स्कैंडिक डेटा का एआई नैतिकता वक्तव्य

परिचय एवं उद्देश्य

स्कैंडिक डेटा विभिन्न क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और एल्गोरिथम प्रणालियों का उपयोग करता है: पूर्वानुमानित रखरखाव और सर्वर विफलता पूर्वानुमान, गतिशील लोड संतुलन, ऊर्जा और शीतलन प्रबंधन, सुरक्षा विश्लेषण (जैसे, विसंगति का पता लगाना, डीडीओएस शमन), ग्राहक सहायता (चैटबॉट), और हार्डवेयर एवं ऊर्जा आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन। स्कैंडिक समूह के एक भाग के रूप में, हम एआई का उपयोग जिम्मेदारी से, पारदर्शिता से और मौलिक अधिकारों के अनुपालन में करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। यह एआई नैतिकता वक्तव्य स्कैंडिक डेटा में एआई के विकास, खरीद, संचालन और उपयोग के सिद्धांतों, प्रक्रियाओं और नियंत्रण तंत्रों को परिभाषित करता है।.

पाने की कोशिश करना

स्कैंडिक एसेट्स FZCO
दुबई सिलिकॉन ओएसिस डीडीपी
भवन A1/A2
दुबई — 342001
संयुक्त अरब अमीरात
फ़ोन +97 14 3465‑949
ईमेल Info@ScandicAssets.dev
ब्रांड का प्रतिनिधित्व करता है और इसका प्रतिनिधित्व निम्न द्वारा किया जाता है:

स्कैंडिक ट्रस्ट ग्रुप एलएलसी
आईक्यू बिजनेस सेंटर
बोलसुनोव्स्का स्ट्रीट 13‑15
कीव — 01014, यूक्रेन
फ़ोन +38 09 71 880‑110
ईमेल Info@ScandicTrust.com
प्रतिनिधित्व करता है.

सहयोग साझेदार है:

LEGIER Beteiligungs mbH
Kurfürstendamm 14
10719 बर्लिन
जर्मनी संघीय गणराज्य
एचआरबी 57837 - वैट आईडी डीई 413445833
टेलीफ़ोन +49 (0) 30 99211‑3469
ईमेल: Office@LegierGroup.com

स्कैंडिक एसेट्स एफजेडसीओ और लेगियर बेतेइलिगंग्स एमबीएच गैर-परिचालन सेवा प्रदाता हैं; परिचालन गतिविधियां स्कैंडिक ट्रस्ट ग्रुप एलएलसी द्वारा की जाती हैं।.

यह घोषणा आगामी यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम, जीडीपीआर, पीडीपीएल, उद्योग-विशिष्ट क्लाउड और दूरसंचार विनियमों, और अंतर्राष्ट्रीय सर्वोत्तम प्रथाओं द्वारा निर्देशित है। इसका लक्ष्य ग्राहकों, कर्मचारियों और समाज का विश्वास सुनिश्चित करने के लिए जोखिमों का प्रबंधन करते हुए नवाचार को बढ़ावा देना है।.

अवलोकन पुस्तकालय

– 1. मूल मूल्य और मार्गदर्शक सिद्धांत
– 2. शासन और जिम्मेदारियाँ
– 3. कानूनी और नियामक ढांचा
– 4. डेटा नैतिकता और डेटा सुरक्षा
– 5. पारदर्शिता और व्याख्या
– 6. निष्पक्षता, पूर्वाग्रह और समावेशन
– 7. मानव-इन-द-लूप और महत्वपूर्ण निर्णय
– 8. सुरक्षा और मजबूती
– 9. स्थिरता
– 10. डेटा सेंटर संचालन में एआई
– 11. प्रशिक्षण, जागरूकता और संस्कृति
– 12. निगरानी, लेखा परीक्षा और निरंतर सुधार

1. मूल मूल्य और मार्गदर्शक सिद्धांत

– जन-केन्द्रितता: एआई को लोगों की सहायता के लिए डिज़ाइन किया गया है। अनुप्रयोगों को ग्राहक की गरिमा और स्वायत्तता का सम्मान करना चाहिए।कर्मचारी और साझेदार। महत्वपूर्ण प्रभाव डालने वाले निर्णय (जैसे, सुरक्षा संबंधी घटनाओं के कारण अनुबंधों की समाप्ति) लोगों द्वारा लिए जाते हैं। कानूनी अनुपालन: सभी AI प्रणालियाँ लागू कानूनों (GDPR, PDPL, EU AI अधिनियम, दूरसंचार और ऊर्जा कानून) का अनुपालन करती हैं। निषिद्ध AI प्रथाओं (जैसे, बायोमेट्रिक सामूहिक निगरानी) को इससे बाहर रखा गया है। जिम्मेदारी और जवाबदेही: प्रत्येक एआई प्रणाली के लिए ज़िम्मेदार व्यक्ति नियुक्त किए जाते हैं। निर्णय पारदर्शी, विवादास्पद होते हैं और मनुष्यों द्वारा उनकी समीक्षा की जा सकती है। दस्तावेज़ीकरण और ऑडिट ट्रेल्स निर्बाध ट्रैकिंग को सक्षम बनाते हैं। आनुपातिकता: एआई का उपयोग उसके उद्देश्य और जोखिम के अनुपात में होता है। उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोग (जैसे, सुरक्षा चेतावनी की स्थिति में स्वचालित नेटवर्क शटडाउन) सख्त नियंत्रण तंत्र के अधीन होते हैं। पारदर्शिता: उपयोगकर्ताओंएआई के इस्तेमाल के बारे में कर्मचारियों को जानकारी दी जाती है। सिस्टम के सिद्धांतों और कार्यों को स्पष्ट तरीके से समझाया जाता है। निष्पक्षता एवं समावेशन: एआई को मूल, लिंग, आयु, विकलांगता या अन्य संवेदनशील विशेषताओं के आधार पर किसी के साथ भेदभाव नहीं करना चाहिए। पूर्वाग्रहों की सक्रिय रूप से पहचान की जानी चाहिए और उन्हें न्यूनतम किया जाना चाहिए। सुरक्षा एवं लचीलापन: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियों को हेरफेर और कदाचार के विरुद्ध कठोर बनाया जाता है। सुरक्षा संबंधी घटनाओं की सक्रिय रूप से रिपोर्ट और विश्लेषण किया जाता है। वहनीयता: हमारे एआई इंफ्रास्ट्रक्चर के पारिस्थितिक पदचिह्न को ध्यान में रखा जाता है। ऊर्जा-कुशल मॉडल, संसाधन-बचत हार्डवेयर और टिकाऊ डेटा सेंटर संचालन मानक हैं।.

2. शासन और जिम्मेदारियाँ

एक समूह-स्तरीय एआई एथिक्स बोर्ड सभी एआई पहलों की देखरेख करता है। इसमें कानूनी, डेटा सुरक्षा, आईटी सुरक्षा, डेटा सेंटर तकनीक, संचालन और मानव संसाधन क्षेत्र के विशेषज्ञ शामिल होते हैं। यह बोर्ड नई एआई परियोजनाओं की समीक्षा करता है, जोखिमों का आकलन करता है और उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों को मंजूरी देता है। आंतरिक दिशानिर्देश एआई के उपयोग को नियंत्रित करते हैं और मौजूदा अनुपालन, डेटा सुरक्षा और आपूर्ति श्रृंखला नीतियों के साथ एकीकृत होते हैं। प्रत्येक परियोजना के लिए एक नामित स्वामी नियुक्त किया जाता है जो सिस्टम के विकास, संचालन और निगरानी (RACI मॉडल) का प्रबंधन करता है। SCANDIC समूह की ESG समिति यह सुनिश्चित करती है कि एआई विषयों को कॉर्पोरेट रणनीति में एकीकृत किया जाए और प्रबंधन और सलाहकार बोर्ड को रिपोर्ट करे।.

3. कानूनी और नियामक ढांचा

SCANDIC DATA सभी प्रासंगिक कानूनी मानकों का अनुपालन करता है:

– यूरोपीय संघ एआई अधिनियम: उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों (जैसे, बायोमेट्रिक प्रवेश नियंत्रण, स्वचालित घटना प्रतिक्रिया) के लिए, हम प्रभाव आकलन, दस्तावेज डेटा स्रोत, प्रशिक्षण विधियां और प्रदर्शन मेट्रिक्स का संचालन करते हैं, और अनुपालन की निरंतर निगरानी करते हैं। GDPR, PDPL और ई-गोपनीयता नियम: एआई-समर्थित विश्लेषण और वैयक्तिकरण के लिए, हम केवल वैध आधार वाले डेटा का ही उपयोग करते हैं। व्यक्तिगत डेटा को न्यूनतम, छद्म नाम दिया जाता है, या अनाम कर दिया जाता है। आईटी और सुरक्षा विनियमन: हम आईएसओ मानकों (आईएसओ/आईईसी 27001, 27017, 27701), एनआईएसटी फ्रेमवर्क, बीएसआई आईटी बेसलाइन प्रोटेक्शन, तथा डेटा केंद्रों और क्लाउड प्रदाताओं के लिए उद्योग-विशिष्ट मानकों का पालन करते हैं। श्रम और आपूर्ति श्रृंखला कानून: एआई-आधारित प्रणालियों का उपयोग कर्मचारियों की निगरानी के लिए तब तक नहीं किया जाता जब तक कि कानून द्वारा अनुमति न दी जाए और उचित न हो। आपूर्ति श्रृंखला के संदर्भ में, हम भेदभावपूर्ण मानदंडों का उपयोग किए बिना जोखिम विश्लेषण के लिए एआई का उपयोग करते हैं।.

4. डेटा नैतिकता और डेटा सुरक्षा

ज़िम्मेदार डेटा प्रबंधन हमारी AI रणनीति का आधार है। हम सुनिश्चित करते हैं कि प्रशिक्षण और उत्पादन डेटा:

- कानूनी रूप से एकत्र किए गए हों; - डेटा न्यूनतमीकरण के सिद्धांत का अनुपालन करते हों; - भेदभावपूर्ण पूर्वाग्रह से मुक्त हों; - सुरक्षित वातावरण में संग्रहीत और संसाधित किए गए हों; - संवेदनशील डेटा (जैसे स्वास्थ्य जानकारी) के मामले में, केवल स्पष्ट सहमति से उपयोग किए गए हों।.

Zudem werden Datenherkünfte dokumentiert, damit nachvollzogen werden kann, welche Quellen in ein Modell eingeflossen sind. Bei Einsatz von synthetischen Daten oder generativen Modellen kennzeichnen wir die Inhalte als KI‑generiert.

5. पारदर्शिता और व्याख्या

Wir kennzeichnen KI‑Interaktionen (z. B. Chatbots, Empfehlungssysteme) klar und unmissverständlich. Nutzer*innen erhalten verständliche Informationen darüber, wie ein System funktioniert, welche Hauptfaktoren in eine Entscheidung einfließen und wie sie bei Bedarf eine menschliche Überprüfung verlangen können. Bei Entscheidungen über Sicherheitsmaßnahmen (z. B. automatische Blockierung einer IP‑Adresse) legen wir offen, welche Kriterien relevant sind, ohne Betriebsgeheimnisse preiszugeben. Entscheidungsprozesse werden protokolliert, um interne oder externe Audits zu ermöglichen.

6. निष्पक्षता, पूर्वाग्रह और समावेशन

Unsere Algorithmen werden systematisch auf Diskriminierung geprüft. Dazu gehören statistische Analysen von Trainingsdaten, diversifizierte Testgruppen und regelmäßige Überprüfungen im Betrieb. Wir setzen Verfahren ein, um ungleiche Behandlung zu erkennen (z. B. disparate Impact‑Analysen) und korrigieren Modelle entsprechend. Besondere Aufmerksamkeit gilt vulnerablen Gruppen; Systeme dürfen keine Ausnutzung kognitiver Schwächen ermöglichen. Beim Kapazitätsmanagement und bei Preisgestaltungen für Cloud‑Services achten wir darauf, Kunden nicht willkürlich zu benachteiligen.

7. मानव-इन-द-लूप और महत्वपूर्ण निर्णय

Automatisierte Systeme dürfen menschliche Fachkenntnis nicht ersetzen, wenn es um sicherheits‑ oder geschäftskritische Entscheidungen geht. Bei Notfallmaßnahmen, Vertragskündigungen aufgrund von Verstößen oder erheblichen Konfigurationsänderungen werden KI‑gestützte Vorschläge immer von qualifizierten Personen überprüft. Es existiert ein Eskalations‑ und Übersteuerungsmechanismus („Human‑in‑the‑Loop“), der sicherstellt, dass Menschen die letztendliche Kontrolle behalten.

8. सुरक्षा और मजबूती

Alle KI‑Systeme werden gegen Adversarial Attacks, Prompt Injection, Datenvergiftung und andere Manipulationsversuche gehärtet. Wir nutzen Defence‑in‑Depth‑Strategien: Zugriffsbeschränkungen, strenge Authentifizierung, Verschlüsselung, kontinuierliches Monitoring und Red‑Team‑Tests. Sicherheitsvorfälle werden umgehend untersucht, dokumentiert und behoben. Incident‑Response‑Pläne legen Meldeketten fest und definieren Gegenmaßnahmen. Modelle werden regelmäßig aktualisiert, um bekannte Schwachstellen zu schließen.

9. स्थिरता

Die Entwicklung und der Betrieb von KI verbrauchen Ressourcen. SCANDIC DATA setzt auf energieeffiziente Modellarchitekturen, ressourcenschonende Hardware (z. B. GPUs/TPUs mit hoher Leistung pro Watt) und eine skalierbare Infrastruktur. Unsere Rechenzentren werden mit erneuerbaren Energien betrieben und optimieren Workloads, um Stromverbrauch und Kühlaufwand zu minimieren. Modell‑Updates und Retrainings werden geplant, um unnötige Rechenarbeit zu vermeiden; Altgeräte werden recycelt oder fachgerecht entsorgt.

10. डेटा सेंटर संचालन में एआई

SCANDIC DATA setzt KI gezielt ein, um den Betrieb des Rechenzentrums effizienter, sicherer und nachhaltiger zu gestalten:

– Vorausschauende Wartung: Machine‑Learning‑Modelle analysieren Sensor‑ und Betriebsdaten von Servern, USVs, Klimaanlagen und Netzkomponenten, um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu prognostizieren. Wartungen werden geplant, bevor Störungen auftreten. – Energie‑ und Kühlmanagement: KI‑Algorithmen optimieren den Stromfluss, die Lastverteilung zwischen Racks und die Nutzung von Kühlsystemen, um die Power Usage Effectiveness (PUE) unter 1,25 zu halten. – Sicherheitsanalysen: Anomaly‑Detection‑Modelle erkennen ungewöhnliche Zugriffe, DDoS‑Muster, Datenabflüsse oder Insider‑Threats. Ergebnisse fließen in unsere SIEM/SOAR‑Plattform ein. – Kapazitätsplanung: KI prognostiziert die Nachfrage nach Compute‑ und Storage‑Ressourcen, sodass wir Hardwarebeschaffung, Virtualisierung und Netzwerkkapazitäten rechtzeitig anpassen können. – Chatbots und Support: Intelligente Assistenten unterstützen bei Standardanfragen, Ticketzuweisungen und technischen Dokumentationen. Bei komplexeren Fragen erfolgt eine Übergabe an menschliche Mitarbeitende.

In allen Anwendungsfällen werden die oben genannten ethischen Grundsätze berücksichtigt.

11. प्रशिक्षण, जागरूकता और संस्कृति

SCANDIC DATA fördert eine Unternehmenskultur, in der Mitarbeitende KI‑Entscheidungen hinterfragen und verantwortungsvoll mit Technologie umgehen. Schulungsprogramme vermitteln Grundlagen der KI‑Ethik, Datenschutz, Sicherheitsbewusstsein, Datenqualität und den Umgang mit Bias. Mitarbeitende werden ermutigt, Auffälligkeiten zu melden und am kontinuierlichen Verbesserungsprozess teilzunehmen. Führungskräfte sorgen dafür, dass ethische Überlegungen in allen Phasen eines Projekts (Design, Entwicklung, Deployment, Betrieb) einbezogen werden.

12. निगरानी, लेखा परीक्षा और निरंतर सुधार

Unsere KI‑Systeme werden kontinuierlich überwacht. Kennzahlen wie Genauigkeit, Fairness, False‑Positive‑Raten, Energieverbrauch, CO₂‑Emissionen und Nutzerzufriedenheit fließen in regelmäßige Berichte ein. Interne und externe Audits prüfen die Einhaltung der KI‑Policy. Erkenntnisse aus Audits, Nutzerrückmeldungen und technischen Analysen werden genutzt, um Modelle und Prozesse anzupassen. Diese Erklärung wird mindestens einmal jährlich oder bei wesentlichen Änderungen aktualisiert.