आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अपनाना अभी शुरुआती चरण में है। जैसे-जैसे अधिक व्यवसाय एआई सिस्टम का उपयोग करते हैं और प्रौद्योगिकी परिपक्व और बदलती रहती है, अनुचित उपयोग से कंपनी को महत्वपूर्ण वित्तीय, परिचालन, नियामक और प्रतिष्ठित जोखिमों का सामना करना पड़ सकता है। कुछ व्यावसायिक कार्यों के लिए या बिना रेलिंग के एआई का उपयोग करना भी किसी संगठन के मूल मूल्यों के अनुरूप नहीं हो सकता है।
यहीं पर एआई प्रशासन काम आता है: गोद लेने की इन संभावित और अपरिहार्य समस्याओं का समाधान करना। एआई गवर्नेंस किसी संगठन की AI गतिविधियों को निर्देशित करने, प्रबंधित करने और निगरानी करने के अभ्यास को संदर्भित करता है। इसमें ऐसी प्रक्रियाएं शामिल हैं जो ऑडिट के लिए डेटा, मॉडल और संबंधित मेटाडेटा और पाइपलाइनों की उत्पत्ति का पता लगाती हैं और उनका दस्तावेजीकरण करती हैं।
एआई शासन ढांचा एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) के नैतिक, जिम्मेदार और पारदर्शी उपयोग को सुनिश्चित करता है। इसमें जोखिम प्रबंधन और नियामक अनुपालन शामिल है और मार्गदर्शन करता है कि किसी संगठन के भीतर एआई को कैसे प्रबंधित किया जाता है।
फाउंडेशन मॉडल: क्यूरेटेड डेटासेट की शक्ति
फाउंडेशन मॉडल, जिन्हें "ट्रांसफॉर्मर" के रूप में भी जाना जाता है, आधुनिक, बड़े पैमाने के एआई मॉडल हैं जो बड़ी मात्रा में कच्चे, बिना लेबल वाले डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। फाउंडेशन मॉडल इकोसिस्टम (जो मशीन लर्निंग में दशकों के शोध का परिणाम है), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) और अन्य क्षेत्रों के उदय ने कंप्यूटर विज्ञान और एआई सर्कल में काफी रुचि पैदा की है। ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट, शैक्षणिक संस्थान, स्टार्टअप और विरासत तकनीकी कंपनियों सभी ने फाउंडेशन मॉडल के विकास में योगदान दिया।
फाउंडेशन मॉडल वास्तविक दुनिया को प्रभावित करने के लिए भाषा, दृष्टि और बहुत कुछ का उपयोग कर सकते हैं। इनका उपयोग रोबोटिक्स से लेकर मनुष्यों के साथ तर्क करने और बातचीत करने वाले उपकरणों तक हर चीज़ में किया जाता है। GPT-3, OpenAI का भाषा पूर्वानुमान मॉडल जो मानव-जैसे पाठ को संसाधित और उत्पन्न कर सकता है, एक फाउंडेशन मॉडल का एक उदाहरण है।
फाउंडेशन मॉडल स्व-पर्यवेक्षित और स्थानांतरण शिक्षण के माध्यम से एक स्थिति से दूसरी स्थिति में जो सीखते हैं उसे लागू कर सकते हैं। दूसरे शब्दों में, लेबल किए गए, कार्य-विशिष्ट डेटा पर कई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के बजाय, अब ट्रांसफार्मर पर बने एक बड़े मॉडल को पूर्व-प्रशिक्षित करना और फिर, अतिरिक्त फाइन-ट्यूनिंग के साथ, आवश्यकतानुसार इसका पुन: उपयोग करना संभव है।
क्यूरेटेड फाउंडेशन मॉडल, जैसे कि उनके द्वारा बनाए गए आईबीएम या माइक्रोसॉफ्ट, उद्यमों को विश्वसनीय डेटा का उपयोग करके सबसे उन्नत एआई क्षमताओं के उपयोग और प्रभाव को बढ़ाने और तेज करने में मदद करता है। प्राकृतिक भाषा के अलावा, मॉडल भी हैं प्रशिक्षित विभिन्न तौर-तरीकों पर, जैसे कोड, समय-श्रृंखला, सारणीबद्ध, भू-स्थानिक और आईटी घटना डेटा। डोमेन-विशिष्ट फाउंडेशन मॉडल को नए उपयोग के मामलों में लागू किया जा सकता है, चाहे वे जलवायु परिवर्तन, स्वास्थ्य देखभाल, मानव संसाधन, ग्राहक सेवा, आईटी ऐप आधुनिकीकरण या अन्य विषयों से संबंधित हों।
फाउंडेशन मॉडल व्यापक हैं प्रयुक्त वर्गीकरण और इकाई निष्कर्षण जैसे एमएल कार्यों के साथ-साथ अनुवाद, सारांशीकरण और यथार्थवादी सामग्री बनाने जैसे जेनरेटिव एआई कार्यों के लिए। इन मॉडलों का विकास और उपयोग हाल की एआई सफलताओं की भारी मात्रा को स्पष्ट करता है।
आईबीएम के अध्यक्ष और सीईओ अरविंद कृष्णा ने कहा, "फाउंडेशन मॉडल के विकास के साथ, व्यवसाय के लिए एआई पहले से कहीं अधिक शक्तिशाली है।" "फाउंडेशन मॉडल एआई की तैनाती को काफी अधिक स्केलेबल, किफायती और कुशल बनाते हैं।"
क्या फाउंडेशन मॉडल भरोसेमंद हैं?
किसी उद्यम के लिए जिम्मेदार, पारदर्शी और समझाने योग्य एआई के साथ काम करना आवश्यक है, जिसे प्रौद्योगिकी के इन शुरुआती दिनों में प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है।
आज के अधिकांश सबसे बड़े फाउंडेशन मॉडल, जिनमें शामिल हैं बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) पॉवरिंग चैटजीपीटी को इंटरनेट से प्राप्त जानकारी पर प्रशिक्षित किया गया है। लेकिन वह प्रशिक्षण डेटा कितना भरोसेमंद है? जनरेटिव एआई चैटबॉट ग्राहकों का अपमान करने और तथ्य गढ़ने के लिए जाने जाते हैं। विश्वसनीयता महत्वपूर्ण है. व्यवसायों को बड़े फाउंडेशन मॉडल प्रदाताओं द्वारा तैयार की जाने वाली भविष्यवाणियों और सामग्री में आत्मविश्वास महसूस करना चाहिए।
मानव-केंद्रित कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए स्टैनफोर्ड संस्थान फाउंडेशन मॉडल पर अनुसंधान केंद्र (सीआरएफएम) ने हाल ही में फाउंडेशन मॉडल के कई जोखिमों के साथ-साथ अवसरों को भी रेखांकित किया है। उन्होंने बताया कि प्रशिक्षण डेटा के स्रोत और संरचना सहित विषय को अक्सर अनदेखा कर दिया जाता है। यहीं पर एक क्यूरेटेड फाउंडेशन मॉडल और विश्वसनीय शासन की आवश्यकता आवश्यक हो जाती है।
फाउंडेशन मॉडल के साथ शुरुआत करना
An एआई विकास स्टूडियो फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित, सत्यापित, ट्यून और तैनात कर सकता है और एआई अनुप्रयोगों को तेजी से बना सकता है, जिसके लिए पहले आवश्यक डेटा के केवल एक अंश की आवश्यकता होती है। ऐसे डेटासेट को इस बात से मापा जाता है कि उनमें कितने "टोकन" (शब्द या शब्द भाग) शामिल हैं। वे विश्वसनीय डेटा के साथ एक एंटरप्राइज़-तैयार डेटासेट प्रदान करते हैं जो नकारात्मक और सकारात्मक अवधि से गुजरा है।
नकारात्मक क्यूरेशन तब होता है जब समस्याग्रस्त डेटासेट और एआई-आधारित नफरत को हटा दिया जाता है, और आपत्तिजनक सामग्री को हटाने के लिए अपवित्रता फिल्टर लागू किए जाते हैं। सकारात्मक क्यूरेशन का अर्थ है वित्त, कानूनी और नियामक, साइबर सुरक्षा और स्थिरता जैसे कुछ डोमेन से आइटम जोड़ना, जो उद्यम उपयोगकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण हैं।
बिल्ट-इन गवर्नेंस के साथ एएल और एमएल को कैसे स्केल करें
उद्देश्य के लिए उपयुक्त डेटा भंडार एक खुले लेकहाउस आर्किटेक्चर पर निर्मित आपको बिल्ट-इन गवर्नेंस टूल प्रदान करते हुए एआई और एमएल को स्केल करने की अनुमति देता है। इसका उपयोग ऑन-प्रिमाइस और मल्टी-क्लाउड दोनों वातावरणों के साथ किया जा सकता है। इस प्रकार का अगली पीढ़ी का डेटा स्टोर डेटा लेक के लचीलेपन को डेटा वेयरहाउस के प्रदर्शन के साथ जोड़ता है और आपको एआई वर्कलोड को स्केल करने देता है, चाहे वे कहीं भी हों।
यह मौजूदा डेटाबेस के साथ स्वचालन और एकीकरण की अनुमति देता है और ऐसे उपकरण प्रदान करता है जो सरलीकृत सेटअप और उपयोगकर्ता अनुभव की अनुमति देते हैं। यह आपको सही लागत पर सही कार्यभार के लिए सही इंजन चुनने की सुविधा भी देता है, जिससे संभावित रूप से कार्यभार को अनुकूलित करके आपके डेटा वेयरहाउस की लागत कम हो जाती है। एक डेटा स्टोर किसी व्यवसाय को मौजूदा डेटा को नए डेटा से जोड़ने और वास्तविक समय विश्लेषण और व्यावसायिक बुद्धिमत्ता के साथ नई अंतर्दृष्टि खोजने की सुविधा देता है। यह आपको कम डेटा पाइपलाइनों, सरलीकृत डेटा परिवर्तन और समृद्ध डेटा के साथ डेटा इंजीनियरिंग को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है।
एक अन्य लाभ जिम्मेदार डेटा साझाकरण है क्योंकि यह शासन और स्थानीय नीति निर्माताओं के साथ सुरक्षा और अनुपालन सुनिश्चित करते हुए अधिक उपयोगकर्ताओं को अधिक डेटा तक स्व-सेवा पहुंच का समर्थन करता है।
एआई गवर्नेंस टूलकिट क्या प्रदान करता है
जैसे-जैसे एआई उद्यमों के दैनिक वर्कफ़्लो में अधिक अंतर्निहित हो जाता है, यह और भी महत्वपूर्ण हो जाता है, इसमें सक्रिय प्रशासन शामिल है - एआई सेवाओं के निर्माण, तैनाती और प्रबंधन के दौरान - जो जिम्मेदार और नैतिक निर्णय सुनिश्चित करने में मदद करता है।
अपने एआई कार्यक्रम में शासन को शामिल करने वाले संगठन जोखिम को कम करते हैं और नैतिक सिद्धांतों और सरकारी नियमों को पूरा करने की अपनी क्षमता को मजबूत करते हैं: 50% व्यापारिक नेता सर्वेक्षण में कहा कि समझाने योग्य एआई का सबसे महत्वपूर्ण पहलू बाहरी नियामक और अनुपालन दायित्वों को पूरा करना है; फिर भी, अधिकांश नेताओं ने एआई शासन ढांचे की स्थापना की दिशा में महत्वपूर्ण कदम नहीं उठाए हैं, और 74% अनपेक्षित पूर्वाग्रहों को कम नहीं कर रहे हैं।
An एआई गवर्नेंस टूलकिट आपको अपने डेटा विज्ञान प्लेटफ़ॉर्म को स्विच करने के खर्च के बिना एआई गतिविधियों को निर्देशित, प्रबंधित और मॉनिटर करने की सुविधा देता है, यहां तक कि तीसरे पक्ष के टूल का उपयोग करके विकसित किए गए मॉडल के लिए भी। सॉफ़्टवेयर स्वचालन जोखिम को कम करने, नियामक ढांचे की आवश्यकताओं को प्रबंधित करने और नैतिक चिंताओं को दूर करने में मदद करता है। इसमें एआई जीवनचक्र शासन शामिल है, जो एआई मॉडलों की निगरानी, कैटलॉग और उन्हें जहां भी वे रहते हैं, बड़े पैमाने पर नियंत्रित करता है। यह मॉडल मेटाडेटा को कैप्चर करने को स्वचालित करता है और एआई टूल का उपयोग कैसे किया जाता है और मॉडल प्रशिक्षण को फिर से कहां करने की आवश्यकता है, इसकी पहचान करने के लिए पूर्वानुमान सटीकता बढ़ाता है।
एआई गवर्नेंस टूलकिट आपको जिम्मेदारी और पारदर्शिता के सिद्धांतों के आधार पर अपने एआई कार्यक्रमों को डिजाइन करने की सुविधा भी देता है। यह पेड़ों और दस्तावेज़ डेटासेट, मॉडल और पाइपलाइनों में विश्वास बनाने में मदद करता है क्योंकि आप अपने एआई के निर्णयों को लगातार समझ और समझा सकते हैं। यह व्यावसायिक मानकों के अनुपालन के लिए मॉडल के तथ्यों और वर्कफ़्लो को भी स्वचालित करता है; बड़े पैमाने पर जोखिम और अनुपालन की पहचान, प्रबंधन, निगरानी और रिपोर्ट करता है और गतिशील डैशबोर्ड और अनुकूलन योग्य परिणाम प्रदान करता है। ऐसा शासन कार्यक्रम स्वचालित पालन, ऑडिट समर्थन और अनुपालन के लिए बाहरी नियमों को नीतियों में भी अनुवादित कर सकता है और अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड और रिपोर्टिंग प्रदान कर सकता है।
उचित एआई गवर्नेंस का उपयोग करने का मतलब है कि आपका व्यवसाय नींव मॉडल का सबसे अच्छा उपयोग कर सकता है और यह सुनिश्चित कर सकता है कि एआई तकनीक के साथ आगे बढ़ने पर आप जवाबदेह और नैतिक हों।
फाउंडेशन मॉडल, शासन और आईबीएम
उचित एआई प्रशासन एआई की शक्ति का दोहन करने के साथ-साथ इसके असंख्य नुकसानों से सुरक्षा प्रदान करने की कुंजी है। एआई में जिम्मेदार और पारदर्शी प्रबंधन शामिल है, जो किसी संगठन के भीतर इसके उपयोग को निर्देशित करने के लिए जोखिम प्रबंधन और नियामक अनुपालन को कवर करता है। फाउंडेशन मॉडल विभिन्न डोमेन में स्केलेबल और कुशल तैनाती को सक्षम करने के लिए एआई क्षमताओं में एक सफलता प्रदान करते हैं।
वाटसनx एक अगली पीढ़ी का डेटा और एआई प्लेटफ़ॉर्म है जो संगठनों को जिम्मेदार एआई शासन सिद्धांतों का पालन करते हुए फाउंडेशन मॉडल का पूरी तरह से लाभ उठाने में मदद करने के लिए बनाया गया है। watsonx.governance टूलकिट आपके संगठन को जिम्मेदारी, पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता के साथ एआई वर्कफ़्लो बनाने में सक्षम बनाता है।
वॉटसनएक्स संगठनों के साथ ये हो सकते हैं:
- बड़े पैमाने पर दक्षता और सटीकता बढ़ाने के लिए एआई वर्कफ़्लो का संचालन करें. आपका संगठन परिचालन जोखिम, नीति, अनुपालन, वित्तीय प्रबंधन, आईटी प्रशासन और आंतरिक/बाह्य ऑडिट तक फैले स्वचालित, स्केलेबल प्रशासन, जोखिम और अनुपालन उपकरणों तक पहुंच सकता है।
- मॉडलों को ट्रैक करें और पारदर्शी प्रक्रियाओं को संचालित करें। अपने AI के जीवनचक्र में कहीं से भी मॉडलों की निगरानी, कैटलॉग और प्रबंधन करें।
- रिपोर्ट निर्माण के लिए मॉडल मेटाडेटा कैप्चर और दस्तावेज़ करें। मॉडल सत्यापनकर्ता और अनुमोदनकर्ता जीवनचक्र विवरण के हमेशा अद्यतन दृश्य के लिए स्वचालित रूप से उत्पन्न फैक्टशीट तक पहुंच सकते हैं।
- एआई परिणामों में विश्वास बढ़ाएँ। सहयोगी उपकरण और गतिशील उपयोगकर्ता-आधारित डैशबोर्ड, चार्ट और आयामी रिपोर्टिंग एआई प्रक्रियाओं में दृश्यता बढ़ाते हैं।
- जिम्मेदार, पारदर्शी और समझाने योग्य डेटा सक्षम करें और AI वर्कफ़्लो के साथ watsonx.governance.
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