Meta का नया Muse Spark मॉडल, जो इस हफ्ते Meta AI ऐप के जरिए जारी किया जा रहा है, यूज़र्स से साफ तौर पर कहता है कि वे "अपने फिटनेस ट्रैकर, ग्लूकोज मॉनिटर या लैब रिपोर्ट के आंकड़े पेस्ट करें।" यह बॉट "ट्रेंड निकालने, पैटर्न पकड़ने और उन्हें विज़ुअलाइज करने" का वादा करता है, और खुद को एक हेल्थ एनालिसिस टूल के तौर पर पेश करता है, भले ही Meta ने इसे 1,000 से ज्यादा डॉक्टरों के इनपुट से ट्रेन किया हो। टेस्ट करने पर, इस मॉडल ने संवेदनशील हेल्थ जानकारी मांगते हुए भी चिंताजनक मेडिकल सलाह दी।
हेल्थ AI में यह कदम Meta को सीधे OpenAI के ChatGPT और Anthropic के Claude के मुकाबले में ला खड़ा करता है, ये दोनों ही हेल्थ पर केंद्रित मोड देते हैं। लेकिन अमल में एक अहम फर्क है। जहां Claude सुरक्षित API के जरिए Apple और Android के हेल्थ डेटा से जुड़ता है, और Docus AI जैसी कंपनियां खुद को HIPAA अनुपालन वाले विकल्प के तौर पर पेश करती हैं, वहीं Meta का तरीका प्राइवेसी सुरक्षा को लेकर कहीं ज्यादा लापरवाह है। Meta AI के साथ शेयर की गई कोई भी चीज़ अनिश्चित काल तक स्टोर की जा सकती है और भविष्य के मॉडल को ट्रेन करने में इस्तेमाल हो सकती है, जो यूज़र्स की उम्मीद वाले मेडिकल प्राइवेसी मानकों से बिल्कुल अलग है।
AI हेल्थ का बड़ा परिदृश्य क्षमता और जिम्मेदारी के बीच इस तनाव को उजागर करता है। Layer Health की मोनिका अग्रवाल, जिनकी कंपनी अस्पतालों के लिए HIPAA अनुपालन वाला AI बनाती है, चेतावनी देती हैं कि भले ही ज्यादा पर्सनल डेटा से AI के जवाब बेहतर हो सकते हैं, लेकिन "बिना सुरक्षा के अपना हेल्थ डेटा शेयर करने में बड़ी प्राइवेसी चिंताएं हैं।" Docus AI जैसी कंपनियां खासतौर पर इन कमियों को दूर करने के लिए SOC 2 और GDPR अनुपालन वाला हेल्थ AI बना रही हैं, जो यह दिखाता है कि Meta का तरीका यूज़र सुरक्षा से ज्यादा डेटा जुटाने को प्राथमिकता देता है।
हेल्थ से जुड़े AI टूल बनाने वाले डेवलपर्स के लिए, Meta की यह चूक एक साफ सबक देती है: बिना ठीक सुरक्षा इंतजाम के आक्रामक तरीके से डेटा जुटाना जांच के दायरे में जरूर आएगा। अगर आप हेल्थ डेटा संभाल रहे हैं, तो पहले दिन से ही HIPAA अनुपालन लागू करें। यूज़र अब तेजी से यह फर्क समझने लगे हैं कि एक सुरक्षित हेल्थ AI और एक ऐसा चैटबॉट जो महज इत्तेफाक से मेडिसिन पर बात कर लेता है, इन दोनों में क्या अंतर है।