AI पर्यावरण से जुड़े कामकाज के तरीकों को बदल सकता

जैसे-जैसे भारत पानी की कमी, जलवायु परिवर्तन और तेज़ी से हो रहे शहरीकरण जैसी चुनौतियों का सामना कर रहा है, AI पर्यावरण से जुड़े डेटा को एक साथ लाने, जोखिमों का अंदाज़ा लगाने और गवर्नेंस को मज़बूत करने का एक शक्तिशाली ज़रिया बन सकता है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेज़ी से भारत की विकास यात्रा का अहम हिस्सा बनता जा रहा है। IndiaAI मिशन और डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर, डेटा सेंटर और एडवांस्ड कंप्यूटिंग में निवेश के ज़रिए, भारत ने ग्लोबल AI लीडर बनने की अपनी महत्वाकांक्षा साफ़ कर दी है।

अब राष्ट्रीय चर्चा AI मॉडल और कंप्यूटिंग पावर से आगे बढ़कर इस बात पर केंद्रित हो गई है कि AI कैसे संस्थानों को मज़बूत कर सकता है, प्रोडक्टिविटी बढ़ा सकता है और असल दुनिया की विकास संबंधी चुनौतियों का समाधान कर सकता है। फिर भी, एक अहम क्षेत्र पर अपेक्षाकृत कम ध्यान दिया गया है: पर्यावरण गवर्नेंस।

इस पर ज़्यादा ध्यान देने की ज़रूरत है क्योंकि पर्यावरण गवर्नेंस आर्थिक विकास, जलवायु के प्रति लचीलेपन और जन-कल्याण के मिलन बिंदु पर स्थित है। पानी, कृषि, इंफ्रास्ट्रक्चर, शहरीकरण और आपदा की तैयारी से जुड़े फ़ैसले तेज़ी से भारत के दीर्घकालिक विकास की दिशा तय कर रहे हैं। जैसे-जैसे पर्यावरणीय जोखिम आर्थिक जोखिम बनते जा रहे हैं, पर्यावरण गवर्नेंस की गुणवत्ता विकास की गुणवत्ता को भी प्रभावित करेगी।

AI पर ज़्यादातर सार्वजनिक बहस इसके पर्यावरणीय प्रभाव पर केंद्रित रही है, खासकर कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर को चलाने के लिए ज़रूरी ऊर्जा और पानी पर। ये चिंताएँ जायज़ हैं और इन पर ध्यान दिया जाना चाहिए। लेकिन ये कहानी का सिर्फ़ एक पहलू हैं।

एक उतना ही अहम सवाल यह है कि AI सरकारों की उस क्षमता को कैसे मज़बूत कर सकता है जिससे वे उन प्राकृतिक प्रणालियों को समझ सकें और उनका प्रबंधन कर सकें जिन पर विकास निर्भर करता है।

पर्यावरण गवर्नेंस को लंबे समय से डेटा की कमी की नहीं, बल्कि डेटा को एक साथ लाने (इंटीग्रेशन) की चुनौती का सामना करना पड़ा है। आज भारत बारिश, नदियों, भूजल, मौसम, ज़मीन के इस्तेमाल और इकोसिस्टम के बारे में भारी मात्रा में जानकारी जुटाता है। चुनौती यह रही है कि जानकारी के इन अलग-अलग स्रोतों को इस तरह से एक साथ लाया जाए जो समय पर सार्वजनिक फ़ैसलों में मदद कर सकें। मूल्यवान जानकारी मौजूद है, लेकिन यह अक्सर अलग-अलग संस्थानों और कार्यक्रमों में बिखरी रहती है।

आज, सैटेलाइट इमेजिंग, जियोस्पेशियल टेक्नोलॉजी, सेंसर नेटवर्क, क्लाउड कंप्यूटिंग और AI में हुई प्रगति से एक साथ कई पर्यावरणीय डेटासेट का विश्लेषण करना, ऐसे पैटर्न की पहचान करना जो अन्यथा छिपे रहते, और फ़ैसला लेने के लिए समय पर जानकारी हासिल करना संभव हो गया है। यह सिर्फ़ बेहतर निगरानी से कहीं ज़्यादा है। यह सरकारों को जोखिमों का अंदाज़ा लगाने, यह समझने कि अलग-अलग प्रणालियाँ कैसे एक-दूसरे से जुड़ी हैं, और समस्याओं के संकट बनने से पहले ही उन पर कार्रवाई करने में सक्षम बनाता है।

पानी का उदाहरण शायद सबसे स्पष्ट है। भारत में दुनिया की लगभग 18 प्रतिशत आबादी रहती है, लेकिन यहाँ दुनिया के मीठे पानी के संसाधनों का केवल 4 प्रतिशत हिस्सा ही मौजूद है। मानसून में होने वाले बदलावों से निपटने में भूजल (groundwater) एक अहम भूमिका निभाता है; यह सिंचाई के लिए 60 प्रतिशत से ज़्यादा और ग्रामीण इलाकों में पीने के पानी की लगभग 85 प्रतिशत ज़रूरत को पूरा करता है। जैसे-जैसे जलवायु में बदलाव बढ़ रहा है, इस संसाधन का प्रबंधन करना और भी मुश्किल होता जा रहा है।

फिर भी, नदी घाटियों, भूजल, सिंचाई, शहरी जलापूर्ति और आपदा प्रबंधन से जुड़े फ़ैसले अक्सर अलग-अलग डेटासेट, संस्थाओं और योजना प्रक्रियाओं के आधार पर लिए जाते हैं, जबकि पानी किसी प्रशासनिक सीमा को नहीं मानता।

ISRO की सैटेलाइट इमेज, नेशनल हाइड्रोलॉजी प्रोजेक्ट के तहत हाइड्रोलॉजिकल ऑब्ज़र्वेशन, सेंट्रल ग्राउंड वॉटर बोर्ड द्वारा भूजल का आकलन, मौसम का पूर्वानुमान, जलाशय का संचालन और पानी की गुणवत्ता की निगरानी जैसे डेटा को एक साझा फ़ैसला-समर्थन प्रणाली (shared decision-support system) में शामिल करने से नीति-निर्माताओं को यह समझने में मदद मिलेगी कि नदी घाटियाँ कैसे बदल रही हैं और वे समय रहते ज़रूरी कदम उठा सकेंगे।

पानी सिर्फ़ एक उदाहरण है। यही तरीका हवा की गुणवत्ता के प्रबंधन को मज़बूत कर सकता है, प्रदूषण की निगरानी को बेहतर बना सकता है, इकोसिस्टम की निगरानी में मदद कर सकता है और सरकारों को पर्यावरण से जुड़े नए खतरों पर समय रहते प्रतिक्रिया देने में सक्षम बना सकता है। इसलिए, बेहतर पर्यावरणीय जानकारी (environmental intelligence) सिर्फ़ पर्यावरण से जुड़ा एक लक्ष्य नहीं है; यह खेती, बुनियादी ढाँचे, औद्योगिक निवेश, शहरी योजना और आपदाओं से निपटने की क्षमता जैसे मामलों में फ़ैसलों को तेज़ी से आकार दे रही है।

भारत शून्य से शुरुआत नहीं कर रहा है। India-WRIS, नेशनल हाइड्रोलॉजी प्रोजेक्ट और PARIVESH जैसे प्लेटफ़ॉर्म पहले ही यह दिखा चुके हैं कि डिजिटल तकनीकें पर्यावरण से जुड़े कामकाज (environmental governance) को कैसे मज़बूत कर सकती हैं। अगला कदम इन क्षमताओं को अलग-अलग विकसित करने के बजाय आपस में जोड़ना है।

यहाँ भारत के डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर से एक उपयोगी सीख मिलती है। इसकी सफलता साझा मानकों और भरोसेमंद डिजिटल सिस्टम को बनाने से मिली, जिन पर सरकारें, कंपनियाँ और इनोवेटर आगे काम कर सकें। पर्यावरण से जुड़े कामकाज के लिए भी इसी तरह के नज़रिए की ज़रूरत है। साझा पर्यावरणीय डेटा, आम मानक और सुरक्षित डेटा-शेयरिंग संस्थाओं को टुकड़ों में बँटी जानकारी के बजाय पर्यावरण की स्थितियों की साझा समझ के आधार पर काम करने में मदद कर सकते हैं।

असल में, गवर्नेंस का मतलब है अनिश्चितता के माहौल में फ़ैसले लेना। टेक्नोलॉजी इस अनिश्चितता को पूरी तरह खत्म तो नहीं कर सकती, लेकिन इसे कम ज़रूर कर सकती है।

AI की असली अहमियत इंसानी फ़ैसले लेने की क्षमता को बदलने में नहीं, बल्कि सरकारों को उभरते हुए जोखिमों को पहले समझने, चीज़ों के बीच संबंध साफ़ तौर पर देखने और बेहतर जानकारी के आधार पर फ़ैसले लेने में मदद करने में है। डेटा की क्वालिटी, संस्थागत क्षमता और सरकार के अलग-अलग विभागों के बीच सहयोग बहुत ज़रूरी है।

जैसे-जैसे भारत अपना AI इकोसिस्टम बना रहा है, पर्यावरण से जुड़ी गवर्नेंस को पब्लिक सेक्टर में इसके इस्तेमाल के लिए प्राथमिकता वाले क्षेत्रों में से एक माना जाना चाहिए। इसकी एक व्यावहारिक शुरुआत चुनिंदा नदी बेसिन में AI-आधारित पायलट प्रोजेक्ट से हो सकती है, जिसमें हाइड्रोलॉजिकल, ग्राउंडवाटर, मौसम और जियोस्पेशियल डेटासेट को साझा फ़ैसला-समर्थन सिस्टम में एकीकृत किया जाए। नई संस्थाएँ बनाने के बजाय मौजूदा प्लेटफ़ॉर्म का इस्तेमाल करके यह दिखाया जा सकता है कि AI कैसे सार्वजनिक फ़ैसले लेने की प्रक्रिया को बेहतर बना सकता है और दूसरे क्षेत्रों व राज्यों के लिए सीख दे सकता है।

भारत ने सही तौर पर ग्लोबल AI लीडर बनने का लक्ष्य रखा है। लेकिन लीडरशिप को अंततः सिर्फ़ मॉडल की जटिलता या कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के पैमाने से नहीं मापा जाएगा। यह इस बात पर भी निर्भर करेगा कि असल सार्वजनिक चुनौतियों को हल करने में AI का कितनी असरदार ढंग से इस्तेमाल किया जाता है।

भारत की पहली डिजिटल क्रांति ने पब्लिक सर्विस डिलीवरी को बदल दिया था। अगली क्रांति में सार्वजनिक फ़ैसले लेने की प्रक्रिया की क्वालिटी को मज़बूत करने का मौका है। अगर AI सरकारों को पानी, हवा और दूसरे प्राकृतिक सिस्टम को बेहतर ढंग से समझने और प्रबंधित करने में मदद करता है, तो इससे न केवल पर्यावरण से जुड़े नतीजे बेहतर होंगे। इससे यह भी साबित होगा कि AI तब सबसे ज़्यादा सार्वजनिक मूल्य पैदा करता है जब वह सरकारों को बेहतर ढंग से शासन करने में मदद करता है।

AI की असली अहमियत इंसानी फ़ैसले लेने की क्षमता को बदलने में नहीं, बल्कि सरकारों को उभरते हुए जोखिमों को पहले समझने, चीज़ों के बीच संबंध साफ़ तौर पर देखने और बेहतर जानकारी के आधार पर फ़ैसले लेने में मदद करने में है। डेटा की क्वालिटी, संस्थागत क्षमता और सरकार के अलग-अलग विभागों के बीच सहयोग बहुत ज़रूरी है।