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यह शोध पत्र इस बात का परीक्षण करता है कि ऐप डिज़ाइन में जानबूझकर और अनजाने में उपयोग किए जाने वाले डार्क पैटर्न्स किस प्रकार उपभोक्ता स्वायत्तता को कमजोर करते हैं, और डेवलपर्स के लिए पारदर्शी चॉइस आर्किटेक्चर को अपनाकर उभरते उपभोक्ता संरक्षण कानूनों के अनुरूप चलने और उपयोगकर्ता विश्वास बनाने हेतु रणनीतियाँ प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र यह तर्क देता है कि उभरती प्रौद्योगिकियों के विरुद्ध कानूनी प्रणाली को "भविष्य के लिए सुरक्षित" करने हेतु नए, प्रतिक्रियात्मक नियम लागू करने के बजाय, कानून निर्माताओं को मौजूदा सामान्य कानून (कॉमन लॉ) के सिद्धांतों की अनुकूलन क्षमता पर भरोसा करना चाहिए और नवाचार को बाधित करने तथा स्थापित दिग्गजों को सुदृढ़ करने से बचने के लिए संयम बरतना चाहिए।
यह लेख उपभोक्ता संरक्षण कानून के ऐतिहासिक आधारों से लेकर डिजिटल युग में इसके समकालीन अनुप्रयोग तक के विकास का पता लगाता है, जिसमें यह परीक्षण किया गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बिग डेटा बाजार की गतिशीलता को कैसे नया रूप दे रहे हैं, साथ ही डेटा गोपनीयता कानूनों और डार्क पैटर्न निषेधों जैसे नियामक प्रतिक्रियाओं का विश्लेषण किया गया है।
यह शोध पत्र "एआई मॉडल" और "एआई सिस्टम" के इर्द-गिर्द व्याप्त नियामक अस्पष्टता को संबोधित करते हुए स्पष्ट वैचारिक और परिचालन परिभाषाएं प्रस्तावित करता है जो प्रशिक्षित मापदंडों (trained parameters) को व्यापक सिस्टम घटकों से अलग करती हैं, जिससे एआई मूल्य श्रृंखला (AI value chain) में दायित्वों के सटीक आवंटन की सुविधा मिलती है।
यह शोध पत्र अनुभवजन्य एंटीबायोटिक नुस्खे (एम्पीरिक एंटीबायोटिक प्रिस्क्राइबिंग) में नियतात्मक, नियम-आधारित नैदानिक निर्णय सहायता प्रणालियों के लिए एक शासन और मूल्यांकन ढांचा प्रस्तावित करता है जो निर्णय तर्क (डिसीजन लॉजिक) को स्कोप बाधाओं से औपचारिक रूप से अलग करके और पूर्व-निर्धारित नियमों के साथ व्यवहारिक संरेखण सुनिश्चित करने के लिए सिंथेटिक केस वैलिडेशन का उपयोग करके पारदर्शिता, ऑडिटेबिलिटी और रूढ़िवादी व्यवहार को प्राथमिकता देता है।
यह शोध पत्र स्वायत्त एआई एजेंटों की भौतिक शरीर की कमी और उनकी परिवर्तनशील प्रकृति के कारण उन्हें पहचानने की कानूनी चुनौतियों का निदान करता है, और "एल्गोरिद्मिक कॉर्पोरेशन" (ए-कॉर्प) को एक नवीन कानूनी इकाई के रूप में प्रस्तावित करता है जो एआई की क्रियाओं को मानव स्वामियों से जोड़ता है और साथ ही एआई एजेंटों को सुसंगत लक्ष्यों वाले निरंतर, उत्तरदायी इकाइयों के रूप में स्वयं को संगठित करने में सक्षम बनाता है।
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करने के लिए ग्लोबल चेंज एनालिसिस मॉडल में एआई कंप्यूटिंग को एकीकृत करता है कि भविष्य की अमेरिकी एआई बिजली मांग दक्षता सुधारों और आय-संचालित विकास के बीच परस्पर क्रिया द्वारा निर्धारित होती है, जो यह प्रकट करता है कि मूल्य-आधारित तंत्रों का प्रभाव सीमित है जबकि दक्षता और मांग के प्रक्षेप पथों के बीच का संतुलन यह तय करता है कि उत्सर्जन सदी के मध्य तक नियंत्रित रहता है या बढ़ जाता है।
यह शोधपत्र WalkGPT को प्रस्तुत करता है, जो एक पिक्सेल-ग्राउंडेड विजन-लैंग्वेज मॉडल है जो गहराई-जागरूक पैदल यात्री नेविगेशन मार्गदर्शन प्रदान करने के लिए भाषा तर्क और विभाजन (सेगमेंटेशन) को एकीकृत करता है, साथ ही सुलभता-जागरूक दृश्य समझ का मूल्यांकन करने के लिए PAVE बेंचमार्क भी प्रस्तुत करता है।
यह शोध पत्र वित्तीय सेवाओं में लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के लिए एक जोखिम-सचेत मूल्यांकन ढांचे को प्रस्तुत करता है, जिसमें एक डोमेन-विशिष्ट वर्गीकरण, एक स्वचालित बहु-चरणीय रेड-टीमिंग पाइपलाइन, और एक रिस्क-एडजस्टेड हार्म स्कोर (RAHS) मीट्रिक शामिल है ताकि उन गंभीर, परिचालन संबंधी रूप से कार्रवाई योग्य सुरक्षा विफलताओं को बेहतर ढंग से पकड़ने और मापने के लिए, जिन्हें पारंपरिक डोमेन-अज्ञेयवादी बेंचमार्क चूक जाते हैं।
यह शोध पत्र एक नवीन निष्पक्षता-जागरूक डेटा मरम्मत ढांचे (fairness-aware data repair framework) का प्रस्ताव करता है जो मजबूत इष्टतम परिवहन ऑपरेटरों (optimal transport operators) को सीखने के लिए एक बेयसियन नॉनपैरामीट्रिक स्टॉपिंग नियम का उपयोग करता है, जिससे कम प्रतिनिधित्व वाले उपसमूहों में प्रतिनिधित्व पूर्वाग्रह (representation bias) को दूर किया जा सके और डेटा विरूपण (data distortion) के विरुद्ध निष्पक्षता को संतुलित करते हुए आउट-ऑफ-सैंपल आर्काइवल डेटा पर प्रभावी मरम्मत सक्षम की जा सके।