एआई नैतिकता की उपेक्षा करना भारी जोखिम पैदा करता है: एआई को जिम्मेदारी से कैसे लागू किया जाए
जुलाई 1945 में, एमएच हाशम प्रेमजी ने महाराष्ट्र, भारत के छोटे से शहर अमलनर में वेस्टर्न इंडिया वेजिटेबल प्रोडक्ट्स लिमिटेड शुरू करके एक तकनीकी दिग्गज बनने की नींव रखी। बोरी नदी के किनारे बसा यह कंपनी शुरू में खाना पकाने के तेलों के उत्पादन पर केंद्रित थी। 1970 के दशक में, व्यवसाय में नाटकीय परिवर्तन आया, इसका ध्यान आईटी पर केंद्रित हुआ और इसका नाम बदलकर विप्रो कर दिया गया। आज, विप्रो भारत की प्रमुख तकनीकी कंपनियों में से एक है, जो 167 देशों में संचालित होती है, लगभग ढाई लाख लोगों को रोजगार देती है, और 10 बिलियन डॉलर से अधिक का राजस्व उत्पन्न करती है। इसके नेतृत्व में हैं रिशद प्रेमजी, जो दूरदर्शी संस्थापक के पोते हैं।
वर्तमान में, विप्रो खुद को आईटी परिवर्तन, परामर्श और व्यवसाय प्रक्रिया सेवाओं में वैश्विक नेता के रूप में स्थापित करता है। ZDNET के साथ एक विशेष साक्षात्कार में, हमें किरण मिन्नासंद्राम, विप्रो फुलस्ट्राइड क्लाउड के उपाध्यक्ष और सीटीओ के साथ बैठकर कंपनी के नवीनतम प्रयासों और आईटी के भविष्य में गहराई से चर्चा करने का अवसर मिला।
किरण विप्रो की तकनीकी नवाचार में सबसे आगे हैं, वे उन पहलों का नेतृत्व करते हैं जो अत्याधुनिक समाधान विकसित करती हैं। उनका प्राथमिक ध्यान नवाचार को बढ़ावा देना और व्यवसायों को अत्याधुनिक तकनीक, विशेष रूप से क्लाउड कंप्यूटिंग में सशक्त बनाना है। वे उन्नत क्लाउड आर्किटेक्चर डिज़ाइन और कार्यान्वित करते हैं जो व्यवसाय संचालन को क्रांतिकारी बनाते हैं, दक्षता, स्केलेबिलिटी और लचीलापन बढ़ाते हैं ताकि ग्राहकों को उनकी डिजिटल यात्रा में आगे बढ़ने में मदद मिले।
कंपनी के मूल्य
ZDNET: आप नैतिक AI को कैसे परिभाषित करते हैं, और यह आज व्यवसायों के लिए क्यों महत्वपूर्ण है?
किरण मिन्नासंद्राम: नैतिक AI केवल कानूनी बक्सों को चिह्नित करने के बारे में नहीं है; यह विप्रो के मूल मूल्यों से गहरे रूप से जुड़ा हुआ है। हम अपने दृष्टिकोण को चार प्रमुख स्तंभों पर आधारित करते हैं: व्यक्तिगत सम्मान, समाज के लिए निष्पक्षता और पारदर्शिता, पर्यावरणीय जिम्मेदारी, और तकनीकी मजबूती। यह सुनिश्चित करता है कि हमारा AI गोपनीयता, गरिमा, सामाजिक निष्पक्षता, और पर्यावरणीय जिम्मेदारी के हमारे मूल्यों के साथ संरेखित हो, साथ ही सुरक्षित और अनुपालनशील भी हो।
ZDNET: कई व्यवसाय AI नैतिकता के साथ क्यों संघर्ष करते हैं, और उन्हें किन प्रमुख जोखिमों को संबोधित करना चाहिए?
KM: चुनौती अक्सर AI के आसपास एक सामान्य भाषा की कमी से उत्पन्न होती है। इसे हल करने के लिए, कंपनियों को तकनीकी, कानूनी और मानव संसाधन टीमों को एकीकृत करने वाली एक संगठन-व्यापी रणनीति स्थापित करने की आवश्यकता है। AI केवल एक तकनीकी मुद्दा नहीं है; यह एक कॉर्पोरेट मुद्दा है। व्यवसायों को कानूनी अनुपालन से परे अपनी AI नैतिकता को परिभाषित करना चाहिए, उन मूल्यों पर ध्यान केंद्रित करते हुए जिन्हें वे बनाए रखना चाहते हैं। उन्हें संभावित कानूनी, सुरक्षा और कार्यबल प्रभावों को संबोधित करने के लिए एक जोखिम वर्गीकरण भी विकसित करना चाहिए।
ZDNET: AI अपनाने का कॉर्पोरेट स्थिरता लक्ष्यों पर सकारात्मक और नकारात्मक दोनों तरह से क्या प्रभाव पड़ता है?
KM: AI का स्थिरता पर दोहरा प्रभाव पड़ता है। सकारात्मक पक्ष पर, यह परिचालन दक्षता में सुधार कर सकता है, आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित कर सकता है, और संसाधन प्रबंधन को बढ़ा सकता है, जिससे कार्बन उत्सर्जन में कमी आ सकती है। उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक्स में, AI मार्गों को अनुकूलित कर सकता है ताकि ईंधन का उपयोग कम हो। हालांकि, AI की तेजी से तैनाती से ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन में वृद्धि होती है, विशेष रूप से बड़े AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक गहन कम्प्यूटिंग शक्ति के कारण।
पर्यावरणीय प्रभाव
ZDNET: उद्यमों को AI नवाचार की प्रेरणा और पर्यावरणीय जिम्मेदारी के बीच संतुलन कैसे बनाना चाहिए?
KM: उद्यमों को स्थायी AI उपयोग के लिए स्पष्ट नीतियां और दिशानिर्देश निर्धारित करने की आवश्यकता है। यह ढांचा टीमों को बुनियादी ढांचे और एल्गोरिदम के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करता है। कंपनियों को AI के पर्यावरणीय प्रभाव को ट्रैक और मॉनिटर करना चाहिए, और सेवा प्रदाताओं को भी ऐसा करने के लिए प्रेरित करना चाहिए। हमने ग्राहकों को उनकी AI नीतियों को संशोधित करने, हितधारकों को शामिल करने, और कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने में मदद की है ताकि स्थिरता को रोजमर्रा की प्रक्रियाओं में शामिल किया जा सके। इन चुनौतियों को संबोधित करने के लिए उद्योगों में सहयोग महत्वपूर्ण है, और विप्रो इस जटिल परिदृश्य में ग्राहकों की मदद करने के लिए वैश्विक प्रयासों में सक्रिय रूप से शामिल है।
ZDNET: नैतिक AI और स्थिरता चिंताओं को संबोधित करने के लिए वैश्विक नियम कैसे विकसित हो रहे हैं?
KM: AI एक शून्य में संचालित नहीं होता। गोपनीयता, उपभोक्ता संरक्षण, सुरक्षा और मानव अधिकारों पर मौजूदा कानून सभी लागू होते हैं। डेटा संरक्षण नियामक AI नुकसानों से बचाने में महत्वपूर्ण हैं, जबकि उपभोक्ता संरक्षण कानून एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण जैसे मुद्दों को संबोधित करते हैं। कुछ क्षेत्र AI-विशिष्ट कानून बना रहे हैं, जैसे EU AI Act, जो उत्पाद के जोखिम स्तर के आधार पर सख्त नियंत्रण लागू करता है। अमेरिका में, अलग-अलग राज्य AI को श्रम प्रबंधन में केंद्रित कर रहे हैं, जो AI तैनाती के अधिक जटिल क्षेत्रों में से एक है।
सबसे बड़ी गलतफहमी
ZDNET: AI नैतिकता और स्थिरता के बारे में सबसे बड़ी गलतफहमियां क्या हैं, और व्यवसाय उन्हें कैसे दूर कर सकते हैं?
KM: एक आम गलतफहमी यह है कि नवाचार और जिम्मेदारी सह-अस्तित्व में नहीं हो सकते। वास्तव में, जिम्मेदार AI स्थायी नवाचार के लिए महत्वपूर्ण है। विश्वास AI तैनाती की नींव है, और जो कंपनियां नवाचार और विश्वास के बीच संतुलन बनाती हैं, वे प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करती हैं। उपभोक्ता और व्यवसाय दोनों उन उत्पादों की ओर आकर्षित होंगे जिन पर वे भरोसा करते हैं।
ZDNET: विप्रो फुलस्ट्राइड क्लाउड कंपनियों को AI को ESG (पर्यावरण, सामाजिक और शासन) लक्ष्यों के साथ संरेखित करने में कैसे समर्थन करता है?
KM: हम जिम्मेदार AI ढांचे विकसित करके मदद करते हैं जो निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही को प्राथमिकता देते हैं। हम ESG मेट्रिक्स की निगरानी और रिपोर्टिंग के लिए AI का उपयोग करते हैं और कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के लिए ग्रीन AI पहलों का समर्थन करते हैं। बुनियादी ढांचे की ओर, हम ऊर्जा दक्षता के लिए वर्कलोड को अनुकूलित करते हैं और ESG लक्ष्यों को पूरा करने के लिए उद्योग-विशिष्ट समाधान विकसित करते हैं।
ZDNET: क्लाउड समाधान AI के पर्यावरणीय फुटप्रिंट को कम करने के लिए सबसे प्रभावी तरीके क्या हैं?
KM: क्लाउड समाधान नवीकरणीय ऊर्जा उपयोग, अनुकूलित कूलिंग, और कार्बन-जागरूक कम्प्यूटिंग के माध्यम से ऊर्जा दक्षता को बढ़ा सकते हैं। फेडरेटेड लर्निंग और मॉडल प्रूनिंग जैसी तकनीकें AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक ऊर्जा को कम कर सकती हैं। सर्वरलेस और ऑटो-स्केलिंग समाधान संसाधनों को मांग के साथ संरेखित करने में मदद करते हैं, अधिक प्रावधान को रोकते हैं। क्लाउड प्रदाता कार्बन ट्रैकिंग और रिपोर्टिंग टूल प्रदान करते हैं, और मल्टी-क्लाउड और एज कम्प्यूटिंग डेटा मूवमेंट को कम कर सकते हैं, AI को इसके स्रोत के करीब संसाधित करते हैं।
क्लाउड का उपयोग
ZDNET: क्लाउड बुनियादी ढांचे का उपयोग AI विकास में नैतिक विचारों को शामिल करने के लिए कैसे किया जा सकता है?
KM: क्लाउड बुनियादी ढांचा AI में नैतिक विचारों को शामिल करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। AI नैतिकता टूलकिट पक्षपात का पता लगा सकते हैं और निष्पक्षता के लिए परीक्षण कर सकते हैं, जबकि विविधता-जागरूक प्रशिक्षण उपकरण डेटासेट के प्रतिनिधित्व को सुनिश्चित करते हैं। क्लाउड-आधारित AI ढांचे व्याख्यात्मकता और पारदर्शिता प्रदान करते हैं, और डिफरेंशियल प्राइवेसी और एन्क्रिप्टेड प्रोसेसिंग जैसे क्षमताओं के माध्यम से सुरक्षित, गोपनीयता-संरक्षित AI विकास का समर्थन किया जाता है। स्वचालित अनुपालन निगरानी नियमों का पालन सुनिश्चित करती है, और मॉडल ड्रिफ्ट टेस्टिंग और हेलुसिनेशन डिटेक्शन के लिए उपकरण समय के साथ मॉडल की विश्वसनीयता बनाए रखने में मदद करते हैं।
ZDNET: कुछ संगठन AI के स्थिरता प्रभाव को मापने में क्यों संघर्ष करते हैं, और क्लाउड-आधारित उपकरण इसमें कैसे मदद कर सकते हैं?
KM: मानक मेट्रिक्स की कमी AI के स्थिरता प्रभाव को मापने को चुनौतीपूर्ण बनाती है। क्लाउड-आधारित उपकरण अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड के साथ इस अंतर को भर सकते हैं जो AI जीवनचक्र के दौरान कार्बन आउटपुट को ट्रैक करते हैं। ऊर्जा खपत में काफी भिन्नता हो सकती है, और क्लाउड प्लेटफॉर्म इन उतार-चढ़ाव को कैप्चर करने के लिए गतिशील ट्रैकिंग टूल प्रदान करते हैं। क्लाउड-नेटिव समाधान विभिन्न वातावरणों से डेटा को एकत्र करते हैं, जिससे दृश्यता और निर्णय लेने में सुधार होता है। इसके अतिरिक्त, क्लाउड उपकरण AI प्रक्रिया में छिपी पर्यावरणीय लागतों को उजागर कर सकते हैं और विभिन्न क्षेत्रीय ESG अनुपालन आवश्यकताओं को नेविगेट करने में मदद कर सकते हैं।
ZDNET: संगठन AI पारदर्शिता और जवाबदेही को बेहतर बनाने के लिए कौन से ठोस कदम उठा सकते हैं?
KM: सबसे पहले, अपने कार्यबल को AI का जिम्मेदारीपूर्वक उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करें, उन्हें सुरक्षित सीमाओं के भीतर AI को प्रश्न करने और परीक्षण करने के लिए प्रोत्साहित करें। दूसरा, खरीद से लेकर जोखिम प्रबंधन तक व्यवसाय के सभी पहलुओं को शामिल करने वाली एक व्यापक शासन संरचना स्थापित करें।
ZDNET: AI पक्षपात कैसे उभरता है, और क्लाउड-आधारित ढांचे इसे कम करने में क्या भूमिका निभाते हैं?
KM: AI पक्षपात गैर-प्रतिनिधि या पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा, मानव-लेबल किए गए डेटासेट में त्रुटियों, और ऐतिहासिक पक्षपातों को बनाए रखने वाले पुराने मॉडलों से उत्पन्न हो सकता है। क्लाउड-आधारित ढांचे विविध नियमों के साथ अनुपालन सुनिश्चित करके और विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में AI मॉडलों को मान्य करके मदद करते हैं। अनुकूली प्रशिक्षण प्रक्रियाएं डेटासेट को पुनर्संतुलित करके पक्षपात को कम कर सकती हैं।
ZDNET: उद्यमों को जिम्मेदार AI उपयोग सुनिश्चित करने के लिए कौन सी शासन रणनीतियां लागू करनी चाहिए?
KM: एक मजबूत शासन ढांचा आवश्यक है। कुछ संगठन एक समर्पित AI शासन संरचना रख सकते हैं, जबकि अन्य, जैसे हमारी, इसे मौजूदा शासन प्रणालियों में एकीकृत करते हैं। संगठन के सभी हिस्सों को शामिल करना और AI तैनाती में कानूनी संरक्षण, गोपनीयता और मजबूती को शामिल करने के लिए शुरू से ही AI प्रभाव मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है।
AI मुद्दे
नैतिक और स्थायी AI पर बढ़ते जोर के बारे में आपके क्या विचार हैं? क्या आपने अपने संगठन में जिम्मेदार AI विकास सुनिश्चित करने के लिए कोई ढांचे या नीतियां लागू की हैं?
आप AI वर्कलोड के पर्यावरणीय प्रभाव को कैसे संबोधित कर रहे हैं? क्या आप उस फुटप्रिंट को मापने या कम करने के लिए क्लाउड-आधारित उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं?
क्या आपको लगता है कि वैश्विक नियम AI नवाचार के साथ तालमेल रख रहे हैं, या कंपनियों को अपने दम पर अस्पष्ट क्षेत्रों को नेविगेट करना पड़ रहा है? नीचे टिप्पणियों में अपनी अंतर्दृष्टि साझा करें।
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HarperJones
26 अप्रैल 2025 3:50:44 पूर्वाह्न IST
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CharlesThomas
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JohnRamirez
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HaroldMoore
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जुलाई 1945 में, एमएच हाशम प्रेमजी ने महाराष्ट्र, भारत के छोटे से शहर अमलनर में वेस्टर्न इंडिया वेजिटेबल प्रोडक्ट्स लिमिटेड शुरू करके एक तकनीकी दिग्गज बनने की नींव रखी। बोरी नदी के किनारे बसा यह कंपनी शुरू में खाना पकाने के तेलों के उत्पादन पर केंद्रित थी। 1970 के दशक में, व्यवसाय में नाटकीय परिवर्तन आया, इसका ध्यान आईटी पर केंद्रित हुआ और इसका नाम बदलकर विप्रो कर दिया गया। आज, विप्रो भारत की प्रमुख तकनीकी कंपनियों में से एक है, जो 167 देशों में संचालित होती है, लगभग ढाई लाख लोगों को रोजगार देती है, और 10 बिलियन डॉलर से अधिक का राजस्व उत्पन्न करती है। इसके नेतृत्व में हैं रिशद प्रेमजी, जो दूरदर्शी संस्थापक के पोते हैं।
वर्तमान में, विप्रो खुद को आईटी परिवर्तन, परामर्श और व्यवसाय प्रक्रिया सेवाओं में वैश्विक नेता के रूप में स्थापित करता है। ZDNET के साथ एक विशेष साक्षात्कार में, हमें किरण मिन्नासंद्राम, विप्रो फुलस्ट्राइड क्लाउड के उपाध्यक्ष और सीटीओ के साथ बैठकर कंपनी के नवीनतम प्रयासों और आईटी के भविष्य में गहराई से चर्चा करने का अवसर मिला।
किरण विप्रो की तकनीकी नवाचार में सबसे आगे हैं, वे उन पहलों का नेतृत्व करते हैं जो अत्याधुनिक समाधान विकसित करती हैं। उनका प्राथमिक ध्यान नवाचार को बढ़ावा देना और व्यवसायों को अत्याधुनिक तकनीक, विशेष रूप से क्लाउड कंप्यूटिंग में सशक्त बनाना है। वे उन्नत क्लाउड आर्किटेक्चर डिज़ाइन और कार्यान्वित करते हैं जो व्यवसाय संचालन को क्रांतिकारी बनाते हैं, दक्षता, स्केलेबिलिटी और लचीलापन बढ़ाते हैं ताकि ग्राहकों को उनकी डिजिटल यात्रा में आगे बढ़ने में मदद मिले।
कंपनी के मूल्य
ZDNET: आप नैतिक AI को कैसे परिभाषित करते हैं, और यह आज व्यवसायों के लिए क्यों महत्वपूर्ण है?
किरण मिन्नासंद्राम: नैतिक AI केवल कानूनी बक्सों को चिह्नित करने के बारे में नहीं है; यह विप्रो के मूल मूल्यों से गहरे रूप से जुड़ा हुआ है। हम अपने दृष्टिकोण को चार प्रमुख स्तंभों पर आधारित करते हैं: व्यक्तिगत सम्मान, समाज के लिए निष्पक्षता और पारदर्शिता, पर्यावरणीय जिम्मेदारी, और तकनीकी मजबूती। यह सुनिश्चित करता है कि हमारा AI गोपनीयता, गरिमा, सामाजिक निष्पक्षता, और पर्यावरणीय जिम्मेदारी के हमारे मूल्यों के साथ संरेखित हो, साथ ही सुरक्षित और अनुपालनशील भी हो।
ZDNET: कई व्यवसाय AI नैतिकता के साथ क्यों संघर्ष करते हैं, और उन्हें किन प्रमुख जोखिमों को संबोधित करना चाहिए?
KM: चुनौती अक्सर AI के आसपास एक सामान्य भाषा की कमी से उत्पन्न होती है। इसे हल करने के लिए, कंपनियों को तकनीकी, कानूनी और मानव संसाधन टीमों को एकीकृत करने वाली एक संगठन-व्यापी रणनीति स्थापित करने की आवश्यकता है। AI केवल एक तकनीकी मुद्दा नहीं है; यह एक कॉर्पोरेट मुद्दा है। व्यवसायों को कानूनी अनुपालन से परे अपनी AI नैतिकता को परिभाषित करना चाहिए, उन मूल्यों पर ध्यान केंद्रित करते हुए जिन्हें वे बनाए रखना चाहते हैं। उन्हें संभावित कानूनी, सुरक्षा और कार्यबल प्रभावों को संबोधित करने के लिए एक जोखिम वर्गीकरण भी विकसित करना चाहिए।
ZDNET: AI अपनाने का कॉर्पोरेट स्थिरता लक्ष्यों पर सकारात्मक और नकारात्मक दोनों तरह से क्या प्रभाव पड़ता है?
KM: AI का स्थिरता पर दोहरा प्रभाव पड़ता है। सकारात्मक पक्ष पर, यह परिचालन दक्षता में सुधार कर सकता है, आपूर्ति श्रृंखलाओं को अनुकूलित कर सकता है, और संसाधन प्रबंधन को बढ़ा सकता है, जिससे कार्बन उत्सर्जन में कमी आ सकती है। उदाहरण के लिए, लॉजिस्टिक्स में, AI मार्गों को अनुकूलित कर सकता है ताकि ईंधन का उपयोग कम हो। हालांकि, AI की तेजी से तैनाती से ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन में वृद्धि होती है, विशेष रूप से बड़े AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक गहन कम्प्यूटिंग शक्ति के कारण।
पर्यावरणीय प्रभाव
ZDNET: उद्यमों को AI नवाचार की प्रेरणा और पर्यावरणीय जिम्मेदारी के बीच संतुलन कैसे बनाना चाहिए?
KM: उद्यमों को स्थायी AI उपयोग के लिए स्पष्ट नीतियां और दिशानिर्देश निर्धारित करने की आवश्यकता है। यह ढांचा टीमों को बुनियादी ढांचे और एल्गोरिदम के बारे में सूचित निर्णय लेने में मदद करता है। कंपनियों को AI के पर्यावरणीय प्रभाव को ट्रैक और मॉनिटर करना चाहिए, और सेवा प्रदाताओं को भी ऐसा करने के लिए प्रेरित करना चाहिए। हमने ग्राहकों को उनकी AI नीतियों को संशोधित करने, हितधारकों को शामिल करने, और कर्मचारियों को प्रशिक्षित करने में मदद की है ताकि स्थिरता को रोजमर्रा की प्रक्रियाओं में शामिल किया जा सके। इन चुनौतियों को संबोधित करने के लिए उद्योगों में सहयोग महत्वपूर्ण है, और विप्रो इस जटिल परिदृश्य में ग्राहकों की मदद करने के लिए वैश्विक प्रयासों में सक्रिय रूप से शामिल है।
ZDNET: नैतिक AI और स्थिरता चिंताओं को संबोधित करने के लिए वैश्विक नियम कैसे विकसित हो रहे हैं?
KM: AI एक शून्य में संचालित नहीं होता। गोपनीयता, उपभोक्ता संरक्षण, सुरक्षा और मानव अधिकारों पर मौजूदा कानून सभी लागू होते हैं। डेटा संरक्षण नियामक AI नुकसानों से बचाने में महत्वपूर्ण हैं, जबकि उपभोक्ता संरक्षण कानून एल्गोरिदमिक मूल्य निर्धारण जैसे मुद्दों को संबोधित करते हैं। कुछ क्षेत्र AI-विशिष्ट कानून बना रहे हैं, जैसे EU AI Act, जो उत्पाद के जोखिम स्तर के आधार पर सख्त नियंत्रण लागू करता है। अमेरिका में, अलग-अलग राज्य AI को श्रम प्रबंधन में केंद्रित कर रहे हैं, जो AI तैनाती के अधिक जटिल क्षेत्रों में से एक है।
सबसे बड़ी गलतफहमी
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KM: एक आम गलतफहमी यह है कि नवाचार और जिम्मेदारी सह-अस्तित्व में नहीं हो सकते। वास्तव में, जिम्मेदार AI स्थायी नवाचार के लिए महत्वपूर्ण है। विश्वास AI तैनाती की नींव है, और जो कंपनियां नवाचार और विश्वास के बीच संतुलन बनाती हैं, वे प्रतिस्पर्धी लाभ प्राप्त करती हैं। उपभोक्ता और व्यवसाय दोनों उन उत्पादों की ओर आकर्षित होंगे जिन पर वे भरोसा करते हैं।
ZDNET: विप्रो फुलस्ट्राइड क्लाउड कंपनियों को AI को ESG (पर्यावरण, सामाजिक और शासन) लक्ष्यों के साथ संरेखित करने में कैसे समर्थन करता है?
KM: हम जिम्मेदार AI ढांचे विकसित करके मदद करते हैं जो निष्पक्षता, पारदर्शिता और जवाबदेही को प्राथमिकता देते हैं। हम ESG मेट्रिक्स की निगरानी और रिपोर्टिंग के लिए AI का उपयोग करते हैं और कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के लिए ग्रीन AI पहलों का समर्थन करते हैं। बुनियादी ढांचे की ओर, हम ऊर्जा दक्षता के लिए वर्कलोड को अनुकूलित करते हैं और ESG लक्ष्यों को पूरा करने के लिए उद्योग-विशिष्ट समाधान विकसित करते हैं।
ZDNET: क्लाउड समाधान AI के पर्यावरणीय फुटप्रिंट को कम करने के लिए सबसे प्रभावी तरीके क्या हैं?
KM: क्लाउड समाधान नवीकरणीय ऊर्जा उपयोग, अनुकूलित कूलिंग, और कार्बन-जागरूक कम्प्यूटिंग के माध्यम से ऊर्जा दक्षता को बढ़ा सकते हैं। फेडरेटेड लर्निंग और मॉडल प्रूनिंग जैसी तकनीकें AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक ऊर्जा को कम कर सकती हैं। सर्वरलेस और ऑटो-स्केलिंग समाधान संसाधनों को मांग के साथ संरेखित करने में मदद करते हैं, अधिक प्रावधान को रोकते हैं। क्लाउड प्रदाता कार्बन ट्रैकिंग और रिपोर्टिंग टूल प्रदान करते हैं, और मल्टी-क्लाउड और एज कम्प्यूटिंग डेटा मूवमेंट को कम कर सकते हैं, AI को इसके स्रोत के करीब संसाधित करते हैं।
क्लाउड का उपयोग
ZDNET: क्लाउड बुनियादी ढांचे का उपयोग AI विकास में नैतिक विचारों को शामिल करने के लिए कैसे किया जा सकता है?
KM: क्लाउड बुनियादी ढांचा AI में नैतिक विचारों को शामिल करने के लिए उपकरण प्रदान करता है। AI नैतिकता टूलकिट पक्षपात का पता लगा सकते हैं और निष्पक्षता के लिए परीक्षण कर सकते हैं, जबकि विविधता-जागरूक प्रशिक्षण उपकरण डेटासेट के प्रतिनिधित्व को सुनिश्चित करते हैं। क्लाउड-आधारित AI ढांचे व्याख्यात्मकता और पारदर्शिता प्रदान करते हैं, और डिफरेंशियल प्राइवेसी और एन्क्रिप्टेड प्रोसेसिंग जैसे क्षमताओं के माध्यम से सुरक्षित, गोपनीयता-संरक्षित AI विकास का समर्थन किया जाता है। स्वचालित अनुपालन निगरानी नियमों का पालन सुनिश्चित करती है, और मॉडल ड्रिफ्ट टेस्टिंग और हेलुसिनेशन डिटेक्शन के लिए उपकरण समय के साथ मॉडल की विश्वसनीयता बनाए रखने में मदद करते हैं।
ZDNET: कुछ संगठन AI के स्थिरता प्रभाव को मापने में क्यों संघर्ष करते हैं, और क्लाउड-आधारित उपकरण इसमें कैसे मदद कर सकते हैं?
KM: मानक मेट्रिक्स की कमी AI के स्थिरता प्रभाव को मापने को चुनौतीपूर्ण बनाती है। क्लाउड-आधारित उपकरण अनुकूलन योग्य डैशबोर्ड के साथ इस अंतर को भर सकते हैं जो AI जीवनचक्र के दौरान कार्बन आउटपुट को ट्रैक करते हैं। ऊर्जा खपत में काफी भिन्नता हो सकती है, और क्लाउड प्लेटफॉर्म इन उतार-चढ़ाव को कैप्चर करने के लिए गतिशील ट्रैकिंग टूल प्रदान करते हैं। क्लाउड-नेटिव समाधान विभिन्न वातावरणों से डेटा को एकत्र करते हैं, जिससे दृश्यता और निर्णय लेने में सुधार होता है। इसके अतिरिक्त, क्लाउड उपकरण AI प्रक्रिया में छिपी पर्यावरणीय लागतों को उजागर कर सकते हैं और विभिन्न क्षेत्रीय ESG अनुपालन आवश्यकताओं को नेविगेट करने में मदद कर सकते हैं।
ZDNET: संगठन AI पारदर्शिता और जवाबदेही को बेहतर बनाने के लिए कौन से ठोस कदम उठा सकते हैं?
KM: सबसे पहले, अपने कार्यबल को AI का जिम्मेदारीपूर्वक उपयोग करने के लिए प्रशिक्षित करें, उन्हें सुरक्षित सीमाओं के भीतर AI को प्रश्न करने और परीक्षण करने के लिए प्रोत्साहित करें। दूसरा, खरीद से लेकर जोखिम प्रबंधन तक व्यवसाय के सभी पहलुओं को शामिल करने वाली एक व्यापक शासन संरचना स्थापित करें।
ZDNET: AI पक्षपात कैसे उभरता है, और क्लाउड-आधारित ढांचे इसे कम करने में क्या भूमिका निभाते हैं?
KM: AI पक्षपात गैर-प्रतिनिधि या पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा, मानव-लेबल किए गए डेटासेट में त्रुटियों, और ऐतिहासिक पक्षपातों को बनाए रखने वाले पुराने मॉडलों से उत्पन्न हो सकता है। क्लाउड-आधारित ढांचे विविध नियमों के साथ अनुपालन सुनिश्चित करके और विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों में AI मॉडलों को मान्य करके मदद करते हैं। अनुकूली प्रशिक्षण प्रक्रियाएं डेटासेट को पुनर्संतुलित करके पक्षपात को कम कर सकती हैं।
ZDNET: उद्यमों को जिम्मेदार AI उपयोग सुनिश्चित करने के लिए कौन सी शासन रणनीतियां लागू करनी चाहिए?
KM: एक मजबूत शासन ढांचा आवश्यक है। कुछ संगठन एक समर्पित AI शासन संरचना रख सकते हैं, जबकि अन्य, जैसे हमारी, इसे मौजूदा शासन प्रणालियों में एकीकृत करते हैं। संगठन के सभी हिस्सों को शामिल करना और AI तैनाती में कानूनी संरक्षण, गोपनीयता और मजबूती को शामिल करने के लिए शुरू से ही AI प्रभाव मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है।
AI मुद्दे
नैतिक और स्थायी AI पर बढ़ते जोर के बारे में आपके क्या विचार हैं? क्या आपने अपने संगठन में जिम्मेदार AI विकास सुनिश्चित करने के लिए कोई ढांचे या नीतियां लागू की हैं?
आप AI वर्कलोड के पर्यावरणीय प्रभाव को कैसे संबोधित कर रहे हैं? क्या आप उस फुटप्रिंट को मापने या कम करने के लिए क्लाउड-आधारित उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं?
क्या आपको लगता है कि वैश्विक नियम AI नवाचार के साथ तालमेल रख रहे हैं, या कंपनियों को अपने दम पर अस्पष्ट क्षेत्रों को नेविगेट करना पड़ रहा है? नीचे टिप्पणियों में अपनी अंतर्दृष्टि साझा करें।
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26 अप्रैल 2025 3:50:44 पूर्वाह्न IST
이 앱은 AI 윤리의 중요성을 정말 잘 보여줬어요. 정보가 많아서 유용하지만, 인터페이스가 조금 오래된 느낌이에요. 그래도 AI에 관심 있는 사람이라면 꼭 봐야 해요. 📚
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25 अप्रैल 2025 10:45:03 अपराह्न IST
このアプリはAIの倫理の重要性を教えてくれました。情報量が豊富でとても役立ちますが、インターフェースは少し古い感じがします。それでも、AIに取り組む人には必見ですね。📚
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25 अप्रैल 2025 9:11:34 अपराह्न IST
This app really opened my eyes to the importance of AI ethics. It's super informative, but man, the interface could use a bit of a facelift. Still, it's a must-read for anyone diving into AI. 📚
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24 अप्रैल 2025 2:41:28 अपराह्न IST
¡Esta herramienta te abre los ojos sobre el lado ético de la IA! Es súper útil para cualquiera que quiera profundizar en prácticas responsables de IA. Aprecio cómo descompone problemas complejos en pasos manejables. Solo desearía que tuviera más ejemplos del mundo real para relacionarse. Aún así, es imprescindible para los entusiastas de la IA! 😎
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24 अप्रैल 2025 1:28:51 अपराह्न IST
このアプリは目覚まし時計のようですね！AI倫理の重要性を実感しました。責任あるAIの実装について多くを学びましたが、情報が少し重いと感じることもあります。それでも、テック業界の人には必須です！🌟
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24 अप्रैल 2025 11:19:00 पूर्वाह्न IST
Este herramienta es super útil para entender la ética en IA. Me encanta cómo explica los riesgos, aunque a veces se siente un poco seco. Podrían añadir más ejemplos reales para que sea más interesante. ¡Vale la pena probar! 🌟
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