NITI Aayog proposes model to adopt AI for inclusive growth

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NITI Aayog proposes model to adopt AI for inclusive growth  

नीति  आयोग ने समावेशी विकास के लिए एआई मॉडल को अपनाने का प्रस्ताव रखा


India needs to create new jobs to absorb the large number of workers rendered redundant by automation 

भारत को स्वचालन के कारण बेरोजगार हुए श्रमिकों की बड़ी संख्या को अवशोषित करने और नई नौकरियां बनाने की आवश्यकता है और इसके लिए नियामक ढांचे को स्थापित करने की आवश्यकता हैं

There should be in in place a regulatory framework to reap benefits of artificial intelligence use in areas such as health, farming, education, infrastructure and transportation.

स्वास्थ्य, खेती, शिक्षा, बुनियादी ढांचे और परिवहन जैसे क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमान उपयोग के लाभों का लाभ उठाने के लिए एक विनियामक ढांचा होना चाहिए

In a ‘national strategy for artificial intelligence’, prepared to give the country an edge in this area, Niti Aayog suggested ways to promote adoption of machine learning in key areas of the economy guided by rules on ethics, privacy and intellectual property protection that are to be evolved by new institutions.

'कृत्रिम बुद्धि के लिए राष्ट्रीय रणनीति', इस क्षेत्र में देश को बढ़त देने के लिए तैयार, नीति आयोग ने नैतिकता, गोपनीयता और बौद्धिक संपदा सुरक्षा द्वारा निर्देशित अर्थव्यवस्था के प्रमुख क्षेत्रों में मशीन सीखने को अपनाने के तरीकों का सुझाव दिया जिनको नए संस्थानों द्वारा विकसित किया जाएगा।


What AI will do


The blueprint was aimed at leveraging artificial intelligence for economic growth, social development and inclusive growth and to make the country a model for emerging and developing economies.

AI का लक्ष्य आर्थिक विकास, सामाजिक विकास और समावेशी विकास के लिए कृत्रिम बुद्धि का लाभ उठाने और देश को उभरती और विकासशील अर्थव्यवस्थाओं के लिए आदर्श बनाने के लिए किया गया था।

The blueprint suggested that a robust model to use this technology will increase access and affordability of quality healthcare, enhance farmers’ income and reduce wastage, improve access to quality education, provide efficient connectivity to the urban population and help create smarter transportation modes.

इस तकनीक के मॉडल के इस्तेमाल से स्वास्थ्य देखभाल की पहुंच और गुणवत्ता व् क्षमता में वृद्धि करेगा, किसानों की आय में वृद्धि करेगा और अपव्यय को कम करेगा, गुणवत्ता शिक्षा तक पहुंच में सुधार करेगा, शहरी आबादी को कुशल कनेक्टिविटी प्रदान करेगा और बेहतर परिवहन मोड बनाने में मदद करेगा।

promotion of job creation in new areas like data annotation needs to be identified and promoted, as these would have the potential of absorbing a large portion of the workforce that may find itself redundant due to increasing automation.

डेटा एनोटेशन जैसे नए क्षेत्रों में नौकरी निर्माण के प्रचार की पहचान और प्रचार की जरूरत है, क्योंकि इन्हें श्रमिकों के एक बड़े हिस्से को अवशोषित करने की क्षमता होगी जो स्वचालन बढ़ाने के कारण खुद को अनावश्यक पाते हैं।

The proposals come at a time when there is widespread concern about job losses on account of automation although it would result in new jobs, which require higher level of technical skills. 

प्रस्ताव ऐसे समय में आया हैं जब स्वचालन के कारण नौकरी के नुकसान के बारे में व्यापक चिंता हो रही है, हालांकि इसके परिणामस्वरूप नई नौकरियां होती हैं, जिनके लिए उच्च स्तर की तकनीकी कौशल की आवश्यकता होती है

As technology increasingly disrupts the nature of jobs and shifts the benchmarks of technological aptitude, skilling and reskilling of workforce forms an integral part of our approach to adopting artificial intelligence


चूंकि तकनीक नौकरियों की प्रकृति को तेजी से बाधित करती है और तकनीकी योग्यता के बेंचमार्क को बदल देती है, श्रमिकों की स्किलिंग और पुनः स्किलिंग कृत्रिम बुद्धि को अपनाने को हमारे दृष्टिकोण का एक अभिन्न अंग बनाती है

While promoting use of AI, which is driven by big data, development of new technology and products have to be based on fairness, accountability and transparency. 

एआई के उपयोग को बढ़ावा देने के दौरान, जो बड़े डेटा द्वारा संचालित होता है, नई तकनीक और उत्पादों का विकास को निष्पक्षता, उत्तरदायित्व और पारदर्शिता पर आधारित होना चाहिए।

Data is one of the primary drivers of artificial intelligence solutions, and thus appropriate handling of data, ensuring privacy and security is of prime importance

डेटा कृत्रिम बुद्धिमान समाधान के प्राथमिक ड्राइवरों में से एक है, और इस प्रकार डेटा का उचित संचालन, गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है

Challenges include data usage without consent, risk of identification of individuals through data and data selection bias

चुनौतियों में सहमति के बिना डेटा उपयोग, डेटा और डेटा चयन पूर्वाग्रह के माध्यम से व्यक्तियों की पहचान का जोखिम शामिल है

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