سوال:
مشین سیکھنے سے متعلق کچھ اخلاقی امور کیا ہیں؟
A:مشین لرننگ سے متعلق اخلاقی امور میں خود اتنی مشین لرننگ الگورتھم شامل نہیں ہوتا ہے ، لیکن جس طرح سے ڈیٹا استعمال ہوتا ہے۔
فیس بک کے ساتھ کیمبرج اینالیٹیکا اسکینڈل ، جہاں ایک سیاسی مشاورتی فرم نے صارفین کے علم یا رضامندی کے بغیر سوشل نیٹ ورکنگ سائٹ کے ڈیٹا کا استعمال کیا ہے ، نے صارف کے اعداد و شمار کے جمع اور استعمال سے وابستہ بہت ساری پریشانیوں کی مثال دی ہے۔ اگرچہ بہت سے صارف کے لائسنس کے معاہدوں میں یہ واضح ہوتا ہے کہ صارفین کا ڈیٹا کس طرح استعمال کیا جاسکتا ہے ، بہت سے سوشل میڈیا صارفین ٹھیک پرنٹ نہیں پڑھ سکتے ہیں۔
| مفت ڈاؤن لوڈ: مشین سیکھنا اور اس سے کیوں فرق پڑتا ہے |
ایک اور مسئلہ یہ ہے کہ یہ مشین لرننگ الگورتھم "بلیک باکس" ہوسکتے ہیں جہاں یہ دیکھنا ناممکن ہے کہ وہ واقعی کیسے کام کرتے ہیں۔ یہ جاننا ناممکن ہوسکتا ہے کہ مشین سیکھنے کے الگورتھم نے فیصلہ کیوں کیا۔
مشین سیکھنے کا ایک شعبہ طبی تشخیص کر رہا ہے۔ ایک الگورتھم کینسر کی تلاش کے ل X ایکس رے کی طرف دیکھ سکتا ہے۔ ایک انسانی ڈاکٹر اس کی وضاحت کرسکتا ہے کہ انہوں نے تشخیص کیوں کی ، لیکن ہم نہیں جان سکتے کہ مشین لرننگ الگورتھم نے یہ کیسے طے کیا کہ کسی مریض کو کینسر ہے یا نہیں۔
اوپن سورس لائسنس کے تحت مشین لرننگ پروگرام جاری کرنا ایک حل ہے۔ جب لوگ کسی پروگرام کے ماخذ کوڈ کو دیکھ سکتے ہیں ، تو وہ دیکھ سکتے ہیں کہ یہ فیصلے کیسے کرتا ہے۔
دوسرا مسئلہ مشین لرننگ ٹریننگ ڈیٹا اور ممکنہ تعصب کا استعمال ہے۔ نسلی اور دیگر تعصبات کی بہت ساری مثالیں سامنے آچکی ہیں جو اسے غیر مشروط طور پر مشین لرننگ پروگراموں میں شامل کردیتی ہیں۔ ایک الگورتھم نے سیاہ فام لوگوں کو گوریلوں کے طور پر شناخت کیا ، اور دوسرے نے رنگین لوگوں کے چہرے کی خصوصیات کو تبدیل کیا تاکہ انہیں خوبصورت بنانے کا دعوی کرتے ہوئے انھیں مزید "یوروپی" دکھائے۔
اس کا مقابلہ کرنے کا ایک طریقہ یہ ہے کہ اے آئی فیلڈ میں متنوع پس منظر سے زیادہ لوگ ہوں۔
ایک اور مسئلہ مشین سیکھنے اور مصنوعی ذہانت کا محفوظ استعمال ہے۔ اے آئی اور مشین لرننگ پروگرام ایسے سلوک کو تیار کرسکتے ہیں جو لوگ ان سے نہیں چاہتے ، جیسے لوگوں کو بند کرنے سے روکنا۔
