Hedera AI Studio में उत्पाद प्रबंधक Lindsay Walker – साक्षात्कार शृंखला

Lindsay Walker, Hedera AI Studio में उत्पाद प्रबंधक हैं। वह ऐसे उपकरणों और बुनियादी ढाँचे पर काम करती हैं, जिनकी मदद से 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 प्रमाणित करने हेतु क्रिप्टोग्राफी का इस्तेमाल किया। उस अनुभव से एजेंट-आधारित वाणिज्य को लेकर उनका दृष्टिकोण आकार लेता है—खासकर इस बारे में कि मानवीय अनुमति की पुष्टि कैसे की जाए, खर्च की अनुमतियों को कैसे लागू किया जाए और किसी 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 उपलब्ध कराता है। Hedera AI Studio, एआई अनुप्रयोगों और एजेंटों को नेटवर्क से जोड़ने के उपकरण देता है। इस साक्षात्कार में Walker नियतात्मक भुगतान नियंत्रण, सूक्ष्म भुगतान, प्रत्यायोजित अधिकार, विवाद समाधान और स्वायत्त वाणिज्य के लिए आवश्यक तकनीकी और व्यावसायिक मानकों पर चर्चा करती हैं।

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

Starling Lab में काम करने से मेरा परिचय अनुप्रयुक्त क्रिप्टोग्राफी से हुआ। वहाँ मैंने सीखा कि इंटरनेट ट्रैफ़िक, लेन-देन और अन्य चीज़ों को सुरक्षित रखने के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक जानकारी का इस्तेमाल किन-किन तरीकों से किया जाता है।

लैब में हमने इन तरीकों से यह सटीक रूप से स्थापित किया कि डिजिटल मीडिया—जैसे तस्वीरें—किसने और कब बनाई थीं। यह ऐसे दौर में लगातार अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा था, जब एआई ऐसी छवियाँ, ऑडियो और वीडियो बना सकता था जिन्हें असली समझा जा सकता था—और जिनके वास्तविक आर्थिक और राजनीतिक परिणाम हो सकते थे। क्रिप्टोग्राफी के मूल सिद्धांतों को समझना और यह जानना कि PKI और TLS जैसी सरल, लेकिन सुरुचिपूर्ण व्यवस्थाओं के ज़रिए वास्तविक दुनिया में उनका इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है, मुझे एजेंट-आधारित वाणिज्य की दुनिया के लिए तैयार कर चुका है।

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 मौजूद हों। समस्याएँ सुलझाने के लिए क्रिप्टोग्राफी और वितरित प्रणालियों का इस्तेमाल करने वाली परियोजनाओं पर काम करने के बाद, मैंने जल्दी ही साफ़ तौर पर देख लिया कि इनसे एजेंट-आधारित वाणिज्य की समस्याएँ भी सुलझाई जा सकती हैं।

एजेंट-आधारित वाणिज्य में कई अलग-अलग पक्षों को साक्ष्य और जानकारी का आदान-प्रदान करना होगा। यह साबित कर पाना महत्वपूर्ण है कि जानकारी किसने दी, और व्यावसायिक गतिविधियों से जुड़े ऐसे डेटा और साक्ष्य उपलब्ध हों जो लगभग तुरंत मिल सकें, जिनसे बाद में छेड़छाड़ न की जा सके और जिन्हें कई पक्ष देख सकें। यह इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई एजेंट मनगढ़ंत बातें बना सकते हैं और उन पर हमेशा भरोसा नहीं किया जा सकता। Starling Lab में इस्तेमाल किए गए तरीके—डेटा को निजी रखने के लिए हैशिंग, किसने कौन-सी जानकारी दी यह प्रमाणित करने के लिए उस पर डिजिटल हस्ताक्षर करना, और ब्लॉकचेन तथा अन्य ऐसी डेटा प्रणालियों का इस्तेमाल जिनमें केवल नई जानकारी जोड़ी जा सकती है और जो भरोसेमंद केंद्रीय प्राधिकरण पर निर्भर नहीं होतीं—एजेंट ने क्या किया, साथ ही उसे लेन-देन की अनुमति किसने या किस चीज़ ने दी, दोनों दर्ज करने के लिए बिल्कुल उपयुक्त हैं।

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

ईमानदारी से कहूँ तो मुझे नहीं लगता कि बहुत कुछ बदलता है। भले ही लेन-देन सॉफ़्टवेयर शुरू करे, कानूनी और नियामक कारणों से उसके पीछे किसी इंसान का होना ज़रूरी है। सेवाएँ, सामान या डेटा बेचने वालों (“व्यापारियों”) को यह सुनिश्चित करना होगा कि अगर धन गायब हो जाए या एजेंट ऐसा व्यवहार करें जिसका इरादा उन्हें भेजने वाले इंसानों का नहीं था, तो उन्हें ‘किसी को हुए नुकसान की पूरी भरपाई’ के लिए उत्तरदायी न ठहराया जाए। वरना वे एआई एजेंटों को कुछ बेचने के लिए तैयार नहीं होंगे, क्योंकि वित्तीय जोखिम बहुत अधिक है। एआई एजेंटों के लिए कोई अधिकार-क्षेत्र या कानूनी हैसियत नहीं है, और ऐसा होना भी नहीं चाहिए। जो बात बदलती है, वह 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 यह सब उनके बजट और अनुमतियों का उल्लंघन किए बिना होना चाहिए।

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 के पास किसी इंसान की ओर से किस तरह की ‘अनुमति-पर्ची’ होनी चाहिए? कपड़े की किसी वस्तु की खरीद में कौन-सी बातें—जैसे आकार, रंग और कीमत की सीमा—इंसान की स्पष्ट मंज़ूरी से तय होनी चाहिए? खर्च की सीमा क्या होनी चाहिए? क्या एजेंटों को अपने आप कुछ पैसे या हज़ारों डॉलर खर्च करने की अनुमति होनी चाहिए? और आख़िर में, हमें ऐसे सार्वभौमिक, नियतात्मक सिस्टम बनाने होंगे जो तय करें कि एआई एजेंट किन नियमों के तहत काम कर सकते हैं।

सूक्ष्म भुगतान को अक्सर एजेंट-आधारित वाणिज्य के लिए स्वाभाविक रूप से उपयुक्त बताया जाता है। अलग-अलग API कॉल, डेटा क्वेरी या कंप्यूटिंग संसाधनों जैसे किन भुगतानों के लिए व्यावसायिक आधार सबसे मज़बूत है, और इन बाज़ारों के कारगर होने के लिए कुल लेन-देन लागत कैसी होनी चाहिए?

अभी यह शुरुआती दौर है, और काश मेरे पास भविष्य देखने का कोई जादुई तरीका होता, जिससे मैं जान पाती कि वाणिज्य के किस क्षेत्र में सूक्ष्म भुगतान सबसे पहले और सबसे व्यापक रूप से अपनाए जाएँगे। एआई के दौर में डेटा के वास्तविक वस्तु बनने की बहुत संभावना है।

अभी क्रिप्टो डेटा को बड़े पैमाने पर अपनाया और इस्तेमाल किया जा रहा है, लेकिन मुझे लगता है कि यह क्रिप्टो समुदाय में x402 को लेकर उत्साह के कारण आया अस्थायी उछाल भर है। हालांकि, बड़े कार्ड नेटवर्क इस मानक को विकसित करने में शामिल हो रहे हैं, इसलिए x402 को और अधिक महत्व मिलेगा।

पारंपरिक सदस्यता मॉडल में कोई व्यक्ति या संगठन किसी सेवा या सामग्री तक पहुँच के लिए भुगतान करता है। लेकिन ऐसी व्यवस्था उस दुनिया में कारगर हो, यह ज़रूरी नहीं जहाँ AI तेज़ी से खोजकर सबसे अच्छी जानकारी ढूँढ़ सकता है। AI एजेंट के किसी वेबपेज पर जाने से पारंपरिक विज्ञापन आय भी नहीं होती। संभव है कि कुछ खास तरह के डेटा के लिए सदस्यताएँ हों, लेकिन लेखकों और अन्य सामग्री निर्माताओं को अपने काम से कमाई करने का नया तरीका खोजना होगा। यह भी संभावना है कि AI से न बनाई गई सामग्री का मूल्य बढ़ेगा।

यह इस बात पर निर्भर करता है कि सबसे पहले कौन (और किन उपयोगों के लिए) AI एजेंट अपनाना शुरू करता है—ये शुरुआती अपनाने वाले ही सशुल्क डेटा के पहले बाज़ारों की दिशा तय करेंगे। मान लीजिए, AI एजेंट आम खुदरा खरीदारी बाज़ारों की जगह लेने लगते हैं। ऐसे में, असली लोगों की समीक्षाएँ और प्रतिक्रिया माइक्रोपेमेंट के ज़रिए दिए जाने वाले डेटा का सबसे मूल्यवान प्रकार बन जाएँगी। लेकिन अगर, उदाहरण के लिए, कानूनी क्षेत्र इसे सबसे पहले अपनाता है, तो स्थिति अलग होगी। ऐसे में, अदालती दस्तावेज़ और कानूनी शोध स्वाभाविक रूप से प्रति API कॉल या प्रति क्वेरी भुगतान वाले माइक्रोपेमेंट का पहला क्षेत्र बनेंगे।

उपयोगकर्ता के निर्देशों को खर्च करने की ऐसी अनुमतियों में कैसे बदला जाए जिन्हें लागू कराया जा सके? उदाहरण के लिए, किसी एजेंट को आपूर्तिकर्ताओं की तुलना करने और कीमतों पर बातचीत करने की पर्याप्त छूट कैसे देंगे, जबकि उसे खरीद को कई हिस्सों में बाँटने या खर्च की सीमा से बचने के लिए कोई दूसरा रास्ता अपनाने से भी रोकेंगे?

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 कहकर मेरा आशय सॉफ़्टवेयर की प्रकृति से है। AI संभाव्यता-आधारित है: एक ही इनपुट देने पर भी 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 कोई खास नतीजा देगा। हालांकि, बीच की परत के रूप में नियतात्मक सॉफ़्टवेयर का इस्तेमाल करने पर, अगर आप एक निर्देश देते हैं—जैसे, ‘मेरा AI 100 डॉलर से अधिक खर्च नहीं कर सकता’—तो आपको पता होता है कि आपका एजेंट हमेशा 100 डॉलर या उससे कम ही खर्च करेगा।

बजट और खर्च की अन्य सीमाएँ भुगतान व्यवस्था में तय होनी चाहिए और उन प्रणालियों में प्रोग्राम की जानी चाहिए जहाँ भुगतान किया जाता है। उदाहरण के लिए, Hedera पर हमारे पास ब्लॉकचेन पर नियतात्मक कोड है, जिसका कोई भी व्यक्ति 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 निर्धारित करता है और यह सीमित करता है कि एजेंट किन खातों में धन भेज सकते हैं। हमारे नेटवर्क पर आप जो अन्य काम कर सकते हैं, उन पर भी नियंत्रण रखा जा सकता है।

एजेंट क्या खरीद सकता है, इस पर सीमाएँ लागू करना एक अलग समस्या है, जिस पर सभी पक्षों की सहमति ज़रूरी है। भुगतान अवसंरचना प्रदाताओं और व्यापारियों को ऐसे शासन और नियम तय करने होंगे जो स्पष्ट करें कि कोई एजेंट कब और कैसे खर्च कर सकता है। इससे व्यापारी अपने प्लेटफ़ॉर्म पर AI को खरीदारी करने की अनुमति देकर बहुत अधिक जोखिम नहीं उठाएँगे। ये नियम तय हो जाने पर, व्यापारी और भुगतान संसाधक यह आकलन कर सकेंगे कि AI से खरीदारी की अनुमति कब दी जाए। इससे वे उससे जुड़े राजस्व के अवसरों का लाभ उठा पाएँगे और नुकसान तथा कानूनी जवाबदेही से खुद को बचा सकेंगे। AI के ज़रिए लेन-देन करने वाले ग्राहक भी सोच-समझकर काम कर सकेंगे और एजेंट की व्यावसायिक गतिविधियों पर ज़रूरी नियंत्रण लगा सकेंगे।

अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड यह साबित कर सकता है कि कोई लेन-देन हुआ था, लेकिन यह नहीं कि खरीद उचित थी या विक्रेता ने वादा की गई चीज़ दी थी। किसी एजेंट के लेन-देन का ऑडिट किया जा सके, इसके लिए और किस तरह के सबूत चाहिए? और संवेदनशील वित्तीय या व्यावसायिक जानकारी उजागर किए बिना उन सबूतों को कैसे सुरक्षित रखा जा सकता है?

कुछ अहम पहलुओं पर ध्यान देना ज़रूरी है।

पहला पहलू है जानकारी का खुलासा और समझौते। ई-कॉमर्स में कई तरह की आवश्यकताएँ होती हैं। इनमें सेवा की शर्तों और गोपनीयता नीतियों जैसी कानूनी रूप से बाध्यकारी बातों पर सहमति देने के अलावा, वापसी या डिलीवरी की नीतियों जैसी अन्य जानकारियाँ देना भी शामिल है। अभी यह जानकारी किसी वेबसाइट पर देना ज़रूरी है, जिसे खरीदारी से पहले कोई व्यक्ति देखे। स्वायत्त एजेंटों के ज़रिए होने वाले वाणिज्य में, अगर कोई व्यक्ति अब इन वेबसाइटों को नहीं देख रहा है, तो यह साबित करने का कोई और तरीका होना चाहिए कि उसे जानकारी तक पहुँच मिली थी। मुझे नहीं पता कि यह व्यवस्था कैसी होगी। शायद किसी व्यक्ति को पहले ही इन शर्तों से सहमत होना पड़े और वह एजेंटों को केवल उन्हीं वेबसाइटों पर लेन-देन करने की अनुमति दे जिन्हें उसने पहले मंज़ूरी दी हो। या शायद खरीद और उसकी कीमत पक्की करने के लिए धन अलग रख दिया जाए, लेकिन अंतिम चरण में उपयोगकर्ता को इन शर्तों की जानकारी दी जाए और उनसे पुष्टि ली जाए। इससे पहले लेन-देन रद्द किया जा सके। इन सभी बातों का रिकॉर्ड रखना भी ज़रूरी है। इसे ऐसी जगह दर्ज करना जहाँ उस रिकॉर्ड तक पहुँचा जा सके, दुष्ट AI और तेज़ी से बढ़ती सुरक्षा चुनौतियों के इस दौर में बेहद मददगार होगा—अगर अनिवार्य न भी हो।

दूसरा पहलू यह तय करना है कि अलग-अलग खरीदारी की किन विशेषताओं को पहले से स्पष्ट करना होगा। उदाहरण के लिए, कपड़े खरीदते समय क्या केवल आकार और कीमत बताना काफ़ी है, या रंग और कपड़े की सामग्री भी बतानी होगी, ताकि ग्राहक व्यापारी से भुगतान वापस लेने का दावा न कर सकें? खरीदार ने जो विकल्प पहले से तय किए हों, उनका रिकॉर्ड होना चाहिए और बाद में एजेंटों या अन्य पक्षों को उसमें बदलाव करने की अनुमति नहीं होनी चाहिए।

तीसरा पहलू मानवीय अनुमति का प्रमाण है: अनुमति कब दी गई, कितने समय तक मान्य है और उसमें क्या-क्या शामिल है। हमें न केवल खरीद की विशेषताओं का रिकॉर्ड रखना होगा, बल्कि यह भी दर्ज करना होगा कि व्यक्ति या संगठन ने किस सीमा तक अनुमति दी है।

ब्लॉकचेन इन ज़रूरतों के लिए उपयुक्त हैं, क्योंकि वे नियतात्मक हैं, उन तक कई पक्ष पहुँच सकते हैं और उनमें जानकारी जोड़ सकते हैं, और बाद में न तो AI और न ही कोई दुर्भावनापूर्ण पक्ष उन्हें बदल सकता है। विशिष्ट विवरणों के प्रमाण को सुरक्षित रखने के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक तरीकों का भी इस्तेमाल किया जा सकता है, ताकि निजी डेटा सार्वजनिक रूप से उजागर न हो।

किसी एजेंट के धन और हस्ताक्षर करने के अधिकार पर नियंत्रण किसके पास होना चाहिए? अभिरक्षा, सौंपे गए अधिकारों और आपातकालीन अधिकार-वापसी की व्यवस्था कैसे करेंगे, ताकि किसी हैक किए गए एजेंट के खाते से धन निकाल लेने से पहले उसका मालिक हस्तक्षेप कर सके?

किसी AI एजेंट को कभी भी, किसी भी परिस्थिति में, वित्तीय मामलों पर पूरा नियंत्रण नहीं देना चाहिए। वे न केवल संभाव्यता पर आधारित होते 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 AI पर भी उतना ही अविश्वास करना चाहिए—शायद उससे भी ज़्यादा। इस नए दौर में फ़र्क यह है कि स्वायत्त कार्रवाई से बहुत बड़ा लाभ हो सकता है और हम उस स्वायत्तता की कुछ शर्तों को नियंत्रित कर सकते हैं।

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

आपातकाल में अधिकार वापस लेने का विकल्प भी हमेशा, किसी भी समय उपलब्ध होना चाहिए।

स्टेबलकॉइन सीमापार निपटान को आसान बना सकते हैं, लेकिन कारोबारों को अब भी मुद्रा बदलने, नकदी की उपलब्धता और अनुपालन संबंधी दायित्वों से जूझना पड़ता है। एजेंट-आधारित भुगतान का बुनियादी ढाँचा व्यावहारिक रूप से इनमें से किन बाधाओं को दूर कर सकता है, और किनके लिए अब भी बैंकों, भुगतान प्रदाताओं या अन्य मध्यस्थों की ज़रूरत होगी?

नई तकनीकों की ओर बदलाव—चाहे वह सीमापार निपटान हो, टोकनीकरण हो या एजेंट-आधारित वाणिज्य—कभी भी एकतरफ़ा नहीं रहा है। हमारी वित्तीय प्रणालियाँ जटिल हैं और उनमें कई संगठन शामिल हैं, जिनकी मौजूदगी के पीछे ठोस कारण हैं। हमें उन बैंकों, भुगतान प्रदाताओं और अन्य मध्यस्थों के साथ काम करना और उनसे सीखना होगा, जो दशकों से इस क्षेत्र में सक्रिय हैं। वितरित लेजर प्रौद्योगिकी (DLT) गति, स्वायत्तता और अंतर-संचालनीयता के लिहाज़ से नए समाधान देती है, लेकिन यह हर चीज़ का एकमात्र विकल्प नहीं है। मौजूदा प्रणालियाँ कुछ परिस्थितियों में अच्छी तरह काम करती हैं और उनमें सुरक्षा उपाय, आर्थिक स्थिरता से जुड़ी व्यवस्थाएँ तथा नियामक और प्रशासनिक ढाँचे 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 बैंकिंग और भुगतान के मौजूदा बुनियादी ढाँचे जैसी कई चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा, जिनसे निपटने का तरीका पहले से मालूम है। मुझे नहीं लगता कि स्टेबलकॉइन किसी चीज़ की जगह पूरी तरह ले लेंगे। इसके बजाय, वे अन्य समाधानों की तुलना में बेहतर पहुँच, अधिक व्यापकता, कम लागत और बेहतर सुरक्षा वाले विकल्प दे सकते हैं। अंततः, हमें इन मध्यस्थों की ज़रूरत बनी रहेगी; लेकिन वैश्विक आर्थिक प्रणाली की दक्षता और क्षमता बढ़ाने के लिए हमें उनके साथ मिलकर काम करना चाहिए।

x402 Foundation और Agentic AI Foundation के वाणिज्य संबंधी काम में अपनी भागीदारी के आधार पर, अंतर-संचालनीयता की सबसे गंभीर कमियाँ आपको कहाँ दिखाई देती हैं? भुगतान का अनुरोध करने और उसका निपटान करने के तरीके पर सहमति बनाने के अलावा, अलग-अलग मंचों को एजेंट की पहचान, अधिकार और लेन-देन के इतिहास के बारे में क्या-क्या समझना ज़रूरी है?

मैं सबसे ज़्यादा यह देखना चाहूँगा कि ऐसी प्रणाली कैसे बनाई जाए जिससे उस व्यक्ति 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 उस अनुमति का प्रमाण कैसे रखता है। हमें एक मानकीकृत तरीका तय करना होगा, जिससे एजेंट यह बता सके कि वह कौन है, उसे अनुमति किसने दी है और उसे क्या करने की अनुमति है—ऐसे प्रारूप में जिसे कोई भी व्यापारी या विक्रेता पहचान और स्वीकार कर सके। जहाँ समाधान मौजूद हैं भी, वे बहुत बिखरे हुए हैं। यह तकनीकी मानकों के साथ-साथ सॉफ़्टवेयर से जुड़ी समस्या भी है।

इसके अलावा, स्वायत्त एजेंट-आधारित वाणिज्य को संभव बनाने के लिए हमें यह भी स्पष्ट रूप से तय करना होगा कि किस परिस्थिति में किसकी क्या जवाबदेही होगी। आवश्यकताओं और अनुमतियों का एक मानकीकृत समूह होना चाहिए, जिसे कोई व्यक्ति AI एजेंट को दे सके। इससे व्यापारी संभावित विनाशकारी वित्तीय नुकसान या दायित्व अपने ऊपर लिए बिना स्वायत्त एजेंटों से भुगतान स्वीकार कर सकेंगे। यह नियमन 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 करके आगे भेजें। एजेंटों के शामिल होने पर सुरक्षा की कमज़ोरियाँ और नियतात्मकता का अभाव चिंता का विषय बन जाते हैं। हमें यह जाँचने का तरीका चाहिए कि लेन-देन से पहले सही डेटा आगे भेजा जा रहा है, और अगर कुछ गड़बड़ हो जाए तो यह पता लगाने का भी कि क्या हुआ और कब हुआ।

भुगतान का अंतिम निपटान विक्रेताओं के लिए फ़ायदेमंद है, लेकिन जब कोई एजेंट ग़लत सेवा का ऑर्डर दे या सेवा प्रदाता उसे देने में विफल रहे, तो खरीदारों के पास शिकायत निवारण का रास्ता होना चाहिए। स्वायत्त वाणिज्य में रिफ़ंड, विवाद और नुक़सान की ज़िम्मेदारी कैसे तय होनी चाहिए, और कौन-से सुरक्षा उपाय स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट में होने चाहिए तथा कौन-से व्यावसायिक समझौतों में?

सबसे पहले, हमें इस संभावना को कम करना होगा कि एजेंट ग़लत सेवा का ऑर्डर ही दे दें। बेशक, ऐसा फिर भी होगा, लेकिन उपयोगकर्ताओं को अपनी जोखिम लेने की इच्छा के अनुसार सीमाएँ तय करने में सक्षम होना चाहिए। जब व्यापारी इन शर्तों की जाँच करके उनका पालन करते हैं, तो उन्हें भी सुरक्षा मिलनी चाहिए; और एजेंट को काम सौंपने वाला व्यक्ति जोखिम उठा रहा हो, तो व्यापारियों को उसके लिए ज़िम्मेदार नहीं ठहराया जाना चाहिए।

विवादों की ज़रूरत हमेशा बनी रहेगी। हालाँकि, जब कोई एजेंट मशीन की गति से और मानवीय निगरानी के बिना कार्रवाई करेगा, तो विवाद और जटिल हो जाएँगे। रिफ़ंड और विवादों से निपटने में व्यापारियों की जटिलता और लागत घटाने के लिए हमें जहाँ तक संभव हो, प्रक्रियाओं को स्वचालित करना चाहिए। हर चीज़ की मानकीकृत तरीके से स्वचालित जाँच संभव नहीं है, लेकिन ख़र्च की सीमा या लेन-देन की अधिकतम सीमा जैसी बातों की पुष्टि स्वचालित रूप से की जा सकती है।

इसके लिए हमें पूरे व्यावसायिक लेन-देन का अपरिवर्तनीय रिकॉर्ड और ऐसी जाँच चाहिए जिस पर सभी पक्ष भरोसा कर सकें और जिसकी पुष्टि कर सकें। हर ख़रीदारी मंच और व्यापारी के बीच परस्पर सत्यापित साझा डेटा तैयार करना व्यावहारिक विकल्प नहीं है। सार्वजनिक, सत्यापन योग्य और अपरिवर्तनीय साक्ष्य-रिकॉर्ड बनाए रखने के लिए DLT का इस्तेमाल कहीं अधिक व्यावहारिक विकल्प है।

जो चीज़ें नियतात्मक हैं और जिन्हें ऑन-चेन दर्ज किया जा सकता है, उन्हें ऐसा ही करना चाहिए। स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट के भीतर स्वचालित जाँच कराने की लागत लगभग नगण्य 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 में अपने काम के आधार पर, एजेंट-आधारित वाणिज्य के कौन-से उपयोग के मामले व्यापक और टिकाऊ व्यावसायिक अपनाव के सबसे करीब हैं? कौन-से साक्ष्य आपको यक़ीन दिलाएँगे कि व्यवसाय एजेंटों को पर्याप्त ख़र्च करने का भरोसा दे 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 ‘AI सहायक’ पेश कर रहे हैं, लेकिन कई मंच उतनी ही तेज़ी से व्यावसायिक लेन-देन रोकने के उपाय कर रहे हैं। कुछ व्यापारियों ने AI-संचालित ख़रीदारी की सुविधा दी है, लेकिन यह एक अलग-थलग पारिस्थितिकी तंत्र में है। आप केवल कुछ ख़ास AI एजेंटों के ज़रिए या किसी भुगतान प्रदाता के सीमित नेटवर्क के भीतर ही ख़रीदारी कर सकते हैं। यह वास्तविक, टिकाऊ और पूरी तरह विकसित समाधान नहीं, बल्कि अवधारणा का प्रमाण भर है। इसके अलावा, आप केवल ऐसी ‘प्रक्रिया में मानव की भागीदारी’ वाली लेन-देन प्रक्रिया पूरी कर सकते हैं, जिसमें हर चरण पर किसी व्यक्ति की निगरानी और मंज़ूरी हो।

वास्तव में उपयोगी एजेंट-आधारित वाणिज्य के उभरने के लिए ऐसी व्यवस्था चाहिए जिसमें एजेंट हर जगह खोज और लेन-देन कर सके तथा इंसानी उपयोगकर्ता को लगातार निगरानी रखने और ज़िम्मेदारी उठाने की ज़रूरत से मुक्त कर सके। तभी उपभोक्ताओं को नई तकनीक अपनाना आकर्षक लगेगा। अगर आप कुछ ख़ास परिस्थितियों में ही कुछ चीज़ें ख़रीद सकते हैं और प्रक्रिया में लगातार मानवीय हस्तक्षेप की ज़रूरत पड़ती है, तो AI एजेंट अपनाने लायक तकनीक बनने के बजाय बस शोर बढ़ाएँगे—ख़ासकर व्यावसायिक इस्तेमाल में।

मुझे यह देखकर यक़ीन होगा कि एजेंट-आधारित वाणिज्य काम कर रहा है: उपयोगी एजेंटों के पास ज़रूरी उपकरण हों और किसी ख़ास उद्योग में व्यावसायिक व्यवस्था के दोनों पक्षों पर 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 रास्ता खोजना चाहता है।

इस उद्योग में एजेंट-आधारित वाणिज्य तब उपयोगी साबित हो सकता है, जब व्यावसायिक समीकरण के दोनों पक्षों के कई बड़े खिलाड़ी तंत्रों या उपकरणों पर सहमत हों—जैसे वैज्ञानिक शोध के लिए बनाए गए प्रकाशन और ख़रीदारी मंच—और विक्रेता तथा खरीदार, जिनमें अनुसंधान एवं विकास (R&D) टीमें, फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियाँ और चिकित्सा प्रौद्योगिकी कंपनियाँ शामिल हैं, सार्थक लेन-देन करने में सक्षम हों। इसका अंतिम संकेत तब मिलेगा, जब हम इस व्यवस्था के परिणामस्वरूप वास्तविक उत्पादन में तेज़ी देखना शुरू करेंगे। उदाहरण के लिए, चिकित्सा उद्योग में इसका मतलब हो सकता है कि नई दवाएँ, उपकरण और नैदानिक जाँचें तेज़ी से विकसित हों और एजेंट-आधारित वाणिज्य से संभव हुए लेन-देन उस प्रगति में योगदान दें।

बेहतरीन बातचीत के लिए धन्यवाद। एजेंट-आधारित वाणिज्य और वितरित लेज़र बुनियादी ढाँचे के बारे में और जानने के इच्छुक पाठक Hedera पर जाएँ।