23 नव॰ 2025·8 मिनट
एरिक श्मिट का परिवर्तन: गूगल सर्च से राष्ट्रीय एआई रणनीति तक
एरिक श्मिट की गूगल सर्च से राष्ट्रीय एआई रणनीति तक की राह का ट्रेस—उनके नीति रोल, प्रमुख विचार और बहसों का सार।
एरिक श्मिट की गूगल सर्च से राष्ट्रीय एआई रणनीति तक की राह का ट्रेस—उनके नीति रोल, प्रमुख विचार और बहसों का सार।
एरिक श्मिट को अक्सर पूर्व Google CEO के रूप में परिचित कराया जाता है—लेकिन आज उनकी प्रासंगिकता खोज बॉक्स से ज्यादा इस बात पर टिकी है कि सरकारें कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में कैसे सोचती हैं। इस लेख का उद्देश्य उस बदलाव को समझाना है: कैसे एक टेक कार्यकारी जिसने दुनिया की एक बड़ी इंटरनेट कंपनी को स्केल करने में मदद की, वह राष्ट्रीय एआई प्राथमिकताओं, सार्वजनिक रिपोर्टों और नवाचार को राज्य क्षमता में बदलने की व्यावहारिकताओं पर प्रभावशाली आवाज बन गया।
एक राष्ट्रीय एआई रणनीति उस योजना को बताती है कि कोई देश एआई को किस तरह विकसित, अपनाए और विनियमित करेगा ताकि सार्वजनिक हितों की सेवा हो सके। यह आम तौर पर अनुसंधान के लिए फंडिंग, स्टार्टअप्स और उद्योग अपनाने के समर्थन, ज़िम्मेदार उपयोग के नियम, कार्यबल और शिक्षा योजनाएँ, और सरकार की एजेंसियाँ एआई सिस्टम कैसे खरीदें और तैनात करें—इन सब को कवर करती है।
इसमें “कठोर” सवाल भी शामिल होते हैं: महत्वपूर्ण अवसंरचना की रक्षा कैसे करें, संवेदनशील डेटा का प्रबंधन कैसे हो, और ऐसी स्थिति में कैसे जवाब दें जहाँ वही एआई उपकरण नागरिक लाभ और सैन्य लाभ दोनों के लिए उपयोग किए जा सकते हैं।
श्मिट इसलिए महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे चार बहसों के चौराहे पर बैठते हैं जो नीति विकल्पों को आकार देती हैं:
यह जीवनी नहीं है और न ही श्मिट के हर विचार का स्कोरकार्ड। फोकस उनके सार्वजनिक रोल्स पर है (जैसे सलाहकारी काम और व्यापक रूप से रिपोर्ट किए गए पहल) और उन मील के पत्थरों से क्या पता चलता है कि एआई नीति प्रभाव कैसे होता है—रिपोर्टों, फंडिंग प्राथमिकताओं, खरीद विचारों और तकनीकी वास्तविकता को सरकारी कार्रवाई में अनूदित करने के माध्यम से।
एरिक श्मिट की सार्वजनिक प्रोफ़ाइल अक्सर Google से जुड़ी रहती है, पर उनकी तकनीकी नेतृत्व की राह सर्च रोजमर्रा की आदत बनने से बहुत पहले शुरू हुई।
श्मिट ने कंप्यूटर साइंस का प्रशिक्षण लिया और अपने करियर की शुरुआत ऐसे रोल्स में की जहाँ इंजीनियरिंग और प्रबंधन मिलते थे। समय के साथ वे बड़े टेक कंपनियों—Sun Microsystems और बाद में Novell—में वरिष्ठ पदों पर गए। उन नौकरियों का अर्थ था एक विशेष तरह का नेतृत्व सीखना: जटिल संगठनों को चलाना, वैश्विक स्केल पर उत्पाद भेजना, और बाजारों, प्रतिस्पर्धियों और विनियमन के दबाव में तकनीकी निर्णय लेना।
जब श्मिट 2001 में Google के CEO बने, कंपनी अभी भी प्रारंभिक चरण में थी—तेज़ बढ़ रही, मिशन-चालित, और संस्थापकों द्वारा संचालित जिन्हें एक अनुभवी कार्यकारी की ज़रूरत थी जो ऑपरेशन्स को पेशेवर बना सके। उनका कर्तव्य "सर्च का आविष्कार करना" नहीं था, बल्कि वह संरचना बनाना था जिससे नवाचार लगातार दोहराया जा सके: स्पष्ट निर्णय-प्रणाली, मजबूत भर्ती पाइपलाइन और ऑपरेटिंग रिद्म जो हाईपरग्रोथ के साथ तालमेल बैठा सके।
Google की वृद्धि का युग सिर्फ बेहतर परिणामों के बारे में नहीं था; यह भारी मात्रा में क्वेरीज़, वेब पेज और विज्ञापन निर्णयों को लगातार और तेज़ी से संभालने के बारे में था। "स्केल पर सर्च" ने भरोसे के प्रश्न भी उठाए जो इंजीनियरिंग से परे हैं: उपयोगकर्ता डेटा कैसे संभाला जाता है, रैंकिंग निर्णय लोगों को क्या दिखाते हैं, और जब गलतियाँ सार्वजनिक हों तो प्लेटफ़ॉर्म कैसे प्रतिक्रिया देता है।
उस अवधि में कुछ पैटर्न उभर कर आते हैं: मजबूत तकनीकी प्रतिभा को प्राथमिकता देना, फोकस पर जोर (जो महत्वपूर्ण है उसे प्राथमिकता देना), और सिस्टम्स थिंकिंग—उत्पादों, इन्फ्रास्ट्रक्चर, और नीति प्रतिबंधों को एक ऑपरेटिंग सिस्टम के हिस्से की तरह देखना। ये आदतें यही समझाती हैं कि श्मिट बाद में राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी प्रश्नों की ओर क्यों आकर्षित हुए, जहाँ समन्वय और व्यापार-ऑफ उतने ही महत्वपूर्ण होते हैं जितना आविष्कार।
सर्च सरल दिखती है—क्वेरी टाइप करें, उत्तर पाएँ—पर उसके पीछे की प्रणाली जानकारी इकट्ठा करने, मान्यताओं का परीक्षण करने और बड़े पैमाने पर उपयोगकर्ता विश्वास जीतने का अनुशासित लूप है।
ऊँचे स्तर पर, सर्च के तीन काम होते हैं।
पहला, क्रॉलिंग: स्वचालित प्रोग्राम लिंक फॉलो करके पेज खोजते हैं और साइटों पर बदलाव पता करने के लिए फिर से आते हैं।
दूसरा, इंडेक्सिंग और रैंकिंग: सिस्टम जो मिला उसे व्यवस्थित करता है, फिर परिणामों को उन संकेतों के आधार पर क्रमबद्ध करता है जो गुणवत्ता और उपयोगिता का अनुमान लगाते हैं।
तीसरा, प्रासंगिकता: रैंकिंग "इंटरनेट का सबसे अच्छा पेज" नहीं है, बल्कि "इस व्यक्ति के लिए, इस क्वेरी के लिए, अभी सबसे अच्छा पेज" है। इसका मतलब है इरादा, भाषा और संदर्भ को समझना—not सिर्फ कीवर्ड मिलान।
सर्च युग ने एक व्यावहारिक सच्चाई को मजबूत किया: अच्छे परिणाम अक्सर मापन, पुनरावृत्ति और स्केल-तैयार प्लंबिंग से आते हैं।
सर्च टीमें डेटा पर जीवित रहती थीं—क्लिक पैटर्न, क्वेरी सुधार, पेज प्रदर्शन, स्पैम रिपोर्ट—क्योंकि यह बताता था कि बदलाव असल में लोगों की मदद कर रहे हैं या नहीं। छोटे रैंकिंग ट्वीक अक्सर नियंत्रित प्रयोगों (A/B टेस्ट्स) के माध्यम से मूल्यांकित होते थे ताकि केवल अंतर्ज्ञान पर निर्भर न होना पड़े।
इन सबका काम बिना इन्फ्रास्ट्रक्चर के नहीं चलता: विशाल वितरित सिस्टम, कम-लेटेंसी सर्विंग, मॉनिटरिंग और तेज़ रोलबैक प्रक्रियाएँ नई सोच को सुरक्षित रिलीज़ में बदल देती थीं। बहुत सारे प्रयोगों को चलाने और तेज़ी से सीखने की क्षमता प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन गई।
वेही थीम आधुनिक एआई नीति सोच पर असर डालती हैं:
सबसे महत्वपूर्ण, उपयोगकर्ता-उन्मुख प्रणालियाँ भरोसे पर उठती और गिरती हैं। यदि परिणाम महसूस होते हैं कि उन्हें हेरफेर किया जा रहा है, असुरक्षित हैं, या लगातार गलत हैं, तो अपनाने और वैधता में गिरावट आती है—यह समझ एआई प्रणालियों पर और भी तीव्र रुप में लागू होती है जो उत्तर जनरेट करती हैं, सिर्फ़ लिंक नहीं।
जब एआई को राष्ट्रीय प्राथमिकता माना जाता है, तो बात बदलकर "यह उत्पाद क्या करे" से "यह क्षमता समाज, अर्थव्यवस्था और सुरक्षा पर क्या असर डाल सकती है" हो जाती है। यह एक अलग प्रकार का निर्णय-निर्माण है। दांव बढ़ जाते हैं: विजेता और पराजित केवल कंपनियाँ और ग्राहक नहीं, बल्कि उद्योग, संस्थाएँ, और कभी-कभी देश भी होते हैं।
उत्पाद विकल्प आमतौर पर उपयोगकर्ता मूल्य, राजस्व और प्रतिष्ठा के लिए अनुकूलित होते हैं। राष्ट्रीय-प्राथमिकता एआई तेज़ी और सावधानी, खुलापन और नियंत्रण, और नवाचार और लचीलापन के बीच व्यापार-ऑफ़ मजबूर करता है। मॉडल एक्सेस, डेटा शेयरिंग और तैनाती समयरेखा के बारे में निर्णय गलत सूचना जोखिम, श्रम व्यवधान और रक्षा-readiness को प्रभावित कर सकते हैं।
सरकारें एआई पर उसी कारण से ध्यान देती हैं जैसे उन्होंने बिजली, विमानन और इंटरनेट पर दिया: यह राष्ट्रीय उत्पादकता बढ़ा सकता है और शक्ति का रूप बदल सकता है।
एआई सिस्टम "डुअल-यूज़" भी हो सकते हैं—चिकित्सा और लॉजिस्टिक्स में मदद करने योग्य, पर साइबर ऑपरेशंस, निगरानी या हथियार विकास के लिए भी लागू। यहां तक कि नागरिक प्रगति भी सैन्य योजना, आपूर्ति श्रृंखला और खुफिया वर्कफ़्लोज़ को बदल सकती है।
अधिकांश फ्रोन्टीयर एआई क्षमताएँ निजी कंपनियों और शीर्ष अनुसंधान लैब्स में हैं। सरकारों को विशेषज्ञता, कम्प्यूट और तैनाती अनुभव तक पहुँच चाहिए; कंपनियों को नियमों, खरीद मार्गों और दायित्व में स्पष्टता चाहिए।
पर सहयोग शायद ही कभी सहज होता है। फर्में IP, प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान, और लागू करने के काम के लिए कहा जाने की चिंता करती हैं। सरकारें कैप्चर, असमान जवाबदेही, और रणनीतिक अवसंरचना के लिए कुछ विक्रेताओं पर निर्भर रहने की चिंता करती हैं।
एक राष्ट्रीय एआई रणनीति सिर्फ़ एक मेमो से ज़्यादा होती है। यह आम तौर पर涵श:
जब इन टुकड़ों को राष्ट्रीय प्राथमिकता माना जाता है, तो वे नीति उपकरण बन जाते हैं—सिर्फ़ व्यावसायिक निर्णय नहीं।
एरिक श्मिट का एआई रणनीति पर प्रभाव कानून लिखने से कम और नीति-निर्देश तय करने से ज्यादा होता है। Google का नेतृत्व करने के बाद, वे अमेरिकी एआई सलाहकार मंडलों में एक प्रमुख आवाज बने—विशेषकर नेशनल सिक्योरिटी कमिशन ऑन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (NSCAI) के चेयर के रूप में—साथ ही अन्य बोर्ड, सलाहकारी और अनुसंधान प्रयासों में जो उद्योग विशेषज्ञता को सरकारी प्राथमिकताओं से जोड़ते हैं।
आयोग और टास्क फोर्स आमतौर पर सीमित समयसीमा पर काम करते हैं, एजेंसियों, शिक्षाविदों, कंपनियों और सिविल समाज से इनपुट इकट्ठा करते हैं। आउटपुट आम तौर पर व्यावहारिक और साझा करने योग्य होता है:
ये दस्तावेज़ मायने रखते हैं क्योंकि वे संदर्भ बिंदु बन जाते हैं। स्टाफ़र इन्हें उद्धृत करते हैं, एजेंसियाँ इनके ढाँचे का अनुकरण करती हैं, और पत्रकार इन्हें यह समझाने के लिए उपयोग करते हैं कि कोई विषय ध्यान पाने के लिए क्यों जरूरी है।
सलाहकारी समूह पैसे आवंटित नहीं कर सकते, नियम नहीं जारी कर सकते, या एजेंसियों को आदेश नहीं दे सकते। वे प्रस्ताव रखते हैं; निर्वाचित अधिकारी और कार्यकारी एजेंसियाँ निर्णय लेती हैं। हालाँकि, जब कोई रिपोर्ट लागू-योग्य चरण पेश करती है—खासकर खरीद, मानक, या कार्यबल कार्यक्रमों के आसपास—तो विचार और कार्रवाई के बीच की दूरी छोटी हो सकती है।
यदि आप जज करना चाहते हैं कि किसी सलाहकार के काम ने परिणाम बदले, तो सुर्खियों से परे साक्ष्य देखिए:
प्रभाव तब मापा जा सकता है जब विचार दोहराए जाने योग्य नीति तंत्रों में बदलें—सिर्फ़ यादगार उद्धरणों में नहीं।
एक राष्ट्रीय एआई रणनीति एकल कानून या एक बार की फंडिंग पैकेज नहीं है। यह समन्वित विकल्पों का सेट है कि क्या निर्माण करना है, कौन इसे बनाएगा, और देश कैसे जानेगा कि यह काम कर रहा है या नहीं।
सार्वजनिक अनुसंधान फंडिंग ऐसे ब्रेकथ्रू बनाती है जिनमें निजी बाजार कम निवेश कर सकते हैं—खासतौर पर वह काम जो वर्षों लेता है, अनिश्चित लाभ देता है, या सुरक्षा पर केन्द्रित है। मजबूत रणनीति बुनियादी शोध (विश्वविद्यालय, लैब) को अनुप्रयुक्त कार्यक्रमों (स्वास्थ्य, ऊर्जा, सरकारी सेवाएँ) से जोड़ती है ताकि खोजें असल उपयोगकर्ताओं तक पहुँचने से पहले रुकें नहीं।
एआई प्रगति कुशल शोधकर्ताओं, इंजीनियरों और प्रोडक्ट टीमों पर निर्भर है—पर साथ ही उन नीति कर्मियों पर भी जो प्रणालियों का मूल्यांकन कर सकें और खरीद टीमों पर जो उन्हें समझदारी से खरीद सकें। राष्ट्रीय योजनाएँ अक्सर शिक्षा, कार्यबल प्रशिक्षण और आव्रजन मार्गों को मिलाती हैं, क्योंकि कमी केवल पैसे से ठीक नहीं होती।
"कम्प्यूट" वह रॉ पावरहाउस है जिसका उपयोग मॉडल ट्रेन और रन करने में होता है—अधिकतर बड़े डेटा सेंटरों में। उन्नत चिप्स (GPU और विशेष एक्सेलेरेटर) वे इंजन हैं जो वह पावरहाउस देते हैं।
इसलिए चिप्स और डेटा सेंटर्स कुछ ऐसे हैं जिनकी तुलना पावर ग्रिड और बंदरगाहों से की जा सकती है: आकर्षक नहीं, पर आवश्यक। अगर किसी देश को उच्च-स्तरीय चिप्स तक पहुँच नहीं है—या वह डेटा सेंटरों को विश्वसनीय रूप से पावर और कूल नहीं कर सकता—तो उसे प्रतिस्पर्धी मॉडल बनाने या बड़े पैमाने पर तैनाती करने में कठिनाई हो सकती है।
रणनीति तभी मायने रखती है जब एआई प्राथमिक क्षेत्रों में परिणाम सुधारता है: रक्षा, खुफिया, स्वास्थ्य, शिक्षा और सार्वजनिक सेवाएँ। इसके लिए खरीद नियम, साइबर सुरक्षा मानक, और सिस्टम विफल होने पर स्पष्ट जवाबदेही चाहिए। इसका मतलब छोटे फर्मों को एआई अपनाने में मदद करना भी है ताकि लाभ कुछ दिग्गजों तक सीमित न रहें।
व्यवहार में, कई एजेंसियों को सुरक्षित तरीके से प्रोटोटाइप और पुनरावृत्ति के तेज़ तरीके चाहिए ताकि बहु-वर्षीय अनुबंधों के लिए प्रतिबद्ध होने से पहले परख हो सके। ऐसे टूल्स जैसे Koder.ai (एक vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म जो चैट से वेब, बैकएंड और मोबाइल ऐप बनाता है, प्लानिंग मोड के साथ snapshots और rollback के साथ) दिखाते हैं कि खरीद किस दिशा में जा रही है: छोटे फीडबैक लूप, बदलावों का स्पष्ट दस्तावेज़ीकरण, और मापनीय पायलट।
ज़्यादा डेटा एआई को बेहतर बना सकता है, पर "सब कुछ इकट्ठा करो" करने से असली जोखिम होते हैं: निगरानी, उल्लंघन और भेदभाव। व्यावहारिक रणनीतियाँ लक्षित डेटा साझाकरण, प्राइवेसी-प्रिज़र्विंग तरीकों और स्पष्ट सीमाओं का उपयोग करती हैं—ख़ासकर संवेदनशील डोमेन के लिए—बिल्कुल या बिल्कुल नहीं के रूप में प्राइवेसी को नहीं देखकर।
बिना मापन के रणनीतियाँ नारे बनकर रह जाती हैं। सरकारें सामान्य प्रदर्शन बेंचमार्क, दुरुपयोग के लिए रेड-टीम परीक्षण, उच्च-जोखिम उपयोगों के लिए तीसरे पक्ष के ऑडिट, और तैनाती के बाद चलने वाला सतत मूल्यांकन लागू कर सकती हैं—ताकि सफलता दिखाई दे और समस्याएँ जल्द पकड़ी जा सकें।
रक्षा और खुफिया एजेंसियाँ एआई की परवाह इस सरल कारण से करती हैं: यह निर्णयों की गति और गुणवत्ता बदल सकता है। मॉडल सैटेलाइट इमेजरी को तेज़ी से छाँट सकते हैं, पकड़ी गई संचार का अनुवाद कर सकते हैं, साइबर अनोमलियों को पकड़ सकते हैं, और बड़े डेटासेट में कमज़ोर संकेतों को जोड़ने में विश्लेषकों की मदद कर सकते हैं। सही उपयोग से इसका मतलब है पहले चेतावनी, दुर्लभ संसाधनों का बेहतर लक्ष्यीकरण, और दोहराव वाले कामों पर कम मानव घंटे।
सबसे मूल्यवान एआई क्षमताओं में से कई दुरुपयोग के लिए भी सबसे आसान हो सकती हैं। सामान्य-उद्देश्य मॉडल जो कोड लिखते हैं, कार्यों की योजना बनाते हैं, या विश्वसनीय टेक्स्ट जनरेट करते हैं, वैध मिशनों का समर्थन कर सकते हैं—जैसे रिपोर्टों का स्वचालन या भेद्यता खोज में तीव्रता—पर वे भी कर सकते हैं:
राष्ट्रीय सुरक्षा चुनौती एक एकल “हथियारबद्ध एआई” से कम है और व्यापक रूप से उपलब्ध टूल्स से ज़्यादा है जो रक्षा और आक्रमण दोनों को अपग्रेड करते हैं।
सरकारें तेज़ी से बदलते एआई को अपनाने में संघर्ष करती हैं क्योंकि पारंपरिक खरीद स्थिर आवश्यकताओं, लंबे परीक्षण चक्र, और स्पष्ट दायित्व लाइनों की उम्मीद करती है। बार-बार अपडेट होने वाले मॉडलों के साथ, एजेंसियों को यह सत्यापित करने के तरीके चाहिए कि वे क्या खरीद रहे हैं (प्रशिक्षण डेटा दावे, प्रदर्शन सीमाएँ, सुरक्षा मुद्रा) और विफल होने पर कौन जिम्मेवार है—वेंडर, इंटीग्रेटर, या एजेंसी।
कार्ययोग्य दृष्टिकोण नवाचार को लागू करने योग्य जांचों के साथ मिलाता है:
सही तरीके से किया जाए तो सुरक्षात्मक उपाय सब कुछ धीमा नहीं करते। वे वहीं जांच को प्राथमिकता देते हैं जहाँ दांव सबसे ऊँचे हैं—खुफिया विश्लेषण, साइबर रक्षा, और जीवन-मृत्यु निर्णयों से जुड़े सिस्टम्स।
भू-राजनीति एआई रणनीति को आकार देती है क्योंकि सबसे सक्षम सिस्टम उन अवयवों पर निर्भर करते हैं जिन्हें मापा और प्रतिस्पर्धा किया जा सकता है: शीर्ष शोध प्रतिभा, बड़े पैमाने पर कम्प्यूट, उच्च-गुणवत्ता डेटा, और उन कंपनियों की क्षमता जो इन्हें एकीकृत कर सकें। इस संदर्भ में, अमेरिका–चीन गतिशीलता अक्सर "दौड़" के रूप में वर्णित होती है, पर वह रूपरेखा एक महत्वपूर्ण विभेद छिपा सकती है: क्षमताओं के लिए दौड़ सुरक्षा और स्थिरता की दौड़ नहीं है।
शुद्ध क्षमताओं की दौड़ गति को पुरस्कृत करती है—पहले तैनात करो, सबसे तेज़ स्केल करो, अधिक से अधिक उपयोगकर्ता पकड़ो। सुरक्षा और स्थिरता वाला दृष्टिकोण संयम को पुरस्कृत करता है—परीक्षण, मॉनिटरिंग, और साझा नियम जो दुर्घटनाओं और दुरुपयोग को कम करें।
अधिकांश नीति-निर्माता दोनों के बीच संतुलन बनाने की कोशिश करते हैं। व्यापार-ऑफ वास्तविक है: कड़े सुरक्षात्मक उपाय तैनाती धीमी कर सकते हैं, फिर भी सुरक्षा में निवेश न करने से प्रणालीगत जोखिम पैदा हो सकते हैं और सार्वजनिक विश्वास घट सकता है, जो प्रगति को भी धीमा कर देता है।
प्रतिस्पर्धा केवल "किसके पास सर्वश्रेष्ठ मॉडल है" तक सीमित नहीं है। यह भी मायने रखता है कि क्या कोई देश लगातार शोधकर्ता, इंजीनियर और प्रोडक्ट बिल्डर पैदा और आकर्षित कर सकता है।
अमेरिका में अग्रणी विश्वविद्यालय, वेंचर फंडिंग, और लैब्स व स्टार्टअप्स का घना नेटवर्क शोध पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत करता है। साथ ही, एआई क्षमता अब कुछ कंपनियों में केन्द्रित होती जा रही है जिनके पास फ्रंटियर मॉडल ट्रेन करने के लिए कम्प्यूट बजट और डेटा है। यह केंद्रीकरण ब्रेकथ्रू को तेज़ कर सकता है, पर प्रतिस्पर्धा सिमट सकती है, अकादमिक खुलापन सीमित हो सकता है, और सरकारी साझेदारियों को जटिल बना सकता है।
निर्यात नियंत्रणों को बेहतर समझा जाता है एक उपकरण के रूप में जो प्रमुख इनपुट—विशेषकर उन्नत चिप्स और विशेष विनिर्माण उपकरण—की प्रवाह को धीमा करता है बिना सभी व्यापार को रोक दिए।
गठबंधन मायने रखते हैं क्योंकि सप्लाई चेन अंतरराष्ट्रीय हैं। साझेदारों के साथ समन्वय मानकों को संरेखित कर सकता है, सुरक्षा भार साझा कर सकता है, और उन मार्गों को कम कर सकता है जहाँ प्रतिबंधित तकनीक तीसरे देशों के माध्यम से रूट हो सकती है। सावधानीपूर्वक किया गया, गठबंधन इंटरऑपरेबिलिटी और साझा सुरक्षा अपेक्षाएँ भी बढ़ावा दे सकता है, बजाय एआई को खंडित क्षेत्रीय स्टैक्स में बदलने के।
किसी भी राष्ट्रीय रणनीति के लिए व्यावहारिक प्रश्न यह है कि क्या यह दीर्घकालिक नवाचार क्षमता को मजबूत करता है जबकि प्रतिस्पर्धा को ऐसी तैनाती से रोकता है जो लापरवाह को प्रेरित करे।
जब एआई सिस्टम भर्ती, ऋण, चिकित्सा ट्रायज या पुलिसिंग को आकार देते हैं, तो "शासन" केवल एक शब्द नहीं रह जाता और एक व्यावहारिक प्रश्न बन जाता है: सिस्टम विफल होने पर कौन ज़िम्मेदार है—और हम हानि को होने से पहले कैसे रोकें?
अधिकांश देश कई हथियारों को मिलाते हैं बजाय किसी एक कानून पर निर्भर रहने के:
तीन मुद्दे लगभग हर नीति बहस में उभरते हैं:
एआई सिस्टम विविध होते हैं: एक चैटबॉट, एक चिकित्सा निदान उपकरण, और एक लक्ष्यीकरण प्रणाली के जोखिम समान नहीं होते। इसलिए शासन अक्सर मॉडल मूल्यांकन (प्री-डिप्लॉयमेंट परीक्षण, रेड-टीमिंग, और चलती निगरानी) पर अधिक जोर देता है जो संदर्भ से जुड़ा हो।
एक blanket नियम जैसे "प्रशिक्षण डेटा प्रकटीकरण" कुछ उत्पादों के लिए संभव हो सकता है पर कुछ के लिए असंभव भी—सुरक्षा, IP, या सुरक्षा कारणों से। इसी तरह एक ही सुरक्षा बेंचमार्क भ्रामक हो सकता है अगर वह वास्तविक दुनिया की परिस्थितियों या प्रभावित समुदायों को प्रतिबिंबित न करे।
सरकार और उद्योग ही रेफरी नहीं बन सकते। नागरिक समाज समूह, अकादमिक शोधकर्ता, और स्वतंत्र परीक्षण प्रयोगशालाएँ हानियों को जल्दी उभारने, मूल्यांकन विधियों को मान्य करने, और उन लोगों का प्रतिनिधित्व करने में मदद करती हैं जो जोखिम झेलते हैं। सुरक्षित परीक्षण पाथवे के लिए कंप्यूट, डेटा और पहुँच पर वित्त पोषण अक्सर नए नियम लिखने जितना ही महत्वपूर्ण होता है।
जब एआई सार्वजनिक प्राथमिकता बनता है, तो सरकार सब कुछ अकेले नहीं बना सकती—और उद्योग अकेले नियम नहीं सेट कर सकता। सर्वश्रेष्ठ परिणाम अक्सर ऐसी साझेदारी से आते हैं जो स्पष्ट रूप से बताती हैं कि किस समस्या को हल किया जा रहा है और किन सीमाओं का सम्मान किया जाना चाहिए।
एक कामकाजी सहयोग स्पष्ट लक्ष्यों से शुरू होता है (उदा., शोध के लिए सुरक्षित कम्प्यूट की तेज़ खरीद, बेहतर साइबर रक्षा टूल, या उच्च-जोखिम मॉडलों के लिए बेहतर ऑडिटिंग विधियाँ) और समान रूप से स्पष्ट गार्डरेल्स। गार्डरेल्स में अक्सर प्राइवेसी-बाय-डिज़ाइन आवश्यकताएँ, सुरक्षा नियंत्रण, दस्तावेज़ीकृत मूल्यांकन मानक, और स्वतंत्र निगरानी शामिल होते हैं। इनके बिना साझेदारी अस्पष्ट “नवाचार” प्रयासों में घिसट सकती है जो मापने में कठिन और राजनीति-ग्रस्त हो सकती है।
सरकार वैधता, मँडेेट और लंबी अवधि के कार्य को फंड करने की क्षमता लाती है जो तेज़ रिटर्न नहीं देती। उद्योग व्यावहारिक इंजीनियरिंग अनुभव, वास्तविक दुनिया की विफलताओं का परिचालन डेटा, और पुनरावृत्ति की क्षमता लाता है। विश्वविद्यालय और गैर-लाभकारी अक्सर खुले अनुसंधान, बेंचमार्क और कार्यबल पाइपलाइन्स में योगदान करते हैं।
सबसे बड़ी तनाव की जड़ प्रोत्साहन हैं। कंपनियाँ ऐसे मानक धक्का दे सकती हैं जो उनकी ताक़त से मेल खाते हैं; एजेंसियाँ सबसे कम लागत वाले बिड्स या छोटे समय-निर्धारण को प्राथमिकता दे सकती हैं जो सुरक्षा और परीक्षण को कमजोर कर दे। एक और समस्या "ब्लैक बॉक्स खरीद" है, जहाँ एजेंसियाँ सिस्टम बिना पर्याप्त दृश्यता के खरीद लेती हैं—प्रशिक्षण डेटा, मॉडल सीमाओं, या अपडेट नीतियों के बारे में जानकारी के बिना।
हितों का टकराव वास्तविक चिंता है, खासकर जब प्रमुख हस्तियाँ सरकार को सलाह देती हैं जबकि उनका संबंध फर्मों, फंड्स, या बोर्ड्स से बना रहता है। खुलासा महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सार्वजनिक और निर्णय-निर्माताओं को विशेषज्ञता और स्व-हित को अलग करने में मदद करता है। यह विश्वसनीय सलाहकारों को भी उन आरोपों से बचाता है जो उपयोगी काम को बाधित कर सकते हैं।
सहयोग सबसे अच्छा तब काम करता है जब यह ठोस हो:
ये तंत्र असहमति को समाप्त नहीं करते, पर वे प्रगति को मापने योग्य बनाते हैं—और जवाबदेही लागू करना आसान करते हैं।
एरिक श्मिट का उपभोक्ता सर्च से राष्ट्रीय एआई प्राथमिकताओं पर सलाह देने की दिशा में बदलाव एक साधारण परिवर्तन को उजागर करता है: “उत्पाद” अब सिर्फ़ सेवा नहीं है—यह क्षमता, सुरक्षा और सार्वजनिक विश्वास है। इससे अस्पष्ट वादे बेचना आसान और सत्यापित करना मुश्किल हो जाता है।
जब आप कोई नई योजना, वाइट पेपर, या भाषण सुनें तो इनका उपयोग शीघ्र फ़िल्टर के रूप में करें:
सर्च युग ने सिखाया कि स्केल हर चीज़ को बढ़ा देता है: लाभ, त्रुटियाँ, और प्रोत्साहन। राष्ट्रीय एआई रणनीति पर लागू होने पर इसका मतलब है:
राष्ट्रीय एआई रणनीति असली अवसर खोल सकती है: बेहतर सार्वजनिक सेवाएँ, मजबूत रक्षा-readiness, और अधिक प्रतिस्पर्धी अनुसंधान। पर उसी द्वैध-प्रयोग शक्ति के कारण दावों की अहमियत बढ़ जाती है। सर्वश्रेष्ठ दावे महत्वाकांक्षा के साथ गार्डरेल भी दिखाते हैं जिन्हें आप इंगित कर सकें।
अग्रिम पढ़ने के लिए: और दृष्टिकोणों का अन्वेषण करें /blog में, और व्यावहारिक परिचयों के लिए /resources/ai-governance और /resources/ai-safety में।
राष्ट्रीय एआई रणनीति एक समन्वित योजना है कि एक देश किस तरह से एआई को विकसित, अपनाए और शासित करेगा ताकि सार्वजनिक लक्ष्यों की पूर्ति हो सके। व्यवहार में इसका दायरा आम तौर पर शामिल करता है:
क्योंकि आज उनका प्रभाव उपभोक्ता टेक से कम और सरकार कैसे एआई क्षमता को राज्य की क्षमता में बदलती है इस पर ज्यादा है। उनके सार्वजनिक रोल (विशेषकर सलाहकारी और आयोगों में काम) नवाचार, सुरक्षा, शासन और भू-राजनीतिक प्रतिस्पर्धा के इन्टरसेक्शन में आते हैं—ऐसे क्षेत्र जहाँ नीति-निर्माताओं को विश्वसनीय, परिचालन-आधारित व्याख्याओं की ज़रूरत होती है कि एआई क्या कर सकता है और क्या नहीं।
सलाहकारी निकाय आमतौर पर कानून पास नहीं करते और पैसे खर्च नहीं करते, पर वे नीतिगत खेल-फलंक निर्धारित कर सकते हैं जिसे नीतिनिर्माता कॉपी करते हैं। वे अक्सर उत्पादन करते हैं:
देखें कि विचार वास्तविक में दोहराए जाने योग्य तंत्र बनते हैं, सिर्फ़ सुर्खियों तक सीमित नहीं:
बड़े पैमाने पर दुर्लभ विफलताएँ रोज़मर्रा की घटनाएँ बन जाती हैं। इसलिए रणनीति में मापन और संचालन चाहिए, सिर्फ सिद्धांत नहीं:
डुअल-यूज़ का अर्थ है कि वही क्षमता नागरिक लाभ दे सकती है और नुकसान भी पहुंचा सकती है। उदाहरण के लिए, कोड लिखने, योजना बनाने या टेक्स्ट जनरेट करने वाले मॉडल भी कर सकते हैं:
नीति आमतौर पर जोखिम-प्रबंधित एक्सेस, परीक्षण, और मॉनिटरिंग पर केंद्रित रहती है, बजाय इस मानने के कि नागरिक और सैन्य एआई में स्पष्ट बाँट है।
पारंपरिक खरीद स्थिर आवश्यकताओं और धीरे-धीरे बदलने वाले उत्पाद मानती है। एआई सिस्टम अक्सर बार-बार अपडेट होते हैं, इसलिए एजेंसियों को सत्यापित करने के तरीके चाहिये:
“कम्प्यूट” (डेटा सेंटर्स) और उन्नत चिप्स (GPU/एक्सेलेरेटर) मॉडल ट्रेन और रन करने की क्षमता हैं। रणनीतियाँ अक्सर इन्हें महत्वपूर्ण अवसंरचना की तरह मानती हैं क्योंकि कमी या सप्लाई-चेन बाधा:
आम शासन उपकरण जिनका उपयोग किया जाता है:
व्यावहारिक दृष्टि से अक्सर तरीका अपनाया जाता है: जहाँ प्रभाव ज़्यादा वहाँ कड़े परीक्षण।
साझेदारी से तैनाती तेज़ हो सकती है और सुरक्षा सुधार सकती है, पर उसे गार्डरेल चाहिए:
अच्छी तरह डिज़ाइन किया गया सहयोग नवाचार और जवाबदेही के बीच संतुलन करता है, बजाय दोनों में से किसी एक को आउटसोर्स करने के।