हाल ही में, नीति विशेषज्ञों ने AI कॉपीराइट नियमों के बारे में चिंता व्यक्त की है, यह मानते हुए कि व्यापक पाठ और डेटा माइनिंग छूट प्रदान नहीं करने से AI मॉडल की गुणवत्ता में गिरावट आ सकती है, जिससे नवाचार प्रभावित होगा। विशेषज्ञों का कहना है कि OpenAI, Google और Meta जैसी कंपनियों को ब्रिटेन में AI प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करने से रोकने से मॉडल आउटपुट में पूर्वाग्रह हो सकता है, जिससे इसकी प्रभावशीलता कमजोर हो सकती है।
ब्रिटेन सरकार ने दिसंबर 2024 में एक परामर्श शुरू किया, जिसका उद्देश्य यह पता लगाना है कि AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए रचनात्मक सामग्री का उपयोग करते समय कलाकारों, लेखकों और संगीतकारों के अधिकारों की रक्षा कैसे की जाए। प्रस्ताव AI डेवलपर्स को ऑनलाइन सामग्री का उपयोग करने की अनुमति देता है, भले ही कॉपीराइट धारकों ने स्पष्ट रूप से ऑप्ट-आउट नहीं किया हो। हालांकि, रचनात्मक उद्योग के संबंधित संगठनों ने इस प्रस्ताव का व्यापक रूप से विरोध किया है, उनका मानना है कि AI डेवलपर्स को सक्रिय रूप से प्राधिकरण लेना चाहिए, न कि रचनाकारों को अपनी सामग्री को बाहर करने देना चाहिए।
हाल ही में डेटा इनोवेशन सेंटर द्वारा आयोजित एक वेबिनार में, तीन नीति विशेषज्ञों ने अपने विचारों को विस्तार से बताया। उनका मानना है कि AI प्रशिक्षण के लिए नियामक उपाय न केवल रचनात्मक उद्योग को प्रभावित करते हैं, बल्कि अन्य उद्योगों पर भी व्यापक आर्थिक प्रभाव डाल सकते हैं। नॉलेज राइट्स 21 के संस्थापक बेंजामिन व्हाइट ने बताया कि मौजूदा अपवादों ने शिक्षा और चिकित्सा क्षेत्रों में डेटा साझाकरण को सीमित कर दिया है, जिससे समग्र आर्थिक और सामाजिक प्रगति में बाधा आई है।
ब्रुगेल के वरिष्ठ शोधकर्ता बर्टिन मार्टेंस ने कहा कि मीडिया उद्योग उत्पादकता बढ़ाने और डेटा के उपयोग को नियंत्रित करने के लिए AI का उपयोग करना चाहता है। हालांकि, डेटा तक पहुंच को सीमित करने से केवल मॉडल की गुणवत्ता कम होगी, जिससे अंततः उनका अपना नुकसान होगा।
टेक्नोलॉजी पॉलिसी रिसर्च प्रोजेक्ट "ब्रिटेन फर्स्ट" के सह-संस्थापक जूलिया विलियम्स ने बताया कि ऑप्ट-आउट व्यवस्था व्यवहार में सीमित प्रभावी है, क्योंकि अन्य कानूनी वातावरण वाले क्षेत्र अभी भी समान सामग्री के प्रशिक्षण की अनुमति देंगे, जिससे ब्रिटेन तकनीकी प्रगति में पिछड़ जाएगा। उन्होंने जोर देकर कहा कि भले ही दुनिया भर में प्राधिकरण प्रणाली को लागू किया जाए, रचनाकारों की आय बहुत कम होगी, और समग्र आर्थिक लाभ में बहुत कम वृद्धि होगी।
इसके अलावा, विशेषज्ञों ने AI कला निर्माण से संबंधित विवादों पर भी चर्चा की, जैसे कि स्टूडियो जिबली की शैली में AI द्वारा उत्पन्न कला। विशेषज्ञों ने सहमति व्यक्त की कि मॉडल को प्रशिक्षण सामग्री की सीधी नकल नहीं करनी चाहिए, लेकिन सार्वजनिक सामग्री के प्रशिक्षण की अनुमति दी जानी चाहिए। अंत में, उनका मानना है कि लचीलापन बनाए रखना और AI सिस्टम को वैध सार्वजनिक सामग्री पर सीखने की अनुमति देना सबसे अच्छा समाधान है।
मुख्य बातें:
- 📉 कॉपीराइट प्रतिबंधों से AI मॉडल की गुणवत्ता में गिरावट और पूर्वाग्रह में वृद्धि हो सकती है, जिससे समग्र अर्थव्यवस्था प्रभावित होती है।
- 🧑🎓 मौजूदा कॉपीराइट कानूनों ने शिक्षा और चिकित्सा क्षेत्रों में डेटा साझाकरण को बहुत सीमित कर दिया है।
- 🎨 AI कला निर्माण के लिए कानूनी ढांचे को नवाचार और वैध उपयोग को बढ़ावा देने के लिए लचीला रहना चाहिए।
