चीन के AI खुलेपन के दावे जांच में खरे नहीं उतरते

मुख्य बातें

• चीन की GeoGPT, एक भू-विज्ञान AI प्रणाली, को जुलाई 2025 में विश्व AI सम्मेलन में खुले, संयुक्त रूप से शासित AI के उदाहरण के रूप में प्रदर्शित किया गया था।
• "मॉडल खुलेपन ढांचे" के तहत, जिसे एक हाल की संयुक्त राष्ट्र रिपोर्ट में समर्थन दिया गया है, GeoGPT खुले के रूप में योग्य नहीं होगी।
• GeoGPT के अंतर्निहित मॉडल वज़न मुख्य रूप से अलीबाबा के Qwen पर निर्मित हैं, जिसके लाइसेंस सच्चे खुलेपन के लिए ओपन सिस्टम्स इंटरकनेक्शन मानक को पूरा नहीं करते।
• GeoGPT का प्रशिक्षण डेटा और इसका आवेदन स्रोत कोड सार्वजनिक रूप से जारी नहीं किया गया है।
• इसकी शासन समिति एक स्वतंत्र निकाय के बजाय ज़ेजियांग लैब को ही रिपोर्ट करती है।

चीन की AI प्रयोगशालाओं ने दुनिया को वास्तव में कुछ प्रभावशाली, स्वतंत्र रूप से उपलब्ध उपकरण दिए हैं। Qwen, DeepSeek और Kimi, तीन बड़े भाषा मॉडल (तकनीक जो ChatGPT जैसे चैटबॉट को शक्तिशाली बनाती है), सभी चीनी टीमों से आते हैं और ऐसे तरीकों से जारी किए गए हैं जो दुनिया भर के डेवलपर्स को उन्हें डाउनलोड और चलाने देते हैं। विकासशील दुनिया के शोधकर्ताओं के लिए जो मामूली कंप्यूटरों पर काम कर रहे हैं, यह बहुत मायने रखता है।

लेकिन "खुले तौर पर जारी" और "सच में खुला" एक जैसी बात नहीं है। यह अंतर The Guardian और इसके आगे खेल रहे एक बहस के केंद्र में है।

GeoGPT क्या है और यह महत्वपूर्ण क्यों है?

GeoGPT एक AI प्रणाली है जिसे ज़ेजियांग लैब द्वारा भू-विज्ञान अनुसंधान के लिए निर्मित किया गया था, जो एक चीनी सरकार द्वारा समर्थित अनुसंधान संस्थान है। पिछले महीने, विश्व AI सम्मेलन में, इसे खुले, संयुक्त रूप से शासित विज्ञान के एक मॉडल के रूप में प्रस्तुत किया गया था। विकासशील दुनिया की सरकारों को इसे एक साझा संसाधन के रूप में मानने के लिए आमंत्रित किया गया था।

समस्या: यह "खुला" की मानक परिभाषा को पूरा नहीं करता है जिसे स्वतंत्र विशेषज्ञों और एक हाल की संयुक्त राष्ट्र रिपोर्ट ने समर्थन दिया है।

मॉडल खुलेपन ढांचे के तहत, एक सच में खुली AI प्रणाली को अपने मॉडल वज़न (आंतरिक सेटिंग्स जो AI को काम करती हैं), अपना प्रशिक्षण डेटा, और अपना स्रोत कोड जारी करना चाहिए। GeoGPT केवल वज़न जारी करता है, और वह भी शर्तों के साथ: वे अलीबाबा के Qwen मॉडल के ऊपर स्थित हैं, जो ऐसे लाइसेंस का उपयोग करता है जो ओपन सिस्टम्स इंटरकनेक्शन मानक का पालन नहीं करते, जो खुले सॉफ़्टवेयर के लिए एक व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त बेंचमार्क है। कोई प्रशिक्षण डेटा नहीं। कोई स्रोत कोड नहीं। और वह समिति जो कथित रूप से परियोजना को नियंत्रित करती है, वह ज़ेजियांग लैब को ही उत्तर देती है।

यह "खुला विज्ञान" कम है और "खुला-ईश, हमारी शर्तों पर" अधिक है।

क्या यह केवल चीन की समस्या है?

बिल्कुल नहीं, और जो शोधकर्ता अलर्ट बढ़ा रहे हैं वे ऐसा कहने में सावधान हैं। चीन के यूके राजदूत द्वारा एक टुकड़े के जवाब में लिखने वाले शिक्षाविदों ने बताया कि "खुला" एक विपणन शब्द के रूप में और "खुला" एक तकनीकी मानक के रूप में के बीच का अंतर पूरे उद्योग में मौजूद है।

कई पश्चिमी प्रयोगशालाएं भी मॉडल वज़न जारी करती हैं जबकि प्रशिक्षण डेटा को बंद रखते हैं। सच्चे खुलेपन के लिए तर्क, साझा मानकों सहित जो किसी भी देश की AI को दावा करने के लिए पूरा करना चाहिए, वह है जो हर जगह लागू होता है।

सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए, व्यावहारिक निष्कर्ष सरल है। जब किसी AI उपकरण को "खुला" बताया जाता है, तो यह पूछने योग्य है: कैसे खुला? क्या कोई भी उस डेटा का निरीक्षण कर सकता है जिससे इसने सीखा? क्या कोई भी इस पर ऑडिट कर सकता है कि इसे कौन नियंत्रित करता है? यदि उत्तर स्पष्ट नहीं हैं, तो शब्द "खुला" बहुत भारी काम कर रहा है।

सामान्य प्रश्न

क्या AI प्रशिक्षण डेटा सार्वजनिक है या नहीं, यह महत्वपूर्ण है?

यदि प्रयोगशाला के बाहर कोई नहीं देख सकता है कि AI किस डेटा से सीखा है, तो कोई नहीं जांच सकता कि इसमें पूर्वाग्रह, त्रुटियां, या प्रतिबंधित जानकारी है। प्रशिक्षण डेटा की पारदर्शिता उन मुख्य तरीकों में से एक है जिसमें शोधकर्ता और नियामक AI प्रणालियों को जवाबदेह ठहराते हैं।

मॉडल खुलेपन ढांचा क्या है?

यह यह आंकने के लिए एक मानक है कि AI प्रणाली कितनी सच में खुली है, जिसमें वज़न, प्रशिक्षण डेटा, स्रोत कोड, और शासन शामिल है। एक हाल की संयुक्त राष्ट्र रिपोर्ट ने इसे एक बेंचमार्क के रूप में समर्थन दिया, जिसका अर्थ है कि अधिक अंतरराष्ट्रीय निकाय वैश्विक उपयोग के लिए प्रचारित किए गए AI उपकरणों का मूल्यांकन करते समय इसका उपयोग करना शुरू कर रहे हैं।