चित्रण शिष्टाचार:

एल्गोरिदम हमें बताएं कि कैसे सोचना है, और यह हमें बदल रहा है

जैसा कि कंप्यूटर सीखते हैं कि हम कैसे नकल करते हैं, क्या हम उनके जैसा बनना शुरू कर रहे हैं?

सिलिकॉन वैली अधिक से अधिक भविष्यवाणी कर रही है कि हम ईमेल का जवाब कैसे दे रहे हैं, किसी की इंस्टाग्राम तस्वीर पर प्रतिक्रिया दें, यह निर्धारित करें कि हम किस सरकारी सेवाओं के लिए पात्र हैं, और जल्द ही आगामी Google सहायक हमारे हेयरड्रेसर को वास्तविक रूप में हमारे लिए कॉल कर पाएंगे। समय।

हमने अस्पतालों और स्कूलों से लेकर अदालतों तक, हर जगह व्यावहारिक रूप से एल्गोरिदम को आमंत्रित किया है। हम स्वायत्त स्वचालन से घिरे हैं। कोड की लाइनें हमें बता सकती हैं कि क्या देखना है, किसको डेट करना है, और यहां तक ​​कि किसको न्याय प्रणाली जेल भेजनी चाहिए।

क्या हम इतने निर्णय लेने वाले प्राधिकरण और कोड की लाइनों पर नियंत्रण करके गलती कर रहे हैं?

हम गणितीय प्रक्रियाओं से ग्रस्त हैं क्योंकि वे हमें जटिल समस्याओं की एक श्रृंखला के लिए सटीक, सटीक उत्तर देते हैं। मशीन लर्निंग सिस्टम हमारे आधुनिक समाज के लगभग हर क्षेत्र में लागू किया गया है।

फिर भी, जो हमें खुद से पूछना चाहिए वह यह है कि क्या हम इतने निर्णय लेने वाले प्राधिकरण और कोड की लाइनों पर नियंत्रण करके गलती कर रहे हैं? और, एल्गोरिदम हमारे जीवन को कैसे प्रभावित कर रहे हैं?

कभी बदलती दुनिया में, मशीनें यह सीखने में बहुत अच्छा काम कर रही हैं कि मनुष्य कैसे व्यवहार करते हैं, हमें क्या पसंद है और क्या नफरत है, और जो हमारे लिए सबसे तेज गति से सबसे अच्छा है। वर्तमान में हम भविष्य कहनेवाला प्रौद्योगिकी के कक्षों के भीतर रह रहे हैं - अरे वहाँ स्वत: पूर्ण!

एल्गोरिदम ने विशालता डेटा के माध्यम से छाँटकर और हमें प्रासंगिक, तात्कालिक परिणाम देकर हमारे जीवन को बहुत बदल दिया है। बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करके हमने वर्षों से कंपनियों को यह तय करने की शक्ति दी है कि हमारे लिए सबसे अच्छा क्या है।

अल्फाबेट या अमेज़ॅन जैसी कंपनियां कटे हुए डेटा के साथ अपने संबंधित एल्गोरिदम को खिला रही हैं और एआई को निर्देश दे रही हैं कि वे हमारी ज़रूरतों के अनुकूल होने के लिए इकट्ठा की गई जानकारी का उपयोग करें और हमारी तरह बनें। फिर भी जैसे-जैसे हमें इन उपयोगी सुविधाओं की आदत होती है, क्या हम कंप्यूटर की तरह बात और व्यवहार कर रहे हैं?

"एल्गोरिदम स्वाभाविक रूप से उचित नहीं है, क्योंकि जो व्यक्ति मॉडल बनाता है वह सफलता को परिभाषित करता है।" - कैथी ओ'नील, डेटा वैज्ञानिक

इस तकनीकी दर पर, निकट भविष्य की कल्पना करना असंभव नहीं है, जहां हमारे व्यवहार को एल्गोरिदम द्वारा निर्देशित या निर्देशित किया जाता है। वास्तव में, यह पहले से ही हो रहा है।

आपको संदेश या त्वरित उत्तर लिखने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, Google ने पिछले अक्टूबर में स्मार्ट उत्तरों नामक जीमेल पर अपनी नवीनतम सुविधा शुरू की। चूंकि, बहुत सारे लोगों ने तूफान से इंटरनेट ले लिया है, इसलिए उन्होंने सहायक की आलोचना करते हुए कहा है कि इसके अनुरूप सुझाव आक्रामक हैं, इंसानों को मशीनों की तरह देखते हैं, कुछ जवाब देने के साथ ही इसका जवाब अंततः हम जिस तरह से संवाद करते हैं या संभवतः ईमेल शिष्टाचार को बदल सकते हैं, को प्रभावित कर सकते हैं।

एल्गोरिदम के साथ मुख्य मुद्दा यह है कि जब वे इतने बड़े और जटिल हो जाते हैं, तो वे हमारे वर्तमान समाज को नकारात्मक रूप से प्रभावित करना शुरू करते हैं, लोकतंत्र को खतरे में डालते हैं - हाय मार्क जुकरबर्ग, या नागरिकों को ऑरवेलियन उपायों में रखते हुए, जैसे चीन लोगों को ट्रैकिंग के माध्यम से क्रेडिट स्कोर रैंक करने के लिए अभूतपूर्व साधन लेता है। एक डायस्टोपियन निगरानी कार्यक्रम के साथ उनका व्यवहार।

जैसे-जैसे मशीन-लर्निंग सिस्टम समाज के कई क्षेत्रों में व्यापक होते जा रहे हैं। क्या हमारे विचारों को लेने के लिए एल्गोरिदम दुनिया को चलाएगा?

अब, फेसबुक के दृष्टिकोण को लेते हैं। 2015 में वापस उन्होंने न्यूज फीड के अपने नए संस्करण को तैयार किया, जो उपयोगकर्ताओं के फ़ीड को एक व्यक्तिगत समाचार पत्र में बदलने और उन्हें बढ़ावा देने के एक सरल तरीके के रूप में तैयार किया गया था, जिससे उन्हें पहले से पसंद, साझा और टिप्पणी की गई सामग्री में संलग्न होने की अनुमति मिलती है।

"वैयक्तिकृत" एल्गोरिदम के साथ समस्या यह है कि वे उपयोगकर्ताओं को फिल्टर बबल या इको चैम्बर्स में डाल सकते हैं। वास्तविक जीवन में, ज्यादातर लोगों को दृष्टिकोण के साथ संलग्न होने की संभावना कम होती है कि वे भ्रमित, कष्टप्रद, गलत या घृणास्पद पाते हैं। फेसबुक के एल्गोरिदम के मामले में, वे उपयोगकर्ताओं को वह देते हैं जो वे चाहते हैं, परिणामस्वरूप, प्रत्येक व्यक्ति फ़ीड एक अनूठी दुनिया बन जाती है। अपने आप में एक विशिष्ट वास्तविकता।

फ़िल्टर बुलबुले को सार्वजनिक तर्क देना मुश्किल हो जाता है क्योंकि सिस्टम के दृष्टिकोण से जानकारी और विघटन बिल्कुल समान दिखते हैं। जैसा कि रोजर मैकनेमी ने हाल ही में टाइम पत्रिका पर लिखा है, “फेसबुक पर तथ्य पूर्ण नहीं हैं; वे शुरू में उपयोगकर्ताओं और उनके दोस्तों के लिए छोड़ दिए जाने के लिए एक विकल्प हैं, लेकिन फिर सगाई को बढ़ावा देने के लिए एल्गोरिदम द्वारा बढ़ाया जाता है। ”

फ़िल्टर बुलबुले एक भ्रम पैदा करते हैं कि हर कोई एक ही चीजों को मानता है जो हम करते हैं या एक ही आदतें हैं। जैसा कि हम पहले से ही जानते हैं, फेसबुक पर एल्गोरिदम ने ध्रुवीकरण को बढ़ाकर और अंततः लोकतंत्र को नुकसान पहुंचाकर समस्या को बढ़ा दिया। यह दिखाते हुए कि एल्गोरिदम ने ब्रिटिश जनमत संग्रह या यू.एस. में 2016 के चुनावों को प्रभावित किया होगा।

"फेसबुक के एल्गोरिदम तटस्थ लोगों पर अत्यधिक संदेशों को बढ़ावा देते हैं, जो कि सूचनाओं, सूचनाओं पर साजिश को बढ़ावा दे सकते हैं।" - रोजर मैकनेमी, सिलिकॉन वैली निवेशक

वर्तमान दुनिया में लगातार जानकारी के उभरते हुए टीलों से भरा हुआ है, इसके माध्यम से स्थानांतरण कुछ व्यक्तियों के लिए एक बड़ी चुनौती है। एआई - बुद्धिमानी से इस्तेमाल किया - संभावित रूप से किसी के अनुभव को ऑनलाइन बढ़ा सकता है या सामग्री के लगातार बढ़ते भार को तेजी से तरीके से निपटने में मदद कर सकता है। हालांकि, ठीक से काम करने के लिए, एल्गोरिदम को वास्तविक दुनिया में क्या हो रहा है, इसके बारे में सटीक डेटा की आवश्यकता होती है।

कंपनियों और सरकारों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि एल्गोरिदम का डेटा पक्षपाती या गलत नहीं है। चूंकि प्रकृति में, कुछ भी सही नहीं है, स्वाभाविक रूप से पक्षपाती डेटा पहले से ही कई एल्गोरिदम के अंदर होने की उम्मीद है, और यह न केवल हमारे ऑनलाइन दुनिया को भौतिक, वास्तविक एक से खतरे में डालता है।

मजबूत नियामक ढांचों के क्रियान्वयन की वकालत करना अनिवार्य है, इसलिए हम तकनीकी वाइल्ड वेस्ट को समाप्त नहीं करेंगे।

हमें उस शक्ति के बारे में बेहद सतर्क रहना चाहिए जिसे हम एल्गोरिदम भी देते हैं। एल्गोरिदम में घुसने वाले पारदर्शिता के मुद्दों और उनके द्वारा किए गए निर्णयों और प्रक्रियाओं के पीछे नैतिक निहितार्थ और लोगों को प्रभावित करने वाले सामाजिक परिणामों पर आशंकाएं बढ़ रही हैं।

उदाहरण के लिए, कोर्टरूम में इस्तेमाल किया जाने वाला एआई पूर्वाग्रह को बढ़ा सकता है, अल्पसंख्यकों के खिलाफ भेदभाव को ध्यान में रखकर "जोखिम" कारकों जैसे कि उनके पड़ोस और अपराध से जुड़ाव। ये एल्गोरिदम व्यवस्थित रूप से विपत्तिपूर्ण गलतियाँ कर सकते थे और निर्दोष, वास्तविक मनुष्यों को जेल भेज सकते थे।

"क्या हम अपनी मानवता को खोने के खतरे में हैं?"

सुरक्षा विशेषज्ञ के रूप में, ब्रूस श्नेयर ने अपनी पुस्तक क्लिक हियर टू किल एवरीबॉडी में लिखा है, "यदि हम कंप्यूटरों को हमारे लिए सोचने देते हैं और अंतर्निहित इनपुट डेटा भ्रष्ट है, तो वे सोच को बुरी तरह से प्रभावित करेंगे और हम शायद इसे कभी नहीं जान पाएंगे।"

यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के गणितज्ञ हन्ना फ्राई हमें एक ऐसी दुनिया के अंदर ले जाते हैं जिसमें कंप्यूटर स्वतंत्र रूप से काम करते हैं। उनकी हालिया पुस्तक हैलो वर्ल्ड: बीइंग ह्यूमन इन द अल्गोरिद्म के बारे में उनका तर्क है कि नागरिकों के रूप में हमें कीबोर्ड के पीछे के लोगों पर अधिक ध्यान देना चाहिए, जो एल्गोरिदम को प्रोग्रामिंग कर रहे हैं।

वह कहती हैं, '' हमें ऐसी दुनिया बनाने की जरूरत नहीं है जिसमें मशीनें हमें बताएं कि क्या करना है या कैसे करना है, हालांकि हम इस तरह की दुनिया में बहुत अच्छी तरह से खत्म हो सकते हैं। '' पुस्तक के दौरान, वह अक्सर पूछती है: "क्या हम अपनी मानवता को खोने का खतरा है?"

अभी, हम अभी भी उस अवस्था में नहीं हैं जहाँ मनुष्य चित्र से बाहर हैं। इस दुनिया में हमारी भूमिका को अभी तक दरकिनार नहीं किया गया है और न ही यह लंबे समय में होगा। मनुष्य और मशीन अपनी ताकत और कमजोरियों के साथ मिलकर काम कर सकते हैं। मशीनें त्रुटिपूर्ण हैं और ठीक वैसे ही गलतियाँ करती हैं जैसे हम करते हैं। हमें इस बात से सावधान रहने की आवश्यकता है कि हम कितनी सूचना और शक्ति देते हैं क्योंकि एल्गोरिदम अब मानवता का आंतरिक हिस्सा है और वे जल्द ही कहीं भी नहीं जा रहे हैं।

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एक सफल ऑनलाइन स्टोर बनाने में कितना खर्च होता है? लॉन्च करने के लिए, मैं एक ई-कॉमर्स वेबसाइट के लिए किसी न किसी लागत के लिए देख रहा हूं, जिसमें ईकॉमर्स फीचर्स भी शामिल हैं, एक सौंदर्यवादी रूप से मनभावन स्टार्टर वेबसाइट के लिए।मैं प्रोग्रामिंग पृष्ठभूमि और बिना किसी प्रारंभिक लागत के ज्ञान के साथ सोशल मीडिया वेबसाइट कैसे शुरू कर सकता हूं? मुझे वेब डिज़ाइन के बारे में कहां से सीखना शुरू करना चाहिए? अगर मैं नहीं जानता कि प्रोग्रामिंग क्या है तो मैं एक अच्छा प्रोग्रामर कैसे हो सकता हूं? मैंने इलस्ट्रेटर सीखा है, मैं कंपनी का लोगो कैसे डिज़ाइन करना सीखूँ? यह जानना महत्वपूर्ण है कि कोड कैसे करें? मैं किसी ऐप से ऑनलाइन MySQL DB से डेटा कैसे खींच सकता हूं? कैसे सही दूरी तय करने के लिए