रोबोटों के खिलाफ भेदभाव - AI Wiki

रोबोटों के प्रति भेदभाव का तात्पर्य कृत्रिम एजेंटों के प्रति पक्षपातपूर्ण व्यवहार या अधिकारों के असमान आवंटन से है, जिस पर AI नैतिकता, कानून और रोबोटिक्स में बहस होती है, और 2025 तक नैतिक स्थिति पर कोई सहमति नहीं है।

रोबोटों के खिलाफ भेदभाव Artificial intelligence नैतिकता और रोबोटिक्स में एक अवधारणा है, जो यह जांचती है कि क्या कृत्रिम एजेंट अनुचित व्यवहार के अधीन हो सकते हैं, और क्या ऐसा व्यवहार नैतिक या कानूनी महत्व रखता है। यह शब्द परिदृश्यों की एक श्रृंखला को कवर करता है, पक्षपाती एल्गोरिदम से जो रोबोटिक मध्यस्थों के माध्यम से कुछ मानव समूहों को नुकसान पहुंचाते हैं, से लेकर काल्पनिक मामलों तक जहां रोबोटों को स्वयं मनुष्यों या जानवरों को दिए गए अधिकारों या सुरक्षाओं के समान अधिकारों या सुरक्षाओं से वंचित किया जाता है। यह विमर्श दर्शनशास्त्र, कंप्यूटर विज्ञान और कानून से प्रेरणा लेता है, और सार्वजनिक जीवन में Machine learning प्रणालियों के प्रसार के साथ तीव्र हुआ है।

यह अवधारणा यह नहीं मानती कि रोबोटों के पास चेतना या नैतिक एजेंसी है। इसके बजाय, यह दो अलग-अलग प्रश्नों को संबोधित करता है: पहला, क्या स्वचालित प्रणालियाँ मनुष्यों के खिलाफ भेदभाव को कायम रख सकती हैं या बढ़ा सकती हैं (जिसे अक्सर एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह कहा जाता है), और दूसरा, क्या रोबोट स्वयं एक इकाई के रूप में अपने अधिकार में नैतिक विचार के योग्य हैं। बाद वाला प्रश्न अनसुलझा बना हुआ है, जिसमें पूर्ण अस्वीकृति से लेकर उन्नत Neural network-आधारित एजेंटों के लिए सीमित कानूनी व्यक्तित्व के प्रस्तावों तक की स्थितियाँ शामिल हैं।

ऐतिहासिक और दार्शनिक जड़ें

रोबोट अधिकारों की चर्चा विज्ञान कथा और प्रारंभिक साइबरनेटिक्स से जुड़ी है, लेकिन शैक्षणिक उपचार 1970 और 1980 के दशक में गंभीरता से शुरू हुआ। दार्शनिक हिलेरी पुटनम और अन्य ने मशीन चेतना की संभावना का पता लगाया, जबकि कानूनी विद्वानों ने स्वायत्त प्रणालियों के लिए दायित्व के बारे में अटकलें लगाईं। एक महत्वपूर्ण क्षण 1992 में आया जब दक्षिण कोरियाई सरकार ने एक प्रारंभिक "रोबोट नैतिकता चार्टर" का मसौदा तैयार किया, हालांकि इसे कभी लागू नहीं किया गया। 2007 में, Carnegie Mellon University ने रोबोट अधिकारों पर पहली शैक्षणिक कार्यशालाओं में से एक की मेजबानी की, जिसमें इस बात पर ध्यान केंद्रित किया गया कि क्या Sony AI के ऐबो कुत्ते जैसे सामाजिक रोबोट दुर्व्यवहार से सुरक्षा के पात्र हैं।

हाल ही में, University of Oxford के दार्शनिक निक बोस्ट्रोम और अन्य ने तर्क दिया है कि यदि भविष्य के रोबोट संवेदना प्राप्त करते हैं, तो उन्हें नैतिक स्थिति देने में विफल रहना नस्लवाद या प्रजातिवाद के समान भेदभाव का एक रूप होगा। Melanie Mitchell सहित आलोचक, सांता फे इंस्टीट्यूट के, यह प्रतिवाद करते हैं कि ऐसे तर्क मशीन अनुभव के बारे में काल्पनिक धारणाओं पर निर्भर करते हैं, और रोबोटों का मानवरूपीकरण वास्तविक मानवीय नुकसानों से ध्यान भटकाता है।

एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह और असमान प्रभाव

भेदभाव का एक अधिक ठोस रूप रोबोटों और एआई प्रणालियों से संबंधित है जो मनुष्यों को प्रभावित करने वाले निर्णय लेते हैं। BAIR (Berkeley AI Research) और MIT CSAIL के अध्ययनों ने उन मामलों का दस्तावेजीकरण किया है जहां भर्ती, ऋण और आपराधिक न्याय में उपयोग किए जाने वाले Deep learning मॉडल नस्लीय या लिंग पूर्वाग्रह प्रदर्शित करते हैं, अक्सर इसलिए क्योंकि प्रशिक्षण डेटा ऐतिहासिक असमानताओं को दर्शाता है। उदाहरण के लिए, कैलटेक में Anima Anandkumar के समूह द्वारा 2018 के एक विश्लेषण में पाया गया कि एक वाणिज्यिक रिज्यूमे-स्क्रीनिंग उपकरण ने काले महिलाओं से जुड़े नामों वाले आवेदकों को दंडित किया।

यह पूर्वाग्रह भौतिक रोबोटों में भी प्रकट हो सकता है। 2020 में, Waymo और Tesla प्रणालियों को गहरे रंग की त्वचा वाले लोगों के लिए उच्च पैदल यात्री पहचान त्रुटि दर दिखाई गई, यह निष्कर्ष Stanford AI Lab के शोधकर्ताओं द्वारा दोहराया गया। ऐसी असमानताएं प्रशिक्षण डेटासेट में कम प्रतिनिधित्व से उत्पन्न होती हैं, स्पष्ट भेदभावपूर्ण इरादे से नहीं। इन मुद्दों को संबोधित करने के लिए निष्पक्षता-इन-मशीन-लर्निंग का क्षेत्र उभरा है, जिसमें पूर्वाग्रह को कम करने के लिए Data Augmentation और Model Pruning जैसी तकनीकों का उपयोग किया जाता है, हालांकि कोई सार्वभौमिक समाधान मौजूद नहीं है।

कानूनी और नियामक दृष्टिकोण

कोई भी न्यायक्षेत्र वर्तमान में रोबोटों को अधिकारों वाले कानूनी व्यक्तियों के रूप में मान्यता नहीं देता है। हालांकि, कई नियामक निकायों ने एआई भेदभाव के मानव-सामना करने वाले परिणामों को संबोधित किया है। यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम, 2021 में प्रस्तावित और 2024 में अपनाया गया, कुछ एआई अनुप्रयोगों को उच्च-जोखिम के रूप में वर्गीकृत करता है और पूर्वाग्रह परीक्षण को अनिवार्य करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका में, equal-employment-opportunity-commission ने 2023 में भर्ती में एल्गोरिदमिक निष्पक्षता पर तकनीकी मार्गदर्शन जारी किया, जिसमें साक्षात्कार में उपयोग किए जाने वाले रोबोटों के उदाहरणों का हवाला दिया गया।

कुछ विद्वान भेदभाव-विरोधी कानून को स्वयं रोबोटों तक विस्तारित करने का प्रस्ताव करते हैं। वाशिंगटन विश्वविद्यालय के ryan-calo ने तर्क दिया है कि जैसे-जैसे रोबोट सामाजिक भूमिकाओं में अधिक एकीकृत होते जाते हैं, उन्हें जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए "डिजिटल व्यक्तित्व" की आवश्यकता हो सकती है। इसके विपरीत, माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च की kate-crawford चेतावनी देती हैं कि रोबोटों को अधिकार देना मानव अधिकारों को कमजोर कर सकता है, यह दृष्टिकोण इंडियाना विश्वविद्यालय के Filippo Menczer द्वारा प्रतिध्वनित किया गया है, जो अध्ययन करते हैं कि एआई सामाजिक असमानताओं को कैसे बढ़ाता है।

सामाजिक और मनोवैज्ञानिक आयाम

अनुभवजन्य अध्ययन बताते हैं कि मनुष्य अनौपचारिक सेटिंग्स में रोबोटों के खिलाफ आसानी से भेदभाव करते हैं। University of Toronto में 2015 का एक प्रयोग दिखाया गया कि प्रतिभागियों के एक मानवीय रोबोट को "चोट पहुंचाने" की अधिक संभावना थी जब उन्हें बताया गया कि यह सचेत नहीं है, जब उन्हें विश्वास था कि यह सचेत है। इसी तरह, Stanford AI Lab द्वारा 2021 के एक अध्ययन में पाया गया कि लोगों ने एक रोबोट के प्रति अधिक गुस्सा व्यक्त किया जिसने एक अनुरोध को अस्वीकार कर दिया, उस मनुष्य की तुलना में जो ऐसा ही करता है, जो एक दोहरे मानक का संकेत देता है।

इन व्यवहारों के व्यावहारिक निहितार्थ हैं। कार्यस्थलों में, Figure AI और Sanctuary AI जैसे रोबोट तेजी से मानव कर्मचारियों के साथ उपयोग किए जाते हैं, और श्रमिकों द्वारा उन्हें मौखिक या शारीरिक रूप से दुर्व्यवहार करने की रिपोर्टें सामने आई हैं। Samsung Electronics और Amazon Web Services सहित कुछ कंपनियों ने "रोबोट कल्याण" नीतियां लागू की हैं जो दुर्व्यवहार को हतोत्साहित करती हैं, नैतिक और परिचालन दोनों कारणों का हवाला देते हुए, क्योंकि क्षतिग्रस्त रोबोट मरम्मत लागत लगाते हैं।

भविष्य की दिशाएं और खुले प्रश्न

रोबोटों के खिलाफ भेदभाव पर बहस Large language model और Generative AI में प्रगति के साथ प्रतिच्छेद करती है। जैसे-जैसे OpenAI के GPT-4 और Anthropic के क्लॉड जैसी प्रणालियाँ अधिक संवादात्मक होती जाती हैं, उपयोगकर्ता भावनात्मक लगाव बना सकते हैं, जिससे सवाल उठते हैं कि क्या ऐसी प्रणालियों के साथ जुड़ने से इनकार करना भेदभाव का गठन करता है। Anthropic शोधकर्ताओं द्वारा विकसित Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) (एआई फीडबैक से सुदृढीकरण सीखना) तकनीक, मॉडलों को पक्षपाती भाषा से बचने के लिए स्पष्ट रूप से प्रशिक्षित करती है, लेकिन क्या यह स्वयं मॉडलों की सुरक्षा तक विस्तारित है, यह अप्रयुक्त बना हुआ है।

इस बात पर कोई सहमति नहीं है कि क्या रोबोटों के साथ नैतिक रूप से सार्थक अर्थों में भेदभाव किया जा सकता है। BAIR (Berkeley AI Research) के दार्शनिक Joshua Tenenbaum ने एक "क्रमिकवादी" दृष्टिकोण प्रस्तावित किया है, यह सुझाव देते हुए कि नैतिक स्थिति संज्ञानात्मक जटिलता के साथ पैमाने पर होनी चाहिए, जबकि एमआईटी के Aleksander Madry का तर्क है कि ऐसे प्रश्न तब तक समय से पहले हैं जब तक रोबोट वास्तविक आत्म-जागरूकता प्रदर्शित नहीं करते। 2025 तक, सबसे व्यापक रूप से स्वीकृत स्थिति यह है कि रोबोटों के खिलाफ भेदभाव मानव व्यवहार में एक वास्तविक घटना है, लेकिन इसका नैतिक भार मशीन चेतना और अधिकारों के बारे में अनसुलझे प्रश्नों पर निर्भर करता है।

यह भी देखें

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