Amitabh Kant ने चेतावनी दी कि सॉवरेन AI इंफ्रास्ट्रक्चर के बिना भारत पिछड़ सकता है

Mumbai मुंबई: नीति आयोग के पूर्व CEO अमिताभ कांत ने कहा है कि भारत को तुरंत सॉवरेन AI कैपेबिलिटी बनानी चाहिए, नहीं तो विदेशी टेक्नोलॉजी फर्मों पर निर्भर होने का जोखिम उठाना पड़ेगा जो अपने मॉडल को मजबूत करने के लिए भारतीय डेटा का इस्तेमाल कर रही हैं।

मिंट ऑल अबाउट AI टेक4गुड अवार्ड्स में बोलते हुए, उन्होंने कहा कि देश की टेक्नोलॉजिकल ट्रैजेक्टरी इस बात से तय होगी कि वह कितनी तेज़ी से अपने घरेलू कंप्यूटर इंफ्रास्ट्रक्चर को बढ़ाता है, सेंसिटिव डेटा की सुरक्षा करता है, और स्वदेशी AI सिस्टम बनाने वाले स्टार्टअप्स को सपोर्ट करता है।

कांत ने कहा, "हाल के दिनों में किसी भी दूसरी टेक्नोलॉजी ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तरह दुनिया में धूम नहीं मचाई है।" उन्होंने इस पल को आर्थिक अवसर, राष्ट्रीय सुरक्षा चिंता और डेमोग्राफिक क्षमता का एक दुर्लभ मेल बताया, और कहा कि दुनिया के सबसे बड़े डिजिटल डेटा जनरेटर में से एक के रूप में भारत की स्थिति उसे स्थानीय ज़रूरतों के आधार पर AI सिस्टम को आकार देने का एक अनोखा मौका देती है।

कांत ने चेतावनी दी कि जहां भारत के डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर ने बड़े पैमाने पर इनक्लूजन को बढ़ावा दिया है, वहीं देश की पिछड़ती कंप्यूट कैपेसिटी इसकी प्रगति को धीमा करने का खतरा पैदा करती है। उन्होंने हाल ही में OpenAI और Nvidia के बीच हुई पार्टनरशिप की ओर इशारा किया, जिससे 10 गीगावाट GPU कैपेसिटी बनाई जा सकेगी, जो लगभग 5 मिलियन लेटेस्ट हाई-परफॉर्मेंस प्रोसेसर के बराबर है। इसकी तुलना में, भारत में लगभग 30,000 GPU का बेस है।

उन्होंने कहा, “इस कमी को पूरा करने के लिए प्राइवेट सेक्टर के बड़े इन्वेस्टमेंट और फॉरेन डायरेक्ट इन्वेस्टमेंट की ज़रूरत है। आज, भारत में OpenAI के ChatGPT के किसी भी दूसरे देश से ज़्यादा मंथली एक्टिव यूज़र हैं। यह अमेरिका से भी लगभग 33 परसेंट ज़्यादा है।”

उन्होंने कहा कि सॉवरेन कैपेबिलिटी तीन वजहों से ज़रूरी है। पहला, आत्मनिर्भरता एक मज़बूत घरेलू स्टार्टअप इकोसिस्टम को बढ़ावा देगी और AI हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर में कैपिटल को आकर्षित करेगी। दूसरा, भारत की भाषाओं, कल्चरल कॉन्टेक्स्ट और पब्लिक सेक्टर की ज़रूरतों के हिसाब से मॉडल AI को हर नागरिक के लिए लागू बनाएंगे। तीसरा, एक सुरक्षित घरेलू इंफ्रास्ट्रक्चर नेशनल सिक्योरिटी के लिए बहुत ज़रूरी होगा, खासकर जब AI सिस्टम पब्लिक सर्विसेज़ में गहराई से जुड़ जाएंगे।

कांत ने कहा कि ग्लोबल फर्म फ्री या कम लागत वाली सर्विसेज़ दे रही हैं और इस डेटा का इस्तेमाल बड़े पैमाने पर क्लोज्ड-सोर्स मॉडल को ट्रेन करने के लिए कर रही हैं। उन्होंने कहा, “हमारे भविष्य में AI सर्विसेज़ हमारे अपने डेटा से चलने वाली हो सकती हैं, लेकिन दूसरों के पास होंगी और हमें वापस बेची जाएंगी।”

उन्होंने एक ऐसे रेगुलेटरी फ्रेमवर्क की मांग की जो ग्लोबल मॉडल्स को भारत में ऑपरेट करने की इजाज़त दे, लेकिन उन्हें देश के अंदर होस्ट किए गए इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलाना ज़रूरी हो। उन्होंने कहा कि कोई भी यूज़र डेटा बड़े लैंग्वेज मॉडल्स वाले एप्लिकेशन्स के लिए भारत से बाहर नहीं जाना चाहिए। उन्होंने तर्क दिया कि इस तरीके से कंप्यूटिंग कैपेसिटी में इन्वेस्टमेंट आएगा और प्राइवेसी प्रोटेक्शन मज़बूत होगी।

उन्होंने कहा कि भारत के उभरते AI स्टार्टअप्स, जिनमें सर्वम AI, सोखत AI, धनी AI, और गैंट AI शामिल हैं, बेसिक मॉडल्स बनाना शुरू कर रहे हैं, लेकिन ग्लोबल स्टैंडर्ड्स तक पहुंचने के लिए उन्हें हाई-क्वालिटी डेटा और पावरफुल कंप्यूट के बड़े पूल्स तक एक्सेस की ज़रूरत होगी। टॉप AI रिसर्चर्स को अट्रैक्ट करने, एनॉनिमाइज़्ड डेटासेट्स तक एक्सेस को बेहतर बनाने और पब्लिक कंप्यूट मार्केटप्लेस को बढ़ाने के मकसद से नेशनल प्रोग्राम्स ज़रूरी होंगे।

कांत ने कहा कि ग्लोबल उदाहरण दिखाते हैं कि टेक्नोलॉजिकल बदलाव में देर से आने वाले देश कभी-कभी मौजूदा देशों से आगे निकल सकते हैं। उन्होंने कहा, "इतिहास बताता है कि टेक में, कभी-कभी जो दूसरे नंबर पर आते हैं, वे तेज़ी से काम कर सकते हैं, ज़्यादा स्मार्ट तरीके से सीख सकते हैं, और पहले की गलतियों से बच सकते हैं।" उन्होंने बताया कि कैसे गूगल ने शुरुआती सर्च इंजन को पीछे छोड़ दिया और कैसे बाद में आने वालों ने हार्डवेयर मार्केट को बदल दिया।