ब्राज़ील में AI विनियमन अभी भी निर्माणाधीन है
ब्राजील २०२४ में कृत्रिम बुद्धिमत्ता विनियमन के एक जटिल परिदृश्य का सामना करता है यूरोपीय संघ के विपरीत, जिसने इसे मंजूरी दी एआई कानून 2023 में, देश अभी भी प्रौद्योगिकी को नियंत्रित करने के लिए ठोस कानूनी ढांचे पर बहस कर रहा है।
२०२० से लागू सामान्य डेटा संरक्षण कानून (एलजीपीडी), प्रारंभिक आधार प्रदान करता है, लेकिन विशेष रूप से एआई के अद्वितीय जोखिमों को संबोधित नहीं करता है बिल २३३८/२०२३, जो एआई को विनियमित करने का प्रयास करता है, राष्ट्रीय कांग्रेस में प्रगति पर रहता है यह अंतर कंपनियों और डेवलपर्स को एक ग्रे जोन में छोड़ देता है, जहां नैतिक निर्णय अक्सर औपचारिक कानूनी दायित्वों पर प्रबल होते हैं।
विशेषज्ञों ने चेतावनी दी है कि ब्राज़ीलियाई नियामक ढांचे को मंजूरी देने में देरी से देश उन तकनीकी शक्तियों के खिलाफ प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान में है जिनके पास पहले से ही स्पष्ट दिशानिर्देश हैं।
डेटा गोपनीयता और उपयोगकर्ता की सहमति
सबसे बड़ी नैतिक चुनौतियों में से एक एआई मॉडल के प्रशिक्षण में व्यक्तिगत डेटा का उपयोग शामिल है कंपनियां एल्गोरिदम को खिलाने के लिए भारी मात्रा में जानकारी एकत्र करती हैं, अक्सर उपयोगकर्ताओं से स्पष्ट सहमति के बिना।
एलजीपीडी को डेटा संग्रह और प्रसंस्करण के लिए पूर्व सहमति की आवश्यकता होती है, लेकिन एआई संदर्भों में आवेदन उद्देश्य के रूप में नहीं है सामाजिक नेटवर्क, स्वास्थ्य अनुप्रयोग और ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म अनुशंसा और व्यवहार भविष्यवाणी प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं कई उपयोगकर्ता अपनी जानकारी के इस माध्यमिक उपयोग से पूरी तरह से अनजान हैं।
एक और महत्वपूर्ण बिंदु: आक्रामक प्रोफाइल बनाने के लिए एआई द्वारा बायोमेट्रिक और स्थान डेटा को संसाधित किया जा सकता है २०२४ में, अनधिकृत एआई मॉडल को खिलाने वाले डेटा रिसाव के मामले बढ़ते हैं, एलजीपीडी के तहत महत्वपूर्ण जुर्माना उत्पन्न करते हैं।
कॉपीराइट एवं बौद्धिक संपदा
जेनरेटिव एआई अभूतपूर्व दुविधाएं लेकर आया है। चैटजीपीटी और डीएएलएल-ई जैसे उपकरणों को कॉपीराइट कार्यों सहित इंटरनेट से अरबों ग्रंथों और छवियों के साथ प्रशिक्षित किया गया है। ब्राजील में, कई निर्माता और प्रकाशक सवाल करते हैं कि क्या इस प्रक्रिया में कॉपीराइट का उल्लंघन है।
२०२४ में, अन्य देशों में मुकदमे पहले से ही चर्चा करते हैं कि क्या एआई प्रशिक्षण के लिए संरक्षित सामग्री का पुनरुत्पादन उचित उपयोग या उल्लंघन का गठन करता है ब्राजील में अभी भी इस विषय पर समेकित न्यायशास्त्र नहीं है स्पष्ट दिशानिर्देशों की अनुपस्थिति कलाकारों, लेखकों और फोटोग्राफरों को नुकसान पहुंचाती है जो मुआवजे के बिना अपने काम को खिला मशीनों को देखते हैं।
प्रश्न एआई-जनित कार्यों के स्वामित्व को भी प्रभावित करता है यदि किसी मॉडल को संरक्षित कार्यों के साथ प्रशिक्षित किया गया था, तो निकास अधिकार का मालिक कौन है? उपयोगकर्ता जिसने संकेत प्रदान किया? एआई विकसित करने वाली कंपनी?
एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और भेदभाव
एआई एल्गोरिदम उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को दर्शाते हैं ब्राजील में, यह क्रेडिट अनुदान, अनुबंध और न्याय जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में एक गंभीर जोखिम पैदा करता है।
अध्ययनों से पता चलता है कि उम्मीदवारों के मूल्यांकन के लिए एआई सिस्टम महिलाओं और अश्वेतों के खिलाफ भेदभाव कर सकते हैं। एक बैंक जो क्रेडिट जोखिम विश्लेषण के लिए एआई का उपयोग करता है, वह ऐतिहासिक असमानताओं को कायम रखते हुए अल्पसंख्यक समूहों को व्यवस्थित रूप से वित्त पोषण से वंचित कर सकता है।
२०२४ में, संगठन एआई मॉडल पर पूर्वाग्रह ऑडिट लागू करना शुरू करते हैं, लेकिन कोई औपचारिक कानूनी दायित्व नहीं है एल्गोरिथम पारदर्शिता की कमी समस्या को बढ़ाती है: कंपनियां यह खुलासा नहीं करती हैं कि उनके सिस्टम कैसे निर्णय लेते हैं, जिससे भेदभाव द्वारा लक्षित लोगों को नुकसान साबित करना असंभव हो जाता है।
एआई की पारदर्शिता और व्याख्या
लोगों को यह समझने का अधिकार है कि एआई ने उनके बारे में निर्णय क्यों लिया है एक क्रेडिट इनकार, नौकरी साक्षात्कार अस्वीकृति या खाता तालाबंदी के लिए स्पष्ट और उचित स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है जीडीपीआर स्वचालित निर्णयों के स्पष्टीकरण का अधिकार प्रदान करता है, लेकिन कंपनियों को अभी भी इसे लागू करने में तकनीकी और वाणिज्यिक कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है।
व्यावहारिक चुनौती वास्तविक हैः डीप न्यूरल नेटवर्क ब्लैक बॉक्स की तरह काम करते हैं। यहां तक कि डेवलपर्स भी पूरी तरह से यह नहीं बता सकते हैं कि मॉडल एक विशिष्ट निष्कर्ष पर क्यों आया। जब तकनीक पूर्ण पारदर्शिता की अनुमति नहीं देती है तो कानूनी दायित्व का पालन कैसे करें?
जीपीटी जैसे जनरेटिव मॉडल एक और समस्या पेश करते हैं: मतिभ्रम, यानी, आत्मविश्वास लेकिन पूरी तरह से झूठी प्रतिक्रियाएं। चिकित्सा और कानून जैसे महत्वपूर्ण परिदृश्यों में, यह नैतिक दोष अस्वीकार्य है, लेकिन जब एआई गंभीर गलतियाँ करता है तो इसमें दायित्व के स्पष्ट विनियमन का अभाव होता है।
नागरिक और आपराधिक दायित्व
जब एआई नुकसान पहुंचाता है, तो कौन जिम्मेदार है? डेवलपर? इसे तैनात करने वाली कंपनी? इनपुट डेटा प्रदान करने वाला उपयोगकर्ता? 2024 में, ब्राज़ीलियाई कानून के पास अभी भी स्पष्ट उत्तर नहीं हैं।
यदि कोई ग्राहक सहायता चैटबॉट गलत चिकित्सा जानकारी प्रदान करता है जो किसी को नुकसान पहुंचाता है, तो नागरिक दायित्व हो सकता है हालांकि, कई अभिनेताओं के बीच दोष का निर्धारण जटिल है विशिष्ट कानूनी ढांचे की कमी कंपनियों के लिए कानूनी अनिश्चितता पैदा करती है और पीड़ितों के लिए मुआवजा प्राप्त करना मुश्किल बनाती है।
आपराधिक प्रश्न और भी अस्पष्ट है क्या कोई गोपनीयता का उल्लंघन करने या धोखाधड़ी करने के लिए एआई पर मुकदमा चला सकता है वर्तमान उत्तर कोई एआई कानून के अधीन नहीं है लेकिन आपराधिक रूप से कौन जवाब देता है 'प्रोग्रामर, प्रोजेक्ट मैनेजर, बोर्ड ब्राजील के आपराधिक कानून ने अभी तक इस तकनीकी परिदृश्य के लिए अपराध श्रेणियों को अनुकूलित नहीं किया है।
२०२४ में बाजार के लिए सिफारिशें
मजबूत संघीय विनियमन की प्रतीक्षा करते हुए, ब्राजील अच्छी प्रथाओं को अपना सकता है कंपनियों को चाहिए: एआई मॉडल पर स्वतंत्र पूर्वाग्रह ऑडिट करें; पूरी तरह से दस्तावेज़ डेटासेट और प्रशिक्षण प्रक्रियाएं; एआई डेटा उपयोग के लिए स्पष्ट सहमति प्राप्त करें; व्याख्या तंत्र लागू करें; आंतरिक रूप से स्पष्ट जवाबदेही नीतियां स्थापित करें।
एएनपीडी (राष्ट्रीय डेटा संरक्षण प्राधिकरण) जैसे नियामक निकाय पहले से ही एलजीपीडी के तहत समय पर निरीक्षण करते हैं। एआई में जिम्मेदार शासन न केवल नैतिकता है बल्कि अभी भी खराब विनियमित वातावरण में कानूनी जोखिमों को कम करने की एक रणनीति भी है।
