप में वर्गीकृत किया या जब Microsoft के चैटबॉट ने एक दिन के लिए नस्लवादी बनने का फैसला किया या जब ऑटोपायलट मोड में टेस्ला की कार ने घातक दुर्घटनाओं का कारण बना, तो लोगों में संदेह पैदा करने में योगदान दिया। अंत में, हम अभी के लिए निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि एआई सही नहीं है क्योंकि जिन लोगों ने इसे डिज़ाइन और कोड किया है वे भी नहीं हैं!
क्या इस विश्वास के कोई मायने हैं?
एआई के प्रति अविश्वास समाज में सबसे बड़ी विभाजक शक्ति हो सकती है। इसलिए, यदि एआई को अपनी पूरी क्षमता तक जीवित रहना है, तो हमें लोगों को उस पर भरोसा करने का एक तरीका खोजना चाहिए, खासकर ऐसे मामलों में जब वह ऐसी सिफारिशें पैदा करता है जो हमारे द्वारा उपयोग किए जाने से भिन्न होती हैं। सौभाग्य से, हम बहुत पीछे नहीं हैं और एआई में विश्वास को बेहतर बनाने के बारे में कुछ विचार हैं, और संभवतः सुरंग के अंत में प्रकाश है। आइए इन पर विस्तार से चर्चा करें:
अनुभव :एक समाधान रोज़मर्रा की स्थितियों में ऑटोमेशन ऐप्स को अधिक एक्सप्लोर कर सकता है। यह पता चला है कि पिछले अनुभव (जो याद रखने के लिए काफी सुखद हैं) इसके प्रति लोगों के दृष्टिकोण में सुधार कर सकते हैं। यह जनता के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि वे तकनीकी से अच्छी तरह वाकिफ नहीं हैं और न ही उन्हें तकनीक की परिष्कृत समझ है। साथ ही, हम किसी भी तकनीक पर तभी भरोसा कर सकते हैं जब हम उसका बार-बार उपयोग करें! उदाहरण के लिए, हम इंटरनेट पर भरोसा करते हैं क्योंकि हमने इसका पर्याप्त उपयोग किया है, पहले यह भी संदेह था!
पारदर्शिता पेश करके :किसी भी बात पर शक होने का एक और कारण यह है कि लोगों को उसके बारे में ज्यादा जानकारी नहीं होती है। एक बार जब उन्हें इसके बारे में पता चल जाता है, तो वे पहले की तरह भयभीत या शंकालु नहीं रहते! इसलिए, हमें यह सुनिश्चित करना होगा कि कंपनियां अपनी पारदर्शिता रिपोर्ट बार-बार जारी करें। Google, Airbnb और Twitter आदि कंपनियाँ पहले से ही ऐसा कर रही हैं! इसी तरह के अभ्यास बेहतर तरीके से समझने में मदद कर सकते हैं कि एल्गोरिदम कैसे निर्णय लेते हैं।
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नियंत्रण रखना :विशेषज्ञों ने बताया है कि सहयोगी निर्णय लेने की प्रक्रिया बनाने से विश्वास निर्माण में योगदान मिलेगा। यह मशीनों को अपने आप सीखने में भी मदद करेगा। सभी के विश्वास के विपरीत, AI निर्णय लेने की प्रक्रिया में लोगों को अधिक शामिल करने से वास्तव में विश्वास और पारदर्शिता में सुधार होता है।
ये कुछ चीजें थीं जो मशीनों को और अधिक विश्वास हासिल करने में मदद कर सकती थीं। एआई कैसे काम करता है, इस बारे में सीखने में पेशेवरों के अलावा कोई भी दिलचस्पी नहीं रखता है, भले ही उन्हें इस बात का थोड़ा सा भी अंदाजा हो कि चीजें कैसे काम कर रही हैं, वे एआई का अधिक स्वागत करेंगे। इस पर आपके क्या विचार हैं?