एलेक्स फिंक, टेक कार्यकारी, अन्य वेब के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

एलेक्स फिंक एक टेक कार्यकारी और अन्य वेब के संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक सार्वजनिक लाभ निगम है जो लोगों को समाचार और टिप्पणियों को पढ़ने, पॉडकास्ट सुनने और वेब खोजने में मदद करने के लिए एआई का उपयोग करता है, बिना पे-वॉल, क्लिकबेट, विज्ञापन, ऑटोप्ले वीडियो, एफिलिएट लिंक या किसी अन्य ‘जंक’ सामग्री के। अन्य वेब एक ऐप (आईओएस और एंड्रॉइड), एक वेबसाइट, एक समाचार पत्र, या एक स्टैंडअलोन ब्राउज़र एक्सटेंशन के रूप में उपलब्ध है। अन्य वेब से पहले, एलेक्स पैनोप्टियो के संस्थापक और सीईओ और स्वार्मर के सह-संस्थापक और अध्यक्ष थे।

क्या आप अन्य वेब और इसके मिशन के बारे में एक अवलोकन प्रदान कर सकते हैं जो एक जंक-मुक्त समाचार स्थान बनाने के लिए है?

अन्य वेब एक सार्वजनिक लाभ निगम है, जो लोगों द्वारा उपभोग की जाने वाली जानकारी की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए बनाया गया है।

हमारा मुख्य उत्पाद एक समाचार ऐप है जो जंक को फिल्टर करने और उपयोगकर्ताओं को असीमित अनुकूलन की अनुमति देने के लिए एआई का उपयोग करता है – नियंत्रित करने वाले प्रत्येक गुणवत्ता-सीमा और प्रत्येक सॉर्टिंग तंत्र का उपयोग ऐप द्वारा किया जाता है।

दूसरे शब्दों में, जबकि दुनिया के बाकी हिस्से उपयोगकर्ता जुड़ाव को अधिकतम करने के लिए ब्लैक-बॉक्स एल्गोरिदम बनाते हैं, हम उपयोगकर्ताओं को कम से कम समय में जितना संभव हो उतना मूल्य देना चाहते हैं, और हम सब कुछ अनुकूलन योग्य बनाते हैं। हमने अपने एआई मॉडल और डेटासेट को स्रोत-उपलब्ध भी बना दिया है ताकि लोग देख सकें कि हम क्या कर रहे हैं और सामग्री का मूल्यांकन कैसे करते हैं।

आपको गलत सूचना और नकली समाचार के खिलाफ लड़ने के लिए एआई का उपयोग करने के लिए क्या प्रेरित किया?

मैं सोवियत संघ में पैदा हुआ था और देखा कि जब समाज में हर कोई प्रचार का सेवन करता है और किसी को भी दुनिया में क्या हो रहा है इसका कोई पता नहीं है, तो क्या होता है। मेरे माता-पिता को 4 बजे उठने, अलमारी में बंद करने और वॉयस ऑफ अमेरिका सुनने के लिए रेडियो चालू करने की यादें हैं। यह अवैध था, जिस कारण उन्होंने रात में ऐसा किया और सुनिश्चित किया कि पड़ोसी सुन नहीं पा रहे थे – लेकिन इससे हमें वास्तविक जानकारी मिली।

मैं वास्तविक जानकारी तक अधिक लोगों को पहुंचाना चाहता हूं।

चुनावों के संदर्भ में गहरे नकली के खतरे कितने महत्वपूर्ण हैं? क्या आप गलत सूचना फैलाने और इसके प्रभाव के लिए गहरे नकली का उपयोग करने के विशिष्ट उदाहरण साझा कर सकते हैं?

अल्पकालिक में, यह एक बहुत ही गंभीर खतरा है।

मतदाता यह नहीं समझते हैं कि वीडियो और ऑडियो रिकॉर्डिंग अब विश्वसनीय नहीं हैं। वे सोचते हैं कि वीडियो यह साबित करने का प्रमाण है कि कुछ हुआ, और 2 साल पहले यह अभी भी सच था, लेकिन अब यह स्पष्ट रूप से ऐसा नहीं है।

इस साल, पाकिस्तान में, इमरान खान के मतदाताओं को इमरान खान से स्वयं फोन आया, जिसमें उन्हें चुनाव का बहिष्कार करने के लिए कहा गया। यह नकली था, ज़ाहिर है, लेकिन कई लोगों ने इस पर विश्वास किया।

इटली में मतदाताओं ने एक của अपने महिला राजनेता को एक पोर्नोग्राफिक वीडियो में देखा। यह नकली था, ज़ाहिर है, लेकिन जब तक नकलीपन का पता चला, तब तक नुकसान हो चुका था।

यहां तक कि एरिजोना में, हमने एक समाचार पत्र को एक समर्थन वीडियो दिखाते हुए देखा, जिसमें करी लेक को दिखाया गया था। उन्होंने कभी समर्थन नहीं किया, ज़ाहिर है, लेकिन समाचार पत्र को अभी भी हजारों ग्राहक मिले।

तो नवंबर में, मुझे लगता है कि यह लगभग अपरिहार्य है कि हमें कम से कम एक नकली बमबारी देखेंगे। और यह बहुत ही संभावना है कि यह चुनाव से ठीक पहले गिरेगा और चुनाव के बाद नकली निकलेगा – जब नुकसान पहले ही हो चुका होगा।

वर्तमान में गहरे नकली की पहचान करने में एआई टूल कितने प्रभावी हैं, और भविष्य में आप क्या सुधार देखते हैं?

पिछले समय में, नकली छवियों की पहचान करने का सबसे अच्छा तरीका ज़ूम इन करना और उन त्रुटियों (जिन्हें “आर्टिफैक्ट” कहा जाता है) की तलाश करना था जो छवि निर्माता अक्सर करते थे। गलत रोशनी, गायब छाया, कुछ वस्तुओं पर असमान किनारे, आदि।

जीएन-आधारित संपादन (जिसे “गहरे नकली” कहा जाता है) के साथ समस्या यह है कि इन सामान्य त्रुटियों में से कोई भी मौजूद नहीं है। प्रक्रिया इस तरह काम करती है कि एक एआई मॉडल छवि को संपादित करता है, और दूसरा एआई मॉडल त्रुटियों की तलाश करता है और उन्हें इंगित करता है – और चक्र बार-बार दोहराया जाता है जब तक कि कोई त्रुटि नहीं रहती।

परिणामस्वरूप, आमतौर पर गहरे नकली वीडियो को सामग्री को देखकर पहचानने का कोई तरीका नहीं है।

हमें अपना दृष्टिकोण बदलना होगा, और यह मानकर चलना होगा कि सामग्री वास्तविक है केवल तभी जब हम इसकी श्रृंखला की संरक्षा को स्रोत तक वापस ला सकते हैं। इसे उंगलियों के निशान की तरह सोचें। उंगलियों के निशान को हत्या के हथियार पर देखना पर्याप्त नहीं है। आपको यह जानने की जरूरत है कि किसने हत्या के हथियार को पाया, किसने इसे भंडारण कक्ष में वापस लाया, आदि – आपको हर एक बार जब यह हाथ बदल गया तो इसकी श्रृंखला की संरक्षा का पता लगाना होगा और सुनिश्चित करना होगा कि यह छेड़छाड़ नहीं किया गया है।

सरकारें और टेक कंपनियां चुनाव जैसे महत्वपूर्ण समय में गलत सूचना के प्रसार को रोकने के लिए क्या कदम उठा सकती हैं?

गलत सूचना का सबसे अच्छा टीका समय है। यदि आप कुछ देखते हैं जो चीजों को बदलता है, तो इसे प्रकाशित करने के लिए जल्दी न करें – यह सत्यापित करने के लिए एक या दो दिन लें कि यह वास्तव में सच है।

दुर्भाग्य से, यह दृष्टिकोण मीडिया के व्यवसाय मॉडल से टकराता है, जो क्लिक को पुरस्कृत करता है, भले ही सामग्री झूठी निकले।

अन्य वेब एआई का उपयोग कैसे करता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह जो समाचार एकत्रित करता है वह वास्तविक और सटीक है?

हमने पाया है कि सच्चाई और रूप के बीच एक मजबूत संबंध है। सच बताने वाले लोग अक्सर एक भाषा का उपयोग करते हैं जो संयम और विनम्रता पर जोर देती है, जबकि सच की परवाह नहीं करने वाले लोग ध्यान आकर्षित करने की कोशिश करते हैं।

अन्य वेब का सबसे बड़ा फोकस तथ्य-जांच नहीं है। यह रूप-जांच है। हम उन लेखों का चयन करते हैं जो ध्यान आकर्षित करने वाली भाषा से बचते हैं, प्रत्येक दावे के लिए बाहरी संदर्भ प्रदान करते हैं, चीजों को वैसे ही कहते हैं जैसे वे हैं, और प्रभावी बनाने के तरीकों का उपयोग नहीं करते हैं।

यह तरीका बिल्कुल सही नहीं है, और सिद्धांत रूप में, एक बुरा अभिनेता हमारे मॉडल द्वारा पुरस्कृत शैली में एक झूठ बोल सकता है। लेकिन व्यवहार में, ऐसा नहीं होता है। जो लोग झूठ बोलना चाहते हैं वे भी बहुत ध्यान आकर्षित करना चाहते हैं – यह वह चीज है जिसे हमने अपने मॉडल को पता लगाने और फिल्टर करने के लिए सिखाया है।

डिजिटल सामग्री में वास्तविक और नकली छवियों के बीच अंतर करने में बढ़ती कठिनाई के साथ, अन्य वेब जैसे प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को डिजिटल सामग्री पर विश्वास कैसे बहाल कर सकते हैं?

लोगों को बेहतर सामग्री का सेवन करने में मदद करने का सबसे अच्छा तरीका है कि वे सभी पक्षों से नमूना लें, प्रत्येक का सर्वश्रेष्ठ चुनें, और बहुत संयम का अभ्यास करें। अधिकांश मीडिया आजकल अपुष्ट जानकारी प्रकाशित करने के लिए जल्दी है। हमारी जानकारी को सैकड़ों स्रोतों से क्रॉस-रेफरेंस करने और सर्वश्रेष्ठ आइटम पर ध्यान केंद्रित करने की क्षमता हमारे उपयोगकर्ताओं को अधिकांश प्रकार की गलत सूचना से बचाती है।

छवियों और वीडियो की प्रामाणिकता को सत्यापित करने में मेटाडेटा, जैसे कि सी2पीए मानक, की क्या भूमिका है?

यह एकमात्र व्यावहारिक समाधान है। सी2पीए सही मानक हो सकता है या नहीं, लेकिन यह स्पष्ट है कि वीडियो को सत्यापित करने का एकमात्र तरीका यह है कि क्या वास्तव में कुछ हुआ है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि कैमरे ने वीडियो को कैप्चर किया था और संपादित नहीं किया था, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि किसी ने वीडियो को कैमरे से बाहर निकालने के बाद संपादित नहीं किया था। इसका सबसे अच्छा तरीका मेटाडेटा पर ध्यान केंद्रित करना है।

गलत सूचना और गहरे नकली के खिलाफ लड़ाई में आप कौन से भविष्य के विकास की कल्पना करते हैं?

मुझे लगता है कि 2-3 साल के भीतर, लोग नई वास्तविकता के अनुकूल हो जाएंगे और अपना दृष्टिकोण बदलेंगे। 19वीं शताब्दी से पहले, सबसे अच्छा प्रमाण आंखों के साक्षी की गवाही थी। गहरे नकली के कारण हमें इन परीक्षणित और सच्चे मानकों पर लौटाने की संभावना है।

गलत सूचना के साथ अधिक व्यापक रूप से, मुझे लगता है कि यह एक अधिक सूक्ष्म दृष्टिकोण लेने और दुर्भावनापूर्ण सूचना (अर्थात् जानबूझकर भ्रम पैदा करने के लिए बनाई गई झूठी जानकारी) को जंक (अर्थात् जानकारी जो मुद्रीकरण के लिए बनाई गई है, इसकी सच्चाई की परवाह किए बिना) से अलग करना आवश्यक है।

जंक का टीका एक फिल्टर तंत्र है जो जंक को फैलने से कम करता है। यह प्रोत्साहन संरचना को बदल देगा जो जंक को आग की तरह फैलाता है। दुर्भावनापूर्ण सूचना अभी भी मौजूद रहेगी, जैसा कि यह हमेशा रही है और 20वीं शताब्दी में हम इसका सामना करेंगे।

यह जंक का सैलाब है जिसके बारे में हमें चिंतित होने की जरूरत है, क्योंकि यह वह हिस्सा है जिसके साथ हम अभी भी संघर्ष कर रहे हैं। एक बार जब हम प्रोत्साहन बदल देते हैं, तो इंटरनेट का सिग्नल-टू-शोर अनुपात हर किसी के लिए बेहतर हो जाएगा।

धन्यवाद इस शानदार साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें अन्य वेब वेबसाइट पर जाना चाहिए, या उन्हें एक्स या लिंक्डइन पर फॉलो करना चाहिए।