राय: भारत दुनिया की एआई भूख को खिला रहा है, लेकिन किस कीमत पर?
क्या भारत एआई ब्रेन को एक सेवा के रूप में आयात करेगा, जैसे वह तेल खरीदता है? क्या भारत को इस बात की अनदेखी करते रहना चाहिए कि वह अपना विकास किए बिना वैश्विक एआई मॉडल के प्रशिक्षण में योगदान देता है? क्या भारत निष्क्रिय दर्शक बने रहकर एआई की क्षमता से वंचित रह सकता है? ये प्रश्न आत्मनिरीक्षण और कार्रवाई की मांग करते हैं क्योंकि भारत वैश्विक एआई दौड़ में एक महत्वपूर्ण मोड़ पर खड़ा है।
यदि देश वैश्विक एआई भूमि हड़पने में बने रहना चाहता है तो भारत को एक इंडिक एआई मॉडल या इसी तरह की घरेलू क्षमता में निवेश करना चाहिए। समय आ गया है कि भारत अपने घरेलू एआई को विकसित करने के लिए अरबों डॉलर का दांव लगाए।
ग्लोबल एआई मॉडल के लिए एक खजाना ट्रोव
अपनी 1.4 बिलियन की मजबूत आबादी, विविध भाषाई और सांस्कृतिक परिदृश्य और तेजी से डिजिटल अपनाने के साथ, भारत दुनिया के एआई मॉडल के लिए एक वास्तविक प्रशिक्षण मैदान बन गया है। इसके अलावा, भारतीय उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पन्न डेटा के बड़े पैमाने और विविधता ने देश को वैश्विक एआई दिग्गजों के लिए, चीनी ऐप्स से लेकर ओपनएआई तक, उनके एल्गोरिदम का परीक्षण और परिशोधन करने के लिए एक उर्वर जमीन बना दिया है।
ये एआई मॉडल बदले में, भारत की आबादी के विशाल और विविध इंटरैक्शन से सीखते हैं, उनकी क्षमताओं का सम्मान करते हैं और अधिक परिष्कृत होते हैं। संदर्भ, बारीकियों और क्षेत्रीय अंतरों को समझने के लिए एआई एल्गोरिदम के प्रशिक्षण में डेटा का यह धन अमूल्य है, जो अंततः उन कंपनियों को लाभान्वित करता है जो इन एआई मॉडल को दुनिया भर में तैनात करती हैं।
टर्निंग द टेबल्स: द केस फॉर इंडियाज होम-ग्रोन एआई मॉडल्स
अपने विशाल मानव संसाधनों और सांस्कृतिक विविधता का उपयोग करके, भारत में एआई मॉडल बनाने की क्षमता है जो इसकी विशिष्ट आवश्यकताओं, चुनौतियों और अवसरों को पूरा करता है।
स्वदेशी एआई मॉडल में निवेश करने के निम्नलिखित लाभों पर विचार करें:
सांस्कृतिक और भाषाई संवेदनशीलता: देश भर में बोली जाने वाली 1,600 से अधिक भाषाओं के साथ, भारत की भाषाई विविधता एआई मॉडल के लिए एक अनूठी चुनौती है। स्वदेशी एआई मॉडल विकसित करने से भारत की विभिन्न भाषाओं, बोलियों और सांस्कृतिक संदर्भों की बारीकियों को समझने और संसाधित करने के लिए प्रशिक्षण एल्गोरिदम द्वारा इस चुनौती का समाधान करने में मदद मिल सकती है।
अनुकूलित समाधान: भारत की विविध आबादी और अलग-अलग क्षेत्रीय ज़रूरतें विभिन्न समुदायों के सामने आने वाली विशिष्ट चुनौतियों के अनुरूप एआई समाधानों की माँग करती हैं। इन अनूठी जरूरतों को पूरा करने के लिए स्वदेशी एआई मॉडल तैयार किए जा सकते हैं, जो ऐसे समाधान प्रदान करते हैं जो भारतीय संदर्भ के लिए बेहतर अनुकूल हैं।
डेटा संप्रभुता: चूंकि देश का डेटा तेजी से मूल्यवान संसाधन बनता जा रहा है, इसलिए भारत को अपने स्वयं के डेटा पर नियंत्रण बनाए रखना चाहिए और यह सुनिश्चित करना चाहिए कि इसका उपयोग अपने नागरिकों के लाभ के लिए किया जाए। स्वदेशी एआई मॉडल विकसित करके, भारत अपनी डेटा संप्रभुता पर जोर दे सकता है और यह सुनिश्चित कर सकता है कि देश के डेटा का उपयोग स्थानीय नवाचार को चलाने और चुनौतियों का सामना करने के लिए किया जाता है।
आर्थिक लाभ: स्वदेशी एआई मॉडल में निवेश करने से भारत के लिए महत्वपूर्ण आर्थिक लाभ हो सकते हैं, जिसमें रोजगार सृजन, नवाचार को बढ़ावा देना और वैश्विक प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देना शामिल है। अपने एआई पारिस्थितिकी तंत्र को पोषित करके, भारत अंतरराष्ट्रीय निवेश को आकर्षित कर सकता है, एक संपन्न एआई उद्योग विकसित कर सकता है और खुद को वैश्विक एआई नेता के रूप में स्थापित कर सकता है।
कैसे भारतीयों ने चीन के एआई मॉडल की एक पीढ़ी को प्रशिक्षित किया
एआई उत्साही के रूप में, मैं वर्षों से चीन के ऐप कारखानों के उदय का अनुसरण कर रहा हूं। फैक्टरडेली में मेरी सहयोगी शादमा शेख पिछले एक दशक में चीनी ऐप्स के कपटी उदय को हरी झंडी दिखा रही हैं, भारत सरकार द्वारा प्रतिबंधित किए जाने से बहुत पहले।
बाइटडांस और टेनसेंट जैसे चीनी टेक दिग्गजों के साथ टिक्कॉक और क्वाई जैसे ऐप पर मंथन करने के साथ, जो एक सहज प्रवृत्ति के रूप में शुरू हुआ, एक ज्वार की लहर में बदल गया, जिसने दुनिया को तूफान से घेर लिया। लेकिन इस कहानी का एक पक्ष है जिसे अभी तक खोजा जाना बाकी है: वह भूमिका जो भारत और इसकी विशाल आबादी ने इन एआई-संचालित प्लेटफार्मों के उदय में निभाई है।
अपने 1.4 बिलियन लोगों, कई भाषाओं और विविध सांस्कृतिक परिदृश्य के साथ, भारत ने इन चीनी ऐप फैक्ट्रियों को अपने एल्गोरिदम को परिष्कृत करने और अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने का एक अनूठा अवसर प्रदान किया है। लाखों भारतीय उपयोगकर्ताओं ने अनजाने में इन ऐप्स के विकास में योगदान दिया है, उनका डेटा मशीन-लर्निंग मॉडल को खिलाता है जो प्लेटफ़ॉर्म की सामग्री अनुशंसा इंजन, भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं और बहुत कुछ को शक्ति प्रदान करता है।
मैंने पहली बार देखा है कि कैसे टिकटॉक और क्वाई ने भारतीय दर्शकों को आकर्षित किया है, उनके व्यसनी एल्गोरिदम ने उपयोगकर्ताओं को बांधे रखा है और अधिक के लिए वापस आ रहे हैं। लेकिन देखे गए, पसंद किए गए और साझा किए गए प्रत्येक वीडियो के साथ, भारतीय उपयोगकर्ताओं ने अनजाने में चीन के एआई साम्राज्य के उदय में भूमिका निभाई है। उनके उपयोग से उत्पन्न डेटा इन प्लेटफार्मों के एआई मॉडल को ठीक करने में सहायक रहा है, यह सुनिश्चित करता है कि वे प्रत्येक गुजरते दिन के साथ अधिक प्रभावी और कुशल बनें।
जहां विश्व की एआई ट्रेन करने के लिए आती है
चैटजीपीटी के कितने उपयोगकर्ता हैं? और उनमें से कितने भारत में स्थित हैं?
आप किससे पूछते हैं, इसके आधार पर उत्तर 10 मिलियन से लेकर 50 मिलियन से अधिक भारतीय उपयोगकर्ताओं तक हो सकते हैं। यह सिर्फ चीन की ऐप फैक्ट्रियां नहीं हैं, जिन्होंने भारत की विशाल और विविध आबादी की क्षमता को पहचाना है। नए युग के एआई मॉडल, जैसे कि ओपनएआई द्वारा विकसित किए गए, ने भी भारतीय बाजार में टैप किया है, लाखों उपयोगकर्ता प्राप्त कर रहे हैं, जो जाने या अनजाने में इन एल्गोरिदम के चल रहे सुधार में योगदान करते हैं। यह आकर्षक और कुछ हद तक परेशान करने वाला दोनों है, क्योंकि भारत के लिए अपने स्वयं के स्वदेशी एआई मॉडल विकसित करने की क्षमता का अभी पता लगाया जाना बाकी है।
मैं मदद नहीं कर सकता लेकिन आश्चर्य करता हूं: क्या होगा अगर हम अपनी अनूठी जरूरतों और चुनौतियों के अनुरूप अपने स्वयं के एआई मॉडल विकसित करने के लिए इस विशाल क्षमता का उपयोग करें?
एआई एल्गोरिदम की संभावनाओं की कल्पना करें जो हमारी विभिन्न भाषाओं, बोलियों और सांस्कृतिक संदर्भों की बारीकियों को समझते हैं, विशेष रूप से भारतीय बाजार के लिए डिज़ाइन किए गए समाधानों की पेशकश करते हैं। विदेशी एआई प्लेटफार्मों के विकास को बढ़ावा देने के बजाय, हमारे डेटा का उपयोग स्थानीय नवाचार को चलाने और तत्काल चुनौतियों का समाधान करने के लिए किया जा सकता है।
आंशिक रूप से भारत की विशाल आबादी और विविध डेटा द्वारा संचालित चीन के एआई-संचालित प्लेटफार्मों का उदय, हमारे राष्ट्र के लिए एक वेक-अप कॉल के रूप में काम करना चाहिए। मान लीजिए कि हम अपने एआई इंफ्रास्ट्रक्चर में निवेश करने के लिए अभी कार्रवाई नहीं करते हैं। उस स्थिति में, हम वैश्विक एआई दौड़ में पीछे रह जाने का जोखिम उठाते हैं, हमारा मूल्यवान डेटा विदेशी तकनीकी दिग्गजों को लाभान्वित करता रहता है, जबकि हमारे एआई पारिस्थितिकी तंत्र को अभी भी विकसित करने की आवश्यकता है।
एआई: द न्यू बैटलफील्ड फॉर टैलेंट एंड इनोवेशन
2020 में 67.1 बिलियन डॉलर के रक्षा बजट के साथ भारत दुनिया का तीसरा सबसे बड़ा सैन्य खर्च करने वाला देश है, जो वैश्विक रक्षा खर्च का 3.7% है। देश की रणनीतिक स्थिति, भू-राजनीतिक चुनौतियां और क्षेत्रीय प्रभाव की आकांक्षाएं इसके पर्याप्त रक्षा निवेश को संचालित करती हैं। हालाँकि, जैसे ही AI आधुनिक युद्ध में अगली सीमा के रूप में उभरता है, भारत को अपना ध्यान वैश्विक मंच पर अपनी जगह सुनिश्चित करने के लिए स्वदेशी AI बुनियादी ढाँचे के निर्माण पर केंद्रित करना चाहिए।
युद्ध के भविष्य को एआई द्वारा आकार और प्रभावित किया जाएगा, क्योंकि राष्ट्र अत्याधुनिक तकनीकों को विकसित करने और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि की शक्ति का उपयोग करने के लिए एक उच्च-दांव की दौड़ में प्रतिस्पर्धा करते हैं। यह लड़ाई न केवल पारंपरिक सैन्य शक्ति के साथ बल्कि नवीन अनुसंधान, प्रतिभा विकास और एआई-संचालित क्षमताओं के साथ भी लड़ी जाएगी।
एआई में खुफिया जानकारी एकत्र करने और निगरानी से लेकर निर्णय लेने और युद्ध संचालन तक, रक्षा क्षेत्र के हर पहलू को बदलने की क्षमता है। जो देश अपनी रक्षा रणनीतियों में एआई का लाभ उठा सकते हैं, वे अपने विरोधियों पर महत्वपूर्ण लाभ प्राप्त करेंगे, जिससे एआई वर्चस्व की दौड़ जीतने के लिए एक महत्वपूर्ण लड़ाई बन जाएगी।
पहचान का नुकसान: एआई निर्भरता की सांस्कृतिक और भाषाई लागत
भारत की भाषाई विविधता किसी आश्चर्य से कम नहीं है। यह देश 1,600 से अधिक भाषाओं का घर है, जिनमें से प्रत्येक में 10,000 से अधिक लोगों द्वारा बोली जाने वाली 122 भाषाएँ हैं। भाषाओं का यह समृद्ध टेपेस्ट्री भारत की जीवंत सांस्कृतिक विरासत और क्षेत्रीय भिन्नता के लंबे इतिहास का एक वसीयतनामा है।
हालाँकि, यह विशाल भाषाई परिदृश्य AI मॉडल के लिए एक अनूठी चुनौती भी प्रस्तुत करता है, विशेष रूप से जो भारत के बाहर डिज़ाइन और विकसित किए गए हैं।
एक एआई मॉडल जो भारत की भाषा विविधता पर विचार नहीं करता है, आबादी के एक महत्वपूर्ण हिस्से को पीछे छोड़ने का जोखिम उठाता है। उदाहरण के लिए, जबकि हिंदी भारत में सबसे व्यापक रूप से बोली जाने वाली भाषा है, यह केवल 41% आबादी द्वारा बोली जाती है। इसी तरह, अंग्रेजी, हालांकि आमतौर पर आधिकारिक और प्रशासनिक उद्देश्यों के लिए उपयोग की जाती है, केवल 10% भारतीयों द्वारा बोली जाती है। इसका मतलब यह है कि मुख्य रूप से हिंदी और अंग्रेजी बोलने वालों को पूरा करने वाले एआई मॉडल पर भरोसा करने से कई लोग एआई-संचालित समाधानों से लाभान्वित नहीं होंगे।
GPT-4 जैसी मौजूदा AI प्रणालियाँ, जिन्हें कई भाषाओं में पाठ को समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, अक्सर भारत की भाषाई और सांस्कृतिक पच्चीकारी की बारीकियों को पकड़ने के लिए संघर्ष करती हैं। देश की बोलियों, मुहावरेदार अभिव्यक्तियों और सांस्कृतिक संदर्भों की विशाल श्रृंखला पर एआई सिस्टम को प्रशिक्षित करके, भारत अपने लोगों का अधिक समावेशी और सटीक प्रतिनिधित्व सुनिश्चित कर सकता है।
इसके अलावा, अगर हम एआई मॉडल में निवेश नहीं करते हैं जो भारत की भाषाई विविधता को समझते हैं और पूरा करते हैं, तो हम सामाजिक और सांस्कृतिक इतिहास की संपत्ति को खोने का जोखिम उठाते हैं। समाज के मूल्यों, इतिहास और पहचान के लिए भाषा आवश्यक है। एआई मॉडल जो भारत की कई भाषाओं की बारीकियों की सराहना नहीं कर सकते अनजाने में इस समृद्ध विरासत के क्षरण में योगदान दे सकते हैं।
एआई मॉडल विकसित करके जो भारत की भाषाओं के पूर्ण स्पेक्ट्रम को संसाधित और समझ सकता है, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि ये प्रौद्योगिकियां भारत की भाषाई विरासत के लिए बाधा के बजाय एक पुल के रूप में काम करती हैं।
सावधानी के अंतिम शब्द $100 मिलियन एआरटी वेंचर फंड के सामान्य भागीदार उमाकांत सोनी से आते हैं, जो प्रारंभिक चरण एआई और रोबोटिक्स कंपनियों का समर्थन करता है। “ज्ञान अर्थव्यवस्था में नेतृत्व को देखते हुए, हमारे पास एआई को शक्ति देने के लिए ज्ञान के साथ एक महान आधार है और अंततः आगामी ‘इंटेलिजेंस इकोनॉमी’ है, जो $15.7 ट्रिलियन के नए आर्थिक मूल्य का निर्माण करेगी। हालांकि, जब तक हम जल्दी और निर्णायक रूप से कार्य नहीं करते हैं, हम हो सकता है केवल मानव प्रतिक्रिया के साथ चैटजीपीटी/ओपनएआई द्वारा निर्मित एआई मस्तिष्क को प्रशिक्षित करें। भविष्य में, हम न केवल तेल के लिए भुगतान करेंगे, बल्कि इस एआई मस्तिष्क का उपयोग करने के लिए भी भुगतान करेंगे।”
(पंकज मिश्रा दो दशक से अधिक समय से पत्रकार हैं और फैक्टरडेली के सह-संस्थापक हैं।)
अस्वीकरण: ये लेखक के निजी विचार हैं।
