विनियमन आवश्यक है, लेकिन संतुलन भी महत्वपूर्ण है।

16 मई, 2023, वाशिंगटन, डी.सी., यूएसए में सीनेट हियरिंग हॉल।

सैम अल्टमैन गवाह स्टैंड पर थे। सुनवाई का शीर्षक था "एआई की निगरानी के लिए नियम।" दुनिया भर के दर्जनों सांसदों, सैकड़ों दर्शकों और कैमरों के सामने उन्होंने एक आश्चर्यजनक बात कही।

"हमें विनियमन की आवश्यकता है।"

आमतौर पर, कॉर्पोरेट सीईओ सरकारी विनियमन को नापसंद करते हैं। जब नियम सामने आते हैं तो स्वतंत्र रूप से व्यापार करना कठिन हो जाता है और नए विचारों को आजमाने पर प्रतिबंध लग जाता है। लेकिन सैम ऑल्टमैन अलग थे। वह किसी और से बेहतर जानते थे कि उन्होंने जो एआई तकनीक बनाई वह कितनी शक्तिशाली है और कितनी खतरनाक हो सकती है।

"अगर यह तकनीक गलत हो जाती है, तो यह वास्तव में बहुत गलत हो सकती है।"

उनके ये शब्द महज़ चेतावनी नहीं थे. एआई अब हमारे जीवन के लगभग हर हिस्से में है। जब आप अपने स्मार्टफोन से तस्वीर लेते हैं, जब आप किसी चैटबॉट से बात करते हैं जो आपको होमवर्क में मदद करता है, और यहां तक ​​कि जब आपके माता-पिता ऑनलाइन खरीदारी करते हैं तो एआई काम करता है।

यदि AI गलत सूचना फैलाए तो क्या होगा? यदि आप लोगों के साथ भेदभाव करते हैं तो क्या होगा? यदि आप किसी की निजता पर आक्रमण करें तो क्या होगा?

आइए कुछ डरावनी कल्पना करें। क्या होगा यदि AI हैकरों के हाथों में चला जाए और बैंकिंग प्रणाली को पंगु बना दे? यदि सैन्य हथियार स्वयं सक्रिय हो जाएं तो क्या होगा? अगर हम लाखों फर्जी खबरें बनाकर चुनाव में गड़बड़ी करें तो क्या होगा?

इन जोखिमों के कारण ही सैम ऑल्टमैन ने कहा, "विनियमन नितांत आवश्यक है।"

लेकिन उन्होंने ठीक अगले वाक्य में एक बहुत ही महत्वपूर्ण सुराग जोड़ा।

"संतुलन ही सब कुछ है।"

यदि विनियमन बहुत कमजोर है, तो यह जोखिम को नहीं रोक सकता। लेकिन अगर विनियमन बहुत मजबूत है, तो नवाचार रुक जाता है। इसे बगीचे में एक पेड़ की तरह समझें। पेड़ों को स्वस्थ रूप से बढ़ने के लिए पानी और सूरज की रोशनी की आवश्यकता होती है, लेकिन बहुत अधिक पानी उनकी जड़ों को सड़ने का कारण बनता है, और बहुत अधिक धूप उनकी पत्तियों को जला देती है।

एआई के लिए भी यही बात लागू होती है।

बहुत सारे नियम नए प्रयासों को रोकते हैं। क्या होगा यदि हर बार जब आप एक नया एआई मॉडल बनाते हैं, तो आपको दस्तावेज़ों के सैकड़ों पृष्ठ भरने होंगे और सरकारी अनुमति लेनी होगी? विशेष रूप से, बिना पैसे या वकीलों के छोटे स्टार्टअप एआई विकास को छोड़ देंगे। अंत में गूगल और माइक्रोसॉफ्ट जैसी दिग्गज कंपनियां ही बच पाएंगी।

अमेरिकी सीनेट में इस बात पर गरमागरम बहस चल रही है कि यह संतुलन कैसे बनाया जाए।

कुछ सांसदों ने तर्क दिया कि "एआई इतना खतरनाक है कि हमें अभी मजबूत नियम बनाने की जरूरत है।" इस बीच, अन्य सांसदों ने चेतावनी दी कि "यदि हम बहुत अधिक विनियमन करने में जल्दबाजी करते हैं, तो संयुक्त राज्य अमेरिका चीन के साथ एआई दौड़ में पिछड़ जाएगा।"

सैम ऑल्टमैन बीच में कहीं खड़ा था। उनका मानना ​​था कि कुछ प्रकार के एआई, विशेष रूप से बहुत शक्तिशाली एआई मॉडल को मजबूत विनियमन की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, एआई जो हमें जैविक हथियार डिजाइन करना सिखा सकता है या एआई जो हैकिंग टूल बना सकता है उसे नियंत्रित किया जाना चाहिए।

हालाँकि, मैंने सोचा कि सभी सामान्य एआई उपकरण, जैसे एआई जो लिखने या ड्राइंग में मदद करते हैं, को भारी नियमों से नहीं बांधा जाना चाहिए।

उन्होंने सुनवाई में विशिष्ट सुझाव दिये। "सबसे शक्तिशाली एआई मॉडल बनाने वाली कंपनियों को सरकारी अनुमति मिलनी चाहिए, जैसे उन्हें परमाणु ऊर्जा संयंत्र या हवाई जहाज बनाते समय मिलती है। लेकिन जो डेवलपर्स सबसे छोटे एआई ऐप भी बनाते हैं, उन्हें अनुमति नहीं लेनी चाहिए।"

यह वह "संतुलन" था जिसके बारे में वह बात कर रहे थे।

2023 और 2024 के दौरान, अमेरिकी सरकार ने धीरे-धीरे इस संतुलन को ढूंढना शुरू कर दिया। राष्ट्रपति बिडेन ने एआई सुरक्षा के लिए एक कार्यकारी आदेश जारी किया। आदेश में कहा गया है कि कोई भी शक्तिशाली एआई जो राष्ट्रीय सुरक्षा या अर्थव्यवस्था पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है, उसका सुरक्षा के लिए परीक्षण किया जाना चाहिए।

लेकिन साथ ही, अमेरिकी सरकार ने एआई उद्योग को महत्वपूर्ण सहायता भी प्रदान की है। हमने सेमीकंडक्टर उत्पादन बढ़ाने के लिए कानून बनाए और एआई अनुसंधान में दसियों अरब डॉलर का निवेश किया। हमने न केवल नियमन किया, बल्कि नवप्रवर्तन को भी बढ़ावा दिया।

सैम ऑल्टमैन इस दृष्टिकोण का समर्थन करते हैं। ये बात उन्होंने कई इंटरव्यूज में कही है. "जबकि हम एआई की विशाल शक्ति का उपयोग अपने दिल की सामग्री तक कर सकते हैं, हमें उस शक्ति को गलत दिशा में उपयोग करने से रोकने के लिए न्यूनतम स्तर के सुरक्षा उपाय भी स्थापित करने चाहिए। कुछ भी न करने से बहुत डरना एक समस्या है, लेकिन बहुत अधिक आत्मविश्वास होना और किसी भी चीज़ के लिए तैयारी न करना भी एक समस्या है।"

अंततः, यह एआई विनियमन का मूल है।

जोखिमों को कम करना होगा, लेकिन अवसरों को बनाए रखना होगा। सुरक्षा बनाए रखी जानी चाहिए, लेकिन नवप्रवर्तन को रोका नहीं जाना चाहिए। सैम ऑल्टमैन और अमेरिकी सरकार इसी रस्सी पर एक साथ चल रहे हैं।

संयुक्त राज्य अमेरिका में एआई अग्रणी रणनीति का नवाचार और अपनाना

संयुक्त राज्य अमेरिका ने एआई युग का नेतृत्व करने के लिए जो रणनीति चुनी है उसे एक वाक्य में संक्षेपित किया जा सकता है।

"दुनिया का सबसे अच्छा एआई बनाना और उस एआई को सभी के उपयोग योग्य बनाना।"

यह 'दोहरी अक्ष रणनीति' है। एक धुरी है 'नवाचार' और दूसरी धुरी है 'अपनाना'।

सबसे पहले, आइए नवाचार की धुरी को देखें।

मई 2025 में, सैम ऑल्टमैन फिर से सीनेट की सुनवाई के सामने खड़े हुए। इस बार का विषय था "एआई प्रतियोगिता जीतना।" उन्होंने सांसदों से कहा:

"अगला यह दशक प्रचुर बुद्धिमता और प्रचुर ऊर्जा का होगा।"

'समृद्ध बुद्धि' क्या है? यह उस दुनिया को संदर्भित करता है जहां एआई पानी की तरह आम और सस्ता है। आजकल, AI का प्रशिक्षण और संचालन बेहद महंगा है। हालाँकि, भविष्य में कोई भी AI का उपयोग आसानी से और सस्ते में कर सकेगा।

इस उद्देश्य से संयुक्त राज्य अमेरिका ने भारी निवेश करना शुरू कर दिया है।

'स्टारगेट प्रोजेक्ट', जिसमें सैम ऑल्टमैन ने भाग लिया, अगले कुछ वर्षों में अमेरिकी एआई बुनियादी ढांचे में $500 बिलियन तक निवेश करने की योजना है। कोरियाई मुद्रा में 500 बिलियन डॉलर लगभग 700 ट्रिलियन वोन के बराबर है। आप कल्पना कर सकते हैं?

मुझे इस पैसे का क्या करना चाहिए?

एबिलीन, टेक्सास दुनिया की सबसे बड़ी एआई प्रशिक्षण सुविधा का घर है। विशाल डेटा केंद्र पंक्तिबद्ध हैं, और सैकड़ों-हजारों कंप्यूटर एआई को 24 घंटे प्रशिक्षित करते हैं। इन सुविधाओं को चलाने के लिए बहुत अधिक बिजली की आवश्यकता होती है। इसलिए नए बिजली संयंत्र भी बनाए जा रहे हैं।

अमेरिकी सरकार इतना पैसा क्यों खर्च कर रही है?

उत्तर सीधा है। क्योंकि सबसे शक्तिशाली AI वाला देश भविष्य पर शासन करेगा। अतीत में, बहुत अधिक तेल वाले देश समृद्ध हो गए। आजकल, जो देश सेमीकंडक्टर बनाने में अच्छे हैं वे मजबूत हैं। भविष्य में, जो देश AI पर हावी होगा वह विश्व नेता बन जाएगा।

मेरा मानना ​​है कि संयुक्त राज्य अमेरिका इस प्रतिस्पर्धा में कभी पीछे नहीं रह सकता। खासतौर पर तब जब चीन तेजी से पीछा कर रहा है।

लेकिन केवल नवप्रवर्तन ही पर्याप्त नहीं है। यहीं पर दूसरी धुरी, 'गोद लेना' काम आती है।

इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि एआई कितना बढ़िया है, अगर लोग वास्तव में इसका उपयोग नहीं कर सकते तो इसका क्या फायदा? इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि हम उन लोगों की कैसे मदद करते हैं जो एआई के कारण अपनी नौकरी खो देते हैं?

अमेरिकी सरकार ने इस मुद्दे को गंभीरता से लिया।

2024 में, अमेरिकी श्रम विभाग ने 'एआई और श्रमिक कल्याण' शीर्षक से दिशानिर्देशों की घोषणा की। इस दिशानिर्देश का सार यह है:

"एआई अपनाने वाली कंपनियों को श्रमिकों की सुरक्षा करनी चाहिए।"

हम इसकी विशेष सुरक्षा कैसे करें?

सबसे पहले, पुनर्प्रशिक्षण कार्यक्रम प्रदान किए जाने चाहिए। यदि एआई के कारण मौजूदा नौकरियां खत्म हो जाती हैं, तो हमें उन श्रमिकों को नए कौशल सीखने का मौका देना होगा। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि एक कर्मचारी किसी कारखाने में बार-बार काम कर रहा है। जब एक एआई रोबोट काम संभालता है, तो कार्यकर्ता को एक तकनीशियन में बदलने में सक्षम होना चाहिए जो एआई का प्रबंधन और निरीक्षण करता है।

दूसरा, एआई का उपयोग केवल निगरानी उपकरण के रूप में नहीं किया जाना चाहिए। कुछ कंपनियां एआई के जरिए अपने कर्मचारियों पर 24 घंटे नजर रखने की कोशिश कर रही हैं। यह बाथरूम जाने के समय को भी मापता है और यदि कार्यकुशलता थोड़ी सी भी गिरती है तो अलर्ट भेजता है। अमेरिकी सरकार एआई के इस प्रकार के उपयोग को सीमित करने का प्रयास कर रही है।

तीसरा, एआई निर्णय समझाने योग्य होने चाहिए। यदि एआई निर्णय लेता है, "इस व्यक्ति को बढ़ावा न दें," तो उसे यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि यह निर्णय क्यों लिया गया। तभी अनुचित भेदभाव को रोका जा सकता है।

छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए समर्थन भी महत्वपूर्ण है।

एआई महंगा है. Google या Microsoft जैसे विशाल निगम AI विकास में खरबों डॉलर लगा सकते हैं, लेकिन एक छोटी स्थानीय बेकरी या कपड़े की दुकान इसे वहन नहीं कर सकती।

इसलिए अमेरिकी सरकार छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों को एआई का आसानी से उपयोग करने में मदद कर रही है। हम एआई उपकरण प्रदान करते हैं जिनका उपयोग सस्ते में या मुफ्त में किया जा सकता है, और एआई उपयोग प्रशिक्षण कार्यक्रम संचालित करते हैं।

सैम ऑल्टमैन भी इस दृष्टिकोण का पुरजोर समर्थन करते हैं। उन्होंने 2021 में 'मूर का कानून सबके लिए' शीर्षक निबंध में लिखा:

"पांच साल में एआई कानूनी दस्तावेज पढ़ सकेगा, आपको चिकित्सकीय सलाह दे सकेगा और आपकी पढ़ाई में मदद कर सकेगा। 10 साल में यह एक फैक्ट्री में काम करेगा और एक दोस्त की तरह आपसे बात करेगा। उसके बाद, यह लगभग कुछ भी करने में सक्षम होगा।"

फिर उन्होंने एक अहम सवाल पूछा.

"तब लोगों को क्या करना चाहिए? उन्हें अपना जीवन कैसे चलाना चाहिए?"

सैम ऑल्टमैन का मानना ​​है कि 'बुनियादी आय' जैसी एक नई प्रणाली की आवश्यकता हो सकती है। बुनियादी आय एक ऐसी प्रणाली है जो हर किसी को जीवनयापन के लिए पर्याप्त धन देती है, चाहे वे काम करते हों या नहीं। उन्होंने वास्तव में कई वर्षों तक बुनियादी आय प्रयोग का भी समर्थन किया।

अंततः, अमेरिका की दोहरी धुरी रणनीति को इस प्रकार संक्षेप में प्रस्तुत किया जा सकता है।

एक तरफ, हम दुनिया का सबसे अच्छा एआई बनाते हैं, और दूसरी तरफ, हम लोगों को एआई द्वारा लाए जाने वाले बदलावों को अपनाने में मदद करते हैं। हम नवप्रवर्तन के साथ आगे बढ़ रहे हैं, लेकिन हम यह सुनिश्चित करने के लिए भी मिलकर काम कर रहे हैं कि कोई भी पीछे न रह जाए।

एआई युग में सैम ऑल्टमैन और अमेरिका का यही सपना है।

यूरोपीय विनियमन की आलोचना

मई 2023 में एक दिन, लंदन।

सैम ऑल्टमैन ने पत्रकारों के सामने धमाकेदार बयान दिया.

"यदि ईयू का एआई कानून वर्तमान में तैयार किया गया है, तो हम यूरोप से हट सकते हैं।"

क्या आप वापस ले रहे हैं? क्या इसका मतलब यह है कि ChatGPT का निर्माता OpenAI यूरोप में अपनी सेवा बंद कर सकता है?

ये एक शब्द दुनिया भर में खबर बन गया. यूरोपीय संसद के सदस्यों ने यह कहते हुए प्रतिक्रिया व्यक्त की कि वे "कॉर्पोरेट ब्लैकमेल के आगे नहीं झुकेंगे", जबकि प्रौद्योगिकी उद्योग ने चिंता व्यक्त की कि "यूरोप बहुत आगे बढ़ गया है।"

आख़िर क्या हुआ?

यूरोपीय संघ ने 2024 में दुनिया का पहला व्यापक एआई कानून बनाया है। इस कानून का मूल 'एआई को जोखिम के अनुसार वर्गीकृत करना और खतरनाक एआई को सख्ती से विनियमित करना' है।

पहली नज़र में यह एक स्पष्ट कहानी लगती है। खतरनाक चीज़ों को दृढ़ता से नियंत्रित किया जा सकता है, और सुरक्षित चीज़ों को स्वतंत्र छोड़ा जा सकता है।

सवाल यह था कि इसे कैसे नियंत्रित किया जाए।

यह यूरोपीय तरीका है. उच्च जोखिम वाले एआई के रूप में वर्गीकृत प्रणालियों को बाजार में लाने से पहले सरकार की मंजूरी प्राप्त करनी होगी। ठीक उसी तरह जैसे किसी नई दवा को विकसित करते समय, उसे नैदानिक ​​​​परीक्षणों से गुजरना होगा और खाद्य एवं औषधि प्रशासन से अनुमोदन प्राप्त करना होगा।

उच्च जोखिम वाला AI क्या है? इसमें एआई शामिल है जो लोगों को काम पर रखते समय निर्णय लेता है, एआई जो छात्रों को ग्रेड देता है, एआई जो बैंक ऋणों की जांच करता है, और एआई जो पुलिस को अपराधों की भविष्यवाणी करने में मदद करता है।

ऐसे AI बनाने के लिए, डेवलपर्स को दस्तावेज़ के सैकड़ों पृष्ठ भरने होंगे। हमें यह साबित करने की जरूरत है कि एआई कैसे काम करता है, यह किस डेटा का उपयोग करता है, क्या भेदभाव का खतरा है, क्या यह सुरक्षित है, आदि। और इसे केवल एक बार जारी किया जा सकता है जब यह एक पेशेवर प्रमाणन निकाय द्वारा निरीक्षण पास कर लेता है।

सैम ऑल्टमैन इसे एक बड़ी समस्या का कारण मानते हैं।

नवप्रवर्तन धीमा हो जाता है।

एआई तकनीक हर दिन विकसित होती है। हम एक ऐसी दुनिया में रहते हैं जहां आज का सबसे अच्छा मॉडल कल पुराना हो जाएगा। लेकिन क्या होगा यदि आपको हर बार नया मॉडल बनाते समय अनुमोदन के लिए महीनों इंतजार करना पड़े?

प्रतिस्पर्धी तेजी से आगे बढ़ रहे हैं, जिससे यूरोपीय कंपनियों को नियामक दस्तावेजों को भरने के लिए संघर्ष करना पड़ रहा है।

छोटी कंपनियाँ जीवित नहीं रह सकतीं।

जटिल अनुमोदन प्रक्रिया को समझने के लिए आपको वकीलों, अनुपालन विशेषज्ञों और तकनीकी लेखकों की आवश्यकता होगी। Google और Microsoft जैसे दिग्गज इन टीमों को बनाए रख सकते हैं, लेकिन गैरेज में शुरू होने वाले स्टार्टअप के बारे में क्या?

अंततः, नियम एक बाधा बन जाते हैं जिससे केवल बड़े निगमों को लाभ होता है।

वास्तव में इसका उपयोग करने से पहले 'पूर्णता' साबित करना असंभव है।

एआई एक ऐसी तकनीक है जिसकी समस्याएं तभी सामने आती हैं जब इसका वास्तव में उपयोग किया जाता है। एआई जो प्रयोगशाला में एकदम सही लगता है, वास्तविक दुनिया में अप्रत्याशित गलतियाँ कर सकता है।

हालाँकि, यूरोपीय पद्धति "यह साबित करने जैसी है कि इसका उपयोग करने से पहले कोई समस्या नहीं है।" यह किसी से यह गारंटी मांगने के समान है कि वह पहले कभी बाइक चलाए बिना नहीं गिरेगा।

2025 की गर्मियों में, कुछ दिलचस्प हुआ।

एयरबस, कैरेफोर और फिलिप्स सहित प्रमुख यूरोपीय कंपनियों के सीईओ ने एक खुला पत्र भेजा। सामग्री सरल थी.

"कृपया एआई कानून को रोकें और पुनः जांच करें। यदि यह जारी रहा, तो यूरोपीय कंपनियां अपनी प्रतिस्पर्धात्मकता खो देंगी।"

यहां तक ​​कि यूरोपीय कंपनियों ने भी शिकायत की कि उनके देशों में नियम बहुत सख्त हैं।

निःसंदेह, यूरोप के पास भी कहने के लिए कुछ है।

यूरोप की स्थिति इस प्रकार है. "हम मानते हैं कि लोग प्रौद्योगिकी से अधिक महत्वपूर्ण हैं। एआई को लोगों के साथ भेदभाव करने या उन्हें नुकसान पहुंचाने से रोकना कॉर्पोरेट हितों पर प्राथमिकता देता है।"

मेरे पास अभी भी एक नया उत्पाद है। "अमेरिका तेजी से कुछ नया करना चाहता है, लेकिन इस प्रक्रिया में अनगिनत लोगों को नुकसान हो सकता है। हम सुरक्षित रूप से जाना चाहते हैं, भले ही इसके लिए हमें थोड़ा धीमा चलना पड़े।"

कौन सही है?

कोई सही जवाब नहीं है। हालाँकि, सैम ऑल्टमैन के दृष्टिकोण से, यूरोप का दृष्टिकोण 'सुरक्षा' बनाए रखने की कोशिश करते समय 'अवसर' को चूकता हुआ प्रतीत हुआ।

ये बात उन्होंने कई इंटरव्यूज में कही है.

"विनियमन आवश्यक है, लेकिन इसे नवाचार को बाधित नहीं करना चाहिए। यदि यूरोप हमेशा एआई का उपयोग कर रहा है जो कि वक्र से कई महीने पीछे है, तो उसके नागरिकों को कम लाभ होगा।"

उन्होंने यूरोप को प्रस्ताव दिया:

"आप जो नियम चाहते हैं, बनाएं और हम उन पर कायम रहेंगे। लेकिन अगर नियम इतने भारी हैं कि वे नवाचार को दबा देते हैं, तो कोई भी नहीं जीतता।"

अमेरिका और यूरोप के बीच का अंतर दर्शन में अंतर है।

अमेरिका की संस्कृति है "बस कोशिश करो, और अगर कुछ गलत होता है, तो उसे ठीक करो।" यूरोप की संस्कृति "खतरे को पहले से रोकना और प्रयास करने से पहले सुरक्षा की पुष्टि करना" है।

एआई युग के लिए कौन सा बेहतर अनुकूल है? इतिहास जवाब देगा.

संयुक्त राज्य अमेरिका को प्रत्येक राज्य के लिए नियमों के बजाय संघीय स्तर पर एकीकृत नियमों की आवश्यकता है।

अमेरिका की एक अनोखी समस्या है.

बात यह है कि 50 राज्यों में से प्रत्येक अलग-अलग नियम बना सकता है।

कैलिफ़ोर्निया ने कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय में, टेक्सास विश्वविद्यालय में टेक्सास में, और न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय में न्यूयॉर्क में एआई नियम बनाना शुरू कर दिया है। यह समस्या क्यों है?

इसकी कल्पना करें. मैंने एक नया AI ऐप बनाया। मैं इस ऐप को पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका में उपलब्ध कराना चाहूंगा। तथापि..

कैलिफ़ोर्निया का कहना है, "उपयोगकर्ताओं की निजी जानकारी को इसी तरह सुरक्षित रखा जाना चाहिए।" टेक्सास का कहना है, "इस तरह एआई निर्णय प्रक्रिया का वर्णन किया जाना चाहिए।" न्यूयॉर्क का कहना है, "इस तरह हमें यह साबित करना होगा कि एआई भेदभाव नहीं करता है।"

प्रत्येक राज्य की अलग-अलग आवश्यकताएं हैं। यहां तक ​​कि वे आपस में भिड़ भी जाते हैं!

अब आपको सभी 50 राज्यों के कानूनों पर शोध करना होगा। आपको प्रत्येक राज्य के लिए ऐप का एक अलग संस्करण बनाने की आवश्यकता हो सकती है। अन्यथा, आपके पास सख्त राज्य नियमों को अपनाते हुए, राष्ट्रीय स्तर पर लिखने के अलावा कोई विकल्प नहीं होगा।

इसे 'पैचवर्क रेगुलेशन' कहा जाता है। इसका मतलब यह है कि यह कई टुकड़ों से बना एक चिथड़े जैसा विनियमन है।

सैम ऑल्टमैन ने 2025 की सीनेट सुनवाई में इस मुद्दे को स्पष्ट रूप से उठाया।

"जब आपके पास एक राज्य से दूसरे राज्य में अलग-अलग नियम होते हैं, तो वह पैचवर्क हमें धीमा कर देता है। ऐसे समय में, यह किसी के लिए मददगार नहीं है।"

यह इतनी गंभीर समस्या क्यों है?

लागत नाटकीय रूप से बढ़ जाती है।

एक छोटे स्टार्टअप की कल्पना करें. यह एक गैरेज में 5 डेवलपर्स द्वारा शुरू की गई कंपनी है। उन्हें सभी 50 राज्यों के कानूनों को समझने और उनका पालन करने के लिए वकीलों को नियुक्त करने की आवश्यकता है। हालाँकि, अकेले वकील की फीस पर प्रति वर्ष करोड़ों डॉलर खर्च होते हैं।

अंततः, अच्छे विचारों वाली छोटी कंपनियाँ नियमों के कारण हार मान लेती हैं।

नवप्रवर्तन धीमा हो जाता है।

एआई प्रतियोगिता गति की लड़ाई है। चीन राष्ट्रीय स्तर पर अपने सभी संसाधन एआई में लगा रहा है। हालाँकि, संयुक्त राज्य अमेरिका अलग-अलग राज्यों में आंतरिक रूप से विभिन्न नियमों को समायोजित करने में समय बर्बाद कर रहा है।

यह दौड़ने की दौड़ की तरह है, जहां अन्य एथलीट जितना संभव हो उतना जोर से दौड़ते हैं, लेकिन केवल अमेरिकी एथलीट ही अपने जूते के फीते 50 बार बांधते हैं।

यह अनुचित प्रतिस्पर्धा बन जाती है।

बड़ी कंपनियाँ प्रत्येक राज्य से सभी नियमों को संभाल सकती हैं। Google की देश भर में कानूनी टीमें हैं, और Microsoft सैकड़ों नियामक विशेषज्ञों को नियुक्त कर सकता है।

लेकिन छोटी कंपनियों का क्या? स्टार्टअप्स के बारे में क्या? अंत में, केवल बड़ी कंपनियाँ ही जीवित रहती हैं, और छोटी कंपनियाँ बिना आगे बढ़े ही मर जाती हैं।

2024-2025 में, कैलिफ़ोर्निया में बहस विशेष रूप से गर्म थी।

कैलिफ़ोर्निया ने 'SB 1047' नामक एक मजबूत AI सुरक्षा बिल को बढ़ावा दिया है। कानून ने बड़े पैमाने पर एआई मॉडल बनाने वाली कंपनियों पर कई दायित्व लगाए।

ओपनएआई ने कैलिफोर्निया के गवर्नर को एक पत्र भेजा।

"हम एआई सुरक्षा को गंभीरता से लेते हैं, लेकिन एक राज्य के विनियमन से समस्या का समाधान नहीं होगा। यह वास्तव में अमेरिका को कम प्रतिस्पर्धी बना देगा। हमें समान संघीय विनियमन की आवश्यकता है।"

इस बीच, सैम ऑल्टमैन और ओपनएआई ने स्पष्ट अनुरोध किया।

"कृपया, संघीय सरकार, आगे बढ़ें और एक स्पष्ट मानक बनाएं।"

इसका अर्थ क्या है?

अमेरिकी संविधान में 'संघीय प्राथमिकता' सिद्धांत है। सिद्धांत यह है कि एक बार संघीय कानून बन जाने के बाद, राज्य कानूनों को उसका पालन करना चाहिए।

सैम अल्टमैन का तर्क यह था कि एआई जैसी राष्ट्रीय या यहां तक ​​कि विश्व स्तर पर संचालित प्रौद्योगिकियों को संघीय स्तर पर विनियमित किया जाना चाहिए, न कि राज्य स्तर पर।

2025 में रिपब्लिकन-नियंत्रित प्रतिनिधि सभा ने एक साहसिक प्रयास किया।

योजना बजट में एक प्रावधान शामिल करने की थी जो "राज्यों को अगले 10 वर्षों के लिए नए एआई नियम बनाने से रोकेगा।" यह राज्यों को अपने स्वयं के नियम बनाने और भ्रम पैदा करने से रोकेगा जबकि संघीय सरकार एआई नियमों को सुलझा रही है।

लेकिन ये कोशिश नाकाम रही.

गवर्नर और कई सीनेटरों ने इसका कड़ा विरोध किया. आलोचना की गई कि "संघीय सरकार राज्यों की शक्ति छीनने की कोशिश कर रही है," और सीनेट ने 99 के मुकाबले 1 के भारी वोट से इस प्रावधान को हटा दिया।

हालाँकि यह एक राजनीतिक विफलता थी, लेकिन इस प्रक्रिया से कुछ महत्वपूर्ण बातें सामने आईं।

सैम ऑल्टमैन सहित कई प्रौद्योगिकी नेता कितनी शिद्दत से 'एकीकृत विनियमन' चाहते हैं।

यह वह आदर्श छवि है जिसका वे सपना देखते हैं।

संघीय सरकार बुनियादी नियम निर्धारित करती है। लक्ष्य एक व्यापक रूपरेखा तैयार करना है जैसे "एआई को लोगों के साथ भेदभाव नहीं करना चाहिए," "एआई को पारदर्शी होना चाहिए," और "एआई को सुरक्षित होना चाहिए।"

और राष्ट्रीय मानक एवं प्रौद्योगिकी संस्थान (एनआईएसटी) जैसे पेशेवर संगठन तकनीकी मानक बनाते हैं। यह विशिष्ट तरीकों का सुझाव देता है जैसे "इस तरह से एआई का परीक्षण करें" और "इस तरह से रिपोर्ट करें।"

प्रत्येक राज्य इन संघीय मानकों को लागू और पूरक करता है। पूरी तरह से नए नियम बनाने के बजाय, यह क्षेत्र में संघीय मानकों को लागू करने का कार्य करता है।

कंपनियों को केवल एक स्पष्ट नियम का पालन करना होगा। 50 अलग-अलग नियमों के बारे में चिंता करने की कोई ज़रूरत नहीं है।

सैम अल्टमैन का संदेश स्पष्ट है.

"एआई पहले से ही एक ऐसी तकनीक है जो सीमाओं और राज्य की सीमाओं को पार करती है। विनियमों को यथासंभव एकीकृत किया जाना चाहिए, अन्यथा संयुक्त राज्य अमेरिका खुद को अपने ही निर्माण के पचड़े में फंसा हुआ पाएगा, और चीन के साथ दौड़ में खुद को धीमा कर लेगा।"

चीन के साथ प्रतिस्पर्धा, एआई एक राष्ट्रीय और आर्थिक सुरक्षा मुद्दा है

एक शब्द है जो सीनेट की सुनवाई में सबसे अधिक बार आता है।

"चीन।"

जब भी एआई की चर्चा होती है तो चीन का नाम आता है। चाहे हम नियमों के बारे में बात करें, निवेश पर चर्चा करें, या प्रौद्योगिकी मानक तय करें, चीन हमेशा सामने आता है।

क्यों?

क्योंकि अमेरिकी राजनेताओं और प्रौद्योगिकी नेताओं के लिए, एआई सिर्फ एक तकनीक से कहीं अधिक है। AI 21वीं सदी का 'परमाणु हथियार' और 'तेल' है।

आइए अतीत पर नजर डालें।

20वीं सदी के मध्य में परमाणु हथियार वाले देशों का दुनिया पर दबदबा था। संयुक्त राज्य अमेरिका और सोवियत संघ परमाणु हथियार विकसित करने की होड़ में लगे हुए थे और यह होड़ शीत युद्ध के केंद्र में थी।

20वीं सदी के अंत में, तेल पर प्रभुत्व रखने वाले देश अमीर हो गए। मध्य पूर्व के तेल उत्पादक देशों ने काले सोने से अकूत संपत्ति अर्जित की है।

21वीं सदी में जो देश AI पर हावी होगा वही अपना भविष्य तय करेगा।

चीन को इस तथ्य का एहसास किसी अन्य की तुलना में तेजी से हुआ।

2017 में, चीनी सरकार ने महत्वाकांक्षी योजनाओं की घोषणा की। "हम 2030 तक एआई के क्षेत्र में दुनिया का अग्रणी देश बन जाएंगे।" और हमने अपने सभी संसाधन इस लक्ष्य के लिए समर्पित करना शुरू कर दिया।

चीन की ताकतें क्या हैं?

यह बहुत बड़ी मात्रा में डेटा है. 1.4 अरब लोग प्रतिदिन स्मार्टफोन का उपयोग करते हैं, ऑनलाइन खरीदारी करते हैं और सोशल मीडिया पर पोस्ट करते हैं। यह सारा डेटा एआई सीखने के लिए सामग्री बन जाता है। इसके अलावा, चीनी सरकार के पास व्यक्तिगत सूचना सुरक्षा पर कुछ प्रतिबंध हैं, इसलिए इस डेटा का स्वतंत्र रूप से उपयोग किया जा सकता है।

यह राष्ट्रीय स्तर पर एक केंद्रित निवेश है। चीन ने AI को राष्ट्रीय रणनीतिक उद्योग के रूप में नामित किया है। सरकार ने बड़े पैमाने पर सब्सिडी प्रदान की, एआई क्षेत्र में सर्वश्रेष्ठ प्रतिभा को आकर्षित किया और कंपनियों, विश्वविद्यालयों और सेना को एक साथ काम करने के लिए मजबूर किया।

यह एक सैन्य-नागरिक अभिसरण रणनीति है। अलीबाबा या टेनसेंट जैसी निजी कंपनियों द्वारा विकसित एआई तकनीक को सीधे पीपुल्स लिबरेशन आर्मी के लिए सैन्य प्रौद्योगिकी में परिवर्तित किया जाता है। नागरिक और सेना के बीच कोई सीमा नहीं है।

अमेरिका इन चीनी हरकतों को बेहद खतरनाक मानता है।

2025 सीनेट की सुनवाई में, एक विधायक ने कहा:

"एआई की दौड़ 21वीं सदी का नया शीत युद्ध है। अगर चीन यह दौड़ जीतता है, तो उसके मूल्य दुनिया भर में एआई के लिए डिफ़ॉल्ट सेटिंग बन जाएंगे।"

इसका मतलब क्या है?

चीन की AI को सरकार द्वारा अपने नागरिकों की निगरानी और नियंत्रण के लिए अनुकूलित किया गया है। उदाहरण के लिए, चीन की चेहरे की पहचान तकनीक दुनिया में सर्वश्रेष्ठ में से एक है। हालाँकि, इस तकनीक का उपयोग मुख्य रूप से सड़क पर सीसीटीवी से जुड़कर 24 घंटे लोगों पर नज़र रखने के लिए किया जाता है।

क्या होगा अगर चीन की AI तकनीक वैश्विक मानक बन जाए? यदि अन्य देश चीन द्वारा विकसित AI प्रणाली का आयात और उपयोग करें तो क्या होगा?

अमेरिका इस भविष्य को रोकना चाहता है.

इस बिंदु पर सैम ऑल्टमैन की भी स्पष्ट स्थिति है।

उन्होंने कई साक्षात्कारों में बार-बार कहा है कि "अमेरिका को एआई रेस जीतनी ही होगी।" ये सिर्फ देशभक्ति नहीं है. उनका मानना ​​है कि मानवता का भविष्य इस बात से तय होगा कि एआई को किन मूल्यों के तहत विकसित किया गया है।

अमेरिकी एआई व्यक्तिगत स्वतंत्रता, अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और गोपनीयता की सुरक्षा को महत्व देता है। बेशक, यह सही नहीं है, लेकिन कम से कम यह एक लोकतांत्रिक समाज के मूल्यों को प्रतिबिंबित करने का प्रयास करता है।

चीनी एआई सामाजिक स्थिरता और सरकारी नियंत्रण को प्राथमिकता देता है। राष्ट्रीय व्यवस्था व्यक्तिगत स्वतंत्रता से अधिक महत्वपूर्ण है।

दुनिया का डिफॉल्ट कौन सा होगा?

यही कारण है कि अमेरिका और चीन के बीच एआई दौड़ सिर्फ एक प्रौद्योगिकी दौड़ से कहीं अधिक है।

इस प्रतियोगिता को जीतने के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका कई रणनीतियों का उपयोग कर रहा है।

सबसे पहले, अर्धचालक निर्यात नियंत्रण। उच्च प्रदर्शन वाले जीपीयू, एआई बनाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण घटक, को चीन में प्रवेश करने से रोका जा रहा है। एनवीडिया के नवीनतम चिप्स चीन को नहीं बेचे जा सकते।

दूसरा, सहयोगियों के साथ सहयोग. हम 'डेमोक्रेटिक अलायंस सेमीकंडक्टर और एआई ब्लॉक' बनाने के लिए जापान, कोरिया, नीदरलैंड और ताइवान के साथ हाथ मिला रहे हैं।

तीसरा, बड़े पैमाने पर बुनियादी ढांचागत निवेश। सैम ऑल्टमैन का स्टारगेट प्रोजेक्ट इसी रणनीति का हिस्सा है। लक्ष्य सबसे पहले इतना बड़ा एआई बुनियादी ढांचा तैयार करना है कि चीन इसे संयुक्त राज्य अमेरिका में नहीं बना सके।

सैम ऑल्टमैन कहते हैं:

"एआई राष्ट्रीय सुरक्षा और आर्थिक सुरक्षा का मामला है। भविष्य के युद्ध एआई द्वारा तय किए जाएंगे, और भविष्य की अर्थव्यवस्था का नेतृत्व एआई द्वारा किया जाएगा। संयुक्त राज्य अमेरिका को इस प्रतियोगिता को जीतने का कारण केवल हमें अमीर बनाना नहीं है। यह स्वतंत्रता और लोकतंत्र के मूल्यों की रक्षा करना है।"

निःसंदेह, आलोचनाएँ भी हैं।

कुछ लोग कहते हैं, "क्या संयुक्त राज्य अमेरिका भी एआई से अपने नागरिकों की निगरानी नहीं करता है?" और "क्या अमेरिकी कंपनियाँ भी व्यक्तिगत जानकारी का लापरवाही से उपयोग नहीं करती हैं?" दूसरों को चिंता है कि "चीन के साथ प्रतिस्पर्धा पर बहुत अधिक जोर देने से एक नया शीत युद्ध शुरू हो सकता है।"

सैम ऑल्टमैन और अमेरिकी सरकार की स्थिति दृढ़ है।

"यह एक अपरिहार्य प्रतिस्पर्धा है। हम इसे पसंद करें या न करें, चीन पहले से ही पूरी गति पर है। जिस क्षण हम धीमे होंगे, दुनिया का भविष्य बदल जाएगा।"

परीक्षण करें और समझें

हमें नियमन कहां से शुरू करना चाहिए?

सैम ऑल्टमैन का उत्तर आश्चर्यजनक रूप से सरल है।

"यह पहले परीक्षण और समझने के बारे में है।"

इसका मतलब क्या है? मैं एक सरल सादृश्य से समझाता हूँ।

कल्पना कीजिए कि आपका सामना एक अजीब जानवर से हो रहा है जिसे आपने पहले कभी नहीं देखा है। हमें कैसे पता चलेगा कि यह जानवर खतरनाक है या सुरक्षित?

विधि 1: जानवर को डराकर और पिंजरे में बंद करके शुरुआत करें। संभावित खतरे से बचने के लिए किसी को भी करीब न आने दें।

विधि 2 ध्यान से देखें. कार्रवाई को दूर से देखें, धीरे-धीरे पास आएं, प्रतिक्रियाओं पर नजर रखें, विशेषज्ञ की राय लें और फिर तय करें कि इससे कैसे निपटना है।

सैम ऑल्टमैन जो सुझाव देते हैं वह विधि 2 है।

एआई के लिए भी यही बात लागू होती है। यदि आप अस्पष्ट भय के आधार पर मजबूत नियम बनाते हैं, तो आप वास्तविक जोखिमों से चूक सकते हैं और केवल वहीं प्रतिबंध लगा सकते हैं जहां उनकी आवश्यकता नहीं है।

तो वह यह सुझाव देते हैं:

चरण 1: व्यवस्थित रूप से परीक्षण करें

हमें निष्पक्ष रूप से यह मापने की जरूरत है कि एआई मॉडल कितना स्मार्ट है और कितना खतरनाक है।

चलिए एक उदाहरण लेते हैं.

इन प्रश्नों के उत्तर खोजने के लिए, आपको वास्तव में कुछ परीक्षण करने की आवश्यकता है। विशेषज्ञ जानबूझकर कठिन प्रश्न पूछते हैं और देखते हैं कि एआई कैसे प्रतिक्रिया देता है।

इसे 'रेड टीम टेस्टिंग' कहा जाता है। इसका मतलब है दुश्मन बनने और सिस्टम पर हमला करने की ट्रेनिंग.

GPT-4 जारी करने से पहले OpenAI ने कई महीनों तक ये परीक्षण किए। हमने दुनिया भर से सुरक्षा विशेषज्ञों, जीवविज्ञानियों और सामाजिक वैज्ञानिकों को GPT-4 को जी भर कर पेश करने के लिए आमंत्रित किया।

परिणाम क्या हुआ?

हमने पाया कि GPT-4 अपेक्षा से कहीं अधिक स्मार्ट है, और साथ ही इसमें कुछ खतरनाक क्षमताएं भी हैं। इसलिए हमने रिलीज़ से पहले इन खतरनाक सुविधाओं को प्रतिबंधित या अवरुद्ध कर दिया।

चरण 2: परिणामों को समझें और व्याख्या करें

अपने परीक्षा परिणाम को अपने तक ही सीमित रखने से कोई फायदा नहीं है। हमें सरकार, शिक्षा जगत और अन्य कंपनियों के साथ मिलकर काम करने की जरूरत है।

सैम ऑल्टमैन कहते हैं:

"हर बार जब हम एक शक्तिशाली एआई मॉडल विकसित करते हैं, तो हम इसकी क्षमताओं, सीमाओं और जोखिमों पर एक रिपोर्ट प्रकाशित करते हैं ताकि नियामक यथार्थवादी नियम भी बना सकें।"

दरअसल, OpenAI ने 'GPT-4 सिस्टम कार्ड' नाम से एक विस्तृत रिपोर्ट जारी की है। इसमें वह सब कुछ शामिल है जो GPT-4 कर सकता है, क्या नहीं कर सकता, इसके जोखिम और इसके सुरक्षा उपाय।

तीन चरणों में धीरे-धीरे तैनात करें

सबसे मजबूत एआई को एक साथ सभी पर लागू करना खतरनाक है।

एक अभिव्यक्ति है जिसका प्रयोग सैम ऑल्टमैन अक्सर करते हैं। "पुनरावृत्तीय परिनियोजन"।

इसका मतलब क्या है? इसका मतलब है कि समस्याओं का पता लगाया जाता है और उत्पाद को धीरे-धीरे, चरण दर चरण लॉन्च करके सुधार किया जाता है।

उदाहरण के लिए, जब GPT-3 पहली बार जारी किया गया था, तो OpenAI ने केवल कुछ चुनिंदा शोधकर्ताओं को ही पहुंच प्रदान की थी। महीनों के परीक्षण के बाद, हमें समस्या का पता चला। उस समय, हमने एपीआई को और अधिक डेवलपर्स के लिए खोल दिया। मैंने भी समस्या ढूंढ ली और उसे ठीक कर दिया। इस प्रक्रिया को दोहराने के बाद ही इसे आम जनता के लिए जारी किया गया।

चैटजीपीटी के साथ भी यही हुआ. यह शुरुआत में एक मुफ़्त बीटा संस्करण के रूप में शुरू हुआ। जैसे ही लाखों लोगों ने इसका उपयोग किया, उन्हें सभी प्रकार की समस्याओं का पता चला। इस फीडबैक के आधार पर OpenAI में सुधार जारी रहा।

चरण 4: उस संदर्भ में नियम तैयार करना

इस प्रकार परीक्षण करने, समझने और अनुभव प्राप्त करने के बाद ही उचित नियम बनाए जा सकते हैं।

इस लेख में "एआई को एक नया संदेश भेजा गया है" और यह भी कहा गया है। लेकिन जब हम वास्तव में इसका परीक्षण करते हैं, तो हम पाते हैं कि अधिकांश एआई उतने खतरनाक नहीं हैं, और बहुत विशिष्ट क्षमताओं वाले केवल कुछ मॉडल ही वास्तव में खतरनाक हैं।

फिर नियमों को तदनुसार डिज़ाइन किया जा सकता है। सभी एआई को दृढ़ता से विनियमित करने के बजाय, केवल वास्तव में खतरनाक क्षमताओं वाले मॉडल का चयन किया जाता है और सख्ती से प्रबंधित किया जाता है।

सैम ऑल्टमैन का मानना ​​है कि यह विनियमन का सबसे स्मार्ट तरीका है।

"हमें डर के आधार पर नहीं, बल्कि समझ के आधार पर नियमन करना चाहिए।"

निःसंदेह, आलोचनाएँ भी हैं।

कुछ लोग पूछते हैं, "अगर परीक्षण के दौरान मेरे साथ कोई दुर्घटना हो जाए तो क्या होगा?" अन्य लोग चिंता करते हैं, "क्या होगा यदि कंपनियां परीक्षण परिणामों को छिपाएं या उनमें हेरफेर करें?"

यह एक वाजिब चिंता है.

तो सैम ऑल्टमैन का तर्क है कि हमें एक स्वतंत्र निरीक्षण निकाय की आवश्यकता है। हमें एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता है जहां कंपनियां स्वयं परीक्षण कर सकें, लेकिन जहां सरकार या स्वतंत्र एजेंसी प्रक्रिया की निगरानी और सत्यापन कर सके।

अंततः, वह जो कहते हैं वह विनियमन के लिए सबसे अच्छा प्रारंभिक बिंदु है, उसे संक्षेप में निम्नानुसार प्रस्तुत किया जा सकता है।

"एआई से डरने से पहले, इसे अच्छी तरह से समझें। इसका परीक्षण करें, इसे मापें, इसका अनुभव करें। फिर उस अनुभव के आधार पर स्मार्ट नियम बनाएं।"

उनका मानना ​​है कि नवाचार और सुरक्षा दोनों हासिल करने का यही एकमात्र तरीका है।