आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या होता है ?
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम उत्थान or कृत्रिम बुद्धि) वह प्रक्रिया है जिसमें मशीनों को इंसानों की तरह सोचने के लिए प्रोग्राम किया जाता है। AI अपनी भूमिका और व्यापक उपयोगिता के कारण एक महत्वपूर्ण तकनीक के रूप में उभरा है।
हालाँकि, AI का उपयोग कई गलत उद्देश्यों के लिए भी किया जा सकता है, जैसे गलत सूचना को बढ़ावा देना, आपराधिक गतिविधि, व्यक्तिगत गोपनीयता का उल्लंघन या प्रौद्योगिकी-प्रेरित बेरोजगारी।
जैसा कि वैश्विक समुदाय एआई के सकारात्मक पक्ष का लाभ उठाने का प्रयास करता है, उन्हें इससे जुड़ी चुनौतियों का समाधान करना चाहिए और एआई के लिए मानव-केंद्रित दृष्टिकोण विकसित करना चाहिए।
AI के लाभ
AI के कुछ प्राथमिक लाभ इस प्रकार हैं:
- AI की सहायता से किसी कार्य को अपेक्षाकृत कम समय में किया जा सकता है। यह मल्टी-टास्किंग को सक्षम बनाता है और मौजूदा संसाधनों पर कार्यभार को कम करता है।
- AI महत्त्वपूर्ण एवं जटिल कार्यों को बिना किसी विशेष लागत के पूरा करने में सक्षम बनाता है।
- AI बिना किसी रुकावट या ब्रेक के 24×7 कार्य कर सकता है।
- AI ‘विशेष रूप से सक्षम व्यक्तियों’ की क्षमताओं को बढ़ाता है।
- बाज़ार के लिये AI विविध रूपों में उपयोगी है। इसे उद्योगों में प्रयुक्त किया जा सकता है।
- AI कार्य की प्रक्रिया को तेज़ और स्मार्ट बनाकर निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करता है।
360-डिग्री प्रभाव:
- इन लाभों के आधार पर AI का उपयोग कई सकारात्मक तरीकों से किया जा सकता है। जैसे- नवाचार को बढ़ावा देने, दक्षता बढ़ाने, विकास में सुधार करने और उत्पादों के उपभोक्ता के अनुभव को समृद्ध करने के लिये।
- भारत के लिये AI तकनीक का प्रयोग निश्चित तौर पर समावेशी विकास से जुड़ा होगा, जिसका कई क्षेत्रों जैसे, कृषि, स्वास्थ्य और शिक्षा पर सकारात्मक प्रभाव पड़ने की संभावना है।
- मशीन लर्निंग और बिग डेटा में हालिया सफलताओं से प्रेरित, AI उभरती प्रौद्योगिकियों पर अंतर्राष्ट्रीय सहयोग की संभावनाओं और चुनौतियों के लिये एक अच्छा प्लेटफॉर्म है।
AI के साथ जुड़े मुद्दे
पूर्वाग्रहों और असमानताओं को बढ़ावा देना:
आइए यह न भूलें कि एआई सिस्टम मनुष्यों द्वारा बनाए गए हैं, जो पक्षपाती और निर्णयात्मक हो सकते हैं। इस प्रकार एआई पूर्वाग्रहों और असमानताओं को बढ़ावा दे सकता है, अगर एआई एल्गोरिदम का प्रारंभिक प्रशिक्षण पक्षपाती है। उदाहरण के लिए, एआई का उपयोग करके चेहरे की पहचान और निगरानी तकनीक का इस्तेमाल रंग या किसी विशिष्ट पहचान को जोड़कर लोगों के साथ भेदभाव करने के लिए किया जा सकता है।
गोपनीयता की समस्या:
एआई सिस्टम बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करके सीखते हैं और अगली बार जब इसी तरह का डेटा सामने आता है, तो वे उस विश्लेषण के आधार पर निष्कर्ष निकालते हैं। साथ ही वे इंटरेक्शन डेटा और उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं के निरंतर मॉडलिंग के माध्यम से अनुकूलित करना जारी रखते हैं।
इस प्रकार एआई के बढ़ते उपयोग के साथ, किसी की गतिविधियों की निगरानी करके किसी के डेटा तक अनधिकृत पहुंच गोपनीयता के अधिकार को खतरे में डाल सकती है।
गैर-अनुपातिक शक्ति और नियंत्रण:
बाजार में काम करने वाली प्रमुख ताकतें कृत्रिम बुद्धिमत्ता, वैज्ञानिक/इंजीनियरिंग और वाणिज्यिक और उत्पाद विकास दोनों स्तरों पर भारी निवेश कर रही हैं।
इन बड़ी शक्तियों को किसी भी महत्वाकांक्षी प्रतियोगी की तुलना में कहीं अधिक लाभ होगा जो एक प्रौद्योगिकी संचालित एकाधिकार या कुलीन वर्ग को बढ़ावा देगा।
टेक संचालित बेरोजगारी:
एआई कंपनियां ऐसी मशीनों का निर्माण कर रही हैं जो आमतौर पर कम आय वाले श्रमिकों द्वारा किए जाने वाले कार्यों को करती हैं।
उदाहरण के लिए, कैशियर को बदलने के लिए सेल्फ-सर्विस कियोस्क, फील्ड वर्कर्स को बदलने के लिए फ्रूट-पिकिंग रोबोट आदि।
इसके अलावा, वह दिन दूर नहीं जब एआई द्वारा कई डेस्क जॉब, जैसे अकाउंटेंट, वित्तीय व्यापारी और प्रबंधक, को भी समाप्त कर दिया जाएगा।
आगे की राह
अंतर्राष्ट्रीय सहयोग:
यह देखते हुए कि विभिन्न सरकारों ने हाल ही में एआई से संबंधित नीतियां बनाई हैं, और कुछ देश अभी भी नीतियां विकसित कर रहे हैं, बहुपक्षीय स्तर पर मानक स्थापित करने में अंतर्राष्ट्रीय सहयोग अभी भी महत्वपूर्ण है।
लचीली आपूर्ति शृंखला का निर्माण:
प्रतिभा से परे, अतिरिक्त चुनौतियों जैसे आवश्यक बुनियादी ढांचे को हासिल करना, लचीली आपूर्ति श्रृंखला सुनिश्चित करना, अंतर्राष्ट्रीय मानक, शासन, महत्वपूर्ण खनिज और आवश्यक भौतिक बुनियादी ढांचे के विकास के लिए आवश्यक अन्य कच्चे माल को संबोधित करने की आवश्यकता है।
तकनीक का सही दिशा में उपयोग :
तकनीकी क्रांति के विकास के लिए एआई प्रौद्योगिकी एक बहुत बड़ा अवसर है, लेकिन यह सुनिश्चित करना होगा कि प्रौद्योगिकी का सही दिशा में उपयोग किया जाएगा।
इस संबंध में, दुनिया के विभिन्न हिस्सों में पहले से ही कुछ कदम उठाए जा रहे हैं, जैसे कि व्याख्या करने योग्य एआई (एक्सएआई) और यूरोपीय संघ के सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर विनियमन)।
