आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तेजी से विकास के साथ, ब्राजील में एआई के उपयोग के नियम बनाना एक केंद्रीय और तत्काल विषय बन गया है। नई तकनीक में नवाचार और विभिन्न क्षेत्रों को बदलने की अपार क्षमता है, लेकिन यह नैतिकता, पारदर्शिता और शासन के बारे में महत्वपूर्ण सवाल भी उठाती है। ब्राज़ीलियन संदर्भ में, जहां डिजिटल परिवर्तन तेज़ी से आगे बढ़ रहा है, नवाचार और उचित नियमावली के बीच संतुलन खोजना आवश्यक है ताकि एआई का स्थायी और जिम्मेदार विकास सुनिश्चित किया जा सके।
विशेष साक्षात्कार में, परफॉर्मा_आईटी के सीओओ समीर करम ने एआई के विनियमन में उभरती चुनौतियों और समाधानों का गहरा विश्लेषण प्रस्तुत किया, तकनीकी क्षेत्र में नवाचार और नैतिकता के बीच संतुलन के महत्व को उजागर किया।
ब्राज़ील में एआई का नियमावली अभी भी निर्माणाधीन है, जो चुनौतियों के साथ-साथ अवसर भी लाता है।“एक तरफ, नियमावली जिम्मेदार तकनीक के उपयोग के लिए अधिक स्पष्ट दिशानिर्देश बनाती है, जैसे पारदर्शिता और नैतिकता के सिद्धांतों को सुनिश्चित करना। दूसरी ओर, अत्यधिक नौकरशाही का खतरा है, जो नवाचार को धीमा कर सकता है। नियमन और नवाचार की स्वतंत्रता के बीच संतुलन ब्राजील को वैश्विक परिदृश्य में प्रतिस्पर्धी बनाए रखने के लिए आवश्यक है,सामिर कराम, सीओओ, परफॉर्मा_आईटी – कंपनी का प्रारंभ करेंपूर्ण सेवा प्रदाताप्रौद्योगिकी समाधानों में, डिजिटल परिवर्तन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में संदर्भ।
शैडो एआई और डीपफेक्सजोखिम और समाधान
समीर कराम द्वारा चर्चा किए गए सबसे चिंताजनक अवधारणाओं में से एक है "छाया एआईयह उस उपयोग को संदर्भित करता है जिसमें बिना उचित नियंत्रण या पर्यवेक्षण के संगठन के भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जाता है। यह अभ्यास डेटा लीक, पक्षपाती निर्णयों और सुरक्षा खतरों जैसी कई समस्याओं को जन्म दे सकता है।
उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि एक विपणन टीम एक आईए उपकरण का उपयोग कर रही है ताकि उपभोक्ताओं के व्यवहार का विश्लेषण किया जा सके बिना आईटी विभाग की अनुमति के।अनुपालनकानूनी जोखिमों का सामना करने के अलावा, इस तकनीक का अनियमित उपयोग संवेदनशील डेटा के अनुचित संग्रह और विश्लेषण का कारण बन सकता है, जिससे उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता का उल्लंघन होता है।
एक अन्य परिदृश्य है भर्ती निर्णयों के लिए एआई एल्गोरिदम का विकास, जो उचित पर्यवेक्षण के बिना प्रशिक्षण डेटा में मौजूद अवचेतन पूर्वाग्रहों को दोहरा सकते हैं, जिससे अनुचित और भेदभावपूर्ण निर्णय हो सकते हैं।
जैसे डीपफेक्स के मामले में, जहां वीडियो या ऑडियो कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके किसी व्यक्ति की छवियों, ध्वनियों और आंदोलनों को संशोधित किया जाता है, जिससे ऐसा लगता है कि उसने कुछ कहा या किया है जो वास्तव में कभी नहीं हुआ। यह तकनीक नकारात्मक उद्देश्य से उपयोग की जा सकती है ताकि गलत जानकारी फैलाई जाए, पहचान धोखा दी जाए और व्यक्तियों की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाया जाए।
समाधान के लिएछाया एआई और डीपफेक्सवे मजबूत एआई गवर्नेंस नीतियों के निर्माण के लिए काम कर रहे हैं, सैमिर कराम, सीओओ ऑफ Performa_IT के अनुसार:
इन नीतियों में नियमित ऑडिट का कार्यान्वयन शामिल है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि एआई प्रथाएँ संगठन के नैतिकता और पारदर्शिता दिशानिर्देशों के अनुरूप हैं। इसके अलावा,गैर-अधिकृत गतिविधियों का पता लगाने और दुरुपयोग को रोकने के लिए और डेटा की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए आईए सिस्टम की निरंतर निगरानी करने वाले उपकरणों का उपयोग आवश्यक है।
समीर जोर देते हैं कि इन उपायों के बिना, एआई का अनियंत्रित उपयोग न केवल उपभोक्ताओं का विश्वास कमजोर कर सकता है, बल्कि संगठनों को गंभीर कानूनी और प्रतिष्ठात्मक परिणामों का सामना भी कर सकता है।
फेक न्यूजऔर एआई में नैतिक चुनौतियाँ
एक प्रसारफर्जी समाचारएआई द्वारा उत्पन्न सामग्री एक और बढ़ती चिंता है।“Oएआई द्वारा उत्पन्न फेक न्यूज के खिलाफ लड़ाई में तकनीक और शिक्षा का संयोजन आवश्यक है।स्वचालित सत्यापन उपकरण, छवियों और पाठों में सिंथेटिक पैटर्न की पहचान, साथ ही AI द्वारा उत्पन्न सामग्री का लेबलिंग, महत्वपूर्ण कदम हैं। लेकिन भीहमें जनता में जागरूकता बढ़ाने के लिए निवेश करना चाहिए, विश्वसनीय स्रोतों की पहचान करना और संदिग्ध सामग्री पर सवाल उठाना सिखाना चाहिए। सामिर का कहना है।
एआई के विकास में पारदर्शिता और नैतिकता सुनिश्चित करना सैमिर द्वारा समर्थित एक मुख्य स्तंभ है। वह यह बताता है कि "कुछ बेहतरीन प्रथाओं में स्पष्ट करने योग्य मॉडल (XAI – Explainable AI) को अपनाना, स्वतंत्र ऑडिट, भिन्न डेटा का उपयोग करके पक्षपात से बचना और AI में नैतिकता समितियों का गठन शामिल है।
आई से संबंधित साइबर सुरक्षा की मुख्य चिंताओं में से एक में जटिल हमले शामिल हैं, जैसे किफिशिंग– एक हमला तकनीक जिसमें अपराधी विश्वसनीय डिजिटल संचार में विश्वासपात्र संस्थाओं का रूप धारण कर व्यक्तिगत जानकारी जैसे पासवर्ड और बैंकिंग डेटा का खुलासा करने के लिए व्यक्तियों को धोखा देने का प्रयास करते हैं। ये हमले और भी अधिक परिष्कृत हो सकते हैं जब इन्हें एआई के साथ मिलाया जाता है, जिससे व्यक्तिगत ईमेल और संदेश बनाए जाते हैं जो वास्तविक से अलग करना मुश्किल होता है। इन जोखिमों को कम करने के लिए, समीर सुझाव देते हैं किéमूलभूत रूप से, आईए आधारित पहचान समाधान में निवेश करें, बहु-कारक प्रमाणीकरण लागू करें और सुनिश्चित करें कि आईए मॉडल को धोखाधड़ी की कोशिशों का पता लगाने और उन्हें रोकने के लिए प्रशिक्षित किया गया हो।
आईए के प्रभावी नीतियों के लिए सहयोग
कंपनियों, सरकारों और अकादमी के बीच सहयोग प्रभावी एआई नीतियों के निर्माण के लिए आवश्यक है। समीर ने कहा कि "एआई विभिन्न क्षेत्रों को प्रभावित करता है, इसलिए नियमावली को सहयोगात्मक रूप से बनाना आवश्यक है।कंपनियां तकनीक के व्यावहारिक उपयोग का दृष्टिकोण प्रस्तुत करती हैं, सरकारें सुरक्षा और गोपनीयता के दिशानिर्देश स्थापित करती हैं, जबकि अकादमी अधिक सुरक्षित और नैतिक विकास के लिए अनुसंधान और पद्धतियों में योगदान देती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की बहुमुखी प्रकृति का अर्थ है कि इसके प्रभाव और अनुप्रयोग विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से भिन्न हैं, स्वास्थ्य से लेकर शिक्षा, वित्त और सार्वजनिक सुरक्षा तक। इसलिए, प्रभावी नीतियों का निर्माण करने के लिए एक समग्र दृष्टिकोण आवश्यक है जो इन सभी चर को ध्यान में रखे।
कंपनियाँयह प्रक्रिया में मौलिक हैं, क्योंकि ये ही बड़े पैमाने पर एआई को लागू और उपयोग करती हैं। वे प्रदान करती हैंअवबोधनबाजार की आवश्यकताओं, व्यावहारिक चुनौतियों और नवीनतम तकनीकी नवाचारों के बारे में। निजी क्षेत्र का योगदान यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि एआई नीतियां व्यावहारिक और प्रासंगिक हों।
सरकारेंअपने हिस्से के रूप में, उनके पास नागरिकों की सुरक्षा करने और एआई के उपयोग में नैतिकता सुनिश्चित करने के लिए दिशानिर्देश स्थापित करने की जिम्मेदारी है। वे सुरक्षा, गोपनीयता और मानवाधिकारों के मुद्दों को संबोधित करने वाले नियम बनाते हैं। इसके अलावा, सरकारें विभिन्न हितधारकों के बीच सहयोग को आसान बना सकती हैं और एआई अनुसंधान के लिए वित्तपोषण कार्यक्रमों को बढ़ावा दे सकती हैं।
अकादमीयह उस पहेली का तीसरा आवश्यक टुकड़ा है। विश्वविद्यालय और अनुसंधान संस्थान मजबूत सैद्धांतिक आधार प्रदान करते हैं और नई विधियों का विकास करते हैं ताकि एआई को सुरक्षित और नैतिक रूप से विकसित किया जा सके। शैक्षिक अनुसंधान भी आईए के एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह की पहचान और कमी में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, यह सुनिश्चित करता है कि तकनीकें निष्पक्ष और समान हों।
यह त्रिपक्षीय सहयोग एआई नीतियों को मजबूत और अनुकूल बनाने की अनुमति देता है, जो तकनीक के उपयोग से जुड़े लाभों और जोखिमों दोनों को संबोधित करता है। इस सहयोग का एक व्यावहारिक उदाहरण सार्वजनिक-निजी भागीदारी कार्यक्रमों में देखा जा सकता है, जहां तकनीकी कंपनियां अकादमिक संस्थानों और सरकारी एजेंसियों के साथ मिलकर सुरक्षा और गोपनीयता के मानकों का सम्मान करते हुए एआई समाधान विकसित करती हैं।
समीर ने कहा कि, इस सहयोगी दृष्टिकोण के बिना, ऐसी नियमावली बनाने का खतरा है जो व्यावहारिक वास्तविकता से अलग हो या नवाचार को रोक दे।नवाचार के लिए नियमावली और स्वतंत्रता के बीच संतुलन खोजना आवश्यक है, ताकि हम एआई के लाभों को अधिकतम कर सकें और जोखिमों को न्यूनतम कर सकें।समाप्त।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मिथक
वर्तमान परिदृश्य में, जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) हमारे दैनिक जीवन में अधिक से अधिक शामिल हो रही है, उसके कार्यप्रणाली और प्रभाव के बारे में कई मिथक और गलतफहमी उत्पन्न होती हैं।
स्पष्ट करने के लिए, इन बिंदुओं को स्पष्ट करते हुए, और साक्षात्कार को समाप्त करते हुए, समीर करम ने पिंग-पोंग के प्रारूप में कई सवालों का जवाब दिया, सबसे सामान्य मिथकों को संबोधित किया और प्रदान किया।अवबोधनएआई की वास्तविकता के बारे में मूल्यवान।
- आप कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में सबसे सामान्य मिथकों को क्या देखते हैं और आप उन्हें कैसे स्पष्ट करते हैं?
एक सबसे बड़े मिथकों में से एक यह है कि एआई अचूक और पूरी तरह से निष्पक्ष है। वास्तव में, यह उन डेटा के साथ प्रतिबिंबित करता है जिनके साथ इसे प्रशिक्षित किया गया है, और यदि इन डेटा में पूर्वाग्रह हैं, तो एआई उन्हें पुनः उत्पन्न कर सकता है। एक और सामान्य मिथक है कि एआई का मतलब पूरी स्वचालन है, जबकि वास्तव में, कई अनुप्रयोग केवल निर्णय लेने में सहायक होते हैं।
- क्या एआई वास्तव में सभी मानवीय नौकरियों को बदल सकता है? इसके बारे में वास्तविकता क्या है?
एआई सभी नौकरियों को नहीं बदलेगा, लेकिन उनमें से कई को बदल देगा। नई क्षमताएँ विकसित करने की आवश्यकता के साथ नई कार्यक्षमताएँ आएंगी। सबसे संभावित परिदृश्य मानव और एआई के बीच सहयोग है, जहां तकनीक दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करती है और मानव रचनात्मकता और आलोचनात्मक निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
- क्या यह सच है कि एआई जागरूक हो सकती है और मानवता पर हावी हो सकती है, जैसे कि हम साइंस फिक्शन फिल्मों में देखते हैं?
आज, यह कोई वैज्ञानिक प्रमाण नहीं है कि एआई जागरूक हो सकता है। वर्तमान मॉडल उन्नत सांख्यिकीय उपकरण हैं जो डेटा को संसाधित करके उत्तर उत्पन्न करते हैं, लेकिन उनके पास कोई स्व-चेतना या इरादा नहीं है।
- क्या सभी कृत्रिम बुद्धिमत्ता खतरनाक हैं या उनका उपयोग हानिकारक उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है? इसके बारे में हमें क्या जानना चाहिए?
किसी भी तकनीक की तरह, एआई का उपयोग अच्छे या बुरे के लिए किया जा सकता है। खतरा खुद एआई में नहीं है, बल्कि इसके उपयोग में है। इसलिए, नियम और जिम्मेदार उपयोग उतना ही महत्वपूर्ण हैं।
- मानना है कि एआई अटल है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की वास्तविक सीमाएँ क्या हैं?
एआई गलतियाँ कर सकता है, विशेष रूप से जब इसे सीमित या पक्षपाती डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। इसके अलावा, एआई मॉडल को आसानी से प्रतिद्वंद्वी हमलों द्वारा धोखा दिया जा सकता है, जहां डेटा में छोटी सी हेरफेर से अप्रत्याशित परिणाम हो सकते हैं।
- क्या एआई केवल एक अस्थायी फैशन है या यह एक स्थायी तकनीक है?
एआई स्थायी रूप से आ गई है। आपका प्रभाव बिजली और इंटरनेट के समान है। हालांकि, इसका विकास लगातार विकसित हो रहा है, और हम आने वाले वर्षों में कई बदलाव देखेंगे।
- क्या आईए सिस्टम वास्तव में पूरी तरह से निष्पक्ष निर्णय लेने में सक्षम हैं? पूर्वाग्रह कैसे एल्गोरिदम को प्रभावित कर सकते हैं?
कोई भी एआई पूरी तरह से निष्पक्ष नहीं है। यदि उसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा में पक्षपात है, तो परिणाम भी पक्षपातपूर्ण होंगे। आदर्श यह है कि कंपनियां पूर्वाग्रहों को कम करने के उपाय अपनाएं और नियमित रूप से ऑडिट करें।
- क्या सभी एआई अनुप्रयोग निगरानी और व्यक्तिगत डेटा संग्रह से संबंधित हैं? लोगों को गोपनीयता और एआई के बारे में क्या जानना चाहिए?
हर AI में निगरानी शामिल नहीं है, लेकिन डेटा संग्रह कई अनुप्रयोगों में एक वास्तविकता है। सबसे महत्वपूर्ण यह है कि उपयोगकर्ता जान सकें कि कौन से डेटा एकत्र किए जा रहे हैं और उनके पास उस पर नियंत्रण हो। पारदर्शिता और LGPD (डेटा संरक्षण का सामान्य कानून) और GDPR (यूरोपीय संघ का सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन) जैसे कानूनों का अनुपालन आवश्यक है।
