सार:
ब्रिटेन सरकार के विज्ञान, नवाचार और प्रौद्योगिकी विभाग ने सार्वजनिक क्षेत्र के कर्मचारियों और खरीद कर्मचारियों के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग और खरीद पर मार्गदर्शन का एक नया सेट जारी किया है। दिशानिर्देशों की मुख्य सिफारिशों ने प्रौद्योगिकी समुदाय में गर्म चर्चाओं को जन्म दिया है: किसी भी कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण को तैनात करने से पहले, सरकार को अधिकारियों से गंभीरता से खुद से पूछने की आवश्यकता है कि क्या उन्हें वास्तव में एआई का उपयोग करने की आवश्यकता है; यदि यह वास्तव में आवश्यक है, तो उन्हें सबसे शक्तिशाली और उन्नत अत्याधुनिक प्रणालियों का आँख बंद करके पीछा करने के बजाय सक्रिय रूप से "सबसे कमजोर और सबसे छोटा मॉडल जो कार्य पूरा कर सकता है" चुनना चाहिए।
यह आधिकारिक मार्गदर्शन इस बात पर जोर देता है कि सार्वजनिक संस्थानों को अत्याधुनिक एआई प्रौद्योगिकियों को अपनाने की प्रवृत्ति का पालन करने में उच्च स्तर का संयम बरतना चाहिए। दिशानिर्देश स्पष्ट रूप से बताते हैं कि कई दैनिक प्रशासनिक प्रक्रियाओं और डेटा विश्लेषण परिदृश्यों में, पारंपरिक नियतात्मक नियम सॉफ़्टवेयर, स्वचालित स्क्रिप्ट और यहां तक कि मानक स्प्रेडशीट समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल करने में पूरी तरह सक्षम हैं। जेनरेटिव एआई का जबरन परिचय न केवल दक्षता में उल्लेखनीय सुधार करने में असफल होगा, बल्कि इसके बजाय अनावश्यक तार्किक भ्रम और त्रुटि जोखिम पेश करेगा। इसलिए, परियोजना स्थापित करते समय निर्णय लेने वालों के लिए पहला काम एआई के उपयोग की वास्तविक आवश्यकता की स्वयं जांच करना और तकनीकी अतिरेक से बचना है।
जो चीज़ अधिक दिलचस्प है वह है मॉडल प्रदर्शन ग्रेडिएंट के लिए मानदंड की चयन रणनीति। ब्रिटिश सरकार की सिफारिश है कि जब एआई को पेश किया जाना चाहिए, तो खरीद और तकनीकी टीमों को "केवल वही उपयोग करें जो पर्याप्त है" के सिद्धांत का पालन करना चाहिए और सबसे सुव्यवस्थित मापदंडों और सबसे कम कम्प्यूटेशनल ओवरहेड के साथ हल्के या छोटे पैमाने के विशेष प्रयोजन मॉडल को प्राथमिकता देनी चाहिए। बिना किसी औचित्य के सीधे उच्च-विनिर्देश शीर्ष-स्तरीय बड़े भाषा मॉडल को कॉल करना सख्त वर्जित है। अधिकारियों ने बताया कि यह रणनीति न केवल करदाताओं के लिए महंगी क्लाउड एपीआई कॉल लागत और कंप्यूटिंग बिजली व्यय को काफी कम कर सकती है, बल्कि डेटा प्रशिक्षण और अनुमान चरणों में बड़े पैमाने के मॉडल के कारण होने वाली भारी ऊर्जा खपत और कार्बन उत्सर्जन को भी काफी कम कर सकती है, इस प्रकार सरकार के समग्र हरित पर्यावरण संरक्षण और सार्वजनिक वित्त विवेक लक्ष्यों का अनुपालन किया जा सकता है।
इसके अलावा, दिशानिर्देशों ने डेटा गोपनीयता सुरक्षा और तकनीकी स्वायत्तता और नियंत्रणीयता के लिए सख्त रेड लाइन आवश्यकताओं को भी सामने रखा है। चूंकि अल्ट्रा-लार्ज-स्केल सामान्य मॉडल अक्सर बाहरी तृतीय-पक्ष क्लाउड सेवाओं पर भरोसा करते हैं और इसमें बड़े पैमाने पर डेटा थ्रूपुट शामिल होता है, स्थानीय रूप से तैनात या हल्के ओपन सोर्स मॉडल के उपयोग को प्राथमिकता देने से संवेदनशील नागरिक सार्वजनिक डेटा को बाहरी सर्वर में प्रवाहित होने से रोकने में मदद मिल सकती है और आपूर्ति श्रृंखला में रुकावट और बाहरी प्लेटफ़ॉर्म प्रौद्योगिकी लॉक-इन के जोखिम को कम किया जा सकता है।
उद्योग विश्लेषकों ने बताया कि प्रौद्योगिकी दिग्गजों द्वारा अल्ट्रा-बड़े पैमाने के मापदंडों और सुपर-बुद्धिमान कंप्यूटिंग शक्ति की आज की उन्मत्त खोज की पृष्ठभूमि में, ब्रिटिश सरकार द्वारा जारी किए गए प्रवृत्ति-विरोधी दिशानिर्देश विशेष रूप से व्यावहारिक प्रतीत होते हैं। यद्यपि यह विवेकपूर्ण और यहां तक कि थोड़ी रूढ़िवादी रणनीति अल्पावधि में सार्वजनिक सेवाओं में कुछ जटिल जेनरेटर एआई की पायलट गति को धीमा कर सकती है, यह दुनिया भर की सरकारों के लिए एआई प्रौद्योगिकी, वित्तीय बजट बाधाओं और डिजिटल संप्रभुता सुरक्षा के लाभांश को संतुलित करने के तरीके पर महान संदर्भ मूल्य के साथ एक शासन नमूना प्रदान करती है।
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