AI अलगाववाद का खतरनाक रास्ता

नवाचार ट्रेड-ऑफ: एक दोधारी तलवार

विदेशी AI तकनीक पर किसी भी व्यापक प्रतिबंध का सबसे महत्वपूर्ण शिकार नवाचार की क्षमता है। जबकि घोषित इरादा अविश्वसनीय AI को बाहर रखना हो सकता है, वास्तविक परिणाम संयुक्त राज्य अमेरिका के नवाचार पारिस्थितिकी तंत्र का अलगाव हो सकता है, जो संभावित रूप से चीन द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों को भी पार कर सकता है। ये प्रतिबंध, अक्सर एक व्यापक ब्रश के साथ कल्पना की जाती है, शुरू में अनुमानित से अधिक व्यापक प्रभाव डालते हैं, महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों तक पहुंच को प्रतिबंधित करते हुए बाजार की गतिशीलता और सहयोगी प्रयासों को रोकते हैं।

कम से कम, इस तरह की तकनीकी साइलोइंग विदेशी प्रतिस्पर्धा के लाभकारी दबाव को समाप्त करके अमेरिकी बाजार की गतिशीलता को कम कर देगी। अंतर्राष्ट्रीय प्रतिद्वंद्विता के लाभ पहले से ही अमेरिकी AI कंपनियों के लिए स्पष्ट हैं। एक प्रतिबंधात्मक AI शासन के तहत, यह शक्तिशाली प्रोत्साहन गायब हो जाएगा, संभावित रूप से प्रगति में मंदी आएगी।

बाजार की ताकतों को कम करने के अलावा, विदेशी AI पर प्रतिबंध तकनीकी प्रगति के क्रॉस-परागण को रोककर नवाचार को और बाधित करेगा। विविध प्रकार की प्रौद्योगिकियों तक पहुंच अमेरिकी इंजीनियरों को दुनिया भर से मूल्यवान नवाचारों के साथ स्वतंत्र रूप से प्रयोग करने, सीखने और एकीकृत करने का अधिकार देती है। अमेरिकी AI क्षेत्र में, जिसने लंबे समय से प्रभुत्व की स्थिति का आनंद लिया है, इस गतिशील को कम करके आंका जा सकता है। हालांकि, अगर अमेरिकी उद्योग पीछे पड़ जाता है, तो बढ़त हासिल करना इस तकनीकी विचारों के अबाधित आदान-प्रदान पर निर्भर हो सकता है।

नवाचार में सबसे आगे रहने वालों के लिए, विदेशी AI तक पहुंच बहुत महत्वपूर्ण हो सकती है। भले ही संयुक्त राज्य अमेरिका AI बाजार में अपना नेतृत्व बनाए रखे, अंतर्राष्ट्रीय मॉडल सीखने, प्रेरणा और नए विचारों के एक महत्वपूर्ण स्रोत के रूप में काम करते हैं। यदि संयुक्त राज्य अमेरिका कभी भी अपनी अग्रणी स्थिति को त्याग देता है, तो अत्याधुनिक प्रणालियों से अध्ययन और अनुकूलन करने की स्वतंत्रता जमीन हासिल करने की हमारी क्षमता के लिए पूरी तरह से आवश्यक हो सकती है। नीति निर्माता जो प्रतिबंध के साथ जुआ खेलते हैं, वे विदेशी संस्थाओं के प्रतिस्पर्धात्मक लाभ को मजबूत करने का जोखिम उठाते हैं।

साइबर सुरक्षा निहितार्थ: एक कमजोर रक्षा

चीनी AI तक पहुंच को प्रतिबंधित करने से साइबर सुरक्षा से समझौता करने का जोखिम भी होता है। AI सिस्टम तेजी से साइबर क्षमताओं से संपन्न हो रहे हैं, जो आक्रामक और रक्षात्मक दोनों कार्यों में दोहरी भूमिका निभा रहे हैं।

ये विकास इंगित करते हैं कि AI जल्द ही विकसित हो रहे साइबर-खतरे के परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण भूमिका ग्रहण करेगा। सुरक्षा शोधकर्ताओं के लिए, इन उभरते खतरों को समझने और उनसे बचाव के लिए विदेशी AI प्रणालियों की गहन समझ की आवश्यकता होगी। इन मॉडलों के साथ चल रहे, अप्रतिबंधित प्रयोग के बिना, अमेरिकी सुरक्षा विशेषज्ञों के पास दुर्भावनापूर्ण AI अनुप्रयोगों का प्रभावी ढंग से मुकाबला करने के लिए आवश्यक ज्ञान और परिचितता की कमी होगी।

निजी क्षेत्र की रक्षात्मक साइबर सुरक्षा मुद्रा के लिए, विदेशी मॉडलों तक पहुंच जल्द ही और भी अधिक अपरिहार्य हो सकती है।

क्या AI-संचालित स्कैनिंग उपकरण उद्योग मानक बन जाना चाहिए, विभिन्न प्रकार के मॉडलों तक पहुंच सर्वोपरि होगी। प्रत्येक मॉडल में अद्वितीय ताकत, कमजोरियां और ज्ञान डोमेन होते हैं। अनिवार्य रूप से, प्रत्येक अलग-अलग कमजोरियों की पहचान करेगा। निकट भविष्य में एक व्यापक साइबर सुरक्षा रणनीति के लिए कई AI सिस्टम से लैस स्कैनिंग सॉफ्टवेयर की आवश्यकता हो सकती है। अमेरिकी संगठनों के लिए, चीनी या अन्य विदेशी AI पर प्रतिबंध का मतलब अन्यथा पता लगाने योग्य कमजोरियों के लिए अंधे धब्बे होगा। अपने हाथों से बंधे होने के साथ, अमेरिकी सॉफ्टवेयर अधिक संवेदनशील हो जाएगा, संभावित रूप से विदेशी प्रतियोगियों को वैश्विक सुरक्षा मानक निर्धारित करने की अनुमति देगा।

जोखिमों को नेविगेट करना: एक मापा दृष्टिकोण

तेजी से विकसित हो रहे AI बाजार में, तकनीकी समानता बनाए रखने, नवाचार को बढ़ावा देने और मजबूत सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए विदेशी तकनीक तक पहुंच महत्वपूर्ण बनी हुई है। यह सुझाव देने के लिए नहीं है कि संयुक्त राज्य अमेरिका को प्रतिकूल राष्ट्रों से उत्पन्न होने वाली तकनीक द्वारा उत्पन्न राष्ट्रीय सुरक्षा जोखिमों की उपेक्षा करनी चाहिए। आदर्श रूप से, उन्नत तकनीक को विशेष रूप से बाजार-उन्मुख, उदार लोकतांत्रिक राष्ट्रों द्वारा विकसित किया जाएगा, इसे जासूसी, सेंसरशिप, या जानबूझकर साइबर असुरक्षा के प्रसार में सत्तावादी शासनों की सेवा करने से मुक्त किया जाएगा। हालांकि, यह वर्तमान वास्तविकता नहीं है, और अधिनायकवादी और प्रतिकूल शासन तकनीकी विकास में निवेश करना जारी रखेंगे। उदाहरण के लिए, Deepseek, चीनी सरकार की देखरेख में काम करता है, और सरकार के कंपनी डेटा का अनुरोध करने के कानूनी अधिकार और उपभोक्ता प्रौद्योगिकी में जानबूझकर सुरक्षा छेद लगाने के इतिहास को देखते हुए संदेह उचित है।

इन जोखिमों को कम करते हुए खुले तकनीकी पहुंच के आवश्यक लाभों को संरक्षित करने के लिए, अधिकारियों को व्यापक प्रतिबंध लगाने से बचना चाहिए। इसके बजाय, नीति निर्माताओं को एक कम प्रतिबंधात्मक दृष्टिकोण अपनाना चाहिए जो सूचित उपयोग, ऐप स्टोर सुरक्षा क्यूरेशन और, जब बिल्कुल आवश्यक हो, विशिष्ट, सुरक्षा-महत्वपूर्ण संदर्भों पर केंद्रित संकीर्ण रूप से तैयार किए गए नियमों को जोड़ता है।

औसत उपयोगकर्ता के लिए, चीनी AI से जुड़े वर्तमान सुरक्षा जोखिम संभवतः मामूली हैं, और सबसे प्रभावी सामान्य जोखिम शमन रणनीति सूचित उपयोग है। AI बाजार में उपलब्ध विकल्पों और उत्पाद जानकारी की प्रचुरता को देखते हुए, उपयोगकर्ताओं के पास खुद को शिक्षित करने और उन विशिष्ट मॉडलों का चयन करने की काफी स्वतंत्रता है जो उनकी व्यक्तिगत सुरक्षा और गोपनीयता आवश्यकताओं के साथ संरेखित होते हैं। ज्यादातर मामलों में, उपयोगकर्ता अमेरिकी मॉडलों को डिफॉल्ट कर सकते हैं और करेंगे। हालांकि, जब वे विदेशी विकल्पों के साथ प्रयोग करना चाहते हैं, तो उन्हें ऐसा करने की अनुमति दी जानी चाहिए। उन स्थितियों में जहां स्व-शिक्षा और पसंद पर्याप्त नहीं हो सकते हैं, ऐप स्टोर क्यूरेशन एक मौलिक सुरक्षा बैकस्टॉप के रूप में काम कर सकता है। अग्रणी ऐप स्टोर पहले से ही स्पष्ट सुरक्षा मुद्दों के लिए ऑफ़र को सक्रिय रूप से स्कैन करते हैं और, जब आवश्यक हो, असुरक्षित सॉफ़्टवेयर को हटा देते हैं।

ऐसे उदाहरणों में जहां चीनी या विदेशी AI सिस्टम वास्तव में अस्वीकार्य जोखिम पेश करते हैं, नीति निर्माताओं को उन विशिष्ट संदर्भों के लिए नियमों को सावधानीपूर्वक तैयार करना चाहिए। उदाहरण के लिए, अत्यधिक संवेदनशील संघीय डेटा को चीनी AI द्वारा संसाधित नहीं किया जाना चाहिए। इसका एक उचित रूप से विस्तृत उदाहरण No Deepseek on Government Devices Act, है, जो संघीय प्रणालियों पर Deepseek के उपयोग को प्रतिबंधित करेगा। यह नियामक मॉडल समान प्रयासों के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में काम करना चाहिए। विनियम अपवाद होना चाहिए, नियम नहीं, लेकिन जब आवश्यक हो, तो उन्हें उपयोग और प्रयोग की सामान्य स्वतंत्रता को अनावश्यक रूप से प्रतिबंधित करने से बचने के लिए संदर्भ-विशिष्ट होना चाहिए।

आगे का रास्ता: संतुलन सुरक्षा और खुलापन

Deepseek और अन्य चीनी AI प्रौद्योगिकियां भू-राजनीतिक तनावों और परस्पर विरोधी मूल्यों को देखते हुए निस्संदेह जांच और संदेह की पात्र हैं। फिर भी, कोई भी व्यापक प्रतिबंध न केवल उपयोग की सामान्य स्वतंत्रता बल्कि महत्वपूर्ण बाजार गतिशीलता, नवाचार के अवसरों और साइबर सुरक्षा लाभों का त्याग करेगा। एक मापा दृष्टिकोण अपनाकर जो सूचित उपयोग, ऐप स्टोर क्यूरेशन और, जब बिल्कुल आवश्यक हो, संकीर्ण रूप से विनियमित विनियमन को प्राथमिकता देता है, संयुक्त राज्य अमेरिका तकनीकी खुलेपन को बनाए रख सकता है जो सुरक्षा और वैश्विक नेतृत्व दोनों के लिए आवश्यक है।

विशिष्ट बिंदुओं पर और विस्तार करने के लिए:

1. बाजार गतिशीलता की बारीकियां:

“बाजार गतिशीलता” की अवधारणा सरल प्रतिस्पर्धा से परे फैली हुई है। इसमें नवाचार का संपूर्ण पारिस्थितिकी तंत्र शामिल है, जिसमें शामिल हैं:

• नवाचार की गति: विदेशी प्रतिस्पर्धा एक उत्प्रेरक के रूप में कार्य करती है, घरेलू कंपनियों को अपनी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए तेज गति से नवाचार करने के लिए मजबूर करती है।
• दृष्टिकोणों की विविधता: विभिन्न कंपनियां और अनुसंधान समूह, घरेलू और विदेशी दोनों, AI समस्याओं को हल करने के लिए विभिन्न दृष्टिकोणों का पता लगाएंगे। यह विविधता विचारों और संभावित सफलताओं के एक समृद्ध पूल की ओर ले जाती है।
• प्रतिभा आकर्षण: एक जीवंत और खुला AI पारिस्थितिकी तंत्र दुनिया भर से शीर्ष प्रतिभा को आकर्षित करता है, जिससे नवाचार को और बढ़ावा मिलता है।
• निवेश प्रवाह: एक स्वस्थ प्रतिस्पर्धी परिदृश्य निवेश को आकर्षित करता है, अनुसंधान और विकास के लिए आवश्यक संसाधन प्रदान करता है।

विदेशी AI तक पहुंच को प्रतिबंधित करने से बाजार की गतिशीलता के इन पहलुओं का दम घुट जाएगा, संभावित रूप से एक कम अभिनव और कम प्रतिस्पर्धी अमेरिकी AI क्षेत्र का नेतृत्व होगा।

2. तकनीकी क्रॉस-परागण की विशिष्टताएं:

“तकनीकी क्रॉस-परागण” केवल विचारों की नकल करने के बारे में नहीं है। इसमे शामिल है:

• विभिन्न आर्किटेक्चर को समझना: विदेशी AI मॉडल कैसे डिज़ाइन किए गए हैं, इसकी जांच करने से वैकल्पिक आर्किटेक्चर और दृष्टिकोणों में अंतर्दृष्टि मिल सकती है जिन पर अमेरिकी शोधकर्ताओं ने विचार नहीं किया होगा।
• उपन्यास तकनीकों की पहचान: विदेशी AI मॉडल अद्वितीय एल्गोरिदम या प्रशिक्षण तकनीकों को नियोजित कर सकते हैं जिन्हें अमेरिकी शोधकर्ताओं द्वारा अनुकूलित और बेहतर बनाया जा सकता है।
• बेंचमार्किंग और मूल्यांकन: विभिन्न कार्यों पर अमेरिकी और विदेशी AI मॉडल के प्रदर्शन की तुलना करना मूल्यवान बेंचमार्क प्रदान करता है और सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है।
• प्रेरणा और रचनात्मकता: विभिन्न दृष्टिकोणों के संपर्क में आने से नए विचार आ सकते हैं और चुनौतीपूर्ण AI समस्याओं के रचनात्मक समाधान प्रेरित हो सकते हैं।

विदेशी AI तक पहुंच को सीमित करके, अमेरिका खुद को इन मूल्यवान सीखने के अवसरों से वंचित कर रहा होगा।

3. साइबर सुरक्षा: रक्षात्मक उपायों से परे:

AI के साइबर सुरक्षा निहितार्थ रक्षात्मक उपायों तक सीमित नहीं हैं। AI का उपयोग इसके लिए भी किया जा सकता है:

• आक्रामक साइबर संचालन: AI-संचालित उपकरण कमजोरियों की खोज, कारनामों के विकास और साइबर हमलों के निष्पादन को स्वचालित कर सकते हैं।
• खतरे की खुफिया जानकारी: AI का उपयोग उभरते खतरों की पहचान करने और भविष्य के हमलों की भविष्यवाणी करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है।
• धोखा और गलत सूचना: AI का उपयोग दुष्प्रचार फैलाने या जनमत में हेरफेर करने के उद्देश्य से पाठ, छवियों और वीडियो सहित यथार्थवादी नकली सामग्री उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है।

यह समझना कि विदेशी विरोधी इन क्षेत्रों में AI का उपयोग कैसे कर रहे हैं, प्रभावी जवाबी उपाय विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

4. सूचित उपयोग का महत्व:

“सूचित उपयोग” केवल उत्पाद विवरण पढ़ने के बारे में नहीं है। इसमे शामिल है:

• जोखिमों को समझना: उपयोगकर्ताओं को किसी भी AI प्रणाली का उपयोग करने से जुड़े संभावित सुरक्षा और गोपनीयता जोखिमों के बारे में पता होना चाहिए, चाहे उसकी उत्पत्ति कुछ भी हो।
• स्रोत का मूल्यांकन: उपयोगकर्ताओं को AI प्रणाली विकसित करने वाली कंपनी या संगठन की प्रतिष्ठा और विश्वसनीयता पर विचार करना चाहिए।
• गोपनीयता नीतियों को पढ़ना: उपयोगकर्ताओं को AI सिस्टम की गोपनीयता नीतियों की सावधानीपूर्वक समीक्षा करनी चाहिए ताकि यह समझा जा सके कि उनका डेटा कैसे एकत्र, उपयोग और साझा किया जाएगा।
• मजबूत पासवर्ड और सुरक्षा प्रथाओं का उपयोग करना: AI सिस्टम का उपयोग करते समय उपयोगकर्ताओं को बुनियादी साइबर सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना चाहिए, जैसे मजबूत पासवर्ड का उपयोग करना और दो-कारक प्रमाणीकरण को सक्षम करना।
• सूचित रहना: उपयोगकर्ताओं को नवीनतम AI सुरक्षा और गोपनीयता समाचारों और सर्वोत्तम प्रथाओं पर अद्यतित रहना चाहिए।

उपयोगकर्ताओं को इस ज्ञान के साथ सशक्त बनाना रक्षा की एक महत्वपूर्ण पहली पंक्ति है।

5. ऐप स्टोर क्यूरेशन: एक आवश्यक बैकस्टॉप:

ऐप स्टोर क्यूरेशन इसके द्वारा सुरक्षा की एक अतिरिक्त परत प्रदान करता है:

• सुरक्षा कमजोरियों के लिए ऐप्स की जांच: ऐप स्टोर उपयोगकर्ताओं को उपलब्ध कराए जाने से पहले ज्ञात सुरक्षा कमजोरियों के लिए ऐप्स को स्कैन कर सकते हैं।
• दुर्भावनापूर्ण ऐप्स को हटाना: ऐप स्टोर उन ऐप्स को हटा सकते हैं जो दुर्भावनापूर्ण पाए जाते हैं या जो उनकी सेवा की शर्तों का उल्लंघन करते हैं।
• उपयोगकर्ता समीक्षा और रेटिंग प्रदान करना: उपयोगकर्ता समीक्षा और रेटिंग उपयोगकर्ताओं को ऐप्स की गुणवत्ता और विश्वसनीयता के बारे में सूचित करने में मदद कर सकती हैं।
• सुरक्षा मानकों को लागू करना: ऐप स्टोर डेवलपर्स के लिए सुरक्षा मानकों को लागू कर सकते हैं, उन्हें अपने ऐप्स में कुछ सुरक्षा उपायों को लागू करने की आवश्यकता होती है।

यह क्यूरेशन प्रक्रिया उपयोगकर्ताओं के लिए AI तकनीकों के साथ प्रयोग करने के लिए एक सुरक्षित वातावरण बनाने में मदद करती है।

6. संकीर्ण रूप से विनियमित विनियमन: अपवाद, नियम नहीं:

विनियमन का उपयोग संयम से और केवल तभी किया जाना चाहिए जब बिल्कुल आवश्यक हो। जब इसकी आवश्यकता होती है, तो यह होना चाहिए:

• लक्षित: विनियम व्यापक निषेधों के बजाय विशिष्ट जोखिमों और विशिष्ट संदर्भों पर केंद्रित होने चाहिए।
• आनुपातिक: विनियम उस जोखिम के अनुपात में होने चाहिए जिसे वे संबोधित करने का इरादा रखते हैं।
• साक्ष्य-आधारित: विनियम अटकलों या भय के बजाय नुकसान के ठोस सबूतों पर आधारित होने चाहिए।
• नियमित रूप से समीक्षा की गई: विनियमों की नियमित रूप से समीक्षा की जानी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे अभी भी आवश्यक और प्रभावी हैं।
• पारदर्शी: विनियमों को विकसित और लागू करने की प्रक्रिया पारदर्शी और सार्वजनिक इनपुट के लिए खुली होनी चाहिए।

यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि विनियम अनावश्यक रूप से नवाचार को बाधित न करें या उपयोगकर्ताओं और शोधकर्ताओं की स्वतंत्रता को प्रतिबंधित न करें। No Deepseek on Government Devices Act एक अच्छा मॉडल प्रदान करता है।
इन कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करके और एक सूक्ष्म दृष्टिकोण अपनाकर, संयुक्त राज्य अमेरिका AI विकास के जटिल परिदृश्य को नेविगेट कर सकता है और अपनी राष्ट्रीय सुरक्षा को सुरक्षित रखते हुए अपनी नेतृत्व स्थिति बनाए रख सकता है। कुंजी खुलेपन और सुरक्षा के बीच संतुलन बनाना है, जोखिमों को कम करते हुए नवाचार को बढ़ावा देना है।