फेबल 5 के शटडाउन की घटना के बाद, जिसने वाशिंगटन की सबसे शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडलों को तुरंत रोकने की क्षमता का प्रदर्शन किया, उद्योग ने एक योजना बनाना शुरू कर दिया है ताकि ऐसी अराजक स्थिति दोबारा न हो। आलोचकों का कहना है कि यह योजना केवल वाशिंगटन के प्रत्यक्ष नियंत्रण को एक अधिक परिष्कृत प्रबंधन तंत्र से बदल सकती है।
गूगल डीपमाइंड के सह-संस्थापक और सीईओ डेमिस हस्साबीस ने प्लेटफॉर्म एक्स पर 'एडवांस्ड एआई के लिए संरचना और एक नए युग का उदय' शीर्षक से एक घोषणापत्र प्रकाशित किया। इसमें उन्होंने एक नए निकाय के निर्माण का आह्वान किया जो किसी भी उन्नत एआई मॉडल को जारी करने से पहले उसकी जांच करेगा। इस आह्वान को एक ही दिन में माइक्रोसॉफ्ट, ओपनएआई और एक्सएआई के नेताओं का समर्थन मिला, जो कठोर प्रतिस्पर्धा की आदी उद्योग में एकता का एक असामान्य प्रदर्शन है।
प्रस्तावित योजना का आधार 'मानक प्राधिकरण' का निर्माण है, जिसका मॉडल फाइनेंशियल इंडस्ट्री रेगुलेटरी अथॉरिटी (फिनरा) के समान है। यह निजी संगठन, जिसे स्वयं उद्योग द्वारा वित्त पोषित किया जाता है, अमेरिकी सरकार के नियंत्रण में वॉल स्ट्रीट की निगरानी करता है। यह निकाय, जिसे वाशिंगटन का समर्थन प्राप्त है लेकिन एआई प्रयोगशालाओं द्वारा वित्त पोषित किया जाता है, साइबर, जैविक और 'भ्रामक' या एजेंटिक जोखिमों के लिए उन्नत मॉडलों का परीक्षण करेगा। जांच तकनीकी विशेषज्ञों की एक समिति द्वारा की जाएगी जिसमें स्वतंत्र सदस्यों का बहुमत होगा, जिसमें उद्योग, सरकार और ओपन-सोर्स के प्रतिनिधि शामिल होंगे।
हस्साबीस ने लिखा कि शुरुआत में उन्नत प्रयोगशालाएं रिलीज से तीस दिन पहले समीक्षा के लिए स्वेच्छा से मॉडल प्रदान करेंगी। उन्होंने आगे कहा कि मूल्यांकन प्रोटोकॉल की प्रभावशीलता और विश्वसनीयता प्रदर्शित होने के बाद, प्रक्रिया का औपचारिकरण तेजी से हो सकता है, जिसमें अमेरिकी बाजार में लाने के लिए उन्नत मॉडलों को इस जांच से गुजरना आवश्यक होगा।
इन नियमों का विस्तार किसी भी उन्नत श्रेणी के मॉडल पर होना चाहिए, चाहे उनकी उत्पत्ति किसी भी देश से हो या वे खुले या बंद हों, स्टार्टअप्स और शैक्षणिक संस्थानों को छोड़कर। हस्साबीस का मानना है कि 'उन्नत' स्थिति स्वयं भागीदारी के लिए प्रोत्साहन के रूप में काम करेगी, और उन्होंने एक्सिओस को बताया कि परीक्षण पास करना 'काफी सुखद प्रतिष्ठा संपत्ति' है।
हस्साबीस, जिन्होंने महीनों तक ट्रम्प प्रशासन, अन्य प्रयोगशालाओं के नेताओं और यूरोपीय अधिकारियों को सार्वजनिक बयान से पहले सलाह दी, ने एक्सिओस को बताया कि वह चाहता है कि यह निकाय 'साल के अंत तक' काम करना शुरू कर दे, क्योंकि उनका मानना है कि सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता 'कुछ ही वर्षों में उपलब्ध होगी'। यह विचार जून में एवियन में जी7 शिखर सम्मेलन में एआई नेताओं द्वारा विश्व नेताओं को दिए गए प्रस्तावों को विकसित करता है।
माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला ने इस पहल को 'डेमिस का एक महत्वपूर्ण हिस्सा' बताते हुए कहा कि इसका उद्देश्य एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बनाना है जो 'नवाचार और विकल्प को बढ़ावा देता है, जबकि किसी भी एकल विफलता से बचाता है जो दुनिया को नष्ट कर देगी'। ओपनएआई के सैम अल्टमैन ने भी समर्थन व्यक्त किया, जिन्होंने पहले फाइनेंशियल टाइम्स के एक लेख का उपयोग समान सिद्धांतों पर अमेरिकी नेतृत्व वाले अंतरराष्ट्रीय मंच के निर्माण की मांग करने के लिए किया था।
यहां तक कि एलोन मस्क, जिनकी एक्सएआई फ्रंटियर मॉडल फोरम सुरक्षा समूह के बाहर एकमात्र बड़ी उन्नत प्रयोगशाला है, ने भी संतुलित समर्थन दिया, बुधवार को एक्स पर लिखते हुए: 'कुल मिलाकर, यह एक विचारशील संरचना है और निश्चित रूप से चर्चाओं के लिए एक अच्छी शुरुआती बिंदु है।' यह उनके जून के रुख से अलग है, जब उन्होंने एआई नियामक पर चर्चा करते हुए मजाकिया तौर पर 'एआईएआईएआई' नाम का सुझाव दिया था।
एन्थ्रोपिक के डारियो अमोडेई दिशा से सहमत हैं, लेकिन डिजाइन से नहीं। जून में एक निबंध में, उन्होंने असुरक्षित मॉडलों को ब्लॉक करने के लिए विधायी शक्तियों वाले एफएए शैली के संघीय एजेंसी का समर्थन किया था। जैसा कि एक्सिओस ने उल्लेख किया, प्रयोगशाला प्रमुख अब इस बात पर सहमत हैं कि वाशिंगटन को उनका विनियमन करना चाहिए, 'मुख्य रूप से इस बात पर मतभेद है कि किसके पास शक्ति है'।
हस्साबीस के प्रस्ताव में सबसे स्पष्ट कमी चीन से संबंधित है। हालांकि हस्साबीस सभी उन्नत मॉडलों पर अपने मानकों को लागू करने पर जोर देते हैं, वह यह स्पष्ट नहीं करते हैं कि अमेरिका में स्थित निकाय चीनी डेवलपर्स - जैसे डीपसीक और झिपू एआई, जो उन्नत क्षमताओं के करीब आ रहे हैं - को अपने मॉडल परीक्षण के लिए कैसे प्रदान करवाएगा।
पेकिंग की अग्रणी प्रयोगशालाएं विपरीत रणनीति अपनाती हैं: झिपू के तान ज़े का तर्क है कि सुरक्षा तकनीकी बाधाओं के बजाय व्यापक पहुंच से प्राप्त होती है, और उन्होंने अपने नवीनतम ओपन-सोर्स मॉडल को जारी किया। मॉडल के भार प्रकाशित होने के बाद कोई भी निकाय इसे वापस नहीं ले सकता या निलंबित नहीं कर सकता।
एक अन्य खुला प्रश्न यह है कि क्या यह प्रस्ताव उस संकट को रोक सकता था जिसने इसे प्रेरित किया। जून में, अमेरिकी व्यापार मंत्री हॉवर्ड लैटनिक ने क्लॉड फेबल 5 और मिथोस 5 पर निर्यात नियंत्रण लागू किया, उनके लॉन्च के कुछ दिनों बाद, क्लाउड सेवा पर भौतिक वस्तुओं के लिए बनाए गए कानूनी शासन को लागू करते हुए। यह तब हुआ जब अमेज़ॅन के शोधकर्ताओं ने फेबल 5 की सुरक्षा को हैक कर लिया, बस मॉडल से कोडबेस पढ़ने और इसकी कमियों को ठीक करने के लिए कहकर, जिसके बाद इसने कमजोरियों का पता लगाया और एक मामले में एक्सप्लॉइट कोड उत्पन्न किया।
एन्थ्रोपिक ने स्थिति की गंभीरता को चुनौती दी, यह दिखाते हुए कि कम सक्षम प्रतिस्पर्धी मॉडल भी ऐसा कर सकते थे, लेकिन उन्हें रात भर दुनिया भर में दोनों मॉडलों को बंद करना पड़ा, और दो सप्ताह बाद ही पहुंच बहाल हुई, जो उनके अनुसार बिना किसी नियम, प्रोटोकॉल या मार्गदर्शन के बातचीत के बाद हुआ था।
हस्साबीस के शासन के तहत, फेबल 5 की क्षमताओं का रिलीज से पहले प्रकाशित प्रोटोकॉल के अनुरूप परीक्षण किया जाएगा, और रिलीज के बाद कमियों का समाधान शुक्रवार शाम को जारी निर्देश के बजाय एक नियंत्रित पैचिंग प्रक्रिया के माध्यम से किया जाएगा। वादा पूर्वानुमेयता का है। हालांकि, यह वाशिंगटन की निर्यात नियंत्रण की मूल शक्तियों को समाप्त नहीं करेगा - एक निर्णायक प्रशासन फिर भी जून की तरह प्रोटोकॉल से बाहर कार्य कर सकता है - और इतिहास दिखाता है कि स्वैच्छिक व्यवस्थाओं की अपनी सीमाएं होती हैं।
ब्रूकिंग्स के शोधकर्ता और पूर्व अमेरिकी संचार आयोग अध्यक्ष टॉम वीलर ने टिप्पणी की कि वित्तीय कार्रवाई कार्य बल और बेसल बैंकिंग कमेटी जैसे समान अंतरराष्ट्रीय मानक निकाय इसलिए काम करते हैं क्योंकि गैर-अनुपालन के वास्तविक प्रतिबंध होते हैं। उन्होंने कहा: 'स्वैच्छिक अनुपालन का मतलब है कि परिणाम केवल एक अनुमान है, न कि एक मानक।'
उन्होंने यह भी चेतावनी दी कि कंपनियों द्वारा सीमित प्रक्रिया 'कंपनियों की समस्याओं को हल करती है, सरकारों को कुछ करने का दिखावा करने की अनुमति देती है'। इसके अलावा, यह अज्ञात है कि क्या इस निकाय को ट्रम्प प्रशासन का उपकरण बनने से रोका जा सकता है। डिजाइन फिनरा शैली में स्वतंत्रता का प्रावधान करता है, लेकिन निकाय अभी भी, एक्सिओस के शब्दों में, 'अमेरिकी सरकार को जवाबदेह' होगा, और व्हाइट हाउस औपचारिक विनियमन के प्रति सतर्क रहा है; श्रीराम कृष्णनान, उनका वरिष्ठ एआई सलाहकार जून के अंत तक, ने फाइनेंशियल टाइम्स को बताया: 'एआई के लिए एफडीए नहीं होगा', अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन का हवाला देते हुए।
आर स्ट्रीट संस्थान ने शटडाउन के बाद चेतावनी दी कि निर्यात नियंत्रण 'नीति का एक स्थायी उपकरण' बन गया है जिसे 'किसी भी प्रयोगशाला, मॉडल या कंपनी के खिलाफ लागू किया जा सकता है जो असुविधाजनक हो जाती है'। मानक प्राधिकरण को जोड़ना इसे रद्द नहीं करता है। विकासशील दुनिया के लिए उन्नत तकनीकों तक पहुंच अभी भी वाशिंगटन के द्वारपाल द्वारा प्रदान की जाएगी, न कि गारंटीकृत की जाएगी। इस संरचना में दक्षिण अफ्रीका या किसी अन्य अफ्रीकी सरकार को उस निकाय में कोई आवाज नहीं मिलती है जो यह तय करेगा कि कौन से मॉडल उनके बाजारों तक पहुंचेंगे; हस्साबीस की समिति में उद्योग, अमेरिकी सरकार और ओपन-सोर्स समुदाय के प्रतिनिधि शामिल हैं। उन देशों के लिए जो उन्नत एआई का उपभोग करते हैं लेकिन इसे नहीं बनाते हैं, सुगम द्वार अभी भी द्वार हैं।
हस्साबीस इस निकाय को कुछ महीनों के भीतर शुरू करने का लक्ष्य रखते हैं, हालांकि प्रवर्तन, वित्तपोषित उद्योग के बाहर परिषद की संरचना और चीन की भागीदारी के प्रश्न अनसुलझे हैं। तब तक, जून का सबक प्रासंगिक रहता है: जो गेटवे के नियंत्रण में है, वह उन्नत एआई तक दुनिया की पहुंच को नियंत्रित करता है, और ये गेटवे वाशिंगटन में बने रहते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरण विभिन्न क्षेत्रों में उत्पादकता बढ़ाने की बड़ी क्षमता प्रदर्शित कर रहे हैं। हालांकि, हाल के शोध बताते हैं कि इन तकनीकों का अंधाधुंध उपयोग व्यक्तियों की संज्ञानात्मक क्षमताओं को कमजोर कर सकता है।
विश्लेषण किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि इन प्रणालियों पर अत्यधिक निर्भरता तकनीकी सहायता के बिना समस्याओं को हल करने के उपयोगकर्ताओं की योग्यता को कम कर सकती है। यह चेतावनी छात्रों और पेशेवरों के साथ किए गए शोधों से सामने आई, जहां एआई का उपयोग करने वाले प्रतिभागियों ने प्रदर्शन में तत्काल सुधार हासिल किया, लेकिन स्वतंत्र रूप से उन्हीं कार्यों को करने में कठिनाई का सामना किया।
श्रमिकों और छात्रों के साथ किए गए प्रयोगों ने पुष्टि की कि एआई उन गतिविधियों में परिणाम अनुकूलित कर सकता है जो उनकी दक्षताओं के अनुरूप हैं। बॉस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के सैकड़ों सलाहकारों को शामिल करने वाले एक शोध में, व्हार्टन स्कूल के शोधकर्ताओं ने टूल तक पहुंच रखने वालों द्वारा पूरे किए गए कार्यों की संख्या में वृद्धि और खर्च किए गए समय में कमी देखी।
यह सर्वेक्षण, जिसे 2026 में ऑर्गनाइजेशन साइंस पत्रिका में प्रकाशित किया गया था, में पता चला कि एआई द्वारा सहायता प्राप्त कर्मचारियों ने उन कार्यों में बेहतर गुणवत्ता वाला काम किया जहां प्रौद्योगिकी अधिक सक्षम थी। सबसे महत्वपूर्ण प्रगति उन पेशेवरों के बीच देखी गई जिनके पास शुरू में मामूली प्रदर्शन था।
एक समान निष्कर्ष कारनेगी मेलन विश्वविद्यालय के ग्रेस लियू द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया, जो गणितीय समस्या-समाधान पर केंद्रित था। एआई तक पहुंच वाले और न रखने वाले छात्रों की तुलना करते हुए, अध्ययन ने उन लोगों के बीच बेहतर प्रदर्शन की पहचान की जो अभ्यास के दौरान संसाधन का उपयोग कर सके।
तत्काल लाभों के बावजूद, शोधकर्ताओं ने तकनीकी सहायता हटाने के बाद प्रतिकूल प्रभावों का पता लगाया। एआई के आदी व्यक्तियों ने उन लोगों की तुलना में कम प्रदर्शन करना शुरू कर दिया जिन्होंने कभी भी उस संसाधन का उपयोग नहीं किया था और कठिनाइयों के प्रति कम लचीलापन दिखाया।
इसके अतिरिक्त, एक अन्य अध्ययन ने जांच की कि एआई सिस्टम द्वारा उत्पन्न प्रतिक्रियाओं पर अत्यधिक विश्वास निर्णय लेने को कैसे प्रभावित करता है। स्टीवन शॉ और गिडियन नेव ने 1,300 से अधिक प्रतिभागियों का मूल्यांकन किया और 'संज्ञानात्मक आत्मसमर्पण' नामक एक घटना की पहचान की, जिसकी विशेषता मशीन द्वारा प्रदान किए गए निष्कर्ष के पक्ष में उपयोगकर्ता द्वारा अपने स्वयं के मूल्यांकन को छोड़ देना है।
शोधकर्ता तर्क देते हैं कि एआई एक तीसरे संज्ञानात्मक तंत्र के रूप में कार्य कर सकता है, जो डैनियल काहनेमैन द्वारा वर्णित त्वरित सोच और विस्तृत विश्लेषण के पारंपरिक तरीकों को पूरक बनाता है। समस्या तब उत्पन्न होती है जब यह उपकरण मानव तर्क का पूरक होने के बजाय उसे पूरी तरह से प्रतिस्थापित करना शुरू कर देता है।
विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि एआई के सामने महत्वपूर्ण कौशल यह तय करना होगा कि कौन से कार्य मानव नियंत्रण में रहने चाहिए और किसे स्वचालित प्रणालियों को सौंपा जा सकता है। सहयोग तब अधिक प्रभावी होता है जब उपयोगकर्ता प्रौद्योगिकी की सीमाओं को समझता है और उसके आउटपुट का न्याय कर सकता है।
नेचर ह्यूमन बिहेवियर पत्रिका में 2024 में प्रकाशित एक विश्लेषण, जो एआई के साथ 106 प्रयोगों पर आधारित था, ने दिखाया कि मनुष्यों और मशीनों के बीच संयुक्त प्रदर्शन तब अनुकूलित होता है जब प्रत्येक पक्ष अपनी सबसे बड़ी ताकत वाले क्षेत्र में कार्य करता है। हालांकि, जब प्रणाली श्रेष्ठता प्रदर्शित करती है, तो उपकरण पर भरोसा करना है या उसका खंडन करना है, यह जानने में मानवीय कठिनाई अंतिम परिणाम को खतरे में डाल सकती है।
साक्षात्कार किए गए विशेषज्ञों ने इस बात पर प्रकाश डाला कि विचारों की प्रारंभिक संकल्पना, पाठ लेखन और ज्ञान सृजन जैसी प्रक्रियाओं में सक्रिय मानवीय भागीदारी की आवश्यकता होती है। उनके लिए, एआई मौजूदा कार्यों की समीक्षा करने, तर्कों पर सवाल उठाने और उन्हें परिष्कृत करने के चरणों में अधिक मूल्यवान है।
चिंता शैक्षिक वातावरण तक फैली हुई है। उद्धृत अध्ययनों ने संकेत दिया कि छात्र केवल स्कूल के कार्यों को तेज करने के लिए एआई का उपयोग करके कम सीख सकते हैं। दूसरी ओर, जब उपकरण का उपयोग स्पष्टीकरण प्राप्त करने, प्रश्न तैयार करने और अवधारणाओं को आत्मसात करने के लिए किया जाता है, तो सीखने की प्रक्रिया को होने वाले नुकसान को कम किया जाता है।
एंथ्रोपिक के जूडी हानवेन शेन और एलेक्स टैमकिन ने नई प्रोग्रामिंग लाइब्रेरी सीखने वाले डेवलपर्स के साथ अपने शोध में बताया कि जब एआई का उपयोग तैयार समाधान प्राप्त करने के शॉर्टकट के रूप में किया जाता था तो वैचारिक, कोड पढ़ने और डीबगिंग में कठिनाइयाँ होती थीं। शोधकर्ताओं की सिफारिश है कि एआई को गहनता के साधन के रूप में पुन: कॉन्फ़िगर किया जाए, जो सीखने के लिए आवश्यक मानसिक प्रयास को समाप्त करने के बजाय प्रश्न पूछने और विश्लेषणात्मक क्षमता का विस्तार करने को प्रोत्साहित करे।
