शीर्षक
संयुक्त राज्य अमेरिका AI रणनीति संघीय नीतियों, कार्यकारी आदेशों और रणनीतिक पहलों के समन्वित समूह को संदर्भित करती है जिसका उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान, विकास और तैनाती को आगे बढ़ाना है, साथ ही राष्ट्रीय सुरक्षा, आर्थिक प्रतिस्पर्धात्मकता और सामाजिक जोखिमों को संबोधित करना है। यह रणनीति कई राष्ट्रपति प्रशासनों के माध्यम से विकसित हुई है, जो अनुसंधान निवेश से विनियमन और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग की ओर बदलती प्राथमिकताओं को दर्शाती है।
प्रारंभिक आधार
औपचारिक रणनीति से पहले ही AI अनुसंधान में संघीय भागीदारी मौजूद थी। रक्षा उन्नत अनुसंधान परियोजना एजेंसी ने 1960 और 1970 के दशक में प्रारंभिक मशीन-लर्निंग और तंत्रिका-नेटवर्क कार्य को वित्त पोषित किया, जिसमें परसेप्ट्रॉन और बैकप्रोपेगेशन अनुसंधान शामिल थे जो एमआईटी-सीएसएआईएल और स्टैनफोर्ड-एआई-लैब जैसे संस्थानों में हुए। नेशनल साइंस फाउंडेशन ने 1980 और 1990 के दशक में डीप-लर्निंग में मौलिक कार्य का समर्थन किया, जिसमें टोरंटो विश्वविद्यालय के जेफ्री हिंटन और बेल-लैब्स के यान लेकुन जैसे शोधकर्ताओं को अनुदान शामिल थे।
2016 में, ओबामा प्रशासन ने पहली व्यापक संघीय AI रिपोर्ट जारी की, "Preparing for the Future of Artificial Intelligence," जिसने विभिन्न क्षेत्रों में अवसरों और जोखिमों को रेखांकित किया। इसके बाद नेशनल स्ट्रैटेजिक कंप्यूटिंग प्लान और नेशनल साइंस एंड टेक्नोलॉजी काउंसिल की चयन समिति पर AI की स्थापना हुई।
अमेरिकी AI पहल
फरवरी 2019 में, राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रंप ने कार्यकारी आदेश 13859 पर हस्ताक्षर किए, जिसका शीर्षक था "Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence," जिसने अमेरिकी AI पहल की शुरुआत की। इस आदेश ने संघीय एजेंसियों को AI अनुसंधान और विकास को प्राथमिकता देने, संघीय डेटा और कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच बढ़ाने और AI मानक स्थापित करने का निर्देश दिया। इस पहल ने वित्तीय वर्ष 2020 के लिए $1.2 बिलियन का गैर-रक्षा AI अनुसंधान कोष आवंटित किया, जो पिछले वर्ष की तुलना में 14% अधिक था।
व्हाइट हाउस की विज्ञान और प्रौद्योगिकी नीति कार्यालय (OSTP) और नेशनल साइंस फाउंडेशन (NSF) को कार्यान्वयन का कार्य सौंपा गया। NSF ने 2020 में सात विश्वविद्यालयों को $20 मिलियन प्रत्येक देते हुए नेशनल AI रिसर्च इंस्टीट्यूट कार्यक्रम की स्थापना की, जिनमें कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय, एमआईटी-सीएसएआईएल और स्टैनफोर्ड-एआई-लैब शामिल थे। इस पहल ने संघीय AI गतिविधियों के समन्वय के लिए अमेरिकी AI पहल का AI.gov पोर्टल भी बनाया।
सुरक्षित, सुरक्षित और भरोसेमंद AI पर कार्यकारी आदेश
अक्टूबर 2023 में, राष्ट्रपति जो बाइडेन ने कार्यकारी आदेश 14110 जारी किया, "Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence." इस आदेश ने जोखिम प्रबंधन और नियामक निरीक्षण की ओर बदलाव का प्रतिनिधित्व किया। इसने बड़े AI मॉडल के डेवलपर्स को सार्वजनिक रिलीज से पहले संघीय सरकार के साथ सुरक्षा परीक्षण परिणाम साझा करने की आवश्यकता लगाई, विशेष रूप से उन मॉडलों के लिए जो राष्ट्रीय सुरक्षा, सार्वजनिक स्वास्थ्य या आर्थिक सुरक्षा के लिए जोखिम पैदा कर सकते हैं।
इस आदेश ने नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ स्टैंडर्ड्स एंड टेक्नोलॉजी (NIST) को AI जोखिम प्रबंधन ढांचा विकसित करने का निर्देश दिया, जो जनवरी 2023 में जारी किया गया था। इसने फरवरी 2024 में NIST के भीतर अमेरिकी AI सुरक्षा संस्थान की स्थापना भी की, जिसका पहले वर्ष के लिए बजट $10 मिलियन था। संस्थान को बड़े-भाषा-मॉडल और अन्य उन्नत प्रणालियों के लिए परीक्षण प्रोटोकॉल विकसित करने का कार्य सौंपा गया था।
इस आदेश ने संघीय एजेंसियों को महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे में AI से संबंधित जोखिमों का आकलन करने का भी जनादेश दिया, जिसमें ऊर्जा ग्रिड, जल प्रणाली और स्वास्थ्य सेवा नेटवर्क शामिल हैं। इसने होमलैंड सिक्योरिटी विभाग को 2024 के अंत तक महत्वपूर्ण क्षेत्रों में AI उपयोग के लिए दिशानिर्देश जारी करने की आवश्यकता लगाई।
राष्ट्रीय सुरक्षा और रक्षा अनुप्रयोग
रक्षा विभाग (DoD) अमेरिकी AI रणनीति का प्रमुख चालक रहा है। 2018 में, DoD ने अपनी AI रणनीति जारी की, जिसमें सैन्य संचालन में AI अपनाने में तेजी लाने पर जोर दिया गया। 2018 में संयुक्त AI केंद्र (JAIC) की स्थापना $1.7 बिलियन के प्रारंभिक बजट के साथ पांच वर्षों के लिए की गई थी। 2022 में, JAIC को मुख्य डिजिटल और AI कार्यालय (CDAO) में पुनर्गठित किया गया, जिसने AI, डेटा और डिजिटल परिवर्तन प्रयासों को समेकित किया।
DoD के AI निवेश ने निगरानी के लिए कंप्यूटर-विज़न, खुफिया विश्लेषण के लिए प्राकृतिक-भाषा-प्रसंस्करण और रसद के लिए स्वायत्त-वाहनों जैसे क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया है। डिफेंस इनोवेशन यूनिट ने सुरक्षा अनुसंधान पर ओपनएआई और एंथ्रोपिक जैसी कंपनियों के साथ साझेदारी की है, हालांकि विशिष्ट अनुबंध वर्गीकृत बने हुए हैं।
2023 में, DoD ने अपनी डेटा, एनालिटिक्स और AI अपनाने की रणनीति जारी की, जिसने 2025 तक विभाग में AI को स्केल करने के लक्ष्य निर्धारित किए। रणनीति ने "डेटा-केंद्रित" दृष्टिकोण का आह्वान किया, जिसमें एल्गोरिदमिक सुधारों पर उच्च-गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता पर जोर दिया गया।
अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और प्रतिस्पर्धा
अमेरिकी AI रणनीति में महत्वपूर्ण अंतर्राष्ट्रीय आयाम शामिल हैं। 2021 में, अमेरिका और यूरोपीय संघ ने व्यापार और प्रौद्योगिकी परिषद (TTC) शुरू की, जिसने AI मानकों और जोखिम मूल्यांकन पर कार्य समूह स्थापित किए। अमेरिका 2020 में 15 संस्थापक सदस्यों के साथ शुरू की गई अंतर्राष्ट्रीय पहल, ग्लोबल पार्टनरशिप ऑन AI (GPAI) में भी शामिल हुआ।
2023 में, अमेरिका और ब्रिटेन ने अटलांटिक घोषणा पर हस्ताक्षर किए, जिसमें AI सुरक्षा अनुसंधान पर सहयोग करने की प्रतिबद्धताएं शामिल थीं। अमेरिका ने नवंबर 2023 में AI सुरक्षा शिखर सम्मेलन में ब्लेचले घोषणा में भी भाग लिया, जिस पर 28 देशों ने हस्ताक्षर किए और सीमावर्ती AI जोखिमों पर अंतर्राष्ट्रीय सहयोग का आह्वान किया।
चीन के साथ प्रतिस्पर्धा एक केंद्रीय विषय रहा है। अमेरिका ने अक्टूबर 2022 से चीन को उन्नत सेमीकंडक्टर चिप्स, जिसमें एनवीडिया A100 और H100 प्रोसेसर शामिल हैं, पर निर्यात नियंत्रण लगाए हैं। अक्टूबर 2023 में इन नियंत्रणों का विस्तार अधिक उन्नत चिप्स और विनिर्माण उपकरणों को शामिल करने के लिए किया गया। रणनीति में 2022 का CHIPS एंड साइंस एक्ट भी शामिल है, जिसने एरिजोना और ओहियो में टीएसएमसी और इंटेल सुविधाओं सहित घरेलू सेमीकंडक्टर विनिर्माण के लिए $52 बिलियन सब्सिडी आवंटित की।
संघीय अनुसंधान और विकास कार्यक्रम
नेशनल AI रिसर्च इंस्टीट्यूट कार्यक्रम में काफी विस्तार हुआ है। 2024 तक, NSF ने देश भर में 25 संस्थानों को वित्त पोषित किया है, जिसमें कुल संघीय निवेश $500 मिलियन से अधिक है। प्रत्येक संस्थान विशिष्ट क्षेत्रों जैसे विज्ञान-के-लिए-AI, शिक्षा-के-लिए-AI, या कृषि-के-लिए-AI पर केंद्रित है। संस्थानों को उद्योग और गैर-लाभकारी संगठनों के साथ साझेदारी करने की आवश्यकता है, जिसमें गैर-संघीय स्रोतों से मिलान निधि की आवश्यकता होती है।
ऊर्जा विभाग (DOE) ने भी वैज्ञानिक खोज के लिए AI में भारी निवेश किया है। 2023 में, DOE ने अपनी राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं में AI अनुसंधान के लिए $100 मिलियन की घोषणा की, जिसमें सामग्री विज्ञान और जलवायु मॉडलिंग के लिए मशीन-लर्निंग पर ध्यान केंद्रित किया गया। DOE की आर्गोन नेशनल लेबोरेटरी और ओक रिज नेशनल लेबोरेटरी ने AI कार्यभार के लिए दुनिया के कुछ सबसे शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर तैनात किए हैं, जिसमें आर्गोन में ऑरोरा प्रणाली शामिल है, जिसने जून 2024 में 1.02 एक्साफ्लॉप्स हासिल किया।
नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (NIH) ने चिकित्सा-इमेजिंग और दवा-खोज में AI अनुसंधान को वित्त पोषित किया है। 2023 में, NIH ने AI-आधारित स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए $130 मिलियन अनुदान की घोषणा की, जिसमें इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से रोग परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए डीप-लर्निंग का उपयोग करने वाली परियोजनाएं शामिल हैं।
नियामक और नैतिक विचार
अमेरिका ने व्यापक संघीय कानून के बजाय AI विनियमन के लिए क्षेत्रीय दृष्टिकोण अपनाया है। संघीय व्यापार आयोग (FTC) ने AI से संबंधित नुकसानों को संबोधित करने के लिए मौजूदा उपभोक्ता संरक्षण कानूनों का उपयोग किया है, जैसे कि क्रेडिट निर्णयों में एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह। समान रोजगार अवसर आयोग (EEOC) ने 2022 में भर्ती में AI उपयोग पर मार्गदर्शन जारी किया, जिसमें चेतावनी दी गई कि स्वचालित प्रणाली भेदभाव-विरोधी कानूनों का उल्लंघन कर सकती हैं।
व्हाइट हाउस ने अक्टूबर 2022 में AI बिल ऑफ राइट्स के लिए ब्लूप्रिंट जारी किया, जिसमें पांच सिद्धांतों को रेखांकित किया गया: सुरक्षित और प्रभावी प्रणाली, एल्गोरिदमिक भेदभाव सुरक्षा, डेटा गोपनीयता, सूचना और स्पष्टीकरण, और मानव विकल्प। हालांकि कानूनी रूप से बाध्यकारी नहीं, ब्लूप्रिंट ने संघीय खरीद और एजेंसी मार्गदर्शन को प्रभावित किया है।
प्रबंधन और बजट कार्यालय (OMB) ने नवंबर 2023 में एक मसौदा ज्ञापन जारी किया जिसमें संघीय एजेंसियों को AI शासन अधिकारी नियुक्त करने और AI प्रणालियों के लिए प्रभाव आकलन करने की आवश्यकता लगाई गई। अंतिम ज्ञापन 2024 में अपेक्षित था, जिसकी कार्यान्वयन समयसीमा 2025 तक विस्तारित थी।
राज्य और स्थानीय पहल
जबकि संघीय रणनीति केंद्रीय है, कई राज्यों ने अपनी स्वयं की AI नीतियां विकसित की हैं। कैलिफोर्निया, न्यूयॉर्क और टेक्सास ने AI-संचालित भर्ती और क्रेडिट निर्णयों में पारदर्शिता की आवश्यकता वाले कानून पारित किए हैं। 2023 में, कैलिफोर्निया ने SB 313 अधिनियमित किया, जिसके लिए कंपनियों को यह खुलासा करना आवश्यक है कि वे महत्वपूर्ण निर्णय लेने के लिए AI का उपयोग कब करती हैं। न्यूयॉर्क शहर का स्थानीय कानून 144, जनवरी 2023 से प्रभावी, स्वचालित रोजगार निर्णय उपकरणों के लिए वार्षिक पूर्वाग्रह ऑडिट अनिवार्य करता है।
ये राज्य-स्तरीय प्रयास कभी-कभी संघीय मार्गदर्शन से टकराते हैं, जिससे विनियमों का एक पैचवर्क बनता है। नेशनल कॉन्फ्रेंस ऑफ स्टेट लेजिस्लेचर ने रिपोर्ट किया कि 2023 में 45 राज्यों ने AI-संबंधित विधान पेश किया, जिसमें 17 राज्यों ने कानून अधिनियमित किए।
भविष्य की दिशाएं और चुनौतियां
अमेरिकी AI रणनीति विकसित होती रहती है। 2024 के अंत में, बाइडेन प्रशासन ने शोधकर्ताओं को उन्नत कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच प्रदान करने के लिए एक राष्ट्रीय AI अनुसंधान क्लाउड का प्रस्ताव रखा। यह प्रस्ताव, जिसकी लागत पांच वर्षों में लगभग $10 बिलियन होने का अनुमान है, का उद्देश्य जीपीयू क्लस्टर और बड़े पैमाने के प्रशिक्षण-डेटा तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाना है।
प्रमुख चुनौतियों में जनरेटिव-एआई विकास की तीव्र गति शामिल है, जो अक्सर नियामक ढांचे से आगे निकल जाती है। ओपन-सोर्स मॉडल के उद्भव ने निर्यात नियंत्रण को जटिल बना दिया है, क्योंकि मॉडल को भौतिक प्रतिबंधों के बिना कॉपी और वितरित किया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, संघीय सरकार को AI प्रतिभा की कमी का सामना करना पड़ रहा है, कार्मिक प्रबंधन कार्यालय ने रिपोर्ट किया कि 2024 तक केवल 0.1% संघीय कर्मचारियों के पास AI-संबंधित कौशल हैं।
रणनीति को राजनीतिक अनिश्चितता का भी सामना करना पड़ता है। 2024 के राष्ट्रपति चुनाव से AI नीति में महत्वपूर्ण बदलाव हो सकते हैं, कुछ उम्मीदवार कुछ AI विकास पर रोक का प्रस्ताव कर रहे हैं और अन्य विनियमन में छूट की वकालत कर रहे हैं। 2024 के अंत तक, कोई व्यापक संघीय AI कानून पारित नहीं हुआ है, जिससे रणनीति काफी हद तक कार्यकारी आदेशों और एजेंसी कार्रवाई पर निर्भर है।
निष्कर्ष
अमेरिकी AI रणनीति नवाचार, सुरक्षा और सामाजिक संरक्षण को संतुलित करने के लिए एक जटिल, बहु-एजेंसी प्रयास का प्रतिनिधित्व करती है। प्रारंभिक अनुसंधान निवेश से हाल के कार्यकारी आदेशों तक, रणनीति प्रतिस्पर्धात्मकता पर ध्यान देने से मजबूत जोखिम प्रबंधन को शामिल करने की ओर स्थानांतरित हुई है। इन नीतियों की प्रभावशीलता निरंतर वित्त पोषण, अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और तेजी से विकसित होती AI क्षमताओं के अनुकूल होने की क्षमता पर निर्भर करेगी।