ಜಾಗತಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಶೃಂಗಸಭೆಯಲ್ಲಿ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಕುರಿತು ಚರ್ಚಿಸಲಾಯಿತು. ಸಾರ್ವಭೌಮ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಅಗತ್ಯತೆ, ಬಾಹ್ಯ ಅವಲಂಬನೆಯ ಅಪಾಯಗಳು, ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಈ ಚರ್ಚೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲಿದೆ.
ಶ್ರುತಿ ಮಿತ್ತಲ್
ವಿದೇಶಾಂಗ ಸಚಿವಾಲಯ ಮತ್ತು 2026 ರ ಭಾರತ AI ಇಂಪ್ಯಾಕ್ಟ್ ಶೃಂಗಸಭೆಗೆ ಅಧಿಕೃತ ಪೂರ್ವ-ಶೃಂಗಸಭೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದೊಂದಿಗೆ ಸಹ-ಆಯೋಜಿಸಲಾದ ಕಾರ್ನೆಗೀ ಇಂಡಿಯಾದ ಜಾಗತಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಶೃಂಗಸಭೆ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಸಂವಾದವು ಈ ವರ್ಷ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಕುರಿತು ಹಲವಾರು ಚರ್ಚೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿತು. ಅದರ ಅಧಿವೇಶನಗಳಲ್ಲಿ "ಯೂಸ್-ಕೇಸ್ ಶಕ್ತಿ ನೀಡುವ ಸ್ಪೈನ್: ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ಅದರ ಅತೃಪ್ತಿಗಳು" ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಚರ್ಚೆಯೂ ಸೇರಿತ್ತು, ಇದು ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಸವಾಲುಗಳು AI ಯ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಚರ್ಚೆ ಮಾಡಿತು ಮತ್ತು ಆಫ್ರಿಕಾದಲ್ಲಿ ನವೀಕರಿಸಬಹುದಾದ-ಚಾಲಿತ ಡೇಟಾ ಕೇಂದ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಡಿಜಿಟಲ್ ರೂಪಾಂತರದ ಕುರಿತು ಸರ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ಸಲಹೆ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಭಾರತದಲ್ಲಿ AI ಮತ್ತು ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸರಕುಗಳನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಂಡಿತು. ಚರ್ಚೆಯಿಂದ ಮೂರು ಪ್ರಮುಖ ವಿಷಯಗಳು ಎದ್ದು ಕಾಣುತ್ತಿದ್ದವು.
ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವ ಮತ್ತು ಅವಲಂಬನೆಯ ಅಪಾಯ
ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಆದ್ಯತೆಯ ವಿಷಯವಾಗಿದೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿಲ್ಲದೆ, ದೇಶಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರ ಮೇಲೆ ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಅವಲಂಬಿತವಾಗುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರು ಔಟೇಜ್ಗಳು ಅಥವಾ ಹಠಾತ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗುತ್ತಾರೆ. ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ಲಾಟ್ಫಾರ್ಮ್ಗಳು ಆಫ್ಲೈನ್ಗೆ ಹೋದಾಗ ಆಫ್ರಿಕಾದ ಡೆವಲಪರ್ಗಳು ತಮ್ಮ ಕೆಲಸದಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸಿರುವುದನ್ನು ನೋಡಿದ್ದಾರೆ. ಜಾಗತಿಕ ಕಂಪನಿಗಳು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದಾಗ ಅಥವಾ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಂಡಾಗ ಸ್ಟಾರ್ಟ್ಅಪ್ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವವಾದದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ.
ಸರ್ಕಾರಗಳಿಗೆ, ಸವಾಲು ಎಂದರೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಕೆ ಬೇಡವೇ ಎಂಬುದು ಅಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಸಾರ್ವಭೌಮ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೇಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವುದು ಎನ್ನುವುದು. ರಕ್ಷಣೆ, ಗುಪ್ತಚರ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವಂತೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಸ್ಫೋಟಗಳಿಗೆ ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರವೇಶದ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಸಾರ್ವಭೌಮ ಕೋರ್ಗಳು, ಅಂಚಿನ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಮೇಲಿನ ಆಯ್ದ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಲೇಯರ್ಡ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ.
Related Articles
ಬ್ರೂಟ್ ಫೋರ್ಸ್ ಗಿಂತ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
ಮತ್ತೊಂದು ವಿಷಯವೆಂದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಬಳಸುವ ಅಗತ್ಯ. AI ಮಾದರಿಗಳು ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಮಸ್ಯೆಗೂ ಗರಿಷ್ಠ ನಿಖರತೆ ಅಥವಾ ಹೊಸ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳ ನಿರಂತರ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಆರೋಗ್ಯದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಮೊಬೈಲ್ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಚಲಾಯಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು.
ವಿನ್ಯಾಸ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮುಖ್ಯ. ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುವುದರಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸದೆ ಬಜೆಟ್ ಖಾಲಿಯಾಗಬಹುದು. 90 ಪ್ರತಿಶತ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಪರಿಕರವು ಸಕಾಲಿಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಿದರೆ ಸಾಕಾಗಬಹುದು. ವಿಶಾಲವಾದ ಪಾಠವೆಂದರೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುವ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ತಲುಪಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಸಾಕಷ್ಟು ಮಟ್ಟದ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಅನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸಬೇಕು. ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಒಂದು ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವತಃ ಗುರಿಯಲ್ಲ. ಇದಕ್ಕೆ ಮನಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಬದಲಾವಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ: ಅಪಾರ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಕಡಿಮೆ-ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಪರಿಸರದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಳಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ ಇದು ಆಗಬೇಕಿದೆ.
ಕಲ್ಚರ್ ವಾಹಕರಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳು
ಮಾದರಿಗಳು ತಟಸ್ಥವಲ್ಲ ಎಂದು ಸಮಿತಿ ಒತ್ತಿಹೇಳಿತು. ಅವು ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಮಾಜಗಳ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಹಿರಿಯರಿಗೆ ಗೌರವವು ಆಫ್ರಿಕನ್ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗಳಲ್ಲಿ ಆಳವಾಗಿ ಹುದುಗಿದೆ ಆದರೆ ಬೇರೆಡೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನೋಂದಾಯಿಸದಿರಬಹುದು. ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ, ಬಾಹ್ಯ ಮಾದರಿಗಳ ಪ್ರಾಬಲ್ಯವು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಮತಟ್ಟಾಗಿಸುವ ಅಪಾಯವನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ದೈನಂದಿನ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿದೇಶಿ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಹುದುಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದು ವಿಶಾಲವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ: ಯಾರ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಡಿಜಿಟಲ್ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ? ಪ್ರವೇಶ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕೆಲವು ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಆ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮುದ್ರೆ ಮೇಲುಗೈ ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ. ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲು ತಾಂತ್ರಿಕ ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಭಾಷೆಗಳು, ರೂಢಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸಲು ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಸಮಾಜಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಆದ್ಯತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದ ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಅಪಾಯವನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ.
ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರ್ಯಸೂಚಿ
GTS ಇನ್ನೋವೇಶನ್ ಡೈಲಾಗ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಚರ್ಚೆಯು ಮುಂದಿರುವ ಸವಾಲುಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಒಂದು ಸ್ಪಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ನೀಡಿತು. ಸಾರ್ವಭೌಮ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಮುದ್ರೆ ಅಮೂರ್ತ ಕಾಳಜಿಗಳಲ್ಲ. ಅವು AI ಪರಿಹಾರಗಳು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಉಳಿಯುತ್ತವೆಯೇ ಅಥವಾ ನಿಜವಾದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಅಳೆಯುತ್ತವೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಾಗಿವೆ. ನೀತಿ ನಿರೂಪಕರಿಗೆ, ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವವನ್ನು ನಮ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುವ ಲೇಯರ್ಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುವುದು ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ. ನಾವೀನ್ಯಕಾರರಿಗೆ, ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಮನಸ್ಸಿನಲ್ಲಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಸವಾಲಾಗಿದೆ, ಕಡಿಮೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾಗುವಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಮತ್ತು ಸಮಾಜಗಳಿಗೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಕೇವಲ ಶಕ್ತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಾವು ನಿರ್ಮಿಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾರ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಸಾಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿದೆ.
ಶ್ರುತಿ ಮಿತ್ತಲ್ ಕಾರ್ನೆಗೀ ಇಂಡಿಯಾದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಶ್ಲೇಷಕರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಅವರ ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂಶೋಧನಾ ಆಸಕ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್ಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಅಡ್ಮಿನಿಸ್ಟ್ರೇಷನ್ ಸೇರಿವೆ. ಜಾಗತಿಕ ದಕ್ಷಿಣದಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಮುಕ್ತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣವು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದಾದ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಾಮಾಜಿಕ-ಆರ್ಥಿಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವಲ್ಲಿಯೂ ಅವರು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ.
