न्यू ऑरलियन्स Carbyne के AI-संचालित इमरजेंसी कॉल ट्रायेज़ सॉफ़्टवेयर का परीक्षण कर रहा है
न्यू ऑरलियन्स 911 कॉलों को triage करने के लिए Carbyne के AI-संचालित सिस्टम का पायलट कर रहा है, खासकर तब जब बहुत से लोग एक ही घटना के बारे में कॉल करते हैं ताकि इंसान नई या गंभीर आपात स्थितियों पर ध्यान दे सकें। टिप्पणीकार तीव्र रूप से विभाजित हैं: कुछ लोग उच्च throughput, बहुभाषी समर्थन, और surge events को संभालने में संभावित लाभ देखते हैं, जबकि अन्य गलत वर्गीकरण, देरी, और जवाबदेही की खाइयों से डरते हैं जब जान दाँव पर लगी हो। कई का तर्क है कि सरल automated messages या मानव डिस्पैचरों के लिए बेहतर funding, त्रुटिपूर्ण और अस्पष्ट AI को critical public safety infrastructure में लाए बिना भी, वही समस्याएँ हल कर सकती हैं।
सिस्टम का दायरा और इच्छित उपयोग
- सिस्टम को एक ही घटना से जुड़ी कॉलों की अचानक बढ़ोतरी को संभालने के लिए बताया गया है।
- AI एजेंट पूछता है कि क्या कॉलर ज्ञात घटना के बारे में कॉल कर रहा है; यदि हाँ, तो वह अपडेट देता है, यदि नहीं, तो उसे एक मानव ऑपरेटर को भेज देता है।
- कुछ टिप्पणीकारों का मानना है कि यह बड़े घटनाक्रमों (गोलीबारी, भूकंप, सामूहिक घटनाएँ) के दौरान एक सीमित, उचित उपयोग है।
AI ट्रायेज़ के पक्ष में तर्क
- जब मानव डिस्पैचर overwhelmed या understaffed हों, तब प्रतीक्षा समय कम कर सकता है।
- एक मशीन सैकड़ों एक साथ आने वाली नियमित/अपडेट कॉलों को संभाल सकती है, जिससे इंसान वास्तविक आपात स्थितियों के लिए मुक्त हो जाते हैं।
- कुछ मानव ऑपरेटरों की तुलना में बेहतर भाषा पहचान और अनुवाद की संभावना, जिससे मजबूत उच्चारण या अन्य भाषाओं में कॉल करने वालों की मदद हो सकती है।
- घटना-विशिष्ट संदेश (“यदि आप X के बारे में कॉल कर रहे हैं, 1 दबाएँ”) जल्दी शुरू किए जा सकते हैं, और मानकीकृत जानकारी दी जा सकती है।
- कुछ लोग इसे कम-वित्तपोषित, अत्यधिक बोझिल 911 केंद्रों के लिए एक व्यावहारिक प्रतिक्रिया मानते हैं, न कि इंसानों के प्रतिस्थापन के रूप में।
विरोध / जोखिम संबंधी चिंताएँ
- बहुत से लोग इसे dystopian या समय से पहले हुआ कदम मानते हैं, खासकर LLM hallucinations और गलत व्याख्याओं को देखते हुए।
- गलत रूटिंग, देरी, और किनारी मामलों में मौतों का डर (बच्चे, घबराए हुए कॉलर, अस्पष्ट स्थितियाँ)।
- संदेह कि AI सहायता “सीमित” बनी रहेगी; चिंता है कि यह पूरी तरह स्वचालित 911 और लागत-कटौती की दिशा में एक wedge होगी।
- कुछ का तर्क है कि इस विशेष कार्य के लिए AI की जरूरत ही नहीं है; एक साधारण IVR / रिकॉर्ड किया गया संदेश + keypad input अधिक सुरक्षित और अधिक भरोसेमंद होगा।
- downtime, catastrophic failures, कानूनी उत्तरदायित्व, और क्या सरकारें या विक्रेता जिम्मेदार ठहराए जाएंगे, इस पर चिंताएँ।
- यदि सिस्टम को सरल ट्रायेज़ से आगे बढ़ाया गया, तो bias और “predictive policing” की चिंता।
शासन, प्रोत्साहन, और जवाबदेही
- कई लोग इसे chronic underfunding पर एक band-aid के रूप में देखते हैं, जिसे इसलिए चुना गया क्योंकि “AI” बजट और राजनीतिक श्रेय मानव नियुक्ति से आसान हैं।
- “accountability-washing” का डर: विफलताओं का दोष टेक और vendor fixes पर डाल दिया जाएगा, जिससे राजनीतिक जिम्मेदारी से बचा जा सकेगा।
- कुछ का कहना है कि सरकारें जोखिम भरे AI को इसलिए अपना सकती हैं क्योंकि वे निजी कंपनियों की तुलना में मुकदमों से अधिक आसानी से बच निकल सकती हैं।
व्यापक AI और सामाजिक टिप्पणी
- बहस कि क्या AI उपकरण सामान्यतः लोगों को कम बुद्धिमान बनाते हैं या केवल संज्ञानात्मक प्रयास का पुनर्वितरण करते हैं।
- अन्य automation (self-driving, calculators, शारीरिक श्रम) और ऐतिहासिक Luddite बहसों से तुलना।
- swatting, surveillance, और कंपनी की उत्पत्ति को लेकर भी चिंताएँ।
- थ्रेड में विफलताओं पर काला हास्य और सांस्कृतिक संदर्भ शामिल हैं, जो गहरी बेचैनी को दर्शाते हैं।