फ्रांस के राष्ट्रपति इमैनुएल मैक्रों ने पेरिस में Artificial Intelligence Action Summit के दौरान एक रोबोट के साथ मुट्ठी बंद करके AI के भविष्य की ओर इशारा किया। लेकिन क्या हम वाकई AI की पूरी क्षमता (potential) का उपयोग कर रहे हैं?
AI की असली ताकत: समस्याओं का समाधान
Artificial Intelligence (AI) आज हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा बन चुका है, लेकिन इसकी वास्तविक क्षमता अभी भी अधूरी है। सिंगापुर की एक प्रयोगशाला में, AI algorithm कैंसर की पहचान को तेज कर रहा है, जिससे डॉक्टरों को घातक कोशिकाओं को बेहद सटीकता (accuracy) से पहचानने में मदद मिलती है। केन्या के एक खेत में, AI-powered sensors मिट्टी की स्थिति का विश्लेषण (analysis) करते हैं, जिससे किसानों को सही समय पर सिंचाई करने और पानी बचाने में मदद मिलती है। वहीं, आर्कटिक में, machine learning models उपग्रह चित्रों का विश्लेषण करके बर्फ की चादरों में हो रहे बदलावों पर नजर रखते हैं, जिससे वैज्ञानिकों को समुद्र के बढ़ते स्तर की चेतावनी मिलती है।
ये उदाहरण साबित करते हैं कि AI की ताकत सिर्फ chatbots और virtual assistants तक सीमित नहीं है। यह तकनीक दुनिया की सबसे बड़ी चुनौतियों, जैसे climate change, healthcare और food security, को हल करने की क्षमता रखती है। लेकिन, हमारा ध्यान अभी भी छोटे-छोटे समाधानों पर केंद्रित है, जबकि AI का उपयोग बड़े पैमाने पर systems और models को बदलने के लिए किया जा सकता है।
AI का संकीर्ण दृष्टिकोण: समस्याएं और समाधान
मनुष्य होने के नाते, हम तकनीक के अल्पकालिक प्रभाव (short-term impact) को अधिक महत्व देते हैं, जबकि इसके दीर्घकालिक प्रभाव (long-term impact) को नजरअंदाज कर देते हैं। इसी वजह से, AI के वास्तविक संभावनाओं को पूरी तरह से समझने और उपयोग करने में हम पीछे रह गए हैं। वर्तमान में, केवल 16% कंपनियां खुद को AI-driven transformation के लिए तैयार मानती हैं, जबकि 74% कंपनियों को AI solutions को बड़े पैमाने पर लागू करने में गंभीर बाधाओं (barriers) का सामना करना पड़ रहा है।
System transformation का मतलब है कि AI का उपयोग करके पूरे उद्योगों और समाजों को नए सिरे से गढ़ना। उदाहरण के लिए, healthcare में, AI का उपयोग administrative tasks को automate करने, diagnosis में सुधार करने, drug development को तेज करने और personalized treatment प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। यहां लक्ष्य मनुष्यों को बदलना नहीं, बल्कि उन्हें समर्थन (support) देना है, ताकि वे अपने काम के सबसे महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
AI को कैसे लोकतांत्रिक (democratize) बनाएं?
AI की वास्तविक क्षमता को पहचानने के लिए, हमें इसे सभी के लिए सुलभ (accessible) बनाना होगा। यह तकनीक केवल उन देशों और क्षेत्रों तक सीमित नहीं रह सकती, जिनके पास पहले से ही संसाधन हैं। AI को democratize करने में विफलता digital divide को और गहरा कर सकती है, जिससे इस तकनीक का उचित प्रबंधन (governance) करना मुश्किल हो जाएगा।
इसी को ध्यान में रखते हुए, World Economic Forum ने 2023 में AI Governance Alliance बनाया, जो अधिक न्यायसंगत (equitable) और जिम्मेदार (responsible) AI समाज बनाने के लिए एक समग्र दृष्टिकोण (holistic approach) को बढ़ावा देता है। इसके अलावा, European Centre for AI Excellence (CAIE) की स्थापना की गई है, जो यूरोप की जरूरतों के अनुरूप AI solutions विकसित करने और responsible AI adoption को प्रोत्साहित करेगा।
AI का भविष्य: सहयोग (collaboration) और नवाचार (innovation)
AI की पूरी क्षमता को हासिल करने के लिए, public-private collaboration, industries के बीच partnership और व्यक्तिगत स्तर पर जागरूकता बढ़ाना जरूरी है। हमें AI को लोगों के जीवन से जोड़कर इसे एक "स्वाभाविक" तरीके से काम करने वाली तकनीक बनाना होगा। जैसे mobile phones शुरू में महंगे और बोझिल (bulky) थे, लेकिन समय के साथ वे हमारे जीवन का अभिन्न अंग (integral part) बन गए, वैसे ही AI को भी लोगों का विश्वास (trust) हासिल करना होगा।
AI models और application developers को responsible और sustainable तरीके से तकनीक विकसित करनी होगी। यह सार्वजनिक विश्वास बनाने में मदद करेगा, जो अभी तक पूरी तरह से हासिल नहीं हुआ है।
निष्कर्ष:-
AI के साथ एक बेहतर भविष्य
AI की संभावनाओं को छूने के लिए, हमें इस तकनीक को समझने, इसे democratize करने और इस पर विश्वास करने की जरूरत है। European Centre for AI Excellence (CAIE) जैसे प्रयास इस दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम हैं। अगर हम AI को सही तरीके से अपनाते हैं और इसका उपयोग वैश्विक चुनौतियों को हल करने के लिए करते हैं, तो यह तकनीक न केवल अर्थव्यवस्थाओं को बदल सकती है, बल्कि पूरी मानवता के लिए एक बेहतर भविष्य का निर्माण कर सकती है।
AI की असली ताकत तभी सामने आएगी, जब हम इसे सिर्फ एक tool के बजाय एक transformative force के रूप में देखेंगे।
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