डिज़ाइन द्वारा जिम्मेदार - क्यों AI को मानव-प्रथम होना चाहिए

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे रोज़मर्रा के जीवन को परिभाषित करने वाले डिजिटल अनुभवों को बदल रहा है। व्यक्तिगत उत्पाद अनुशंसाओं और पूर्वानुमानित स्वास्थ्य सेवा से लेकर स्वायत्त ड्राइविंग और यहां तक ​​कि मनोरंजन पार्क लाइनों तक, AI उन अनुभवों को सस्ता, अधिक कुशल और यहां तक ​​कि आनंददायक बना रहा है। कम से कम, यह वादा तो है।

लेकिन अक्सर हम तथाकथित "एआई विफलताओं" के बारे में सुर्खियों में रहते हैं - ऐसे क्षण जब उपयोगकर्ता गुमराह, निराश या बस समझ में नहीं आते हैं। और जब भरोसा टूट जाता है, तो एआई की वास्तव में सार्थक और प्रभावी होने की क्षमता भी खत्म हो जाती है।

जनता का भरोसा खत्म हो रहा है। क्यों? क्योंकि ज़्यादातर सिस्टम मानवीय अनुभव को ध्यान में रखकर नहीं बनाए गए हैं - उन्हें तेज़, स्केलेबल और मुनाफ़े के हिसाब से डिज़ाइन किया गया है। यह सभी आकार की कंपनियों के लिए चिंता का एक बड़ा कारण होना चाहिए जो अपने AI निवेश को दोगुना कर रही हैं।

विश्वास बनाने के लिए, कंपनियों को रुककर गहन प्रश्न पूछने की आवश्यकता है: हम यह प्रणाली क्यों बना रहे हैं? क्या इसे पहले ही बनाया जाना चाहिए? संक्षेप में, क्या हम AI को मानवीय आवश्यकताओं की पूर्ति के लिए डिजाइन कर रहे हैं – या फिर मनुष्यों को मशीनी तर्क के अनुकूल होने के लिए मजबूर कर रहे हैं?

एआई के साथ विश्वास का अंतर

अक्सर, एआई को अलग-थलग तकनीकी वातावरण में विकसित किया जाता है, जहाँ सफलता को सटीकता या गति से मापा जाता है, और नहीं सामाजिक प्रभाव या प्रयोज्यता। नैतिक सोच, जो भरोसे का एक मुख्य घटक है, स्वचालित रूप से AI विकास पाइपलाइन में शामिल नहीं होती है। इस वियोग के परिणामस्वरूप ऐसी प्रणालियाँ बनती हैं जो सिद्धांत रूप में तो अभिनव हो सकती हैं, लेकिन व्यवहार में कमतर साबित होती हैं।

लेना एयर कनाडा का चैटबॉट, जिसने ग्राहक को अपनी शोक किराया नीति के बारे में पूरी तरह से गलत जानकारी दी, और कंपनी ने तर्क दिया कि चैटबॉट ने जो कहा उसके लिए वह जिम्मेदार नहीं है। या मेटा का AI चैटबॉट, जिसने खोज परिणामों में तथ्यात्मक रूप से गलत कथन प्रस्तुत किए। ये उदाहरण तकनीकी गड़बड़ियों से कहीं अधिक दर्शाते हैं; वे सहानुभूति, सुरक्षा गार्डरेल और वास्तविक दुनिया के संदर्भ के साथ एआई अनुप्रयोगों को डिजाइन करने में एक प्रणालीगत विफलता को उजागर करते हैं।

जनता ने इस पर ध्यान दिया है। प्यू रिसर्च सेंटर59% अमेरिकी और 55% एआई विशेषज्ञों को अमेरिकी कंपनियों पर बहुत कम या बिल्कुल भी भरोसा नहीं है कि वे जिम्मेदारी से एआई विकसित करेंगी। यह एक ऐसा विश्वास अंतर है जिसे हम अनदेखा नहीं कर सकते।

मानव-केंद्रित डिज़ाइन कोई विलासिता नहीं है

डिज़ाइन एआई के लिए दिखावा नहीं है। यह इस बात का आधार है कि यह कैसे व्यवहार करता है और अंतिम उपयोगकर्ता इसे कैसे देखते हैं। मानव-केंद्रित डिज़ाइन की शुरुआत उन लोगों को समझने से होती है जिनके लिए हम डिज़ाइन कर रहे हैं: उनके लक्ष्य, कुंठाएँ, मूल्य और वास्तविकताएँ।

डिजाइन प्रक्रिया के दौरान यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत विशिष्ट प्रश्न पूछना अनिवार्य है कि प्रौद्योगिकी मानवीय आवश्यकताओं की पूर्ति करती है, न कि इसके विपरीत, जैसे कि:

• हम किसके लिए डिज़ाइन कर रहे हैं?
• उनके लक्ष्य, मूल्य और चुनौतियाँ क्या हैं?
• वे भावनात्मक और कार्यात्मक रूप से प्रणालियों के साथ किस प्रकार अंतःक्रिया करते हैं?
• क्या उत्पाद विश्वसनीय है और क्या यह वही करता है जो यह कहता है?
• क्या यह सभी प्रकार के लोगों के लिए समावेशिता और सुलभता को बढ़ावा दे रहा है?

ये अमूर्त प्रश्न नहीं हैं। ये सीधे तौर पर यह तय करते हैं कि AI किस तरह से काम करेगा। और, स्वास्थ्य सेवा, सुरक्षा या शिक्षा जैसे उच्च-दांव वाले संदर्भों में, वे यह निर्धारित कर सकते हैं कि कोई प्रणाली समावेशी और निष्पक्ष है या भ्रामक और हानिकारक।

बेहतर डिज़ाइन कैसा दिखता है

डिज़ाइनर प्रोटोटाइपिंग, परीक्षण और पुनरावृत्ति की प्रक्रिया के माध्यम से मानवीय ज़रूरतों को मशीन क्षमताओं से जोड़ते हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उत्पाद उनका उपयोग करने वाले लोगों के लिए सार्थक हों। इसमें यह सवाल करना शामिल है कि AI कैसे संचार करता है, यह कौन से निर्णय स्वचालित करता है, और यह उपयोगकर्ता को कितना नियंत्रण प्रदान करता है।

उदाहरण के तौर पर मनोरंजन पार्क को ही लें। इस गर्मी में एआई का प्रयोग किया जा रहा है प्रतीक्षा समय को कम करने, अनुभवों को वैयक्तिकृत करने और भीड़ के प्रवाह को प्रबंधित करने के लिए। यह एक आशाजनक उपयोग मामला है। लेकिन सफलता केवल थ्रूपुट के बारे में नहीं है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई प्रणाली प्राथमिकता देगी मानव अनुभव, सिर्फ़ दक्षता नहीं। इसका मतलब है पारदर्शी संदेश, सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस, स्पष्ट ऑप्ट-इन और विशिष्ट ज़रूरतों वाले उपयोगकर्ताओं (जैसे स्मार्टफ़ोन के बिना परिवार या पहुँच की ज़रूरत वाले मेहमान) के लिए फ़ॉलबैक विकल्प।

यहाँ अवसर सिर्फ़ लॉजिस्टिक्स व्यवसाय संचालन को लाभ के पक्ष में अनुकूलित करने का नहीं है; यह आनंद को बढ़ाने, घर्षण को कम करने और साझा अनुभव बनाने का है जो यांत्रिक नहीं, बल्कि जादुई लगता है। यह डिज़ाइन के लिए एक अवसर है।

मानवीय तत्व का परीक्षण

मानव-केंद्रित AI डिज़ाइन में, परीक्षण महत्वपूर्ण है। संभावित अंतिम उपयोगकर्ताओं को प्रक्रिया में जल्दी और अक्सर शामिल करना आदर्श है, ताकि संभावित अंधे धब्बों की पहचान की जा सके। जब उपयोगकर्ता किसी सिस्टम को समझ नहीं पाते या उस पर भरोसा नहीं कर पाते, तो सिस्टम विफल हो जाता है, चाहे उसका बैकएंड कितना भी प्रभावशाली क्यों न हो।

परीक्षण से सुलभता भी सुनिश्चित होती है, जिसे अक्सर AI-संचालित अनुभवों में अनदेखा कर दिया जाता है। एक चैटबॉट तकनीकी रूप से कार्यात्मक हो सकता है, लेकिन अगर यह न्यूरोडाइवर्स उपयोगकर्ताओं या गैर-देशी वक्ताओं की सेवा नहीं करता है, तो यह वास्तव में कार्यात्मक नहीं है। समावेशी डिज़ाइन से सिर्फ़ मार्जिन को ही फ़ायदा नहीं होता, बल्कि यह हर किसी के लिए उत्पादों को मज़बूत बनाता है।

जिम्मेदारी डिजाइन से शुरू होती है

नीतियाँ सीमाएँ निर्धारित करने और सबसे बुरे परिणामों को रोकने में मदद कर सकती हैं। इसलिए जैसे ढाँचे यूरोपीय संघ एआई अधिनियम और एआई बिल ऑफ राइट्स के लिए ब्लूप्रिंट ये महत्वपूर्ण कदम हैं। लेकिन अनुपालन केवल मंजिल है। डिजाइन वह तरीका है जिससे हम छत तक पहुँचते हैं।

कंपनियों को चेकलिस्ट से आगे जाकर ऐसी AI प्रणाली बनानी चाहिए जो गरिमा, एजेंसी और निगरानी का समर्थन करती हो। इसका मतलब है कि मानवीय निर्णय को पूरी तरह से स्वचालित करने की इच्छा का विरोध करना और इसके बजाय ऐसे उपकरण डिजाइन करना जो इसे बढ़ाते हों। जिम्मेदार AI मानवीय नियंत्रण को खत्म नहीं करता; इसके विपरीत, यह इसे बढ़ाता है।

यह काम सिर्फ़ तकनीकी नहीं है। इसके लिए डिज़ाइनरों, इंजीनियरों, नीति विशेषज्ञों और नैतिकतावादियों की बहु-विषयक टीमों की ज़रूरत होती है जो पहले दिन से ही एक साथ काम करें। इसका मतलब है डिज़ाइन करना साथ में लोग, न सिर्फ एसटी उन्हें.

एआई को आकार देने में डिजाइनरों की भूमिका

डिज़ाइनर AI के प्रक्षेप पथ को आकार देने में एक अनूठी भूमिका निभाते हैं। वे अनुवादक हैं जो मशीनों के संरचित तर्क और मानव जीवन की जटिलता दोनों में पारंगत हैं। डिज़ाइनरों को घर्षण बिंदुओं, भावनात्मक संकेतों और सामाजिक निहितार्थों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जिन्हें अकेले डेटा कैप्चर नहीं कर सकता है।

विशिष्ट प्रश्नों के समान, जो यह सुनिश्चित करते हैं कि प्रौद्योगिकी मानवीय आवश्यकताओं की पूर्ति करती है, डिजाइनरों को उन प्रश्नों की वकालत करनी चाहिए जो प्रशिक्षण डेटा में ठीक से फिट नहीं होते हैं, जैसे:

• इससे किसी को कैसा महसूस होता है?
• क्या उपयोगकर्ता नियंत्रण में है?
• जब चीजें गलत हो जाती हैं तो क्या होता है?

अक्सर, डिज़ाइन को AI पाइपलाइन के अंत में लाया जाता है ताकि "इसे अच्छा बनाया जा सके।" लेकिन डिज़ाइन की असली ताकत रणनीतिक है। इसे आकार देना चाहिए कि समस्याओं को पहले कैसे परिभाषित किया जाए, न कि केवल इंटरफ़ेस कैसे दिखते हैं।

मानव-प्रथम, मशीन-प्रथम नहीं

एआई सिर्फ़ एक तकनीकी चुनौती नहीं है, यह एक डिज़ाइन चुनौती है। और इसका सामना करने के लिए, हमें शुरू से ही मानवीय मूल्यों को केंद्र में रखना होगा।

मानव-केंद्रित AI कोई विलासिता नहीं है - यह एक आवश्यकता है। यह ऐसी प्रणालियाँ बनाता है जो भरोसेमंद, विश्वसनीय, निष्पक्ष, ऑडिट करने योग्य और अनुपालन करने वाली होती हैं। लेकिन इससे भी बढ़कर, यह ऐसे उत्पाद बनाता है जो अंतिम उपयोगकर्ता को लाभ पहुँचाते हैं और मानव उत्पादकता और क्षमता को बढ़ाते हैं।

हमारे पास उपकरण हैं और हमारे पास एक ऐसा भविष्य डिजाइन करने की जिम्मेदारी है जहां तकनीक लोगों की सेवा करे, न कि इसके विपरीत। वह भविष्य डिजाइन से शुरू होता है।