AI का पता लगाने की सटीकता मानव पर क्यों निर्भर करती है? मानवता कुंजी क्यों है?

प्रस्तावना──“मानवता” को क्या एल्गोरिदम से मापा जा सकता है

जबकि जनरेटिव AI का व्यापक उपयोग लेखन, विज्ञापन और रिपोर्ट में हो रहा है, अग्रिम पंक्ति में बार-बार सामने आने वाली चुनौती है "पता लगाने के परिणामों के निर्णय की कठिनाई"। 27 अक्टूबर 2025 को प्रकाशित लेख बताता है कि पाठक "भले ही मशीन और मानव के बीच अंतर न कर सकें, लेकिन “मानव जैसा महसूस” करने वाले को पसंद करते हैं"। यह लेख बताता है कि अंतिम सटीकता का धक्का मानव संपादन और निर्णय पर निर्भर करता है। यह प्रायोजित सामग्री है, लेकिन यह मार्केटिंग और शिक्षा के क्षेत्र के अनुभवों से मेल खाती है। विशेष रूप से "भावनात्मक उतार-चढ़ाव और आवाज (voice)" के मूल्यांकन को प्रभावित करने वाले बिंदु पर ध्यान देने योग्य है। The Rocky Mountain Collegian

पता लगाने वाले टूल की “सीमाएं” क्यों खत्म नहीं होतीं

1) “सटीकता दर” की सीमा

OpenAI ने अपने AI टेक्स्ट क्लासिफायर को जुलाई 2023 में बंद कर दिया, क्योंकि इसकी सटीकता कम थी। यह उदाहरण सार्वजनिक रूप से यह दर्शाता है कि "दुनिया के शीर्ष अनुसंधान संगठनों के लिए भी स्थिर पहचान मुश्किल है"। OpenAI

2) गलत पहचान और पूर्वाग्रह

कई शोध और रिपोर्ट्स ने इंगित किया है कि पहचानकर्ता मानव लेखन को "AI" के रूप में गलत पहचानने में सक्षम हैं, विशेष रूप से गैर-देशी वक्ताओं के अंग्रेजी लेखन में। उदाहरण के लिए, अमेरिकी एनपीओ मीडिया The Markup ने रिपोर्ट किया है कि गैर-देशी लेखन को AI के रूप में गलत पहचानने के प्रयोगात्मक परिणाम सामने आए हैं। शिक्षा क्षेत्र में गलत आरोपों का वास्तविक नुकसान असामान्य नहीं है। themarkup.org

3) बचने की सरलता

चूंकि पहचानकर्ता “विशेषताओं” पर निर्भर करते हैं, इसलिए पैराफ्रेज़ या पुनः उत्पन्न करके उन्हें बचा जा सकता है। Inside Higher Ed ने विशेषज्ञों की राय प्रस्तुत की है कि "यह वास्तविक उपयोग में भरोसेमंद सटीकता तक नहीं पहुंचा है"। insidehighered.com

क्षेत्र की गतिविधियाँ──“अति विश्वास नहीं करना” है मंत्र

शैक्षणिक संस्थानों में, पहचान के एकल उपयोग को छोड़ने की प्रवृत्ति जल्दी से उभरी है। उदाहरण के लिए, वेंडरबिल्ट विश्वविद्यालय ने Turnitin की AI पहचान को निष्क्रिय कर दिया और गलत पहचान और गैर-देशी भेदभाव की चिंताओं को सार्वजनिक रूप से समझाया। हाल ही में, ऑस्ट्रेलियाई विश्वविद्यालय नियामक प्राधिकरण TEQSA ने "भरोसेमंद पहचान मुश्किल है" की चेतावनी दी और मौखिक परीक्षा और व्यावहारिक जैसे “व्यक्तिगतता” को सुनिश्चित करने वाले मूल्यांकन रूपों की वापसी को प्रोत्साहित किया। Vanderbilt University

सोशल मीडिया कैसे प्रतिक्रिया दे रहा है

X (पूर्व में Twitter) और Reddit पर, पहचानकर्ताओं की गलत पहचान के बारे में थ्रेड्स नियमित रूप से वायरल होते हैं। अधिकांश पोस्ट "निर्दोषता का प्रमाण छात्रों के लिए असुविधाजनक है" और "लेखन शैली की विशेषता “AI जैसी” मानी जाती है" जैसी चिंताओं और चिंताओं को व्यक्त करते हैं। हाल ही में, शैक्षणिक समुदायों में गलत पहचान और कानूनी जोखिम की चिंताओं की आवाज उठाई गई है। इसके अलावा, 2025 के शैक्षणिक सर्वेक्षण में, सार्वजनिक चर्चा (सोशल मीडिया/बोर्ड) में "छात्र गलत पहचान के शिकार पर गुस्सा व्यक्त करते हैं, शिक्षक AI के उपयोग और धोखाधड़ी के बीच फंसे होते हैं" की प्रवृत्ति को उजागर किया गया। इसका मतलब है कि सोशल मीडिया पहचान के पक्ष या विपक्ष से अधिक "प्रक्रिया की निष्पक्षता" और "अपील के मार्ग" की मांग का मंच बन गया है। Reddit

प्रायोजित लेख की सलाह──“मानव द्वारा ट्यून किया गया AI”

समस्या यह है कि पहचान टूल को “न्यायाधीश” बना दिया जाता है। लेख की शुरुआत में, AI पहचानकर्ता को "संपादन के लिए संकेत" के रूप में पुनः परिभाषित किया गया है। मशीन यह दिखाती है कि "कौन सा पैराग्राफ नीरस है" और "कहां आवाज गायब है", और मानव वहां “उतार-चढ़ाव” और “कहानी” को वापस लाता है। मार्केटिंग क्षेत्र के एक उदाहरण (AI के कारण जुड़ाव में गिरावट आई, लेकिन मानव-नेतृत्व वाले मसौदे + टोन चेक के साथ सुधार हुआ) को भी प्रस्तुत किया गया है। यहां बिंदु यह है कि पहचानकर्ता को मूल्यांकन और संपादन कार्यप्रवाह के एक चरण में सीमित करने की योजना है। The Rocky Mountain Collegian

व्यावहारिकता में लागू करना──“संदर्भ मूल्य” पर रोकने की तकनीक

1. द्वि-स्तरीय साक्ष्य:
   पहचान स्कोर “सहायक साक्ष्य” है। सबमिशन लॉग (निर्माण इतिहास, ड्राफ्ट अंतर), संदर्भ प्रबंधन, मौखिक पुष्टि को संयोजित करें। मूल्यांकन, आकलन, आंतरिक ऑडिट में, स्कोर के आधार पर निर्णय लेने पर प्रतिबंध है। The Australian

2. अपील की मानक प्रक्रिया:
   गलत पहचान के समय राहत प्रक्रिया को स्पष्ट करें (जिम्मेदार व्यक्ति, समय सीमा, पुनर्मूल्यांकन प्रोटोकॉल, मौखिक परीक्षा की शर्तें)। शैक्षणिक संस्थानों के अग्रणी उदाहरणों का संदर्भ लें (पहचान सुविधा को निष्क्रिय करना, मौखिक मूल्यांकन का परिचय)। Vanderbilt University

3. “मानवता” की संपादन जांच (सामग्री प्रबंधन):
   (α) पहली पीढ़ी AI द्वारा हो सकती है।
   (β) दूसरी पीढ़ी में मानव “आवाज (voice)” “अंतराल” “विचलन” जोड़ता है।
   (γ) तीसरी पीढ़ी में पहचान टूल का उपयोग करके नीरस भागों या लय के टूटने की पहचान करके पुनः संपादन करें।
   (δ) अंत में, "किससे बात कर रहे हैं" को एक पंक्ति में जांचें। The Rocky Mountain Collegian

4. पूर्वाग्रह और गुणवत्ता की जांच:
   गैर-देशी वक्ताओं की शैली को अनुचित रूप से “AI जैसी” के रूप में पहचाना नहीं जाता है, यह सुनिश्चित करने के लिए परीक्षण कॉर्पस के साथ स्थानीय सत्यापन करें। विशेष रूप से मानव संसाधन, प्रवेश और समीक्षा में ध्यान दें। themarkup.org

5. “अवरोध्य पहचान की धारणा” की योजना:
   पूर्ण पहचान असंभव है, इस धारणा पर खड़े होकर, स्रोत की उत्पत्ति प्रमाण (प्रॉम्प्ट रिकॉर्ड, ड्राफ्ट इतिहास, संस्करण प्रबंधन) और व्यक्तिगत पहचान मूल्यांकन (मौखिक, व्यावहारिक) को संयोजित करें। The Australian

सामान्य गलतफहमियों के उत्तर

• "क्या भुगतान किए गए पहचानकर्ता सुरक्षित हैं?"
  भुगतान किए गए पहचानकर्ता कुछ स्थिरता दिखा सकते हैं, लेकिन गलत पहचान शून्य नहीं है। अति विश्वास से बचें। Business Insider

• "क्या पहचान से धोखाधड़ी समाप्त हो सकती है?"
  बचाव अपेक्षाकृत आसान है, और पहचान×बचाव का “बिल्ली-चूहे का खेल” जारी रहेगा। पहचान केवल एक निवारक तत्व है। insidehighered.com

• "क्या संदेहास्पद को दंडित किया जाएगा?"
  इसके विपरीत। गलत पहचान की सामाजिक और शैक्षणिक लागत अधिक है, और प्रक्रिया की निष्पक्षता सुनिश्चित करना प्राथमिकता है। themarkup.org

सारांश──कंपास AI है, लेकिन दिशा मानव तय करता है

AI पहचान उपयोगी है लेकिन सर्वशक्तिमान नहीं है। इसलिए,(1) पहचान संदर्भ मूल्य है, (2) साक्ष्य का दोहरीकरण, (3) अपील की प्रक्रिया का संस्थानीकरण, (4) संपादन = मानव की भूमिका का पुनः परिभाषणमहत्वपूर्ण हैं। पाठक, छात्र, और ग्राहक 100% पहचान सटीकता पर नहीं, बल्कि "कैसे निर्णय लिया गया और कैसे समझाया गया" की प्रक्रिया की पारदर्शिता पर भरोसा करते हैं। 2025 की चर्चा यह दर्शाती है कि यह तकनीकी प्रदर्शन की प्रतिस्पर्धा नहीं है, बल्किप्रक्रिया और जिम्मेदारीका पुनः डिज़ाइन है। The Rocky Mountain Collegian