यदि एक बॉट बच्चों के साथ फ्लर्ट कर सकता है, तो यह आपके डेटा के साथ और क्या कर सकता है?

जब लीक हुए आंतरिक दिशानिर्देश ने खुलासा किया कि मेटा अपने एआई चैटबॉट्स को बच्चों के साथ फ्लर्ट करने की अनुमति दे रहा था, तो अधिकांश लोगों ने इसे एक घोटाले के रूप में माना और आगे बढ़ गए। लेकिन यह देखने के लिए इसकी जांच करना उचित है कि यह जांच हमें वर्तमान एआई नैतिकता की स्थिति के बारे में क्या बताती है: यदि मेटा जैसी कंपनी इस तरह की नीतियों को अपने पैमाने पर स्वीकार कर रही है, तो ये प्लेटफ़ॉर्म अन्य चीजें क्या चुपचाप अनुमति दे रहे हैं? और आपके डेटा के साथ कितना शामिल है?

व्यवसायिक नेता आमतौर पर एआई टूल्स का मूल्यांकन उनके द्वारा की जाने वाली चीजों से, उनकी गति से और लागत से करते हैं। लेकिन कुछ कठिन प्रश्न पूछने योग्य हैं, विशेष रूप से जब एआई टूल्स तेजी से तालिका के दांव बन रहे हैं: जब आपकी टीमें एआई टूल्स का उपयोग शुरू करती हैं, तो आप किन शर्तों से सहमत होते हैं? मॉडल प्रदाता और एजेंट बिल्डर्स आपके डेटा के साथ क्या कर रहे हैं? और जब कुछ गलत हो जाता है, तो कौन जिम्मेदारी स्वीकार करता है?

अधिकांश संगठन इतने व्यस्त हैं कि वे इस नए तकनीक से अधिक से अधिक पैसा निकालने के तरीके सोचने में लगे हुए हैं, उन्होंने अभी तक सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न पर विचार नहीं किया है:

आपके डेटा के साथ वास्तव में क्या हो रहा है?

अधिकांश लोग या तो किसी चैटबॉट के साथ कुछ साझा करने के जोखिम को बहुत अधिक अनुमान लगाते हैं या इस मामले को पूरी तरह से खारिज कर देते हैं। तथ्य यह है कि बड़े भाषा मॉडल, एक बार प्रशिक्षित और सार्वजनिक रूप से जारी किए जाने के बाद, एक तरह से जमे हुए होते हैं। इसका मतलब है कि आपकी बातचीत अलग से संग्रहीत की जाती है, तुरंत प्रणाली की स्मृति में वापस नहीं जाती; आपने आज सुबह चैटजीपीटी को जो कुछ बताया है, वह दोपहर तक किसी और को बताए जाने वाले मॉडल को तुरंत प्रभावित नहीं करता है।

इसका मतलब यह नहीं है कि आपका डेटा उपयोग नहीं किया जा रहा है। यह हो रहा है। मार्ग बस अधिक जटिल है।

बातचीत लॉग अलग से संग्रहीत किए जाते हैं, और कई एआई प्रयोगशालाएं स्पष्ट रूप से अपने मॉडल के अगले संस्करण को प्रशिक्षित करने के लिए उनका उपयोग करने का अधिकार सुरक्षित रखती हैं। यह सेवा की शर्तों में है। आज एक ग्राहक सहायता प्रश्न या रणनीति मसौदे के रूप में क्या जाता है, वह समय के साथ उन लाखों लोगों द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल को प्रभावित कर सकता है जो कल इसका उपयोग करेंगे।

स्वामित्व वाले डेटा के लिए जोखिम नीति से परे है। 2025 में, स्केल एआई अनजाने में मेटा, गूगल और एक्सएआई जैसे ग्राहकों से गोपनीय परियोजना सामग्री के हजारों पृष्ठों का खुलासा किया। अलग से, एक नवंबर में हुई सुरक्षा उल्लंघन में ओपनएआई के एक विक्रेता के कारण हैकर्स ने ग्राहक डेटा चोरी कर लिया, जिसमें नाम, ईमेल और सिस्टम विवरण शामिल थे।

स्पष्ट रूप से, यह एक पांच- अलार्म स्थिति नहीं है, लेकिन यह जोखिम से मुक्त भी नहीं है। उद्यम-ग्रेड प्रणाली में डेटा पुन: उपयोग के लिए अनुबंधित सुरक्षा उपाय हैं। उपभोक्ता उपकरणों में अधिकांश नहीं है। यदि आपका डेटा इतना संवेदनशील है कि आप इसे सुरक्षित रखना चाहते हैं, तो आपको इसे उपभोक्ता चैटबॉट को सौंपना नहीं चाहिए और यह मान लेना चाहिए कि यह कहीं और उपयोग नहीं किया जाएगा।

संख्याएं बताती हैं कि अधिकांश संगठनों ने अभी तक इसे अवशोषित नहीं किया है। लगभग आठ में से दस कर्मचारियों ने कंपनी की जानकारी एआई टूल्स में चिपका दी है, और उनमें से अधिकांश ने व्यक्तिगत खातों का उपयोग करके ऐसा किया है, 2025 के एक कार्यबल सर्वेक्षण के अनुसार। एक पांच में से एक संगठन ने पहले से ही छाया एआई उपयोग से जुड़ी सुरक्षा उल्लंघन की सूचना दी है, और केवल 37 प्रतिशत के पास इसका पता लगाने या प्रबंधित करने के लिए नीतियां हैं, आईबीएम की 2025 की डेटा ब्रीच रिपोर्ट के अनुसार।

एक बार समझने के बाद, इस तरह के डेटा जोखिम को काम करना मुश्किल नहीं है। उपभोक्ता और उद्यम उपकरणों के बीच अंतर करें, जानें कि आप क्या हस्ताक्षर कर रहे हैं, और आपने अधिकांश आधार को कवर किया होगा।

एआई-मध्यस्थता वाली संचार व्यवसायों को कहां विफल करती है

आपके डेटा के साथ क्या होता है यह एक टुकड़ा है। दूसरा, और कई व्यवसायों के लिए अधिक परिणामी, यह है कि ये प्रणाली आपकी सबसे महत्वपूर्ण संचार की गुणवत्ता और जवाबदेही के साथ क्या करती हैं।

व्यवसाय को आगे बढ़ाने वाली बातचीत के बारे में सोचें: लंबे समय से ग्राहकों को बनाए रखने के लिए बैठकें; एक बिक्री वार्ता जहां स्वर और विश्वास सौदे की भाषा से अधिक महत्वपूर्ण हैं; या वर्ष के मील के पत्थर की प्रगति पर तिमाही बोर्ड प्रस्तुति। यह पता चलता है कि एआई लेन-देन के तत्वों को संभाल सकता है जैसे कि बैठक के नोट्स लेना, प्राथमिकताएं सौंपना और कार्रवाई के बिंदुओं को उजागर करना। यह नीचे की चीजों के साथ संघर्ष करता है।

विशिष्ट विफलता मोड को नाम देने योग्य हैं। एआई संदर्भ को संकुचित करता है; यह सारांशित करता है, चिकना करता है और मानकीकृत करता है जिस तरह से यह सूक्ष्मता को बाहर निकाल सकता है। इसके अलावा, बड़े भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न सामग्री की पुष्टि करना मुश्किल है। जिन लोगों को आपने एआई-जनित ईमेल या सारांशित बैठक नोट्स भेजे हैं, उनके पास यह पुष्टि करने का कोई तरीका नहीं है कि उन्हें जो मिला है वह आपका मतलब है, या संदेश एआई द्वारा फिल्टर्ड या पुन: फ्रेम नहीं किया गया था।

यह कहना नहीं है कि एआई का व्यवसाय संचार में कोई स्थान नहीं है। यह स्पष्ट रूप से करता है। लेकिन बातचीत की एक श्रेणी है जहां कुशलता लाभ जोखिम को सही ठहराने के लिए पर्याप्त नहीं है, और अधिकांश संगठनों ने पर्याप्त रूप से इन उपयोग के मामलों के बीच अंतर नहीं किया है।

जानें कि कब इसे स्वयं करना है

तो प्रश्न यह बन जाता है: आपकी सबसे संवेदनशील संचार के लिए, क्या एआई को लूप में होना चाहिए?

मेरा ईमानदार उत्तर है नहीं, कम से कम तब तक नहीं जब तक कि कोई व्यक्ति यह सुनिश्चित करने के लिए नहीं है कि क्या कहा गया था, यह कैसे कहा गया था, और क्या संदेश वितरित किया गया था। मानव संचार की पुष्टि करना पुराने तरीके से चीजों को करने का प्राथमिकता नहीं है; यह बस यह मान्यता है कि कुछ बातचीत के लिए एक व्यक्ति की आवश्यकता होती है जो उन्हें खड़ा कर सके।

नेताओं को अपना होमवर्क करना चाहिए। विक्रेता की डेटा नीति में क्या कहा गया है कि पुन: उपयोग के बारे में? अनुबंध समाप्त होने पर आपकी टीम की बातचीत लॉग का क्या होता है? ये प्रश्न आपकी आईटी टीम के लिए पृष्ठभूमि में सॉर्ट आउट करने के लिए नहीं हैं। वे खरीद प्रश्न हैं, और वे वर्तमान मामले से पहले प्रक्रिया में होने चाहिए।

बच्चों के साथ फ्लर्ट करने वाला बॉट अपने आप यह निर्णय नहीं लिया था। किसी ने इसकी अनुमति दी थी। प्रत्येक एआई प्रणाली उन लोगों की बुद्धिमत्ता को प्रतिबिंबित करती है जिन्होंने इसे बनाया और तैनात किया, और वे कॉल हमेशा बाहर से स्पष्ट नहीं होते हैं।

एआई टूल्स और प्रणालियों के लिए ऑडिटिंग टूल्स के अपनाने के साथ पकड़ने तक, व्यवसायिक नेताओं के लिए सबसे मजबूत स्थिति यह है कि वे यह निर्धारित करें कि वे किन बातचीत को एआई के माध्यम से रूट करने में सहज हैं और किन्हें नहीं।

एआई के लिए कुशलता का तर्क आकर्षक है। अपने नाम से जो निकलता है उसे स्वामित्व देने के लिए भी यही है।