AI कंपनियाँ दुर्लभ पुस्तकों को नष्ट कर रही हैं
AI कंपनियाँ कथित तौर पर बड़े पैमाने पर प्रिंट किताबें खरीदकर उन्हें विनाशकारी तरीके से स्कैन कर रही हैं ताकि बड़े भाषा मॉडलों के लिए training data बनाया जा सके, और फिर भौतिक प्रतियाँ shred कर रही हैं ताकि उनका कानूनी दावा मज़बूत हो कि केवल “एक प्रति” मौजूद थी। टिप्पणीकार इस पर बहस करते हैं कि क्या यह आधुनिक book burning है या व्यावहारिक format-shifting, साथ ही वे सवाल उठाते हैं कि प्रभावित शीर्षक वास्तव में कितने “दुर्लभ” हैं, और यह भी कि कॉपीराइट कानून तथा DMCA anti-circumvention नियम non-destructive scanning और स्कैनों के सार्वजनिक प्रकाशन को कानूनी रूप से जोखिमभरा बनाते हैं। बहुतों के अनुसार मूल समस्या digitization नहीं, बल्कि ऐसा शासन है जो भौतिक माध्यम को नष्ट करने, बने हुए datasets को hoard करने, और libraries व archives जैसी सार्वजनिक संस्थाओं को किनारे करने के लिए प्रोत्साहित करता है।
कतरन (shredding) का दायरा और सबूत
- चर्चा का केंद्र उन रिपोर्टों पर है (खासकर 404 Media की एक रिपोर्ट) जिनमें कहा गया है कि AI-संबंधित कंपनियाँ इस्तेमाल की हुई किताबें बड़ी मात्रा में खरीदती हैं, उन्हें विनाशकारी तरीके से स्कैन करती हैं, फिर बचे हुए हिस्सों को पल्प कर देती हैं।
- दिए गए ठोस उदाहरण ज़्यादातर निचले-स्तर के, हालिया तकनीकी या अकादमिक शीर्षक हैं जिनके ISBN हैं (1960 के बाद के), न कि प्राचीन पांडुलिपियाँ।
- 18वीं शताब्दी की “आख़िरी प्रतियों” के कतरने के दावे कई टिप्पणीकारों द्वारा काल्पनिक, न कि प्रमाणित, बताए गए हैं।
- कुछ प्रतिभागियों को संदेह है कि कोई वास्तव में दुर्लभ या कॉपीराइट-रहित किताबें नष्ट की जा रही हैं; दूसरों का कहना है कि विदेशी-भाषी और कम-प्रसार वाले कार्यों के मामले में एकल-अंकीय ज्ञात प्रतियाँ संभव हैं, लेकिन यहाँ यह साबित नहीं हुआ है।
कॉपीराइट, वैधता, और प्रोत्साहन
- कई लोग अमेरिकी अदालत के उन फैसलों का उल्लेख करते हैं जिनमें वैध रूप से प्राप्त कार्यों पर प्रशिक्षण को fair use माना गया, खासकर तब जब भौतिक प्रति नष्ट कर दी जाए ताकि केवल एक प्रति मौजूद रहे।
- विनाशकारी स्कैनिंग को वर्तमान कॉपीराइट/DMCA नियमों के तहत भौतिक और डिजिटल दोनों प्रतियाँ रखने की तुलना में तेज़, सस्ता, और कानूनी रूप से अधिक सुरक्षित बताया गया है।
- कुछ लोग प्रकाशकों और पुराने मुकदमों (जैसे Internet Archive, shadow libraries के खिलाफ) को दोष देते हैं कि उन्होंने AI कंपनियों को लाइसेंसिंग के बजाय “analog hole” रणनीतियों की ओर धकेला।
- अन्य लोग इस बात पर ज़ोर देते हैं कि अगर किताबें कॉपीराइट से बाहर हैं, तो उन्हें कतरने की कोई कानूनी ज़रूरत नहीं है; अगर ऐसा होता है, तो वह लागत/गति के लिए है, कानून के लिए नहीं।
संरक्षण बनाम विनाश
- एक पक्ष का तर्क है कि यह प्रभावी रूप से पुस्तक-दहन है: अनूठी वस्तुएँ (बाइंडिंग, हाशिये की टिप्पणियाँ, palimpsest परतें) और भौतिक विरासत खो जाती हैं, जबकि निजी स्कैन बंद रखे जाते हैं।
- दूसरा पक्ष जवाब देता है कि इनमें से अधिकतर किताबें पहले से ही मूल्यहीन अतिरिक्त प्रतियाँ हैं जिन्हें पुस्तकालय और प्रकाशक नियमित रूप से weed करते हैं और पल्प कर देते हैं; विनाशकारी स्कैनिंग कम-से-कम सामग्री को डिजिटल रूप में संरक्षित करती है।
- कुछ लोग ज़ोर देते हैं कि LLM weights उचित डिजिटाइज़ेशन नहीं हैं; अगर स्कैन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं हैं, तो छात्रवृत्ति/अनुसंधान के लिए वास्तव में कुछ भी संरक्षित नहीं होता।
- अन्य लोग मानते हैं कि भौतिक “fetishization” को बढ़ा-चढ़ाकर बताया जा रहा है और मुख्य मूल्य पाठ में है, कागज़ में नहीं, हालांकि डिजिटल दीर्घायु और प्रामाणिकता पर बहस जारी है।
तुलनाएँ, नैतिकता, और उपमाएँ
- तुलनाएँ नाज़ी/Taliban द्वारा विनाश और Fahrenheit 451/“book burning as a service” से लेकर साधारण लाइब्रेरी weeding और प्रकाशक pulping तक फैली हैं।
- कई लोग नोट करते हैं कि इस संघर्ष में सभी—प्रकाशक, AI कंपनियाँ, विधायिका—अलग-अलग तरीकों से “गलत” हो सकते हैं।
- कुछ सुझाव देते हैं कि AI कंपनियों को सार्वजनिक-डोमेन पुस्तकों के स्कैन जारी करने या खुले archives में योगदान देने के लिए बाध्य किया जाना चाहिए (या सामाजिक दबाव में लाया जाना चाहिए), खासकर विनाशकारी स्कैनिंग की शर्त के रूप में।
नीति और सुधार के विचार
- कॉपीराइट सुधार के लिए बार-बार अपीलें: कम अवधि (जैसे 20–50 वर्ष), अधिक मज़बूत public-domain और abandonment नियम, और non-destructive digitization के लिए स्पष्ट अधिकार।
- प्रस्तावों में दुर्लभ कृतियों के लिए सार्वजनिक या गैर-लाभकारी संरक्षक, एकल-अंकीय-प्रतियों वाली पुस्तकों के लिए patrimonial संरक्षण, और निजी hoards के बजाय सार्वजनिक-स्वामित्व वाले training corpora शामिल हैं।