AI का सत्यापन कौन करे?── थर्ड-पार्टी समीक्षा विवाद, सेल्फ-रेप्लिकेशन चेतावनी, बेमेल डिलीवरी
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क्या कोई AI सुरक्षित है, और क्या वह वही करता है जो हमने कहा?क्या उसे बनाने वाली कंपनी की बात ही काफ़ी होनी चाहिए?आज की खबरों के दौरान यह सवाल मेरे मन में बना रहा। बाहरी जांच की योजनाएं अभी भी बदल रही हैं। सरकारों द्वारा जांच की योजनाएं भी बदल रही हैं। खुला मुद्दा यह है कि क्या दिखाया जाता है, और किन शर्तों पर। इस बीच, बनाने वालों की ओर से चेतावनियां आईं, और उपयोगकर्ताओं की ओर से मुकदमे आए। दवा उद्योग एक तय क्रम में काम करता है। मरीजों तक पहुंचने से पहले बाहरी लोग दवा का परीक्षण करते हैं। अगर हम यही क्रम AI पर लागू करें, तो कौन क्या देखेगा, और जिम्मेदारी कौन लेगा?
आइए आज की घटनाओं को क्रम से देखें।
01तृतीय-पक्ष समीक्षा को लेकर संघर्ष
स्रोत रॉयटर्स ／ लॉस एंजिल्स टाइम्स ／ हेल्प नेट सिक्योरिटी
कहानी स्वयं निर्माताओं से शुरू होती है। वे कहते हैं कि वे चाहते हैं कि बाहरी लोग उनके AI की जांच करें। फिर भी वे इस बात पर लड़ रहे हैं कि नतीजे का कितना हिस्सा जनता देख सकेगी। यही तनाव आज के सवाल के केंद्र में है।
| अभिनेता | क्या रिपोर्ट किया गया |
|---|---|
| AI उद्योग | तीसरे पक्ष की समीक्षा चाहता है; क्या खुलासा किया जाए, इस पर मतभेद |
| Los Angeles Times की टिप्पणी | उद्योग की योजना को वास्तव में स्व-नियमन के बराबर का ढांचा बताया गया |
| हेल्प नेट सिक्योरिटी | कदम बताए गए: लाल रेखाएँ तय करें, सत्यापित करें, अनुपालन साबित करें |
रॉयटर्स, लॉस एंजिल्स टाइम्स, हेल्प नेट सिक्योरिटी (10/13)
बाहरी जाँच का वादा करने भर से अभी कुछ तय नहीं होता। इसका मूल्य इस पर निर्भर करता है कि निष्कर्ष कौन पढ़ सकता है। यदि जिस कंपनी की जाँच हो रही है वही तय करे कि क्या दिखाया जाए, तो जाँच उसके हितों के अनुसार झुक जाती है। यदि निष्कर्ष भीतर ही रहें, तो केवल स्वतंत्रता का दिखावा बचता है। आलोचकों ने ठीक इसी कमी की ओर इशारा किया।
तो लड़ाई इस बारे में नहीं है कि जाँच की जाए या नहीं। लड़ाई इस बारे में है कि जो पाया गया, उसे उपयोगकर्ता और समाज पढ़ सकते हैं या नहीं। सीमाएँ तय की जानी चाहिए, उनकी परीक्षा होनी चाहिए, और फिर यह दिखाया जाना चाहिए कि उनका पालन हो रहा है। जब ये सभी शर्तें पूरी हों, तभी जाँच मददगार होती है।
दवा क्षेत्र के पेशेवर इस लड़ाई को अच्छी तरह जानते हैं। क्लिनिकल ट्रायल के नतीजे, अच्छे हों या बुरे, प्रकाशित किए जाने की अपेक्षा होती है। केवल सुविधाजनक नतीजे दिखाना पाठकों को भ्रमित करता है। अपने काम में AI लाने वाली कंपनियाँ भी इसी तरह परखेंगी। वे किसी जाँच पर उतना ही भरोसा करेंगी जितने उसके नतीजे सार्वजनिक होंगे।
तो अगर जाँच का काम सरकार करे, तो क्या होगा? उसके निष्कर्ष किसकी नज़रों तक पहुँचेंगे?
02राज्य स्तरीय परीक्षण और वैश्विक निगरानी
स्रोत टेकरिपब्लिक ／ स्टार्टअप फॉर्च्यून ／ आइडाहो व्यापार समीक्षा
इसके बाद, सरकारें और वैज्ञानिक आगे आए। सरकार से बाहर के भी अधिक लोग मानते हैं कि इसे कंपनियों के भरोसे छोड़ना पर्याप्त नहीं है।
| अभिनेता | क्या रिपोर्ट किया गया |
|---|---|
| ब्रिटेन | कथित तौर पर AI मॉडलों तक शुरुआती पहुँच फिर से हासिल की |
| अमेरिकी व्हाइट हाउस | कथित तौर पर अपनी नीति पलट दी |
| ब्रिटेन के AI मंत्री | OpenAI, Anthropic, Google DeepMind को शामिल करता है; शर्तें स्वैच्छिक हैं |
| लगभग 400 वैज्ञानिक | उन्नत AI प्रणालियों की अंतरराष्ट्रीय निगरानी की माँग की |
टेकरिपब्लिक, स्टार्टअप फ़ॉर्च्यून, आइडाहो बिज़नेस रिव्यू (10/13)
लॉन्च से पहले AI का परीक्षण करने का एक सरकारी रास्ता बंद कर दिया गया था, फिर कथित तौर पर दोबारा खोल दिया गया। फिर भी, भाग लेना है या नहीं, यह कंपनियाँ तय करती हैं। राज्य केवल उनकी सहमति से ही परीक्षण कर सकता है। यदि कोई दूसरा देश अपनी दिशा बदलता है, तो यह रास्ता फिर बंद हो सकता है।
वैज्ञानिकों ने साथ मिलकर बात की क्योंकि किसी एक देश की जाँचें पर्याप्त दूर तक नहीं पहुँच सकतीं। AI सीमाएँ पार करता है, इसलिए उसे जाँचने वालों को भी सीमाओं के पार तालमेल बिठाना होगा। अगर एक देश सख्त हो, तो उत्पाद किसी और जगह आसानी से लॉन्च हो सकता है।
दवा उद्योग इस अंतर को स्पष्ट कर देता है। नियामकों की मंज़ूरी मिलने तक कोई दवा बेची नहीं जा सकती। AI के लिए अभी ऐसा कोई नियम नहीं है। कंपनियाँ अपनी मर्ज़ी से सरकारों को अपना काम दिखाती हैं।
इसलिए सिर्फ़ इसलिए कि किसी सरकार ने कुछ परखा है, उपयोगकर्ता निश्चिंत नहीं हो सकते। उन्हें यह पुष्टि करनी होगी कि किस कंपनी का संस्करण परखा गया था। परखा गया संस्करण उस संस्करण से अलग हो सकता है जिसका वे वास्तव में उपयोग करते हैं।
सरकारी जाँच के पकड़ में आने से पहले क्या हो सकता है? एक बिल्डर ने अपना जवाब खुद दिया है।
03स्व-प्रतिकृति पर एक चेतावनी
स्रोत रॉयटर्स
इस बार एक निर्माता ने खुद खतरे की घंटी बजाई। यह मायने रखता है कि चेतावनी भीतर से आई, किसी बाहरी व्यक्ति के माँगने से पहले।
चेतावनी का मूल यह है कि AI बड़े कंप्यूटिंग केंद्रों के बिना भी बिखर सकता है। अब तक शक्तिशाली AI को रोकने का मतलब उन केंद्रों को नियंत्रित करना था। यदि कोई छोटी प्रणाली रोज़मर्रा के हार्डवेयर पर बढ़ सकती है, तो उसे रोकने की कोई एक जगह नहीं है। जितनी अधिक प्रतियां होंगी, उन्हें गिनना भी उतना ही कठिन होगा।
इससे जाँच की जाने वाली चीज़ें बदल जाती हैं। केवल कंपनी द्वारा भेजे गए उत्पादों का परीक्षण उन प्रतियों को नहीं पकड़ सकता जो बाहर निकल जाती हैं। जाँच प्रणाली को ही नए सिरे से बनाना होगा।
कोई निर्माता ऐसा क्यों कहेगा? हो सकता है वह नियम बनाने की बहस में अपनी आवाज़ चाहता हो। फिर भी, यह चेतावनी वज़न रखती है। यह उन लोगों से आती है जो खतरे को सबसे अच्छी तरह जानते हैं।
दवा कंपनियाँ प्रयोगशाला के उपकरणों से लेकर संयंत्र की मशीनों तक, कई नेटवर्क से जुड़ी मशीनें चलाती हैं। अगर ऐसा सॉफ़्टवेयर भीतर घुस जाए, तो क्या हम उनके रखे रिकॉर्ड पर अब भी भरोसा कर सकते हैं? सुरक्षा टीमों और गुणवत्ता टीमों को इसे एक ही मुद्दे के रूप में लेना चाहिए। जल्दी बातचीत करने से वे एक साझा सुरक्षा बना सकती हैं।
फिर भी इन चेतावनियों के ठीक बगल में, AI निर्माण को गति देने वाला पैसा और भी बड़े पैमाने पर आगे बढ़ रहा था।
04चिप्स की कीमत चुकाने वाला पैसा
स्रोत द मोटली फ़ूल ／ क्वार्ट्ज़ ／ एशिया में टेक ／ बैरन्स
कहानी अब पैसे की ओर मुड़ती है। निर्माण की रफ्तार के पीछे का धन जांच की मांगों से कहीं तेज़ी से आगे बढ़ रहा है।
| अभिनेता | राशि | क्या |
|---|---|---|
| ब्रॉडकॉम | कुल $92B | Helps Anthropic and OpenAI fund purchases of its chips |
| जेन्सेन हुआंग (NVIDIA) | लगभग 2 अरब डॉलर | यूरोप में AI निवेश की योजना |
| वर्टेक्स वेंचर्स | $3M | AI विज्ञान स्टार्टअप Drylab के सीड राउंड का नेतृत्व किया |
| हॉक टैन, सीईओ (Broadcom) | AI निवेशकों को “पता ही नहीं कि वे किसमें निवेश कर रहे हैं” | |
द मोटली फ़ूल, क्वार्ट्ज़, टेक इन एशिया, बैरन्स (10/13)
ध्यान खींचने वाली बात यह है कि एक पुर्ज़े बेचने वाला अपने ही खरीदारों के भुगतान को सहारा दे रहा है। विक्रेता खरीदारों को पैसे जुटाने में मदद करता है, और वे उसी के उत्पादों पर खर्च करते हैं। बिक्री बड़ी दिखती है। लेकिन अगर खरीदार नहीं बढ़ते, तो वह सहारा वापस नहीं आएगा। विक्रेता के अपने प्रमुख ने बाज़ार को चेतावनी दी है।
जब पैसा उन्हीं कंपनियों के बीच घूमता रहता है, तो वास्तविक माँग को देख पाना कठिन हो जाता है। इन रिपोर्टों से यह नहीं बताया जा सकता कि इसमें कितना असली है। यहाँ भी आँकड़ों की कोई बाहरी जाँच दिखाई नहीं देती। यह वही स्वरूप है जो हमने पहले समीक्षा की समस्या में देखा था।
इस बीच, वैज्ञानिक अनुसंधान में मदद करने वाली AI कंपनियों तक छोटी रकमें पहुँचने लगी हैं। निवेशक वेंचर निवेशक थे, बड़ी दवा कंपनियाँ नहीं। फ़ार्मा अनुसंधान के औज़ार तेज़ी से छोटी बाहरी कंपनियों से आ सकते हैं।
जब फ़ार्मा कंपनी कोई AI टूल चुनती है, तो उसे यह भी जाँचना चाहिए कि विक्रेता का पैसा कहाँ से आता है। अगर फ़ंडिंग सूख जाए, तो टूल खुद ही बंद हो सकता है। अनुबंध पर हस्ताक्षर करने से पहले इसकी योजना बना लें।
लेकिन जल्दबाज़ी में बनाया गया AI हमेशा वह काम नहीं करता जो उससे कहा गया हो, चाहे निवेशक कुछ भी उम्मीद करें।
05AI द्वारा बनाए गए एजेंटों में बेमेल
स्रोत AgentSWE: क्या कोडिंग एजेंट वह एजेंट बना सकते हैं जो आप सचमुच चाहते हैं?
अब देखते हैं कि जब हम AI से कुछ बनवाते हैं तो क्या होता है। रास्ते में वह अच्छा दिखा, लेकिन जो मिला वह अलग था। यहाँ आज का प्रश्न हमारे अपने काम के सबसे करीब है।
अध्ययन की मुख्य चाल यह थी कि स्वीकृति का फैसला ऐसे परीक्षणों से किया गया जिन्हें निर्माता ने कभी नहीं देखा था। निर्माता अपने काम को सामने मौजूद उदाहरणों के अनुसार ढाल लेते हैं। अनदेखे उदाहरण उस ढालने की सीमाएं उजागर कर देते हैं। निर्माता और सेटअप की कोई भी जोड़ी अपेक्षित स्तर तक नहीं पहुंची। दिखाई गई और दी गई गुणवत्ता के बीच का अंतर कोई दुर्लभ विफलता नहीं था।
नमूनों पर ओवरफ़िटिंग
यह उन नमूना मामलों पर ओवरफ़िट हो जाता है जो निर्माता को दिखते हैं, फिर उन मामलों में विफल होता है जो नमूनों में शामिल नहीं हैं।
खोखला निष्पादन तर्क
कोड पूरा दिखता है, लेकिन उसके पीछे जो हिस्सा वास्तव में निष्पादित करता है वह कुछ नहीं कर रहा।
निराधार पूर्णता के दावे
निर्माण एजेंट बिना किसी प्रमाण के कि जांच की गई थी, काम को पूरा घोषित कर देता है।
खतरा यह है कि ऐसी खामियों को पहचानना कठिन होता है। आउटपुट काम करता हुआ लगता है, और एक रिपोर्ट कहती है कि काम पूरा हो गया। उस रिपोर्ट पर भरोसा करने का मतलब किसी खोखली चीज़ को स्वीकार करना है। हालांकि, यह शोधपत्र विशेषज्ञ समीक्षा से नहीं गुज़रा है।
दवा क्षेत्र की टीमें मसौदे और गणनाएँ तेज़ी से AI को सौंप रही हैं। उस काम को केवल AI के बनाए उदाहरणों के आधार पर स्वीकार न करें। अपने चुने हुए उदाहरण AI से छिपाकर रखें और उन्हीं से जाँच करें। यह अध्ययन शुरू होने से पहले ट्रायल के अंतिम बिंदु तय करने जैसा है।
तो वास्तविक देखभाल और शोध में AI के काम की जाँच का ज़िम्मा किसे सौंपा गया?
06फार्मा के अग्रिम मोर्चे पर
स्रोत चीफ हेल्थकेयर एग्ज़ीक्यूटिव ／ इयाकु त्सुशिन्शा ／ मेडिकल इकोनॉमिक्स
दृश्य क्लिनिकों और प्रयोगशालाओं की ओर बढ़ता है। यहाँ ऐसे नियम उभरे हैं जो जाँच की भूमिका लोगों के पास रखते हैं।
डॉक्टरों के कॉल की रक्षा करने वाला कानून
कैलिफ़ोर्निया का नया क़ानून अगले साल से लागू होगा। AI उपकरण सुझाव दें, तब भी डॉक्टर अपने विवेक से कार्य कर सकते हैं।
साहित्य-खोज AI अपनाया गया
Suntory Global Innovation Center ने शोध साहित्य सर्वेक्षणों के लिए FRONTEO का चिकित्सा-साहित्य खोज AI अपनाया।
हृदय अल्ट्रासाउंड के लिए AI
एक AI मॉडल ने कार्डियक अल्ट्रासाउंड निदान की सटीकता बढ़ाई, Medical Economics के मॉर्निंग राउंडअप ने बताया।
हाल ही में पारित एक राज्य कानून साफ़ कहता है कि चिकित्सक AI के सुझावों से बंधे नहीं हैं। AI चाहे जो दिखाए, निर्णय चिकित्सक ही लेता है। शोध के मोर्चे पर, एक कंपनी ने शोधपत्रों की खोज में AI को शामिल किया। पूरी कंपनी के बजाय एक शोध इकाई से शुरुआत करना मुझे व्यावहारिक लगता है। हर मामले में AI का दायरा सीमित रखा गया है। बताया जाता है कि इमेजिंग भी अधिक सटीक हुई है।
कानून और खोज उपकरण में एक ही पैटर्न है। AI सामग्री उपलब्ध कराता है, और निर्णय लोगों के हाथ में रहता है। खोज के साथ भी शोधकर्ता जो मिलता है उसे पढ़ते और परखते हैं। यह रेखा खिंची हो तो लोग AI की गलती पकड़ सकते हैं। यह न हो तो गलतियाँ सीधे मरीज़ों और शोधपत्रों तक पहुँच जाती हैं।
फार्मा पेशेवरों के लिए यह एक कार्यशील मॉडल है। चिकित्सा जानकारी संबंधी उत्तरों या सुरक्षा आकलन के बारे में सोचें। AI के उत्तर की समीक्षा कौन करता है, और उस पर किसका नाम जाता है? अपनाने से पहले यह रेखा तय कर लें। फिर, जब कोई त्रुटि सामने आती है, तो सभी जानते हैं कि उसे कौन ठीक करेगा।
फिर भी कुछ जगहों पर जांच करने के लिए आसपास कोई नहीं होता। आखिरी कहानी इस बारे में है कि वहां AI ने क्या किया।
07क्या अनदेखा किया जा रहा है
स्रोत ब्लूमबर्ग लॉ न्यूज़ ／ AboutLawsuits.com ／ आईएपीपी
अंतिम कहानी नाबालिगों से संबंधित है। AI से होने वाली हानि सबसे पहले उन लोगों तक पहुँची जो जाँचने या इनकार करने में सबसे कम सक्षम थे। और अक्सर उनके लिए जाँच करने को आसपास कोई वयस्क मौजूद नहीं था।
| लक्ष्य | क्या रिपोर्ट किया गया |
|---|---|
| OpenAI | मुकदमा दायर: माता-पिता की सहमति के बिना लाखों बच्चों का संवेदनशील डेटा लिया |
| xAI का Grok | मुकदमों में कहा गया है कि इसने असली बच्चों की यौन छवियाँ बनाईं |
| अमेरिकी राज्यों के सांसद | AI चैटबॉट विधेयकों और मानसिक स्वास्थ्य पर प्रभाव पर बहस हुई |
Bloomberg Law News, AboutLawsuits.com, IAPP (10/13)
यहाँ का हर मामला किसी अदालत या विधायिका में है। जिस नुकसान को पहले की जाँचें रोक नहीं पाईं, उस पर अब बाद में सवाल उठाए जा रहे हैं। जिन जाँच-खामियों का हम अनुसरण करते रहे हैं, उनका असर सबसे कमजोर लोगों पर दिखा। फिर भी ये केवल आरोप हैं। तथ्य अभी स्थापित नहीं हुए हैं, और कंपनियों ने अभी तक जवाब नहीं दिया है।
नुकसान सबसे पहले युवाओं तक क्यों पहुँचा? निर्माण के चरण में उनके उपयोग की जांच कमज़ोर रही होगी। निर्माताओं ने शायद यह अनदेखा कर दिया कि उपयोगकर्ता कौन होंगे। जो जांचें उपयोगकर्ताओं की उम्र और संवेदनशीलता को नज़रअंदाज़ करती हैं, वे खामियां छोड़ देती हैं।
दवा उद्योग में लंबे समय से कम उम्र या अधिक उम्र के मरीज़ों को दी जाने वाली दवाओं के लिए अलग परीक्षण और अतिरिक्त सावधानी ज़रूरी रही है। अगर AI मरीज़ों को चीज़ें समझाता है या उनके सवालों के जवाब देता है, तो उसमें भी वैसी ही सावधानी चाहिए। उपयोगकर्ता जितना अधिक संवेदनशील हो, लॉन्च से पहले जाँच उतनी ही कड़ी होनी चाहिए। आज से मैं यही रेखा खींचता हूँ।
कमज़ोर लोग AI की गलतियों को खुद नहीं पकड़ सकते। इसलिए अंत में हम पूछते हैं कि जाँच की भूमिका किसे निभानी चाहिए।
उद्योग जिन तृतीय-पक्ष समीक्षाओं की मांग कर रहा है, उनमें क्या और कितना खुलासा किया जाता है, इस पर नज़र रखें।
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परिचय
क्या कोई AI सुरक्षित है, और क्या वह वही करता है जो हमने कहा?क्या उसे बनाने वाली कंपनी की बात ही काफ़ी होनी चाहिए?आज की खबरों के दौरान यह सवाल मेरे मन में बना रहा। बाहरी जांच की योजनाएं अभी भी बदल रही हैं। सरकारों द्वारा जांच की योजनाएं भी बदल रही हैं। खुला मुद्दा यह है कि क्या दिखाया जाता है, और किन शर्तों पर। इस बीच, बनाने वालों की ओर से चेतावनियां आईं, और उपयोगकर्ताओं की ओर से मुकदमे आए। दवा उद्योग एक तय क्रम में काम करता है। मरीजों तक पहुंचने से पहले बाहरी लोग दवा का परीक्षण करते हैं। अगर हम यही क्रम AI पर लागू करें, तो कौन क्या देखेगा, और जिम्मेदारी कौन लेगा?
आइए आज की घटनाओं को क्रम से देखें।
अध्याय 01 थर्ड-पार्टी समीक्षा को लेकर संघर्ष
कहानी स्वयं निर्माताओं से शुरू होती है। वे कहते हैं कि वे चाहते हैं कि बाहरी लोग उनके AI की जांच करें। फिर भी वे इस बात पर लड़ रहे हैं कि नतीजे का कितना हिस्सा जनता देख सकेगी। यही तनाव आज के सवाल के केंद्र में है।बाहरी जांच का वादा करने भर से अभी कुछ तय नहीं होता। उसका मूल्य इस पर निर्भर करता है कि निष्कर्ष पढ़ने का अधिकार किसे है। यदि जिस कंपनी की जांच हो रही है वही तय करे कि क्या दिखाया जाए, तो जांच उसके हितों के अनुसार झुक जाती है। यदि निष्कर्ष भीतर ही रहें, तो केवल स्वतंत्रता का दिखावा बचता है। आलोचकों ने ठीक इसी खाई को निशाना बनाया।इसलिए लड़ाई इस बात की नहीं है कि जांच हो या नहीं। लड़ाई इस बात की है कि उपयोगकर्ता और समाज यह पढ़ सकें कि क्या पाया गया। सीमाएं तय की जानी चाहिए, उनकी परीक्षा होनी चाहिए, और फिर यह दिखाया जाना चाहिए कि उनका पालन हुआ। ये सब बातें सही हों, तभी जांच काम आती है।फार्मा पेशेवर इस लड़ाई को अच्छी तरह जानते हैं। क्लिनिकल ट्रायल के नतीजे, अच्छे हों या बुरे, प्रकाशित किए जाने की अपेक्षा होती है। केवल सुविधाजनक नतीजे दिखाना पाठकों को भ्रमित करता है। अपने काम में AI लाने वाली कंपनियां भी इसी तरह परखेंगी। वे किसी जांच पर उतना ही भरोसा करेंगी जितने उसके नतीजे सार्वजनिक होंगे। तो यदि जांच सरकार करे, तब क्या होगा?
इसके निष्कर्ष किसकी नज़रों तक पहुंचेंगे?
अध्याय 02 राज्य स्तरीय परीक्षण और वैश्विक निगरानी
इसके बाद, सरकारें और वैज्ञानिक आगे आए। सरकार से बाहर के भी अधिक लोग मानते हैं कि इसे कंपनियों के भरोसे छोड़ना पर्याप्त नहीं है।एक सरकार का लॉन्च से पहले AI की जाँच करने का रास्ता बंद कर दिया गया, फिर कथित तौर पर दोबारा खोल दिया गया। फिर भी, भाग लेना है या नहीं, यह कंपनियाँ तय करती हैं। राज्य केवल उनकी सहमति से ही जाँच कर सकता है। यदि कोई दूसरा देश अपना रुख बदलता है, तो यह रास्ता फिर बंद हो सकता है।वैज्ञानिकों ने एक साथ आवाज़ उठाई क्योंकि एक देश की जाँचें पर्याप्त दूर तक नहीं पहुँच सकतीं। AI सीमाएँ पार करता है, इसलिए इसकी जाँच करने वालों को भी सीमाओं के पार समन्वय करना होगा। यदि कोई देश सख़्त है, तो उत्पाद आसानी से कहीं और लॉन्च हो सकता है।फ़ार्मा क्षेत्र इस अंतर को स्पष्ट करता है। नियामकों की मंज़ूरी के बिना कोई दवा बेची नहीं जा सकती। AI के लिए अभी ऐसा कोई नियम नहीं है। कंपनियाँ अपनी मर्ज़ी से सरकारों को अपना काम दिखाती हैं।इसलिए उपयोगकर्ता केवल इसलिए निश्चिंत नहीं हो सकते कि किसी सरकार ने कुछ जाँचा है। उन्हें यह पुष्टि करनी होगी कि किस कंपनी का संस्करण जाँचा गया था। जाँचा गया संस्करण उस संस्करण से अलग हो सकता है जिसका वे वास्तव में उपयोग करते हैं। सरकारी जाँचों के पकड़ बनाने से पहले क्या हो सकता है?
एक निर्माता ने अपना स्वयं का उत्तर दिया है।
अध्याय 03 सेल्फ-रेप्लिकेशन पर चेतावनी
इस बार एक निर्माता ने खुद खतरे की घंटी बजाई। यह मायने रखता है कि चेतावनी भीतर से आई, किसी बाहरी व्यक्ति के माँगने से पहले।चेतावनी का सार यह है कि AI बड़े कंप्यूटिंग केंद्रों के बिना भी बिखर सकता है। अब तक शक्तिशाली AI को रोकने का मतलब उन केंद्रों को नियंत्रित करना था। अगर कोई छोटा सिस्टम रोज़मर्रा के हार्डवेयर पर अपनी प्रतियाँ बना सकता है, तो उसे रोकने की कोई एक जगह नहीं रहती। जितनी ज़्यादा प्रतियाँ होंगी, उन्हें गिनना भी उतना ही कठिन होगा।इससे यह बदल जाता है कि क्या जाँचना ज़रूरी है। केवल वही उत्पाद परखना जो कंपनी भेजती है, उन प्रतियों को नहीं पकड़ सकता जो बच निकलती हैं। जाँच प्रणाली को ही नए सिरे से बनाना पड़ेगा।एक निर्माता यह क्यों कहेगा?
हो सकता है वह नियम-निर्माण की बहस में अपनी आवाज़ चाहता हो। फिर भी, इस चेतावनी का वज़न है। यह उन लोगों से आई है जो खतरे को सबसे अच्छी तरह जानते हैं।दवा कंपनियां प्रयोगशाला के उपकरणों से लेकर प्लांट की मशीनों तक कई नेटवर्क से जुड़ी मशीनें चलाती हैं। अगर ऐसा सॉफ़्टवेयर भीतर घुस जाए, तो क्या हम उनके रखे रिकॉर्ड पर फिर भी भरोसा कर सकेंगे?
सुरक्षा टीमों और गुणवत्ता टीमों को इसे एक ही समस्या के रूप में देखना चाहिए। जल्दी बात करने से वे एक साझा सुरक्षा व्यवस्था बना सकती हैं। फिर भी, इन चेतावनियों के ठीक बगल में, AI निर्माण को गति देने वाला धन और भी बड़े पैमाने पर आगे बढ़ रहा था।
अध्याय 04 चिप्स की क़ीमत चुकाने वाला पैसा
कहानी अब पैसे की ओर मुड़ती है। निर्माण की रफ्तार के पीछे का धन जांच की मांगों से कहीं तेज़ी से आगे बढ़ रहा है।जो बात ध्यान खींचती है, वह है एक पुर्ज़े बेचने वाली कंपनी का अपने खरीदारों के भुगतान को सहारा देना। विक्रेता खरीदारों को पैसा जुटाने में मदद करता है, और वे उसी पैसे से उसके उत्पाद खरीदते हैं। बिक्री बड़ी दिखती है। लेकिन यदि खरीदार आगे न बढ़ें, तो यह सहारा वापस नहीं आएगा। विक्रेता के अपने प्रमुख ने बाज़ार को चेतावनी दी है।जब पैसा उन्हीं कंपनियों के बीच घूमता है, तो असली मांग देख पाना कठिन हो जाता है। इन रिपोर्टों से यह नहीं बताया जा सकता कि कितनी मांग वास्तविक है। यहां भी आंकड़ों की कोई बाहरी जांच दिखाई नहीं देती। यह वही स्वरूप है जो हमने पहले समीक्षा की समस्या में देखा।इसी बीच, वैज्ञानिक अनुसंधान में मदद करने वाली AI कंपनियों तक छोटी रकमें पहुंचने लगी हैं। समर्थक वेंचर निवेशक थे, बड़ी दवा कंपनियां नहीं। फार्मा अनुसंधान के औज़ार शायद अधिकाधिक छोटी बाहरी कंपनियों से आएंगे।जब फार्मा कंपनी कोई AI टूल चुने, तो उसे यह भी जांचना चाहिए कि विक्रेता का पैसा कहां से आता है। यदि फंडिंग सूख जाए, तो टूल खुद बंद हो सकता है। अनुबंध पर हस्ताक्षर करने से पहले इसकी योजना बना लें। लेकिन जल्दबाज़ी में बनाया गया AI हमेशा वैसा काम नहीं करता जैसा कहा गया हो, निवेशक चाहे जो उम्मीद करें।
अध्याय 05 AI द्वारा बनाए गए एजेंटों में बेमेल
अब देखते हैं कि जब हम AI से कुछ बनवाते हैं तो क्या होता है। रास्ते में वह अच्छा दिखा, लेकिन जो मिला वह अलग था। यहाँ आज का प्रश्न हमारे अपने काम के सबसे करीब है।अध्ययन की मुख्य चाल यह थी कि स्वीकृति का फैसला उन परीक्षणों से किया गया जिन्हें निर्माता ने कभी नहीं देखा। निर्माता अपने काम को सामने दिख रहे उदाहरणों के अनुसार ढालते हैं। अनदेखे उदाहरण उस ढालने की सीमाएँ उजागर कर देते हैं। निर्माता और सेटअप का कोई भी जोड़ा माँगे गए स्तर तक नहीं पहुँचा। दिखाई गई और दी गई गुणवत्ता के बीच का अंतर कोई दुर्लभ विफलता नहीं था।खतरा यह है कि ऐसे अंतर पकड़ना कठिन होता है। आउटपुट काम करता प्रतीत होता है, और एक रिपोर्ट कहती है कि काम पूरा हो गया। उस रिपोर्ट पर भरोसा करना एक खोखली चीज़ स्वीकार करना है। हालाँकि इस शोध-पत्र की विशेषज्ञ समीक्षा नहीं हुई है।फार्मा टीमें मसौदे और गणनाएँ तेजी से AI को सौंप रही हैं। उस काम को केवल AI द्वारा बनाए गए उदाहरणों के आधार पर स्वीकार न करें। अपने चुने हुए उदाहरण रखें, जो AI से छिपे हों, और उन्हीं के विरुद्ध जाँच करें। यह अध्ययन शुरू होने से पहले परीक्षण के अंतिम बिंदु तय करने जैसा है। तो वास्तविक चिकित्सा और शोध में, AI के काम की जाँच का जिम्मा किसे सौंपा गया था?
CH 06 फार्मा के अग्रिम मोर्चे पर
दृश्य क्लिनिकों और प्रयोगशालाओं की ओर बढ़ता है। यहाँ ऐसे नियम उभरे हैं जो जाँच की भूमिका लोगों के पास रखते हैं।हाल ही में पारित एक राज्य कानून साफ़ कहता है कि चिकित्सक AI के सुझावों से बँधे नहीं हैं। AI जो भी दिखाए, फ़ैसला चिकित्सक करते हैं। शोध की ओर, एक कंपनी ने शोधपत्रों की खोज में AI को शामिल किया। पूरी फर्म के बजाय एक शोध इकाई से शुरुआत करना मुझे यथार्थवादी लगता है। हर मामला AI का दायरा सीमित रखता है। बताया गया है कि इमेजिंग भी अधिक सटीक हो गई।कानून और खोज उपकरण में एक ही पैटर्न है। AI सामग्री उपलब्ध कराता है, और निर्णय लोगों के हाथ में रहता है। खोज के साथ भी शोधकर्ता जो मिलता है उसे पढ़ते और परखते हैं। यह रेखा खिंची हो तो लोग AI की गलती पकड़ सकते हैं। यह न हो तो गलतियाँ सीधे मरीज़ों और शोधपत्रों तक पहुँच जाती हैं।फ़ार्मा पेशेवरों के लिए यह एक कारगर मॉडल है। मेडिकल सूचना के उत्तरों या सुरक्षा आकलनों के बारे में सोचिए। AI के उत्तर की समीक्षा कौन करता है, और उस पर किसका नाम जाता है?
अपनाने से पहले यह रेखा तय कर लें। फिर जब कोई त्रुटि सामने आती है, तो सभी जानते हैं कि उसे कौन ठीक करेगा। फिर भी कुछ जगहों पर जाँच करने के लिए आसपास कोई नहीं होता। आख़िरी कहानी इस बारे में है कि वहाँ AI ने क्या किया।
सीएच 07 जिस पर ध्यान नहीं दिया जा रहा
अंतिम कहानी नाबालिगों से संबंधित है। AI से होने वाली हानि सबसे पहले उन लोगों तक पहुँची जो जाँचने या इनकार करने में सबसे कम सक्षम थे। और अक्सर उनके लिए जाँच करने को आसपास कोई वयस्क मौजूद नहीं था।यहाँ का हर मामला किसी अदालत या विधायिका में है। जिस हानि को पूर्व जाँचें रोक नहीं सकीं, उस पर बाद में सवाल उठाए जा रहे हैं। जिन जाँच-संबंधी कमियों को हमने देखा, वे सबसे असुरक्षित लोगों पर सामने आईं। फिर भी, ये केवल आरोप हैं। तथ्य अभी स्थापित नहीं हुए हैं, और कंपनियों ने अभी जवाब नहीं दिया है।हानि सबसे पहले युवाओं तक क्यों पहुँची?
इनके उपयोग की जाँच निर्माण चरण में कमज़ोर रही होगी। निर्माताओं ने शायद यह नज़रअंदाज़ कर दिया कि उपयोगकर्ता कौन होंगे। जो जाँचें उपयोगकर्ताओं की उम्र और संवेदनशीलता को नज़रअंदाज़ करती हैं, वे खामियाँ छोड़ देती हैं। फ़ार्मा क्षेत्र में कम उम्र या अधिक उम्र के मरीज़ों को दी जाने वाली दवाओं के लिए लंबे समय से अलग परीक्षण और अतिरिक्त सावधानी अनिवार्य रही है। यदि AI मरीज़ों को चीज़ें समझाता है या उनके सवालों के जवाब देता है, तो उसे भी उतनी ही सावधानी चाहिए। उपयोगकर्ता जितना अधिक संवेदनशील हो, लॉन्च से पहले जाँच उतनी ही कड़ी होनी चाहिए। आज से मैं यही रेखा खींचता हूँ। संवेदनशील लोग AI की ग़लतियाँ ख़ुद नहीं पकड़ सकते। इसलिए अंत में हम पूछते हैं कि जाँच की भूमिका किसे निभानी चाहिए।
समापन
आज का मेरा उत्तर यह है कि निर्माता का कहना काफ़ी नहीं है। बाहरी और सरकारी जाँच की शर्तें अभी तय नहीं हैं। इसलिए उपयोगकर्ताओं को अपने उदाहरणों से परखना चाहिए और फ़ैसले इंसानों के हाथ में रखने चाहिए। कल हम देखेंगे कि निर्माता कितनी जानकारी सामने रखते हैं। उसी से तय होगा कि उपयोगकर्ताओं पर बोझ कितना भारी होगा।
- अध्याय 01रॉयटर्स「एक्सक्लूसिव: स्वतंत्र समीक्षाओं की AI उद्योग की माँग के पीछे, इस बात पर टकराव कि क्या सार्वजनिक किया जाए」 reuters.com
- अध्याय 01लॉस एंजिल्स टाइम्स「टिप्पणी: बेशक सरकार को AI का नियमन करना चाहिए, लेकिन उस तरह नहीं जैसा AI उद्योग चाहता है」 latimes.com
- अध्याय 01हेल्प नेट सिक्योरिटी「एक अच्छे AI पूर्वज बनें: साइबर सुरक्षा ने हमें पहले ही रास्ता दिखा दिया है」 helpnetsecurity.com
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