AI को बेहतर बनाना सीखा लेकिन परवाह नहीं करना खतरनाक है

वर्तमान समय में जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) तेजी से हमारे जीवन का अभिन्न हिस्सा बनता जा रहा है, यह समझना आवश्यक है कि हम इसे कैसे विकसित कर रहे हैं और इसके पीछे की सोच क्या है। क्या हम वास्तव में इसे सही दिशा में ले जा रहे हैं, या हम सिर्फ तकनीकी दक्षता की दौड़ में भाग ले रहे हैं? इस लेख में हम इसी विषय पर गहराई से विचार करेंगे।

AI का विकास और जिम्मेदारी का अभाव

मुझे अपने करियर के एक बड़े हिस्से में टेक्नोलॉजी और ट्रांसफॉर्मेशन की दुनिया में काम करने का अनुभव मिला है। मैंने ऐसे सिस्टम बनाए हैं जो बड़े पैमाने पर काम कर सकते हैं, और कई बार असफलताओं के बाद उन्हें बंद भी किया है। इस दौरान मैंने एक बात पर गौर किया है: हम मशीनों को निर्णय लेने की क्षमता दे रहे हैं, लेकिन क्या हम उन निर्णयों की जिम्मेदारी लेने के लिए तैयार हैं?

हम ऐसा इसलिए नहीं कर रहे हैं क्योंकि हम बुरे हैं, बल्कि स्पीड, स्केल, और डिजिटल दक्षता की दौड़ में हमारी सोच-समझ पीछे छूट गई है। अब AI निर्णय लेने लगा है कि किसे लोन मिलेगा, किसे नौकरी मिलेगी, यहां तक कि किसे नागरिकता प्राप्त होगी। यह स्थिति चिंताजनक है, क्योंकि यह सवाल उठता है कि क्या हम अपने भविष्य को मशीनों के हाथों में सौंप रहे हैं।

AI सिस्टम की सफलता और उसकी सीमाएं

एक बार मैं एक AI-आधारित सिस्टम का रिव्यू कर रहा था, जो कंपनियों के अंदर पॉलिसी वायलेशन मामलों को 'ट्रायएज' करता था। इसका उद्देश्य बॉटलनेक को कम करना और गंभीर मामलों को जल्दी पकड़ना था। शुरू में यह प्रणाली सफल दिख रही थी; डैशबोर्ड ग्रीन थे और सब कुछ सही लग रहा था।

लेकिन जब मैंने गहराई में जाकर देखा, तो यह स्पष्ट हुआ कि सिस्टम की लॉजिक यानी निर्णय लेने की प्रक्रिया में कुछ गड़बड़ थी। यह समझना मुश्किल था कि कौन-सा केस गंभीर है और कौन-सा हल्का। उदाहरण के लिए, यदि शुक्रवार की दोपहर किसी जूनियर कर्मचारी ने कोई केस फ्लैग किया, तो उसे लो-प्रायोरिटी माना जाता था। यह सब वास्तव में डेटा पर आधारित पैटर्न पर निर्भर था, जिसे कोई समझ नहीं पा रहा था।

AI की नैतिकता: एक गैर-जिम्मेदार निर्णय प्रक्रिया

AI को 'इंटेलिजेंट' कहा जाता है, लेकिन यह असल में इंसानी समझदारी और नैतिकता के बिना काम करता है। यह केवल पैटर्न पहचानता है, और ये पैटर्न हमारे पुराने डेटा से आते हैं। उस डेटा में पूर्वाग्रह और असमानताएं भरी होती हैं। हमने अपनी गलतियों को मशीनों में डाल दिया है और फिर यह उम्मीद करते हैं कि वे बेहतर निर्णय लेंगी। असलियत में, हम गलतियों को और बढ़ा रहे हैं।

उदाहरण के लिए, वित्तीय सेवाओं में देख सकते हैं कि कैसे क्रेडिट स्कोर सिस्टम गरीब समुदायों के लोगों को डाउन-रैंक कर देता है, या कैसे हायरिंग टूल्स कुछ खास विश्वविद्यालयों के छात्रों को प्राथमिकता देते हैं। ये सब ऐसे परिणाम हैं जो बुरी नीयत से नहीं, बल्कि सोचे-समझे बिना किए गए ऑप्टिमाइजेशन के कारण हुए हैं।

सटीकता और नैतिकता: एक जरूरी भेद

हमें यह याद रखना चाहिए कि सटीकता (accuracy) और नैतिकता (morality) समान नहीं हैं। AI का उपयोग धीरे-धीरे हमारी नैतिक जिम्मेदारी को खत्म कर रहा है। समस्या यह है कि जब हम AI पर निर्भर हो जाते हैं, तो हम अपने फैसले लेने की जिम्मेदारी मशीनों पर डाल देते हैं। यह एक खतरनाक आदत है।

इस प्रक्रिया को समझने के लिए हम निम्नलिखित चरणों पर गौर कर सकते हैं:

1. टीम एक सिस्टम बनाती है ताकि कठिन निर्णय लेना आसान हो सके।
2. स्टेकहोल्डर कहते हैं, 'मॉडल ने यह सुझाया है, तो हम मान लेते हैं।'
3. मॉडल एक संदिग्ध सुझाव देता है, लेकिन कोई भी सवाल नहीं पूछता।
4. बिना गहरी समीक्षा के वही सुझाव लागू कर दिया जाता है।
5. बाद में जब जवाबदेही मांगी जाती है, तो कहा जाता है, 'मॉडल ने ऐसा कहा था।'

AI विनियमन की आवश्यकता और उसके सीमाएँ

AI के विनियमन की मांग आजकल बढ़ रही है, और यह निश्चित रूप से आवश्यक है। लेकिन नियम-कानून हमें उस समस्या से नहीं बचा सकते जहां निर्णय बिना सोचे-समझे लिए जाते हैं। एथिक्स कोई चेकलिस्ट नहीं है; यह एक आदत है, एक ठहराव है। इसकी आवश्यकता को समझना होगा और इसे अपनी कार्यशैली में शामिल करना होगा।

हमें ऐसे वातावरण की आवश्यकता है, जहां सवाल पूछने की स्वतंत्रता हो। यह केवल एक एनालिस्ट में दिखता है जो पूछता है, 'हम यह वेरिएबल क्यों उपयोग कर रहे हैं?' या एक प्रोडक्ट लीड में, जो समय बढ़ाने की मांग करता है ताकि सोचने का समय मिले। यह एक एग्जीक्यूटिव में भी दिखता है, जो यह कहता है कि स्पीड का नुकसान झेल लेंगे, लेकिन कुछ ऐसा लॉन्च नहीं करेंगे जो सही नहीं लगता।

नैतिकता की भूमिका और नेतृत्व का महत्व

यदि हमें नैतिकता को जोड़ना है, तो इसे शुरुआत से ही करना होगा। AI हमारे जीवन पर एक गहरा असर डालेगा, लेकिन यदि हम इसे सही तरीके से नहीं संभालते, तो इससे होने वाले नुकसान को हम कभी नजरअंदाज नहीं कर पाएंगे। यह कोई हाइप नहीं, बल्कि सच्चाई है।

AI सिस्टम का निर्माण करते समय हमें यह सोचने की जरूरत है कि हम किस प्रकार की लीडरशिप चाहते हैं। नैतिकता को समझने और उस पर कार्य करने के लिए हमें सही नेतृत्व की आवश्यकता है। बेहतरीन लीडर वही हैं जो केवल परिणामों को ऑप्टिमाइज नहीं करते, बल्कि असहज सवालों के लिए भी जगह बनाते हैं।

क्योंकि एक बार जब हम 'क्या हमें यह करना चाहिए?' पूछना बंद कर देते हैं और केवल 'क्या हम यह कर सकते हैं?' पर ध्यान केंद्रित करते हैं, उसी दिन हम अपनी जिम्मेदारी मशीनों को सौंप देते हैं।

अगर आप नैतिकता को सिस्टम बनाते समय नहीं जोड़ते, तो आप उसे जानबूझकर बाहर छोड़ रहे हैं। हर कोड की एक वैल्यू होती है, और हर निर्णय एक विश्वदृष्टि दिखाता है।

आखिरकार, यह सवाल है कि क्या हमारे पास उस हिम्मत और विनम्रता है कि हम AI के निर्माण के समय मानवता को बनाए रखें। इसके लिए हमें अपने नैतिक मूल्यों को हमेशा ध्यान में रखना होगा।

(लेखक आदित्य विक्रम कश्यप इस वक्त न्यूयॉर्क में मॉर्गन स्टैनली के वाइस प्रेसिडेंट हैं। वे अवॉर्ड-विनिंग टेक्नोलॉजी लीडर हैं। यह उनके निजी विचार हैं.)

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