පක්ෂග්‍රාහී දත්ත සමුදායන්හි AI කප්පාදු කිරීම් වෙත සිහියෙන් ප්‍රවේශ වන්නේ කෙසේද?

පක්ෂග්‍රාහී දත්ත කට්ටල සහ සදාචාරාත්මක AI

AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන විසඳුම් වලට සාර්‍ථක වීමට දත්ත කට්ටල අවශ්‍යයි. තවද එම දත්ත කට්ටල නිර්මාණය කිරීම ක්‍රමානුකූල මට්ටමින් ව්‍යංග පක්ෂග්‍රාහී ගැටලුවකින් පිරී ඇත. සියලුම මිනිසුන් පක්ෂග්‍රාහී (සවිඥානික සහ අවිඥානික) වලින් පීඩා විඳිති. පක්ෂග්‍රාහීත්වයට ඕනෑම ආකාරයක ස්වරූප ගත හැක: භූගෝලීය, භාෂාමය, සමාජ-ආර්ථික, ලිංගික සහ ජාතිවාදී. තවද එම ක්‍රමානුකූල පක්ෂග්‍රාහී දත්ත වලට පුලුස්සනු ලබන අතර, එමඟින් පක්ෂග්‍රාහීත්වය ස්ථීර කරන සහ විශාලනය කරන AI නිෂ්පාදන ඇති විය හැක. දත්ත කට්ටලවලට රිංගා යාමෙන් පක්ෂග්‍රාහී වීම අවම කිරීමට සංවිධානවලට සිහිකල්පනාව ඇති ප්‍රවේශයක් අවශ්‍ය වේ.

පක්ෂග්‍රාහී ගැටලුව නිදර්ශනය කරන උදාහරණ

එකල ඍණාත්මක මුද්‍රණ රාශියක් ලබා ගත් මෙම දත්ත කට්ටල පක්ෂග්‍රාහීත්වයේ එක් කැපී පෙනෙන උදාහරණයක් වූයේ ගැහැණු අපේක්ෂකයින්ට වඩා පිරිමි අපේක්ෂකයින්ට අනුග්‍රහය දැක්වූ නැවත ආරම්භ කියවීමේ විසඳුමයි. මෙයට හේතුව නම්, පසුගිය දශකය තුළ අයදුම්කරුවන්ගෙන් වැඩි දෙනෙක් පුරුෂයින්ව සිටියදී, රැකියා පත්‍ර උපයෝගී කරගනිමින් බඳවා ගැනීමේ මෙවලම් දත්ත කට්ටල සකස් කර තිබීමයි. දත්ත පක්ෂග්‍රාහී වූ අතර ප්‍රතිඵලවලින් එම නැඹුරුව පිළිබිඹු විය. 

තවත් පුලුල්ව වාර්තා කරන ලද උදාහරණයක්: වාර්ෂික Google I/O සංවර්ධක සම්මන්ත්‍රණයේදී, මිනිසුන්ට ඔවුන්ගේ සම, හිසකෙස් සහ නිය සම්බන්ධ ගැටළු සමඟ සිදුවන්නේ කුමක්ද යන්න තේරුම් ගැනීමට උපකාර වන AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන චර්ම රෝග සහය මෙවලමක පෙරදසුනක් Google විසින් බෙදා ගන්නා ලදී. චර්ම රෝග සහයකයා අවධාරනය කරන්නේ සෞඛ්‍යාරක්‍ෂණයට උදව් කිරීම සඳහා AI පරිණාමය වන ආකාරයයි - නමුත් එය වර්‍ණය ඇති පුද්ගලයින්ට මෙවලම ප්‍රමාණවත් නොවන බවට විවේචන එල්ල වන විට ඒඅයි වෙත පක්ෂග්‍රාහී වීමේ හැකියාව පිළිබඳව ද එය අවධාරණය කළේය.

ගූගල් මෙවලම නිවේදනය කළ විට සමාගම සටහන් කළේ:

අපි සෑම කෙනෙකුටම ගොඩනඟන බව සහතික කර ගැනීම සඳහා, අපගේ ආකෘතිය වයස, ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, ජාතිය සහ සම වර්ග වැනි සාධක සඳහා හේතු වේ - පැහැපත් නොවන සුදුමැලි සමේ සිට කලාතුරකින් පිළිස්සෙන දුඹුරු සම දක්වා.

Google, පොදු සමේ රෝග සඳහා පිළිතුරු සෙවීමට උපකාර කිරීමට AI භාවිතා කිරීම

නමුත් Vice හි ලිපියක සඳහන් වූයේ Google ඇතුළත් දත්ත කට්ටලයක් භාවිතා කිරීමට අසමත් වූ බවයි:

කර්තව්යය ඉටු කිරීම සඳහා පර්යේෂකයන් විසින් ප්රාන්ත දෙකක පිහිටි රෝගීන් 64,837 ක රූප 12,399 ක පුහුණු දත්ත මාලාවක් භාවිතා කළහ. නමුත් පින්තූරයේ ඇති දහස් ගණන් සමේ තත්වයන්ගෙන් සියයට 3.5ක් පමණක් පැමිණ ඇත්තේ ෆිට්ස්පැට්‍රික් සම වර්ග V සහ VI-පිළිවෙලින් දුඹුරු සම සහ තද දුඹුරු හෝ කළු සම නියෝජනය කරන රෝගීන්ගෙනි. අධ්‍යයනයට අනුව දත්ත සමුදායෙන් සියයට 90ක්ම පැහැපත් සමක්, තද සුදු පැහැති සමක් හෝ ලා දුඹුරු පැහැති සමක් ඇති පුද්ගලයන්ගෙන් සමන්විත විය. පක්ෂග්‍රාහී නියැදීමේ ප්‍රතිඵලයක් ලෙස, චර්ම රෝග විශේෂඥයින් පවසන්නේ මෙම යෙදුම සුදු නොවන පුද්ගලයින්ගේ රෝග විනිශ්චය අධික ලෙස හෝ අඩුවෙන් සිදු විය හැකි බවයි.

Vice, Google හි නව චර්ම රෝග යෙදුම අඳුරු සමක් ඇති පුද්ගලයින් සඳහා නිර්මාණය කර නැත

මෙවලම විධිමත් ලෙස නිකුත් කිරීමට පෙර එය පිරිපහදු කරන බව ගූගල් ප්‍රතිචාර දැක්වීය:

අපගේ AI- බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන චර්ම රෝග සහායක මෙවලම වසර තුනක පර්යේෂණ වල උච්චතම අවස්ථාවයි. ස්වාභාවික වෛද්‍ය විද්‍යාවේ අපගේ වැඩ කටයුතු විශේෂාංගී කර ඇති හෙයින්, දහස් ගණන් මිනිසුන් විසින් පරිත්‍යාග කරන ලද දත්ත සහ අතිරේක මිලියන ගණනක් සම රැකවරණ රූප ඇතුළත් අතිරේක දත්ත කට්ටල ඇතුළත් කරමින් අපි අපේ තාක්‍ෂණය අඛණ්ඩව සංවර්ධනය කර වැඩි දියුණු කරමින් සිටියෙමු.

Google, පොදු සමේ රෝග සඳහා පිළිතුරු සෙවීමට උපකාර කිරීමට AI භාවිතා කිරීම

AI සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් වැඩසටහන් මෙම පක්ෂග්‍රාහීකම් සඳහා නිවැරදි කළ හැකි යැයි අප බලාපොරොත්තු වන තරමට, යථාර්ථය ඉතිරිව පවතී: ඒවා මෙසේ පමණි. ස්මාර්ට් ඔවුන්ගේ දත්ත කට්ටල පිරිසිදු බැවින්. පැරණි ක්‍රමලේඛන කියමනට යාවත්කාලීන කිරීමකදී කුණු/කසල පිටතට, AI විසඳුම් ප්‍රබල වන්නේ ඔවුන්ගේ දත්ත කට්ටලවල ගුණාත්මක භාවය තරම්ම පමණි. ක්‍රමලේඛකයන්ගේ නිවැරදි කිරීමක් නොමැතිව, මෙම දත්ත කට්ටලවලට ඒවා නිවැරදි කිරීමට පසුබිම් අත්දැකීමක් නොමැත - ඒවාට වෙනත් සමුද්දේශ රාමුවක් නොමැති බැවිනි.

වගකීමෙන් යුතුව දත්ත කට්ටල ගොඩ නැගීම සියල්ලේ හරය වේ සදාචාරාත්මක කෘතීම බුද්ධිය. ඒ වගේම විසඳුමේ හරය මිනිස්සු. 

මනස්කාන්ත AI යනු සදාචාරාත්මක AI ය

පක්ෂග්‍රාහී වීම රික්තයක් තුළ සිදු නොවේ. සදාචාර විරෝධී හෝ පක්ෂග්‍රාහී දත්ත කට්ටල පැමිණෙන්නේ සංවර්ධන අවධියේදී වැරදි ප්‍රවේශයක් ගැනීමෙනි. පක්ෂග්‍රාහී දෝෂයන්ට එරෙහිව සටන් කිරීමේ ක්‍රමය නම් කර්මාන්තයේ බොහෝ දෙනෙක් Mindful AI ලෙස හඳුන්වන වගකිවයුතු, මානව කේන්ද්‍රීය, ප්‍රවේශයක් අනුගමනය කිරීමයි. සිහියෙන් සිටින AI ට තීරණාත්මක අංග තුනක් ඇත:

1. සිහියෙන් සිටින AI මානව කේන්ද්‍රීය ය

AI ව්‍යාපෘතිය ආරම්භයේ සිටම, සැලසුම් කිරීමේ අවධියේදී, මිනිසුන්ගේ අවශ්‍යතා සෑම තීරණයකම කේන්ද්‍රය විය යුතුය. එයින් අදහස් කරන්නේ සියලු මිනිසුන් - උප සමූහයක් පමණක් නොවේ. සංවර්ධකයින්ට AI යෙදුම් ඇතුළත් සහ පක්ෂග්‍රාහී ලෙස පුහුණු කිරීමට ගෝලීය වශයෙන් පදනම් වූ විවිධ පුද්ගලයින් කණ්ඩායමක් මත විශ්වාසය තැබිය යුත්තේ එබැවිනි.

ගෝලීය, විවිධ කණ්ඩායම් වලින් දත්ත කට්ටල පිරික්සීමෙන් පක්ෂග්‍රාහී බව කලින් හඳුනාගෙන පෙරීම සහතික කරයි. විවිධ ජනවාර්ගික, වයස් කාණ්ඩ, ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, අධ්‍යාපන මට්ටම්, සමාජ-ආර්ථික පසුබිම් සහ පිහිටීම් ඇති අයට එක් අගයක් තවත් අගයකට අනුබල දෙන දත්ත කට්ටල පහසුවෙන් හඳුනාගත හැකි අතර එමඟින් අනපේක්ෂිත පක්ෂග්‍රාහීත්වය දුරු කරයි.

හඬ යෙදුම් දෙස බලන්න. සිහිකල්පනාවෙන් යුත් AI ප්‍රවේශයක් යොදන විට සහ ගෝලීය කුසලතා සංචිතයක බලය උත්තේජනය කරන විට, දත්ත කට්ටලවල විවිධ උපභාෂා සහ උච්චාරණ වැනි භාෂාමය අංග සඳහා සංවර්ධකයින්ට ගිණුම් ගත හැක.

මුල සිටම මානව කේන්ද්‍රීය නිර්මාණ රාමුවක් ස්ථාපිත කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. උත්පාදනය කරන ලද, සකස් කරන ලද සහ ලේබල් කරන ලද දත්ත අවසාන පරිශීලකයින්ගේ අපේක්ෂාවන් සපුරාලන බව සහතික කිරීම සඳහා එය බොහෝ දුරක් යයි. නමුත් සමස්ත නිෂ්පාදන සංවර්ධන ජීවන චක්‍රය පුරාවටම මිනිසුන් ලූපයේ තබා ගැනීමද වැදගත් වේ. 

ලූපයේ සිටින මිනිසුන්ට එක් එක් විශේෂිත ප්‍රේක්ෂකයින් සඳහා වඩා හොඳ AI අත්දැකීමක් නිර්මාණය කිරීමට යන්ත්‍රවලට උදවු කළ හැකිය. Pactera EDGE හි, අපගේ AI දත්ත ව්‍යාපෘති කණ්ඩායම්, ගෝලීය වශයෙන් පිහිටා ඇති අතර, විවිධ සංස්කෘතීන් සහ සන්දර්භයන් විශ්වාසදායක AI පුහුණු දත්ත රැස් කිරීමට සහ සැකසීමට බලපාන ආකාරය තේරුම් ගනී. AI මත පදනම් වූ විසඳුමක් සජීවී වීමට පෙර ගැටළු සලකුණු කිරීමට, ඒවා නිරීක්ෂණය කිරීමට සහ ඒවා නිවැරදි කිරීමට අවශ්‍ය මෙවලම් ඔවුන් සතුව ඇත.

Human-in-the-loop AI යනු මිනිසුන්ගේ ශක්තීන් සහ ඔවුන්ගේ විවිධ පසුබිම් යන්ත්‍රවල වේගවත් පරිගණක බලය සමඟ ඒකාබද්ධ කරන ව්‍යාපෘතියක් වන “ආරක්ෂිත දැල” වේ. මෙම මානව සහ AI සහයෝගීතාවය වැඩසටහන් ආරම්භයේ සිටම ස්ථාපිත කිරීම අවශ්‍ය වන අතර එමඟින් පක්ෂග්‍රාහී දත්ත ව්‍යාපෘතියේ පදනමක් ඇති නොකරයි. 

2. සිහිකල්පනාවෙන් යුත් AI වගකිව යුතු ය

වගකීමෙන් කටයුතු කිරීම යනු AI පද්ධති පක්ෂග්‍රාහීත්වයෙන් තොර බව සහ ඒවා ආචාර ධර්ම මත පදනම් වී ඇති බව සහතික කිරීමයි. දත්ත සෑදෙන්නේ කෙසේද, ඇයි සහ කොතැනද, AI පද්ධති මඟින් එය සංස්ලේෂණය කරන්නේ කෙසේද සහ තීරණයක් ගැනීමේදී එය භාවිතා කරන්නේ කෙසේද, සදාචාරාත්මක ඇඟවුම් ඇති විය හැකි තීරණ ගැන සැලකිලිමත් වීමයි. ව්‍යාපාරයකට එසේ කිරීමට එක් ක්‍රමයක් නම් අඩු නියෝජනයක් ඇති ප්‍රජාවන් සමඟ වඩාත් ඇතුළත් සහ අඩු පක්ෂග්‍රාහී වීම සඳහා වැඩ කිරීමයි. දත්ත විවරණ ක්ෂේත්‍රය තුළ, නව පර්යේෂණ මඟින් එක් එක් විවරණකරුගේ ලේබල වෙන වෙනම උප කාර්යයක් ලෙස සලකන බහු-විවෘත බහු-කාර්ය ආකෘතියක්, අඩු නියෝජනයන් නිසා විය හැකි සාමාන්‍ය භූ සත්‍ය ක්‍රමවල ආවේනික විය හැකි ගැටලු අවම කර ගැනීමට උපකාරී වන ආකාරය ඉස්මතු කරයි. තනි බිම් සත්‍යයකට අනුසටහන් එකතු කිරීමේදී නොසලකා හැරිය හැක. 

3. විශ්වාසවන්තයි

විශ්වාසනීයභාවය පැමිණෙන්නේ AI ආකෘතිය පුහුණු කරන ආකාරය, එය ක්‍රියා කරන ආකාරය සහ ඔවුන් ප්‍රතිඵල නිර්දේශ කරන්නේ ඇයිද යන්න පිළිබඳව ව්‍යාපාර විනිවිදභාවයකින් සහ පැහැදිලි කළ හැකි ව්‍යාපාරයක් තුළින් ය. ව්‍යාපාරයකට තම සේවාලාභීන්ට ඔවුන්ගේ AI යෙදුම් වඩාත් ඇතුළත් සහ පුද්ගලීකරණය කිරීමට හැකි වන පරිදි AI ප්‍රාදේශීයකරණය පිළිබඳ විශේෂඥ දැනුමක් අවශ්‍ය වේ, දේශීය භාෂාවේ තීරණාත්මක සූක්ෂ්මතාවයන් සහ එක් රටක සිට තවත් රටකට AI විසඳුමක විශ්වසනීයත්වය ඇති කිරීමට හෝ බිඳ දැමීමට හැකි පරිශීලක අත්දැකීම් වලට ගරු කරයි. . උදාහරණයක් ලෙස, ව්‍යාපාරයක් කටහඬ පදනම් කරගත් යෙදුම්වල භාෂා, උපභාෂා සහ උච්චාරණ ඇතුළු පුද්ගලාරෝපිත සහ ප්‍රාදේශීය සන්දර්භ සඳහා එහි යෙදුම් සැලසුම් කළ යුතුය. ඒ ආකාරයට, යෙදුමක් ඉංග්‍රීසි සිට අඩු නියෝජනය කරන භාෂා දක්වා සෑම භාෂාවකටම එකම මට්ටමේ හ experience අත්දැකීම් සංකීර්ණතාවයක් ගෙන එයි.

සාධාරණත්වය සහ විවිධත්වය

අවසානයේදී, අවධානයෙන් යුත් AI විසඳුම සාධාරණ හා විවිධාකාර දත්ත සමුදායන් මත ගොඩ නැගීම සහතික කරන අතර විසඳුම වෙලඳ පොලට යාමට පෙර නිශ්චිත ප්‍රතිඵල වල ප්‍රතිවිපාක සහ බලපෑම අධීක්ෂණය කර ඇගයීමට ලක් කෙරේ. අවධානයෙන් සිටීමෙන් සහ විසඳුමේ සංවර්ධනයේ සෑම කොටසකටම මිනිසුන් ඇතුළත් කිරීමෙන්, අපි AI ආකෘති පිරිසිදුව, අවම වශයෙන් පක්ෂග්‍රාහීව සහ හැකි තරම් සදාචාරාත්මකව පැවතීම සහතික කිරීමට උදවු කරමු.

ඔයා සිතන්නේ කුමක් ද?

මෙම වෙබ් අඩවිය ස්පෑම් අඩු කිරීම සඳහා Akismet භාවිතා කරයි. ඔබේ ප්රතිචාර දත්ත සැකසූ ආකාරය ඉගෙන ගන්න.