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

मेटा ने हाल ही में अपने एआई मॉडल को बढ़ाने के लिए यूरोपीय संघ (ईयू) में वयस्क उपयोगकर्ताओं द्वारा साझा किए गए सार्वजनिक सामग्री का दोहन करने के अपने इरादे की घोषणा की है। यह कदम पूरे यूरोप में मेटा एआई सुविधाओं को लॉन्च करने की ऊँची एड़ी पर आता है, जिसका उद्देश्य इस क्षेत्र की विविध आबादी के लिए अपनी एआई क्षमताओं को अधिक निकटता से दर्जी करना है।

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

इस सप्ताह से, फेसबुक, इंस्टाग्राम, व्हाट्सएप और मैसेंजर सहित मेटा के प्लेटफार्मों पर यूरोपीय संघ के उपयोगकर्ताओं को इस डेटा उपयोग के बारे में सूचित किया जाएगा। इन सूचनाओं को इन-ऐप अलर्ट और ईमेल के माध्यम से भेजा जाएगा, जिसमें शामिल सार्वजनिक डेटा के प्रकारों को शामिल किया जाएगा और आपत्ति के रूप में लिंक प्रदान किया जाएगा। मेटा ने जोर देकर कहा, "हमने इस आपत्ति को खोजने, पढ़ने और उपयोग करने में आसान बना दिया है, और हम उन सभी आपत्ति प्रपत्रों का सम्मान करेंगे जो हमें पहले से प्राप्त हैं, साथ ही साथ नए प्रस्तुत किए गए हैं।"

मेटा ने यह स्पष्ट कर दिया है कि एआई प्रशिक्षण के लिए कुछ डेटा का उपयोग नहीं किया जाएगा। कंपनी ने कहा कि वह अपने जेनेरिक एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए "दोस्तों और परिवार के साथ लोगों के निजी संदेशों" का उपयोग नहीं करेगी, और यूरोपीय संघ में 18 से कम उम्र के उपयोगकर्ताओं के खातों से सार्वजनिक डेटा को प्रशिक्षण डेटासेट से बाहर रखा जाएगा।

यूरोपीय संघ-केंद्रित एआई उपकरण के लिए मेटा की दृष्टि

मेटा इस डेटा के उपयोग को विशेष रूप से यूरोपीय संघ के उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए एआई टूल विकसित करने में एक महत्वपूर्ण कदम के रूप में इस डेटा का उपयोग करता है। यूरोप में अपने मैसेजिंग ऐप्स में एआई चैटबॉट कार्यक्षमता के हालिया रोलआउट के बाद, मेटा इसे सेवा को परिष्कृत करने में अगले चरण के रूप में देखता है। "हम मानते हैं कि हमारे पास एआई का निर्माण करने की जिम्मेदारी है जो केवल यूरोपीय लोगों के लिए उपलब्ध नहीं है, बल्कि वास्तव में उनके लिए बनाया गया है," कंपनी ने कहा। इसमें स्थानीय बोलियों, बोलचाल, हाइपर-स्थानीय ज्ञान और विभिन्न देशों में प्रचलित अद्वितीय हास्य और व्यंग्य को समझना शामिल है।

चूंकि एआई मॉडल पाठ, आवाज, वीडियो और इमेजरी में बहु-मोडल क्षमताओं के साथ विकसित होना जारी रखते हैं, इसलिए इस तरह के अनुरूप एआई की प्रासंगिकता तेजी से महत्वपूर्ण हो जाती है। मेटा ने व्यापक उद्योग के भीतर अपने कार्यों को भी संदर्भित किया, यह देखते हुए कि एआई प्रशिक्षण के लिए उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग करना एक सामान्य अभ्यास है। "यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि हम जिस तरह का एआई प्रशिक्षण कर रहे हैं, वह मेटा के लिए अद्वितीय नहीं है, और न ही यह यूरोप के लिए अद्वितीय होगा," उन्होंने समझाया, Google और Openai जैसे उदाहरणों का हवाला देते हुए, जो पहले से ही अपने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए यूरोपीय उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग कर चुके हैं।

मेटा का दावा है कि इसका दृष्टिकोण इसके कई उद्योग समकक्षों की तुलना में अधिक पारदर्शी है। उन्होंने कानूनी स्पष्टीकरण का इंतजार करते हुए पिछले साल देरी सहित नियामकों के साथ पूर्व सगाई का उल्लेख किया, और दिसंबर 2024 में यूरोपीय डेटा प्रोटेक्शन बोर्ड (EDPB) से एक अनुकूल राय पर प्रकाश डाला। "हम दिसंबर में EDPB द्वारा प्रदान की गई राय का स्वागत करते हैं, जिसने पुष्टि की कि हमारे मूल दृष्टिकोण ने हमारे कानूनी दायित्वों को पूरा किया," मेटा ने लिखा।

एआई प्रशिक्षण डेटा पर चिंता

जबकि मेटा पारदर्शिता और अनुपालन को टालता है, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और जनरेटिव एआई के प्रशिक्षण के लिए सोशल मीडिया प्लेटफार्मों से व्यापक सार्वजनिक उपयोगकर्ता डेटा का उपयोग महत्वपूर्ण गोपनीयता चिंताओं को उठाता है। एक मुद्दा "सार्वजनिक" डेटा की परिभाषा है। फेसबुक या इंस्टाग्राम जैसे प्लेटफार्मों पर सार्वजनिक रूप से साझा की गई सामग्री को वाणिज्यिक एआई प्रशिक्षण के लिए कच्चे माल के रूप में नहीं किया जा सकता है। उपयोगकर्ता अक्सर व्यक्तिगत कहानियों, राय, या रचनात्मक कार्यों को साझा करते हैं, जो वे अपने समुदाय पर विचार करते हैं, उन्हें बड़े पैमाने पर पुनर्निर्मित होने की उम्मीद नहीं करते हैं।

"ऑप्ट-इन" प्रणाली की तुलना में "ऑप्ट-आउट" प्रणाली की प्रभावशीलता पर भी बहस होती है। सूचनाओं को प्राप्त करने के बाद उपयोगकर्ताओं को सक्रिय रूप से आपत्ति करने की आवश्यकता होती है जो आसानी से चूक की जा सकती हैं, सूचित सहमति के बारे में सवाल उठाती हैं। कई उपयोगकर्ता इन सूचनाओं पर नहीं देख सकते हैं, समझना या कार्य नहीं कर सकते हैं, जिससे उनके डेटा को डिफ़ॉल्ट रूप से उपयोग किया जा रहा है।

एक और चिंता अंतर्निहित पूर्वाग्रह की संभावना है। सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म नस्लवाद, लिंगवाद और गलत सूचना सहित सामाजिक पूर्वाग्रहों को प्रतिबिंबित कर सकते हैं, जिसे एआई मॉडल तब सीख सकते हैं और बढ़ा सकते हैं। इन मॉडलों को सुनिश्चित करना हानिकारक रूढ़ियों को समाप्त नहीं करता है या यूरोपीय संस्कृतियों के बारे में सामान्यीकरण 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 एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग करना जो प्रतिस्पर्धी सामग्री उत्पन्न कर सकता है या आईटी से मूल्य प्राप्त कर सकता है, स्वामित्व और उचित मुआवजे के बारे में कानूनी मुद्दों को बढ़ाता है।

अंत में, जबकि मेटा पारदर्शिता का दावा करता है, डेटा चयन की वास्तविक प्रक्रियाएं, फ़िल्टरिंग, और एआई व्यवहार पर उनका प्रभाव अक्सर अस्पष्ट रहता है। सच्ची पारदर्शिता के लिए गहरी अंतर्दृष्टि की आवश्यकता होगी कि डेटा एआई आउटपुट और दुरुपयोग या अनपेक्षित परिणामों के खिलाफ सुरक्षा उपायों को कैसे प्रभावित करता है।

यूरोपीय संघ में मेटा का दृष्टिकोण एआई विकास के लिए उपयोगकर्ता-जनित सामग्री पर मूल्य तकनीकी दिग्गजों की जगह पर प्रकाश डालता है। जैसा कि ये