विवेकपूर्ण नीति

संदर्भ:

इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) ने भारत का AI गवर्नेंस फ्रेमवर्क जारी किया है।

भारत का AI  गवर्नेंस फ्रेमवर्क

• मौजूदा कानूनों का अद्यतन: भारत कोई कठोर नया कानून बनाने के बजाय मौजूदा कानूनों (IT अधिनियम, DPDP अधिनियम, प्रतिस्पर्धा कानून) की समीक्षा और अद्यतनीकरण कर रहा है। इससे यह सुनिश्चित होता है कि विनियमन अनुनेय है जिससे तेज़ी से विकसित हो रही कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) तकनीकों के साथ तालमेल स्थापित किया जा सके।
• अतिवादी दृष्टिकोण से बचना: भारत यूरोपीय संघ मॉडल (भारी विनियमन) और अमेरिकी मॉडल (हस्तक्षेप-रहित दृष्टिकोण) से बचता रहा है।
• गति की समस्या का समाधान: भारत यह मानता है कि तकनीक कानून से ज़्यादा तेज़ी से विकसित होती है। इसलिए, कानूनों को पुराना होने से बचाने के लिए उन्हें गतिशील रूप से अद्यतन किया जाना चाहिए।

चार विनियामक अंतरालों की पहचान:

• मध्यस्थ दायित्व – सूचना प्रौद्योगिकी अधिनियम, 2000: प्लेटफॉर्म को सुरक्षित बंदरगाह/आश्रय संरक्षण प्राप्त है और वे AI-जनित हानिकारक सामग्री (डीपफेक, गलत सूचना) के लिए उत्तरदायी नहीं हैं, क्योंकि IT अधिनियम उन्हें केवल मध्यस्थ के रूप में मानता है, न कि सामग्री प्रवर्धक या प्रकाशक के रूप में।
• डेटा संरक्षण बनाम AI प्रशिक्षण – डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 (DPDP अधिनियम):  कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को प्रशिक्षण के लिए बड़े, लगातार बनाए रखने वाले डेटासेट की आवश्यकता होती है, लेकिन DPDP अधिनियम उद्देश्य, सीमा और डेटा विलोपन को अनिवार्य करता है, क्योंकि गोपनीयता कानून स्थिर डेटा उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए थे, न कि पुनरावृत्त  कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) सीखने के लिए।
• तकनीकी कानूनों का धीमा कार्यान्वयन: नए तकनीकी कानूनों को लागू करने में वर्षों लग जाते हैं; DPDP को लागू करने में 6 वर्षों से अधिक का समय लगा तथा इसे अभी भी चरणबद्ध तरीके से लागू किया जा रहा है, क्योंकि विधायी प्रक्रिया धीमी है, जबकि AI तेजी से विकसित हो रहा है।
• प्रतिस्पर्धा और एकाधिकार संबंधी चिंताएं: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के कारण मूल्य संबंधी मिलीभगत और क्लाउड, डेटा और मॉडलों पर बड़ी टेक कंपनियों का एकाधिकार हो सकता है, क्योंकि डेटा संकेन्द्रण से प्रमुख कंपनियों को भारतीय स्टार्टअप्स पर अनुचित लाभ मिलता है।

आगे की राह:

• AI प्लेटफार्मों के लिए उत्तरदायित्व को स्पष्ट करना: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्लेटफार्मों के लिए उत्तरदायित्व को सिस्टम स्वायत्तता की डिग्री द्वारा परिभाषित किया जाना चाहिए –  कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की स्वतंत्रता जितनी अधिक होगी, डीपफेक और गलत सूचना जैसे क्षति के लिए प्लेटफॉर्म की जिम्मेदारी उतनी ही अधिक होगी।
• गोपनीयता-सुरक्षित AI प्रशिक्षण को सक्षम करना: DPDP अधिनियम के तहत नियामक सैंडबॉक्स के माध्यम से अनाम या सहमति-आधारित डेटासेट का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रशिक्षण की अनुमति देना।
• सतत कानूनी समीक्षा तंत्र: इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय को कुछ वर्षों के अंतराल पर नए कानून चक्र की प्रतीक्षा करने के बजाय, मौजूदा कानूनों में आवधिक अद्यतन को अपनाना चाहिए।
• AI एकाधिकार को रोकना और स्टार्टअप्स की सुरक्षा करना: भारतीय प्रतिस्पर्धा आयोग (CII) को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI)-संचालित प्रतिस्पर्धा-विरोधी व्यवहार पर नज़र रखने और ओपन-सोर्स भारतीय AI मॉडल और घरेलू कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचे का समर्थन करने के लिए महत्वपूर्ण कदम उठाने चाहिए।

निष्कर्ष

भारत की अनुकूलनशील विनियामक रणनीति आशाजनक है, लेकिन इसकी सफलता इस बात पर निर्भर करती है कि कानूनों को कितनी शीघ्रता से अद्यतन किया जाता है तथा नवाचार और जवाबदेही को कितनी प्रभावी ढंग से संतुलित किया जाता है।

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