आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नैतिकता को नेविगेट करना

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को आमतौर पर एक इंटरैक्टिव, स्वायत्त, स्व-सीखने वाली इकाई के रूप में परिभाषित किया जाता है जो मनुष्यों द्वारा प्रदर्शित प्राकृतिक बुद्धि के विपरीत संज्ञानात्मक कार्य करने में सक्षम है, जैसे कि समझना और चलना, तर्क करना, सीखना, संचार करना और समस्या-समाधान ( एम) तादेदेव और एल. फ्लोरिडी, "कैसे AI अच्छे के लिए एक ताकत हो सकता है", विज्ञान, खंड 361, संख्या 6404, पीपी. 751-752, अगस्त 2018, doi: 10.1126/science.aat5991 )। यह भविष्यवाणी, स्वचालन, योजना, लक्ष्यीकरण और वैयक्तिकरण में अत्यधिक उन्नत है, और इसे आने वाली औद्योगिक क्रांति के पीछे प्रेरक शक्ति माना जाता है ( औद्योगिक क्रांतियाँ: औद्योगिक दुनिया में 4 मुख्य क्रांतियाँ”, सेंट्रियो, फरवरी 23, 2017 ) . यह हमारी दुनिया, हमारे जीवन और समाज को बदल रहा है, साथ ही हमारे आधुनिक जीवन के लगभग हर पहलू को प्रभावित कर रहा है।

सामग्री अवलोकन

• आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नैतिकता के मूल सिद्धांत
• एआई-संबंधित नैतिक मुद्दे
• एआई के युग में गोपनीयता की चुनौतियाँ
• डेटा-संचालित बिग टेक की शक्ति
• एआई टेक्नोलॉजीज द्वारा डेटा संग्रह और उपयोग
• पूर्वाग्रह और भेदभाव के मुद्दे
• एआई के युग में गोपनीयता का भविष्य
• नियमन की आवश्यकता
• डेटा सुरक्षा और एन्क्रिप्शन का महत्व
• क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ सहसंबंध

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नैतिकता के मूल सिद्धांत

आमतौर पर यह माना जाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीनों को मानव जैसी अनुभूति प्रदर्शित करने में सक्षम कर सकती है और विभिन्न कार्यों में मनुष्यों की तुलना में अधिक कुशल (उदाहरण के लिए, अधिक सटीक, तेज़ और चौबीसों घंटे काम करती है) है। हमारे जीवन के विभिन्न क्षेत्रों में बढ़ रही कृत्रिम बुद्धिमत्ता की संभावनाओं के बारे में कई कथन हैं।

कुछ उदाहरण: रोजमर्रा की जिंदगी में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता छवियों में वस्तुओं को पहचान सकती है, यह भाषण को पाठ में बदल सकती है, भाषाओं के बीच अनुवाद कर सकती है, चेहरे की छवियों या भाषण में भावनाओं को पहचान सकती है; यात्रा करते समय, कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्व-चालित कारों को संभव बनाती है, यह ड्रोन को स्वायत्त रूप से उड़ान भरने में सक्षम बनाती है, यह भीड़-भाड़ वाले शहरों में क्षेत्र के आधार पर पार्किंग की कठिनाई का अनुमान लगा सकती है; चिकित्सा में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौजूदा दवाओं के उपयोग के नए तरीकों की खोज कर सकती है, यह छवियों से कई स्थितियों का पता लगा सकती है, यह वैयक्तिकृत चिकित्सा को संभव बनाती है; कृषि में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता फसल रोगों का पता लगा सकती है और उच्च सटीकता के साथ फसलों पर कीटनाशकों का छिड़काव कर सकती है; वित्त में, एआई बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के शेयरों का व्यापार कर सकता है और बीमा दावों को स्वचालित रूप से संसाधित कर सकता है।

एआई मौसम विज्ञान में संभावित खतरनाक मौसम की भविष्यवाणी कर सकता है; एआई विभिन्न प्रकार के रचनात्मक कार्य भी कर सकता है, जैसे वान गाग की कलाकृति की प्रतिकृति को चित्रित करना, कविता और संगीत लिखना, फिल्म स्क्रिप्ट लिखना, लोगो डिजाइन करना और आपके पसंदीदा गीतों/फिल्मों/किताबों की सिफारिश करना। एआई चीजों को इंसानों जितना स्मार्ट बना सकता है, या उससे भी ज्यादा स्मार्ट बना सकता है। एआई की संभावनाओं के बारे में विभिन्न महत्वाकांक्षी दावे एआई को सार्वजनिक सेवाओं, खुदरा, शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा आदि सहित विभिन्न क्षेत्रों में व्यापक रूप से लागू करने के लिए प्रोत्साहित कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता जलवायु परिवर्तन और प्राकृतिक आपदाओं की निगरानी प्रदान करती है, सार्वजनिक स्वास्थ्य और सुरक्षा में सुधार करती है। शासन, सार्वजनिक सेवाओं के प्रशासन को स्वचालित करता है, और देश की आर्थिक भलाई के लिए दक्षता को बढ़ावा देता है। एआई आपराधिक कार्यवाही में मानवीय पूर्वाग्रह को रोकने में भी मदद करता है, प्रभावी धोखाधड़ी का पता लगाता है (उदाहरण के लिए सामाजिक सुरक्षा, कर, व्यापार के क्षेत्रों में), राष्ट्रीय सुरक्षा में सुधार करता है (उदाहरण के लिए चेहरे की पहचान के माध्यम से), इत्यादि। हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लोगों पर नकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है।

उदाहरण के लिए, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को आमतौर पर सीखने और निर्णय लेने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा, विशेष रूप से व्यक्तिगत डेटा की आवश्यकता होती है, जो गोपनीयता के मुद्दे को सबसे महत्वपूर्ण एआई चिंताओं में से एक बनाता है ( एम. डीन, "एआई और गोपनीयता का भविष्य," डेटा की ओर विज्ञान, सितम्बर 05, 2018। https://towardsdatascience.com/ai-and-the-future-of-privacy-3d5f6552a7c4 ) ।

चूंकि एआई कई दोहराव वाले और अन्य कार्यों को करने में मनुष्यों की तुलना में अधिक कुशल है, इसलिए लोगों को एआई के कारण अपनी नौकरी खोने की भी चिंता है। इसके अलावा, अत्यधिक उन्नत जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्क (जीएएन) प्राकृतिक गुणवत्ता वाले चेहरे, आवाजें आदि उत्पन्न कर सकते हैं। ,” arXiv:1909.11573 [cs, eess], जुलाई 2020 ) , जिसका उपयोग समाज में हानिकारक गतिविधियों के लिए किया जा सकता है।

एआई के लिए विविध और महत्वाकांक्षी दावों के साथ-साथ व्यक्तियों और समाज पर इसके संभावित प्रतिकूल प्रभावों को ध्यान में रखते हुए, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, इसे डेटा प्रशासन से लेकर सहमति, स्वामित्व और गोपनीयता से लेकर निष्पक्षता और जवाबदेही आदि जैसे नैतिक मुद्दों का सामना करना पड़ता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नैतिक मुद्दों पर बहस 1960 के दशक में शुरू हुई (टीटी गुयेन, सीएम गुयेन, डीटी गुयेन, डीटी गुयेन, और एस नहावंडी, "डीप लर्निंग फॉर डीपफेक क्रिएशन एंड डिटेक्शन: ए सर्वे," arXiv:1909.11573 [cs) , eess], जुलाई 2020 ) .

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक परिष्कृत होती जाती है और अधिक कठिन मानवीय कार्यों को करने में सक्षम होती जाती है, इसके व्यवहार को नियंत्रित करना, जांचना, भविष्यवाणी करना और समझाना मुश्किल हो सकता है। परिणामस्वरूप, हम उन सिद्धांतों और मूल्यों पर नैतिक चिंताओं और बहस में वृद्धि देख रहे हैं जो न केवल व्यक्तियों के लिए बल्कि संपूर्ण मानवता के साथ-साथ मनुष्यों और समाज के भविष्य के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और तैनाती का मार्गदर्शन करना चाहिए। (जे. बॉसमैन, “कृत्रिम बुद्धिमत्ता में शीर्ष 9 नैतिक मुद्दे ”, विश्व आर्थिक मंच, अक्टूबर 21, 2016। “ एआई में नैतिक प्रश्नों को संबोधित करने से संगठनों को लाभ क्यों होगा ”, [13] कैपजेमिनी वर्ल्डवाइड, जुलाई 05, 2019।

इसलिए, एआई के विकास, विनियमन और उपयोग को सूचित करने के लिए नैतिक बुनियादी सिद्धांतों के सही सेट को परिभाषित करना महत्वपूर्ण है, ताकि इसे लोगों और समाज के लाभ और सम्मान के लिए लागू किया जा सके। बॉसमैन ने नौ मुख्य एआई नैतिक मुद्दों को इस प्रकार रेखांकित किया: बेरोजगारी, असमानता, मानवता, कृत्रिम मूर्खता, नस्लवादी रोबोट, सुरक्षा, दुष्ट जिन्न, विलक्षणता और रोबोट अधिकार।

अध्ययनों से पता चला है कि नैतिक सिद्धांत उपभोक्ता के विश्वास और संतुष्टि को बढ़ाते हैं, क्योंकि उपभोक्ताओं को उस कंपनी पर भरोसा करने की अधिक संभावना होगी जिसकी एआई के साथ बातचीत को वे नैतिक मानते हैं, जो यह सुनिश्चित करने के महत्व को दर्शाता है कि एआई सिस्टम नैतिक हैं ताकि एआई पर सकारात्मक प्रभाव पड़ सके। समाज। इस प्रकार, एआई विकास और तैनाती का मार्गदर्शन करने के लिए एक नैतिक एआई ढांचा स्थापित किया जाना चाहिए । कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए नैतिक ढांचे में मौजूदा कानूनों या नैतिक मानकों को अद्यतन करना शामिल है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उन्हें नई एआई प्रौद्योगिकियों के आलोक में लागू किया जा सके (डी. डॉसन एट अल।, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - ऑस्ट्रेलिया का एथिक्स फ्रेमवर्क," डेटा61, सीएसआईआरओ, ऑस्ट्रेलिया, 2019) . इस बात पर चर्चा हो रही है कि "नैतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता" क्या है और इसके कार्यान्वयन के लिए कौन सी नैतिक आवश्यकताएं, तकनीकी मानक और सर्वोत्तम अभ्यास आवश्यक हैं ( ए. जोबिन, एम. इन्का, और ई. वेएना, "एआई नैतिकता दिशानिर्देशों का वैश्विक परिदृश्य, ” नेचर मशीन इंटेलिजेंस, पीपी. 389-399, सितंबर 2019 ) ।

यह लेख एक नैतिक एआई नींव प्रदान करने के लिए वर्तमान प्रयासों की रूपरेखा तैयार करता है और सबसे आम एआई नैतिक सिद्धांतों की पहचान करता है जिन पर चल रहा काम केंद्रित है। फिर, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नैतिक सिद्धांतों को क्रियान्वित करने के प्रभावी तरीके खोजने के लिए सिद्धांतों से प्रथाओं तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता को लागू करने की जांच करता है। इसके अलावा, विशेष रूप से एआई नैतिकता के साथ-साथ नैतिक एआई मानकों के लिए समर्पित संस्थानों के कुछ उदाहरण प्रस्तुत किए गए हैं। अंत में, कार्यान्वयन के लिए कुछ सहज सुझावों पर चर्चा की गई।

नैतिकता दर्शन की एक शाखा है जिसमें आमतौर पर अधिकारों, कर्तव्यों, समाज को लाभ, न्याय या विशिष्ट गुणों के संदर्भ में सही और गलत व्यवहार की अवधारणाओं का व्यवस्थितकरण, बचाव और सिफारिश शामिल है।

यह अच्छाई और बुराई, कानून, न्याय और अपराध जैसी अवधारणाओं को परिभाषित करके मानवीय नैतिकता के मुद्दों को हल करने का प्रयास करता है। आजकल, नैतिकता अनुसंधान के तीन मुख्य क्षेत्र हैं: मेटाएथिक्स, मानक नैतिकता, और व्यावहारिक नैतिकता । इन तीन मुख्य क्षेत्रों में, मानक नैतिकता वह है जो नैतिक कार्रवाई का अध्ययन करती है, नैतिक रूप से कार्य करने के तरीके पर विचार करते समय उठने वाले प्रश्नों की एक श्रृंखला की खोज करती है। मानक नैतिकता सही और गलत कार्यों के लिए मानकों की जांच करती है।

मानक नैतिकता में मुख्य रुझानों में शामिल हैं (ए. जोबिन, एम. इन्का, और ई. वेएना, "एआई एथिक्स दिशानिर्देशों का वैश्विक परिदृश्य," नेचर मशीन इंटेलिजेंस, पीपी. 389-399, सितंबर 2019) : डेंटोलॉजिकल एथिक्स, डर्टी नैतिकता, और परिणामी नैतिकता. एथिकल एआई मुख्य रूप से मानक नैतिकता से संबंधित है, विशेष रूप से डोन्टोलॉजिकल एथिक्स से, जो कर्तव्य के सिद्धांतों पर केंद्रित है (उदाहरण के लिए, इमैनुएल कांट इस क्षेत्र में काम करने वाले दार्शनिकों में से एक थे)। इस अनुभाग में प्रश्नों के कुछ उदाहरण शामिल हैं: मेरा कर्तव्य क्या है? मुझे किन नियमों का पालन करना चाहिए?

नैतिकता एक अच्छी तरह से शोध किया गया क्षेत्र है जिसमें दार्शनिकों, वैज्ञानिकों, राजनीतिक नेताओं और नैतिकतावादियों ने नैतिक अवधारणाओं और मानकों को विकसित करने में सदियां बिताई हैं। विभिन्न देश नैतिक मानकों के आधार पर अलग-अलग कानून भी स्थापित करते हैं। हालाँकि, इसकी जटिलता और अपेक्षाकृत नई प्रकृति के कारण AI के लिए कोई आम तौर पर स्वीकृत नैतिक मानक नहीं हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता प्रौद्योगिकी की नैतिकता की शाखा है जो एआई-आधारित समाधानों को संदर्भित करती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता लोगों के नैतिक व्यवहार से संबंधित है जब वे कृत्रिम रूप से बुद्धिमान प्राणियों को डिजाइन, निर्माण, उपयोग और व्यवहार करते हैं, साथ ही एआई एजेंटों के नैतिक व्यवहार ( विकिपीडिया, "कृत्रिम बुद्धि की नैतिकता," विकिपीडिया। 10 सितंबर) , 2019. [ऑनलाइन]। उपलब्ध: https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Ethics_of_artificial_intelligence&oldid=915019392 ) ।

एक आईईईई रिपोर्ट जिसका शीर्षक है "नैतिक रूप से संरेखित डिजाइन" (स्वायत्त और बुद्धिमान प्रणालियों की नैतिकता पर आईईईई वैश्विक पहल, " नैतिक रूप से संरेखित डिजाइन: स्वायत्त और बुद्धिमान प्रणालियों के साथ मानव कल्याण को प्राथमिकता देने के लिए एक दृष्टिकोण ", आईईईई, 2019।) में कहा गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को आगे बढ़ाने वाली तीन उच्चतम-स्तरीय नैतिक चिंताओं में शामिल हैं:

- "मानवाधिकारों के उच्चतम आदर्शों को अपनाना";

- "मानवता और प्राकृतिक पर्यावरण को अधिकतम लाभ को प्राथमिकता देना";

- "ए/आईएस (स्वायत्त और बुद्धिमान प्रणाली) के रूप में जोखिमों और नकारात्मक प्रभावों को कम करना"

सामाजिक-तकनीकी प्रणालियों के रूप में विकसित करें"। नैतिकता को एल्गोरिदम में एकीकृत करना आवश्यक है, अन्यथा कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिफ़ॉल्ट रूप से अनैतिक विकल्प चुनेगी ( आर. मैकले, “ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदय का प्रबंधन, )” 2018।

सामान्य तौर पर, एआई समाधानों को विभिन्न व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए बड़ी मात्रा में डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है। डेटा एआई की रीढ़ है, जबकि व्यावसायिक आवश्यकताएं और एआई के अंतिम उपयोगकर्ता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कार्यों और इसके उपयोग के तरीके को निर्धारित करते हैं। इस प्रकार, डेटा नैतिकता और व्यावसायिक नैतिकता दोनों एआई नैतिकता में योगदान दे रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव के साथ-साथ मानवीय और सामाजिक कारकों को ध्यान में रखते हुए सक्रिय सार्वजनिक चर्चा की मांग करती है। यह विभिन्न पहलुओं पर आधारित है, जैसे दार्शनिक नींव, वैज्ञानिक और तकनीकी नैतिकता, कानूनी मुद्दे, एआई के लिए जिम्मेदार अनुसंधान और नवाचार, और अन्य।

नैतिक सिद्धांत बताते हैं कि सही और गलत और अन्य नैतिक मानकों के संदर्भ में क्या किया जाना अपेक्षित है। एआई नैतिक सिद्धांत उन नैतिक सिद्धांतों को संदर्भित करते हैं जिनका कृत्रिम बुद्धिमत्ता को समाज में एल्गोरिदम का उपयोग करते समय क्या किया जा सकता है और क्या नहीं के संबंध में पालन किया जाना चाहिए। एथिकल एआई एआई एल्गोरिदम, आर्किटेक्चर और इंटरफेस से संबंधित है जो पारदर्शिता, निष्पक्षता, जिम्मेदारी और गोपनीयता जैसे एआई नैतिक सिद्धांतों के अनुरूप हैं।

पहले उल्लिखित विभिन्न नैतिक मुद्दों को कम करने के लिए, सरकारी संगठनों, निजी क्षेत्रों के साथ-साथ अनुसंधान संस्थानों सहित राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय संगठनों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर विशेषज्ञ समितियों की स्थापना करके, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता पर नीति दस्तावेज़ विकसित करके महत्वपूर्ण प्रयास किए हैं। एआई समुदाय के भीतर और बाहर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता पर सक्रिय रूप से चर्चा करना। उदाहरण के लिए, यूरोपीय आयोग ने "भरोसेमंद एआई के लिए नैतिक दिशानिर्देश" प्रकाशित किया है, जिसमें जोर दिया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता "मानव-केंद्रित" और "भरोसेमंद" होनी चाहिए।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए यूके की राष्ट्रीय योजना विभिन्न दृष्टिकोणों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नैतिकता की समीक्षा करती है, जिसमें असमानता, सामाजिक एकजुटता, पूर्वाग्रह, डेटा एकाधिकार, डेटा का आपराधिक दुरुपयोग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता कोड के विकास के लिए सुझाव (कृत्रिम पर चयन समिति) शामिल हैं। इंटेलिजेंस, "यूके में एआई: तैयार, इच्छुक और सक्षम," हाउस ऑफ लॉर्ड्स, यूके, अप्रैल 2018) ऑस्ट्रेलिया ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए अपना नैतिक ढांचा भी प्रकाशित किया है (डी. डॉसन एट अल।, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस - ऑस्ट्रेलिया का एथिक्स फ्रेमवर्क) , “डेटा61, सीएसआईआरओ, ऑस्ट्रेलिया, 2019) , जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नैतिक बुनियादी सिद्धांतों की जांच करने के लिए एक केस स्टडी दृष्टिकोण का उपयोग करता है और नैतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लागू करने के लिए एक टूलकिट प्रदान करता है।

सरकारी संगठनों के अलावा, Google ( Google, "Google पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता: हमारे सिद्धांत," Google AI और SAP ( SAP, " कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए SAP के मार्गदर्शक सिद्धांत ") जैसी बड़ी अग्रणी कंपनियों ने 18 सितंबर, 2018 को अपने सिद्धांत प्रकाशित किए हैं। और एआई पर दिशानिर्देश।

इसके अलावा, एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (एसीएम) जैसे पेशेवर संघों और गैर-लाभकारी संगठनों ने भी नैतिक एआई पर अपने स्वयं के दिशानिर्देश जारी किए हैं। इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स (आईईईई) ने "स्वायत्त और बुद्धिमान प्रणालियों की नैतिकता पर आईईईई वैश्विक पहल" शुरू की है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि स्वायत्त और बुद्धिमान प्रणालियों के डिजाइन और विकास में शामिल प्रत्येक हितधारक शिक्षित, प्रशिक्षित और अधिकृत हो। मानवता के लाभ के लिए इन प्रौद्योगिकियों को सबसे आगे रखने के लिए नैतिक विचारों को प्राथमिकता दें ( आईईईई, " स्वायत्त और बुद्धिमान प्रणालियों की नैतिकता पर आईईईई वैश्विक पहल, " आईईईई मानक एसोसिएशन।

IEEE ने विशेष रूप से भविष्य की नैतिक बुद्धिमान और स्वायत्त प्रौद्योगिकियों के लिए P7000 ड्राफ्ट मानकों को भी विकसित किया है। यह खंड जांच करता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नैतिक सिद्धांत क्या हैं और इसके कार्यान्वयन के लिए किन नैतिक आवश्यकताओं की आवश्यकता है।

एआई-संबंधित नैतिक मुद्दे

प्रौद्योगिकी के अभूतपूर्व दर से विकास के साथ, हमारे जीवन के कई क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग आम होता जा रहा है। जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से जो एक साधारण संकेत के आधार पर कोई भी सामग्री बना सकता है, स्मार्ट घरेलू उपकरणों तक जो हमारी आदतों और प्राथमिकताओं को सीखते हैं, एआई में प्रौद्योगिकी के साथ हमारे बातचीत करने के तरीके को नाटकीय रूप से बदलने की क्षमता है।

हालाँकि, चूंकि इंटरनेट पर हमारे द्वारा बनाए और साझा किए जाने वाले डेटा की मात्रा तेजी से बढ़ रही है, इसलिए गोपनीयता के मुद्दे पहले से कहीं अधिक प्रासंगिक हो गए हैं। इसलिए, मेरा मानना है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में गोपनीयता के विषय का अध्ययन करना और उन तरीकों की गहराई से जांच करना महत्वपूर्ण है जिनसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे व्यक्तिगत डेटा और गोपनीयता को प्रभावित करती है।

डिजिटल युग में, व्यक्तिगत डेटा अविश्वसनीय रूप से मूल्यवान संपत्ति बन गया है। प्रतिदिन बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न और साझा किया जाता है जो कंपनियों, सरकारों और संगठनों को नई अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाता है। हालाँकि, डेटा में संवेदनशील जानकारी भी होती है जिसे व्यक्ति साझा करने में अनिच्छुक हो सकते हैं या संगठनों ने उनकी सहमति के बिना उपयोग किया है। यहीं पर गोपनीयता आती है।

गोपनीयता व्यक्तिगत जानकारी को निजी रखने और अनधिकृत पहुंच से मुक्त रखने का अधिकार है। यह एक महत्वपूर्ण मानवाधिकार है जो व्यक्तियों को उनके व्यक्तिगत डेटा और उनके उपयोग के तरीके पर नियंत्रण प्रदान करता है। आजकल, गोपनीयता पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है क्योंकि एकत्र और विश्लेषण किए गए व्यक्तिगत डेटा की मात्रा बढ़ती जा रही है।

गोपनीयता कई कारणों से महत्वपूर्ण है। सबसे पहले, यह लोगों को पहचान की चोरी या धोखाधड़ी जैसे नुकसान से बचाता है। यह व्यक्तिगत स्वायत्तता और व्यक्तिगत जानकारी पर नियंत्रण का भी समर्थन करता है, जो व्यक्तिगत गरिमा और सम्मान के लिए महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, गोपनीयता लोगों को निगरानी या हस्तक्षेप के डर के बिना अपने व्यक्तिगत और व्यावसायिक संबंधों को बनाए रखने में सक्षम बनाती है। अंतिम लेकिन महत्वपूर्ण बात, यह हमारी स्वतंत्र इच्छा की रक्षा करती है ; यदि हमारा सारा डेटा सार्वजनिक है, तो विषाक्त अनुशंसा इंजन हमारे डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम होंगे और उनका उपयोग लोगों को कुछ निर्णय (वाणिज्यिक या राजनीतिक निर्णय ) लेने के लिए मजबूर करने के लिए हेरफेर करने के लिए करेंगे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संदर्भ में, यह सुनिश्चित करने के लिए गोपनीयता महत्वपूर्ण है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का उपयोग लोगों के व्यक्तिगत डेटा के आधार पर हेरफेर या भेदभाव करने के लिए नहीं किया जाता है। एआई सिस्टम जो निर्णय लेने के लिए व्यक्तिगत डेटा पर भरोसा करते हैं, उन्हें यह सुनिश्चित करने के लिए पारदर्शी और जवाबदेह होने की आवश्यकता है कि वे अनुचित या पक्षपातपूर्ण निर्णय न लें।

डिजिटल युग में गोपनीयता के मूल्य को शायद ही कम करके आंका जा सकता है। यह एक मौलिक मानव अधिकार है, जो व्यक्तिगत स्वायत्तता, सुरक्षा और न्याय के लिए आवश्यक है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे जीवन में अधिक प्रचलित होती जा रही है, हमें यह सुनिश्चित करने के लिए अपनी गोपनीयता की रक्षा के लिए सतर्क रहना होगा कि प्रौद्योगिकी का उपयोग नैतिक और जिम्मेदार तरीके से किया जाए।

एआई के युग में गोपनीयता की चुनौतियाँ

एआई सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम की जटिलता के कारण, कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यक्तियों और संगठनों के लिए गोपनीयता चुनौती पैदा करती है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक उन्नत होती जा रही है, यह डेटा में सूक्ष्म पैटर्न के आधार पर निर्णय ले सकती है जिसे मनुष्यों के लिए समझना मुश्किल होता है। इसका मतलब यह है कि लोगों को यह भी पता नहीं होगा कि उनके व्यक्तिगत डेटा का उपयोग उन निर्णयों को लेने के लिए किया जा रहा है जो उन्हें प्रभावित करते हैं।

गोपनीयता भंग की समस्या

हालाँकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक कई आशाजनक लाभ प्रदान करती है, लेकिन इसके अनुप्रयोग से जुड़ी कुछ गंभीर समस्याएं भी हैं। मुख्य मुद्दों में से एक गोपनीयता का उल्लंघन करने के लिए एआई का उपयोग करने की क्षमता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को भारी मात्रा में (व्यक्तिगत) डेटा की आवश्यकता होती है, और यदि ये डेटा गलत हाथों में पड़ जाते हैं, तो उनका उपयोग पहचान की चोरी या साइबरबुलिंग जैसे घातक अवैध उद्देश्यों या हेरफेर के लिए किया जा सकता है।

एआई के युग में गोपनीयता का मुद्दा तेजी से जटिल होता जा रहा है। चूँकि कंपनियाँ और सरकारें भारी मात्रा में डेटा एकत्र करती हैं और उसका विश्लेषण करती हैं, इसलिए लोगों की व्यक्तिगत जानकारी पहले से कहीं अधिक जोखिम में है।

इनमें से कुछ मुद्दों में आक्रामक निगरानी शामिल है, जो व्यक्तिगत स्वायत्तता को कमजोर कर सकती है और शक्ति असंतुलन को बढ़ा सकती है, साथ ही अनधिकृत डेटा संग्रह जो संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी से समझौता कर सकता है और लोगों को साइबर हमलों के प्रति संवेदनशील बना सकता है। ये समस्याएं अक्सर बिग टेक कंपनियों (Google, Facebook, Apple, Amazon, यहां तक कि टेस्ला) की शक्ति से बढ़ जाती हैं, जिनके पास बड़ी मात्रा में डेटा होता है और इन डेटा को कैसे एकत्र किया जाता है, विश्लेषण किया जाता है और उपयोग किया जाता है, इस पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है।

डेटा-संचालित बिग टेक की शक्ति

बड़ी तकनीकी कंपनियां दुनिया के सबसे शक्तिशाली संगठनों में से कुछ बन गई हैं, जिनका वैश्विक अर्थव्यवस्था और समग्र समाज पर व्यापक प्रभाव पड़ रहा है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता उभरती है और मेटा-ब्रह्मांड में भविष्य में परिवर्तन होता है, उनकी शक्ति केवल बढ़ेगी।

आज, Google , Amazon और Meta जैसी बड़ी तकनीकी कंपनियों के पास भारी मात्रा में डेटा तक पहुंच है, जो उन्हें उपभोक्ता व्यवहार को प्रभावित करने और वैश्विक अर्थव्यवस्था को आकार देने की अभूतपूर्व शक्ति प्रदान करती है। वे राजनीति में भी तेजी से शामिल हो रहे हैं, क्योंकि उनमें जनता की राय को प्रभावित करने और सरकारी नीति को परिभाषित करने की क्षमता है।

चूँकि हम एक ऐसे मेटावर्स की ओर बढ़ रहे हैं जहाँ लोग आभासी वातावरण में रहते हैं, काम करते हैं और बातचीत करते हैं, बिग टेक कंपनियों के और भी अधिक शक्तिशाली होने की संभावना है। मेटावर्स आज इंटरनेट की तुलना में बीस गुना अधिक डेटा उपयोग उत्पन्न करेगा, जिससे बड़ी तकनीकी कंपनियों के लिए अपने डेटा और प्रभाव का उपयोग करने के और भी अधिक अवसर पैदा होंगे।

मेटावर्स बिग टेक कंपनियों को पूरी तरह से नया वर्चुअल इकोसिस्टम बनाने में भी सक्षम करेगा जहां उनका उपयोगकर्ता अनुभव पर और भी अधिक नियंत्रण होगा। इससे बिग टेक कंपनियों के लिए अपने प्लेटफॉर्म से कमाई करने के नए अवसर खुल सकते हैं और समाज पर इसका और भी अधिक प्रभाव पड़ सकता है।

हालाँकि, यह शक्ति बड़ी जिम्मेदारी के साथ आती है। बड़ी टेक कंपनियों को अपने डेटा प्रोसेसिंग के बारे में पारदर्शी होना होगा और यह गारंटी देनी होगी कि वे जो डेटा एकत्र करते हैं उसका उपयोग नैतिक और जिम्मेदार तरीके से किया जाता है (यूरोपीय जीडीपीआर कानून)। उन्हें यह भी सुनिश्चित करना होगा कि उनके प्लेटफ़ॉर्म शक्तिशाली खिलाड़ियों के एक छोटे समूह द्वारा नियंत्रित होने के बजाय सभी के लिए समावेशी और सुलभ हों।

बिग टेक के विकास ने इन कंपनियों को अविश्वसनीय शक्ति दी है, और व्यापक इंटरनेट में आने वाले बदलाव के साथ उनका प्रभाव केवल बढ़ेगा। हालाँकि इससे कई रोमांचक अवसर खुलते हैं, बड़ी तकनीकी कंपनियों को यह सुनिश्चित करने के लिए सक्रिय कदम उठाने चाहिए कि उनकी शक्ति का उपयोग नैतिक और जिम्मेदारी से किया जाए। ऐसा करके, वे एक ऐसे भविष्य का निर्माण कर सकते हैं जहां प्रौद्योगिकी का उपयोग केवल कुछ चुनिंदा लोगों के बजाय पूरे समाज के लाभ के लिए किया जाएगा । निश्चित रूप से, यह सोचना मूर्खतापूर्ण है कि बिग टेक स्वेच्छा से ऐसा करेगा, इसलिए विनियमन संभवतः बिग टेक को एक अलग दृष्टिकोण अपनाने के लिए मजबूर करेगा।

एआई टेक्नोलॉजीज द्वारा डेटा संग्रह और उपयोग

एआई तकनीक का सबसे महत्वपूर्ण प्रभाव डेटा एकत्र करने और उपयोग करने का तरीका है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके सीखने और सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। परिणामस्वरूप, एआई सिस्टम द्वारा एकत्र किए गए व्यक्तिगत डेटा की मात्रा बढ़ती रहती है, जिससे गोपनीयता और डेटा सुरक्षा संबंधी चिंताएं बढ़ जाती हैं। यह देखने के लिए कि हमारे डेटा (लेख, चित्र, वीडियो, खरीदारी, जियो-डेटा, आदि) का उपयोग कैसे किया जा रहा है, आपको बस विभिन्न जेनरेटिव एआई टूल जैसे चैटजीपीटी, स्टेबल डिफ्यूजन, डीएएलएल-ई 2, मिडजर्नी या किसी को देखना होगा। अन्य उपकरण विकसित किये जा रहे हैं।

इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह हो सकती है कि एआई सिस्टम द्वारा व्यक्तिगत डेटा का उपयोग हमेशा पारदर्शी नहीं होता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम जटिल हो सकते हैं, और व्यक्तियों के लिए यह समझना मुश्किल हो सकता है कि उनके डेटा का उपयोग निर्णय लेने के लिए कैसे किया जाता है जो उन्हें प्रभावित करते हैं। पारदर्शिता की कमी के परिणामस्वरूप एआई सिस्टम पर अविश्वास और असुविधा की भावना पैदा हो सकती है।

इन चुनौतियों से पार पाने के लिए यह जरूरी है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने वाले संगठन और कंपनियां लोगों की गोपनीयता की रक्षा के लिए निवारक उपाय करें। इसमें मजबूत डेटा सुरक्षा प्रोटोकॉल लागू करना, यह सुनिश्चित करना कि डेटा का उपयोग केवल उसके इच्छित उद्देश्य के लिए किया जाए, और नैतिक सिद्धांतों का पालन करने वाले एआई सिस्टम विकसित करना शामिल है।

यह कहने की आवश्यकता नहीं है कि एआई सिस्टम द्वारा व्यक्तिगत डेटा के उपयोग में पारदर्शिता महत्वपूर्ण है। लोगों को यह समझने और नियंत्रित करने में सक्षम होने की आवश्यकता है कि उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। इसमें डेटा संग्रह से इनकार करने और उनके डेटा को हटाने का अनुरोध करने की क्षमता शामिल है।

इस तरह, हम एक ऐसे भविष्य का निर्माण कर सकते हैं जहां लोगों की गोपनीयता और डेटा की सुरक्षा करते हुए समाज के लाभ के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का उपयोग किया जाएगा।

पूर्वाग्रह और भेदभाव के मुद्दे

एक और मुद्दा जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी उत्पन्न करती है वह है पूर्वाग्रह और भेदभाव की संभावना। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम उतने ही निष्पक्ष होते हैं जितने डेटा पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है; यदि वे डेटा पक्षपातपूर्ण हैं, तो परिणामी प्रणाली भी प्रभावित होगी। इससे भेदभावपूर्ण निर्णय हो सकते हैं जो नस्ल, लिंग या सामाजिक आर्थिक पृष्ठभूमि जैसे मानदंडों के आधार पर लोगों को प्रभावित करेंगे। यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि एआई सिस्टम को विभिन्न प्रकार के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाए और पूर्वाग्रह को रोकने के लिए नियमित रूप से परीक्षण किया जाए।

सतह पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और गोपनीयता में पूर्वाग्रह और भेदभाव के बीच संबंध तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकता है। आख़िरकार, गोपनीयता को अक्सर व्यक्तिगत जानकारी की सुरक्षा और अकेले छोड़े जाने के अधिकार से संबंधित एक अलग मुद्दे के रूप में माना जाता है। वास्तव में, हालाँकि, ये दोनों मुद्दे आपस में घनिष्ठ रूप से जुड़े हुए हैं, और इसके कारण यहाँ दिए गए हैं।

सबसे पहले, यह ध्यान देने योग्य है कि कई एआई सिस्टम निर्णय लेने के लिए डेटा पर निर्भर करते हैं। ऐसा डेटा विभिन्न स्रोतों से आ सकता है, जैसे ऑनलाइन गतिविधियाँ, सोशल मीडिया पोस्ट और सार्वजनिक रिकॉर्ड, खरीदारी, या जियो-टैग की गई तस्वीरें पोस्ट करना। हालाँकि ये डेटा पहली नज़र में अहानिकर लग सकता है, लेकिन ये किसी व्यक्ति के जीवन के बारे में बहुत कुछ बता सकते हैं, जिसमें उनकी जाति, लिंग, धर्म और राजनीतिक मान्यताएँ शामिल हैं। परिणामस्वरूप, यदि कोई कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली पक्षपाती या भेदभावपूर्ण है, तो यह उन पूर्वाग्रहों को बनाए रखने के लिए ऐसे डेटा का उपयोग कर सकती है, जिससे व्यक्तियों के लिए अनुचित या हानिकारक परिणाम हो सकते हैं।

उदाहरण के लिए, नौकरी के आवेदनों की समीक्षा करने के लिए एक नियुक्ति कंपनी द्वारा उपयोग की जाने वाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली की कल्पना करें। यदि सिस्टम महिलाओं या रंग के लोगों के प्रति पक्षपाती है, तो यह किसी उम्मीदवार के लिंग या नस्ल के बारे में डेटा का उपयोग गलत तरीके से उन्हें विचार से बाहर करने के लिए कर सकता है। यह व्यक्तिगत आवेदकों के लिए हानिकारक है और कार्यबल में प्रणालीगत असमानताओं को मजबूत करता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक से जुड़ा तीसरा मुद्दा संभावित नौकरी छूटना और आर्थिक संकट है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली अधिक से अधिक परिष्कृत होती जा रही है, वे उन कार्यों को करने में तेजी से सक्षम हो रही हैं जो पहले मनुष्यों द्वारा किए जाते थे। इससे नौकरी में विस्थापन, कुछ उद्योगों में आर्थिक व्यवधान और नई भूमिकाओं के लिए लोगों को फिर से प्रशिक्षित करने की आवश्यकता हो सकती है।

लेकिन नौकरी छूटने का मुद्दा कई महत्वपूर्ण मायनों में गोपनीयता से भी जुड़ा है। सबसे पहले, एआई तकनीक के कारण होने वाले आर्थिक संकट से श्रमिकों के लिए वित्तीय असुरक्षा बढ़ सकती है। इसके परिणामस्वरूप, ऐसी स्थिति उत्पन्न हो सकती है जहां लोगों को अपनी जरूरतों को पूरा करने के लिए अपनी गोपनीयता का त्याग करने के लिए मजबूर होना पड़ेगा।

उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि स्वचालन के कारण एक कर्मचारी ने अपनी नौकरी खो दी है। उन्हें अपने बिलों का भुगतान करने और गुजारा करने में परेशानी होती है, इसलिए वे गिग इकॉनमी में पैसा बनाने के लिए मजबूर होते हैं। नई नौकरी पाने के लिए, उन्हें अपना स्थान, रोजगार इतिहास और पिछले ग्राहकों की रेटिंग जैसी व्यक्तिगत जानकारी मंच प्रदान करने की आवश्यकता हो सकती है। हालाँकि यह नौकरी खोजने के लिए आवश्यक हो सकता है, लेकिन यह गंभीर गोपनीयता संबंधी चिंताएँ भी पैदा करता है, क्योंकि ये डेटा तीसरे पक्ष के साथ साझा किया जा सकता है या लक्षित विज्ञापन के लिए उपयोग किया जा सकता है।

हालाँकि, गोपनीयता और नौकरी छूटने के मुद्दे सिर्फ गिग इकॉनमी तक सीमित नहीं हैं। यह नियुक्ति प्रक्रिया में एआई तकनीक के इस्तेमाल के तरीके पर भी लागू होता है। उदाहरण के लिए, कुछ कंपनियां नौकरी आवेदकों की स्क्रीनिंग के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का उपयोग करती हैं, उनकी सोशल मीडिया गतिविधि या ऑनलाइन व्यवहार का विश्लेषण करके यह तय करती हैं कि वे किसी विशेष पद के लिए उपयुक्त हैं या नहीं। इससे उपयोग किए जा रहे डेटा की सटीकता और गोपनीयता के मुद्दों के बारे में चिंताएं सामने आती हैं, क्योंकि नौकरी आवेदकों को पता नहीं हो सकता है कि डेटा इस तरह से एकत्र और उपयोग किया जा रहा है।

अंततः, एआई तकनीक के कारण नौकरी छूटने और आर्थिक व्यवधान के मुद्दे गोपनीयता से निकटता से जुड़े हुए हैं, क्योंकि यह ऐसी स्थिति पैदा कर सकता है जहां लोगों को बदलती अर्थव्यवस्था में जीवित रहने के लिए अपनी गोपनीयता का त्याग करने के लिए मजबूर होना पड़ता है।

आख़िरकार, AI तकनीक के कारण होने वाली एक और गंभीर समस्या दुर्भावनापूर्ण उपयोगकर्ताओं द्वारा इसके दुरुपयोग का जोखिम है। एआई का उपयोग विश्वसनीय नकली छवियां और वीडियो बनाने के लिए किया जा सकता है जिनका उपयोग गलत सूचना फैलाने या यहां तक कि जनता की राय में हेरफेर करने के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, एआई का उपयोग परिष्कृत फ़िशिंग हमलों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है जो लोगों को संवेदनशील जानकारी का खुलासा करने या दुर्भावनापूर्ण लिंक पर क्लिक करने के लिए प्रेरित कर सकते हैं।

नकली वीडियो और चित्र बनाने और वितरित करने से गोपनीयता पर गंभीर प्रभाव पड़ सकता है। यह इस तथ्य के कारण है कि वास्तविक लोगों को अक्सर इन मनगढ़ंत मीडिया में दिखाया जाता है, जिन्होंने इस तरह से अपनी छवि का उपयोग करने के लिए सहमति नहीं दी होगी। इससे ऐसी स्थितियाँ उत्पन्न हो सकती हैं जहाँ नकली मीडिया का वितरण लोगों को नुकसान पहुँचा सकता है क्योंकि उनका उपयोग उनके बारे में गलत या हानिकारक जानकारी फैलाने के लिए किया जाता है, या क्योंकि उनका इस तरह से शोषण किया जाता है जिससे उनकी गोपनीयता का उल्लंघन होता है।

उदाहरण के लिए, आइए उस मामले पर विचार करें जहां एक दुर्भावनापूर्ण अभिनेता अवैध या अनैतिक व्यवहार में लिप्त किसी राजनेता का नकली वीडियो बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करता है। भले ही वीडियो स्पष्ट रूप से नकली हो, फिर भी इसे सोशल मीडिया पर व्यापक रूप से साझा किया जा सकता है, जिससे प्रभावित राजनेता की प्रतिष्ठा को गंभीर नुकसान हो सकता है। इससे न केवल उनकी निजता का उल्लंघन होता है बल्कि वास्तविक नुकसान भी हो सकता है।

नवीनतम कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक कई चुनौतियाँ खड़ी करती है जिन्हें यह सुनिश्चित करने के लिए हल करने की आवश्यकता है कि इसका उपयोग नैतिक और जिम्मेदार तरीके से किया जाए। हाल के एआई सॉफ़्टवेयर के इन मुद्दों से जुड़े होने का एक कारण यह है कि यह अक्सर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर निर्भर करता है जो बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं। यदि इन आंकड़ों में पूर्वाग्रह हैं, तो एल्गोरिदम भी पक्षपाती होंगे, जिससे ऐसी स्थितियां पैदा होंगी जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौजूदा असमानताओं और भेदभाव को कायम रखेगी। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकसित होती जा रही है, यह आवश्यक है कि हम इन मुद्दों के प्रति सतर्क रहें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग गैरकानूनी उद्देश्यों के बजाय सामान्य भलाई के लिए किया जाता है जो हमारे गोपनीयता अधिकारों पर नकारात्मक प्रभाव डालते हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के सबसे विवादास्पद अनुप्रयोगों में से एक निगरानी है। जबकि एआई-आधारित निगरानी प्रणालियों में कानून प्रवर्तन और सुरक्षा को नाटकीय रूप से बदलने की क्षमता है, वे गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता के लिए महत्वपूर्ण जोखिम भी पैदा करते हैं।

एआई-आधारित वीडियो निगरानी प्रणालियाँ कैमरे, सोशल मीडिया और अन्य ऑनलाइन स्रोतों सहित विभिन्न स्रोतों से भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिदम लागू करती हैं। यह कानून प्रवर्तन और सुरक्षा एजेंसियों को व्यक्तियों पर नज़र रखने और आपराधिक गतिविधि शुरू होने से पहले उसका अनुमान लगाने की अनुमति देता है।

हालांकि एआई-आधारित निगरानी प्रणालियों को अपनाना अपराध और आतंकवाद से निपटने के लिए एक मूल्यवान उपकरण की तरह लग सकता है, लेकिन यह गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता की चिंताओं को बढ़ाता है। आलोचकों का दावा है कि इन प्रणालियों का उपयोग व्यक्तियों की निगरानी और नियंत्रण के लिए किया जा सकता है, संभवतः स्वतंत्रता और नागरिक स्वतंत्रता की कीमत पर ।

इससे भी बुरी बात यह है कि एआई-आधारित निगरानी प्रणालियों का उपयोग हमेशा पारदर्शी नहीं होता है । लोगों के लिए यह समझना मुश्किल हो सकता है कि उन पर कब और किस उद्देश्य से नजर रखी जा रही है। पारदर्शिता की यह कमी कानून प्रवर्तन और सुरक्षा एजेंसियों में विश्वास को कम कर सकती है और आम जनता के बीच चिंता पैदा कर सकती है।

इन चुनौतियों से पार पाने के लिए एआई-आधारित निगरानी प्रणालियों का अनुप्रयोग सख्त विनियमन और पर्यवेक्षण के अधीन होना चाहिए। इसमें इन प्रणालियों के उपयोग के लिए स्पष्ट नीतियां और प्रक्रियाएं स्थापित करना, साथ ही स्वतंत्र पर्यवेक्षण और समीक्षा तंत्र बनाना शामिल है।

कानून प्रवर्तन और सुरक्षा एजेंसियों को इस बारे में पारदर्शी होना चाहिए कि इन प्रणालियों का उपयोग कब और कैसे किया जाता है, जबकि लोगों को इस बारे में जानकारी तक पहुंच होनी चाहिए कि उनका डेटा कैसे एकत्र किया जाता है और उसका शोषण कैसे किया जाता है। एआई-आधारित निगरानी प्रणालियों के एकीकरण से निस्संदेह कानून प्रवर्तन और सुरक्षा एजेंसियों को महत्वपूर्ण लाभ हुआ है। हालाँकि, हमारे मौलिक अधिकारों और स्वतंत्रता के लिए इन प्रणालियों के संभावित जोखिमों को पहचानना महत्वपूर्ण है। पारदर्शिता की कमी और भेदभाव का जोखिम ऐसे कुछ मुद्दे हैं जिन पर नियामक निकायों को ध्यान देना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता सुरक्षित हैं।

सख्त नियमों और पर्यवेक्षी तंत्रों का कार्यान्वयन उस भविष्य की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है जहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का उपयोग व्यक्तिगत अधिकारों और स्वतंत्रता को कम किए बिना समाज के लाभ के लिए किया जाता है। एआई-आधारित निगरानी प्रणालियों के उपयोग को विनियमित करने और उनके अनुप्रयोग में पारदर्शिता सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट नीतियां और प्रक्रियाएं स्थापित करना महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए स्वतंत्र पर्यवेक्षण और समीक्षा तंत्र शुरू किया जाना चाहिए।

यूरोपीय संघ (ईयू) संसद ने हाल ही में एआई के युग में व्यक्तिगत गोपनीयता की रक्षा की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। यूरोपीय संसद के अधिकांश सदस्य वर्तमान में सार्वजनिक स्थानों पर निगरानी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग पर प्रतिबंध लगाने के प्रस्ताव का समर्थन कर रहे हैं। यह प्रस्ताव सार्वजनिक स्थानों पर चेहरे की पहचान और एआई निगरानी के अन्य रूपों के उपयोग पर रोक लगाएगा, जब तक कि सार्वजनिक सुरक्षा के लिए कोई विशेष खतरा न हो। यह निर्णय व्यक्तिगत गोपनीयता और अन्य मौलिक अधिकारों का उल्लंघन करने वाले तरीकों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग करने की संभावना के बारे में बढ़ती चिंताओं को दर्शाता है। सार्वजनिक स्थानों पर एआई-सहायता प्राप्त निगरानी के अनुप्रयोग पर रोक लगाकर, यूरोपीय संसद यह सुनिश्चित करने के लिए कड़ा रुख अपना रही है कि एआई प्रौद्योगिकियों का विकास और उपयोग इस तरह से किया जाए जो व्यक्तिगत गोपनीयता और अन्य नैतिक विचारों का सम्मान करता हो।

मेरे दृष्टिकोण से, निगरानी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग तभी उचित हो सकता है जब इसे जिम्मेदार और नैतिक तरीके से किया जाए। व्यक्तिगत गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता को प्राथमिकता देकर, हम एक ऐसे भविष्य का निर्माण कर सकते हैं जहां एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग उन मूल्यों का त्याग किए बिना सुरक्षा बढ़ाने और समाज की रक्षा के लिए किया जाएगा जो हमें एक स्वतंत्र और लोकतांत्रिक समाज के रूप में परिभाषित करते हैं।

एआई के युग में गोपनीयता का भविष्य

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियाँ विकसित होती जा रही हैं और हमारे दैनिक जीवन में अधिक एकीकृत होती जा रही हैं, गोपनीयता का भविष्य एक महत्वपूर्ण बिंदु पर है। जैसे-जैसे मेटावर्स विकसित होता है और हमारे द्वारा बनाए गए डेटा की मात्रा बढ़ती है, यह महत्वपूर्ण है कि हम अपने डेटा की सुरक्षा और गोपनीयता पर इन प्रौद्योगिकियों के भविष्य के प्रभावों के बारे में सोचना शुरू करें।

आज हम जो निर्णय लेते हैं उसका भविष्य की पीढ़ियों पर दूरगामी प्रभाव पड़ेगा, और यह सुनिश्चित करना हमारे ऊपर है कि हम एक ऐसे भविष्य का निर्माण करें जहां एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग ऐसे तरीकों से किया जाए जिससे पूरे समाज को लाभ हो और साथ ही व्यक्तिगत अधिकारों का सम्मान और रक्षा हो सके। आज़ादी. यह अनुभाग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में कुछ संभावित गोपनीयता अवसरों पर विचार करेगा और पता लगाएगा कि अधिक सकारात्मक भविष्य के निर्माण के लिए क्या कदम उठाए जा सकते हैं।

नियमन की आवश्यकता

जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली अधिक जटिल होती जा रही है और बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने में सक्षम हो रही है, इस तकनीक के दुरुपयोग का खतरा बढ़ रहा है।

यह गारंटी देने के लिए कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का विकास और उपयोग ऐसे तरीके से किया जाता है जो व्यक्तियों के अधिकारों और स्वतंत्रता का सम्मान करता है, यह मौलिक है कि यह प्रभावी विनियमन और पर्यवेक्षण के अधीन है। इसमें न केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों द्वारा डेटा का संग्रह और उपयोग शामिल है, बल्कि यह सुनिश्चित करने के लिए इन प्रणालियों का डिज़ाइन और विकास भी शामिल है कि वे पारदर्शी, व्याख्या योग्य और निष्पक्ष हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के प्रभावी विनियमन के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नैतिक अनुप्रयोग के लिए सख्त मानक और दिशानिर्देश स्थापित करने के लिए सरकारों, उद्योग और समाज के बीच सहयोग की आवश्यकता होगी। इसमें इन मानकों के अनुपालन की निरंतर निगरानी और नियंत्रण भी शामिल होगा।

यदि ठीक से विनियमित नहीं किया गया, तो यह जोखिम है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का बढ़ता उपयोग गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता को और अधिक नष्ट कर देगा, साथ ही समाज में मौजूदा असमानताओं और पूर्वाग्रहों को भी मजबूत करेगा। एआई के लिए एक नियामक ढांचा स्थापित करके, हम यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं कि व्यक्तिगत अधिकारों और स्वतंत्रता की रक्षा करते हुए इस शक्तिशाली तकनीक का उपयोग आम भलाई के लिए किया जाए।

डेटा सुरक्षा और एन्क्रिप्शन का महत्व

डेटा उल्लंघनों और साइबर हमलों से पहचान की चोरी, वित्तीय हानि और प्रतिष्ठा क्षति जैसे गंभीर परिणाम हो सकते हैं। हाल के वर्षों में कई हाई-प्रोफाइल डेटा लीक ने डेटा सुरक्षा के महत्व पर जोर दिया है, और संवेदनशील जानकारी की सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन का उपयोग तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

एन्क्रिप्शन अनधिकृत पहुंच को रोकने के लिए जानकारी को अपठनीय प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है। यह स्टोरेज और ट्रांसमिशन दोनों के दौरान डेटा को सुरक्षित रखने का एक तरीका है। व्यक्तिगत जानकारी, वित्तीय डेटा और व्यापार रहस्य जैसे संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का विकास जारी है, मजबूत डेटा सुरक्षा और एन्क्रिप्शन की आवश्यकता और भी अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता जिस बड़ी मात्रा में डेटा पर निर्भर करती है, उसका मतलब है कि किसी भी उल्लंघन के दूरगामी प्रभाव हो सकते हैं, इसलिए डेटा हानि या चोरी से बचाने के लिए सुरक्षा उपायों को लागू करना महत्वपूर्ण है।

उदाहरण के लिए, आइए एक स्वास्थ्य सुविधा पर विचार करें जो रोगी डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई तकनीक का उपयोग करती है। इस तरह के डेटा में चिकित्सा इतिहास, निदान और उपचार योजनाओं सहित संवेदनशील जानकारी हो सकती है। यदि ये डेटा चोरी हो जाता है या अनधिकृत व्यक्तियों द्वारा एक्सेस किया जाता है, तो इससे संबंधित रोगियों पर गंभीर प्रभाव पड़ सकता है। इन डेटा की सुरक्षा के लिए मजबूत एन्क्रिप्शन का उपयोग करके, एक स्वास्थ्य सेवा संगठन यह गारंटी दे सकता है कि वे गोपनीय और सुरक्षित रहेंगे।

एक अन्य उदाहरण एक वित्तीय संस्थान है जो धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करता है। संस्था द्वारा एकत्र किए गए डेटा में व्यक्तिगत और वित्तीय जानकारी जैसे खाता संख्या और लेनदेन इतिहास शामिल हो सकते हैं। यदि ये डेटा गलत हाथों में चला गया, तो उनका उपयोग पहचान की चोरी या अन्य धोखाधड़ी के लिए किया जा सकता है। इन डेटा की सुरक्षा के लिए एन्क्रिप्शन लागू करके, एक वित्तीय संस्थान अनधिकृत पहुंच को रोक सकता है और अपने ग्राहकों की जानकारी को सुरक्षित रख सकता है।

दोनों उदाहरण डेटा सुरक्षा और एन्क्रिप्शन के महत्व को स्पष्ट रूप से उजागर करते हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाले संगठनों को डेटा सुरक्षा को गंभीरता से लेना चाहिए और उनके द्वारा एकत्र किए गए संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए मजबूत एन्क्रिप्शन लागू करना चाहिए। ऐसा न करने पर संगठन और उन व्यक्तियों दोनों पर गंभीर प्रभाव पड़ सकता है जिनका डेटा हैक किया गया है।

क्वांटम कंप्यूटिंग के साथ सहसंबंध

क्वांटम कंप्यूटिंग का विकास डेटा सुरक्षा और एन्क्रिप्शन के लिए एक गंभीर खतरा पैदा करता है और उन्नत एन्क्रिप्शन विधियों में निवेश बढ़ाने की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

क्वांटम कंप्यूटर वर्तमान में वित्तीय लेनदेन, मेडिकल रिकॉर्ड और व्यक्तिगत जानकारी जैसे संवेदनशील डेटा की सुरक्षा के लिए उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक एन्क्रिप्शन एल्गोरिदम को हैक कर सकते हैं। यह इस तथ्य के कारण है कि क्वांटम कंप्यूटर पारंपरिक कंप्यूटरों की तुलना में बहुत तेजी से गणना कर सकते हैं, जो उन्हें एन्क्रिप्शन कुंजी को हैक करने और अंतर्निहित डेटा को प्रकट करने की अनुमति देता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में गोपनीयता सुरक्षा एक ऐसा मुद्दा है जो व्यक्तियों और समाज के सदस्यों के रूप में हम सभी को प्रभावित करता है। हमारे लिए इस समस्या के प्रति व्यापक दृष्टिकोण अपनाना महत्वपूर्ण है, जिसमें तकनीकी और नियामक दोनों समाधान शामिल हैं। विकेंद्रीकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियाँ सुरक्षित, पारदर्शी और सुलभ AI सेवाओं और एल्गोरिदम को सक्षम करके आगे बढ़ने का एक आशाजनक तरीका प्रदान करती हैं। इन प्लेटफार्मों का उपयोग करके, हम अधिक लोकतंत्रीकरण और एआई समाधानों की पहुंच में योगदान करते हुए केंद्रीकृत प्रणालियों से जुड़े जोखिमों को कम कर सकते हैं।

साथ ही, यह महत्वपूर्ण है कि सरकारें और नियामक निकाय एआई प्रौद्योगिकियों के विकास और तैनाती की निगरानी के लिए सक्रिय दृष्टिकोण अपनाएं। इसमें नियम, मानक और पर्यवेक्षी निकाय स्थापित करना शामिल है जो व्यक्तियों के गोपनीयता अधिकारों की रक्षा करते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का जिम्मेदार और नैतिक उपयोग सुनिश्चित कर सकते हैं।

अंत में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में गोपनीयता सुरक्षा के लिए सरकार, उद्योग और नागरिक समाज सहित विभिन्न हितधारकों के बीच सहयोग और सहयोग की आवश्यकता होती है। गोपनीयता और सुरक्षा को बढ़ावा देने वाली रणनीतियों को विकसित करने और अपनाने पर एक साथ काम करके, हम यह सुनिश्चित करने में मदद कर सकते हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लाभों को नैतिक, जिम्मेदार और टिकाऊ तरीके से लागू किया जाता है जो सभी व्यक्तियों की गोपनीयता और गरिमा का सम्मान करता है।