यूरोपीय संघ के एआई अधिनियम के लिए अपने एआई डेटा को तैयार करना: एक सरल अंग्रेजी में तैयार की गई चेकलिस्ट

जब कंपनियां यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम को लेकर असमंजस में पड़ती हैं, तो आमतौर पर समस्या उनकी चतुर कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की नहीं होती, बल्कि डेटा से संबंधित दस्तावेज़ों की होती है। सबसे आम कमजोरी यह होती है कि वे यह साबित नहीं कर पाते कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का निर्माण कैसे हुआ और उसने किस डेटा से सीखा। यह मार्गदर्शिका आपकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के पीछे के डेटा और प्रशिक्षण पर केंद्रित एक सरल अंग्रेजी चेकलिस्ट प्रस्तुत करती है, और फिर समझाती है कि प्रत्येक भाग का डेटा, आपकी कंपनी और आपकी कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रभावित ग्राहकों के लिए क्या अर्थ है।

लघु संस्करण

• इस कानून के तहत, यदि आप अपना काम नहीं दिखा सकते, तो आप यह साबित नहीं कर सकते कि आपने नियमों का पालन किया है।
• एआई के आधार पर प्राप्त डेटा निष्पक्ष, कार्य के लिए उपयुक्त और स्पष्ट समस्याओं के लिए जांचा हुआ होना चाहिए।
• आपको इस बात का स्पष्ट रिकॉर्ड चाहिए कि प्रत्येक महत्वपूर्ण सिस्टम का निर्माण, प्रशिक्षण और परीक्षण कैसे किया गया था।
• महत्वपूर्ण प्रणालियों को गतिविधि लॉग रखना आवश्यक है - आमतौर पर कम से कम छह महीने के लिए।
• किसी और की एआई का उपयोग करने से आप पर उसके उपयोग के तरीके की जिम्मेदारी खत्म नहीं हो जाती।
• खरीदी गई एआई में भारी बदलाव करना या उसका नाम बदलना आपको कानूनी तौर पर उसका निर्माता बना सकता है।

डेटा ही असली कसौटी क्यों है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा से सीखती है, इसलिए कानून उस डेटा की सटीकता को बहुत महत्व देता है। सरल शब्दों में कहें तो, उच्च-स्तरीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रशिक्षण डेटा को कार्य से संबंधित होना चाहिए, उन वास्तविक लोगों का प्रतिनिधित्व करना चाहिए जिन पर इसका प्रभाव पड़ेगा, और त्रुटियों और पूर्वाग्रहों के लिए यथासंभव जाँच की जानी चाहिए। एक प्रणाली कितनी भी उत्कृष्ट रूप से निर्मित क्यों न हो, यदि कोई यह नहीं बता सकता कि उसका डेटा कहाँ से आया या यह साबित नहीं कर सकता कि वह निष्पक्ष था, तो वह परीक्षण में विफल हो सकती है।

प्रशिक्षण डेटा (सरल शब्दों में): वे उदाहरण जिनसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता सीखती है। यदि वे उदाहरण सीमित या पक्षपातपूर्ण हैं, तो कृत्रिम बुद्धिमत्ता भी वैसी ही होगी — यही कारण है कि कानून डेटा को सही ढंग से प्राप्त करने पर इतना अधिक जोर देता है।

चेकलिस्ट

इन सभी पहलुओं पर विचार करें और सबसे महत्वपूर्ण बात, सबूतों को सुरक्षित रखें। इस कानून के तहत, जिस नियंत्रण को आप साबित नहीं कर सकते, उसे अस्तित्वहीन माना जाएगा।

1. अपने डेटा को व्यवस्थित करना

• प्रत्येक बैच के प्रशिक्षण डेटा का स्रोत और वह डेटा आपको कैसे प्राप्त हुआ, यह लिख लें।
• यदि इसमें लोगों की व्यक्तिगत जानकारी शामिल है, तो यह दर्ज करें कि आपको इसका उपयोग करने का अधिकार था।
• यह सुनिश्चित करें कि डेटा उन वास्तविक लोगों का सही प्रतिनिधित्व करता है जिन पर एआई का प्रभाव पड़ेगा।
• ऐसे पूर्वाग्रहों की तलाश करें जो किसी के स्वास्थ्य, सुरक्षा या अधिकारों को अनुचित रूप से प्रभावित कर सकते हैं — और यह भी नोट करें कि आपने इसके बारे में क्या किया।
• अपने डेटा के संस्करण सुरक्षित रखें ताकि बाद में कोई समस्या आने पर आप उसका पता लगा सकें।

2. एआई के निर्माण की प्रक्रिया को लिखकर रखना

• स्पष्ट रिकॉर्ड में बताएं कि एआई किस लिए है और इसे कैसे डिजाइन किया गया था।
• ध्यान दें कि इसे कैसे प्रशिक्षित किया गया और किस डेटा का उपयोग किया गया।
• इसके प्रदर्शन, सटीकता और इसकी सीमाओं को रिकॉर्ड करें।
• अपने परीक्षण परिणामों को संभाल कर रखें और जब भी आप कोई बड़ा बदलाव करें तो रिकॉर्ड को अपडेट करें।

3. प्रक्रिया के दौरान लिखित रिकॉर्ड रखना

• सिस्टम को इस तरह सेट करें कि वह अपने द्वारा किए गए कार्यों को स्वचालित रूप से रिकॉर्ड कर ले।
• यह सुनिश्चित करें कि उन लॉग फाइलों में गुपचुप तरीके से बदलाव न किया जा सके।
• रिकॉर्ड को कम से कम छह महीने तक सुरक्षित रखें (यदि अन्य कानून इसकी आवश्यकता हो तो इससे अधिक समय तक)।
• लॉग का उपयोग समस्याओं को जल्द पहचानने के लिए करें, न कि बाद में उन्हें समझाने के लिए।

4. लोग, भूमिकाएँ और निरंतर कर्तव्य

• यह सुनिश्चित करें कि कोई वास्तविक व्यक्ति किसी भी महत्वपूर्ण एआई परियोजना की निगरानी कर सके और उसमें हस्तक्षेप कर सके।
• यह स्पष्ट कर लें कि आप प्रत्येक सिस्टम के निर्माता हैं या केवल उपयोगकर्ता — दोनों ही मामलों में जिम्मेदारियां अलग-अलग होती हैं।
• बाजार में उतारने से पहले, जहां आवश्यक हो, उच्च जोखिम वाली प्रणालियों को पंजीकृत करें।
• गंभीर समस्याओं की सूचना अधिकारियों को शीघ्र दें—आमतौर पर 15 दिनों के भीतर।
• अपने जोखिम संबंधी जांच और रिकॉर्ड की नियमित रूप से समीक्षा करें, न कि केवल एक बार।

कंपनियों के लिए इसका क्या अर्थ है: निर्माता बनाम उपयोगकर्ता

एक आम और महंगा झटका: किसी प्रमाणित एआई टूल को खरीदने से सारी ज़िम्मेदारी विक्रेता पर नहीं आ जाती। निर्माता के दस्तावेज़ यह साबित करते हैं कि उन्होंने इसे सही ढंग से बनाया है; लेकिन यह साबित नहीं करते कि आप इसका सही ढंग से उपयोग कर रहे हैं। आपकी अपनी ज़िम्मेदारियाँ अभी भी हैं — इसकी निगरानी करना, रिकॉर्ड रखना और इसका कानूनी रूप से उपयोग करना। तालिका दर्शाती है कि किसका क्या अधिकार है: