AI TRISM: AI ധാർമ്മികമായി തുടരുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു

• രചയിതാവ്:
• രചയിതാവിന്റെ പേര്

  Quantumrun ദീർഘവീക്ഷണം
• ഒക്ടോബർ 20, 2023

ഇൻസൈറ്റ് സംഗ്രഹം

2022-ൽ, ഗവേഷണ സ്ഥാപനമായ ഗാർട്ട്‌നർ AI മോഡലുകളുടെ ഭരണവും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കുന്നതിനായി AI ട്രസ്റ്റ്, റിസ്ക്, സെക്യൂരിറ്റി മാനേജ്‌മെന്റ് എന്നിവയ്ക്കായി AI TRiSM അവതരിപ്പിച്ചു. ചട്ടക്കൂടിൽ അഞ്ച് തൂണുകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: വിശദീകരണം, മോഡൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ, ഡാറ്റ അപാകത കണ്ടെത്തൽ, പ്രതികൂല ആക്രമണങ്ങൾക്കുള്ള പ്രതിരോധം, ഡാറ്റ സംരക്ഷണം. AI അപകടസാധ്യതകളുടെ മോശം മാനേജ്മെന്റ് കാര്യമായ നഷ്ടങ്ങൾക്കും സുരക്ഷാ ലംഘനങ്ങൾക്കും ഇടയാക്കുമെന്ന് റിപ്പോർട്ട് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. AI TRiSM നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് നിയമപരമായ, അനുസരണം, IT, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സ് എന്നിവയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ ടീം ആവശ്യമാണ്. ധാർമ്മികവും നിയമപരവുമായ ആശങ്കകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന "ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI" യുടെ ഒരു സംസ്കാരം കെട്ടിപ്പടുക്കാൻ ഈ ചട്ടക്കൂട് ലക്ഷ്യമിടുന്നു, കൂടാതെ AI-യിലെ നിയമന പ്രവണതകൾ, സർക്കാർ നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ധാർമ്മിക പരിഗണനകൾ എന്നിവയെ സ്വാധീനിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്.

AI TRISM സന്ദർഭം

ഗാർട്ട്നർ പറയുന്നതനുസരിച്ച്, AI TriSM-ന് അഞ്ച് തൂണുകൾ ഉണ്ട്: വിശദീകരണം, മോഡൽ ഓപ്പറേഷൻസ് (മോഡൽഓപ്സ്), ഡാറ്റാ അപാകത കണ്ടെത്തൽ, പ്രതികൂല ആക്രമണ പ്രതിരോധം, ഡാറ്റ സംരക്ഷണം. ഗാർട്ട്‌നറുടെ പ്രവചനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, ഈ സ്തംഭങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്ന സ്ഥാപനങ്ങൾ 50-ഓടെ ദത്തെടുക്കൽ, ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ, ഉപയോക്തൃ സ്വീകാര്യത എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് അവരുടെ AI മോഡൽ പ്രകടനത്തിൽ 2026 ശതമാനം ഉയർച്ചയ്ക്ക് സാക്ഷ്യം വഹിക്കും. കൂടാതെ, AI- പവർ മെഷീനുകൾ ലോകത്തിലെ തൊഴിലാളികളുടെ 20 ശതമാനം വരും. 40-ഓടെ മൊത്തത്തിലുള്ള സാമ്പത്തിക ഉൽപ്പാദനത്തിന്റെ 2028 ശതമാനം സംഭാവന ചെയ്യുക.

ഐടി എക്സിക്യൂട്ടീവുകൾക്ക് മനസ്സിലാക്കാനോ വ്യാഖ്യാനിക്കാനോ കഴിയാത്ത നൂറുകണക്കിന് അല്ലെങ്കിൽ ആയിരക്കണക്കിന് AI മോഡലുകൾ പല സംഘടനകളും നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഗാർട്ട്നറുടെ സർവേയുടെ കണ്ടെത്തലുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. AI-യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യതകൾ വേണ്ടത്ര കൈകാര്യം ചെയ്യാത്ത ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് പ്രതികൂലമായ ഫലങ്ങളും ലംഘനങ്ങളും നേരിടാനുള്ള സാധ്യത വളരെ കൂടുതലാണ്. മോഡലുകൾ ഉദ്ദേശിച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിച്ചേക്കില്ല, ഇത് സുരക്ഷയുടെയും സ്വകാര്യതയുടെയും ലംഘനങ്ങൾക്കും സാമ്പത്തിക, വ്യക്തി, പ്രശസ്തി എന്നിവയ്ക്കും കാരണമാകും. AI യുടെ കൃത്യമല്ലാത്ത നടപ്പാക്കൽ, തെറ്റായ ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സ്ഥാപനങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും.

AI TRiSM വിജയകരമായി നടപ്പിലാക്കുന്നതിന്, നിയമപരവും പാലിക്കൽ, സുരക്ഷ, ഐടി, ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്‌സ് ഉദ്യോഗസ്ഥരുടെ ഒരു ക്രോസ്-ഫംഗ്ഷണൽ ടീം ആവശ്യമാണ്. AI പ്രോജക്റ്റിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഓരോ ബിസിനസ് ഏരിയയിൽ നിന്നും ശരിയായ പ്രാതിനിധ്യം ഉള്ള ഒരു സമർപ്പിത ടീമിനെയോ ടാസ്‌ക് ഫോഴ്സിനെയോ സ്ഥാപിക്കുന്നതും മികച്ച ഫലങ്ങൾ നൽകും. ഓരോ ടീം അംഗവും അവരുടെ റോളുകളും ഉത്തരവാദിത്തങ്ങളും AI TRiSM സംരംഭത്തിന്റെ ലക്ഷ്യങ്ങളും ലക്ഷ്യങ്ങളും വ്യക്തമായി മനസ്സിലാക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

തടസ്സപ്പെടുത്തുന്ന ആഘാതം

AI സുരക്ഷിതമാക്കാൻ, ഗാർട്ട്നർ നിരവധി സുപ്രധാന ഘട്ടങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ആദ്യം, AI-യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യതകളും അവ എങ്ങനെ ലഘൂകരിക്കാമെന്നും ഓർഗനൈസേഷനുകൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ പ്രയത്നത്തിന് സാങ്കേതികത മാത്രമല്ല, ആളുകൾ, പ്രക്രിയകൾ, പരിസ്ഥിതി എന്നിവയിൽ അതിന്റെ സ്വാധീനവും പരിഗണിക്കുന്ന സമഗ്രമായ അപകടസാധ്യത വിലയിരുത്തൽ ആവശ്യമാണ്.

രണ്ടാമതായി, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ AI ഗവേണൻസിൽ നിക്ഷേപിക്കേണ്ടതുണ്ട്, അതിൽ AI അപകടസാധ്യതകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള നയങ്ങളും നടപടിക്രമങ്ങളും നിയന്ത്രണങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്നു. AI സിസ്റ്റങ്ങൾ സുതാര്യവും വിശദീകരിക്കാവുന്നതും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതും പ്രസക്തമായ നിയമങ്ങളും ചട്ടങ്ങളും പാലിക്കുന്നവയും ആണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നത് ഈ തന്ത്രത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. കൂടാതെ, കാലക്രമേണ ഉണ്ടായേക്കാവുന്ന അപകടസാധ്യതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ലഘൂകരിക്കുന്നതിനും AI മോഡലുകളുടെ തുടർച്ചയായ നിരീക്ഷണവും ഓഡിറ്റിംഗും നിർണായകമാണ്. അവസാനമായി, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ AI സുരക്ഷയുടെ ഒരു സംസ്കാരം വികസിപ്പിച്ചെടുക്കേണ്ടതുണ്ട്, ജീവനക്കാരുടെയും പങ്കാളികളുടെയും ഇടയിൽ അവബോധം, വിദ്യാഭ്യാസം, പരിശീലനം എന്നിവ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുക. ഈ ഘട്ടങ്ങളിൽ AI-യുടെ ധാർമ്മിക ഉപയോഗം, AI-യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യതകൾ, പ്രശ്‌നങ്ങളോ ആശങ്കകളോ എങ്ങനെ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള പരിശീലനം ഉൾപ്പെടുന്നു. 

ഈ ശ്രമങ്ങൾ കൂടുതൽ കമ്പനികൾ അവരുടെ ഉത്തരവാദിത്ത AI വകുപ്പുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കാരണമാകും. ഈ ഉയർന്നുവരുന്ന ഭരണ ചട്ടക്കൂട്, AI-യുമായി ബന്ധപ്പെട്ട നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ തടസ്സങ്ങളെ ഓർഗനൈസേഷനുകൾ എങ്ങനെ സമീപിക്കുന്നുവെന്ന് രേഖപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ പരിഹരിക്കുന്നു. ഉദ്ദേശിക്കാത്ത പ്രതികൂല പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ തടയുന്നതിന് അവ്യക്തത ഇല്ലാതാക്കാൻ ചട്ടക്കൂടും അനുബന്ധ സംരംഭങ്ങളും ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI ചട്ടക്കൂടിന്റെ തത്വങ്ങൾ ജീവനക്കാർക്ക് പ്രയോജനം ചെയ്യുന്ന രീതിയിലും ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് മൂല്യം നൽകുകയും സമൂഹത്തെ ഗുണപരമായി സ്വാധീനിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയിൽ AI രൂപകൽപന ചെയ്യുന്നതിനും വികസിപ്പിക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.

AI TRISM-ന്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ

AI TRiSM-ന്റെ വിശാലമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉൾപ്പെടാം: 

• AI TRiSM കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നതിനാൽ, AI സുരക്ഷാ വിശകലന വിദഗ്ധർ, റിസ്ക് മാനേജർമാർ, ധാർമ്മികവാദികൾ എന്നിങ്ങനെ ഈ മേഖലയിൽ അറിവുള്ള കൂടുതൽ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള തൊഴിലാളികളെ കമ്പനികൾ നിയമിക്കേണ്ടതുണ്ട്.
• AI സംവിധാനങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ സുതാര്യത, നീതി, ഉത്തരവാദിത്തം എന്നിവയുടെ ആവശ്യകത പോലെയുള്ള പുതിയ ധാർമ്മികവും ധാർമ്മികവുമായ പരിഗണനകൾ.
• സുരക്ഷിതവും വിശ്വസനീയവും വിശ്വസനീയവുമായ AI- വർദ്ധിപ്പിച്ച പുതുമകൾ.
• AI സംവിധാനങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട അപകടസാധ്യതകളിൽ നിന്ന് വ്യക്തികളെയും ഓർഗനൈസേഷനുകളെയും സംരക്ഷിക്കുന്നതിനുള്ള സർക്കാർ നിയന്ത്രണത്തിനായുള്ള വർദ്ധിച്ച സമ്മർദ്ദം.
• പ്രത്യേക ഗ്രൂപ്പുകളുമായോ വ്യക്തികളുമായോ AI സിസ്റ്റങ്ങൾ പക്ഷപാതപരമല്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിൽ കൂടുതൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
• AI നൈപുണ്യമുള്ളവർക്കുള്ള പുതിയ അവസരങ്ങളും അവയില്ലാത്തവരെ സ്ഥാനഭ്രഷ്ടനാക്കാനും സാധ്യതയുണ്ട്.
• നിരന്തരമായ അപ്ഡേറ്റ് പരിശീലന ഡാറ്റയ്ക്കായി വർദ്ധിച്ച ഊർജ്ജ ഉപഭോഗവും ഡാറ്റ സംഭരണ ​​ശേഷിയും.
• ആഗോള ഉത്തരവാദിത്ത AI മാനദണ്ഡങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാത്തതിന് കൂടുതൽ കമ്പനികൾക്ക് പിഴ ചുമത്തുന്നു.

പരിഗണിക്കേണ്ട ചോദ്യങ്ങൾ

• നിങ്ങൾ AI-യിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ കമ്പനി അതിന്റെ അൽഗോരിതങ്ങൾ ധാർമ്മികമായിരിക്കാൻ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു?
• ഉത്തരവാദിത്ത AI സംവിധാനങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?