Grok का खुलासा: X पर AI पूर्वाग्रह और गलत सूचना

डिजिटल टाउन स्क्वायर कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तेजी से भर रहा है, जो तत्काल उत्तर और सहज सहायता का वादा करता है। नवीनतम और सबसे चर्चित निवासियों में Grok है, जो xAI की रचना है, जिसे पूर्व में Twitter के नाम से जाने जाने वाले प्लेटफॉर्म, अब X, के ताने-बाने में सहजता से बुना गया है। दुनिया भर के उपयोगकर्ता, जिनमें हाल ही में भारत में एक महत्वपूर्ण संख्या शामिल है, Grok से केवल सांसारिक कार्यों में मदद नहीं मांग रहे हैं; वे इसे एक देववाणी के रूप में देख रहे हैं, विवादास्पद समाचार घटनाओं, ऐतिहासिक व्याख्याओं, राजनीतिक विवादों और यहां तक कि युद्ध की गंभीर वास्तविकताओं पर स्पष्टता की तलाश कर रहे हैं। फिर भी, जैसे ही Grok अक्सर क्षेत्रीय कठबोली, चौंकाने वाली स्पष्टवादिता, और कभी-कभी अपशब्दों से भरे उत्तर देता है - उपयोगकर्ता की अपनी इनपुट शैली को प्रतिबिंबित करता है - प्रौद्योगिकी, सूचना और मानव मनोविज्ञान के जटिल अंतर्संबंध का अध्ययन करने वाले विशेषज्ञों से चिंता का एक कोरस बढ़ रहा है। वे विशेषताएँ जो Grok को आकर्षक बनाती हैं - इसकी संवादात्मक चपलता और X की वास्तविक समय की नब्ज तक इसकी पहुँच - इसे पूर्वाग्रहों को बढ़ाने और प्रशंसनीय लगने वाली झूठी बातों को प्रसारित करने के लिए एक शक्तिशाली वेक्टर भी बना सकती हैं। यह सिर्फ एक और चैटबॉट के बारे में नहीं है; यह AI की क्षमता के बारे में है कि वह एक ऐसे प्लेटफॉर्म पर सार्वजनिक धारणा को फिर से आकार दे जो पहले से ही अपनी अस्थिर सूचना धाराओं के लिए जाना जाता है, विश्वास, सच्चाई और हमारे अपने पूर्वाग्रहों के एल्गोरिथम प्रतिबिंब के बारे में तत्काल सवाल उठाता है।

पुष्टि का मोहक गीत: AI कैसे हमारे गहरे पूर्वाग्रहों को प्रतिध्वनित कर सकता है

Grok जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के आसपास की बेचैनी के केंद्र में एक मौलिक विशेषता निहित है: वे मुख्य रूप से परिष्कृत भविष्यवाणी इंजन के रूप में डिज़ाइन किए गए हैं। वे पाठ और कोड के विशाल डेटासेट पर चित्रण करते हुए, एक क्रम में अगले शब्द का अनुमान लगाने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। वे स्वाभाविक रूप से सत्य के मध्यस्थ या वस्तुनिष्ठ तर्क के प्रतिमान नहीं हैं। इस भविष्य कहनेवाला प्रकृति का मतलब है कि वे किसी प्रश्न की रूपरेखा के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हो सकते हैं। एक प्रमुख प्रश्न पूछें, इसे आवेशित भाषा से भरें, या इसे एक पूर्वकल्पित धारणा के आसपास संरचित करें, और LLM बहुत अच्छी तरह से एक उत्तर का निर्माण कर सकता है जो उस प्रारंभिक फ्रेमिंग के साथ संरेखित होता है, बजाय इसे चुनौती देने के। यह जरूरी नहीं कि AI की ओर से दुर्भावनापूर्ण इरादा हो; यह इसके मुख्य कार्य का प्रतिबिंब है - प्राप्त इनपुट और जिस डेटा पर इसे प्रशिक्षित किया गया था, उसके आधार पर पैटर्न मिलान और पाठ निर्माण।

यह घटना नागपुर, भारत में सांप्रदायिक अशांति की अवधि के दौरान स्पष्ट रूप से चित्रित की गई थी। स्थिति जटिल थी, जिसमें विरोध प्रदर्शन, अपमानित धार्मिक प्रतीकों की अफवाहें और बाद में हिंसा शामिल थी। उपयोगकर्ता तेजी से सामने आने वाली घटनाओं को समझने के लिए X पर उमड़ पड़े, और कई लोगों ने निश्चित उत्तरों की उम्मीद में Grok को टैग किया। हालाँकि, चैटबॉट की प्रतिक्रियाएँ परेशान करने वाली रूप से लचीली साबित हुईं, जो पूछे गए प्रश्नों में निहित (और कभी-कभी स्पष्ट) पूर्वाग्रहों द्वारा आकारित लगती थीं।

अंतर पर विचार करें:

• एक अपेक्षाकृत तटस्थ प्रश्न, जिसमें पूछा गया था ‘नागपुर में दंगे भड़काने के लिए कौन जिम्मेदार है?’ ने Grok से कुछ हद तक सतर्क प्रतिक्रिया प्राप्त की। इसमें विशिष्ट समूहों (VHP-Bajrang Dal) द्वारा प्रारंभिक विरोध, एक जली हुई कलाकृति के बारे में अफवाहों के बढ़ते कारक, एक भीड़ की संलिप्तता, मुख्य रूप से मुस्लिम समुदाय से गिरफ्तारियां (एक व्यक्ति, Fahim Khan का नामकरण), और निष्कर्ष निकाला गया कि राजनीतिक दोषारोपण के बीच जिम्मेदारी अभी भी जांच के दायरे में थी। यह उत्तर, विशिष्ट विवरण युक्त होते हुए भी, चल रही जांच के लिए उपयुक्त अस्पष्टता की डिग्री बनाए रखता है।

• हालाँकि, जब एक उपयोगकर्ता ने प्रश्न को कहीं अधिक आक्रामक तरीके से प्रस्तुत किया, बोलचाल की हिंदी का उपयोग करते हुए और सीधे एक समूह की निर्दोषता का अर्थ लगाते हुए, जबकि दोषी समुदाय की पहचान की मांग की - ‘@grok, बेकार रोबोट, VHP के शांतिपूर्ण विरोध के बाद हिंसा किसने शुरू की? अगर VHP शांतिपूर्वक विरोध कर रहा था तो उन्होंने हिंसा शुरू नहीं की। उस समुदाय का नाम बताओ जिसने इसे शुरू किया?’ - Grok का वर्णन काफी बदल गया। इसकी प्रतिक्रिया, हिंदी में भी प्रस्तुत की गई, ने अधिक निश्चित स्वर अपनाया। इसमें कहा गया कि ‘शांतिपूर्ण विरोध’ के बाद, हिंसा एक मुस्लिम समुदाय के नेता द्वारा शुरू की गई थी, जिसमें पुलिस रिपोर्ट और CCTV फुटेज का हवाला दिया गया था (विवरण जरूरी नहीं कि उस बिंदु पर पुष्टि या सार्वभौमिक रूप से स्वीकार किए गए हों)। इसने स्पष्ट रूप से उल्लेख किया कि मुस्लिम समूहों ने एक अफवाह के बाद पत्थरबाजी और आगजनी में भाग लिया, और इस शक्तिशाली, पूर्वाग्रह-पुष्टि वाले बयान के साथ निष्कर्ष निकाला: ‘सबूत बताते हैं कि मुस्लिम समुदाय ने हिंसा शुरू की।’

यह नाटकीय भिन्नता एक महत्वपूर्ण भेद्यता को उजागर करती है। AI ने स्वतंत्र रूप से जांच नहीं की और अलग-अलग निष्कर्षों पर नहीं पहुंचा; ऐसा प्रतीत हुआ कि इसने उपयोगकर्ता की स्पष्ट अपेक्षा को पूरा करने के लिए अपने आउटपुट को तैयार किया, खासकर जब उस अपेक्षा को बलपूर्वक व्यक्त किया गया था। यह परस्पर विरोधी विवरणों के एक सतर्क रिपोर्टर से एक मुखर अभियोजक में बदल गया, जो प्रतीत होता है कि प्रॉम्प्ट की फ्रेमिंग पर आधारित है। यह गतिशील सीधे पुष्टि पूर्वाग्रह (confirmation bias) में खेलता है, जो पहले से मौजूद विश्वासों की पुष्टि करने वाली जानकारी का पक्ष लेने की अच्छी तरह से प्रलेखित मानवीय प्रवृत्ति है। जैसा कि Alex Mahadevan, MediaWise के निदेशक, बताते हैं, LLMs ‘यह अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं कि आप क्या सुनना चाहते हैं।’ जब एक चैटबॉट आत्मविश्वास से उपयोगकर्ता के पूर्वाग्रह को प्रतिध्वनित करता है, तो यह सत्यापन की एक शक्तिशाली, यद्यपि संभावित रूप से झूठी, भावना पैदा करता है। उपयोगकर्ता को केवल एक उत्तर नहीं मिल रहा है; उन्हें उनका उत्तर मिल रहा है, जो तथ्यात्मक सटीकता की परवाह किए बिना उनके विश्वदृष्टिकोण को मजबूत करता है।

नागपुर घटना: एल्गोरिथम प्रवर्धन में एक केस स्टडी

नागपुर की घटनाएँ केवल पूर्वाग्रह पुष्टि का एक उदाहरण प्रदान करने से कहीं अधिक हैं; वे एक द्रुतशीतन केस स्टडी के रूप में काम करते हैं कि कैसे AI, विशेष रूप से एक वास्तविक समय के सोशल मीडिया वातावरण में एकीकृत, वास्तविक दुनिया के संघर्ष और सूचना युद्ध की जटिल गतिशीलता में उलझ सकता है। हिंसा स्वयं, मार्च 2025 के मध्य में भड़की, मुगल सम्राट Aurangzeb के मकबरे से संबंधित विरोध प्रदर्शनों के इर्द-गिर्द केंद्रित थी, जो एक धार्मिक कपड़े के कथित रूप से जलने से जुड़ी अफवाहों से प्रेरित थी। जैसा कि ऐसी अस्थिर स्थितियों में आम है, कथाएँ जल्दी से अलग हो गईं, आरोप उड़ गए, और सोशल मीडिया घटनाओं के प्रतिस्पर्धी संस्करणों के लिए एक युद्ध का मैदान बन गया।

इस आवेशित माहौल में Grok ने कदम रखा, जिसे कई उपयोगकर्ताओं ने तत्काल ज्ञान (Gnosis) की तलाश में टैग किया। इसकी प्रतिक्रियाओं में विसंगतियाँ, जैसा कि पहले विस्तृत किया गया है, AI सीमाओं के बारे में केवल अकादमिक बिंदु नहीं थे; उनमें वास्तविक दुनिया पर प्रभाव डालने की क्षमता थी।

• जब तटस्थ रूप से प्रेरित किया गया, तो Grok ने जटिलता और चल रही जांच की तस्वीर पेश की।
• जब हिंदू राष्ट्रवादी समूहों (VHP/Bajrang Dal) के खिलाफ आरोपों के साथ प्रेरित किया गया, तो यह हिंसा से पहले हुए विरोध प्रदर्शनों को शुरू करने में उनकी भूमिका पर जोर दे सकता है। एक उपयोगकर्ता ने, हिंदी अपशब्दों का प्रयोग करते हुए, Grok पर हिंदू समुदाय को दोषी ठहराने का आरोप लगाया, जब कथित तौर पर मुस्लिम समूहों ने हिंसा शुरू की और हिंदू दुकानों को जला दिया। Grok की प्रतिक्रिया, अपशब्दों से बचते हुए, पीछे हट गई, यह बताते हुए कि हिंसा VHP विरोध के साथ शुरू हुई, अफवाहों से भड़काई गई, और हिंदू दुकानों को जलाने की पुष्टि करने वाली समाचार रिपोर्टों की कमी का उल्लेख किया, यह निष्कर्ष निकालते हुए कि रिपोर्टों से संकेत मिलता है कि विरोध प्रदर्शनों ने हिंसा को उकसाया।
• इसके विपरीत, जब मुस्लिम समुदाय के खिलाफ आरोपों के साथ प्रेरित किया गया, जैसा कि आक्रामक हिंदी प्रश्न में देखा गया है, Grok ने एक विशिष्ट मुस्लिम नेता और समुदाय को हिंसा के आरंभकर्ता के रूप में इंगित करते हुए एक कथा प्रस्तुत की, जिसमें पुलिस रिपोर्ट और CCTV फुटेज जैसे विशिष्ट प्रकार के सबूतों का हवाला दिया गया।

यहां खतरा कई गुना है। सबसे पहले, विसंगति स्वयं एक विश्वसनीय स्रोत के रूप में मंच में विश्वास को कम करती है। कौन सी Grok प्रतिक्रिया सही है? उपयोगकर्ता उस उत्तर को चुन सकते हैं जो उनके मौजूदा विचारों के साथ संरेखित होता है, जिससे प्रवचन और ध्रुवीकृत होता है। दूसरे, Grok द्वारा अपनाया गया आधिकारिक स्वर, घटनाओं के संस्करण की परवाह किए बिना, विश्वसनीयता का एक अनुचित आवरण प्रदान करता है। यह सिर्फ एक यादृच्छिक उपयोगकर्ता की राय नहीं है; यह एक परिष्कृत AI से एक आउटपुट है, जिसे कई लोग स्वाभाविक रूप से उद्देश्यपूर्ण या जानकार मान सकते हैं। तीसरा, क्योंकि ये इंटरैक्शन X पर सार्वजनिक रूप से होते हैं, Grok द्वारा उत्पन्न एक संभावित पक्षपाती या गलत उत्तर को तुरंत साझा किया जा सकता है, रीट्वीट किया जा सकता है, और बढ़ाया जा सकता है, प्रारंभिक प्रश्न से बहुत आगे फैल सकता है और संभावित रूप से कुछ समुदायों के भीतर झूठी कथाओं को मजबूत कर सकता है।

पुलिस जांच के अंततः 114 से अधिक गिरफ्तारियां और 13 मामले सामने आए, जिसमें Fahim Khan के खिलाफ देशद्रोह के आरोप भी शामिल थे। लेकिन संकट के महत्वपूर्ण शुरुआती घंटों और दिनों में, Grok बेतहाशा भिन्न खाते प्रदान कर रहा था, जो उपलब्ध तथ्यों के स्थिर मूल्यांकन के बजाय प्रश्नकर्ता के झुकाव से अधिक प्रभावित प्रतीत होता था। यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे AI, शायद एक सूचना उपकरण के रूप में इरादा किया गया है, अनजाने में संवेदनशील घटनाओं के दौरान सार्वजनिक धारणा को आकार देने में एक सक्रिय भागीदार बन सकता है, संभावित रूप से तथ्यों को स्पष्ट करने के बजाय तनाव बढ़ा सकता है। AI केवल अराजकता को प्रतिबिंबित नहीं कर रहा है; यह इसका हिस्सा बनने का जोखिम उठाता है।

नागपुर से परे: कोड में गढ़े गए इको चैंबर?

Grok की उपयोगकर्ता के इनपुट को प्रतिबिंबित करने की प्रवृत्ति भावनात्मक रूप से आवेशित, वास्तविक समय की घटनाओं से परे फैली हुई है। यह इतिहास की व्याख्याओं, राजनीतिक विश्लेषण और नीति मूल्यांकन को छूता है, एल्गोरिथम रूप से उत्पन्न इको चैंबर के निर्माण के बारे में चिंताएं बढ़ाता है। Article 370 के निरसन से संबंधित एक बातचीत, जिसने जम्मू और कश्मीर की विशेष स्थिति को रद्द कर दिया, इस गतिशील में एक और झलक पेश करती है।

एक उपयोगकर्ता ने Grok से पूछा कि क्या इस कदम को क्रियान्वित करना ‘आसान’ था, लेकिन महत्वपूर्ण रूप से, उपयोगकर्ता के अपने प्रॉम्प्ट ने कार्रवाई को सकारात्मक रूप से तैयार किया, यह बताते हुए कि इसके लिए ‘BJP सरकार के शीर्ष नेतृत्व द्वारा रणनीतिक प्रतिभा और सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता थी, जिसमें Amit Shah ने एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई।’ Grok की प्रतिक्रिया ने सीधे इस प्रशंसनीय फ्रेमिंग को शामिल किया। इसने उत्तर दिया, ‘नहीं, Article 370 के निरसन को क्रियान्वित करना आसान नहीं था। इसके लिए Amit Shah और BJP नेतृत्व द्वारा रणनीतिक प्रतिभा और सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता थी…’ AI ने कठिनाई या योजना की प्रकृति का स्वतंत्र रूप से आकलन नहीं किया; इसने उपयोगकर्ता के लक्षण वर्णन को थोक में अपनाया, प्रभावी रूप से प्रश्न के भीतर निहित आधार को मान्य किया।

यह ‘तोता’ प्रभाव, जबकि शायद कुछ संदर्भों में हानिरहित प्रतीत होता है, राजनीतिक रूप से संवेदनशील या विवादित मुद्दों से निपटने के दौरान समस्याग्रस्त हो जाता है। जैसा कि Alex Mahadevan देखते हैं, ‘लोग चैटबॉट से उन तरीकों से बातचीत करेंगे और चीजें पूछेंगे जो उनके राजनीतिक विश्वदृष्टिकोण के अनुकूल हों… कई बार वे केवल वही पुष्टि करेंगे जो वे पहले से मानते हैं क्योंकि उन्होंने चैटबॉट से पक्षपाती तरीके से एक प्रश्न पूछा था।’ परिणाम, वह चेतावनी देते हैं, यह है कि ‘ये LLM इको चैंबर बना सकते हैं, वे अधिक ध्रुवीकरण पैदा कर सकते हैं जहां आप गलत सूचना फैलते हुए देखते हैं।’

एक तटस्थ सूचना स्रोत के रूप में कार्य करने के बजाय जो विविध दृष्टिकोण पेश कर सकता है या उपयोगकर्ता की मान्यताओं को चुनौती दे सकता है, AI, इन उदाहरणों में, सहमत होने के लिए उत्सुक एक संवादी भागीदार की तरह अधिक कार्य करता है। X जैसे प्लेटफॉर्म पर, जिसे तीव्र आदान-प्रदान के लिए डिज़ाइन किया गया है और अक्सर पक्षपातपूर्ण साइलो द्वारा विशेषता है, एक AI जो आसानी से मौजूदा विश्वासों की पुष्टि करता है, साझा वास्तविकता के विखंडन को तेज कर सकता है। अपने राजनीतिक झुकाव के लिए सत्यापन की तलाश करने वाले उपयोगकर्ता Grok को एक मिलनसार, यदि अविश्वसनीय, सहयोगी पा सकते हैं, जो उन्हें विरोधी दृष्टिकोणों या महत्वपूर्ण विश्लेषण से और अलग कर देता है। जिस आसानी से एक उपयोगकर्ता एक AI प्रतिक्रिया उत्पन्न कर सकता है जो प्रतीत होता है कि उनके दृष्टिकोण का समर्थन करता है, ऑनलाइन तर्कों के लिए शक्तिशाली गोला-बारूद प्रदान करता है, प्रतिक्रिया की तथ्यात्मक ग्राउंडिंग या प्रारंभिक प्रॉम्प्ट की पक्षपाती प्रकृति की परवाह किए बिना। यह केवल निष्क्रिय प्रतिबिंब नहीं है; यह संभावित रूप से विषम दृष्टिकोणों का सक्रिय सुदृढीकरण है, सार्वजनिक खपत के लिए एल्गोरिथम रूप से प्रवर्धित।

Grok को क्या अलग करता है? व्यक्तित्व, डेटा स्रोत और संभावित खतरा

जबकि सभी LLMs सटीकता और पूर्वाग्रह के मुद्दों से कुछ हद तक जूझते हैं, Grok में कई विशेषताएं हैं जो इसे OpenAI के ChatGPT या Meta के AI सहायक जैसे समकालीनों से अलग करती हैं, संभावित रूप से जोखिमों को बढ़ाती हैं। X का अपना सहायता केंद्र Grok को न केवल एक सहायक के रूप में वर्णित करता है, बल्कि एक ऐसे व्यक्ति के रूप में भी वर्णित करता है जिसके पास ‘हास्य का मोड़ और विद्रोह का पानी’ है, इसे एक ‘मनोरंजक साथी’ के रूप में स्थापित करता है। व्यक्तित्व की यह जानबूझकर खेती, जबकि शायद उपयोगकर्ता जुड़ाव बढ़ाने का इरादा है, एक उपकरण और एक संवेदनशील-प्रतीत होने वाली इकाई के बीच की रेखाओं को धुंधला कर सकती है, संभावित रूप से उपयोगकर्ताओं को इसके आउटपुट पर भरोसा करने के लिए अधिक इच्छुक बना सकती है, भले ही वे त्रुटिपूर्ण हों। प्लेटफ़ॉर्म स्पष्ट रूप से चेतावनी देता है कि Grok ‘आत्मविश्वास से तथ्यात्मक रूप से गलत जानकारी प्रदान कर सकता है, गलत सारांश प्रस्तुत कर सकता है, या कुछ संदर्भ चूक सकता है,’ उपयोगकर्ताओं से स्वतंत्र रूप से जानकारी सत्यापित करने का आग्रह करता है। फिर भी, यह अस्वीकरण अक्सर आकर्षक, कभी-कभी उत्तेजक, संवादी शैली के बीच खो जाता है।

एक प्रमुख विभेदक Grok की विवादास्पद या संवेदनशील विषयों के साथ जुड़ने की इच्छा में निहित है जहां अन्य LLMs सुरक्षा प्रोटोकॉल या ज्ञान की कमी का हवाला देते हुए आपत्ति कर सकते हैं। जब Meta AI से इसके मतभेदों के बारे में सीधे पूछा गया, तो Grok ने कथित तौर पर कहा, ‘जबकि Meta AI हानिकारक, पक्षपाती, या विवादास्पद आउटपुट को रोकने के लिए अधिक स्पष्ट सुरक्षा और नैतिक दिशानिर्देशों के साथ बनाया गया है, Grok सीधे जुड़ने की अधिक संभावना है, यहां तक कि विभाजनकारी मुद्दों पर भी।’ यह संभावित रूप से ढीले गार्डरेल का सुझाव देता है। Alex Mahadevan इस इनकार की कमी को ‘परेशान करने वाला’ पाते हैं, यह तर्क देते हुए कि यदि Grok अक्सर यह नहीं बता रहा है कि यह कुछ सवालों का जवाब नहीं दे सकता है (ज्ञान की कमी, गलत सूचना की संभावना, अभद्र भाषा, आदि के कारण), तो इसका तात्पर्य है ‘यह बहुत सारे सवालों का जवाब दे रहा है जिनका जवाब देने के लिए यह पर्याप्त जानकार नहीं है।’ कम गार्डरेल का मतलब समस्याग्रस्त सामग्री उत्पन्न करने की अधिक संभावना है, राजनीतिक गलत सूचना से लेकर अभद्र भाषा तक, खासकर जब प्रमुख या दुर्भावनापूर्ण तरीकों से प्रेरित किया जाता है।

शायद सबसे महत्वपूर्ण अंतर Grok का अपनी प्रतिक्रियाओं के निर्माण के लिए X पोस्ट से वास्तविक समय के डेटा पर निर्भरता है। जबकि यह इसे ब्रेकिंग न्यूज और वर्तमान वार्तालापों पर टिप्पणी करने की अनुमति देता है, इसका मतलब यह भी है कि इसका ज्ञान आधार लगातार अक्सर अनफ़िल्टर्ड, असत्यापित और भड़काऊ सामग्री से भरा होता है जो प्लेटफ़ॉर्म पर प्रसारित होता है। Grok का अपना दस्तावेज़ीकरण इसे स्वीकार करता है, यह देखते हुए कि X डेटा का उपयोग करने से इसके आउटपुट ‘कम पॉलिश और पारंपरिक गार्डरेल द्वारा कम बाधित’ हो सकते हैं। Mahadevan इसे और अधिक स्पष्ट रूप से कहते हैं: ‘X पर पोस्ट जो सबसे अधिक वायरल होते हैं वे आमतौर पर भड़काऊ होते हैं। बहुत सारी गलत सूचनाएँ और बहुत सारी अभद्र भाषाएँ हैं - यह एक ऐसा उपकरण है जिसे आप कल्पना कर सकने वाले कुछ सबसे खराब प्रकार की सामग्री पर भी प्रशिक्षित किया गया है।’ ऐसे अस्थिर डेटासेट पर AI को प्रशिक्षित करना स्वाभाविक रूप से उस डेटा पूल के भीतर प्रचलित पूर्वाग्रहों, अशुद्धियों और विषाक्तताओं को शामिल करने का जोखिम उठाता है।

इसके अलावा, ChatGPT या MetaAI के साथ उपयोगकर्ताओं के आमतौर पर निजी, एक-एक इंटरैक्शन के विपरीत, X पर टैगिंग के माध्यम से शुरू किए गए Grok इंटरैक्शन डिफ़ॉल्ट रूप से सार्वजनिक होते हैं। प्रश्न और Grok का उत्तर सार्वजनिक फ़ीड का हिस्सा बन जाते हैं, जो किसी के लिए भी दृश्यमान, साझा करने योग्य और उद्धृत करने योग्य (हालांकि अनुचित रूप से) होते हैं। यह सार्वजनिक प्रकृति Grok को एक व्यक्तिगत सहायक से सूचना के संभावित प्रसारक में बदल देती है, सही या अन्यथा, किसी एकल उत्पन्न प्रतिक्रिया की पहुंच और प्रभाव को बढ़ाती है। एक विद्रोही व्यक्तित्व, कम स्पष्ट गार्डरेल, संभावित रूप से विषाक्त वास्तविक समय डेटा पर प्रशिक्षण, और सार्वजनिक-सामना करने वाले आउटपुट का संयोजन एक अद्वितीय और संभावित रूप से खतरनाक कॉकटेल बनाता है।

विश्वास की कमी: जब आत्मविश्वास क्षमता से अधिक हो जाता है

पूरी चर्चा को रेखांकित करने वाली एक मौलिक चुनौती उपयोगकर्ताओं की LLMs में अनुचित विश्वास रखने की बढ़ती प्रवृत्ति है, उन्हें केवल उत्पादकता उपकरण के रूप में नहीं बल्कि सूचना के आधिकारिक स्रोतों के रूप में मानना। विशेषज्ञ इस प्रवृत्ति के बारे में गहरी चिंता व्यक्त करते हैं। Amitabh Kumar, Contrails.ai के सह-संस्थापक और AI विश्वास और सुरक्षा के विशेषज्ञ, एक कड़ी चेतावनी जारी करते हैं: ‘बड़े भाषा मॉडल को स्रोत के रूप में नहीं लिया जा सकता है या उनका उपयोग समाचार के लिए नहीं किया जा सकता है - यह विनाशकारी होगा।’ वह इस बात पर जोर देते हैं कि ये सिस्टम कैसे काम करते हैं, इसकी महत्वपूर्ण गलतफहमी है: ‘यह सिर्फ एक बहुत शक्तिशाली भाषा उपकरण है जो प्राकृतिक भाषा में बात कर रहा है, लेकिन तर्क, तर्कसंगतता या सच्चाई इसके पीछे नहीं है। LLM इस तरह काम नहीं करता है।’

समस्या इन मॉडलों की परिष्कार से और बढ़ जाती है। वे धाराप्रवाह, सुसंगत और अक्सर अत्यधिक आत्मविश्वास से भरे पाठ उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। Grok, व्यक्तित्व और संवादी स्वभाव की अपनी अतिरिक्त परत के साथ, विशेष रूप से मानव जैसा लग सकता है। हालाँकि, यह कथित आत्मविश्वास, व्यक्त की जा रही जानकारी की वास्तविक सटीकता से बहुत कम संबंध रखता है। जैसा कि Mahadevan नोट करते हैं, Grok ‘कभी-कभी सटीक, दूसरी बार गलत हो सकता है, लेकिन परवाह किए बिना बहुत आत्मविश्वासी।’ यह एक खतरनाक बेमेल बनाता है: AI निश्चितता का एक प्रभामंडल पेश करता है जो तथ्यात्मक सत्यापन या सूक्ष्म समझ के लिए इसकी वास्तविक क्षमताओं से कहीं अधिक है।

औसत उपयोगकर्ता के लिए, तथ्यात्मक रूप से ध्वनि AI प्रतिक्रिया और प्रशंसनीय लगने वाली मनगढ़ंत कहानी (‘मतिभ्रम,’ AI की भाषा में) के बीच अंतर करना बेहद मुश्किल हो सकता है। AI आमतौर पर अपनी अनिश्चितता का संकेत नहीं देता है या अपने स्रोतों का सख्ती से हवाला नहीं देता है (हालांकि कुछ इस संबंध में सुधार कर रहे हैं)। यह बस जानकारी प्रस्तुत करता है। जब वह जानकारी उपयोगकर्ता के पूर्वाग्रह के साथ संरेखित होती है, या शैलीगत अलंकरणों के साथ प्रस्तुत की जाती है जो मानव वार्तालाप की नकल करते हैं, तो इसे अंकित मूल्य पर स्वीकार करने का प्रलोभन मजबूत होता है।

शोध इस धारणा का समर्थन करता है कि LLMs तथ्यात्मक सटीकता के साथ संघर्ष करते हैं, खासकर वर्तमान घटनाओं के संबंध में। समाचार विषयों के बारे में चार प्रमुख LLMs (Grok और MetaAI के समान) से प्रतिक्रियाओं की जांच करने वाले एक BBC अध्ययन में सभी AI उत्तरों के 51% में महत्वपूर्ण मुद्दे पाए गए। चिंताजनक रूप से, BBC सामग्री का हवाला देने वाले 19% उत्तरों ने वास्तव में तथ्यात्मक त्रुटियां पेश कीं - तथ्यों, संख्याओं या तिथियों को गलत बताते हुए। यह इन उपकरणों को प्राथमिक समाचार स्रोतों के रूप में उपयोग करने की अविश्वसनीयता को रेखांकित करता है। फिर भी, Grok का सीधे X फ़ीड में एकीकरण, जहाँ समाचार अक्सर टूटते हैं और बहसें उग्र होती हैं, सक्रिय रूप से उपयोगकर्ताओं को ऐसा करने के लिए प्रोत्साहित करता है। प्लेटफ़ॉर्म ‘दुनिया में क्या हो रहा है’ के बारे में चैटबॉट से पूछताछ करने के लिए प्रोत्साहित करता है, इस अंतर्निहित जोखिम के बावजूद कि प्रदान किया गया उत्तर आत्मविश्वास से गलत, सूक्ष्म रूप से पक्षपाती, या खतरनाक रूप से भ्रामक हो सकता है। यह एक निर्भरता को बढ़ावा देता है जो प्रौद्योगिकी की भरोसेमंदता की वर्तमान स्थिति से आगे निकल जाती है।

अनियमित सीमा: AI वाइल्ड वेस्ट में मानकों की तलाश

Grok जैसे जनरेटिव AI उपकरणों का तेजी से प्रसार और सार्वजनिक जीवन में एकीकरण एक नियामक शून्य के भीतर हो रहा है। Amitabh Kumar इस महत्वपूर्ण अंतर को उजागर करते हुए कहते हैं, ‘यह मानकों के बिना एक उद्योग है। और मेरा मतलब इंटरनेट से है, LLM के पास निश्चित रूप से कोई मानक नहीं है।’ जबकि स्थापित व्यवसाय अक्सर स्पष्ट नियमों और लाल रेखाओं द्वारा परिभाषित ढांचे के भीतर काम करते हैं, बड़े भाषा मॉडल के बढ़ते क्षेत्र में सुरक्षा, पारदर्शिता और जवाबदेही के लिए सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत बेंचमार्क का अभाव है।

स्पष्ट मानकों की यह अनुपस्थिति महत्वपूर्ण चुनौतियां खड़ी करती है। पर्याप्त गार्डरेल क्या हैं? प्रशिक्षण डेटा और संभावित पूर्वाग्रहों के संबंध में कितनी पारदर्शिता की आवश्यकता होनी चाहिए? उपयोगकर्ताओं के लिए गलत AI-जनित जानकारी को फ़्लैग करने या सही करने के लिए कौन से तंत्र होने चाहिए, खासकर जब इसे सार्वजनिक रूप से प्रसारित किया जाता है? जब कोई AI हानिकारक गलत सूचना या अभद्र भाषा उत्पन्न करता है तो अंतिम जिम्मेदारी कौन वहन करता है - AI डेवलपर (जैसे xAI), इसे होस्ट करने वाला प्लेटफ़ॉर्म (जैसे X), या इसे प्रेरित करने वाला उपयोगकर्ता?

Kumar ‘विभिन्न मानकों को इस तरह से बनाने की आवश्यकता पर जोर देते हैं जहां एक स्टार्टअप से लेकर X जैसी बहुत बड़ी कंपनी तक हर कोई अनुसरण कर सके,’ इन लाल रेखाओं को परिभाषित करने में स्पष्टता और पारदर्शिता के महत्व पर जोर देते हुए। ऐसे मानकों के बिना, विकास सुरक्षा और सटीकता के महत्वपूर्ण विचारों पर जुड़ाव, नवीनता या गति को प्राथमिकता दे सकता है। Grok का ‘विद्रोही’ व्यक्तित्व और विभाजनकारी मुद्दों से निपटने की इसकी घोषित इच्छा, जबकि संभावित रूप से कुछ उपयोगकर्ताओं के लिए आकर्षक है, प्रतिस्पर्धियों द्वारा कार्यान्वित सुरक्षा बाधाओं की कम प्राथमिकता को भी दर्शा सकती है।

चुनौती X जैसे प्लेटफार्मों की वैश्विक प्रकृति और AI मॉडल के सीमा पार संचालन से जटिल है। सुसंगत मानकों को विकसित करने और लागू करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय सहयोग और प्रौद्योगिकी की क्षमताओं और सीमाओं की सूक्ष्म समझ की आवश्यकता होती है। इसमें AI के संभावित लाभों - सूचना तक पहुंच, रचनात्मक सहायता, बातचीत के नए रूप - को गलत सूचना, पूर्वाग्रह प्रवर्धन, और ज्ञान के साझा स्रोतों में विश्वास के क्षरण के प्रदर्शन योग्य जोखिमों के खिलाफ संतुलित करना शामिल है। जब तक सड़क के स्पष्ट नियम स्थापित और लागू नहीं किए जाते हैं, तब तक उपयोगकर्ताओं को इस शक्तिशाली नई तकनीक को काफी हद तक असुरक्षित रूप से नेविगेट करने के लिए छोड़ दिया जाता है, जो अस्पष्ट अस्वीकरणों और परिष्कृत डिजिटल नकल से सच्चाई को समझने की उनकी अक्सर अपर्याप्त क्षमता पर निर्भर होते हैं।

प्रवर्धन इंजन: सार्वजनिक प्रश्न, सार्वजनिक समस्याएं

X पर Grok इंटरैक्शन की सार्वजनिक प्रकृति विशिष्ट निजी चैटबॉट अनुभव से एक महत्वपूर्ण प्रस्थान का प्रतिनिधित्व करती है और संभावित नुकसानों के लिए एक शक्तिशाली प्रवर्धक के रूप में कार्य करती है। जब कोई उपयोगकर्ता ChatGPT या MetaAI से परामर्श करता है, तो बातचीत आमतौर पर उनके व्यक्तिगत सत्र तक ही सीमित रहती है। लेकिन जब कोई X पर किसी पोस्ट में @grok को टैग करता है, तो पूरा आदान-प्रदान - प्रॉम्प्ट और AI की प्रतिक्रिया - प्लेटफ़ॉर्म की सार्वजनिक टाइमलाइन पर दृश्यमान सामग्री बन जाती है।

यह प्रतीत होता है कि छोटा अंतर सूचना और गलत सूचना के प्रसार के लिए गहरा प्रभाव डालता है। यह AI को एक व्यक्तिगत उपकरण से एक सार्वजनिक प्रदर्शन में बदल देता है। दुरुपयोग की संभावना पर विचार करें:

• सहमति का निर्माण: उपयोगकर्ता जानबूझकर पक्षपाती या प्रमुख प्रॉम्प्ट तैयार कर सकते हैं जो Grok से एक विशिष्ट प्रकार की प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। एक बार उत्पन्न होने के बाद, इस AI-स्टैम्प्ड उत्तर को स्क्रीनशॉट किया जा सकता है, साझा किया जा सकता है, और एक विशेष कथा या राजनीतिक दृष्टिकोण का समर्थन करने वाले प्रतीत होने वाले उद्देश्य ‘सबूत’ के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है।
• स्केलेबल गलत सूचना: Grok से एक एकल गलत या पक्षपाती प्रतिक्रिया, यदि यह किसी विशेष समूह के साथ प्रतिध्वनित होती है या वायरल हो जाती है, तो केवल व्यक्तिगत उपयोगकर्ता पोस्ट के माध्यम से फैलाई गई गलत सूचना की तुलना में लाखों उपयोगकर्ताओं तक बहुत तेजी से और व्यापक रूप से पहुंच सकती है। AI अधिकार का भ्रामक माहौल देता है।
• विभाजन को सुदृढ़ करना: विवादास्पद विषयों के आसपास सार्वजनिक प्रश्नोत्तर सत्र आसानी से डिजिटल युद्ध के मैदानों में बदल सकते हैं, जिसमें विभिन्न उपयोगकर्ता Grok को परस्पर विरोधी ‘सत्य’ उत्पन्न करने के लिए प्रेरित करते हैं, मौजूदा सामाजिक विभाजनों को और मजबूत करते हैं।
• AI को देववाणी के रूप में सामान्य बनाना: जटिल मुद्दों पर सार्वजनिक रूप से Grok से उत्तर मांगने वाले लोगों की निरंतर दृश्यता ज्ञान और व्याख्या के लिए AI पर निर्भर रहने के विचार को सामान्य बनाती है, यहां तक कि उन क्षेत्रों में भी जहां इसकी विश्वसनीयता अत्यधिक संदिग्ध है।

तथ्य यह है कि Grok अक्सर समान प्रश्नों के अलग-अलग उत्तर प्रदान करता है, जो वाक्यांश और संदर्भ पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जटिलता और हेरफेर की क्षमता की एक और परत जोड़ता है। एक उपयोगकर्ता अपेक्षाकृत सौम्य प्रतिक्रिया प्राप्त और साझा कर सकता है, जबकि दूसरा, अधिक आवेशित प्रॉम्प्ट का उपयोग करके, अत्यधिक भड़काऊ प्रतिक्रिया उत्पन्न और प्रसारित करता है। दोनों ‘Grok’ लेबल धारण करते हैं, भ्रम पैदा करते हैं और दर्शकों के लिए किसी भी दावे की वैधता का आकलन करना मुश्किल बनाते हैं। यह सार्वजनिक प्रदर्शन पहलू अनिवार्य रूप से AI की विसंगतियों और पूर्वाग्रहों को हथियार बनाता है, जिससे उन्हें X के सूचना पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर रणनीतिक रूप से तैनात किया जा सकता है। गलत सूचना की संभावना न केवल बढ़ती है; यह नाटकीय रूप से मापता है, जो तेजी से साझा करने और प्रवर्धन के लिए मंच के अंतर्निहित तंत्र द्वारा ईंधन है।