- उत्तरदायी अनुसंधान और नवाचार (आरआरआई) की अवधारणा को समझें
- विश्लेषण करें कि आरआरआई क्यों महत्वपूर्ण है
- आरआरआई सिद्धांतों के बारे में जानें: चिंतन और पूर्वानुमान
जिम्मेदार अनुसंधान और नवाचार (आरआरआई)
इस पाठ में, हम इस बात पर गौर करेंगे कि आप अपने अद्भुत ऐप विचारों को दुनिया पर उनके प्रभाव के बारे में सोचकर और भी बेहतर कैसे बना सकते हैं।
उत्तरदायी अनुसंधान एवं नवाचार (आरआरआई) क्या है?
क्या आपने कभी इस बारे में सोचा है कि प्रौद्योगिकी किस प्रकार लोगों और ग्रह को उन तरीकों से प्रभावित कर सकती है जिनकी हमने अपेक्षा नहीं की थी?
रिस्पॉन्सिबल एआई यूके के अनुसार , रिस्पॉन्सिबल रिसर्च एंड इनोवेशन का अर्थ है:
अनुसंधान और नवाचार को इस तरह से करना कि यह अनुमान लगाया जा सके कि इसका लोगों पर क्या प्रभाव पड़ सकता है
और भविष्य में पर्यावरण को सुरक्षित रखने के लिए, ताकि हम अधिकतम लाभ प्राप्त कर सकें और नुकसान से बच सकें ।
आरआरआई का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि जब हम नई चीज़ें बनाएँ, तो हम उन्हें इस तरह बनाएँ कि सभी को लाभ हो और नकारात्मक परिणामों से बचा जा सके। आरआरआई हमें अपनी रचनात्मक शक्ति का उपयोग अच्छे कार्यों के लिए करने और यह समझने में मदद करता है कि आप जो कर रहे हैं, वह क्यों कर रहे हैं।
क्षेत्र ढांचा
यह आरआरआई सिद्धांतों को लागू करने में आपकी मदद करने के लिए एक सरल, व्यावहारिक मार्गदर्शिका है। इसका अर्थ है:
संभावित परिणामों का पूर्वानुमान लगाएँ । क्या हो सकता है?
अपने लक्ष्यों और तरीकों पर विचार करें । हम ऐसा क्यों कर रहे हैं?
विभिन्न लोगों और समुदायों के साथ जुड़ें। इसमें किसे शामिल होना चाहिए ?
हम जो सीखते हैं उस पर एक कार्य । हमें क्या करना चाहिए?
स्रोत: “आरआरआई टूलकिट”, आरएआई यूके
इस पाठ में, हम पहले दो पर ध्यान केंद्रित करेंगे: पूर्वानुमान और चिंतन ।
पूर्वानुमान: आगे की सोच
यह भविष्य के बारे में सोचने के लिए अपनी कल्पना का इस्तेमाल करने के बारे में है। हो सकता है कि आपका ऐप गलती से बहुत ज़्यादा निजी जानकारी साझा कर दे, या हो सकता है कि इससे एक डिजिटल खाई पैदा हो जाए जहाँ कुछ लोग इसका इस्तेमाल कर सकें और कुछ नहीं।
पूर्वानुमान लगाने से आपको संभावित समस्याओं का पहले ही पता लगाने में मदद मिलती है, ताकि आप उन्हें घटित होने से पहले ही ठीक कर सकें। यह किसी लंबी यात्रा पर निकलने से पहले नक्शे को देखने जैसा है। इसका मतलब है कि आप अपने ऐप के साथ होने वाली हर संभावित घटना की कल्पना कर सकते हैं।
पूर्वानुमान लगाने का अर्थ है कि आप अप्रत्याशित के लिए तैयार हैं।
रुकें और चर्चा करें:
आपके ऐप आइडिया के संबंध में:
क्या गलत जा सकता है?
क्या होगा यदि कोई इसका उपयोग उस तरीके से करे जिसके बारे में आपने कभी सोचा भी नहीं होगा?
या फिर यदि बाद में कोई समस्या आ जाए तो क्या होगा?
चिंतन करें: भीतर की ओर देखें
चिंतन का अर्थ है अपनी प्रेरणाओं और विकल्पों पर गौर करना ताकि आपको यह स्पष्ट रूप से समझ आ सके कि आप जो कर रहे हैं, वह क्यों कर रहे हैं । यह खुद को और अपनी टीम को परखने का एक मौका है। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि आपकी परियोजना अपने मूल उद्देश्य और मूल्यों पर खरी उतरे और आपको सही रास्ते पर रखे।
जैसे-जैसे आप नए फ़ीचर जोड़ते हैं, आपका ऐप बदलता है, वैसे-वैसे आपके विचार भी बदल सकते हैं। आपको पूरे प्रोजेक्ट के दौरान लगातार चिंतन करते रहना चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि आपका हर चुनाव आपको सही दिशा में ले जा रहा है।
आइए एक उदाहरण देखें
अपने मूल्यों और उद्देश्यों पर विचार करने के बाद, वे सक्रिय रूप से विभिन्न देशों और समुदायों से विविध डेटा एकत्र करते हैं। इससे यह सुनिश्चित होता है कि AI सभी के लिए सटीक हो, स्वास्थ्य संबंधी समस्याओं को और बिगड़ने से रोकने में मदद मिले, और उन समुदायों के साथ विश्वास का निर्माण हो जिनका अतीत में उचित प्रतिनिधित्व नहीं हुआ है।
- यदि AI कोई गलती कर दे तो क्या होगा?
- डॉक्टर्स को अपने निदान में एआई के विश्वास के स्तर का पता कैसे चलेगा?
बंद करो और चर्चा
इस परिदृश्य में, क्या आप ऐसे अन्य प्रश्नों के बारे में सोच सकते हैं जो डेवलपर्स को स्वयं से पूछने चाहिए?
एक जिम्मेदार नवप्रवर्तक होने के महत्व को बेहतर ढंग से समझने के लिए, इस वीडियो को देखें।
गतिविधि: पूर्वानुमान लगाएँ और चिंतन करें
अब समय आ गया है कि आप जो कुछ भी सीख चुके हैं उसे अपने प्रोजेक्ट आइडिया पर लागू करें!
परावर्तन
आपने अभी-अभी न केवल अच्छे ऐप्स, बल्कि जिम्मेदार ऐप्स बनाने के लिए दो महत्वपूर्ण उपकरणों के बारे में सीखा है: पूर्वानुमान लगाना और प्रतिबिंबित करना ।
अतिरिक्त संसाधन
- प्रत्याशा और चिंतन में गहराई से जाने के लिए, ट्रस्टवर्थी ऑटोनोमस सिस्टम्स हब के सहयोग से नॉटिंघम विश्वविद्यालय द्वारा तैयार की गई सामग्री देखें ।
- Code.org के इस वीडियो में AI में समान पहुँच और एल्गोरिथम संबंधी पूर्वाग्रह के बारे में अधिक जानें
