प्रतिभूति बाजार में AI की भूमिका: विनियामक चुनौतियों का सामना करना और संभावनाओं को खोलना

परिवर्तन ही एकमात्र स्थिर चीज़ है। मानव जाति इस कहावत से बहुत परिचित है। आखिरकार, हमारी अतृप्त जिज्ञासा और असीम महत्वाकांक्षा ने हमें नई सीमाओं की ओर प्रेरित करना जारी रखा है जो हमारी दुनिया की रूपरेखा को फिर से परिभाषित करना चाहते हैं। अब, हमारे जीवन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता ('एआई') के बढ़ते एकीकरण के साथ, हम एक बार फिर एक नई सीमा के मुहाने पर खड़े हैं जो स्थापित व्यावसायिक मानदंडों में टेक्टोनिक व्यवधान लाने का वादा करता है।

ऐसा साहसिक दावा निराधार नहीं है; एआई संचालन को अनुकूलित करता है, डेटा को तेज़ी से संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए एक विशिष्ट प्रतिस्पर्धी लाभ के साथ निगमों को तैयार करता है, और 'छिपे हुए' बाजार के रुझानों को उजागर करने के लिए भविष्यवाणियों को बढ़ाता है। प्रतिभूति बाजार की गतिशील प्रवृत्तियों के खिलाफ़ खड़े होने पर ये क्षमताएं एआई को एक दुर्जेय उपकरण बनाती हैं। इसलिए, वित्तीय दुनिया को जोखिम प्रबंधन और धोखाधड़ी का पता लगाने, निवेश सलाह प्रदान करने, एल्गोरिदम ट्रेडिंग की सुविधा प्रदान करने आदि के लिए अपनी क्षमता का उपयोग करते हुए देखना आश्चर्यजनक नहीं है।

फिर भी, वित्तीय दुनिया के साथ एआई को जोड़ने में तेज़ी से हो रही प्रगति के साथ-साथ फ़र्मों द्वारा एआई-उन्माद की लहर पर सवार होकर अपने उत्पाद/सेवा की एआई के प्रति आत्मीयता और संबद्धता के बारे में निराधार दावे करने की बढ़ती हुई चिंताजनक प्रथा भी सामने आई है। यह बदले में औसत व्यक्ति का ध्यान आकर्षित करता है, जो फिर ऐसी फ़र्मों में आंख मूंदकर निवेश करने के लिए आगे बढ़ता है।

एआई उन्माद से लाभ कमाने के दुर्भावनापूर्ण इरादे से प्रेरित यह व्यवहार, कुख्यात डॉट-कॉम बबल फटने जैसा है, जहां निवेशक, आईटी क्षेत्र की अभूतपूर्व घातीय वृद्धि से मोहित होकर, ऐसी कंपनी के व्यवसाय मॉडल की व्यवहार्यता और लाभप्रदता को सही मायने में समझे बिना, फुलाए हुए मूल्यांकन की विशेषता वाले आईपीओ में तर्कहीन निवेश करते हैं।

इस गलती को दोहराने से बचने के लिए, इस बेईमान व्यवहार को संबोधित करने में पूर्व-निवारक उपाय करने की आवश्यकता को पहचानना अनिवार्य है, जिसे टिप्पणीकारों ने 'एआई वॉशिंग' के रूप में लेबल किया है। यह लेख एआई वॉशिंग के इर्द-गिर्द विकसित हो रहे विमर्श पर प्रकाश डालने का प्रयास करता है और हाल के घटनाक्रमों की संक्षिप्त जांच करता है जिनका इस व्यवहार को विनियमित करने पर सीधा असर पड़ता है।

एआई वॉशिंग क्या है?

'एआई वॉशिंग' शब्द 'ग्रीन वॉशिंग' अभिव्यक्ति से लिया गया है; यह फर्मों द्वारा अपने उत्पाद/सेवा में एआई के उपयोग के बारे में अतिरंजित और/या झूठे और भ्रामक दावे करने की प्रथा को संदर्भित करता है।

अमेज़न के प्रमुख कार्यक्रम, 'जस्ट वॉक आउट' को एआई वॉशिंग का एक उदाहरण कहा जाता है। अमेज़न का दावा है कि जस्ट वॉक आउट ग्राहकों को कतार में खड़े होने और प्रतीक्षा किए बिना अपने स्टोर में खरीदारी करने देता है, और एआई-आधारित-सेंसर स्वचालित रूप से ग्राहकों को उनके द्वारा चुने गए उत्पादों के लिए बिल भेजते हैं। हालांकि, एक रिपोर्ट से पता चला है कि केवल एआई का उपयोग करने के बजाय, जस्ट वॉक आउट के भारत में लगभग 1,000 कर्मचारी थे जो हर 1,000 बिक्री में से लगभग 700 की मैन्युअल रूप से समीक्षा कर रहे थे।

अमेज़न ने रिपोर्ट को "गलत" करार देते हुए कहा कि उच्च सटीकता-आधारित एआई सिस्टम में मानव समीक्षक आम बात है। हालाँकि, कार्यक्रम की क्षमताओं के बारे में इसके अतिरंजित दावे एआई जुनून का लाभ उठाने के लिए स्थापित दिग्गजों की इच्छा को दर्शाते हैं।

एआई वॉशिंग को बढ़ावा देने वाली कौन सी चीज़ है?

एआई वॉशिंग में दृढ़ता एआई की वैश्विक रूप से स्वीकृत परिभाषा की अनुपस्थिति से उपजी है। यह शून्य फर्मों को एआई उपयोग के अजीबोगरीब दावे करने के लिए प्रोत्साहित करता है, जिसके परिणामस्वरूप विधायी रूप से निर्धारित मापदंडों के विरुद्ध अपने दावों का परीक्षण करने में असमर्थता होती है।

अब, एआई परिभाषा के संहिताकरण के लिए आह्वान करना आसान है। एक व्यापक परिभाषा का मसौदा तैयार करना जो भविष्य के नवाचार और प्रतिस्पर्धा में बाधा न डालने के लिए पर्याप्त लचीला हो, तकनीकी तटस्थता (समान क्षमताओं वाली तकनीकों को समान उपचार देना) के अनुरूप हो और जिसमें निरंतर संशोधन की आवश्यकता न हो, कठिन हिस्सा है। शुरुआत के लिए, एआई एक व्यापक शब्द है जो मशीन लर्निंग ('एमएल'), डीप लर्निंग, न्यूरल नेटवर्क आदि जैसी कई तरह की तकनीकों को शामिल करता है, जो बदले में एक दूसरे के उपसमूह हैं।

दूसरा, एआई पहले से इस्तेमाल की जा रही तकनीक के परिभाषित पहलुओं को दर्शाता है। चीजों को परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, कोई एमएल और कैलकुलेटर के बीच एक समानांतर रेखा खींच सकता है। एमएल में, प्रोग्रामर प्रासंगिक डेटा इकट्ठा करते हैं और इसका उपयोग मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए करते हैं ताकि या तो यह समझाया जा सके कि क्या हुआ है या क्या हो सकता है या सुझाव दिया जा सके कि क्या कार्रवाई की जा सकती है। डेटा इनपुट की मात्रा, गुणवत्ता और सटीकता जितनी बेहतर होगी, मॉडल उतना ही बेहतर होगा। यह कैलकुलेटर का उपयोग करने के तरीके से अलग नहीं है, जहां अंतिम गणना आउटपुट संख्यात्मक डेटा इनपुट पर निर्भर करता है।

एक नियामक व्यवस्था की दिशा में काम करना जो एआई को परिभाषित करता है

विशेष रूप से, यूनेस्को, यूरोपीय संघ, यूरोप की परिषद और ओईसीडी जैसे कई अंतरराष्ट्रीय संगठनों के साथ-साथ यूएसए और कनाडा जैसे देशों ने एआई की प्रभावशाली परिभाषाएं प्रस्तावित/पेश की हैं।

जबकि इन परिभाषाओं में एकरूपता की कमी है, उनमें से अधिकांश स्वीकार करते हैं कि एक एआई प्रणाली एक "मशीन-आधारित प्रणाली" है जिसमें "स्वायत्तता के स्तर पर भिन्नताएं" को परिभाषित करता है, जो डेटा इनपुट के आधार पर, "वास्तविक या वर्चुअल वातावरण को प्रभावित करने" के लिए सिफारिशें, पूर्वानुमान या निर्णय उत्पन्न कर सकता है।

प्रासंगिक रूप से, इन परिभाषाओं के व्यापक अर्थ हैं। इन्हें मानव अधिकार, नैतिकता, स्वास्थ्य, नस्लीय समानता, नवाचार, उपभोक्ता अधिकार आदि जैसे मुद्दों के स्पेक्ट्रम पर एआई के प्रभाव को ध्यान में रखते हुए तैयार किया गया है। विभिन्न क्षेत्रों में एआई के बहुमुखी अनुप्रयोगों को देखते हुए, ऐसी परिभाषाएं वास्तव में उचित हैं।

तदनुसार, यह अधिक उपयुक्त हो सकता है कि इस जटिल जिम्मेदारी को सेबी पर न डाला जाए - एक ऐसा कार्य, जिसके लिए इसके दायरे से परे क्षेत्रों के सावधानीपूर्वक अंशांकन और विचार की आवश्यकता होती है। इसके बजाय, मैं प्रस्तुत करता हूं कि संबंधित केंद्र सरकार की एजेंसी ('सीजीए'), शायद इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय, को एक 'प्राथमिक कानून' बनाना चाहिए जो एआई को परिभाषित और विनियमित करने वाला एक व्यापक ढांचा तैयार करता है।

प्रासंगिक सीजीए, अपने अधिकार की व्यापक स्थिति के कारण, जनता, उद्योग विशेषज्ञों, विनियामकों और अन्य महत्वपूर्ण हितधारकों के साथ व्यापक परामर्श करने के लिए आवश्यक संसाधनों से संपन्न है, जिससे एक ऐसी परिभाषा का निर्माण संभव हो सके जो भारत की सामाजिक-आर्थिक-कानूनी वास्तविकताओं के साथ सामंजस्यपूर्ण रूप से संरेखित हो।

इसके बाद, सेबी एक 'द्वितीयक कानून' तैयार कर सकता है जो प्राथमिक कानून के लिए 'अर्ध-पूरक' कार्य करता है, जहां प्राथमिक कानून द्वारा निर्धारित एआई और अन्य संबंधित अवधारणाओं की व्यापक परिभाषा स्थिर रहती है, द्वितीयक कानून लेक्स स्पेशलिस के रूप में कार्य करता है, जो उनके विषय-वस्तु क्षेत्रों के भीतर विशिष्ट बारीकियों को संबोधित करता है।

ऐसा ढांचा विनियामक को एआई वॉशिंग के मामलों से लचीले ढंग से निपटने के लिए पर्याप्त छूट देगा और प्रतिभूति बाजार की क्षेत्र-विशिष्ट मांगों के साथ एआई की परिभाषा को समेटने में सहायता करेगा।

जोखिम-आधारित विनियामक व्यवस्था को अपनाना

इसके अतिरिक्त, वैश्विक प्रथाओं के साथ संरेखण में, अधिकारी जोखिम-आधारित विनियमन पर ध्यान केंद्रित करते हुए इन कानूनों को तैयार करने पर विचार कर सकते हैं। जोखिम-आधारित विनियमन दृष्टिकोण विधायी शासन का एक रूप है, जहां कानून के प्रवर्तन को वास्तविक, ठोस जोखिमों से आनुपातिक रूप से निपटने के लिए "कैलिब्रेट" किया जाता है। इस प्रक्रिया में तीन चरण शामिल हैं: जोखिम मूल्यांकन और वर्गीकरण, प्रभाव मूल्यांकन और जोखिम प्रबंधन।

पहले चरण में एआई द्वारा उत्पन्न/ उत्पन्न हो सकने वाले विभिन्न जोखिमों का आकलन और वर्गीकरण करना शामिल है। यह एआई के विभिन्न उपयोगकर्ताओं/प्रदाताओं को उनके द्वारा उपयोग की जाने वाली एआई प्रणाली द्वारा जोखिम की सीमा के अनुसार अपने प्रयासों को प्राथमिकता देने और संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित करने में सक्षम बनाता है।

दूसरा चरण एक कदम आगे जाता है और विभिन्न हितधारक उपयोगकर्ताओं पर एआई प्रणालियों के व्यापक प्रभाव का मूल्यांकन करने का प्रयास करता है। अंत में, तीसरे चरण में एआई से संबंधित विभिन्न जोखिमों का निर्धारण, मूल्यांकन और रैंकिंग करना और साथ ही अप्रत्याशित घटनाओं की संभावना को कम करने, ट्रैक करने और प्रबंधित करने के लिए नीतियां बनाना शामिल है।

ईयू का विनियमन (ईयू) 2024/1689 ('अधिनियम') इस दृष्टिकोण की एक स्पष्ट और संक्षिप्त रूपरेखा प्रदान करता है। अधिनियम के प्रारूपकारों ने एआई द्वारा उत्पन्न विभिन्न जोखिमों का आकलन किया है और उन्हें 4 अलग-अलग जोखिम श्रेणियों में वर्गीकृत किया है: अस्वीकार्य जोखिम (अधिनियम के अध्याय II के तहत निषिद्ध), उच्च-स्तरीय जोखिम (अध्याय III के प्रावधानों के तहत विनियमित), पारदर्शिता जोखिम (अध्याय IV द्वारा शासित) और न्यूनतम जोखिम (कोई विनियमन नहीं)।

इसके बाद, अधिनियम के अनुच्छेद 9 में उच्च जोखिम वाले एआई सिस्टम के प्रदाताओं को उनके सिस्टम द्वारा उत्पन्न किसी भी "उचित रूप से पूर्वानुमानित जोखिम" की पहचान करने और उसका विश्लेषण करने के लिए प्रभाव मूल्यांकन करने का आदेश दिया गया है, जिसे "उचित रूप से कम या समाप्त" किया जा सकता है, और तदनुसार, पहचाने गए जोखिमों को संबोधित करने के लिए "उचित और लक्षित" जोखिम प्रबंधन उपायों को अपनाना चाहिए।

इस तरह की प्रणाली अधिक कुशल संसाधन आवंटन की अनुमति देगी, साथ ही सेवा प्रदाताओं को सशक्त बनाएगी - जो अपने सिस्टम को सबसे अच्छी तरह से जानते हैं - उनके द्वारा संभावित सभी भौतिक खतरों के खिलाफ प्रबंधन उपायों को लागू करने के लिए। यदि ये उपाय किसी गलत बयानी या चूक के कारण विफल हो जाते हैं, तो प्रदाताओं को चेतावनी देने वाले के रूप में जवाबदेह ठहराया जा सकता है।

मुख्य घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय घटनाक्रम

अंतरराष्ट्रीय स्तर पर, एआई वॉशिंग के खिलाफ नियामक कार्रवाई ने गति पकड़नी शुरू कर दी है। 18.03.2024 को, यूएस प्रतिभूति बाजार नियामक, प्रतिभूति विनिमय आयोग ('एसईसी') एआई वॉशिंग में शामिल होने के लिए डेल्फिया और ग्लोबल प्रेडिक्शन इंक के खिलाफ कार्रवाई करने वाला दुनिया का पहला नियामक बन गया।

डेल्फिया, एक निवेश सलाहकार ('आईए') पर अपने ग्राहकों को उनके खर्च इतिहास और सोशल मीडिया डेटा के माध्यम से व्यक्तिगत निवेश सलाह प्रदान करने में एआई के उपयोग के बारे में अपने नियामक फाइलिंग, विज्ञापनों और सोशल मीडिया पोस्ट में गलत और भ्रामक बयान देने का आरोप लगाया गया था। ग्लोबल, एक अन्य आईए पर "पहले विनियमित एआई वित्तीय सलाहकार" के रूप में अपनी स्थिति के बारे में गलत और भ्रामक दावे करने का आरोप लगाया गया था। दोनों मामलों में, फर्मों ने एसईसी के आरोपों का निपटान करने और $400,000 का सिविल दंड देने पर सहमति व्यक्त की।

घरेलू मोर्चे पर, सेबी उपयोग/दुरुपयोग की बारीकी से निगरानी करता हुआ प्रतीत होता है।

2019 में, इसने दो परिपत्र जारी किए, जिसमें म्यूचुअल फंड ('एमएफ') और मार्केट इंटरमीडियरीज ('एमआई') द्वारा उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोगों और प्रणालियों में एआई/एमएल के उपयोग के बारे में जानकारी मांगी गई। एमएफ और एमआई को तिमाही आधार पर एक प्रश्नावली भरने का निर्देश दिया गया था, जिसमें उस विशिष्ट क्षेत्र का विवरण दिया गया था जिसमें एआई/एमएल का उपयोग किया गया है, इन प्रणालियों के खिलाफ पिछले/लंबित दावे, एआई/एमएल के किसी भी असामान्य व्यवहार को कम करने के लिए लागू किए गए सुरक्षा उपाय आदि।

इसके बाद, अगस्त 2024 में, सेबी ने आईए/रिसर्च एनालिस्ट ('आरए') को नियंत्रित करने वाले नियामक ढांचे की समीक्षा के लिए एक परामर्श पत्र जारी किया। पत्र में इस बात पर जोर दिया गया कि अपने ग्राहकों/संभावित ग्राहकों को वित्तीय सेवाएं प्रदान करने के लिए एआई का उपयोग करने वाले आईए/आरए को इस तरह के उपकरणों पर अपनी निर्भरता की सीमा का पूरी तरह से खुलासा करना चाहिए, ताकि वे अपनी सेवाओं का लाभ उठाना जारी रखने या अन्यथा एक सूचित निर्णय ले सकें। इस बात पर भी चिंता जताई गई कि एआई टूल का इस्तेमाल क्लाइंट डेटा सुरक्षा से समझौता करने और ग्राहक की व्यक्तिगत ज़रूरतों या वित्तीय लक्ष्यों को पूरा करने में विफल होने की संभावना है।

अभी हाल ही में, 30.09.2024 को अपनी बोर्ड मीटिंग में, सेबी ने स्पष्ट किया कि एआई /आरए को उनके उपयोग के पैमाने और परिदृश्य की परवाह किए बिना अपनी सेवाओं में एआई को एकीकृत करने के लिए ज़िम्मेदार ठहराया जाएगा।

इन घटनाक्रमों से पता चलता है कि सेबी मौजूदा विनियमों में संशोधन पेश कर सकता है या संभावित रूप से एक पूरी तरह से नया एआई-केंद्रित विनियमन पेश कर सकता है, जिसका उद्देश्य प्रतिभूति बाज़ार में एआई वॉशिंग के उदय को रोकना है।

एआई युग आ गया है। फिर भी इसकी पूरी क्षमता को साकार करने के लिए, इसके इर्द-गिर्द विश्वास और विश्वसनीयता की भावना पैदा करने के लिए कदम उठाए जाने चाहिए। दुर्भाग्य से, मौजूदा विनियामक अंतर (जैसा कि 24.10.2024) ने कंपनियों और स्टार्ट-अप को एआई वॉशिंग में संलग्न होने के लिए प्रोत्साहित किया है। यह न केवल निवेशकों को गुमराह करता है और एआई में उनके विश्वास को कम करता है, बल्कि बदले में, हमारे दैनिक जीवन में वास्तव में परिवर्तनकारी नवाचारों के विकास और एकीकरण में बाधा डालता है।

बाजार में एआई की भूमिका के बारे में सेबी की स्वीकृति उत्साहजनक है। हालांकि, ऐसी प्रथाओं को विनियमित करने के लिए एक कानूनी ढांचे को लागू करने की सख्त जरूरत है। ऐसा करने से भारतीय प्रतिभूति बाजार में निवेशकों के लिए सहजता की भावना पैदा होगी और बाजार सहभागियों को अपनी कानूनी अनिश्चितता की परवाह किए बिना एआई उपकरणों का जिम्मेदारी से उपयोग करने की अनुमति मिलेगी।

इस बीच, निवेशकों के लिए सावधानी बरतना और एआई उत्पादों/सेवाओं से निपटने के दौरान खुद की उचित जांच-पड़ताल करना समझदारी होगी। इसके अलावा, आईए/आरए/एमएफ को अपने विज्ञापनों, प्रकटीकरणों और जनता के सामने किए गए किसी भी अन्य प्रतिनिधित्व के प्रति सचेत रहना चाहिए, ताकि उनके उत्पादों/सेवाओं में एआई की भूमिका के सटीक और सत्य प्रतिनिधित्व को सुनिश्चित किया जा सके।

इस संबंध में, निवेशक यूएसए के एंटी-ट्रस्ट और उपभोक्ता संरक्षण नियामक, एफटीसी ('फेडरल ट्रेड कमीशन') द्वारा जारी किए गए मार्गदर्शन नोट का संदर्भ ले सकते हैं। हालांकि यह भारतीय बाजारों पर कानूनी रूप से लागू नहीं है, लेकिन नोट में झूठे और भ्रामक एआई दावों के बारे में महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण प्रश्न सूचीबद्ध हैं, जिन पर मैं सभी बाजार सहभागियों को विचार करने के लिए प्रोत्साहित करता हूं। निष्कर्ष के तौर पर, 'अज्ञात' से निपटने के दौरान, पारदर्शिता महत्वपूर्ण है; सभी हितधारकों को इस बात का ध्यान रखना चाहिए।

लेखक - नेहानशु राव, विचार निजी हैं।