35 KiB
जबाबदार AI सह मशीन लर्निंग सोल्यूशन्स तयार करणे
स्केच नोट: Tomomi Imura
पूर्व-व्याख्यान प्रश्नमंजुषा
परिचय
या अभ्यासक्रमात, तुम्ही मशीन लर्निंग आपल्या दैनंदिन जीवनावर कसा आणि किती प्रभाव टाकतो हे शोधायला सुरुवात कराल. अगदी आत्ताच, आरोग्य तपासणी, कर्ज मंजुरी किंवा फसवणूक शोधणे यांसारख्या दैनंदिन निर्णय प्रक्रियेत प्रणाली आणि मॉडेल्स सहभागी आहेत. त्यामुळे हे मॉडेल्स विश्वासार्ह परिणाम देण्यासाठी चांगले कार्य करणे महत्त्वाचे आहे. जसे कोणतेही सॉफ्टवेअर अॅप्लिकेशन अपूर्ण असते, तसेच AI प्रणाली देखील अपेक्षांवर खरी उतरणार नाहीत किंवा अवांछित परिणाम देऊ शकतात. म्हणूनच, AI मॉडेलच्या वर्तनाला समजून घेणे आणि स्पष्ट करणे आवश्यक आहे.
कल्पना करा, जेव्हा तुम्ही मॉडेल तयार करण्यासाठी वापरत असलेल्या डेटामध्ये विशिष्ट लोकसंख्येचा अभाव असेल, जसे की वंश, लिंग, राजकीय दृष्टिकोन, धर्म, किंवा काही लोकसंख्येचे असमान प्रतिनिधित्व असेल, तेव्हा काय होईल? जर मॉडेलचा परिणाम विशिष्ट लोकसंख्येला प्राधान्य देण्यासाठी वापरला गेला तर काय होईल? अशा परिस्थितीत अॅप्लिकेशनवर काय परिणाम होईल? याशिवाय, जर मॉडेलचा प्रतिकूल परिणाम झाला आणि तो लोकांसाठी हानिकारक ठरला, तर त्यासाठी कोण जबाबदार असेल? या अभ्यासक्रमात आपण या प्रश्नांचा शोध घेणार आहोत.
या धड्यात, तुम्ही:
- मशीन लर्निंगमधील न्याय्यतेचे महत्त्व आणि त्यासंबंधित हानींबद्दल जागरूकता वाढवाल.
- विश्वासार्हता आणि सुरक्षिततेसाठी अपवादात्मक परिस्थितींचा शोध घेण्याच्या पद्धतींशी परिचित व्हाल.
- सर्वांना सक्षम करण्यासाठी समावेशक प्रणाली डिझाइन करण्याची गरज समजून घ्याल.
- डेटा आणि लोकांच्या गोपनीयतेचे आणि सुरक्षिततेचे संरक्षण करणे किती महत्त्वाचे आहे हे शोधाल.
- AI मॉडेल्सच्या वर्तनाचे स्पष्टीकरण देण्यासाठी "ग्लास बॉक्स" दृष्टिकोनाचे महत्त्व पाहाल.
- AI प्रणालींवर विश्वास निर्माण करण्यासाठी जबाबदारी किती महत्त्वाची आहे याची जाणीव ठेवाल.
पूर्वअट
पूर्वअट म्हणून, कृपया "जबाबदार AI तत्त्वे" शिकण्याचा मार्ग घ्या आणि खालील व्हिडिओ पहा:
जबाबदार AI बद्दल अधिक जाणून घ्या
🎥 वरील प्रतिमेवर क्लिक करा: Microsoft चा जबाबदार AI दृष्टिकोन
न्याय्यता
AI प्रणालींनी प्रत्येकाला न्याय्य वागणूक द्यावी आणि समान गटांवर वेगळा परिणाम होणार नाही याची खात्री करावी. उदाहरणार्थ, जेव्हा AI प्रणाली वैद्यकीय उपचार, कर्ज अर्ज किंवा रोजगाराबाबत मार्गदर्शन देते, तेव्हा समान लक्षणे, आर्थिक परिस्थिती किंवा व्यावसायिक पात्रता असलेल्या प्रत्येकासाठी समान शिफारसी कराव्यात. प्रत्येक माणसामध्ये काही पूर्वग्रह असतात, जे त्यांच्या निर्णयांवर आणि कृतींवर परिणाम करतात. हे पूर्वग्रह आपण AI प्रणाली तयार करण्यासाठी वापरत असलेल्या डेटामध्ये दिसून येऊ शकतात. कधी कधी असे पूर्वग्रह अनवधानाने घडतात. डेटामध्ये पूर्वग्रह कधी आणि कसा येतो हे जाणून घेणे कठीण असते.
"अन्याय" म्हणजे लोकांच्या गटावर होणारे नकारात्मक परिणाम किंवा "हानी". हे मुख्यतः खालीलप्रमाणे वर्गीकृत केले जाऊ शकते:
- वाटप: जसे की, एका लिंगाला किंवा वंशाला दुसऱ्याच्या तुलनेत प्राधान्य दिले जाते.
- सेवेची गुणवत्ता: जर डेटा एका विशिष्ट परिस्थितीसाठी तयार केला गेला असेल, पण वास्तविकता अधिक गुंतागुंतीची असेल, तर सेवा खराब होऊ शकते. उदाहरणार्थ, एक साबण डिस्पेंसर जो गडद त्वचेच्या लोकांना ओळखू शकत नाही. संदर्भ
- निंदा: एखाद्या गोष्टीवर अन्यायकारक टीका करणे किंवा चुकीचे लेबल लावणे. उदाहरणार्थ, एक प्रतिमा लेबलिंग तंत्रज्ञानाने गडद त्वचेच्या लोकांच्या प्रतिमांना चुकीचे लेबल दिले.
- अतिरिक्त किंवा अपूर्ण प्रतिनिधित्व: विशिष्ट गट एका विशिष्ट व्यवसायात दिसत नाही, आणि कोणतीही सेवा किंवा कार्य जे असेच चित्रित करते, ते हानिकारक ठरते.
- स्टीरिओटायपिंग: विशिष्ट गटाशी पूर्वनिर्धारित गुणधर्म जोडणे. उदाहरणार्थ, इंग्रजी आणि तुर्की भाषांतर प्रणालीमध्ये लिंगाशी संबंधित पूर्वग्रहामुळे अचूकतेचा अभाव असू शकतो.
तुर्की भाषांतर
परत इंग्रजी भाषांतर
AI प्रणाली डिझाइन करताना आणि चाचणी करताना, AI न्याय्य आहे आणि पूर्वग्रहयुक्त किंवा भेदभाव करणारे निर्णय घेण्यासाठी प्रोग्राम केलेले नाही याची खात्री करणे आवश्यक आहे. AI आणि मशीन लर्निंगमध्ये न्याय्यता सुनिश्चित करणे हे एक गुंतागुंतीचे सामाजिक-तांत्रिक आव्हान आहे.
विश्वासार्हता आणि सुरक्षितता
विश्वास निर्माण करण्यासाठी, AI प्रणाली विश्वासार्ह, सुरक्षित आणि सामान्य तसेच अनपेक्षित परिस्थितीत सुसंगत असणे आवश्यक आहे. AI प्रणाली विविध परिस्थितींमध्ये कशी वागेल हे जाणून घेणे महत्त्वाचे आहे, विशेषतः जेव्हा ती अपवादात्मक परिस्थिती असते. AI सोल्यूशन्स तयार करताना, त्या विविध परिस्थितींचा विचार करणे आवश्यक आहे ज्यांचा सामना AI सोल्यूशन्सला करावा लागतो. उदाहरणार्थ, एक स्वयंचलित कार लोकांच्या सुरक्षिततेला सर्वोच्च प्राधान्य देते. त्यामुळे, कार चालवणाऱ्या AI ने रात्री, वादळ, हिमवृष्टी, रस्त्यावर पळणारी मुले, पाळीव प्राणी, रस्त्याचे बांधकाम इत्यादी सर्व शक्य परिस्थितींचा विचार करणे आवश्यक आहे. AI प्रणाली विविध परिस्थितींना विश्वासार्हपणे आणि सुरक्षितपणे कसे हाताळते हे डेटा सायंटिस्ट किंवा AI डेव्हलपरने डिझाइन किंवा चाचणी दरम्यान विचारात घेतलेल्या तयारीच्या पातळीचे प्रतिबिंब आहे.
समावेशकता
AI प्रणाली सर्वांना सहभागी आणि सक्षम करण्यासाठी डिझाइन केल्या पाहिजेत. AI प्रणाली डिझाइन करताना आणि अंमलात आणताना डेटा सायंटिस्ट आणि AI डेव्हलपर प्रणालीतील संभाव्य अडथळे ओळखतात आणि त्यावर उपाय करतात, जे अनवधानाने लोकांना वगळू शकतात. उदाहरणार्थ, जगभरात 1 अब्ज लोक अपंग आहेत. AI च्या प्रगतीमुळे, त्यांना त्यांच्या दैनंदिन जीवनात माहिती आणि संधींमध्ये अधिक सहज प्रवेश मिळतो. अडथळे दूर केल्याने, नाविन्यपूर्ण AI उत्पादने तयार करण्याच्या संधी निर्माण होतात, ज्यामुळे सर्वांसाठी चांगले अनुभव मिळतात.
सुरक्षा आणि गोपनीयता
AI प्रणाली सुरक्षित असाव्यात आणि लोकांच्या गोपनीयतेचा आदर करावा. जेव्हा प्रणाली गोपनीयता, माहिती किंवा जीवन धोक्यात आणते तेव्हा लोकांचा त्यावर कमी विश्वास असतो. मशीन लर्निंग मॉडेल्स प्रशिक्षण देताना, सर्वोत्तम परिणाम मिळवण्यासाठी डेटावर अवलंबून राहावे लागते. असे करताना, डेटाचा स्रोत आणि त्याची अखंडता विचारात घेणे आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, डेटा वापरकर्त्याने सबमिट केला होता का किंवा तो सार्वजनिकरित्या उपलब्ध होता का? पुढे, डेटावर काम करताना, AI प्रणाली गोपनीय माहितीचे संरक्षण करू शकते आणि हल्ल्यांना प्रतिकार करू शकते याची खात्री करणे महत्त्वाचे आहे. AI अधिक प्रचलित होत असताना, गोपनीयतेचे संरक्षण करणे आणि महत्त्वाची वैयक्तिक व व्यावसायिक माहिती सुरक्षित ठेवणे अधिक महत्त्वाचे आणि गुंतागुंतीचे होत आहे. गोपनीयता आणि डेटा सुरक्षा समस्यांवर विशेष लक्ष देणे आवश्यक आहे कारण AI प्रणालींना लोकांबद्दल अचूक आणि माहितीपूर्ण अंदाज आणि निर्णय घेण्यासाठी डेटाचा प्रवेश आवश्यक आहे.
- उद्योग म्हणून, गोपनीयता आणि सुरक्षिततेत महत्त्वपूर्ण प्रगती केली आहे, जी प्रामुख्याने GDPR (सामान्य डेटा संरक्षण नियम) सारख्या नियमांमुळे झाली आहे.
- तरीही AI प्रणालींसह, अधिक वैयक्तिक डेटाची आवश्यकता आणि गोपनीयतेमधील तणाव मान्य करणे आवश्यक आहे.
- इंटरनेटसह कनेक्टेड संगणकांच्या जन्मासारखेच, AI संबंधित सुरक्षा समस्यांमध्ये मोठी वाढ होत आहे.
- त्याच वेळी, सुरक्षा सुधारण्यासाठी AI चा वापर होत आहे. उदाहरणार्थ, आजकाल बहुतेक आधुनिक अँटी-व्हायरस स्कॅनर AI ह्युरिस्टिक्सद्वारे चालवले जातात.
- आपली डेटा सायन्स प्रक्रिया नवीनतम गोपनीयता आणि सुरक्षा पद्धतींसह सुसंवादीपणे मिसळली पाहिजे.
पारदर्शकता
AI प्रणाली समजण्यासारख्या असाव्यात. पारदर्शकतेचा एक महत्त्वाचा भाग म्हणजे AI प्रणालींच्या वर्तनाचे आणि त्यांच्या घटकांचे स्पष्टीकरण देणे. AI प्रणालींचे समज सुधारण्यासाठी, भागधारकांना त्यांचे कार्य कसे आणि का होते हे समजणे आवश्यक आहे, जेणेकरून संभाव्य कार्यप्रदर्शन समस्या, सुरक्षा आणि गोपनीयता चिंता, पूर्वग्रह, वगळण्याच्या पद्धती किंवा अनपेक्षित परिणाम ओळखता येतील. तसेच, जे AI प्रणाली वापरतात त्यांनी त्या कधी, का आणि कशा प्रकारे तैनात करायच्या आहेत याबद्दल प्रामाणिक असले पाहिजे. तसेच, त्यांनी वापरलेल्या प्रणालींच्या मर्यादा स्पष्ट करणे आवश्यक आहे. उदाहरणार्थ, जर एखाद्या बँकेने ग्राहक कर्ज निर्णयांना समर्थन देण्यासाठी AI प्रणालीचा वापर केला, तर परिणाम तपासणे आणि प्रणालीच्या शिफारसींवर कोणत्या डेटाचा प्रभाव आहे हे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे. सरकार विविध उद्योगांमध्ये AI चे नियमन करण्यास सुरुवात करत आहेत, त्यामुळे डेटा सायंटिस्ट आणि संस्थांनी AI प्रणाली नियामक आवश्यकता पूर्ण करते का हे स्पष्ट करणे आवश्यक आहे, विशेषतः जेव्हा अवांछित परिणाम होतो.
- AI प्रणाली इतक्या गुंतागुंतीच्या असल्यामुळे, त्या कशा कार्य करतात आणि परिणाम कसे समजावून सांगायचे हे समजणे कठीण आहे.
- या समजाच्या अभावामुळे या प्रणालींचे व्यवस्थापन, कार्यान्वयन आणि दस्तऐवजीकरण कसे केले जाते यावर परिणाम होतो.
- या समजाच्या अभावामुळे, या प्रणालींनी तयार केलेल्या परिणामांचा वापर करून घेतलेले निर्णय अधिक महत्त्वाचे प्रभावित होतात.
जबाबदारी
AI प्रणाली डिझाइन करणारे आणि तैनात करणारे लोक त्यांच्या प्रणाली कशा कार्य करतात यासाठी जबाबदार असले पाहिजेत. चेहऱ्याची ओळख यासारख्या संवेदनशील तंत्रज्ञानांसह जबाबदारीची गरज विशेषतः महत्त्वाची आहे. अलीकडे, चेहऱ्याची ओळख तंत्रज्ञानाची मागणी वाढली आहे, विशेषतः कायद्याची अंमलबजावणी करणाऱ्या संस्थांकडून, ज्यांना हरवलेल्या मुलांना शोधण्यासाठी तंत्रज्ञानाचा उपयोग होईल असे वाटते. तथापि, या तंत्रज्ञानाचा वापर सरकारकडून त्यांच्या नागरिकांच्या मूलभूत स्वातंत्र्यांना धोका निर्माण करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, उदाहरणार्थ, विशिष्ट व्यक्तींचे सतत निरीक्षण सक्षम करून. म्हणून, डेटा सायंटिस्ट आणि संस्थांनी त्यांच्या AI प्रणालीचा व्यक्ती किंवा समाजावर होणाऱ्या परिणामासाठी जबाबदार असले पाहिजे.
🎥 वरील प्रतिमेवर क्लिक करा: चेहऱ्याच्या ओळखीच्या तंत्रज्ञानावरील इशारा
शेवटी, आमच्या पिढीसमोर असलेला सर्वात मोठा प्रश्न म्हणजे, AI समाजात आणणारी पहिली पिढी म्हणून, संगणक लोकांसाठी जबाबदार कसे राहतील याची खात्री कशी करायची आणि संगणक डिझाइन करणारे लोक इतर सर्वांसाठी जबाबदार राहतील याची खात्री कशी करायची.
परिणाम मूल्यांकन
मशीन लर्निंग मॉडेल प्रशिक्षण देण्यापूर्वी, AI प्रणालीचा उद्देश समजून घेण्यासाठी, त्याचा हेतू काय आहे, तो कोठे तैनात केला जाईल आणि कोण प्रणालीशी संवाद साधेल हे समजून घेण्यासाठी परिणाम मूल्यांकन करणे महत्त्वाचे आहे. प्रणालीचे पुनरावलोकन करणाऱ्या किंवा चाचणी करणाऱ्या व्यक्तींसाठी संभाव्य जोखमी आणि अपेक्षित परिणाम ओळखताना कोणत्या घटकांचा विचार करायचा हे जाणून घेण्यासाठी हे उपयुक्त आहे.
परिणाम मूल्यांकन करताना लक्ष केंद्रित करण्याचे क्षेत्र खालीलप्रमाणे आहेत:
- व्यक्तींवर होणारा प्रतिकूल परिणाम: प्रणालीच्या कार्यक्षमतेस अडथळा आणणाऱ्या कोणत्याही मर्यादा, आवश्यकता किंवा अयोग्य वापराची जाणीव असणे महत्त्वाचे आहे, जेणेकरून प्रणाली व्यक्तींना हानी पोहोचविणाऱ्या पद्धतीने वापरली जाणार नाही याची खात्री होईल.
- डेटा आवश्यकता: प्रणाली डेटा कसा आणि कोठे वापरेल हे समजून घेणे पुनरावलोकनकर्त्यांना कोणत्याही डेटा आवश्यकता लक्षात घेण्यास सक्षम करते (उदा., GDPR किंवा HIPPA डेटा नियम). याशिवाय, प्रशिक्षणासाठी डेटाचा स्रोत किंवा प्रमाण पुरेसे आहे का हे तपासा.
- परिणामाचा सारांश: प्रणालीचा वापर केल्याने उद्भवू शकणाऱ्या संभाव्य हानींची यादी तयार करा. ML जीवनचक्रादरम्यान, ओळखलेल्या समस्यांचे निराकरण किंवा निराकरण केले आहे का ते पुनरावलोकन करा.
- सहा मुख्य तत्त्वांसाठी लागू लक्ष्य: प्रत्येक तत्त्वांमधील लक्ष्ये पूर्ण झाली आहेत का आणि कोणत्याही अंतर आहेत का याचे मूल्यांकन करा.
जबाबदार AI सह डीबगिंग
सॉफ्टवेअर अॅप्लिकेशन डीबग करण्यासारखेच, AI प्रणाली डीबग करणे ही प्रणालीतील समस्या ओळखण्याची आणि सोडवण्याची आवश्यक प्रक्रिया आहे. मॉडेल अपेक्षेप्रमाणे किंवा जबाबदारीने कार्य करत नाही यावर परिणाम करणारे अनेक घटक असतात. पारंपरिक मॉडेल कार्यप्रदर्शन मेट्रिक्स हे मॉडेलच्या कार्यप्रदर्शनाचे प्रमाणात्मक एकत्रीकरण असते, जे जबाबदार AI तत्त्वांचे उल्लंघन कसे होते हे विश्लेषण करण्यासाठी पुरेसे नाही. याव्यतिरिक्त, मशीन लर्निंग मॉडेल हा एक "ब्लॅक बॉक्स" आहे, ज्यामुळे त्याच्या परिणामांचे स्पष्टीकरण देणे किंवा चूक झाल्यास स्पष्टीकरण देणे कठीण होते. या अभ्यासक्रमात पुढे, आपण जबाबदार AI डॅशबोर्डचा वापर करून AI प्रणाली डीबग कशी करायची ते शिकू. डॅशबोर्ड डेटा सायंटिस्ट आणि AI डेव्हलपरसाठी खालील गोष्टी करण्यासाठी एक सर्वसमावेशक साधन प्रदान करतो:
- त्रुटी विश्लेषण: मॉडेलच्या त्रुटींचे वितरण ओळखण्यासाठी, जे प्रणालीच्या न्याय्यतेवर किंवा विश्वासार्हतेवर परिणाम करू शकते.
- मॉडेल विहंगावलोकन: डेटाच्या विविध गटांमध्ये मॉडेलच्या कार्यक्षमतेतील विसंगती शोधण्यासाठी.
- डेटा विश्लेषण: डेटाचे वितरण समजून घेण्यासाठी आणि डेटामध्ये संभाव्य पूर्वग्रह ओळखण्यासाठी, ज्यामुळे न्याय्यता, समाव या धड्यात, तुम्ही मशीन लर्निंगमधील न्याय आणि अन्याय या संकल्पनांचे काही मूलभूत ज्ञान शिकले आहे.
या विषयांमध्ये अधिक सखोल जाण्यासाठी हा कार्यशाळा पाहा:
- जबाबदार AI च्या शोधात: तत्त्वांना प्रत्यक्षात आणणे - बेशमिरा नुशी, मेहरनूश समेकी आणि अमित शर्मा यांच्याकडून
🎥 वरील प्रतिमेवर क्लिक करा व्हिडिओसाठी: RAI Toolbox: जबाबदार AI तयार करण्यासाठी एक मुक्त स्रोत फ्रेमवर्क - बेशमिरा नुशी, मेहरनूश समेकी, आणि अमित शर्मा
तसेच वाचा:
-
Microsoft चा RAI संसाधन केंद्र: Responsible AI Resources – Microsoft AI
-
Microsoft चा FATE संशोधन गट: FATE: Fairness, Accountability, Transparency, and Ethics in AI - Microsoft Research
RAI Toolbox:
Azure Machine Learning च्या साधनांबद्दल वाचा जे न्याय सुनिश्चित करतात:
असाइनमेंट
अस्वीकरण:
हा दस्तऐवज AI भाषांतर सेवा Co-op Translator वापरून भाषांतरित करण्यात आला आहे. आम्ही अचूकतेसाठी प्रयत्नशील असलो तरी कृपया लक्षात ठेवा की स्वयंचलित भाषांतरांमध्ये त्रुटी किंवा अचूकतेचा अभाव असू शकतो. मूळ भाषेतील दस्तऐवज हा अधिकृत स्रोत मानला जावा. महत्त्वाच्या माहितीसाठी व्यावसायिक मानवी भाषांतराची शिफारस केली जाते. या भाषांतराचा वापर करून उद्भवलेल्या कोणत्याही गैरसमज किंवा चुकीच्या अर्थासाठी आम्ही जबाबदार राहणार नाही.