जैसे-जैसे AI वेब को खा रहा है, इंटरनेट की सामूहिक स्मृति गायब हो रही है
जैसे-जैसे Google AI-जनित उत्तरों की ओर झुक रहा है और SEO spam फैल रहा है, कई उपयोगकर्ता रिपोर्ट करते हैं कि web search की गुणवत्ता तेज़ी से गिर गई है, जिससे niche, archival या तकनीकी रूप से सटीक जानकारी ढूँढना कठिन हो गया है। टिप्पणीकारों को चिंता है कि खुले web पर प्रशिक्षित AI प्रणालियाँ अब मानव-लिखित सामग्री को सारांशित और रीमिक्स करती हैं, लेकिन ट्रैफिक वापस नहीं भेजतीं, जिससे मूल सामग्री प्रकाशित करने के आर्थिक और सामाजिक प्रोत्साहन कमजोर होते हैं और AI-जनित “slop” की ओर बदलाव तेज़ होता है। कुछ इसे इंटरनेट की सामूहिक स्मृति और भविष्य के ज्ञान-निर्माण के लिए खतरा मानते हैं, जबकि अन्य का तर्क है कि यह लोगों को छोटे, क्यूरेटेड indexes, व्यक्तिगत archives, और वैकल्पिक search tools की ओर धकेल सकता है.
खोज की गुणवत्ता और AI सारांश
- कई लोग मानते हैं कि 2000 के दशक के अंत से Google खोज लगातार बिगड़ती गई है: आक्रामक समानार्थी मिलान, सचमुच “0 परिणाम” लौटाने से इनकार, विज्ञापन-भरे लेआउट, और बड़े ब्रांडों तथा “intent/commercial” पेजों को तरजीह देना।
- Google पर AI सारांशों की व्यापक आलोचना होती है कि वे आत्मविश्वास के साथ गलत, विषय से हटकर होते हैं, और असली परिणामों को नीचे धकेल देते हैं। कुछ लोग कहते हैं कि वे अब AI का उपयोग केवल इसलिए करते हैं क्योंकि पारंपरिक परिणाम और भी खराब हैं।
- अन्य लोग बताते हैं कि “AI mode” (Gemini, ChatGPT इंटीग्रेटेड सर्च, आदि) फिलहाल कई कामों के लिए रॉ Google से ज्यादा उपयोगी है, लेकिन ध्यान देते हैं कि यह संभवतः मुद्रीकरण/एंशिटिफिकेशन से पहले का एक अस्थायी “स्वर्ण युग” है।
सामग्री निर्माण और प्रोत्साहनों पर AI का प्रभाव
- यह गंभीर चिंता है कि AI सहायक स्क्रैप की गई सामग्री से जवाब देते हैं, लेकिन ट्रैफिक वापस नहीं भेजते, जिससे डॉक्यूमेंटेशन, ट्यूटोरियल और ब्लॉग लिखने के विज्ञापन- या प्रतिष्ठा-आधारित प्रोत्साहन नष्ट हो जाते हैं।
- कई निर्माता कहते हैं कि उन्होंने सार्वजनिक रूप से साझा करना (कोड, ब्लॉग पोस्ट) बंद या कम कर दिया है, या रेपो हटा दिए हैं, क्योंकि वे “अपना स्थानापन्न प्रशिक्षित” नहीं करना चाहते या श्रेय खोना नहीं चाहते।
- प्रतिवाद: कुछ पोस्टर कहते हैं कि वे विचार साझा करना जारी रखेंगे क्योंकि वे साझा करने को महत्व देते हैं, चाहे उन्हें मनुष्य पढ़ें या LLMs; अन्य लोगों का मानना है कि उत्पाद समर्थन के लिए मैनुअल और आधिकारिक डॉक अभी भी बनाए जाएंगे।
AI स्लॉप, प्रशिक्षण डेटा, और “वेब को खाना”
- कई लोगों ने AI-जनित कंटेंट फार्मों में वृद्धि देखी है: पतले, संभव लगने वाले लेकिन गलत लेख अब स्वास्थ्य, पालतू देखभाल, रेसिपी और निच तकनीक जैसे क्षेत्रों में परिणामों पर हावी हैं।
- चिंता है कि भविष्य के मॉडल पिछले AI आउटपुट पर प्रशिक्षित होंगे, जिससे त्रुटियाँ और निम्न-गुणवत्ता वाले पैटर्न बढ़ेंगे; कुछ समुदाय प्रशिक्षण डेटा को जानबूझकर दूषित करने की कोशिश कर रहे हैं।
- सावधानी से क्यूरेट किए गए “trusted corpora” और निजी अभिलेखागार की मांग; डर है कि सार्वजनिक इंटरनेट प्रशिक्षण या संदर्भ के लिए अनुपयोगी हो जाएगा।
संरक्षण और “सामूहिक स्मृति”
- इस पर बहस कि किसे संरक्षित किया जाना चाहिए: कुछ लोग Instagram stories और casual posts को कचरा मानते हैं; अन्य बताते हैं कि graffiti-स्तर की क्षणभंगुर चीजें इतिहासकारों के लिए अमूल्य होती हैं।
- व्यापक सहमति है कि link rot, paywalls, DRM, मुकदमे (जैसे Internet Archive के खिलाफ), और platform churn पहले से ही रिकॉर्ड को मिटा रहे हैं, AI से स्वतंत्र रूप से।
- कई लोग व्यक्तिगत archiving की वकालत करते हैं: स्थानीय डिस्क पर PDFs, Zotero जैसे टूल, Hister, Kiwix/OpenZIM, और यहाँ तक कि निजी या VPN-आधारित “closed nets” भी।
विकल्प और खोज का भविष्य
- उपयोगकर्ताओं ने DuckDuckGo, Brave Search, Kagi, Yandex, और meta-searches (SearXNG, EXA, Tavily) के साथ मिश्रित अनुभव बताए हैं। कोई स्पष्ट सर्वश्रेष्ठ विकल्प नहीं; index completeness, spam filtering, और business models के बीच समझौते हैं।
- कुछ लोगों के लिए paid search (जैसे Kagi) प्रोत्साहनों को विज्ञापनदाताओं के बजाय उपयोगकर्ताओं के साथ संरेखित करता है, लेकिन यह वेब की स्वयं की गिरावट को ठीक नहीं कर सकता।
- कुछ लोग एक “AI web” और एक छोटे, अर्ध-छिपे मानव web (व्यक्तिगत ब्लॉग, छोटे forums, mesh/overlay networks) के बीच विभाजन की आशंका करते हैं।