एजेंटिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के संदर्भ में पॉपिया अनुपालन की समस्या

आधुनिक नेताओं के लिए अब ऐसा चैटबॉट पर्याप्त नहीं है जो केवल अनुरोधों का उत्तर देता हो; उन्हें एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता है जो कार्रवाई करे: कार्यप्रवाह खोलना, डेटा पढ़ना, कॉल करना और अगले चरण की योजना बनाना। हालांकि चैटबॉट का प्रदर्शन अनदेखा रह सकता है, लेकिन वह डेटा गति जो तब होती है जब कोई एजेंट देनदारियों की सूची, ग्राहक रिकॉर्ड और लेनदेन इतिहास का विश्लेषण करता है, उत्पाद का सबसे मूल्यवान घटक है।

बुनियादी ढांचा अंतराल

अवसरों के उदय की गति तेज है, लेकिन अभी भी यह मुख्य प्राथमिकता नहीं है कि कंप्यूटिंग शक्ति भौतिक रूप से कहाँ स्थित है और स्थानीय स्रोतों से उस तक पहुंचने की लागत क्या है। कॉर्पोरेट जगत की दिखाई देने वाली डिजिटल जटिलता के पीछे एक गंभीर समस्या छिपी है: दक्षिण अफ्रीका आंतरिक, गहराई से खंडित और अलग-थलग डेटासेट पर उच्च-प्रदर्शन एआई चलाने की कोशिश कर रहा है।

हालांकि डेटा केंद्रों की दौड़ सक्रिय है, अक्सर यह नजरअंदाज कर दिया जाता है कि इस गतिविधि का अधिकांश हिस्सा दक्षिण अफ्रीका के बाहर होता है। सीमांत मॉडल, जो दुनिया में कहीं भी एजेंटिक एआई को व्यवहार्य बनाते हैं, कई बड़े डेटा केंद्रों में काम करते हैं जो मुख्य रूप से उत्तरी अमेरिका और यूरोप में केंद्रित हैं। चूंकि पूरे अफ्रीका के पास वैश्विक डीसी क्षमता का 1% से भी कम है, इसलिए दक्षिण अफ्रीकी व्यवसाय द्वारा एजेंट वर्कफ़्लो को सीमांत मॉडल पर भेजने पर यह लगभग निश्चित है कि प्रसंस्करण स्थानीय रूप से नहीं होगा।

सीमा पार जोखिम और पॉपिया

इसके बजाय, कॉर्पोरेट और ग्राहक डेटा लगातार उन बुनियादी ढांचे में सीमाओं के पार स्थानांतरित होते रहते हैं जिसका कंपनी स्वामित्व नहीं रखती और जिससे उसे पहुंच नहीं है, ऐसे क्षेत्राधिकारों में जिन्हें वह नियंत्रित नहीं करती है। खंडित डेटा पारिस्थितिकी तंत्र बुनियादी ढांचे के अंतराल का एक स्पष्ट उदाहरण है जो देश में उद्यम वास्तुकला को पंगु बना देता है। पुरानी ऑपरेटिंग सिस्टम एक दूसरे के साथ इंटरैक्ट नहीं करती हैं, जिससे बिक्री, अनुपालन और ग्राहक सेवा जैसे विभागों में अलग-अलग डेटा पूल बनते हैं।

यह तैयारी डेटा के स्थानीय स्वरूप पर भी लागू होती है। यूनेस्को की तैयारियों का आकलन एआई प्रणालियों में भाषाई विविधता में महत्वपूर्ण कमियों और उनके विकास में स्थानीय संदर्भ के अपर्याप्त प्रतिनिधित्व को इंगित करता है। चूंकि स्थानीय कॉर्पोरेट डेटाबेस में दक्षिण अफ्रीका के जटिल उपभोक्ता आधार को दर्शाने वाला संरचित, प्रतिनिधि डेटा नहीं होता है, इसलिए आयातित मॉडल अक्सर देश की अनौपचारिक बाजार गतिशीलता और भाषाई बारीकियों के प्रति अंधे रहते हैं।

इसलिए, जब इन खंडित स्थानीय डेटाबेस को विदेशों में स्वायत्त एजेंटों के संपर्क में लाया जाता है, तो कंपनियां जल्दी ही अनुपालन के क्षेत्र में एक जटिल कानूनी बाधा का सामना करती हैं। व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम (पॉपिया) दक्षिण अफ्रीका के बाहर व्यक्तिगत जानकारी के हस्तांतरण को प्रतिबंधित करता है। हस्तांतरण संभव है, लेकिन केवल कुछ शर्तों के पालन पर - जिनमें गंतव्य स्थान पर तुलनीय सुरक्षा का होना, जोखिमों के बारे में सूचित करने के बाद डेटा विषय की सहमति या पॉपिया के बराबर दायित्वों का प्रावधान करने वाला एक अनिवार्य अनुबंध शामिल है।

अधिकांश कंपनियां इस बात को नजरअंदाज कर देती हैं कि दक्षिण अफ्रीका में पर्याप्तता की कोई आधिकारिक सूची नहीं है। इसका मतलब है कि कौन से देश सुरक्षित हैं, इसका कोई सरकारी रजिस्टर नहीं है। विदेशी गंतव्य की पर्याप्तता का प्रमाण प्रस्तुत करने का बोझ प्रत्येक हस्तांतरण पर जिम्मेदार पक्ष पर पड़ता है, और इसे प्रलेखित किया जाना चाहिए।

स्वायत्त एजेंटों की गतिशीलता

जब इसमें एजेंटिक एआई जोड़ा जाता है, तो जटिलताएं बढ़ जाती हैं। पारंपरिक सीमा पार हस्तांतरण एक असतत घटना है जिसे इंगित और विनियमित किया जा सकता है। हालांकि, एक स्वायत्त एजेंट जो दिन में दर्जनों या सैकड़ों बार मॉडल को कॉल करता है, प्रत्येक कार्य के लिए आवश्यक डेटा निकालता है, सीमा के पार व्यक्तिगत जानकारी का एक निरंतर, गतिशील प्रवाह प्रस्तुत करता है जिसे कोई पूरी तरह से मैप नहीं करता है। आप इसे आसानी से सहमति से बायपास नहीं कर सकते क्योंकि डेटा विषय कभी भी व्यक्तिगत कॉल नहीं देखता है। और आप इसे अनुबंध से आसानी से बायपास नहीं कर सकते क्योंकि आप मॉडल प्रदाता द्वारा डेटा के बाद के प्रसंस्करण को नियंत्रित नहीं करते हैं।

जैसे-जैसे सिस्टम अधिक सक्षम और स्वायत्त होता जाता है, दक्षिण अफ्रीका के कानून के दायरे में रहना उतना ही कठिन होता जाता है। कानूनी जोखिमों के अलावा, इस बुनियादी ढांचे पर निर्भरता से रणनीतिक लागतें जुड़ी होती हैं - जिसे 'छाया संप्रभुता' कहा जाता है। अधिकांश प्रतिष्ठित विक्रेता आपके डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करेंगे, लेकिन यह मुख्य समस्या नहीं है। समस्या निर्भरता है। जब मॉडल, कंप्यूटिंग शक्ति और उत्पाद रोडमैप विदेश में होते हैं, तो आपके व्यवसाय को नियंत्रित करने वाले कार्यप्रवाह - मूल्य निर्धारण, ग्राहक मंथन, क्रेडिट जोखिम - सब उस बुनियादी ढांचे पर निर्भर करते हैं जिसे आप प्रबंधित नहीं करते हैं, और उन वाणिज्यिक शर्तों पर निर्भर करते हैं जिन्हें आपने स्थापित नहीं किया और न ही आसानी से संशोधित कर सकते हैं।

इस प्रकार, आप न केवल गणना आउटसोर्स करते हैं, बल्कि नियंत्रण की एक निश्चित मात्रा भी आउटसोर्स करते हैं, और आप इस कीमत को तब तक पहचानने की प्रवृत्ति रखते हैं जब तक कि आप विक्रेता बदलने का प्रयास नहीं करते या शर्तें आपके खिलाफ नहीं बदल जातीं।

डेटा संप्रभुता सुनिश्चित करने की रणनीतियाँ

दक्षिण अफ्रीका के व्यवसायों और निदेशक मंडल को अपनी डेटा वास्तुकला के प्रति सचेत दृष्टिकोण अपनाना चाहिए। शुरुआत करने के लिए तीन रास्ते हैं:

पहला, कनेक्ट करने से पहले वर्गीकृत करें: सभी डेटा समान जोखिम नहीं उठाते हैं। एजेंटिक एआई के मूल्य का एक बड़ा हिस्सा उन कार्यप्रवाहों में निहित है जो कभी भी व्यक्तिगत जानकारी को प्रभावित नहीं करते हैं, इसलिए यह जानना महत्वपूर्ण है कि क्या कब जोड़ना है, इससे पहले कि एआई एजेंट को कार्यप्रवाह से जोड़ा जाए।

दूसरा, डेटा को क्षेत्र में बनाए रखें: छोटे, खुले मॉडल अब स्थानीय या क्षेत्रीय बुनियादी ढांचे पर असाधारण रूप से अच्छी तरह से काम करते हैं। विनियमित उद्यमों के लिए एक विवेकपूर्ण शुरुआत एक हाइब्रिड दृष्टिकोण है, जो सामान्य तर्क के लिए वैश्विक मॉडल और संवेदनशील डेटा के लिए स्थानीयकृत, निवासी मॉडल का उपयोग करता है।

तीसरा, संप्रभुता को वास्तुकला का हिस्सा मानें। आपको शुरुआत से या जल्द से जल्द अपने सिस्टम में डेटा निवास और ऑडिट क्षमता के साथ अंतिम लक्ष्य से शुरू करना होगा। इस प्रकार, आप यह सुनिश्चित करना शुरू कर सकते हैं कि प्रत्येक सीमा पार इंटरैक्शन को वर्गीकृत, पंजीकृत और उचित ठहराया जा सके।

विकासशील बाजारों के बारे में बताई जाने वाली 'लीपफ्रॉग कहानी' यहां लागू नहीं होती है; आप उस बुनियादी ढांचे को नहीं छोड़ सकते जो आपके पास नहीं है। हालांकि, दक्षिण अफ्रीका के व्यापारिक नेता यह तय कर सकते हैं कि वे देश क्यों छोड़ रहे हैं और क्यों। सही दृष्टिकोण के साथ, डेटा संप्रभुता स्थानीय नवाचारों पर कर नहीं रहती है और वह कारक बन जाती है जो स्थानीय क्षमताओं के निर्माण को सार्थक बनाता है।