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 आगामी वर्षों में उत्पादन में एआई मॉडलों की संख्या बढ़ेगी। इसके परिणामस्वरूप, जिम्मेदार एआई के आसपास उद्योग चर्चाएं अधिक जरूरी हो गई हैं।

सुखद समाचार यह है कि अधिकांश संगठनों ने पहले से ही एआई नैतिकता का समर्थन किया है। हालांकि, केवल लगभग 20% ने व्यापक कार्यक्रमों को लागू किया है जिसमें फ्रेमवर्क, 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 फ्रेमवर्क और परिपक्व प्रक्रियाओं को लागू करने के लिए आगे बढ़ना चाहिए। दुनिया भर में नियमन आ रहे हैं, और पहले से ही एक में से दो संगठन में जिम्मेदार एआई विफलता हुई है।

जिम्मेदार एआई को 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 होगा:

• 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 कम करने के लिए समाधान विकसित करने से पहले – इस तरह, मॉडल शुरू से ही निष्पक्षता के साथ बनाए जाते हैं। टीमें और भागीदार पूर्व-प्रसंस्करण, एल्गोरिथ्म डिजाइन और पोस्ट-प्रोसेसिंग 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 एल्गोरिदम विभिन्न समूहों और व्यक्तियों के साथ निष्पक्ष व्यवहार करते हैं। और विरोधाभासी निष्पक्षता दृष्टिकोण परिणामों को मॉडल करते हैं यदि कुछ कारक बदल जाते हैं, जो पूर्वाग्रहों की पहचान करने और उन्हें संबोधित करने में मदद करते हैं।
• 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 ये निर्णय गैर-तकनीकी शब्दों में दूसरों के साथ आसानी से संवाद किया जा सकता 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 पहली और तीसरी पार्टी डेटा का उपयोग मॉडल को खिलाने के लिए कर रही हैं। वे गोपनीयता-संरक्षण सीखने की तकनीकों का भी उपयोग कर रहे हैं, जैसे कि स्पार्सिटी समस्याओं को दूर करने के लिए सिंथेटिक डेटा बनाना। नेता और टीमें डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सुरक्षा उपायों की समीक्षा और विकास करना चाहेंगी ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि गोपनीय और संवेदनशील डेटा अभी भी नए तरीकों से इसका उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, सिंथेटिक डेटा को ग्राहकों की प्रमुख विशेषताओं की नकल करनी चाहिए लेकिन व्यक्तियों के लिए वापस नहीं की जा सकती है।
• 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; फ्रेमवर्क लागू करें; जवाबदेही और रिपोर्टिंग तंत्र बनाएं; और प्रतिक्रिया लूप और निरंतर सुधार कार्यक्रम विकसित करें।

जिम्मेदार एआई कार्यक्रम के महत्वपूर्ण सुविधाकर्ता

तो क्या कंपनियों को जिम्मेदार एआई नेताओं से अलग बनाता 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 लाभ पहुंचाता है।
• अपेक्षाएं निर्धारित करें: वरिष्ठ नेता टीमों के साथ सही अपेक्षाएं निर्धारित करते हैं ताकि वे जमीन से जिम्मेदार एआई समाधान बना सकें, न कि समाधानों को पूरा करने के बाद उन्हें अनुकूलित करने का प्रयास करें।
• एक फ्रेमवर्क और प्रक्रियाओं को लागू करें: भागीदार पारदर्शी प्रक्रियाओं और गार्डरेल्स के साथ जिम्मेदार एआई फ्रेमवर्क 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 में वृद्धि हो सके। वे डोमेन और उद्योग कौशल के लिए भागीदारों की ओर रुख कर सकते हैं, जैसे कि डेटा और एआई रणनीति-निर्धारण और कार्यान्वयन, ग्राहक विश्लेषण, विपणन प्रौद्योगिकी, आपूर्ति श्रृंखला और अन्य क्षमताओं के साथ जोड़ा। भागीदार पूर्ण-स्पेक्ट्रम एआई कौशल भी प्रदान कर सकते हैं, जिसमें बड़े-भाषा मॉडल (एलएलएम) इंजीनियरिंग, विकास, संचालन और प्लेटफ़ॉर्म इंजीनियरिंग क्षमताएं शामिल हैं, जो जिम्मेदार एआई फ्रेमवर्क और प्रक्रियाओं का उपयोग करके समाधानों को डिज़ाइन, विकसित, परिचालन और उत्पादन करने के लिए हैं।
• त्वरक 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 अपने बाजार प्रतिस्पर्धा में वृद्धि करने वाले ऊर्ध्वाधर समाधान मिलते हैं।
• टीम गोद लेने और जवाबदेही सुनिश्चित करें: उद्यम और भागीदार टीमों को नए नीतियों और प्रक्रियाओं पर प्रशिक्षित किया जाता है। इसके अलावा, उद्यम प्रमुख नीतियों के अनुपालन के लिए टीमों की लेखा परीक्षा करते हैं।
• 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 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 शायद जिम्मेदार एआई कार्यक्रम की आवश्यकता है। जोखिमों को कम करने, कार्यक्रमों और प्रक्रियाओं को परिपक्व करने और हितधारकों को जवाबदेही प्रदर्शित करने के लिए सक्रिय रूप से आगे बढ़ें।

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