यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
जैसे-जैसे एआई का सामाजिक एकीकरण बढ़ता है, यह शोध पत्र परिनियोजित एआई उपयोग मामलों के शासन तंत्रों की पड़ताल करता है। एआई के उपयोग के जोखिमों पर केंद्रित पिछले शोधों के विपरीत, यह शोध पत्र फैब्रिक, एक सार्वजनिक रूप से सुलभ संग्रह प्रस्तुत करता है। शोधकर्ताओं ने पेशेवरों के साथ अर्ध-संरचित साक्षात्कारों और सहयोगात्मक रूप से डिज़ाइन किए गए एआई वर्कफ़्लो आरेखों के माध्यम से 20 एआई उपयोग मामलों को एकत्र किया। फैब्रिक संग्रह में एआई उपयोग मामलों के दृश्य आरेख और परिनियोजित प्रणालियों का विवरण शामिल है, जो एआई शासन में कमियों की पहचान करता है और परिनियोजित एआई प्रणालियों की मानवीय निगरानी में सामान्य पैटर्न को उजागर करता है। फैब्रिक का उद्देश्य एआई शासन की प्रभावशीलता का अध्ययन करने वाले शोधकर्ताओं के लिए एक मापनीय और विकसित उपकरण के रूप में कार्य करना है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways: वास्तविक दुनिया के AI उपयोग मामलों के शासन तंत्र पर मूल्यवान डेटा प्रदान करके AI शासन अनुसंधान में योगदान देता है। यह फ़ैब्रिक रिपॉज़िटरी के माध्यम से AI प्रणालियों की निगरानी और प्रबंधन के बारे में जानकारी प्रदान करता है। यह AI शासन में कमज़ोरियों और सामान्य पैटर्न की पहचान करता है और उन्हें सुधारने के उपाय सुझाता है।
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Limitations: वर्तमान में, केवल 20 AI उपयोग मामले शामिल हैं, जिससे सामान्यीकरण सीमित हो जाता है। छोटा नमूना आकार सांख्यिकीय महत्व को पर्याप्त रूप से प्रदर्शित नहीं कर सकता है। साक्षात्कार-आधारित डेटा पूर्वाग्रह और व्यक्तिपरकता के अधीन हो सकता है। फ़ैब्रिक रिपॉजिटरी को निरंतर अद्यतन और रखरखाव की आवश्यकता है।
