YouTube का नया AI टूल डीपफेक्स को मात देगा! AI चेहरा पहचान तकनीक क्या बदलाव लाएगी: YouTube के चेहरे के "कॉपीराइट" में कदम रखने का दिन

इंट्रो: लेबल से "डिटेक्शन" की ओर

AI युग के वीडियो प्लेटफॉर्म निर्माता की "विश्वास" को कैसे सुरक्षित रखते हैं। YouTube ने हाल ही में "लाइकनेस (समानता) डिटेक्शन" की शुरुआत की है, जो AI द्वारा उत्पन्न "आपके जैसे दिखने वाले किसी व्यक्ति" को खोजता है और व्यक्ति को रिपोर्ट और हटाने के लिए एक समग्र प्रक्रिया प्रदान करता है। पहले दिन, लक्षित क्रिएटर्स को ईमेल प्राप्त होता है और YouTube Studio के "Content detection" में "जांच की आवश्यकता" सूची दिखाई देती है - यह एक नया दैनिक जीवन शुरू होता है। घोषणा अमेरिकी समयानुसार 21 अक्टूबर 2025 को की गई थी, पहले कुछ पार्टनर प्रोग्राम प्रतिभागियों को वितरित किया गया और कुछ महीनों में इसका विस्तार किया जाएगा।The Verge

क्या फीचर है?: पहचान → डिटेक्शन → दावा

उपयोग का सारांश स्पष्ट है।

1. क्रिएटर सरकार द्वारा जारी ID और एक छोटी वीडियो सेल्फी के माध्यम से पहचान प्रक्रिया पूरी करते हैं (जिसमें कुछ दिन लग सकते हैं)।

2. YouTube उस चेहरे के टेम्पलेट के आधार पर नए अपलोड को स्कैन करता है और समानता की संभावना वाले वीडियो को निकालता है।

3. क्रिएटर Studio में समीक्षा करते हैं और यदि यह AI द्वारा उत्पन्न अनधिकृत उपयोग है, तो वे गोपनीयता दावा (हटाने का अनुरोध) की ओर बढ़ते हैं - यह प्रक्रिया है। यह "Content ID" के समान है, लेकिन यह "व्यक्तिगत चेहरे" पर केंद्रित है, न कि कॉपीराइट सामग्री पर। हालांकि, बीटा चरण में YouTube ने खुद चेतावनी दी है कि वास्तविक वीडियो के साथ गलत पहचान हो सकती है।Google समर्थन

अभी "चेहरा" केंद्र में है। आवाज़ का क्या?

FAQ में स्पष्ट किया गया है कि "वर्तमान में दृश्य (चेहरा) पर ध्यान केंद्रित किया गया है, आवाज़ क्लोन डिटेक्शन शामिल नहीं है"। आवाज़ को शामिल करने वाली व्यापक डिटेक्शन "अगला होमवर्क" है।Google समर्थन

टाइमलाइन: CAA और पायलट की शुरुआत

YouTube ने दिसंबर 2024 में Creative Artists Agency (CAA) के साथ साझेदारी की और प्रसिद्ध प्रतिभाओं के साथ प्रारंभिक परीक्षण शुरू किया। यहां से प्राप्त ज्ञान के आधार पर, अक्टूबर 2025 में प्रारंभिक रोलआउट किया गया।blog.youtube

मौजूदा "AI लेबलिंग" के साथ संबंध

YouTube ने मार्च 2024 में AI द्वारा उत्पन्न और संशोधित सामग्री के लिए स्व-घोषणा लेबलिंग की शुरुआत की थी। इसके अलावा, आवश्यकतानुसार प्लेटफॉर्म द्वारा लेबलिंग की जाती है - यह "प्रदर्शन" का चरण है। यह समानता डिटेक्शन "खोज और प्रतिक्रिया" का चरण है, जो गहरे फेक्स को संभालता है जो व्यक्ति की जानकारी के बिना फैल सकते हैं।The Verge

अन्य कंपनियों और प्लेटफॉर्म के साथ तुलना

उसी समय की जांच रिपोर्ट के अनुसार, अधिकांश प्रमुख सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म C2PA जैसे मेटाडेटा के साथ AI वीडियो को पर्याप्त रूप से प्रदर्शित नहीं कर पा रहे थे। इसके विपरीत, YouTube विवरण में प्रदर्शन जैसे कुछ उपाय कर रहा था, लेकिन यह पर्याप्त नहीं था। "डिटेक्शन और दावा" जोड़ने से "सुरक्षा" एक स्तर गहरी हो जाती है।The Washington Post

क्रिएटर की आवाज़: सोशल मीडिया की प्रारंभिक प्रतिक्रियाएं

लॉन्च के तुरंत बाद सोशल मीडिया पर विभिन्न प्रतिक्रियाएं देखी गईं (संक्षेप में)।

• स्वागत करने वाले: "Content ID का 'चेहरा संस्करण' का इंतजार था", "फर्जी वीडियो को खोजने की क्षमता उत्साहजनक है" - रिपोर्टिंग एजेंसियों ने भी "व्यक्ति की स्केल पर प्रतिक्रिया करने की क्षमता" की सराहना की।MacRumors

• सावधानी बरतने वाले: "सरकारी ID और वीडियो सेल्फी जमा करना कठिन है", "बीटा में गलत पहचान की संभावना है", "आवाज़ की पहचान का अभाव है" - सहायता अनुभाग में गोपनीयता और व्यावहारिकता के बीच संतुलन की आवश्यकता को दर्शाया गया है।Google समर्थन

• वास्तविकता के समर्थक: "लेबल पर निर्भरता से एक कदम आगे बढ़ा है, लेकिन अंतिम निर्णय प्लेटफॉर्म का है। विरोध और अपवाद (पैरोडी आदि) की सीमाएं खींचना कठिन है" - पिछले AI लेबलिंग के समय से ही "प्रदर्शन की प्रभावशीलता" पर चिंता बनी हुई है।The Verge

Reddit जैसी समुदायों में, AI द्वारा उत्पन्न सामग्री के प्रति नापसंदगी और "टाइमलाइन की AIकरण" के प्रति ऊब की भावना पहले से ही साझा की जा रही है, और इस बार इसे "कम से कम एक कदम आगे" और "अंततः एक बिल्ली-चूहे का खेल" के रूप में देखा जा रहा है।Reddit

विशिष्ट कार्यप्रवाह: आपके चैनल पर यह कैसे काम करेगा

• प्रारंभिक सेटअप: Studio → Content detection → Likeness → "शुरू करें"। सहमति के बाद, ID और वीडियो सेल्फी के माध्यम से पहचान। पूरा होने में कुछ दिन लग सकते हैं।Google समर्थन

• डिटेक्शन समीक्षा: दृश्य संख्या और चैनल के आकार के आधार पर छांटते हुए समीक्षा करें। यदि यह "AI द्वारा उत्पन्न अनधिकृत उपयोग" है, तो गोपनीयता दावा की ओर बढ़ें। यदि यह कॉपीराइट सामग्री का उपयोग है, तो कॉपीराइट दावा चुनें।Google समर्थन

• याद रखने योग्य अपवाद: पैरोडी या व्यंग्य, AI प्रकटीकरण के मामले में, हटाया नहीं जा सकता है।Google समर्थन

लाभ और सीमाएं: तीन मूल्यांकन धुरी

① स्केल: चेहरे के टेम्पलेट के साथ व्यापक स्कैन किया जा सकता है, जिससे व्यक्ति द्वारा नहीं देखे गए फर्जी वीडियो तक पहुंचा जा सकता है। Content ID जैसा "प्लेटफॉर्म के भीतर खोज" वास्तव में शक्तिशाली है।The Verge

② युक्तिकरण: डिटेक्शन → समीक्षा → दावा Studio में एकीकृत किया गया है, जिससे कानूनी संसाधनों की कमी वाले व्यक्ति भी सक्रिय हो सकते हैं।Google समर्थन

③ जोखिम: गलत पहचान (वास्तविक वीडियो का हिट) या टेम्पलेट निर्माण के साथ डेटा उपयोग और भंडारण की चिंता बनी रहती है। डेटा सहमति के साथ आंतरिक रूप से संग्रहीत किया जाता है, लेकिन भंडारण अवधि और मॉडल सुधार के लिए उपयोग की अनुमति जैसे विवरण हमेशा निगरानी के योग्य बिंदु हैं।Google समर्थन

"अधिकारों" की पुनर्परिभाषा की ओर

यह कॉपीराइट सुरक्षा के विस्तार के रूप में "व्यक्तित्व की सुरक्षा" में प्रवेश करने का प्रयास भी है। AI द्वारा "समानता की गढ़ना" अभिव्यक्ति की स्वतंत्रता और पैरोडी के साथ टकराव से बच नहीं सकता। YouTube का CAA के साथ चरणबद्ध कार्यान्वयन पहले प्रसिद्ध व्यक्तियों की सुरक्षा करता है, फिर इसे सामान्य क्रिएटर्स तक विस्तारित करता है, जो एक व्यावहारिक समाधान है। लेकिन अंततः उद्योग-व्यापी पारस्परिक संचालन (C2PA या अदृश्य वॉटरमार्क आदि) और प्लेटफॉर्म के बीच "हटाने के अनुरोध की पोर्टेबिलिटी" की आवश्यकता होगी।blog.youtube

सारांश: अगला कदम "आवाज़" और "दृश्यता"

पहला कदम उठाया गया है। अगला कदम आवाज़ की पहचान और उपयोगकर्ता के लिए स्पष्ट "दृश्य लेबल" का सुधार है। जब तक लेबल को नजरअंदाज किया जाता है, फर्जी वीडियो सच की तरह फैलते रहेंगे। डिटेक्शन और दृश्यता, इन दोनों पहियों को कितना सुधार सकते हैं, यह AI युग के विश्वास को निर्धारित करेगा।Google समर्थन