परिचय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विकास के लिए बहुत संभावनाएं प्रदान करती है, लेकिन उभरते बाजारों में डिजिटल विभाजन वास्तविक बाधाएँ पैदा करते हैं। कई निम्न-आय वाले क्षेत्रों में, इंटरनेट कनेक्शन धीमे होते हैं, कवरेज patchy होता है, और बिजली अविश्वसनीय होती है। उदाहरण के लिए, जीएसएमए का कहना है कि उप-सहारा अफ्रीका में केवल 27% लोग मोबाइल इंटरनेट का उपयोग करते हैं और 60% “उपयोग अंतराल” अभी भी बना हुआ है – लाखों लोग कवरेज के भीतर रहते हैं लेकिन उच्च डिवाइस, डेटा या कौशल बाधाओं के कारण ऑनलाइन नहीं जा सकते (www.gsma.com)। अफ्रीकान्यूज की रिपोर्ट है कि लगभग 900 मिलियन अफ्रीकी लोगों के पास अभी भी कोई इंटरनेट एक्सेस नहीं है, और इतनी ही संख्या में लोगों के पास बिजली नहीं है (www.africanews.com)। इस बीच, कुछ देशों में इंटरनेट डेटा मासिक आय के 5% से अधिक खर्च होता है (evolutionafricamagazine.com)। इस संदर्भ में, क्लाउड-आधारित एआई (जैसे बड़े चैटबॉट) अधिकांश लोगों की पहुँच से बाहर है।

इन समुदायों की सेवा के लिए, नवप्रवर्तक कम लागत वाले उपकरणों पर ऑफ़लाइन-प्रथम एआई की खोज कर रहे हैं। विचार यह है कि सस्ते फोन या स्थानीय कियोस्क पर सीधे स्मार्ट असिस्टेंट चलाकर, और वीडियो ऐप्स या वेब के बजाय एसएमएस, वॉयस/यूएसएसडी (शॉर्ट-कोड मेनू) जैसे सरल चैनलों का उपयोग करके एआई सेवाओं को “अंतिम मील” तक पहुंचाया जाए। यह दृष्टिकोण कृषि, स्वास्थ्य, शिक्षा और अन्य क्षेत्रों में समय पर सलाह दे सकता है, बिना लगातार कनेक्टिविटी या महंगे हार्डवेयर की आवश्यकता के। कुंजी एआई को स्थानीय आवश्यकताओं के अनुरूप बनाना है – क्षेत्रीय भाषाओं का समर्थन करना, सामुदायिक पर्यवेक्षण शामिल करना, और स्थानीय आय के अनुरूप मूल्य निर्धारण के साथ विश्वसनीय भागीदारों (टेल्को, एनजीओ, सरकारें) के माध्यम से काम करना है।

यह लेख हाल की परियोजनाओं और अध्ययनों के आधार पर उन बाधाओं और समाधानों की जांच करता है। यह दर्शाता है कि उभरते बाजारों में कृषि, स्वास्थ्य और शिक्षा के लिए पूरी तरह से ऑफ़लाइन या लो-टेक एआई सहायक कैसे व्यवहार्य और प्रभावशाली हो सकते हैं – और साझेदारी तथा सामुदायिक प्रबंधन कैसे सुनिश्चित करता है कि वे टिकाऊ, सुरक्षित और किफायती हों।

बाधाएँ: कनेक्टिविटी, बिजली, और लागत

कनेक्टिविटी अंतराल। कई विकासशील क्षेत्रों में नेटवर्क का विस्तार हो रहा है लेकिन वे अभी भी अधूरे हैं। उदाहरण के लिए, उप-सहारा अफ्रीका में, 13% आबादी अभी भी किसी भी सेलुलर कवरेज के बाहर रहती है, और जो लोग कवर किए गए हैं उनमें 60% “उपयोग अंतराल” बना हुआ है (www.gsma.com)। यह अंतराल असहनीय उपकरणों या डेटा, कम डिजिटल साक्षरता और सुरक्षा चिंताओं को दर्शाता है। विश्व स्तर पर, लगभग 3.1 अरब लोग ऐसे उपयोग अंतराल का सामना करते हैं (www.gsma.com)। व्यावहारिक रूप से, करोड़ों ग्रामीण परिवारों के पास विश्वसनीय इंटरनेट नहीं है, या केवल 2जी/3जी है। जैसा कि एक रिपोर्ट में बताया गया है, लगभग 900 मिलियन अफ्रीकी (लगभग 1.4 बिलियन में से) के पास इंटरनेट नहीं है, और लगभग उतनी ही संख्या में लोगों के पास बिजली नहीं है (www.africanews.com)। ये आंकड़े हमें बताते हैं कि दूरदराज के गांवों में क्लासिक स्मार्टफोन ऐप्स या क्लाउड एआई अक्सर विफल रहेंगे।

बिजली की कमी। बिजली की कमी डिजिटल पहुंच को और कम करती है। उसी अफ्रीकान्यूज रिपोर्ट में, एक विशेषज्ञ ने जोर देकर कहा कि बिजली न होने पर एआई उपकरण “3जी या 2जी पर काम करना जारी रखते हुए” कार्य नहीं कर सकते (www.africanews.com)। कई ग्रामीण घर मौसमी या सौर ऊर्जा पर निर्भर करते हैं, और डिवाइस चार्ज करना महंगा या अप्रत्याशित होता है। शैक्षिक या स्वास्थ्य कियोस्क परियोजनाएं अक्सर सौर ऊर्जा या बैटरी किट का उपयोग करती हैं। जो मायने रखता है वह न्यूनतम बिजली पर अधिकतम उपयोग करना है – उदाहरण के लिए, अत्यधिक ऊर्जा-कुशल चिप्स, और ऐसे उपकरण जो एक ही चार्ज पर कई दिनों तक चल सकते हैं।

किफायती होने की बाधाएँ। निम्न-आय वाले उपयोगकर्ताओं के लिए डिवाइस और डेटा की लागत घातक रूप से उच्च बनी हुई है। उप-सहारा अफ्रीका में, कर और आयात शुल्क बुनियादी स्मार्टफ़ोन को भी $50 या उससे अधिक का बना सकते हैं – जो सबसे गरीब लोगों के लिए दर्जनों घंटों की मजदूरी के बराबर है। जीएसएमए का कहना है कि डिवाइस की सामर्थ्य उपयोग अंतराल का एक बड़ा हिस्सा है (www.gsma.com)। इसी तरह डेटा की कीमतें आय का एक बड़ा हिस्सा हैं: एक सर्वेक्षण में पाया गया कि कई अफ्रीकी देशों में मोबाइल डेटा की लागत मासिक आय के 5% से अधिक है (evolutionafricamagazine.com), जो संयुक्त राष्ट्र के 2% सामर्थ्य लक्ष्य से काफी ऊपर है। किसानों या छात्रों के लिए जो एक दिन में कुछ डॉलर ही कमाते हैं, प्रति जीबी $0.50 का भुगतान करना भी अत्यधिक महंगा है।

ये बुनियादी ढांचे और लागत बाधाएँ का अर्थ है कि एआई समाधानों को मौलिक रूप से अनुकूलित किया जाना चाहिए: उन्हें ऑफ़लाइन या न्यूनतम संभव बैंडविड्थ पर काम करना चाहिए, बहुत सस्ते हार्डवेयर पर चलना चाहिए, और न्यूनतम बिजली की खपत करनी चाहिए। इस लेख का शेष भाग इसकी जांच करता है कि कैसे।

कम लागत वाले उपकरणों पर ऑफ़लाइन-प्रथम एआई

उपरोक्त अंतरालों को दूर करने के लिए, नई परियोजनाएँ सस्ते हैंडसेट या स्थानीय हब पर ऑफ़लाइन-प्रथम एआई सहायक तैनात कर रही हैं। एज एआई और मॉडल संपीड़न में प्रगति का मतलब है कि सीमित एआई मॉडल (उदाहरण के लिए भाषण पहचान, पाठ सलाह के लिए) अब क्लाउड एक्सेस के बिना सीधे बुनियादी उपकरणों पर चल सकते हैं। कुछ शोधकर्ता अल्ट्रा-सस्ते “बेयर-मेटल” एआई गैजेट्स का प्रस्ताव करते हैं: सिमुलेशन दिखाते हैं कि व्यावहारिक भाषा एआई केवल ~30 एमबी रैम के साथ $8-10 जितनी कम लागत वाले उपकरणों पर चल सकता है (www.researchgate.net)। ऐसे मॉडल – अक्सर बड़े सिस्टम से निकाले गए – ऑफ़लाइन प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं या निर्देश दे सकते हैं, स्थानीय रूप से भाषा डेटाबेस संग्रहीत कर सकते हैं। वास्तव में, वे उन शहरों और खेतों के लिए पॉकेट सुपरकंप्यूटर हैं जहाँ स्थिर इंटरनेट नहीं है।

व्यवहार में, ये उपकरण इन रूपों में हो सकते हैं:

• एआई चिप्स वाले फीचर फोन। कुछ स्टार्टअप साधारण फोन को वॉयस-एआई चिप्स या फर्मवेयर के साथ रेट्रोफिट करते हैं। उदाहरण के लिए, कनाडा के वायमो ने एक एआई सेवा (2024 में) शुरू की जो किसी भी बुनियादी फोन को “ऑफ़लाइन चैटबॉट” में बदल देती है। उपयोगकर्ता एक शॉर्ट कोड डायल करता है और बात करता है या टेक्स्ट करता है – सभी प्रोसेसिंग एक स्थानीय सर्वर या एम्बेडेड ऑफ़लाइन मॉडल पर होती है। उपयोगकर्ता बदले में आवाज या टेक्स्ट के रूप में उत्तर प्राप्त करता है (techcentral.co.za)। यह सेटअप “कहीं भी” बिना इंटरनेट के भी काम करता है – केवल मानक मोबाइल नेटवर्क सिग्नलिंग। यह दुनिया के सबसे गरीब लोगों को लक्षित करता है, प्रति कॉल केवल ₦10 (लगभग $0.12) में प्रश्न पूछने की अनुमति देता है (techcentral.co.za)।

• सामुदायिक एआई कियोस्क या रेडियो। एक और तरीका rugged मिनी-कंप्यूटर या रास्पबेरी पाई-प्रकार के उपकरणों द्वारा संचालित गाँव के हब हैं। उदाहरण के लिए, ओपन-सोर्स कोलिब्री (लर्निंग इक्वेलिटी द्वारा) स्कूलों को एक स्थानीय सर्वर या पाई स्थापित करने की अनुमति देता है। छात्र तब किसी भी स्थानीय डिवाइस का उपयोग करके पाठ्यपुस्तकें, वीडियो या क्विज़ ऑफ़लाइन देख सकते हैं (evolutionafricamagazine.com)। यह पहले से ही ग्रामीण केन्या, तंजानिया और मलावी में उपयोग में है – शिक्षक कोलिब्री पर वैश्विक शैक्षिक सामग्री अपलोड करते हैं और इसे स्थानीय भाषाओं में अनुकूलित करते हैं (evolutionafricamagazine.com)। इसी तरह का एक मॉडल सामुदायिक केंद्रों पर किसानों के लिए एआई चैट कार्यक्रमों के साथ वाई-फाई हॉटस्पॉट या स्थानीय इंट्रानेट का उपयोग कर रहा है।

• समर्पित कम लागत वाले “एआई फोन।” महत्वाकांक्षी परियोजनाएँ ऑन-डिवाइस एआई से भरे $10-20 स्मार्टफोन की कल्पना करती हैं। एक तकनीकी-आर्थिक अध्ययन 2030 तक अफ्रीका में 700 मिलियन ऑफ़लाइन एआई सीखने वाले उपकरणों को वितरित करने का प्रस्ताव करता है, जिनकी लागत प्रत्येक $10-20 होगी (www.researchgate.net) (www.researchgate.net)। ये बहुभाषी विश्वकोशों और इंटरैक्टिव मॉड्यूल (टेक्स्ट, छवि पहचान, कई भाषाओं में आवाज) के साथ पहले से लोड होंगे। हालांकि कोई भी उपभोक्ता डिवाइस अभी तक इतना सस्ता नहीं है, रोडमैप मौजूद है: बड़े पैमाने पर उत्पादन और अल्ट्रा-लाइटवेट मॉडल (जैसे मेटा के लामा बूस्टर या “मेटलएनएलएलबी” भाषा नेट) जल्द ही उस बिंदु तक पहुंच सकते हैं (www.researchgate.net)।

इन सभी में मुख्य बात कम-ऊर्जा, ऑफ़लाइन संचालन है। उदाहरण के लिए, एआई मॉडल सामग्री के एक सबसेट (जैसे फसल डेटाबेस या बुनियादी स्वास्थ्य अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न) को पहले से लोड कर सकते हैं ताकि केवल इन्हें स्थानीय रूप से संग्रहीत करने की आवश्यकता हो, और कनेक्टिविटी उपलब्ध होने तक किसी भी नए प्रश्न को कतारबद्ध किया जा सके। इस बीच, डिवाइस उपयोगकर्ता को तुरंत प्रतिक्रिया देता है। जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होता है, स्मार्टफोन ऐप्स भी ऑफ़लाइन मोड जोड़ रहे हैं (वाई-फाई पर डाउनलोड की अनुमति देना, फिर ऑफ़लाइन उपयोग)। प्रभावशाली सबक यह है: आपको Google या OpenAI सर्वर की आवश्यकता नहीं है यदि एआई मॉडल को छोटा या कैश किया गया हो – महत्वपूर्ण कदम यह है कि बुद्धिमत्ता को उन किनारों पर एम्बेड किया जाए जहाँ उपयोगकर्ता हैं।

चैनल और उपयोग के मामले: एसएमएस, यूएसएसडी, और आवाज

उभरते बाजारों में, सबसे व्यापक माध्यम एसएमएस, यूएसएसडी (इंटरैक्टिव टेक्स्ट मेनू) और वॉयस कॉल हैं – न कि वेब ऐप। किसी भी एआई सहायक को बड़े पैमाने पर उपयोगकर्ताओं तक पहुंचने के लिए उन चैनलों का उपयोग करना चाहिए। सौभाग्य से, एसएमएस और यूएसएसडी दोनों अच्छी तरह से स्थापित हैं: जीएसएमए की रिपोर्ट है कि उप-सहारा अफ्रीका में दस में से नौ मोबाइल-मनी लेनदेन यूएसएसडी पर चलते हैं (www.gsma.com), और दुनिया भर में प्रदाता अभी भी सभी फोन पर यूएसएसडी का समर्थन करते हैं। महत्वपूर्ण बात यह है कि यूएसएसडी और एसएमएस को किसी भी इंटरनेट डेटा की आवश्यकता नहीं होती है – केवल जीएसएम सिग्नलिंग चैनल की आवश्यकता होती है (www.gsma.com)। वे सबसे सस्ते “फीचर फोन” पर काम करते हैं, यहां तक कि उन पर भी जिनमें माइक्रोएसडी कार्ड या कलर स्क्रीन नहीं होती है। यूएसएसडी पर एक एआई सहायक एक टेक्स्ट क्वेरी भेज सकता है (जैसे “मक्का को कौन से कीट प्रभावित करते हैं? 1=एफिड्स, 2=वीविल”) और सलाह के साथ एक संख्यात्मक उत्तर प्राप्त कर सकता है। इंटरैक्टिव वॉयस रिस्पांस (आईवीआर) इसी तरह काम करता है: उपयोगकर्ता स्थानीय भाषाओं में स्वचालित मेनू के माध्यम से बोलते या सुनते हैं।

कृषि: किसानों के लिए, एसएमएस/वॉयस के माध्यम से एआई सलाह पहले से ही उपलब्ध है। कैमरून में एक उदाहरण किसान गाइड ऐप है: यह एआई के साथ फसल रोगों का निदान करता है, लेकिन शहरों के बाहर के किसान इसका उपयोग नहीं कर सके – उनके पास इंटरनेट या बिजली नहीं थी (www.africanews.com)। वायमो प्लेटफॉर्म इसमें कदम रखता है: यह एक एआई-संचालित सेवा प्रदान करता है जहाँ कोई भी किसान डायल करके (नाइजीरिया, ज़ाम्बिया और अन्य जगहों पर) कृषि संबंधी प्रश्न पूछ सकता है। यह सिस्टम वॉयस/एसएमएस पर चलता है और वॉयस प्रॉम्प्ट भी ले सकता है, बदले में जवाब दे सकता है (techcentral.co.za)। यह एआई को किसी भी फोन पर सुलभ बनाता है, न कि केवल स्मार्टफोन पर। एक और पहल घाना का डार्ली एआई चैटबॉट है। व्हाट्सएप (जो कई अफ्रीकी उपयोगकर्ताओं के पास है) या एसएमएस के माध्यम से सुलभ, डार्ली बुवाई की सलाह, बाजार मूल्य और मौसम के टिप्स प्रदान करता है। महत्वपूर्ण रूप से, डार्ली 27 भाषाओं का समर्थन करता है (जिसमें स्वाहिली, योरूबा, ट्वी आदि जैसी 20 अफ्रीकी भाषाएँ शामिल हैं) (www.weforum.org), ताकि किसानों को उनकी मातृभाषा में सलाह मिल सके। 2024 से डार्ली घाना और केन्या में 110,000 से अधिक किसानों तक पहुँच चुका है (www.weforum.org)। ये परियोजनाएँ दिखाती हैं कि सरल टेक्स्ट/वॉयस चैनल गाँव तक उन्नत कृषि एआई पहुंचा सकते हैं।

स्वास्थ्य: मोबाइल स्वास्थ्य (एमहेल्थ) लंबे समय से एसएमएस और आईवीआर का उपयोग कर रहा है, और एआई इन्हें एकीकृत कर सकता है। उदाहरण के लिए, वायमो का मंच यूनिसेफ के साथ मिलकर स्वास्थ्य विषयों (एचआईवी रोकथाम, मलेरिया के लक्षण, स्वच्छता युक्तियाँ) के लिए ऑफ़लाइन एआई चैटबॉट प्रदान करता है (techcentral.co.za)। एक उपयोगकर्ता एक नंबर डायल कर सकता है या एक कोड टेक्स्ट कर सकता है और अपनी भाषा में तत्काल स्वास्थ्य सलाह प्राप्त कर सकता है। कोविड-19 के दौरान, कई देशों ने स्व-मूल्यांकन और जानकारी के लिए यूएसएसडी उपकरण लॉन्च किए (उदाहरण के लिए सिएरा लियोन का यूएसएसडी लक्षण चेकर (www.gsma.com))। एक एआई सहायक इंटरैक्टिव प्रश्नोत्तर और व्यक्तिगत मार्गदर्शन जोड़कर इन पर निर्माण कर सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, यूएसएसडी-आधारित टेलीमेडिसिन सेवाएँ (जैसे केन्या की मुफ्त यूएसएसडी स्वास्थ्य जांच (www.gsma.com)) साबित करती हैं कि ये चैनल बड़े पैमाने पर काम करते हैं। आगे बढ़ते हुए, ऑफ़लाइन एआई मॉड्यूल स्थानीय क्लिनिक माइक्रोकंप्यूटर या नर्सों के फोन पर भी चल सकते हैं, बिना ऑनलाइन डेटाबेस की आवश्यकता के निर्णय सहायता प्रदान कर सकते हैं।

शिक्षा: कनेक्टिविटी-खराब क्षेत्रों में दूरस्थ शिक्षा ने एसएमएस और ऑफ़लाइन किट के माध्यम से सफलता देखी है। एनेजा एजुकेशन (केन्या, घाना और आइवरी कोस्ट में) जैसी पहलें बुनियादी फोन पर एसएमएस/यूएसएसडी के माध्यम से क्विज़ प्रश्न और पाठ भेजती हैं (evolutionafricamagazine.com)। 10 मिलियन से अधिक शिक्षार्थियों ने एनेजा के फीचर-फोन प्लेटफॉर्म का कम लागत पर उपयोग किया है, यह साबित करते हुए कि स्मार्टफोन के बिना भी सार्थक डिजिटल शिक्षा हो सकती है (evolutionafricamagazine.com)। इस पर आधारित, केन्या का एम-शूले (“मोबाइल स्कूल”) एसएमएस को एआई के साथ मिश्रित करता है: यह मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्राथमिक छात्रों के लिए पाठों और प्रतिक्रिया को व्यक्तिगत बनाता है (evolutionafricamagazine.com)। शिक्षक छात्र के फोन पर क्विज़ भेजते हैं, और एम-शूले प्रत्येक बच्चे के उत्तरों के आधार पर सामग्री को अनुकूलित करता है। ऐसी सेवाएँ इस अर्थ में ऑफ़लाइन काम करती हैं कि एक बार पाठ्यक्रम वितरित हो जाने के बाद, फोन उपयोगकर्ता को लगातार नेट एक्सेस की आवश्यकता नहीं होती है। समुदायों ने ऑफ़लाइन शैक्षिक हब (जैसे स्थानीय सर्वर वाले सौर-ऊर्जा संचालित क्लासरूम) भी स्थापित किए हैं जो शून्य-रेटेड सामग्री का उपयोग करते हैं। महामारी के दौरान, यूनिसेफ और अन्य ने बताया कि विश्व भर में दो-तिहाई स्कूली बच्चों के पास घर पर कोई इंटरनेट नहीं था (www.unicef.org), इसलिए इन कम-तकनीकी समाधानों ने शिक्षा को जारी रखा है।

इनमें से प्रत्येक उपयोग-मामला इस बात पर जोर देता है कि चैनल फैंसी यूआई से ज्यादा मायने रखते हैं। ग्रामीण कृषि, स्वास्थ्य और स्कूली शिक्षा में, सबसे सरल मोबाइल इंटरफ़ेस – स्थानीय भाषाओं में यूएसएसडी टेक्स्ट मेनू या वॉयस आईवीआर – अधिकांश लोगों तक पहुँचता है। इन चैनलों से जुड़ा एआई (या तो डिवाइस पर या स्थानीय सर्वर पर) उन्हें स्थिर जानकारी हॉटलाइन से इंटरैक्टिव व्यक्तिगत सहायकों में बदल सकता है।

स्थानीयकरण: भाषाएँ, डेटा, और सुरक्षा

भाषा कवरेज। उपयोगी होने के लिए, सहायकों को स्थानीय भाषा बोलनी चाहिए – न कि केवल अंग्रेजी या फ्रेंच। उभरते बाजार अत्यधिक बहुभाषी हैं; उदाहरण के लिए, अकेले अफ्रीका में 2,000 से अधिक भाषाएँ हैं। मुख्यधारा के एआई मॉडल आमतौर पर केवल प्रमुख विश्व भाषाओं को कवर करते हैं, इसलिए विशेष रूप से बनाए गए स्थानीय मॉडल या अनुवादों की आवश्यकता होती है। कुछ आशाजनक प्रयास पहले से ही मौजूद हैं। उदाहरण के लिए, फार्मरलाइन का डार्ली चैटबॉट 27 भाषाओं का समर्थन करता है, जिसमें 20 अफ्रीकी भाषाएँ जैसे अकन, हौसा, इग्बो, ट्वी और स्वाहिली शामिल हैं (www.weforum.org)। इंडोनेशिया में, अनुसंधान परियोजनाएँ आईवीआर सिस्टम का उपयोग करके किसानों की मातृभाषाओं में वॉयस एआई के साथ प्रयोग कर रही हैं (www.gsma.com)। एक उदाहरण: अंतर्राष्ट्रीय चावल अनुसंधान संस्थान (आईआरआरआई) ने वायमो के साथ मिलकर एक स्थानीय इंडोनेशियाई भाषा में सलाहकार सेवाएँ प्रदान करने वाली एक आईवीआर हॉटलाइन शुरू की, ताकि सभी साक्षरता स्तरों के चावल किसान समझ सकें (www.gsma.com)। शैक्षिक सामग्री का भी स्थानीयकरण किया गया है: ऊपर वर्णित कोलिब्री प्लेटफॉर्म का उपयोग पूर्वी अफ्रीकी स्कूलों में किया जाता है जहाँ “शिक्षक वैश्विक खुले संसाधनों को स्थानीय भाषाओं और संदर्भों के अनुकूल बनाते हैं” (evolutionafricamagazine.com)।

स्थानीय भाषाओं को व्यवस्थित रूप से कवर करने के लिए, परियोजनाओं को क्षेत्रीय डेटा पर एकत्र और प्रशिक्षित करना चाहिए। एक मॉडल सामुदायिक भीड़-स्रोत है: स्थानीय स्वयंसेवक (किसान, शिक्षक, अनुवादक) शब्दावली बनाने या भाषण नमूने रिकॉर्ड करने में मदद कर सकते हैं। इस डेटा को, स्थानीय रूप से रखा गया या गुमनाम किया गया, एआई मॉडल को क्षेत्र की बोलियों के अनुरूप बनाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। कुछ राष्ट्रीय प्रयास उपकरण भी बनाते हैं: उदाहरण के लिए, नाइजीरिया के सेंटर फॉर डिजिटल इंडिजिनस लैंग्वेज ने लगभग 180 अफ्रीकी भाषाओं को कवर करने वाला एक मोबाइल एआई कीबोर्ड बनाया (www.weforum.org), जिससे उन भाषाओं में टाइप करना और पढ़ना आसान हो गया। स्थानीय विश्वविद्यालयों या गैर-सरकारी संगठनों के साथ साझेदारी सांस्कृतिक रूप से सही सामग्री (जैसे स्थानीय पौधों के नाम, स्वच्छता प्रथाएँ) को क्यूरेट करने में मदद कर सकती है ताकि एआई सलाह सार्थक हो।

स्थानीय डेटा संग्रह और शासन। क्षेत्र में डेटा और प्रतिक्रिया एकत्र करना सहायकों को प्रशिक्षित करने और बेहतर बनाने के लिए महत्वपूर्ण है। हालांकि, यह नैतिक रूप से किया जाना चाहिए: समुदायों को डेटा उपयोग के लिए सहमति देनी चाहिए, और संवेदनशील व्यक्तिगत डेटा (स्वास्थ्य रिकॉर्ड, व्यक्तिगत वित्त) को संरक्षित किया जाना चाहिए। एक उपयोगी मॉडल सामुदायिक सह-निर्माण है। उदाहरण के लिए, लागोस के मकोको समुदाय में, निवासियों को मानचित्रण और ड्रोन डेटा संग्रह में प्रशिक्षित किया गया था; उन्होंने अपना भौगोलिक डेटासेट तैयार किया जिसका उपयोग अब स्थानीय नियोजन के लिए किया जाता (www.weforum.org)। इसी तरह, एक एआई परियोजना ग्रामीण स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं या विस्तार एजेंटों को गुमनाम केस रिपोर्ट या प्रश्न एकत्र करने के लिए सुसज्जित कर सकती है। ये स्थानीय डेटासेट सामुदायिक प्रबंधन के तहत रहना चाहिए – स्थानीय सर्वर पर या विश्वसनीय भागीदारों के माध्यम से संग्रहीत – बजाय दूर की फर्मों द्वारा निकाल लिए जाने के। विश्व आर्थिक मंच स्थानीय नवप्रवर्तकों, गैर-सरकारी संगठनों और एजेंसियों को एआई साक्षरता और शासन में प्रशिक्षित करने का सुझाव देता है ताकि वे “अपनी कहानियों को कैसे बताएं” चुन सकें, यह सुनिश्चित करते हुए कि डेटा का उपयोग उनके लाभ के लिए किया जाए (www.weforum.org) (www.weforum.org)।

सुरक्षा और नैतिकता। कोई भी एआई सहायक जो सलाह प्रदान करता है (चिकित्सा, खेती आदि पर) सुरक्षित और सटीक होना चाहिए। इसके लिए कई सुरक्षा उपायों की आवश्यकता है: स्थानीय विशेषज्ञ समीक्षा, सामग्री फिल्टर और स्पष्ट अस्वीकरण। उदाहरण के लिए, एक गाँव में एक एआई हेल्थ बॉट में उपयोगकर्ताओं के लिए गलतियों की रिपोर्ट करने या मानवीय सहायता के लिए आगे बढ़ने का एक तंत्र शामिल होना चाहिए। ?>" स्थानीय पर्यवेक्षण समितियाँ या ग्रामीण शिक्षक नेटवर्क नियमित रूप से सामग्री की जाँच कर सकते हैं, इसे मौसमी या स्थितिजन्य परिवर्तनों के लिए समायोजित कर सकते हैं। एक समुदाय-संचालित “फीडबैक लूप” त्रुटियों को पकड़ने में मदद करता है: यदि कई किसान एआई की सलाह के साथ एक ही समस्या की रिपोर्ट करते हैं, तो डेवलपर्स मॉडल को अपडेट कर सकते हैं। प्रारूपों को भी तेजी से अपडेट की अनुमति देनी चाहिए। महत्वपूर्ण रूप से, कम सेवा वाले समुदायों का कुछ स्वामित्व होना चाहिए: प्रौद्योगिकी को सहकारिताओं या स्थानीय परिषदों के माध्यम से तैनात करना, बजाय ऊपर से थोपने के, जवाबदेही सुनिश्चित करता है।

अनुभव बताता है कि सामुदायिक प्रबंधन महत्वपूर्ण है। कृषि मानचित्रण और वित्त में, जमीनी स्तर पर डिज़ाइन किए गए उपकरण सामान्य उपकरणों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं। एक हालिया फोरम में विशेषज्ञों ने जोर दिया कि स्थानीय भाषा प्लेटफार्मों (जैसे व्हाट्सएप चैटबॉट) के साथ “हमें लोगों से वहीं मिलना चाहिए जहाँ वे हैं” और यह कि एआई को स्थानीय वास्तविकताओं के अनुरूप ढालना स्थायी लाभ पैदा करता है (www.weforum.org)। व्यवहार में, इसका मतलब है प्रत्येक समुदाय में उपयोगकर्ताओं और नेताओं को प्रशिक्षित करना: उदाहरण के लिए, ग्रामीण शिक्षकों या स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं को एआई उपकरणों का उपयोग करने और समझाने के लिए गाइड प्रदान करना। ऐसे स्थानीय चैंपियन अविश्वास को कम करते हैं और नैतिक मानदंडों को लागू करने में मदद करते हैं।

सहयोग और व्यावसायिक मॉडल

उभरते बाजारों में ऑफ़लाइन-एआई को सफलतापूर्वक स्केल करने के लिए क्षेत्रों में साझेदारी – और गरीबों के लिए वहनीय मूल्य निर्धारण की आवश्यकता है।

मोबाइल नेटवर्क ऑपरेटर (एमएनओ): टेल्कोज़ स्वाभाविक सहयोगी हैं। उनके पास पहले से ही एसएमएस/यूएसएसडी और वॉयस इंफ्रास्ट्रक्चर है। एआई प्रदाताओं के साथ सहयोग करके, एमएनओ अपने नेटवर्क पर एआई सेवाओं को होस्ट कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, एक शॉर्ट कोड या आईवीआर लाइन समर्पित करके)। कई बाजारों में, ऑपरेटर डिजिटल साक्षरता पर सरकारों और गैर-सरकारी संगठनों के साथ काम करते हैं और अपने पोर्टफोलियो में “एआई सेवाओं” को जोड़ने के इच्छुक हैं। उदाहरण के लिए, अफ्रीका में एमटीएन और वोडाकॉम ग्राहक सेवा और नेटवर्क अनुकूलन के लिए एआई चैटबॉट्स को एकीकृत करना शुरू कर रहे हैं (www.gsma.com), और सार्वजनिक-लाभकारी सेवाओं के लिए भी ऐसा ही कर सकते हैं। ऑपरेटर विशेष रूप से इन सेवाओं के लिए कनेक्टिविटी को सब्सिडी भी दे सकते हैं: उदाहरण के लिए अनुमोदित स्वास्थ्य या शिक्षा कोड के लिए मुफ्त यूएसएसडी सत्र की पेशकश करना, या कम लागत वाले डेटा प्लान में एआई प्रश्नों को बंडल करना। यह टेलीकॉम-प्रायोजित पहलों जैसे मुफ्त स्वास्थ्य हॉटलाइन या शिक्षा पोर्टलों के समान है। इसके अतिरिक्त, ऑपरेटर एआई को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए स्थान या उपयोग डेटा (गुमनाम) साझा कर सकते हैं, बिना उपयोगकर्ताओं को कच्ची जानकारी प्रसारित करने की आवश्यकता के। महत्वपूर्ण बात यह है कि नियामक और टेल्को संघ (जैसे जीएसएमए) सामाजिक कार्यक्रमों के लिए कम दर वाले एसएमएस/यूएसएसडी शुल्क को प्रोत्साहित कर सकते हैं, जैसा कि उद्योग रिपोर्टों में अनुशंसित है (www.gsma.com)।

सरकारें और गैर-सरकारी संगठन: सार्वजनिक और गैर-लाभकारी भागीदार अक्सर डिजाइन और वित्तपोषण का मार्गदर्शन करेंगे। कृषि, शिक्षा या स्वास्थ्य मंत्रालय स्थानीय आवश्यकताओं को समझते हैं और एआई उपकरणों को राष्ट्रीय कार्यक्रमों (जैसे विस्तार नेटवर्क, सार्वजनिक स्कूल, सामुदायिक स्वास्थ्य रणनीतियों) में एकीकृत कर सकते हैं। गैर-सरकारी संगठन – यूनिसेफ जैसे वैश्विक संगठनों से लेकर स्थानीय नींव तक – डोमेन विशेषज्ञता, सामग्री और वैधता प्रदान करते हैं। उदाहरण के लिए, यूनिसेफ ने वायमो के साथ मिलकर अपने सिस्टम में स्वास्थ्य सामग्री जोड़ने के लिए साझेदारी की है (techcentral.co.za); इसी तरह, कृषि गैर-सरकारी संगठन और विस्तार सेवाएँ मौजूदा पाठ्यक्रम में योगदान कर सकती हैं। दाता संगठन पायलट तैनाती को वित्तपोषित कर सकते हैं (जैसा कि जीएसएमए के इनोवेशन फंड द्वारा अफ्रीका या एशिया में एग्रीटेक का समर्थन करने के साथ देखा गया है)। मिश्रित वित्त मॉडल (अनुदान और लागत-साझाकरण का मिश्रण) अक्सर शुरुआती दौर में आवश्यक होते हैं, क्योंकि विशुद्ध रूप से वाणिज्यिक रोलआउट तुरंत लाभदायक नहीं हो सकता है। विश्व आर्थिक मंच इस बात पर प्रकाश डालता है कि निवेश जोखिम को कम करने और स्थानीय लक्ष्यों के अनुरूप समाधान तैयार करने के लिए मिश्रित साझेदारी (विकास एजेंसियां, सरकारें और निजी फर्म) आवश्यक हैं (www.weforum.org)।

मूल्य निर्धारण और सामर्थ्य: अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए, लागत न्यूनतम या मुफ्त रखी जानी चाहिए। कई दृष्टिकोण संभव हैं:

• टियर वाली सूक्ष्म-भुगतान। वायमो मॉडल (नाइजीरिया) उपयोगकर्ताओं से प्रति बातचीत एक छोटा शुल्क लेता है (उदाहरण के लिए ₦10 या ~$0.12) (techcentral.co.za)। उस कीमत पर, सबसे गरीब लोग भी कभी-कभार प्रश्न पूछ सकते हैं, और ऑपरेटर सेवा को बनाए रखने के लिए कुछ राजस्व देखते हैं। वैकल्पिक रूप से, सेवाएँ एक सीमा तक मुफ्त हो सकती हैं (उदाहरण के लिए प्रति दिन 5 प्रश्न) और फिर भुगतान-प्रति-उपयोग।

• सब्सिडी और प्रायोजन। सार्वजनिक स्वास्थ्य या शिक्षा सेवाएँ स्वास्थ्य बजट या विकास अनुदान द्वारा सब्सिडीकृत की जा सकती हैं, जिससे वे उपयोगकर्ताओं के लिए मुफ्त हो जाती हैं। उदाहरण के लिए, एक सरकार उत्पादकता बढ़ाने के लिए मुफ्त कृषि सलाह लाइनों को प्रायोजित कर सकती है। अन्य मामलों में, सेवाएँ स्थानीय व्यवसायों से विज्ञापन या प्रायोजक संदेश चला सकती हैं (हालांकि सलाह को पक्षपाती होने से रोकने के लिए सावधानी बरतने की आवश्यकता है)।

• जीरो-रेटिंग और बंडल। एमएनओ अनुमोदित एआई सेवाओं के लिए यूएसएसडी और एसएमएस को जीरो-रेट कर सकते हैं, ताकि उपयोगकर्ताओं को कोई लागत न लगे। वे डेटा बंडल भी बंडल कर सकते हैं: उदाहरण के लिए, एक शिक्षा योजना जिसमें कुछ प्रीपेड सामग्री शामिल है। कुछ देशों में, यूनिवर्सल सर्विस फंड – दूरसंचार पर लगाए गए शुल्क जो कम सेवा वाले क्षेत्रों के लिए होते हैं – का उपयोग डिजिटल शिक्षा या स्वास्थ्य पहलों को वित्तपोषित करने के लिए किया गया है। ऐसी नीतियाँ उपयोगकर्ता-सामने की लागत को लगभग शून्य रखने में मदद कर सकती हैं। उपकरणों और सिम कार्डों पर कराधान कम करना (जैसा कि जीएसएमए अनुशंसा करता है (www.gsma.com)) इन सेवाओं को पहले स्थान पर अधिक किफायती बनाता है।

• स्थानीय लागत संवेदनशीलता। मूल्य निर्धारण आय स्तरों को प्रतिबिंबित करना चाहिए। यहां तक कि छोटे शुल्कों को भी स्केल किया जाना चाहिए: जो एक देश (₦10) में छोटा है वह दूसरे में बहुत अधिक हो सकता है। पायलटों को भुगतान करने की स्थानीय इच्छा का सर्वेक्षण करना चाहिए, और गतिशील मूल्य निर्धारण के माध्यम से समायोजित करना चाहिए (उदाहरण के लिए बुवाई के मौसम में सस्ता, कटाई के दौरान अधिक)।

अंततः, लक्ष्य लाभ के बजाय पहुंच है। कई आईसीटी4डी परियोजनाओं ने दिखाया है कि जब कम सेवा वाले समुदायों को मुफ्त या सब्सिडी वाली जानकारी मिलती है, तो वे अक्सर अन्य माध्यमों (बेहतर उपज, स्वास्थ्य आदि) से “भुगतान” करने के तरीके खोज लेते हैं। कुंजी यह है कि मूल्य निर्धारण अनुमानित और पारदर्शी हो, ताकि उपयोगकर्ता योजना बना सकें।

निष्कर्ष

उभरते बाजार कोई खाली स्लेट नहीं हैं – उनके पास मोबाइल नेटवर्क और कुछ विद्युतीकरण है, हालांकि यह असमान है। लेकिन रचनात्मक पुनर्रचना के साथ, एआई इन अंतरालों को पार कर सकता है। उपरोक्त उदाहरण दर्शाते हैं कि साधारण फोन पर ऑफ़लाइन-प्रथम एआई सहायक ग्रामीण जीवन को बदल सकते हैं: किसानों को समय पर कृषि-सलाह देना, रोगियों और माताओं को स्वास्थ्य के बारे में सूचित करना, और दूरस्थ शिक्षा का समर्थन करना। तकनीकी नुस्खा अब पहुंच के भीतर है – कॉम्पैक्ट एआई मॉडल, सस्ता हार्डवेयर, सौर ऊर्जा, और एसएमएस/यूएसएसडी जैसे सार्वभौमिक चैनल।

सफलता स्थानीय जरूरतों को पूरा करने पर दृढ़ता से निर्भर करती है। इसका मतलब है स्थानीय भाषाओं के लिए डिजाइन करना, समुदायों के साथ सामग्री का सह-निर्माण करना, और विश्वसनीय पर्यवेक्षण सुनिश्चित करना। इसका अर्थ साझेदारी बनाना भी है: नेटवर्क और मूल्य निर्धारण को संभालने के लिए दूरसंचार कंपनियाँ; सामग्री को क्यूरेट करने और लोगों तक पहुँचने के लिए सरकारें और गैर-सरकारी संगठन; और प्रणाली का मार्गदर्शन और सत्यापन करने के लिए सामुदायिक नेता।

इन सिद्धांतों को लागू करके, एआई डिजिटल दुनिया में वर्तमान में असंबंधित या कम सेवा वाले 3.2 अरब लोगों को ऊपर उठा सकता है। कम लागत वाले उपकरणों पर ऑफ़लाइन एआई छोटे किसानों को फसलों को बढ़ावा देने, ग्रामीणों को स्वास्थ्य का प्रबंधन करने और बच्चों को सीखने में मदद कर सकता है – सभी उस स्थानीय पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर जिसे वे सबसे अच्छी तरह जानते हैं। ग्रामीण नवप्रवर्तकों के शब्दों में, “हमें लोगों से वहीं मिलना चाहिए जहाँ वे हैं”: स्मार्ट उपकरण उनकी भाषाओं, मीडिया और मूल्य बिंदुओं पर वितरित करना जो उनके अनुरूप हों (www.weforum.org)। विचारशील डिजाइन और सहयोग के साथ, एआई अंततः दुनिया के सबसे कम सेवा वाले समुदायों में भलाई के लिए एक समावेशी शक्ति बन सकता है।