Pay As You Go7 दिन का फ़्री ट्रायल; किसी क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं
मल्टीमॉडल एआई तेजी से आगे बढ़ रहा है, लेकिन यह गंभीर नैतिक चिंताओं के साथ आता है: पूर्वाग्रह, गोपनीयता जोखिम और जवाबदेही में कमियां। ये सिस्टम स्वास्थ्य सेवा, वित्त और परिवहन में शक्तिशाली अनुप्रयोगों के लिए टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो जैसे डेटा प्रकारों को मिलाते हैं, लेकिन वे अद्वितीय चुनौतियां भी पैदा करते हैं जो पारंपरिक AI से परे हैं।
मल्टीमॉडल एआई में अपार संभावनाएं हैं, लेकिन इन नैतिक चुनौतियों से निपटने और जनता के विश्वास को बनाए रखने के लिए जिम्मेदार विकास आवश्यक है।
मल्टीमॉडल AI सिस्टम में पूर्वाग्रहों को बढ़ाने का एक अनूठा तरीका होता है क्योंकि वे टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो जैसी विविध डेटा स्ट्रीम से खींचते हैं - जिनमें से सभी के अपने पूर्वाग्रह होते हैं। संयुक्त होने पर, इन पूर्वाग्रहों से भेदभाव पैदा होता है, जो पारंपरिक AI सिस्टम की तुलना में कहीं अधिक जटिल होता है। और यह चुनौती और बड़ी होती जा रही है। इसके मुताबिक़ गार्टनर, जनरेटिव एआई समाधानों का प्रतिशत जो मल्टीमॉडल हैं, 2023 में सिर्फ 1% से बढ़कर 2027 तक 40% होने की उम्मीद है। इस बढ़ती समस्या से निपटने के लिए तकनीकी और संगठनात्मक दोनों रणनीतियों की आवश्यकता होती है, जिन्हें हम आगे खोजेंगे।
मल्टीमॉडल AI में पूर्वाग्रह सिर्फ एक जगह से नहीं आता है - यह आपस में जुड़े मुद्दों का जाल है। यूनिमोडल सिस्टम की तुलना में, मल्टीमॉडल सिस्टम में पूर्वाग्रह की जटिलता दूसरे स्तर पर है।
एक प्रमुख स्रोत प्रशिक्षण डेटा में असंतुलन है। जब डेटासेट अलग-अलग तौर-तरीकों में कुछ समूहों का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, तो AI विषम पैटर्न सीखता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई छवि डेटासेट मुख्य रूप से हल्की चमड़ी वाले व्यक्तियों से बना है और संबंधित पाठ विशिष्ट जनसांख्यिकीय भाषा को दर्शाता है, तो सिस्टम में पक्षपाती जुड़ाव विकसित होने की संभावना है।
पूर्वाग्रह तब भी उभरता है जब संवेदनशील विशेषताएं - जैसे स्किन टोन या एक्सेंट - सभी तौर-तरीकों से परस्पर क्रिया करती हैं। उदाहरण के लिए, चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियों को लें। वे अक्सर इमेज डेटा में गहरे रंग की त्वचा के साथ संघर्ष करते हैं, जबकि कुछ लहजे वाले स्पीकर के ऑडियो की गलत व्याख्या भी करते हैं। अध्ययनों से पता चलता है कि ये प्रणालियां गहरे रंग की महिलाओं की तुलना में हल्की चमड़ी वाले पुरुषों पर बेहतर प्रदर्शन करती हैं। मल्टीमॉडल सिस्टम में शामिल अतिरिक्त प्रोसेसिंग चरणों के कारण समस्या को सुलझाना और भी कठिन हो जाता है, जिससे यह पता लगाना मुश्किल हो जाता है कि पूर्वाग्रह कहाँ से उत्पन्न होता है।
समस्या चेहरे की पहचान तक सीमित नहीं है। स्वास्थ्य देखभाल में, जोखिम विशेष रूप से चिंताजनक होते हैं। 23 चेस्ट एक्स-रे डेटासेट की समीक्षा में पाया गया कि अधिकांश में उम्र और लिंग के बारे में जानकारी शामिल थी, लेकिन केवल 8.7% ने नस्ल या जातीयता की सूचना दी, और केवल 4.3% में बीमा स्थिति शामिल थी। जब इस तरह के अधूरे मेडिकल इमेज डेटा को मल्टीमॉडल सिस्टम में मरीज के टेक्स्ट रिकॉर्ड के साथ जोड़ दिया जाता है, तो इससे डायग्नोस्टिक ब्लाइंड स्पॉट हो सकते हैं, खासकर कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों के लिए।
मल्टीमॉडल AI में पूर्वाग्रह को दूर करने के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो विकास के हर चरण में समस्या से निपटता है। यहां कुछ रणनीतियां दी गई हैं जो मदद कर सकती हैं:
फेयरनेस-अवेयर एल्गोरिदम एक अन्य महत्वपूर्ण उपकरण हैं। ये एल्गोरिदम पूर्वाग्रह संबंधी बाधाओं को सीधे मॉडल की प्रशिक्षण प्रक्रिया में शामिल करते हैं। उदाहरण के लिए, एक मल्टीमॉडल हायरिंग सिस्टम विशिष्ट दृश्य लक्षणों को नौकरी के प्रदर्शन की भविष्यवाणियों से जोड़ने से बचने के लिए ऐसी बाधाओं का उपयोग कर सकता है।
नियमित ऑडिट और निगरानी महत्वपूर्ण हैं। विविध डेटासेट वाले मॉडल का परीक्षण करना और विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में उनके प्रदर्शन का मूल्यांकन करना छिपे हुए पूर्वाग्रहों को प्रकट कर सकता है। ओबरमेयर और उनके सहयोगियों द्वारा 2019 में किए गए एक अध्ययन में इस आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया: उन्होंने पाया कि एक वाणिज्यिक स्वास्थ्य देखभाल एल्गोरिथम ने समान बीमारियों के बोझ वाले श्वेत रोगियों की तुलना में कम अश्वेत रोगियों को संदर्भित किया है। पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल में पूर्वाग्रह के लिए परीक्षण करने वाले स्वचालित टूल भी समस्याओं को जल्दी से उजागर करने में मदद कर सकते हैं।
पारदर्शिता भी उतनी ही महत्वपूर्ण है। जब हितधारक स्पष्ट रूप से समझ सकते हैं कि AI सिस्टम अपने निर्णय कैसे लेता है, तो अनुचित पैटर्न को पहचानना और उन्हें दूर करना आसान हो जाता है। विविध समीक्षा टीमें इस प्रक्रिया को और मजबूत कर सकती हैं। विभिन्न पृष्ठभूमियों वाली टीमों में ऐसे भेदभाव का पता लगाने की संभावना अधिक होती है जो समरूप समूह मिस कर सकते हैं।
अंततः, सबसे प्रभावी रणनीतियां तकनीकी सुधारों को निष्पक्षता के लिए एक मजबूत संगठनात्मक प्रतिबद्धता के साथ जोड़ती हैं। जैसा कि ओटावा विश्वविद्यालय के सहायक प्रोफेसर, चन्नारोंग इंताहचोम्फू कहते हैं:
“AI से जुड़े जोखिमों और नुकसानों को तुरंत दूर करना और उन्हें कम करना महत्वपूर्ण है। मेरा मानना है कि एआई के विकास से लेकर तैनाती तक के हर चरण में निष्पक्षता, पूर्वाग्रह और भेदभाव देखने के लिए इंजीनियरों, नीति निर्माताओं और व्यापार जगत के नेताओं में नैतिकता की भावना होनी चाहिए।”
जब मल्टीमॉडल AI सिस्टम टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो डेटा को एक साथ लाते हैं, तो वे संभावित गोपनीयता उल्लंघनों के लिए एक उपयुक्त वातावरण बनाते हैं। ये सिस्टम जितने अधिक प्रकार के डेटा को संभालते हैं, साइबर अपराधियों को वे उतना ही बड़ा लक्ष्य पेश करते हैं, जिससे संवेदनशील जानकारी को उजागर करने की संभावना बढ़ जाती है। 2027 तक, AI से संबंधित डेटा उल्लंघनों के 40% से अधिक सीमाओं के पार जनरेटिव AI के अनुचित उपयोग के परिणामस्वरूप होने की उम्मीद है। इस बढ़ते खतरे के कारण संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए कड़े कदम उठाने की आवश्यकता है।
हाल के अध्ययनों से खतरनाक रुझान सामने आए हैं। उदाहरण के लिए, कुछ मल्टीमॉडल मॉडल हैं समान मॉडल की तुलना में CSEM-संबंधित पाठ्य प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न होने की संभावना 60 गुना अधिक है। इसके अतिरिक्त, वे हैं खतरनाक CBRN (रासायनिक, जैविक, रेडियोलॉजिकल और परमाणु) जानकारी के उत्पादन की संभावना 18-40 गुना अधिक है जब प्रतिकूल संकेतों के अधीन किया जाता है।
असली चुनौती यह है कि विभिन्न डेटा प्रकार कैसे इंटरैक्ट करते हैं। किसी व्यक्ति की फ़ोटो, वॉइस रिकॉर्डिंग और टेक्स्ट संदेशों को मिलाकर एक विस्तृत डिजिटल फ़िंगरप्रिंट बनाया जा सकता है, जो व्यक्तिगत जानकारी को उन तरीकों से उजागर करता है, जिनका यूज़र ने कभी इरादा नहीं किया होगा।
सबसे चिंताजनक मुद्दों में से एक है क्रॉस-मोडल अनुमान। उदाहरण के लिए, AI सिस्टम किसी व्यक्ति की जातीयता का पता लगाने के लिए किसी छवि से चेहरे की विशेषताओं का विश्लेषण कर सकता है, फिर एक व्यापक प्रोफ़ाइल बनाने के लिए उसे वॉइस पैटर्न और टेक्स्ट संचार शैलियों के साथ क्रॉस-रेफ़रेंस कर सकता है। इस तरह का डेटा फ़्यूज़न अनजाने में स्वास्थ्य की स्थिति, राजनीतिक झुकाव या वित्तीय जानकारी जैसे संवेदनशील विवरणों को प्रकट कर सकता है। इसके साथ ही, विरोधात्मक हमले AI मॉडल में कमजोरियों का फायदा उठाना, निजी डेटा को निकालना या फिर से बनाना जो सुरक्षित रहने वाला था।
समस्या तब और गंभीर हो जाती है जब डेटा बिना उचित निरीक्षण के अंतरराष्ट्रीय सीमाओं को पार कर जाता है। गार्टनर के वीपी एनालिस्ट जोर्ज फ्रिट्च बताते हैं:
“अनपेक्षित सीमा पार डेटा स्थानांतरण अक्सर अपर्याप्त निरीक्षण के कारण होते हैं, खासकर जब GenAI को स्पष्ट विवरण या घोषणा के बिना मौजूदा उत्पादों में एकीकृत किया जाता है।”
लंबी अवधि का डेटा संग्रहण इन जोखिमों को जोड़ता है। पारंपरिक डेटाबेस के विपरीत, जो संरचित जानकारी संग्रहीत करते हैं, मल्टीमॉडल AI सिस्टम अक्सर कच्चे डेटा - जैसे फ़ोटो, ऑडियो और टेक्स्ट - को लंबे समय तक बनाए रखते हैं। यह हैकर्स के लिए सोने की खान बनाता है और समय के साथ अनधिकृत पहुंच की संभावना को बढ़ाता है। वास्तविक दुनिया के उल्लंघनों ने दिखा दिया है कि ये कमजोरियां कितनी विनाशकारी हो सकती हैं।
इन जोखिमों को दूर करने के लिए गोपनीयता के लिए एक सक्रिय, बहुस्तरीय दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा करना शुरू से ही AI विकास प्रक्रिया का हिस्सा होना चाहिए - बाद का विचार नहीं।
डेटा न्यूनीकरण एक महत्वपूर्ण पहला कदम है। अपने सिस्टम को उसके विशिष्ट उद्देश्य के लिए केवल वही डेटा एकत्र और प्रोसेस करें जिसकी आपके सिस्टम को आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, यदि आपके AI को काम करने के लिए ऑडियो डेटा की आवश्यकता नहीं है, तो उसे एकत्र न करें। यह सरल अभ्यास गोपनीयता जोखिमों के प्रति आपके जोखिम को काफी कम कर सकता है।
डेटा सुरक्षा को मजबूत करने के लिए, AI विकास के दौरान इन प्रमुख प्रथाओं को लागू करें:
ऐक्सेस कंट्रोल्स रक्षा की एक और आवश्यक परत हैं। रोल-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (RBAC) और मल्टी-फैक्टर ऑथेंटिकेशन (MFA) का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करें कि केवल अधिकृत कर्मचारी ही संवेदनशील डेटा तक पहुँच सकते हैं। नीति-आधारित नियंत्रण मॉडल के उपयोग को और प्रतिबंधित कर सकते हैं, दुरुपयोग को रोक सकते हैं या बौद्धिक संपदा तक अनधिकृत पहुंच को रोक सकते हैं।
गवर्नेंस फ्रेमवर्क गोपनीयता सुरक्षा की रीढ़ हैं। जोर्ज फ्रिट्च शासन के महत्व को रेखांकित करते हैं:
“ऐसे संगठन जो आवश्यक गवर्नेंस मॉडल और नियंत्रण को एकीकृत नहीं कर सकते हैं, वे खुद को प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान में पा सकते हैं, खासकर जिनके पास मौजूदा डेटा गवर्नेंस फ्रेमवर्क को तेज़ी से बढ़ाने के लिए संसाधनों की कमी है।”
AI सिस्टम की देखरेख करने, डेटा प्रबंधन के बारे में पारदर्शी संचार लागू करने और डेटा बनाए रखने और हटाने के लिए स्पष्ट नीतियां बनाने के लिए शासन समितियों की स्थापना करें। सुनिश्चित करें कि आपकी टीम को पता है कि संवेदनशील जानकारी का सही तरीके से निपटान कब और कैसे करना है।
निरंतर निगरानी गोपनीयता उल्लंघनों के बढ़ने से पहले उनका पता लगाने और उन्हें दूर करने के लिए महत्वपूर्ण है। असामान्य गतिविधि के लिए AI सिस्टम की नियमित रूप से निगरानी करें, और घटना से निपटने की योजनाएँ तैयार करें। अपने AI इन्फ्रास्ट्रक्चर में कमजोरियों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने के लिए लगातार सुरक्षा आकलन, परीक्षण और पैच प्रबंधन करें।
आखिरकार, कर्मचारी प्रशिक्षण अक्सर अनदेखी की जाती है लेकिन आलोचनात्मक होती है। अपनी टीम को डेटा गोपनीयता के लिए सबसे अच्छे तरीकों के बारे में प्रशिक्षित करें, जिसमें डेटा मास्किंग और छद्म नाम बदलने की तकनीकें शामिल हैं। स्पष्ट नीतियां और दिशानिर्देश कर्मचारियों को संवेदनशील डेटा को गलत तरीके से संभालने के जोखिमों और उन्हें कम करने के तरीकों को समझने में मदद करेंगे।
पूर्वाग्रह और गोपनीयता के बारे में चिंताओं के अलावा, मल्टीमॉडल AI सिस्टम में जवाबदेही और पारदर्शिता अद्वितीय बाधाएं लाती है। ये सिस्टम, जो टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को एक साथ प्रोसेस करते हैं, अक्सर जटिल ब्लैक बॉक्स की तरह काम करते हैं - इतना जटिल कि उनके निर्माता भी उन्हें पूरी तरह से समझने के लिए संघर्ष करते हैं। यह सिर्फ़ एक तकनीकी समस्या नहीं है; यह उस युग में विश्वास और ज़िम्मेदारी की बात है, जहाँ AI के फ़ैसले सीधे वास्तविक जीवन को प्रभावित करते हैं।
इस चिंता का एक महत्वपूर्ण उदाहरण: 75% व्यवसायों का मानना है कि पारदर्शिता की कमी से भविष्य में ग्राहक मंथन अधिक हो सकता है। यह पूर्वाग्रह और गोपनीयता के बारे में मौजूदा चिंताओं के साथ निकटता से जुड़ा हुआ है, क्योंकि यह AI-संचालित निर्णयों के पीछे की जवाबदेही पर सवाल उठाता है।
मल्टीमॉडल AI सिस्टम की जटिलता उनके ऑडिटिंग को एक बड़ी चुनौती बनाती है। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर के विपरीत, जहां हर चरण का पता लगाया जा सकता है, ये सिस्टम ट्रांसफॉर्मर और न्यूरल नेटवर्क जैसे गहन शिक्षण मॉडल पर निर्भर करते हैं। ये मॉडल उन तरीकों से काम करते हैं जो अक्सर अपारदर्शी होते हैं, यहां तक कि उन्हें डिज़ाइन करने वाले इंजीनियरों के लिए भी।
कठिनाई को और बढ़ाते हुए, क्रॉस-मोडल इंटरैक्शन जवाबदेही को और जटिल बना देते हैं। उदाहरण के लिए, नौकरी के आवेदन का मूल्यांकन करते समय, AI डेटा के मिश्रण का विश्लेषण कर सकता है - रेज़्यूमे टेक्स्ट, प्रोफ़ाइल फ़ोटो, और वीडियो साक्षात्कार का ऑडियो। यह पता लगाना कि प्रत्येक इनपुट अंतिम निर्णय को कैसे प्रभावित करता है, लगभग असंभव है।
एक और बड़ी बाधा मालिकाना एल्गोरिदम के आसपास की गोपनीयता है। कई कंपनियां अपने AI मॉडल को व्यापार रहस्य मानती हैं, जिससे ऑडिट के लिए महत्वपूर्ण डेटा तक बाहरी पहुंच सीमित हो जाती है। पारदर्शिता की यह कमी समस्या आने पर जांच में बाधा डाल सकती है। इसका एक उल्लेखनीय उदाहरण है अमेज़नमहिलाओं के साथ भेदभाव पाए जाने के बाद 2018 में अपने AI भर्ती टूल को बंद कर दिया गया। इस घटना ने भर्ती के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले AI सिस्टम में निष्पक्षता और जवाबदेही की अत्यधिक आवश्यकता को उजागर किया।
जटिलता और गोपनीयता की ये परतें भेदभावपूर्ण परिणामों को बढ़ा सकती हैं, जिससे उन्हें पहचानना और हल करना कठिन हो जाता है।
इन चुनौतियों से निपटने के लिए मल्टीमॉडल AI सिस्टम को डिज़ाइन और तैनात करने के तरीके में एक मूलभूत बदलाव की आवश्यकता है। जवाबदेही को हर स्तर पर सिस्टम में शामिल किया जाना चाहिए।
सबसे पहले, पारदर्शिता लोगों से शुरू होती है, न कि केवल एल्गोरिदम से। जेसन रॉस के रूप में, उत्पाद सुरक्षा प्रिंसिपल सेल्सफोर्स, बताते हैं:
“कंपनियां पहले से ही अपने AI के लिए जवाबदेह हैं, फिर भी एजेंट AI के साथ कानूनी, नैतिक और सामाजिक मुद्दों का अभिसरण अभूतपूर्व बना हुआ है।”
संगठनों को AI निरीक्षण के लिए समर्पित भूमिकाएँ स्थापित करनी चाहिए। मुख्य AI अधिकारी (CAIO) या AI एथिक्स मैनेजर जैसे पद AI प्रदर्शन के लिए निरंतर निगरानी और जवाबदेही सुनिश्चित कर सकते हैं। जबकि S&P 500 कंपनियों में से लगभग 15% वर्तमान में AI की कुछ बोर्ड-स्तरीय निगरानी की पेशकश करती हैं, यह आंकड़ा बढ़ना चाहिए क्योंकि AI सिस्टम अधिक जटिल और व्यापक हो जाते हैं।
मॉड्यूलर डिज़ाइन एक और महत्वपूर्ण दृष्टिकोण है। प्रत्येक तौर-तरीके के योगदान को अलग करके - चाहे टेक्स्ट, छवि, या ऑडियो - डेवलपर्स स्पष्ट ऑडिट ट्रेल्स बना सकते हैं जो बताते हैं कि अलग-अलग घटक निर्णयों को कैसे प्रभावित करते हैं।
ह्यूमन-इन-द-लूप मॉनिटरिंग सिस्टम एक महत्वपूर्ण भूमिका भी निभाते हैं। ये सिस्टम AI आउटपुट की निरंतर निगरानी की अनुमति देते हैं, जिससे समस्याओं को फ़्लैग किया जा सकता है और उन्हें आगे बढ़ने से पहले ठीक किया जा सकता है। संरचित हस्तक्षेप फ़्रेमवर्क के साथ, वे यह सुनिश्चित करते हैं कि उच्च दांव वाले परिदृश्यों के दौरान मनुष्य आगे बढ़ सकें।
दस्तावेज़ीकरण भी उतना ही महत्वपूर्ण है। द Zendesk CX ट्रेंड्स रिपोर्ट 2024 में जोर दिया गया है:
“AI मॉडल और उनके निर्णयों को चलाने वाले डेटा के बारे में पारदर्शी होना ग्राहकों के साथ विश्वास बनाने और बनाए रखने में एक निर्णायक तत्व होगा।”
व्यापक दस्तावेज़ीकरण को एल्गोरिदम और डेटा स्रोतों के हर अपडेट को कैप्चर करना चाहिए, जिससे एआई इकोसिस्टम का एक मजबूत रिकॉर्ड बन सके। डेटा लिनेज ट्रैकर जैसे टूल यह पता लगा सकते हैं कि प्रशिक्षण के दौरान जानकारी कैसे विकसित होती है। इस बीच, समझाने योग्य AI (XAI) उपकरण जैसे कि चूना (स्थानीय व्याख्यात्मक मॉडल-अज्ञेय स्पष्टीकरण) और तेज (शेपली एडिटिव एक्सप्लेनेशन) मॉडल के फैसलों को और अधिक व्याख्यात्मक बनाते हैं। प्लेटफ़ॉर्म जैसे एमएलफ्लो, टेन्सर बोर्ड, और Neptune.ai मॉडल विकास और प्रदर्शन के विस्तृत लॉग को बनाए रखते हुए पारदर्शिता को और बढ़ाएं।
अदनान मसूद, मुख्य AI वास्तुकार धूल, स्पष्टता के महत्व को रेखांकित करता है:
“AI पारदर्शिता आउटपुट के पीछे के तर्क को स्पष्ट रूप से समझाने, निर्णय लेने की प्रक्रिया को सुलभ और समझने योग्य बनाने के बारे में है।”
अंत में, बनाना क्रॉस-फ़ंक्शनल एआई सेंटर ऑफ़ एक्सीलेंस (सीओई) चल रही जवाबदेही को सुनिश्चित कर सकता है। ये केंद्र विकसित हो रहे कानूनी, नैतिक और तकनीकी मानकों के खिलाफ AI सिस्टम का आकलन करने के लिए विविध क्षेत्रों के विशेषज्ञों को एक साथ लाते हैं। नियमित पारदर्शिता रिपोर्ट से हितधारकों को सिस्टम अपडेट और उभरते जोखिमों के बारे में सूचित किया जा सकता है, जिससे विश्वास को बढ़ावा मिलता है।
डोनचा कैरोल, पार्टनर और मुख्य डेटा वैज्ञानिक के रूप में लोटिस ब्लू कंसल्टिंग, इसे उपयुक्त रूप से कहते हैं:
“मूल रूप से, मनुष्यों को ब्लैक बॉक्स पर भरोसा करना मुश्किल लगता है - और समझ में आता है। निष्पक्ष निर्णय या आउटपुट देने में AI का एक धब्बेदार रिकॉर्ड है.”
विश्वास बनाने के लिए, पारदर्शिता शुरू से ही मल्टीमॉडल AI सिस्टम की मुख्य विशेषता होनी चाहिए। जवाबदेही को प्राथमिकता देने वाली कंपनियां न केवल ग्राहक संबंधों को मजबूत करती हैं बल्कि विनियामक चुनौतियों को भी अधिक प्रभावी ढंग से नेविगेट करती हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि AI नैतिक और जिम्मेदारी से मानवीय जरूरतों को पूरा करता है।
पूर्वाग्रह, गोपनीयता और जवाबदेही के बारे में पहले की चर्चाओं के आधार पर, यह पता लगाना आवश्यक है कि मल्टीमॉडल AI का दुरुपयोग जनता के विश्वास को कैसे कमजोर कर सकता है। हालांकि ये सिस्टम प्रभावशाली प्रगति लाते हैं - टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो में सामग्री को प्रोसेस करना और जेनरेट करना - ये हानिकारक अनुप्रयोगों के द्वार भी खोलते हैं। वही उपकरण जो रचनात्मक वर्कफ़्लो को बढ़ा सकते हैं, उनका उपयोग धोखा देने, हेरफेर करने या नुकसान पहुंचाने के लिए भी किया जा सकता है। AI को ज़िम्मेदारी से लागू करने के लिए इन जोखिमों को पहचानना और मज़बूत सुरक्षा उपाय करना महत्वपूर्ण है।
मल्टीमॉडल एआई की विभिन्न प्रारूपों से डेटा को मिलाने की क्षमता दुर्भावनापूर्ण उपयोग के अनूठे जोखिमों का परिचय देती है। एक प्रमुख चिंता यह है कि डीपफेक जनरेशन, जो मनगढ़ंत लेकिन ठोस सामग्री बनाता है जो प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचा सकती है, झूठी जानकारी फैला सकती है या धोखाधड़ी की सुविधा प्रदान कर सकती है।
इस मुद्दे का दायरा चिंताजनक है। शोध से पता चलता है कि ऑनलाइन डीपफेक वीडियो के 96% अश्लील हैं, अक्सर बिना सहमति के व्यक्तियों को लक्षित करना। गैर-सहमति वाली तस्वीरों के अलावा, डीपफेक का इस्तेमाल वित्तीय घोटालों के लिए किया जाता है - जैसे कि हांगकांग में 2024 का मामला जिसमें $25 मिलियन का धोखाधड़ी हस्तांतरण शामिल है - और राजनीतिक हेरफेर के लिए, जैसा कि 2022 में प्रसारित परिवर्तित वीडियो में देखा गया है।
AI टूल की पहुंच ने भ्रामक सामग्री बनाना पहले से कहीं ज्यादा आसान बना दिया है। उदाहरण के लिए, 2023 में, NYPD द्वारा डोनाल्ड ट्रम्प को गिरफ्तार किए जाने की एक नकली तस्वीर, जिसका उपयोग करके बनाई गई थी मिडजर्नी, सोशल मीडिया पर व्यापक रूप से फैल गया, गलत सूचना को बढ़ावा दिया। इसी तरह, 2024 में, टेलर स्विफ्ट के स्पष्ट डीपफेक बनाने के लिए टेक्स्ट-टू-इमेज तकनीक का दुरुपयोग किया गया, जिससे प्लेटफ़ॉर्म X को उसके नाम की खोजों को ब्लॉक करने के लिए प्रेरित किया गया।
यहां तक कि एआई के वैध उपयोग भी नैतिक सीमाओं को धुंधला कर सकते हैं। AI के निदेशक, जोहान्स वोरिलन ने किसके लिए एक प्रचार वीडियो बनाया ब्रीटलिंग और एक काल्पनिक बीएमडब्ल्यू मिडजर्नी V7 और जैसे टूल का उपयोग करने वाली कॉन्सेप्ट कार गूगल डीपमाइंड इमेजएफएक्स। हालांकि इन परियोजनाओं ने AI की रचनात्मक क्षमता को प्रदर्शित किया, लेकिन उन्होंने इस बात पर भी प्रकाश डाला कि तकनीक कितनी आसानी से ठोस लेकिन काल्पनिक उत्पाद उत्पन्न कर सकती है।
जोखिम यहीं नहीं रुकते। के सीईओ साहिल अग्रवाल के रूप में एनक्रिप्ट एआई, बताते हैं:
“मल्टीमॉडल एआई अविश्वसनीय लाभों का वादा करता है, लेकिन यह अप्रत्याशित तरीके से हमले की सतह का विस्तार भी करता है।”
उभरते खतरों में शामिल हैं जेलब्रेक तकनीक, जहां दुर्भावनापूर्ण उपयोगकर्ता सुरक्षा फ़िल्टर को बायपास करने के लिए शीघ्र इंजेक्शन का फायदा उठाते हैं। अग्रवाल ने आगे चेतावनी दी है:
“अहानिकर प्रतीत होने वाली छवियों के भीतर हानिकारक निर्देशों को एम्बेड करने की क्षमता का सार्वजनिक सुरक्षा, बाल संरक्षण और राष्ट्रीय सुरक्षा पर वास्तविक प्रभाव पड़ता है।”
इन दुरुपयोग पैटर्न का व्यापक प्रभाव जनता की भावनाओं में स्पष्ट है। सर्वेक्षणों से पता चलता है दुनिया भर में 60% लोगों ने ऑनलाइन झूठी कहानियों का सामना किया है, और 94% पत्रकार मनगढ़ंत खबरों को जनता के विश्वास के लिए एक बड़ा खतरा मानते हैं। द वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम 2024 के लिए शीर्ष वैश्विक जोखिमों के बीच गलत सूचना और गलत सूचना को भी सूचीबद्ध करता है।
इन खतरों का मुकाबला करने के लिए एक सक्रिय, बहुआयामी दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है जो तकनीकी समाधानों, नीतिगत उपायों और चल रही निगरानी को जोड़ती है।
AI के दुरुपयोग से निपटने के लिए सरकारें नए नियमों के साथ भी कदम बढ़ा रही हैं:
उपयोगकर्ता शिक्षा और जागरूकता समान रूप से महत्वपूर्ण हैं। उपयोगकर्ताओं को संदिग्ध सामग्री की पहचान करने और उसकी रिपोर्ट करने का तरीका सिखाने से अधिक जानकार डिजिटल ऑडियंस बनाने में मदद मिलती है।
आखिरकार, सावधानीपूर्वक प्रौद्योगिकी का चयन यह सुनिश्चित करता है कि पता लगाने और रोकथाम के उपकरण विशिष्ट जोखिमों के साथ संरेखित हों। संगठनों को अपनी विशिष्ट चुनौतियों का समाधान करने के लिए स्वचालित और मानव-इन-द-लूप दोनों दृष्टिकोणों का मूल्यांकन करना चाहिए।
मल्टीमॉडल AI के दुरुपयोग को रोकने के लिए निरंतर सतर्कता और अनुकूलन की आवश्यकता होती है। व्यापक रणनीतियों को अपनाकर, संगठन AI तकनीक की नैतिक उन्नति में योगदान करते हुए अपनी और अपने उपयोगकर्ताओं दोनों की सुरक्षा कर सकते हैं।
जैसे-जैसे मल्टीमॉडल AI का विकास जारी है, नैतिक सुरक्षा उपायों को सुनिश्चित करना पहले से कहीं अधिक दबाव वाला हो जाता है। इन प्लेटफार्मों को प्राथमिकता देनी चाहिए गोपनीयता, जवाबदेही, और पारदर्शिता उनके डिजाइन के मूल तत्वों के रूप में दांव इससे अधिक नहीं हो सकते हैं - अकेले 2023 में डेटा उल्लंघनों ने वैश्विक स्तर पर 17 बिलियन व्यक्तिगत रिकॉर्ड उजागर किए, जिसमें उल्लंघन की औसत लागत बढ़कर $4.88 मिलियन हो गई। किसी भी AI प्लेटफ़ॉर्म को नैतिक मानने के लिए, मज़बूत गोपनीयता और सुरक्षा उपायों पर कोई समझौता नहीं किया जा सकता है।
मल्टीमॉडल AI सिस्टम में गोपनीयता की रक्षा करना विशेष रूप से जटिल है क्योंकि वे कई डेटा प्रकारों - टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो - को एक साथ संभालते हैं। यह विविधता जोखिमों को बढ़ाती है और डेटा सुरक्षा के लिए बहुस्तरीय दृष्टिकोण की मांग करती है।
संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए, प्लेटफ़ॉर्म एन्क्रिप्शन, एप्लिकेशन-लेवल एन्क्रिप्शन (ALE), डायनामिक डेटा मास्किंग (DDM), और टोकनाइज़ेशन को लागू कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, prompts.ai आराम और पारगमन दोनों में डेटा को सुरक्षित करने के लिए इन विधियों का उपयोग करता है।
इसके अतिरिक्त, डेटा मास्किंग, छद्म नामकरण, अंतर गोपनीयता और फ़ेडरेटेड लर्निंग जैसी तकनीकें कमजोरियों को कम करने में मदद करती हैं:
चूंकि मानवीय त्रुटि उल्लंघनों का एक प्रमुख कारण है, इसलिए प्लेटफ़ॉर्म को कम से कम विशेषाधिकार के सिद्धांत के आधार पर सख्त एक्सेस नियंत्रण लागू करना चाहिए। AI- संचालित डेटा प्रोटेक्शन इम्पैक्ट असेसमेंट (DPIAs) जैसे स्वचालित टूल भी संगठनों को गोपनीयता जोखिमों को लगातार पहचानने और उन्हें कम करने में मदद कर सकते हैं।
मल्टीमॉडल AI सिस्टम को अक्सर प्रभावित करने वाली “ब्लैक बॉक्स” समस्या से निपटने के लिए पारदर्शिता और जवाबदेही आवश्यक है। AI निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को और अधिक समझने योग्य बनाना यह सुनिश्चित करता है कि उपयोगकर्ता और हितधारक प्रौद्योगिकी पर भरोसा कर सकें।
AI वर्कफ़्लो के भीतर हर निर्णय बिंदु को ट्रैक करने के लिए स्वचालित रिपोर्टिंग और ऑडिट ट्रेल्स जैसी प्रमुख विशेषताएं अपरिहार्य हैं। ये उपकरण स्पष्ट रिकॉर्ड प्रदान करते हैं कि निर्णय कैसे किए जाते हैं, जो अप्रत्याशित परिणामों की जांच करने या पूर्वाग्रहों का पता लगाने के लिए अमूल्य है।
पारदर्शिता में यह दस्तावेजीकरण करना शामिल है कि AI मॉडल आउटपुट उत्पन्न करने के लिए विभिन्न डेटा प्रकारों - टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो - को कैसे प्रोसेस करते हैं और उन्हें जोड़ते हैं। इसमें यह विवरण देना शामिल है कि इनपुट्स को कैसे भारित और एकीकृत किया जाता है। प्लेटफ़ॉर्म को अपने प्रशिक्षण डेटासेट के बारे में विस्तृत जानकारी भी देनी चाहिए, जिसमें डेटा स्रोत, प्रीप्रोसेसिंग चरण और ज्ञात सीमाएँ शामिल हैं। जैसे टूल डेटासेट के लिए डेटाशीट और मॉडल के लिए मॉडल कार्ड इसे हासिल करने में मदद कर सकता है।
व्याख्यात्मक AI (XAI) सुविधाएँ उपयोगकर्ताओं को यह समझने में मदद करके महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं कि विभिन्न इनपुट अंतिम आउटपुट को कैसे प्रभावित करते हैं। इसके अतिरिक्त, रीयल-टाइम मॉनिटरिंग क्षमताएं प्लेटफ़ॉर्म को प्रदर्शन मेट्रिक्स को ट्रैक करने में सक्षम बनाती हैं, जैसे कि पूर्वाग्रह का पता लगाना, सटीकता के रुझान और संभावित दुरुपयोग।
गोपनीयता और पारदर्शिता से परे, नैतिक AI विकास के लिए संपूर्ण वर्कफ़्लो में जिम्मेदार प्रथाओं के प्रति प्रतिबद्धता की आवश्यकता होती है। प्लेटफ़ॉर्म को नैतिक ढांचे को एकीकृत करना चाहिए, सहयोगात्मक प्रयासों का समर्थन करना चाहिए और डेटा न्यूनीकरण और निरंतर निगरानी जैसे सिद्धांतों को प्राथमिकता देनी चाहिए।
रीयल-टाइम सहयोग उपकरण विशेष रूप से मूल्यवान हैं, जिससे नैतिकतावादियों, डोमेन विशेषज्ञों और सामुदायिक प्रतिनिधियों की टीमों को AI परियोजनाओं पर एक साथ काम करने की अनुमति मिलती है। ये सहयोगी वर्कफ़्लो यह सुनिश्चित करते हैं कि विकास प्रक्रिया में नैतिक चिंताओं का जल्द समाधान किया जाए। नैतिक समीक्षा तंत्र को सीधे AI पाइपलाइनों में एम्बेड करके, संगठन इन विचारों को सबसे आगे रख सकते हैं।
का सिद्धांत डेटा न्यूनीकरण - केवल वही डेटा एकत्र करना जो नितांत आवश्यक है - प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन की आधारशिला होनी चाहिए। निरंतर निगरानी और ऑडिटिंग भी उतनी ही महत्वपूर्ण है, खासकर यह देखते हुए कि 2022 में केवल 6% संगठनों ने पूरी तरह से जिम्मेदार AI फाउंडेशन होने की सूचना दी।
संगठनों की सहायता के लिए, प्लेटफार्मों को मानकीकृत नैतिक मूल्यांकन उपकरण और ढांचे की पेशकश करनी चाहिए। ये संसाधन स्थापित नैतिक दिशानिर्देशों के विरुद्ध AI सिस्टम का मूल्यांकन करने में मदद करते हैं, यह सुनिश्चित करते हैं कि नवाचार सामाजिक मूल्यों के साथ संरेखित हो।
इन सुरक्षा उपायों को शामिल करना विनियामक अनुपालन से परे है - यह विश्वास अर्जित करने और AI सिस्टम बनाने के बारे में है जिस पर लोग लंबी अवधि के लिए भरोसा कर सकते हैं।
मल्टीमॉडल AI सिस्टम अविश्वसनीय संभावनाएं लाते हैं, लेकिन वे गंभीर नैतिक चिंताओं को भी पेश करते हैं - जैसे पूर्वाग्रह प्रवर्धन, गोपनीयता जोखिम, जवाबदेही अंतराल और दुरुपयोग। इन चुनौतियों को नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता है और इसके लिए डेवलपर्स, संगठनों और नीति निर्माताओं से तत्काल कार्रवाई की आवश्यकता होती है। हालांकि ये प्रणालियां एआई की उपलब्धियों की सीमाओं को आगे बढ़ाती हैं, लेकिन वे पारंपरिक एआई गवर्नेंस फ्रेमवर्क में दरारें भी उजागर करती हैं।
इन मुद्दों को हल करने के लिए, एक एकीकृत नैतिक दृष्टिकोण महत्वपूर्ण है। संगठनों को पारदर्शिता और जवाबदेही बनाए रखने के लिए डेटा ऑडिट को प्राथमिकता देने, सख्त एक्सेस नियंत्रण लागू करने और स्पष्ट ऑडिट ट्रेल्स को लागू करने की आवश्यकता है। समझाने योग्य AI, स्वचालित रिपोर्टिंग और रीयल-टाइम मॉनिटरिंग जैसे उपकरण बहुत आवश्यक निरीक्षण प्रदान कर सकते हैं और जोखिमों को कम करने में मदद कर सकते हैं।
इतिहास ने हमें AI में नैतिक मानकों की उपेक्षा के परिणाम दिखाए हैं। prompts.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म यह साबित करते हैं कि नैतिक AI का विकास न केवल संभव है, बल्कि प्रभावी भी है। अपनी नींव में गोपनीयता, पारदर्शिता और सहयोग को एम्बेड करके, ये प्लेटफ़ॉर्म प्रदर्शित करते हैं कि जवाबदेही और शक्तिशाली AI क्षमताएं एक साथ मौजूद हो सकती हैं।
डेवलपर्स और संगठनों के साथ ज़िम्मेदारी समाप्त नहीं होती है। व्यापक AI समुदाय को नैतिक प्रथाओं को बनाए रखने के लिए भी प्रतिबद्ध होना चाहिए। जैसा कि मूसा अलबी ने उपयुक्त रूप से कहा है:
“AI के विकास और तैनाती में नैतिकता को प्राथमिकता देना केवल एक ज़िम्मेदारी नहीं है, बल्कि एक ऐसा भविष्य बनाने की आवश्यकता है जहाँ प्रौद्योगिकी ज़िम्मेदारी और समावेशी रूप से मानवता की सेवा करे"।
इसका अर्थ है शिक्षा में निवेश करना, सर्वोत्तम प्रथाओं को बढ़ावा देना और यह सुनिश्चित करना कि मानव निरीक्षण AI निर्णय लेने की आधारशिला बनी रहे। साथ मिलकर, ये प्रयास एक ऐसे भविष्य को आकार देने में मदद कर सकते हैं जहां AI जिम्मेदारी से मानवता की सेवा करता है।
मल्टीमॉडल AI सिस्टम, शक्तिशाली होते हुए भी, अनजाने में सामाजिक पूर्वाग्रहों को दर्शा सकते हैं। ऐसा तब होता है जब वे प्रशिक्षण डेटा से सीखते हैं जिसमें स्टीरियोटाइप या भेदभावपूर्ण पैटर्न होते हैं। नतीजा क्या है? ऐसे आउटपुट जो अनजाने में निष्पक्षता और समावेशिता से समझौता कर सकते हैं।
इस समस्या से निपटने के लिए, डेवलपर्स के पास कुछ प्रभावी रणनीतियाँ हैं:
इन दृष्टिकोणों को एकीकृत करके, AI सिस्टम विभिन्न समुदायों की जरूरतों को पूरा करने के लिए अधिक न्यायसंगत और बेहतर तरीके से सुसज्जित हो सकते हैं।
मल्टीमॉडल AI सिस्टम, जो टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो को मिलाते हैं, अद्वितीय गोपनीयता जोखिम लाते हैं। उदाहरण के लिए, इन डेटा प्रकारों को लिंक करने से अनजाने में संवेदनशील विवरण उजागर हो सकते हैं या व्यक्तियों की पहचान भी हो सकती है, भले ही अलग-अलग देखने पर डेटा हानिरहित लगे।
इन चुनौतियों से निपटने के लिए, संगठन मजबूत सुरक्षा उपाय अपना सकते हैं जैसे कि एन्क्रिप्शन और अभिगम नियंत्रण संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए। इसके अतिरिक्त, उन्नत तकनीकें जैसे फ़ेडरेटेड लर्निंग और विभेदक गोपनीयता सुरक्षा की अतिरिक्त परतें प्रदान करें। फ़ेडरेटेड लर्निंग डेटा को स्थानीय स्तर पर प्रोसेस करता है, जिससे संवेदनशील जानकारी को स्थानांतरित करने की आवश्यकता कम हो जाती है, जबकि अंतर गोपनीयता डेटा में सूक्ष्म शोर जोड़ती है, जिससे व्यक्तियों को वापस ट्रेस करना कठिन हो जाता है। ये दृष्टिकोण कार्यक्षमता को बनाए रखते हुए जोखिमों को कम करने में मदद करते हैं।
विकास प्रक्रिया के दौरान गोपनीयता संबंधी विचारों को एम्बेड करके, संगठन न केवल उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा कर सकते हैं, बल्कि विश्वास भी बना सकते हैं और नैतिक मानकों का पालन कर सकते हैं।
प्रचार करने के लिए जवाबदेही और पारदर्शिता मल्टीमॉडल AI सिस्टम में, कई प्रथाएं वास्तविक अंतर ला सकती हैं:
सामाजिक जिम्मेदारी की मजबूत भावना के साथ तकनीकी स्पष्टता का सम्मिश्रण करके, संगठन विश्वास अर्जित कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उनके AI सिस्टम का जिम्मेदारी से उपयोग किया जाए।
