क्या मैं अपने इनपुट या आउटपुट डेटा को प्रशिक्षण के लिए उपयोग किए जाने से बाहर रख सकता हूँ?
गैर-एंटरप्राइज़ टियर के लिए Mistral AI द्वारा उपयोगकर्ता prompts को डिफ़ॉल्ट रूप से प्रशिक्षण में उपयोग करने के बदलाव ने उन भुगतान करने वाले ग्राहकों में चिंता बढ़ा दी है जो, खासकर एक यूरोपीय प्रदाता से, मजबूत गोपनीयता गारंटी की अपेक्षा करते थे। टिप्पणीकार भ्रमित करने वाली “opt-in बनाम opt-out” शब्दावली, Team प्लान से संगठन-स्तरीय privacy toggle हटाए जाने, और AI विक्रेता के इस वादे पर भरोसा कितना किया जा सकता है कि वे डेटा को प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं करेंगे, इन मुद्दों पर बहस करते हैं। यह थ्रेड Mistral के दृष्टिकोण को Anthropic, Google, और Grok जैसे प्रतिस्पर्धियों के साथ रखता है, और संवेदनशील डेटा पर कड़ा नियंत्रण चाहने वालों के लिए स्थानीय या proxy-आधारित LLM उपयोग की ओर व्यापक बदलाव को उजागर करता है.
नीति परिवर्तन और प्रशिक्षण के डिफ़ॉल्ट
- चर्चा का केंद्र यह है कि अब Mistral गैर-एंटरप्राइज़ टियर पर उपयोगकर्ता इनपुट/आउटपुट को डिफ़ॉल्ट रूप से प्रशिक्षण के लिए उपयोग कर रहा है, जिसमें opt-out तंत्र है।
- Vibe (consumer/Team) के लिए: उपयोगकर्ता डिफ़ॉल्ट रूप से “in” हैं और उन्हें प्रति-खाता प्रशिक्षण को बंद करना होगा।
- Enterprise के लिए: प्रशिक्षण डिफ़ॉल्ट रूप से बंद है और प्रशासक इसे केंद्री रूप से प्रबंधित कर सकते हैं।
- कुछ प्रतिभागी इसे पहले की दस्तावेज़ीकरण से उलट मानते हैं, जिसमें दावा किया गया था कि Team डिफ़ॉल्ट रूप से opted out था।
Org नियंत्रण और टॉगल को लेकर भ्रम
- कई उपयोगकर्ताओं ने बताया कि पहले उनके पास संगठन-स्तरीय admin टॉगल था जिससे प्रशिक्षण बंद किया जा सकता था; नए Team खातों में कथित तौर पर यह नहीं है।
- एक टिप्पणीकार का कहना है कि support ने पुष्टि की कि org-व्यापी टॉगल को केवल Enterprise में स्थानांतरित कर दिया गया।
- अन्य लोग अभी भी global टॉगल देखते हैं, जिससे लगता है कि व्यवहार पुराने और नए खातों के बीच अलग है, और यही भ्रम का कारण है।
- बताया गया कि docs और UI नीति परिवर्तन के पीछे रह गए, जिससे कुछ test prompts पर अनजाने में प्रशिक्षण हो गया।
Opt-in बनाम opt-out शब्दावली
- लंबा उप-थ्रेड “opt in by default” के अर्थ पर बहस करता है।
- कई लोगों के बीच सहमति:
- “Opt-in” = डिफ़ॉल्ट रूप से बंद; उपयोगकर्ता को इसे चालू करने का चयन करना होगा।
- “Opt-out” = डिफ़ॉल्ट रूप से चालू; उपयोगकर्ता को इसे बंद करने का चयन करना होगा।
- कुछ का तर्क है कि कॉर्पोरेट मार्केटिंग ने इन शब्दों को उपयोगकर्ता-विरोधी तरीकों से धुंधला कर दिया है।
अन्य AI प्रदाताओं से तुलना
- Claude Team/Enterprise: इसे prompts पर प्रशिक्षण को डिफ़ॉल्ट रूप से बंद करने वाला बताया गया; व्यक्तिगत योजनाओं पर उपयोगकर्ता विपरीत डिफ़ॉल्ट की रिपोर्ट करते हैं।
- Grok: प्रशिक्षण डिफ़ॉल्ट रूप से बंद होने के लिए सराहा गया, लेकिन इसके ToS को बेहद व्यापक बताया गया है।
- Google/Microsoft/Anthropic/OpenAI: कई टिप्पणीकार कहते हैं कि इसी तरह के “डिफ़ॉल्ट रूप से चालू, opt-out उपलब्ध” पैटर्न आम हैं।
विश्वास, गोपनीयता, और कानूनी कोण
- इस बात को लेकर गहरा संदेह है कि कोई भी बड़ा प्रदाता वास्तव में opted-out डेटा पर प्रशिक्षण से परहेज़ करता है; अन्य लोग तर्क देते हैं कि अनुबंधीय और GDPR जोखिम गुप्त प्रशिक्षण को असंभव बनाते हैं।
- GDPR का उल्लेख इस रूप में किया गया है कि डेटा का अनधिकृत द्वितीयक उपयोग स्पष्ट रूप से अवैध है, हालांकि कुछ लोग प्रवर्तन की ताकत पर संदेह करते हैं।
- prompts में PII, retention की अवधि, breaches, और मॉडल में डेटा चले जाने के बाद उसकी अपरिवर्तनीयता को लेकर चिंताएँ उठाई गईं।
Mistral का उपयोग क्यों करें या क्यों न करें
- Mistral के पक्ष में तर्क: EU jurisdiction, data-sovereignty, local models, अच्छा OCR/small models, और GLM जैसे third-party open models को serve करने की क्षमता।
- Mistral के खिलाफ भावना: perceived “enshittification,” privacy-hostile defaults, Saudi partnerships, patents, और यह एहसास कि वे US Big Tech का ही व्यवहार दोहरा रहे हैं।
- कई लोग निष्कर्ष निकालते हैं कि अंततः स्थानीय/self-hosted models ही अपने डेटा पर प्रशिक्षण से बचने का एकमात्र भरोसेमंद तरीका हैं।