AI में विश्वास का निर्माण: SiGMA AIBC यूरो-मेड में MDIA से अंतर्दृष्टि
आज मेडिटेरेनियन मैरीटाइम हब (MMH) में आयोजित यूरो-मेड सम्मेलन में AIBC के मंच पर बोलते हुए, माल्टा डिजिटल इनोवेशन अथॉरिटी के मुख्य रणनीति, नीति और शासन, श्री गैवरिल फ्लोरेस ने भरोसेमंद AI के भविष्य और माल्टा के शासन दृष्टिकोण पर एक मुख्य भाषण दिया।
जब हम AI में सुरक्षा के बारे में सोचते हैं, तो उन्होंने इस सवाल पर ज़ोर दिया: यह क्यों महत्वपूर्ण है और हमें इसके आसपास शासन क्यों होना चाहिए?
अगर हम प्रगति की गति को देखें – फ्लोरेस का दावा है कि GPT-1 से GPT-3 और अब GPT-5 तक – विकास चक्र नाटकीय रूप से तेज़ हो रहे हैं। AI का उपयोग विविध परिदृश्यों में किया जा रहा है: दवा खोज और कैंसर अनुसंधान से लेकर स्मार्ट खेती और व्यापक वैज्ञानिक नवाचार तक। ये प्रगति AI को न केवल अधिक शक्तिशाली बना रही है, बल्कि इसे सस्ता और अधिक सुलभ भी बना रही है।
इससे अवसर तो मिलते ही हैं, साथ ही, जैसा कि वे चेतावनी देते हैं, चुनौतियाँ भी आती हैं।
सकारात्मक पक्ष यह है कि AI स्वास्थ्य सेवा और वैज्ञानिक अनुसंधान को महत्वपूर्ण रूप से आगे बढ़ा रहा है, एक समय पहुँच से बाहर रही तकनीक को और अधिक सुलभ और मापनीय बनाना, और विकास लागत में भारी कमी लाना।
इसके बावजूद, गोपनीयता संबंधी चिंताएँ, नौकरी का विस्थापन, पूर्वाग्रह, विश्वसनीयता और त्रुटियों का जोखिम जैसी चुनौतियाँ पारदर्शिता और जवाबदेही की आवश्यकता को रेखांकित करती हैं।
“अगर हम समाधानों को लागू करने से पहले पूर्वाग्रह की जाँच करें, निगरानी सुनिश्चित करें, और तैनाती से पहले उचित सुरक्षा उपाय लागू करें, तो AI में कई गलतियों को रोका जा सकता है।”
वैश्विक AI परिदृश्य
- AI में कॉर्पोरेट निवेश 252 बिलियन डॉलर तक पहुँच गया 2024.
- 69 से ज़्यादा देशों ने AI रणनीतियाँ विकसित की हैं।
- माल्टा में लगभग 50% लोग कहते हैं कि उन्हें AI के बारे में कुछ न कुछ पता है।
- माल्टा की 24% आबादी AI पर गहरा भरोसा जताती है।
हालाँकि, भरोसा आँख मूँदकर नहीं दिया जाना चाहिए, वह चेतावनी देते हैं। इसे अर्जित करना होता है। “विश्वास बनाने के लिए एक मज़बूत शासन ढाँचे और एक ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र की ज़रूरत होती है जहाँ लोगों को यह भरोसा हो कि AI का विकास ज़िम्मेदारी से किया जा रहा है।”
AI अधिनियम: यूरोप का नियामक दृष्टिकोण
यूरोपीय संघ के AI अधिनियम पर बात करते हुए, फ्लोरेस इसे ‘हाल के वर्षों में सबसे महत्वपूर्ण क़ानूनों में से एक’ बताते हैं। वह बताते हैं कि इसका तरीका जोखिम के आधार पर AI प्रणालियों को वर्गीकृत करना है:
निषिद्ध AI प्रणालियाँ (2024/2025 से)
उदाहरण: सामाजिक स्कोरिंग, हेरफेर करने वाली प्रणालियाँ (जैसे, गेमिंग में, डेटा का उपयोग करके ऐसे सिमुलेशन बनाना जो व्यसनकारी या चिंताजनक व्यवहार को बढ़ावा देते हैं)।
दंड: वैश्विक कारोबार का 7% या €35 मिलियन तक का जुर्माना।
उच्च-जोखिम प्रणालियाँ
उदाहरण: महत्वपूर्ण क्षेत्रों में स्वचालित निर्णय लेना, बायोमेट्रिक सिस्टम, स्वास्थ्य सेवा, या भर्ती।
आवश्यकताएँ: जोखिम प्रबंधन प्रणालियाँ, डेटा प्रशासन, साइबर सुरक्षा, अनुरूपता मूल्यांकन (CE मार्किंग), पारदर्शिता, दस्तावेज़ीकरण, लॉग और मानवीय निगरानी।
सीमित-जोखिम प्रणालियाँ
उदाहरण: चैटबॉट।
आवश्यकता: यह खुलासा कि उपयोगकर्ता किसी AI सिस्टम के साथ इंटरैक्ट कर रहे हैं।
न्यूनतम-जोखिम सिस्टम
लगभग 90% AI उपयोग के मामले इसी श्रेणी में आते हैं।
वह डीपफेक के विवादास्पद मुद्दे को भी उठाते हैं – जिस पर भी ध्यान दिया जाना चाहिए। उनका कहना है कि उन्हें इस प्रकार लेबल किया जाना चाहिए ऐसा, जब तक कि यह स्पष्ट रूप से व्यंग्यात्मक या औसत उपभोक्ता के लिए स्पष्ट न हो।
माल्टा की भूमिका: नियामक और प्रवर्तक के रूप में MDIA
माल्टा डिजिटल इनोवेशन अथॉरिटी (MDIA) एक नियामक और नवाचार प्रवर्तक दोनों के रूप में कार्य करती है। फ्लोरेस ने बाज़ार निगरानी और अनुरूपता मूल्यांकन, नवाचार के लिए पारिस्थितिकी तंत्र प्रदान करना: जैसे कि युवाओं के लिए बूटकैंप, समर कैंप और छात्रवृत्तियाँ, सहायक बुनियादी ढाँचा (जैसे, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग), और स्टार्टअप्स के लिए कार्यालय स्थान और संसाधन।
AI सैंडबॉक्स (2021 में लॉन्च):
बड़े पैमाने पर तैनाती से पहले AI सिस्टम का परीक्षण करने के लिए एक सुरक्षित स्थान
मार्गदर्शन, प्रतिक्रिया और अनुपालन सहायता
यह मॉडल अब पूरे यूरोपीय संघ में अपनाया जा रहा है (अगले वर्ष से अनिवार्य)
हेल्पडेस्क सहायता: AI अधिनियम और नियामक अनुपालन से संबंधित प्रश्नों के उत्तर
उन्होंने इस बात को स्वीकार करते हुए अपनी बात समाप्त की कि माल्टा यूरोपीय संघ – और यहाँ तक कि विश्व स्तर पर – AI सैंडबॉक्स शुरू करने वाले पहले देशों में से एक था। उन्होंने बताया कि देश का दृष्टिकोण, विनियमन को नवाचार के समर्थन के साथ जोड़ता है।
उनका निष्कर्ष है कि AI में विश्वास पारदर्शिता, जवाबदेही और मज़बूत शासन के माध्यम से अर्जित किया जाना चाहिए। सही ढाँचे के साथ, AI लोगों, व्यवसायों और समाज की सुरक्षा करते हुए फल-फूल सकता है।
