दिसंबर 2025 में केरल में लगभग एक लाख पक्षी बर्ड फ्लू से मर गए. फरवरी के पहले हफ्ते में भारी संख्या में कौओं की मौतों के बाद तमिलनाडु सरकार ने भी राज्य में बर्ड फ्लू की चेतावनी जारी की थी. फरवरी के अंत तक बिहार के पॉल्ट्री फार्म्स में भी यह संक्रमण देखा गया. इसके चलते प्रशासन को वहां हज़ारों मुर्गियों को मारकर गहरे गड्ढों में दफनाना पड़ा. मार्च के महीने में हर हफ्ते एक नए प्रदेश का नाम इस फेहरिस्त में शामिल हो रहा है. इनमें सबसे नए राज्य महाराष्ट्र और छत्तीसगढ़ हैं.

अब इसके मामले दुनिया के लगभग हर महाद्वीप में दर्ज किए जा रहे हैं. हालात ऐसे हैं कि इस वक्त केवल ऑस्ट्रेलिया ही इस संक्रमण से बचा हुआ है. अमेरिका इस समय बर्ड फ्लू से सबसे अधिक प्रभावित देशों में से एक है. उधर ब्रिटेन, नीदरलैंड और पोलैंड जैसे यूरोपीय देशों को भी इसकी रोकथाम के लिए हरसंभव प्रयास करने पड़ रहे हैं.

दशकों से पक्षियों में सीज़नल फ्लू की तरह देखे जाने वाले, बर्ड फ्लू संक्रमण का पैटर्न बीते 5-6 सालों में बहुत तेज़ी से बदला है. इस अंतराल में बर्ड फ्लू से प्रभावित पशु-पक्षियों की मौत से जुड़े आंकड़े लगातार बढ़े हैं. बीते एक साल से इंसानों में भी इसके संक्रमण की संख्या न केवल बढ़ी है बल्कि दुनिया के सुदूर कोनों में भी बर्ड फ्लू के मामले देखने को मिल रहे हैं. वैज्ञानिक आशंका जता रहे हैं कि आने वाले समय में यह संक्रमण भी कोरोना वायरस की तरह एक वैश्विक महामारी की वजह बन सकता है.

बर्ड फ्लू या एवियन इन्फ्लुएंजा क्या है?

बर्ड फ्लू या एवियन इन्फ्लुएंजा मुख्य रूप से, प्रवासी पक्षियों में इन्फ्लुएंजा ए वायरस के संक्रमण से फैलता है. इन्फ्लुएंजा कोई नया वायरस नहीं है. इसके चलते 2009 में स्वाइन फ्लू नाम की महामारी फैली थी. मैक्सिको से शुरू होने वाली यह महामारी सबसे पहले स्वाइन यानी सुअरों में देखी गई और फिर उनसे इंसानों तक पहुंची. यह महामारी दुनियाभर में लगभग तीन लाख लोगों की मौत का कारण बनी थी. स्वाइन फ्लू, इन्फ्लुएंजा ए के H1N1 सबटाइप के कारण फैला था जो आज भी इंसानों को परेशान कर रहा है.

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एवियन इन्फ्लुएंजा का हालिया संक्रमण जिस H5N1 सबटाइप के कारण फैल रहा है वह पहली बार दक्षिणी चीन में 1997 में पाया गया था. 2005 से प्रवासी पक्षियों के ज़रिए यह पूरी दुनिया में फैलना शुरू हुआ. H5N1 वायरस का एक नया रूप — clade 2.3.4.4b — साल 2020 में उभरा जो यूरोप से निकलकर अफ्रीका, पश्चिमी एशिया और एशिया के बाकी हिस्सों तक पहुंचा. 2021-22 के दौरान इस वायरस ने जंगली पक्षियों और पॉल्ट्री पर भी अपना प्रकोप दिखाया. पहली बार, लोमड़ी और सील जैसे स्तनधारी (मैमल्स) जीव भी इससे प्रभावित पाए गए.

2022 के बाद H5N1 के मामलों का दायरा और बढ़ा और कई देशों में छिटपुट मानव संक्रमण भी दर्ज होने लगे. लेकिन राहत इस बात की थी कि इंसानों में यह विषाणु आम तौर पर संक्रमित पॉल्ट्री के संपर्क में आने पर ही फैल रहा था. 2023 में यह वायरस ध्रुवीय क्षेत्रों के जीवों तक भी पहुंच गया. साल 2024 में H5N1 बर्ड फ्लू पहली बार डेयरी पशुओं में भी देखा गया और इनके ज़रिए मानव संक्रमण की दर में भी इज़ाफा होने लगा.

हाइली पैथोजेनिक एवियन इन्फ्लुएंजा (एचपीएआई) या H5N1 विषाणुओं को अत्यधिक संक्रामक माना जाता है. ये वायरस पक्षियों के लार और मल आदि के जरिए वातावरण में आते हैं और अन्य जानवरों और पक्षियों में तेजी से फैलते हैं. उदाहरण के लिए कौए और अन्य प्रवासी जलपक्षी जब पालतू जानवरों के फार्म्स, पॉल्ट्री फार्म्स या जलस्रोतों के संपर्क में आते हैं तो इस संक्रमण के वाहक बन जाते हैं. इंसानों के मामले में राहत की बात यह है कि अभी तक यह संक्रमित जीवों के सीधे संपर्क में आने वालों में ही पाया गया है.

क्या बर्ड फ्लू का मानव महामारी बनना तय है?

विशेषज्ञ बताते हैं कि महामारी जीवों की सिर्फ एक प्रजाति तक सीमित नहीं रहती. इसके जानवरों से इंसानों और फिर इंसानों से जानवरों में फैलने (स्पिलबैक) का खतरा हमेशा बना रहता है. कोविड-19 और H5N1 के शुरूआती मामलों में ऐसा देखा जा चुका है. स्पिलबैक होने पर वायरस का जेनेटिक कोड बदलता है और वह अधिक शक्तिशाली (म्यूटेटेड) होकर इंसानी महामारी में बदल सकता है. इसका मतलब यह है कि महामारी को रोकने के लिए सिर्फ इंसानों पर ही ध्यान देना काफी नहीं है, जानवरों और उनके पर्यावरण को भी सुरक्षित बनाना जरूरी है.

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कुछ वैज्ञानिक आशंका जताते हैं कि बर्ड फ्लू, मानवीय महामारी बनने से महज़ एक ही कदम या म्यूटेशन दूर भी हो सकता है. मनुष्य H5N1 से पूरी तरह सुरक्षित तो अभी भी नहीं है, लेकिन अब तक इंसानों में इसका संक्रमण सीमित रहा है. विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) के आंकड़े बताते हैं कि जनवरी 2003 से नवंबर 2025 के बीच 25 देशों के कुल 992 लोगों में ही यह वायरस पाया गया है. चिंता की बात यह है कि इनमें से लगभग आधे (476) लोगों की मृत्यु हो गई. यानी हर दो संक्रमित लोगों में से लगभग एक. और बीते एक साल में मानव संक्रमण की संख्या और दर भी बढ़ गए हैं.

“जंगली जानवरों में होने वाला एवियन इन्फ्लुएंजा, अब पूरी तरह से नियंत्रण के बाहर है. यह दुनिया-भर में फैल रहा है. फिलहाल, जानवरों को बड़ी संख्या में मारने के अलावा, इसे रोकने का कोई और उपाय नहीं है,” ग्लासगो यूनिवर्सिटी में मोलिक्यूलर और सेल्युलर वायरोलजी के प्रोफेसर डॉ एड हचिन्सन बीबीसी की साइंस फ़ोकस पत्रिका को बताते हैं.

डॉ हचिन्सन और अन्य वैज्ञानिक लगातार यह चेतावनी दे रहे हैं कि एवियन इन्फ्लुएंजा वायरस बहुत तेजी से इवॉल्व हो रहा है और पिछले स्ट्रेन्स की तुलना में इसमें हवा के ज़रिए फैलने की क्षमता ज्यादा है. दुनिया के अलग-अलग कोनों और नई-नई प्रजातियों तक पहुंचने से इसकी आशंका लगातार बढ़ रही है.

इस खतरे को समझने के लिए अशोका यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक अध्ययन किया था. इन शोधकर्ताओं ने ‘भारतसिम’ नाम के स्टिमुलेशन प्लेटफॉर्म की मदद से एक ऐसे काल्पनिक दक्षिण भारतीय गांव का मॉडल बनाया जो एक बहुत बड़ा पॉल्ट्री केंद्र भी है. इस मॉडल के ज़रिये यह देखा गया कि यदि वायरस संक्रमित पक्षी से किसी इंसान तक पहुंच जाता है तो वह आगे कैसे फैलता है. अध्ययन बताता है कि शुरूआती दो मामलों के सामने आते ही अगर उन्हें बाकी समुदाय से अलग कर दें तो बर्ड फ्लू के संक्रमण को रोका जा सकता है. लेकिन अगर संक्रमित इंसानों की संख्या 10 के आसपास पहुंच जाती है तो इसके बुरी तरह से फैलने की आशंका बहुत ज़्यादा हो जाती है.

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दुनिया इस वायरस से निपटने के लिए क्या कर रही है?

किसी भी और महामारी की तरह, बर्ड फ्लू के लिए भी वैक्सीनेशन को एक संभावित समाधान की तरह देखा जा रहा है. रिपोर्ट्स बताती हैं कि डब्ल्यूएचओ बीते लगभग दो सालों से इस वायरस के वैक्सीन कैंडिडेट्स की समीक्षा कर रहा है. वहीं यूरोपीय देशों ने इससे निपटने के लिए लाखों डोज़ की प्री-पैंडेमिक वैक्सीन डील्स की हुई हैं, ताकि जरूरत पड़ने पर तुरंत टीकाकरण शुरू किया जा सके. अमेरिका भी एम-आरएनए तकनीक का इस्तेमाल करते हुए बर्ड फ्लू की वैक्सीन विकसित करने की कोशिश कर रहा है.

लेकिन वैक्सीनेशन सिर्फ इंसानों का ही हो यह ज़रूरी नहीं. कुछ विशेषज्ञों का मानना है कि पक्षियों का वैक्सीनेशन भी इस संक्रमण को नियंत्रित करने का एक प्रभावी तरीका हो सकता है. फ्रांस और मैक्सिको जैसे देशों ने अपने पॉल्ट्री फार्म्स में यह प्रयोग करना शुरू भी कर दिया है. वहीं, अमेरिका अभी इसमें थोड़ा पीछे है और यहां कुछेक कंपनियों को कमर्शियल उपयोग ना करने की शर्त के साथ इसका लाइसेंस दिया गया है.

लेकिन इससे नई समस्याएं पैदा हो सकती हैं. कुछ विशेषज्ञों को डर है कि वैक्सीन पक्षियों में वायरस को पूरी तरह खत्म करने के बजाय उसे छिपा सकता है. इससे संक्रमण दिखाई भले न दे लेकिन उनकी आबादी में मौजूद रहेगा. बाद में वह नए, अधिक घातक संस्करणों में बदल सकता है. बड़े पैमाने पर पक्षियों का वैक्सीनेशन करना भी एक अलग सरदर्द है. एक तो यह बहुत महंगा होगा, दूसरा ऐसा करने पर पक्षियों के फार्म्स में काम करने वाले लोगों की सुरक्षा का भी ख़याल रखना होगा.

इसके अलावा, अगर किसी देश में पॉल्ट्री को बर्ड फ्लू का वैक्सीन लगाया जाता है तो दूसरे देश उसके पॉल्ट्री उत्पादों को खरीदने से मना कर सकते हैं. इस स्थिति से बचने के लिए मज़बूत निगरानी और परीक्षण व्यवस्था की जरूरत होगी ताकि यह साबित किया जा सकेगा कि पॉल्ट्री उत्पाद वास्तव में वायरस से मुक्त हैं, न कि सिर्फ उसके लक्षणों से.

महामारी की आशंकाओं से भरी इस तस्वीर में उम्मीद का एक हिस्सा भी है. कुछ वैक्सीन और एंटीवायरल दवाएं, एवियन इन्फ्लुएंजा के मामले में कारगर दिख रही हैं और कोविड महामारी के दौरान मिले सबक भी हमारे ज़ेहन में अभी ताजा हैं. वैश्विक स्तर पर की जा रही इस संक्रमण की निगरानी की वजह से भी हो सकता है कि स्थिति बिगड़ने की नौबत न आए. कुछ जानकार यह भी कहते हैं कि अगर मानव संक्रमण फैलता भी है तो यह कोविड-19 की बजाय स्वाइन फ्लू महामारी जैसा ही होगा.

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस भी हमारी तरह पानी पीती है. चैटजीपीटी के जीपीटी-3 मॉडल के साथ जब भी हम कोई छोटा सा संवाद करते हैं, वह करीब आधा लीटर पानी गटक जाता है. एक 100 शब्दों का ईमेल ड्राफ्ट करने के लिए भी उसे लगभग इतने ही पानी की ज़रूरत पड़ती है.

ऐसे में कई लोगों को लगता है कि एआई पर्यावरण के लिहाज़ से एक हानिकारक चीज़ ही है. उन्हें लगता है कि एआई किसी ऐसे दानव की तरह है जिसकी ऊर्जा और पानी की भूख और प्यास कभी मिटती ही नहीं. यह बात पूरी तरह ग़लत नहीं, लेकिन अपने-आप में पूरी और इतनी सीधी भी नहीं है.

जब लोग एआई को सिर्फ संसाधनों की बर्बादी मानने के बजाय वह किस तरह के प्रभाव डालती है, किन वजहों से डालती है और उन वजहों को प्रभावित करने के लिए क्या किया जा सकता है, यह जानने की कोशिश करेंगे तो तकनीक और पर्यावरण के बीच बेहतर संतुलन बनाया जा सकता है.

किसी भी एआई सिस्टम में पानी दो तरह से खर्च होता है - डाटा सेंटर के सर्वर्स को ठंडा रखने में और इसे चलाने के लिए जरूरी बिजली पैदा करने में.

सर्वर्स बहुत ज्यादा गर्मी पैदा करते हैं और इन्हें ठंडा रखने के लिए कूलिंग टावर्स का इस्तेमाल किया जाता है. ये टावर्स गर्म जगहों पर पानी की फुहारें छोड़ते हैं. ठंडा करने के इस तरीके को इवैपोरेटिव कूलिंग कहते हैं क्योंकि इसमें इस्तेमाल होने वाला पानी भाप बनकर उड़ जाता है. ज़ाहिर है तापमान नियंत्रण के इस तरीके से स्थानीय जल स्रोतों (नदी, तालाब, जमीन आदि) का पानी कम हो जाता है.

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कुछ कूलिंग संयंत्र ठंडा करने के लिए उतना पानी इस्तेमाल नहीं करते हैं, लेकिन ऐसे सिस्टम बिजली ज्यादा खर्च करते हैं. यह खर्च बिजली की उस भारी मात्रा में जुड़ जाता है जो एआई डेटा सेंटर्स को चलाने में इस्तेमाल होती है. और पानी ज़्यादातर तरीकों से बिजली बनाने में भी खर्च होता है.

कोयला, गैस और न्यूक्लियर प्लांट्स में बिजली बनाने के लिए भारी मात्रा में पानी का इस्तेमाल किया जाता है. हाइड्रोपॉवर संयंत्रों के जलाशयों से भी काफी पानी भाप बनकर उड़ जाता है. कंसंट्रेटेड सोलर प्लांट्स भी तापमान नियंत्रण के लिए पानी ही खर्च करते हैं. इनकी तुलना में सोलर पैनल्स वाले संयंत्रों और पवन चक्कियों में सिर्फ सफ़ाई के लिए यानी बस नाम भर के लिए ही पानी का उपयोग किया जाता है.

यहां एक महत्वपूर्ण बात यह भी है कि अलग-अलग एआई सिस्टम्स अलग-अलग मात्रा में पानी इस्तेमाल करते हैं. पानी की यह मात्रा इस पर भी निर्भर करती है कि एआई को चलाने वाले सर्वर्स दुनिया के किस कोने में लगे हैं.

उदाहरण के लिए, आयरलैंड जैसे ठंडे और ज्यादा नमी वाले देशों में स्थित डेटा सेंटर वहां की हवा या चिलर्स पर ही निर्भर रह सकते हैं. इसके उलट, एरिजोना जैसी किसी गर्म और शुष्क जगह पर बने डेटा सेंटर्स को इवैपोरेटिव यानी पानी वाली कूलिंग की ज़रूरत पड़ती है.

इवैपोरेटिव कूलिंग में पानी की खपत कितनी होगी यह समय और मौसम पर भी निर्भर करता है. मैसैचुसेट्स एम्हर्स्ट यूनिवर्सिटी में हुए एक अध्ययन से पता चलता है कि गर्मियों के मुकाबले सर्दियों में पानी की खपत लगभग आधी होती है. इसके अलावा दोपहर के समय कूलिंग सिस्टम अधिक काम करते हैं जबकि रात में इनकी और इसलिए पानी की जरूरत बहुत कम हो जाती है.

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नई तकनीकें अब उम्मीद जगाने वाले विकल्प हमारे सामने रख रही हैं. इसका एक उदाहरण इमर्शन कूलिंग है. इसमें सर्वर्स को बिजली के कुचालक द्रवों, जैसे सिंथेटिक ऑयल, में डुबोकर रखा जाता है. इससे पानी की ज़रूरत लगभग खत्म हो जाती है.

माइक्रोसॉफ्ट का बनाया एक नया संयंत्र भी ऐसा ही कुछ करता है. इसमें एक विशेष द्रव को सीलबंद पाइपों के ज़रिए सीधे कंप्यूटर चिप्स पर प्रवाहित किया जाता है. यह द्रव गर्मी को सोखकर बिना किसी वाष्पीकरण के उसे सिस्टम से बाहर निकाल देता है. ऐसे डेटा सेंटर्स में सामान्य उपयोग के लिए तो पानी की आवश्यकता बनी रहती है लेकिन तापमान नियंत्रण के लिए उसकी ज़रूरत लगभग खत्म हो जाती है.

ये नये तकनीकी समाधान अभी आम इस्तेमाल का हिस्सा नहीं बन पाए हैं. इसकी बड़ी वजह इनकी लागत, रख-रखाव की जटिलताएं और डेटा सेंटर्स की मौजूदा व्यवस्था को नई व्यवस्था से बदलने में आने वाली कठिनाइयां हैं.

जल की खपत इस बात पर भी निर्भर करती है कि आप एआई के किस मॉडल का इस्तेमाल कर रहे हैं. अलग-अलग मॉडलों में अलग-अलग स्तर की जटिलता और हार्डवेयर व प्रोसेसिंग क्षमता होती है. कुछ मॉडल, बाकियों की तुलना में अधिक संसाधनों का इस्तेमाल करते हैं. अध्ययन बताते हैं कि आधुनिकतम और ज्यादा दक्ष मॉडलों की तुलना में, कुछ पुराने मॉडल 70 गुना तक ज्यादा ऊर्जा और पानी खर्च करते हैं.

अगर आप अपने वाटर फुटप्रिंट यानी पानी की उस मात्रा का अनुमान लगाना चाहते हैं जो आपके द्वारा एआई का उपयोग करने से खर्च होता है तो ऐसा महज़ तीन चरणों में किया जा सकता है. और इसके लिए आपको साधारण गणित भर जानने की ज़रूरत है.

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पहला चरण - हम भरोसेमंद शोधों और आधिकारिक स्रोतों से किसी एआई मॉडल द्वारा उपयोग की जाने वाली बिजली की जानकारी ले सकते हैं. स्वतंत्र आकलनों के मुताबिक़ जीपीटी-5 का मध्यम लंबाई का कोई जवाब (करीब 150-200 शब्द या 200-300 टोकन्स) लगभग 19.3 वॉट-ऑवर ऊर्जा (एक घंटे में 19.3 वॉट का बल्ब इतनी बिजली खर्च करता है) का इस्तेमाल करता है. वहीं जीपीटी-4ओ से मिले इसी लंबाई के जवाब के लिए सिर्फ 1.75 वॉट-ऑवर ऊर्जा ही खर्च होती है.

दूसरा चरण - अब डेटा सेंटर द्वारा खर्च की जाने वाली बिजली और एआई सिस्टम द्वारा खर्च किये जाने वाले कुल पानी (ठंडा करने में खर्च होने वाला + बिजली उत्पादन में खर्च होने वाला पानी) के बीच रिश्ता बिठाते हैं. स्वतंत्र शोध और इंडस्ट्री रिपोर्ट्स के मुताबिक इस रिश्ते की अनुमानित रेंज है 1.3 से 2.0 मिलीलीटर पानी प्रति वॉट-ऑवर ऊर्जा. पानी के खर्च का न्यूनतम आंकड़ा ऊर्जा उत्पादन और कूलिंग के सबसे नये और दक्ष तरीकों को दर्शाता है, जबकि अधिकतम आंकड़ा पुराने तरीकों का प्रतिनिधित्व करता है.

तीसरा चरण - अब एआई का उपयोग करने से खर्च होने वाले पानी की गणना नीचे लिखे फॉर्म्यूले से आसानी से की जा सकती है.

एक प्रॉम्प्ट पर खर्च होने वाली बिजली X प्रति यूनिट बिजली पर खर्च होने वाला पानी = एक प्रॉम्पट पर खर्च होने वाला पानी.

इस तरह जीपीटी-5 द्वारा दिए गए एक मध्यम लंबाई के जवाब के लिए खर्च हुए पानी की गणना कुछ इस तरह होगी:

19.3 वॉट-ऑवर्स X 2 मिली प्रति वॉट-ऑवर = 39 मिली पानी प्रति जवाब

जीपीटी-4ओ द्वारा दिए एक मध्यम लंबाई के जवाब के लिए यह आंकड़ा होगा:

1.75 वॉट-ऑवर्स X 2 मिली प्रति वॉट-ऑवर = 3.5 मिली पानी प्रति जवाब

अगर मान लिया जाए कि डेटा सेंटर्स अधिक दक्ष हैं और प्रति वॉट-ऑवर केवल 1.3 मिली पानी का उपयोग करते हैं तो आंकड़ा बहुत कम हो जाता हैं: जीपीटी-5 के लिए 25 मिली और जीपीटी-4ओ के लिए 2.3 मिली.

गूगल की एक हालिया तकनीकी रपट बताती है कि उसके जेमिनी सिस्टम पर एक औसत टेक्स्ट प्रॉम्पट के लिए सिर्फ 0.24 वॉट-ऑवर्स ऊर्जा और लगभग 0.26 मिली पानी ही इस्तेमाल होता है. यह लगभग पांच बूंदों के बराबर है. लेकिन रिपोर्ट यह नहीं बताती है कि यह प्रॉम्प्ट कितना लंबा होगा. इसलिए जेमिनी की तुलना सीधे जीपीटी के मॉडलों से नहीं की जा सकती.

पानी की खपत के ये अनुमान जो एक प्रॉम्प्ट के लिए 0.26 मिली से 39 मिली तक जाते हैं, यह दर्शाते हैं कि दक्षता, एआई मॉडल और बिजली उत्पादन का ढांचा इस खर्चे को किस हद तक प्रभावित करते हैं.

हमारे देश में पानी को लेकर एक कहावत है - बूंद-बूंद से भरे सरोवर. हमारी इस पारंपरिक समझ को एआई के ऊपर भी लागू किया जा सकता है. जब एआई से लाखों-करोड़ों सवाल रोज़ पूछे जा रहे हों तो इन सवालों पर खर्च होने वाला पानी किसी सरोवर से कम नहीं होना चाहिए.

ओपनएआई के अनुसार, इसके अलग-अलग मॉडल्स जैसे जीपीटी-4ओ, जीपीटी-4 टर्बो, जीपीटी-3.5 और जीपीटी-5 को कुल मिलाकर रोजाना लगभग 2.5 अरब प्रॉम्प्ट्स दिए जाते हैं. इस जानकारी में यह शामिल नहीं है कि कितने सवाल किस मॉडल से पूछे जाते हैं.

स्वतंत्र अनुमानों और गूगल की आधिकारिक रिपोर्टिंग की मदद से विभिन्न एआई मॉडल्स द्वारा पानी की संभावित खपत का आंकड़ा कुछ-कुछ ऐसा हो सकता है:

• गूगल जेमिनी के सभी औसत प्रॉम्प्ट्स: 6.5 लाख लीटर प्रति दिन

• जीपीटी-4ओ के सभी मध्यम लंबाई वाले प्रॉम्प्टस: 88 लाख लीटर प्रति दिन

• जीपीटी-5 के मध्यम लंबाई वाले प्रॉम्प्टस: 9.75 करोड़ लीटर प्रति दिन

अब इसे एक तुलना से समझें तो अमेरिकी लोग रोजाना लगभग 34 अरब लीटर पानी अपने घर के लॉन और बगीचों को सींचने में ही खर्च कर देते हैं. यानी जेनेरेटिव एआई पानी खर्च तो करता है लेकिन फ़िलहाल इसकी रोजाना की कुल खपत घरेलू उपयोगों जैसे बगीचे की सिंचाई, नहाने या कपड़े धोने में खर्च होने वाले पानी से काफी कम है.

एआई द्वारा खर्च किये जाने वाले पानी की कोई निश्चित मात्रा नहीं है. लेकिन गूगल की रिपोर्ट बताती है कि विशेष चिप्स, प्रभावी कूलिंग और स्मार्ट वर्कलोड मैनजमेंट के ज़रिए पानी की खपत को कैसे और कितना तक कम किया जा सकता है. वाटर रिसाइकिलिंग से और सर्वर्स को ठंडे-नम इलाकों में बनाकर भी काफी पानी बचाया जा सकता है.

आख़िर में, पारदर्शिता का भी अपना महत्व है. अगर कंपनियां समय-समय पर अपने सही आंकड़े जारी करती हैं तो आम लोग, नीति निर्माता और शोधकर्ता यह समझ सकते हैं कि क्या किया जाना उनके और दुनिया के हित में है और क्या नहीं.

लियो एस लो, वर्जीनिया यूनिवर्सिटी में प्रोफेसर और एआई विशेषज्ञ हैं.

यह आलेख द कन्वर्जेशन पर अंग्रेजी में प्रकाशित हो चुका है. यहां हिंदी भाषा के स्वभाव को ध्यान में रखते हुए मूल लेख को थोड़ा संपादित किया गया है.

जब भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के नुकसानों की बात होती है, तो सबसे पहले यह कहा जाता है कि दुनिया भर में करोड़ों लोग इसके चलते अपनी पारंपरिक नौकरियां खो देंगे. कुछ रिपोर्ट्स की मानें तो ऐसा होना शुरू भी हो चुका है.

लेकिन जिस बात पर बहुत कम लोग ध्यान दे रहे हैं, वह यह है कि इस दौड़ में इंसान अकेला नहीं है. इंटरनेट को उसकी मौजूदा शक्ल देने वाले सबसे बड़े टेक दिग्गजों — गूगल, क्वोरा और विकीपीडिया — को भी अब एआई के चलते अपना धंधा छिन जाने का खतरा सता रहा है.

अब तक जब भी कोई सवाल होता तो हम गूगल से पूछा करते थे. कोई तथ्य चाहते, तो विकीपीडिया था. और अगर कोई व्यक्तिगत अनुभव या जानकारी जरूरी लगती, तो क्वोरा का सहारा था. ये प्लेटफॉर्म्स सालों से इंटरनेट पर हर तरह की जानकारी पाने के सबसे लोकप्रिय ठिकाने रहे हैं.

लेकिन वह दौर अब बड़ी तेज़ी से और बिना किसी शोर-शराबे के खत्म होता जा रहा है.

आज जानकारी का एक नया तंत्र बन रहा है. एआई टूल्स — जैसे चैटजीपीटी, जैमिनी और क्लॉड — इसके केंद्र में हैं. और हैरानी की बात यह है कि जिस एआई क्रांति को कभी गूगल ने बढ़ावा दिया था, आज उसी ने दुनिया के सबसे बड़े सर्च इंजन के अस्तित्व को संकट में डाल दिया है.

यह बदलाव सिर्फ तकनीक का नहीं है, इंटरनेट पर जानकारी के बहाव का पूरा ढांचा ही खामोशी से उलट-पलट हो रहा है.

इस लेख को अंग्रेज़ी में पढ़ें

गूगल की बदलती भूमिका:

सालों तक गूगल सिर्फ एक सर्च इंजन नहीं था. वह इंटरनेट की दुनिया का मेन गेट था. कोई भी सवाल टाइप करते और गूगल सिर्फ एक पल में हमारे सामने संभावित जवाबों की कतार लगा देता था — विकीपीडिया के लेख, न्यूज़ रिपोर्ट्स, ब्लॉग पोस्ट्स और क्वोरा की चर्चाएं.

गूगल खुद आपके सवाल का जवाब नहीं देता था. वह बस आपको दिखाता था कि जवाब कहां मिल सकता है, किसी मददगार लाइब्रेरियन की तरह.

लेकिन एआई आधारित टूल्स के आने के बाद यह मॉडल दबाव में आ गया. चैटजीपीटी जैसे टूल्स ने दिखा दिया कि लोग हमेशा वेबसाइट्स की लंबी लिस्ट नहीं चाहते. वे बिना इधर-उधर भटके अपने सवाल का सीधा, सुथरा, संक्षिप्त और समझदार जवाब चाहते हैं.

इसे सीधे शब्दों में कहें तो लोग अब लाइब्रेरियन नहीं, एक रिसर्च असिस्टेंट चाहते हैं. ऐसा असिस्टेंट जो खुद किताबें ढूंढे, फिर उन किताबों को छाने, और फिर उनसे निकला सार हमारे सामने रख दे.

खुद को ज़िंदा रखने के लिए गूगल ने भी अपना तरीका बदल लिया. अब उसके एआई ओवरव्यूज़ वही काम करते हैं, जो दूसरे एआई टूल्स करते हैं — यानी सवालों का फौरन जवाब देना. ऐसे में अक्सर यूज़र्स को लिंक पर क्लिक करने की भी ज़रूरत नहीं पड़ती.

लेकिन इस प्रक्रिया में गूगल ने उन प्लेटफॉर्म्स को ही निगलना शुरू कर दिया है, जिन पर उसका सर्च इंजन टिका हुआ है — विकीपीडिया, क्वोरा, रेडिट और अनगिनत ब्लॉग्स और फोरम्स.

पहले अगर आप यह टाइप करते कि “टोक्यो में रहने का अनुभव कैसा है?”, तो क्वोरा की कोई चर्चा, विकीपीडिया का पन्ना या किसी स्वतंत्र वेबसाइट का लिंक सामने आता था. लेकिन अब पेज के सबसे ऊपर एक बढ़िया-सा एआई सारांश मिल जाता है. क्वोरा, रेडिट, विकीपीडिया और बाकी स्वतंत्र ब्लॉग्स के लिंक नीचे खिसक जाते हैं. कई बार ये लिंक्स हमें दिखते तक नहीं हैं.

इसका असर जितना दिख रहा है, उससे कहीं ज़्यादा बड़ा है.

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क्वोरा और विकीपीडिया के लिए यह मुश्किल क्यों है?:

सबसे पहले बात करते हैं क्वोरा की. उसका पूरा मॉडल इसी पर टिका है कि लोग गूगल पर सवाल सर्च करें, क्वोरा के पन्नों तक पहुंचें, वहां दूसरों के व्यक्तिगत जवाब पढ़ें और चाहें तो अपना जवाब भी लिखें.

लेकिन गूगल से ट्रैफिक कम होने का मतलब है कम पाठक. पाठक कम होंगे तो जवाब देने वालों की संख्या भी घटेगी. इसका असर उस इंटरनेट कम्युनिटी पर पड़ेगा, जो क्वोरा के अस्तित्व के लिए सबसे जरूरी है. ट्रैफिक कम होने का मतलब कम सब्सक्राइबर, कम विज्ञापन, और कम कमाई भी है.

क्वोरा को भी इसका एहसास है. इसी वजह से उसने अपना खुद का एआई प्लेटफॉर्म — ‘पो’ — शुरू किया है. लेकिन यह और भी उलझनभरी स्थिति है. क्वोरा जितना ज़्यादा एआई पर निर्भर होगा, उतना ही उसका पुराना कम्यूनिटी आधारित मॉडल कमजोर होता जाएगा. फिर वह भी बाकी एआई टूल्स की भीड़ में एक और टूल बनकर अपनी पहचान खो सकता है.

विकीपीडिया के सामने भी ऐसी ही — बल्कि इससे कहीं ज़्यादा पेंचीदा — चुनौती है. क्वोरा की तरह वह भी कंटेंट और कमाई (जो दान के ज़रिए आती है), दोनों के लिए अपने पाठकों पर ही निर्भर है. लेकिन जब एआई टूल्स सीधे-सीधे तथ्यात्मक सवालों के जवाब देने लगें, या गूगल के एआई ओवरव्यूज़ की वजह से लोग विकीपीडिया पर ही न आएं, तो इससे न सिर्फ उसके ट्रैफिक पर असर पड़ता है, बल्कि बड़े पैमाने पर भरोसेमंद और गुणवत्तापूर्ण कंटेंट तैयार करने की उसकी क्षमता भी कमजोर होती है.

और विकीपीडिया का ढांचा ऐसा है कि वह खुद एआई टूल बन नहीं सकता. उसका ओपन, कम्युनिटी-आधारित और गैर-व्यावसायिक मॉडल एआई-जनित कंटेंट के लिए बना ही नहीं है.

लेकिन एआई की इस लहर को नज़रअंदाज़ करना भी मुमकिन नहीं है. भविष्य में जब बड़ी मात्रा में ऑनलाइन कंटेंट एआई से ही लिखा जाने लगेगा, तब विकीपीडिया के लिए यह तय करना मुश्किल होगा कि किसे भरोसेमंद स्रोत माना जाए और किसे नहीं. क्या तब वह एआई-जनित लेखों को भी स्रोत मानना शुरू कर देगा?

यह सवाल विकीपीडिया के लिए बेहद मुश्किल है, क्योंकि उसकी पहचान ही इस बात पर टिकी है कि वह किसी जानकारी के लिए कितनी विश्वसनीय और प्रमाणित सूचनाओं का हवाला देता है.

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और इंटरनेट का क्या?

लेकिन बात सिर्फ इन तीन प्लेटफॉर्म्स तक सीमित नहीं है. असली खतरा इंटरनेट के पूरे नॉलेज इकोसिस्टम की सेहत पर मंडरा रहा है.

सालों तक इंटरनेट एक अव्यवस्थित लेकिन जीवंत कंटेंट नेटवर्क बना रहा. बड़े न्यूज़रूम, यूनिवर्सिटीज़, जुनूनी ब्लॉगर, छोटे-छोटे फोरम और स्वतंत्र एक्सपर्ट इसका महत्वपूर्ण हिस्सा थे. गूगल सर्च वह दरवाज़ा था, जो इन सबको लोगों के सामने लाने का काम किया करता था.

बेशक यह सिस्टम परफेक्ट नहीं था और इसमें एसईओ के खेल और क्लिकबेट या कमजोर कंटेंट की गड़बड़ियां थीं. लेकिन फिर भी सैद्धांतिक रूप से यह एक खुली व्यवस्था थी. अगर आपके पास कहने लायक कोई बात थी, तो आपके सुने जाने और खोजे जाने की गुंजाइश बनी रहती थी.

अब गूगल समेत अलग-अलग एआई टूल्स पर जो एआई सारांश दिखते हैं, वे जानकारी के इस बहाव को कुछ गिने-चुने बड़े और ‘आधिकारिक रूप से भरोसेमंद’ स्रोतों (सरकारी वेबसाइटें, बड़ी मीडिया संस्थाएं और अकादमिक पब्लिशर) तक समेट देने का खतरा पैदा कर रहे हैं.

इससे एसईओ पर टिका घटिया कंटेंट तो कमज़ोर पड़ेगा, जो बुरा नहीं है. लेकिन इसके साथ ही ईमानदारी से, सोच-समझकर लिखने वाले स्वतंत्र क्रिएटर्स का हौसला भी टूट सकता है. अगर लोग ऐसी सामग्री पढ़ना, देखना और उसका समर्थन करना छोड़ देंगे, तो फिर कोई ढंग का कुछ लिखेगा या रचेगा ही क्यों?

ऐसे में इंटरनेट एआई-जनित शोर-शराबे से भर सकता है. और इससे नुकसान सिर्फ यूज़र्स का नहीं, खुद एआई का भी होगा, जो अपनी ट्रेनिंग और बेहतर होने के लिए अच्छे और मौलिक इंसानी कंटेंट पर निर्भर है. और यह ख़तरा बहुत बड़ा है.

एक सेहतमंद इंटरनेट का मतलब सिर्फ जानकारी उपलब्ध होना नहीं है. इसका मतलब हर तरह की सामग्री और उस तक आसान पहुंच होना भी है. अगर एआई टूल्स इसी तरह बिना संदर्भों और स्रोतों वाला सारांश देते रहे, तो हम वह चीज़ ही खो देंगे जिसने इंटरनेट को अब तक एक कॉर्पोरेट और बंद जानकारियों वाले गढ़ में तब्दील होने से बचाकर रखा था.

हाल ही में अमेरिकी व्यवसायी इलॉन मस्क ने अपनी एक सोशल मीडिया पोस्ट में कहा कि राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रंप ने उन्हें अंतरिक्ष में फंसे दो नासा वैज्ञानिकों को, ‘जितनी जल्दी हो सके’, वापस लाने का ज़िम्मा सौंपा है. अपनी पोस्ट में मस्क ने इन वैज्ञानिकों के अब तक वापस न आ पाने के लिए बाइडेन प्रशासन को ज़िम्मेदार ठहराने का काम भी किया. इसके कुछ घंटे बाद ट्रंप ने भी सोशल मीडिया पर दूसरे शब्दों में यही बातें कहीं. नासा के जिन वैज्ञानिकों का जिक्र करते हुए मस्क और ट्रंप, पिछले अमेरिकी राष्ट्रपति जो बाइडेन को कोस रहे थे, उनके नाम हैं सुनीता विलियम्स और बैरी ‘बुच’ विल्मोर. ये दोनों वैज्ञानिक बीते आठ महीनों से इंटरनेशनल स्पेस स्टेशन (आईएसएस) पर ‘फंसे’ हुए हैं.

इस पूरे घटनाक्रम में यह देखना दिलचस्प है कि कैसे राजनीति किसी भी बात का अलग ही बतंगड़ बनाकर उसका फ़ायदा उठाने की कोशिश करती रहती है.

दिसंबर में दिए अपने अपडेट में नासा ने मार्च के आख़िर तक इन अंतरिक्ष यात्रियों को वापस लाने की बात कही थी. अपडेट में यह भी शामिल था कि इसके लिए इलॉन मस्क की कंपनी, स्पेसएक्स के अंतरिक्ष यान का उपयोग किया जाएगा. अभी भी इन दोनों अंतरिक्ष यात्रियों को स्पेसएक्स के यान से और मार्च ही में वापस आना है. यानी विलियम्स और विल्मोर की वापसी का समय और तरीका अभी भी लगभग वही हैं जो डोनाल्ड ट्रंप के राष्ट्रपति बनने से पहले थे. रही जो बाइडेन की जिम्मेदारी की बात तो इस मामले में मीडिया से बात करते हुए सुनीता विलियम्स का कहना था कि “मुझे नहीं लगता कि मुझे अंतरिक्ष में छोड़ दिया गया है या मैं यहां पर फंसी हुई हूं.”

धरती पर रहने वाले एक आम इंसान की नज़र से देखें तो किसी अनजान शहर में तय समय से कुछ घंटे या कुछ दिन ज़्यादा रुकना ही हमें खासा परेशान कर सकता है. ऐसे में यह सोचना कि दो लोग महीनों से, बिना किसी पूर्व योजना के, धरती से करीब 400 किमी दूर अंतरिक्ष में फंसे हुए हैं, हमारी कल्पनाओं में भी असंभव सा ही लगता है. लेकिन यह भी सच है कि अंतरिक्ष यात्रियों का अंतरिक्ष में अटक जाना कोई असामान्य बात नहीं है. पर सुनीता विलियम्स और बैरी विल्मोर के मामले में मसला थोड़ा अलग है.

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चर्चा की वजहें

सुनीता विलियम्स और बैरी विल्मोर की अंतरिक्ष यात्रा के चर्चा में आने की कई वजहों में से पहली यह है कि उनकी यात्रा बहुत कम समय की थी. 5 जून, 2024 को शुरू होने वाली उनकी यात्रा को महज़ आठ दिनों में ख़त्म होना था. लेकिन आठ महीने से अधिक हो चुके हैं और आज भी उनकी वापसी की कोई तारीख़ तय नहीं है. अंतरिक्ष यात्रियों के अभियानों की लंबाई बढ़ना सामान्य तो है लेकिन ऐसा आम तौर पर तब होता है जब वे लंबे समय के लिए आईएसएस पर काम करने जाते हैं.

अंतरिक्ष पर अध्ययन करने वाले वैज्ञानिकों का एक दल हर समय आईएसएस पर मौजूद रहता है जिसे एक्सपीडिशन टीम कहा जाता है. इस दल में आम तौर पर छह-सात सदस्य होते हैं और यह लगभग हर छह महीने में बदलता रहता है. यानी, एक नया दल धरती से आईएसएस पर पहुंचता है और पिछला धरती पर लौटता है. इन यात्रियों के लिए मिशन की लंबाई बढ़ाया जाना एक सामान्य बात है और उन्हें इसके लिए प्रशिक्षित भी किया जाता है. लेकिन, सुनीता विलियम्स और बैरी विल्मोर, एक ऐसे दो-सदस्यीय अंतरिक्ष अभियान का हिस्सा थे जिसका काम एक नये स्पेसक्राफ्ट को टेस्ट करने के साथ-साथ स्पेस स्टेशन पर कुछ चुनिंदा कामों को अंजाम देना भर था. ऐसा करके उन्हें कुछ दिनों में वापस धरती पर आ जाना था.

विलियम्स और विल्मोर के अंतरिक्ष अभियान के सामान्य न होने की दूसरी वजह है उनके अंतरिक्ष यान में एक के बाद एक आई कई तकनीकी गड़बड़ियां. इसके चलते उनका मिशन अंतरिक्ष विज्ञानियों के लिए एक चुनौती बन गया. विलियम्स और विल्मोर अमेरिकी एयरोस्पेस कंपनी बोइंग के स्टारलाइनर स्पेसक्राफ्ट से आईएसएस पर गये थे. स्टारलाइनर एक ऐसा अंतरिक्ष यान है जिसे अंतरिक्ष यात्रियों को आईएसएस और धरती की निचली कक्षाओं (ऑर्बिट) तक ले जाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह उसकी पहली मानव उड़ान थी.

स्टारलाइनर और स्पेसएक्स का ड्रैगन स्पेसक्राफ्ट नासा के कमर्शियल क्रू प्रोग्राम का हिस्सा हैं. इसका उद्देश्य अमेरिका की निजी कंपनियों की मदद से सुरक्षित और किफायती अंतरिक्ष यात्राएं संभव बनाना है. लेकिन स्टारलाइनर स्पेसक्राफ्ट में आई कई तकनीकी समस्याओं - जैसे हीलियम लीक और प्रोपल्शन सिस्टम (जिससे रॉकेट आगे बढ़ता है) में गड़बड़ी - के कारण न केवल इसकी सुरक्षित वापसी पर संदेह खड़ा हो गया बल्कि प्रोग्राम का भविष्य भी संकट में आता दिखने लगा. इन्हीं वजहों से अगस्त 2024 में, नासा ने अंतरिक्ष यात्रियों की सुरक्षा को वरीयता देते हुए विलियम्स और विल्मोर के प्रवास को अनिश्चित समय के लिए बढ़ा दिया.

मिशन के चर्चा में आने की तीसरी वजह नासा का एहतिहाती रवैया है. पिछली ग़लतियों से सबक़ लेते हुए नासा ने अंतरिक्ष-विज्ञानियों को स्पेस स्टेशन से वापस लाने में जल्दबाज़ी नहीं दिखाई. उसने सुनीता विलियम्स की वापसी के लिए बोइंग के बजाय स्पेसएक्स के यान को इस्तेमाल करने का फैसला किया. स्टारलाइनर की तकनीकी गड़बड़ियों को देखते हुए उसे मानवरहित अवस्था में ही वापस धरती पर बुला लिया गया जिससे बोइंग को बड़ा झटका लगा है. इस अभियान में आई गड़बड़ियों की वजह से उसकी स्पेसक्राफ्ट डेवलपमेंट से जुड़ी ख़ामियाँ दुनिया को नज़र आने लगी हैं. लगभग 450 करोड़ डॉलर के निवेश के बाद भी स्टारलाइनर स्पेसक्राफ्ट का असफल होना, पहले से ही कई विमान दुर्घटनाओं के चलते मुश्किलों से जूझ रही इस कंपनी पर और सवाल खड़े कर रहा है.

मिशन के चर्चित होने की चौथी लेकिन शायद सबसे बड़ी वजह राष्ट्रपति डोनाल्ड ट्रंप और निकट सहयोगी इल़ॉन मस्क का इसमें असामान्य रुचि लेना है. इसका ज़िक्र आलेख की शुरूआत में किया जा चुका है.

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वापसी का समय और तरीका

कई महीनों की देरी के बाद, अब भी यह स्पष्ट नहीं है कि सुनीता विलियम्स और बैरी विल्मोर कब स्पेस स्टेशन से वापस आएंगे. नासा ने पहले मार्च के अंत में उनकी वापसी की बात कही थी. अब ऐसा कुछ दिन पहले मार्च की शुरुआत में हो सकता है. ये दोनों अब स्पेसएक्स के उस स्पेसक्राफ्ट से वापसी करेंगे जो क्रू-10 मिशन के तहत चार अंतरिक्ष विज्ञानियों को आईएसएस पर लेकर जाएगा. इस मिशन को पहले फ़रवरी में स्पेसएक्स के नये ड्रैगन स्पेसक्राफ्ट से अंतरिक्ष केंद्र पर जाना था. लेकिन इस यान के प्रोडक्शन और टेस्टिंग में अपेक्षा से अधिक समय लग रहा था. इसलिए पहले क्रू-10 मिशन का जाना एक महीने के लिए टाल दिया गया, फिर नये यान से जुड़ी अनिश्चितताओं को देखते हुए उसे इस्तेमाल करने का विचार त्याग दिया गया. अब इस मिशन के लिए, स्पेसएक्स के पुराने ड्रैगन स्पेसक्राफ्ट को ही इस्तेमाल किया जाएगा. क्रू-10 मिशन, नासा के कमर्शियल क्रू प्रोग्राम की 11वीं फ़्लाइट है, वहीं विलियम्स और विल्मोर इसके क्रू-9 मिशन का हिस्सा थे.

सुनीता विलियम्स और बैरी विल्मोर इस समय स्पेस स्टेशन पर एक्सपीडिशन 71 और 72, दो टीमों के शोध कार्यों में मदद कर रहे हैं. जब सुनीता विलियम्स वहां पहुंची थीं तो उस समय आईएसएस पर एक्सपीडिशन 71 मौजूद थी. बाद में, सितंबर 2024 में एक्सपीडिशन-72 भी वहां पहुंच गई जिसके सदस्य मार्च 2025 तक वहां रहेंगे. इस तरह विलियम्स और विल्मोर, एक्सपीडिशन टीमों का हिस्सा बन गए. ये टीमें फ़िलहाल, अंतरिक्ष में वनस्पतियां उगाने, द्रव की गति को समझने, एल्गी आधारित एडवांस्ड लाइफ़ सपोर्ट सिस्टम बनाने और न्यूरो-डिजेनरेटिव बीमारियों और उनके इलाज पर शोध कर रही हैं.

आईएसएस का जीवन

आईएसएस को अंतरिक्ष यात्रियों का घर भी कहा जा सकता है. यहां पर उनके रहने के लिए सभी आवश्यक संसाधन जैसे भोजन, पानी, दवाइयां और उपयुक्त वातावरण उपलब्ध होता है. आईएसएस पर रहते हुए अंतरिक्ष यात्री ज़ीरो या माइक्रोग्रैविटी में रहते हैं और इसके भीतर तैरते रहते हैं. वे कहीं आने-जाने के लिए अपने आपको धक्का देकर आगे बढ़ते हैं और काम करते, खाते-पीते या सोते समय ख़ुद को बेल्ट्स से बांधकर रखते हैं.

भोजन की बात करें तो अंतरिक्ष यात्री आम तौर पर प्री-पैकेज्ड और डिहाइड्रेटेड खाना खाते हैं. इस खाने को ट्यूब से सीधे निगला जा सकता है या कुछ मौक़ों पर खाने से पहले उसमें केवल पानी मिलाने की ज़रूरत होती है. एक दिलचस्प तथ्य यह भी है कि यात्री माइक्रोग्रैविटी के कारण खाने को उड़ जाने से रोकने के लिए चम्मच का इस्तेमाल तो करते हैं लेकिन उन्हें प्लेटों की ज़रूरत नहीं पड़ती है.

आईएसएस पर रहते हुए अंतरिक्ष यात्रियों को एक सख़्त दिनचर्या को अपनाना पड़ता है. इसमें रिसर्च का काम, स्पेसक्राफ्ट की मेंटनेंस और माइक्रोग्रैविटी में मसल लॉस से बचने के लिए, हर दिन दो घंटे एक्सरसाइज़ करना शामिल है. कसरत करने के लिए आईएसएस पर एक जिम बनाया गया है जिसमें एक्सरसाइज़ बाइक, ट्रेडमिल और रेजिस्टेंस मशीन्स जैसे उपकरण मौजूद हैं.

आईएसएस पर अंतरिक्ष यात्रियों के काम में धरती से संपर्क करना भी शामिल है. वे वहां से धरती पर मौजूद लोगों से बातचीत कर सकते हैं, मीडिया को संबोधित कर सकते हैं और लाइव टीवी पर भी आ सकते हैं. सुनीता विलियम्स इससे पहले भी, कई लंबे अभियान कर चुकी हैं. वर्तमान अभियान से पहले उन्हें 322 दिन अंतरिक्ष में बिताने का अनुभव था जो मार्च की शुरुआत में 600 दिन हो जाएगा. उनके साथी बैरी विल्मोर भी पहले ही अंतरिक्ष में 178 दिन बिताने का अनुभव रखते थे. ऐसे में अंतरिक्ष में इन दोनों का कुछ और दिन रहना जितना लग रहा है, शायद उतना मुश्किल भी नहीं है. पर यह आसान तो बिलकुल भी नहीं है.

अंतरिक्ष की चुनौतियां

अंतरिक्ष में लंबे समय तक रहने की चुनौतियां बहुत गंभीर और लगभग अपरिहार्य होती हैं. इनमें लगभग निर्वात (माइक्रोग्रैविटी) वाले वातावरण में रहने के कारण किसी अंग या उसकी कोशिकाओं को नुकसान पहुंचने (मसल्स एट्रॉफी) और बोन डेंसिटी कम हो जाने जैसी दिक़्क़तें आम हैं. ऐसा कम या ज़्यादा मात्रा में हर अंतरिक्ष यात्री के साथ होता ही है. कम गुरुत्वाकर्षण के कारण अंतरिक्ष यात्रियों के शरीर के भीतर का द्रव भी गति करता रहता है, इसके कारण उन्हें अक्सर उल्टी-चक्कर जैसा महसूस होता रहता है. इन तमाम बातों का उनकी रोग प्रतिरोधक क्षमता पर प्रतिकूल असर पड़ता है. अंतरिक्ष में साधारण जीव जैसे बैक्टीरिया या वायरस अधिक ताकतवर होते हैं जबकि जटिल जैविक व्यवस्था वाले जीव जैसे मनुष्य कमजोर होते हैं. ये सूक्ष्म जीव यात्रियों के साथ ही पहुंचते हैं और रोग प्रतिरोधक क्षमता कम होने पर उनके लिए जटिल स्वास्थ्य समस्याओं का कारण बन जाते हैं.

अंतरिक्ष में रहने वाले शोधकर्ताओं में वजन गिरने, कुपोषण, नज़र कमजोर होने, शरीर से अच्छे जीवाणुओं के ख़त्म हो जाने और डीएनए में बदलाव जैसे शारीरिक प्रभाव भी देखने को मिलते हैं. उनके धरती पर पहुंचने के बाद भी इनका असर खत्म होने में काफी लंबा समय लग लगता है. कुछ शारीरिक प्रभाव इस तरह के होते हैं कि उन्हें धरती पर पहुंचने के बाद भी पलटा नहीं जा सकता है.

लंबे अंतरिक्ष अभियान करने वाले यात्रियों का मानसिक रूप से बहुत मज़बूत होना सबसे ज्यादा ज़रूरी है. इन यात्राओं के दौरान यात्री माइक्रोग्रैविटी के चलते शारीरिक कमजोरी से जूझने के साथ-साथ, एक दिन में कई बार सूरज का उगना और डूबना देखते हैं और एक सीमित जगह में रहते हैं. ये सब कारण उनकी दिनचर्या और सोने-जागने की आदतों के साथ-साथ मानसिक सेहत पर भी गहरा असर डालते हैं. अक्सर मिशन के दौरान या बाद में, यात्रियों में मानसिक स्वास्थ्य समस्याएं जैसे अनिद्रा, अकेलापन, बेचैनी, डिप्रेशन और हैल्युसिनेशन भी देखने को मिलते हैं.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में अचानक सामने आकर बड़े-बड़े दिग्गजों को चुनौती देने वाली चीनी एआई कंपनी, डीपसीक की चर्चा दुनिया भर में है. डीपसीक का लेटेस्ट मॉडल न केवल सबसे बड़े अमेरिकी एआई मॉडलों के बराबर प्रदर्शन करता है बल्कि कहीं-कहीं उनसे आगे भी निकल जाता है. कमाल की बात यह है कि ऐसा उसने बहुत कम लागत और तकनीकी संसाधनों के साथ किया है. इसके चलते कुछ बड़े सवाल उठने लगे हैं: क्या डीपसीक एआई के वैश्विक परिदृश्य में बदलाव का संकेत है? और, क्या इसे एआई के साथ-साथ अन्य क्षेत्रों में भी चीन के अग्रणी बनकर उभरने की संभावना के तौर पर देखा जा सकता है?

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डीपसीक बहुत क्रांतिकारी तरीक़े से तकनीक की दुनिया में दाखिल हुआ है. ओपनएआई और गूगल जैसी अमेरिकी कंपनियों ने अपने लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (एलएलएम - विभिन्न भाषाओं में इंसान की तरह संवाद कर सकने वाली तकनीक) विकसित करने में हजारों करोड़ रुपये खर्च किए हैं. वहीं डीपसीक ने उनसे बहुत कम निवेश में न केवल चैटजीपीटी और जैमिनी जैसा मॉडल बनाया बल्कि उनसे कहीं बेहतर नतीजे हासिल कर लिए. इसके लेटेस्ट मॉडल की लागत 50 करोड़ रुपयों से भी कम बताई जा रही है. और इसे महज़ दो महीनों में तैयार किया गया है. धन और समय का यह आंकड़ा उसके अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों द्वारा लगाए गए संसाधनों के सामने कुछ भी नहीं है.

इसके अलावा, डीपसीक ने अपने मॉडलों को ओपन-सोर्स रखा है. इसका मतलब यह है कि दुनिया भर के डेवलपर्स और रिसर्चर्स के लिए ये मुफ़्त में उपलब्ध हैं. यह रणनीति न केवल पारदर्शिता और तकनीक के क्षेत्र में सहयोग को बढ़ावा देती है बल्कि इससे डीपसीक को अपने मॉडलों को बेहतर बनाने में भी काफी मदद मिलेगी. इसके विपरीत, ज़्यादातर अमेरिकी कंपनियों ने क्लोज़्ड-सोर्स मॉडल का विकल्प चुना है. जानकार मानते हैं कि यह भविष्य में नये और रचनात्मक प्रयोगों के रास्ते की बाधा बन सकता है.

डीपसीक की सफलता ने सिलिकॉन वैली में अचानक हलचल पैदा कर दी है. इसके चलते एआई डेवलपमेंट से जुड़ी स्थापित मान्यतायें टूटती दिख रही हैं. सीमित संसाधनों के साथ कमाल का प्रदर्शन करने वाली डीपसीक इस धारणा को चुनौती देती है कि भारी निवेश के बिना एआई के क्षेत्र में सफलता पाना संभव नहीं है. इससे प्रमुख अमेरिकी एआई कंपनियों, ख़ासकर ओपन-एआई, की उस कार्यशैली पर भी सवाल खड़े हो गए हैं, जो अरबों डॉलर की फ़ंडिंग के बाद भी उन्हें लाभ नहीं कमाने दे रही है.

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डीपसीक का उभार एक ऐसे समय पर हुआ है जब एआई डेवलपमेंट की सस्टेनिबिलिटी को लेकर चिंताएं बढ़ती जा रही हैं. बड़े पैमाने पर ऊर्जा की खपत और इससे पर्यावरण पर पड़ने वाले असर के चलते इस पर कई सवाल उठने लगे हैं. साधारण और सस्ते हार्डवेयर के साथ, वैसे ही नतीजे हासिल करके डीपसीक ने दुनिया को यह बताया है कि एआई डेवलपमेंट के स्थाई और किफ़ायती तरीक़े भी हो सकते हैं.

डीपसीक ने दुनिया भर में एआई डेवलपमेंट को लेकर मची होड़ को एक नई दिशा देने का काम किया है. पहले ज्यादातर विशेषज्ञों का मानना था कि एआईड डेवलपमेंट की दौड़ में चीन, अमेरिका के आसपास भी नहीं है. डीपसीक की उपलब्धियों ने उनके इस आकलन को ग़लत ठहरा दिया है. सेमीकंडक्टर निर्यात पर अमेरिकी प्रतिबंधों के बावजूद इस कंपनी ने जो कमाल किया है वह एआई के क्षेत्र में एक प्रमुख शक्ति बनने के चीन के मज़बूत इरादों की झलक दे देता है.

डीपसीक के मॉडल को ओपन-सोर्स रखे जाने के भी भू-राजनीतिक अर्थ निकाले जा सकते हैं. अपनी तकनीक को मुफ़्त में उपलब्ध करवाकर डीपसीक अपने आप को ग्लोबल एआई इकोसिस्टम के आधार के तौर पर स्थापित कर सकता है. इससे भविष्य में वह दुनिया भर में एआई के विकास और इस्तेमाल को प्रभावित करने की स्थिति में भी आ सकता है.

डीपसीक के अचानक उभार ने, इस बात पर सोच-विचार करने पर मजबूर कर दिया है कि भविष्य में एआई और इसकी सफलता को तय करने वाले कारक कौन से होंगे. पूंजी निवेश और अत्याधुनिक हार्डवेयर तक पहुंच जहां आगे भी महत्वपूर्ण होगी, वहीं एक अलग और बेहतर तरीके से काम करना और मिलकर काम करने वाला दृष्टिकोण भी उतने ही महत्वपूर्ण साबित हो सकते हैं.

डीपसीक की सफलता, एआई डेवलपमेंट में प्रतिभा और मानव संसाधन के महत्व को भी सामने लाती है. कंपनी के मुताबिक़, उसने इंजीनियरों और शोधकर्ताओं की एक बढ़िया टीम बनाई है. इस टीम की ख़ासियत यह है कि इसके कई सदस्यों ने हाल ही में अपनी पढ़ाई पूरी की है. इससे पता चलता है कि चीन तेज़ी से एक ऐसा टैलेंट पूल तैयार कर रहा है जो आने वाले समय में उसकी सफलता का मुख्य कारण बन सकता है.

डीपसीक का उभार चीन की तकनीकी ताकत के साथ-साथ, इनोवेशन सेक्टर में अमेरिका को चुनौती देने के उसके इरादे को भी दिखाता है. इसकी सफलता ने एआई डेवलपमेंट के भविष्य, इसे लेकर चल रही वैश्विक होड़ और 21वीं सदी का नेता होने से जुड़े कुछ ज़रूरी सवाल खड़े कर दिए हैं.

यह तो भविष्य ही बताएगा कि डीपसीक का उभार चीन के वैश्विक इरादों के पूरा होने का संकेत है या नहीं. लेकिन इससे इनकार नहीं किया जा सकता कि उसकी शुरुआती सफलता ने एआई से जुड़े माहौल को बदलकर रख दिया है. इसने दुनिया को एआई के बारे में नई तरह से विचार करने पर मजबूर कर दिया है. आने वाले समय में अमेरिका और चीन के बीच की प्रतिस्पर्धा के केंद्र में एआई भी हो सकती है. और इसका दोनों देशों और दुनिया के भविष्य पर गहरा असर देखने को मिल सकता है.

इसका एक सकारात्मक असर भी हो सकता है. जब इस तरह की ताकतें एक-दूसरे से मुकाबला करती हैं, तो हमें बेहतर तकनीक और उसके सस्ते में मिलने की संभावना बढ़ जाती है.