व्हाइट हाउस के एआई बिल ऑफ राइट्स का अमेरिका और दुनिया के लिए क्या अर्थ है

व्हाइट हाउस कार्यालय ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी पॉलिसी (ओएसटीपी) ने हाल ही में “द ब्लूप्रिंट फॉर एएन एआई बिल ऑफ राइट्स: मेकिंग ऑटोमेटेड सिस्टम्स वर्क फॉर द अमेरिकन पीपल” नामक एक व्हाइटपेपर जारी किया है। यह फ्रेमवर्क ओएसटीपी द्वारा “एक एआई-पावर्ड वर्ल्ड के लिए एक बिल ऑफ राइट्स” विकसित करने की प्रक्रिया के लॉन्च की घोषणा के एक साल बाद जारी किया गया था।

इस बिल के मुखबंधन में स्पष्ट रूप से यह दर्शाया गया है कि व्हाइट हाउस एआई द्वारा समाज को होने वाले खतरों को समझता है। यहाँ यह क्या कहता है:

“आज लोकतंत्र के सामने खड़ी बड़ी चुनौतियों में से एक है प्रौद्योगिकी, डेटा और स्वचालित प्रणालियों का उपयोग जो अमेरिकी जनता के अधिकारों को खतरे में डालता है। अक्सर, इन उपकरणों का उपयोग हमारे अवसरों को सीमित करने और हमारी महत्वपूर्ण संसाधनों या सेवाओं तक पहुँच को रोकने के लिए किया जाता है। ये समस्याएं अच्छी तरह से प्रलेखित हैं। अमेरिका और दुनिया भर में, मरीज़ देखभाल में मदद करने वाली प्रणालियाँ असुरक्षित, अप्रभावी या पूर्वाग्रहपूर्ण साबित हुई हैं। नौकरी और ऋण निर्णयों में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम अवांछित असमानताओं को प्रतिबिंबित करने और पुन: उत्पन्न करने या नए हानिकारक पूर्वाग्रह और भेदभाव को एम्बेड करने के लिए पाए गए हैं। सोशल मीडिया डेटा संग्रह का उपयोग अक्सर लोगों के अवसरों को खतरे में डालने, उनकी गोपनीयता को कमजोर करने या उनकी गतिविधि को व्यापक रूप से ट्रैक करने के लिए किया जाता है – अक्सर उनकी जानकारी या सहमति के बिना।”

यह एआई बिल ऑफ राइट्स और इसके द्वारा प्रस्तावित फ्रेमवर्क का भविष्य के लिए क्या अर्थ होगा, यह देखना बाकी है। हमें जो पता है, वह यह है कि नए विकास तेजी से उभर रहे हैं। जो पहले असंभव माना जाता था, वह अब वास्तविकता है, और हमें ओपनएआई और उनके प्रसिद्ध प्लेटफ़ॉर्म जीपीटी-3 द्वारा नेतृत्व किए जा रहे प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) में क्रांति देख रहे हैं।

इसके बाद से हमने स्टेबल डिफ्यूजन नामक एक तकनीक के माध्यम से तुरंत छवियों के निर्माण को देखा है, जो जल्द ही एक मुख्यधारा का उपभोक्ता उत्पाद बन सकता है। इसका अर्थ यह है कि एक उपयोगकर्ता बस कोई भी प्रश्न टाइप कर सकता है जो वह कल्पना कर सकता है, और जैसे ही जादू हो जाए, एआई एक छवि उत्पन्न करेगा जो प्रश्न से मेल खाती है।

जब हम इसे घातीय विकास और त्वरित रिटर्न के नियम में जोड़ते हैं, तो ऐसा समय जल्द ही आएगा जब एआई ने दैनिक जीवन के हर पहलू पर कब्जा कर लिया होगा। जो व्यक्ति और कंपनियाँ इस परिवर्तन को जानती हैं और इसका लाभ उठाती हैं, वे लाभान्वित होंगी। दुर्भाग्य से, समाज का एक बड़ा हिस्सा एआई के दुर्भाग्यपूर्ण और अनुचित परिणामों का शिकार हो सकता है।

एआई बिल ऑफ राइट्स का उद्देश्य नागरिक अधिकारों की रक्षा और स्वचालित प्रणालियों के निर्माण, तैनाती और शासन में लोकतांत्रिक मूल्यों को बढ़ावा देने वाली नीतियों और प्रथाओं के विकास का समर्थन करना है। यह बिल चीन के दृष्टिकोण से कैसे तुलना करेगा, यह देखना बाकी है, लेकिन यह एक ऐसा बिल है जो एआई परिदृश्य को बदलने की क्षमता रखता है, और यह संभावना है कि यह ऑस्ट्रेलिया, कनाडा और यूरोपीय संघ जैसे सहयोगियों द्वारा अपनाया जाएगा।

हालांकि, एआई बिल ऑफ राइट्स गैर-बाध्यकारी है और यह अमेरिकी सरकार की नीति का गठन नहीं करता है। यह किसी भी मौजूदा सांविधिक, विनियमन, नीति या अंतर्राष्ट्रीय साधन की व्याख्या को सुपरसीड, संशोधित या निर्देशित नहीं करता है। इसका मतलब यह है कि यह उद्यमों और सरकारों पर निर्भर करेगा कि वे इस व्हाइटपेपर में रेखांकित नीतियों का पालन करें।

इस बिल ने पांच सिद्धांतों की पहचान की है जो स्वचालित प्रणालियों के डिजाइन, उपयोग और तैनाती को मार्गदर्शन करना चाहिए ताकि वे अमेरिकी जनता की रक्षा कर सकें एआई के युग में:

1. सुरक्षित और प्रभावी प्रणाली

गहरे शिक्षण पर निर्भर करने वाली एआई प्रणालियों से समाज को स्पष्ट और वर्तमान खतरा है। इसे इन सिद्धांतों के साथ संबोधित करने का प्रयास किया जा रहा है:

“आपको असुरक्षित या अप्रभावी प्रणालियों से सुरक्षा मिलनी चाहिए। स्वचालित प्रणालियों को विविध समुदायों, हितधारकों और डोमेन विशेषज्ञों के परामर्श से विकसित किया जाना चाहिए ताकि प्रणाली के चिंताओं, जोखिमों और संभावित प्रभावों की पहचान की जा सके। प्रणालियों को पूर्व-तैनाती परीक्षण, जोखिम पहचान और शमन, और निरंतर निगरानी से गुजरना चाहिए जो यह प्रदर्शित करता है कि वे उनके इरादित उपयोग, असुरक्षित परिणामों के शमन सहित, और डोमेन-विशिष्ट मानकों के अनुसार सुरक्षित और प्रभावी हैं। इन सुरक्षा उपायों के परिणामों में प्रणाली को तैनात नहीं करने या उपयोग से हटाने की संभावना शामिल होनी चाहिए। स्वचालित प्रणालियों को आपकी सुरक्षा या आपके समुदाय की सुरक्षा को खतरे में डालने के इरादे या तर्कसंगत रूप से भविष्यवाणी की जाने वाली संभावना के साथ डिज़ाइन नहीं किया जाना चाहिए। वे स्वचालित प्रणालियों के अनपेक्षित, लेकिन पूर्वानुमानित, उपयोग या प्रभाव से नुकसान से आपकी रक्षा के लिए proactively डिज़ाइन किया जाना चाहिए। आपको डेटा के डिजाइन, विकास और तैनाती में अनुचित या अप्रासंगिक डेटा उपयोग से सुरक्षा मिलनी चाहिए, और इसके पुन: उपयोग के हानिकारक प्रभाव से। स्वतंत्र मूल्यांकन और रिपोर्टिंग जो यह पुष्टि करती है कि प्रणाली सुरक्षित और प्रभावी है, जिसमें संभावित हानियों को शमन करने के लिए उठाए गए कदमों की रिपोर्ट शामिल है, जहां संभव हो वहाँ किया जाना चाहिए और परिणामों को सार्वजनिक किया जाना चाहिए।

2. एल्गोरिदमिक भेदभाव संरक्षण

इन नीतियों का संबंध एआई प्रणालियों द्वारा व्यक्तियों के शोषण से संबंधित कुछ हाथियों से है।

एक सामान्य समस्या जब एआई प्रणालियों का उपयोग करके कर्मचारियों की भर्ती की जाती है, तो गहरे शिक्षण प्रणाली अक्सर पूर्वाग्रहपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षण देती है ताकि भर्ती निष्कर्षों पर पहुँचा जा सके। इसका अर्थ यह है कि अतीत में खराब भर्ती प्रथाओं के परिणामस्वरूप लिंग या नस्लीय भेदभाव हो सकता है। एक अध्ययन में पाया गया कि प्रशिक्षण डेटा को लिंग-रहित करने की कोशिश करना कितना मुश्किल है।

सरकारों द्वारा पूर्वाग्रहपूर्ण डेटा के साथ एक और मूल समस्या गलत गिरफ्तारी का जोखिम है, या यहाँ तक कि अपराध भविष्यवाणी एल्गोरिदम जो अल्पसंख्यकों को लंबी जेल की सजा देते हैं।

“आपको एल्गोरिदम और प्रणालियों द्वारा भेदभाव का सामना नहीं करना चाहिए और प्रणालियों का उपयोग और डिज़ाइन एक न्यायसंगत तरीके से किया जाना चाहिए। एल्गोरिदमिक भेदभाव तब होता है जब स्वचालित प्रणालियाँ लोगों के साथ अन्यायपूर्ण व्यवहार में योगदान करती हैं जो उनकी दौड़, रंग, जातीयता, लिंग (गर्भावस्था, प्रसव और संबंधित चिकित्सा स्थितियों सहित), धर्म, आयु, राष्ट्रीय मूल, विकलांगता, दिग्गज की स्थिति, आनुवंशिक जानकारी या किसी अन्य वर्गीकरण के आधार पर होता है जो कानून द्वारा संरक्षित है। विशिष्ट परिस्थितियों के आधार पर, एल्गोरिदमिक भेदभाव कानूनी सुरक्षा का उल्लंघन कर सकता है। स्वचालित प्रणालियों के डिज़ाइनर, विकासकर्ता और तैनातकर्ता को व्यक्तियों और समुदायों को एल्गोरिदमिक भेदभाव से बचाने और प्रणालियों का उपयोग और डिज़ाइन एक न्यायसंगत तरीके से करने के लिए सक्रिय और निरंतर उपाय करने चाहिए। इस सुरक्षा में प्रणाली डिज़ाइन के हिस्से के रूप में सक्रिय समानता मूल्यांकन, प्रतिनिधि डेटा का उपयोग और जनसांख्यिकीय विशेषताओं के लिए प्रॉक्सी के खिलाफ सुरक्षा शामिल होनी चाहिए, विकलांग लोगों के लिए डिज़ाइन और विकास में सुलभता सुनिश्चित करना, पूर्व-तैनाती और निरंतर विषमता परीक्षण और शमन, और स्पष्ट संगठनात्मक पर्यवेक्षण। स्वतंत्र मूल्यांकन और सादे भाषा में रिपोर्टिंग, जिसमें एल्गोरिदमिक प्रभाव मूल्यांकन के परिणाम और शमन जानकारी शामिल है, जहां संभव हो वहाँ किया जाना चाहिए और सार्वजनिक किया जाना चाहिए ताकि इन सुरक्षाओं की पुष्टि की जा सके।

यह ध्यान देने योग्य है कि संयुक्त राज्य अमेरिका ने एआई के संबंध में एक बहुत ही पारदर्शी दृष्टिकोण अपनाया है, जो चीन द्वारा अपनाए गए एआई दृष्टिकोण से एक स्पष्ट विपरीत है।

3. डेटा गोपनीयता

यह डेटा गोपनीयता सिद्धांत सबसे अधिक आबादी के एक बड़े हिस्से को प्रभावित करने की संभावना है। सिद्धांत का पहला भाग विशेष रूप से डेटा संग्रह के बारे में चिंतित लगता है, विशेष रूप से इंटरनेट पर एक जाना माना समस्या, खासकर सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म के लिए। इसी डेटा का उपयोग विज्ञापन बेचने के लिए किया जा सकता है, या यहाँ तक कि जनता की राय को प्रभावित करने और चुनावों को प्रभावित करने के लिए भी इसका उपयोग किया जा सकता है।

“आपको दुर्भाग्यपूर्ण डेटा प्रथाओं से सुरक्षा मिलनी चाहिए और आपके पास डेटा के उपयोग पर नियंत्रण होना चाहिए। आपको डेटा संग्रह के माध्यम से गोपनीयता के उल्लंघन से सुरक्षा मिलनी चाहिए, जिसमें डिज़ाइन विकल्प शामिल हैं जो सुरक्षा सुनिश्चित करते हैं, जिसमें डेटा संग्रह आपकी उम्मीदों के अनुरूप है और केवल विशिष्ट संदर्भ के लिए सख्ती से आवश्यक डेटा एकत्र किया जाता है। स्वचालित प्रणालियों के डिज़ाइनर, विकासकर्ता और तैनातकर्ता को आपकी अनुमति मांगनी चाहिए और आपके डेटा के संग्रह, उपयोग, पहुँच, हस्तांतरण और हटाने के संबंध में आपके निर्णयों का सम्मान करना चाहिए, जहां संभव हो वहाँ; जहां संभव नहीं है, वैकल्पिक गोपनीयता से डिज़ाइन सुरक्षा का उपयोग किया जाना चाहिए। प्रणालियों को उपयोगकर्ता अनुभव और डिज़ाइन निर्णयों का उपयोग नहीं करना चाहिए जो उपयोगकर्ता की पसंद को धुंधला करते हैं या उपयोगकर्ताओं को गोपनीयता-आक्रामक डिफ़ॉल्ट रूप से बोझिल बनाते हैं। अनुमति का उपयोग केवल तभी किया जाना चाहिए जब डेटा संग्रह को उचित रूप से और अर्थपूर्ण तरीके से दिया जा सकता है; अनुमति अनुरोध संक्षिप्त, सादे भाषा में समझने योग्य होने चाहिए और आपको डेटा संग्रह और विशिष्ट संदर्भ के उपयोग पर नियंत्रण देना चाहिए; वर्तमान कठिन-से-समझने वाली नोटिस-एंड-चॉइस प्रथाओं को व्यापक डेटा उपयोग के लिए बदल दिया जाना चाहिए।

डेटा गोपनीयता सिद्धांत का दूसरा भाग मुख्य रूप से सरकारों और उद्यमों दोनों से निगरानी के बारे में चिंतित लगता है।

वर्तमान में, उद्यम अपने कर्मचारियों की निगरानी और जासूसी कर सकते हैं, कभी-कभी कार्यस्थल सुरक्षा में सुधार के लिए, महामारी के दौरान मास्क पहनने को लागू करने के लिए, लेकिन अक्सर यह просто यह देखने के लिए है कि कार्य में समय का उपयोग कैसे किया जा रहा है। इनमें से अधिकांश मामलों में, कर्मचारियों को लगता है कि वे स्वीकार्य से परे नियंत्रित और निगरानी किए जा रहे हैं।

“संवेदनशील डोमेन से संबंधित डेटा और अंतर्दृष्टि के लिए, जिसमें स्वास्थ्य, कार्य, शिक्षा, आपराधिक न्याय और वित्त शामिल हैं, और युवाओं से संबंधित डेटा के लिए, आपको पहले रखा जाना चाहिए; आपका डेटा और संबंधित अंतर्दृष्टि केवल आवश्यक कार्यों के लिए उपयोग की जानी चाहिए, और आपको नैतिक समीक्षा और उपयोग प्रतिबंधों द्वारा संरक्षित किया जाना चाहिए। आप और आपके समुदायों को अनियंत्रित निगरानी से मुक्त होना चाहिए; निगरानी प्रौद्योगिकियों को बढ़े हुए पर्यवेक्षण के अधीन होना चाहिए जिसमें उनके संभावित नुकसान और निगरानी प्रौद्योगिकियों के दायरे की सीमाओं का पूर्व-तैनाती मूल्यांकन शामिल है ताकि गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता की रक्षा की जा सके। निरंतर निगरानी और निगरानी का उपयोग शिक्षा, कार्य, आवास या अन्य संदर्भों में नहीं किया जाना चाहिए जहां ऐसी निगरानी प्रौद्योगिकियों का उपयोग अधिकारों, अवसरों या पहुँच को सीमित करने की संभावना है। जब भी संभव हो, आपके पास यह पुष्टि करने वाली रिपोर्ट तक पहुँच होनी चाहिए कि आपके डेटा निर्णयों का सम्मान किया गया है और निगरानी प्रौद्योगिकियों के आपके अधिकारों, अवसरों या पहुँच पर संभावित प्रभाव का मूल्यांकन किया गया है।

यह ध्यान देने योग्य है कि एआई का उपयोग लोगों की गोपनीयता की रक्षा के लिए किया जा सकता है।

4. नोटिस और व्याख्या

यह एआई नैतिकता सलाहकार बोर्ड की तैनाती और व्याख्या योग्य एआई के विकास को तेज करने के लिए एक आह्वान होना चाहिए। व्याख्या योग्य एआई तब आवश्यक है जब एआई मॉडल एक गलती करता है, एआई के काम करने के तरीके को समझने से समस्या का आसान निदान संभव हो जाता है।

व्याख्या योग्य एआई डेटा के उपयोग पर जानकारी को पारदर्शी रूप से साझा करने की भी अनुमति देगा, और एआई द्वारा निर्णय लेने के कारणों को समझने में मदद करेगा। व्याख्या योग्य एआई के बिना, इन नीतियों का पालन करना असंभव होगा क्योंकि गहरे शिक्षण की ब्लैकबॉक्स समस्या के कारण।

जो उद्यम इन प्रणालियों में सुधार पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे व्याख्या योग्य एआई के पीछे के सूक्ष्मताओं और जटिलताओं को समझने से भी लाभान्वित होंगे।

“आपको यह जानने का अधिकार है कि एक स्वचालित प्रणाली का उपयोग किया जा रहा है और समझने का अधिकार है कि यह आपको प्रभावित करने वाले परिणामों में कैसे योगदान करता है। स्वचालित प्रणालियों के डिज़ाइनर, विकासकर्ता और तैनातकर्ता को सामान्य रूप से सुलभ सादे भाषा प्रलेखन प्रदान करना चाहिए, जिसमें प्रणाली के समग्र कार्य और स्वचालन की भूमिका के स्पष्ट विवरण शामिल हैं; यह नोटिस कि ऐसी प्रणालियाँ उपयोग में हैं, प्रणाली के लिए जिम्मेदार व्यक्ति या संगठन, और परिणामों की व्याख्या जो स्पष्ट, समय पर और आपके लिए सुलभ हैं। ऐसा नोटिस अद्यतित रखा जाना चाहिए और प्रणाली से प्रभावित लोगों को महत्वपूर्ण उपयोग मामले या कुंजी कार्यक्षमता में परिवर्तनों के बारे में सूचित किया जाना चाहिए। आपको यह जानने का अधिकार है कि एक स्वचालित प्रणाली द्वारा आपको प्रभावित करने वाला परिणाम कैसे निर्धारित किया गया था, जब स्वचालित प्रणाली परिणाम निर्धारण में एकमात्र इनपुट नहीं है। स्वचालित प्रणालियों को आपके लिए तकनीकी रूप से वैध, अर्थपूर्ण और उपयोगी व्याख्याएं प्रदान करनी चाहिए, और जोखिम के स्तर के अनुसार कैलिब्रेटेड होनी चाहिए। सार्वजनिक रिपोर्टिंग जिसमें इन स्वचालित प्रणालियों के बारे में सारांश जानकारी शामिल है, सादे भाषा में और नोटिस और व्याख्या की स्पष्टता और गुणवत्ता का मूल्यांकन किया जाना चाहिए, जहां संभव हो वहाँ किया जाना चाहिए।

5. मानव विकल्प, विचार और पallback

यह सिद्धांत सरकारी संस्थाओं या सरकार की ओर से काम करने वाली निजी संस्थाओं के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक है।

एक एआई नैतिकता बोर्ड और व्याख्या योग्य एआई के साथ भी, जब जीवन दांव पर होते हैं तो मानव समीक्षा पर वापस आना महत्वपूर्ण है। हमेशा त्रुटि की संभावना होती है, और मानव द्वारा मामले की समीक्षा करने से एक ऐसी स्थिति से बचा जा सकता है जिसमें एआई गलत लोगों को जेल भेज देता है।

न्यायपालिका और आपराधिक न्याय प्रणाली के पास सबसे अधिक कमजोर सदस्यों को नुकसान पहुँचाने की सबसे अधिक क्षमता है, और उन्हें इस सिद्धांत पर विशेष ध्यान देना चाहिए।

“आपको जहां उपयुक्त हो, वहां विकल्प चुनने और समस्याओं का समाधान करने के लिए एक व्यक्ति तक पहुंच प्राप्त करने का अधिकार होना चाहिए। आपको मानव विकल्प के लिए स्वचालित प्रणालियों से बाहर निकलने में सक्षम होना चाहिए, जहां उपयुक्त हो। उपयुक्तता का निर्धारण एक दिए गए संदर्भ में उचित अपेक्षाओं पर आधारित होना चाहिए और व्यापक पहुंच सुनिश्चित करने और सार्वजनिक को विशेष रूप से हानिकारक प्रभावों से बचाने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। कुछ मामलों में, कानून द्वारा मानव या अन्य विकल्प की आवश्यकता हो सकती है। आपके पास एक त्वरित मानव विचार और पallback समस्या होनी चाहिए यदि कोई स्वचालित प्रणाली विफल हो जाती है, यह एक त्रुटि उत्पन्न करती है, या आप इसके प्रभाव को चुनौती देना या अपील करना चाहते हैं। मानव विचार और पallback सुलभ, न्यायसंगत, प्रभावी, बनाए रखा जाना चाहिए, और उपयुक्त ऑपरेटर प्रशिक्षण के साथ होना चाहिए, और सार्वजनिक पर असमानता का बोझ नहीं डालना चाहिए। स्वचालित प्रणालियों को संवेदनशील डोमेन के भीतर एक इच्छित उपयोग के साथ, जिसमें आपराधिक न्याय प्रणाली, रोजगार, शिक्षा और स्वास्थ्य शामिल हैं, को विशेष रूप से उद्देश्य के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए, अर्थपूर्ण मानव पर्यवेक्षण प्रदान किया जाना चाहिए, और उच्च-जोखिम वाले निर्णयों के लिए मानव विचार शामिल किया जाना चाहिए। मानव शासन प्रक्रियाओं का वर्णन करने वाली रिपोर्ट, जिसमें उनकी त्वरितता, पहुंच, परिणामों और प्रभावशीलता का मूल्यांकन किया जाना चाहिए, सार्वजनिक किया जाना चाहिए।

सारांश

ओएसटीपी को यह फ्रेमवर्क पेश करने के लिए श्रेय दिया जाना चाहिए जो समाज के लिए आवश्यक सुरक्षा प्रोटोकॉल को पुल करता है, बिना मशीन लर्निंग के विकास में बाधा डालने वाली कठोर नीतियों को पेश किए।

सिद्धांतों को रेखांकित करने के बाद, बिल तकनीकी साथी के मुद्दों पर विस्तार से जानकारी प्रदान करता है और इन सिद्धांतों को लागू करने के तरीके के बारे में विस्तृत जानकारी देता है।

सावधान व्यवसाय मालिकों और उद्यमों को इस बिल का अध्ययन करना चाहिए, क्योंकि इन नीतियों को जल्द से जल्द लागू करना केवल फायदेमंद होगा।

व्याख्या योग्य एआई अपने महत्व में बना रहेगा, जैसा कि इस बिल से स्पष्ट है:

“संघीय सरकार भर में, एजेंसियां व्याख्या योग्य एआई प्रणालियों पर शोध कर रही हैं और समर्थन कर रही हैं। एनआईएसटी व्याख्या योग्य एआई प्रणालियों पर मूलभूत अनुसंधान कर रहा है। एक अंतरविषयक शोधकर्ता टीम का उद्देश्य मापन विधियों और व्याख्या योग्य एआई के कोर सिद्धांतों को लागू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करना है। डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी में एक्सप्लेनेबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर एक कार्यक्रम है जिसका उद्देश्य उच्च सीखने की दक्षता (पूर्वानुमान सटीकता) को बनाए रखते हुए अधिक व्याख्या योग्य मॉडल उत्पन्न करने वाली मशीन लर्निंग तकनीकों का सूट बनाना है, और मानव उपयोगकर्ताओं को प्रणाली को समझने, उचित रूप से विश्वास करने और उभरती पीढ़ी के कृत्रिम रूप से बुद्धिमान साथियों का प्रभावी ढंग से प्रबंधन करने में सक्षम बनाना है। राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के न्यायसंगत एआई कार्यक्रम में व्याख्या योग्य एआई के लिए शोध आधारों में विशिष्ट रुचि शामिल है।

जो नहीं देखा जाना चाहिए, वह यह है कि अंततः यहाँ वर्णित सिद्धांत नए मानक बन जाएंगे।