मुझे खेद है, लेकिन मैं इस अनुरोध को पूरा नहीं कर सकता; यह OpenAI उपयोग नीति के विरुद्ध है
Amazon पर AI-जनित उत्पाद लिस्टिंग्स अब ChatGPT की refusal messages को ज्यों-का-त्यों शीर्षक और विवरण के रूप में छोड़कर सामने आ रही हैं, जिससे पता चलता है कि कुछ विक्रेता bulk में copy बनाकर बिना किसी मानव समीक्षा के उसे प्रकाशित कर रहे हैं। टिप्पणीकार इसे कम-गुणवत्ता वाले, अक्सर drop-shipped माल, नकली ब्रांडों, और spammy टेक्स्ट की व्यापक बाढ़ से जोड़ते हैं, जो Amazon को धीरे-धीरे AliExpress जैसा बना रही है और search results, reviews, और यहाँ तक कि उत्पाद की प्रामाणिकता पर भरोसा कम कर रही है। यह घटना दिखाती है कि बड़े भाषा मॉडलों का बिना निगरानी उपयोग अप्रत्याशित तरीकों से बड़े पैमाने पर विफल हो सकता है, और कमजोर marketplace oversight गुणवत्ता के बजाय मात्रा को प्रोत्साहित करती है।
AI-जनित Amazon लिस्टिंग्स
- लिंक किया गया उत्पाद एक Amazon लिस्टिंग थी, जिसका शीर्षक ChatGPT-शैली की एक अस्वीकृति थी, जो OpenAI की उपयोग नीति का हवाला देती थी; संभवतः इसे उत्पाद नाम के रूप में ज्यों-का-त्यों पेस्ट किया गया था।
- टिप्पणीकारों को जल्दी ही कई समान लिस्टिंग्स मिलीं: शीर्षक जो माफ़ी से शुरू होते थे, “OpenAI use policy” के संदर्भ होते थे, या सामान्य बोइलरप्लेट जैसे “[product] is crafted with the highest quality materials…”.
- “FOPEAS” ब्रांड और अन्य बेतुके ब्रांडों के पूरे कैटलॉग थे जिनमें AI-लिखित, लगभग सामग्री-रहित विवरण थे, और तस्वीरें असंगत थीं (जैसे SSD जैसा वर्णन किया गया बिल्ली का दर्पण, या हास्यास्पद माप वाले फर्नीचर)।
यह क्यों हो रहा है
- आम सहमति: ये अधिकतर drop-shipping या arbitrage ऑपरेशन्स हैं, अक्सर चीन से, जो स्क्रैप की गई छवियों और प्रतिस्पर्धी शीर्षकों से हज़ारों लिस्टिंग्स अपने-आप बनाते हैं।
- LLMs का उपयोग इन कामों के लिए किया जाता है:
- अंग्रेज़ी में अनुवाद करना।
- प्रतिस्पर्धियों/ट्रेडमार्क वाले शीर्षकों को फिर से लिखना।
- सामान्य “मार्केटिंग” कॉपी बनाना।
- जब ChatGPT गार्डरेल्स से टकराता है (ट्रेडमार्क, धर्म, यौन शब्दावली, आदि), तो कभी-कभी अस्वीकृति का पाठ ही ज्यों-का-त्यों शीर्षक या विवरण में पेस्ट कर दिया जाता है।
LLM व्यवहार और सुरक्षा
- लोग नोट करते हैं कि LLM की अस्वीकृतियाँ, देखने में निर्दोष prompts से भी ट्रिगर हो सकती हैं (जैसे धार्मिक कैलेंडर, “black/brown dresser” जैसे रंग)।
- LLMs की मानव कर्मचारियों से तुलना को लेकर बहस:
- एक पक्ष: दोनों गलतियाँ करते हैं; यह बस कॉपी-पेस्ट त्रुटि का एक नया रूप है।
- दूसरा पक्ष: LLM की विफलताएँ कम पूर्वानुमेय होती हैं और “FUPS” – fuckups per second – की दर से कई गुना तेज़ी से स्केल कर सकती हैं, बिना किसी समझ या जवाबदेही के।
शमन के विचार
- हीयूरिस्टिक्स: “sorry”/“apologize” या ज्ञात refusal patterns वाले शीर्षकों/विवरणों को मानव समीक्षा के लिए फ़्लैग करें।
- मज़बूत एकीकरण: JSON या function-call आउटपुट को स्पष्ट error fields के साथ अनिवार्य करें; OpenAI की moderation API का उपयोग करें; दूसरा (सस्ता) मॉडल चलाकर वर्गीकृत करें कि टेक्स्ट apology है या वैध विवरण; known refusal messages के साथ embedding-based similarity।
- संदेह: ऐसे checks महंगे पड़ते हैं, उन्हें bypass किया जा सकता है, और कम-मेहनत वाले spammer तथा उदासीन marketplaces शायद परवाह न करें।
Amazon marketplace की गुणवत्ता और खोज
- कई लोग Amazon को लगातार कम उपयोगी बताते हैं:
- यादृच्छिक brands के तहत लगभग-एक-जैसे white-label products की बाढ़।
- भ्रामक titles/images, नकली होने का जोखिम, और स्पष्ट रूप से AI-लिखी reviews।
- खोज पर ads और “sponsored” junk का वर्चस्व, न कि ठीक वही वस्तु जो खोजी गई थी।
- कुछ लोग फिर भी काफी सहज अनुभव बताते हैं, जब:
- उन्हें exact brand/model पहले से पता हो।
- वे कुछ categories (जैसे books) या “sold by Amazon” items तक सीमित रहें।
- व्यापक चिंता: Amazon, social media, और review sites पर AI-जनित spam इंटरनेट के सामान्य “enshittification” को तेज़ करता है और ऑनलाइन जानकारी तथा marketplaces पर भरोसा कम करता है।