નબળા લોકોને સ્કોરિંગ: જ્યારે ટેક સમુદાયો સામે વળે છે

• લેખક:
• લેખક નામ

  ક્વોન્ટમરુન અગમચેતી
• ફેબ્રુઆરી 14, 2024

આંતરદૃષ્ટિનો સારાંશ

રોજગાર અને આરોગ્યસંભાળ જેવા ક્ષેત્રોમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI) ની વિસ્તરી રહેલી ભૂમિકા સંવેદનશીલ સમુદાયોને પૂર્વગ્રહ અને અનૈતિક સ્કોરિંગ પ્રથાઓ માટે ખુલ્લા પાડી શકે છે. નિર્ણાયક ક્ષેત્રોમાં AI પરની વધતી નિર્ભરતા ભેદભાવને રોકવા માટે વિવિધ ડેટા અને કડક નિયમોની જરૂરિયાત પર ભાર મૂકે છે. આ વલણ પારદર્શિતા માટેની વધતી જતી માંગને પ્રકાશિત કરે છે, AI એપ્લિકેશન્સમાં વાજબીતા, અને ટેક્નોલોજી ગવર્નન્સ માટે જાહેર અને સરકારી અભિગમોમાં ફેરફાર.

સંવેદનશીલ લોકોના સંદર્ભમાં સ્કોરિંગ

તાજેતરના વર્ષોમાં, AI નો ઉપયોગ વિવિધ ક્ષેત્રોમાં, ખાસ કરીને રોજગાર, આરોગ્યસંભાળ અને પોલીસ અમલીકરણમાં વધુને વધુ થઈ રહ્યો છે. 2020 સુધીમાં, યુ.એસ.માં હાયરિંગ મેનેજરોમાંથી અડધાથી વધુ ભરતીમાં એલ્ગોરિધમિક સોફ્ટવેર અને AI ટૂલ્સનો સમાવેશ કરી રહ્યા હતા, આ વલણ સતત વધતું રહ્યું છે. આ પ્લેટફોર્મ્સ અને સિસ્ટમ્સને પાવર આપતા અલ્ગોરિધમ્સ વિવિધ ડેટા પ્રકારોનો લાભ લે છે, જેમાં પ્રોફાઇલમાંથી સ્પષ્ટ માહિતી, વપરાશકર્તાની ક્રિયાઓમાંથી અનુમાનિત ડેટા અને વર્તણૂક વિશ્લેષણનો સમાવેશ થાય છે. જો કે, ડેટા અને અલ્ગોરિધમિક નિર્ણય લેવાની આ જટિલ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા પૂર્વગ્રહનું જોખમ રજૂ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, સ્ત્રીઓ વારંવાર રિઝ્યુમ પર તેમની કુશળતાને ઓછી રજૂ કરે છે, અને ચોક્કસ લિંગ આધારિત ભાષા પ્રભાવિત કરી શકે છે કે કેવી રીતે અલ્ગોરિધમ ઉમેદવારની યોગ્યતાનું મૂલ્યાંકન કરે છે. 

આરોગ્યસંભાળમાં, જો આ અલ્ગોરિધમ્સને તાલીમ આપવા માટે વપરાતો ડેટા વૈવિધ્યસભર ન હોય, તો તે ખોટા નિદાન અથવા અયોગ્ય સારવારની ભલામણો તરફ દોરી શકે છે, ખાસ કરીને અન્ડરપ્રેઝેન્ટેડ જૂથો માટે. બીજી ચિંતા ગોપનીયતા અને ડેટા સુરક્ષા છે, કારણ કે હેલ્થકેર ડેટા અત્યંત સંવેદનશીલ છે. પોલીસિંગમાં, AI નો ઉપયોગ વિવિધ સ્વરૂપોમાં કરવામાં આવે છે, જેમ કે અનુમાનિત પોલીસિંગ અલ્ગોરિધમ્સ, ચહેરાની ઓળખ તકનીક અને સર્વેલન્સ સિસ્ટમ્સ. કેટલાક અભ્યાસોએ પ્રકાશિત કર્યું છે કે આ ચહેરાની ઓળખ પ્રણાલીઓ દ્વારા ઘણીવાર રંગીન લોકોને ખોટી રીતે ઓળખવામાં આવે છે.

આ પડકારોનો સામનો કરવા માટે નિયમનકારી લેન્ડસ્કેપ વિકસિત થઈ રહ્યું છે. કાયદાકીય પ્રયાસો, જેમ કે એલ્ગોરિધમિક એકાઉન્ટેબિલિટી એક્ટ 2022, કંપનીઓને નિર્ણાયક નિર્ણય લેવાના ક્ષેત્રોમાં AI સિસ્ટમ્સની અસર મૂલ્યાંકન કરવા માટે જરૂરી કરીને અલ્ગોરિધમિક પૂર્વગ્રહને ઘટાડવાનો હેતુ છે. જો કે, AI-સંચાલિત ભરતી પ્રક્રિયાઓમાં પૂર્વગ્રહના મુદ્દાને સંબોધવા માટે બહુવિધ હિસ્સેદારો તરફથી નક્કર પ્રયાસોની જરૂર છે. ટેક્નોલોજી ડેવલપર્સે તેમના અલ્ગોરિધમ્સમાં પારદર્શિતા અને ઔચિત્યની ખાતરી કરવી જોઈએ, કંપનીઓએ આ સાધનોની મર્યાદાઓને સ્વીકારવાની અને તેને સંબોધવાની જરૂર છે, અને નીતિ નિર્માતાઓએ ભેદભાવપૂર્ણ પ્રથાઓ સામે રક્ષણ આપતા નિયમોને લાગુ કરવાની જરૂર છે. 

વિક્ષેપકારક અસર

નબળા લોકોને સ્કોર કરવાની લાંબા ગાળાની અસર, મુખ્યત્વે ક્રેડિટ સ્કોરિંગ અને અલ્ગોરિધમિક હાયરિંગ જેવી સિસ્ટમો દ્વારા, સામાજિક ગતિશીલતા અને આર્થિક અસમાનતાને નોંધપાત્ર રીતે પ્રભાવિત કરી શકે છે. ક્રેડિટ સ્કોર્સ, નાણાકીય વિશ્વસનીયતા નક્કી કરવા માટે જરૂરી છે, જે ઘણીવાર નીચલા સામાજિક-આર્થિક પૃષ્ઠભૂમિના લોકોને ગેરલાભ ઉઠાવે છે. સમય જતાં, આ એક ચક્રને કાયમી બનાવે છે જ્યાં વંચિત લોકોને આવશ્યક નાણાકીય સેવાઓ મેળવવામાં વધુ પડકારોનો સામનો કરવો પડે છે.

પક્ષપાતી સ્કોરિંગ સિસ્ટમ્સની અસર વ્યાપક સામાજિક બાકાત તરફ દોરી શકે છે, આવાસ, રોજગાર અને આવશ્યક સેવાઓની ઍક્સેસને અસર કરે છે. નીચા સ્કોર ધરાવતા લોકો અથવા પક્ષપાતી અલ્ગોરિધમ્સ દ્વારા અયોગ્ય રીતે મૂલ્યાંકન કરાયેલા લોકો માટે હાલની સામાજિક અસમાનતાઓને મજબૂત કરીને, આવાસ અથવા નોકરીઓ સુરક્ષિત કરવામાં મુશ્કેલી પડી શકે છે. આ દૃશ્ય વધુ ન્યાયી સ્કોરિંગ સિસ્ટમ્સની જરૂરિયાતને રેખાંકિત કરે છે જે ફક્ત સાંકડા ડેટા બિંદુઓ પર આધાર રાખવાને બદલે વ્યક્તિના જીવનના વ્યાપક સંદર્ભને ધ્યાનમાં લે છે.

કંપનીઓ, ખાસ કરીને નાણાકીય અને ભરતી ક્ષેત્રોમાં, આ પક્ષપાતી પ્રણાલીઓ પર આધાર રાખીને અજાણતાં સામાજિક સ્તરીકરણમાં ફાળો આપી શકે છે. દરમિયાન, સરકારો સંવેદનશીલ વસ્તીને સુરક્ષિત રાખવા માટે ટેક્નોલોજીકલ એડવાન્સિસ સાથે ગતિ જાળવી રાખે છે તેની ખાતરી કરવાના પડકારનો સામનો કરે છે. તેઓએ સ્કોરિંગ સિસ્ટમમાં પારદર્શિતા અને જવાબદારીને પ્રોત્સાહન આપવાની જરૂર છે અથવા નાગરિકોને સરકારી સંસ્થાઓ અને કાર્યક્રમોમાં વિશ્વાસ ગુમાવવાનું જોખમ છે.

નબળા લોકોને સ્કોર કરવાના અસરો

સંવેદનશીલ લોકોને સ્કોર કરવાના વ્યાપક પરિણામોમાં આનો સમાવેશ થઈ શકે છે: 

• વૈકલ્પિક ડેટાનો સમાવેશ કરતા ઉન્નત ક્રેડિટ સ્કોરિંગ મોડલ્સ, જે ઐતિહાસિક રીતે ઓછી સેવા ધરાવતા સમુદાયો માટે નાણાકીય ઉત્પાદનોની બહેતર ઍક્સેસ તરફ દોરી જાય છે.
• સરકારો AI-આધારિત હાયરિંગ ટૂલ્સ પર સખત નિયમોનો અમલ કરે છે, સમગ્ર ઉદ્યોગોમાં યોગ્ય રોજગાર પ્રથાઓ સુનિશ્ચિત કરે છે.
• પક્ષપાતી AI સામે જનજાગૃતિ અને હિમાયતમાં વધારો, જેના પરિણામે વધુ પારદર્શક અને જવાબદાર ટેકનોલોજીકલ જમાવટ થાય છે.
• કંપનીઓ તેમની ભરતીની વ્યૂહરચનાઓમાં સુધારો કરે છે, સંભવિતપણે અચેતન પૂર્વગ્રહને ઘટાડે છે અને કાર્યસ્થળમાં વિવિધતાને પ્રોત્સાહન આપે છે.
• નૈતિક AI અને અલ્ગોરિધમ ઓડિટીંગ પર કેન્દ્રિત નવા ઉદ્યોગો અને નોકરીની ભૂમિકાઓનો વિકાસ, જોબ માર્કેટમાં વૈવિધ્યકરણમાં યોગદાન આપે છે.
• પૂર્વગ્રહ અને ન્યાયીપણાને સંબોધવા માટે AI સંશોધનમાં રોકાણમાં વધારો, ટેકનોલોજીકલ પ્રગતિને આગળ ધપાવી જે સમાજના વ્યાપક સ્પેક્ટ્રમને લાભ આપે છે.

ધ્યાનમાં લેવાના પ્રશ્નો

• AI એલ્ગોરિધમ્સમાં વધુ વૈવિધ્યસભર ડેટાસેટ્સને કેવી રીતે એકીકૃત કરવાથી સામાજિક ઔચિત્ય અને સમાનતા વિશેની અમારી સમજને ફરીથી આકાર આપી શકે છે?
• કેવી રીતે વ્યક્તિઓ તેમના રોજિંદા જીવન અને કાર્યસ્થળોમાં નૈતિક AI પ્રથાઓના વિકાસમાં સક્રિય રીતે યોગદાન આપી શકે છે અથવા પ્રભાવિત કરી શકે છે?