- निष्कर्ष
- कई AI निर्णय-सहायता (DSS) सिस्टम मैदान में इसलिए विफल होते हैं क्योंकि समस्या model performance नहीं, बल्कि यह है कि उनमें ‘trust’ को design नहीं किया गया।
- यह लेख trust को भावना या UX समस्या नहीं, बल्कि risk की स्थिति में एक predictive mechanism और एक ‘contract’ के रूप में पुनर्परिभाषित करता है, और समझाता है कि “trust बढ़ाएँ” वाला approach कैसे उलटे non-use और misuse पैदा करता है।
- आधार
- trust समस्या का केंद्र trust (उपयोगकर्ता का attitude) और trustworthiness (वास्तविक क्षमता) के बीच भ्रम है
- उपयोगकर्ता AI पर अस्पष्ट रूप से भरोसा नहीं करते, बल्कि accuracy, fairness, accountability जैसे specific contract पर भरोसा करते हैं
- यदि contract और boundaries स्पष्ट न हों, तो UI, authority और explanation का tone अनुचित trust बनाकर दुर्घटनाओं तक ले जा सकता है
- explainability (XAI) की भूमिका भी trust को “amplify” करना नहीं, बल्कि reliance/suspicion को calibrate करना है
- क्रियान्वयन (सुधार का तरीका)
- यदि आप AI-DSS बना रहे हैं या लागू कर रहे हैं, तो “trust को कैसे बढ़ाएँ?” के बजाय
“लोग किस बात पर भरोसा करें, और कब संदेह या रोककर रखें?” इस सवाल की ओर दृष्टिकोण बदलना होगा।
- एक-पंक्ति सार
- AI-DSS की विफलता का कारण performance नहीं, बल्कि trust design है; और समाधान contract, vulnerability और calibration-केंद्रित design है.
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