ಈ ಪದವು ಉದಾತ್ತವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಗುರಿ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿದೆ: ಜನರು ನಂಬಬಹುದಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದು - ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಮಾನವ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುವ, ಹಾನಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಷ್ಟೇ - ಹೆಚ್ಚಾಗಿ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 AI ನಲ್ಲಿ MCP ಎಂದರೇನು?
ಮಾಡ್ಯುಲರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು AI ನಲ್ಲಿ ಅದರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 ಎಡ್ಜ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಅಂಚು ಆಧಾರಿತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ವೇಗವಾಗಿ, ಸ್ಥಳೀಯ AI ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
🔗 ಉತ್ಪಾದಕ AI ಎಂದರೇನು?
ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ಮೂಲ ವಿಷಯವನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 ಏಜೆಂಟ್ AI ಎಂದರೇನು?
ಗುರಿ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಸ್ವಾಯತ್ತ AI ಏಜೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ.
AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದರೇನು? ಸರಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 🧭
AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಮಾನವ ಹಕ್ಕುಗಳು, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಒಳಿತನ್ನು ಎತ್ತಿಹಿಡಿಯಲು ನಾವು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತೇವೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ, ನಿಯೋಜಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಸುವ ತತ್ವಗಳು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳ ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದಾದ ವಿಚಿತ್ರ ಮೂಲೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ - ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ದೈನಂದಿನ ರಸ್ತೆ ನಿಯಮಗಳೆಂದು ಭಾವಿಸಿ.
ಜಾಗತಿಕ ಮಾನದಂಡಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಆಧಾರವಾಗಿವೆ: ಯುನೆಸ್ಕೋದ ಶಿಫಾರಸು ಮಾನವ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ಮಾತುಕತೆಗೆ ಒಳಪಡದ ವಿಷಯಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ [1]. ನೀತಿ ಮತ್ತು ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುವಾಗ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಗೌರವಿಸುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ
ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಗೋಡೆಯ ಮೇಲಿನ ಪೋಸ್ಟರ್ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲು, ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಜನರನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ತಂಡಗಳು ಬಳಸುವ ಪ್ಲೇಬುಕ್ ಆಗಿದೆ. NIST ಯ AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು AI ಜೀವನಚಕ್ರದಾದ್ಯಂತ ಸಕ್ರಿಯ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯಂತೆ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ [3].
ಉತ್ತಮ AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಯಾವುದು ಮಾಡುತ್ತದೆ ✅
ಇಲ್ಲಿದೆ ನೇರವಾದ ಆವೃತ್ತಿ. ಒಳ್ಳೆಯ AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ:
-
ನಿಜವಾದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡುವ ನೀತಿಗಳು ಲ್ಯಾಮಿನೇಟೆಡ್ ಅಲ್ಲ, ಜೀವಂತವಾಗಿವೆ
-
ಸಮಸ್ಯೆ ರೂಪಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ - ಉದ್ದೇಶ ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೆ, ಯಾವುದೇ ನ್ಯಾಯಯುತ ಪರಿಹಾರವು ಅದನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
-
ದಾಖಲೆಗಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳು - ಈ ಡೇಟಾ ಏಕೆ, ಈ ಮಾದರಿ ಏಕೆ, ಈ ಮಿತಿ ಏಕೆ.
-
ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು - ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆ (ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ NIST ಥೀಮ್) ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಉಪಗುಂಪಿನಿಂದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ [3].
-
ಅದರ ಕೆಲಸವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ - ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು, ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟ ಬಳಕೆದಾರ ಸಂವಹನಗಳು [5].
-
ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ - ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಮಾಲೀಕರು, ಏರಿಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳು, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
-
ಮುಕ್ತವಾಗಿ ವ್ಯಾಪಾರ-ವಹಿವಾಟುಗಳನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಸುರಕ್ಷತೆ vs. ಉಪಯುಕ್ತತೆ vs. ಗೌಪ್ಯತೆ, ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ.
-
ಕಾನೂನಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಕಲ್ಪಿಸುತ್ತದೆ - ಪರಿಣಾಮದೊಂದಿಗೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು (EU AI ಕಾಯಿದೆಯನ್ನು ನೋಡಿ) [4].
ಅದು ಒಂದೇ ಒಂದು ಉತ್ಪನ್ನದ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವಲ್ಲ - ಅದು ಅಲಂಕಾರ.
ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ತ್ವರಿತ ಉತ್ತರ: AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದರೇನು? 🥤
ತಂಡಗಳು ಮೂರು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪದೇ ಪದೇ ಉತ್ತರಿಸುವ ವಿಧಾನ ಇದು:
-
ನಾವು ಇದನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಬೇಕೇ?
-
ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ನಾವು ಹಾನಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುವುದು ಹೇಗೆ?
-
ವಿಷಯಗಳು ತಪ್ಪು ದಾರಿಗೆ ಹೋದಾಗ, ಯಾರು ಹೊಣೆಗಾರರು ಮತ್ತು ಮುಂದೇನು?
ಬೇಸರದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ. ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಕಠಿಣ. ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ.
60-ಸೆಕೆಂಡ್ಗಳ ಮಿನಿ-ಕೇಸ್ (ಅಭ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಅನುಭವ) 📎
ಒಂದು ಫಿನ್ಟೆಕ್ ತಂಡವು ಒಟ್ಟಾರೆ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ವಂಚನೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಎರಡು ವಾರಗಳ ನಂತರ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶ-ಕಾನೂನು ಪಾವತಿಗಳಿಂದ ಬೆಂಬಲ ಟಿಕೆಟ್ಗಳ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಉಪಗುಂಪು ವಿಮರ್ಶೆಯು ಆ ಸ್ಥಳಕ್ಕಾಗಿ ಮರುಸ್ಥಾಪನೆಯು ಸರಾಸರಿಗಿಂತ 12 ಅಂಕಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ತಂಡವು ಡೇಟಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮರುಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ, ಉತ್ತಮ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬದಲಾವಣೆ, ತಿಳಿದಿರುವ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಮನವಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ನವೀಕರಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಗೌರವವಾಗಿ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವಾಗಿದೆ , ಪೋಸ್ಟರ್ ಅಲ್ಲ [3][5].
ನೀವು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು 📋
(ಸಣ್ಣ ಸಣ್ಣ ಸಣ್ಣ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ - ಅದೇ ನಿಜ ಜೀವನ.)
| ಪರಿಕರ ಅಥವಾ ಚೌಕಟ್ಟು | ಪ್ರೇಕ್ಷಕರು | ಬೆಲೆ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ | ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು |
|---|---|---|---|---|
| NIST AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು | ಉತ್ಪನ್ನ, ಅಪಾಯ, ನೀತಿ | ಉಚಿತ | ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ- ತಂಡಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ, ನಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ, ಅಳತೆ ಮಾಡಿ, ನಿರ್ವಹಿಸಿ - ಜೋಡಿಸಿ | ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತ, ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ [3] |
| OECD AI ತತ್ವಗಳು | ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು, ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರು | ಉಚಿತ | ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಗಳು + ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸೂಚನೆಗಳು | ಘನ ಆಡಳಿತ ಉತ್ತರ ನಕ್ಷತ್ರ [2] |
| EU AI ಕಾಯ್ದೆ (ಅಪಾಯ ಆಧಾರಿತ) | ಕಾನೂನು, ಅನುಸರಣೆ, CTO ಗಳು | ಉಚಿತ* | ಅಪಾಯದ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಬಳಕೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುತ್ತವೆ. | ಅನುಸರಣೆ ವೆಚ್ಚಗಳು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ [4] |
| ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು | ಎಂಎಲ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್ಗಳು, ಪಿಎಂಗಳು | ಉಚಿತ | ಒಂದು ಮಾದರಿ ಏನು, ಅದು ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. | ಪತ್ರಿಕೆ + ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ [5] |
| ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ("ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು") | ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು | ಉಚಿತ | ಡೇಟಾ ಮೂಲ, ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಒಪ್ಪಿಗೆ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ | ಇದನ್ನು ಪೌಷ್ಟಿಕಾಂಶದ ಲೇಬಲ್ನಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಿ |
ಆಳವಾದ ಅಧ್ಯಯನ 1 - ತತ್ವಗಳು ಚಲನೆಯಲ್ಲಿವೆ, ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ 🏃
-
ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ - ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ; ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಹಾನಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತವೆ [3].
-
ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ - ಡೇಟಾ, ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಮಾಲೀಕರನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ. ನಿರ್ಧಾರ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸಿ.
-
ಪಾರದರ್ಶಕತೆ - ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; ನಿರ್ಧಾರ ಎಷ್ಟು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಆಶ್ರಯವಿದೆ ಎಂದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ತಿಳಿಸಿ [5].
-
ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ - ನಿಜವಾದ ನಿಲುಗಡೆ/ಅತಿಕ್ರಮಣ ಶಕ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ (UNESCO ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಮುನ್ನೆಲೆಗೆ ತಂದಿದೆ) [1], ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುವುದು.
-
ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆ - ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಿಸಿ; ಅನುಮಾನ-ಸಮಯದ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೆಳಮುಖ ದುರುಪಯೋಗವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ.
-
ಪ್ರಯೋಜನ - ಕೇವಲ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾದ ಕೆಪಿಐಗಳಲ್ಲ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿ (ಒಇಸಿಡಿ ಈ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ) [2].
ಸಣ್ಣ ವಿಷಯಾಂತರ: ತಂಡಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಜವಾದ ಹಾನಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಹೆಸರುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಗಂಟೆಗಟ್ಟಲೆ ವಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಅದು ಹೇಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ತಮಾಷೆಯಾಗಿದೆ.
ಆಳವಾದ ಧುಮುಕುವಿಕೆ 2 - ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ 📏
ಹಾನಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಅಪಾಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಿದಾಗ ನೈತಿಕ AI ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಆಗುತ್ತದೆ:
-
ಸಂದರ್ಭ ನಕ್ಷೆ ರಚನೆ - ನೇರವಾಗಿ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಯಾರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ? ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಯಾವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ?
-
ಡೇಟಾ ಫಿಟ್ನೆಸ್ - ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ, ಡ್ರಿಫ್ಟ್, ಲೇಬಲಿಂಗ್ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಸಮ್ಮತಿ ಮಾರ್ಗಗಳು.
-
ಮಾದರಿ ನಡವಳಿಕೆ - ವಿತರಣಾ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಅಥವಾ ದುರುದ್ದೇಶಪೂರಿತ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು.
-
ಪರಿಣಾಮದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ - ತೀವ್ರತೆ × ಸಾಧ್ಯತೆ, ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಉಳಿದ ಅಪಾಯ.
-
ಜೀವನಚಕ್ರ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು - ಸಮಸ್ಯೆ ರಚನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯವರೆಗೆ.
NIST ಇದನ್ನು ತಂಡಗಳು ಚಕ್ರವನ್ನು ಮರುಶೋಧಿಸದೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ನಾಲ್ಕು ಕಾರ್ಯಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸುತ್ತದೆ: ಆಡಳಿತ, ನಕ್ಷೆ, ಅಳತೆ, ನಿರ್ವಹಿಸಿ [3].
ಆಳವಾದ ಡೈವ್ 3 - ನಂತರ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಉಳಿಸುವ ದಾಖಲೆಗಳು 🗂️
ಯಾವುದೇ ಘೋಷಣೆಗಿಂತ ಎರಡು ಸಾಧಾರಣ ಕಲಾಕೃತಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ:
-
ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು - ಮಾದರಿ ಯಾವುದಕ್ಕಾಗಿ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಯಿತು, ಅದು ಎಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ನೈತಿಕ ಪರಿಗಣನೆಗಳು ಮತ್ತು ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು - ಚಿಕ್ಕದಾದ, ರಚನಾತ್ಮಕವಾದ, ಓದಬಹುದಾದ [5].
-
ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ (“ಡೇಟಾಶೀಟ್ಗಳು”) - ಈ ಡೇಟಾ ಏಕೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿದೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ, ಯಾರು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದಾರೆ, ತಿಳಿದಿರುವ ಅಂತರಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಬಳಕೆಗಳು.
ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ನಿಯಂತ್ರಕರು ಅಥವಾ ಪತ್ರಕರ್ತರಿಗೆ ಒಬ್ಬ ಮಾಡೆಲ್ ಏಕೆ ಕೆಟ್ಟದಾಗಿ ವರ್ತಿಸಿದರು ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಬೇಕಾದರೆ, ಇವುಗಳನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಹಿಂದಿನ ಸ್ವಭಾವಕ್ಕೆ ಧನ್ಯವಾದ ಹೇಳುತ್ತೀರಿ. ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಹಿಂದಿನ ಕಾಫಿಯನ್ನು ಖರೀದಿಸುತ್ತೀರಿ.
ಡೀಪ್ ಡೈವ್ 4 - ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಚ್ಚುವ ಆಡಳಿತ 🧩
-
ಅಪಾಯದ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ - ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಆಳವಾದ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಗಾಗುವಂತೆ ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಎರವಲು ಪಡೆಯಿರಿ [4].
-
ಹಂತದ ಗೇಟ್ಗಳು - ಸೇವನೆ, ಪೂರ್ವ-ಉಡಾವಣೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನೈತಿಕತೆಯ ವಿಮರ್ಶೆ. ಹದಿನೈದು ಗೇಟ್ಗಳಲ್ಲ. ಮೂರು ಸಾಕು.
-
ಕರ್ತವ್ಯಗಳ ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆ - ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅಪಾಯ ಪಾಲುದಾರರ ವಿಮರ್ಶೆ, ನಾಯಕರು ಸಹಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ಸ್ಪಷ್ಟ ರೇಖೆಗಳು.
-
ಘಟನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ - ಮಾದರಿಯನ್ನು ಯಾರು ವಿರಾಮಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ, ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಪರಿಹಾರ ಹೇಗಿರುತ್ತದೆ.
-
ಸ್ವತಂತ್ರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಳು - ಮೊದಲು ಆಂತರಿಕ; ಬಾಹ್ಯ, ಅಲ್ಲಿ ಪಣಗಳು ಬೇಡಿಕೆಯಿರುತ್ತವೆ.
-
ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಕಗಳು - ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚದೆ, ಮೊದಲೇ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಫಲವಾಗಿ ತೋರಿಸುವುದು.
ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾಗಿ ಹೇಳೋಣ: ಆಡಳಿತವು ಎಂದಿಗೂ ಇಲ್ಲ , ಅದು ಆಡಳಿತವಲ್ಲ.
ಆಳವಾದ ಡೈವ್ 5 - ಜನರು ಆಟದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಪ್ರಾಪ್ಸ್ ಆಗಿ ಅಲ್ಲ 👩⚖️
ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಚೆಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಅಲ್ಲ - ಇದು ವಿನ್ಯಾಸದ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ:
-
ಮಾನವರು ನಿರ್ಧರಿಸಿದಾಗ - ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ.
-
ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ - ಮಾನವನಿಗೆ ಕಾರಣ ಮತ್ತು ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ .
-
ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಲೂಪ್ಗಳು - ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಅಥವಾ ಸರಿಪಡಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ.
-
ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆ - ವಿಭಿನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್ಗಳು.
ಯುನೆಸ್ಕೋದ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಇಲ್ಲಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಮಾನವ ಘನತೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮುಖ್ಯ, ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ. ಭೂಮಿಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುವ ಮೊದಲು ಮಾನವರು ಮಧ್ಯಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತೆ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ [1].
ಪಕ್ಕದ ಟಿಪ್ಪಣಿ - ಮುಂದಿನ ಗಡಿ: ನ್ಯೂರೋಟೆಕ್ 🧠
AI ನರತಂತ್ರಜ್ಞಾನದೊಂದಿಗೆ ಛೇದಿಸಿದಂತೆ, ಮಾನಸಿಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆಯ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವು ನಿಜವಾದ ವಿನ್ಯಾಸ ಪರಿಗಣನೆಗಳಾಗುತ್ತವೆ. ಅದೇ ಪ್ಲೇಬುಕ್ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ: ಹಕ್ಕು-ಕೇಂದ್ರಿತ ತತ್ವಗಳು [1], ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ-ವಿನ್ಯಾಸ ಆಡಳಿತ [2], ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ-ಅಪಾಯದ ಬಳಕೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣವಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಗಳು [4]. ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ಬೋಲ್ಟ್ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಆರಂಭಿಕ ಗಾರ್ಡ್ರೈಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ.
AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದರೇನು? ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ತಂಡಗಳು ಹೇಗೆ ಉತ್ತರಿಸುತ್ತವೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ - ಒಂದು ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹ 🧪
ಈ ಸರಳ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ಮೊಂಡುತನದಿಂದ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ:
-
ಉದ್ದೇಶ ಪರಿಶೀಲನೆ - ನಾವು ಯಾವ ಮಾನವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಯಾರು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಅಥವಾ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಾರೆ?
-
ಸಂದರ್ಭ ನಕ್ಷೆ - ಪಾಲುದಾರರು, ಪರಿಸರಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ತಿಳಿದಿರುವ ಅಪಾಯಗಳು.
-
ಡೇಟಾ ಪ್ಲಾನ್ - ಮೂಲಗಳು, ಒಪ್ಪಿಗೆ, ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯ, ಧಾರಣ, ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ.
-
ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸ - ವಿರೋಧಿ ಪರೀಕ್ಷೆ, ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್, ವಿನ್ಯಾಸದಿಂದ ಗೌಪ್ಯತೆ.
-
ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ - ಡೊಮೇನ್-ಸೂಕ್ತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ; ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್ಗಳು.
-
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಯೋಜನೆ - ಏನನ್ನು ವಿವರಿಸಲಾಗುವುದು, ಯಾರಿಗೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ.
-
ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ - ಬೇಗನೆ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಿ, ನೀವು ಹೋದಂತೆ ನವೀಕರಿಸಿ, ಬಿಡುಗಡೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿ [5].
-
ಆಡಳಿತ ಗೇಟ್ಗಳು - ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ಮಾಲೀಕರೊಂದಿಗೆ ಅಪಾಯದ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು; NIST ಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚನೆ [3].
-
ಉಡಾವಣೆಯ ನಂತರದ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ - ಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ಡ್ರಿಫ್ಟ್ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು, ಘಟನೆ ಪ್ಲೇಬುಕ್ಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ಮನವಿಗಳು.
ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಭಾರವೆನಿಸಿದರೆ, ಅದನ್ನು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ತಕ್ಕಂತೆ ಅಳೆಯಿರಿ. ಅದೇ ತಂತ್ರ. ಕಾಗುಣಿತ-ತಿದ್ದುಪಡಿ ಬಾಟ್ ಅನ್ನು ಅತಿಯಾಗಿ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಯಾರಿಗೂ ಸಹಾಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ vs. ಅನುಸರಣೆ - ತೀಕ್ಷ್ಣವಾದ ಆದರೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ 🌶️
-
ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಕೇಳುತ್ತದೆ: ಇದು ಜನರಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ವಿಷಯವೇ?
-
ಅನುಸರಣೆ ಕೇಳುತ್ತದೆ: ಇದು ನಿಯಮ ಪುಸ್ತಕವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆಯೇ?
ನಿಮಗೆ ಎರಡೂ ಬೇಕು. EU ನ ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ಮಾದರಿಯು ನಿಮ್ಮ ಅನುಸರಣೆ ಬೆನ್ನೆಲುಬಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿಮ್ಮ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವು ಕನಿಷ್ಠ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿ ಮುಂದುವರಿಯಬೇಕು - ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಥವಾ ನವೀನ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ [4].
ಒಂದು ಸಣ್ಣ (ದೋಷಪೂರಿತ) ರೂಪಕ: ಅನುಸರಣೆಯೇ ಬೇಲಿ; ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವೇ ಕುರುಬ. ಬೇಲಿ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಮಿತಿಯಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತದೆ; ಕುರುಬನು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸರಿಯಾದ ದಾರಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸುತ್ತಾನೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು - ಮತ್ತು ಬದಲಿಗೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು 🚧
-
ಅಪಾಯ: ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ರಂಗಭೂಮಿ - ಸಂಪನ್ಮೂಲವಿಲ್ಲದ ಅಲಂಕಾರಿಕ ತತ್ವಗಳು.
ಪರಿಹಾರ: ಸಮಯ, ಮಾಲೀಕರನ್ನು ಮೀಸಲಿಡಿ ಮತ್ತು ಚೆಕ್ಪೋಸ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. -
ಅಪಾಯ: ಹಾನಿಯನ್ನು ಸರಾಸರಿ ಮಾಡುವುದು - ಉತ್ತಮ ಒಟ್ಟಾರೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳು ಉಪಗುಂಪು ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಮರೆಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಸರಿಪಡಿಸಿ: ಯಾವಾಗಲೂ ಸಂಬಂಧಿತ ಉಪ-ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ [3]. -
ಅಪಾಯ: ಸುರಕ್ಷತೆಯ ವೇಷ ಧರಿಸಿ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವುದು - ಬಳಕೆದಾರರಿಂದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಡುವುದು.
ಸರಿಪಡಿಸಿ: ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆಶ್ರಯವನ್ನು ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿ [5]. -
ಅಪಾಯ: ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ - ಉಡಾವಣೆಗೆ ಮುಂಚೆಯೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು.
ಸರಿಪಡಿಸಿ: ಎಡಕ್ಕೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ - ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರದ ಭಾಗವಾಗಿಸಿ. -
ಅಪಾಯ: ತೀರ್ಪು ಇಲ್ಲದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು - ಕೆಳಗಿನ ರೂಪಗಳು, ಅರ್ಥವಿಲ್ಲ.
ಸರಿಪಡಿಸಿ: ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರ ಸಂಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
FAQ ಗಳು - ಹೇಗಾದರೂ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುವ ವಿಷಯಗಳು ❓
AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ನಾವೀನ್ಯತೆಗೆ ವಿರೋಧಿಯೇ?
ಇಲ್ಲ. ಇದು ಉಪಯುಕ್ತ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಪರವಾಗಿದೆ. ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಹಿನ್ನಡೆ ಅಥವಾ ಕಾನೂನು ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ಪಕ್ಷಪಾತದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಂತೆ ಡೆಡ್ ಎಂಡ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. OECD ಚೌಕಟ್ಟು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷತೆಯೊಂದಿಗೆ ನಾವೀನ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ [2].
ನಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನವು ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯದ್ದಾಗಿದ್ದರೆ ನಮಗೆ ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ?
ಹೌದು, ಆದರೆ ಹಗುರ. ಪ್ರಮಾಣಾನುಗುಣ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಆ ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ಕಲ್ಪನೆಯು EU ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿದೆ [4].
ಯಾವ ದಾಖಲೆಗಳು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿರಬೇಕು?
ಕನಿಷ್ಠ: ನಿಮ್ಮ ಮುಖ್ಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು, ಪ್ರತಿ ಮಾದರಿಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಬಿಡುಗಡೆ ನಿರ್ಧಾರ ಲಾಗ್ [5].
AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಯಾರದ್ದು?
ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತಾರೆ, ಆದರೆ ಉತ್ಪನ್ನ, ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅಪಾಯ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. NIST ಯ ಕಾರ್ಯಗಳು ಉತ್ತಮ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ [3].
ತುಂಬಾ ಉದ್ದವಾಗಿದೆ ಓದಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ - ಅಂತಿಮ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು 💡
ಇದನ್ನೆಲ್ಲಾ ನೀವು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಗಮನಿಸಿದರೆ, ಇಲ್ಲಿದೆ ಮೂಲ ವಿಷಯ: AI ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಂದರೇನು? ಜನರು ನಂಬಬಹುದಾದ AI ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಇದು ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಶಿಸ್ತು. ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ-UNESCO ನ ಹಕ್ಕು-ಕೇಂದ್ರಿತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ ಮತ್ತು OECD ಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ AI ತತ್ವಗಳಿಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಿರಿ. ಅದನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು NIST ಯ ಅಪಾಯದ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಬಳಸಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗುವಂತೆ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ನಂತರ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ, ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ, ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಗೆ ಆಲಿಸುತ್ತಾ ಇರಿ - ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರವು ಒಮ್ಮೆ ಮಾತ್ರ ಮಾಡುವ ಕೆಲಸವಲ್ಲ; ಇದು ಅಭ್ಯಾಸ.
ಮತ್ತು ಹೌದು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನೀವು ತಪ್ಪನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ. ಅದು ವೈಫಲ್ಯವಲ್ಲ. ಅದೇ ಕೆಲಸ. 🌱
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ಯುನೆಸ್ಕೋ - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರದ ಶಿಫಾರಸು (2021). ಲಿಂಕ್
-
OECD - AI ತತ್ವಗಳು (2019). ಲಿಂಕ್
-
NIST - ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ಚೌಕಟ್ಟು (AI RMF 1.0) (2023) (PDF). ಲಿಂಕ್
-
EUR-ಲೆಕ್ಸ್ - ನಿಯಂತ್ರಣ (EU) 2024/1689 (AI ಕಾಯಿದೆ). ಲಿಂಕ್
-
ಮಿಚೆಲ್ ಮತ್ತು ಇತರರು - “ಮಾದರಿ ವರದಿಗಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಡ್ಗಳು” (ACM, 2019). ಲಿಂಕ್