अमेरिका राज्य और फ़ेडरल कार्रवाई से AI सुरक्षा को आगे बढ़ा रहा है

क्रिस लेहेन, मुख्य ग्लोबल अफेयर्स अधिकारी द्वारा

देश भर की राज्य राजधानियों से लेकर वॉशिंगटन और अंतरराष्ट्रीय सम्मेलनों तक, अत्याधुनिक AI शासन के गंभीर दृष्टिकोण आकार ले रहे हैं. साथ मिलकर, वे AI के लिए एक लोकतांत्रिक दृष्टि को आगे बढ़ा रहे हैं.

कैलिफोर्निया, न्यूयॉर्क और हाल में इलिनॉय ने अत्याधुनिक सुरक्षा कानूनों को आगे बढ़ाया है, जो देश को सबसे शक्तिशाली AI प्रणालियों के शासन के लिए एक साझा आधाररेखा की ओर ले जाने में मदद करते हैं.

ये प्रयास उस दिशा में बढ़ती गति दिखाते हैं जिसे OpenAI प्रतिलोम संघवाद कहता है: राज्य एक साझा रूपरेखा के माध्यम से साझा दिशा स्थापित करने में मदद कर रहे हैं. जैसे-जैसे राज्यों के नेतृत्व वाला काम फ़ेडरल स्तर पर चल रहे प्रयासों से मिल रहा है, एक राष्ट्रीय मानक आकार लेने लगा है, जो अमेरिका-नेतृत्व वाली वैश्विक AI रूपरेखा की नींव रख रहा है. हम मानते हैं कि AI के लाभ कुछ लोगों तक सीमित न रहकर अनेक लोगों तक पहुंचें, यह सुनिश्चित करने का सबसे अच्छा तरीका यह है कि अहम निर्णय, जिनकी शुरुआत अत्याधुनिक सुरक्षा से होती है, केवल अत्याधुनिक प्रयोगशालाओं द्वारा नहीं बल्कि लोकतांत्रिक सरकारों द्वारा लिए जाएं.

अंततः, संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए सबसे अच्छा यही होगा कि उस सिद्धांत पर आधारित एक राष्ट्रीय रूपरेखा हो. लेकिन ऐसी रूपरेखा के अभाव में, राज्य एक-दूसरे से मेल खाते कानून पारित करके हमें वहां तक ले जा सकते हैं. वे कदम दर कदम एक व्यवहारिक राष्ट्रीय मानक बना सकते हैं.

और यदि सुरक्षा प्राथमिकता है, तो ऐसा राष्ट्रीय मानक सबसे अच्छा नीतिगत दृष्टिकोण है ताकि यह सुनिश्चित हो कि (a) अमेरिका नवाचार में अग्रणी बना रहे और नियमों के बिखरे पैबंद से कमजोर न पड़े, जो एक वैश्विक लोकतांत्रिक AI स्टैक बनाने की क्षमता को धीमा कर देगा, जिसका लक्ष्य यह होगा कि अच्छे पक्षों के पास साइबर सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में AI के दुरुपयोग की कोशिश करने वाले बुरे तत्वों से बचाव के लिए जरूरी टूल्स हों; और (b) अमेरिका राष्ट्रीय मानक को आगे ले जाकर AI के सुरक्षित परिनियोजन के लिए लोकतांत्रिक मूल्यों पर आधारित वैश्विक दृष्टिकोण बनाने की सबसे मजबूत स्थिति में हो. यदि हम ऐसी सुरक्षा रूपरेखा बनाना चाहते हैं जो सचमुच राष्ट्रीय और अंतरराष्ट्रीय मानक स्थापित करने को प्राथमिकता दे, जो AI के सुरक्षित परिनियोजन को सबसे बेहतर समर्थन देगा, तो इसके लिए कड़ी मेहनत, उद्देश्य की गंभीरता और ऐसी रणनीति चाहिए जो राज्यों, फ़ेडरल सरकार और अंतरराष्ट्रीय बातचीत को जोड़े. दिखावटी या सद्गुण-प्रदर्शन वाला दृष्टिकोण यहां काम नहीं करेगा. राज्य स्तर पर अव्यवस्था सुरक्षा के टिकाऊ दृष्टिकोण के हित में नहीं है, वह केवल और अधिक अव्यवस्था लाएगी.

उस दृष्टिकोण की सफलता के लिए, राज्यों को मूल तत्वों पर अपना संरेखण जारी रखना चाहिए, जैसा कैलिफोर्निया, न्यूयॉर्क और इलिनॉय ने किया है. मोटे तौर पर, वे तत्व हैं:

• अत्याधुनिक मॉडलों के लिए जोखिम आकलनों और उन आकलनों तथा उनके परिणामों के सार्वजनिक प्रकटीकरण सहित एक प्रलेखित सुरक्षा रूपरेखा.
• गंभीर सुरक्षा घटनाओं की रिपोर्टिंग.
• स्वतंत्र, वस्तुनिष्ठ ऑडिट के माध्यम से शासन और जवाबदेही.

साथ मिलकर, इन तीन राज्यों ने अत्याधुनिक AI परिनियोजन में लोकतांत्रिक निगरानी को शामिल किया है. कैलिफोर्निया ने मुख्य प्रकटीकरण रूपरेखा स्थापित की. न्यूयॉर्क ने दिखाया कि इस दृष्टिकोण को अलग-अलग अधिकार क्षेत्रों में अपनाया जा सकता है. इलिनॉय ने प्रमुख प्रकटीकरणों के स्वतंत्र सत्यापन की आवश्यकता जोड़कर इसे पूरा किया.

हम मानते हैं कि कानूनों में अक्सर पारित होने के लिए जरूरी वोट हासिल करने हेतु अतिरिक्त प्रावधान शामिल होते हैं. लेकिन हमारा मानना है कि प्रतिलोम संघवाद के माध्यम से एक व्यवहारिक राष्ट्रीय मानक बनाने के लिए यही आवश्यक तत्व हैं. उस अनुशासन के बिना, हमें नीति के फैलाव और राज्य कानूनों के ऐसे बिखरे पैबंद का जोखिम है जिन्हें नियामकों के लिए लागू कराना कठिन, उपभोक्ताओं के लिए समझना उलझनभरा होगा, और जो डेवलपर संसाधनों को भटका देंगे, खासकर स्टार्ट-अप और छोटी कंपनियों में, जिन्हें सुरक्षा में निवेश करना बेहतर होगा. विशेष रूप से, और जैसा पिछले कुछ सप्ताहों ने दिखाया है, जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक सक्षम होते जा रहे हैं, हमें ऐसी सुसंगत प्रणाली चाहिए जो हमें ये टूल्स सरकार, महत्वपूर्ण अवसंरचना, सहयोगियों और भरोसेमंद साझेदारों के हाथों में देने दे.

नीति-निर्माताओं को मिशन के अनियंत्रित विस्तार से भी बचना चाहिए. राज्यों से यह अपेक्षा नहीं की जानी चाहिए कि वे बड़े राष्ट्रीय सुरक्षा जोखिमों का प्रबंधन करें या पूरे देश की ओर से वस्तुतः राष्ट्रीय सुरक्षा निर्णय लें, या ऐसे अत्यधिक तकनीकी समीक्षाएं करें जिन्हें उन फ़ेडरल विशेषज्ञों द्वारा बेहतर ढंग से संभाला जा सकता है जिनके पास संसाधन, विशेषज्ञता, गोपनीय प्रणालियों तक पहुंच और हमारी टीमों के साथ निकटता से काम करने की क्षमता है.

फ़ेडरल स्तर पर, ट्रंप प्रशासन सबसे सक्षम AI मॉडलों के साइबर परीक्षण के लिए अमेरिकी सरकार की रूपरेखा पर तकनीकी और राष्ट्रीय सुरक्षा विशेषज्ञों के साथ काम जारी रखे हुए है. यह रूपरेखा परीक्षण मानक, समयसीमाएं और प्रक्रियाएं तय करेगी. OpenAI इस प्रयास को आकार देने में मदद कर रहे प्रशासन, समान क्षेत्र की कंपनियों, कारोबारी समूहों और अन्य हितधारकों के साथ रचनात्मक चर्चाओं में शामिल है.

साइबर मूल्यांकनों पर चल रहा काम दिखाता है कि एकरूपता क्यों मायने रखती है. आज, और समझ में आने वाली वजहों से, फ़ेडरल रूपरेखा पूरी होने से पहले ही मॉडलों का परीक्षण किया जा रहा है. जब प्रयोगशालाओं ने इस प्रक्रिया पर काम किया है, तो एक सीख स्पष्ट हुई है: हमें राज्य और फ़ेडरल, दोनों स्तरों पर एकसमान और दोहराए जा सकने वाले दृष्टिकोण की जरूरत है. यदि हम चाहते हैं कि सबसे सक्षम मॉडल सरकार, महत्वपूर्ण अवसंरचना की रक्षा करने वालों, सहयोगियों और अन्य भरोसेमंद साझेदारों के हाथों में हों, तो यह आवश्यक है. हम अगस्त की शुरुआत तक इस रूपरेखा को लागू करने के प्रशासन के लक्ष्य की सराहना करते हैं.

एक फ़ेडरल परीक्षण रूपरेखा उन्नत AI टूल्स को सरकार, महत्वपूर्ण अवसंरचना की रक्षा करने वालों, सहयोगियों और अन्य भरोसेमंद साझेदारों तक पहुंचाने में मदद करेगी. ऐसा करते हुए, यह लोकतांत्रिक संस्थाओं को मजबूत करेगी और अमेरिका-नेतृत्व वाले लोकतांत्रिक AI स्टैक के निर्माण में मदद करेगी. अब लोकतांत्रिक AI के समर्थन में अमेरिका की नवाचार बढ़त का उपयोग करने का समय है.

न तो अस्पष्ट फ़ेडरल प्रक्रिया और न ही राज्य कानूनों का बिखरा हुआ पैबंद अत्याधुनिक सुरक्षा की सुसंगत व्यवस्था बनाएगा. हमें ऐसा दृष्टिकोण चाहिए जो सुनिश्चित करे कि श्रेष्ठ परीक्षक सबसे सक्षम मॉडलों का मूल्यांकन करें, और भरोसेमंद रक्षक इन टूल्स तक इतनी जल्दी पहुंच पाएं कि दुर्भावनापूर्ण तत्वों से आगे रह सकें.

कांग्रेस भी आगे बढ़ रही है. दोनों सदनों और दोनों दलों के सांसदों ने, जिनमें हाल में प्रतिनिधि जय ओबरनोल्टे और लोरी ट्राहन शामिल हैं, राज्यों और कार्यकारी शाखा में हुए घटनाक्रमों पर ध्यान दिया है और फ़ेडरल रूपरेखा के प्रस्ताव पेश किए हैं. पारित होने की वास्तविक संभावना वाले किसी भी चर्चा-मसौदे में पूर्णता नहीं होगी. लेकिन हम इस काम को एक उत्पादक कदम मानते हैं और विश्वास करते हैं कि इसके कई प्रावधान विचारपूर्ण हैं और समर्थन के योग्य हैं.

हमें यह देखकर भी प्रोत्साहन मिलता है कि सीनेट और सदन के नेता राष्ट्रीय शासन और अत्याधुनिक सुरक्षा प्रस्तावों पर गंभीर प्रयास कर रहे हैं, और हमने उनमें से कई के साथ रचनात्मक बातचीत की है. जिन राज्यों ने पहले ही समान दिशा वाले कानून बनाए हैं उनके आकार और प्रभाव को देखते हुए, उन दृष्टिकोणों को फ़ेडरल कानून में शामिल करने से अत्याधुनिक सुरक्षा की एकल राष्ट्रीय व्यवस्था स्थापित करना आसान होना चाहिए.

OpenAI की अत्याधुनिक सुरक्षा रूपरेखा बताती है कि हमारे विचार में उस ढांचे के आवश्यक तत्व क्या हैं.

पहला, फ़ेडरल सरकार को सबसे उन्नत प्रणालियों के परीक्षण और मूल्यांकन का नेतृत्व करना चाहिए. अत्याधुनिक AI राष्ट्रीय सुरक्षा और सार्वजनिक सुरक्षा से जुड़े ऐसे प्रश्न उठाता है जिनके लिए तकनीकी विशेषज्ञता, संसाधन और ऐसी पहुंच चाहिए जिसकी पूरी तरह नकल कोई राज्य नहीं कर सकता.

इस काम को AI मानक और नवाचार केंद्र (CAISI) को मजबूत करना चाहिए, जिसे राष्ट्रपति बाइडेन के तहत बनाया गया और राष्ट्रपति ट्रंप के तहत मजबूत किया गया. CAISI उन्नत मॉडलों का मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक टिकाऊ फ़ेडरल क्षमता प्रदान कर सकता है और अत्याधुनिक सुरक्षा को घटना के बाद जवाबदेही पर मुख्य रूप से निर्भर रहने के बजाय नुकसान होने से पहले उसे रोकने की दिशा में ले जा सकता है. किसी भी फ़ेडरल कानून को सावधानी से विचार करना चाहिए कि CAISI सरकार के बाकी हिस्सों के साथ कैसे काम करे और परीक्षण के केंद्र में उसकी क्या भूमिका हो.

दूसरा, सबसे सक्षम प्रणालियां विकसित करने वाली कंपनियों को स्वतंत्र ऑडिट, घटना रिपोर्टिंग, मजबूत सुरक्षा मानकों और व्हिसलब्लोअर सुरक्षा सहित स्पष्ट आवश्यकताओं को पूरा करना चाहिए.

तीसरा, फ़ेडरल और राज्य प्रयासों को एक-दूसरे को मजबूत करना चाहिए. राज्य कानून सभी एक जैसे नहीं होंगे, और हम देश भर के नीति-निर्माताओं के साथ काम करने की आशा करते हैं ताकि वे AI के आर्थिक लाभों को अधिकतम करते हुए सुरक्षा को मजबूत करें.

राज्यों को अत्याधुनिक सुरक्षा से आगे के क्षेत्रों में भी लोकतंत्र की प्रयोगशालाओं के रूप में सेवा जारी रखनी चाहिए, जिनमें युवा संरक्षण, बिजली और पर्यावरण नीति, तथा AI शिक्षा और साक्षरता शामिल हैं.

एक फ़ेडरल रूपरेखा अभी भी आवश्यक है. अत्याधुनिक AI राष्ट्रीय सुरक्षा, आर्थिक प्रतिस्पर्धा और सार्वजनिक सुरक्षा से जुड़े ऐसे प्रश्न उठाता है जिनके लिए अंततः लोकतांत्रिक AI का समर्थन करने हेतु राष्ट्रीय मानकों, राष्ट्रीय क्षमताओं और राष्ट्रीय संस्थानों की आवश्यकता होती है.

AI मानकों के लिए अमेरिका-नेतृत्व वाली अंतरराष्ट्रीय रूपरेखा हेतु राष्ट्रीय कानून भी महत्वपूर्ण है. इस विचार पर कुछ सप्ताह पहले जी7 में ब्राजील, मिस्र, भारत, केन्या और कोरिया के साथ चर्चा हुई थी, जहां प्रमुख अत्याधुनिक प्रयोगशालाओं के सीईओ ने ऐसी रूपरेखा की आवश्यकता पर बात की. उस बैठक के बाद, OpenAI के सीईओ सैम ऑल्टमैन ने Financial Times में प्रस्ताव रखा⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) कि “अमेरिका-नेतृत्व वाला एक अंतरराष्ट्रीय मंच हो जो स्वीकृत मानक स्थापित करे, क्षमताओं और जोखिमों का विशेषज्ञ और निष्पक्ष विश्लेषण दे, और यह तकनीक उन देशों और कंपनियों को उपलब्ध कराए जो भाग लेते हैं और नियमों का पालन करते हैं.” इस सप्ताह, Google DeepMind के CEO डेमिस हसाबिस ने भी एक नए पेपर में विचारपूर्ण सुझाव आगे बढ़ाए. फ़ेडरल कानून, जो अनिवार्य रूप से द्विदलीय होगा, उस अंतरराष्ट्रीय प्रयास के लिए मजबूत नींव देगा.

अब यह गति हर स्तर पर दिखाई दे रही है. राज्य साझा दृष्टिकोण स्थापित कर रहे हैं. कांग्रेस और कार्यकारी शाखा राष्ट्रीय रूपरेखा की ओर बढ़ रहे हैं. और वैश्विक नेता अंतरराष्ट्रीय मानकों पर चर्चा शुरू कर रहे हैं. यदि प्रत्येक प्रयास दूसरे पर आगे निर्माण करे, तो अमेरिका AI के लिए लोकतांत्रिक दृष्टि पर आधारित वैश्विक रूपरेखा के विकास का नेतृत्व कर सकता है. और AI के प्रति यह लोकतांत्रिक संरेखण वाला दृष्टिकोण ही सचमुच सुरक्षा को प्राथमिकता देता है.