डिजिटल संप्रभुता - भारत को अपने AI मॉडल क्यों बनाने चाहिए

राष्ट्रीय सुरक्षा की अनिवार्यता

भारत, जो दुनिया के 20% से अधिक डिजिटल डेटा का उत्पादन करता है - 2026 तक यह आंकड़ा 25% तक बढ़ने का अनुमान है - खुद को एक अनिश्चित स्थिति में पाता है। जब लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) की बात आती है, तो इस डेटा का अधिकांश भाग विदेशी AI सिस्टम द्वारा संसाधित किया जाता है। यह महत्वपूर्ण संप्रभुता जोखिम पैदा करता है जिन पर तत्काल ध्यान देने की आवश्यकता है।

इसके निहितार्थों पर विचार करें: संवेदनशील सरकारी संचार, व्यक्तिगत स्वास्थ्य रिकॉर्ड और महत्वपूर्ण वित्तीय लेनदेन सभी विदेशी AI मॉडल के माध्यम से भेजे जाते हैं। यह भारत को पर्याप्त क्षेत्राधिकार संबंधी जोखिमों में डालता है। U.S. CLOUD Act जैसे कानून के तहत, अमेरिकी LLM द्वारा संसाधित डेटा अमेरिकी कानूनी अनुरोधों के अधीन हो सकता है।

फरवरी 2024 की राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा रणनीति रिपोर्ट ने स्पष्ट रूप से इस भेद्यता को रेखांकित किया, यह उजागर करते हुए कि कैसे AI निर्भरता “महत्वपूर्ण उत्तोलन बिंदु बनाती है जिसका भू-राजनीतिक तनाव के दौरान शोषण किया जा सकता है।” यह केवल एक सैद्धांतिक चिंता नहीं है।

इसकी तुलना चीन से करें, जिसने सक्रिय रूप से सरकारी कार्यों में 50 से अधिक स्वदेशी LLM तैनात किए हैं। इस रणनीतिक कदम ने संवेदनशील क्षेत्रों में विदेशी AI निर्भरता को प्रभावी ढंग से समाप्त कर दिया है। चीन का दृष्टिकोण, कुछ हद तक, उन्नत AI चिप्स पर अमेरिकी निर्यात प्रतिबंधों की प्रतिक्रिया थी - एक ऐसी स्थिति जिसका भारत को भी सामना करना पड़ सकता है।

भाषाई विभाजन: प्रगति में एक बाधा

भारत में स्वदेशी AI की आवश्यकता शायद भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में सबसे अधिक महसूस की जाती है। भारत का भाषाई परिदृश्य 22 आधिकारिक रूप से मान्यता प्राप्त भाषाओं और 120 से अधिक प्रमुख बोलियों का एक चित्रपट है। यह विविधता, एक सांस्कृतिक संपत्ति होते हुए भी, AI विकास के लिए एक अनूठी चुनौती प्रस्तुत करती है।

AI4Bharat द्वारा किए गए हालिया बेंचमार्क परीक्षणों ने एक कठोर वास्तविकता का खुलासा किया है: प्रमुख वैश्विक LLM अंग्रेजी की तुलना में भारतीय भाषाओं को संसाधित करते समय 30-40% प्रदर्शन में गिरावट प्रदर्शित करते हैं। असमिया, मैथिली और डोगरी जैसी भाषाओं के लिए, प्रदर्शन प्रयोग करने योग्य सीमा से नीचे चला जाता है।

मूल मुद्दा यह है कि विदेशी AI मॉडल में अक्सर भारतीय भाषाओं में निहित सांस्कृतिक संदर्भ और भाषाई बारीकियों की गहरी समझ का अभाव होता है। यह एक डिजिटल विभाजन बनाता है, जो प्रभावी रूप से गैर-अंग्रेजी बोलने वालों को - भारत की आबादी का विशाल बहुमत - AI युग में दूसरे दर्जे की स्थिति में रखता है।

नेशनल डिजिटल लाइब्रेरी के निष्कर्ष इस असमानता को और स्पष्ट करते हैं। AI-सहायता प्राप्त शिक्षण उपकरण इन भाषा बाधाओं के कारण गैर-अंग्रेजी भाषी क्षेत्रों में 78% कम अपनाए जाने की दर दिखाते हैं।

आर्थिक संप्रभुता: एक आसन्न खतरा

AI निर्भरता के आर्थिक परिणाम भी उतने ही गहरे हैं। भारत की डिजिटल अर्थव्यवस्था, 2023 में $200 बिलियन मूल्य की, 2030 तक $800 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है। हालांकि, AI अनुप्रयोगों से उत्पन्न आर्थिक मूल्य का एक महत्वपूर्ण हिस्सा वर्तमान में विदेशी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के पास जाता है।

अकेले 2023 में, भारतीय व्यवसायों ने विदेशी AI API सेवाओं पर लगभग ₹3,700 करोड़ खर्च किए। NASSCOM के अनुमानों के अनुसार यह आंकड़ा 2026 तक ₹17,500 करोड़ तक पहुंच जाएगा। विदेशी AI कंपनियां वर्तमान में भारत के एंटरप्राइज़ AI बाजार के 94% हिस्से पर हावी हैं।

अन्य देशों का अनुभव एक सम्मोहक प्रतिरूप प्रस्तुत करता है। स्वदेशी AI मॉडल वाले देशों ने AI स्टार्टअप गठन दर में 3-4 गुना अधिक वृद्धि देखी है। भारत का AI स्टार्टअप इकोसिस्टम, 2023 में $3.5 बिलियन मूल्य का, स्वदेशी फाउंडेशन मॉडल के विकास के साथ 2027 तक संभावित रूप से $16 बिलियन तक पहुंच सकता है।

वर्तमान प्रयास और बाधाएं

जबकि भारत में कई आशाजनक पहल चल रही हैं, वे अक्सर वैश्विक नेताओं से पीछे रहती हैं:

• AI4Bharat के Indic-LLMs: ये मॉडल भारतीय भाषाओं में मजबूत प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं लेकिन तर्क क्षमताओं में अभी भी पीछे हैं।
• C-DAC की सजग परियोजना: इस महत्वाकांक्षी परियोजना का लक्ष्य 2026 तक 100-बिलियन-पैरामीटर मॉडल विकसित करना है।
• कॉर्पोरेट पहल: रिलायंस जियो (BharatGPT के साथ) और टाटा (प्रोजेक्ट इंडस के साथ) जैसी कंपनियां प्रगति कर रही हैं, लेकिन ये प्रयास अभी भी अपने शुरुआती चरण में हैं।

चुनौतियां और सरकार का रोडमैप

मजबूत सरकारी समर्थन के बावजूद, भारत में स्वदेशी LLM विकसित करने में महत्वपूर्ण बाधाएं हैं। देश की उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्षमता वर्तमान में लगभग 6.4 पेटाफ्लॉप्स है। यह प्रतिस्पर्धी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक 2% से भी कम है।

2024-25 के बजट में AI के लिए सरकार का ₹7,500 करोड़ का आवंटन, एक सकारात्मक कदम होते हुए भी, वैश्विक AI फर्मों द्वारा मॉडल विकास में सालाना निवेश किए जाने वाले $10-25 बिलियन की तुलना में कम है।

एक और महत्वपूर्ण चुनौती उच्च-गुणवत्ता वाले, एनोटेटेड डेटासेट की उपलब्धता में निहित है, खासकर क्षेत्रीय भाषाओं में। ये डेटासेट प्रतिस्पर्धी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक हैं। इसके अलावा, भारत को मूलभूत AI अनुसंधान और बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण में प्रतिभा की कमी का सामना करना पड़ता है।

इन बहुआयामी चुनौतियों का समाधान करने के लिए, सरकार ने कई पहल शुरू की हैं:

• AI Kosha: इस पहल का उद्देश्य LLM अनुसंधान का समर्थन करना है।
• 18,000 Shared GPUs: यह महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है।
• Bhashini: यह परियोजना AI-संचालित भाषा मॉडल विकसित करने पर केंद्रित है।
• Semicon India और सुपरकंप्यूटिंग मिशन: ये कार्यक्रम AI हार्डवेयर क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

रिलायंस जियो, टीसीएस और इंफोसिस सहित प्रमुख भारतीय निगम भी LLM विकास में देश की प्रगति में तेजी लाने के लिए AI अनुसंधान में भारी निवेश कर रहे हैं।

निष्क्रियता की कीमत: एक कठोर चेतावनी

स्वदेशी LLM क्षमताओं को विकसित करने में विफल रहने के परिणाम केवल तकनीकी निर्भरता से कहीं आगे तक फैले हुए हैं।

2030 तक, AI भारत में $450-500 बिलियन का आश्चर्यजनक आर्थिक मूल्य उत्पन्न करने का अनुमान है। स्वदेशी मॉडल के बिना, इस मूल्य का एक बड़ा हिस्सा विदेशी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के पास जाएगा।

हालांकि, एक और भी अधिक चिंताजनक मुद्दा वह घटना है जिसे शोधकर्ता “एल्गोरिथम उपनिवेशवाद” कहते हैं। यह भारत के सूचना पारिस्थितिकी तंत्र, सांस्कृतिक आख्यानों और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं पर विदेशी AI सिस्टम के बढ़ते प्रभाव को संदर्भित करता है।

जैसे-जैसे अन्य राष्ट्र आक्रामक रूप से AI विकास का अनुसरण कर रहे हैं, भारत खुद को एक महत्वपूर्ण मोड़ पर पाता है। स्वदेशी LLM का विकास केवल एक तकनीकी आकांक्षा नहीं है; यह भारत की संप्रभुता की रक्षा करने और डिजिटल युग में इसके भविष्य को सुरक्षित करने के लिए एक रणनीतिक अनिवार्यता है। यह सुनिश्चित करने के बारे में है कि भारत की अनूठी भाषाई और सांस्कृतिक विविधता न केवल संरक्षित है बल्कि AI द्वारा सशक्त भी है। यह आर्थिक विकास को बढ़ावा देने के बारे में है जो भारतीय व्यवसायों और नागरिकों को लाभान्वित करता है। और, अंततः, यह भारत के डिजिटल भाग्य पर नियंत्रण बनाए रखने के बारे में है। आगे के रास्ते में निरंतर निवेश, सरकार, उद्योग और शिक्षा जगत के बीच सहयोग और नवाचार पर निरंतर ध्यान देने की आवश्यकता है। दांव बस अनदेखा करने के लिए बहुत अधिक हैं।

स्वदेशी LLM का विकास निम्नलिखित के लिए महत्वपूर्ण है:

1. राष्ट्रीय सुरक्षा की रक्षा: विदेशी AI सिस्टम पर निर्भरता कम करने से डेटा क्षेत्राधिकार और भू-राजनीतिक तनाव के दौरान संभावित शोषण से जुड़े जोखिम कम होते हैं।

2. भाषा के अंतर को पाटना: ऐसे AI मॉडल बनाना जो भारतीय भाषाओं को समझते और संसाधित करते हैं, सभी नागरिकों के लिए AI-संचालित तकनीकों तक समावेशिता और समान पहुंच सुनिश्चित करते हैं।

3. आर्थिक विकास को सुरक्षित करना: एक घरेलू AI उद्योग विकसित करना नवाचार को बढ़ावा देता है, रोजगार सृजित करता है, और विदेशी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं को आर्थिक मूल्य के बहिर्वाह को रोकता है।

4. एल्गोरिथम उपनिवेशवाद का विरोध: AI सिस्टम पर नियंत्रण बनाए रखने से यह सुनिश्चित होता है कि भारत का सूचना पारिस्थितिकी तंत्र, सांस्कृतिक आख्यान और निर्णय लेने की प्रक्रियाएं विदेशी संस्थाओं से अनुचित रूप से प्रभावित न हों।

5. नवाचार को बढ़ावा देना: स्वदेशी AI मॉडल को विशिष्ट भारतीय आवश्यकताओं और संदर्भों के अनुरूप बनाया जा सकता है, जिससे अधिक प्रभावी और प्रासंगिक समाधान प्राप्त होते हैं।

6. डेटा गोपनीयता: सुनिश्चित करें कि भारतीय नागरिकों और व्यवसायों का संवेदनशील डेटा देश के अंदर रहे और भारतीय कानूनों द्वारा शासित हो।

7. सामरिक स्वायत्तता को मजबूत करना: विदेशी प्रौद्योगिकी पर निर्भरता कम करके, भारत डिजिटल युग में एक वैश्विक नेता के रूप में अपनी स्थिति का दावा कर सकता है।

8. प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाना: स्वदेशी AI मॉडल तक पहुंच रखने वाली भारतीय कंपनियां वैश्विक बाजार में अधिक प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा कर सकती हैं।

9. अनुसंधान और विकास को बढ़ावा देना: LLM विकास में निवेश कंप्यूटर विज्ञान, भाषा विज्ञान और डेटा एनालिटिक्स जैसे संबंधित क्षेत्रों में अनुसंधान और नवाचार को प्रोत्साहित करता है।

10. डिजिटल इंडिया को सशक्त बनाना: स्वदेशी LLM डिजिटल इंडिया पहल की आधारशिला हैं, जो विभिन्न क्षेत्रों में डिजिटल परिवर्तन को बढ़ावा देते हैं।

समय की आवश्यकता एक ठोस और सहयोगी राष्ट्रीय प्रयास है, जो शिक्षा, उद्योग और सरकार के सर्वश्रेष्ठ दिमागों को एक साथ लाता है। यह केवल तकनीकी उन्नति के बारे में नहीं है; यह 21वीं सदी में राष्ट्रीय आत्मनिर्णय के बारे में है। डिजिटल युग में भारत का भविष्य AI की शक्ति को अपनी शर्तों पर उपयोग करने की क्षमता पर निर्भर करता है। कार्रवाई करने का समय अब ​​है। चुनाव स्पष्ट है: स्वदेशी AI विकास को अपनाएं या नई विश्व व्यवस्था में एक डिजिटल उपनिवेश बनने का जोखिम उठाएं। भारत को पूर्व का चयन करना चाहिए, एक ऐसे भविष्य की ओर एक मार्ग बनाना चाहिए जहां इसकी डिजिटल संप्रभुता सुरक्षित हो, इसकी भाषाई विविधता मनाई जाए, और इसकी आर्थिक समृद्धि स्व-निर्धारित हो।