ईयू उपयोगकर्ता डेटा के साथ एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मेटा

मेटा ने हाल ही में यूरोपीय संघ (EU) में वयस्क उपयोगकर्ताओं द्वारा साझा की गई सार्वजनिक सामग्री का उपयोग अपने AI मॉडल्स को बेहतर बनाने के लिए करने की अपनी मंशा की घोषणा की है। यह कदम यूरोप भर में मेटा AI सुविधाओं को लॉन्च करने के बाद उठाया गया है, जिसका उद्देश्य क्षेत्र की विविध आबादी के लिए AI क्षमताओं को और अधिक अनुकूलित करना है।

एक आधिकारिक बयान में, मेटा ने घोषणा की, "आज, हम यूरोपीय संघ में हमारे उत्पादों पर वयस्कों द्वारा साझा की गई सार्वजनिक सामग्री - जैसे सार्वजनिक पोस्ट और टिप्पणियां - का उपयोग करके मेटा पर AI को प्रशिक्षित करने की अपनी योजनाओं की घोषणा कर रहे हैं। मेटा AI के साथ लोगों की बातचीत - जैसे प्रश्न और पूछताछ - का भी उपयोग हमारे मॉडल्स को प्रशिक्षित करने और सुधारने के लिए किया जाएगा।"

इस सप्ताह से, मेटा के प्लेटफॉर्म्स पर यूरोपीय संघ के उपयोगकर्ता, जिनमें फेसबुक, इंस्टाग्राम, व्हाट्सएप और मैसेंजर शामिल हैं, को इस डेटा उपयोग के बारे में सूचित किया जाएगा। ये सूचनाएं ऐप के माध्यम से अलर्ट और ईमेल के जरिए भेजी जाएंगी, जिसमें शामिल सार्वजनिक डेटा के प्रकारों की व्याख्या होगी और एक आपत्ति फॉर्म का लिंक प्रदान किया जाएगा। मेटा ने जोर दिया, "हमने इस आपत्ति फॉर्म को ढूंढने, पढ़ने और उपयोग करने में आसान बनाया है, और हम पहले से प्राप्त सभी आपत्ति फॉर्मों के साथ-साथ नए जमा किए गए फॉर्मों का सम्मान करेंगे।"

मेटा ने स्पष्ट किया है कि कुछ डेटा का उपयोग AI प्रशिक्षण के लिए नहीं किया जाएगा। कंपनी ने कहा कि वह "लोगों के दोस्तों और परिवार के साथ निजी संदेशों" का उपयोग अपने जनरेटिव AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए नहीं करेगी, और यूरोपीय संघ में 18 वर्ष से कम आयु के उपयोगकर्ताओं के खातों से सार्वजनिक डेटा को प्रशिक्षण डेटासेट से बाहर रखा जाएगा।

यूरोपीय संघ-केंद्रित AI उपकरणों के लिए मेटा का दृष्टिकोण

मेटा इस डेटा उपयोग को यूरोपीय संघ के उपयोगकर्ताओं के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए AI उपकरण विकसित करने में एक महत्वपूर्ण कदम के रूप में प्रस्तुत करता है। यूरोप में अपने मैसेजिंग ऐप्स पर हाल ही में AI चैटबॉट कार्यक्षमता शुरू करने के बाद, मेटा इसे सेवा को परिष्कृत करने के अगले चरण के रूप में देखता है। कंपनी ने कहा, "हमारा मानना है कि हमारी जिम्मेदारी है कि हम ऐसा AI बनाएं जो न केवल यूरोपियनों के लिए उपलब्ध हो, बल्कि वास्तव में उनके लिए बनाया गया हो।" इसमें स्थानीय बोलियों, मुहावरों, अति-स्थानीय ज्ञान, और विभिन्न देशों में प्रचलित अद्वितीय हास्य और व्यंग्य को समझना शामिल है।

जैसे-जैसे AI मॉडल्स टेक्स्ट, आवाज, वीडियो और छवियों में मल्टी-मॉडल क्षमताओं के साथ विकसित हो रहे हैं, इस तरह के अनुकूलित AI की प्रासंगिकता और भी महत्वपूर्ण हो जाती है। मेटा ने अपने कार्यों को व्यापक उद्योग के संदर्भ में भी रखा, यह उल्लेख करते हुए कि उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग AI प्रशिक्षण के लिए एक सामान्य प्रथा है। "यह ध्यान देना महत्वपूर्ण है कि हम जो AI प्रशिक्षण कर रहे हैं, वह मेटा के लिए अद्वितीय नहीं है, न ही यह यूरोप के लिए अद्वितीय होगा," उन्होंने समझाया, उदाहरण के तौर पर Google और OpenAI का हवाला दिया, जिन्होंने पहले से ही यूरोपीय उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग अपने AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए किया है।

मेटा का दावा है कि उसका दृष्टिकोण उद्योग के कई अन्य समकक्षों की तुलना में अधिक पारदर्शी है। उन्होंने नियामकों के साथ पहले की गई बातचीत का उल्लेख किया, जिसमें पिछले साल कानूनी स्पष्टीकरण की प्रतीक्षा में देरी शामिल थी, और दिसंबर 2024 में यूरोपीय डेटा संरक्षण बोर्ड (EDPB) से प्राप्त सकारात्मक राय को उजागर किया। मेटा ने लिखा, "हम दिसंबर में EDPB द्वारा प्रदान की गई राय का स्वागत करते हैं, जिसने पुष्टि की कि हमारा मूल दृष्टिकोण हमारे कानूनी दायित्वों को पूरा करता है।"

AI प्रशिक्षण डेटा पर चिंताएं

हालांकि मेटा पारदर्शिता और अनुपालन का दावा करता है, लेकिन सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स से व्यापक सार्वजनिक उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग बड़े भाषा मॉडल्स (LLMs) और जनरेटिव AI को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण गोपनीयता चिंताएं पैदा करता है। एक मुद्दा "सार्वजनिक" डेटा की परिभाषा है। फेसबुक या इंस्टाग्राम जैसे प्लेटफॉर्म्स पर सार्वजनिक रूप से साझा की गई सामग्री को व्यावसायिक AI प्रशिक्षण के लिए कच्चे माल के रूप में उपयोग करने का इरादा शायद नहीं था। उपयोगकर्ता अक्सर व्यक्तिगत कहानियां, राय, या रचनात्मक कार्य अपनी समझ में अपने समुदाय के भीतर साझा करते हैं, यह उम्मीद नहीं करते कि उन्हें बड़े पैमाने पर पुन: उपयोग किया जाएगा।

"ऑप्ट-आउट" प्रणाली की प्रभावशीलता की तुलना "ऑप्ट-इन" प्रणाली से भी बहस का विषय है। उपयोगकर्ताओं को सूचनाएं प्राप्त करने के बाद सक्रिय रूप से आपत्ति दर्ज करने की आवश्यकता, जो आसानी से छूट सकती हैं, सूचित सहमति के बारे में सवाल उठाती है। कई उपयोगकर्ता इन सूचनाओं को देखने, समझने या उन पर कार्रवाई करने में असफल हो सकते हैं, जिसके परिणामस्वरूप उनका डेटा डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जाएगा।

एक और चिंता निहित पक्षपात की संभावना है। सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स सामाजिक पक्षपातों को प्रतिबिंबित कर सकते हैं, जिसमें नस्लवाद, लिंगवाद और गलत सूचना शामिल हैं, जिन्हें AI मॉडल्स सीख सकते हैं और बढ़ा सकते हैं। यह सुनिश्चित करना कि ये मॉडल्स यूरोपीय संस्कृतियों के बारे में हानिकारक रूढ़ियों या सामान्यीकरण को कायम न करें, एक महत्वपूर्ण चुनौती है।

कॉपीराइट और बौद्धिक संपदा के बारे में भी सवाल उठते हैं। सार्वजनिक पोस्ट में अक्सर उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई मूल सामग्री होती है, और इसका उपयोग AI मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए जो प्रतिस्पर्धी सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं या उससे मूल्य प्राप्त कर सकते हैं, स्वामित्व और उचित मुआवजे के बारे में कानूनी मुद्दे उठाता है।

अंत में, हालांकि मेटा पारदर्शिता का दावा करता है, डेटा चयन, फ़िल्टरिंग और AI व्यवहार पर उनके प्रभाव की वास्तविक प्रक्रियाएं अक्सर अस्पष्ट रहती हैं। सच्ची पारदर्शिता के लिए यह गहरी अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होगी कि डेटा AI आउटपुट्स को कैसे प्रभावित करता है और दुरुपयोग या अनपेक्षित परिणामों के खिलाफ सुरक्षा उपाय क्या हैं।

यूरोपीय संघ में मेटा का दृष्टिकोण उन मूल्य को उजागर करता है जो टेक दिग्गज AI विकास के लिए उपयोगकर्ता-जनित सामग्री पर रखते हैं। जैसे-जैसे ये प्रथाएं फैलती हैं, डेटा गोपनीयता, सूचित सहमति, एल्गोरिदमिक पक्षपात, और AI डेवलपर्स की नैतिक जिम्मेदारियों पर बहस यूरोप और वैश्विक स्तर पर तेज होगी।