સમાજ માટે AI કેમ ખરાબ છે?

કૃત્રિમ બુદ્ધિ ગતિ, સ્કેલ અને ક્યારેક ક્યારેક જાદુનું વચન આપે છે. પરંતુ તેની ચમક આંધળી કરી શકે છે. જો તમે વિચારી રહ્યા છો કે AI સમાજ માટે કેમ ખરાબ છે? તો આ માર્ગદર્શિકા સરળ ભાષામાં સૌથી મોટા નુકસાન વિશે વાત કરે છે - ઉદાહરણો, સુધારાઓ અને થોડા અસ્વસ્થતાપૂર્ણ સત્યો સાથે. તે ટેકનોલોજી વિરોધી નથી. તે વાસ્તવિકતા તરફી છે.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 AI કેટલું પાણી વાપરે છે?
AI ના આશ્ચર્યજનક પાણીના વપરાશ અને તે વૈશ્વિક સ્તરે શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે તે સમજાવે છે.

🔗 AI ડેટાસેટ શું છે?
તાલીમ મોડેલો માટે ડેટાસેટ માળખું, સ્ત્રોતો અને મહત્વનું વિભાજન કરે છે.

🔗 AI વલણોની આગાહી કેવી રીતે કરે છે
પરિણામોની સચોટ આગાહી કરવા માટે અલ્ગોરિધમ્સ પેટર્નનું વિશ્લેષણ કેવી રીતે કરે છે તે બતાવે છે.

🔗 AI પ્રદર્શન કેવી રીતે માપવું
મોડેલની ચોકસાઈ, ગતિ અને વિશ્વસનીયતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેના મુખ્ય મેટ્રિક્સને આવરી લે છે.

ઝડપી જવાબ: AI સમાજ માટે કેમ ખરાબ છે? ⚠️

કારણ કે ગંભીર રેલિંગ વિના, AI પૂર્વગ્રહને વધારી શકે છે, માહિતીના ક્ષેત્રોને વિશ્વાસપાત્ર બનાવટીઓથી ભરી શકે છે, દેખરેખને સુપરચાર્જ કરી શકે છે, કામદારોને આપણે ફરીથી તાલીમ આપીએ છીએ તેના કરતાં વધુ ઝડપથી વિસ્થાપિત કરી શકે છે, ઊર્જા અને પાણી પ્રણાલીઓ પર દબાણ લાવી શકે છે, અને ઉચ્ચ-દાવના નિર્ણયો લઈ શકે છે જેનું ઓડિટ અથવા અપીલ કરવી મુશ્કેલ છે. અગ્રણી માનક સંસ્થાઓ અને નિયમનકારો આ જોખમોને એક કારણસર ચિહ્નિત કરે છે. [1][2][5]

ટુચકો (સંયુક્ત): એક પ્રાદેશિક ધિરાણકર્તા AI લોન-ટ્રાયેજ ટૂલનું સંચાલન કરે છે. તે પ્રોસેસિંગ સ્પીડ વધારે છે, પરંતુ એક સ્વતંત્ર સમીક્ષામાં જાણવા મળ્યું છે કે આ મોડેલ ઐતિહાસિક રેડલાઇનિંગ સાથે જોડાયેલા ચોક્કસ પોસ્ટકોડના અરજદારો માટે નબળું પ્રદર્શન કરે છે. આ સુધારો કોઈ મેમો નથી - તે ડેટા વર્ક, પોલિસી વર્ક અને પ્રોડક્ટ વર્ક છે. આ પેટર્ન આ લેખમાં વારંવાર દેખાય છે.

સમાજ માટે AI કેમ ખરાબ છે? સારા દલીલો ✅

સારી ટીકા ત્રણ કાર્યો કરે છે:

• નુકસાન અથવા વધેલા જોખમના પ્રજનનક્ષમ પુરાવા તરફ નિર્દેશ કરો

• માળખાકીય ગતિશીલતા બતાવો , ફક્ત એક વખતના અકસ્માતો જ નહીં. [2]

• "નીતિશાસ્ત્ર" માટે અસ્પષ્ટ કોલ નહીં, પરંતુ હાલના શાસન ટૂલકીટ્સ (જોખમ વ્યવસ્થાપન, ઓડિટ, ક્ષેત્ર માર્ગદર્શન) સાથે સુસંગત ચોક્કસ ઘટાડાઓ પ્રદાન કરો

મને ખબર છે, તે હેરાન કરે તેવું વાજબી લાગે છે. પણ આ જ તો બાર છે.

નુકસાન, અનપેક્ડ

૧) પક્ષપાત, ભેદભાવ અને અન્યાયી નિર્ણયો 🧭

અલ્ગોરિધમ્સ લોકોને સ્કોર, રેન્ક અને લેબલ કરી શકે છે જે વિકૃત ડેટા અથવા ખામીયુક્ત ડિઝાઇનને પ્રતિબિંબિત કરે છે. માનક સંસ્થાઓ સ્પષ્ટપણે ચેતવણી આપે છે કે જો તમે માપન, દસ્તાવેજીકરણ અને શાસન છોડી દો છો, તો અનિયંત્રિત AI જોખમો - વાજબીતા, સમજૂતી, ગોપનીયતા - વાસ્તવિક નુકસાનમાં પરિણમે છે. [1]

તે સામાજિક રીતે ખરાબ કેમ છે: પક્ષપાતી સાધનો મોટા પાયે શાંતિથી ક્રેડિટ, નોકરીઓ, રહેઠાણ અને આરોગ્યસંભાળનું રક્ષણ કરે છે. પરીક્ષણ, દસ્તાવેજીકરણ અને સ્વતંત્ર ઓડિટ મદદ કરે છે - પરંતુ જો આપણે ખરેખર તે કરીએ તો જ. [1]

૨) ખોટી માહિતી, ડીપફેક અને વાસ્તવિકતાનું ધોવાણ 🌀

હવે આશ્ચર્યજનક વાસ્તવિકતા સાથે ઑડિઓ, વિડિઓ અને ટેક્સ્ટ બનાવવું સસ્તું છે. સાયબર સુરક્ષા રિપોર્ટિંગ બતાવે છે કે વિરોધીઓ વિશ્વાસને તોડવા, છેતરપિંડી વધારવા અને ઓપ્સને પ્રભાવિત કરવા માટે કૃત્રિમ મીડિયા અને મોડેલ-સ્તરના હુમલાઓનો સક્રિયપણે ઉપયોગ કરી રહ્યા છે. [2]

સામાજિક રીતે તે કેમ ખરાબ છે: જ્યારે કોઈ પણ ક્લિપ નકલી છે કે વાસ્તવિક છે તે દાવો કરી શકે છે ત્યારે વિશ્વાસ તૂટી જાય છે - સુવિધાના આધારે. મીડિયા સાક્ષરતા મદદ કરે છે, પરંતુ સામગ્રી-પ્રમાણિકતાના ધોરણો અને ક્રોસ-પ્લેટફોર્મ સંકલન વધુ મહત્વપૂર્ણ છે. [2]

૩) સામૂહિક દેખરેખ અને ગોપનીયતાનું દબાણ 🕵️♀️

AI વસ્તી-સ્તર ટ્રેકિંગ - ચહેરા, અવાજો, જીવનના દાખલાઓ - ની કિંમત ઘટાડે છે. ખતરો-લેન્ડસ્કેપ મૂલ્યાંકન ડેટા ફ્યુઝન અને મોડેલ-સહાયિત વિશ્લેષણના વધતા ઉપયોગની નોંધ લે છે જે જો અનચેક કરવામાં આવે તો છૂટાછવાયા સેન્સરને વાસ્તવિક દેખરેખ પ્રણાલીમાં ફેરવી શકે છે. [2]

તે સામાજિક રીતે કેમ ખરાબ છે: વાણી અને સંગઠન પર ઠંડીની અસરો ત્યાં સુધી જોવા મુશ્કેલ છે જ્યાં સુધી તે પહેલાથી જ અહીં ન હોય. દેખરેખ પહેલાં , એક માઇલ પાછળ નહીં. [2]

૪) નોકરીઓ, વેતન અને અસમાનતા 🧑🏭→🤖

AI ઉત્પાદકતા વધારી શકે છે, ખાતરી કરો - પરંતુ એક્સપોઝર અસમાન છે. નોકરીદાતાઓ અને કામદારોના ક્રોસ-કંટ્રી સર્વેક્ષણોમાં ફાયદા અને વિક્ષેપ બંને જોખમો જોવા મળે છે, જેમાં ચોક્કસ કાર્યો અને વ્યવસાયો અન્ય કરતા વધુ ખુલ્લા હોય છે. અપસ્કિલિંગ મદદ કરે છે, પરંતુ સંક્રમણો વાસ્તવિક સમયમાં વાસ્તવિક ઘરોને અસર કરે છે. [3]

સામાજિક રીતે તે કેમ ખરાબ છે: જો ઉત્પાદકતામાં વધારો મુખ્યત્વે થોડીક કંપનીઓ અથવા સંપત્તિ માલિકોને મળે છે, તો આપણે બીજા બધાને નમ્રતાપૂર્વક ખભા ઉંચા કરીને અસમાનતા વધારીએ છીએ. [3]

૫) સાયબર સુરક્ષા અને મોડેલ શોષણ 🧨

AI સિસ્ટમ્સ હુમલાની સપાટીને વિસ્તૃત કરે છે: ડેટા પોઇઝનિંગ, પ્રોમ્પ્ટ ઇન્જેક્શન, મોડેલ ચોરી અને AI એપ્લિકેશન્સની આસપાસના ટૂલિંગમાં સપ્લાય-ચેઇન નબળાઈઓ. યુરોપિયન ધમકી રિપોર્ટિંગ કૃત્રિમ મીડિયા, જેલબ્રેક અને ઝેરી ઝુંબેશના વાસ્તવિક દુનિયાના દુરુપયોગના દસ્તાવેજો ધરાવે છે. [2]

સામાજિક રીતે તે કેમ ખરાબ છે: જ્યારે કિલ્લાની રક્ષા કરતી વસ્તુ નવો ડ્રોબ્રિજ બની જાય છે. ફક્ત પરંપરાગત એપ્લિકેશનો જ નહીં - AI પાઇપલાઇન્સમાં ડિઝાઇન દ્વારા સુરક્ષિત અને સખ્તાઇ લાગુ કરો. [2]

૬) ઊર્જા, પાણી અને પર્યાવરણીય ખર્ચ 🌍💧

મોટા મોડેલોને તાલીમ આપવા અને સેવા આપવાથી ડેટા સેન્ટરો દ્વારા વીજળી અને પાણીનો ગંભીર વપરાશ થઈ શકે છે. આંતરરાષ્ટ્રીય ઊર્જા વિશ્લેષકો હવે ઝડપથી વધતી માંગને ટ્રેક કરે છે અને AI વર્કલોડ સ્કેલ થતાં ગ્રીડ પર થતી અસરો વિશે ચેતવણી આપે છે. ગભરાટ નહીં, આયોજન કરવું એ મુદ્દો છે. [4]

સામાજિક રીતે તે કેમ ખરાબ છે: અદ્રશ્ય માળખાગત તણાવ ઊંચા બિલ, ગ્રીડ ભીડ અને સાઇટિંગ લડાઇઓ તરીકે દેખાય છે - ઘણીવાર ઓછા લીવરેજવાળા સમુદાયોમાં. [4]

૭) આરોગ્યસંભાળ અને અન્ય ઉચ્ચ દાવવાળા નિર્ણયો 🩺

વૈશ્વિક આરોગ્ય અધિકારીઓ ક્લિનિકલ AI માટે સલામતી, સ્પષ્ટતા, જવાબદારી અને ડેટા-ગવર્નન્સના મુદ્દાઓને ચિહ્નિત કરે છે. ડેટાસેટ્સ અવ્યવસ્થિત છે; ભૂલો ખર્ચાળ છે; દેખરેખ ક્લિનિકલ-ગ્રેડ હોવી જોઈએ. [5]

તે સામાજિક રીતે ખરાબ કેમ છે: અલ્ગોરિધમનો આત્મવિશ્વાસ યોગ્યતા જેવો દેખાઈ શકે છે. એવું નથી. ગાર્ડરેલ્સે તબીબી વાસ્તવિકતાઓને પ્રતિબિંબિત કરવી જોઈએ, ડેમો વાઇબ્સ નહીં. [5]

સરખામણી કોષ્ટક: નુકસાન ઘટાડવા માટેના વ્યવહારુ સાધનો

(હા, હેડિંગ જાણી જોઈને વિચિત્ર છે)

ઊંડાણપૂર્વક તપાસ: 🧪 માં પક્ષપાત ખરેખર કેવી રીતે ફેલાય છે

• વિકૃત ડેટા - ઐતિહાસિક રેકોર્ડ ભૂતકાળના ભેદભાવને સમાવિષ્ટ કરે છે; જ્યાં સુધી તમે માપો અને ઘટાડશો નહીં ત્યાં સુધી મોડેલો તેને પ્રતિબિંબિત કરે છે. [1]

• બદલાતા સંદર્ભો - એક વસ્તીમાં કામ કરતું મોડેલ બીજી વસ્તીમાં ક્ષીણ થઈ શકે છે; શાસન માટે અવકાશ અને સતત મૂલ્યાંકનની જરૂર પડે છે. [1]

• પ્રોક્સી વેરીએબલ્સ - સુરક્ષિત વિશેષતાઓને છોડી દેવા પૂરતા નથી; સહસંબંધિત સુવિધાઓ તેમને ફરીથી રજૂ કરે છે. [1]

વ્યવહારુ પગલાં: ડેટાસેટ્સનું દસ્તાવેજીકરણ કરો, અસર મૂલ્યાંકન ચલાવો, જૂથોમાં પરિણામો માપો અને પરિણામો પ્રકાશિત કરો. જો તમે તેનો બચાવ ફ્રન્ટ પેજ પર ન કરો, તો તેને મોકલશો નહીં. [1]

ઊંડાણપૂર્વક જાણો: AI સાથે ખોટી માહિતી કેમ આટલી અટપટી છે 🧲

• ગતિ + વૈયક્તિકરણ = નકલી જે સૂક્ષ્મ-સમુદાયને લક્ષ્ય બનાવે છે.

• અનિશ્ચિતતાનો ફાયદો - જ્યારે બધું શકે છે, ત્યારે ખરાબ કલાકારોને ફક્ત શંકાનું બીજ વાવવાની જરૂર હોય છે.

• ચકાસણી વિલંબ - ઉત્પત્તિ ધોરણો હજુ સુધી સાર્વત્રિક નથી; જો પ્લેટફોર્મ સંકલન ન કરે તો અધિકૃત મીડિયા રેસ હારી જાય છે. [2]

ઊંડાણપૂર્વક: ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર બિલ ચૂકવવાનું બાકી છે 🧱

• પાવર - AI વર્કલોડ ડેટા સેન્ટરોના વીજળીના વપરાશમાં વધારો કરે છે; આ દાયકામાં અંદાજોમાં તીવ્ર વૃદ્ધિ જોવા મળે છે. [4]

• પાણી - ઠંડક માટે સ્થાનિક પ્રણાલીઓમાં તાણની જરૂર પડે છે, ક્યારેક દુષ્કાળગ્રસ્ત વિસ્તારોમાં.

• બેઠક લડાઈઓ - જ્યારે સમુદાયોને કોઈ વધારા વગર ખર્ચ મળે છે ત્યારે તેઓ પાછળ હટી જાય છે.

શમન પગલાં: કાર્યક્ષમતા, નાના/પાતળા મોડેલો, ઓછી કિંમતનો અંદાજ, નવીનીકરણીય ઊર્જાની નજીક સ્થાન, પાણીના ઉપયોગ પર પારદર્શિતા. કહેવું સરળ છે, કરવું વધુ મુશ્કેલ. [4]

હેડલાઇન ન ઇચ્છતા નેતાઓ માટે વ્યૂહાત્મક ચેકલિસ્ટ 🧰

• ઉપયોગમાં લેવાતી સિસ્ટમોની લાઇવ રજિસ્ટ્રી સાથે જોડાયેલ AI જોખમ મૂલ્યાંકન ચલાવો

• સામગ્રી પ્રમાણિકતા તકનીક અને ઘટના પ્લેબુક્સનો અમલ કરો

• સ્વતંત્ર ઓડિટ અને રેડ ટીમિંગ શરૂ કરો . જો તે લોકો પર નિર્ણય લે છે, તો તે ચકાસણીને પાત્ર છે. [2]

• આરોગ્ય ઉપયોગના કિસ્સાઓમાં, ક્ષેત્ર માર્ગદર્શનનું અને ડેમો બેન્ચમાર્ક નહીં, પરંતુ ક્લિનિકલ માન્યતા પર આગ્રહ રાખો. [5]

• કાર્ય પુનઃડિઝાઇન અને કૌશલ્ય વિકાસ સાથે જોડી જમાવટ . [3]

વારંવાર પૂછાતા નજ-જવાબો 🙋‍♀️

• શું AI પણ સારું નથી? અલબત્ત. આ પ્રશ્ન નિષ્ફળતાના મોડ્સને અલગ પાડે છે જેથી આપણે તેમને સુધારી શકીએ.

• શું આપણે ફક્ત પારદર્શિતા ન ઉમેરી શકીએ? મદદરૂપ, પણ પૂરતું નથી. તમારે પરીક્ષણ, દેખરેખ અને જવાબદારીની જરૂર છે. [1]

• શું નિયમન નવીનતાને મારી નાખશે? સ્પષ્ટ નિયમો અનિશ્ચિતતા ઘટાડે છે અને રોકાણને અનલૉક કરે છે. જોખમ વ્યવસ્થાપન માળખા બરાબર કેવી રીતે નિર્માણ કરવું તે વિશે છે. [1]

TL;DR અને અંતિમ વિચારો 🧩

સમાજ માટે AI કેમ ખરાબ છે? કારણ કે સ્કેલ + અસ્પષ્ટતા + ખોટી રીતે ગોઠવાયેલા પ્રોત્સાહનો = જોખમ. એકલા છોડી દેવાથી, AI પૂર્વગ્રહને મજબૂત બનાવી શકે છે, વિશ્વાસને ક્ષીણ કરી શકે છે, બળતણ દેખરેખ રાખી શકે છે, સંસાધનોનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને માનવો કઈ બાબતોને અપીલ કરી શકે તે નક્કી કરી શકે છે. બીજી બાજુ: આપણી પાસે પહેલાથી જ વધુ સારા જોખમ માળખા, ઓડિટ, પ્રમાણિકતા ધોરણો અને ક્ષેત્ર માર્ગદર્શન માટે સ્કેફોલ્ડિંગ છે. તે બ્રેક્સ દબાવવા વિશે નથી. તે તેમને ઇન્સ્ટોલ કરવા, સ્ટીયરિંગ તપાસવા અને યાદ રાખવા વિશે છે કે કારમાં ખરેખર લોકો છે. [1][2][5]

સંદર્ભ

1. NIST - આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ રિસ્ક મેનેજમેન્ટ ફ્રેમવર્ક (AI RMF 1.0). લિંક

2. ENISA - થ્રેટ લેન્ડસ્કેપ 2025. લિંક

3. OECD - કાર્યસ્થળ પર AI ની અસર: નોકરીદાતાઓ અને કામદારોના OECD AI સર્વેક્ષણોમાંથી મુખ્ય તારણો . લિંક

4. IEA - ઊર્જા અને AI (વીજળી માંગ અને દૃષ્ટિકોણ). લિંક

5. વિશ્વ આરોગ્ય સંગઠન - આરોગ્ય માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિનું નૈતિકતા અને શાસન . લિંક

અવકાશ અને સંતુલન પર નોંધો: OECD ના તારણો ચોક્કસ ક્ષેત્રો/દેશોમાં થયેલા સર્વેક્ષણો પર આધારિત છે; તે સંદર્ભને ધ્યાનમાં રાખીને અર્થઘટન કરો. ENISA મૂલ્યાંકન EU ખતરાના ચિત્રને પ્રતિબિંબિત કરે છે પરંતુ વૈશ્વિક સ્તરે સંબંધિત પેટર્નને પ્રકાશિત કરે છે. IEA આઉટલુક મોડેલ કરેલ અંદાજો પૂરા પાડે છે, નિશ્ચિતતાઓ નહીં; તે એક આયોજન સંકેત છે, ભવિષ્યવાણી નથી.

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે