Automated decision-making
স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণের (এ. ডি. এম) সঙ্গে জন প্রশাসন, ব্যবসা, স্বাস্থ্য, শিক্ষা, আইন, কর্মসংস্থান, পরিবহন, গণমাধ্যম এবং বিনোদন সহ বিভিন্ন প্রসঙ্গে সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য তথ্য, যন্ত্র এবং অ্যালগরিদমের ব্যবহার জড়িত। এডিএম-এ ডেটাবেস, টেক্সট, সোশ্যাল মিডিয়া, সেন্সর, ইমেজ বা স্পিচ-এর মতো বিভিন্ন উৎস থেকে বড় আকারের ডেটা জড়িত থাকে, যা কম্পিউটার সফ্টওয়্যার, অ্যালগরিদম, মেশিন লার্নিং, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, অগমেন্টেড ইন্টেলিজেন্স এবং রোবোটিক্স সহ বিভিন্ন প্রযুক্তি ব্যবহার করে প্রক্রিয়া করা হয়। বিভিন্ন প্রেক্ষাপটে স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ ব্যবস্থার (এডিএমএস) ক্রমবর্ধমান ব্যবহার মানব সমাজের জন্য অনেক সুবিধা এবং চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে যার জন্য প্রযুক্তিগত, আইনি, নৈতিক, সামাজিক, শিক্ষামূলক, অর্থনৈতিক এবং স্বাস্থ্যগত পরিণতি বিবেচনা করা প্রয়োজন। পর্যালোচনা অটোমেশনের স্তরের উপর ভিত্তি করে এ. ডি. এম-এর বিভিন্ন সংজ্ঞা রয়েছে। কিছু সংজ্ঞা থেকে জানা যায় যে এ. ডি. এম-এ মানুষের ইনপুট ছাড়াই বিশুদ্ধ প্রযুক্তিগত উপায়ে নেওয়া সিদ্ধান্তগুলি জড়িত, যেমন ই. ইউ-এর সাধারণ তথ্য সুরক্ষা নিয়ন্ত্রণ (অনুচ্ছেদ 22)। যাইহোক, এডিএম প্রযুক্তি এবং প্রয়োগগুলি সিদ্ধান্ত-সমর্থন ব্যবস্থা থেকে শুরু করে অনেকগুলি রূপ নিতে পারে যা মানুষের সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের কাজ করার জন্য সুপারিশ করে, যা কখনও কখনও অগমেন্টেড ইন্টেলিজেন্স বা 'শেয়ার্ড সিদ্ধান্ত গ্রহণ' নামে পরিচিত, সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া যা মানুষের সম্পৃক্ততা ছাড়াই ব্যক্তি বা সংস্থার পক্ষে সিদ্ধান্ত নেয়। স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ ব্যবস্থায় ব্যবহৃত মডেলগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন)-এর মাধ্যমে চেকলিস্ট এবং সিদ্ধান্ত গাছের মতো সহজ হতে পারে। 1950-এর দশক থেকে কম্পিউটারগুলি মৌলিক প্রক্রিয়াকরণ করতে সক্ষম হওয়া থেকে জটিল, দ্ব্যর্থহীন এবং অত্যন্ত দক্ষ কাজ যেমন চিত্র এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি, গেমপ্লে, বৈজ্ঞানিক এবং চিকিৎসা বিশ্লেষণ এবং একাধিক তথ্য উৎস জুড়ে অনুমান করার ক্ষমতা অর্জন করেছে। এ. ডি. এম এখন সমাজের সমস্ত ক্ষেত্রে এবং বিনোদন থেকে শুরু করে পরিবহন পর্যন্ত বিভিন্ন ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমানভাবে নিযুক্ত হচ্ছে। একটি এডিএম সিস্টেম (এডিএমএস) একাধিক সিদ্ধান্ত পয়েন্ট, ডেটা সেট এবং প্রযুক্তি (এডিএমটি) জড়িত থাকতে পারে এবং ফৌজদারি বিচার ব্যবস্থা বা ব্যবসায়িক প্রক্রিয়ার মতো বৃহত্তর প্রশাসনিক বা প্রযুক্তিগত ব্যবস্থার মধ্যে বসতে পারে। তথ্য স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণের সাথে একটি ইনপুট হিসাবে তথ্যের ব্যবহার জড়িত, হয় একটি প্রক্রিয়া, মডেল বা অ্যালগরিদমের মধ্যে বিশ্লেষণ করা হয়, অথবা নতুন মডেল শেখা এবং তৈরি করার জন্য। এ. ডি. এম সিস্টেমগুলি সিস্টেমের লক্ষ্য এবং প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে বিস্তৃত ডেটা প্রকার এবং উৎসগুলি ব্যবহার এবং সংযুক্ত করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ স্ব-চালিত গাড়ি এবং রোবোটিক্সের জন্য সেন্সর ডেটা, সুরক্ষা ব্যবস্থার জন্য পরিচয় ডেটা, জনপ্রশাসনের জন্য জনতাত্ত্বিক এবং আর্থিক ডেটা, স্বাস্থ্যের চিকিৎসা রেকর্ড, আইনে ফৌজদারি রেকর্ড। এর মধ্যে কখনও কখনও প্রচুর পরিমাণে তথ্য এবং কম্পিউটিং শক্তি জড়িত থাকতে পারে। তথ্যের গুণমান যে তথ্য পাওয়া যায় এবং এডিএম সিস্টেমে ব্যবহার করা যায় তার গুণমান ফলাফলের জন্য মৌলিক এবং প্রায়শই বিভিন্ন কারণে অত্যন্ত সমস্যাযুক্ত। ডেটাসেটগুলি প্রায়শই অত্যন্ত পরিবর্তনশীল, বড় আকারের ডেটা কর্পোরেশন বা সরকার দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হতে পারে, গোপনীয়তা বা সুরক্ষার কারণে সীমাবদ্ধ, অসম্পূর্ণ, পক্ষপাতদুষ্ট, সময় বা কভারেজের ক্ষেত্রে সীমিত, বিভিন্ন উপায়ে পদগুলি পরিমাপ এবং বর্ণনা করা এবং অন্যান্য অনেক সমস্যা। তথ্য থেকে শেখার জন্য যন্ত্রগুলির জন্য প্রায়শই বড় কর্পাসের প্রয়োজন হয় যা পাওয়া বা গণনা করা কঠিন হতে পারে, তবে যেখানে পাওয়া যায়, সেখানে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি হয়েছে, উদাহরণস্বরূপ বুকের এক্স-রে নির্ণয়ের ক্ষেত্রে। এ. ডি. এম টেকনোলজিস অটোমেটেড ডিসিশন-মেকিং টেকনোলজিস (এ. ডি. এম. টি) হল সফ্টওয়্যার-কোডেড ডিজিটাল সরঞ্জাম যা স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ ব্যবস্থার কার্যকারিতায় অবদান রেখে আউটপুট ডেটাতে ইনপুট ডেটার অনুবাদকে স্বয়ংক্রিয় করে। এডিএম অ্যাপ্লিকেশন এবং সিস্টেম জুড়ে বিস্তৃত প্রযুক্তি ব্যবহার করা হয়। প্রাথমিক গণনামূলক ক্রিয়াকলাপের সঙ্গে যুক্ত এ. ডি. এম. টি. অনুসন্ধান (1-2-অনেক, ডেটা ম্যাচিং/মার্জ) ম্যাচিং (দুটি ভিন্ন জিনিস) গাণিতিক গণনা (সূত্র) মূল্যায়ন এবং গোষ্ঠীবদ্ধকরণের জন্য এ. ডি. এম. টি.: ব্যবহারকারীর প্রোফাইলিং সুপারিশকারী ব্যবস্থা ক্লাস্টারিং শ্রেণিবিন্যাস বৈশিষ্ট্য শিক্ষণ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ (পূর্বাভাস সহ) স্থান এবং প্রবাহ সম্পর্কিত এ. ডি. এম. টি.: সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ (লিঙ্ক ভবিষ্যদ্বাণী সহ) জটিল ডেটা ফর্ম্যাট প্রক্রিয়াকরণের জন্য এ. ডি. এম. টি ম্যাপিং চিত্র প্রক্রিয়াকরণ অডিও প্রক্রিয়াকরণ প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এন. এল. পি) অন্যান্য এ. ডি. এম. টি ব্যবসায়িক নিয়ম পরিচালন ব্যবস্থা সময় সিরিজ বিশ্লেষণ ব্যতিক্রমী সনাক্তকরণ মডেলিং/সিমুলেশন মেশিন লার্নিং মেশিন লার্নিং (এম. এল) বড় ডেটা সেট এবং শেখার উদাহরণগুলির সংস্পর্শে কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়। মেশিন লার্নিং ডেটা তৈরি এবং বিশ্লেষণের পাশাপাশি অ্যালগরিদমিক গণনা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং চিত্র এবং বক্তৃতা স্বীকৃতি, অনুবাদ, পাঠ্য, ডেটা এবং সিমুলেশনে প্রয়োগ করা হয়েছে। যদিও মেশিন লার্নিং কিছু সময়ের জন্য প্রায় হয়েছে, গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিএনএন) প্রশিক্ষণের সাম্প্রতিক অগ্রগতি এবং জিপিইউ কোপ্রোসেসর এবং ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের সাথে ডেটা স্টোরেজ ক্ষমতা এবং গণনামূলক শক্তিতে নাটকীয় বৃদ্ধির কারণে এটি ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী হয়ে উঠছে। ভিত্তি মডেলের উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কে চলে এবং পাঠ্য এবং চিত্রের মতো প্রচুর পরিমাণে সাধারণ তথ্যের উপর একটি একক বিশাল সিস্টেমকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য প্যাটার্ন ম্যাচিং ব্যবহার করে। প্রাথমিক মডেলগুলি প্রতিটি নতুন সমস্যার জন্য স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করার প্রবণতা দেখায় তবে 2020-এর দশকের গোড়ার দিক থেকে অনেকগুলি নতুন সমস্যার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে সক্ষম হয়। এই প্রযুক্তিগুলির উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে ওপেন এআই-এর ডিএএলএল-ই (একটি চিত্র তৈরির প্রোগ্রাম) এবং তাদের বিভিন্ন জিপিটি ভাষা মডেল এবং গুগলের পিএএলএম ভাষা মডেল প্রোগ্রাম। ধারাবাহিকতা বৃদ্ধি, দক্ষতা বৃদ্ধি, ব্যয় হ্রাস এবং জটিল সমস্যাগুলির নতুন সমাধান সক্ষম করা সহ বিভিন্ন কারণে সরকারী ও বেসরকারী উভয় ক্ষেত্রের সংস্থাগুলি দ্বারা মানুষের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রতিস্থাপন বা বৃদ্ধিতে অ্যাপ্লিকেশন এডিএম ব্যবহার করা হচ্ছে। যুক্তির গুণমান মূল্যায়ন, যুক্তিমূলক প্রবন্ধ মূল্যায়ন এবং বিতর্ক বিচার করার জন্য প্রযুক্তির ব্যবহার নিয়ে বিতর্ক গবেষণা ও উন্নয়ন চলছে। এই যুক্তি প্রযুক্তির সম্ভাব্য প্রয়োগ শিক্ষা এবং সমাজে বিস্তৃত। এই ক্ষেত্রে বিবেচনা করার মতো প্রেক্ষাপটগুলির মধ্যে রয়েছে কথোপকথন, গাণিতিক, বৈজ্ঞানিক, ব্যাখ্যামূলক, আইনি এবং রাজনৈতিক যুক্তি এবং বিতর্কের মূল্যায়ন এবং মূল্যায়ন। আইন বিশ্বজুড়ে আইনি ব্যবস্থায়, ঝুঁকি মূল্যায়ন যন্ত্র (আর. এ. আই)-এর মতো অ্যালগরিদমিক সরঞ্জামগুলি বিভিন্ন প্রসঙ্গে বিচারক, সরকারি কর্মচারী এবং পুলিশ কর্মকর্তাদের মানবিক বিচারের পরিপূরক বা প্রতিস্থাপনের জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে আর. এ. আই-কে প্রাক-বিচার আটক এবং সাজা দেওয়ার সিদ্ধান্তে পুনরাবৃত্তির ঝুঁকির পূর্বাভাস দিতে, বন্দীদের জন্য প্যারোল মূল্যায়ন করতে এবং ভবিষ্যতের অপরাধের জন্য "হট স্পট" পূর্বাভাস দিতে স্কোর তৈরি করতে ব্যবহার করা হচ্ছে। এই স্কোরগুলি স্বয়ংক্রিয় প্রভাব ফেলতে পারে বা বিচার ব্যবস্থার মধ্যে কর্মকর্তাদের দ্বারা নেওয়া সিদ্ধান্তগুলি অবহিত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। কানাডায় 2014 সাল থেকে এ. ডি. এম অভিবাসন কর্মকর্তাদের দ্বারা পরিচালিত কিছু কার্যকলাপ স্বয়ংক্রিয় করতে এবং কিছু অভিবাসী ও দর্শনার্থীর আবেদনের মূল্যায়নকে সমর্থন করার জন্য ব্যবহৃত হয়ে আসছে। নির্দিষ্ট কিছু কম্পিউটার প্রোগ্রামে নির্দিষ্ট আর্থিক লেনদেন সম্পর্কিত ক্রয়-বিক্রয় অর্ডার তৈরি করতে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে আন্তর্জাতিক বাজারে অর্ডার জমা দেওয়ার জন্য অর্থনীতি স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যবস্থা ব্যবহার করা হয়। প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ, উন্নত পরিসংখ্যানগত এবং গাণিতিক গণনা বা অন্যান্য বৈদ্যুতিন উৎস থেকে ইনপুটগুলির উপর ভিত্তি করে ব্যবসায়িক কৌশলগুলি ব্যবহার করে কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে পূর্বনির্ধারিত নিয়মের উপর ভিত্তি করে অর্ডার তৈরি করতে পারে। বিজনেস কন্টিনিউয়াস অডিটিং কন্টিনিউয়াস অডিটিং প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করতে উন্নত বিশ্লেষণমূলক সরঞ্জাম ব্যবহার করে। বেসরকারী খাতে ব্যবসায়িক উদ্যোগ এবং সরকারী সংস্থা ও পৌরসভাগুলিতে এটি ব্যবহার করা যেতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের অগ্রগতি অব্যাহত থাকায়, হিসাবরক্ষক এবং নিরীক্ষকরা ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করতে পারেন যা সিদ্ধান্ত নেয় যে কী অসঙ্গতিপূর্ণ, কর্মীদের অবহিত করা হবে কিনা এবং কর্মীদের নির্ধারিত কাজগুলিকে কীভাবে অগ্রাধিকার দেওয়া যায়। মিডিয়া এবং বিনোদন ডিজিটাল মিডিয়া, বিনোদন প্ল্যাটফর্ম এবং তথ্য পরিষেবাগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে জনতাত্ত্বিক তথ্য, পূর্ববর্তী নির্বাচন, সহযোগিতামূলক ফিল্টারিং বা বিষয়বস্তু-ভিত্তিক ফিল্টারিংয়ের উপর ভিত্তি করে স্বয়ংক্রিয় সুপারিশ ব্যবস্থার মাধ্যমে দর্শকদের কাছে বিষয়বস্তু সরবরাহ করে। এর মধ্যে রয়েছে সঙ্গীত এবং ভিডিও প্ল্যাটফর্ম, প্রকাশনা, স্বাস্থ্য তথ্য, পণ্য ডাটাবেস এবং সার্চ ইঞ্জিন। অনেক সুপারিশকারী ব্যবস্থা ব্যবহারকারীদের সুপারিশ গ্রহণের জন্য কিছু সংস্থা প্রদান করে এবং সিস্টেম ব্যবহারকারীর ক্রিয়াকলাপের উপর ভিত্তি করে ডেটা-চালিত অ্যালগরিদমিক ফিডব্যাক লুপগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করে। 2020-এর দশকে ওপেনএআই এবং গুগলের মতো সংস্থাগুলি দ্বারা তৈরি করা বড় আকারের মেশিন লার্নিং ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এবং ইমেজ ক্রিয়েশন প্রোগ্রামগুলির অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ রয়েছে তবে তাদের বিজ্ঞাপন, কপিরাইটিং, স্টক ইমেজরি এবং গ্রাফিক ডিজাইনের পাশাপাশি অন্যান্য ক্ষেত্রে বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন থাকার সম্ভাবনা রয়েছে সাংবাদিকতা এবং আইন। অনলাইন বিজ্ঞাপন অনেক ডিজিটাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম, ওয়েবসাইট এবং সার্চ ইঞ্জিনের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সমন্বিত এবং প্রায়শই বিভিন্ন বিন্যাসে প্রদর্শন বিজ্ঞাপনের স্বয়ংক্রিয় বিতরণ জড়িত। 'প্রোগ্রাম্যাটিক' অনলাইন বিজ্ঞাপনে সরাসরি মানুষের সিদ্ধান্ত গ্রহণের পরিবর্তে সফ্টওয়্যারের মাধ্যমে ওয়েবসাইট এবং প্ল্যাটফর্মে ডিজিটাল বিজ্ঞাপনের বিক্রয় এবং বিতরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে জড়িত। এটি কখনও কখনও জলপ্রপাত মডেল হিসাবে পরিচিত যা বিভিন্ন সিস্টেম এবং খেলোয়াড়দের মধ্যে ক্রমবর্ধমান পদক্ষেপের সাথে জড়িত থাকেঃ প্রকাশক এবং ডেটা ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম, ব্যবহারকারীর ডেটা, বিজ্ঞাপন সার্ভার এবং তাদের বিতরণ ডেটা, ইনভেন্টরি ম্যানেজমেন্ট সিস্টেম, বিজ্ঞাপন ব্যবসায়ী এবং বিজ্ঞাপন বিনিময়। বিজ্ঞাপনদাতাদের জন্য স্বচ্ছতার অভাব, যাচাইযোগ্য মেট্রিক্স, বিজ্ঞাপন স্থানগুলির উপর নিয়ন্ত্রণের অভাব, দর্শকদের ট্র্যাকিং এবং গোপনীয়তার উদ্বেগ সহ এই ব্যবস্থায় বিভিন্ন সমস্যা রয়েছে। ইন্টারনেট ব্যবহারকারীরা যারা বিজ্ঞাপন অপছন্দ করেন তারা বিজ্ঞাপন ব্লকিং প্রযুক্তির মতো পাল্টা ব্যবস্থা গ্রহণ করেছেন যা ব্যবহারকারীদের ওয়েবসাইট এবং কিছু ইন্টারনেট অ্যাপ্লিকেশন থেকে অবাঞ্ছিত বিজ্ঞাপন স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফিল্টার করার অনুমতি দেয়। 2017 সালে, 24 শতাংশ অস্ট্রেলীয় ইন্টারনেট ব্যবহারকারীর বিজ্ঞাপন ব্লকার ছিল। স্বাস্থ্য গভীর শিক্ষা এআই ইমেজ মডেলগুলি এক্স-রে পর্যালোচনা এবং চোখের অবস্থা ম্যাকুলার ডিজেনারেশন সনাক্ত করার জন্য ব্যবহার করা হচ্ছে। সমাজসেবা সরকারগুলি 2000-এর দশকের গোড়ার দিক থেকে আরও দক্ষ প্রশাসন ও সামাজিক পরিষেবা প্রদানের জন্য ডিজিটাল প্রযুক্তি প্রয়োগ করে আসছে, যা প্রায়শই ই-গভর্নমেন্ট হিসাবে উল্লেখ করা হয়। বিশ্বজুড়ে অনেক সরকার এখন ঝুঁকির উপর ভিত্তি করে অ্যালগরিদমিক পুলিশিং, বিমানবন্দর স্ক্রিনিংয়ের মতো মানুষের নজরদারি বাছাই, শিশু সুরক্ষায় ঝুঁকির প্রোফাইলের উপর ভিত্তি করে পরিষেবা প্রদান, কর্মসংস্থান পরিষেবা প্রদান এবং বেকারদের পরিচালনা সহ নীতি ও পরিষেবাগুলিকে প্রোফাইলিং এবং লক্ষ্য করার জন্য স্বয়ংক্রিয়, অ্যালগরিদমিক সিস্টেম ব্যবহার করছে। সামাজিক পরিষেবাগুলিতে এ. ডি. এম-এর একটি উল্লেখযোগ্য প্রয়োগ ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের ব্যবহারের সাথে সম্পর্কিত-যেমন শিশু সুরক্ষায় অপব্যবহার/অবহেলা থেকে শিশুদের ঝুঁকির পূর্বাভাস, পুলিশিং এবং ফৌজদারি বিচারের ক্ষেত্রে পুনরাবৃত্তি বা অপরাধের পূর্বাভাস, সম্মতি ব্যবস্থায় কল্যাণ/কর জালিয়াতির পূর্বাভাস, কর্মসংস্থান পরিষেবাগুলিতে দীর্ঘমেয়াদী বেকারত্বের পূর্বাভাস। ঐতিহাসিকভাবে এই ব্যবস্থাগুলি স্ট্যান্ডার্ড পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছিল, তবে 2000-এর দশকের গোড়ার দিক থেকে মেশিন লার্নিং ক্রমবর্ধমানভাবে বিকশিত এবং প্রয়োগ করা হয়েছে। সামাজিক পরিষেবায় এ. ডি. এম-এর ব্যবহারের মূল বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে পক্ষপাতিত্ব, ন্যায্যতা, জবাবদিহিতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা যা কোনও সিদ্ধান্তের কারণগুলির চারপাশে স্বচ্ছতা এবং কোনও যন্ত্র যে ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নিয়েছে তা ব্যাখ্যা করার ক্ষমতাকে বোঝায়। উদাহরণস্বরূপ, অস্ট্রেলিয়ার ফেডারেল সোশ্যাল সিকিউরিটি ডেলিভারি এজেন্সি, সেন্টারলিঙ্ক, ঋণ সনাক্ত ও সংগ্রহের জন্য একটি স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়া তৈরি ও বাস্তবায়ন করেছে যার ফলে রোবো-ডেট স্কিম নামে পরিচিত ভুল ঋণ সংগ্রহের অনেক ঘটনা ঘটেছে। ট্রান্সপোর্ট অ্যান্ড মোবিলিটি কানেক্টেড অ্যান্ড অটোমেটেড মোবিলিটি (সিএএম)-তে স্বয়ংক্রিয় যানবাহন যেমন স্ব-চালিত গাড়ি এবং অন্যান্য ধরনের পরিবহন জড়িত থাকে যা গাড়ির মানব নিয়ন্ত্রণের বিভিন্ন দিক প্রতিস্থাপনের জন্য স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ ব্যবস্থা ব্যবহার করে। এটি লেভেল 0 (সম্পূর্ণ মানব ড্রাইভিং) থেকে লেভেল 5 (সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত) পর্যন্ত হতে পারে। 5ম স্তরে যন্ত্রটি ডেটা মডেল এবং ভূস্থানিক ম্যাপিং এবং রিয়েল-টাইম সেন্সর এবং পরিবেশের প্রক্রিয়াকরণের উপর ভিত্তি করে যানবাহন নিয়ন্ত্রণের সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম। 1 থেকে 3 স্তরের গাড়িগুলি ইতিমধ্যেই 2021 সালে বাজারে পাওয়া যাচ্ছে। 2016 সালে জার্মান সরকার একটি 'স্বয়ংক্রিয় এবং সংযুক্ত ড্রাইভিং সম্পর্কিত নীতিশাস্ত্র কমিশন' প্রতিষ্ঠা করে যা সংযুক্ত এবং স্বয়ংক্রিয় যানবাহন (সিএভি) বিকাশের সুপারিশ করে যদি সিস্টেমগুলি মানব চালকদের তুলনায় কম দুর্ঘটনা ঘটায় (ঝুঁকির ইতিবাচক ভারসাম্য)। এটি স্বয়ংক্রিয় এবং সংযুক্ত ড্রাইভিংয়ের অভিযোজনের জন্য 20 টি নৈতিক নিয়মও সরবরাহ করেছে। 2020 সালে সিএএম-এর উপর ইউরোপীয় কমিশনের কৌশলটি সুপারিশ করেছিল যে সড়ক দুর্ঘটনা এবং নির্গমন কমাতে ইউরোপে এগুলি গ্রহণ করা উচিত তবে স্ব-চালিত গাড়িগুলি দুর্ঘটনার ক্ষেত্রে দায়বদ্ধতা এবং নৈতিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে অনেক নীতি, সুরক্ষা এবং আইনি সমস্যা উত্থাপন করে। এ. ভি-গুলি ব্যাপকভাবে গ্রহণ করতে হলে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের প্রতি আস্থা এবং তাদের নিরাপত্তা সম্পর্কে সম্প্রদায়ের উদ্বেগের বিষয়গুলি সমাধান করতে হবে। সেন্সর, ক্যামেরা, অনলাইন লেনদেন এবং সোশ্যাল মিডিয়ার মাধ্যমে স্বয়ংক্রিয় ডিজিটাল তথ্য সংগ্রহ সরকারি ও বাণিজ্যিক ক্ষেত্রে নজরদারি অনুশীলন এবং প্রতিষ্ঠানের পরিধি, মাত্রা এবং লক্ষ্যকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রসারিত করেছে। ফলস্বরূপ সন্দেহভাজনদের লক্ষ্যবস্তু পর্যবেক্ষণ থেকে সমগ্র জনগোষ্ঠীকে পর্যবেক্ষণ করার দক্ষতার দিকে একটি বড় পরিবর্তন হয়েছে। স্বয়ংক্রিয় তথ্য সংগ্রহের ফলে এখন যে স্তরের নজরদারি সম্ভব তা নজরদারি পুঁজিবাদ বা নজরদারি অর্থনীতি হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে যাতে ডিজিটাল মিডিয়া প্রতিটি মিথস্ক্রিয়ায় বড় আকারের ট্র্যাকিং এবং তথ্য সংগ্রহের সাথে জড়িত তা নির্দেশ করে। নৈতিক ও আইনি সমস্যা স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ ব্যবস্থার অনেক সামাজিক, নৈতিক ও আইনি প্রভাব রয়েছে। উত্থাপিত উদ্বেগের মধ্যে রয়েছে স্বচ্ছতার অভাব এবং সিদ্ধান্তের প্রতিযোগিতামূলকতা, গোপনীয়তা ও নজরদারির উপর অনুপ্রবেশ, তথ্য ও অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতের কারণে পদ্ধতিগত পক্ষপাত এবং বৈষম্য বৃদ্ধি, বৌদ্ধিক সম্পত্তির অধিকার, মিডিয়া প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে ভুল তথ্যের বিস্তার, প্রশাসনিক বৈষম্য, ঝুঁকি ও দায়িত্ব, বেকারত্ব এবং আরও অনেক কিছু। এডিএম আরও সর্বব্যাপী হয়ে ওঠার সাথে সাথে তথ্য সমাজে সুশাসন নিশ্চিত করার জন্য নৈতিক চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার আরও বেশি প্রয়োজন রয়েছে। এডিএম সিস্টেমগুলি প্রায়শই মেশিন লার্নিং এবং অ্যালগরিদমগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয় যা সহজেই দেখা বা বিশ্লেষণ করা যায় না, যার ফলে তারা 'ব্ল্যাক বক্স' সিস্টেম যা স্বচ্ছ বা জবাবদিহিমূলক নয় বলে উদ্বেগের সৃষ্টি করে। কানাডার সিটিজেন ল্যাবের একটি প্রতিবেদনে বিভিন্ন ক্ষেত্রে এ. ডি. এম-এর প্রয়োগের সমালোচনামূলক মানবাধিকার বিশ্লেষণের পক্ষে যুক্তি দেওয়া হয়েছে যাতে স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণের ব্যবহারের ফলে সমতা এবং বৈষম্যহীনতার অধিকার সহ অধিকার লঙ্ঘিত না হয়; চলাচল, মতপ্রকাশ, ধর্ম এবং সমিতির স্বাধীনতা; গোপনীয়তার অধিকার এবং ব্যক্তির জীবন, স্বাধীনতা এবং সুরক্ষার অধিকার। এডিএম-এর আইনী প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যে রয়েছেঃ 2016 সালে প্রবর্তিত ইউরোপীয় জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন (জিডিপিআর), ইউরোপীয় ইউনিয়নের (ইইউ) ডেটা সুরক্ষা এবং গোপনীয়তার বিষয়ে ইইউ আইনের একটি নিয়ন্ত্রণ। অনুচ্ছেদ 22 (1) শুধুমাত্র স্বয়ংক্রিয় ব্যক্তিগত সিদ্ধান্ত গ্রহণের উপর ভিত্তি করে আইনি বা অন্যান্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে এমন সিদ্ধান্তের সাপেক্ষে না হওয়ার তথ্য বিষয়গুলির অধিকারকে অন্তর্ভুক্ত করে। জিডিপিআর ব্যাখ্যার অধিকার সম্পর্কিত কিছু নিয়মও অন্তর্ভুক্ত করে তবে এগুলির সঠিক সুযোগ এবং প্রকৃতি বর্তমানে ইউরোপীয় ইউনিয়নের কোর্ট অফ জাস্টিস দ্বারা পর্যালোচনার বিষয়। এই বিধানগুলি প্রথম জিডিপিআর-এ প্রবর্তিত হয়নি, তবে 1995 সালে ডেটা সুরক্ষা নির্দেশিকা এবং 1978 সালের ফরাসি আইন, জিডিপিআর-এর পর থেকে ইউরোপ জুড়ে একই আকারে উপস্থিত রয়েছে। একইভাবে উগান্ডা, মরক্কো এবং মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ভার্জিনিয়া রাজ্য সহ বিশ্বজুড়ে অন্যান্য অনেক বিচারব্যবস্থার তথ্য সুরক্ষা আইনে বিভিন্ন সংযুক্ত অধিকার এবং বাধ্যবাধকতা সহ সুযোগ এবং শব্দের বিধান উপস্থিত রয়েছে। ফরাসি লোয় পোর উন রিপাবলিক নিউমেরিকের অধীনে 'অ্যালগরিদমিক ট্রিটমেন্ট' গঠনকারী সরকারী খাতের স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্তগুলির ব্যাখ্যার অধিকার। বায়াস এডিএম নিম্নলিখিত সূত্রগুলি থেকে উদ্ভূত অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, যেখানে ডেটা ইনপুটগুলি তাদের সংগ্রহ বা নির্বাচনের ক্ষেত্রে পক্ষপাতদুষ্ট অ্যালগরিদমের প্রযুক্তিগত নকশা, উদাহরণস্বরূপ যেখানে কোনও ব্যক্তি কীভাবে উদীয়মান পক্ষপাতের আচরণ করবে সে সম্পর্কে অনুমান করা হয়েছে, যেখানে অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতিতে এডিএম-এর প্রয়োগ পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল তৈরি করে। এটি ব্যাখ্যাযোগ্য এআই (এক্সএআই) বা ব্যাখ্যাযোগ্য এআই নামেও পরিচিত, যেখানে সমাধানের ফলাফলগুলি মানুষ বিশ্লেষণ এবং বুঝতে পারে। এক্সএআই অ্যালগরিদমগুলি তিনটি নীতি অনুসরণ করে বলে মনে করা হয়-স্বচ্ছতা, ব্যাখ্যাযোগ্যতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা। তথ্য অসমতা স্বয়ংক্রিয় সিদ্ধান্ত গ্রহণ এমন ব্যক্তিদের মধ্যে তথ্য অসমতা বাড়িয়ে তুলতে পারে যাদের ডেটা সিস্টেমে ফিড করে এবং সেই ডেটা থেকে তথ্য অনুমান করতে সক্ষম প্ল্যাটফর্ম এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের সিস্টেম। অন্যদিকে দেখা গেছে যে আর্থিক বাণিজ্যে দুটি কৃত্রিম বুদ্ধিমান এজেন্টের মধ্যে তথ্যের অসমতা দুটি মানব এজেন্টের মধ্যে বা মানুষ এবং মেশিন এজেন্টের মধ্যে অনেক কম হতে পারে। গবেষণা ক্ষেত্র ব্যবসা, কম্পিউটার বিজ্ঞান, হিউম্যান কম্পিউটার ইন্টারঅ্যাকশন (এইচসিআই), আইন, জনপ্রশাসন এবং মিডিয়া ও যোগাযোগ সহ এ. ডি. এম-এর উন্নয়ন, প্রয়োগ এবং প্রভাবের দিকে অনেক একাডেমিক শাখা ও ক্ষেত্র ক্রমবর্ধমানভাবে তাদের মনোযোগ নিবদ্ধ করছে। মিডিয়া বিষয়বস্তু এবং অনুসন্ধান ব্যবস্থা এবং প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে অ্যালগরিদমিকভাবে চালিত সংবাদ, ভিডিও এবং অন্যান্য বিষয়বস্তুর অটোমেশন মিডিয়া স্টাডিতে একাডেমিক গবেষণার একটি প্রধান কেন্দ্রবিন্দু। সামাজিক-প্রযুক্তিগত ব্যবস্থার প্রেক্ষাপটে স্বচ্ছতা এবং ব্যাখ্যাযোগ্যতা অধ্যয়নের জন্য 2018 সালে ন্যায্যতা, জবাবদিহিতা এবং স্বচ্ছতা (এ. সি. এম. এফ. এ. সি. সি. টি) সম্পর্কিত এ. সি. এম সম্মেলন প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল, যার মধ্যে অনেকগুলি এ. ডি. এম এবং এ. আই অন্তর্ভুক্ত। এডিএম-এর তদন্তকারী প্রধান গবেষণা কেন্দ্রগুলির মধ্যে রয়েছেঃ অ্যালগরিদম ওয়াচ, জার্মানি এআরসি সেন্টার অফ এক্সিলেন্স ফর অটোমেটেড ডিসিশন-মেকিং অ্যান্ড সোসাইটি, অস্ট্রেলিয়া সিটিজেন ল্যাব, কানাডা ইনফরম্যাটিক্স ইউরোপ আরও দেখুন অটোমেটেড ডিসিশন সাপোর্ট অ্যালগরিদম বায়াস ডিসিশন-মেকিং সফ্টওয়্যার ডিসিশন ম্যানেজমেন্ট এথিক্স অফ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স সরকার দ্বারা অ্যালগরিদম মেশিন লার্নিং সুপারিশকারী সিস্টেম রেফারেন্স বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি অধ্যয়ন এবং ডিজিটাল প্রযুক্তি মেশিন লার্নিং