31 जुलाई 2026 को द हिंदू में प्रकाशित IAS अधिकारी श्रीवत्स कृष्णा के एक प्रभावशाली विचारपरक लेख ने एक उत्तेजक नीतिगत तर्क प्रस्तुत किया है: भारत को कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को उसी तरह व्यवहार करना चाहिए जैसे उसने पहचान, भुगतान और डेटा को किया — एक डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना (DPI) के रूप में जिसे वस्तुकरण (commoditise) कर लगभग मुफ्त बनाया जाए, न कि मुट्ठी भर वैश्विक प्रौद्योगिकी कंपनियों द्वारा एकाधिकृत रहने दिया जाए। यह तर्क, आधार-UPI-DEPA स्टैक में भारत के निर्विवाद वैश्विक नेतृत्व पर निर्मित, ठीक उस समय आया है जब भारत का इंडियाAI मिशन GPU कंप्यूट क्षमता का विस्तार कर रहा है और जब AI संप्रभुता, सामर्थ्य और समान पहुँच के प्रश्न वैश्विक प्रौद्योगिकी नीति बहसों के केंद्र में आ गए हैं।
भारत के शासन और आर्थिक भविष्य के लिए इस विषय के महत्व को कम करके नहीं आँका जा सकता। भारत वर्तमान में वैश्विक AI अर्थव्यवस्था में उस स्थिति में है जिसे लेख “निष्कर्षणकारी” (extractive) कहता है — सिलिकॉन वैली के अत्याधुनिक AI मॉडलों को शक्ति देने के लिए विशाल मात्रा में डेटा, प्रतिभा और प्रशिक्षण श्रम की आपूर्ति करना, जबकि भारतीय स्टार्टअप और नागरिकों को परिणामी बुद्धिमत्ता को डॉलर-मूल्य वाले API टोकन के रूप में वापस किराए पर लेना पड़ता है, जो निर्यात नियंत्रणों के अधीन हैं और विदेशी सर्वरों पर होस्ट किए गए हैं। यह पैटर्न, कच्चे माल के निष्कर्षण और तैयार माल के आयात के भारत के औपनिवेशिक काल के अनुभव से परिचित है, भारत की तकनीकी संप्रभुता, आर्थिक आत्मनिर्भरता, और स्वास्थ्य, शिक्षा और कृषि में AI-संचालित सार्वजनिक सेवाओं की सामर्थ्य के लिए प्रत्यक्ष निहितार्थ रखता है।
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UPSC और SSC अभ्यर्थियों के लिए, यह वास्तव में एक उच्च-मूल्य, भविष्योन्मुखी विज्ञान और प्रौद्योगिकी विषय है जो आर्थिक नीति, डिजिटल शासन, और भारत की व्यापक आत्मनिर्भर भारत और डिजिटल इंडिया रणनीतिक संरचना से जुड़ता है — ठीक वही प्रकार का अंतरविषयक, नीति-उन्मुख विषय जो उभरती प्रौद्योगिकी पर UPSC मुख्य परीक्षा के उत्तरों में प्रमुखता से दिखाई देता है।
पृष्ठभूमि और संदर्भ
भारत की DPI सफलता की कहानी तीन स्तंभों पर टिकी है: आधार (बायोमेट्रिक डिजिटल पहचान, 1.4 अरब लोगों का नामांकन), UPI (लगभग-शून्य-लागत डिजिटल भुगतान, मासिक लगभग 20 अरब लेन-देन का प्रसंस्करण), और DEPA/अकाउंट एग्रीगेटर (सहमति-आधारित डेटा-साझाकरण संरचना)। यह संयोजन — जिसे विश्व स्तर पर अद्वितीय बताया गया है क्योंकि किसी अन्य देश ने पहचान, भुगतान और डेटा-साझाकरण को एक ही अंतरसंचालनीय सार्वजनिक डिजिटल रेल प्रणाली में एकीकृत नहीं किया है — को भारत में वित्तीय समावेशन और डिजिटल भागीदारी की लागत को नाटकीय रूप से कम करने का श्रेय दिया गया है।
पाँच महत्वपूर्ण मुख्य बिंदु
- भारत का इंडियाAI मिशन, लगभग ₹10,372 करोड़ के परिव्यय के साथ, सार्वजनिक-निजी भागीदारी कंप्यूट अवसंरचना का निर्माण कर रहा है, जिसने 38,000 से अधिक GPU शामिल किए हैं और इसे 100,000 तक बढ़ाने की योजना है, जो पात्र स्टार्टअप को वैश्विक बाजार दरों की तुलना में लगभग ₹65 प्रति GPU घंटे पर कंप्यूट पहुँच प्रदान करता है।
- लेख प्रस्ताव करता है कि भारत मूलभूत AI मॉडलों को सार्वजनिक वस्तु के रूप में बनाए, यह तर्क देते हुए कि राज्य-सब्सिडी प्राप्त कंप्यूट या सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करके विकसित किसी भी AI मॉडल को ओपन-वेट्स लाइसेंस के तहत जारी किया जाना चाहिए, UPI दर्शन को प्रतिबिंबित करते हुए — सरकार रेल बनाती है जबकि निजी कंपनियाँ उपयोगकर्ता अनुभव पर प्रतिस्पर्धा करती हैं।
- एक प्रस्तावित “एकीकृत बुद्धिमत्ता इंटरफेस” (UII) की परिकल्पना UPI के समान “AI के लिए API गेटवे” के रूप में की गई है, जो पहचान, सहमति, बिलिंग और सुरक्षा के लिए मानकीकृत इंटरफेस के माध्यम से संप्रभु, निजी, खुले या स्वामित्व वाली प्रणालियों में AI मॉडलों तक अंतरसंचालनीय पहुँच सक्षम बनाता है।
- लेख इस बात को उजागर करता है कि सितंबर 2016 और 2019 के बीच, भारत में मोबाइल डेटा की प्रति गीगाबाइट लागत लगभग $4 से घटकर 30 सेंट से कम हो गई, यह दर्शाते हुए कि प्रतिस्पर्धी अवसंरचना नीति ने पहले कनेक्टिविटी के लिए एक समान “इसे मुफ्त बनाओ” परिवर्तन को कैसे प्रेरित किया।
- प्रस्ताव सुझाव देता है कि सब्सिडी का एक हिस्सा — जैसे उर्वरक सब्सिडी का दसवाँ हिस्सा — अनुसंधान संस्थानों, छात्रों और लघु व्यवसायों के लिए मुफ्त AI टोकन पहुँच को वित्तपोषित करने की ओर मोड़ा जाए, भारत के सफल “फ्रीमियम” डिजिटल सार्वजनिक वस्तु मॉडल के तर्क का विस्तार करते हुए।
डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना के लिए संवैधानिक और नीतिगत ढाँचा
यद्यपि भारत के पास AI नीति के लिए कोई समर्पित संवैधानिक प्रावधान नहीं है, ढाँचा मौजूदा डिजिटल शासन संरचना पर आधारित है, जिसमें डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023, और इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) जैसे संस्थागत निकाय शामिल हैं, जो 2024 में केंद्रीय मंत्रिमंडल द्वारा अनुमोदित इंडियाAI मिशन का प्रशासन करता है। मिशन स्वयं सात स्तंभों के माध्यम से संचालित होता है, जिसमें कंप्यूट अवसंरचना, मूलभूत मॉडल, अनुप्रयोग विकास, डेटा गुणवत्ता प्रबंधन, और कौशल विकास शामिल हैं, जो एक संकीर्ण प्रौद्योगिकी खरीद अभ्यास के बजाय एक महत्वाकांक्षी संपूर्ण-सरकार दृष्टिकोण को दर्शाता है।
आर्थिक निहितार्थ — कंप्यूट, ऊर्जा और बाजार संरचना
AI कंप्यूट को महत्वपूर्ण अवसंरचना के रूप में मानने का आर्थिक तर्क इस अवलोकन पर टिका है कि अनुमान (inference) लागत — न कि केवल प्रशिक्षण लागत — यह निर्धारित करती है कि AI व्यापक रूप से सुलभ बनता है या नहीं। AI-संबंधित बिजली मांग को राष्ट्रीय ग्रिड योजना में एकीकृत करने का लेख का प्रस्ताव, कंप्यूट क्लस्टरों को इस तरह मानते हुए जैसे कोयला लिंकेज कभी इस्पात उद्योग की सेवा करते थे, यह एक परिष्कृत पहचान दर्शाता है कि AI नीति मौलिक रूप से ऊर्जा नीति से जुड़ी हुई है, एक ऐसा क्षेत्र जहाँ राष्ट्रीय ग्रीन हाइड्रोजन मिशन जैसी योजनाओं के तहत भारत की अक्षय ऊर्जा क्षमता विस्तार एक प्रतिस्पर्धी लाभ प्रदान कर सकता है।
शासन संबंधी चिंताएँ और कार्यान्वयन चुनौतियाँ
इस दृष्टि को नीति में बदलने में महत्वपूर्ण शासन चुनौतियाँ अनसुलझी बनी हुई हैं। AI प्रशिक्षण के लिए अज्ञात सार्वजनिक डेटासेट (न्यायिक निर्णय, कृषि डेटा, बहुभाषी कोष) को एकत्रित करते समय डेटा संप्रभुता की चिंताएँ उत्पन्न होती हैं, जिसके लिए DPDP अधिनियम, 2023 के तहत मजबूत गुमनामीकरण और सहमति ढाँचे की आवश्यकता होती है। जवाबदेही के प्रश्न भी उभरते हैं: यदि सरकार-सब्सिडी वाला कंप्यूट निजी रूप से तैनात AI अनुप्रयोगों को शक्ति देता है, तो दायित्व, पूर्वाग्रह लेखा-परीक्षा, और एल्गोरिदमिक जवाबदेही पर नियामक स्पष्टता आवश्यक हो जाती है, एक ऐसा क्षेत्र जहाँ भारत की नियामक संरचना EU के AI अधिनियम की तुलना में अभी भी प्रारंभिक अवस्था में है।
भू-राजनीतिक आयाम — विखंडित होती दुनिया में प्रौद्योगिकी संप्रभुता
एक स्वदेशी, ओपन-सोर्स AI पारिस्थितिकी तंत्र के लिए प्रयास का भू-राजनीतिक महत्व भी है। जैसे-जैसे पश्चिमी राष्ट्र उन्नत AI चिप्स और मॉडलों पर निर्यात नियंत्रण लगाते हैं, भारत की संप्रभु कंप्यूट और मॉडल अवसंरचना बनाने की रणनीति भविष्य के संभावित प्रतिबंधों के प्रति संवेदनशीलता को कम करती है, “प्रौद्योगिकी गुटनिरपेक्षता” की व्यापक प्रवृत्तियों के साथ संरेखित होते हुए जो भारत की ऐतिहासिक विदेश नीति की मुद्रा को प्रतिबिंबित करती है, जिसे अब डिजिटल क्षेत्र में विस्तारित किया गया है।
आगे की राह
भारत को एक राष्ट्रीय AI सार्वजनिक वस्तु कोष (National AI Public Goods Fund) को संस्थागत रूप देना चाहिए, सब्सिडी आवंटन को सार्वजनिक संस्थानों के लिए कंप्यूट और टोकन पहुँच की ओर पुनर्निर्देशित करने के प्रस्ताव को औपचारिक बनाते हुए। सरकार को AI डेटा केंद्रों के लिए ऊर्जा नीति एकीकरण को भी तेज करना चाहिए, विशिष्ट औद्योगिक क्लस्टरों के लिए सौर पार्कों के विकास के समान समर्पित अक्षय क्षमता आवंटन सुनिश्चित करते हुए। अंततः, MeitY और RBI-शैली के क्षेत्रीय नियामकों द्वारा संयुक्त रूप से प्रशासित एक नियामक सैंडबॉक्स तंत्र स्थापित किया जाना चाहिए ताकि व्यापक तैनाती से पहले स्वास्थ्य, शिक्षा और कृषि में सार्वजनिक क्षेत्र उपयोग मामलों के लिए ओपन-वेट मूलभूत मॉडलों का परीक्षण किया जा सके, नवाचार को बाधित किए बिना सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए।
UPSC और SSC परीक्षाओं के लिए प्रासंगिकता
UPSC GS-III (विज्ञान और प्रौद्योगिकी, भारतीय अर्थव्यवस्था) के लिए, यह विषय “रोजमर्रा की जिंदगी में विकास और उनके अनुप्रयोग,” “प्रौद्योगिकी का स्वदेशीकरण,” और “बौद्धिक संपदा अधिकारों से संबंधित मुद्दों” के लिए केंद्रीय है। GS-II के लिए, यह डिजिटल इंडिया शासन विषयों से जुड़ता है। SSC परीक्षाओं के लिए, स्थैतिक तथ्यों में इंडियाAI मिशन का अनुमोदन वर्ष और बजट परिव्यय, DPDP अधिनियम 2023, और UPI/आधार/DEPA ढाँचा शामिल हैं। प्रमुख शब्द: डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना, GPU कंप्यूट, ओपन-वेट्स मॉडल, API गेटवे, और JAM त्रिमूर्ति।