वैश्विक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) की दौड़ में, ऐसा प्रतीत होता है कि दो प्रमुख खिलाड़ी - चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका - का प्रभुत्व बढ़ता जा रहा है। इस द्विध्रुवीय स्थिति से एक महत्वपूर्ण सवाल उठता है: यूरोप कहां है? वह महाद्वीप जो ऐतिहासिक रूप से अपनी तकनीकी क्षमता और नवाचार के लिए प्रसिद्ध रहा है, वह AI क्रांति में पीछे क्यों रह गया है?
एक गौरवशाली अतीत
गहन विश्लेषण से पता चलता है कि AI में यूरोप का योगदान सदियों पुराना है। प्राचीन दार्शनिकों से लेकर आधुनिक कंप्यूटर वैज्ञानिकों तक, यूरोपीय विचारकों ने इस क्षेत्र की महत्वपूर्ण नींव रखी है। अरस्तू के न्यायवाक्य तर्क (syllogistic logic), जिसका उल्लेख उनकी पुस्तक "ऑर्गनन" में है, को यांत्रिक तर्क (mechanical reasoning) का एक अग्रणी अन्वेषण माना जाता है। बाद में, रेमन लुल (Ramon Llull) की "आर्स मैग्ना" (Ars Magna) का उद्देश्य एक सार्वभौमिक भाषा और ज्ञान प्रणाली का निर्माण करना था, जो एक व्यापक AI ढांचे के निर्माण के शुरुआती प्रयास का प्रतिनिधित्व करता है।
आधुनिक युग में, यूरोपीय वैज्ञानिक और शोधकर्ता AI विकास में सबसे आगे थे। एलन ट्यूरिंग (Alan Turing), एक ब्रिटिश गणितज्ञ, ने आधुनिक AI के अंतर्निहित कई मूल विचारों की कल्पना की। उनका ट्यूरिंग टेस्ट (Turing Test) एक मशीन की बुद्धिमान व्यवहार प्रदर्शित करने की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए एक बेंचमार्क बना हुआ है, जो मानव के व्यवहार से अप्रभेद्य है। इसके अलावा, AI में शुरुआती शोध मुख्य रूप से यूरोप में आयोजित किया गया था। 1964 में, यूके ने सोसाइटी फॉर द स्टडी ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड सिमुलेशन ऑफ बिहेवियर (AISB) की स्थापना की, जो संभवतः विश्व की सबसे पुरानी AI सोसायटी है। एडिनबर्ग ने लगातार छह वर्षों तक AI संगोष्ठियों की मेजबानी की, जिससे यूरोप के शुरुआती नेतृत्व को मजबूती मिली। यूरोपीय सम्मेलन ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (ECAI), जो पहली बार 1988 में आयोजित किया गया था, ने AI को कंप्यूटर विज्ञान से एक अलग अनुशासन के रूप में अलग करके एक महत्वपूर्ण क्षण चिह्नित किया। डीपमाइंड (DeepMind), एक यूरोपीय कंपनी, ने अल्फागो (AlphaGo) विकसित किया, जिसने विश्व चैंपियन ली सेडोल (Lee Sedol) को हराया और AI के लिए एक मील का पत्थर साबित हुआ। उल्लेखनीय है कि गूगल ने 2014 में डीपमाइंड का अधिग्रहण कर लिया।
नियामक मिथक
अपने अग्रणी इतिहास के बावजूद, यूरोप का वर्तमान AI परिदृश्य एक अलग तस्वीर पेश करता है। यूरोप के AI विकास में पिछड़ने का एक सामान्य स्पष्टीकरण अत्यधिक कठोर नियम हैं। यह भावना "अमेरिका नवाचार करता है, चीन कॉपी करता है, और यूरोप नियम बनाता है" विभिन्न मीडिया आउटलेट्स में प्रसारित हो रही है, जिससे पता चलता है कि यूरोप का नियामक वातावरण नवाचार को रोकता है। कुछ आलोचक यहां तक कि मजाक करते हैं कि AI क्रांति में यूरोप की भूमिका बैठकों तक ही सीमित है, जबकि अमेरिका निर्माण करता है और चीन निर्माण करता है।
हालांकि, करीब से देखने पर पता चलता है कि यूरोपीय AI नियम उतने प्रतिबंधात्मक नहीं हैं जितना कि आमतौर पर माना जाता है। EU का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्ट (Artificial Intelligence Act), जो तीन साल की बहस के बाद अंतिम रूप दिया गया, को अक्सर यूरोपीय AI के लिए अंतिम ताबूत के रूप में चित्रित किया जाता है। वास्तव में, AI अधिनियम मुख्य रूप से AI के उपयोग को नियंत्रित करने के लिए एक ढांचा है, न कि इसके विकास को प्रतिबंधित करने के लिए। अधिनियम AI तकनीकों को चार जोखिम स्तरों में वर्गीकृत करता है: अस्वीकार्य, उच्च, मध्यम और निम्न। AI एप्लिकेशन द्वारा उत्पन्न जोखिम जितना अधिक होगा, जांच और अनुपालन आवश्यकताओं उतनी ही सख्त होंगी। उल्लंघनकर्ताओं को उनके वैश्विक राजस्व का 7% तक जुर्माना भरना पड़ सकता है। यूरोप के AI संघर्षों के लिए विनियमन को दोषी ठहराना एक अतिसरलीकरण है।
इंटरनेट युग के भूत
AI युग में यूरोप की चुनौतियाँ उसकी ऐतिहासिक अनुभवों में गहराई से निहित हैं, विशेष रूप से इंटरनेट युग में। इंटरनेट के उदय के बाद से, यूरोपीय कंपनियों को अपने अमेरिकी समकक्षों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए संघर्ष करना पड़ा है। यूरोपीय स्टार्टअप, शुरुआती वादा दिखाने के बाद, अक्सर खुद को अमेरिकी फर्मों द्वारा अधिग्रहित पाते हैं, प्रभावी रूप से मूल्यवान प्रौद्योगिकी और प्रतिभा को अटलांटिक के पार स्थानांतरित कर देते हैं।
गूगल द्वारा डीपमाइंड का अधिग्रहण इसका एक प्रमुख उदाहरण है। डाटाकालैब (Datakalab), एक फ्रांसीसी कंपनी जो एल्गोरिदम संपीड़न और एम्बेडेड AI में विशेषज्ञता रखती है, को एप्पल द्वारा अधिग्रहित किया गया था। ब्राइटर AI (Brighter AI), जो छवियों और वीडियो में व्यक्तिगत डेटा को गुमनाम करने पर केंद्रित था, को भी एक अमेरिकी कंपनी द्वारा अधिग्रहित किया गया था। यहां तक कि मिस्ट्रल (Mistral), जिसे राष्ट्रपति मैक्रॉन (Macron) द्वारा ओपनएआई (OpenAI) के लिए यूरोप का जवाब बताया गया है, में महत्वपूर्ण अमेरिकी भागीदारी है। अमेरिकी वेंचर कैपिटल फंड और उद्योग दिग्गजों ने मिस्ट्रल के शुरुआती दौर के वित्तपोषण में भारी निवेश किया। यह माइक्रोसॉफ्ट की एज़्योर क्लाउड सेवाओं (Azure cloud services) पर भी निर्भर करता है और अमेज़ॅन बेडरोक (Amazon Bedrock) के लिए एक फाउंडेशन मॉडल डेवलपर बनने के लिए अमेज़ॅन के साथ एक समझौता है।
फ्रांसीसी इंटरनेट उद्यमी जेवियर नील (Xavier Niel) ने चेतावनी दी कि जबकि यूरोप वर्तमान में आशाजनक AI मॉडल विकसित कर सकता है, यह अनिश्चित है कि आने वाले वर्षों में इन प्रतिभाओं और कंपनियों को शिकार किया जाएगा या नहीं। इससे यह सवाल उठता है: यूरोपीय निवेशक क्या कर रहे हैं जबकि यूरोपीय प्रतिभा को खरीदा जा रहा है? वे अपने स्टार्टअप का समर्थन क्यों नहीं कर रहे हैं?
निवेश अंतराल
यह स्थिति एक ऐतिहासिक समस्या को उजागर करती है जिसने इंटरनेट बूम के बाद से यूरोप को त्रस्त कर रखा है। मई 2024 में जारी एक OECD रिपोर्ट के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका AI से संबंधित क्षेत्रों में निजी निवेश में लगभग 300 बिलियन डॉलर के साथ अग्रणी है। चीन लगभग 91 बिलियन डॉलर के साथ दूसरे स्थान पर है, जबकि यूरोपीय संघ चीन के निवेश के आधे से भी कम 45 बिलियन डॉलर के साथ बहुत पीछे है। यूरोपीय निवेशक शुरुआती चरण के उद्यमों की तुलना में स्थापित सफलताओं को पसंद करते हैं।
अमेरिका और चीन में, एक सामान्य स्टार्टअप प्रक्षेपवक्र में एक टीम एक डेमो विकसित करना, प्रारंभिक वित्तपोषण प्राप्त करना और बाजार पर कब्जा करने के लिए आक्रामक रूप से विस्तार करना शामिल है, अक्सर नुकसान पर काम करते हुए। यह मॉडल, पिछले दो दशकों में सफल साबित हुआ, बाजार प्रभुत्व के लिए एक आवश्यक चरण माना जाता है। हालांकि, यूरोपीय निवेशक अक्सर तकनीकी स्टार्टअप से भी तत्काल लाभप्रदता, स्थिर स्टॉक मूल्य वृद्धि और लाभांश की मांग करते हैं। यह कंपनियों को तेजी से विकास की तुलना में लाभप्रदता को प्राथमिकता देने के लिए मजबूर करता है। यूरोपीय स्टार्टअप को अपना पहला निवेश प्राप्त करने में आमतौर पर दो से तीन साल लगते हैं, जबकि चीन में समान स्टार्टअप एक साल के भीतर धन प्राप्त नहीं होने पर विफल हो सकते हैं।
निवेश दर्शन में इस अंतर से उद्यमिता के प्रति उत्साह पर असर पड़ता है, खासकर AI जैसे उभरते क्षेत्रों में। धन की कमी के कारण कंपनियों को लागत में कटौती करने के लिए मजबूर होना पड़ता है, जिससे AI प्रतिभा की कमी हो जाती है और यूरोप में AI के तेजी से विकास में और बाधा आती है।
प्रतिभा पलायन
यूरोप में AI प्रतिभा की कमी जरूरी नहीं कि योग्यता की कमी के कारण हो, बल्कि सूचना प्रौद्योगिकी क्रांति के लंबे समय तक चलने वाले प्रभावों के कारण है, जहां अमेरिका और चीन द्वारा यूरोप को पीछे छोड़ दिया गया था। कई AI इंजीनियर अनिवार्य रूप से इंटरनेट सॉफ्टवेयर इंजीनियर में बदल गए हैं। यूरोप और अमेरिका के बीच मुआवजे का अंतर बढ़ रहा है। बिल्टइन (Builtin) के अनुसार, अमेरिका में AI इंजीनियरों का औसत वेतन 170,000 डॉलर से अधिक है, प्रोत्साहन के साथ कुल मुआवजा 210,000 डॉलर से अधिक तक पहुंच जाता है। जॉबिसी (Jobicy) के डेटा से पता चलता है कि यूके में AI इंजीनियरों का औसत वार्षिक वेतन केवल 110,000 डॉलर है, जर्मनी में थोड़ा अधिक 120,000 डॉलर और फ्रांस में 110,000 डॉलर से कम है।
इस प्रतिभा अंतर को पहचानते हुए, अमेरिका ने AI पेशेवरों को आकर्षित करने के लिए कदम उठाए हैं। 2023 में, राष्ट्रपति बिडेन (Biden) ने AI और उभरती प्रौद्योगिकियों के विशेषज्ञों के लिए आव्रजन नियमों को आसान बनाने और वीजा श्रेणियों का विस्तार करने के लिए एक कार्यकारी आदेश पर हस्ताक्षर किए, जिससे AI पेशेवरों के लिए अमेरिका में वर्क वीजा या ग्रीन कार्ड प्राप्त करना आसान हो गया।
इस धारणा के बावजूद कि यूरोपीय लोग अवकाश और उच्च सामाजिक लाभों को प्राथमिकता देते हैं, कई यूरोपीय IT पेशेवर काफी अधिक वेतन के लिए लंबी छुट्टियों का व्यापार करने को तैयार हैं। अमेरिकी वेस्ट कोस्ट पर एक लक्जरी कार चलाने और एक हवेली में रहने, फर्स्ट क्लास में उड़ान भरने, या यूरोप में रहने और दैनिक खर्चों के बारे में चिंता करने के बीच की पसंद कई लोगों के लिए मुश्किल नहीं है। ऑनलाइन मंच यूरोपीय इंजीनियरों की कहानियों से भरे पड़े हैं जो अपने पैरों से मतदान कर रहे हैं।
एक एकीकृत शक्ति की आवश्यकता
अंततः, यूरोप के AI संघर्ष एक एकीकृत शक्ति की अनुपस्थिति से उत्पन्न हो सकते हैं। हालांकि EU की आबादी 500 मिलियन है और इसकी अर्थव्यवस्था अमेरिका के बराबर है, यूरोपीय बाजार खंडित है। EU सदस्य राज्यों और यूके में भाषा, लेखन और संस्कृति में महत्वपूर्ण अंतर हैं। EU में 24 आधिकारिक भाषाएँ हैं। कंपनियों को प्रत्येक बाजार को व्यक्तिगत रूप से नेविगेट करना होगा, जिससे जल्दी से स्केल करना मुश्किल हो जाता है। अमेरिकी तकनीकी दिग्गज यूरोपीय कंपनियों के पैर जमाने से पहले ही बाजार पर तेजी से हावी हो सकते हैं।
आधुनिक बड़े भाषा मॉडल के लिए, मजबूत कंप्यूटिंग शक्ति और एकीकृत डेटासेट महत्वपूर्ण हैं। जबकि फंडिंग कंप्यूटिंग शक्ति को संबोधित कर सकती है, एकीकृत, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट प्राप्त करना एक अधिक महत्वपूर्ण चुनौती है।
संक्षेप में, AI क्रांति में यूरोप की पिछड़ी स्थिति इंटरनेट युग में इसके अनुभव को दर्शाती है।
पहल और निवेश
यूरोपीय सरकारें इन चुनौतियों को पहचानती हैं और उन्होंने विभिन्न AI पहल शुरू की हैं। EU AI चैंपियंस इनिशिएटिव (EU AI Champions Initiative) का उद्देश्य बड़े उद्यमों को AI विकास का नेतृत्व करने पर ध्यान केंद्रित करके AI विकास को गति देना है। होराइजन यूरोप कार्यक्रम (Horizon Europe program) AI अनुसंधान और विकास के लिए सालाना 1 बिलियन यूरो आवंटित करता है, जिससे AI विकास और तैनाती का समर्थन किया जा सके। इस वर्ष से, अतिरिक्त 1.3 बिलियन यूरो बड़े भाषा मॉडल और प्रतिभा पूल विकास के लिए आरक्षित किए जाएंगे। इन्वेस्टएआई इनिशिएटिव (InvestAI initiative) का उद्देश्य आगे AI निवेश के लिए 200 बिलियन यूरो जुटाना है। EU AI अधिनियम छोटे और मध्यम आकार के उद्यमों के लिए नियमों को भी आसान बनाता है।
हालांकि, ये प्रयास गहरी संरचनात्मक चुनौतियों को दूर करने के लिए अपर्याप्त हो सकते हैं। यूरोप की AI क्षमता को वास्तव में उजागर करने के लिए एक एकीकृत शक्ति की आवश्यकता हो सकती है।