'वाइब'-आधारित छवि एनोटेशन के जोखिम

भले ही उन्हें कुछ ही डॉलर (या कुछ भी नहीं) मिलते हों, लेकिन ये अनजान लोग जो तस्वीरों में 'आहत करने वाली' सामग्री का मूल्यांकन करते हैं, अपने फैसलों से आपकी ज़िंदगी बदल सकते हैं। अब, गूगल के एक नए बड़े पेपर में यह सुझाव दिया गया है कि ये एनोटेटर अपने नियम खुद बना लें कि क्या 'आहत करने वाला' या आपत्तिजनक है या नहीं - चाहे किसी एक तस्वीर पर उनकी प्रतिक्रिया कितनी भी अजीब या निजी क्यों न हो। क्या गलत हो सकता है?

राय इस सप्ताह गूगल रिसर्च और गूगल माइंड के बीच एक नए सहयोग ने कम से कम 13 योगदानकर्ताओं को एक साथ लाया एक नया कागज इसमें यह पता लगाया गया है कि क्या छवि एनोटेटर्स की 'सहज भावनाओं' पर विचार किया जाना चाहिए जब लोग एल्गोरिदम के लिए छवियों की रेटिंग कर रहे हों, भले ही उनकी प्रतिक्रियाएं स्थापित रेटिंग मानकों के अनुरूप न हों।

यह आपके लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि मूल्यांकनकर्ताओं और व्याख्याकारों को आम सहमति के नियम से जो आपत्तिजनक लगता है, वह स्वचालित सेंसरशिप और मॉडरेशन प्रणालियों में, तथा 'अश्लील' या 'अस्वीकार्य' सामग्री के मानदंडों में, जैसे कि कानून में शामिल हो जाएगा। नया NSFW फ़ायरवॉल* यूके का (जिसका एक संस्करण ऑस्ट्रेलिया आ रहा है जल्द ही), और अन्य वातावरणों के अलावा सोशल मीडिया प्लेटफार्मों पर सामग्री मूल्यांकन प्रणालियों में भी।

अतः अपराध के मानदंड जितने व्यापक होंगे, सेंसरशिप का संभावित स्तर भी उतना ही व्यापक होगा।

वाइब-सेंसरशिप

नए शोधपत्र में केवल यही दृष्टिकोण नहीं प्रस्तुत किया गया है; इसमें यह भी पाया गया है कि जो लोग छवियों का मूल्यांकन करते हैं, वे अक्सर उन चीजों के प्रति अधिक आलोचनात्मक होते हैं, जिनके बारे में उन्हें लगता है कि वे अपमानजनक होंगी। अन्य स्वयं के अलावा अन्य लोगों को भी; तथा यह कि निम्न गुणवत्ता वाली छवियां अक्सर सुरक्षा संबंधी चिंताओं को जन्म देती हैं, भले ही छवि की गुणवत्ता का छवि की विषय-वस्तु से कोई संबंध नहीं होता।

अपने निष्कर्ष में, शोध-पत्र इन दो निष्कर्षों पर जोर देता है, मानो शोध-पत्र की केंद्रीय स्थिति विफल हो गई हो, लेकिन फिर भी शोधकर्ता इसे प्रकाशित करने के लिए बाध्य थे।

हालांकि यह कोई असामान्य परिदृश्य नहीं है, लेकिन ध्यानपूर्वक पढ़ने पर, इस पेपर से एक अधिक भयावह अंतर्धारा सामने आती है: कि एनोटेशन प्रथाओं को अपनाने पर विचार किया जा सकता है जिसे मैं केवल इस प्रकार वर्णित कर सकता हूं वाइब-एनोटेटिंग:

हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि मौजूदा ढाँचों में भावनात्मक प्रतिक्रियाओं, अंतर्निहित निर्णयों और नुकसान की सांस्कृतिक व्याख्याओं जैसे व्यक्तिपरक और प्रासंगिक आयामों को ध्यान में रखना ज़रूरी है। व्याख्याकारों द्वारा भावनात्मक भाषा का बार-बार इस्तेमाल और पूर्वनिर्धारित नुकसान लेबलों से उनका विचलन वर्तमान मूल्यांकन प्रथाओं में कमियों को उजागर करता है।

'विविध सांस्कृतिक और भावनात्मक व्याख्याओं के उदाहरणात्मक उदाहरणों को शामिल करने के लिए एनोटेशन दिशानिर्देशों का विस्तार करने से इन अंतरालों को दूर करने में मदद मिल सकती है।'

कम चित्रों वाला यह नया शोधपत्र ऐसे उदाहरणों से शुरू होता है जो स्पष्ट और औसत पाठक के लिए सहानुभूतिपूर्ण हैं, हालाँकि वास्तविक मूल सामग्री कई और प्रश्न खड़े करती है। यहाँ, प्रत्येक चित्र के नीचे, हम व्याख्याकारों की भावनात्मक प्रतिक्रियाएँ देख सकते हैं जो उनके संबंधित चित्रों के लिए दर्शाई गई हैं। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2507.16033

प्रथम दृष्टया, यह एक छवि में 'नुकसान' की परिभाषा को विस्तारित करने और बेहतर ढंग से निर्धारित करने का प्रस्ताव प्रतीत होता है - जो एक सराहनीय प्रयास है; लेकिन शोधपत्र में कई बार दोहराया गया है कि यह न तो वांछनीय है और न ही (आवश्यक रूप से) व्यवहार्य है:

हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि मौजूदा ढाँचों में भावनात्मक प्रतिक्रियाओं, अंतर्निहित निर्णयों और नुकसान की सांस्कृतिक व्याख्याओं जैसे व्यक्तिपरक और प्रासंगिक आयामों को ध्यान में रखना ज़रूरी है। व्याख्याकारों द्वारा भावनात्मक भाषा का बार-बार इस्तेमाल और पूर्वनिर्धारित नुकसान लेबलों से उनका विचलन वर्तमान मूल्यांकन प्रथाओं में कमियों को उजागर करता है।

'विविध सांस्कृतिक और भावनात्मक व्याख्याओं के उदाहरणात्मक उदाहरणों को शामिल करने के लिए एनोटेशन दिशानिर्देशों का विस्तार करने से इन अंतरालों को दूर करने में मदद मिल सकती है [...]

'[…] जिस प्रक्रिया से एनोटेटर्स अस्पष्ट छवियों के बारे में तर्क करते हैं, वह अक्सर उनके व्यक्तिगत, सांस्कृतिक और भावनात्मक दृष्टिकोण को प्रतिबिंबित करती है, जिन्हें ढाँचाबद्ध करना या मानकीकृत करना कठिन होता है।'

यह देखना कठिन है कि 'विविध सांस्कृतिक और भावनात्मक व्याख्याओं के उदाहरणात्मक उदाहरणों को शामिल करने के लिए एनोटेशन दिशानिर्देशों का विस्तार करना' एक तर्कसंगत मूल्यांकन प्रणाली में फिट हो सकता है; लेखक इस बिंदु को स्पष्ट करने, या एक विशिष्ट सिद्धांत तैयार करने के लिए संघर्ष करते हैं, सामग्री पर कई बार हमला करते हैं, लेकिन कभी भी इससे बेहतर नहीं हो पाते। इस संबंध में, उनका केंद्रीय विषय स्वयं 'वाइब'-जनित प्रतीत होता है, भले ही वह अमूर्त मनोविज्ञान से संबंधित हो।

स्पष्ट शब्दों में कहें तो, मुझे ऐसा लगता है कि इस प्रकार के मानदंडों को शामिल करने के लिए एनोटेशन पाइपलाइन का विस्तार करने से किसी भी सामग्री (या विषय के वर्ग) को 'रद्द' या अस्पष्ट करने की संभावना हो सकती है, जिस पर एनोटेटर तीव्र प्रतिक्रिया दे सकता है।

बाइनरी निर्णय

चित्र और पाठ किस हद तक नुकसान पहुंचा सकते हैं, इसका आकलन करना वास्तव में कठिन है, खासकर इसलिए क्योंकि उच्च संस्कृति अक्सर 'निम्न' संस्कृति (उदाहरण के लिए, 'निम्न' संस्कृति) से जुड़ी होती है। कला और उपन्यास), जिसके कारण सबसे पहले 'वाइब'-आधारित सेंसरशिप मानदंड सामने आए: कि भले ही अश्लील सामग्री सटीक परिभाषा से बच जाए, फिर भी आपको जब आप इसे देखें तो इसे पहचानें.

नए शोधपत्र में सहानुभूति और गुणात्मक बारीकियों पर व्यापक और खोजपूर्ण चर्चा के अंतर्गत, यह कार्य चुपचाप केंद्रीकृत, मानकीकृत वर्गीकरणों ('हिंसा', 'नग्नता', 'घृणा', आदि) के अधिकार पर हमला करता प्रतीत होता है, जो प्लेटफार्मों को त्रुटि के सहनीय मार्जिन के साथ मॉडरेशन को लागू करने और बढ़ाने की अनुमति देता है।आमतौर पर).

जो तर्क उभर कर आता है वह यह है कि केवल विकेन्द्रीकृत, व्यक्तिपरक, संदर्भ-जागरूक मानवीय फीडबैक ही GenAI आउटपुट का उचित मूल्यांकन कर सकता है।

हालाँकि, यह स्पष्ट रूप से मापनीय नहीं है, क्योंकि आप 'वाइब्स' और जीवंत अनुभव पर एक ट्रिलियन-इमेज फ़िल्टर पाइपलाइन नहीं चला सकते। नुकसान को विभिन्न गुणों में परिमाणित करना होगा; परिणामी फ़िल्टरिंग प्रणाली के दायरे की सीमा निर्धारित करनी होगी; और 'एज' मामलों में नए निर्देशों का इंतज़ार करना होगा (जैसे पीड़ित पक्षों को कभी-कभी अपने विशिष्ट परिस्थितियों से निपटने वाले नए कानूनों के लागू होने का इंतज़ार करना पड़ता है)।

इसके बजाय, नया पेपर एक स्वचालित मॉडरेशन पाइपलाइन के लिए एक मौन आदेश प्रस्तुत करता है जो इसके दायरे का विस्तार करता है स्वतः, और अब तक सावधानी के मामले में इतनी चूक हुई है कि एक टिप्पणीकार की सबसे विशेष और गैर-प्रतिकृति प्रतिक्रिया भी उस छवि को दंडित कर सकती है जिसने किसी और को नाराज नहीं किया है।

नैतिक विस्तार

यद्यपि यह शोधपत्र दृढ़ रुख अपनाने के बजाय अन्वेषण की ओर झुकता है, फिर भी इसमें वैज्ञानिक पद्धति के तत्वों को शामिल किया गया है: लेखकों ने छवियों के प्रति टिप्पणीकारों की प्रतिक्रियाओं के व्यापक स्पेक्ट्रम की पहचान करने (यद्यपि सख्ती से मापने के लिए नहीं) के लिए एक रूपरेखा विकसित की है, तथा यह जांचने के लिए कि ये प्रतिक्रियाएं लिंग और अन्य जनसांख्यिकीय कारकों के आधार पर किस प्रकार भिन्न होती हैं।

परीक्षणों के विश्लेषण के अलावा हानि-केंद्रित^†इस प्रक्रिया में परीक्षण प्रतिभागियों की सहायक टिप्पणियों में 'नैतिक तर्क' का विश्लेषण किया गया, जिन्हें छवियों और संकेतों/संबंधित पाठों वाले संशोधित परीक्षण डेटासेट पर टिप्पणी करने के लिए कहा गया था।

यह 'नैतिक भावना ऑटोरेटर' नैतिक मूल्यों को पकड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया था देखभाल, समानता, आनुपातिकता, वफादारी, अधिकार, तथा पवित्रता, जैसा कि परिभाषित किया गया है नैतिक नींव सिद्धांत - एक मनोवैज्ञानिक सिद्धांत, जो अपनी तरल और विकासशील प्रकृति के कारण, बड़े पैमाने पर मानव रेटिंग प्रणालियों के लिए आवश्यक ठोस परिभाषाओं के निर्माण के विपरीत है।

इस सिद्धांत से प्रेरित होकर, लेखकों द्वारा सुरक्षा के अतिरिक्त आयामों को वर्गीकृत किया गया, जिनमें शामिल हैं डर, गुस्सा, उदासी, घृणा, भ्रम, तथा विचित्रता.

लेखक इनमें से पहले के बारे में विस्तार से बताते हैं, डर:

'कई व्याख्याकारों ने "डरावना" (उदाहरण के लिए, विकृत चेहरों या हिंसा का संकेत देने वाली छवियों के लिए, जैसे कि किसी बच्चे पर बंदूक तानना), "परेशान करने वाला" (उदाहरण के लिए, "किसी को कुचलते हुए देखना बिल्कुल घृणित, बहुत दुखद और परेशान करने वाला" या लाल रंग के लिए "परेशान करने वाला और खून जैसा दिखता है"), या "परेशान करने वाला" (उदाहरण के लिए, "लड़के की छवि में कई विकृतियां हैं... मुझे यह अरुचिकर लगता है क्योंकि ऐसा लगता है कि लड़का साइड रेल के गलत तरफ खेल रहा है") जैसे शब्दों का इस्तेमाल किया।

'[नीचे दिया गया ग्राफ] सबसे अधिक बार उल्लेखित भावना के रूप में "डर" को दर्शाता है (233 बार उल्लेख किया गया है, जबकि इनमें से लगभग आधे उल्लेख हिंसक सामग्री से जुड़े हैं, हानिकारक नहीं समझी जाने वाली सामग्री भी भय का दूसरा सबसे अधिक उल्लेख करती है)।'

हानि श्रेणियों में भावना-संबंधी शब्दों का वितरण, जिसमें बार की ऊंचाई टिप्पणियों के अनुपात को दर्शाती है, बार के भीतर प्रदर्शित गणनाएं, तथा प्रत्येक श्रेणी के ऊपर दिखाई गई कुल टिप्पणियों की संख्या।

सुरक्षा के इन नए आयामों को शामिल करने के संबंध में लेखक कहते हैं:

'ये उभरते विषय व्यक्तिपरक, भावनात्मक और अवधारणात्मक तत्वों को एकीकृत करके एआई छवि मूल्यांकन ढांचे को समृद्ध करने की महत्वपूर्ण आवश्यकता को उजागर करते हैं।'

यह एक खतरनाक रास्ता हो सकता है, क्योंकि ऐसा लगता है कि यह एनोटेशन प्रक्रियाओं को मनमाने ढंग से उन प्रतिक्रियाओं के आधार पर नियम जोड़ने की अनुमति देता है जो सामग्री किसी भी एनोटेटर में उत्पन्न कर सकती हैं, बजाय इसके कि एनोटेशन प्रक्रिया में किसी भी एनोटेटर के लिए नियम जोड़ने की आवश्यकता हो। सब एनोटेटर्स को स्थापित मानकों और मानदंडों का पालन करना होगा।

यदि कोई इस विचार को आर्थिक अनिवार्यता मान सकता है, तो वह यह है कि यह दृष्टिकोण अनुमति देता है हाइपरस्केल मानव एनोटेशनजिसमें प्रक्रिया घर्षण-मुक्त होती है, प्रतिभागी स्वयं को नियंत्रित करते हैं, और जहां वे स्वयं तय करते हैं कि नियम और सीमाएं क्या होंगी।

मानक एनोटेशन के अंतर्गत, नियम मानव सहमति से बनाए जाते हैं और मानव एनोटेटर्स द्वारा उनका पालन किया जाता है; पेपर में परिकल्पित परिदृश्य के अंतर्गत, निरीक्षण की प्रारंभिक परत को या तो हटा दिया जाता है या उसका स्तर घटा दिया जाता है: प्रभावी रूप से कोई भी छवि, जो किसी को भी अपमानित कर सकती है, चिह्नित कर दी जाएगी (कम से कम, शायद, क्योंकि आम सहमति महंगी होने के साथ-साथ समय लेने वाली भी होती है)।

रोर्शाक निर्णय

एनोटेशन का उद्देश्य या तो विशेषज्ञ निरीक्षण, कई एनोटेटर्स के बीच आम सहमति, या (आदर्श रूप से) दोनों के माध्यम से एक सटीक विवरण या परिभाषा पर पहुँचना है। इसके बजाय, नुकसानों के एक सीमित लेकिन सुपरिभाषित पदानुक्रम को एक 'सहज' और अत्यधिक व्यक्तिगत व्याख्यात्मक दृष्टिकोण में विस्तारित करना, रोर्शाक परीक्षण की एनोटेशन के बराबर है।

उदाहरण के लिए, पेपर में कहा गया है कि कुछ एनोटेटर्स ने खराब छवि गुणवत्ता (जैसे JPEG कलाकृतियाँ, साथ ही एक छवि में अर्थहीन तकनीकी खामियां) 'परेशान करने वाला' or 'नुकसान का संकेत':

'यह तब हुआ जब कार्य में छवि गुणवत्ता संबंधी निर्देशों को छोड़ दिया गया था। इसके अलावा, व्याख्याकारों ने इन गुणवत्ता संबंधी कलाकृतियों की अर्थपूर्ण व्याख्या की।

एक एनोटेटर ने टिप्पणी की, "तस्वीर बिल्कुल भी हानिकारक नहीं है; बस उसका चेहरा थोड़ा विकृत है।" इसी तरह, कुछ एनोटेटर्स ने छवि गुणवत्ता में हुई गड़बड़ी को जानबूझकर नुकसान पहुँचाने वाला बताया और खामियों को भावनात्मक अर्थ दिया। उदाहरण के लिए, एक अन्य एनोटेटर ने एक अलग तस्वीर में विकृत चेहरे को "दर्द का संकेत" बताया।

व्यक्तिपरक, भावनात्मक, या संदर्भ-विशिष्ट प्रतिक्रियाओं को पूर्वनिर्धारित सुरक्षा श्रेणियों से ऊपर उठाकर, यहां प्रस्तुत विचार एक ऐसी व्यवस्था का द्वार खोलते हैं जहां कुछ भी मनमाने ढंग से हानिकारक के रूप में चिह्नित किया जा सकता है, और जहां 'ठंडा प्रभाव' होता है तदर्थ सामग्री को हटाना या नकारात्मक रूप से पुनःवर्गीकृत करना (अर्थात, ऐसी सामग्री जो किसी विशेष हित समूह को 'अपमानित' कर सकती है) एक वास्तविक संभावना बन जाती है।

कागज़ "बस एक अजीब तस्वीर": GenAI में 'सुरक्षा' का मूल्यांकन विविध एनोटेटर्स के दृष्टिकोण से छवि सुरक्षा एनोटेशन कार्य is Arxiv पर उपलब्ध.

* एक शॉर्टकट, क्योंकि यह यहां केंद्रीय विषय नहीं है; नए कानून के तहत, आपत्तिजनक साइटों से अपेक्षा की जाती है कि वे या तो स्वयं पर निगरानी रखें; जटिल और महंगी समीक्षा प्रणाली और आयु-जांच तकनीक लागू करें जो सबसे बड़ी साइटों को छोड़कर सभी की पहुंच से बाहर हैं; या फिर अपने डोमेन को यूके के दर्शकों के लिए ब्लॉक कर दें (फिर से, अपने स्वयं के खर्च पर)।

† इसे सरल शब्दों में 'बच्चों के बारे में सोचो' मीम में व्यक्त किया गया है, जो प्रत्यक्षतः परोपकारी साधनों के लिए किसी अन्य की नैतिक एजेंसी के विनियोजन पर व्यंग्य करता है।

पहली बार प्रकाशित शुक्रवार, 25 जुलाई, 2025