ओपन-सोर्स AI मॉडलों का नैतिक दस्तावेजीकरण: एक बहु-स्वर साहित्य समीक्षा और मॉडल कार्ड का बड़े पैमाने पर विश्लेषण

यह अध्ययन ओपन-सोर्स AI मॉडलों के लिए नैतिक दस्तावेजीकरण की जांच करता है, जिसमें बहु-स्वर साहित्य समीक्षा (MLR) और वास्तविक दुनिया के मॉडल कार्ड का बड़े पैमाने पर अनुभवात्मक विश्लेषण शामिल है। हमारा उद्देश्य यह है कि नैतिक विचारों को अनुसंधान और प्रथा दोनों में कैसे दस्तावेजित और कार्यान्वित किया जाता है, मेंgap को संबोधित करना। प्रमुख विद्वान डेटाबेसों और arXiv (N = 36) से प्रकाशनों को व्यवस्थित रूप से पुनः प्राप्त किया गया, स्क्रीन किया गया, और विश्लेषण किया गया। समांतर रूप से, Hugging Face Hub पर सबसे अधिक डाउनलोड किए गए मॉडलों से मेटाडेटा और दस्तावेज़ प्रसंस्कृत किए गए, जिससे फ़िल्टरिंग के बाद 60,000 से अधिक मान्य मॉडल कार्ड प्राप्त हुए। साहित्य समीक्षा दिखाती है कि मॉडल कार्ड खुली प्रकाशित सेटिंग्स में प्रमुख वस्तु हैं, लेकिन नैतिक कवरेज असंगत है: पारदर्शिता सबसे अधिक बार संबोधित की जाती है, जबकि सामाजिक और पर्यावरणीय पहलुओं पर बहुत कम चर्चा की जाती है। विशेष रूप से, पक्षपात अक्सर सामान्य रूप से संदर्भित किया जाता है, जिसमें बहुत कम पद्धतिक विचार होता है। अंत में, मॉडल कार्ड विश्लेषण तीन मुद्दों को प्रकट करता है जो कार्यान्वयन मेंgap को संकेत करते हैं: (i) केवल 16.8% नैतिकता (जैसे पक्षपात, सीमाएं, जोखिम) का स्पष्ट संदर्भ देते हैं, (ii) ये अनुभाग आमतौर पर संक्षिप्त होते हैं, और (iii) मॉडल रिहाई में निरंतर वृद्धि के बावजूद समय के साथ इनके अनुपात में कमी आती है। ये निष्कर्ष मानकीकृत दस्तावेजीकरण, स्पष्ट दिशानिर्देशों, और मशीन-रीडेबल, सत्यापनीय नैतिक गुणों के महत्व को उजागर करते हैं ताकि जिम्मेदारी से मॉडल विकास और पुनःउपयोग का समर्थन किया जा सके।