बढ़ती एआई विनियमन: व्यवसायों को क्या जानने की आवश्यकता है और कैसे तैयार करें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) का परिदृश्य एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के लिए तैयार है, क्योंकि एआई प्रौद्योगिकियों के विकास और कार्यान्वयन पर स्पष्ट दिशानिर्देश प्रदान करने के लिए नियामक ढांचे उभरे हैं। जैसा कि यूरोपीय संघ (ईयू) अपने एआई अधिनियम को अंतिम रूप दे रहा है और जनरेटिव एआई तेजी से विकसित हो रहा है, दुनिया भर के व्यवसायों को सख्त एआई नियमों के लिए तैयार रहना चाहिए जो उनके संचालन, उत्पादों और सेवाओं को प्रभावित करेगा।

निकट भविष्य में कंपनियों के लिए एआई विनियमन कैसा दिख सकता है, इसे बेहतर ढंग से समझने के लिए, हम ईयू एआई अधिनियम की प्रमुख विशेषताओं, एआई नियमों के वैश्विक विस्तार के संभावित प्रभावों और संगठनों को इनकी तैयारी के लिए अपनाई जाने वाली रणनीतियों की जांच कर सकते हैं। परिवर्तनशील समय।

ईयू एआई अधिनियम और इसके वैश्विक प्रभाव

मार्च 2023 के अंत तक एक संसदीय वोट के लिए अनुसूचित, यूरोपीय संघ एआई अधिनियम से एआई विनियमन के लिए एक वैश्विक मानक स्थापित करने की उम्मीद है, जैसा कि यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) ने 2018 में किया था। यदि समयरेखा का पालन किया जाता है, AI अधिनियम को वर्ष के अंत तक अपनाया जा सकता है।

हालांकि यह एक यूरोपीय विनियमन है, एआई अधिनियम का प्रभाव यूरोपीय संघ से कहीं आगे बढ़ने की संभावना है। तथाकथित 'ब्रुसेल्स प्रभाव' कानून के अनुरूप अंतरराष्ट्रीय स्तर पर काम करने वाले संगठनों को मजबूर करेगा, जबकि अमेरिका और अन्य स्वतंत्र रूप से नेतृत्व वाली कंपनियां इसकी शर्तों का पालन करना अपने हित में पाएंगी। हाल के कदम, जैसे कि कनाडा का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड डेटा एक्ट प्रस्ताव और न्यूयॉर्क शहर का स्वचालित रोजगार विनियमन, इस प्रवृत्ति को यूरोपीय संघ के क्षेत्र से परे एआई नियमों को अपनाने की ओर संकेत करता है।

एआई अधिनियम के तहत एआई सिस्टम जोखिम श्रेणियां

एआई अधिनियम एआई सिस्टम के लिए तीन जोखिम श्रेणियों का प्रस्ताव करता है, प्रत्येक अपने स्वयं के दिशानिर्देशों और परिणामों के सेट के साथ:

1. अस्वीकार्य जोखिम: इस श्रेणी के एआई सिस्टम पर प्रतिबंध लगा दिया जाएगा। इनमें जोड़ तोड़ प्रणालियां शामिल हैं जो नुकसान पहुंचा सकती हैं, कानून प्रवर्तन के लिए सार्वजनिक स्थानों में उपयोग की जाने वाली रीयल-टाइम बायोमेट्रिक पहचान प्रणाली और सभी प्रकार के सामाजिक स्कोरिंग शामिल हैं।
2. उच्च जोखिम: इस श्रेणी में एआई सिस्टम शामिल हैं जैसे नौकरी आवेदक स्कैनिंग मॉडल, जो विशिष्ट कानूनी आवश्यकताओं के अधीन होंगे।
3. सीमित और न्यूनतम जोखिम: वर्तमान में व्यवसायों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एआई अनुप्रयोगों में से कई (चैटबॉट्स और एआई-संचालित इन्वेंट्री प्रबंधन उपकरण सहित) इस श्रेणी के अंतर्गत आते हैं और काफी हद तक अनियमित रहेंगे। हालाँकि, ग्राहक-सामना करने वाले सीमित-जोखिम वाले अनुप्रयोगों के लिए प्रकटीकरण की आवश्यकता होगी कि AI का उपयोग किया जा रहा है।

एआई विनियमन: क्या अपेक्षा करें

जैसा कि एआई अधिनियम अभी भी मसौदे के अधीन है और इसके वैश्विक प्रभाव अनिर्धारित हैं, संगठनों के लिए एआई विनियमन की सटीक प्रकृति अनिश्चित बनी हुई है। हालांकि, इसका प्रभाव उद्योग, विकसित किए जा रहे मॉडल के प्रकार और जोखिम की श्रेणी से संबंधित होने की संभावना पर निर्भर करेगा।

विनियमन तीसरे पक्ष से जांच कर सकता है जो लक्षित लक्षित आबादी के खिलाफ एआई मॉडल का तनाव परीक्षण करता है। ये परीक्षण मॉडल के प्रदर्शन, त्रुटि के मार्जिन और मॉडल की प्रकृति और उपयोग के प्रकटीकरण जैसे कारकों का आकलन करेंगे।

उच्च जोखिम वाले एआई सिस्टम वाले संगठनों के लिए, एआई अधिनियम ने पहले से ही आवश्यकताओं की एक सूची प्रदान की है, जिसमें जोखिम-प्रबंधन प्रणाली, डेटा प्रशासन और प्रबंधन, तकनीकी दस्तावेज, रिकॉर्ड कीपिंग, पारदर्शिता, मानव निरीक्षण, सटीकता, मजबूती, साइबर सुरक्षा, अनुरूपता मूल्यांकन शामिल हैं। , ईयू-सदस्य-राज्य सरकारों के साथ पंजीकरण, और बाजार के बाद की निगरानी प्रणाली। इसके अलावा, एआई उद्योग विश्वसनीयता परीक्षण (ऑटोमोबाइल के लिए ई-चेक के समान) के अधिक व्यापक होने की उम्मीद है।

एआई विनियमों की तैयारी

एआई नेता जो एमएल मॉडल विकसित करते समय विश्वास और जोखिम कम करने को प्राथमिकता देते हैं, उनके नए एआई नियमों के सामने सफल होने की अधिक संभावना है। कड़े एआई नियमों के लिए तैयारी सुनिश्चित करने के लिए, संगठनों को निम्नलिखित कदमों पर विचार करना चाहिए:

1. संभावित विनियमों और आपकी कंपनी पर अभी और भविष्य में उनके प्रभावों के बारे में अनुसंधान करें और टीमों को शिक्षित करें।
2. उनकी जोखिम श्रेणियों और उन्हें सबसे अधिक प्रभावित करने वाले संबंधित नियमों को निर्धारित करने के लिए मौजूदा और नियोजित मॉडल का ऑडिट करें।
3. जिम्मेदार एआई समाधानों को डिजाइन करने के लिए एक रूपरेखा विकसित करें और अपनाएं।
4. अनपेक्षित कार्रवाइयों को ध्यान में रखते हुए मौजूदा और भविष्य के मॉडल दोनों के लिए AI जोखिम कम करने की रणनीति के बारे में सोचें।
5. एक मॉडल के लाइव होने से पहले कई जाँचों को सुनिश्चित करते हुए एक AI शासन और रिपोर्टिंग रणनीति स्थापित करें।

एआई अधिनियम और आगामी विनियमों के साथ एआई डिजाइन के लिए एक नए युग का संकेत दे रहा है, नैतिक और निष्पक्ष एआई अब केवल 'होना अच्छा' नहीं है बल्कि 'होना चाहिए' है। इन परिवर्तनों के लिए सक्रिय रूप से तैयारी करके, संगठन एआई विनियमन की दुनिया को अपना सकते हैं और इस तेजी से विकसित हो रही प्रौद्योगिकी की पूरी क्षमता का लाभ उठा सकते हैं। इसके अलावा, व्यवसाय उभरते नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करते हुए अपने एआई विकास में तेजी लाने के लिए AppMaster जैसे शक्तिशाली no-code प्लेटफॉर्म का उपयोग कर सकते हैं।