RQ 5: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के नैतिक विचार

लिंक की तालिका

सार और परिचय

सामग्री और तरीके

परिणाम

RQ 1: एआई और साइंटोमेट्रिक्स

प्रश्न 2: एआई और वेबमेट्रिक्स

RQ 3: AI और ग्रंथसूचीमिति

बहस

RQ 4: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स का भविष्य

RQ 5: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के नैतिक विचार

निष्कर्ष, सीमाएँ और संदर्भ

RQ 5: AI के साथ साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स के नैतिक विचार

फिर भी, उल्लिखित सकारात्मक पहलुओं के अलावा, साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग महत्वपूर्ण नैतिक चिंताओं को जन्म देता है, जिन पर सावधानीपूर्वक विचार किया जाना चाहिए।

एआई एल्गोरिदम को अक्सर व्यक्तिगत और संवेदनशील जानकारी सहित बड़ी मात्रा में डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है [73]। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि गोपनीयता की सुरक्षा और अनधिकृत पहुंच को रोकने के लिए उचित डेटा सुरक्षा उपाय किए जाएं [74]। डेटा गुमनामी और एन्क्रिप्शन तकनीकों को नियोजित किया जाना चाहिए, और प्रासंगिक डेटा सुरक्षा विनियमों के अनुपालन का पालन किया जाना चाहिए [75]।

एआई एल्गोरिदम जानबूझकर या अनजाने में पक्षपात के लिए प्रवण हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अनुचित या भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं [17, 76]। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि मौजूदा पूर्वाग्रहों को बनाए रखने से बचने के लिए एआई मॉडल को विविध और प्रतिनिधि डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाए [77]। किसी भी पूर्वाग्रह की पहचान करने और उसे दूर करने के लिए एआई सिस्टम की नियमित निगरानी और ऑडिटिंग की जानी चाहिए [78]।

कभी-कभी, एआई एल्गोरिदम जटिल और अपारदर्शी हो सकते हैं, जिससे यह समझना मुश्किल हो जाता है कि वे अपने निर्णयों पर कैसे पहुँचते हैं [79]। इस प्रकार, साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स में उपयोग किए जाने वाले एआई मॉडल में पारदर्शिता और व्याख्या को बढ़ावा देना महत्वपूर्ण है। शोधकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं को उपयोग किए गए डेटा, नियोजित एल्गोरिदम और एआई सिस्टम की निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के बारे में जानकारी तक पहुँच होनी चाहिए [76, 79]।

जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक स्वायत्त होते जाते हैं, जवाबदेही और जिम्मेदारी की स्पष्ट रेखाएँ स्थापित करना आवश्यक होता जाता है [80]। डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं को इन क्षेत्रों में एआई के जिम्मेदार और नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने में अपनी भूमिकाओं और जिम्मेदारियों के बारे में पता होना चाहिए। इसमें एआई के उपयोग से उत्पन्न होने वाले किसी भी संभावित पूर्वाग्रह, त्रुटि या अनपेक्षित परिणामों को संबोधित करना शामिल है।

ऐसे मामलों में जहां व्यक्तिगत डेटा शामिल है, व्यक्तियों से सूचित सहमति प्राप्त करना महत्वपूर्ण है [78]। शोधकर्ताओं और संगठनों के पास मजबूत सहमति प्रबंधन प्रक्रियाएँ होनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि व्यक्ति यह समझें कि उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाएगा और उनके पास सहमति देने या वापस लेने की क्षमता है।

इसके अलावा, साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स में एआई के उपयोग से रोजगार और पूरे समाज पर प्रभाव पड़ सकता है। नौकरियों, संसाधनों के वितरण और व्यापक सामाजिक निहितार्थों पर संभावित प्रभाव पर विचार करना महत्वपूर्ण है। किसी भी नकारात्मक प्रभाव को कम करने और निष्पक्ष और न्यायसंगत संक्रमण सुनिश्चित करने के लिए उपाय किए जाने चाहिए। एआई सिस्टम की नियमित निगरानी और मूल्यांकन उनके प्रदर्शन का आकलन करने, किसी भी पूर्वाग्रह या नैतिक चिंताओं की पहचान करने और आवश्यक सुधार करने के लिए किया जाना चाहिए। इस चल रही निगरानी और मूल्यांकन प्रक्रिया में हितधारकों के साथ अंतःविषय सहयोग और जुड़ाव शामिल होना चाहिए।

इन नैतिक विचारों को संबोधित करने के लिए शोधकर्ताओं, नीति निर्माताओं, नैतिकतावादियों और विभिन्न क्षेत्रों के हितधारकों को शामिल करते हुए एक बहु-विषयक दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। खुला संवाद, पारदर्शिता और निरंतर मूल्यांकन यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि साइंटोमेट्रिक्स, वेबमेट्रिक्स और बिब्लियोमेट्रिक्स में एआई का उपयोग जिम्मेदारी और नैतिक रूप से किया जाए।