डिजिटल ईयू बस और एआई: यूरोप की डेटा व्यवस्था विशेष कानूनों को कितनी हद तक सहन कर सकती है?

डिजिटल ईयू बस से वास्तव में क्या बदलाव आएगा?

प्रस्तावित यूरोपीय संघ का डिजिटल विधेयक महज़ यूरोपीय डिजिटल कानून का "संशोधन" मात्र नहीं है। सरलीकरण और नौकरशाही में कमी लाने के झूठे वादों के पीछे यूरोपीय डेटा व्यवस्था के मूल सिद्धांतों में गहरा हस्तक्षेप छिपा है। आयोग केवल प्रपत्रों में सामंजस्य स्थापित करने या रिपोर्टिंग दायित्वों को सुव्यवस्थित करने के बजाय, सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) और अन्य डिजिटल व्यवस्थाओं के मूल सिद्धांतों में फेरबदल कर रहा है। साथ ही, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और डेटा अर्थव्यवस्था के लिए कानूनी ढांचे को इस तरह ढालने का प्रयास कर रहा है ताकि यूरोपीय और अंतर्राष्ट्रीय कंपनियां व्यक्तिगत डेटा के साथ अधिक व्यापक और आसानी से काम कर सकें।.

आर्थिक दृष्टि से, यह एक रणनीतिक बदलाव का संकेत है: मौलिक अधिकारों पर आधारित, प्रौद्योगिकी-तटस्थ विनियमन से हटकर, एक ऐसे प्रौद्योगिकी-नीति-संचालित दृष्टिकोण की ओर बढ़ना जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक महत्वपूर्ण भावी उद्योग के रूप में देखता है। इस प्रकार, यह व्यापक नीति न केवल स्पष्टता लाती है, बल्कि कुछ व्यावसायिक मॉडलों, विशेष रूप से उन कंपनियों को असमान लाभ भी प्रदान करती है जो डेटा संग्रह और बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण में पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं से लाभान्वित होती हैं। इससे डेटा बाजारों में प्रोत्साहन और शक्ति संतुलन में बदलाव आता है।.

इसके मूल में GDPR का प्रस्तावित नया अनुच्छेद 88c है, जिसके साथ संवेदनशील डेटा, सूचना संबंधी दायित्व, अंतिम उपकरण डेटा संरक्षण और कुकी नियमों से संबंधित संशोधन भी शामिल हैं। यह व्यापक परियोजना एक राजनीतिक-आर्थिक परियोजना है: यह परिभाषित करती है कि कौन AI विकसित कर सकता है, किन कानूनी जोखिमों और लागतों पर, किन डेटा संसाधनों तक किसकी पहुंच है, और विनियमन से किसके व्यावसायिक मॉडल को सुविधा मिलती है या बाधा आती है। इसलिए, यह बहस कि क्या यह AI के लिए एक "असीमित विशेष कानूनी क्षेत्र" का गठन करता है, केवल एक कानूनी मुद्दा नहीं है, बल्कि औद्योगिक और प्रतिस्पर्धा नीति से भी सीधे तौर पर संबंधित है।.

प्रौद्योगिकी तटस्थता बनाम एआई विशेषाधिकार: जीडीपीआर के एक मूल सिद्धांत का क्षरण

GDPR को जानबूझकर प्रौद्योगिकी-तटस्थ बनाया गया था। यह विशिष्ट तकनीकों का उल्लेख नहीं करता, बल्कि व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण को संदर्भित करता है, चाहे यह सरल एल्गोरिदम, पारंपरिक सॉफ़्टवेयर या अत्यधिक जटिल AI प्रणालियों द्वारा किया गया हो। यह सिद्धांत सुनिश्चित करता है कि मौलिक अधिकारों के लिए समान जोखिमों को समान रूप से विनियमित किया जाए। सर्वव्यापी विधेयक धीरे-धीरे इस सिद्धांत को कमजोर कर रहा है।.

अनुच्छेद 88c का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास और संचालन को GDPR के अनुच्छेद 6(1)(f) के अंतर्गत एक वैध हित के रूप में स्पष्ट रूप से परिभाषित करना है। इससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संदर्भ को प्रौद्योगिकी-विशिष्ट विशेष दर्जा प्राप्त होता है। आर्थिक दृष्टि से, इसका अर्थ यह है कि एक विशिष्ट प्रौद्योगिकी – कृत्रिम बुद्धिमत्ता – को कानूनी रूप से विशेषाधिकार प्राप्त है, भले ही इसके जोखिम पारंपरिक डेटा प्रसंस्करण विधियों की तुलना में अक्सर अधिक हों। कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम का पालन करने से यह समस्या केवल आंशिक रूप से हल होती है, क्योंकि सुरक्षा स्तर समान नहीं हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम स्वयं जोखिम-आधारित है, न कि व्यक्तिगत डेटा पर व्यापक रूप से आधारित।.

इसके अलावा, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की परिभाषा अत्यंत व्यापक है। यदि स्वचालित डेटा विश्लेषण के लगभग किसी भी उन्नत रूप को एआई अधिनियम के अर्थ में एआई प्रणाली के रूप में व्याख्यायित किया जा सकता है, तो अनुच्छेद 88सी विशेषाधिकार के दायरे को पारंपरिक "जेनएआई" या डीप लर्निंग अनुप्रयोगों से कहीं आगे तक विस्तारित करता है। व्यवहार में, कंपनियां अधिक अनुकूल कानूनी व्यवहार का लाभ उठाने के लिए लगभग किसी भी डेटा-गहन, स्वचालित प्रसंस्करण को एआई घोषित कर सकती हैं। "सामान्य" डेटा प्रसंस्करण और "एआई प्रसंस्करण" के बीच की सीमा रेखा धुंधली हो जाती है, और यही अस्पष्टता आर्थिक रूप से आकर्षक है: यह उपयुक्त स्थिति वाले पक्षों के लिए अनुपालन लागत और कानूनी जोखिम को कम करती है।.

इसका परिणाम यह होगा कि एक तरह से तकनीकी लाभ प्राप्त हो जाएगा जो GDPR के निष्पक्ष और मौलिक अधिकारों पर आधारित स्वरूप को कमजोर कर देगा। डिजिटल एकल बाजार में बाजार व्यवस्था के लिए इसके दूरगामी परिणाम होंगे: जो लोग "AI" हैं और कानूनी रूप से इसे विश्वसनीय रूप से साबित कर सकते हैं, उन्हें डेटा तक आसान पहुंच, कम कानूनी अनिश्चितता और संभावित रूप से कम प्रवर्तन लागत प्राप्त होगी।.

दबाव में डेटा को कम करना: जब जनसमूह वैधता बन जाता है

इस व्यापक विधेयक का एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण बिंदु संवेदनशील डेटा के प्रबंधन से संबंधित है – जैसे कि स्वास्थ्य, राजनीतिक राय, जातीय मूल या यौन अभिविन्यास से संबंधित जानकारी। GDPR के तहत इन डेटा श्रेणियों पर सख्त प्रतिबंध है, जिसमें कुछ ही सीमित अपवाद हैं। अब यह विधेयक AI प्रणालियों के प्रशिक्षण और संचालन को विशिष्ट औचित्य के रूप में उद्धृत करते हुए अतिरिक्त अपवादों को शामिल करता है।.

आर्थिक दृष्टि से विस्फोटक पहलू केवल डेटा के खुलेपन में ही नहीं है, बल्कि इसके पीछे की आपूर्ति संबंधी सोच में भी है: डेटा प्रोसेसिंग जितनी अधिक और व्यापक होगी, उच्च-प्रदर्शन वाले एआई मॉडल के विकास के लिए इसे आवश्यक ठहराना उतना ही आसान हो जाएगा। डेटा न्यूनीकरण का सिद्धांत – लक्षित, न्यूनतम डेटा उपयोग – पूरी तरह उलट जाता है। डेटा की प्रचुरता एक औचित्य बन जाती है, खतरा नहीं।.

डेटा पर अत्यधिक निर्भर व्यावसायिक मॉडलों के लिए, विशेष रूप से विशाल उपयोगकर्ता आधार वाले वैश्विक प्लेटफार्मों के लिए, यह एक संरचनात्मक लाभ है। जिनके पास अरबों डेटा बिंदु और उन्हें मॉडलों में व्यापक रूप से समाहित और संसाधित करने के तकनीकी साधन हैं, वे सीमित डेटा सेट वाले छोटे या मध्यम आकार के उद्यमों की तुलना में आवश्यकता की कहानी का अधिक आसानी से लाभ उठा सकते हैं। इसलिए, जिसे नवाचार-अनुकूल सरलीकरण के रूप में बेचा जाता है, व्यवहार में वह उन कंपनियों के पक्ष में पैमाने की अर्थव्यवस्थाओं और नेटवर्क बाह्यताओं को मजबूत करता है जो पहले से ही बाजार पर हावी हैं।.

साथ ही, जोखिम पक्ष पर सामूहिक कमजोरियाँ उत्पन्न होती हैं। व्यापक रूप से एकत्रित संवेदनशील डेटा पर प्रशिक्षित AI प्रणालियाँ संरचनात्मक रूप से डेटा लीक, पुनः पहचान और भेदभावपूर्ण पैटर्न के प्रति संवेदनशील होती हैं। यद्यपि व्यापक नियमावली में "उचित तकनीकी और संगठनात्मक उपायों" की आवश्यकता है, फिर भी इन आवश्यकताओं को जानबूझकर व्यापक शब्दों में तैयार किया गया है। इस खुलेपन का दोहरा आर्थिक प्रभाव पड़ता है: एक ओर, यह तकनीकी डेटा सुरक्षा के लिए लचीले, नवीन दृष्टिकोणों को सक्षम बनाता है; दूसरी ओर, यह दायित्व और प्रमाण संबंधी जोखिमों को छोटे प्रदाताओं पर स्थानांतरित कर देता है जिनके पास जटिल सुरक्षा अवधारणाओं को विश्वसनीय रूप से लागू करने के लिए कम संसाधन होते हैं। डिजिटल EU व्यापक नियमावली: नियामकीय स्पष्टता या डेटा-भूखे AI निगमों के लिए खुली छूट?

डेटा संरक्षण व्यवस्था में व्यापक बदलाव के बहाने नौकरशाही में कमी – “डिजिटल ओमनीबस” मात्र एक तकनीकी सरलीकरण कानून से कहीं अधिक क्यों है?

यूरोपीय आयोग द्वारा प्रस्तावित "डिजिटल ईयू व्यापक योजना" को एक व्यावहारिक सुधार परियोजना के रूप में प्रस्तुत किया जा रहा है: कम नौकरशाही, अधिक सामंजस्य और डिजिटल एकल बाजार में बेहतर प्रतिस्पर्धा। राजनीतिक संचार में "सरलीकरण" की बात हावी है—एक ऐसा शब्द जो यूरोपीय राजनीति में लगभग हमेशा सकारात्मक अर्थों को दर्शाता है। लेकिन वास्तविकता में, यह केवल संपादकीय संशोधन नहीं है, बल्कि यूरोपीय डेटा संरक्षण और समग्र रूप से डिजिटल विनियमन के मूल तर्क में एक गहरा हस्तक्षेप है।.

मुख्य फोकस कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डेटा-आधारित व्यावसायिक मॉडलों की भूमिका पर है। इस व्यापक प्रस्ताव में कई कानूनी अधिनियमों – विशेष रूप से GDPR, AI अधिनियम, डेटा अधिनियम और ई-प्राइवेसी निर्देश – को एक नए तरीके से जोड़ा गया है, जिससे व्यापक डेटा उपयोग के पक्ष में संतुलन बिगड़ रहा है। कानूनी निश्चितता स्थापित करने और नवाचार को बढ़ावा देने के बहाने, एक नई व्यवस्था की रूपरेखा तैयार की गई है जिसमें AI के लिए बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग को प्रतिबंधित करने के बजाय प्राथमिकता दी गई है। यहीं से डेटा संरक्षण वकीलों, उपभोक्ता संगठनों और अकादमिक समुदाय के कुछ वर्गों की ओर से व्यापक आलोचना शुरू होती है।.

स्पिरिट लीगल द्वारा जर्मन उपभोक्ता संगठन संघ (vzbv) के लिए तैयार की गई रिपोर्ट के विश्लेषण से यूरोपीय डिजिटल नीति के एक प्रमुख विरोधाभास पर प्रकाश पड़ता है: क्या यूरोप एक साथ वैश्विक एआई केंद्र, मौलिक अधिकारों का सच्चा संरक्षक और उपभोक्ताओं का रक्षक बन सकता है – या भू-राजनीतिक और औद्योगिक नीति के तर्क के आगे डेटा संरक्षण की चुपचाप बलि चढ़ा दी जाएगी? व्यापक मसौदे से संकेत मिलता है कि ब्रसेल्स एआई-अनुकूल अपवाद व्यवस्था के पक्ष में, कम से कम आंशिक रूप से, GDPR की वर्तमान सख्त व्याख्या में ढील देने के लिए तैयार है। इसलिए, महत्वपूर्ण प्रश्न यह है: क्या यह एक आवश्यक आधुनिकीकरण है या एआई के लिए एक "असीमित विशेष कानूनी क्षेत्र" की शुरुआत?

अनुच्छेद 88सी और तरजीही व्यवहार का तर्क: तकनीकी तटस्थता विशेष प्रौद्योगिकी कानून कैसे बन जाती है

इस विवाद की जड़ में GDPR का प्रस्तावित नया अनुच्छेद 88c है। इसका उद्देश्य AI प्रणालियों के विकास, प्रशिक्षण और संचालन को GDPR के अनुच्छेद 6(1)(f) के अंतर्गत "वैध हित" के रूप में स्पष्ट रूप से वर्गीकृत करना है। पहली नज़र में, यह महज़ एक स्पष्टीकरण प्रतीत होता है: AI कंपनियों को हर मामले में सहमति या विशेष प्रावधानों की चिंता किए बिना एक स्थापित कानूनी आधार पर निर्भर रहने में सक्षम होना चाहिए। हालाँकि, कानूनी संरचना के मूल में एक बड़ा बदलाव हो रहा है।.

अब तक, GDPR को प्रौद्योगिकी-तटस्थ बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" और अन्य डेटा प्रसंस्करण विधियों के बीच कोई भेद नहीं करता, बल्कि अधिकारों और दायित्वों को डेटा के प्रकार, संदर्भ और डेटा विषयों के लिए जोखिम से जोड़ता है। अनुच्छेद 88c इस सिद्धांत को तोड़ देगा: कृत्रिम बुद्धिमत्ता को व्यक्तिगत डेटा तक अपनी विशेषाधिकार प्राप्त पहुँच प्रदान की जाएगी। यहीं पर हेंस और वैगनर की "असीमित विशेष कानूनी क्षेत्र" के खिलाफ चेतावनी प्रासंगिक हो जाती है।.

एआई अधिनियम में एआई की बेहद व्यापक परिभाषा के कारण समस्या और भी बढ़ जाती है। अधिनियम के तहत, मशीन लर्निंग से लेकर नियम-आधारित प्रणालियों तक, कुछ तकनीकों का उपयोग करके पैटर्न पहचानने, भविष्यवाणियां करने या निर्णय लेने में सहायता करने वाला लगभग कोई भी सॉफ्टवेयर एआई प्रणाली माना जाता है। अनुच्छेद 88सी के साथ मिलकर, यह लगभग किसी भी परिष्कृत डेटा प्रोसेसिंग को एआई-संबंधित घोषित करने की अनुमति दे सकता है। इससे कंपनियों को विनियामक उद्देश्यों के लिए अपने बुनियादी ढांचे को एआई प्रणाली के रूप में "लेबल" करने का प्रबल प्रोत्साहन मिलता है ताकि वे विशेषाधिकार प्राप्त कानूनी ढांचे का लाभ उठा सकें।.

इससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक सीमित और विशिष्ट मामला डेटा सुरक्षा आवश्यकताओं में व्यवस्थित ढील का द्वार बन जाता है। GDPR की तकनीकी तटस्थता—जो अब तक विशिष्ट प्रौद्योगिकियों के लिए विशेष कानून से बचाव का एक महत्वपूर्ण साधन थी—कमजोर पड़ जाएगी। कानूनी तौर पर, एक ऐसी प्रौद्योगिकी श्रेणी जिसकी सीमाएँ व्यवहार में परिभाषित करना पहले से ही कठिन है, डेटा प्रसंस्करण के अन्य रूपों पर संरचनात्मक लाभ प्राप्त कर लेगी। ऐसे परिवेश में जहाँ अधिक से अधिक प्रक्रियाएँ एल्गोरिदम द्वारा अनुकूलित की जा रही हैं, यह यूरोप में डेटा पूंजीवाद के संपूर्ण भविष्य के लिए एक नियामकीय मोड़ से कम नहीं है।.

“जितना अधिक डेटा होगा, उसे स्वीकार किए जाने की संभावना उतनी ही अधिक होगी” का सिद्धांत किस प्रकार बड़ी तकनीकी कंपनियों के लिए एक खतरनाक प्रोत्साहन संरचना का निर्माण करता है?

व्यापक मसौदा विशेष रूप से तब विवादास्पद हो जाता है जब यह डेटा को कम करने और उसके उद्देश्य को सीमित करने के मौजूदा सिद्धांतों में हस्तक्षेप करता है। GDPR इस विचार पर आधारित है कि किसी विशिष्ट उद्देश्य के लिए केवल उतनी ही व्यक्तिगत जानकारी एकत्र और संसाधित की जा सकती है जितनी बिल्कुल आवश्यक हो। इस सिद्धांत को स्पष्ट रूप से असीमित डेटा संग्रह और प्रोफाइलिंग के प्रतिवाद के रूप में तैयार किया गया था।.

व्यवहार में, समग्र दृष्टिकोण कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के संदर्भ में इस तर्क को उलट देता है। इसके पीछे तर्क यह है कि एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने पर बड़े डेटासेट प्रसंस्करण को उचित ठहराने में विशेष महत्व रखते हैं। समीक्षक इसे एक विकृत प्रोत्साहन संरचना के रूप में व्याख्या करते हैं: जितना अधिक व्यापक, विविध और विशाल डेटा एकत्र किया जाता है, एआई के लिए इसके उपयोग को उचित ठहराना उतना ही आसान होता है। इस प्रकार, विविध स्रोतों से बड़े पैमाने पर डेटा संग्रह, प्रोफाइलिंग और विलय को एआई अनुकूलन के बहाने वैध ठहराया जा सकता है।.

आर्थिक दृष्टि से, यह संरचना व्यवस्थित रूप से उन खिलाड़ियों को लाभ पहुँचाती है जिनके पास पहले से ही विशाल डेटासेट हैं और जो बड़े पैमाने पर अतिरिक्त डेटा एकत्रित करने में सक्षम हैं – मुख्य रूप से अमेरिका स्थित प्लेटफ़ॉर्म कंपनियाँ। जितने अधिक उपयोगकर्ता होंगे, उतना ही अधिक इंटरैक्शन डेटा होगा, उतने ही अधिक कनेक्शन पॉइंट होंगे, और इस डेटा को AI पाइपलाइन में भेजने का कथित "वैध हित" उतना ही मजबूत होगा। छोटे और मध्यम आकार के उद्यम (एसएमई) जिनके पास समान डेटा मात्रा और तुलनीय बुनियादी ढाँचा नहीं है, वे नुकसान में रहते हैं। इस प्रकार, व्यापक संरचना पहले से ही प्रभुत्वशाली खिलाड़ियों के लिए एक स्केलिंग मल्टीप्लायर के रूप में कार्य करती है।.

इसके अलावा, एक और महत्वपूर्ण पहलू है: यह तर्क कि बड़े डेटासेट एआई सिस्टम की सटीकता और निष्पक्षता बढ़ाते हैं, कभी-कभी बिना सोचे-समझे औचित्य के रूप में इस्तेमाल किया जाता है। आर्थिक दृष्टिकोण से, यह सच है कि अधिक डेटा के साथ मॉडल का प्रदर्शन और मजबूती अक्सर बढ़ती है। हालांकि, यह दक्षता लाभ सूचना विषमताओं में वृद्धि, शक्ति के केंद्रीकरण और व्यक्तिगत और सामाजिक पैटर्न के पुनरुत्पादन के जोखिम की कीमत पर आता है। यह प्रस्ताव इस तथ्य को काफी हद तक अनदेखा करता है कि डेटा न्यूनीकरण और उद्देश्य सीमा को GDPR में संयोग से शामिल नहीं किया गया था, बल्कि ठीक इसी तरह के शक्ति असंतुलन के जवाब में किया गया था।.

व्यक्तिगत डेटा की विशेष श्रेणियों की सुरक्षा को कमजोर करने से प्रणालीगत जोखिम क्यों उत्पन्न होता है?

स्वास्थ्य, जातीय मूल, राजनीतिक राय, धार्मिक विश्वास या यौन अभिविन्यास से संबंधित डेटा जैसी विशेष श्रेणियों के व्यक्तिगत डेटा पर GDPR के तहत सख्त प्रतिबंध है, हालांकि इसमें कुछ सीमित अपवाद भी हैं। व्यापक प्रस्ताव में एक नया अपवाद जोड़कर AI के विकास और संचालन के संदर्भ में ऐसे डेटा के उपयोग की संभावना को बढ़ाया गया है। पूर्वाग्रह और भेदभाव को रोकने के लिए व्यापक डेटा की आवश्यकता को देखते हुए यह प्रतिबंध उचित ठहराया गया है।.

व्यवहार में, इसका अर्थ है अत्यधिक संवेदनशील डेटा के उपयोग को सामान्य बनाना, जबकि प्रभावित लोगों के लिए उपलब्ध नियंत्रण विकल्पों को उसी अनुपात में मजबूत नहीं किया जाता है। यह धारणा कि संवेदनशील विशेषताएँ तब तक "समस्यारहित" प्रतीत होती हैं जब तक कि उन्हें सीधे तौर पर पहचाने जाने योग्य व्यक्तियों से नहीं जोड़ा जा सकता या वे मुख्य रूप से प्रशिक्षण डेटासेट में सांख्यिकीय चर के रूप में कार्य करती हैं, विशेष रूप से समस्याग्रस्त है। लेकिन दिखने में गुमनाम या छद्मनाम वाले डेटासेट भी समूहों, सामाजिक परिवेशों या अल्पसंख्यकों के बारे में निष्कर्ष निकालने और भेदभावपूर्ण पैटर्न को मजबूत करने की अनुमति दे सकते हैं।.

आर्थिक दृष्टिकोण से, ऐसा नियमन विशेष रूप से मूल्यवान और गहन जानकारी जोड़कर एआई मॉडल के लिए कच्चे माल के भंडार को बढ़ाता है। स्वास्थ्य संबंधी आंकड़े, राजनीतिक प्राथमिकताएं, मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल - इन सभी आंकड़ों का विज्ञापन, बीमा, वित्त और श्रम बाजार क्षेत्रों में अत्यधिक आर्थिक महत्व है। जो भी इस तरह के आंकड़ों तक बड़े पैमाने पर पहुंच प्राप्त करता है, वह कहीं अधिक विस्तृत और इसलिए अधिक लाभदायक मॉडल विकसित कर सकता है। आंकड़ों की संवेदनशील प्रकृति और इसकी आर्थिक क्षमता का संयोजन दोहरे जोखिम को जन्म देता है: व्यक्तिगत स्वायत्तता और लोकतंत्र तथा सामाजिक एकता की सामूहिक संरचना के लिए।.

विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के संदर्भ में, प्रणालीगत पूर्वाग्रहों का जोखिम बहुत अधिक है। संवेदनशील डेटा पर प्रशिक्षित मॉडल न केवल जानकारी को दोहराते हैं, बल्कि अंतर्निहित मूल्य निर्णयों और रूढ़ियों को भी दोहराते हैं। नकारात्मक प्रभावों को सीमित करने के उद्देश्य से प्रस्तावित "उचित तकनीकी और संगठनात्मक उपाय" मसौदे में अस्पष्ट बने हुए हैं। इससे एक अनिश्चित स्थिति उत्पन्न होती है: एक ओर, अत्यधिक संवेदनशील डेटा एआई प्रशिक्षण के लिए उपलब्ध है, वहीं दूसरी ओर, सुरक्षा और नियंत्रण के लिए स्पष्ट, लागू करने योग्य मानकों का अभाव है। ऐसी संरचना में, तकनीकी श्रेष्ठता और उच्च जोखिम सहनशीलता वाले पक्ष ही सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं।.

अप्रत्यक्ष रूप से क्षरण: मानक पाठों के स्थान पर पाठ और प्रवर्तन का कमजोर होना।

विशेषज्ञों की एक और प्रमुख आलोचना महत्वपूर्ण सुरक्षात्मक तंत्रों के पद्धतिगत स्थानांतरण से संबंधित है, जिसमें इन्हें कानून के कानूनी रूप से बाध्यकारी पाठ से हटाकर गैर-बाध्यकारी व्याख्यात्मक टिप्पणियों में स्थानांतरित कर दिया गया है। कानूनी तकनीक के स्तर पर भले ही यह एक तकनीकी पहलू प्रतीत हो, लेकिन कानून की प्रवर्तनीयता पर इसके व्यापक व्यावहारिक परिणाम होते हैं।.

ये प्रस्तावनाएँ मुख्य रूप से व्याख्यात्मक दिशा-निर्देशों के रूप में कार्य करती हैं; ये सीधे तौर पर लागू करने योग्य कानूनी नियम नहीं हैं। यदि आवश्यक सुरक्षा उपाय—जैसे कि ऑप्ट-आउट प्रक्रियाएँ, सूचना संबंधी दायित्व, या वेब स्क्रैपिंग पर प्रतिबंध—स्पष्ट रूप से तैयार किए गए अनुच्छेदों के बजाय मुख्य रूप से इनमें निहित हैं, तो इससे डेटा सुरक्षा अधिकारियों के लिए उपलब्ध विकल्प काफी सीमित हो जाते हैं। उल्लंघन के मामलों में मुकदमा चलाना अधिक कठिन हो जाता है, जुर्माने और आदेश कम स्पष्ट आधारों पर आधारित होते हैं, और कंपनियाँ यह तर्क दे सकती हैं कि ये केवल "व्याख्यात्मक सहायता" हैं।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता से संबंधित बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के मामले में, यह अवधारणा नियमों के दायरे को बढ़ाने का एक अवसर प्रदान करती है। विशेष रूप से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी (उदाहरण के लिए, सोशल नेटवर्क, फ़ोरम या समाचार साइटों से) की वेब स्क्रैपिंग के मामले में, प्रभावित लोगों को न तो सूचित किया जाएगा और न ही उन्हें अपने अधिकारों का प्रयोग करने का कोई वास्तविक अवसर मिलेगा। यदि ऐसी प्रथाओं के विरुद्ध मुख्य बाधा का उल्लेख केवल प्रस्तावनाओं में किया गया है, न कि स्वयं कानूनी पाठ में, तो व्यवहार में डेटा संरक्षण केवल नरम कानून और निगमों की सद्भावना का मिश्रण बनकर रह जाता है।.

आर्थिक दृष्टिकोण से, इससे लागत संरचना में बदलाव आता है: जो कंपनियां आक्रामक रूप से डेटा एकत्र करती हैं और एआई मॉडल को प्रशिक्षित करती हैं, उन्हें कानूनी अस्पष्टता का लाभ मिलता है क्योंकि नियामक प्राधिकरण कार्रवाई करने से बचते हैं या उन्हें लंबी अदालती सुनवाई का इंतजार करना पड़ता है। इस प्रकार कानूनी जोखिम टल जाते हैं और कम हो जाते हैं; अल्पावधि में, इससे विशेष रूप से जोखिम सहने वाले प्रदाताओं को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ मिलता है। प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में, ईमानदारी और अनुपालन को दंडित किया जाता है, जबकि सीमाओं को आगे बढ़ाना पुरस्कृत प्रतीत होता है - यह नियामक विकृत प्रोत्साहनों का एक उत्कृष्ट उदाहरण है।.

एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए एक अलग, संकीर्ण रूप से परिभाषित मानक परस्पर विरोधी उद्देश्यों को बेहतर ढंग से संतुलित क्यों कर सकता है?

"वैध हित" पर आधारित व्यापक वैधीकरण के विकल्प के रूप में, विशेषज्ञ एआई प्रणालियों के प्रशिक्षण के लिए एक लक्षित, स्वतंत्र कानूनी आधार का प्रस्ताव करते हैं। आर्थिक दृष्टिकोण से, यह नवाचार को बढ़ावा देने और गोपनीयता की रक्षा के बीच के संघर्ष को हल करने का एक प्रयास होगा, न कि डेटा सुरक्षा को सामान्य रूप से कमजोर करके, बल्कि विशिष्ट, सख्त शर्तों के माध्यम से।.

इस प्रकार के विशेष कानूनी आधार में कई सुरक्षात्मक अवरोध शामिल हो सकते हैं:

सबसे पहले, इसमें एक सख्त सत्यापन आवश्यकता को शामिल किया जा सकता है, जिसके अनुसार कंपनियां व्यक्तिगत डेटा तक तभी पहुंच सकती हैं जब यह साबित हो सके कि गुमनाम, छद्मनाम या कृत्रिम डेटा से समान परिणाम प्राप्त नहीं किया जा सकता है। इससे डेटा को गुमनाम बनाने की विधियों, कृत्रिम डेटा निर्माण और गोपनीयता को प्राथमिकता देने में निवेश को प्रोत्साहन मिलेगा। नवाचार की दिशा अनियंत्रित डेटा संग्रह से हटकर डेटा को कम करने के प्रबंधन में तकनीकी रचनात्मकता की ओर मुड़ जाएगी।.

दूसरा, ऐसा मानक डेटा लीक को रोकने के लिए न्यूनतम तकनीकी मानकों को अनिवार्य कर सकता है। एआई मॉडल को अपने प्रशिक्षण डेटा से किसी भी व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को अपने आउटपुट में पुन: प्रस्तुत या पुनर्निर्मित नहीं करना चाहिए। इसके लिए केवल साधारण फ़िल्टर ही नहीं, बल्कि मजबूत आर्किटेक्चरल निर्णय भी आवश्यक हैं, जैसे कि डिफरेंशियल प्राइवेसी, आउटपुट नियंत्रण तंत्र और सख्त मूल्यांकन पाइपलाइन। इसका आर्थिक तर्क स्पष्ट है: व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा करने वाले मॉडल आर्किटेक्चर में निवेश करने से दीर्घकालिक रूप से देयता जोखिम कम होते हैं और विश्वास मजबूत होता है।.

तीसरा, मानक एआई प्रशिक्षण डेटा के लिए सख्त उद्देश्य सीमा निर्धारित कर सकता है। किसी विशिष्ट एआई प्रशिक्षण उद्देश्य के लिए एकत्र या उपयोग किए गए डेटा को अन्य संदर्भों या नए मॉडलों के लिए आसानी से उपयोग नहीं किया जा सकेगा। इससे एकत्रित डेटासेट को विभिन्न विकासों के लिए स्थायी संसाधन के रूप में उपयोग करने की व्यापक प्रथा पर रोक लगेगी। कंपनियों को तब स्पष्ट रूप से विभाजित डेटा पूल बनाए रखने और उपयोग के तरीकों को पारदर्शी रूप से दस्तावेज़ित करने की आवश्यकता होगी।.

इस प्रकार का विशिष्ट कानूनी ढांचा पूर्ण स्वतंत्रता नहीं है, बल्कि एक सीमित प्राधिकरण है। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के नवाचार और मौलिक अधिकारों के संरक्षण के बीच तनाव को एक सामान्य खंड के माध्यम से अस्पष्ट करने के बजाय उसे व्यवस्थित रूप दे सकता है। यद्यपि यह राजनीतिक रूप से कम प्रभावी हो सकता है, लेकिन विधि के शासन के दृष्टिकोण से यह कहीं अधिक सुदृढ़ होगा, क्योंकि संघर्ष को स्पष्ट रूप से संहिताबद्ध किया जाएगा और व्याख्या की परतों के पीछे छिपा नहीं रहेगा।.

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कमजोर समूह और डिजिटल जीवनी: बच्चे और युवा एआई पूंजीवाद के परीक्षण स्थल बनने के खतरे में क्यों हैं?

एक विशेष रूप से संवेदनशील पहलू नाबालिगों और अन्य कमजोर समूहों की सुरक्षा से संबंधित है। बच्चे और युवा पहले से ही सोशल मीडिया, गेमिंग, शैक्षिक प्लेटफार्मों और स्वास्थ्य ऐप्स पर भारी मात्रा में डिजिटल निशान छोड़ते हैं। यह डेटा एक विस्तृत, अक्सर जीवन भर की डिजिटल जीवनी का खाका तैयार करता है। एआई प्रशिक्षण और वैयक्तिकरण के संदर्भ में, यह प्रश्न उठता है कि विशिष्ट, सूचित और प्रतिवर्ती सहमति के बिना इस डेटा को मॉडलों में किस हद तक शामिल किया जा सकता है।.

विशेषज्ञों का मानना ​​है कि जब भी एआई प्रशिक्षण के लिए नाबालिगों के डेटा का उपयोग किया जाना हो, तो माता-पिता की स्पष्ट सहमति आवश्यक है। इसके अलावा, उनका प्रस्ताव है कि बालिग होने पर युवा वयस्कों को मौजूदा मॉडलों में अपने डेटा के आगे उपयोग को प्रतिबंधित करने का बिना शर्त अधिकार होना चाहिए। इसका अर्थ यह होगा कि न केवल भविष्य में डेटा प्रोसेसिंग, बल्कि प्रशिक्षित मॉडलों में डेटा के पूर्व उपयोग को भी तकनीकी रूप से संभव सीमा तक सुधारना होगा।.

आर्थिक दृष्टिकोण से, यह असुविधाजनक है लेकिन बेहद महत्वपूर्ण है। नाबालिगों से प्राप्त डेटा एआई अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से आकर्षक है क्योंकि यह शुरुआती पैटर्न पहचान, दीर्घकालिक प्रोफाइलिंग और वर्षों (या दशकों) तक लक्षित विज्ञापन को सक्षम बनाता है। उपभोक्ता, शिक्षा और विज्ञापन बाजारों में, इस तरह की लंबी अवधि का डेटा बेहद मूल्यवान होता है। यदि इस डेटा का उपयोग प्रशिक्षण के आधार के रूप में अनियंत्रित रूप से किया जाता है, तो निगमों को एक ऐसा डेटा लाभ प्राप्त होगा जिसे पार पाना लगभग असंभव होगा। इस प्रकार, युवा पीढ़ी बिना किसी सचेत, सूचित निर्णय के ही दीर्घकालिक एआई व्यापार मॉडल के लिए एक व्यवस्थित संसाधन बन जाएगी।.

साथ ही, यह जोखिम भी है कि डिजिटल जीवन में हुई गलतियाँ, पूर्वाग्रह या दुर्भाग्यपूर्ण घटनाएँ मॉडलों में स्थायी रूप से बनी रह सकती हैं—उदाहरण के लिए, यदि पिछली ऑनलाइन गतिविधियाँ अप्रत्यक्ष रूप से करियर, ऋण या बीमा शर्तों को प्रभावित करती हैं। भले ही मॉडल आधिकारिक तौर पर "अनाम" रूप से काम करते हों, समूह स्तर पर सहसंबंध कुछ सामाजिक समूहों के शैक्षिक और रोजगार के अवसरों पर दीर्घकालिक प्रभाव डाल सकते हैं। समस्याग्रस्त सामाजिक वातावरण में पले-बढ़े लोगों के नकारात्मक जोखिम प्रोफाइल में आने की संभावना सांख्यिकीय रूप से अधिक होती है। इसलिए, नाबालिगों के लिए मजबूत सुरक्षा उपायों का अभाव एल्गोरिथम रूप में सामाजिक असमानता को बढ़ावा देता है।.

अगली पीढ़ी के लिए डिजिटल संप्रभुता की राजनीतिक बयानबाजी खोखली रह जाती है, जब वही समूह जो भविष्य के डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र के संपर्क में आएगा, वर्तमान में काफी हद तक असुरक्षित रूप से एआई डेटा स्ट्रीम में शामिल किया जा रहा है। आर्थिक दृष्टिकोण से, एआई प्रदाताओं के लिए अल्पकालिक सुविधा—मूल्यवान डेटा तक निर्बाध पहुंच—के साथ दीर्घकालिक सामाजिक लागतें जुड़ी हुई हैं जो व्यक्तिगत डेटा उल्लंघनों से कहीं अधिक व्यापक हैं। प्रश्न यह है कि क्या लोकतांत्रिक समाज अपने युवा नागरिकों की जीवन कहानियों को एआई उद्योग के लिए प्राथमिक कच्चा माल बनने देने के लिए तैयार हैं?.

विश्वास एक उत्पादन कारक के रूप में: कमजोर डेटा सुरक्षा यूरोप की डिजिटल अर्थव्यवस्था के लिए एक आर्थिक जोखिम क्यों है?

सार्वजनिक बहसों में, डेटा सुरक्षा को अक्सर नवाचार में बाधा के रूप में चित्रित किया जाता है। अनुभवजन्य आंकड़े एक अलग ही तस्वीर पेश करते हैं। जर्मन उपभोक्ता संगठन संघ (vzbv) द्वारा किए गए प्रतिनिधि सर्वेक्षणों से पता चलता है कि उपभोक्ताओं के एक बहुत बड़े बहुमत के लिए डिजिटल सेवाओं के उपयोग हेतु विश्वास एक प्रमुख शर्त है। जब 87 प्रतिशत उत्तरदाताओं का कहना है कि विश्वास उनके डिजिटल उपयोग के लिए एक मूलभूत आवश्यकता है, तो यह स्पष्ट हो जाता है: एक विश्वसनीय कानूनी ढांचा और नियंत्रण के प्रभावी साधनों के बिना, जटिल, डेटा-प्रधान अनुप्रयोगों के लिए एक व्यवहार्य बाजार उभर नहीं सकता।.

वर्तमान में GDPR दोहरी भूमिका निभा रहा है। एक ओर, यह अल्पावधि में कुछ व्यावसायिक मॉडलों को सीमित करता है या कंपनियों को अतिरिक्त लागत वहन करने के लिए बाध्य करता है। दूसरी ओर, यह विश्वास के एक संस्थागत आधार के रूप में कार्य करता है: 60 प्रतिशत से अधिक उपभोक्ता कहते हैं कि वे उन कंपनियों पर अधिक भरोसा करते हैं जो स्पष्ट रूप से यूरोपीय डेटा संरक्षण नियमों का पालन करती हैं। यह विश्वास कोई अस्पष्ट "भावना" नहीं है, बल्कि एक वास्तविक आर्थिक कारक है। यह निर्धारित करता है कि उपयोगकर्ता संवेदनशील जानकारी साझा करने, नई सेवाओं का परीक्षण करने या रोजमर्रा की स्थितियों में डेटा-आधारित प्रणालियों पर भरोसा करने के लिए तैयार हैं या नहीं—उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा या वित्तीय क्षेत्रों में।.

यदि यह धारणा बनती है कि डेटा सुरक्षा को धीरे-धीरे कमज़ोर किया जा रहा है और एआई के हितों के लिए मूलभूत सिद्धांतों का बलिदान किया जा रहा है, तो इस आधार को कमज़ोर करने के गंभीर परिणाम होंगे। अल्पावधि में, कुछ कंपनियों के लिए डेटा का उपयोग आसान हो सकता है। हालांकि, मध्यम अवधि में, पूरे पारिस्थितिकी तंत्र के प्रति संदेह बढ़ता है। उपयोगकर्ता बचने का व्यवहार अपनाते हैं, टालमटोल वाली रणनीतियाँ अपनाते हैं, जानबूझकर डेटा कम करते हैं, या विशेष रूप से प्रतिबंधात्मक उपकरणों का सहारा लेते हैं। एक बार विश्वास खो जाने पर उसे पुनः प्राप्त करना कठिन होता है - और ऐसा करने की लागत शुरू से ही एक मजबूत, सुसंगत कानूनी ढांचे का पालन करने के लिए आवश्यक प्रयास से कहीं अधिक होती है।.

इसका यूरोपीय डिजिटल अर्थव्यवस्था के लिए एक रणनीतिक महत्व है: अमेरिकी प्लेटफार्मों पर प्रतिस्पर्धात्मक लाभ केवल भारी मात्रा में डेटा और आक्रामक डेटा संग्रह के माध्यम से प्राप्त नहीं किया जा सकता है - अन्य इस मामले में पहले से ही बहुत आगे हैं। विशिष्टता प्राप्त करने का वास्तविक मार्ग विश्वसनीयता, पारदर्शिता, जवाबदेही और डेटा-प्रधान सेवाओं का मूल्यों पर आधारित नियामक ढांचे में विश्वसनीय एकीकरण है। समग्र दृष्टिकोण, जो प्रभावी रूप से इसके विपरीत संकेत देता है, वास्तव में उस शक्ति को कमजोर करता है जिसे यूरोप वैश्विक प्रतिस्पर्धा में विकसित कर सकता था।.

असममित प्रभाव: समग्र विधेयक बड़ी तकनीकी कंपनियों को क्यों मजबूत करता है और यूरोपीय लघु एवं मध्यम उद्यमों को क्यों कमजोर करता है?

एक प्रमुख आलोचना यह है कि प्रस्तावित नियामक राहत उपायों से मुख्य रूप से बड़ी, डेटा-समृद्ध प्लेटफॉर्म कंपनियों को ही लाभ होगा – जिन्हें आमतौर पर "बिग टेक" कहा जाता है। इसके पीछे का आर्थिक तर्क सरल है: जिन कंपनियों के पास पहले से ही भारी मात्रा में डेटा है, जो डेटा संग्रह और प्रसंस्करण के लिए वैश्विक बुनियादी ढांचा संचालित करती हैं, और जिनके पास विशेष अनुपालन टीमें हैं, वे अस्तित्व संबंधी जोखिमों का सामना किए बिना नियामक खामियों और अपवादों का रणनीतिक रूप से लाभ उठा सकती हैं। लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के लिए, स्थिति बिल्कुल अलग है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के प्रशिक्षण और संचालन को "वैध हित" के रूप में मान्यता देने के लिए जटिल संतुलन प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती है: कंपनी के हितों को प्रभावित लोगों के अधिकारों और स्वतंत्रता के विरुद्ध तौला जाना चाहिए। बड़ी कंपनियों के पास ऐसे कानूनी विभाग होते हैं जो विस्तृत दस्तावेज़ों के साथ इन बातों को प्रमाणित कर सकते हैं और उनके पास बाजार में इतनी शक्ति होती है कि वे संभावित जुर्माने को दीर्घकालिक रूप से एक सुनियोजित जोखिम के रूप में वहन कर सकें। दूसरी ओर, छोटी कंपनियों के सामने यह विकल्प होता है कि वे जोखिम भरे, लेकिन प्रतिस्पर्धात्मक रूप से प्रासंगिक, डेटा उपयोगों से सावधानीपूर्वक परहेज करें या पर्याप्त कानूनी विशेषज्ञता के बिना अस्पष्ट क्षेत्रों में कदम रखें।.

इसके अलावा, नेटवर्क प्रभाव भी है: यदि एआई प्रशिक्षण के लिए बड़े पैमाने पर डेटा का उपयोग सुगम बनाया जाता है, तो स्वाभाविक रूप से जिनके पास पहले से ही भारी मात्रा में डेटा मौजूद है, उन्हें सबसे अधिक लाभ मिलेगा। प्रत्येक अतिरिक्त डेटा पैकेज उनके मॉडल को बेहतर बनाता है, उनकी सेवाओं की आकर्षण क्षमता को बढ़ाता है, और बदले में अधिक उपयोगकर्ताओं और डेटा के प्रवाह को बढ़ाता है। परिणामस्वरूप, बाजार संतुलन कुछ ही वैश्विक प्लेटफार्मों के पक्ष में और अधिक झुक जाता है। कम डेटा-गहन लेकिन अधिक गोपनीयता-अनुकूल दृष्टिकोणों के साथ प्रतिस्पर्धा करने का प्रयास कर रहे यूरोपीय प्रदाता खुद को तेजी से रक्षात्मक स्थिति में पाते हैं।.

यूरोपीय कंपनियों को मजबूत करने और डिजिटल संप्रभुता का विस्तार करने का राजनीतिक रूप से प्रचारित उद्देश्य, नियमों के वास्तविक प्रभावों के विपरीत है। विनियमन में ढील, जिससे मुख्य रूप से शीर्ष पर बैठे लोगों को ही लाभ होता है, सत्ता के केंद्रीकरण को सीमित करने के बजाय उसे और बढ़ा देती है। यूरोपीय औद्योगिक और स्थान नीति के लिए, इसका अर्थ यह है कि जिसे "राहत" के रूप में बेचा जा रहा है, वह विदेशी डेटा और एआई अवसंरचनाओं पर संरचनात्मक निर्भरता में तब्दील हो सकता है। संप्रभुता ढीले नियमों से नहीं, बल्कि अपने स्वयं के विश्वसनीय और प्रतिस्पर्धी विकल्प बनाने की क्षमता से प्राप्त होती है।.

जैसा कि ओमनीबस बहस से पता चलता है, यूरोपीय डिजिटल नीति औद्योगिक हितों और मौलिक अधिकारों के बीच फंसी हुई है।

यह आशंका कि डिजिटल ओम्निबस का निर्माण काफी हद तक अमेरिकी सरकार और अमेरिकी प्रौद्योगिकी कंपनियों के प्रभाव में हुआ था, इस बहस के भू-राजनीतिक आयाम की ओर इशारा करती है। वैश्विक एआई प्रतिस्पर्धा में, डेटा प्रवाह, मॉडल तक पहुंच और क्लाउड अवसंरचना रणनीतिक संसाधन हैं। अमेरिका के लिए, जिसकी डिजिटल अर्थव्यवस्था यूरोपीय उपयोगकर्ता डेटा के दोहन से काफी लाभान्वित होती है, एक अधिक लचीला यूरोपीय कानूनी ढांचा अत्यंत महत्वपूर्ण है।.

एक व्यापक समझौता जो यूरोपीय डेटा संरक्षण मानकों को कमजोर करता है, अप्रत्यक्ष रूप से डेटा हस्तांतरण, प्रशिक्षण सहयोग और वैश्विक एआई मॉडल में यूरोपीय डेटा के एकीकरण में आने वाली बाधाओं को कम करता है। भले ही औपचारिक हस्तांतरण नियम—उदाहरण के लिए, ट्रांसअटलांटिक डेटा समझौतों के ढांचे के भीतर—लागू रहें, लेकिन यूरोपीय देशों के भीतर सुरक्षा उपायों में ढील देने से ऐसे हस्तांतरणों को प्रतिबंधात्मक रूप से संभालने के लिए राजनीतिक और नियामक दबाव कम हो जाता है।.

साथ ही, यूरोप दुनिया के अन्य क्षेत्रों को एक अस्पष्ट संकेत दे रहा है। GDPR को अक्सर वैश्विक मानक माना जाता रहा है; कई देशों ने अपने डेटा सुरक्षा कानूनों को इसी पर आधारित किया है। यदि अब यह स्पष्ट हो जाता है कि यूरोपीय संघ स्वयं AI उद्योग के हितों के पक्ष में प्रमुख सिद्धांतों में ढील देने को तैयार है, तो इससे इसकी मानक नेतृत्व क्षमता कमजोर हो जाती है। अन्य देश यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि सख्त डेटा सुरक्षा ढांचों को अंततः आर्थिक वास्तविकताओं के आगे बलि चढ़ाया जा रहा है – जिसके परिणामस्वरूप वैश्विक सुरक्षा मानक समग्र रूप से कमजोर हो रहे हैं।.

सत्ता-राजनीतिक परिप्रेक्ष्य से देखें तो यूरोप एक दुविधा में फंसा है: यदि वह मौलिक अधिकारों के कड़े ढांचे का पालन करता है, तो उसे एआई की दौड़ में अल्पकालिक प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान का सामना करना पड़ सकता है। यदि वह धीरे-धीरे इस कठोरता को त्यागता है, तो उसे कुछ हद तक अधिक लचीलापन मिल सकता है, लेकिन डिजिटल स्व-निर्धारण के संरक्षक के रूप में उसकी पहचान खो जाएगी। वर्तमान में परिकल्पित डिजिटल ओमनीबस, इस दुविधा को अस्पष्टता के माध्यम से पाटने का प्रयास करता है: बाहरी तौर पर, यह मौलिक मूल्यों का समर्थन करता है, लेकिन विस्तार से, यह ऐसे लूपहोल और अपवाद पैदा करता है जो प्रभावी रूप से व्यापक डेटा उपयोग की अनुमति देते हैं। हालांकि, आर्थिक रूप से, यह स्पष्टता की ओर नहीं ले जाता, बल्कि एक संकर प्रणाली को जन्म देता है जिसमें अनिश्चितता ही सामान्य बात बन जाती है।.

यूरोप की डिजिटल अर्थव्यवस्था के लिए दो मार्ग और उनके मध्यम से दीर्घकालिक परिणाम

डिजिटल बस के आर्थिक प्रभाव का आकलन करने के लिए, दो मोटे परिदृश्यों की रूपरेखा तैयार करना उचित है: एक ऐसा परिदृश्य जिसमें डिजाइन को काफी हद तक वर्तमान संस्करण के अनुरूप लागू किया जाए और दूसरा ऐसा परिदृश्य जिसमें प्रमुख आलोचनाओं का समाधान किया जाए और दिशा को स्पष्ट रूप से सुधारा जाए।.

पहले परिदृश्य में, एआई प्रशिक्षण और संचालन को व्यापक रूप से वैध हित के रूप में मान्यता दी जाएगी, संवेदनशील डेटा को अस्पष्ट सुरक्षा उपायों के तहत प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में अधिक बार शामिल किया जाएगा, और आवश्यक सुरक्षा उपायों का उल्लेख केवल स्पष्टीकरण नोट्स में ही किया जाएगा। अल्पावधि में, कुछ यूरोपीय कंपनियों—विशेष रूप से जिनके पास पहले से ही व्यापक डेटासेट हैं—को लाभ हो सकता है क्योंकि कानूनी जोखिम कम माने जाएंगे। निवेशकों को कुछ क्षेत्रों में, विशेष रूप से जनरेटिव मॉडल, व्यक्तिगत विज्ञापन, स्वास्थ्य सेवा और फिनटेक अनुप्रयोगों में, विकास के नए अवसर दिखाई देंगे।.

हालांकि, मध्यम अवधि में, शुरुआत में वर्णित दुष्प्रभाव और भी तीव्र हो जाएंगे: वैश्विक प्लेटफॉर्म कंपनियों के पक्ष में एकाग्रता का प्रभाव, उपयोगकर्ताओं के भरोसे में गिरावट, विवेकाधीन डेटा उपयोग को लेकर बढ़ते सामाजिक संघर्ष और समस्याग्रस्त घटनाक्रमों को पूर्वव्यापी रूप से सुधारने के लिए नीति निर्माताओं और नियामकों पर बढ़ता दबाव। कानूनी अनिश्चितता समाप्त नहीं होगी, बल्कि केवल स्थानांतरित होगी: व्यक्तिगत, स्पष्ट प्रतिबंधों के बजाय, सीमावर्ती मामलों पर अनगिनत विवाद होंगे, जिनमें अदालतों को वर्षों तक मिसालें कायम करनी होंगी। इससे कंपनियों के लिए एक ऐसा जोखिम पैदा होगा जिसकी व्याख्या अनिश्चित रूप से की जा सकती है - कथित राहत भ्रामक साबित होगी।.

वैकल्पिक परिदृश्य में, व्यापक नियम सरलीकरण और सामंजस्य स्थापित करने का लक्ष्य रखेगा, लेकिन प्रमुख क्षेत्रों में इसे परिष्कृत किया जाएगा। अनुच्छेद 88सी को एआई प्रशिक्षण के लिए एक संकीर्ण रूप से परिभाषित, विशिष्ट कानूनी आधार तक सीमित कर दिया जाएगा, जिसमें डेटा न्यूनीकरण, उद्देश्य सीमा और डेटा विषय अधिकारों की स्पष्ट रूप से पुष्टि की जाएगी। संवेदनशील डेटा का उपयोग केवल स्पष्ट, सख्त शर्तों के तहत ही किया जा सकेगा, और आवश्यक सुरक्षा उपायों को नियम के पाठ में ही शामिल किया जाएगा, न कि केवल प्रस्तावनाओं में। साथ ही, कानून निर्माता जीडीपीआर के अनुपालन में डेटा का उपयोग करने में लघु एवं मध्यम उद्यमों (एसएमई) का समर्थन करने के लिए लक्षित उपकरण तैयार करेगा - उदाहरण के लिए, मानकीकृत दिशानिर्देशों, प्रमाणन या तकनीकी संदर्भ संरचनाओं के माध्यम से।.

अल्पकाल में, यह परिदृश्य कुछ व्यावसायिक मॉडलों के लिए असुविधाजनक साबित हो सकता है; डेटा-प्रधान एआई परियोजनाओं को पुनर्रचित करने या उनमें अलग-अलग डेटा आर्किटेक्चर जोड़ने की आवश्यकता होगी। हालांकि, दीर्घकाल में, एक अधिक स्थिर, विश्वास-आधारित पारिस्थितिकी तंत्र विकसित हो सकता है, जिसमें नवाचार कानूनी अस्पष्टताओं के साये में नहीं, बल्कि स्पष्ट, विश्वसनीय दिशा-निर्देशों के तहत फले-फूले। यूरोपीय प्रदाताओं के लिए, यह सत्यापन योग्य गारंटियों के साथ "विश्वसनीय एआई" प्रदाता के रूप में अपनी छवि विकसित करने का अवसर प्रदान करेगा - एक ऐसी छवि जिसकी उपभोक्ता और बी2बी दोनों बाजारों में मांग लगातार बढ़ रही है।.

नवाचार और मौलिक अधिकारों के बीच मूल संघर्ष पर खुली बहस अब क्यों आवश्यक है?

डिजिटल ओम्निबस पर अब यूरोपीय संघ परिषद और यूरोपीय संसद में बहस चल रही है, ऐसे में सुधार करने की जिम्मेदारी अब केवल आयोग पर नहीं है। नागरिक समाज के कार्यकर्ताओं, उपभोक्ता संरक्षण समूहों और डेटा संरक्षण अधिवक्ताओं ने स्पष्ट कर दिया है कि वे इस मसौदे को यूरोपीय डेटा संरक्षण मॉडल के लिए एक गंभीर खतरा मानते हैं। नीति निर्माताओं के सामने यह विकल्प है कि वे इन आपत्तियों को गंभीरता से लें या लॉबिंग के दबाव में आकर इन्हें नजरअंदाज कर दें।.

आर्थिक दृष्टि से, कंपनियों को अल्पकालिक राहत देने का प्रलोभन प्रबल है – विशेष रूप से ऐसे समय में जब वैश्विक एआई प्रतिस्पर्धा में यूरोपीय संघ की अत्यधिक जटिल और नियमन पर अत्यधिक केंद्रित होने के लिए आलोचना की जा रही है। हालांकि, इस आलोचना के कारण डिजिटल क्षेत्र में यूरोपीय सफलता मॉडल के मूल सिद्धांतों का त्याग करना एक रणनीतिक त्रुटि होगी: बाजार उदारीकरण, मौलिक अधिकारों का संरक्षण और मानक नेतृत्व का संयोजन। एक ऐसा डिजिटल एकल बाजार जो औपचारिक रूप से सामंजस्यपूर्ण हो लेकिन सार रूप में स्पष्ट रूप से विनियमित हो, दीर्घकालिक रूप से न तो निवेश और न ही जन स्वीकृति प्राप्त कर पाएगा।.

इसके बजाय, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में डेटा के उपयोग के लिए स्वीकार्य ढांचे पर एक स्पष्ट राजनीतिक बहस की आवश्यकता है। इसमें यह स्वीकार करना शामिल है कि डेटा-प्रधान क्षेत्रों में नवाचार मौलिक स्वतंत्रता को कम किए बिना असीमित नहीं हो सकता। इसके लिए यह समझना भी आवश्यक है कि डेटा संरक्षण न केवल लागत का कारक हो सकता है, बल्कि सुदृढ़ औद्योगिक और नवाचार नीतियों के साथ मिलकर एक प्रतिस्पर्धी लाभ भी बन सकता है। इस दृष्टिकोण के लिए व्यापक मसौदे में सतही स्पष्टीकरणों से कहीं अधिक की आवश्यकता है; इसके लिए एक ऐसे यूरोपीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के लिए सचेत निर्णय की आवश्यकता है जो बेलगाम डेटा पूंजीवाद के तर्क से भिन्न हो।.

यूरोप का डिजिटल भविष्य इस सवाल से तय नहीं होगा कि एआई "सक्षम" है या नहीं, बल्कि इस बात से तय होगा कि इसे कैसे सक्षम बनाया जाए।

डिजिटल बस अपने वर्तमान स्वरूप में एक सख्त, स्पष्ट एआई डेटा फ्रेमवर्क के लिए साहस दिखाने की तुलना में अधिक जोखिम भरी क्यों है।

यूरोपीय संघ का डिजिटल व्यापक विधेयक मात्र तकनीकी सरलीकरणों का संग्रह नहीं है। यह इस बात की कसौटी है कि क्या यूरोप कथित तौर पर एआई की तेज़ प्रगति के पक्ष में अपने डेटा संरक्षण संबंधी प्रतिबद्धताओं को कमज़ोर करने के लिए तैयार है। अनुच्छेद 88सी के माध्यम से एआई डेटा प्रोसेसिंग को दी जाने वाली नियोजित तरजीही व्यवस्था, डेटा न्यूनीकरण और उद्देश्य सीमा के सिद्धांतों का सापेक्षिक अवमूल्यन, संवेदनशील डेटा की सुरक्षा का कमज़ोर होना और महत्वपूर्ण सुरक्षा उपायों को प्रस्तावनाओं में स्थानांतरित करना मामूली बातें नहीं हैं, बल्कि एक मौलिक नीतिगत निर्णय की अभिव्यक्ति हैं।.

आर्थिक दृष्टि से, इस बात के पुख्ता सबूत हैं कि इस तरह की कार्रवाई मुख्य रूप से उन लोगों को मजबूत करती है जिनके पास पहले से ही शक्ति, डेटा और बुनियादी ढांचा मौजूद है, जबकि यूरोपीय लघु एवं मध्यम उद्यमों, उपभोक्ताओं और लोकतांत्रिक संस्थाओं को कमजोर करती है। भरोसे को उत्पादन के एक कारक के रूप में कम आंका जाता है, नियमों को बोझ समझा जाता है, और मूल्यों पर आधारित डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र के वास्तविक प्रतिस्पर्धी लाभों को बर्बाद कर दिया जाता है। इस प्रकार, एआई निगमों के लिए अल्पकालिक रियायतें सामाजिक स्थिरता, प्रतिस्पर्धी व्यवस्था और यूरोप की डिजिटल संप्रभुता के लिए दीर्घकालिक जोखिमों की कीमत पर खरीदी जाती हैं।.

एक वैकल्पिक, अधिक महत्वाकांक्षी रणनीति किसी भी कीमत पर एआई को गति देने पर ध्यान केंद्रित नहीं करेगी, बल्कि डेटा उपयोग, प्रशिक्षण प्रक्रियाओं और व्यक्तियों के अधिकारों के लिए स्पष्ट, कठोर और नवाचार-अनुकूल नियमों पर ध्यान केंद्रित करेगी। यह नाबालिगों और अन्य कमजोर समूहों के लिए विशेष सुरक्षा प्रदान करेगी, खामियों का फायदा उठाकर बड़ी तकनीकी कंपनियों को लाभ पहुंचाने से बचेगी और जनता के विश्वास को एक रणनीतिक संसाधन के रूप में मानेगी। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह इस बात को समझेगी कि डिजिटल अर्थव्यवस्था में, मौलिक अधिकार समझौता करने योग्य मापदंड नहीं हैं, बल्कि वे आधारभूत संरचना हैं जिस पर वैध मूल्य सृजन का हर रूप टिका हुआ है।.

डिजिटल ओम्निबस अपने वर्तमान स्वरूप में विपरीत दिशा में जा रहा है। यदि संसद और परिषद इसे बिना किसी बदलाव के मंजूरी दे देते हैं, तो यह न केवल कानूनी बल्कि आर्थिक और राजनीतिक रूप से भी एक महत्वपूर्ण मोड़ होगा: यूरोप जिम्मेदार, मौलिक अधिकारों पर आधारित डेटा प्रबंधन के लिए वैश्विक अग्रणी के रूप में अपनी कुछ भूमिका खो देगा और एक ऐसे मॉडल की ओर अग्रसर होगा जिसमें एआई विकास मुख्य रूप से लगातार बढ़ते डेटा के दोहन को वैध ठहराने का काम करेगा। इसलिए, ओम्निबस से संबंधित बहस कोई तकनीकी पहलू नहीं है, बल्कि एक महत्वपूर्ण क्षेत्र है जिसमें 21वीं सदी में यूरोप जिस डिजिटल व्यवस्था का प्रतिनिधित्व करना चाहता है, उसका निर्णय होगा।.

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