पिछले वर्ष में एआई उपकरणों ने बाजार में बाढ़ ला दी है, स्वीकृति, समर्थन, विरोध और सर्वथा शत्रुता के बीच सुर्खियों और सार्वजनिक भावनाओं का आदान-प्रदान हुआ है। जबकि हम देखना शुरू कर रहे हैं प्रारंभिक प्रयास जेनरेटिव एआई को विनियमित करने में, प्रौद्योगिकी तेजी से विकास के पथ पर आगे बढ़ रही है जो अविश्वसनीय अवसर और शोषण के लिए उच्च जोखिम दोनों का वादा करती है। 

अधिकांश क्षेत्रों की तरह, इसमें कोई संदेह नहीं है कि एआई वित्तीय सेवा उद्योग में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। तो हम अमेरिका और उसके बाहर वित्तीय जीवन को बेहतर बनाने के लिए विकास का उपयोग कैसे कर सकते हैं? और हम उपयोगकर्ताओं को बुरे तत्वों और उन पूर्वाग्रहों से कैसे बचा सकते हैं जो आज के जेनरेटिव एआई टूल में अंतर्निहित प्रतीत होते हैं?

हालाँकि उत्तर निरंतर विकसित होता रहेगा, ऐसे कई कदम हैं जो हम आज उठा सकते हैं।

पहला कारण: आज के अस्थिर आर्थिक माहौल में, जेनेरिक एआई का स्मार्ट और विचारशील अनुप्रयोग अनगिनत अमेरिकियों के लिए बहुत जरूरी व्यक्तिगत वित्त उपकरणों को अधिक सुलभ बना सकता है। वृहद स्तर पर उच्च-स्तरीय आर्थिक लाभ के बावजूद, देश भर में व्यक्ति और परिवार उच्च मुद्रास्फीति और वित्त को लेकर बढ़ती चिंता से परेशान हैं। वास्तव में, 80% से अधिक अमेरिकी संकट में हैं या आर्थिक रूप से संघर्ष कर रहे हैं, पिछले वर्ष की तुलना में असहनीय वित्तीय तनाव 34% बढ़ गया है। यदि सही तरीके से किया जाए, तो वित्तीय सेवाओं और योजना के भीतर एआई को एकीकृत करना एक परिवर्तनकारी भूमिका निभा सकता है और पहले से कहीं अधिक पहुंच बना सकता है।

और फिर भी, एआई का उचित विनियमन और प्रवर्तन अभी वर्षों दूर है, जिससे इन उभरती प्रौद्योगिकियों का जिम्मेदारी से लाभ उठाने और उपयोगकर्ता-प्रथम नीतियों और प्रक्रियाओं को लागू करने की जिम्मेदारी निजी क्षेत्र पर आ गई है। 

मौजूदा और नए प्लेटफार्मों के भीतर पूर्वाग्रह को खत्म करना तकनीकी पक्ष में सबसे बड़ी बाधाओं में से एक है। चूंकि जेनरेटिव एआई को इंटरनेट पर उपलब्ध बड़ी मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए इसके आउटपुट मौजूद किसी भी पूर्वाग्रह से प्रभावित होते हैं - महत्वहीन से लेकर बेहद खतरनाक तक। एक और सीमा यह है कि एआई अविश्वसनीय या पुरानी जानकारी के आधार पर पाठ उत्पन्न कर सकता है, जिससे प्रदान की गई जानकारी संभावित रूप से गलत हो सकती है। 

इसके अलावा, इंटरनेट पर बुरे अभिनेता बड़े पैमाने पर मौजूद हैं जो पहले से ही उद्योग में अपने स्वयं के उद्देश्यों के लिए जेनेरिक एआई का उपयोग कर रहे हैं। कुछ अहानिकर प्रतीत होते हैं, जैसे असंख्य बिंदु समाधान जो उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट वित्तीय चुनौतियों से निपटने में मदद करने का वादा करते हैं। फिर भी इन्हें अक्सर न्यूनतम व्यवहार्य उत्पादों के रूप में पेश किया जाता है और समय से पहले बहुत कम या बिना किसी जांच के, और उपयोगकर्ताओं को अनिवार्य रूप से अपने पैसे को ब्लैक बॉक्स में निवेश करने के लिए छोड़ दिया जाता है।

और अंत में, डेटा गोपनीयता जोखिम एक बढ़ता हुआ खतरा है - जानकारी चुराने वाले बुरे तत्वों से लेकर लंबे समय से चले आ रहे मुद्दे तक कि कैसे डेटा माइनिंग काफी हद तक अनियमित है। 

इन कठिन चुनौतियों के बावजूद, यह सुनिश्चित करने के लिए एक स्पष्ट रास्ता है कि जेनेरिक एआई वित्तीय क्षेत्र और उससे परे उपयोगकर्ताओं के लिए सुरक्षित और प्रभावी दोनों है। 

सूक्ष्म स्तर पर, कंपनियों को खुले बनाम बंद एआई के उपयोग में सावधान और पारदर्शी होना चाहिए। बंद मॉडल बेहतर ढंग से पूर्वाग्रह को नियंत्रित कर सकते हैं और वर्तमान में उपलब्ध खुले मॉडल की तुलना में अधिक सटीक आउटपुट देने के लिए ठीक-ठीक तैयार किए जा सकते हैं, जो अक्सर तथ्यों को भ्रमित करते हैं। इन अलग-अलग मॉडलों के लिए महत्वपूर्ण एक क्यूरेटेड ज्ञान आधार है जिससे एआई सिस्टम प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकता है। इसके लिए एआई गवर्नेंस की निगरानी के लिए एक विशिष्ट मानवीय हाथ की आवश्यकता होती है - स्रोत डेटाबेस के निर्माण और प्रबंधन से लेकर सिस्टम के निरंतर परीक्षण तक, उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा तक। 

वृहद पैमाने पर, लक्ष्य के साथ उभर रहे डेटा गठबंधनों और स्व-विनियमन समूहों की संख्या बढ़ रही है एआई सुरक्षा में अनुसंधान को आगे बढ़ाना or नीतिगत दिशानिर्देश विकसित करना. जबकि प्रौद्योगिकी के कुछ सबसे बड़े नाम शामिल हैं, इन असंख्य संघों के बीच अधिक समन्वय की आवश्यकता है। स्पष्ट, सार्वभौमिक एआई प्रशासन की दिशा में मिलकर काम करके, एआई कंपनियों को जवाबदेह ठहराया जा सकता है और उपयोगकर्ताओं के सर्वोत्तम हितों को सबसे आगे रखा जा सकता है।

इस प्रकार के उपायों से, हम एआई की क्षमता का अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं। बस बढ़ती पीढ़ियों को देखें, जिनके पास स्वयं-सेवा विकल्पों के लिए एक मजबूत प्राथमिकता है और मानव और एआई वित्तीय सहायता के मिश्रित संस्करण से सबसे अधिक लाभ होगा।

हालांकि जेनेरिक एआई की तीव्र प्रगति को देखते हुए औपचारिक विनियमन और प्रवर्तन कभी भी प्राप्त नहीं किया जा सकता है, यह निजी कंपनियों पर निर्भर है - स्वतंत्र रूप से और सामूहिक रूप से - यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके उत्पाद उनके अंतिम उपयोगकर्ताओं को सर्वोत्तम सेवा प्रदान करें। ऐसा करने से एआई को वित्तीय सेवा उद्योग में इस तरह से एकीकृत करने का एक अभूतपूर्व अवसर मिलता है जो वास्तव में जीवन को बड़े पैमाने पर बदल सकता है। 

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• स्रोत: https://www.fintechnexus.com/ai-help-financial-freedom/