असुरक्षित लोकांना स्कोअर करणे: जेव्हा तंत्रज्ञान समुदायांच्या विरोधात होते

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• 14 फेब्रुवारी 2024

अंतर्दृष्टी सारांश

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ची रोजगार आणि आरोग्य सेवा यांसारख्या क्षेत्रांमध्ये वाढणारी भूमिका असुरक्षित समुदायांना पक्षपात आणि अनैतिक स्कोअरिंग पद्धतींसमोर आणू शकते. गंभीर क्षेत्रांमध्ये AI वरील वाढत्या अवलंबनामुळे भेदभाव रोखण्यासाठी विविध डेटा आणि कठोर नियमांची आवश्यकता अधोरेखित होते. हा ट्रेंड पारदर्शकता, एआय ऍप्लिकेशन्समधील निष्पक्षता आणि तंत्रज्ञान प्रशासनाकडे सार्वजनिक आणि सरकारी दृष्टिकोन बदलण्याची वाढती मागणी हायलाइट करतो.

असुरक्षित लोक संदर्भ स्कोअरिंग

अलिकडच्या वर्षांत, विविध क्षेत्रांमध्ये, विशेषत: रोजगार, आरोग्यसेवा आणि पोलिस अंमलबजावणीमध्ये एआयचा वापर वाढत्या प्रमाणात होत आहे. 2020 पर्यंत, यूएस मधील निम्म्याहून अधिक नियुक्त व्यवस्थापकांनी भरतीमध्ये अल्गोरिदमिक सॉफ्टवेअर आणि AI टूल्सचा समावेश केला होता, हा ट्रेंड सतत वाढत आहे. या प्लॅटफॉर्म आणि सिस्टीमला शक्ती देणारे अल्गोरिदम विविध डेटा प्रकारांचा लाभ घेतात, ज्यात प्रोफाइलमधील स्पष्ट माहिती, वापरकर्त्याच्या क्रियांमधून अनुमानित डेटा आणि वर्तणूक विश्लेषणे यांचा समावेश होतो. तथापि, डेटा आणि अल्गोरिदमिक निर्णय घेण्याच्या या जटिल इंटरप्लेमुळे पूर्वाग्रह होण्याचा धोका निर्माण होतो. उदाहरणार्थ, स्त्रिया सहसा रेझ्युमेवर त्यांच्या कौशल्यांचे कमी प्रतिनिधित्व करतात आणि विशिष्ट लिंग भाषा अल्गोरिदम उमेदवाराच्या योग्यतेचे मूल्यांकन कसे करते यावर प्रभाव टाकू शकते. 

हेल्थकेअरमध्ये, या अल्गोरिदमला प्रशिक्षण देण्यासाठी वापरण्यात येणारा डेटा वैविध्यपूर्ण नसल्यास, यामुळे चुकीचे निदान होऊ शकते किंवा अयोग्य उपचार शिफारशी होऊ शकतात, विशेषत: कमी प्रतिनिधित्व केलेल्या गटांसाठी. आरोग्यसेवा डेटा अत्यंत संवेदनशील असल्याने गोपनीयता आणि डेटा सुरक्षा ही आणखी एक चिंता आहे. पोलिसिंगमध्ये, AI चा उपयोग विविध प्रकारांमध्ये केला जात आहे, जसे की प्रेडिक्टिव पोलिसिंग अल्गोरिदम, फेशियल रेकग्निशन तंत्रज्ञान आणि पाळत ठेवणे प्रणाली. अनेक अभ्यासांनी असे ठळक केले आहे की या चेहर्यावरील ओळख प्रणालीद्वारे रंगाचे लोक अनेकदा चुकीच्या पद्धतीने ओळखले जातात.

या आव्हानांना तोंड देण्यासाठी नियामक लँडस्केप विकसित होत आहे. 2022 च्या अल्गोरिदमिक अकाऊंटिबिलिटी ॲक्ट सारख्या कायदेशीर प्रयत्नांचे उद्दिष्ट आहे की, कंपन्यांना निर्णय घेण्याच्या गंभीर क्षेत्रांमध्ये AI प्रणालींचे प्रभाव मूल्यांकन करणे आवश्यक करून अल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह कमी करणे. तथापि, एआय-चालित नोकरभरती प्रक्रियेतील पक्षपाताच्या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी अनेक भागधारकांकडून एकत्रित प्रयत्नांची आवश्यकता आहे. तंत्रज्ञान विकसकांनी त्यांच्या अल्गोरिदममध्ये पारदर्शकता आणि निष्पक्षता सुनिश्चित करणे आवश्यक आहे, कंपन्यांनी या साधनांच्या मर्यादा मान्य करणे आणि त्याकडे लक्ष देणे आवश्यक आहे आणि धोरणकर्त्यांनी भेदभाव करणाऱ्या पद्धतींपासून संरक्षण करणारे नियम लागू करणे आवश्यक आहे. 

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

असुरक्षित लोकांना स्कोअर करण्याचा दीर्घकालीन प्रभाव, प्रामुख्याने क्रेडिट स्कोअरिंग आणि अल्गोरिदमिक नियुक्ती यासारख्या प्रणालींद्वारे, सामाजिक गतिशीलता आणि आर्थिक असमानतेवर लक्षणीय प्रभाव टाकू शकतो. क्रेडिट स्कोअर, आर्थिक विश्वासार्हता निश्चित करण्यासाठी आवश्यक, अनेकदा खालच्या सामाजिक-आर्थिक पार्श्वभूमीतील लोकांचे नुकसान करतात. कालांतराने, हे एक चक्र कायम ठेवते जिथे वंचित लोकांना अत्यावश्यक वित्तीय सेवांमध्ये प्रवेश करण्यासाठी आणखी आव्हानांना सामोरे जावे लागते.

पक्षपाती स्कोअरिंग प्रणालीच्या प्रभावामुळे व्यापक सामाजिक बहिष्कार होऊ शकतो, ज्यामुळे घरे, रोजगार आणि अत्यावश्यक सेवांवर परिणाम होतो. कमी स्कोअर असलेले लोक किंवा पक्षपाती अल्गोरिदमद्वारे अयोग्यरित्या मूल्यमापन केलेल्यांना घरे किंवा नोकऱ्या सुरक्षित करणे कठीण होऊ शकते, ज्यामुळे विद्यमान सामाजिक असमानतेला बळकटी मिळेल. ही परिस्थिती अधिक न्याय्य स्कोअरिंग सिस्टमची आवश्यकता अधोरेखित करते जी केवळ अरुंद डेटा पॉईंटवर अवलंबून न राहता एखाद्या व्यक्तीच्या जीवनाचा व्यापक संदर्भ विचारात घेते.

कंपन्या, विशेषत: आर्थिक आणि भरती क्षेत्रातील, या पक्षपाती प्रणालींवर अवलंबून राहून अनवधानाने सामाजिक स्तरीकरणास हातभार लावू शकतात. दरम्यान, असुरक्षित लोकसंख्येचे रक्षण करण्यासाठी तांत्रिक प्रगतीच्या अनुषंगाने नियमांचे पालन सुनिश्चित करण्याचे आव्हान सरकारांसमोर आहे. त्यांना स्कोअरिंग सिस्टममध्ये पारदर्शकता आणि उत्तरदायित्वाला चालना देणे आवश्यक आहे किंवा नागरिकांचा सरकारी संस्था आणि कार्यक्रमांवर विश्वास गमावण्याचा धोका आहे.

असुरक्षित लोकांना स्कोअर करण्याचे परिणाम

असुरक्षित लोकांना स्कोअर करण्याच्या व्यापक परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• सुधारित क्रेडिट स्कोअरिंग मॉडेल्स पर्यायी डेटा समाविष्ट करतात, ज्यामुळे ऐतिहासिकदृष्ट्या कमी सेवा असलेल्या समुदायांसाठी आर्थिक उत्पादनांमध्ये सुधारित प्रवेश होतो.
• AI-आधारित नोकरभरती साधनांवर कठोर नियमांची अंमलबजावणी करणारी सरकारे, उद्योगांमध्ये उत्तम रोजगार पद्धती सुनिश्चित करतात.
• पक्षपाती AI विरुद्ध जनजागृती आणि वकिली वाढवली, परिणामी अधिक पारदर्शक आणि जबाबदार तांत्रिक उपयोजन.
• कंपन्या त्यांच्या नियुक्तीच्या धोरणांमध्ये सुधारणा करतात, संभाव्यत: बेशुद्ध पूर्वाग्रह कमी करतात आणि कामाच्या ठिकाणी विविधतेला प्रोत्साहन देतात.
• नवीन उद्योगांचा विकास आणि नैतिक एआय आणि अल्गोरिदम ऑडिटिंगवर लक्ष केंद्रित केलेल्या नोकरीच्या भूमिका, जॉब मार्केट विविधीकरणात योगदान.
• पक्षपातीपणा आणि निष्पक्षता दूर करण्यासाठी AI संशोधनात वाढलेली गुंतवणूक, समाजाच्या व्यापक स्पेक्ट्रमला लाभ देणारी तांत्रिक प्रगती चालवते.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• एआय अल्गोरिदममध्ये अधिक वैविध्यपूर्ण डेटासेट एकत्रित केल्याने सामाजिक निष्पक्षता आणि समानतेबद्दलची आपली समज कशी बदलू शकते?
• लोक त्यांच्या दैनंदिन जीवनात आणि कामाच्या ठिकाणी नैतिक AI पद्धतींच्या विकासामध्ये सक्रियपणे योगदान देऊ शकतात किंवा प्रभावित करू शकतात?