AI 'ओपन सोर्स' का छलावा: वैज्ञानिक ईमानदारी की मांग

एक मूलभूत अवधारणा का अवमूल्यन: 'ओपन सोर्स' का क्षरण

‘ओपन सोर्स’ शब्द कभी तकनीकी और वैज्ञानिक परिदृश्यों में एक प्रकाश स्तंभ के रूप में खड़ा था। यह पारदर्शिता, अबाध पहुँच, सहयोगात्मक सुधार, और पुनरुत्पादन के मौलिक सिद्धांत पर आधारित एक शक्तिशाली लोकाचार का प्रतिनिधित्व करता था। शोधकर्ताओं और डेवलपर्स की पीढ़ियों के लिए, इसने साझा ज्ञान और सामूहिक प्रगति के प्रति प्रतिबद्धता का संकेत दिया। R Studio जैसे वातावरण में पाए जाने वाले मूलभूत सांख्यिकीय उपकरणों से, जो अनगिनत विषयों में विश्लेषणों को सशक्त बनाते हैं, लेकर OpenFOAM जैसे परिष्कृत सिमुलेशन प्लेटफार्मों तक, जिनका उपयोग द्रव गतिकी की जटिलताओं को सुलझाने के लिए किया जाता है, ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर नवाचार के लिए एक अनिवार्य उत्प्रेरक रहा है। इसने वैज्ञानिकों को विश्व स्तर पर एक-दूसरे के काम का निरीक्षण करने, सत्यापित करने, संशोधित करने और उस पर निर्माण करने की अनुमति देकर खोज को गति दी, यह सुनिश्चित करते हुए कि निष्कर्षों को दोहराया और मान्य किया जा सके - वैज्ञानिक पद्धति का आधार।

हालाँकि, अब इस भरोसेमंद पदनाम पर एक छाया मंडरा रही है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) के उभरते क्षेत्र द्वारा डाली गई है। जैसा कि हाल की महत्वपूर्ण चर्चाओं में उजागर किया गया है, जिसमें Nature जैसे प्रकाशनों द्वारा नोट किए गए मुद्दे भी शामिल हैं, एक चिंताजनक प्रवृत्ति सामने आई है जहाँ प्रमुख AI डेवलपर्स अपने मॉडलों के लिए ‘ओपन सोर्स’ लेबल अपनाते हैं, जबकि साथ ही वास्तविक खुलेपन के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण घटकों को रोकते हैं। यह अभ्यास इस शब्द के अर्थ को कमजोर करने का जोखिम उठाता है, इसे पारदर्शिता के प्रतीक से एक संभावित भ्रामक विपणन नारे में बदल देता है। मुख्य मुद्दा अक्सर आधुनिक AI प्रणालियों की अनूठी प्रकृति में निहित होता है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर के विपरीत जहाँ सोर्स कोड सर्वोपरि होता है, बड़े AI मॉडलों की शक्ति और व्यवहार उनके प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने वाले विशाल डेटासेट और उन्हें परिभाषित करने वाली जटिल संरचनाओं से अविभाज्य रूप से जुड़े होते हैं। जब इस प्रशिक्षण डेटा या मॉडल के निर्माण और वेटिंग के बारे में विस्तृत जानकारी तक पहुँच प्रतिबंधित होती है, तो ‘ओपन सोर्स’ होने का दावा खोखला लगता है, भले ही मॉडल के कोड का कुछ हिस्सा उपलब्ध कराया गया हो। यह विसंगति ओपन-सोर्स दर्शन के मूल पर प्रहार करती है, पहुँच का भ्रम पैदा करती है जबकि स्वतंत्र जांच और प्रतिकृति के लिए सबसे महत्वपूर्ण तत्वों को अस्पष्ट करती है।

वैज्ञानिक AI में सच्चे खुलेपन की अनिवार्यता

AI में वास्तविक खुलेपन को बनाए रखने से जुड़े दांव, विशेष रूप से वैज्ञानिक डोमेन के भीतर, इससे ऊँचे नहीं हो सकते। विज्ञान परिणामों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करने, कार्यप्रणाली को समझने और पिछले काम पर निर्माण करने की क्षमता पर पनपता है। जब उपकरण स्वयं - तेजी से परिष्कृत AI मॉडल - ब्लैक बॉक्स बन जाते हैं, तो यह मौलिक प्रक्रिया खतरे में पड़ जाती है। AI प्रणालियों पर निर्भर रहना जिनकी आंतरिक कार्यप्रणाली, प्रशिक्षण डेटा पूर्वाग्रह, या संभावित विफलता मोड अपारदर्शी हैं, अनुसंधान में अनिश्चितता का एक अस्वीकार्य स्तर पेश करता है। कोई वैज्ञानिक आत्मविश्वास से AI के आउटपुट पर निष्कर्ष कैसे आधारित कर सकता है यदि उस आउटपुट को आकार देने वाले कारक अज्ञात या असत्यापित हैं? समुदाय मालिकाना प्रणालियों द्वारा उत्पन्न निष्कर्षों पर कैसे भरोसा कर सकता है जिनका स्वतंत्र रूप से ऑडिट या प्रतिकृति नहीं किया जा सकता है?

विज्ञान में ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर की ऐतिहासिक सफलता एक स्पष्ट विपरीत और एक स्पष्ट बेंचमार्क प्रदान करती है। पारंपरिक ओपन-सोर्स परियोजनाओं में निहित पारदर्शिता ने विश्वास को बढ़ावा दिया और मजबूत सहकर्मी समीक्षा को सक्षम किया। शोधकर्ता एल्गोरिदम की जांच कर सकते थे, उनकी सीमाओं को समझ सकते थे, और उन्हें विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए अनुकूलित कर सकते थे। इस सहयोगात्मक पारिस्थितिकी तंत्र ने जैव सूचना विज्ञान से लेकर खगोल भौतिकी तक के क्षेत्रों में प्रगति को गति दी। वैज्ञानिक खोज में क्रांति लाने की AI की क्षमता बहुत बड़ी है, जो अभूतपूर्व पैमाने पर जटिल डेटासेट का विश्लेषण करने, परिकल्पनाएँ उत्पन्न करने और जटिल प्रक्रियाओं का अनुकरण करने का वादा करती है। हालाँकि, इस क्षमता को साकार करना पारदर्शिता और पुनरुत्पादन के उन्हीं सिद्धांतों को बनाए रखने पर निर्भर करता है जिन्होंने हमेशा वैज्ञानिक उन्नति को रेखांकित किया है। बंद, मालिकाना AI प्रणालियों की ओर एक बदलाव, यहाँ तक कि ‘खुले’ के रूप में छिपने वाले भी, अनुसंधान समुदाय को खंडित करने, सहयोग में बाधा डालने और अंततः समझ और सत्यापन में बाधाएँ खड़ी करके खोज की गति को धीमा करने का खतरा है। वैज्ञानिक प्रयास ऐसे उपकरणों की मांग करता है जो न केवल शक्तिशाली हों, बल्कि पारदर्शी और भरोसेमंद भी हों।

डेटा पहेली: AI की पारदर्शिता चुनौती

AI में ‘ओपन सोर्स’ बहस के केंद्र में प्रशिक्षण डेटा का महत्वपूर्ण मुद्दा निहित है। पारंपरिक सॉफ्टवेयर के विपरीत जो मुख्य रूप से अपने कोड द्वारा परिभाषित होता है, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और अन्य मूलभूत AI सिस्टम मौलिक रूप से उन विशाल डेटासेट द्वारा आकार लेते हैं जिन्हें वे अपने विकास के दौरान ग्रहण करते हैं। इस डेटा की विशेषताएँ, पूर्वाग्रह और उत्पत्ति मॉडल के व्यवहार, उसकी क्षमताओं और उसकी संभावित सीमाओं को गहराई से प्रभावित करती हैं। इसलिए, AI में सच्चा खुलापन, इस डेटा के संबंध में पारदर्शिता के एक स्तर की आवश्यकता है जो केवल मॉडल वेट या अनुमान कोड जारी करने से कहीं आगे जाता है।

वर्तमान में ‘ओपन सोर्स’ छत्र के तहत विपणन किए जाने वाले कई मॉडल इस मोर्चे पर स्पष्ट रूप से कम पड़ते हैं। Meta के Llama सीरीज़, Microsoft के Phi-2, या Mistral AI के Mixtral जैसे प्रमुख उदाहरणों पर विचार करें। जबकि ये कंपनियाँ कुछ घटकों को जारी करती हैं, जिससे डेवलपर्स मॉडल को चलाने या फाइन-ट्यून करने की अनुमति देते हैं, वे अक्सर महत्वपूर्ण प्रतिबंध लगाते हैं या अंतर्निहित प्रशिक्षण डेटा के बारे में अल्प विवरण प्रदान करते हैं। इसमें शामिल डेटासेट विशाल, मालिकाना, वेब से बहुत कम क्यूरेशन के साथ स्क्रैप किए गए, या लाइसेंसिंग बाधाओं के अधीन हो सकते हैं, जिससे पूर्ण सार्वजनिक रिलीज़ चुनौतीपूर्ण या असंभव हो जाती है। हालाँकि, इसके बारे में व्यापक जानकारी के बिना:

• डेटा स्रोत: जानकारी कहाँ से आई? क्या यह मुख्य रूप से टेक्स्ट, चित्र, कोड था? किन वेबसाइटों, पुस्तकों या डेटाबेस से?
• डेटा क्यूरेशन: डेटा को कैसे फ़िल्टर, साफ़ और संसाधित किया गया? जानकारी शामिल करने या बाहर करने के लिए किन मानदंडों का उपयोग किया गया?
• डेटा विशेषताएँ: डेटा के भीतर ज्ञात पूर्वाग्रह क्या हैं (जैसे, जनसांख्यिकीय, सांस्कृतिक, भाषाई)? यह किस समयावधि को कवर करता है?
• प्रीप्रोसेसिंग चरण: प्रशिक्षण से पहले डेटा पर क्या परिवर्तन लागू किए गए थे?

…स्वतंत्र शोधकर्ताओं के लिए मॉडल के व्यवहार को पूरी तरह से समझना, इसके विकास को दोहराना, या इसके संभावित पूर्वाग्रहों और विफलता बिंदुओं का गंभीर रूप से आकलन करना अत्यधिक कठिन हो जाता है। डेटा पारदर्शिता की यह कमी प्राथमिक कारण है कि कई मौजूदा ‘ओपन सोर्स’ AI रिलीज़ सॉफ्टवेयर दुनिया में स्थापित वास्तविक खुलेपन की भावना, यदि पत्र नहीं, को पूरा करने में विफल रहती हैं। इसके विपरीत, Allen Institute for AI के OLMo मॉडल या LLM360 के CrystalCoder जैसे समुदाय-संचालित प्रयासों जैसी पहलों ने अपने डेटा और प्रशिक्षण पद्धतियों के संबंध में अधिक पारदर्शिता प्रदान करने के लिए अधिक ठोस प्रयास किए हैं, जो पारंपरिक ओपन-सोर्स मूल्यों के साथ अधिक संरेखित एक उच्च मानक स्थापित करते हैं।

'ओपनवॉशिंग': रणनीतिक लेबलिंग या नियामक बचाव?

उन संस्थाओं द्वारा ‘ओपन सोर्स’ लेबल का विनियोग जो इसके सिद्धांतों को पूरी तरह से नहीं अपनाते हैं, ने ‘ओपनवॉशिंग’ के बारे में चिंताएँ बढ़ा दी हैं। यह शब्द पारदर्शिता और पहुँच के संबंधित स्तर के प्रति प्रतिबद्धता के बिना, जनसंपर्क लाभ या रणनीतिक लाभ के लिए खुलेपन के सकारात्मक अर्थों का लाभ उठाने की प्रथा का वर्णन करता है। कंपनियाँ इसमें क्यों शामिल हो सकती हैं? कई कारक चलन में हो सकते हैं। ‘ओपन सोर्स’ ब्रांड महत्वपूर्ण सद्भावना रखता है, समुदाय और साझा प्रगति के प्रति प्रतिबद्धता का सुझाव देता है, जो डेवलपर्स और ग्राहकों के लिए आकर्षक हो सकता है।

इसके अलावा, जैसा कि Nature और अन्य पर्यवेक्षकों द्वारा नोट किया गया है, नियामक परिदृश्य अनजाने में इस तरह के व्यवहार को प्रोत्साहित कर सकते हैं। यूरोपीय संघ का ऐतिहासिक AI अधिनियम, जिसे 2024 में अंतिम रूप दिया गया, में ऐसे प्रावधान शामिल हैं जो उच्च-जोखिम और सामान्य-उद्देश्य वाली AI प्रणालियों पर सख्त आवश्यकताएँ लागू करते हैं। हालाँकि, इसमें ओपन-सोर्स लाइसेंस के तहत जारी किए गए AI मॉडल के लिए संभावित छूट या हल्की आवश्यकताएँ भी शामिल हैं। यह एक संभावित खामी पैदा करता है जहाँ कंपनियाँ रणनीतिक रूप से अपने मॉडलों को ‘ओपन सोर्स’ के रूप में लेबल कर सकती हैं - भले ही प्रशिक्षण डेटा जैसे प्रमुख घटक प्रतिबंधित रहें - विशेष रूप से नियामक बाधाओं को नेविगेट करने और अधिक कठोर अनुपालन दायित्वों से बचने के लिए।

नियामक मध्यस्थता की यह क्षमता गहरी चिंता का विषय है। यदि ‘ओपनवॉशिंग’ शक्तिशाली AI प्रणालियों को सुरक्षा, निष्पक्षता और जवाबदेही सुनिश्चित करने के उद्देश्य से जांच से बचने की अनुमति देता है, तो यह विनियमन के उद्देश्य को ही कमजोर करता है। यह वैज्ञानिक समुदाय को भी एक अनिश्चित स्थिति में रखता है। शोधकर्ता इन नाममात्र ‘खुले’ प्रणालियों की ओर आकर्षित हो सकते हैं क्योंकि पूरी तरह से बंद वाणिज्यिक पेशकशों की तुलना में उनकी पहुँच होती है, केवल खुद को उन उपकरणों पर निर्भर पाते हैं जिनकी कार्यप्रणाली अपारदर्शी और असत्यापित रहती है। यह निर्भरता वैज्ञानिक अखंडता से समझौता करने का जोखिम उठाती है, जिससे यह सुनिश्चित करना कठिन हो जाता है कि अनुसंधान पुनरुत्पादनीय, निष्पक्ष और एक ठोस, समझने योग्य नींव पर बना है। एक परिचित लेबल का आकर्षण अंतर्निहित प्रतिबंधों को छिपा सकता है जो वास्तविक वैज्ञानिक जांच में बाधा डालते हैं।

AI युग के लिए खुलेपन को पुनर्परिभाषित करना: OSAID फ्रेमवर्क

AI द्वारा उत्पन्न अनूठी चुनौतियों के लिए पारंपरिक ओपन-सोर्स परिभाषाओं की अपर्याप्तता को पहचानते हुए, Open Source Initiative (OSI) - ओपन-सोर्स सिद्धांतों का एक लंबे समय से संरक्षक - एक महत्वपूर्ण वैश्विक प्रयास शुरू कर चुका है। उनका लक्ष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए विशेष रूप से तैयार की गई एक स्पष्ट, मजबूत परिभाषा स्थापित करना है: ओपन सोर्स AI परिभाषा (OSAID 1.0)। यह पहल AI के संदर्भ में ‘ओपन’ के अर्थ को पुनः प्राप्त करने और पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए स्पष्ट मानक निर्धारित करने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करती है।

प्रस्तावित OSAID ढांचे के भीतर एक प्रमुख नवाचार ‘डेटा सूचना’ की अवधारणा है। यह स्वीकार करते हुए कि विशाल प्रशिक्षण डेटासेट की पूर्ण रिलीज़ अक्सर अव्यावहारिक या गोपनीयता चिंताओं, कॉपीराइट प्रतिबंधों, या सरासर पैमाने के कारण कानूनी रूप से निषिद्ध हो सकती है, OSAID डेटा के बारे में व्यापक प्रकटीकरण को अनिवार्य करने पर केंद्रित है। इसमें डेवलपर्स के लिए विस्तृत जानकारी प्रदान करने की आवश्यकताएं शामिल हैं:

1. स्रोत और संरचना: प्रशिक्षण डेटा की उत्पत्ति की स्पष्ट रूप से पहचान करना।
2. विशेषताएँ: डेटा के भीतर ज्ञात विशेषताओं, सीमाओं और संभावित पूर्वाग्रहों का दस्तावेजीकरण करना।
3. तैयारी के तरीके: प्रशिक्षण के लिए डेटा को साफ करने, फ़िल्टर करने और तैयार करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रक्रियाओं की व्याख्या करना।

भले ही कच्चा डेटा साझा नहीं किया जा सकता है, यह मेटाडेटा प्रदान करने से शोधकर्ताओं और लेखा परीक्षकों को उन कारकों में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति मिलती है जिन्होंने AI मॉडल को आकार दिया। यह संभावित पूर्वाग्रहों की बेहतर समझ की सुविधा प्रदान करता है, अधिक सूचित जोखिम मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, और प्रतिकृति या तुलनात्मक अध्ययन का प्रयास करने के लिए एक आधार प्रदान करता है।

डेटा जानकारी से परे, OSI का प्रयास, Open Future जैसे संगठनों की वकालत के साथ, ‘डेटा-कॉमन्स’ मॉडल की ओर एक व्यापक बदलाव को बढ़ावा देता है। यह एक ऐसे भविष्य की कल्पना करता है जहाँ AI प्रशिक्षण के लिए आवश्यक डेटासेट क्यूरेट किए जाते हैं और अधिक खुले तौर पर और समान रूप से उपलब्ध कराए जाते हैं, जिससे AI विकास के लिए एक अधिक पारदर्शी और सहयोगात्मक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा मिलता है, खासकर अनुसंधान समुदाय के भीतर। OSAID परिभाषा का उद्देश्य एक स्पष्ट बेंचमार्क प्रदान करना है जिसके विरुद्ध AI प्रणालियों का मूल्यांकन किया जा सकता है, सतही लेबल से आगे बढ़कर खुलेपन के प्रति वास्तविक प्रतिबद्धता का आकलन करना।

एक सामूहिक जिम्मेदारी: वास्तविक AI पारदर्शिता को बढ़ावा देना

AI में वास्तविक खुलेपन को सुनिश्चित करने की चुनौती को केवल परिभाषाओं से हल नहीं किया जा सकता है; इसके लिए कई हितधारकों से ठोस कार्रवाई की आवश्यकता है। वैज्ञानिक समुदाय, परिष्कृत AI उपकरणों के डेवलपर्स और प्राथमिक उपयोगकर्ताओं दोनों के रूप में, एक महत्वपूर्ण जिम्मेदारी रखता है। शोधकर्ताओं को OSAID 1.0 जैसी पहलों के साथ सक्रिय रूप से जुड़ना चाहिए, इसके सिद्धांतों को समझना चाहिए और उनके अपनाने की वकालत करनी चाहिए। उन्हें उन AI मॉडलों के ‘खुलेपन’ के दावों का गंभीर रूप से मूल्यांकन करने की आवश्यकता है जिनका वे उपयोग करने पर विचार करते हैं, उन लोगों को प्राथमिकता देते हैं जो प्रशिक्षण डेटा और कार्यप्रणाली के संबंध में अधिक पारदर्शिता प्रदान करते हैं, भले ही इसके लिए सुविधाजनक लेकिन अपारदर्शी प्रणालियों के आकर्षण का विरोध करने की आवश्यकता हो। प्रकाशनों, सम्मेलनों और संस्थागत चर्चाओं में सत्यापन योग्य, पुनरुत्पादनीय AI उपकरणों की आवश्यकता को व्यक्त करना सर्वोपरि है।

सार्वजनिक वित्त पोषण एजेंसियों और सरकारी निकायों की भी एक महत्वपूर्ण भूमिका है। वे अनुदान आवश्यकताओं और खरीद नीतियों के माध्यम से काफी प्रभाव डालते हैं। यूएस नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (NIH) जैसी संस्थाएं, जो पहले से ही अपने वित्त पोषण के माध्यम से उत्पन्न अनुसंधान डेटा के लिए ओपन लाइसेंसिंग अनिवार्य करती हैं, एक मूल्यवान मिसाल प्रदान करती हैं। इसी तरह, इटली की सार्वजनिक प्रशासन निकायों के लिए ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर को प्राथमिकता देने की आवश्यकता जैसे उदाहरण दर्शाते हैं कि नीति कैसे अपनाने को प्रेरित कर सकती है। इन सिद्धांतों को AI के दायरे में विस्तारित किया जा सकता है और किया जाना चाहिए। सरकारों और वित्त पोषण निकायों को विचार करना चाहिए:

• सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित AI अनुसंधान और विकास के लिए मजबूत ओपन सोर्स AI मानकों (जैसे OSAID) के पालन को अनिवार्य करना।
• वास्तव में खुले, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट - एक ‘डेटा कॉमन्स’ - के निर्माण में निवेश करना जो अनुसंधान-केंद्रित AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त हों।
• यह सुनिश्चित करना कि EU AI अधिनियम जैसे नियम इस तरह से लागू किए जाएं जो ‘ओपनवॉशिंग’ को रोकें और सभी शक्तिशाली AI प्रणालियों को उनके लाइसेंसिंग दावों की परवाह किए बिना जवाबदेह ठहराएं।

अंततः, अनुसंधान में AI के भविष्य की सुरक्षा के लिए एक संयुक्त मोर्चे की आवश्यकता है। वैज्ञानिकों को पारदर्शिता की मांग करनी चाहिए, संस्थानों को ऐसी नीतियां लागू करनी चाहिए जो वास्तविक खुलेपन को प्राथमिकता दें, और नियामकों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि ‘ओपन सोर्स’ लेबल जवाबदेही के प्रति सार्थक प्रतिबद्धता का प्रतीक हो, न कि एक सुविधाजनक बचाव का रास्ता। इन सामूहिक प्रयासों के बिना, वैज्ञानिक खोज के लिए AI की अपार क्षमता बंद, मालिकाना प्रणालियों के प्रभुत्व वाले परिदृश्य से समझौता करने का जोखिम उठाती है, जो वैज्ञानिक प्रगति की सहयोगात्मक और सत्यापन योग्य प्रकृति को मौलिक रूप से कमजोर करती है। भविष्य के शोध की अखंडता दांव पर लगी है।