पूरे मध्य पूर्व में और उससे भी आगे कई देश अपने स्वयं के संप्रभु एआई पारिस्थितिकी तंत्र को स्थापित करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, बुनियादी ढांचे और अत्याधुनिक मॉडलों में अरबों का निवेश कर रहे हैं, एक महत्वपूर्ण सवाल सामने आता है – इनमें से कई मेगा परियोजनाएं कभी उत्पादन तक क्यों नहीं पहुंच पाती हैं?
आईबीएम रिसर्च के मुख्य वैज्ञानिक और उपाध्यक्ष रुचिर पुरी ने पाथफाउंडर्स के संस्थापक माइक बुचर के साथ एक तीखी बातचीत में तीन बुनियादी संगठनात्मक मुद्दों को साझा किया, जिन्हें ज्यादातर सरकारें कम आंकती हैं।
सत्र में बोलते हुए, पुरी ने पहचान की कि वह संप्रभु एआई तैनाती में “सबसे अधिक बार देखी जाने वाली विफलता मोड” कहते हैं। सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण बात डेटा के आसपास संगठन की कमी है। पुरी ने बताया, “आपका डेटा बहुत विविध वातावरणों, बहुत विविध प्रारूपों में है।” जब सरकारें एआई सिस्टम को बड़े पैमाने पर तैनात करने का प्रयास करती हैं तो यह साधारण सी लगने वाली समस्या प्रतिकूल हो जाती है। उचित डेटा प्रशासन और मानकीकरण के बिना, यहां तक कि सबसे परिष्कृत एआई बुनियादी ढांचा भी बेकार हो जाता है।
वैज्ञानिक के अनुसार दूसरा विफलता मोड, अपेक्षाओं और क्षमताओं के बीच एक बेमेल है। पुरी ने कहा, “उम्मीदें यहां हैं, डिलीवरी वहां है,” उन्होंने उन परियोजनाओं की आवश्यकता पर जोर दिया जो “बहुत बड़ी नहीं हैं, बहुत छोटी नहीं हैं – सही तरीके से लक्षित हैं।” यह अलगाव अक्सर कार्यान्वयन में शामिल वास्तविक चुनौतियों की अपर्याप्त समझ के साथ-साथ एआई क्या प्रदान कर सकता है, इसके बारे में अवास्तविक वादों से उत्पन्न होता है।
शायद सबसे गंभीर रूप से, पुरी ने उस चीज़ पर प्रकाश डाला जिसे वे “कौशल में घर्षण” और संस्कृति के कम सराहना वाले पहलू कहते हैं। उन्होंने जोर देकर कहा, “नई प्रौद्योगिकियों को आगे बढ़ाने में संस्कृति सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं में से एक है।” “आपको अपने कार्यबल को अपने साथ लाने की ज़रूरत है। आप उनके गले में कुछ भी नहीं डाल सकते। यह उस तरह से काम नहीं करता है।” यह सांस्कृतिक प्रतिरोध, कौशल अंतराल के साथ मिलकर, एक हानिकारक वातावरण बनाता है जहां अच्छी तरह से वित्त पोषित परियोजनाएं भी रुक जाती हैं।
यह समझने के लिए कि ये विफलताएं इतनी गंभीरता से क्यों मायने रखती हैं, यह समझना महत्वपूर्ण है कि संप्रभु एआई का वास्तव में क्या मतलब है। पुरी ने सॉवरेन एआई को “आपके भविष्य को नियंत्रित करने – बुनियादी ढांचे से लेकर आपके अनुप्रयोगों तक” के रूप में परिभाषित किया। यह व्यापक दृष्टिकोण सुरक्षा, अनुपालन और शासन को शामिल करता है, जिससे वह एक “नियंत्रण विमान बनाता है जो आपको अपने भाग्य को नियंत्रित करने की अनुमति देता है।”
कतर, संयुक्त अरब अमीरात और सऊदी अरब जैसे देशों के लिए, जो संप्रभु एआई सिस्टम में अरबों डॉलर का निवेश कर रहे हैं, दांव इससे अधिक नहीं हो सकते। हालाँकि, यदि बुनियादी संगठनात्मक मुद्दों का समाधान नहीं किया गया तो समस्या पर अरबों डॉलर खर्च करना पर्याप्त नहीं है।
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पुरी का समाधान ढांचा उस पर केंद्रित है जिसे वह “हाइब्रिड क्लाउड से हाइब्रिड एआई में बदलाव कहते हैं। जिस तरह क्लाउड क्रांति अंततः सार्वजनिक-क्लाउड-केवल मॉडल से दूर ऑन-प्रिमाइस और हाइब्रिड समाधानों को अपनाने के लिए चली गई, एआई उसी प्रक्षेपवक्र का पालन करेगा। पुरी ने बताया, “आपके पास कुछ फ्रंटियर मॉडल होंगे, आपके पास कुछ स्थानीय मॉडल होंगे जिन्हें आप चला रहे हैं, और कुछ मॉडल हैं जिन्हें आप अपने डिवाइस पर भी चला रहे होंगे।”
इस दृष्टिकोण के लिए बंद, मालिकाना प्रणालियों के बजाय खुले पारिस्थितिक तंत्रों पर भरोसा करने की आवश्यकता है। पुरी ने जोर देकर कहा, “एक चीज जो स्वचालन और एआई के लिए बेहद महत्वपूर्ण है वह वास्तव में एआई पर भरोसा है।” “और भरोसा यह जानने से आता है कि आप किन क्षमताओं का उपयोग कर रहे हैं।” बंद प्रणालियाँ, अपने स्वभाव से, इस भरोसे को कमज़ोर कर देती हैं और सच्ची संप्रभुता को असंभव बना देती हैं।
संप्रभु एआई के लिए बुनियादी ढांचे का ढेर तीन मूलभूत परतों पर आधारित है: बुनियादी ढांचा, डेटा संप्रभुता और मॉडल परत। इनमें से, पुरी का तर्क है कि डेटा संप्रभुता सबसे महत्वपूर्ण और सबसे कम सराहना की गई है। उन्होंने ज़ोर देकर कहा, “आपके डेटा पर नियंत्रण न होना एआई के लिए एक आपदा है, और जिसने भी एंटरप्राइज़-ग्रेड एआई सिस्टम बनाने की कोशिश की है वह मुझसे सहमत होगा।”
ऐसे क्षेत्र में जहां ऊर्जा प्रचुर मात्रा में है लेकिन दक्षता मायने रखती है, पुरी ने जिसे वे “वास्तविक बुद्धिमत्ता” और कृत्रिम सामान्य बुद्धि कहते हैं, के बीच एक उत्तेजक तुलना की। उन्होंने कहा, मानव मस्तिष्क 1,200 घन सेंटीमीटर में काम करता है और केवल 20 वाट यानी एक एलईडी बल्ब की ऊर्जा की खपत करता है। इसके विपरीत, एक एकल एनवीडिया ब्लैकवेल बी100 जीपीयू 1,200 वाट की खपत करता है, जो ऊर्जा खपत की एक बड़ी सीमा को दर्शाता है।
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पुरी ने तर्क दिया, “आपको ईमेल लिखने के लिए फ्रंटियर मॉडल की आवश्यकता नहीं है।” “आपको केवल चैट करने के लिए फ्रंटियर मॉडल की आवश्यकता नहीं है। हां, आपको गहन तर्क और शोध के लिए इसकी आवश्यकता है। लेकिन दुनिया में 95 प्रतिशत कार्य बहुत अधिक ऊर्जा दक्षता के साथ किए जा सकते हैं।” यह अंतर्दृष्टि उस प्रचलित धारणा को चुनौती देती है कि एआई परिनियोजन में बड़ा हमेशा बेहतर होता है।
जब पुरी से विफलता के इन तरीकों पर काबू पाने के लिए ठोस समाधान के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने विशिष्ट, कार्रवाई योग्य सलाह दी: “अपने संगठन में खुले विचारों वाले लोगों से सावधान रहें। सही आकार का कार्य बनाएं और उन्हें सौंपें और उन्हें सशक्त बनाएं, और फिर मजा होते देखें।”
यह ह्यूमन-इन-द-लूप दृष्टिकोण मानता है कि तकनीकी परिवर्तन अंततः लोगों की समस्या है। प्रतिरोध पैदा करने वाले संगठन-व्यापी रोलआउट का प्रयास करने के बजाय, सरकारों को चैंपियनों की पहचान करनी चाहिए, उन्हें उचित दायरे वाली परियोजनाएं देनी चाहिए, और सफलता की कहानियों को व्यवस्थित रूप से गति देने देना चाहिए।
पुरी ने इस धारणा को भी चुनौती दी कि हर कार्य के लिए सीमांत मॉडल तक पहुंच आवश्यक है। उन्होंने कहा, “आज इन फ्रंटियर मॉडलों में जो कुछ भी फ्रंटियर है, वह अब से नौ महीने बाद एक छोटे, खुले मॉडल में उपलब्ध होगा।” इससे पता चलता है कि धैर्य और रणनीतिक समय नवीनतम मॉडलों को तैनात करने के लिए दौड़ जितना ही मूल्यवान हो सकता है।
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लेखक GITEX ग्लोबल के निमंत्रण पर काहिरा, मिस्र में AI एवरीथिंग इवेंट में हैं। यह कार्यक्रम जीआईटीईएक्स द्वारा आयोजित किया जा रहा है और सूचना प्रौद्योगिकी उद्योग विकास एजेंसी (आईटीआईडीए) के साथ साझेदारी में मिस्र के संचार और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (एमसीआईटी) द्वारा आयोजित किया जा रहा है।