संस्कृति और भाषाओं के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस

क्यों BHASHINI और अन्य AI पहलों को केवल महत्वाकांक्षा से अधिक की आवश्यकता है

2022 से आज तक, BHASHINI, जो राष्ट्रीय भाषा अनुवाद मिशन के तहत विकसित एक मंच है, ने भारतीय भाषाओं में 7,000 घंटे से अधिक वास्तविक समय के अनुवाद किए हैं, जिसमें काशी तमिल संगमम जैसे प्रमुख कार्यक्रम शामिल हैं। लेकिन केवल आंकड़े पूरी कहानी नहीं बताते। जैसे-जैसे भारत अपनी सांस्कृतिक और भाषाई विविधता के संरक्षण और प्रसार में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को शामिल करने की दौड़ में है, तकनीकी संभावनाओं और जमीनी हकीकतों के बीच का अंतर सुलझाना आवश्यक है। जबकि आदि वाणी, ज्ञान भारतम, और ज्ञान-सेतु जैसी पहलियां एक व्यापक और कल्पनाशील दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करती हैं, इस दृष्टिकोण को साकार करने के लिए अवसंरचना और संस्थागत क्षमता सबसे अच्छी स्थिति में भी अस्थायी है।

चुनौतियां अधिक हो सकती हैं। भारत, जिसकी 22 अनुसूचित भाषाएं, 120 से अधिक प्रमुख भाषाएं और हजारों बोलियां हैं, समावेशी तकनीकी नवाचार को पुनर्परिभाषित करने की स्थिति में है। फिर भी, यह तय करना कि क्या ये प्लेटफार्म परिवर्तनकारी उपकरण बनेंगे या केवल प्रतीकात्मक प्रयोग, उनके कार्यान्वयन और उन गहरे संरचनात्मक तनावों के समाधान पर निर्भर करेगा जिन्हें केवल AI हल नहीं कर सकता।

AI और संस्कृति के लिए एक संस्थागत ढांचे का निर्माण

इस प्रयास में केंद्रीय खिलाड़ी स्पष्ट हैं। इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) इन पहलों की देखरेख करता है, जिसमें भारतीय भाषाओं के लिए प्रौद्योगिकी विकास (TDIL) कार्यक्रम जैसी नोडल एजेंसियों का समर्थन है। इन परियोजनाओं के लिए फंडिंग कागज पर मजबूत है; राष्ट्रीय भाषा अनुवाद मिशन (जिसमें BHASHINI शामिल है) को 450 करोड़ रुपये का आवंटन दिया गया है जो पांच वर्षों में फैला हुआ है। अखिल भारतीय तकनीकी शिक्षा परिषद (AICTE) अनुवादिनी पर नेतृत्व करता है, जो तकनीकी और शैक्षणिक संसाधनों का क्षेत्रीय भाषाओं में अनुवाद करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है।

कागज पर, यह पारिस्थितिकी तंत्र व्यापक प्रतीत होता है। BHASHINI ने नेविगेशनल टूल और बहुभाषी AI चैटबॉट्स को शक्ति दी है, जैसे कि कुंभ सह’AI’yak, जिसने 2025 कुंभ मेला के दौरान 11 भाषाओं में कार्य किया। ज्ञान भारतम मिशन ने 44 लाख पांडुलिपियों का दस्तावेजीकरण किया है, जिसका लक्ष्य एक राष्ट्रीय डिजिटल रिपॉजिटरी बनाना है। दूसरी ओर, आदि वाणी, संताली और गोंडी जैसी जनजातीय भाषाओं पर ध्यान केंद्रित करता है, जिन्हें व्यापक दर्शकों के लिए डिजिटल रूप में प्रस्तुत किया जाता है।

लेकिन संस्थागत समन्वय में बहुत सुधार की आवश्यकता है। यदि जर्मनी की “डिजिटल हेरिटेज” जैसी एक बहु-बिलियन डॉलर की संस्कृति और प्रौद्योगिकी फ्यूजन परियोजना डेटा मानकीकरण और अभिलेखीय ओवरलैप में देरी से प्रभावित हो सकती है, तो भारत की शासन संबंधी बाधाएं—संघीय, भाषाई, और नौकरशाही—और भी गंभीर चुनौतियां पेश करती हैं। वास्तव में, इस डेटा का स्वामित्व किसके पास है? इसकी देखभाल कौन करता है? इस रिपॉजिटरी के सार्वजनिक प्रभावी होने का समय क्या है? ये प्रश्न प्रचारात्मक ब्रोशरों में बहुत कम उठते हैं।

प्रौद्योगिकी से परे गहराई प्राप्त करना

प्रौद्योगिकी नवाचार कोई जादुई समाधान नहीं है। जमीनी स्तर पर, सीमित इंटरनेट पहुंच और खराब डिजिटल साक्षरता, विशेष रूप से जनजातीय और ग्रामीण भारत में, यहां तक कि सबसे उन्नत प्लेटफार्मों की पहुंच को भी सीमित करती है। रिपोर्टों से पता चलता है कि भारत के केवल 35% ग्रामीण घरों में स्मार्टफोन या टैबलेट तक पहुंच है—यह AI-प्रेरित प्लेटफार्मों जैसे आदि वाणी या अनुवादिनी में व्यापक भागीदारी के लिए एक महत्वपूर्ण बाधा है।

संदर्भात्मक सीमाएं भी प्रचुर मात्रा में हैं। AI उपकरण अक्सर भारत के विभिन्न क्षेत्रों में सांस्कृतिक और भाषाई विविधता को समझने में संघर्ष करते हैं। मशीन लर्निंग मॉडल विशेष रूप से हिंदी या अंग्रेजी जैसी प्रमुख भाषाओं के कॉर्पस पर प्रशिक्षित होने पर एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह के प्रति संवेदनशील होते हैं। उदाहरण के लिए, BHASHINI जैसे वास्तविक समय के अनुवाद उपकरण अक्सर पंजाबी या कन्नड़ की विशिष्ट बोलियों या मुहावरों के साथ असफल होते हैं, जिससे अर्थ में कमी आती है और सांस्कृतिक बारीकियाँ खो जाती हैं। ज्ञान भारतम के तहत स्वदेशी पांडुलिपियों के अनुवाद में भी इसी तरह की समस्या का सामना करना पड़ा है—जहां OCR उपकरण प्राचीन लिपियों को उनके कर्सिव स्वभाव के कारण गलत पढ़ते हैं।

सांस्कृतिक समानता और पारंपरिक ज्ञान प्रणालियों के दुरुपयोग को रोकने के प्रयास भी नैतिक dilemmas का सामना करते हैं। क्या AI जनजातीय मौखिक परंपराओं को डिजिटाइज़ करते समय सहमति की सुरक्षा कर सकता है? हम कैसे सत्यापित करते हैं कि ये डिजिटाइज़ किए गए संपत्तियां नवाचार के बहाने निजी रूप से नहीं अपनाई जाएंगी? जैव विविधता अधिनियम, 2002, जो भारत के संसाधनों की रक्षा के लिए बनाया गया है, AI-प्रेरित डिजिटलीकरण के युग में सीमित मार्गदर्शन प्रदान करता है।

वैश्विक सबक: दक्षिण कोरिया का मॉडल

भारत दक्षिण कोरिया के राष्ट्रीय सांस्कृतिक धरोहर रिपॉजिटरी से प्रेरणा ले सकता है, जो कोरियाई कला, भाषा और परंपरा को डिजिटाइज़ और संरक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया कार्यक्रम है। दक्षिण कोरिया की विशेषता समुदाय-प्रथम दस्तावेजीकरण पर जोर है। AI-संचालित डिजिटलीकरण शुरू होने से पहले, यह रिपॉजिटरी स्वतंत्र भाषाई सर्वेक्षणों और मौखिक इतिहास डेटा सेट्स को प्राथमिकता देती है, जिन्हें सीधे स्थानीय विशेषज्ञों द्वारा प्रबंधित किया जाता है। यह AI प्रणालियों के लिए सीखने के लिए मानव पर्यवेक्षण की एक मजबूत नींव सुनिश्चित करता है, जिससे एल्गोरिदमिक गलतियों या सांस्कृतिक गलत प्रस्तुतियों को कम किया जा सके।

इसके विपरीत, भारत की AI-प्रथम समाधानों पर निर्भरता, बिना मैनुअल सर्वेक्षणों या भाषाई क्षेत्र कार्य में तुलनीय आधारभूत कार्य के, मानव एजेंसी को एक प्रतीकात्मक विचार में घटित करने का जोखिम उठाती है। AI को संस्कृति के संरक्षण में सहायता करनी चाहिए, न कि उन समुदायों को दरकिनार करना चाहिए जिनकी विरासत को यह दस्तावेजित करने का प्रयास कर रहा है।

संरचनात्मक तनाव जो अनसुलझे हैं

इस सांस्कृतिक-AI फ्यूजन के केंद्र में कई प्रणालीगत दुविधाएं उभरती हैं। पहले, संघीयता एक चुनौती प्रस्तुत करता है। भारत में भाषा नीति राज्य का विषय है, और BHASHINI जैसी केंद्रीकृत प्लेटफार्मों के साथ अनुभवों ने पहले ही सवाल उठाए हैं कि क्या संघ-राज्य संबंध बहुत एकतरफा हैं। उदाहरण के लिए, तमिलनाडु और पश्चिम बंगाल दोनों ने तर्क किया है कि BHASHINI द्वारा संचालित अनुवाद अक्सर अत्यधिक हिंदी-केन्द्रित मानदंड लागू करते हैं।

दूसरा, वित्तीय स्थिरता अनिश्चित बनी हुई है। भाषा अनुवाद के लिए 450 करोड़ रुपये वैश्विक मानकों की तुलना में कम धनराशि प्रतीत होते हैं। दक्षिण कोरिया के समकक्ष कार्यक्रम को केवल रिपॉजिटरी निर्माण के लिए लगभग 200 मिलियन डॉलर मिले—भारत का इरादा सैकड़ों बोलियों में पहुंच को बढ़ाने का है, जबकि बजट का आधा भी नहीं है।

तीसरा, निजी क्षेत्र की विशेषज्ञता का एकीकरण असमान है। अनुवादिनी जैसे प्लेटफार्मों में अकादमिक साझेदारियों पर बहुत अधिक निर्भरता होती है, लेकिन दीर्घकालिक भाषा नवाचार को बनाए रखने के लिए स्थायी फंडिंग और परिचालन स्वायत्तता की कमी होती है, विशेष रूप से जनजातीय प्रवास या शहरीकरण के रुझानों जैसे तेजी से बदलते संदर्भों में।

सफलता कैसी होगी

सच्ची सफलता केवल सामग्री के डिजिटलीकरण में नहीं होगी—यह विविध समुदायों में अपनाने और उपयोगिता को शामिल करेगी। ट्रैक करने के लिए प्रमुख मैट्रिक्स में ग्रामीण अपनाने की दर, जनजातीय भाषाई प्रतिनिधित्व के रुझान, और दस्तावेज़ीकरण के समय में वास्तविक बचत शामिल हैं (जो AI उपकरणों से वादा किया गया है लेकिन अभी तक वितरित नहीं हुआ है)। ऑफलाइन और कम संसाधन वाले AI सिस्टम—जो मजबूत ब्रॉडबैंड के बिना कार्य करने में सक्षम हैं—अनिवार्य साबित होंगे।

इसके अलावा, भारत को बौद्धिक संपदा संरक्षण और सार्वजनिक ऑडिट के लिए मानक स्थापित करने चाहिए ताकि संसाधनों जैसे आदि वाणी और ज्ञान भारतम मिशन अनजाने में स्वदेशी बौद्धिक संपदा का वाणिज्यीकरण न कर सकें। भाषाविदों, जनजातीय समूहों, और नागरिक समाज को शामिल करने वाले सार्वजनिक फोरम ऐसे निगरानी तंत्र प्रदान कर सकते हैं।

जहां AI संस्कृति से मिलती है: एक प्रीलिम्स टेस्ट

यहां कुछ अभ्यास प्रश्न हैं जो आपकी समझ का परीक्षण करेंगे:

• प्रीलिम्स प्रश्न 1: ज्ञान भारतम मिशन का प्राथमिक उद्देश्य क्या है?
  1. भारतीय भाषाओं में तकनीकी सामग्री का अनुवाद करना
  2. भारत की पांडुलिपि धरोहर का दस्तावेजीकरण, डिजिटलीकरण और प्रसार करना
  3. बहुभाषी सेवाओं के लिए AI-संचालित चैटबॉट विकसित करना
  4. भारतीय लिपियों के लिए ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR) स्थापित करना

  उत्तर: B

• प्रीलिम्स प्रश्न 2: निम्नलिखित में से कौन केवल जनजातीय भाषा संरक्षण पर केंद्रित है?
  1. TDIL कार्यक्रम
  2. अनुवादिनी
  3. आदि वाणी
  4. ज्ञान-सेतु

  उत्तर: C

मुख्य परीक्षा के लिए:

मुख्य परीक्षा प्रश्न: समालोचनात्मक रूप से मूल्यांकन करें कि क्या भारत के AI-आधारित प्लेटफार्म सांस्कृतिक और भाषाओं के लिए डिजिटल समावेशन, भाषाई विविधता, और पारंपरिक ज्ञान संरक्षण की चुनौतियों का ठीक से समाधान करते हैं।