Twitch ने हर स्ट्रीमर के लिए AI प्रशिक्षण चालू किया, फिर बताया कि यह ऑप्ट-इन क्यों नहीं था

12 अगस्त को Twitch ने "जनरेटिव AI प्रशिक्षण" नाम की एक नई अकाउंट सेटिंग दिखाई। स्ट्रीमर्स ने पाया कि यह पहले से चालू थी।

यह सेटिंग तय करती है कि Amazon आपके चैनल का उपयोग अपने जनरेटिव AI मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए कर सकता है या नहीं। इसमें केवल लाइव स्ट्रीम शामिल नहीं है। Twitch के अपने विवरण के अनुसार इसमें स्ट्रीम, ऑन-डिमांड रिकॉर्डिंग, क्लिप, चैट संदेश और आपके चैनल पर पोस्ट की गई तस्वीरें व टेक्स्ट—सब कुछ—शामिल है, जो टेक्स्ट, ऑडियो, तस्वीरें और वीडियो जनरेट या संश्लेषित करने वाले मॉडलों में जाता है। अगर आप इससे बाहर रहना चाहते हैं, तो यह विकल्प सुरक्षा और गोपनीयता के अंतर्गत चैनल सेटिंग्स में है, न कि उस क्रिएटर डैशबोर्ड में जहाँ आप इसे खोजने की उम्मीद करेंगे।

इसे महज़ नीति की एक छोटी टिप्पणी के बजाय खबर बनाने वाली चीज़ इसका स्पष्टीकरण था।

अनकही बात

उस सप्ताह Twitch ने एक Patch Notes लाइवस्ट्रीम आयोजित की, जिसमें मुख्य उत्पाद अधिकारी Mike Minton और समुदाय प्रमुख Mary Kish ने लगभग 3,000 क्रिएटर्स के दर्शक समूह के सवाल लिए। चैट एक स्पष्ट सवाल से भर गई: यह ऑप्ट-इन के बजाय ऑप्ट-आउट क्यों है?

Minton ने सीधा जवाब दिया। उन्होंने कहा, "अगर यह ऑप्ट-इन होता, तो कोई भी इसे नहीं चुनता," और जोड़ा कि ईमानदारी से यही जवाब है।

लगभग तय है कि वह सही हैं, और यही समस्या है। किसी प्लेटफ़ॉर्म के लिए डिफ़ॉल्ट इतना मूल्यवान इसलिए होता है क्योंकि वह उन लोगों से सहमति ले लेता है जो पूछे जाने पर मना कर देते। ऑप्ट-इन से कितनी रुकावट बढ़ती है, इसे लेकर हर तर्क असल में इस बारे में है कि आपके हिसाब से कितने लोग 'नहीं' कहेंगे।

जब पूछा गया कि क्या इस सेटिंग के आने से पहले ही Amazon ने क्रिएटर्स की सामग्री पर प्रशिक्षण किया था, तो Minton ने कहा कि उन्हें नहीं पता, क्योंकि उन्हें नहीं मालूम कि Amazon ने क्या किया था। उन्होंने अलग से यह स्वीकार किया है कि Twitch की सामग्री पर प्रशिक्षण कम-से-कम 2024 से प्रोटोटाइप स्तर पर चल रहा है। नया टॉगल आगे की सामग्री पर लागू होता है, इसलिए अगर उस सवाल का जवाब हाँ है, तो यह स्विच उसके बारे में कुछ नहीं करता।

निश्चिंत होने से पहले अपवाद पढ़ें

इसे बंद करने का असर जितना सुनाई देता है, उससे अधिक सीमित है। Twitch का कहना है कि कैप्शन और AutoMod आपके चैनल पर फिर भी चलते रहेंगे, क्योंकि सुरक्षा उपकरण सभी की रक्षा करते हैं और उन्हें हर उपयोगकर्ता के लिए अलग-अलग बंद नहीं किया जा सकता। Twitch का कहना है कि ये मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा सुरक्षित नहीं रखते, जो एक महत्वपूर्ण अंतर है—लेकिन ऐसा दावा भी है जिस पर आपको भरोसा ही करना होगा।

अधिकांश लोगों की नज़र चैट से जुड़ी बात पर नहीं गई। आपकी सेटिंग आपके चैनल को नियंत्रित करती है। जब आप किसी और की चैट में लिखते हैं, तो उस चैनल के मालिक की प्राथमिकता तय करती है कि आपके संदेश इस्तेमाल होंगे या नहीं। आप खुद को पूरी तरह ऑप्ट-आउट कर सकते हैं और फिर भी अपनी देखी हुई हर स्ट्रीम के प्रशिक्षण डेटा में शामिल हो सकते हैं।

यह हमारे लिए क्यों मायने रखता है

इसे स्ट्रीमिंग से जुड़ा विवाद मानकर छोड़ देना आसान होता, लेकिन यह वही सवाल है जिसे हम पूरे साल तीन अन्य दिशाओं से देख रहे हैं। जुलाई में हमने Godot द्वारा AI-जनरेटेड योगदानों पर पूरी तरह प्रतिबंध लगाने और Steam की उस गणना पर खबर दी थी, जिसमें अब हर तीन नए गेम में से एक AI के इस्तेमाल की जानकारी दे रहा है। Twitch इसका तीसरा पहलू है: AI क्या बनाता है या आपको क्या घोषित करना पड़ता है, यह नहीं, बल्कि उस चीज़ को बनाने के लिए शुरुआत में आपसे क्या लिया जाता है।

पिछले कुछ वर्षों में स्क्रैपिंग को लेकर हुए विवाद खुले वेब से संबंधित थे, जहाँ किसी के पास अनुबंध नहीं था और हर किसी के पास किसी वकील की राय थी। यह अलग है। ये ऐसे क्रिएटर्स हैं जिनका एक प्लेटफ़ॉर्म के साथ औपचारिक संबंध है, जिसकी शर्तें वही प्लेटफ़ॉर्म लिखता है, और वे शर्तें उनके नीचे ही एक ऐसे टॉगल के साथ बदल गईं जिसके बारे में उन्हें अलग से बताना पड़ा। Roblox, Discord, itch.io, YouTube और लोगों की बनाई सामग्री होस्ट करने वाले हर UGC प्लेटफ़ॉर्म के पास अब इसका एक व्यावहारिक उदाहरण है कि इसे कैसे किया जा सकता है और लोगों की इस पर कैसी प्रतिक्रिया होती है।

किसी क्रिएशन प्लेटफ़ॉर्म पर कुछ भी बनाने वाले व्यक्ति के लिए व्यावहारिक सलाह उबाऊ है, लेकिन दोहराने लायक है। आपकी कृति रखने वाली हर सेवा की डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स जाँचें, उत्पाद अपडेट के बाद उन्हें दोबारा जाँचें, और "हमने एक सेटिंग जोड़ी है" को इस संकेत की तरह लें कि अब आपको पढ़ना चाहिए कि वह सेटिंग वास्तव में किन चीज़ों को बाहर रखती है। घोषणा और अपवादों के बीच के अंतर में ही महत्वपूर्ण शर्तें छिपी होती हैं।

हम एक ऐसा प्लेटफ़ॉर्म बनाते हैं जहाँ लोग चीज़ें बनाते हैं, इसलिए हम अपने ऊपर जिस मानक को लागू देखना चाहेंगे, उसे स्पष्ट रूप से कहना उचित है। कोई डिफ़ॉल्ट अगर केवल इसलिए काम करता है क्योंकि लोग उसे देखते नहीं हैं, तो वह सहमति नहीं, संग्रह है। अगर कोई विकल्प उसे चुनने वाले व्यक्ति के लिए वास्तव में अच्छा है, तो उससे पूछने में आपका कुछ नहीं जाता।

संदर्भ

• TechCrunch: Amazon डिफ़ॉल्ट रूप से Twitch स्ट्रीमर्स की सामग्री पर प्रशिक्षण करेगा, जब तक कि वे ऑप्ट-आउट न करें
• VGC: "अगर यह ऑप्ट-इन होता, तो कोई भी इसे नहीं चुनता"
• Engadget: Twitch स्ट्रीमर्स अब Amazon को अपनी सामग्री पर उसके जनरेटिव AI मॉडल प्रशिक्षित करने से मना कर सकते हैं
• Gizmodo: उपयोगकर्ताओं की नाराज़गी के बीच Twitch ने AI प्रशिक्षण से ऑप्ट-आउट करने वाली सेटिंग जोड़ी