AI-जनरेटेड छवियों में कॉपीराइट सुरक्षा को स्वचालित करना

चर्चा के अनुसार पहले सप्ताह से आखरी सप्ताह यहां तक ​​कि लोकप्रिय जनरेटिव एआई सिस्टम के पीछे के मुख्य आधार मॉडल भी कॉपीराइट का उल्लंघन करने वाली सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं, अपर्याप्त या गलत तरीके से किया गया संरक्षण, साथ ही प्रशिक्षण डेटा में एक ही छवि के कई संस्करणों की उपस्थिति के कारण ओवरफिटिंग, और पहचानने योग्य प्रतिकृतियों की संभावना बढ़ जाती है।

जनरेटिव एआई क्षेत्र में प्रभुत्व स्थापित करने के प्रयासों और आईपी उल्लंघन पर अंकुश लगाने के बढ़ते दबाव के बावजूद, मिडजर्नी और ओपनएआई के डैल-ई जैसे प्रमुख प्लेटफॉर्म लगातार अपनी पकड़ बनाए हुए हैं। चुनौतियों का सामना करो कॉपीराइट सामग्री के अनजाने पुनरुत्पादन को रोकने में:

कॉपीराइट डेटा को पुनरुत्पादित करने की जनरेटिव प्रणालियों की क्षमता मीडिया में नियमित रूप से सामने आती रहती है।

जैसे-जैसे नए मॉडल सामने आते हैं, और चीनी मॉडल भी सामने आते हैं प्रभुत्व प्राप्त करनाफाउंडेशन मॉडल में कॉपीराइट सामग्री का दमन एक कठिन संभावना है; वास्तव में, बाजार के नेता open.ai ने पिछले साल घोषणा की थी कि यह 'असंभव' कॉपीराइट डेटा के बिना प्रभावी और उपयोगी मॉडल बनाना।

पूर्व कला

कॉपीराइट सामग्री के अनजाने निर्माण के संबंध में, शोध परिदृश्य को स्रोत डेटा में पोर्न और अन्य NSFW सामग्री को शामिल करने के समान चुनौती का सामना करना पड़ता है: कोई ज्ञान का लाभ चाहता है (अर्थात, सही मानव शरीर रचना, जो ऐतिहासिक रूप से हमेशा से रहा है नग्न अध्ययन पर आधारित) का दुरुपयोग करने की क्षमता के बिना।

इसी तरह, मॉडल निर्माता कॉपीराइट सामग्री के विशाल दायरे का लाभ चाहते हैं जो हाइपरस्केल सेटों में अपना रास्ता खोज लेती है जैसे लायोन, बिना मॉडल में बौद्धिक संपदा का वास्तविक उल्लंघन करने की क्षमता विकसित किए।

कॉपीराइट सामग्री के उपयोग को छिपाने के प्रयास के नैतिक और कानूनी जोखिमों को नज़रअंदाज़ करते हुए, बाद के मामले के लिए फ़िल्टरिंग काफी अधिक चुनौतीपूर्ण है। NSFW सामग्री में अक्सर अलग-अलग निम्न-स्तरीय अव्यक्त तत्व होते हैं विशेषताएं जो वास्तविक दुनिया की सामग्री से सीधे तुलना किए बिना अधिक प्रभावी फ़िल्टरिंग को सक्षम बनाता है। इसके विपरीत, अव्यक्त एम्बेडिंग लाखों कॉपीराइट कार्यों को परिभाषित करने वाले नियम आसानी से पहचाने जाने योग्य चिह्नों के समूह तक सीमित नहीं हैं, जिससे स्वचालित पहचान कहीं अधिक जटिल हो जाती है।

कॉपी जज

मानवीय निर्णय एक दुर्लभ और महंगी वस्तु है, डेटासेट के संरक्षण में और पोस्ट-प्रोसेसिंग फिल्टर और 'सुरक्षा'-आधारित प्रणालियों के निर्माण में, जो यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं कि आईपी-लॉक की गई सामग्री एपीआई-आधारित पोर्टल जैसे मिडजर्नी और चैटजीपीटी की छवि-निर्माण क्षमता के उपयोगकर्ताओं तक नहीं पहुंचाई जाती है।

इसलिए स्विट्जरलैंड, सोनी एआई और चीन के बीच एक नया शैक्षणिक सहयोग पेश किया जा रहा है कॉपी जज - चैटजीपीटी-आधारित 'न्यायाधीशों' के क्रमिक समूहों को संगठित करने की एक स्वचालित विधि, जो संभावित कॉपीराइट उल्लंघन के संकेतों के लिए इनपुट की जांच कर सकती है।

कॉपीजज विभिन्न आईपी-फ्रिंजिंग एआई पीढ़ियों का मूल्यांकन करता है। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2502.15278

कॉपीजज प्रभावी रूप से एक स्वचालित ढांचा प्रदान करता है जो कॉपीराइट प्राप्त छवियों और टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूजन मॉडल द्वारा उत्पादित छवियों के बीच पर्याप्त समानता निर्धारित करने के लिए बड़े विजन-लैंग्वेज मॉडल (LVLM) का लाभ उठाता है।

कॉपीजज दृष्टिकोण कॉपीराइट-उल्लंघनकारी संकेतों को अनुकूलित करने के लिए सुदृढीकरण सीखने और अन्य तरीकों का उपयोग करता है, और फिर ऐसे संकेतों से जानकारी का उपयोग करके नए संकेत बनाता है, जिनमें कॉपीराइट इमेजरी को लागू करने की संभावना कम होती है।

हालांकि कई ऑनलाइन एआई-आधारित छवि जनरेटर एनएसएफडब्ल्यू, कॉपीराइट सामग्री, वास्तविक लोगों के मनोरंजन और विभिन्न अन्य प्रतिबंधित डोमेन के लिए उपयोगकर्ताओं के संकेतों को फ़िल्टर करते हैं, लेकिन कॉपीजज इसके बजाय परिष्कृत 'उल्लंघनकारी' संकेतों का उपयोग करके 'स्वच्छ' संकेत बनाता है, जो उपयोगकर्ता के सबमिशन को सीधे अवरुद्ध करने के इरादे के बिना, अस्वीकृत छवियों को उत्पन्न करने की कम से कम संभावना रखते हैं।

हालांकि यह कोई नया तरीका नहीं है, लेकिन यह एपीआई-आधारित जनरेटिव सिस्टम को उपयोगकर्ता इनपुट को अस्वीकार करने से मुक्त करने की दिशा में एक कदम है (कम से कम इसलिए नहीं कि यह उपयोगकर्ताओं को विकसित करने की अनुमति देता है) पिछले दरवाजे से प्रवेश (प्रयोग के माध्यम से अस्वीकृत पीढ़ियों तक)

एक बार इस तरह के एक हालिया शोषण (जिसे डेवलपर्स द्वारा बंद कर दिया गया है) ने उपयोगकर्ताओं को छवि-से-वीडियो वर्कफ़्लो में अपलोड की गई छवि में एक प्रमुख क्रॉस या क्रूसीफिक्स को शामिल करके क्लिंग जनरेटिव एआई प्लेटफॉर्म पर अश्लील सामग्री उत्पन्न करने की अनुमति दी थी।

2024 के अंत में क्लिंग डेवलपर्स द्वारा पैच किए गए एक लूपहोल में, उपयोगकर्ता I2V सीड इमेज में क्रॉस या क्रूसीफिक्स को शामिल करके सिस्टम को प्रतिबंधित NSFW आउटपुट बनाने के लिए मजबूर कर सकते हैं। अब समाप्त हो चुके इस हैक के पीछे के तर्क के बारे में कोई स्पष्टीकरण नहीं दिया गया है।  स्रोत: कलह

इस तरह के उदाहरण ऑनलाइन जनरेटिव प्रणालियों में त्वरित स्वच्छता की आवश्यकता पर बल देते हैं, खासकर तब जब मशीन अनलर्निंग, जिसमें प्रतिबंधित अवधारणाओं को हटाने के लिए आधार मॉडल को ही बदल दिया जाता है, के कारण समस्या हो सकती है। अवांछित प्रभाव अंतिम मॉडल की प्रयोज्यता पर।

कम कठोर समाधानों की तलाश में, कॉपीजज सिस्टम छवियों को रचना और रंग जैसे प्रमुख तत्वों में विभाजित करने, गैर-कॉपीराइट योग्य भागों को फ़िल्टर करने और जो बचता है उसकी तुलना करने के लिए एआई का उपयोग करके मानव-आधारित कानूनी निर्णयों की नकल करता है। इसमें प्रॉम्प्ट को समायोजित करने और छवि निर्माण को संशोधित करने के लिए एक एआई-संचालित विधि भी शामिल है, जो रचनात्मक सामग्री को संरक्षित करते हुए कॉपीराइट मुद्दों से बचने में मदद करती है।

लेखकों का कहना है कि प्रायोगिक परिणाम इस खोज में कॉपीजज की अत्याधुनिक दृष्टिकोणों के समतुल्यता को प्रदर्शित करते हैं, और संकेत देते हैं कि प्रणाली श्रेष्ठ प्रदर्शन करती है। सामान्यकरण और व्याख्याशीलता, पूर्व कार्यों की तुलना में।

RSI नया कागज शीर्षक है कॉपीजज: टेक्स्ट-टू-इमेज डिफ्यूजन मॉडल में स्वचालित कॉपीराइट उल्लंघन की पहचान और शमन, और यह ईपीएफएल, सोनी एआई और चीन के वेस्टलेक विश्वविद्यालय के पांच शोधकर्ताओं द्वारा तैयार किया गया है।

विधि

हालांकि कॉपीजज स्वचालित न्यायाधीशों के रोलिंग ट्रिब्यूनल बनाने के लिए जीपीटी का उपयोग करता है, लेकिन लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि यह प्रणाली ओपनएआई के उत्पाद के लिए अनुकूलित नहीं है, और इसके बजाय किसी भी वैकल्पिक लार्ज विजन लैंग्वेज मॉडल (एलवीएलएम) का उपयोग किया जा सकता है।

प्रथम उदाहरण में, स्रोत छवियों को घटक भागों में विघटित करने के लिए लेखकों के अमूर्तन-निस्पंदन-तुलना ढांचे की आवश्यकता होती है, जैसा कि नीचे स्कीमा के बाईं ओर दर्शाया गया है:

कॉपीजज वर्कफ़्लो के प्रारंभिक चरण के लिए संकल्पनात्मक स्कीमा।

निचले बाएं कोने में हम एक फिल्टरिंग एजेंट को छवि खंडों को विभाजित करते हुए देखते हैं, जो उन विशेषताओं की पहचान करने का प्रयास करता है, जो किसी कॉपीराइट किए गए कार्य के मूल हो सकते हैं, लेकिन जो स्वयं में उल्लंघन के रूप में योग्य होने के लिए बहुत सामान्य होंगे।

फ़िल्टर किए गए तत्वों का मूल्यांकन करने के लिए बाद में कई LVLM का उपयोग किया जाता है - एक दृष्टिकोण जो 2023 CSAIL जैसे पत्रों में प्रभावी साबित हुआ है की पेशकश मल्टीएजेंट वाद-विवाद के माध्यम से भाषा मॉडल में तथ्यात्मकता और तर्क में सुधार, तथा चैटएवल, नये शोधपत्र में स्वीकार की गई अन्य विविध बातों के अलावा।

लेखक कहते हैं:

'[हम] पूरी तरह से जुड़े हुए समकालिक संचार बहस दृष्टिकोण को अपनाते हैं, जहाँ प्रत्येक LVLM को अगला निर्णय लेने से पहले [अन्य] LVLM से [प्रतिक्रियाएँ] प्राप्त होती हैं। यह एक गतिशील फीडबैक लूप बनाता है जो विश्लेषण की विश्वसनीयता और गहराई को मजबूत करता है, क्योंकि मॉडल अपने साथियों द्वारा प्रस्तुत नई अंतर्दृष्टि के आधार पर अपने मूल्यांकन को अनुकूलित करते हैं।

'प्रत्येक LVLM अन्य LVLM की प्रतिक्रियाओं के आधार पर अपने स्कोर को समायोजित कर सकता है या उसे अपरिवर्तित रख सकता है।'

मनुष्यों द्वारा बनाए गए चित्रों के कई जोड़े भी कुछ-शॉट इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग के माध्यम से इस प्रक्रिया में शामिल किए जाते हैं।

जब लूप में शामिल 'ट्रिब्यूनल' स्वीकार्यता की सीमा के भीतर सर्वसम्मति स्कोर पर पहुंच जाते हैं, तो परिणाम 'मेटा जज' एलवीएलएम को भेज दिए जाते हैं, जो परिणामों को अंतिम स्कोर में संश्लेषित करता है।

शमन

इसके बाद, लेखकों ने पहले वर्णित शीघ्र-शमन प्रक्रिया पर ध्यान केंद्रित किया।

कॉपीजज की स्कीमा, प्रॉम्प्ट्स और लेटेंट नॉइज़ को परिष्कृत करके कॉपीराइट उल्लंघन को कम करने के लिए। यह सिस्टम प्रॉम्प्ट्स को बार-बार समायोजित करता है, और प्रॉम्प्ट्स के विकसित होने के साथ-साथ लेटेंट वेरिएबल्स को संशोधित करने के लिए रीइन्फोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करता है, जिससे उल्लंघन का जोखिम कम होने की उम्मीद है।

शीघ्र शमन के लिए उपयोग की जाने वाली दो विधियाँ थीं LVLM-आधारित शीघ्र नियंत्रण, जहाँ प्रभावी गैर-उल्लंघनकारी संकेतों को GPT क्लस्टरों में पुनरावृत्त रूप से विकसित किया जाता है - एक दृष्टिकोण जो पूरी तरह से 'ब्लैक बॉक्स' है, जिसके लिए मॉडल आर्किटेक्चर तक किसी आंतरिक पहुँच की आवश्यकता नहीं होती है; और सुदृढीकरण सीखना-आधारित (आरएल-आधारित) दृष्टिकोण, जहां पुरस्कार को कॉपीराइट का उल्लंघन करने वाले आउटपुट को दंडित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

डेटा और परीक्षण

कॉपीजज का परीक्षण करने के लिए विभिन्न डेटासेट का उपयोग किया गया, जिनमें शामिल हैं डी-रेप, जिसमें वास्तविक और नकली छवि जोड़े शामिल हैं, जिन्हें मनुष्यों द्वारा 0-5 रेटिंग दी गई है।

हगिंग फेस पर डी-रेप डेटासेट की खोज। यह संग्रह वास्तविक और उत्पन्न छवियों को जोड़ता है। स्रोत: https://huggingface.co/datasets/WenhaoWang/D-Rep/viewer/default/

कॉपीजज स्कीमा ने डी-रेप छवियों पर विचार किया, जिन्होंने 4 या उससे अधिक अंक प्राप्त किए, उल्लंघन के उदाहरण के रूप में, जबकि बाकी को गैर-आईपी-प्रासंगिक के रूप में रोक दिया गया। डेटासेट में 4000 आधिकारिक छवियों का उपयोग परीक्षण छवियों के रूप में किया गया था। इसके अलावा, शोधकर्ताओं ने विकिपीडिया से 10 प्रसिद्ध कार्टून पात्रों के लिए छवियों का चयन और क्यूरेट किया।

संभावित उल्लंघनकारी छवियां उत्पन्न करने के लिए उपयोग की जाने वाली तीन प्रसार-आधारित संरचनाएं थीं स्थिर प्रसार V2; कैंडिंस्की2-2, और स्थिर प्रसार एक्सएललेखकों ने प्रत्येक मॉडल से एक उल्लंघनकारी छवि और एक गैर-उल्लंघनकारी छवि का मैन्युअल रूप से चयन किया, जिससे 60 सकारात्मक और 60 नकारात्मक नमूने प्राप्त हुए।

तुलना के लिए चयनित आधारभूत विधियाँ निम्नलिखित थीं: L₂ आदर्श; सीखी गई अवधारणात्मक छवि पैच समानता (एलपीआईपीएस); एसएससीडी; आरएलसीपी, और पीडीएफ-एम्ब. मेट्रिक्स, सटीकता और एफ 1 का स्कोर उल्लंघन के मानदंड के रूप में इस्तेमाल किया गया।

GPT-4o का उपयोग कॉपीजज की आंतरिक बहस टीमों को पॉप्युलेट करने के लिए किया गया था, जिसमें किसी भी विशेष सबमिट की गई छवि पर अधिकतम पाँच पुनरावृत्तियों के लिए तीन एजेंटों का उपयोग किया गया था। D-Rep में प्रत्येक ग्रेडिंग से यादृच्छिक तीन छवियों का उपयोग मानव के रूप में किया गया था महंतों एजेंटों को विचार करने के लिए।

पहले दौर में कॉपीजज के लिए उल्लंघन के परिणाम।

इन परिणामों के बारे में लेखक टिप्पणी करते हैं:

'[यह] स्पष्ट है कि पारंपरिक छवि प्रतिलिपि पहचान विधियाँ कॉपीराइट उल्लंघन पहचान कार्य में सीमाएँ प्रदर्शित करती हैं। हमारा दृष्टिकोण अधिकांश विधियों से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है। अत्याधुनिक विधि, PDF-Emb के लिए, जिसे D-Rep से 36,000 नमूनों पर प्रशिक्षित किया गया था, D-Rep पर हमारा प्रदर्शन थोड़ा कमतर है।

'हालांकि, कार्टून आईपी और आर्टवर्क डेटासेट पर इसका खराब प्रदर्शन इसकी सामान्यीकरण क्षमता की कमी को उजागर करता है, जबकि हमारी विधि सभी डेटासेटों में समान रूप से उत्कृष्ट परिणाम प्रदर्शित करती है।'

लेखक यह भी कहते हैं कि कॉपीजज वैध और उल्लंघनकारी मामलों के बीच 'अपेक्षाकृत' अधिक स्पष्ट सीमा प्रदान करता है:

नए पेपर की पूरक सामग्री में परीक्षण दौर के अन्य उदाहरण दिए गए हैं।

शोधकर्ताओं ने अपने तरीकों की तुलना सोनी एआई-संबंधित सहयोग 2024 से शीर्षक प्रसार मॉडल में स्मरणशक्ति का पता लगाना, व्याख्या करना और उसे कम करनाइस कार्य में 200 याद की गई (यानी ओवरफिटेड) छवियों की विशेषता वाले एक ठीक-ठीक स्थिर प्रसार मॉडल का उपयोग किया गया, ताकि अनुमान के समय कॉपीराइट डेटा प्राप्त किया जा सके।

नए कार्य के लेखकों ने पाया कि 2024 के दृष्टिकोण की तुलना में उनकी अपनी त्वरित शमन विधि, ऐसी छवियां उत्पन्न करने में सक्षम थी, जिनसे उल्लंघन की संभावना कम थी।

कॉपीजज के साथ स्मरण शमन के परिणाम 2024 के कार्य के विरुद्ध खड़े किए गए।

लेखक यहाँ टिप्पणी करते हैं:

'[हमारा] तरीका ऐसी छवियाँ उत्पन्न कर सकता है जिनसे उल्लंघन की संभावना कम होती है, जबकि तुलनात्मक रूप से थोड़ी कम मिलान सटीकता बनी रहती है। जैसा कि [नीचे दी गई छवि] में दिखाया गया है, हमारी विधि [पिछली] विधि की कमियों से प्रभावी रूप से बचती है, जिसमें याददाश्त कम करने में विफलता या अत्यधिक विचलित छवियाँ उत्पन्न करना शामिल है।'

स्मरणशक्ति को कम करने से पहले और बाद में उत्पन्न छवियों और संकेतों की तुलना।

लेखकों ने उल्लंघन शमन के संबंध में आगे के परीक्षण किए, अध्ययन किया स्पष्ट और अंतर्निहित उल्लंघन।

स्पष्ट उल्लंघन ऐसा तब होता है जब संकेत सीधे कॉपीराइट सामग्री का संदर्भ देते हैं, जैसे 'मिकी माउस की एक छवि बनाएं'इसका परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने 20 कार्टून और कलाकृति के नमूनों का उपयोग किया, स्टेबल डिफ्यूजन v2 में उल्लंघनकारी छवियां उत्पन्न कीं, जिनमें स्पष्ट रूप से नाम या लेखक का उल्लेख शामिल था।

लेखकों की अव्यक्त नियंत्रण (एलसी) विधि और पूर्व कार्य की त्वरित नियंत्रण (पीसी) विधि के बीच तुलना, विभिन्न रूपों में, स्पष्ट उल्लंघन को दर्शाने वाली छवियां बनाने के लिए स्थिर प्रसार का उपयोग करना।

अंतर्निहित उल्लंघन यह तब होता है जब किसी प्रॉम्प्ट में स्पष्ट कॉपीराइट संदर्भों का अभाव होता है, लेकिन फिर भी कुछ वर्णनात्मक तत्वों के कारण उल्लंघनकारी छवि प्राप्त होती है - एक परिदृश्य जो विशेष रूप से वाणिज्यिक टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल के लिए प्रासंगिक है, जो अक्सर कॉपीराइट-संबंधित प्रॉम्प्ट की पहचान करने और उन्हें ब्लॉक करने के लिए सामग्री पहचान प्रणालियों को शामिल करते हैं।

इसका पता लगाने के लिए, लेखकों ने स्पष्ट उल्लंघन परीक्षण के समान ही IP-लॉक किए गए नमूनों का उपयोग किया, लेकिन DALL-E 3 का उपयोग करते हुए, प्रत्यक्ष कॉपीराइट संदर्भों के बिना उल्लंघनकारी छवियां उत्पन्न कीं (हालांकि शोधपत्र में उल्लेख किया गया है कि मॉडल के अंतर्निहित सुरक्षा पहचान मॉड्यूल को कुछ संकेतों को अस्वीकार करने के लिए देखा गया था जो इसके फिल्टर को ट्रिगर करते थे)।

उल्लंघन और CLIP स्कोर के साथ DALLE-3 का उपयोग करके अंतर्निहित उल्लंघन।

लेखक कहते हैं:

'[यह] देखा जा सकता है कि हमारी विधि स्पष्ट और अंतर्निहित उल्लंघन दोनों के लिए उल्लंघन की संभावना को काफी कम कर देती है, केवल CLIP स्कोर में मामूली गिरावट के साथ। केवल अव्यक्त नियंत्रण के बाद उल्लंघन स्कोर प्रॉम्प्ट नियंत्रण के बाद की तुलना में अपेक्षाकृत अधिक है क्योंकि प्रॉम्प्ट को बदले बिना गैर-उल्लंघनकारी अव्यक्त को पुनः प्राप्त करना काफी चुनौतीपूर्ण है। हालाँकि, हम उच्च छवि-पाठ मिलान गुणवत्ता को बनाए रखते हुए उल्लंघन स्कोर को प्रभावी ढंग से कम कर सकते हैं।

'[नीचे दी गई छवि] विज़ुअलाइज़ेशन परिणाम दिखाती है, जहां यह देखा जा सकता है कि हम उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को संरक्षित करते हुए आईपी उल्लंघन से बचते हैं।'

आईपी ​​उल्लंघन शमन से पहले और बाद में उत्पन्न छवियाँ।

निष्कर्ष

यद्यपि यह अध्ययन एआई-जनित छवियों में कॉपीराइट संरक्षण के लिए एक आशाजनक दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, लेकिन उल्लंघन का पता लगाने के लिए बड़े विज़न-लैंग्वेज मॉडल (LVLM) पर निर्भरता पूर्वाग्रह और स्थिरता के बारे में चिंताएं पैदा कर सकती है, क्योंकि एआई-संचालित निर्णय हमेशा कानूनी मानकों के अनुरूप नहीं हो सकते हैं।

शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि परियोजना यह भी मानती है कि कॉपीराइट प्रवर्तन को स्वचालित किया जा सकता है, बावजूद इसके कि वास्तविक दुनिया के कानूनी निर्णयों में अक्सर व्यक्तिपरक और प्रासंगिक कारक शामिल होते हैं, जिनकी व्याख्या करने में AI को कठिनाई हो सकती है।

वास्तविक दुनिया में, कानूनी सहमति का स्वचालन, विशेष रूप से एआई से प्राप्त आउटपुट के संबंध में, इस समय से बहुत आगे तक एक विवादास्पद मुद्दा बना रहेगा, तथा इस कार्य में संबोधित डोमेन के दायरे से भी बहुत आगे तक।

पहली बार प्रकाशित सोमवार, 24 फरवरी, 2025