सीएआईएसआई के निदेशक के पद छोड़ने से अमेरिका की एआई रणनीति का ट्रम्प ने एक महत्वपूर्ण हिस्सा खो दिया

डोनाल्ड ट्रम्प की सरकार ने अत्याधुनिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल के लॉन्च पर नियंत्रण रखने के लिए नए उपाय लागू किए हैं, यह निर्धारित करते हुए कि किन संगठनों और कंपनियों को इन उपकरणों के नवीनतम संस्करणों का उपयोग करने की अनुमति होगी। यह जानकारी सीएनबीसी को विषय से परिचित दो स्रोतों द्वारा प्राप्त हुई।

पहुंच प्रबंधन में बदलाव

पहले, सबसे परिष्कृत मॉडल तक किसकी पहुंच होगी, इसका निर्धारण अमेरिकी एआई कंपनियों, जैसे एंथ्रोपिक और ओपनएआई, की जिम्मेदारी थी, जिनके बड़े कॉर्पोरेट ग्राहक अक्सर लाभार्थी होते थे।

एंथ्रोपिक ने पहले ही अपने साइबर सुरक्षा सिस्टम, जिसे मिथोस कहा जाता है, को प्रोजेक्ट ग्लासविंग के माध्यम से सीमित भागीदारों के एक समूह के सामने प्रस्तुत किया था। समानांतर रूप से, प्रशासन ने ओपनएआई से जीपीटी-5.6 के हालिया लॉन्च को प्रतिबंधित करने का अनुरोध किया, जबकि अपने साइबर सुरक्षा मॉडल के प्रबंधन के लिए डेब्रेक नामक एक समान संघ बनाए रखा।

आधिकारिक रुख और हालिया कार्रवाई

व्हाइट हाउस के एक अधिकारी ने सीएनबीसी को बताया कि सरकार निजी कंपनियों द्वारा किए गए लॉन्च के लिए अनुमोदन प्रदान नहीं करती है। इसी अधिकारी ने स्पष्ट किया कि सरकारी विशेषज्ञों के साथ कोई भी बातचीत, परीक्षण या बैठक स्वैच्छिक प्रकृति की है, और कंपनियों के पास इन लॉन्च के समय और दायरे पर पूर्ण स्वायत्तता है। उन्होंने राष्ट्रपति ट्रम्प द्वारा हस्ताक्षरित हालिया कार्यकारी आदेश का उल्लेख किया।

उसी अधिकारी ने कहा कि प्रशासन नवाचार को बाधित किए बिना तकनीकी सुरक्षा को मजबूत करने के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका की सभी अत्याधुनिक प्रयोगशालाओं के साथ सहयोग करना जारी रखता है।

प्रतिबंध और सरकारी कार्यक्रम

हालांकि, हाल ही में हस्तक्षेप हुआ है। पिछले महीने, ट्रम्प सरकार ने राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं के कारण क्लाउड मिथोस 5 और फेबल 5 पर प्रतिबंध लगा दिया था, हालांकि गहन बातचीत के बाद कुछ हफ्तों बाद पहुंच बहाल कर दी गई थी। इसके अतिरिक्त, ओपनएआई ने उसी अवधि में सरकारी अनुरोधों के जवाब में नए एआई मॉडल को केवल 'विश्वसनीय भागीदारों' तक सीमित करने की सूचना दी।

जून में, ट्रम्प ने एक कार्यकारी आदेश पर हस्ताक्षर किए जिसमें कंपनियों से परीक्षण उद्देश्यों के लिए मॉडल तक अग्रिम पहुंच प्रदान करने की मांग की गई। हाल ही में, प्रशासन ने अपना स्वयं का कार्यक्रम शुरू किया, जिसका शीर्षक 'गोल्ड ईगल' है, जो साइबर सुरक्षा खामियों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने के लिए निजी क्षेत्र के साथ साझेदारी पर केंद्रित है।

नई अनुमोदन संरचना

विषय से परिचित एक गुमनाम स्रोत के अनुसार, यह नया समन्वय निकाय व्हाइट हाउस को इस बात की निगरानी करने देगा कि कौन सी कंपनियां नए एआई मॉडल तक पहुंच सकती हैं। इस स्रोत ने संकेत दिया कि भविष्य के लॉन्च भागीदारों को निर्धारित करने के लिए सरकार की स्पष्ट मंजूरी पर निर्भर करेंगे, जिससे प्रोजेक्ट ग्लासविंग और डेब्रेक जैसी व्यावसायिक पहलों के भविष्य पर सवाल उठेंगे।

सरकार एक नाजुक स्थिति में काम कर रही है, क्योंकि उन्नत एआई उपकरण साइबर सुरक्षा के महत्वपूर्ण जोखिम प्रस्तुत करते हैं, जबकि अधिक सुलभ चीनी ओपन-सोर्स मॉडल अमेरिकी अत्याधुनिक प्रयोगशालाओं के साथ अंतर को तेजी से कम कर रहे हैं।

एआई में अंतरराष्ट्रीय प्रतिस्पर्धा

इस शुक्रवार (17) को, चीनी स्टार्टअप मूनशॉट एआई ने अपना मॉडल किमी के3 प्रस्तुत किया, जिसने फेबल और जीपीटी-5.6 के तुलनीय प्रदर्शन का प्रदर्शन किया, और कम से कम एक स्वतंत्र परीक्षण में अमेरिकी अत्याधुनिक मॉडलों को पीछे छोड़ दिया। क्राफ्ट वेंचर्स के संस्थापक और व्हाइट हाउस के पूर्व एआई प्रमुख डेविड सैकस ने इस प्रगति को 'चिंताजनक' बताया, चेतावनी दी कि 'इस तरह एआई दौड़ खो जाती है' और 'यदि हम इसमें उलझते हैं तो बाकी दुनिया हमारे नियमों पर नहीं खेलेगी।'

आईबीएम के सीईओ, अरविंद कृष्ण ने कहा कि संगठन ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए आवंटित पूंजी के पुनर्वितरण के आयाम का अनुमान नहीं लगाया था। इस परिदृश्य परिवर्तन के जवाब में, आईबीएम के शेयरों में मंगलवार, 14 जुलाई को न्यूयॉर्क स्टॉक एक्सचेंज में 25% की गिरावट आई, जो 1972 के बाद से सबसे बड़ी दैनिक गिरावट है।

एआई इंफ्रास्ट्रक्चर की दौड़ का प्रभाव

कृष्ण ने निवेशकों को बताया कि ऐतिहासिक उथल-पुथल का कारण व्यापक एआई इंफ्रास्ट्रक्चर स्थापित करने के लिए कॉर्पोरेट तीव्र प्रतिस्पर्धा थी। इस कदम के परिणामस्वरूप सॉफ्टवेयर की बिक्री में मंदी आई और इसने दूसरी तिमाही में आईबीएम और अन्य कंपनियों के वित्तीय परिणामों को प्रभावित किया।

कृष्ण ने कहा कि जून के अंतिम सप्ताहों में, ग्राहकों द्वारा संभावित मूल्य वृद्धि और सीमित आपूर्ति के सामने बुनियादी ढांचे को सुरक्षित करने के उद्देश्य से अपनी त्रैमासिक पूंजीगत व्यय को सर्वर, मेमोरी और स्टोरेज खरीदने की ओर मोड़ते देखा गया था। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि कई बड़े सौदे योजना के अनुसार पूरे नहीं हुए।

कॉर्पोरेट प्राथमिकताओं में बदलाव

रॉयटर्स द्वारा रिपोर्ट किए जाने के अनुसार, शेयरों के भारी मूल्यांकन में गिरावट के कारण आईबीएम को बाजार मूल्य में 70 बिलियन अमेरिकी डॉलर (वर्तमान विनिमय दर पर 356 बिलियन रुपये के बराबर) तक खोने का जोखिम उठाना पड़ा। वर्तमान में, कंपनी का मूल्यांकन लगभग 272.7 बिलियन अमेरिकी डॉलर (1.4 ट्रिलियन रुपये) है।

कई वैश्विक कंपनियों में तकनीकी प्राथमिकताओं को बदल दिया गया है। आईबीएम के कॉर्पोरेट सिस्टम और कार्यक्रमों के लिए आवंटित राशि को हार्डवेयर की खरीद की ओर पुनर्निर्देशित किया जा रहा है। व्यावसायिक बाजार एआई चलाने के लिए आवश्यक चिप्स और सर्वरों तक पहुंच सुनिश्चित करने की तलाश कर रहा है, ऐसे क्षेत्र जो पहले से ही गंभीर कमी का सामना कर रहे हैं।

निवेशकों को लिखे अपने पत्र में, अरविंद कृष्ण ने विस्तार से बताया कि इस गतिशीलता ने कंपनी को आश्चर्यचकित किया, क्योंकि कंपनियों ने खर्चों को पुनर्व्यवस्थित किया और बड़े सौदों को निलंबित कर दिया जो पहले निश्चित माने जाते थे। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि पिछले साल के अंत में, कार्यकारी ने एआई खर्चों की आलोचना की थी।

साइबर सुरक्षा और वित्तीय अनुमान

हार्डवेयर की मांग के अलावा, साइबर सुरक्षा कॉर्पोरेशनों के आईटी बजट को खर्च करने वाला एक और कारक बन गया है। एंथ्रोपिक के मिथोस जैसे उन्नत एआई मॉडल के परिचय के साथ, कंपनियां अपनी रक्षा बढ़ा रही हैं। ये नई एआई सॉफ्टवेयर में कमजोरियों की तेजी से पहचान करने में सक्षम हैं, जिससे हैकर्स को अभूतपूर्व तकनीकी लाभ मिलता है और डिजिटल सुरक्षा में पर्याप्त निवेश करने के लिए मजबूर होना पड़ता है।

इन कारकों के संयोजन ने सीधे आईबीएम को प्रभावित किया, जो अब दूसरी तिमाही में केवल 1% राजस्व वृद्धि का अनुमान लगाता है, जो कुल 17.2 बिलियन अमेरिकी डॉलर (87.5 बिलियन रुपये) है। यह प्रतिशत एक वर्ष से अधिक समय में सबसे धीमी विकास दर का प्रतिनिधित्व करता है और बाजार विश्लेषकों द्वारा अनुमानित 17.8 बिलियन अमेरिकी डॉलर (90.8 बिलियन रुपये) से कम है। कंपनी के आधिकारिक आंकड़े अगले सप्ताह, 22 जुलाई को जारी किए जाएंगे।

इस चेतावनी संकेत ने सॉफ्टवेयर क्षेत्र के भविष्य को लेकर वॉल स्ट्रीट में चिंता पैदा कर दी है। यह खंड पहले से ही कोड उत्पन्न करने और कार्यों को स्वचालित करने में सक्षम एआई के उदय के कारण दबाव में था। इस निराशावादी भावना को दर्शाते हुए, माइक्रोसॉफ्ट जैसी बड़ी कंपनियों ने भी मंगलवार को अपने शेयरों में 2% से 5% तक की गिरावट दर्ज की।

जोखिम शमन रणनीति

निवेशकों को आश्वस्त करने की कोशिश में, आईबीएम ने क्वांटम कंप्यूटिंग में अपने महत्वपूर्ण निवेश पर जोर दिया। कंपनी ने 2029 तक अपने पहले बड़े पैमाने पर क्वांटम कंप्यूटर को विकसित करने के लिए 10 बिलियन अमेरिकी डॉलर (51 बिलियन रुपये) से अधिक आवंटित किया है, जो एक आशाजनक तकनीकी क्षेत्र है जिसे संयुक्त राज्य अमेरिका सरकार से मजबूत वित्तीय समर्थन प्राप्त है।

कंपनी ने एआई बाजार पर केंद्रित साझेदारी के विस्तार पर भी प्रकाश डाला, जिसमें ओपनएआई के साथ समझौते शामिल हैं। हालांकि, ये नवाचार अभी भी प्रारंभिक चरणों में हैं और अल्पकालिक रूप से अरबों के घाटे की भरपाई करने के लिए पर्याप्त नहीं होने चाहिए।

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।

निर्भरता और संज्ञानात्मक प्रदर्शन

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।

विभिन्न क्षेत्रों में तत्काल लाभ

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।

तकनीकी सहायता के नकारात्मक परिणाम

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।

पूरक के रूप में एआई, प्रतिस्थापन के रूप में नहीं

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।

शिक्षा और सृजन पर निहितार्थ

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।