Artificial Intelligence and the future of journalism

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और पत्रकारिता का भविष्य

हमने इस बारे में कई चर्चाएं देखी हैं कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने हमारे सामने वांछनीय और अवांछनीय दोनों तरह की अपार संभावनाएं खोली हैं। विभिन्न क्षेत्रों में मनुष्यों के संभावित प्रतिस्थापन पर आवाजें उठ रही हैं, जिससे बड़े पैमाने पर नौकरियां खत्म हो सकती हैं, एआई के उपयोग पर नियमों के लिए आवाजें उठ रही हैं और स्वास्थ्य, कृषि, उद्योग, रक्षा, शिक्षा, मनोरंजन में एआई के संभावित क्रांतिकारी अनुप्रयोग की प्रशंसा हो रही है। और मानव जाति के लाभ के लिए अन्य क्षेत्र। हालाँकि, न्यूयॉर्क टाइम्स द्वारा माइक्रोसॉफ्ट और ओपन एआई (चैटजीपीटी के साथ टेक्स्ट जेनरेटर एआई के उपयोग की शुरुआत करने वाली कंपनी) के खिलाफ क्रिसमस के ठीक बाद दायर मुकदमे ने चर्चा के लिए एक नया मोर्चा खोल दिया है।

यह मुकदमा एआई कंपनियों को अखबार की सामग्री का लाइसेंस देने के नियमों और शर्तों पर सात महीने से अधिक की चर्चा की विफलता की परिणति है। कथित तौर पर दोनों कंपनियों ने अपने लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) टेक्स्ट जेनरेटर अल एप्लिकेशन चैटजीपीटी और कोपायलट को प्रशिक्षित करने के लिए अखबार के लाखों लेखों का इस्तेमाल किया - जो अब अखबार की उसी शैली में समान सामग्री का उत्पादन करते हैं, जिससे अखबार के साथ प्रतिस्पर्धा होती है। विश्वसनीय जानकारी का एक स्रोत. इंटरनेट के प्रसार और पश्चिम में समाचार-पत्र प्रसार में गिरावट के बाद न्यूयॉर्क टाइम्स प्रिंट और ऑनलाइन पत्रकारिता के शुरुआती एकीकरणकर्ताओं में से एक है। उन्होंने ऑनलाइन पत्रकारिता का सदस्यता-आधारित मॉडल बनाने के लिए भारी निवेश किया था जो अब तक काफी हद तक सफल रहा है। मुकदमे में उसके द्वारा उत्पन्न अद्वितीय सामग्री के अनधिकृत उपयोग के माध्यम से कॉपीराइट उल्लंघन का आरोप लगाया गया, जिससे अखबार को काफी नुकसान हुआ।

इस मुद्दे को समझने के लिए, हमें यह समझने की जरूरत है कि जेनेरिक एआई एलएलएम के साथ कैसे काम करता है और वर्ष 2012 में वापस जाएं जब Google ने You Tube पर पाई गई 10 मिलियन डिजिटल छवियों को संसाधित करने और एक बिल्ली की पहचान करने के लिए 16,000 कंप्यूटर प्रोसेसर का उपयोग किया था! इन 16,000 कंप्यूटरों के तंत्रिका नेटवर्क ने वास्तव में 16 प्रतिशत सटीकता के साथ बिल्ली की पहचान की थी। हालाँकि, मानव मस्तिष्क की तरह कार्य करने वाली एक मशीन बनाने पर काम 1950 के दशक में शुरू हुआ और कनेक्टेड कंप्यूटरों की एक प्रणाली विकसित की गई जो बड़ी मात्रा में डिजिटल डेटा में पैटर्न की पहचान करने में दिन, सप्ताह या महीने भी लगाती है। उदाहरण के लिए, सैकड़ों लिफाफों पर लिखे नामों और पतों का विश्लेषण करने के बाद, सिस्टम हस्तलिखित पाठ को पढ़ सकता है।

2012 तक, एक तंत्रिका नेटवर्क को फूलों और कारों जैसी सामान्य वस्तुओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। पैटर्न का विश्लेषण करके सीखने की उसी बुनियादी तकनीक का उपयोग Google द्वारा बिल्ली की पहचान करने के लिए किया गया था और अब इसका उपयोग पाठ, चित्र या ध्वनि उत्पन्न करने के लिए विभिन्न AI अनुप्रयोगों द्वारा किया जाता है। एक बड़ा भाषा मॉडल या एलएलएम अनिवार्य रूप से एक तंत्रिका नेटवर्क है जो भारी मात्रा में डिजिटल पाठ का विश्लेषण करके सीखता है। एक बार डिजिटल टेक्स्ट पर प्रशिक्षित होने के बाद, यह टेक्स्ट तैयार कर सकता है

अपना ही है। 2015 में एलोन मस्क ने ओपन एआई नामक एक कंपनी को वित्त पोषित किया, जिसने 2020 में टेक्स्ट उत्पन्न करने में सक्षम पहला एआई एप्लिकेशन जारी किया (जिसे तब जीपीटी -3 कहा जाता था)। आज, इतनी सारी कंपनियां, एप्लिकेशन और सर्च इंजन हैं जो जेनरेटिव एआई का उपयोग कर रहे हैं कि यह विश्वास करना वाकई मुश्किल हो गया है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रयोगशाला से बाहर आए केवल तीन साल ही हुए हैं।

जबकि यह बहस जारी है कि क्या एआई दुनिया को ऊपर उठाएगा या इसे नष्ट कर देगा, आइए एक और सवाल का सामना करें; अगर AI एक इंसान के बजाय ऑनलाइन और प्रिंट टेक्स्ट दोनों तैयार करता रहा तो पत्रकारिता का क्या होगा? वास्तविक सत्य और एआई द्वारा उत्पन्न 'सत्य' के बीच अंतर करना लगभग असंभव है। हमारी पुरानी पीढ़ी यही कहती रहती है कि गूगल हमेशा सही नहीं होता और वे कुछ हद तक सही भी होते हैं। एआई द्वारा उत्पन्न सत्य या तथ्य वास्तव में सत्य और तथ्य है जिसका उपयोग इसे प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यदि प्रशिक्षण के लिए प्रयुक्त एलएलएम प्रथमतः पक्षपातपूर्ण या नकली हो तो क्या होगा? हम पहले ही सोशल मीडिया में फर्जी खबरों, फर्जी वीडियो और छेड़छाड़ की गई तस्वीरों के खतरे का अनुभव कर चुके हैं और इसे प्रिंट और इलेक्ट्रॉनिक मीडिया दोनों में फैलते देखा है। हमले के बावजूद, प्रिंट मीडिया कुछ हद तक अपनी विश्वसनीयता बनाए रखने में सक्षम है। यदि 'नकली सच' पर प्रशिक्षित एआई का उपयोग पत्रकारिता के लिए पाठ्य या दृश्य सामग्री तैयार करने के लिए किया जाता है, तो इसके निहितार्थ कल्पना से भी भयावह होंगे।

अगर हम बुद्धिमत्ता के सही अर्थ के अनुसार समय या स्थान में किसी विशेष स्थिति में क्या सही है और क्या सही है, के बीच अंतर करने की क्षमता पर जाएं तो एआई इतना बुद्धिमान नहीं है। उदाहरण के लिए, आइए हम ऐसी स्थिति की कल्पना करें जहां एक कानून लागू करने वाला एक नब्बे वर्षीय दृष्टिहीन विक्षिप्त व्यक्ति को एक प्रतिबंधित क्षेत्र में प्रवेश करते हुए पाता है जहां उसे किसी भी उल्लंघनकर्ता को गोली मारने के निर्देश हैं।

एआई व्यक्ति को गोली मार देगा, लेकिन एक बुद्धिमान इंसान शायद मानवीय निर्णय लेने के लिए सभी क्षमताओं का उपयोग करेगा। पत्रकारिता भी एक ऐसी दुनिया है जहां क्या सही है और क्या 'सही' है के बीच अंतर करने की बुद्धिमत्ता सर्वोच्च प्राथमिकता है।

AI संचार को कैसे रूपांतरित करता है?

जनरेटिव एआई, चाहे टेक्स्ट के लिए हो या छवियों के लिए, लोगों को खुद को बेहतर ढंग से व्यक्त करने में मदद करता है। छवि निर्माण के लिए अल का उपयोग किसी व्यक्ति को पहले की तुलना में अधिक जीवंत और कल्पनाशील रूप से व्यक्त करने में सक्षम करेगा। मिडजर्नी जैसे उपकरण एक संपूर्ण कल्पित परिदृश्य बना सकते हैं जैसे मुंबई में मरीन ड्राइव या हिमालय में यति या एक कुत्ते और बिल्ली का एक मनमोहक चित्र या 1950 के दशक के एक अमेरिकी शहर का दृश्य! ज़रा कल्पना करें कि यदि कोई अपनी कल्पना की तस्वीर बना सके तो संचार कितना आसान और उपयोगी होगा! संचार के लिए पाठ तैयार करने के मामले में, हम पहले ही देख चुके हैं कि एआई उपकरण अधिकांश मनुष्यों की तुलना में बेहतर संचार पाठ लिख सकते हैं।

न्यूयॉर्क टाइम्स और ओपन एआई के बीच कानूनी लड़ाई हिमशैल का लौकिक टिप साबित हो सकती है क्योंकि गैनेट, सबसे बड़ी अमेरिकी समाचार पत्र कंपनी सहित कई अन्य प्रकाशक; रूपर्ट मर्डोक का न्यूज़ कॉर्प; डेली बीस्ट और पत्रिका प्रकाशक डोटडैश मेरेडिथ भी अल कंपनियों के साथ बातचीत करने की कोशिश कर रहे हैं ताकि अल कंपनियों को पूर्व की सामग्री का उपयोग करने के लिए भुगतान किया जा सके।