विश्व बैंक स्थानीय विकास के लिए ‘छोटे AI’ को बढ़ावा दे रहा है

विश्व बैंक विकासशील अर्थव्यवस्थाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक अलग रणनीति की वकालत कर रहा है: ऐसे छोटे, विशेषीकृत मॉडल, जिन्हें स्थानीय भाषाओं में, मोबाइल फोन पर और उन स्थानों में काम करने के लिए तैयार किया गया हो जहाँ भरोसेमंद हाई-स्पीड कनेक्टिविटी सुनिश्चित नहीं है।

बैंकॉक में विश्व बैंक और अंतरराष्ट्रीय मुद्रा कोष की वार्षिक बैठकों के दौरान बोलते हुए, बैंक के मुख्य ज्ञान अधिकारी पास्कल डोनोहो ने कहा कि “छोटे AI” का यह दृष्टिकोण देशों को डिजिटल क्षमता को व्यावहारिक विकास लाभों में बदलने में मदद कर सकता है। जोर प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा बनाए जा रहे सबसे बड़े सामान्य-उद्देश्य वाले सिस्टम की नकल करने पर नहीं है। उद्देश्य यह है कि स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यों के लिए, जहाँ लोगों को जरूरत हो, वहाँ सीमित प्रशिक्षण वाले उपकरण उपलब्ध कराए जाएँ।

स्थानीय परिस्थितियों के लिए तैयार AI

यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि पहुँच उपयोगिता को आकार देती है। सीमित कनेक्टिविटी, कम कंप्यूटिंग संसाधनों या वैश्विक उपभोक्ता उत्पादों द्वारा कम ध्यान दी जाने वाली भाषाई जरूरतों वाले समुदायों में शक्तिशाली क्लाउड-आधारित सेवा का लगातार उपयोग कठिन हो सकता है। किसी विशिष्ट कार्य के लिए प्रशिक्षित छोटा मॉडल संभावित रूप से फोन पर चल सकता है और लगातार कनेक्शन पर कम निर्भर रह सकता है।

डोनोहो का वर्णन डिजाइन के केंद्र में स्थानीय परिवेश को रखता है। इस दृष्टिकोण में प्रासंगिक सवाल केवल यह नहीं हैं कि किसी व्यापक बेंचमार्क पर मॉडल कितना सक्षम है, बल्कि यह भी हैं कि क्या वह समुदाय द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली भाषा में जानकारी दे सकता है, उस समुदाय के पास पहले से मौजूद उपकरणों के माध्यम से काम कर सकता है और वास्तविक नेटवर्क परिस्थितियों में उपयोगी रह सकता है।

यह मौजूदा AI चर्चा के बड़े हिस्से से एक महत्वपूर्ण बदलाव है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को लेकर सार्वजनिक प्रतिस्पर्धा अक्सर व्यापक उपभोक्ता उपयोग के लिए बनाए जा रहे अधिकाधिक उन्नत सिस्टमों पर केंद्रित रहती है। विश्व बैंक का तर्क है कि विकास संबंधी जरूरतों के लिए अधिक लक्षित मॉडल की आवश्यकता हो सकती है: ऐसे उपकरण जो किसी सीमित समस्या को इतने अच्छे ढंग से हल करें कि बड़े पैमाने पर उपयोगी साबित हों।

कृषि एक ठोस उदाहरण प्रस्तुत करती है

डोनोहो ने भारत में विश्व बैंक की AgriConnect कृषि योजना का उल्लेख किया। कार्यक्रम में शामिल किसानों को अपनी भाषा में मिट्टी के विश्लेषण तक पहुँच की जरूरत है। हर छोटे खेत को बड़े मानव विशेषज्ञ कार्यबल के माध्यम से अत्यधिक अनुकूलित सलाह देना कठिन होगा। बैंक विशेषीकृत AI को इस जानकारी की पहुँच बढ़ाने का एक संभावित तरीका मानता है।

यह उदाहरण प्रस्ताव की संभावनाओं और सीमाओं, दोनों को दिखाता है। मूल्य इस बात में नहीं है कि AI खेती के बारे में कोई सामान्य दावा करे। मूल्य यह है कि वह विशेष उपयोगकर्ताओं तक उनकी विशेष सूचना जरूरतों को पहुँचा सके। किसान के लिए कोई उपकरण तब प्रासंगिक बनता है जब उसे इस्तेमाल किया जा सके, समझा जा सके और किसी व्यावहारिक निर्णय से जोड़ा जा सके।

विशेषीकरण से तैनाती भी अधिक प्रबंधनीय हो सकती है। हर सवाल का जवाब देने की कोशिश करने के बजाय एक संकीर्ण सिस्टम किसी विशिष्ट क्षेत्र और डेटासेट के आसपास बनाया जा सकता है। इससे सावधानीपूर्ण डिजाइन, स्थानीय ज्ञान या निगरानी की जरूरत खत्म नहीं होती, लेकिन इससे निवेश को स्पष्ट उद्देश्य वाले अनुप्रयोगों पर केंद्रित किया जा सकता है।

बुनियादी ढाँचा प्रभाव की शर्त बना रहता है

विश्व बैंक का तर्क यह नहीं है कि छोटा AI विकास की व्यापक जरूरतों को दरकिनार कर सकता है। बैंकॉक की बैठकों में IMF की प्रबंध निदेशक क्रिस्टालिना जॉर्जिएवा ने जोर दिया कि सरकारों को AI अपनाने के लिए परिस्थितियाँ तैयार करनी होंगी। उन्होंने बिजली, डिजिटल बुनियादी ढाँचे, तकनीक अपनाने के लिए सार्वजनिक तैयारी और सुरक्षा उपाय उपलब्ध कराने की सरकारी क्षमता को आवश्यक आधार बताया।

फोन-आधारित मॉडलों को लेकर उत्साह के संदर्भ में ये आवश्यकताएँ महत्वपूर्ण हैं। कम कनेक्टिविटी में चल सकने वाला उपकरण एक बाधा कम कर सकता है, लेकिन वह अब भी बिजली, उपकरणों, कौशल और ऐसे माहौल पर निर्भर करता है जहाँ लोग उसका भरोसे के साथ उपयोग कर सकें। स्थानीय भाषा में पहुँच के लिए डेटा, इंटरफेस और ऐसी तैनाती पर भी काम करना होगा जो सेवा पाने वाले समुदायों को ध्यान में रखे।

दूसरे शब्दों में, यह प्रस्ताव सार्वजनिक निवेश का कोई शॉर्टकट नहीं है। यह इस बात पर तर्क है कि जब देश बुनियादी चीजें तैयार कर रहे हों, तब AI निवेश किस दिशा में किया जाना चाहिए: ऐसे सिस्टमों की ओर जो स्थानीय सीमाओं के अनुकूल हों, न कि यह मानकर चलें कि ये सीमाएँ खत्म हो जाएँगी।

क्षमता से सहयोग की ओर

डोनोहो ने सुझाव दिया कि विश्व बैंक, सरकारों और निजी क्षेत्र के प्रतिभागियों के सहयोग से उपयोगी उत्पाद सामने आ सकते हैं। यह आगे की व्यावहारिक चुनौती को दर्शाता है। मॉडल बनाना तैनाती का केवल एक हिस्सा है। उसे किसी सार्वजनिक या वाणिज्यिक सेवा से जोड़ना होगा, समय के साथ उसका रखरखाव करना होगा और उन लोगों के लिए सुलभ बनाना होगा जिन्हें व्यापक तकनीकी सहायता उपलब्ध नहीं हो सकती।

यह दृष्टिकोण यह भी संकेत देता है कि आर्थिक मूल्य का आकलन केवल मॉडल के आकार या उसके पीछे लगी कंप्यूटिंग की मात्रा से नहीं किया जाएगा। विकास-केंद्रित उपयोगों में अधिक सार्थक कसौटी यह हो सकती है कि कोई विशेषीकृत उपकरण ऐसे परिवेश में ज्ञान तक पहुँच को बेहतर बनाता है या नहीं, जहाँ विशेषज्ञता दुर्लभ है।

विश्व बैंक का अंतर्निहित दावा महत्वाकांक्षी है: विकास की वे प्रगति, जिनमें ऐतिहासिक रूप से बहुत अधिक समय लगा, संभवतः तेज की जा सकती हैं। लेकिन इसका बताया रास्ता एक साधारण आधार पर टिका है। AI का सबसे व्यापक लाभ शायद सबसे विशाल सिस्टमों से नहीं, बल्कि उन उपकरणों से आए जो सामान्य फोन पर, स्थानीय भाषा में और किसी वास्तविक, बार-बार सामने आने वाली समस्या के लिए पर्याप्त रूप से संकीर्ण दायरे में काम कर सकें।

• विश्व बैंक विकासशील अर्थव्यवस्थाओं के लिए विशेषीकृत “छोटे AI” मॉडलों की वकालत कर रहा है।
• प्रस्तावित सिस्टम मोबाइल फोन पर, स्थानीय भाषाओं में और सीमित कनेक्टिविटी के साथ काम करने के लिए बनाए गए हैं।
• अधिकारी कहते हैं कि प्रभावी उपयोग के लिए बिजली, डिजिटल बुनियादी ढाँचा, अपनाने की तैयारी और सुरक्षा उपाय अब भी आवश्यक हैं।

यह लेख The Guardian की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।