રિફોર્મ્સ 3.0: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા ભારતના આર્થિક વિકાસને નવી દિશા
#GS-3 #અર્થતંત્ર #વિકાસ #વિજ્ઞાન અને ટેકનોલોજી #આર્ટીફિશ્યલ ઈન્ટેલિજન્સ #માળખાકીય સુવિધાઓ #વર્તમાન બનાવો #રાષ્ટ્રીય
શા માટે ચર્ચામાં છે?
- નિષ્ણાતોએ ભારતના અર્થતંત્રને નવી ઊંચાઈએ પહોંચાડવા માટે **Reforms 3.0** નામનો એક મહત્વપૂર્ણ રોડમેપ રજૂ કર્યો છે.
- આ પ્રસ્તાવ મુજબ **Artificial Intelligence** ને પબ્લિક ડિજિટલ ઈન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર તરીકે વિકસાવીને આગામી દાયકામાં ભારતનો વિકાસ દર **Bharat Rate of Growth of over 8%** થી ઉપર લઈ જવાનો લક્ષ્યાંક છે.
સંક્ષિપ્ત પરિચય
- **Reforms 3.0** હેઠળ **National AI Token Policy** અને દેશી સર્વર સિસ્ટમ બનાવીને AI ને સરકારી સુવિધાની જેમ દરેક નાગરિક સુધી પહોંચાડવાની યોજના છે.
- AI નો વપરાશ સસ્તો અને સરળ બનાવીને ભારત પોતાની ટેકનોલોજી ક્ષમતા મજબૂત કરવા માંગે છે, જેથી દેશમાં નવી રોજગારી અને ઉત્પાદકતા વધારી શકાય.
એઆઈ આધારિત રિફોર્મ્સ 3.0 હેઠળના મુખ્ય પ્રસ્તાવ
- આગામી **24 months** માં ભારતે એક નવી નીતિ બનાવવી જોઈએ, જેમાં **AWS**, **Google** અને **Microsoft** જેવી મોટી કંપનીઓ સાથે ભાગીદારી કરીને દેશમાં જ AI સિસ્ટમ ઊભી કરી શકાય.
- જેમ ભૂતકાળમાં મોબાઈલ ડેટા સસ્તો થયો હતો, તેમ **IITs** અને **IISc** જેવી સંસ્થાઓને મફત AI સંશોધન ક્રેડિટ આપીને શાળાના બાળકો માટે AI શિક્ષણ શરૂ કરવું જોઈએ.
- હાલમાં ભારત પોતાના કુલ GDP ના માત્ર **0.65% of its GDP** ભાગ જ સંશોધન પાછળ વાપરે છે, જે **Israel (5.4%)**, **South Korea (4.9%)**, **US (3.5%)** અને **China (2.4%)** કરતા ઘણો ઓછો છે.
- આ માટે સરકારે અન્ય ભૌતિક સબસિડીના **USD 49 billion** ના બજેટમાંથી નાનો હિસ્સો ટેકનોલોજી અને સંશોધન તરફ વાળવો જોઈએ.
- દેશની મુખ્ય **top 100 universities**, સંશોધન સંસ્થાઓ અને **5,000 high schools** ને મફત AI સુવિધા આપવાનો વાર્ષિક ખર્ચ માત્ર **USD 2 billion annually** એટલે કે GDP ના **0.06% of GDP** જેટલો જ થાય છે.
- વિદેશી સિસ્ટમ પર નિર્ભર રહેવાને બદલે ભારતે **Llama** જેવા ઓપન સોસ અને **Sarvam** જેવા સ્વદેશી AI મોડેલ પોતાના દેશના સર્વર પર જ ચલાવવા જોઈએ.
- સ્પેસ અને અણુ ઊર્જા કાર્યક્રમોની જેમ જ AI ને પણ દેશની સુરક્ષા અને પ્રગતિ માટે મહત્વનું ક્ષેત્ર ગણવું જોઈએ.
- દેશવ્યાપી AI સિસ્ટમ સફળ બનાવવા માટે **99.99% uptime** ધરાવતા પાવરફુલ સર્વર, નાના શહેરો સુધી ઝડપી ઈન્ટરનેટ અને મજબૂત ડેટા સુરક્ષા જરૂરી છે.
- માત્ર એક જ વિદેશી પ્રોસેસર બનાવતી કંપની પર આધાર રાખવાથી ખર્ચ ખૂબ વધી જાય છે, તેથી ભારતે પ્રોસેસર ખરીદીમાં વિવિધતા લાવવી જોઈએ.
- આ માટે **40:30:30 hardware matrix** ફોર્મ્યુલા સૂચવવામાં આવી છે, જેમાં **40%** **AWS Trainium**, **30%** **Google Tensor Processing Units (TPUs)** અને **30%** **NVIDIA Graphics Processing Units (GPUs)** નો ઉપયોગ કરવો જોઈએ.
- ભારત પાસે **1.4-billion-user market** નું વિશાળ ગ્રાહક મંડળ છે, જેનો ઉપયોગ વિદેશી કંપનીઓ સાથે સસ્તા દરે કરાર કરવા માટે થઈ શકે છે.
- સરકાર ટેકનોલોજી કંપનીઓને જમીન અને વીજળીની સુવિધા આપીને બદલામાં સરકારી અને શૈક્ષણિક કામકાજ માટે સસ્તું કમ્પ્યુટિંગ મેળવી શકે છે.
- મોટી ખાનગી કંપનીઓ પાસેથી વ્યાજબી ચાર્જ વસૂલીને તેમાંથી મળતા ભંડોળ વડે વિદ્યાર્થીઓ અને સંશોધકોને મફત AI વાપરવા આપી શકાય છે.
- ભારતની તમામ **22 Scheduled Languages** માં કામ કરી શકે તેવા AI મોડેલ બનાવવાથી ગામડાં, સ્થાનિક કોર્ટ, દવાખાના અને ખેડૂતો સુધી ટેકનોલોજીના ફાયદા પહોંચશે.
ભારત રેટ ઓફ ગ્રોથ
- આઝાદી પછીના લગભગ **45 years** સુધી ભારતનો આર્થિક વિકાસ દર ખૂબ ધીમો હતો, જેને **Hindu rate of growth (averaging 3.5% to 4%)** કહેવામાં આવતો હતો.
- વર્ષ 1991 માં થયેલા **Reforms 1.0 (1991)** ના સુધારાથી ઉદ્યોગોને છૂટછાટ મળી અને દેશની પ્રગતિની ઝડપ વધી.
- આ પછી **Reforms 2.0** ના ગાળામાં ડિજિટલ ક્રાંતિ આવી, જેમાં **Unified Payments Interface (UPI)** અને સસ્તા ઈન્ટરનેટ વડે સામાન્ય નાગરિકો સશક્ત બન્યા.
- હવે **Reforms 3.0** દ્વારા AI ને માધ્યમ બનાવીને ભારતનો આર્થિક વિકાસ દર સતત **8% or more** થી ઉપર જાળવી રાખવાનું લક્ષ્ય છે.
એઆઈ આધારિત રિફોર્મ્સ 3.0 ના મુખ્ય પડકારો
- મોટા AI ડેટા સેન્ટરો ચલાવવા માટે સામાન્ય કમ્પ્યુટર કરતા 5 થી 10 ગણી વધારે વીજળી જોઈએ છે, જેથી **Panchamrit commitments (Net Zero by 2070)** ના પર્યાવરણીય લક્ષ્યાંકો પર દબાણ આવે છે.
- ભારતમાં AI માટે વપરાતી અદ્યતન સેમિકન્ડક્ટર ચિપ્સ બનતી નથી, જેથી આપણે **TSMC** અને અન્ય વિદેશી ઉત્પાદકો પર નિર્ભર રહેવું પડે છે.
- જૂની સરકારી સબસિડીઓ ઘટાડીને ટેકનોલોજી ક્ષેત્રે પૈસા વાપરવાનો નિર્ણય રાજકીય રીતે અનેક વિરોધ ઉભા કરી શકે છે.
- અંગ્રેજી ભાષાની સરખામણીએ ભારતીય ભાષાઓમાં AI વાપરવામાં વધારે પ્રોસેસિંગ પાવર વપરાય છે, જેનાથી પ્રોસેસિંગ ખર્ચ વધી જાય છે.
- એઆઈ દ્વારા ફેલાતી ખોટી માહિતી, કોપીરાઈટના પ્રશ્નો અને **Digital Personal Data Protection (DPDP) Act, 2023** ના અમલ માટે હજુ યોગ્ય કાયદાકીય નિયમો બન્યા નથી.
- નાના શહેરો અને ગામડાઓમાં **BharatNet** અને 5G નેટવર્કનું કામ હજુ પૂરું થયું નથી, જેથી ત્યાં સુધી AI સેવા પહોંચાડવામાં વિલંબ થાય છે.
ભારતની મુખ્ય પાયાની પહેલો
- સરકારે દેશમાં AI કમ્પ્યુટિંગ ક્ષમતા વધારવા અને નવા સ્ટાર્ટઅપ્સને મદદ કરવા **IndiaAI Mission** શરૂ કર્યું છે.
- ચિપ ડિઝાઈન અને ઉત્પાદનને પ્રોત્સાહન આપવા માટે **India Semiconductor Mission (ISM)** ચલાવવામાં આવી રહ્યું છે.
- વૈજ્ઞાનિક સંશોધન માટે સુપરકમ્પ્યુટર જાળવવાનું કામ **National Supercomputing Mission (NSM)** કરી રહ્યું છે.
- ભારતીય ભાષાઓના અનુવાદ અને AI મોડેલ બનાવવા માટે **BHASHINI** પ્રોજેક્ટ કાર્યરત છે.
- નાગરિક સેવાઓ સરળ બનાવવા માટે ભારત પોતાના **Digital Public Infrastructure (DPI)** નો સતત વિસ્તાર કરી રહ્યું છે.
આગળનો માર્ગ અને નિષ્કર્ષ
- સરકારે પોતે બધો ખર્ચ કરવાને બદલે ખાનગી રોકાણ વધે તેવું સરળ કાયદાકીય વાતાવરણ બનાવવું જોઈએ.
- મજબૂત અર્થતંત્ર અને ટેકનોલોજી નિષ્ણાતોના સાથથી ભારતમાં હજારો નવા AI સ્ટાર્ટઅપ્સ બનશે અને દેશનો વિકાસ દર ઝડપી બનશે.
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો
- **National AI Token Policy** નો અર્થ છે કે શાળા-કોલેજો અને સંશોધકોને AI વાપરવા માટે સરકારી મદદ કે ફ્રી ટોકન આપવા.
- પોતાના દેશમાં AI સુવિધા હોવાથી ડેટા દેશની બહાર જતો નથી અને સુરક્ષા તેમજ આત્મનિર્ભરતા વધે છે.
- અલગ-અલગ પ્રોસેસિંગ ચિપ્સ વાપરવાથી કોઈ એક જ વિદેશી કંપની પર નિર્ભર રહેવું પડતું નથી અને ખર્ચ પણ ઘટે છે.
- મુખ્ય પડકારોમાં વધારે વીજળીનો વપરાશ, પ્રોસેસિંગ ચિપ્સની અછત, કાયદાનો અભાવ અને ગામડાઓમાં ઈન્ટરનેટની ધીમી ઝડપ છે.
- સરકાર અને ખાનગી કંપનીઓ સાથે મળીને કામ કરે તો શિક્ષણ અને સંશોધન માટે સસ્તા દરે ટેકનોલોજી ઉપલબ્ધ કરાવી શકાય છે.