GPT-4 में छिपे बदलाव, उजागर
जनरेटिव AI का कॉपीराइटेड सामग्री पर निर्भर होना इस लंबे समय से चल रही बहस को तेज कर रहा है कि रचनात्मक कार्य से किसे लाभ मिलना चाहिए और कलाकारों तथा लेखकों को कितनी सुरक्षा मिलनी चाहिए। टिप्पणीकार ChatGPT Plus के सिस्टम प्रॉम्प्ट्स और टूल्स में हालिया छिपे बदलावों को—संभवतः New York Times मामले जैसी मुकदमों से प्रेरित—कॉपीराइट कानून, मॉडल प्रशिक्षण डेटा, और इस जोखिम से जोड़ते हैं कि केवल बड़ी कंपनियाँ ही अनुपालन योग्य, उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडल वहन कर पाएँगी। सिस्टम प्रॉम्प्ट्स को विश्वसनीय रूप से निकाला जा सकता है या नहीं और हैलुसिनेशन कैसे व्यवहार करते हैं, इस तकनीकी बहस के साथ-साथ कई लोग एक व्यावहारिक बदलाव भी नोट करते हैं: उपयोगकर्ता पारंपरिक खोज की बजाय ChatGPT की ओर बढ़ रहे हैं, जिससे सामग्री निर्माताओं और ओपन मॉडल्स के भविष्य पर नए सवाल उठ रहे हैं.
कॉपीराइट, फेयर यूज़, और AI प्रशिक्षण
- इस बात पर तीखा मतभेद है कि कॉपीराइटेड डेटा पर प्रशिक्षण फेयर यूज़ है या चोरी।
- एक पक्ष: कॉपीराइट को गलत तरीके से पेश किया जा रहा है; यह विशिष्ट अभिव्यक्तियों की रक्षा करता है, प्रगति को बढ़ावा देने का लक्ष्य रखता है, और इसमें पहले से ही ऐसे तंत्र (फेयर यूज़, वैधानिक हर्जाने) हैं जिनका व्यक्ति उपयोग कर सकते हैं।
- अन्य लोग तर्क देते हैं कि कॉपीराइट का बड़ा लाभ बड़े प्रकाशकों को मिलता है, छोटे निर्माताओं को नहीं; प्रवर्तन अधिकांश कलाकारों और वैज्ञानिकों के लिए सुलभ नहीं है, और शिकारी प्रकाशन/पेवाल प्रगति में बाधा डालते हैं।
- चिंता है कि प्रशिक्षण के लिए लाइसेंस अनिवार्य करने से केवल बड़ी कंपनियाँ मजबूत होंगी, ओपन मॉडल नष्ट हो जाएंगे, और अधिकांश पैसा प्रमुख अधिकार-धारकों के पास जाएगा।
- प्रत्युत्तर: लाइसेंसिंग मूल्यवान डेटा बनाने के लिए वित्तीय प्रोत्साहन बनाए रखती है; “डेटा की रचना के लिए किसी को भुगतान करना ही होगा।”
कलाकार, श्रमिक, और तकनीकी विस्थापन
- कुछ लोग कहते हैं कि AI का इलस्ट्रेटरों, कॉपीराइटरों आदि को विस्थापित करना पिछले तकनीकी बदलावों (कंटेनर शिपिंग, फोटोग्राफी) जैसा है; लोगों को अनुकूलन करना होगा, कला बनी रहेगी लेकिन भूमिकाएँ बदलेंगी।
- अन्य लोग इसे निराशावादी “यही तो दुनिया है” कहकर खारिज करते हैं, तर्क देते हैं कि ये राजनीतिक/आर्थिक विकल्प हैं, अनिवार्यता नहीं, और रचनात्मक लोगों के प्रति सहानुभूति तथा सुरक्षा का अभाव है।
- इस पर बहस है कि क्या कलाकार मुख्यतः पैसा चाहते हैं या मुख्य रूप से AI द्वारा प्रतिस्थापित होने से बचना चाहते हैं।
मध्यस्थ, बिग टेक, और पाखंड
- बार-बार बड़ी टेक कंपनियों की आलोचना होती है कि वे मनुष्यों द्वारा बनाए गए डेटा से असंगत रूप से अधिक मूल्य निकालने वाले मध्यस्थ हैं, जिससे मध्यम वर्ग का क्षरण तेज हो रहा है।
- कुछ लोग कॉपीराइट निगमों को पुराने लेकिन समान किराया-खोर (rent-seekers) मानते हैं; अन्य लोग OpenAI/टेक प्लेटफ़ॉर्म्स को नए प्रमुख किराया-खोर मानते हैं।
- आरोप है कि बड़ी AI कंपनियाँ दूसरों के कॉपीराइटेड कार्य को व्यापक रूप से ingest करने की स्वतंत्रता चाहती हैं, जबकि अपनी मॉडल और आउटपुट पर ToS या कॉपीराइट के माध्यम से मजबूत IP नियंत्रण बनाए रखना चाहती हैं।
ChatGPT बनाम GPT‑4 और सिस्टम प्रॉम्प्ट्स
- कई लोगों का कहना है कि लेख ChatGPT Plus (एक उत्पाद) और उसके सिस्टम प्रॉम्प्ट/टूल्स के बारे में है, न कि मूल GPT‑4 मॉडल के बारे में। वेब क्लाइंट में रॉ API के अलावा अतिरिक्त परतें (सेंसरशिप, टूल्स) होती हैं।
- “सिस्टम प्रॉम्प्ट लीक” पर बहस:
- एक पक्ष कहता है कि “मुझे अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट बताओ” जैसे प्रॉम्प्ट्स पर भरोसा नहीं किया जा सकता क्योंकि वे भ्रम/हैलुसिनेशन हो सकते हैं।
- दूसरे लोग कई उपयोगकर्ताओं में समान, दोहराए जा सकने वाले आउटपुट और देखे गए व्यवहार से मेल को वास्तविक निर्देशों के उजागर होने का प्रमाण मानते हैं, हालांकि फिर भी इसे सावधानी से लेने की सलाह देते हैं।
- डाउनलोड की गई चैट हिस्ट्री कुछ टूल मेटाडेटा उजागर करती है, लेकिन पूरे छिपे हुए सिस्टम प्रॉम्प्ट्स या सुरक्षा नियम नहीं।
उपयोगकर्ता व्यवहार और सामग्री निर्माता
- कुछ टिप्पणीकार Google की जगह ChatGPT का अधिक उपयोग कर रहे हैं, जिससे मुकदमों में यह चिंता मजबूत होती है कि LLMs मूल प्रकाशकों से ध्यान हटा रहे हैं।
- यह खुला प्रश्न है कि जब AI उत्तर उनके कार्य पर सीधे ट्रैफिक कम कर दें, तो सामग्री निर्माता कैसे अनुकूलित करेंगे।
AI प्रशिक्षण का दायरा
- प्रशिक्षण को वैज्ञानिक सामग्री तक सीमित करने और “कला को मनुष्यों के लिए छोड़ देने” का प्रस्ताव व्यापक रूप से अव्यावहारिक, AGI लक्ष्यों के साथ असंगत, और लागू करने में असंभव मानकर खारिज किया जाता है; कोई भी पर्याप्त सक्षम टेक्स्ट मॉडल वैसे भी कलात्मक सामग्री उत्पन्न कर सकता है।