क्लिक दर में अधिकतम 93% की कमी लाने वाला "विनाशकारी लूप" जनरेटिव AI जिस दिन समाचार को मिटा देगा

जनरेटिव एआई से सवाल पूछने पर, कुछ सेकंड में एक व्यवस्थित उत्तर मिलता है। इसके पीछे, पत्रकारों द्वारा की गई रिपोर्टिंग, संपादकों द्वारा की गई पुष्टि, फोटोग्राफरों, शोधकर्ताओं, लेखकों, और प्रोग्रामरों द्वारा किए गए विशाल कार्य का योगदान होता है।

अगर यह कार्य बिना अनुमति के एकत्रित कर एआई को प्रशिक्षित किया गया है, और तैयार एआई मूल निर्माताओं की पहुँच को छीन लेता है, तो क्या यह "अध्ययन" है या "चोरी"?

अमेरिकी न्यूयॉर्क टाइम्स जैसी समाचार एजेंसियों ने OpenAI और Microsoft के खिलाफ कॉपीराइट मुकदमा दायर किया है, जिसमें 2026 के सितंबर 17 को, अब तक काले रंग से छिपाई गई वादी पक्ष की संक्षिप्त निर्णय याचिका का एक हिस्सा सार्वजनिक किया गया। इसमें बाहरी आलोचकों के बजाय, एआई विकास के अंदर के लोगों के कठोर शब्द शामिल थे।

Microsoft के एप्लाइड साइंसेज विभाग के निदेशक, ब्रेंट हेच्ट ने, दुनिया भर के लोगों के कार्यों को बड़े पैमाने पर मॉडल द्वारा अवशोषित करने की प्रक्रिया को अभूतपूर्व पैमाने की चोरी बताया, और इसे "मानव इतिहास की सबसे बड़ी श्रम चोरी" के रूप में वर्णित किया। OpenAI में ChatGPT का नेतृत्व करने वाले निक टर्ली ने भी माना कि चैटबॉट जैसे उत्पाद प्रकाशकों के लिए "अस्तित्व का खतरा" हैं और मौजूदा सेवाओं के विकल्प बन रहे हैं।

कठोर शब्द हैं। लेकिन यहाँ सबसे पहले ध्यान देने योग्य बात यह है कि इस बार सार्वजनिक किए गए दस्तावेज़ मुख्य रूप से समाचार एजेंसियों द्वारा प्रमाण के रूप में उद्धृत किए गए मुकदमे के दावे हैं। उद्धृत स्रोतों के कुछ हिस्से अभी भी सील हैं, और बाहरी रूप से बयानों के संदर्भ की पूरी तरह से जांच नहीं की जा सकती। इसलिए, इन्हें अदालत द्वारा मान्यता प्राप्त निश्चित तथ्य नहीं, बल्कि वादी पक्ष के दावे और उसमें उद्धृत आंतरिक बयान के रूप में पढ़ा जाना चाहिए।

फिर भी, इस बार का खुलासा महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दिखाता है कि एआई कंपनियों के बाहर और अंदर पूरी तरह से अलग समस्या की धारणा हो सकती है।

विवाद का मुद्दा केवल "कॉपी किया गया या नहीं" नहीं है

OpenAI और Microsoft ने अब तक तर्क दिया है कि एआई के प्रशिक्षण के लिए कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करना, मूल लेख को सीधे बेचने के बजाय नए कार्यात्मकता का निर्माण करने वाला "परिवर्तनीय उपयोग" है, जो अमेरिकी कॉपीराइट कानून के तहत फेयर यूज़ में आता है।

हालांकि, फेयर यूज़ के निर्णय में, उपयोग के उद्देश्य और कॉपीराइट सामग्री की प्रकृति, उपयोग की गई मात्रा के अलावा, यह भी महत्वपूर्ण है कि क्या यह मूल कार्य के बाजार को प्रभावित करता है। यहाँ पर आंतरिक बयान का महत्व बढ़ जाता है।

वादी पक्ष के दस्तावेज़ के अनुसार, टर्ली ने एआई उत्पादों के बारे में लिखा कि वे पहले से ही समाचार का विकल्प बन चुके हैं, और उनकी कार्यक्षमता जितनी बढ़ेगी, उनकी विकल्पता उतनी ही मजबूत होगी। Microsoft के सत्या नडेला सीईओ ने भी शपथ के तहत स्वीकार किया कि उपयोगकर्ता मूल साइट पर नहीं जाते हैं और एआई स्क्रीन पर सीधे जानकारी प्राप्त करते हैं, जिससे चैटबॉट ने वेबसाइटों का विकल्प बन गया है।

Microsoft ने रॉयटर्स को बताया कि नडेला का बयान जानकारी की खोज और उपभोग के तरीके में बदलाव के व्यापक सिद्धांत पर था, और यह मुकदमे के कॉपीराइट मुद्दे पर कोई निष्कर्ष नहीं था। इसके अलावा, हेच्ट के बयान को एक कर्मचारी की व्यक्तिगत राय बताया गया, न कि कानूनी विश्लेषण या कंपनी की राय।

इसका मतलब यह नहीं है कि कठोर आंतरिक बयान तुरंत अवैधता की स्वीकृति बन जाते हैं। दूसरी ओर, वादी पक्ष के लिए यह सामग्री है जो दिखाती है कि प्रतिवादी कंपनियों ने स्वयं "विकल्प" और "बाजार को नुकसान" की भविष्यवाणी की थी। मुकदमे का ध्यान केवल इस तथ्य पर नहीं है कि प्रशिक्षण से नई तकनीक उत्पन्न हुई, बल्कि इस पर भी है कि तैयार उत्पाद ने मूल रिपोर्टिंग को कितना प्रतिस्थापित किया।

93% तक की कमी - खोज से "उत्तर" की ओर परिवर्तन

सबसे विशिष्ट संख्या क्लिक दर में परिवर्तन है।

वादी पक्ष के दस्तावेज़ Microsoft के डेटा का हवाला देते हुए दावा करते हैं कि Copilot के उत्तर-प्रकार खोज में पारंपरिक Bing खोज की तुलना में, न्यूयॉर्क टाइम्स से संबंधित साइटों पर क्लिक दर 87-93% तक, Daily News से संबंधित साइटों पर 83-91% तक, और Ziff Davis से संबंधित साइटों पर 51-94% तक कम हो गई।

पारंपरिक खोज इंजन उपयोगकर्ताओं को सूचना स्रोतों की ओर भेजने का प्रवेश द्वार था। खोज परिणामों में शीर्षक और संक्षिप्त विवरण होते थे, और जो लोग अधिक जानना चाहते थे, वे लिंक पर क्लिक करते थे। साइटें इस यात्रा से विज्ञापन राजस्व या सदस्यता अनुबंध प्राप्त करती थीं।

इसके विपरीत, उत्तर-प्रकार एआई कई सूचना स्रोतों को पढ़ता है, उपयोगकर्ता की इच्छानुसार उन्हें पुनः संयोजित करता है, और उसी स्थान पर निष्कर्ष प्रस्तुत करता है। इसकी सुविधा का केंद्र यह है कि "लिंक का अनुसरण करने की आवश्यकता नहीं है"। एआई सेवा के लिए यह लाभ, सूचना स्रोतों के लिए राजस्व के अवसर का नुकसान बन जाता है।

Microsoft के आंतरिक दस्तावेज़ ने इस संरचना को "विनाशकारी चक्र" के रूप में देखा। एआई लेखों का उपयोग करता है। उपयोगकर्ता मूल साइट पर नहीं जाते। प्रकाशकों की आय घटती है, और वे रिपोर्टिंग और संपादन में निवेश नहीं कर सकते। नई उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी घटती है, और अंत में एआई के लिए संदर्भित करने के लिए विश्वसनीय जानकारी भी कम हो जाती है।

यह एआई बनाम मीडिया का एक उद्योग संघर्ष नहीं है। एआई के प्रदर्शन को समर्थन देने वाली "ज्ञान आपूर्ति श्रृंखला" अपने ही स्रोत को कमजोर करने की समस्या है। आज का एआई इसलिए बुद्धिमान लगता है क्योंकि कल तक मानव द्वारा प्रकाशित जानकारी प्रचुर मात्रा में थी। कल भी वही गुणवत्ता की जानकारी उत्पन्न होगी, इसकी कोई गारंटी नहीं है।

लाखों लेख और दो संयुक्त परियोजनाएँ

वादी पक्ष ने कॉपी के पैमाने के बारे में भी नए आंकड़े प्रस्तुत किए।

प्रकाशित दस्तावेज़ के अनुसार, OpenAI के मध्यवर्ती प्रशिक्षण डेटा सेट में वादी पक्ष की 91,692 से अधिक कॉपीराइट सामग्री शामिल थी, और Common Crawl से प्राप्त एक डेटा सेट में nytimes.com के 2.06 मिलियन से अधिक दस्तावेज़ थे। Microsoft द्वारा OpenAI को Bing के इंडेक्स डेटा की आपूर्ति "Project Taxi" के रूप में जानी जाती थी, और दोनों कंपनियों द्वारा संयुक्त रूप से वेब दस्तावेज़ों को एकत्रित करने का प्रयास "Project Mango" के रूप में जाना जाता था, जिसमें Mango से प्राप्त प्रशिक्षण डेटा में वादी पक्ष की कम से कम 160,903 कॉपीराइट सामग्री शामिल थी।

इसके अलावा, OpenAI के शोधकर्ताओं ने न्यूयॉर्क टाइम्स के पेवॉल को बायपास करने के तरीके के बारे में बताया, और सह-संस्थापक ग्रेग ब्रॉकमैन ने सकारात्मक प्रतिक्रिया दी, ऐसा भी कहा गया। यह भी दावा किया गया कि प्रशिक्षण डेटा से कॉपीराइट नोटिस को व्यवस्थित रूप से हटा दिया गया।

नडेला ने कहा कि अगर पेवॉल के अंदर की जानकारी का उपयोग प्रशिक्षण या उत्तर के आधार के रूप में किया जाता है, तो लाइसेंस की आवश्यकता होती है, और अगर OpenAI ने भुगतान किए गए लेखों का प्रशिक्षण में उपयोग किया होता, तो उन्होंने अनुबंध के अधिकारों का उपयोग करके पुनः प्रशिक्षण की मांग की होती।

यहाँ कई मुद्दे मिश्रित हैं। सार्वजनिक वेब पर लेखों को प्रशिक्षण के लिए उपयोग करना, उपयोग की शर्तों या robots.txt के खिलाफ संग्रह करना, भुगतान किए गए लेखों की दीवार को बायपास करना, लाइसेंस शर्तों वाले डेटा सेट को व्यावसायिक प्रशिक्षण के लिए उपयोग करना, और उत्तर के समय लेख की अभिव्यक्ति को पुनः प्रस्तुत करना, ये सभी कानूनी और नैतिक रूप से समान मुद्दे नहीं हैं।

"एआई प्रशिक्षण सब चोरी है" या "प्रशिक्षण मानव पढ़ाई के समान है इसलिए सब कुछ अनुमति है" के दो विकल्पों में से किसी एक से इस घटना के मूल को नहीं समझा जा सकता। किस डेटा को, कैसे प्राप्त किया गया, किसके लिए उपयोग किया गया, और मूल बाजार पर इसका क्या प्रभाव पड़ा, इसे चरण दर चरण जांचने की आवश्यकता है।

सोशल मीडिया पर उभरा गुस्सा और सरलीकरण के प्रति चेतावनी

इस रिपोर्ट ने सोशल मीडिया पर तेजी से प्रसार किया। X पर, डिजिटल मीडिया उद्योग संघ के प्रतिनिधि जेसन किंट ने कहा कि काले रंग से छिपाई गई याचिका की सामग्री "आश्चर्यजनक" है, और यह कि कंपनी के व्यक्ति ने वादी के शीर्षक को लगभग लिखा है। जनरेटिव एआई के बिना अनुमति के प्रशिक्षण का विरोध करने वाले एड न्यूटन-रेक्स ने भी कहा कि आंतरिक बयान एआई कंपनियों के बचाव के साथ सीधे टकराते हैं।

Reddit के तकनीकी समुदाय में, "चोरी किए गए डेटा को Copilot से हटाया जाएगा या नहीं", "एआई सभी के कार्यों से बना है, इसलिए लाभ भी समाज को लौटाया जाना चाहिए", "बड़ी कंपनियों के बड़े पैमाने पर बिना अनुमति के उपयोग और व्यक्तिगत चोरी के बीच बहुत बड़ा अंतर है" जैसे गुस्से वाले विचार देखे गए। एआई कंपनियों द्वारा अपने उत्पादों की बौद्धिक संपदा की रक्षा करने के बावजूद, प्रशिक्षण डेटा के लिए व्यापक फेयर यूज़ का दावा करने के लिए दोहरे मानदंड पर सवाल उठाए गए।

वहीं, "मानव इतिहास की सबसे बड़ी" जैसी अभिव्यक्ति को अतिशयोक्तिपूर्ण बताया गया, और इसे दासता जैसे ऐतिहासिक जबरन श्रम के साथ तुलना नहीं किया जाना चाहिए। इसके अलावा, आधुनिक कॉपीराइट प्रणाली स्वयं ज्ञान के साझा करने में बाधा डाल रही है, और यदि प्रशिक्षण और प्रतिकृति को समान माना जाए तो ओपन सोर्स और अनुसंधान गतिविधियाँ भी प्रभावित हो सकती हैं, ऐसे विचार भी सामने आए।

ये कुछ समुदायों की प्रतिनिधि प्रतिक्रियाएँ हैं और जनमत सर्वेक्षण नहीं हैं। फिर भी, चर्चा के बिंदु स्पष्ट हैं। लोगों का गुस्सा केवल इस संभावना पर नहीं है कि लेखों की प्रतिलिपि बनाई गई हो सकती है। यह उस संरचना के खिलाफ है जिसमें अनगिनत लोगों के कार्यों से विशाल मूल्य उत्पन्न होता है, और उस लाभ और निर्णय का अधिकार कुछ कंपनियों में केंद्रित होता है।

जापान के लिए भी यह दूर का मुद्दा नहीं है

जापान के प्रकाशक, समाचार पत्र, रचनाकार, और वेब संचालक भी इसी समस्या का सामना कर रहे हैं।

जापानी भाषा के उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा अंग्रेजी भाषी क्षेत्रों की तुलना में कम हैं। इसलिए, सावधानीपूर्वक रिपोर्ट और संपादित किए गए जापानी लेख और विशेषज्ञों की व्याख्या का मूल्य अधिक है। यदि एआई खोज का प्रसार होता है और साइट पर आगंतुकों की संख्या में भारी कमी आती है, तो न केवल बड़े, बल्कि स्थानीय मीडिया, विशेष मीडिया, और व्यक्तिगत संचालित साइटें पहले प्रभावित हो सकती हैं।

दूसरी ओर, जनरेटिव एआई छोटे व्यवसायों और व्यक्तियों को शक्तिशाली उत्पादन साधन प्रदान करता है। अनुवाद, संक्षेपण, शोध सहायता, प्रोग्रामिंग, वीडियो और संगीत निर्माण आदि में इसके लाभों को नकारने की आवश्यकता नहीं है। महत्वपूर्ण यह है कि एआई को रोकना या आगे बढ़ाना नहीं है, बल्कि ज्ञान उत्पन्न करने वाले लोगों और एआई प्रदान करने वाली कंपनियों के बीच, मुआवजा और चयन का अधिकार कैसे वितरित किया जाए।

संभावित तंत्र में, प्रशिक्षण और खोज उपयोग के लिए स्पष्ट लाइसेंस, उपयोग की मात्रा के अनुसार वितरण, उद्धरण स्रोतों की वास्तविक यात्रा को प्रोत्साहित करने वाला डिज़ाइन, प्रशिक्षण डेटा की पारदर्शिता, अस्वीकार करने के साधनों की प्रभावशीलता, कॉपीराइट नोटिस या स्रोत जानकारी का संरक्षण शामिल हो सकते हैं। यदि लेख-विशिष्ट अनुबंध व्यावहारिक नहीं हैं, तो संगीत कॉपीराइट की तरह केंद्रीकृत प्रबंधन या उद्योग-व्यापी मानक अनुबंध पर विचार किया जा सकता है।

हालांकि, यदि लाइसेंस प्रणाली केवल बड़ी कंपनियों के लिए अनुकूल हो जाती है, तो छोटे मीडिया और व्यक्तिगत रचनाकार फिर से पीछे छूट सकते हैं। यदि ओपन नॉलेज और गैर-लाभकारी अनुसंधान को अत्यधिक प्रतिबंधित किया जाता है, तो नवाचार और अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता को नुकसान होगा। आवश्यक यह है कि बिना अनुमति के बड़े पैमाने पर अधिग्रहण और सार्वजनिक अनुसंधान, मूल कार्य को प्रतिस्थापित करने वाली व्यावसायिक सेवाएँ और उद्धरण-आलोचना को सावधानीपूर्वक अलग करने वाली प्रणाली का डिज़ाइन किया जाए।

सवाल एआई के भविष्य से ज्यादा "मानव द्वारा निरंतर निर्माण का भविष्य" है

इस मुकदमे का निष्कर्ष अभी नहीं निकला है। अदालत फेयर यूज़ का कैसे निर्णय करेगी, और आंतरिक बयानों को कितना महत्व देगी, यह भी अज्ञात है। अमेरिकी सरकार ने एआई प्रशिक्षण को अत्यधिक परिवर्तनीय मानते हुए OpenAI का समर्थन करने वाला एक राय पत्र प्रस्तुत किया है, और औद्योगिक प्रतिस्पर्धा और बाजार प्रवेश को महत्व देने वाली नीति चर्चाएँ भी मजबूत हैं।

फिर भी, "मानव इतिहास की सबसे बड़ी श्रम चोरी" जैसे शब्दों ने ध्यान आकर्षित किया है, क्योंकि इसने जनरेटिव एआई से संबंधित चर्चा को डेटा और कॉपीराइट जैसे अमूर्त शब्दों से उन लोगों के समय और श्रम की ओर वापस खींचा है जिन्होंने उस डेटा को उत्पन्न किया।

एआई शून्य से लेख नहीं उत्पन्न कर रहा है। पत्रकार स्थल पर जाते हैं, शोधकर्ता प्रयोग करते हैं, लेखक संपादन करते हैं, डेवलपर कोड लिखते हैं, और अनगिनत लोग वेब पर ज्ञान साझा करते हैं। इस संचयन का उपयोग करके बनाए गए उपकरण यदि मूल कार्य को बनाए रखने वाले राजस्व को भी छीन लेते हैं, तो केवल सुविधा के आधार पर इसे स्थायी नहीं कहा जा सकता।

वास्तव में सवाल यह नहीं है कि एआई को कितना बुद्धिमान बनाया जा सकता है। सवाल यह है कि एआई के प्रसार के बाद भी, क्या हम एक ऐसा समाज छोड़ सकते हैं जिसमें मानव नए ज्ञान, रिपोर्टिंग, और संस्कृति का निर्माण जारी रख सकें।

स्रोत URL

• TechCrunch (इस बार सार्वजनिक किए गए वादी पक्ष के दस्तावेज़ और Microsoft और OpenAI के आंतरिक बयान, डेटा अधिग्रहण और प्रशिक्षण विधियों पर रिपोर्टिंग)
  https://techcrunch.com/2026/09/17/microsoft-exec-called-ai-scraping-the-largest-theft-of-labor-in-human-history-new-unredacted-fil