2022 में, कंपनियों के पास औसतन 3.8 एआई मॉडल उत्पादन में थे। आज, सात में से दस कंपनियां जनरेटिव एआई के साथ प्रयोग कर रही हैं, जिसका अर्थ है कि उत्पादन में एआई मॉडलों की संख्या आने वाले वर्षों में बढ़ेगी। परिणामस्वरूप, जिम्मेदार एआई के बारे में उद्योग चर्चाओं ने अधिक गति पकड़ ली है।

सुखद समाचार यह है कि अधिकांश संगठनों में से अधिकांश एआई नैतिकता का समर्थन करते हैं। हालांकि, केवल लगभग 20% ने व्यापक कार्यक्रमों को लागू किया है जिसमें ढांचे, शासन और गार्डरेल्स शामिल हैं जो एआई मॉडल विकास की देखरेख करने और जोखिमों की पहचान करने और उन्हें कम करने के लिए हैं। एआई विकास की तेज गति को देखते हुए, नेताओं को अब ढांचे और परिपक्व प्रक्रियाओं को लागू करने के लिए आगे बढ़ना चाहिए। दुनिया भर में नियम आ रहे हैं, और पहले से ही एक में से दो संगठन ने जिम्मेदार एआई विफलता का अनुभव किया है।

जिम्मेदार एआई लागू करने में चुनौतियां

जिम्मेदार एआई 20 अलग-अलग व्यावसायिक कार्यों तक फैला हुआ है, जो प्रक्रिया और निर्णय लेने की जटिलता को बढ़ाता है। जिम्मेदार एआई टीमों को नेतृत्व; व्यवसाय के मालिक; डेटा, एआई और आईटी टीमों; और भागीदारों के साथ काम करना चाहिए:

• निष्पक्ष और पूर्वाग्रह से मुक्त एआई समाधान बनाएं: टीमें और भागीदार विभिन्न तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं, जैसे कि अन्वेषणात्मक डेटा विश्लेषण, संभावित पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें विकास से पहले कम करने के लिए – इस तरह, मॉडल निष्पक्षता के साथ बनाए जाते हैं। टीमें और भागीदार प्रीप्रोसेसिंग, अल्गोरिदम डिजाइन और पोस्टप्रोसेसिंग में उपयोग किए जाने वाले डेटा की भी समीक्षा कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह प्रतिनिधित्व और संतुलित है। इसके अलावा, वे समूह और व्यक्तिगत निष्पक्षता तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि अल्गोरिदम विभिन्न समूहों और व्यक्तियों के साथ निष्पक्ष व्यवहार करते हैं। और विरोधाभासी निष्पक्षता दृष्टिकोण परिणामों को मॉडल करता है यदि कertain कारक बदले जाते हैं, जो पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने में मदद करता है।
• एआई पारदर्शिता और व्याख्या को बढ़ावा दें: एआई पारदर्शिता का अर्थ है कि यह समझना आसान है कि एआई मॉडल कैसे काम करते हैं और निर्णय लेते हैं। व्याख्या का अर्थ है कि इन निर्णयों को गैर-तकनीकी शब्दों में दूसरों के साथ संवाद करने में आसानी होती है। सामान्य शब्दावली का उपयोग करना, हितधारकों के साथ नियमित चर्चा आयोजित करना और एआई जागरूकता और निरंतर शिक्षा की संस्कृति बनाने से इन लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद मिल सकती है।
• डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करें: एआई मॉडल डेटा के पहाड़ का उपयोग करते हैं। कंपनियां मॉडलों को खिलाने के लिए पहले और तीसरे पक्ष के डेटा का लाभ उठा रही हैं। वे गोपनीयता-संरक्षण तकनीकों का भी उपयोग करते हैं, जैसे कि स्पार्सिटी समस्याओं को दूर करने के लिए सिंथेटिक डेटा बनाना। नेता और टीमें डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सुरक्षा की समीक्षा और विकसित करना चाहेंगे ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि गोपनीय और संवेदनशील डेटा अभी भी सुरक्षित है क्योंकि यह नए तरीकों से उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, सिंथेटिक डेटा को ग्राहकों की प्रमुख विशेषताओं की नकल करनी चाहिए लेकिन व्यक्तियों के लिए वापस नहीं जाना चाहिए।
• शासन लागू करें: शासन कॉर्पोरेट एआई परिपक्वता पर आधारित होगा। हालांकि, कंपनियों को शुरू से ही एआई सिद्धांतों और नीतियों को निर्धारित करना चाहिए। जैसे ही उनके एआई मॉडल का उपयोग बढ़ता है, वे एआई अधिकारी नियुक्त कर सकते हैं; ढांचे लागू करें; जिम्मेदारी और रिपोर्टिंग तंत्र बनाएं; और प्रतिक्रिया लूप और निरंतर सुधार कार्यक्रम विकसित करें।

जिम्मेदार एआई कार्यक्रम के महत्वपूर्ण सुविधाकर्ता

तो क्या जिम्मेदार एआई नेताओं से अन्य कंपनियों को अलग करता है? वे:

• एआई के लिए एक दृष्टि और लक्ष्य बनाएं: नेता अपनी दृष्टि और एआई के लिए लक्ष्यों को संवाद करते हैं और यह कैसे कंपनी, ग्राहकों और समाज को लाभान्वित करता है।
• अपेक्षाएं निर्धारित करें: वरिष्ठ नेता टीमों के साथ सही अपेक्षाएं निर्धारित करते हैं ताकि वे जमीन से निर्माण के बजाय पूरा होने के बाद समाधानों को अनुकूलित करने के बजाय जिम्मेदार एआई समाधान बना सकें।
• एक ढांचे और प्रक्रियाओं को लागू करें: भागीदार पारदर्शी प्रक्रियाओं और गार्डरेल्स के साथ जिम्मेदार एआई ढांचे प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा गोपनीयता, निष्पक्षता और पूर्वाग्रह जांच को प्रारंभिक डेटा तैयारी, मॉडल विकास और निरंतर निगरानी में शामिल किया जाना चाहिए।
• डोमेन, उद्योग और एआई कौशल तक पहुंच: टीमें एआई समाधानों के नवाचार को तेज करना चाहती हैं ताकि व्यावसायिक प्रतिस्पर्धा बढ़ सके। वे जिम्मेदार एआई ढांचे और प्रक्रियाओं का उपयोग करके डिजाइन, विकसित, परिचालन और उत्पादन करने के लिए समाधानों को डेटा और एआई रणनीति-निर्धारण और कार्यान्वयन, ग्राहक विश्लेषण, मार्केटिंग प्रौद्योगिकी, आपूर्ति श्रृंखला और अन्य क्षमताओं के साथ जोड़े जा सकते हैं।
• एक्सेलरेटर्स तक पहुंच: भागीदार एआई पारिस्थितिकी तंत्र तक पहुंच प्रदान करते हैं, जो जिम्मेदार पारंपरिक और जनरेटिव एआई पायलट परियोजनाओं के विकास समय को 50% तक कम कर देता है। उद्यमों को अपनी बाजार प्रतिस्पर्धा बढ़ाने वाले ऊर्ध्वाधर समाधान मिलते हैं।
• टीम अपनाने और जिम्मेदारी सुनिश्चित करें: उद्यम और भागीदार टीमें नए नीतियों और प्रक्रियाओं पर प्रशिक्षित हैं। इसके अलावा, उद्यमों ने प्रमुख नीतियों के अनुपालन के लिए टीमों के लिए ऑडिट किया है।
• परिणामों को मापने के लिए सही मेट्रिक्स का उपयोग करें: नेता और टीमें बेंचमार्क और अन्य मेट्रिक्स का उपयोग करते हैं ताकि यह प्रदर्शित किया जा सके कि जिम्मेदार एआई व्यावसायिक मूल्य को कैसे योगदान देता है ताकि हितधारकों की भागीदारी उच्च बनी रहे।
• एआई प्रणालियों की निगरानी करें: भागीदार मॉडल निगरानी सेवाएं प्रदान करते हैं, समस्याओं को proactively हल करते हैं और सुनिश्चित करते हैं कि वे विश्वसनीय परिणाम प्रदान करते हैं।

अब जिम्मेदार एआई की योजना बनाएं

यदि आपकी कंपनी एआई नवाचार को तेज कर रही है, तो आपको एक जिम्मेदार एआई कार्यक्रम की आवश्यकता हो सकती है। जोखिमों को कम करने, कार्यक्रमों और प्रक्रियाओं को परिपक्व करने और हितधारकों को जवाबदेही प्रदर्शित करने के लिए आगे बढ़ें।

एक भागीदार आपको जिम्मेदार एआई के साथ व्यावसायिक मूल्य अनलॉक करने के लिए आवश्यक कौशल सेट, ढांचे, उपकरण और साझेदारी प्रदान कर सकता है। निष्पक्ष और पूर्वाग्रह से मुक्त मॉडल तैनात करें, नियंत्रण लागू करें और कंपनी की आवश्यकताओं के अनुपालन में वृद्धि करें जबकि आगामी नियमों के लिए तैयारी करें।