आपने कभी गौर किया है कि आप इंटरनेट पर जितने भी मुफ्त उत्पादों का उपयोग करते हैं, वे वास्तव में मुफ्त नहीं होते? आप शायद सोच रहे होंगे कि ऐसा कैसे हो सकता है? जवाब है – आपका व्यक्तिगत डेटा (Personal Data).
आज की डिजिटल दुनिया में, डेटा राजा है। हम जो कुछ भी ऑनलाइन करते हैं, वह कहीं न कहीं किसी कंपनी के सर्वर पर दर्ज हो जाता है। जब आप फेसबुक पर स्क्रॉल करते हैं, यूट्यूब पर वीडियो देखते हैं, या जीमेल पर ईमेल भेजते हैं, तो आप अनजाने में कंपनियों को अपना डेटा प्रदान कर रहे होते हैं।
लेकिन यह डेटा किस लिए इस्तेमाल किया जाता है? और क्या यह हमारी निजता (Privacy) का उल्लंघन है? चौंकाने वाली बात यह है कि कई कंपनियां हमारे डेटा का इस्तेमाल एक शक्तिशाली नई तकनीक – कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence – AI) को विकसित करने के लिए कर रही हैं। विशेष रूप से, वे बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models – LLM) नामक AI प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग कर रही हैं।
Personal Data संग्रह का दायरा (Scope of personal Data Collection)
पिछले अनुच्छेद में, हमने चर्चा की कि कैसे कंपनियां मुफ्त इंटरनेट उत्पादों के माध्यम से हमारा व्यक्तिगत डेटा एकत्र करती हैं और इसका उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Ai) को प्रशिक्षित करने के लिए करती हैं, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए। अब सवाल यह उठता है कि वे वास्तव में किस प्रकार का डेटा एकत्र करती हैं?
कंपनियों द्वारा एकत्र किया जाने वाला डेटा आश्चर्यजनक रूप से विस्तृत होता है। आइए कुछ सामान्य उदाहरणों को देखें:
- पाठ्य सामग्री (Textual content): इसमें आपके द्वारा ऑनलाइन टाइप किए गए सभी टेक्स्ट शामिल हैं, जैसे कि सोशल मीडिया पोस्ट, ईमेल, चैट संदेश, और खोज क्वेरीज़।
- चित्र और वीडियो (Images and Videos): आपके द्वारा अपलोड की गई या देखी गई सभी तस्वीरें और वीडियो, साथ ही आपके वेब कैमरे या स्मार्टफोन कैमरे से ली गई तस्वीरें भी इसमें शामिल हैं।
- ब्राउज़िंग इतिहास (Browsing history): आप किन वेबसाइटों पर जाते हैं, आप कितने समय तक वहां रहते हैं, और आप किन लिंक्स पर क्लिक करते हैं, यह सब कंपनियों द्वारा ट्रैक किया जा सकता है।
- सामाजिक मीडिया गतिविधि (Social media activity): आप किन लोगों को फॉलो करते हैं, आप किन पोस्ट को लाइक करते हैं और शेयर करते हैं, और आप किन समूहों में शामिल होते हैं – यह सब सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म द्वारा एकत्र किया जाता है।
यह सिर्फ शुरुआत है। कंपनियां आपके स्थान डेटा, आपके डिवाइस की जानकारी और आपकी ऑनलाइन गतिविधियों से प्राप्त अन्य सूचनाओं को भी एकत्र कर सकती हैं।
डेटा संग्रह के तरीके (Methods of Data Collection)
हमने देखा कि कंपनियां हमारे बारे में आश्चर्यजनक रूप से विस्तृत डेटा एकत्र करती हैं। अब आइए देखें कि वे इसे कैसे हासिल करती हैं? डेटा संग्रह के लिए कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कई तरीके हैं, जिनमें से कुछ हम आसानी से देख सकते हैं, जबकि अन्य अधिक छिपे हुए होते हैं। आइए कुछ सामान्य तरीकों को देखें:
- कुकीज़ (Cookies): ये छोटी डेटा फाइलें होती हैं जो वेबसाइटें आपके ब्राउज़र पर स्टोर करती हैं। कुकीज़ आपकी ब्राउज़िंग गतिविधि को ट्रैक करती हैं और कंपनियों को यह समझने में मदद करती हैं कि आप ऑनलाइन कैसे व्यवहार करते हैं।
- वेब स्क्रैपिंग (Web scraping): इसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध वेबसाइटों से स्वचालित रूप से डेटा निकालना शामिल है। उदाहरण के लिए, एक कंपनी सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म से सार्वजनिक पोस्ट को स्क्रैप कर सकती है और उस डेटा का उपयोग अपने LLM को प्रशिक्षित करने के लिए कर सकती है।
- उपयोगकर्ता अनुबंध (User agreements): कई बार, हम उन लंबे और जटिल उपयोगकर्ता अनुबंधों को पढ़े बिना ही उन पर सहमति दे देते हैं। इन अनुबंधों में अक्सर छिपा होता है कि कंपनी हमारे डेटा को कैसे एकत्र और उपयोग कर सकती है।
इन तरीकों के अलावा, कंपनियां कभी-कभी उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा को साझा करने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए प्रलोभन भी देती हैं। उदाहरण के लिए, कोई कंपनी आपको किसी निशुल्क सेवा तक पहुंच प्रदान करने के बदले में आपका डेटा एकत्र करने की पेशकश कर सकती है।
डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है? (How is Data Used?)
अब तक, हमने देखा है कि कंपनियां हमसे भारी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा कैसे एकत्र करती हैं। लेकिन सवाल यह है कि वे इस डेटा का उपयोग कैसे करती हैं? डेटा का उपयोग करने के कई तरीके हैं, लेकिन हमारे संदर्भ में, दो प्राथमिक उद्देश्य हैं:
- बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना (Training Large Language Models): कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Ai) के क्षेत्र में, बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) तेजी से विकसित हो रहे हैं। ये शक्तिशाली Ai सिस्टम बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, जिससे उन्हें प्राकृतिक भाषा को समझने और उत्पन्न करने की क्षमता मिलती है।
कंपनियां हमारे द्वारा प्रदान किए गए डेटा का उपयोग अपने एलएलएम को प्रशिक्षित करने के लिए करती हैं। यह डेटा एलएलएम को सीखने में मदद करता है कि भाषा कैसे काम करती है, पैटर्न को पहचानती है, और अंततः मानवीय स्तर पर पाठ्य सामग्री उत्पन्न करती है, सवालों का जवाब देती है, और यहां तक कि अनुवाद भी करती है।
उदाहरण के लिए, आपने शायद चैटबॉट्स से बातचीत की है जो ग्राहक सेवा के लिए या किसी वेबसाइट पर सहायता प्रदान करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। ये चैटबॉट अक्सर एलएलएम द्वारा संचालित होते हैं, जो वास्तविक मानव की तरह आपकी बातचीत को समझने और उसका जवाब देने के लिए प्रशिक्षित होते हैं।
- लक्षित विज्ञापन (Targeted advertising): कंपनियां हमारे डेटा का उपयोग विज्ञापनदाताओं को लक्षित विज्ञापन दिखाने में मदद के लिए भी करती हैं। आपने शायद देखा होगा कि आप ऑनलाइन कुछ खोजते हैं, और फिर उसी उत्पाद या सेवा के विज्ञापन आपको हर जगह दिखाई देने लगते हैं। यह संयोग नहीं है। कंपनियां आपके ब्राउज़िंग इतिहास, खोज क्वेरीज़ और अन्य डेटा का विश्लेषण करती हैं ताकि यह पता लगा सकें कि आप किसमें रुचि रखते हैं और फिर आपको उन उत्पादों और सेवाओं के विज्ञापन दिखाती हैं।
हालाँकि लक्षित विज्ञापन कुछ लोगों के लिए सुविधाजनक हो सकता है, लेकिन यह हमारी गोपनीयता पर भी सवाल खड़ा करता है। क्या हम वास्तव में चाहते हैं कि कंपनियां हमारे बारे में इतना अधिक डेटा एकत्र करें और इसका उपयोग हमें विज्ञापन दिखाने के लिए करें?
अगले अनुच्छेद में, हम इस बात की गहराई से जांच करेंगे कि Ai प्रशिक्षण के लिए डेटा संग्रह की नैतिकता क्या है और यह हमारे भविष्य के लिए क्या जोखिम पैदा करती है।
Ai प्रशिक्षण के लिए डेटा संग्रह की नैतिकता (The Ethics of Data Collection for AI Training)
पिछले अनुच्छेद में, हमने देखा है कि कंपनियां बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) को प्रशिक्षित करने के लिए हमारे डेटा का उपयोग कैसे करती हैं। लेकिन Ai प्रशिक्षण के लिए डेटा संग्रह की伦 (nīti) [नीति (nīti) – ethics in Hindi] पर कुछ गंभीर चिंताएं हैं। आइए उनमें से कुछ को देखें:
- पक्षपात (Bias): यदि एलएलएम को उस डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो पूर्वाग्र से ग्रस्त है, तो वे उस पूर्वाग्र को अपने आप में उ perpetuate कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई एलएलएम ज्यादातर ऐसे टेक्स्ट पर प्रशिक्षित होता है जिसमें महिलाओं को रूढ़िवादी भूमिकाओं में दिखाया जाता है, तो यह सीख सकता है कि महिलाएं कम सक्षम होती हैं या पुरुषों के समान कार्य करने में सक्षम नहीं होती हैं। यह पूर्वाग्र भेदभाव और असमानता को जन्म दे सकता है।
- गोपनीयता (Privacy): कंपनियां हमसे भारी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा एकत्र करती हैं, और यह स्पष्ट नहीं है कि वे हमेशा इस डेटा की सुरक्षा के लिए पर्याप्त करते हैं। इस बात की चिंता है कि डेटा लीक हो सकता है या गलत हाथों में पड़ सकता है।
- जवाबदेही (Accountability): एलएलएम तेजी से जटिल होते जा रहे हैं, और यह समझना मुश्किल हो सकता है कि वे कैसे निर्णय लेते हैं। इस बात की चिंता है कि अगर कोई एलएलएम गलती करता है, तो यह स्पष्ट नहीं होगा कि किसको जवाबदेह ठहराया जाए।
ये सिर्फ कुछ चिंताएं हैं जो Ai प्रशिक्षण के लिए डेटा संग्रह की伦 (nīti) से जुड़ी हैं। जैसा कि हम Ai प्रौद्योगिकी का उपयोग करना जारी रखते हैं, इन मुद्दों पर सावधानीपूर्वक विचार करना महत्वपूर्ण है।
अगले अनुच्छेद में, हम देखेंगे कि हम अपने डेटा के संग्रह पर अधिक नियंत्रण कैसे प्राप्त कर सकते हैं।
समाधान (Solutions)
Ai प्रशिक्षण के लिए डेटा संग्रह की नैतिकता (nīti) से जुड़ी चिंताओं को संबोधित करने के लिए कई संभावित समाधान मौजूद हैं. आइए कुछ ऐसे तरीकों को देखें जिनसे हम अपने डेटा पर अधिक नियंत्रण प्राप्त कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि Ai का विकास नैतिक रूप से हो:
- उपयोगकर्ता डेटा के लिए मुआवजा (Compensation for user data): कुछ विशेषज्ञों का मानना है कि कंपनियों को उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा के लिए भुगतान करना चाहिए। यह उपयोगकर्ताओं को उनके डेटा के मूल्य के बारे में जागरूक कर सकता है और कंपनियों को डेटा संग्रह के लिए अधिक जवाबदेह बना सकता है।
- मजबूत डेटा गोपनीयता कानून (Stronger data privacy laws): हमें ऐसे मजबूत डेटा गोपनीयता कानूनों की आवश्यकता है जो कंपनियों को यह नियंत्रित करें कि वे हमारा डेटा कैसे एकत्र, उपयोग और स्टोर करते हैं। इन कानूनों को उपयोगकर्ताओं को यह अधिकार देना चाहिए कि वे यह चुन सकें कि उनका डेटा कैसे उपयोग किया जाता है और डेटा उल्लंघन होने पर मुआवजा प्राप्त कर सकें।
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता नैतिकता दिशानिर्देश (AI ethics guidelines): हमें Ai के विकास और उपयोग के लिए नैतिक दिशानिर्देशों का एक सेट विकसित करने की आवश्यकता है। ये दिशानिर्देश Ai डेवलपर्स को यह सुनिश्चित करने में मार्गदर्शन कर सकते हैं कि उनकी प्रणालियां निष्पक्ष, पारदर्शी और जवाबदेह हों।
- पारदर्शी डेटा संग्रह प्रथाएं (Transparent data collection practices): कंपनियों को स्पष्ट रूप से बताना चाहिए कि वे किस डेटा को एकत्र करती हैं और इसका उपयोग कैसे करती हैं। उपयोगकर्ताओं को यह आसानी से समझने में सक्षम होना चाहिए कि उनका डेटा कैसे उपयोग किया जाएगा और उन्हें इसे साझा करने से इनकार करने का विकल्प होना चाहिए।
यह महत्वपूर्ण है कि हम उपरोक्त समाधानों को लागू करने के लिए काम करें। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलेगी कि Ai का विकास नैतिक रूप से हो और यह सभी के लिए लाभकारी हो।
अगले अनुच्छेद में, हम इस बात का निष्कर्ष निकालेंगे कि डेटा गोपनीयता भविष्य के लिए क्यों महत्वपूर्ण है और हम जागरूक उपयोगकर्ता कैसे बन सकते हैं।
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