"AI, no ads please": $1T मिटाने के लिए 4 शब्द
विज्ञापन-अवरोधन / सामग्री-फ़िल्टरिंग परत के रूप में AI
- कई टिप्पणीकारों को वेब पेजों, ईमेल, और यहाँ तक कि टीवी से विज्ञापन, मार्केटिंग की भरमार, पॉपअप्स, और भराव हटाने के लिए AI का उपयोग करने का विचार पसंद आया।
- कल्पित उपकरण: “AI browser” या “AI OS” जो पेजों को फिर से लिखकर केवल स्पेक्स, तटस्थ सारांश, तुलनाएँ, और तृतीय-पक्ष सत्यापन दिखाए, या वीडियो विज्ञापनों और एम्बेडेड स्पॉन्सरशिप्स को अपने-आप स्किप करे।
- कुछ लोग पहले से ही रीडर मोड, एड ब्लॉकर्स, DVRs, और ML-आधारित टूल्स के संयोजन का उपयोग करके वीडियो से स्पॉन्सर सेगमेंट हटाते हैं, और AI को इसका स्वाभाविक अगला कदम मानते हैं।
संदेह: विज्ञापन बस AI के भीतर चले जाएँगे
- मजबूत प्रतिवाद: विज्ञापन-वित्तपोषित AI सिस्टम विज्ञापनों को सीधे उत्तरों, सिफारिशों, और रैंकिंग में शामिल कर देंगे।
- उद्धृत उदाहरणों में खोज-जैसे प्रश्न (“best X product”) शामिल हैं जिन्हें आसानी से मुद्रीकृत किया जा सकता है, और एक Copilot इंटरैक्शन जिसमें ट्रिगर शब्दों के बाद Windows-संबंधित विज्ञापन दिखाई दिए।
- कई लोगों को उम्मीद है कि AI आउटपुट में संदर्भ-सचेत, व्यक्तिगत, और कठिन-से-पहचाने जाने वाले विज्ञापन होंगे, कम विज्ञापन नहीं।
स्थानीय / उपयोगकर्ता-नियंत्रित AI बनाम कॉर्पोरेट मॉडल
- आशावादियों का मानना है कि स्थानीय रूप से चलने वाले या उपयोगकर्ता-संरेखित मॉडल विज्ञापनों को फ़िल्टर कर सकते हैं, सामग्री को फिर से लिख सकते हैं, और हेरफेर का प्रतिरोध कर सकते हैं।
- संदेहियों का तर्क है कि अधिकांश लोगों के पास हार्डवेयर, कौशल, या रुचि नहीं है; उन्हें उम्मीद है कि लॉक-डाउन डिवाइसों पर कॉर्पोरेट, क्लाउड-आधारित AI हावी होगा और उसे राजस्व के लिए, न कि उपयोगकर्ता स्वायत्तता के लिए, ट्यून किया जाएगा।
- Open/local AI की तुलना ad blocking या “year of the Linux desktop” से की जाती है: अल्पसंख्यक के लिए शक्तिशाली, मुख्यधारा के लिए नहीं।
विज्ञापन उद्योग का अनुकूलन और नियमन
- बहुत कम लोग मानते हैं कि एक ट्रिलियन-डॉलर का विज्ञापन उद्योग “चुपचाप लेट जाएगा”; इसके बजाय, वह AIs को प्रभावित करने या AI आउटपुट पर प्रभाव खरीदने की ओर मुड़ जाएगा।
- चर्चाओं में product placement, अघोषित सिफारिशें, और ऐसे नियामक नियम शामिल हैं जिनमें विज्ञापनों को स्पष्ट रूप से लेबल करना अनिवार्य हो—हालाँकि यह AI-native सामग्री पर कैसे लागू होगा, यह स्पष्ट नहीं है।
मौजूदा विज्ञापन-अवरोधन और हथियारों की दौड़
- कई लोग नोट करते हैं कि आज के वेब विज्ञापनों से पहले ही blockers, DNS filters, और alternative clients के साथ काफी हद तक बचा जा सकता है; बची हुई मुख्य समस्या tracking और “articles-as-ads” है।
- अन्य लोग एक तेज़ होती हथियारों की दौड़ की भविष्यवाणी करते हैं: platforms blockers को प्रतिबंधित करेंगे, content streams में ads एम्बेड करेंगे, और user filtering से बेहतर बच निकलने के लिए AI का उपयोग करेंगे।