डेटा संग्रह, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से रखरखाव के लिए बहुत स्पष्टता, नैतिक उपयोग की आवश्यकता होती है: कैग जीसी मुर्मू

गुवाहाटी (असम) (एएनआई): हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आज एक उभरती हुई तकनीक है, लेकिन कुछ डाउनसाइड्स हैं जिनके लिए बहुत अधिक स्पष्टता और नैतिक उपयोग की आवश्यकता है, भारत के नियंत्रक और महालेखा परीक्षक गिरीश चंद्र मुर्मू ने कहा।

एएनआई से विशेष रूप से बात करते हुए, गिरीश चंद्र मुर्मू ने कहा, "एआई जैसी उभरती हुई तकनीक में सभी अनुप्रयोग हैं। जहां भी सरकार आवेदन कर रही है, ऑडिटर भी अनुसरण करता है। यही कारण है कि इन सभी तकनीकों, डीप लर्निंग या मशीन लर्निंग, के निहितार्थ हैं।"

उन्होंने कहा, "जब आप आईटीओ ऑडिट देखते हैं तो आपको एक ऑडिटर के रूप में देखने की जरूरत है। साथ ही, एक ऑडिटर के रूप में हम खुद एनालिटिक्स के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग कर सकते हैं और इस तरह एआई बहुत महत्व रखता है।"

यह पूछे जाने पर कि क्या एआई का इस्तेमाल भारतीय ऑडिट प्रक्रिया में पहले से ही हो रहा है, सीएजी ने कहा कि कुछ हद तक इसका इस्तेमाल हो रहा है।

"कुछ हद तक, विभिन्न ऑडिट में, हमने इसे और अन्य तकनीक को भी लागू किया है। हमारे पास डेटा प्रबंधन और विश्लेषिकी केंद्र है। हम विभिन्न संगठनों से विभिन्न डेटा एकत्र करते हैं, जहां क्रॉस-रेफरेंस होते हैं। जब आपको डेटा की सफाई की आवश्यकता होती है, इसलिए हम कुछ हद तक इस चीज का इस्तेमाल करते हैं," सीएजी मुर्मू ने कहा।

उन्होंने कहा कि इसके कुछ नकारात्मक पहलू भी हैं, और इसके लिए बहुत स्पष्टता और नैतिक उपयोग की आवश्यकता है।

"यह (एआई) एक मानव मस्तिष्क की तरह है, इसलिए एआई भी उस तरह की चीज है। शासन में, और आप जिम्मेदारी के स्तर पर देख सकते हैं, इस कृत्रिम बुद्धि के कुछ नुकसान भी हैं, जहां हर किसी को इसके बारे में पता होना चाहिए।" बात नहीं तो कुछ गलत बयानी होगी। क्योंकि ओपन सोर्स और विभिन्न स्रोतों से, ये मशीनें मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के माध्यम से, इन आंकड़ों का कृत्रिम रूप से उपयोग किया जाता है, "उन्होंने कहा।

CAG ने आगे कहा, "जब इसका कृत्रिम रूप से विश्लेषण किया जाता है, तो यह गलत निष्कर्ष पर आ सकता है। इसलिए इसकी देनदारी भी पैदा होगी। साथ ही, गोपनीयता की चिंता भी आती है, क्योंकि डेटा विभिन्न स्रोतों से खनन किया जाता है। इसलिए इस प्रकार के मुद्दे हैं। डेटा। संग्रह और डेटा रखरखाव में बहुत स्पष्टता और नैतिक उपयोग की आवश्यकता होती है। जब तक हम उस तरह का काम नहीं करते, निश्चित रूप से मशीन हेरफेर कर सकती है। इसलिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नैतिकता की आवश्यकता है।

बढ़ते भारतीय ब्लू मार्केट के बारे में पूछे जाने पर, गिरीश चंद्र मुर्मू ने कहा कि यह एक बड़ा विषय है जिसे एक्सप्लोर नहीं किया गया है।

"नीली अर्थव्यवस्था देखें एक बड़ा विषय है। जैसा कि आप जानते हैं, पृथ्वी का दो-तिहाई हिस्सा पानी है। इसलिए हमने जल संसाधनों का पता नहीं लगाया है। विभिन्न क्षेत्र इसे छू रहे हैं। लगभग 80 प्रतिशत समुद्री व्यापार समुद्र के माध्यम से होता है। एक अनुमान के अनुसार तीन अरब लोग हैं, जो आजीविका के लिए समुद्र का उपयोग करते हैं। मत्स्य पालन पर निर्भर 600 मिलियन लोग हैं, "उन्होंने कहा।

कैग मुर्मू ने आगे कहा कि ब्लू इकोनॉमी के इस्तेमाल में निरंतरता होनी चाहिए.

"यह एक ट्रिलियन-डॉलर की अर्थव्यवस्था है। इसका उपयोग बहुत ही संतुलित तरीके से किया जाना चाहिए। इसमें स्थिरता होनी चाहिए, और बहुत सारे निवेश की आवश्यकता है। जैसा कि मैंने कहा, ग्लोबल साउथ और कई अन्य देशों के सामने चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा।" प्रदूषण, अतिदोहन और यहां तक कि सुरक्षा कारण से उत्पन्न होने वाले विभिन्न मुद्दे भी आएंगे। तो यह बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है। और भारत में कई मंत्रालय इससे निपट रहे हैं, पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय, और मत्स्य पालन और पर्यावरण मंत्रालय, यहां तक कि जलवायु परिवर्तन। इसलिए यह बहुत महत्वपूर्ण हो जाता है," उन्होंने कहा।

CAG ने आगे कहा, "तो, ब्लू इकोनॉमी, हम कोशिश कर रहे हैं कि कैसे अनुभव, वैश्विक अनुभव। इसलिए, एक एकीकृत तरीके से, आप कुछ ऑडिट पद्धति विकसित कर सकते हैं। अभी, हम कभी-कभी क्षेत्रीय आधार पर कर रहे हैं। तटीय क्षेत्रीकरण, कभी मैंग्रोव वृक्षारोपण में, कहीं खनन में, कुछ मछली पकड़ने में। लेकिन हमने बहुत व्यापक रूप से नहीं किया है। और इसलिए हमने सोचा कि यह अनुभव साझा किया जाना चाहिए। (एएनआई)