राज्य स्व-चालित कानूनों में सेंसर चेकलिस्ट लिख रहे हैं। व्हील के पीछे का AI ही वास्तव में मायने रखता है।

एक न्यू जर्सी बिल स्व-ड्राइविंग वाहनों को कैमरों के साथ LiDAR और रडार ले जाने की आवश्यकता रखेगा, लेकिन विशिष्ट हार्डवेयर को अनिवार्य करने से नियामकों को यह नहीं पता चलता कि कार चलाने वाला AI वास्तव में कितना अच्छा है।

संयुक्त राज्य भर में, स्वायत्त वाहनों के लिए राज्य नियमन गलत लक्ष्य पर केंद्रित है। राज्य तेज़ी से AV कानून पारित करने की दौड़ में हैं, लेकिन वे सुरक्षा के बजाय हार्डवेयर को नियमन कर रहे हैं। हार्डवेयर बनाम प्रदर्शन वह अंतर है जो तय करेगा कि अगले दशक में स्वायत्त ड्राइविंग वास्तव में अधिक सुरक्षित होगी या केवल चेकलिस्ट को पूरा करने में बेहतर होगी, और वर्तमान में राज्यसभा में चल रहे अधिकांश बिल इस अंतर को उल्टा समझ रहे हैं।

सबसे स्पष्ट उदाहरण है न्यू जर्सी का बिल, जो किसी भी पूरी तरह से ड्राइवरलेस वाणिज्यिक AV को कैमरों के साथ कम से कम दो अतिरिक्त सेंसर तकनीकों—व्यावहारिक रूप से रडार और LiDAR—को ले जाने की आवश्यकता रखेगा, इससे पहले कि वह राज्य में व्यावसायिक रूप से संचालित हो सके। न्यूयॉर्क भी इसी तरह की पहल पर काम कर रहा है, और अन्य राज्य इसे बारीकी से देख रहे हैं। न्यू जर्सी बिल के तहत, एक कंपनी सभी आवश्यकताओं को पूरा कर सकती है जबकि उसका AI कभी वास्तविक ड्राइविंग बेंचमार्क के खिलाफ परीक्षण नहीं किया गया हो, जबकि एक मजबूत सुरक्षा रिकॉर्ड वाली कंपनी को अलग सेंसर सेटअप चुनने के कारण पूरी तरह से बाहर कर दिया जा सकता है। न तो कोई बिल यह परीक्षण करता है कि कैमरों के अकेले उपयोग या कैमरों के साथ LiDAR का उपयोग वास्तव में अधिक सुरक्षित ड्राइविंग प्रदान करता है या नहीं, जो वास्तव में एकमात्र महत्वपूर्ण पैरामीटर है।

बिल यह नियमन करता है कि वाहन कौन‑से सेंसर ले जाता है, न कि वह कितनी अच्छी तरह चलाता है, और यही इसकी त्रुटि है। जब तक दोनों समान उपकरण बॉक्स चेक कर रहे हों, यह अच्छी तरह प्रशिक्षित मॉडल को खराब मॉडल से नहीं पहचान सकता, और यदि वाहन आवश्यक भाग नहीं ले जाता तो यह मजबूत सुरक्षा रिकॉर्ड को भी पहचान नहीं सकता। केवल कैमरा‑केवल फ़्लीट, जिसने वर्षों तक सार्वजनिक सड़क पर बिना किसी दुर्घटना के संचालन किया हो, को राज्य द्वारा प्रतिबंधित किया जा सकता है, जबकि पूरी नई प्रविष्टि जिसके पास पूरी सेंसर स्टैक है लेकिन कोई ट्रैक रिकॉर्ड नहीं है, वह पहले दिन ही लॉन्च हो सकती है। हार्डवेयर आवश्यकता को पूरा करना यह नहीं बताता कि व्हील के पीछे का AI कितना अच्छा है, या वह सिस्टम सुरक्षित है या नहीं।

मौजूदा ऑपरेटरों को भी इस आवश्यकता के तहत वही समस्या का सामना करना पड़ेगा। कुछ ने वर्षों तक सार्वजनिक सड़कों पर पूर्ण सेंसर सूट के बिना स्वायत्त वाहन चलाए हैं, और बिल उन्हें फिर भी बाहर कर देगा, जिससे वर्षों की दुर्घटना‑रहित ड्राइविंग नष्ट हो जाएगी। इसके अलावा, नए सेंसर जोड़ने से लेटेंसी बढ़ती है, और जितने अधिक इनपुट AI को समेटने होते हैं, निर्णय तक पहुँचने में उतना ही अधिक समय लगता है, और ट्रैफ़िक में चलती वाहन के पास हमेशा वह समय नहीं होता। लेटेंसी स्वायत्त ड्राइविंग की अंतिम बाधा है।

Sensors Are Inputs. The AI Decides.

अधिक सेंसर स्वचालित रूप से वाहन को अधिक सुरक्षित नहीं बनाते, और कम सेंसर स्वचालित रूप से उसे अधिक जोखिमपूर्ण नहीं बनाते। यह निर्धारित करता है कि वाहन कैसे चलता है, वह वास्तविक‑समय में हर इनपुट को प्रोसेस करने वाले न्यूरल नेटवर्क हैं। सुरक्षा AI में निर्धारित होती है, न कि सेंसर में।

LiDAR सिस्टम AI को पूर्व‑मापी दूरी डेटा प्रदान करते हैं। केवल कैमरा वाले सिस्टम AI को स्वयं दूरी, गति और इरादा निर्धारित करने के लिए दृश्य इनपुट से समझना पड़ता है। ठीक उसी तरह जैसे मनुष्य करते हैं। किसी भी स्थिति में, सेंसर केवल जानकारी प्रदान करते हैं, और AI तय करता है कि वाहन वास्तव में ट्रैफ़िक में कैसे चलता है। हर साल, वही AI पिछले वर्ष की तुलना में कम सेंसर से सड़क को समझने में सक्षम हो रहा है।

McKinsey अब कहता है कि स्वायत्त ड्राइविंग ज्यादा हद तक जेनरेटिव AI द्वारा परिभाषित हो रही है, न कि इस बात से कि कौन‑से सेंसर छत पर बैठे हैं, और जैसे-जैसे मॉडल सुधारते हैं, उन्हें समय के साथ हार्डवेयर की कम‑से‑कम मदद की जरूरत होती है, अधिक नहीं। एक हार्डवेयर अनिवार्यता आज की तकनीक को कानून में फँसा देती है, चाहे AI कितना भी स्मार्ट हो जाए।

स्केल पहले ही मामला बनाता है। स्वायत्त वाहन बिक्री तेज़ी से बढ़ रही है, और कैमरा‑आधारित Tesla ने हाल ही में 1.5 मिलियन FSD सब्सक्राइबर्स तक पहुंच बनाई है। मुख्य बात यह है कि राज्य विधायकों को सेंसर सूची नहीं, बल्कि AI प्रदर्शन का मूल्यांकन करना चाहिए। Tesla, Volvo, XPeng और अन्य सभी ने इसी कारण कैमरा‑केवल की ओर रुख किया है। स्व-ड्राइविंग का कठिन हिस्सा अब यह नहीं रहा कि कार क्या महसूस कर सकती है, बल्कि यह है कि उसका AI‑आधारित सिस्टम क्या समझ सकता है, और राज्य कानून अभी तक इस बदलाव के साथ नहीं चल पाए हैं।

Who Pays When a Hardware Mandate Outruns the Safety Case?

बहु‑सेंसर सिस्टम बनाना और बनाए रखना कैमरा‑केवल सिस्टम की तुलना में बहुत अधिक महंगा होता है, मुख्यतः LiDAR हार्डवेयर, HD‑मैप रखरखाव और क्लाउड कनेक्टिविटी के कारण। एक हार्डवेयर अनिवार्यता कंपनियों के प्रतिस्पर्धी पूल को घटा देती है, और यह हर स्व-ड्राइविंग वाहन, न कि केवल रोबोटैक्स, को वही महँगा हार्डवेयर ले जाने के लिए बाध्य करती है, केवल योग्य होने के लिए।

इस लागत को उचित ठहराना कठिन है क्योंकि यह उद्योग अभी भी शुरुआती चरण में है। कुछ वर्षों और अरबों डॉलर के निवेश के बाद भी, अधिकांश तैनाती अभी भी कुछ ही शहरों में सीमित, निश्चित और सख्त मार्गों पर ही चल रही हैं। World Economic Forum का अनुमान है कि 2035 तक बड़े‑पैमाने पर रोबोटैक्स फ़्लीट केवल 40 से 80 शहरों में ही संचालित होगी, मुख्यतः यू.एस. और चीन में। पहले से ही अस्थिर संघीय नीति के ऊपर राज्य‑स्तर के हार्डवेयर नियम जोड़ना केवल एक और बाधा जोड़ता है, इससे पहले कि कोई सिस्टम खुद को साबित कर सके। प्रत्येक वर्ष जो सेंसर आवश्यकताओं के लिए राज्य‑दर‑राज्य मुकदमे में बितता है, वह वह वर्ष नहीं है जिसमें यह सिद्ध किया जा सके कि ये वाहन वास्तव में उन मानव ड्राइवरों से अधिक सुरक्षित हैं, जिन्हें वे बदलने वाले हैं, और यही उनका मूल परीक्षण उद्देश्य है।

एक हार्डवेयर अनिवार्यता गलत प्रश्न का उत्तर देती है। वास्तविक चुनौती है सुरक्षित सिस्टम को अधिक सड़कों पर, तेज़ी से स्केल करना, और यह अनिवार्यता ठीक वही रोकता है जबकि सुरक्षा मानक को ऊँचा करने में कुछ नहीं करता।

Let Performance Set the Bar

नियामकों को चाहिए कि हर AV को सार्वजनिक सड़कों पर चलाने से पहले एक निश्चित मानक पार करना अनिवार्य हो, लेकिन उन्हें क्या मापना चाहिए, न कि यह मानक मौजूद होना चाहिए या नहीं, यही वास्तविक प्रश्न है।

स्वायत्त वाहनों में मजबूत एज कंप्यूटिंग सिस्टम के परिचय के बाद, उद्योग पहले ही महंगे, एक‑उद्देश्यीय हार्डवेयर से आगे बढ़ चुका है और अब अधिकतर अपना पैसा AI में लगा रहा है। नियामक संवाद को उस तकनीक के स्तर के साथ तालमेल बिठाना चाहिए जहाँ उद्योग वर्तमान में स्थित है।

एक प्रदर्शन‑आधारित मानक प्रत्येक आर्किटेक्चर—कैमरा‑केवल या बहु‑सेंसर—को समान वास्तविक‑विश्व बेंचमार्क, दुर्घटना दर, निकट‑संकट, और विभिन्न मौसम व ट्रैफ़िक स्थितियों में प्रदर्शन के खिलाफ साबित करने की अनुमति देगा। यह जनता को वह प्रमाण भी देगा जो सेंसर चेकलिस्ट कभी नहीं दे सकती, अर्थात ठोस सबूत, न कि अनुमान, कि लाल बत्ती पर रुकते समय वाहन वास्तव में सुरक्षित है।

अधिक कानूनों के बजाय जो तय करते हैं कि कार को कौन‑से सेंसर ले जाने चाहिए, उद्योग को एक स्पष्ट, सार्वजनिक मानक चाहिए कि वह कार कितनी अच्छी तरह प्रदर्शन करे, और नियामकों को परिणामों को, न कि विक्रेताओं द्वारा धकेले गए उपकरण सूची को, तय करने देना चाहिए कि कौन‑सा वाहन मानक को पार करता है।