हाल के वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के साथ, "खुला" कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विचार बहुत ध्यान आकर्षित कर रहा है। हालांकि, एक हालिया अध्ययन से पता चलता है कि "खुले" कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रचार वास्तव में जनता और नीति निर्माताओं को गुमराह कर सकता है, जिससे उद्योग के केंद्रीकरण के बारे में गलत धारणा बनती है। यह अध्ययन कॉर्नेल विश्वविद्यालय के पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ता डेविड विडर द्वारा लिखा गया है और इसे "नेचर" पत्रिका में प्रकाशित किया गया है।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र लाइसेंस सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा
अध्ययन में बताया गया है कि "खुले" कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में कई दावे सटीकता की कमी रखते हैं, अक्सर केवल AI सिस्टम के विकास से लेकर तैनाती के जीवन चक्र के एक विशेष चरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि बड़े पैमाने पर AI विकास और तैनाती में उद्योग के केंद्रीकरण के महत्वपूर्ण प्रभावों की अनदेखी करते हैं। अध्ययन ने "खुले" कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तुलना स्वतंत्र और ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर से की, और IBM और Linux, Google और Android, Amazon और MongoDB, और Meta और PyTorch के बीच संबंधों की जांच की।
अध्ययन ने यह भी बताया कि जबकि ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर ने किसी हद तक सॉफ़्टवेयर विकास का लोकतंत्रीकरण किया है, कोड की अखंडता और सुरक्षा सुनिश्चित की है, लेकिन "खुला" कृत्रिम बुद्धिमत्ता में समान विशेषताएँ नहीं हैं। शक्तिशाली तकनीकी कंपनियाँ "खुले" AI के विचार का उपयोग नीति को आकार देने के लिए कर रही हैं, यह दावा करते हुए कि यह या तो नवाचार और लोकतंत्र को बढ़ावा देता है या सुरक्षा के लिए खतरा है। इसलिए, नीति निर्माण के दौरान स्पष्ट परिभाषा अत्यंत महत्वपूर्ण है।
इसके अलावा, अध्ययन ने AI की प्रकृति और "खुलेपन" के अर्थ का विश्लेषण किया, जिसमें मॉडल, डेटा, कार्यबल, ढाँचे और कंप्यूटिंग क्षमता जैसे पहलुओं की चर्चा की गई। हालाँकि "खुला" AI सिस्टम पारदर्शिता, पुन: उपयोगिता और स्केलेबिलिटी प्रदान कर सकते हैं, लेकिन Meta का LLaMA-3 मॉडल वास्तव में खुलापन की कमी के लिए पहचाना गया है, क्योंकि यह केवल API या सीमित मॉडल डाउनलोड प्रदान करता है, जिसे "खुले सफाई" के रूप में जाना जाता है।
तुलना में, EleutherAI का Pythia सबसे खुला AI मॉडल माना जाता है, जो स्रोत कोड, प्रशिक्षण डेटा और पूर्ण दस्तावेज़ प्रदान करता है, और इसे ओपन-सोर्स पहल के साथ संगत शर्तों पर लाइसेंस किया गया है। हालाँकि, AI क्षेत्र में खुलापन कुछ प्रगति के बावजूद, तकनीकी दिग्गजों का बाजार में प्रभुत्व अभी भी स्पष्ट है, क्योंकि बड़े मॉडल बनाने के लिए आवश्यक डेटा, विकास समय और कंप्यूटिंग क्षमता अभी भी बाजार में प्रवेश के लिए एक बड़ा अवरोध है।
अध्ययन के निष्कर्षों ने यह स्पष्ट किया है कि केवल "खुला" AI अधिक विविधता, जवाबदेही या लोकतंत्रीकरण वाला उद्योग वातावरण नहीं बना सकता है। बड़े कंपनियाँ AI लाभ प्राप्त करने के प्रयास में अक्सर "खुले" AI का उपयोग करके बाजार में अपनी स्थिति को मजबूत करती हैं, जिससे उनके एकाधिकार व्यवहार को छुपाया जा सकता है। इसलिए, एक अधिक निष्पक्ष बाजार वातावरण के लिए, एंटी-ट्रस्ट प्रवर्तन और डेटा गोपनीयता संरक्षण जैसे अन्य उपायों की आवश्यकता है। शोधकर्ताओं ने अंततः यह बताया कि केवल "खुले" AI पर निर्भर रहना स्थिति को बदलने के लिए पर्याप्त नहीं है, बल्कि यह संभवतः कंपनियों के केंद्रीकरण के संदर्भ में समस्याओं को और जटिल बना सकता है।
महत्वपूर्ण बिंदु:
🧩 अध्ययन दिखाता है कि "खुले" AI के प्रचार अक्सर अस्पष्ट परिभाषा प्रदान करते हैं, जो उद्योग के केंद्रीकरण के बारे में जनता की धारणा को गुमराह करते हैं।
🔍 "खुला" AI और ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर की कार्यप्रणाली भिन्न है, कई बड़े तकनीकी कंपनियाँ इस अवधारणा का उपयोग अपने लाभ के लिए करती हैं।
⚖️ AI उद्योग में विविधता और निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा को प्राप्त करने के लिए और अधिक उपायों की आवश्यकता है, जैसे एंटी-ट्रस्ट प्रवर्तन और डेटा गोपनीयता संरक्षण।
