अब AI के भीतर भी होंगी भावनाएं, जानिए क्या कहता है विज्ञान
एआई-आधारित भावना पहचान प्रौद्योगिकियों के लिए बाजार का तेजी से विस्तार, जो 2022 में 34 बिलियन अमेरिकी डॉलर से 2027 तक 62 बिलियन अमेरिकी डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है, मानवीय भावनाओं को मापने के लिए एआई का उपयोग करने में बढ़ती रुचि को रेखांकित करता है।
ये सिस्टम, जो हृदय गति, त्वचा चालकता, मुखर बारीकियों, शरीर की हरकतों और चेहरे के भावों जैसे बायोमेट्रिक डेटा का विश्लेषण करते हैं, खुशी, उदासी, क्रोध या हताशा जैसी भावनात्मक स्थितियों को समझने की क्षमता का दावा करते हैं।
ऑस्ट्रेलियाई टेक स्टार्टअप इनट्रुथ टेक्नोलॉजीज एक कलाई डिवाइस लॉन्च करने की कगार पर है जो शारीरिक संकेतकों के माध्यम से वास्तविक समय की भावनात्मक ट्रैकिंग का वादा करता है। संस्थापक निकोल गिब्सन इसे नियोक्ताओं के लिए कार्यबल की भलाई और प्रदर्शन की देखरेख करने के लिए एक उपकरण के रूप में देखते हैं, जिसमें PTSD जैसी मनोवैज्ञानिक स्थितियों की भविष्यवाणी करने से लेकर "एआई इमोशन कोच" के रूप में सेवा करने तक के संभावित अनुप्रयोग हैं।
हालांकि, प्रौद्योगिकी फर्मों द्वारा यह दावा कि एआई भावनाओं की सटीक व्याख्या कर सकता है, बढ़ती जांच का सामना कर रहा है। अध्ययनों से पता चलता है कि भावनात्मक अभिव्यक्तियाँ और उनकी व्याख्याएँ सांस्कृतिक, परिस्थितिजन्य और व्यक्तिगत अंतरों से बहुत अधिक प्रभावित होती हैं, जिससे भावना पहचान के लिए एक-आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण की व्यवहार्यता पर संदेह होता है।
आलोचक इन तकनीकों की तुलना फ्रेनोलॉजी और फिजियोग्नोमी जैसी पुरानी प्रथाओं से करते हैं, जो शारीरिक या व्यवहार संबंधी लक्षणों के आधार पर निराधार निर्णय लेती हैं। वैज्ञानिक वैधता की यह कमी भावना पहचान तकनीकों की विश्वसनीयता पर सवाल उठाती है।
अपनी क्षमता के बावजूद, ऑस्ट्रेलियाई कार्यस्थलों में भावना पहचान तकनीकों के उपयोग और निहितार्थों का अभी भी पता नहीं लगाया गया है। हालाँकि, उनके अनुप्रयोग के उदाहरण हैं, जैसे कि HireVue द्वारा एक वीडियो साक्षात्कार प्लेटफ़ॉर्म की तैनाती, जिसने कई ऑस्ट्रेलियाई फर्मों द्वारा नौकरी के उम्मीदवारों का आकलन करने के लिए चेहरे पर आधारित भावना विश्लेषण का इस्तेमाल किया, जब तक कि 2021 में नैतिक और वैधता संबंधी चिंताओं के कारण इसे बंद नहीं कर दिया गया। यह पेशेवर संदर्भों में भावना पहचान का लाभ उठाने में नवजात लेकिन वास्तविक रुचि को दर्शाता है, भले ही इसकी उपयुक्तता और सटीकता पर बहस जारी है।
कार्यस्थल पर कानूनी और सामाजिक निहितार्थ
कार्यस्थल के भीतर, भावना पहचान तकनीकों का उपयोग गोपनीयता और निगरानी संबंधी महत्वपूर्ण चिंताओं को जन्म देता है। इससे बिना सहमति के कर्मचारियों की संवेदनशील जानकारी एकत्र करने का जोखिम पैदा होता है, जो व्यक्तिगत गोपनीयता अधिकारों का उल्लंघन करता है।
सर्वेक्षणों से पता चलता है कि ऑस्ट्रेलियाई वयस्कों और अमेरिकी कर्मचारियों के बीच कार्यस्थल पर चेहरे पर आधारित भावना पहचान के उपयोग के प्रति काफी विरोध है, इसे घुसपैठ, अनैतिक, त्रुटियों और पूर्वाग्रहों से ग्रस्त और व्यक्तिगत भलाई और करियर की उन्नति के लिए संभावित रूप से हानिकारक बताया गया है।
यूरोपीय संघ ने अगस्त से प्रभावी एआई अधिनियम के माध्यम से इन तकनीकों को विनियमित करने के लिए कदम उठाए हैं, जो चिकित्सा या सुरक्षा अपवादों को छोड़कर, कार्यस्थलों में एआई-सक्षम भावना अनुमान को प्रतिबंधित करता है। यह संभावित नुकसानों की बढ़ती मान्यता को दर्शाता है। इसके विपरीत, ऑस्ट्रेलिया में वर्तमान में ऐसी प्रणालियों के उपयोग को नियंत्रित करने वाले विशिष्ट कानून का अभाव है, बावजूद इसके कि गोपनीयता, निगरानी और नस्ल, लिंग या विकलांगता के आधार पर भेदभाव के लिए उनके गहरे निहितार्थ हैं।
विभिन्न जनसांख्यिकी में गलत भावना व्याख्या के उदाहरणों ने इन तकनीकों में निहित पूर्वाग्रहों को उजागर किया है। इनट्रूथ के निकोल गिब्सन पूर्वाग्रह के मुद्दे को स्वीकार करते हैं, इसे एआई प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले डेटा सेट की विविधता के लिए जिम्मेदार ठहराते हैं और इस समस्या का मुकाबला करने के लिए विविध और समावेशी डेटा को नियोजित करने का संकल्प लेते हैं।
भावना पहचान तकनीकों से जुड़ी वैज्ञानिक, नैतिक और कानूनी चुनौतियों को देखते हुए, ऑस्ट्रेलिया के लिए सख्त नियम लागू करना बहुत ज़रूरी है। ये नियम इन प्रगति के ज़िम्मेदारी से इस्तेमाल को निर्देशित करेंगे, खास तौर पर कार्यस्थलों जैसे संवेदनशील माहौल में। यह सुनिश्चित करना ज़रूरी है कि व्यक्तिगत और पेशेवर जीवन को गहराई से प्रभावित करने वाली तकनीकों का नैतिक और न्यायसंगत तरीके से इस्तेमाल किया जाए।
इसमें न केवल पहचान करना बल्कि व्यक्तिगत अधिकारों की रक्षा करने और निष्पक्ष और निष्पक्ष तकनीकी भविष्य को बढ़ावा देने के लिए भावना पहचान सॉफ़्टवेयर के अंतर्निहित जोखिमों और पूर्वाग्रहों को संबोधित करना भी शामिल है।
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