Automated decision-making
தானியங்கி முடிவெடுப்பது (ஏடிஎம்) என்பது பொது நிர்வாகம், வணிகம், சுகாதாரம், கல்வி, சட்டம், வேலைவாய்ப்பு, போக்குவரத்து, ஊடகம் மற்றும் பொழுதுபோக்கு உள்ளிட்ட பல்வேறு சூழல்களில் முடிவுகளை எடுக்க தரவு, இயந்திரங்கள் மற்றும் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது. ஏ. டி. எம் என்பது தரவுத்தளங்கள், உரை, சமூக ஊடகங்கள், சென்சார்கள், படங்கள் அல்லது பேச்சு போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து பெரிய அளவிலான தரவை உள்ளடக்கியது, இது கணினி மென்பொருள், வழிமுறைகள், இயந்திர கற்றல், இயற்கை மொழி செயலாக்கம், செயற்கை நுண்ணறிவு, வளர்ந்த நுண்ணறிவு மற்றும் ரோபாட்டிக்ஸ் உள்ளிட்ட பல்வேறு தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தி செயலாக்கப்படுகிறது. பல்வேறு சூழல்களில் தானியங்கி முடிவெடுக்கும் முறைகளின் (ஏ. டி. எம். எஸ்) அதிகரித்து வரும் பயன்பாடு தொழில்நுட்ப, சட்ட, நெறிமுறை, சமூக, கல்வி, பொருளாதார மற்றும் சுகாதார விளைவுகளை பரிசீலிக்க வேண்டிய மனித சமூகத்திற்கு பல நன்மைகளையும் சவால்களையும் வழங்குகிறது. கண்ணோட்டம் சம்பந்தப்பட்ட ஆட்டோமேஷனின் அளவை அடிப்படையாகக் கொண்டு ஏடிஎம்-க்கு வெவ்வேறு வரையறைகள் உள்ளன. ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை (பிரிவு 22) போன்ற மனித உள்ளீடு இல்லாமல் முற்றிலும் தொழில்நுட்ப வழிமுறைகள் மூலம் எடுக்கப்பட்ட முடிவுகளை ஏடிஎம் உள்ளடக்கியது என்று சில வரையறைகள் தெரிவிக்கின்றன. இருப்பினும், ஏ. டி. எம் தொழில்நுட்பங்கள் மற்றும் பயன்பாடுகள் மனித முடிவெடுப்பவர்களுக்கு செயல்பட பரிந்துரைகளை வழங்கும் முடிவு-ஆதரவு அமைப்புகள் முதல், சில நேரங்களில் ஆக்மென்டட் இன்டெலிஜென்ஸ் அல்லது 'பகிரப்பட்ட முடிவெடுப்பது' என்று அழைக்கப்படுகின்றன, மனித ஈடுபாடு இல்லாமல் தனிநபர்கள் அல்லது அமைப்புகளின் சார்பாக முடிவுகளை எடுக்கும் முழு தானியங்கி முடிவெடுக்கும் செயல்முறைகள் வரை பல வடிவங்களை எடுக்கலாம். தானியங்கி முடிவெடுக்கும் அமைப்புகளில் பயன்படுத்தப்படும் மாதிரிகள் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (டி. என். என்) மூலம் சரிபார்ப்பு பட்டியல்கள் மற்றும் முடிவு மரங்களைப் போல எளிமையாக இருக்கலாம். 1950 களில் இருந்து கணினிகள் அடிப்படை செயலாக்கத்தை செய்யக்கூடிய நிலையில் இருந்து படம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம், விளையாட்டு, அறிவியல் மற்றும் மருத்துவ பகுப்பாய்வு மற்றும் பல தரவு ஆதாரங்களில் அனுமானம் போன்ற சிக்கலான, தெளிவற்ற மற்றும் அதிக திறமையான பணிகளை மேற்கொள்ளும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. ஏ. டி. எம் இப்போது சமூகத்தின் அனைத்துத் துறைகளிலும், பொழுதுபோக்கு முதல் போக்குவரத்து வரை பல வேறுபட்ட களங்களிலும் அதிகளவில் பயன்படுத்தப்பட்டு வருகிறது. ஒரு ஏ. டி. எம் அமைப்பு (ஏ. டி. எம். எஸ்) பல முடிவு புள்ளிகள், தரவுத் தொகுப்புகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களை (ஏ. டி. எம். டி) உள்ளடக்கியிருக்கலாம், மேலும் குற்றவியல் நீதி அமைப்பு அல்லது வணிக செயல்முறை போன்ற பெரிய நிர்வாக அல்லது தொழில்நுட்ப அமைப்பிற்குள் அமரலாம். தரவு தானியங்கி முடிவெடுப்பது என்பது தரவை ஒரு உள்ளீடாகப் பயன்படுத்துவதை உள்ளடக்கியது, இது ஒரு செயல்முறை, மாதிரி அல்லது வழிமுறையில் பகுப்பாய்வு செய்யப்பட வேண்டும் அல்லது புதிய மாதிரிகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் உருவாக்குவதற்கும் ஆகும். ஏடிஎம் அமைப்புகள் அமைப்பின் குறிக்கோள்கள் மற்றும் சூழல்களைப் பொறுத்து பரந்த அளவிலான தரவு வகைகள் மற்றும் ஆதாரங்களைப் பயன்படுத்தலாம் மற்றும் இணைக்கலாம், எடுத்துக்காட்டாக சுய-ஓட்டுநர் கார்கள் மற்றும் ரோபாட்டிக்ஸ் ஆகியவற்றிற்கான சென்சார் தரவு, பாதுகாப்பு அமைப்புகளுக்கான அடையாள தரவு, பொது நிர்வாகத்திற்கான மக்கள்தொகை மற்றும் நிதி தரவு, சுகாதாரத்தில் மருத்துவ பதிவுகள், சட்டத்தில் குற்றவியல் பதிவுகள். இது சில நேரங்களில் அதிக அளவு தரவு மற்றும் கணினி சக்தியை உள்ளடக்கியதாக இருக்கலாம். ஏ. டி. எம் அமைப்புகளில் கிடைக்கக்கூடிய மற்றும் பயன்படுத்தக்கூடிய தரவுகளின் தரம் விளைவுகளுக்கு அடிப்படையானது மற்றும் பல காரணங்களுக்காக பெரும்பாலும் மிகவும் சிக்கலானது. தரவுத்தொகுப்புகள் பெரும்பாலும் மிகவும் மாறுபடும், பெரிய அளவிலான தரவு நிறுவனங்கள் அல்லது அரசாங்கங்களால் கட்டுப்படுத்தப்படலாம், தனியுரிமை அல்லது பாதுகாப்பு காரணங்களுக்காக கட்டுப்படுத்தப்படலாம், முழுமையற்ற, பக்கச்சார்பான, நேரம் அல்லது பாதுகாப்பு அடிப்படையில் வரையறுக்கப்பட்ட, வெவ்வேறு வழிகளில் விதிமுறைகளை அளவிடுதல் மற்றும் விவரிப்பது மற்றும் பல சிக்கல்கள். தரவுகளிலிருந்து இயந்திரங்கள் கற்றுக்கொள்வதற்கு, பெரிய கார்பஸ்கள் பெரும்பாலும் தேவைப்படுகின்றன, அவை பெறுவது அல்லது கணக்கிடுவது கடினம், இருப்பினும் கிடைக்கும் இடங்களில், குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களை வழங்கியுள்ளன, எடுத்துக்காட்டாக மார்பு எக்ஸ்-கதிர்களைக் கண்டறிவதில். ஏ. டி. எம் தொழில்நுட்பங்கள் தானியங்கி முடிவெடுக்கும் தொழில்நுட்பங்கள் (ஏ. டி. எம். டி) என்பது மென்பொருள் குறியிடப்பட்ட டிஜிட்டல் கருவிகளாகும், அவை உள்ளீட்டு தரவை வெளியீட்டு தரவுகளுக்கு தானாக மொழிபெயர்க்கிறது, தானியங்கி முடிவெடுக்கும் அமைப்புகளின் செயல்பாட்டிற்கு பங்களிக்கிறது. ஏடிஎம் பயன்பாடுகள் மற்றும் அமைப்புகளில் பரந்த அளவிலான தொழில்நுட்பங்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அடிப்படை கணக்கீட்டு செயல்பாடுகளை உள்ளடக்கிய ஏ. டி. எம். டி. க்கள். தேடல் (ஐ. டி. 1,1-2, தரவு பொருத்தம்/இணைத்தல்) பொருத்தம் (இரண்டு வெவ்வேறு விஷயங்கள்) கணிதக் கணக்கீடு (சூத்திரம்) மதிப்பீடு மற்றும் குழுவமைப்புக்கான ஏ. டி. எம். டி. க்கள்ஃ பயனர் விவரக்குறிப்பு பரிந்துரை அமைப்புகள் தொகுப்பு வகைப்பாடு அம்சம் கற்றல் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வு (முன்கணிப்பு உட்பட) இடம் மற்றும் ஓட்டங்கள் தொடர்பான ஏ. டி. எம். டி. க்கள்ஃ சமூக வலைப்பின்னல் பகுப்பாய்வு (இணைப்பு முன்கணிப்பு உட்பட) சிக்கலான தரவு வடிவங்களை செயலாக்க ரூட்டிங் ஏ. டி. எம். டி. க்களை வரைபடமாக்குதல் படம் செயலாக்கம் ஆடியோ செயலாக்கம் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (என். எல். பி.) பிற ஏ. டி. எம். டி வணிக விதிகள் மேலாண்மை அமைப்புகள் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு ஒழுங்கின்மை கண்டறிதல் மாடலிங்/உருவகப்படுத்துதல் இயந்திர கற்றல் (எம். எல்.) பெரிய தரவுத் தொகுப்புகள் மற்றும் கற்றுக்கொள்ள எடுத்துக்காட்டுகள் மூலம் கணினி நிரல்களுக்கு பயிற்சி அளிப்பதை உள்ளடக்கியது. இயந்திர கற்றல் தரவை உருவாக்குவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் அதே போல் வழிமுறைக் கணக்கீடுகளைச் செய்வதற்கும் பயன்படுத்தப்படலாம், மேலும் இது படம் மற்றும் பேச்சு அங்கீகாரம், மொழிபெயர்ப்புகள், உரை, தரவு மற்றும் உருவகப்படுத்துதல்களுக்கு பயன்படுத்தப்படுகிறது. இயந்திர கற்றல் சில காலமாக இருந்தபோதிலும், ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (டி. என். என்) பயிற்சியில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள் மற்றும் ஜி. பி. யூ இணை செயலிகள் மற்றும் கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங் மூலம் தரவு சேமிப்பு திறன் மற்றும் கணக்கீட்டு சக்தியில் வியத்தகு அதிகரிப்பு காரணமாக இது பெருகிய முறையில் சக்திவாய்ந்ததாக மாறி வருகிறது. அடித்தள மாதிரிகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட இயந்திர கற்றல் அமைப்புகள் ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் இயங்குகின்றன மற்றும் உரை மற்றும் படங்கள் போன்ற பெரிய அளவிலான பொதுவான தரவுகளில் ஒரு பெரிய அமைப்பைப் பயிற்றுவிக்க முறை பொருத்தத்தைப் பயன்படுத்துகின்றன. ஆரம்பகால மாதிரிகள் ஒவ்வொரு புதிய சிக்கலுக்கும் புதிதாகத் தொடங்க முனைந்தன, இருப்பினும் 2020 களின் முற்பகுதியில் இருந்து பல புதிய சிக்கல்களுக்கு ஏற்றவாறு மாற்றியமைக்க முடிகிறது. இந்த தொழில்நுட்பங்களின் எடுத்துக்காட்டுகளில் ஓபன் AI இன் DALL-E (ஒரு பட உருவாக்கம் திட்டம்) மற்றும் அவற்றின் பல்வேறு ஜிபிடி மொழி மாதிரிகள் மற்றும் கூகிளின் பிஏஎல்எம் மொழி மாதிரி திட்டம் ஆகியவை அடங்கும். நிலைத்தன்மையை அதிகரிக்கவும், செயல்திறனை மேம்படுத்தவும், செலவுகளைக் குறைக்கவும், சிக்கலான பிரச்சினைகளுக்கு புதிய தீர்வுகளை வழங்கவும் உதவுவது உள்ளிட்ட பல்வேறு காரணங்களுக்காக பொது மற்றும் தனியார் துறை அமைப்புகளால் மனித முடிவெடுப்பதை மாற்றவோ அல்லது அதிகரிக்கவோ பயன்பாடுகள் ஏடிஎம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. வாதத்தின் தரத்தை மதிப்பிடுவதற்கும், வாதக் கட்டுரைகளை மதிப்பிடுவதற்கும், விவாதங்களை தீர்ப்பதற்கும் தொழில்நுட்பத்தைப் பயன்படுத்துவதில் விவாத ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாடு நடந்து வருகிறது. இந்த வாத தொழில்நுட்பங்களின் சாத்தியமான பயன்பாடுகள் கல்வி மற்றும் சமூகத்தில் பரவியுள்ளன. இது சம்பந்தமாக பரிசீலிக்க வேண்டிய சூழ்நிலைகள், உரையாடல், கணித, அறிவியல், விளக்க, சட்ட மற்றும் அரசியல் வாதம் மற்றும் விவாதத்தின் மதிப்பீடு மற்றும் மதிப்பீட்டை உள்ளடக்கியது. உலகெங்கிலும் உள்ள சட்ட அமைப்புகளில், இடர் மதிப்பீட்டு கருவிகள் (ஆர். ஏ. ஐ) போன்ற வழிமுறை கருவிகள், பல சூழல்களில் நீதிபதிகள், அரசு ஊழியர்கள் மற்றும் காவல்துறை அதிகாரிகளின் மனித தீர்ப்பை பூர்த்தி செய்ய அல்லது மாற்ற பயன்படுத்தப்படுகின்றன. அமெரிக்காவில், விசாரணைக்கு முந்தைய தடுப்புக்காவல் மற்றும் தண்டனை முடிவுகளில் மறுபயன்பாட்டின் அபாயத்தை கணிக்கவும், கைதிகளுக்கான பரோலை மதிப்பீடு செய்யவும், எதிர்கால குற்றங்களுக்கான "ஹாட் ஸ்பாட்களை" கணிக்கவும் மதிப்பெண்களை உருவாக்க ஆர். ஏ. ஐ பயன்படுத்தப்படுகிறது. இந்த மதிப்பெண்கள் தானியங்கி விளைவுகளை ஏற்படுத்தலாம் அல்லது நீதி அமைப்பிற்குள் உள்ள அதிகாரிகளால் எடுக்கப்பட்ட முடிவுகளை தெரிவிக்க பயன்படுத்தப்படலாம். கனடாவில் குடிவரவு அதிகாரிகளால் நடத்தப்படும் சில நடவடிக்கைகளை தானியக்கமாக்குவதற்கும், சில புலம்பெயர்ந்தோர் மற்றும் பார்வையாளர் விண்ணப்பங்களின் மதிப்பீட்டை ஆதரிப்பதற்கும் 2014 முதல் ஏடிஎம் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பொருளாதாரம் தானியங்கி முடிவெடுக்கும் அமைப்புகள் சில கணினி நிரல்களில் குறிப்பிட்ட நிதி பரிவர்த்தனைகள் தொடர்பான கொள்முதல் மற்றும் விற்பனை ஆர்டர்களை உருவாக்கவும், சர்வதேச சந்தைகளில் ஆர்டர்களை தானாகவே சமர்ப்பிக்கவும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. கணினி நிரல்கள் தொழில்நுட்ப பகுப்பாய்வுகள், மேம்பட்ட புள்ளிவிவர மற்றும் கணிதக் கணக்கீடுகள் அல்லது பிற மின்னணு மூலங்களிலிருந்து உள்ளீடுகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட வர்த்தக உத்திகளைப் பயன்படுத்தி முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட விதிகளின் அடிப்படையில் ஆர்டர்களை தானாகவே உருவாக்க முடியும். வணிக தொடர்ச்சியான தணிக்கை தொடர்ச்சியான தணிக்கை தணிக்கை செயல்முறைகளை தானியக்கமாக்க மேம்பட்ட பகுப்பாய்வு கருவிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. இது தனியார் துறையில் வணிக நிறுவனங்களாலும், பொதுத் துறையில் அரசு நிறுவனங்கள் மற்றும் நகராட்சிகளாலும் பயன்படுத்தப்படலாம். செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் தொடர்ந்து முன்னேறும்போது, கணக்காளர்களும் தணிக்கையாளர்களும் பெருகிய முறையில் அதிநவீன வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம், அவை முரண்பாடு என்ன என்பதை தீர்மானிப்பது, பணியாளர்களுக்கு அறிவிக்க வேண்டுமா, பணியாளர்களுக்கு ஒதுக்கப்பட்ட பணிகளுக்கு எவ்வாறு முன்னுரிமை அளிப்பது போன்ற முடிவுகளை எடுக்கின்றன. ஊடகங்கள் மற்றும் பொழுதுபோக்கு டிஜிட்டல் ஊடகங்கள், பொழுதுபோக்கு தளங்கள் மற்றும் தகவல் சேவைகள் மக்கள்தொகை தகவல், முந்தைய தேர்வுகள், கூட்டு வடிகட்டுதல் அல்லது உள்ளடக்க அடிப்படையிலான வடிகட்டுதல் ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் தானியங்கி பரிந்துரை அமைப்புகள் மூலம் பார்வையாளர்களுக்கு உள்ளடக்கத்தை வழங்குகின்றன. இதில் இசை மற்றும் வீடியோ தளங்கள், வெளியீடு, சுகாதாரத் தகவல்கள், தயாரிப்பு தரவுத்தளங்கள் மற்றும் தேடுபொறிகள் ஆகியவை அடங்கும். பல பரிந்துரை அமைப்புகள் பயனர்களுக்கு பரிந்துரைகளை ஏற்றுக்கொள்வதில் சில நிறுவனங்களை வழங்குகின்றன மற்றும் கணினி பயனரின் செயல்களின் அடிப்படையில் தரவு-உந்துதல் வழிமுறை பின்னூட்ட சுழல்களை இணைக்கின்றன. 2020 களில் ஓபன்ஏஐ மற்றும் கூகிள் போன்ற நிறுவனங்களால் உருவாக்கப்பட்ட பெரிய அளவிலான இயந்திர கற்றல் மொழி மாதிரிகள் மற்றும் பட உருவாக்கத் திட்டங்கள் அணுகலை மட்டுப்படுத்தியுள்ளன, இருப்பினும் அவை விளம்பரம், நகல் எழுதுதல், பங்கு படங்கள் மற்றும் கிராஃபிக் வடிவமைப்பு போன்ற துறைகளில் பரந்த அளவிலான பயன்பாட்டைக் கொண்டிருக்கக்கூடும். விளம்பரம் ஆன்லைன் விளம்பரம் பல டிஜிட்டல் ஊடக தளங்கள், வலைத்தளங்கள் மற்றும் தேடுபொறிகளுடன் நெருக்கமாக ஒருங்கிணைக்கப்படுகிறது மற்றும் பெரும்பாலும் பல்வேறு வடிவங்களில் காட்சி விளம்பரங்களை தானியங்கி விநியோகத்தை உள்ளடக்கியது. 'புரோகிராமாடிக்' ஆன்லைன் விளம்பரம் என்பது வலைத்தளங்கள் மற்றும் தளங்களில் டிஜிட்டல் விளம்பரங்களின் விற்பனை மற்றும் விநியோகத்தை தானியங்கி முறையில் மனித முடிவெடுப்பதை விட மென்பொருள் வழியாக வழங்குவதை உள்ளடக்கியது. இது சில நேரங்களில் நீர்வீழ்ச்சி மாதிரி என்று அழைக்கப்படுகிறது, இது பல்வேறு அமைப்புகள் மற்றும் பிளேயர்களில் தொடர்ச்சியான படிகளை உள்ளடக்கியதுஃ வெளியீட்டாளர்கள் மற்றும் தரவு மேலாண்மை தளங்கள், பயனர் தரவு, விளம்பர சேவையகங்கள் மற்றும் அவற்றின் விநியோக தரவு, சரக்கு மேலாண்மை அமைப்புகள், விளம்பர வர்த்தகர்கள் மற்றும் விளம்பர பரிமாற்றங்கள். விளம்பரதாரர்களுக்கு வெளிப்படைத்தன்மை இல்லாதது, சரிபார்க்க முடியாத அளவீடுகள், விளம்பர இடங்களின் மீது கட்டுப்பாடு இல்லாதது, பார்வையாளர்களைக் கண்காணிப்பது மற்றும் தனியுரிமை கவலைகள் உள்ளிட்ட பல்வேறு சிக்கல்கள் இந்த அமைப்பில் உள்ளன. விளம்பரங்களை விரும்பாத இணைய பயனர்கள் விளம்பரத்தைத் தடுக்கும் தொழில்நுட்பங்கள் போன்ற எதிர் நடவடிக்கைகளை ஏற்றுக்கொண்டுள்ளனர், இது வலைத்தளங்கள் மற்றும் சில இணைய பயன்பாடுகளிலிருந்து தேவையற்ற விளம்பரங்களை தானாக வடிகட்ட பயனர்களை அனுமதிக்கிறது. 2017 ஆம் ஆண்டில், ஆஸ்திரேலிய இணைய பயனர்களில் 24 சதவீதம் பேர் விளம்பரத் தடுப்புகளைக் கொண்டிருந்தனர். எக்ஸ்-கதிர்களை மதிப்பாய்வு செய்வதற்கும், கண் நிலை மாகுலர் சிதைவைக் கண்டறிவதற்கும் ஆரோக்கிய ஆழமான கற்றல் செயற்கை நுண்ணறிவு பட மாதிரிகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. சமூக சேவைகள் அரசாங்கங்கள் 2000 களின் முற்பகுதியில் இருந்து மிகவும் திறமையான நிர்வாகம் மற்றும் சமூக சேவைகளை வழங்க டிஜிட்டல் தொழில்நுட்பங்களை செயல்படுத்தி வருகின்றன, இது பெரும்பாலும் மின்-அரசு என்று குறிப்பிடப்படுகிறது. உலகெங்கிலும் உள்ள பல அரசாங்கங்கள் இப்போது தானியங்கி, வழிமுறை அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தி கொள்கைகள் மற்றும் சேவைகளை சுயவிவரப்படுத்துவதற்கும் குறிவைப்பதற்கும் பயன்படுத்துகின்றன, இதில் அபாயங்களின் அடிப்படையில் வழிமுறைக் காவல், விமான நிலையத் திரையிடல் போன்ற நபர்களின் கண்காணிப்பு வரிசைப்படுத்தல், குழந்தை பாதுகாப்பில் ஆபத்து சுயவிவரங்களின் அடிப்படையில் சேவைகளை வழங்குதல், வேலைவாய்ப்பு சேவைகளை வழங்குதல் மற்றும் வேலையில்லாதவர்களை நிர்வகிப்பது ஆகியவை அடங்கும். சமூக சேவைகளில் ஏ. டி. எம்-இன் குறிப்பிடத்தக்க பயன்பாடு முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வுகளின் பயன்பாட்டுடன் தொடர்புடையது-எ. கா. குழந்தை பாதுகாப்பில் துஷ்பிரயோகம்/புறக்கணிப்பு ஆகியவற்றிலிருந்து குழந்தைகளுக்கு ஏற்படும் அபாயங்கள் பற்றிய கணிப்புகள், காவல் மற்றும் குற்றவியல் நீதி ஆகியவற்றில் மறுபயன்பாடு அல்லது குற்றம் பற்றிய கணிப்புகள், இணக்க அமைப்புகளில் நலன்புரி/வரி மோசடி பற்றிய கணிப்புகள், வேலைவாய்ப்பு சேவைகளில் நீண்ட கால வேலையின்மை பற்றிய கணிப்புகள். வரலாற்று ரீதியாக இந்த அமைப்புகள் நிலையான புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வுகளை அடிப்படையாகக் கொண்டிருந்தன, இருப்பினும் 2000 களின் முற்பகுதியில் இருந்து இயந்திர கற்றல் பெருகிய முறையில் உருவாக்கப்பட்டு பயன்படுத்தப்படுகிறது. சமூக சேவைகளில் ஏ. டி. எம்-ஐப் பயன்படுத்துவதில் உள்ள முக்கிய சிக்கல்கள் சார்பு, நேர்மை, பொறுப்புக்கூறல் மற்றும் விளக்கத்தன்மை ஆகியவை அடங்கும், இது ஒரு முடிவுக்கான காரணங்களைச் சுற்றியுள்ள வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் ஒரு இயந்திரம் எந்த அடிப்படையில் ஒரு முடிவை எடுத்தது என்பதை விளக்கும் திறனைக் குறிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஆஸ்திரேலியாவின் கூட்டாட்சி சமூக பாதுகாப்பு விநியோக நிறுவனமான சென்டர்லிங்க், கடனைக் கண்டறிந்து வசூலிப்பதற்கான ஒரு தானியங்கி செயல்முறைகளை உருவாக்கி செயல்படுத்தியது, இது ரோபோ கடன் திட்டம் என்று அறியப்பட்ட பல தவறான கடன் வசூல் வழக்குகளுக்கு வழிவகுத்தது. போக்குவரத்து மற்றும் இயக்கம் இணைக்கப்பட்ட மற்றும் தானியங்கி இயக்கம் (சிஏஎம்) என்பது சுய-ஓட்டுநர் கார்கள் மற்றும் பிற வகையான போக்குவரத்து போன்ற தன்னாட்சி வாகனங்களை உள்ளடக்கியது, அவை வாகனத்தின் மனித கட்டுப்பாட்டின் பல்வேறு அம்சங்களை மாற்றுவதற்கு தானியங்கி முடிவெடுக்கும் அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இது நிலை 0 (முழுமையான மனித வாகனம் ஓட்டுதல்) முதல் நிலை 5 (முற்றிலும் தன்னாட்சி) வரை இருக்கலாம். நிலை 5 இல், தரவு மாதிரிகள் மற்றும் புவியியல் வரைபடம் மற்றும் நிகழ்நேர சென்சார்கள் மற்றும் சுற்றுச்சூழலின் செயலாக்கத்தின் அடிப்படையில் வாகனத்தைக் கட்டுப்படுத்த இயந்திரத்தால் முடிவுகளை எடுக்க முடியும். 1 முதல் 3 நிலைகள் கொண்ட கார்கள் ஏற்கனவே 2021 ஆம் ஆண்டில் சந்தையில் கிடைக்கின்றன. 2016 ஆம் ஆண்டில் ஜேர்மன் அரசாங்கம் 'தானியங்கி மற்றும் இணைக்கப்பட்ட ஓட்டுநர் குறித்த நெறிமுறை ஆணையத்தை' நிறுவியது, இது மனித ஓட்டுநர்களை விட குறைவான விபத்துக்களை (ஆபத்தின் நேர்மறை சமநிலை) ஏற்படுத்தும் அமைப்புகள் இருந்தால் இணைக்கப்பட்ட மற்றும் தானியங்கி வாகனங்களை (சிஏவி) உருவாக்க பரிந்துரைக்கிறது. தானியங்கி மற்றும் இணைக்கப்பட்ட ஓட்டுநரின் தழுவலுக்கான 20 நெறிமுறை விதிகளையும் இது வழங்கியது. 2020 ஆம் ஆண்டில் CAM கள் குறித்த ஐரோப்பிய ஆணையத்தின் மூலோபாயம் ஐரோப்பாவில் சாலை இறப்புகளைக் குறைக்கவும், உமிழ்வைக் குறைக்கவும் அவற்றைப் பின்பற்ற வேண்டும் என்று பரிந்துரைத்தது, இருப்பினும் சுய-ஓட்டுநர் கார்கள் விபத்துக்கள் ஏற்பட்டால் பொறுப்பு மற்றும் நெறிமுறை முடிவெடுப்பதில் பல கொள்கை, பாதுகாப்பு மற்றும் சட்ட சிக்கல்களை எழுப்புகின்றன. தன்னாட்சி வாகனங்கள் மீதான நம்பிக்கை பிரச்சினைகள் மற்றும் அவற்றின் பாதுகாப்பு குறித்த சமூக கவலைகள் ஆகியவை ஏ. வி. க்கள் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட வேண்டுமானால் தீர்க்கப்பட வேண்டிய முக்கிய காரணிகளாகும். கண்காணிப்பு சென்சார்கள், கேமராக்கள், ஆன்லைன் பரிவர்த்தனைகள் மற்றும் சமூக ஊடகங்கள் மூலம் தானியங்கி டிஜிட்டல் தரவு சேகரிப்பு அரசு மற்றும் வணிகத் துறைகளில் கண்காணிப்பு நடைமுறைகள் மற்றும் நிறுவனங்களின் நோக்கம், அளவு மற்றும் இலக்குகளை கணிசமாக விரிவுபடுத்தியுள்ளது. இதன் விளைவாக சந்தேக நபர்களை இலக்கு வைத்து கண்காணிப்பதில் இருந்து முழு மக்களையும் கண்காணிக்கும் திறனுக்கு ஒரு பெரிய மாற்றம் ஏற்பட்டுள்ளது. தானியங்கி தரவு சேகரிப்பின் விளைவாக இப்போது சாத்தியமான கண்காணிப்பு நிலை கண்காணிப்பு முதலாளித்துவம் அல்லது கண்காணிப்பு பொருளாதாரம் என்று விவரிக்கப்பட்டுள்ளது, இது டிஜிட்டல் ஊடகங்கள் ஒவ்வொரு தொடர்பிலும் பெரிய அளவிலான கண்காணிப்பு மற்றும் தரவைக் குவிப்பதை உள்ளடக்கியது என்பதைக் குறிக்கிறது. நெறிமுறை மற்றும் சட்ட சிக்கல்கள் தானியங்கி முடிவெடுக்கும் அமைப்புகளில் பல சமூக, நெறிமுறை மற்றும் சட்டரீதியான தாக்கங்கள் உள்ளன. வெளிப்படைத் தன்மை மற்றும் முடிவுகளின் போட்டித்திறன் இல்லாதது, தனியுரிமை மற்றும் கண்காணிப்பு மீதான ஊடுருவல்கள், தரவு மற்றும் வழிமுறை சார்பு காரணமாக முறையான சார்பு மற்றும் சமத்துவமின்மையை அதிகரிப்பது, அறிவுசார் சொத்துரிமை, ஊடக தளங்கள் வழியாக தவறான தகவல்களை பரப்புதல், நிர்வாக பாகுபாடு, ஆபத்து மற்றும் பொறுப்பு, வேலையின்மை மற்றும் பல. ஏ. டி. எம் மேலும் எங்கும் பரவுவதால், தகவல் சமூகங்களில் நல்லாட்சியை உறுதி செய்வதற்கான நெறிமுறை சவால்களை எதிர்கொள்ள அதிக தேவை உள்ளது. ஏ. டி. எம் அமைப்புகள் பெரும்பாலும் இயந்திர கற்றல் மற்றும் வழிமுறைகளை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, அவை எளிதில் பார்க்கவோ பகுப்பாய்வு செய்யவோ முடியாது, அவை வெளிப்படையான அல்லது பொறுப்பற்ற 'பிளாக் பாக்ஸ்' அமைப்புகள் என்ற கவலைகளுக்கு வழிவகுக்கின்றன. கனடாவில் உள்ள சிட்டிசன் ஆய்வகத்தின் ஒரு அறிக்கை, தானியங்கி முடிவெடுக்கும் முறையைப் பயன்படுத்துவது சமத்துவம் மற்றும் பாகுபாடு காட்டாத உரிமைகள், நடமாட்டம், கருத்து, மதம் மற்றும் சங்கத்தின் சுதந்திரம், தனியுரிமை உரிமைகள் மற்றும் நபரின் வாழ்க்கை, சுதந்திரம் மற்றும் பாதுகாப்புக்கான உரிமைகள் உள்ளிட்ட உரிமைகள் மீறப்படாமல் இருப்பதை உறுதிசெய்ய பல்வேறு பகுதிகளில் ஏடிஎம்மின் பயன்பாடு குறித்த முக்கியமான மனித உரிமைகள் பகுப்பாய்வுக்கு வாதிடுகிறது. 2016 ஆம் ஆண்டில் அறிமுகப்படுத்தப்பட்ட ஐரோப்பிய பொது தரவு பாதுகாப்பு ஒழுங்குமுறை (ஜிடிபிஆர்), ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் தரவு பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை குறித்த ஐரோப்பிய ஒன்றிய சட்டத்தில் ஒரு ஒழுங்குமுறை ஆகும். சட்ட அல்லது பிற குறிப்பிடத்தக்க விளைவுகளைக் கொண்ட முடிவுகளுக்கு உட்படாத தரவு பாடங்களின் உரிமையை பிரிவு 22 (1) உறுதிப்படுத்துகிறது, இது தானியங்கி தனிப்பட்ட முடிவெடுப்பதை மட்டுமே அடிப்படையாகக் கொண்டது. ஜிடிபிஆர் விளக்க உரிமை குறித்த சில விதிகளையும் உள்ளடக்கியது, இருப்பினும் இவற்றின் சரியான நோக்கம் மற்றும் தன்மை தற்போது ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் நீதிமன்றத்தால் மதிப்பாய்வு செய்யப்படுவதற்கு உட்பட்டது. இந்த விதிகள் முதலில் ஜி. டி. பி. ஆரில் அறிமுகப்படுத்தப்படவில்லை, ஆனால் 1995 இல் தரவு பாதுகாப்பு உத்தரவு மற்றும் 1978 பிரெஞ்சு சட்டம் ஆகியவற்றிலிருந்து ஐரோப்பா முழுவதும் இதே போன்ற வடிவத்தில் உள்ளன. இதேபோல் உகாண்டா, மொராக்கோ மற்றும் அமெரிக்க மாநிலமான வர்ஜீனியா உட்பட உலகெங்கிலும் உள்ள பல அதிகார வரம்புகளின் தரவு பாதுகாப்புச் சட்டங்களில் மாறுபட்ட இணைக்கப்பட்ட உரிமைகள் மற்றும் கடமைகளுடன் பரவலான மற்றும் சொற்கள் கொண்ட விதிகள் உள்ளன. பிரெஞ்சு லோய் போர் யுன் ரிபப்ளிக் எண் பிரிவின் கீழ் 'வழிமுறை சிகிச்சையை' உருவாக்கும் பொதுத்துறை தானியங்கி முடிவுகளின் விளக்கத்திற்கான உரிமைகள். பயாஸ் ஏடிஎம் பின்வருவனவற்றிலிருந்து எழும் வழிமுறை சார்புகளை இணைக்கலாம்ஃ தரவு ஆதாரங்கள், அவற்றின் சேகரிப்பு அல்லது தேர்வில் தரவு உள்ளீடுகள் பக்கச்சார்பானவை வழிமுறையின் தொழில்நுட்ப வடிவமைப்பு, எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு நபர் எவ்வாறு வெளிப்படையான சார்புடன் நடந்து கொள்வார் என்பது குறித்து அனுமானங்கள் செய்யப்பட்டுள்ளன, அங்கு எதிர்பாராத சூழ்நிலைகளில் ஏடிஎம் பயன்பாடு ஒரு பக்கச்சார்பான முடிவை உருவாக்குகிறது. இது விளக்கக்கூடிய செயற்கை நுண்ணறிவு (எக்ஸ்ஏஐ) அல்லது விளக்கக்கூடிய செயற்கை நுண்ணறிவு என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இதில் தீர்வின் முடிவுகளை மனிதர்களால் பகுப்பாய்வு செய்து புரிந்து கொள்ள முடியும். எக்ஸ்ஏஐ வழிமுறைகள் வெளிப்படைத்தன்மை, விளக்கத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்தன்மை ஆகிய மூன்று கொள்கைகளைப் பின்பற்றுவதாகக் கருதப்படுகின்றன. தகவல் சமச்சீரற்ற தன்மை தானியங்கி முடிவெடுப்பது கணினியில் தரவு ஊட்டப்படும் தனிநபர்களுக்கும், அந்த தரவுகளிலிருந்து தகவல்களை ஊகிக்கும் திறன் கொண்ட தளங்கள் மற்றும் முடிவெடுக்கும் அமைப்புகளுக்கும் இடையிலான தகவல் சமச்சீரற்ற தன்மையை அதிகரிக்கலாம். மறுபுறம், நிதி வர்த்தகத்தில் இரண்டு செயற்கை அறிவார்ந்த முகவர்களுக்கு இடையிலான தகவல் சமச்சீரற்ற தன்மை இரண்டு மனித முகவர்களுக்கு இடையில் அல்லது மனித மற்றும் இயந்திர முகவர்களுக்கு இடையில் இருப்பதை விட மிகக் குறைவாக இருக்கலாம் என்று கண்டறியப்பட்டுள்ளது. ஆராய்ச்சி துறைகள் வணிகம், கணினி அறிவியல், மனித கணினி தொடர்பு (எச். சி. ஐ), சட்டம், பொது நிர்வாகம் மற்றும் ஊடகம் மற்றும் தகவல் தொடர்பு உள்ளிட்ட ஏடிஎம்மின் வளர்ச்சி, பயன்பாடு மற்றும் தாக்கங்கள் குறித்து பல கல்வி துறைகள் மற்றும் துறைகள் அதிகளவில் தங்கள் கவனத்தைத் திருப்புகின்றன. தேடல் அமைப்புகள் மற்றும் தளங்கள் வழியாக ஊடக உள்ளடக்கம் மற்றும் வழிமுறையால் இயக்கப்படும் செய்திகள், வீடியோ மற்றும் பிற உள்ளடக்கங்களின் தானியங்கிமயமாக்கல் ஊடக ஆய்வுகளில் கல்வி ஆராய்ச்சியின் முக்கிய மையமாக உள்ளது. சமூக-தொழில்நுட்ப அமைப்புகளின் சூழலில் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்தை ஆய்வு செய்வதற்காக நேர்மை, பொறுப்புக்கூறல் மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை குறித்த ஏ. சி. எம் மாநாடு (ஏ. சி. எம். எஃப். ஏ. சி. சி. டி) 2018 இல் நிறுவப்பட்டது, அவற்றில் பல ஏ. டி. எம் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு அடங்கும். ஏடிஎம் குறித்து விசாரிக்கும் முக்கிய ஆராய்ச்சி மையங்களில் பின்வருவன அடங்கும்ஃ அல்காரிதம் வாட்ச், ஜெர்மனி ஏஆர்சி சென்டர் ஆஃப் எக்ஸலன்ஸ் ஃபார் ஆட்டோமேட்டட் டிசிஷன் மேக்கிங் அண்ட் சொசைட்டி, ஆஸ்திரேலியா சிட்டிசன் லேப், கனடா இன்ஃபர்மேட்டிக்ஸ் ஐரோப்பா மேலும் காண்க தானியங்கி முடிவு ஆதரவு அல்காரிதம் சார்பு முடிவு எடுக்கும் மென்பொருள் முடிவு மேலாண்மை நெறிமுறைகள் மூலம் செயற்கை நுண்ணறிவு அரசு இயந்திர கற்றல் பரிந்துரை அமைப்புகள் குறிப்புகள் அறிவியல் மற்றும் தொழில்நுட்ப ஆய்வுகள் மற்றும் டிஜிட்டல் தொழில்நுட்ப இயந்திர கற்றல்