सरकारों के लिए जेनरेटिव एआई को जिम्मेदारी से तैनात करने के लिए 5 प्रमुख क्षेत्र - आईबीएम ब्लॉग

2024 में, डिजिटलीकरण की चल रही प्रक्रिया सरकारी कार्यक्रमों की दक्षता और नीतियों की प्रभावशीलता को और बढ़ाती है, जैसा कि पिछले लेख में बताया गया है श्वेत पत्र. इस डिजिटल परिवर्तन को चलाने वाले दो महत्वपूर्ण तत्व डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) हैं। एआई डेटा से मूल्य अनलॉक करने और सरकारों द्वारा अपने नागरिकों की सेवा के लिए एकत्र की जाने वाली व्यापक जानकारी में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।  

चूंकि इस वर्ष जेनेरिक एआई की मांग बढ़ने की उम्मीद है, इसलिए सार्वजनिक क्षेत्र के लिए इस तकनीक के जिम्मेदार उपयोग को अपनाना अनिवार्य हो जाता है। ऐसा करके ही सरकारें खुद को भरोसेमंद प्रबंधक के रूप में स्थापित कर सकती हैं। 

जेनेरिक एआई और पारंपरिक एआई के बीच अंतर 

पारंपरिक एआई की तुलना में जेनेरिक एआई द्वारा उत्पन्न अद्वितीय चुनौतियों को समझने के लिए, उनके मूलभूत अंतरों को समझने में मदद मिलती है। पारंपरिक एआई मुख्य रूप से मशीन लर्निंग के माध्यम से मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एल्गोरिदम और व्यापक लेबल वाले डेटा सेट पर निर्भर करता है। ये मॉडल पैटर्न को पहचानकर और पूर्वनिर्धारित नियमों का पालन करके सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं या कुछ व्यवहारों की पहचान कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, पारंपरिक एआई का उपयोग स्पैम ईमेल फ़िल्टरिंग की प्रभावशीलता में सुधार करने, उपभोक्ताओं के लिए मूवी या उत्पाद अनुशंसाओं को बढ़ाने और आभासी सहायकों को जानकारी प्राप्त करने में व्यक्तियों की सहायता करने में सक्षम बनाने के लिए किया जाता है। 

जेनरेटिव एआई नियमित प्रशासनिक और दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करने और सुधारने के लिए एक मूल्यवान समाधान के रूप में उभर रहा है। यह तकनीक फाउंडेशन मॉडल को लागू करने में उत्कृष्टता प्राप्त करती है, जो बड़े तंत्रिका नेटवर्क हैं जो व्यापक गैर-लेबल डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं और विभिन्न कार्यों के लिए ठीक-ठीक होते हैं। यह बड़े डेटा सेट से सामग्री को प्रभावी ढंग से पहचान, सारांशित, परिवर्तित, भविष्यवाणी और उत्पन्न कर सकता है। सार्वजनिक क्षेत्र में इस तकनीक को लागू करने से दक्षता में काफी सुधार हो सकता है, जिससे संगठन अपने दैनिक कार्यों को संसाधनों के एक अंश के साथ पूरा करने में सक्षम हो सकते हैं। 

जेनरेटिव एआई सरकारी संचालन के विभिन्न पहलुओं को बढ़ाने और नागरिकों के लिए सेवाओं में सुधार करने का एक अभूतपूर्व अवसर प्रस्तुत करता है। यह सरकारी कर्मचारियों को सवालों के जवाब देने और अनुसंधान करने के लिए अधिक शक्तिशाली उपकरणों के साथ सशक्त बना सकता है। अनुबंध लेखन और प्रबंधन जैसे कार्य, जो समय लेने वाले और महत्वपूर्ण दोनों हैं, जेनेरिक एआई के अनुप्रयोग से बहुत लाभान्वित हो सकते हैं। 

पिछले साल, अमेरिकी विदेश विभाग ने अपने नेटवर्क में जेनेरिक और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण एआई को पेश करने की चुनौतियों और सुरक्षा विचारों पर प्रतिक्रिया मांगी थी। विदेश विभाग से जानकारी के लिए जून में किए गए अनुरोध से पता चला कि उनका उद्देश्य बाजार अनुसंधान और अनुबंध लेखन के लिए अधिग्रहण योजना से संबंधित दोहराए जाने वाले कार्यों में कार्यकर्ता दक्षता और सटीकता में सुधार करना है। मशीन लर्निंग से प्रशिक्षित जेनरेटिव एआई इस शोध के आधार पर नए अनुबंध तैयार करने में मदद कर सकता है। 

जेनरेटिव एआई को जिम्मेदारी से लागू करना 

इस उभरती एआई तकनीक की उल्लेखनीय उत्पादक क्षमताएं सार्वजनिक क्षेत्र में इसके जिम्मेदार उपयोग पर सवाल उठाती हैं। उदाहरण के लिए, अनुबंध प्रबंधकों को यह जानना होगा कि मूल शोध को ईमानदारी से दो या दो से अधिक पार्टियों के लिए कानूनी रूप से बाध्यकारी अनुबंध में परिवर्तित किया गया है।  

जनता को हाल ही में मुख्य रूप से उन उपकरणों के माध्यम से जेनरेटिव एआई का सामना करना पड़ा जो मांग पर अनुकूलित सामग्री बनाने के लिए पहले से मौजूद टेक्स्ट, छवियों, वीडियो और ऑडियो का उपयोग करते हैं। हालाँकि, इनमें से कुछ मॉडलों के प्रशिक्षण के संबंध में विवरण का स्तर अपर्याप्त हो सकता है, विशेष रूप से सार्वजनिक विश्वास पर निर्भर बड़े उद्यमों या उच्च विनियमित उद्योगों के लिए।  

जिम्मेदार एआई विकसित करने के लिए सरकारी नेताओं को सावधानी बरतनी चाहिए उनका आंतरिक डेटा तैयार करें एआई और जेनरेटिव एआई दोनों की पूरी क्षमता का उपयोग करना। जिम्मेदार मानक स्थापित करना एक महत्वपूर्ण सरकारी भूमिका है, जिसके लिए बाद में विचार करने के बजाय शुरू से ही जिम्मेदारी के एकीकरण की आवश्यकता होती है। इसमें अन्य विचारों के अलावा एआई-जनरेटेड सामग्री सटीकता सुनिश्चित करने और पूर्वाग्रहों को रोकने में मदद करने के लिए मानवीय निरीक्षण बनाए रखना शामिल है। 

सरकार में जिम्मेदार एआई के लिए प्रमुख स्तंभ 

भरोसेमंद एआई सुनिश्चित करने में मदद के लिए आईबीएम का एआई विकास 5 मूलभूत स्तंभों पर केंद्रित है। एआई के जिम्मेदार विकास, प्रशिक्षण और तैनाती पर विचार करते समय सरकारी नेताओं को इन स्तंभों को प्राथमिकता देनी चाहिए:  

• निष्पक्षता एआई प्रणाली में व्यक्तियों या समूहों के साथ समान रूप से व्यवहार करने की क्षमता को संदर्भित किया जाता है, यह उस संदर्भ पर निर्भर करता है जिसमें एआई प्रणाली का उपयोग किया जाता है। इसका मतलब है पूर्वाग्रहों का मुकाबला करना और लिंग, नस्ल, उम्र और वयोवृद्ध स्थिति जैसी संरक्षित विशेषताओं से संबंधित भेदभाव को रोकना। 
• निजता डेटा संग्रह, भंडारण, पहुंच और प्रकटीकरण से संबंधित मौजूदा नियमों का अनुपालन करते हुए उपभोक्ताओं की गोपनीयता और डेटा अधिकारों को प्राथमिकता देने और सुरक्षित रखने की एआई प्रणाली की क्षमता से संबंधित है।  
• व्याख्या करने योग्य महत्वपूर्ण है क्योंकि एक एआई प्रणाली को अपनी भविष्यवाणियों और अंतर्दृष्टि के लिए एक मानव-व्याख्यात्मक स्पष्टीकरण प्रदान करने में सक्षम होना चाहिए जो तकनीकी शब्दजाल के पीछे छिपा न हो।  
• ट्रांसपेरेंसी इसका मतलब है कि एआई सिस्टम को कैसे डिजाइन और विकसित किया गया और सिस्टम को फीड करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा या डेटा स्रोतों के बारे में जानकारी शामिल और साझा करनी चाहिए। 
• मजबूती एक एआई सिस्टम की इनपुट में असामान्यताएं जैसी असाधारण स्थितियों को प्रभावी ढंग से संभालने की क्षमता है। यह लगातार आउटपुट सुनिश्चित करने में मदद करता है।  

आईबीएम वाटसनएक्स™एक एकीकृत एआई, डेटा और गवर्नेंस प्लेटफॉर्म, विभिन्न वातावरणों में एआई विकास के लिए एक सहज, कुशल और जिम्मेदार दृष्टिकोण की पेशकश करके इन सिद्धांतों का प्रतीक है। अधिक विशेष रूप से, का हालिया लॉन्च IBM® watsonx.governance™ सार्वजनिक क्षेत्र की टीमों को इन क्षेत्रों को स्वचालित करने और संबोधित करने में मदद करता है, जिससे वे अपने संगठन की एआई गतिविधियों को निर्देशित, प्रबंधित और मॉनिटर करने में सक्षम होते हैं। यह उपकरण स्पष्ट प्रक्रियाओं की सुविधा प्रदान करता है ताकि संगठन आंतरिक एआई नीतियों और उद्योग मानकों के लिए अपने अनुपालन कार्यक्रमों का समर्थन करते हुए सक्रिय रूप से जोखिमों का पता लगा सकें और उन्हें कम कर सकें।  

चूंकि सार्वजनिक क्षेत्र समस्याओं को हल करने और दक्षता में सुधार करने के लिए एआई और स्वचालन को अपनाना जारी रखता है, इसलिए किसी भी एआई समाधान में विश्वास और पारदर्शिता बनाए रखना महत्वपूर्ण है। टीमों में एआई जीवनचक्र को प्रभावी ढंग से समझने और प्रबंधित करने की क्षमता होनी चाहिए। सक्रिय रूप से जिम्मेदार एआई प्रथाओं को अपनाना हम सभी के लिए सुधार करने का एक अवसर है।  

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