ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਉੱਚਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਟੀਚਾ ਬਹੁਤ ਵਿਹਾਰਕ ਹੈ: ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ - ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ, ਬਣਾਏ ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੁਕਸਾਨ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸਲ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬੱਸ ਇਹੀ ਹੈ - ਖੈਰ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 AI ਵਿੱਚ MCP ਕੀ ਹੈ?
ਮਾਡਿਊਲਰ ਕੰਪਿਊਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ AI ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।
🔗 ਐਜ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਇਹ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕਿਨਾਰੇ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੇਜ਼, ਸਥਾਨਕ AI ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
🔗 ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਸਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
🔗 ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ?
ਟੀਚਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਆਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ? ਸਰਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ 🧭
AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਸਿਧਾਂਤਾਂ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰੇਖਾਵਾਂ ਦਾ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ AI ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਵਿਕਾਸ, ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਭਲਾਈ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੇ। ਇਸਨੂੰ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਸੜਕ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਨਿਯਮਾਂ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ - ਅਜੀਬ ਕੋਨਿਆਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਿੱਥੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਗਲੋਬਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਯੂਨੈਸਕੋ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਆਂ ਨੂੰ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਗੈਰ-ਗੱਲਬਾਤਯੋਗ ਹਨ [1]। OECD ਦੇ AI ਸਿਧਾਂਤ ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਲਈ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋਏ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ [2]।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੰਧ 'ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਪੋਸਟਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਪਲੇਬੁੱਕ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। NIST ਦਾ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੈਤਿਕਤਾ ਨੂੰ AI ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ [3] ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਾਂਗ ਮੰਨਦਾ ਹੈ।
ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਚੰਗੀ AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ✅
ਇਹ ਸਿੱਧਾ ਵਰਜਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ:
-
ਲਿਵਡ ਹੈ, ਲੈਮੀਨੇਟਡ ਨਹੀਂ - ਨੀਤੀਆਂ ਜੋ ਅਸਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਹੱਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਜੇਕਰ ਉਦੇਸ਼ ਗਲਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਹੱਲ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਚਾ ਸਕੇਗਾ।
-
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲੇ - ਇਹ ਡੇਟਾ ਕਿਉਂ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਿਉਂ, ਇਹ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਕਿਉਂ।
-
ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ - ਉਪ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (ਇੱਕ ਮੁੱਖ NIST ਥੀਮ) [3]।
-
ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ, ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਚਾਰ [5]।
-
ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਨਾਮਿਤ ਮਾਲਕ, ਵਾਧਾ ਮਾਰਗ, ਆਡਿਟਯੋਗਤਾ।
-
ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰ-ਬੰਦ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸੁਰੱਖਿਆ ਬਨਾਮ ਉਪਯੋਗਤਾ ਬਨਾਮ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਲਿਖਿਆ ਹੋਇਆ।
-
ਕਾਨੂੰਨ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ - ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੀਆਂ ਹਨ (EU AI ਐਕਟ ਵੇਖੋ) [4]।
ਜੇ ਇਹ ਇੱਕ ਵੀ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਨੈਤਿਕਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਸਜਾਵਟ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ: AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ? 🥤
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਟੀਮਾਂ ਤਿੰਨ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ:
-
ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
-
ਜੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਾਬਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?
-
ਜਦੋਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉਲਟੀਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਬੋਰਿੰਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਹਾਰਕ। ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਖਾ। ਇਸ ਦੇ ਯੋਗ।
ਇੱਕ 60-ਸਕਿੰਟ ਦਾ ਮਿੰਨੀ-ਕੇਸ (ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਤਜਰਬਾ) 📎
ਇੱਕ ਫਿਨਟੈਕ ਟੀਮ ਇੱਕ ਧੋਖਾਧੜੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਭੇਜਦੀ ਹੈ। ਦੋ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਸਹਾਇਤਾ ਟਿਕਟਾਂ ਦੇ ਵਾਧੇ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਸਮੀਖਿਆ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਲੋਕੇਲ ਲਈ ਰੀਕਾਲ ਔਸਤ ਨਾਲੋਂ 12 ਅੰਕ ਘੱਟ ਹੈ। ਟੀਮ ਡੇਟਾ ਕਵਰੇਜ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਨਾਲ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ ਜੋ ਤਬਦੀਲੀ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਪੀਲ ਮਾਰਗ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇੱਕ ਅੰਕ ਘਟਦੀ ਹੈ; ਗਾਹਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਛਾਲ ਮਾਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਤਿਕਾਰ , ਇੱਕ ਪੋਸਟਰ ਨਹੀਂ [3][5]।
ਟੂਲ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ 📋
(ਛੋਟੀਆਂ-ਮੋਟੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ - ਇਹ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਹੈ।)
| ਟੂਲ ਜਾਂ ਫਰੇਮਵਰਕ | ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ | ਨੋਟਸ |
|---|---|---|---|---|
| NIST AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ | ਉਤਪਾਦ, ਜੋਖਮ, ਨੀਤੀ | ਮੁਫ਼ਤ | ਸਾਫ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ - ਸ਼ਾਸਨ, ਨਕਸ਼ਾ, ਮਾਪ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ - ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ | ਸਵੈਇੱਛਤ, ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ [3] |
| OECD AI ਸਿਧਾਂਤ | ਕਾਰਜਕਾਰੀ, ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾ | ਮੁਫ਼ਤ | ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਲਈ ਮੁੱਲ + ਵਿਹਾਰਕ ਸੁਝਾਅ | ਇੱਕ ਠੋਸ ਸ਼ਾਸਨ ਉੱਤਰ-ਤਾਰਾ [2] |
| EU AI ਐਕਟ (ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ) | ਕਾਨੂੰਨੀ, ਪਾਲਣਾ, ਸੀਟੀਓ | ਮੁਫ਼ਤ* | ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗਾਂ ਲਈ ਅਨੁਪਾਤਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ | ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ [4] |
| ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ | ਐਮਐਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਪੀਐਮ | ਮੁਫ਼ਤ | ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹੈ, ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਮਿਆਰੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। | ਪੇਪਰ + ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ [5] |
| ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ("ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ") | ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ | ਮੁਫ਼ਤ | ਡੇਟਾ ਮੂਲ, ਕਵਰੇਜ, ਸਹਿਮਤੀ, ਅਤੇ ਜੋਖਮਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ | ਇਸਨੂੰ ਪੋਸ਼ਣ ਦੇ ਲੇਬਲ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ |
ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ 1 - ਸਿਧਾਂਤ ਗਤੀ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਸਿਧਾਂਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ 🏃
-
ਨਿਰਪੱਖਤਾ - ਜਨਸੰਖਿਆ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ; ਸਮੁੱਚੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ [3]।
-
ਜਵਾਬਦੇਹੀ - ਡੇਟਾ, ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰੋ। ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਲੌਗ ਰੱਖੋ।
-
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ - ਮਾਡਲ ਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ; ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਕਿੰਨਾ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਸਹਾਰਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ [5]।
-
ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਅਸਲ ਸਟਾਪ/ਓਵਰਰਾਈਡ ਪਾਵਰ (ਯੂਨੈਸਕੋ ਦੁਆਰਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ) [1] ਦੇ ਨਾਲ, ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਲੂਪ ਵਿੱਚ/ਤੇ ਰੱਖੋ।
-
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ - ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ; ਅਨੁਮਾਨ-ਸਮਾਂ ਲੀਕੇਜ ਅਤੇ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਦੁਰਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ।
-
ਭਲਾਈ - ਸਿਰਫ਼ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ KPIs (OECD ਇਸ ਸੰਤੁਲਨ ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਲਾਭ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰੋ [2]।
ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਵਿਛੋੜਾ: ਟੀਮਾਂ ਕਈ ਵਾਰ ਅਸਲ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਨਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਘੰਟਿਆਂ ਬੱਧੀ ਬਹਿਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 2 - ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ 📏
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਮਾਪਣਯੋਗ ਜੋਖਮ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਨੈਤਿਕ AI ਠੋਸ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
-
ਸੰਦਰਭ ਮੈਪਿੰਗ - ਸਿੱਧੇ ਅਤੇ ਅਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੌਣ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਸਿਸਟਮ ਕੋਲ ਕਿਹੜੀ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ?
-
ਡੇਟਾ ਫਿਟਨੈਸ - ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਵਹਾਅ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਹਿਮਤੀ ਮਾਰਗ।
-
ਮਾਡਲ ਵਿਵਹਾਰ - ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਸ਼ਿਫਟ, ਐਡਵਰਸਰੀਅਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਜਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ।
-
ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਗੰਭੀਰਤਾ × ਸੰਭਾਵਨਾ, ਘਟਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਬਕਾਇਆ ਜੋਖਮ।
-
ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਨਿਯੰਤਰਣ - ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਫਰੇਮਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੱਕ।
NIST ਇਸਨੂੰ ਚਾਰ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਪਹੀਏ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜੇ ਬਿਨਾਂ ਅਪਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: ਸ਼ਾਸਨ, ਨਕਸ਼ਾ, ਮਾਪ, ਪ੍ਰਬੰਧਨ [3]।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 3 - ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ 🗂️
ਦੋ ਨਿਮਰ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਨਾਅਰੇ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
-
ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ - ਮਾਡਲ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ, ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ - ਛੋਟਾ, ਢਾਂਚਾਗਤ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ [5]।
-
ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ("ਡੇਟਾਸ਼ੀਟਾਂ") - ਇਹ ਡੇਟਾ ਕਿਉਂ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਕਿਸਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਅੰਤਰ, ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੇ ਉਪਯੋਗ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਜਾਂ ਪੱਤਰਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਾਉਣਾ ਪਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਨੇ ਦੁਰਵਿਵਹਾਰ ਕਿਉਂ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਪਿਛਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋਗੇ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ - ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਕੌਫੀ ਖਰੀਦੋਗੇ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 4 - ਸ਼ਾਸਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਢਦਾ ਹੈ 🧩
-
ਜੋਖਮ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ - ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਚਾਰ ਉਧਾਰ ਲਓ ਤਾਂ ਜੋ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਲੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ [4]।
-
ਸਟੇਜ ਗੇਟ - ਇਨਟੇਕ, ਪ੍ਰੀ-ਲਾਂਚ, ਅਤੇ ਪੋਸਟ-ਲਾਂਚ 'ਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਸਮੀਖਿਆ। ਪੰਦਰਾਂ ਗੇਟ ਨਹੀਂ। ਤਿੰਨ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ।
-
ਫਰਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ - ਡਿਵੈਲਪਰ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋਖਮ ਭਾਈਵਾਲ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੇਤਾ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਲਾਈਨਾਂ।
-
ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ - ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੌਣ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਉਪਚਾਰ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
-
ਸੁਤੰਤਰ ਆਡਿਟ - ਪਹਿਲਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ; ਬਾਹਰੀ ਜਿੱਥੇ ਦਾਅ ਦੀ ਮੰਗ ਹੋਵੇ।
-
ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ - ਇਨਾਮ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ ਨਹੀਂ।
ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ: ਜੇਕਰ ਸ਼ਾਸਨ ਕਦੇ ਵੀ ਨਾਂਹ ਨਹੀਂ , ਤਾਂ ਇਹ ਸ਼ਾਸਨ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਗੋਤਾਖੋਰੀ 5 - ਲੋਕ ਲੂਪ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੌਪਸ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ 👩⚖️
ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੋਈ ਚੈੱਕਬਾਕਸ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਣ ਹੈ:
-
ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦੇ ਹਨ - ਸਪਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ।
-
ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ - ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਕਾਰਨ ਅਤੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ।
-
ਯੂਜ਼ਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪਸ - ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦਿਓ।
-
ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ - ਇੰਟਰਫੇਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਯੂਨੈਸਕੋ ਦਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਇੱਥੇ ਸਰਲ ਹੈ: ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਣ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਮੁੱਖ ਹਨ, ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ। ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਓ ਤਾਂ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਜ਼ਮੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦਖਲ ਦੇ ਸਕਣ [1]।
ਸਾਈਡ ਨੋਟ - ਅਗਲੀ ਸਰਹੱਦ: ਨਿਊਰੋਟੈਕ 🧠
ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਨਿਊਰੋਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ, ਮਾਨਸਿਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਅਸਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿਚਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹੀ ਪਲੇਬੁੱਕ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਅਧਿਕਾਰ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸਿਧਾਂਤ [1], ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੁਆਰਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸ਼ਾਸਨ [2], ਅਤੇ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗਾਂ ਲਈ ਅਨੁਪਾਤਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ [4]। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਟ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗਾਰਡਰੇਲ ਬਣਾਓ।
ਟੀਮਾਂ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ? ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ - ਇੱਕ ਵਰਕਫਲੋ 🧪
ਇਸ ਸਧਾਰਨ ਲੂਪ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਓ। ਇਹ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ:
-
ਉਦੇਸ਼ ਜਾਂਚ - ਅਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਕਿਸਨੂੰ ਫਾਇਦਾ ਜਾਂ ਜੋਖਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
-
ਸੰਦਰਭ ਨਕਸ਼ਾ - ਹਿੱਸੇਦਾਰ, ਵਾਤਾਵਰਣ, ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਖ਼ਤਰੇ।
-
ਡੇਟਾ ਪਲਾਨ - ਸਰੋਤ, ਸਹਿਮਤੀ, ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ, ਧਾਰਨ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼।
-
ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ - ਵਿਰੋਧੀ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਲਾਲ-ਟੀਮਿੰਗ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਦਰ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ।
-
ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ - ਡੋਮੇਨ-ਉਚਿਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ; ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਪਾਰ-ਆਫ।
-
ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਯੋਜਨਾ - ਕੀ ਸਮਝਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਕਿਸ ਨੂੰ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋਗੇ।
-
ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ - ਜਲਦੀ ਡਰਾਫਟ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰੋ, ਲਾਂਚ ਹੋਣ 'ਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ [5]।
-
ਗਵਰਨੈਂਸ ਗੇਟਸ - ਜਵਾਬਦੇਹ ਮਾਲਕਾਂ ਨਾਲ ਜੋਖਮ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ; NIST ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਢਾਂਚਾ [3]।
-
ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਲਰਟ, ਘਟਨਾ ਪਲੇਬੁੱਕ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਪੀਲਾਂ।
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਦਮ ਭਾਰੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਜੋਖਮ ਤੱਕ ਵਧਾਓ। ਇਹੀ ਚਾਲ ਹੈ। ਸਪੈਲਿੰਗ-ਸੁਧਾਰ ਬੋਟ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕੋਈ ਫਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਨੈਤਿਕਤਾ ਬਨਾਮ ਪਾਲਣਾ - ਮਸਾਲੇਦਾਰ ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅੰਤਰ 🌶️
-
ਨੈਤਿਕਤਾ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ?
-
ਪਾਲਣਾ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਨਿਯਮ ਪੁਸਤਕ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। EU ਦਾ ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਡੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਡੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ [4]।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ (ਨੁਕਸਦਾਰ) ਰੂਪਕ: ਪਾਲਣਾ ਵਾੜ ਹੈ; ਨੈਤਿਕਤਾ ਆਜੜੀ ਹੈ। ਵਾੜ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ; ਆਜੜੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਰਸਤੇ 'ਤੇ ਚਲਾਉਂਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ - ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ 🚧
-
ਪਿੱਟਫਾਲ: ਨੈਤਿਕਤਾ ਥੀਏਟਰ - ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਰੋਤ ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਿਧਾਂਤ।
ਹੱਲ: ਸਮਾਂ, ਮਾਲਕਾਂ, ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਚੌਕੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰੋ। -
ਨੁਕਸਾਨ: ਔਸਤਨ ਨੁਕਸਾਨ ਦੂਰ ਕਰਨਾ - ਵਧੀਆ ਸਮੁੱਚੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਉਪ ਸਮੂਹ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਠੀਕ ਕਰੋ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਬੰਧਿਤ ਉਪ-ਜਨਸੰਖਿਆ [3] ਦੁਆਰਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। -
ਖ਼ਤਰਾ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਭੇਸ ਧਾਰਨ ਕਰਨਾ - ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੇਰਵੇ ਲੁਕਾਉਣਾ।
ਹੱਲ: ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਹਾਰੇ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰੋ [5]। -
ਨੁਕਸਾਨ: ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਆਡਿਟ - ਲਾਂਚ ਤੋਂ ਠੀਕ ਪਹਿਲਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਲੱਭਣਾ।
ਠੀਕ ਕਰੋ: ਖੱਬੇ ਪਾਸੇ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰੋ - ਨੈਤਿਕਤਾ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਓ। -
ਨੁਕਸਾਨ: ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਚੈੱਕਲਿਸਟ - ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਫਾਰਮ, ਨਾ ਕਿ ਅਰਥ।
ਠੀਕ ਕਰੋ: ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਖੋਜ ਨਾਲ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜੋ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ - ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਪੁੱਛੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ ❓
ਕੀ ਏਆਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਨਵੀਨਤਾ-ਵਿਰੋਧੀ ਹੈ?
ਨਹੀਂ। ਇਹ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਵੀਨਤਾ ਪੱਖੀ ਹੈ। ਨੈਤਿਕਤਾ ਪੱਖਪਾਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਰਗੇ ਮਰੇ ਹੋਏ ਸਿਰਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਮੁਸੀਬਤ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਓਈਸੀਡੀ ਫਰੇਮਿੰਗ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ [2]।
ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਾਡਾ ਉਤਪਾਦ ਘੱਟ ਜੋਖਮ ਵਾਲਾ ਹੈ?
ਹਾਂ, ਪਰ ਹਲਕਾ। ਅਨੁਪਾਤੀ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। ਇਹ ਜੋਖਮ-ਅਧਾਰਤ ਵਿਚਾਰ EU ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ ਹੈ [4]।
ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੋਣੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ?
ਘੱਟੋ-ਘੱਟ: ਤੁਹਾਡੇ ਮੁੱਖ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਰਿਲੀਜ਼ ਫੈਸਲਾ ਲੌਗ [5]।
ਏਆਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ?
ਹਰ ਕੋਈ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਤਪਾਦ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ, ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਨਾਮਜ਼ਦ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। NIST ਦੇ ਕਾਰਜ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਸਕੈਫੋਲਡ ਹਨ [3]।
ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹਿਆ - ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ 💡
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਦਿਲ ਹੈ: AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ AI ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਲੋਕ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ - UNESCO ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਅਤੇ OECD ਦੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਚੱਲੋ। ਇਸਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ NIST ਦੇ ਜੋਖਮ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਭੇਜੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੋਣ। ਫਿਰ ਸੁਣਦੇ ਰਹੋ - ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ, ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ - ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ। ਨੈਤਿਕਤਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਆਦਤ ਹੈ।
ਅਤੇ ਹਾਂ, ਕਈ ਵਾਰ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਰੂਰ ਠੀਕ ਕਰੋਗੇ। ਇਹ ਅਸਫਲਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹੀ ਕੰਮ ਹੈ। 🌱
ਹਵਾਲੇ
-
ਯੂਨੈਸਕੋ - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ ਬਾਰੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ (2021)। ਲਿੰਕ
-
OECD - AI ਸਿਧਾਂਤ (2019)। ਲਿੰਕ
-
NIST - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF 1.0) (2023) (PDF)। ਲਿੰਕ
-
EUR-Lex - ਨਿਯਮ (EU) 2024/1689 (AI ਐਕਟ)। ਲਿੰਕ
-
ਮਿਸ਼ੇਲ ਅਤੇ ਹੋਰ - "ਮਾਡਲ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਲਈ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡ" (ACM, 2019)। ਲਿੰਕ