एआई में पश्चिमी पूर्वाग्रह: वैश्विक दृष्टिकोण क्यों गायब हैं

An एआई सहायक एक साधारण प्रश्न का अप्रासंगिक या भ्रामक उत्तर देता है, जिससे एक महत्वपूर्ण समस्या का पता चलता है क्योंकि यह अपने प्रशिक्षण के बाहर सांस्कृतिक बारीकियों या भाषा पैटर्न को समझने के लिए संघर्ष करता है। यह परिदृश्य उन अरबों लोगों के लिए विशिष्ट है जो स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा या नौकरी सहायता जैसी आवश्यक सेवाओं के लिए AI पर निर्भर हैं। कई लोगों के लिए, ये उपकरण अपर्याप्त हैं, अक्सर उनकी ज़रूरतों को गलत तरीके से प्रस्तुत करते हैं या पूरी तरह से बाहर कर देते हैं।

एआई प्रणालियाँ मुख्यतः पश्चिमी भाषाओं, संस्कृतियों और दृष्टिकोणों से प्रेरित होती हैं, जिससे दुनिया का एक संकीर्ण और अधूरा प्रतिनिधित्व बनता है। पक्षपाती डेटासेट और एल्गोरिदम पर आधारित ये प्रणालियाँ वैश्विक जनसंख्या की विविधता को प्रतिबिंबित करने में विफल रहती हैं। इसका प्रभाव तकनीकी सीमाओं से परे जाकर सामाजिक असमानताओं को और मज़बूत करता है और विभाजन को गहरा करता है। इस असंतुलन को दूर करना आवश्यक है ताकि एआई की क्षमता को साकार किया जा सके और उसका उपयोग केवल कुछ विशेषाधिकार प्राप्त लोगों के बजाय पूरी मानवता की सेवा के लिए किया जा सके।

एआई पूर्वाग्रह की जड़ों को समझना

एआई पूर्वाग्रह केवल एक त्रुटि या चूक नहीं है। यह इस बात से उत्पन्न होता है कि एआई सिस्टम कैसे डिज़ाइन और विकसित किए जाते हैं। ऐतिहासिक रूप से, एआई अनुसंधान और नवाचार मुख्य रूप से पश्चिमी देशों में केंद्रित रहे हैं। इस संकेन्द्रण के परिणामस्वरूप अकादमिक प्रकाशनों, डेटासेट और तकनीकी ढाँचों के लिए प्राथमिक भाषा के रूप में अंग्रेजी का प्रभुत्व हो गया है। नतीजतन, एआई सिस्टम का आधारभूत डिज़ाइन अक्सर वैश्विक संस्कृतियों और भाषाओं की विविधता को शामिल करने में विफल रहता है, जिससे विशाल क्षेत्रों का प्रतिनिधित्व कम हो जाता है।

एआई में पूर्वाग्रह को आम तौर पर एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह और डेटा-संचालित पूर्वाग्रह में वर्गीकृत किया जा सकता है। एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह तब होता है जब एआई मॉडल के भीतर तर्क और नियम विशिष्ट परिणामों या आबादी का पक्ष लेते हैं। उदाहरण के लिए, ऐतिहासिक रोजगार डेटा पर प्रशिक्षित भर्ती एल्गोरिदम अनजाने में विशिष्ट जनसांख्यिकी का पक्ष ले सकते हैं, जिससे प्रणालीगत भेदभाव को बल मिलता है।

दूसरी ओर, डेटा-संचालित पूर्वाग्रह, ऐसे डेटासेट के उपयोग से उत्पन्न होता है जो मौजूदा सामाजिक असमानताओं को प्रतिबिंबित करते हैं। चेहरे की पहचान उदाहरण के लिए, यह तकनीक अक्सर गोरी त्वचा वाले व्यक्तियों पर बेहतर प्रदर्शन करती है, क्योंकि प्रशिक्षण डेटासेट मुख्य रूप से पश्चिमी क्षेत्रों की छवियों से बने होते हैं।

द्वारा एक 2023 रिपोर्ट एआई नाउ संस्थान पश्चिमी देशों, विशेष रूप से संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप में एआई विकास और शक्ति के संकेन्द्रण पर प्रकाश डाला गया, जहाँ प्रमुख तकनीकी कंपनियाँ इस क्षेत्र पर हावी हैं। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय द्वारा 2023 एआई सूचकांक रिपोर्ट यह रिपोर्ट वैश्विक एआई अनुसंधान और विकास में इन क्षेत्रों के महत्वपूर्ण योगदान पर प्रकाश डालती है, तथा डेटासेट और नवाचार में स्पष्ट पश्चिमी प्रभुत्व को दर्शाती है।

यह संरचनात्मक असंतुलन एआई प्रणालियों के लिए अधिक समावेशी दृष्टिकोण अपनाने की तत्काल आवश्यकता को दर्शाता है जो वैश्विक आबादी के विविध दृष्टिकोणों और वास्तविकताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।

एआई में सांस्कृतिक और भौगोलिक असमानताओं का वैश्विक प्रभाव

पश्चिम-केंद्रित डेटासेट के प्रभुत्व ने एआई प्रणालियों में महत्वपूर्ण सांस्कृतिक और भौगोलिक पूर्वाग्रहों को जन्म दिया है, जिससे विविध आबादी के लिए उनकी प्रभावशीलता सीमित हो गई है। आभासी सहायकउदाहरण के लिए, पश्चिमी समाजों में प्रचलित मुहावरेदार अभिव्यक्तियों या संदर्भों को आसानी से पहचान सकते हैं, लेकिन अक्सर अन्य सांस्कृतिक पृष्ठभूमि के उपयोगकर्ताओं को सटीक रूप से जवाब देने में विफल रहते हैं। स्थानीय परंपरा के बारे में पूछे गए प्रश्न का उत्तर अस्पष्ट या गलत हो सकता है, जो सिस्टम की सांस्कृतिक जागरूकता की कमी को दर्शाता है।

ये पूर्वाग्रह सांस्कृतिक गलत बयानी से कहीं आगे तक फैले हुए हैं और भौगोलिक असमानताओं से और भी बढ़ जाते हैं। अधिकांश AI प्रशिक्षण डेटा उत्तरी अमेरिका और यूरोप के शहरी, अच्छी तरह से जुड़े क्षेत्रों से आता है और इसमें ग्रामीण क्षेत्रों और विकासशील देशों को पर्याप्त रूप से शामिल नहीं किया जाता है। महत्वपूर्ण क्षेत्रों में इसके गंभीर परिणाम हैं।

फसल की पैदावार का अनुमान लगाने या कीटों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए कृषि एआई उपकरण अक्सर उप-सहारा अफ्रीका या दक्षिण-पूर्व एशिया जैसे क्षेत्रों में विफल हो जाते हैं क्योंकि ये प्रणालियाँ इन क्षेत्रों की विशिष्ट पर्यावरणीय परिस्थितियों और कृषि पद्धतियों के अनुकूल नहीं होती हैं। इसी प्रकार, स्वास्थ्य सेवा एआई प्रणालियाँ, जो आमतौर पर पश्चिमी अस्पतालों के डेटा पर प्रशिक्षित होती हैं, दुनिया के अन्य हिस्सों की आबादी के लिए सटीक निदान प्रदान करने में संघर्ष करती हैं। शोध से पता चला है कि मुख्य रूप से गोरी त्वचा पर प्रशिक्षित त्वचाविज्ञान एआई मॉडल विभिन्न प्रकार की त्वचा पर परीक्षण करने पर काफी खराब प्रदर्शन करते हैं। उदाहरण के लिए, एक 2021 अध्ययन पाया गया कि त्वचा रोग का पता लगाने के लिए एआई मॉडल ने डेटासेट पर लागू होने पर सटीकता में 29-40% की गिरावट का अनुभव किया, जिसमें गहरे रंग की त्वचा शामिल थी। ये मुद्दे तकनीकी सीमाओं से परे हैं, जो जीवन को बचाने और वैश्विक स्वास्थ्य परिणामों को बेहतर बनाने के लिए अधिक समावेशी डेटा की तत्काल आवश्यकता को दर्शाते हैं।

इस पूर्वाग्रह के सामाजिक निहितार्थ दूरगामी हैं। व्यक्तियों को सशक्त बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए AI सिस्टम अक्सर इसके बजाय अवरोध पैदा करते हैं। AI द्वारा संचालित शैक्षिक प्लेटफ़ॉर्म पश्चिमी पाठ्यक्रमों को प्राथमिकता देते हैं, जिससे अन्य क्षेत्रों के छात्र प्रासंगिक या स्थानीय संसाधनों तक पहुँच से वंचित रह जाते हैं। भाषा उपकरण अक्सर स्थानीय बोलियों और सांस्कृतिक अभिव्यक्तियों की जटिलता को पकड़ने में विफल हो जाते हैं, जिससे वे वैश्विक आबादी के बड़े हिस्से के लिए अप्रभावी हो जाते हैं।

एआई में पूर्वाग्रह हानिकारक धारणाओं को मजबूत कर सकता है और प्रणालीगत असमानताओं को गहरा कर सकता है। उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान तकनीक को जातीय अल्पसंख्यकों के बीच उच्च त्रुटि दर के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है, जिससे वास्तविक दुनिया में गंभीर परिणाम सामने आए हैं। 2020 में, रॉबर्ट विलियम्स, एक अश्वेत व्यक्तिको चेहरे की गलत पहचान के कारण डेट्रॉयट में गलत तरीके से गिरफ्तार किया गया, जो इस तरह के तकनीकी पूर्वाग्रहों के सामाजिक प्रभाव को उजागर करता है।

आर्थिक रूप से, AI विकास में वैश्विक विविधता की उपेक्षा नवाचार को सीमित कर सकती है और बाजार के अवसरों को कम कर सकती है। जो कंपनियाँ विविध दृष्टिकोणों को ध्यान में रखने में विफल रहती हैं, वे संभावित उपयोगकर्ताओं के बड़े हिस्से को अलग-थलग करने का जोखिम उठाती हैं। 2023 मैकिन्से की रिपोर्ट अनुमान है कि जनरेटिव एआई वैश्विक अर्थव्यवस्था में सालाना 2.6 ट्रिलियन डॉलर से 4.4 ट्रिलियन डॉलर के बीच योगदान दे सकता है। हालांकि, इस क्षमता को साकार करना समावेशी एआई सिस्टम बनाने पर निर्भर करता है जो दुनिया भर में विविध आबादी की जरूरतों को पूरा करता है।

पूर्वाग्रहों को संबोधित करके और एआई विकास में प्रतिनिधित्व का विस्तार करके, कंपनियां नए बाजारों की खोज कर सकती हैं, नवाचार को बढ़ावा दे सकती हैं, और यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि एआई के लाभ सभी क्षेत्रों में समान रूप से साझा किए जाएं। यह एआई सिस्टम बनाने की आर्थिक अनिवार्यता को उजागर करता है जो वैश्विक आबादी को प्रभावी ढंग से प्रतिबिंबित और सेवा प्रदान करता है।

समावेशिता में बाधा के रूप में भाषा

भाषाएँ संस्कृति, पहचान और समुदाय से गहराई से जुड़ी होती हैं, फिर भी AI सिस्टम अक्सर इस विविधता को दर्शाने में विफल रहते हैं। वर्चुअल असिस्टेंट और चैटबॉट सहित अधिकांश AI उपकरण कुछ व्यापक रूप से बोली जाने वाली भाषाओं में अच्छा प्रदर्शन करते हैं और कम प्रतिनिधित्व वाली भाषाओं को अनदेखा कर देते हैं। इस असंतुलन का मतलब है कि स्वदेशी भाषाओं, क्षेत्रीय बोलियों और अल्पसंख्यक भाषाओं को शायद ही कभी समर्थन दिया जाता है, जिससे उन्हें बोलने वाले समुदाय और भी हाशिए पर चले जाते हैं।

जबकि Google अनुवाद जैसे उपकरणों ने संचार को बदल दिया है, वे अभी भी कई भाषाओं के साथ संघर्ष करते हैं, विशेष रूप से जटिल व्याकरण या सीमित डिजिटल उपस्थिति वाले। इस बहिष्कार का मतलब है कि लाखों AI-संचालित उपकरण अप्राप्य या अप्रभावी बने हुए हैं, जिससे डिजिटल विभाजन बढ़ रहा है। 2023 यूनेस्को रिपोर्ट इस अध्ययन से पता चला है कि विश्व की 40% से अधिक भाषाओं के लुप्त होने का खतरा है, तथा AI प्रणालियों से उनकी अनुपस्थिति इस नुकसान को और बढ़ा देती है।

एआई प्रणालियाँ दुनिया की भाषाई विविधता के केवल एक छोटे से हिस्से को प्राथमिकता देकर प्रौद्योगिकी में पश्चिमी प्रभुत्व को मज़बूत करती हैं। इस अंतर को पाटना ज़रूरी है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि एआई वास्तव में समावेशी बने और दुनिया भर के समुदायों की सेवा करे, चाहे वे कोई भी भाषा बोलते हों।

एआई में पश्चिमी पूर्वाग्रह को संबोधित करना

AI में पश्चिमी पूर्वाग्रह को ठीक करने के लिए AI सिस्टम को डिज़ाइन और प्रशिक्षित करने के तरीके में महत्वपूर्ण बदलाव की आवश्यकता है। पहला कदम अधिक विविध डेटासेट बनाना है। AI को दुनिया भर के लोगों की सेवा करने के लिए बहुभाषी, बहुसांस्कृतिक और क्षेत्रीय रूप से प्रतिनिधि डेटा की आवश्यकता होती है। मसखाने, जो अफ़्रीकी भाषाओं का समर्थन करता है, और AI4भारतभारतीय भाषाओं पर केंद्रित ये परियोजनाएं इस बात के बेहतरीन उदाहरण हैं कि समावेशी एआई विकास किस प्रकार सफल हो सकता है।

प्रौद्योगिकी भी समस्या को हल करने में मदद कर सकती है। फ़ेडरेटेड लर्निंग गोपनीयता को जोखिम में डाले बिना कम प्रतिनिधित्व वाले क्षेत्रों से डेटा संग्रह और प्रशिक्षण की अनुमति देता है। व्याख्या करने योग्य ए.आई. उपकरण वास्तविक समय में पूर्वाग्रहों को पहचानना और सुधारना आसान बनाते हैं। हालाँकि, अकेले तकनीक पर्याप्त नहीं है। सरकारों, निजी संगठनों और शोधकर्ताओं को अंतराल को भरने के लिए मिलकर काम करना चाहिए।

कानून और नीतियाँ भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। सरकारों को ऐसे नियम लागू करने चाहिए जो AI प्रशिक्षण में विविधतापूर्ण डेटा की आवश्यकता रखते हैं। उन्हें पक्षपातपूर्ण परिणामों के लिए कंपनियों को जवाबदेह ठहराना चाहिए। साथ ही, वकालत करने वाले समूह जागरूकता बढ़ा सकते हैं और बदलाव के लिए दबाव डाल सकते हैं। ये कार्य सुनिश्चित करते हैं कि AI सिस्टम दुनिया की विविधता का प्रतिनिधित्व करते हैं और सभी की निष्पक्ष रूप से सेवा करते हैं।

इसके अलावा, सहयोग उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि प्रौद्योगिकी और विनियमन। वंचित क्षेत्रों के डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को AI निर्माण प्रक्रिया का हिस्सा होना चाहिए। उनकी अंतर्दृष्टि यह सुनिश्चित करती है कि AI उपकरण विभिन्न समुदायों के लिए सांस्कृतिक रूप से प्रासंगिक और व्यावहारिक हैं। टेक कंपनियों की भी इन क्षेत्रों में निवेश करने की जिम्मेदारी है। इसका मतलब है स्थानीय शोध को वित्तपोषित करना, विविध टीमों को काम पर रखना और ऐसी साझेदारियाँ बनाना जो समावेश पर ध्यान केंद्रित करती हैं।

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एआई में जीवन को बदलने, अंतर को पाटने और अवसर पैदा करने की क्षमता है, लेकिन केवल तभी जब यह सभी के लिए काम करे। जब एआई सिस्टम दुनिया भर में संस्कृतियों, भाषाओं और दृष्टिकोणों की समृद्ध विविधता को नजरअंदाज करते हैं, तो वे अपने वादे को पूरा करने में विफल हो जाते हैं। एआई में पश्चिमी पूर्वाग्रह का मुद्दा केवल एक तकनीकी दोष नहीं है, बल्कि एक ऐसा मुद्दा है जिस पर तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है। डिजाइन, डेटा और विकास में समावेशिता को प्राथमिकता देकर, एआई एक ऐसा उपकरण बन सकता है जो सभी समुदायों को ऊपर उठाता है, न कि केवल कुछ विशेषाधिकार प्राप्त लोगों को।