अधिक आकर्षक दिखना संदिग्ध? "असली वही है जो अनगढ़ है" इंस्टाग्राम का भविष्य तेजी से बदल रहा है

1) "नंगी आंखों से असंभव" घोषणा का अर्थ

"AI जैसा" या "अप्राकृतिक" जैसी असहजता से वास्तविकता और नकली को पहचानना—यह अब काम नहीं करेगा। Instagram के प्रमुख Adam Mosseri ने यह स्वीकार किया है कि AI द्वारा उत्पन्न छवियां और वीडियो वास्तविकता की सटीक नकल करने लगे हैं, जिससे प्लेटफॉर्म के लिए "दृष्टिगत" आधार पर नकली को पहचानना कठिन हो जाएगा। NDTV Profit के लेख ने उनके बयान को "नंगी आंखों से AI स्लॉप (कम गुणवत्ता वाली AI उत्पन्न सामग्री) को नहीं पहचाना जा सकता" के रूप में संक्षेपित किया और इसे सोशल मीडिया संचालन के लिए एक परिवर्तनकारी बिंदु के रूप में रिपोर्ट किया। NDTV Profit

यहां महत्वपूर्ण बात यह है कि Mosseri ने केवल "पहचानना कठिन है" नहीं कहा। उन्होंने यह अनुमान लगाया कि AI सामग्री का पता लगाना और लेबल लगाना शुरू में सफल हो सकता है, लेकिन जैसे-जैसे AI विकसित होता है, "पहचानने वाले पक्ष के लिए नुकसानदायक" हो जाएगा। और उन्होंने प्रस्तावित किया एक उल्टा दृष्टिकोण—**"नकली का पीछा करने" की बजाय "वास्तविक को चिह्नित करने (फिंगरप्रिंट रियल मीडिया)"** की दिशा में बदलाव। NDTV Profit

2) "वास्तविक को फिंगरप्रिंट"—"चेन ऑफ कस्टडी" की अवधारणा

Mosseri का विचार है कि सामग्री के उत्पन्न, संपादित, और पुनः पोस्ट किए जाने की "वितरण" प्रक्रिया के किसी भी बिंदु पर लेबल लगाने की बजाय, कैप्चर के क्षण में प्रामाणिकता को स्थिर करना। Engadget द्वारा उद्धृत प्रस्ताव में, कैमरा (स्मार्टफोन निर्माताओं सहित) कैप्चर के समय क्रिप्टोग्राफिक हस्ताक्षर जोड़ता है, जिससे "चेन ऑफ कस्टडी (उत्पत्ति की श्रृंखला)" बनाई जाती है जो यह साबित करती है कि सामग्री में कोई छेड़छाड़ नहीं की गई है। Engadget

यदि यह लागू होता है, तो भविष्य में हम जो देखेंगे वह "यह AI है या नहीं" का सरल द्वैध लेबल नहीं होगा,

• उस छवि को "कब, कहां, और किस डिवाइस से" लिया गया था

• यदि इसे संपादित किया गया है, तो मूल क्या था और क्या बदला गया है

• उस इतिहास को कौन और किस मानक पर गारंटी देता है
  जैसी जानकारी, जो **सामग्री की उत्पत्ति (प्रोवेनेंस)** के करीब होती है।

हालांकि, वास्तविकता सरल नहीं है। जैसे-जैसे हस्ताक्षरित "वास्तविक" सामग्री बढ़ेगी, बिना हस्ताक्षर वाली सामग्री "संदिग्ध पक्ष" की ओर झुकेगी। पुरानी तस्वीरें, स्कैन की गई छवियां, मौजूदा वीडियो संपत्ति, गुमनाम आरोप वीडियो—समाज के लिए महत्वपूर्ण लेकिन बिना हस्ताक्षर वाली सामग्री बहुत है। तकनीक विश्वास पैदा कर सकती है, लेकिन यह **विश्वास की "असमानता"** भी उत्पन्न कर सकती है।

3) "जितना अधिक आकर्षक, उतना अधिक संदिग्ध" युग? "असुविधाजनक ही वास्तविक" सिद्धांत

NDTV Profit के लेख में Mosseri की क्रिएटर्स के लिए सलाह ध्यान आकर्षित करती है। AI अक्सर "सुंदर और सुव्यवस्थित रूप" उत्पन्न करने में सक्षम होता है। इसलिए, फिलहाल, **जानबूझकर "असुविधाजनक", "असंपादित", "कच्चा"** दिशा में जाना वास्तविकता का संकेत बन सकता है—जैसे Instagram की कहानियों में, हाथ से हिलते वीडियो, धुंधली तस्वीरें, नजदीकी कोण, बिना बनाए गए भाव "वास्तविकता के प्रमाण" के रूप में मूल्यवान हो सकते हैं। NDTV Profit

Business Insider ने भी बताया कि Mosseri ने "सजाए गए ग्रिड (सुव्यवस्थित पोस्ट की पंक्ति)" के युग के अंत और असंपादित दैनिक साझा करने की ओर ध्यान केंद्रित करने की बात कही। Business Insider

हालांकि, "असुविधाजनक ही वास्तविक" केवल एक अस्थायी समाधान है। The Verge द्वारा उद्धृत Mosseri का तर्क और आगे देखता है। AI अंततः "खामियों" और "अपूर्णताओं" को भी पुनः उत्पन्न करेगा। तब लोग "क्या दिख रहा है" से "कौन कह रहा है" की ओर निर्णय का आधार बदलने के लिए मजबूर होंगे। The Verge

अर्थात, **एक ऐसी दुनिया में जहां सुंदरता सस्ती हो गई है, अगली दुर्लभ वस्तु "व्यक्तिगतता" या "संबंध" होगी।

4) हम "पहले संदेह करें" समाज की ओर बढ़ रहे हैं

NDTV Profit इस बात पर जोर देता है कि उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण में बदलाव हो रहा है। अब तक, हम एल्गोरिदम द्वारा अनुशंसित छवियों और वीडियो को "मूल रूप से वास्तविक" मानते थे। लेकिन अब यह उल्टा होगा। पहले संदेह करना, साझा करने वाले की मंशा और पृष्ठभूमि की जांच करना, और जानकारी के संदर्भ को पढ़ना—ये "संदेह के साथ देखना" आम हो जाएगा, यह भविष्यवाणी है। NDTV Profit

The Decoder इस बिंदु को समझाते हुए कहता है कि "मनुष्य जो देखता है उस पर विश्वास करने के लिए प्रवृत्त होता है" यह जैविक और मनोवैज्ञानिक आधार है, और डिफ़ॉल्ट संदेह की ओर बढ़ना "असुविधाजनक और तनावपूर्ण" हो सकता है। The Decoder

जब संदेह मानकीकृत हो जाता है, तो हम अपनी दैनिक स्क्रॉलिंग के दौरान हल्के मनोरंजन को भी "सत्यापन कार्य" में बदल सकते हैं। यदि वास्तविकता और नकली की पहचान की लागत बढ़ती है, तो थके हुए लोग "अब कुछ भी विश्वास नहीं करते" या "केवल वही विश्वास करते हैं जो वे देखना चाहते हैं" की ओर झुक सकते हैं। यहां समाज के विभाजन और गलत जानकारी के प्रसार की संभावना छिपी है।

5) प्लेटफॉर्म की जिम्मेदारी कहां तक है—"कौन सफाई करेगा" समस्या

Engadget का लेख इस पर कठोर है। AI उत्पन्न सामग्री की पहचान करना कठिन हो रहा है, इसे स्वीकार करते हुए भी, "यह Meta की समस्या नहीं बल्कि 'किसी और की समस्या' बना रहे हैं" के रूप में आलोचनात्मक रूप से चित्रित करता है। पारंपरिक पहचान उपाय जैसे वॉटरमार्क अपर्याप्त हैं, लेबल की अस्पष्टता, और "पहचान नहीं कर सकते" को प्लेटफॉर्म द्वारा स्वीकार करने की प्रक्रिया का उल्लेख करते हुए, अंततः AI स्लॉप की जीत की संरचना को दर्शाता है। Engadget

अर्थात, मुद्दा यह है।

• AI उत्पन्न सामग्री का बढ़ना अपरिहार्य है,तो नुकसान (धोखाधड़ी, पहचान की चोरी, गलत जानकारी) का बोझ कौन उठाएगा

• यदि हस्ताक्षर कैमरा निर्माताओं पर छोड़ दिए जाते हैं, तो OS, ऐप्स, और SNS कितनी दूर तक सहयोग करेंगे

• सीमाओं के पार मानकीकरण और सत्यापन इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए कौन भुगतान करेगा

"वास्तविक को फिंगरप्रिंट" तकनीक के रूप में अच्छी लगती है, लेकिन इसका कार्यान्वयन और संचालन राजनीति और अर्थशास्त्र के मुद्दे भी हैं।

6) SNS की प्रतिक्रिया: समर्थन, व्यंग्य, और "विश्वास अर्थव्यवस्था" की बात

इस बयान को समाचार के रूप में फैलते हुए विभिन्न प्रकार से स्वीकार किया गया। Threads को सीधे देखना पर्यावरणीय रूप से कठिन था, लेकिन आसपास के SNS और पोस्ट के उद्धरणों और सारांशों से प्रतिक्रियाओं की प्रवृत्ति दिखाई देती है।

(1) "लेबल असंभव, उत्पत्ति का प्रमाण"—पत्रकारिता दृष्टिकोण से
Engadget की पत्रकार Karissa Bell ने Bluesky पर Mosseri के तर्क को "AI लेबल को पहले से जोड़ने का प्रयास छोड़कर, कैमरा पक्ष 'क्या वास्तविक है' को प्रमाणित करने की दिशा में" के रूप में संक्षेपित किया और मुद्दे को स्पष्ट रूप से भाषा में प्रस्तुत किया। Bluesky Social

(2) क्रिएटर दृष्टिकोण: "असुविधाजनक की मांग करना प्रतिस्पर्धा के नियमों का परिवर्तन है"
LinkedIn पर, Mosseri के लंबे पोस्ट को "9 मुख्य बिंदुओं" में संक्षेपित करने वाली पोस्टें प्रसारित हो रही हैं, जिसमें "वास्तविकता = विश्वास मुद्रा बन जाती है" और "असीमित उत्पन्न के युग में 'कौन कहता है' का मूल्य होता है" जैसी "विश्वास अर्थव्यवस्था" की चर्चा बढ़ रही है। टिप्पणी अनुभाग में भी, व्यक्तिगत स्थिरता और निर्णय क्षमता को भेदभावकारी कारक के रूप में देखा गया है। LinkedIn

(3) आलोचना: "प्लेटफॉर्म द्वारा उत्पन्न बाढ़ को बाहरी लोगों पर थोपना"
Engadget और The Verge के लेखों की टिप्पणियों और द्वितीयक प्रसार में, प्लेटफॉर्म द्वारा AI फीचर्स को बढ़ावा देने के पहलू को ध्यान में रखते हुए, "पहचान नहीं कर सकते" को आधार मानने पर जिम्मेदारी की स्थिति का सवाल बार-बार उठाया जा रहा है। Engadget

7) भविष्य में होने वाले 3 परिवर्तन (पूर्वानुमान)

अंत में, इस मुद्दे का वास्तविक संचालन को कैसे बदल सकता है। लेख की सामग्री और आसपास की रिपोर्टों को ध्यान में रखते हुए, कम से कम निम्नलिखित 3 चीजें आगे बढ़ने की संभावना है।

1. "प्रामाणिकता मेटाडेटा" के चारों ओर मानकीकरण की प्रतिस्पर्धा
   क्रिप्टोग्राफिक हस्ताक्षर, उत्पत्ति, संपादन इतिहास को "किस प्रारूप में" रखा जाए। उद्योग मानक के नेतृत्व के लिए प्रतिस्पर्धा शुरू होगी। Engadget

2. क्रिएटर्स की प्रतिस्पर्धा "सौंदर्य" से "संदर्भ" की ओर
   सिर्फ सुंदर बनाना अब भेदभाव करना मुश्किल होगा, और दैनिकता, संबंध, निरंतरता, और कथा शैली जैसी "उस व्यक्ति की विशिष्टता" का महत्व बढ़ेगा। The Verge##HTML