मेटा का ओपन-वेट AI मॉडल: वैश्विक AI दौड़ में बदलता खेल

20 Oct मेटा का ओपन-वेट AI मॉडल: वैश्विक AI दौड़ में बदलता खेल

✎ ओपन-वेट मॉडल में प्रशिक्षित वेट्स सार्वजनिक होते हैं, पर प्रशिक्षण डेटा और कोड अनिवार्य रूप से खुले नहीं होते; और जारी वेट्स वापस नहीं लिए जा सकते, इसलिए खुलापन और सुरक्षा का संतुलन ही एआई नेतृत्व की कुंजी है।

विषय प्रासंगिकता — यह टॉपिक कहाँ आता है

• GS Paper III — विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी (Science and Technology): कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) के विकास और उपयोग  |  GS Paper II — अंतरराष्ट्रीय संबंध (International Relations): प्रमुख शक्तियों के बीच तकनीकी प्रतिस्पर्धा और प्रौद्योगिकीय संप्रभुता  |  GS Paper III — आंतरिक सुरक्षा (Internal Security): साइबर सुरक्षा और दोहरे उपयोग वाली तकनीकों का नियमन
• Prelims: ओपन-वेट मॉडल (Open-weight Model) और स्वामित्वाधीन मॉडल (Proprietary Model) में अंतर, पैरामीटर (Parameters) और मॉडल वेट्स (Model Weights) की अवधारणा, ओपन-सोर्स (Open Source) और ओपन-वेट (Open-weight) में अंतर: प्रशिक्षण डेटा और कोड की उपलब्धता, एजेंटिक एआई (Agentic AI): स्वायत्त रूप से लंबे समय तक कार्य करने वाले एआई सिस्टम, टर्मिनल-बेंच (Terminal-Bench): कोडिंग कार्यों के मूल्यांकन हेतु बेंचमार्क परीक्षण, सेल्फ-होस्टिंग (Self-hosting) और इसके आर्थिक लाभ, दोहरे उपयोग (Dual-use) की प्रौद्योगिकी और साइबर सुरक्षा में एआई की भूमिका, इंडियाएआई मिशन (IndiaAI Mission) — भारत में स्वदेशी एआई क्षमता निर्माण की पहल
• Essay: खुलापन बनाम नियंत्रण: तकनीकी नवाचार में ओपन-सोर्स और स्वामित्व की नीति, प्रौद्योगिकी में वैश्विक नेतृत्व का निर्धारण: मानक, विश्वास और सामाजिक उत्तरदायित्व

त्वरित पुनरावृत्ति: ओपन-वेट मॉडल में प्रशिक्षित वेट्स सार्वजनिक होते हैं, पर प्रशिक्षण डेटा और कोड अनिवार्य रूप से खुले नहीं होते; और जारी वेट्स वापस नहीं लिए जा सकते, इसलिए खुलापन और सुरक्षा का संतुलन ही एआई नेतृत्व की कुंजी है।

यह खबर चर्चा में क्यों?

Meta ने अपना कोडिंग तथा लंबी अवधि के एजेंटिक कार्यों के लिए बनाया गया मॉडल Muse Spark Open ओपन-वेट रूप में जारी किया है। यह मॉडल अप्रैल में अपने प्रारंभ से स्वामित्वाधीन रहा था। कंपनी इसे अमेरिका में निर्मित अब तक का सबसे सक्षम ओपन-वेट मॉडल बता रही है। यह कदम ऐसे समय आया है जब चीन के ओपन-वेट मॉडल तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं। विश्लेषण के अनुसार एआई प्रतिस्पर्धा का स्वरूप बदल रहा है। अब प्रश्न केवल यह नहीं है कि कौन सा देश सबसे शक्तिशाली स्वामित्वाधीन मॉडल बनाता है, बल्कि यह भी है कि किसका ओपन-वेट मॉडल दुनिया भर के डेवलपरों के लिए डिफ़ॉल्ट आधार बनता है। टर्मिनल-बेंच 2.1 पर चीन के Kimi K3, GLM 5.3 और Qwen3.8 को Muse Spark Open से बेहतर अंक मिले हैं, जिससे अमेरिकी पक्ष के लिए अभी कुछ दूरी शेष मानी जा रही है।

पृष्ठभूमि

• ओपन-वेट मॉडल में प्रशिक्षित मॉडल के वेट्स (पैरामीटर-मान) सार्वजनिक रूप से डाउनलोड, संचालित और अनुकूलित किए जा सकते हैं, परंतु यह उपयोग जारी करने वाली कंपनी की लाइसेंस शर्तों के अधीन होता है।
• स्वामित्वाधीन मॉडल की सुविधा केवल सेवा प्रदाता के माध्यम से मिलती है, जिससे उपयोगकर्ता की नियंत्रण क्षमता सीमित रहती है।
• Meta का Llama परिवार पहले से ही ओपन-वेट मॉडल के लिए जाना जाता रहा है, और चीन की कई कंपनियों के ओपन-वेट मॉडल हाल के समय में वैश्विक डेवलपर समुदाय में व्यापक रूप से अपनाए गए हैं।
• एआई के उपयोग में साइबर सुरक्षा का क्षेत्र विशेष महत्व रखता है, क्योंकि एआई से कमजोरियों की पहचान और सुरक्षा उपायों का विकास दोनों संभव हैं।
• भारत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए इंडियाएआई मिशन (IndiaAI Mission) के अंतर्गत कम्प्यूटिंग क्षमता, डेटासेट और स्वदेशी मॉडल विकास पर बल दिया गया है, जिसकी नोडल एजेंसी इलेक्ट्रॉनिकी और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) है।

ओपन-वेट मॉडल क्या है?

• ओपन-वेट मॉडल वह एआई मॉडल है जिसके प्रशिक्षित वेट्स यानी पैरामीटर-मान सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराए जाते हैं, ताकि कोई भी उन्हें डाउनलोड करके चला और अनुकूलित कर सके।
• पैरामीटर वे संख्यात्मक मान हैं जो प्रशिक्षण के दौरान सीखे जाते हैं और मॉडल के व्यवहार को निर्धारित करते हैं।
• ओपन-सोर्स (Open Source) की तुलना में ओपन-वेट में प्रशिक्षण डेटा और पूरा प्रशिक्षण कोड अनिवार्य रूप से सार्वजनिक नहीं होता; इसलिए दोनों को एक ही अर्थ में नहीं लेना चाहिए।
• स्वामित्वाधीन मॉडल में वेट्स गोपनीय रहते हैं और मॉडल तक पहुँच केवल एपीआई (API) या सेवा शुल्क के माध्यम से मिलती है।
• ओपन-वेट मॉडल से डेवलपर और व्यवसाय अपने हार्डवेयर पर मॉडल चला सकते हैं (सेल्फ-होस्टिंग), जिससे डेटा पर नियंत्रण बढ़ता है और लागत घट सकती है।
• इसके प्रमुख लाभ हैं: नवाचार को गति, एक-दो प्रदाताओं पर निर्भरता में कमी, तथा स्थानीय भाषाओं और विशिष्ट क्षेत्रों के लिए अनुकूलन की सुविधा।
• इसके प्रमुख जोखिम हैं: जारी किए गए वेट्स को वापस नहीं लिया जा सकता, इसलिए उनके दुरुपयोग की निगरानी कठिन है, विशेषकर साइबर हमलों और दोहरे उपयोग वाले क्षेत्रों में।
• इसलिए नीति-निर्माण में खुलेपन के लाभ और सुरक्षा उपायों के बीच संतुलन आवश्यक माना जाता है, और यही आज की वैश्विक एआई बहस का केंद्रीय प्रश्न है।

मुख्य विशेषताएँ

विशेषता	महत्व
खुले-भार वाला मॉडल (Open-weight Model)	मॉडल के प्राचल (Parameters) डाउनलोड, संचालन और अनुकूलन के लिए उपलब्ध होते हैं, जो लाइसेंस की शर्तों के अधीन है। इससे उपयोगकर्ता और कंपनियाँ अपने उपयोग पर अधिक नियंत्रण पाती हैं।
स्वामित्वाधीन मॉडल (Proprietary Model)	प्राचल पेटेंट और स्वामित्व में रहते हैं। ऐसे मॉडल की पहुँच प्रायः प्रदाता द्वारा दी गई सेवा तक सीमित होती है।
Muse Spark Open	मेटा (Meta) द्वारा जारी कोडिंग और लंबे समय तक चलने वाले एजेंट-आधारित कार्यों के लिए बनाया गया खुले-भार वाला मॉडल। यह अप्रैल में आए स्वामित्वाधीन संस्करण का खुला रूप है।
स्व-होस्टिंग (Self-hosting)	कंपनियाँ मॉडल को अपने हार्डवेयर पर चला सकती हैं। इससे लागत घटाने की संभावना बनती है, विशेषकर उन फर्मों के लिए जो अग्रणी-स्तरीय हार्डवेयर का खर्च नहीं उठा सकतीं।
मानक परीक्षण (Benchmark) परिणाम	Terminal-Bench 2.1 पर चीन के Kimi K3, GLM 5.3 और Qwen3.8 का स्कोर Muse Spark Open से अधिक है। यह अमेरिकी मॉडल की तकनीकी प्रतिस्पर्धा की वर्तमान स्थिति दर्शाता है।
साइबर सुरक्षा में उपयोग	खुले-भार वाले मॉडल से संस्थाएँ सुरक्षा कमजोरियों की पहचान और बचाव विकसित कर सकती हैं, क्योंकि प्रतिबंधात्मक नीतियाँ इस उपयोग को सीमित नहीं करतीं।

महत्व

आर्थिक महत्व

• खुले-भार वाले मॉडल लागत घटाने का संभावित साधन हैं, क्योंकि इन्हें स्थानीय रूप से चलाया जा सकता है।
• छोटी और मध्यम फर्में अपने डेटा और अनुप्रयोगों पर नियंत्रण रखते हुए कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपना सकती हैं।
• वाणिज्यिक पारिस्थितिकी तंत्र इस बात से प्रभावित होता है कि डेवलपर किस मॉडल को आधार बनाकर सेवाएँ और उपकरण बनाते हैं।

सामरिक और भू-राजनीतिक महत्व

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता की प्रतिस्पर्धा अब केवल सबसे शक्तिशाली स्वामित्वाधीन मॉडल तक सीमित नहीं है। अब यह प्रश्न है कि विश्व भर के डेवलपर किसके खुले-भार वाले मॉडल को डिफ़ॉल्ट रूप से अपनाते हैं।
• जो देश या कंपनी डेवलपरों का पसंदीदा मंच बनती है, वह भविष्य की दिशा, तकनीकी मानकों और वाणिज्यिक तंत्र को प्रभावित कर सकती है।
• चीन की खुले-भार क्षेत्र में बढ़ती उपस्थिति ने अमेरिकी कंपनियों को अपने मॉडल का खुला संस्करण जारी करने की ओर प्रेरित किया है।

तकनीकी और नवाचार महत्व

• खुले-भार वाले मॉडल नवाचार को प्रोत्साहित करते हैं और कुछ गिने-चुने प्रदाताओं पर निर्भरता घटाते हैं।
• एजेंट-आधारित कार्य, यानी ऐसे सिस्टम जो लंबे समय तक स्वतः कार्य करें, कोडिंग और जटिल कार्यप्रवाह में नए अवसर खोलते हैं।

चुनौतियाँ

1. निगरानी और दुरुपयोग का जोखिम

• एक बार भार (Weights) सार्वजनिक हो जाने पर उन्हें वापस नहीं लिया जा सकता।
• व्यापक वितरण के बाद शक्तिशाली क्षमताओं की निगरानी कठिन हो जाती है।
• सुरक्षा उपायों को मॉडल के खुले स्वरूप के साथ संतुलित करना एक नीतिगत चुनौती है।

यूपीएससी लिंक: GS-3: सूचना प्रौद्योगिकी, साइबर सुरक्षा और उभरती प्रौद्योगिकियों का दुरुपयोग

2. साइबर सुरक्षा का दोहरा उपयोग

• वही क्षमता जो कमजोरियों की पहचान में सहायक है, हमलावरों के हाथ में भी जा सकती है।
• रक्षात्मक और आक्रामक उपयोग के बीच स्पष्ट सीमा तय करना कठिन है।

यूपीएससी लिंक: GS-3: आंतरिक सुरक्षा और साइबर खतरे

3. प्रतिस्पर्धा और तकनीकी बढ़त

• मानक परीक्षणों में चीन के कुछ मॉडल आगे हैं, जो दर्शाता है कि अमेरिकी डेवलपरों को अभी और प्रयास करना होगा।
• शक्तिशाली आधारभूत मॉडल विकसित करने के लिए अनुसंधान, कंप्यूटिंग संसाधन और प्रतिभा तीनों की आवश्यकता है।

यूपीएससी लिंक: GS-3: आर्थिक विकास और प्रौद्योगिकीय आत्मनिर्भरता

4. विश्वास और उत्तरदायी उपयोग

• डेवलपर और व्यवसाय उसी मॉडल को अपनाते हैं जिस पर वे भरोसा कर सकें और जो उनकी लागत-क्षमता के भीतर हो।
• समाज द्वारा जिम्मेदारी से उपयोग के लिए पारदर्शिता, मूल्यांकन और जवाबदेही के ढाँचे आवश्यक हैं।

यूपीएससी लिंक: GS-2: शासन में नैतिकता, जवाबदेही और पारदर्शिता

5. वैश्विक मानक निर्धारण

• जो देश प्रमुख मॉडलों का मानक तय करता है, वह तकनीकी और वाणिज्यिक मानकों को भी प्रभावित करता है।
• विकासशील देशों के लिए ऐसे मॉडलों पर निर्भरता से डेटा संप्रभुता और स्वदेशी क्षमता के प्रश्न उठते हैं।

यूपीएससी लिंक: GS-2: भारत के हित और अंतरराष्ट्रीय संबंध; GS-3: प्रौद्योगिकीय आत्मनिर्भरता

चुनौतियाँ — यूपीएससी दृष्टिकोण

मुद्दा	चिंता
अपरिवर्तनीय वितरण	जारी किए गए भार वापस नहीं लिए जा सकते, इसलिए गलत उपयोग रोकना कठिन है।
दोहरे उपयोग की क्षमता	साइबर सुरक्षा में रक्षा और हमले दोनों के लिए एक ही तकनीक उपयोग हो सकती है।
निगरानी की सीमा	व्यापक वितरण के बाद मॉडल के उपयोग की निगरानी और ट्रैकिंग कठिन होती है।
तकनीकी अंतर	मानक परीक्षणों में कुछ चीनी मॉडल आगे हैं, जो प्रतिस्पर्धा के दबाव को दर्शाता है।
मानक और वाणिज्यिक नियंत्रण	प्रमुख मॉडल का चयन तकनीकी मानकों और बाजार की संरचना को प्रभावित करता है।
विश्वास और सुलभता	मॉडल की विश्वसनीयता, सस्ती उपलब्धता और जिम्मेदार उपयोग सुनिश्चित करना आवश्यक है।

आगे की राह

• खुले-भार वाले मॉडलों के लिए सुरक्षा मूल्यांकन और जोखिम-आधारित मानक विकसित किए जाएँ, विशेषकर साइबर सुरक्षा से जुड़े उपयोग के लिए।
• उत्तरदायी विकास के लिए उद्योग, शैक्षणिक संस्थानों और सरकार के बीच स्वैच्छिक तथा नियामक सहयोग का ढाँचा बनाया जाए।
• सार्वजनिक डेटा, कंप्यूटिंग संसाधनों और अनुसंधान में निवेश बढ़ाकर घरेलू आधारभूत मॉडल क्षमता को सुदृढ़ किया जाए।
• मॉडल के प्रशिक्षण डेटा, लाइसेंस शर्तों और क्षमता-सीमा के बारे में पारदर्शी प्रकटीकरण को प्रोत्साहित किया जाए।
• साइबर सुरक्षा एजेंसियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता से होने वाले हमलों और रक्षात्मक उपयोग दोनों के लिए अद्यतन दिशानिर्देश तैयार करें।
• विदेशी मॉडलों पर निर्भरता घटाने के लिए डेटा संप्रभुता और स्वदेशी तकनीकी क्षमता को नीति का केंद्र बनाया जाए।
• बहुपक्षीय मंचों पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के सुरक्षित और उत्तरदायी उपयोग के साझा सिद्धांतों पर सहमति को बढ़ावा दिया जाए।

यूपीएससी मूल्य-संवर्धन

प्रारंभिक अभ्यास प्रश्न

Q1. ओपन-वेट (Open-weight) कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों के संदर्भ में निम्नलिखित कथनों पर विचार कीजिए:
1. ऐसे मॉडलों के प्रशिक्षित पैरामीटर (parameters) डाउनलोड किए जा सकते हैं, चलाए जा सकते हैं और अनुज्ञप्ति की शर्तों के अधीन अनुकूलित किए जा सकते हैं।
2. एक बार व्यापक रूप से वितरित हो जाने के बाद जारी किए गए वेट्स (weights) को मूल प्रदाता द्वारा वापस बुलाया (recall) जा सकता है।
3. ऐसे मॉडल उपयोगकर्ताओं को अपने ढाँचे पर मॉडल चलाने (self-hosting) की सुविधा देकर कुछ प्रदाताओं पर निर्भरता घटा सकते हैं।
उपर्युक्त कथनों में से कितने सही हैं?

1. केवल एक
2. केवल दो
3. केवल तीन
4. उपर्युक्त सभी

उत्तर: केवल दो — कथन 1 सही है, क्योंकि ओपन-वेट मॉडल के पैरामीटर डाउनलोड और अनुकूलन के लिए उपलब्ध होते हैं, पर यह उनकी अनुज्ञप्ति-शर्तों पर निर्भर है। कथन 2 गलत है, क्योंकि जारी किए गए वेट्स को वापस नहीं बुलाया जा सकता, यही इस मॉडल की दोधारी प्रकृति है। कथन 3 सही है, क्योंकि स्वयं-होस्टिंग से निर्भरता और लागत दोनों घटती हैं।

Q2. निम्नलिखित दो कथनों पर विचार कीजिए:
अभिकथन (A): कुछ कंपनियों के लिए ओपन-वेट मॉडल का उपयोग उन्नत-स्तरीय भारी हार्डवेयर के बिना भी व्यावहारिक हो सकता है।
कारण (R): ओपन-वेट मॉडल को अपने आंतरिक ढाँचे पर चलाने से प्रत्येक उपयोग पर होने वाले बाहरी API शुल्क से बचा जा सकता है।
नीचे दिए गए विकल्पों में से सही उत्तर चुनिए:

1. A और R दोनों सही हैं और R, A की सही व्याख्या है
2. A और R दोनों सही हैं, किंतु R, A की सही व्याख्या नहीं है
3. A सही है, किंतु R गलत है
4. A गलत है, किंतु R सही है

उत्तर: A और R दोनों सही हैं और R, A की सही व्याख्या है — ओपन-वेट मॉडल को स्वयं-होस्ट करने से कंपनी को बाहरी सेवा के सतत शुल्क के बजाय अपने संसाधनों पर चलाने का विकल्प मिलता है, इसलिए R, A की सही व्याख्या करता है। यह लागत-संबंधी तर्क ही ओपन-वेट मॉडल को छोटी और मध्यम कंपनियों के लिए आकर्षक बनाता है।

Q3. निम्नलिखित सूचियों का सही मिलान कीजिए:
सूची I (अवधारणा/संस्था)
1. ओपन-वेट मॉडल
2. स्वामित्वाधीन मॉडल
3. सर्ट-इन (CERT-In)

सूची II (विवरण)
P. ऐसा मॉडल जिसके पैरामीटर पेटेंट या प्रतिबंधों के अंतर्गत रहते हैं और उपयोगकर्ता केवल प्रदाता की सेवा के माध्यम से उसका उपयोग कर पाते हैं
Q. ऐसा मॉडल जिसके पैरामीटर डाउनलोड, चलाने और अनुकूलन के लिए उपलब्ध होते हैं, जो अनुज्ञप्ति-शर्तों के अधीन है
R. सूचना प्रौद्योगिकी अधिनियम, 2000 की धारा 70B के अंतर्गत स्थापित साइबर सुरक्षा घटनाओं के प्रतिक्रिया हेतु राष्ट्रीय नोडल एजेंसी

सही उत्तर चुनिए:

1. 1-Q, 2-P, 3-R
2. 1-P, 2-Q, 3-R
3. 1-Q, 2-R, 3-P
4. 1-R, 2-P, 3-Q

उत्तर: 1-Q, 2-P, 3-R — ओपन-वेट मॉडल का मेल Q से है, क्योंकि उसके पैरामीटर डाउनलोड और अनुकूलन के लिए उपलब्ध होते हैं। स्वामित्वाधीन मॉडल का मेल P से है, जबकि सर्ट-इन का मेल R से है, जो आईटी अधिनियम, 2000 की धारा 70B से स्थापित राष्ट्रीय नोडल एजेंसी है।

मुख्य अभ्यास प्रश्न

✍ ओपन-वेट कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों के उदय ने वैश्विक तकनीकी प्रतिस्पर्धा का स्वरूप बदल दिया है, क्योंकि अब प्रतिस्पर्धा केवल सबसे शक्तिशाली स्वामित्वाधीन मॉडल बनाने की नहीं, बल्कि यह तय करने की है कि किसका ओपन-वेट मॉडल डेवलपर्स के लिए डिफ़ॉल्ट आधार बनता है। इस परिवर्तन के आर्थिक और सामरिक निहितार्थों का समालोचनात्मक परीक्षण कीजिए। साथ ही उत्तर दीजिए कि जारी किए गए वेट्स को वापस न बुलाए जा सकने की प्रकृति से उत्पन्न दोहरे उपयोग के जोखिमों को विधिक और संस्थागत सुरक्षा-उपायों से किस प्रकार संतुलित किया जा सकता है। (15 Marks)

रूपरेखा: उत्तर की संरचना: (1) परिचय: ओपन-वेट मॉडल की परिभाषा, जिसमें प्रशिक्षित पैरामीटर डाउनलोड, चलाने और अनुकूलन के लिए उपलब्ध होते हैं पर प्रशिक्षण-डेटा या स्रोत-कोड का सार्वजनिक होना अनिवार्य नहीं है; स्वामित्वाधीन मॉडल से अंतर। Meta के Muse Spark Open के उदाहरण से समकालीन संदर्भ दें, और बताएँ कि अमेरिकी और चीनी मॉडलों के बीच मानक-निर्धारण की होड़ है। (2) आर्थिक निहितार्थ: लागत में कमी, स्वयं-होस्टिंग से छोटी कंपनियों और स्टार्टअप के लिए सुलभता, प्रतिबंधों से मुक्त अनुप्रयोग; भारत के संदर्भ में इंडियाएआई मिशन (IndiaAI Mission) और डिजिटल इंडिया की भूमिका। (3) सामरिक निहितार्थ: जो देश का मॉडल डेवलपर्स का डिफ़ॉल्ट बनता है वह तकनीकी मानकों और पारिस्थितिकी तंत्र को प्रभावित करता है; तकनीकी संप्रभुता और विदेशी मॉडलों पर निर्भरता का प्रश्न; आत्मनिर्भर भारत के संदर्भ में विवेचना। (4) दोहरे उपयोग का जोखिम: साइबर सुरक्षा में रक्षा और आक्रमण दोनों के लिए उपयोग; वेट्स वापस नहीं बुलाए जा सकते, इसलिए निगरानी कठिन। (5) सुरक्षा-उपाय: आईटी अधिनियम, 2000 (धारा 70B के अंतर्गत सर्ट-इन की भूमिका और साइबर घटनाओं की रिपोर्टिंग); राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा नीति, 2013; डेटा संरक्षण के लिए डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023; यूरोपीय संघ का कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम, 2024, जिसमें ओपन-सोर्स मॉडलों को आंशिक छूट है पर उच्च-जोखिम वाले और प्रणालीगत जोखिम वाले मॉडलों पर दायित्व हैं; OECD के AI सिद्धांत। (6) संतुलित दृष्टिकोण: नवाचार और पारदर्शिता बनाम निगरानी और सुरक्षा के बीच संतुलन; निष्कर्ष में विश्वसनीयता, सामर्थ्य और सामाजिक उत्तरदायी उपयोग को नेतृत्व की कसौटी बताना। उदाहरणों में सार्वजनिक संस्थाओं की भूमिका और अंतरराष्ट्रीय सहयोग को शामिल करें।

स्रोत: The Indian Express

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शैक्षिक उद्देश्य हेतु AanyaAi द्वारा जनित।

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