OpenAI और पत्रकारिता
The New York Times के कॉपीराइट मुक़दमे पर OpenAI की प्रतिक्रिया ने इस बहस को फिर से तेज़ कर दिया है कि क्या बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऑनलाइन पाठ का उपयोग करना फेयर यूज़ माना जाता है, खासकर जब मॉडल कभी-कभी पेवॉल्ड या कॉपीराइटेड सामग्री को शब्दशः पुन: प्रस्तुत करते हैं। टिप्पणीकार प्रमुख कानूनी और नैतिक मुद्दों पर बहस कर रहे हैं: क्या बिना सहमति के स्क्रैप किए गए डेटा पर प्रशिक्षण देना स्वीकार्य है, क्या रेगर्गिटेशन को “बग” कहकर टाला जा सकता है, AI का पत्रकारिता और अन्य रचनाकारों पर कितना व्यावसायिक प्रभाव है, और क्या ऑप्ट‑आउट नीतियाँ या तकनीकी फ़िल्टर इन चिंताओं को सार्थक रूप से संबोधित करते हैं। कई लोग इस मामले को एक मिसाल-निर्धारित करने वाला क्षण मानते हैं जो AI विकास प्रथाओं और इंटरनेट पर मौलिक सामग्री बनाने की आर्थिक प्रेरणाओं—दोनों—को फिर से आकार दे सकता है.
फेयर यूज़ और प्रशिक्षण डेटा
- कॉपीराइटेड पाठ पर प्रशिक्षण देना फेयर यूज़ है या नहीं, इस पर बड़ा विवाद है।
- कुछ लोग तर्क देते हैं कि यह स्पष्ट रूप से रूपांतरकारी है और पहले के मामलों (जैसे, बड़े पैमाने पर किताबों की स्कैनिंग / खोज) के समान है।
- अन्य लोग कहते हैं कि लोगों के काम का उपयोग करके एक प्रतिस्पर्धी उत्पाद बनाना फेयर यूज़ नहीं है, खासकर जब यह पायरेटेड या पेवॉल्ड सामग्री पर किया गया हो।
- इस पर बहस कि क्या “सार्वजनिक रूप से उपलब्ध” में प्रमुख अखबारों जैसे पेवॉल्ड या आंशिक रूप से पेवॉल्ड स्रोत शामिल नहीं हैं।
रेगर्गिटेशन बनाम रूपांतरण
- कई लोग मानते हैं कि प्रशिक्षण फेयर यूज़ हो सकता है, लेकिन शब्दशः रेगर्गिटेशन को स्पष्ट उल्लंघन मानते हैं, चाहे इरादा हो या यह कितनी भी दुर्लभ हो।
- अन्य लोग तर्क देते हैं कि यदि कोई मनुष्य कानूनी रूप से याद करके या पैराफ्रेज़ करके बता सकता है, तो AI के साथ भी वैसा ही व्यवहार होना चाहिए; जवाब में कहा जाता है कि बड़े पैमाने पर, स्वचालित पुनरुत्पादन मूलतः अलग है।
- यह प्रश्न उठाया गया कि यदि रेगर्गिटेशन <1% है, तो क्या यह इस दावे को सार्थक रूप से कमजोर करता है कि मॉडल मूल स्रोत पढ़ने का विकल्प बन जाते हैं?
कानूनी उपमाएँ और दायित्व
- इनसे तुलना की गई:
- सार्वजनिक रूप से लेखों का पाठ करना।
- Google/YouTube/Dropbox द्वारा DMCA सुरक्षित-आश्रय के तहत उपयोगकर्ता सामग्री होस्ट करना।
- स्मृति से किताबें पुन: प्रस्तुत करने वाला एक “सावंत” बनाम सारांश/विश्लेषण।
- कुछ लोग कहते हैं कि इन्फ़रेंस आउटपुट DMCA के तहत “उपयोगकर्ता-जनित” नहीं है, इसलिए प्लेटफ़ॉर्म के पास वह ढाल नहीं है।
- जिम्मेदारी कहाँ है, इस पर बहस: टूल बनाने वाले बनाम नीचे के उपयोगकर्ता और मध्यस्थ।
ऑप्ट-आउट, पारदर्शिता और डेटासेट
- इस बात की कड़ी आलोचना कि ऑप्ट-आउट हाल ही में लाया गया और पिछली अवधि पर लागू नहीं किया गया।
- यह दृष्टिकोण कि “आप सीखना अन-लर्न नहीं कर सकते” एक स्वार्थी बहाना है; दूसरे जवाब देते हैं कि पूर्ण पुनः-प्रशिक्षण तकनीकी रूप से संभव है लेकिन महंगा है।
- कम-से-कम मॉडलों को यह खुलासा करने की मांग कि उन्हें किन डेटासेट्स पर प्रशिक्षित किया गया, भले ही कच्चा डेटा जारी न किया जा सके।
तकनीकी शमन
- सुझाव: कॉपीराइटेड पाठ का पता लगाने के लिए आउटपुट फ़िल्टर, जेनरेशन के बाद पुनर्लेखन, प्रशिक्षण कॉर्पस के विरुद्ध संदर्भ खोज बनाना।
- व्यवहार्यता पर असहमति: कुछ कहते हैं कि साधारण टेक्स्ट फ़िल्टरिंग संभव है; अन्य बताते हैं कि LLMs में स्पष्ट स्टोरेज/इंडेक्स नहीं होते और वे विशिष्ट वस्तुओं को भरोसेमंद तरीके से “अन-लर्न” नहीं कर सकते।
पत्रकारिता और इंटरनेट पर प्रभाव
- चिंता कि यदि AI प्रणालियाँ मूल स्रोत पढ़ने की जगह ले लें, तो गुणवत्तापूर्ण पत्रकारिता और मानव-निर्मित सामग्री बनाने की प्रेरणा कमज़ोर हो जाएगी।
- विपरीत दृष्टिकोण: वर्तमान रेगर्गिटेशन उपयोग-मामला मौजूदा पेवॉल वर्कअराउंड की तुलना में मामूली है; कुछ लोगों के अनुसार प्रकाशकों को खुश करने के लिए AI प्रगति को रोकना बहुत बड़ी कीमत होगी।
OpenAI की प्रतिक्रिया की धारणा
- कई लोग इस ब्लॉग पोस्ट को सार्वजनिक और एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए PR मानते हैं, न कि गंभीर कानूनी तर्क।
- इस दावे पर संदेह कि कोई एक स्रोत (जैसे, एक प्रमुख अखबार) मॉडल के लिए “महत्वपूर्ण नहीं” है, क्योंकि ऐसे सभी स्रोत सामूहिक रूप से आवश्यक हैं।