रचनात्मक सामग्री और एआई प्रशिक्षण: एक व्यावहारिक गाइड

कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारी दुनिया को तेजी से बदल रही है, जो हमारे दैनिक जीवन से लेकर विज्ञान और कला के अग्रणी क्षेत्रों तक हर चीज को प्रभावित कर रही है। जैसे-जैसे AI तेजी से विकसित हो रहा है, यह विचार करना महत्वपूर्ण है कि हम AI मॉडल्स के प्रशिक्षण में रचनात्मक सामग्री का उपयोग करने के लिए एक संतुलित दृष्टिकोण कैसे विकसित कर सकते हैं। यह केवल कानूनी मामलों तक सीमित नहीं है; यह AI नवाचार और मानव रचनात्मकता के भविष्य को आकार देने के बारे में है।

हर नई तकनीक जो ज्ञान और कला को बनाने या साझा करने में मदद करती है—प्रिंटिंग प्रेस से लेकर इंटरनेट और केबल टीवी तक—ने मूल्य उत्पन्न करने और वितरित करने के तरीकों के बारे में बहस छेड़ी है। जब बात AI की आती है, तो डेवलपर्स रचनात्मक उद्योगों का समर्थन करने और सभी के लिए लाभकारी एक समृद्ध AI पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए कई कदम उठा सकते हैं। तो, हमें AI मॉडल आउटपुट, प्रशिक्षण प्रक्रियाओं, और AI द्वारा साझा मूल्य बनाने के नए तरीकों के लिए किन रणनीतियों पर विचार करना चाहिए?

AI आउटपुट का मूल्यांकन

चाहे आप पेन, टाइपराइटर, या AI के साथ लेखन कर रहे हों, या पेंटब्रश, कंप्यूटर ग्राफिक्स, या AI के साथ कला बन रहे हों, मुख्य सवाल यह है कि क्या नया काम किसी मौजूदा काम के कॉपीराइट का उल्लंघन करता है। यह जटिल हो सकता है, जो इस बात पर निर्भर करता है कि नया काम पुराने से कितना समान है, दोनों कार्यों की प्रकृति क्या है, और क्या नया काम मूल के समान बाजार में प्रतिस्पर्धा करता है। आउटपुट फ़िल्टर जैसे उपकरण बहुत समान आउटपुट को रोकने में मदद कर सकते हैं, भले ही मॉडल इन कारकों के बारे में अधिक सूक्ष्म निर्णय लेना सीखते हों।

प्रोवेनेंस जानकारी, जैसे वॉटरमार्क या मेटाडेटा, भी यह भ्रम कम करने में मदद कर सकती है कि किसी सामग्री को किसने बनाया। उदाहरण के लिए, Google ने अपने SynthID उपकरण के साथ नेतृत्व किया है और Coalition for Content Provenance and Authenticity (C2PA) के स्टीयरिंग कमेटी का हिस्सा है। ये प्रयास उपभोक्ताओं को उनके द्वारा देखी जाने वाली सामग्री के बारे में बेहतर जानकारीपूर्ण निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं।

AI मॉडल्स को जिम्मेदारी से प्रशिक्षित करना

ओपन वेब से सामग्री पर आधारभूत AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करना अमेरिकी कॉपीराइट कानून के तहत एक परिवर्तनकारी निष्पक्ष उपयोग माना जाता है, और कई अन्य देशों में समान टेक्स्ट और डेटा माइनिंग छूट हैं जो जानकारी के नए उपयोगों को प्रोत्साहित करती हैं। हालांकि, अच्छे अभ्यासों को अपनाने से मौजूदा सामग्री के नए AI उपयोगों के लिए स्वीकार्यता बढ़ाने में मदद मिल सकती है।

सामग्री को जिम्मेदारी और कानूनी रूप से प्राप्त करना महत्वपूर्ण है, जैसे कि वेबसाइटों को AI प्रशिक्षण के लिए उनकी सामग्री का उपयोग न करने का विकल्प देना। वेब क्रॉलिंग के लिए मौजूदा उद्योग मानक ऐसा करने का एक प्रमुख तरीका हैं। ये मानक सरल और स्केलेबल हैं, जो व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मशीन-पठनीय robot.txt प्रोटोकॉल पर आधारित हैं जो वेब क्रॉलर द्वारा सामग्री तक पहुंच को नियंत्रित करते हैं। आजकल, हजारों वेब प्रकाशक Google-Extended प्रोटोकॉल और अन्य कंपनियों द्वारा पेश किए गए समान AI-विशिष्ट प्रोटोकॉल का उपयोग कर रहे हैं। AI डेवलपर्स को इन मानकों को विकसित करने के लिए खुले रहना चाहिए जैसे-जैसे पारिस्थितिकी तंत्र बढ़ता है और सामान्य-उद्देश्य AI मॉडल्स को इन मानकों या पे-वॉल जैसे समान तकनीकी उपायों को बायपास करने के तरीके से अनुचित प्रशिक्षण से बचने के लिए उचित कदम उठाने चाहिए।

जब व्यक्तियों की आवाज़ों और समानताओं के उपयोग से बचने की बात आती है, तो कॉपीराइट के लिए मौजूदा "नोटिस-और-हटाने" प्रणालियों पर आधारित विधायी ढांचे, दुरुपयोग को रोकने के लिए सुरक्षा उपायों सहित, बनाए जा सकते हैं। नए उपकरण भी रचनाकारों को उनकी आवाज़ और समानता पर नियंत्रण बनाए रखते हुए AI की रचनात्मक क्षमता का उपयोग करने में मदद कर सकते हैं।

मूल्य साझा करना, अवसरों का विस्तार

AI में सभी के लिए लाभकारी होने की क्षमता है, और AI डेवलपर्स और सामग्री प्रकाशकों के बीच सहयोग बाजार का विस्तार कर सकता है और रचनात्मक उद्योगों के लिए नई आय उत्पन्न कर सकता है।

AI डेवलपर्स सामग्री प्रदाताओं को संबंधित ट्रैफिक प्रदान करके आउटपुट का मूल्य साझा करने की दिशा में काम कर रहे हैं। पारिस्थितिकी तंत्र भी उभरते AI अनुप्रयोगों से मूल्य बनाने के नए तरीके खोजने के लिए एक साथ काम कर रहा है। उदाहरण के लिए, जब AI सेवाएं वेबसाइटों से तथ्यों पर आधारित प्रतिक्रियाएं "ग्राउंड" करती हैं, तो व्यावसायिक साझेदारियों के अवसर हो सकते हैं।

AI डेवलपर्स और सामग्री प्रकाशक प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए विशेष या गैर-सार्वजनिक डेटा का उपयोग करने के लिए नए सामग्री समझौतों पर भी सहयोग कर रहे हैं। AI डेवलपर्स विभिन्न AI अनुप्रयोगों के लिए व्यक्तिगत सामग्री की उपयोगिता का आकलन करना तेजी से सीख रहे हैं। हमारी ओर से, Google ने कई प्रकाशकों के साथ व्यापक डेटा अधिकारों के लिए समझौते किए हैं और नए अवसरों की खोज जारी रखे हुए है।

AI डेवलपर्स मीडिया और रचनात्मक उद्योगों के साथ सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं ताकि नए जनरेटिव AI उपकरण डिज़ाइन किए जा सकें जो इन उद्योगों में मूल्य जोड़ें। उदाहरण के लिए, Pinpoint, पत्रकारों के लिए एक AI उपकरण, पत्रकारों को टेक्स्ट, ऑडियो, छवि और वीडियो फ़ाइलों के माध्यम से खोज करने में मदद करता है ताकि डेटा में पैटर्न देखे जा सकें, नए दृष्टिकोण खोजे जा सकें, या वीडियो या ऑडियो फ़ाइल में उद्धरण ढूंढा जा सके।

AI एक साझा अवसर है जिसमें विज्ञान, वाणिज्य और रचनात्मकता के दायरे को विस्तार करने की क्षमता है। हम पारिस्थितिकी तंत्र में सभी हितधारकों के साथ मिलकर एक साझा ढांचा बनाने के लिए प्रतिबद्ध हैं जहां रचनाकारों के अधिकार और नवाचार दोनों फल-फूल सकें।