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जॉय बुओलामविनी एक घानाई-कनाडाई-अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और डिजिटल कार्यकर्ता हैं, जिन्हें एल्गोरिदमिक जस्टिस लीग की स्थापना और चेहरे की पहचान प्रणालियों में पूर्वाग्रह पर शोध के लिए जाना जाता है।

जॉय बुओलामविनी एक कंप्यूटर वैज्ञानिक और डिजिटल कार्यकर्ता हैं, जिन्होंने एल्गोरिदमिक जस्टिस लीग की स्थापना की, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में पूर्वाग्रह की पहचान और शमन के लिए समर्पित एक गैर-लाभकारी संगठन है। चेहरे की पहचान तकनीक पर उनके शोध ने जनसांख्यिकीय समूहों में महत्वपूर्ण सटीकता असमानताएं उजागर कीं, जिससे व्यापक उद्योग और नीति परिवर्तन हुए। बुओलामविनी बच्चों की पुस्तक अनमास्किंग एआई की लेखिका भी हैं और जवाबदेह एआई के आंदोलन में एक प्रमुख आवाज के रूप में पहचानी जाती हैं।

1989 में एडमोंटन, अल्बर्टा, कनाडा में घाना के माता-पिता के यहां जन्मी, बुओलामविनी संयुक्त राज्य अमेरिका के मिसिसिपी में पली-बढ़ीं। उन्होंने जॉर्जिया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी से कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक डिग्री, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय से सीखने, डिजाइन, और प्रौद्योगिकी में मास्टर डिग्री, और एमआईटी मीडिया लैब से डॉक्टरेट प्राप्त की। उनका डॉक्टरेट कार्य, डैफने कोलर और अन्य के पर्यवेक्षण में, चेहरे के विश्लेषण प्रणालियों में एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह पर केंद्रित था।

जेंडर शेड्स परियोजना

बुओलामविनी का ऐतिहासिक अध्ययन, "जेंडर शेड्स," टिमनिट गेब्रू के साथ आयोजित, माइक्रोसॉफ्ट, आईबीएम, और फेस++ से तीन वाणिज्यिक चेहरे के विश्लेषण प्रणालियों का मूल्यांकन किया। अध्ययन में पाया गया कि तीनों प्रणालियों में गहरे रंग की महिलाओं के लिए उच्च त्रुटि दरें थीं, जिसमें उस समूह के लिए त्रुटि दरें 34.7% तक थीं, जबकि हल्के रंग के पुरुषों के लिए 0.8% थीं। निष्कर्ष 2018 में प्रकाशित हुए और व्यापक मीडिया कवरेज प्राप्त की, जिससे कंपनियों से अपने एल्गोरिदम सुधारने के लिए सार्वजनिक प्रतिबद्धताएं हुईं। अध्ययन ने कंप्यूटर विज़न में पूर्वाग्रह के मूल्यांकन के लिए फिट्ज़पैट्रिक त्वचा प्रकार पैमाने को एक मीट्रिक के रूप में भी पेश किया।

एल्गोरिदमिक जस्टिस लीग

2016 में, बुओलामविनी ने एआई के सामाजिक निहितार्थों को संबोधित करने के लिए एल्गोरिदमिक जस्टिस लीग (एजेएल) की स्थापना की। संगठन चेहरे की पहचान, पूर्वानुमानित पुलिसिंग, और एल्गोरिदमिक भर्ती जैसे मुद्दों पर शोध, वकालत, और सार्वजनिक शिक्षा आयोजित करता है। एजेएल ने सेफ फेस प्लेज जैसी पहल शुरू की हैं, जो कंपनियों से आग्रह करती है कि जब तक सुरक्षा उपाय स्थापित नहीं होते, वे कानून प्रवर्तन को चेहरे की पहचान तकनीक बेचने से परहेज करें। लीग कलाकारों और शोधकर्ताओं के साथ प्रदर्शनियों और मीडिया परियोजनाओं के माध्यम से जागरूकता बढ़ाने के लिए भी सहयोग करती है, जिसमें वृत्तचित्र कोडेड बायस शामिल है, जो 2020 में सनडांस फिल्म फेस्टिवल में प्रीमियर हुआ था।

वकालत और नीति प्रभाव

बुओलामविनी ने पक्षपाती एआई के खतरों पर अमेरिकी कांग्रेस के समक्ष गवाही दी है, और उनका कार्य एल्गोरिदमिक जवाबदेही पर नीति चर्चाओं को प्रभावित किया है। 2019 में, उन्होंने एसीएलयू और अन्य संगठनों के साथ एक रिपोर्ट सह-लेखन की जो सरकारी चेहरे की पहचान के उपयोग पर रोक लगाने का आग्रह करती थी। उनकी वकालत ने अमेज़न और माइक्रोसॉफ्ट के 2020 में पुलिस को चेहरे की पहचान तकनीक की बिक्री अस्थायी रूप से रोकने के निर्णयों में योगदान दिया। बुओलामविनी ने संयुक्त राष्ट्र और विश्व आर्थिक मंच में भी बात की है, समावेशी एआई विकास की आवश्यकता पर जोर देते हुए।

मान्यता और पुरस्कार

बुओलामविनी को कई सम्मान प्राप्त हुए हैं, जिनमें 2018 में फोर्ब्स 30 अंडर 30 सूची और 2023 में टाइम 100 सबसे प्रभावशाली लोग एआई में शामिल होना शामिल है। उन्हें 2020 में एमआईटी मीडिया लैब का डिसोबेडिएंस अवार्ड प्रदान किया गया, और 2022 में उन्होंने विश्व आर्थिक मंच का यंग ग्लोबल लीडर पदनाम प्राप्त किया। उनकी पुस्तक अनमास्किंग एआई, 2023 में प्रकाशित, गैर-काल्पनिक श्रेणी में नेशनल बुक अवार्ड के लिए फाइनलिस्ट थी। बुओलामविनी के शोध को 10,000 से अधिक शैक्षणिक पत्रों में उद्धृत किया गया है, और उन्होंने न्यूरिप्स और आईसीएमएल सहित प्रमुख सम्मेलनों में मुख्य भाषण दिए हैं।

वर्तमान कार्य

2025 तक, बुओलामविनी एल्गोरिदमिक जस्टिस लीग का नेतृत्व जारी रखती हैं और कई एआई नैतिकता संगठनों के सलाहकार बोर्डों में सेवा करती हैं। वह स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के ह्यूमन-सेंटर्ड एआई इंस्टीट्यूट में विजिटिंग स्कॉलर हैं और एल्गोरिदमिक जस्टिस पर पाठ्यक्रम पढ़ाती हैं। उनकी चालू परियोजनाओं में एआई प्रणालियों के ऑडिटिंग के लिए उपकरण विकसित करना और प्रौद्योगिकी में कम प्रतिनिधित्व वाले समुदायों के लिए शैक्षिक संसाधन बनाना शामिल है। बुओलामविनी का कार्य एआई उद्योग को पूर्वाग्रह और निष्पक्षता के लिए अधिक कठोर परीक्षण की ओर स्थानांतरित करने में सहायक रहा है।

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