प्रारंभिक चेतावनी के साथ समस्या
स्कूल निशानेबाजों के एक गुप्त सेवा अध्ययन के अनुसार, जिसने 1 9 74 से 41 हमलावरों द्वारा 37 हमलों की जांच की, 75% स्कूल निशानेबाजों ने किसी को आम तौर पर अपनी योजनाओं का एक सहकर्मी बताया – और अक्सर स्कूल कर्मचारियों को चेतावनी संकेतों से अवगत कराया जाता था अंततः स्कूल निशानेबाजों बनने वाले छात्र। प्रिंसटन समाजशास्त्री कैथरीन न्यूमैन, जिन्होंने गहराई से स्कूल की शूटिंग का अध्ययन किया है, ने कहा, “वे [स्कूल निशानेबाजों] कभी भी विस्फोट नहीं करते; वे आम तौर पर कई महीने पहले संकेत देते हैं। ”
और फिर भी, ज्यादातर मामलों में, गुप्त सेवा के अनुसार, किसी ने भी अधिकारियों को अग्रिम में ऐसे “लाल झंडे” की सूचना नहीं दी।
क्यों एआई मदद कर सकता है
हालांकि कारणों से लोग अधिकारियों को चेतावनी नहीं देते हैं; सहकर्मी दबाव से (झुकाव शांत नहीं होते हैं), सामान्यता प्रभाव जैसे संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों के लिए “झूठे अलार्म” (बहुत से बच्चों के वेंट) की बहुतायत के लिए (हम उन समस्याओं पर प्रतिक्रिया या प्रतिक्रिया नहीं करते हैं जो हमारे साथ कभी नहीं हुए हैं) , असहायता सीखने के लिए (नौकरशाह किसी भी तरह से कुछ नहीं करेंगे), जो लोग खतरे के संकेत रखते हैं वे सभी एक समान हैं: वे मानव हैं।
और इंसान हमेशा सामाजिक दबाव, संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह, मान्यताओं और अन्य ताकतों के अधीन होंगे-जो भविष्य के संभावित स्कूल निशानेबाजों के बारे में सटीक चिंताओं के साथ आगे आने के लिए अनिच्छुक होंगे। इसके अलावा, भले ही अधिक लोग आगे आए, भले ही अधिकारियों को झूठे अलार्म से अभिभूत हो, और इस प्रकार वास्तविक खतरों पर प्रतिक्रिया करने में धीमा हो। अंत में, यहां तक कि हमलावरों की उन्नत चेतावनियों को सुनने वाले स्कूल निशानेबाजों के साथियों या शिक्षकों को अक्सर उन सभी कारकों का ज्ञान नहीं होता है जो घातक भविष्यवाणी करते हैं- जैसे कि आग्नेयास्त्रों तक तैयार पहुंच – इससे उन्हें झूठे अलार्म से वास्तविक खतरों को अलग करने में मदद मिलेगी।
तो यहां एक कट्टरपंथी विचार है: चलिए डिजिटल गोपनीयता सुरक्षा में हालिया प्रगति के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) लागू करते हैं, कंप्यूटर होने के लिए-मानव-स्कूल स्कूली शिक्षा के प्रारंभिक चेतावनी संकेत उत्पन्न नहीं करते हैं।
एआई एल्गोरिदम चलाने वाले कंप्यूटर सामाजिक दबाव के अधीन नहीं हैं और संभावित निशानेबाजों के बारे में अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं – जैसे कि सहकर्मियों या शिक्षकों की तुलना में अग्रवर्तियों तक पहुंच। इसलिए, पर्याप्त डेटा और “प्रशिक्षण” दिए गए एआई सिस्टम कम “झूठे अलार्म” के साथ उचित रूप से उच्च “हिट दरें” प्राप्त कर सकते हैं। इसके अलावा, नई गोपनीयता प्रौद्योगिकियां नागरिक स्वतंत्रता की रक्षा कर सकती हैं जबकि कंप्यूटर उनकी संख्या को कम कर रहे हैं।
एआई, गोपनीयता सेवाओं के साथ-साथ सैद्धांतिक रूप से स्कूल निशानेबाजों की मौत को कम करने के तरीके के बारे में बताए जाने से पहले, मुझे यह स्वीकार करने की आवश्यकता है कि कोई भी तकनीक, हालांकि उन्नत और सटीक, समस्या को हल कर सकती है, क्योंकि कोई भी तकनीक संबोधित नहीं करेगी समस्या की गहरी सांस्कृतिक, मानवविज्ञान, कानूनी और राजनीतिक जड़ें।
प्रौद्योगिकी, सर्वोत्तम रूप से, केवल स्कूल की शूटिंग जैसे गहरी जड़ वाली समस्याओं के कुछ लक्षणों को सुधारने की आशा प्रदान करती है।
उस ने कहा, यदि ऐसे “लक्षण” उपचार भी एक जीवन को बचा सकते हैं, तो वे विचार करने योग्य हैं।
कैसे डिजिटल गोपनीयता में समानांतर प्रगति के साथ एआई, समस्या में एक दांत डाल सकता है
एआई एक कार्य में बहुत अच्छा हो रहा है कंप्यूटर वैज्ञानिक वर्गीकरण कहते हैं: क्या किसी फोटो में बिल्ली कहीं भी है या नहीं? एक ग्राहक समर्थन केंद्र के लिए एक कॉलर गुस्से में है या नहीं? क्या फोन पर एक नर या मादा, देशी वक्ता या गैर-देशी वक्ता फोन है? क्या ऑटो बीमा के लिए आवेदक “मंथन” (किसी अन्य वाहक को कारोबार) या नहीं? इन सभी कार्यों में एआई कुशल हो गया है।
यह पूरी तरह से संभव है-यहां तक कि संभावना है कि एआई एल्गोरिदम जल्द ही “वर्गीकरण” में बहुत अच्छा हो सकता है, जो छात्रों को घातक रैंपेज बनाम वास्तविक खतरे हैं जो छात्रों को ऐसा करने की संभावना नहीं है। एआई को जितना संभव हो सके निशानेबाजों और गैर-निशानेबाजों पर अधिक विविध डेटा खिलाया जाएगा और वास्तविक खतरों और झूठे अलार्म के बीच भेदभाव करने के लिए “सिखाया जाएगा”। डेटा के उदाहरणों में शामिल होंगे:
सूचीबद्ध किसी भी डेटा स्रोत का उपयोग करके एक बड़ी समस्या व्यक्तिगत गोपनीयता और नागरिक स्वतंत्रता की सुरक्षा बीमा कर रही है। कोई भी संगठन, चाहे वह एक स्कूल या पुलिस बल हो, जो इस तरह के डेटा एकत्र और सहसंबंधित करता है, उसके चेहरे पर, ऑरवेल के बिग ब्रदर की तरह अभिनय करेगा।
लेकिन होमोमोर्फिक एन्क्रिप्शन और सुरक्षित मल्टी-पार्टी एन्क्रिप्शन जैसे विदेशी नामों के साथ उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए धन्यवाद, अब संग्रह के बिंदु पर ऊपर वर्णित सभी डेटा स्रोतों को एन्क्रिप्ट करना संभव है- और एन्क्रिप्टेड होने पर एआई कंप्यूटेशंस निष्पादित करना संभव है। इस प्रकार, डेटा संग्रह, संचरण, भंडारण और विश्लेषण चक्र के दौरान किसी भी समय, उस मामले के लिए कोई भी मानव-कंप्यूटर नहीं होगा-पता चलेगा कि एकत्रित जानकारी किससे संबंधित है।
केवल दुर्लभ मामले में जब वर्गीकरण एल्गोरिदम ने लाल झंडा ट्रिगर किया, तो एक स्कूल (या संभवतः न्यायिक न्यायालय) को अधिसूचित किया जाएगा कि किसी विशेष छात्र को ध्यान देना चाहिए (एआई की चेतावनी को जन्म देने वाले किसी भी व्यक्तिगत डेटा को उजागर किए बिना) ताकि एक अलग जांच, और आखिरकार एक हस्तक्षेप की योजना बनाई जा सके (जैसे स्कूल में प्रवेश करने पर हथियार के लिए परामर्श या उच्च जोखिम वाले छात्रों की जांच करना)।
पहचान की यह अनलॉकिंग एआई द्वारा एक न्यायाधीश को प्रस्तुत सबूतों पर आधारित हो सकती है, उदाहरण के लिए, जज विशिष्ट विवरणों को बताए बिना चिंता के कारणों (हिंसक सामाजिक मीडिया पदों, हथियारों तक पहुंच, सहकर्मियों की टिप्पणियों) के सारांशों का सारांश। केवल अगर न्यायाधीश का मानना था कि यह जरूरी है, तो न्यायाधीश तब स्कूल और माता-पिता को सूचित करने के लिए छात्र की पहचान को अनलॉक करने के लिए विशेष “डिजिटल कुंजी” (केवल न्यायपालिका के लिए उपलब्ध) का उपयोग करेगा।
जैसा कि उपर्युक्त सुझाव दिया गया है, एआई के निर्णय को एआई का निर्णय सामाजिक दबाव, संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह, सीखा असहायता या अन्य कारकों से प्रभावित नहीं होगा जो मनुष्यों को खतरे के अधिकारियों को सूचित या सूचित नहीं करते हैं।
यह सच है कि खतरनाक छात्रों को तलाशने के लिए एआई का उपयोग कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। मिसाल के तौर पर, क्या एक सार्वजनिक संस्थान-जैसे कि स्कूल या आपराधिक न्याय प्रणाली केवल उस छात्र के आधार पर कार्रवाई कर सकती है जो भविष्य में बनाम भविष्य में बना सकता है। उन्होंने वास्तव में क्या किया है?
एआई और स्कूल निशानेबाजों के आस-पास के सभी प्रश्न कट्टरपंथी और कठिन और नैतिक चुनौतियों से भरे हुए हैं, और कुछ लोग कहते हैं कि एआई का उपयोग स्कूल की शूटिंग से मौतों और चोटों को कम करने के लिए एक मानवीय दृष्टिकोण हो सकता है।
लेकिन किसी भी छात्र ने अपने मानवता-या अधिकारों के छात्र को किसी भी छात्र द्वारा मारने से ज्यादा नहीं रोका।
संदर्भ
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1 9 70 से अमेरिका में सभी स्कूल निशानेबाजों के सामान्य लक्षण
https://en.wikipedia.org/wiki/Homomorphic_encryption
