OpenAI का चैटबॉट स्टोर स्पैम से भरता जा रहा है
GPT Store अवधारणा की कथित विफलता
- कई लोग GPT Store को एक चूक मानते हैं: यह मूलतः “पहले से पैक किए गए प्रॉम्प्ट्स” का संग्रह है, जिसमें base ChatGPT से आगे बहुत कम वास्तविक क्षमता है।
- उपयोगकर्ताओं का कहना है कि वे लगभग किसी भी GPT को आज़माएँ, वह सीधे GPT‑4 से पूछने जैसा ही लगता है।
- कुछ लोगों का तर्क है कि सार्थक नवाचार सीमित है क्योंकि इंटरफ़ेस (chat) और backend (the model) दोनों ही OpenAI द्वारा तय हैं।
स्पैम, गुणवत्ता, और मॉडरेशन
- स्टोर को कम-मेहनत वाले, कॉपीकैट, SEO-शैली के GPTs और नकली जैसी दिखने वाली रेटिंग्स से भरा बताया गया है।
- पोस्ट करने वालों का कहना है कि प्रवेश की कम या शून्य बाधाओं ने स्पैम के नतीजे को लगभग अपरिहार्य बना दिया।
- लोग पूछते हैं कि OpenAI अपने ही models का उपयोग मॉडरेशन और discovery के लिए आक्रामक ढंग से dogfood क्यों नहीं करता; कुछ लोग अनुमान लगाते हैं कि यह या तो जानबूझकर है, अक्षमता है, या growth/revenue के लिए एक समझौता।
- चिंता है कि स्पैम की भरमार बाद में paid “boost”/promotion products को उचित ठहरा सकती है।
डेवलपर्स के लिए Business & Platform Risk
- पूर्व plugin developers कहते हैं कि GPTs ने plugin discovery और revenue को नष्ट कर दिया; GPTs बनाना आसान है और अब plugins को पीछे धकेल रहे हैं।
- उदाहरण: एक OCR plugin ने 6 महीनों में ~$20k कमाए, लेकिन अब वह हाशिये पर चला गया है; OpenAI के multimodal models उसके मूल्य का कुछ हिस्सा दोहराते हैं।
- “platform risk” / “sharecropping” पर चर्चा: किसी और के platform पर निर्माण करना rug-pulls, cloning, या “enshittification” को आमंत्रित करता है।
- कुछ लोग फिर भी तेज़, अवसरवादी निर्माण को तर्कसंगत मानते हैं, भले ही जोखिम ज्ञात हो, यदि development cost कम हो।
App Stores और प्रवेश बाधाओं से तुलना
- Apple/Google stores को उच्च कौशल और प्रक्रिया बाधाओं वाला बताया गया है (coding, fees, review), जो कुछ junk को फ़िल्टर कर देता है।
- कई लोग तर्क देते हैं कि consumer app platforms केवल तभी काम करते हैं जब entry कठिन हो; OpenAI ने उल्टा रास्ता चुना (“no code required”), जिससे flood-स्तरीय मात्रा को बढ़ावा मिला।
AI, स्पैम, और व्यापक वेब
- मज़बूत भावना है कि AI और spam गहराई से जुड़े हुए हैं: LLMs SEO, email, और content farms के लिए plausible text बनाने की लागत बहुत घटा देते हैं।
- चिंता है कि search engines और web AI-generated sludge में डूब जाएंगे, जबकि हम उसी कंपनियों पर इसे फ़िल्टर करने के लिए निर्भर हैं।
Ethics, Academia, और Hiring
- cover letters और academic work में AI के स्वीकार्य उपयोग पर बहस; मानदंड संस्था और interviewer के अनुसार बहुत अलग हैं।
- कुछ लोग AI-लिखित applications को भ्रामक मानते हैं; अन्य इसे एक ऐसे सिस्टम में व्यावहारिक सहायता समझते हैं जो पहले से automated filters का उपयोग कर रहा है।