रोबोट का वह भविष्य, जिसका सपना हमारे दादा-दादी ने देखा था, अब आ रहा है। स्वायत्त (autonomous) रोबोटों से बसी दुनिया की ओर हमारी प्रगति में बड़ी बाधाओं के बावजूद, समाधान प्रतिदिन सामने आ रहे हैं। जैसे-जैसे तकनीक और विनिर्माण का विकास हो रहा है, लागत की बाधा को दूर किया जा रहा है। 2050 तक ह्यूमनॉइड (मानव सदृश) रोबोटों की कीमतें $15,000 तक पहुंचने का अनुमान है, जिससे वे कई पुरानी कारों की तुलना में सस्ते हो जाएंगे और लाखों परिवारों की पहुंच में होंगे। टेलीऑपरेशन डेटा की बाधा के लिए एक स्केलेबल समाधान प्रदान करता है। कुल मिलाकर, जब उच्च-स्तरीय स्वायत्तता की बात आती है, तो उद्योग के पास अब बहुत अधिक व्यावहारिक निकट-अवधि का रोडमैप है।

शासन का अंतर (The Governance Gap)

एक बाधा अभी भी बनी हुई है जिसे केवल पूंजी को स्थानांतरित करके या डेटा संग्रह को बढ़ाकर हल नहीं किया जा सकता है: और वह है भरोसा। एआई (AI) में मौजूद भरोसे की कमी तब और बढ़ जाती है जब रोबोट वास्तविक दुनिया में काम करते हैं। नौकरी छूटने और गोपनीयता के उल्लंघन की चिंताएं बनी हुई हैं, साथ ही एल्गोरिद्मिक पूर्वाग्रह और भेदभाव भी। इन सबके बीच, सामान्य कारक है – संरेखित (aligned) और जवाबदेह मानव-रोबोट सहभागिता।

एक ह्यूमनॉइड असिस्टेंट की कल्पना करें जिसे $100 के प्रीलोडेड वॉलेट के साथ पिज्जा लेने के लिए भेजा गया है। वह ऑर्डर के साथ वापस आता है; हालाँकि, ह्यूमनॉइड ने पिज्जा के लिए भुगतान ही नहीं किया। यहाँ दायित्व अस्पष्ट है (मालिक, निर्माता, ऑपरेटर, या सेवा प्रदाता किसका दोष है?) और वर्तमान कानूनी प्रणालियाँ इसका कोई स्पष्ट उत्तर नहीं देती हैं। स्वायत्त रोबोटों को हमारे रोजमर्रा के जीवन में लाने के लिए, हमें ऐसी शासन संरचनाएँ बनानी होंगी जो यह संबोधित कर सकें कि जब वे नीति का पालन करने में विफल रहते हैं तो क्या होगा, और जो रोबोट निर्माताओं और ऑपरेटरों को सुरक्षा और गुणवत्ता को प्राथमिकता देने के लिए प्रोत्साहित करें।

OpenMind के संस्थापक, जान लिपहार्ट (Jan Liphardt) बताते हैं कि “हमारे वर्तमान नियम सेट (कानून, संविधान और चार्टर) लोगों द्वारा लोगों के लिए बनाए गए थे।” पहचान, कानून और वित्त मानव-केंद्रित संस्थान हैं, जिससे रोबोट तक इनकी पहुंच का विस्तार करना अव्यावहारिक हो जाता है। हमारी पहचान जन्म पर आधारित है, हमारे कानून मनुष्यों के लिए तैयार किए गए हैं, और हमारी वित्तीय प्रणाली मानवीय होने के प्रमाण (proof-of-humanhood) पर निर्भर करती है। यह सब तब बिखर जाता है जब एक रोबोट बिना सोशल सिक्योरिटी नंबर के अमेरिकी बैंक खाता खोलने की कोशिश करता है। मानव-रोबोट सहभागिता को सक्षम करने और रोबोटों तथा उन्हें बनाने और संचालित करने वाले लोगों में भरोसा पैदा करने के लिए सुधार आवश्यक है। इस प्रकार, हमें प्रोत्साहन और व्यवहार को संरेखित करने के लिए तंत्र की आवश्यकता है।

प्रोत्साहन को संरेखित करने के लिए मनुष्यों के पास पहले से ही कुछ प्रणालियाँ हैं। बीमा मॉडल का उपयोग करना एक विकल्प है जहाँ हम रोबोट के दुर्व्यवहार के लिए दावे दायर करते हैं और बदले में भुगतान प्राप्त करते हैं, फिर भी यह प्रक्रिया महंगी, धीमी और व्यक्तिपरक हो सकती है। इसमें बीमाकर्ताओं और अदालतों को शामिल होना पड़ता है और बीमाकर्ता यह निर्णय ले सकते हैं कि वे यह जोखिम नहीं लेना चाहते। दूसरा विकल्प नियामक निगरानी है। दुर्भाग्य से, हमारे शासी निकाय तकनीकी नवाचार से काफी पीछे चल रहे हैं। अंत में, हम स्व-नियमन (self-regulation) अपना सकते हैं, लेकिन केवल तभी जब इसके पीछे स्पष्ट वित्तीय प्रोत्साहन हों।

समाधान (The Solution)

स्वायत्त रोबोटों के लिए एक विश्वसनीय शासन संरचना बनाने के लिए, हमें रोबोटों को एक पहचान, पूंजी तक पहुंच और पालन करने के लिए एक कानूनी कोड देने की आवश्यकता है। डिजिटल शासन और वित्तीय प्रणाली बनाने के लिए ब्लॉकचेन और स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट आदर्श तकनीक हैं। ब्लॉकचेन सार्वभौमिक डिजिटल पहचान की अनुमति देते हैं जिन्हें मशीन अर्थव्यवस्था में विश्वास बढ़ाने के लिए ऑन-चेन सत्यापित किया जा सकता है। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट पूरी प्रणाली को सुविधाजनक बनाने के लिए निष्पादन योग्य परिणामों की अनुमति देते हैं। Symbiotic की यूनिवर्सल स्टेकिंग और OpenMind का FABRIC मशीन अर्थव्यवस्था के विकास में इस तकनीक के मूल्य को पहचानते हैं।

Symbiotic द्वारा प्रस्तुत यूनिवर्सल स्टेकिंग ढांचा यह सुनिश्चित करता है कि नियमों का पालन किया जाए और रोबोट ऑपरेटरों जैसे हितधारकों को दंडित करता है यदि वे दुर्व्यवहार करते हैं। स्लैशिंग (दंड काटने की) शर्तें नेटवर्क के मालिक या समन्वयक द्वारा परिभाषित की जाती हैं। इस विशिष्ट उपयोग के मामले के लिए, ऑन-चेन सत्यापन महत्वपूर्ण है। ऑन-चेन दृश्यता पहले से ही आसान है, क्योंकि सब कुछ बहीखाता (ledger) पर तुरंत सत्यापित किया जा सकता है। मुद्दा यह है कि रोबोटिक्स इस प्रतिमान को तोड़ता है: अधिकांश सार्थक क्रियाएं भौतिक दुनिया में ऑफ-चेन होती हैं, ब्लॉकचेन दृश्यता के बाहर। बिना किसी पुल (bridge) के, मशीनों को बिचौलियों के बिना पुरस्कृत या दंडित नहीं किया जा सकता है। यह OpenMind के FABRIC की भूमिका है: वह ओरेकल (oracle) जो वास्तविक दुनिया का डेटा ऑन-चेन लाता है। बिचौलियों के बिना विश्वास बनाने के लिए, हमें अपरिवर्तनीय सत्यापन की आवश्यकता है।

सत्यापन की दिशा में पहला कदम पहचान है। FABRIC पर, प्रत्येक कनेक्टेड डिवाइस को एक क्रिप्टोग्राफिक पहचान मिलती है जो विशिष्ट रोबोटों के लिए स्थान, कार्यों और मानव स्वामित्व को जोड़ती है। प्रत्येक पहचान तब प्रूफ-ऑफ-लोकेशन (स्थान का प्रमाण), प्रूफ-ऑफ-वर्क (कार्य का प्रमाण), और प्रूफ-ऑफ-कस्टडी (हिरासत का प्रमाण) के क्रिप्टोग्राफिक लॉग बना सकती है जो पुरस्कार या दंड के लिए साक्ष्य परतों के रूप में कार्य करते हैं। जैसे-जैसे ये लॉग लंबाई में बढ़ते हैं, वे एक ‘विश्वास के पहिये’ (trust flywheel) के रूप में काम करेंगे। लंबे समय तक अपटाइम और अनुमानित व्यवहार वाले रोबोटों को गुणवत्ता और उत्पादकता को पुरस्कृत करने वाले नकद प्रवाह (cash flows) में वृद्धि प्राप्त होगी। वहां से, Symbiotic कार्यभार संभाल लेता है।

इसे अगले स्तर पर ले जाना:

FABRIC के वर्तमान चरण को एक सुरक्षा कैमरा सिस्टम की तरह समझें जो वह सब रिकॉर्ड करता है जो एक रोबोट ने करने का दावा किया है, लेकिन आपको अभी भी यह भरोसा करना होगा कि रोबोट झूठ नहीं बोल रहा है या उसके सेंसर से छेड़छाड़ नहीं की गई थी। जैसे-जैसे FABRIC परिपक्व होता है, नेटवर्क “रोबोट कहता है कि उसने X किया” से “हम क्रिप्टोग्राफिक रूप से साबित कर सकते हैं कि रोबोट ने X किया” की ओर बढ़ता है। यह कई प्रमुख तकनीकों के माध्यम से काम करता है।

• विश्वसनीय निष्पादन वातावरण (Trusted Execution Environments): रोबोट के प्रोसेसर के अंदर एक सुरक्षित वॉल्ट (तिजोरी) बनाते हैं जहाँ सेंसर डेटा को छेड़छाड़-रहित वातावरण में संसाधित किया जाता है। भले ही कोई रोबोट के मुख्य कंप्यूटर को हैक कर ले, वे सुरक्षित वॉल्ट में रिकॉर्ड की गई चीज़ों को बदल नहीं सकते। इसका मतलब है कि रोबोट भ्रष्ट दावे नहीं कर सकते।
• बहु-पक्षीय सत्यापन (Multi-party verification): इसका मतलब है कि रोबोट खुद को अलगाव में सत्यापित नहीं करते हैं। इसके बजाय, आस-पास के रोबोट, IoT सेंसर और बुनियादी ढांचा एक-दूसरे के दावों की क्रॉस-चेकिंग करते हैं, जैसे हर क्रिया के लिए कई स्वतंत्र गवाह होना। यह ब्लॉकचेन में सर्वसम्मति तंत्र के समान है।
• ज़ीरो-नॉलेज प्रूफ (Zero-Knowledge Proofs): यह रोबोट को वास्तविक सेंसर लॉग या निजी जानकारी का खुलासा किए बिना यह साबित करने की अनुमति देकर गोपनीयता की समस्या को हल करता है कि उसने X किया। यह स्वास्थ्य सेवा जैसे परिदृश्यों में महत्वपूर्ण है जहाँ रोबोट रोगी के डेटा को संभाल सकते हैं।

साझा रूप से, ये तकनीकें FABRIC को एक ऐसी प्रणाली से बदल देती हैं जिसके लिए मानव ऑडिटिंग की आवश्यकता होती है, एक ऐसी नींव में जहाँ रोबोट के कार्य ब्लॉकचेन लेनदेन की तरह ही साबित करने योग्य हो जाते हैं।
ये सभी मूल तत्व मिलकर सिस्टम को ‘दुर्व्यवहार होने के बाद उसका पता लगाने’ से हटाकर ‘दुर्व्यवहार को छिपाना या नकारना क्रिप्टोग्राफिक रूप से असंभव बनाने’ की ओर ले जाते हैं। अंततः, हमारे पास एक स्वायत्त मशीन अर्थव्यवस्था होगी जो क्रिप्टोग्राफिक प्रवर्तन द्वारा संचालित मशीन-टू-मशीन विश्वास द्वारा सक्षम होगी। FABRIC ऑन-चेन प्रतिष्ठा, पहुंच नियंत्रण और वित्तीय प्रवर्तन के माध्यम से मशीन अर्थव्यवस्था के लिए सुरक्षा उपाय (guardrails) बनाता है। यह सब डिवाइस की पहचान में निहित है।

Symbiotic के माध्यम से, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट सीधे FABRIC के ओरेकल और ऑन-चेन रिकॉर्डेशन लेयर के साथ एकीकृत हो सकते हैं। यह Symbiotic वॉल्ट को न केवल ऑन-चेन कोलेटरल (संपार्श्विक) पर बल्कि सत्यापित ऑफ-चेन डेटा पर भी काम करने की अनुमति देता है। मशीन-जनित घटनाओं को ऑन-चेन एंकर करके, Symbiotic पूरी तरह से ट्रस्टलेस (बिना किसी भरोसे की आवश्यकता वाले) तरीके से स्लैशिंग और इनाम की शर्तों को लागू करता है, जो वास्तविक दुनिया की मशीन इंटरैक्शन में स्टेकिंग की गारंटी का विस्तार करता है।

यह एकीकरण मशीन सेटलमेंट प्रोटोकॉल (Machine Settlement Protocol) के लिए मंच तैयार करता है, जहाँ ऑफ-चेन घटनाओं का एजेंटिक विश्लेषण यह निर्धारित करता है कि ऑन-चेन क्रियाएं कब शुरू की जाती हैं। Symbiotic के यूनिवर्सल स्टेकिंग ढांचे को FABRIC की ओरेकल परत से जोड़कर, निपटान (settlement) शुद्ध वित्तीय लेनदेन से आगे बढ़कर भौतिक दुनिया में मशीन-टू-मशीन विश्वास और प्रवर्तन को शामिल करता है।

मशीन सेटलमेंट प्रोटोकॉल (Machine Settlement Protocol)

स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट वास्तव में इतने स्मार्ट नहीं होते, लेकिन वे कुशल होते हैं। स्वचालित होने के लिए, स्लैशिंग लॉजिक का नियतात्मक (deterministic) होना आवश्यक है, जिसका अर्थ है कि घटना को ट्रिगर करने के लिए एक परिभाषित सीमा को निष्पक्ष रूप से पार किया जाना चाहिए। DeFi (विकेंद्रीकृत वित्त) के लिए, नियतात्मक तर्क पूरी तरह से ठीक काम करता है: यदि आप लीवरेज (उधार) के साथ व्यापार कर रहे हैं और आप कोलेटरल अनुपात से नीचे आते हैं, तो आपकी स्थिति समाप्त (liquidated) कर दी जाती है। जब हम वास्तविक दुनिया में निष्पादन की इस प्रणाली को दोहराने का प्रयास करते हैं तो दो मुद्दे सामने आते हैं: डेटा तक पहुंच और वास्तविक दुनिया की घटनाओं की व्यक्तिपरकता।

मशीन सेटलमेंट प्रोटोकॉल (MSP) एक एजेंटिक ओरेकल के रूप में कार्य करके इन दोनों मुद्दों को हल करता है जो वास्तविक दुनिया के रोबोट कार्यों को स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट के लिए सत्यापन योग्य ट्रिगर में अनुवादित करता है। मल्टीमॉडल सेंसिंग (जीपीएस, लिडार, कैमरे) ऐसा डेटा प्रदान करते हैं जिसे खराब करना मुश्किल है और जिसे एजेंटों द्वारा ऑन-चेन कार्यों और तत्काल निपटान को ट्रिगर करने के लिए सत्यापित किया जा सकता है। परिदृश्य के आधार पर ये एजेंट इंसान, एआई या रोबोट हो सकते हैं।

एक वास्तविक दुनिया का उदाहरण

कल्पना कीजिए कि अमेज़ॅन या फेडेक्स अपनी रातों-रात डिलीवरी क्षमताओं का विस्तार करने के लिए तीसरे पक्ष के रोबोट डिलीवरी बेड़े को नियुक्त करता है। एक रोबोट में खराबी आ जाती है और वह लैपटॉप देने में विफल रहता है, जिससे प्राप्तकर्ता को उसकी खरीदी गई वस्तु से प्रभावी रूप से वंचित होना पड़ता है। पारंपरिक रूप से, एक बीमा दावा दायर किया जाएगा और जांच शुरू होगी। इस भीषण प्रक्रिया में हफ्तों लग सकते हैं क्योंकि बीमा कंपनियां दायित्व को लेकर लड़ती हैं। सबसे खराब स्थिति में, एक पोस्ट वायरल हो जाती है जो डिलीवरी बेड़े में विश्वास को कमजोर करती है और अमेज़ॅन को नुकसान पहुंचाती है।

FABRIC दायित्व सौंपने और मुआवजा जारी करने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करता है। समस्या की सक्रिय रूप से रिपोर्ट करने के लिए आस-पास के रोबोटों द्वारा दुर्व्यवहार का पता लगाया जाता है और क्रॉस-सत्यापित किया जाता है। रोबोट के क्रिप्टोग्राफिक लॉग सटीक जीपीएस स्थान, पैकेज स्कैनिंग, बायोमेट्रिक पुष्टि और हैंडऑफ सत्यापन दिखाते हैं। MSP निर्माता को भुगतान रोक देता है जबकि लॉग का सरल विश्लेषण यह निर्धारित कर सकता है कि गलती किसकी है। रोबोट के दोषी पाए जाने के बाद, अमेज़ॅन को ग्राहक को धनवापसी करने की अनुमति देने के लिए निर्माता के Symbiotic वॉल्ट से कोलेटरल काट (slash) लिया जाता है। यह कोलेटरल घटना FABRIC पर दर्ज की जाती है और निर्माता के लिए भविष्य के स्टेकिंग प्रीमियम को बढ़ा देती है।

OpenMind की FABRIC सत्यापन परत और Symbiotic की यूनिवर्सल स्टेकिंग का अभिसरण (convergence) स्वायत्त रोबोटिक्स के लिए गायब ट्रस्ट इंफ्रास्ट्रक्चर बनाता है। रोबोट के प्रदर्शन के पीछे वित्तीय पूंजी लगाकर, हम तैनाती (deployment) को एक ‘अंधे विश्वास’ (leap of faith) से एक परिकलित, बाजार-संचालित निर्णय में बदल देते हैं।

यहाँ महत्वपूर्ण दृष्टिकोण रोबोट को बड़े पैमाने पर आर्थिक रूप से व्यवहार्य बनाने के बारे में है। जब ऑपरेटर अपने रोबोट के प्रदर्शन पर वास्तविक पैसा लगाते हैं, और जब सत्यापन मानवीय निरीक्षण के बजाय क्रिप्टोग्राफिक प्रमाणों से आता है, तो हम एक ऐसी प्रणाली बनाते हैं जो सार्वजनिक विश्वास का निर्माण करते हुए निरंतर सुधार को बढ़ावा देती है।

रास्ता साफ है: जवाबदेही बनाने के लिए क्रिप्टोग्राफिक लॉगिंग के साथ शुरू करें, सटीक प्रवर्तन के लिए सत्यापन योग्य प्रमाणों में विकसित हों, और अंततः पूरी तरह से स्वायत्त मशीन अर्थव्यवस्था को सक्षम करें। OpenMind और Symbiotic आज इस नींव का निर्माण कर रहे हैं।

रोबोटिक्स का भविष्य केवल बेहतर एआई या सस्ते हार्डवेयर के बारे में नहीं है – यह उस आर्थिक बुनियादी ढांचे को बनाने के बारे में है जो मनुष्यों और मशीनों को आत्मविश्वास के साथ मिलकर काम करने की अनुमति देता है।

Symbiotic के बारे में

Symbiotic एक मॉड्यूलर, अनुमति-रहित (permissionless) स्टेकिंग ढांचा है जिसे ऑन-चेन अनुप्रयोगों के लिए लचीले और प्रोग्राम करने योग्य आर्थिक समन्वय को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक सामान्यीकृत बुनियादी ढांचा प्रदान करता है जहाँ कोई भी प्रोटोकॉल कस्टम लॉजिक, भूमिकाओं, कोलेटरल प्रकारों और स्लैशिंग शर्तों के साथ अपना स्वयं का स्टेकिंग कार्यान्वयन बना सकता है।

OpenMind के बारे में

OpenMind बुद्धिमान मशीनों के लिए सार्वभौमिक ऑपरेटिंग सिस्टम का निर्माण कर रहा है। इसका OM1 प्लेटफॉर्म सभी प्रकार के रोबोटों को मानव वातावरण में देखने, अनुकूलित करने और कार्य करने में सक्षम बनाता है। FABRIC, इसकी विकेंद्रीकृत समन्वय परत, सुरक्षित मशीन पहचान बनाती है और एक वैश्विक नेटवर्क को शक्ति प्रदान करती है जहाँ बुद्धिमान प्रणालियाँ सहयोग करती हैं। साथ में, वे उन मशीनों के लिए नींव रखते हैं जो बड़े पैमाने पर सुरक्षा और समन्वय बनाए रखते हुए किसी भी वातावरण में काम कर सकती हैं।