Mapping General-Purpose AI Governance in Twenty AI Middle-Power Jurisdictions

एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ सबसे शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) प्रणालियाँ केवल दो स्थानों पर बनाई जाती हैं, फिर भी उनके प्रभाव पृथ्वी के हर राष्ट्र तक पहुँचते हैं। इन प्रणालियों को, जिन्हें 'जनरल-पर्पस एआई' (सामान्य उद्देश्य वाली एआई) के रूप में जाना जाता है, केवल मेल छाँटने या चेहरे पहचानने जैसे किसी एक कार्य के लिए डिज़ाइन किए गए सरल उपकरण नहीं माना जा सकता। इसके बजाय, वे अत्यंत लचीले इंजन हैं जो कोड लिखने से लेकर जैविक प्रक्रियाओं का अनुकरण करने तक लगभग कुछ भी सीख सकते हैं। क्योंकि वे इतने अनुकूलनीय हैं, इसलिए वे अद्वितीय जोखिम भी उठाते हैं: उनका उपयोग खतरनाक हथियार बनाने, साइबर हमले करने, या ऐसे व्यवहार करने के लिए किया जा सकता है जिन्हें मनुष्य रोक न सके। हालाँकि इन प्रणालियों को बनाने वाली कंपनियाँ कुछ ही देशों में केंद्रित हैं, फिर भी शेष दुनिया को यह समझना होगा कि उनके साथ कैसे रहा जाए। यह उन "एआई मिडिल-पावर्स" (एआई मध्यम शक्तियों) के सामने मौजूद चुनौती है, जो वे राष्ट्र हैं जो स्वयं इन अत्याधुनिक मॉडलों का निर्माण नहीं करते, लेकिन उन्हें अपने भीतर कैसे उपयोग, बेचा और मॉनिटर किया जाए, इसके नियम बनाने के लिए उन्हें विनियमित करना पड़ता है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस समस्या से निपटने के लिए बीस ऐसे राष्ट्रों का मानचित्र तैयार करने का प्रयास किया। उन्होंने व्यापक राजनीतिक बयान या अस्पष्ट वादों को नहीं देखा। इसके बजाय, उन्होंने वास्तव में लिखे गए नियमों को देखने के लिए वास्तविक कानूनों, विनियमों और आधिकारिक मार्गदर्शन दस्तावेजों की गहराई से जाँच की। उन्होंने चार विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया जहाँ सुरक्षा सुनिश्चित की जानी आवश्यक है: किसी प्रणाली को जारी करने से पहले बड़े पैमाने के जोखिमों की जाँच करना, प्रणाली वास्तव में क्या कर सकती है इसका परीक्षण और सत्यापन करना, खतरनाक उपयोगों या क्षमताओं पर प्रतिबंध लगाना, और गंभीर दुर्घटनाओं होने पर उनकी रिपोर्ट करना। सैकड़ों दस्तावेजों की बारीक लिखावट को पढ़कर, उन्होंने एआई शासन (एआई गवर्नेंस) के वैश्विक परिदृश्य की एक विस्तृत तस्वीर बनाई।

उन्होंने पाया कि यह 'शक्ति के बिना रूप' की कहानी थी। अध्ययन किए गए बीस राष्ट्रों में, नियमों के 'स्वरूप' पर एक स्पष्ट सहमति है। लगभग हर देश उन्हीं चार सुरक्षा क्षेत्रों को संबोधित करने की कोशिश कर रहा है। वे सभी जोखिम मूल्यांकन, परीक्षण, प्रतिबंध और रिपोर्टिंग के बारे में बात कर रहे हैं। हालाँकि, वे उन नियमों को लागू करने में विफल रहे हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि जबकि कई देशों ने इन आवश्यकताओं को लिख तो दिया है, लेकिन बहुत कम ने इन्हें बाध्यकारी कानूनों में बदला है जिन्हें वास्तव में लागू किया जा सके। वास्तव में, पाए गए नियमों में से केवल लगभग 22 प्रतिशत ही 'हार्ड लॉ' (कठोर कानून) के रूप में लिखे गए हैं। बाकी 'सॉफ्ट गाइडलाइन्स' (कोमल दिशा-निर्देश), रणनीतियाँ या स्वैच्छिक कोड हैं जिन्हें कंपनियाँ अनदेखा कर सकती हैं। इससे भी अधिक आश्चर्यजनक बात यह है कि जब देश बाध्यकारी कानून पारित करते हैं, तो वे अक्सर यह परिभाषित नहीं करते कि "जनरल-पर्पस एआई" वास्तव में क्या है। वे एक तकनीक की श्रेणी के लिए नियम बनाते हैं, लेकिन स्पष्ट रूप से यह नहीं बताते कि उस श्रेणी में क्या शामिल है। यह एक ऐसा अंतराल छोड़ देता है जहाँ एक कंपनी यह तर्क दे सकती है कि उसका शक्तिशाली नया मॉडल उस परिभाषा में फिट नहीं बैठता और इसलिए उसे नियमों का पालन करने की आवश्यकता नहीं है।

इन राष्ट्रों द्वारा अपने नियमों को लागू करने का तरीका जटिलता की एक और परत को प्रकट करता है। अधिकांश समय, नियम उन कंपनियों के लिए नहीं होते जो एआई मॉडल बनाती हैं। इसके बजाय, कानून उन लोगों को लक्षित करते हैं जो मॉडलों का उपयोग करते हैं, उन प्लेटफार्मों को जो उन्हें होस्ट करते हैं, या उन सरकारी एजेंसियों को जो उन्हें खरीदती हैं। ऐसा इसलिए होता है क्योंकि अध्ययन किए गए देश उन कंपनियों की मेजबानी नहीं करते जो सबसे उन्नत एआई बनाती हैं। वे उन विदेशी निर्माताओं को अपना कोड बदलने या निरीक्षण के अधीन होने के लिए आसानी से मजबूर नहीं कर सकते। इसलिए, वे अपने बाजारों में तकनीक के प्रसार (डिप्लॉयमेंट) को विनियमित करके इसे नियंत्रित करने का प्रयास करते हैं। उदाहरण के लिए, एक देश बैंक को एआई टूल का उपयोग करने से पहले उसका परीक्षण करने के लिए, या अस्पताल को यह रिपोर्ट करने के लिए कह सकता है कि यदि एआई से कोई गलती हुई है। हालाँकि यह दृष्टिकोण व्यावहारिक है, लेकिन इसका अर्थ यह है कि सुरक्षा जाल अक्सर तकनीक के बजाय उसके अनुप्रयोग (एप्लीकेशन) के चारों ओर बुना जाता है।

शोधकर्ताओं ने इस बात पर भी नज़र डाली कि जाँच कौन कर रहा है। कई मामलों में, एआई का परीक्षण करने के लिए जिम्मेदार निकाय वही हैं जिन्हें अन्य उद्देश्यों के लिए बनाया गया था, जैसे वित्त को विनियमित करना या डेटा की सुरक्षा करना। इन मौजूदा एजेंसियों से बिना किसी विशिष्ट तकनीकी शक्ति के एआई निगरानी का भार संभालने के लिए कहा जा रहा है। इसके अलावा, कुछ देशों द्वारा बनाए गए नए 'सेफ्टी इंस्टिट्यूट्स' (सुरक्षा संस्थान), जो एआई का मूल्यांकन करने के लिए हैं, अक्सर एक खतरनाक प्रणाली को रोकने के अधिकार की कमी रखते हैं। वे जोखिम को माप सकते हैं और रिपोर्ट प्रकाशित कर सकते हैं, लेकिन वे डेवलपर को समस्या ठीक करने के लिए मजबूर नहीं कर सकते। यह वैसा ही है जैसे एक अग्निशमन विभाग यह माप सकता है कि एक इमारत कितनी गर्म है और खतरे के बारे में रिपोर्ट लिख सकता है, लेकिन उसके पास मालिक को स्प्रिंकलर लगाने या इमारत को बंद करने का आदेश देने की शक्ति नहीं है।

शायद सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष दुर्घटनाओं की रिपोर्टिंग से संबंधित है। जब कोई गंभीर नुकसान होता है, तो किसे अधिकारियों को सूचित करना चाहिए? अध्ययन में पाया गया कि सर्वेक्षण किए गए आधे राष्ट्रों के पास किसी भी व्यक्ति द्वारा गंभीर एआई घटना की रिपोर्ट करने की आवश्यकता के संबंध में कोई नियम नहीं है। जिन देशों में ऐसे नियम हैं, उनमें निर्देश अक्सर अधूरे होते हैं। एक नियम कह सकता है "दुर्घटना की रिपोर्ट करें," लेकिन यह बताने में विफल हो सकता है कि किसे रिपोर्ट करना है, कितनी जल्दी किया जाना चाहिए, या यदि कोई रिपोर्ट नहीं करता है तो क्या होगा। इन चार टुकड़ों के बिना—प्राप्तकर्ता, ट्रिगर, समय सीमा और परिणाम—एक रिपोर्टिंग नियम केवल एक सुझाव मात्र है। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि यह एक अंधा धब्बा छोड़ देता है: यदि कोई एआई प्रणाली इस तरह विफल होती है जिससे कोई तत्काल डेटा उल्लंघन या वित्तीय हानि नहीं होती है, तो इसकी रिपोर्ट शायद कभी नहीं की जाएगी, भले ही दीर्घकालिक क्षति गंभीर हो।

इस शोध पत्र ने इस विचार को भी चुनौती दी कि अधिक कानून होने का अर्थ बेहतर सुरक्षा है। कुछ देशों ने दर्जनों दस्तावेज और दिशा-निर्देश तैयार किए हैं, जिससे कागजी कार्रवाई की एक मोटी परत बन गई है। फिर भी, जब शोधकर्ताओं ने उन दस्तावेजों के पीछे की कानूनी शक्ति को देखा, तो उन्होंने पाया कि उनमें से कई गैर-बाध्यकारी थे। इसके विपरीत, कम दस्तावेजों वाले कुछ देशों ने सख्त, प्रवर्तनीय कानून पारित किए थे। अध्ययन ने दिखाया कि किसी देश के पास नियमों की संख्या उसके एआई वातावरण के वास्तव में कितना सुरक्षित होने का एक खराब संकेतक है। मायने यह रखता है कि क्या नियम इस तरह लिखे गए हैं कि उन्हें लागू किया जा सके और क्या वे सही लोगों तक पहुँचते हैं।

अंत में, इस शोध द्वारा बनाया गया मानचित्र एक ऐसी दुनिया को दर्शाता है जो एक ऐसी तकनीक के साथ तालमेल बिठाने की कोशिश कर रही है जो उसके कानूनों की तुलना में अधिक तेजी से आगे बढ़ रही है। बीस राष्ट्र सुरक्षा की शब्दावली पर सहमत हो गए हैं—वे सभी जानते हैं कि उन्हें जोखिमों का आकलन करने, प्रणालियों का परीक्षण करने, बुरे उपयोगों पर प्रतिबंध लगाने और दुर्घटनाओं की रिपोर्ट करने की आवश्यकता है। लेकिन वे उन शब्दों की शक्ति पर अभी तक सहमत नहीं हुए हैं। नियम अक्सर अस्पष्ट होते हैं, परिभाषाएँ गायब होती हैं, और प्रवर्तन तंत्र कमजोर होते हैं। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि दुनिया के एकल अंतरराष्ट्रीय नियमों के सेट पर सहमत होने से पहले, इन व्यक्तिगत राष्ट्रों को अपनी प्रणालियों के अंतराल को भरना होगा। उन्हें यह तय करने की आवश्यकता है कि वे वास्तव में क्या विनियमित कर रहे हैं, अपनी सुरक्षा एजेंसियों को कार्य करने की शक्ति देनी होगी, और यह सुनिश्चित करना होगा कि जब कुछ गलत होता है, तो वास्तव में किसी को जवाबदेह ठहराया जाए। तब तक, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए वैश्विक सुरक्षा जाल में छेद बने रहेंगे, जो अच्छी मंशाओं से बुना गया है लेकिन उस तकनीक के भार को थामने की शक्ति में कमी है जिसकी रक्षा करना इसका उद्देश्य है।