एआई प्रशिक्षण के लिए अनुसंधान का मुद्रीकरण: जोखिम और सर्वोत्तम प्रथाएं

एआई प्रशिक्षण की मांग बढ़ने के साथ, उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा की आवश्यकता भी बढ़ रही है। विद्वान प्रकाशकों ने अपने अनुसंधान सामग्री को मुद्रीकृत करना शुरू कर दिया है ताकि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए प्रशिक्षण डेटा प्रदान किया जा सके। जबकि यह विकास प्रकाशकों के लिए एक नए राजस्व स्रोत को बनाता है और वैज्ञानिक खोजों के लिए जनरेटिव एआई को सशक्त बनाता है, यह अनुसंधान की अखंडता और विश्वसनीयता के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है: क्या बेचे जाने वाले डेटासेट विश्वसनीय हैं, और इस प्रथा का वैज्ञानिक समुदाय और जनरेटिव एआई मॉडल पर क्या प्रभाव पड़ता है?

मुद्रीकृत अनुसंधान समझौतों का उदय

प्रमुख अकादमिक प्रकाशक, जिनमें विली, टेलर और फ्रांसिस शामिल हैं, ने रिपोर्ट की है कि उन्होंने जनरेटिव एआई मॉडल विकसित करने वाली टेक कंपनियों को अपनी सामग्री लाइसेंस देने से महत्वपूर्ण राजस्व अर्जित किया है। उदाहरण के लिए, विली ने इस वर्ष अकेले ऐसे समझौतों से 40 मिलियन डॉलर से अधिक की कमाई का खुलासा किया। ये समझौते एआई कंपनियों को विविध और व्यापक वैज्ञानिक डेटासेट तक पहुंच प्रदान करते हैं, जो कथित तौर पर उनके एआई टूल्स की गुणवत्ता में सुधार करते हैं।
प्रकाशकों का पिच सीधा है: लाइसेंसिंग बेहतर एआई मॉडल सुनिश्चित करती है, जो समाज को लाभान्वित करती है और लेखकों को रॉयल्टी के साथ पुरस्कृत करती है। यह व्यवसाय मॉडल टेक कंपनियों और प्रकाशकों दोनों के लिए लाभकारी है। हालांकि, वैज्ञानिक ज्ञान को मुद्रीकृत करने की बढ़ती प्रवृत्ति में जोखिम है, विशेष रूप से जब संदेहास्पद अनुसंधान एआई प्रशिक्षण डेटासेट में प्रवेश करता है।

बोगस अनुसंधान का साया

विद्वान समुदाय अवैध अनुसंधान के मुद्दों से अनजान नहीं है। अध्ययनों से पता चलता है कि कई प्रकाशित निष्कर्ष त्रुटिपूर्ण, पूर्वाग्रहपूर्ण या बस अविश्वसनीय हैं। 2020 के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि लगभग आधे शोधकर्ताओं ने डेटा रिपोर्टिंग या खराब डिज़ाइन किए गए फील्ड अध्ययन जैसे मुद्दों की सूचना दी। 2023 में, 10,000 से अधिक पत्र को गलत या अविश्वसनीय परिणामों के कारण वापस लिया गया, एक संख्या जो हर साल बढ़ती रहती है। विशेषज्ञों का मानना है कि यह आंकड़ा एक बर्फ की चोटी का प्रतिनिधित्व करता है, जिसमें अनगिनत संदेहास्पद अध्ययन वैज्ञानिक डेटाबेस में परिचालित होते हैं।
संकट मुख्य रूप से “पेपर मिल” द्वारा संचालित है, जो छाया संगठन हैं जो अक्सर अकादमिक दबावों के जवाब में काल्पनिक अध्ययन तैयार करते हैं, विशेष रूप से चीन, भारत और पूर्वी यूरोप जैसे क्षेत्रों में। अनुमान है कि लगभग 2% पत्रिका प्रस्तुतियां विश्व स्तर पर पेपर मिल से आती हैं। ये नकली पत्र वास्तविक अनुसंधान जैसे दिख सकते हैं लेकिन कल्पित डेटा और आधारहीन निष्कर्षों से भरे हुए हैं। चिंताजनक बात यह है कि ऐसे पत्र समीक्षा प्रक्रिया से गुजरते हैं और सम्मानित पत्रिकाओं में समाप्त होते हैं, जो वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि की विश्वसनीयता को खतरे में डालते हैं। उदाहरण के लिए, कोविड-19 महामारी के दौरान, त्रुटिपूर्ण अध्ययन ने ivermectin को कोविड-19 के इलाज के रूप में गलत तरीके से प्रस्तुत किया, जिससे भ्रम पैदा हुआ और प्रभावी सार्वजनिक स्वास्थ्य प्रतिक्रिया में देरी हुई। यह उदाहरण अविश्वसनीय अनुसंधान के प्रसार के संभावित नुकसान को उजागर करता है, जहां त्रुटिपूर्ण परिणाम महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं।

एआई प्रशिक्षण और विश्वास के लिए परिणाम

जब एलएलएम त्रुटिपूर्ण या कम गुणवत्ता वाले अनुसंधान वाले डेटाबेस पर प्रशिक्षित होते हैं, तो परिणाम गहरे होते हैं। एआई मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा के भीतर पैटर्न और संबंधों का उपयोग आउटपुट उत्पन्न करने के लिए करते हैं। यदि इनपुट डेटा दूषित है, तो आउटपुट असावधानियों को बढ़ावा दे सकते हैं या उन्हें बढ़ा सकते हैं। यह जोखिम विशेष रूप से चिकित्सा जैसे क्षेत्रों में उच्च है, जहां गलत एआई-जनित अंतर्दृष्टि जानलेवा परिणाम हो सकती है।
इसके अलावा, यह मुद्दा अकादमिक और एआई में जनता के विश्वास को खतरे में डालता है। जैसे ही प्रकाशक समझौते जारी रखते हैं, उन्हें बेचे जाने वाले डेटा की गुणवत्ता के बारे में चिंताओं को संबोधित करना होगा। ऐसा नहीं करने से वैज्ञानिक समुदाय की प्रतिष्ठा को नुकसान हो सकता है और एआई के संभावित सामाजिक लाभों को कमजोर कर सकता है।

एआई के लिए विश्वसनीय डेटा सुनिश्चित करना

त्रुटिपूर्ण अनुसंधान को एआई प्रशिक्षण में बाधा डालने से रोकने के लिए प्रकाशकों, एआई कंपनियों, विकासकों, शोधकर्ताओं और व्यापक समुदाय के संयुक्त प्रयास की आवश्यकता है। प्रकाशकों को अपनी समीक्षा प्रक्रिया में सुधार करना होगा ताकि वे प्रशिक्षण डेटासेट में प्रवेश करने से पहले अविश्वसनीय अध्ययनों को पकड़ सकें। समीक्षकों के लिए बेहतर पुरस्कार प्रदान करना और उच्च मानक निर्धारित करना मदद कर सकता है। एक खुली समीक्षा प्रक्रिया यहां महत्वपूर्ण है। यह पारदर्शिता और जवाबदेही लाता है, जो अनुसंधान में विश्वास बनाने में मदद करता है।
एआई कंपनियों को अपने साथ काम करने वाले प्रकाशकों और पत्रिकाओं के बारे में अधिक सावधानी बरतनी चाहिए जब वे एआई प्रशिक्षण के लिए अनुसंधान स्रोत करते हैं। एक प्रकाशक की प्रतिष्ठा को देखना महत्वपूर्ण है, जैसे कि वे कितनी बार पत्र वापस लेते हैं या अपनी समीक्षा प्रक्रिया के बारे में कितने खुले हैं। चयनात्मक होने से डेटा की विश्वसनीयता में सुधार होता है और एआई और अनुसंधान समुदायों में विश्वास बनता है।
एआई विकासकों को यह सुनिश्चित करने के लिए जिम्मेदारी लेनी चाहिए कि वे किस डेटा का उपयोग करते हैं। इसका अर्थ है विशेषज्ञों के साथ काम करना, अनुसंधान की सावधानीपूर्वक जांच करना और कई अध्ययनों के परिणामों की तुलना करना। एआई टूल्स स्वयं भी संदेहास्पद डेटा की पहचान करने और संदेहास्पद अनुसंधान के प्रसार के जोखिम को कम करने के लिए डिज़ाइन किए जा सकते हैं।
पारदर्शिता भी एक महत्वपूर्ण कारक है। प्रकाशकों और एआई कंपनियों को यह स्पष्ट रूप से साझा करना चाहिए कि अनुसंधान का उपयोग कैसे किया जाता है और रॉयल्टी कहां जाती है। जनरेटिव एआई लाइसेंसिंग समझौता ट्रैकर जैसे टूल्स आशाजनक दिखते हैं लेकिन व्यापक अपनाने की आवश्यकता है। शोधकर्ताओं को यह भी कहना चाहिए कि उनका काम कैसे उपयोग किया जाता है। ऑप्ट-इन नीतियां, जैसे कि कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस से, लेखकों को उनके योगदान पर नियंत्रण देती हैं। यह विश्वास बनाता है, न्याय सुनिश्चित करता है और लेखकों को इस प्रक्रिया में सक्रिय रूप से भाग लेने के लिए प्रोत्साहित करता है।
इसके अलावा, एआई विकास में समावेशिता और न्याय सुनिश्चित करने के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले अनुसंधान के लिए खुली पहुंच को प्रोत्साहित किया जाना चाहिए। सरकारें, गैर-लाभकारी संगठन और उद्योग के खिलाड़ी खुली पहुंच पहलों को वित्त प्रदान कर सकते हैं, जो महत्वपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट के लिए व्यावसायिक प्रकाशकों पर निर्भरता को कम करते हैं। इसके शीर्ष पर, एआई उद्योग को नैतिक रूप से डेटा सourcing के लिए स्पष्ट नियमों की आवश्यकता है। विश्वसनीय, अच्छी तरह से समीक्षा किए गए अनुसंधान पर ध्यान केंद्रित करके, हम बेहतर एआई टूल्स बना सकते हैं, वैज्ञानिक अखंडता की रक्षा कर सकते हैं और विज्ञान और प्रौद्योगिकी में जनता का विश्वास बनाए रख सकते हैं।

नीचे की रेखा

एआई प्रशिक्षण के लिए अनुसंधान का मुद्रीकरण अवसर और चुनौतियों दोनों को प्रस्तुत करता है। जबकि अकादमिक सामग्री को लाइसेंस देना अधिक शक्तिशाली एआई मॉडल के विकास की अनुमति देता है, यह डेटा की अखंडता और विश्वसनीयता के बारे में चिंताओं को भी उठाता है। त्रुटिपूर्ण अनुसंधान, जिसमें “पेपर मिल” से अनुसंधान भी शामिल है, एआई प्रशिक्षण डेटासेट को दूषित कर सकता है, जिससे असावधानियां उत्पन्न हो सकती हैं जो जनता के विश्वास और एआई के संभावित लाभों को कमजोर कर सकती हैं। एआई मॉडलों को विश्वसनीय डेटा पर बनाने के लिए, प्रकाशकों, एआई कंपनियों और विकासकों को मिलकर समीक्षा प्रक्रिया में सुधार करने, पारदर्शिता बढ़ाने और उच्च-गुणवत्ता वाले, अच्छी तरह से जांचे गए अनुसंधान को प्राथमिकता देने के लिए काम करना चाहिए। ऐसा करके, हम एआई के भविष्य की रक्षा कर सकते हैं और वैज्ञानिक समुदाय की अखंडता को बनाए रख सकते हैं।