G20 फोरम में भारत: CAG का कहना है कि डिजिटल परिवर्तन "मानव जाति" के छोटे हिस्से तक ही सीमित नहीं होना चाहिए

Update: 2023-02-22 16:11 GMT
नई दिल्ली (एएनआई): विशेष रूप से भारत के संदर्भ में 'जिम्मेदार एआई' विषय का अवलोकन करने के लिए, भारत के नियंत्रक और महालेखा परीक्षक (सीएजी) गिरीश चंद्र मुर्मू ने आज नई दिल्ली में सीएजी कार्यालय में एक संगोष्ठी की मेजबानी की। दिल्ली प्रतिष्ठित हस्तियों को इस विषय पर बोलने और अपनी विशेषज्ञता साझा करने के लिए आमंत्रित कर रहा है।
संगोष्ठी को संबोधित करते हुए CAG ने कहा, "मुझे खुशी है कि G20 सचिवालय और हमारी अन्य बहन G20 सगाई समूह Women20, Science20, Think20, पर्यावरण और स्थिरता, पर्यटन और डिजिटल अर्थव्यवस्था का भी यहां प्रतिनिधित्व किया गया है।"
कैग ने कहा कि इस फोरम ने सुप्रीम ऑडिट संस्थानों को पारदर्शिता, जवाबदेही और सुशासन बढ़ाने के लिए सार्थक परामर्श में शामिल होने का अवसर प्रदान किया है। हमारी अध्यक्षता के दौरान SAI इंडिया ने G20 ढांचे के तहत इस तरह के विचार-विमर्श के लिए दो विषयों रिस्पॉन्सिबल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ब्लू इकोनॉमी को चुना है।
कैग ने कहा, "एक्सप्रेस तकनीकी प्रगति के इस युग में, डिजिटल परिवर्तन और एआई सार्वजनिक क्षेत्र के उद्यमों के लिए तेजी से ध्यान का केंद्र बन रहे हैं। स्वास्थ्य, शिक्षा, कराधान - ऐसे कई उदाहरण हैं, जहां डिजिटल परिवर्तन और एआई-संचालित तकनीकी प्लेटफॉर्म हैं। दोहराव वाली मैन्युअल प्रक्रियाओं को बदलना और दक्षता लाना।"
मुर्मू ने कहा कि हालांकि, सभी देश एआई जैसी अत्याधुनिक तकनीकों के अनुसंधान और कार्यान्वयन के समान आधार पर नहीं हैं। सरकारों द्वारा बढ़ते दबाव के साथ, विकासशील देश तेजी से पकड़ बना रहे हैं।
उन्होंने कहा कि जी-20 फोरम में भारत पहले ही इस बात पर जोर दे चुका है कि डिजिटल परिवर्तन को "मानव जाति" के एक छोटे से हिस्से तक सीमित नहीं रखा जाना चाहिए; और इसके अधिक से अधिक लाभ तभी प्राप्त होंगे जब डिजिटल पहुंच "वास्तव में समावेशी" हो जाएगी।
"यह डिजिटल परिवर्तन के माध्यम से सार्वजनिक सेवा वितरण में दक्षता को आगे बढ़ाने में भारत सरकार की प्राथमिकता को रेखांकित करता है," उन्होंने कहा।
मुर्मू ने जोर देकर कहा कि भारत में, सरकार ने डिजिटल इंडिया पहल शुरू की है, जो भारत को डिजिटल रूप से सशक्त समाज और ज्ञान अर्थव्यवस्था में बदलना चाहती है। उदाहरण के लिए, JAM ट्रिनिटी - जन धन योजना, आधार और मोबाइल नंबर के लिए सरकार का कार्यक्रम सार्वजनिक सेवा वितरण के लिए IT अनुप्रयोगों के लाभों का उपयोग करने में एक प्रमुख मील का पत्थर रहा है।
उन्होंने कहा, "इसने सरकार को लक्षित लाभार्थियों को सब्सिडी और अन्य लाभ सीधे हस्तांतरित करने में सक्षम बनाया। सरकार ने महत्वाकांक्षी लक्ष्य भी निर्धारित किए हैं - उदाहरण के लिए, नीति आयोग ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक राष्ट्रीय रणनीति - सभी के लिए एआई तैयार की है।"
उन्होंने कहा कि उभरती प्रौद्योगिकियां आ गई हैं और सरकारों/संगठनों में अधिक से अधिक अंगीकरण हो रहा है। हालाँकि, आज की चर्चा में प्रमुख शब्द "जिम्मेदार" एआई है। एआई पर पिछले एक दशक में विभिन्न मंचों पर पूरी तरह से अलग-अलग दृष्टिकोणों के साथ चर्चा की गई है।
"उदाहरण के लिए, स्टीफन हॉकिंग ने एक प्रलय के दिन की भविष्यवाणी की थी जहां एआई मानव जाति को गुलाम बना देगा। लेकिन मैं यह बताना चाहूंगा कि मनुष्य हमेशा नए और कठोर परिवर्तनों से भयभीत रहा है जैसा कि स्पष्ट था जब भाप इंजन ने घोड़े की गाड़ी को बदल दिया और व्यापक रूप से आगे बढ़ा। घबराहट। हालांकि, अब हम ऑटोमोबाइल को अपने दैनिक जीवन का एक अनिवार्य हिस्सा मानते हैं," उन्होंने कहा।
एआई प्रौद्योगिकियां रोमांचक होने के साथ-साथ अपने साथ कुछ हद तक जोखिम भी लाती हैं। सार्वजनिक क्षेत्र में एआई कार्यान्वयन से जुड़ा सबसे महत्वपूर्ण जोखिम पूर्वाग्रह की संभावना है। एआई एल्गोरिदम प्रशिक्षण डेटा में पैटर्न की पहचान करके सीखते हैं और खुद को सुधारते हैं।
इसी तरह, भले ही एआई-संचालित साइबर सुरक्षा समाधानों का तेजी से उपयोग दुर्भावनापूर्ण साइबर गतिविधियों का पता लगाने, संभावित खतरों की पहचान करने और वास्तविक समय में उनका जवाब देने के लिए किया जा रहा है; साइबर अपराधी भी सुरक्षा बुनियादी ढांचे और समाधानों के खिलाफ स्वचालित खतरों जैसे अधिक उन्नत हमले बनाने के लिए उसी एआई सिस्टम का लाभ उठा रहे हैं।
उन्होंने आगे कहा कि एआई-जनित डीप फेक का मुद्दा झूठी सूचनाओं के प्रसार को कम करना मुश्किल बना रहा है। यही कारण है कि एआई को हमेशा "जिम्मेदार" के साथ जोड़ा जाना चाहिए यानी इसे समाज, पर्यावरण की समग्र बेहतरी के लिए काम करना चाहिए और न केवल मानव जाति के लिए बल्कि पूरे ग्रह के लिए।
"यह संगठनों और हमारे लिए एक बड़ी चुनौती है; ऑडिटर इसके अपवाद नहीं हैं। हमने एससीओ देशों के हाल ही में आयोजित 6वें शिखर सम्मेलन में साइबर सुरक्षा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जैसी उभरती आईटी प्रौद्योगिकियों की चुनौतियों पर चर्चा की। भले ही विभिन्न राष्ट्र इस पर हैं। डिजिटलीकरण के विभिन्न चरणों में, सभी देशों के सामने आने वाली चुनौतियों में एक सामान्य विषय था," मुर्मू ने कहा।
कैग ने कहा कि इस एससीओ बैठक का एक परिणाम सरकारी आईटी अनुप्रयोगों में मानकीकरण की कमी था। विभिन्न सरकारी संस्थाओं द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्लेटफार्मों, अनुप्रयोगों और बुनियादी ढांचे के अत्यधिक विविधीकरण के कारण लेखापरीक्षा के लिए यह एक बड़ी चुनौती है।
कैग ने कहा, "अक्सर यह देखा जाता है कि विभिन्न विभागों के पास एक सामान्य उद्देश्य के लिए काम करने के माध्यम से एक दूसरे के साथ संवाद करने में अक्षम सिस्टम हैं, या डेटा लिंकेज को सार्थक और कार्रवाई योग्य जानकारी हासिल करने के लिए नहीं बनाया जा सकता है।"
"इस परिदृश्य में, एआई के अलग-अलग उपयोग से ऑडिट निष्कर्षों के लिए विरोधाभासी या बदतर गलत इनपुट हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, प्रत्येक राज्य के स्वामित्व वाले उद्यम (एसओई) द्वारा उपयोग किए जाने वाले एंटरप्राइज़ रिसोर्स प्लानिंग सॉफ़्टवेयर को अलग-अलग सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं से खरीदा जा सकता है," उन्होंने कहा। .
उन्होंने कहा, "इसका परिणाम ऐसी स्थिति में होगा जहां प्रत्येक एसओई लेखांकन मानकों द्वारा निर्धारित मानक प्रारूप के अनुसार वित्तीय विवरण तैयार करता है, प्रत्येक पंक्ति वस्तु की गणना अंतर्निहित डेटा से गैर-मानक तरीके से की जाती है।"
कैग ने उल्लेख किया कि यदि ऑडिटर बिग डेटा एनालिटिक्स को निष्पादित करने का प्रयास करते हैं या तुलनात्मक विश्लेषण के लिए विभिन्न एसओई से अंतर्निहित डेटा सेट/प्रारूप प्राप्त करके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीकों को लागू करने का प्रयास करते हैं, तो मानव प्रयास के एक महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होगी।
सीएजी ने आगे कहा कि ऐसा इसलिए है क्योंकि कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा आगे के विश्लेषण के लिए डेटा परिभाषाओं की एक विस्तृत मैपिंग, डेटा संरचना डेटा स्टोरेज डेटा संदर्भ और वित्तीय विवरणों में अलग-अलग डेटा फ़ील्ड से अलग-अलग लाइन आइटम की गणना कैसे की जाती है, यह आवश्यक होगा।
"इसलिए, ऑडिट डेटा मानकों को अपनाने पर महत्वपूर्ण जोर दिया जा रहा है। उदाहरण के लिए, अंतर्राष्ट्रीय मानक संगठन की तकनीकी समिति 295 ऑडिट डेटा सेवाओं के मानकों पर काम कर रही है। इससे ऑडिटरों को प्रासंगिक डेटा के निष्कर्षण के रूप में काफी मदद मिलेगी। अंतर्निहित डेटाबेस से एक मानकीकृत डेटा निर्यात प्रारूप के अनुसार सक्षम किया जाएगा," उन्होंने कहा।
उन्होंने विचार करने के लिए एक और बिंदु का उल्लेख किया कि क्या सरकार द्वारा अनिवार्य एकसमान संगत डेटा रखरखाव और रिपोर्टिंग मानकों और विभिन्न सॉफ्टवेयर ऑपरेटिंग प्लेटफॉर्म के माध्यम से कैप्चर किए गए डेटा के एक सहज इंटरफ़ेस की आवश्यकता है।
"संक्षेप में, मैं सोच रहा हूं कि क्या सरकार कुछ मानकों और प्रारूपों के साथ सामने आ सकती है, जिस पर विभिन्न विभागों और एजेंसियों द्वारा रखी गई डेटा जानकारी को बेहतर विश्लेषण के लिए समेकित रूप से व्यवस्थित किया जा सकता है। इससे न केवल नीति-निर्माताओं और अधिकारियों, बल्कि लेखा परीक्षकों को भी मदद मिलेगी।" डिजिटल ऑडिट करने के लिए," उन्होंने कहा।
जीआईएस प्रौद्योगिकियों का उपयोग, चेहरे की पहचान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण इसके कुछ उदाहरण हैं। इसके अलावा, आजकल, हम सरकारी योजनाओं को डिजाइन करने और लागू करने के दृष्टिकोण में बदलाव देख रहे हैं।
उदाहरण के लिए, गति शक्ति जैसी नई योजनाओं के कार्यान्वयन के ढांचे में कई कार्यान्वयन मंत्रालयों और विभागों में गहन समन्वय की आवश्यकता है। परिणामस्वरूप, लेखापरीक्षकों को भी ऐसी योजनाओं के मूल्यांकन के लिए अपना दृष्टिकोण बदलना पड़ता है। ऐसे परिदृश्य में, विशेषज्ञता के साथ-साथ बहु-विषयक समन्वय का द्विभाजन एक प्रमुख स्तंभ है।
एआई जैसी प्रौद्योगिकियां इस प्रक्रिया में एकमात्र प्रवर्तक हैं। इसके अलावा, एआई के उपयोग के साथ, जमीनी सत्यापन के ऑडिटिंग चरण को डेटा-संचालित ऑडिट के साथ एकीकृत करना होगा। (एएनआई)
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