एआई का डेटा दिलेमा: गोपनीयता, विनियमन, और नैतिक एआई का भविष्य

एआई-चालित समाधान विविध उद्योगों, सेवाओं और उत्पादों में तेजी से अपनाया जा रहा है, लेकिन उनकी प्रभावशीलता पूरी तरह से उस डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है जिस पर वे प्रशिक्षित होते हैं – एक ऐसी बात जो अक्सर डेटासेट निर्माण प्रक्रिया में गलत समझी जाती है या अनदेखी की जाती है।

जैसे ही डेटा संरक्षण प्राधिकरण एआई प्रौद्योगिकियों के गोपनीयता और डेटा संरक्षण विनियमों के साथ संरेखण पर अधिक ध्यान दे रहे हैं, कंपनियों को डेटासेट को स्रोत, एनोटेट और परिष्कृत करने के लिए बढ़ते दबाव का सामना करना पड़ रहा है जो अनुपालन और नैतिक तरीके से हो।

क्या वास्तव में एआई डेटासेट बनाने के लिए एक नैतिक दृष्टिकोण है? कंपनियों की सबसे बड़ी नैतिक चुनौतियां क्या हैं, और वे उन्हें कैसे संबोधित कर रहे हैं? और विकसित हो रहे कानूनी ढांचे डेटा की उपलब्धता और उपयोग को कैसे प्रभावित करते हैं? आइए इन प्रश्नों का अन्वेषण करें।

डेटा गोपनीयता और एआई

इसकी प्रकृति से, एआई को कार्यों को निष्पादित करने के लिए व्यक्तिगत डेटा की बहुत आवश्यकता होती है। इससे इस जानकारी को इकट्ठा करने, सहेजने और उपयोग करने के बारे में चिंताएं उठती हैं। दुनिया भर में कई कानून व्यक्तिगत डेटा के उपयोग को विनियमित और सीमित करते हैं, यूरोप में जीडीपीआर और हाल ही में पेश किए गए एआई अधिनियम से लेकर अमेरिका में एचआईपीएए तक, जो चिकित्सा उद्योग में रोगी डेटा तक पहुंच को विनियमित करता है।

दुनिया भर में डेटा सुरक्षा कानूनों की सख्ती के लिए संदर्भ / डीएलए पाइपर

उदाहरण के लिए, वर्तमान में चौदह अमेरिकी राज्यों में व्यापक डेटा गोपनीयता कानून हैं, और छह और 2025 और 2026 की शुरुआत में लागू होने वाले हैं। नई प्रशासन ने डेटा गोपनीयता प्रवर्तन में अपने दृष्टिकोण में बदलाव का संकेत दिया है। एक प्रमुख फोकस एआई विनियमन पर है, जो प्रतिबंध लगाने के बजाय नवाचार को बढ़ावा देने पर जोर देता है। यह परिवर्तन में पिछले एआई पर कार्यकारी आदेशों को निरस्त करना और इसके विकास और अनुप्रयोग के लिए नए निर्देश पेश करना शामिल है।

विभिन्न देशों में डेटा सुरक्षा कानून विकसित हो रहे हैं: यूरोप में कानून सख्त हैं, जबकि एशिया या अफ्रीका में वे कम सख्त हैं।

हालांकि, व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) – जैसे कि चेहरे की छवियां, आधिकारिक दस्तावेज जैसे पासपोर्ट, या कोई अन्य संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा – आमतौर पर अधिकांश देशों में कुछ हद तक प्रतिबंधित है। संयुक्त राष्ट्र व्यापार और विकास के अनुसार, व्यक्तिगत जानकारी का संग्रह, उपयोग और उपभोक्ताओं की सूचना या सहमति के बिना तीसरे पक्षों के साथ साझा करना दुनिया के अधिकांश हिस्सों के लिए एक प्रमुख चिंता का विषय है। 194 में से 137 देशों में डेटा सुरक्षा और गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए विनियम हैं। नतीजतन, अधिकांश वैश्विक कंपनियां पीआईआई का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण के लिए करने से बचती हैं, क्योंकि यूरोप जैसे कानून ऐसे अभ्यासों को सख्ती से प्रतिबंधित करते हैं, कानून प्रवर्तन जैसे भारी विनियमित निचे में दुर्लभ अपवादों के साथ।

समय के साथ, डेटा सुरक्षा कानून अधिक व्यापक और वैश्विक रूप से लागू होते जा रहे हैं। कंपनियां अपनी प्रथाओं को अनुकूलित करती हैं ताकि वे कानूनी चुनौतियों से बच सकें और उभरते कानूनी और नैतिक आवश्यकताओं को पूरा कर सकें।

कंपनियां डेटा कैसे प्राप्त करती हैं?

तो जब मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा सुरक्षा मुद्दों का अध्ययन किया जाता है, तो यह पहले समझना आवश्यक है कि कंपनियां यह डेटा कहां से प्राप्त करती हैं। तीन मुख्य और प्राथमिक डेटा स्रोत हैं।

• डेटा संग्रह

यह विधि भीड़ स्रोत मंच, मीडिया स्टॉक और ओपन-सोर्स डेटासेट से डेटा एकत्र करने की अनुमति देती है।

यह ध्यान देने योग्य है कि सार्वजनिक स्टॉक मीडिया विभिन्न लाइसेंस समझौतों के अधीन हैं। यहां तक कि एक वाणिज्यिक उपयोग लाइसेंस अक्सर स्पष्ट रूप से कहता है कि सामग्री का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण के लिए नहीं किया जा सकता है। ये अपेक्षाएं प्लेटफ़ॉर्म से प्लेटफ़ॉर्म में भिन्न होती हैं और व्यवसायों को यह पुष्टि करने की आवश्यकता होती है कि वे सामग्री का उपयोग अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कर सकते हैं।

यहां तक कि जब एआई कंपनियां सामग्री को कानूनी रूप से प्राप्त करती हैं, तो वे अभी भी कुछ मुद्दों का सामना कर सकती हैं। एआई मॉडल प्रशिक्षण की तेजी से प्रगति ने कानूनी ढांचे को पीछे छोड़ दिया है, जिसका अर्थ है कि एआई प्रशिक्षण डेटा के आसपास के नियम और विनियम अभी भी विकसित हो रहे हैं। नतीजतन, कंपनियों को कानूनी विकास के बारे में सूचित रहना और स्टॉक सामग्री का उपयोग एआई प्रशिक्षण के लिए करने से पहले लाइसेंस समझौतों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करना आवश्यक है।

• डेटा निर्माण

एक सुरक्षित डेटासेट तैयारी विधि में अद्वितीय सामग्री बनाना शामिल है, जैसे कि स्टूडियो या आउटडोर स्थानों जैसे नियंत्रित वातावरण में लोगों को फिल्माना। भाग लेने से पहले, व्यक्ति एक सहमति फॉर्म पर हस्ताक्षर करते हैं जिसमें उनकी पीआईआई का उपयोग करने की अनुमति होती है, जिसमें यह विवरण होता है कि कौन सा डेटा एकत्र किया जा रहा है, यह कैसे और कहां उपयोग किया जाएगा, और कौन इसकी पहुंच प्राप्त करेगा। यह पूर्ण कानूनी सुरक्षा सुनिश्चित करता है और कंपनियों को विश्वास दिलाता है कि वे अवैध डेटा उपयोग के दावों का सामना नहीं करेंगे।

इस विधि का मुख्य नुकसान इसकी लागत है, विशेष रूप से जब डेटा को किनारे के मामलों या बड़े पैमाने पर परियोजनाओं के लिए बनाया जाता है। हालांकि, बड़ी कंपनियां और उद्यम बढ़ते रूप से इस दृष्टिकोण का उपयोग कर रहे हैं, कम से कम दो कारणों से। पहला, यह सभी मानकों और कानूनी विनियमों के अनुपालन की गारंटी देता है। दूसरा, यह कंपनियों को उनकी विशिष्ट परिदृश्यों और आवश्यकताओं के लिए पूरी तरह से अनुकूलित डेटा प्रदान करता है, जो मॉडल प्रशिक्षण में उच्चतम सटीकता सुनिश्चित करता है।

• सिंथेटिक डेटा जेनरेशन

दिए गए परिदृश्य के आधार पर सॉफ्टवेयर टूल का उपयोग करके छवियों, पाठ या वीडियो बनाना। हालांकि, सिंथेटिक डेटा की सीमाएं हैं: यह पूर्वनिर्धारित मापदंडों के आधार पर उत्पन्न किया जाता है और वास्तविक डेटा की प्राकृतिक परिवर्तनशीलता की कमी है।

यह कमी एआई मॉडल को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकती है। जबकि यह सभी मामलों में प्रासंगिक नहीं है और हमेशा नहीं होता है, यह अभी भी याद रखना महत्वपूर्ण है कि ” मॉडल कोलैप्स ” – एक बिंदु जहां सिंथेटिक डेटा पर अत्यधिक निर्भरता के कारण मॉडल का पतन हो जाता है, जिससे गुणवत्ताहीन आउटपुट होते हैं।

सिंथेटिक डेटा अभी भी मूलभूत कार्यों के लिए अत्यधिक प्रभावी हो सकता है, जैसे कि सामान्य पैटर्न की पहचान करना, वस्तुओं की पहचान करना या मूलभूत दृश्य तत्वों जैसे चेहरों को पहचानना।

हालांकि, यह पूरी तरह से मॉडल प्रशिक्षण के लिए या दुर्लभ या अत्यधिक विशिष्ट परिदृश्यों से निपटने के लिए उपयुक्त नहीं है।

सबसे प्रकट स्थितियां इन-केबिन वातावरण में होती हैं, जैसे कि एक ड्राइवर जो एक बच्चे से विचलित है, कोई व्यक्ति जो पीछे की सीट पर थका हुआ दिखाई दे रहा है, या यहां तक कि लापरवाह ड्राइविंग के उदाहरण। ये डेटा बिंदु सार्वजनिक डेटासेट में सामान्य रूप से उपलब्ध नहीं हैं – न ही उन्हें होना चाहिए – क्योंकि वे वास्तविक व्यक्तियों को निजी सेटिंग्स में शामिल करते हैं। चूंकि एआई मॉडल प्रशिक्षण डेटा पर निर्भर करते हैं ताकि वे सिंथेटिक आउटपुट उत्पन्न कर सकें, वे सटीक रूप से उन परिदृश्यों का प्रतिनिधित्व करने के लिए संघर्ष करते हैं जिनका उन्होंने कभी सामना नहीं किया है।

जब सिंथेटिक डेटा विफल हो जाता है, तो नियंत्रित वातावरण में वास्तविक अभिनेताओं के साथ बनाई गई डेटा समाधान बन जाती है।

डेटा समाधान प्रदाता जैसे Keymakr कारों में कैमरे लगाते हैं, अभिनेताओं को किराए पर लेते हैं, और कार्रवाइयों को रिकॉर्ड करते हैं जैसे कि एक बच्चे की देखभाल करना, एक बोतल से पीना या थकान के संकेत दिखाना। अभिनेता अनुबंध पर हस्ताक्षर करते हैं जिसमें एआई प्रशिक्षण के लिए उनके डेटा का उपयोग करने की सहमति दी जाती है, जो गोपनीयता कानूनों के अनुपालन की गारंटी देता है।

डेटासेट निर्माण प्रक्रिया में जिम्मेदारियां

प्रक्रिया में प्रतिभागी क्लाइंट से लेकर एनोटेशन कंपनी तक, प्रत्येक के पास अपने समझौते में निर्धारित विशिष्ट जिम्मेदारियां होती हैं। पहला कदम एक अनुबंध स्थापित करना है, जिसमें संबंध की प्रकृति का विवरण होता है, जिसमें गोपनीयता और बौद्धिक संपदा के खंड शामिल होते हैं।

आइए पहले विकल्प पर विचार करें, अर्थात जब डेटा स्क्रैच से बनाया जाता है। बौद्धिक संपदा अधिकार कहते हैं कि प्रदाता द्वारा बनाया गया कोई भी डेटा किराए पर लेने वाली कंपनी की संपत्ति है, जिसका अर्थ है कि यह उनकी ओर से बनाया गया है। इसका मतलब यह भी है कि प्रदाता को यह सुनिश्चित करना होगा कि डेटा कानूनी रूप से प्राप्त किया गया है और उचित रूप से प्राप्त किया गया है।

एक डेटा समाधान कंपनी के रूप में, Keymakr डेटा अनुपालन सुनिश्चित करता है कि पहले यह जांचता है कि डेटा का निर्माण किस क्षेत्राधिकार में किया जा रहा है, सभी शामिल व्यक्तियों से उचित सहमति प्राप्त करता है, और यह गारंटी देता है कि डेटा का उपयोग एआई प्रशिक्षण के लिए कानूनी रूप से किया जा सकता है।

यह भी ध्यान देने योग्य है कि एक बार डेटा का उपयोग एआई मॉडल प्रशिक्षण के लिए किया जाता है, तो यह लगभग असंभव हो जाता है कि यह निर्धारित किया जाए कि कौन सा विशिष्ट डेटा मॉडल के योगदान में योगदान देता है, क्योंकि एआई इसे सभी को एक साथ मिलाता है। इसलिए, विशिष्ट आउटपुट विशेष रूप से चर्चा करने पर नहीं होता है, खासकर जब लाखों छवियों की बात आती है।

इसके तेजी से विकास के कारण, यह क्षेत्र अभी भी स्पष्ट दिशानिर्देशों की स्थापना कर रहा है जो जिम्मेदारियों का वितरण करते हैं। यह स्व-ड्राइविंग कारों के आसपास जटिलताओं के समान है, जहां दायित्व – चाहे वह ड्राइवर, निर्माता या सॉफ्टवेयर कंपनी हो – अभी भी स्पष्ट वितरण की आवश्यकता है।

अन्य मामलों में, जब एक एनोटेशन प्रदाता को एनोटेशन के लिए एक डेटासेट प्राप्त होता है, तो वह यह मानता है कि क्लाइंट ने डेटा को कानूनी रूप से प्राप्त किया है। यदि यह स्पष्ट है कि डेटा को अवैध रूप से प्राप्त किया गया है, तो प्रदाता को इसकी रिपोर्ट करनी चाहिए। हालांकि, ऐसे स्पष्ट मामले बहुत दुर्लभ हैं।

यह भी ध्यान देने योग्य है कि बड़ी कंपनियां, निगम और ब्रांड जो अपनी प्रतिष्ठा को महत्व देते हैं, वे अपने डेटा को स्रोत के बारे में बहुत सावधानी से विचार करते हैं, भले ही यह स्क्रैच से नहीं बनाया गया हो, लेकिन अन्य कानूनी स्रोतों से लिया गया हो।

सारांश में, प्रत्येक प्रतिभागी की जिम्मेदारी डेटा कार्य प्रक्रिया में समझौते पर निर्भर करती है। आप इस प्रक्रिया को व्यापक “स्थिरता श्रृंखला” के हिस्से के रूप में मान सकते हैं, जहां प्रत्येक प्रतिभागी कानूनी और नैतिक मानकों को बनाए रखने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

एआई विकास के बैक एंड के बारे में क्या गलत धारणाएं हैं?

एआई विकास के बारे में एक प्रमुख गलत धारणा यह है कि एआई मॉडल खोज इंजन की तरह काम करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं को सीखी गई ज्ञान के आधार पर जानकारी एकत्रित और समग्र करते हैं। हालांकि, एआई मॉडल, विशेष रूप से भाषा मॉडल, अक्सर संभावनाओं के बजाय वास्तविक समझ पर काम करते हैं। वे पिछले डेटा में देखे गए पैटर्न के आधार पर शब्दों या शब्दों का अनुमान लगाते हैं, सांख्यिकीय संभावना के आधार पर। एआई को कुछ नहीं पता है; यह अनुमान लगाता है, अनुमान लगाता है और संभावनाओं को समायोजित करता है।

इसके अलावा, कई लोग मानते हैं कि एआई प्रशिक्षण के लिए बड़े डेटासेट की आवश्यकता होती है, लेकिन एआई को पहचानने की आवश्यकता होती है – जैसे कि कुत्ते, बिल्ली या मानव – पहले से ही अच्छी तरह से स्थापित है। अब ध्यान सटीकता में सुधार और मॉडल को परिष्कृत करने पर है, न कि मान्यता क्षमताओं को फिर से बनाने पर। आज एआई विकास का अधिकांश हिस्सा सटीकता में अंतिम छोटे अंतर को बंद करने के बजाय शुरू से शुरू करने के बारे में है।

नैतिक चुनौतियां और यूरोपीय संघ एआई अधिनियम और संयुक्त राज्य अमेरिका के विनियमन के शमन का वैश्विक एआई बाजार पर प्रभाव

जब डेटा के साथ काम करने की नैतिकता और कानूनी पहलुओं पर चर्चा की जाती है, तो यह भी महत्वपूर्ण है कि यह स्पष्ट रूप से समझा जाए कि “नैतिक” एआई को क्या परिभाषित किया जाता है।

कंपनियों के सामने एआई में सबसे बड़ी नैतिक चुनौती यह है कि यह तय करना कि एआई के लिए क्या अस्वीकार्य है या सिखाया जाना चाहिए। एक व्यापक सहमति है कि नैतिक एआई को मानवों की मदद करनी चाहिए, न कि नुकसान पहुंचाना चाहिए और धोखा देने से बचना चाहिए। हालांकि, एआई प्रणाली त्रुटियां कर सकती हैं या “हॉलुसिनेट” कर सकती हैं, जो यह निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण बनाती है कि क्या ये गलतियां भ्रामक या हानिकारक हैं।

एआई नैतिकता एक प्रमुख बहस है जिसमें यूनेस्को जैसे संगठन शामिल हैं – आडिटबिलिटी और ट्रेसबिलिटी के सिद्धांतों के साथ।

डेटा एक्सेस और एआई प्रशिक्षण के आसपास के कानूनी ढांचे एआई के नैतिक परिदृश्य को आकार देने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। डेटा उपयोग पर प्रतिबंधों के साथ देश एआई प्रशिक्षण के लिए अधिक सुलभ डेटा की अनुमति देते हैं, जबकि सख्त डेटा कानून वाले राष्ट्र एआई प्रशिक्षण के लिए डेटा की उपलब्धता को सीमित करते हैं।

उदाहरण के लिए, यूरोप, जिसने एआई अधिनियम अपनाया है, और संयुक्त राज्य अमेरिका, जिसने कई एआई विनियमन वापस ले लिए हैं, विपरीत दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं जो वर्तमान वैश्विक परिदृश्य को दर्शाते हैं।

यूरोपीय संघ एआई अधिनियम यूरोप में काम करने वाली कंपनियों पर काफी प्रभाव डाल रहा है। यह एक सख्त नियामक ढांचा लागू करता है, जो व्यवसायों के लिए कुछ एआई मॉडल का उपयोग या विकास करना मुश्किल बना देता है। कंपनियों को कुछ प्रौद्योगिकियों के साथ काम करने के लिए विशिष्ट लाइसेंस प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, और कई मामलों में, विनियमन छोटे व्यवसायों के लिए इन नियमों का पालन करना मुश्किल बना देते हैं।

परिणामस्वरूप, कुछ स्टार्टअप यूरोप छोड़ने या वहां काम करने से बचने का विकल्प चुन सकते हैं, क्रिप्टोक्यूरेंसी विनियमन के प्रभाव के समान। बड़ी कंपनियां जो अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए निवेश करने में सक्षम हैं, उन्हें अनुकूलन करने में सक्षम हो सकती हैं; हालांकि, अधिनियम एआई नवाचार को यूरोप से बाहर, संयुक्त राज्य अमेरिका या इज़राइल जैसे बाजारों की ओर ले जा सकता है, जहां विनियमन कम सख्त है।

संयुक्त राज्य अमेरिका द्वारा एआई विकास में बड़े संसाधनों का निवेश करने का निर्णय, कम प्रतिबंधों के साथ, अपने नुकसान के साथ आ सकता है, लेकिन यह बाजार में अधिक विविधता को आमंत्रित करेगा। जबकि यूरोपीय संघ सुरक्षा और नियामक अनुपालन पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, संयुक्त राज्य अमेरिका अधिक जोखिम लेने और नवाचार के प्रयोग को बढ़ावा देगा।