आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट

संदर्भ

अगली पीढ़ी के AI असिस्टेंट को ‘AI एजेंट’ कहा जाता है एवं वे क्षमता के साथ-साथ दक्षता में अपने पूर्ववर्तियों से अधिक बेहतर हैं।

AI एजेंटों के बारे में

• AI असिस्टेंट की परिभाषा: गूगल डीपमाइंड (Google DeepMind) के अनुसार “AI असिस्टेंट एक प्राकृतिक भाषा इंटरफेस वाला एक कृत्रिम एजेंट है। इसका कार्य उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं के अनुरूप एक या अधिक डोमेन पर उपयोगकर्ता की ओर से कार्यों के अनुक्रम की योजना बनाना एवं निष्पादित करना है। 
  • उदाहरण: एप्पल का सिरी (Siri) एवं अमेजन का एलेक्सा (Alexa)।
• AI एजेंट: अगली पीढ़ी के AI सहायकों को AI एजेंट (AI Agents- AIA) कहा जाता है और वे क्षमता के साथ-साथ दक्षता में अपने पूर्ववर्तियों से आगे निकलने के लिए तैयार हैं।
  • ये एजेंट उपयोगकर्ताओं के एजेंट के रूप में या स्वायत्त रूप से, यानी निर्देशों अथवा उपयोगकर्ता के हस्तक्षेप के बिना कई कार्य कर सकते हैं।
• AI एजेंटों की श्रेणियाँ
• • प्रतिक्रियाशील एजेंट: ये पहली पीढ़ी के AI एजेंट हैं, जिन्हें विशिष्ट इनपुट या कमांड का जवाब देने के लिए विकसित किया गया है। वे पूर्व-निर्धारित नियमों का पालन करते हैं एवं सीमित दायरे में कार्य करते हैं क्योंकि वे कुछ भी नया नहीं सीख पाते हैं तथा अनुकूलन करने की क्षमता का अभाव होता है। 
  • शिक्षण एजेंट: उन्हें मशीन लर्निंग द्वारा अपने अनुभवों से सीखने में सक्षम बनाया गया। उनके पास पैटर्न का पता लगाने एवं डेटा विश्लेषण जैसी बेहतर क्षमताएँ हैं तथा समय के साथ वे अपने प्रदर्शन में सुधार कर सकते हैं।
  • संज्ञानात्मक एजेंट: वे तर्क, विश्लेषण एवं योजना बना सकते हैं। उनके पास संज्ञानात्मक कौशल हैं क्योंकि वे अपने वातावरण से सीख सकते हैं एवं एल्गोरिदम तथा अपने स्वयं के ‘ज्ञान’ के आधार पर निर्णय ले सकते हैं। 
    • ये एजेंट कार्य करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर विजन एवं गहन शिक्षण सहित तकनीकों का उपयोग करते हैं।
• AIAs की वर्तमान पीढ़ी संज्ञानात्मक एजेंट (Cognitive Agents) हैं। 

संज्ञानात्मक AIAs की क्षमताएँ

• बहु-कार्यात्मकता: वे स्वायत्त रूप से एवं उपयोगकर्ता एजेंट दोनों के रूप में कार्यों की एक विस्तृत शृंखला करने में सक्षम हैं। 
  • वास्तविक समय में डेटा का विश्लेषण करने के लिए उन्हें ‘इंटरनेट ऑफ थिंग्स’ के साथ एकीकृत किया जा सकता है।
• मानव भाषा को समझना: वे उन कार्यों को करने के लिए मानव वक्तव्य एवं टेक्स्ट को समझ सकते हैं, जिनके लिए कई डोमेन को समझने की आवश्यकता होती है। 
  • उदाहरण के लिए, वे किसी उपयोगकर्ता के फोन कॉल सुनने एवं उनके ईमेल पढ़ने तथा उनकी प्राथमिकताओं को समझने के बाद यात्रा की योजना बना सकते हैं। 
• स्वायत्त निर्णय लेना: विभिन्न डेटा इनपुट को एकीकृत करके एवं उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करके वास्तविक समय पर निर्णय लेने में सक्षम, जैसे गोदाम में वस्तुओं को सँभालना या स्वायत्त वाहन चलाना।
  • उदाहरण: बंगलूरू स्थित स्टार्टअप ने एक AIA लॉन्च किया, जो गोदाम में वस्तुओं को स्वायत्त रूप से सँभाल सकता है।
  • ऑर्बी AI (Orby AI) नामक टूल दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है जबकि 4149 AI अपनी उत्पादकता में सुधार के लिए स्लैक एवं नोशन जैसे ऐप्स के अंदर मनुष्यों के साथ सहयोग करता है।
• वैयक्तिकरण: ये एजेंट नया ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं एवं उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं तथा जरूरतों के आधार पर अपनी प्रतिक्रियाएँ तैयार कर सकते हैं, जिससे सेवाओं में वैयक्तिकरण बढ़ सकता है।

AIA द्वारा प्रस्तुत चुनौतियाँ

• गोपनीयता संबंधी चिंताएँ: चूँकि AIAs बड़ी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा तक पहुँच एवं प्रसंस्करण करता है, इसलिए उपयोगकर्ता की गोपनीयता की रक्षा करना एक चुनौती बन जाता है।
• निर्भरता जोखिम: यदि सिस्टम के साथ असंतुलन स्थापित होता है तो AIAs पर बढ़ती निर्भरता उपयोगकर्ताओं को अधिक असुरक्षित बना सकती है।
• नैतिक और नैतिक मुद्दे: AIAs सीख सकते हैं एवं अनुकूलन कर सकते हैं, जो संभावित रूप से उपयोगकर्ता की सुरक्षा तथा स्वायत्तता को प्रभावित कर सकता है। मानवीय रचनात्मकता का उल्लंघन किए बिना दूरदर्शिता का प्रयोग करने की उनकी क्षमता नैतिक सिद्धांतों के अनुरूप होनी चाहिए।
• हेरफेर एवं सुरक्षा: AIAs को दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं द्वारा हेरफेर के खिलाफ सुरक्षित किया जाना चाहिए। छेड़छाड़ किए गए AIAs को उपयोगकर्ताओं को नुकसान पहुँचाने से रोकने के लिए तंत्र मौजूद होना चाहिए।
• कानूनी दायित्व: AIAs का उपयोग जवाबदेही एवं दायित्व के बारे में जटिल कानूनी तथा नैतिक प्रश्न उठाता है।

AIAs की कानूनी देनदारी

• कानूनी एजेंसी का अभाव: AIAs के पास कानूनी व्यक्तित्व नहीं है। इसलिए, कानून की नजर में उनके कार्य उनके उपयोगकर्ताओं से भिन्न नहीं हैं।
• रचनाकारों पर दायित्व: AIAs के कार्यों की जिम्मेदारी आम तौर पर डेवलपर्स या सेवा प्रदाताओं पर आती है। उदाहरण के लिए, एक न्यायालय ने एयर कनाडा को उसके चैटबॉट द्वारा प्रदान की गई गलत सूचना के लिए उत्तरदायी ठहराया।
• नैतिक प्रोग्रामिंग: AIAs के कार्यों के लिए उपयोगकर्ताओं को पूरी तरह जिम्मेदार ठहराना अनुचित है; प्रोग्रामर एवं कंपनियों को दोष साझा करना चाहिए, विशेषकर जब उनके एल्गोरिदम निर्णयों को प्रभावित करते हैं।

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