विविधता एक ताकत है, खासकर जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिजाइन की बात आती है। यही कारण है कि कानून से लेकर रचनात्मक कला तक, विविध पेशेवर पृष्ठभूमि के लोगों को एआई डिजाइन और विकास में शामिल होने की आवश्यकता है। हालाँकि, एआई पर जुड़ने का प्रयास करने वाली कई टीमें अक्सर एक बड़ी बाधा का सामना करती हैं।


स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर जेम्स लैंडे ने हाल ही में एक पॉडकास्ट में सहभागी एआई की वकालत की, जिसमें कहा गया कि एआई सिस्टम का समग्र डिजाइन अब एआई कार्यान्वयन का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है । लैंडे ने मैकिन्से की सीनियर पार्टनर लारीना यी के साथ अपनी चर्चा में आग्रह किया कि मानव-केंद्रित मूल्यों के बिना एआई सफल नहीं होगा।(HAI) के सह-संस्थापक और सह-निदेशक लैंडे ने बताया कि मानव-केंद्रित AI तक पहुंचना सिर्फ़ अनुप्रयोगों के बारे में नहीं है। "यह इस बारे में भी है कि हम उन AI सिस्टम को कैसे बनाते और डिज़ाइन करते हैं, हम उस विकास में किसे शामिल करते हैं, और हम AI सिस्टम बनाते और उनका मूल्यांकन करते समय एक ऐसी प्रक्रिया को कैसे बढ़ावा देते हैं जो ज़्यादा मानव-केंद्रित हो।"


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>Ai तकनीक क्या है?

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एआई के साथ चुनौती इसकी अप्रत्याशितता है। उदाहरण के लिए, यह पीसी से एक अलग तरह की तकनीक है, "और यह कुछ मायनों में उतनी विश्वसनीय नहीं है," लैंडे ने कहा। ऐसा इसलिए है क्योंकि एआई सिस्टम संभाव्य होते हैं, जो दिए गए डेटा के आधार पर अलग-अलग परिणाम दे सकते हैं, जबकि नियतात्मक होते हैं, "जहां एक ही इनपुट हमेशा आपको एक ही आउटपुट देता है। हमें एआई सिस्टम को अलग तरीके से डिजाइन करने के बारे में सोचने की जरूरत है।"


उन्होंने कहा कि एआई के संभाव्य मॉडल में डेटा फीड करें, "और उस विशाल तंत्रिका नेटवर्क में उस डेटा को कैसे संसाधित किया जाता है, इस पर निर्भर करते हुए अलग-अलग परिणाम प्राप्त करें।" संभाव्य मॉडल भी भ्रम या ऐसे कथन उत्पन्न कर रहे हैं जो सत्य नहीं हैं। "हमें यह भी पता नहीं है कि वे क्यों होते हैं, और यह वास्तव में सबसे बड़े मुद्दों में से एक है कि इन मॉडलों का निर्माण कौन कर रहा है।"

इसलिए, जब AI सिस्टम गड़बड़ा जाते हैं तो उन्हें मैनेज करना ज़्यादा मुश्किल होता है। लैंडे ने कहा, "इसलिए हमें AI सिस्टम को अलग तरीके से डिज़ाइन करने के बारे में सोचना चाहिए, क्योंकि वे स्वास्थ्य से लेकर शिक्षा और सरकार तक हमारे रोज़मर्रा के जीवन में सर्वव्यापी हो जाएँगे।"

"अभी, हमारे पास मुख्य रूप से इंजीनियरों का एक समूह है, जैसे कि जिम्मेदार एआई समूह या सुरक्षा दल, जिनका काम उत्पादों को रिलीज़ होने से पहले उनकी जाँच करना है। दुर्भाग्य से, किसी चीज़ को बस बाहर धकेलने के लिए बहुत सारे प्रोत्साहन हैं। और इन टीमों के पास इसे रोकने के लिए पर्याप्त सामाजिक पूंजी नहीं है।"


इसके बजाय, डिजाइन और विकास प्रक्रिया में विविध विशेषज्ञता को शामिल किया जाना चाहिए। "हमें इन अलग-अलग विषयों वाली टीमों की ज़रूरत है - समाज वैज्ञानिक, मानवतावादी, नैतिकतावादी - क्योंकि तब समस्याओं का पहले पता लगाया जा सकेगा। और टीम के सदस्यों के रूप में, उन लोगों के पास उस बदलाव को लाने के लिए सामाजिक पूंजी होगी।"

एआई के लिए एक खुले, बहु-विषयक दृष्टिकोण के साथ चुनौतियों में से एक यह है कि भीड़ भरे रसोईघर में कई रसोइये होते हैं। "विभिन्न क्षेत्रों के लोग अलग-अलग भाषाएँ बोलते हैं, इसलिए एक ही शब्द का अलग-अलग लोगों के लिए अलग-अलग अर्थ हो सकता है," लैंडे ने चेतावनी दी। "उदाहरण के लिए, मैं एक अंग्रेजी प्रोफेसर और मेडिकल स्कूल के किसी व्यक्ति के साथ एक प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूँ। और जिसे वे 'पायलट अध्ययन' कहते हैं, वह वह नहीं है जिसे मैं 'पायलट अध्ययन' कहूँगा।"

साथ ही, ऐसा भ्रम इतनी बुरी बात नहीं हो सकती है - भ्रम "नए विचारों और चीजों को देखने के नए तरीकों" की ओर ले जा सकता है, उन्होंने समझाया। "उदाहरण के लिए, हमारे पास बड़े भाषा मॉडल पर काम करने वाले लोग हैं जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण को देख रहे हैं। और फिर वे राजनीति विज्ञान में पृष्ठभूमि वाले एक नैतिकतावादी से मिलते हैं जो उनके द्वारा किए जा रहे कुछ कामों या उनके द्वारा विशेष सुरक्षा उपायों के बिना अपने सॉफ़्टवेयर को जारी करने के तरीके पर सवाल उठाते हैं।"