आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक बड़ी समस्या है और निजता के लिए खतरा है तो क्या आप बलिदान के लिए तैयार हैं?

हर सात साल या इसके बाद, प्रौद्योगिकी की दुनिया में एक नई प्रवृत्ति दिखाई देती है कि हम अपने दैनिक जीवन में उपयोग की जाने वाली अधिकांश तकनीक को विकसित करना और उसमें प्रवेश करना जारी रखें या उससे जो हम पर लगाया जाता है, चाहे वह इंटरनेट या सरकारी सेवाओं और अन्य के माध्यम से हो। . आजकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी के मामले में ऐसा ही है। एक ऐसी तकनीक जो लगातार विकसित हो रही है, कंपनियां इसे अलग तरह से अपनाती हैं और हर कोई इसे चाहता है। लेकिन यह सब जोखिम के साथ आता है। वे क्या हैं?

स्व-विकासशील तकनीक, जितना आप सोच सकते हैं, उससे कहीं अधिक

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों के बारे में जो नया और अनोखा है, वह यह है कि वे सेल्फ-लर्निंग हैं। यह वही है जो उन्हें वास्तव में "स्मार्ट" बनाता है। आज की तकनीक निस्संदेह कल से बेहतर है। कल यह बेहतर और सटीक होगा। लेकिन यह तकनीक कैसे विकसित होती है? कई तरीके हैं जो प्रत्येक कंपनी के साथ भिन्न होते हैं।

चूंकि Apple अपने प्रोसेसर और न्यूरल अकाउंट चिप्स की शक्ति पर बहुत अधिक निर्भर करता है ताकि Apple को बहुत सारी जानकारी भेजने की आवश्यकता के बिना डिवाइस पर स्थानीय रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता खाते बनाए जा सकें। उपयोगकर्ता की गोपनीयता को संरक्षित करने के उद्देश्य से। लेकिन इससे कंपनी के लिए तकनीक विकसित करना मुश्किल हो जाता है क्योंकि वह इतनी कम जानकारी एकत्र करती है, जिसे उपयोगकर्ता एकत्र करना भी बंद कर सकता है। AI को ट्रेनिंग देने का काम काफी हद तक Apple के इंजीनियरों पर छोड़ दिया गया है।

जहां तक ​​आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के राजा Google का सवाल है, यह अपने (क्लाउड) कंप्यूटरों में सभी प्रोसेसर के काम पर निर्भर करता है जो इंटरनेट के माध्यम से औद्योगिक उपकरणों के साथ संचार करते हैं। यह कंपनी को ऐप्पल जैसे विशेष प्रोसेसर विकसित करने की आवश्यकता के बिना अत्यधिक जटिल गणना करने की क्षमता प्रदान करता है। साथ ही, Google अपनी कृत्रिम बुद्धि विकसित करने के लिए सभी से और हर चीज से डेटा एकत्र करता है। सर्च इंजन सर्च, इमेज सर्च, गूगल इमेज प्रोग्राम और इसकी फेस रिकग्निशन और क्लासिफिकेशन फीचर। सब कुछ कृत्रिम बुद्धि को प्रशिक्षित करता है।

यहां तक ​​​​कि इंटरनेट पर वे तस्वीरें जो "सुनिश्चित करें कि आप एक इंसान हैं" चाहते हैं और फिर आपको उन सभी चित्रों का चयन करने के लिए कहते हैं जिनमें एक बस है। ये छवियां वास्तव में वस्तुओं को पहचानने के लिए एआई को प्रशिक्षित कर रही हैं। जैसे बस या ट्रैफिक लाइट और अन्य।

जातिवाद की समस्या

जातिवाद एक ऐसी समस्या प्रतीत होती है जिसे हल करने में समय लगेगा। तकनीक की दुनिया में भी। समाचारों में ऐसी कई घटनाएं हुई हैं जिनमें कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली ने त्वचा की टोन और चेहरे की विशेषताओं के आधार पर अपने परिणामों में भारी बदलाव किया है। आखिरी बार अप्रैल में था, जब Google की कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने इलेक्ट्रॉनिक थर्मामीटर पकड़े हुए एक श्वेत व्यक्ति की तस्वीर देखकर सही संकेत दिया था। जबकि उन्होंने उसी छवि को पहचाना, लेकिन एक काली चमड़ी वाले व्यक्ति के साथ, एक हथियार ले जाने वाले व्यक्ति के रूप में।

शायद हमें इस समस्या को हल करने के लिए वास्तव में सभी के प्रयास की आवश्यकता है। शायद यह प्रौद्योगिकी विकास को केवल पश्चिम पर छोड़ने का स्वाभाविक परिणाम है।

हमेशा देखा

कृत्रिम बुद्धि के सबसे महत्वपूर्ण उपयोगों में से एक चेहरा पहचानने की तकनीक है। और यह आपके फ़ोन को स्वचालित रूप से अनलॉक करने या लोगों द्वारा फ़ोटो को श्रेणीबद्ध करने तक सीमित नहीं है। बल्कि, इनका उपयोग कई अनुप्रयोगों में किया जाता है। इनमें से सबसे प्रभावशाली सरकारी निगरानी प्रणाली हैं। सड़कों या प्रतिष्ठानों, और अन्य की निगरानी करना है या नहीं।

शायद इस बिंदु को विवादास्पद माना जाता है क्योंकि प्रौद्योगिकी की आधुनिकता के कारण, हमारे पास दुनिया के अधिकांश हिस्सों में कंपनियों और सरकारों द्वारा इन प्रणालियों के उपयोग को नियंत्रित करने वाले स्पष्ट कानून और तकनीकी नियम नहीं हैं। दुरूपयोग की आशंका है। एक निजी कंपनी की कल्पना करें जिसके पास एक ऐसा सिस्टम खरीदने की शक्ति है जो एक ऐसे डेटाबेस तक पहुंच सकता है जो आपके चेहरे को तभी पहचानता है जब आप किसी इमारत के सामने से गुजरते हैं। अपनी सभी संग्रहीत जानकारी जानने के लिए। या शायद एक सरकार सुरक्षा पकड़ या कुछ और के साथ समूहों को लक्षित करने के लिए प्रौद्योगिकी का दुरुपयोग कर सकती है। सब संभावनाएं हैं।

इन संदेहों और चिंताओं को प्रतिध्वनित करते हुए, एक प्रमुख एआई नेता, आईबीएम ने घोषणा की कि उसने चेहरा-पहचान प्रौद्योगिकियों की बिक्री, विकास और यहां तक ​​​​कि शोध करना बंद कर दिया है।

विपरीत क्या है?

बेशक, यह उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता को खतरे में डालने के लिए केवल एक कॉर्पोरेट योजना नहीं है। यह अनिवार्य रूप से उन सेवाओं को विकसित करने का आधार है जो उपयोगकर्ता आनंद लेते हैं। नए कैमरों की महान क्षमताओं के माध्यम से Google फ़ोटो द्वारा प्रदान की जाने वाली स्मार्ट सेवाओं के साथ शुरू, जिसका हार्डवेयर विकास छवि को बेहतर बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भरता और क्लाउड सिस्टम और स्वायत्त कारों की चिकनाई के अंत के कारण धीमा हो गया है।

क्या आप भुगतान करने के लिए तैयार हैं?

यह महत्वपूर्ण प्रश्न है। क्या आप (मेरे दोस्त) इन सभी सेवाओं के उपयोगकर्ता के रूप में, इन तकनीकों का आनंद लेने के लिए निरंतर निगरानी के बिना अपनी जानकारी या अपनी कुछ गोपनीयता या आंदोलन की स्वतंत्रता को जोखिम में डालने के लिए तैयार हैं?

या क्या हमें धीमा होना चाहिए और पुनर्विचार करना चाहिए कि एआई कैसे विकसित हो रहा है और इसे सुधारने के लिए जिन तकनीकों का उपयोग किया जा रहा है? खासकर जब से हमने जो उल्लेख किया है वह केवल तकनीकी समस्याओं का हिस्सा है।

यह स्पष्ट है कि एआई भविष्य के लिए शक्तिशाली क्षमताओं के कई वादे रखता है। अब यह निश्चित है कि जब तक हम नियमों की समीक्षा नहीं करते हैं, तब तक इसमें विकास का इंजन थोड़ा धीमा होना चाहिए। और हम नए सामाजिक अनुबंधों के लिए सहमत हैं जो प्रौद्योगिकी के सर्वोत्तम अनुकूलन की गारंटी देते हैं। ताकि जोखिमों को कम करते हुए हमें इसका लाभ मिले।

स्रोत:

TheVerge | एल्गोरिथम देखें | OnMSFT