𝗔𝗜 𝗥𝗶𝘀ਕ 𝗠𝗮𝗻𝗮𝗴𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀
AI ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਲੀਕ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਮਾੜੇ ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕਾਰਨ।
ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਇਹਨਾਂ ਮਹਿੰਗੇ ਸਬਕਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਗਲਤੀ 1: ਰਿਸਕ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਟੀਮਾਂ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਰਿਸਕ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗਣਿਤ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਾਂ ਨੈਤਿਕ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ (cross-functional) ਟੀਮਾਂ ਬਣਾਓ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ: • ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰ • ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹਕਾਰ • ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਅਫਸਰ • ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੀਡਰ • ਨੈਤਿਕ ਸਲਾਹਕਾਰ
ਗਲਤੀ 2: ਸਿਰਫ਼ ਡਿਪਲਾਈਮੈਂਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਰਹਿਣਾ ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਡੇਟਾ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਸੀਂ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਹੁੰਦੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। • ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ (predictions) ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ • ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਲਈ ਅਲਰਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ • ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਿਫਟ (data drift) 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ • ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਰਿਸਪਾਂਸ ਪਲਾਨ ਬਣਾਓ
ਗਲਤੀ 3: ਤੀਜੀ-ਪਾਰਟੀ (third-party) AI ਟੂਲਜ਼ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ API ਜਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਰਿਸਕ ਵੀ ਲੈ ਲੈਂਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਵੈਂਡਰ ਦਾ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ। • ਆਪਣੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਤੀਜੀ-ਪਾਰਟੀ AI ਟੂਲ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ • ਵੈਂਡਰਾਂ ਤੋਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੋ • ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ • ਆਪਣੇ ਕੰਟਰੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ AI ਰਿਸਕ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ
ਗਲਤੀ 4: ਅਸੰਗਤ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੀਮਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਖਾਮੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਆਡਿਟ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਲਝਣ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਓ। ਹਰ ਟੀਮ ਲਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਸਾਂਝੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਆਡਿਟ ਕਰੋ।
ਗਲਤੀ 5: ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਹੁਤ ਦੇਰ ਨਾਲ ਲਿਖਣਾ ਆਡਿਟਰ ਦੁਆਰਾ ਫਾਈਲਾਂ ਮੰਗਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਾ ਕਰੋ। ਪਿਛਲੇ ਨੋਟ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹੀ ਉਸ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦਿਓ। ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਣਾਂ, ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰੋ।
ਗਲਤੀ 6: ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੇਅਰਨੈਸ (fairness) ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਨਿਰਪੱਖਤਾ (Fairness) ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। • ਕਈ ਫੇਅਰਨੈਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਟੈਸਟ ਕਰੋ • ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ • ਜੋ ਸਮਝੌਤੇ (trade-offs) ਤੁਸੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦਿਓ
ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਾਂਗ ਸਮਝਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। AI ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਲ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰੋ।
ਵਿਕਲਪਿਕ ਲਰਨਿੰਗ ਕਮਿਊਨਿਟੀ: https://t.me/GyaanSetuAi