कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई), पहले एक आशाजनक प्रवृत्ति थी, आज एक आकर्षक वास्तविकता बन गई है। अनुसार डेटा का मैकिंजीकंपनियों द्वारा एआई को अपनाने की दर 2024 में 72% तक बढ़ गई। व्यक्तिगत उपयोग के विभिन्न मामलों में, संगठनों में और यहां तक कि सरकारों में भी लागू, एआई, विशेष रूप से जेनरेटिव एआई (GenAI), तेजी से बढ़ता रहेगा, वैश्विक अर्थव्यवस्था में ट्रिलियन डॉलर जोड़ते हुए।
हालांकि इसके लाभ निर्विवाद हैं, फिर भी कुछ धुंधली पहलू हैं। एक सर्वेक्षण का डेलॉइटउन्होंने पाया कि कई संगठन मानते हैं कि नई समस्याएँ उभर सकती हैं क्योंकि AI के पायलट परियोजनाओं का विस्तार, गोपनीय डेटा पर अस्पष्ट नियमावली और बाहरी डेटा के उपयोग को लेकर संदेह (उदाहरण के लिए, लाइसेंस प्राप्त तृतीय पक्ष डेटा) हो सकते हैं। सुनने वाली कंपनियों में से 55% ने डेटा से संबंधित मुद्दों के कारण कुछ AI उपयोग मामलों से बचने का निर्णय लिया है, और समान प्रतिशत अपनी डेटा सुरक्षा को बेहतर बनाने के लिए काम कर रहा है।
डिजिटल असुरक्षा 2024 के विश्व आर्थिक मंच के संस्करण में एक महत्वपूर्ण विषय था, जिसे वर्तमान समय के मुख्य खतरों में से एक के रूप में उजागर किया गया, जो गलत जानकारी और फेक न्यूज, चरम मौसम घटनाओं और राजनीतिक ध्रुवीकरण के पीछे है। साक्षात्कार किए गए नेताओं ने उल्लेख किया कि नई उपकरणें और तकनीकी क्षमताएँ, जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा प्रदान की गई, इस दशक में साइबर अपराध के रास्ते को कठिन बना देंगी।
रोकथाम उपचार से बेहतर ही रहती है
एआई का विकास कब होगा?यदि सही तरीके से लागू नहीं किया गया तो संगठनों के लिए जोखिम लाता है। हालांकि, एक अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई कृत्रिम बुद्धिमत्ता न केवल कमजोरियों को रोक सकती है, बल्कि संभावित हमलों से लड़ने के लिए एक अत्यंत प्रभावी उपकरण भी बन सकती है। इसके लिए, पहला कदम यह है कि आईए की गोद लेने को चरणों में किया जाना चाहिए।
जब सुरक्षा को पता लगाने के बजाय प्राथमिकता दी जाती है, जिसमें रोकथामात्मक कदम शामिल हैं, तो उल्लंघन बहुत अधिक स्पष्ट और नियंत्रित करना आसान हो जाता है। कंपनियों की मुख्य चिंता अपनी अवसंरचना की सुरक्षा होनी चाहिए। एक मजबूत एआई प्लेटफ़ॉर्म जिसमें स्थापित घटक हैं, नवाचार, दक्षता और परिणामस्वरूप एक अधिक सुरक्षित वातावरण में योगदान देता है।
इस संदर्भ में एक रणनीति ओपन सोर्स को अपनाना है, जो आज कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रमुख प्रेरकों में से एक है। ओपन सोर्स दशकों से नवाचार का इंजन रहा है और दुनिया भर के डेवलपर समुदायों के अनुभव को AI एल्गोरिदम की शक्ति के साथ मिलाकर, यह सुरक्षित नवाचार के लिए एक अत्यधिक क्षमता को मुक्त करता है। ओपन सोर्स समाधान, खुले हाइब्रिड क्लाउड पर आधारित, संगठनों को अपने एआई अनुप्रयोगों और प्रणालियों को किसी भी डेटा वातावरण में चलाने की लचीलापन प्रदान करते हैं, चाहे वह सार्वजनिक या निजी क्लाउड हो या एज पर, अधिक सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए।
अधिक सुरक्षित, एक भरोसेमंद एआई
कई कारकों पर विचार किया जाना चाहिए जब जोखिमों को कम किया जाए। पारदर्शिता और व्याख्यात्मकता के दृष्टिकोण से, एल्गोरिदम को समझने योग्य होना चाहिए। इसके अलावा, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि एआई प्रणालियाँ पूर्वाग्रहों को न बढ़ाएँ। एक अग्रणी ओपन सोर्स समाधान कंपनी के रूप में, रेड हैट में हम सहयोगी और खुला विकास मॉडल को बढ़ावा देते हैं, जहां समुदाय एल्गोरिदम का ऑडिट कर सकता है और उन्हें बेहतर बना सकता है, जिससे वास्तविक समय में पूर्वाग्रहों पर नियंत्रण और कमी आसान हो जाती है।
इसके अलावा, हम आईए के उपयोग को लोकतांत्रिक बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं।खुला स्रोत कोड और स्मॉल लैंग्वेज मॉडल जैसी पहलों के माध्यम से, जो अधिक संगठनों को तकनीकी या लागत बाधाओं के बिना एआई का लाभ उठाने की अनुमति देते हैं। एक हालिया रिपोर्ट डैटाब्रिक्सयह दिखाया गया है कि 75% से अधिक कंपनियां विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए छोटे और कस्टम ओपन सोर्स मॉडल चुन रही हैं।
एक उदाहरण हैं खुले AI वातावरण जो डेटा वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और डेवलपर्स को अधिक तेज़ और कुशल तरीके से परियोजनाओं को बनाने, तैनात करने और एकीकृत करने के लिए एक लचीला ढांचा प्रदान करते हैं। ओपन सोर्स द्वारा विकसित प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन में सुरक्षा शामिल है, जिससे संगठनों के लिए डेटा संरक्षण के कड़े मानकों के साथ AI मॉडल को प्रशिक्षित और तैनात करना आसान हो जाता है।
भविष्य के साथ संरेखित
कंपनियों और समाज की एक और चिंता आईए के उपयोग के संबंध में क्या है?वृहद स्तर पर यह स्थिरता से संबंधित है। के अनुसार एक गार्टनरआईए तेजी से बिजली की खपत में वृद्धि कर रही है, और परामर्श का अनुमान है कि 2027 तक मौजूदा आईए डेटा केंद्रों में से 40% ऊर्जा की उपलब्धता के कारण परिचालन रूप से सीमित हो जाएंगे।
तकनीकी अवसंरचनाओं की ऊर्जा खपत को अनुकूलित करना कार्बन पदचिह्न को कम करने और जलवायु परिवर्तन के प्रभावों को कम करने के लिए आवश्यक है, जिससे संयुक्त राष्ट्र (यूएन) के एजेंडा 2030 के लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद मिलती है। केप्लर और क्लिमाटिक जैसे प्रोजेक्ट स्थायी नवाचार के लिए आवश्यक हैं।
एआई और इसके पूरक, जैसे GenAI और मशीन लर्निंग, कर सकते हैं — और वास्तव में कर रहे हैं — महत्वपूर्ण क्षेत्रों में क्रांति ला सकते हैं नवीनतम समाधानों के माध्यम से, जैसे स्वचालित चिकित्सा निदान या न्याय प्रणाली में जोखिम विश्लेषण। क्वांटम कंप्यूटिंग, इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT), एज कंप्यूटिंग, 5G और 6G जैसी अन्य तकनीकों के साथ, यह तकनीक स्मार्ट शहरों के विकास, अभूतपूर्व नवाचारों की खोज और इतिहास का एक नया अध्याय लिखने के लिए आधार होगी। लेकिन, हालांकि इन सभी समाधानों का एक महत्वपूर्ण भूमिका है, हमें हमेशा याद रखना चाहिए कि इन्हें विकसित करने, लागू करने और रणनीतिक रूप से उपयोग करने वाले प्रतिभाएँ ही हैं, ताकि विशिष्ट समस्याओं का समाधान किया जा सके, तकनीक और व्यवसाय को संरेखित किया जा सके।
सहयोग इसलिए आवश्यक है ताकि जोखिमों को कम किया जा सके और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के आधार पर एक स्थायी भविष्य की ओर अधिक सुरक्षित तरीके से बढ़ा जा सके। खुला स्रोत सिद्धांतों पर आधारित सहयोग पारदर्शिता, खुली संस्कृति और समुदाय के नियंत्रण को बढ़ावा देता है, साथ ही साथ दीर्घकालिक और अल्पकालिक में नैतिक, समावेशी और जिम्मेदार एआई तकनीक के विकास को प्रेरित करता है।
