Building and Governing AI Systems: Advancing Social Workers' Roles across the Technology Industry, Human Service Organizations, and Policy Institutions
यह शोध पत्र तर्क देता है कि सामाजिक कार्यकर्ताओं को अपनी मौजूदा दक्षताओं और नैतिक ढांचों को एआई (AI) गवर्नेंस के साथ जोड़ते हुए, विशेष रूप से उत्पाद प्रबंधन (प्रोडक्ट मैनेजमेंट) को एक प्राथमिक प्रवेश बिंदु के रूप में देखते हुए, उद्योग, मानव सेवा और नीति के क्षेत्रों में प्रौद्योगिकी निर्णय लेने वाली भूमिकाओं में अपने पेशेवर दायरे का विस्तार करना चाहिए।
मूल पेपर CC0 1.0 (http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) के तहत सार्वजनिक डोमेन को समर्पित है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
तकनीकी दुनिया की कल्पना एक विशाल, हलचल भरी रसोई के रूप में करें जहाँ रोबोट खाना बनाना सीख रहे हैं। लंबे समय से, सोशल वर्कर्स—वे पेशेवर जो लोगों को संकटों से निपटने, आवास खोजने और मानसिक स्वास्थ्य सहायता प्राप्त करने में मदद करते हैं—भोजन परोसने का काम कर रहे थे। लेकिन अब, रोबोट ही पूरी रसोई पर कब्जा कर रहे हैं। वे तय कर रहे हैं कि किसे भोजन मिलेगा, हिस्सा कितना बड़ा होगा, और यहाँ तक कि रेसिपी भी वे ही लिख रहे हैं। इस नए क्षेत्र को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कहा जाता है, और यह ठीक उन्हीं जगहों में प्रवेश कर रहा है जहाँ सोशल वर्कर्स हमेशा काम करते आए हैं, जैसे बाल कल्याण, संकट हेल्पलाइन और सरकारी लाभ।
यह समझने के लिए कि क्या हो रहा है, आपको कुछ सरल चीजें जानने की आवश्यकता है। पहला, AI केवल एक स्मार्ट कैलकुलेटर नहीं है; यह डेटा से सीखकर भविष्यवाणियां या निर्णय लेने वाली एक प्रणाली है, ठीक वैसे ही जैसे कोई छात्र लाखों इतिहास की किताबें पढ़ता है और फिर अनुमान लगाने की कोशिश करता है कि कहानी में आगे क्या होगा। दूसरा, ये प्रणालियाँ लोगों की टीमों द्वारा बनाई जाती हैं, न कि केवल लैब में बैठे किसी एक जीनियस द्वारा। ऐसे लोग होते हैं जो तय करते हैं कि क्या बनाना है, ऐसे लोग होते हैं जो तय करते हैं कि यह कैसा दिखता है, और ऐसे लोग होते हैं जो तय करते हैं कि इसके नियम क्या होंगे। अंत में, "डिप्लॉयमेंट" (deployment) की एक अवधारणा है। यह वह क्षण है जब एक उपकरण कारखाने से बाहर निकलता है और वास्तविक दुनिया में उपयोग किया जाने लगता है। यहीं पर वास्तविकता का सामना होता है, और जब एक गलत निर्णय किसी वास्तविक व्यक्ति को नुकसान पहुँचा सकता है। बड़ा सवाल जो हर कोई पूछ रहा है वह यह है: यदि ये रोबोट कमजोर लोगों के लिए जीवन-मरण के निर्णय ले रहे हैं, तो वह कौन है जो मेज पर बैठकर यह सुनिश्चित कर रहा है कि रोबोट दयालु, निष्पक्ष और सहायक हों?
यह शोध पत्र तर्क देता है कि सोशल वर्कर्स को केवल किनारे से रोबोट्स को देखते रहने के बजाय वास्तव में उन्हें बनाने में मदद करने के लिए मेज पर बैठना चाहिए। मिशिगन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम के लेखक सुझाव देते हैं कि सोशल वर्कर्स इन AI प्रणालियों के "शेफ" बनने के लिए अनूकी रूप से योग्य हैं, न कि केवल सर्वर। वे बताते हैं कि वर्तमान में, सोशल वर्कर्स अक्सर उन उपकरणों का उपयोग करने वाले होते हैं या वे ही होते हैं जिनके क्लाइंट्स को इन उपकरणों द्वारा परखा जाता है, लेकिन वे शायद ही कभी यह तय करने वाले होते हैं कि वे उपकरण कैसे काम करेंगे। यह पत्र "प्रोडक्ट मैनेजमेंट" (Product Management) के विचार को पेश करता है जो तकनीकी दुनिया में सोशल वर्कर्स के लिए एक आदर्श नौकरी है। एक प्रोडक्ट मैनेजर को एक जहाज के कप्तान के रूप में सोचें जो यह तय करता है कि जहाज कहाँ जाएगा, उसे किन सामानों की आवश्यकता है, और जहाज पर कौन सवार होगा। लेखक दिखाते हैं कि सोशल वर्कर्स स्कूल में जो कौशल सीखते हैं—जैसे लोगों की बात सुनना, उनके परिवेश को समझना और जटिल समस्याओं को हल करना—वे बिल्कुल वही कौशल हैं जिनकी आवश्यकता एक AI सिस्टम के प्रोडक्ट मैनेजर होने के लिए होती है।
यह पत्र केवल यह नहीं कहता कि "सोशल वर्कर्स को यह करना चाहिए"; बल्कि यह विस्तार से बताता है कि कैसे। यह टेक टीम को अलग-अलग भूमिकाओं में विभाजित करता है, जैसे इंजन बनाने वाले इंजीनियर, जहाज को पेंट करने वाले डिज़ाइनर, और यात्रियों का अध्ययन करने वाले शोधकर्ता। फिर, यह दिखाता है कि एक सोशल वर्कर का प्रशिक्षण प्रोडक्ट मैनेजर की नौकरी के साथ कैसे मेल खाता है। उदाहरण के लिए, एक सोशल वर्कर एक परिवार की जरूरतों का आकलन करना सीखता है; एक प्रोडक्ट मैनेजर यह सीखता है कि उपयोगकर्ताओं को ऐप से क्या चाहिए। यह वही कौशल है, बस इस्तेमाल अलग कमरे में किया जा रहा है। लेखक यह भी चेतावनी देते हैं कि केवल AI का उपयोग करना जानना पर्याप्त नहीं है। सोशल वर्कर्स को "प्रोडक्शन लिटरेसी" (production literacy) की आवश्यकता है, जिसका अर्थ है यह समझना कि AI को कैसे प्रशिक्षित किया गया था, उसने क्या डेटा "खाया" था, और परिणामों को कैसे पढ़ा जाए ताकि वे किसी वेंडर द्वारा बेचे जा रहे "नकली तेल" (snake-oil) वाले एल्गोरिदम के झांसे में न आ जाएं।
महत्वपूर्ण रूप से, यह पत्र इस विचार का खंडन करता है कि सोशल वर्कर्स को केवल "एथिक्स पुलिस" (ethics police) होना चाहिए जो सिस्टम बनने के बाद आकर कहें, "रुको, यह अनुचित है।" लेखक कहते हैं कि यदि आप शुरुआत से निर्णय लेने की प्रक्रिया का हिस्सा नहीं हैं, तो आप वास्तव में नुकसान को रोक नहीं सकते। वे इस विचार को भी खारिज करते हैं कि सोशल वर्कर्स को शामिल होने के लिए कंप्यूटर प्रोग्रामर बनना आवश्यक है। आपको इंजन कोड करने के लिए प्रोग्रामर होने की आवश्यकता नहीं है; आपको बस जहाज को चलाने और मानचित्र को समझने की आवश्यकता है। पत्र सुझाव देता है कि सोशल वर्कर्स मौजूदा शिक्षा मार्गों के माध्यम से इन भूमिकाओं में प्रवेश कर सकते हैं, जैसे कि उत्पाद कैसे बनाए जाते हैं इसके बारे में सीखना और अनुबंधों को पढ़ना, बिना इंजीनियरिंग में दूसरी डिग्री लिए।
लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह एक प्रस्ताव और एक रोडमैप है, न कि कोई स्थापित तथ्य। वे यह दावा नहीं करते कि सोशल वर्कर्स पहले से ही तकनीकी उद्योग चला रहे हैं (वे नहीं चला रहे हैं), लेकिन वे सुझाव देते हैं कि कौशल मौजूद हैं और आवश्यकता भी तत्काल है। वे बताते हैं कि हालांकि कुछ टेक कंपनियों ने सुरक्षा भूमिकाओं के लिए सोशल वर्कर्स को काम पर रखना शुरू कर दिया है, लेकिन यह अभी भी दुर्लभ है। यह पत्र इस बात के लिए आह्वान के साथ समाप्त होता है कि क्या और अधिक शोध किया जाना चाहिए यह देखने के लिए कि क्या सोशल वर्कर्स वास्तव में इन उच्च-दांव वाली नौकरियों में सफल हो सकते हैं और क्या वे एक तेज़ गति वाले तकनीकी वातावरण में काम करते हुए अपने नैतिक दिशा-निर्देशों को बनाए रख सकते हैं। यह पेशे के लिए एक आह्वान है कि वे रोबोट्स को बस चलाने देना बंद करें और खुद स्टीयरिंग व्हील थाम लें।
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