ಭಾರತದ AI ತಂತ್ರವು ಚಿಕ್ಕ ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಏಕೆ ಬೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ

ಭಾರತ ಸರ್ಕಾರದ ಪ್ರಧಾನ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಲಹೆಗಾರರ ​​​​ಕಚೇರಿಯು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಿದ ಹೊಸ ಶ್ವೇತಪತ್ರವು ದೇಶವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ಸಣ್ಣ, ವಿಶೇಷವಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ದೊಡ್ಡ ಗಡಿನಾಡು ಮಾದರಿಗಳು ಜಾಗತಿಕ ಮುಖ್ಯಾಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯವನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತವೆ.

ಭಾರತದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಸರ್ಕಾರದ AI ನೀತಿಯ ಶ್ವೇತಪತ್ರ ಸರಣಿಯ ಭಾಗವಾಗಿ “ಅಡ್ವಾನ್ಸಿಂಗ್ ಇಂಡಿಜಿನಸ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್” ಎಂಬ ಶೀರ್ಷಿಕೆಯ ಪತ್ರಿಕೆಯನ್ನು ಮಾರ್ಚ್ 13 ರಂದು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು.

ಭಾರತದ ಕಾನೂನು ಚೌಕಟ್ಟು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಭದ್ರತಾ ಹಿತಾಸಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಾಗ ಅಂತರ್ಗತ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಒಳಿತನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಸ್ಥಳೀಯ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಆದ್ಯತೆಯಾಗಿ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ದೊಡ್ಡದಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಾದ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೋಗಳಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ, ಅನುವಾದ, ಸಾರಾಂಶ, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯ ವರ್ಗೀಕರಣದಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ದೇಶದ AI ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ, ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಮತ್ತು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಭಾರತಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಳಿತದ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಶ್ವೇತಪತ್ರವು ಹೇಳುತ್ತದೆ.

ಸಣ್ಣ, ಸೆಕ್ಟರ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ AI ಕಡೆಗೆ ಬದಲಾವಣೆ

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದರೂ, ಶ್ವೇತಪತ್ರವು ಭಾರತಕ್ಕೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ (ಎಸ್‌ಎಲ್‌ಎಂ) ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಎತ್ತಿ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ವಿಶೇಷ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆ-ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕೃಷಿ, ಆರೋಗ್ಯ, ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ, ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಉದ್ಯಮಗಳು (MSMEಗಳು) ನಂತಹ ವಲಯಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಬೃಹತ್ ಗಡಿನಾಡು ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಸಣ್ಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅವುಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಅಗ್ಗವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಮರೆಯಬಾರದು, ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ದೂರವಿರುವ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿ ಕಾಗದವು ಇದನ್ನು ರೂಪಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಇದು SLM ಗಳು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಂದಕ್ಕೊಂದು ಬದಲಿಯಾಗಿ ಬದಲಾಗಿ ಅದೇ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಪೂರಕ ಪದರಗಳಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಸರ್ವಂ AI ಭಾರತದ ಸಾರ್ವಭೌಮ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಶಕ್ತಿ ನೀಡಲು ಸ್ಥಳೀಯ 30B ಮತ್ತು 105B LLM ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ

ತಂತ್ರವು ಪಠ್ಯ, ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಹವಾಮಾನ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸೇವೆ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ನಗರ ಆಡಳಿತದಂತಹ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಹಲವಾರು ಸ್ಥಳೀಯ ಉಪಕ್ರಮಗಳು ಈಗಾಗಲೇ ಹೊರಹೊಮ್ಮುತ್ತಿವೆ. ಸರ್ವಂ AI ಸರ್ವಂ-105B ಅನ್ನು ಭಾರತೀಯ ಭಾಷೆಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವಂತೆ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ, ಆದರೆ Gnani.ai Inya VoiceOS ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ, ಇದು ಧ್ವನಿಯಿಂದ ಧ್ವನಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಹು ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಸಹ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತಿವೆ. ಇಂಡಿಯನ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಬಾಂಬೆ ನೇತೃತ್ವದ ಭಾರತ್‌ಜೆನ್ ಉಪಕ್ರಮವು ಪಠ್ಯ ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಪರಮ್-1, ಭಾಷಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಶ್ರುತಮ್, ಪಠ್ಯದಿಂದ ಭಾಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಸೂಕ್ತಮ್ ಮತ್ತು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ತಿಳುವಳಿಕೆಗಾಗಿ ಪತ್ರಮ್‌ನಂತಹ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದೆ.

ಖಾಸಗಿ ಕಂಪನಿಗಳು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿವೆ. Zoho ತನ್ನ ಆಂತರಿಕ ಜಿಯಾ LLM ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶದಂತಹ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ, ಆದರೆ CoRover.ai ಭಾರತೀಯ ಸಂಭಾಷಣಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಬಹುಭಾಷಾ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಮಾದರಿಯಾದ BharatGPT ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟ್, ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಪದರಗಳು ಭಾರತದ AI ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಶಕ್ತಿಯುತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ

ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, ಸರ್ಕಾರವು ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಭಾಷಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಮತ್ತು ದೇಶೀಯ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಬಹು-ಪದರದ AI ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಲೇಯರ್‌ನಲ್ಲಿ, ಭಾರತವು ಇಂಡಿಯಾಎಐ ಮಿಷನ್ ಮೂಲಕ ಹಂಚಿಕೆಯ AI ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ, ಇದನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಲಾಗಿದೆ ಮಾರ್ಚ್ 2024 ರಲ್ಲಿ ₹10,371.92 ಕೋಟಿ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರ ಸಚಿವ ಸಂಪುಟ ಐದು ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಮಾಹಿತಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಚಿವಾಲಯದ ನೇತೃತ್ವದಲ್ಲಿದೆ. ಹಂಚಿದ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮೂಲಕ ದೇಶೀಯ AI ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬಲಪಡಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಹೊಂದಿದೆ.

ಈ ಉಪಕ್ರಮದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, IndiaAI ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಪೋರ್ಟಲ್ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ GPU ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿದೆ. 38,000 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು GPU ಗಳನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಸಬ್ಸಿಡಿ ಪ್ರವೇಶದೊಂದಿಗೆ ಗಂಟೆಗೆ ಸುಮಾರು ₹65 ಬೆಲೆ ಇದೆ, ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಮತ್ತು ಸರ್ಕಾರಿ ಏಜೆನ್ಸಿಗಳು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಸರ್ಕಾರದ AI ಆರ್ಸೆನಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಭಾರತವು 200,000 GPUಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ

ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಜೊತೆಗೆ, ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು AIKosh ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಇತರ AI ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೋಸ್ಟ್ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಾಗಿದೆ.

ಭಾಷಾ ಪದರದಲ್ಲಿ, ಭಾಷಿಣಿ ಉಪಕ್ರಮವು ಭಾರತದ ಭಾಷಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಾದ್ಯಂತ ಭಾಷಣ ಮತ್ತು ಭಾಷೆ AI ಗಾಗಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದೆ. ಒಟ್ಟಾಗಿ, ಈ ಪ್ರಯತ್ನಗಳು ಎಲ್ಲಾ 22 ನಿಗದಿತ ಭಾರತೀಯ ಭಾಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಡಜನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಉಪಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಭಾರತದ ಭಾಷಾ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ವೈವಿಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾದರಿ ಪದರವು ಭಾರತ್‌ಜೆನ್, ಸರ್ವಂ ಮತ್ತು ಇತರ ದೇಶೀಯ ಅಡಿಪಾಯ-ಮಾದರಿ ಉಪಕ್ರಮಗಳಂತಹ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಸ್ಥಳೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಇಂಡಿಯಾಎಐ ಮಿಷನ್ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ರಚನಾತ್ಮಕ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದೆ. ಜನವರಿ 2025 ರಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಪ್ರಸ್ತಾವನೆಗಳ ಕರೆಯು ಭಾರತದ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳು, ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಿಗಳನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಿತು, ಏಪ್ರಿಲ್ 2025 ರ ವೇಳೆಗೆ 506 ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.

ಮೊದಲ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಸರ್ವಂ AI, Soket AI, Gnani.ai ಮತ್ತು Gan AI ಸೇರಿದಂತೆ ನಾಲ್ಕು ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಹುಭಾಷಾ ಪಠ್ಯ ಮಾದರಿಗಳು, ಧ್ವನಿ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯದಿಂದ ಭಾಷಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಯಿತು.

ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್ 2025 ರಲ್ಲಿ ಘೋಷಿಸಲಾದ ಎರಡನೇ ಹಂತವು ಎಲ್ಲಾ 22 ನಿಗದಿತ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಭಾರತೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ದೊಡ್ಡ ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಎಂಟು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸಿದೆ. ಎರಡನೇ ಹಂತದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಎಂಟು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸೇರಿವೆ ಟೆಕ್ ಮಹೀಂದ್ರ, ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್, ಅವತಾರ್.ಐ, Zenteiq AI, ಜೆನ್ಲೂಪ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್, ನ್ಯೂರೋಡಿಎಕ್ಸ್, ಸಂಶೋಧನೆ AIಮತ್ತು ದಿ ಭಾರತ್‌ಜೆನ್ ನೇತೃತ್ವದ ಒಕ್ಕೂಟ ಇಂಡಿಯನ್ ಇನ್‌ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಬಾಂಬೆ.

ಶ್ವೇತಪತ್ರಿಕೆಯು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತಕ್ಕೆ ಸಂಭವನೀಯ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸಹ ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಂತರ ವಾಣಿಜ್ಯೀಕರಣಗೊಂಡರೆ ರಾಯಧನವನ್ನು ಪಾವತಿಸುವಾಗ AI ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದ ವಿಷಯದ ಮೇಲೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಬಹುದಾದ “ಬ್ಲಾಂಕೆಟ್ ಲೈಸೆನ್ಸ್” ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಇದು ಚರ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದನ್ನೂ ಓದಿ | ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾದ ವಿಷಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಕೇವಲ ಮೂರು ಗಂಟೆಗಳ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡುವ ಭಾರತದ ಹೊಸ AI ನಿಯಮಗಳು ಅತಿಯಾದ ಸೆನ್ಸಾರ್‌ಶಿಪ್‌ನ ಭಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ

ಅಂತಹ ವಿಧಾನವು ಸೃಷ್ಟಿಕರ್ತರು ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುದಾರರಿಗೆ ಪರಿಹಾರದೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.