CURRENT AFFAIRS – 13/09/2024

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CURRENT AFFAIRS – 13/09/2024

CURRENT AFFAIRS – 13/09/2024

‘Mission Mausam’ to boost radar network to seed, tweak clouds / ‘मिशन मौसम’ रडार नेटवर्क को बढ़ावा देगा, ताकि बादलों को सींचा और उनमें सुधार लाया जा सके

Syllabus : Prelims Fact

Source : The Hindu

Mission Mausam is a ₹2,000-crore initiative by the Ministry of Earth Sciences to upgrade India’s weather forecasting capabilities, including installing new radars and advanced weather instruments.

It also aims to enhance research on cloud simulation and weather modification techniques like cloud seeding.

Mission Mausam:

Objective: To upgrade India’s weather forecasting infrastructure and enhance understanding of weather modification techniques.
Budget: ₹2,000 crore, cleared by the Cabinet.
Nodal Body: Ministry of Earth Sciences (MoES).
Duration: First tranche until 2026.
Key Equipment: Plans to install up to 60 weather radars, 15 wind profilers, and 15 radiosondes for monitoring atmospheric conditions.
Cloud Simulation: A cloud-simulation chamber will be set up at the Indian Institute of Tropical Meteorology, Pune, to improve rain-cloud modelling.
Weather Modification: The mission aims to conduct research on cloud-seeding and reducing lightning risk by modifying clouds.
Radar Infrastructure: India currently has 39 weather radars (1 for every 432 km) compared to 160 in the U.S. (1 for every 154 km), highlighting the need for expansion.
Significance: Improved data collection for more accurate weather forecasts and potential future weather interventions.

‘मिशन मौसम’ रडार नेटवर्क को बढ़ावा देगा, ताकि बादलों को सींचा और उनमें सुधार लाया जा सके

मिशन मौसम, पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय द्वारा भारत की मौसम पूर्वानुमान क्षमताओं को उन्नत करने के लिए ₹2,000 करोड़ की पहल है, जिसमें नए रडार और उन्नत मौसम उपकरण स्थापित करना शामिल है।

इसका उद्देश्य क्लाउड सिमुलेशन और क्लाउड सीडिंग जैसी मौसम संशोधन तकनीकों पर शोध को बढ़ाना भी है।

मिशन मौसम:

उद्देश्य: भारत के मौसम पूर्वानुमान के बुनियादी ढांचे को उन्नत करना और मौसम संशोधन तकनीकों की समझ को बढ़ाना।
बजट: ₹2,000 करोड़, कैबिनेट द्वारा स्वीकृत।
नोडल निकाय: पृथ्वी विज्ञान मंत्रालय (MoES)।
अवधि: पहला भाग 2026 तक।
मुख्य उपकरण: वायुमंडलीय स्थितियों की निगरानी के लिए 60 मौसम रडार, 15 पवन प्रोफाइलर और 15 रेडियोसॉन्ड स्थापित करने की योजना है।
क्लाउड सिमुलेशन: बारिश-बादल मॉडलिंग में सुधार के लिए भारतीय उष्णकटिबंधीय मौसम विज्ञान संस्थान, पुणे में एक क्लाउड-सिमुलेशन कक्ष स्थापित किया जाएगा।
मौसम संशोधन: मिशन का उद्देश्य क्लाउड-सीडिंग पर शोध करना और बादलों को संशोधित करके बिजली के जोखिम को कम करना है।
रडार अवसंरचना: भारत में वर्तमान में 39 मौसम रडार (प्रत्येक 432 किमी पर 1) हैं, जबकि अमेरिका में 160 (प्रत्येक 154 किमी पर 1) हैं, जो विस्तार की आवश्यकता को दर्शाता है। महत्व: अधिक सटीक मौसम पूर्वानुमान और संभावित भविष्य के मौसम हस्तक्षेपों के लिए बेहतर डेटा संग्रह।

A 16-point document on judicial values was adopted by SC in 1997 / न्यायिक मूल्यों पर 16-सूत्रीय दस्तावेज़ को 1997 में सुप्रीम कोर्ट ने अपनाया था

Syllabus : Prelims Fact

Source : The Hindu

On The 16-Point Document on Judicial Values, adopted by the Supreme Court in 1997, outlines ethical conduct for judges, emphasising impartiality, dignity, and independence.

It aims to maintain public confidence and probity in judicial interactions, reinforcing judiciary integrity.

16-Point Document on Judicial Values (Restatement of Values of Judicial Life):

Adopted by the Supreme Court in a Full Court Meeting on May 7, 1997.
Serves as a guide for the expected conduct of Supreme Court and High Court judges.
Emphasises impartiality in judicial conduct.
Judges should maintain a degree of aloofness consistent with the dignity of their office.
Public confidence must be maintained through probity in interactions with other constitutional functionaries.
A judge’s behaviour must reaffirm faith in the impartiality of the judiciary.
Judges are advised to avoid any act that erodes credibility in public perception.
Judges are to be conscious of being under public scrutiny.
Avoid actions or omissions that are unbecoming of their high office.
No official or personal acts should compromise judicial independence.
Judicial conduct should uphold the separation of powers between the Executive and Judiciary.
It is an illustrative guide, not exhaustive.
Highlights the need for public esteem in the judiciary.

न्यायिक मूल्यों पर 16-सूत्रीय दस्तावेज़ को 1997 में सुप्रीम कोर्ट ने अपनाया था

1997 में सर्वोच्च न्यायालय द्वारा अपनाए गए न्यायिक मूल्यों पर 16 सूत्री दस्तावेज़ में न्यायाधीशों के लिए नैतिक आचरण की रूपरेखा दी गई है, जिसमें निष्पक्षता, गरिमा और स्वतंत्रता पर जोर दिया गया है।

इसका उद्देश्य न्यायिक बातचीत में जनता का विश्वास और ईमानदारी बनाए रखना है, जिससे न्यायपालिका की ईमानदारी को बल मिलता है।

न्यायिक मूल्यों पर 16 सूत्री दस्तावेज़ (न्यायिक जीवन के मूल्यों का पुनर्कथन):

7 मई, 1997 को पूर्ण न्यायालय की बैठक में सर्वोच्च न्यायालय द्वारा अपनाया गया।
यह सर्वोच्च न्यायालय और उच्च न्यायालय के न्यायाधीशों के अपेक्षित आचरण के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करता है।
न्यायिक आचरण में निष्पक्षता पर जोर देता है।
न्यायाधीशों को अपने पद की गरिमा के अनुरूप एक हद तक अलगाव बनाए रखना चाहिए।
अन्य संवैधानिक पदाधिकारियों के साथ बातचीत में ईमानदारी के माध्यम से जनता का विश्वास बनाए रखा जाना चाहिए।
न्यायाधीश के व्यवहार से न्यायपालिका की निष्पक्षता में विश्वास की पुष्टि होनी चाहिए।
न्यायाधीशों को सलाह दी जाती है कि वे ऐसा कोई भी कार्य न करें जिससे जनता की धारणा में विश्वसनीयता कम हो।
न्यायाधीशों को सार्वजनिक जांच के प्रति सचेत रहना चाहिए।
ऐसे कार्यों या चूकों से बचें जो उनके उच्च पद के लिए अनुचित हों।
किसी भी आधिकारिक या व्यक्तिगत कार्य से न्यायिक स्वतंत्रता से समझौता नहीं होना चाहिए।
न्यायिक आचरण को कार्यपालिका और न्यायपालिका के बीच शक्तियों के पृथक्करण को बनाए रखना चाहिए।
यह एक उदाहरणात्मक मार्गदर्शिका है, संपूर्ण नहीं।
न्यायपालिका में सार्वजनिक सम्मान की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है।

What does dissolution of SCoS entail ? / SCoS के विघटन का क्या मतलब है?

Syllabus : GS 2 : Indian Polity

Source : The Hindu

The Union Ministry dissolved the Standing Committee on Statistics (SCoS) due to overlapping roles with the new Steering Committee.

This shift aims to address census delays and improve data reliability, as outdated 2011 census data is impacting policy decisions and public schemes.

Dissolution of the Standing Committee on Statistics (SCoS)

The Union Ministry of Statistics and Programme Implementation dissolved the 14-member SCoS, headed by Pronab Sen, former chief statistician of India.
The Ministry cited overlapping functions with the Steering Committee for National Sample Surveys, headed by Rajeeva Laxman Karandikar, as the reason for dismantling the SCoS.
Sen revealed that SCoS members had questioned delays in conducting the census but were not given specific reasons for the committee’s dissolution.

Key Responsibilities of Standing Committee on Statistics (SCoS)

Advised the Centre on survey methodologies, including sampling designs, survey instruments, and tabulation plans.
Provided guidance on conducting pilot surveys, pre-testing, identifying data gaps, and additional data requirements.
Offered technical advice to both Central and State agencies for conducting surveys.

Role of the New Steering Committee

The new Steering Committee has 17 members, including retained members from SCoS and additional officials.
Its responsibilities include reviewing methodologies, sampling designs, and survey instruments for National Sample Surveys.
The Committee’s role is similar to that of SCoS, but with more official members.

Pressure for a New Census

Academics and policymakers demand a new census as outdated 2011 data affects schemes like the National Food Security Act.
The Opposition questions employment and unemployment figures and calls for reliable, up-to-date census data.
The census provides crucial State and sub-district-level data on education and employment.

Flaws in Administrative Data

Government data from EPFO, ESIC, and RBI’s KLEMS database is seen as biassed and threshold-based.
There are concerns that administrative data reflects government intentions and lacks analytical rigour.
Survey-based data, like the census, has universal coverage and greater reliability.

Urgency of the Next Census

India’s last census was in 2011, and the 2021 census has been delayed due to COVID-19.
Economists argue that relying on 2011 data negatively impacts decision-making, urging the government to conduct the next census soon.

SCoS के विघटन का क्या मतलब है?

केंद्रीय मंत्रालय ने नई संचालन समिति के साथ ओवरलैपिंग भूमिकाओं के कारण सांख्यिकी पर स्थायी समिति (एससीओएस) को भंग कर दिया।

इस बदलाव का उद्देश्य जनगणना में देरी को दूर करना और डेटा की विश्वसनीयता में सुधार करना है, क्योंकि 2011 की जनगणना के पुराने डेटा नीतिगत निर्णयों और सार्वजनिक योजनाओं को प्रभावित कर रहे हैं।

सांख्यिकी पर स्थायी समिति (SCoS) का विघटन

केंद्रीय सांख्यिकी और कार्यक्रम कार्यान्वयन मंत्रालय ने भारत के पूर्व मुख्य सांख्यिकीविद् प्रणब सेन की अध्यक्षता वाली 14 सदस्यीय SCoS को भंग कर दिया।
मंत्रालय ने SCoS को भंग करने का कारण राजीव लक्ष्मण करंदीकर की अध्यक्षता वाली राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षण संचालन समिति के साथ ओवरलैपिंग कार्यों का हवाला दिया।
डॉ. सेन ने खुलासा किया कि SCoS के सदस्यों ने जनगणना के संचालन में देरी पर सवाल उठाए थे, लेकिन समिति के विघटन के लिए उन्हें कोई विशेष कारण नहीं बताया गया।

सांख्यिकी पर स्थायी समिति (SCoS) की प्रमुख जिम्मेदारियाँ

सैंपलिंग डिज़ाइन, सर्वेक्षण उपकरण और सारणीकरण योजनाओं सहित सर्वेक्षण पद्धतियों पर केंद्र को सलाह दी।
पायलट सर्वेक्षण करने, पूर्व-परीक्षण करने, डेटा अंतराल की पहचान करने और अतिरिक्त डेटा आवश्यकताओं पर मार्गदर्शन प्रदान किया।
सर्वेक्षण करने के लिए केंद्रीय और राज्य दोनों एजेंसियों को तकनीकी सलाह दी।

नई संचालन समिति की भूमिका

नई संचालन समिति में 17 सदस्य हैं, जिनमें SCoS के बनाए गए सदस्य और अतिरिक्त अधिकारी शामिल हैं।
इसकी जिम्मेदारियों में राष्ट्रीय नमूना सर्वेक्षणों के लिए कार्यप्रणाली, नमूना डिजाइन और सर्वेक्षण उपकरणों की समीक्षा करना शामिल है।
समिति की भूमिका SCoS के समान है, लेकिन इसमें अधिक आधिकारिक सदस्य हैं।

नई जनगणना के लिए दबाव

शिक्षाविद और नीति निर्माता नई जनगणना की मांग कर रहे हैं क्योंकि 2011 के पुराने डेटा राष्ट्रीय खाद्य सुरक्षा अधिनियम जैसी योजनाओं को प्रभावित करते हैं।
विपक्ष रोजगार और बेरोजगारी के आंकड़ों पर सवाल उठाता है और विश्वसनीय, अद्यतन जनगणना डेटा की मांग करता है।
जनगणना शिक्षा और रोजगार पर महत्वपूर्ण राज्य और उप-जिला-स्तरीय डेटा प्रदान करती है।

प्रशासनिक डेटा में खामियां

EPFO, ESIC और RBI के KLEMS डेटाबेस से सरकारी डेटा पक्षपाती और सीमा-आधारित माना जाता है।
ऐसी चिंताएँ हैं कि प्रशासनिक डेटा सरकारी इरादों को दर्शाता है और इसमें विश्लेषणात्मक कठोरता का अभाव है।
जनगणना की तरह सर्वेक्षण-आधारित डेटा में सार्वभौमिक कवरेज और अधिक विश्वसनीयता है।

अगली जनगणना की तात्कालिकता

भारत की पिछली जनगणना 2011 में हुई थी, और 2021 की जनगणना COVID-19 के कारण विलंबित हो गई है।
अर्थशास्त्रियों का तर्क है कि 2011 के आंकड़ों पर निर्भर रहने से निर्णय लेने पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है, इसलिए उन्होंने सरकार से अगली जनगणना शीघ्र कराने का आग्रह किया है।

Dark patterns pose a growing concern in India’s digital landscape / डार्क पैटर्न भारत के डिजिटल परिदृश्य में बढ़ती चिंता का विषय है

Syllabus : GS 3 : Science and Technology

Source : The Hindu

Dark patterns in digital design manipulate users into unwanted actions, eroding trust and risking legal repercussions.

With India’s e-commerce boom, the Department of Consumer Affairs has issued new guidelines to counter these practices, reflecting global efforts to enforce ethical standards.

Analysis of the news:

What are Dark Patterns?

Dark patterns are deceptive design practices used in websites and apps to manipulate users into making decisions they might not have otherwise made.These tactics exploit psychological tendencies and often involve misleading information, hidden fees, or confusing navigation.
Common examples include creating false urgency, making subscription cancellations difficult to find, and using misleading language to trick users.

Concerns Posed by Dark Patterns

Consumer Manipulation: Dark patterns exploit psychological biases to push users into actions they did not intend, such as signing up for unwanted services or sharing personal information.
Undermining Trust: These deceptive practices erode trust in digital platforms and online transactions, potentially leading to lower customer loyalty and increased negative perceptions of businesses.
Legal and Ethical Risks: Companies using dark patterns face legal risks under consumer protection laws. In India, such practices fall under ‘unfair trade practices’ as per the Consumer Protection Act, 2019.
Impact on Market Position: Businesses relying on dark patterns risk fines, legal actions, and damage to their reputation, which can affect their market position and competitiveness.

Way Forward

Adopt Ethical Design Practices: Businesses should prioritise transparency by designing user-friendly interfaces with clear information on subscription terms and easy options for opting out or cancelling services.
Educate Designers and Developers: Incorporate ethics into design training to ensure professionals consider the broader impact of their work and avoid employing manipulative tactics.
Strengthen Regulations: Regulatory bodies should enforce guidelines that prevent dark patterns, including mandatory disclosures, penalties for non-compliance, and regular audits to ensure adherence.
Empower Consumers: Use technological solutions like browser extensions and plug-ins to detect and warn users about potential dark patterns. Consumer advocacy groups should educate users about their rights and encourage reporting of unethical practices.
International Collaboration: Learn from global regulations such as the EU’s Digital Services Act and GDPR to shape and enhance national guidelines against dark patterns.

डार्क पैटर्न भारत के डिजिटल परिदृश्य में बढ़ती चिंता का विषय है

डिजिटल डिज़ाइन में डार्क पैटर्न उपयोगकर्ताओं को अवांछित कार्यों के लिए प्रेरित करते हैं, जिससे विश्वास कम होता है और कानूनी नतीजों का जोखिम होता है।

भारत में ई-कॉमर्स के बढ़ते चलन के साथ, उपभोक्ता मामलों के विभाग ने इन प्रथाओं का मुकाबला करने के लिए नए दिशा-निर्देश जारी किए हैं, जो नैतिक मानकों को लागू करने के वैश्विक प्रयासों को दर्शाते हैं।

समाचार का विश्लेषण:

डार्क पैटर्न क्या हैं?

डार्क पैटर्न भ्रामक डिज़ाइन प्रथाएँ हैं जिनका उपयोग वेबसाइटों और ऐप्स में उपयोगकर्ताओं को ऐसे निर्णय लेने के लिए प्रेरित करने के लिए किया जाता है जो वे अन्यथा नहीं ले सकते थे। ये रणनीतियाँ मनोवैज्ञानिक प्रवृत्तियों का शोषण करती हैं और अक्सर भ्रामक जानकारी, छिपी हुई फीस या भ्रमित करने वाले नेविगेशन को शामिल करती हैं।
सामान्य उदाहरणों में झूठी तात्कालिकता पैदा करना, सदस्यता रद्द करना मुश्किल बनाना और उपयोगकर्ताओं को धोखा देने के लिए भ्रामक भाषा का उपयोग करना शामिल है।

डार्क पैटर्न द्वारा उत्पन्न चिंताएँ

उपभोक्ता हेरफेर: डार्क पैटर्न उपयोगकर्ताओं को उन कार्यों में धकेलने के लिए मनोवैज्ञानिक पूर्वाग्रहों का फायदा उठाते हैं जो वे नहीं चाहते थे, जैसे कि अवांछित सेवाओं के लिए साइन अप करना या व्यक्तिगत जानकारी साझा करना।
विश्वास को कम करना: ये भ्रामक प्रथाएँ डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म और ऑनलाइन लेन-देन में विश्वास को कम करती हैं, जिससे संभावित रूप से ग्राहक वफादारी कम होती है और व्यवसायों की नकारात्मक धारणाएँ बढ़ती हैं।
कानूनी और नैतिक जोखिम: डार्क पैटर्न का उपयोग करने वाली कंपनियों को उपभोक्ता संरक्षण कानूनों के तहत कानूनी जोखिमों का सामना करना पड़ता है। भारत में, उपभोक्ता संरक्षण अधिनियम, 2019 के अनुसार ऐसी प्रथाएँ ‘अनुचित व्यापार प्रथाओं’ के अंतर्गत आती हैं।
बाजार की स्थिति पर प्रभाव: डार्क पैटर्न पर निर्भर रहने वाले व्यवसायों को जुर्माना, कानूनी कार्रवाई और उनकी प्रतिष्ठा को नुकसान होने का जोखिम होता है, जो उनकी बाजार स्थिति और प्रतिस्पर्धात्मकता को प्रभावित कर सकता है।

आगे की राह

नैतिक डिजाइन प्रथाओं को अपनाएँ: व्यवसायों को सदस्यता शर्तों पर स्पष्ट जानकारी और सेवाओं को ऑप्ट आउट या रद्द करने के आसान विकल्पों के साथ उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस डिज़ाइन करके पारदर्शिता को प्राथमिकता देनी चाहिए।
डिजाइनरों और डेवलपर्स को शिक्षित करें: यह सुनिश्चित करने के लिए कि पेशेवर अपने काम के व्यापक प्रभाव पर विचार करें और जोड़-तोड़ करने वाली रणनीति अपनाने से बचें, डिजाइन प्रशिक्षण में नैतिकता को शामिल करें।
विनियमों को मजबूत करें: नियामक निकायों को अनिवार्य प्रकटीकरण, गैर-अनुपालन के लिए दंड और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए नियमित ऑडिट सहित डार्क पैटर्न को रोकने वाले दिशा-निर्देश लागू करने चाहिए।
उपभोक्ताओं को सशक्त बनाएँ: संभावित डार्क पैटर्न का पता लगाने और उपयोगकर्ताओं को चेतावनी देने के लिए ब्राउज़र एक्सटेंशन और प्लग-इन जैसे तकनीकी समाधानों का उपयोग करें। उपभोक्ता वकालत समूहों को उपयोगकर्ताओं को उनके अधिकारों के बारे में शिक्षित करना चाहिए और अनैतिक प्रथाओं की रिपोर्टिंग को प्रोत्साहित करना चाहिए।
अंतर्राष्ट्रीय सहयोग: डार्क पैटर्न के खिलाफ राष्ट्रीय दिशा-निर्देशों को आकार देने और बढ़ाने के लिए यूरोपीय संघ के डिजिटल सेवा अधिनियम और जीडीपीआर जैसे वैश्विक नियमों से सीखें।

SpaceX Polaris Dawn Mission / स्पेसएक्स पोलारिस डॉन मिशन

Term In News

Jared Isaacman and the SpaceX Polaris Dawn crew have achieved a historic milestone with the first private spacewalk by non-professional astronauts.

This groundbreaking event underscores the growing role of private individuals in space exploration and commercial space travel.

SpaceX Polaris Dawn Mission:

Mission Overview: SpaceX Polaris Dawn is a private space mission focusing on pioneering advanced spacewalks and high-altitude scientific experiments.
Crew: The mission is led by Jared Isaacman, a private astronaut and space entrepreneur, along with other non-professional astronauts.
Historic Achievement: It marks the first spacewalk conducted by non-professional astronauts, showcasing advancements in private space exploration.
Objectives: Key objectives include conducting scientific research in microgravity, testing new space technologies, and expanding the capabilities of private space missions.
Spacecraft: The mission uses a SpaceX Crew Dragon spacecraft, known for its reliability and advanced technology.
Significance: Polaris Dawn represents a significant milestone in the democratisation of space travel and commercial space exploration.

स्पेसएक्स पोलारिस डॉन मिशन

जेरेड इसाकमैन और स्पेसएक्स पोलारिस डॉन क्रू ने गैर-पेशेवर अंतरिक्ष यात्रियों द्वारा पहली निजी स्पेसवॉक के साथ एक ऐतिहासिक उपलब्धि हासिल की है।

यह अभूतपूर्व घटना अंतरिक्ष अन्वेषण और वाणिज्यिक अंतरिक्ष यात्रा में निजी व्यक्तियों की बढ़ती भूमिका को रेखांकित करती है।

स्पेसएक्स पोलारिस डॉन मिशन:

मिशन अवलोकन: स्पेसएक्स पोलारिस डॉन एक निजी अंतरिक्ष मिशन है जो उन्नत स्पेसवॉक और उच्च-ऊंचाई वाले वैज्ञानिक प्रयोगों पर ध्यान केंद्रित करता है।
चालक दल: इस मिशन का नेतृत्व निजी अंतरिक्ष यात्री और अंतरिक्ष उद्यमी जेरेड इसाकमैन द्वारा किया जा रहा है, साथ ही अन्य गैर-पेशेवर अंतरिक्ष यात्री भी इस मिशन का नेतृत्व कर रहे हैं।
ऐतिहासिक उपलब्धि: यह गैर-पेशेवर अंतरिक्ष यात्रियों द्वारा किया गया पहला स्पेसवॉक है, जो निजी अंतरिक्ष अन्वेषण में प्रगति को दर्शाता है।
उद्देश्य: मुख्य उद्देश्यों में माइक्रोग्रैविटी में वैज्ञानिक अनुसंधान करना, नई अंतरिक्ष प्रौद्योगिकियों का परीक्षण करना और निजी अंतरिक्ष मिशनों की क्षमताओं का विस्तार करना शामिल है।
अंतरिक्ष यान: मिशन स्पेसएक्स क्रू ड्रैगन अंतरिक्ष यान का उपयोग करता है, जो अपनी विश्वसनीयता और उन्नत तकनीक के लिए जाना जाता है।
महत्व: पोलारिस डॉन अंतरिक्ष यात्रा और वाणिज्यिक अंतरिक्ष अन्वेषण के लोकतंत्रीकरण में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है।

Health care using AI is bold, but much caution first / AI का उपयोग करके स्वास्थ्य सेवा साहसिक है, लेकिन पहले बहुत सावधानी बरतनी होगी

Editorial Analysis: Syllabus : GS 2 : Social Justice – Health

Source : The Hindu

Context :

The article discusses the ambitious goal of implementing AI-powered primary health care in India, highlighting the potential benefits and challenges.
It emphasises concerns over AI’s limitations, ethical issues, data privacy, and the need for a human-centric approach in health care, while calling for a cautious and measured implementation strategy.

AI in Primary Health Care: Ambitious but Complex Undertaking

Recent news suggests that India may have a free AI-powered primary-care physician available 24/7 for every citizen within the next five years.
This raises significant questions about its feasibility, sustainability, and whether India is prepared for such a massive shift in its health care system.

Primary Health Care and AI Concerns

Primary Health Care (PHC) ensures the highest attainable health levels by bringing integrated services closer to communities.
PHC addresses not only health needs but also broader health determinants through multisectoral actions, empowering individuals to manage their health.
Relying heavily on AI could undermine the personal and human-centered aspect of PHC by making patients passive recipients of care rather than active participants.
While AI excels in automation, it lacks key characteristics of human intelligence, such as reasoning, planning, and emotional understanding — essential elements in medicine.

Limitations of AI in Medicine

Human-Centric Approach: AI lacks empathy, cultural understanding, and the consciousness necessary for effective medical decision-making.
Data Challenges: Health care data is often scattered, incomplete, and inaccessible for AI model training, complicating the development of accurate AI systems.
Understanding Complex Conditions: Medicine requires more than pattern recognition; it requires context, moral reasoning, and awareness of the real-world environment, areas where AI falls short.

Naegele’s Rule and Health Care Data Challenges

Naegele’s rule, a widely used method to predict birth dates, highlights challenges in health care AI development.
This rule, based on outdated reproductive habits, has only 4% accuracy and ignores critical factors like maternal age, race, and nutrition.
A better predictive model would require vast personal data, raising ethical concerns over privacy and the rightful ownership of health data.
Establishing infrastructure for data collection, storage, and training AI models is costly, and continuous updates are necessary as health trends evolve.

The Complexity of Health Care Data in India

India’s diversity adds complexity to the development of AI models, which require vast, contextualised data that accounts for personal and behavioural differences.
Accessing and using this data raises further ethical concerns, especially regarding patient privacy and data ownership.

AI’s Role in Specific Health Care Tasks

AI has potential in performing narrow, specialised tasks within health care:
- Narrow Intelligence: Focuses on tasks like managing hospital supply chains, biomedical waste, and drug procurement.
- Diffusion Models: Can analyse complex datasets to predict outcomes, such as screening histopathology slides.
Large Language Models (LLMs) and Large Multimodal Models (LMMs):
- These emerging tools can aid medical education, simulate patient interactions, and support health-care professionals in research and training.
- They offer personalised learning experiences, simulating clinical scenarios to complement traditional education.

The “Black Box” Problem in AI Health Care

AI’s decision-making processes are often opaque, known as the “black box” problem.
In health care, this lack of transparency is dangerous, as understanding the rationale behind diagnoses or treatments is crucial.
Trust Issues: Health-care providers may struggle to trust AI systems if the underlying reasoning is not clear, which could result in incorrect recommendations and potential harm.

Ethical and Practical Challenges in AI Development

The use of AI in other domains, such as Google DeepMind’s victory in the GO game, can be celebrated, but in health care, mistakes can be life-threatening.
The ethical implications of AI are highlighted by the case of Kenyan content moderators who petitioned against OpenAI’s ChatGPT due to exploitation.
This raises concerns about exploiting vulnerable populations in AI training and the need to safeguard Indian patients’ data.

The Importance of AI Governance in India

AI Governance: India lacks comprehensive AI regulations, unlike the European Union’s Artificial Intelligence Act.
- Without strict regulations, there is a risk of misuse or harm, making it critical to address AI development through the lens of medical ethics.
Data Ownership: Population-level data is prone to ecological fallacies, and it is crucial to recognize that health data belongs to patients, not AI developers.

The Promise and Cost of AI in Health Care

Efficiency and Accuracy: AI promises improved efficiency and reduced errors in health care, but implementing it requires substantial investments in research, infrastructure, and ongoing updates.
Cost Concerns: Developing and maintaining AI systems involves high costs, raising questions about who will bear the financial burden.
India’s Readiness: While AI could enhance health care delivery, India must first address foundational issues within its health system before jumping into AI-driven solutions.

Conclusion: A Measured Approach is Needed

AI holds potential in certain areas of health care, but relying on it for primary care raises numerous challenges.
India’s health-care system, with its complexities and diverse population, requires careful consideration of data quality, ethical implications, and patient care nuances before embracing AI at scale.
A more measured and cautious approach is needed to ensure that AI complements human health care without undermining its core values..

AI का उपयोग करके स्वास्थ्य सेवा साहसिक है, लेकिन पहले बहुत सावधानी बरतनी होगी

संदर्भ :

लेख भारत में AI-संचालित प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा को लागू करने के महत्वाकांक्षी लक्ष्य पर चर्चा करता है, संभावित लाभों और चुनौतियों पर प्रकाश डालता है।
यह AI की सीमाओं, नैतिक मुद्दों, डेटा गोपनीयता और स्वास्थ्य सेवा में मानव-केंद्रित दृष्टिकोण की आवश्यकता पर चिंताओं पर जोर देता है, जबकि एक सतर्क और मापा कार्यान्वयन रणनीति का आह्वान करता है।

प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा में AI: महत्वाकांक्षी लेकिन जटिल उपक्रम

हाल ही में आई खबरों से पता चलता है कि भारत में अगले पाँच वर्षों के भीतर हर नागरिक के लिए 24/7 एक निःशुल्क AI-संचालित प्राथमिक देखभाल चिकित्सक उपलब्ध हो सकता है।
इससे इसकी व्यवहार्यता, स्थिरता और क्या भारत अपनी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली में इस तरह के बड़े बदलाव के लिए तैयार है, के बारे में महत्वपूर्ण सवाल उठते हैं।

प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा और AI चिंताएँ

प्राथमिक स्वास्थ्य सेवा (PHC) एकीकृत सेवाओं को समुदायों के करीब लाकर उच्चतम प्राप्त करने योग्य स्वास्थ्य स्तर सुनिश्चित करती है।
PHC न केवल स्वास्थ्य आवश्यकताओं को संबोधित करता है, बल्कि बहुक्षेत्रीय कार्यों के माध्यम से व्यापक स्वास्थ्य निर्धारकों को भी संबोधित करता है, व्यक्तियों को अपने स्वास्थ्य का प्रबंधन करने के लिए सशक्त बनाता है।
AI पर अत्यधिक निर्भरता PHC के व्यक्तिगत और मानव-केंद्रित पहलू को कमज़ोर कर सकती है, क्योंकि इससे मरीज़ सक्रिय भागीदार बनने के बजाय देखभाल के निष्क्रिय प्राप्तकर्ता बन जाते हैं।
जबकि AI स्वचालन में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, इसमें मानवीय बुद्धिमत्ता की प्रमुख विशेषताओं का अभाव है, जैसे तर्क, योजना और भावनात्मक समझ – जो चिकित्सा में आवश्यक तत्व हैं।

चिकित्सा में AI की सीमाएँ

मानव-केंद्रित दृष्टिकोण: AI में सहानुभूति, सांस्कृतिक समझ और प्रभावी चिकित्सा निर्णय लेने के लिए आवश्यक चेतना का अभाव है।
डेटा चुनौतियाँ: स्वास्थ्य सेवा डेटा अक्सर बिखरा हुआ, अधूरा और AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए दुर्गम होता है, जिससे सटीक AI सिस्टम का विकास जटिल हो जाता है।
जटिल स्थितियों को समझना: चिकित्सा के लिए पैटर्न पहचान से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है; इसके लिए संदर्भ, नैतिक तर्क और वास्तविक दुनिया के वातावरण के बारे में जागरूकता की आवश्यकता होती है, ऐसे क्षेत्र जहाँ AI कम पड़ता है।

नेगेले का नियम और स्वास्थ्य सेवा डेटा चुनौतियाँ

नेगेले का नियम, जन्म तिथियों की भविष्यवाणी करने के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली विधि, स्वास्थ्य सेवा AI विकास में चुनौतियों को उजागर करती है।
पुरानी प्रजनन आदतों पर आधारित इस नियम की सटीकता केवल 4% है और यह मातृ आयु, जाति और पोषण जैसे महत्वपूर्ण कारकों को अनदेखा करता है।
बेहतर पूर्वानुमान मॉडल के लिए विशाल व्यक्तिगत डेटा की आवश्यकता होगी, जिससे गोपनीयता और स्वास्थ्य डेटा के उचित स्वामित्व पर नैतिक चिंताएँ बढ़ेंगी।
डेटा संग्रह, भंडारण और AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए बुनियादी ढाँचा स्थापित करना महंगा है, और स्वास्थ्य प्रवृत्तियों के विकसित होने के साथ-साथ निरंतर अपडेट आवश्यक हैं।

भारत में स्वास्थ्य सेवा डेटा की जटिलता

भारत की विविधता AI मॉडल के विकास में जटिलता जोड़ती है, जिसके लिए विशाल, प्रासंगिक डेटा की आवश्यकता होती है जो व्यक्तिगत और व्यवहार संबंधी अंतरों को ध्यान में रखता है।
इस डेटा तक पहुँचना और उसका उपयोग करना और भी नैतिक चिंताएँ पैदा करता है, खासकर रोगी की गोपनीयता और डेटा स्वामित्व के बारे में।

विशिष्ट स्वास्थ्य सेवा कार्यों में AI की भूमिका

AI में स्वास्थ्य सेवा के भीतर संकीर्ण, विशेष कार्य करने की क्षमता है:
- संकीर्ण बुद्धिमत्ता: अस्पताल की आपूर्ति श्रृंखलाओं, जैव चिकित्सा अपशिष्ट और दवा खरीद जैसे कार्यों पर ध्यान केंद्रित करता है।
- प्रसार मॉडल: परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए जटिल डेटासेट का विश्लेषण कर सकते हैं, जैसे कि हिस्टोपैथोलॉजी स्लाइड की स्क्रीनिंग।

बड़े भाषा मॉडल (LLM) और बड़े मल्टीमॉडल मॉडल (LMM):
- ये उभरते उपकरण चिकित्सा शिक्षा में सहायता कर सकते हैं, रोगी की बातचीत का अनुकरण कर सकते हैं, और अनुसंधान और प्रशिक्षण में स्वास्थ्य सेवा पेशेवरों का समर्थन कर सकते हैं।
- वे पारंपरिक शिक्षा के पूरक के रूप में नैदानिक परिदृश्यों का अनुकरण करते हुए व्यक्तिगत शिक्षण अनुभव प्रदान करते हैं।

AI स्वास्थ्य सेवा में “ब्लैक बॉक्स” समस्या

AI की निर्णय लेने की प्रक्रियाएँ अक्सर अपारदर्शी होती हैं, जिसे “ब्लैक बॉक्स” समस्या के रूप में जाना जाता है।
स्वास्थ्य सेवा में, पारदर्शिता की यह कमी खतरनाक है, क्योंकि निदान या उपचार के पीछे के तर्क को समझना महत्वपूर्ण है।
विश्वास के मुद्दे: यदि अंतर्निहित तर्क स्पष्ट नहीं है, तो स्वास्थ्य सेवा प्रदाता AI सिस्टम पर भरोसा करने में संघर्ष कर सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप गलत सिफारिशें और संभावित नुकसान हो सकते हैं।

AI विकास में नैतिक और व्यावहारिक चुनौतियाँ

अन्य डोमेन में AI का उपयोग, जैसे कि GO गेम में Google DeepMind की जीत, का जश्न मनाया जा सकता है, लेकिन स्वास्थ्य सेवा में, गलतियाँ जानलेवा हो सकती हैं।
AI के नैतिक निहितार्थ केन्याई सामग्री मॉडरेटर के मामले से उजागर होते हैं जिन्होंने शोषण के कारण OpenAI के ChatGPT के खिलाफ याचिका दायर की थी।
यह AI प्रशिक्षण में कमजोर आबादी के शोषण और भारतीय रोगियों के डेटा की सुरक्षा की आवश्यकता के बारे में चिंताएँ पैदा करता है।

भारत में AI गवर्नेंस का महत्व

AI गवर्नेंस: यूरोपीय संघ के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्ट के विपरीत, भारत में व्यापक AI विनियमन का अभाव है।
- सख्त विनियमन के बिना, दुरुपयोग या नुकसान का जोखिम है, जिससे चिकित्सा नैतिकता के लेंस के माध्यम से AI विकास को संबोधित करना महत्वपूर्ण हो जाता है।
डेटा स्वामित्व: जनसंख्या-स्तर का डेटा पारिस्थितिक भ्रांतियों से ग्रस्त है, और यह पहचानना महत्वपूर्ण है कि स्वास्थ्य डेटा रोगियों का है, न कि AI डेवलपर्स का।

स्वास्थ्य सेवा में AI का वादा और लागत

दक्षता और सटीकता: AI स्वास्थ्य सेवा में बेहतर दक्षता और कम त्रुटियाँ प्रदान करता है, लेकिन इसे लागू करने के लिए अनुसंधान, बुनियादी ढाँचे और निरंतर अपडेट में पर्याप्त निवेश की आवश्यकता होती है।
लागत संबंधी चिंताएँ: AI सिस्टम विकसित करने और बनाए रखने में उच्च लागत शामिल है, जिससे यह सवाल उठता है कि वित्तीय बोझ कौन उठाएगा।
भारत की तत्परता: जबकि AI स्वास्थ्य सेवा वितरण को बेहतर बना सकता है, भारत को AI-संचालित समाधानों में कूदने से पहले अपने स्वास्थ्य प्रणाली के भीतर मूलभूत मुद्दों को पहले हल करना चाहिए।

निष्कर्ष: एक मापा दृष्टिकोण की आवश्यकता है

AI स्वास्थ्य सेवा के कुछ क्षेत्रों में क्षमता रखता है, लेकिन प्राथमिक देखभाल के लिए इस पर निर्भर रहना कई चुनौतियाँ खड़ी करता है।
भारत की स्वास्थ्य सेवा प्रणाली, इसकी जटिलताओं और विविध आबादी के साथ, AI को बड़े पैमाने पर अपनाने से पहले डेटा की गुणवत्ता, नैतिक निहितार्थ और रोगी देखभाल की बारीकियों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है।
यह सुनिश्चित करने के लिए कि AI मानव स्वास्थ्य सेवा के मूल मूल्यों को कम किए बिना उसका पूरक बने, एक अधिक मापा और सतर्क दृष्टिकोण की आवश्यकता है।