जैसे-जैसे हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी की असीमित संभावनाओं के साथ प्रयोग करना जारी रखते हैं, हम स्वयं को और हमें विज्ञान कथा के दायरे में अंतर को पाटने में मदद करने वाली प्रौद्योगिकी को सीमित नहीं रख रहे हैं।
एआई अनुप्रयोगों में प्रगति का अर्थ यह है कि डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी अब किसी भी प्रणाली या व्यक्ति की प्रक्रियाओं की सटीक प्रतिकृति बना सकती है, जिससे एक संशोधित डिजिटल वातावरण का निर्माण हो सकता है जो अधिक समृद्ध, अधिक परिष्कृत और मूल चीज़ के लगभग समान है।
यद्यपि डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ, यह सुनिश्चित करती है कि अब अधिक लोग और व्यवसाय रोजमर्रा के कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं - जिससे कर्मचारियों और व्यक्तियों द्वारा अनावश्यक गतिविधियों पर खर्च किए जाने वाले समय को कम करने में मदद मिलती है - लेकिन सिद्धांत और व्यवहार में, डिजिटल ट्विन अनुप्रयोग गोपनीयता संबंधी चिंताएं, पहचान की चोरी की संभावना, और गलत सूचना के प्रसार को बढ़ावा देने के लिए डीपफेक के उपयोग को बढ़ावा देने लगे हैं।
नकली, एआई-जनरेटेड तस्वीरें और वीडियो जो वास्तविक लोगों की लगभग हूबहू नकल हैं, इंटरनेट पर केवल यही नहीं चल रही हैं और वे इसे बढ़ावा दे रही हैं। धोखेबाजों द्वारा डिजिटल ऑडियो प्राप्त करने और मात्र तीन सेकंड के ऑडियो से लोगों की आवाज़ की क्लोनिंग करने की कहानियाँ अब अधिकारियों के बीच चिंता का विषय बन रही हैं।
कुछ उद्योग जानकारियों से पता चलता है कि लगभग 77 प्रतिशत अमेरिकी इंटरनेट उपयोगकर्ताओं ने बताया कि वे एआई द्वारा निर्मित समान दिखने वाले लोगों और ऑनलाइन सामग्री के कारण ठगे गए हैं।
हालांकि, अब डेवलपर्स, उपयोगकर्ताओं के साथ, यह समझने के चौराहे पर खड़े हैं कि कैसे कानून निर्माता डिजिटल ढांचे को चुनौती देना शुरू कर सकते हैं, और इंटरनेट ऑफ थिंग्स में व्यक्तियों की डिजिटल पहचान और गोपनीयता की रक्षा के लिए प्रक्रियाओं को नया रूप दे सकते हैं।
हमने हाल के वर्षों में डिजिटल प्रौद्योगिकी द्वारा अनेक उल्लेखनीय अनुभवों का सृजन होते देखा है, तथा कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ-साथ, अब हम अगली पीढ़ी के कंप्यूटर और मशीन लर्निंग क्षमताओं के मामले में अग्रणी स्थान पर खड़े हैं, जो हमें अगले आयाम में ले जाएंगे।
जैसे-जैसे संभावनाएं अनंत होती जा रही हैं, डिजिटलीकरण के नए तरीके हमें एक प्रकार की रूपरेखा प्रणाली विकसित करने में मदद कर रहे हैं, जो डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में हमारा स्थान ले सके, जबकि हमें अभी भी पृथ्वी पर अधिक चिंतामुक्त जीवन जीने की स्वतंत्रता है।
डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी के विकास से उपयोगकर्ताओं और हमारे दैनिक जीवन में उपयोग किए जाने वाले अनुप्रयोगों को अधिक स्वचालित बनाने में मदद मिलती है, तथा अधिक वैयक्तिकृत अनुभव के लिए हमारी दिनचर्या का अध्ययन करने और सीखने के लिए उन्नत प्रौद्योगिकी का लाभ उठाने में मदद मिलती है।
आईबीएम के शोधकर्ताओं के अनुसार, डिजिटल ट्विन प्रौद्योगिकी वह प्रक्रिया है जिसमें किसी वस्तु या व्यक्ति को अनेक विद्युत सेंसरों से सुसज्जित किया जाता है जो कार्यक्षमता के महत्वपूर्ण क्षेत्रों की निगरानी करते हैं।
कई परीक्षण चलाकर और लगातार विभिन्न इनपुट और आउटपुट तंत्रों पर नज़र रखकर, कम्प्यूटरीकृत सॉफ़्टवेयर किसी वस्तु या व्यक्ति के प्रदर्शन के विभिन्न पहलुओं के बारे में डेटा का उत्पादन शुरू कर सकता है। अंतिम लक्ष्य उपलब्ध डेटा का उपयोग करना और इसे विभिन्न परिदृश्यों को फिर से बनाने या विभिन्न प्रकार के परीक्षणों के माध्यम से डिजिटल कॉपी पर लागू करना है।
इस डेटा के साथ, तकनीकी कंपनियां यह अध्ययन करना शुरू कर सकती हैं कि वस्तुएं कुछ निश्चित परिस्थितियों में कैसे प्रदर्शन करती हैं और सिस्टम में संशोधन करके किसी वस्तु के प्रदर्शन को कैसे बेहतर बनाया जा सकता है।
कल्पना कीजिए कि आप अपने सभी रोजमर्रा के या नियमित कार्यों को अपनी एक डिजिटल प्रति को सौंप सकें, जिससे आपका अधिक समय बचेगा और आपकी दैनिक दिनचर्या से अनावश्यक गतिविधियां हट जाएंगी।
इतिहास से हमने जो सीखा है, उसके अनुसार प्रौद्योगिकी को इस तरह से लागू करना संभव है कि हम कुछ हद तक आभासी दुनिया में खुद की नकल कर सकें और अपने समय और क्षमताओं का अधिक त्याग किए बिना वास्तविक दुनिया के जीवन में अधिक कुशल बन सकें।
इस स्तर की प्रौद्योगिकी में अग्रणी प्रौद्योगिकी कम्पनियों के लिए, डिजिटल ट्विन मॉडल उन्हें विभिन्न सिमुलेशनों में परीक्षण और अध्ययन करने में मदद कर सकते हैं, तथा ऐसे संवर्द्धन कर सकते हैं, जो मूल प्रोटोटाइप को बेहतर बनाने में सहायक होंगे।
यह प्रौद्योगिकी इस बात को बेहतर ढंग से समझने के लिए अविश्वसनीय रूप से उपयोगी है कि कुछ वस्तुएं विभिन्न स्थितियों और त्रुटियों के तहत कैसे कार्य करती हैं, और प्रासंगिक डेटा का उपयोग करके, आवश्यक सुधार कैसे मूल इकाई को बढ़ा सकते हैं, लेकिन यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि भविष्य के संस्करण अधिक कुशल हों और अधिक कठोर परीक्षण या परिदृश्यों से गुजरने में सक्षम हों?
सिद्धांत रूप में, डिजिटल ट्विन तकनीक और एआई-संचालित अनुप्रयोग हमारे जीवन को अधिक कुशल बनाने और हमें अधिक उत्पादक बनने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह तकनीक न केवल मनुष्य को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन की गई है, बल्कि वैज्ञानिक स्तर पर भी बेहतर है।
एआई-संचालित प्रौद्योगिकी की अगली पीढ़ी हमें अपनी वर्तमान प्रणालियों में सुधार करने, बेहतर और अधिक सटीक निर्णय लेने तथा हमारे रहन-सहन और कार्य करने के तरीके को पूरी तरह से बदलने में सक्षम बनाएगी।
लेकिन, क्या होगा जब इस तकनीक को इसके इच्छित उपयोग के लिए व्यवहार में नहीं लाया जाएगा? इससे भी बेहतर, जब धोखेबाज डिजिटल तार खींच रहे हैं जो अब तेजी से हमारी वास्तविकता को आकार दे रहे हैं, तो हम असली या नकली का पता कैसे लगा सकते हैं?
जैसे-जैसे AI-संचालित तकनीक अधिक उन्नत होती जा रही है, वैसे-वैसे इसके परिणाम भी अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं। इंटरनेट अब AI-जनरेटेड कंटेंट से भर गया है, जिसमें छवियों, वीडियो और संगीत से लेकर प्रसिद्ध हस्तियों और सोशल मीडिया प्रभावितों के लेख और ऑडियो रिकॉर्डिंग तक सब कुछ शामिल है।
इस साल जनवरी में, टेलर स्विफ्ट की मनगढ़ंत तस्वीरों ने इंटरनेट को डिजिटल रूप से जकड़ लिया था, जब स्विफ्ट की तस्वीरें सामने आईं, जिसमें वह स्पष्ट और कुछ हद तक अश्लील सामग्री में दिखाई दे रही थीं। न्यूयॉर्क टाइम्स की एक रिपोर्ट के अनुसार, ये तस्वीरें इंटरनेट पर तेज़ी से फैल गईं, अकाउंट सस्पेंड होने से पहले इन्हें 47 मिलियन से ज़्यादा बार देखा गया।
यह पहली बार नहीं है जब AI-संचालित अनुप्रयोगों का उपयोग स्पष्ट सामग्री बनाने के लिए किया गया है। अक्टूबर 2020 में, शोधकर्ताओं ने महिलाओं की 100,000 से अधिक डिजिटल रूप से गढ़ी गई नग्न छवियों को उजागर करने की सूचना दी, जो उनकी सहमति के बिना बनाई गई थीं, न ही उन्हें इस तथ्य की जानकारी थी कि उनकी शारीरिक विशेषताओं का उपयोग किया जा रहा था, यूएस डिपार्टमेंट ऑफ़ होमलैंड सिक्योरिटी के अनुसार।
अन्यत्र, विशेषज्ञों ने पाया है कि 2018 से ऑनलाइन साझा और प्रकाशित 90 से 95 प्रतिशत डीपफेक वीडियो, बिना सहमति के पोर्नोग्राफी पर आधारित और निर्मित किए गए थे।
जुलाई 2023 में, एक भयभीत और भ्रमित माँ ने धोखेबाजों को लगभग 50,000 डॉलर से अधिक की फिरौती राशि का भुगतान किया, जब उससे संपर्क किया गया और उसे विश्वास दिलाया गया कि उसकी बेटी को बंदी बना लिया गया है।
सौभाग्य से, मां जल्दी से सभी बिंदुओं को जोड़ने में कामयाब रही और उसे एहसास हुआ कि यह सब एक धोखा था और उसे धोखेबाजों के एक समूह द्वारा संपर्क किया गया था, जो उसकी बेटी की आवाज की नकल करने के लिए एआई अनुप्रयोगों का उपयोग कर रहे थे, जिसका उद्देश्य अनजान पीड़ितों से हजारों डॉलर की ठगी करना था।
मैकएफी के एक हालिया सर्वेक्षण के अनुसार, आवाज़ से उत्पन्न घोटाले अब चार में से एक वयस्क को प्रभावित कर रहे हैं। लेकिन आप सोच रहे होंगे कि कैसे घोटालेबाज न केवल छवियों बल्कि किसी व्यक्ति की आवाज़ की नकल कर सकते हैं।
जेनरेटिव एडवर्सरियल नेटवर्क (GAN) तकनीक का उपयोग करके, दुनिया भर में कोई भी व्यक्ति अब प्रॉम्प्ट और प्रासंगिक डेटा की एक श्रृंखला के आधार पर सामग्री तैयार कर सकता है। GAN तकनीक को 2014 में मशीन लर्निंग टूल के एक वर्ग के रूप में विकसित किया गया था जो छवियों की संभावना बनाता है और उसका मूल्यांकन करता है।
GAN फ्रेमवर्क AI-संचालित तकनीक की एक और शाखा है, और डिजिटल ट्विन अनुप्रयोगों की क्षमताओं के साथ मिलकर, इस तकनीक में लगभग असीमित क्षमता है। AI-जनरेटेड कंटेंट हर दिन सोशल मीडिया और इंटरनेट पर एक आम विशेषता बन रहा है, विशेषज्ञों का अब अनुमान है कि 2026 तक 90 प्रतिशत कंटेंट AI-जनरेटेड होगा।
यद्यपि इस प्रौद्योगिकी के परिणामों को देखना मनोरंजक है, लेकिन इस प्रौद्योगिकी का एक स्याह पक्ष अब सतह के नीचे उभरने लगा है, क्योंकि उपयोगकर्ता यह सवाल उठाने लगे हैं कि उनके डेटा का उपयोग नई भाषा और शिक्षण मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए कैसे किया जा रहा है।
एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करके बनाई जा रही नई सामग्री की मात्रा के साथ, असली और नकली में अंतर करना एक चुनौतीपूर्ण कार्य बन गया है, जिसके लिए न केवल अधिक स्मार्ट कृत्रिम मशीनों की आवश्यकता है, बल्कि उपयोगकर्ताओं को निकट भविष्य में इस तकनीक से उत्पन्न होने वाले संभावित खतरों के बारे में शिक्षित करने की भी आवश्यकता है।
स्पष्टतः, विशेषज्ञों का सुझाव है कि हम अब "पहचान अपहरण" के युग में प्रवेश कर रहे हैं, जिसमें दुर्भावनापूर्ण अभिनेता न केवल हमारे नाम और अन्य व्यक्तिगत जानकारी लेते हैं और उसका उपयोग करते हैं, बल्कि हमारी पहचान का दावा करते हैं और प्रौद्योगिकी का उपयोग करके हमारी शारीरिक विशेषताओं, आवाज को पुनः बनाते हैं और हमारा एक आभासी संस्करण बनाते हैं, जो न केवल एक सटीक प्रतिलिपि होती है, बल्कि वास्तविक चीज़ से अप्रभेद्य होती है।
यह सब हमारे सामने ही हो रहा है, लेकिन यह हमारी सहमति या अनुमति के बिना किया जा रहा है। और ऑनलाइन उपलब्ध अरबों डेटा बिंदुओं के साथ, बुरे लोग सूचनाओं के खजाने के कंधों पर खड़े हैं, जिसका उपयोग वे हमारी वास्तविकता को तोड़ने-मरोड़ने और बिगाड़ने के लिए कर सकते हैं, बिना हमें एहसास हुए कि क्या हो रहा है।
गलत सूचना के इस युग में, जहां सोशल मीडिया फर्जी और तथ्यहीन सूचनाओं से भरा पड़ा है, वहीं घोटालेबाज अब एआई-संचालित प्रौद्योगिकी का उपयोग करके सार्वजनिक हस्तियों के रूप में छद्म रूप धारण कर लाभ उठा रहे हैं, और हमें कभी कुछ भी संदेह नहीं होगा।
चूंकि हमारी अधिकाधिक जानकारी इंटरनेट से ली जा रही है और उसका उपयोग मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों को अधिक जटिल पैटर्न सिखाने के लिए किया जा रहा है, इसलिए इन अनुप्रयोगों के पास अधिक प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने और सीखने के लिए अनंत अवसर होंगे, लेकिन इससे भी अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि जानकारी की कुशलतापूर्वक नकल इस तरह से की जाएगी कि वास्तविकता के बारे में हमारी समझ ही बदल जाए।
डीपफेक और एआई-जनरेटेड सामग्री न केवल हमारे बीच भ्रम पैदा कर रही है, बल्कि उन लोगों पर दीर्घकालिक समाजशास्त्रीय और मनोवैज्ञानिक प्रभाव भी छोड़ रही है, जो पहले एआई-जनरेटेड डोपेलगैंगर्स से नकारात्मक रूप से प्रभावित हुए हैं या जिनका पहले नकारात्मक अनुभव रहा है।
एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया कि डोपेलगैंगर-फोबिया अपमानजनक एआई क्लोनों का परिणाम है जो व्यक्तियों की पहचान का शोषण और विस्थापन करते हैं और नकारात्मक भावनात्मक प्रतिक्रिया उत्पन्न करते हैं।
इसके अलावा, इसी अध्ययन के शोधकर्ताओं ने इस बात पर प्रकाश डाला है कि एआई-जनित डिजिटल जुड़वाँ मनुष्य के तकनीक के साथ बातचीत करने के तरीके में बदलाव लाएंगे और मनुष्य की पहचान और उनके पारस्परिक संबंधों को और अधिक प्रभावित करेंगे।
डिजिटल क्लोन का होना परम वास्तविकता जैसा लग सकता है; हालांकि, इन कृत्रिम प्रतिकृतियों में व्यक्तियों की समेकित आत्म-धारणा और उनकी वैयक्तिकता को खतरे में डालने की क्षमता होती है।
हालाँकि, जब इस प्रौद्योगिकी का उपयोग दवा देने, रोगी की आवश्यकताओं की निगरानी करने और वायरलेस तरीके से संचार करने में किया जाता है, तो डिजिटल ट्विन सबसे बेहतर विकल्प प्रतीत हो सकता है।
यह जानना कि यह तकनीक पूरी तरह से बुरी नहीं है और दीर्घकालिक संभावनाओं को उजागर करना जो टेलीमेडिसिन की अगली पीढ़ी को सक्षम कर सकती हैं, इसका मतलब होगा कि रोगियों का अधिक प्रभावी ढंग से इलाज किया जाएगा और हर बार उचित निदान किया जाएगा।
यद्यपि संभावनाएं लगभग अनंत हैं, फिर भी सार्वजनिक और निजी संस्थाओं के बीच साझेदारी से रोगी की जानकारी की सुरक्षा सुनिश्चित होनी चाहिए तथा निष्पक्ष और समान साझा अनुभव की अनुमति मिलनी चाहिए।
यद्यपि प्रौद्योगिकी मौजूद हो सकती है, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के माध्यम से अवैध और गैरकानूनी डेटा संग्रहण से व्यक्तियों की रक्षा के लिए कानूनी और न्यायक्षेत्रीय ढांचा अभी भी विकास की प्रक्रिया में है।
ये अंतःविषय सहयोग न केवल स्वास्थ्य सेवा प्रथाओं के मामले में महत्वपूर्ण हैं। इसके बजाय, इन प्रयासों को एक व्यापक रोडमैप को प्रोत्साहित करना चाहिए जो इस बात की बेहतर समझ प्रदान करेगा कि कैसे AI तकनीक को विकसित किया जा सकता है और एक ऐसे क्षेत्र में लागू किया जा सकता है जहाँ कानूनी निहितार्थों को ध्यान में रखा जाता है और उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक स्थापित आश्वासन लाया जाता है।
इंटरनेट और सोशल मीडिया पर एआई-जनरेटेड सामग्री के अधिक आम हो जाने के कारण, उपयोगकर्ता और केंद्रीय अधिकारी यह सवाल उठाने लगे हैं कि हम कृत्रिम रूप से जनरेटेड अनुप्रयोगों का प्रबंधन कैसे कर सकते हैं और प्रामाणिकता का संरक्षण कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं।
निजी और सार्वजनिक दोनों तरह के व्यक्तियों की नकल करने या उनका क्लोन बनाने के लिए डीपफेक तकनीक का इस्तेमाल व्यक्तिगत गोपनीयता का उल्लंघन करेगा। इससे भी बढ़कर, किसी व्यक्ति की पूर्व अनुमति या जानकारी के बिना उसके नाम, छवि या समानता को फिर से बनाने के लिए AI-संचालित अनुप्रयोगों का उपयोग करना उसके प्रचार के अधिकार का उल्लंघन कर सकता है और संभावित रूप से कई गंभीर उल्लंघनों का कारण बन सकता है।
कंपनियाँ मूल्यवान ग्राहक-संबंधित जानकारी को ट्रैक और साझा करना जारी रखती हैं। AI-संचालित अनुप्रयोगों का उपयोग करने वाली तकनीकी कंपनियों के लिए, यह डेटा उन्हें नए सॉफ़्टवेयर को प्रशिक्षित करने और डिजिटल मॉडल बनाने में सक्षम बनाता है जो वास्तविक लोगों और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों दोनों को दर्शाते हैं। कंपनियों के बीच साझा किया गया डेटा न केवल बेहद मूल्यवान है, बल्कि नए अनुप्रयोगों के परिष्कार के स्तर और विभिन्न कंपनियों द्वारा साझा और संग्रहीत किए जा रहे डेटा की मात्रा के कारण इन गतिविधियों को विनियमित करना भी अधिक कठिन होता जा रहा है।
मशीन लर्निंग एप्लिकेशन का उपयोग करने के लिए आवश्यक डेटा तक पहुँचने के लिए कंपनियाँ अपने उपयोगकर्ताओं को ढेर सारे डेटा पॉइंट पर ट्रैक कर रही हैं। इन आउटलेट्स की निगरानी करके, कंपनियाँ अपने ग्राहकों और उनके बुनियादी उपयोग पैटर्न को बेहतर ढंग से समझ सकती हैं, अधिक व्यक्तिगत अनुभव प्रदान कर सकती हैं और समय से पहले सुधार कर सकती हैं।
हालांकि, ये आउटलेट उपयोगकर्ताओं पर अधिक बारीकी से नज़र रखने के तरीके के रूप में काम कर सकते हैं, जो अक्सर गोपनीयता उल्लंघन की रेखाओं को धुंधला कर देते हैं। ये गतिविधियाँ उपयोगकर्ता डेटा और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक अतिरिक्त प्रावधानों में योगदान करती हैं।
हाल के महीनों में, व्हाइट हाउस ने बिडेन प्रशासन के साथ मिलकर एक कार्यकारी आदेश जारी करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता को विनियमित करने के अपने दृष्टिकोण की घोषणा की है। कार्यकारी आदेश के साथ, संघीय सरकार सभी संघीय एजेंसियों और कर्मचारियों को उचित प्रशिक्षण और शिक्षा प्रदान करना चाहती है ताकि वे बेहतर ढंग से समझ सकें कि एआई उपकरणों का अधिक उचित तरीके से उपयोग कैसे किया जा सकता है।
ये कार्य अभी भी क्रियान्वयन की प्रक्रिया में हैं, तथा इसके लिए एक व्यापक दृष्टिकोण की आवश्यकता है, जिसके तहत सरकार उचित संसाधनों में निवेश करेगी, जिससे आम लोगों को एआई-जनित विषय-वस्तु के बारे में सीखने और अधिक शिक्षित होने में मदद मिलेगी तथा सभी लोगों के लिए डिजिटल सुरक्षा को प्राथमिकता दी जा सकेगी।
उपयोगकर्ताओं को यह बताने की अनुमति देना कि उनके बारे में नई जानकारी कब एकत्र की जा रही है या किस प्रकार के डेटा का उपयोग किया जा रहा है, अभी भी कई नियामकों को पूरी तरह से जानकारी नहीं है। जून 2023 में, यूरोपीय आयोग ने AI अधिनियम को मंजूरी दी, जो उद्योग में अपनी तरह का पहला अधिनियम है जो उपयोगकर्ताओं को इस बारे में अधिक पारदर्शिता प्रदान करने का प्रयास करेगा कि उनके बारे में कितनी जानकारी एकत्र की जा रही है और इस जानकारी का उपयोग कैसे किया जाएगा।
इस तरह के विकास से विधिनिर्माताओं को यह स्पष्ट दृष्टिकोण प्राप्त करने में मदद मिलती है कि उपयोगकर्ता की गोपनीयता और सुरक्षा में सुधार के लिए अपने प्रवर्तन का उपयोग कैसे किया जाए। यह तकनीकी उद्योग के अंधेरे कोनों में रोशनी डालता है और यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक कंपनी पारदर्शिता के समान स्तर का पालन करे जो उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता और सुरक्षा को सबसे आगे रखता है।
यद्यपि यह स्पष्ट नहीं है कि हममें से प्रत्येक का कोई डिजिटल जुड़वां है या नहीं, परंतु इंटरनेट की विशालता में हमारी डिजिटल पहचान की सुरक्षा एक चुनौती बनती जा रही है, जो विधिनिर्माताओं और नियामकों के समक्ष कठिन प्रश्न प्रस्तुत कर रही है तथा जिनमें से अधिकांश अनुत्तरित रह गए हैं।
एक दिन डिजिटल ट्विन होने के विचार का मतलब है कि हमें इस प्रक्रिया में अपनी पहचान का कुछ हिस्सा छोड़ना होगा। कई लोगों के लिए, यह कुछ नैतिक चिंताएँ पैदा करता है, जबकि अन्य को लग सकता है कि डिजिटल ट्विन उन्हें ढेर सारी नई संभावनाएँ प्रदान कर सकता है।
संतुलन बनाना आसान नहीं है, और जब तक हमें यह स्पष्ट समझ नहीं हो जाती कि हम स्वयं को कैसे सुरक्षित रख सकते हैं, उचित विनियमन कैसे लागू कर सकते हैं, तथा अधिक पारदर्शी कार्यप्रणाली कैसे अपना सकते हैं, तब तक हम खींचतान की स्थिति में ही रहेंगे, और यह नहीं जान पाएंगे कि कब हम अपनी ही पहचान के कारण कृत्रिम रूप से उत्पन्न धोखाधड़ी का शिकार हो जाएंगे।