अध्याय ६ · खण्ड II · 16 मिनेट
एआईका सामाजिक प्रभाव
काम, निष्पक्षता, भाषा, र सार्वभौमिकता — आउँदो दशकमा नेपालले उत्तर दिनैपर्ने चार प्रश्न।
एआईबारेका रोचक प्रश्न प्राविधिक होइनन्। ती हुन् — कसले लाभ पाउँछ, कसलाई हानि हुन्छ, र कसले निर्णय गर्छ। नेपाल जस्तो देशका लागि चार ठूला प्रश्न आउँदै छन्, हामी तयार छौं कि छैनौं: काम, निष्पक्षता, भाषा, र सार्वभौमिकता। यो खण्डले हरेकलाई एक-एक नेपाली उदाहरणसहित लिन्छ।
काम: दिन कस्तो देखिन्छ
सामान्य दाबी हो “एआईले रोजगारी हटाउनेछ।” बढी सटीक दाबी हो “एआईले कामले समय कहाँ खर्च गर्छ बदल्नेछ।” फरक मामुली होइन। पूर्ण रूपमा हराउने कामहरू प्राय: साँघुरा कार्य हुन् जुन शुरुदेखि अन्त्यसम्म सजिलै स्वचालित हुन्छन्। बदलिने कामहरू बढी सामान्य केस हुन् — मानव अझै चाहिन्छ, तर पहिले गर्ने कुराभन्दा फरक काम।
केस: काठमाडौंको कनिष्ठ वकिल। २०२४ मा कनिष्ठ वकिलको दिनको धेरैजसो भाग सम्झौता मस्यौदा हो — टेम्प्लेट लिएर विशिष्ट ग्राहकका लागि अनुकूलन। राम्रो सम्झौता मस्यौदा गर्ने मोडेलले यो काम मेटाएर बदल्दैन, बदल्छ मात्र। वकिलको दिन मस्यौदाबाट (अब धेरैजसो मोडेलको काम) समीक्षा, ग्राहकलाई के मा प्रतिवाद गर्ने सल्लाह, र मोडेल चुक्ने केस सञ्चालनमा सर्छ।
कनिष्ठ वकिलको कुल सङ्ख्या खुम्चन सक्छ। बाँकीहरू बढी न्याय-निर्भर काम गर्दैछन्। तिनको तलब बढ्न सक्छ; एक बन्ने बाटो साँघुरो हुन सक्छ। यो “रोबोटले कब्जा गर्यो” को कथा होइन — कामको बुनोट बदलिने कथा हो।
मस्यौदा आउटपुट धेरै उत्पादन गर्ने उद्योगहरूमा उही ढाँचा दोहोरिन्छ: मार्केटिङ, पत्रकारिता, लेखा, अनुवाद, ग्राहक सहयोग। प्रत्येकमा मानव उत्पादक होइन सम्पादक भइरहेको छ। मूल्य पाउने सीप न्याय र स्वाद हुन्। मूल्य गुमाउने सीप नियमित उत्पादन हुन्।
निष्पक्षता: मोडेलले देखेको कुरा मात्र थाहा छ
प्रत्येक मोडेल आफूले तालिम पाएको डाटाको स्न्यापसट हो। डाटाले कुनै समूहलाई प्रणालीगत रूपमा कम प्रतिनिधित्व गर्छ भने मोडेल त्यो समूहका लागि प्रणालीगत रूपमा खराब हुनेछ। यो त्रुटि होइन; यो सुपरभाइज्ड लर्निङ कसरी काम गर्छ भन्ने विशेषता हो। तर नतिजा एकदम वास्तविक छन्।
केस: विमानस्थलमा अनुहार पहिचान। बिक्रेताले सरकारलाई मुख्यतया भारतीय र चिनियाँ अनुहार डाटासेटमा तालिम पाएको अनुहार पहिचान प्रणाली बेच्छ। त्रिभुवन अन्तर्राष्ट्रिय विमानस्थलमा तैनाथ, यो धेरैजसो यात्रुमा ठीकठाक काम गर्छ — र पूर्वी पहाडी र तराई-मधेस समुदायका यात्रुहरूमा धेरै खराब, जसका मुहारका विशेषता तालिम-सेटको औसतबाट फरक छन्। झूटा अलार्म ती समुदायलाई अनुपातमा बढी पर्छन्। प्रणाली समग्रमा “९७% सटीक” छ र तर पनि वास्तविक प्रयोगकर्तामा भेदभावको ढाँचा निकाल्छ।
यो एल्गोरिथमिक पूर्वाग्रह हो। कसैले भेदभाव गर्ने सोचेर होइन; डाटाले तैनाथी जनसङ्ख्या समावेश नगरेकाले। नेपाल — आफ्नो गहन जातीय र भाषिक विविधतासहित — यो असफलता मोडमा असामान्य रूपमा एक्सपोज्ड छ। यहाँ तैनाथ कुनै पनि एआई प्रणाली नेपालको वास्तविक जनसङ्ख्याविरुद्ध अडिट गर्नुपर्छ, बिक्रेताको औसत बेन्चमार्कविरुद्ध होइन।
यो गलत गर्ने लागत पहिले नै ऐतिहासिक प्रतिकूलता बोक्ने मानिसहरूले बेहोर्नुपर्छ। नेपालमा एआई साक्षरतामा यो अधिकार समावेश छ — यहाँ मानिसहरूमा प्रयोग गरिने प्रणालीहरू यहाँका मानिसहरूमा मूल्याङ्कित हुनुपर्छ भनेर माग गर्ने।
भाषा: कसैले स्पष्ट रूपमा नगरेको नीतिगत छनोट
अंग्रेजी-मात्र एआई अपनाउने सरकारले वास्तवमा अंग्रेजीमा नीति सञ्चालन गरिरहेको हुन्छ। प्रणाली कुन भाषामा सञ्चालन हुन्छ नीतिगत छनोट हो — कुनै नीति निर्माताले छनोट गरिरहेको थाहा नपाए पनि।
केस: सरकारी चाटबट। नगरपालिकाले बिक्रेतालाई नागरिक प्रश्नको उत्तर दिने चाटबट निर्माण ठेक्का दिन्छ। बिक्रेताले अंग्रेजीमा उत्तम काम गर्ने आधारभूत मोडेलमाथि पातलो नेपाली तह थपेर बनाउँछ। नेपाली प्रतिक्रिया चल्ने खालका छन्। मैथिली प्रतिक्रिया सम्हालिएकै छैन। भोजपुरीलाई हिन्दी अनुवाद मार्फत अनुमानमा पठाइन्छ।
खरिदमा “यो प्रणाली अंग्रेजी-र-चल्ने-नेपाली बोल्नेका लागि मात्र हो” भनेर लेखिएन। तर त्यो प्रणालीको वास्तविकता हो। अन्य नेपाली भाषाका वक्ता चुपचाप बहिष्कृत छन्। बिक्रेताले यो चाहेको थिएन। नगरपालिकाले यो चाहेको थिएन। यो भयो किनकि खरिद समयमा प्रणालीले भाषा कभरेज मानक पूरा गर्नुपर्छ भनेर कसैले जिद्दी गरेन।
बहुभाषिक तैनाथी गाह्रो समस्या हो र महँगो छ। तर समाधान भएको होइन भनेर ढाँट्नु बढी महँगो छनोट हो। नेपाली राज्यका पुस्तकमा १२३ भाषा छन्। नागरिकलाई छुने हरेक एआई तैनाथीले कसको सेवा गर्छ र कसको सेवा गर्दैन इमानदार हुनुपर्छ।
सार्वभौमिकता: मोडेल जहाँ चल्छ नीति त्यहीँ बस्छ
सिङ्गापुरका सर्भरमा चल्ने स्वास्थ्य निदान प्रणाली साँच्चै नेपालको नियन्त्रणमा छैन। मोडेलको भार बिक्रेताको स्वामित्वमा छन्। यसलाई पठाइएको डाटा विदेशी अधिकार क्षेत्रमा प्रशोधन हुन्छ। बिक्रेताले प्रणाली बन्द गरे प्रयोग गर्ने अस्पतालसँग कुनै उपाय छैन। बिक्रेताले मोडेलको व्यवहार बदले अस्पतालले अप्रत्याशित रूपमा थाहा पाउँछ।
केस: अस्पतालको निदान एआई। काठमाडौंको शिक्षण अस्पतालले रेडियोलोजिस्टहरूलाई एक्स-रे पढ्न सहयोग गर्ने एआई प्रणाली अपनायो। प्रणाली उत्कृष्ट छ। यो पूर्ण रूपमा अमेरिकी कम्पनीको पूर्वाधारमा चल्छ। दुई वर्षमा अमेरिकी प्रतिबन्ध परिवर्तनले बिक्रेतालाई नेपालमा सञ्चालन गाह्रो बनाउँछ। अस्पतालको निदान कार्यप्रवाह अब वासिङटनको विदेश नीति निर्णयमा निर्भर छ। काठमाडौंका बिरामीलाई यो थाहा छैन।
सार्वभौमिकता प्रश्न राष्ट्रवाद होइन। यो सञ्चालन निरन्तरता हो: प्रणाली कसले चलाइराख्न सक्छ, कसले अडिट गर्न सक्छ, असफल हुँदा कसको जिम्मेवारी छ, र कुनै पक्ष हिँडे के हुन्छ। स्वास्थ्य, ऊर्जा, वित्त, न्यायजस्ता महत्त्वपूर्ण पूर्वाधारमा एआई प्रयोग गर्न चाहने देशका लागि यी प्राथमिक प्रश्न हुन्, पछिल्ला विचार होइनन्।
व्यावहारिक उत्तर विरलै “सबै आफै बनाउनुहोस्” हो। यो नजिक छ: स्थानीय हार्डवेयरमा चल्न सक्ने खुला-भार मोडेललाई प्राथमिकता दिनुहोस्; मोडेल मूल्याङ्कन र सञ्चालन गर्ने स्थानीय क्षमता निर्माण गर्नुहोस्; बिक्रेता परिवर्तनबाट बच्ने सम्झौता सर्तमा जोड दिनुहोस्। बिन्दु आत्मनिर्भरता होइन। गुमाउन नसक्ने निर्भरता नबनाउनु हो।
नेपाली एआई साक्षरताको माग
चार प्रश्न मिलाएर हेर्नुहोस् र तपाईंसँग नेपालमा एआई साक्षरताले के मागिरहेको छ कार्यगत परिभाषा हुनेछ।
- एआईबारेका लेख यो थाहा पाएर पढ्नुहोस् कि सबैभन्दा रोचक प्रश्न “मोडेल ठूलो छ?” होइन तर “कसका लागि काम गर्छ, कसका लागि चुक्छ, र चुक्दा कसको जिम्मेवारी छ?” हो।
- एआई खरिद हुँदा हस्ताक्षरअघि तालिम डाटा, भाषा कभरेज, असफलता मोड, र सञ्चालन सार्वभौमिकताबारे सोध्नुहोस्।
- नेपाली जनसङ्ख्याका लागि प्रणाली अडिट, लेबल, र परिष्कार गर्न स्थानीय क्षमता निर्माण गर्नुहोस्। यो अनुसन्धान परियोजना होइन; पूर्वाधार हो।
- आउने पुस्तालाई एआई आउटपुटका सम्पादक, न्यायाधीश, र क्युरेटर हुन सिकाउनुहोस् — प्रयोगकर्ता वा उत्पादक मात्र होइन।
एक पुस्ता नेपाली ती चार कुरा गर्न सक्यो भने देशले एआई संक्रमणलाई उचित रूपमा बाटोमा लगाउनेछ। सकेन भने यो कमजोर स्थानीय फिटसहितका विदेशी प्रणालीहरूको बजार बन्नेछ। दोस्रो बाटोको लागत पहिलोको लागतभन्दा धेरै ठूलो छ।
आफ्नो बुझाइ जाँच्नुहोस्
छोटो जाँच
—अनुहार पहिचान प्रणाली 'समग्रमा ९७% सटीकता हासिल गर्छ' तर विशिष्ट जातीय समुदायका यात्रुहरूमा धेरै खराब प्रदर्शन गर्छ। सबैभन्दा सटीक व्याख्या हो:
अब के?
हामी अध्याय, र पाठ्यक्रम, छोटो सारांश खण्डले बन्द गर्छौं जसले एआईबारे आफ्नै शब्दमा भन्न सक्ने एउटा अनुच्छेद दिन्छ। त्यो अनुच्छेद स्थिर राख्न सक्नुभयो भने यो पाठ्यक्रमले आफ्नो काम गरेको छ।