AI और मीडिया का आने वाला विस्फोट

यह दिनों में पत्रकारों के बीच एक लोकप्रिय बात यह है कि AI मानवता पर विनाशकारी प्रभाव डाल सकता है। मानवता के संदर्भ में यह चिंताएं अतिरंजित हैं। लेकिन पत्रकारों के संदर्भ में वे वास्तव में बहुत प्रासंगिक हैं।

इसे समझने के लिए, आइए हम AI की उप-विधाओं पर एक नज़र डालें जिन्हें हम सामूहिक रूप से AI कहते हैं। AI सबसे व्यापक शब्द है, लेकिन हम इसे नियम-आधारित प्रणाली और मशीन-लर्निंग प्रणाली में तोड़ सकते हैं। मशीन-लर्निंग प्रणाली को उनके अनुप्रयोग (वीडियो, छवियों, प्राकृतिक भाषा, आदि) द्वारा तोड़ा जा सकता है। इनमें से, हमने हाल के दिनों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में सबसे बड़ी प्रगति देखी है। विशेष रूप से, हमने 2017 में ट्रांसफॉर्मर मॉडल के आविष्कार को देखा, इसके बाद ट्रांसफॉर्मर के आकार में तेजी से वृद्धि हुई। एक बार मॉडल 7 बिलियन पैरामीटर से अधिक हो जाता है, तो इसे आमतौर पर एक बड़ा भाषा मॉडल (LLM) कहा जाता है।

एक LLM का मुख्य “कौशल” (यदि आप इसे ऐसा कह सकते हैं) इसकी सबसे अधिक संभावित अगले शब्द की भविष्यवाणी करने की क्षमता है एक अधूरे पाठ ब्लॉक में। हम इस भविष्यवाणी तंत्र का उपयोग करके शून्य से बड़े पाठ ब्लॉक उत्पन्न कर सकते हैं, LLM से एक समय में एक शब्द की भविष्यवाणी करने के लिए कहकर।

यदि आप LLM को बड़े डेटासेट के साथ विभिन्न गुणवत्ता वाले प्रशिक्षित करते हैं, तो यह भविष्यवाणी तंत्र अक्सर खराब लेखन उत्पन्न करेगा। यह आज ChatGPT के साथ मामला है। यही कारण है कि जब मैं पत्रकारों के साथ इस विषय पर चर्चा करता हूं, तो मुझे संदेह का सामना करना पड़ता है – पत्रकार देखते हैं कि ChatGPT कितनी बुरी तरह लिखता है, और वे मानते हैं कि AI उन्हें खतरा नहीं है क्योंकि यह अक्षम है।

लेकिन ChatGPT एकमात्र LLM नहीं है। यदि एक LLM को सावधानी से चुने हुए डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जिसमें केवल सर्वश्रेष्ठ पत्रकारों द्वारा लिखित पाठ होता है – और किसी और के द्वारा नहीं – तो यह सर्वश्रेष्ठ पत्रकारों की तरह लिखने की क्षमता विकसित करेगा।

हालांकि, पत्रकारों के विपरीत, इस LLM को कोई वेतन की आवश्यकता नहीं होगी।

लेखन बनाम लिखने के लिए क्या जानना

आगे बढ़ने से पहले, हमें लेखन की मशीनरी और यह जानने की रचनात्मकता के बीच अंतर करने की आवश्यकता है कि क्या लिखने लायक है। AI व्हिसलब्लोअर्स का साक्षात्कार नहीं ले सकता है या एक राजनेता को इतने लंबे समय तक परेशान नहीं कर सकता है कि राजनेता अनजाने में सच्चाई बता दे।

AI जानकारी इकट्ठा नहीं कर सकता है। लेकिन यह मानवों द्वारा इकट्ठा की गई जानकारी को एक सुंदर तरीके से वर्णित कर सकता है। यह एक कौशल है जो पत्रकारों और लेखकों के पास पहले एकाधिकार था। अब उनके पास नहीं है।

वर्तमान प्रगति की दर को देखते हुए, एक वर्ष के भीतर, AI 99% पत्रकारों और पेशेवर लेखकों से बेहतर लिख सकता है। यह नि:शुल्क, मांग पर और असीमित थ्रूपुट के साथ ऐसा करेगा।

शून्य-लागत लेखन की अर्थव्यवस्था

किसी भी व्यक्ति जिसके पास तथ्यों की एक सूची है जिसे वह प्रसारित करना चाहता है, वह इन तथ्यों को एक अच्छी तरह से लिखे गए लेख में बदल सकता है। किसी भी विषय पर कोई भी लेख ढूंढता है तो वह उसी विषय पर एक और लेख तैयार कर सकता है। यह व्युत्पन्न लेख उतना ही अच्छा होगा जितना कि पहला लेख, और यह उसे चोरी नहीं करेगा या उसके कॉपीराइट का उल्लंघन नहीं करेगा।

लिखित सामग्री की सीमांत लागत शून्य हो जाएगी।

वर्तमान में, लिखित मीडिया की अर्थव्यवस्था मानव श्रम पर आधारित है। अच्छी तरह से लिखी गई सामग्री दुर्लभ है, इसलिए इसका मूल्य है। पूरे उद्योग इस मूल्य को पकड़ने के लिए बनाए गए हैं।

जब AI मुफ्त में उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री उत्पन्न कर सकता है, तो इन उद्योगों का वित्तीय आधार ढह जाएगा।

प्रकाशनों का उन्मूलन

पारंपरिक प्रकाशनों पर विचार करें। दशकों से, कंपनियों जैसे द न्यू यॉर्क टाइम्स ने प्रतिदिन एक सीमित संख्या में लेख (आमतौर पर 300 के आसपास) तैयार करने के लिए कुशल लेखकों को नियुक्त किया है। यह मॉडल मूल रूप से लेखकों की संख्या और शामिल लागत से सीमित है।

एक ऐसी दुनिया में जहां AI शून्य लागत पर असीमित संख्या में लेख तैयार कर सकता है, उत्पादन को एक निश्चित संख्या तक सीमित करने का क्या कारण है? क्यों न प्रत्येक पाठक के लिए व्यक्तिगत सामग्री बनाई जाए, जो उनकी रुचि और मांग के अनुसार तैयार की जाए?

इस नए परिदृश्य में, आवधिक मुद्दों और निश्चित लेख गिनती का पारंपरिक मॉडल पुराना हो जाता है। प्रकाशन एक मॉडल में स्थानांतरित कर सकते हैं जहां सामग्री निरंतर रूप से बनाई जाती है और व्यक्तिगत रूप से तैयार की जाती है, जो व्यक्तिगत पाठकों की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करती है। एक पाठक को प्रतिदिन एक लेख की आवश्यकता हो सकती है। दूसरे को 5000 की आवश्यकता हो सकती है।

जिन प्रकाशनों का प्राथमिक उत्पाद 300 लेखों को एक दैनिक मुद्दे में पैक करना है, वे विलुप्त हो जाएंगे।

सर्च इंजन बनाम उत्तर इंजन

सर्च इंजन वितरक के रूप में कार्य करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं को पूर्व-मौजूदा सामग्री से जोड़ते हैं। इसे प्राप्त करने के लिए, वे चार चरण करते हैं।

पहले, वे पूर्व-लिखित सामग्री के विशाल भंडार को अनुक्रमित करते हैं। दूसरे, वे उपयोगकर्ता से एक प्रश्न प्राप्त करते हैं। तीसरे, वे पूर्व-लिखित सामग्री को खोजते हैं ताकि उपयोगकर्ता के प्रश्न से संबंधित वस्तुओं को खोजा जा सके। और चौथे, वे प्राप्त सामग्री को रैंक देते हैं और उपयोगकर्ता को परिणामों की एक क्रमबद्ध सूची प्रस्तुत करते हैं।

अब आइए अगले तार्किक चरण पर विचार करें। यदि सामग्री मांग पर और नि:शुल्क बनाई जा सकती है, तो सर्च इंजन उपयोगकर्ता को पूर्व-मौजूदा सामग्री क्यों लौटाएंगे? वे इसके बजाय उत्तर उत्पन्न कर सकते हैं। उपयोगकर्ता निश्चित रूप से अपने प्रश्न का एक ही उत्तर प्राप्त करने के लिए अधिक खुश होगा, बजाय इसके कि विभिन्न परिणामों की एक लंबी सूची जिनकी गुणवत्ता भिन्न हो सकती है।

अब आइए इस बात पर विचार करें कि इसका “सामग्री” अर्थव्यवस्था पर क्या प्रभाव पड़ेगा?

इंटरनेट पर अधिकांश सामग्री मोनेटाइज करने के लिए लिखी गई थी। लोग लेख लिखते हैं, गूगल पर रैंक करते हैं, ट्रैफिक प्राप्त करते हैं और इसे विज्ञापनों (विज्ञापन, सहबद्ध लिंक, या उत्पादों या सेवाओं की सीधी बिक्री) के माध्यम से आय में परिवर्तित करते हैं।

जब यह यातायात गायब हो जाएगा तो क्या होगा?

सोशल मीडिया: अगला डोमिनो

सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म最初 उपयोगकर्ताओं के बीच इंटरैक्शन को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए थे। मैं उन दिनों को याद करने के लिए पर्याप्त पुराना हूं जब लोग अपने दोस्त की दीवार पर लिखने, पोक करने या किसी को एक आभासी भेड़ फेंकने के लिए फ़ेसबुक में लॉग इन करते थे।

आज का सोशल मीडिया अलग है। इंस्टाग्राम पर उपयोगकर्ताओं के पास सबसे आम अनुयायी संख्या शून्य है। दूसरी सबसे आम अनुयायी संख्या एक है। दृश्य, शेयर, टिप्पणियों और अनुयायियों का अधिकांश हिस्सा एक छोटी संख्या में पेशेवर रचनाकारों द्वारा एकत्र किया जाता है। अधिकांश उपयोगकर्ता कुछ भी पोस्ट नहीं करते हैं और उनका कोई अनुयायी नहीं है।

साधारण शब्दों में, अधिकांश उपयोगकर्ता सामग्री खोजने के लिए सोशल मीडिया पर जाते हैं जिसे वे आनंद ले सकते हैं। सोशल मीडिया कंपनियां वितरक के रूप में कार्य करती हैं, जैसे सर्च इंजन। गूगल और फ़ेसबुक के बीच मुख्य अंतर यह है कि गूगल एक प्रश्न का उपयोग सामग्री का चयन करने के लिए करता है, जबकि फ़ेसबुक बिना प्रश्न के सामग्री का चयन करता है।

यदि ऐसा है, तो अगला कदम स्पष्ट हो जाता है। सोशल मीडिया उपयोगकर्ता-जनित सामग्री को बढ़ावा देने के लिए क्यों चाहेगा, जब वे मांग पर AI-आधारित सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं? पहले केवल पाठ, शायद, लेकिन अंततः छवियों और वीडियो भी।

और एक बार सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं को रचनाकारों द्वारा बनाई गई सामग्री तक नहीं ले जाता है, तो “रचनाकार अर्थव्यवस्था” का क्या होगा?

स्टार ट्रेक रेप्लिकेटर एनालॉगी

हम एक नए परिदृश्य में प्रवेश कर रहे हैं जहां AI सामग्री के लिए एक स्टार ट्रेक रेप्लिकेटर के रूप में कार्य करता है।

स्टार ट्रेक में, खाद्य पदार्थों को उगाने वाले किसानों, खाद्य पदार्थ बेचने वाले स्टोरों, खाद्य पदार्थ पकाने वाले शेफ या खाद्य पदार्थ परोसने वाले प्रतीक्षार्थियों की कोई आवश्यकता नहीं है। रेप्लिकेटर किसी भी खाद्य पदार्थ को मांग पर बना सकता है, जो सीधे कच्चे माल को अंतिम उत्पाद में परिवर्तित करता है।

इसी तरह, मैं भविष्य में किसी भी कंपनी के लिए कोई स्थान नहीं देखता जो लिखित सामग्री बनाती है, लिखित सामग्री वितरित करती है, सामग्री को कुछ विशेष तरीके से मिलाती है या पूर्व-मौजूदा सामग्री को उपयोगकर्ता को परोसती है। एकमात्र मूल्यवान कार्य कच्चे माल प्राप्त करना और उन्हें मांग पर अंतिम उत्पाद में परिवर्तित करना होगा।

हमें अभी भी नई जानकारी बनाने और पहले से मौजूद नहीं होने वाली जानकारी इकट्ठा करने के तरीकों की आवश्यकता है। बाकी सब कुछ AI इंजन द्वारा प्राप्त किया जाएगा जो उपलब्ध जानकारी को व्यक्तिगत सामग्री में परिवर्तित करते हैं।

सामग्री रचनाकारों और वितरकों के लिए परिणाम

व्यापारी अक्सर “सकारात्मक एक्सपोज़र” और “नकारात्मक एक्सपोज़र” के बारे में बात करते हैं। इसे समझने का सबसे आसान तरीका यह पूछना है – यदि यह चीज ऊपर जाती है, तो क्या मुझे लाभ होगा या पीड़ा होगी?

AI ऊपर जा रहा है। और यह विशेष रूप से तेजी से उन क्षेत्रों में जा रहा है जैसे कि प्राकृतिक भाषा और अन्य मानव-उत्पन्न सामग्री। प्रत्येक पेशेवर को खुद से यह पूछने की आवश्यकता है – क्या मुझे AI के लिए सकारात्मक या नकारात्मक एक्सपोज़र है?

यदि आप एक सामग्री रचनाकार हैं – कहते हैं, एक समाचार प्रकाशन – और आपकी लागत संरचना शून्य नहीं है, तो आप शायद मुश्किल में हैं। आप जल्द ही उन सामग्री रचनाकारों के साथ प्रतिस्पर्धा करेंगे जिनकी लागत शून्य है, और यह एक प्रतिस्पर्धा नहीं है जिसे आप जीत सकते हैं। संभवतः, आपके पास केवल 3 विकल्प हैं: बाजार से बाहर निकलें; अपनी लागत को शून्य तक कम करें (एक AI कंपनी बनकर); या दिवालिया हो जाएं।

यदि आप वितरण के पक्ष में हैं, तो आपके पास अपने निचले लाइन पर पूर्ण व्यवधान तक पहुंचने से पहले अधिक समय है। नेटवर्क प्रभाव आपको कुछ वर्षों के लिए व्यवधान को दूर रखने में मदद करेंगे। लेकिन अंततः, जो चीजें होनी चाहिए, वे होती हैं। सर्च इंजन ने वेब डायरेक्टरी की जगह ले ली। फीड ने सर्च इंजन द्वारा पहले सेवा की गई एक बड़ी भूमिका की जगह ले ली। और जल्द ही, मांग पर सामग्री सृजन दोनों की जगह ले लेगा।

सरकार और नियमन की भूमिका

एक व्यक्ति के रूप में जो सोवियत संघ में पैदा हुआ था, मैं सरकार द्वारा भाषण को नियंत्रित करने का बहुत बड़ा प्रशंसक नहीं हूं। नैतिक जोखिम आमतौर पर किसी भी अस्थायी लाभ से अधिक होते हैं जो ऐसा नियमन ला सकता है।

फिर भी, मुझे लगता है कि सरकारों की इस बात का निर्धारण करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है कि यह कैसे होता है।

हमारे पास सरकारी नियमन और उनके प्रभावों के अच्छे और बुरे उदाहरण हैं। “इंटरनेट बनाने वाले 26 शब्द” ने एक नवजात उद्योग को ट्रिलियन डॉलर के मूल्य में विकसित किया। 90 के दशक में आईएसपी का नियमन, हालांकि, अमेरिका में आईएसपी की संख्या 3000 से 6 तक ले आया, और इसके परिणामस्वरूप अमेरिकी उपभोक्ताओं के पास विकसित दुनिया में सबसे खराब बैंडविथ एक्सेस है।

जब मुझसे सिफारिशें मांगी जाती हैं, तो मैं आमतौर पर यह बताता हूं कि सरकारी नियमन इस नए पारिस्थितिकी तंत्र के विकास में मदद करने के बजाय बाधा उत्पन्न कर सकता है:

1. अंतरपरिवर्तनीयता को अनिवार्य करें, और उपभोक्ताओं के लिए प्रदाताओं को स्विच करना आसान बनाएं।

पूंजीवाद प्राकृतिक चयन की तरह काम करता है – जो कंपनियां चीजों को बेहतर या अधिक कुशलता से करती हैं, वे उन कंपनियों की तुलना में तेजी से बढ़ेंगी जो नहीं करती हैं। “लॉक इन” तंत्र जो स्विच करना मुश्किल बनाते हैं, जैसे कि सेवा से अपना डेटा निर्यात करने और इसे प्रतिद्वंद्वी में पोर्ट करने में असमर्थता, इस विकास को धीमा कर देते हैं और कम वृद्धि का परिणाम होता है।

यदि सरकारें पूरे तकनीकी उद्योग में अंतरपरिवर्तनीयता को अनिवार्य कर सकती हैं, तो हम अधिक अच्छी विशेषताओं और अच्छे व्यवहारों को पुरस्कृत देखेंगे। हम उन चीजों में नवाचार के लिए प्रोत्साहन बनाएंगे जो लोग चाहते हैं, बजाय इसके कि एक जकड़ी हुई दर्शकों से अधिक बाहर निकालने के तरीकों में।

2. एकाधिकार दुर्व्यवहार पर ध्यान केंद्रित करके एंटीट्रस्ट को लागू करें, न कि एकाधिकार जोखिम पर।

हम सभी जानते हैं कि जब दो कंपनियां मिलकर एक बड़ी कंपनी बनाती हैं, तो परिणामी इकाई अपने ग्राहकों के सापेक्ष बड़ी और शक्तिशाली हो सकती है। लेकिन शक्ति का अस्तित्व हमेशा खराब सेवा या शोषणकारी मूल्य निर्धारण की ओर नहीं ले जाता है।

दूसरी ओर, जो कंपनियां पहले से ही बड़ी शक्ति के साथ हैं, वे अक्सर हमारी आंखों के सामने अव्यवसायिक व्यवहार में संलग्न हैं। और फिर भी एफटीसी विलय और अधिग्रहण को अवरुद्ध करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

यदि सरकारें अव्यवसायिक प्रथाओं जैसे डंपिंग और बंडलिंग पर प्रतिबंध और सख्त प्रवर्तन पर ध्यान केंद्रित करती हैं, विशेष रूप से तकनीकी उत्पादों के संबंध में जो अधिकांश आबादी द्वारा उपयोग किए जाते हैं, तो पूरी प्रणाली अवरुद्ध हो जाएगी।

कुछ विशिष्ट उदाहरण इस बिंदु को स्पष्ट करने में मदद कर सकते हैं।

एक ब्राउज़र प्रदान करना, जो एक बहुत ही जटिल सॉफ़्टवेयर है जिसे विकसित करने में अरबों डॉलर लगते हैं, नि:शुल्क – यह डंपिंग का एक स्पष्ट मामला है। नए ब्राउज़र कंपनियों जैसे Cliq या Brave को इस स्थान में नवाचार करने में कठिनाई होती है क्योंकि उनके बहुत बड़े प्रतिद्वंद्वी इस महंगे उत्पाद को नि:शुल्क देते हैं। परिणाम यह है कि आजकल सभी ब्राउज़र एक जैसे दिखते हैं, और 2016 के बाद से इस स्थान में कोई महत्वपूर्ण नवाचार नहीं हुआ है।

एक कॉर्पोरेट मैसेजिंग ऐप को एक दस्तावेज़ संपादन सूट के हिस्से के रूप में प्रदान करना, जिसे हर व्यवसाय को खरीदने की आवश्यकता है – यह बंडलिंग का एक स्पष्ट मामला है। एक बहुत ही सफल स्टार्टअप जैसे स्लैक को भी अपने प्रतिद्वंद्वी के साथ प्रतिस्पर्धा करने में सक्षम होने के लिए एक बड़ी कंपनी को खुद को बेचने के लिए मजबूर किया गया था, क्योंकि उनके मुख्य प्रतिद्वंद्वी को कुछ ऐसा बंडल किया गया था जो उनके ग्राहक को वैसे भी खरीदने की आवश्यकता थी।

जैसा कि AI एक नए पारिस्थितिकी तंत्र में विकसित होता है जो इंटरनेट से भी बड़ा है, हम इस नए क्षेत्र में डंपिंग और बंडलिंग जैसे दुर्व्यवहार देखने के लिए बाध्य हैं – जब तक कि सरकारें हस्तक्षेप नहीं करती हैं और सुनिश्चित नहीं करती हैं कि डंपिंग और बंडलिंग भुगतान नहीं करते हैं।

3. मूल सामग्री निर्माण को सब्सिडी देने या संरक्षण देने के तरीकों पर विचार करें।

सरकार मूल अनुसंधान और विज्ञान को अनुदान और अन्य सब्सिडी के माध्यम से वित्त प्रदान करती है। यह नए विचारों की खोज के लिए पेटेंट के माध्यम से सुरक्षा भी प्रदान करता है। इसका कारण यह है कि एक काम करने वाले विचार की प्रतिलिपि बनाना एक नए विचार की खोज से सस्ता है जो काम करता है। हस्तक्षेप के बिना, यह एक सामान्य संपदा त्रासदी की ओर ले जा सकता है जहां हर कोई अपने पड़ोसी से चोरी करता है और कोई भी कुछ नया नहीं बनाता है।

पत्रकारिता में, और सामान्य रूप से सामग्री निर्माण में, इन तंत्रों की आवश्यकता नहीं थी क्योंकि दूसरों की चोरी किए बिना चोरी करना एक कठिन प्रक्रिया थी। लेकिन AI के आगमन के साथ, यह अब सच नहीं है।

जैसा कि मैंने अपनी सिफारिशों में बताया है, सरकार के पास इस नए पारिस्थितिकी तंत्र के विकास में मदद करने के बजाय बाधा उत्पन्न करने के तीन तरीके हैं:

इस चुनौती का सर्वोत्तम उपयोग करना

AI द्वारा लाया गया परिवर्तन आज मानवता के सामने आने वाली सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है। पत्रकार और अन्य सामग्री रचनाकार पहले प्रभावित होंगे। सामग्री वितरक जल्द ही इसका अनुसरण करेंगे। हम अंततः एक पूरी तरह से नए परिदृश्य में प्रवेश करेंगे, जिसे मैंने “स्टार ट्रेक रेप्लिकेटर” मॉडल के रूप में सामग्री निर्माण और वितरण के लिए संदर्भित किया है।

हमें यहां एक अवसर है कि हम कुछ बेहतर बना सकते हैं जो आज मौजूद है। जैसे प्रिंटिंग प्रेस के आविष्कार ने प्रबोधन की ओर ले जाने वाला मार्ग प्रशस्त किया, AI का आविष्कार दूसरे प्रबोधन की ओर ले जा सकता है। लेकिन दुर्भाग्य से, सभी संभावित भविष्य सौम्य नहीं हैं।

यह हम पर निर्भर है कि हम इस विकास को सही दिशा में मोड़ें।