आप की जरूरत है खोलने के लिए, "ब्लैक बॉक्स" कृत्रिम बुद्धि है, जब तक यह बहुत देर हो चुकी है
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कई वर्षों के लिए 1980 में-एँ के छात्रों के मेडिकल स्कूल के सेंट जॉर्ज अस्पताल, लंदन में चयन किया गया था का उपयोग कर उच्च तकनीक विधि है । एक कंप्यूटर प्रोग्राम, एक पहली की अपनी तरह के माध्यम से देख, फिर से चुनने, सभी अनुप्रयोगों के चारों ओर 2,000 उम्मीदवारों का प्रति वर्ष. कार्यक्रम के विश्लेषण के रिकॉर्ड प्राप्तियों का अध्ययन द्वारा विशेषताओं के सफल आवेदकों के लिए, और करने के लिए समायोजित, जब तक इसका समाधान नहीं करता है के साथ मेल खाना राय की चयन समिति.
हालांकि, इस कार्यक्रम में सीखा है खोजने के लिए की तुलना में अधिक अच्छा ग्रेड और शैक्षणिक उपलब्धियों की है । चार साल के कार्यान्वयन के बाद दो डॉक्टरों को अस्पताल में पाया गया कि इस कार्यक्रम में आम तौर पर खारिज कर दिया महिला उम्मीदवारों और व्यक्तियों के गैर-यूरोपीय नाम, की परवाह किए बिना उनकी शैक्षणिक योग्यता है । डॉक्टरों ने पाया है कि के बारे में 60 आवेदकों हर साल, बस से इनकार किया एक नौकरी के लिए इंटरव्यू की वजह से उनके लिंग या दौड़. इस कार्यक्रम में शामिल लिंग और नस्लीय पूर्वाग्रहों में इस्तेमाल किया डेटा के प्रशिक्षण के लिए — वास्तव में, सीखा है कि डॉक्टरों और विदेशियों के लिए नहीं कर रहे हैं, सबसे अच्छा उम्मीदवारों के लिए ।
तीस साल बाद, हम सामना कर रहे हैं के साथ एक इसी तरह की समस्या है, लेकिन आंतरिक के साथ पूर्वाग्रह है अब व्यापक रूप से वितरित और निर्णय लेने के साथ यहां तक कि उच्च दांव है । कृत्रिम बुद्धि एल्गोरिदम पर आधारित सीखने मशीन का इस्तेमाल कर रहे हैं हर जगह के साथ शुरू करने, सरकारी संस्थानों स्वास्थ्य के लिए, निर्णय लेने के लिए और भविष्यवाणी करने के लिए ऐतिहासिक डेटा के आधार पर. पढ़ाई के पैटर्न में डेटा, वे भी अवशोषित और पूर्वाग्रह में उन्हें. गूगल, उदाहरण के लिए, से पता चलता है और अधिक विज्ञापन-भुगतान कामकाजी महिलाओं को पुरुषों की तुलना में; एक दिन शिपिंग, अमेज़न के पास जाएगा नीग्रो तिमाहियों, और एक डिजिटल कैमरे के लिए मुश्किल हैं चेहरों को पहचान नहीं है, सफेद है ।
यह मुश्किल है कि क्या समझने के लिए एल्गोरिथ्म पक्षपाती है या निष्पक्ष, और इतने पर विचार यहां तक कि कंप्यूटर विशेषज्ञों. कारणों में से एक है कि विवरण के लिए नई एल्गोरिथ्म अक्सर माना जाता है होना करने के लिए पेटेंट की जानकारी है, तो ध्यान से रक्षा के लिए उनके मालिकों के द्वारा. और अधिक जटिल मामलों में, एल्गोरिदम इतना जटिल कर रहे हैं कि यहां तक कि रचनाकारों को ठीक से पता नहीं कैसे वे काम है । इस समस्या है, तथाकथित "ब्लैक बॉक्स" ऐ — हमारी असमर्थता को देखने के लिए आंतरिक एल्गोरिथ्म का हिस्सा समझते हैं और वह कैसे करने के लिए आता है निर्णय है. अगर आप इसे छोड़ दें बंद कर दिया, हमारे समाज में हो सकता है गंभीरता से प्रभावित: डिजिटल वातावरण में लागू कर रहे हैं ऐतिहासिक भेदभाव है कि हम के लिए लड़ाई लड़ी, कई वर्षों से गुलामी और दासत्व के लिए महिलाओं के खिलाफ भेदभाव.
इन चिंताओं को आवाज उठाई में छोटे समुदायों के कंप्यूटर विज्ञान इससे पहले, अब हो रहा है गंभीर की बारी है । पिछले दो वर्षों में इस क्षेत्र में वहां गया था, काफी एक बहुत कुछ प्रकाशनों की पारदर्शिता के बारे में कृत्रिम बुद्धि है. इस के साथ साथ बढ़ती जागरूकता और जिम्मेदारी की भावना है । "कर सकते हैं तुम हो सकता है किसी भी चीज़ें है कि हम का निर्माण नहीं होना चाहिए?", पूछता केट क्रॉफर्ड, शोधकर्ता पर माइक्रोसॉफ्ट के सह-संस्थापक और एअर इंडिया के अब इन्स्टिट्यूट न्यूयॉर्क में.
"मशीन सीखने के अंत में सामने आया था । अब हम कोशिश कर रहे हैं इसे उपयोग करने के लिए के सैकड़ों के लिए विभिन्न कार्यों असली दुनिया में," ने कहा कि अमीर Caruana, वरिष्ठ शोधकर्ता, माइक्रोसॉफ्ट. "यह संभव है कि लोगों में सक्षम हो जाएगा, तैनात करने के लिए दुर्भावनापूर्ण होगी कि एल्गोरिदम काफी प्रभावित समाज में लंबे समय तक. अब, ऐसा लगता है, अचानक वह समझ गया था कि यह एक महत्वपूर्ण अध्याय हमारे क्षेत्र में".
अनधिकृत
हम का उपयोग किया गया है एल्गोरिदम, लेकिन समस्या के ब्लैक बॉक्स है कोई मिसाल नहीं है । पहली एल्गोरिदम थे, सरल और पारदर्शी है । उनमें से कई हम अभी भी उपयोग करें — उदाहरण के लिए, का मूल्यांकन करने के लिए साख है । के साथ प्रत्येक नए प्रयोग आता है विनियमन.
"लोगों को इस्तेमाल किया एल्गोरिदम का आकलन करने के लिए साख दशकों के लिए है, लेकिन इन क्षेत्रों में काफी मजबूत बंदोबस्त, जो वृद्धि हुई उपयोग के साथ समानांतर में के भविष्य कहनेवाला एल्गोरिदम," Caruana कहा. नियमों में यह सुनिश्चित करें कि भविष्यवाणी एल्गोरिदम एक स्पष्टीकरण देने के हर बिंदु: आप इनकार कर दिया गया है, क्योंकि आप बड़ी क्रेडिट, या बहुत कम आय है.
अन्य क्षेत्रों में, इस तरह के रूप में कानूनी और विज्ञापन, वहाँ कोई नियम नहीं हैं के उपयोग पर रोक लगाने जानबूझ कर neproschityvaemym एल्गोरिदम. आपको पता नहीं हो सकता क्यों आप मना कर दिया गया है एक ऋण या काम नहीं किया क्योंकि कोई भी मजबूर कर रहा है के मालिक एल्गोरिथ्म समझाने के लिए कि यह कैसे काम करता है. "लेकिन हम जानते हैं कि क्योंकि एल्गोरिदम प्रशिक्षित कर रहे हैं पर वास्तविक दुनिया डेटा के साथ, वे किया जाना चाहिए पक्षपाती — क्योंकि वास्तविक दुनिया पक्षपाती है," कहते हैं Caruana.
पर विचार करें, उदाहरण के लिए, भाषा एक है के लिए सबसे स्पष्ट स्रोतों के पूर्वाग्रह. जब एल्गोरिदम प्रशिक्षित कर रहे हैं पर लिखित पाठ के साथ, वे का गठन कुछ संघों के बीच दिखाई देते हैं कि शब्द के साथ अधिक से अधिक बार. उदाहरण के लिए, वे सीखना है कि "पुरुषों के लिए किया जा करने के लिए एक कंप्यूटर प्रोग्रामर — के रूप में ही है एक औरत के लिए किया जा करने के लिए एक गृहिणी।" जब इस एल्गोरिथ्म हिदायत होगा खोजने के लिए एक अच्छा सारांश काम करने के लिए एक प्रोग्रामर के रूप में, सबसे अधिक संभावना है, वह चयन करेंगे पुरुषों के उम्मीदवारों के लिए.
इस तरह की समस्याओं के लिए बहुत आसान तय है, लेकिन कई कंपनियों बस रहे हैं नहीं जा रहा है । इसके बजाय, वे छिपा होगा इन विसंगतियों के पीछे ढाल संरक्षित जानकारी. के बिना उपयोग के विवरण के लिए एल्गोरिथ्म, विशेषज्ञों कई मामलों में सक्षम नहीं होगा निर्धारित करने के लिए पूर्वाग्रह या नहीं.
के रूप में इन एल्गोरिदम राज कर रहे हैं और रहने परे अधिकार क्षेत्र के नियामकों के साथ, नागरिकों के लिए लगभग असंभव हैमुकदमा दायर करने के लिए रचनाकारों की एल्गोरिदम है । 2016 में, सुप्रीम कोर्ट ने विस्कॉन्सिन के अनुरोध को अस्वीकार कर दिया करने के लिए देखने के भीतर के कामकाज के COMPAS । आदमी, एरिक लूमिस, सजा सुनाई गई थी छह साल के लिए जेल में आंशिक रूप से, क्योंकि COMPAS उसे माना जाता है "उच्च जोखिम". लूमिस का कहना है कि उसके सही करने के लिए कारण प्रक्रिया का उल्लंघन किया गया था द्वारा एक निर्भरता के न्यायाधीश एक अपारदर्शी एल्गोरिथ्म है । अंतिम आवेदन के लिए सुप्रीम कोर्ट में कार्यवाही के संयुक्त राज्य अमेरिका में विफल रहा जून 2017 में.
लेकिन गोपनीय कंपनी का उपयोग नहीं होगा, अपनी आजादी के एक असीमित समय के लिए. मार्च से यूरोपीय संघ के कानूनों को अपनाने की आवश्यकता होगी कि कंपनियों के लिए अवसर की व्याख्या करने के लिए दिलचस्पी ग्राहकों को कैसे संचालित करने के लिए अपने एल्गोरिदम और निर्णय कर रहे हैं बनाया है । अमेरिका में कोई इस तरह के कानून के विकास में ।
फोरेंसिक ब्लैक बॉक्स
की परवाह किए बिना कि क्या है या नहीं नियामकों में शामिल कर रहे हैं इस सब के सब, एक सांस्कृतिक बदलाव में कैसे विकसित और तैनात कर सकते हैं कि एल्गोरिदम को कम व्यापकता के पक्षपाती एल्गोरिदम. के रूप में अधिक कंपनियों और प्रोग्रामर बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं अपने एल्गोरिदम पारदर्शी और समझ में आता है, कुछ आशा है कि कंपनियों है कि नहीं खो जाएगा, एक अच्छी प्रतिष्ठा की आँखों में.
विकास के कंप्यूटिंग शक्ति है की अनुमति दी हमें करने के लिए एल्गोरिदम बनाने कर रहे हैं कि दोनों सटीक और समझ में आता है — इस तकनीकी चुनौती है, डेवलपर्स नहीं कर सकता पर काबू पाने ऐतिहासिक दृष्टि से । हाल के अध्ययनों से पता चलता है कि यह संभव बनाने के लिए समझ में आता है कि मॉडल की भविष्यवाणी पतन के आपराधिक विषयों के रूप में अच्छी तरह से बताएंगे कि कैसे black बॉक्स फोरेंसिक तरह COMPAS.
"सब कुछ तैयार है — हम जानते हैं कि कैसे बनाने के लिए मॉडल के बिना काले बक्से कहते हैं," Cynthia Rudin, एसोसिएट प्रोफेसर के कंप्यूटर विज्ञान और इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के ड्यूक विश्वविद्यालय में है. "लेकिन इतना आसान नहीं करने के लिए लोगों का ध्यान आकर्षित करने के लिए इस काम है. अगर सरकारी एजेंसी बंद हो जाएगा के लिए भुगतान मॉडल ब्लैक बॉक्स, यह मदद मिलेगी. यदि न्यायाधीशों से मना करने के लिए उपयोग मॉडल के एक ब्लैक बॉक्स के लिए सजा है, यह भी मदद मिलेगी."
दूसरों के काम कर रहे हैं करने के लिए तरीके के साथ आने के लिए की वैधता की जांच एल्गोरिदम बनाने, एक प्रणाली के नियंत्रण और संतुलन से पहले एल्गोरिथ्म जारी किया जाएगा, दुनिया में बस के रूप में परीक्षण के प्रत्येक नई दवा है.
"मॉडल अब बना रहे हैं और लागू भी तेजी से. बाहर नहीं किया जाता समुचित जांच करने के लिए पूर्व रिहाई एल्गोरिथ्म प्रकाश में कहते हैं," सारा तन के कॉर्नेल विश्वविद्यालय है.
आदर्श रूप में, डेवलपर्स चाहिए खारिज जाना जाता पूर्वाग्रह — उदाहरण के लिए, लिंग, आयु और जाति, चलाने के लिए और आंतरिक सिमुलेशन परीक्षण करने के लिए अपने एल्गोरिदम पर अन्य समस्याओं.
इस बीच तक पहुँचने से पहले, बिंदु जहां सभी एल्गोरिदम हो जाएगा अच्छी तरह से परीक्षण से पहले रिलीज करने के लिए, की क्षमता है, जो निर्धारित करने के लिए उनमें से भुगतना होगा पूर्वाग्रह है.
में अपने नवीनतम काम, तन, Caruana, और उनके सहयोगियों का वर्णन किया है, एक नए तरीके से समझने के लिए क्या हो सकता है के हुड के तहत एक ब्लैक बॉक्स एल्गोरिदम. वैज्ञानिकों ने एक मॉडल बनाया है simulates जो एल्गोरिथ्म के ब्लैक बॉक्स, सीखने का आकलन करने के लिए जोखिम के जुर्म के अनुसार COMPAS । वे यह भी बनाया है कि एक और मॉडल प्रशिक्षित किया गया था, पर वास्तविक दुनिया डेटा दिखाने के लिए कि क्या है या भविष्यवाणी की थी जुर्म है । तुलना के दो मॉडल की अनुमति दी गई है वैज्ञानिकों का आकलन करने के लिए सटीकता की अनुमानित अंक के बिना, विश्लेषण एल्गोरिथ्म है । मतभेद के परिणामों में दो मॉडल दिखा सकते हैं जो चर, इस तरह के रूप में जाति या उम्र में हो सकता है, और अधिक महत्वपूर्ण में एक विशेष मॉडल है । उनके परिणाम से पता चला है कि COMPAS के खिलाफ पक्षपाती नहीं है ।
अच्छी तरह से डिजाइन एल्गोरिदम को खत्म कर सकते हैं लंबे समय की स्थापना पूर्वाग्रहों के क्षेत्र में आपराधिक न्याय, पुलिस और कई अन्य क्षेत्रों के समाज.
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