سائنس کے لیے ڈیٹا اور AI: کلیدی تحفظات

پہلا سیکشن بنیادی تصورات کو متعارف کرواتا ہے اور سائنسی ڈیٹا کو AI کے لیے تیار کرنے کے فوائد اور چیلنجز پر بحث کرتا ہے۔

دوسرا سیکشن AI کے لیے ڈیٹا کی تیاری کے لیے کلیدی تحفظات کا جائزہ لیتا ہے، اور اس کے برعکس، ڈیٹا کو درست کرنے کے لیے AI۔ ہم سائنس میں AI کے لیے ڈیٹا کی تیاری کے ارد گرد اخلاقی اور ماحولیاتی تحفظات کو اجاگر کرتے ہوئے، مشین کی پڑھنے کی اہلیت اور تعصب کی کمی جیسے AI سے متعلق مخصوص تحفظات پر بحث کرتے ہوئے ڈیٹا کے معیارات پر استوار کرتے ہیں۔

تیسرا حصہ اوپن سائنس کے فریم ورک کے اندر ڈیٹا کی تیاری پر بحث کرتا ہے، دو کیس اسٹڈیز پیش کرتا ہے جو اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ اوپن سائنس کے طریقے کس طرح سائنسی تحقیق کے لیے AI کی تیاری کی حمایت کر سکتے ہیں۔

سفارشات

• موجودہ ڈیٹا فریم ورک اور معیارات سے ہم آہنگمثال کے طور پر، FAIR-R اور Croissant، سائنسدانوں اور ڈیٹا اسٹیورڈز کو استعمال کرنا چاہیے۔
• ڈیٹا گورننس کے ڈھانچے ایکویٹی کو فروغ دینے، کمپیوٹ وسائل تک رسائی، اور صلاحیت کی تعمیر کے لیے تکنیکی معیارات سے آگے جانا چاہیے۔
• ڈیٹا انفراسٹرکچر اور مہارت کی ترقی میں سرمایہ کاری سائنس میں AI کے موثر اور مسابقتی استعمال کے لیے ایک شرط ہے۔
• کی پہچان ڈیٹا اسٹیورڈ شپ کیریئر سائنس میں، اور ان مہارتوں کی حوصلہ افزائی کے لیے مراعات، مندرجہ بالا سرمایہ کاری کے نفاذ کا ایک بنیادی راستہ ہے۔

سائنس کے لیے ڈیٹا اور AI: کلیدی تحفظات

ستمبر 2025

DOI: 10.24948 / 2025.11

لوڈ

یہ کام انٹرنیشنل ڈویلپمنٹ ریسرچ سنٹر (IDRC)، اوٹاوا، کینیڈا کی گرانٹ کی مدد سے کیا گیا۔ یہاں بیان کردہ خیالات لازمی طور پر IDRC یا اس کے بورڈ آف گورنرز کی نمائندگی نہیں کرتے۔