एआई में पूर्वाग्रह शमन

एआई मॉडल अनजाने में उस डेटा के आधार पर पूर्वाग्रह विकसित कर सकते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। पूर्वाग्रह शमन सुनिश्चित करता है कि एआई पूर्वाग्रहों की पहचान, सुधार और परीक्षण करके सभी उपयोगकर्ताओं के साथ निष्पक्ष व्यवहार करे।

एआई में पूर्वाग्रहों की पहचान

एआई में पूर्वाग्रह तब होता है जब असंतुलित या त्रुटिपूर्ण प्रशिक्षण डेटा के कारण मॉडल कुछ समूहों को दूसरों पर तरजीह देते हैं।

उदाहरण:

• नियुक्ति करने वाली एआई पुरुष अभ्यर्थियों को प्राथमिकता देती है, क्योंकि इसे ऐतिहासिक आंकड़ों के आधार पर प्रशिक्षित किया गया था, जिसमें अधिकतर पुरुषों को ही नियुक्त किया गया था।
• चेहरे की पहचान करने वाली एआई हल्की त्वचा वाले लोगों के लिए बेहतर काम करती है, क्योंकि डेटासेट में गहरे रंग वाले लोगों की तुलना में गोरे चेहरे अधिक थे।

पूर्वाग्रह की पहचान कैसे करें?

• एआई निर्णयों में अनुचित पैटर्न की जांच के लिए ऑडिटिंग टूल का उपयोग करें।
• प्रशिक्षण डेटा में असमानताओं का पता लगाने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण लागू करें।

एआई में पूर्वाग्रहों को सुधारना

एक बार पूर्वाग्रह पाए जाने पर, एआई इंजीनियर इसे ठीक करने के लिए डी-पूर्वाग्रहीकरण तकनीकों का उपयोग करते हैं।

पूर्वाग्रह सुधार विधियाँ:

• डेटा को पुनः भारित करना → कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों को अधिक भारित करना।
• डी-बायसिंग एल्गोरिदम → भेदभाव को बेअसर करने के लिए एआई प्रशिक्षण को समायोजित करना।
• बेहतर डेटा संग्रहण → यह सुनिश्चित करना कि AI विविध स्रोतों से सीखे।

उदाहरण:

- एआई हायरिंग सॉफ्टवेयर किसी एक समूह का पक्ष लेने के बजाय पुरुषों और महिलाओं के बायोडाटा से समान रूप से सीखता है।
- एआई फेशियल रिकॉग्निशन सभी त्वचा टोन को संतुलित करता है ताकि विभिन्न जातियों में सटीकता में सुधार हो सके।

नियमित रूप से पूर्वाग्रह की जांच करें

यदि एआई की निरंतर निगरानी और परीक्षण नहीं किया जाता है तो पूर्वाग्रह वापस आ सकता है।

पूर्वाग्रह का परीक्षण कैसे करें?

• विभिन्न समूहों में निष्पक्षता के लिए AI भविष्यवाणियों की नियमित समीक्षा करें।
• अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए नैतिक एआई दिशानिर्देशों का उपयोग करें।
• विविध उपयोगकर्ताओं से फीडबैक एकत्रित करें, यह देखने के लिए कि क्या AI उनके साथ निष्पक्ष व्यवहार करता है।

उदाहरण:

-बैंक लिंग, जाति या आय स्तर के आधार पर भेदभाव के लिए एआई ऋण अनुमोदन का परीक्षण करता है।
- वॉयस असिस्टेंट का परीक्षण यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि वह विभिन्न लहजों को निष्पक्ष रूप से समझता है।

एआई में विविध दृष्टिकोणों की भूमिका

निष्पक्ष AI प्रणालियां बनाने के लिए AI टीमों को विविध पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है।

विविधता क्यों महत्वपूर्ण है?

• एआई मॉडलों में सांस्कृतिक और लैंगिक पूर्वाग्रह को रोकता है।
• सभी जनसांख्यिकी के लिए AI प्रयोज्यता में सुधार करता है।
• वैश्विक अनुप्रयोगों में निष्पक्षता सुनिश्चित करता है।

उदाहरण:

-एक विविध एआई टीम उन पूर्वाग्रहों को नोटिस कर सकती है जिन्हें अन्य नहीं देख पाते।
-विविध टीम द्वारा प्रशिक्षित एआई सहायक अनेक बोलियों और लहजों को समझ सकेंगे।

सारांश

• एआई में पूर्वाग्रह असंतुलित प्रशिक्षण डेटा से आता है।
• पूर्वाग्रह सुधार में डेटा को पुनः भारित करना, मॉडलों को पूर्वाग्रह मुक्त करना, तथा डेटासेट में सुधार करना शामिल है।
• निष्पक्ष और नैतिक निर्णय सुनिश्चित करने के लिए एआई मॉडलों का नियमित रूप से परीक्षण किया जाना चाहिए।
• विविध एआई टीमें समावेशी और निष्पक्ष एआई प्रणालियां बनाने में मदद करती हैं।

हिचेम ए. बेन्ज़ाइर द्वारा