कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence – AI) को लेकर दुनियाभर में बढ़ते उत्साह के बीच, अमेरिका की मशहूर मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के एक ताज़ा अध्ययन ने गहरी चिंता जताई है। इस अध्ययन के अनुसार, आज की तारीख में चल रही 95% जनरेटिव AI (Generative AI) परियोजनाएँ अपेक्षाओं के अनुसार सफल नहीं हो पा रही हैं।
यह निष्कर्ष ऐसे समय में आया है जब 2025 की पहली छमाही में ही AI स्टार्टअप्स में 44 अरब डॉलर (लगभग 3.6 लाख करोड़ रुपये) का निवेश हुआ है। निवेशकों और टेक्नोलॉजी कंपनियों को उम्मीद थी कि AI उद्योग दुनिया की अर्थव्यवस्था में क्रांतिकारी बदलाव लाएगा, लेकिन असफलताओं की यह दर अब ‘टेक बबल’ (Technology Bubble) की आशंका पैदा कर रही है।
- 95% जनरेटिव AI प्रोजेक्ट असफल: अधिकांश कंपनियाँ प्रोटोटाइप तो बना रही हैं, लेकिन उन्हें वास्तविक उत्पाद या सेवाओं में बदलने में कठिनाई हो रही है।
- उच्च निवेश, कम रिटर्न: अरबों डॉलर लगाने के बावजूद निवेशकों को वांछित परिणाम नहीं मिल रहे।
- स्केलेबिलिटी की समस्या: बड़े पैमाने पर AI मॉडल लागू करने में तकनीकी और वित्तीय चुनौतियाँ सामने आ रही हैं।
- डाटा और एनर्जी खपत: अत्यधिक मात्रा में डेटा और ऊर्जा खपत के कारण लागत बहुत बढ़ रही है।
- मानव कौशल की कमी: AI इंजीनियरिंग और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग जैसे कौशल वाले प्रशिक्षित पेशेवरों की भारी कमी है।
AI उद्योग से जुड़े विशेषज्ञों का कहना है कि यह रिपोर्ट एक चेतावनी संकेत है, ताकि कंपनियाँ केवल हाइप के पीछे न भागें, बल्कि व्यावहारिक और टिकाऊ समाधान विकसित करें।
प्रोफेसर एलन ब्रायन, MIT ने कहा:
“AI की क्षमताओं पर शक नहीं है, लेकिन इसे चमत्कारी औज़ार मान लेना गलत है। सही दिशा में अनुसंधान और संतुलित निवेश की ज़रूरत है।”
स्टार्टअप जगत के कई उद्यमियों ने माना कि शुरुआती दौर की ऊँची उम्मीदों के चलते कई कंपनियाँ “जल्दी अमीर बनने” के चक्कर में बिना तैयारी के ही प्रोजेक्ट शुरू कर बैठीं।
भारत जैसे देशों में AI को स्वास्थ्य, शिक्षा और कृषि में गेम-चेंजर माना जा रहा है। लेकिन MIT की रिपोर्ट बताती है कि यदि भारत को इसका वास्तविक लाभ उठाना है, तो उसे दीर्घकालिक रणनीति, स्केलेबल समाधान और मानव संसाधन विकास पर ज़ोर देना होगा।
विशेषज्ञ मानते हैं कि भारत के पास विशाल डेटा और युवा प्रतिभा है, जो सही दिशा में प्रयास करने पर इसे वैश्विक AI हब बना सकती है।
- यथार्थवादी लक्ष्य तय करना – AI को हर समस्या का त्वरित समाधान मानने के बजाय सीमाओं को समझना।
- मानव और AI का सहयोग – मशीनों को प्रतिस्थापन नहीं, बल्कि सहायक उपकरण के रूप में देखना।
- नीति और विनियमन – सरकारों को ऊर्जा उपयोग, डेटा सुरक्षा और AI नैतिकता पर सख्त नीतियाँ लानी होंगी।
- कौशल विकास – इंजीनियरिंग, प्रॉम्प्ट डिज़ाइन और AI संचालन से जुड़े प्रशिक्षण कार्यक्रम तेज़ी से शुरू करने होंगे।
MIT का यह अध्ययन साफ करता है कि AI का भविष्य उतना आसान और त्वरित नहीं है, जितना अक्सर प्रचारित किया जाता है। अत्यधिक निवेश और अधूरी रणनीतियाँ टेक्नोलॉजी को बुलबुले में बदल सकती हैं। हालांकि, यदि उद्योग और सरकारें व्यावहारिक दृष्टिकोण अपनाएँ, तो आने वाले वर्षों में AI सचमुच मानवता के लिए परिवर्तनकारी साबित हो सकता है।
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