यह पोस्ट ग्लोबल वॉयसेज की अक्टूबर 2026 की स्पॉटलाइट शृंखला, “बड़ी टेक कंपनियां और अधिनायकवाद” का हिस्सा है। इस स्पॉटलाइट में हम देखते हैं कि बड़ी टेक कंपनियां अधिनायकवादी सरकारों और तौर-तरीकों को कैसे बढ़ावा देती हैं और कैसे उनमें बाधा डालती हैं, तथा इन विकल्पों का ग्लोबल साउथ पर क्या असर पड़ता है। आप दान देकर इस कवरेज में सहयोग कर सकते हैं। इसका लिंक Sources अनुभाग में दिया गया है।
हर ऑनलाइन खोज, सोशल मीडिया पर की गई हर गतिविधि और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) टूल से हुई हर बातचीत अपने उपयोगकर्ता के बारे में जानकारी छोड़ सकती है। अलग-अलग देखें तो ये डिजिटल निशान मामूली लग सकते हैं। लेकिन इन्हें एक साथ देखने पर किसी व्यक्ति की रुचियों, आदतों, पसंद और व्यवहार के ऐसे तौर-तरीकों का पता चल सकता है जिनका काफी व्यावसायिक और राजनीतिक महत्व होता है।
जैसे-जैसे AI रोजमर्रा की जिंदगी का हिस्सा बन रहा है, टेक्नोलॉजी कंपनियां अपने उत्पाद विकसित करने, सेवाओं को लोगों के हिसाब से ढालने और कमाई करने के लिए डेटा के इस्तेमाल के नए तरीके खोज रही हैं। इन बदलावों से काफी फायदे मिलते हैं, लेकिन ये एक मुश्किल सवाल भी खड़ा करते हैं: AI से लगातार प्रभावित होती दुनिया में लोगों का अपनी निजी जानकारी पर कितना नियंत्रण बचा है?
यह मामला निजता नीतियों और उपयोगकर्ता समझौतों से कहीं आगे जाता है। इसका संबंध जानकारी इकट्ठा करने, लोगों के बारे में निष्कर्ष निकालने और उस डिजिटल माहौल को प्रभावित करने की टेक्नोलॉजी कंपनियों की बढ़ती ताकत से है, जहां लोग संवाद करते हैं, काम करते हैं और जानकारी हासिल करते हैं।
हमारे बारे में ज्यादा जानने का कारोबार
सितंबर 2024 में अमेरिका के फेडरल ट्रेड कमीशन (FTC) ने 9 प्रमुख सोशल मीडिया और वीडियो-स्ट्रीमिंग कंपनियों की जांच के निष्कर्ष प्रकाशित किए। इनमें मेटा, यूट्यूब, टिकटॉक और अमेजन के स्वामित्व वाली ट्विच शामिल थीं।
FTC ने बताया कि इन कंपनियों ने उपयोगकर्ताओं और कुछ मामलों में ऐसे लोगों के बारे में भी बड़े पैमाने पर जानकारी इकट्ठा की जो उनके उपयोगकर्ता नहीं थे। इस जानकारी में निजी विवरण, रुचियां, ऑनलाइन गतिविधियां और अन्य स्रोतों से मिला डेटा शामिल था। जांच में डेटा को लंबे समय तक रखने, निजता की अपर्याप्त सुरक्षा और AI सहित स्वचालित प्रणालियों में निजी जानकारी के इस्तेमाल को लेकर भी चिंताएं सामने आईं।
रिपोर्ट ने एक बुनियादी असंतुलन को सामने रखा: कंपनियां लोगों के बारे में काफी जानकारी जमा कर सकती हैं, जबकि उन लोगों को शायद इसकी बहुत कम समझ हो कि उनके डेटा का इस्तेमाल कैसे होता है या कुछ तरह के इस्तेमाल को कैसे रोका जा सकता है।
AI इस समस्या में एक और पहलू जोड़ता है। डेटा से मॉडलों को प्रशिक्षित करने, सुझावों को बेहतर बनाने और स्वचालित फैसलों को चलाने में मदद मिल सकती है। लेकिन कंपनियां जितनी अधिक मात्रा और जितनी अधिक तरह की जानकारी तक पहुंच सकती हैं, उसके संग्रह और इस्तेमाल पर स्पष्ट सीमाएं तय करना उतना ही जरूरी हो जाता है।
चिंता यह नहीं है कि डेटा इकट्ठा करने वाली हर कंपनी जरूरी तौर पर दुर्भावना से काम कर रही है। चिंता यह है कि जानकारी से अधिकतम व्यावसायिक लाभ हासिल करने के लिए बनाई गई प्रणालियां कंपनियों को लोगों की उचित उम्मीद या समझ से ज्यादा डेटा इकट्ठा करने के लिए प्रोत्साहित कर सकती हैं।
समावेश की कीमत क्या है?
लाखों लोगों के लिए AI ऐसे अवसर उपलब्ध कराता है जिन तक पहले पहुंचना मुश्किल था। विद्यार्थी पढ़ाई में मदद के लिए AI टूल का इस्तेमाल कर सकते हैं, छोटे कारोबार अपना कामकाज बेहतर बना सकते हैं और पत्रकार शोध तथा सामग्री तैयार करने के नए तरीके आजमा सकते हैं।
नाइजीरिया जैसे देशों में, जहां संसाधनों और पेशेवर सेवाओं तक पहुंच असमान हो सकती है, ये टूल कुछ दूरियां कम करने में मदद कर सकते हैं। स्थानीय भाषाओं का समर्थन करने वाली और अलग-अलग सांस्कृतिक अनुभवों को दर्शाने वाली AI प्रणालियां डिजिटल सेवाओं को अधिक सुलभ भी बना सकती हैं।
लेकिन समावेश का मतलब केवल लोगों को किसी तकनीक का इस्तेमाल करने देना नहीं होना चाहिए। इसका मतलब यह सुनिश्चित करना भी होना चाहिए कि लोग उसके इस्तेमाल की शर्तों को समझें और अपनी जानकारी पर सार्थक अधिकार बनाए रखें।
कई डिजिटल सेवाएं लंबी-चौड़ी शर्तों और निजता नीतियों के तहत चलती हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता उनके नतीजों को पूरी तरह समझे बिना स्वीकार कर सकते हैं। कुछ AI उत्पादों को लेकर यह सवाल भी उठता है कि निर्देशों में दी गई जानकारी, अपलोड किए गए दस्तावेज या अन्य संवादों से मिली जानकारी को कहीं सहेजकर रखा या मॉडलों को बेहतर बनाने में इस्तेमाल तो नहीं किया जा सकता।
कंपनियों और उत्पादों के हिसाब से इनके सटीक तौर-तरीके अलग होते हैं। फिर भी उपयोगकर्ताओं को स्पष्ट रूप से बताया जाना चाहिए कि कौन-सी जानकारी इकट्ठा की जाती है, उसकी जरूरत क्यों है, उसे कितने समय तक रखा जाता है और क्या उसका इस्तेमाल संबंधित सेवा से इतर उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है।
इन सुरक्षा उपायों के बिना AI के समावेश से मिलने वाले फायदों के साथ एक अदृश्य कीमत जुड़ने का खतरा है: निजी जानकारी पर कम होता नियंत्रण।
जब कंपनियों की ताकत निगरानी जैसी दिखने लगे
बड़ी टेक कंपनियों और अधिनायकवाद के बीच संबंध की सावधानी से जांच करने की जरूरत है। निजी कंपनियों का डेटा इकट्ठा करना भर अधिनायकवाद नहीं है। अधिनायकवाद में ताकत को इस तरह केंद्रित करके इस्तेमाल किया जाता है कि जवाबदेही, अधिकार और स्वतंत्रताएं कमजोर पड़ जाएं।
हालांकि, कंपनियों द्वारा बड़े पैमाने पर डेटा इकट्ठा करना ऐसी परिस्थितियां बना सकता है जिनमें निगरानी आसान हो जाती है। विस्तृत निजी जानकारी का इस्तेमाल लोगों की प्रोफाइल बनाने, उन्हें निशाना बनाकर प्रभावित करने और उनके व्यवहार का अनुमान लगाने में हो सकता है। परिस्थितियों के अनुसार कारोबार, सरकारें या अन्य पक्ष इन क्षमताओं का फायदा उठा सकते हैं।
खतरे खास तौर पर तब गंभीर हो जाते हैं जब पर्याप्त सुरक्षा उपायों के बिना निजी डेटा तक पहुंचा जा सकता हो या उसे साझा किया जा सकता हो, जब स्वचालित प्रणालियां सार्थक निगरानी के बिना बड़े असर वाले फैसले करती हों या जब लोगों के पास अपनी जानकारी के इस्तेमाल को चुनौती देने के बहुत कम अवसर हों।
कंपनियों की केंद्रित ताकत एक और चिंता पैदा करती है। जब कुछ ही कंपनियां बड़े पैमाने पर इस्तेमाल होने वाले डिजिटल प्लेटफॉर्म, AI सेवाओं और जानकारी के विशाल भंडारों को नियंत्रित करती हैं, तो लोगों के पास बहुत कम व्यावहारिक विकल्प बच सकते हैं। किसी प्लेटफॉर्म को छोड़ने का मतलब पेशेवर नेटवर्क, ग्राहकों, समुदायों या जरूरी सेवाओं तक पहुंच खोना हो सकता है।
इसका यह मतलब नहीं है कि हर AI प्रणाली निगरानी का साधन है या हर टेक्नोलॉजी कंपनी स्वतंत्रता को सीमित करना चाहती है। इसका मतलब यह है कि डिजिटल जीवन के बुनियादी ढांचे की जांच जरूरी है, क्योंकि उसकी क्षमताओं का इस्तेमाल उसके मूल व्यावसायिक उद्देश्य से परे जाकर किया जा सकता है।
नाइजीरिया में डेटा सुरक्षा की चुनौती
नाइजीरिया में लोगों की निजी जानकारी के दुरुपयोग से उनकी रक्षा के लिए एक कानूनी ढांचा है। नाइजीरिया डेटा प्रोटेक्शन एक्ट 2023 ने नाइजीरिया डेटा प्रोटेक्शन कमीशन की स्थापना की और निजी डेटा को कानूनी, निष्पक्ष तथा जवाबदेह तरीके से संसाधित करने का ढांचा दिया।
कानून बनाना एक महत्वपूर्ण कदम है, लेकिन प्रभावी सुरक्षा उसके अमल, लोगों की जागरूकता और संगठनों को जवाबदेह ठहराने की नियामकों की क्षमता पर भी निर्भर करती है।
नाइजीरिया के लोग जैसे-जैसे AI से चलने वाली सेवाओं को ज्यादा अपना रहे हैं, डेटा के संचालन से जुड़े सवाल और जरूरी होते जा रहे हैं। उपयोगकर्ताओं को अपने अधिकार समझने चाहिए, जबकि संगठनों को अपने तौर-तरीके समझाने और इकट्ठा की गई जानकारी की रक्षा करने की जिम्मेदारी लेनी चाहिए।
प्रतिनिधित्व का भी एक व्यापक सवाल है। अगर AI प्रणालियां ऐसे डेटा से विकसित की जाती हैं जो नाइजीरिया की भाषाओं, संस्कृतियों और सामाजिक वास्तविकताओं को पर्याप्त रूप से नहीं दर्शाता, तो उनके फायदे असमान रूप से बंट सकते हैं। इसलिए जिम्मेदार AI संचालन में निजी जानकारी की सुरक्षा और उन समुदायों का समावेश, दोनों शामिल होने चाहिए जिनके अनुभवों को अक्सर पर्याप्त प्रतिनिधित्व नहीं मिलता।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नैतिकता पर यूनेस्को की सिफारिश AI के पूरे जीवनचक्र में निजता, डेटा सुरक्षा, पारदर्शिता, जवाबदेही और निष्पक्षता पर जोर देती है। ये सिद्धांत यह सुनिश्चित करने के लिए उपयोगी आधार देते हैं कि तकनीकी प्रगति मानवाधिकारों का सम्मान करे।
नवाचार की कीमत नियंत्रण खोना नहीं होनी चाहिए
चुनौती AI को खारिज करने या कंपनियों को उपयोगी तकनीक विकसित करने के लिए डेटा का इस्तेमाल करने से रोकने की नहीं है। चुनौती ऐसी सीमाएं तय करने की है जो निजी निजता की बलि दिए बिना नवाचार की गुंजाइश दें।
टेक्नोलॉजी कंपनियों को गैरजरूरी डेटा संग्रह कम करना चाहिए, अपनी नीतियां स्पष्ट रूप से बतानी चाहिए, सार्थक विकल्प देने चाहिए और बिना अनुमति के पहुंच के खिलाफ सुरक्षा मजबूत करनी चाहिए। नियामकों को यह सुनिश्चित करना होगा कि AI की क्षमताएं विकसित होने के साथ मौजूदा कानून प्रभावी बने रहें। वहीं, उपयोगकर्ताओं को अपने उपलब्ध अधिकारों की आसानी से समझ आने वाली जानकारी मिलनी चाहिए।
आखिरकार, डिजिटल समावेश को केवल AI का इस्तेमाल करने वाले लोगों की संख्या से नहीं मापा जा सकता। इसमें यह भी देखना होगा कि क्या वे लोग सुरक्षित तरीके से भाग ले सकते हैं, जिन प्रणालियों पर निर्भर हैं उन्हें समझ सकते हैं और अपनी जानकारी पर सार्थक नियंत्रण रख सकते हैं।
AI के अधिक शक्तिशाली होने के साथ सवाल अब केवल यह नहीं रह गया है कि तकनीक हमारे डेटा के साथ क्या कर सकती है। सवाल यह है कि क्या किया जा सकता है इसका फैसला कौन करता है, उन फैसलों से किसे फायदा होता है और उन्हें चुनौती देने की ताकत किसके पास है।
AI का भविष्य केवल इस बात से तय नहीं होना चाहिए कि मशीनें हमारे बारे में क्या सीखती हैं, बल्कि इस बात से भी तय होना चाहिए कि हम अपने ऊपर कितना नियंत्रण बनाए रखते हैं।