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Q. यूरोपीय संघ, संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान के एआई नियामक दृष्टिकोण की तुलना कीजिए ।भारत को नवाचार एवं विनियमन को प्रभावी ढंग से संतुलित करने के लिए इन दृष्टिकोणों के किन पहलुओं को अपनाने पर विचार करना चाहिए? (15 अंक, 250 शब्द)

उत्तर:

दृष्टिकोण:

  • भूमिका: चर्चा का संदर्भ निर्धारित करने के लिए यूरोपीय संघ के 2024 के एआई अधिनियम जैसे एआई विनियमन के महत्व पर प्रकाश डालिये।
  • मुख्याग:
    • यूरोपीय संघ, संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान के एआई विनियामक दृष्टिकोण की तुलना कीजिए।
    • इन दृष्टिकोणों के उन पहलुओं पर प्रकाश डालिए जिन्हें भारत को नवाचार और विनियमन के बीच प्रभावी संतुलन बनाने के लिए अपनाने पर विचार करना चाहिए।
  • निष्कर्ष: इस बात पर एक दूरदर्शी वक्तव्य दीजिए कि किस प्रकार ये उपाय भारत में एक मजबूत एआई विनियामक वातावरण बना सकते हैं।

 

भूमिका:

जैसे -जैसे राष्ट्र, नवाचार को नैतिक विचारों के साथ संतुलित करने का प्रयास कर रहे हैं ,आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) विनियमन तेजी से महत्वपूर्ण होता जा रहा है । उदाहरण के लिए, यूरोपीय संघ (EU) का AI अधिनियम, जिसे 2024 में अनुमोदित किया गया था, सुरक्षा और जवाबदेही सुनिश्चित करने के लिए जोखिम स्तरों के आधार पर AI अनुप्रयोगों को वर्गीकृत करके एक वैश्विक मिसाल कायम करता है । यह विकसित नियामक परिदृश्य व्यापक ढाँचों की आवश्यकता को उजागर करता है जो सार्वजनिक हितों की रक्षा करते हुए नवाचार को बढ़ावा देते हैं।

मुख्याग:

एआई विनियामक दृष्टिकोणों की तुलनात्मक तालिका

पहलू यूरोपीय संघ (EU) संयुक्त राज्य अमेरिका (US) जापान
नियामक विनियामक ढ़ांचा ढ़ांचा ●    जोखिम-आधारित, विस्तृत विनियमन (ईयू एआई अधिनियम)।
उदाहरण के लिए:
स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों  से पहले
अनुरूपता मूल्यांकन से गुजरना पड़ता है।
●    विकेंद्रीकृत, राज्य-स्तरीय पहल
उदाहरण के लिए: इलिनोइस का बायोमेट्रिक सूचना गोपनीयता अधिनियम बायोमेट्रिक डेटा में एआई के उपयोग को नियंत्रित करता है, जिससे उचित सहमति सुनिश्चित होती है।
●    नरम कानून, गैर बाध्यकारी दिशानिर्देश

●    उदाहरण के लिए : अर्थव्यवस्था, व्यापार और उद्योग मंत्रालय (MTI) शासन दिशानिर्देश अनिवार्य विनियमन के बिना स्वैच्छिक अनुपालन और सर्वोत्तम प्रथाओं को प्रोत्साहित करते हैं।

पारदपारदर्शिता ●    अनिवार्य दस्तावेज़ीकरण और ऑडिट।
उदाहरण के लिए: बैंकों को यह बताना होगा कि एआई एल्गोरिदम ,ऋण अनुमोदन से संबंधित निर्णयों को किस प्रकार प्रभावित करते हैं।
●    राज्य के अनुसार भिन्न-भिन्न; कुछ पारदर्शिता कानून।

उदाहरण के लिए: राष्ट्रीय मानक एवं प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) AI जोखिम प्रबंधन ढांचा, AI डेवलपर्स के लिए दिशानिर्देश प्रदान करता है।

●    स्वैच्छिक, सिद्धांतों द्वारा निर्देशित।
उदाहरण के लिए: व्यक्तिगत सूचना संरक्षण अधिनियम (APPI) यह सुनिश्चित करता है कि एआई अनुप्रयोग उपयोगकर्ता की गोपनीयता का सम्मान करें।
नवाचार को बढ़ावा देना अनुसंधान वित्तपोषण और नवाचार केंद्र।
उदाहरण के लिए: होराइज़न यूरोप ने नैतिक AI विकास
पर ध्यान केंद्रित करते हुए AI अनुसंधान के लिए €1 बिलियन आवंटित किया ।
नवाचार-प्रथम, उद्योग-नेतृत्व वाले मानक।
उदाहरण के लिए: राष्ट्रीय
एआई अनुसंधान संस्थान का कार्यक्रम भारी विनियामक बोझ के बिना एआई परियोजनाओं को वित्तपोषित करता है।
स्वैच्छिक अनुपालन को
प्रोत्साहित करता है । उदाहरण के लिए: APPI संशोधन गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए AI के लिए डेटा उपयोग की सुविधा प्रदान करता है, जिससे व्यवसायों को AI विकास के लिए छद्म नामित डेटा का उपयोग करने की अनुमति मिलती है।
सेक्टरविशिष्ट कानून उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों को सख्ती से विनियमित किया जाता है
उदाहरण के लिए: महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे (ऊर्जा क्षेत्र) में एआई को कठोर मूल्यांकन से गुजरना होगा।
विशिष्ट क्षेत्र (जैसे, वित्त, स्वास्थ्य)।

उदाहरण के लिए : खाद्य एवं औषधि प्रशासन (FDA) सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए चिकित्सा उपकरणों में एआई विनियमन करता है ।

क्षेत्र-विशिष्ट मार्गदर्शन और पारदर्शिता।

उदाहरण के लिए: डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म पारदर्शिता अधिनियम AI-संचालित डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म में पारदर्शिता को अनिवार्य बनाता है, जैसे ऑनलाइन मार्केटप्लेस को लेनदेन को प्रभावित करने वाले AI एल्गोरिदम का खुलासा करना होगा।

मानव-केंद्रित दृष्टिकोण मौलिक अधिकारों का संरक्षण।
उदाहरण के लिए: एआई निगरानी प्रणालियों को गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) मानकों का पालन करना चाहिए।
नैतिक दिशा-निर्देश, कार्यकारी आदेश। AI पर 2023 का कार्यकारी आदेश निष्पक्षता और पारदर्शिता पर जोर देता है । उदाहरण के लिए : संघीय AI प्रणालियों को नैतिक उपयोग सुनिश्चित करना चाहिए। मानव-केंद्रित एआई के लिए सामाजिक सिद्धांत ।

उदाहरण के लिए: एआई प्रणालियों को उपयोगकर्ता के अधिकार, गोपनीयता और डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करनी चाहिए।

दायित्व और अनुपालन जवाबदेही के लिए एआई दायित्व निर्देश।
उदाहरण के लिए:
स्वायत्त वाहन निर्माता इस निर्देश के तहत दुर्घटनाओं के लिए उत्तरदायी होते हैं और उन्हें एआई से संबंधित दुर्घटनाओं के लिए क्षतिपूर्ति करनी चाहिए।
विभिन्न राज्यों में टोर्ट और उत्पाद दायित्व कानून अलग-अलग होते हैं।
उदाहरण के लिए:
कुछ राज्यों में विशिष्ट कानून हैं, जो कंपनियों पर एआई-प्रेरित नुकसान के लिए मुकदमा चलाने की अनुमति देते हैं, जिससे कानूनी जवाबदेही और अनुपालन सुनिश्चित होता है।
अपकृत्य और उत्पाद दायित्व कानून लागू।

उदाहरण के लिए: उत्पाद दायित्व अधिनियम एआई से संबंधित नुकसानों में पीड़ितों के लिए सबूत के बोझ को कम करता है। पीड़ित, एआई से संबंधित चोटों के लिए हर्जाने का दावा कर सकते हैं।

वैश्विक प्रभाव अंतर्राष्ट्रीय AI मानकों
के लिए मिसाल कायम करना । उदाहरण के लिए: ब्राज़ील ,यूरोपीय संघ के AI अधिनियम के समान AI ढांचे पर विचार कर रहा है ।
प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त पर ध्यान, सार्वजनिक-निजी भागीदारी।
उदाहरण के लिए:
AI.gov पहल का उद्देश्य अमेरिका को AI प्रौद्योगिकी में अग्रणी बनाना है।
सहयोगात्मक शासन।
उदाहरण के लिए: METI व्यापक AI शासन ढाँचे और नीतियों को विकसित करने के लिए उद्योग और शिक्षा जगत के साथ काम करता है।

 

भारत द्वारा अपनाई जा सकने वाली प्रथाएं:

  • जोखिम-आधारित ढांचा: यूरोपीय संघ के समान
    जोखिम-आधारित वर्गीकरण लागू करना ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उच्च जोखिम वाले एआई अनुप्रयोगों की कड़ी जाँच की जाए। उदाहरण के लिए: स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में सख्त डेटा शासन और पारदर्शिता आवश्यकताओं के साथ एआई को विनियमित करना ।
  • पारदर्शिता और जवाबदेही को बढ़ावा देना: यूरोपीय संघ के दृष्टिकोण के अनुरूप AI सिस्टम में
    विस्तृत दस्तावेज़ीकरण और पारदर्शिता को अनिवार्य करना । उदाहरण के लिए : वित्तीय सेवाओं में एआई निर्णय-प्रक्रिया पर स्पष्ट खुलासे ।
  • सॉफ्ट लॉ के साथ नवाचार को प्रोत्साहित करना: नवाचार के साथ विनियमन को संतुलित करना ।
    उदाहरण के लिए : गैर-बाध्यकारी दिशा-निर्देशों का उपयोग करना और स्वैच्छिक अनुपालन को बढ़ावा देना, जैसा कि जापान में देखा गया है ।
    क्षेत्र-विशिष्ट विनियमन: विभिन्न उद्योगों में अद्वितीय चुनौतियों का समाधान करने के लिए क्षेत्र-विशिष्ट AI विनियमन लागू करना ।
    उदाहरण के लिए: पारदर्शिता और निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा के लिए डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म में AI को विनियमित करना ।
  • सार्वजनिक-निजी सहयोग: व्यापक AI शासन ढाँचे को
    विकसित करने के लिए सरकार, उद्योग और शिक्षाविदों के बीच सहयोग को बढ़ावा देना । उदाहरण के लिए: विविध हितधारकों से इनपुट के साथ AI अनुसंधान और नवाचार केंद्र स्थापित करना ।
  • मानव-केंद्रित AI पर ध्यान देना: यह सुनिश्चित करना कि AI सिस्टम नैतिक विचारों, गोपनीयता और सुरक्षा को प्राथमिकता दें।
    उदाहरण के लिए: AI अनुप्रयोगों में गोपनीयता सुरक्षा उपायों को लागू करना ।

निष्कर्ष:

जोखिम-उन्मुख ढांचे को अपनाकर , पारदर्शिता सुनिश्चित करके , अनुकूलनीय दिशानिर्देशों के माध्यम से नवाचार को बढ़ावा देकर और सार्वजनिक एवं निजी संस्थाओं के बीच सहयोग को प्रोत्साहित करके, भारत एक प्रतिरोधी और प्रभावी एआई नियामक विकसित कर सकता है जो नैतिक मानकों और सामाजिक हितों की रक्षा करते हुए तकनीकी प्रगति का समर्थन करता हो।

 

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