अक्टूबर 2024 में, मैंने 12 साल के बच्चों के एक समूह के इन पन्नों पर लिखा था, जिन्होंने अपने होमवर्क को खत्म करने के लिए एक सरल शॉर्टकट का पता लगाया था। 40% CHATGPT, 40% Google और अपने स्वयं के 20% शब्दों का उपयोग करें। सबसे पहले, यह धोखा देने की तरह लग रहा था। लेकिन दूरी के परिप्रेक्ष्य के साथ, मुझे लगता है कि यह पूरी तरह से कुछ और था।
इन बच्चों ने एक बुनियादी सच्चाई को समझा था: आज की दुनिया में, जो सबसे ज्यादा मायने रखता है वह परिणाम है। प्रक्रिया नहीं। प्रयास नहीं। सही प्रश्न पूछें और मशीन को जवाब खोजने दें। बीच में क्या होता है, इसके बारे में बहुत अधिक चिंता न करें। यह सोचने का तरीका अब स्कूलवर्क तक सीमित नहीं है, यह उस तरह से दिखा रहा है जिस तरह से डिजिटल सिस्टम को दुनिया भर में बनाया जा रहा है।
पिछले कुछ वर्षों में, भारत ने चुपचाप प्रौद्योगिकी के सबसे प्रभावशाली टुकड़ों में से एक का निर्माण किया है। आधार, यूपीआई, डिगिलोकर, कोविन, भाशीनी और ओएनडीसी के बीच सामूहिक रूप से इंडियास्टैक कहा जाता है- इसका उपयोग अब लाखों लोगों द्वारा किया जाता है। यह लोगों को अपनी पहचान साबित करने, पैसे भेजने, दस्तावेजों को डाउनलोड करने, टीकाकरण करने, भाषाओं का अनुवाद करने और अन्य सार्वजनिक सेवाओं तक पहुंचने में मदद करता है।
लेकिन यहाँ भारत की प्रणाली को अधिकांश अन्य देशों से अलग बनाता है: यह आपका डेटा नहीं रखता है।
संयुक्त राज्य अमेरिका या पूरे यूरोप जैसे देशों में, टेक कंपनियां ट्रैक करती हैं कि लोग ऑनलाइन क्या करते हैं। हर खोज, हर क्लिक, हर खरीद को बचाया और अध्ययन किया जाता है। उस जानकारी का उपयोग तब विज्ञापनों को लक्षित करने, सामग्री की सिफारिश करने और यहां तक कि कृत्रिम खुफिया प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यही कारण है कि न्यूयॉर्क टाइम्स अब Openai (CHATGPT के बिल्डरों) पर मुकदमा कर रहा है – क्योंकि इसके समाचार लेखों का उपयोग बिना किसी अनुमति के एक प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था।
यही कारण है कि यूरोप में नियामक मेटा (जो फेसबुक, इंस्टाग्राम और व्हाट्सएप का मालिक है) को एआई को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग नहीं करने के लिए नहीं बता रहे हैं जब तक कि लोग स्पष्ट रूप से इसके लिए सहमत नहीं होते हैं।
भारत में, नियम -और मूल्य -अलग हैं। यहां के डिजिटल सिस्टम को सार्वजनिक धन के साथ बनाया गया था और सभी की सेवा करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। लेकिन वे लोगों की जासूसी करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे। वे जल्दी से, निष्पक्ष रूप से, और बहुत अधिक याद किए बिना काम करने के लिए बनाए गए थे।
आधार लें। यह सब करने के लिए बनाया गया है, यह साबित करना है कि एक व्यक्ति वह व्यक्ति है जो होने का दावा करता है। यह ट्रैक नहीं कर सकता कि आप कहाँ जाते हैं।
या डिगिलोकर। यह आपके सीबीएसई मार्कशीट, पैन कार्ड या बीमा पत्रों की प्रतियां नहीं रखता है। जब आप पूछते हैं तो यह स्रोत से इन दस्तावेजों को प्राप्त करता है। बस इतना ही। यह एक मैसेंजर है, न कि फाइलिंग कैबिनेट।
UPI लोगों के बीच पैसे ले जाता है। लेकिन यह याद नहीं है कि आपने इसे क्या खर्च किया।
लंबी कहानी छोटी, इन प्रणालियों को प्रकाश स्विच की तरह कार्य करने के लिए बनाया गया था। जरूरत पड़ने पर वे काम करते हैं, और जब नौकरी हो जाती है तो स्विच ऑफ करें। बिल्डरों ने जोर देकर कहा कि यह आपकी व्यक्तिगत जानकारी को आवश्यकता से अधिक समय तक नहीं रखता है।
इसलिए भारत के डिजिटल मॉडल को दुनिया भर में देखा जा रहा है। यह खुला, निष्पक्ष और समावेशी है। लेकिन अब, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उदय के साथ, एक नई तरह की समस्या उभर रही है।
एआई टूल्स को बोलने, सुनने, लिखने या निर्णय लेने के लिए सीखने के लिए बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होती है। भारत में, कंपनियां सार्वजनिक प्रणालियों का उपयोग करके एआई को प्रशिक्षित करने लगी हैं। भाषा उपकरण भशिनी से सीखते हैं। स्वास्थ्य स्टार्टअप नैदानिक उपकरण बनाने के लिए कॉइन से पैटर्न का उपयोग कर रहे हैं। फिनटेक फर्म लेनदेन के ढांचे का उपयोग कर रहे हैं ताकि वे ऋण देते हैं। यह अवैध नहीं है। यह भी उम्मीद थी। इन सार्वजनिक प्रणालियों को नवाचार को प्रोत्साहित करने के लिए बनाया गया था।
लेकिन यहाँ समस्या है: जनता ने इन प्रणालियों को बनाने में मदद की, और अब निजी कंपनियां शक्तिशाली नए उपकरण बनाने के लिए उनका उपयोग कर रही हैं – और उनसे पैसा कमा सकती हैं। फिर भी जनता उस मूल्य में से किसी को भी वापस नहीं देख सकती है।
यह वह जगह है जहां हमने जिन 12 साल के बच्चों की शुरुआत की थी, वे फिर से प्रासंगिक हो जाती हैं।
उन छात्रों की तरह, जिन्होंने अधिकांश काम करने के लिए मशीनों का उपयोग किया था, अब एक बड़ी प्रणाली है जो मध्य भाग को भी छोड़ रही है। लोग इनपुट प्रदान करते हैं- डॉक्ट्यूमेंट्स, भुगतान, पहचान। मशीनें उनसे सीखती हैं। और फिर निजी खिलाड़ी उन सेवाओं या उत्पादों का निर्माण करते हैं जो सभी सीखने से लाभान्वित होते हैं। जिन लोगों ने इसे संभव बनाया? उन्हें बातचीत से बाहर छोड़ दिया जाता है।
अन्य देशों में, बहस गोपनीयता के बारे में है। भारत में, बहस को अब निष्पक्षता में स्थानांतरित करना होगा।
यह एआई को रोकने के बारे में नहीं है। यह सार्वजनिक उपकरणों का उपयोग करने से कंपनियों पर प्रतिबंध लगाने के बारे में नहीं है। यह पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए पूछ रहा है।
यदि कोई कंपनी अपने एआई को प्रशिक्षित करने के लिए सार्वजनिक प्रणालियों से डेटा या टूल का उपयोग कर रही है, तो उसे स्पष्ट रूप से कहना चाहिए। यदि यह सार्वजनिक डेटा से लाभान्वित होता है, तो उसे कुछ वापस देना चाहिए – जैसे कि बेहतर डेटासेट साझा करना, या इसके मॉडल को ऑडिट करने की अनुमति देना। यदि यह सार्वजनिक बुनियादी ढांचे पर एक वाणिज्यिक उत्पाद का निर्माण कर रहा है, तो यह बताना चाहिए कि यह पहली जगह में उस बुनियादी ढांचे का उपयोग कैसे करता है।
यह इसके लिए विनियमन नहीं है। यह जनता के लिए बुनियादी सम्मान है जिसने सिस्टम को पहले स्थान पर संभव बनाया।
भारत के डिजिटल प्लेटफॉर्म सभी की सेवा के लिए बनाए गए थे। वे लोगों की जानकारी को संग्रहीत करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे, और यही उन्हें विशेष बनाता है। लेकिन उस खुलेपन का दुरुपयोग किया जा सकता है यदि जो लोग इसके ऊपर निर्माण करते हैं, वे भूल जाते हैं कि उनकी नींव कहां से आई है।
एआई द्वारा चकाचौंध करना आसान है। लेकिन बुद्धिमत्ता -मानव या मशीन – जिम्मेदारी के बिना नहीं आना चाहिए।
तो यहाँ सवाल यह पूछने लायक है: यदि जनता ने डिजिटल टूल का निर्माण किया, तो उनका उपयोग किया, उन पर भरोसा किया, और उन्हें बढ़ने में मदद की – वे उन पुरस्कारों का हिस्सा नहीं हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता अब बना रही हैं?
