# पारदर्शिता और Explainability — AI Strategy, Ethics और Governance

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/ai-strategy-governance/eth-transparency

> लोगों को बताएँ कि AI कब उपयोग हो रहा है और ईमानदार व उपयोगी स्पष्टीकरण दें।

## बताएँ, और समझाएँ

**पारदर्शिता** का मतलब है लोगों को बताना कि वे कब AI से बात कर रहे हैं या कब उनके बारे में निर्णय में AI का योगदान रहा, वह कौन-सा डेटा उपयोग करता है, और उसकी सीमाएँ क्या हैं। **Explainability** का मतलब है नतीजे का ऐसा कारण दे पाना जिसे व्यक्ति समझ और चुनौती दे सके: कौन-से कारक मायने रखते थे, और क्या बदलने से नतीजा बदलता। जिन निर्णयों का लोगों पर बड़ा असर पड़ता है, उनके लिए नतीजे को **चुनौती देने का तरीक़ा** और इंसान तक पहुँचने का रास्ता दें। ज़्यादा दावे करना ("हमारा AI पक्षपात-रहित है") अपने आप में नैतिक समस्या है; बताएँ कि आपने क्या परखा और क्या नहीं जानते।

## स्पष्ट सूचना और अच्छा स्पष्टीकरण

अस्पष्ट संस्करण की तुलना उपयोगी वाले से करें। उपयोगी स्पष्टीकरण कारकों और अपील के रास्ते का नाम बताता है।

```text
Notice:       "You are chatting with an AI assistant. It can make mistakes.
               A human agent is available at any time: type AGENT."

Vague:        "Your application was declined by our system."

Useful:       "Your application was declined mainly because reported income is
               below the minimum for this product (about 40% weight) and the
               credit history is under 12 months (about 25%). You can submit
               updated documents or request a human review within 30 days."
```

## इंसान होने का दिखावा न करें

बिना बताए bot को इंसानी नाम और फ़ोटो देना लोगों को भ्रमित करता है। छोटा, मित्रवत खुलासा उस छिपी मशीन से ज़्यादा भरोसा बनाता है जो पकड़ी जाए।

**Quiz:** किसी निर्णय के स्पष्टीकरण को उपयोगी क्या बनाता है?

- [ ] वह कहता है "system ने तय किया"
- [x] वह मुख्य कारक और नतीजे को चुनौती देने का तरीक़ा बताता है
- [ ] वह जितना हो सके लंबा है
- [ ] वह उपयोग हुआ डेटा छिपाता है

*Answer:* वह मुख्य कारक और नतीजे को चुनौती देने का तरीक़ा बताता है. लोगों को ऐसे कारण चाहिए जो वे समझ सकें और उन्हें चुनौती या सुधार का रास्ता चाहिए।