आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस और फंडरेज़िंग: क्या फंडरेज़िंग में मानव तत्व की आवश्यकता है?

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस डिजिटल युग में सबसे मूल्यवान उपकरणों में से एक है — गैर-लाभकारी संगठन और धर्मार्थ संस्थाएं इसे फंडरेज़िंग के लिए उपयोग करने के लिए सही हैं। हालांकि, यह अंत में एक मशीन है। इसका उपयोग बिना पर्यवेक्षण के करने के परिचालन और नैतिक विचारों का विश्लेषण करना आवश्यक है।

आप फंडरेज़िंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कैसे कर सकते हैं?

चूंकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस बड़े डेटा सेट को तेजी से संसाधित कर सकता है और लगभग तुरंत निष्कर्ष निकाल सकता है, इसकी संभावना गैर-लाभकारी और धर्मार्थ कार्य में आशाजनक है। यहाँ कुछ मुख्य तरीके हैं जिनसे आप फंडरेज़िंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर सकते हैं।

1. सफलता की भविष्यवाणी

अधिग्रहण लागत पैसा है, इसलिए प्रक्रिया को कुशल बनाना सभी के लिए सबसे अच्छा है। सौभाग्य से, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस भविष्यसूचक विश्लेषण —यह व्यवहार और रुझानों की भविष्यवाणी कर सकता है और परिणामस्वरूप, यह सफलता को अधिकतम कर सकता है और व्यय को कम कर सकता है।

एक मशीन-लर्निंग मॉडल बड़े डेटा सेट का उपयोग करके दाताओं को खंडित कर सकता है। इसके बाद, यह उनके ऐतिहासिक दान रुझानों की तुलना उनके प्रोफ़ाइल से करता है। परिणाम एक उच्च सटीकता के साथ सफलता की भविष्यवाणी है। यह आपको बता सकता है कि क्या अधिग्रहण प्रारंभिक निवेश के लायक होगा।

2. सार्वजनिक परस्पर क्रिया

आप सार्वजनिक से बातचीत करने के लिए एक आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट का उपयोग कर सकते हैं विशिष्ट समर्थन भूमिकाओं के बजाय। चूंकि यह स्वचालित रूप से प्रश्नों का उत्तर दे सकता है और एक ही समय में कई लोगों के साथ जुड़ सकता है, आप अपनी ऊर्जा को कुछ और उत्पादक में लगा सकते हैं।

3. दाता आउटरीच

कई लोग कर कारणों से दान करते हैं, लेकिन उनमें से और भी लोग क्योंकि वे कारण से व्यक्तिगत रूप से जुड़ते हैं। व्यक्तिगतकरण इस संबंध का सबसे अधिक लाभ उठाने के लिए आवश्यक है। सौभाग्य से, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस दान अनुरोध, आउटरीच संदेश और प्रशंसा पत्र लगभग तुरंत बना सकता है।

4. सामग्री जनरेशन

फंडरेज़िंग में दान अनुरोध, अनुदान आवेदन और अपील की एक बड़ी मात्रा शामिल है। जबकि ये प्रक्रियाएं आमतौर पर बहुत समय लेती हैं, जनरेटिव आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस चीजों को बहुत अधिक सीधा बना देता है। यह यहां तक कि आपको पूछने पर नए फंडरेज़िंग विचार भी विकसित कर सकता है।

आप फंडरेज़िंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग क्यों करना चाहिए?

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस पारंपरिक फंडरेज़िंग प्रक्रियाओं को पूरी तरह से बदल सकता है। पिछले तरीके उबाऊ हैं क्योंकि वे मैनुअल प्रयास पर निर्भर करते हैं, लेकिन आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अविश्वसनीय रूप से कुशल है क्योंकि यह स्वचालन का उपयोग करता है। इसकी विशिष्ट क्षमता के साथ इसकी तुलना में बड़ी मात्रा में जानकारी का विश्लेषण करना और आपके पास एक लाभकारी उपकरण है।

आप दाता प्रतिधारण — फंडरेज़िंग की सबसे आम दर्द निवारक — के साथ आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर सकते हैं। जबकि 2019 की दर 45.4% औसत थी, यह 2020 तक 43.6% तक गिर गया। संगठनों ने नए अधिग्रहणों का समर्थन नहीं कर पाने के कारण पहली बार दान करने वाले दाताओं में से 20% से कम को बनाए रखा।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को एक ही समय में पेश करने से कर्मचारियों का समय बचता है और व्यक्तिगतकरण बढ़ता है। यह संयोजन लोगों को आपके काम के साथ एक मजबूत संबंध महसूस करा सकता है। जो लोग सोचते हैं कि एक संगठन के पास उनके लिए और अपने मिशन के लिए अधिक समय है, वे अपना समर्थन जारी रखने के लिए अधिक प्रवण होंगे। परिणामस्वरूप, आप दाता प्रतिधारण दर में काफी सुधार कर सकते हैं।

क्या फंडरेज़िंग में आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को चार्ज में होना चाहिए?

हालांकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस एक अमूल्य उपकरण है, इसकी सीमाएं हैं। एक के लिए, पुराने डेटा बिंदु अधिकांश मॉडलों में सामान्य हैं। कई — विशेष रूप से उत्पन्न करने वाले — बड़े खुले स्रोत संग्रह के जानकारी पर प्रशिक्षित। इस प्रक्रिया में, वे अक्सर मानव पूर्वाग्रह पर ध्यान देते हैं, जो उनके आउटपुट को प्रभावित करता है।

वास्तव में, अधिकांश उत्पन्न मॉडल LAION-5B का उपयोग करते हैं — एक बड़ा इंटरनेट-स्क्रैपिंग डेटा सेट — प्रशिक्षण के लिए। कई असंतोषजनक व्यवहार उठाते हैं जब उनका प्राथमिक ज्ञान स्रोत वेबसाइटों, मंचों और टिप्पणी अनुभागों से आता है। यदि आप अपने मॉडल के आउटपुट की समीक्षा नहीं करते हैं, तो आपको कुछ असटीक या अपमानजनक मिल सकता है।

सबसे महत्वपूर्ण बात, जबकि अधिकांश गैर-लाभकारी और धर्मार्थ कार्य एक नैतिक मिशन पर केंद्रित है, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस करुणा या नैतिकता की बारीकियों को समझ नहीं सकता। हालांकि यह लोगों की नकल कर सकता है, यह अभी भी एक नियम-आधारित उपकरण है जो तर्क पर चलता है। यह मानव इनपुट की आवश्यकता है क्योंकि यह वास्तविक रचनात्मकता, जिज्ञासा और सहानुभूति की कमी है। आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस एक शानदार स्वायत्त उपकरण हो सकता है, लेकिन यह फंडरेज़िंग जिम्मेदारियों को संभालना नहीं चाहिए।

क्या फंडरेज़िंग में मानव भागीदारी अभी भी आवश्यक है?

यदि आप चाहते हैं कि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस अपनी भूमिका में प्रभावी हो, तो आपको मानव भागीदारी की आवश्यकता है। समर्थन और मैनुअल सत्यापन इसकी सफलता के लिए आवश्यक हैं। आपको एक मॉडल के आउटपुट को व्यक्तिगत स्पर्श देने और इसे ठीक से मार्गदर्शन करने के लिए होना चाहिए। अन्यथा, इसका काम रोबोटिक और स्टेल लगेगा।

कल्पना कीजिए कि यदि आप आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस पर प्रशंसा पत्र उत्पन्न करने के लिए विश्वास करते हैं और यह बनावटी परिदृश्यों के बारे में लिखता है। दाता ऐसी चीज प्राप्त करने में प्रसन्न नहीं होंगे और संभावित रूप से अपना समर्थन वापस ले लेंगे। भले ही एक मॉडल अपना काम कर सकता है, यह बुद्धिमान नहीं है कि प्रौद्योगिकी को बिना जांच के चलने दें।

आप आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कैसे जिम्मेदारी से कर सकते हैं?

हालांकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को फंडरेज़िंग के प्रभारी नहीं होना चाहिए क्योंकि इसमें त्रुटि की संभावना है, आप अभी भी इसका व्यापक रूप से एकीकरण कर सकते हैं यदि आप इसका सावधानी से उपयोग करते हैं। जैसे कि किसी अन्य प्रौद्योगिकी के साथ, इसका एक जवाबदेही प्रणाली के भीतर संचालित करना आवश्यक है।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग जिम्मेदारी से करने का सबसे सरल तरीका मैनुअल समीक्षा और सत्यापन प्रक्रिया स्थापित करना है। मॉडल के आउटपुट को हमेशा तथ्यात्मक मानने के बजाय, किसी को इसकी समीक्षा करनी चाहिए और सब कुछ दोहरा जांच करना चाहिए। यह दृष्टिकोण पूर्वाग्रह और झूठे बयानों को कम करता है।

अधिकार भी एक उत्कृष्ट तरीका है अपने अल्गोरिदम को जांच में रखने के लिए। वे एक गहन, निरंतर प्रक्रिया सुनिश्चित करने के लिए कि मॉडल नैतिक रूप से संचालित हों और लगातार। आप प्रशिक्षण डेटा की समीक्षा करते हैं, आउटपुट विश्लेषण करते हैं, वैधता की जांच करते हैं और पूर्वाग्रह के लिए परीक्षण करते हैं। लक्ष्य यह है कि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस न्यायसंगत और पारदर्शी हो।

सबसे महत्वपूर्ण बात, आपको एक स्पष्ट नैतिक दिशानिर्देश स्थापित करना चाहिए। इसमें प्रक्रियाओं को शामिल करना चाहिए जो बताता है कि संगठन आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कैसे, क्यों और कब कर सकता है। उदाहरण के लिए, आप यह तय कर सकते हैं कि अनुदान आवेदन पीढ़ी स्वीकार्य है, जबकि प्रशंसा पत्र मानव-केवल कार्य बने हुए हैं। एक सेट नियमों का पालन करने से जवाबदेही में नाटकीय रूप से सुधार होगा।

मानव अभी भी फंडरेज़िंग का एक आवश्यक हिस्सा हैं

मानव अद्वितीय हैं — उनकी रचनात्मकता, जुनून और अमूर्त सोच गैर-लाभकारी और धर्मार्थ कार्य का धड़कता दिल है। हालांकि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस तकनीकी रूप से कई क्षेत्रों में उन्हें पार करता है, इसकी सीमाएं हैं। जबकि आप फंडरेज़िंग से संबंधित लगभग प्रत्येक प्रशासनिक या उत्पन्न कार्य में इसका उपयोग कर सकते हैं, आपको अभी भी शामिल रहने की आवश्यकता है।