AI ethics: सीमा कहाँ है?

AI Ethics

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

The privacy-personalization paradox

AI यूज़र अनुभवों को personalize करता है, आकर्षण बढ़ता है
Privacy–personalization paradox
- Personalization से यूज़र privacy प्रभावित हो सकती है
समाधान:
- AI literacy
- स्पष्ट privacy policies
उदाहरण: Spotify

Spotify लोगो की एक छवि.

Bias–fairness conundrum:
- AI ऐसे डेटा से सीखता है जिनमें सामाजिक biases हो सकते हैं
परिणाम:
- AI अनजाने में इन biases को बढ़ा सकता है
उदाहरण:
- ChatGPT के शुरुआती वर्शन
समाधान:
- AI models को अधिक निष्पक्ष, bias-free डेटा से train करें

ChatGPT लोगो की एक छवि.

Transparency–complexity trade-off:
- जटिल AI models कम transparent होते हैं पर बहुत accurate होते हैं

एक जटिल एल्गोरिदम का आइकन, जो AI models की complexity दर्शाता है.

AlphaGo लोगो की एक छवि.

¹ Icon made by Freepik from www.flaticon.com

Autonomy–control dilemma:
- AI स्वायत्त रूप से काम कर सकता है, पर मानव control से बाहर भी जा सकता है
प्रश्न:
- क्या हमें autonomy को प्राथमिकता देनी चाहिए या control को?
  - एक ही समाधान सब पर लागू नहीं होता
उदाहरण:
- Tesla का Autopilot ड्राइवर की सतर्कता और control लेने की readiness पर ज़ोर देता है

Tesla लोगो की एक छवि.

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