उत्तर:

भूमिका

मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटर विज्ञान की शाखाएँ हैं जो आर्टिफिशियल प्रणालियों के निर्माण को सक्षम बनाती हैं जो डेटा से सीख सकती हैं और  पूर्वानुमान लगाने में मदद कर सकते हैं।

मुख्य भाग

मशीन लर्निंग और एआई ई-गवर्नेंस के क्षेत्र में वरदान साबित हो सकते हैं

• डेटा विश्लेषण: वे पैटर्न और रुझानों की पहचान करने के लिए बड़ी मात्रा में सरकारी डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे उचित निर्णय लेने में मदद मिलती है। उदाहरण के लिए, भारत की आधार प्रणाली सेवा वितरण को सुव्यवस्थित करने के लिए जनसांख्यिकीय और बायोमेट्रिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करती है।
• पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण: एआई भविष्य के रुझानों का पूर्वानुमान लगा सकता है और नागरिकों की आवश्यकताओं का अनुमान लगा सकता है, जिससे सक्रिय शासन सक्षम हो सकता है। ग्लोबल डेटाबेस ऑफ़ इवेंट्स, लैंग्वेज, एंड टोन (GDELT) परियोजना दुनिया भर में सामाजिक अशांति की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती है।
• वर्चुअल असिस्टेंट: एआई -संचालित वर्चुअल असिस्टेंट नागरिकों के प्रश्नों को हैंडल कर सकते हैं और व्यक्तिगत सहायता प्रदान कर सकते हैं। MyGov India का चैटबॉट, मित्रा, नागरिकों को सरकारी सेवाओं और सूचनाओं तक पहुँचने में सहायता करता है।
• धोखाधड़ी का पता लगाना: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम विसंगतियों की पहचान कर सकते हैं और धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगा सकते हैं, जिससे ई-गवर्नेंस सिस्टम की अखंडता सुनिश्चित होती है। संयुक्त राज्य अमेरिका की आंतरिक राजस्व सेवा (आईआरएस) कर धोखाधड़ी पैटर्न का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग करती है।
• स्मार्ट शहर: AI शहरों में संसाधन आवंटन, यातायात प्रबंधन और ऊर्जा खपत को अनुकूलित कर सकता है। बेंगलुरु अब शहर के 50 प्रमुख जंक्शनों पर स्थापित AI-संचालित कैमरों के माध्यम से 96% यातायात उल्लंघनों को दर्ज करता है ।
• जन भावना विश्लेषण: वे जनता की भावना को जानने के लिए सोशल मीडिया और नागरिक प्रतिक्रिया का विश्लेषण कर सकते हैं। भारत का इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) सरकारी नीतियों के प्रति सोशल मीडिया की भावनाओं की निगरानी के लिए AI का उपयोग करता है।
• कुशल सेवा वितरण : वे सरकारी सेवाओं को स्वचालित और सुव्यवस्थित कर सकते हैं, जिससे नागरिक अनुभव में वृद्धि होगी। एस्टोनिया का ई-निवास कार्यक्रम गैर-निवासियों के लिए डिजिटल पहचान पत्र प्रदान करता है, जिससे वे विभिन्न सरकारी सेवाओं तक ऑनलाइन पहुँच सकते हैं।
• निर्णय समर्थन प्रणाली: वे नीति निर्माताओं को साक्ष्य-आधारित निर्णय लेने में सहायता कर सकते हैं। आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन डॉक्टरों के लिए नैदानिक निर्णय समर्थन प्रणाली विकसित करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है ।
• साइबर सुरक्षा: एआई संभावित साइबर खतरों की पहचान करके और उन्हें कम करके ई-गवर्नेंस सुरक्षा को बढ़ा सकता है। यूनाइटेड स्टेट्स का होमलैंड सिक्योरिटी विभाग (DHS) साइबर हमलों का पता लगाने और उनका जवाब देने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
• संसाधन अनुकूलन: वे सरकारी कार्यक्रमों और पहलों में संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। भारत सरकार की प्रत्यक्ष लाभ हस्तांतरण (DBT) प्रणाली नकली और फर्जी लाभार्थियों की पहचान करने और उन्हें खत्म करने के लिए AI का उपयोग करती है ।

मशीन लर्निंग और एआई ई-गवर्नेंस के क्षेत्र में अभिशाप बन सकते हैं:

• पूर्वाग्रह और भेदभाव: एआई सिस्टम जिस डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, उससे पूर्वाग्रह प्राप्त कर सकते हैं, जिससे भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आते हैं। उदाहरण के लिए, भारत में, चेहरे की पहचान करने वाली प्रणालियों ने कुछ जातीय समूहों के खिलाफ़ पूर्वाग्रह दिखाया है।
• गोपनीयता संबंधी चिंताएँ: ई-गवर्नेंस में एआई के उपयोग से गोपनीयता संबंधी चिंताएँ पैदा होती हैं, क्योंकि बड़ी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा संसाधित किया जाता है। 2020 में, भारत में आरोग्य सेतु ऐप को कोविड-19 के दौरान संभावित गोपनीयता उल्लंघन के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा।
• पारदर्शिता की कमी: एआई एल्गोरिदम की जटिलता के कारण उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया को समझना मुश्किल हो सकता है। पारदर्शिता की यह कमी ई-गवर्नेंस सिस्टम में जनता के भरोसे को खत्म कर सकती है।
• सुरक्षा जोखिम: AI सिस्टम हमलों और हेरफेर के प्रति संवेदनशील हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, दुर्भावनापूर्ण अभिकर्ता, चुनावों में हस्तक्षेप करने के लिए AI-आधारित मतदान प्रणालियों में हेरफेर कर सकते हैं ।
• तकनीकी चुनौतियाँ: एआई प्रणालियों के विकास और रखरखाव के लिए विशेष कौशल और संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिनकी कुछ क्षेत्रों में कमी हो सकती है , जिससे ई-गवर्नेंस पहलों के प्रभावी कार्यान्वयन में बाधा उत्पन्न हो सकती है।
• मानवीय निगरानी का अभाव: पर्याप्त मानवीय निगरानी के बिना एआई प्रणालियों पर अत्यधिक निर्भरता, गलत या पक्षपातपूर्ण निर्णय और संसाधनों के गलत आवंटन का कारण बन सकती है।
• पहुँच संबंधी मुद्दे: एआई-आधारित ई-गवर्नेंस प्रणाली सभी नागरिकों के लिए सुलभ नहीं हो सकती है, विशेष रूप से उन लोगों के लिए जिनकी तकनीक या डिजिटल साक्षरता तक सीमित पहुँच है । इससे मौजूदा सामाजिक असमानताएँ और बढ़ सकती हैं।
• नैतिक चिंताएँ: निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में इसका उपयोग नैतिक प्रश्न उठाता है, जैसे जवाबदेही, जिम्मेदारी और निष्पक्षता । उदाहरण के लिए, एआई-संचालित भविष्य कहनेवाला पुलिसिंग को पक्षपात और नागरिक स्वतंत्रता के उल्लंघन के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा है।

आगे का रास्ता:

• डिजिटल साक्षरता सबसे महत्वपूर्ण कदम है जिसे प्राथमिकता के आधार पर उठाया जाना चाहिए।
• साइबर खतरों से जागरूकता के आधार पर निपटने की आवश्यकता है ।
• कार्यान्वयन की जांच करें, इससे बेरोजगारी में वृद्धि नहीं होनी चाहिए।
• कार्यरत एवं रोजगार चाहने वाली जनसंख्या के बीच कौशल विकास ।

निष्कर्ष

इन प्रौद्योगिकियों को भारत सहित विभिन्न देशों में पहले ही सफलतापूर्वक लागू किया जा चुका है। लेकिन इन प्रौद्योगिकियों का उत्तरदाई और न्यायसंगत उपयोग सुनिश्चित करने के लिए ई-गवर्नेंस में नवाचार और एआई के नैतिक उपयोग को सुनिश्चित करने के बीच सही संतुलन बनाना आवश्यक है ।