अनौपचारिक क्षेत्र की महिला श्रमिक एवं AI

समावेशी AI अपनाने को सुनिश्चित करने में चुनौतियाँ:

• एल्गोरिद्मिक पक्षपात (Algorithmic Bias) से लैंगिक असमानताओं का सुदृढ़ीकरण: : AI प्रणालियों को प्रायः ऐसे आँकड़ा-संग्रहों पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिनमें महिलाओं का प्रतिनिधित्व अपेक्षाकृत कम होता है, जिसके परिणामस्वरूप ऋण मूल्यांकन, रोजगार, बीमा, कल्याणकारी योजनाओं के वितरण तथा डिजिटल वित्तीय सेवाओं जैसे क्षेत्रों में पक्षपातपूर्ण परिणाम सामने आते हैं।
• डिजिटल विभाजन महिलाओं की AI तक पहुँच को सीमित करता है: अनौपचारिक क्षेत्र की अनेक महिला श्रमिकों के पास स्मार्टफोन, किफायती इंटरनेट सेवा, डिजिटल उपकरणों तथा डिजिटल साक्षरता की सीमित उपलब्धता होती है, जिससे वे AI आधारित सेवाओं का पूर्ण रूप से उपयोग नहीं कर पाती हैं।
  • भाषायी बाधाएँ भी ग्रामीण एवं वंचित क्षेत्रों की महिलाओं के लिए AI अनुप्रयोगों की पहुँच को और सीमित कर देती हैं।
• AI साक्षरता का अभाव सार्थक भागीदारी को सीमित करता है: संरचित AI साक्षरता कार्यक्रमों के अभाव में अनेक महिलाएँ अपनी आजीविका में सुधार, सरकारी सेवाओं तक पहुँच अथवा डिजिटल बाजारों में भागीदारी के लिए AI उपकरणों का प्रभावी उपयोग नहीं कर पाती हैं।
• डिजिटल सुरक्षा संबंधी जोखिम: डीपफेक (Deepfake), ऑनलाइन उत्पीड़न, पहचान की चोरी तथा बिना सहमति के तैयार की गई कृत्रिम सामग्री (Synthetic Content) के माध्यम से AI के बढ़ते दुरुपयोग ने महिलाओं के लिए असुरक्षित डिजिटल वातावरण उत्पन्न किया है।
  • ऐसे खतरे महिलाओं को डिजिटल मंचों एवं ऑनलाइन आर्थिक गतिविधियों में आत्मविश्वास के साथ भाग लेने से हतोत्साहित करते हैं।
• पारदर्शिता का अभाव AI प्रणालियों पर विश्वास को कमजोर करता है: अनेक AI प्रणालियाँ अपारदर्शी अथवा “ब्लैक-बॉक्स” (Black-box) एल्गोरिद्म पर आधारित होती हैं, जिससे प्रभावित व्यक्तियों के लिए स्वचालित निर्णयों को समझना या उन्हें चुनौती देना कठिन हो जाता है।
  • इससे विशेष रूप से कल्याणकारी योजनाओं, रोजगार तथा वित्तीय समावेशन से जुड़े क्षेत्रों में जनविश्वास घटता है तथा जवाबदेही सीमित होती है।

प्रमुख शासन संबंधी प्राथमिकताएँ

• लैंगिक प्रभाव आकलन को संस्थागत स्वरूप देना: रोजगार, ऋण उपलब्धता, कल्याणकारी योजनाओं, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा अथवा सार्वजनिक सेवाओं को प्रभावित करने वाली AI प्रणालियों को लागू करने से पूर्व अनिवार्य रूप से लैंगिक प्रभाव आकलन किया जाना चाहिए।
  • इन आकलनों में यह मूल्यांकन किया जाना चाहिए कि क्या AI प्रणालियाँ लिंग, जाति, दिव्यांगता, भौगोलिक स्थिति तथा व्यावसायिक स्थिति के आधार पर भिन्न परिणाम उत्पन्न करती हैं, साथ ही सुलभ शिकायत निवारण तंत्र भी सुनिश्चित किया जाना चाहिए।
• AI निवेशों में लैंगिक उत्तरदायी बजटिंग को एकीकृत करना: AI पर होने वाले सार्वजनिक व्यय का मूल्यांकन लैंगिक उत्तरदायी बजटिंग के ढाँचे के अंतर्गत किया जाना चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि निवेशों से महिलाओं को बेहतर लाभ प्राप्त हो।
• AI साक्षरता को आवश्यक सार्वजनिक अवसंरचना के रूप में मान्यता देना: AI साक्षरता कार्यक्रमों को दीनदयाल अंत्योदय योजना- राष्ट्रीय ग्रामीण आजीविका मिशन (DAY-NRLM), दीनदयाल उपाध्याय ग्रामीण कौशल्य योजना (DDU-GKY), कौशल भारत मिशन तथा मिशन शक्ति जैसी वर्तमान सरकारी पहलों के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए।
• डिजिटल सुरक्षा को सुदृढ़ बनाना: महिलाओं को ऑनलाइन दुरुपयोग से सुरक्षित रखने के लिए IT (मध्यस्थ दिशा-निर्देश एवं डिजिटल मीडिया आचार संहिता) नियम, 2021 का प्रभावी क्रियान्वयन तथा AI द्वारा निर्मित कृत्रिम सामग्री की पहचान एवं लेबलिंग संबंधी तंत्र विकसित करना आवश्यक है।
  • क्षेत्रीय भाषाओं में शिकायत निवारण को सुदृढ़ बनाना।

आगे की राह

• समावेशी AI डेटासेट: भारत को समावेशी, प्रतिनिधिक एवं पक्षपात-मुक्त डेटासेट विकसित करने चाहिए, ताकि AI प्रणालियाँ समाज के विभिन्न वर्गों के लिए न्यायसंगत परिणाम प्रदान कर सकें।
• लैंगिक प्रभाव आकलन: आजीविका, कल्याणकारी योजनाओं, वित्तीय सेवाओं तथा लोक प्रशासन को प्रभावित करने वाले सभी उच्च-जोखिम AI अनुप्रयोगों के लिए लैंगिक प्रभाव आकलन को अनिवार्य रूप से संस्थागत बनाया जाना चाहिए, ताकि न्यायसंगत एवं समावेशी परिणाम प्राप्त हो सकें।
• AI साक्षरता एवं डिजिटल समावेशन: AI साक्षरता का विस्तार स्वयं सहायता समूहों (SHGs), पंचायती राज संस्थाओं, कृषि विज्ञान केंद्रों (KVKs), सामान्य सेवा केंद्रों (CSCs) तथा सामुदायिक संगठनों के माध्यम से किया जाना चाहिए, ताकि अंतिम छोर तक डिजिटल समावेशन सुनिश्चित हो सके।
• बहुभाषी AI पारिस्थितिकी तंत्र: AI अनुप्रयोगों का विकास भाषिणी जैसे मंचों के माध्यम से क्षेत्रीय भाषाओं में किया जाना चाहिए, ताकि भाषा पहुँच में बाधा न बने।
• पारदर्शी एवं उत्तरदायी AI शासन: शासन एवं लोक सेवा वितरण में प्रयुक्त AI प्रणालियाँ पारदर्शीतथा जवाबदेह होनी चाहिए तथा उन्हें प्रभावी शिकायत निवारण तंत्र का समर्थन प्राप्त होना चाहिए।
• विधिक एवं साइबर सुरक्षा ढाँचा: डीपफेक, AI-सक्षम साइबर अपराध, ऑनलाइन उत्पीड़न तथा डिजिटल लैंगिक हिंसा से निपटने के लिए समन्वित अंतर-मंत्रालयी कार्रवाई के माध्यम से विधिक ढाँचे को सुदृढ़ किया जाना चाहिए।
• लैंगिक उत्तरदायी AI निवेश: AI क्रय नीतियों में लैंगिक उत्तरदायी बजटिंग तथा मापनीय समावेशन संकेतकों को शामिल किया जाना चाहिए, ताकि सार्वजनिक निवेश न्यायसंगत परिणाम सुनिश्चित कर सकें।

निष्कर्ष

AI तभी समावेशी विकास का माध्यम बन सकता है, जब वह सुलभ, लैंगिक उत्तरदायी, पारदर्शी एवं सुरक्षित हो, जिससे अनौपचारिक क्षेत्र की महिला श्रमिक विकसित भारत 2047 की यात्रा में सक्रिय रूप से भाग ले सकें तथा उससे लाभान्वित हो सकें।

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