सार्वजनिक AI निकाय सरकारी और अंतर-सरकारी संगठन हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुसंधान, विकास और शासन के लिए समर्पित हैं। ये संस्थाएँ राष्ट्रीय, क्षेत्रीय और अंतर्राष्ट्रीय स्तरों पर कार्य करती हैं, और अपने सार्वजनिक जनादेश, वित्तपोषण संरचनाओं और नागरिकों के प्रति जवाबदेही के कारण ओपनएआई या एंथ्रोपिक जैसे निजी निगमों से भिन्न होती हैं। उनकी गतिविधियों में मौलिक अनुसंधान का वित्तपोषण, तकनीकी मानकों का निर्धारण, नियामक ढाँचे का निर्माण और AI प्रौद्योगिकियों तक समान पहुँच को बढ़ावा देना शामिल है।
सार्वजनिक AI निकायों का उद्भव इस व्यापक मान्यता को दर्शाता है कि AI के सामाजिक प्रभाव - श्रम बाजारों से लेकर राष्ट्रीय सुरक्षा तक - के लिए समन्वित सार्वजनिक निगरानी की आवश्यकता है। जबकि प्रारंभिक AI अनुसंधान अक्सर एमआईटी-सीएसएआईएल या स्टैनफोर्ड-एआई-लैब जैसे विश्वविद्यालयों में स्थित था, 2020 के दशक में मशीन लर्निंग और जनरेटिव एआई के तीव्र व्यावसायीकरण ने सरकारों को समर्पित एजेंसियाँ स्थापित करने के लिए प्रेरित किया। ये निकाय नवाचार को सार्वजनिक सुरक्षा के साथ संतुलित करने का लक्ष्य रखते हैं, उन चिंताओं को संबोधित करते हुए कि निजी क्षेत्र के प्रोत्साहन सामूहिक कल्याण के साथ पूरी तरह से संरेखित नहीं हो सकते हैं।
ऐतिहासिक विकास
सार्वजनिक AI निकायों का औपचारिकीकरण 2017 के बाद तेज हुआ, जब AI के लिए राष्ट्रीय रणनीतियाँ प्रचलित होने लगीं। कनाडा ने 2017 में पैन-कैनेडियन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्ट्रैटेजी जारी की, जिसके बाद चीन, फ्रांस और यूनाइटेड किंगडम में समान पहल की गईं। बर्कले-एआई-रिसर्च प्रयोगशाला, हालाँकि विश्वविद्यालय-आधारित है, को पर्याप्त सार्वजनिक धन प्राप्त हुआ, जो ऐसे कई संस्थानों की मिश्रित प्रकृति को दर्शाता है। 2020 तक, 30 से अधिक देशों ने राष्ट्रीय AI रणनीतियाँ प्रकाशित की थीं, और कई ने उन्हें लागू करने के लिए समर्पित एजेंसियाँ या परिषदें स्थापित कीं।
अंतर-सरकारी सहयोग जून 2020 में कनाडा और फ्रांस द्वारा शुरू किए गए ग्लोबल पार्टनरशिप ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GPAI) जैसे निकायों के निर्माण के साथ तीव्र हुआ। 2019 में स्थापित OECD का AI पॉलिसी ऑब्जर्वेटरी, सदस्य देशों के बीच नीति विश्लेषण और डेटा साझाकरण के लिए एक केंद्र के रूप में कार्य करता है। यूरोपीय संघ का AI अधिनियम, जो अप्रैल 2021 में प्रस्तावित हुआ और अगस्त 2024 में लागू हुआ, ने सदस्य देशों में जोखिम-आधारित विनियमों को लागू करने के लिए यूरोपीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऑफिस का निर्माण किया।
मुख्य कार्य
सार्वजनिक AI निकाय आमतौर पर कई प्रमुख कार्य करते हैं। पहला, वे अनुदान और खरीद के माध्यम से अनुसंधान का वित्तपोषण करते हैं, अक्सर उन क्षेत्रों को लक्षित करते हुए जिन्हें निजी निवेश द्वारा कम सेवा प्रदान की जाती है, जैसे AI सुरक्षा, व्याख्यात्मकता, और सार्वजनिक स्वास्थ्य या जलवायु विज्ञान के लिए अनुप्रयोग। उदाहरण के लिए, अमेरिकी राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन ने 2020 और 2023 के बीच AI अनुसंधान संस्थानों को $500 मिलियन से अधिक आवंटित किए।
दूसरा, वे तकनीकी मानक और मूल्यांकन बेंचमार्क विकसित करते हैं। संयुक्त राज्य अमेरिका में राष्ट्रीय मानक और प्रौद्योगिकी संस्थान (NIST) ने जनवरी 2023 में अपना AI जोखिम प्रबंधन ढाँचा जारी किया, जो भरोसेमंद AI के लिए स्वैच्छिक दिशानिर्देश प्रदान करता है। इसी तरह, अंतर्राष्ट्रीय दूरसंचार संघ (ITU) AI फॉर गुड शिखर सम्मेलन की मेजबानी करता है, जो सतत विकास में AI अनुप्रयोगों के लिए वैश्विक मानकों का समन्वय करता है।
तीसरा, ये निकाय विनियमन और नैतिकता पर सलाह देते हैं। वे श्वेत पत्र तैयार करते हैं, विशेषज्ञ पैनल बुलाते हैं, और कानून का मसौदा तैयार करते हैं। यूनाइटेड किंगडम का सेंटर फॉर डेटा एथिक्स एंड इनोवेशन, जो 2018 में स्थापित हुआ, इस सलाहकार भूमिका का उदाहरण है, जबकि जापान की AI रणनीति परिषद, जो 2019 में गठित हुई, सरकारी मंत्रालयों में नीति का समन्वय करती है।
प्रमुख संगठन
कई प्रमुख सार्वजनिक AI निकाय वैश्विक स्तर पर कार्य करते हैं। यूरोपीय आयोग का संयुक्त अनुसंधान केंद्र EU नीति को सूचित करने के लिए आंतरिक AI अनुसंधान करता है। चीन में, 2017 में स्थापित नेशनल इंजीनियरिंग लेबोरेटरी फॉर डीप लर्निंग, डीप लर्निंग अनुप्रयोगों पर केंद्रित है। भारत का राष्ट्रीय AI पोर्टल, जो 2020 में शुरू किया गया, AI पहलों के लिए एक ज्ञान केंद्र के रूप में कार्य करता है।
रक्षा-संबंधित निकाय भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। अमेरिकी रक्षा विभाग ने 2018 में संयुक्त आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सेंटर (JAIC) की स्थापना की, जिसे बाद में 2022 में चीफ डिजिटल एंड AI ऑफिस में पुनर्गठित किया गया। यूनाइटेड किंगडम की रक्षा विज्ञान और प्रौद्योगिकी प्रयोगशाला (DSTL) सैन्य अनुप्रयोगों के लिए AI अनुसंधान करती है। ये संगठन अक्सर कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय जैसे शैक्षणिक संस्थानों और निजी फर्मों के साथ सहयोग करते हैं, जिससे सार्वजनिक-निजी भागीदारी बनती है।
चुनौतियाँ और आलोचनाएँ
सार्वजनिक AI निकायों को कई स्थायी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। वित्तपोषण की बाधाएँ अक्सर निजी क्षेत्र के वेतन के साथ प्रतिस्पर्धा करने की उनकी क्षमता को सीमित करती हैं, जिससे गूगल-डीपमाइंड या अमेज़न-वेब-सर्विसेज जैसी कंपनियों की ओर प्रतिभा का पलायन होता है। नौकरशाही प्रक्रियाएँ निर्णय लेने को धीमा कर सकती हैं, विशेष रूप से तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी क्षेत्रों में। आलोचक इन निकायों के एक साथ AI को बढ़ावा देने और विनियमित करने पर संभावित हितों के टकराव की ओर भी इशारा करते हैं।
जवाबदेही और पारदर्शिता चिंता के निरंतर विषय बने हुए हैं। जबकि सार्वजनिक निकाय नाममात्र रूप से नागरिकों के प्रति उत्तरदायी हैं, उनकी तकनीकी जटिलता निर्णय लेने को अस्पष्ट कर सकती है। सार्वजनिक सेवाओं में स्वामित्व एल्गोरिदम के उपयोग ने निष्पक्षता और उचित प्रक्रिया के बारे में बहस छेड़ दी है। इसके अतिरिक्त, अंतर्राष्ट्रीय समन्वय भू-राजनीतिक प्रतिद्वंद्विता से जटिल है, क्योंकि राष्ट्र AI श्रेष्ठता के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं और साथ ही सामान्य शासन ढाँचे की तलाश करते हैं।
भविष्य की दिशाएँ
आगे देखते हुए, सार्वजनिक AI निकायों के बड़े भाषा मॉडल शासन पर अपना ध्यान केंद्रित करने की संभावना है, ChatGPT जैसी प्रणालियों के तेजी से अपनाने को देखते हुए। कई फ्रंटियर मॉडलों के लिए मूल्यांकन ढाँचे विकसित कर रहे हैं, जो पूर्वाग्रह, गलत सूचना और स्वायत्त क्षमताओं जैसे जोखिमों को संबोधित करते हैं। संयुक्त राष्ट्र 2023 में प्रस्तावित एक नए अंतर्राष्ट्रीय AI शासन निकाय पर विचार कर रहा है, जो नवंबर 2021 में अपनाई गई यूनेस्को की AI नैतिकता पर सिफारिश जैसी मौजूदा पहलों पर आधारित होगा।
उभरते क्षेत्रों में वैज्ञानिक खोज के लिए AI शामिल है, जिसमें सार्वजनिक निकाय दवा विकास और सामग्री विज्ञान में अनुसंधान का वित्तपोषण कर रहे हैं। सार्वजनिक कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचे में भी बढ़ती रुचि है, जैसे AI अनुसंधान के लिए राष्ट्रीय क्लाउड सेवाएँ, ताकि निजी प्रदाताओं पर निर्भरता कम हो सके। जैसे-जैसे AI समाज में व्याप्त होता जा रहा है, इसके प्रक्षेपवक्र को आकार देने में सार्वजनिक AI निकायों की भूमिका और भी केंद्रीय होने की संभावना है, जिसके लिए निरंतर निवेश और अनुकूली शासन मॉडल की आवश्यकता होगी।