The Global Majority in International AI Governance
यह अध्याय वैश्विक एआई शासन में प्रणालीगत असमानताओं और पश्चिमी प्रभुत्व का विश्लेषण करता है जो ग्लोबल मेजॉरिटी (ग्लोबल मेजॉरिटी) देशों को हाशिए पर धकेलते हैं, और साथ ही निर्णय लेने की प्रक्रिया को लोकतांत्रिक बनाने और समावेशी, न्यायसंगत एआई विकास को बढ़ावा देने के लिए प्रणालीगत सुधारों और सहयोगात्मक रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दुनिया एक विशाल, उच्च-दांव वाली कुकिंग प्रतियोगिता है। अभी, "ग्लोबल मेजोरिटी" (जिसमें अफ्रीका, एशिया, लैटिन अमेरिका और ओशिनिया के अधिकांश देश शामिल हैं) को पूरी तरह से पश्चिम (जैसे अमेरिका, यूके और ईयू) और चीन के शेफ द्वारा पकाए गए भोजन को खाने के लिए कहा जा रहा है।
यहाँ इस पेपर के तर्क का सरल विवरण दिया गया, जिसमें रोजमर्रा के उपमाओं (analogies) का उपयोग किया गया है:
1. समस्या: एक अलग रसोई के लिए लिखी गई रेसिपी
पेपर का तर्क है कि वर्तमान में AI कुछ धनी देशों में कुछ सामग्रियों (डेटा), उपकरणों (कंप्यूटर) और रेसिपी (एल्गोरिदम) का उपयोग करके बनाया जा रहा है जो ग्लोबल मेजोरिटी की रसोई से मेल नहीं खाते।
- "विदेशी मेनू" की उपमा: कल्पना कीजिए कि न्यूयॉर्क में एक शेफ केवल न्यूयॉर्क में मिलने वाली सामग्रियों से एक सूप बनाता है। फिर वे इस सूप को नाइजीरिया के एक गाँव या ब्राजील के एक शहर में भेजते हैं। सूप शेफ के लिए स्वादिष्ट हो सकता है, लेकिन यह उन लोगों के लिए तीखा हो सकता है जो उस तरह से नहीं खाते, या यह खाने योग्य भी नहीं हो सकता क्योंकि स्थानीय जल आपूर्ति अलग है।
- वास्तविकता: AI सिस्टम को पश्चिम के डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है। जब इन सिस्टमों का उपयोग ग्लोबल मेजोरिटी में किया जाता है, तो वे अक्सर स्थानीय भाषाओं, संस्कृतियों या आर्थिक वास्तविकताओं को समझने में विफल रहते हैं। यह एक ऐसा चक्र बनाता है जहाँ गरीब देश ऐसी तकनीक पर निर्भर होने के लिए मजबूर होते हैं जिसे उन्होंने खुद नहीं बनाया और जो उनकी जरूरतों के लिए पूरी तरह फिट भी नहीं बैठती।
2. तीन बड़ी बाधाएं
पेपर पहचान करता है कि ग्लोबल मेजोरिटी अपना खुद का "AI सूप" बनाने में संघर्ष क्यों कर रही है:
- शिक्षा का अंतर (Education): शेफ बनने के लिए आपको पाक कला विद्यालय (culinary school) जाने की आवश्यकता होती है। लेकिन कई ग्लोबल मेजोरिटी देशों में, स्कूलों के पास उन्नत कंप्यूटर विज्ञान सिखाने के लिए संसाधनों की कमी है। इसके अलावा, सबसे अच्छे AI स्कूल अंग्रेजी बोलने वाले देशों में हैं, जिससे उन कई प्रतिभाशाली दिमागों के लिए भाषा की बाधा उत्पन्न होती है जो अन्य भाषाएँ बोलते हैं।
- ब्रेन ड्रेन (प्रतिभा पलायन - Talent): कल्पना कीजिए कि एक गाँव में एक बहुत ही प्रतिभाशाली युवा बेकर है। बड़े शहर (जैसे अमेरिका या यूके) उसे एक शानदार ओवन और एक बड़ा वेतन देते हैं। बेकर गाँव छोड़कर शहर में काम करने चला जाता है। गाँव बिना बेकर के रह जाता है, और शहर और भी अमीर हो जाता है। यह "ब्रेन ड्रेन" है, जहाँ ग्लोबल मेजोरिटी के सर्वश्रेष्ठ AI शोधकर्ता पश्चिम चले जाते हैं, जिससे उनके अपने देश पीछे छूट जाते हैं।
- महंगी रसोई (बुनियादी ढांचा - Infrastructure): एक आधुनिक AI मॉडल बनाना एक ऐसी रसोई में केक बनाने की कोशिश करने जैसा है जिसमें बिजली नहीं है। इसके लिए भारी, महंगे कंप्यूटर (जिन्हें "कंप्यूट" कहा जाता है) और हाई-स्पीड इंटरनेट की आवश्यकता होती है। पश्चिम के पास ये "सुपर-किचन" हैं। ग्लोबल मेजोरिटी बुनियादी इंटरनेट तक पहुँचने के लिए भी संघर्ष करती है, तो शीर्ष स्तर के AI को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक अरबों डॉलर के कंप्यूटर तो दूर की बात है।
3. "ब्रसेल्स प्रभाव": किसी और के बनाए नियमों का पालन करने के लिए मजबूर होना
पेपर बताता है कि AI के शासन (governance) के नियम मुख्य रूप से यूरोपीय संघ (EU) और अमेरिका द्वारा लिखे जा रहे हैं।
- "एक आकार सभी के लिए" वाला सूट: EU ने नियमों का एक सख्त सेट बनाया है (AI Act)। क्योंकि EU एक बड़ी आर्थिक शक्ति है, अन्य देशों को लगता है कि उन्हें व्यापार करने के लिए इस "सूट" को पहनना ही होगा, भले ही वह उन्हें फिट न आता हो।
- बेमेल होना: एक लंबे व्यक्ति के लिए बना सूट छोटे व्यक्ति के लिए बहुत तंग हो सकता है। इसी तरह, धनी, औद्योगिक देशों के लिए बनाए गए नियम अक्सर ग्लोबल मेजोरिटी की अनूठी चुनौतियों को नजरअंदाज करते हैं, जैसे कि खनन से होने वाले पर्यावरणीय जोखिम या स्थानीय सांस्कृतिक ज्ञान की रक्षा करने की आवश्यकता।
4. जवाबी हमला: अपने स्वयं के समाधान तैयार करना
इन बाधाओं के बावजूद, पेपर इस बात पर प्रकाश डालता है कि ग्लोबल मेजोरिटी अब अपनी रसोई वापस ले रही है।
- क्षेत्रीय पॉटलक (Regional Potlucks): वैश्विक निमंत्रण की प्रतीक्षा करने के बजाय, क्षेत्र अपनी खुद की बैठकें आयोजित कर रहे हैं।
- अफ्रीका: अफ्रीकी संघ ने अपनी खुद की रणनीति बनाई है जो स्थानीय मूल्यों (जैसे उबंटू, एक सामुदायिक दर्शन) और ई-कचरे व पानी की कमी जैसे विशिष्ट जोखिमों पर केंद्रित है।
- एशिया: दक्षिण पूर्व एशियाई देश (ASEAN) ऐसे गाइड बना रहे हैं जो स्थानीय व्यवसायों को पश्चिमी नियमों की नकल किए बिना जोखिम प्रबंधन में मदद करते हैं।
- लैटिन अमेरिका: देश अपने इतिहास और संस्कृति के अनुकूल नैतिक नियम तय करने के लिए शिखर सम्मेलन आयोजित कर रहे हैं।
- नए टेबल: पेपर नोट करता है कि भारत, ब्राजील और दक्षिण अफ्रीका जैसे देश अब प्रमुख वैश्विक AI बैठकें आयोजित कर रहे हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि ग्लोबल मेजोरिटी को केवल सुनने वाले के रूप में नहीं, बल्कि मेज के मुख्य स्थान पर जगह मिले।
5. आगे क्या होना चाहिए? (सिफारिशें)
पेपर निष्कर्ष निकालता है कि AI की दुनिया को अधिक निष्पक्ष बनाने के लिए किन चीजों की आवश्यकता है:
- स्थानीय रसोई का निर्माण करें: स्थानीय विश्वविद्यालयों और अनुसंधान केंद्रों में निवेश करें ताकि देश अपने स्वयं के विशेषज्ञ (AI विशेषज्ञ) प्रशिक्षित कर सकें बिना घर छोड़े।
- क्षेत्रीय केंद्र बनाएं: लंदन या न्यूयॉर्क के लिए उड़ने के बजाय, नैरोबी, साओ पाउलो या जकार्ता जैसे शहरों में शक्तिशाली AI केंद्र बनाएं जहाँ स्थानीय विशेषज्ञ सहयोग कर सकें।
- बिल साझा करें: धनी देशों और बड़ी टेक कंपनियों को "सामग्री" और "ओवन" (फंडिंग और इंफ्रास्ट्रक्चर) के लिए भुगतान करने में मदद करनी चाहिए ताकि ग्लोबल मेजोरिटी पूरी तरह से भाग ले सके।
- बैठक के नियमों को बदलें: वैश्विक AI बैठकों को अपने काम करने के तरीके को बदलने की आवश्यकता है। नेतृत्व को रोटेट (बारी-बारी से बदलना) किया जाना चाहिए ताकि ग्लोबल मेजोरिटी के देश चर्चाओं का नेतृत्व कर सकें, न कि केवल आमंत्रित श्रोता बनकर रह जाएं।
सारांश:
पेपर का तर्क है कि वर्तमान में, AI क्रांति कुछ शक्तिशाली खिलाड़ियों द्वारा चलाई जा रही है जो नियम बना रहे हैं और उपकरण बना रहे हैं। यह बाकी दुनिया को निर्भर और बहिष्कृत छोड़ रहा है। हालांकि, अपने कौशल का निर्माण करके, अपने क्षेत्रीय नियम बनाकर और मेज पर उचित स्थान की मांग करके, ग्लोबल मेजोरिटी यह सुनिश्चित कर सकती है कि AI सभी की मदद करे, न कि केवल कुछ धनी लोगों की।
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