इन सभी मामलों के दिल में मालिक की अनुमति के बिना साहित्यिक और कलात्मक कार्यों के प्रजनन के खिलाफ कॉपीराइट कानून के तहत निषेध है। एआई कंपनियां इंटरनेट से स्क्रैप किए गए पाठ, ऑडियो और वीडियो सामग्री पर अपने मॉडलों को ‘ट्रेन’ करती हैं। यह देखते हुए कि वे जो आउटपुट उत्पन्न करते हैं, उसमें समान सामग्री होती है, एक अनुमान है कि उन्होंने कॉपीराइट धारकों की अनुमति के बिना इन कार्यों को किसी तरह कॉपी किया है।
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सूचना युग के पहले नवाचार के जवाब में कॉपीराइट कानून स्थापित किया गया था – प्रिंटिंग प्रेस। जब प्रकाशकों ने महसूस किया कि उनके द्वारा किए गए कार्यों को जो काम किया गया था, वे बाजार में उनके द्वारा चार्ज किए गए मूल्य के एक अंश पर बेचे जा रहे थे, तो उन्होंने कानूनी सुरक्षा के लिए कहा – न केवल उन भौतिक पुस्तकों के लिए जो उन्होंने छपाई थी, बल्कि उनके भीतर निहित विचारों के लिए भी।
इसने कानूनी संरक्षण के एक नए रूप की आवश्यकता की, एक जिसने केवल मूर्त रूपों से परे स्वामित्व की अवधारणा को व्यापक बनाया जिसमें सामग्री बेची जाती है (जैसे किताबें, चित्र और विनाइल रिकॉर्ड) को वे अमूर्त विचारों को शामिल करने के लिए शामिल करते हैं। जैसे -जैसे नई तकनीकें सामने आईं, ये सुरक्षा उन्हें शामिल करने के लिए विकसित हुईं; यह है कि कैसे हम पाइरेट्स को बूटलेग डीवीडी, नकली को नकल करने से मर्चेंडाइज और वेबसाइटों को बिना अनुमति के छवियों को प्रदर्शित करने से रोकते हैं। अब, एआई के साथ, कॉपीराइट कानून भी इसे समायोजित करने के लिए अनुकूलित किया जा रहा है।
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एआई कंपनियां अपने मॉडल को विकसित करने के लिए सामग्री के बड़े संस्करणों की प्रक्रिया करती हैं। वे पहले पाठ को टोकन नामक छोटी इकाइयों में तोड़ते हैं और छवियों को असतत पिक्सेल मूल्यों में परिवर्तित करते हैं। ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर तब इन टेक्स्ट टोकन को उनके बीच के संबंधों को सीखने के लिए संसाधित करते हैं, जबकि तंत्रिका नेटवर्क यादृच्छिक कणों से ‘शोर’ को हटाना सीखते हैं जब तक कि वे सुसंगत छवियां नहीं बनाना शुरू कर देते हैं।
नतीजतन, एआई मॉडल उस सामग्री को संग्रहीत नहीं करते हैं जो वे मांग पर पुनर्प्राप्ति के लिए प्रक्रिया करते हैं। इसके बजाय, वे डेटा के भीतर सांख्यिकीय पैटर्न की पहचान करते हैं, ताकि जब संकेत दिया जाए, तो वे उस ज्ञान को लागू कर सकते हैं जो उन सामग्री को उत्पन्न करने के लिए लागू कर सकते हैं जो किए गए अनुरोधों के लिए सबसे उचित रूप से प्रतिक्रिया करता है। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के मामले में, इसमें अगले शब्द, वाक्य या पैराग्राफ की भविष्यवाणी करना शामिल है। प्रसार मॉडल के मामले में, यह एक छवि प्रकट होने तक शोर को खत्म कर देता है।
इसलिए, भले ही मिडजॉर्नी को लाखों छवियों पर प्रशिक्षित किया गया हो, लेकिन इसने उन्हें अपनी स्मृति में कॉपी नहीं किया है। यह सब किया गया है कि इस तरह की दृश्य जानकारी से सांख्यिकीय पैटर्न है ताकि रचना, रंग और रूप के सामान्य सिद्धांतों को गणितीय भार के रूप में एन्कोड किया जा सके जो उस जानकारी का प्रतिनिधित्व करते हैं।
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यह प्रक्रिया उल्लेखनीय रूप से मानव शिक्षा के समान है। जब हम पढ़ते हैं, तो हमारी आँखें एक पुस्तक में शब्दों को स्कैन करती हैं, लेकिन हमारे दिमाग उस पाठ का सटीक संकाय नहीं करते हैं; इसके बजाय, वे केवल उन विचारों और अवधारणाओं को बनाए रखते हैं जो इसे अवतार लेते हैं। जब कला के छात्र महान आकाओं का अध्ययन करते हैं, तो वे उन्हें पूरी तरह से दोहराने के लिए नहीं, बल्कि तकनीकों, रचना के सिद्धांतों और दृश्य दृष्टिकोणों के सिद्धांतों को अवशोषित करने के लिए ऐसा करते हैं, जिससे इस बढ़ी हुई समझ को अपने स्वयं के कलात्मक कौशल में सुधार करने की अनुमति मिलती है।
यह मानव रचनात्मकता का सार है। मौजूदा कार्यों के लिए एक्सपोजर हमेशा नई अभिव्यक्ति के लिए आवश्यक रहा है। शेक्सपियर ने अपने भूखंडों को उधार लिया। पिकासो ने अफ्रीकी मास्क से सीखा। जैज़ संगीतकारों ने शास्त्रीय रूपों को बदल दिया। महान कलाकार भी महान छात्र हैं, उन पर स्वामी उन पर अपनी व्यक्तिगत शैलियों का निर्माण करते हैं जो उनके सामने आए थे। यदि मानव शिक्षा का मौलिक सार बौद्धिक संपदा कानूनों का उल्लंघन नहीं करता है, तो क्या हमें एआई के लिए भी एक ही तर्क लागू नहीं करना चाहिए?
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इसमें कोई संदेह नहीं है कि यह रचनात्मक उद्योगों को प्रभावित करेगा। लेकिन हम पहले यहां रहे हैं। तकनीकी विकास की हर लहर विघटनकारी रही है। पावरलूम ने हैंडलूम कलाकारों को बदल दिया; रिकॉर्ड किए गए संगीत ने लाइव संगीतकारों को निरर्थक बना दिया; और फिल्म उद्योग ने लाइव थिएटर के प्रदर्शन को बाधित किया, जैसे कि ओटीटी स्ट्रीमिंग सामग्री ने कम लोगों को सिनेमाघरों में जाने के लिए प्रेरित किया है। उसी तरह, एआई सभी प्रकार के कलाकारों को बाधित करने जा रहा है- ग्राफिक डिजाइनरों, संगीतकारों, लेखकों, अभिनेताओं और फिल्म निर्माताओं।
Incumbents ने हमेशा परिवर्तन का विरोध किया है। लेकिन शुरुआती जीत अक्सर पाइरिक होती है। यद्यपि संगीत उद्योग नेपस्टर की मुफ्त फ़ाइल-शेयरिंग सेवा को बंद करने में सफल रहा, एक दशक के भीतर संगीत पूरी तरह से डिजिटल हो गया था, ऑनलाइन प्लेटफार्मों पर वितरित किया गया था, जिस मॉडल ने स्क्वैश के लिए इतनी मेहनत की थी।
लंबे समय में सफल होने वाले रचनात्मक उद्यम वे हैं जो परिवर्तन को गले लगाते हैं।
लंदन स्थित विज्ञापन एजेंसी समूह WPP ने हाल ही में AI के साथ पूरी तरह से एक सुपर बाउल विज्ञापन बनाया-कोई सेट नहीं, कोई अभिनेता और कोई चालक दल नहीं। इसकी तुलना में यह कम से कम है और अन्यथा समय के एक अंश में पूरा हो गया था। विज्ञापन एजेंसी समूह WPP ओपन नामक एक AI प्लेटफ़ॉर्म भी प्रदान करता है जो सरल पाठ संकेत ले सकता है और उन्हें कुछ ही मिनटों में सोशल मीडिया विज्ञापनों में बदल सकता है – एक ऐसी सेवा जो 50,000 से अधिक लोग पहले से ही उपयोग कर रहे हैं।
अपने आप को बाधित होने से रोकने का एकमात्र तरीका खुद को बाधित करना है।
लेखक ट्रिलगल में एक भागीदार और ‘द थर्ड वे: इंडियाज़ रिवोल्यूशनरी एप्रोच टू डेटा गवर्नेंस’ के लेखक हैं। उनका एक्स हैंडल @matthan है।
