इंडियाएआई मिशन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए रणनीतिक रोडमैप
स्रोत:इंडियन एक्सप्रेस ↗
क्यों मायने रखता है
IndiaAI मिशन भारत की डिजिटल रणनीति की एक आधारशिला है और यह सीधे तौर पर GS-3 (विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी, आईटी में जागरूकता) से संबंधित है। इस मिशन को समझने से अभ्यर्थियों को तकनीकी आत्मनिर्भरता, डेटा संप्रभुता, उभरती प्रौद्योगिकियों (जैसे सेमीकंडक्टर आपूर्ति श्रृंखला) की चुनौतियों और AI के नैतिक शासन (ethical governance) से जुड़े प्रश्नों को हल करने में मदद मिलती है।
सारांश
केंद्रीय मंत्रिमंडल द्वारा 10,371 करोड़ रुपये के इंडिया एआई मिशन (IndiaAI Mission) को दी गई मंजूरी भारत को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक वैश्विक केंद्र बनाने की महत्वाकांक्षा को महत्वपूर्ण प्रोत्साहन प्रदान करती है। यह मिशन स्वदेशी कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर, फाउंडेशनल मॉडल्स और एक ओपन डेटासेट्स प्लेटफॉर्म विकसित करके एक व्यापक AI पारिस्थितिकी तंत्र बनाने का लक्ष्य रखता है। हालांकि, लेख का तर्क है कि इस वित्तीय और नीतिगत प्रोत्साहन को एक सुसंगत दीर्घकालिक रणनीति का समर्थन मिलना आवश्यक है। इस गति को बनाए रखने के लिए, भारत को AI हार्डवेयर की वैश्विक कमी को दूर करना होगा, डीप-टेक अनुसंधान को बढ़ावा देना होगा, प्रतिभाओं को बनाए रखने के लिए कौशल विकास ढांचे को उन्नत करना होगा और सुरक्षित, नैतिक और विश्वसनीय AI प्रौद्योगिकियों की तैनाती सुनिश्चित करने वाले प्रगतिशील नियमों को लागू करना होगा।
मुख्य बिंदु
- 10,371 करोड़ रुपये के IndiaAI मिशन का लक्ष्य एक मजबूत AI इकोसिस्टम स्थापित करना है, जो मुख्य रूप से सार्वजनिक-निजी भागीदारी के माध्यम से संप्रभु AI कंप्यूट क्षमता (जैसे, 10,000 GPUs) के निर्माण पर केंद्रित है।
- इस पहल में गैर-व्यक्तिगत डेटा तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण करने के लिए इंडियाएआई डेटासेट्स प्लेटफॉर्म (IndiaAI Datasets Platform) की स्थापना शामिल है, जो स्थानीय भाषाओं और संदर्भों के अनुकूल आधारभूत मॉडलों (foundational models) को विकसित करने के लिए अनिवार्य है।
- उन्नत AI हार्डवेयर (सेमीकंडक्टर) के लिए वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला की बाधाएं एक महत्वपूर्ण चुनौती पेश करती हैं, जिससे AI मिशन और इंडिया सेमीकंडक्टर मिशन के बीच तालमेल आवश्यक हो गया है।
- हालांकि शुरुआती फंडिंग एक आवश्यक प्रोत्साहन प्रदान करती है, लेकिन एक निरंतर और दीर्घकालिक रणनीति को प्रतिभा को बनाए रखने (talent retention), डीप-टेक रिसर्च और सुरक्षित एवं विश्वसनीय AI के लिए एक मजबूत नियामक ढांचा स्थापित करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
महत्वपूर्ण शब्द
इंडिया एआई मिशन
AI नवाचार, स्वदेशी कंप्यूट क्षमता और फाउंडेशनल मॉडल्स के लिए एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र स्थापित करने हेतु ₹10,371 करोड़ के परिव्यय वाला एक राष्ट्रीय मिशन।
UPSC context
GS III: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी; स्वदेशीकरण और चौथी औद्योगिक क्रांति के विषयों के लिए महत्वपूर्ण।
इंडिया सेमीकंडक्टर मिशन
तकनीकी आत्मनिर्भरता प्राप्त करने के लिए सेमीकंडक्टर विनिर्माण, चिप डिजाइन और डिस्प्ले इकोसिस्टम हेतु भारत की दीर्घकालिक रणनीति को संचालित करने वाली एक नोडल एजेंसी।
UPSC context
GS III: बुनियादी ढांचा और अर्थव्यवस्था; आपूर्ति श्रृंखला लचीलापन (supply chain resilience) और आत्मनिर्भर भारत के लक्ष्यों के लिए प्रासंगिक।
डिजिटल इंडिया
एक व्यापक फ्लैगशिप कार्यक्रम जिसका उद्देश्य बुनियादी ढांचे, गवर्नेंस और इलेक्ट्रॉनिक सेवा वितरण के माध्यम से भारत को डिजिटल रूप से सशक्त समाज में परिवर्तित करना है।
UPSC context
GS II: सरकारी नीतियां; ई-गवर्नेंस, डिजिटल अर्थव्यवस्था और प्रशासनिक सुधारों के लिए मौलिक।
IndiaAI नवाचार केंद्र
IndiaAI मिशन के तहत एक विशेष केंद्र, जो स्वदेशी लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल (LMMs) और डोमेन-विशिष्ट AI फाउंडेशनल मॉडल (foundational models) विकसित करने पर केंद्रित है।
UPSC context
GS III: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी; संस्थागत अनुसंधान एवं विकास (R&D) और स्वदेशी तकनीक विकास के ज्ञान का परीक्षण करता है।
IndiaAI डेटासेट्स प्लेटफॉर्म
स्टार्टअप्स और शोधकर्ताओं को AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने और उनमें सुधार करने के लिए संरचित (structured), गैर-व्यक्तिगत डेटासेट प्रदान करने वाला एक राष्ट्रीय प्लेटफॉर्म (AI कोष)।
UPSC context
GS III: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी और IT; डेटा गवर्नेंस और बिग डेटा एनालिटिक्स विषयों के लिए महत्वपूर्ण।
लार्ज मल्टीमॉडल मॉडल्स
AI मॉडल जो विविध डेटा प्रकारों (टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो) की एक साथ व्याख्या और सृजन कर सकते हैं, और जिन्हें IndiaAI मिशन के तहत स्वदेशी विकास के लिए लक्षित किया गया है।
UPSC context
GS III: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी; उभरते AI रुझानों और स्थानीय भाषा अनुप्रयोगों की जागरूकता के लिए प्रासंगिक।
प्रारंभिक ट्रैप
IndiaAI Datasets Platform स्टार्टअप्स को व्यक्तिगत और गैर-व्यक्तिगत नागरिक डेटा दोनों तक ओपन एक्सेस प्रदान करता है।
यह प्लेटफॉर्म कड़ाई से 'गैर-व्यक्तिगत' डेटा होस्ट करता है। AI मॉडल ट्रेनिंग के लिए उपयोगकर्ता की स्पष्ट सहमति के बिना व्यक्तिगत डेटा का उपयोग करना डिजिटल पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन (DPDP) एक्ट 2023 का उल्लंघन होगा।
संबंधित अवधारणाएँ
भारतीय शासन ढांचों में 'गैर-व्यक्तिगत डेटा' (NPD) में क्या शामिल है?
- परिभाषा: ऐसा डेटा जो कभी किसी पहचाने गए प्राकृतिक व्यक्ति से संबंधित नहीं रहा, या वह पूर्व व्यक्तिगत डेटा जिसे अपरिवर्तनीय रूप से अनाम (anonymized) कर दिया गया है (जैसे, समेकित मौसम या ट्रैफिक डेटा)।
- गोपालकृष्णन समिति: MeitY द्वारा कार्य सौंपे जाने पर, इस समिति ने घरेलू स्टार्टअप्स के लिए इसके आर्थिक मूल्य का लाभ उठाने और डेटा एकाधिकार (data monopolization) को रोकने के लिए NPD साझा करने हेतु एक रूपरेखा (framework) की सिफारिश की।
- AI उपयोगिता: यह IndiaAI Datasets Platform की आधारशिला है, जो शोधकर्ताओं को नागरिकों की गोपनीयता का उल्लंघन किए बिना सुरक्षित रूप से बड़े फाउंडेशनल मॉडल (large foundational models) प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है।
AI फाउंडेशनल मॉडल की ट्रेनिंग के लिए CPUs की तुलना में GPUs को प्राथमिकता क्यों दी जाती है?
- मुख्य आर्किटेक्चर: CPUs में तेज़ अनुक्रमिक प्रसंस्करण (sequential processing) के लिए डिज़ाइन किए गए कुछ शक्तिशाली कोर होते हैं, जबकि GPUs में हज़ारों छोटे और विशिष्ट कोर (specialized cores) होते हैं।
- समानांतर प्रसंस्करण: GPUs एक साथ हजारों गणितीय संक्रियाओं (mathematical operations) को निष्पादित करते हैं। यह डीप न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक भारी मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।
- थ्रूपुट क्षमता: अपनी उच्च थ्रूपुट और समानांतर प्रकृति के कारण, GPUs विशाल डेटासेट को संसाधित करने के लिए आवश्यक समय को काफी कम कर देते हैं, जो Sovereign AI के निर्माण के लिए एक अनिवार्य आवश्यकता है।
अंतर-विषय पैटर्न
डेटा गोपनीयता बनाम AI मॉडल प्रशिक्षण
DPDP Act का सख्त सहमति ढांचा (consent architecture) व्यक्तिगत डेटा के उपयोग को सीमित करता है, जो IndiaAI मिशन को निजता के अधिकारों का उल्लंघन किए बिना कानूनी रूप से स्वदेशी मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए सुदृढ़ "गैर-व्यक्तिगत डेटा" रिपॉजिटरी बनाने हेतु प्रेरित कर रहा है।
संप्रभु कंप्यूट और फैब पारिस्थितिकी तंत्र
AI की महत्वाकांक्षाएं वैश्विक GPU आपूर्ति की कमी से बाधित हैं। वास्तविक स्वदेशी तकनीक IndiaAI मिशन के कंप्यूट लक्ष्यों और इंडिया सेमीकंडक्टर मिशन (India Semiconductor Mission) के हार्डवेयर फैब्रिकेशन लक्ष्यों के बीच तालमेल बिठाने पर निर्भर करती है।
2026 के Prelims में IndiaAI Mission के घटकों (PPP के माध्यम से 10,000 GPUs, non-personal data) को Semiconductor Mission के साथ जोड़ने वाले एक 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?
- 2025MainsGS3
India aims to become a semiconductor manufacturing hub. What are the challenges faced by the semiconductor industry in India? Mention the salient features of the India Semiconductor Mission.
- 2020PrelimsGS1
With the present state of development, Artificial Intelligence can effectively do which of the following? 1. Bring down electricity consumption in industrial units 2. Create meaningful short stories and songs 3. Disease diagnosis 4. Text-to-Speech Conversion 5. Wireless transmission of electrical energy Select the correct answer using the code given below:
