यदि डेटा नया तेल है, तो भारत दुनिया का सबसे बड़ा तेल क्षेत्र है। आज, भारत दुनिया का लगभग 20 प्रतिशत डेटा उत्पन्न करता है, और फिर भी इसे संग्रहीत और संसाधित करने के लिए दुनिया के केवल 2 प्रतिशत डेटा केंद्र हैं।
एआई पीसी के आगमन के साथ, डेटा उत्पादन में विस्फोट होने वाला है। यह सवाल उठता है – क्या एक राष्ट्र के रूप में हम अपने सबसे महत्वपूर्ण संसाधन का लाभ उठाने के लिए तैयार हैं? या क्या यह एक और अवसर गँवाया जाएगा?
हमने इंटेल इंडिया में क्लाइंट कंप्यूटिंग ग्रुप, प्लेटफॉर्म एंड सिस्टम्स के अध्यक्ष और उपाध्यक्ष गोकुल वी सुब्रमण्यम के साथ इंटेल इंडिया में सेल्स, मार्केटिंग और कम्युनिकेशंस ग्रुप (एसएमजी) के उपाध्यक्ष और प्रबंध निदेशक संतोष विश्वनाथन के साथ बैठक की। अपने स्वयं के लाभ के लिए भारत के डेटा का लाभ उठाने के बारे में बातचीत, और इस संसाधन का सर्वोत्तम लाभ उठाने के लिए भारत के डेटा सुरक्षा कानूनों को कैसे डिज़ाइन किया जाना चाहिए। संपादित अंश:
: यह देखते हुए कि एआई अब कैसे आसानी से पहुंच योग्य है, साइबर सुरक्षा पहले से कहीं अधिक बड़ा और अधिक प्रासंगिक मुद्दा बनता जा रहा है। ऐसे परिदृश्य में, एआई पीसी अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए क्या अवसर और चुनौतियाँ लाते हैं?
गोकुल सुब्रमण्यम: यदि आप एआई को देखें, तो तीन बड़ी चीजें हैं जिन्हें आपको सुरक्षित करने के लिए ध्यान देने की आवश्यकता है – मॉडल, डेटा और जेनरेट किया गया डेटा। और वहाँ बहुत कुछ किया जा सकता है।
लूनर लेक पर, हम अपने प्रोसेसर में तीन आईपी ब्लॉक ला रहे हैं।
पहला एक भागीदार सुरक्षा इंजन है, जो OS परतों के लिए अधिक है। उदाहरण के लिए, यदि Microsoft के पास प्रमाणित करने के लिए OS स्तर पर कुछ है, तो यह सुरक्षित वातावरण में हार्डवेयर के साथ बहुत अच्छी तरह से काम कर सकता है। इसलिए जब आप मॉडल और एल्गोरिदम चलाते हैं, तो इससे मदद मिलती है।
दूसरा एक सिलिकॉन सुरक्षा इंजन है, जो मुख्य रूप से प्रमाणित करने के लिए है जो आपके पास होना चाहिए।
और फिर तीसरा सीएसएमई की तर्ज पर है, जहां आप इन टीपीएम चीजों को रखना चाहते हैं जिन्हें आप चलाते हैं। तो ये तीनों बिल्ट इन हैं.
जो नया है वह पार्टनर सुरक्षा इंजन है, जहां ओएस के लिए हार्डवेयर स्तर पर भी सिस्टम के साथ काम करने की क्षमता है। इस तरह, यहां तक कि फैक्ट्री में भी, जहां इंटेल ये चिप्स बनाता है, या जहां वे उत्पाद बना रहे हैं, या ओएस जो बनाया जा रहा है, इन तीनों में से कोई भी इकाई उपयोगकर्ता डेटा नहीं देख सकती है। पीएससी सुरक्षा का यही स्तर लाती है।
हम हमेशा एआई-संचालित सुरक्षा पहलुओं पर भी ध्यान देते रहते हैं। और जैसा कि मैंने कहा, यह मॉडल है, यह मॉडल में उपयोग किया जाने वाला डेटा है, और उत्पन्न डेटा – इन तीनों को उस स्तर की सुरक्षा की आवश्यकता है।
संतोष विश्वनाथन: मुझे लगता है कि एआई पीसी की अवधारणा का उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि निजी डेटा निजी रहे। क्योंकि उपयोगकर्ता यही चाहता है. वे नहीं चाहते कि डेटा कहीं ऐसा हो जो उन्हें लगता है कि सुरक्षित नहीं है, वे उस डेटा को साझा नहीं करना चाहते जो उनके लिए निजी है।
और यदि आप एलएलएम चला सकते हैं, अपने निजी डेटा का उपयोग कर सकते हैं, और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपको ऐसा आउटपुट मिले जो आपके लिए उत्पादक हो, तो यह पूरी अवधारणा सुरक्षा को एक नए स्तर पर ले जाती है।
पहले यह मेरे बारे में था कि मैं डेवलपर्स और ऐप मालिकों को डेटा दे दूं और फिर उसे कहीं सुरक्षित रख दूं। अब एक उपयोगकर्ता के तौर पर मुझे उन्हें डेटा देने की जरूरत नहीं है. मैं अभी भी अपने डेटा का उपयोग करके प्रक्रिया कर सकता हूं, और यह पता लगा सकता हूं कि मैं उसके साथ सबसे अच्छा क्या कर सकता हूं।
मुझे लगता है कि यह सुरक्षा का एक बहुत ही दिलचस्प कोण है, जहां बात सिर्फ यह नहीं है कि हम हार्डवेयर-आधारित सुरक्षा को कैसे मजबूत करते हैं, बल्कि यह भी है कि मैं यह कैसे सुनिश्चित करता हूं कि उपयोगकर्ता यह सुनिश्चित करने में सहज हों कि उनका अपना डेटा, जो उनके अपने सुरक्षित डिवाइस में है, कुछ ऐसा है जो वे चाहते हैं पकड़ें और साझा न करें।
एफपी: हम एक ऐसा आंदोलन देख रहे हैं जहां चिप निर्माता और ओईएम निर्माता क्लाउड-आधारित एआई के विपरीत, ऑन-डिवाइस एआई पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। इस बदलाव के कारण क्या हुआ? क्या उपयोगकर्ताओं को वास्तव में इस बात की परवाह करनी चाहिए कि उनका डेटा क्लाउड पर संसाधित हो रहा है, या डिवाइस पर ही?
संतोष विश्वनाथन: इसके दो भाग हैं. उदाहरण के लिए भारत को लीजिए। हम दुनिया का 20% डेटा उत्पन्न करते हैं लेकिन हमारे पास केवल 2% सर्वर हैं, हमारे पास पर्याप्त सर्वर क्षमता नहीं है। हमारी क्षमता 1 गीगावाट से 3 गीगावाट के बीच है। हमें निश्चित रूप से क्षमता निर्माण करने की आवश्यकता है, यह अपने आप में पर्याप्त नहीं है।
अमेरिका में ऐसे शहर हैं जिनकी क्षमता हमारे देश की तुलना में अधिक है। हमें निश्चित रूप से अपने सबसे मूल्यवान संसाधन को संसाधित करने में सक्षम होने के लिए पर्याप्त बुनियादी ढांचे का निर्माण करने की आवश्यकता है। मेरा मानना है कि डेटा हमारा सबसे मूल्यवान संसाधन है क्योंकि यही अब हमारी डिजिटल अर्थव्यवस्था को बढ़ावा देगा। उस डेटा को इस देश की सीमा के भीतर संग्रहीत न कर पाना एक बहुत बड़ा जोखिम है।
यदि हमें अपने सबसे मूल्यवान संसाधन का उपयोग करना है, तो हमारे पास दो विकल्प हैं। सबसे पहले, हम निर्माण करते हैं और वह भी विशेष रूप से बड़े पैमाने पर। दूसरा, और यह अधिक महत्वपूर्ण है, हम उस डेटा को उसी क्षण संसाधित करना शुरू कर देते हैं, जब वह उत्पन्न होता है।
यही कारण है कि हमें इन बड़े बड़े एआई कारखानों में समेकित होने के बजाय अधिक वितरित तरीके से गणना करने और उपयोग करने की क्षमता का निर्माण करना होगा जो केवल बड़ी समस्याओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
हमें एआई की कल्पना इस तरह से करनी होगी कि यह किसी एक बड़े इंजन तक सीमित न हो, जहां यह क्लाउड या डेटा सेंटर पर किया जा रहा हो – आपको हर जगह एआई की कल्पना करनी होगी।
इसलिए मॉडल छोटे और अधिक व्यावहारिक हो जाते हैं। बड़े मॉडलों को छोटे मॉडलों को ईंधन देना होगा।
और आप डेटा का उपयोग करना शुरू करते हैं और आप ऐसी बुद्धिमत्ता का निर्माण करना शुरू करते हैं जो हर किसी के जीवन को बदल देती है।
स्केलेबल एआई का वह रूप हमारे समाज पर बहुत अधिक प्रभाव डालेगा। यह आपके आधार या यूपीआई की तरह है – शानदार उदाहरण। यह पैमाने के तरीके को बदल देता है।
एआई राष्ट्र बनने के लिए, एआई का उपयोग करने का सबसे अच्छा तरीका एआई को हर जगह बनाना है। इसके लिए, प्रारंभिक स्रोत के रूप में अंतिम-उपयोगकर्ता डिवाइस पर ध्यान केंद्रित करना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना हम डेटा केंद्रों के निर्माण पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
गोकुल सुब्रमण्यम: इस बात पर कि क्या अंतिम उपयोगकर्ता को इसकी परवाह है कि यह क्लाउड है या स्थानीय, मुझे लगता है कि जब लोग ऐसे निर्णय लेते हैं तो दो महत्वपूर्ण चीजें काम आती हैं – विलंबता, और डेटा सुरक्षा
आने वाले वर्षों में हर पीसी एक एआई पीसी बन जाएगा, ठीक उसी तरह जैसे हम एक समाज के रूप में फीचर फोन से स्मार्टफोन की ओर बढ़े। और मुझे लगता है कि एआई पीसी के साथ, यह परिवर्तन बहुत तेजी से होगा।
जब ऐसा होता है, तो हमें नेटवर्क में हर चीज़ को क्लाउड पर भेजने की क्षमता की आवश्यकता होगी, या, चीजों को स्थानीय स्तर पर संसाधित करने की हमेशा आवश्यकता होगी।
इसके अलावा, हमेशा ऐसे उपयोग वाले लोग होंगे जो अपने डेटा को क्लाउड पर ले जाने के बजाय स्थानीय और सुरक्षित रूप से अपने पास रखना चाहेंगे।
मान लीजिए कि आप ऐसे व्यक्ति हैं जो वीडियो सामग्री बनाते हैं – एक शिक्षक या शिक्षक, जो एक विशेष भाषा में पढ़ा रहे हैं लेकिन चाहते हैं कि उनके वीडियो को भारत में पांच अलग-अलग भाषाओं में संसाधित किया जाए, और उन सभी को एक ही समय में प्रकाशित करना चाहते हैं। ऐसा व्यक्ति नहीं चाहेगा कि वह प्रत्येक अलग-अलग भाषा के लिए अपनी फ़ाइलें क्लाउड पर भेजता रहे, और प्रत्येक फ़ाइल को अलग-अलग डाउनलोड करके उनकी सभी डेटा सीमा समाप्त कर दे।
वे शायद यह सब अपने पीसी पर, स्थानीय स्तर पर करना चाहते हैं, क्योंकि विलंबता, सुरक्षा और वित्त के साथ-साथ समस्याएं भी हो सकती हैं। उन्हें डेटा के लिए अधिक भुगतान करना होगा, और शायद उच्च बैंडविड्थ की भी आवश्यकता होगी। ये सभी चीजें चलन में आती हैं।
संतोष विश्वनाथन: मुझे लगता है कि पैट (जेल्सिंगर, इंटेल सीईओ) ने अपने तीन कानूनों (एज कंप्यूटिंग के तीन कानून) में इसे वास्तव में अच्छी तरह से समझाया है। भौतिकी का नियम, जो कहता है कि आप डेटा को केवल क्लाउड पर ऊपर-नीचे नहीं ले जा सकते; लागत या अर्थशास्त्र के नियम, जहां आपके लिए डेटा भेजना और उसे क्लाउड-आधारित इंजन में संसाधित करना वित्तीय रूप से संभव नहीं है; और अंत में, देश के कानून, जिसमें आप डेटा की संप्रभुता के साथ खिलवाड़ नहीं करना चाहते हैं, जहां आप डेटा को उसके उत्पन्न होने के स्थान से बहुत दूर भेजते हैं। ये वे कानून हैं जो एज कंप्यूटिंग को नियंत्रित करेंगे।
एफपी: इसके आधार पर, इस संबंध में भारत की डेटा नीति क्या होनी चाहिए?
संतोष विश्वनाथन: इसके फिर से दो पहलू हैं। सबसे पहले, हमें डेटा को अपना सबसे मूल्यवान संसाधन मानना होगा – यह कई मायनों में नया तेल है, तेल के साथ एकमात्र बात यह है कि यह एक सीमित संसाधन है, और भूमि के भूगोल से बंधा हुआ है।
दूसरी ओर डेटा गतिशील है। हमारे पास 1.4 बिलियन लोग हैं जो विस्तृत श्रृंखला और विविध प्रकार का डेटा तैयार कर रहे हैं। हमें इसे अपने उद्योगों में, अपने छोटे और मध्यम व्यवसायों में लागू करने की आवश्यकता है, डेटा हर जगह होने वाला है। हम दुनिया में किसी भी अन्य की तुलना में कहीं अधिक डेटा-समृद्ध समाज बनने जा रहे हैं।
दूसरा कदम अपनी संपत्ति की सुरक्षा करना है, और आप अपनी संपत्ति की सुरक्षा कैसे करते हैं? आप पर्याप्त क्षमता में सही बुनियादी ढाँचा रखकर अपनी संपत्ति की रक्षा करते हैं। आपको डिजिटल बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है जो सार्वजनिक-निजी भागीदारी का समर्थन कर सके, जो तब उस बुनियादी ढांचे का निर्माण कर सके। हालाँकि, अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि आप उन नवीन तरीकों पर गौर करना शुरू करते हैं जिनसे आप उस डेटा का उपयोग कर सकते हैं और उस डेटा का प्रसंस्करण सुनिश्चित कर सकते हैं।
तो, यह दोनों का संयोजन है, एक समाज के रूप में हमें इस पर काम करने की ज़रूरत है जिससे हमें इस जानकारी का उपयोग करने में मदद मिलेगी।
