AI-യിലേക്ക് എങ്ങനെ ശ്രദ്ധാപൂർവമായ സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നത് പക്ഷപാതപരമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കുറയ്ക്കുന്നു

ബയസ്ഡ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളും എഥിക്കൽ എഐയും

AI-പവർ സൊല്യൂഷനുകൾ ഫലപ്രദമാകാൻ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്. ആ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളുടെ സൃഷ്‌ടി വ്യവസ്ഥാപിത തലത്തിൽ പരോക്ഷമായ പക്ഷപാത പ്രശ്‌നം നിറഞ്ഞതാണ്. എല്ലാ ആളുകളും പക്ഷപാതം അനുഭവിക്കുന്നു (ബോധവും അബോധാവസ്ഥയും). പക്ഷപാതങ്ങൾക്ക് എത്ര വേണമെങ്കിലും രൂപങ്ങൾ എടുക്കാം: ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ, ഭാഷാപരമായ, സാമൂഹിക-സാമ്പത്തിക, ലൈംഗികത, വംശീയത. ആ വ്യവസ്ഥാപിത പക്ഷപാതിത്വങ്ങൾ ഡാറ്റയിലേക്ക് ചുട്ടെടുക്കുന്നു, ഇത് പക്ഷപാതം നിലനിൽക്കുന്നതും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതുമായ AI ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും. ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലേക്ക് ഇഴയുന്ന പക്ഷപാതത്തിനെതിരെ ലഘൂകരിക്കാൻ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ സമീപനം ആവശ്യമാണ്.

പക്ഷപാത പ്രശ്നം വ്യക്തമാക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങൾ

ഈ ഡാറ്റാ സെറ്റ് പക്ഷപാതത്തിന്റെ ശ്രദ്ധേയമായ ഒരു ഉദാഹരണം, അക്കാലത്ത് ധാരാളം നെഗറ്റീവ് പ്രസ്സ് നേടിയ ഒരു റെസ്യൂമെ റീഡിംഗ് സൊല്യൂഷനാണ്, അത് സ്ത്രീകളേക്കാൾ പുരുഷ സ്ഥാനാർത്ഥികളെ അനുകൂലിക്കുന്നതായിരുന്നു. കാരണം, റിക്രൂട്ട്‌മെന്റ് ടൂളിന്റെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് കഴിഞ്ഞ ദശകത്തിൽ ഭൂരിഭാഗം അപേക്ഷകരും പുരുഷന്മാരായിരുന്നു. ഡാറ്റ ഏകപക്ഷീയമായിരുന്നു, ഫലങ്ങൾ ആ പക്ഷപാതിത്വത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിച്ചു. 

വ്യാപകമായി റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യപ്പെട്ട മറ്റൊരു ഉദാഹരണം: വാർഷിക Google I/O ഡവലപ്പർ കോൺഫറൻസിൽ, AI- പവർഡ് ഡെർമറ്റോളജി അസിസ്റ്റ് ടൂളിന്റെ പ്രിവ്യൂ Google പങ്കിട്ടു, അവരുടെ ചർമ്മം, മുടി, നഖം എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. ഹെൽത്ത് കെയറിനെ സഹായിക്കാൻ AI എങ്ങനെ വികസിക്കുന്നുവെന്ന് ഡെർമറ്റോളജി അസിസ്റ്റന്റ് അടിവരയിടുന്നു - എന്നാൽ നിറമുള്ള ആളുകൾക്ക് ഉപകരണം പര്യാപ്തമല്ലെന്ന വിമർശനത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ പക്ഷപാതം AI- യിലേക്ക് കയറാനുള്ള സാധ്യതയും ഇത് എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

ഗൂഗിൾ ഉപകരണം പ്രഖ്യാപിച്ചപ്പോൾ, കമ്പനി ശ്രദ്ധിച്ചു:

ഞങ്ങൾ എല്ലാവർക്കുമായി നിർമ്മിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, ഞങ്ങളുടെ മോഡൽ പ്രായം, ലിംഗഭേദം, വംശം, ചർമ്മ തരങ്ങൾ തുടങ്ങിയ ഘടകങ്ങൾക്ക് കാരണമാകുന്നു - ഇളം നിറമില്ലാത്ത ചർമ്മം മുതൽ അപൂർവ്വമായി കത്തുന്ന തവിട്ട് ചർമ്മം വരെ.

ഗൂഗിൾ, സാധാരണ ചർമ്മ അവസ്ഥകൾക്ക് ഉത്തരം കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു

എന്നാൽ ഒരു ഇൻക്ലൂസീവ് ഡാറ്റ സെറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ ഗൂഗിൾ പരാജയപ്പെട്ടുവെന്ന് വൈസ്യിലെ ഒരു ലേഖനം പറഞ്ഞു:

ചുമതല നിറവേറ്റുന്നതിനായി, ഗവേഷകർ രണ്ട് സംസ്ഥാനങ്ങളിലായി സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന 64,837 രോഗികളുടെ 12,399 ചിത്രങ്ങളുടെ പരിശീലന ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ചു. ചിത്രീകരിച്ചിരിക്കുന്ന ആയിരക്കണക്കിന് ചർമ്മരോഗങ്ങളിൽ, 3.5 ശതമാനം മാത്രമാണ് ഫിറ്റ്സ്പാട്രിക് ചർമ്മ തരങ്ങളായ V, VI- ൽ നിന്ന് വന്നത് - യഥാക്രമം തവിട്ട് ചർമ്മത്തെയും കടും തവിട്ട് അല്ലെങ്കിൽ കറുത്ത ചർമ്മത്തെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നവ. ഡാറ്റാബേസിന്റെ 90 ശതമാനവും നല്ല ചർമ്മം, ഇരുണ്ട വെളുത്ത ചർമ്മം അല്ലെങ്കിൽ ഇളം തവിട്ട് നിറമുള്ള ചർമ്മം എന്നിവയുള്ള ആളുകളാണ്. പക്ഷപാതപരമായ സാമ്പിളിന്റെ ഫലമായി, ആപ്പ് വെളുത്തവരല്ലാത്ത ആളുകളെ കൂടുതലോ കുറവോ രോഗനിർണ്ണയത്തിൽ അവസാനിപ്പിച്ചേക്കാമെന്ന് ഡെർമറ്റോളജിസ്റ്റുകൾ പറയുന്നു.

വൈസ്, ഗൂഗിളിന്റെ പുതിയ ഡെർമറ്റോളജി ആപ്പ് ഇരുണ്ട ചർമ്മമുള്ള ആളുകൾക്ക് വേണ്ടി രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതല്ല

ടൂൾ ഔപചാരികമായി പുറത്തിറക്കുന്നതിന് മുമ്പ് അത് പരിഷ്കരിക്കുമെന്ന് ഗൂഗിൾ പ്രതികരിച്ചു:

ഞങ്ങളുടെ AI- പവർഡ് ഡെർമറ്റോളജി അസിസ്റ്റ് ടൂൾ മൂന്ന് വർഷത്തിലേറെ നീണ്ട ഗവേഷണത്തിന്റെ പരിസമാപ്തിയാണ്. ഞങ്ങളുടെ ജോലി നേച്ചർ മെഡിസിനിൽ ഫീച്ചർ ചെയ്‌തതിനാൽ, ആയിരക്കണക്കിന് ആളുകൾ സംഭാവന ചെയ്‌ത ഡാറ്റയും ദശലക്ഷക്കണക്കിന് കൂടുതൽ ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്‌ത ചർമ്മ പ്രശ്‌ന ചിത്രങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്ന അധിക ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സംയോജിപ്പിച്ച് ഞങ്ങളുടെ സാങ്കേതികവിദ്യ വികസിപ്പിക്കുകയും പരിഷ്‌കരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് ഞങ്ങൾ തുടർന്നു.

ഗൂഗിൾ, സാധാരണ ചർമ്മ അവസ്ഥകൾക്ക് ഉത്തരം കണ്ടെത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിന് AI ഉപയോഗിക്കുന്നു

AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രോഗ്രാമുകൾ ഈ പക്ഷപാതങ്ങൾ ശരിയാക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നിടത്തോളം, യാഥാർത്ഥ്യം അവശേഷിക്കുന്നു: അവ ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്. സ്മാർട്ട് അവരുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ശുദ്ധമായതിനാൽ. പഴയ പ്രോഗ്രാമിംഗ് പഴഞ്ചൊല്ലിലേക്കുള്ള ഒരു അപ്‌ഡേറ്റിൽ മാലിന്യം അകത്ത്/മാലിന്യം പുറത്തേക്ക്, AI പരിഹാരങ്ങൾ അവരുടെ ഡാറ്റ സെറ്റുകളുടെ ഗുണനിലവാരം പോലെ തന്നെ ശക്തമാണ്. പ്രോഗ്രാമർമാരിൽ നിന്ന് ഒരു തിരുത്തൽ കൂടാതെ, ഈ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾക്ക് സ്വയം പരിഹരിക്കാനുള്ള പശ്ചാത്തല അനുഭവം ഉണ്ടാകില്ല - കാരണം അവയ്ക്ക് മറ്റ് റഫറൻസ് ഫ്രെയിം ഇല്ല.

ഉത്തരവാദിത്തത്തോടെ ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് എല്ലാറ്റിന്റെയും കാതലാണ് ധാർമ്മിക കൃത്രിമ ബുദ്ധി. കൂടാതെ ജനങ്ങളാണ് പരിഹാരത്തിന്റെ കാതലായത്. 

മൈൻഡ്ഫുൾ AI എന്നത് നൈതിക AI ആണ്

പക്ഷപാതം ഒരു ശൂന്യതയിൽ സംഭവിക്കുന്നില്ല. വികസന ഘട്ടത്തിൽ തെറ്റായ സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് അധാർമ്മികമോ പക്ഷപാതപരമോ ആയ ഡാറ്റ സെറ്റുകൾ വരുന്നു. പക്ഷപാതപരമായ പിശകുകളെ ചെറുക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗം, വ്യവസായത്തിലെ പലരും മൈൻഡ്‌ഫുൾ AI എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള, മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃത സമീപനം സ്വീകരിക്കുക എന്നതാണ്. മൈൻഡ്ഫുൾ എഐയ്ക്ക് മൂന്ന് നിർണായക ഘടകങ്ങളുണ്ട്:

1. മൈൻഡ്ഫുൾ AI മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃതമാണ്

AI പദ്ധതിയുടെ തുടക്കം മുതൽ, ആസൂത്രണ ഘട്ടങ്ങളിൽ, ആളുകളുടെ ആവശ്യങ്ങൾ എല്ലാ തീരുമാനങ്ങളുടെയും കേന്ദ്രത്തിലായിരിക്കണം. അതിനർത്ഥം എല്ലാ ആളുകളും - ഒരു ഉപവിഭാഗം മാത്രമല്ല. അതുകൊണ്ടാണ് AI ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതും പക്ഷപാതരഹിതവുമായ രീതിയിൽ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഡെവലപ്പർമാർ ആഗോളതലത്തിൽ അധിഷ്‌ഠിതരായ ആളുകളുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന ടീമിനെ ആശ്രയിക്കേണ്ടത്.

ആഗോള, വൈവിധ്യമാർന്ന ടീമിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ ക്രൗഡ്‌സോഴ്‌സിംഗ് ചെയ്യുന്നത് പക്ഷപാതങ്ങൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് നേരത്തെ തന്നെ ഫിൽട്ടർ ചെയ്യപ്പെടുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത വംശങ്ങൾ, പ്രായ വിഭാഗങ്ങൾ, ലിംഗഭേദം, വിദ്യാഭ്യാസ നിലവാരങ്ങൾ, സാമൂഹിക-സാമ്പത്തിക പശ്ചാത്തലങ്ങൾ, ലൊക്കേഷനുകൾ എന്നിവയിലുള്ളവർക്ക് ഒരു കൂട്ടം മൂല്യങ്ങളെ മറ്റൊന്നിനേക്കാൾ അനുകൂലമാക്കുന്ന ഡാറ്റാ സെറ്റുകൾ കൂടുതൽ എളുപ്പത്തിൽ കണ്ടെത്താൻ കഴിയും, അങ്ങനെ ഉദ്ദേശിക്കാത്ത പക്ഷപാതിത്വം ഇല്ലാതാക്കുന്നു.

വോയ്‌സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നോക്കുക. ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ AI സമീപനം പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ, ആഗോള ടാലന്റ് പൂളിന്റെ ശക്തി പ്രയോജനപ്പെടുത്തുമ്പോൾ, ഡവലപ്പർമാർക്ക് ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിലെ വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളും ഉച്ചാരണങ്ങളും പോലുള്ള ഭാഷാപരമായ ഘടകങ്ങൾ കണക്കിലെടുക്കാനാകും.

തുടക്കം മുതൽ മനുഷ്യ കേന്ദ്രീകൃതമായ ഒരു ഡിസൈൻ ചട്ടക്കൂട് സ്ഥാപിക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. ജനറേറ്റുചെയ്‌തതും ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്തതും ലേബൽ ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റ അന്തിമ ഉപയോക്താക്കളുടെ പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് ഇത് വളരെ ദൂരം പോകുന്നു. എന്നാൽ മുഴുവൻ ഉൽപന്ന വികസന ജീവിതചക്രത്തിലുടനീളം മനുഷ്യരെ വളച്ചുകെട്ടുന്നതും പ്രധാനമാണ്. 

ഓരോ നിർദ്ദിഷ്ട പ്രേക്ഷകർക്കും മികച്ച AI അനുഭവം സൃഷ്ടിക്കാൻ യന്ത്രങ്ങളെ സഹായിക്കാനും ലൂപ്പിലുള്ള മനുഷ്യർക്ക് കഴിയും. Pactera EDGE-ൽ, ആഗോളതലത്തിൽ സ്ഥിതി ചെയ്യുന്ന ഞങ്ങളുടെ AI ഡാറ്റാ പ്രോജക്റ്റ് ടീമുകൾ, വിശ്വസനീയമായ AI പരിശീലന ഡാറ്റയുടെ ശേഖരണത്തെയും ക്യൂറേഷനെയും വ്യത്യസ്ത സംസ്കാരങ്ങളും സന്ദർഭങ്ങളും എങ്ങനെ ബാധിക്കുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നു. AI-അധിഷ്‌ഠിത പരിഹാരം തത്സമയമാകുന്നതിന് മുമ്പ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നതിനും അവ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും പരിഹരിക്കുന്നതിനും ആവശ്യമായ ഉപകരണങ്ങൾ അവരുടെ പക്കലുണ്ട്.

ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് AI എന്നത് ആളുകളുടെ ശക്തിയും അവരുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന പശ്ചാത്തലങ്ങളും മെഷീനുകളുടെ വേഗതയേറിയ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശക്തിയും സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പ്രോജക്റ്റ് "സുരക്ഷാ വല" ആണ്. പ്രോഗ്രാമുകളുടെ തുടക്കം മുതൽ ഈ മനുഷ്യന്റെയും AI യുടെയും സഹകരണം സ്ഥാപിക്കേണ്ടതുണ്ട്, അങ്ങനെ പക്ഷപാതപരമായ ഡാറ്റ പ്രോജക്റ്റിൽ ഒരു അടിത്തറ ഉണ്ടാക്കുന്നില്ല. 

2. മൈൻഡ്ഫുൾ AI ആണ് ഉത്തരവാദിത്തം

ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളത് AI സംവിധാനങ്ങൾ പക്ഷപാതരഹിതമാണെന്നും അവ ധാർമ്മികതയിൽ അധിഷ്ഠിതമാണെന്നും ഉറപ്പാക്കുക എന്നതാണ്. ഡാറ്റ എങ്ങനെ, എന്തുകൊണ്ട്, എവിടെയാണ് സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നത്, AI സിസ്റ്റങ്ങൾ അത് എങ്ങനെ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു, ഒരു തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിന് അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ധാർമ്മിക പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്ന തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധാലുവായിരിക്കുക എന്നതാണ് ഇത്. ഒരു ബിസിനസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗം, കൂടുതൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതും പക്ഷപാതപരമല്ലാത്തതുമായ, പ്രതിനിധീകരിക്കാത്ത കമ്മ്യൂണിറ്റികളുമായി പ്രവർത്തിക്കുക എന്നതാണ്. ഡാറ്റാ വ്യാഖ്യാന മേഖലയിൽ, ഓരോ ഗവേഷകന്റെയും ലേബലുകളെ പ്രത്യേക ഉപ ടാസ്കായി പരിഗണിക്കുന്ന ഒരു മൾട്ടി-നോട്ടേറ്റർ മൾട്ടി-ടാസ്ക് മോഡൽ എങ്ങനെയാണ് സാധാരണ ഗ്രൗണ്ട് ട്രൂത്ത് രീതികളിൽ അന്തർലീനമായ സാധ്യതകൾ ലഘൂകരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതെന്ന് പുതിയ ഗവേഷണം എടുത്തുകാണിക്കുന്നു. ഒരൊറ്റ അടിസ്ഥാന സത്യത്തിലേക്ക് വ്യാഖ്യാനങ്ങളുടെ സമാഹരണത്തിൽ അവഗണിക്കപ്പെടാം. 

3. വിശ്വസനീയം

AI മോഡൽ എങ്ങനെ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, അത് എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, എന്തുകൊണ്ടാണ് അവർ ഫലങ്ങൾ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നത് എന്നിവയിൽ സുതാര്യവും വിശദീകരിക്കാവുന്നതുമായ ബിസിനസ്സിൽ നിന്നാണ് വിശ്വാസ്യത ഉണ്ടാകുന്നത്. ഒരു ബിസിനസ്സിന് AI പ്രാദേശികവൽക്കരണത്തിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആവശ്യമാണ്, അവരുടെ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ കൂടുതൽ ഉൾക്കൊള്ളുന്നതും വ്യക്തിഗതമാക്കുന്നതും സാധ്യമാക്കുന്നതിന്, പ്രാദേശിക ഭാഷയിലെ നിർണ്ണായക സൂക്ഷ്മതകളും ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങളും മാനിച്ച് ഒരു രാജ്യത്തിൽ നിന്ന് അടുത്ത രാജ്യത്തേക്ക് AI പരിഹാരത്തിന്റെ വിശ്വാസ്യത ഉണ്ടാക്കുകയോ തകർക്കുകയോ ചെയ്യാം. . ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ബിസിനസ്സ് അതിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വ്യക്തിഗതമാക്കിയതും പ്രാദേശികവൽക്കരിച്ചതുമായ സന്ദർഭങ്ങൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യണം. അതുവഴി, ഇംഗ്ലീഷ് മുതൽ പ്രാതിനിധ്യം കുറഞ്ഞ ഭാഷകൾ വരെ എല്ലാ ഭാഷകളിലും ഒരേ തലത്തിലുള്ള ശബ്‌ദ അനുഭവം ഒരു ആപ്പ് കൊണ്ടുവരുന്നു.

ന്യായവും വൈവിധ്യവും

ആത്യന്തികമായി, നിർദിഷ്ട ഫലങ്ങളുടെ അനന്തരഫലങ്ങളും ആഘാതങ്ങളും നിരീക്ഷിക്കുകയും പരിഹാരം വിപണിയിൽ എത്തുന്നതിന് മുമ്പ് വിലയിരുത്തുകയും ചെയ്യുന്ന ന്യായവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാ സെറ്റുകളിൽ പരിഹാരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കപ്പെട്ടതായി ശ്രദ്ധാലുവായ AI ഉറപ്പാക്കുന്നു. പരിഹാരത്തിന്റെ വികസനത്തിന്റെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളിലും ശ്രദ്ധാലുവായിരിക്കുകയും മനുഷ്യരെ ഉൾപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, AI മോഡലുകൾ വൃത്തിയുള്ളതും കുറഞ്ഞ പക്ഷപാതപരവും കഴിയുന്നത്ര ധാർമ്മികവുമാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഞങ്ങൾ സഹായിക്കുന്നു.

നീ എന്ത് ചിന്തിക്കുന്നു?

സ്പാം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ഈ സൈറ്റ് Akismet ഉപയോഗിക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ അഭിപ്രായ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സുചെയ്യുന്നത് എങ്ങനെയെന്നറിയുക.