Botify AI: சிறுவர்களை பாதிக்கும் ஆபத்தான AI உரையாடல்கள்!

 

இன்று நாம் மிகவும் முக்கியமான மற்றும் அதிர்ச்சியளிக்கும் ஒரு விஷயத்தைப் பற்றி பேசப் போகிறோம். AI தொழில்நுட்பம் வேகமாக வளர்ந்து வரும் இந்த காலகட்டத்தில், அதன் நன்மைகள் ஒருபுறம் இருந்தாலும், ஆபத்தான பக்கங்களும் வெளிவந்து கொண்டிருக்கின்றன.

சமீபத்தில், Botify AI என்ற AI  தளத்தைப் பற்றி அதிர்ச்சிகரமான தகவல்கள் வெளிவந்துள்ளன. இந்த தளம், இளவயது பிரபலங்களைப் போன்ற AI ரோபோக்களை (bots) உருவாக்கி, அவர்களுடன் பாலியல் ரீதியான உரையாடல்களை அனுமதித்துள்ளது. குறிப்பாக, ஜென்னா ஒர்டேகா (வென்ஸ் டே ஆடம்ஸ்), எம்மா வாட்சன் (ஹெர்மியோன் கிரேஞ்சர்), மில்லி பாபி பிரவுன் போன்ற இளம் நடிகைகளை பிரதிபலிக்கும் ரோபோக்கள் உருவாக்கப்பட்டு, அவை பயனர்களுடன் பாலியல் தொடர்பான ஆபத்தான உரையாடல்களில் ஈடுபட்டுள்ளன. இந்த பாட்கள் சிறுவர்களிடமும் இப்படி பேசியுள்ளது குறிப்பிடத்தக்கது. 

என்ன நடந்தது?

• Botify AI தளத்தில், இளவயது பிரபலங்களை பிரதிபலிக்கும் AI ரோபோக்கள், பாலியல் ரீதியான உரையாடல்களில் ஈடுபட்டன.
• இந்த ரோபோக்கள், "ஆபாச புகைப்படங்களை" அனுப்புவதாகக் கூறி, பயனர்களைத் தூண்டின.
• "வயது சம்மதச் சட்டங்கள் (age-of-consent laws) தன்னிச்சையானவை, அவற்றை மீற வேண்டும்" என்று இந்த ரோபோக்கள் கூறியுள்ளன. இது மிகவும் ஆபத்தான மற்றும் கண்டிக்கத்தக்க செயல்.
• இளம் நடிகைகளைத் தவறாகப் பயன்படுத்துவது, அவர்களின் நற்பெயருக்கு களங்கம் விளைவிப்பது மட்டுமின்றி, குழந்தைகளை பாலியல் ரீதியாகத் தவறாக வழிநடத்தும் அபாயத்தையும் ஏற்படுத்துகிறது.

இது ஏன் ஆபத்தானது?

• குழந்தைகள் மற்றும் இளைஞர்களை பாலியல் ரீதியாக துன்புறுத்தும் வாய்ப்பை இந்த தொழில்நுட்பம் வழங்குகிறது.
• இளம் பிரபலங்களின் உருவங்களை தவறாக பயன்படுத்துவது, அவர்களின் நற்பெயருக்கு களங்கம் விளைவிக்கிறது.
• AI ரோபோக்கள், வயது சம்மதச் சட்டங்களை புறக்கணிப்பது, சட்டத்தை மீறும் செயல்களை ஊக்குவிக்கிறது.
• இந்த தொழில்நுட்பம், குழந்தைகளை பாலியல் ரீதியாக தவறாக வழிநடத்தும் அபாயத்தை அதிகரிக்கிறது.

என்ன செய்ய வேண்டும்?

• AI தொழில்நுட்பத்தை ஒழுங்குபடுத்தும் சட்டங்களை கடுமையாக்க வேண்டும்.
• பெற்றோர்கள் தங்கள் குழந்தைகள் இணையத்தில் என்ன செய்கிறார்கள் என்பதை கவனிக்க வேண்டும்.
• AI நிறுவனங்கள், தங்கள் தொழில்நுட்பம் தவறாக பயன்படுத்தப்படாமல் இருப்பதை உறுதி செய்ய வேண்டும்.
• குழந்தைகளுக்கு இணைய பாதுகாப்பு குறித்து விழிப்புணர்வு ஏற்படுத்த வேண்டும்.
• இந்த மாதிரி தளங்கள் மீது சட்டரீதியான நடவடிக்கைகள் எடுக்க வேண்டும்.

இந்த சம்பவம், AI தொழில்நுட்பத்தின் ஆபத்தான பக்கத்தை வெளிச்சம் போட்டுக் காட்டுகிறது. நாம் அனைவரும் ஒன்றிணைந்து, இந்த ஆபத்தான போக்குகளை எதிர்த்துப் போராட வேண்டும். குழந்தைகளை பாதுகாப்பது நமது கடமை.

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங்: எதிர்காலத்தின் AI தொழில்நுட்பம்!

 

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் (Quantum Machine Learning). இது மெஷின் லேர்னிங் மற்றும் குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் (Quantum Computing) ஆகிய இரண்டு துறைகளையும் இணைக்கும் ஒரு புரட்சிகரமான தொழில்நுட்பம்.

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் என்றால் என்ன? (Quantum Machine Learning endral enna?)

பொதுவாக, மெஷின் லேர்னிங் (Machine Learning) என்பது கம்ப்யூட்டர்களுக்கு தரவுகளைக் கொண்டு தானாகவே கற்றுக்கொள்ளும் திறனைக் கொடுக்கும் ஒரு தொழில்நுட்பம். ஆனால், குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் என்பது குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்களின் (Quantum Computers) தனித்துவமான பண்புகளான சூப்பர்பொசிஷன் (Superposition) மற்றும் என்டாங்கிள்மென்ட் (Entanglement) ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி மெஷின் லேர்னிங் பணிகளை மேம்படுத்தும் ஒரு புதிய அணுகுமுறை.

குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்களின் சிறப்பு (Quantum Computers-in Sirappu)

கிளாசிக்கல் கம்ப்யூட்டர்கள் (Classical Computers) பிட்ஸ் (Bits) எனப்படும் 0 அல்லது 1 ஐ மட்டுமே பயன்படுத்தும். ஆனால், குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்கள் க்யூபிட்ஸ் (Qubits) எனப்படும் 0 மற்றும் 1 இரண்டையும் ஒரே நேரத்தில் பயன்படுத்தும். இது கம்ப்யூட்டர்களுக்கு அதிக தகவல்களை ஒரே நேரத்தில் செயலாக்க உதவுகிறது.

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங்கின் நன்மைகள் (Quantum Machine Learning-in Nanmaigal)

• வேகமான செயலாக்கம் (Faster Processing): சிக்கலான கணக்கீடுகளை கிளாசிக்கல் கம்ப்யூட்டர்களை விட வேகமாகச் செய்ய முடியும்.
• சிக்கலான பிரச்சனைகளுக்கு தீர்வு (Solution to Complex Problems): மருந்து கண்டுபிடிப்பு, நிதி மாதிரியாக்கம் (Financial Modeling), பட அங்கீகாரம் (Image Recognition) போன்ற சிக்கலான பிரச்சனைகளுக்குத் தீர்வு காண முடியும்.
• பெரிய தரவுகளை கையாளும் திறன் (Ability to Handle Large Datasets): பெரிய தரவுகளை எளிதாக பகுப்பாய்வு செய்ய முடியும்.

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங்கின் சவால்கள் (Quantum Machine Learning-in Savalgal)

• குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்களின் வளர்ச்சி (Development of Quantum Computers): குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்கள் இன்னும் ஆரம்ப கட்டத்தில் உள்ளன.
• சிக்கலான அல்காரிதம்கள் (Complex Algorithms): குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவது மிகவும் கடினம்.
• செலவு (Cost): குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்களை உருவாக்குவது மற்றும் பராமரிப்பது மிகவும் செலவு அதிகம்.

எதிர்காலம் (Future)

குவாண்டம் மெஷின் லேர்னிங் எதிர்காலத்தில் செயற்கை நுண்ணறிவில் (Artificial Intelligence) ஒரு பெரிய மாற்றத்தை ஏற்படுத்தும் என்று நம்பப்படுகிறது. இது இதுவரை தீர்க்க முடியாத பல பிரச்சனைகளுக்கு தீர்வு காண உதவும்.

க்வாண்டம் போட்டியில் Amazon வெல்லுமா? Ocelot எனும் க்வாண்டம் சிப் அறிமுகம்

 

தொழில்நுட்ப உலகில், குறிப்பாக குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் துறையில், அமேசான் வெப் சர்வீசஸ் (AWS) ஒரு பெரிய அறிவிப்பை வெளியிட்டுள்ளது. அவர்கள் 'ஓசிலாட்' (Ocelot) என்ற புதிய குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் சிப்பை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளனர். இது குவாண்டம் பிழைக் திருத்தத்தை (quantum error correction) 90% வரை குறைக்கும் என்று கூறப்படுகிறது. இந்த அறிவிப்பு 'Quantum Computing Race' இல் ஒரு முக்கியமான மைல்கல்.

'கேட் க்யூபிட்' தொழில்நுட்பம் (Cat Qubit Technology):

இந்த சிப்பின் முக்கிய அம்சம் என்னவென்றால், அது 'கேட் க்யூபிட்' (Cat Qubit) தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த தொழில்நுட்பம் சில வகையான பிழைகளை (errors) இயற்கையாகவே அடக்குகிறது. இதனால், குவாண்டம் பிழைக் திருத்தத்திற்குத் தேவையான வளங்கள் குறைகின்றன. வழக்கமான 'Qubits' ஐ விட, 'Cat Qubits' சுற்றுச்சூழலில் இருந்து வரும் 'Noise' ஐ மிகவும் திறமையாக குறைக்கிறது. இந்த 'கேட் க்யூபிட்' தொழில்நுட்பத்தையும், கூடுதல் குவாண்டம் பிழைக் திருத்த கூறுகளையும் ஒரு மைக்ரோசிப்பில் இணைத்து, அதை பெரிய அளவில் உற்பத்தி செய்ய முடியும் என்பதுதான் AWS ஆராய்ச்சியாளர்களின் சாதனை. இது 'Scalability' க்கு வழிவகுக்கும்.

குவாண்டம் பிட் (Quantum Bit - Qubit) என்றால் என்ன?

வழக்கமான கம்ப்யூட்டர்களில், தகவல்கள் பிட்களாக (bits) சேமிக்கப்படுகின்றன. ஒரு பிட் 0 ஆகவோ அல்லது 1 ஆகவோ இருக்கும். ஆனால், குவாண்டம் கம்ப்யூட்டர்களில், தகவல்கள் க்யூபிட்களாக (qubits) சேமிக்கப்படுகின்றன. ஒரு க்யூபிட் 0 ஆகவோ, 1 ஆகவோ அல்லது இரண்டின் சூப்பர் பொசிஷனாகவோ (superposition) இருக்கும். அதாவது, ஒரே நேரத்தில் 0 மற்றும் 1 ஆகவும் இருக்கலாம். இதுதான் குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கின் அடிப்படை. மேலும், குவாண்டம் என்டாங்கிள்மென்ட் (quantum entanglement) என்ற பண்பின் மூலம், க்யூபிட்கள் ஒன்றோடு ஒன்று பின்னிப் பிணைந்து, தூரத்தில் இருந்தாலும் உடனடியாக தொடர்புகொள்ளும்.

பிழைக் குறைப்பு முக்கியம் (Error Correction is Crucial):

குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கில் பிழைக் குறைப்பு என்பது மிகவும் முக்கியமான ஒரு விஷயம். ஏனென்றால், குவாண்டம் பிழைகள் (quantum errors) கணக்கீடுகளைத் தவறாக மாற்றும். 'Ocelot' சிப் இந்த பிழைகளை குறைப்பதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. 'Cat Qubits' மற்றும் மேம்பட்ட 'Error Correction Algorithms' மூலம், இந்த சிப் 'Fault-Tolerant Quantum Computing' ஐ நோக்கி ஒரு பெரிய படியை எடுத்து வைத்துள்ளது.

போட்டியின் தீவிரம் (Intense Competition):

அமேசானின் இந்த அறிவிப்பு, மைக்ரோசாஃப்ட் மற்றும் கூகிள் போன்ற நிறுவனங்கள் குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் துறையில் போட்டி போடும் நேரத்தில் வந்துள்ளது. சமீபத்தில் மைக்ரோசாஃப்ட் 'மேஜோரானா 1' (Majorana 1) என்ற சிப்பை அறிமுகப்படுத்தியது, கூகிள் 'வில்லோ' (Willow) சிப்பை அறிமுகப்படுத்தியது. ஒவ்வொரு நிறுவனமும் 'Quantum Supremacy' யை அடைய முயற்சிக்கின்றன.

எதிர்காலம் (Future Outlook):

AWS இந்த புதிய தொழில்நுட்பம், நடைமுறை குவாண்டம் கம்ப்யூட்டரை உருவாக்குவதற்கான காலக்கெடுவை ஐந்து ஆண்டுகள் வரை குறைக்கும் என்று நம்புகிறது. இது குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங் துறையில் ஒரு பெரிய முன்னேற்றம். 'Quantum Algorithms', 'Quantum Machine Learning' மற்றும் 'Quantum Simulations' போன்ற துறைகளில் இது பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும்.

Elon Muskஇன் ஆட்டம் ஆரம்பம், அரசு ஊழியர்களை நீக்க Automated AI software.

 

இன்றைய தொழில்நுட்ப உலகில், "DOGE" மற்றும் அரசு ஊழியர்கள் பணிநீக்கம் குறித்த செய்தி பலரின் கவனத்தை ஈர்த்துள்ளது. எலான் மஸ்க்கின் "DOGE" (Department of Government Efficiency) என்ற அமைப்பு, அரசு ஊழியர்களை பணிநீக்கம் செய்ய "AutoRIF" (Automatic Reduction in Force) என்ற மென்பொருளை மாற்றியமைத்து வருவதாக தகவல்கள் வெளியாகியுள்ளன. இது பல கேள்விகளையும், அச்சங்களையும் எழுப்பியுள்ளது.

"DOGE" என்றால் என்ன?

"DOGE" என்பது அரசு நிர்வாகத்தை சீரமைக்கவும், ஊழியர்களின் எண்ணிக்கையை குறைக்கவும் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு அமைப்பு. இவர்கள் பல்வேறு அரசு துறைகளில் ஊழியர்களை குறைக்கும் நடவடிக்கைகளில் ஈடுபட்டு வருகின்றனர்.

"AutoRIF" என்றால் என்ன?

"AutoRIF" என்பது பாதுகாப்புத் துறையால் உருவாக்கப்பட்ட ஒரு மென்பொருள். இது அரசு ஊழியர்களின் பட்டியலை உருவாக்கி, பணிநீக்கம் செய்யப்பட வேண்டியவர்களை வரிசைப்படுத்தும் திறன் கொண்டது. "DOGE" அமைப்பினர் இந்த மென்பொருளின் "Code"-ஐ மாற்றி, "Artificial Intelligence" (செயற்கை நுண்ணறிவு) தொழில்நுட்பத்தை பயன்படுத்தி ஊழியர்களை பணிநீக்கம் செய்ய திட்டமிட்டுள்ளதாக கூறப்படுகிறது.

ஒரு அரசு அலுவலகத்தில், "Data Entry" பணியில் 100 ஊழியர்கள் உள்ளனர். "DOGE" அமைப்பு "AutoRIF" மென்பொருளை பயன்படுத்தி, அவர்களின் பணித்திறன், வருகைப்பதிவு, மற்றும் பிற தரவுகளை "Analyze" செய்து, பணிநீக்கம் செய்யப்பட வேண்டிய ஊழியர்களின் பட்டியலை உருவாக்குகிறது. இந்த பட்டியலில், குறைந்த பணித்திறன் கொண்ட ஊழியர்கள் முதலில் இடம்பெறலாம்.

AI-யின் பங்கு:

"AI" தொழில்நுட்பம், ஊழியர்களின் தரவுகளை விரைவாகவும், துல்லியமாகவும் "Analyze" செய்ய உதவும். ஆனால், இது மனிதர்களின் உணர்வுகளையும், தனிப்பட்ட சூழ்நிலைகளையும் கருத்தில் கொள்ளாது. இதனால், தவறான முடிவுகள் எடுக்கப்பட வாய்ப்புள்ளது.

நமது ஊரில், ஒரு பெரிய நிறுவனம், "Computerized System"-ஐ பயன்படுத்தி, ஊழியர்களின் பணித்திறனை மதிப்பீடு செய்கிறது என்று வைத்துக்கொள்வோம். இந்த "System", ஊழியர்களின் வருகைப்பதிவு, அவர்கள் செய்த வேலைகள், மற்றும் பிற தரவுகளை "Analyze" செய்து, அவர்களின் பணித்திறனை மதிப்பிடுகிறது. ஆனால், இந்த "System", ஊழியர்களின் தனிப்பட்ட பிரச்சனைகளையோ, அவர்களின் உடல்நல குறைபாடுகளையோ கருத்தில் கொள்ளாது. இதனால், சில ஊழியர்கள் தவறாக மதிப்பிடப்பட வாய்ப்புள்ளது.

அச்சங்களும் கேள்விகளும்:

• "AI" தொழில்நுட்பம், மனிதர்களின் வேலைகளை பறிக்குமா?
• "Automated System" மூலம் எடுக்கப்படும் முடிவுகள் நியாயமானவையாக இருக்குமா?
• அரசு ஊழியர்களின் வேலை பாதுகாப்பு கேள்விக்குறியாகுமா?
• "Data Privacy" (தரவு தனியுரிமை) பாதுகாக்கப்படுமா?

"DOGE" மற்றும் "AutoRIF" குறித்த இந்த செய்தி, தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியால் ஏற்படும் மாற்றங்களையும், சவால்களையும் நமக்கு உணர்த்துகிறது. "AI" தொழில்நுட்பத்தை மனிதர்களின் நலனுக்காக பயன்படுத்த வேண்டும். தவறான பயன்பாடுகள், சமூகத்தில் பல பிரச்சனைகளை உருவாக்கும்.

வேலை செய்யும் இடம் ஒரு சிறைக்கூடமா? AI-யின் பிடியில் ஊழியர்களின் சுதந்திரம் பறிபோகிறது!

 

இன்றைய தொழில்நுட்ப உலகில், நிறுவனங்கள் தங்கள் ஊழியர்களை, குறிப்பாக தொலைதூரத்தில் பணிபுரிபவர்களைக் கண்காணிக்க பல்வேறு தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இதில் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது. கணினி செயல்பாடுகளை கண்காணிப்பது (Computer Activity Monitoring), மின்னஞ்சல் மற்றும் உரையாடல்களை ஆராய்வது (Communication Monitoring), ஜி.பி.எஸ் மூலம் இருப்பிடத்தை அறிவது (Location Tracking) என பல வழிகளில் கண்காணிப்பு நடக்கிறது. இந்த நடவடிக்கைகள் ஊழியர்களின் மன நலனில் பெரும் பாதிப்பை ஏற்படுத்துகின்றன.

கண்காணிப்பு தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு (AI):

• கணினி செயல்பாடு கண்காணிப்பு (Computer Activity Monitoring):
  • AI மென்பொருள்கள் மூலம் application usage விவரங்கள், website browsing history, பணி நேரம் போன்றவை கண்காணிக்கப்படுகின்றன.
  • AI மூலம், ஊழியர்களின் பணி முறைகளில் உள்ள ஒழுங்கற்ற தன்மைகளை கண்டறிய முடியும்.
  • Keylogging, Mouse and Keyboard activity monitoring போன்ற தொழில்நுட்பங்கள் மூலம் அவர்களின் மன நிலையை கண்டறியவும் முடியும்.
• தொடர்பு கண்காணிப்பு (Communication Monitoring):
  • AI மூலம் email monitoring, instant messaging மற்றும் video conferencing போன்றவற்றை பகுப்பாய்வு செய்து, நிறுவனத்தின் கொள்கைகளுக்கு எதிரான வார்த்தைகள் மற்றும் கருத்துக்களை கண்டறிய முடியும்.
  • உரையாடல்களில் உள்ள sentiment analysis செய்து ஊழியர்களின் மன அழுத்தத்தை அறியவும் முடியும்.
  • Speech Recognition மூலம் உரையாடல்களை எழுத்து வடிவில் மாற்றி, அவற்றின் உள்ளடக்கத்தை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
• இருப்பிட கண்காணிப்பு (Location Tracking):
  • GPS tracking மூலம் ஊழியர்களின் இருப்பிடத்தை AI மூலம் கண்காணித்து, அவர்களின் பயணப் பாதையை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
  • Geofencing மூலம் அவர்களின் பயண நேரத்தை கணக்கிட்டு, அவர்களின் பணி நேரத்தை சரிபார்க்கலாம்.
• நேர கண்காணிப்பு (Time Tracking):
  • தானியங்கி time tracking tools மூலம் வேலை நேரத்தை AI மூலம் பதிவு செய்து, அவர்களின் உற்பத்தித் திறனை பகுப்பாய்வு செய்யலாம்.
  • அவர்களின் பணி நேரத்தை மற்ற ஊழியர்களுடன் ஒப்பிட்டு, அவர்களின் செயல்திறனை மதிப்பிடலாம்.
• வீடியோ கண்காணிப்பு (Video Surveillance):
  • Facial recognition மூலம் ஊழியர்களின் மனநிலையை கண்டறிய முடியும்.
  • Activity monitoring மூலம் அவர்களின் செயல்பாடுகளை ஆராய்ந்து, அவர்கள் பணியில் கவனம் செலுத்துகிறார்களா என்பதை அறியலாம்.

உளவியல் பாதிப்புகள்:

1. நம்பிக்கையின்மை மற்றும் மன அழுத்தம் (Distrust and Stress):
   • AI மூலம் தொடர்ந்து கண்காணிக்கப்படுவதால், ஊழியர்கள் மீது நிறுவனம் நம்பிக்கை வைக்கவில்லை என்ற எண்ணம் ஏற்படுகிறது. இது மன அழுத்தத்தை அதிகரிக்கிறது.
   • AI மூலம் அவர்களின் ஒவ்வொரு அசைவும் கண்காணிக்கப்படுவதால், ஊழியர்கள் சுதந்திரமாக செயல்பட முடியாத சூழல் உருவாகிறது.
2. பதட்டம் மற்றும் பயம் (Anxiety and Fear):
   • AI மூலம் தவறான செயல்கள் கண்டுபிடிக்கப்பட்டு தண்டிக்கப்படுவோம் என்ற பயம் ஊழியர்களிடையே பதட்டத்தை ஏற்படுத்துகிறது.
   • AI மூலம் அவர்களின் தனிப்பட்ட உரையாடல்கள் கூட கண்காணிக்கப்படுவதால், தனிப்பட்ட சுதந்திரம் பறிபோகிறது.
3. வேலைத் திறனில் பாதிப்பு (Impact on Productivity):
   • AI மூலம் தொடர்ந்து கண்காணிக்கப்படுவதால், ஊழியர்கள் தங்கள் வேலையில் முழுமையாக கவனம் செலுத்த முடியாமல் போகிறது.
   • AI மூலம் அவர்களின் ஒவ்வொரு செயலும் மதிப்பிடப்படுவதால், அவர்கள் அதிக மன அழுத்தத்திற்கு ஆளாகிறார்கள்.
4. உறவுகளில் பாதிப்பு (Impact on Relationships):
   • நிறுவனத்திற்கும் ஊழியர்களுக்கும் இடையே உள்ள உறவில் நம்பிக்கையின்மை உருவாகிறது.
   • AI மூலம் அவர்களின் தனிப்பட்ட தகவல்கள் கூட சேகரிக்கப்படுவதால், அவர்கள் நிறுவனத்தை நம்புவதில்லை.
5. தனிப்பட்ட வாழ்க்கையில் தலையீடு (Intrusion into Personal Life):
   • வேலை நேரம் முடிந்தபின்னரும், தனிப்பட்ட உபயோகத்திற்கு பயன்படுத்தும் கருவிகளிலும் AI மூலம் கண்காணிக்கபடுவதால், தனிப்பட்ட வாழ்க்கை பாதிப்படைகிறது.
   • AI மூலம் அவர்களின் உணர்வுகள் கூட பகுப்பாய்வு செய்யப்படுவதால், அவர்கள் தங்கள் உணர்வுகளை வெளிப்படுத்த தயங்குகிறார்கள்.

தீர்வு (Solutions):

• நிறுவனங்கள் தங்கள் AI கண்காணிப்பு கொள்கைகளை வெளிப்படையாக அறிவிக்க வேண்டும் (Transparency in AI Monitoring Policies).
• ஊழியர்களின் தனிப்பட்ட உரிமைகளுக்கு மதிப்பளிக்க வேண்டும் (Respect for Employee Privacy).
• AI கண்காணிப்பு நடவடிக்கைகளை நியாயமான முறையில் மேற்கொள்ள வேண்டும் (Fair AI Monitoring Practices).
• AI கண்காணிப்பு மூலம் சேகரிக்கப்படும் தகவல்களை பாதுகாப்பாக வைத்திருக்க வேண்டும் (Data Security).
• ஊழியர்களின் மன நலனை பாதுகாப்பதற்க்கான நடவடிக்கைகளை மேற்கொள்ள வேண்டும் (Employee Mental Health Support).
• AI கண்காணிப்பை மனித கண்காணிப்புடன் இணைத்து பயன்படுத்த வேண்டும் (Combine AI and Human Oversight).

AI தொழில்நுட்பத்தை பொறுப்புடனும், ஊழியர்களின் நலனை கருத்தில் கொண்டும் பயன்படுத்த வேண்டும்.

ப்ரொகிராமில் ஒரே ஒரு ‘ஹைபன்’ பிழை.நாசாவிற்கு கோடிகளில் நஷ்ட்டம்

 

விண்வெளி ஆராய்ச்சியில் நாசா பல சாதனைகளை படைத்துள்ளது. ஆனால், 1962 ஆம் ஆண்டு ஜூலை 22 ஆம் தேதி நடந்த ஒரு நிகழ்வு, தொழில்நுட்பத்தில் எவ்வளவு சிறிய பிழை இருந்தாலும், அது எவ்வளவு பெரிய விளைவுகளை ஏற்படுத்தும் என்பதை நமக்கு உணர்த்தியது.

மரைனர் 1 - ஒரு கனவு பயணம்:

வீனஸ் கிரகத்தை நோக்கி அனுப்பப்பட்ட மரைனர் 1 விண்கலம், நாசாவின் முக்கியமான திட்டங்களில் ஒன்று. ஆனால், விண்ணில் ஏவப்பட்ட சில நிமிடங்களிலேயே, அது கட்டுப்பாட்டை இழந்து திசை மாறியது. ஆபத்தை உணர்ந்த விஞ்ஞானிகள், விண்கலத்தை வெடிக்கச் செய்து அழித்தனர்.

என்ன நடந்தது?

விண்கலத்தின் வழிகாட்டுதல் மென்பொருளில் ஒரு சிறிய பிழை இருந்தது. "ஹைபன்" என்று நாம் சொல்லும் ஒரு சிறிய கோடு, அதாவது ஒரு கணிதக் குறியீடு (overbar/vinculum) விடுபட்டது. இந்தத் தவறு, கணினி தவறான வேகக் கணக்கீடுகளைச் செய்ய வழிவகுத்தது. இதன் விளைவாக, விண்கலம் தவறான பாதையில் சென்றது. பூமியில் யார் மீது விழாமல் இருக்க செயற்க்கையாக வானிலேயே வெடிக்கப்பட்டது.

ஒரு சின்ன கோடு, பெரிய இழப்பு!

இந்தச் சம்பவத்தின் மூலம், மென்பொருள் மேம்பாட்டில் எவ்வளவு கவனமாக இருக்க வேண்டும் என்பதை நாசா உணர்ந்தது. அதுமட்டுமல்ல, விண்வெளி ஆராய்ச்சியில் மிகச் சிறிய தவறு கூட எவ்வளவு பெரிய அழிவை ஏற்படுத்தும் என்பதையும் உணர்த்தியது.

நாம் எழுதும் ப்ரோக்ராம்கள் ஒரு சிறு பிழை கூட எவ்வலவு பெரிய பாதிப்பை ஏற்படுத்தும் என தெரிந்துக்கொள்ள வேண்டும்.

மரைனர் 1 இன் தோல்வி, துரதிர்ஷ்டவசமானது என்றாலும், அது விண்வெளி ஆராய்ச்சியில் ஒரு முக்கியமான பாடமாக அமைந்தது.

க்ரிப்ட்டோ எக்ஸ்சேஞ் பைபிட் நிறுவன Hack நமக்கு சொல்லும் எச்சரிக்கை.

அண்மையில், டொனால்ட் ட்ரம்ப் அமெரிக்க அதிபாரான பின்  அமெரிக்காவை "கிரிப்டோ தலைநகரமாக" மாற்றும் வாக்குறுதிகளால் கிரிப்டோகரன்சி முதலீடுகள்  தொழில் புத்துயிர் பெற்றிருந்தது. ஆனால் , இந்த வளர்ச்சிக்கு  ஆப்பு வைப்பதுன்போல் ஒரு  ஹேக்கிங் சம்பவம் நடந்துள்ளது. பைபிட் (Bybit) கிரிப்டோ எக்ஸ்சேஞ்ச் நிறுவனத்தில் நடந்திருக்கும் பெரிய  ஹேக்கிங் சம்பவம் அனைவருக்கும் அதிர்ச்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது.

 இந்த ஹேக்கிங்கின் பின்னணியில் இருப்பவர்கள் யார் என்பது இதுவரை உறுதி செய்யப்படவில்லை. யாரும் பொறுபேற்க்கவில்லை. ஆனால் பயனாளர்களுக்கு எந்த நஷ்ட்டமும் வராமல் நிறுவனமே பணத்தை கொடுப்பதாக பொறுபேற்றுள்ளது. 

 ஒருவேளை முந்தைய பெரிய ஹேக்கிங் சம்பவங்களில் ஈடுபட்ட வட கொரியாவின் லாசரஸ் குழு போன்ற அரசு ஹேக்கர்களாக இருக்கலாம் என்ற சந்தேகம் வலுத்துள்ளது. ஆனால் ஆதரம் இல்லை.குறிப்பாக, 2022-ல் ரோனின் குழுமத்தில் இருந்து 615 மில்லியன் டாலர் திருடப்பட்ட சம்பவத்தில் லாசரஸ் குழுவின் பங்கு சந்தேகிக்கப்பட்டது. நிருபிக்கபடவில்லை. இன்றுவரை எல்லாம் கதை தான்.

ஆனால் இந்த ஹேக்கிங் கிரிப்டோ சந்தையில் அதிர்ச்சி விளைவுகள் ஏற்படுத்தியுள்ளது தான்.

 இந்த ஹேக்கிங், கிரிப்டோ சந்தையின் பாதுகாப்பு குறித்து பெரும் கேள்விகளை எழுப்பியுள்ளது. பயனாளார் முதலொடு செய்கிறார் சரி, ஆன அந்த நிறுவனத்தை ஹேக்கிங் செய்தால் பயனளார்கள் பாதிப்படைய வாய்ப்புள்ளது. இதற்க்கு முன்பும் இது போன்ற நிறுவனங்கள் ஹேக் செய்யபட்டு மஞ்சள் நோட்டிஸ் கொடுத்துவிட்டு தப்பி சென்றுள்ளது.

 இது முதலீட்டாளர்கள் மத்தியில் பெரும்  நம்பிக்கையின்மை அதிகரித்துள்ளது.

 அமெரிக்காவில் மு உலகம் முழுவதும்  மீண்டும் கிரிப்டோ ஒழுங்குமுறை தொடர்பான விவாதங்கள்  சூடுபிடிக்கலாம்.

 கிரிப்டோ முதலீட்டாளர்கள் மிகுந்த எச்சரிக்கையுடன் செயல்பட வேண்டியது அவசியம். எப்போதுமே.

 அரசுகள் கிரிப்டோ ஒழுங்குமுறைகளை கடுமையாக்க வேண்டிய கட்டாயத்தில் உள்ளன.குறிப்பாக சைபர் பாதுகாப்பு விஷயத்தில். சைபர் பாதுகாப்பு நிபுணர்கள் கிரிப்டோ பரிமாற்றங்களின் பாதுகாப்பை பலப்படுத்த வேண்டியது அவசியமாகிறது.

இந்த ஹேக்கிங் சம்பவம், கிரிப்டோ தொழிலுக்கு ஒரு எச்சரிக்கை மணியாக அமைந்துள்ளது. கிரிப்டோ பரிமாற்றங்கள் தங்கள் பாதுகாப்பு அமைப்புகளை வலுப்படுத்தவும், முதலீட்டாளர்கள் விழிப்புடன் செயல்படவும் இது ஒரு வாய்ப்பு.