राष्ट्रीय AI पहल सरकारों द्वारा अपने अधिकार क्षेत्रों के भीतर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और तैनाती को आकार देने के लिए किए गए समन्वित प्रयास हैं। इन पहलों में आम तौर पर अनुसंधान के लिए सार्वजनिक वित्तपोषण, नियामक ढाँचे, कार्यबल विकास कार्यक्रम और निजी क्षेत्र को अपनाने को प्रोत्साहित करने की रणनीतियों का मिश्रण शामिल होता है। लक्ष्य अक्सर आर्थिक प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाना, सामाजिक चुनौतियों का समाधान करना और एक ऐसी तकनीक में राष्ट्रीय स्थिति स्थापित करना होता है जिसे व्यापक रूप से परिवर्तनकारी माना जाता है।
जबकि विशिष्ट संरचनाएँ भिन्न होती हैं, अधिकांश राष्ट्रीय पहलों में सामान्य तत्व होते हैं: शैक्षणिक और औद्योगिक अनुसंधान के लिए समर्पित वित्तपोषण धाराएँ, सलाहकार निकायों या राष्ट्रीय संस्थानों का निर्माण, नैतिक दिशानिर्देश या कानून, और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग समझौते। 2010 के दशक में मशीन-लर्निंग और डीप-लर्निंग में ऐतिहासिक उपलब्धियों के बाद ऐसी पहलों का उदय तेज़ हुआ, जिससे सरकारों को अवसरों और जोखिमों दोनों का जवाब देने के लिए प्रेरित किया गया।
ऐतिहासिक उत्पत्ति
कंप्यूटिंग और AI में सरकारी भागीदारी अक्सर मिशन-संचालित होती थी, जैसे रक्षा या अंतरिक्ष कार्यक्रम। संयुक्त राज्य अमेरिका की रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी (DARPA) ने 1960 और 1970 के दशक में मौलिक AI कार्य को वित्तपोषित किया, जिसमें प्रारंभिक न्यूरल-नेटवर्क अनुसंधान शामिल था। 1980 के दशक में, जापान की फिफ्थ जनरेशन कंप्यूटर सिस्टम्स परियोजना का उद्देश्य उन्नत AI और कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर बनाना था, जिसने यूरोप और संयुक्त राज्य अमेरिका में समान राष्ट्रीय प्रयासों को प्रेरित किया।
हालाँकि, राष्ट्रीय AI पहलों की आधुनिक लहर 2010 के दशक के मध्य में शुरू हुई। 2016 में, संयुक्त राज्य अमेरिका ने अपनी "Preparing for the Future of Artificial Intelligence" रिपोर्ट प्रकाशित की, जिसके बाद नेशनल साइंस एंड टेक्नोलॉजी काउंसिल की AI पर चयन समिति की स्थापना हुई। 2017 में, चीन ने अपनी "New Generation Artificial Intelligence Development Plan" जारी की, जिसमें 2030 तक वैश्विक नेतृत्व के महत्वाकांक्षी लक्ष्य निर्धारित किए गए। यूरोपीय संघ ने 2018 में AI पर अपनी समन्वित योजना का पालन किया, जिसमें नैतिक और मानव-केंद्रित दृष्टिकोणों पर जोर दिया गया।
वित्तपोषण और अनुसंधान कार्यक्रम
राष्ट्रीय पहलों का एक मुख्य घटक AI अनुसंधान में सार्वजनिक निवेश है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका का राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहल अधिनियम 2020 ने नेशनल साइंस फाउंडेशन और ऊर्जा विभाग जैसी एजेंसियों में अरबों का वित्तपोषण अधिकृत किया। इसने विश्वविद्यालय-आधारित अनुसंधान केंद्रों का समर्थन किया है, जिनमें एमआईटी-सीएसएआईएल, स्टैनफोर्ड-एआई-लैब और बर्कले-एआई-रिसर्च शामिल हैं।
चीन की योजना में शैक्षणिक संस्थानों और राज्य के स्वामित्व वाले उद्यमों के लिए पर्याप्त राज्य वित्तपोषण शामिल है, जिसमें कंप्यूटर विज़न और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण जैसे क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। यूरोपीय संघ के होराइज़न यूरोप कार्यक्रम ने AI अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण राशि आवंटित की है, जिसमें भरोसेमंद AI और रोबोटिक्स पर परियोजनाएँ शामिल हैं। कनाडा, यूनाइटेड किंगडम और दक्षिण कोरिया जैसे अन्य देशों ने समर्पित बजट के साथ अपनी स्वयं की राष्ट्रीय रणनीतियाँ शुरू की हैं।
नियामक और नैतिक ढाँचे
राष्ट्रीय पहलों में तेजी से नियामक घटक शामिल हो रहे हैं। यूरोपीय संघ का AI अधिनियम, जो 2021 में प्रस्तावित और 2024 में अपनाया गया, एक ऐतिहासिक विनियमन है जो AI अनुप्रयोगों को जोखिम के आधार पर वर्गीकृत करता है और उच्च-जोखिम प्रणालियों पर आवश्यकताएँ लागू करता है। यह पूर्वाग्रह, पारदर्शिता और जवाबदेही जैसे मुद्दों को संबोधित करने वाले शासन ढाँचों की ओर एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है।
संयुक्त राज्य अमेरिका में, संघीय विनियमन अधिक खंडित रहा है, जिसमें संघीय व्यापार आयोग और खाद्य एवं औषधि प्रशासन जैसी एजेंसियाँ विशिष्ट क्षेत्रों के लिए दिशानिर्देश जारी करती हैं। व्हाइट हाउस ने 2022 में एक AI बिल ऑफ राइट्स ब्लूप्रिंट जारी किया, जिसमें सुरक्षित और न्यायसंगत AI के सिद्धांतों को रेखांकित किया गया। चीन ने एल्गोरिदमिक अनुशंसा प्रणालियों और डीप सिंथेसिस पर विनियम लागू किए हैं, जो क्रमशः 2022 और 2023 में प्रभावी हुए, जिनमें सामग्री नियंत्रण और उपयोगकर्ता संरक्षण पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
उद्योग और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग
कई राष्ट्रीय पहलों का उद्देश्य घरेलू उद्योग को मजबूत करना और अंतर्राष्ट्रीय साझेदारी को बढ़ावा देना है। सरकारी खरीद और अनुसंधान अनुदान अक्सर संयुक्त राज्य अमेरिका में ओपनएआई, एंथ्रोपिक और गूगल-डीपमाइंड जैसी कंपनियों का समर्थन करते हैं, जबकि यूरोपीय संघ ने नोकिया-बेल-लैब्स और फुजित्सु जैसी फर्मों से जुड़े संघों को वित्तपोषित किया है। अंतर्राष्ट्रीय सहयोग में ग्लोबल पार्टनरशिप ऑन AI (GPAI) शामिल है, जिसे 2020 में कनाडा और फ्रांस द्वारा शुरू किया गया था, जिसमें अब 25 से अधिक सदस्य देश शामिल हैं।
राष्ट्रीय पहलें कार्यबल विकास को भी संबोधित करती हैं, जिसमें AI विशेषज्ञों को प्रशिक्षित करने और श्रमिकों को फिर से कुशल बनाने के कार्यक्रम शामिल हैं। उदाहरण के लिए, यूनाइटेड किंगडम के AI कार्यालय ने स्नातकोत्तर पाठ्यक्रमों को वित्तपोषित किया है, जबकि सिंगापुर का AI प्रशिक्षुता कार्यक्रम स्नातकों को उद्योग भूमिकाओं में रखता है। ये प्रयास अक्सर व्यापक आर्थिक रणनीतियों से जुड़े होते हैं, क्योंकि सरकारें अमेज़न-वेब-सर्विसेज, एज़्योर और गूगल-क्लाउड जैसी कंपनियों से निवेश आकर्षित करना चाहती हैं।
चुनौतियाँ और आलोचनाएँ
राष्ट्रीय AI पहलों को कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। आलोचकों का तर्क है कि वित्तपोषण अक्सर छोटे स्टार्टअप और शैक्षणिक प्रयोगशालाओं की तुलना में बड़ी तकनीकी कंपनियों का पक्ष लेता है, जिससे शक्ति का संकेंद्रण हो सकता है। विनियमन की गति के बारे में भी चिंताएँ हैं, जो लार्ज-लैंग्वेज-मॉडल और जनरेटिव-एआई जैसे क्षेत्रों में तेज़ तकनीकी प्रगति से पीछे रह सकती है। इसके अतिरिक्त, अंतर्राष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा विखंडन का कारण बन सकती है, जिसमें अलग-अलग मानक और डेटा साझाकरण पर प्रतिबंध शामिल हैं।
थॉमस-डिटेरिच और मेलानी-मिशेल जैसे कुछ विद्वानों ने राष्ट्रीय कार्यक्रमों में मजबूती और सुरक्षा पर अधिक जोर देने का आह्वान किया है। अन्य लोग "AI राष्ट्रवाद" के जोखिम की ओर इशारा करते हैं, जहाँ पहलें वैश्विक सहयोग पर राष्ट्रीय लाभ को प्राथमिकता देती हैं। इन मुद्दों के बावजूद, राष्ट्रीय पहलें सरकारों के लिए AI के प्रक्षेपवक्र को प्रभावित करने, नवाचार और सार्वजनिक हित को संतुलित करने का प्राथमिक तंत्र बनी हुई हैं।