ए. कोरियाई रक्षा AI की आवश्यकता

(1) उत्तर कोरियाई खतरे और पड़ोसी देशों के बीच हथियारों की दौड़ के बीच कोरिया की प्रतिक्रिया

2024 की शरद ऋतु में, ग्योंगगी प्रांत के गोयांग में KINTEX प्रदर्शनी हॉल में एक विशाल 'A' अक्षर के आकार की संरचना स्थापित की गई थी। यह हनव्हा समूह द्वारा स्थापित एक प्रदर्शनी हॉल था। इसके अंदर AI-नियंत्रित मानव रहित लड़ाकू विमान मॉडल, ड्रोन और आत्मघाती बमों का संयोजन, हाइब्रिड हथियार, और स्मार्ट युद्धपोत जो चालक दल की संख्या को आधा कर देते हैं, पंक्तिबद्ध थे। सियोल अंतर्राष्ट्रीय एयरोस्पेस और रक्षा उद्योग प्रदर्शनी ADEX 2025 का विषय 'AI द्वारा बनाया गया भविष्य का युद्धक्षेत्र' था। हनव्हा के एक अधिकारी ने आगंतुकों को समझाया, "अब पायलट नहीं, बल्कि डेटा युद्ध का नेतृत्व करता है।"

उसी समय, युद्धविराम रेखा के उस पार एक अलग तरह का नवाचार चल रहा था।

उत्तर कोरिया ने 2024 में अकेले ही दर्जनों बार बैलिस्टिक मिसाइलें दागीं। इनमें वे हथियार भी शामिल थे जिन्हें वे हाइपरसोनिक ग्लाइडर बताते हैं। परमाणु वारहेड को छोटा करने की तकनीक और अधिक परिष्कृत हो गई है। साथ ही, उत्तर कोरिया की साइबर हमला क्षमताएं विश्व स्तर पर शीर्ष स्तर पर पहुंच गई हैं। राष्ट्रीय खुफिया सेवा के अनुमान के अनुसार, उत्तर कोरिया सालाना करोड़ों डॉलर की क्रिप्टोकरेंसी चुराता है, और इस धन का एक बड़ा हिस्सा उसके परमाणु और मिसाइल कार्यक्रमों में लगाया जाता है। यह पारंपरिक पारंपरिक सैन्य हीनता को विषम क्षमताओं से बेअसर करने की रणनीति है।

समस्या केवल उत्तर कोरिया नहीं है।

पूर्वोत्तर एशिया दुनिया का वह क्षेत्र है जहां हथियारों की दौड़ सबसे तेजी से बढ़ रही है। चीन ने सार्वजनिक रूप से 2027 तक ताइवान को बलपूर्वक एकीकृत करने की क्षमता हासिल करने का लक्ष्य घोषित किया है। पीपुल्स लिबरेशन आर्मी की नौसेना शक्ति पहले ही जहाजों की संख्या के मामले में अमेरिका से आगे निकल चुकी है। जापान ने अपने संविधान की व्याख्या को बदलकर रक्षा व्यय को सकल घरेलू उत्पाद के 2% तक बढ़ा दिया है। रूस के यूक्रेन पर आक्रमण ने पूर्वोत्तर एशिया में भी बल द्वारा यथास्थिति में बदलाव की संभावना का एक खतरनाक उदाहरण स्थापित किया है।

इन सभी खतरों के जवाब में कोरिया के पास मौजूद सैनिकों की संख्या घट रही है। 2025 तक, वार्षिक जन्मों की संख्या लगभग 250,000 है। 1970 के दशक में 1 मिलियन तक पहुंचने वाली यह संख्या एक-चौथाई कम हो गई है। रक्षा मंत्रालय के अनुमान के अनुसार, 2040 तक, मौजूदा सैन्य बल के आकार को बनाए रखने के लिए उपलब्ध सैन्य संसाधनों की कमी हो जाएगी। जनसंख्या का पतन केवल एक सामाजिक समस्या नहीं, बल्कि सुरक्षा संकट का मूल है।

रक्षा मंत्रालय द्वारा पेश किया गया समाधान 'रक्षा नवाचार 4.0' है।

2023 में घोषित इस योजना का मुख्य उद्देश्य तकनीक से मानव शक्ति को प्रतिस्थापित करना है। AI-आधारित ड्रोन और रोबोट के साथ लड़ाकू विमानों का संचालन करने वाली मानव-रहित मिश्रित युद्ध प्रणाली, AI-संचालित C4I प्रणाली जो युद्धक्षेत्र की स्थिति का विश्लेषण करती है और कमांडरों के निर्णयों का समर्थन करती है, और संयुक्त ऑल-डोमेन कमांड एंड कंट्रोल (JADC2) प्रणाली जो उपग्रहों और ड्रोन से वास्तविक समय की जानकारी एकत्र करती है और इसे हमले प्रणालियों से जोड़ती है। ये सभी रोडमैप में शामिल हैं।

अप्रैल 2024 में, रक्षा मंत्रालय के तहत रक्षा AI केंद्र की स्थापना की गई थी। जनवरी 2025 में, इस संगठन को रक्षा कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी अनुसंधान संस्थान के रूप में विस्तारित और पुनर्गठित किया गया था। इसका बजट लगभग 15 अरब वॉन है। सेना, नौसेना और वायु सेना में से प्रत्येक AI-आधारित बल परिवर्तन के लिए 30 से अधिक परियोजनाओं को आगे बढ़ा रहा है। निगरानी वीडियो के लिए स्वचालित विश्लेषण प्रणाली, AI अर्धचालक का उपयोग करने वाली क्लाउड प्रणाली, और युद्ध कर्मचारियों के लिए सुपर कंप्यूटरों की शुरूआत चल रही है।

हालांकि, वास्तविकता और लक्ष्य के बीच एक बड़ी खाई मौजूद है।

कोरिया का रक्षा अनुसंधान और विकास बजट कुल रक्षा व्यय का लगभग 5% है। अमेरिका 15% से अधिक निवेश करता है। अधिक गंभीर समस्या डेटा है। AI को सीखने के लिए बड़ी मात्रा में उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता होती है। हालांकि, कोरियाई सेना के पास इस बात के लिए कोई स्पष्ट शासन प्रणाली नहीं है कि डेटा क्या है, यह कहां है, और इसका उपयोग कैसे किया जाना चाहिए। सेना, नौसेना और वायु सेना प्रत्येक अपने स्वयं के नेटवर्क का संचालन करते हैं, और वे नेटवर्क एक-दूसरे के साथ मानकीकृत नहीं हैं। 2001 के 9/11 हमलों के दौरान अमेरिकी खुफिया एजेंसियों द्वारा अनुभव की गई 'साइलो' समस्या अब, 20 साल बाद, कोरियाई सेना के भीतर दोहराई जा रही है।

यूक्रेनी युद्धक्षेत्र में, Palantir के सॉफ्टवेयर ने उपग्रह इमेजरी, ड्रोन टोही और HUMINT जानकारी को वास्तविक समय में एकीकृत किया और 20 मिनट में किल चेन पूरी की। कोरियाई सेना को ऐसी प्रणाली को लागू करने में रक्षा मंत्रालय की योजना के अनुसार 10 से 15 साल लगेंगे। इस बीच, उत्तर कोरिया और पड़ोसी देशों के खतरे इंतजार नहीं करेंगे।

एक रक्षा विशेषज्ञ ने टिप्पणी की, "हम अभी भी कागज़ पर भविष्य का चित्रण कर रहे हैं। लेकिन अन्य देश पहले से ही युद्धक्षेत्र में उस भविष्य का प्रयोग कर रहे हैं।"

(2) Palantir मॉडल से सीखना सार्वजनिक-निजी भागीदारी (PPP)

2016 में, Palantir ने अमेरिकी सेना के खिलाफ मुकदमा दायर किया।

संघीय खरीद नियमों के अनुसार, सरकार को पहले यह समीक्षा करनी चाहिए कि क्या वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है। हालांकि, सेना ने इस प्रक्रिया को छोड़ दिया और पारंपरिक रक्षा ठेकेदारों को ही काम सौंप रही थी। Palantir का तर्क सीधा था: "यदि हमारा उत्पाद बेहतर और सस्ता है, तो हमें प्रतिस्पर्धा करने का अवसर भी क्यों नहीं दिया जाता?" अदालत ने Palantir के पक्ष में फैसला सुनाया। फैसले में यह वाक्य लिखा था: "रक्षा मंत्रालय द्वारा वाणिज्यिक समाधानों पर गंभीरता से विचार न करना अवैध है।"

इस फैसले ने अमेरिकी रक्षा उद्योग के परिदृश्य को बदल दिया।

70 वर्षों से अधिक समय से Lockheed Martin, Raytheon, Northrop Grumman जैसे पारंपरिक रक्षा ठेकेदारों द्वारा एकाधिकार वाले बाजार में, सिलिकॉन वैली स्टार्टअप्स के लिए प्रवेश करने का मार्ग प्रशस्त हुआ। उसके बाद, Anduril, SpaceX, Shield AI जैसी कंपनियों ने रक्षा अनुबंध हासिल किए। 2025 में Palantir द्वारा अमेरिकी सेना के साथ हस्ताक्षरित 10 अरब डॉलर का अनुबंध इस प्रवृत्ति का चरम था। यह 75 अलग-अलग सॉफ्टवेयर प्रणालियों को एक मंच में एकीकृत करने की परियोजना थी।

कोरिया इस मॉडल से क्या सीख सकता है?

सबसे पहले, नागरिक तकनीकी क्षमताओं को रक्षा में शामिल करने के लिए संस्थागत तंत्र की आवश्यकता है। Palantir की मुख्य तकनीक, ऑन्टोलॉजी, मूल रूप से PayPal में धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए विकसित की गई थी। Airbnb की डेटा प्रोसेसिंग तकनीक, Tesla के स्वायत्त ड्राइविंग एल्गोरिदम, और Starlink का उपग्रह संचार नेटवर्क सभी नागरिक क्षेत्र में पैदा हुए और सैन्य क्षेत्र में विस्तारित हुए। कोरिया में भी विश्व स्तरीय अर्धचालक कंपनियां, AI स्टार्टअप और सॉफ्टवेयर कर्मी मौजूद हैं। समस्या यह है कि रक्षा क्षेत्र में उनके प्रवेश के मार्ग अवरुद्ध हैं।

कोरिया की रक्षा खरीद प्रणाली अभी भी बंद है। रक्षा खरीद कार्यक्रम के जटिल नियम, लंबी परियोजना चक्र, और लागत निर्धारण के तरीके तेजी से बदलती प्रौद्योगिकी कंपनियों के लिए उपयुक्त नहीं हैं। ADEX 2025 में, उद्योग के एक अधिकारी ने कहा, "हम ऐसी तकनीक बनाते हैं जो हर 3 साल में पीढ़ी बदलती है। लेकिन सरकारी परियोजना चक्र 10 साल का होता है। यदि हम इस अंतर को कम नहीं करते हैं, तो हम अपनी तकनीकी श्रेष्ठता बनाए नहीं रख पाएंगे।"

दूसरा, 'कॉस्ट प्लस' अनुबंध प्रथा को तोड़ना होगा। कॉस्ट प्लस एक ऐसी विधि है जिसमें ठेकेदार द्वारा खर्च की गई लागत पर एक निश्चित लाभ जोड़कर भुगतान किया जाता है। इस संरचना में, ठेकेदार के पास लागत कम करने का कोई प्रोत्साहन नहीं होता है। बल्कि, लागत बढ़ने पर लाभ बढ़ता है। Palantir ने इस प्रथा को सीधे चुनौती दी: "हम एक निश्चित कीमत पर परिणाम देंगे। यदि लागत अधिक हो जाती है, तो हम इसे वहन करेंगे।" इस निश्चित मूल्य अनुबंध पद्धति ने रक्षा मंत्रालय की बजट दक्षता में वृद्धि की।

तीसरा, सॉफ्टवेयर क्षमताओं के बारे में धारणा में बदलाव की आवश्यकता है। परंपरागत रूप से, रक्षा स्टील, गोला-बारूद और इंजन का क्षेत्र था। टैंकों और लड़ाकू विमानों की संख्या शक्ति का पैमाना थी। लेकिन यूक्रेन युद्ध ने इस सूत्र को उलट दिया। दुनिया की दूसरी सबसे बड़ी सैन्य शक्ति मानी जाने वाली रूसी सेना को यूक्रेन की सॉफ्टवेयर-आधारित किल चेन से भारी नुकसान उठाना पड़ा। हार्डवेयर की श्रेष्ठता सॉफ्टवेयर की हीनता को बेअसर नहीं कर सकी।

कोरियाई रक्षा उद्योग भी इस बदलाव को महसूस कर रहा है। 2025 ADEX में, Hanwha Aerospace ने 'Cheonmu 3.0' प्रणाली का अनावरण किया, जिसमें AI वास्तविक समय में सहयोग करके लक्ष्यों का पता लगाता है और हमला करता है। LIG Nex1 ने एक AI युद्ध प्रबंधन प्रणाली (BMS 2.0) का प्रदर्शन किया जो पूरे युद्धक्षेत्र का एकीकृत प्रबंधन करती है। Hanwha Systems के स्मार्ट बैटलशिप ने AI तकनीक का उपयोग करके चालक दल के सदस्यों की संख्या को 60 से 30 के दशक तक कम कर दिया है। 2025 की तीसरी तिमाही में चार प्रमुख रक्षा कंपनियों का ऑर्डर बैकलॉग 91 ट्रिलियन वॉन था, जो पिछले वर्ष की तुलना में 21.6% की वृद्धि है, और वार्षिक ऑर्डर बैकलॉग 100 ट्रिलियन वॉन से अधिक होने की पुष्टि की गई है।

हालांकि, यह पर्याप्त नहीं है।

Palantir मॉडल का वास्तविक सार तकनीक नहीं, बल्कि शासन है। नागरिक और सरकार के बीच विश्वास, डेटा का मुक्त प्रवाह, विफलताओं को स्वीकार करने की संस्कृति, और प्रदर्शन-आधारित इनाम प्रणाली। नवाचार के लिए इन तत्वों का संयोजन आवश्यक है। सितंबर 2024 में शुरू की गई राष्ट्रपति की सीधी राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीति समिति ने 'रक्षा और सुरक्षा' को 12 रणनीतिक क्षेत्रों में से एक के रूप में चुना। समिति के रक्षा और सुरक्षा प्रभाग के प्रमुख कोरियाई रक्षा अनुसंधान संस्थान के AI सूचनाकरण अनुसंधान कार्यालय के प्रमुख हैं। सरकार ने रक्षा AI को राष्ट्रीय रणनीति के रूप में मानना शुरू कर दिया है।

एक रक्षा विश्लेषक ने भविष्यवाणी की: "कोरिया का रक्षा निर्यात हार्डवेयर-केंद्रित से प्रणाली-केंद्रित में विकसित हो रहा है। अगला चरण सॉफ्टवेयर है। यदि हम Palantir की तरह डेटा प्लेटफार्मों को हथियार प्रणालियों के साथ निर्यात कर सकते हैं, तो के-रक्षा पूरी तरह से एक नए स्तर पर पहुंच जाएगी।"

2030 तक 20 अरब डॉलर का रक्षा निर्यात। यह सरकार का लक्ष्य है। उस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, केवल टैंक और स्व-चालित तोपें पर्याप्त नहीं होंगी। उन सभी को जोड़ने वाले सॉफ्टवेयर, डेटा को एकीकृत करने वाला मंच, और उसे लागू करने के लिए आवश्यक प्रतिभा की आवश्यकता है। चार प्रमुख के-रक्षा कंपनियों का 2025 का परिचालन लाभ पिछले वर्ष की तुलना में 133.8% बढ़कर 3.5 ट्रिलियन वॉन तक पहुंचना एक अच्छा संकेत है। यदि इस लाभ को AI और सॉफ्टवेयर क्षमताओं में पुनर्निवेश किया जाता है, तो के-रक्षा हार्डवेयर निर्यातक से युद्धक्षेत्र प्रणाली निर्यातक में विकसित हो सकती है।

बी. डेटा संप्रभुता और राष्ट्रीय सुरक्षा रणनीति

(1) विदेशी प्लेटफॉर्म पर निर्भरता का जोखिम और स्व-क्षमता का अधिग्रहण

2025 की शुरुआत में, व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग ने चीनी AI सेवा डीपसीक (DeepSeek) के मूल्यांकन के परिणाम जारी किए।

परिणाम चौंकाने वाले थे। डीपसीक कोरियाई उपयोगकर्ताओं के डेटा को चीनी सर्वर पर संग्रहीत कर रहा था। चीन के राष्ट्रीय खुफिया कानून के अनुसार, चीनी कंपनियों को सरकार के सूचना संग्रह में सहयोग करने का दायित्व है। सैद्धांतिक रूप से, इसका मतलब है कि चीनी सरकार डीपसीक के पास मौजूद कोरियाई उपयोगकर्ता डेटा तक पहुंच सकती है। व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग ने सुधार की सिफारिश जारी की।

इस घटना ने एक सवाल उठाया: जब डेटा सीमाओं को पार करता है, तो संप्रभुता कहाँ रहती है?

Palantir केवल अमेरिकी सरकार को सॉफ्टवेयर ही नहीं बेचता है। वह उस सॉफ्टवेयर द्वारा संसाधित डेटा पर नियंत्रण भी बेचता है। Gotham प्लेटफॉर्म में इनपुट की गई खुफिया एजेंसी का डेटा, Foundry में एकीकृत कॉर्पोरेट डेटा, AIP द्वारा विश्लेषण किया गया वास्तविक समय का युद्धक्षेत्र डेटा। यह सब Palantir की प्रणाली से होकर गुजरता है। सिस्टम कौन संचालित करता है, यह वही है जो जानकारी को नियंत्रित करता है।

कोरियाई सरकार और कंपनियां तेजी से विदेशी क्लाउड प्लेटफार्मों पर निर्भर होती जा रही हैं। Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, और Google Cloud ने घरेलू बाजार पर कब्जा कर लिया है। 2024 तक, घरेलू क्लाउड बाजार में विदेशी कंपनियों की हिस्सेदारी 70% से अधिक हो गई है। सरकारी मंत्रालयों और सार्वजनिक संस्थानों को भी क्लाउड में संक्रमण करते समय इसी समस्या का सामना करना पड़ा।

विदेशी प्लेटफार्मों पर निर्भरता से तीन जोखिम होते हैं।

सबसे पहले, 'किल स्विच' का जोखिम है। राजनयिक संघर्ष या प्रतिबंधों की स्थिति में, प्लेटफॉर्म तक पहुंच अवरुद्ध हो सकती है।

जब 2022 में रूस ने यूक्रेन पर आक्रमण किया, तो पश्चिमी कंपनियों ने रूस को अपनी सेवाएं बंद कर दीं। Microsoft, Apple, Google, Cisco सभी रूसी बाजार से हट गए। Palantir ने आधिकारिक तौर पर यूक्रेन का पक्ष लिया और रूस के साथ सभी सहयोग समाप्त कर दिए। यदि कोरिया एक विशिष्ट गठबंधन के साथ संघर्ष में पड़ता है, और उसका मुख्य बुनियादी ढांचा विदेशी प्लेटफार्मों पर निर्भर करता है, तो क्या होगा?

दूसरा, तकनीकी निर्भरता (लॉक-इन) का जोखिम है। एक बार जब कोई डेटा को किसी विशिष्ट प्लेटफॉर्म पर अपलोड कर देता है और एक सिस्टम का निर्माण कर लेता है, तो उसे दूसरे प्लेटफॉर्म पर स्थानांतरित करना मुश्किल होता है। संक्रमण की लागत बहुत अधिक होती है, संगतता समस्याएं उत्पन्न होती हैं, और प्रशिक्षित AI मॉडल को सीधे स्थानांतरित करना भी आसान नहीं होता है। यही कारण है कि Palantir का Apollo प्लेटफॉर्म ग्राहकों पर एक मजबूत लॉक-इन प्रभाव डालता है। एक बार Palantir पारिस्थितिकी तंत्र में प्रवेश करने के बाद, बाहर निकलना मुश्किल होता है।

तीसरा, सौदेबाजी की शक्ति का कमजोर होना है। यदि कोई विकल्प नहीं है, तो कीमत या शर्तों पर बातचीत करने की कोई गुंजाइश नहीं है। जब 2023 में यूके की राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा (NHS) ने Palantir के साथ 330 मिलियन पाउंड का अनुबंध किया, तो यूके के भीतर कड़ा विरोध हुआ। बहस यह थी कि क्या NHS डेटा को एक अमेरिकी कंपनी को सौंपना उचित है। लेकिन NHS पहले ही Palantir प्रणाली के बिना काम करने में असमर्थ हो गया था। कोई विकल्प न होने पर बातचीत में कमजोर स्थिति से बचा नहीं जा सकता है।

इन जोखिमों को पहचानते हुए, कोरियाई सरकार ने 'संप्रभु AI' का विमर्श उठाया।

राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीति समिति ने तीन सिद्धांतों का प्रस्ताव रखा: राष्ट्रीय लक्ष्य निर्धारण की संप्रभुता, बुनियादी ढांचे के संचालन की संप्रभुता, और प्रतिभा अधिग्रहण की संप्रभुता। मुख्य बात यह है कि AI युग के लिए आवश्यक मुख्य क्षमताओं को स्व-स्वामित्व में रखना चाहिए। सरकार ने 2025 तक 10,000 GPU सुरक्षित करने, 2026 की पहली छमाही तक दुनिया के शीर्ष 6 सुपर कंप्यूटरों को पेश करने, और 2027 तक राष्ट्रीय AI कंप्यूटिंग केंद्र स्थापित करने की योजना की घोषणा की है।

बुनियादी ढांचा ही पर्याप्त नहीं है। वास्तविक संप्रभुता उस बुनियादी ढांचे पर चलने वाली सॉफ्टवेयर क्षमताओं से आती है।

Palantir का मूल्य सर्वर या GPU में नहीं है। यह डेटा को जोड़ने और अर्थ निकालने वाली ऑन्टोलॉजी तकनीक में, इसे लागू करने वाली इंजीनियरिंग क्षमता में, और ग्राहकों की समस्याओं को समझने और समाधान डिजाइन करने वाले FTE (Forward Deployed Engineer) कर्मियों में है। भले ही कोरिया विश्व स्तरीय अर्धचालक का उत्पादन कर सकता है, यदि उस पर चलने वाला सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म विदेश से आता है, तो संप्रभुता पूरी नहीं होती है।

दिसंबर 2024 में पारित AI मूल कानून इस संदर्भ में महत्वपूर्ण है। इसका आधिकारिक नाम 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और विश्वास-आधारित नींव के निर्माण पर मूल कानून' है। उपस्थित 264 में से 260 सदस्यों ने इसके पक्ष में मतदान किया। यह कानून जनवरी 2026 से लागू होगा। इसमें उच्च-प्रभाव वाले AI के लिए पारदर्शिता दायित्व, सुरक्षा उपाय और घरेलू एजेंटों को नामित करने की आवश्यकताएं शामिल हैं। विदेशी बिग टेक कंपनियों को कोरिया में AI सेवाएं प्रदान करने के लिए घरेलू कानूनों का पालन करना होगा।

हालांकि, अकेले विनियमन से प्रतिस्पर्धा नहीं जीती जा सकती है। अंतिम समाधान एक कोरियाई Palantir, एक कोरियाई डेटा प्लेटफॉर्म का निर्माण करना है। एक संप्रभु प्लेटफॉर्म जो सरकारी डेटा, रक्षा डेटा और सार्वजनिक डेटा को सुरक्षित रूप से एकीकृत और विश्लेषण कर सके। यदि ऐसा नहीं है, तो कोरिया हमेशा विदेशी प्लेटफार्मों का उपभोक्ता बना रहेगा।

(2) के-रक्षा और AI प्रौद्योगिकी के अभिसरण की संभावना

2025 अक्टूबर ADEX प्रदर्शनी में, LIG Nex1 के इलेक्ट्रॉनिक युद्धक विमान (EA विमान) मॉडल ने सबसे अधिक ध्यान आकर्षित किया।

अनुसंधानकर्ता ने आगंतुकों को समझाया, "यह विमान उत्तर कोरिया के पूरे क्षेत्र में रेडियो संकेतों का पता लगाता है और उनका विश्लेषण करता है, संचार को बाधित करता है या मित्रवत संचालन की रक्षा करता है। हम घरेलू तकनीक से 40,000 फीट की ऊंचाई पर संचालन के स्तर तक पहुंच गए हैं।" स्क्रीन पर, एक आभासी युद्धक्षेत्र के नक्शे पर इलेक्ट्रॉनिक युद्धक संकेतों के फैलने का प्रदर्शन किया गया था।

के-रक्षा का विकास शानदार है।

2023 ADEX में 29.4 अरब डॉलर के ऑर्डर परामर्श की मात्रा 2025 में 44.9 अरब डॉलर तक पहुंच गई, जो 52.7% की वृद्धि है। Hanwha Aerospace ने पोलैंड को K2 टैंक और नॉर्वे को K9 स्व-चालित तोपें निर्यात कीं। Hyundai Rotem के रक्षा समाधान प्रभाग की बिक्री का 72% विदेशों से आता है। सरकार ने 2030 तक 20 अरब डॉलर के रक्षा निर्यात का लक्ष्य रखा है।

हालांकि, हार्डवेयर के दम पर स्थायी प्रतिस्पर्धी बढ़त बनाए रखना मुश्किल है।

दुनिया के रक्षा बाजार में सबसे तेजी से बढ़ता क्षेत्र सॉफ्टवेयर है। Palantir के बाजार पूंजीकरण ने पारंपरिक रक्षा कंपनी Northrop Grumman को पीछे छोड़ दिया है, जो प्रतीकात्मक है। अमेरिकी रक्षा मंत्रालय ने 2025 में Palantir में 10 अरब डॉलर का निवेश विमान वाहक या स्टील्थ लड़ाकू विमानों के लिए नहीं, बल्कि डेटा एकीकरण मंच के लिए किया था। यह वह युग है जब हथियार नहीं, बल्कि हथियारों को जोड़ने वाली प्रणाली युद्ध की जीत या हार का निर्धारण करती है।

के-रक्षा को अगले स्तर पर पहुंचने के लिए AI सॉफ्टवेयर क्षमताओं को हथियार प्रणालियों में एकीकृत करना होगा।

यह आंदोलन पहले ही शुरू हो चुका है। Hanwha Aerospace की 'Cheonmu 3.0' एक ऐसी प्रणाली है जिसमें टोही ड्रोन और आत्मघाती ड्रोन AI के माध्यम से वास्तविक समय में जानकारी साझा करते हैं और सहयोग करते हैं। जब लांचर खुलता है, तो ड्रोन पहले लक्ष्य का पता लगाने के लिए उड़ान भरते हैं, और प्राप्त जानकारी के आधार पर आत्मघाती ड्रोन सटीक हमला करते हैं। Hanwha के एक अधिकारी ने समझाया, "प्रत्येक प्रक्षेप्य वास्तविक समय में सहयोग करता है।"

Hanwha Ocean द्वारा प्रदर्शित 'स्मार्ट बैटलशिप' में AI युद्ध प्रबंधन प्रणाली (CMS), इंजन नियंत्रण प्रणाली (ECS), और एकीकृत पोत प्रबंधन प्रणाली (IBS) को एकीकृत रूप से संचालित करता है। इसमें स्वचालित लक्ष्य पहचान क्षमताएं शामिल हैं। आमतौर पर 60 कर्मियों की आवश्यकता वाले जहाज को 30 से 35 कर्मियों के साथ संचालित किया जा सकता है। जनसंख्या के पतन के युग में यह एक महत्वपूर्ण समाधान है। LIG Nex1 ने एक AI-आधारित युद्ध प्रबंधन प्रणाली (BMS 2.0) विकसित की है। यह वास्तविक समय में निर्णय लेने का समर्थन करने के लिए युद्धक्षेत्र में सभी हथियारों, सेंसर और कमांड प्रणालियों को एक नेटवर्क से जोड़ता है। KF-21 लड़ाकू विमान में लगने वाली लंबी दूरी की हवा से जमीन और हवा से हवा में मार करने वाली मिसाइलों का भी अनावरण किया गया। कंपनी ने KAIST के साथ मिलकर AESA रडार और SAR अर्धचालक के विकास पर भी काम शुरू किया है।

कोरिया एयरोस्पेस इंडस्ट्रीज (KAI) ने 2030 तक मानव-रहित संयुक्त संचालन (MUM-T) प्रणाली को पूरा करने का लक्ष्य रखा है। AI पायलट सिमुलेटर, और KF-21 के मानव रहित विंगमैन के रूप में KUS-FS का विकास चल रहा है। Samsung Electronics के साथ मिलकर AI अर्धचालक के विकास पर भी काम शुरू किया गया है।

उल्लेखनीय बात यह है कि ये प्रौद्योगिकियां निर्यात उत्पादों से जुड़ रही हैं।

Hanwha Systems ने F-15 लड़ाकू विमानों के लिए ELAD (Electronic Laser Attack Demonstrator) की आपूर्ति के लिए बोइंग के साथ एक अनुबंध पर हस्ताक्षर किए हैं। यह पहला मामला है जब किसी कोरियाई रक्षा कंपनी ने अमेरिकी रक्षा बाजार में प्रवेश किया है। LIG Nex1 के निर्देशित रॉकेट 'Bihoong' ने अमेरिकी विदेशी तुलना परीक्षण (FCT) पास कर लिया है और अमेरिकी निर्यात के लिए योग्यता प्राप्त कर ली है। KAI अमेरिकी नौसेना के प्रशिक्षण विमान कार्यक्रम में भाग ले रहा है। यह लगभग 10 ट्रिलियन वॉन का एक बड़ा अनुबंध है।

हालांकि, असली गेम चेंजर हथियार इकाई नहीं, बल्कि प्रणाली एकीकरण क्षमता है।

Palantir ने यूक्रेन में जो दिखाया वह व्यक्तिगत हथियारों का प्रदर्शन नहीं था। यह उपग्रहों, ड्रोन, जमीनी बलों, तोपखाने इकाइयों और मिसाइल इकाइयों को एक ही डेटा नेटवर्क से जोड़कर किल चेन को छोटा करना था। कोरिया द्वारा K2 टैंक, K9 स्व-चालित तोपें, Cheonmu मल्टीपल लॉन्च रॉकेट, Cheongung मिसाइलों का व्यक्तिगत रूप से निर्यात करना और इन सभी को जोड़ने वाले एकीकृत प्लेटफॉर्म के साथ निर्यात करना पूरी तरह से अलग स्तर की बात है।

LIG Nex1 द्वारा प्रस्तुत 'के-एयर डिफेंस बेल्ट' की दृष्टि उसी दिशा में है। यह L-SAM, Cheongung-II, Hae-gung, और Shin-gung से बनी कोरियाई मिसाइल रक्षा प्रणाली (KAMD) लाइनअप को AI-आधारित कमांड और नियंत्रण प्रणाली के साथ पैकेज के रूप में निर्यात करने की योजना है। यह मध्य पूर्व, एशिया, उत्तरी अफ्रीका और यूरोप में अनुकूलित बहुस्तरीय वायु रक्षा समाधानों का विस्तार करने और प्रौद्योगिकी हस्तांतरण और स्थानीय उत्पादन मॉडल का भी प्रस्ताव करता है।

यह कोरियाई Palantir की संभावना है।

हार्डवेयर के मामले में, यह पहले ही विश्व स्तर पर पहुंच चुका है। शेष चुनौती उन हार्डवेयर को जोड़ने वाला सॉफ्टवेयर, डेटा को एकीकृत करने वाला प्लेटफॉर्म, और उसे लागू करने वाली प्रतिभा है। चार प्रमुख के-रक्षा कंपनियों का 2025 का परिचालन लाभ पिछले वर्ष की तुलना में 133.8% बढ़कर 3.5 ट्रिलियन वॉन तक पहुंचना एक अच्छा संकेत है। यदि इस लाभ को AI और सॉफ्टवेयर क्षमताओं में पुनर्निवेश किया जाता है, तो के-रक्षा हार्डवेयर निर्यातक से युद्धक्षेत्र प्रणाली निर्यातक में विकसित हो सकती है।

सी. शिक्षा, प्रशासन, और सार्वजनिक नीति के लिए निहितार्थ

(1) सार्वजनिक डेटा शासन और Palantir मॉडल का अनुप्रयोग

2020 की वसंत ऋतु में, यूके की राष्ट्रीय स्वास्थ्य सेवा (NHS) भ्रमित थी।

कोविड-19 के रोगियों की संख्या बढ़ गई थी, लेकिन यह पता लगाना भी असंभव था कि कितने अस्पताल के बिस्तर खाली थे। हजारों चिकित्सा संस्थान अपनी-अपनी प्रणालियों का संचालन कर रहे थे, और वे प्रणालियाँ एक-दूसरे से संवाद नहीं कर रही थीं। रोगी डेटा, उपकरण सूची, कर्मियों का नियोजन, और वैक्सीन की मात्रा अलग-अलग डेटाबेस में बिखरी हुई थी। यह सूचना का साइलो था।

NHS ने Palantir को बुलाया।

Foundry प्लेटफॉर्म लागू होने के बाद स्थिति बदल गई। ऑक्सीजन की आपूर्ति, मास्क की इन्वेंट्री, वेंटिलेटर का स्थान, और बिस्तर के कब्जे को एक ही डैशबोर्ड पर प्रदर्शित किया गया। जब टीके आते थे, तो AI गणना करता था कि उन्हें किस क्षेत्र में कितनी मात्रा में वितरित किया जाना चाहिए। अपॉइंटमेंट बुकिंग प्रणाली वास्तविक समय में मांग और आपूर्ति का मिलान करती थी। NHS के एक अधिकारी ने टिप्पणी की, "हमने पहली बार पूरी प्रणाली को एक नज़र में देख पाने में सक्षम हुए।"

कोरिया का सार्वजनिक क्षेत्र इस उदाहरण से क्या सीख सकता है?

कोरियाई सरकार दुनिया के उन देशों में से एक है जिनके पास सबसे अधिक सार्वजनिक डेटा है। निवासी पंजीकरण, स्वास्थ्य बीमा, राष्ट्रीय कर, अचल संपत्ति, वाहन, वित्त, और शिक्षा डेटा बारीकी से जमा किया गया है। समस्या यह है कि यह डेटा जुड़ा हुआ नहीं है। प्रत्येक मंत्रालय अपनी-अपनी प्रणाली संचालित करता है, और वे प्रणालियाँ एक-दूसरे के साथ संगत नहीं हैं। आंतरिक और सुरक्षा मंत्रालय, स्वास्थ्य और कल्याण मंत्रालय, भूमि, बुनियादी ढांचा और परिवहन मंत्रालय, और शिक्षा मंत्रालय के डेटाबेस स्वतंत्र रूप से मौजूद हैं।

इस संरचना में, नीति के प्रभाव को मापना मुश्किल है। बेरोजगारी लाभ प्राप्त करने वाले व्यक्ति नौकरी प्राप्त करने के बाद कितने समय तक काम करते हैं, सार्वजनिक आवास में रहने वाले परिवारों की आर्थिक स्थिति कैसे बदलती है, शिक्षा निवेश भविष्य की आय को कैसे प्रभावित करता है। इन सवालों का जवाब देने के लिए कई मंत्रालयों के डेटा को जोड़ने की आवश्यकता है। लेकिन वर्तमान प्रणाली में, ऐसा कनेक्शन बहुत सीमित है।

Palantir मॉडल का मुख्य सिद्धांत 'सत्य का एकल स्रोत (Single Source of Truth)' है।

बिखरे हुए डेटा को एक ऑन्टोलॉजी में एकीकृत करना ताकि पूरी तस्वीर देखी जा सके। जैसा कि NHS के मामले में, अस्पताल A के रोगी डेटा और अस्पताल B के उपकरण डेटा को जोड़ा गया था, यदि कोरियाई सरकार के कल्याण डेटा और रोजगार डेटा को जोड़ा जाता है, तो नीति में कमी वाले क्षेत्रों का पता लगाया जा सकता है और संसाधनों को कुशलता से आवंटित किया जा सकता है। सितंबर 2024 में शुरू की गई राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता रणनीति समिति ने 'अखिल-राष्ट्रीय AI परिवर्तन' को एक मुख्य नीति अक्ष के रूप में प्रस्तावित किया। सार्वजनिक क्षेत्र में AI का अनुप्रयोग एक महत्वपूर्ण एजेंडा है। AI-देशी सरकारी प्लेटफॉर्म, एकीकृत नागरिक सेवा प्लेटफॉर्म, और निजी क्षमताओं का उपयोग करके सार्वजनिक प्रणालियों का पुनर्रचना पर चर्चा की जा रही है। ली जे-म्युंग सरकार ने AI प्रशिक्षण के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा क्लस्टर स्थापित करने और सार्वजनिक डेटा के खुलेपन का विस्तार करने की योजना की घोषणा की है।

हालांकि, डेटा एकीकरण के लिए एक पूर्व शर्त है: शासन।

डेटा तक कौन पहुंच सकता है, किस उद्देश्य के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है, इसे कितने समय तक संग्रहीत किया जा सकता है, और कौन जिम्मेदार है। यदि ये नियम स्पष्ट नहीं हैं, तो डेटा एकीकरण केवल भ्रम पैदा करेगा। यही कारण है कि Palantir 'मेटाडेटा और वंशावली (Lineage) प्रणाली' पर जोर देता है। यह ट्रैक करना आवश्यक है कि सभी डेटा कहाँ से आया है, किसने कब इसे एक्सेस किया है, और इसे कैसे बदला गया है, ताकि जवाबदेही स्पष्ट हो सके।

अगस्त 2025 में व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग द्वारा जारी 'जेनरेटिव AI के विकास और उपयोग के लिए व्यक्तिगत सूचना प्रसंस्करण के लिए दिशानिर्देश' इस संदर्भ में महत्वपूर्ण है। ये दिशानिर्देश AI जीवनचक्र को चार चरणों में विभाजित करते हैं: उद्देश्य निर्धारण, रणनीति नियोजन, सीखना/विकास, और अनुप्रयोग/प्रबंधन, और प्रत्येक चरण में व्यक्तिगत सूचना संरक्षण के लिए विचार किए जाने वाले बिंदुओं का प्रस्ताव करते हैं। मुख्य बात CPO (मुख्य गोपनीयता अधिकारी) के नेतृत्व में एक शासन प्रणाली की स्थापना है।

सार्वजनिक क्षेत्र में Palantir मॉडल को लागू करने के लिए, केवल एक प्लेटफॉर्म को अपनाना ही नहीं, बल्कि शासन प्रणाली को फिर से डिजाइन करना होगा। मंत्रालयों के बीच डेटा साझाकरण सिद्धांत, एक्सेस नियंत्रण प्रणाली, ऑडिट ट्रेल तंत्र, और दुरुपयोग के लिए जवाबदेही प्रणाली। इन तत्वों को डेटा एकीकरण के लाभों का आनंद लेते हुए जोखिमों को नियंत्रित करने के लिए आवश्यक है।

(2) दक्षता और गोपनीयता संरक्षण के बीच संतुलन खोजना

फरवरी 2023 में, जर्मन संघीय संवैधानिक न्यायालय ने एक ऐतिहासिक फैसला सुनाया।

यह निर्णय था कि हेसन राज्य और हैम्बर्ग राज्य पुलिस द्वारा उपयोग की जा रही Palantir-आधारित प्रणाली असंवैधानिक थी। अदालत ने घोषणा की, "यह प्रणाली एक क्लिक से व्यक्तियों की प्रोफाइलिंग को सक्षम बनाती है। यह सूचनात्मक आत्म-निर्धारण (Informational Self-Determination) के अधिकार का उल्लंघन करती है।" हेसन राज्य को सितंबर 2023 तक कानूनों में संशोधन करना पड़ा, और हैम्बर्ग राज्य के संबंधित कानून को रद्द कर दिया गया।

यह फैसला Palantir तकनीक की दोहरी प्रकृति को दर्शाता है।

दक्षता के संदर्भ में, Palantir जबरदस्त है। अपराध जांच में सैकड़ों डेटाबेस को जोड़कर संदिग्धों का पता लगाया जा सकता है। आतंकवाद की रोकथाम में असामान्य संकेतों का अग्रिम रूप से पता लगाया जा सकता है। स्वास्थ्य संकटों में संसाधनों के आवंटन को अनुकूलित किया जा सकता है। यह सब इसलिए संभव है क्योंकि यह "पूरी तस्वीर देखने" की अनुमति देता है। हालांकि, ठीक यही क्षमता गोपनीयता के लिए खतरा बन जाती है।

पूरी तस्वीर देखने का मतलब व्यक्तिगत जीवन को बारीकी से देखना भी है। LAPD के पूर्वानुमानित पुलिसिंग कार्यक्रम 'ऑपरेशन लेजर' ने अपराध होने के स्थान और व्यक्ति का अनुमान लगाकर पुलिस बलों को तैनात किया। यह प्रभावी था। लेकिन चूंकि एल्गोरिथम ने विशिष्ट जातीय निवास क्षेत्रों में पुलिस को केंद्रित किया, इसलिए नस्लीय भेदभाव का विवाद खड़ा हो गया। भविष्यवाणी ने पूर्वाग्रह को दोहराया।

कोरिया इस दुविधा से मुक्त नहीं है।

कोरिया दुनिया के उन देशों में से एक है जिसके पास सबसे विस्तृत व्यक्तिगत सूचना बुनियादी ढांचा है। निवासी पंजीकरण संख्या जन्म से लेकर जीवन भर व्यक्तियों को ट्रैक करती है। स्वास्थ्य बीमा डेटा में सभी चिकित्सा रिकॉर्ड होते हैं। राष्ट्रीय कर डेटा आय और संपत्ति का बारीकी से पता लगाता है। संचार डेटा स्थान और व्यवहार पैटर्न दिखाता है। यदि AI इन सभी को जोड़ता है तो क्या संभव हो जाएगा?

दिसंबर 2024 में पारित AI मूल कानून ने 'विश्वास-आधारित नींव' का समर्थन किया।

कानून का आधिकारिक नाम 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और विश्वास-आधारित नींव के निर्माण पर मूल कानून' होने का यही कारण है। कानून तीन मूल सिद्धांतों का प्रस्ताव करता है: मानव गरिमा का सिद्धांत, समाज के सामान्य भलाई का सिद्धांत, और प्रौद्योगिकी के उद्देश्यों का सिद्धांत। और यह दस मुख्य आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करता है: मानवाधिकारों का संरक्षण, गोपनीयता संरक्षण, विविधता का सम्मान, उल्लंघन का निषेध, सार्वजनिकता, एकजुटता, डेटा प्रबंधन, जवाबदेही, सुरक्षा, और पारदर्शिता।

इनमें से, 'उच्च-प्रभाव वाले AI' पर विशेष दायित्व लगाए जाते हैं। उच्च-प्रभाव वाले AI वे AI हैं जो मानव जीवन, सुरक्षा और मौलिक अधिकारों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम, चिकित्सा निदान AI, और वित्तीय क्रेडिट मूल्यांकन AI इसमें आते हैं। इन AI को संचालित करने वाले व्यवसायों पर पारदर्शिता सुनिश्चित करने, सुरक्षा सुनिश्चित करने, और AI प्रभाव मूल्यांकन करने का दायित्व होता है। विदेशी बिग टेक कंपनियों को कोरिया में सेवाएं प्रदान करने के लिए घरेलू एजेंटों को नामित करना होगा।

हालांकि, अकेले कानून से संतुलन बनाए रखना मुश्किल है।

तकनीकी उपकरणों की आवश्यकता है। Palantir द्वारा जोर दिया गया 'मानव-मशीन सहजीवन (Human-Machine Teaming)' की अवधारणा एक संदर्भ हो सकती है। AI को ब्लैक बॉक्स के रूप में काम नहीं करना चाहिए, बल्कि मनुष्यों को यह समझने और समीक्षा करने में सक्षम होना चाहिए कि AI ने ऐसा निर्णय क्यों लिया। व्याख्या योग्य AI (XAI), ऑडिट ट्रेल सिस्टम, और पूर्वाग्रह का पता लगाने वाले उपकरण आवश्यक हैं।

संस्थागत उपकरणों की भी आवश्यकता है। व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग की भूमिका को मजबूत किया जाना चाहिए। AI का उपयोग सार्वजनिक निर्णय लेने में कैसे किया गया, और किन डेटा का उपयोग किया गया, इसकी निगरानी करने में सक्षम होना चाहिए। उन नागरिकों के लिए भी एक प्रक्रिया स्थापित की जानी चाहिए जो एल्गोरिदम से प्रभावित हुए हैं ताकि वे शिकायत दर्ज कर सकें। जैसा कि यूरोपीय संघ के AI कानून ने 'मानव पर्यवेक्षण (Human Oversight)' के अधिकार को स्पष्ट रूप से बताया है, कोरिया को भी इसी तरह की प्रणाली स्थापित करनी चाहिए।

सबसे बढ़कर, सामाजिक सहमति की आवश्यकता है। दक्षता और गोपनीयता के बीच संतुलन कहाँ स्थापित किया जाए? अपराध की रोकथाम के लिए कितनी निगरानी की अनुमति दी जाए? सार्वजनिक सेवाओं में सुधार के लिए कितनी व्यक्तिगत जानकारी को जोड़ने की अनुमति दी जाए? इन सवालों का कोई सही जवाब नहीं है। प्रत्येक समाज को अलग-अलग जवाब देने होंगे।

जर्मनी अपने ऐतिहासिक अनुभवों के कारण निगरानी के प्रति संवेदनशील है। क्योंकि वे याद करते हैं कि नाज़ी गेस्टापो और पूर्वी जर्मनी की स्टैसी ने व्यक्तिगत जानकारी का कैसे दुरुपयोग किया। इसलिए संवैधानिक न्यायालय ने Palantir प्रणाली पर रोक लगा दी। अमेरिका ने 9/11 के बाद सुरक्षा को प्राथमिकता देने का विकल्प चुना। इसलिए Palantir खुफिया एजेंसियों का एक मुख्य उपकरण बन गया।

कोरिया क्या विकल्प चुनेगा?

उत्तर कोरिया का खतरा, जनसंख्या का पतन, और प्रशासनिक दक्षता की मांग डेटा एकीकरण के प्रलोभन को मजबूत करती है। लेकिन सत्तावादी इतिहास की यादें, व्यक्तिगत सूचना लीक की घटनाएं, और गोपनीयता के बारे में नागरिक जागरूकता का विकास विपरीत दिशा में काम करते हैं। AI मूल कानून इस संतुलन को 'विश्वास-आधारित नींव' वाक्यांश के साथ प्राप्त करने का प्रयास करता है। लेकिन यह अभी भी अज्ञात है कि कानून में लिखे सिद्धांत वास्तविकता में कैसे लागू होंगे।

Palantir के एलेक्स कार्प ने एक बार कहा था, "हमारी तकनीक कभी-कभी लोगों को मार देती है।" उन्होंने इस तथ्य को नहीं छिपाया। उन्होंने एक साथ तकनीक की शक्ति और जोखिम को स्वीकार किया। कोरिया को Palantir मॉडल से केवल तकनीक ही नहीं सीखनी चाहिए। उसे समाज पर इस तकनीक के प्रभाव के बारे में ईमानदार बातचीत, लोकतांत्रिक नियंत्रण की आवश्यकता की पहचान, और दक्षता और स्वतंत्रता के बीच निरंतर तनाव को प्रबंधित करने की बुद्धि भी सीखनी चाहिए।

डेटा की शक्ति का उपयोग करना, लेकिन उस शक्ति से भस्म न होना। AI G3 में छलांग लगाने के लिए कोरिया की यही सच्ची चुनौती है।