आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के विनियमन पर बढ़ती चर्चाओं के आलोक में, एक लेखक नए नियमों के निर्माण के बजाय पहले से मौजूद कानूनों को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के विनियमन पर बढ़ती चर्चाओं के आलोक में, एक लेखक नए नियमों के निर्माण के बजाय पहले से मौजूद कानूनों को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देता है।
एक सप्ताह पहले, एंथ्रोपिक के सीईओ, डारियो अमोडेई ने एक खुला पत्र प्रकाशित किया जिसमें एआई के विकास को धीमा करने और नए नियंत्रण और निगरानी उपायों को लागू करने की मांग करते हुए आग्रह किया गया। सैम अल्टमैन और एलोन मस्क ने कुछ ही घंटों के भीतर उनके रुख का समर्थन किया।
यह पत्र एंथ्रोपिक से जेकब कॉक्सन के सार्वजनिक इस्तीफे के बाद आया, जिन्होंने दावा किया कि प्रमुख एआई प्रयोगशालाएं लापरवाही से आत्म-सुधार करने वाली सुपरइंटेलिजेंट प्रणाली बनाने की जल्दी में हैं। कॉक्सन का तर्क है कि सुरक्षा पर प्रतिस्पर्धी दबाव को प्राथमिकता देने से कंपनियां 'हमारे जीवन के साथ खेल' की स्थिति में आ जाती हैं। एंथ्रोपिक में प्रबंधन विज्ञान विभाग के प्रमुख, एवन हुबिंगर, अगले दशक में उन्नत एआई से आपदा के जोखिम का मूल्यांकन 10% से अधिक मानते हैं।
जबकि एआई के लिए वैश्विक मानदंडों, मॉडल के सामंजस्य और सुरक्षा उपायों को लागू करने पर सक्रिय रूप से चर्चा हो रही है, इस बात की कोई सामान्य समझ नहीं है कि 'जिम्मेदार एआई' का क्या मतलब है, और वैश्विक सहमति एक दूर की संभावना लगती है।
इसके विपरीत, कोलंबिया विश्वविद्यालय के नाइट फर्स्ट अमेंडमेंट इंस्टीट्यूट द्वारा प्रकाशित एक लेख एक अलग अवधारणा प्रस्तुत करता है: एआई को एक सामान्य तकनीक के रूप में देखा जाना चाहिए। प्रिंस्टन के अर्विन्द नारायणन और सायश कपूर द्वारा प्रस्तुत इस दृष्टिकोण के अनुसार, एआई कोई अलौकिक चीज़ नहीं है, बल्कि एक नई तकनीक है जो उत्पाद दायित्व, नागरिक और आपराधिक कानून के मानक कानून के दायरे में आती है।
सिद्धांत सरल है: यदि कोई दोषपूर्ण उत्पाद बाजार में आता है और नुकसान पहुंचाता है, तो व्यक्ति जिम्मेदार होता है। इसी तरह, यदि किसी उपकरण का उपयोग करके किया गया कार्य, चाहे वह दोषपूर्ण हो या नहीं, क्षति पहुंचाता है, तो जिम्मेदारी निष्पादक पर होती है। इससे बहस नहीं होनी चाहिए। उदाहरण के लिए, यदि ओपनएआई एजेंट अलग-थलग परीक्षण वातावरण से बाहर निकल गए और जुलाई में हगिंग फेस सिस्टम का उल्लंघन किया, तो यह 1986 में पारित मौजूदा अमेरिकी कंप्यूटर धोखाधड़ी और दुरुपयोग क़ानून के तहत अपराध हो सकता था।
एआई की विशिष्टता कानूनी सिद्धांत में नहीं है, बल्कि प्रक्रिया की गति, पैमाने, अपारदर्शिता और स्वायत्तता में है, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इन मौजूदा कानूनों को लागू करते समय सबूत देना कितना जटिल है।
दक्षिण अफ्रीका में पहले से ही एक व्यापक प्रबंधन प्रणाली मौजूद है जो संविधान, पॉपिया, पाजा, कंपनी अधिनियम और वित्तीय क्षेत्र के कानून जैसे कानूनों पर आधारित कंपनियों, वित्तीय संस्थानों, सरकारी विभागों और व्यक्तिगत जानकारी के प्रसंस्करण को कवर करती है। इस प्रणाली का समर्थन दक्षिण अफ्रीकी रिजर्व बैंक, प्रूडेंशियल सुपरविजन अथॉरिटी (FSCA), सूचना नियामक (FIC) और राष्ट्रीय क्रेडिट नियामक, साथ ही सामान्य कानून द्वारा किया जाता है। रॉयल कोड अब स्पष्ट रूप से नई तकनीकों, जिसमें एआई भी शामिल है, के कार्यान्वयन के परिणामों को मान्यता देता है।
जटिलताएं तब उत्पन्न होती हैं जब मशीनें सिफारिशें देना शुरू कर देती हैं, निर्णयों को प्रभावित करती हैं और स्वतंत्र रूप से कार्य करती हैं। एआई स्वयं जिम्मेदार नहीं हो सकता है। पारंपरिक व्यावसायिक प्रक्रिया में आमतौर पर निर्णय लेने के लिए जिम्मेदार व्यक्ति की पहचान की जा सकती है। हालांकि, एआई के साथ काम करते समय, मॉडल एक सिफारिश दे सकता है, एक अन्य प्रणाली उसकी व्याख्या कर सकती है, एक कर्मचारी उसे मंजूरी दे सकता है, एक एजेंट कार्रवाई शुरू कर सकता है, और एक बाद की प्रणाली उसे निष्पादित कर सकती है। त्रुटि की स्थिति में, 'यह एआई ने किया' वाक्यांश पर्याप्त उत्तर नहीं है। डेवलपर ने तकनीक बनाई होगी, लेकिन संगठन ने इसे लागू करने का निर्णय लिया होगा। सॉफ्टवेयर प्रदाता प्लेटफॉर्म का प्रबंधन कर सकता है, लेकिन संस्थान इसके उपयोग के तरीके के लिए जिम्मेदार रहता है। जिम्मेदारी को स्वचालित समापन के लिए मशीन को हस्तांतरित नहीं किया जा सकता है।
एआई तकनीकी क्षमता और संगठनात्मक अधिकार के बीच अंतर को भी रेखांकित करता है। निदेशक मंडल सीईओ को शक्तियां सौंपता है, जो बदले में निर्धारित सीमाओं के भीतर प्रबंधकों और अधिकारियों को वित्तीय शक्तियां सौंपता है। ये नियम मूल रूप से मानव प्रतिभागियों को ध्यान में रखकर बनाए गए थे।
आइए एआई-आधारित खरीद एजेंट का उदाहरण लें। सिस्टम में आपूर्तिकर्ताओं को खोजने, शर्तों पर बातचीत करने, खरीद आदेश जारी करने, आपूर्तिकर्ताओं के बैंक विवरण बदलने और सीधे ईआरपी सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने की तकनीकी क्षमता हो सकती है। लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि उसके पास ऐसा करने का अधिकार है। एआई इन शक्तियों पर नियंत्रण को जटिल बनाता है, क्योंकि सत्यापन कार्रवाई होने से पहले मिलीसेकंड में स्वचालित रूप से किया जाना चाहिए।
एआई के कई शासन ढांचे महत्वपूर्ण निर्णयों की प्रक्रिया में मानव भागीदारी की मांग करते हैं। हालांकि, केवल व्यक्ति को कार्यप्रवाह में शामिल करना अपने आप में महत्वपूर्ण निरीक्षण पैदा नहीं करता है। यदि कोई कर्मचारी सिफारिश प्राप्त करता है और दो सेकंड में 'अनुमोदित' पर क्लिक करता है, तो व्यक्ति तकनीकी रूप से भाग ले रहा है। लेकिन क्या उसने सिफारिश को समझा? क्या उसने आवश्यक जानकारी देखी? क्या अनुमोदन स्वतंत्र था, या वह बस वही स्वीकार कर रहा था जो सिस्टम ने उसे बताया? एआई निरीक्षण की आवश्यकता नहीं बनाता है - यह पहले से मौजूद है। संगठनों को अभी भी यह साबित करना होगा कि निरीक्षण वास्तविक था, न कि औपचारिक।
सबूत का आधार गायब हो जाता है। एआई से पहले, लेनदेन को आमतौर पर एप्लिकेशन लॉग, ईमेल, वर्कफ़्लो, अनुमोदन और डेटाबेस के आधार पर फोरेंसिक रूप से पुनर्स्थापित किया जा सकता था। एआई का उपयोग करके किया गया कार्य मॉडल संस्करण, डेटा स्रोतों, प्रश्नों (प्रॉम्प्ट्स), निकाली गई जानकारी, बाहरी सेवाओं, जोखिम मूल्यांकन, एजेंटों, मानव हस्तक्षेप और बदलती सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन सहित हो सकता है। यह पुनर्स्थापित करना कि मॉडल ने एक निश्चित उत्तर कैसे दिया, एक सामान्य लेनदेन को पुनर्स्थापित करने की तुलना में कहीं अधिक कठिन है। मॉडल संभाव्य रूप से उत्पन्न करते हैं, नियतात्मक रूप से नहीं। यदि कार्रवाई के समय मॉडल संस्करण, प्रॉम्प्ट, निकाला गया संदर्भ और नमूनाकरण सेटिंग्स दर्ज नहीं किए गए थे, तो छह महीने बाद एक ही प्रॉम्प्ट विश्वसनीय रूप से वही उत्तर उत्पन्न नहीं कर पाएगा।
जो कमी है वह है पता लगाने की क्षमता। पता लगाने की क्षमता ही जिम्मेदारी डालने की अनुमति देती है, और यह मौजूदा कानूनों को जारी रखने के लिए आवश्यक सबूतों को संरक्षित करने पर निर्भर करती है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाता है क्योंकि एआई सिफारिश करने वाली प्रणालियों से उन प्रणालियों में परिवर्तित हो रहा है जो कार्यों को निष्पादित करती हैं।
स्पष्ट निष्कर्ष यह है कि परिणाम वाले कार्यों को उनके निष्पादन के समय सबूत उत्पन्न करने के लिए मजबूर किया जाना चाहिए - प्राधिकरण, नीति, सिस्टम संदर्भ, नियंत्रण और निष्पादन के परिणाम के बारे में पर्याप्त जानकारी ताकि यह स्थापित किया जा सके कि कार्रवाई को क्या नियंत्रित कर रहा था, और ताकि बाद में इसकी स्वतंत्र रूप से जांच की जा सके। एआई का विनियमन कठिन है, इसे यहां या कहीं और कैसे करना है, इस पर बहुत कम आम सहमति है, और खराब ढंग से तैयार किए गए नियम प्रतिउत्पादक हो सकते हैं। मौजूदा कानूनों को लागू करना और आवश्यकता पड़ने पर घटनाओं को पुनर्स्थापित करने और जिम्मेदारी निर्धारित करने की क्षमता सुनिश्चित करना बेहतर है।
संरक्षित सबूत अपने आप में जिम्मेदार उपयोग के लिए एक शक्तिशाली प्रोत्साहन के रूप में काम करेंगे। कोई भी, और विशेष रूप से कंपनी का निदेशक, जुर्माने, क्षतिपूर्ति मुकदमों या जेल की सजा का सामना नहीं करना चाहता है।
पहले बिटकॉइन द्वारा भारी ऊर्जा खपत का मुद्दा उठाया गया था। हालांकि, सार्वजनिक निंदा के चरम पर पहुंचने के पांच साल बाद, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के विकास के कारण स्थिति बदल गई है।
बिटकॉइन नेटवर्क की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक बिजली अब दुनिया भर के डेटा केंद्रों में मशीनों की बढ़ती मांग की तुलना में खपत का मुख्य संकेतक नहीं रही है।
लगभग 2021 में, तकनीकी प्रकाशनों में अक्सर ऐसे शीर्षक प्रकाशित होते थे जो बिटकॉइन की अत्यधिक ऊर्जा उपयोग की आलोचना करते थे, इसकी तुलना पूरे देशों की खपत से करते थे। फिर भी, उस समय भी बिटकॉइन बैंकिंग क्षेत्र से बदतर नहीं लग रहा था, जिस पर खतरे का आरोप लगाया जा रहा था।
Galaxy Digital के 2021 के अध्ययन ने बिटकॉइन नेटवर्क की खपत का अनुमान सालाना लगभग 113 TWh लगाया था, जबकि बैंकिंग प्रणाली 263 TWh और सोने का खनन 240 TWh का उपभोग कर रहा था। लेखक बताते हैं कि गैलेक्सी एक क्रिप्टो फर्म है जिसका इस उत्तर में स्पष्ट हित है, लेकिन वे इस बात पर जोर देते हैं कि पारंपरिक वित्त के बुनियादी ढांचे को भी महत्वपूर्ण संसाधनों की आवश्यकता होती है।
आज, कैम्ब्रिज सेंटर फॉर अल्टरनेटिव फाइनेंस के अनुमान के अनुसार, बिटकॉइन नेटवर्क सालाना लगभग 138 TWh की खपत करता है, जो वैश्विक बिजली का लगभग 0.5% है, और यह आंकड़ा कई वर्षों से अपेक्षाकृत स्थिर बना हुआ है।
पुराने तुलनाओं में मुख्य भ्रांति डेटा केंद्रों की वैश्विक ऊर्जा मांग को नजरअंदाज करना है। अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) के आंकड़ों के अनुसार, 2024 में सभी वैश्विक डेटा सेंटर लगभग 415 TWh की खपत कर रहे थे, जो वैश्विक बिजली का लगभग 1.5% है। इसके अलावा, AI केवल इस कुल मात्रा का एक हिस्सा है।
IEA ने हाल के वर्षों में डेटा केंद्रों की ऊर्जा खपत में AI के योगदान का अनुमान 5-15% के भीतर लगाया है, जो 2024 में लगभग 20 TWh से 60 TWh के बराबर है। आवर वर्ल्ड इन डेटा के अनुमान के अनुसार, 2025 तक AI की वैश्विक खपत लगभग 155 TWh तक पहुंच जाएगी। सीधी तुलना में, AI ने अभी बिटकॉइन को पकड़ना शुरू किया है, और 2024 में बिटकॉइन अधिक खपत कर रहा था।
हालांकि, AI का प्रभाव अधिक महत्वपूर्ण है। बिटकॉइन की खपत इस तथ्य से सीमित है कि खनिक एक निश्चित पुरस्कार अर्जित करने के लिए लाभदायक रूप से खर्च कर सकते हैं, इसलिए यह वर्षों से मुश्किल से बदला है। AI की खपत में ऐसी कोई सीमा नहीं है। IEA का अनुमान है कि 2030 तक AI डेटा केंद्रों की 35-50% बिजली का उपयोग करेगा, जो 330 TWh से 470 TWh होगा, जो वर्तमान बिटकॉइन स्तर से दो से तीन गुना अधिक है।
बिटकॉइन के खिलाफ आलोचना इसलिए बंद नहीं हुई क्योंकि बिटकॉइन कम हो गया, बल्कि इसलिए कि ध्यान AI डेटा केंद्रों पर स्थानांतरित हो गया। इसके अलावा, बिटकॉइन अधिक पर्यावरण अनुकूल विकल्प साबित होता है। IEA के हिसाब से, डेटा केंद्र लगभग 27% नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों और 15% परमाणु ऊर्जा का उपयोग करते हैं, जिसमें लगभग 60% जीवाश्म ईंधन, मुख्य रूप से कोयला, पर निर्भर रहते हैं। जबकि बिटकॉइन माइनिंग 43% नवीकरणीय स्रोतों और परमाणु ऊर्जा को शामिल करने पर 52% का उपयोग करती है।
ये अंतर इस तथ्य के कारण हैं कि डेटा केंद्रों को आबादी वाले क्षेत्रों और फाइबर ऑप्टिक्स के पास स्थित होना चाहिए, स्थानीय नेटवर्क का उपयोग करना चाहिए, जबकि खनिक वहां स्थापित हो सकता है जहां ऊर्जा सस्ती है, जो अक्सर उन स्थानों से मेल खाता है जहां अधिशेष या अप्रयुक्त स्वच्छ ऊर्जा होती है। इसके अलावा, डेटा केंद्र 'हरित' होते जा रहे हैं, और IEA उम्मीद करता है कि 2035 तक स्वच्छ ऊर्जा का हिस्सा 60% तक पहुंच जाएगा।
बिटकॉइन बिना भावनात्मक कारणों से साफ हो गया है: खनिक का मुख्य लक्ष्य बिजली के बिल को कम करना है, इसलिए वे ग्रह पर सबसे सस्ती ऊर्जा की तलाश करते हैं, जो अक्सर अधिशेष या अनुपयोगी होती है। कैम्ब्रिज नेटवर्क उत्सर्जन का 39.8 मिलियन टन CO2 समतुल्य का आकलन करता है, जो सभ्यता के खतरे के बजाय एक मध्यम औद्योगिक क्षेत्र की प्रोफ़ाइल से मेल खाता है।
स्टेवन बोयकी सिडली, दक्षिण अफ्रीका से बिटकॉइन लेखक और ब्रिज कैपिटल के भागीदार, का दावा है कि अब कोई बिटकॉइन की ऊर्जा खपत के बारे में बात नहीं करता है क्योंकि यह बहुत साफ हो गया है, लागत कम करने के लिए नवीकरणीय स्रोतों पर स्विच करके नेटवर्क को 65% हरा मानते हुए। उनका मूल्यांकन आशावादी सीमा में है, जबकि कैम्ब्रिज का अधिक रूढ़िवादी अनुमान 52.4% है, लेकिन दिशा अपरिवर्तित रहती है।
एक और महत्वपूर्ण बदलाव मेगावाट में नहीं, बल्कि पैसे में है। अप्रैल 2024 में ब्लॉक के लिए इनाम में कमी से खनिकों की आय कम हो गई, जबकि कुल कम्प्यूटेशनल शक्ति अक्टूबर 2025 में रिकॉर्ड 1160 एक्साफ्लॉप्स तक पहुंच गई। फिर, AI की मांग के कारण, 2026 की पहली तिमाही में DRAM अनुबंधों की कीमतें तेजी से बढ़ीं, जिससे मेमोरी की लागत लगभग दोगुनी हो गई। हालांकि वे विभिन्न चिप्स का उपयोग करते हैं, वे एक ही उत्पादन क्षमता, पूंजी और ऊर्जा के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।
तर्कसंगत उत्तर यह था: यदि आप AI विकास में सबसे दुर्लभ संपत्ति के मालिक हैं - नेटवर्क से जुड़ा भवन - तो घटती आय वाली मशीनों से इसे क्यों भरना जब AI कंपनी उसी मेगावाट के लिए कहीं अधिक भुगतान करेगी? सिडली बताते हैं कि बिटकॉइन माइनिंग का लाभ यह है कि खनिक वास्तव में सिक्कों का खनन करते हैं जिनका मूल्य का एक हिस्सा उनके पास रहता है, जबकि AI में केवल बिजली के लिए भुगतान किया जाता है।
ऑपरेटर जो खनन करता है, यदि सिक्के की कीमत बढ़ती है तो वृद्धि की क्षमता बनाए रखता है। ऑपरेटर जो अपनी क्षमता किराए पर देता है, उसे मुद्रा दर में उतार-चढ़ाव की परवाह किए बिना एक निश्चित भुगतान प्राप्त होता है। यदि खनिक AI में चले जाते हैं, तो यह बिटकॉइन के उत्पादन को धीमा नहीं करता है, क्योंकि उत्सर्जक ब्लॉक की संख्या से जुड़ा होता है, न कि खनिकों की संख्या से। कठिनाई स्वचालित रूप से हर दो सप्ताह में समायोजित होती है ताकि ब्लॉक लगभग हर 10 मिनट में दिखाई दें।
अक्टूबर 2025 में चरम से 900-930 एक्साफ्लॉप्स तक कम्प्यूटेशनल शक्ति में लगभग 20% की कमी आई, और 2026 में कठिनाई में लगभग 15% की गिरावट आई, हालांकि सिक्का उत्पादन कार्यक्रम से पीछे नहीं रहा। कम कठिनाई बस शेष लोगों के लिए खनन को अधिक लाभदायक बनाती है, जिससे आय की निचली सीमा निर्धारित होती है।
सिडली चेतावनी देते हैं कि वास्तविक समस्या सिक्कों की आपूर्ति में नहीं है, बल्कि नेटवर्क की सुरक्षा में है, क्योंकि कम हैशरेट सैद्धांतिक रूप से हमला करने में आसान होता है। फिर भी, 900 एक्साफ्लॉप्स पर नेटवर्क अभी भी किसी भी संभावित हमलावर की क्षमताओं से काफी आगे है। सिडली इस बड़े बदलाव को पूंजी के महान बहिर्वाह के रूप में कहते हैं, जो पुन: उन्मुख हो गया जब वही संसाधन सिक्के की तुलना में चैटबॉट के लिए अधिक मूल्यवान हो गए।
कल्पना कीजिए कि एक अदृश्य एजेंट आपके शरीर में घुस गया है, आपके व्यवहार को बदल दिया है और उसे आपके खिलाफ निर्देशित कर दिया है। यह ज़ोंबी के हॉरर कथानकों की याद दिलाता है, लेकिन प्रकृति में ऐसे जीव मौजूद हैं जो अपने हितों में अन्य जीवित प्राणियों के व्यवहार को नियंत्रित कर सकते हैं।
वैज्ञानिक लंबे समय से इन परजीवियों और कवक का अध्ययन कर रहे हैं। हालांकि वे फिल्मों के ज़ोंबी जैसे नहीं दिखते हैं, उनका प्रभाव आश्चर्यजनक है। उदाहरण के लिए, ओफियोकोर्डिसेप्स नामक कवक जंगलों में चींटियों को संक्रमित करता है। संक्रमित चींटी अपने सामान्य मार्ग का पालन करना बंद कर देती है, पौधों पर चढ़ना शुरू कर देती है और अपने जबड़ों को पत्ती या तने के चारों ओर लपेट लेती है। चींटी की मृत्यु के बाद, कवक उसके शरीर से बाहर निकलता है, बीजाणु जारी करता है, जो चींटियों के लिए नया शिकार बन जाता है।
वैज्ञानिक समुदाय यह पता लगाने का प्रयास कर रहा है कि यह कवक चींटी के मस्तिष्क और व्यवहार को इतनी सटीकता से कैसे प्रभावित करने में सक्षम है। इसे प्रकृति के सबसे अजीब रहस्यों में से एक माना जाता है।
केवल कवक ही नहीं; टॉक्सोप्लाज्मा गोंडी नामक परजीवी जानवरों के व्यवहार को बदल सकता है। यह परजीवी चूहों को संक्रमित करता है, जिससे बिल्लियों के प्रति उनका प्राकृतिक डर कम हो जाता है। बिल्लियाँ इस परजीवी का मुख्य शिकार बन जाती हैं। जब संक्रमित चूहे को बिल्ली खा लेती है, तो परजीवी अपना जीवन चक्र पूरा करता है। यह मनुष्यों को भी संक्रमित करने में सक्षम है, ऊतकों, यहां तक कि मस्तिष्क में भी लंबे समय तक सिस्ट बनाता है। हालांकि, अभी तक कोई वैज्ञानिक प्रमाण नहीं है कि यह परजीवी मनुष्यों को ज़ोंबी में बदल देता है, और मानव व्यवहार पर इसका प्रभाव शोध का विषय बना हुआ है।
रेबीज एक और वास्तविक बीमारी है जो तंत्रिका तंत्र पर हमला करती है। संक्रमित जानवरों और मनुष्यों में भ्रम, चिंता, मतिभ्रम और असामान्य व्यवहार देखा जा सकता है। फिल्मों के ज़ोंबी के विपरीत, ये लक्षण मस्तिष्क को नुकसान पहुंचाने वाले गंभीर संक्रमण के कारण होते हैं, और बिना इलाज के यह बीमारी घातक होती है। रेबीज वायरस मुख्य रूप से संक्रमित जानवर के काटने से फैलता है, लेकिन इसे टीकाकरण से रोका जा सकता है।
वैज्ञानिक डेटा से पता चलता है कि फिल्मों में दिखाए गए ज़ोंबी किसी ज्ञात जीव की गतिविधि का परिणाम नहीं हैं। चींटियों को नियंत्रित करने वाले कवक विशिष्ट कीट प्रजातियों के लिए विशिष्ट होते हैं। इस बात का कोई सबूत नहीं है कि कॉर्डिसेप्स कवक स्वाभाविक रूप से मनुष्य को ज़ोंबी में बदल सकता है। टॉक्सोप्लाज्मा भी आमतौर पर एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में सीधे संचरित नहीं होता है। ये जीव अपने विशिष्ट मेजबानों पर निर्भर करते हैं और मनुष्यों पर उस तरह का नियंत्रण प्रदर्शित नहीं करते हैं जैसा कि कीटों में देखा जाता है।
फिर भी, वास्तविक कहानी कल्पना से अधिक रोमांचक साबित होती है। विकास ने ऐसे जीवों को जन्म दिया है जो अन्य जीवित प्राणियों के व्यवहार को प्रभावित करने में सक्षम हैं। कभी-कभी यह प्रभाव इतना अविश्वसनीय लगता है कि विश्वास करना मुश्किल होता है। उन्हें किसी अलौकिक शक्ति की आवश्यकता नहीं है; लाखों वर्षों की प्रक्रिया ने उन्हें उत्कृष्ट जैविक तंत्र प्रदान किए हैं। वैज्ञानिक इन प्रणालियों का अध्ययन करके नई दवाएं और जैविक नियंत्रण विधियां खोजने की कोशिश कर रहे हैं। फिल्मों के ज़ोंबी डर पैदा करते हैं, लेकिन वास्तविक परजीवी हमें विज्ञान की गहराइयों से परिचित कराते हैं। ओफियोकोर्डिसेप्स, टॉक्सोप्लाज्मा और रेबीज दिखाते हैं कि प्रकृति में व्यवहार नियंत्रण संभव है, लेकिन वर्तमान में मनुष्यों पर ज़ोंबी हमले की कोई वैज्ञानिक संभावना नहीं है। शोध जारी है, और भविष्य में हम इन रहस्यों के बारे में और जान सकते हैं।
भले ही स्मार्टफोन अधिकांश कार्यों को करने में सक्षम हों, उपभोक्ता तेजी से उन उपकरणों पर ध्यान दे रहे हैं जो कम कार्य करते हैं। कॉम्पैक्ट कैमरे, वायर्ड हेडफ़ोन और विशेष संगीत प्लेयर जैसे गैजेट नए उपयोगकर्ताओं को आकर्षित कर रहे हैं, क्योंकि खरीदार ध्यान भटकाने वाले कारकों की संख्या कम करना और अपने उपकरणों पर अधिक नियंत्रण प्राप्त करना चाहते हैं।
यह चुनाव जरूरी नहीं कि आधुनिक तकनीकों का पूर्ण त्याग हो। इसके बजाय, कुछ उपयोगकर्ता ऐसे उपकरणों को पसंद करते हैं जो विशिष्ट प्रकार की गतिविधियों को सीमित करते हैं - चाहे वह बिना किसी नोटिफिकेशन के संगीत सुनना हो, तत्काल प्रकाशन के बिना तस्वीरें लेना हो, या स्ट्रीमिंग सेवाओं पर निर्भर हुए बिना संगीत संग्रह बनाए रखना हो।
यह बदलाव भारत में व्यक्तिगत ऑडियो बाजार में दिखाई देता है। हेडफ़ोन ज़ोन के संस्थापक और सीईओ राघव सोमानी ने पारंपरिक ऑडियोफाइल दर्शकों के बाहर ग्राहकों की महत्वपूर्ण वृद्धि पर प्रकाश डाला, जो संगीत सुनने के लिए वायर्ड इन-ईयर मॉनिटर, वायर्ड हेडफ़ोन और स्टैंडअलोन प्लेयर खरीद रहे हैं।
सोमानी ने बताया कि कंपनी 'वायर्ड इन-ईयर मॉनिटर और संगीत सुनने के लिए स्टैंडअलोन MP3 प्लेयर चुनने वाले नए लोगों में लगभग दस गुना वृद्धि' देख रही है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, क्योंकि इन उपभोक्ताओं के पास पहले से ही अधिक सुविधाजनक विकल्प हैं: स्मार्टफोन संगीत स्ट्रीम कर सकते हैं, वायरलेस हेडफ़ोन बिना तारों के इसे चला सकते हैं, और क्लाउड सेवाएं फ़ाइलों को ले जाने की आवश्यकता के बिना पुस्तकालयों को संग्रहीत करती हैं।
इसी तरह का रुझान 'पॉकेबॉल' प्रकार के कैमरों के सेगमेंट में भी देखा जा रहा है, एक ऐसी श्रेणी जिसे स्मार्टफोन द्वारा विस्थापित होने की उम्मीद थी, लेकिन अब यह बढ़ी हुई मांग दिखा रही है। कैनन इंडिया के कैमरा विभाग के प्रमुख विशेश मागु ने समाचार पोर्टल डिजिट को बताया कि भारत में कॉम्पैक्ट डिजिटल कैमरों की मांग वर्तमान कैनन इंडिया आपूर्ति से लगभग दस गुना अधिक है, जो मांग-आपूर्ति अनुपात 1:10 के अनुरूप है।
यह मांग दिलचस्प है क्योंकि आज कॉम्पैक्ट कैमरे उस समय की तुलना में एक अलग स्थान रखते हैं जब वे मोबाइल फोटोग्राफी का मुख्य विकल्प थे। हालांकि स्मार्टफोन ले जाने में आसान है, तुरंत संपादित करने और सेकंडों में साझा करने की अनुमति देता है, कॉम्पैक्ट कैमरा इतनी सुविधाएँ प्रदान नहीं करता है, और यही इसकी अपील का हिस्सा बन जाता है।
फुजीफिल्म एशिया पैसिफिक के प्रबंध निदेशक हारुतो इवाटा ने इंडियन एक्सप्रेस को दिए एक साक्षात्कार में उल्लेख किया कि भारत में युवा उपभोक्ता क्विकस्नैप और इंस्टैक्स कैमरे खरीद रहे हैं, और फुजीफिल्म इंडिया ने इंस्टैक्स को वृद्धि के मुख्य चालकों में से एक बताया है। कंपनी कॉम्पैक्ट कैमरों में बढ़ती रुचि भी दर्ज कर रही है।
इस प्रवृत्ति का वैश्विक चरित्र है। कैमरा एंड इमेजिंग प्रोडक्ट्स एसोसिएशन (CIPA) के आंकड़ों से पता चला है कि इनबिल्ट लेंस वाले कैमरों, जिसमें कॉम्पैक्ट कैमरे शामिल हैं, की आपूर्ति 2025 में 29.6% बढ़ी, और उनकी लागत में 48.9% की वृद्धि हुई। CIPA के 2026 के पहले चार महीनों के आंकड़ों ने भी इनबिल्ट लेंस वाले कैमरों की वैश्विक आपूर्ति में साल-दर-साल 29.9% की वृद्धि दिखाई।
ये उत्पाद जरूरी नहीं कि स्मार्टफोन के साथ सुविधा के स्तर पर प्रतिस्पर्धा करें; वे एक अलग अनुभव प्रदान करते हैं। एक कॉम्पैक्ट कैमरा तुरंत मैसेंजर, सोशल मीडिया फीड या मनोरंजन उपकरण में परिवर्तित नहीं हो सकता है। एक इंस्टैक्स कैमरा हजारों तस्वीरें संग्रहीत नहीं कर सकता और उपयोगकर्ता को उन्हें ब्राउज़ करने की पेशकश नहीं कर सकता है। ये सीमाएं उत्पाद का एक अभिन्न अंग हैं।
युवा उपभोक्ता जरूरी नहीं कि अतीत की ओर देख रहे हों
पुराने उपकरणों की लोकप्रियता में पुनरुद्धार को अक्सर पुरानी यादों के कारण गलत समझा जाता है, खासकर जब पुरानी तकनीक सोशल मीडिया पर दिखाई देती है। हालांकि, जनसांख्यिकीय डेटा इस स्पष्टीकरण को कम स्पष्ट बनाता है। युवा उपभोक्ता जरूरी नहीं कि अपने मानक उपकरणों के रूप में आईपॉड, कॉम्पैक्ट डिजिटल कैमरे या वायर्ड हेडफ़ोन का उपयोग करके बड़े हुए हों; उनके लिए ये वस्तुएं पुरानी नहीं, बल्कि नई हो सकती हैं।
सोमानी ऑडियो क्षेत्र में भी समान बदलाव देखते हैं। उन्होंने उल्लेख किया कि पारंपरिक रूप से ऑडियोफाइल एक बड़ी आयु वर्ग का हिस्सा थे, लेकिन यह श्रेणी युवा उपभोक्ताओं की पहुंच के कारण विस्तारित हुई है जिन्हें अधिक किफायती हेडफ़ोन और इन-ईयर मॉनिटर तक पहुंच मिली है। सोमानी ने जोर देकर कहा: 'युवा लोग पहले पारंपरिक ऑडियोफाइल नहीं थे, लेकिन वे इस शौक में रुचि लेना शुरू कर रहे हैं क्योंकि उत्पाद अधिक सुलभ हो गए हैं।' नतीजतन, पारंपरिक वरिष्ठ ऑडियोफाइल जनसांख्यिकी 'निश्चित रूप से बहुत युवा जनसांख्यिकी तक विस्तारित हुई है जो अब इसमें शामिल है'।
यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह इंगित करता है कि इन उत्पादों की अपील जरूरी नहीं कि पहले इस तकनीक का उपयोग करने के व्यक्तिगत अनुभव पर आधारित हो। एक युवा उपभोक्ता जो कॉम्पैक्ट कैमरा या विशेष संगीत प्लेयर खरीदता है, वह आज डिवाइस द्वारा पेश किए जाने वाले 것에 प्रतिक्रिया दे सकता है, न कि अतीत के अनुभव को फिर से बनाने की कोशिश कर सकता है।
इन उत्पादों के लिए सामान्य बात उनकी उम्र नहीं है, बल्कि सीमाएँ लगाने की क्षमता है। स्मार्टफोन तस्वीरें ले सकता है, संगीत चला सकता है, वीडियो स्ट्रीम कर सकता है, संदेश भेज सकता है और वॉयस असिस्टेंट के साथ काम कर सकता है, जबकि एक विशेष गैजेट आमतौर पर ऐसा नहीं कर सकता है।
यह अंतिम उपयोगी हो सकता है क्योंकि यह विकल्पों की अधिकता को समाप्त करता है। सोमानी ने समझाया कि विशेष डिजिटल ऑडियो प्लेयर खरीदने वाले लोग अक्सर बिना नोटिफिकेशन, व्हाट्सएप संदेशों या इंस्टाग्राम डायरेक्ट हस्तक्षेप के संगीत सुनना चाहते हैं।
उन्होंने जोड़ा: 'यदि आप बैठकर कम से कम 10 मिनट, दो ट्रैक संगीत सुनना चाहते हैं, तो डिजिटल ऑडियो प्लेयर पर सुनने का अनुभव शायद वही है जो अधिकांश लोग चाहते हैं, बस स्मार्टफोन को समीकरण से बाहर करने के लिए।'
वही सिद्धांत फोटोग्राफी पर लागू होता है। एक कॉम्पैक्ट कैमरा ले जाने वाला व्यक्ति जरूरी नहीं कि स्मार्टफोन जितना अच्छा फोटो लेने की कोशिश कर रहा हो; हो सकता है कि वह बस चाहता हो कि फोटोग्राफी की प्रक्रिया फोन पर हो रही बाकी हर चीज से अलग रहे।
यहां डिजिटल थकान की अवधारणा प्रासंगिक है। सोमानी ने उल्लेख किया कि उपभोक्ता आज कई उपकरणों से घिरे हुए हैं जिनके लिए अपनी चार्जिंग, रखरखाव और ध्यान की आवश्यकता होती है। उन्होंने कहा: 'यानी, आप फोन चार्ज करते हैं, आप स्मार्टवॉच चार्ज करते हैं, आप पावर बैंक चार्ज करते हैं, आप एयरपॉड्स चार्ज करते हैं। किसी बिंदु पर व्यक्ति डिजिटल थकान का सामना करता है।'
इस प्रकार, कुछ उपभोक्ताओं के लिए कम कनेक्टेड डिवाइस चुनना सुविधा का पूर्ण त्याग नहीं है, बल्कि यह तय करना है कि अतिरिक्त जुड़ाव का स्तर कहाँ होना चाहिए।
स्मार्टफोन और स्ट्रीमिंग सेवा की सदस्यता विशाल कैटलॉग तक पहुंच प्रदान करते हैं बिना सामग्री को स्वयं संग्रहीत करने की आवश्यकता के। हालांकि, इसका मतलब यह भी है कि पहुंच इस बात पर निर्भर करती है कि प्लेटफॉर्म सामग्री प्रदान करना जारी रखेगा या नहीं। सोमानी ने टिप्पणी की कि कुछ उपभोक्ता इस मॉडल पर सवाल उठाना शुरू कर रहे हैं।
मुख्य समस्या यह है कि क्या स्ट्रीमिंग सेवा पर आज उपलब्ध सामग्री कल भी उपलब्ध रहेगी। सोमानी ने टिप्पणी की: 'अब दूसरी चीज़ जो हम हाल ही में देख रहे हैं, वह यह विचार है कि लोग सामग्री के मालिक न होने के कारण संगीत स्ट्रीम नहीं करना चाहते हैं।'
उन्होंने इस अनुभव की तुलना वीडियो स्ट्रीमिंग से की, जहां फिल्में और शो सेवा के कैटलॉग से गायब हो सकते हैं। सोमानी उदाहरण देते हैं: 'मेरा पसंदीदा नेटफ्लिक्स सीरीज़ एक दिन गायब हो जाता है, मेरी पसंदीदा फिल्म, आप जानते हैं, जियो हॉटस्टार पर एक दिन गायब हो जाती है। एक एल्बम जिसे मैं अपने बचपन में सुनता था, वह स्ट्रीमिंग सेवा पर अनुपलब्ध है। मुझे नहीं पता कि मैं ऐसा जीवन जीना चाहता हूं या नहीं।'
इस तरह सोचने वाले उपभोक्ताओं के लिए, एक समर्पित डिवाइस पर व्यक्तिगत संग्रह को सहेजना उस स्तर की निश्चितता प्रदान करता है जो स्ट्रीमिंग प्रदान नहीं करती है। सोमानी ने इसे उन कारणों में से एक बताया जिसके कारण वह 15 साल पुराने आईपॉड पर वापस आ गए, जिसमें वह संगीत था जो उन्होंने बचपन में सुना था। उन्होंने समझाया: 'मैं सचमुच केवल इस 15 साल पुराने आईपॉड पर संगीत सुनता हूं क्योंकि यह मेरे बचपन में सुने गए हर गाने से भरा हुआ है।'
भौतिक स्वामित्व की प्राथमिकता संगीत प्रारूपों में भी दिखाई देती है। IMARC के आंकड़ों के अनुसार, भारत में विनाइल रिकॉर्ड का बाजार 2024 में 62.1 मिलियन डॉलर का अनुमान लगाया गया था और 2033 तक 112.5 मिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान है। इसके अलावा, रिकॉर्डिंग इंडस्ट्री एसोसिएशन ऑफ अमेरिका के अनुसार, अमेरिका में सीडी की बिक्री 2026 की पहली छमाही में 45.7% बढ़ी, और विनाइल की बिक्री भी बढ़ रही थी।
इस प्रवृत्ति के उभरने का समय महत्वपूर्ण है। उपभोग की तकनीक अधिक परस्पर जुड़ी हुई है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्मार्टफोन, हेडफ़ोन, घड़ी और अन्य उपकरणों में एकीकृत हो रहा है, और कंपनियां इन उत्पादों को संदर्भ को समझने, जरूरतों का अनुमान लगाने और उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्य करने में सक्षम सिस्टम के रूप में अधिक बार प्रस्तुत कर रही हैं।
इसके बावजूद, कुछ उपभोक्ता जानबूझकर ऐसे उत्पादों का चयन करते हैं जो इनमें से कोई भी कार्य नहीं कर सकते हैं। इसका मतलब यह जरूरी नहीं है कि दोनों रुझान विरोधाभासी हों। एक ही व्यक्ति काम के लिए एआई-सक्षम स्मार्टफोन, कॉल के लिए वायरलेस हेडफ़ोन और फोटोग्राफी के लिए कॉम्पैक्ट कैमरा का उपयोग कर सकता है। व्यक्ति अधिकांश समय संगीत स्ट्रीम कर सकता है, लेकिन यदि वह ब्रेक के बिना सुनने के लिए पुराना आईपॉड उपयोग करना चाहता है तो वह ऐसा कर सकता है।
इस प्रकार, सरल गैजेट्स की बढ़ती अपील उन गतिविधियों के विभाजन से अधिक संबंधित है जिन्हें एक साथ जोड़ा गया था।