FSD विवाद: AI ड्राइविंग के दावे अब जांच के घेरे में

कागज़ पर “फुल सेल्फ-ड्राइविंग” सुनने में जितना साफ लगता है, सड़क पर उतना ही फिसलन भरा हो सकता है—खासतौर पर जब मार्केटिंग शब्द लोगों को सुरक्षा के बारे में गलत भरोसा दे दें। 12/2025 के इस हफ्ते कैलिफ़ोर्निया में एक अहम घटनाक्रम हुआ: एक जज ने टेस्ला के Full Self-Driving (FSD) को लेकर की गई मार्केटिंग को “deceptive marketing” (भ्रामक प्रचार) माना और यह तक कहा कि राज्य में टेस्ला का कारें बेचने और बनाने का लाइसेंस 30 दिन के लिए रद्द किया जा सकता है।

हालांकि मामला वहीं खत्म नहीं हुआ। कैलिफ़ोर्निया DMV ने संकेत दिया कि वह टेस्ला को 60 दिन का समय देगा ताकि कंपनी अपनी मार्केटिंग/कम्युनिकेशन को नियमों के अनुरूप बदल सके, और उसके बाद ही सस्पेंशन की प्रक्रिया आगे बढ़ेगी। यह फैसला सिर्फ एक कंपनी के लिए नहीं—यह पूरे ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI वाले दौर के लिए एक चेतावनी है: AI सिस्टम की क्षमताओं और सीमाओं को सही भाषा में बताना अब “अच्छी आदत” नहीं, नियामकीय ज़रूरत है।

कैलिफ़ोर्निया का फैसला क्या संकेत देता है?

सीधा मतलब: अगर AI-आधारित ड्राइविंग फीचर के नाम/विज्ञापन से उपभोक्ता यह मान ले कि गाड़ी सच में खुद चल सकती है, और वास्तविकता उससे कम हो—तो नियामक इसे धोखाधड़ी की श्रेणी में रख सकते हैं।

यहां दो बातें खास हैं:

1. “Deceptive marketing” का टैग बताता है कि विवाद तकनीकी क्षमता पर कम और क्लेम्स (दावों) की भाषा पर ज्यादा है।
2. लाइसेंस सस्पेंशन जैसी कार्रवाई दिखाती है कि स्वचालित ड्राइविंग में AI के लिए नियमन अब “धीमे-धीमे” नहीं चलेगा। जब जोखिम सार्वजनिक सुरक्षा से जुड़ा हो, तो सख्ती तेज़ हो जाती है।

“60 दिन का समय” असल में क्या है?

DMV द्वारा दिया गया 60 दिन का विंडो एक तरह से कम्प्लायंस अल्टीमेटम है। कंपनियों को अक्सर मौका मिलता है कि वे:

• अपने विज्ञापनों की भाषा बदलें
• फीचर पेज/ऐप नोटिस/डिस्क्लेमर साफ करें
• सेल्स टीम को ट्रेनिंग दें कि वे क्या बोलें/क्या नहीं
• इन-कार UI में चेतावनियों और जिम्मेदारी (driver responsibility) को स्पष्ट करें

मेरे हिसाब से यह 60 दिन कंपनियों के लिए एक मॉडल भी है: AI उत्पाद “ठीक” करने से पहले, AI दावों को “ठीक” करना तुरंत जरूरी हो सकता है।

समस्या तकनीक नहीं, ‘नाम और अपेक्षा’ है

स्वचालित ड्राइविंग के संदर्भ में सबसे बड़ा जोखिम तकनीकी सीमाएं नहीं—गलत अपेक्षाएं हैं। जब उपभोक्ता “Full Self-Driving” सुनता है, तो सामान्य समझ यही होगी कि:

• गाड़ी बिना ध्यान दिए चल जाएगी
• ड्राइवर का हस्तक्षेप कम/न के बराबर होगा
• आपात स्थितियों में सिस्टम खुद संभाल लेगा

अगर वास्तविक उपयोग-निर्देश यह कहता है कि ड्राइवर को हर समय सतर्क रहना है और नियंत्रण लेने को तैयार रहना है, तो “Full” शब्द स्वाभाविक तौर पर भ्रम पैदा करता है। यही वह गैप है जिसे अदालतें और नियामक पकड़ते हैं।

AI ड्राइविंग सिस्टम: स्तर (Levels) बनाम मार्केटिंग

इंडस्ट्री में स्वचालित ड्राइविंग को अक्सर ऑटोमेशन लेवल्स के संदर्भ में देखा जाता है (जैसे ड्राइवर-असिस्ट से लेकर हाई ऑटोमेशन तक)। पर मार्केटिंग भाषा कई बार इस तकनीकी परत को छुपा देती है।

यहीं से भरोसा टूटता है:

• इंजीनियर बोलता है: “यह driver-assistance है।”
• विज्ञापन बोलता है: “यह self-driving है।”
• ग्राहक समझता है: “मुझे अब ड्राइव नहीं करना पड़ेगा।”

AI का सबसे बड़ा PR रिस्क यही है—ओवर-प्रॉमिस, अंडर-डिलीवर।

इस केस से EV और ऑटो AI इंडस्ट्री को क्या सीख मिलती है?

सीधा सबक: AI फीचर की बिक्री “फीचर” से उतनी नहीं बढ़ती, जितनी “विश्वसनीयता” से बढ़ती है। और विश्वसनीयता भाषा से बनती है—खासतौर पर सुरक्षा वाले उत्पादों में।

1) “डेमो” और “रियल-वर्ल्ड” के बीच फर्क साफ बताइए

AI मॉडल डेमो में शानदार लग सकता है—पर सड़क पर:

• निर्माण कार्य (construction zones)
• खराब लेन मार्किंग
• भारी बारिश/कोहरा
• बेतरतीब ट्रैफिक
• भारतीय/एशियाई शहरों जैसी अनियमित परिस्थितियां

इन सबका सामना होता है। इसलिए जिम्मेदार कंपनियां Operating Design Domain (ODD)—यानी किन परिस्थितियों में सिस्टम बेहतर काम करेगा—यह स्पष्ट करती हैं।

एक अच्छा दावा: “हाइवे पर, साफ लेन मार्किंग और सामान्य मौसम में ड्राइवर-सुपरविजन के साथ सहायता।”

एक जोखिमभरा दावा: “आपकी कार खुद ड्राइव करती है।”

2) UI/UX भी ‘मार्केटिंग’ है

कई कंपनियां सोचती हैं कि बस वेबसाइट कॉपी बदल देंगे। पर असल में:

• डैशबोर्ड पर लिखा शब्द
• फीचर का नाम
• बटन का लेबल
• हर ड्राइव के शुरू होने पर दिखाई देने वाला नोटिस

ये सब मार्केटिंग की ही निरंतरता हैं। अगर UI में “ऑटोपायलट/सेल्फ-ड्राइव” जैसा संकेत मिलता है, तो ग्राहक का व्यवहार बदल सकता है—और वहीं से सुरक्षा जोखिम बढ़ता है।

3) सेल्स टीम के “स्क्रिप्ट” पर भी कंट्रोल चाहिए

लोग शोरूम में जाकर अक्सर पूछते हैं: “ये गाड़ी अपने आप चलती है?”

अगर सेल्स टीम जवाब में हां-ना के बीच “धुंधला” बोलती है, तो कंपनी कानूनी जोखिम बढ़ाती है। बेहतर तरीका:

• साफ स्क्रिप्ट: “यह ड्राइवर-असिस्ट है, ड्राइवर की जिम्मेदारी बनी रहती है।”
• उदाहरण: “हाइवे में यह लेन और दूरी बनाए रखने में मदद करता है, पर हाथ और ध्यान जरूरी है।”

4) ‘सेफ्टी केस’ और ‘एविडेंस’ की जरूरत बढ़ेगी

ऑटोमोटिव AI में अब सिर्फ मॉडल की परफॉर्मेंस नहीं, सुरक्षा का प्रमाण महत्वपूर्ण होता जा रहा है—जैसे:

• टेस्ट कवरेज (किन परिस्थितियों में जांच हुई)
• फेल-सेफ व्यवहार (जब सिस्टम अनिश्चित हो तो क्या करता है)
• ड्राइवर मॉनिटरिंग (क्या ड्राइवर सच में सतर्क है?)

इंडस्ट्री की दिशा साफ है: क्लेम्स = एविडेंस से बंधे होंगे।

उपभोक्ता, फ्लीट और नीति-निर्माताओं के लिए व्यावहारिक चेकलिस्ट

यह पोस्ट हमारी “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ का हिस्सा है, इसलिए मैं इसे सिर्फ खबर की तरह नहीं छोड़ना चाहता। अगर आप EV/AI फीचर खरीद रहे हैं, बेच रहे हैं, या पॉलिसी बना रहे हैं—ये चेकलिस्ट काम की है।

उपभोक्ता: खरीदने/एक्टिवेट करने से पहले 7 सवाल

1. क्या यह फीचर driver-assistance है या hands-off ऑटोमेशन?
2. किन सड़कों/मौसम में यह फीचर सीमित है?
3. क्या सिस्टम ड्राइवर मॉनिटरिंग करता है?
4. विफल होने पर यह क्या करता है—धीमा होकर रुकता है या अचानक नियंत्रण छोड़ देता है?
5. सॉफ्टवेयर अपडेट से क्या-क्या बदल सकता है?
6. बीमा/कानूनी जिम्मेदारी किसकी रहेगी?
7. फीचर के नाम और वास्तविक जिम्मेदारी में कोई विरोध तो नहीं?

ऑटो ब्रांड/स्टार्टअप: कम्प्लायंस-फर्स्ट मार्केटिंग के 6 नियम

• फीचर नाम उपयोग-व्यवहार से मेल खाए
• “Full/Complete/Autonomous” जैसे शब्द सिर्फ तब, जब सच में वैसा हो
• हर चैनल पर एक जैसी भाषा: वेबसाइट, ऐप, शोरूम, UI
• सीमाएं (limitations) बारीक अक्षरों में नहीं, मुख्य संदेश में
• परफॉर्मेंस दावों के पीछे टेस्ट-एविडेंस तैयार रखें
• शिकायत/घटना रिपोर्टिंग का प्रोसेस स्पष्ट हो

नियामक/पॉलिसी टीम: संतुलन कैसे बने?

मेरा स्टांस यह है कि इनोवेशन को रोकना लक्ष्य नहीं होना चाहिए, पर सुरक्षा वाले AI में भ्रम की कोई जगह नहीं। नियामक यह कर सकते हैं:

• नामकरण पर गाइडलाइन (misleading naming रोकना)
• ODD और ड्राइवर जिम्मेदारी की न्यूनतम डिस्क्लोजर स्टैंडर्ड
• विज्ञापन बनाम प्रोडक्ट UI के लिए एकसमान नियम
• घटना रिपोर्टिंग और डेटा लॉगिंग पर स्पष्ट अपेक्षाएं

“AI पारदर्शिता” क्यों बिक्री और ब्रांड दोनों बचाती है?

कार उद्योग में भरोसा बहुत धीरे बनता है और एक घटना में टूट जाता है। स्वचालित ड्राइविंग में यह और तेज़ है, क्योंकि दांव पर जीवन है। इसीलिए AI transparency सिर्फ नैतिकता नहीं—यह सीधा बिज़नेस मैट्रिक है:

• कम शिकायतें, कम कानूनी जोखिम
• बेहतर ग्राहक संतुष्टि और रिटेंशन
• रेगुलेटर के साथ कम टकराव
• टेक्नोलॉजी को स्केल करने में आसानी

एक वाक्य में: AI को बेचने का सही तरीका “सपना” नहीं, “साफ सच” है।

आगे क्या: FSD केस का असर बाकी कंपनियों पर कैसे पड़ेगा?

कैलिफ़ोर्निया जैसे बड़े बाजार में अगर लाइसेंस सस्पेंशन तक बात पहुंचती है, तो बाकी ऑटोमेकर और EV स्टार्टअप दो चीजें तुरंत करेंगे:

1. मार्केटिंग कॉपी ऑडिट (कानूनी और तकनीकी टीम साथ)
2. फीचर-नेमिंग और UI भाषा का री-डिज़ाइन

और मुझे लगता है 2026 में हम “AI फीचर” की बिक्री में एक बदलाव देखेंगे: कंपनियां कम वादे, ज्यादा मापने योग्य दावे और स्पष्ट सीमाएं दिखाएंगी। यह उपभोक्ता के लिए भी अच्छा है और इंडस्ट्री के लिए भी।

अंत में, अगर आप ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI पर काम कर रहे हैं—प्रोडक्ट, मार्केटिंग, या पॉलिसी—तो अपने आप से एक सवाल जरूर पूछिए: क्या हमारे शब्द वही उम्मीद पैदा कर रहे हैं, जो सिस्टम सड़क पर सच में पूरा कर सकता है?