AI has become a design problem

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एआई अब विनियमन के लिए नई कॉल का सामना कर रहा है क्योंकि यह प्रयोगशाला से उभरा है और हमारे दैनिक जीवन में अधिक व्यापक रूप से तैनात हो रहा है। जनता को तकनीक पर भरोसा नहीं है। न ही उन्हें चाहिए। मॉडल वास्तव में कैसे काम करते हैं, यह समझने से लेकर एआई को खिलाने वाले डेटा को नियंत्रित करने और इस तकनीक का इस्तेमाल करने वालों में बढ़ते अविश्वास को संबोधित करने से कई समस्याएं हैं। यहां तक ​​कि खुद कंपनियां भी इस बात को लेकर अनिश्चित हैं कि कैसे अपने व्यवसाय के हिस्से के रूप में एआई का सुरक्षित और प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाए।

चर्चा का बड़ा हिस्सा वर्तमान में इंजीनियरिंग पर केंद्रित है। यह समझ में आता है – कृत्रिम बुद्धिमत्ता कई लोगों के लिए एक रहस्यमय ब्लैक बॉक्स है, जिसे केवल कोड की पंक्तियों और बेहतर डेटा के माध्यम से ठीक किया जा सकता है। लेकिन मैं यह तर्क देना चाहता हूं कि इस तकनीक को सही मायने में समझने और उसमें महारत हासिल करने के लिए, हमें एआई को बड़ी प्रणालियों के एक घटक के रूप में देखने और उसके अनुसार डिजाइन करने में बेहतर होना चाहिए। मूल रूप से, AI केवल एक तकनीकी समस्या नहीं है, यह एक डिज़ाइन समस्या बन गई है।

मानव-केंद्रित डिज़ाइन की तीन प्रमुख क्षेत्रों में महत्वपूर्ण भूमिका है: डिज़ाइन सोच कंपनियों को यह समझने में मदद कर सकती है कि एआई कैसे और कहाँ फिट बैठता है। AI बनाने, मॉनिटर करने और प्रबंधित करने के लिए बेहतर टूल तैयार करने के लिए डिज़ाइन की आवश्यकता है। और डिज़ाइन को नए इंटरफ़ेस बनाने चाहिए जो एआई द्वारा उपयोगकर्ताओं को प्रदान की जाने वाली जानकारी के इर्द-गिर्द केंद्रित हों।

समस्याओं को प्रभावी ढंग से फ्रेम करने में मदद के लिए डिजाइन में अनुसंधान और खोज (उर्फ डिजाइन सोच) के आसपास एक लंबे समय से परिचित अभ्यास है। और यह कंपनियों को यह समझने में मदद कर सकता है कि यह सुनिश्चित करने के लिए क्या आवश्यक है कि उनका AI इच्छानुसार काम करे। डिज़ाइन टीम अब यह दिखाने के लिए नियमित रूप से यात्रा मानचित्र बनाती है कि एक ग्राहक कंपनी के सभी टचपॉइंट्स के साथ-साथ बाहरी टचपॉइंट्स के माध्यम से कैसे बहता है, और वे सामूहिक रूप से अपने अनुभव को कैसे चलाते हैं। इसी तरह के तरीकों का इस्तेमाल कंपनी के भीतर डेटा, सॉफ्टवेयर और निर्णय लेने के प्रवाह को मैप करने के लिए किया जा सकता है, न केवल एआई को कवर करता है, बल्कि अधिक समग्र रूप से एआई को प्रभावित करने वाले बड़े सिस्टम को कवर करता है। यह अभ्यास कंपनियों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है कि एआई को क्या प्रदर्शन करने के लिए प्रेरित करता है – या नहीं। यह सुनिश्चित करने के लिए जटिल है, लेकिन संक्षेप में, एआई एक द्वीप नहीं है। नैतिक एआई सुनिश्चित करने के लिए किसी भी पहले कदम के लिए इसे प्रभावित करने वाली सभी प्रणालियों को समझने की आवश्यकता होती है।

अभी, किसी भी व्यवसाय में उपयोगी योगदान देने वाला AI सिस्टम बनाना अभी भी प्राथमिक संघर्ष है। डेटा बहुत कच्चा, संदिग्ध या उथला हो सकता है। मॉडल अप्रमाणित हो सकते हैं। और एआई को बाकी बिजनेस इंजन में एकीकृत करना मुश्किल है। इस वजह से अक्सर उच्च ऑर्डर लक्ष्यों पर पर्याप्त ध्यान नहीं दिया जाता है: दक्षता, सटीकता और व्यावसायिक मूल्य। यह एक बहुत ही जंगली-पश्चिम रवैया है – तेजी से आगे बढ़ें और चीजों को तोड़ दें। जैसे ही हम जाएंगे हम इसका पता लगा लेंगे।

एआई सिस्टम कैसे बनाए जाते हैं, इसके शुरुआती चरणों में इस रवैये के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। प्रक्रिया अभी भी बहुत इंजीनियरिंग संचालित है और फिर भी, प्रत्येक समस्या के लिए एक अत्यधिक अनुकूलित दृष्टिकोण की आवश्यकता है। ऐसी स्थितियों में, इंजीनियरिंग दल सफलता को इस आधार पर मापते हैं कि क्या वे सिस्टम को काम करने के लिए प्राप्त कर सकते हैं; इस बात से नहीं कि यह अपने उद्देश्य के लिए कितनी अच्छी तरह फिट बैठता है।

इस वजह से, चीजों को “स्टैक ऊपर” बनाने के कार्य को आगे बढ़ाना अनिवार्य है। इसका मतलब है कि ऐसे उपकरण बनाना जो एआई सिस्टम के विकास को कच्चे इंजीनियरिंग के काम से कम और व्यवसाय के लिए एक रचनात्मक और परिचालन कार्य के रूप में अधिक बनाते हैं। यह वह जगह है जहाँ डिजाइन महत्वपूर्ण है। उपकरण को एआई बनाने वाले डेटा, वस्तुओं और प्रक्रियाओं को समझने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए ताकि व्यावसायिक परिणामों पर केंद्रित विषय-वस्तु विशेषज्ञ इन प्रणालियों को संलेखन में भाग ले सकें।

आकर्षित करने के लिए कई उपमाएँ हैं। डेस्कटॉप प्रकाशन ने ग्राफिक डिज़ाइन को ड्राफ्ट्समैन-एंड-कैमरा-रूम विशेषता से एक साधारण डेस्कटॉप टूल में स्थानांतरित कर दिया, जिसका कोई भी उपयोग कर सकता था। परिणाम योगदानकर्ताओं का एक विस्फोट और समग्र रूप से डिजाइन की गुणवत्ता में एक नाटकीय सुधार था। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग में, HTML और जावास्क्रिप्ट जैसे सरलीकृत टूल ने एप्लिकेशन और वेबसाइट के विकास को केवल इंजीनियरिंग कौशल के बजाय इरादे और विचारों वाले लोगों के हाथों में स्थानांतरित कर दिया है। इन लोगों के पास काम की गुणवत्ता पर ध्यान देने के लिए अधिक समय और ध्यान होता है।

दुनिया में सभी बेहतरीन डेटा, मॉडल और विकास प्रथाएं पूरी तरह से व्यवहार वाले एआई की गारंटी नहीं दे सकती हैं। अंत में, अच्छे यूजर इंटरफेस डिजाइन को एआई को अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए उचित रूप से प्रस्तुत करना होता है। उदाहरण के लिए, एक प्रभावी उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस उपयोगकर्ता को उसकी अंतर्दृष्टि, अनुशंसाओं और निर्णयों की उत्पत्ति के बारे में बता सकता है। यह उपयोगकर्ता एजेंसी को यह समझने में मदद करता है कि एआई को क्या पेशकश करनी है।

यूआई डिज़ाइन को भी जानकारी प्रस्तुत करने के अपने कला रूप को विकसित करने की आवश्यकता है। ऐतिहासिक रूप से, UI ने डेटा को तथ्य के रूप में प्रस्तुत किया। डेटा की सामान्य सूचियां संदिग्ध नहीं थीं; वे बस जो संग्रहीत किया गया था उसे फिर से जमा कर रहे थे। लेकिन तेजी से, डेटा की प्रस्तुतियों को एआई द्वारा सोर्स किया जाता है, खींचा जाता है और आकार दिया जाता है और इसलिए उनके साथ एआई के क्यूरेशन की संदिग्ध प्रकृति होती है। UI डिज़ाइन को नए तंत्रों को पेश करना चाहिए ताकि उपयोगकर्ता डेटा स्रोत और तर्क का निरीक्षण कर सकें और उपयोगकर्ता के लिए डेटा विश्वास और पूर्वाग्रह को बेहतर ढंग से साझा करने के लिए दृश्य संकेत पेश कर सकें।

जैसा कि हम पहले से ही हमारे कई सिस्टमों में एकीकृत एक तकनीक की पेचीदगियों को नेविगेट करते हैं, हमें इन प्रणालियों को एक जिम्मेदार तरीके से डिजाइन करना चाहिए, पारदर्शिता, गोपनीयता और निष्पक्षता को ध्यान में रखते हुए। डिज़ाइन एआई-संचालित उपयोगकर्ता अनुभवों को अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए इस तरह से फ्रेम कर सकता है जो विश्वास पैदा करता है और अंतिम उपयोगकर्ता को किसी दिए गए सिस्टम के दायरे, ताकत और कमजोरियों को समझने में मदद करता है। बदले में, रहस्यमय ब्लैक बॉक्स के आसपास भय और अविश्वास को कम किया जाता है।

विश्वास वह है जहां कहानी समाप्त होती है – या शुरू होती है। बेहतर सिस्टम, टूल और इंटरफेस एआई की ओर ले जाएंगे जो डिजाइन के अनुसार प्रदर्शन करता है और जिस पर भरोसा किया जा सकता है। क्योंकि विश्वास प्रभावी और जिम्मेदार एआई सिस्टम का अंतिम उपाय होगा।

मार्क रोल्स्टन एक वैश्विक उत्पाद डिजाइन परामर्श कंपनी, आर्गोडिजाइन के संस्थापक और मुख्य रचनात्मक अधिकारी हैं। वह पहले फ्रॉगडिजाइन के मुख्य रचनात्मक अधिकारी थे और उन्होंने डिज्नी, मैजिक लीप, ड्रीमवर्क्स, सेल्सफोर्स, जीई, माइक्रोसॉफ्ट और एटी एंड टी जैसी कंपनियों के साथ काम किया है। वह वर्तमान में जिम्मेदार एआई संस्थान (आरएआई) के सलाहकार के रूप में कार्य करता है, जो व्यावहारिक उपकरणों और विशेषज्ञ मार्गदर्शन के साथ जिम्मेदार एआई को परिभाषित करने के लिए काम करता है।

वेंचरबीट

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