28 जुलाई, 2022 को, Google के डीपमाइंड ने 200 मिलियन प्रोटीन की संरचनाएँ जारी कीं, वस्तुतः वहाँ सब कुछ है। इसे एआई की अब तक की सबसे महत्वपूर्ण उपलब्धि यानी प्रोटीन-फोल्डिंग समस्या का ‘समाधान’ कहा गया है।

प्रोटीन अमीनो एसिड की एक रैखिक श्रृंखला से बने होते हैं और उनकी 3डी संरचनाएं उनके कार्य निर्धारित करती हैं। संरचना का निर्धारण करना श्रमसाध्य है। प्रोटीन की इष्टतम मुड़ी हुई संरचना को कम्प्यूटेशनल रूप से खोजने का एक तरीका पेप्टाइड बॉन्ड के बीच विशिष्ट कोणों द्वारा गठित इसके सभी संभावित विन्यासों का नमूना लेना है। हालाँकि, यह एक असंभव कार्य है क्योंकि एक सामान्य प्रोटीन में लगभग 10300 विन्यास हो सकते हैं, और यदि प्रति सेकंड उनमें से दस लाख की जाँच की गई, तो आवश्यक कुल समय अकल्पनीय होगा। इससे लगभग 1,000 मिलियन मानव-वर्ष बचाने में मदद मिली है।

डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड ने 2020 में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की। इसने परमाणु रिज़ॉल्यूशन पर लगभग 100 प्रोटीनों की संरचनाओं की सही भविष्यवाणी की, और कोई अन्य समाधान इस उपलब्धि के करीब नहीं आया। कई लोग मानते हैं कि प्रोटीन-फोल्डिंग की समस्या खत्म हो गई है।

नेचर में काम प्रकाशित करने के अलावा, डीपमाइंड ने अनुसंधान के परिणामों – स्रोत कोड, अज्ञात प्रोटीन की संरचना – को आसानी से सुलभ रखने का निर्णय लिया ताकि आगे की खोज हो सके। इस बीच, इसने घातक चगास रोग और लीशमैनियासिस से निपटने के लिए ड्रग्स फॉर नेग्लेक्टेड डिजीज इनिशिएटिव (डीएनडीआई) का समर्थन किया है। क्योंकि अल्फ़ाफोल्ड्स दवा की खोज को गति देते हैं, दुर्लभ बीमारियों के लिए नई दवाएं, जो फार्मा कंपनियों के लिए कम व्यावसायिक रुचि वाली हैं, संभव हो जाती हैं।

और भी कई फायदे

2020 में, एक रोबोटिक सिंथेसाइज़र एक शोध पत्र पढ़ता है और उसमें वर्णित यौगिक का उत्पादन करता है। कम्प्यूटेशनल विज्ञान और 3डी प्रोटीन संरचनाओं में भारी प्रगति के साथ, खोज प्रयोगशालाएं ‘एआई सिंथेसाइज़र’ तक सिमट जाएंगी। विशिष्ट कार्यों के लिए हजारों अणुओं या प्रक्रियाओं की तेजी से जांच की जा सकती है। रोबोट एक अनुकूलित रणनीति की ‘खोज’ करने के लिए उनकी पहचान करेंगे, जिसे गैर-मानवीय ‘एजेंटों’ द्वारा निर्देशित किया जाएगा। यह रसायन विज्ञान को बदल सकता है।

यूएनईपी का विश्व पर्यावरण स्थिति कक्ष (डब्ल्यूईएसआर) कार्बन डाइऑक्साइड सांद्रता, ग्लेशियर द्रव्यमान, समुद्र स्तर में वृद्धि, जैव विविधता हानि आदि का पूर्वानुमान लगाने के लिए 140 देशों में फैले हजारों सेंसर से एआई, वास्तविक समय सेंसर डेटा का उपयोग करके एकत्र और विश्लेषण करता है। अंततः, हम योजना के स्वास्थ्य पक्ष को समझते हैं।

नया जोखिम

चैटजीपीटी जैसे निर्मित बड़े भाषा मॉडल उत्कृष्ट पाठ, संगीत और कला का उत्पादन कर सकते हैं। लेकिन वे घटनाओं को समझाने के लिए जटिल रासायनिक समीकरण या नए गणितीय सूत्र लिखने में अभी तक माहिर नहीं हैं। जब एआई अंततः वहां पहुंच जाएगी, जब रचनात्मकता केवल मनुष्यों के लिए नहीं रह जाएगी, मशीन युग प्रकट होगा।

वैज्ञानिक उद्यम के लिए, सिलिकॉन से बने ‘एजेंटों’ की ‘खोज’ के युग में, लेखकत्व अर्थहीन हो सकता है। जो लोग ‘एजेंट’ के मालिक हैं, वे ज्ञान के मालिक हो सकते हैं।

वैज्ञानिकों ने चेतावनी दी है कि एआई उत्पादों का इस्तेमाल सावधानी से किया जाना चाहिए। ChatGPT जैसे उपकरण साहित्य खोजों में सहायता कर सकते हैं, लेकिन गहन विश्लेषण प्रदान नहीं कर सकते हैं और लेखों के मूल में गहरी अंतर्दृष्टि को खो सकते हैं। वैज्ञानिक उद्यम में निहित पूर्वाग्रहों के कारण अल्पसंख्यक विचारों का कम प्रतिनिधित्व हो सकता है और खराब उद्धरण के कारण मूल सोच का नुकसान हो सकता है। कुछ पत्रिकाओं ने लेखकों को प्रकाशनों में एआई टूल के उपयोग की घोषणा करने की सलाह दी और चैटजीपीटी को बिना किसी अपवाद के लेखक बनने से हतोत्साहित किया।

चूंकि एआई द्वारा डेटा को संकलित करना और सुसंगत रूप से प्रस्तुत करना आसान है, इसलिए नए कागज कारखाने बढ़ सकते हैं। सौभाग्य से, ऐसे पाठ को एक नए टूल द्वारा पहचाना जा सकता है। एआई-सुधारित आंकड़े और छवियां ‘डेटा’ का चक्रव्यूह बना सकती हैं, जो प्रकाशकों के लिए एक बुरा सपना बन सकता है। हालाँकि, अगर सही तरीके से उपयोग किया जाए तो एआई लेखकों को बेहतर विज़ुअलाइज़ेशन, प्रभावी संचार और सूचित सूचना संकलन में मदद करने में एक उत्कृष्ट सहायता हो सकती है।

एआई-विभाजन

एआई ज्ञान को लोकतांत्रिक बनाने में मदद करता है। लेकिन ‘ज्ञान से चीजों तक’ परिवर्तन के लिए बुनियादी ढांचे और संसाधनों की आवश्यकता होगी। संसाधन-सीमित सेटिंग में उन्नत चिकित्सा और अत्याधुनिक विज्ञान के विकसित होने की संभावना कम है। यह ऐतिहासिक रूप से ज्ञात है, लेकिन अब इसमें एक महत्वपूर्ण अंतर है। उन्नत विज्ञान को सक्षम बनाने वाला बुनियादी ढाँचा तेजी से परिष्कृत हो रहा है, और अमीरों और वंचितों के बीच का अंतर नाटकीय रूप से बढ़ रहा है। स्पष्ट रूप से, एआई का प्रसार संसाधनों को केंद्रित कर सकता है, जिससे असमानता पैदा हो सकती है।

‘एआई बीइंग’ संगीत, कविता और पांडुलिपियां तेजी से और संभवत: बेहतर तरीके से लिख सकता है। यह बहुरूपिया ‘संस्थाएं’ बना सकता है। यह कार्यस्थलों और संगठनों को मौलिक रूप से बदल सकता है। एआई के युग में कोई उत्पादकता कैसे माप सकता है? व्यक्तियों एवं संस्थाओं की उत्कृष्टता की कसौटी क्या हो सकती है? एआई-विभाजन डिजिटल-विभाजन से कहीं अधिक गहरा होगा।

तेजी से कार्य

सभी स्तरों पर सरकारों को समाज पर एआई के प्रभाव का तत्काल आकलन करने की आवश्यकता है। उन्हें सलाहकार समूह बनाने होंगे और एआई और डेटा-गवर्नेंस नीति मार्गदर्शन सीधे संगठनों, उद्योग और समाज तक लाना होगा। ऐसा ही प्रयास हर संगठन में होना चाहिए। जिम्मेदार एआई विकास के लिए एक अंतःविषय वातावरण की आवश्यकता होती है। निश्चित रूप से, जल्दी आगे बढ़ने वालों को बड़ा फायदा होगा।

(टी. प्रदीप आईआईटी मद्रास में इंस्टीट्यूट प्रोफेसर हैं। pradep@iitm.ac.in)