आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वर्षों में विकसित हुई है और फेसबुक ने AI विकास और अवधारणाओं को कैमरा और न्यूज़ फीड विश्लेषण सहित अपनी विभिन्न विशेषताओं में एकीकृत किया है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उद्देश्य संसाधन उपयोग को अनुकूलित करके और उनके अनुभव को सरल बनाकर लोगों के जीवन को आसान बनाना है। सोशल मीडिया में, AI का उपयोग उपयोगकर्ताओं को अगली पीढ़ी के संचार और इंटरैक्शन माध्यम से परिचित कराने के लिए किया गया है, इस प्रकार उन्हें अपने प्रियजनों से स्मार्ट तरीके से जुड़ने में मदद करता है। लेकिन फिर से, फेसबुक का AI न्यूज़ फीड को फ़िल्टर करने, उपयोगकर्ता गोपनीयता की रक्षा करने में बुरी तरह विफल रहा है, और दुनिया के सबसे बड़े सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर नफरत भरे भाषण को स्वतंत्र रूप से फैलने देकर नैतिकता का उल्लंघन किया है। फेसबुक के F8 कीनोट इवेंट के दिन 2 पर, AI और AI सुरक्षा ने घटना के अधिकांश हिस्से को कवर किया, जिसका नेतृत्व फेसबुक CTO माइक श्रोएपफर ने किया। आइए देखें कि फेसबुक भविष्य में AI के साथ क्या करने की योजना बना रहा है।
फेसबुक पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
फेसबुक का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मुख्य उपयोग न्यूज़ फीड की जांच करना है। AI तकनीक का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि घृणा भाषण, हिंसा, नस्लवाद, राजनीतिक जानकारी, और कुछ भी जो फेसबुक मूल्यों और दुनिया भर के कानूनों का उल्लंघन करता है, का प्रतिनिधित्व करने वाली कोई भी सामग्री फ़िल्टर हो जाए। AI का उपयोग उपयोगकर्ता खोजों, प्राथमिकताओं और अपडेट को पढ़ने के लिए भी किया जाता है, जो फेसबुक को उपयोगकर्ताओं को सही प्रकार के विज्ञापनों के साथ जोड़ने और उनकी फीड में जोड़ने के लिए मित्र सुझावों और प्रायोजित पोस्ट को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है। यह फेसबुक के बिजनेस मॉडल का समर्थन करता है।
फेसबुक AI का उपयोग कैसे करता है
फेसबुक अपने AI को प्रशिक्षित करने और इसे सभी प्रकार के प्रारूप में विभिन्न प्रकार की सामग्री के बीच अंतर समझने में मदद करने के लिए उन्नत नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) का उपयोग कर रहा है। NLP मल्टीलिंगुअल एम्बेडिंग का उपयोग करता है जो AI को विभिन्न भाषाओं में सामग्री को समझने और दुनिया भर में न्यूज़ फीड से हानिकारक सामग्री को हटाने की अनुमति देता है।
कठिनाई
मल्टीलिंगुअल एम्बेडिंग होने के बावजूद, फेसबुक AI के लिए सभी सामग्री को पकड़ना अत्यधिक कठिन है। दुनिया में छह हजार से अधिक भाषाएं हैं जो लगभग समान संख्या में जातीय पृष्ठभूमि के लोगों द्वारा लिखी और बोली जाती हैं। भाषा समझ के इतने विशाल ज्ञान के साथ AI को प्रशिक्षित करना अत्यधिक कठिन है। फेसबुक द्वारा उपयोग किया जाने वाला AI सिस्टम में अपलोड किए गए लेबल डेटा से सीखता है और उससे सीखता है। डेटा विशाल मात्रा में है और AI के प्रभावी प्रशिक्षण के लिए इसे लेबल करना डेवलपर्स के लिए एक कठिन कार्य है। और डेटा की मात्रा जितनी बड़ी होती है, मानवीय त्रुटि के लिए उतनी ही अधिक गुंजाइश होती है।
फोटो और वीडियो डेटा के रूपों को सीखना एक और सिरदर्द है
इंस्टाग्राम के अधिग्रहण के बाद विशेष रूप से तस्वीरों को समझने के मामले में फेसबुक व्यापक हो गया है। फेसबुक ने छवियों के सभी पहलुओं की वास्तुकला को समझने के लिए कंप्यूटर विजन और पैनोप्टिक फीचर पिरामिड नेटवर्क (पैनोप्टिक FPN) की अवधारणाओं को एम्बेड किया है। पैनोप्टिक FPN किसी भी छवि संरचना के साथ-साथ छवि पृष्ठभूमि को समझने के लिए विकसित हुआ है, जिससे फेसबुक का AI वेब पर छवियों के रूप में उपलब्ध हानिकारक सामग्री को फ़िल्टर करने में और भी अधिक सक्षम हो गया है।
लेकिन वीडियो सामग्री को समझना फेसबुक AI के लिए एक प्रमुख दोष रहा है और इसकी मशीन लर्निंग कई स्तरों पर विफल रही है जब फेसबुक पर अपलोड और साझा किए गए वीडियो के माध्यम से नफरत भरे भाषण और हिंसा से बचने की बात आती है। हालांकि फेसबुक का दावा है कि इसने हैशटैग को डेटा लेबल के रूप में उपयोग करके AI को वीडियो सामग्री से भी सीखने में मदद करने की कोशिश की है, या कम से कम हैशटैग द्वारा प्रदान की गई जानकारी से डेटा की प्रासंगिकता निर्धारित करने की; हालांकि, यह निशान तक नहीं रहा है।
फेसबुक AI कहां विफल होता है?
फेसबुक AI एक सुपरवाइज्ड लर्निंग फ्रेमवर्क पर चलता है, जहां AI मानव डेवलपर्स द्वारा लेबल किए गए डेटासेट से सीखता है। पिछले कुछ वर्षों में, फेसबुक पर जनसंख्या ग्रह पर कुल जनसंख्या के लगभग एक-तिहाई तक पहुंच गई है। इसका अर्थ है लिखित, ऑडियो और वीडियो प्रारूप में भारी मात्रा में डेटा, जिसे फेसबुक पर एक सेकंड के अंश में अपलोड किया जा रहा है। इस बीच, AI का काम इस सामग्री का वास्तविक समय में मूल्यांकन करना है। चूंकि मानव भागीदारी है, गहन शोध से डेटा लेबलिंग में अंतराल या AI द्वारा पढ़े गए डेटासेट में खामियां भी हो सकती हैं। इससे सामग्री पहचान में त्रुटियां हो सकती हैं और AI फेसबुक पर अपलोड की गई सभी उपयोगकर्ता सामग्री के लिए समान तरीके से काम नहीं कर सकता है।
सेल्फ-सुपरवाइज्ड AI: हानिकारक सामग्री हटाने के लिए फेसबुक की बैकअप योजना
F8 2019 के दिन 2 पर, CTO माइक श्रोएपफर ने घोषणा की कि फेसबुक शोधकर्ताओं और डेवलपर्स का नेतृत्व कर रहा है ताकि ऐसे सिस्टम डिजाइन किए जा सकें जो सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग का समर्थन करते हों। ऐसा AI सिस्टम डेटासेट और लेबलिंग के बिना जानकारी को समझने में सक्षम होगा, इस प्रकार इसे आत्म-निर्भर और आत्म-जागरूक बनाता है। सेल्फ-सुपरवाइज्ड AI को भारी मात्रा में डेटा खिलाया जा सकता है। हालांकि, यह आवश्यक नहीं है कि पूरा डेटा कच्चा हो और जैसा है वैसा ही खिलाया जाए। AI मशीनों के लिए प्रशिक्षण मॉड्यूल डिजाइन करने के लिए, यह आवश्यक होगा कि उपयोगकर्ता सामग्री या डेटा से कुछ जानकारी के टुकड़े हटा दें और फिर मशीन को अपने आप लापता टुकड़ों का एहसास करने दें। इस प्रकार का प्रशिक्षण मशीन को फेसबुक पर चल रही सामग्री की प्रासंगिकता बढ़ाने और नीतियों और कानूनों के खिलाफ इसकी बेहतर जांच करने की अनुमति देगा।
AI के लिए समावेशी प्रशिक्षण: फेसबुक के AR व्यवसाय को अधिक नैतिक और सुरक्षित बनाना
Portal और Spark AR के साथ, फेसबुक AR और VR टेक व्यवसायों में बड़े उद्यमों की योजना बना रहा है। हालांकि, स्मार्ट टेक को एक समृद्ध उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए स्मार्ट AI की आवश्यकता होती है। Portal Cameras संवर्धित वास्तविकता अवधारणाओं पर डिज़ाइन किए गए हैं और अगली पीढ़ी के चेहरे की पहचान और स्मार्ट वीडियो चैट प्लेटफॉर्म पेश करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। लेकिन, यह पाया गया है कि ये कैमरे और AR/VR हेडसेट लोगों से आदेशों को समझने में पक्षपाती रहे हैं। लेंस त्वचा की रंगत और लिंग के बीच अंतर करते हुए पाए गए हैं जबकि सभी उपयोगकर्ताओं को समान उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने में विफल रहे हैं। साथ ही, यह नस्लीय और लिंग भेदभाव को बढ़ावा देता है। दुनिया भर में उस आलोचना के बाद, यह आखिरी चीज है जो फेसबुक चाहता है।
इसलिए, फेसबुक ने घोषणा की है कि वह इस मुद्दे को खत्म करने के लिए एक समावेशी AI का निर्माण करेगा। इसके लिए, उन्होंने नाइजीरियाई-अमेरिकी, लाडे ओबामेहिंती को फेसबुक के AR/VR सेक्शन के रणनीति विभाग का नेतृत्व करने के लिए नियुक्त किया है। शोधकर्ता अलग-अलग प्रकाश सेटिंग्स में AI कैमरों का परीक्षण करेंगे, अलग-अलग त्वचा टोन वाले लोगों के साथ, यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI में बिना किसी त्रुटि या उतार-चढ़ाव के अपने सीखने के मॉड्यूल में समावेशिता अंतर्निहित है।
फेसबुक को AI पर काम करने की आवश्यकता क्यों है?
फेसबुक ने लोगों के डेटा को दुरुपयोग के अधीन होने दिया और वह डेटा इसके अधिकारियों की नाक के नीचे विपणक और विज्ञापनदाताओं को बेच दिया गया। फिर फेसबुक को पावर सर्ज का सामना करना पड़ा और लाखों उपयोगकर्ताओं के पासवर्ड प्लेन टेक्स्ट में उजागर हो गए। और फिर, AI अक्षमता और डेवलपर्स की अज्ञानता का स्तर तब पार हो गया जब क्राइस्टचर्च, NZ में एक आदमी ने फेसबुक पर लाइव-स्ट्रीम किया क्योंकि उसने एक मस्जिद में लोगों को कई बार गोली मारकर मार डाला। वीडियो स्ट्रीम किया गया, और यह FB न्यूज़ फीड में पर्याप्त समय तक रहा ताकि लोग इसे डाउनलोड कर सकें।
फेसबुक को पहले ही बहुत सारी प्रतिक्रिया का सामना करना पड़ा है और इस प्रक्रिया में अरबों का नुकसान हुआ है। यही कारण है कि मार्क जुकरबर्ग ने इस साल F8 इवेंट के दिन 1 पर "गोपनीयता" शब्द का लाखों बार इस्तेमाल किया। फेसबुक ने लाभ खो दिया है और दुनिया भर के उपयोगकर्ताओं और नीति निर्माताओं के धैर्य की सीमाओं को पार कर लिया है। यदि फेसबुक अपने AI को सामग्री समझने में सक्षम नहीं बनाता है, तो यह आने वाले वर्षों में बंद होने का सामना कर सकता है।
शायद, यही एकमात्र कारण था कि फेसबुक ने अपने CTO को पूरे दिन मंच पर रखा, उपयोगकर्ताओं को आश्वस्त करते हुए कि फेसबुक हर संभव तरीके से उनकी रक्षा करने के लिए क्या करने की कोशिश कर रहा है।
क्या यह कदम सफल होगा?
जुकरबर्ग ने खुद स्वीकार किया कि ये बदलाव रातोंरात नहीं होने वाले हैं। फेसबुक को अपने बिजनेस मॉडल को पूरी तरह से बदलना पड़ सकता है ताकि उसके AI में खामियों को पूरी तरह से खत्म किया जा सके और नफरत भरी सामग्री को फेसबुक से हमेशा के लिए हटाया जा सके। शोध जारी है, और ऐसे प्रशिक्षण मॉड्यूल का विकास प्रारंभिक चरण में है। हालांकि, एक बात कही जा सकती है कि फेसबुक ने ऐसे मामलों को गंभीरता से लेना शुरू कर दिया है। और अगर इसे प्राथमिकता पर रखा जाता है, तो कंपनी इस साल के F8 में अपने अधिकारियों द्वारा किए गए वादों को पूरा करने में सक्षम हो सकती है।
फेसबुक के लिए नई तकनीक और बेहतर AI प्रशिक्षण मॉड्यूल के साथ आने का समय आ गया है ताकि FB पर सामग्री को समझा जा सके। विशेष रूप से यह देखते हुए कि फेसबुक और अन्य पूर्ण स्वामित्व वाले प्लेटफार्मों और उत्पादों पर उपयोगकर्ता दिन-प्रतिदिन बढ़ते जा रहे हैं। चूंकि फेसबुक चैट और संचार सेवा के साथ-साथ एक विज्ञापन और प्रभाव पोर्टल में बदल गया है, इसके सर्वर पर डेटा वर्गीकरण और डेटा लेबलिंग की सीमाओं से परे चला गया है। फेसबुक इंक. के ये कदम कंपनी की मदद करेंगे या नहीं? इस प्रश्न का उत्तर बहुत सरल नहीं हो सकता। तब तक, हम इंतजार कर सकते हैं और देख सकते हैं कि मिस्टर जुकरबर्ग अपने शब्दों पर कैसे खरे उतरते हैं।
