ग्लाइफोसेट बहस और AI: खेती में भरोसेमंद डेटा कैसे बने

25 साल पुराने एक “हॉलमार्क” वैज्ञानिक पेपर का अचानक रिट्रैक्ट होना कोई साधारण खबर नहीं है। यह वही पेपर था जिसे ग्लाइफोसेट (राउंडअप जैसे हर्बिसाइड) की सेफ्टी के समर्थन में सालों तक बार-बार उद्धृत किया गया—यहाँ तक कि नीतिगत और नियामकीय दस्तावेज़ों में भी। अब उसी पेपर पर जर्नल ने साफ कहा: लेखकीय स्वतंत्रता, पारदर्शिता और निष्पक्षता पर गंभीर सवाल हैं।

मेरे हिसाब से इस घटना का असली संदेश “ग्लाइफोसेट सही/गलत” से बड़ा है। संदेश यह है कि कृषि-रसायनों की सुरक्षा, प्रभाव और जोखिम का आकलन तभी भरोसेमंद है जब डेटा, लेखन, और निर्णय-प्रक्रिया पारदर्शी हो। और यहीं से “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” की भूमिका शुरू होती है—क्योंकि AI सही जगह लगाया जाए तो वह डेटा ट्रेसबिलिटी, कॉम्प्लायंस, और स्वतंत्र सत्यापन को मजबूत कर सकता है।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “फार्मास्यूटिकल और बायोटेक्नोलॉजी में AI” के संदर्भ में भी फिट बैठती है, क्योंकि दवा-उद्योग में जिस तरह क्लिनिकल ट्रायल, पेपर ट्रेल और एथिक्स पर कड़े मानक बन रहे हैं, वैसी ही सख्ती अब कृषि-रसायन, खाद्य-श्रृंखला और पर्यावरणीय जोखिम आकलन में भी जरूरी है।

रिट्रैक्शन का मतलब: “पेपर हट गया” नहीं, “विश्वास हिला” है

सीधा मतलब: रिट्रैक्शन सिर्फ एक जर्नल-एक्शन नहीं; यह एक संकेत है कि पिछली दो दशकों की “सेफ्टी-डिस्कोर्स” में किसने क्या लिखा, किसने फंड किया, और किस आधार पर निष्कर्ष निकाला—इन सब पर दोबारा नजर डालने की जरूरत है।

जिस पेपर को रिट्रैक्ट किया गया, वह 04/2000 में प्रकाशित हुआ था और बाद में सामने आया कि संभवतः कंपनी के कर्मचारियों ने उसके लेखन में योगदान दिया (घोस्टराइटिंग/अघोषित योगदान)। जर्नल ने रिट्रैक्शन नोटिस में जिन मुद्दों को उठाया, वे तकनीकी से ज्यादा एथिकल और मेथडोलॉजिकल हैं, जैसे:

• कार्सिनोजेनिसिटी और जीनोटॉक्सिसिटी आकलन की विश्वसनीयता
• लेखकीय स्वतंत्रता का अभाव
• योगदान का गलत/अधूरा प्रतिनिधित्व
• वित्तीय मुआवज़े और हितों के टकराव (conflict of interest) पर सवाल
• निष्कर्षों में अस्पष्टता और “वेट-ऑफ-एविडेंस” का उपयोग

एक लाइन में: अगर डेटा और लेखन की स्वतंत्रता संदिग्ध है, तो नीति-निर्णय भी संदिग्ध हो जाता है।

“रैंडम टाइमिंग” के पीछे असली सीख

खबर में यह भी है कि रिट्रैक्शन का समय राउंडअप के खिलाफ चल रहे मुकदमों और रेगुलेटरी रिव्यू के दौर से संयोगवश मेल खा रहा है। पर सीख यह नहीं कि “समय चुना गया”—सीख यह है कि वैज्ञानिक रिकॉर्ड की सफाई अक्सर बहुत देर से होती है।

कृषि में यह देरी महंगी पड़ती है: किसान का खर्च, मिट्टी का स्वास्थ्य, पानी की गुणवत्ता, श्रमिक सुरक्षा और बाजार में भरोसा—सब प्रभावित होते हैं।

समस्या की जड़: खेती में “डेटा-गवर्नेंस” कमजोर है

सीधी बात: खेती में हम रसायन, बीज, मिट्टी और मौसम—सब पर फैसले लेते हैं, लेकिन निर्णयों का डेटा अक्सर बिखरा, अपारदर्शी या एकतरफा होता है।

दवा और बायोटेक में आपने देखा होगा—क्लिनिकल ट्रायल में audit trail, प्रोटोकॉल, पंजीकरण, adverse events रिपोर्टिंग, और स्वतंत्र समीक्षा पर जोर है। कृषि-रसायन और पर्यावरण जोखिम आकलन में भी इसी तरह की डेटा-गवर्नेंस जरूरी है:

• कौन-सा अध्ययन किसने फंड किया?
• कच्चा डेटा कहाँ है?
• किसने विश्लेषण किया, कौन-से मॉडल/मान्यताएँ ली गईं?
• नकारात्मक/न्यूट्रल परिणाम भी प्रकाशित हुए या नहीं?

अगर ये सवाल स्पष्ट नहीं हैं, तो “सेफ” या “अनसेफ”—दोनों दावे राजनीतिक शोर बन जाते हैं।

“रिट्रैक्टेड पेपर फिर भी ज़िंदा” — AI युग का नया जोखिम

रिपोर्ट में एक अहम बात थी: रिट्रैक्शन के बाद भी पेपर इंटरनेट पर अलग-अलग जगह मौजूद रहता है और उद्धृत भी होता रहता है। ऊपर से AI सिस्टम (जो वेब और विकिपीडिया जैसे स्रोतों पर प्रशिक्षित होते हैं) पुराने, गलत या रिट्रैक्टेड संदर्भों को दोहराने लगते हैं।

यहाँ असली खतरा यह है कि:

• किसान सलाह प्लेटफॉर्म
• एग्रीटेक चैटबॉट
• नीतिगत सारांश

…अगर रिट्रैक्शन-स्टेटस नहीं पहचानते, तो वे पुरानी बायस्ड/गलत जानकारी आगे बढ़ा देंगे।

AI क्या बदल सकता है: “रसायन बनाम किसान” नहीं, “डेटा बनाम अनुमान”

सीधा जवाब: AI खेती में बहस को भावनाओं से निकालकर मापने योग्य संकेतकों (measurable signals) पर ला सकता है—बशर्ते डेटा और मॉडल पारदर्शी हों।

यहाँ तीन ठोस तरीके हैं जिनसे AI वास्तविक मूल्य जोड़ता है।

1) हर्बिसाइड पर निर्भरता कम करने के लिए Precision Weed Management

AI-आधारित कंप्यूटर विज़न (ड्रोन/ट्रैक्टर कैमरा) खेत में खरपतवार की पहचान करके स्पॉट-स्प्रे या माइक्रो-डोज़िंग संभव करता है। इसका फायदा सीधा है:

• कुल रसायन खपत घटती है
• गैर-लक्ष्य पौधों पर असर कम होता है
• लागत और पर्यावरणीय जोखिम दोनों नियंत्रित होते हैं

व्यावहारिक रूप से यह “या तो पूरा खेत छिड़को” वाली सोच को तोड़ता है।

2) जोखिम आकलन में Evidence Graph और Audit Trail

AI का एक कम चर्चित उपयोग है: किस अध्ययन से कौन-सा निष्कर्ष आया—इसका “एविडेंस मैप” बनाना।

• पॉलिसी डॉक्यूमेंट, लेबल क्लेम, और शोध-पेपर—सबको NLP से पढ़कर
• कौन-सा निष्कर्ष किस संदर्भ पर टिक रहा है—यह ग्राफ के रूप में दिखाया जा सकता है
• और अगर कोई पेपर रिट्रैक्ट हो जाए, तो सिस्टम तुरंत बताता है कि कहाँ-कहाँ उसका असर पड़ रहा है

यह ठीक वैसा है जैसा बायोमेडिकल रिसर्च में “सिस्टमेटिक रिव्यू” और “लिविंग रिव्यू” संस्कृति बन रही है—बस कृषि में इसे स्केल पर करना है।

3) खेत-स्तरीय “सेफ्टी टेलीमेट्री”: मिट्टी, पानी, श्रमिक—सब ट्रैक हो

कागज़ी सुरक्षा-आकलन अक्सर औसत परिस्थितियों पर टिके होते हैं। जबकि असल जोखिम स्थानीय होता है: मिट्टी का प्रकार, पानी का बहाव, छिड़काव की तकनीक, हवा की दिशा, PPE उपयोग, आदि।

AI + IoT यहाँ काम आता है:

• मिट्टी/जल सेंसर डेटा से रनऑफ और लीचिंग जोखिम स्कोर
• मौसम डेटा से स्प्रे विंडो की चेतावनी (drift risk)
• स्प्रे-लॉग (कब, कितना, कहाँ) का ऑटो रिकॉर्ड

इससे “सेफ्टी” बहस फील्ड डेटा पर आधारित होने लगती है, केवल पेपर-डिबेट पर नहीं।

अगर AI “ब्लैक बॉक्स” बना तो वही गलती दोहराएंगे

स्पष्ट स्टैंड: AI तभी मदद करेगा जब हम उसे “विश्वास की मशीन” नहीं, “जांच की मशीन” की तरह इस्तेमाल करें।

रिपोर्ट में रिसर्चर ने कहा कि AI विकिपीडिया जैसी जगहों की बायस अपने अंदर ले लेता है। इसलिए कृषि-एआई सिस्टम के लिए कुछ बेसिक नियम जरूरी हैं:

“AI-रेडी” गवर्नेंस चेकलिस्ट (खेती और एग्रीटेक टीमों के लिए)

1. Retracted/Corrected अलर्ट: नॉलेज बेस में हर संदर्भ का स्टेटस (active, corrected, retracted) टैग हो
2. डेटा-प्रोवेनेंस: डेटा कहाँ से आया, किस तारीख़ का है, किसने कलेक्ट किया—रिकॉर्ड अनिवार्य
3. मॉडल-एक्सप्लनेबिलिटी: किसान को कम से कम इतना समझ आए कि सिफारिश किस संकेत पर आई
4. कॉनफ्लिक्ट-ऑफ-इंटरेस्ट डिस्क्लोज़र: सलाह देने वाली प्रणाली किन पार्टनर्स/स्पॉन्सर्स से जुड़ी है—पारदर्शी
5. फील्ड वैलिडेशन: मॉडल का स्थानीय परीक्षण—एक जिले में जो काम करता है, दूसरे में जरूरी नहीं

यह चेकलिस्ट फार्मा/बायोटेक की नैतिकता और रेगुलेटरी सोच से प्रेरित है—और कृषि में इसकी जरूरत उतनी ही है।

किसान और FPO के लिए व्यावहारिक “नेक्स्ट स्टेप्स” (2026 की रबी/जायद योजना के लिए)

सीधा उद्देश्य: रसायन पर खर्च और जोखिम घटाना, पर उपज और समय-सारिणी न बिगड़े।

• खरपतवार का डिजिटल सर्वे: 7–10 दिन के अंतराल पर मोबाइल/ड्रोन फोटो; खरपतवार-हॉटस्पॉट मैप बनाइए
• स्प्रे को कैलेंडर नहीं, मौसम से जोड़िए: हवा/नमी/तापमान के हिसाब से स्प्रे विंडो चुनिए
• मिक्स्ड स्ट्रैटेजी अपनाइए: केवल रसायन नहीं—मल्चिंग, इंटरक्रॉप, यांत्रिक निराई, और स्पॉट-स्प्रे का संयोजन
• रिकॉर्ड-कीपिंग को आदत बनाइए: किस प्लॉट में क्या डाला, कितना डाला—यही डेटा अगले सीजन में आपकी बचत है

अगर आप एग्रीटेक टीम हैं, तो एक सलाह: “हमारी AI सलाह किस डेटा पर आधारित है?” यह सवाल अपने ही प्रोडक्ट में सबसे पहले जोड़िए।

यह पोस्ट “फार्मा और बायोटेक में AI” सीरीज़ में क्यों है?

क्योंकि ग्लाइफोसेट वाला प्रकरण मूल रूप से साइंस-एथिक्स और एविडेंस-मैनेजमेंट का मामला है—और यही तो AI का बड़ा मैदान है। दवा-उद्योग में AI का उपयोग अब सिर्फ दवा खोज तक सीमित नहीं; वह पेपर स्कैनिंग, फार्माकोविजिलेंस, रिस्क सिग्नल डिटेक्शन और रेगुलेटरी कॉम्प्लायंस में भी किया जा रहा है।

कृषि में भी वही सोच लागू हो सकती है:

• फील्ड से डेटा आए
• AI उससे संकेत निकाले
• और निर्णय पारदर्शी, ऑडिटेबल और स्थानीय हों

खेती को भरोसे की जरूरत है—और भरोसा “दावे” से नहीं, डेटा-डिसिप्लिन से बनता है।

आगे क्या: क्या 2026 “एविडेंस-फर्स्ट खेती” का साल बनेगा?

ग्लाइफोसेट पर बहस चलती रहेगी—रेगुलेटरी रिव्यू, मुकदमे, और नए अध्ययन आते रहेंगे। पर किसान के लिए असली सवाल यह है: क्या मेरा खेत कम इनपुट में, कम जोखिम में, स्थिर उपज दे रहा है?

मेरी राय में, AI का सबसे अच्छा उपयोग “किसका पेपर सही” तय करना नहीं, बल्कि खेत-स्तर पर निर्णय को मापने योग्य, ट्रेस करने योग्य, और समय पर सुधारने योग्य बनाना है।

आपकी खेती (या आपका एग्रीटेक प्रोडक्ट) अगर आज से ही हर सलाह के पीछे डेटा-प्रोवेनेंस और एविडेंस ट्रेल जोड़ दे, तो अगली बड़ी बहस में आप शोर का हिस्सा नहीं होंगे—आपके पास रिकॉर्ड होगा।

और यही सवाल मैं छोड़ना चाहता हूँ: अगर कल किसी लोकप्रिय कृषि-केमिकल या प्रैक्टिस पर नया रिट्रैक्शन/करेक्शन आए, तो क्या आपके फैसलों का आधार इतना मजबूत है कि आप तुरंत दिशा बदल सकें?