CHENNAI: स्वदेशी एआई को बढ़ावा देने के प्रयासों को शासन और जवाबदेही संबंधी चुनौतियों का सामना

CHENNAI.चेन्नई: भले ही देश घरेलू AI क्षमताओं में निवेश तेज़ी से बढ़ा रहा है, लेकिन भारत की अपनी संप्रभु आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रणालियाँ बनाने की कोशिश को जटिल शासन, कानूनी और जवाबदेही चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा। यह बात भारत सरकार के प्रधान वैज्ञानिक सलाहकार कार्यालय द्वारा जारी एक नीति श्वेत पत्र (white paper) में कही गई है। 'स्वदेशी फाउंडेशन मॉडल्स को आगे बढ़ाना' (Advancing Indigenous Foundation Models) नामक यह दस्तावेज़ इस बात पर ज़ोर देता है कि जहाँ भारत ने घरेलू स्तर पर विकसित फाउंडेशन मॉडल्स के लिए एक इकोसिस्टम बनाना शुरू कर दिया है, वहीं जेनरेटिव AI के तेज़ी से विस्तार ने विनियमन, कॉपीराइट, मॉडल की जवाबदेही और सिंथेटिक सामग्री के शासन से जुड़े कठिन सवाल खड़े कर दिए हैं। फाउंडेशन मॉडल्स, जो विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित बड़े AI सिस्टम होते हैं और भाषा प्रसंस्करण से लेकर स्वास्थ्य देखभाल निदान तक के अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करते हैं, तेज़ी से डिजिटल अर्थव्यवस्थाओं की रीढ़ बनते जा रहे हैं। लेकिन यह पत्र चेतावनी देता है कि मॉडल के डिज़ाइन और प्रशिक्षण के दौरान लिए गए निर्णय विभिन्न क्षेत्रों में हज़ारों डाउनस्ट्रीम अनुप्रयोगों को प्रभावित कर सकते हैं।

"मॉडल के डिज़ाइन और प्रशिक्षण चरण में किए गए चुनाव कई डाउनस्ट्रीम उपयोगों में प्रदर्शन और जोखिमों को आकार दे सकते हैं," पत्र में कहा गया है, जो इन प्रणालियों के विभिन्न उद्योगों पर पड़ने वाले व्यापक प्रभाव को रेखांकित करता है। रिपोर्ट में उठाई गई एक प्रमुख चिंता AI मूल्य श्रृंखला (value chain) में जवाबदेही को लेकर स्पष्टता की कमी है। कई मामलों में, मॉडल्स को एक संगठन द्वारा विकसित किया जाता है और दूसरे द्वारा तैनात किया जाता है, जिससे जब AI सिस्टम पक्षपातपूर्ण, गलत या हानिकारक परिणाम उत्पन्न करते हैं, तो ज़िम्मेदारी तय करना मुश्किल हो जाता है। रिपोर्ट का तर्क है कि जवाबदेही केवल एप्लिकेशन डेवलपर्स तक ही सीमित नहीं हो सकती, क्योंकि मॉडल बनाने वालों द्वारा लिए गए अपस्ट्रीम डिज़ाइन निर्णय अक्सर तैनात प्रणालियों के व्यवहार को प्रभावित करते हैं। विशेषज्ञों का कहना है कि शासन में यह उभरता हुआ अंतर AI विनियमन के क्षेत्र में वैश्विक स्तर पर सामने आने वाली सबसे जटिल नीतिगत चुनौतियों में से एक है। "फाउंडेशन मॉडल्स अब केवल शोध की वस्तुएँ (research artefacts) नहीं रह गए हैं; वे एक महत्वपूर्ण डिजिटल बुनियादी ढाँचा बनते जा रहे हैं। इसका मतलब है कि ज़िम्मेदारी केवल श्रृंखला में अंतिम डेवलपर की नहीं हो सकती। शासन के ढाँचों को AI विकास की बहु-स्तरीय प्रकृति को पहचानना होगा," IIT मद्रास के एक AI शोधकर्ता ने, जिन्होंने बड़े पैमाने पर मशीन लर्निंग प्रणालियों पर काम किया है, DT Next को बताया।

यह श्वेत पत्र जेनरेटिव AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा से जुड़े अनसुलझे कॉपीराइट मुद्दों पर भी प्रकाश डालता है। चूंकि इन प्रणालियों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सामग्री के विशाल संग्रह पर प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए इस बात को लेकर चिंताएँ बढ़ गई हैं कि क्या ऐसी प्रथाएँ बौद्धिक संपदा अधिकारों का उल्लंघन करती हैं। इस समस्या के समाधान के लिए, सरकार एक मिश्रित ढाँचे (hybrid framework) पर विचार कर रही है, जो AI डेवलपर्स को कानूनी रूप से प्राप्त डेटा पर मॉडल्स को प्रशिक्षित करने की अनुमति देगा, लेकिन साथ ही यह भी अनिवार्य करेगा कि जब AI उपकरणों को व्यावसायिक रूप से तैनात किया जाए, तो रॉयल्टी का भुगतान किया जाए। कृत्रिम रूप से निर्मित सामग्री, जिसमें एआई द्वारा निर्मित चित्र, ऑडियो और वीडियो शामिल हैं, के विनियमन को एक और चुनौती के रूप में पहचाना गया है। प्रस्तावित नियमों के अनुसार, ऐसी सामग्री में स्पष्ट लेबल और अंतर्निहित पहचानकर्ता होने चाहिए ताकि दुरुपयोग को रोका जा सके और डिजिटल प्लेटफार्मों पर पारदर्शिता बढ़ाई जा सके। उद्योग विशेषज्ञों का कहना है कि ऐसे उपाय आवश्यक हैं, लेकिन नवाचार को बाधित होने से बचाने के लिए इन्हें सावधानीपूर्वक लागू किया जाना चाहिए। बेंगलुरु स्थित कृत्रिम बुद्धिमत्ता विशेषज्ञ आर विष्णु गोपालन ने कहा, "जनरेटिव एआई के विस्तार के साथ विनियमन अपरिहार्य है, लेकिन चुनौती ऐसे ढांचे तैयार करने की है जो तकनीकी विकास को धीमा किए बिना उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा करें।" रिपोर्ट में भारत की विभिन्न भाषाओं और सामाजिक संदर्भों में एआई प्रणालियों के प्रदर्शन, निष्पक्षता और विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए भारत-विशिष्ट बेंचमार्किंग मानकों की भी मांग की गई है, साथ ही यह चेतावनी भी दी गई है कि वैश्विक बेंचमार्क अक्सर भारत की भाषाई विविधता की वास्तविकताओं को समझने में विफल रहते हैं।