সামাজিক কল্যাণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার জন্য উন্মুক্ত প্ল্যাটফর্ম: প্রকৃত প্রভাবের সাধারণ নকশা

সূচিপত্র

1. ভূমিকা

সামাজিক কল্যাণে এআই আন্দোলন একটি গুরুত্বপূর্ণ পর্যায়ে পৌঁছেছে যেখানে অসংখ্য প্রদর্শনী এআই অনুশীলনকারী এবং সামাজিক পরিবর্তন সংস্থাগুলির মধ্যে অংশীদারিত্বের সম্ভাবনা দেখিয়েছে। তবে, এককালীন প্রদর্শনী থেকে পরিমাপযোগ্য, স্থায়ী প্রভাবের দিকে রূপান্তরের জন্য পদ্ধতিতে মৌলিক পরিবর্তন প্রয়োজন। এই গবেষণাপত্রটি একই ধরনের ডোমেইনে কাজ করা একাধিক সংস্থার সাধারণ প্রয়োজনীয়তাগুলি সমর্থন করার জন্য মৌলিক এআই ক্ষমতা সম্বলিত উন্মুক্ত প্ল্যাটফর্ম প্রস্তাব করে।

এই আন্দোলনটি ডেটা সায়েন্স প্রতিযোগিতা, স্বেচ্ছাসেবী ইভেন্ট, ফেলোশিপ প্রোগ্রাম এবং কর্পোরেট দানবিক্রয় সহ বিভিন্ন সম্পৃক্ততা মডেল নিয়োগ করেছে। এই প্রচেষ্টা সত্ত্বেও, উল্লেখযোগ্য বাধাগুলি রয়ে গেছে: ডেটার অপ্রাপ্যতা, দক্ষতার ঘাটতি এবং 'লাস্ট মাইল' বাস্তবায়ন চ্যালেঞ্জ। প্ল্যাটফর্ম-ভিত্তিক পদ্ধতি পুনরায় ব্যবহারযোগ্য, প্রসারণযোগ্য সমাধান তৈরি করে এই সীমাবদ্ধতাগুলি মোকাবেলা করে।

2. সামাজিক কল্যাণে এআই-এর সমস্যা নকশা

2.1 উন্নয়ন প্রতিবেদনের জন্য প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ

আন্তর্জাতিক উন্নয়ন সংস্থাগুলি প্রকল্পের অগ্রগতি, চ্যালেঞ্জ এবং ফলাফল নথিভুক্ত করে বিশাল পরিমাণে আনস্ট্রাকচার্ড টেক্সট রিপোর্ট তৈরি করে। এই নথিগুলির ম্যানুয়াল বিশ্লেষণ সময়সাপেক্ষ এবং প্রায়শই সমালোচনামূলক অন্তর্দৃষ্টি মিস করে। এনএলপি প্ল্যাটফর্মগুলি মূল তথ্য নিষ্কাশন, উদীয়মান থিম শনাক্তকরণ এবং টেকসই উন্নয়ন লক্ষ্য (এসডিজি) এর বিরুদ্ধে অগ্রগতি ট্র্যাক করতে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে।

2.2 ঝুঁকিপূর্ণ ব্যক্তিদের জন্য কার্যকারণ অনুমান

সামাজিক সেবা সংস্থাগুলির জন্য ঝুঁকিপূর্ণ জনগোষ্ঠীর উপর হস্তক্ষেপের কার্যকারণ প্রভাব বোঝার প্রয়োজন হয়। ঐতিহ্যগত পর্যবেক্ষণমূলক গবেষণাগুলি প্রায়শই বিভ্রান্তিকর ভেরিয়েবল এবং নির্বাচন পক্ষপাত দ্বারা ভোগে। কার্যকারণ অনুমান পদ্ধতি, যার মধ্যে প্রবণতা স্কোর ম্যাচিং এবং ইনস্ট্রুমেন্টাল ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত, হস্তক্ষেপের কার্যকারিতার আরও নির্ভরযোগ্য অনুমান প্রদান করতে পারে।

2.3 বৈষম্য-সচেতন শ্রেণীবিন্যাস

সামাজিক সেবাগুলিতে বরাদ্দ সিদ্ধান্তগুলি অবশ্যই ন্যায্য এবং পক্ষপাতহীন হতে হবে। স্ট্যান্ডার্ড মেশিন লার্নিং মডেলগুলি অনিচ্ছাকৃতভাবে বিদ্যমান পক্ষপাতকে চিরস্থায়ী বা প্রশস্ত করতে পারে। বৈষম্য-সচেতন শ্রেণীবিন্যাস কৌশলগুলি নিশ্চিত করে যে সম্পদ বরাদ্দ অ্যালগরিদমগুলি সুরক্ষিত গোষ্ঠীদের অসুবিধায় না ফেলেই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক নির্ভুলতা বজায় রাখে।

3. প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন

3.1 গাণিতিক ভিত্তি

প্রযুক্তিগত বাস্তবায়ন বেশ কয়েকটি উন্নত মেশিন লার্নিং ধারণার উপর নির্ভর করে। কার্যকারণ অনুমানের জন্য, আমরা সম্ভাব্য ফলাফল ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করি:

ধরি $Y_i(1)$ এবং $Y_i(0)$ যথাক্রমে চিকিৎসা এবং নিয়ন্ত্রণের অধীনে ইউনিট $i$ এর জন্য সম্ভাব্য ফলাফল প্রতিনিধিত্ব করে। গড় চিকিৎসা প্রভাব (ATE) সংজ্ঞায়িত করা হয়:

$$\text{ATE} = \mathbb{E}[Y_i(1) - Y_i(0)]$$

ন্যায্য শ্রেণীবিন্যাসের জন্য, আমরা ডেমোগ্রাফিক সমতা সীমাবদ্ধতা বাস্তবায়ন করি। ধরি $\hat{Y}$ ভবিষ্যদ্বাণীকৃত ফলাফল এবং $A$ সুরক্ষিত বৈশিষ্ট্য। ডেমোগ্রাফিক সমতা প্রয়োজন:

$$P(\hat{Y} = 1 | A = a) = P(\hat{Y} = 1 | A = b) \quad \forall a, b$$

3.2 পরীক্ষামূলক ফলাফল

আমাদের পরীক্ষাগুলি একাধিক ডোমেইন জুড়ে প্ল্যাটফর্ম-ভিত্তিক পদ্ধতির কার্যকারিতা প্রদর্শন করে:

3.3 কোড বাস্তবায়ন

নিচে বৈষম্য-সচেতন শ্রেণীবিভাগকারীর একটি সরলীকৃত বাস্তবায়ন দেওয়া হল:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from fairlearn.reductions import ExponentiatedGradient, DemographicParity

class FairSocialClassifier:
    def __init__(self):
        self.base_estimator = LogisticRegression()
        self.constraint = DemographicParity()
        self.model = ExponentiatedGradient(
            self.base_estimator,
            self.constraint
        )
    
    def fit(self, X, y, sensitive_features):
        self.model.fit(X, y, sensitive_features=sensitive_features)
    
    def predict(self, X):
        return self.model.predict(X)

# Usage example
classifier = FairSocialClassifier()
classifier.fit(X_train, y_train, sensitive_features=A_train)
predictions = classifier.predict(X_test)

4. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও দিকনির্দেশ

প্ল্যাটফর্ম পদ্ধতিটি একাধিক ডোমেইন জুড়ে এআই প্রভাব স্কেল করার জন্য প্রতিশ্রুতিশীল দেখায়। ভবিষ্যতের দিকনির্দেশগুলির মধ্যে রয়েছে:

• ক্রস-ডোমেইন ট্রান্সফার লার্নিং: বিভিন্ন সামাজিক কল্যাণ ডোমেইন জুড়ে অন্তর্দৃষ্টি স্থানান্তর করতে পারে এমন মডেল উন্নয়ন
• ফেডারেটেড লার্নিং: সংবেদনশীল ডেটা ভাগ না করে সহযোগী মডেল প্রশিক্ষণ সক্ষম করা
• স্বয়ংক্রিয় ন্যায্যতা অডিটিং: অ্যালগরিদমিক ন্যায্যতার ক্রমাগত পর্যবেক্ষণের জন্য টুলস নির্মাণ
• ব্যাখ্যাযোগ্য এআই ইন্টিগ্রেশন: সমাজকর্মী এবং নীতিনির্ধারকদের জন্য মডেল সিদ্ধান্তগুলি ব্যাখ্যাযোগ্য করা

ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার এবং গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কের মতো উদীয়মান প্রযুক্তিগুলি জটিল সামাজিক সিস্টেম বোঝার জন্য নতুন সুযোগ প্রদান করে। এই প্রযুক্তিগুলির উন্মুক্ত প্ল্যাটফর্মগুলিতে একীকরণ তাদের ক্ষমতাগুলি আরও বাড়িয়ে তুলবে।

5. তথ্যসূত্র

1. Varshney, K. R., & Mojsilović, A. (2019). Open Platforms for Artificial Intelligence for Social Good: Common Patterns as a Pathway to True Impact. arXiv:1905.11519.
2. Chui, M., Harrysson, M., Manyika, J., Roberts, R., Chung, R., & Van Heteren, A. (2018). Applying AI for social good. McKinsey Global Institute.
3. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition.
4. Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. arXiv:1810.04805.
5. Pearl, J. (2009). Causality: Models, reasoning, and inference. Cambridge University Press.
6. Kairouz, P., McMahan, H. B., Avent, B., Bellet, A., Bennis, M., & Bhagoji, A. N. (2021). Advances and open problems in federated learning. Foundations and Trends® in Machine Learning.
7. Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in neural information processing systems.