विश्व स्वास्थ्य संगठन की नई चर्चा: स्वास्थ्य नीति में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अवसर और जोखिम
• स्वास्थ्य नीति निर्माण में AI का बढ़ता प्रभाव • WHO ने AI के उपयोग पर मार्गदर्शन जारी किया • नीति निर्माण चक्र में AI की भूमिका • पारदर्शिता और मानवीय निरीक्षण पर जोर : विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) ने 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साक्ष्य-सूचित नीति - उभरती चुनौतियाँ और अवसर' नामक एक चर्चा पत्र जारी किया है। यह पत्र स्वास्थ्य नीति निर्माण में AI के बढ़ते उपयोग के अवसरों और जोखिमों का विश्लेषण करता है। WHO के अनुसार, AI स्वास्थ्य नीति को मजबूत या कमजोर कर सकता है, इसलिए एक सामान्य शासकीय ढाँचे की आवश्यकता है। डॉ. एलेन लैब्रिक ने कहा कि यह पत्र नीति निर्माण के पूरे चक्र पर ध्यान केंद्रित करता है। पत्र में AI के उपयोग के दौरान डेटा पूर्वाग्रह, डिजिटल विभाजन और गोपनीयता जैसे जोखिमों पर प्रकाश डाला गया है।
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता स्वास्थ्य नीति निर्माण में क्रांति लाने को तैयार: WHO के नए पत्र में अवसरों और जोखिमों का खुलासा • WHO का 'AI और साक्ष्य-सूचित नीति' पत्र वैश्विक स्वास्थ्य निर्णयों के लिए एक नया ढाँचा प्रस्तुत करता है • AI के कारण डेटा पूर्वाग्रह, ज्ञानमीमांसीय अन्याय और डिजिटल विभाजन जैसी चुनौतियाँ उभर सकती हैं • पारदर्शिता, भागीदारी और मानवीय निरीक्षण AI के जिम्मेदार उपयोग के लिए महत्वपूर्ण तत्व : विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) ने हाल ही में 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता और साक्ष्य-सूचित नीति - उभरती चुनौतियाँ और अवसर' नामक एक विस्तृत चर्चा पत्र जारी किया है, जो स्वास्थ्य नीति निर्माण के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के उपयोग से उत्पन्न होने वाले अवसरों और जोखिमों का व्यापक विश्लेषण प्रस्तुत करता है। यह पत्र वैश्विक स्वास्थ्य समुदाय के लिए एक महत्वपूर्ण मार्गदर्शक दस्तावेज के रूप में सामने आया है, जो यह सुनिश्चित करने का प्रयास करता है कि AI का एकीकरण स्वास्थ्य संबंधी निर्णयों के लिए साक्ष्य-आधार को मजबूत करे, न कि उसे कमजोर करे। WHO के डेटा, डिजिटल स्वास्थ्य, एनालिटिक्स और AI विभाग के निदेशक, डॉ. एलेन लैब्रिक ने इस पत्र के महत्व को रेखांकित करते हुए कहा, "नीतिगत चर्चा AI पर मुख्य रूप से नैदानिक देखभाल पर केंद्रित रही है। यह पत्र ध्यान उस ओर आकर्षित करता है जहाँ साक्ष्य-आधार वास्तव में आकार ले रहा है: समस्याओं को कैसे परिभाषित किया जाता है, विकल्पों को कैसे डिजाइन किया जाता है, और प्रभाव का आकलन कैसे किया जाता है। सदस्य देशों को इस पूरे चक्र में AI को नियंत्रित करने के लिए एक सामान्य ढांचे की आवश्यकता है। यह पत्र एक प्रारंभिक बिंदु प्रदान करता है।" यह पत्र विशेष रूप से नीति-निर्माताओं, नियामकों, स्वास्थ्य प्रबंधकों और AI डेवलपर्स जैसे विविध दर्शकों के लिए तैयार किया गया है। पत्र नीति निर्माण के पूरे चक्र को तीन मुख्य चरणों में विभाजित करता है: समस्या को समझना, समाधान डिजाइन करना, और कार्यान्वयन, निगरानी तथा समायोजन के माध्यम से प्रभाव प्राप्त करना। प्रत्येक चरण में, AI द्वारा प्रस्तुत विशिष्ट अवसरों और जोखिमों का विस्तृत मूल्यांकन किया गया है। AI अपनी शक्तिशाली विश्लेषणात्मक क्षमताओं के साथ नीति प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है। हालाँकि, इन्हीं क्षमताओं के कारण विभिन्न जोखिम भी उत्पन्न होते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा पूर्वाग्रह समस्या की परिभाषा को विकृत कर सकता है, जबकि मापने योग्य उद्देश्यों का अत्यधिक अनुकूलन समाधान डिजाइन को सीमित कर सकता है। इसके अतिरिक्त, डिजिटल विभाजन और साइबर सुरक्षा की कमजोरियाँ कार्यान्वयन को बाधित कर सकती हैं, और निगरानी उपकरणों में सूक्ष्म पूर्वाग्रह नीतियों को उनके मूल लक्ष्यों से धीरे-धीरे दूर ले जा सकते हैं। पत्र में एक आवर्ती और गंभीर चिंता 'ज्ञानमीमांसीय अन्याय' (epistemic injustice) है। यह AI प्रणालियों की प्रवृत्ति को संदर्भित करता है जो मात्रात्मक, डेटा-समृद्ध साक्ष्य को अधिक महत्व देती हैं, जबकि व्यक्तिगत अनुभव, स्थानीय विशेषज्ञता, स्वदेशी ज्ञान और सामुदायिक-आधारित अंतर्दृष्टि जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं को हाशिए पर डाल देती हैं। इस समस्या का समाधान करने के लिए, पत्र एक व्यावहारिक दृष्टिकोण अपनाता है, उन क्षेत्रों की पहचान करता है जहाँ मौजूदा साक्ष्य-सूचित नीति-निर्माण (EIP) उपकरण और AI शासन ढांचे पहले से ही अभिसरण करते हैं। इसमें पारदर्शिता, भागीदारीपूर्ण जुड़ाव, अधिकारों की सुरक्षा और जोखिम-आधारित निरीक्षण जैसे सिद्धांत शामिल हैं। Sameer Pujari, जो डेटा, डिजिटल स्वास्थ्य, एनालिटिक्स और AI विभाग में AI का नेतृत्व कर रहे हैं, ने इस पत्र के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर प्रकाश डाला: "AI स्वास्थ्य नीति के काम में अधिकांश संस्थानों की क्षमता से तेज़ी से प्रवेश कर रहा है। यह पत्र सदस्य देशों को उस अंतर के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन प्रदान करता है: यह नीति चक्र में AI के स्थान को दर्शाता है और उन शासन ढाँचों का लाभ उठाता है जिनका उपयोग कई देश पहले से कर रहे हैं, ताकि अनुकूलन का कार्य मौजूदा पर आधारित हो, न कि शून्य से शुरू हो।" पत्र AI उपकरणों को तैनात करने से पहले 'एल्गोरिथम प्रभाव आकलन' (algorithmic impact assessments) और 'प्रौद्योगिकी तत्परता समीक्षा' (technology readiness reviews) की सिफारिश करता है। एक बार उपयोग में आने के बाद, यह 'लिविंग एविडेंस वर्कफ़्लो' (living evidence workflows) का आह्वान करता है जो स्वचालित डेटा पुनर्प्राप्ति को मानवीय सत्यापन के साथ जोड़ता है। इसके अलावा, 'ह्यूमन-इन-द-लूप' (human-in-the-loop) निर्णय गेटवे और बहु-विषयक निरीक्षण पैनल, जिनमें डोमेन, विधियों तथा नैतिकता विशेषज्ञता शामिल हो, की स्थापना का सुझाव दिया गया है। पत्र का एक केंद्रीय और एकीकृत सिद्धांत यह है कि AI को मानवीय क्षमताओं को बढ़ाना चाहिए, न कि उन्हें पूरी तरह से स्वचालित करना चाहिए। अंतिम जिम्मेदारी हमेशा मनुष्यों की होनी चाहिए, जिसमें प्रश्नों को फ्रेम करना, साक्ष्य की गुणवत्ता का आकलन करना, परिणामों की व्याख्या संदर्भ में करना और नैतिक विचारों का मूल्यांकन करना शामिल है। डॉ. तान्या कुचेनमुएलर, जो विज्ञान विभाग में अनुसंधान और नैतिकता पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत बनाने वाली इकाई का नेतृत्व करती हैं, ने कहा, "साक्ष्य-सूचित नीति-निर्माण हमेशा निर्णय, संदर्भ और आवाजों की बहुलता पर निर्भर रहा है। AI हमें बड़े डेटासेट, जीवित साक्ष्य संश्लेषण और तेज़ परिदृश्य मॉडलिंग में हमारी पहुँच का विस्तार करने में मदद कर सकता है, लेकिन इसे मानवीय विचार-विमर्श को मजबूत करना चाहिए, न कि उसे प्रतिस्थापित करना। इस पत्र का उद्देश्य नीति-निर्माताओं को उस क्षमता का लाभ उठाने में मदद करना है, जबकि पारदर्शिता, समावेशिता और विश्वास को बनाए रखना है जो साक्ष्य-सूचित नीति-निर्माण की नींव हैं।" यह चर्चा पत्र सदस्य देशों, शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और नागरिक समाज के साथ निरंतर संवाद के लिए एक आधार के रूप में कार्य करता है, क्योंकि AI की क्षमताएं और उनके अनुप्रयोग के संदर्भ लगातार विकसित हो रहे हैं।
