حاکمیت دیجیتال: چرا هند به مدل‌های هوش مصنوعی خود نیاز دارد

ضرورت امنیت ملی

هند، کشوری که بیش از 20 درصد از داده‌های دیجیتال جهان را تولید می‌کند - رقمی که پیش‌بینی می‌شود تا سال 2026 به 25 درصد برسد - خود را در موقعیتی متزلزل می‌یابد. اکثریت قریب به اتفاق این داده‌ها، وقتی صحبت از مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) می‌شود، توسط سیستم‌های هوش مصنوعی خارجی پردازش می‌شوند. این امر خطرات حاکمیتی قابل توجهی را ایجاد می‌کند که نیازمند توجه فوری است.

پیامدها را در نظر بگیرید: ارتباطات حساس دولتی، سوابق مراقبت‌های بهداشتی شخصی و تراکنش‌های مالی حیاتی، همگی از طریق مدل‌های هوش مصنوعی خارجی هدایت می‌شوند. این امر هند را در معرض خطرات قضایی قابل توجهی قرار می‌دهد. طبق قوانینی مانند U.S. CLOUD Act، داده‌های پردازش شده توسط LLMهای آمریکایی می‌توانند مشمول درخواست‌های قانونی ایالات متحده شوند.

گزارش استراتژی ملی امنیت سایبری فوریه 2024 به صراحت بر این آسیب‌پذیری تأکید کرد و نشان داد که چگونه وابستگی به هوش مصنوعی “نقاط اهرمی قابل توجهی ایجاد می‌کند که می‌توانند در طول تنش‌های ژئوپلیتیکی مورد سوء استفاده قرار گیرند.” این صرفاً یک نگرانی نظری نیست.

این را با چین مقایسه کنید، که به طور فعال بیش از 50 LLM بومی را در عملیات دولتی مستقر کرده است. این حرکت استراتژیک به طور موثر وابستگی به هوش مصنوعی خارجی را در بخش‌های حساس حذف کرده است. رویکرد چین تا حدی پاسخی به محدودیت‌های صادراتی ایالات متحده در مورد تراشه‌های پیشرفته هوش مصنوعی بود - وضعیتی که هند به خوبی می‌تواند با آن مواجه شود.

شکاف زبانی: مانعی برای پیشرفت

نیاز به هوش مصنوعی بومی در هند شاید بیشتر در حوزه پردازش زبان احساس شود. چشم انداز زبانی هند مجموعه‌ای از 22 زبان رسمی شناخته شده و بیش از 120 گویش اصلی است. این تنوع، در حالی که یک دارایی فرهنگی است، چالشی منحصر به فرد برای توسعه هوش مصنوعی ایجاد می‌کند.

آزمایش‌های بنچمارک اخیر انجام شده توسط AI4Bharat یک واقعیت آشکار را نشان داده است: LLMهای پیشرو جهانی در هنگام پردازش زبان‌های هندی در مقایسه با انگلیسی، 30 تا 40 درصد افت عملکرد نشان می‌دهند. برای زبان‌هایی مانند آسامی، مایتیلی و دوگری، عملکرد به زیر آستانه‌های قابل استفاده کاهش می‌یابد.

مسئله اصلی این است که مدل‌های هوش مصنوعی خارجی اغلب فاقد درک عمیق از زمینه فرهنگی و تفاوت‌های ظریف زبانی ذاتی زبان‌های هندی هستند. این امر یک شکاف دیجیتالی ایجاد می‌کند و به طور موثر گویشوران غیرانگلیسی - اکثریت قریب به اتفاق جمعیت هند - را در عصر شکوفایی هوش مصنوعی به شهروندان درجه دو تبدیل می‌کند.

یافته‌های کتابخانه دیجیتال ملی این نابرابری را بیشتر نشان می‌دهد. ابزارهای یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی به دلیل این موانع زبانی، نرخ پذیرش 78 درصدی کمتری را در مناطق غیر انگلیسی زبان نشان می‌دهند.

حاکمیت اقتصادی: یک تهدید قریب الوقوع

پیامدهای اقتصادی وابستگی به هوش مصنوعی به همان اندازه عمیق است. اقتصاد دیجیتال هند که در سال 2023، 200 میلیارد دلار ارزش داشت، پیش‌بینی می‌شود تا سال 2030 به 800 میلیارد دلار برسد. با این حال، بخش قابل توجهی از ارزش اقتصادی تولید شده از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در حال حاضر به ارائه‌دهندگان فناوری خارجی سرازیر می‌شود.

تنها در سال 2023، کسب‌وکارهای هندی تقریباً 3700 کرور روپیه برای خدمات API هوش مصنوعی خارجی هزینه کردند. برآوردهای NASSCOM پیش‌بینی می‌کنند که این رقم تا سال 2026 به 17500 کرور روپیه افزایش یابد. شرکت‌های هوش مصنوعی خارجی در حال حاضر 94 درصد از بازار هوش مصنوعی سازمانی هند را در اختیار دارند.

تجربه سایر کشورها یک مقایسه قانع کننده ارائه می‌دهد. کشورهایی که دارای مدل‌های هوش مصنوعی بومی هستند، شاهد نرخ تشکیل استارت‌آپ‌های هوش مصنوعی 3 تا 4 برابر بیشتر بوده‌اند. اکوسیستم استارت‌آپی هوش مصنوعی هند که در سال 2023، 3.5 میلیارد دلار ارزش داشت، با توسعه مدل‌های پایه بومی می‌تواند به طور بالقوه تا سال 2027 به 16 میلیارد دلار برسد.

تلاش‌ها و موانع کنونی

در حالی که چندین ابتکار امیدوارکننده در هند در حال انجام است، آنها اغلب از رهبران جهانی عقب هستند:

• Indic-LLMs از AI4Bharat: این مدل‌ها عملکرد قوی در زبان‌های هندی نشان می‌دهند، اما هنوز در قابلیت‌های استدلال عقب هستند.
• پروژه Sajag از C-DAC: این پروژه بلندپروازانه قصد دارد تا سال 2026 یک مدل 100 میلیارد پارامتری را توسعه دهد.
• ابتکارات شرکتی: شرکت‌هایی مانند Reliance Jio (با BharatGPT) و Tata (با Project Indus) در حال پیشرفت هستند، اما این تلاش‌ها هنوز در مراحل اولیه خود هستند.

چالش‌ها و نقشه راه دولت

علیرغم حمایت قوی دولت، توسعه یک LLM بومی در هند با موانع قابل توجهی روبرو است. ظرفیت محاسباتی با کارایی بالا در این کشور در حال حاضر تقریباً 6.4 پتافلاپس است. این کمتر از 2 درصد از چیزی است که برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی رقابتی مورد نیاز است.

تخصیص 7500 کرور روپیه برای هوش مصنوعی توسط دولت در بودجه 2024-25، در حالی که یک گام مثبت است، در مقایسه با 10 تا 25 میلیارد دلاری که شرکت‌های جهانی هوش مصنوعی سالانه در توسعه مدل سرمایه‌گذاری می‌کنند، ناچیز است.

چالش مهم دیگر در دسترس بودن مجموعه داده‌های با کیفیت بالا و حاشیه‌نویسی شده، به ویژه به زبان‌های منطقه‌ای است. این مجموعه داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی رقابتی ضروری هستند. علاوه بر این، هند با شکاف استعدادی در تحقیقات بنیادی هوش مصنوعی و آموزش مدل در مقیاس بزرگ مواجه است.

برای رسیدگی به این چالش‌های چندوجهی، دولت چندین ابتکار راه‌اندازی کرده است:

• AI Kosha: این ابتکار با هدف حمایت از تحقیقات LLM انجام می‌شود.
• 18,000 Shared GPUs: این زیرساخت محاسباتی حیاتی را فراهم می‌کند.
• Bhashini: این پروژه بر توسعه مدل‌های زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی تمرکز دارد.
• Semicon India و Supercomputing Mission: این برنامه‌ها برای افزایش قابلیت‌های سخت‌افزاری هوش مصنوعی طراحی شده‌اند.

شرکت‌های بزرگ هندی، از جمله Reliance Jio، TCS و Infosys، نیز سرمایه‌گذاری‌های هنگفتی در تحقیقات هوش مصنوعی انجام می‌دهند تا پیشرفت کشور در توسعه LLM را تسریع کنند.

بهای بی‌عملی: یک هشدار جدی

پیامدهای عدم پرورش قابلیت‌های LLM بومی فراتر از وابستگی صرفاً تکنولوژیکی است.

پیش‌بینی می‌شود تا سال 2030، هوش مصنوعی 450 تا 500 میلیارد دلار ارزش اقتصادی در هند ایجاد کند. بدون مدل‌های بومی، بخش قابل توجهی از این ارزش به ارائه‌دهندگان فناوری خارجی سرازیر خواهد شد.

با این حال، نگرانی مهم‌تر پدیده‌ای است که محققان آن را “استعمار الگوریتمی” می‌نامند. این به نفوذ فزاینده سیستم‌های هوش مصنوعی خارجی بر اکوسیستم اطلاعاتی، روایت‌های فرهنگی و فرآیندهای تصمیم‌گیری هند اشاره دارد.

همانطور که سایر کشورها به طور تهاجمی توسعه هوش مصنوعی را دنبال می‌کنند، هند خود را در یک مقطع حساس می‌یابد. توسعه LLMهای بومی صرفاً یک آرزوی تکنولوژیکی نیست. این یک ضرورت استراتژیک برای حفظ حاکمیت هند و تضمین آینده آن در عصر دیجیتال است. این در مورد اطمینان از این است که تنوع زبانی و فرهنگی منحصر به فرد هند نه تنها حفظ می‌شود، بلکه توسط هوش مصنوعی نیز تقویت می‌شود. این در مورد تقویت رشد اقتصادی است که به نفع کسب‌وکارها و شهروندان هندی باشد. و در نهایت، این در مورد حفظ کنترل بر سرنوشت دیجیتال هند است. مسیر پیش رو نیازمند سرمایه‌گذاری پایدار، همکاری بین دولت، صنعت و دانشگاه و تمرکز بی‌وقفه بر نوآوری است. stakes به سادگی خیلی بالا هستند که نادیده گرفته شوند.

توسعه LLM بومی برای موارد زیر حیاتی است:

1. حفاظت از امنیت ملی: کاهش اتکا به سیستم‌های هوش مصنوعی خارجی، خطرات مرتبط با صلاحیت داده‌ها و سوء استفاده احتمالی در طول تنش‌های ژئوپلیتیکی را کاهش می‌دهد.

2. پر کردن شکاف زبانی: ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی که زبان‌های هندی را درک و پردازش می‌کنند، فراگیری و دسترسی برابر به فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای همه شهروندان تضمین می‌کند.

3. تضمین رشد اقتصادی: توسعه یک صنعت هوش مصنوعی داخلی، نوآوری را تقویت می‌کند، شغل ایجاد می‌کند و از خروج ارزش اقتصادی به ارائه‌دهندگان فناوری خارجی جلوگیری می‌کند.

4. مقاومت در برابر استعمار الگوریتمی: حفظ کنترل بر سیستم‌های هوش مصنوعی تضمین می‌کند که اکوسیستم اطلاعاتی، روایت‌های فرهنگی و فرآیندهای تصمیم‌گیری هند تحت تأثیر نهادهای خارجی قرار نگیرند.

5. تقویت نوآوری: مدل‌های هوش مصنوعی بومی می‌توانند برای نیازها و زمینه‌های خاص هند طراحی شوند و منجر به راه‌حل‌های مؤثرتر و مرتبط‌تر شوند.

6. حریم خصوصی داده‌ها: اطمینان حاصل کنید که داده‌های حساس شهروندان و مشاغل هندی در داخل کشور باقی می‌مانند و توسط قوانین هند اداره می‌شوند.

7. تقویت استقلال استراتژیک: هند با کاهش وابستگی به فناوری خارجی، می‌تواند موقعیت خود را به عنوان یک رهبر جهانی در عصر دیجیتال تثبیت کند.

8. افزایش رقابت‌پذیری: شرکت‌های هندی با دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی بومی می‌توانند به طور مؤثرتری در بازار جهانی رقابت کنند.

9. ترویج تحقیق و توسعه: سرمایه‌گذاری در توسعه LLM، تحقیق و نوآوری را در زمینه‌های مرتبط، مانند علوم کامپیوتر، زبان‌شناسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها تحریک می‌کند.

10. توانمندسازی هند دیجیتال: LLMهای بومی سنگ بنای ابتکار هند دیجیتال هستند و تحول دیجیتال را در بخش‌های مختلف هدایت می‌کنند.

نیاز ساعت یک تلاش ملی هماهنگ و مشترک است، تلاشی که بهترین ذهن‌ها را از دانشگاه، صنعت و دولت گرد هم می‌آورد. این صرفاً در مورد پیشرفت تکنولوژیکی نیست. این در مورد تعیین سرنوشت ملی در قرن بیست و یکم است. آینده هند در عصر دیجیتال به توانایی آن در مهار قدرت هوش مصنوعی با شرایط خاص خود بستگی دارد. زمان عمل اکنون است. انتخاب روشن است: توسعه هوش مصنوعی بومی را در آغوش بگیرید یا خطر تبدیل شدن به یک مستعمره دیجیتال در نظم نوین جهانی را بپذیرید. هند باید اولی را انتخاب کند و مسیری را به سوی آینده‌ای ترسیم کند که در آن حاکمیت دیجیتال آن امن، تنوع زبانی آن تجلیل شود و شکوفایی اقتصادی آن خود تعیین شود.