नई दिल्ली: दुनिया भर में AI के तेजी से होते विकास के बीच मार्गरेट मिचेल ने एक बुनियादी मंत्र दिया है: "नैतिकता नियमन से पहले आती है।" मिचेल के अनुसार, नियमन अक्सर तकनीक के विकास से पीछे रह जाता है, ऐसे में 'AI एथिसिस्ट' का काम यह सुनिश्चित करना है कि तकनीक मानवाधिकारों और समाज के मूल्यों के अनुकूल हो।

1. एन्क्रिप्शन: गोपनीयता की सबसे मजबूत ढाल

मिचेल ने उपयोगकर्ता की गोपनीयता (Privacy) की रक्षा के लिए 'एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन' की वकालत की। उन्होंने Signal ऐप का उदाहरण देते हुए कहा कि कंपनियों के पास ऐसा कोई 'बैकडोर' नहीं होना चाहिए जिससे वे डेटा तक पहुँच सकें। उन्होंने गूगल द्वारा बिना वारंट के सरकार को जानकारी देने जैसे मामलों का हवाला देते हुए कहा कि यदि एन्क्रिप्शन मजबूत है, तो कंपनी चाहकर भी डेटा का दुरुपयोग नहीं कर सकती।

2. एल्गोरिथम पक्षपात (Algorithmic Bias) का संकट

मिचेल ने आगाह किया कि AI मॉडल उन लोगों के लिए कम प्रभावी हैं जो समाज में हाशिए पर हैं।

डेटा की कमी: हाशिए पर रहने वाले समुदायों का डेटा ट्रेनिंग सेट में कम होता है, जिससे मॉडल उनके लिए गलत परिणाम देते हैं।

स्वास्थ्य सेवा में जोखिम: अमेरिका में यह देखा गया है कि AI सिस्टम अश्वेत महिलाओं के स्वास्थ्य के मामलों में अधिक विफल होते हैं।

भारतीय संदर्भ: भारतीय आबादी के लिए भी पक्षपात एक बड़ी समस्या है क्योंकि अधिकांश AI मॉडल अमेरिकी अंग्रेजी बोलने वालों के डेटा पर प्रशिक्षित हैं।

एकतरफा दृष्टिकोण: इंटरनेट पर अधिकांश सामग्री 15-30 वर्ष के श्वेत पुरुषों द्वारा बनाई गई है, जिससे AI सिस्टम में उन्हीं के दृष्टिकोण की प्रधानता हो जाती है।

3. टेक दिग्गजों का नजरिया: गोपनीयता बनाम मुनाफा

मिचेल ने माइक्रोसॉफ्ट, गूगल और मेटा के कामकाज के अंतर को स्पष्ट किया:

मेटा (Meta): मिचेल के अनुसार, मेटा ने अक्सर गोपनीयता की अनदेखी की है। कुछ कंपनियों के लिए कानूनी जुर्माने केवल 'बिजनेस कॉस्ट' का हिस्सा होते हैं।

गूगल और माइक्रोसॉफ्ट: उन्होंने कहा कि ये कंपनियां गोपनीयता को गंभीरता से लेती हैं क्योंकि दीर्घकालिक व्यापार के लिए ग्राहकों का 'भरोसा' जीतना अनिवार्य है।

4. ओपन सोर्स AI और उत्तरदायित्व

हगिंग फेस 'ओपन-सोर्स' के माध्यम से AI के लोकतंत्रीकरण का समर्थन करता है। मिचेल ने इसके दुरुपयोग को रोकने के लिए 'गेटिंग' (Gating) तंत्र का सुझाव दिया। इसके तहत उपयोगकर्ता को मॉडल एक्सेस करने से पहले पंजीकरण करना होगा और उपयोग का कारण बताना होगा, जिससे उनकी जवाबदेही तय की जा सके।

5. 2026 का सबसे बड़ा खतरा: 'यथार्थ का भ्रम'

मिचेल ने वर्तमान समय (2026) के सबसे बड़े जोखिम की पहचान की है: तथ्य और कल्पना के बीच अंतर करने में असमर्थता।

"हम एक ऐसे युग में प्रवेश कर रहे हैं जहाँ ऑनलाइन सामग्री को देखकर यह बताना लगभग असंभव है कि वह असली है या AI द्वारा निर्मित। साथ ही, अब लोग असली सामग्री को भी 'AI जनित' बताकर अपनी जिम्मेदारी से पल्ला झाड़ सकते हैं। हमारी वास्तविकता की समझ पूरी तरह से बाधित हो चुकी है।"