स्वच्छ डेटा और टिकाऊ AI: क्यों हैं ये UPSC-राज्य PCS के लिए महत्वपूर्ण?

03 Sep स्वच्छ डेटा और टिकाऊ AI: क्यों हैं ये UPSC-राज्य PCS के लिए महत्वपूर्ण?

✎ विश्वसनीय और निष्पक्ष AI प्रणालियों के लिए स्वच्छ और विविध डेटा आवश्यक है, जबकि सतत AI प्रौद्योगिकियां पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने पर केंद्रित हैं।

विषय प्रासंगिकता — यह टॉपिक कहाँ आता है

• GS Paper III — विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी
• Prelims: कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), मशीन लर्निंग (ML), स्वच्छ डेटा, सिंथेटिक डेटा, क्वांटम प्रौद्योगिकी, बड़ा डेटा (Big Data), छोटा डेटा (Small Data), बृहत् भाषा मॉडल (LLMs), डेटा सेंटर
• Essay: भविष्य की प्रौद्योगिकियां और उनका सतत विकास, डेटा-संचालित दुनिया में नैतिक विचार

त्वरित पुनरावृत्ति: विश्वसनीय और निष्पक्ष AI प्रणालियों के लिए स्वच्छ और विविध डेटा आवश्यक है, जबकि सतत AI प्रौद्योगिकियां पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने पर केंद्रित हैं।

यह खबर चर्चा में क्यों?

आंध्र विश्वविद्यालय इंजीनियरिंग कॉलेज द्वारा आयोजित ‘क्वांटम एन्हांस्ड सस्टेनेबल टेक्नोलॉजीज फॉर AI सिस्टम्स (QUEST-AI)’ नामक अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में स्वच्छ डेटा और सतत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकियों के महत्व पर व्यापक चर्चा हुई। विशेषज्ञों ने विश्वसनीय AI प्रणालियों के लिए स्वच्छ और विविध डेटा की आवश्यकता पर बल दिया, साथ ही सिंथेटिक डेटा के उपयोग की सीमाओं पर भी प्रकाश डाला।

पृष्ठभूमि

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence – AI) कंप्यूटर विज्ञान का एक क्षेत्र है जो मशीनों को मानव जैसी बुद्धिमत्ता प्रदर्शित करने में सक्षम बनाता है।
• मशीन लर्निंग (Machine Learning – ML) AI का एक उप-क्षेत्र है जो एल्गोरिदम को डेटा से सीखने और भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है।
• AI प्रणालियों की सटीकता और विश्वसनीयता सीधे उन्हें प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता पर निर्भर करती है।
• बड़ा डेटा (Big Data) विशाल, विविध और तीव्र गति से उत्पन्न होने वाले डेटा सेट को संदर्भित करता है जिनका विश्लेषण पारंपरिक तरीकों से कठिन होता है।
• क्वांटम प्रौद्योगिकी (Quantum Technology) क्वांटम यांत्रिकी के सिद्धांतों का उपयोग करके नई प्रौद्योगिकियों, जैसे क्वांटम कंप्यूटिंग और क्वांटम संचार, का विकास करती है।
• सतत प्रौद्योगिकी (Sustainable Technology) ऐसी प्रौद्योगिकियों को संदर्भित करती है जो पर्यावरण पर नकारात्मक प्रभाव को कम करती हैं और संसाधनों का कुशलता से उपयोग करती हैं।

स्वच्छ डेटा और सतत AI प्रौद्योगिकियां क्या हैं?

• स्वच्छ डेटा (Clean Data) से तात्पर्य ऐसे डेटा से है जो त्रुटियों, विसंगतियों, डुप्लिकेट और असंगतताओं से मुक्त होता है। यह AI मॉडल को सटीक और निष्पक्ष परिणाम देने में मदद करता है।
• विविध डेटा (Diverse Data) यह सुनिश्चित करता है कि AI मॉडल विभिन्न परिदृश्यों और उपयोगकर्ता समूहों का प्रतिनिधित्व करें, जिससे पूर्वाग्रह (Bias) कम होता है और मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता बढ़ती है।
• सिंथेटिक डेटा (Synthetic Data) कृत्रिम रूप से उत्पन्न डेटा होता है जो वास्तविक दुनिया के डेटा की विशेषताओं को दर्शाता है। इसका उपयोग तब किया जाता है जब वास्तविक डेटा दुर्लभ या संवेदनशील होता है, लेकिन इसके अत्यधिक उपयोग से त्रुटियां बढ़ सकती हैं।
• छोटा डेटा (Small Data) उन स्थितियों को संदर्भित करता है जहां डेटा की उपलब्धता सीमित होती है। ऐसे मामलों में भी गुणवत्तापूर्ण डेटा पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण है।
• बृहत् भाषा मॉडल (Large Language Models – LLMs) गहरे शिक्षण (Deep Learning) पर आधारित AI मॉडल हैं जो बड़ी मात्रा में पाठ्य डेटा से प्रशिक्षित होते हैं और मानव जैसी भाषा को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम होते हैं।
• सतत AI प्रौद्योगिकियां (Sustainable AI Technologies) AI प्रणालियों के विकास और संचालन के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने पर केंद्रित हैं, जैसे कि ऊर्जा-कुशल डेटा सेंटर और एल्गोरिदम का उपयोग।
• क्वांटम-एन्हांस्ड AI डेटा सेंटर (Quantum-Enhanced AI Data Centres) भविष्य की ऐसी सुविधाएं हो सकती हैं जो AI प्रसंस्करण के लिए क्वांटम प्रौद्योगिकी की शक्ति का लाभ उठाती हैं, जिससे ऊर्जा दक्षता और कम्प्यूटेशनल क्षमता में वृद्धि हो सकती है।

मुख्य विशेषताएँ

महत्व

तकनीकी महत्व

• AI प्रणालियों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार के लिए स्वच्छ और विविध डेटा का महत्व।
• सिंथेटिक डेटा के विवेकपूर्ण उपयोग की आवश्यकता, विशेषकर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में त्रुटियों को कम करने के लिए।
• क्वांटम प्रौद्योगिकी और AI के संभावित सहक्रियात्मक एकीकरण से भविष्य के कंप्यूटिंग और डेटा प्रोसेसिंग में क्रांतिकारी परिवर्तन।

पर्यावरणीय महत्व

• डेटा केंद्रों की बढ़ती ऊर्जा मांगों को पूरा करने के लिए टिकाऊ ऊर्जा स्रोतों, जैसे परमाणु ऊर्जा, की खोज।
• पर्यावरण पर AI प्रौद्योगिकी के पदचिह्न को कम करने के लिए ऊर्जा-कुशल AI प्रणालियों और डेटा केंद्रों का विकास।

आर्थिक महत्व

• विश्वविद्यालय अनुसंधान को वास्तविक-जीवन के अनुप्रयोगों और व्यावसायिक मूल्य में बदलने पर जोर, नवाचार और आर्थिक संवृद्धि को बढ़ावा देना।
• उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा और टिकाऊ AI प्रौद्योगिकियों में निवेश से भविष्य की अर्थव्यवस्थाओं के लिए प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्राप्त करना।

चुनौतियाँ

1. डेटा गुणवत्ता और उपलब्धता

• AI प्रणालियों के लिए उच्च-गुणवत्ता, स्वच्छ और विविध डेटा प्राप्त करना।
• वास्तविक-विश्व डेटा की कमी होने पर सिंथेटिक डेटा पर अत्यधिक निर्भरता से बचना।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी – सूचना प्रौद्योगिकी

2. ऊर्जा खपत

• AI डेटा केंद्रों की बढ़ती बिजली आवश्यकताओं को पूरा करना।
• टिकाऊ और नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों को एकीकृत करना।

यूपीएससी लिंक: पर्यावरण एवं पारिस्थितिकी – ऊर्जा सुरक्षा

3. AI मॉडल में त्रुटि प्रसार

• खराब गुणवत्ता वाले डेटा या अत्यधिक सिंथेटिक डेटा के उपयोग से AI मॉडल में त्रुटियों का बढ़ना।
• बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में सटीकता और विश्वसनीयता बनाए रखना।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी – कृत्रिम बुद्धिमत्ता

4. अनुसंधान से अनुप्रयोग तक का अंतर

• विश्वविद्यालय अनुसंधान को वास्तविक-जीवन के अनुप्रयोगों और व्यावसायिक मूल्य में परिवर्तित करना।
• अकादमिक नवाचार और औद्योगिक कार्यान्वयन के बीच समन्वय स्थापित करना।

यूपीएससी लिंक: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी – नवाचार

चुनौतियाँ — यूपीएससी दृष्टिकोण

आगे की राह

• AI प्रणालियों की विश्वसनीयता सुनिश्चित करने के लिए स्वच्छ, विविध और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा के अधिग्रहण और प्रबंधन पर ध्यान केंद्रित करना।
• सिंथेटिक डेटा के उपयोग के लिए स्पष्ट सीमाएँ और दिशानिर्देश स्थापित करना, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के संदर्भ में।
• डेटा केंद्रों की बढ़ती ऊर्जा मांगों को पूरा करने के लिए परमाणु ऊर्जा जैसे टिकाऊ और कम कार्बन वाले ऊर्जा स्रोतों में निवेश को बढ़ावा देना।
• क्वांटम प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच तालमेल का पता लगाने के लिए अनुसंधान और विकास को प्रोत्साहित करना।
• छोटे डेटा के महत्व को पहचानना और सीमित डेटा उपलब्धता वाले क्षेत्रों के लिए AI समाधान विकसित करना।
• विश्वविद्यालय अनुसंधान को वास्तविक-विश्व अनुप्रयोगों और व्यावसायिक मूल्य में बदलने के लिए अकादमिक-उद्योग सहयोग को मजबूत करना।
• AI प्रौद्योगिकियों के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के लिए ऊर्जा-कुशल AI एल्गोरिदम और हार्डवेयर के विकास को प्राथमिकता देना।

यूपीएससी मूल्य-संवर्धन

प्रारंभिक अभ्यास प्रश्न

Q1. निम्नलिखित कथनों पर विचार करें:
1. स्वच्छ और विविध डेटा विश्वसनीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियों के लिए आवश्यक हैं।
2. सिंथेटिक डेटा का उपयोग केवल तभी किया जाना चाहिए जब वास्तविक दुनिया का डेटा दुर्लभ हो और इसके उपयोग की स्पष्ट सीमाएँ होनी चाहिए।
3. क्वांटम प्रौद्योगिकी और AI का भविष्य में एक साथ काम करने की संभावना है।
उपरोक्त में से कितने कथन सही हैं?

1. केवल एक
2. केवल दो
3. सभी तीन
4. कोई नहीं

उत्तर: सभी तीन — कथन 1 सही है क्योंकि विश्वसनीय AI प्रणालियों के लिए स्वच्छ और विविध डेटा महत्वपूर्ण हैं। कथन 2 भी सही है क्योंकि सिंथेटिक डेटा का उपयोग वास्तविक डेटा की कमी होने पर किया जा सकता है, लेकिन इसकी निर्भरता से त्रुटियाँ बढ़ सकती हैं, इसलिए स्पष्ट सीमाएँ आवश्यक हैं। कथन 3 भी सही है क्योंकि BARC के वैज्ञानिक ने भविष्य में क्वांटम प्रौद्योगिकी और AI के सह-अस्तित्व की संभावना व्यक्त की है।

Q2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के संदर्भ में, ‘सिंथेटिक डेटा’ के उपयोग के बारे में निम्नलिखित में से कौन सा कथन सबसे सटीक है?

1. यह हमेशा वास्तविक दुनिया के डेटा से बेहतर होता है।
2. यह केवल बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में ही प्रयोग किया जाता है।
3. यह वास्तविक डेटा की कमी होने पर सहायक हो सकता है, लेकिन अत्यधिक निर्भरता से त्रुटियाँ बढ़ सकती हैं।
4. इसका उपयोग AI प्रणालियों में कभी नहीं किया जाना चाहिए।

उत्तर: यह वास्तविक डेटा की कमी होने पर सहायक हो सकता है, लेकिन अत्यधिक निर्भरता से त्रुटियाँ बढ़ सकती हैं। — सिंथेटिक डेटा वास्तविक दुनिया के डेटा की कमी होने पर उपयोगी हो सकता है, लेकिन विशेषज्ञ निलंजन डे के अनुसार, इस पर अत्यधिक निर्भरता से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में त्रुटियाँ बढ़ सकती हैं।

मुख्य अभ्यास प्रश्न

✍ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियों के विकास में स्वच्छ और विविध डेटा के महत्व का परीक्षण कीजिए। साथ ही, सतत AI प्रौद्योगिकियों के लिए ऊर्जा आवश्यकताओं और क्वांटम प्रौद्योगिकी के संभावित योगदान पर भी चर्चा कीजिए। (15 Marks)

रूपरेखा: यह प्रश्न दो मुख्य भागों में विभाजित है। पहले भाग में AI प्रणालियों के लिए स्वच्छ और विविध डेटा के महत्व का परीक्षण करना है। इसमें डेटा की गुणवत्ता, पूर्वाग्रहों से मुक्ति, और ‘बिग डेटा’ बनाम ‘स्मॉल डेटा’ तथा ‘सिंथेटिक डेटा’ के उपयोग की सीमाओं पर चर्चा शामिल होगी। दूसरे भाग में सतत AI प्रौद्योगिकियों की ऊर्जा आवश्यकताओं और क्वांटम प्रौद्योगिकी के संभावित योगदान पर प्रकाश डालना है। इसमें डेटा केंद्रों की बिजली खपत, परमाणु ऊर्जा जैसे विकल्पों और ‘क्वांटम-एन्हांस्ड AI डेटा सेंटर’ की अवधारणा को शामिल किया जाएगा।

**मुख्य बिंदु:**
1. **स्वच्छ और विविध डेटा का महत्व:**
* विश्वसनीय AI प्रणालियों के लिए आधारशिला।
* खराब गुणवत्ता वाले डेटा से त्रुटिपूर्ण परिणाम (मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की निर्भरता)।
* डेटा में पूर्वाग्रहों (bias) को कम करना।
* ‘बिग डेटा’ के बजाय ‘स्वच्छ और विविध डेटा’ पर ध्यान केंद्रित करना।
* ‘स्मॉल डेटा’ की प्रासंगिकता जहाँ डेटा की उपलब्धता सीमित हो।
2. **सिंथेटिक डेटा:**
* वास्तविक दुनिया के डेटा की कमी होने पर उपयोगिता।
* अत्यधिक निर्भरता से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) में त्रुटियों का बढ़ना।
* उपयोग की स्पष्ट सीमाएँ और नैतिक विचार।
3. **सतत AI प्रौद्योगिकियाँ और ऊर्जा आवश्यकताएँ:**
* डेटा केंद्रों की बढ़ती बिजली आवश्यकताएँ।
* ऊर्जा दक्षता और पर्यावरणीय प्रभाव।
* परमाणु ऊर्जा जैसे स्वच्छ ऊर्जा विकल्पों पर विचार।
4. **क्वांटम प्रौद्योगिकी का योगदान:**
* AI के साथ क्वांटम प्रौद्योगिकी का संभावित सह-अस्तित्व।
* ‘क्वांटम-एन्हांस्ड AI डेटा सेंटर’ की अवधारणा।
* डेटा प्रोसेसिंग और ऊर्जा खपत में संभावित सुधार।

स्रोत: The Hindu

शैक्षिक उद्देश्य हेतु AanyaAi द्वारा जनित।

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