AI की सुरक्षा: Accountability

AI Ethics

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

Accountability की परिभाषा

• Accountability:
  • AI के नतीजों की जिम्मेदारी तय करना
• AI के विकास, परिनियोजन, और उपयोग में अत्यंत जरूरी
• AI कोई जिम्मेदारी टालने वाली "जादुई छड़ी" नहीं है

Accountability क्यों अहम है

• Accountability होने पर लोग AI सिस्टम पर अधिक भरोसा करते हैं
• Accountability नैतिक उपयोग सुनिश्चित करती है और संभावित हानि घटाती है
• Accountability का मतलब इंसानों को जिम्मेदारी से मुक्त न करना है

             

Accountability का विरोधाभास

• AI में accountability बढ़ाने से भरोसा सुधार सकता है
• लेकिन AI पर अति-भरोसा गलत फैसलों तक ले जा सकता है
• उदाहरण:
  • Georgia Tech अध्ययन जहाँ प्रतिभागियों ने गलत रोबोट मार्गदर्शन माना

Tesla की कहानी

• उपभोक्ताओं में ऑटो-पायलट क्षमताओं की गलतफहमी
• Tesla के अपर्याप्त सुरक्षा उपायों की आलोचना
• जिम्मेदारी Tesla और उपभोक्ताओं, दोनों की

Accountability कैसे पाईं

• AI उत्पादक:
  • Accountability के लिए पारदर्शिता और 'Black Box' समस्या का समाधान जरूरी
  • जिम्मेदारी निर्धारण प्रमुख है

• AI उपभोक्ता:
  • 'भरोसा करें, पर सत्यापित करें'
• नैतिक AI बनाने में उत्पादक और उपभोक्ता दोनों की भूमिका है
• चुनौतियाँ नवाचार के अवसर हैं

¹ Icons made by Eucalyp & Sumitsaengtong from www.flaticon.com

One-size-fits-all नहीं

• AI में accountability एक लगातार यात्रा है
• हर नई प्रगति के साथ accountability पर चर्चा बदलती है
• एक ही तरीका सब पर लागू नहीं; उद्योग के अनुसार अलग होगा

¹ Icon made by Freepik from www.flaticon.com

अभ्यास करते हैं!

AI Ethics