ఆ పదం గొప్పగా అనిపిస్తుంది, కానీ లక్ష్యం చాలా ఆచరణాత్మకమైనది: ప్రజలు విశ్వసించగలిగేలా AI వ్యవస్థలను తయారు చేయడం - ఎందుకంటే అవి మానవ హక్కులను గౌరవించే, హానిని తగ్గించే మరియు నిజమైన ప్రయోజనాన్ని అందించే విధంగా రూపొందించబడ్డాయి, నిర్మించబడ్డాయి మరియు ఉపయోగించబడ్డాయి. అంతే - ఎక్కువగా.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 AI లో MCP అంటే ఏమిటి?
మాడ్యులర్ కంప్యూట్ ప్రోటోకాల్ మరియు AI లో దాని పాత్రను వివరిస్తుంది.
🔗 ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి
అంచు-ఆధారిత ప్రాసెసింగ్ వేగవంతమైన, స్థానిక AI నిర్ణయాలను ఎలా సాధ్యం చేస్తుందో కవర్ చేస్తుంది.
🔗 జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి
టెక్స్ట్, ఇమేజ్లు మరియు ఇతర ఒరిజినల్ కంటెంట్ను సృష్టించే మోడల్లను పరిచయం చేస్తుంది.
🔗 ఏజెంట్ AI అంటే ఏమిటి
లక్ష్య-ఆధారిత నిర్ణయం తీసుకోగల స్వయంప్రతిపత్తి కలిగిన AI ఏజెంట్లను వివరిస్తుంది.
AI నీతి అంటే ఏమిటి? సరళమైన నిర్వచనం 🧭
AI ఎథిక్స్ అనేది మానవ హక్కులు, న్యాయబద్ధత, జవాబుదారీతనం, పారదర్శకత మరియు సామాజిక శ్రేయస్సును సమర్థించేలా AIని ఎలా రూపొందించాలో, అభివృద్ధి చేయాలో, అమలు చేయాలో మరియు ఎలా నిర్వహించాలో మార్గనిర్దేశం చేసే సూత్రాలు, ప్రక్రియలు మరియు రక్షణ కవాటాల సమితి. విషయాలు తప్పుగా జరిగే వింత మూలలకు అదనపు తనిఖీలతో - అల్గోరిథంల కోసం దీనిని రోజువారీ నియమాలుగా భావించండి.
దీనికి ప్రపంచ గీటురాయి మద్దతు ఇస్తుంది: UNESCO సిఫార్సు మానవ హక్కులు, మానవ పర్యవేక్షణ మరియు న్యాయాన్ని కేంద్రీకరిస్తుంది, పారదర్శకత మరియు న్యాయాన్ని చర్చించలేని అంశాలుగా ఉంచుతుంది [1]. OECD యొక్క AI సూత్రాలు విధాన మరియు ఇంజనీరింగ్ బృందాలకు ఆచరణాత్మకంగా ఉంటూనే ప్రజాస్వామ్య విలువలను గౌరవించే విశ్వసనీయ
సంక్షిప్తంగా, AI ఎథిక్స్ అనేది గోడపై ఉన్న పోస్టర్ కాదు. ఇది రిస్క్లను అంచనా వేయడానికి, విశ్వసనీయతను నిరూపించడానికి మరియు ప్రజలను రక్షించడానికి బృందాలు ఉపయోగించే ప్లేబుక్. NIST యొక్క AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ AI జీవితచక్రం అంతటా క్రియాశీల రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ లాగా నైతికతను పరిగణిస్తుంది [3].
మంచి AI నీతిని ఏది చేస్తుంది ✅
ఇక్కడ స్పష్టమైన వెర్షన్ ఉంది. మంచి AI ఎథిక్స్ ప్రోగ్రామ్:
-
లామినేటెడ్ కాదు, జీవించబడినది - నిజమైన ఇంజనీరింగ్ పద్ధతులు మరియు సమీక్షలను నడిపించే విధానాలు.
-
సమస్య రూపకల్పనతో ప్రారంభమవుతుంది - లక్ష్యం తప్పు అయితే, ఏ న్యాయమైన పరిష్కారమూ దానిని కాపాడదు.
-
పత్రాల నిర్ణయాలు - ఈ డేటా ఎందుకు, ఈ మోడల్ ఎందుకు, ఈ థ్రెషోల్డ్ ఎందుకు.
-
సందర్భోచిత పరీక్షలు - మొత్తం ఖచ్చితత్వం (ఒక ప్రధాన NIST థీమ్) మాత్రమే కాకుండా, ఉప సమూహం ద్వారా మూల్యాంకనం చేయండి [3].
-
దాని పనిని చూపిస్తుంది - మోడల్ కార్డులు, డేటాసెట్ డాక్యుమెంటేషన్ మరియు స్పష్టమైన వినియోగదారు కామ్లు [5].
-
జవాబుదారీతనాన్ని నిర్మిస్తుంది - పేరున్న యజమానులు, ఎస్కలేషన్ మార్గాలు, ఆడిటిబిలిటీ.
-
బహిరంగంగా ట్రేడ్-ఆఫ్లను సమతుల్యం చేస్తుంది - భద్రత vs. యుటిలిటీ vs. గోప్యత, వ్రాయబడింది.
-
చట్టంతో అనుసంధానిస్తుంది - ప్రభావంతో నియంత్రణలను స్కేల్ చేసే రిస్క్-ఆధారిత అవసరాలు (EU AI చట్టం చూడండి) [4].
అది ఒక్క ఉత్పత్తి నిర్ణయాన్ని కూడా మార్చకపోతే, అది నీతి కాదు - అది అలంకరణ.
AI ఎథిక్స్ అంటే ఏమిటి అనే పెద్ద ప్రశ్నకు త్వరిత సమాధానం? 🥤
ఇది జట్లు మూడు పునరావృత ప్రశ్నలకు ఎలా సమాధానం ఇస్తాయో, పదే పదే:
-
దీన్ని మనం నిర్మించాలా?
-
అవును అయితే, మనం హానిని ఎలా తగ్గించి, దానిని ఎలా నిరూపించగలం?
-
పరిస్థితులు ప్రతికూలంగా మారినప్పుడు, ఎవరు జవాబుదారీగా ఉంటారు మరియు తరువాత ఏమి జరుగుతుంది?
బోరింగ్గా ఆచరణాత్మకమైనది. ఆశ్చర్యకరంగా కష్టం. విలువైనది.
60 సెకన్ల మినీ-కేస్ (ప్రాక్టీస్లో అనుభవం) 📎
ఒక ఫిన్టెక్ బృందం గొప్ప ఖచ్చితత్వంతో ఒక మోసపూరిత నమూనాను అందిస్తుంది. రెండు వారాల తర్వాత, నిర్దిష్ట ప్రాంతం-చట్టబద్ధమైన చెల్లింపుల నుండి మద్దతు టిక్కెట్లు పెరగడం నిరోధించబడింది. ఉప సమూహ సమీక్ష ఆ లొకేల్ కోసం రీకాల్ సగటు కంటే 12 పాయింట్లు తక్కువగా ఉందని చూపిస్తుంది. బృందం డేటా కవరేజీని తిరిగి సందర్శిస్తుంది, మెరుగైన ప్రాతినిధ్యంతో తిరిగి శిక్షణ ఇస్తుంది మరియు మార్పు, తెలిసిన హెచ్చరికలు మరియు వినియోగదారు అప్పీల్ మార్గాన్ని నమోదు చేసే నవీకరించబడిన మోడల్ కార్డ్ను . ఖచ్చితత్వం ఒక పాయింట్ తగ్గుతుంది; కస్టమర్ నమ్మకం పెరుగుతుంది. ఇది పోస్టర్ కాదు, రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ మరియు వినియోగదారు గౌరవం
మీరు నిజంగా ఉపయోగించగల సాధనాలు మరియు ఫ్రేమ్వర్క్లు 📋
(చిన్న చిన్న చిన్న విచిత్రాలను ఉద్దేశపూర్వకంగా చేర్చారు-అదే నిజ జీవితం.)
| సాధనం లేదా ముసాయిదా | ప్రేక్షకులు | ధర | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది | గమనికలు |
|---|---|---|---|---|
| NIST AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ | ఉత్పత్తి, ప్రమాదం, విధానం | ఉచితం | విధులను క్లియర్ చేయండి- జట్లను నిర్వహించండి, మ్యాప్ చేయండి, కొలవండి, నిర్వహించండి | స్వచ్ఛంద, విస్తృతంగా ప్రస్తావించబడిన [3] |
| OECD AI సూత్రాలు | కార్యనిర్వాహకులు, విధాన నిర్ణేతలు | ఉచితం | విశ్వసనీయ AI కోసం విలువలు + ఆచరణాత్మక సూచనలు | ఒక దృఢమైన పాలన ఉత్తర నక్షత్రం [2] |
| EU AI చట్టం (రిస్క్-ఆధారిత) | చట్టపరమైన, సమ్మతి, CTOలు | ఉచితం* | అధిక-ప్రభావ ఉపయోగాలకు ప్రమాద శ్రేణులు అనుపాత నియంత్రణలను నిర్దేశిస్తాయి. | సమ్మతి ఖర్చులు మారుతూ ఉంటాయి [4] |
| మోడల్ కార్డులు | ఎంఎల్ ఇంజనీర్లు, పిఎంలు | ఉచితం | మోడల్ అంటే ఏమిటి, చేస్తుంది మరియు అది ఎక్కడ విఫలమవుతుందో ప్రామాణీకరిస్తుంది | పేపర్ + ఉదాహరణలు ఉన్నాయి [5] |
| డేటాసెట్ డాక్యుమెంటేషన్ ("డేటాషీట్లు") | డేటా శాస్త్రవేత్తలు | ఉచితం | డేటా మూలం, కవరేజ్, సమ్మతి మరియు నష్టాలను వివరిస్తుంది | దీన్ని పోషకాహార లేబుల్ లాగా చూసుకోండి. |
డీప్ డైవ్ 1 - సూత్రాలు సిద్ధాంతంలో కాదు, చలనంలో ఉన్నాయి 🏃
-
న్యాయబద్ధత - జనాభా మరియు సందర్భాలలో పనితీరును అంచనా వేయండి; మొత్తం కొలమానాలు హానిని దాచిపెడతాయి [3].
-
జవాబుదారీతనం - డేటా, మోడల్ మరియు విస్తరణ నిర్ణయాలకు యజమానులను కేటాయించండి. నిర్ణయ లాగ్లను ఉంచండి.
-
పారదర్శకత - మోడల్ కార్డులను ఉపయోగించండి; నిర్ణయం ఎంత ఆటోమేటెడ్ అవుతుందో మరియు దానికి ఏ సహాయం ఉందో వినియోగదారులకు చెప్పండి [5].
-
మానవ పర్యవేక్షణ - నిజమైన స్టాప్/ఓవర్రైడ్ శక్తితో (UNESCO ద్వారా స్పష్టంగా ముందుగా సూచించబడింది) అధిక-ప్రమాదకర నిర్ణయాల కోసం మానవులను లూప్లో/ఆన్లో ఉంచండి [1].
-
గోప్యత & భద్రత - డేటాను తగ్గించండి మరియు రక్షించండి; అనుమితి-సమయ లీకేజీ మరియు దిగువ దుర్వినియోగాన్ని పరిగణించండి.
-
ప్రయోజనం - కేవలం చక్కని KPI లను మాత్రమే కాకుండా, సామాజిక ప్రయోజనాన్ని ప్రదర్శించండి (OECD ఈ సమతుల్యతను రూపొందిస్తుంది) [2].
చిన్న చిన్న విషయాల గురించి ఆలోచించడం లేదు: జట్లు కొన్నిసార్లు మెట్రిక్ పేర్ల గురించి గంటల తరబడి వాదించుకుంటూ, అసలు హాని ప్రశ్నను విస్మరిస్తాయి. అది ఎలా జరుగుతుందో తమాషాగా ఉంటుంది.
డీప్ డైవ్ 2 - ప్రమాదాలు మరియు వాటిని ఎలా కొలవాలి 📏
మీరు హానిని కొలవగల ప్రమాదంగా పరిగణించినప్పుడు నైతిక AI కాంక్రీటుగా మారుతుంది:
-
సందర్భ మ్యాపింగ్ - ప్రత్యక్షంగా మరియు పరోక్షంగా ఎవరు ప్రభావితమవుతారు? వ్యవస్థకు ఎలాంటి నిర్ణయం తీసుకునే అధికారం ఉంది?
-
డేటా ఫిట్నెస్ - ప్రాతినిధ్యం, డ్రిఫ్ట్, లేబులింగ్ నాణ్యత, సమ్మతి మార్గాలు.
-
మోడల్ ప్రవర్తన - పంపిణీ మార్పు, వ్యతిరేక ప్రాంప్ట్లు లేదా హానికరమైన ఇన్పుట్ల కింద వైఫల్య మోడ్లు.
-
ప్రభావ అంచనా - తీవ్రత × సంభావ్యత, తగ్గింపులు మరియు అవశేష ప్రమాదం.
-
జీవితచక్ర నియంత్రణలు - సమస్య రూపకల్పన నుండి విస్తరణ తర్వాత పర్యవేక్షణ వరకు.
NIST దీనిని చక్రాన్ని తిరిగి కనిపెట్టకుండానే జట్లు స్వీకరించగల నాలుగు విధులుగా విభజిస్తుంది: పాలించు, పటం, కొలవండి, నిర్వహించండి [3].
డీప్ డైవ్ 3 - తరువాత మిమ్మల్ని రక్షించే డాక్యుమెంటేషన్ 🗂️
ఏ నినాదం కంటే రెండు వినయపూర్వకమైన కళాఖండాలు ఎక్కువ చేస్తాయి:
-
మోడల్ కార్డులు - మోడల్ దేనికోసం, దానిని ఎలా మూల్యాంకనం చేశారు, ఎక్కడ విఫలమైంది, నైతిక పరిశీలనలు మరియు హెచ్చరికలు - చిన్నవి, నిర్మాణాత్మకమైనవి, చదవగలిగేవి [5].
-
డేటాసెట్ డాక్యుమెంటేషన్ (“డేటాషీట్లు”) - ఈ డేటా ఎందుకు ఉంది, దానిని ఎలా సేకరించారు, ఎవరు ప్రాతినిధ్యం వహించారు, తెలిసిన అంతరాలు మరియు సిఫార్సు చేయబడిన ఉపయోగాలు.
ఒక మోడల్ ఎందుకు తప్పుగా ప్రవర్తించిందో మీరు ఎప్పుడైనా నియంత్రణాధికారులకు లేదా జర్నలిస్టులకు వివరించాల్సి వస్తే, వీటిని రాసినందుకు మీరు మీ గత స్వభావానికి కృతజ్ఞతలు తెలుపుతారు. భవిష్యత్తులో మీరు గత కాఫీని కొంటారు.
డీప్ డైవ్ 4 - నిజంగానే కొరికే పాలన 🧩
-
ప్రమాద స్థాయిలను నిర్వచించండి - అధిక-ప్రభావ వినియోగ కేసులు లోతైన పరిశీలనకు గురయ్యేలా రిస్క్-ఆధారిత ఆలోచనను తీసుకోండి [4].
-
స్టేజ్ గేట్లు - ఇన్టేక్, ప్రీ-లాంచ్ మరియు పోస్ట్-లాంచ్ వద్ద నీతి సమీక్ష. పదిహేను గేట్లు కాదు. మూడు చాలు.
-
విధుల విభజన - డెవలపర్లు ప్రతిపాదిస్తారు, రిస్క్ భాగస్వాముల సమీక్ష, నాయకులు సంతకం చేస్తారు. స్పష్టమైన సరిహద్దులు.
-
సంఘటన ప్రతిస్పందన - మోడల్ను ఎవరు పాజ్ చేస్తారు, వినియోగదారులకు ఎలా తెలియజేయబడుతుంది, నివారణ ఎలా ఉంటుంది.
-
స్వతంత్ర ఆడిట్లు - మొదట అంతర్గత; వాటాలు డిమాండ్ ఉన్న చోట బాహ్యం.
-
శిక్షణ మరియు ప్రోత్సాహకాలు - సమస్యలను దాచిపెట్టకుండా, ముందుగానే వాటికి బహుమతులు ఇవ్వడం.
నిజాయితీగా చెప్పండి: పాలన ఎప్పుడూ 'వద్దు' , అది పాలన కాదు.
డీప్ డైవ్ 5 - ఆధారాలుగా కాకుండా, అంతర్దృష్టిలో ఉన్న వ్యక్తులు 👩⚖️
మానవ పర్యవేక్షణ అనేది చెక్బాక్స్ కాదు - ఇది డిజైన్ ఎంపిక:
-
మానవులు నిర్ణయించుకున్నప్పుడు - ముఖ్యంగా అధిక-ప్రమాదకర ఫలితాల కోసం ఒక వ్యక్తి సమీక్షించాల్సిన పరిమితులను క్లియర్ చేయండి.
-
నిర్ణయం తీసుకునేవారికి వివరించగల సామర్థ్యం - మానవుడికి ఎందుకు మరియు అనిశ్చితి .
-
వినియోగదారు అభిప్రాయ ఉచ్చులు - వినియోగదారులు స్వయంచాలక నిర్ణయాలను పోటీ చేయడానికి లేదా సరిదిద్దడానికి అనుమతించండి.
-
యాక్సెసిబిలిటీ - వివిధ వినియోగదారులు అర్థం చేసుకోగల మరియు వాస్తవానికి ఉపయోగించగల ఇంటర్ఫేస్లు.
UNESCO మార్గదర్శకత్వం ఇక్కడ చాలా సులభం: మానవ గౌరవం మరియు పర్యవేక్షణ ప్రధానమైనవి, ఐచ్ఛికం కాదు. భూమికి హాని కలిగించే ముందు మానవులు జోక్యం చేసుకోగలిగేలా ఉత్పత్తిని నిర్మించండి [1].
సైడ్ నోట్ - తదుపరి సరిహద్దు: న్యూరోటెక్ 🧠
AI న్యూరోటెక్నాలజీతో కలుస్తున్నందున, మానసిక గోప్యత మరియు ఆలోచన స్వేచ్ఛ నిజమైన డిజైన్ పరిగణనలుగా మారుతాయి. అదే ప్లేబుక్ వర్తిస్తుంది: హక్కుల-కేంద్రీకృత సూత్రాలు [1], డిజైన్ ద్వారా విశ్వసనీయ పాలన [2], మరియు అధిక-ప్రమాదకర ఉపయోగాలకు అనుపాత రక్షణలు [4]. తరువాత వాటిని బోల్ట్ చేయకుండా ముందుగానే గార్డ్రైల్లను నిర్మించండి.
AI ఎథిక్స్ అంటే ఏమిటి? ఆచరణలో - ఒక వర్క్ఫ్లో 🧪 అనే ప్రశ్నకు జట్లు ఎలా సమాధానం ఇస్తాయి
ఈ సరళమైన లూప్ని ప్రయత్నించండి. ఇది పరిపూర్ణంగా లేదు, కానీ ఇది మొండిగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది:
-
ఉద్దేశ్య తనిఖీ - మనం ఏ మానవ సమస్యను పరిష్కరిస్తున్నాము మరియు ఎవరు ప్రయోజనం పొందుతారు లేదా ప్రమాదాన్ని భరిస్తారు?
-
సందర్భ పటం - వాటాదారులు, వాతావరణాలు, పరిమితులు, తెలిసిన ప్రమాదాలు.
-
డేటా ప్లాన్ - మూలాలు, సమ్మతి, ప్రాతినిధ్యం, నిలుపుదల, డాక్యుమెంటేషన్.
-
భద్రత కోసం డిజైన్ - వ్యతిరేక పరీక్ష, రెడ్-టీమింగ్, గోప్యత-బై-డిజైన్.
-
న్యాయాన్ని నిర్వచించండి - డొమైన్-తగిన మెట్రిక్లను ఎంచుకోండి; డాక్యుమెంట్ ట్రేడ్-ఆఫ్లు.
-
వివరణాత్మక ప్రణాళిక - ఏమి వివరించబడుతుంది, ఎవరికి, మరియు మీరు ఉపయోగాన్ని ఎలా ధృవీకరిస్తారు.
-
మోడల్ కార్డ్ - ముందుగానే డ్రాఫ్ట్ చేయండి, మీరు వెళ్లిన వెంటనే అప్డేట్ చేయండి, ప్రారంభించినప్పుడు ప్రచురించండి [5].
-
గవర్నెన్స్ గేట్స్ - జవాబుదారీ యజమానులతో రిస్క్ సమీక్షలు; NIST యొక్క విధులను ఉపయోగించి నిర్మాణం [3].
-
ప్రయోగానంతర పర్యవేక్షణ - కొలమానాలు, డ్రిఫ్ట్ హెచ్చరికలు, సంఘటన ప్లేబుక్లు, వినియోగదారు అప్పీళ్లు.
ఒక అడుగు బరువుగా అనిపిస్తే, దాన్ని రిస్క్కి స్కేల్ చేయండి. అదే ట్రిక్. స్పెల్లింగ్-కరెక్షన్ బాట్ను అతిగా ఇంజనీరింగ్ చేయడం వల్ల ఎవరికీ ప్రయోజనం ఉండదు.
నీతి vs. సమ్మతి - కారంగా కానీ అవసరమైన వ్యత్యాసం 🌶️
-
నీతి అడుగుతుంది: ఇది ప్రజలకు సరైనదేనా?
-
సమ్మతి అడుగుతుంది: ఇది నియమాలకు అనుగుణంగా ఉందా?
మీకు రెండూ అవసరం. EU యొక్క రిస్క్-ఆధారిత నమూనా మీ సమ్మతి వెన్నెముకగా ఉంటుంది, కానీ మీ నీతి కార్యక్రమం కనీస ప్రమాణాలకు మించి ముందుకు సాగాలి-ముఖ్యంగా అస్పష్టమైన లేదా కొత్త వినియోగ సందర్భాలలో [4].
ఒక చిన్న (లోపభూయిష్ట) రూపకం: సమ్మతి అనేది కంచె; నీతి అనేది గొర్రెల కాపరి. కంచె మిమ్మల్ని హద్దుల్లో ఉంచుతుంది; గొర్రెల కాపరి మిమ్మల్ని సరైన మార్గంలో నడిపిస్తాడు.
సాధారణ లోపాలు - మరియు బదులుగా ఏమి చేయాలి 🚧
-
ఆపద: నీతి థియేటర్ - వనరులు లేని విచిత్రమైన సూత్రాలు.
పరిష్కారం: సమయం, యజమానులు మరియు చెక్పాయింట్లను సమీక్షించండి. -
ఆపద: హానిని సగటున తొలగించడం - గొప్ప మొత్తం మెట్రిక్లు ఉప సమూహ వైఫల్యాన్ని దాచిపెడతాయి.
పరిష్కరించండి: ఎల్లప్పుడూ సంబంధిత ఉప జనాభా ద్వారా మూల్యాంకనం చేయండి [3]. -
ప్రమాదం: భద్రతగా రహస్యాన్ని దాచడం - వినియోగదారుల నుండి వివరాలను దాచడం.
పరిష్కరించండి: సామర్థ్యాలు, పరిమితులు మరియు సహాయాన్ని సాధారణ భాషలో బహిర్గతం చేయండి [5]. -
ఆపద: చివర్లో ఆడిట్ - ప్రారంభించటానికి ముందే సమస్యలను కనుగొనడం.
పరిష్కరించండి: ఎడమవైపుకు మార్చండి - డిజైన్ మరియు డేటా సేకరణలో నీతిని భాగం చేసుకోండి. -
ఆపద: తీర్పు లేని చెక్లిస్ట్లు - ఫారమ్లను అనుసరించడం, అర్థరహితం కాదు.
పరిష్కరించండి: నిపుణుల సమీక్ష మరియు వినియోగదారు పరిశోధనతో టెంప్లేట్లను కలపండి.
తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు - ఏమైనప్పటికీ మిమ్మల్ని అడిగే విషయాలు ❓
AI ఎథిక్స్ ఆవిష్కరణలకు వ్యతిరేకమా?
కాదు. ఇది ఉపయోగకరమైన ఆవిష్కరణలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది. ఎదురుదెబ్బలు లేదా చట్టపరమైన ఇబ్బందులను కలిగించే పక్షపాత వ్యవస్థల వంటి డెడ్ ఎండ్లను నీతి నివారిస్తుంది. OECD ఫ్రేమింగ్ స్పష్టంగా భద్రతతో ఆవిష్కరణను ప్రోత్సహిస్తుంది [2].
మన ఉత్పత్తి తక్కువ రిస్క్ కలిగి ఉంటే మనకు ఇది అవసరమా?
అవును, కానీ తేలికైనది. అనుపాత నియంత్రణలను ఉపయోగించండి. ఆ రిస్క్-ఆధారిత ఆలోచన EU విధానంలో ప్రామాణికమైనది [4].
ఏ పత్రాలు తప్పనిసరిగా ఉండాలి?
కనీసం: మీ ప్రధాన డేటాసెట్ల కోసం డేటాసెట్ డాక్యుమెంటేషన్, ప్రతి మోడల్కు ఒక మోడల్ కార్డ్ మరియు విడుదల నిర్ణయ లాగ్ [5].
AI నీతి ఎవరి సొంతం?
ప్రతి ఒక్కరికీ ప్రవర్తన ఉంటుంది, కానీ ఉత్పత్తి, డేటా సైన్స్ మరియు రిస్క్ బృందాలకు పేరున్న బాధ్యతలు అవసరం. NIST యొక్క విధులు మంచి పరంజా [3].
చాలా పొడవుగా ఉంది చదవలేదు - చివరి వ్యాఖ్యలు 💡
మీరు ఇవన్నీ బాగా అర్థం చేసుకుంటే, ఇక్కడ సారాంశం ఉంది: AI ఎథిక్స్ అంటే ఏమిటి? ప్రజలు విశ్వసించగల AIని నిర్మించడానికి ఇది ఒక ఆచరణాత్మక విభాగం. విస్తృతంగా ఆమోదించబడిన మార్గదర్శకత్వం - UNESCO యొక్క హక్కుల-కేంద్రీకృత దృక్పథం మరియు OECD యొక్క విశ్వసనీయ AI సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉండండి. దానిని అమలు చేయడానికి NIST యొక్క రిస్క్ ఫ్రేమ్వర్క్ను ఉపయోగించండి మరియు మీ ఎంపికలు స్పష్టంగా ఉండేలా మోడల్ కార్డులు మరియు డేటాసెట్ డాక్యుమెంటేషన్తో రవాణా చేయండి. ఆపై వినియోగదారులకు, వాటాదారులకు, మీ స్వంత పర్యవేక్షణకు వినడం కొనసాగించండి - మరియు సర్దుబాటు చేయండి. నీతి అనేది ఒకేసారి జరిగేది కాదు; ఇది ఒక అలవాటు.
మరియు అవును, కొన్నిసార్లు మీరు కోర్సు-సరిదిద్దుతారు. అది వైఫల్యం కాదు. అదే పని. 🌱
ప్రస్తావనలు
-
యునెస్కో - కృత్రిమ మేధస్సు యొక్క నీతిపై సిఫార్సు (2021). లింక్
-
OECD - AI సూత్రాలు (2019). లింక్
-
NIST - ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ ఫ్రేమ్వర్క్ (AI RMF 1.0) (2023) (PDF). లింక్
-
EUR-లెక్స్ - నియంత్రణ (EU) 2024/1689 (AI చట్టం). లింక్
-
మిచెల్ మరియు ఇతరులు - “మోడల్ రిపోర్టింగ్ కోసం మోడల్ కార్డులు” (ACM, 2019). లింక్