EU AI अधिनियम GPAI आचार संहिता एक स्वैच्छिक शासन ढांचा है जो यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम (AI अधिनियम) के तहत विकसित किया गया है। यह सामान्य-उद्देश्य AI (GPAI) मॉडल के प्रदाताओं, जिनमें बड़े भाषा मॉडल और अन्य फाउंडेशन मॉडल शामिल हैं, के लिए विस्तृत मार्गदर्शन प्रदान करता है कि AI अधिनियम में निर्धारित नियामक दायित्वों को कैसे पूरा किया जाए। यह संहिता 2025 में बहु-हितधारक प्रारूपण प्रक्रिया के बाद अंतिम रूप दी गई थी, जिसका उद्देश्य उच्च-स्तरीय कानूनी आवश्यकताओं को पारदर्शिता, कॉपीराइट अनुपालन और प्रणालीगत जोखिम प्रबंधन के लिए ठोस, कार्रवाई योग्य प्रथाओं में अनुवाद करना है।
यह संहिता स्वयं कानूनी रूप से बाध्यकारी नहीं है, लेकिन इसका अनुपालन GPAI मॉडल के लिए AI अधिनियम की आवश्यकताओं के साथ अनुरूपता प्रदर्शित करने के लिए अनुमानित माना जाता है। इसे AI कार्यालय द्वारा विकसित किया गया था, जो GPAI विनियमन की देखरेख के लिए जिम्मेदार EU निकाय है, स्वतंत्र विशेषज्ञों, उद्योग प्रतिनिधियों और नागरिक समाज के सहयोग से। अंतिम संस्करण जुलाई 2025 में प्रकाशित किया गया था, एक सार्वजनिक परामर्श के बाद जिसमें कंपनियों, शोधकर्ताओं और वकालत समूहों से 430 से अधिक प्रस्तुतियाँ प्राप्त हुईं।
पृष्ठभूमि और कानूनी संदर्भ
EU AI अधिनियम, जो अगस्त 2024 में अपनाया गया था, 1 अगस्त 2024 को लागू हुआ, जिसमें अधिकांश प्रावधान क्रमिक रूप से लागू होते हैं। GPAI मॉडल, जिन्हें बड़े पैमाने पर डेटा पर प्रशिक्षित और व्यापक कार्यों को करने में सक्षम AI मॉडल के रूप में परिभाषित किया गया है, अधिनियम के अध्याय V के तहत विशिष्ट दायित्वों के अधीन हैं। इन दायित्वों में तकनीकी दस्तावेज प्रदान करना, प्रशिक्षण सामग्री का सारांश प्रकाशित करना और EU कॉपीराइट कानून का सम्मान करने के लिए नीतियों को लागू करना शामिल है।
प्रणालीगत जोखिम वाले GPAI मॉडल के लिए - जिन्हें 10^25 फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन (FLOPs) से अधिक संचयी कंप्यूटिंग शक्ति वाले के रूप में परिभाषित किया गया है - अतिरिक्त आवश्यकताएं लागू होती हैं, जैसे मॉडल मूल्यांकन और प्रतिकूल परीक्षण करना। AI अधिनियम अनिवार्य करता है कि AI कार्यालय आचार संहिता के निर्माण की सुविधा प्रदान करे ताकि यह विस्तृत किया जा सके कि इन दायित्वों को कैसे पूरा किया जा सकता है। GPAI आचार संहिता इस उद्देश्य के लिए प्राथमिक साधन है।
प्रारूपण प्रक्रिया और समयरेखा
प्रारूपण प्रक्रिया सितंबर 2024 में शुरू हुई, जब AI कार्यालय ने संहिता के दायरे और सामग्री पर इनपुट एकत्र करने के लिए एक परामर्श शुरू किया। नवंबर 2024 में, AI कार्यालय ने चार स्वतंत्र अध्यक्ष नियुक्त किए: योशुआ बेंगियो, ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता और गहन शिक्षण में अग्रणी; मैरीटजे शाके, यूरोपीय संसद की पूर्व सदस्य; अलेक्जेंडर प्यूकर्ट, कॉपीराइट कानून के प्रोफेसर; और अंजा फेल्डनर, डिजिटल नीति विशेषज्ञ। इन अध्यक्षों ने पारदर्शिता, कॉपीराइट और प्रणालीगत जोखिम पर केंद्रित कार्य समूहों का नेतृत्व किया।
चार कार्य समूह स्थापित किए गए, जिनमें से प्रत्येक ने एक विशिष्ट क्षेत्र को संबोधित किया: पारदर्शिता और कॉपीराइट से संबंधित प्रावधान, प्रणालीगत जोखिम की पहचान और मूल्यांकन, तकनीकी जोखिम शमन, और शासन और समीक्षा। प्रत्येक समूह में OpenAI, Anthropic, Google DeepMind और Microsoft (AI) जैसे प्रमुख AI डेवलपर्स के प्रतिनिधियों के साथ-साथ यूरोपीय स्टार्टअप, ओपन-सोर्स समुदाय और नागरिक समाज संगठन शामिल थे। समूह जनवरी से अप्रैल 2025 तक नियमित रूप से मिले, जिससे क्रमिक मसौदे तैयार हुए।
पहला मसौदा फरवरी 2025 में जारी किया गया था, उसके बाद अप्रैल 2025 में दूसरा मसौदा जारी किया गया। AI कार्यालय ने दूसरे मसौदे पर एक सार्वजनिक परामर्श आयोजित किया, जिसमें 430 से अधिक हितधारकों से प्रतिक्रिया प्राप्त हुई। अंतिम संस्करण, जिसमें कॉपीराइट ऑप्ट-आउट और प्रणालीगत जोखिम सीमा जैसे मुद्दों पर संशोधन शामिल थे, 10 जुलाई 2025 को अपनाया गया।
प्रमुख प्रावधान: पारदर्शिता और कॉपीराइट
संहिता का पारदर्शिता अध्याय GPAI मॉडल प्रदाताओं को विस्तृत तकनीकी दस्तावेज बनाए रखने की आवश्यकता रखता है, जिसमें मॉडल आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण डेटा स्रोत और उपयोग किए गए कम्प्यूटेशनल संसाधन शामिल हैं। प्रदाताओं को AI अधिनियम के अनुसार प्रशिक्षण सामग्री का पर्याप्त विस्तृत सारांश भी प्रकाशित करना होगा। संहिता निर्दिष्ट करती है कि यह सारांश इस तरह से संरचित होना चाहिए कि अधिकार धारक यह पहचान सकें कि उनके कार्यों का उपयोग किया गया था या नहीं, बिना गोपनीय व्यावसायिक रहस्यों का खुलासा किए।
कॉपीराइट पर, संहिता अनिवार्य करती है कि प्रदाता डिजिटल सिंगल मार्केट में कॉपीराइट पर EU निर्देश (2019/790) का अनुपालन करने के लिए एक नीति लागू करें, जिसमें टेक्स्ट-एंड-डेटा-माइनिंग अपवाद और ऑप्ट-आउट तंत्र शामिल हैं। प्रदाताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए उचित प्रयास करने होंगे कि प्रशिक्षण डेटा में ऐसे कार्य शामिल न हों जहां अधिकार धारकों ने मशीन-पठनीय माध्यमों से अपने अधिकारों को स्पष्ट रूप से आरक्षित किया है। संहिता ऑप्ट-आउट की सुविधा के लिए robots.txt और सामग्री रजिस्ट्री जैसे तकनीकी उपकरणों के उपयोग को भी प्रोत्साहित करती है।
वेब-स्क्रैप किए गए डेटा का उपयोग करने वाले प्रदाताओं के लिए, संहिता उन्हें स्रोतों का रिकॉर्ड बनाए रखने और अधिकार धारकों के अनुरोधों का तुरंत जवाब देने की आवश्यकता रखती है। यह ऑप्ट-आउट सामग्री को फ़िल्टर करने के लिए 'सर्वोत्तम प्रयास' मानक अपनाने का भी सुझाव देती है, यह स्वीकार करते हुए कि पूर्ण अनुपालन तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण है। अंतिम संस्करण ने अनिवार्य फ़िल्टरिंग के लिए पहले के प्रस्तावों को नरम कर दिया, जो उद्योग की व्यवहार्यता संबंधी चिंताओं को दर्शाता है।
प्रणालीगत जोखिम प्रबंधन
प्रणालीगत जोखिम अध्याय उन GPAI मॉडलों पर लागू होता है जिनकी संचयी प्रशिक्षण कंप्यूटिंग 10^25 FLOPs से अधिक है, जो AI अधिनियम द्वारा निर्धारित सीमा है। 2025 तक, इसमें OpenAI के GPT-4 और GPT-5, Anthropic के Claude 3 और Google के Gemini Ultra जैसे मॉडल शामिल हैं। संहिता इन प्रदाताओं को कठोर मॉडल मूल्यांकन करने की आवश्यकता रखती है, जिसमें रेड-टीमिंग और प्रतिकूल परीक्षण शामिल हैं, ताकि साइबर-आक्रामक क्षमताओं, जैविक खतरा निर्माण और नियंत्रण की हानि जैसे संभावित नुकसानों की पहचान की जा सके।
प्रदाताओं को एक जोखिम प्रबंधन प्रणाली लागू करनी होगी जिसमें एक जोखिम मूल्यांकन ढांचा, शमन उपाय और घटना रिपोर्टिंग प्रोटोकॉल शामिल हों। संहिता निर्दिष्ट करती है कि मूल्यांकन जहां संभव हो वहां स्वतंत्र तृतीय पक्षों द्वारा किए जाने चाहिए, और परिणाम AI कार्यालय के साथ साझा किए जाने चाहिए। यह प्रदाताओं को तैनाती के बाद जोखिम बढ़ा सकने वाली उभरती क्षमताओं की निगरानी करने की भी आवश्यकता रखती है।
एक उल्लेखनीय प्रावधान प्रदाताओं के लिए एक 'प्रणालीगत जोखिम शमन योजना' स्थापित करने की आवश्यकता है जिसे कम से कम वार्षिक रूप से अद्यतन किया जाए। यह योजना रासायनिक, जैविक, रेडियोलॉजिकल और परमाणु (CBRN) खतरों के साथ-साथ साइबर हमलों और हेरफेर से संबंधित जोखिमों को संबोधित करनी चाहिए। संहिता मूल्यांकन बेंचमार्क विकसित करने के लिए BAIR (Berkeley AI Research) और अन्य शैक्षणिक संस्थानों के साथ सहयोग को प्रोत्साहित करती है।
शासन और अनुपालन तंत्र
संहिता AI कार्यालय के तहत एक शासन संरचना स्थापित करती है, जो स्व-मूल्यांकन और ऑडिट के संयोजन के माध्यम से अनुपालन की निगरानी करेगा। प्रदाताओं से वार्षिक अनुपालन रिपोर्ट प्रस्तुत करने की अपेक्षा की जाती है, और AI कार्यालय शिकायतों या उभरते जोखिमों के जवाब में लक्षित समीक्षा कर सकता है। संहिता व्याख्या और अद्यतनों पर सलाह देने के लिए स्वतंत्र विशेषज्ञों से बना एक 'GPAI आचार संहिता पैनल' भी बनाती है।
ओपन-सोर्स मॉडल के लिए, संहिता में एक विशेष खंड शामिल है जो कुछ दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताओं को शिथिल करता है, खुले तौर पर जारी वेट के विभिन्न जोखिम प्रोफाइल को मान्यता देता है। हालांकि, ओपन-सोर्स प्रदाताओं को अभी भी कॉपीराइट दायित्वों और प्रणालीगत जोखिम प्रावधानों का पालन करना होगा यदि उनके मॉडल कंप्यूट सीमा से अधिक हैं। संहिता मॉडल कार्ड और डेटाशीट के उपयोग को प्रोत्साहित करती है, जो MIT CSAIL और अन्य शोध समूहों द्वारा लोकप्रिय बनाई गई प्रथा है।
संहिता के साथ गैर-अनुपालन स्वचालित रूप से दंड को ट्रिगर नहीं करता है, लेकिन यह अनुरूपता के वैकल्पिक साधनों को प्रदर्शित करने का भार प्रदाता पर स्थानांतरित करता है। AI अधिनियम GPAI दायित्वों के उल्लंघन के लिए वैश्विक वार्षिक कारोबार के 3% तक जुर्माने का प्रावधान करता है, जो लागू हो सकता है यदि कोई प्रदाता अंतर्निहित कानूनी आवश्यकताओं को पूरा करने में विफल रहता है।
उद्योग प्रतिक्रियाएं और अपनाना
प्रमुख AI कंपनियों ने संहिता के लिए सतर्क समर्थन व्यक्त किया है, हालांकि कुछ ने प्रशासनिक बोझ और कुछ कॉपीराइट उपायों की व्यवहार्यता के बारे में चिंताएं उठाईं। OpenAI और Anthropic दोनों ने संहिता द्वारा प्रदान की गई स्पष्टता का स्वागत करते हुए बयान जारी किए, जबकि यह नोट किया कि कुछ प्रावधानों को आगे तकनीकी विकास की आवश्यकता है। Google DeepMind ने अंतर्राष्ट्रीय संरेखण के महत्व पर प्रकाश डाला, क्योंकि संहिता अन्य न्यायक्षेत्रों में विनियमों को प्रभावित कर सकती है।
Mistral AI और Aleph Alpha जैसे यूरोपीय स्टार्टअप अधिक आलोचनात्मक रहे हैं, यह तर्क देते हुए कि संहिता की दस्तावेज़ीकरण आवश्यकताएं छोटे खिलाड़ियों को नुकसान पहुंचा सकती हैं। हगिंग फेस जैसे समूहों द्वारा प्रतिनिधित्व किया गया ओपन-सोर्स समुदाय, खुले मॉडल के लिए शिथिल प्रावधानों का स्वागत करता है, लेकिन 'पर्याप्त विस्तृत' प्रशिक्षण डेटा सारांश क्या गठित करता है, इस पर अधिक स्पष्ट मार्गदर्शन का आह्वान करता है।
एक्सेस नाउ और यूरोपीय डिजिटल अधिकार (EDRi) सहित नागरिक समाज संगठनों ने पारदर्शिता पर संहिता के जोर की प्रशंसा की, लेकिन मजबूत प्रवर्तन तंत्र का आग्रह किया। उन्होंने नोट किया कि संहिता की स्वैच्छिक प्रकृति का अर्थ है कि प्रदाता इसे अनदेखा करना चुन सकते हैं, और स्व-रिपोर्टिंग पर भरोसा करने के बजाय AI कार्यालय से सक्रिय ऑडिट करने का आह्वान किया।
अन्य विनियमों और मानकों के साथ संबंध
GPAI आचार संहिता डिजिटल सेवा अधिनियम और सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) सहित अन्य EU साधनों के पूरक के लिए डिज़ाइन की गई है। यह OECD AI सिद्धांतों और यूरोप की परिषद के AI पर फ्रेमवर्क कन्वेंशन जैसी अंतर्राष्ट्रीय पहलों के साथ भी संरेखित है। संहिता CEN-CENELEC, यूरोपीय मानकीकरण निकायों द्वारा विकसित किए जा रहे तकनीकी मानकों को संदर्भित करती है, जो अधिक सूक्ष्म विशिष्टताएं प्रदान करेंगे।
प्रणालीगत जोखिम के लिए संहिता का दृष्टिकोण Deep learning अनुसंधान से पद्धतियों पर आधारित है, जिसमें Neural network सुरक्षा मूल्यांकन में उपयोग की जाने वाली रेड-टीमिंग प्रथाएं शामिल हैं। यह Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) (AI फीडबैक से सुदृढीकरण सीखना) साहित्य से सबक भी शामिल करता है, जिसने सूचित किया है कि प्रदाता सुरक्षा दिशानिर्देशों के साथ मॉडल को कैसे संरेखित कर सकते हैं। संहिता प्रदाताओं को शोध समुदाय के साथ मूल्यांकन परिणाम साझा करने के लिए प्रोत्साहित करती है, जिससे पारदर्शिता की संस्कृति को बढ़ावा मिलता है।
भविष्य के संशोधन और प्रभाव
संहिता को एक जीवंत दस्तावेज़ होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें हर दो साल में समीक्षा चक्र होता है। पहली समीक्षा 2027 के लिए निर्धारित है, जिस बिंदु पर AI कार्यालय आकलन करेगा कि क्या संहिता ने प्रभावी रूप से जोखिमों को कम किया है और क्या सीमाओं में समायोजन की आवश्यकता है। संहिता के कॉपीराइट और प्रणालीगत जोखिम पर प्रावधानों के विकसित होने की संभावना है क्योंकि तकनीकी क्षमताएं और कानूनी व्याख्याएं विकसित होती हैं।
2025 के अंत तक, संहिता पहले ही कॉर्पोरेट प्रथाओं को प्रभावित कर चुकी है। OpenAI और Anthropic सहित कई प्रदाताओं ने प्रारंभिक अनुपालन रिपोर्ट प्रकाशित की हैं और संहिता के टेम्पलेट्स के साथ संरेखित करने के लिए अपने मॉडल दस्तावेज़ीकरण को अद्यतन किया है। संहिता ने अन्य न्यायक्षेत्रों, जिनमें कनाडा और जापान शामिल हैं, के लिए भी एक संदर्भ के रूप में कार्य किया है, जो फाउंडेशन मॉडल के लिए समान ढांचे विकसित कर रहे हैं।
संहिता का दीर्घकालिक प्रभाव AI कार्यालय के प्रवर्तन दृष्टिकोण और प्रदाताओं की रचनात्मक रूप से जुड़ने की इच्छा पर निर्भर करेगा। जबकि संहिता स्वैच्छिक है, इसकी विस्तृत विशिष्टताएं अनुपालन के लिए एक मजबूत प्रोत्साहन बनाती हैं, क्योंकि विचलन के लिए प्रदाता को वैकल्पिक उपायों को उचित ठहराने की आवश्यकता होगी। इस गतिशीलता ने कुछ पर्यवेक्षकों को संहिता को 'कठोर किनारों वाला नरम कानून' के रूप में वर्णित करने के लिए प्रेरित किया है, जो इसकी गैर-बाध्यकारी प्रकृति के बावजूद AI उद्योग के व्यवहार को आकार देने की क्षमता को दर्शाता है।