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विज्ञान और प्रौद्योगिकीGS3
GS3

कृत्रिम बुद्धिमत्ता बुनियादी ढांचा और डिजिटल सार्वजनिक वस्तुएं

स्रोत:द हिंदू ↗

क्यों मायने रखता है

यह लेख प्रौद्योगिकी, अर्थव्यवस्था और नैतिकता के महत्वपूर्ण अंतर्संबंधों पर चर्चा करता है। DPI मॉडल के माध्यम से AI बुनियादी ढांचे को 'सार्वजनिक वस्तु' (public good) के रूप में विस्तारित करना प्रौद्योगिकी शासन (technology governance) के प्रति एक अद्वितीय भारतीय दृष्टिकोण को दर्शाता है, जो GS3 (IT, प्रौद्योगिकी का स्वदेशीकरण, डिजिटल बुनियादी ढांचा) और GS4 (AI की नैतिकता और समान पहुंच) के लिए अत्यधिक प्रासंगिक है।

सारांश

इंडिया एआई इम्पैक्ट समिट 2026 में, आईटी मंत्री अश्विनी वैष्णव ने एआई (AI) के नैतिक उपयोग और शासन पर एक वैश्विक आम सहमति बनाने के भारत के उद्देश्य की घोषणा की। अगले दो वर्षों में एआई स्टैक में $200 बिलियन के निवेश की संभावना को देखते हुए, सरकार अपनी घरेलू कंप्यूट क्षमता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा रही है। इंडिया एआई मिशन (IndiaAI Mission) के तहत, एक कॉमन कंप्यूट लेयर बनाने के लिए मौजूदा 38,000 GPUs में 20,000 नए GPUs जोड़े जाएंगे। भारत के डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI) के मॉडल पर आधारित, यह कंप्यूटेशनल शक्ति लोकतांत्रिक बनी रहेगी और शोधकर्ताओं, छात्रों तथा 50 नए डीप-टेक स्टार्टअप्स की अपेक्षित लहर के लिए सुलभ होगी, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि तकनीक का विस्तार विशेष निजी नियंत्रण के बजाय सार्वजनिक कल्याण के लिए हो।

मुख्य बिंदु

  • भारत AI के नैतिक उपयोग पर एक वैश्विक सहमति बनाने का प्रयास कर रहा है ताकि सार्वजनिक हित को अधिकतम किया जा सके और इससे जुड़े नुकसानों को नियंत्रित किया जा सके।
  • अगले दो वर्षों में, देश AI स्टैक की पांच परतों में $200 बिलियन के निवेश का अनुमान लगा रहा है।
  • सरकार IndiaAI मिशन के तहत अपनी common compute layer को मजबूत करने के लिए एक सप्ताह के भीतर 20,000 अतिरिक्त GPUs की खरीद करेगी (मौजूदा 38,000 की क्षमता में वृद्धि करते हुए)।
  • भारत शोधकर्ताओं, छात्रों और उभरते स्टार्टअप्स के लिए पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने हेतु अपनी AI क्षमताओं को डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI) के रूप में व्यवस्थित कर रहा है।
  • इन पहलों का लक्ष्य आने वाले वर्षों में कम से कम 50 डीप-टेक स्टार्टअप्स के विकास को बढ़ावा देना है।

महत्वपूर्ण शब्द

IndiaAI मिशन

MeitY के तहत एक बहु-वर्षीय राष्ट्रीय पहल (2024-2029), जिसका उद्देश्य स्वदेशी कंप्यूट क्षमता, डेटासेट, फाउंडेशनल मॉडल और स्टार्टअप सहायता के माध्यम से भारत के AI इकोसिस्टम को मजबूत करना है।

UPSC context

GS पेपर III (S&T, IT); राष्ट्रीय मिशनों और तकनीकी आत्मनिर्भरता (Atmanirbharta) के लिए रणनीतियों के ज्ञान का परीक्षण करता है।

Source
डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI)

साझा, ओपन और इंटरऑपरेबल डिजिटल सिस्टम—जैसे आधार और UPI—जो आवश्यक सार्वजनिक और निजी सेवाओं को कुशलतापूर्वक और समावेशी रूप से प्रदान करने के लिए व्यापक सामाजिक स्तर पर कार्य करते हैं।

UPSC context

GS पेपर III (अर्थव्यवस्था, S&T); समावेशी विकास, गवर्नेंस और भारत के वैश्विक डिजिटल नेतृत्व के लिए प्रासंगिक।

Source
डीप-टेक स्टार्टअप्स

उन्नत विज्ञान और इंजीनियरिंग में महत्वपूर्ण सफलताओं (जैसे: AI, सेमीकंडक्टर, बायोटेक) पर केंद्रित स्टार्टअप, जो उच्च R&D तीव्रता, लंबी परिपक्वता अवधि (long gestation periods) और महत्वपूर्ण तकनीकी जोखिम द्वारा पहचाने जाते हैं।

UPSC context

GS पेपर III (Economy, S&T); उच्च-मूल्य विनिर्माण, नवाचार-आधारित विकास और रणनीतिक स्वायत्तता के लिए महत्वपूर्ण।

Source
कंप्यूट क्षमता

भौतिक हार्डवेयर—मुख्य रूप से Graphics Processing Units (GPUs)—जो बड़े पैमाने पर AI मॉडलों को प्रोसेस करने के लिए आवश्यक है; जिसे भारत के लोकतंत्रीकृत एक्सेस मॉडल (democratized access model) के तहत एक 'पब्लिक गुड' (सार्वजनिक वस्तु) माना जाता है।

UPSC context

GS पेपर III (S&T); चौथी औद्योगिक क्रांति की बुनियादी ढांचागत आवश्यकताओं को समझने के लिए आवश्यक।

Source
संप्रभु AI

डेटा पर नियंत्रण, भाषाई विविधता और रणनीतिक हितों को सुनिश्चित करने के लिए किसी राष्ट्र के भीतर AI प्रणालियों का विकास, जिससे विदेशी प्रौद्योगिकी प्रदाताओं पर निर्भरता कम हो सके।

UPSC context

सामान्य अध्ययन (GS) पेपर II और III (अंतरराष्ट्रीय संबंध, विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी); डेटा संप्रभुता, राष्ट्रीय सुरक्षा और रणनीतिक प्रौद्योगिकी नीति से संबंधित है।

Source
AI गवर्नेंस और नीतिशास्त्र

सिद्धांतों और विनियमों का वह ढांचा जिसे यह सुनिश्चित करने के लिए तैयार किया गया है कि AI का विकास और परिनियोजन जिम्मेदारी के साथ किया जाए, तथा जो पूर्वाग्रह, गोपनीयता और सुरक्षा जैसे जोखिमों का समाधान करता है।

UPSC context

GS पेपर IV (एथिक्स) और पेपर II (गवर्नेंस); नवाचार (innovation) को सामाजिक सुरक्षा उपायों के साथ संतुलित करने की क्षमता का परीक्षण करता है।

Source

प्रारंभिक ट्रैप

IndiaAI मिशन की कंप्यूट क्षमता विशेष रूप से सरकारी एजेंसियों के लिए संप्रभु एआई (sovereign AI) के निर्माण हेतु आरक्षित है।

कंप्यूट लेयर को स्पष्ट रूप से डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI) के रूप में तैयार किया गया है ताकि न केवल सरकारी संस्थाओं, बल्कि निजी छात्रों, शोधकर्ताओं और स्टार्टअप्स के लिए भी इसकी पहुंच का लोकतंत्रीकरण किया जा सके।

संबंधित अवधारणाएँ

Science and Technology

AI विकास में GPU, CPU से किस प्रकार भिन्न है?

  • पैरेलल प्रोसेसिंग: GPUs को एक साथ हजारों ऑपरेशंस को प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो न्यूरल नेटवर्क ट्रेनिंग के लिए आवश्यक बड़े पैमाने के मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन के लिए अनिवार्य है।
  • मुख्य संरचना: जहाँ CPUs में क्रमिक प्रसंस्करण (sequential processing) के लिए कुछ ही अत्यंत शक्तिशाली कोर होते हैं, वहीं GPUs में हज़ारों छोटे और सरल कोर होते हैं जिन्हें एक साथ होने वाली गणितीय संक्रियाओं के लिए अनुकूलित किया गया है।
Economy & Governance

डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI) के बुनियादी सिद्धांत क्या हैं?

  • अंतर्संचालनीयता: ओपन-सोर्स APIs और मानकों पर निर्मित, जो विभिन्न प्लेटफॉर्म्स के बीच निर्बाध एकीकरण की अनुमति देता है और वेंडर लॉक-इन को रोकता है।
  • सार्वजनिक-निजी संरचना: सरकार आधारभूत डिजिटल 'रेल्स' (जैसे पहचान या कंप्यूट) का निर्माण करती है, जिससे निजी स्टार्टअप और बाजारों के लिए इसके ऊपर अभिनव (innovative) एप्लिकेशन विकसित करना संभव हो जाता है।
  • सहमति-आधारित: फेडरेटेड आर्किटेक्चर यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा प्रवाह मजबूत सहमति तंत्रों (जैसे, अकाउंट एग्रीगेटर्स) द्वारा नियंत्रित हो।

अंतर-विषय पैटर्न

  • आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर वैश्विक साझेदारी (GPAI)

    भारत द्वारा AI सर्वसम्मति के लिए किया जा रहा प्रयास ग्लोबल पार्टनरशिप ऑन एआई (GPAI) में इसके हालिया नेतृत्व पर आधारित है, जो घरेलू AI क्षमता-निर्माण को अंतर्राष्ट्रीय तकनीकी-कूटनीति और एल्गोरिदम संबंधी जवाबदेही के साथ जोड़ता है।

  • राष्ट्रीय डीप टेक स्टार्टअप नीति

    सब्सिडी वाले AI कंप्यूट प्रदान करना सीधे उन 'लॉन्ग जेस्टेशन' (long gestation) और 'कैपिटल इंटेंसिव' (capital intensive) चुनौतियों का समाधान करता है जिन्हें ड्राफ्ट National Deep Tech Startup Policy में चिन्हित किया गया है, जो सार्वजनिक बुनियादी ढांचे को निजी IP निर्माण से जोड़ता है।

AI में CPUs/GPUs के बीच अंतर स्पष्ट करने वाले प्रीलिम्स प्रश्न, या AI कंप्यूट के लोकतांत्रीकरण हेतु भारत के DPI मॉडल के विस्तार पर मेन्स प्रश्न की अपेक्षा करें।

संबद्ध PYQ · 3

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  • 2023MainsGS3

    Introduce the concept of Artificial Intelligence (AI). How does Al help clinical diagnosis? Do you perceive any threat to privacy of the individual in the use of Al in healthcare?

  • 2024MainsGS4

    The application of Artificial Intelligence as a dependable source of input for administrative rational decision-making is a debatable issue. Critically examine the statement from the ethical point of view.

  • 2021MainsGS3

    “Investment in infrastructure is essential for more rapid and inclusive economic growth.” Discuss in the light of India's experience.