फ्रंटियर AI रिसर्च में U.S. की लीडरशिप, भारत के टैलेंट पूल के साथ मिलकर, ग्लोबल चुनौतियों के लिए सॉल्यूशन डेवलप करने के मज़बूत मौके बनाती है।

फरवरी 2026 में, यूनाइटेड स्टेट्स और इंडिया के रिसर्चर्स और प्रैक्टिशनर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) में U.S.-इंडिया रिसर्च कोलैबोरेशन बनाने पर वर्कशॉप के लिए मोहाली में इकट्ठा हुए। यह इवेंट प्लाक्षा यूनिवर्सिटी ने U.S. एम्बेसी नई दिल्ली के साथ मिलकर होस्ट किया था। मकसद साफ था- बातचीत से आगे बढ़कर AI रिसर्च में लगातार, काम करने वाली पार्टनरशिप बनाना।

वर्कशॉप में प्रोग्रेस और ग्रोथ के एरिया दोनों पर ज़ोर दिया गया। जहाँ यूनाइटेड स्टेट्स फ्रंटियर AI रिसर्च में लीड कर रहा है, वहीं इंडिया एक बड़ा, स्किल्ड टैलेंट पूल और बड़े पैमाने पर रियल-वर्ल्ड डिप्लॉयमेंट कॉन्टेक्स्ट देता है। एक्सपर्ट्स ने कोलैबोरेशन को मज़बूत करने के लिए फंडिंग और इंस्टीट्यूशनल प्रायोरिटीज़ को और करीब से जोड़ने के मौकों पर भी ध्यान दिया। इन ऑब्ज़र्वेशन्स ने U.S.-इंडिया AI इनिशिएटिव्स को एक्टिव रूप देने वाले रिसर्चर्स के साथ गहरी चर्चा के लिए माहौल तैयार किया।

कोलेबोरेशन की स्थिति

यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया सैन डिएगो में स्कूल ऑफ़ कंप्यूटिंग, इन्फॉर्मेशन एंड डेटा साइंस के जाने-माने प्रोफ़ेसर और डीन, राजेश गुप्ता कहते हैं, “असल में, AI में U.S.-इंडिया कोलेबोरेशन बहुत ज़्यादा है।” “मुझे यह इसलिए पता है क्योंकि मैं इंडिया में छह AI स्कूल बनाने में शामिल हूं, और यूनाइटेड स्टेट्स के फ़ाउंडेशन उन्हें सपोर्ट करते हैं।”

इस नज़रिए को आगे बढ़ाते हुए, यूनिवर्सिटी ऑफ़ मैरीलैंड में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफ़ेसर, राजीव बरुआ कहते हैं कि कोलेबोरेशन ज़्यादा स्ट्रेटेजिक और इंस्टीट्यूशनल होता जा रहा है। वे कहते हैं, “यह एक-दूसरे को पूरा करने का तरीका साफ़ है: U.S. फ्रंटियर रिसर्च और ग्लोबल प्रोडक्ट इकोसिस्टम में गहराई से योगदान देता है, जबकि इंडिया बड़े पैमाने पर और अलग-अलग रियल-वर्ल्ड डिप्लॉयमेंट कॉन्टेक्स्ट में बेहतरीन टैलेंट का योगदान देता है।” “सबसे बड़ा शेयर्ड मौका भरोसेमंद, सुरक्षित और किफ़ायती AI सिस्टम बनाना है जिन्हें सभी सेक्टर में अपनाया जा सके।”

बरुआ ने वर्कशॉप से ​​तीन खास बातें बताईं: इंस्टीट्यूशन में कोलेबोरेशन को मुमकिन बनाने के लिए शेयर्ड रिसर्च इंफ्रास्ट्रक्चर बनाना, एजुकेशन को एक फ़ोर्स मल्टीप्लायर के तौर पर इस्तेमाल करना, और बाद में सोचने के बजाय शुरू से ही सेफ़्टी, सिक्योरिटी और रोबस्टनेस जैसे AI प्रिंसिपल को शामिल करना।

एकेडमिक रिश्ते बनाना

एजुकेशन और टैलेंट डेवलपमेंट लंबे समय तक चलने वाले सहयोग की नींव बने हुए हैं। गुप्ता पुराने उदाहरणों का हवाला देते हुए इंडियन इंस्टिट्यूट ऑफ़ टेक्नोलॉजी (IIT) कानपुर की ओर इशारा करते हैं। वे कहते हैं, “अमेरिकी सरकार ने IIT कानपुर बनाने में मदद के लिए आठ U.S. यूनिवर्सिटी को जोड़ा। उन यूनिवर्सिटी को शायद कभी पता नहीं चला होगा कि कानपुर कहाँ है, लेकिन उन्होंने कनेक्शन बनाए।”

ज, भारत में उभरते AI इंस्टीट्यूशन ऐसी ही पार्टनरशिप से फ़ायदा उठा सकते हैं। गुप्ता कहते हैं, “IIT पलक्कड़, IIT रोपड़ और IIT गुवाहाटी समेत कई भारतीय इंस्टीट्यूशन के अब AI पर फ़ोकस करने वाले स्कूल हैं। इन इंस्टीट्यूशन को U.S. पार्टनर से जोड़ने से सहयोग में तेज़ी आ सकती है।” वे आगे कहते हैं कि सहयोग अक्सर ज़मीनी स्तर से शुरू होता है। वे समझाते हैं, “लोग सोचते हैं कि सहयोग का मतलब बड़ा बजट या हाई-लेवल एग्रीमेंट है। लेकिन असल में, यह ज़मीनी स्तर से शुरू होता है।” “अगर हाई स्कूल और अंडरग्रेजुएट स्टूडेंट ये नए सब्जेक्ट सीखना शुरू करते हैं, तो वे कल के लिए टैलेंट का सोर्स बन जाते हैं, ठीक वैसे ही जैसे IIT बन गए।”

बरुआ टैलेंट पाइपलाइन और सहयोग को मज़बूत करने के प्रैक्टिकल तरीकों पर ज़ोर देते हैं। वे बताते हैं, “द्विपक्षीय कार्यक्रम जो द्विराष्ट्रीय टीमों का समर्थन करते हैं और वास्तविक दुनिया के प्रभाव में अनुवाद पर जोर देते हैं, विशेष रूप से प्रभावी होते हैं।” “सफल कोलेबोरेशन में तीन खासियतें होती हैं। उनके लक्ष्य साफ तौर पर तय होते हैं, कोड, डेटा या बेंचमार्क जैसे शेयर किए गए आर्टिफैक्ट होते हैं, और को-मेंटरिंग, विज़िट और बार-बार होने वाली वर्कशॉप के ज़रिए लोगों के बीच लगातार कनेक्शन होते हैं।

सफल पार्टनरशिप को U.S. के इंटेलेक्चुअल फ्रीडम के कल्चर से भी फायदा होता है, जहां लोग उम्र या डिग्री की परवाह किए बिना चैलेंज ले सकते हैं, जिससे बॉर्डर पार इनोवेशन को बढ़ावा देने में मदद मिलती है।

शेयर्ड रिसर्च इंफ्रास्ट्रक्चर

दोनों एक्सपर्ट बातचीत से आगे बढ़कर शेयर्ड रिसर्च प्लेटफॉर्म की ओर बढ़ने की अहमियत पर ज़ोर देते हैं। बरुआ बताते हैं, “बातचीत से शेयर्ड कोलेबोरेशन इंफ्रास्ट्रक्चर की ओर बढ़ें—कॉमन प्रॉब्लम स्टेटमेंट, बेंचमार्क डेटासेट और रिप्रोड्यूसिबल टेस्टबेड—ताकि नतीजे अलग-अलग इंस्टीट्यूशन में पहुंचें।” असर तब भी तेज़ होता है जब नेशनल एजेंसियां ​​हेल्थ एक्सेस, एग्रीकल्चर और साइबर सिक्योरिटी जैसे एरिया में “चैलेंज एजेंडा” सेट करती हैं। ये पक्का करते हैं कि रिसर्च कम्युनिटी के लिए ऐसे फायदे पहुंचाए जिन्हें मापा जा सके और साथ ही प्रोडक्टिविटी और इकॉनमी को भी बढ़ावा मिले। बरुआ कहते हैं, “लैब से नागरिकों के फायदे तक के पुल के लिए एंटरप्रेन्योरशिप की ज़रूरत होती है: ज़्यादा जॉइंट पायलट, इनोवेशन सैंडबॉक्स और कंपनियों को रिसर्च आउटपुट को को-डेवलप करने और अपनाने के लिए इंसेंटिव।” इंडस्ट्री की मज़बूत भागीदारी डेटा, रुकावटें और डिप्लॉयमेंट फ़ीडबैक देकर असलियत को बेहतर बनाती है, जिससे यह पक्का करने में मदद मिलती है कि नतीजे सिर्फ़ कागज़ों के बजाय प्रोडक्ट और सर्विस बनें।

असर और संभावना

AI के बढ़ने से यह भी सवाल उठता है कि समाज ऑटोनॉमस सिस्टम को कैसे गाइड करता है। गुप्ता का मानना ​​है कि पारंपरिक तरीकों से मशीनें इंसानी निर्देशों का पालन करती हैं, लेकिन AI सिस्टम तेज़ी से अपने फ़ैसले खुद ले रहे हैं, जिससे गवर्नेंस के नियम बनाना बहुत ज़रूरी हो गया है। वे कहते हैं, “चूंकि मशीनें स्वाभाविक रूप से सामाजिक नियमों का पालन नहीं करतीं, बल्कि सिर्फ़ भौतिक नियमों का पालन करती हैं, इसलिए हमें गवर्नेंस के ऐसे सिस्टम बनाने होंगे जो AI को सही दिशा दिखा सकें।”

गुप्ता इस बात पर ज़ोर देते हैं कि इंसानी अनुभव से बनी स्किल्स—जैसे बातचीत करने का तरीका, इमोशनल इंटेलिजेंस, क्रिएटिविटी और कारीगरी—हमेशा कीमती रहेंगी। कुछ खास तरह की कारीगरी वाली स्किल्स—जैसे प्लंबिंग, बढ़ईगीरी और हाथ से की जाने वाली कारीगरी—की अहमियत भी बढ़ सकती है, क्योंकि ये ऐसी मुश्किल क्षमताओं पर निर्भर करती हैं जिन्हें मशीनें अभी भी पूरी तरह से दोहरा नहीं पातीं।

नौकरियों की जगह लेने के बजाय, AI से प्रोडक्टिविटी बढ़ने की ज़्यादा संभावना है। गुप्ता समझाते हैं, “AI से शायद सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों की प्रोडक्टिविटी बढ़ेगी। उनकी जगह लेने के बजाय, यह उन्हें कई लोगों का काम करने और बिल्कुल नए प्रोडक्ट और सर्विस बनाने में मदद कर सकता है।” वे अंदाज़ा लगाते हैं कि इनोवेशन की अगली लहर में ऐसे प्रोडक्ट शामिल होंगे जो लोगों की ज़रूरतों के हिसाब से पूरी तरह से कस्टमाइज़ किए गए होंगे—फिर चाहे वे दवाइयों के क्षेत्र में हों या डिजिटल सर्विस के क्षेत्र में।

आगे की सोचते हुए, बरुआ आने वाले दस सालों में लीडरशिप के लिए तीन बुनियादी बातें बताते हैं: रिसर्च के लिए साझा इंफ़्रास्ट्रक्चर, भरोसेमंद AI के लिए साझा स्टैंडर्ड, और काबिल लोगों की मज़बूत सप्लाई लाइन। गुप्ता आगे कहते हैं कि भले ही AI टेक्नोलॉजी अभी मैच्योरिटी के मामले में दस में से सिर्फ़ तीन या चार नंबर ही ला पा रही हो, लेकिन इसकी संभावनाएँ बहुत बड़ी हैं। वे कहते हैं, “भविष्य बहुत उज्ज्वल है। सोच-समझकर बनाई गई नीतियों और आपसी सहयोग से, हमारे सामने आगे बढ़ने के बहुत सारे मौके हैं।”

-गिरिराज अग्रवाल, SPAN मैगज़ीन, U.S. एम्बेसी नई दिल्ली

ऊपर दिया गया लेख SPAN मैगज़ीन में पब्लिश हुआ था और उनकी अनुमति से यहां दोबारा प्रकाशित किया गया है।

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