# CARE से AI के फैसलों में मानवीय जांच 25–81% तक घटेगी

> टेस्ट के मुताबिक, नई CARE प्रणाली ड्राइविंग, भाषा और रोबोटिक्स डेटा पर सुरक्षा बनाए रखते हुए मानवीय समीक्षा की जरूरत 25–81% तक घटाती है।

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/hi/researchers-unveil-care-pipeline-to-cut-human-checks-in-ai-decisions

Chenyu Zhang के नेतृत्व वाली टीम ने 6 Oct 2026 को CARE—कैलिब्रेटेड अडैप्टिव रेक्टिफिकेशन एंड एस्केलेशन—पर एक शोधपत्र प्रकाशित किया। यह तरीका AI मॉडल को जरूरत पड़ने पर ही इंसानी मदद मांगने देता है और फिर उस प्रतिक्रिया का इस्तेमाल भविष्य के अनुमानों को बेहतर बनाने में करता है। वास्तविक दुनिया के सुरक्षा-महत्वपूर्ण चार डेटासेट पर किए गए प्रयोगों से पता चला कि यह तरीका फैसलों को सुरक्षित रखता है और मौजूदा तरीकों की तुलना में इंसानों से पूछताछ 25–81% तक घटाता है।

## तथ्य

- शोधपत्र 6 Oct 2026 को जमा किया गया ("Tue, 6 Oct 2026 19:44:15 UTC")
- चार डेटासेट पर इंसानों से पूछताछ 25–81% तक घटी

## यह क्यों मायने रखता है

सुरक्षा-महत्वपूर्ण क्षेत्रों में AI तैनात करने वाली कंपनियों के लिए CARE निगरानी बनाए रखते हुए श्रम लागत घटा सकता है।

## स्रोत और संदर्भ

1. [Careful Judge: Safe and Efficient Human-AI Collaborative Decision Making](https://arxiv.org/abs/2610.09043) – arXiv stat.ML, 2026-10-08

अंतिम अपडेट: 2026-10-08