जनरेटिव एआई और निवारण रणनीतियों के नैतिक चिंताएँ: एक प्रणालीगत मानचित्रण अध्ययन

जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियाँ, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs), सूचना पुनर्प्राप्ति, सामग्री उत्पादन, और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सुविधा और दक्षता बढ़ाकर कई क्षेत्रों को परिवर्तित कर चुकी हैं। हालाँकि, LLMs को लागू करने से विभिन्न नैतिक चुनौतियाँ भी उत्पन्न होती हैं, और उनकी निवारण रणनीतियाँ जटिल और क्षेत्र-निर्भर रहती हैं। यह पत्र LLMs के उपयोग से संबंधित प्रमुख नैतिक चिंताओं की पहचान और वर्गीकरण करने, मौजूदा निवारण रणनीतियों की जांच करने, और विभिन्न क्षेत्रों में इन रणनीतियों के कार्यान्वयन में उत्कृष्ट चुनौतियों का आकलन करने का उद्देश्य रखता है। हमने 39 अध्ययनों की समीक्षा करते हुए एक प्रणालीगत मानचित्रण अध्ययन किया, जो LLMs से संबंधित नैतिक चिंताओं और निवारण रणनीतियों पर चर्चा करते हैं। हमने विभिन्न मौजूदा दिशा-निर्देशों, ढांचों, और निवारण रणनीतियों एवं कार्यान्वयन चुनौतियों का विश्लेषण करने के आधार पर निकाले गए पांच नैतिक आयामों का उपयोग करते हुए इन नैतिक चिंताओं का विश्लेषण किया। हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि LLMs में नैतिक चिंताएँ बहुआयामी और संदर्भ-निर्भर होती हैं। जबकि प्रस्तावित निवारण रणनीतियाँ इनमें से कुछ चिंताओं को संबोधित करती हैं, फिर भी महत्वपूर्ण चुनौतियाँ बनी रहती हैं। हमारे परिणाम यह बताते हैं कि नैतिक मुद्दे अक्सर निवारण रणनीतियों के व्यावहारिक कार्यान्वयन में बाधा उत्पन्न करते हैं, विशेष रूप से स्वास्थ्य सेवा और सार्वजनिक शासन जैसे उच्च-जोखिम क्षेत्रों में; मौजूदा ढांचे अक्सर अनुकूलनशीलता की कमी रखते हैं, जो विकसित हो रहे सामाजिक अपेक्षाओं और विविध संदर्भों को समायोजित करने में विफल रहते हैं।