रिलेशनल गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क आणि जबाबदार कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रशासन

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (एआय) हे 21 व्या शतकाच्या सुरुवातीच्या काळात एक क्रांतिकारी तंत्रज्ञान म्हणून ओळखले जात होते, परंतु त्याचा वापर मंद आणि त्रासदायक होता. जरी AI ला त्याच्या उदय आणि पतनाचा सामना करावा लागला असला तरी, सध्या त्याच्या जलद आणि व्यापक अनुप्रयोगांना AI चे दुसरे आगमन म्हटले गेले आहे. हे विविध क्षेत्रांमध्ये कार्यरत आहे आणि आपले दैनंदिन जीवन आणि समाज सुधारू शकेल असे व्यावहारिक अनुप्रयोग तयार करण्याची मोहीम आहे. हेल्थकेअर हे AI साठी अत्यंत आशादायक, पण आव्हानात्मक डोमेन आहे. AI चे दोन मुख्य उपयोग म्हणजे आरोग्य व्यावसायिकांना निर्णय घेण्यात मदत करणे आणि व्यावसायिकांसाठी वेळ मोकळा करण्यासाठी काही पुनरावृत्ती होणारी कार्ये स्वयंचलित करणे. अद्याप त्याच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात असताना, AI अनुप्रयोग वेगाने विकसित होत आहेत. उदाहरणार्थ, ChatGPT हे एक मोठे भाषा मॉडेल (LLM) आहे जे मजकूर डेटावर प्रशिक्षित असलेल्या सखोल शिक्षण तंत्राचा वापर करते. हे मॉडेल भाषा भाषांतर, मजकूर सारांश, संभाषण निर्मिती, मजकूर ते मजकूर निर्मिती आणि इतरांसह विविध अनुप्रयोगांमध्ये वापरले गेले आहे.

वैद्यकीय क्षेत्रात AI साधनांचा वापर करण्याच्या मुख्य चिंतेपैकी एक म्हणजे चुकीची माहिती निर्माण होण्याची शक्यता.

तथापि, वैद्यकीय आणि संशोधन क्षेत्रात AI च्या वापरामुळे ते तयार करत असलेल्या माहितीच्या अचूकतेवर आणि अखंडतेवर होणा-या संभाव्य हानिकारक प्रभावांबद्दल चिंता निर्माण झाली आहे. वैद्यकीय क्षेत्रात AI साधनांचा वापर करण्याच्या मुख्य चिंतेपैकी एक म्हणजे चुकीची माहिती निर्माण होण्याची शक्यता. मॉडेलला मोठ्या प्रमाणात डेटावर प्रशिक्षित केले जात असल्याने, त्याच्या प्रतिसादांमध्ये अनवधानाने चुकीची माहिती समाविष्ट होऊ शकते. यामुळे रुग्णांना चुकीचा किंवा हानिकारक वैद्यकीय सल्ला मिळू शकतो, ज्यामुळे आरोग्यावर गंभीर परिणाम होऊ शकतात. वैद्यकीय संशोधनात एआय टूल्स वापरण्यातील आणखी एक समस्या म्हणजे निकालांमध्ये पक्षपात होण्याची शक्यता. मॉडेल डेटावर प्रशिक्षित असल्याने, ते विद्यमान पूर्वाग्रह आणि रूढीवादी गोष्टींना कायम ठेवू शकते, ज्यामुळे संशोधन अभ्यासामध्ये तसेच नियमित काळजीमध्ये चुकीचे किंवा अयोग्य निष्कर्ष निघू शकतात. याशिवाय, मानवासारखा मजकूर तयार करण्याची एआय टूल्सची क्षमता संशोधन क्षेत्र, शिक्षण, पत्रकारिता, कायदा इत्यादी विविध क्षेत्रांमध्ये नैतिक चिंता देखील वाढवू शकते. उदाहरणार्थ, मॉडेलचा वापर बनावट वैज्ञानिक कागदपत्रे तयार करण्यासाठी केला जाऊ शकतो आणि लेख, जे संशोधकांना फसवू शकतात आणि वैज्ञानिक समुदायाची दिशाभूल करू शकतात.

या चिंता असूनही, हे लक्षात घेणे महत्त्वाचे आहे की AI टूल्स, इतर कोणत्याही साधनांप्रमाणे, संदर्भ लक्षात घेऊन सावधगिरीने वापरली जावीत. याला संबोधित करण्याचा एक मार्ग म्हणजे एक प्रशासकीय चौकट असणे जे या संभाव्य जोखीम आणि हानींचे व्यवस्थापन करण्यासाठी मानके ठरवून, धोरणे आणि नियमांची देखरेख आणि अंमलबजावणी करून, त्यांच्या कार्यप्रदर्शनावर अभिप्राय आणि अहवाल प्रदान करून आणि सन्मानाने विकास आणि तैनाती सुनिश्चित करून या संभाव्य जोखीम आणि हानी व्यवस्थापित करण्यात मदत करू शकतात. नैतिक तत्त्वे, मानवी हक्क आणि सुरक्षिततेचा विचार करणे. या व्यतिरिक्त, संशोधक आणि अभ्यासकांना या प्रतिमानाच्या अंमलबजावणीच्या संभाव्य नकारात्मक परिणामांची जाणीव आहे याची खात्री करून आणि जबाबदारीने काम करण्यासाठी त्यांना प्रोत्साहित करून प्रशासकीय चौकट उत्तरदायित्व आणि पारदर्शकतेला प्रोत्साहन देऊ शकते.

कराराने दीर्घकालीन उद्दिष्टे साध्य करण्याच्या दिशेने प्रगतीचा मागोवा घेण्यासाठी आणि अहवाल देण्यासाठी पारदर्शक फ्रेमवर्क स्थापित केले आणि पक्षांमध्ये नियमित संवाद आणि सहकार्यासाठी एक व्यासपीठ प्रदान केले.

गव्हर्नन्स फ्रेमवर्कची तैनाती संवादासाठी एक संरचित दृष्टीकोन प्रदान करू शकते आणि भागधारकांमध्ये माहिती आणि दृष्टीकोनांची देवाणघेवाण सुलभ करू शकते, ज्यामुळे समस्येचे अधिक प्रभावी निराकरण विकसित होते. उदाहरणार्थ, युनायटेड नेशन्स फ्रेमवर्क कन्व्हेन्शन ऑन क्लायमेट चेंज (UNFCCC): UNFCCC प्रक्रियेच्या सर्वात उल्लेखनीय परिणामांपैकी एक म्हणजे पॅरिस करार, जो 2015 मध्ये UNFCCC अंतर्गत स्वीकारण्यात आला. कराराने प्रगतीचा मागोवा घेण्यासाठी आणि अहवाल देण्यासाठी एक पारदर्शक फ्रेमवर्क स्थापित केले. दीर्घकालीन उद्दिष्टे साध्य करण्यासाठी आणि पक्षांमध्ये नियमित संवाद आणि सहकार्यासाठी एक व्यासपीठ प्रदान केले. जरी गव्हर्नन्स फ्रेमवर्क संरचना आणि स्थिरता प्रदान करू शकतात, तरीही त्यांच्या परिणामकारकतेवर परिणाम करणाऱ्या मर्यादा देखील आहेत, जसे की एकसमानतेचा अभाव, विविध सरकारांमध्ये अजेंडा सेटिंगमध्ये सातत्य आणि प्रशासकीय फ्रेमवर्कची अंमलबजावणी आणि अंमलबजावणी करण्यात अडचण, अनुपालन आव्हानात्मक बनवणे. उदाहरणार्थ, प्रभावी प्रशासनाची चौकट असूनही, बहुसंख्य विश्लेषकांच्या मते, 27वी पक्षांची परिषद (COP27) त्याचे उद्दिष्ट साध्य करण्यात अयशस्वी ठरली. दुसरे उदाहरण म्हणजे कोविड-19, जेथे शासनाच्या चौकटीच्या अभावामुळे देशांना एकत्र काम करणे आणि माहिती आणि संसाधने सामायिक करणे कठीण झाले, परिणामी संकटाला विसंगत आणि खंडित प्रतिसाद मिळाला.

आरोग्यसेवेमध्ये AI नियमनाच्या अंमलबजावणीसाठी संभाव्य हानी कमी करताना AI चे फायदे जास्तीत जास्त वाढवले जातील याची खात्री करण्यासाठी विचारशील आणि संतुलित दृष्टीकोन आवश्यक आहे. समस्येच्या सर्व पैलूंचे मूल्यांकन केल्यानंतर, लेखक एआय गव्हर्नन्स फ्रेमवर्कमध्ये रिलेशनल गव्हर्नन्स मॉडेलचा समावेश करण्याचा प्रस्ताव देतात. रिलेशनल गव्हर्नन्स हे एक मॉडेल आहे जे AI च्या गव्हर्नन्समधील विविध भागधारकांमधील संबंधांचा विचार करते. रिलेशनल गव्हर्नन्स मॉडेलचा वापर करून आंतरराष्ट्रीय, राष्ट्रीय, वापरकर्ता आणि उद्योग स्तरावर आरोग्य सेवेमध्ये AI प्रशासनाची अंमलबजावणी करण्यासाठी आरोग्यसेवेमध्ये AI चा जबाबदार आणि नैतिक वापर सुनिश्चित करण्यासाठी प्रत्येक भागधारकाच्या भूमिका आणि जबाबदाऱ्यांचा विचार करणे आवश्यक आहे. आंतरराष्ट्रीय स्तरावर, हेल्थकेअर (AI-H) मध्ये AI मधील रिलेशनल गव्हर्नन्स आंतरराष्ट्रीय करार आणि मानकांच्या स्थापनेद्वारे सुलभ केले जाऊ शकते. यामध्ये डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षितता, तसेच नैतिक आणि पारदर्शक AI विकासावरील करारांचा समावेश आहे. एआय गव्हर्नन्समधील प्रत्येक स्टेकहोल्डरच्या जबाबदाऱ्यांबद्दल एक समान समज प्रस्थापित करून, आंतरराष्ट्रीय सहयोग हे सुनिश्चित करण्यात मदत करू शकते की एआयचा वापर सीमा ओलांडून सुसंगत आणि जबाबदार पद्धतीने केला जातो. राष्ट्रीय स्तरावर, AI-H मध्ये रिलेशनल गव्हर्नन्स सरकारी नियम आणि धोरणांद्वारे लागू केले जाऊ शकते जे प्रत्येक भागधारकाच्या भूमिका आणि जबाबदाऱ्या प्रतिबिंबित करतात. यामध्ये डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षिततेवरील कायदे आणि नियम तसेच AI-H च्या नैतिक आणि पारदर्शक वापरास प्रोत्साहन देणारी धोरणे समाविष्ट आहेत. नियतकालिक मॉनिटरिंग/ऑडिटिंग सिस्टम आणि अंमलबजावणी यंत्रणा सेट करणे आणि कायद्याचे पालन न केल्याबद्दल उद्योगांवर निर्बंध लादणे या सर्व गोष्टी AI च्या योग्य वापरास प्रोत्साहन देण्यासाठी मदत करू शकतात.

रिलेशनल गव्हर्नन्स मॉडेलचा वापर करून आंतरराष्ट्रीय, राष्ट्रीय, वापरकर्ता आणि उद्योग स्तरावर आरोग्य सेवेमध्ये AI प्रशासनाची अंमलबजावणी करण्यासाठी आरोग्यसेवेमध्ये AI चा जबाबदार आणि नैतिक वापर सुनिश्चित करण्यासाठी प्रत्येक भागधारकाच्या भूमिका आणि जबाबदाऱ्यांचा विचार करणे आवश्यक आहे.

वापरकर्ता स्तरावर, AI-H मध्ये रिलेशनल गव्हर्नन्सला शिक्षण आणि जागरूकता याद्वारे प्रोत्साहन दिले जाऊ शकते. रुग्ण आणि आरोग्य सेवा प्रदात्यांना AI चे फायदे आणि धोके तसेच AI वापरासंदर्भात त्यांचे अधिकार आणि जबाबदाऱ्यांबद्दल माहिती दिली पाहिजे. हे AI प्रणालींवर विश्वास आणि आत्मविश्वास निर्माण करण्यात मदत करू शकते आणि AI-H च्या जबाबदार वापरास प्रोत्साहन देऊ शकते. शेवटी, उद्योग स्तरावर, AI-H मध्ये रिलेशनल गव्हर्नन्सला उद्योग-नेतृत्वातील पुढाकार आणि मानकांद्वारे प्रोत्साहन दिले जाऊ शकते. यामध्ये वापरकर्त्यांच्या आवश्यकतांवर आधारित उद्योग मानके आणि मानके (उदाहरणार्थ, मानकीकरणासाठी आंतरराष्ट्रीय संस्था) स्थापित करणे समाविष्ट आहे (आरोग्य सेवा प्रदाते, रुग्ण आणि सरकारे), तसेच AI सिस्टममध्ये डेटा गोपनीयता आणि सुरक्षा उपाय लागू करणे.

G20 शिखर परिषदेचे भारताचे अध्यक्षपद AI नियमनावर संवाद सुरू करण्यासाठी आणि आरोग्य सेवेमध्ये AI नियमांच्या अंमलबजावणीची गरज अधोरेखित करण्यासाठी एक व्यासपीठ प्रदान करते. आरोग्य सेवा क्षेत्रातील अद्वितीय गरजा आणि आव्हाने लक्षात घेऊन G20 सदस्य AI नियमन तयार करण्यासाठी सहयोग करू शकतात. हेल्थकेअरमध्ये AI चा जबाबदार वापर करण्याची परवानगी देताना रुग्णाचा डेटा सुरक्षित आहे याची खात्री करण्यासाठी ते मार्ग शोधू शकतात. ते पारदर्शक, नैतिक आणि अचूक असल्याची खात्री करून AI अल्गोरिदमच्या विकासासाठी सर्वोत्तम पद्धती प्रस्थापित करण्याच्या दिशेने देखील कार्य करू शकतात. विविध स्तरांवर केले जाणारे हे उपाय, एआय प्रणालींचे नियमितपणे पुनरावलोकन आणि अद्ययावत केले जातील आणि रुग्णांसाठी ते प्रभावी आणि सुरक्षित राहतील याची खात्री देतील.