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Giving Algorithms can create a sense of uncertainty and make them more ethical

Giving Algorithms can create a sense of uncertainty and make them more ethical

1.अल्गोरिद्म देने से अनिश्चितता का भाव बन सकती है और उन्हें अधिक नैतिक बना सकते हैं(Giving Algorithms can create a sense of uncertainty and make them more ethical)-

Giving Algorithms can create a sense of uncertainty and make them more ethical

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एल्गोरिदम एक एकल गणितीय उद्देश्य का पीछा करने में सबसे अच्छा है – लेकिन मनुष्य अक्सर कई असंगत चीजें चाहते हैं
नैतिक निर्णय लेने के लिए एल्गोरिदम का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। शायद इसका सबसे अच्छा उदाहरण ट्रॉली समस्या के रूप में जानी जाने वाली नैतिक दुविधा पर एक उच्च तकनीक है: यदि एक स्व-चालित कार खुद को दो पैदल चलने वालों में से एक को मारने से नहीं रोक सकती है, तो कार के नियंत्रण सॉफ्टवेयर को कैसे चुनना चाहिए कि कौन रहता है और कौन मर जाता है। ?
वास्तव में, यह अनुमान नहीं है कि स्व-ड्राइविंग कार कैसे व्यवहार करती हैं, यह बहुत यथार्थवादी चित्रण नहीं है। लेकिन कई अन्य प्रणालियां जो पहले से ही यहां हैं या बहुत दूर नहीं हैं, उन्हें सभी तरह के वास्तविक नैतिक व्यापार बंद करने होंगे। आपराधिक न्याय प्रणाली में वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले मूल्यांकन उपकरण को व्यक्तिगत प्रतिवादियों को नुकसान के खिलाफ समाज के लिए जोखिमों पर विचार करना चाहिए; स्वायत्त हथियारों को नागरिकों के खिलाफ सैनिकों के जीवन को तौलना होगा।
समस्या यह है कि इस तरह के कठिन विकल्पों को संभालने के लिए एल्गोरिदम को कभी डिज़ाइन नहीं किया गया था। वे एक एकल गणितीय लक्ष्य का पीछा करने के लिए बनाए गए हैं, जैसे कि सैनिकों की संख्या को बचाया जाना या नागरिक मृत्यु की संख्या को कम करना। जब आप एकाधिक, अक्सर प्रतिस्पर्धा, उद्देश्यों के साथ काम करना शुरू करते हैं या “स्वतंत्रता” और “भलाई” जैसे इंटैंगिबल्स के लिए खाते की कोशिश करते हैं, तो एक संतोषजनक गणितीय समाधान हमेशा मौजूद नहीं होता है।
“हम इंसानों के रूप में कई असंगत चीजें चाहते हैं,” पीटर एकर्सली, एआई पर साझेदारी के लिए शोध के निदेशक कहते हैं, जिन्होंने हाल ही में एक पैपर्ट जारी किया था जो इस मुद्दे की पड़ताल करता है। “कई उच्च-स्टेक्स स्थितियां हैं जहां यह वास्तव में अनुचित है – शायद खतरनाक – एक एकल उद्देश्य फ़ंक्शन में प्रोग्राम करने के लिए जो आपके नैतिकता का वर्णन करने की कोशिश करता है।”
ये समाधान रहित दुविधाएं एल्गोरिदम के लिए विशिष्ट नहीं हैं। नैतिकतावादियों ने उन्हें दशकों तक अध्ययन किया है और उन्हें असंभवता प्रमेयों के रूप में संदर्भित किया है। इसलिए जब Eckersley ने पहली बार अपने आवेदन को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए पहचाना, तो उन्होंने एक प्रस्ताव का प्रस्ताव करने के लिए नैतिकता के क्षेत्र से सीधे एक विचार उधार लिया: क्या होगा अगर हमने अपने एल्गोरिदम में अनिश्चितता का निर्माण किया?
वे कहते हैं, ” हम काफी अनिश्चित तरीके से इंसानों के रूप में निर्णय लेते हैं। ” “नैतिक प्राणियों के रूप में हमारा व्यवहार अनिश्चितता से भरा है। लेकिन जब हम उस नैतिक व्यवहार को लेने और इसे एआई में लागू करने की कोशिश करते हैं, तो यह संक्षिप्त हो जाता है और अधिक सटीक हो जाता है। ”इसके बजाय, एकर्सली का प्रस्ताव है, क्यों स्पष्ट रूप से हमारे एल्गोरिदम को सही चीज़ के बारे में अनिश्चित होने के लिए डिज़ाइन नहीं किया जाता है?

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Eckersley इस विचार को गणितीय रूप से व्यक्त करने के लिए दो संभावित तकनीकों को सामने रखता है। वह इस आधार के साथ शुरू होता है कि एल्गोरिदम आमतौर पर मानव वरीयताओं के बारे में स्पष्ट नियमों के साथ प्रोग्राम किए जाते हैं। हमें यह बताना होगा, उदाहरण के लिए, कि हम निश्चित रूप से मित्रवत नागरिकों पर मित्रवत सैनिक, और दुश्मन सैनिकों पर मित्रवत नागरिक पसंद करते हैं – भले ही हम वास्तव में निश्चित नहीं हैं या ऐसा नहीं है कि हमेशा ऐसा ही होना चाहिए। एल्गोरिथ्म का डिज़ाइन अनिश्चितता के लिए बहुत कम जगह छोड़ता है।

2.तकनीक के प्रकार जिसे आंशिक आदेश के रूप में जाना जाता है(Types of technology known as fractional order)-

पहली तकनीक, जिसे आंशिक आदेश के रूप में जाना जाता है, अनिश्चितता की थोड़ी सी भी शुरुआत करने के लिए शुरू होती है। आप दुश्मन सैनिकों पर दोस्ताना सैनिकों और दुश्मन सैनिकों पर दोस्ताना नागरिकों को पसंद करने के लिए एल्गोरिथ्म प्रोग्राम कर सकते हैं, लेकिन आप दोस्ताना सैनिकों और दोस्ताना नागरिकों के बीच प्राथमिकता नहीं बताएंगे।
दूसरी तकनीक में, जिसे अनिश्चित आदेश के रूप में जाना जाता है, आपके पास पूर्ण वरीयताओं की कई सूचियां हैं, लेकिन प्रत्येक में एक संभावना जुड़ी हुई है। उस समय के तीन-चौथाई आप दुश्मन सैनिकों पर दोस्ताना नागरिकों से अधिक अनुकूल सैनिकों को पसंद कर सकते हैं। समय की एक चौथाई आप दुश्मन सैनिकों पर दोस्ताना सैनिकों से अधिक अनुकूल नागरिकों को पसंद कर सकते हैं।
एल्गोरिथ्म कहता है कि एल्गोरिथ्म कई समाधानों की गणना करके इस अनिश्चितता को संभाल सकता है और फिर मनुष्यों को अपने संबंधित व्यापार-बंदों के साथ विकल्पों का एक मेनू दे सकता है, एक्सेर्ले कहते हैं। मान लीजिए कि AI प्रणाली चिकित्सा निर्णय लेने में मदद करने के लिए थी। दूसरे पर एक उपचार की सिफारिश करने के बजाय, यह तीन संभावित विकल्प प्रस्तुत कर सकता है: एक रोगी के जीवन काल को अधिकतम करने के लिए, दूसरा रोगी की पीड़ा को कम करने के लिए, और लागत को कम करने के लिए एक तिहाई। “क्या सिस्टम स्पष्ट रूप से अनिश्चित है,” वह कहते हैं, “और दुविधा को वापस मनुष्यों को सौंपें।”
कार्नेल यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर साइंस की प्रोफेसर कार्ला गोम्स ने अपने काम में इसी तरह की तकनीकों का प्रयोग किया है। एक परियोजना में, वह अमेज़ॅन रिवर बेसिन में नई पनबिजली बांध परियोजनाओं के प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए एक स्वचालित प्रणाली विकसित कर रही है। बांध स्वच्छ ऊर्जा का स्रोत प्रदान करते हैं। लेकिन वे गहराई से नदी के वर्गों को बदल देते हैं और वन्यजीव पारिस्थितिकी तंत्र को बाधित करते हैं।
“यह स्वायत्त कारों या अन्य [आमतौर पर संदर्भित नैतिक दुविधाओं] से पूरी तरह से अलग परिदृश्य है, लेकिन यह एक और सेटिंग है जहां ये समस्याएं वास्तविक हैं,” वह कहती हैं। “दो परस्पर विरोधी उद्देश्य हैं, तो आपको क्या करना चाहिए?”
“समग्र समस्या बहुत जटिल है,” वह आगे कहती है। “यह सभी मुद्दों को हल करने के लिए अनुसंधान का एक निकाय लेगा, लेकिन पीटर का दृष्टिकोण सही दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम बना रहा है।”
यह एक ऐसा मुद्दा है जो केवल एल्गोरिथम सिस्टम पर हमारी निर्भरता के साथ बढ़ेगा। “अधिक से अधिक, जटिल प्रणालियों को एआई के प्रभारी होने की आवश्यकता होती है,” लुइसविले विश्वविद्यालय में कंप्यूटर विज्ञान के एक एसोसिएट प्रोफेसर रोमन वी। यमपोलस्की कहते हैं। “कोई भी व्यक्ति की जटिलता को नहीं समझ सकता है, आप जानते हैं, पूरे शेयर बाजार या सैन्य प्रतिक्रिया प्रणाली। इसलिए हमारे पास मशीनों पर अपना कुछ नियंत्रण देने के अलावा कोई विकल्प नहीं है।

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