गुमनाम गैर-व्यक्तिगत डेटा वर्गीकरण पर सरकार की पहल
भारत सरकार अमेरिका और ब्रिटेन में प्रयुक्त प्रणालियों की तरह , गुमनाम, गैर-व्यक्तिगत डेटा के लिए एक औपचारिक वर्गीकरण प्रणाली अपनाने पर विचार कर रही है। इस रणनीति का उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए सार्वजनिक डेटा की उपलब्धता को सुगम बनाना है।
उद्देश्य और संभावित लाभ
- गैर-व्यक्तिगत डेटा की संवेदनशीलता की माप।
- सार्वजनिक क्षेत्र के डेटा को निजी क्षेत्र के लिए खोलना, जिसमें शामिल हैं:
- गुमनाम सामूहिक भूमि स्वामित्व पैटर्न।
- ऐतिहासिक मौसम के आंकड़े।
- यातायात गतिविधि डेटा।
- समेकित उद्योग डेटा।
- नए उत्पादों और सेवाओं को विकसित करने के लिए AI मॉडल के प्रशिक्षण में तकनीकी कंपनियों का समर्थन करना।
उद्योग प्रतिक्रिया और सरकारी विचार
- डेटा के रणनीतिक और आर्थिक महत्व के आधार पर स्तरीय वर्गीकरण अपनाने के लिए तकनीकी उद्योग निकायों से कई सुझाव मिले।
- अमेरिका और ब्रिटेन के ढाँचों के साथ तुलना:
- अमेरिका नियंत्रित अवर्गीकृत सूचना ढांचे का उपयोग करता है।
- ब्रिटेन तीन मुख्य स्तरों वाली सरकारी सुरक्षा वर्गीकरण नीति का उपयोग करता है।
नीति आयोग की सिफारिशें
- गोपनीयता टैग और गुणवत्ता प्रमाणपत्र के साथ प्रमाणित गैर-व्यक्तिगत डेटा के लिए बाज़ार का निर्माण।
- वित्तीय सेवाओं, ऑटोमोटिव, विनिर्माण और फार्मास्यूटिकल्स के लिए क्षेत्र-विशिष्ट डेटा प्लेटफॉर्म का विकास।
- संभावित अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
- उत्पादन और आपूर्ति श्रृंखला डेटा विनिमय के लिए एक खुला विनिर्माण डेटा ग्रिड।
- एआई-संचालित दवा खोज के लिए एक एकीकृत राष्ट्रीय जीनोमिक्स डेटासेट।
