एआई खुद को इंसानों को समझा रहा है।  और यह भुगतान कर रहा है

Microsoft Corp के लिंक्डइन ने अपनी बिक्री टीम को कृत्रिम बुद्धिमत्ता सॉफ़्टवेयर के साथ जोड़ने के बाद सदस्यता राजस्व में 8 प्रतिशत की वृद्धि की, जो न केवल ग्राहकों को रद्द करने के जोखिम की भविष्यवाणी करता है, बल्कि यह भी बताता है कि यह अपने निष्कर्ष पर कैसे पहुंचा।

प्रणाली, पिछले जुलाई में शुरू की गई थी और इसे एक . में वर्णित किया जाना है लिंक्डइन बुधवार को ब्लॉग पोस्ट, एआई को मददगार तरीके से “अपना काम दिखाने” में एक सफलता का प्रतीक है।

जबकि एआई वैज्ञानिकों को ऐसे सिस्टम डिजाइन करने में कोई समस्या नहीं है जो सभी प्रकार के व्यावसायिक परिणामों पर सटीक भविष्यवाणी करते हैं, वे खोज रहे हैं कि उन उपकरणों को मानव ऑपरेटरों के लिए अधिक प्रभावी बनाने के लिए, एआई को किसी अन्य एल्गोरिदम के माध्यम से खुद को समझाने की आवश्यकता हो सकती है।

“एक्सप्लेनेबल एआई” या एक्सएआई के उभरते हुए क्षेत्र ने सिलिकॉन वैली में बड़े निवेश को बढ़ावा दिया है क्योंकि स्टार्टअप और क्लाउड दिग्गज अपारदर्शी सॉफ्टवेयर को और अधिक समझने योग्य बनाने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं और वाशिंगटन और ब्रुसेल्स में चर्चा की है जहां नियामक स्वचालित निर्णय लेने को सुनिश्चित करना चाहते हैं। निष्पक्ष और पारदर्शी रूप से।

एआई तकनीक जाति, लिंग और संस्कृति जैसे सामाजिक पूर्वाग्रहों को कायम रख सकती है। कुछ एआई वैज्ञानिक स्पष्टीकरण को उन समस्याग्रस्त परिणामों को कम करने के एक महत्वपूर्ण हिस्से के रूप में देखते हैं।

संघीय व्यापार आयोग सहित अमेरिकी उपभोक्ता संरक्षण नियामकों ने पिछले दो वर्षों में चेतावनी दी है कि एआई जो व्याख्या योग्य नहीं है उसकी जांच की जा सकती है। यूरोपीय संघ अगले साल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्ट पारित कर सकता है, व्यापक आवश्यकताओं का एक सेट जिसमें उपयोगकर्ता स्वचालित भविष्यवाणियों की व्याख्या करने में सक्षम हों।

समझाने योग्य AI के समर्थकों का कहना है कि इसने स्वास्थ्य सेवा और बिक्री जैसे क्षेत्रों में AI के अनुप्रयोग की प्रभावशीलता को बढ़ाने में मदद की है। गूगल क्लाउड उदाहरण के लिए, समझाने योग्य एआई सेवाओं को बेचता है, उदाहरण के लिए, अपने सिस्टम को तेज करने की कोशिश कर रहे ग्राहकों को बताएं कि कौन से पिक्सेल और जल्द ही कौन से प्रशिक्षण उदाहरण एक तस्वीर के विषय की भविष्यवाणी करने में सबसे ज्यादा मायने रखते हैं।

लेकिन आलोचकों का कहना है कि एआई ने जो भविष्यवाणी की, उसका स्पष्टीकरण बहुत अविश्वसनीय है क्योंकि मशीनों की व्याख्या करने के लिए एआई तकनीक पर्याप्त नहीं है।

लिंक्डइन और समझाने योग्य एआई विकसित करने वाले अन्य स्वीकार करते हैं कि प्रक्रिया में प्रत्येक चरण – भविष्यवाणियों का विश्लेषण करना, स्पष्टीकरण उत्पन्न करना, उनकी सटीकता की पुष्टि करना और उन्हें उपयोगकर्ताओं के लिए कार्रवाई योग्य बनाना – अभी भी सुधार के लिए जगह है।

लेकिन अपेक्षाकृत कम दांव वाले आवेदन में दो साल के परीक्षण और त्रुटि के बाद, लिंक्डइन का कहना है कि इसकी तकनीक ने व्यावहारिक मूल्य प्राप्त किया है। इसका प्रमाण चालू वित्त वर्ष के दौरान सामान्य रूप से अपेक्षित वृद्धि से अधिक नवीनीकरण बुकिंग में 8 प्रतिशत की वृद्धि है। लिंक्डइन ने डॉलर में लाभ निर्दिष्ट करने से इनकार कर दिया, लेकिन इसे काफी बड़ा बताया।

इससे पहले, लिंक्डइन सेल्सपर्सन अपने स्वयं के अंतर्ज्ञान और ग्राहकों द्वारा सेवाओं को अपनाने के बारे में कुछ धब्बेदार स्वचालित अलर्ट पर भरोसा करते थे।

अब, AI जल्दी से अनुसंधान और विश्लेषण को संभालता है। लिंक्डइन द्वारा क्रिस्टल कैंडल को डब किया गया है, यह अनजान प्रवृत्तियों को बुलाता है और इसके तर्क से सेल्सपर्सन को जोखिम वाले ग्राहकों को बोर्ड पर रखने और अपग्रेड पर दूसरों को पिच करने के लिए अपनी रणनीति को सुधारने में मदद मिलती है।

लिंक्डइन का कहना है कि स्पष्टीकरण-आधारित सिफारिशों का विस्तार उसके 5,000 से अधिक बिक्री कर्मचारियों तक हो गया है, जो भर्ती, विज्ञापन, विपणन और शिक्षा प्रसाद में फैले हुए हैं।

लिंक्डइन के मशीन लर्निंग के निदेशक और डेटा साइंस एप्लाइड रिसर्च के प्रमुख परवेज अहमद ने कहा, “इसने अनुभवी सेल्सपर्सन को संभावनाओं के साथ बातचीत को नेविगेट करने के लिए विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करके मदद की है। इसने नए सेल्सपर्सन को तुरंत गोता लगाने में मदद की है।”

समझाने के लिए या नहीं समझाने के लिए?

2020 में, लिंक्डइन ने पहली बार बिना स्पष्टीकरण के भविष्यवाणियां प्रदान की थीं। लगभग 80 प्रतिशत सटीकता के साथ एक स्कोर इस संभावना को इंगित करता है कि नवीनीकरण के लिए एक ग्राहक जल्द ही अपग्रेड करेगा, स्थिर रहेगा या रद्द करेगा।

विक्रेता पूरी तरह से जीत नहीं पाए थे। लिंक्डइन के टैलेंट सॉल्यूशंस रिक्रूटिंग और हायरिंग सॉफ्टवेयर बेचने वाली टीम इस बारे में स्पष्ट नहीं थी कि अपनी रणनीति को कैसे अनुकूलित किया जाए, खासकर जब क्लाइंट के नवीनीकरण न करने की संभावना एक सिक्के के उछाल से बेहतर नहीं थी।

पिछले जुलाई में, उन्होंने एक छोटा, ऑटो-जेनरेटेड पैराग्राफ देखना शुरू किया जो स्कोर को प्रभावित करने वाले कारकों पर प्रकाश डालता है।

उदाहरण के लिए, एआई ने तय किया कि एक ग्राहक के अपग्रेड होने की संभावना है क्योंकि पिछले एक साल में इसमें 240 कर्मचारियों की वृद्धि हुई है और उम्मीदवार पिछले महीने में 146 प्रतिशत अधिक प्रतिक्रियाशील हो गए हैं।

इसके अलावा, एक इंडेक्स जो लिंक्डइन रिक्रूटिंग टूल्स के साथ क्लाइंट की समग्र सफलता को मापता है, पिछले तीन महीनों में 25 प्रतिशत बढ़ा है।

लिंक्डइन की ग्लोबल ऑपरेशंस की उपाध्यक्ष लेख दोशी ने कहा कि स्पष्टीकरण के आधार पर बिक्री प्रतिनिधि अब ग्राहकों को प्रशिक्षण, समर्थन और सेवाओं के लिए निर्देशित करते हैं जो उनके अनुभव को बेहतर बनाते हैं और उन्हें खर्च करते रहते हैं।

लेकिन कुछ एआई विशेषज्ञ सवाल करते हैं कि क्या स्पष्टीकरण आवश्यक हैं। शोधकर्ताओं का कहना है कि वे नुकसान भी कर सकते हैं, एआई में सुरक्षा की झूठी भावना पैदा कर सकते हैं या डिजाइन बलिदानों को प्रेरित कर सकते हैं जो भविष्यवाणियों को कम सटीक बनाते हैं।

स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के इंस्टीट्यूट फॉर ह्यूमन-सेंटेड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के सह-निदेशक फी-फी ली ने कहा कि लोग टाइलेनॉल और गूगल मैप्स जैसे उत्पादों का उपयोग करते हैं जिनके आंतरिक कामकाज को अच्छी तरह से समझा नहीं जाता है। ऐसे मामलों में, कठोर परीक्षण और निगरानी ने उनकी प्रभावकारिता के बारे में अधिकांश संदेहों को दूर कर दिया है।

इसी तरह, एआई सिस्टम को समग्र रूप से निष्पक्ष माना जा सकता है, भले ही व्यक्तिगत निर्णय अचूक हों, टोरंटो विश्वविद्यालय में सांख्यिकी के एक सहयोगी प्रोफेसर डैनियल रॉय ने कहा।

लिंक्डइन का कहना है कि एल्गोरिदम की अखंडता का मूल्यांकन उसकी सोच को समझे बिना नहीं किया जा सकता है।

यह यह भी मानता है कि इसके क्रिस्टलकैंडल जैसे उपकरण अन्य क्षेत्रों में एआई उपयोगकर्ताओं की मदद कर सकते हैं। डॉक्टर यह जान सकते हैं कि एआई क्यों भविष्यवाणी करता है कि किसी को बीमारी का खतरा अधिक है, या लोगों को बताया जा सकता है कि एआई ने उन्हें क्रेडिट कार्ड से वंचित करने की सिफारिश क्यों की।

आशा है कि स्पष्टीकरण से पता चलता है कि क्या कोई प्रणाली अवधारणाओं और मूल्यों के साथ संरेखित होती है जिसे कोई बढ़ावा देना चाहता है, एआई शोधकर्ता बीन किम ने कहा गूगल.

“मैं व्याख्याता को अंततः मशीनों और मनुष्यों के बीच बातचीत को सक्षम करने के रूप में देखती हूं,” उसने कहा। “अगर हम वास्तव में मानव-मशीन सहयोग को सक्षम करना चाहते हैं, तो हमें इसकी आवश्यकता है।”

© थॉमसन रॉयटर्स 2022



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