संदर्भ
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का विकास बहुत तेजी से हो रहा है। यह हमारी दैनिक दिनचर्या और विशाल उद्योगों की प्रकृति को परिवर्तित कर रही है।
- इस तीव्र विकास के कारण, वैश्विक नेताओं को वैश्विक नियमों का एक साझा समूह तैयार करने की आवश्यकता है, ताकि यह प्रौद्योगिकी सभी के लिए निष्पक्ष और सुरक्षित रूप से लाभकारी सिद्ध हो।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के बारे में
- आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा है, जिसका उद्देश्य ऐसे तंत्र विकसित करना है, जो तर्क-वितर्क (निष्कर्ष तक पहुँचने के लिए नियमों का उपयोग), अधिगम (सूचनाओं तथा उनके उपयोग के नियमों को सीखना) और आत्म-सुधार करने में सक्षम हों।
- उद्देश्य: आर्थिक विकास को गति देना, उत्पादकता में वृद्धि करना तथा राष्ट्रीय सुरक्षा को सुदृढ़ बनाना। यह इस धारणा पर आधारित है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में नेतृत्व भू-राजनीतिक शक्ति, आर्थिक प्रतिस्पर्द्धात्मकता और रणनीतिक स्वायत्तता का एक महत्त्वपूर्ण निर्धारक बन चुका है।
- प्रौद्योगिकी का फोकस: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रौद्योगिकी का मुख्य उद्देश्य ऐसे तंत्र विकसित करना है, जो विभिन्न प्रकार के बुद्धिमत्तापूर्ण व्यवहार प्रदर्शित कर सकें, जिनमें निम्नलिखित शामिल हैं:-
- मशीन लर्निंग: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक उपक्षेत्र, जो प्रणालियों को डेटा से सीखने और स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना समय के साथ अपने प्रदर्शन में सुधार करने में सक्षम बनाता है।
- नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग: ऐसी तकनीक, जो मशीनों को मानवीय भाषा को समझने, उसका विश्लेषण करने और उसके अनुरूप प्रतिक्रिया देने में सक्षम बनाती है।
- कंप्यूटर विजन: मशीनों की वह क्षमता जिसके माध्यम से वे चित्रों, वीडियो अथवा अन्य दृश्य सूचनाओं की व्याख्या कर उनके आधार पर निर्णय ले सकती हैं।
- रोबोटिक्स: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, सेंसर और क्रियान्वयन तंत्रों का संयोजन, जो मशीनों को भौतिक दुनिया के साथ अंतःक्रिया करने और विभिन्न कार्यों को संपादित करने में सक्षम बनाता है।
- डीप लर्निंग: मशीन लर्निंग का एक विशिष्ट क्षेत्र, जिसमें बहु-स्तरीय न्यूरल नेटवर्क का उपयोग कर विशाल मात्रा में डेटा का विश्लेषण किया जाता है। इससे स्पीच रिकग्निशन, फेस रिकग्निशन और अन्य उन्नत अनुप्रयोगों में महत्त्वपूर्ण प्रगति संभव हुई है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का वर्गीकरण
- नैरो AI: ऐसी कार्य-विशिष्ट प्रणाली है, जो स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यों को करने के लिए डिजाइन किए गए होते हैं, जैसे फेस रिकग्निशन, स्पीच प्रोसेसिंग, रिकमेंडेशन इंजन अथवा लैंग्वेज ट्रांसलेशन (जैसे- भाषिणी)।
- यह वर्तमान में वास्तविक दुनिया में उपयोग की जाने वाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रमुख और सर्वाधिक प्रचलित स्वरूप है।
- सामान्य AI (सशक्त आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक सैद्धांतिक स्वरूप, जो किसी भी क्षेत्र में मानव की संज्ञानात्मक क्षमताओं (जैसे तर्क करने, अमूर्त चिंतन तथा सामान्य समझ) के समान बुद्धिमत्ता को समझने, सीखने और लागू करने में सक्षम होगा।
- इसका अभी तक अस्तित्व नहीं है; हालाँकि यह गहन नैतिक एवं शासन संबंधी प्रश्नों को जन्म देता है।
- जनरेटिव AI: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का एक विशिष्ट उपसमूह (मुख्यतः नैरो AI के अंतर्गत), जो बड़े डेटा-संग्रहों से सांख्यिकीय प्रतिरूपों को सीखकर नए कंटेंट (जैसे- टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो तथा प्रोग्राम कोड) उत्पन्न कर सकता है, जैसे- चैटजीपीटी, जेमिनी तथा DALL·E 3।
- रचनात्मकता, उत्पादकता और श्रम बाजार पर इसके प्रभाव के कारण इसे आर्थिक रूप से अत्यधिक परिवर्तनकारी माना जाता है।
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AI के विकास एवं इसकी प्रगति के बारे में
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पाँचवीं औद्योगिक क्रांति का मुख्य प्रेरक बन चुकी है। विशेषज्ञों का कहना है कि विश्व को बदलने की इसकी क्षमता भाप इंजन के आविष्कार जितनी व्यापक है। यह अब भविष्य की कोई वस्तु नहीं रह गई है; यह पहले से ही देशों के शासन संचालन तथा हमारे जीवन जीने के तरीके को बदल रही है।
- भारत में AI का विकास बहुत तेजी से आगे बढ़ रहा है। इंडियाAI मिशन के अंतर्गत, देश निम्नलिखित प्रमुख घटकों का उपयोग करके अपनी स्वदेशी प्रौद्योगिकी आधारशिला का निर्माण कर रहा है:
- कंप्यूटर शक्ति: सरकारी सहायता प्राप्त कार्यक्रम के माध्यम से अब 38,000 से अधिक GPUs (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स) उपलब्ध हैं, जिन्हें बढ़ाकर 1,00,000 GPUs तक पहुँचाने का लक्ष्य रखा गया है।
- डेटा एवं उपकरण: अल्कोश (AIKosh) नामक एक डिजिटल लाइब्रेरी में अब 9,500 से अधिक डेटासेट तथा 273 क्षेत्र-विशिष्ट मॉडल उपलब्ध हैं, जो स्थानीय AI प्रणालियों के विकास में सहायता करते हैं।
- सुपरकंप्यूटर: राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन के अंतर्गत 40 से अधिक उच्च-गति सुपरकंप्यूटर स्थापित किए जा चुके हैं, जिनमें ऐरावत तथा परम सिद्धि-AI जैसे प्रसिद्ध सुपरकंप्यूटर शामिल हैं।
- स्टार्ट-अप पारिस्थितिकी तंत्र: भारत में लगभग 90 प्रतिशत स्टार्ट-अप अब AI का उपयोग अपने व्यवसाय के मुख्य भाग के रूप में कर रहे हैं।
AI की आवश्यकता
भारत का लक्ष्य प्रौद्योगिकी को सभी के लिए सुलभ, बड़े पैमाने पर उपलब्ध तथा निष्पक्ष बनाना है। इसे “सभी के लिए AI” की परिकल्पना के रूप में जाना जाता है। AI को केवल कुछ समृद्ध कंपनियों या देशों तक सीमित रखने के बजाय, भारत AI उपकरणों का विस्तार निम्नलिखित महत्त्वपूर्ण क्षेत्रों में करना चाहता है:
- सामाजिक सहायता: कृषि, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, प्रबंधन, विनिर्माण तथा जलवायु कार्रवाई में विकास को बढ़ावा देने के लिए AI का उपयोग करना।
- राष्ट्रीय लक्ष्य: AI के विकास को सीधे विकसित भारत 2047 (वर्ष 2047 तक पूर्ण विकसित भारत) के दृष्टिकोण से जोड़ना, ताकि आर्थिक सशक्तता, सामाजिक विकास तथा आत्मनिर्भरता का निर्माण किया जा सके।
- वैश्विक सुरक्षा: ऐसे बुनियादी अंतरराष्ट्रीय नियमों की स्थापना करना, ताकि AI के लाभ विश्व के प्रत्येक व्यक्ति तक सुरक्षित रूप से पहुँच सकें।
AI बाजार संबंधी आयाम
- वैश्विक AI बाजार का आकार: वैश्विक AI अर्थव्यवस्था लगभग 400-450 बिलियन अमेरिकी डाॅलर (2026) होने का अनुमान है और जेनरेटिव AI, क्लाउड कंप्यूटिंग और सेमीकंडक्टर माँग द्वारा संचालित, वर्ष 2030 के प्रारंभ तक 2-2.5 ट्रिलियन अमेरिकी डाॅलर को पार करने का अनुमान है।
- वृद्धि दर: एआई ने दोहरे अंकों की उच्च वृद्धि (≈26–30% CAGR) दर्ज करना जारी रखा है, जिससे यह वैश्विक स्तर पर सबसे तेजी से बढ़ते प्रौद्योगिकी बाजारों में से एक बन गया है।
- बुनियादी ढाँचा व्यय: उच्च स्तरीय एआई पूँजीगत व्यय (डेटा सेंटर, उन्नत चिप्स, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर) वर्ष 2026 तक संचयी रूप से 2 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक होने की आशा है, जो एआई के बुनियादी ढाँचे-गहन प्रकृति और प्रवेश बाधाओं को दर्शाते हैं।
- भारतीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बाजार का आकार: भारत का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बाजार वर्ष 2027 तक लगभग 15–20 अरब अमेरिकी डॉलर तक पहुँचने का अनुमान है, जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेवाओं, मंचों तथा सार्वजनिक क्षेत्र में इसके उपयोग के मामलों में तीव्र वृद्धि देखने को मिल रही है।
- वृद्धि दर: भारत विश्व के सबसे तेजी से बढ़ते आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बाजारों में शामिल है, जहाँ अनुमानित चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर 25–35% है। इस वृद्धि को डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना तथा स्टार्ट-अप गतिविधियों का समर्थन प्राप्त है।
- प्रतिभा लाभ: भारत के पास वैश्विक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रतिभा-भंडार का लगभग 16% हिस्सा है और इस दृष्टि से विश्व में दूसरे स्थान पर है।
- AI कार्यबल की माँग वर्ष 2026 के अंत तक AI क्षेत्र में पेशेवरों की माँग लगभग 10 लाख तक पहुँचने की संभावना है, जो इस क्षेत्र में उपलब्ध अवसरों के साथ-साथ कौशल विकास संबंधी चुनौतियों को भी रेखांकित करती है।
- अनुप्रयोग के प्रमुख क्षेत्र: शासन, स्वास्थ्य सेवा, कृषि, रक्षा, विनिर्माण, शिक्षा, वित्त, जलवायु कार्रवाई तथा डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रमुख अनुप्रयोग क्षेत्रों में शामिल हैं।
क्षेत्रीय अनुप्रयोग – सामाजिक कल्याण के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
वर्ष 2026 में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब विलासिता की तकनीक नहीं रह गई है, बल्कि यह सार्वजनिक सेवा वितरण में एक मूलभूत उपयोगिता के रूप में एकीकृत हो चुकी है, जो विभिन्न महत्त्वपूर्ण क्षेत्रों में समाज पर प्रत्यक्ष और ठोस प्रभाव उत्पन्न कर रही है।
- कृषि – परिशुद्धता एवं लचीलापन: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कृषि को इनपुट-आधारित पद्धतियों से सूचना-आधारित निर्णय-निर्माण की ओर परिवर्तित कर रही है, जिससे कृषि संकट को कम करने में सहायता मिल रही है।
- उदाहरण: किसान ई-मित्र जैसे उपकरण 11 से अधिक क्षेत्रीय भाषाओं में वॉइस-बेस्ड AI चैटबॉट उपलब्ध कराते हैं, जिससे सरकारी योजनाओं तक पहुँच को सरल बनाया जाता है।
- राष्ट्रीय कीट निगरानी प्रणाली 400 से अधिक कीट प्रजातियों की पहचान करने तथा 61 से अधिक फसलों के लिए वास्तविक समय में जोखिम संबंधी चेतावनियाँ प्रदान करने हेतु कंप्यूटर विजन और उपग्रह आँकड़ों का उपयोग करती है।
- स्वास्थ्य सेवाओं तक पहुँच सुनिश्चित करना: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ग्रामीण क्षेत्रों में विशेषज्ञ चिकित्सकों और निदान अवसंरचना की कमी की भरपाई करके स्वास्थ्य सेवाओं की पहुँच का विस्तार करती है।
- उदाहरण: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्षय रोग (TB) और कैंसर जैसी बीमारियों की शीघ्र पहचान के लिए एक्स-रे तथा CT स्कैन जैसी चिकित्सीय छवियों के स्वचालित विश्लेषण में सहायता करती है। वहीं टेलीमेडिसिन मंच दूरस्थ जिलों में गंभीर मामलों को प्राथमिकता देने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-संचालित ट्रायेज प्रणाली का उपयोग करते हैं।
- भाषा एवं समावेशन: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गैर-अंग्रेजी भाषी लोगों को उनकी अपनी मातृभाषाओं और स्थानीय बोलियों में सेवाओं तक पहुँच प्रदान करके डिजिटल विभाजन को कम करती है।
- उदाहरण: भाषिणी (Bhashini) प्लेटफार्म ने 12 लाख से अधिक डाउनलोड का आँकड़ा पार कर लिया है। यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हुए 36 से अधिक भारतीय भाषाओं में वास्तविक समय अनुवाद और वॉयस संबंधी सेवाएँ प्रदान करता है, जिससे इंटरनेट आधारित सेवाएँ सभी के लिए वास्तव में समावेशी बन रही हैं।
- आपदा प्रबंधन: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सक्रिय हस्तक्षेप और उच्च-सटीकता वाली प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों के माध्यम से जलवायु लचीलापन सुनिश्चित करती है।
- उदाहरण: IMD चरम मौसम पूर्वानुमान के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता है, जबकि मौसमजीपीटी (MausamGPT) का विकास चक्रवातों और बाढ़ जैसी परिस्थितियों के दौरान पंचायत स्तर पर वास्तविक समय में संवादात्मक सुरक्षा परामर्श तथा अति-स्थानीय मौसम पूर्वानुमान प्रदान करता है।
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प्रमुख चुनौतियाँ
AI प्रणालियाँ बुद्धिमतापूर्ण होती हैं, तेजी से अनुकूलन करती हैं तथा स्वयं सीखती हैं, इसलिए वे ऐसे नए जोखिम उत्पन्न करती हैं, जिनका प्रबंधन आवश्यक है।
- डिजिटल उपनिवेशवाद: विशाल प्रौद्योगिकी अवसंरचना वाले समृद्ध देश पूरे AI पारिस्थितिकी तंत्र पर नियंत्रण स्थापित कर सकते हैं। इससे एशिया और अफ्रीका के अपेक्षाकृत गरीब देश पीछे छूट जाते हैं और वे केवल दूसरों पर निर्भर रहने वाले “डिजिटल उपनिवेश” बन सकते हैं।
- अप्रसार संबंधी दवाब: शक्तिशाली देश AI द्वारा निर्मित जैविक हथियारों को रोकने जैसे सुरक्षा नियमों का उपयोग इस तर्क के रूप में कर सकते हैं कि केवल कुछ शक्तिशाली देशों या बड़ी कंपनियों को ही उन्नत AI विकसित करने की अनुमति दी जानी चाहिए।
- संवेदनशील समूहों को हानि: बच्चों के लिए लत उत्पन्न करने वाली प्रणालीगत डिजाइनों से जोखिम उत्पन्न होता है, जबकि महिलाएँ प्रायः AI द्वारा निर्मित हानिकारक फर्जी डीपफेक का शिकार बनती हैं।
- भ्रमित करने वाले नियम: यदि प्रत्येक देश अपने-अपने अलग कानून बनाता है, तो इससे नियमों का एक अव्यवस्थित तंत्र बन जाता है, जो वैश्विक नवाचार की गति को धीमा कर सकता है।
वैश्विक एवं राष्ट्रीय कार्यवाहियाँ एवं पहलें
इन जोखिमों से निपटने के लिए, वैश्विक स्तर तथा भारत के भीतर नए संगठनों और नियमों की स्थापना की जा रही है।
- वैश्विक कार्यवाहियाँ
- संयुक्त राष्ट्र वैश्विक AI संवाद: संयुक्त राष्ट्र महासभा का एक कार्यक्रम, जो प्रत्येक देश को AI के नियम तैयार करने में भाग लेने के लिए आमंत्रित करता है।
- AI पर अंतरराष्ट्रीय वैज्ञानिक पैनल: AI विज्ञान से संबंधित तथ्यों का आकलन करने के लिए गठित 40 विशेषज्ञों का एक वैश्विक समूह। आईआईटी मद्रास के प्रोफेसर बी. रविंद्रन इस पैनल के लिए चुने गए एकमात्र भारतीय विशेषज्ञ हैं।
- भारत की कार्ययोजना: AI इंपैक्ट समिट 2026 में प्रारंभ की गई इंडियाAI शासन संबंधी दिशा-निर्देश, सात मार्गदर्शक सूत्रों पर आधारित व्यावहारिक, कानून एवं प्रौद्योगिकी आधारित दृष्टिकोण अपनाते हैं।
- डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना (DPI): AI को UPI तथा डिजीलॉकर जैसी विश्वसनीय प्रणालियों से जोड़ना, ताकि आम जनता के लिए इसका उपयोग आसान बनाया जा सके।
- कौशल प्रशिक्षण: ‘इंडियाAI फ्यूचरस्किल्स’ जैसे कार्यक्रम 500 पीएचडी छात्रों, 5,000 स्नातकोत्तर छात्रों तथा 8,000 स्नातक छात्रों को सहायता प्रदान करते हैं। इसके अतिरिक्त, 570 AI डेटा लैब्स छोटे शहरों में डेटा संबंधी कौशल का प्रशिक्षण दे रहे हैं।
- कानूनी समर्थन: डीपफेक से निपटने के लिए वर्ष 2026 में अद्यतन किए गए IT नियम तथा DPDP अधिनियम, 2023 का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जा रहा है कि कंपनियाँ व्यक्तिगत डेटा का सुरक्षित रूप से प्रबंधन करें तथा अपनी त्रुटियों के लिए उत्तरदायी हों।
आगे की राह
- अल्पकालिक से मध्यमकालिक कार्यवाहियाँ
- नए निगरानी समूह: कृत्रिम बुद्धिमत्ता शासन समूह (AIGG) की स्थापना नीति संचालन के लिए, प्रौद्योगिकी एवं नीति विशेषज्ञ समिति (TPEC) की स्थापना विशेषज्ञ परामर्श के लिए तथा इंडियाAI सेफ्टी इंस्टिट्यूट (IndiaAI Safety Institute) की स्थापना कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के परीक्षण के लिए की जाएगी।
- विश्वसनीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता साझा भंडार: भारत इस वैश्विक साझा भंडार का प्रबंधन करेगा। यह भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान मद्रास (IIT Madras) तथा गूगल (Google) जैसे संस्थानों के मुक्त, निःशुल्क परीक्षण उपकरणों एवं डेटा को साझा करेगा, ताकि कोई भी देश अपनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की सुरक्षा का परीक्षण कर सके।
- सुरक्षित परीक्षण क्षेत्र: नियामकीय सैंडबॉक्स (Regulatory Sandboxes) (नियंत्रित परीक्षण क्षेत्र) बनाए जाएँगे, जहाँ कंपनियाँ बिना कानूनों का उल्लंघन किए अथवा वास्तविक दुनिया में हानि पहुँचाए नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का परीक्षण कर सकें।
- दीर्घकालिक कार्यवाहियाँ
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) से संबंधित त्रुटियों एवं हानियों का अभिलेख रखने तथा उनसे सीखने के लिए एक राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता घटना डेटाबेस का निर्माण।
- कानूनों को अद्यतन कर यह स्पष्ट किया जाएगा कि जब कोई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणाली हानि पहुँचाती है तो उसकी जिम्मेदारी किसकी होगी, साथ ही वैश्विक मानकों के निर्माण के लिए अन्य देशों के साथ मिलकर कार्य किया जाएगा।
निष्कर्ष
AI पूरे विश्व के लिए एक उपकरण है और इसके लिए एक साझा समाधान की आवश्यकता है। समग्र-सरकारी दृष्टिकोण के माध्यम से सुरक्षा एवं विकास के बीच संतुलन स्थापित करके भारत यह सिद्ध कर रहा है कि किसी देश को सुरक्षित रहने के लिए विकास रोकने की आवश्यकता नहीं होती। वास्तविक प्रगति का अर्थ ऐसी खुली व्यवस्था का निर्माण करना है, जो लोगों की रक्षा करे, उत्तरदायी नवाचार को बढ़ावा दे तथा यह सुनिश्चित करे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के लाभ विकसित भारत 2047 की दिशा में प्रत्येक नागरिक तक पहुँचें।
25 Jun 2026
