नींव मॉडल के लिए जोखिम मूल्यांकन

हमारे चारों ओर हर जगह सहभागिता बाधित हो रही है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) हर चीज़ के केंद्र में है। सरकारें यह समझने की कोशिश कर रही हैं कि किस प्रकार एक नया नियामक ढांचा सामने आ सकता है। यूरोप में, एक एआई कार्यालय इस प्रकार के व्यवहार मानक की भूमिका निभा सकता है। वहीं अमेरिका में, कुछ राज्य विधायकों का यह बहस चल रहा है कि विकसित हो रहे एआई सिस्टमों में कानूनी जिम्मेदारी किस पर आती है। इन सुधारात्मक प्रयासों से एक बात स्पष्ट होती है — कानूनी प्रणाली और कानून बहुत जड़ और धीमे हैं; वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी गतिशील चीज़ के साथ तालमेल बिठाने में बहुत समय लेते हैं।

फ़ाउंडेशन मॉडल्स

• फ़ाउंडेशन मॉडल्स के जोखिम

जैसा कि पहले बताया गया है, आज के शक्तिशाली एआई सिस्टम फ़ाउंडेशन मॉडल्स पर आधारित हैं — बड़े, उच्च प्रदर्शन वाले लेकिन बहुउद्देशीय सिस्टम, जो सामग्री स्वचालन उपकरणों से लेकर इमर्सिव वर्चुअल वातावरण तक की क्षमताओं को संचालित कर सकते हैं। ओपन-सोर्स मॉडल्स नवाचार के लिए खुले होते हैं जो सामान्य तत्वों पर आधारित होते हैं; हालाँकि, यही सामान्यता उन्हें द्वितीयक नुकसान के प्रति संवेदनशील भी बनाती है। जब हर कोई कोड देख सकता है और निर्माण खंडों को संशोधित कर सकता है, तो हानिकारक सामग्री बनाना, दुर्भावनापूर्ण उपयोग करना या इच्छित उद्देश्य से भटकना नियंत्रण करना बहुत कठिन हो जाता है।

शीर्ष सुझाव: यह भी महत्वपूर्ण है कि कानूनी पहलू को ध्यान में रखा जाए क्योंकि यह देश-दर-देश भिन्न हो सकता है। हमारे वकीलों की टीम ग्राहकों को सभी बौद्धिक संपदा (IP), नियामक अनुपालन और निवारक तंत्रों में सहायता करती है। सॉफ़्टवेयर-उन्मुख दुनिया में, यह उल्लेखनीय है कि अनुपालन, कानूनी दायित्व के जोखिम और उम्मीद है कि दायित्व से सुरक्षा स्पष्ट रूप से निर्धारित की जानी चाहिए।

• फ़ाउंडेशन मॉडल्स: कानूनी जोखिम मूल्यांकन

फ़ाउंडेशन मॉडल्स कई कानूनी समस्याएं प्रस्तुत करते हैं, क्योंकि जिस आधार पर वे बनाए गए हैं वह स्वयं ही समस्याग्रस्त है। जोखिम मूल्यांकन को निम्नलिखित को ध्यान में रखना चाहिए:

1. गोपनीयता कानूनों के साथ संघर्ष
2. सामग्री नियमों की कमजोरियाँ
3. सीमापार डेटा शासन
4. अधिकार क्षेत्र से संबंधित अनिश्चितताएँ

ओपन मॉडल्स चीजों को और जटिल बना देते हैं। उनकी सुलभता उन्हें अन्य लोगों द्वारा दुरुपयोग के लिए संवेदनशील बनाती है, जो कभी-कभी मूल निर्माताओं द्वारा निर्धारित आवश्यक सुरक्षा उपायों को हटा देते हैं। लेखन का प्रमाण देना कठिन हो सकता है, विशेष रूप से यदि प्रशिक्षण सेटों में GDPR के अंतर्गत आने वाला डेटा शामिल है या यदि एआई मॉडल्स का आउटपुट उपयोगकर्ता अधिकारों का उल्लंघन करता है। यह कोई सैद्धांतिक जोखिम नहीं है; यह भविष्य का कानूनी जोखिम है।

प्रमुख नियामक विचार

कानूनी अनुपालन केवल एआई अनुपालन तक सीमित नहीं है। हमारी सलाह निम्नलिखित पर केंद्रित है:

• GDPR अनुपालन: यह सुनिश्चित करना कि प्रशिक्षण और परिनियोजन चरणों में कोई व्यक्तिगत पहचान योग्य जानकारी (PII) न हो या गोपनीयता को सुरक्षित रूप से प्रबंधित किया गया हो।
• व्यावहारिक पहलू: मानव-पठन योग्य गोपनीयता शर्तों के साथ मानव-एआई पारिस्थितिक तंत्र बनाना जिन्हें लागू किया जा सके।
• नीति-चालित सामग्री प्रबंधन: सिंथेटिक मीडिया, गलत जानकारी और बिना सहमति की गई सामग्री निर्माण से निपटना।

हर नए नियामक स्तर के साथ, दस्तावेज़ीकरण करना होगा, प्रवर्तन रणनीतियाँ स्थापित करनी होंगी, और त्वरित प्रतिक्रिया तंत्र लागू करने होंगे ताकि अनियमितता के मामले में कंपनियाँ दंड से बचने के लिए तुरंत कार्रवाई कर सकें।

कौन जिम्मेदार है? एआई वैल्यू चेन को समझना

फ़ाउंडेशन डिज़ाइन रैखिक सॉफ़्टवेयर नहीं हैं; वे समय के साथ विकसित होते हैं। डाउनस्ट्रीम गतिविधियाँ भी मॉडल जारी होने के बाद कानूनी जोखिम उत्पन्न करती हैं। प्रमुख भूमिकाएँ शामिल हैं:

• बेस मॉडल निर्माता: बेस मॉडल डेवलपर और योगदानकर्ता
• एडेप्टर: विशेष मॉडल इंजीनियर
• होस्टेड 3D जनरलिस्ट: मॉडल मालिक व्हाइट-लेबल स्टूडियो के रूप में
• सार्वजनिक/निजी नीति सुविधाएँ
• एंड-यूज़र एप्लिकेशन इंजीनियर: मुख्य रूप से वे सदस्य जो एंड-यूज़र इंटरफ़ेस या टूल्स बनाते हैं

प्रकाशक-व्यवसाय-भागीदार-तृतीय पक्ष संबंध जटिल होते हैं, और जिम्मेदारी की श्रृंखला के साथ कई खिलाड़ी उनकी भूमिका के आधार पर कानूनी रूप से उत्तरदायी हो सकते हैं।

श्रृंखला में नीचे तक दायित्व

हम एक व्यवस्थित दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं जो रोकथाम — पहचान — प्रतिक्रिया चक्र में काम करता है।

• रोकथाम

1. उत्तरदायित्व संरचना: अनुमेय सहमति-आधारित उपयोग के लिए लाइसेंस
2. अनुपालन ऑडिट: मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले डेटा की GDPR और कॉपीराइट उल्लंघनों के लिए जाँच
3. फॉलो-अप रिलीज़: मॉडल और उसके सुरक्षा तंत्र के प्रत्येक चरण में क्रमिक रोलआउट
4. सार्वजनिक टूल्स को अधिक वादा या कम प्रदर्शन से रोकना: चेतावनी लेबल और सुरक्षा परीक्षण

• पहचान

1. निगरानी उपकरण: दुरुपयोग और अवांछित आउटपुट में बदलाव का पता लगाना
2. घटनाओं की रिपोर्ट कैसे करें: कानूनी, अनुपालन या नैतिक मुद्दों की रिपोर्टिंग
3. नियामक ट्रैकिंग: विभिन्न क्षेत्रों में कानूनों में बदलाव पर नज़र रखना

• प्रतिक्रिया

1. घटना प्रबंधन: घटनाओं की फोरेंसिक जांच और नीति उल्लंघनों के लिए जिम्मेदार पक्षों को उत्तरदायी ठहराना
2. सार्वजनिक प्रकटीकरण: घटनाओं के बाद पारदर्शिता आवश्यकताएँ
3. प्रवर्तन: आवश्यकता पड़ने पर हटाने या उपयोगकर्ता प्रतिबंध लागू करना

यह दोहरी दृष्टिकोण हमारे वकीलों को रणनीतिक योजनाएँ तैयार करने की अनुमति देता है, इस पर निर्भर करते हुए कि कोई ग्राहक एआई सिस्टम के विकास में शामिल है या इसका उपयोग कर रहा है, यह सुनिश्चित करते हुए कि हर चरण में अनुकूलित एआई जोखिम प्रबंधन रणनीतियाँ मौजूद हों।

क्या आपको कानूनी सहायता चाहिए?

कंपनियाँ विभिन्न आकारों के फ़ाउंडेशन मॉडल्स और जेनरेटिव एआई को प्रशिक्षित करने की चुनौती का सामना कर रही हैं। आपका कानूनी जोखिम वास्तविक है, और यह उच्च हो सकता है — चाहे आप एक नया एआई सिस्टम लॉन्च कर रहे हों, मौजूदा मॉडलों को संशोधित कर रहे हों, या तृतीय पक्ष उपकरणों को शामिल कर रहे हों।

सेवाएँ शामिल हैं:

• एआई अनुपालन रणनीति
• कानूनी ऑडिट
• नियामक विश्लेषण
• दायित्व प्रबंधन
• एआई उपयोग के लिए अनुबंध मसौदा

हम सक्रिय रूप से आपकी मदद करते हैं समस्याओं की पहचान करने और उन्हें उत्पन्न होने से पहले हल करने में, आपके अधिकारों की रक्षा करने में, और मौजूदा और आगामी कानूनी मानदंडों के तहत आपके तकनीकी नवाचारों को सुरक्षित करने में। यदि आपको इस बढ़ते क्षेत्र में किसी भी कानूनी सहायता की आवश्यकता है, तो Eternity Law International आपका मार्गदर्शक है। हमसे अभी संपर्क करें ताकि हम आपकी एआई जोखिम और अनुपालन आवश्यकताओं में कैसे सहायता कर सकते हैं इस पर चर्चा कर सकें।