AI-For-Beginners/translations/kn/lessons/7-Ethics

ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI

ನೀವು ಈ ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಹುಶಃ ಮುಗಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ, ಮತ್ತು ಈಗಾಗಲೇ ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ನೋಡಬಹುದು AI ಅನೇಕ ಗಣಿತೀಯ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಆಧಾರಿತವಾಗಿದೆ, ಅವು ನಮಗೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಮಾನವ ವರ್ತನೆಯ ಕೆಲವು ಅಂಶಗಳನ್ನು ನಕಲಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತುಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇತಿಹಾಸದ ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಾವು AI ಅನ್ನು ಡೇಟಾದಿಂದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಮತ್ತು ಆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆ.

ಪೂರ್ವ-ವಕ್ತೃತ್ವ ಕ್ವಿಜ್

ಆದರೆ, ವಿಜ್ಞಾನ ಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ AI ಮಾನವಜಾತಿಗೆ ಅಪಾಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಕಥೆಗಳನ್ನು ನೋಡುತ್ತೇವೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆ ಕಥೆಗಳು AI ಬಂಡವಾಳದ ಸುತ್ತಲೂ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅಂದರೆ AI ಮಾನವರೊಂದಿಗೆ ಎದುರಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸುವಾಗ. ಇದು AI ಗೆ ಕೆಲವು ಭಾವನೆಗಳಿವೆ ಅಥವಾ ಅದರ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರಿಂದ ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ನಾವು ಈ ಕೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಕಲಿತ AI ಪ್ರಕಾರವು ದೊಡ್ಡ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಗಣಿತಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿಲ್ಲ. ಇದು ನಮ್ಮ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನದಂತೆ - ಇದು ಒಳ್ಳೆಯ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದು. ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಇದನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದು.

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ನ ತತ್ವಗಳು

AI ನ ಈ ಅನೈಚ್ಛಿಕ ಅಥವಾ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಮಹತ್ವದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ತತ್ವಗಳು ಅನ್ನು ಘೋಷಿಸಿದೆ. ಈ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಕಲ್ಪನೆಗಳು ಇವು:

• ನ್ಯಾಯತೀತೆ ಎಂಬುದು ಮಾದರಿ ಪೂರ್ವಗ್ರಹ ಎಂಬ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಇದು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಪೂರ್ವಗ್ರಹಿತ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಡೆವಲಪರ್ ಉದ್ಯೋಗ ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದಾಗ, ಮಾದರಿ ಗಂಡುಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬಹುದು - ಏಕೆಂದರೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಗಂಡು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಕಡೆಗೆ ಪೂರ್ವಗ್ರಹಿತವಾಗಿರಬಹುದು. ನಾವು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜಾಗರೂಕತೆಯಿಂದ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಗ್ರಹಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು, ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಬಂಧಿತ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆ. ಸ್ವಭಾವದಿಂದ, AI ಮಾದರಿಗಳು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಾವು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಅದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಗೂ ಕೆಲವು ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಮರಣೆ ಇರುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಸಲಹೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಹಾನಿಯನ್ನು ತಡೆಯಲು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಗೆ ಕೆಲವು AI-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರಿಣಾಮಗಳಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನಾವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೆ ಕೆಲವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ಆ ಡೇಟಾ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ "ಒಗ್ಗೂಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ". ಒಂದು ಕಡೆ, ಇದು ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತೊಂದು ಕಡೆ - ನಾವು ಯಾವ ಡೇಟಾ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಬೇಕು.
• ಸಮಾವೇಶತೆ ಅಂದರೆ ನಾವು ಜನರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು AI ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಜನರನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಮತ್ತು ನಮ್ಮ ಕೆಲಸವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೃಜನಶೀಲವಾಗಿಸಲು. ಇದು ನ್ಯಾಯತೀತೆಯೊಂದಿಗೆ ಕೂಡ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅಲ್ಪಪ್ರತಿನಿಧಿತ ಸಮುದಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುವಾಗ, ನಾವು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಪೂರ್ವಗ್ರಹಿತವಾಗಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಆ ಸಮುದಾಯಗಳನ್ನು AI ಸರಿಯಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡು ಸರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು.
• ಪಾರದರ್ಶಕತೆ. ಇದರಲ್ಲಿ AI ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರಿಸುವುದು ಸೇರಿದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಸಾಧ್ಯವಾದಲ್ಲಿ, ನಾವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ.
• ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿ. AI ಮಾದರಿಗಳು ಕೆಲವು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಾಗ, ಆ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಯಾರು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. AI ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಎಲ್ಲಿ ಇದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಬಹುತೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾನವರನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತೇವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಜನರು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತಾರೆ.

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಗೆ ಉಪಕರಣಗಳು

ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ Responsible AI Toolbox ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ, ಇದು ಕೆಲವು ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

• Interpretability Dashboard (InterpretML)

• Fairness Dashboard (FairLearn)

• Error Analysis Dashboard

• Responsible AI Dashboard ಇದರಲ್ಲಿ ಸೇರಿವೆ

  • EconML - ಕಾರಣಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಉಪಕರಣ, ಇದು "ಏನಾದರೂ ಆಗಿದ್ದರೆ" ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ
  • DiCE - ಪ್ರತಿಕೂಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಉಪಕರಣ, ಇದು ಯಾವ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬೇಕೆಂದು ನೋಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿತಗೊಳಿಸಲು

AI ನ ನೈತಿಕತೆ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ದಯವಿಟ್ಟು ಈ ಪಾಠ ಅನ್ನು ಮಷೀನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನೋಡಿ, ಇದರಲ್ಲಿ ಅಸೈನ್ಮೆಂಟ್‌ಗಳೂ ಸೇರಿವೆ.

ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನ

ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನಷ್ಟು ತಿಳಿಯಲು ಈ ಕಲಿಕೆ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ.

ಪೋಸ್ಟ್-ವಕ್ತೃತ್ವ ಕ್ವಿಜ್

---

ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು Co-op Translator ಎಂಬ AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ಶುದ್ಧತೆಯತ್ತ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.