Google और मेटा आत्महत्या, हिंसा और माचिसोमा जैसी समस्याओं को कम करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं

Google ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों में नवाचार प्रस्तुत किए जो इसके खोज इंजन को पोषण देते हैं। इन सुधारों का उद्देश्य आत्महत्या, यौन उत्पीड़न, मादक द्रव्यों के सेवन और घरेलू हिंसा के बारे में जानकारी खोजते समय उपयोगकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली सामग्री को अनुकूलित करना है।

महत्वपूर्ण स्थितियों में जानकारी की तलाश करते समय अधिक सटीकता

प्रासंगिक राष्ट्रीय हॉटलाइन के लिए संपर्क जानकारी अब उपलब्ध सबसे महत्वपूर्ण और उच्च गुणवत्ता वाले परिणामों के साथ अधिक प्रमुखता से देखी जाएगी।

परिणामों में अधिक सटीकता प्राप्त करने के लिए, खोज की भाषा को समझने के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम में सुधार किया गया था, जैसा कि कंपनी ने इन्फोबे द्वारा भाग लेने वाली एक प्रेस कॉन्फ्रेंस में समझाया था।

“अब, हमारे नवीनतम एआई मॉडल, एमयूएम का उपयोग करके, हम व्यक्तिगत संकट खोजों की एक विस्तृत श्रृंखला का स्वचालित रूप से और अधिक सटीक रूप से पता लगा सकते हैं। एमयूएम लोगों के सवालों के पीछे के इरादे को बेहतर ढंग से समझने में सक्षम है ताकि यह पता लगाया जा सके कि किसी व्यक्ति की जरूरत कब है। यह हमें सही समय पर विश्वसनीय और कार्रवाई योग्य जानकारी को अधिक मज़बूती से प्रदर्शित करने में मदद करता है। हम आने वाले हफ्तों में इन सुधारों को करने के लिए एमयूएम का उपयोग करना शुरू कर देंगे,” उन्होंने कंपनी से जोर दिया।

सुरक्षित खोज में सुधार: यह किस बारे में है

पिछले कुछ समय से, खोज इंजन में सुरक्षित खोज उपकरण है, जो उपयोगकर्ताओं को स्पष्ट परिणामों को फ़िल्टर करने की क्षमता प्रदान करता है। यह 18 वर्ष से कम आयु के बच्चों के लिए Google खातों के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग है। आप इस विकल्प को अक्षम करना चुन सकते हैं, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली अभी भी खोजों में अप्रत्याशित सामग्री की उपस्थिति को कम करती है।

उस प्रकार की अवांछित सामग्री को और सीमित करने के लिए, कंपनी ने BERT (एनकोडर के लिए अंग्रेजी में संक्षिप्त नाम) के पीछे नए अपडेट की घोषणा की। प्रतिनिधित्व) द्विदिश ट्रांसफार्मर), Google द्वारा प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में पूर्व-प्रशिक्षण के लिए उपयोग की जाने वाली तकनीक।

इस तकनीक का महान योगदान यह है कि यह एक द्विदिश व्याख्या की अनुमति देता है, अर्थात्, संदर्भ में एक शब्द की व्याख्या करने के लिए, दोनों शब्द जो इसे पूर्ववर्ती करता है और जो इसका अनुसरण करता है उसे ध्यान में रखा जाता है।

अब, बीईआरटी ने समझ में सुधार किया है और खोज के इरादे को बेहतर ढंग से समझ सकता है, जिससे उपयोगकर्ता को अप्रत्याशित खोज परिणामों का सामना करने की संभावना कम हो जाती है।

“यह एक जटिल चुनौती है जिसे हम वर्षों से निपट रहे हैं, लेकिन पिछले वर्ष में, बीईआरटी में इस सुधार ने अप्रत्याशित परिणामों की उपस्थिति को 30% तक कम कर दिया है। जातीयता, यौन अभिविन्यास और लिंग से संबंधित खोजों के लिए स्पष्ट सामग्री को कम करने पर इसका विशेष प्रभाव पड़ा है, जो महिलाओं और विशेष रूप से रंग की महिलाओं को असमान रूप से प्रभावित कर सकता है,” वे कंपनी से जोर देते हैं।

एमयूएम उन सभी 75 भाषाओं में ज्ञान स्थानांतरित कर सकता है, जिनमें इसे प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे दुनिया भर में सुरक्षा सुरक्षा को और अधिक कुशलता से बढ़ाया जा सकता है। एआई का उपयोग बेकार और कभी-कभी खतरनाक स्पैम पृष्ठों को कम करने में मदद करने के लिए किया जाता है जो खोज परिणामों में दिखाई दे सकते हैं।

“आने वाले महीनों में, हम अपने स्पैम सुरक्षा की गुणवत्ता में सुधार करने और उन भाषाओं में विस्तार करने के लिए MUM का उपयोग करेंगे जहां हमारे पास बहुत कम प्रशिक्षण डेटा है। हम दुनिया भर में व्यक्तिगत संकट प्रश्नों का बेहतर पता लगाने में सक्षम होंगे, कई अन्य देशों में व्यावहारिक जानकारी दिखाने के लिए विश्वसनीय स्थानीय भागीदारों के साथ काम करेंगे,” उन्होंने घोषणा की।

मेटा

मेटा ने एक एआई प्रणाली के विकास की घोषणा की जो जीवनी प्रकाशनों के पहले ड्राफ्ट को शोध और लिख सकती है विकिपीडिया। इस मॉडल का उद्देश्य इस साइट पर मौजूद प्रतिनिधित्व की कमी और इसके जैसे अन्य लोगों को हल करना है। विकिपीडिया पर केवल 20% आत्मकथाएँ महिलाओं की हैं, उन्होंने यह घोषणा करते समय कंपनी से रिपोर्ट की।

इस परियोजना के डेवलपर एंजेला फैन हैं, जो मेटा एआई के शोधकर्ता हैं। वैज्ञानिक ने जोर देकर कहा, “अभी भी काम किया जाना बाकी है, लेकिन हमें उम्मीद है कि यह नई प्रणाली एक दिन विकिपीडिया संपादकों को महत्वपूर्ण लोगों के बारे में हजारों सटीक और मनोरम जीवनी प्रविष्टियां बनाने में मदद करेगी जो वर्तमान में साइट पर नहीं हैं।”

विज्ञान और अन्य क्षेत्रों पर उनके प्रभाव के बावजूद महिलाओं को उस मंच पर कम प्रतिनिधित्व किया जाता है। इस विचार को स्पष्ट करने के लिए, फैन कनाडाई भौतिकी, डोना स्ट्रिकलैंड के मामले को साझा करता है। उन्होंने 2018 में भौतिकी में नोबेल पुरस्कार जीता, हालांकि, जैसे ही उन्होंने पुरस्कार जीता, कोई भी विकिपीडिया पर उनके बारे में जानकारी नहीं पा सका, क्योंकि वह बस नहीं थी। उस पुरस्कार के कुछ दिनों बाद ही उस साइट पर एक प्रकाशन किया गया था, जो इसके अध्ययन के क्षेत्र में सबसे महत्वपूर्ण है।

“हमारा काम इस बिंदु पर पूरी तरह से शोध कर रहा है, और हम उम्मीद करते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च कम्युनिटी हमारे मॉडल और डेटासेट को विकसित करने और आगे बढ़ने के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में लाभ उठाएगी। विचार यह है कि एक दिन विकिपीडिया की जीवनी सामग्री में लिंग असंतुलन की भरपाई के लिए एआई का उपयोग करने में सक्षम हो, जो वेब पर सबसे उल्लेखनीय सूचना संदर्भों में से एक है। महिलाएं समाज के कई पहलुओं में मौलिक रही हैं, लेकिन उनके योगदान को उतनी दृश्यता नहीं दी जाती है जितनी कि उन्हें पुरुषों द्वारा किए गए योगदान में देखा जाता है। प्रतिनिधित्व मायने रखता है, और हम इस शोध के साथ इसमें योगदान करना चाहते हैं,” फैन ने इस विकास के दायरे के बारे में इन्फोबे द्वारा पूछे जाने पर कहा।

मॉडल कैसे काम करता है

पहले विकसित मॉडल विषय को पेश करने के लिए इंटरनेट से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करता है। अगला, पीढ़ी मॉड्यूल पाठ बनाता है, जबकि तीसरे चरण में, उद्धरण मॉड्यूल उपयोग किए गए स्रोतों के लिंक के साथ ग्रंथ सूची बनाता है। फिर प्रक्रिया दोहराई जाती है, प्रत्येक अनुभाग के साथ उन सभी तत्वों को कवर किया जाता है जो एक पूर्ण विकिपीडिया जीवनी में मौजूद हैं।

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