Que. Discuss the ethical and moral challenges emanating from the increasing proliferation of Artificial Intelligence (AI) technology. What measures should be taken to address these challenges?
(GS-4, Ethics, 150 words, 10 marks)
प्रश्न : आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रौद्योगिकी के बढ़ते प्रसार से उत्पन्न नैतिक चुनौतियों पर चर्चा करें। इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए क्या उपाय किये जाने चाहिए?
(जीएस-4, नीतिशास्त्र, 150 शब्द, 10 अंक)
Approach:
- Introduce your answer by elaborating on Artificial Intelligence.
- In the body, mention the ethical and moral challenges emanating from the proliferation of AI technologies. Also, mention measures that are required to address these challenges.
- Conclude your answer accordingly.
Model Answer:
Artificial intelligence is a constellation of many technologies, working together to enable machines to sense, comprehend, act, and learn with human-like levels of intelligence. The rapid rise in artificial intelligence (AI) has created many opportunities, such as facilitating healthcare diagnosis, enabling human connections through social media, smart decision-making, solving complex problems and creating labour efficiencies through automated tasks.
However, these rapid changes due to the proliferation of AI technologies also raise profound ethical and moral concerns, such as:
- Inherent biases: Though artificial intelligence is capable of a speed and capacity of processing that’s far beyond that of humans, it cannot always be trusted to be fair and neutral. AI systems unavoidably make biased decisions as the system’s design and functionality reflect the values of its designer.
- Discrimination: Discrimination against individuals and groups can arise from biases in AI systems. Discriminatory analytics can contribute to self-fulfilling prophecies and stigmatisation in targeted groups, undermining their autonomy and participation in society.
- Inequality: Artificial Intelligence risks widening the gap between rich and poor countries by shifting more investment into advanced economies where automation is already established.
- Surveillance and privacy risks: The use of artificial intelligence for facial recognition and biometrics gives rise to data privacy risks. Further, these systems are not always accurate, e.g.: an AI system introduced in the U.S. failed to recognise the faces of African Americans with the same accuracy as those of Caucasian Americans.
- Accountability and transparency: The use of artificial technologies on a wider scale also raises questions about transparency and accountability. E.g.: who should be held accountable when automated and self-driving cars cause accidents?
- Risk of unemployment: AI is likely to displace some jobs. Certain tasks that are routine, repetitive, or dangerous may be automated using AI. This could lead to job losses in industries such as manufacturing, transportation, and customer service.
Measures that can help in addressing the above-mentioned challenges include:
- Developing a code of ethics: Creating a code of ethics is the first step in developing ethical AI. This code should outline the values and principles that the AI system should follow. The code should be created in collaboration with relevant stakeholders, such as employees, customers, and industry experts.
- Proportionality and the do no harm principle: The use of AI systems must not go beyond what is necessary to achieve a legitimate aim. Risk assessment should be used to prevent harm which may result from such uses.
- Right to privacy and data protection: Privacy must be protected and promoted throughout the AI lifecycle. Adequate data protection frameworks should also be established.
- Ensure diversity and inclusion: Ensuring that the data used to train the AI system is diverse and inclusive is crucial to avoiding perpetuating biases. The data used in AI should be representative of different genders, races, ethnicities, and other diverse factors.
- Awareness & Literacy: Public understanding of AI and data should be promoted through open and accessible education, civic engagement, digital skills, and AI ethics training.
- Multi-stakeholder and adaptive governance & collaboration: International law and national sovereignty must be respected in using data. Additionally, the participation of diverse stakeholders is necessary for inclusive approaches to AI governance.
- Adopting the human rights approach: AI systems can have unintended consequences that may harm individuals or groups. Therefore, it is essential to consider human rights when developing and using AI systems.
Today, in no other field, the ethical compass is more relevant than in artificial intelligence. These technologies are reshaping the way we work, interact, and live. With the proliferation of AI, it is important for us to know the ethical basis of every AI system that we use or is used on us. An ethical basis resting on both teleological and deontological perspectives will give more faith in AI systems.
दृष्टिकोण:
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में विस्तार से बताते हुए अपना उत्तर प्रस्तुत करें।
- मुख्य भाग में, एआई प्रौद्योगिकियों के प्रसार से उत्पन्न नैतिक और नैतिक चुनौतियों का उल्लेख करें। साथ ही, उन उपायों का भी उल्लेख करें जो इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए आवश्यक हैं।
- तदनुसार अपना उत्तर समाप्त करें।
मॉडल उत्तर:
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) कई प्रौद्योगिकियों का एक समूह है, जो मशीनों को मानव-सदृश बुद्धि के स्तर के साथ समझने, कार्य करने और सीखने में सक्षम बनाने के लिए मिलकर काम करता है। एआई में तेजी से वृद्धि ने कई अवसर पैदा किए हैं, जैसे- स्वास्थ्य देखभाल निदान की सुविधा, सोशल मीडिया के माध्यम से मानव कनेक्शन को सक्षम करना, स्मार्ट निर्णय लेना, जटिल समस्याओं का समाधान करना और स्वचालित कार्यों के माध्यम से श्रम दक्षता पैदा करना।
हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रौद्योगिकियों के प्रसार के कारण होने वाले ये तीव्र परिवर्तन गहन नैतिक चिंताएँ भी उत्पन्न करते हैं, जैसे:
- अंतर्निहित पूर्वाग्रह: यद्यपि कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रसंस्करण की गति और क्षमता में काफी सक्षम है, जो मनुष्यों से कहीं अधिक है, लेकिन इसके निष्पक्ष और तटस्थ होने पर हमेशा भरोसा नहीं किया जा सकता है। एआई प्रणाली अपरिहार्य रूप से पक्षपातपूर्ण निर्णय ले सकती हैं, क्योंकि प्रणाली की डिजाइनिंग और कार्यक्षमता उसके डिजाइनर के व्यक्तिगत मूल्यों को प्रतिबिंबित करती है।
- भेदभाव: व्यक्तियों और समूहों के खिलाफ भेदभाव एआई प्रणाली में पूर्वाग्रहों के कारण उत्पन्न हो सकता है। भेदभावपूर्ण विश्लेषण लक्षित समूहों में स्व-पूर्ति की भविष्यवाणियों और दोषारोपण में योगदान कर सकता है, जिससे उनकी स्वायत्तता और समाज में भागीदारी कम हो सकती है।
- असमानता: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उन उन्नत अर्थव्यवस्थाओं में अधिक निवेश स्थानांतरित करके अमीर और गरीब देशों के बीच अंतर को बढ़ाने का जोखिम उठाता है, जहां स्वचालन (ऑटोमेशन) पहले से ही स्थापित है।
- निगरानी और गोपनीयता जोखिम: चेहरे की पहचान और बायोमेट्रिक के लिए कृत्रिम बुद्धि (एआई) का उपयोग डेटा गोपनीयता जोखिमों को जन्म देता है। इसके अलावा, ये प्रणालियाँ हमेशा सटीक नहीं होती हैं, उदाहरण के लिए- अमेरिका में शुरू की गई एक एआई प्रणाली, अफ्रीकी अमेरिकियों के चेहरों को काकेशियाई अमेरिकियों की तरह ही सटीकता से पहचानने में विफल रही।
- जवाबदेही और पारदर्शिता: व्यापक पैमाने पर कृत्रिम प्रौद्योगिकियों का उपयोग भी पारदर्शिता और जवाबदेही पर सवाल उठाता है। उदाहरण के लिए: यदि स्वचालित और सेल्फ-ड्राइविंग कारों के कारण दुर्घटनाएं होती हैं, तो किसे जवाबदेह ठहराया जाना चाहिए?
- बेरोजगारी का खतरा: एआई से कुछ नौकरियाँ के विस्थापित होने की संभावना है। कुछ कार्य जो नियमित, दोहराव वाले या खतरनाक होते हैं, उन्हें एआई का उपयोग करके स्वचालित (ऑटोमेटेड) किया जा सकता है। इससे विनिर्माण, परिवहन और ग्राहक सेवा जैसे उद्योगों में काफी नौकरियां समाप्त हो सकती हैं।
उपाय जो उपर्युक्त चुनौतियों से निपटने में मदद कर सकते हैं उनमें शामिल हैं:
- एक आचार संहिता विकसित करना: एक आचार संहिता बनाना नैतिक एआई विकसित करने की दिशा में पहला कदम है। इस संहिता में उन मूल्यों और सिद्धांतों को रेखांकित किया जाना चाहिए, जिनका एआई प्रणाली द्वारा पालन किया जाना चाहिए। इस संहिता को प्रासंगिक हितधारकों, जैसे कर्मचारियों, ग्राहकों और उद्योग विशेषज्ञों के सहयोग से बनाया जाना चाहिए।
- आनुपातिकता और कोई नुकसान न करने का सिद्धांत: एआई प्रणाली का उपयोग, किसी वैध लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए आवश्यक सीमा से आगे नहीं जाना चाहिए। ऐसे उपयोगों के परिणामस्वरूप, संभावित हानि को रोकने के लिए जोखिम मूल्यांकन का उपयोग किया जाना चाहिए।
- गोपनीयता और डेटा सुरक्षा का अधिकार: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) द्वारा अपने जीवनचक्र के दौरान गोपनीयता को संरक्षित और बढ़ावा दिया जाना चाहिए। इसके साथ ही, पर्याप्त डेटा सुरक्षा ढाँचा भी स्थापित किया जाना चाहिए।
- विविधता और समावेश सुनिश्चित करना: यह सुनिश्चित करना कि एआई प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला डेटा विविधतायुक्त और समावेशी, और स्थायी पूर्वाग्रहों से बचने के लिए महत्वपूर्ण है। एआई में उपयोग किया जाने वाला डेटा विभिन्न लिंग, नस्ल, जातीयता और अन्य विविध कारकों का प्रतिनिधि होना चाहिए।
- जागरूकता और साक्षरता: एआई और डेटा की सार्वजनिक समझ को खुली और सुलभ शिक्षा, नागरिक सहभागिता, डिजिटल कौशल और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के नैतिकता प्रशिक्षण के माध्यम से बढ़ावा दिया जाना चाहिए।
- बहु-हितधारक और अनुकूल शासन और सहयोग: डेटा का उपयोग करते समय अंतर्राष्ट्रीय कानून और राष्ट्रीय संप्रभुता का सम्मान किया जाना चाहिए। इसके अतिरिक्त, एआई-सक्षम शासन के लिए समावेशी दृष्टिकोण के लिए विविध हितधारकों की भागीदारी आवश्यक है।
- मानवाधिकार दृष्टिकोण को अपनाना: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रणाली के अप्रत्याशित परिणाम हो सकते हैं, जो व्यक्तियों या समूहों को नुकसान पहुंचा सकते हैं। इसलिए एआई प्रणाली विकसित और उपयोग करते समय मानवाधिकारों पर विचार करना आवश्यक है।
वर्तमान में, आज किसी भी अन्य क्षेत्र में ‘नैतिक दिशा-निर्देश’ की उपादेयता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) क्षेत्र से अधिक प्रासंगिक नहीं है। ये प्रौद्योगिकियां हमारे काम करने, अंत: क्रिया में और रहन-सहन के तरीके को नया आकार दे रही हैं। एआई के प्रसार के साथ, हमारे लिए प्रत्येक एआई प्रणाली के नैतिक आधार को जानना महत्वपूर्ण है, जिसका हम उपयोग करते हैं या हम पर उपयोग किया जाता है। इस परिप्रेच्छ में, दृश्य-आधारित (टेलीलॉजिकल) और नियम-आधारित (डोन्टोलॉजिकल) दोनों दृष्टिकोणों पर आधारित एक नैतिक आधार एआई प्रणालियों में अधिक विश्वास उत्पन्न कर सकता है।
Note:
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