కృత్రిమ మేధస్సు (AI) హద్దులు దాటిపోయిందా? [వీడియో మరియు క్విజ్]

సంక్షిప్త సమాధానం: కఠినమైన పరిమితులు, సమాచారంతో కూడిన సమ్మతి, మరియు అప్పీల్ చేసుకునే నిజమైన హక్కు లేకుండా, కీలకమైన నిర్ణయాలు, నిఘా, లేదా ఒప్పించడంలో AIని ఉపయోగించినప్పుడు అది హద్దులు దాటినట్లే. డీప్‌ఫేక్‌లు మరియు విస్తరించగల మోసాలు నమ్మకాన్ని ఒక జూదంలా అనిపించేలా చేసినప్పుడు అది మళ్ళీ హద్దులు దాటినట్లే. AI పాత్ర ఉందని ప్రజలు గుర్తించలేకపోతే, ఒక నిర్ణయం ఎందుకు అలా తీసుకోబడిందో అర్థం చేసుకోలేకపోతే, లేదా దాని నుండి వైదొలగలేకపోతే, అప్పటికే అది హద్దులు దాటినట్లే.

కీలకమైన అంశాలు:

సరిహద్దులు: ముఖ్యంగా అనిశ్చితి ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు వ్యవస్థ ఏమి చేయకూడదో నిర్వచించండి.

జవాబుదారీతనం: మానవులు జరిమానా లేదా సమయ-ఒత్తిడి ఉచ్చులు లేకుండా ఫలితాలను అధిగమించగలరని నిర్ధారించుకోండి.

పారదర్శకత: AI ఎప్పుడు ప్రమేయం ఉందో మరియు అది ఎందుకు దాని నిర్ణయాలకు వచ్చిందో ప్రజలకు చెప్పండి.

పోటీతత్వం: చెడు డేటాను సరిదిద్దడానికి వేగవంతమైన, పని చేయగల అప్పీల్ మార్గాలను మరియు స్పష్టమైన మార్గాలను అందించండి.

దుర్వినియోగ నిరోధకత: స్కామ్‌లు మరియు దుర్వినియోగాన్ని అరికట్టడానికి మూల స్థానం, రేటు పరిమితులు మరియు నియంత్రణలను జోడించండి.

"AI చాలా దూరం వెళ్లిందా?"

విచిత్రమైన విషయం ఏమిటంటే, హద్దులు దాటడం ఎల్లప్పుడూ స్పష్టంగా కనిపించదు. కొన్నిసార్లు ఇది డీప్‌ఫేక్ స్కామ్ లాగా చాలా ఆర్భాటంగా, ఆర్భాటంగా ఉంటుంది. (FTC, FBI) ​​మరికొన్నిసార్లు ఇది నిశ్శబ్దంగా ఉంటుంది - ఎలాంటి వివరణ లేకుండా మీ జీవితాన్ని పక్కదారి పట్టించే ఒక ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయం, మరియు మీరు మోసపోయారని కూడా మీరు గ్రహించరు. (UK ICO, GDPR ఆర్టికల్ 22)

అయితే... AI హద్దులు దాటిపోయిందా? కొన్ని చోట్ల, అవును. ఇతర చోట్ల, అది ఇంకా తగినంతగా ముందుకు వెళ్ళలేదు - ఎందుకంటే, స్నేహపూర్వకమైన UIతో కూడిన రౌలెట్ చక్రాలలా కాకుండా, సాధనాలను సాధనాల్లా ప్రవర్తించేలా చేసే, ఆకర్షణీయం కానివైనా అత్యవసరమైన భద్రతా రక్షణలు లేకుండా దీనిని ఉపయోగిస్తున్నారు. 🎰🙂 (NIST AI RMF 1.0, EU AI Act)

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 AI సమాజానికి ఎందుకు హానికరం కావచ్చు
కీలకమైన సామాజిక ప్రమాదాలు: పక్షపాతం, ఉద్యోగాలు, గోప్యత మరియు అధికార కేంద్రీకరణ.

🔗 AI పర్యావరణానికి హానికరమా? దాగి ఉన్న ప్రభావాలు
శిక్షణ, డేటా సెంటర్లు మరియు శక్తి వినియోగం ఉద్గారాలను ఎలా పెంచుతాయి.

🔗 AI మంచిదా చెడ్డదా? లాభాలు మరియు నష్టాలు
ప్రయోజనాలు, నష్టాలు మరియు వాస్తవ ప్రపంచ లావాదేవీల సమతుల్య అవలోకనం.

🔗 AI ఎందుకు చెడ్డదిగా పరిగణించబడుతుంది: చీకటి వైపు
దుర్వినియోగం, తారుమారు, భద్రతా బెదిరింపులు మరియు నైతిక ఆందోళనలను అన్వేషిస్తుంది.

“AI చాలా దూరం వెళ్లిందా?” అని ప్రజలు అడిగే ఉద్దేశ్యం ఏమిటి 😬

చాలా మంది AI "సెన్షియెంట్" లేదా "టేకింగ్ ఓవర్" అని అడగడం లేదు. వారు వీటిలో ఒకదాన్ని సూచిస్తున్నారు:

• AIని ఉపయోగించకూడని చోట ఉపయోగిస్తున్నారు. (ముఖ్యంగా, అత్యంత కీలకమైన నిర్ణయాలలో.) (ఈయూ ఏఐ చట్టం అనుబంధం III, జీడీపీఆర్ ఆర్టికల్ 22)

• AIని మీ అనుమతి లేకుండా వాడుతున్నారు. (మీ డేటా, మీ గొంతు, మీ ముఖం... ఆశ్చర్యమేమీ లేదు.) (యూకే ఐసీఓ, జీడీపీఆర్ ఆర్టికల్ 5)

• దృష్టిని మార్చడంలో AI చాలా బాగా పనిచేస్తోంది. (ఫీడ్‌లు + వ్యక్తిగతీకరణ + ఆటోమేషన్ = స్టిక్కీ.) (OECD AI సూత్రాలు)

• AI సత్యాన్ని ఐచ్ఛికంగా మారుస్తోంది. (డీప్‌ఫేక్‌లు, నకిలీ సమీక్షలు, కృత్రిమ “నిపుణులు.”) (యూరోపియన్ కమిషన్, FTC, C2PA)

• AI శక్తిని కేంద్రీకరిస్తోంది. (కొన్ని వ్యవస్థలు ప్రతి ఒక్కరూ చూసే మరియు చేయగలిగే వాటిని రూపొందిస్తున్నాయి.) (UK CMA)

“AI హద్దులు దాటిపోయిందా?” అనే ప్రశ్నకు అసలు సారాంశం ఇదే . ఇది కేవలం ఒకే ఒక్క సంఘటన కాదు. ఇది ప్రోత్సాహకాలు, సత్వర మార్గాలు, మరియు “తర్వాత సరిచేద్దాంలే” అనే ఆలోచనా విధానాలన్నీ పేరుకుపోవడం వల్ల ఏర్పడుతుంది. నిజం చెప్పాలంటే, ఈ ఆలోచనా విధానం చివరికి “ఎవరికైనా గాయమయ్యాక సరిచేద్దాం” అనే భావనగా పరిణమిస్తుంది. 😑

అంత రహస్యం కాని నిజం: AI అనేది గుణకం, నైతిక నటుడు కాదు 🔧✨

AI మేల్కొని హానికరం కావాలని నిర్ణయించుకోదు. ప్రజలు మరియు సంస్థలు దానిని లక్ష్యంగా చేసుకుంటాయి. కానీ మీరు దానికి ఏమి తినిపించినా అది గుణిస్తుంది:

• సహాయకరమైన ఉద్దేశం చాలా ఉపయోగకరంగా (అనువాదం, ప్రాప్యత, సారాంశం, వైద్య నమూనాను గుర్తించడం).

• అలసత్వ ఉద్దేశం భారీగా అలసత్వంగా (స్కేల్ వద్ద పక్షపాతం, లోపాల ఆటోమేషన్).

• చెడు ఉద్దేశం చాలా చెడుగా (మోసం, వేధింపు, ప్రచారం, వేషధారణ).

ఇది పసిపిల్లవాడికి మెగాఫోన్ ఇచ్చినట్లు ఉంటుంది. కొన్నిసార్లు పసిపిల్లవాడు పాడతాడు... కొన్నిసార్లు పసిపిల్లవాడు మీ ఆత్మలోకి నేరుగా అరుస్తాడు. పరిపూర్ణ రూపకం కాదు - కొంచెం వెర్రిది - కానీ అసలు విషయం అర్థమవుతుంది 😅📢.

రోజువారీ సెట్టింగులలో AI యొక్క మంచి వెర్షన్‌ను ఏది చేస్తుంది? ✅🤝

AI యొక్క “మంచి వెర్షన్” అనేది అది ఎంత తెలివైనదనే దానిపై ఆధారపడి ఉండదు. ఒత్తిడి, అనిశ్చితి మరియు ప్రలోభాల కింద అది ఎంత బాగా ప్రవర్తిస్తుందనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది (మరియు చౌకైన ఆటోమేషన్‌కు మానవులు చాలా సులభంగా ఆకర్షితులవుతారు). (NIST AI RMF 1.0, OECD)

ఎవరైనా తమ AI వినియోగం బాధ్యత అని చెప్పుకున్నప్పుడు నేను ఏమి చూస్తానో ఇక్కడ ఉంది:

1) సరిహద్దులను క్లియర్ చేయండి

• ఈ వ్యవస్థ ఏమి చేయడానికి అనుమతించబడింది?

• ఏమి చేయడం స్పష్టంగా నిషేధించబడింది?

• అనిశ్చితంగా ఉన్నప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది?

2) అలంకారమైనది కాదు, నిజమైన మానవ జవాబుదారీతనం

మానవ "సమీక్ష" ఫలితాలు ఈ క్రింది సందర్భాలలో మాత్రమే ముఖ్యమైనవి:

• వారు ఏమి సమీక్షిస్తున్నారో వారు అర్థం చేసుకుంటారు మరియు

• పనులు నెమ్మదించినందుకు శిక్షించబడకుండానే వారు దానిని అధిగమించగలరు.

3) సరైన స్థాయిలో వివరించగలగడం

అందరికీ గణితం అవసరం లేదు. ప్రజలకు ఇది అవసరం:

• ఒక నిర్ణయం వెనుక ఉన్న ప్రధాన కారణాలు,

• ఏ డేటాను ఉపయోగించారు,

• అప్పీల్ చేయడం, సరిదిద్దడం లేదా నిలిపివేయడం ఎలా. (UK ICO)

4) కొలవగల పనితీరు - వైఫల్య మోడ్‌లతో సహా

కేవలం “ఖచ్చితత్వం” కాదు, కానీ:

• ఎవరి మీద అది విఫలమైందో,

• అది ఎంత తరచుగా నిశ్శబ్దంగా విఫలమవుతుంది,

• ప్రపంచం మారినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది. (NIST AI RMF 1.0)

5) “సెట్టింగ్‌లలో దాచబడని” గోప్యత మరియు సమ్మతి

అంగీకారం పొందాలంటే మెనూల ద్వారా వెతకాల్సి వస్తే... అది అంగీకారం కాదు. అది అదనపు దశలతో కూడిన లొసుగు 😐🧾. (GDPR ఆర్టికల్ 5, UK ICO)

పోలిక పట్టిక: AI చాలా దూరం వెళ్లకుండా ఆపడానికి ఆచరణాత్మక మార్గాలు 🧰📊

క్రింద “టాప్ ఆప్షన్స్” ఉన్నాయి, అంటే అవి ఫలితాలను మార్చే సాధారణ గార్డ్‌రెయిల్స్ లేదా ఆపరేషనల్ టూల్స్ (వైబ్స్ మాత్రమే కాదు).

అవును, టేబుల్ కొంచెం అసమానంగా ఉంది. అదే జీవితం. 🙂

అధిక-పనుల నిర్ణయాలలో AI: అది చాలా దూరం వెళ్ళినప్పుడు 🏥🏦⚖️

ఇక్కడే విషయాలు వేగంగా తీవ్రమవుతాయి.

ఆరోగ్య సంరక్షణ , ఆర్థికం , గృహనిర్మాణం , ఉపాధి , విద్య , వలస , నేర న్యాయం - ఈ వ్యవస్థలలో AI : ( EU AI చట్టం అనుబంధం III , FDA )

• ఒక పొరపాటు వల్ల ఒకరి డబ్బు, స్వేచ్ఛ, గౌరవం లేదా భద్రత కోల్పోవచ్చు,

• మరియు ప్రభావితమైన వ్యక్తికి తరచుగా తిరిగి పోరాడటానికి పరిమిత శక్తి ఉంటుంది.

పెద్ద ప్రమాదం “AI తప్పులు చేయడం” కాదు. AI తప్పులు విధానాలుగా మారడమే అసలైన. (NIST AI RMF 1.0)

ఇక్కడ “చాలా దూరం” ఎలా ఉంటుంది?

• వివరణ లేని స్వయంచాలక నిర్ణయాలు: “కంప్యూటర్ వద్దంటుంది.” (యూకే ఐసీఓ)

• "రిస్క్ స్కోర్‌లు" అంచనాలుగా కాకుండా వాస్తవాలుగా పరిగణించబడ్డాయి.

• నిర్వహణ వేగాన్ని కోరుకుంటున్నందున ఫలితాలను అధిగమించలేని మానవులు.

• అపరిశుభ్రమైన, పక్షపాతమైన, పాతబడిన లేదా పూర్తిగా తప్పుగా ఉన్న డేటా.

ఏది బేరసారాలకు వీలు కానిదిగా ఉండాలి?

• అప్పీలు చేసుకునే హక్కు (వేగంగా, అర్థమయ్యేలా, చిక్కైనది కాదు). (GDPR ఆర్ట్. 22, UK ICO)

• AI ప్రమేయం ఉందని తెలుసుకునే హక్కు . ( యూరోపియన్ కమిషన్ )

• మానవ సమీక్ష . (NIST AI RMF 1.0)

• డేటాపై నాణ్యత నియంత్రణ - ఎందుకంటే చెత్త లోపలికి, చెత్త బయటకి అనేది ఇప్పటికీ బాధాకరంగా నిజం.

మీరు ఒక స్పష్టమైన గీత గీయాలనుకుంటే, ఇదిగోండి:
ఒక AI వ్యవస్థ ఎవరి జీవితాన్నైనా గణనీయంగా మార్చగలిగితే, ఇతర రకాల అధికారాల నుండి మనం ఆశించేంత గంభీరతను దానికి కూడా చూపించాలి. నమోదు చేసుకోని వారిపై ఎలాంటి “బీటా టెస్టింగ్” ఉండకూడదు. 🚫

డీప్‌ఫేక్‌లు, మోసాలు మరియు "నేను నా కళ్ళను నమ్ముతాను" అనే నెమ్మదిగా చనిపోవడం 👀🧨

ఇది రోజువారీ జీవితాన్ని... జారేలా చేసే భాగం.

AI ఎప్పుడు ఉత్పత్తి చేయగలదు:

• మీ కుటుంబ సభ్యుడిలా అనిపించే వాయిస్ సందేశం, (FTC, FBI)

• ఒక ప్రజా వ్యక్తి ఏదో "చెప్పే" వీడియో,

• తగినంత ప్రామాణికంగా కనిపించే నకిలీ సమీక్షల వరద, (FTC)

• నకిలీ ఉద్యోగ చరిత్ర మరియు నకిలీ స్నేహితులను కలిగి ఉన్న నకిలీ లింక్డ్ఇన్ ప్రొఫైల్..

...ఇది కేవలం మోసాలకు వీలు కల్పించదు. ఇది అపరిచితుల సమన్వయాన్ని అనుమతించే సామాజిక బంధాన్ని బలహీనపరుస్తుంది. మరియు సమాజం అపరిచితుల సమన్వయంపై నడుస్తుంది. 😵💫

"చాలా దూరం" అంటే కేవలం నకిలీ కంటెంట్ మాత్రమే కాదు

అది అసమానత:

• అబద్ధాలు పుట్టించడం చౌక.

• సత్యాన్ని ధృవీకరించడం ఖరీదైనది మరియు నెమ్మదిగా ఉంటుంది.

• మరియు చాలా మంది బిజీగా, అలసిపోయి, స్క్రోలింగ్ చేస్తూ ఉంటారు.

ఏది సహాయపడుతుంది (కొంచెం)

• మీడియా కోసం మూల గుర్తులు. (C2PA)

• వైరల్‌గా మారడానికి ఘర్షణ - తక్షణ సామూహిక భాగస్వామ్యాన్ని నెమ్మదిస్తుంది.

• ముఖ్యమైన చోట మెరుగైన గుర్తింపు ధృవీకరణ (ఆర్థిక, ప్రభుత్వ సేవలు).

• వ్యక్తుల కోసం ప్రాథమిక “అవుట్ ఆఫ్ బ్యాండ్ ధృవీకరణ” అలవాట్లు (తిరిగి కాల్ చేయడం, కోడ్ పదాన్ని ఉపయోగించడం, మరో మార్గం ద్వారా నిర్ధారించడం). (FTC)

గ్లామరస్ కాదు. కానీ సీట్ బెల్టులు కూడా కాదు, మరియు నాకు వ్యక్తిగతంగా వాటితో చాలా అనుబంధం ఉంది. 🚗

నిఘా క్రీప్: AI నిశ్శబ్దంగా ప్రతిదాన్ని సెన్సార్‌గా మార్చినప్పుడు 📷🫥

ఇది డీప్‌ఫేక్ లాగా పేలదు. ఇది వ్యాపిస్తుంది.

AI దీన్ని సులభతరం చేస్తుంది:

• జనసమూహంలో ముఖాలను గుర్తించండి, (EU AI చట్టం, NIST FRVT)

• ట్రాక్ కదలిక నమూనాలు,

• వీడియో నుండి భావోద్వేగాలను ఊహించండి (తరచుగా పేలవంగా, కానీ నమ్మకంగా), (బారెట్ మరియు ఇతరులు, 2019, EU AI చట్టం)

• ప్రవర్తన ఆధారంగా లేదా మీ పరిసరాల వైబ్ ఆధారంగా "రిస్క్"ని అంచనా వేయండి.

మరియు అది సరికానిది అయినప్పటికీ, అది జోక్యాన్ని సమర్థించగలదు కాబట్టి అది ఇప్పటికీ హానికరం కావచ్చు. తప్పుడు అంచనా ఇప్పటికీ నిజమైన పరిణామాలకు దారితీస్తుంది.

అసౌకర్యమైన భాగం

AI-ఆధారిత నిఘా తరచుగా భద్రతా కథనంతో చుట్టబడి వస్తుంది:

• "ఇది మోసాల నివారణ కోసం."

• "ఇది భద్రత కోసం."

• "ఇది వినియోగదారు అనుభవం కోసం."

కొన్నిసార్లు అది నిజమే. కొన్నిసార్లు ఇది నిర్మాణ వ్యవస్థలను తరువాత కూల్చివేయడానికి చాలా కష్టంగా ఉండటానికి అనుకూలమైన సాకుగా కూడా ఉంటుంది. ఆ సమయంలో అది సమర్థవంతంగా అనిపించినందున మీ స్వంత ఇంట్లో వన్-వే తలుపును ఏర్పాటు చేసినట్లు. మళ్ళీ, ఇది సరైన రూపకం కాదు - కొంత హాస్యాస్పదంగా ఉంది - కానీ మీరు దానిని అనుభవిస్తారు. 🚪😅

ఇక్కడ "మంచిది" ఎలా ఉంటుంది?

• నిలుపుదల మరియు భాగస్వామ్యంపై కఠినమైన పరిమితులు.

• నిలిపివేతలను క్లియర్ చేయండి.

• ఇరుకైన వినియోగ కేసులు.

• స్వతంత్ర పర్యవేక్షణ.

• శిక్షించడానికి లేదా నియంత్రించడానికి “భావోద్వేగ గుర్తింపు”ను ఉపయోగించవద్దు. దయచేసి. 🙃 (ఈయూ ఏఐ చట్టం)

పని, సృజనాత్మకత మరియు నిశ్శబ్దంగా పని చేయకపోవడం అనే సమస్య 🧑💻🎨

ఇక్కడే చర్చ వ్యక్తిగతమవుతుంది ఎందుకంటే అది గుర్తింపును తాకుతుంది.

AI ప్రజలను మరింత ఉత్పాదకతను పెంచుతుంది. ఇది ప్రజలను భర్తీ చేయగలమని భావించేలా చేస్తుంది. రెండూ ఒకే సమయంలో, ఒకే వారంలో నిజం కావచ్చు. (OECD, WEF)

అది నిజంగా ఉపయోగకరంగా ఉన్న చోట

• మానవులు ఆలోచనపై దృష్టి పెట్టగలిగేలా దినచర్య పాఠాన్ని రూపొందించడం.

• పునరావృత నమూనాలకు కోడింగ్ సహాయం.

• యాక్సెసిబిలిటీ టూల్స్ (క్యాప్షన్, క్లుప్తీకరణ, అనువాదం).

• మీరు చిక్కుకున్నప్పుడు ఆలోచించడం.

అది ఎక్కడ చాలా దూరం వెళుతుంది

• పరివర్తన ప్రణాళికలు లేకుండా పాత్రలను భర్తీ చేయడం.

• వేతనాలను చదును చేస్తూ ఉత్పత్తిని తగ్గించడానికి AIని ఉపయోగించడం.

• సృజనాత్మక పనిని అనంతమైన ఉచిత శిక్షణ డేటా లాగా పరిగణించడం, ఆపై భుజాలు తడుముకోవడం. (US కాపీరైట్ ఆఫీస్, UK GOV.UK)

• జూనియర్ పాత్రలను అదృశ్యం చేయడం - భవిష్యత్తులో నిపుణులు ఎక్కాల్సిన నిచ్చెనను మీరు తగలబెట్టారని మీరు గ్రహించే వరకు ఇది సమర్థవంతంగా అనిపిస్తుంది.

డెస్కిల్లింగ్ అనేది సూక్ష్మమైన పని. మీరు దానిని రోజురోజుకూ గమనించరు. అప్పుడు ఒకరోజు అసిస్టెంట్ లేకుండా ఆ పని ఎలా జరుగుతుందో జట్టులోని ఎవరూ గుర్తుంచుకోరని మీరు గ్రహిస్తారు. మరియు అసిస్టెంట్ తప్పు చేస్తే, మీరందరూ నమ్మకంగా కలిసి తప్పు చేస్తున్నారు... ఇది ఒక రకమైన పీడకల. 😬

శక్తి ఏకాగ్రత: డిఫాల్ట్‌లను ఎవరు సెట్ చేయాలి? 🏢⚡

AI "తటస్థంగా" ఉన్నప్పటికీ (అది తటస్థంగా లేదు), దానిని ఎవరు నియంత్రిస్తారో వారు వీటిని రూపొందించవచ్చు:

• ఏ సమాచారాన్ని సులభంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు,

• ఏది పదోన్నతి పొందుతుంది లేదా ఖననం చేయబడుతుంది,

• ఏ భాష అనుమతించబడుతుంది,

• ఏ ప్రవర్తనలను ప్రోత్సహిస్తారు.

మరియు AI వ్యవస్థలను నిర్మించడం, నిర్వహించడం ఖర్చుతో కూడుకున్నది కాబట్టి, అధికారం కేంద్రీకృతమవుతుంది. ఇది కుట్ర కాదు. ఇది సాంకేతికత ముసుగులో ఉన్న అర్థశాస్త్రం. (యూకే సీఎంఏ)

ఇక్కడ "చాలా దూరం" అనే క్షణం

డిఫాల్ట్‌లు అదృశ్య చట్టంగా మారినప్పుడు:

• ఏమి ఫిల్టర్ చేయబడుతుందో మీకు తెలియదు,

• మీరు తర్కాన్ని పరిశీలించలేరు,

• మరియు మీరు పని, సంఘం లేదా ప్రాథమిక సేవలకు ప్రాప్యతను కోల్పోకుండా వాస్తవికంగా నిలిపివేయలేరు.

ఆరోగ్యకరమైన పర్యావరణ వ్యవస్థకు పోటీ, పారదర్శకత మరియు నిజమైన వినియోగదారు ఎంపిక అవసరం. లేకపోతే మీరు ప్రాథమికంగా వాస్తవికతను అద్దెకు తీసుకుంటున్నారు. 😵♂️

ఒక ఆచరణాత్మక చెక్‌లిస్ట్: మీ ప్రపంచంలో AI చాలా దూరం వెళుతుందో లేదో ఎలా చెప్పాలి 🧾🔍

నేను ఉపయోగించే గట్-చెక్ జాబితా ఇక్కడ ఉంది (మరియు అవును, ఇది అసంపూర్ణమైనది):

మీరు ఒక వ్యక్తి అయితే

• నేను ఏఐతో సంభాషిస్తున్నప్పుడు దాన్ని గుర్తించగలను. (యూరోపియన్ కమిషన్)

• ఈ వ్యవస్థ నన్ను ఓవర్‌షేర్ చేయడానికి నెట్టివేస్తుంది.

• నమ్మదగిన విధంగా అవుట్‌పుట్ తప్పు అయితే నేను దానితో వ్యవహరించడానికి సిద్ధంగా ఉంటాను.

• నేను దీన్ని ఉపయోగించి స్కామ్ చేయబడితే, ప్లాట్‌ఫామ్ నాకు సహాయం చేస్తుంది... లేదా అది భుజాలు తడుముకుంటుంది.

మీరు ఒక వ్యాపారం లేదా బృందం అయితే

• మేము AI ని ఉపయోగిస్తున్నాము ఎందుకంటే అది విలువైనది, లేదా అది ట్రెండీగా ఉంది మరియు నిర్వహణ విరామం లేకుండా ఉంది.

• సిస్టమ్ ఏ డేటాను తాకుతుందో మాకు తెలుసు.

• ప్రభావిత వినియోగదారుడు ఫలితాలను అప్పీల్ చేయవచ్చు. (UK ICO)

• మానవులకు నమూనాను అధిగమించే అధికారం ఉంది.

• AI వైఫల్యాలకు సంఘటన ప్రతిస్పందన ప్రణాళికలు మా వద్ద ఉన్నాయి.

• మేము డ్రిఫ్ట్, దుర్వినియోగం మరియు అసాధారణ అంచు కేసులను పర్యవేక్షిస్తున్నాము.

వీటిలో కొన్నింటికి మీరు "కాదు" అని సమాధానం ఇస్తే, మీరు చెడ్డవారని కాదు. అంటే మీరు "మేము దానిని పంపించాము మరియు ఆశించాము" అనే సాధారణ మానవ స్థితిలో ఉన్నారని అర్థం. కానీ ఆశించడం అనేది ఒక వ్యూహం కాదు, విచారకరంగా. 😅

ముగింపు గమనికలు 🧠✅

అయితే... AI హద్దులు దాటిందా? జవాబుదారీతనం లేకుండా , ముఖ్యంగా కీలకమైన నిర్ణయాలు, సామూహిక ప్రలోభాలు, మరియు నిఘా వంటి వాటిలో దీనిని ఉపయోగించిన చోట ఇది హద్దులు దాటింది . అలాగే ఇది నమ్మకాన్ని దెబ్బతీసే చోట కూడా హద్దులు దాటింది - ఎందుకంటే ఒకసారి నమ్మకం దెబ్బతింటే, సామాజికంగా ప్రతిదీ మరింత ఖరీదైనదిగా మరియు మరింత ప్రతికూలంగా మారుతుంది. ( NIST AI RMF 1.0 , EU AI Act )

కానీ AI అంతర్లీనంగా నాశనం కాలేదు లేదా అంతర్లీనంగా పరిపూర్ణమైనది కాదు. ఇది శక్తివంతమైన గుణకం. మనం సామర్థ్యాలను నిర్మించుకున్నంత దూకుడుగా గార్డ్‌రైల్‌లను నిర్మిస్తామా అనేది ప్రశ్న.

త్వరిత సారాంశం:

• AI ఒక సాధనంగా మంచిది.

• జవాబుదారీతనం లేని అధికారంగా ఇది ప్రమాదకరమైనది.

• ఒకవేళ ఎవరైనా అప్పీల్ చేయలేకపోతే, అర్థం చేసుకోలేకపోతే, లేదా వైదొలగలేకపోతే - అప్పుడే అది హద్దులు దాటినట్లు అవుతుంది. 🚦 (GDPR ఆర్టికల్ 22, UK ICO)

వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: ఒక AI నిర్ణయం కస్టమర్‌పై ప్రభావం చూపక ముందే దానిని ఆడిట్ చేయడం

దృశ్యం

ఒక చిన్న ఆన్‌లైన్ రుణదాత, రుణ దరఖాస్తులను ఆమోదం , మాన్యువల్ సమీక్ష , మరియు తిరస్కరణ అనే మూడు గ్రూపులుగా వర్గీకరించడానికి AIని ఉపయోగించాలనుకుంటోంది .

అది సమర్థవంతంగా అనిపిస్తుంది, కానీ ప్రమాదం త్వరగా పెరగవచ్చు. తిరస్కరించబడిన దరఖాస్తుదారు అత్యవసర డబ్బును పొందే అవకాశాన్ని కోల్పోవచ్చు, మరియు ఒకవేళ AI నాణ్యత లేని డేటాను, పాత అంచనాలను, లేదా పోస్ట్‌కోడ్, ఉద్యోగ విరామాలు, లేదా పరికర రకం వంటి పరోక్ష సంకేతాలను ఉపయోగిస్తుంటే, ఆ సిస్టమ్ వారికి సరైన వివరణ ఇవ్వకుండానే నిశ్శబ్దంగా వారిని శిక్షించవచ్చు.

కాబట్టి, తుది తిరస్కరణ నిర్ణయాలను AI తీసుకోకూడదని బృందం నిర్ణయించింది. అది కేవలం సమీక్ష కోసం దరఖాస్తులను సూచించగలదు మరియు సిఫార్సును ఏ డేటా పాయింట్లు ప్రభావితం చేశాయో వివరించగలదు.

వర్క్‌ఫ్లోకి ఏమి అవసరం

సహాయకుడిని ఉపయోగించే ముందు, బృందం ఈ క్రింది వాటిని సిద్ధం చేసుకుంటుంది:

• స్పష్టమైన, రోజువారీ భాషలో వ్రాయబడిన రుణ విధానం

• AI ఉపయోగించడానికి అనుమతించబడిన డేటా జాబితా

• రక్షిత లక్షణాలు వంటి అది విస్మరించాల్సిన డేటా జాబితా

• తెలిసిన మానవ నిర్ణయాలతో 50 గత అప్లికేషన్లు

• తిరస్కరించబడిన లేదా ఆలస్యమైన దరఖాస్తుదారుల కోసం అప్పీల్ టెంప్లేట్

• AI ఏమి సిఫార్సు చేసిందో మరియు మానవ సమీక్షకుడు ఏమి నిర్ణయించాడో చూపే ఆడిట్ లాగ్

అత్యంత ముఖ్యమైన నియమం చాలా సులభం: ఏ కస్టమర్‌ను కూడా కేవలం ఏఐ మాత్రమే తిరస్కరించదు.

ఉదాహరణ సూచన

మీరు రుణ దరఖాస్తుల కోసం ఒక AI సమీక్ష సహాయకుడు.

మానవ సమీక్షకుడు లోపించిన సమాచారాన్ని, విధానపరమైన వ్యత్యాసాలను, మరియు మాన్యువల్ సమీక్ష అవసరమయ్యే కేసులను గుర్తించడంలో సహాయపడటమే మీ పని.

మీరు రుణంపై తుది నిర్ణయం తీసుకోకూడదు.

ప్రతి అప్లికేషన్ కోసం, తిరిగి ఇవ్వండి:

1. సిఫార్సు చేయబడిన తదుపరి చర్య: మానవ నిర్ధారణ, మాన్యువల్ సమీక్ష కోసం ఆమోదించడం లేదా మరింత సమాచారం కోసం అభ్యర్థించడం

2. సిఫార్సు చేయడానికి ప్రధాన కారణాలు

3. ఉపయోగించిన డేటా పాయింట్లు

4. ఉపయోగించకూడని డేటా పాయింట్లు

5. మానవ సమీక్షకుడు తనిఖీ చేయవలసిన ప్రశ్నలు

6. దరఖాస్తుదారులకు స్పష్టమైన వివరణ

సాక్ష్యం అసంపూర్ణంగా ఉంటే, ఆ విషయాన్ని స్పష్టంగా చెప్పండి.

ఈ కేసు దరఖాస్తుదారుడి ఆర్థిక శ్రేయస్సును గణనీయంగా ప్రభావితం చేసే అవకాశం ఉంటే, మానవ సమీక్షకుడికి నివేదించాలి.

దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి

లైవ్ అప్లికేషన్‌లకు పంపే ముందు బృందం అసిస్టెంట్‌ను పరీక్షిస్తుంది.

మంచి టెస్ట్ కేస్‌లలో ఇవి ఉంటాయి:

• స్థిరమైన ఆదాయం ఉండి, క్రెడిట్ ఫైల్ తక్కువగా ఉన్న దరఖాస్తుదారు

• ఇటీవల చిరునామా మార్పు ఉన్న దరఖాస్తుదారు

• ఆదాయ వివరాలు లేని దరఖాస్తుదారు

• గతంలో తప్పుగా తిరస్కరించబడిన దరఖాస్తుదారు

• సంబంధం లేని వివరాలు మాత్రమే భిన్నంగా ఉన్న ఇద్దరు సారూప్య దరఖాస్తుదారులు

ప్రతి పరీక్షకు, సమీక్షకుడు మూడు విషయాలను తనిఖీ చేస్తాడు:

1. సహాయకుడు తుది నిర్ణయం తీసుకోవడాన్ని తప్పించుకున్నాడా?

2. అది ఒక సాధారణ దరఖాస్తుదారుడు అర్థం చేసుకోగలిగే కారణాన్ని ఇచ్చిందా?

3. అది ఊహించడం కాకుండా, అనిశ్చిత లేదా అధిక ప్రభావం చూపే కేసులను తీవ్రతరం చేసిందా?

ఫలితం

ఉదాహరణ ఫలితం: 50 అప్లికేషన్ల పరీక్షా సమితిలో, మాన్యువల్ సమీక్షకు సాధారణంగా ఒక్కో అప్లికేషన్‌కు 12 నిమిషాలులేదా మొత్తం మీద సుమారు 10 గంటలు.

AI సహాయకుడు సారాంశాలు, లోపించిన డేటా తనిఖీలు మరియు ముసాయిదా వివరణలను సిద్ధం చేయడంతో, సమీక్ష సమయం ఒక్కో అప్లికేషన్‌కు 7 నిమిషాలకు, లేదా మొత్తంగా సుమారు 5 గంటల 50 నిమిషాలకు.

దీనివల్ల ప్రతి 50 దరఖాస్తులకు సుమారుగా 4 గంటల 10 నిమిషాల సమయం ఆదా అవుతుంది , అదే సమయంలో తుది నిర్ణయం తీసుకునే బాధ్యత ఒక వ్యక్తిపైనే ఉంటుంది.

జట్టు నాణ్యతను కూడా పర్యవేక్షిస్తుంది:

• AI ద్వారా 0 తుది తిరస్కరణలు చేయబడ్డాయి

• ఆడిట్ కోసం 50/50 దరఖాస్తులు నమోదు చేయబడ్డాయి

• సాక్ష్యాధారాలు అసంపూర్ణంగా ఉన్నందున 8 దరఖాస్తులు ఉన్నతాధికారులకు పంపబడ్డాయి

• చాలా అస్పష్టంగా ఉన్నందున 3 ముసాయిదా వివరణలు తిరిగి వ్రాయబడ్డాయి

ఆ సంఖ్యలు వ్యవస్థ “సురక్షితమైనది” అనడానికి రుజువు కాదు. అవి కొలతలను అలవాటు చేసుకోవడానికి నాంది.

ఏమి తప్పు జరగవచ్చు

జట్టు దాని సిఫార్సును సమీక్ష కోసం ఒక సూచనగా కాకుండా, ఒక సత్వరమార్గంగా పరిగణిస్తే, సహాయకుడు ఇంకా హద్దులు దాటవచ్చు.

సాధారణ తప్పులు:

• AI అవుట్‌పుట్‌లను సమీక్షకులు గుడ్డిగా ఆమోదించేలా చేయడం

• అప్లికేషన్‌ను అంచనా వేయడంలో AI సహాయపడిందనే వాస్తవాన్ని దాచడం

• "ప్రమాద కారకాలు కనుగొనబడ్డాయి" వంటి అస్పష్టమైన వివరణలను ఉపయోగించడం

• పోస్ట్‌కోడ్, వయస్సు, వైకల్యం లేదా ఆదాయ నమూనా పక్షపాతాన్ని పరీక్షించడంలో విఫలమవడం

• ఆడిట్ ట్రెయిల్ లేకుండా

• అప్పీళ్లను నెమ్మదిగా లేదా అవమానకరంగా చేయడం

ఒక కస్టమర్‌ను ఎందుకు తిరస్కరించారో, ఆలస్యం చేశారో లేదా ఫ్లాగ్ చేశారో ఎవరూ వివరించలేకపోవడమే అతిపెద్ద హెచ్చరిక సంకేతం.

ఆచరణాత్మక సారాంశం

AI పరిపాలనా భారాన్ని తగ్గించి, సాక్ష్యాలను క్రమబద్ధీకరించి, లోపించిన సమాచారాన్ని గుర్తించినప్పుడు, కీలకమైన నిర్ణయాలలో అది ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది. అది ఒక అదృశ్య అధికారంగా మారినప్పుడు, దాని పరిధి దాటిపోతుంది. సురక్షితమైన పద్ధతి "AIని వేగంగా నిర్ణయించనివ్వడం" కాదు; అది AIని సహాయపడనివ్వడం, ప్రతిదీ నమోదు చేయనివ్వడం, మరియు ఫలితం ముఖ్యమైనప్పుడు మానవులను జవాబుదారీగా ఉంచడమే.

ఎఫ్ ఎ క్యూ

రోజువారీ జీవితంలో AI చాలా దూరం వెళ్లిందా?

చాలా చోట్ల, స్పష్టమైన సరిహద్దులు లేదా జవాబుదారీతనం లేకుండా నిర్ణయాలు మరియు పరస్పర చర్యలలోకి జారుకోవడం ప్రారంభించినందున AI చాలా దూరం వెళ్ళింది. సమస్య అరుదుగా "AI ఉనికిలో ఉంది"; ఇది AI నిశ్శబ్దంగా నియామకం, ఆరోగ్య సంరక్షణ, కస్టమర్ సేవ మరియు ఫీడ్‌లలో సన్నని పర్యవేక్షణతో కుట్టబడి ఉంది. ప్రజలు దాని AIని చెప్పలేనప్పుడు, ఫలితాలను సవాలు చేయలేనప్పుడు లేదా నిలిపివేయలేనప్పుడు, అది ఒక సాధనంగా భావించడం మానేసి, ఒక వ్యవస్థగా భావించడం ప్రారంభిస్తుంది.

అధిక-పనుల నిర్ణయాలలో "AI చాలా దూరం వెళుతుంది" ఎలా ఉంటుంది?

ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థికం, గృహనిర్మాణం, ఉపాధి, విద్య, ఇమ్మిగ్రేషన్ లేదా క్రిమినల్ జస్టిస్ వంటి రంగాలలో బలమైన రక్షణలు లేకుండా AIని ఉపయోగిస్తున్నట్లు కనిపిస్తోంది. ప్రధాన సమస్య మోడల్స్ తప్పులు చేయడం కాదు; ఆ తప్పులు విధానంగా గట్టిపడి సవాలు చేయడం కష్టమవుతుంది. సన్నని వివరణలు మరియు అర్థవంతమైన విజ్ఞప్తి లేకుండా "కంప్యూటర్ నో చెబుతుంది" అనే నిర్ణయాలు హాని త్వరగా పెరిగే ప్రదేశాలు.

ఆటోమేటెడ్ నిర్ణయం నన్ను ప్రభావితం చేస్తుందో లేదో నేను ఎలా చెప్పగలను మరియు నేను ఏమి చేయగలను?

ఒక సాధారణ సంకేతం ఏమిటంటే మీరు లెక్కించలేని ఆకస్మిక ఫలితం: తిరస్కరణ, పరిమితి లేదా స్పష్టమైన కారణం లేకుండా "రిస్క్ స్కోర్" వైబ్. చాలా వ్యవస్థలు AI ఎప్పుడు ముఖ్యమైన పాత్ర పోషించిందో వెల్లడించాలి మరియు నిర్ణయం వెనుక ఉన్న ప్రధాన కారణాలను మరియు దానిని అప్పీల్ చేయడానికి దశలను మీరు అభ్యర్థించగలగాలి. ఆచరణలో, మానవ సమీక్ష కోసం అడగండి, ఏదైనా తప్పుడు డేటాను సరిదిద్దండి మరియు సరళమైన నిలిపివేత మార్గం కోసం ముందుకు సాగండి.

గోప్యత, సమ్మతి మరియు డేటా వినియోగంలో AI చాలా దూరం వెళ్లిందా?

సమ్మతి అనేది స్కావెంజర్ వేటగా మారినప్పుడు మరియు డేటా సేకరణ “జస్ట్ ఎ కేస్” అయినప్పుడు ఇది తరచుగా జరుగుతుంది. గోప్యత మరియు సమ్మతిని సెట్టింగ్‌లలో పూడ్చిపెట్టినట్లయితే లేదా అస్పష్టమైన పదాల ద్వారా బలవంతంగా ఉంచినట్లయితే అవి పెద్దగా బరువును కలిగి ఉండవు అనేది వ్యాసం యొక్క ముఖ్య విషయం. ఆరోగ్యకరమైన విధానం డేటా కనిష్టీకరణ: తక్కువ సేకరించండి, తక్కువ ఉంచండి మరియు ప్రజలు తర్వాత ఆశ్చర్యపోకుండా ఎంపికలను స్పష్టంగా చేయండి.

డీప్‌ఫేక్‌లు మరియు AI స్కామ్‌లు ఆన్‌లైన్‌లో “నమ్మకం” అంటే ఏమిటో ఎలా మారుస్తాయి?

నమ్మదగిన నకిలీ స్వరాలు, వీడియోలు, సమీక్షలు మరియు గుర్తింపులను ఉత్పత్తి చేసే ఖర్చును తగ్గించడం ద్వారా వారు సత్యాన్ని ఐచ్ఛికంగా భావిస్తారు. అసమానత సమస్య: అబద్ధాలను సృష్టించడం చౌకైనది, అయితే సత్యాన్ని ధృవీకరించడం నెమ్మదిగా మరియు అలసిపోయేలా చేస్తుంది. ఆచరణాత్మక రక్షణలలో మీడియా కోసం మూల సంకేతాలు, వైరల్ షేరింగ్‌ను నెమ్మదింపజేయడం, ముఖ్యమైన చోట బలమైన గుర్తింపు తనిఖీలు మరియు తిరిగి కాల్ చేయడం లేదా షేర్డ్ కోడ్ పదాన్ని ఉపయోగించడం వంటి “బ్యాండ్ నుండి బయటపడటం” అలవాట్లు ఉన్నాయి.

AI చాలా దూరం వెళ్లకుండా ఆపడానికి అత్యంత ఆచరణాత్మకమైన గార్డ్‌రెయిల్స్ ఏమిటి?

ఫలితాలను మార్చే గార్డ్‌రైల్స్‌లో అధిక-స్టేక్స్ కాల్‌ల కోసం నిజమైన మానవ-ఇన్-ది-లూప్ సమీక్ష, స్పష్టమైన అప్పీల్ ప్రక్రియలు మరియు వైఫల్యాల తర్వాత "ఏమి జరిగింది?" అని సమాధానం ఇవ్వగల ఆడిట్ లాగ్‌లు ఉన్నాయి. మోడల్ మూల్యాంకనం మరియు బయాస్ టెస్టింగ్ ముందుగానే ఊహించదగిన హానిని పట్టుకోగలవు, అయితే రెడ్-టీమ్ టెస్టింగ్ దాడి చేసేవారు చేసే ముందు దుర్వినియోగాన్ని అనుకరిస్తుంది. రేట్ పరిమితులు మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణలు దుర్వినియోగాన్ని తక్షణమే స్కేలింగ్ చేయకుండా నిరోధించడంలో సహాయపడతాయి మరియు డేటా కనిష్టీకరణ బోర్డు అంతటా ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది.

AI-ఆధారిత నిఘా ఎప్పుడు హద్దు దాటుతుంది?

ప్రతిదీ డిఫాల్ట్‌గా సెన్సార్‌గా మారినప్పుడు అది సరిహద్దును దాటుతుంది: జనసమూహంలో ముఖ గుర్తింపు, కదలిక-నమూనా ట్రాకింగ్ లేదా శిక్ష లేదా గేట్ కీపింగ్ కోసం ఉపయోగించే నమ్మకంగా ఉన్న "భావోద్వేగ గుర్తింపు". జోక్యాలను లేదా సేవల తిరస్కరణను సమర్థిస్తే సరికాని వ్యవస్థలు కూడా తీవ్రమైన హాని కలిగించవచ్చు. మంచి అభ్యాసం ఇరుకైన వినియోగ కేసులు, కఠినమైన నిలుపుదల పరిమితులు, అర్థవంతమైన నిలిపివేతలు, స్వతంత్ర పర్యవేక్షణ మరియు అస్థిరమైన భావోద్వేగ-ఆధారిత తీర్పులకు దృఢమైన "వద్దు" లాగా కనిపిస్తుంది.

AI ప్రజలను మరింత ఉత్పాదకతను పెంచుతుందా లేదా నిశ్శబ్దంగా పనిని వృధా చేస్తుందా?

రెండూ ఒకే సమయంలో నిజం కావచ్చు, మరియు ఆ ఉద్రిక్తతే ప్రధాన విషయం. AI సాధారణ డ్రాఫ్టింగ్, పునరావృత కోడింగ్ నమూనాలు మరియు ప్రాప్యతకు సహాయపడుతుంది, మానవులు ఉన్నత స్థాయి ఆలోచనపై దృష్టి పెట్టడానికి స్వేచ్ఛను ఇస్తుంది. పరివర్తన ప్రణాళికలు లేకుండా పాత్రలను భర్తీ చేసేటప్పుడు, వేతనాలను తగ్గించేటప్పుడు, సృజనాత్మక పనిని ఉచిత శిక్షణ డేటా లాగా పరిగణించేటప్పుడు లేదా భవిష్యత్తు నైపుణ్యాన్ని నిర్మించే జూనియర్ పాత్రలను తొలగించేటప్పుడు ఇది చాలా దూరం వెళుతుంది. సహాయకుడు లేకుండా జట్లు పనిచేయలేనంత వరకు డెస్కిల్లింగ్ సూక్ష్మంగా ఉంటుంది.

ప్రస్తావనలు

1. నేషనల్ ఇన్‌స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - AI రిస్క్ మేనేజ్‌మెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (AI RMF 1.0) - nist.gov

2. యూరోపియన్ యూనియన్ - EU AI చట్టం (నియంత్రణ (EU) 2024/1689) - అధికారిక జర్నల్ (ఇంగ్లీష్) - europa.eu

3. యూరోపియన్ కమిషన్ - AI కోసం నియంత్రణ ఫ్రేమ్‌వర్క్ (EU AI చట్టం విధాన పేజీ) - europa.eu

4. EU AI యాక్ట్ సర్వీస్ డెస్క్ - అనెక్స్ III (హై-రిస్క్ AI సిస్టమ్స్) - europa.eu

5. యూరోపియన్ యూనియన్ - EUలో విశ్వసనీయ కృత్రిమ మేధస్సు కోసం నియమాలు (EU AI చట్టం సారాంశం) - europa.eu

6. యూకే సమాచార కమిషనర్ కార్యాలయం (ICO) - స్వయంచాలక వ్యక్తిగత నిర్ణయ-తయారీ మరియు ప్రొఫైలింగ్ అంటే ఏమిటి? - ico.org.uk

7. యూకే సమాచార కమిషనర్ కార్యాలయం (ICO) - స్వయంచాలక నిర్ణయాలు తీసుకోవడం మరియు ప్రొఫైలింగ్ గురించి యూకే GDPR ఏమి చెబుతుంది? - ico.org.uk

8. యూకే సమాచార కమిషనర్ కార్యాలయం (ICO) - స్వయంచాలక నిర్ణయ-తయారీ మరియు ప్రొఫైలింగ్ (మార్గదర్శక కేంద్రం) - ico.org.uk

9. యూకే సమాచార కమిషనర్ కార్యాలయం (ICO) - డేటా తగ్గింపు (యూకే GDPR సూత్రాల మార్గదర్శకత్వం) - ico.org.uk

10. GDPR-info.eu - ఆర్టికల్ 22 GDPR - gdpr-info.eu

11. GDPR-info.eu - ఆర్టికల్ 5 GDPR - gdpr-info.eu

12. US ఫెడరల్ ట్రేడ్ కమిషన్ (FTC) - స్కామర్లు తమ కుటుంబ అత్యవసర పథకాలను మెరుగుపరచుకోవడానికి AIని ఉపయోగిస్తారు - ftc.gov

13. US ఫెడరల్ ట్రేడ్ కమిషన్ (FTC) - స్కామర్లు మీ డబ్బును దొంగిలించడానికి నకిలీ అత్యవసర పరిస్థితులను ఉపయోగిస్తారు - ftc.gov

14. US ఫెడరల్ ట్రేడ్ కమిషన్ (FTC) - నకిలీ సమీక్షలు మరియు టెస్టిమోనియల్‌లను నిషేధించే తుది నియమం (ప్రెస్ రిలీజ్) - ftc.gov

15. ఫెడరల్ బ్యూరో ఆఫ్ ఇన్వెస్టిగేషన్ (FBI) - కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించే సైబర్ నేరస్థుల ముప్పు పెరుగుతుందని FBI హెచ్చరించింది - fbi.gov

16. ఆర్గనైజేషన్ ఫర్ ఎకనామిక్ కో-ఆపరేషన్ అండ్ డెవలప్‌మెంట్ (OECD) - OECD AI సూత్రాలు - oecd.ai

17. OECD - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కౌన్సిల్ సిఫార్సు (OECD/LEGAL/0449) - oecd.org

18. యూరోపియన్ కమిషన్ - పారదర్శక AI వ్యవస్థల కోసం మార్గదర్శకాలు మరియు అభ్యాస నియమావళి (FAQలు) - europa.eu

19. కంటెంట్ ప్రొవెన్స్ అండ్ అథెంటిసిటీ కోసం కూటమి (C2PA) - స్పెసిఫికేషన్స్ v2.3 - c2pa.org

20. UK కాంపిటీషన్ అండ్ మార్కెట్స్ అథారిటీ (CMA) - AI ఫౌండేషన్ మోడల్స్: ప్రారంభ నివేదిక - gov.uk

21. US ఫుడ్ అండ్ డ్రగ్ అడ్మినిస్ట్రేషన్ (FDA) - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్-ఎనేబుల్డ్ మెడికల్ డివైసెస్ - fda.gov

22. NIST - సమాచార వ్యవస్థలు మరియు సంస్థల కోసం భద్రత మరియు గోప్యతా నియంత్రణలు (SP 800-53 Rev. 5) - nist.gov

23. NIST - జనరేటివ్ AI ప్రొఫైల్ (NIST.AI.600-1, ipd) - nist.gov

24. ఓపెన్ వరల్డ్‌వైడ్ అప్లికేషన్ సెక్యూరిటీ ప్రాజెక్ట్ (OWASP) - అపరిమిత వనరుల వినియోగం (API సెక్యూరిటీ టాప్ 10, 2023) - owasp.org

25. NIST - ఫేస్ రికగ్నిషన్ వెండర్ టెస్ట్ (FRVT) డెమోగ్రాఫిక్స్ - nist.gov

26. బారెట్ మరియు ఇతరులు (2019) - వ్యాసం (PMC) - nih.gov

27. OECD - కార్యాలయంలో AIని ఉపయోగించడం (PDF) - oecd.org

28. ప్రపంచ ఆర్థిక వేదిక (WEF) - ఉద్యోగాల భవిష్యత్తు నివేదిక 2025 - డైజెస్ట్ - weforum.org

29. US కాపీరైట్ ఆఫీస్ - కాపీరైట్ మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, పార్ట్ 3: జనరేటివ్ AI శిక్షణ నివేదిక (ప్రచురణకు ముందు వెర్షన్) (PDF) - copyright.gov

30. UK ప్రభుత్వం (GOV.UK) - కాపీరైట్ మరియు కృత్రిమ మేధస్సు (సంప్రదింపులు) - gov.uk

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి