कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI): अवसर और जोखिम

हालाँकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) सरकार, व्यवसाय और समाज में क्रांति लाने का वादा करती है, यह कई गंभीर जोखिम भी प्रस्तुत करती है, जैसे कि गलत जानकारी का तेजी से प्रसार, अत्यधिक परिष्कृत साइबर हमले और ऊर्जा खपत में वृद्धि। अन्य जोखिम, जैसे कि सुपरइंटेलिजेंट मशीनों द्वारा बिना मानव पर्यवेक्षण के निर्णय लेना, फिलहाल उतने गंभीर नहीं माने जाते हैं। साथ ही, ऐसे खतरे भी हैं जो अभी पहचाने नहीं गए हैं।

तकनीकी क्षेत्र से मिलने वाले आश्वासन के बावजूद, समाज पर AI के तेजी से बढ़ते प्रभाव को लेकर चिंता बढ़ रही है, जिसमें वैश्विक स्तर पर इसके नकारात्मक प्रभाव शामिल हैं। पिछले वर्ष, ब्राजील स्थित इगारेपे इंस्टीट्यूट और न्यू अमेरिका फाउंडेशन ने अमेरिका, अफ्रीका और एशिया के AI विशेषज्ञों के साथ एक वैश्विक कार्यसमूह का गठन किया, ताकि सुरक्षा को बढ़ाने के व्यावहारिक तरीकों पर चर्चा की जा सके।

2024 में प्रकाशित रणनीति दस्तावेज़

2024 में, इस कार्यसमूह ने एक दस्तावेज़ प्रकाशित किया जिसमें जोखिमों को कम करने और लचीलापन बढ़ाने के लिए कई रणनीतियाँ दी गईं, साथ ही वैश्विक उत्तर (Global North) और वैश्विक दक्षिण (Global South) के बीच की खाई को कम करने पर भी ध्यान केंद्रित किया गया।

कम नौकरियाँ

इस टास्क फोर्स द्वारा उजागर किए गए प्रमुख जोखिमों में से एक बड़े पैमाने पर स्वचालन (Automation) और नौकरियों की समाप्ति है। AI का कार्यबल पर प्रभाव कृषि, विनिर्माण, खुदरा, कानून, चिकित्सा और प्रबंधन परामर्श जैसे क्षेत्रों तक फैलेगा।

हालाँकि, नई नौकरियाँ भी पैदा होंगी, लेकिन अनुमान है कि 2030 तक कम से कम 80 करोड़ लोगों की नौकरियाँ स्वचालन के कारण खतरे में पड़ सकती हैं।

विशेष चिंता यह है कि विकासशील देशों के कम-कुशल कार्यबल पर इसका असमान प्रभाव पड़ेगा। अंतर्राष्ट्रीय श्रम संगठन (ILO) के अनुसार, निम्न और मध्यम आय वाले देशों में 56% से अधिक नौकरियाँ स्वचालन के “उच्च जोखिम” में हैं।

डिजिटल बहिष्कार (Digital Exclusion)

AI से जुड़ा एक और प्रमुख जोखिम डिजिटल बहिष्कार की गहराई और असमानता में वृद्धि है। जिन लोगों को उन्नत तकनीकों तक पहुंच नहीं है, वे आने वाले वर्षों में और अधिक पिछड़ सकते हैं, जिससे उत्पादकता, आर्थिक विकास और सामाजिक असमानता पर नकारात्मक प्रभाव पड़ेगा।

यह समस्या विशेष रूप से उन देशों में अधिक गंभीर है, जो डिजिटल प्रतिभा और सेवाओं की कमी का सामना कर रहे हैं। इसका एक बड़ा कारण डिजिटल बुनियादी ढांचे तक सीमित पहुंच और वैश्विक दक्षिण के कई हिस्सों में डिजिटल साक्षरता का निम्न स्तर है।

भेदभाव और नुकसान का बढ़ना

AI प्रणाली, जो अमेरिका, चीन और यूरोपीय संघ में विकसित हो रही हैं, उन डेटा से सीखती हैं जिनमें पहले से मौजूद पूर्वाग्रह हो सकते हैं। इससे कर्ज देने, भर्ती प्रक्रिया, बीमा प्रीमियम निर्धारण, कानून व्यवस्था और आपराधिक न्याय जैसे क्षेत्रों में भेदभावपूर्ण परिणाम हो सकते हैं।

इसके अलावा, AI एल्गोरिदम आमतौर पर धनी देशों के डेटा सेट पर आधारित होते हैं। इससे विकासशील देशों के श्रमिकों, छात्रों और उद्यमियों को नौकरी के अवसरों, ऋण या स्वास्थ्य सेवाओं से अनुचित रूप से वंचित किया जा सकता है। यह संरचनात्मक भेदभाव को और मजबूत करता है, जिसमें नस्ल, लिंग और वर्ग आधारित पूर्वाग्रह शामिल हैं।

निगरानी (Surveillance) और गोपनीयता का उल्लंघन

AI के बढ़ते उपयोग से निगरानी (सर्विलांस) और गोपनीयता के उल्लंघन की चिंताएँ भी सामने आ रही हैं। स्मार्ट सिटी से लेकर कानून व्यवस्था तक, AI आधारित निगरानी नागरिक स्वतंत्रता और मानवाधिकारों का हनन कर सकती है।

विशेष चिंता यह है कि अधिनायकवादी सरकारें राजनीतिक विरोधियों की निगरानी, असहमति को दबाने और जातीय, धार्मिक या वैचारिक आधार पर हाशिए पर खड़ी समुदायों को निशाना बनाने के लिए AI का उपयोग कर सकती हैं।

यह खतरा लोकतांत्रिक देशों में भी मौजूद है, जहाँ AI प्लेटफॉर्म अत्यधिक पुलिस निगरानी, भेदभावपूर्ण प्रोफाइलिंग और अन्यायपूर्ण गिरफ्तारियों में योगदान कर सकते हैं।

राष्ट्रीय संप्रभुता (National Sovereignty) का खतरा

एक और बड़ा जोखिम विदेशी AI प्रौद्योगिकियों पर अत्यधिक निर्भरता है। अमेरिका, चीन और यूरोप से AI समाधान लेने से कई देशों के लिए अपनी स्वयं की घरेलू तकनीक विकसित करने के प्रोत्साहन में कमी आ सकती है।

इसके अलावा, डेटा संप्रभुता (Data Sovereignty) का क्षरण हो रहा है, क्योंकि विदेशी तकनीकी प्रदाताओं पर निर्भरता का अर्थ है कि बाहरी शक्तियाँ डेटा को अधिक आसानी से एक्सेस, नियंत्रित, हेरफेर और शोषण कर सकती हैं। इससे गोपनीयता उल्लंघन और बौद्धिक संपदा की चोरी जैसे खतरे बढ़ सकते हैं।

समाधान क्या हैं?

AI से जुड़े इन जोखिमों को कम करने के लिए वैश्विक मानकों, अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और विशिष्ट कार्यक्रमों की बढ़ती मांग हो रही है।

2024 में, संयुक्त राष्ट्र महासभा (UN General Assembly) ने AI समावेशन पर एक प्रस्ताव पारित किया, जिसमें डिजिटल समावेशन बढ़ाने के लिए कई पहलुओं पर बल दिया गया।

नीचे कुछ प्रमुख रणनीतियाँ दी गई हैं:

1. प्रशिक्षण और कौशल विकास

• स्वचालन से प्रभावित होने वाली नौकरियों को देखते हुए, शिक्षा और व्यावसायिक प्रशिक्षण में निवेश करना आवश्यक है। डिजिटल साक्षरता, डेटा विज्ञान और अन्य आधुनिक कौशल का विकास अनिवार्य हो गया है।
• भारत में AI for All, रवांडा का Digital Ambassadors कार्यक्रम और ब्राजील का Conecta Program इसके प्रमुख उदाहरण हैं।

2. बुनियादी ढांचे और कनेक्टिविटी का विस्तार

• डिजिटल असमानता को कम करने के लिए इंटरनेट एक्सेस का विस्तार, सस्ती डिजिटल सेवाओं की उपलब्धता और तकनीकी हब की स्थापना आवश्यक है।

3. एल्गोरिदमिक पारदर्शिता और गोपनीयता संरक्षण

• AI से उत्पन्न नुकसान और भेदभाव को कम करने के लिए मजबूत डेटा सुरक्षा और गोपनीयता कानूनों की जरूरत है। भारत, ब्राजील, केन्या, दक्षिण अफ्रीका और तंजानिया जैसे देश पहले ही इस दिशा में कदम उठा चुके हैं।

4. अनुसंधान और नवाचार को समर्थन

• विदेशी तकनीकों पर निर्भरता को कम करने के लिए, स्थानीय AI अनुसंधान और विकास में निवेश बढ़ाना होगा। स्थानीय स्टार्टअप्स, अनुसंधान संस्थानों और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग के माध्यम से नवाचार को बढ़ावा देना जरूरी है।

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निष्कर्ष

AI के व्यापक प्रसार के साथ ही इसके खतरे भी बढ़ रहे हैं। यह आवश्यक है कि सरकारें, उद्योग, शोधकर्ता और नागरिक समाज मिलकर इस तकनीक के सुरक्षित और समावेशी उपयोग को सुनिश्चित करें। तभी AI की पूरी क्षमता का उपयोग किया जा सकेगा, बिना समाज पर इसके नकारात्मक प्रभाव डाले।