संदर्भ संस्थान वापसी करते हैं
एनसाइक्लोपिडिया ब्रिटानिका और मेरियम-वेबस्टर, अंग्रेजी बोलने वाली दुनिया के दो सबसे सम्मानित संदर्भ प्रकाशक, OpenAI के खिलाफ एक मुकदमा दायर किया है, यह दावा करते हुए कि कंपनी ने बिना अनुमति के उनकी कॉपीराइट सामग्री पर ChatGPT मॉडल को प्रशिक्षित किया है। मुकदमे में तर्क दिया गया है कि OpenAI ने प्रभावी रूप से संपादकों, शब्दकोश निर्माताओं और विषय विशेषज्ञों की पीढ़ियों के बौद्धिक कार्य को एक व्यावसायिक AI प्रणाली के प्रशिक्षण डेटा में बदल दिया है — और अब परिणामी क्षमताओं का उपयोग करके मूल प्रकाशकों के साथ वेब ट्रैफिक और विज्ञापन राजस्व के लिए सीधे प्रतिस्पर्धा कर रहा है।
मुख्य दावा AI कॉपीराइट मुकदमों के बढ़ते समूह से परिचित है: कि बड़े भाषा मॉडल को कॉपीराइट पाठ पर प्रशिक्षित करना कॉपीराइट उल्लंघन है, चाहे मॉडल विशिष्ट अंश को याद रखे या केवल प्रशिक्षण कार्पस से पैटर्न और ज्ञान को शामिल करे। इस मुकदमे को अलग करने वाली बात प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान के तर्क की सरलता है — ये ऐसे संगठन हैं जिनके व्यावसायिक मॉडल उपयोगकर्ताओं के अपनी वेबसाइटों पर आने पर निर्भर करते हैं, ऐसे उपयोगकर्ता जो अब ChatGPT से अपने प्रश्नों के उत्तर प्राप्त कर रहे हैं।
ट्रैफिक विनाश की समस्या
वादीदावेदार दावा करते हैं कि ChatGPT उनके ट्रैफिक को खा रहा है — कई क्षेत्रों में सूचना अर्थशास्त्र को पुनर्निर्माण करने वाली घटना के लिए एक स्पष्ट शब्द। जब कोई उपयोगकर्ता ChatGPT से किसी ऐतिहासिक घटना की व्याख्या करने, किसी शब्द को परिभाषित करने, या किसी विषय को सारांश देने के लिए कहता है, और एक प्रवाह व्यापक उत्तर प्राप्त करता है, तो उस उपयोगकर्ता को ब्रिटानिका या मेरियम-वेबस्टर पर जाने का कोई कारण नहीं है। संदर्भ लुकअप जो एक पृष्ठ दृश्य और विज्ञापन राजस्व उत्पन्न कर सकता है अब पूरी तरह से ChatGPT इंटरफेस के अंदर होता है।
यह गतिविधि समाचार संगठनों या रचनात्मक सामग्री निर्माताओं की तुलना में संदर्भ प्रकाशकों के लिए अस्तित्वगत है। ब्रिटानिका का व्यावसायिक मॉडल — जो इंटरनेट के उदय के बाद प्रिंट एनसाइक्लोपीडिया बिक्री से डिजिटल सदस्यता में बदल गया — उपयोगकर्ताओं के विशेष रूप से ब्रिटानिका पर आने के कारण पर निर्भर करता है। यदि AI सहायक विश्वकोश-स्तर के प्रश्नों का विश्वसनीय ढंग से उत्तर दे सकते हैं, तो ब्रिटानिका सदस्यता के ट्रैफिक कारण पूरी तरह से कम हो सकते हैं।
मेरियम-वेबस्टर को एक समान समस्या का सामना करना पड़ता है। शब्दकोश लुकअप प्रारंभिक इंटरनेट युग से वेब ट्रैफिक का एक महत्वपूर्ण स्रोत रहे हैं, विज्ञापन-समर्थित शब्दकोश साइटों को बनाए रखते हैं। AI मॉडल जो शब्दों को परिभाषित कर सकते हैं, व्युत्पत्ति की व्याख्या कर सकते हैं, उपयोग के उदाहरण प्रदान कर सकते हैं और अर्थ के सूक्ष्मताओं को स्पष्ट कर सकते हैं — प्रशिक्षण डेटा से निकाले गए जो लगभग निश्चित रूप से मेरियम-वेबस्टर की शब्दकोश सामग्री को शामिल करते हैं — मेरियम-वेबस्टर बेचता है उस उत्पाद के लिए एक सीधा विकल्प हैं।
यह लेख Gizmodo की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
