કૃત્રિમ બુદ્ધિના સંભવિત જોખમો

કૃત્રિમ બુદ્ધિના કેટલાક સંભવિત જોખમો શું છે?

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, અથવા AI જેનો વારંવાર ઉલ્લેખ કરવામાં આવે છે, તે એક એવો વિષય છે જેની છેલ્લા દાયકામાં ઘણી ચર્ચા કરવામાં આવી છે. તે મોટા ભાગના વ્યવસાયોના કાર્યપ્રવાહને સરળ અને વધુ કાર્યક્ષમ બનાવીને ઝડપથી વિકાસ કરી રહ્યું છે. ઘણા લોકોના રોજબરોજના જીવનમાં પણ AI એ મોટી સંભાવના દર્શાવી છે અને જીવનને સરળ અને ઓછું જટિલ બનાવીને ઘણી અલગ-અલગ એપ્સમાં પહેલેથી જ લાગુ કરવામાં આવી રહ્યું છે. AI એ આપણા માટે ઘણા ફાયદા લાવ્યા છે અને વિજ્ઞાન ઘણું બધું આવવાનો માર્ગ મોકળો કરી રહ્યું છે તેથી એ કહેવું સલામત છે કે AI ભવિષ્યમાં અનિવાર્ય હશે, જો તે પહેલાથી જ ન હોય.

પરંતુ જેમ દરેક મેડલની બે બાજુ હોય છે, તેવી જ રીતે AI પણ છે. આ ટેકનોલોજી ઘણા સંભવિત જોખમો અને ગેરફાયદા સાથે પણ આવે છે. અમારા સમયના ઘણા નિષ્ણાતો અને ટેકનિકલ માસ્ટરમાઈન્ડ્સ ભવિષ્યમાં AI દ્વારા ઊભી થઈ શકે તેવી સમસ્યાઓ અંગે તેમની ચિંતા વ્યક્ત કરી રહ્યા છે અને તેથી આપણે આ સમસ્યાઓને ઉકેલવા માટે સાવચેત રહેવાની જરૂર છે જ્યારે તે હજુ પણ સુધારવામાં સક્ષમ છે. એનો અમારો અર્થ શું છે?

આ વિશિષ્ટ મુદ્દાઓ અંગે ઘણી બધી બાબતો ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર છે. આ લેખમાં આપણે એઆઈના ચમકદાર રીતે ઝડપી વિકાસ આપણા વિશ્વમાં લાવી શકે તેવા કેટલાક જોખમોનું વર્ણન કરવાનો પ્રયાસ કરીશું અને તે પ્રગતિને યોગ્ય દિશામાં મોનિટર કરવા અને માર્ગદર્શન આપવા માટે કયા પગલાં લેવાની જરૂર છે.

1. નોકરીઓ

અમને ખાતરી છે કે મશીનો અને ઓટોમેશન જૂની શાળાઓ, માનવ આધારિત કાર્યસ્થળોને પ્રસ્તુત કરી શકે તેવી સંભવિત સારવાર વિશે સાંભળવાની અથવા વાંચવાની તક દરેકને પહેલેથી જ મળી છે. કેટલાક લોકો મશીનો દ્વારા તેમની નોકરીની ચોરી કરવા વિશે વિવિધ ડિગ્રીની ચિંતાથી પીડાઈ શકે છે. તે ભય સારી રીતે સ્થાપિત થઈ શકે છે, જોબ ઓટોમેશન એ ઘણા લોકો માટે એક મોટું જોખમ છે: લગભગ 25% અમેરિકનો તેમની નોકરી ગુમાવી શકે છે કારણ કે અમુક સમયે મશીનો તેમને બદલી શકશે. ખાસ કરીને જોખમમાં ઓછા વેતનની સ્થિતિ છે જેમાં વ્યક્તિ પુનરાવર્તિત કાર્યો કરે છે, જેમ કે વહીવટ અથવા ફૂડ-સર્વિસમાં નોકરીઓ. જો કે, કેટલાક યુનિવર્સિટીના સ્નાતકો પણ જોખમમાં છે, અદ્યતન મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ તેમને અમુક જટિલ કાર્યસ્થિતિઓમાં બદલવામાં સક્ષમ હોઈ શકે છે કારણ કે તેઓ વધુ શુદ્ધ બની રહ્યા છે, ખાસ કરીને ન્યુરલ નેટવર્ક અને ડીપ લર્નિંગના ઉપયોગ દ્વારા.

પરંતુ અમે ખરેખર એવું કહી શકતા નથી કે રોબોટ્સ માણસોને નોકરીના બજારમાંથી સંપૂર્ણપણે બહાર ધકેલી દેશે. કર્મચારીઓએ AI સાથે સહકાર કરીને, તેની કાર્યક્ષમતા અને યાંત્રિક તર્કનો સર્વશ્રેષ્ઠ ઉપયોગ કરીને ફક્ત પોતાને સમાયોજિત કરવા, પોતાને શિક્ષિત કરવા અને કામ કરવાનો માર્ગ શોધવાનો રહેશે. AI હજુ પણ પરફેક્ટ નથી, ઉદાહરણ તરીકે તે જજમેન્ટ કોલ કરવામાં સક્ષમ નથી, તેથી મશીનોની સાથે કામ કરતી વખતે માનવ પરિબળ હજુ પણ નિર્ણાયક રહેશે.

ત્યાં ઘણી બધી AI આધારિત ટેકનોલોજી છે જે સ્વયંસંચાલિત ઉકેલોનો ઉપયોગ કરે છે જેને તાલીમ આપવાની જરૂર છે અને આ તાલીમ માનવ ઇનપુટ પર આધારિત છે. આ માટેનું એક સારું ઉદાહરણ મશીન અનુવાદો છે જે મોટી સંખ્યામાં માનવ જનરેટેડ અનુવાદોમાંથી ઇનપુટ મેળવે છે. બીજું સારું ઉદાહરણ ટ્રાંસ્ક્રિપ્શન સૉફ્ટવેર છે જે વ્યાવસાયિક માનવ ટ્રાંસ્ક્રાઇબર્સ દ્વારા કરવામાં આવેલા ચોક્કસ ટ્રાંસ્ક્રિપ્શન્સમાંથી તાલીમ ડેટા મેળવે છે. આ રીતે સોફ્ટવેર ધીમે ધીમે ઉન્નત થાય છે, વાસ્તવિક જીવનના ઉદાહરણો દ્વારા તેના અલ્ગોરિધમ્સને શુદ્ધ કરે છે. હ્યુમન ટ્રાંસ્ક્રાઇબર્સને સૉફ્ટવેરથી ફાયદો થાય છે કારણ કે તે તેમને ટ્રાંસ્ક્રિપ્ટ્સ વધુ ઝડપી બનાવવામાં મદદ કરે છે. સૉફ્ટવેર ટ્રાંસ્ક્રિપ્ટનું રફ, ડ્રાફ્ટ વર્ઝન જનરેટ કરે છે, જે પછી ટ્રાન્સક્રાઇબર દ્વારા સંપાદિત અને સુધારવામાં આવે છે. આ ઘણો સમય બચાવે છે, અને તેનો અર્થ એ છે કે અંતે અંતિમ ઉત્પાદન ઝડપથી વિતરિત થશે અને વધુ સચોટ હશે.

2. પૂર્વગ્રહની સમસ્યા

એલ્ગોરિધમ્સ વિશે એક મહાન બાબત એ છે કે તેઓ હંમેશા વ્યક્તિલક્ષી અને લાગણીશીલ મનુષ્યોથી તદ્દન વિપરીત, ન્યાયી, બિન-પક્ષપાતી નિર્ણયો લે છે. અથવા તેઓ કરે છે? સત્ય એ છે કે કોઈપણ સ્વચાલિત સૉફ્ટવેરની નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયા તે ડેટા પર આધારિત છે કે જેના પર તેમને તાલીમ આપવામાં આવી છે. તેથી, એવા પ્રસંગોમાં ભેદભાવનું જોખમ રહેલું છે જ્યારે ઉદાહરણ તરીકે વસતીનો અમુક ભાગ વપરાયેલ ડેટામાં પૂરતો રજૂ થતો નથી. આમાંની કેટલીક સમસ્યાઓ માટે ફેશિયલ રેકગ્નિશન સોફ્ટવેરની પહેલેથી જ તપાસ કરવામાં આવી રહી છે, પૂર્વગ્રહના કિસ્સાઓ પહેલેથી જ આવી ચૂક્યા છે.

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ કેટલી પક્ષપાતી હોઈ શકે તેનું એક ઉત્તમ ઉદાહરણ COMPAS (વૈકલ્પિક પ્રતિબંધો માટે કરેક્શનલ ઓફેન્ડર મેનેજમેન્ટ પ્રોફાઇલિંગ) છે. અપરાધીઓમાં પુનઃપ્રાપ્તિના જોખમની આગાહી કરવા માટે આ એક જોખમ અને જરૂરિયાતોનું મૂલ્યાંકન સાધન છે. આ અલ્ગોરિધમ-આધારિત સાધનની તપાસ કરવામાં આવી હતી અને પરિણામો દર્શાવે છે કે COMPAS ડેટા ગંભીર રીતે વંશીય રીતે પૂર્વગ્રહયુક્ત હતો. ઉદાહરણ તરીકે, માહિતી અનુસાર, આફ્રિકન-અમેરિકન પ્રતિવાદીઓને અન્ય જાતિઓ કરતાં પુનરુત્થાનનું વધુ જોખમ હોવાનું ખોટી રીતે નક્કી કરવામાં આવે તેવી શક્યતા વધુ હતી. અલ્ગોરિધમ પણ શ્વેત જાતિના લોકો સાથે વિપરીત ભૂલ કરવાનું વલણ ધરાવે છે.

તો, અહીં શું થયું? એલ્ગોરિધમ ડેટા-આધારિત છે તેથી જો ડેટા પક્ષપાતી હોય, તો સોફ્ટવેર પણ પક્ષપાતી પરિણામો આપશે. કેટલીકવાર તેનો ડેટા કેવી રીતે એકત્રિત કરવામાં આવ્યો તેની સાથે પણ કંઈક સંબંધ હોય છે.

સ્વયંસંચાલિત સ્પીચ રેકગ્નિશન ટેક્નોલોજી પણ લિંગ અથવા જાતિના આધારે પક્ષપાતી હોઈ શકે છે કારણ કે તાલીમ ડેટા આવશ્યકપણે એવી બાબતમાં પસંદ કરવામાં આવતો નથી જે પર્યાપ્ત સમાવેશને સુનિશ્ચિત કરે.

3. સલામતીની ચિંતાઓ

આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સાથે કેટલીક સમસ્યાઓ એવી છે જે એટલી ખતરનાક છે કે તે અકસ્માતો તરફ દોરી શકે છે. એપ્લાઇડ AI ટેક્નોલૉજીના વધુ અગ્રણી ઉદાહરણોમાંનું એક સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર છે. ઘણા નિષ્ણાતો માને છે કે આ પરિવહનનું ભવિષ્ય છે. પરંતુ મુખ્ય વસ્તુ જે ટ્રાફિકમાં સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કારના તાત્કાલિક અમલીકરણને અવરોધે છે તે તેની ખામીઓ છે જે મુસાફરો અને રાહદારીઓના જીવનને જોખમમાં મૂકી શકે છે. રસ્તાઓ પર ઓટોનોમસ વાહનો કયા જોખમ ઉભી કરી શકે છે તેની ચર્ચા હજુ પણ ખૂબ જ વાસ્તવિક છે. એવા લોકો છે જેઓ વિચારે છે કે જો સેલ્ફ-ડ્રાઇવિંગ કારને રસ્તા પર મંજૂરી આપવામાં આવે તો અકસ્માતો ઓછા થઈ શકે છે. બીજી બાજુ, એવા અભ્યાસો છે જે દર્શાવે છે કે તેઓ ઘણાં ક્રેશનું કારણ બની શકે છે, કારણ કે તેમની ઘણી ક્રિયાઓ ડ્રાઇવર દ્વારા સેટ કરેલી પસંદગીઓ પર આધારિત હશે. હવે તે ડિઝાઇનરો પર નિર્ભર છે કે તેઓ સલામતી અને લોકોના જીવન અને સવારની પસંદગીઓ (જેમ કે સરેરાશ ઝડપ અને કેટલીક અન્ય ડ્રાઇવિંગ આદતો) વચ્ચે પસંદગી કરે છે. કોઈપણ સંજોગોમાં સ્વ-ડ્રાઈવિંગ કારનો મુખ્ય ધ્યેય કાર્યક્ષમ AI એલ્ગોરિધમ્સ અને અદ્યતન સેન્સરના અમલીકરણ દ્વારા ઓટોમોબાઈલ અકસ્માતોમાં ઘટાડો કરવો જોઈએ જે કોઈપણ સંભવિત ટ્રાફિક દૃશ્યોને શોધી શકે છે અને તેની આગાહી પણ કરી શકે છે. જો કે, વાસ્તવિક જીવન હંમેશા કોઈપણ પ્રોગ્રામ કરતા વધુ જટિલ હોય છે, તેથી આ ટેક્નોલોજીની મર્યાદાઓ હજુ પણ તેના વ્યાપક અમલીકરણ માટે મર્યાદિત પરિબળો પૈકી એક છે. બીજી સમસ્યા વિશ્વાસનું પરિબળ છે. વર્ષો અને વર્ષોનો ડ્રાઇવિંગ અનુભવ ધરાવતા ઘણા લોકો માટે, તમામ વિશ્વાસને ડિજિટલ હાથમાં મૂકવો એ ડિજિટલ વલણો માટે પ્રતીકાત્મક શરણાગતિ તરીકે જોવામાં આવે છે. કોઈ પણ સંજોગોમાં, જ્યાં સુધી આ બધું ઉકેલાઈ ન જાય ત્યાં સુધી, નવી કારમાં કેટલાક અદ્યતન તકનીકી ઉકેલો પહેલેથી જ લાગુ કરવામાં આવ્યા છે, અને માનવ ડ્રાઇવરો વિવિધ સેન્સર, સહાયિત બ્રેકિંગ સોલ્યુશન્સ અને ક્રુઝ નિયંત્રણોથી લાભ મેળવી શકે છે.

4. દૂષિત હેતુઓ

ટેક્નોલોજીએ લોકોની જરૂરિયાતો પૂરી કરવી જોઈએ અને તેમના જીવનને સરળ, વધુ આનંદપ્રદ બનાવવા માટે તેનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ અને તે દરેકનો કિંમતી સમય બચાવે છે. પરંતુ કેટલીકવાર AI ટેક્નોલોજીનો ઉપયોગ દૂષિત હેતુઓ માટે પણ કરવામાં આવે છે, જે આપણી ભૌતિક, ડિજિટલ અને રાજકીય સુરક્ષા માટે નોંધપાત્ર જોખમ ઊભું કરે છે.

• ભૌતિક સુરક્ષા: AI નું એક સંભવિત જોખમ, જે શરૂઆતમાં ખૂબ નાટકીય લાગે છે અને તે તમને તમારા હાડકાંમાં ઠંડક આપી શકે છે, તે તકનીકી રીતે અદ્યતન દેશો વચ્ચે સંભવિત યુદ્ધ છે, જે સૌથી વધુ કાર્યક્ષમ અને નિર્દય રીતે મારવા માટે પ્રોગ્રામ કરાયેલ સ્વાયત્ત શસ્ત્ર પ્રણાલી દ્વારા હાથ ધરવામાં આવે છે. તેથી જ એઆઈ આધારિત યુદ્ધના અશુભ જોખમથી માનવતાને સુરક્ષિત રાખવા માટે, સંધિઓ, નિયમો અને પ્રતિબંધો દ્વારા આવી લશ્કરી તકનીકના વિકાસનું નિયમન કરવું અત્યંત મહત્વપૂર્ણ છે.
• ડિજિટલ સુરક્ષા: હેકર્સ પહેલેથી જ અમારી ડિજિટલ સલામતી માટે ખતરો છે અને AI સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ એડવાન્સ હેકિંગ માટે થઈ રહ્યો છે. આવા સોફ્ટવેરના વિકાસ સાથે, હેકર્સ તેમના દુષ્કૃત્યોમાં વધુ કાર્યક્ષમ બનશે અને અમારી ઓનલાઈન ઓળખ ચોરી માટે વધુ સંવેદનશીલ બનશે. AI દ્વારા સંચાલિત સૂક્ષ્મ માલવેર દ્વારા તમારા વ્યક્તિગત ડેટાની ગોપનીયતા સાથે વધુ ચેડા થઈ શકે છે અને ડીપ લર્નિંગના ઉપયોગ દ્વારા તે વધુ જોખમી બની શકે છે. એક ડિજિટલ ચોરની કલ્પના કરો, જે તમારા મનપસંદ પ્રોગ્રામ્સની પાછળ છુપાયેલો છે, દિવસેને દિવસે વધુ ચાલાક બની રહ્યો છે, સોફ્ટવેરના ઉપયોગના લાખો વાસ્તવિક જીવન ઉદાહરણોમાંથી શીખી રહ્યો છે અને તે ડેટાના આધારે જટિલ ઓળખની ચોરીઓ તૈયાર કરે છે.

• રાજકીય સુરક્ષા: આપણે જે અશાંત સમયમાં જીવીએ છીએ, તેમાં નકલી સમાચાર અને બનાવટી રેકોર્ડિંગ્સનો ડર એકદમ વાજબી છે. AI સ્વયંસંચાલિત ડિસઇન્ફોર્મેશન ઝુંબેશ દ્વારા ઘણું નુકસાન કરી શકે છે, જે ચૂંટણી દરમિયાન અત્યંત જોખમી હોઈ શકે છે.

તેથી, નિષ્કર્ષ પર, આપણે આપણી જાતને પૂછી શકીએ છીએ કે કૃત્રિમ બુદ્ધિ આપણને કેટલું નુકસાન પહોંચાડી શકે છે અને તે માનવજાતને સારા કરતાં વધુ નુકસાન કરી શકે છે.

નિષ્ણાતો જણાવે છે કે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ આપણા જીવનમાં જે ગેરફાયદાનું કારણ બની શકે છે તેને ઘટાડવાની વાત આવે ત્યારે નૈતિક વિકાસ અને નિયમનકારી સંસ્થાઓ મુખ્ય ભાગ ભજવશે. ગમે તે થાય, અમને ખાતરી છે કે ભવિષ્યમાં તેની આપણા વિશ્વ પર ભારે અસર પડશે.

એડવાન્સ્ડ AI પ્રોટોકોલ્સ પર આધારિત સ્પીચ રેકગ્નિશન સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ પહેલેથી જ થઈ રહ્યો છે, અને તે બિઝનેસ વર્લ્ડમાં ઘણા ફાયદા લાવે છે: વર્કફ્લો વધુ ઝડપી અને સરળ છે. Gglot આ ક્ષેત્રમાં એક મોટો ખેલાડી છે અને અમે અમારી ટેક્નોલોજીને વધુ વિકસિત કરવા માટે ભારે રોકાણ કરી રહ્યા છીએ.