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

एआई-चालित समाधान विभिन्न उद्योगों, सेवाओं और उत्पादों में तेजी से अपनाया जा रहा है, लेकिन उनकी प्रभावशीलता पूरी तरह से उनके द्वारा प्रशिक्षित डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है – एक पहलू जो अक्सर डेटासेट निर्माण प्रक्रिया में गलत समझा जाता है या अनदेखा किया जाता है।

डेटा संरक्षण प्राधिकरण एआई प्रौद्योगिकियों के साथ गोपनीयता और डेटा संरक्षण विनियमों के संरेखण पर अधिक स्क्रूटनी कर रहे हैं, कंपनियों को डेटासेट को स्रोत, एनोटेट और परिष्कृत करने के लिए बढ़ते दबाव का सामना करना पड़ रहा है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे अनुपालन और नैतिक तरीके से हों।

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

डेटा गोपनीयता और एआई

एआई की प्रकृति के कारण, यह कार्यों को निष्पादित करने के लिए व्यक्तिगत डेटा की बहुत आवश्यकता होती है। इससे डेटा के संग्रह, संचयन और उपयोग के बारे में चिंताएं उत्पन्न हुई हैं। दुनिया भर में कई कानून व्यक्तिगत डेटा के उपयोग को नियंत्रित और सीमित करते हैं, यूरोप में जीडीपीआर और हाल ही में पेश किए गए एआई अधिनियम से लेकर अमेरिका में हिप्पा तक, जो चिकित्सा उद्योग में रोगी डेटा तक पहुंच को विनियमित करता है।

विश्व भर में डेटा संरक्षण कानूनों की सख्तता 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 संघीय स्तर पर डेटा गोपनीयता प्रवर्तन के अपने दृष्टिकोण में बदलाव का संकेत दिया है। एक प्रमुख फोकस एआई नियमन पर है, जिसमें नवाचार को बढ़ावा देने के बजाय प्रतिबंध लगाने पर जोर दिया जा रहा है। यह परिवर्तन में पिछले कार्यकारी आदेशों को एआई पर निरस्त करना और इसके विकास और अनुप्रयोग के मार्गदर्शन के लिए नए निर्देश पेश करना शामिल है।

विभिन्न देशों में डेटा संरक्षण विधान विकसित हो रहा है: 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 तस्वीरें, 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 तीसरे पक्षों को बिना उपभोक्ताओं की सूचना या सहमति के साझा करना दुनिया के अधिकांश हिस्सों के लिए एक प्रमुख चिंता का विषय है। 194 में से 137 देशों में डेटा संरक्षण और गोपनीयता सुनिश्चित करने वाले नियम हैं। इसके परिणामस्वरूप, अधिकांश वैश्विक कंपनियां पीआईआई का उपयोग मॉडल प्रशिक्षण से बचने के लिए व्यापक सावधानी बरतती हैं, क्योंकि यूरोप जैसे क्षेत्रों में नियमों के सख्त प्रतिबंध हैं, जिनमें कानून प्रवर्तन जैसे भारी विनियमित निचे में दुर्लभ अपवाद हैं।

समय के साथ, डेटा संरक्षण कानून अधिक व्यापक और वैश्विक रूप से लागू हो 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 प्राप्त करने के लिए कौन से तरीके अपनाती हैं?

तो जब हम मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा संरक्षण मुद्दों का अध्ययन करते हैं, तो यह पहले समझना आवश्यक है कि कंपनियां यह डेटा कहां से प्राप्त करती हैं। मुख्य रूप से तीन प्राथमिक डेटा स्रोत हैं।

• डेटा संग्रह

यह विधि भीड़ से संग्रह, मीडिया स्टॉक और खुले स्रोत डेटासेट से डेटा एकत्र करने में सक्षम बनाती है।

यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि सार्वजनिक स्टॉक मीडिया विभिन्न लाइसेंस समझौतों के अधीन हैं। यहां तक कि एक व्यावसायिक उपयोग लाइसेंस अक्सर स्पष्ट रूप से कहता है कि सामग्री मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं की जा सकती है। ये अपेक्षाएं प्लेटफ़ॉर्म से प्लेटफ़ॉर्म भिन्न होती हैं और व्यवसायों को यह पुष्टि करने की आवश्यकता होती है कि वे सामग्री का उपयोग उस तरह से कर सकते हैं जिस तरह से उन्हें इसकी आवश्यकता है।

यहां तक कि जब एआई कंपनियां कानूनी रूप से सामग्री 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। इसके परिणामस्वरूप, कंपनियों को कानूनी विकास के बारे में सूचित रहना और स्टॉक सामग्री का उपयोग करने से पहले लाइसेंस समझौतों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करना आवश्यक है।

• डेटा निर्माण

एक सुरक्षित डेटासेट तैयार करने के तरीकों में से एक विशिष्ट सामग्री बनाना शामिल है, जैसे कि नियंत्रित वातावरण में लोगों को फिल्माना, जैसे कि स्टूडियो या आउटडोर स्थान। भाग लेने से पहले, व्यक्ति एक सहमति फॉर्म पर हस्ताक्षर करते हैं जिसमें उनकी व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) का उपयोग करने की अनुमति दी जाती है, जिसमें यह विवरण दिया जाता है कि क्या डेटा एकत्र किया जा रहा है, यह कैसे और कहां उपयोग किया जाएगा, और कौन इसका उपयोग करेगा। यह पूर्ण कानूनी सुरक्षा सुनिश्चित करता है और कंपनियों को यह विश्वास दिलाता है कि वे अवैध डेटा उपयोग के दावों का सामना नहीं करेंगी।

इस विधि का मुख्य नुकसान इसकी लागत है, विशेष रूप से जब डेटा को एज केस या बड़े पैमाने पर परियोजनाओं के लिए बनाया जाता है। हालांकि, बड़ी कंपनियां और उद्यम बढ़ती संख्या में इस दृष्टिकोण का उपयोग कर रहे हैं, कम से कम दो कारणों से। पहला, यह सभी मानकों और कानूनी विनियमों के साथ पूर्ण अनुपालन सुनिश्चित करता 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 की गारंटी देता है।

• सिंथेटिक डेटा जेनरेशन

दिए गए परिदृश्य के आधार पर चित्र, पाठ या वीडियो बनाने के लिए सॉफ्टवेयर टूल का उपयोग करना। हालांकि, सिंथेटिक डेटा में सीमाएं हैं: यह पूर्वनिर्धारित पैरामीटर के आधार पर उत्पन्न होता 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 याद रखना महत्वपूर्ण है कि “मॉडल कोलैप्स” – एक बिंदु पर जहां सिंथेटिक डेटा पर अत्यधिक निर्भरता के कारण मॉडल का प्रदर्शन खराब हो जाता है, जिससे गुणवत्ताहीन आउटपुट होते हैं।

सिंथेटिक डेटा अभी भी मूल पैटर्न को पहचानने, वस्तुओं की पहचान करने या मूल दृश्य तत्वों जैसे चेहरों को पहचानने जैसे मूल कार्यों के लिए बहुत प्रभावी हो सकता है।

हालांकि, जब कंपनी को शुरू से एक मॉडल को प्रशिक्षित करने या दुर्लभ या अत्यधिक विशिष्ट परिदृश्यों से निपटने की आवश्यकता होती है, तो यह सबसे अच्छा विकल्प नहीं है।

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

जब सिंथेटिक डेटा विफल होता है, तो नियंत्रित वातावरण में वास्तविक अभिनेताओं के साथ एकत्र किए गए डेटा का उपयोग करना समाधान बन जाता है।

डेटा समाधान प्रदाता जैसे Keymakr कारों में कैमरे लगाते हैं, अभिनेताओं को किराए पर लेते हैं, और क्रियाएं 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 उनकी पीआईआई का उपयोग करने की सहमति दी जाती है, जो गोपनीयता कानूनों के अनुपालन को सुनिश्चित करता है।

डेटासेट निर्माण प्रक्रिया में जिम्मेदारियां

प्रक्रिया में प्रतिभागियों में से प्रत्येक, ग्राहक से लेकर एनोटेशन कंपनी तक, उनके समझौते में निर्धारित विशिष्ट जिम्मेदारियां हैं। पहला कदम एक अनुबंध स्थापित करना है, जिसमें संबंध की प्रकृति का विवरण होता है, जिसमें गोपनीयता और बौद्धिक संपदा के बारे में खंड शामिल हैं।

आइए पहले विकल्प पर विचार करें, जब डेटा स्क्रैच से बनाया जाता है। बौद्धिक संपदा अधिकार कहते हैं कि डेटा प्रदाता द्वारा बनाया गया कोई भी डेटा नियोक्ता कंपनी का है, जिसका अर्थ है कि यह उनके लिए 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 ठीक से उपयोग किया जा रहा है।

एक डेटा समाधान कंपनी के रूप में, Keymakr डेटा अनुपालन सुनिश्चित करता है कि पहले यह जांचता है कि डेटा किस क्षेत्राधिकार में बनाया 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 महत्वपूर्ण 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 में योगदान देता है क्योंकि एआई इसे सभी को मिलाता है। इसलिए, विशिष्ट आउटपुट मॉडल का आउटपुट नहीं है, खासकर जब लाखों छवियों की बात आती है।

इस क्षेत्र के तेजी से विकास के कारण, अभी भी स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित किए जा रहे हैं जो जिम्मेदारियों के वितरण को निर्धारित करते हैं। यह स्व-ड्राइविंग कारों के आसपास की जटिलताओं के समान है, जहां दायित्व – चाहे वह ड्राइवर, निर्माता, या सॉफ्टवेयर कंपनी हो – के बारे में अभी भी स्पष्ट वितरण की आवश्यकता है।

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

यह भी महत्वपूर्ण है कि बड़ी कंपनियां, निगम और ब्रांड जो अपनी प्रतिष्ठा को महत्व देते हैं, वे अपने डेटा को कहां से सोर्स करते हैं, यह बहुत सावधानी से देखते हैं, भले ही यह स्क्रैच से नहीं बनाया गया हो बल्कि अन्य कानूनी स्रोतों से लिया गया हो।

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

एआई विकास के पिछले हिस्से के बारे में क्या गलतफहमी हैं?

एआई विकास के बारे में एक प्रमुख गलतफहमी यह है कि एआई मॉडल खोज इंजनों की तरह काम करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं को सीखी गई ज्ञान के आधार पर जानकारी एकत्र और समाहित करते हैं। हालांकि, एआई मॉडल, विशेष रूप से भाषा मॉडल, अक्सर संभावनाओं पर आधारित काम करते हैं न कि वास्तविक समझ पर। वे पिछले डेटा में देखे गए पैटर्न के आधार पर शब्द 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 विशाल डेटासेट की आवश्यकता होती है, लेकिन एआई को पहचानने के लिए जो अधिकांश चीजें हैं – जैसे कुत्ते, बिल्ली या मानव – वे पहले से ही अच्छी तरह से स्थापित हैं। अब फोकस सटीकता में सुधार और मॉडल को परिष्कृत करने पर है, न कि पहचान क्षमताओं को फिर से बनाने पर। आज एआई विकास का अधिकांश हिस्सा सटीकता में अंतिम छोटे अंतर को बंद करने पर केंद्रित है, न कि शुरू से ही।

नैतिक चुनौतियां और यूरोपीय संघ एआई अधिनियम और अमेरिकी नियमन के शमन से वैश्विक एआई बाजार पर क्या प्रभाव पड़ेगा

जब हम डेटा के साथ काम करने की नैतिकता और कानूनी पहलुओं पर चर्चा करते हैं, तो यह भी महत्वपूर्ण है कि हम यह समझें कि “नैतिक” एआई को क्या परिभाषित किया जाता है।

आज कंपनियों के लिए एआई में सबसे बड़ी नैतिक चुनौती यह निर्धारित करना है कि एआई के लिए क्या अस्वीकार्य माना जाता है या सिखाया जाता है। एक व्यापक सहमति है कि नैतिक एआई को मानवों की मदद करनी चाहिए, न कि उन्हें नुकसान पहुंचाना चाहिए, और धोखाधड़ी से बचना चाहिए। हालांकि, एआई प्रणाली त्रुटियां कर सकती हैं या “हॉलुसिनेट” कर सकती हैं, जो यह निर्धारित करना चुनौतीपूर्ण बनाती है कि क्या इन त्रुटियों को भ्रामक या हानिकारक माना जाता है।

एआई नैतिकता एक प्रमुख विवाद है, जिसमें यूनेस्को जैसे संगठन शामिल हैं – जिसमें अuditability और traceability जैसे सिद्धांत शामिल हैं।

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 कम प्रतिबंध वाले देश एआई प्रशिक्षण के लिए अधिक सुलभ डेटा प्रदान करते हैं, जबकि सख्त डेटा कानून वाले देश एआई प्रशिक्षण के लिए डेटा की उपलब्धता को सीमित करते हैं।

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

यूरोपीय संघ का एआई अधिनियम यूरोप में काम करने वाली कंपनियों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल रहा है। यह एक सख्त नियामक ढांचे को 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 है, और कई मामलों में, नियमों को पूरा करना छोटे व्यवसायों के लिए बहुत मुश्किल बना देता है।

परिणामस्वरूप, कुछ स्टार्टअप यूरोप छोड़ने या वहां काम करने से बचने का विकल्प चुन सकते हैं, क्रिप्टोकरेंसी नियमन के प्रभाव के समान। बड़ी कंपनियां जो अनुपालन की आवश्यकता वाले निवेश को वहन कर सकती हैं, उन्हें अनुकूलन करने में सक्षम हो सकती हैं; हालांकि, अधिनियम यूरोप से एआई नवाचार को दूर कर सकता है, जो बाजारों जैसे अमेरिका या इज़राइल को पसंद कर सकता है, जहां नियम कम सख्त हैं।

अमेरिका का एआई विकास में संसाधनों का निवेश करने का निर्णय, कम प्रतिबंधों के साथ, इसके नुकसान भी हो सकते हैं, लेकिन बाजार में अधिक विविधता को आमंत्रित कर सकते हैं। जबकि यूरोपीय संघ सुरक्षा और नियामक अनुपालन पर ध्यान केंद्रित करता है, अमेरिका अधिक जोखिम लेने और नवाचार के प्रयोग को बढ़ावा देने की संभावना है।