[संपादकीय] IT महाशक्ति दक्षिण कोरिया कहाँ खो गया?

वर्तमान स्थिति और समस्याएँ

दक्षिण कोरिया AI के विकास के लिए खरबों won के स्तर का विशाल बजट निर्धारित कर रहा है। विज्ञान एवं ICT मंत्रालय, Seoul City, Gwangju City सहित कई सरकारी संस्थाएँ AI-संबंधित बजट तय कर रही हैं, लेकिन यह वास्तविक AI प्रगति में नहीं बदल रहा है। इसका कारण बजट उपयोग की अक्षमता और बिखरे हुए क्रियान्वयन का तरीका है।

सबसे बड़ी समस्या यह है कि नवीनतम AI infrastructure, खासकर उच्च-प्रदर्शन वाले AI chips, हासिल करने में विफलता रही है। कई शोध सुविधाएँ पुराने मॉडल इस्तेमाल कर रही हैं, जिससे performance में गिरावट आ रही है। इसके अलावा, केंद्र सरकार, स्थानीय स्वशासी निकाय और सार्वजनिक उपक्रम अलग-अलग तरीके से बजट खर्च कर रहे हैं, जिससे एकीकृत दृष्टिकोण की कमी बनी हुई है।

ऐसा वातावरण AI प्रतिभा पलायन को बढ़ावा दे रहा है। research support और अनुकूल माहौल के अभाव में कई उच्च-स्तरीय प्रतिभाएँ विदेश जा रही हैं। इसके साथ ही, दीर्घकालिक vision के बिना अल्पकालिक परिणामों पर ज़ोर देने की प्रवृत्ति टिकाऊ AI ecosystem के निर्माण को कठिन बना रही है।

अन्य उद्योगों के साथ तुलना

semiconductor, display और secondary battery उद्योगों को राष्ट्रीय स्तर पर मज़बूत समर्थन मिल रहा है। इसके मुकाबले software industry, खासकर AI क्षेत्र, के प्रति रुचि और समर्थन अपेक्षाकृत कम है। यह भविष्य की औद्योगिक प्रतिस्पर्धात्मकता हासिल करने में बाधा बन सकता है।

सुधार की दिशा

दक्षिण कोरिया की AI प्रतिस्पर्धात्मकता मज़बूत करने के लिए निम्नलिखित सुधार आवश्यक हैं:

1. बजट उपयोग का दक्षीकरण: बजट को वास्तविक AI प्रगति पर केंद्रित किया जाए और नवीनतम AI infrastructure सुरक्षित करने में निवेश किया जाए।

2. एकीकृत दृष्टिकोण: राष्ट्रीय स्तर की AI strategy बनाई जाए और बजट का कुशल तथा केंद्रित उपयोग किया जाए।

3. प्रतिभा आकर्षण और बनाए रखना: research support और अनुकूल वातावरण के माध्यम से घरेलू प्रतिभा के विदेश पलायन को रोका जाए और विदेशी प्रतिभा को आकर्षित किया जाए।

4. दीर्घकालिक vision की स्थापना: 5 और 10 साल आगे को ध्यान में रखकर टिकाऊ AI ecosystem बनाया जाए और उद्योग-अकादमिक-शोध सहयोग को मज़बूत किया जाए।

निष्कर्ष

दक्षिण कोरिया की AI policy और बजट निर्धारण पर बुनियादी पुनर्विचार की आवश्यकता है। सही निर्णय और क्रियान्वयन के माध्यम से दक्षिण कोरिया के पास AI महाशक्ति के रूप में आगे बढ़ने का अवसर है। इसके लिए सरकार, उद्योग और अकादमिक जगत को मिलकर दीर्घकालिक vision बनाना होगा और उसे अमल में लाना होगा।

Claude3.5 Sonnet द्वारा सारांश

[cosine20]

मैंने भी देश में AI में मास्टर्स किया और टोक्यो की एक AI कंपनी में नौकरी पा ली। कहने को बहुत कुछ है, लेकिन.... खैर, जापान आना मेरे लिए सबसे अच्छा फैसला था।

[laeyoung]

क्या आप पीढ़ीगत बदलाव के बारे में थोड़ा और विस्तार से बता सकते हैं?
मुझे समझ नहीं आ रहा कि आप किस अर्थ में पीढ़ीगत बदलाव की बात कर रहे हैं।

[savvykang]

यह पीढ़ीगत संघर्ष भड़काने जैसा लग सकता है, इसलिए मैं सावधानी से कह रहा हूँ, लेकिन फिलहाल निर्णय लेने वाले लोग स्पष्ट रूप से manufacturing और real economy केंद्रित सोच रखते हैं, और finance तथा IT जैसे knowledge work की उन्हें बिल्कुल समझ नहीं है; ऐसा लगता है कि वे सिर्फ अपनी निजी सत्ता और उन्नति ही चाहते हैं।

[haebom]

"IT आदि ज्ञान-आधारित श्रम के प्रति समझ लगभग न के बराबर है" वाला हिस्सा कुछ हद तक सही है। मेरा मानना है कि निर्णय लेने वालों और middle managers का बहिष्करणकारी रवैया, और business unit के हिसाब से उपलब्धि समेटने वाले रवैये को थोड़ा संयमित करना चाहिए।

[bohblue23]

सबसे चौंकाने वाली बात यह थी कि विदेशों में मानव संसाधन के पलायन में हम दुनिया में दूसरे नंबर पर हैं। मुझे नहीं पता था कि यह स्तर इतना ऊँचा है…

[haebom]

अगर आप इसे थोड़ा और विज़ुअल तरीके से देखना चाहते हैं, तो यहाँ देखें: https://macropolo.org/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/

[bohblue23]

धन्यवाद :)

[savvykang]

क्या हमारा देश कभी IT महाशक्ति था भी? इंटरनेट के प्रसार और प्रोफेसर Jeon Gil-nam की दुनिया के दूसरे इंटरनेट के विकास में उपलब्धि जरूर थी, लेकिन मेरी याद में ऐसा कोई इतिहास नहीं है जिसमें हमारे देश ने इंटरनेट का नेतृत्व किया हो। बल्कि अभी भी जारी परिप्रेक्ष्य में Samsung Electronics का दुनिया भर में smartphone और उससे जुड़ी सेवाओं का प्रसार, और Line की global messenger service, यही शायद दक्षिण कोरिया के इतिहास के सबसे प्रभावशाली उदाहरण हैं। लेकिन यह देखते हुए कि दोनों उदाहरण 2010 के दशक में शुरू हुए, और दोनों ही fast follower की स्थिति में थे, मुझे लगता है कि यह कहना कि हमारा देश अतीत में IT महाशक्ति था, कुछ ज़्यादा ही आत्मप्रशंसा होगी.

पिछले 20 वर्षों से जब भी अमेरिका के नेतृत्व वाली नई technologies के साथ बढ़ती दूरी को देखते रहे हैं, तब हर बार "IT महाशक्ति" का तर्क सामने आता रहा है; मुझे लगता है कि यह IT महाशक्ति सिद्धांत सरकार का बिना ठोस आधार वाला सिर्फ़ एक नारा भर नहीं है क्या।

और व्यक्तिगत रूप से मुझे यह जानने की जिज्ञासा है कि लेखक ने यह लेख आखिर क्यों लिखा। शोध अवधि में कटौती और research funding में कमी की बात थी, तो क्या कहीं वही कारण है? आर्थिक अखबार तो हमेशा यही शोर मचाते रहते हैं कि manpower नहीं है, इसलिए व्यक्तिगत रूप से मैं उन पर ज़्यादा भरोसा नहीं करता; कहीं ऐसा तो नहीं कि वही देखकर यह लेख लिखा गया हो... जब AlphaGo आया था तब भी media ने लिखा था कि machine learning talent नहीं है, लेकिन मुझे तो यह बस एक तरह की conditioned reflex जैसी बार-बार निकल आने वाली खबर लगती है.

[haebom]

नमस्कार। मैं इस लेख का लेखक हूँ। आपने जो बात कही, वह सही है। यह भी सही है कि "IT महाशक्ति" जैसी छवि अपने आप में गढ़ा गया शब्द है, और मीडिया में भी यह अक्सर उठाया जाने वाला विषय है। मैंने यह लेख इसलिए लिखा क्योंकि वास्तव में AI क्षेत्र में प्रतिभा पलायन, इंफ्रास्ट्रक्चर की कमी, और बजट का बँटवारा फिर से दोहराया जा रहा है, इसलिए मैंने इस बारे में अपने विचार लिखे। यह भले ही प्रतिक्रिया में तुरंत निकलने वाली बात हो, लेकिन हर बार इसे सामने आते देख मुझे लगता है कि इसमें बिल्कुल भी सुधार नहीं हुआ है।

[savvykang]

पुष्टि के लिए धन्यवाद

ऐसी स्थिति बार-बार दोहराई जाने की वजह, नीति-निर्णय लेने वालों समेत संबंधित पक्षों के मौजूदा हालात को ही पसंद करने के अलावा और कुछ समझ नहीं आती। तकनीकी बातों की जानकारी नहीं है, इसलिए उसे दूसरों पर टाल दिया जाता है; पैसा दे दिया है, इसलिए उससे अपेक्षित प्रभाव मांगा जाता है; और ट्रेंड के साथ जबरन फिट किए गए संदिग्ध नतीजों को दिखाकर श्रेय लेने के लिए भी यह सचमुच बहुत अनुकूल ढांचा है।

मेरा मानना है कि स्थानीय निकायों को AI बजट देकर अधपके उपयोगी उदाहरण मांगने के बजाय, विशेषज्ञ शोध संस्थानों का आकार बढ़ाकर बजट को वहीं केंद्रित करना ही कम से कम एक यथार्थवादी विकल्प है।

[haebom]

मैं इस बात से पूरी तरह सहमत हूँ कि "स्थानीय निकायों को AI बजट देकर उनसे आधे-अधूरे व्यावहारिक use case मांगने के बजाय, विशेषज्ञ अनुसंधान संस्थानों का आकार बढ़ाकर वहीं बजट केंद्रित करना बेहतर है"। व्यक्तिगत रूप से मुझे भी लगता है कि मंत्रालय-वार बिखराकर फंड बाँटना बंद होना चाहिए, और विशेषज्ञ अनुसंधान संस्थानों तथा research clusters जैसी जगहों को अधिक ताकत दी जानी चाहिए।