मेटा ने आठ मुकदमों के साथ नारा दिया, जिसमें दावा किया गया कि सोशल मीडिया बच्चों को चोट पहुँचाता है

संक्षिप्त फेसबुक और इंस्टाग्राम के मूल व्यवसाय, मेटा पर एक नहीं, दो नहीं, बल्कि आठ अलग-अलग मुकदमे दर्ज किए गए थे, जिसमें इसके सोशल मीडिया एल्गोरिदम पर पूरे अमेरिका में युवा उपयोगकर्ताओं को वास्तविक नुकसान पहुंचाने का आरोप लगाया गया था। 

पिछले हफ्ते दर्ज की गई शिकायतों में दावा किया गया है कि मेटा के सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म को खतरनाक रूप से नशे की लत के लिए डिज़ाइन किया गया है, बच्चों और किशोरों को ऐसी सामग्री देखने के लिए प्रेरित करता है जो खाने के विकार, आत्महत्या, अवसाद और नींद संबंधी विकारों के जोखिम को बढ़ाता है। 

"युवा लोगों के बीच सोशल मीडिया के उपयोग को देश में हमारे सामने आने वाले मानसिक स्वास्थ्य संकट में एक प्रमुख योगदानकर्ता के रूप में देखा जाना चाहिए," कहा एंडी बिर्चफील्ड, एक बयान में, बेस्ली एलन लॉ फर्म का प्रतिनिधित्व करने वाले वकील, मामलों का नेतृत्व कर रहे हैं।

"इन अनुप्रयोगों को किसी भी संभावित नुकसान को कम करने के लिए डिज़ाइन किया जा सकता था, लेकिन इसके बजाय, कॉर्पोरेट मुनाफे के नाम पर किशोरों को आक्रामक रूप से व्यसनी करने का निर्णय लिया गया था। इस कंपनी के लिए समय आ गया है कि वह हमारे समाज के इस सबसे कमजोर हिस्से के मानसिक स्वास्थ्य और कल्याण पर सोशल मीडिया के प्रभाव के बारे में बढ़ती चिंताओं को स्वीकार करे और एल्गोरिदम और व्यावसायिक उद्देश्यों को बदल दे जिससे इतना नुकसान हुआ है।

टेक्सास, टेनेसी, कोलोराडो, डेलावेयर, फ्लोरिडा, जॉर्जिया, इलिनोइस और मिसौरी में संघीय अदालतों में मुकदमे दायर किए गए हैं। अनुसार से ब्लूमबर्ग 

स्वायत्त वाहन वास्तव में कितने सुरक्षित हैं?

टेस्ला के ऑटोपायलट जैसे सेल्फ-ड्राइविंग कार सॉफ्टवेयर की सुरक्षा का आकलन करना मुश्किल है, यह देखते हुए कि बहुत कम डेटा सार्वजनिक किया गया है और इस तरह के आकलन के लिए उपयोग किए जाने वाले मेट्रिक्स भ्रामक हैं। 

स्वायत्त वाहन विकसित करने वाली कंपनियां आम तौर पर त्रुटियों या दुर्घटनाओं को रोकने के लिए मानव चालकों को संभालने से पहले सेल्फ-ड्राइविंग तकनीक द्वारा संचालित मील की संख्या की रिपोर्ट करती हैं। उदाहरण के लिए, डेटा दिखाता है कि टेस्ला का ऑटोपायलट मोड सक्रिय होने पर कम दुर्घटनाएँ होती हैं। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि यह सुरक्षित है, विशेषज्ञों का तर्क है। 

ऑटोपायलट को राजमार्ग पर ड्राइविंग के लिए ट्यून किए जाने की अधिक संभावना है, जहां एक व्यस्त शहर के आसपास होने की तुलना में सॉफ्टवेयर से निपटने के लिए स्थितियां कम जटिल हैं। टेस्ला और अन्य ऑटो व्यवसाय बेहतर तुलना के लिए विशिष्ट सड़कों को चलाने के लिए डेटा साझा नहीं करते हैं। 

वर्जीनिया ट्रांसपोर्टेशन रिसर्च काउंसिल के एक शोधकर्ता नूह गुडॉल ने कहा, "हम जानते हैं कि ऑटोपायलट का उपयोग करने वाली कारें ऑटोपायलट का उपयोग नहीं करने की तुलना में कम दुर्घटनाग्रस्त होती हैं।" बोला था न्यूयॉर्क टाइम्स। "लेकिन क्या उन्हें एक ही तरह से, एक ही सड़कों पर, दिन के एक ही समय में, एक ही ड्राइवर द्वारा चलाया जा रहा है?"

राष्ट्रीय राजमार्ग यातायात सुरक्षा प्रशासन ने कंपनियों को पिछले साल हुई दुर्घटना के 24 घंटों के भीतर सेल्फ-ड्राइविंग कारों से जुड़ी गंभीर दुर्घटनाओं की रिपोर्ट करने का आदेश दिया। लेकिन अभी तक कोई जानकारी सार्वजनिक नहीं की गई है।

एआई अपस्टार्ट ने स्वायत्त प्रौद्योगिकी के पीछे मानव श्रम का चुपके से उपयोग करने का आरोप लगाया

नैट, $ 300 मिलियन से अधिक मूल्य का एक स्टार्टअप, जो खुदरा वेबसाइटों पर खरीदारों की भुगतान जानकारी को स्वचालित रूप से भरने के लिए AI का उपयोग करने का दावा करता है, वास्तव में श्रमिकों को मैन्युअल रूप से $ 1 के लिए डेटा दर्ज करने के लिए भुगतान करता है।

इंटरनेट पर सामान ख़रीदना थकाऊ हो सकता है। यदि किसी वेबसाइट ने जानकारी सेव नहीं की है तो आपको अपना नाम, पता, क्रेडिट कार्ड विवरण टाइप करना होगा। नेट को नेटिज़न्स को हर बार ऑनलाइन स्टोर पर जाने से बचने में मदद करने के लिए बनाया गया था। एआई ऐप के रूप में वर्णित, नैट ने दावा किया कि उपभोक्ता द्वारा ऑर्डर देने के बाद व्यक्तिगत डेटा भरने के लिए उसने स्वचालित तरीकों का इस्तेमाल किया।

लेकिन सॉफ्टवेयर को विकसित करना मुश्किल था, बटन के विभिन्न संयोजनों को देखते हुए एल्गोरिदम को दबाने की जरूरत होती है और बॉट्स और स्केलपर्स को रोकने के लिए वेबसाइटों पर सावधानियां बरती जाती हैं। ऐप में अधिक उपभोक्ताओं को आकर्षित करने और आकर्षित करने के लिए, नैट ने लोगों को बेस्ट बाय और वॉलमार्ट जैसी दुकानों पर ऑनलाइन खर्च करने के लिए $ 50 की पेशकश की। लेकिन अपस्टार्ट ने अपनी तकनीक को ठीक से पूरा करने के लिए काम करने के लिए संघर्ष किया। 

इसे बनाने का सबसे अच्छा तरीका? यह नकली है। इसके बजाय, नैट ने उपभोक्ता की निजी जानकारी को मैन्युअल रूप से दर्ज करने के लिए फिलीपींस में श्रमिकों को काम पर रखने की ओर रुख किया; कभी-कभी आदेश दिए जाने के कुछ घंटे बाद पूरे किए जाते थे, अनुसार सूचना को. यह आरोप लगाया गया था कि लगभग 60 से 100 प्रतिशत ऑर्डर मैन्युअल रूप से संसाधित किए गए थे। अपस्टार्ट के एक प्रवक्ता ने कहा कि रिपोर्ट "गलत थी और हमारी मालिकाना तकनीक पर सवाल उठाने वाले दावे पूरी तरह से निराधार हैं।"

DARPA चाहता है कि AI अधिक भरोसेमंद हो

अमेरिकी सैन्य अनुसंधान शाखा, डीएआरपीए ने हाइब्रिड न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई एल्गोरिदम में विकास को निधि देने के लिए एक नया कार्यक्रम शुरू किया, इस उम्मीद में कि प्रौद्योगिकी अधिक भरोसेमंद प्रणालियों को जन्म देगी।

आधुनिक गहन शिक्षण को अक्सर "ब्लैक बॉक्स" के रूप में संदर्भित किया जाता है, इसकी आंतरिक कार्यप्रणाली अपारदर्शी होती है और विशेषज्ञ अक्सर यह नहीं समझ पाते हैं कि तंत्रिका नेटवर्क एक विशिष्ट इनपुट दिए गए आउटपुट पर कैसे पहुंचते हैं। पारदर्शिता की कमी का मतलब है कि परिणामों की व्याख्या करना मुश्किल है, जिससे कुछ परिदृश्यों में इसे लागू करना जोखिम भरा हो जाता है। कुछ का मानना ​​​​है कि अधिक पारंपरिक पुराने जमाने की प्रतीकात्मक तर्क तकनीकों को शामिल करने से मॉडल अधिक भरोसेमंद हो सकते हैं। 

"इस क्षेत्र में नई सोच और दृष्टिकोण को प्रेरित करने से यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि स्वायत्त प्रणालियां सुरक्षित रूप से काम करेंगी और अपने इरादे के अनुसार प्रदर्शन करेंगी।" कहा डीएआरपीए के नए एश्योर्ड न्यूरो सिम्बोलिक लर्निंग एंड रीजनिंग प्रोग्राम के प्रोग्राम मैनेजर संदीप नीमा। "यह विश्वास का अभिन्न अंग होगा, जो रक्षा विभाग की स्वायत्तता को सफलतापूर्वक अपनाने की कुंजी है।"

यह पहल हाइब्रिड आर्किटेक्चर में अनुसंधान को निधि देगी जो प्रतीकात्मक प्रणालियों और आधुनिक एआई का मिश्रण है। DARPA विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों में रुचि रखता है जो सेना के लिए प्रासंगिक हैं, जैसे कि एक मॉडल जो यह पता लगा सकता है कि संस्थाएं अनुकूल, प्रतिकूल या तटस्थ थीं, उदाहरण के लिए, साथ ही युद्ध में खतरनाक या सुरक्षित क्षेत्रों का पता लगाना। ®