भारत के एआई स्टार्टअप और व्यवसायों को डेटा गोपनीयता कानूनों और नियामकीय चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है

भारत का तेजी से बढ़ता एआई उद्योग, विशेष रूप से जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जेनएआई) मॉडल विकसित करने वाली कंपनियां, सख्त डेटा गोपनीयता कानूनों और नियामक निगरानी के कारण बढ़ती चुनौतियों का सामना कर रही हैं।

एआई प्रशिक्षण में व्यक्तिगत डेटा के उपयोग के बारे में चिंताओं के बीच, आईटी फर्मों से लेकर बैंकों और क्लाउड स्टोरेज प्रदाताओं तक की एक विस्तृत श्रृंखला, अपने परिचालन को डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण (डीपीडीपी) अधिनियम के अनुरूप सुनिश्चित करने के लिए कानूनी मार्गदर्शन की मांग कर रही है।

विनियामक चुनौतियाँ और कानूनी चिंताएँ
पिछले वर्ष अगस्त में भारतीय संसद द्वारा पारित डीपीडीपी अधिनियम, व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा के लिए कठोर आवश्यकताएं निर्धारित करता है, तथा वैध उद्देश्यों के लिए इसके प्रसंस्करण की अनुमति देता है।

हालांकि, कई कंपनियां इन प्रणालियों के प्रशिक्षण के लिए व्यक्तिगत डेटा का उपयोग कैसे किया जा रहा है, इस बारे में पर्याप्त पारदर्शिता के बिना मालिकाना GenAI मॉडल बना रही हैं। पारदर्शिता की यह कमी संभावित रूप से DPDP अधिनियम में निहित वैध सहमति, निष्पक्षता और पारदर्शिता के सिद्धांतों का उल्लंघन कर सकती है, जिससे महत्वपूर्ण कानूनी जोखिम बढ़ सकते हैं।

उद्योग के विशेषज्ञों ने चिंता व्यक्त की है कि उचित सहमति के बिना एआई प्रशिक्षण के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का उपयोग करना डीपीडीपी अधिनियम और मौजूदा कॉपीराइट कानूनों दोनों के साथ टकराव कर सकता है। एआई के संदर्भ में सहमति का उल्लंघन स्थापित करना, जहां मॉडल नए आउटपुट उत्पन्न करते हैं, नई जानकारी के अनुकूल होते हैं, और स्वायत्तता की एक डिग्री के साथ काम करते हैं, कानूनी परिदृश्य में अनूठी चुनौतियां पेश करता है।

व्यवसाय अब इन जटिलताओं से निपटने के लिए कानूनी विशेषज्ञों से परामर्श कर रहे हैं, इस बात पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं कि गोपनीयता नीतियों को कैसे तैयार किया जाए जो उचित उपयोगकर्ता सहमति को सुरक्षित करती हैं, डेटा प्रोसेसर के लिए संविदात्मक दायित्वों को परिभाषित करती हैं, और वैश्विक डेटा सुरक्षा कानूनों के साथ संरेखित होती हैं। डीपीडीपी अधिनियम उद्देश्य सीमा और डेटा न्यूनीकरण जैसे सिद्धांतों को अनिवार्य करता है, लेकिन कई एआई अनुप्रयोगों के लिए एक ही डेटा का व्यापक उपयोग इन सिद्धांतों के अनुपालन के बारे में सवाल उठाता है।

डेटा प्रबंधन एक कठिन कार्य
एआई सिस्टम में डेटा प्रबंधन के बारे में अनिश्चितता इन मॉडलों की तकनीकी क्षमताओं तक फैली हुई है। उदाहरण के लिए, क्या एआई मॉडल अपनी मेमोरी के कुछ हिस्सों को चुनिंदा रूप से हटा सकते हैं या उन्हें पूर्ण पुनर्प्रशिक्षण की आवश्यकता है, यह एक महत्वपूर्ण चिंता का विषय है। ऐसी आवश्यकताओं के लागत निहितार्थ, डीपीडीपी अधिनियम के प्रावधानों के अनुपालन को सुनिश्चित करने की आवश्यकता के साथ, कंपनियों के लिए दबावपूर्ण मुद्दे हैं क्योंकि वे संभावित कानूनी नुकसान से बचने का प्रयास करते हैं।

भारतीय कंपनियाँ कानूनी चुनौतियों के विरुद्ध अपने परिचालन को भविष्य के लिए सुरक्षित बनाने की आवश्यकता के बारे में तेजी से जागरूक हो रही हैं, खासकर नागरिकों के अधिकारों पर GenAI के प्रभाव के बारे में मजबूत कानूनी मिसालों के अभाव में। दुनिया की अग्रणी आईटी सेवा कंपनियों में से एक टाटा कंसल्टेंसी सर्विसेज (TCS) ने सक्रिय जोखिम प्रबंधन और उभरते कानूनी मानकों के पालन के महत्व पर प्रकाश डाला है। TCS अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए मजबूत शासन ढांचे, प्रभावी सहमति प्रबंधन और वैश्विक नियामक रुझानों की निरंतर निगरानी की आवश्यकता पर जोर देती है।

भारत में एआई विकास के लिए इसका क्या मतलब है?
चिंताएँ व्यक्तिगत डेटा के उपयोग से परे हैं। विशेषज्ञों का कहना है कि व्यक्तियों के बारे में AI द्वारा किए गए अनुमानों को भी व्यक्तिगत डेटा माना जाता है, जिससे परिदृश्य और जटिल हो जाता है। GenAI अनुप्रयोगों में अशुद्धि और पूर्वाग्रह, विशेष रूप से विपणन, भर्ती, डिजिटल ऋण और बीमा दावों जैसे क्षेत्रों में, गंभीर जोखिम पैदा करते हैं। जिम्मेदारी के बारे में सवाल – चाहे वह डेटा फ़िड्युसरी के साथ हो या ओपनएआई जैसी डेवलपर कंपनियों के साथ – चल रही बहसों के केंद्र में हैं।

जैसे-जैसे भारत का AI उद्योग बढ़ता जा रहा है, नवाचार और सख्त डेटा गोपनीयता कानूनों के अनुपालन के बीच संतुलन महत्वपूर्ण होगा। कंपनियों को AI तकनीकों को आगे बढ़ाते हुए कानूनी नतीजों से बचने के लिए इन चुनौतियों का सावधानीपूर्वक सामना करना चाहिए। व्यवसायों, कानूनी विशेषज्ञों और नियामकों के बीच चल रही बातचीत भारत में AI विकास के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगी।