रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (या आरपीए) प्रौद्योगिकियों के प्रारंभिक अवतारों ने मूलभूत नियमों का पालन किया। ये सिस्टम यूजर इंटरफेस टेस्टिंग टूल्स के समान थे, जिसमें स्क्रीन के क्षेत्रों पर एक मानव ऑपरेटर क्लिक करने के बजाय, सॉफ्टवेयर (या एक ‘रोबोट’ जैसा कि इसे जाना जाता है) इसके बजाय ऐसा करेगा। इसने उपयोगकर्ता के समय को अत्यधिक निम्न-स्तरीय कार्यों जैसे स्क्रीन से सामग्री को स्क्रैप करने, कॉपी और पेस्ट करने आदि पर खर्च किया।

कार्यक्षमता में बुनियादी होने के बावजूद, आरपीए के इन शुरुआती कार्यान्वयनों ने स्पष्ट गति और दक्षता लाभ लाए। निम्नलिखित वर्षों में बुनियादी वर्कफ़्लो स्वचालन को शामिल करने के लिए उपकरण विकसित हुए, लेकिन एक उद्यम में सीमित प्रयोज्यता के साथ प्रक्रिया कठोर थी।

2000 के तुरंत बाद, यूआईपाथ, ऑटोमेशन एनीवेयर और ब्लू प्रिज्म जैसी ऑटोमेशन कंपनियों की स्थापना हुई (यद्यपि कुछ अपने प्रारंभिक अवतार में अलग-अलग नामों के साथ)। ऑटोमेशन स्पेस पर स्पष्ट ध्यान देने के साथ, इन कंपनियों ने एंटरप्राइज ऑटोमेशन स्पेस में महत्वपूर्ण पैठ बनाना शुरू कर दिया।

RPA होशियार हो जाता है

इन वर्षों में, आरपीए सिस्टम की कार्यक्षमता में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है। अब वे अपने शुरुआती अवतारों के कठोर उपकरण नहीं हैं, बल्कि इसके बजाय, वे अधिक स्मार्ट प्रक्रिया स्वचालन प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, UiPath, डिस्कवर, बिल्ड, मैनेज, रन एंड एंगेज जैसे समूहों में अपनी वेबसाइट पर 20 ऑटोमेशन उत्पादों को सूचीबद्ध करता है। उनके प्रतिस्पर्धियों के पास व्यापक पेशकश भी है।

रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन के लिए उपयोग के मामले हैं अब विस्तृत और विविध. उदाहरण के लिए, केवल ऑन-स्क्रीन क्षेत्रों पर क्लिक करने के बजाय अंतर्निहित स्मार्ट तकनीक के साथ, सिस्टम अब स्वचालित रूप से इनवॉइस (या अन्य ग्राहक-प्रस्तुत डेटा) से सामग्री निकाल सकते हैं और इसे एक संरचित डेटाबेस प्रारूप में परिवर्तित कर सकते हैं। इन स्मार्ट सुविधाओं को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के रूपों द्वारा अच्छी तरह से संचालित किया जा सकता है, हालांकि यह आरपीए एप्लिकेशन के हुड के नीचे छिपा हुआ है। स्वचालन कहीं भी है अच्छा उदाहरण इस सटीक उपयोग के मामले में।

उद्यम संगठनों में आरपीए प्रौद्योगिकियों द्वारा अब उपयोग के मामलों की चौड़ाई को देखते हुए, विकास और उत्पाद विस्तार मार्ग को देखना कठिन है जो स्वयं आरपीए टूल में अधिक एआई कार्यक्षमता नहीं जोड़ता है। जबकि अभी भी रोबोटिक के पैकेज में डिलीवर किया जा रहा है।

प्रक्रिया स्वचालन सॉफ्टवेयर, यह संभावना है कि यह कार्यक्षमता हुड के नीचे छिपी हुई है और आरपीए सॉफ़्टवेयर (जैसे सामग्री निष्कर्षण) में विशिष्ट उपयोग के मामलों को अपने अधिकार में कार्य करने के लिए उपयोग करने के लिए उपयोग की जाती है जो उपयोगकर्ता के लिए सुलभ है।

एआई और आरपीए का धुंधलापन

आरपीए विक्रेता एआई विक्रेताओं के साथ प्रतिस्पर्धा करेंगे जो उद्यम को स्वचालित मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर बेचते हैं। AutoML कहा जाता है, ये उपकरण उपयोगकर्ताओं को कम या बिना डेटा विज्ञान के अनुभव के साथ सक्षम करते हैं (अक्सर कहा जाता है नागरिक डेटा वैज्ञानिक) अपने डेटा के साथ कस्टम AI मॉडल बनाने के लिए। ये मॉडल विशेष रूप से परिभाषित उपयोग के मामलों तक सीमित नहीं हैं, लेकिन कुछ भी हो सकते हैं जो व्यावसायिक उपयोगकर्ता चाहते हैं (और इसके लिए सहायक डेटा है)।

ऊपर दिए गए हमारे उदाहरण के साथ, एक बार इनवॉइस से डेटा निकालने के बाद, ग्राहक को इन इनवॉइस को प्राथमिकता के आधार पर वर्गीकृत करने के लिए कस्टम AI मॉडल बनाने की अनुमति क्यों नहीं दी जाती है, बिना अतिरिक्त 3 को लाए या कनेक्ट किए।तृतीय पार्टी एआई टूल? यह आरपीए बाजार में तार्किक अगला कदम है; अंतरिक्ष में कुछ नेताओं के पास पहले से ही इस कार्यक्षमता में से कुछ है।

रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच की रेखाओं का यह धुंधलापन अभी विशेष रूप से सामयिक है, क्योंकि विशेष आरपीए विक्रेताओं के साथ, माइक्रोसॉफ्ट जैसी स्थापित प्रौद्योगिकी कंपनियां अपने स्वयं के कम-कोड आरपीए समाधान बाजार में जारी कर रही हैं। Microsoft को एक उदाहरण के रूप में लेते हुए, इसका आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ एक लंबा इतिहास रहा है। एज़्योर के माध्यम से, इसके कई अलग-अलग एआई उपकरण, जिसमें कस्टम एआई मॉडल बनाने के लिए उपकरण और एक समर्पित ऑटोएमएल समाधान शामिल हैं। अद्वितीय मूल्य प्रस्ताव बनाने के लिए अपने उत्पादों को संयोजित करने के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक है। यहां हमारे संदर्भ में, इसका मतलब है कि यह संभावना है कि निम्न-कोड RPA और Azure की AI तकनीकों को निकटता से जोड़ा जाएगा।

एआई नैतिकता की उभरती हुई चर्चा

आरपीए और एआई प्रौद्योगिकियों के विकास के साथ-साथ चर्चा हो रही है, और कुछ अधिकार क्षेत्र के नियमों में, एआई सिस्टम की नैतिकता. एआई की नैतिकता के बारे में वाजिब चिंताएं उठाई जा रही हैं और की विविधता संगठन जो एआई का निर्माण करते हैं।

सामान्य तौर पर, इन चर्चाओं और विनियमों का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि एआई सिस्टम का निर्माण, तैनाती और निष्पक्ष, पारदर्शी और जिम्मेदार तरीके से उपयोग किया जाए। यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण संगठनात्मक और नैतिक कारण हैं कि आपका AI सिस्टम नैतिक रूप से व्यवहार करता है।

जब सिस्टम बनाया जाता है कि डेटा पर काम करें जो लोगों का प्रतिनिधित्व करता है (जैसे मानव संसाधन, वित्त, स्वास्थ्य देखभाल, बीमा, आदि में), सिस्टम पारदर्शी और निष्पक्ष होना चाहिए; लोगों के डेटा के साथ निर्मित उपयोग के मामलों से परे, संगठन अब अपने एआई में पारदर्शिता की मांग कर रहे हैं ताकि वे अपने व्यवसाय में उस एआई को तैनात करने के परिचालन जोखिमों का प्रभावी ढंग से आकलन कर सकें।

एक विशिष्ट दृष्टिकोण व्यवसाय के नैतिक सिद्धांतों को परिभाषित करना, नैतिक एआई ढांचे को बनाना या अपनाना, और उस ढांचे और नैतिक सिद्धांतों के खिलाफ आपके एआई सिस्टम का लगातार मूल्यांकन करना है।

RPA की तरह, AI मॉडल के विकास को 3 . को आउटसोर्स किया जा सकता हैतृतीय पार्टी कंपनियों। इसलिए निर्माण प्रक्रिया में अंतर्दृष्टि की कमी को देखते हुए इन प्रणालियों की पारदर्शिता और नैतिकता का मूल्यांकन और भी महत्वपूर्ण हो जाता है।

हालांकि, नैतिकता की अधिकांश सार्वजनिक और संगठनात्मक चर्चा आमतौर पर केवल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संदर्भ में होती है (जहां मीडिया में सुर्खियों में आम तौर पर ध्यान केंद्रित किया जाता है)। इस कारण से, RPA सिस्टम के डेवलपर्स और उपयोगकर्ता महसूस कर सकते हैं कि ये नैतिक चिंताएँ उन पर लागू नहीं हो सकती हैं क्योंकि वे प्रोसेस ऑटोमेशन सॉफ़्टवेयर के साथ ‘केवल’ काम कर रहे हैं।

स्वचालन लोगों के जीवन को प्रभावित कर सकता है

यदि हम पहले इस्तेमाल किए गए चालान प्रसंस्करण के अपने उदाहरण पर वापस जाते हैं, तो हमने आरपीए सॉफ़्टवेयर के भीतर कस्टम एआई मॉडल के लिए भुगतान के लिए चालानों को स्वचालित रूप से प्राथमिकता देने की क्षमता देखी। इस उपयोग के मामले को स्वास्थ्य सेवा में बदलने के लिए प्रौद्योगिकी बदलाव मामूली होगा, जो चालान के बजाय स्वास्थ्य बीमा दावों को प्राथमिकता देता है।

आरपीए तकनीक अभी भी दावों के दस्तावेजों से स्वचालित रूप से डेटा निकाल सकती है और इसे एक संरचित प्रारूप में अनुवादित कर सकती है। व्यवसाय तब भुगतानों को प्राथमिकता देने के लिए एक कस्टम वर्गीकरण मॉडल (ऐतिहासिक दावों के डेटा का उपयोग करके) को प्रशिक्षित कर सकता है, या इसके विपरीत, लंबित भुगतानों को लंबित समीक्षा पर रोक सकता है।

हालाँकि, यहाँ नैतिक चिंताएँ अब बहुत स्पष्ट होनी चाहिए। इस मॉडल द्वारा किए गए निर्णय, जो आरपीए सॉफ्टवेयर के अंतर्गत आते हैं, सीधे व्यक्तियों के स्वास्थ्य और वित्त को प्रभावित करेंगे।

जैसा कि इस उदाहरण में देखा गया है, जो अपेक्षाकृत सौम्य ऑटोमेशन सॉफ़्टवेयर जैसा प्रतीत हो सकता है, वह वास्तव में लोगों के जीवन को प्रभावित करने वाले महत्वपूर्ण निर्णयों से मानव को कम करने (या संभावित रूप से पूरी तरह से हटाने) के लिए विकसित हो रहा है। प्रौद्योगिकी को स्पष्ट रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रूप में लेबल और बेचा जा सकता है या नहीं; हालांकि, नैतिकता की धारणाएं अभी भी दिमाग में सबसे ऊपर होनी चाहिए।

हमें एक अलग लेंस चाहिए

इन नैतिक चिंताओं को एआई के लेंस के माध्यम से नहीं, बल्कि स्वचालित एल्गोरिथम निर्णय पर ध्यान केंद्रित करना बेहतर हो सकता है।

वास्तविकता यह है कि यह केवल तथ्य नहीं है कि एआई तकनीक ऐसे निर्णय ले रही है जो चिंता का विषय होना चाहिए, बल्कि वास्तव में, कोई भी स्वचालित दृष्टिकोण जिसमें पर्याप्त मानवीय निरीक्षण नहीं है (चाहे वह नियम-आधारित प्रणाली द्वारा संचालित हो, रोबोटिक प्रक्रिया स्वचालन, उथली मशीन सीखना या उदाहरण के लिए जटिल गहन शिक्षण)।

वास्तव में यदि आप यूके की हाल ही में घोषित की गई देखें नैतिकता, पारदर्शिता और जवाबदेही ढांचा, जो सार्वजनिक क्षेत्र पर लक्षित है, आप देखेंगे कि यह ‘स्वचालित निर्णय लेने’ पर केंद्रित है। मार्गदर्शन दस्तावेज़ से, “स्वचालित निर्णय लेने का तात्पर्य पूरी तरह से स्वचालित निर्णय (कोई मानवीय निर्णय नहीं) और स्वचालित सहायता प्राप्त निर्णय लेने (मानव निर्णय की सहायता) दोनों से है।।”

इसी तरह, पिछले कुछ समय से यूरोपीय संघ में GDPR लागू है, जिससे संबंधित व्यक्तियों के अधिकारों के लिए स्पष्ट प्रावधान किए गए हैं स्वचालित व्यक्तिगत निर्णय लेना. यूरोपीय आयोग निम्नलिखित परिभाषा देता है: “पूरी तरह से स्वचालित साधनों पर आधारित निर्णय लेना तब होता है जब आपके बारे में तकनीकी माध्यमों से और बिना किसी मानवीय भागीदारी के निर्णय लिए जाते हैं।

अंत में, कैलिफोर्निया राज्य ने 2020 में प्रस्तावित किया स्वचालित निर्णय प्रणाली जवाबदेही अधिनियम समान लक्ष्यों और परिभाषाओं के साथ। इस अधिनियम के अंतर्गत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (लेकिन स्पष्ट रूप से रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन नहीं) कहा जाता है: “‘स्वचालित निर्णय प्रणाली’ या ‘एडीएस’ का अर्थ एक कम्प्यूटेशनल प्रक्रिया है, जिसमें मशीन लर्निंग, सांख्यिकी, या अन्य डेटा प्रोसेसिंग या कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों से प्राप्त एक प्रक्रिया शामिल है, जो निर्णय लेती है या मानव निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करती है, जो व्यक्तियों को प्रभावित करती है“सटीकता, निष्पक्षता, पूर्वाग्रह, भेदभाव, गोपनीयता और सुरक्षा के आकलन के साथ। इसलिए, यह स्पष्ट है कि सार्वजनिक नीति निर्माण में अधिक सामान्य लेंस के सिद्धांत को मान्यता दी गई है।

उद्यमों को आरपीए पर भी शासन लागू करना चाहिए

जैसा कि संगठन अपने संगठन के भीतर एआई के विकास और उपयोग को नियंत्रित करने के लिए टीमों, प्रक्रियाओं और प्रौद्योगिकियों को जगह दे रहे हैं, इन्हें सभी स्वचालित निर्णय प्रणाली को शामिल करने के लिए विस्तारित किया जाना चाहिए। बड़े संगठनों के भीतर बोझ को कम करने और बड़े पैमाने पर संचालन की सुविधा के लिए, आरपीए के लिए प्रक्रियाओं और उपकरणों का एक सेट नहीं होना चाहिए और एआई (या वास्तव में, प्रत्येक एआई मॉडल के लिए) के लिए एक सेट नहीं होना चाहिए।

इसके परिणामस्वरूप प्रासंगिक जानकारी एकत्र करने, इस जानकारी को तुलनीय बनाने और इसे चुने हुए प्रक्रिया ढांचे में मैप करने के लिए एक बड़ी मैनुअल प्रक्रिया होगी। इसके बजाय, एक एकीकृत दृष्टिकोण को नियंत्रण के एक सामान्य सेट की अनुमति देनी चाहिए जो सूचित निर्णय लेने और अनुमोदन की ओर ले जाए।

इसे आरपीए या एआई को अपनाने के विपरीत भी नहीं देखा जाना चाहिए; स्पष्ट दिशानिर्देश और अनुमोदन टीमों को कार्यान्वयन के साथ आगे बढ़ने में सक्षम बनाते हैं, यह जानते हुए कि वे किस सीमा में काम कर सकते हैं। केवल एआई पर लक्षित एक के बजाय अधिक सामान्य लेंस का उपयोग करते समय, निहितार्थ स्पष्ट हो जाता है; केवल एआई ही नहीं, जिसमें रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन शामिल है, डेवलपर्स और सभी स्वचालित निर्णय प्रणाली के उपयोगकर्ताओं के लिए नैतिकता सबसे ऊपर होनी चाहिए।

छवि क्रेडिट: पिक्साबे; पिक्सेल; धन्यवाद!

स्टुअर्ट बैटर्सबी

स्टुअर्ट बैटर्सबी

मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी @ Chatterbox Labs

डॉ स्टुअर्ट बैटर्सबी एक प्रौद्योगिकी नेता और चैटरबॉक्स लैब्स के सीटीओ हैं। क्वीन मैरी से संज्ञानात्मक विज्ञान में पीएचडी के साथ, लंदन विश्वविद्यालय स्टुअर्ट अब चैटरबॉक्स के नैतिक एआई प्लेटफॉर्म एआईएमआई के लिए सभी अनुसंधान और तकनीकी विकास का नेतृत्व करता है।



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