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    रूस ने बड़े फाउंडेशन मॉडल के लिए एआई फ्रेमवर्क को मंजूरी दी

    जुलाई 20, 2026
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    मॉस्को, रूस / RankWire.AI / – रूस की फेडरेशन काउंसिल ने 17 जुलाई को एक फ्रेमवर्क बिल को मंजूरी दी, जो बड़े कृत्रिम बुद्धिमत्ता फाउंडेशन मॉडल के विकास और उपयोग के लिए राष्ट्रीय नियम निर्धारित करता है। इस विधेयक में कानूनी परिभाषाएँ बनाई गई हैं, नियामक शक्तियाँ सौंपी गई हैं और योग्य घरेलू डेवलपर्स के लिए समर्थन स्थापित किया गया है। इसमें मॉडल नियंत्रण, डेटा भंडारण, उपयोगकर्ता सूचनाओं और एआई-जनित सामग्री के लिए आवश्यकताएँ भी निर्धारित की गई हैं। यह विधेयक 8 जुलाई को स्टेट ड्यूमा से पारित हो गया था और अब इसे लागू होने से पहले राष्ट्रपति की मंजूरी की आवश्यकता है।

    Russia approves AI framework for large foundation models
    रूस ने बड़े एआई मॉडल के लिए कानूनी ढांचा तैयार किया।

    इस विधेयक के अनुसार, एक बड़ा आधारभूत मॉडल वह सॉफ़्टवेयर है जो मानवीय क्षमता के समान स्तर पर अनेक बौद्धिक कार्य करता है। इस परिभाषा में वे प्रणालियाँ शामिल हैं जो किसी व्यक्ति द्वारा निर्धारित लक्ष्यों के आधार पर सूचना प्रदान करती हैं, निर्णय लेती हैं या परिणामों का पूर्वानुमान लगाती हैं। एक योग्य मॉडल में कम से कम 1 अरब पैरामीटर होने चाहिए। यह ढाँचा तकनीकी संप्रभुता, मानवाधिकार, व्यक्तिगत पसंद, सुरक्षा और रूसी कानून के अनुपालन से संबंधित सिद्धांत भी निर्धारित करता है।

    इस कानून में संप्रभु और राष्ट्रीय मॉडल की अलग-अलग श्रेणियां बनाई गई हैं। संप्रभु मॉडल रूसी कानूनी इकाई द्वारा निर्मित होना चाहिए और घरेलू नियंत्रण में रहना चाहिए। इसे रूस के भीतर स्थित डेटा केंद्रों का उपयोग करना होगा। डेवलपर्स को प्रशिक्षण और मूल मापदंडों सहित संपूर्ण विकास चक्र को दोहराने की तकनीकी क्षमता बनाए रखनी होगी। राष्ट्रीय मॉडल स्वामित्व और डेटा प्रसंस्करण के लिए समान नियमों का पालन करता है। हालांकि, इसमें खुले लाइसेंस के तहत वितरित विदेशी घटक शामिल हो सकते हैं।

    घरेलू मॉडलों को औपचारिक दर्जा प्राप्त हुआ

    सरकार योग्य आधारभूत मॉडल बनाने, तैनात करने या संचालित करने वाली कंपनियों के लिए सहायता उपाय निर्धारित कर सकती है। इन उपायों में प्रशिक्षण के लिए आवश्यक सरकारी डेटा तक पहुंच शामिल हो सकती है। कानून अधिकारियों को ऐसे क्षेत्र परिभाषित करने की अनुमति भी देता है जहां केवल संप्रभु या राष्ट्रीय मॉडल ही संचालित हो सकते हैं। यह शक्ति सरकारी सूचना प्रणालियों और अन्य संवेदनशील क्षेत्रों पर भी लागू होती है। रक्षा, सुरक्षा, सार्वजनिक व्यवस्था और संपत्ति संरक्षण के लिए अलग-अलग कानून और राष्ट्रपति के आदेश नियम निर्धारित कर सकते हैं।

    वेबसाइटों, एप्लिकेशनों और सोशल प्लेटफॉर्मों के संचालकों को एक नए कंटेंट नियम का सामना करना पड़ रहा है। जिन सेवाओं के प्रतिदिन 500,000 से अधिक उपयोगकर्ता हैं, उन्हें AI द्वारा निर्मित ऑडियो या विज़ुअल सामग्री को चिह्नित करने के लिए एक टूल उपलब्ध कराना होगा। यह नियम उपयोगकर्ताओं को योग्य सामग्री में सूचनात्मक नोटिस जोड़ने का विकल्प देता है। डेवलपर और उपयोगकर्ता सेवा समझौतों के माध्यम से लेबल प्रारूप निर्धारित करेंगे। प्लेटफॉर्मों को हर आइटम को स्वचालित रूप से लेबल करना अनिवार्य नहीं है, लेकिन उन्हें यह तकनीकी विकल्प प्रदान करना होगा।

    कॉपीराइट और कार्यान्वयन नियम आकार ले रहे हैं

    एआई सेवा प्रदाताओं को उपयोगकर्ताओं को यह बताना होगा कि उत्पन्न सामग्री के अधिकार किसके पास हैं। उन्हें उपयोग की शर्तों और यह भी स्पष्ट करना होगा कि क्या उपयोगकर्ता सामग्री को स्थानांतरित कर सकते हैं। विधेयक में मशीन लर्निंग के लिए उपयोग किए जाने वाले कॉपीराइट कार्यों को अलग से संबोधित किया गया है। यह निष्कर्षण, तुलना, वर्गीकरण और पैटर्न पहचान के लिए विश्लेषण को वैध मानता है, बशर्ते डेवलपर्स ने कानूनी रूप से पहुंच प्राप्त की हो। प्रशिक्षण में संरक्षित कार्यों का उपयोग तब किया जा सकता है जब किसी ने भी उन तकनीकी प्रतिबंधों को दरकिनार नहीं किया हो जो सामग्री तक पहुंच को सीमित करते हैं।

    राष्ट्रपति द्वारा विधेयक पर हस्ताक्षर और प्रकाशन होने पर अधिकांश प्रावधान 1 सितंबर, 2026 से लागू होने की उम्मीद है। घरेलू मॉडल की स्थिति, विकासकर्ताओं के कर्तव्य, सामग्री अंकन और बौद्धिक संपदा संबंधी नियम 1 मार्च, 2027 से लागू होंगे। मौजूदा प्रणालियों को 1 सितंबर, 2032 तक संक्रमणकालीन अवधि दी गई है, जिसके दौरान उनका डेटा प्रसंस्करण और भंडारण रूस के भीतर ही रहेगा। राष्ट्रपति की स्वीकृति और आधिकारिक प्रकाशन होने तक, यह विधेयक एक स्वीकृत विधेयक बना रहेगा, न कि अधिनियमित संघीय कानून।

    रूस ने बड़े फाउंडेशन मॉडल के लिए एआई फ्रेमवर्क को मंजूरी दी – यह पोस्ट यूएई गजट: यूएई के दैनिक परिवर्तन रिकॉर्ड में सबसे पहले प्रकाशित हुई।

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