शहर कैसे अग्रणी प्रौद्योगिकियों को तैनात कर रहे हैं जो निष्पक्ष एआई एल्गोरिदम का लाभ उठाते हैं

आज, हमारे जीवन का लगभग हर पहलू ऑनलाइन नेटवर्क के किसी न किसी हिस्से को छूता है। जबकि इससे जीवन के कई क्षेत्रों में सुधार हुआ है, जैसे कि हम हाथ में पकड़ने वाले उपकरणों के साथ चलते हैं जो हमें किसी भी समय जानकारी दे सकते हैं, यह कुछ जोखिम भी पैदा करता है।

इन जोखिमों से परे पारंपरिक हैकिंग और डेटा उल्लंघन हमारे बैंक खातों में होते हैं, उदाहरण के लिए। अधिक से अधिक मैं यहाँ जो उल्लेख कर रहा हूँ वह यह है कि हमारे जीवन के इतने सारे हिस्से आज प्रभावित हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम द्वारा प्रभावित होते हैं। हम मानते हैं कि यह एआई स्वाभाविक रूप से हमारे हितों में एल्गोरिदम का लाभ उठाता है। हालांकि, जब गलत प्रकार का पूर्वाग्रह इन एल्गोरिदम में प्रवेश करता है तो क्या होता है? यह कुछ परिणामों को कैसे प्रभावित कर सकता है?

जब पूर्वाग्रहपूर्ण एल्गोरिदम एआई प्रणालियों में प्रवेश करते हैं तो क्या होता है?

एक और उदाहरण देने के लिए, यूट्यूब पर, एक एआई एल्गोरिदम लगभग 70% सभी वीडियो की सिफारिश करता है, और इंस्टाग्राम और टिक्टोक जैसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर, प्रतिशत और भी अधिक है। हालांकि ये एआई एल्गोरिदम उपयोगकर्ताओं को उनकी रुचि के अनुसार सामग्री खोजने में मदद कर सकते हैं, वे गंभीर गोपनीयता मुद्दों को उठाते हैं, और बढ़ते प्रमाण हैं कि ऑनलाइन उपभोग की जाने वाली सिफारिश की गई सामग्री का कुछ हिस्सा गलत सूचना या शायद एक निश्चित दृष्टिकोण है जो एक व्यक्ति की राजनीतिक सोच या विश्वासों को सूक्ष्म रूप से प्रभावित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एक अच्छी तरह से गोल, अनुकूलनीय एआई बनाना एक चुनौतीपूर्ण तकनीकी और सामाजिक प्रयास है, लेकिन सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह एक तकनीकी और सामाजिक प्रयास है।

यह समझना समझ में आता है कि एआई समाजिक मानकों और ऑनलाइन उपयोग पैटर्न पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकता है, जबकि प्रौद्योगिकी के सकारात्मक प्रभावों पर भी ध्यान केंद्रित करता है। ऑनलाइन स्रोतों का हमारे समाज पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है, और ऑनलाइन एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह अनजाने में अन्याय को बढ़ावा देगा, लोगों के विश्वासों को आकार देगा, झूठी जानकारी फैलाएगा, और विभिन्न समूहों के बीच संघर्ष पैदा करेगा।

यह वह जगह है जहां “खराब एआई” वास्तव में महत्वपूर्ण परिणाम हो सकते हैं क्योंकि यह अवांछित और / या अनुचित पूर्वाग्रहों से संबंधित है।

पूर्वाग्रहपूर्ण एआई कैसे यातायात चौराहों को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है

यातायात चौराहे लें, एक अधिक वास्तविक दुनिया का उदाहरण। यातायात संकेतों पर लंबे समय से प्रतीक्षा करना नए एआई प्रौद्योगिकियों के कारण देश भर में बाजारों में तैनात किया जा रहा है। ये ट्रांजिट प्राथमिकता समाधान वास्तविक समय यातायात डेटा का लाभ उठाते हैं और बदलते यातायात पैटर्न के लिए रोशनी को समायोजित करते हैं, यातायात को बनाए रखने और भीड़भाड़ को कम करने के लिए।

सिस्टम गहरे शिक्षण का उपयोग करते हैं, जहां एक कार्यक्रम समझता है जब यह अच्छा प्रदर्शन नहीं कर रहा है और एक अलग पाठ्यक्रम का प्रयास करता है – या जब यह प्रगति करता है तो सुधार करता है।

यह एक अच्छा विचार लगता है, है ना? यदि समय के साथ, यातायात सेंसर प्रौद्योगिकी में निहित एआई एल्गोरिदम अन्य वाहनों की तुलना में अधिक महंगे वाहनों को प्राथमिकता देना शुरू कर देते हैं, पूर्वाग्रहपूर्ण एल्गोरिदम के आधार पर जो यह पहचानने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं कि कुछ प्रकार के वाहन चलाने वाले लोग दूसरों की तुलना में प्राथमिकता के पात्र हैं?

यह वह जगह है जहां “खराब एआई” हमारे जीवन के एक बहुत ही महत्वपूर्ण हिस्से को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है।

आइए उदाहरण के लिए इन एआई-संचालित ट्रांजिट प्राथमिकता प्रणालियों को एक बड़े इंटेलिजेंट ट्रांसपोर्टेशन सिस्टम (ITS) का हिस्सा मानें जो कनेक्टेड वाहन प्रौद्योगिकियों की शक्ति का लाभ उठाता है। आईटीएस प्रणालियां तब तक अच्छी हैं जब तक वे निष्पक्ष क्लाउड-आधारित डेटा-साझाकरण प्लेटफार्मों पर संचालित होती हैं, और सभी समान नहीं बनाए जाते हैं।

एआई एल्गोरिदम में पूर्वाग्रह को समाप्त करना

इन डेटा-साझाकरण प्लेटफार्मों को बहुत प्रभावी साबित किया गया है, लेकिन केवल जब शहर और नगर पालिकाएं परिवहन प्रणालियों की देखरेख करती हैं और उन्हें उचित डेटा साझाकरण के लिए खोलती हैं जहां पूर्वाग्रहपूर्ण एल्गोरिदम की अनुमति नहीं है। दुर्भाग्य से, कई नगर पालिकाएं अभी भी हार्डवेयर और डिवाइस प्रदाताओं के साथ अनुबंध में बंद हैं जो दावा करते हैं कि वे “खुले आर्किटेक्चर” के तहत काम करते हैं लेकिन खुले डेटा प्लेटफ़ॉर्म के तहत काम करने के लिए तैयार नहीं हैं, और ये शहर वास्तव में क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म द्वारा प्रदान की जाने वाली सच्ची संभावनाओं से खुद को प्रतिबंधित करते हैं।

क्लाउड-आधारित ट्रांजिट प्राथमिकता प्रणाली प्रणाली की वैश्विक तस्वीर को ध्यान में रखती है और निष्पक्ष डेटा-केंद्रित मशीन लर्निंग का उपयोग करती है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि ट्रांजिट वाहनों को हरी बत्ती देने का सबसे अच्छा समय क्या है। यह क्रॉसिंग रूटों के साथ हस्तक्षेप को कम करता है और साथ ही साथ निरंतर ड्राइव की संभावना को अधिकतम करता है। अधिक महत्वपूर्ण बात, निष्पक्ष क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म यह सुनिश्चित करता है कि शहर अवांछित स्रोतों से पूर्वाग्रह के बिना अधिकतम ट्रांजिट संभावना के लिए लगातार अपडेट की गई प्रणाली का लाभ उठाते हैं।

इस प्रौद्योगिकी के अब तैयार होने के साथ, शहर, डेवलपर और नगर पालिकाओं के पास वह प्रौद्योगिकी है जिसकी उन्हें बुद्धिमान परिवहन नेटवर्क के निर्माण को तेज करने की आवश्यकता है ताकि क्षेत्र में हर कोई निष्पक्ष और न्यायपूर्ण रूप से लाभान्वित हो सके।

जैसे कि सैन जोस शहर अब एआई के लाभों का लाभ उठा रहा है अपने निवासियों को सेवाओं की डिलीवरी में सुधार करने के लिए। जैसे ही शहर एआई टूल्स का अधिक से अधिक उपयोग करता है, यह सुनिश्चित करना और भी महत्वपूर्ण हो जाता है कि एआई प्रणालियां प्रभावी और विश्वसनीय हैं। डिजिटल गोपनीयता कार्यालय (डीपीओ) द्वारा उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की समीक्षा करके, यह सुनिश्चित किया जाता है कि शहर की एआई-संचालित प्रौद्योगिकी अधिग्रहण सटीक रूप से प्रदर्शन करती है, पूर्वाग्रह को कम करती है और विश्वसनीय है। जब कोई शहर विभाग एआई टूल खरीदना चाहता है, तो डीपीओ किसी भी एआई प्रणाली के लाभों और जोखिमों का मूल्यांकन करने के लिए विशिष्ट समीक्षा प्रक्रियाओं का पालन करता है।

इस विशेष क्षेत्र के लिए, हम गर्व से शहर-व्यापी प्रौद्योगिकी तैनाती में भाग लेने के लिए गूगल जैसी कंपनियों के साथ निष्पक्ष एल्गोरिदम के कारण कुछ अनुमोदित एआई विक्रेताओं में से एक हैं। जैसे ही अधिक एआई प्रौद्योगिकियां विकसित की जाती हैं, यह सुनिश्चित करना विशेष रूप से महत्वपूर्ण होगा कि वे निष्पक्ष और न्यायपूर्ण स्थानीय नगरपालिका सेवाओं के उपयोग के लिए निष्पक्ष एल्गोरिदम के बिना बनाई गई हैं।