Automated decision-making
ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು (ಎಡಿಎಂ) ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆಡಳಿತ, ವ್ಯವಹಾರ, ಆರೋಗ್ಯ, ಶಿಕ್ಷಣ, ಕಾನೂನು, ಉದ್ಯೋಗ, ಸಾರಿಗೆ, ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ದತ್ತಾಂಶ, ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್, ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ವರ್ಧಿತ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆ ಮತ್ತು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುವ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು, ಪಠ್ಯ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ಸಂವೇದಕಗಳು, ಚಿತ್ರಗಳು ಅಥವಾ ಭಾಷಣಗಳಂತಹ ಹಲವಾರು ಮೂಲಗಳಿಂದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಎ. ಡಿ. ಎಂ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ (ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಎಸ್) ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬಳಕೆಯು ಮಾನವ ಸಮಾಜಕ್ಕೆ ಅನೇಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ತಾಂತ್ರಿಕ, ಕಾನೂನು, ನೈತಿಕ, ಸಾಮಾಜಿಕ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ, ಆರ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಅವಲೋಕನ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಎಡಿಎಂಗೆ ವಿವಿಧ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳಿವೆ. ಕೆಲವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಯು ಮಾನವ ಇನ್ಪುಟ್ ಇಲ್ಲದೆ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಇ. ಯು. ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿಯಂತ್ರಣ (ಆರ್ಟಿಕಲ್ 22). ಆದಾಗ್ಯೂ, ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳು ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರಿಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ನಿರ್ಧಾರ-ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಹಿಡಿದು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ವರ್ಧಿತ ಗುಪ್ತಚರ ಅಥವಾ 'ಹಂಚಿಕೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ' ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ, ಮಾನವ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ಪರವಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಂಪೂರ್ಣ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳವರೆಗೆ ಅನೇಕ ರೂಪಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ (ಡಿಎನ್ಎನ್) ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ಮರಗಳಷ್ಟೇ ಸರಳವಾಗಿರಬಹುದು. 1950ರ ದಶಕದಿಂದ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾತಿನ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಆಟ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಹು ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ತೀರ್ಮಾನದಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ, ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನುರಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕೈಗೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಎಡಿಎಂಗಳನ್ನು ಈಗ ಸಮಾಜದ ಎಲ್ಲಾ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಸಾರಿಗೆಯವರೆಗೆ ಅನೇಕ ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು (ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಎಸ್.) ಬಹು ನಿರ್ಧಾರದ ಅಂಶಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ಸಮೂಹಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು (ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಟಿ.) ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಪರಾಧ ನ್ಯಾಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಅಥವಾ ವ್ಯವಹಾರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ತಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಇನ್ಪುಟ್ ಆಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಳಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ಗಾಗಿ ಸಂವೇದಕ ದತ್ತಾಂಶ, ಭದ್ರತಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಾಗಿ ಗುರುತಿನ ದತ್ತಾಂಶ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆಡಳಿತಕ್ಕಾಗಿ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ದತ್ತಾಂಶ, ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳು, ಕಾನೂನಿನಲ್ಲಿ ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ದಾಖಲೆಗಳು. ಇದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಗಣನೆಯ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶದ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಕಾರಣಗಳಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿಗಮಗಳು ಅಥವಾ ಸರ್ಕಾರಗಳು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು, ಗೌಪ್ಯತೆ ಅಥವಾ ಭದ್ರತಾ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು, ಅಪೂರ್ಣ, ಪಕ್ಷಪಾತ, ಸಮಯ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸೀಮಿತ, ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಪದಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಮತ್ತು ವಿವರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಇತರ ಅನೇಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು. ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ, ಆಗಾಗ್ಗೆ ದೊಡ್ಡ ಕಾರ್ಪಸ್ಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಅಥವಾ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು, ಆದಾಗ್ಯೂ, ಲಭ್ಯವಿರುವಲ್ಲಿ, ಗಮನಾರ್ಹ ಪ್ರಗತಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಿವೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಎದೆಯ ಕ್ಷ-ಕಿರಣಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಲ್ಲಿ. ಎಡಿಎಂ ಟೆಕ್ನಾಲಜೀಸ್ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು (ಎಡಿಎಂಟಿ) ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್-ಕೋಡೆಡ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಾಧನಗಳಾಗಿವೆ, ಇದು ಇನ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಡೇಟಾಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಅನ್ವಯಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿವೆ. ಮೂಲಭೂತ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಟಿ. ಗಳು. ಹುಡುಕಾಟ (<ಐ. ಡಿ. 1>, 1-2-ಅನೇಕ, ದತ್ತಾಂಶ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ/ವಿಲೀನ) ಹೊಂದಾಣಿಕೆ (ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಷಯಗಳು) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಗುಂಪು ಮಾಡಲು ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ (ಸೂತ್ರ) ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಟಿ. ಗಳುಃ ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವರ್ಗೀಕರಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ ಕಲಿಕೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು (ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ) ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಹರಿವುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಟಿ. ಗಳುಃ ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಲಿಂಕ್ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ) ಸಂಕೀರ್ಣ ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವರೂಪಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ರೂಟಿಂಗ್ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಟಿ. ಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಚಿತ್ರ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಆಡಿಯೋ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (ಎನ್. ಎಲ್. ಪಿ.) ಇತರ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಟಿ. ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮಗಳ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಮಯ ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಅಸಂಗತತೆ ಪತ್ತೆ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್/ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಅನುವಾದಗಳು, ಪಠ್ಯ, ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದಿಂದ ಇದ್ದರೂ, ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳ (ಡಿಎನ್ಎನ್) ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ಜಿಪಿಯು ಕೋಪ್ರೊಸೆಸರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ನೊಂದಿಗೆ ದತ್ತಾಂಶ ಶೇಖರಣಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿ ನಾಟಕೀಯ ಹೆಚ್ಚಳದಿಂದಾಗಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಆಳವಾದ ನರ ಜಾಲಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಒಂದೇ ದೊಡ್ಡ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಮಾದರಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಆರಂಭಿಕ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗೂ ಮೊದಲಿನಿಂದಲೇ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತಿದ್ದವು, ಆದರೆ 2020ರ ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ಅನೇಕ ಹೊಸ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಓಪನ್ AIಯ DALL-E (ಇಮೇಜ್ ಕ್ರಿಯೇಷನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ) ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿವಿಧ ಜಿಪಿಟಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ನ ಪಿಎಎಲ್ಎಂ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಸೇರಿವೆ. ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು, ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು, ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ವಲಯದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ವಾದದ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು, ವಾದದ ಪ್ರಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ಈ ವಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಸಂಭಾವ್ಯ ಅನ್ವಯಗಳು ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಸಮಾಜವನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿವೆ. ಈ ನಿಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಸಂಭಾಷಣಾ, ಗಣಿತ, ವೈಜ್ಞಾನಿಕ, ವಿವರಣಾತ್ಮಕ, ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ರಾಜಕೀಯ ವಾದ ಮತ್ತು ಚರ್ಚೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಕಾನೂನು ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಕಾನೂನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅಪಾಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸಾಧನಗಳ (ಆರ್. ಎ. ಐ)ಂತಹ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರು, ನಾಗರಿಕ ಸೇವಕರು ಮತ್ತು ಪೊಲೀಸ್ ಅಧಿಕಾರಿಗಳ ಮಾನವ ತೀರ್ಪನ್ನು ಪೂರಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ವಿಚಾರಣೆಯ ಪೂರ್ವ ಬಂಧನ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಕೈದಿಗಳಿಗೆ ಪೆರೋಲ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ಅಪರಾಧಕ್ಕಾಗಿ "ಹಾಟ್ ಸ್ಪಾಟ್ಗಳನ್ನು" ಊಹಿಸಲು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸಲು ಆರ್. ಎ. ಐ. ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ಅಂಕಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಅಥವಾ ನ್ಯಾಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗಿನ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಕೆನಡಾದಲ್ಲಿ ವಲಸೆ ಅಧಿಕಾರಿಗಳು ನಡೆಸುವ ಕೆಲವು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವಲಸಿಗರು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶಕರ ಅರ್ಜಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು 2014 ರಿಂದ ಎಡಿಎಂ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹಣಕಾಸು ವಹಿವಾಟುಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಖರೀದಿ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟದ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಂತರರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸಲ್ಲಿಸಲು ಕೆಲವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಸುಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ಗಣಿತದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಅಥವಾ ಇತರ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಬರುವ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವ್ಯಾಪಾರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೂರ್ವನಿರ್ಧರಿತ ನಿಯಮಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ವ್ಯಾಪಾರ ನಿರಂತರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ನಿರಂತರ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಖಾಸಗಿ ವಲಯದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಾರ ಉದ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಸರ್ಕಾರಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಪುರಸಭೆಗಳು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮುಂದುವರೆದಂತೆ, ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಕರು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು, ಅದು ಯಾವುದು ಅಸಂಗತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು, ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ತಿಳಿಸಬೇಕೇ ಮತ್ತು ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು ಎಂಬಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಮನರಂಜನಾ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಧ್ಯಮಗಳು, ಮನರಂಜನಾ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ಸೇವೆಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮಾಹಿತಿ, ಹಿಂದಿನ ಆಯ್ಕೆಗಳು, ಸಹಕಾರಿ ಶೋಧನೆ ಅಥವಾ ವಿಷಯ ಆಧಾರಿತ ಶೋಧನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಮೂಲಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ ವಿಷಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಇದರಲ್ಲಿ ಸಂಗೀತ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ವೇದಿಕೆಗಳು, ಪ್ರಕಟಣೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿ, ಉತ್ಪನ್ನ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಅನೇಕ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುವಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಕೆಲವು ಏಜೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್ ಬಳಕೆದಾರರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಫೀಡ್ಬ್ಯಾಕ್ ಲೂಪ್ಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತವೆ. 2020ರ ದಶಕದಲ್ಲಿ ಓಪನ್ಎಐ ಮತ್ತು ಗೂಗಲ್ನಂತಹ ಕಂಪನಿಗಳು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಸೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿವೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಅವು ಜಾಹೀರಾತು, ಕಾಪಿರೈಟಿಂಗ್, ಸ್ಟಾಕ್ ಚಿತ್ರಣ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಫಿಕ್ ವಿನ್ಯಾಸದಂತಹ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು. ಆನ್ಲೈನ್ ಜಾಹೀರಾತನ್ನು ಅನೇಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಧ್ಯಮ ವೇದಿಕೆಗಳು, ಜಾಲತಾಣಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆಗಾಗ್ಗೆ ವಿವಿಧ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶನ ಜಾಹೀರಾತುಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. 'ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ಯಾಟಿಕ್' ಆನ್ಲೈನ್ ಜಾಹೀರಾತಿನಲ್ಲಿ ಮಾನವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಮಾಡುವ ಬದಲು ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಮೂಲಕ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಜಾಹೀರಾತಿನ ಮಾರಾಟ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುವುದು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಜಲಪಾತ ಮಾದರಿ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಟಗಾರರಾದ್ಯಂತ ಹಂತಗಳ ಸರಣಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆಃ ಪ್ರಕಾಶಕರು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣಾ ವೇದಿಕೆಗಳು, ಬಳಕೆದಾರರ ದತ್ತಾಂಶ, ಜಾಹೀರಾತು ಸರ್ವರ್ಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ವಿತರಣಾ ದತ್ತಾಂಶ, ದಾಸ್ತಾನು ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು, ಜಾಹೀರಾತು ವ್ಯಾಪಾರಿಗಳು ಮತ್ತು ಜಾಹೀರಾತು ವಿನಿಮಯಗಳು. ಜಾಹೀರಾತುದಾರರಿಗೆ ಪಾರದರ್ಶಕತೆಯ ಕೊರತೆ, ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದ ಮಾಪನಗಳು, ಜಾಹೀರಾತು ಸ್ಥಳಗಳ ಮೇಲೆ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಕೊರತೆ, ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿವೆ. ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡದ ಅಂತರ್ಜಾಲ ಬಳಕೆದಾರರು ಜಾಹೀರಾತು ನಿರ್ಬಂಧಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಂತಹ ಪ್ರತಿ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವೆಬ್ಸೈಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಅಂತರ್ಜಾಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳಿಂದ ಅನಗತ್ಯ ಜಾಹೀರಾತುಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 2017ರಲ್ಲಿ, ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾದ ಅಂತರ್ಜಾಲ ಬಳಕೆದಾರರಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾ 24ರಷ್ಟು ಜನರು ಜಾಹೀರಾತು ನಿರ್ಬಂಧಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರು. ಆರೋಗ್ಯ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ ಎಐ ಚಿತ್ರ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕ್ಷ-ಕಿರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಣ್ಣಿನ ಸ್ಥಿತಿಯ ಮ್ಯಾಕ್ಯುಲರ್ ಡಿಜೆನೇಶನ್ ಅನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೇವೆಗಳ ಸರ್ಕಾರಗಳು 2000 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಡಿಜಿಟಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಿವೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇ-ಸರ್ಕಾರ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಪಂಚದಾದ್ಯಂತದ ಅನೇಕ ಸರ್ಕಾರಗಳು ಈಗ ಅಪಾಯಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕ್ರಮಾವಳಿ ಪಾಲಿಸಿಂಗ್, ವಿಮಾನ ನಿಲ್ದಾಣದ ತಪಾಸಣೆಯಂತಹ ಜನರ ಕಣ್ಗಾವಲು ವಿಂಗಡಣೆ, ಮಕ್ಕಳ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಅಪಾಯದ ವಿವರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಉದ್ಯೋಗ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರುದ್ಯೋಗಿಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು ಸೇರಿದಂತೆ ನೀತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ, ಕ್ರಮಾವಳಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಡಿಎಮ್ನ ಗಮನಾರ್ಹ ಅನ್ವಯವು ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಬಳಕೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ-ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮಕ್ಕಳ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ದುರುಪಯೋಗ/ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯದಿಂದ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಉಂಟಾಗುವ ಅಪಾಯಗಳ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು, ಪೊಲೀಸ್ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ನ್ಯಾಯದಲ್ಲಿ ಮರುಕಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಅಪರಾಧದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು, ಅನುಸರಣೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಲ್ಯಾಣ/ತೆರಿಗೆ ವಂಚನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು, ಉದ್ಯೋಗ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ನಿರುದ್ಯೋಗದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು. ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ್ದವು, ಆದಾಗ್ಯೂ 2000 ರ ದಶಕದ ಆರಂಭದಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಸೇವೆಗಳಲ್ಲಿ ಎಡಿಎಮ್ನ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗಿನ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಪಕ್ಷಪಾತ, ನ್ಯಾಯಸಮ್ಮತತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಇದು ನಿರ್ಧಾರದ ಕಾರಣಗಳ ಸುತ್ತ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರವು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾದ ಫೆಡರಲ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ಭದ್ರತಾ ವಿತರಣಾ ಸಂಸ್ಥೆಯಾದ ಸೆಂಟರ್ಲಿಂಕ್, ಸಾಲವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿತು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿತು, ಇದು ರೋಬೋಡೆಟ್ ಯೋಜನೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ತಪ್ಪಾದ ಸಾಲ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಅನೇಕ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಯಿತು. ಸಾರಿಗೆ ಮತ್ತು ಚಲನಶೀಲತೆ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಚಲನಶೀಲತೆ (ಸಿಎಎಂ) ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಮತ್ತು ಇತರ ರೀತಿಯ ಸಾರಿಗೆಯಂತಹ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ವಾಹನದ ಮಾನವ ನಿಯಂತ್ರಣದ ವಿವಿಧ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಹಂತ 0 (ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಚಾಲನಾ) ದಿಂದ ಹಂತ 5 (ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ) ವರೆಗೆ ಇರಬಹುದು. 5ನೇ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರವು ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಸಂವೇದಕಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರದ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವಾಹನವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. 1ರಿಂದ 3ನೇ ಹಂತದ ಕಾರುಗಳು ಈಗಾಗಲೇ 2021ರಲ್ಲಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿವೆ. 2016ರಲ್ಲಿ ಜರ್ಮನ್ ಸರ್ಕಾರವು 'ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಚಾಲನೆಯ ನೈತಿಕ ಆಯೋಗ' ವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿತು, ಇದು ಮಾನವ ಚಾಲಕರಿಗಿಂತ (ಅಪಾಯದ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಸಮತೋಲನ) ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕಡಿಮೆ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದರೆ ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವಾಹನಗಳನ್ನು (ಸಿಎವಿ) ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿತು. ಇದು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಚಾಲನೆಯ ರೂಪಾಂತರಕ್ಕಾಗಿ 20 ನೈತಿಕ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸಿದೆ. 2020 ರಲ್ಲಿ ಸಿಎಎಂಗಳ ಮೇಲಿನ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆಯೋಗದ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರವು ರಸ್ತೆ ಅಪಘಾತಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಹೊರಸೂಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಯುರೋಪಿನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿತು, ಆದಾಗ್ಯೂ ಸ್ವಯಂ ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳು ಅಪಘಾತಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ನೀತಿ, ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತವೆ. ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನಗಳ ಮೇಲಿನ ನಂಬಿಕೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸಮುದಾಯದ ಕಳವಳಗಳು ಎವಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದರೆ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ. ಸಂವೇದಕಗಳು, ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಆನ್ಲೈನ್ ವಹಿವಾಟುಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಡಿಜಿಟಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳು ಸರ್ಕಾರಿ ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯ ವಲಯಗಳಲ್ಲಿನ ಕಣ್ಗಾವಲು ಅಭ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸಿವೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಶಂಕಿತರ ಉದ್ದೇಶಿತ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಂದ ಇಡೀ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಕ್ಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಬದಲಾವಣೆ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಈಗ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಕಣ್ಗಾವಲು ಮಟ್ಟವನ್ನು ಕಣ್ಗಾವಲು ಬಂಡವಾಳಶಾಹಿ ಅಥವಾ ಕಣ್ಗಾವಲು ಆರ್ಥಿಕತೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾಧ್ಯಮವು ಪ್ರತಿ ಸಂವಹನದ ಮೇಲೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಅನೇಕ ಸಾಮಾಜಿಕ, ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಪರಿಣಾಮಗಳಿವೆ. ಎತ್ತಲಾದ ಕಳವಳಗಳಲ್ಲಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕತೆಯ ಕೊರತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲಿನ ಮೇಲಿನ ಆಕ್ರಮಣಗಳು, ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿ ಪಕ್ಷಪಾತದಿಂದಾಗಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಉಲ್ಬಣಗೊಳಿಸುವುದು, ಬೌದ್ಧಿಕ ಆಸ್ತಿ ಹಕ್ಕುಗಳು, ಮಾಧ್ಯಮ ವೇದಿಕೆಗಳ ಮೂಲಕ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯ ಹರಡುವಿಕೆ, ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ತಾರತಮ್ಯ, ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ, ನಿರುದ್ಯೋಗ ಮತ್ತು ಇತರ ಅನೇಕ ವಿಷಯಗಳು ಸೇರಿವೆ. ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಹೆಚ್ಚು ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿ ಆಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಮಾಹಿತಿ ಸಮಾಜಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನೈತಿಕ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಿದೆ. ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ವೀಕ್ಷಿಸಲು ಅಥವಾ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ಅವು ಪಾರದರ್ಶಕ ಅಥವಾ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಲ್ಲದ 'ಕಪ್ಪು ಪೆಟ್ಟಿಗೆ' ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾಗಿವೆ ಎಂಬ ಕಳವಳಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆನಡಾದ ಸಿಟಿಜನ್ ಲ್ಯಾಬ್ನ ವರದಿಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಬಳಕೆಯು ಸಮಾನತೆ ಮತ್ತು ತಾರತಮ್ಯರಹಿತ ಹಕ್ಕುಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಹಕ್ಕುಗಳ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಎಡಿಎಮ್ನ ಅನ್ವಯದ ವಿಮರ್ಶಾತ್ಮಕ ಮಾನವ ಹಕ್ಕುಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ವಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಚಲನೆ, ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ, ಧರ್ಮ ಮತ್ತು ಸಂಘದ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ; ಗೌಪ್ಯತೆ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜೀವನ, ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ ಮತ್ತು ಭದ್ರತೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳು. 2016ರಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾದ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಜನರಲ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಟೆಕ್ಷನ್ ರೆಗ್ಯುಲೇಷನ್ (ಜಿಡಿಪಿಆರ್), ಯುರೋಪಿಯನ್ ಯೂನಿಯನ್ (ಇಯು) ನಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಮೇಲಿನ ಇಯು ಕಾನೂನಿನ ಒಂದು ನಿಯಂತ್ರಣವಾಗಿದೆ. ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ವೈಯಕ್ತಿಕ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಧರಿಸಿರುವ ಕಾನೂನು ಅಥವಾ ಇತರ ಮಹತ್ವದ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಒಳಗಾಗದಿರುವ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಷಯಗಳ ಹಕ್ಕನ್ನು ಆರ್ಟಿಕಲ್ 22 (1) ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ. ಜಿಡಿಪಿಆರ್ ವಿವರಣೆಯ ಹಕ್ಕಿನ ಬಗ್ಗೆ ಕೆಲವು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಆದಾಗ್ಯೂ ಇವುಗಳ ನಿಖರವಾದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಒಕ್ಕೂಟದ ನ್ಯಾಯಾಲಯದ ಪರಿಶೀಲನೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. ಈ ನಿಬಂಧನೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಜಿ. ಡಿ. ಪಿ. ಆರ್. ನಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ 1995ರಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನಿರ್ದೇಶನ ಮತ್ತು 1978ರ ಫ್ರೆಂಚ್ ಕಾನೂನಿನ ನಂತರ ಯುರೋಪಿನಾದ್ಯಂತ ಇದೇ ರೀತಿಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಅದೇ ರೀತಿ ಉಗಾಂಡಾ, ಮೊರಾಕೊ ಮತ್ತು ಯು. ಎಸ್. ರಾಜ್ಯವಾದ ವರ್ಜಿನಿಯಾ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿಶ್ವದಾದ್ಯಂತದ ಅನೇಕ ಇತರ ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿಗಳ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನುಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಲಗತ್ತಿಸಲಾದ ಹಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಕಟ್ಟುಪಾಡುಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಮತ್ತು ಪದಗಳ ನಿಬಂಧನೆಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ. ಫ್ರೆಂಚ್ ಲೋಯಿ ಪೋರ್ ಯುನ್ ರಿಪಬ್ಲಿಕ್ ನ್ಯೂಮೆರಿಕ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ 'ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಟ್ರೀಟ್ಮೆಂಟ್' ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ವಲಯದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ವಿವರಣೆಯ ಹಕ್ಕುಗಳು. ಬಯಾಸ್ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಿಂದ ಉದ್ಭವಿಸುವ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳಬಹುದುಃ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳು, ಅಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಒಳಹರಿವುಗಳು ಅವುಗಳ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಅಥವಾ ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾನೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ನ ಅನ್ವಯವು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಎಐ (ಎಕ್ಸ್ಎಐ) ಅಥವಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಹುದಾದ ಎಐ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಮಾನವರು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಎಕ್ಸ್ಎಐ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಅರ್ಥವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕತೆ ಎಂಬ ಮೂರು ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮಾಹಿತಿಯ ಅಸಮಾನತೆಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆಯು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ವೇದಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಹಣಕಾಸಿನ ವಹಿವಾಟಿನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವಿನ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಸಮಾನತೆಯು ಇಬ್ಬರು ಮಾನವ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಅಥವಾ ಮಾನವ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಏಜೆಂಟ್ಗಳ ನಡುವೆ ಇರುವುದಕ್ಕಿಂತ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆಯಿರಬಹುದು ಎಂದು ಗಮನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ಅನೇಕ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವಿಭಾಗಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು ವ್ಯಾಪಾರ, ಗಣಕಯಂತ್ರ ವಿಜ್ಞಾನ, ಮಾನವ ಗಣಕಯಂತ್ರ ಸಂವಹನ (ಎಚ್. ಸಿ. ಐ), ಕಾನೂನು, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಸೇರಿದಂತೆ ಎ. ಡಿ. ಎಂ. ನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಅನ್ವಯ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಗಳತ್ತ ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ. ಮಾಧ್ಯಮದ ವಿಷಯದ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸರ್ಚ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳ ಮೂಲಕ ಕ್ರಮಬದ್ಧವಾಗಿ ಚಾಲಿತ ಸುದ್ದಿ, ವಿಡಿಯೋ ಮತ್ತು ಇತರ ವಿಷಯವು ಮಾಧ್ಯಮ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕೇಂದ್ರಬಿಂದುವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ-ತಾಂತ್ರಿಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ವಿವರಣಾತ್ಮಕತೆಯನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ (ಎಸಿಎಂ ಎಫ್ಎಸಿಸಿಟಿ) ಕುರಿತ ಎಸಿಎಂ ಸಮ್ಮೇಳನವನ್ನು 2018 ರಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಎಡಿಎಂ ಮತ್ತು ಎಐ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಎಡಿಎಂ ಅನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸೇರಿವೆಃ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಾಚ್, ಜರ್ಮನಿ ಎಆರ್ಸಿ ಸೆಂಟರ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸಲೆನ್ಸ್ ಫಾರ್ ಆಟೋಮೇಟೆಡ್ ಡಿಸಿಷನ್-ಮೇಕಿಂಗ್ ಅಂಡ್ ಸೊಸೈಟಿ, ಆಸ್ಟ್ರೇಲಿಯಾ ಸಿಟಿಜನ್ ಲ್ಯಾಬ್, ಕೆನಡಾ ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಯುರೋಪ್ ನೋಡಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ ಬೆಂಬಲ ಅಲ್ಗಾರಿದಮಿಕ್ ಬಯಾಸ್ ಡಿಸಿಷನ್-ಮೇಕಿಂಗ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಡಿಸಿಷನ್ ಮ್ಯಾನೇಜ್ಮೆಂಟ್ ಎಥಿಕ್ಸ್ ಆಫ್ ಆರ್ಟಿಫಿಶಿಯಲ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಸರ್ಕಾರ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಶಿಫಾರಸು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ