कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का त्वरित एकीकरण

shailesh October 12, 2012

Bulletin of the Atomic Scientists :

पिछले दशक में, नागरिक और सैन्य दोनों क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का त्वरित एकीकरण हुआ है। परिणामस्वरूप, एआई शासन की चुनौतियों पर बढ़ता ध्यान तीन तरीकों से प्रकट हुआ है। पहली चुनौती नागरिक और सैन्य क्षेत्रों में एआई के दोहरे उपयोग की प्रकृति में है, जिससे इसके सैन्यीकरण की निगरानी और निगरानी करना मुश्किल हो जाता है। दूसरा निजी क्षेत्र की नीति-प्रभावकारी शक्ति से प्राप्त होता है, जो पारंपरिक रूप से लॉबिंग उपकरणों के उपयोग तक सीमित है। अंतिम कठिनाई सरकार-उद्योग संबंधों की बदलती प्रकृति से उत्पन्न होती है, जहां उद्योग एआई के विकास और अनुप्रयोग का नेतृत्व कर रहे हैं, और सरकारें इसकी तकनीकी क्षमता को समझने और सैन्य अनुप्रयोगों को विनियमित करने में उद्योग से पीछे रह रही हैं।

मौजूदा साहित्य की समीक्षा से पता चलता है कि एआई पर सैन्य और व्यापक रणनीतिक स्थिरता डोमेन [2] के भीतर अच्छी तरह से चर्चा की गई है, जिसमें साइबर सिस्टम को हैक करने, एआई प्रशिक्षण डेटा को जहर देने और इसके इनपुट में हेरफेर करने के लिए परमाणु क्षेत्र के भीतर एआई के उपयोग के बारे में चर्चा शामिल है (एविन और अमाडे) 2019). विशेषज्ञ समुदाय एआई और परमाणु सुरक्षा उपायों के लिए इसकी प्रयोज्यता पर भी चर्चा करता है।[3] हालाँकि, वर्तमान उपलब्ध शोध काफी हद तक परमाणु सामग्री उत्पादन (एनएमपी) को नजरअंदाज करता है, जो परमाणु हथियारों के विकास में एक आवश्यक चरण है

यह लेख औद्योगिक प्रथाओं पर विचार करते हुए परमाणु सामग्री उत्पादन में एआई की संभावित भूमिका का आकलन करके उस अंतर को पाटता है। प्रौद्योगिकी स्काउटिंग के लिए एक औद्योगिक दृष्टिकोण को नियोजित करने में, हम तर्क देते हैं कि एआई में आउटपुट को अनुकूलित करने, लागत कम करने और परमाणु हथियारों के विकास और उत्पादन से जुड़े उत्पादन में सुरक्षा को बढ़ावा देने के उद्देश्य से सिस्टम दक्षता को बढ़ाकर परमाणु सामग्री उत्पादन में सुधार करने की महत्वपूर्ण क्षमता है। परमाणु सामग्री उत्पादन-महत्वपूर्ण उपकरणों और परमाणु सामग्री उत्पादन के लिए एकीकृत संबंधित गैर-परमाणु उद्योग अनुप्रयोगों के लिए मौजूदा एआई अनुप्रयोगों की एक व्यापक सूची परिशिष्ट 1 में प्रस्तुत की गई है, (मुख्य पाठ के ठीक नीचे)।

एआई-संचालित परमाणु सामग्री उत्पादन प्रक्रिया परमाणु हथियारों के अवैध और गुप्त विकास की चिंताओं को बढ़ाती है। इसलिए, अंतिम खंड में व्यवहार्य कार्य योजनाओं के साथ तीन-स्तरीय समाधान पर चर्चा की गई है। यद्यपि परमाणु सामग्री उत्पादन इस लेख का फोकस है, लेकिन जिन निष्कर्षों, चिंताओं और समाधानों पर चर्चा की जा रही है, वे रेडियोलॉजिकल, जैविक और रासायनिक हथियारों सहित सामूहिक विनाश के हथियारों के निर्माण के लिए उपयोग की जाने वाली सामग्री के उत्पादन पर व्यापक बहस पर भी लागू होते हैं।

परमाणु सामग्री उत्पादन में प्रसार-संवेदनशील चरण

परमाणु सामग्री उत्पादन में कई चरण शामिल हैं, जिनमें खनन और मिलिंग, रूपांतरण, संवर्धन, ईंधन निर्माण, बिजली उत्पादन, प्रयुक्त ईंधन भंडारण और पुनर्प्रसंस्करण शामिल हैं।[5] जबकि प्रत्येक उत्पादन चरण महत्वपूर्ण है, संवर्धन और पुनर्प्रसंस्करण चरण सबसे अधिक प्रसार संवेदनशील चरण हैं। ये चरण यूरेनियम को समृद्ध करने और/या यूरेनियम और प्लूटोनियम आइसोटोप को अलग करने के लिए आधार प्रदान करते हैं जो परमाणु हथियार के विकास के अभिन्न अंग हैं; इस प्रकार, एआई के माध्यम से इन प्रौद्योगिकियों तक बेहतर पहुंच क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर दोनों प्रसार जोखिम प्रस्तुत करती है [7] (गार्ट्ज़के और क्रोएनिग 2014)।

यद्यपि संवर्धन और पुनर्प्रसंस्करण चरणों के भीतर एआई का अनुप्रयोग परमाणु विज्ञान और प्रौद्योगिकी के अच्छे अनुप्रयोग को आगे बढ़ाने के लिए एक सतत प्रयास है, परमाणु सामग्री उत्पादन क्षेत्र में दोहरे उपयोग वाली तकनीक के रूप में एआई को अकादमिक और व्यवसायी समुदायों के भीतर बड़े पैमाने पर उपेक्षित किया गया है। इसलिए, एआई के लिए अवैध और गुप्त गैर-शांतिपूर्ण अनुप्रयोगों में सहायता करने का व्यापक अवसर मौजूद है।

परमाणु सामग्री उत्पादन में एआई के संभावित अनुप्रयोग

एआई के औद्योगिक अनुप्रयोगों को मोटे तौर पर तीन श्रेणियों में विभाजित किया जा सकता है: विसंगति का पता लगाना, स्वचालित अनुकूलन और स्वचालित खोज। इनमें से प्रत्येक तकनीक ने नागरिक उद्योगों में काम किया है और लागू किया है, और प्रत्येक परमाणु सामग्री उत्पादन के प्रसार-संवेदनशील चरणों को प्रभावित कर सकता है। परमाणु सामग्री उत्पादन में एआई के प्रमुख संभावित अनुप्रयोग का सारांश परिशिष्ट 1 में निर्दिष्ट संभावित उपयोग मामलों के साथ तालिका 1 में दिखाया गया है।

असंगति का पता लगाये। एआई विसंगति-पहचान एल्गोरिदम को “सामान्य व्यवहार” की विशेषता वाले मशीन या सिस्टम डेटा को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। जब वास्तविक समय डेटा सामान्यता पैटर्न से भटक जाता है, तो एआई एल्गोरिदम विसंगति की पहचान करेगा। प्रारंभिक चरण के दलबदल अलार्म यांत्रिक या सिस्टम ब्रेकडाउन से पहले निरीक्षण और निर्धारण को संभव बनाते हैं।

एआई विसंगति का पता लगाने के उपयोग के मामले दो श्रेणियों में आते हैं। सबसे पहले, एआई का उपयोग उद्योगों द्वारा मशीनों में खराबी की निगरानी, पता लगाने और निदान करने के लिए किया जाता है। एक उदाहरण केन्द्रापसारक पंपों की विसंगति का पता लगाना है (अल टोबी एट अल. 2022; नबली और हसनी 2009)। दूसरा, साइबर हमले या संक्रमण के कारण होने वाली विसंगतियों का पता लगाने के लिए साइबर रक्षा उत्पादों में एआई का भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, जो परिष्कृत परमाणु कार्यक्रमों के लिए एक बढ़ता खतरा है (अल टोबी एट अल। 2022; नबली और हसनी 2009)। एक उदाहरण जनरल इलेक्ट्रिक का एआई साइबर रक्षा समाधान, डिजिटल घोस्ट है, जो महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे (जनरल इलेक्ट्रिक एन.डी.ए.) की सुरक्षा में, देश की समृद्ध यूरेनियम आपूर्ति के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार एजेंसी, अमेरिकी ऊर्जा विभाग को सेवा प्रदान करता है।

उपरोक्त अनुप्रयोगों को परमाणु सामग्री उत्पादन प्रक्रिया में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है, बशर्ते कि उत्पादन प्रक्रिया में शामिल महत्वपूर्ण मशीनों और कंप्यूटर सिस्टम का प्रशिक्षण, परीक्षण और सत्यापन डेटा पहुंच योग्य हो। विशिष्ट अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण परमाणु सामग्री उत्पादन उपकरण (जैसे सेंट्रीफ्यूज) और कंप्यूटर सिस्टम (जैसे प्रबंधन या साइबर रक्षा प्रणाली) की विफलता को रोकने के लिए एआई विसंगति का पता लगाने के समाधान को अपनाना शामिल है। इसी तरह के एआई समाधान मानव-केंद्रित ज्ञान उत्पादन प्रक्रियाओं में दक्षता और सुरक्षा को भी आगे बढ़ा सकते हैं जो परमाणु सामग्री उत्पादन की सुविधा प्रदान करते हैं (जैसे उन्नत विखंडनीय आइसोटोप पृथक्करण विधियां[8])।

स्वचालित अनुकूलन. स्वचालित अनुकूलन समाधान औद्योगिक प्रक्रिया में पूर्वनिर्धारित मापदंडों के साथ डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करते हैं। इस विश्लेषण के आधार पर, एल्गोरिदम उत्पाद की गुणवत्ता का अनुमान लगा सकते हैं और इसे सुधारने के लिए समस्याग्रस्त मापदंडों को सही कर सकते हैं। जटिल प्रणालियों पर लागू होने पर, एआई एल्गोरिदम विभिन्न स्तरों पर कई कारक स्थापित कर सकते हैं, उनके प्रदर्शन का अनुकरण कर सकते हैं और अनुकूलित समाधान प्राप्त करने के लिए सर्वोत्तम संयोजन की पहचान कर सकते हैं।

नागरिक उद्योगों में एआई स्वचालित अनुकूलन के उपयोग के मामले तीन गुना हैं। पहला है औद्योगिक उत्पादन। उदाहरण के लिए, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, एक प्रकार का गहन शिक्षण एल्गोरिदम, का उपयोग पृथक्करण प्रक्रियाओं में सेंट्रीफ्यूज के प्रदर्शन की निगरानी और समायोजन करने के लिए किया जाता है (फ्यून्स एट अल. 2009; जिमेनेज़ एट अल. 2008; मेनेस्कलू एट अल. 2021)। दूसरा है औद्योगिक डिजाइन. उदाहरणों में विभिन्न दौड़ों में उपयोग की जाने वाली रेस कारों के लिए इष्टतम कॉन्फ़िगरेशन का निर्धारण (मोनोलिथ एआई एन.डी.), कंप्यूटर चिप्स का इष्टतम डिज़ाइन (मिरहोसिनी एट अल। 2021), और डीजल इंजन में पिस्टन के मुकुट के लिए इष्टतम आकार (बोगैस्की 2019) शामिल हैं। ). तीसरा है लॉजिस्टिक प्लानिंग. इसके उदाहरणों में हवाई जहाज के टर्नअराउंड समय में कमी और डिलीवरी बेड़े रूटिंग का अनुकूलन (जनरल इलेक्ट्रिक एन.डी.बी.; गूगल एन.डी.) शामिल है।

इन एआई अनुकूलन समाधानों को मशीन या सिस्टम डेटा की उपलब्धता के साथ परमाणु सामग्री उत्पादन में भी एकीकृत किया जा सकता है। यूरेनियम संवर्धन के लिए गैस सेंट्रीफ्यूज में घूमने वाले बाफ़ल के आयामों को अनुकूलित करने के लिए इसे पहले ही लागू किया जा चुका है (मिग्लियावाका एट अल. 2002)। आगे संभावित परमाणु सामग्री उत्पादन उपयोग के मामलों में मशीन में सुधार शामिल है, जैसे परमाणु सेंट्रीफ्यूज, कॉन्फ़िगरेशन; मशीन (सेंट्रीफ्यूज सहित) भागों का डिज़ाइन; और परमाणु सामग्री उत्पादन लाइनों की दक्षता, जैसे सेंट्रीफ्यूज कैस्केड की व्यवस्था और परमाणु सामग्री उत्पादन प्रक्रिया का व्यापक प्रबंधन। अन्य मानव-केंद्रित परमाणु अनुसंधान भी स्वचालित अनुकूलन समाधानों से लाभान्वित हो सकते हैं, जो बदले में परमाणु सामग्री उत्पादन में क्रांति ला सकते हैं।

स्वचालित खोज. एआई एल्गोरिदम को प्रारंभिक चरण में प्रमुख मापदंडों की पहचान करके गेम के नियमों को समझने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, फिर गेम के लिए सबसे अच्छा समाधान निर्धारित करने के लिए अपने स्वयं के एल्गोरिदम विकसित करते हैं। उदाहरण के लिए, अल्फ़ागो, अल्फ़ाज़ीरो (सिल्वर एट अल. 2017; सिल्वर एट अल. 2018) जैसे गेम खेलने से लेकर प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी, जैसे अल्फ़ाफोल्ड (जम्पर एट अल. 2021), कोड जनरेशन (जैसे, अल्फ़ाकोड) (ली एट) अन्य 2022), और तेज़ मैट्रिक्स गुणन खोज (उदाहरण के लिए, अल्फाटेन्सर) (फ़ॉज़ी एट अल 2022), एआई ने वैज्ञानिक दुनिया में तेजी से क्रांति लाने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन किया है। फिर भी, परमाणु विज्ञान में, स्वचालित खोज का अनुप्रयोग प्रारंभिक विकास चरण में है। नतीजतन, कुछ मौजूदा औद्योगिक अनुप्रयोग परमाणु सामग्री उत्पादन या व्यवहार्यता अनुसंधान में एकीकृत होने के लिए तैयार हैं।

स्वचालित खोज तकनीकें न केवल हार्डवेयर (उदाहरणों में एआई चिप्स और कंप्यूटर) नवाचार के माध्यम से कम्प्यूटेशनल और डेटा प्रोसेसिंग शक्ति को आगे बढ़ाती हैं, बल्कि स्वचालित कोड पीढ़ी (जैसे साइबर रक्षा या औद्योगिक प्रबंधन प्रणालियों) के माध्यम से कंप्यूटर सिस्टम के विकास और उन्नयन को भी तेज करती हैं। अधिक महत्वपूर्ण रूप से, तकनीक मशीन-केंद्रित परमाणु सामग्री ज्ञान उत्पादन की प्राप्ति की उम्मीद करती है, जैसा कि प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी के मामले में होता है [10], जो मानव-आधारित अनुसंधान की गति और सटीकता को तेज करता है, उदाहरण के लिए नए विखंडनीय आइसोटोप पृथक्करण विधियों पर [ 11] और अधिक कुशल सामग्री [12]। उल्लिखित तीन एआई अनुप्रयोगों में स्वचालित खोज की संभावना सबसे अधिक है; जैसे-जैसे ऐसे अनुप्रयोग आगे बढ़ते हैं, वे मूल रूप से संपूर्ण परमाणु सामग्री उत्पादन जीवनचक्र प्रक्रिया को प्रभावित कर सकते हैं।

आगे का रास्ता

जैसा कि प्रदर्शित किया गया है, एआई ने पहले ही परमाणु सामग्री उत्पादन के कई चरणों को प्रभावित किया है, और दोहरे उपयोग वाली तकनीक के रूप में इसके आधार को उचित रूप से प्रबंधित किया जाना चाहिए। हालाँकि इस प्रयास के लिए सभी शामिल पक्षों के संपूर्ण प्रयास की आवश्यकता है, इस चर्चा का दायरा त्रि-आयामी समाधान पर केंद्रित हो सकता है।

सिफ़ारिश 1: राज्य अभिनेताओं को प्रभावी परमाणु सामग्री उत्पादन-संबंधित डेटा और बुनियादी ढाँचे के प्रशासन को डिजाइन करने और निष्पादित करने के लिए जिम्मेदार होना चाहिए।

एआई जैसी नई दोहरे उपयोग वाली प्रौद्योगिकियों के उद्भव के लिए मौजूदा कानूनी और गैर-कानूनी ढांचे को विकसित करने की आवश्यकता है। [13] हालाँकि, वर्तमान राजनीतिक माहौल ने वैश्विक सर्वसम्मति-निर्माण को बाधित कर दिया है, यहां तक कि ऐसे मामलों में भी जहां सर्वसम्मति तक पहुंचने से सभी पक्षों को लाभ होता है। [14] बहरहाल, राज्य एआई के दोहरे उपयोग वाले अनुप्रयोगों की निगरानी और विनियमन में निर्णायक भूमिका निभाते हैं क्योंकि यह परमाणु सामग्री उत्पादन से संबंधित है।

एआई के दोहरे उपयोग वाले अनुप्रयोगों की निगरानी और विनियमन के दायरे में एआई एल्गोरिदम को बाहर रखा जाना चाहिए; वे खुले स्रोत वाले और विश्व स्तर पर सुलभ हैं, और इसलिए, निगरानी और विनियमन करना अनिवार्य रूप से असंभव है। इसके बजाय, दायरे को दो एआई-समर्थक तत्वों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, जिनमें से पहला डेटा है। चूंकि एआई समाधान की सटीकता प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा की गुणवत्ता और मात्रा पर निर्भर करती है, इसलिए परमाणु सामग्री के शांतिपूर्ण उत्पादन सहित परमाणु सामग्री उत्पादन के आसपास संवेदनशील डेटा के हस्तांतरण को प्रौद्योगिकियों, डेटा पर उचित नियामक उपाय लागू करके सुरक्षित किया जाना चाहिए। स्थानांतरण, और साइबर सुरक्षा जैसे सुरक्षा मानक।[15] दूसरा फोकस सूचना अवसंरचना पर होना चाहिए। चूंकि एआई-संचालित सिस्टम का कार्य अन्य चीजों के अलावा तेज गति वाले ब्रॉडबैंड, क्लाउड स्टोरेज, एआई चिप्स और सुपर कंप्यूटर सहित उन्नत सूचना बुनियादी ढांचे पर निर्भर करता है, इसलिए इन महत्वपूर्ण एआई बुनियादी ढांचे के अधिग्रहण और हस्तांतरण की भी निगरानी की जानी चाहिए। इसलिए, एआई सिस्टम के निर्यात नियंत्रण को प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा के हस्तांतरण के साथ-साथ बुनियादी ढांचे का समर्थन करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।

डेटा और बुनियादी ढांचे का प्रशासन एकतरफा, द्विपक्षीय या बहुपक्षीय समाधानों के साथ-साथ अनौपचारिक और औपचारिक तरीकों से हासिल किया जा सकता है। कार्यान्वयन के लिए तैयार मंच राष्ट्रीय निर्यात नियंत्रण व्यवस्था है। अब तक, संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोपीय संघ, रूस, पीपुल्स रिपब्लिक ऑफ चाइना और परमाणु क्षमता वाली अन्य राजनीतिक संस्थाओं ने अपने राष्ट्रीय सुरक्षा हितों (पैसिफ़िक नॉर्थवेस्ट नेशनल लेबोरेटरी) के लिए महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों और डेटा के लिए कार्यात्मक निर्यात नियंत्रण तंत्र के आसपास राष्ट्रीय कानून को मजबूत किया है। , एनडी; पीआरसी 2017; पीआरसी 2020; पीआरसी 2021; यूरोपीय संघ 2021; रूस की तकनीकी और निर्यात नियंत्रण के लिए संघीय सेवा एनडी; व्लादिमीरोवा एट अल। 2014)। एकतरफा प्रयासों के अलावा, राज्यों को एआई-विशिष्ट निर्यात नियंत्रण व्यवस्था तंत्र में सुधार करने में साझा हित के आधार पर संबंधित बहुपक्षीय चर्चाओं को भी आगे बढ़ाना चाहिए, न कि ऐसी चर्चाओं में बाधा डालने के लिए अलग-अलग राजनीतिक स्थितियों को सक्षम करना चाहिए (फिशर 1991)। इस संबंध में चर्चा और भविष्य की बातचीत को सुविधाजनक बनाने के लिए एक मौजूदा माध्यम परमाणु आपूर्तिकर्ता समूह (एनएसजी) है, जहां सदस्य राज्य प्रतिभागियों ने स्वेच्छा से “परमाणु निर्यात और परमाणु-संबंधित निर्यात के लिए दिशानिर्देश” (परमाणु आपूर्तिकर्ता समूह एन.डी.ए.) लागू करने पर सहमति व्यक्त की है।

परमाणु क्षेत्र के भीतर राज्य अभिनेताओं, गैर-सरकारी संगठनों और अंतर-सरकारी संगठनों की एआई विशेषज्ञों के साथ सीमित बातचीत हुई है, जिसके परिणामस्वरूप ज्ञान का अंतर पैदा हुआ है जिसे सामूहिक चर्चा के माध्यम से कम किया जा सकता है। [17] ऐसे में, औपचारिक और अनौपचारिक दोनों तरह से जागरूकता और टिकाऊ साझेदारी बनाना महत्वपूर्ण है।

अप्रसार क्षेत्र में उद्योग की भागीदारी बढ़ाने के लिए, राज्यों, गैर-सरकारी संगठनों और अंतर-सरकारी संगठनों द्वारा तीन-चरणीय दृष्टिकोण अपनाया जाना चाहिए। सबसे पहले, शोधकर्ताओं और वैज्ञानिकों को अत्याधुनिक एआई अनुसंधान के साथ-साथ परमाणु सामग्री उत्पादन से जुड़े सबसे उन्नत औद्योगिक उपयोग के मामलों के बारे में एक व्यापक समझ विकसित और बनाए रखनी चाहिए। एक दृश्य उदाहरण परिशिष्ट 1 में दर्शाया गया है। यह स्व-आरंभ किया जा सकता है या संस्थागत सहयोग के तहत किया जा सकता है[18]। आदर्श रूप से, एक पूरी तरह से विकसित तालिका, जैसा कि परिशिष्ट 1 में दर्शाया गया है, परमाणु सामग्री उत्पादन के लिए एआई की प्रयोज्यता का सारांश इस विषय पर एक साझा समझ विकसित करने के लिए परमाणु नीति बनाने वाले समुदाय के भीतर साझा की जाएगी, जो बदले में भविष्य की नीति चर्चाओं की नींव के रूप में काम कर सकती है। .

दूसरा, एआई-संबंधित उद्योग को परमाणु नीति बहस में एकीकृत करने के लिए मंच और पहल का निर्माण और विस्तार किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, कई संयुक्त राष्ट्र (यूएन)-आधारित संगठनों ने संयुक्त राष्ट्र सतत विकास लक्ष्यों (यूएन एसडीजी) को आगे बढ़ाने में तेजी लाने वाले एआई अनुप्रयोगों की पहचान करने और उन्हें बढ़ावा देने के लिए “एआई फॉर गुड” कार्यक्रम शुरू किया। एक हालिया उप-पहल, जिसका शीर्षक है “एटम के लिए एआई”, एआई अनुप्रयोगों, पद्धतियों और उपकरणों को संबोधित करता है जो परमाणु विज्ञान और प्रौद्योगिकी को आगे बढ़ा सकते हैं (पीवा 2021)। हालाँकि, परमाणु सामग्री उत्पादन और आधुनिकीकरण पर एआई के प्रभाव, साथ ही इसके संभावित जोखिमों पर अभी तक ध्यान नहीं दिया गया है। एआई के दोहरे उपयोग वाले अनुप्रयोगों और अप्रसार व्यवस्था को बनाए रखने में उनके संभावित प्रभावों के बारे में ज्ञान के आदान-प्रदान की सुविधा के लिए एआई औद्योगिक भागीदारों को शामिल करने के लिए व्यापक “एआई फॉर गुड” कार्यक्रम का विस्तार किया जा सकता है।

तीसरा, प्रासंगिक नीति-निर्धारण निकायों के भीतर औद्योगिक सलाहकार बोर्ड स्थापित किए जाने चाहिए। ये सलाहकार बोर्ड दो उद्देश्यों को पूरा करेंगे: एआई ज्ञान अंतर को कम करना और प्रभावी निर्यात नियंत्रण दिशानिर्देशों का निर्माण करना। यह प्रयास अंतर सरकारी संगठनों पर निर्भर हो सकता है – जिसमें अंतर्राष्ट्रीय परमाणु ऊर्जा एजेंसी और निरस्त्रीकरण मामलों के लिए संयुक्त राष्ट्र कार्यालय, और विस्तार से, वासेनार व्यवस्था और विश्व सीमा शुल्क संगठन – उभरती प्रौद्योगिकियों और गैर के रखरखाव के लिए उनके संभावित प्रभावों के बारे में चर्चा को बढ़ावा देना शामिल है। -प्रसार शासन. इस बीच, परमाणु आपूर्तिकर्ता समूह, एक बाध्यकारी तंत्र के रूप में, सदस्य देशों के लिए एक औद्योगिक सलाहकार बोर्ड को शामिल करके प्रभावी निर्यात नियंत्रण दिशानिर्देश बनाने का एक और साधन प्रस्तुत करता है।

सिफ़ारिश 3: नागरिक समाज और अंतर्राष्ट्रीय समुदाय को सरकार को प्रोत्साहित करने और एआई उद्योग में आत्म-अनुपालन के साधन के रूप में नैतिक एआई को बढ़ावा देना चाहिए।

उद्योग हमेशा राज्यों के नीतिगत लक्ष्यों या सामूहिक हितों का अनुपालन नहीं करते हैं। इसलिए, उद्योग अनुपालन और अप्रसार प्रयासों में भागीदारी को प्रोत्साहित करने के लिए उपाय किए जाने चाहिए। एआई नैतिक दिशानिर्देशों और विनियमों के अनुपालन को प्रोत्साहित करने वाली एक कथा का निर्माण करने में कर्मचारियों के नैतिक विचारों का अनुपालन और समर्थन करने में विफल रहने की प्रतिष्ठित लागतों को उजागर करना शामिल हो सकता है; ऐसे प्रयासों के लिए आउटरीच कार्यक्रमों और सरकारी कार्रवाई की आवश्यकता हो सकती है (स्टीवर्ट एट अल. 2016)। उदाहरण के लिए, संयुक्त राष्ट्र के सतत विकास लक्ष्यों के साथ उद्योग-आधारित जुड़ाव तेजी से महत्वपूर्ण हो गया है क्योंकि कंपनियां तेजी से बढ़ते वैश्विक और प्रतिस्पर्धी बाजार (संयुक्त राष्ट्र ग्लोबल कॉम्पैक्ट एन.डी.) में स्थिरता, अखंडता और मूल्यों से संबंधित कर्मचारियों और ग्राहकों की अपेक्षाओं का प्रबंधन करती हैं। Amazon (Amazon n.d.), IBM (IBM 2018), और C3.ai (C3.ai n.d.) सहित AI तकनीक के कुछ प्रमुख आपूर्तिकर्ताओं ने अपने बिजनेस मॉडल का इस हद तक विस्तार किया है। इस प्रकार, संयुक्त राष्ट्र के स्थिरता लक्ष्य सरकारों, गैर-सरकारी संगठनों और अंतर-सरकारी संगठनों के लिए एआई उद्योग के भीतर पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए बातचीत करते समय लाभ उठाने के लिए आशाजनक उपकरण

नागरिक समाज संगठनों को अप्रसार शासन के द्वारपाल के रूप में अपनी ज़िम्मेदारी के बारे में पूरी तरह से अवगत होना चाहिए और सरकारी नीति प्राथमिकताओं और औद्योगिक प्रोत्साहनों का प्रतिकार करने के लिए अपने प्रभाव का उपयोग करना चाहिए जो एआई के उपयोग से जुड़े जोखिम के प्रबंधन के प्रयासों की प्रभावशीलता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करने की क्षमता रखते हैं। परमाणु सामग्री प्रसंस्करण. इस लक्ष्य को प्राप्त करने की दिशा में पहला कदम परमाणु सामग्री के प्रसार को बढ़ाने के लिए एआई-संचालित औद्योगिक गतिविधियों की क्षमता को उजागर करने के लिए नागरिक समाज के प्रयासों को बढ़ाना है। दूसरा कदम एआई उद्योग के लिए नागरिक समाज की नीतिगत प्राथमिकताओं को ग्राहक-आधारित प्रतिष्ठित लागतों में अनुवाद करना है। उदाहरण के लिए, नागरिक समाज समूह एक जमीनी स्तर की पहल को बढ़ावा दे सकते हैं जो कंपनियों को डेटा स्थानांतरित करते समय अंतिम-उपयोगकर्ताओं की रिपोर्ट करने, एआई-संचालित सिस्टम और उच्च-संवर्धित यूरेनियम और प्लूटोनियम उत्पादन को सुविधाजनक बनाने की क्षमता वाले बुनियादी ढांचे का समर्थन करने के लिए सहमत होने के लिए प्रोत्साहित करता है। इस तरह का प्रयास बाजार स्व-नियमन को प्रोत्साहित कर सकता है, क्योंकि कंपनियां अच्छे और सतत विकास लक्ष्य कार्यक्रमों के लिए संयुक्त राष्ट्र के एआई के सिद्धांतों का पालन करके प्रतिष्ठित क्षति की संभावना को कम करने का एक तरीका देखती हैं।