काठमाडौं: च्याटजीपीटीदेखि अनुहार पहिचान, स्वचालित सवारी, सिरी र एलेक्सासम्म कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) हाम्रो दैनिक जीवनको हिस्सा बनिसकेको छ। विशाल डेटासेटमा प्रशिक्षित मेसिन-लर्निङ प्रणालीले वैज्ञानिक अनुसन्धानदेखि स्वास्थ्य उपचारसम्मका क्षेत्रमा नयाँ सम्भावना खोलिरहेका छन्।
तर एआई क्रान्तिको वास्तविक प्रभाव अझै सुरु मात्र भएको हुन सक्छ। क्यालिफोर्निया विश्वविद्यालय, सान डिएगोका न्युरोबायोलोजीका प्राध्यापक टेरेन्स सेजनोस्कीले वर्तमान एआई अवस्थालाई सन् १९०३ को राइट ब्रदर्सको पहिलो उडानसँग तुलना गरेका छन्। केही सय गज र करिब १० फिटको उचाइमा भएको त्यो उडानले केही दशकपछि हवाई यातायातले विश्व अर्थतन्त्र र समाजलाई कति बदल्नेछ भन्ने कल्पना गर्न सकेको थिएन।
एआई पनि त्यही अवस्थामा रहेको उनको तर्क छ। “नयाँ प्रविधि आएपछि त्यसले हामीले कल्पना गर्न नसकेका तरिकाले विकास गर्छ।” यसको अर्थ एआईको भविष्यबारे आज गरिने अधिकांश अनुमान आफैं सीमित हुन सक्छन्।
तर एउटा कुरा भने स्पष्ट हुँदै गएको छ। एआई जति तीव्र गतिमा फैलिन्छ, त्यति नै तीव्र गतिमा त्यसको भौतिक आधार आवश्यक हुनेछ। र त्यो आधार हो बिजुली।
एआई र ग्रिड : दुईतर्फी निर्भरता
एआई र विद्युत् प्रणालीबीचको सम्बन्ध अब सामान्य उपभोक्ता र सेवाप्रदायकको सम्बन्ध रहेन। एआईलाई चलाउन विशाल डेटा सेन्टर चाहिन्छ। डेटा सेन्टरलाई निरन्तर, भरपर्दो र स्वच्छ ऊर्जा चाहिन्छ।
अर्कोतर्फ, विद्युत् प्रणालीमा नवीकरणीय ऊर्जा, ब्याट्री, विकेन्द्रीकृत उत्पादन र बदलिँदो माग बढ्दै जाँदा त्यसलाई व्यवस्थापन गर्न एआई आवश्यक हुँदैछ। अर्थात् एआईले बिजुली खोजिरहेको छ। बिजुली प्रणालीले पनि एआईको बुद्धि खोजिरहेको छ।
यही बिन्दुमा दुई महत्वपूर्ण पूर्वाधार एकअर्काका नियम बदल्न थालेका छन्। विश्व आर्थिक मञ्चको ‘इनोभेसन प्लेबुक फर फ्युचर पावर सिस्टम्स’ ले देखाएझैँ यो परिवर्तन तीन तहमा भइरहेको छ।
पहिलो, एआई विद्युत् प्रणालीको सञ्चालन तहमा प्रवेश गर्दैछ। दोस्रो, विद्युत् पूर्वाधार एआई विस्तारको बाध्यकारी आधार बन्दैछ। तेस्रो, एआई आफैं ग्रिडलाई झट्का सहन, जोखिम पहिचान गर्न र छिटो पुनःस्थापित हुन सहयोग गर्ने प्रविधि बन्दैछ।
एआईको असली ‘फ्युल’ बिजुली
एआईका ठूला मोडललाई तालिम दिन र सञ्चालन गर्न अत्यधिक कम्प्युटिङ शक्ति चाहिन्छ। त्यसका लागि हजारौं सर्भर, अत्याधुनिक चिप र विशाल डेटा सेन्टर आवश्यक हुन्छन्। तर ती सबैको अन्तिम आधार एउटै हो बिजुली।
अन्तर्राष्ट्रिय ऊर्जा एजेन्सी (आईईए) का अनुसार डेटा सेन्टरको विद्युत् खपत सन् २०३० सम्ममा करिब दोब्बर हुन सक्छ। एआई, डेटा सेन्टर र अन्य डिजिटल सेवाको विस्तारले विद्युत् मागमा थप दबाब सिर्जना गरिरहेको छ।
यहाँ समस्या मागको आकार मात्र होइन। माग ग्रिड निर्माण हुने गतिभन्दा छिटो बढिरहेको छ। नयाँ एआई डेटा सेन्टर केही महिनामा तयार हुन सक्छ। तर त्यसलाई आवश्यक पर्ने नयाँ प्रसारण लाइन बनाउन अनुमति, वित्तीय व्यवस्थापन र निर्माण पूरा गर्न वर्षौं लाग्न सक्छ।
आईईएको प्रक्षेपणअनुसार डेटा सेन्टर, एआई र क्रिप्टो क्षेत्रमा मात्रै विद्युत् प्रयोग सन् २०२६ सम्ममा १,००० टेरावाट–घण्टा पुग्न सक्छ जापानको कुल विद्युत् मागको आसपास।
यसले एउटा नयाँ प्रतिस्पर्धा जन्माएको छ। जसले एआई बनाउन सक्छ, उसले मात्र पुग्दैन। जसले त्यसलाई निरन्तर बिजुली दिन सक्छ, उसले प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पाउनेछ।
ग्रिड नै नयाँ ‘बोटलनेक’
एआईको चर्चा गर्दा चिप, क्लाउड र डेटा सेन्टरको चर्चा हुन्छ। तर वास्तविक अवरोध अब ग्रिड बन्न थालेको छ। नयाँ डेटा सेन्टरलाई विद्युत् चाहिन्छ। त्यसका लागि इन्टरकनेक्सन चाहिन्छ। त्यसका लागि प्रसारण क्षमता चाहिन्छ। प्रसारणका लागि नयाँ लाइन, सबस्टेसन र भण्डारण चाहिन्छ।
तर परम्परागत ग्रिड विस्तारको प्रक्रिया एआईको गतिसँग मेल खाँदैन। नयाँ प्रसारण लाइन बनाउन दशकसम्म लाग्न सक्छ। एआई कम्पनीले भने केही महिनामै नयाँ कम्प्युटिङ क्षमता थप्न सक्छ।
यही ‘सफ्टवेयरको गति बनाम पूर्वाधारको गति’ आगामी दशकको सबैभन्दा ठूलो संरचनात्मक चुनौतीमध्ये एक बन्नेछ। त्यसैले विश्वभर हाइपरस्केलर कम्पनीहरू दीर्घकालीन विद्युत् खरिद सम्झौता, नवीकरणीय ऊर्जा परियोजना र ऊर्जा भण्डारणमा सक्रिय भइरहेका छन्।
माइक्रोसफ्ट र गुगलजस्ता कम्पनीहरूले डेटा सेन्टरका लागि २० वर्षसम्मका नवीकरणीय ऊर्जा खरिद सम्झौता गरिरहेका छन्। उनीहरूलाई केवल बिजुली चाहिएको होइन। उनीहरूलाई बिजुलीको निश्चितता, मूल्यको पूर्वानुमान र दीर्घकालीन ऊर्जा सुरक्षा चाहिएको हो।
अब उद्योग पनि ग्रिडको ‘बुद्धिमान्’ हिस्सा
एआईले ऊर्जा प्रणालीको माग मात्र बढाइरहेको छैन। यसले ऊर्जा प्रणालीको सञ्चालन पनि बदलिरहेको छ। औद्योगिक प्लान्ट, व्यावसायिक भवन, ब्याट्री र स्थानीय सौर्य प्रणालीले कहिले ऊर्जा उत्पादन गर्ने, कहिले भण्डारण गर्ने, कहिले खपत घटाउने र कहिले ग्रिडमा बेच्ने भन्ने निर्णय स्वचालित रूपमा गर्न थालेका छन्।
चीनको इन्भिजन ले औद्योगिक पार्कका लागि विकास गरेको एआई ऊर्जा प्रणाली यही परिवर्तनको उदाहरण हो। यसरी पहिले विद्युत् प्रयोग गर्ने निष्क्रिय उपभोक्ता रहेका उद्योगहरू अब सक्रिय ऊर्जा व्यवस्थापक बन्न थालेका छन्।
भविष्यमा लाखौं भवन, ब्याट्री, उद्योग र विद्युतीय सवारी साधन एकैपटक ग्रिडका सक्रिय स्रोत बन्न सक्छन्। यसले विद्युत् प्रणालीको संरचना नै बदल्नेछ।
एआईको अर्को शक्ति : संकट देख्ने र सम्हाल्ने
एआईको सबैभन्दा महत्वपूर्ण भूमिका अझै डेटा सेन्टरभित्र होइन, ग्रिडभित्र देखिन सक्छ। नवीकरणीय ऊर्जा बढ्दै जाँदा विद्युत् उत्पादन मौसमअनुसार बदलिन्छ। अत्यधिक गर्मी, आँधी, बाढी, आगलागी र साइबर आक्रमणजस्ता जोखिम पनि बढिरहेका छन्।
यस्तो अवस्थामा ग्रिडको स्थिरता केवल अतिरिक्त उत्पादन क्षमताले सुनिश्चित गर्न सकिँदैन। गति महत्वपूर्ण हुन्छ। एआईले असामान्य गतिविधि पहिचान गर्न, विद्युत् प्रवाह पुनर्निर्देशन गर्न, ब्याट्री सञ्चालन गर्न र माग व्यवस्थापन गर्न मिलिसेकेन्डमै निर्णय गर्न सक्छ।
मानिसले मिनेटमा गर्ने काम मेसिनले मिलिसेकेन्डमा गर्न सक्छ। यसले ‘रेजिलियन्स’ को अर्थ पनि बदलिरहेको छ। अब संकटपछि ब्याकअप बिजुली उपलब्ध गराउनु मात्र पर्याप्त छैन। संकट आउनुअघि जोखिम पहिचान गर्ने, तत्काल प्रतिक्रिया दिने र प्रणालीलाई आफैं अनुकूल बनाउने क्षमता आवश्यक हुन्छ।
तर एआईको भविष्य केवल राम्रो खबर होइन
एआईले विज्ञानलाई गति दिन सक्छ। स्वास्थ्य सेवा सुधार्न सक्छ। मानिसको कामलाई अझ उत्पादक बनाउन सक्छ। तर यसको जोखिम पनि त्यति नै वास्तविक छ।
सान डिएगो विश्वविद्यालयका डेटा विज्ञान तथा दर्शनका प्राध्यापक डेभिड डान्क्सका अनुसार च्याटजीपीटी सत्य उपलब्ध गराउन बनाइएको प्रणाली होइन। यसले मूलतः सम्भावित अर्को शब्द अनुमान गर्छ। त्यसैले एआईको उत्तर विश्वसनीय देखिए पनि गलत हुन सक्छ।
त्यसभन्दा ठूलो जोखिम गलत सूचना हो। एआईले पाठ मात्र होइन, आवाज, फोटो र भिडियो पनि यति वास्तविक बनाउन सक्छ कि मानिसले वास्तविक र कृत्रिम सामग्री छुट्याउन कठिन हुन्छ।
कुनै व्यक्तिको इन्टरनेटमा भिडियो छ भने त्यसको आधारमा उसले कहिल्यै नबोलेको कुरा बोलेको जस्तो देखिने आवाज वा भिडियो बनाउन सकिन्छ। यसले पत्रकारिता, राजनीति, व्यवसाय र सार्वजनिक विश्वासमा ठूलो चुनौती खडा गर्छ।
त्यसैले प्रश्न ‘एआईले हामीलाई के गर्छ?’ मात्र होइन। अझ महत्वपूर्ण प्रश्न हो ‘एआईको सहयोगमा मानिसले एकअर्कालाई के गर्न सक्छन्?’
एआईले जागिर खोस्छ कि काम बदल्छ?
एआईको विस्तारसँगै रोजगारीबारे अर्को बहस पनि तीव्र छ। सेजनोस्कीको अनुमानमा एआईले मानिसको काम समाप्त गर्नुभन्दा कामको स्वरूप बदल्ने सम्भावना बढी छ।
लेखक, पत्रकार, चिकित्सक, इन्जिनियर, वकिल वा अनुसन्धानकर्ताको कामबाट दोहोरिने र समय खाने कार्यहरू एआईले सम्हाल्न सक्छ। त्यसपछि मानिसको भूमिका निर्णय, रचनात्मकता, व्याख्या, जिम्मेवारी र मानवीय सम्बन्धतर्फ सर्न सक्छ।
तर यो परिवर्तन सबैका लागि समान हुनेछैन। जसले एआईसँग काम गर्न सिक्छ, उसको उत्पादकता बढ्न सक्छ। जसको काम एआईले सजिलै दोहोर्याउन सक्छ, उसको रोजगारी जोखिममा पर्न सक्छ।
त्यसैले एआई क्रान्ति प्रविधिको मात्र होइन, श्रम बजारको पुनर्संरचनाको प्रश्न पनि हो।
विज्ञानमा एआई : मानिसको विकल्प होइन, सहकर्मी
एआईको सबैभन्दा सकारात्मक सम्भावना वैज्ञानिक अनुसन्धानमा देखिन थालेको छ। सान डिएगोको स्क्रिप्स इन्स्टिच्युसन अफ ओसिनोग्राफीका अनुसन्धानकर्ताहरूले समुद्री तापक्रम वृद्धि र जलवायु परिवर्तनपछि कुन कोरल जीवित रहन्छन् भन्ने अध्ययनमा एआई प्रयोग गरिरहेका छन्।
करिब १०० वटा टापुमा फैलिएका झन्डै १० लाख कोरलको पानीमुनिका तस्बिर विश्लेषण गर्नु मानिसका लागि अत्यन्त समय लाग्ने काम थियो।
एआईले तस्बिरबाट कोरल पहिचान र परिवर्तनको विश्लेषण गर्न थालेपछि अनुसन्धानको गति तीव्र भएको छ। तर अनुसन्धानकर्ताहरूको उद्देश्य मानिसलाई हटाउनु होइन। मेसिनले डेटा प्रशोधन गर्छ, मानिसले अर्थ खोज्छ।
यही मानव–एआई सहकार्य वैज्ञानिक अनुसन्धानको नयाँ मोडल बन्न सक्छ।
स्वास्थ्यमा पनि ‘मानव इन द लूप’
स्वास्थ्य सेवामा यसको महत्व अझ ठूलो छ। सान डिएगो हेल्थले चिकित्सकलाई बिरामीका सन्देशको एआई–निर्मित प्रारम्भिक जवाफ उपलब्ध गराउने प्रणाली परीक्षण गरेको छ। चिकित्सकले त्यसलाई सम्पादन, सुधार र स्वीकृत गरेपछि मात्र बिरामीलाई पठाउँछन्।
यसले चिकित्सकको प्रशासनिक बोझ घटाउन सक्छ। तर स्वास्थ्यमा एउटा सिद्धान्त अझै महत्वपूर्ण छ। अन्तिम निर्णय मानिसकै हुनुपर्छ।
गलत एआई उत्तरले बिरामीको जीवनमा प्रत्यक्ष असर पार्न सक्छ। त्यसैले चिकित्सा, वित्त, कानुन र अन्य संवेदनशील क्षेत्रमा एआईको पूर्ण स्वायत्तताभन्दा ‘मानव इन द लूप’ मोडल अझ महत्वपूर्ण हुनेछ।
एआई र रोबोट : ‘बनाउन सकिन्छ’ भन्दैमा ‘बनाउनुपर्छ’ भन्ने होइन
एआईको अर्को चरण रोबोटिक्ससँग जोडिँदैछ।
घरका रोबोट भ्याकुमदेखि अस्पतालका सहायक रोबोटसम्म अहिलेका अधिकांश मेसिन विशेष कामका लागि डिजाइन गरिएका छन्। तर एआईले रोबोटलाई परिस्थिति बुझ्ने, सिक्ने र व्यक्तिअनुसार प्रतिक्रिया दिने क्षमता बढाइरहेको छ।
सान डिएगोको हेल्थकेयर रोबोटिक्स ल्याबले विकास गरेको कार्मेन जस्तो सामाजिक रोबोट स्मरणशक्ति, ध्यान, समस्या समाधान र योजना बनाउने क्षमतामा सहयोग गर्न डिजाइन गरिएको छ।
तर यसको विकाससँगै अर्को प्रश्न उठ्छ। हामी जे बनाउन सक्छौं, त्यो सबै बनाउनुपर्छ?
प्रविधि विकाससँगै गोपनीयता, डेटा सुरक्षा, मानवीय स्वायत्तता र सामाजिक प्रभावबारे प्रश्न पनि समान रूपमा अघि बढ्नुपर्छ।
एआई अब ‘नयाँ सामान्य’ बन्दैछ
एआईको सुरुवाती चरणमा यसको चर्चा चमत्कारका रूपमा भयो। अब त्यसको ठाउँ सामान्यीकरणले लिँदैछ। फोटो सम्पादनमा फोटोसप जस्तै एआई पनि केही वर्षमै दैनिक जीवनको सामान्य उपकरण बन्न सक्ने सम्भावना छ।
तर त्यससँगै मानिसहरू इन्टरनेट, सामाजिक सञ्जाल र समाचारमा देखिने सामग्रीप्रति अझ शंकालु बन्न सक्छन्।
कुन फोटो वास्तविक हो? कुन भिडियो वास्तविक हो? कुन समाचार मानिसले लेखेको हो? कुन आवाज वास्तविक व्यक्तिको हो? यी प्रश्नहरू भविष्यको डिजिटल समाजका सामान्य प्रश्न बन्न सक्छन्।
त्यसैले एआईको अर्को महत्वपूर्ण पूर्वाधार विश्वास हुनेछ।
अब ऊर्जा र एआईको एउटै युद्धभूमि
यी सबै परिवर्तनलाई एउटै फ्रेममा हेर्दा एउटा कुरा स्पष्ट हुन्छ। एआईको भविष्य केवल सफ्टवेयरको भविष्य होइन। यो ऊर्जा पूर्वाधारको भविष्य पनि हो।
एआईलाई ठूलो कम्प्युटिङ शक्ति चाहिन्छ। कम्प्युटिङलाई डेटा सेन्टर चाहिन्छ। डेटा सेन्टरलाई बिजुली चाहिन्छ। बिजुलीलाई ग्रिड चाहिन्छ। ग्रिडलाई प्रसारण, भण्डारण र डिजिटल नियन्त्रण चाहिन्छ।
अर्कोतर्फ, त्यही ग्रिडलाई अब एआईले व्यवस्थापन गर्नुपर्नेछ। त्यसैले यो सम्बन्ध एकतर्फी छैन। बिजुलीले एआईलाई शक्ति दिन्छ। एआईले बिजुलीलाई बुद्धि दिन्छ।
