भारत का एआई विनियमन इसके पारिस्थितिकी तंत्र के माध्यम से बनाया जा सकता है

भारत तेजी से खुद को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) विकास, बुनियादी ढांचे और नवाचार के प्रमुख केंद्र के रूप में स्थापित कर रहा है। यह महत्वाकांक्षा इस साल की शुरुआत में स्पष्ट हुई जब नीति निर्माता और उद्योग जगत के नेता भारत एआई प्रभाव शिखर सम्मेलन के लिए नई दिल्ली में एकत्र हुए। जिन मुद्दों पर चर्चा की गई उनमें यह था कि देशों को एआई के प्रशासन के लिए किस तरह संपर्क करना चाहिए क्योंकि ये प्रौद्योगिकियां आर्थिक और सामाजिक प्रणालियों में अधिक गहराई से अंतर्निहित हो गई हैं।

900 मिलियन से अधिक इंटरनेट उपयोगकर्ताओं और तेजी से बढ़ती डिजिटल अर्थव्यवस्था के साथ, भारत एआई नवाचार के लिए एक महत्वपूर्ण केंद्र के रूप में उभर रहा है। बहुराष्ट्रीय कंपनियां देश में इंजीनियरिंग और डेटा विज्ञान परिचालन का विस्तार कर रही हैं, जबकि घरेलू प्रौद्योगिकी कंपनियां एआई टूल को डिजिटल प्लेटफॉर्म और सेवाओं में तेजी से एकीकृत कर रही हैं। एआई अनुप्रयोगों की मांग बढ़ने के साथ कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे, डेटा केंद्रों और अनुसंधान क्षमताओं में निवेश में तेजी आ रही है।

फिर भी एआई प्रौद्योगिकियों का तेजी से प्रसार जटिल शासन संबंधी प्रश्न भी उठा रहा है। क्रेडिट, रोजगार, ग्राहक सेवाओं और डिजिटल प्लेटफॉर्म से संबंधित निर्णयों में स्वचालित प्रणालियों का तेजी से उपयोग किया जा रहा है। चूंकि ये उपकरण आर्थिक और सामाजिक परिणामों को प्रभावित करते हैं, नीति निर्माता यह जांचना शुरू कर रहे हैं कि नियामक ढांचे एल्गोरिथम निर्णय लेने से जुड़े जोखिमों का जवाब कैसे दे सकते हैं।

वैश्विक स्तर पर, कई नियामक प्रयासों ने एआई सिस्टम को स्वयं नियंत्रित करने पर ध्यान केंद्रित किया है। कई न्यायालयों ने उच्च जोखिम वाले अनुप्रयोगों को विनियमित करने के उद्देश्य से रूपरेखा पेश की है, विशेष रूप से रोजगार, वित्त या सार्वजनिक सेवाओं जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में उपयोग किए जाने वाले। ये नियम आम तौर पर पारदर्शिता, जोखिम मूल्यांकन और मानवीय निरीक्षण से संबंधित आवश्यकताओं को लागू करते हैं।

हालाँकि, एल्गोरिदम पर विशेष रूप से ध्यान केंद्रित करने से शासन की चुनौती का केवल एक हिस्सा ही पकड़ में आता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अलगाव में मौजूद नहीं है। यह बुनियादी ढांचे, कंप्यूटिंग संसाधनों, डेटा सिस्टम और विशेष प्रतिभा पर भी निर्भर करता है। जैसे-जैसे एआई अपनाने का विस्तार हो रहा है, इन सक्षम प्रणालियों के आसपास का नीतिगत वातावरण उतना ही महत्वपूर्ण होता जा रहा है जितना कि प्रौद्योगिकी को नियंत्रित करने वाले नियम।

भारत का विकसित होता एआई इकोसिस्टम इस गतिशीलता को दर्शाता है।

एक प्रमुख चालक बहुराष्ट्रीय कंपनियों द्वारा संचालित वैश्विक क्षमता केंद्रों का तेजी से विस्तार रहा है। भारत अब 1,500 से अधिक ऐसे केंद्रों की मेजबानी करता है, जिनमें से कई कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्लाउड इंजीनियरिंग और डेटा एनालिटिक्स में उन्नत कार्य करते हैं। ये सुविधाएं तेजी से वैश्विक अनुसंधान और इंजीनियरिंग केंद्र के रूप में कार्य कर रही हैं, मशीन लर्निंग सिस्टम के विकास का समर्थन कर रही हैं और अंतरराष्ट्रीय बाजारों में उपयोग किए जाने वाले बड़े डेटासेट का प्रबंधन कर रही हैं।

इन केंद्रों के विकास के साथ-साथ डिजिटल बुनियादी ढांचे का समानांतर विस्तार भी हुआ है। आधुनिक एआई सिस्टम को विशाल कंप्यूटिंग शक्ति और डेटा भंडारण क्षमता की आवश्यकता होती है, जो उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग सुविधाओं और डेटा केंद्रों को प्रौद्योगिकी स्टैक के महत्वपूर्ण घटक बनाती है। कई भारतीय राज्यों ने इस बुनियादी ढांचे में निवेश आकर्षित करने के उद्देश्य से नीतियां पेश की हैं। उदाहरण के लिए, महाराष्ट्र ने अपनी आईटी और आईटी-सक्षम सेवा नीति में डेटा सेंटर विकास के लिए प्रोत्साहनों को शामिल किया है, जिसमें नई सुविधाओं के लिए स्टांप शुल्क छूट और बिजली शुल्क रियायतें शामिल हैं।

एआई का समर्थन करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे का पैमाना महत्वपूर्ण है। भारत की डेटा सेंटर क्षमता आज के लगभग 1.4 गीगावाट से बढ़कर 2030 तक लगभग 9 गीगावाट होने का अनुमान है। यदि ये अनुमान सच होते हैं, तो ऐसी सुविधाएं देश की कुल बिजली खपत का लगभग तीन प्रतिशत हो सकती हैं। ऊर्जा के उपयोग और पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में इसी तरह की चिंताएँ पहले से ही अन्य न्यायालयों में नियामक बहस को आकार दे रही हैं।

एक अन्य परत अर्धचालक आपूर्ति श्रृंखला है। उन्नत AI सिस्टम विशेष चिप्स और उच्च-प्रदर्शन प्रोसेसर पर निर्भर करते हैं। इस क्षेत्र के रणनीतिक महत्व को पहचानते हुए, भारत ने भारत सेमीकंडक्टर मिशन की शुरुआत की है, जो एक राष्ट्रीय पहल है जो सेमीकंडक्टर निर्माण, पैकेजिंग और विनिर्माण सुविधाओं के लिए वित्तीय प्रोत्साहन प्रदान करती है। टाटा इलेक्ट्रॉनिक्स जैसी कंपनियों द्वारा घोषित निवेश उस क्षेत्र में घरेलू क्षमता विकसित करने के प्रयास को दर्शाता है जो वैश्विक एआई उद्योग के लिए आवश्यक है।

बुनियादी ढांचे और हार्डवेयर के साथ-साथ, मानव पूंजी एक निर्णायक घटक बनी हुई है। भारत के इंजीनियरों और सॉफ्टवेयर पेशेवरों के बड़े आधार ने लंबे समय से वैश्विक प्रौद्योगिकी सेवा केंद्र के रूप में इसकी स्थिति का समर्थन किया है। विशिष्ट कौशल की मांग बढ़ने के कारण विश्वविद्यालय और तकनीकी संस्थान मशीन लर्निंग, डेटा साइंस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में कार्यक्रमों का विस्तार कर रहे हैं। अखिल भारतीय तकनीकी शिक्षा परिषद जैसे नियामक निकायों ने भी इंजीनियरिंग संस्थानों को इन क्षेत्रों में समर्पित कार्यक्रम शुरू करने की अनुमति देने वाली रूपरेखा पेश की है।

एआई प्रौद्योगिकी श्रम बाजार को भी नया आकार देने लगा है। कई बड़ी आईटी सेवा फर्मों ने कार्यबल पुनर्गठन और धीमी भर्ती की सूचना दी है क्योंकि जेनरेटर एआई उपकरण कुछ कोडिंग और समर्थन कार्यों को स्वचालित करते हैं। कई कंपनियों के लिए, यह बदलाव संकुचन के बजाय एक संक्रमण का प्रतिनिधित्व करता है। प्रौद्योगिकी कंपनियां कार्यबल के पुन: कौशल में निवेश कर रही हैं क्योंकि एआई उपकरण पारंपरिक सॉफ्टवेयर भूमिकाओं को नया आकार देते हैं। नैसकॉम जैसे उद्योग निकायों की रिपोर्ट है कि प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियां एआई, डेटा इंजीनियरिंग और क्लाउड कंप्यूटिंग में आंतरिक प्रशिक्षण कार्यक्रमों का विस्तार कर रही हैं, जबकि विश्व आर्थिक मंच के वैश्विक अध्ययनों से संकेत मिलता है कि विभिन्न क्षेत्रों की कंपनियां कार्यस्थल में एआई-संचालित परिवर्तनों के लिए कर्मचारियों को तैयार करने के लिए पुन: कौशल को प्राथमिकता दे रही हैं।

अनुसंधान संस्थान एक और महत्वपूर्ण स्तंभ बनते हैं। विश्वविद्यालय, सार्वजनिक प्रयोगशालाएँ और कॉर्पोरेट अनुसंधान केंद्र मशीन लर्निंग मॉडल और अनुप्रयुक्त एआई प्रौद्योगिकियों में प्रगति में योगदान करते हैं। अनुसंधान क्षमता में निरंतर निवेश यह निर्धारित करेगा कि क्या देश केवल कहीं और विकसित एआई सिस्टम को तैनात करेंगे या अपने विकास को आकार देने में सक्रिय रूप से भाग लेंगे।

ये घटनाक्रम एक महत्वपूर्ण नीतिगत प्रश्न उठाते हैं: ऐसे तेजी से बढ़ते एआई पारिस्थितिकी तंत्र को कैसे नियंत्रित किया जाना चाहिए?

वर्तमान में, ऐसा प्रतीत होता है कि भारत में तत्काल क्षितिज पर कोई समर्पित एआई कानून नहीं है। एक व्यापक एआई क़ानून के अभाव में, एआई सिस्टम की तैनाती मौजूदा नियामक ढांचे के संयोजन से आकार लेती रहेगी।

इनमें से कुछ कानून सीधे डिजिटल प्रौद्योगिकियों पर लागू होते हैं, जिनमें आपराधिक कानून, उपभोक्ता संरक्षण क़ानून, बौद्धिक संपदा नियम और अनुबंध कानून शामिल हैं, जो एआई-सक्षम सेवाओं के संचालन को प्रभावित करते हैं। साथ ही, पर्यावरणीय मंजूरी, बिजली कानून और भूमि अधिग्रहण नियम प्रभावित करते हैं कि कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे का निर्माण कहां किया जा सकता है और यह कैसे संचालित होता है। श्रम और शिक्षा नीतियां, जिनमें कार्यबल के पुन: कौशल और तकनीकी प्रशिक्षण के उद्देश्य से की गई पहल शामिल हैं, एआई विकास के लिए आवश्यक प्रतिभा पाइपलाइन को भी आकार देती हैं।

हालाँकि, इनमें से अधिकांश नियामक ढाँचे आधुनिक एआई प्रौद्योगिकियों के उद्भव से बहुत पहले विकसित किए गए थे। परिणामस्वरूप, वे स्वचालित निर्णय लेने, एल्गोरिथम पूर्वाग्रह या एआई मॉडल द्वारा गलत आउटपुट उत्पन्न करने से जुड़े जोखिमों को पूरी तरह से संबोधित नहीं करते हैं। साथ ही, बुनियादी ढांचे, पर्यावरण और श्रम नियमों को एआई-संचालित कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे और डिजिटल उद्योगों के तेजी से विस्तार को ध्यान में रखकर डिजाइन नहीं किया गया था।

ये सीमाएँ एक बड़े संरचनात्मक मुद्दे को दर्शाती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक जटिल तकनीकी और आर्थिक वातावरण में काम करता है जिसमें कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे, अर्धचालक आपूर्ति श्रृंखला, अनुसंधान संस्थान और विशेष प्रतिभा शामिल हैं। जैसा कि पिछली चर्चा से पता चलता है, एआई द्वारा उत्पन्न शासन संबंधी चुनौतियाँ एल्गोरिदम के व्यवहार से कहीं आगे तक फैली हुई हैं।

भारत के लिए, यह सुझाव देता है कि एआई विनियमन का भविष्य एक व्यापक क़ानून से कम और एआई विकास का समर्थन करने वाले बुनियादी ढांचे, संस्थानों और प्रतिभा को संबोधित करने वाले एक स्तरित नीति दृष्टिकोण से अधिक उभर सकता है।

यह लेख बीटीजी एडवाया की पार्टनर कालिंदी भाटिया द्वारा लिखा गया है।