28 जुलाई, 2022 को, Google के डीपमाइंड ने 200 मिलियन प्रोटीन की संरचना जारी की, वस्तुतः वह सब कुछ जो मौजूद है। इसे एआई की अब तक की सबसे महत्वपूर्ण उपलब्धि कहा जाता है, यानी प्रोटीन-फोल्डिंग समस्या का ‘समाधान’।
प्रोटीन अमीनो एसिड की एक रैखिक श्रृंखला से बने होते हैं और उनकी 3डी संरचनाएं उनके कार्य निर्धारित करती हैं। संरचना निर्धारण श्रमसाध्य है. कम्प्यूटेशनल रूप से प्रोटीन की इष्टतम मुड़ी हुई संरचना को जानने का एक तरीका पेप्टाइड बॉन्ड के बीच विशिष्ट कोणों से बने इसके सभी संभावित विन्यासों का नमूना लेना है। हालाँकि, यह एक असंभव कार्य है क्योंकि एक सामान्य प्रोटीन में लगभग 10 प्रोटीन हो सकते हैं300 कॉन्फ़िगरेशन और यहां तक कि अगर प्रति सेकंड उनमें से दस लाख की जांच की गई, तो आवश्यक कुल समय अकल्पनीय होगा। इससे लगभग 1,000 मिलियन मानव-वर्ष बचाने में मदद मिली।
डीपमाइंड के अल्फाफोल्ड ने 2020 में एक महत्वपूर्ण सफलता हासिल की। इसने परमाणु रिज़ॉल्यूशन के लिए लगभग 100 प्रोटीनों की संरचनाओं की सटीक 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 परिणामों – स्रोत कोड, अज्ञात प्रोटीन की संरचना – को आसानी से सुलभ बनाने का भी निर्णय लिया ताकि अधिक खोजें हो सकें। पहले से ही, इसने घातक चगास रोग और लीशमैनियासिस को संबोधित करने में ड्रग्स फॉर नेग्लेक्टेड डिजीज पहल (डीएनडीआई) को सहायता प्रदान की है। चूंकि अल्फाफोल्ड के कारण दवा की खोज तेज हो गई है, इसलिए दुर्लभ बीमारियों के लिए नई दवाएं, जो फार्मा कंपनियों के लिए कम व्यावसायिक रुचि वाली हैं, संभव हो गई हैं।
कई अन्य लाभ
2020 में एक रोबोटिक सिंथेसाइज़र ने एक शोध पत्र पढ़ा और उसमें वर्णित यौगिक बनाया। 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 उन्हें गैर-मानवीय ‘एजेंटों’ द्वारा निर्देशित एक अनुकूलित रणनीति ‘खोजने’ की विशेषता देंगे। इससे रसायन शास्त्र बदल सकता है।
यूएनईपी का विश्व पर्यावरण स्थिति कक्ष (डब्ल्यूईएसआर) कार्बन डाइऑक्साइड सांद्रता, ग्लेशियर द्रव्यमान, समुद्र स्तर में वृद्धि, जैव विविधता हानि आदि की भविष्यवाणी करने के लिए 140 देशों में फैले हजारों सेंसरों से एआई, वास्तविक समय सेंसर डेटा का उपयोग करके एकत्र और विश्लेषण करता है। अंततः, हम समग्र दृष्टिकोण से ग्रह के स्वास्थ्य को समझते हैं।
नए जोखिम
चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल उत्कृष्ट पाठ, संगीत और कला बना सकते हैं। लेकिन वे घटनाओं को समझाने के लिए जटिल रासायनिक समीकरण या नए गणितीय सूत्र लिखने में अभी तक अच्छे नहीं हैं। जब एआई अंततः वहां पहुंच जाएगी, जब रचनात्मकता केवल मनुष्यों तक ही सीमित नहीं रहेगी, तो मशीनों का युग सामने आएगा।
वैज्ञानिक उद्यम के लिए, सिलिकॉन से बने ‘एजेंटों’ द्वारा ‘खोजों’ के युग में, लेखकत्व अर्थहीन हो सकता है। ‘एजेंट’ रखने वालों के पास ज्ञान हो सकता है।
वैज्ञानिकों ने चेतावनी दी है कि एआई उत्पादों का उपयोग सावधानी से किया जाना चाहिए। चैटजीपीटी जैसे उपकरण साहित्य खोज में सहायता कर सकते हैं लेकिन गहन विश्लेषण प्रदान नहीं कर सकते हैं और लेखों के केंद्र में गहन अंतर्दृष्टि की कमी हो सकती है। वैज्ञानिक उद्यम के आंतरिक पूर्वाग्रह अल्पसंख्यक विचारों का कम प्रतिनिधित्व कर सकते हैं और खराब उद्धरणों के कारण मूल विचार खो सकते हैं। कुछ पत्रिकाओं ने लेखकों को प्रकाशनों में एआई टूल के उपयोग की घोषणा करने का सुझाव दिया है और अपवादों के साथ चैटजीपीटी को लेखक बनने से हतोत्साहित किया है।
चूंकि सूचनाओं को संकलित करना और उन्हें एआई द्वारा सुसंगत रूप से प्रस्तुत करना आसान है, इसलिए नई कागज फैक्ट्रियां बढ़ सकती हैं। शुक्र है, ऐसे टेक्स्ट को एक नए टूल द्वारा पहचाना जा सकता है। एआई-संशोधित आंकड़े और छवियां ‘डेटा’ की पहेली पैदा कर सकती हैं, जो प्रकाशकों के लिए एक बुरा सपना बन सकती हैं। हालाँकि, यदि विवेकपूर्ण तरीके से उपयोग किया जाए तो एआई लेखकों को बेहतर विज़ुअलाइज़ेशन, प्रभावी संचार और ज्ञात तथ्यों को संकलित करने में मदद करने में एक उत्कृष्ट सहायता हो सकती है।
एआई-विभाजन
एआई ज्ञान के लोकतंत्रीकरण में मदद करता है। लेकिन ‘ज्ञान से वस्तु तक’ परिवर्तन के लिए बुनियादी ढांचे और संसाधनों की आवश्यकता होगी। उन्नत चिकित्सा और अत्याधुनिक विज्ञान संसाधन-सीमित सेटिंग्स में विकसित होने की संभावना नहीं है। यह ऐतिहासिक रूप से ज्ञात है, लेकिन अब इसमें एक महत्वपूर्ण अंतर है। उन्नत विज्ञान को सक्षम करने वाला बुनियादी ढांचा तेजी से परिष्कृत हो रहा है और अमीरों और गरीबों के बीच का अंतर नाटकीय रूप से बढ़ रहा है। स्पष्ट रूप से, एआई का प्रसार धन को केंद्रित कर सकता है, असमानता को बढ़ावा दे सकता है।
‘एआई प्राणी’ संगीत, कविताएं और पांडुलिपियां तेजी से और संभवत: और भी बेहतर तरीके से लिख सकता है। इससे बहुसंख्यक ‘प्राणी’ निर्मित हो सकते हैं। यह कार्यस्थलों और संस्थानों को मौलिक रूप से बदल सकता है। एआई युग में कोई उत्पादकता का मूल्यांकन कैसे करेगा? व्यक्तियों और संस्थानों के लिए उत्कृष्टता का पैमाना क्या हो सकता है? एआई-विभाजन डिजिटल-विभाजन से कहीं अधिक गहरा होगा।
तेज़ी से कार्य करें
सभी स्तरों पर सरकारों को समाज पर एआई के प्रभाव का तत्काल आकलन करना चाहिए। उन्हें सलाहकार समूह बनाने होंगे और संस्थानों, उद्योग और समाज को निर्देशित करने के लिए एआई और डेटा-गवर्नेंस नीति दिशानिर्देश लाने होंगे। ऐसे ही प्रयास हर संस्थान में होने चाहिए। जिम्मेदार एआई विकास के लिए एक अंतःविषय वातावरण की आवश्यकता है। निश्चित रूप से, शुरुआती कदम उठाने वालों को अधिक लाभ होगा।
(टी. प्रदीप आईआईटी मद्रास में इंस्टीट्यूट प्रोफेसर हैं। pradep@iitm.ac.in)