AI और इंटरनेट का मैग्ना कार्टा

1990 के दशक के मध्य में, जब इंटरनेट का उपयोग करने वाले अमेरिकी घरों की संख्या बढ़ रही थी, तो ऑनलाइन यौन सामग्री के संभावित नकारात्मक प्रभाव के बारे में चिंता थी। इसे 'ग्रेट इंटरनेट सेक्स पैनिक' कहा जाता है, इसने 1995 में संचार शालीनता अधिनियम की शुरुआत की, ताकि पोर्नोग्राफी के वेब पर हावी होने के कथित खतरे को संबोधित किया जा सके।

यह अधिनियम दूसरों को 'अभद्र भाषण' या आपत्तिजनक सामग्री भेजने के लिए कंप्यूटर के उपयोग को अपराध के रूप में परिभाषित करने का पहला संघीय प्रयास था, और बाद में अमेरिकी सुप्रीम कोर्ट ने अभद्र भाषण से संबंधित अधिकांश प्रावधानों को असंवैधानिक बताते हुए आंशिक रूप से रद्द कर दिया। हालाँकि, यह अधिनियम सिलिकॉन वैली और आधुनिक इंटरनेट के उदय के लिए केंद्रीय साबित हुआ। अधिनियम के भीतर एक परिणामी भाग, धारा 230 छिपा हुआ था, जो ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म को तीसरे पक्ष की सामग्री के 'प्रकाशक या वक्ता' के रूप में कानूनी रूप से जिम्मेदार ठहराए जाने से बचाता है।

नतीजतन, इसने वर्तमान में इंटरनेट पर हावी होने वाले तकनीकी दिग्गजों के व्यवसाय मॉडल को सुविधाजनक बनाया है। धारा 230 से पहले, इंटरनेट फर्मों को उपयोगकर्ताओं द्वारा उनकी सेवाओं का उपयोग अवैध गतिविधियों में संलग्न होने के जोखिम का सामना करना पड़ता था, जिससे संभावित रूप से ऐसे गैरकानूनी व्यवहार को सुविधाजनक बनाने के लिए कानूनी दायित्व उत्पन्न हो सकता था। धारा 230, जिसे इंटरनेट के मैग्ना कार्टा के रूप में जाना जाता है, सेवा प्रदाताओं को उनके द्वारा ले जाई जाने वाली तृतीय-पक्ष की जानकारी के लिए नागरिक दायित्व से “अच्छे समारिटन” सुरक्षा प्रदान करती है, लेकिन उन्हें उनके द्वारा बनाई गई जानकारी या तृतीय-पक्ष सामग्री से असंबंधित गतिविधियों के लिए जिम्मेदारी से नहीं बचाती है। उदाहरण के लिए, कानून का उपयोग सोशल मीडिया कंपनियों जैसे सेवा प्रदाताओं को उपयोगकर्ता-जनित सामग्री को प्रसारित करने या हटाने के उनके विकल्पों से उत्पन्न होने वाली कानूनी कार्रवाइयों से बचाने के लिए किया गया है।

भारत में, धारा 230 के विपरीत, सूचना और प्रौद्योगिकी अधिनियम, 2000 की धारा 79 कहती है कि इंटरनेट सेवा प्रदाता तृतीय-पक्ष डेटा, सूचना या संचार की मेजबानी करने के लिए प्रतिरक्षित हैं, बशर्ते वे आईटी नियमों के तहत प्रदान किए गए 'अपने कर्तव्यों का निर्वहन करते समय उचित परिश्रम' का पालन करें। चूंकि दुनिया कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एक नए युग की कगार पर खड़ी है, इसलिए बड़े भाषा मॉडल (LLM) की तेज़ी से उन्नति कई उद्योगों को बाधित करने के लिए तैयार है। ये स्टोकेस्टिक तोते हैं जो वास्तविक समझ के बिना ही समझाने वाली बकबक करते हैं। उन्हें व्यापक डेटासेट का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, जो उन्हें सटीक रूप से पहचानने, अनुवाद करने, पूर्वानुमान लगाने या पाठ या अन्य प्रकार की जानकारी बनाने की अनुमति देता है।

हालांकि, वे चीजें भी बना सकते हैं, भ्रम पैदा कर सकते हैं और अक्सर ऐसी सामग्री तैयार कर सकते हैं जो असत्य तथ्यात्मक दावे करती है। यह खराब इनपुट की समस्या नहीं है, बल्कि AI को आधार देने वाले LLM के काम करने के तरीके का एक कार्य है। वे मौजूदा कानूनी ढाँचों को भी चुनौती देते हैं और हमें देयता की सीमाओं का पुनर्मूल्यांकन करने के लिए मजबूर करते हैं। क्या इन LLM को सूचना सेवा प्रदाता माना जाएगा? या LLM के संचालकों को उत्पन्न सामग्री के लिए सीधे उत्तरदायी ठहराया जाएगा?

LLM आउटपुट से उत्पन्न होने वाले दावों के खिलाफ संभावित बचाव के रूप में अमेरिका में धारा 230 या भारत के IT अधिनियम की धारा 79 की कानूनी व्याख्या अदालतों द्वारा तय नहीं की गई है। हालांकि, इस मामले को जल्द ही सुलझाने के लिए अदालतों से संपर्क किया जा सकता है। यदि इन धाराओं पर भरोसा किया जाता है, तो एलएलएम की प्रकृति और इसके कार्य यह तय कर सकते हैं कि गुड सेमेरिटन छूट लागू होगी या नहीं। कुछ एलएलएम जो पुनर्प्राप्ति इंजन (जैसे कि पेरप्लेक्सिटी) की तरह काम करते हैं, वे Google के समान होने पर भरोसा कर सकते हैं और उन्हें सामग्री जनरेटर के रूप में नहीं माना जा सकता है।

हालांकि, रचनात्मक सामग्री बनाने वाले एलएलएम के मामले में, उत्तर सीधा नहीं हो सकता है। यदि नई सामग्री में ऐसे कथन या जानकारी शामिल हैं जो इसके प्रशिक्षण डेटा में मौजूद नहीं हैं, तो इन्हें पूरी तरह से नई जानकारी के रूप में माना जा सकता है। हालांकि, साथ ही, ये एलएलएम विशेष संकेतों और इनपुट के आधार पर सामग्री बनाते हैं और खोज इंजन में स्वतः पूर्ण सुविधा के बराबर हो सकते हैं।

गुड सेमेरिटन छूट का विस्तार करने के पक्षधरों का तर्क है कि ये मॉडल खोज इंजन या सोशल मीडिया फ़ीड के समान उन्नत सामग्री क्यूरेशन सिस्टम के रूप में कार्य करते हैं, जो उपयोगकर्ता इनपुट के अनुसार सामग्री प्रदर्शित करते हैं। उनका तर्क है कि ऑपरेटरों पर कानूनी जिम्मेदारी थोपने से नवाचार में बाधा आएगी और सकारात्मक AI अनुप्रयोगों की उन्नति में बाधा आएगी। दूसरी ओर, आलोचकों का तर्क है कि एलएलएम पारंपरिक सेवा प्रदाताओं की तुलना में विशिष्टता प्रदर्शित करते हैं। उपयोगकर्ता द्वारा निर्मित सामग्री के लिए केवल एक मंच के रूप में काम करने के बजाय, ये मॉडल स्वायत्त रूप से सामग्री का उत्पादन करते हैं, जो गलत जानकारी, आपत्तिजनक भाषा या कॉपीराइट सामग्री के बड़े पैमाने पर वितरण की संभावना पर चिंता को जन्म देता है। इस चर्चा की जटिलता एलएलएम की अस्पष्ट प्रकृति से बढ़ जाती है, जिसमें अक्सर उनके प्रशिक्षण डेटा, एल्गोरिदम और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं के बारे में स्पष्टता का अभाव होता है। जबकि कुछ लोगों ने उत्तरदायित्व की एक स्तरित प्रणाली के लिए तर्क दिया है, जहां ऑपरेटरों को जवाबदेही के उच्च मानकों पर रखा जाएगा लेकिन फिर भी कुछ सुरक्षा बनाए रखी जाएगी, ऑपरेटरों को छूट का दावा करने से सबसे अधिक संभावना से बाहर रखा जा सकता है। इसके अलावा, धारा 79 के तहत छूट केवल तभी लागू होती है

CREDIT NEWS: newindianexpress