Lindsay Walker, Hedera में AI Studio की उत्पाद प्रबंधक – साक्षात्कार शृंखला

Lindsay Walker, Hedera में AI Studio की उत्पाद प्रबंधक हैं। वह ऐसे टूल और बुनियादी ढाँचे पर काम करती हैं जिनसे एआई एजेंट वितरित लेज़र तकनीक के साथ काम कर सकें। Starling Lab में अपने काम के दौरान उन्होंने पत्रकारिता और कानूनी उपयोगों के लिए डिजिटल साक्ष्यों की उत्पत्ति और प्रामाणिकता स्थापित करने में क्रिप्टोग्राफ़ी का इस्तेमाल किया। यही अनुभव एजेंट-आधारित वाणिज्य को लेकर उनके नज़रिये को आकार देता है—विशेषकर इस बात को लेकर कि मानवीय अनुमति की पुष्टि कैसे की जाए, ख़र्च की अनुमतियाँ कैसे लागू की जाएँ और एजेंट की कार्रवाइयों के साक्ष्य कैसे सुरक्षित रखे जाएँ।

Hedera एक वितरित लेज़र प्लेटफ़ॉर्म है, जो अपनी सर्वसम्मति सेवाओं के ज़रिए डिजिटल भुगतान, टोकनीकरण, स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट और सत्यापन योग्य रिकॉर्ड को समर्थन देता है। Hedera AI Studio, एआई ऐप्लिकेशन और एजेंट को नेटवर्क से जोड़ने के लिए टूल उपलब्ध कराता है। इस साक्षात्कार में Walker नियतात्मक भुगतान नियंत्रण, सूक्ष्म भुगतानों, प्रत्यायोजित अधिकार, विवाद समाधान और स्वायत्त वाणिज्य के लिए ज़रूरी तकनीकी तथा व्यावसायिक मानकों पर चर्चा करती हैं।

Starling Lab में आपने पत्रकारिता और कानूनी उपयोगों के लिए डिजिटल साक्ष्यों की उत्पत्ति और प्रामाणिकता स्थापित करने वाले क्रिप्टोग्राफ़िक टूल पर काम किया। इस अनुभव ने एजेंट-आधारित वाणिज्य को लेकर आपके नज़रिये को किस तरह आकार दिया है, जहाँ कारोबारों को यह सत्यापित करना होता है कि एआई एजेंट ने क्या किया ही नहीं, बल्कि उसे ऐसा करने की अनुमति किसने दी थी?

Starling Lab में काम करने से मुझे अनुप्रयुक्त क्रिप्टोग्राफ़ी की दुनिया से परिचित होने का अवसर मिला। वहाँ मैंने जाना कि इंटरनेट ट्रैफ़िक, लेन-देन और अन्य चीज़ों को सुरक्षित रखने के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक जानकारी का इस्तेमाल कितने तरीकों से किया जाता है।

लैब में हमने इन तरीकों से यह सटीक रूप से स्थापित किया कि डिजिटल मीडिया (जैसे फ़ोटो) किसने और कब बनाया था। ऐसे समय में यह लगातार ज़्यादा अहम होता जा रहा था, जब एआई ऐसी छवियाँ, ऑडियो और वीडियो बना सकता था जिन्हें असली समझने की भूल हो सकती थी—और जिसके वास्तविक आर्थिक तथा राजनीतिक परिणाम हो सकते थे। क्रिप्टोग्राफ़ी की बुनियाद को समझने और PKI तथा TLS जैसी सरल लेकिन सुरुचिपूर्ण प्रणालियों के ज़रिए इसे वास्तविक दुनिया में लागू करने की जानकारी ने मुझे एजेंट-आधारित वाणिज्य की दुनिया के लिए तैयार किया।

इस काम से मुझे एहसास हुआ कि हमारे पास तकनीक के कितने विकल्प हैं। ऐसी दुनिया संभव है जहाँ एआई, सुरक्षा और निजता साथ-साथ रह सकें। समस्याएँ हल करने के लिए क्रिप्टोग्राफ़ी और वितरित प्रणालियों का इस्तेमाल करने वाली परियोजनाओं पर काम करने के बाद, मुझे जल्द ही साफ़ दिख गया कि इनसे एजेंट-आधारित वाणिज्य की समस्याएँ भी हल की जा सकती हैं।

एजेंट-आधारित वाणिज्य में कई अलग-अलग पक्षों को साक्ष्य और जानकारी का आदान-प्रदान करना होगा। यह साबित कर पाना अहम है कि जानकारी किसने दी, और व्यावसायिक गतिविधियों से जुड़े ऐसे डेटा तथा साक्ष्य कई पक्षों के लिए उपलब्ध हों जो छेड़छाड़ से सुरक्षित हों (यानी बाद में बदले न जा सकें) और लगभग तुरंत उपलब्ध हो जाएँ। यह इसलिए अहम है क्योंकि एआई एजेंट मनगढ़ंत जानकारी दे सकते हैं और उन पर हमेशा भरोसा नहीं किया जा सकता। Starling Lab में हमने जिन तरीकों का इस्तेमाल किया—डेटा को निजी बनाने के लिए हैशिंग, किसने कौन-सी जानकारी दी इसकी पुष्टि के लिए उस पर डिजिटल हस्ताक्षर करना, और ब्लॉकचेन तथा अन्य केवल-जोड़ने योग्य, भरोसेमंद केंद्रीय प्राधिकरण पर निर्भर न रहने वाले डेटा स्रोतों का उपयोग—वे यह दर्ज करने के लिए बिल्कुल उपयुक्त हैं कि एजेंट ने क्या किया, साथ ही यह भी कि उसे लेन-देन करने की अनुमति किसने या किस चीज़ ने दी।

जब भुगतान शुरू करने वाला ग्राहक कोई व्यक्ति नहीं, बल्कि सॉफ़्टवेयर हो, तो क्या बदलता है? मौजूदा भुगतान बुनियादी ढाँचे की कौन-सी सीमाएँ ब्लॉकचेन को एक आकर्षक विकल्प बनाती हैं, और पारंपरिक भुगतान प्रणालियाँ किन मामलों में अब भी एजेंटों के लिए कारगर हो सकती हैं?

ईमानदारी से कहूँ तो मुझे नहीं लगता कि बहुत कुछ बदलता है। लेन-देन भले ही सॉफ़्टवेयर शुरू करे, लेकिन कानूनी और नियामकीय कारणों से उसके पीछे किसी इंसान का होना अब भी ज़रूरी है। सेवाएँ, सामान या डेटा बेचने वालों (“व्यापारियों”) को यह सुनिश्चित करना होगा कि अगर धनराशि गायब हो जाए या एजेंट ऐसा व्यवहार करें जिसका आदेश देने वाले इंसानों ने इरादा न किया हो, तो उन्हें किसी को पूरा मुआवज़ा देने की ज़िम्मेदारी न उठानी पड़े। वरना वे एआई एजेंटों को बेचने के लिए तैयार नहीं होंगे, क्योंकि वित्तीय जोखिम बहुत ज़्यादा है। एआई एजेंटों का न तो कोई क्षेत्राधिकार है, न कानूनी हैसियत—और ऐसा होना भी नहीं चाहिए। बदलाव यह है कि एजेंटों के पास ऐसे साक्ष्य होने चाहिए जिन पर हर कोई भरोसा कर सके और जिन्हें दरकिनार न किया जा सके, और साथ ही वे अपने बजट तथा अनुमतियों का उल्लंघन न करें।

एजेंट-आधारित वाणिज्य से जुड़े उद्योगों और सरकारों को तय करना होगा कि एजेंट को अपने साथ क्या रखना चाहिए। दूसरे शब्दों में, एआई एजेंटों को किसी इंसान से किस तरह की “अनुमति-पर्ची” मिलनी चाहिए? कुछ ख़रीदारियों के किन पहलुओं के लिए इंसान की स्पष्ट अनुमति ज़रूरी होनी चाहिए—जैसे कपड़ों के उत्पाद का आकार, रंग और मूल्य-सीमा? ख़र्च की सीमाएँ क्या होनी चाहिए? क्या एजेंटों को अपनी ओर से कुछ पैसे या हज़ारों डॉलर ख़र्च करने की अनुमति होनी चाहिए? और सबसे अहम बात, हमें ऐसे सार्वभौमिक, नियतात्मक सिस्टम बनाने होंगे जो एआई एजेंटों के काम करने के नियम तय करें।

सूक्ष्म भुगतानों को अक्सर एजेंट-आधारित वाणिज्य के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त बताया जाता है। अलग-अलग API कॉल, डेटा क्वेरी या कंप्यूटिंग संसाधनों जैसी किन ख़रीदारियों के लिए व्यावसायिक मामला सबसे मज़बूत है, और इन बाज़ारों के सफलतापूर्वक काम करने के लिए कुल लेन-देन लागत कितनी होनी चाहिए?

अभी शुरुआती दौर है, और काश मेरे पास यह जानने के लिए कोई जादुई क्रिस्टल बॉल होती कि सूक्ष्म भुगतान वाणिज्य के किस क्षेत्र में सबसे पहले और सबसे व्यापक रूप से अपनाए जाएँगे। एआई के दौर में डेटा के एक वास्तविक वस्तु बन जाने की बहुत संभावना है।

अभी क्रिप्टो डेटा का इस्तेमाल और उसे अपनाने का चलन काफी बढ़ा है। हालांकि, मेरा मानना है कि यह क्रिप्टो समुदाय में x402 को लेकर उत्साह के कारण आई एक अस्थायी उछाल भर है। लेकिन प्रमुख कार्ड नेटवर्क इस मानक को विकसित करने में शामिल हो रहे हैं, इसलिए x402 की अहमियत बढ़ेगी।

पारंपरिक सदस्यता मॉडल में व्यक्ति या संगठन किसी चीज़ तक पहुँच के लिए भुगतान करता है, लेकिन ऐसी दुनिया में ये मॉडल ज़रूरी नहीं कि कारगर हों जहाँ AI तेज़ी से खोजकर सबसे अच्छी जानकारी ढूँढ़ सकता है। जब कोई AI एजेंट किसी वेबपेज पर जाता है, तो पारंपरिक विज्ञापन से होने वाली कमाई भी नहीं होती। संभव है कि कुछ खास तरह के डेटा के लिए सदस्यताएँ हों, लेकिन लेखकों और अन्य सामग्री रचनाकारों को अपने काम से कमाई करने का नया तरीका ढूँढ़ना होगा। यह भी संभव है कि AI से तैयार न की गई सामग्री का मूल्य बढ़ जाए।

यह इस बात पर निर्भर करता है कि AI एजेंटों को सबसे पहले कौन अपनाता है और उनके उपयोग के कौन-से मामले सामने आते हैं—शुरुआती उपयोगकर्ता स्वाभाविक रूप से सशुल्क डेटा के शुरुआती बाज़ारों को आकार देंगे। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि AI एजेंट आम खुदरा खरीदारी बाज़ारों की जगह लेने लगते हैं। ऐसे में, असली लोगों की समीक्षाएँ और प्रतिक्रियाएँ सूक्ष्म भुगतान के ज़रिए उपलब्ध कराए जाने वाले सबसे मूल्यवान डेटा बन जाएँगी। अगर, मान लीजिए, कानूनी क्षेत्र शुरुआती उपयोगकर्ताओं में हो, तो स्थिति अलग होगी। ऐसे में, अदालती दस्तावेज़ और कानूनी शोध स्वाभाविक रूप से प्रति API कॉल या प्रति खोज भुगतान वाले सूक्ष्म भुगतान के शुरुआती क्षेत्र बनेंगे।

उपयोगकर्ता के निर्देशों को लागू की जा सकने वाली खर्च-सीमाओं में कैसे बदला जाए? उदाहरण के लिए, किसी एजेंट को आपूर्तिकर्ताओं की तुलना करने और कीमतों पर बातचीत करने की पर्याप्त छूट देते हुए उसे खरीद को बाँटने या खर्च की सीमा से बचने के लिए कोई दूसरा रास्ता अपनाने से कैसे रोका जा सकता है?

इन समस्याओं से निपटने के लिए कई मानक और तरीके सामने आ रहे हैं। इन सभी तरह के नियंत्रणों में एक बात समान है: वे संभाव्यता-आधारित नहीं हो सकते; उन्हें नियतात्मक और सुरक्षित होना चाहिए। संभाव्यता-आधारित और नियतात्मक कहने से मेरा आशय सॉफ़्टवेयर की प्रकृति से है। AI संभाव्यता-आधारित होता है: एक ही इनपुट देने पर उसका आउटपुट बदल सकता है और अलग-अलग हो सकता है। आप कभी भी 100% निश्चित नहीं हो सकते कि कोई AI मॉडल या एजेंट आपको मनचाहा नतीजा देगा। हालांकि, बीच की परत के रूप में नियतात्मक सॉफ़्टवेयर इस्तेमाल करने का मतलब है कि अगर आप उसे ‘मेरा AI $100 से अधिक खर्च नहीं कर सकता’ जैसा निर्देश देते हैं, तो आपको भरोसा रहेगा कि आपका एजेंट हमेशा $100 या उससे कम ही खर्च करेगा।

बजट और खर्च की अन्य सीमाएँ भुगतान प्रणाली में निर्धारित होनी चाहिए और उन प्रणालियों में प्रोग्राम की जानी चाहिए जहाँ भुगतान किया जाता है। उदाहरण के लिए, Hedera पर हमारे पास ऑन-चेन नियतात्मक कोड है, जिसका कोई भी ऑडिट और सत्यापन कर सकता है। यह कोड तय करता है कि कोई एजेंट कितना खर्च कर सकता है, हर लेन-देन और हर दिन के खर्च की अधिकतम सीमा तय करता है, और यह सीमित करता है कि एजेंट किन खातों में धन भेज सकते हैं। हमारे नेटवर्क पर आप जो भी अन्य काम कर सकते हैं, उसे भी नियंत्रित किया जा सकता है।

किसी एजेंट की खरीदारी पर सीमाएँ लागू करना एक अलग समस्या है, और इसे लेकर सभी पक्षों की सहमति ज़रूरी है। भुगतान अवसंरचना प्रदाताओं और व्यापारियों को ऐसे शासन और नियम स्थापित करने होंगे जो तय करें कि कोई एजेंट कब और कैसे खर्च कर सकता है, ताकि अपने मंचों पर AI को खरीदारी करने की सुविधा देकर व्यापारियों पर बहुत अधिक जोखिम न आए। इन नियमों के तय होने के बाद, व्यापारी और भुगतान संसाधक यह आकलन कर सकेंगे कि AI से की जाने वाली खरीदारी की अनुमति कब दी जाए। इससे वे उससे जुड़े राजस्व के अवसरों का लाभ उठा पाएँगे और खुद को नुकसान तथा दायित्व से बचा सकेंगे। AI के ज़रिए लेन-देन करने वाले ग्राहक भी सोच-समझकर काम कर सकेंगे और अपने एजेंट की व्यावसायिक गतिविधियों पर ज़रूरी नियंत्रण लगा सकेंगे।

अपरिवर्तनीय अभिलेख यह साबित कर सकता है कि कोई लेन-देन हुआ था, लेकिन यह नहीं कि खरीदारी उचित थी या विक्रेता ने वादा की गई चीज़ दी थी। किसी एजेंट के लेन-देन का ऑडिट करने योग्य बनाने के लिए और कौन-से प्रमाण चाहिए, और संवेदनशील वित्तीय या व्यावसायिक जानकारी उजागर किए बिना उन प्रमाणों को कैसे सुरक्षित रखा जा सकता है?

कुछ प्रमुख पहलुओं पर ध्यान देना ज़रूरी है।

पहला पहलू है जानकारी का खुलासा और समझौते। ई-कॉमर्स में कई तरह की ज़रूरतें होती हैं। इनमें सेवा की शर्तें और गोपनीयता नीतियाँ जैसी कानूनी रूप से बाध्यकारी बातों पर सहमति देना ही नहीं, बल्कि वापसी या डिलीवरी की नीतियों जैसी अन्य जानकारियाँ देना भी शामिल है। अभी ये जानकारियाँ वेबसाइट पर देना ज़रूरी है, ताकि खरीदारी से पहले कोई व्यक्ति उन्हें देख सके। अगर स्वायत्त एजेंटों के ज़रिए होने वाले वाणिज्य की तरह, अब कोई व्यक्ति इन वेबसाइटों को नहीं देख रहा है, तो यह साबित करने का कोई दूसरा तरीका होना चाहिए कि उसे उन जानकारियों तक पहुँच मिली थी। मुझे नहीं पता कि इसका रूप क्या होगा। शायद किसी व्यक्ति को पहले ही इन शर्तों पर सहमति देनी होगी और एजेंटों को केवल उन्हीं वेबसाइटों पर लेन-देन करने की अनुमति देनी होगी जिन्हें उसने पहले से मंज़ूरी दी है। या शायद खरीदारी और उसकी कीमत सुरक्षित रखने के लिए धन आरक्षित किया जा सके, लेकिन एक अंतिम चरण हो—जिससे पहले लेन-देन रद्द किया जा सके—जहाँ ये शर्तें उपयोगकर्ता को बताई जाएँ और उससे उनकी पुष्टि ली जाए। यह सब दर्ज भी होना चाहिए। ऐसी जानकारी को सुलभ अभिलेख में दर्ज करना अनियंत्रित AI और तेज़ी से बढ़ती सुरक्षा चुनौतियों के दौर में बेहद मददगार होगा, बल्कि आवश्यक भी।

दूसरा पहलू यह तय करना है कि अलग-अलग खरीदारी की किन विशेषताओं को पहले से स्पष्ट करना ज़रूरी है। उदाहरण के लिए, अगर आप कपड़े खरीद रहे हैं, तो क्या केवल आकार और कीमत बताना पर्याप्त है, या रंग और सामग्री भी बतानी होगी, ताकि ग्राहक व्यापारी से भुगतान-वापसी का दावा न कर सकें? खरीदार ने पहले से जो विकल्प तय किए हों, उनका ऐसा अभिलेख होना चाहिए जिसमें बाद में एजेंट या अन्य पक्ष छेड़छाड़ न कर सकें।

तीसरी बात, इंसान की अनुमति का प्रमाण है: अनुमति कब दी गई, कितनी अवधि के लिए वैध है और उसमें क्या-क्या शामिल है। हमें न केवल खरीद की विशेषताओं का रिकॉर्ड रखना होगा, बल्कि यह भी दर्ज करना होगा कि इंसान या संगठन ने किस सीमा तक अनुमति दी है।

ब्लॉकचेन इन ज़रूरतों के लिए उपयुक्त हैं, क्योंकि वे नियतात्मक होते हैं, कई पक्ष उन तक पहुँच सकते हैं और उनमें जानकारी जोड़ सकते हैं, और बाद में न तो AI और न ही कोई दुर्भावनापूर्ण पक्ष उनमें बदलाव कर सकता है। निजी डेटा को सार्वजनिक किए बिना, खास विवरणों के प्रमाण सुरक्षित रखने के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक तरीकों का भी इस्तेमाल किया जा सकता है।

किसी एजेंट की धनराशि और हस्ताक्षर करने के अधिकार पर नियंत्रण किसके पास होना चाहिए? आप अभिरक्षा, सौंपे गए अधिकारों और आपातकालीन निरस्तीकरण की व्यवस्था कैसे करते हैं, ताकि किसी हैक किए गए एजेंट के खाते का मालिक हस्तक्षेप कर सके, उससे पहले एजेंट पूरा पैसा न निकाल ले?

किसी AI एजेंट को कभी भी, किसी भी सूरत में, वित्तीय नियंत्रण पूरी तरह नहीं सौंपना चाहिए। AI एजेंट न केवल संभाव्यता के आधार पर काम करते हैं, बल्कि प्रॉम्प्ट इंजेक्शन जैसे सुरक्षा खतरों के प्रति भी संवेदनशील होते हैं। AI की प्रकृति को देखते हुए, हम इन कमज़ोरियों से पूरी तरह सुरक्षा की गारंटी नहीं दे सकते। जैसे हमारे पास ऐप और व्यापारियों को सीमित धनराशि तक पहुँच देने के साधन हैं, वैसे ही हमें AI पर भी उतना ही—शायद उससे भी ज़्यादा—अविश्वास करना चाहिए। इस नए दौर में फ़र्क यह है कि स्वायत्त कार्रवाई से बहुत बड़ा लाभ मिल सकता है, और हम उस स्वायत्तता की कुछ शर्तों पर नियंत्रण रख सकते हैं।

हमें ऐसे साधनों की ज़रूरत है जिनसे उपयोगकर्ता और संगठन संभावित अवसर को ध्यान में रखते हुए, अपने स्वीकार्य जोखिम के स्तर के मुताबिक सीमाएँ तय कर सकें। हो सकता है कि आप अपने AI एजेंट को विश्व कप के टिकट खरीदने के लिए $2000 तक की पहुँच देना चाहें, बशर्ते आपको पता हो कि वह केवल उन्हीं मंचों पर टिकट खरीद सकता है जिन पर आप भरोसा करते हैं। हो सकता है कि आप खरीदारी पूरी तरह AI एजेंटों पर छोड़ना चाहें या अलग-अलग शेयरों, बॉन्ड और कमोडिटी में दाँव लगाना चाहें—यह जानते हुए कि वे बहुत पैसा कमा भी सकते हैं और गँवा भी सकते हैं, लेकिन यह भी जानते हुए कि नुकसान कभी $500 से ज़्यादा नहीं होगा।

आपातकालीन स्थिति में अधिकारों को रद्द करना भी हमेशा, किसी भी समय संभव होना चाहिए।

स्टेबलकॉइन सीमा-पार भुगतान निपटान को आसान बना सकते हैं, लेकिन कारोबारों को अब भी मुद्रा विनिमय, नकदी की उपलब्धता से जुड़ी ज़रूरतों और अनुपालन संबंधी दायित्वों का सामना करना पड़ता है। एजेंट-आधारित भुगतान ढाँचा इन बाधाओं में से किन्हें वास्तव में दूर कर सकता है, और किनके लिए अब भी बैंकों, भुगतान सेवा प्रदाताओं या अन्य मध्यस्थों की ज़रूरत होगी?

नई तकनीकों की ओर बदलाव—चाहे वह सीमा-पार भुगतान निपटान हो, टोकनीकरण हो या एजेंट-आधारित वाणिज्य—कभी भी एकतरफ़ा नहीं रहा है। हमारी वित्तीय प्रणालियाँ जटिल हैं और उनमें कई ऐसे संगठन शामिल हैं जिनकी मौजूदगी का ठोस कारण है। हमें उन बैंकों, भुगतान सेवा प्रदाताओं और अन्य मध्यस्थों के साथ काम करना और उनसे सीखना होगा, जो दशकों से इस क्षेत्र में काम कर रहे हैं। वितरित बहीखाता तकनीक (DLT) गति, स्वायत्तता और परस्पर संचालन की क्षमता के लिहाज़ से नए समाधान देती है, लेकिन यह हर समस्या का एकमात्र समाधान नहीं है। मौजूदा प्रणालियाँ कुछ परिस्थितियों में अच्छी तरह काम करती हैं और उनमें सुरक्षा उपाय, आर्थिक स्थिरता से जुड़े पहलू तथा नियामकीय और शासन संबंधी ढाँचे मौजूद हैं, जो दशकों और यहाँ तक कि सदियों के अनुभव पर आधारित हैं।

स्टेबलकॉइन अधिक सार्वभौमिक पहुँच और ज़्यादा स्वायत्तता देते हैं, लेकिन उन्हें भी ऐसी कई चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा जिनसे निपटना बैंकिंग और भुगतान का मौजूदा ढाँचा पहले से जानता है। मुझे नहीं लगता कि स्टेबलकॉइन किसी भी मौजूदा व्यवस्था की जगह पूरी तरह ले लेंगे। इसके बजाय, वे अन्य समाधानों की तुलना में बेहतर पहुँच, अधिक व्यापक दायरा, किफ़ायती सेवाएँ और बेहतर सुरक्षा दे सकते हैं। अंततः, हमें इन मध्यस्थों की ज़रूरत बनी रहेगी, लेकिन वैश्विक आर्थिक व्यवस्था की दक्षता और क्षमता बेहतर करने के लिए हमें उनके साथ मिलकर काम करना चाहिए।

x402 Foundation और Agentic AI Foundation के वाणिज्य संबंधी काम में आपकी भागीदारी के आधार पर, परस्पर संचालन की क्षमता में सबसे अहम कमियाँ आपको कहाँ दिखती हैं? भुगतान का अनुरोध करने और उसका निपटान करने के तरीकों पर सहमति के अलावा, अलग-अलग मंचों को किसी एजेंट की पहचान, अधिकार और लेन-देन के इतिहास के बारे में क्या-क्या समझना चाहिए?

मैं सबसे ज़्यादा यह देखना चाहूँगा कि ऐसी व्यवस्था कैसे बनाई जाए जिसमें उस इंसान या संगठन की पहचान हो सके जो एजेंट के पीछे है या उसे अपनी ओर से काम करने की अनुमति देता है, और यह भी कि एजेंट अपने साथ इस अनुमति का प्रमाण कैसे रखता है। हमें ऐसा मानकीकृत तरीका तय करना होगा जिससे एजेंट एक ऐसे प्रारूप में बता सके कि वह कौन है, उसे अनुमति किसने दी है और उसे क्या करने की अनुमति है—ऐसा प्रारूप जिसे कोई भी व्यापारी या विक्रेता पहचान सके और स्वीकार कर सके। जहाँ समाधान मौजूद हैं भी, वे बहुत बिखरे हुए हैं। यह तकनीकी मानकों से जुड़ी समस्या है, साथ ही सॉफ़्टवेयर से जुड़ी भी।

इसके अलावा, स्वायत्त एजेंट-आधारित वाणिज्य को विकसित करने के लिए हमें यह भी स्पष्ट रूप से तय करना होगा कि किस स्थिति में किसकी क्या जवाबदेही होगी। ज़रूरी है कि आवश्यकताओं और अनुमतियों का एक मानकीकृत समूह हो, जिसे कोई इंसान AI एजेंट को दे सके। इससे व्यापारी स्वायत्त एजेंटों से भुगतान स्वीकार कर पाएँगे, बिना इस जोखिम के कि उन्हें संभावित रूप से विनाशकारी वित्तीय नुकसान या कानूनी जवाबदेही उठानी पड़े। यह नियामकीय और तकनीकी मानकों—दोनों से जुड़ी चुनौती है।

हमें ऐसी प्रणालियों और साधनों की भी ज़रूरत है जो इस जानकारी को नियतात्मक ढंग से दर्ज करें और भेजें। एजेंटों के शामिल होने पर सुरक्षा की कमज़ोरियाँ और नियतात्मकता का अभाव चिंता का विषय बन जाते हैं। हमें लेन-देन से पहले यह जाँचने का तरीका चाहिए कि सही डेटा आगे भेजा जा रहा है, और यह पता लगाने के लिए ऑडिट करने की भी व्यवस्था चाहिए कि कुछ गड़बड़ होने पर—और यदि ऐसा हो—तो वह कब और कैसे हुई।

भुगतान का अंतिम रूप से पूरा होना विक्रेताओं के लिए फ़ायदेमंद है, लेकिन जब कोई एजेंट गलत सेवा का ऑर्डर दे या सेवा प्रदाता उसे देने में विफल रहे, तो खरीदारों को शिकायत और समाधान का रास्ता मिलना चाहिए। स्वायत्त वाणिज्य में रिफ़ंड, विवाद और नुकसान की ज़िम्मेदारी कैसे तय होनी चाहिए? और कौन-से सुरक्षा उपाय स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट में होने चाहिए, जबकि कौन-से व्यावसायिक समझौतों में?

सबसे पहले, हमें इस संभावना को कम करना होगा कि एजेंट गलत सेवा का ऑर्डर ही दे। बेशक, ऐसा फिर भी होगा, लेकिन उपयोगकर्ताओं को अपनी जोखिम लेने की क्षमता के अनुसार सीमाएँ तय करने में सक्षम होना चाहिए। व्यापारियों को भी तब सुरक्षा मिलनी चाहिए, जब वे इन ज़रूरतों की जाँच करके उनका पालन करें; और एजेंट को काम पर लगाने वाला व्यक्ति जोखिम उठा रहा हो, तो व्यापारियों को उसके लिए ज़िम्मेदार नहीं ठहराया जाना चाहिए।

विवादों की ज़रूरत हमेशा रहेगी। हालाँकि, जब कोई एजेंट मशीन की गति से और मानवीय निगरानी के बिना कार्रवाई करेगा, तो विवादों को सुलझाना अधिक जटिल हो जाएगा। रिफ़ंड और विवादों से निपटने में व्यापारियों की जटिलता और लागत घटाने के लिए, जहाँ तक संभव हो, हमें प्रक्रिया को स्वचालित करना चाहिए। हर चीज़ की जाँच मानकीकृत तरीके से अपने-आप नहीं की जा सकती, लेकिन खर्च का बजट या लेन-देन की अधिकतम सीमा जैसी चीज़ों की स्वचालित रूप से पुष्टि की जा सकती है।

इसके लिए हमें पूरे व्यावसायिक लेन-देन के प्रवाह का ऐसा अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड चाहिए, जिसकी जाँच सभी पक्ष भरोसे के साथ कर सकें। हर खरीद मंच और व्यापारी के बीच ऐसा साझा डेटा बनाना, जिसकी सभी पक्ष एक-दूसरे के साथ पुष्टि करें, व्यावहारिक विकल्प नहीं है। सार्वजनिक, सत्यापन योग्य और अपरिवर्तनीय साक्ष्य-रिकॉर्ड बनाए रखने के लिए DLT का उपयोग कहीं अधिक व्यावहारिक विकल्प है।

जिन चीज़ों के नतीजे निश्चित रूप से तय किए जा सकते हैं और जिन्हें ऑन-चेन दर्ज किया जा सकता है, उन्हें ऐसा करना चाहिए। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट में स्वचालित जाँच करने की लागत लगभग कुछ भी नहीं है, और दोनों पक्ष ठीक-ठीक जान सकते हैं कि किस चीज़ की जाँच हो रही है। लेकिन कुछ बातें कंपनी की नीतियों, लोगों की प्राथमिकताओं और इस पर भी निर्भर करती हैं कि व्यापारी अपने ग्राहकों को क्या देना चाहते हैं।

Hedera AI Studio पर अपने काम के आधार पर, एजेंट-आधारित वाणिज्य के कौन-से उपयोग व्यावसायिक स्तर पर लगातार अपनाए जाने के सबसे करीब हैं? कौन-से प्रमाण आपको यह भरोसा दिलाएँगे कि व्यवसाय एजेंटों को ख़र्च से जुड़े अहम निर्णय सौंप रहे हैं? और Hedera की कौन-सी विशेषताएँ उन्हें इस बुनियादी ढाँचे को चुनने के लिए प्रेरित करेंगी?

सच कहूँ तो, अभी तक कोई भी नहीं। कुछ कंपनियाँ और संगठन व्यावसायिक रूप से उपलब्ध ‘एआई सहायक’ पेश कर रहे हैं, लेकिन कई मंच व्यावसायिक गतिविधियों को रोकने के लिए उतनी ही तेज़ी से कदम उठा रहे हैं। कुछ व्यापारियों ने एआई के ज़रिए खरीदारी की सुविधा दी है, लेकिन यह एक सीमित, अलग-थलग व्यवस्था में है। खरीदारी केवल कुछ खास एआई एजेंटों के ज़रिए या किसी भुगतान प्रदाता के सीमित नेटवर्क में ही की जा सकती है। यह किसी अवधारणा का प्रमाण भर है, कोई वास्तविक, टिकाऊ और पूरी तरह लागू समाधान नहीं। इसके अलावा, लेन-देन केवल ‘मानव निगरानी वाले’ तरीके से पूरा किया जा सकता है, जिसमें हर चरण पर कोई व्यक्ति उसे देखता है और मंज़ूरी देता है।

वास्तव में उपयोगी एजेंट-आधारित वाणिज्य के लिए ऐसी व्यवस्था चाहिए जिसमें कोई एजेंट कहीं भी खोज कर लेन-देन कर सके, और ज़िम्मेदारी तथा लगातार निगरानी की ज़रूरत इंसानी उपयोगकर्ता से अपने ऊपर ले सके। तभी उपभोक्ताओं को नई तकनीक अपनाना आकर्षक लगेगा। अगर कुछ खास परिस्थितियों में ही कुछ खास चीज़ें खरीदी जा सकें और हर कदम पर बहुत अधिक मानवीय भागीदारी ज़रूरी हो, तो एआई एजेंट अपनाने लायक तकनीक बनने के बजाय बस और शोर पैदा करेंगे—खासकर व्यावसायिक इस्तेमाल में।

मुझे यह देखकर भरोसा होगा कि एजेंट-आधारित वाणिज्य काम कर रहा है: किसी खास उद्योग में ऐसे उपयोगी एजेंट उपलब्ध हों, जिनके पास ज़रूरी उपकरण हों, और व्यावसायिक मॉडल के दोनों पक्षों में इसे अपनाया जा रहा हो।

उदाहरण के लिए, कल्पना कीजिए कि विज्ञान समुदाय मूल्यवान शोध के लिए धन जुटाने और तकनीकी विकास की गति बढ़ाने का कोई तरीका खोजना चाहता है।

इस उद्योग में एजेंट-आधारित वाणिज्य तभी मूल्य पैदा कर सकेगा, जब व्यावसायिक व्यवस्था के दोनों पक्षों के कई प्रमुख भागीदार वैज्ञानिक शोध के लिए बनाए गए प्रकाशन और खरीद मंच जैसे तंत्रों या उपकरणों पर सहमत हों; और विक्रेता तथा खरीदार—जिनमें अनुसंधान एवं विकास (R&D) टीमें, फ़ार्मास्युटिकल कंपनियाँ और चिकित्सा-प्रौद्योगिकी कंपनियाँ शामिल हैं—सार्थक लेन-देन करने में सक्षम हों। इसका अंतिम संकेत तब मिलेगा, जब इस व्यवस्था के परिणामस्वरूप वास्तविक प्रगति की गति बढ़ती दिखाई देगी। उदाहरण के लिए, चिकित्सा क्षेत्र में इसका अर्थ हो सकता है कि नई दवाएँ, उपकरण और निदान-परीक्षण तेज़ी से विकसित हों और एजेंट-आधारित वाणिज्य के ज़रिए संभव हुए लेन-देन उस प्रगति में योगदान दें।

इस बेहतरीन साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। एजेंट-आधारित वाणिज्य और वितरित लेज़र के बुनियादी ढाँचे के बारे में अधिक जानने के इच्छुक पाठक Hedera की वेबसाइट पर जाएँ।