ਯੂਨਾਈਟਿਡ ਕਿੰਗਡਮ ਸਰਕਾਰ ਅਤੇ ਭਾਰਤ ਦੀ ਸੈਲੂਲਰ ਓਪਰੇਟਰਜ਼ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ (COAI) ਨੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਟੈਲੀਕਾਮ ਫਰਾਡ (ਧੋਖਾਧੜੀ) ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਭਾਰਤੀ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਨੇ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ 24.4 ਬਿਲੀਅਨ ਸਪੈਮ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਸੁਨੇਹੇ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਹਨ—ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਮਾਤਰਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਰਿਵਿਊ ਟੀਮ ਨਹੀਂ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ।
ਇਹ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਦੋਵੇਂ ਦੇਸ਼ ਅਜਿਹੇ ਸਕੈਮਾਂ ਨਾਲ ਘਿਰੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜੋ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੰਪਰਕਾਂ ਦਾ ਰੂਪ ਧਾਰਨ ਕਰਨ ਲਈ AI-ਨਿਰਮਿਤ ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਰਵਾਇਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਪੁਲਿਸਿੰਗ ਨੂੰ ਬੇਕਾਰ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਪੀੜਤ ਅਕਸਰ ਪੈਸੇ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਚੋਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਘਟਨਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਕੇ, ਯੂਕੇ ਸੰਗਠਿਤ ਅਪਰਾਧ ਦੀਆਂ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਤਜਰਬਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਾਰਤ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸ਼ੱਕੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਯੋਜਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ
ਸਮਝੌਤੇ ਦਾ ਮੈਮੋਰੰਡਮ ਤਿੰਨ ਖੇਤਰਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ:
- ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਲਈ AI – ਮਸ਼ੀਨ-ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੈਰੀਅਰ ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਧਾਰਨ ਕਾਲ-ਰੂਟਿੰਗ ਜਾਂ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਲਚਕੀਲੇਪਨ ਲਈ AI – ਅਜਿਹੇ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਰਿਸਪਾਂਸ ਲੂਪ ਬਣਾਉਣਾ ਜੋ ਖਤਰੇ ਵਾਲੇ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਕੁਆਰੰਟੀਨ ਕਰ ਸਕਣ ਜਾਂ ਮਾਲੀਸ਼ੀਅਸ (ਹਾਨੀਕਾਰਕ) ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਫੈਲਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਲਾਕ ਕਰ ਸਕਣ।
- ਨਾਗਰਿਕ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ AI – ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਲਰਟ ਅਤੇ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਭੇਜਣਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੀਪ-ਫੇਕ ਕਾਲਾਂ ਜਾਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ "ਘਟਨਾ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ" ਦੇ ਰਵੱਈਏ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਸਰਗਰਮ ਨਿਗਰਾਨੀ (proactive monitoring) ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਪੈਟਰਨ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਸਕੈਮ ਸਿਗਨੇਚਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਬਲਾਕ ਜਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀ ਜਾਰੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਭਾਵੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ
ਆਲੋਚਕਾਂ ਨੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵਾਂ ਨਿਯਮਤ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ (regulatory regimes) ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਪਸਾਰ ਨਿੱਜਤਾ (privacy) ਸੰਬੰਧੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ ਕਾਲ-ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਸਰਹੱਦਾਂ ਪਾਰ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਧੋਖਾਧੜੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਨਿਕਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਫੈਸਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਪਛਾਣ (false positives) ਦਾ ਖਤਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਜਾਇਜ਼ ਸੰਚਾਰ ਵਿੱਚ ਵਿਘਨ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ
ਇਸ ਦਾ ਲਾਗੂ ਹੋਣਾ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਕੇ ਦੀ ਫਰਾਡ-ਰੋਕਥਾਮ ਮਾਹਰਤਾ ਭਾਰਤ ਦੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜੁੜਦੀ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਪੈਮ ਕਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਸਕੈਮ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਰਫਤਾਰ ਰਾਹੀਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਹਿਯੋਗ ਕਾਮਯਾਬ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ ਵੀ ਇਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ: AI ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟੈਲੀਕਾਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਯੂਕੇ-ਭਾਰਤ ਭਾਈਵਾਲੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਟੈਲੀਕਮ ਫਰਾਡ ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਢਾਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਨਿੱਜਤਾ ਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੋਵੇਗਾ।