Whalesbook
ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਘਰੇਲੂ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਚ ਖੜਕਾ
ਘਰੇਲੂ ਸੇਵਾਵਾਂ (Home Services) ਦੇ ਸੈਕਟਰ 'ਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਵੱਡਾ ਵਿਵਾਦ ਖੜ੍ਹਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਬੰਗਲੌਰ ਸਥਿਤ ਕੰਪਨੀ Pronto ਵੱਲੋਂ ਆਪਣੀ AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਘਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵੀਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਵਰਤਣ ਦੀਆਂ ਖ਼ਬਰਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੁੱਖ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ Snabbit ਅਤੇ Urban Company ਨੇ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਅਜਿਹੀਆਂ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ। ਇਹ ਕਦਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਘਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ (Privacy) ਦੀ ਉਮੀਦ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਣਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Pronto ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਿਰਫ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਲਈ ਸਹਿਮਤੀ ਦਿੱਤੀ ਸੀ, ਅਤੇ ਡਾਟਾ 48 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡਿਲੀਟ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਪਬਲਿਕਲੀ ਟ੍ਰੇਡ ਹੋਣ ਵਾਲੀ Urban Company ਅਤੇ Snabbit, ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਜਿੱਤਣ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਵੈਲਿਊ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਦੂਰੀ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ ਕਿ ਉਹ ਘਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੋਈ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ, ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕ੍ਰਿਟੀਸਿਜ਼ ਤੋਂ ਬਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੁਝ ਫਰਮਾਂ ਅਨੌਪਚਾਰਿਕ ਮਜ਼ਦੂਰ ਬਾਜ਼ਾਰ (Informal Labor Market) ਦਾ ਡਾਟਾ ਲਈ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾਵਾਂ
ਇਹ ਵਿਵਾਦ ਭਾਰਤ ਦੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਨੂੰਨਾਂ (Data Protection Laws) ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਖਾਮੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਸਨਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਐਕਟ, 2023 (Digital Personal Data Protection Act, 2023) ਦੇ ਤਹਿਤ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ (Personal Data) ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਅਨਾਮਾਈਜ਼ਡ ਡਾਟਾ (Anonymized Data) ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਈਨ ਅਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡਾਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (Consent Management) ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। Pronto ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜੋ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਆਰਡਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਰੀਅਲ-ਵਰਲਡ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਕੀਮਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਡਾਟਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਪਛਾਣਯੋਗ (Non-identifiable) ਹੈ, ਵੱਡੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜੋਖਮ ਖੜੇ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪੈਮਾਨਾ, ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸਾਖ (Scale, Compliance, and Reputation)
ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਖ਼ਤ ਸਟੈਂਡ ਲੈਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਸ ਸੈਕਟਰ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੀ Urban Company ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਿਗ ਵਰਕਰ ਪਾਲਿਸੀਆਂ ਅਤੇ ਮੁਨਾਫੇ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਜਾਂਚ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਅਨੌਪਚਾਰਿਕ ਵਰਕਫੋਰਸ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਦਮ ਵਿੱਚ, ਭਾਵੇਂ ਕਿੰਨਾ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦਾ ਜੋਖਮ (Reputational Risk) ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜੋ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਫਰਮਾਂ ਭੌਤਿਕ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਕੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਉਠਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਫਰਮਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਰਹਿਣਗੀਆਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ "ਡਾਟਾ ਦੀ ਘਾਟ" (Data Deficit) ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਲਹਾਲ, ਇਹ ਉਦਯੋਗ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਬਚਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਮੰਤਰਾਲੇ (Ministry of Electronics and Information Technology) ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਾਵੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਕਾਰਵਾਈ ਘਰੇਲੂ ਨਿਗਰਾਨੀ (In-home Surveillance) ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਾਹ
ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਖਿਡਾਰੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਨੇੜੇ ਤੋਂ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਫੋਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ (Robust Consent Management) ਵੱਲ ਸ਼ਿਫਟ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਸਮੇਂ ਲਈ, Snabbit ਅਤੇ Urban Company ਆਪਣੇ ਰਵਾਇਤੀ ਸੇਵਾ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਨਜ਼ਰ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੱਟਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਣ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਾਲੇ ਘਰ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਵਾਧੂ ਡਿਜੀਟਲ ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀ ਹੈ।