Automated decision-making
ઓટોમેટેડ ડિસિઝન-મેકિંગ (એ. ડી. એમ.) માં જાહેર વહીવટ, વ્યવસાય, આરોગ્ય, શિક્ષણ, કાયદો, રોજગાર, પરિવહન, મીડિયા અને મનોરંજન સહિત વિવિધ સંદર્ભોમાં નિર્ણયો લેવા માટે ડેટા, મશીનો અને અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ થાય છે, જેમાં માનવીય દેખરેખ અથવા હસ્તક્ષેપની વિવિધ ડિગ્રીઓ હોય છે. એ. ડી. એમ. માં ડેટાબેઝ, ટેક્સ્ટ, સોશિયલ મીડિયા, સેન્સર્સ, ઈમેજ અથવા સ્પીચ જેવા વિવિધ સ્રોતોમાંથી મોટા પાયે ડેટાનો સમાવેશ થાય છે, જેની પ્રક્રિયા કોમ્પ્યુટર સોફ્ટવેર, એલ્ગોરિધમ્સ, મશીન લર્નિંગ, નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ, ઓગમેન્ટેડ ઇન્ટેલિજન્સ અને રોબોટિક્સ સહિત વિવિધ તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવે છે. વિવિધ સંદર્ભોમાં સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રણાલીઓ (એ. ડી. એમ. એસ.) નો વધતો ઉપયોગ માનવ સમાજ માટે ઘણા લાભો અને પડકારો રજૂ કરે છે, જેમાં તકનીકી, કાનૂની, નૈતિક, સામાજિક, શૈક્ષણિક, આર્થિક અને આરોગ્યના પરિણામોને ધ્યાનમાં લેવાની જરૂર પડે છે. ઝાંખી સામેલ ઓટોમેશનના સ્તરના આધારે એ. ડી. એમ. ની વિવિધ વ્યાખ્યાઓ છે. કેટલીક વ્યાખ્યાઓ સૂચવે છે કે એ. ડી. એમ. માં યુરોપિયન યુનિયનના જનરલ ડેટા પ્રોટેક્શન રેગ્યુલેશન (કલમ 22) જેવા માનવીય ઇનપુટ વિના શુદ્ધ તકનીકી માધ્યમો દ્વારા લેવામાં આવતા નિર્ણયો સામેલ છે. જો કે, એ. ડી. એમ. તકનીકો અને એપ્લિકેશનો નિર્ણય-સહાયક પ્રણાલીઓથી લઈને ઘણા સ્વરૂપો લઈ શકે છે જે માનવ નિર્ણય લેનારાઓને કાર્ય કરવા માટે ભલામણો કરે છે, જેને કેટલીકવાર સંવર્ધિત બુદ્ધિ અથવા 'વહેંચાયેલ નિર્ણય લેવાની' તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે સંપૂર્ણપણે સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાઓ કે જે માનવ સંડોવણી વિના વ્યક્તિઓ અથવા સંસ્થાઓ વતી નિર્ણયો લે છે. સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રણાલીઓમાં ઉપયોગમાં લેવાતા નમૂનાઓ કૃત્રિમ બુદ્ધિ અને ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક (DNN) દ્વારા ચેકલિસ્ટ અને નિર્ણય વૃક્ષો જેટલા સરળ હોઈ શકે છે. 1950 ના દાયકાથી કમ્પ્યુટર્સ મૂળભૂત પ્રક્રિયા કરવા માટે સક્ષમ થવાથી જટિલ, અસ્પષ્ટ અને ઉચ્ચ કુશળ કાર્યો જેમ કે છબી અને વાણી ઓળખ, ગેમપ્લે, વૈજ્ઞાનિક અને તબીબી વિશ્લેષણ અને બહુવિધ ડેટા સ્રોતોમાં અનુમાન લગાવવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. એ. ડી. એમ. ને હવે સમાજના તમામ ક્ષેત્રોમાં અને મનોરંજનથી લઈને પરિવહન સુધીના ઘણા વૈવિધ્યસભર ક્ષેત્રોમાં વધુને વધુ તૈનાત કરવામાં આવી રહ્યું છે. એ. ડી. એમ. સિસ્ટમ (એ. ડી. એમ. એસ.) માં બહુવિધ નિર્ણય બિંદુઓ, ડેટા સમૂહો અને તકનીકો (એ. ડી. એમ. ટી.) સામેલ હોઈ શકે છે અને તે ફોજદારી ન્યાય પ્રણાલી અથવા વ્યવસાય પ્રક્રિયા જેવી મોટી વહીવટી અથવા તકનીકી પ્રણાલીમાં બેસી શકે છે. ડેટા ઓટોમેટેડ નિર્ણય લેવામાં ડેટાનો ઉપયોગ ઇનપુટ તરીકે થાય છે, ક્યાં તો પ્રક્રિયા, મોડેલ અથવા અલ્ગોરિધમમાં વિશ્લેષણ કરવા માટે, અથવા નવા મોડેલો શીખવા અને બનાવવા માટે. એ. ડી. એમ. પ્રણાલીઓ પ્રણાલીના લક્ષ્યો અને સંદર્ભોના આધારે માહિતીના પ્રકારો અને સ્રોતોની વિશાળ શ્રેણીનો ઉપયોગ અને જોડાણ કરી શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર અને રોબોટિક્સ માટે સેન્સર ડેટા, સુરક્ષા પ્રણાલીઓ માટે ઓળખ ડેટા, જાહેર વહીવટ માટે વસ્તી વિષયક અને નાણાકીય ડેટા, આરોગ્યમાં તબીબી રેકોર્ડ, કાયદામાં ગુનાહિત રેકોર્ડ. આમાં કેટલીકવાર વિશાળ માત્રામાં ડેટા અને કમ્પ્યુટિંગ પાવર સામેલ હોઈ શકે છે. માહિતીની ગુણવત્તા એ. ડી. એમ. પ્રણાલીઓમાં ઉપલબ્ધ અને ઉપયોગમાં લેવા માટે સક્ષમ માહિતીની ગુણવત્તા પરિણામો માટે મૂળભૂત છે અને ઘણીવાર ઘણા કારણોસર અત્યંત સમસ્યારૂપ હોય છે. ડેટાસેટ્સ ઘણીવાર અત્યંત પરિવર્તનશીલ હોય છે, મોટા પાયે ડેટા કોર્પોરેશનો અથવા સરકારો દ્વારા નિયંત્રિત થઈ શકે છે, ગોપનીયતા અથવા સુરક્ષા કારણોસર પ્રતિબંધિત, અપૂર્ણ, પક્ષપાતી, સમય અથવા કવરેજની દ્રષ્ટિએ મર્યાદિત, વિવિધ રીતે શરતોને માપવા અને તેનું વર્ણન કરવું અને અન્ય ઘણા મુદ્દાઓ. મશીનોને માહિતીમાંથી શીખવા માટે, મોટા કોષો ઘણીવાર જરૂરી હોય છે જે મેળવવાનું અથવા ગણતરી કરવાનું મુશ્કેલ હોઈ શકે છે, જો કે જ્યાં ઉપલબ્ધ હોય ત્યાં, નોંધપાત્ર સફળતાઓ પ્રદાન કરે છે, ઉદાહરણ તરીકે છાતીના એક્સ-રેનું નિદાન કરવામાં. એ. ડી. એમ. ટેક્નોલોજીસ ઓટોમેટેડ ડિસિઝન-મેકિંગ ટેક્નોલોજીસ (એ. ડી. એમ. ટી.) એ સોફ્ટવેર-કોડેડ ડિજિટલ સાધનો છે જે ઇનપુટ ડેટાને આઉટપુટ ડેટામાં સ્વચાલિત અનુવાદિત કરે છે, જે સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રણાલીઓના કાર્યમાં ફાળો આપે છે. એ. ડી. એમ. કાર્યક્રમો અને પ્રણાલીઓમાં ઉપયોગમાં લેવાતી તકનીકોની વિશાળ શ્રેણી છે. મૂળભૂત કોમ્પ્યુટેશનલ કામગીરીઓ સાથે સંકળાયેલા એ. ડી. એમ. ટી. શોધ (<આઇ. ડી. 1>, 1-2-ઘણી, ડેટા મેચિંગ/મર્જ) મેળ ખાતી (બે જુદી જુદી વસ્તુઓ) ગાણિતિક ગણતરી (સૂત્ર) મૂલ્યાંકન અને જૂથ માટે એ. ડી. એમ. ટી.: વપરાશકર્તા પ્રોફાઇલિંગ ભલામણ પ્રણાલીઓ ક્લસ્ટરિંગ વર્ગીકરણ સુવિધા શિક્ષણ આગાહી વિશ્લેષણ (આગાહી સહિત) જગ્યા અને પ્રવાહને લગતા એ. ડી. એમ. ટી.: સામાજિક નેટવર્ક વિશ્લેષણ (લિંક આગાહી સહિત) જટિલ ડેટા ફોર્મેટની પ્રક્રિયા માટે એ. ડી. એમ. ટી. નું મેપિંગ ઇમેજ પ્રોસેસિંગ ઓડિયો પ્રોસેસિંગ નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (એન. એલ. પી.) અન્ય એ. ડી. એમ. ટી. વ્યવસાય નિયમો વ્યવસ્થાપન પ્રણાલીઓ સમય શ્રેણી વિશ્લેષણ વિસંગતતા શોધ મોડેલિંગ/સિમ્યુલેશન મશીન લર્નિંગ મશીન લર્નિંગ (એમ. એલ.) માં મોટા ડેટા સમૂહો અને શીખવા માટેના ઉદાહરણોના સંપર્ક દ્વારા કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સને તાલીમ આપવાનો સમાવેશ થાય છે. મશીન લર્નિંગનો ઉપયોગ ડેટા જનરેટ કરવા અને તેનું વિશ્લેષણ કરવા તેમજ અલ્ગોરિધમિક ગણતરીઓ કરવા માટે થઈ શકે છે અને તેને છબી અને વાણી ઓળખ, અનુવાદ, લખાણ, ડેટા અને સિમ્યુલેશન પર લાગુ કરવામાં આવે છે. જ્યારે મશીન લર્નિંગ થોડા સમયથી ચાલી રહ્યું છે, ત્યારે ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ (ડી. એન. એન.) ની તાલીમમાં તાજેતરની સફળતાઓ અને જી. પી. યુ. કોપ્રોસેસર્સ અને ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ સાથે ડેટા સ્ટોરેજ ક્ષમતા અને કોમ્પ્યુટેશનલ શક્તિમાં નાટ્યાત્મક વધારો થવાને કારણે તે વધુને વધુ શક્તિશાળી બની રહ્યું છે. ફાઉન્ડેશન મોડેલો પર આધારિત મશીન લર્નિંગ સિસ્ટમ્સ ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પર ચાલે છે અને ટેક્સ્ટ અને છબીઓ જેવા મોટા પ્રમાણમાં સામાન્ય ડેટા પર એક વિશાળ સિસ્ટમને તાલીમ આપવા માટે પેટર્ન મેચિંગનો ઉપયોગ કરે છે. પ્રારંભિક મોડેલો દરેક નવી સમસ્યા માટે શરૂઆતથી શરૂ થવાનું વલણ ધરાવતા હતા, જો કે 2020 ના દાયકાની શરૂઆતથી ઘણા લોકો નવી સમસ્યાઓને સ્વીકારવામાં સક્ષમ છે. આ તકનીકોના ઉદાહરણોમાં ઓપન AIનો DALL-E (એક છબી નિર્માણ કાર્યક્રમ) અને તેમના વિવિધ જી. પી. ટી. ભાષા નમૂનાઓ અને ગૂગલના પી. એ. એલ. એમ. ભાષા નમૂના કાર્યક્રમનો સમાવેશ થાય છે. સુસંગતતા વધારવા, કાર્યક્ષમતામાં સુધારો કરવા, ખર્ચમાં ઘટાડો કરવા અને જટિલ સમસ્યાઓના નવા ઉકેલોને સક્ષમ કરવા સહિત અનેક કારણોસર જાહેર અને ખાનગી ક્ષેત્રની સંસ્થાઓ દ્વારા માનવ નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને બદલવા અથવા વધારવા માટે એ. ડી. એમ. નો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. દલીલની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા, દલીલયુક્ત નિબંધોનું મૂલ્યાંકન કરવા અને ચર્ચાઓનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે તકનીકીના ઉપયોગમાં ચર્ચા સંશોધન અને વિકાસ ચાલી રહ્યો છે. આ દલીલ તકનીકોના સંભવિત ઉપયોગો શિક્ષણ અને સમાજમાં ફેલાયેલા છે. આ સંદર્ભમાં વિચારણા કરવા માટેના દૃશ્યોમાં સંવાદાત્મક, ગાણિતિક, વૈજ્ઞાનિક, વ્યાખ્યાત્મક, કાનૂની અને રાજકીય દલીલ અને ચર્ચાના મૂલ્યાંકન અને મૂલ્યાંકનનો સમાવેશ થાય છે. વિશ્વભરની કાનૂની પ્રણાલીઓમાં, જોખમી મૂલ્યાંકન સાધનો (આરએઆઈ) જેવા અલ્ગોરિધમિક સાધનોનો ઉપયોગ ઘણા સંદર્ભોમાં ન્યાયાધીશો, સનદી અધિકારીઓ અને પોલીસ અધિકારીઓના માનવીય ચુકાદાને પૂરક અથવા બદલવા માટે કરવામાં આવે છે. યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં આર. એ. આઈ. નો ઉપયોગ પૂર્વ-સુનાવણી અટકાયત અને સજાના નિર્ણયોમાં પુનરાવર્તનના જોખમની આગાહી કરવા, કેદીઓ માટે પેરોલનું મૂલ્યાંકન કરવા અને ભવિષ્યના ગુના માટે "હોટ સ્પોટ્સ" ની આગાહી કરવા માટે કરવામાં આવે છે. આ ગુણ આપમેળે અસરમાં પરિણમી શકે છે અથવા ન્યાય વ્યવસ્થામાં અધિકારીઓ દ્વારા લેવામાં આવેલા નિર્ણયોની જાણ કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. કેનેડામાં એ. ડી. એમ. નો ઉપયોગ 2014 થી ઇમિગ્રેશન અધિકારીઓ દ્વારા હાથ ધરવામાં આવતી કેટલીક પ્રવૃત્તિઓને સ્વચાલિત કરવા અને કેટલાક ઇમિગ્રન્ટ અને મુલાકાતી અરજીઓના મૂલ્યાંકનને ટેકો આપવા માટે કરવામાં આવે છે. ચોક્કસ નાણાકીય વ્યવહારો સાથે સંબંધિત ખરીદી અને વેચાણ ઓર્ડર બનાવવા અને આંતરરાષ્ટ્રીય બજારોમાં ઓર્ડર આપમેળે સબમિટ કરવા માટે અમુક કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામમાં અર્થશાસ્ત્ર સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. કોમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ તકનીકી વિશ્લેષણ, અદ્યતન આંકડાકીય અને ગાણિતિક ગણતરીઓ અથવા અન્ય ઇલેક્ટ્રોનિક સ્રોતોમાંથી ઇનપુટ્સ પર આધારિત વેપારી વ્યૂહરચનાઓનો ઉપયોગ કરીને પૂર્વવ્યાખ્યાયિત નિયમોના સમૂહના આધારે આપમેળે ઓર્ડર પેદા કરી શકે છે. સતત ઓડિટિંગ ઓડિટિંગ પ્રક્રિયાઓને સ્વચાલિત કરવા માટે અદ્યતન વિશ્લેષણાત્મક સાધનોનો ઉપયોગ કરે છે. તેનો ઉપયોગ ખાનગી ક્ષેત્રમાં વ્યવસાયિક સાહસો દ્વારા અને જાહેર ક્ષેત્રમાં સરકારી સંસ્થાઓ અને નગરપાલિકાઓ દ્વારા થઈ શકે છે. જેમ જેમ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને મશીન લર્નિંગ આગળ વધવાનું ચાલુ રાખે છે તેમ, એકાઉન્ટન્ટ્સ અને ઓડિટર્સ વધુને વધુ વ્યવહારદક્ષ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરી શકે છે જે વિસંગત શું છે તે નક્કી કરવા, કર્મચારીઓને સૂચિત કરવા કે નહીં અને કર્મચારીઓને સોંપવામાં આવેલા કાર્યોને કેવી રીતે પ્રાથમિકતા આપવી તે જેવા નિર્ણયો લે છે. મીડિયા અને મનોરંજન ડિજિટલ મીડિયા, મનોરંજન પ્લેટફોર્મ અને માહિતી સેવાઓ વસ્તી વિષયક માહિતી, અગાઉની પસંદગીઓ, સહયોગી ફિલ્ટરિંગ અથવા સામગ્રી-આધારિત ફિલ્ટરિંગના આધારે સ્વચાલિત ભલામણ પ્રણાલીઓ દ્વારા પ્રેક્ષકોને વધુને વધુ સામગ્રી પ્રદાન કરે છે. આમાં સંગીત અને વિડિયો પ્લેટફોર્મ, પ્રકાશન, આરોગ્ય માહિતી, ઉત્પાદન ડેટાબેઝ અને સર્ચ એન્જિનનો સમાવેશ થાય છે. ઘણી ભલામણ પ્રણાલીઓ વપરાશકર્તાઓને ભલામણો સ્વીકારવા માટે કેટલીક એજન્સીઓ પણ પ્રદાન કરે છે અને સિસ્ટમ વપરાશકર્તાની ક્રિયાઓના આધારે ડેટા-સંચાલિત અલ્ગોરિધમિક પ્રતિસાદ લૂપ્સનો સમાવેશ કરે છે. 2020ના દાયકામાં ઓપનએઆઈ અને ગૂગલ જેવી કંપનીઓ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા મોટા પાયે મશીન લર્નિંગ લેંગ્વેજ મોડલ્સ અને ઇમેજ ક્રિએશન પ્રોગ્રામ્સની પહોંચ મર્યાદિત છે, જો કે તેમની જાહેરાત, કોપીરાઈટિંગ, સ્ટોક ઇમેજરી અને ગ્રાફિક ડિઝાઇન જેવા ક્ષેત્રોમાં તેમજ પત્રકારત્વ અને કાયદા જેવા અન્ય ક્ષેત્રોમાં વ્યાપક એપ્લિકેશન હોવાની શક્યતા છે. જાહેરાત ઓનલાઇન જાહેરાત ઘણા ડિજિટલ મીડિયા પ્લેટફોર્મ્સ, વેબસાઇટ્સ અને સર્ચ એન્જિનો સાથે નજીકથી સંકલિત છે અને તેમાં ઘણીવાર વિવિધ સ્વરૂપોમાં પ્રદર્શન જાહેરાતોની સ્વચાલિત ડિલિવરીનો સમાવેશ થાય છે. 'પ્રોગ્રામેટિક' ઓનલાઇન જાહેરાતમાં માનવ નિર્ણય લેવાને બદલે સોફ્ટવેર દ્વારા વેબસાઇટ્સ અને પ્લેટફોર્મ્સ પર ડિજિટલ જાહેરાતના વેચાણ અને વિતરણને સ્વચાલિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. આને કેટલીકવાર ધોધ મોડેલ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે જેમાં વિવિધ સિસ્ટમો અને ખેલાડીઓમાં પગલાંનો ક્રમ શામેલ છેઃ પ્રકાશકો અને ડેટા મેનેજમેન્ટ પ્લેટફોર્મ્સ, વપરાશકર્તા ડેટા, જાહેરાત સર્વર્સ અને તેમના વિતરણ ડેટા, ઇન્વેન્ટરી મેનેજમેન્ટ સિસ્ટમ્સ, જાહેરાત વેપારીઓ અને જાહેરાત વિનિમય. આ સિસ્ટમમાં જાહેરાતકર્તાઓ માટે પારદર્શિતાનો અભાવ, અસત્યાપિત મેટ્રિક્સ, જાહેરાત સ્થળો પર નિયંત્રણનો અભાવ, પ્રેક્ષકોનું ટ્રેકિંગ અને ગોપનીયતાની ચિંતાઓ સહિત વિવિધ મુદ્દાઓ છે. ઇન્ટરનેટ વપરાશકર્તાઓ કે જેઓ જાહેરાતોને નાપસંદ કરે છે તેમણે જાહેરાત અવરોધિત કરવાની તકનીકો જેવા પ્રતિકૂળ પગલાં અપનાવ્યા છે જે વપરાશકર્તાઓને વેબસાઇટ્સ અને કેટલીક ઇન્ટરનેટ એપ્લિકેશનોમાંથી અનિચ્છનીય જાહેરાતોને આપમેળે ફિલ્ટર કરવાની મંજૂરી આપે છે. 2017માં ઓસ્ટ્રેલિયાના 24 ટકા ઇન્ટરનેટ વપરાશકર્તાઓ પાસે જાહેરાત અવરોધક હતા. હેલ્થ ડીપ લર્નિંગ AI ઇમેજ મોડેલ્સનો ઉપયોગ એક્સ-રેની સમીક્ષા કરવા અને આંખની સ્થિતિ મેક્યુલર ડિજનરેશન શોધવા માટે કરવામાં આવી રહ્યો છે. સામાજિક સેવા સરકારો 2000ના દાયકાની શરૂઆતથી વધુ કાર્યક્ષમ વહીવટ અને સામાજિક સેવાઓ પ્રદાન કરવા માટે ડિજિટલ તકનીકોનો અમલ કરી રહી છે, જેને ઘણીવાર ઇ-ગવર્નમેન્ટ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. વિશ્વભરની ઘણી સરકારો હવે જોખમોના આધારે એલ્ગોરિધમિક પોલિસિંગ, એરપોર્ટ સ્ક્રિનિંગ જેવા લોકોની સર્વેલન્સ સૉર્ટિંગ, બાળ સુરક્ષામાં જોખમ રૂપરેખાઓના આધારે સેવાઓ પૂરી પાડવી, રોજગાર સેવાઓ પૂરી પાડવી અને બેરોજગારોને સંચાલિત કરવા સહિત નીતિઓ અને સેવાઓને પ્રોફાઇલિંગ અને લક્ષિત કરવા માટે સ્વચાલિત, એલ્ગોરિધમિક સિસ્ટમનો ઉપયોગ કરી રહી છે. સામાજિક સેવાઓમાં એ. ડી. એમ. નો નોંધપાત્ર ઉપયોગ આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણના ઉપયોગ સાથે સંબંધિત છે-દા. ત. બાળ સંરક્ષણમાં દુરુપયોગ/ઉપેક્ષાથી બાળકોને થતા જોખમોની આગાહીઓ, પોલીસ અને ફોજદારી ન્યાયમાં પુનરાવર્તન અથવા ગુનાની આગાહીઓ, પાલન પ્રણાલીઓમાં કલ્યાણ/કરવેરાની છેતરપિંડીની આગાહીઓ, રોજગાર સેવાઓમાં લાંબા ગાળાની બેરોજગારીની આગાહીઓ. ઐતિહાસિક રીતે આ પ્રણાલીઓ પ્રમાણભૂત આંકડાકીય વિશ્લેષણ પર આધારિત હતી, જો કે 2000ના દાયકાની શરૂઆતથી મશીન લર્નિંગ વધુને વધુ વિકસાવવામાં આવ્યું છે અને તેનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. સામાજિક સેવાઓમાં એ. ડી. એમ. ના ઉપયોગ સાથેના મુખ્ય મુદ્દાઓમાં પૂર્વગ્રહ, નિષ્પક્ષતા, જવાબદારી અને સમજાવવાની ક્ષમતાનો સમાવેશ થાય છે જે નિર્ણયના કારણોની આસપાસની પારદર્શિતા અને મશીન દ્વારા નિર્ણય લેવાના આધારને સમજાવવાની ક્ષમતાનો સંદર્ભ આપે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઓસ્ટ્રેલિયાની ફેડરલ સોશિયલ સિક્યુરિટી ડિલિવરી એજન્સી, સેન્ટરલિંકે દેવું શોધવા અને એકત્રિત કરવા માટે સ્વચાલિત પ્રક્રિયાઓ વિકસાવી અને અમલમાં મૂકી હતી, જેના કારણે રોબો ડેટ યોજના તરીકે જાણીતી ખોટી રીતે દેવું એકત્ર કરવાના ઘણા કિસ્સાઓ સામે આવ્યા હતા. પરિવહન અને ગતિશીલતા જોડાયેલ અને સ્વચાલિત ગતિશીલતા (CAM) માં સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર અને પરિવહનના અન્ય સ્વરૂપો જેવા સ્વાયત્ત વાહનોનો સમાવેશ થાય છે જે વાહનના માનવ નિયંત્રણના વિવિધ પાસાઓને બદલવા માટે સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ કરે છે. આ સ્તર 0 (સંપૂર્ણ માનવ ડ્રાઇવિંગ) થી સ્તર 5 (સંપૂર્ણપણે સ્વાયત્ત) સુધી હોઈ શકે છે. સ્તર 5 પર મશીન ડેટા મોડેલ્સ અને ભૂ-સ્થાનિક મેપિંગ અને રીઅલ-ટાઇમ સેન્સર અને પર્યાવરણની પ્રક્રિયાના આધારે વાહનને નિયંત્રિત કરવાના નિર્ણયો લેવામાં સક્ષમ છે. 1 થી 3 સ્તરની કાર 2021 માં બજારમાં પહેલેથી જ ઉપલબ્ધ છે. 2016 માં જર્મન સરકારે 'ઓટોમેટેડ અને કનેક્ટેડ ડ્રાઇવિંગ પર એથિક્સ કમિશન' ની સ્થાપના કરી હતી જેણે માનવ ડ્રાઇવરો (જોખમનું સકારાત્મક સંતુલન) કરતા ઓછા અકસ્માતોનું કારણ બને તો કનેક્ટેડ અને ઓટોમેટેડ વાહનો (CAV) વિકસાવવાની ભલામણ કરી હતી. તેમાં ઓટોમેટેડ અને કનેક્ટેડ ડ્રાઇવિંગના અનુકૂલન માટે 20 નૈતિક નિયમો પણ પૂરા પાડવામાં આવ્યા છે. 2020 માં CAM પર યુરોપિયન કમિશનની વ્યૂહરચનાએ ભલામણ કરી હતી કે માર્ગ અકસ્માતો ઘટાડવા અને ઉત્સર્જન ઘટાડવા માટે યુરોપમાં તેમને અપનાવવામાં આવે, જો કે સ્વ-ડ્રાઇવિંગ કાર અકસ્માતોના કિસ્સામાં જવાબદારી અને નૈતિક નિર્ણય લેવાની દ્રષ્ટિએ ઘણા નીતિ, સુરક્ષા અને કાનૂની મુદ્દાઓ પણ ઉઠાવે છે. જો એ. વી. ને વ્યાપકપણે અપનાવવા હોય તો સ્વાયત્ત વાહનોમાં વિશ્વાસના મુદ્દાઓ અને તેમની સલામતી વિશે સમુદાયની ચિંતાઓ એ મુખ્ય પરિબળો છે જેના પર ધ્યાન આપવું જોઈએ. સેન્સર, કેમેરા, ઓનલાઇન વ્યવહારો અને સોશિયલ મીડિયા દ્વારા સ્વયંસંચાલિત ડિજિટલ ડેટા સંગ્રહોએ સરકારી અને વ્યાપારી ક્ષેત્રોમાં સર્વેલન્સ પ્રથાઓ અને સંસ્થાઓના અવકાશ, પ્રમાણ અને લક્ષ્યોને નોંધપાત્ર રીતે વિસ્તૃત કર્યા છે. પરિણામે શંકાસ્પદોની લક્ષિત દેખરેખથી સમગ્ર વસ્તી પર દેખરેખ રાખવાની ક્ષમતા તરફ મોટું પરિવર્તન આવ્યું છે. સ્વચાલિત ડેટા સંગ્રહના પરિણામે હવે શક્ય સર્વેલન્સના સ્તરને સર્વેલન્સ કેપિટલિસ્મ અથવા સર્વેલન્સ ઇકોનોમી તરીકે વર્ણવવામાં આવ્યું છે જે સૂચવે છે કે ડિજિટલ મીડિયામાં દરેક ક્રિયાપ્રતિક્રિયા પર મોટા પાયે ટ્રેકિંગ અને ડેટાનો સંચય કેવી રીતે થાય છે. નૈતિક અને કાનૂની મુદ્દાઓ સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાની પ્રણાલીઓની ઘણી સામાજિક, નૈતિક અને કાનૂની અસરો છે. ઉઠાવવામાં આવેલી ચિંતાઓમાં પારદર્શકતા અને નિર્ણયોની સ્પર્ધાત્મકતાનો અભાવ, ગોપનીયતા અને દેખરેખ પર આક્રમણ, ડેટા અને અલ્ગોરિધમિક પૂર્વગ્રહને કારણે પ્રણાલીગત પૂર્વગ્રહ અને અસમાનતામાં વધારો, બૌદ્ધિક સંપત્તિ અધિકારો, મીડિયા પ્લેટફોર્મ દ્વારા ખોટી માહિતીનો ફેલાવો, વહીવટી ભેદભાવ, જોખમ અને જવાબદારી, બેરોજગારી અને અન્ય ઘણા લોકોનો સમાવેશ થાય છે. જેમ જેમ એ. ડી. એમ. વધુ સર્વવ્યાપક બને છે તેમ તેમ માહિતી સમાજોમાં સુશાસન સુનિશ્ચિત કરવા માટે નૈતિક પડકારોનો સામનો કરવાની વધુ જરૂર છે. એ. ડી. એમ. પ્રણાલીઓ ઘણીવાર મશીન લર્નિંગ અને એલ્ગોરિધમ્સ પર આધારિત હોય છે જે સરળતાથી જોઈ અથવા વિશ્લેષણ કરી શકાતી નથી, જે ચિંતા તરફ દોરી જાય છે કે તે 'બ્લેક બોક્સ' પ્રણાલીઓ છે જે પારદર્શક અથવા જવાબદાર નથી. કેનેડામાં સિટીઝન લેબના એક અહેવાલમાં વિવિધ ક્ષેત્રોમાં એ. ડી. એમ. ની અરજીના નિર્ણાયક માનવાધિકાર વિશ્લેષણની દલીલ કરવામાં આવી છે જેથી ખાતરી કરી શકાય કે સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાના ઉપયોગથી સમાનતા અને બિન-ભેદભાવના અધિકારો સહિત અધિકારોનું ઉલ્લંઘન થતું નથી; અવરજવર, અભિવ્યક્તિ, ધર્મ અને સંગઠનની સ્વતંત્રતા; ગોપનીયતા અધિકારો અને વ્યક્તિના જીવન, સ્વતંત્રતા અને સુરક્ષાના અધિકારો. એ. ડી. એમ. ને કાયદાકીય પ્રતિસાદોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ 2016માં રજૂ કરાયેલ યુરોપિયન જનરલ ડેટા પ્રોટેક્શન રેગ્યુલેશન (જી. ડી. પી. આર.) એ યુરોપિયન યુનિયન (ઈ. યુ.) માં ડેટા સંરક્ષણ અને ગોપનીયતા પર ઈ. યુ. કાયદામાં એક નિયમન છે. કલમ 22 (1) ડેટા વિષયોના નિર્ણયોને આધિન ન રહેવાના અધિકારને સુનિશ્ચિત કરે છે, જેની કાનૂની અથવા અન્ય નોંધપાત્ર અસરો હોય છે, જે ફક્ત સ્વચાલિત વ્યક્તિગત નિર્ણય લેવા પર આધારિત હોય છે. જી. ડી. પી. આર. માં સમજૂતીના અધિકાર પરના કેટલાક નિયમોનો પણ સમાવેશ થાય છે, જો કે આનો ચોક્કસ અવકાશ અને પ્રકૃતિ હાલમાં યુરોપિયન યુનિયનની કોર્ટ ઓફ જસ્ટિસ દ્વારા બાકી સમીક્ષાને આધિન છે. આ જોગવાઈઓ સૌપ્રથમ જી. ડી. પી. આર. માં રજૂ કરવામાં આવી ન હતી, પરંતુ 1995 માં ડેટા પ્રોટેક્શન ડાયરેક્ટિવ અને 1978 ના ફ્રેન્ચ કાયદા, જી. ડી. પી. આર. થી સમગ્ર યુરોપમાં સમાન સ્વરૂપમાં હાજર છે. તેવી જ રીતે યુગાન્ડા, મોરોક્કો અને યુએસ રાજ્ય વર્જિનિયા સહિત સમગ્ર વિશ્વમાં અન્ય ઘણા અધિકારક્ષેત્રોના ડેટા સંરક્ષણ કાયદામાં વિવિધ જોડાયેલા અધિકારો અને જવાબદારીઓ સાથે અવકાશ અને શબ્દયુક્ત જોગવાઈઓ હાજર છે. ફ્રેન્ચ લોઈ pour un République numérique હેઠળ 'એલ્ગોરિધમિક ટ્રીટમેન્ટ' બનાવતા જાહેર ક્ષેત્રના સ્વચાલિત નિર્ણયોના સમજૂતી માટેના અધિકારો. બાયસ એ. ડી. એમ. આના પરથી ઉદ્ભવતા અલ્ગોરિધમિક પૂર્વગ્રહનો સમાવેશ કરી શકે છેઃ ડેટા સ્ત્રોતો, જ્યાં ડેટા ઇનપુટ્સ તેમના સંગ્રહ અથવા પસંદગીમાં પક્ષપાતી હોય છે અલ્ગોરિધમનો ટેકનિકલ ડિઝાઇન, ઉદાહરણ તરીકે જ્યાં વ્યક્તિ કેવી રીતે વર્તશે તે વિશે ધારણાઓ કરવામાં આવી છે, ઉદભવતા પૂર્વગ્રહ, જ્યાં અણધાર્યા સંજોગોમાં એ. ડી. એમ. નો ઉપયોગ પક્ષપાતી પરિણામ બનાવે છે. આને સમજાવી શકાય તેવું AI (XAI) અથવા અર્થઘટન કરી શકાય તેવું AI તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, જેમાં ઉકેલના પરિણામોનું વિશ્લેષણ કરી શકાય છે અને મનુષ્યો દ્વારા સમજી શકાય છે. XAI અલ્ગોરિધમ્સને ત્રણ સિદ્ધાંતોનું પાલન કરવા માટે ગણવામાં આવે છે-પારદર્શિતા, અર્થઘટનક્ષમતા અને સમજાવવાની ક્ષમતા. માહિતીની અસમપ્રમાણતા સ્વચાલિત નિર્ણય લેવાથી તે વ્યક્તિઓ વચ્ચે માહિતીની અસમપ્રમાણતામાં વધારો થઈ શકે છે જેમનો ડેટા સિસ્ટમમાં ફીડ થાય છે અને તે ડેટામાંથી માહિતીનું અનુમાન લગાવવા માટે સક્ષમ પ્લેટફોર્મ અને નિર્ણય લેવાની સિસ્ટમો. બીજી બાજુ એવું જોવા મળ્યું છે કે નાણાકીય વેપારમાં બે કૃત્રિમ બુદ્ધિશાળી એજન્ટો વચ્ચેની માહિતીની અસમપ્રમાણતા બે માનવ એજન્ટો વચ્ચે અથવા માનવ અને મશીન એજન્ટો વચ્ચેની સરખામણીમાં ઘણી ઓછી હોઈ શકે છે. સંશોધન ક્ષેત્રો ઘણી શૈક્ષણિક શાખાઓ અને ક્ષેત્રો વ્યવસાય, કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાન, માનવ કોમ્પ્યુટર ક્રિયાપ્રતિક્રિયા (એચસીઆઈ), કાયદો, જાહેર વહીવટ અને મીડિયા અને સંદેશાવ્યવહાર સહિત એડીએમના વિકાસ, ઉપયોગ અને અસરો તરફ વધુને વધુ ધ્યાન આપી રહ્યા છે. સર્ચ સિસ્ટમ્સ અને પ્લેટફોર્મ્સ દ્વારા મીડિયા સામગ્રી અને એલ્ગોરિધમિક રીતે સંચાલિત સમાચાર, વિડિયો અને અન્ય સામગ્રીનું ઓટોમેશન એ મીડિયા અભ્યાસોમાં શૈક્ષણિક સંશોધનનું મુખ્ય કેન્દ્ર છે. નિષ્પક્ષતા, જવાબદારી અને પારદર્શિતા પર એસીએમ પરિષદ (એસીએમ એફએસીટી) ની સ્થાપના 2018 માં સામાજિક-તકનીકી પ્રણાલીઓના સંદર્ભમાં પારદર્શિતા અને સમજાવટનો અભ્યાસ કરવા માટે કરવામાં આવી હતી, જેમાંના ઘણામાં એડીએમ અને એઆઈનો સમાવેશ થાય છે. એ. ડી. એમ. ની તપાસ કરતા મુખ્ય સંશોધન કેન્દ્રોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ એલ્ગોરિધમ વોચ, જર્મની એ. આર. સી. સેન્ટર ઓફ એક્સેલન્સ ફોર ઓટોમેટેડ ડિસિઝન-મેકિંગ એન્ડ સોસાયટી, ઓસ્ટ્રેલિયા સિટીઝન લેબ, કેનેડા ઇન્ફોર્મેટિક્સ યુરોપ સી એ પણ ઓટોમેટેડ ડિસિઝન સપોર્ટ એલ્ગોરિધમિક બાયસ ડિસિઝન-મેકિંગ સોફ્ટવેર ડિસિઝન મેનેજમેન્ટ એથિક્સ ઓફ આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સરકાર બાય એલ્ગોરિધમ મશીન લર્નિંગ રિકમેન્ડર સિસ્ટમ્સ સંદર્ભો વિજ્ઞાન અને તકનીકી અભ્યાસો અને ડિજિટલ ટેકનોલોજી મશીન લર્નિંગ