आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पिछले कुछ वर्षों में बढ़ा है और फेसबुक ने एआई विकास और अवधारणाओं को कैमरा और न्यूज फीड विश्लेषण सहित अपनी विभिन्न विशेषताओं में एकीकृत किया है। माना जाता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लोगों के संसाधन उपयोग को अनुकूलित करके और उनके अनुभव को सरल बनाकर लोगों के जीवन को आसान बनाता है। सोशल मीडिया में, एआई का उपयोग उपयोगकर्ताओं को अगली पीढ़ी के संचार और बातचीत के माध्यम से परिचित कराने के लिए किया जाता है, इस प्रकार, उन्हें अपने प्रियजनों से स्मार्ट तरीके से जुड़ने में मदद मिलती है। लेकिन फिर से, फेसबुक का एआई न्यूज फीड को फिल्टर करने, उपयोगकर्ता की गोपनीयता की रक्षा करने में बुरी तरह से विफल रहा है, और दुनिया के सबसे बड़े सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर नफरत भरे भाषण को स्वतंत्र रूप से फैलाने की अनुमति देकर नैतिकता का उल्लंघन किया है। Facebook के F8 मुख्य कार्यक्रम के दूसरे दिन, AI और AI सुरक्षा ने अधिकांश कार्यक्रम को कवर किया, जिसका नेतृत्व Facebook CTO माइक श्रोएफ़र ने किया। आइए देखें कि भविष्य में फेसबुक एआई के साथ क्या करने की योजना बना रहा है।
फेसबुक पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
फेसबुक का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मुख्य उपयोग न्यूज फीड की जांच करना है। एआई तकनीक का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि अभद्र भाषा, हिंसा, जातिवाद, राजनीतिक जानकारी का प्रतिनिधित्व करने वाली कोई भी सामग्री, और कुछ भी जो फेसबुक के मूल्यों और दुनिया भर के कानूनों का उल्लंघन करती है। एआई का उपयोग उपयोगकर्ता की खोजों, वरीयताओं और अपडेट को पढ़ने के लिए भी किया जाता है, जो फेसबुक को उपयोगकर्ताओं को सही प्रकार के विज्ञापनों से जोड़ने और उनके फ़ीड में जोड़ने के लिए मित्र सुझावों और प्रायोजित पोस्ट को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है। यही फेसबुक के बिजनेस मॉडल को सपोर्ट करता है।
फेसबुक एआई का उपयोग कैसे करता है
फेसबुक अपने एआई को प्रशिक्षित करने और सभी प्रकार के प्रारूप में विभिन्न प्रकार की सामग्री के बीच अंतर को समझने में मदद करने के लिए उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग कर रहा है। एनएलपी बहुभाषी एम्बेडिंग का उपयोग करता है जो एआई को सामग्री को विभिन्न भाषाओं में समझने और दुनिया भर में समाचार फ़ीड से हानिकारक सामग्री को हटाने की अनुमति देता है।
कठिनाई
बहुभाषी एम्बेडिंग होने के बावजूद, Facebook AI के लिए सभी सामग्री को कैप्चर करना 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 की समझ के इतने विशाल ज्ञान के साथ एआई का प्रशिक्षण बेहद कठिन है। फेसबुक द्वारा उपयोग किया जाने वाला एआई सिस्टम में अपलोड किए गए लेबल किए गए डेटा से सीखता है और इससे सीखता है। डेटा विशाल मात्रा में है और एआई के प्रभावी प्रशिक्षण के लिए इसे लेबल करना डेवलपर्स के लिए एक कठिन काम है। और जितना अधिक डेटा प्राप्त होता है, मानव त्रुटि के लिए उतनी ही अधिक गुंजाइश होती है।
डेटा के फोटो और वीडियो फॉर्म सीखना एक और सिरदर्द है
जब तस्वीरों को समझने की बात आती है, खासकर इंस्टाग्राम के अधिग्रहण के बाद, फेसबुक व्यापक हो गया है। छवियों के सभी पहलुओं की संरचना को समझने के लिए Facebook ने कंप्यूटर विज़न और पैनॉप्टिक फ़ीचर पिरामिड नेटवर्क (Panoptic FPN) की अवधारणाओं को एम्बेड किया है। Panoptic FPN छवि पृष्ठभूमि के साथ-साथ किसी भी छवि संरचना को समझने के लिए विकसित हुआ है, जिसने Facebook के AI को छवियों के रूप में वेब पर उपलब्ध हानिकारक सामग्री को फ़िल्टर करने में और भी अधिक सक्षम बना दिया है।
लेकिन फेसबुक एआई के लिए वीडियो सामग्री को समझना एक बड़ी खामी रही है और जब फेसबुक पर अपलोड और साझा किए गए वीडियो के माध्यम से अभद्र भाषा और हिंसा से बचने की बात आती है तो इसकी मशीन लर्निंग कई स्तरों पर विफल रही है। हालांकि फेसबुक का दावा है कि उसने एआई को वीडियो सामग्री से सीखने में मदद करने के लिए हैशटैग का उपयोग डेटा लेबल के रूप में करने की कोशिश की है, या कम से कम हैशटैग द्वारा प्रदान की गई जानकारी से डेटा की प्रासंगिकता निर्धारित करता है; हालांकि, यह निशान तक नहीं रहा है।
Facebook AI कहां विफल होता है?
Facebook AI पर्यवेक्षित शिक्षण पर चलता है ढांचा, जिससे एआई डेटासेट से सीखता है जिसे मानव डेवलपर्स द्वारा लेबल किया जाता है। पिछले कुछ वर्षों में, फेसबुक पर आबादी ग्रह पर कुल आबादी का लगभग एक तिहाई तक पहुंच गई है। इसका मतलब है कि लिखित, ऑडियो और वीडियो प्रारूप में डेटा की अधिशेष मात्रा, सेकंड के एक अंश में फेसबुक पर अपलोड की जा रही है। इस बीच, एआई के पास वास्तविक समय में इस सामग्री का मूल्यांकन करने का काम है। चूंकि इसमें मानवीय भागीदारी है, गहन शोध से डेटा लेबलिंग में कमी या एआई द्वारा पढ़े गए डेटासेट में खामियां भी हो सकती हैं। इससे सामग्री का पता लगाने में त्रुटियां हो सकती हैं और समाचार फ़ीड पर अपलोड की गई सभी उपयोगकर्ता सामग्री के लिए AI समान तरीके से काम नहीं कर सकता है।
स्व-पर्यवेक्षित AI:हानिकारक सामग्री को हटाने के लिए Facebook की बैकअप योजना
F8 2019 के दूसरे दिन, CTO माइक श्रोएफ़र ने घोषणा की कि Facebook उन शोधकर्ताओं और डेवलपर्स का नेतृत्व कर रहा है जो ऐसे सिस्टम डिज़ाइन कर रहे हैं जो स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण का समर्थन करते हैं। ऐसी एआई प्रणाली डेटासेट और लेबलिंग के बिना जानकारी को समझने में सक्षम होगी, इस प्रकार यह आत्मनिर्भर और आत्म-जागरूक होगी। स्व-पर्यवेक्षित एआई को भारी मात्रा में डेटा खिलाया जा सकता है। हालाँकि, यह आवश्यक नहीं है कि पूरा डेटा कच्चा होगा और जैसा है वैसा ही फीड किया जाएगा। एआई मशीनों के लिए प्रशिक्षण मॉड्यूल डिजाइन करने के लिए, यह आवश्यक होगा कि उपयोगकर्ता सामग्री या डेटा से कुछ जानकारी को हटा दें और फिर मशीन को लापता बिट्स का एहसास हो। इस प्रकार के प्रशिक्षण से मशीन को फेसबुक पर चल रही सामग्री की प्रासंगिकता में वृद्धि करने की अनुमति मिलेगी और यह नीतियों और कानूनों के खिलाफ बेहतर तरीके से इसकी जांच करने की अनुमति देगा।
AI के लिए समावेशी प्रशिक्षण:Facebook के AR व्यवसाय को अधिक नैतिक और सुरक्षित बनाना
पोर्टल और स्पार्क एआर के साथ, फेसबुक एआर और वीआर टेक व्यवसायों में बड़े उद्यमों की योजना बना रहा है। हालाँकि, स्मार्ट टेक को समृद्ध उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने के लिए स्मार्ट AI की आवश्यकता होती है। पोर्टल कैमरे 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 एआर/वीआर हेडसेट लोगों के आदेशों को समझने में पक्षपाती रहे हैं। सभी उपयोगकर्ताओं को समान उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करने में विफल रहते हुए लेंस त्वचा के रंग और लिंग के बीच अंतर करने के लिए पाए गए हैं। साथ ही, यह नस्लीय और लैंगिक भेदभाव को बढ़ावा देता है। दुनिया भर में आलोचनाओं के बाद, यही वो आखिरी चीज है जो फेसबुक चाहता है।
इसलिए, फेसबुक ने घोषणा की है कि वह इस मुद्दे को मिटाने के लिए एक समावेशी AI का निर्माण करेगा। इसके लिए, उनके पास नाइजीरियाई-अमेरिकी, लाडे ओबामेहिंटी हैं जो फेसबुक के एआर/वीआर सेक्शन के रणनीति विभाग का नेतृत्व कर रहे हैं। शोधकर्ता यह सुनिश्चित करने के लिए अलग-अलग लाइट सेटिंग्स में अलग-अलग स्किन टोन वाले लोगों के साथ एआई कैमरों का परीक्षण करेंगे, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई में बिना किसी त्रुटि या उतार-चढ़ाव के अपने सीखने के मॉड्यूल में समावेशिता है।
फेसबुक को एआई पर काम करने की आवश्यकता क्यों है?
फेसबुक ने लोगों के डेटा का दुरुपयोग किया और उस डेटा को मार्केटर्स और विज्ञापनदाताओं को उसके अधिकारियों की नाक के नीचे बेचा गया। तब फेसबुक को भारी उछाल का सामना करना पड़ा और इसमें लाखों उपयोगकर्ताओं के पासवर्ड भी सादे पाठ में उजागर हो गए। और फिर, एआई अक्षमता और डेवलपर्स की अज्ञानता का स्तर तब पार हो गया जब क्राइस्टचर्च, एनजेड में एक व्यक्ति ने फेसबुक पर एक वीडियो को लाइव-स्ट्रीम किया, क्योंकि उसने एक मस्जिद में लोगों को कई बार मौत के घाट उतार दिया। वीडियो स्ट्रीम किया गया था, और यह लोगों को इसे डाउनलोड करने देने के लिए पर्याप्त समय तक FB न्यूज फीड में रहा।
फेसबुक को पहले ही काफी आलोचनाओं का सामना करना पड़ा है और इस प्रक्रिया में उसे अरबों का नुकसान हुआ है। यही कारण है कि इस साल F8 इवेंट के पहले दिन मार्क जुकरबर्ग ने "प्राइवेसी" शब्द का दस लाख बार इस्तेमाल किया। फेसबुक ने उत्तोलन खो दिया है और दुनिया भर में उपयोगकर्ताओं और नीति निर्माताओं दोनों के धैर्य की सीमा को पार कर लिया है। अगर फेसबुक को सामग्री को समझने के लिए एआई नहीं मिला, तो आने वाले वर्षों में इसे बंद का सामना करना पड़ सकता है।
हो सकता है, यही एकमात्र कारण था कि फेसबुक के पास पूरे दिन के लिए अपना सीटीओ था, जो उपयोगकर्ताओं को यह बताकर आश्वस्त करता था कि फेसबुक हर तरह से उनकी सुरक्षा के लिए क्या करने की कोशिश कर रहा है।
क्या यह कदम सफल होगा?
जुकरबर्ग ने खुद स्वीकार किया कि ये बदलाव रातों-रात नहीं होने वाले हैं। फेसबुक को अपने एआई की खामियों को पूरी तरह खत्म करने और फेसबुक से नफरत फैलाने वाली सामग्री को हमेशा के लिए हटाने के लिए अपना बिजनेस मॉडल बदलना पड़ सकता है। अनुसंधान चल रहा है, और ऐसे प्रशिक्षण मॉड्यूल का विकास प्रारंभिक चरण में है। हालांकि एक बात क्या 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 उन वादों को पूरा करने में सक्षम हो सकती है जो उसके अधिकारियों ने इस वर्ष के F8 में किए हैं।
यह सही समय है जब फेसबुक नई तकनीक और बेहतर एआई प्रशिक्षण मॉड्यूल के साथ आता है ताकि एफबी पर सामग्री को समझा जा सके। विशेष रूप से यह देखते हुए कि फेसबुक और अन्य पूर्ण स्वामित्व वाले प्लेटफॉर्म और उत्पादों पर उपयोगकर्ता दिन-ब-दिन बढ़ते जा रहे हैं। चूंकि फेसबुक चैट और संचार सेवा के साथ एक विज्ञापन और प्रभावशाली पोर्टल में बदल गया है, इसलिए इसके सर्वर पर डेटा वर्गीकरण और डेटा लेबलिंग सीमा से परे चला गया है। फेसबुक इंक के इन कदमों से कंपनी को मदद मिलेगी या नहीं? इसका उत्तर बहुत सरल नहीं हो सकता है। तब तक, हम क्या कर सकते हैं प्रतीक्षा करें और देखें कि मिस्टर जुकरबर्ग अपने शब्दों पर कैसे खरा उतरते हैं।