'क्लॉड' AI चैटबॉट बनाने वाली कंपनी एन्थ्रोपिक के CEO डारियो अमोदेई का कहना है कि उनके अनुसार एक दशक से भी कम समय में कैंसर, अल्जाइमर, हृदय रोग और मानसिक बीमारियां बीते कल की बातें हो जाएंगी. दुनिया की सबसे चर्चित और सबसे बड़ी AI कंपनियों में से एक के बॉस का यह बयान अहम है. उन्होंने जिन बीमारियों को लेकर यह पॉजिटिव उम्मीद जताई हैं वे लाखों परिवारों को प्रभावित करती हैं और इनमें से कुछ आज भी चिकित्सा जगत की सबसे कठिन चुनौतियों में से एक बनी हुई हैं.
अमोदेई ने कहा, "मुझे लगता है कि अगर हम इसे सही तरीके से करें, तो हम चमत्कारों का एक ऐसा दौर ला सकते हैं, जहां इंसानियत उन समस्याओं को सुलझा सकेगी जो हजारों सालों से अनसुलझी रही हैं."
अमोदेई AI को एक ऐसी तकनीक के रूप में देखते हैं, जो बॉयोलॉजिकल रिसर्च, नई दवाओं की खोज और चिकित्सा क्षेत्र की बड़ी उपलब्धियों की गति को काफी तेज कर सकती है.
डारियो अमोदेई अकेले नहीं हैं
अमोदेई अकेले नहीं हैं. एलन मस्क और गूगल के AI प्रमुख डेमिस हसाबिस जैसे अन्य AI लीडर्स भी उनके इस दावे से सहमत हैं. हसाबिस का मानना है कि AI की मदद से दवाओं की खोज में लगने वाले एक दशक के समय को घटाकर कुछ हफ्तों में बदला जा सकता है. इससे शायद बीमारियों का अंत हो सके या एक दशक के भीतर सभी बीमारियों का इलाज मिल जाए.
हसाबिस ने 'अल्फाफोल्ड' जैसी बड़ी उपलब्धियों का उदाहरण दिया है, जिसने 20 करोड़ से ज़्यादा प्रोटीन स्ट्रक्चर की मैपिंग की है. यह इस बात का सबूत है कि AI जो है वह बायोलॉजिकल रिसर्च की गति को बहुत तेजी से बढ़ा सकता है. हालांकि ध्यान रहे कि भले अल्फाफोल्ड एक वास्तविक वैज्ञानिक उपलब्धि है, लेकिन यह इस बात का सबूत नहीं है कि AI एक दशक के भीतर कैंसर, अल्जाइमर या अन्य जटिल बीमारियों का इलाज खोज सकता है.
एक्सपर्ट और दवा कंपनियों के CEO अभी आश्वस्त नहीं हैं
वर्टेक्स फार्मास्यूटिकल्स के एग्जीक्यूटिव चेयरमैन जेफ लेडेन ने इन टाइमलाइन्स को पूरी तरह बकवास करार दिया है. उन्होंने बताया कि वर्टेक्स ने लगभग 50 AI कंपनियों के साथ मिलकर 10,000 ड्रग कंपाउंड की जांच की, लेकिन उनमें से कोई भी अपने दम पर कोई कारगर दवा नहीं बना पाई. फार्मास्यूटिकल क्षेत्र के दिग्गजों का कहना है कि शुरुआती मॉलिक्यूल की खोज तेज करने से क्लिनिकल ट्रायल, रेगुलेटरी रिव्यू या जानवरों और इंसानों पर होने वाले बायोलॉजिकल ट्रायल से नहीं बचा जा सकता. दवा विकसित करने की 10 से 12 साल की लंबी प्रक्रिया में, यही चरण सबसे बड़ा हिस्सा होते हैं.
कंप्यूटर स्क्रीन पर किसी मॉलिक्यूल का अच्छा दिखना तो बस शुरुआत है. इसके बाद लैब्स, जानवरों और अंत में इंसानों पर क्लिनिकल ट्रायल करके यह साबित करना पड़ता है कि वह दवा सुरक्षित है और वास्तव में काम करती है. AI भले ही संभावित इलाज खोजने की प्रक्रिया को तेज कर दे, लेकिन यह इन जरूरी चरणों को पूरी तरह खत्म नहीं कर सकता.
संज्ञानात्मक वैज्ञानिक गैरी मार्कस और कार्डियोलॉजिस्ट व डिजिटल मेडिसिन विशेषज्ञ एरिक टोपोल जैसे आलोचकों का कहना है कि मौजूदा AI मॉडल में उस गहरी बायोलॉजिकल और कारण-संबंधी समझ की कमी है, जो किसी क्रांतिकारी इलाज को भरोसेमंद तरीके से खोजने के लिए जरूरी है. 2026 तक, AI द्वारा डिजाइन की गई कोई भी दवा पूरी तरह से क्लिनिकल उपयोग में नहीं आ पाई है.
चिकित्सा के क्षेत्र में ऐसी कई क्रांतियों का वादा किया गया था, जो कभी सच नहीं हुईं. 1970 के दशक में छेड़ा गया 'कैंसर के खिलाफ युद्ध' इसका एक उदाहरण है. विशेषज्ञों का मानना है कि इस तरह के बड़े-बड़े दावे जनता की उम्मीदों को उस स्तर तक बढ़ा सकते हैं, जिसे पूरा करना फिलहाल विज्ञान के लिए संभव नहीं है.
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