यह पत्र प्रस्तुत करता है कि समकालीन साइबरनेटिक और एआई-सक्षम इंजीनियरिंग में केंद्रीय समस्या अब केवल यह नहीं है कि कोई प्रणाली स्थिर, अनुकूलित या मापनीय हो सकती है या नहीं, बल्कि यह है कि क्या वह वास्तविकताओं और उन लोगों के प्रति उत्तरदायी बनी रहती है जिन पर उसका प्रभाव पड़ता है। जैसे-जैसे फीडबैक, रैंकिंग, सिफारिश, और प्रतिनिधि निष्पादन क्लीनिकल, संस्थागत, और एल्गोरिदमिक परिवेशों पर शासन कर रहे हैं, दृश्य क्रम सुधारने की क्षमता से तेजी से बढ़ सकता है। इस पत्र में इस विफलता पैटर्न को 'ड्रिफ्ट' कहा गया है: प्रतिनिधित्व, नियंत्रण, और सामंजस्य उत्तरदायित्व, भार आंतरिककरण, और वास्तविक मानवीय साक्ष्य से बढ़ते हैं। संरचनात्मक बुद्धिमत्ता फ्रेमवर्क का उपयोग करते हुए, यह सामंजस्यपूर्ण नियंत्रण को उत्तरदायी नियंत्रण से अलग करता है और साझा उत्तरदायित्व के माध्यम से इंजीनियरिंग प्रतिक्रिया विकसित करता है: मशीन निष्पादन, मानव साक्ष्य, और वास्तविकता-संपर्क निशान को सख्ती से जुड़ा होना चाहिए ताकि विरोधाभास हानि से पहले पुनः सुधार में परिवर्तित हो सके। यह पत्र चार दोहराए जाने वाले विफलता शासन-पद्धतियाँ पहचानता है—पढ़ने योग्य विफलता, उत्पादक सामंजस्य विफलता, भार निर्यात के माध्यम से संरचनात्मक ऋण, और ओवरसाइट थियेटर—और उत्तरदायी नियंत्रण के लिए व्यावहारिक डिजाइन प्राथमिकताएँ प्रस्तावित करता है, जिनमें कारणीय एंकरिंग, विरोधी दर्पणकरण, संपर्क प्राप्ति का प्रमाण, संशोधन ट्रिगर, सीमित प्रतिनिधित्व, भार-पथ ऑडिट, और बाध्यकारी निशान के साथ सत्यापन योग्य निष्पादन शामिल हैं। इसका केंद्रीय दावा है कि उच्च प्रदर्शन वाली स्वचालित प्रणालियाँ अभी तक उत्तरदायी प्रणालियाँ नहीं हैं, और परिणाम-सहने वाले संशोधन को नैतिक उपेक्षा के बजाए डिज़ाइन आवश्यकता बनाना चाहिए।
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Vladisav Jovanovic
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Vladisav Jovanovic (Mon,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
www.synapsesocial.com/papers/69fa989404f884e66b532497 — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20025004
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: