37 KiB
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಜೊತೆಗೆ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಸ್ಕೆಚ್‌ನೋಟ್ ರಚನೆ ಟೊಮೊಮಿ ಇಮುರ
ಪೂರ್ವ-ಉಪನ್ಯಾಸ ಕ್ವಿಜ್
ಪರಿಚಯ
ಈ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ನಮ್ಮ ಪ್ರತಿದಿನದ ಜೀವನದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವಿರಿ. ಈಗಲೂ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳು ದಿನನಿತ್ಯದ ನಿರ್ಣಯ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಗಿಯಾಗಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಆರೋಗ್ಯ ನಿರ್ಣಯಗಳು, ಸಾಲ ಅನುಮತಿಗಳು ಅಥವಾ ಮೋಸ ಪತ್ತೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ನಂಬಿಕೆಯಾಗುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯ. ಯಾವುದೇ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಂತೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಅಥವಾ қос್ಯ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ತರುತ್ತವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ AI ಮಾದರಿಯ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.
ನೀವು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಳಸುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಸಂಖ್ಯಾತೀಯ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಜಾತಿ, ಲಿಂಗ, ರಾಜಕೀಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ, ಧರ್ಮ ಅಥವಾ ಅಸಮಾನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಏನಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಿ. ಮಾದರಿಯ ನಿರ್ಗಮನವು ಕೆಲವು ಜನಸಂಖ್ಯಾತೀಯರನ್ನು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿತ ಮಾಡುವುದು ಎಂದಾದರೆ? ಅನ್ವಯಿಕೆಗೆ ಪರಿಣಾಮವೇನು? ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಮಾದರಿ ಹಾನಿಕಾರಕ ಫಲಿತಾಂಶ ನೀಡಿದರೆ ಏನಾಗಬಹುದು? AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವರ್ತನೆಯ ಜವಾಬ್ದಾರಿತ್ವ ಯಾರದೆ? ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ನಮ್ಮ ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲ್ಪಡುವವು.
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನೀವು:
- ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯತತ್ವದ ಮಹತ್ವ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯತತ್ವ ಸಂಬಂಧಿತ ಹಾನಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಜಾಗೃತಿ ಮೂಡಿಸುವಿರಿ.
- ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಖಾತ್ರಿ ಪಡಿಸಲು ಹೊರಗಿನ ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಘಟನಾವಳಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಪರಿಚಿತರಾಗುವಿರಿ.
- ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ನೀಡುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವಿರಿ, ಒಳಗೊಂಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ.
- ಡೇಟಾ ಹಾಗೂ ಜನರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ರಕ್ಷಿಸುವದರಿಂದ ಬಹುಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವಿರಿ.
- AI ಮಾದರಿಗಳ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಗಾಜಿನ ಬಾಕ್ಸ್ (glass box) ವಿಧಾನ的重要ತೆಯನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವಿರಿ.
- AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಜವಾಬ್ದಾರಿತ್ವ ಅವಶ್ಯಕತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಗಮನವಿಡುವಿರಿ.
ಅಗತ್ಯಶಿನೂತನತೆ
ಮೊದಲೆ "ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ತತ್ವಗಳು" ಕಲಿಕೆಯ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೆಗೆದು, ಕೆಳಗಿನ ವಿಷಯದ ವಿಡಿಯೋವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ:
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ತಿಳಿವಳಿಕೆಯನ್ನು ಈ Learning Pathನೊಂದಿಗೆ ಪಡೆಯಿರಿ
🎥 ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ವಿಡಿಯೋ ವೀಕ್ಷಿಸಿ: ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ತತ್ತ್ವಗಳು
ನ್ಯಾಯತತ್ವ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಲ್ಲರನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಮಾನ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಭಾವಿತ ಮಾಡಬಾರದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆ, ಸಾಲ ಅರ್ಜಿಗಳು ಅಥವಾ ಉದ್ಯೋಗದ ಸಲಹೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುವಾಗ, ಸಮಾನ ಲಕ್ಷಣಗಳು, ಆರ್ಥಿಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಅಥವಾ ವೃತ್ತಿ ಅರ್ಹತೆ ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ ಎಲ್ಲರಿಗೆ ಸಮಾನ ಸಲಹೆ ನೀಡಬೇಕು. ನಾವು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ನಮ್ಮ ನಿರ್ಧಾರ ಹಾಗೂ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುವуна ವಾರಸುದಾರ ದೃಷ್ಟಿಭ್ರಷ್ಟತೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತೇವೆ. ಈ ದೋಷ್ಟತೆಗಳು ನಾವು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ತರಗತಿ ನೀಡಲು ಬಳಸುವ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ. ಇವನ್ನು ಅನೇಕರೂ ಅಜಾಗರೂಕವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ನೀವು ದೋಷ್ಟತೆ ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರೋ ಎಂದು ತಿಳಿಯುವುದು ಕಷ್ಟ.
“ಅನ್ಯಾಯತ” ಎಂದರೆ ಜನ ಸಮೂಹದ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಅಥವಾ "ಹಾನಿಗಳು" ಆಗಿದ್ದು, ಅವು ಜಾತಿ, ಲಿಂಗ, ವಯಸ್ಸು ಅಥವಾ ಅಪಂಗತೆಯ ಮೂಲಕ ವಿವರಿಸಲ್ಪಡುವುವು. ಮುಖ್ಯ ನ್ಯಾಯತತ್ವ-ಸಂಬಂಧಿತ ಹಾನಿಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನಂತೆಯಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಬಹುದು:
- ಹಂಚಿಕೆಗೆ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಲಿಂಗ ಅಥವಾ ವಂಶವನ್ನು ಇನ್ನೊಬ್ಬರಿಗಿಂತ ಮೆಚ್ಚಿಸುವುದು.
- ಸೇವೆ ಗುಣಮಟ್ಟ: ನೀವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿಯನ್ನೇ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಗತಿಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಆದರೆ ವಾಸ್ತವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದರೆ, ಇದರಿಂದ ಕೆಟ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಣ್ಣ ಹಪ್ಪಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಕೈ ಸಾಬೂನು ನಿರ್ಗಮನ ವ್ಯವಸ್ಥೆ. Source
- ಬೇಸಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಅವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ವಸ್ತು ಅಥವಾ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯಕ್ಷವಾಗಿ ಅಪಕಾರಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಚಿತ್ರ ಲೇಬಲಿಂಗ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಪ್ಪು ತ್ವಚೆಯವರ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಗೋರಿಲ್ಲಾಗಳು ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿದೆ.
- ಅಧಿಕ ಅಥವಾ ಅಲ್ಪ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವ: ಒಂದು ಗುಂಪಿನಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಣೆಯಾಗದಿರುವುದು, ಮತ್ತು ಆ ಸೇವೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವು ಇದನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದೇ ಹಾನಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ.
- ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಟೈಪಿಂಗ್: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವ ನಿಯೋಜಿತ ಗುಣಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಮತ್ತು ಟರ್ಕಿಶ್ ಭಾಷಾ ಅನುವಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಲಿಂಗದ ಸ್ಟೀರಿಯೋ ಟೈಪಿಕಲ ಸಂಬಂಧಗಳ ಕಾರಣದಿಂದ ತಪ್ಪುಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ.
ಟರ್ಕಿಶ್‌ಗೆ ಅನುವಾದ
ಮತ್ತೆ ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ಗೆ ಅನುವಾದ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವಾಗ, AI ನ್ಯಾಯತತ್ವಪ್ರದ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ಇಲ್ಲದ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡದಂತೆ ಖಾತ್ರಿ ಪಡಿಸಬೇಕು, ಹಾಗೆಯೇ ಮಾನವರಿಗೂ ಮಾಡಬಾರದು. AI ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯತತ್ವ ಖಚಿತಪಡಿಸುವುದು ಒಂದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಾಮಾಜಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸವಾಲು.
ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ
ನಂಬಿಕೆ ನಿರ್ಮಿಸಲು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲೂ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ, ಭದ್ರ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಬೇಕು. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುವುದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಬಾಹ್ಯ ಘಟನೆಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಬೆರೆತ ಹಲವಾರು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವ-ಚಾಲಿತ ಕಾರು ಜನರ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಪರಮ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ನೋಡಬೇಕು. ಪರಿಣಾಮ, ಕಾರು ಚಲಿಸುವ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ರಾತ್ರಿ, ತೀಕ್ಷ್ಣ ಮಳೆ, ಮಕ್ಕಳ ಓಡಾಟ, ಪಶುಗಳ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ರಸ್ತೆ ನಿರ್ಮಾಣಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ಸಾಧ್ಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು AI ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಹೇಗೆ ಬೃಹತ್ ನಿಯಂತ್ರಣ ವರ್ಧಿತ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಆ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಅಥವಾ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಕರ್ತೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾದಾಗ ಗಮನಿಸಿರುವ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ.
🎥 AI ಯಲ್ಲಿನ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಕುರಿತು ವಿಡಿಯೋ ಇಲ್ಲಿಗೆ ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ
ಒಳಗೊಂಡಿಕೆ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಎಲ್ಲರನ್ನು ಭಾಗವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಧಿಕಾರ ನೀಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳ್ಳಬೇಕು. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಜಾರಿ ಮಾಡುವಾಗ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಕರ್ತರು ಅಯೋಗ್ಯ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಹೊರಗಡೆ ಇಡುವಂತಹ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಪಂಚದಲ್ಲಿ 1 ಬಿಲಿಯನ್ ಜನರು ನಿವ್ವಳತೆಯೊಂದಿಗೆ ಬಾಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದ ಅವರು ತಮ್ಮ ದಿನನಿತ್ಯ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಪಡೆಯಬಲ್ಲರು. ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲಾ ಜನರಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ AI ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು новತಮ್ಮಹದು, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಅವಕಾಶಗಳ ಲಾಭವಾಗುತ್ತದೆ.
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಭದ್ರವಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಜನರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಗೌರವಿಸಬೇಕು. ಜನರು ತಮ್ಮ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಮಾಹಿತಿ ಅಥವಾ ಬದುಕನ್ನು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಹಾಕುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ನಂಬುತ್ತಾರೆ. ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಗತಿಕೊಳಿಸಲು ನಾವು ಉತ್ತಮ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಡೇಟಾದ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಅಖಂಡತೆಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡೇಟಾ ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ಸಲ್ಲಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿದೆಯೇ? ನಂತರ, ಡೇಟಾ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ಗುಪ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವ ಮತ್ತು ದಾಳಿಗಳನ್ನು ತಡೆಯುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯ. AI ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗುತ್ತಿರುವಂತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹಾಗೂ ವ್ಯವಹಾರಿಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಅತ್ಯವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು AI ಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ಗಮನವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಾಗಿವೆ, ಏಕೆಂದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ನಿಖರ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ನೀಡುವ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ಉದ್ಯಮವಾಗಿ ನಾವು ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ GDPR (ಜನರಲ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ನಿಯಮ) ನಿಯಮಗಳಿಂದ ಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ.
- ಆದರೂ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸುವ ಅಗತ್ಯ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ನಡುವಿನ ತಕರಾರು ಅನ್ನು ನಾವು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾಗಿದೆ.
- ಇಂಟರ್‌ನೆಟ್ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳ ಹುಟ್ಟುವಿಕೆಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿ, AI ಯೊಂದಿಗಿನ ಭದ್ರತಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತಿವೆ.
- ಅದೊಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಭದ್ರತೆ ಸುಧಾರಣೆಗೆ AI ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಇಂದಿನ ಬಹುಮಾನ್ಯ ಆಂಟಿ-ವೈರಸ್ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳು AI ಹ್ಯೂರಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಚಾಲಿತವಾಗಿವೆ.
- ನಮ್ಮ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಇತ್ತೀಚಿನ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ ಅಭ್ಯಾಸಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಮ್ಮಿಲಿತವಾಗಿರಬೇಕು.
ಪಾರದರ್ಶಕತೆ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾಗಿರಬೇಕು. ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವೆಂದರೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮತ್ತು ಅವು ಅವಯವಗಳ ವರ್ತನೆಯನ್ನು ವಿವರಿಸುವುದು. AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳಲಿಕ್ಕೆ ಹಿತರಕ್ಷಕರು ಅವು ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಇದರಿಂದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ ಚಿಂತನೆಗಳು, ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳು, ಹೊರಗಡೆ ಇಡುವ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲರು. ನಾವು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವವರು ಅದು ಯಾವಾಗ, ಏಕೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಬಳುಕುವರು ಎಂದು ಸತ್ಯವಾದ ಮತ್ತು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ತಿಳಿಸಲು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರುವುದು ನಂಬಿಕೆ. ಬಳಕೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸಹ ತಿಳಿಸಬೇಕು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ತನ್ನ ಗ್ರಾಹಕ ಸಾಲ ನಿರ್ಣಯಗಳಿಗೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಬಳಸಿದರೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಯಾವ ಡೇಟಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಲಹೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಸರ್ಕಾರಗಳು ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ AI ನಿಯಂತ್ರಣ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತಿವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ ನಿಯಮಾನುಸಾರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಬೇಕು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಯೋಗ್ಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ.
- AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ತುಂಬಾ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಅವು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿವೇಚಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ.
- ಈ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದಿಕೆಗೆ ಕಾರಣದಿಂದ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಕಾರ್ಯಗತಕೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
- ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ಈ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳದಿಕೆಯಿಂದ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮಾಡಲಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಉಂಟಾಗುತ್ತದೆ.
ಜವಾಬ್ದಾರಿತ್ವ
AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಮಾಡುವವರು ಮತ್ತು ಜಾರಿ ಮಾಡುವವರು ತಮ್ಮ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರಬೇಕು. ಮುಖ ಗುರುತು ಹಿಡಿಯುವಂತಹ ಸಂವೇದನಶೀಲ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿತ್ವ ವಿಶೇಷವಾಗುತ್ತದೆ. ಇತ್ತೀಚೆಗೆ, ಕಾಣೆಯಾಗಿರುವ ಮಕ್ಕಳನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವಂತಹ ಬಳಕೆಗೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪೊಲೀಸರು ಬೇಡಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಆದರೆ, ಸರ್ಕಾರಗಳು ತಮ್ಮ ನಾಗರಿಕರ ಮೂಲಭೂತ ಸ್ವಕ್ಕತೆಗಳನ್ನು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಹಾಕುವುದಕ್ಕೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಿರಂತರ ನಿರ್ದೇಶಿತರಾಗಿ ಕೆಲವರ ಮೇಲಿರುವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ. ಆದ್ದರಿಂದ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗತ ಅಥವಾ ಸಮಾಜದ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರಬೇಕು.
🎥 ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ವಿಡಿಯೋ ವೀಕ್ಷಿಸಿ: ಮುಖ ಗುರುತು ಹಿಡಿಗಳ ಮೂಲಕ ವಿಸ್ತೃತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ
ಕೊನೆಗೆ, ನಮ್ಮ ತಲೆಮಾರಿಗೆ, AI ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ತರುವ ಮೊದಲ ತಲೆಮಾರಿಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳು ಜನರಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸ ಮಾಡುವವರು ಇತರರಿಗೂ ಜವಾಬ್ದಾರರಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಇರುವ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಶ್ನೆಯಾಗಿದೆ.
ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಉದ್ದೇಶ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಬಳಕೆ, ಜಾರಿ ಮಾಡುವ ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಯಾರು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿದ್ದರು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಮುಖ್ಯ. ಇದೇ ಮಾಹಿತಿಗಳು ವಿಮರ್ಶಕರು ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷಕರು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಪರಿಣಾಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ನಡೆಸುವಾಗ ಗಮನಿಸಿದ ಪ್ರದೇಶಗಳು:
- ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಹಾನಿಕರ ಪರಿಣಾಮ. ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಬಂಧ, ಅನುದಾನ ಕೈಗೊಳ್ಳದ ಬಳಕೆ ಅಥವಾ ಗೊತ್ತಿರುವ ಕ್ಯಾರಕೊಳಬಾರದ ಮಿತಿಗಳು ಇರುವುದರ ಅರಿವು ಇರಬೇಕು, ಇದರಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹಾನಿಯಾಗಬಾರದು.
- ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು. ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಎಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಡೇಟಾ ಬಳಸಲಿದೆ ಎಂಬ ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು (ಉದಾ. GDPR ಅಥವಾ HIPAA ನಿಯಮಗಳು). ಜೊತೆಗೆ, ತರಬೇತಿಗೆ ಡೇಟಾ ಮೂಲ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣ ಲೆಕ್ಕಿಸಬೇಕು.
- ಪರಿಣಾಮದ ಸಾರಾಂಶ. ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಬಳಸುವುದರಿಂದ ಉಂಟಾಗಬಹುದಾದ ಹಾನಿಗಳ ಪಟ್ಟಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಸಮಗ್ರ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ತಿಳಿದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
- ಆರು ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವಗಳ ಪ್ರತಿ ಗುರಿಯು ಸಾಧಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಯಾವುದಾದರೂ ಕೊರತೆಗಳಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್
ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ವಯಿಕೆಯನ್ನು ಡೀಬಗ್ ಮಾಡುವಂತೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಡೀಬಗ್ಗಿಂಗ್ ಕೂಡ ಆವಶ್ಯಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಪರಿಹರಿಸುವುದಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸದಿದ್ದಲ್ಲಿ ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಪರಂಪರাগত ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಾದವು ಮಾದರಿಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಸಂಖ್ಯೆಗಣಿತ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ವೀಸುವ ಉತ್ಪಂದನೆಗಳು, ಅಷ್ಟೊಂದು ಸರಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ತತ್ವಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಮಾದರಿ ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಾಕಷ್ಟಾಗಿಲ್ಲ. ಮತ್ತಷ್ಟು, ಯಂತ್ರಾಧ್ಯಯನ ಮಾದರಿಯು ಅಲ್ಲಾಹೆವು ಎಸೆಕ್ಯುರ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಆಗಿದ್ದು ಇದರ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಏನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ಮಾಡಿದಾಗ ವಿವರಣೆ ನೀಡಲು ಅಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಈ ಕೋರ್ಸಿನ ಮುಂದಿನ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ನಾವು Responsible AI ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಬಳಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಕಲಿಯೋಣ. ಡ್ಯಾಶ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಹಾಗೂ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಕರ್ತರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ:
- ದೋಷ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನ್ಯಾಯತತ್ವ ಅಥವಾ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿ ದೋಷ ವಿತರಣೆಯ ಗುರುತುಮಾಡಲು.
- ಮಾದರಿ ಅವಲೋಕನ. ಡೇಟಾ ಕೋಹರ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಸಮಾನತೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು.
- ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ನ್ಯಾಯತತ್ವ, ಒಳಗೊಂಡಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದಾದ ಡೇಟಾ ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು.
- ಮಾದರಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಾತ್ಮಕತೆ. ಮಾದರಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಭಾವಿಸುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು. ಇದು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿತ್ವಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯ.
🚀 ಸವಾಲು
ಹಾನಿಗಳು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೇ ಉಂಟಾಗದಂತೆ ತಡೆಯಲು ನಾವು:
- ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಜನರಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಹಾಗೂ ನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು
- ನಮ್ಮ ಸಮಾಜದ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಬೇಕು
- ಆಗಾಗ ಅಪಾಯಕರವಾದ AI ಪತ್ತೆಮಾಡಿ ಸರಿಪಡಿಸುವ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಯಂತರ ಅಧ್ಯಯನ ಜೀವಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕು
ಮಾದರಿ ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ನಂಬಿಕೆಯ ಕೊರತೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುವ ನಿಜವಾದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಬಗೆಹರಿಸಿ. ಮತ್ತೇನು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು?
ಪೋಸ್ಟ್-ಉಪನ್ಯಾಸ ಕ್ವಿಜ್
ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂ ಅಧ್ಯಯನ
ಈ ಪಾಠದಲ್ಲಿ, ನೀವು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯತತ್ವ ಮತ್ತು ಅನ್ಯಾಯತತ್ವ ಮೂಲತತ್ವಗಳ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ಕಲಿತಿದ್ದೀರಿ.
ಈ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆಗಂಭೀರವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಈ ಕಾರ್ಯಾಗಾರ ವೀಡಿಯೊವನ್ನು ವೀಕ್ಷಿಸಿ:
- ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ AI ಹಾದಿಯತ್ತ: ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಕ್ಕೆ ತರುವ Besmira Nushi, Mehrnoosh Sameki ಮತ್ತು Amit Sharma ಅವರ ಪ್ರವಚನ.
🎥 ಮೇಲಿನ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಕ್ಲಿಕ್ ಮಾಡಿ ವಿಡಿಯೋಗಾಗಿ: RAI Toolbox: ಜವಾಬುದಾರ AI ನಿರ್ಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ ಬೆಸ್ಮಿರಾ ನೂಷಿ, ಮೆಹರ್ನೂಶ್ ಸಮೇಕಿ ಮತ್ತು ಅಮಿತ್ ಶರ್ಮಾ ಅವರಿಂದ
ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಓದಿ:
-
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ RAI ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಕೇಂದ್ರ: Responsible AI Resources – Microsoft AI
-
ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್‌ನ FATE ಸಂಶೋಧನಾ ಗುಂಪು: FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research
RAI ಟೂಲ್‌ಬಾಕ್ಸ್:
ನ್ಯಾಯತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿ ಪಡಿಸಲು Azure ಮಶಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್‌ನ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು ಓದಿ:
ಹವಾಲೆ
ಅಸ್ವೀಕಾರ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.