इंस्टाग्राम प्रमुख एडम मोसेरी की चेतावनी, एआई को लेकर जन असंतोष और बढ़ेगा

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लेकर बढ़ता सार्वजनिक असंतोष

इंस्टाग्राम के प्रमुख एडम मोसेरी ने एक हालिया साक्षात्कार में कहा है कि आने वाले वर्षों में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को लेकर सार्वजनिक नकारात्मकता, चिंता और निराशा बढ़ने की संभावना है। *कोलिन एंड समीर* पॉडकास्ट में बोलते हुए, मोसेरी ने प्रौद्योगिकी के रुझानों और एआई पर जनता की प्रतिक्रियाओं पर चर्चा की।

मोसेरी के अनुसार, यह नकारात्मक रुख केवल युवाओं या रचनात्मक पेशेवरों तक सीमित नहीं है। उनका मानना है कि एआई को लेकर यह सामाजिक तनाव आंशिक रूप से "किसी न किसी रूप में पीछे छूट जाने के डर" से जुड़ा हुआ है।

इंस्टाग्राम प्रमुख द्वारा उठाए गए मुख्य चिंता के बिंदु

चर्चा के दौरान, मोसेरी ने उन विभिन्न चिंताओं को रेखांकित किया जो रचनाकारों और आम जनता द्वारा व्यक्त की जाती हैं:

• रोजगार की सुरक्षा: इस बात की आशंका कि एआई सामग्री निर्माताओं, इंजीनियरों और गणितज्ञों सहित विभिन्न पेशों में कामगारों का स्थान ले सकता है।
• सामग्री का स्वामित्व और प्रशिक्षण: इस बात को लेकर चिंता कि रचनाकारों की सामग्री का उपयोग करके मॉडल कैसे प्रशिक्षित किए जा रहे हैं।
• प्लेटफ़ॉर्म की गुणवत्ता: एल्गोरिदम द्वारा मानव-निर्मित मीडिया की तुलना में कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामग्री को संभालने के तरीके पर सवाल।

मोसेरी ने निम्न-गुणवत्ता वाली स्वचालित सामग्री की उपस्थिति पर भी बात की, जिसे अक्सर "एआई स्लोप" कहा जाता है। उन्होंने कहा कि हालांकि इस शब्द का उपयोग कभी-कभी अत्यधिक उदारता से किया जाता है, लेकिन प्लेटफॉर्म वर्तमान में ऐसी सामग्री को पारंपरिक मीडिया की तरह प्रभावी ढंग से रैंक करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

• प्लेटफ़ॉर्म नीतियां और सत्यापन चुनौतियाँ

इंस्टाग्राम ने उपयोगकर्ताओं को वास्तविक और सिंथेटिक मीडिया के बीच अंतर करने में मदद करने के लिए एआई-जनित खातों के वास्ते लेबलिंग आवश्यकताएं पेश की हैं। हालांकि, प्लेटफॉर्म के नेतृत्व ने यह भी नोट किया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सामग्री पर पूरी तरह से प्रतिबंध लगाना अव्यावहारिक है।

व्यावहारिक निहितार्थ

• उपयोगकर्ताओं को सिंथेटिक मीडिया, जैसे कि डीपफेक, के प्रति सतर्क रहना चाहिए, जो मॉडरेशन प्रयासों के बावजूद प्रसारित होते रहते हैं।
• रचनाकार और पेशेवर बौद्धिक संपदा और एल्गोरिथम दृश्यता से संबंधित चिंताओं का सामना कर रहे हैं।
• प्लेटफॉर्म स्वचालित आउटपुट को प्रबंधित करने के लिए लेबलिंग और सामग्री रैंकिंग प्रणालियों को परिष्कृत करना जारी रखे हुए है।