Collective well-being and the role of the public sector: a complex nexus between innovation and inequality

सार्वजनिक क्षेत्र की कल्पना एक विशाल, प्राचीन पुस्तकालय के रूप में करें। सदियों से, इसे उन पुस्तकालयाध्यक्षों द्वारा चलाया जाता रहा है जो सख्त, हस्तलिखित नियमों का पालन करते हैं ताकि लोगों को किताबें खोजने, जुर्माना भरने और परमिट प्राप्त करने में मदद मिल सके। अब, एक नया, सुपर-स्मार्ट रोबोट सहायक जिसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) कहा जाता है, वहां आ गया है। व्यावसायिक दुनिया में, ये रोबोट रेस कारों की तरह होते हैं, जो काम को तेज़ और सस्ता बनाने के लिए तेज़ी से दौड़ते हैं। लेकिन सार्वजनिक पुस्तकालय में, चीजें अलग हैं। यहाँ नियम केवल गति के बारे में नहीं हैं; वे निष्पक्षता, पारदर्शिता और यह सुनिश्चित करने के बारे में हैं कि कोई पीछे न छूट जाए। बड़ा सवाल सिर्फ यह नहीं है कि "क्या रोबोट काम कर सकता है?" बल्कि यह है कि "काम को सही ढंग से करने के लिए रोबोट को पुस्तकालय के नियमों को कितनी गहराई से समझने की आवश्यकता है?" यदि रोबोट केवल "नमस्ते" कहने के लिए फ्रंट डेस्क पर बैठता है, तो वह एक बात है। लेकिन यदि रोबोट यह तय करने लगता है कि किसे लाइब्रेरी कार्ड मिलेगा या जुर्माना कैसे तय किया जाएगा, तो यह बिल्कुल अलग कहानी है। यह शोध पत्र उस उलझे हुए, दिलचस्प मध्य क्षेत्र में गहराई से उतरता है ताकि यह देख सके कि इटली इन नए रोबोटों को अपनी पुरानी पुस्तकालय प्रणाली में फिट करने की कोशिश कैसे कर रहा है।

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द ग्रेट रोबोट एक्सपेरिमेंट: कैसे इटली AI को पुस्तकालय चलाने के लिए सिखाने की कोशिश कर रहा है

ब्रूना ब्रूनो नामक एक शोधकर्ता ने जांच करने का निर्णय लिया कि इटली का सार्वजनिक प्रशासन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने की कोशिश कैसे कर रहा है। उन्होंने केवल रोबोटों को नहीं देखा; उन्होंने यह भी देखा कि वे कहाँ खड़े हैं और वे क्या कर रहे हैं। ऐसा करने के लिए, उन्होंने इटली भर में चल रहे 176 विभिन्न AI प्रोजेक्ट्स का एक विशाल संग्रह इकट्ठा किया। इसे इटली सरकार द्वारा आजमाए गए हर रोबोट प्रयोग के एक विशाल फोटो एल्बम के रूप में समझें।

ब्रूनो ने "मिक्स्ड-मेथड्स एनालिसिस" (मिश्रित-विधि विश्लेषण) नामक एक विशेष प्रकार की जासूसी का उपयोग किया। सबसे पहले, उन्होंने गणित का उपयोग करके इन 176 प्रोजेक्ट्स को उनके स्वरूप के आधार पर तीन विशिष्ट परिवारों में वर्गीकृत किया। फिर, उन्होंने उन परिवारों से 21 विशिष्ट कहानियों पर ध्यान केंद्रित किया ताकि बारीक विवरणों को पढ़ सकें और कोड के पीछे के वास्तविक जीवन के नाटक को समझ सकें।

यहाँ उन्हें क्या पता चला: सभी रोबोट एक जैसे नहीं हैं। वास्तव में, वे तीन बहुत अलग "व्यक्तित्वों" (पर्सोना) में आते हैं, और सरकार के मुख्य कार्यों में रोबोट जितना गहरा शामिल होता है, नियम उतने ही जटिल होते जाते हैं।

तीन रोबोट व्यक्तित्व

1. "दिमाग वाला इंटर्न" (सेंट्रलाइज्ड इंटरनल लर्निंग)
एक राष्ट्रीय कल्याण एजेंसी के बैक ऑफिस में काम करने वाले एक सुपर-स्मार्ट इंटर्न की कल्पना करें। यह रोबोट नागरिकों से बात नहीं कर रहा है; यह अन्य कंप्यूटरों से बात कर रहा है और कागजी कार्रवाई के पहाड़ों को छाँट रहा है। यह जटिल दस्तावेजों को पढ़ता है, उनका अर्थ निकालता है, और मानव कर्मचारियों को निर्णय लेने में मदद करता है।

• यह क्या करता है: यह कानूनी दस्तावेजों की समीक्षा करने या जटिल पाठ को सरल बनाने जैसे भारी काम संभालता है।
• इसका मिजाज: गंभीर और संरचित। ये प्रोजेक्ट आमतौर पर बड़ी राष्ट्रीय एजेंसियों (जैसे वे जो पेंशन या कार्यस्थल सुरक्षा संभालती हैं) द्वारा चलाए जाते हैं।
• नियम: क्योंकि यह रोबोट गहन सोच-विचार का काम कर रहा है, इसलिए इंसान बहुत सावधान रहते हैं। उनके पास इस बारे में सख्त नियम हैं कि रोबोट कैसे सीखता है, कौन उसके काम की जाँच करता है, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि वह गलतियाँ न करे। यह एक ऐसे छात्र की तरह है जिसे पेपर ग्रेड करने की अनुमति है, लेकिन केवल तभी जब एक शिक्षक हर एक ग्रेड की दोबारा जाँच करे।

2. "मिलनसार स्वागतकर्ता" (सिटीजन-फेसिंग कम्युनिकेशन)
अब, एक स्थानीय नगर पालिका के मुख्य द्वार पर खड़े एक हंसमुख रोबोट की कल्पना करें। इसका एकमात्र काम "नमस्ते!" कहना और "पुस्तकालय कब खुलता है?" या "मैं परमिट के लिए कैसे आवेदन करूँ?" जैसे सरल प्रश्नों के उत्तर देना है।

• यह क्या करता है: यह एक चैटबॉट के रूप में कार्य करता है, लोगों के साथ व्हाट्सएप या वेबसाइटों पर बातचीत करता है ताकि उन्हें मार्गदर्शन दे सके।
• इसका मिजाज: मिलनसार और सरल। ये ज्यादातर स्थानीय कस्बों और शहरों में पाए जाते हैं।
• नियम: आश्चर्यजनक रूप से, इन स्वागतकर्ताओं के लिए लिखे गए नियम बहुत कम हैं। इन प्रोजेक्ट्स के विवरण में शायद ही कभी इस बारे में बात की जाती है कि रोबोट को कैसे नियंत्रित किया जाता है या भ्रमित होने पर क्या होता है। इसे एक निर्णय लेने वाले के बजाय एक सहायक संकेत बोर्ड की तरह माना जाता है। पूरा ध्यान उपयोगकर्ता को खुश करने पर है, न कि इस पर कि रोबोट अंदर से कैसे काम करता है।

3. "जासूस स्काउट" (इंटरनल एनालिसिस एंड मॉनिटरिंग)
अंत में, एक ऐसा रोबोट है जो एक जासूस की तरह काम करता है। यह लोगों से बात नहीं करता या कानूनी दस्तावेजों को नहीं पढ़ता; यह डेटा पर नज़र रखता है। यह पैटर्न पहचानने या आगे क्या हो सकता है इसका अनुमान लगाने के लिए ट्रैफिक कैमरों, मौसम सेंसरों या स्वास्थ्य डेटा को देखता है।

• यह क्या करता है: यह ट्रैफिक जाम या बीमारी के प्रसार जैसी चीजों की निगरानी करता है और मानव अधिकारियों को अलर्ट भेजता है।
• इसका मिजाज: प्रयोगात्मक और तकनीकी। इनमें से कई अभी भी "पायलट" चरण में हैं, जिसका अर्थ है कि इनका परीक्षण किया जा रहा है।
• नियम: ये प्रोजेक्ट्स थोड़े रहस्यमय हैं। इनके विवरण अक्सर इस बात को छोड़ देते हैं कि इनका शासन (गवर्नेंस) कैसे किया जाता है। इसे एक उपकरण के रूप में माना जाता है जो एक विशिष्ट कार्य करता है (जैसे ट्रैफिक जाम को पहचानना), लेकिन शोध पत्र सुझाव देता है कि इन प्रोजेक्ट्स को चलाने वाले लोगों ने इस बारे में पूरी तरह से नहीं सोचा है कि जब रोबोट कोई भविष्यवाणी करता है तो प्रभारी कौन होगा।

बड़ी सीख: गहराई मायने रखती है

सबसे महत्वपूर्ण बात जो ब्रूनो ने खोजी है वह यह है कि रोबोट के काम की "गहराई" सब कुछ बदल देती है।

जब एक रोबोट केवल सामने के दरवाजे पर एक "मिलनसार स्वागतकर्ता" के रूप में होता है, तो सरकार जटिल नियमों की बहुत चिंता नहीं करती है। इसे स्थापित करना आसान है, जैसे एक नया लैंप प्लग करना। लेकिन जब एक रोबोट बैक ऑफिस में काम करने वाला "दिमाग वाला इंटर्न" बन जाता है, या एक "जासूस स्काउट" जो वास्तविक जीवन को प्रभावित करने वाली भविष्यवाणियां करता है, तो खेल बदल जाता है।

शोध पत्र सुझाव देता है कि AI सरकार के मुख्य कार्यों में जितना गहरा समाहित होता है, हमें गवर्नेंस (इन-चार्ज कौन है), जवाबदेही (यदि चीजें गलत हो जाती हैं तो जिम्मेदार कौन है), और पारदर्शिता (क्या हम देख सकते हैं कि यह कैसे सोचता है?) के बारे में उतनी ही अधिक चिंता करने की आवश्यकता होती है।

यदि रोबोट केवल "नमस्ते" कह रहा है, तो हमें एक बड़ी नियम पुस्तिका की आवश्यकता नहीं है। लेकिन यदि रोबोट यह तय करने में मदद कर रहा है कि किसे पेंशन मिलेगी या शहर का प्रबंधन कैसे किया जाएगा, तो हम इसे केवल एक सॉफ्टवेयर के रूप में नहीं मान सकते। हमें इसे अपने अधिकारों और जिम्मेदारियों के एक नए सेट के साथ एक नए प्रकार के सार्वजनिक सेवक के रूप में मानना होगा।

यह हमारे लिए क्या मायने रखता है

अध्ययन सुझाव देता है कि हमें हर जगह AI लगाने के लिए जल्दबाजी नहीं करनी चाहिए। यदि हम सही सुरक्षा जाल और नियम बनाए बिना एक "दिमाग वाले इंटर्न" रोबलेट को काम पर लगाने की कोशिश करते हैं, तो हम मुश्किल में पड़ सकते हैं। शोध पत्र का तर्क है कि सार्वजनिक क्षेत्र में AI की सफलता केवल सबसे स्मार्ट तकनीक होने के बारे में नहीं है; यह इस बारे में है कि वह तकनीक सरकार के नियमों और निष्पक्षता की जटिल, मानवीय दुनिया में कितनी अच्छी तरह फिट बैठती है।

संक्षेप में: रोबोट का काम जितना महत्वपूर्ण होता है, हमें यह सुनिश्चित करने की उतनी ही अधिक आवश्यकता होती है कि वह नियमों का पालन कर रहा है। एक मिलनसार चैटबॉट बढ़िया है, लेकिन एक निर्णय लेने वाले रोबोट को यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत अधिक पर्यवेक्षण की आवश्यकता होती है कि वह सभी के प्रति सही काम कर रहा है।