जवाबदेही से बचाव

जवाबदेही से बचने की संरचना

• The Unaccountability Machine में Dan Davies तर्क देते हैं कि संगठन "जवाबदेही से बचने की संरचना" बनाते हैं। यह ऐसी संरचना होती है जो किसी निर्णय के परिणामों को अपने भीतर समाहित कर लेती है या उन्हें अस्पष्ट बना देती है, ताकि किसी एक व्यक्ति को सीधे जिम्मेदार न ठहराया जा सके.
• उदाहरण के लिए, अगर किसी होटल कंपनी का एक वरिष्ठ प्रबंधक सफाई कर्मचारियों की संख्या घटाने का फैसला करता है, तो इससे वित्तीय विवरणों के आंकड़े बेहतर दिख सकते हैं। लेकिन जब कोई ग्राहक check-in करने आता है, तो कमरा तैयार नहीं होता, और स्टाफ यह भी नहीं बता पाता कि वह कब तक तैयार होगा। शिकायत करने के लिए कोई स्पष्ट व्यक्ति नहीं होता, और यह बताने का भी कोई तरीका नहीं होता कि उस फैसले ने ग्राहक की योजना बिगाड़ दी। जिम्मेदारी गायब हो जाती है, और हमेशा के लिए खो जाती है.

जवाबदेही से बचने की संरचना कैसे काम करती है

• ऐसी संरचना के काम करने के लिए feedback को रोकना पड़ता है। यानी, जिन लोगों पर किसी निर्णय का असर पड़ता है, उनका feedback सिस्टम के संचालन को प्रभावित न करे.
• जब health insurance किसी प्रक्रिया को अस्वीकार करती है, जब कोई airline उड़ान रद्द करती है, when कोई सरकारी एजेंसी घोषित करती है कि आप लाभ पाने के पात्र नहीं हैं, या जब कोई investor हर कंपनी को अपनी app में AI इंटिग्रेट करने का निर्देश देता है — जवाबदेही से बचने की संरचना हर जगह मौजूद होती है.
• यह इस धारणा पर आधारित है कि निर्णय वास्तव में लिया गया था। जवाबदेही से बचने की संरचना का एक और तंत्र यह है कि निर्णय स्वयं एक श्रृंखला में आगे बढ़ते जाते हैं और उनका मूल स्रोत गायब हो जाता है.

जिम्मेदारी का अर्थ

• "जिम्मेदारी" क्या है, इस पर थोड़ा ठहरकर सोचना चाहिए। Davies "जिम्मेदारी का मूल नियम" पेश करते हैं। यानी, आप किसी निर्णय को जितनी हद तक बदल सकते हैं, उतनी ही हद तक आप उसके लिए जिम्मेदार भी ठहराए जा सकते हैं.
• Sidney Dekker की जिम्मेदारी की परिभाषा के अनुसार, जिम्मेदारी यह समझाने की प्रक्रिया है कि "कुछ कैसे हुआ, उसके होने की स्थितियां क्या थीं, और उस समय वह निर्णय अच्छा क्यों लगा था"। बेहतर निर्णय लेने के लिए सीखना इसी पर निर्भर करता है.

AI से तुलना

• निर्णयों को AI को सौंप देना जवाबदेही से बचने की संरचना बनाने का एक सुविधाजनक तरीका है। लेकिन कंपनियों, सरकारों या किसी भी बड़े संगठन ने पहले से ही ऐसी संरचनाएं बनाने में काफी महारत हासिल कर ली है.
• AI जो जवाबदेही से बचने का अवसर देता है, वह कोई नई सेवा नहीं, बल्कि पुरानी समस्या का विस्तार है। इससे डर कम नहीं होता, लेकिन यह एक उपयोगी संकेत जरूर देता है। अगर कंपनियों को जवाबदेह ठहराने की कोशिशें असफल रही हैं, तो algorithms के मामले में भी सफलता की संभावना कम है। इसके लिए नए तरीके चाहिए.

GN⁺ का सार

• यह लेख इस बात पर अंतर्दृष्टि देता है कि संगठन जिम्मेदारी से बचने वाली संरचनाएं कैसे बनाते हैं। खासकर यह समझने में उपयोगी है कि AI जैसी तकनीकें इस प्रवृत्ति को कैसे और बढ़ा सकती हैं.
• जवाबदेही से बचने की संरचना, निर्णय लेने वाले और उन निर्णयों से प्रभावित लोगों के बीच का संबंध तोड़कर काम करती है.
• AI जवाबदेही से बचना और आसान बना सकता है, लेकिन यह कोई नई घटना नहीं है; यह पहले से मौजूद समस्या का विस्तार भर है.
• यह विषय उन लोगों के लिए दिलचस्प हो सकता है जो संगठनों के भीतर जवाबदेही की संरचना को बेहतर बनाना चाहते हैं और बेहतर निर्णय लेने के तरीके खोज रहे हैं.