भारत में सार्वजनिक सेवा वितरण और शासन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिवर्तन

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का आगमन सार्वजनिक प्रशासन के लिए एक महत्वपूर्ण मोड़ है, जो दक्षता, पारदर्शिता और लक्षित सेवा वितरण को बढ़ाने की परिवर्तनकारी क्षमता प्रदान करता है। भारत, अपनी महत्वाकांक्षी डिजिटल इंडिया दृष्टि के साथ, भविष्य कहनेवाला पुलिसिंग से लेकर व्यक्तिगत स्वास्थ्य सेवा तक, विभिन्न सरकारी कार्यों में AI अनुप्रयोगों की खोज कर रहा है। हालाँकि, इस एकीकरण के लिए एक मजबूत ढाँचे की आवश्यकता है जो तकनीकी बुनियादी ढाँचे, नैतिक निहितार्थों और समावेशी पहुँच की अनिवार्यता को संबोधित करे ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि AI वास्तव में 'अंतिम छोर' के नागरिक की सेवा करे।

AI की विशाल डेटासेट को संसाधित करने, जटिल पैटर्न की पहचान करने और नियमित कार्यों को स्वचालित करने की क्षमता सरकार-नागरिक संवाद और नीति निर्माण को मौलिक रूप से नया आकार देने का अवसर प्रस्तुत करती है। इस बदलाव की वैचारिक रूपरेखा पारंपरिक ई-शासन से आगे बढ़कर 'एल्गोरिथम शासन' के युग की ओर बढ़ती है, जहाँ डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि और स्वचालित निर्णय-निर्माण एक केंद्रीय भूमिका निभाते हैं। यह संक्रमण नवाचार को जवाबदेही के साथ सावधानीपूर्वक संतुलित करने, पूर्वाग्रहों से बचाव करने और महत्वपूर्ण सार्वजनिक सेवाओं में मानवीय पर्यवेक्षण सुनिश्चित करने की मांग करता है।

UPSC प्रासंगिकता

• GS-II: शासन, ई-शासन अनुप्रयोग, कल्याणकारी योजनाएँ, पारदर्शिता और जवाबदेही, नागरिक चार्टर।
• GS-III: विज्ञान और प्रौद्योगिकी (विकास, अनुप्रयोग, चुनौतियाँ), साइबर सुरक्षा, डेटा सुरक्षा, डिजिटल बुनियादी ढाँचा।
• निबंध: प्रौद्योगिकी और समावेशी विकास; AI अपनाने में नैतिक विचार; एक लोकतांत्रिक व्यवस्था में डिजिटल विभाजन।

मूलभूत ढाँचे और संस्थागत परिदृश्य

शासन में AI के प्रति भारत का दृष्टिकोण मुख्य रूप से रणनीतिक दस्तावेजों और मूलभूत डिजिटल बुनियादी ढाँचे द्वारा निर्देशित है, न कि किसी एक व्यापक AI अधिनियम द्वारा। इस वितरित उत्तरदायित्व मॉडल में कई प्रमुख मंत्रालय और निकाय शामिल हैं।

• NITI Aayog की कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए राष्ट्रीय रणनीति (2018): '#AIforAll' शीर्षक वाले इस मूलभूत दस्तावेज़ में स्वास्थ्य सेवा, कृषि, शिक्षा, स्मार्ट शहरों और बुनियादी ढाँचे जैसे क्षेत्रों में AI को अपनाने की रणनीति बताई गई थी, जिसमें समावेशी विकास और सामाजिक चुनौतियों का समाधान करने पर जोर दिया गया था। इसने नियामक सैंडबॉक्स को विशिष्ट नीतिगत दिशानिर्देशों के साथ जोड़ने वाले 'हाइब्रिड दृष्टिकोण' की वकालत की।
• इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY): डिजिटल इंडिया पहलों के लिए नोडल मंत्रालय, MeitY नेशनल AI पोर्टल (indiaai.gov.in) सहित AI पारिस्थितिकी तंत्र के विकास को बढ़ावा देने और नेशनल सुपरकंप्यूटिंग मिशन जैसी पहलों का समर्थन करने के लिए जिम्मेदार है, जो आवश्यक कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचा प्रदान करता है।
• डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन एक्ट, 2023 (DPDP Act): यह कानून व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करने के लिए एक व्यापक ढाँचा प्रदान करता है, जो बड़े डेटासेट पर निर्भर AI अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है। यह सहमति को अनिवार्य करता है, डेटा न्यासी के दायित्वों को निर्दिष्ट करता है, और डेटा प्रिंसिपलों के लिए अधिकार स्थापित करता है, जो सार्वजनिक सेवाओं में AI के नैतिक परिनियोजन को सीधे प्रभावित करता है।
• IndiaAI मिशन: मार्च 2024 में ₹10,371.92 करोड़ के परिव्यय के साथ अनुमोदित, इस मिशन का उद्देश्य उच्च-स्तरीय कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचा स्थापित करके, महत्वपूर्ण क्षेत्रों के लिए AI अनुप्रयोगों को विकसित करके और सार्वजनिक-निजी भागीदारी के माध्यम से नवाचार को बढ़ावा देकर भारत के AI पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत करना है।
• Aadhar Act, 2016: यह दुनिया की सबसे बड़ी बायोमेट्रिक पहचान प्रणाली के लिए कानूनी आधार प्रदान करता है, जो प्रत्यक्ष लाभ हस्तांतरण (DBT) जैसे कई सार्वजनिक सेवा वितरण प्लेटफार्मों के लिए मूलभूत है, जो धोखाधड़ी का पता लगाने और कुशल धन वितरण के लिए AI का लाभ उठाता है।

AI-संचालित शासन में प्रमुख चुनौतियाँ

AI-सक्षम सार्वजनिक सेवा वितरण की ओर संक्रमण तकनीकी, नैतिक और सामाजिक चुनौतियों से भरा है जिनके लिए सावधानीपूर्वक शमन रणनीतियों की आवश्यकता है।

• डेटा बुनियादी ढाँचे और गुणवत्ता की कमी: कई सरकारी डेटासेट खंडित, गैर-मानकीकृत और असंगत गुणवत्ता वाले हैं। 2022 की NITI Aayog की एक रिपोर्ट ने एक एकीकृत डेटा शासन नीति के अभाव पर प्रकाश डाला, जिससे अंतरसंचालनीयता के मुद्दे पैदा हुए और मजबूत AI मॉडल के प्रशिक्षण में बाधा आई। 'गरबेज इन, गरबेज आउट' एक महत्वपूर्ण जोखिम बना हुआ है, जिससे तिरछे परिणाम सामने आते हैं।
• एल्गोरिथम पूर्वाग्रह और व्याख्यात्मकता: यदि AI प्रणालियों को पक्षपाती ऐतिहासिक डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, तो वे हाशिए पर पड़े समूहों के खिलाफ सामाजिक भेदभाव को कायम रख सकती हैं या बढ़ा भी सकती हैं। कई जटिल मॉडलों में व्याख्या योग्य AI (XAI) क्षमताओं की कमी ('ब्लैक बॉक्स समस्या') निर्णय लेने को समझना मुश्किल बनाती है, जिससे न्यायिक सजा या सामाजिक कल्याण पात्रता जैसे क्षेत्रों में जवाबदेही कमजोर होती है।
• डिजिटल विभाजन और समावेशन संबंधी चिंताएँ: महत्वपूर्ण डिजिटल पैठ के बावजूद, राष्ट्रीय परिवार स्वास्थ्य सर्वेक्षण-5 (2019-21) ने इंटरनेट पहुँच में एक उल्लेखनीय शहरी-ग्रामीण विभाजन (महिलाओं के लिए 72.5% शहरी बनाम 34.4% ग्रामीण) का संकेत दिया। यह डिजिटल असमानता AI-संचालित सेवाओं से आबादी के बड़े हिस्से को बाहर करने का जोखिम उठाती है, मौजूदा असमानताओं को बढ़ाती है और एक 'तकनीकी बहिष्कार' पैदा करती है।
• साइबर सुरक्षा और डेटा गोपनीयता जोखिम: AI प्रणालियाँ बड़ी मात्रा में संवेदनशील नागरिक डेटा को संसाधित करती हैं, जिससे वे साइबर हमलों और डेटा उल्लंघनों के लिए प्रमुख लक्ष्य बन जाती हैं। राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा रणनीति 2021 बढ़ते खतरे को रेखांकित करती है, और AI मॉडल में स्वयं कमजोरियाँ (जैसे, प्रतिकूल हमले) डेटा अखंडता और सिस्टम विश्वसनीयता के लिए नई चुनौतियाँ पेश करती हैं।
• नियामक और नैतिक शून्य: जबकि DPDP Act डेटा गोपनीयता को संबोधित करता है, AI के लिए विशेष रूप से एक व्यापक कानूनी और नैतिक ढाँचा अभी भी प्रारंभिक अवस्था में है। यह शून्य डेवलपर्स और उपयोगकर्ताओं के लिए अनिश्चितता पैदा करता है, और दायित्व, AI-संचालित निर्णयों के लिए सहमति, और 'व्याख्या के अधिकार' से संबंधित महत्वपूर्ण प्रश्नों को काफी हद तक अनुत्तरित छोड़ देता है।
• क्षमता निर्माण और कौशल अंतर: सार्वजनिक प्रशासन कार्यबल में अक्सर AI, डेटा साइंस और नैतिकता में विशेष कौशल की कमी होती है जो AI प्रणालियों को प्रभावी ढंग से प्राप्त करने, तैनात करने और प्रबंधित करने के लिए आवश्यक हैं। विश्व बैंक की 2023 की एक रिपोर्ट ने AI-संचालित वातावरण के अनुकूल होने के लिए सरकारी कर्मचारियों को फिर से प्रशिक्षित करने की तत्काल आवश्यकता पर प्रकाश डाला, खासकर राज्य और स्थानीय स्तरों पर।

AI शासन के लिए तुलनात्मक दृष्टिकोण: भारत बनाम यूरोपीय संघ

महत्वपूर्ण मूल्यांकन: कार्यान्वयन खाई

जबकि भारत का 'AI फॉर ऑल' दृष्टिकोण एक महत्वाकांक्षी रोडमैप प्रदान करता है, व्यावहारिक कार्यान्वयन एक महत्वपूर्ण संरचनात्मक आलोचना का सामना करता है: खंडित डेटा पारिस्थितिकी तंत्र और व्यक्तिगत डेटा संरक्षण से परे एक एकीकृत डेटा शासन ढाँचे का अभाव। राष्ट्रीय डेटा साझाकरण और पहुँच नीति (NDSAP) 2012 जैसे प्रयासों के बावजूद, मंत्रालय और राज्य अक्सर डेटा साइलो में काम करते हैं, जिससे सार्वजनिक सेवा के लिए समग्र, अंतरसंचालनीय AI समाधानों के विकास में बाधा आती है। संस्थागत डेटा साझाकरण प्रोटोकॉल की यह कमी, राज्यों में विभिन्न तकनीकी क्षमताओं के साथ मिलकर, एक कार्यान्वयन खाई पैदा करती है जिसे डेटा प्रबंधन में मौलिक सुधारों के बिना एक केंद्रीकृत AI मिशन अकेले पूरी तरह से पाट नहीं सकता।

इसके अलावा, नियामक चपलता को नैतिक मजबूती के साथ संतुलित करने पर बहस महत्वपूर्ण है। 'सैंडबॉक्स' दृष्टिकोण, नवाचार को बढ़ावा देते हुए, अनियमित AI परिनियोजन के ऐसे पॉकेट बनाने का जोखिम उठाता है जिनके कठोरता से निगरानी न किए जाने पर अनपेक्षित परिणाम हो सकते हैं। चुनौती ऐसे चुस्त शासन तंत्र विकसित करने में है जो तेजी से विकसित हो रही AI प्रौद्योगिकियों के साथ तालमेल बिठा सकें और साथ ही लोकतांत्रिक मूल्यों तथा नागरिक अधिकारों को बनाए रख सकें, खासकर एक संघीय संरचना में जहाँ राज्यों को सेवा वितरण में महत्वपूर्ण स्वायत्तता प्राप्त है।

भारत में AI के शासन का संरचित मूल्यांकन

• नीति डिजाइन गुणवत्ता: मूलभूत 'AI फॉर ऑल' रणनीति और हालिया IndiaAI मिशन राष्ट्रीय AI नेतृत्व और प्रमुख क्षेत्रों में अनुप्रयोग के लिए एक स्पष्ट इरादा प्रदर्शित करते हैं। DPDP Act डेटा संरक्षण के लिए एक आवश्यक कानूनी आधार प्रदान करता है। हालाँकि, एक व्यापक राष्ट्रीय डेटा शासन नीति (व्यक्तिगत डेटा से परे) और एक क्षैतिज AI-विशिष्ट नियामक ढाँचे (जैसे EU AI Act) का अभाव नियामक अंतराल और असंगत परिनियोजन की संभावना पैदा करता है।
• शासन/कार्यान्वयन क्षमता: डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढाँचे (जैसे Aadhaar, UPI, DigiLocker) में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है। फिर भी, सार्वजनिक प्रशासन के भीतर AI प्रतिभा की गंभीर कमी, उन्नत प्रौद्योगिकियों के लिए धीमी नौकरशाही खरीद प्रक्रियाओं और विभागों तथा राज्यों में मानकीकृत डेटा संग्रह और साझाकरण प्रोटोकॉल की कमी से कार्यान्वयन क्षमता बाधित होती है। इससे असमान अपनाना और खंडित प्रभाव होता है।
• व्यवहारिक/संरचनात्मक कारक: AI अनुप्रयोगों के लिए व्यक्तिगत डेटा के सरकारी प्रबंधन में जनता का विश्वास एक महत्वपूर्ण व्यवहारिक कारक है, जो डेटा उल्लंघन की घटनाओं और पारदर्शिता की कमी से प्रभावित होता है। संरचनात्मक रूप से, लगातार डिजिटल विभाजन, कमजोर आबादी में कम डिजिटल साक्षरता के साथ मिलकर, AI-संचालित सार्वजनिक सेवाओं से समान पहुँच और लाभों के लिए एक मौलिक बाधा उत्पन्न करता है, जिससे डिजिटल युग में 'दो-स्तरीय नागरिकता' के निर्माण का जोखिम होता है।

परीक्षा अभ्यास

मुख्य परीक्षा प्रश्न: भारत में सार्वजनिक सेवा वितरण को बढ़ाने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की क्षमता का समालोचनात्मक मूल्यांकन करें, साथ ही इसके न्यायसंगत और जवाबदेह परिनियोजन के लिए जिन प्रमुख नैतिक और संरचनात्मक चुनौतियों का समाधान करने की आवश्यकता है, उन पर भी चर्चा करें। (250 शब्द)

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न