सामान्य-प्रयोजन एआई आचार संहिता एक मसौदा नियामक दस्तावेज़ है जिसे यूरोपीय आयोग द्वारा 2025 में प्रकाशित किया गया था, जिसका उद्देश्य EU AI अधिनियम के तहत सामान्य-प्रयोजन कृत्रिम बुद्धिमत्ता (GPAI) मॉडल के प्रदाताओं पर लगाए गए दायित्वों को क्रियान्वित करना है। यह संहिता उच्च-स्तरीय विधायी आवश्यकताओं को उन कंपनियों के लिए ठोस, कार्रवाई योग्य उपायों में अनुवादित करती है जो फाउंडेशन मॉडल विकसित और तैनात करती हैं, जिनमें बड़े भाषा मॉडल और अन्य जनरेटिव एआई सिस्टम शामिल हैं। यह एआई शासन के लिए वैश्विक मानक स्थापित करने के यूरोपीय संघ के प्रयास में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है, जो नवाचार को मौलिक अधिकारों की सुरक्षा के साथ संतुलित करता है।
यह संहिता एक बहु-हितधारक प्रक्रिया के माध्यम से विकसित की गई थी जिसमें उद्योग प्रतिनिधि, नागरिक समाज संगठन, शिक्षाविद और स्वतंत्र विशेषज्ञ शामिल थे। यह चार प्राथमिक स्तंभों को संबोधित करती है: पारदर्शिता और कॉपीराइट अनुपालन, जोखिम पहचान और मूल्यांकन, आंतरिक जोखिम प्रबंधन, और प्रणालीगत जोखिम मूल्यांकन और शमन। मसौदा सार्वजनिक परामर्श के लिए प्रकाशित किया गया था, और हितधारकों और यूरोपीय एआई कार्यालय से प्रतिक्रिया शामिल करने के बाद अंतिम संस्करण की उम्मीद है।
पृष्ठभूमि और कानूनी आधार
EU AI अधिनियम, जिसे औपचारिक रूप से 2024 में अपनाया गया था, ने एआई सिस्टम के लिए जोखिम-आधारित नियामक ढांचा पेश किया। GPAI मॉडल, जिन्हें बड़े पैमाने पर डेटा पर प्रशिक्षित और विभिन्न प्रकार के कार्य करने में सक्षम के रूप में परिभाषित किया गया है, अधिनियम के अनुच्छेद 51-56 के तहत विशिष्ट दायित्वों के अधीन हैं। इनमें तकनीकी दस्तावेज़ीकरण प्रदान करना, प्रशिक्षण डेटा के सारांश प्रकाशित करना, और EU कॉपीराइट कानून का सम्मान करने के लिए नीतियां लागू करना शामिल है। प्रणालीगत जोखिम वाले मॉडलों के लिए - जिनमें उच्च कम्प्यूटेशनल क्षमता या महत्वपूर्ण प्रभाव होता है - अतिरिक्त आवश्यकताएं लागू होती हैं, जैसे प्रतिकूल परीक्षण और घटना रिपोर्टिंग।
आचार संहिता एक स्वतंत्र कानूनी साधन नहीं है बल्कि एक मार्गदर्शन दस्तावेज़ है जिसे यूरोपीय आयोग अनुपालन के लिए एक बेंचमार्क के रूप में उपयोग करने का इरादा रखता है। जो प्रदाता संहिता का पालन करते हैं, उन्हें AI अधिनियम के GPAI प्रावधानों के अनुरूप माना जाता है। यह "सॉफ्ट लॉ" दृष्टिकोण स्पष्टता और लचीलापन प्रदान करने का लक्ष्य रखता है, जबकि आयोग यूरोपीय मानकीकरण संगठनों के माध्यम से सामंजस्यपूर्ण मानक विकसित करता है।
विकास प्रक्रिया
नवंबर 2024 में, यूरोपीय एआई कार्यालय ने संहिता का मसौदा तैयार करने के लिए एक परामर्श प्रक्रिया शुरू की। चार कार्य समूह स्थापित किए गए, जिनमें से प्रत्येक एक विशिष्ट स्तंभ पर केंद्रित था। समूहों में OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, और Amazon Web Services जैसी प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों के प्रतिनिधि, साथ ही यूरोपीय स्टार्टअप, एक्सेस नाउ जैसे नागरिक समाज समूह, और MIT CSAIL और Stanford AI Lab सहित शैक्षणिक संस्थान शामिल थे। प्रक्रिया की अध्यक्षता स्वतंत्र विशेषज्ञों ने की, जिनमें कंप्यूटर वैज्ञानिक Michael I. Jordan और कानूनी विद्वान मारीटजे शाके शामिल थे।
कार्य समूह कई महीनों तक आभासी और व्यक्तिगत रूप से मिले, पुनरावृत्त मसौदे तैयार किए। पहला पूर्ण मसौदा 14 अप्रैल 2025 को प्रकाशित किया गया, जिसके बाद छह सप्ताह की सार्वजनिक टिप्पणी अवधि रही। 40 देशों से 500 से अधिक प्रस्तुतियाँ प्राप्त हुईं, जो EU एआई विनियमन में वैश्विक रुचि को दर्शाती हैं। अंतिम संस्करण 2025 के अंत में अपनाए जाने के लिए निर्धारित है, जिसमें प्रदाताओं को अपनी प्रथाओं को संरेखित करने के लिए एक संक्रमण अवधि होगी।
स्तंभ एक: पारदर्शिता और कॉपीराइट
पहला स्तंभ GPAI प्रदाताओं को विस्तृत तकनीकी दस्तावेज़ीकरण बनाए रखने की आवश्यकता रखता है, जिसमें मॉडल वास्तुकला, प्रशिक्षण डेटा स्रोत और उपयोग किए गए कम्प्यूटेशनल संसाधन शामिल हैं। प्रदाताओं को AI अधिनियम के अनुच्छेद 53(1)(a) के अनुसार प्रशिक्षण सामग्री का पर्याप्त रूप से विस्तृत सारांश प्रकाशित करना चाहिए। संहिता निर्दिष्ट करती है कि इस सारांश में डेटा श्रेणियों, भाषाओं और डेटासेट की उत्पत्ति के बारे में जानकारी शामिल होनी चाहिए, जबकि व्यापार रहस्यों का सम्मान किया जाना चाहिए।
कॉपीराइट अनुपालन एक केंद्रीय चिंता है। संहिता प्रदाताओं को कॉपीराइट धारकों द्वारा व्यक्त किए गए अधिकार आरक्षणों की पहचान करने और उनका सम्मान करने के लिए अत्याधुनिक उपायों को लागू करने के लिए बाध्य करती है, जैसे मशीन-पठनीय ऑप्ट-आउट प्रोटोकॉल का उपयोग। यह प्रदाताओं को डिजिटल सिंगल मार्केट में कॉपीराइट पर EU निर्देश का अनुपालन करने के लिए अपनी नीतियों का दस्तावेज़ीकरण करने की भी आवश्यकता रखता है, विशेष रूप से पाठ और डेटा खनन अपवादों के संबंध में। मसौदा सुझाव देता है कि प्रदाताओं को कॉपीराइट से संबंधित शिकायतों और उनके समाधानों का रिकॉर्ड बनाए रखना चाहिए।
स्तंभ दो: जोखिम पहचान और मूल्यांकन
दूसरा स्तंभ GPAI मॉडल से जुड़े जोखिमों की पहचान और मूल्यांकन के लिए आंतरिक प्रक्रियाओं पर केंद्रित है। प्रदाताओं को एक जोखिम प्रबंधन प्रणाली स्थापित करनी चाहिए जो डेटा संग्रह और प्रशिक्षण से लेकर तैनाती और बाजार के बाद की निगरानी तक पूरे मॉडल जीवनचक्र को कवर करती है। संहिता NIST AI जोखिम प्रबंधन ढांचे जैसे मौजूदा ढांचे पर आधारित एक संरचित दृष्टिकोण की सिफारिश करती है, जिसे EU संदर्भ के अनुसार अनुकूलित किया गया है।
विशिष्ट जोखिम श्रेणियों में पूर्वाग्रह और भेदभाव, गोपनीयता उल्लंघन, सुरक्षा विफलताएं, और गलत सूचना या साइबर हमलों के लिए संभावित दुरुपयोग शामिल हैं। प्रदाताओं से अपेक्षा की जाती है कि वे रेड-टीमिंग अभ्यास और प्रतिकूल परीक्षण करें, विशेष रूप से उच्च क्षमता वाले मॉडलों के लिए। संहिता जोखिम मूल्यांकन पद्धतियों के दस्तावेज़ीकरण की भी आवश्यकता रखती है, जिसमें पूर्वाग्रह मापने के लिए मेट्रिक्स (जैसे जनसांख्यिकीय समता) और मजबूती (जैसे वितरण परिवर्तन के तहत प्रदर्शन) शामिल हैं।
स्तंभ तीन: आंतरिक जोखिम प्रबंधन
तीसरा स्तंभ शासन और परिचालन उपायों का विवरण देता है। प्रदाताओं को AI अनुपालन के लिए एक जिम्मेदार व्यक्ति या टीम नियुक्त करनी चाहिए, जिसमें उत्तरदायित्व की स्पष्ट रेखाएं हों। संहिता एक आंतरिक समीक्षा बोर्ड स्थापित करने की सिफारिश करती है जिसमें नैतिकतावादी और कानूनी विशेषज्ञों सहित विविध दृष्टिकोण शामिल हों, जो जोखिम निर्णयों की निगरानी करें। कर्मचारियों के लिए AI सुरक्षा और नैतिकता पर प्रशिक्षण कार्यक्रम भी अनिवार्य हैं।
तकनीकी उपायों में अनपेक्षित व्यवहारों को कम करने के लिए Model Pruning और अन्य अनुकूलन तकनीकों को लागू करना, साथ ही मॉडल अपडेट के लिए संस्करण नियंत्रण और ऑडिट ट्रेल बनाए रखना शामिल है। प्रदाताओं को घटना प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल भी स्थापित करने चाहिए, जिसमें 15 दिनों के भीतर यूरोपीय एआई कार्यालय को गंभीर घटनाओं की रिपोर्ट करने की प्रक्रियाएं शामिल हैं। संहिता मॉडल मजबूती में सुधार और ज्ञात विफलता मोड को कम करने के तरीकों के रूप में Data Augmentation और Curriculum Learning के महत्व पर जोर देती है।
स्तंभ चार: प्रणालीगत जोखिम मूल्यांकन और शमन
उन मॉडलों के लिए जिन्हें प्रणालीगत जोखिम वाला माना जाता है - जिन्हें प्रति प्रशिक्षण रन 10^25 फ्लोटिंग-पॉइंट ऑपरेशन से अधिक की आवश्यकता के रूप में परिभाषित किया गया है - संहिता अतिरिक्त दायित्व लागू करती है। प्रदाताओं को मानकीकृत बेंचमार्क और तनाव परीक्षणों का उपयोग करके व्यापक मूल्यांकन करना चाहिए, जिसमें साइबर-आक्रामक क्षमताओं, रासायनिक या जैविक हथियार ज्ञान, और स्वायत्त प्रतिकृति क्षमता के आकलन शामिल हैं। मसौदा फ्रंटियर AI जोखिम मूल्यांकन पर BAIR (Berkeley AI Research) और University of Oxford की पद्धतियों को संदर्भित करता है।
शमन उपायों में प्रशिक्षण को स्थिर करने के लिए Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) (एआई फीडबैक से सुदृढीकरण सीखना) और Gradient Clipping लागू करना, साथ ही जनरेशन व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए Top-K Sampling और Temperature Scaling तैनात करना शामिल है। प्रदाताओं को यूरोपीय एआई कार्यालय के साथ सुरक्षा निष्कर्ष साझा करने और जहां उपयुक्त हो, अन्य प्रदाताओं के साथ भी प्रतिबद्ध होना चाहिए। संहिता संयुक्त सुरक्षा अनुसंधान पहलों में भागीदारी को प्रोत्साहित करती है, जैसे कि Anthropic और Google DeepMind द्वारा नेतृत्व वाली पहलें।
उद्योग प्रतिक्रिया और आलोचनाएं
मसौदा संहिता को मिश्रित प्रतिक्रियाएं मिली हैं। बड़ी प्रौद्योगिकी फर्मों ने आम तौर पर इसे प्रदान की गई स्पष्टता का स्वागत किया, लेकिन अनुपालन लागत और अति-विनियमन की संभावना के बारे में चिंता व्यक्त की। OpenAI और Anthropic ने सार्वजनिक रूप से संहिता की आवश्यकताओं को पूरा करने की प्रतिबद्धता जताई, जबकि Google Cloud और Microsoft Azure ने विखंडन से बचने के लिए अंतरराष्ट्रीय संरेखण की आवश्यकता पर ध्यान दिया। AI21 Labs और Mistral AI जैसे यूरोपीय स्टार्टअप ने तर्क दिया कि संहिता का दस्तावेज़ीकरण पर जोर सीमित संसाधनों वाले छोटे खिलाड़ियों को नुकसान पहुंचा सकता है।
नागरिक समाज संगठनों ने पारदर्शिता और कॉपीराइट पर ध्यान की सराहना की, लेकिन बाध्यकारी प्रवर्तन तंत्र की कमी की आलोचना की। Melanie Mitchell और Aleksander Madry सहित कुछ शिक्षाविदों ने प्रस्तावित जोखिम मूल्यांकन की व्यवहार्यता पर सवाल उठाया, यह देखते हुए कि वर्तमान मूल्यांकन विधियां उभरती क्षमताओं की भविष्यवाणी करने के लिए अपर्याप्त हैं। OpenPanel, एक स्वतंत्र सलाहकार निकाय, ने प्रशिक्षण डेटा के सार्वजनिक प्रकटीकरण के लिए मजबूत प्रावधानों और अधिक कठोर तृतीय-पक्ष ऑडिट की सिफारिश की।
अगले कदम और कार्यान्वयन समयरेखा
यूरोपीय आयोग दिसंबर 2025 तक संहिता को अंतिम रूप देने की योजना बना रहा है, जिसमें परामर्श से प्रतिक्रिया शामिल होगी। एक बार अपनाए जाने के बाद, संहिता 2 अगस्त 2026 से प्रभावी होगी, जो GPAI दायित्वों के लिए AI अधिनियम की सामान्य आवेदन तिथि के साथ मेल खाती है। प्रदाताओं के पास अपनी प्रथाओं को संरेखित करने के लिए छह महीने की संक्रमण अवधि होगी, और यूरोपीय एआई कार्यालय 2027 की शुरुआत से अनुपालन जांच आयोजित करेगा।
संहिता से यूरोपीय संघ से परे AI शासन को प्रभावित करने की उम्मीद है, क्योंकि कनाडा और जापान सहित अन्य अधिकार क्षेत्रों ने समान ढांचे अपनाने में रुचि व्यक्त की है। Artificial intelligence समुदाय इसके कार्यान्वयन की बारीकी से निगरानी करेगा, विशेष रूप से प्रणालीगत जोखिम सीमाओं को कैसे लागू किया जाता है और क्या संहिता सफलतापूर्वक नवाचार को सार्वजनिक सुरक्षा के साथ संतुलित करती है। मध्य-2025 तक, अंतिम पाठ परिवर्तन के अधीन है, और हितधारक नियम-निर्माण प्रक्रिया में संलग्न रहते हैं।