कृत्रिम बुद्धिमत्ता में व्याख्येयता कब विशेष रूप से जरूरी होती है?
When is explainability especially important in artificial intelligence?
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A. जब निर्णय लोगों के जीवन को प्रभावित करेंWhen decisions affect people's lives
Simple Explanation
शिक्षा, स्वास्थ्य, रोजगार या ऋण जैसे क्षेत्रों में एआई का निर्णय किसी व्यक्ति के अवसरों और जीवन पर प्रभाव डाल सकता है। इसलिए यह समझना जरूरी है कि निर्णय किन कारणों और आंकड़ों के आधार पर लिया गया, ताकि त्रुटि, पक्षपात और जवाबदेही की जांच की जा सके। विकल्प B कम-जोखिम वाले मनोरंजन संबंधी बदलाव का उदाहरण है, जबकि C और D में निर्णय की व्याख्या करने के लिए परिणाम या पर्याप्त आंकड़े ही नहीं हैं। परीक्षा-टिप: जिन एआई निर्णयों का मानव जीवन, अधिकारों या अवसरों पर प्रभाव हो, उनमें व्याख्येयता अधिक महत्वपूर्ण होती है। / In areas such as education, healthcare, employment, or lending, an AI decision can affect a person’s opportunities and life. It is therefore important to understand which reasons and data led to the decision so that errors, bias, and accountability can be examined. Option B describes a low-risk entertainment change, while C and D do not represent situations where a meaningful decision explanation is required. Exam tip: Explainability is especially important when an AI decision affects people’s lives, rights, or opportunities.
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