सामाजिक कल्याण के लिए एआई के खुले प्लेटफॉर्म: वास्तविक प्रभाव के लिए सामान्य पैटर्न

विषय सूची

1. परिचय

सामाजिक कल्याण के लिए एआई आंदोलन एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पहुँच गया है, जहाँ कई प्रदर्शनों ने एआई व्यवसायियों और सामाजिक परिवर्तन संगठनों के बीच साझेदारी की क्षमता दिखाई है। हालाँकि, एक-बार के प्रदर्शनों से मापने योग्य, स्थायी प्रभाव की ओर बढ़ने के लिए दृष्टिकोण में मौलिक बदलाव की आवश्यकता है। यह शोध पत्र समान डोमेन में काम करने वाले कई संगठनों की सामान्य आवश्यकताओं का समर्थन करने के लिए मूलभूत एआई क्षमताओं वाले खुले प्लेटफॉर्म प्रस्तावित करता है।

इस आंदोलन ने विभिन्न सहभागिता मॉडलों को नियोजित किया है, जिनमें डेटा साइंस प्रतियोगिताएँ, स्वयंसेवक कार्यक्रम, फेलोशिप कार्यक्रम और कॉर्पोरेट परोपकार शामिल हैं। इन प्रयासों के बावजूद, महत्वपूर्ण बाधाएँ बनी हुई हैं: डेटा की अनुपलब्धता, प्रतिभा की कमी, और 'अंतिम मील' के कार्यान्वयन की चुनौतियाँ। प्लेटफॉर्म-आधारित दृष्टिकोण पुन: प्रयोज्य, मापनीय समाधान बनाकर इन सीमाओं का समाधान करता है।

2. सामाजिक कल्याण के लिए एआई में समस्या पैटर्न

2.1 विकास रिपोर्टों के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण

अंतर्राष्ट्रीय विकास संगठन परियोजना प्रगति, चुनौतियों और परिणामों को दस्तावेज करने वाली असंरचित पाठ रिपोर्टों की भारी मात्रा उत्पन्न करते हैं। इन दस्तावेजों का मैनुअल विश्लेषण समय लेने वाला है और अक्सर महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि छूट जाती है। एनएलपी प्लेटफॉर्म मुख्य जानकारी के निष्कर्षण, उभरते विषयों की पहचान और सतत विकास लक्ष्यों (एसडीजी) के विरुद्ध प्रगति ट्रैक करने को स्वचालित कर सकते हैं।

2.2 संवेदनशील व्यक्तियों के लिए कारणात्मक अनुमान

सामाजिक सेवा संगठनों को संवेदनशील आबादी पर हस्तक्षेपों के कारणात्मक प्रभावों को समझने की आवश्यकता होती है। पारंपरिक अवलोकन अध्ययन अक्सर भ्रमित करने वाले चर और चयन पूर्वाग्रह से ग्रस्त होते हैं। प्रवृत्ति स्कोर मिलान और इंस्ट्रूमेंटल वेरिएबल्स सहित कारणात्मक अनुमान विधियाँ, हस्तक्षेप प्रभावशीलता के अधिक विश्वसनीय अनुमान प्रदान कर सकती हैं।

2.3 भेदभाव-जागरूक वर्गीकरण

सामाजिक सेवाओं में आवंटन निर्णय निष्पक्ष और पक्षपात रहित होने चाहिए। मानक मशीन लर्निंग मॉडल अनजाने में मौजूदा पूर्वाग्रहों को बनाए रख सकते हैं या बढ़ा सकते हैं। भेदभाव-जागरूक वर्गीकरण तकनीकें सुनिश्चित करती हैं कि संसाधन आवंटन एल्गोरिदम संरक्षित समूहों को नुकसान न पहुँचाएँ, साथ ही भविष्यवाणी सटीकता बनाए रखें।

3. तकनीकी कार्यान्वयन

3.1 गणितीय आधार

तकनीकी कार्यान्वयन कई उन्नत मशीन लर्निंग अवधारणाओं पर निर्भर करता है। कारणात्मक अनुमान के लिए, हम संभावित परिणाम ढांचे का उपयोग करते हैं:

मान लीजिए $Y_i(1)$ और $Y_i(0)$ क्रमशः उपचार और नियंत्रण के तहत इकाई $i$ के संभावित परिणामों को दर्शाते हैं। औसत उपचार प्रभाव (ATE) को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:

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

निष्पक्ष वर्गीकरण के लिए, हम जनसांख्यिकीय समानता बाधाओं को लागू करते हैं। मान लीजिए $\hat{Y}$ भविष्यवाणी किया गया परिणाम है और $A$ संरक्षित विशेषता है। जनसांख्यिकीय समानता की आवश्यकता है:

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

3.2 प्रायोगिक परिणाम

हमारे प्रयोग कई डोमेन में प्लेटफॉर्म-आधारित दृष्टिकोणों की प्रभावशीलता प्रदर्शित करते हैं:

3.3 कोड कार्यान्वयन

नीचे भेदभाव-जागरूक वर्गीकारक का एक सरलीकृत कार्यान्वयन है:

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. भविष्य के अनुप्रयोग और दिशाएँ

प्लेटफॉर्म दृष्टिकोण कई डोमेन में एआई प्रभाव को स्केल करने के लिए संभावना दिखाता है। भविष्य की दिशाओं में शामिल हैं:

• क्रॉस-डोमेन ट्रांसफर लर्निंग: ऐसे मॉडल विकसित करना जो विभिन्न सामाजिक कल्याण डोमेन में अंतर्दृष्टि स्थानांतरित कर सकें
• फेडरेटेड लर्निंग: संवेदनशील डेटा साझा किए बिना सहयोगात्मक मॉडल प्रशिक्षण सक्षम करना
• स्वचालित निष्पक्षता ऑडिटिंग: एल्गोरिदमिक निष्पक्षता की निरंतर निगरानी के लिए उपकरण निर्माण
• स्पष्टीकरण योग्य एआई एकीकरण: सामाजिक कार्यकर्ताओं और नीति निर्माताओं के लिए मॉडल निर्णयों को व्याख्या योग्य बनाना

ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर और ग्राफ न्यूरल नेटवर्क जैसी उभरती प्रौद्योगिकियाँ जटिल सामाजिक प्रणालियों को समझने के लिए नए अवसर प्रदान करती हैं। इन प्रौद्योगिकियों का खुले प्लेटफॉर्म में एकीकरण उनकी क्षमताओं को और बढ़ाएगा।

5. संदर्भ

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.