पुराणों में एक कहानी मिलती है. एक पुराने समय के राजा को कविता सुनने का बहुत शौक था, लेकिन एक शर्त के साथ. वह हर सुबह दरबार के कवि को कुछ शब्द देते थे और कवि उन्हीं शब्दों का इस्तेमाल करके कविता रच देता था. इसके बदले उसे सोने के सिक्के मिलते थे, लेकिन राजा के कुछ दरबारी, जो कवि को मिल रहे सम्मान से ईर्ष्या करते थे, उसका तरीका जानने के लिए उसके पीछे-पीछे गए. उन्हें यह देखकर काफी हैरानी हुई कि कवि एक भिक्षुक की तरह घर-घर जाकर भिक्षा मांग रहा था. जब उससे पूछा गया कि उसकी कमाई का क्या हुआ, तो उसने कहा कि कविता का असली श्रेय उस व्यक्ति को मिलना चाहिए जो शब्द देता है, इसलिए कमाई भी उसी “प्रॉम्प्टर” की है.
ठीक वैसे ही जैसे AI को प्रॉम्प्ट देने वाला व्यक्ति.
यह एक दिलचस्प दुविधा थी जो एक लीगल चर्चा के दौरान मेरे ध्यान में आई. एक क्लाइंट ने मुझसे म्यूज़िक लाइसेंस, कॉपीराइट की ओनरशिप और कॉपीराइट उल्लंघन से जुड़ा एक ब्रीफ लेने के लिए संपर्क किया. AI पर गरमागरम चर्चा के दौरान, मेरे सामने एक काल्पनिक सिनेरियो पेश किया गया. एक म्यूज़िशियन कुछ प्रॉम्प्ट देकर ChatGPT का इस्तेमाल करके एक गाना बनाता है. फिर वह उसे म्यूज़िक में सेट करता है और ‘ओरिजिनल’ गाना रिलीज़ करता है, जो आगे चलकर सुपरहिट हो जाता है. वह गाना म्यूज़िशियन को सुपरस्टारडम के रास्ते पर ले जाता है और वह लाइव परफॉर्मेंस, स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म पर बिक्री, कोलेबोरेशन और दूसरी चीज़ों से अच्छी-खासी इनकम कमाती है.
जो सवाल सामने आया वह यह था: क्या AI या OpenAI का इस तरह से हुई कमाई, आय या इनकम में कोई हिस्सा होता है? AI इस म्यूज़िक के परफॉर्मेंस से होने वाले प्रॉफिट का कितना हिस्सा क्लेम कर सकता है? यह सवाल उन किताबों से मिलने वाली रॉयल्टी तक भी बढ़ाया जा सकता है जिनमें प्रेरणा, आइडिया पर ब्रेनस्टॉर्मिंग और कहानी की रूपरेखा बनाने के लिए AI का इस्तेमाल किया गया है.
यह लेखकत्व, स्वामित्व और नैतिकता के इर्द-गिर्द एक बड़ी बहस को जन्म देता है, और हाल ही में इंडिया इंटरनेशनल सेंटर, नई दिल्ली में संपन्न हुए राष्ट्रीय सम्मेलन, ‘ऑथरलेस होराइजन्स: AI, ऑथरशिप, और उभरता हुआ क्रिएटिव इकोसिस्टम’ में चर्चा किए गए मुद्दों में से एक था.
AI से बने कंटेंट की एथिक्स और ओनरशिप
‘ऑथरशिप, ओनरशिप और एथिक्स: AI के ज़माने में लीगल चैलेंज’ टाइटल वाले एक कॉन्क्लेव सेशन में, जाने-माने लेखक, स्कॉलर और एकेडेमिक्स एक साथ आए और AI और उसके टूल्स पर डिपेंडेंस बढ़ने से पैदा होने वाली कई एथिकल और मोरल मुश्किलों पर बात की.
मैंने AI के बारे में बहुत कुछ पढ़ा, और पाया कि सेशन ने कई ज़रूरी और सोचने पर मजबूर करने वाले सवाल उठाए और दिलचस्प चर्चाएं हुईं.
एकेडेमिक्स इस बात पर बहस करते हैं कि क्या AI से बने काम को एनालाइज़ करने और उसे इस तरह मार्क करने के कोई पक्के तरीके हैं. कुछ कॉलेज प्रोफेसरों का कहना है कि स्टूडेंट्स के काम, जैसे रिसर्च पेपर और डिसर्टेशन, को टर्निटिन जैसे AI-डिटेक्शन सॉफ्टवेयर से गुज़ारा जाना चाहिए. अगर AI का इस्तेमाल पकड़ा जाता है, तो स्टूडेंट को इसके नतीजे भुगतने पड़ते हैं, जिसमें सस्पेंशन, एकेडमिक प्रोबेशन, F ग्रेड और सबसे गंभीर मामलों में, नौकरी से निकालना शामिल है, लेकिन यह इन्हीं तक सीमित नहीं है.
लेकिन स्टूडेंट्स मज़बूत और इनोवेटिव होते हैं और टेक्नोलॉजी अक्सर युवा दिमाग की काबिलियत के साथ तालमेल नहीं बिठा पाती.
कई वेस्टर्न यूनिवर्सिटीज़ ने यह पॉलिसी अपनाई है, “अगर आप उन्हें हरा नहीं सकते, तो उनके साथ जुड़ जाइए”, यह समझते हुए कि AI सुनामी के हमले से लड़ना बेकार है. बल्कि, वे अब स्टूडेंट्स को उनके असाइनमेंट और एकेडमिक काम पूरा करने के लिए एंथ्रोपिक के क्लाउड, ओपनAI के चैटGPT, या पर्प्लेक्सिटी AI जैसे बड़े लैंग्वेज मॉडल्स का इस्तेमाल करने पर सज़ा नहीं दे रहे हैं. सच तो यह है कि यह पक्का पता लगाने का कोई पक्का तरीका नहीं है कि एकेडमिक, लिटरेरी, या लिखा हुआ काम AI से बना है या नहीं.
लीगल चैलेंज के मामले में अलग-अलग नतीजे आए हैं.
फरवरी में, एडेलफी यूनिवर्सिटी के एक PhD स्टूडेंट ने असाइनमेंट में AI का इस्तेमाल करके प्लेजरिज्म के आरोप में यूनिवर्सिटी से निकाले जाने को सफलतापूर्वक चैलेंज किया. टर्निटिन ने स्टूडेंट के काम को AI से बना हुआ बताया था, जबकि दो दूसरे AI-डिटेक्शन टूल्स ने काम को इंसानों का लिखा हुआ बताया था.
पिछले साल, यूनिवर्सिटी ऑफ मिनेसोटा के एक स्टूडेंट ने भी उन प्रोफेसरों के खिलाफ केस किया था जिन्होंने उस पर एक लिखित परीक्षा में ChatGPT इस्तेमाल करने का आरोप लगाया था. स्टूडेंट ने कहा था कि निकालने का प्रोसेस “प्रोसिजरल कमियों, बदले हुए सबूतों पर भरोसा करने, और जवाब देने के लिए सही नोटिस और मौका न देने” से भरा था. हालांकि, इस मामले में, कोर्ट ने यूनिवर्सिटी के फैसले को सही ठहराया.
भारत में भी, यूनिवर्सिटी ग्रांट्स कमीशन ने डॉक्टोरल रिसर्च में प्लेजरिज्म और AI टूल्स के इस्तेमाल को लेकर नियम सख्त कर दिए हैं, जिसमें बिना ओरिजिनल काम के लिए पेनल्टी और सुपरवाइजर की ज़्यादा ज़िम्मेदारी तय की गई है, लेकिन यह कोई सीधा मामला नहीं है. पीएचडी थीसिस और रिसर्च पेपर अक्सर पब्लिक सर्वर पर डाल दिए जाते हैं ताकि दूसरे स्कॉलर उन्हें एक्सेस कर सकें. यही खुलापन उन्हें बिना साफ सहमति या क्रेडिट के AI द्वारा माइन किए जाने का खतरा भी बनाता है.
क्या AI से बने कंटेंट की सच में पहचान की जा सकती है?
लिंग्विस्ट अक्सर दावा करते हैं कि ChatGPT जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLM) की मदद से तैयार किए गए साहित्यिक काम की पहचान करना आसान है. इस साल मशहूर कॉमनवेल्थ शॉर्ट स्टोरी प्राइज़ को लेकर विवाद खड़ा हो गया, क्योंकि आरोप लगे कि पांच क्षेत्रीय विजेताओं में से तीन की कहानियां संभवतः LLM की मदद से तैयार की गई थीं.
जिस कहानी पर सबसे ज़्यादा बहस हुई, वह थी ‘द सर्पेंट इन द ग्रोव’, जो जमीर नज़ीर की कैरेबियन रीजनल विनर थी. AI-डिटेक्टिंग सॉफ्टवेयर पैंग्राम लैब्स ने कथित तौर पर कहानी को 100 परसेंट AI से बना बताया, हालांकि, लेखक ने AI इस्तेमाल करने से मना कर दिया. कई लेखकों और पाठकों ने “साफ निशान” और “सिंटैक्टिकल टिक्स” की ओर इशारा किया, जो AI के इस्तेमाल के पक्के सबूत माने जाते हैं.
लेकिन AI के इस्तेमाल के ये “साफ” निशान क्या हैं? मुझे “लीवरेज” शब्द बहुत पसंद है, जिसका इस्तेमाल मैं अपनी राइटिंग में अक्सर करती हूं और यह जानकर हैरान रह गई कि यह एक ऐसा शब्द है जो साफ तौर पर “AI से बना” लगता है. MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू के एक आर्टिकल में कहा गया है कि AI का बहुत ज़्यादा इस्तेमाल और बिना टाइपो वाला टेक्स्ट भी आम संकेत हैं कि कॉपी किसी इंसान ने नहीं लिखी है. लगता है मुझे अपने वर्ड प्रोसेसर के स्पेलचेक फीचर का इस्तेमाल बंद करना होगा ताकि यह पक्का हो सके कि मेरा काम AI-डिटेक्शन सॉफ्टवेयर से फ्लैग न हो.
इस बीच, विवादित कॉमनवेल्थ प्राइज़ स्टोरी के पब्लिशर का कहना है कि “शायद हमें कभी पता नहीं चलेगा” कि उस काम के “असली लेखक” कौन हैं.
ऐसे समय में जहां किसी पब्लिक, या कम पब्लिक, पर्सनैलिटी के हर काम पर ऑनलाइन कम्युनिटी की कड़ी जांच होती है, किसी भी लेखक के लिए यह एक बेहद कठिन संतुलन बनाने जैसा है. पब्लिशर हैचेट ने हाल ही में एक हॉरर नॉवेल पर AI के बहुत ज़्यादा इस्तेमाल के आरोपों के बाद उसे हटा दिया. UK में लगभग 1,800 कॉपी बिक चुकी थीं और किताब US में रिलीज़ होने वाली थी, तभी पाठकों ने उस किताब को “ChatGPT से तैयार किया गया घटिया लेखन” बताकर सवाल उठाए.
यह याद रखना ज़रूरी है कि भारत में, पाणिनी की अष्टाध्यायी ने संस्कृत ग्रामर के साइंस को लगभग 4,000 सूत्रों में बहुत ही सटीक तरीके से बताया था, यह तब की बात है जब मॉडर्न मशीनें भाषा को प्रोसेस और बना नहीं पाई थीं. यह दुख की बात होगी अगर यह इंटेलेक्चुअल विरासत पूरी तरह से AI को सौंप दी जाए.
सिर्फ भारत में ही नहीं बल्कि पूरी दुनिया में, AI पर पूरी तरह से डिपेंड रहना एक फिसलन भरी ढलान बन सकता है. इसलिए, इंडिजिनाइजेशन, एम्प्लॉयमेंट, अपस्किलिंग और इस तरह के डिपेंडेंस से आम लोगों पर पड़ने वाले डंबिंग-डाउन असर पर पूरा ध्यान देना होगा.
AI से बना क्रिएटिव लाइसेंस
हममें से जो लोग अपने विचार टाइप करने के लिए Microsoft Word का इस्तेमाल करते हैं, वे अक्सर एक प्रॉम्प्ट देखकर कन्फ्यूज़ हो जाते हैं: “Copilot के साथ रीराइट करें?”
जिस किसी को कभी टेक्निकली चैलेंज नहीं हुआ, उसके लिए अब वर्ड प्रोसेसर की मुश्किलों को समझना मुश्किल हो गया है. किस स्टेज पर, राइटिंग सेशन के आखिर में डॉक्यूमेंट पर किया जाने वाला सिंपल स्पेलचेक और ग्रामर चेक, “Copilot के साथ रीराइट करें” प्रॉम्प्ट से बदल जाता है?
एक लीगल प्रोफेशनल के तौर पर, क्या सिंटैक्स और सेंटेंस स्ट्रक्चर को बेहतर बनाने के लिए MS Copilot से मदद लेना, MS Word के थिसॉरस फीचर, या स्पेलिंग और ग्रामर चेक फीचर के इस्तेमाल से एक बड़ा बदलाव है? यह किस पॉइंट पर कॉपीराइट या AI से बने क्रिएटिव लाइसेंस के कानूनी दलदल में फंस जाता है?
एक कानूनी दलदल
क्रिएटिव फील्ड में एआई के बढ़ते इस्तेमाल से कई कानूनी और नैतिक सवाल उठते हैं, जैसे कि AI से बने कंटेंट का मालिक कौन है, क्या कॉपीराइट वाले मटीरियल का इस्तेमाल बिना इजाज़त के AI सिस्टम को ट्रेन करने के लिए किया जा सकता है और क्या यूज़र्स को AI से उनकी इजाज़त के बिना खास क्रिएटर्स या ब्रांड्स के काम की नकल करने के लिए कहने की इजाज़त होनी चाहिए.
अमेरिका में एंडरसन बनाम स्टेबिलिटी AI वगैरह जैसे केस फाइल किए गए हैं, जहां AI प्लेटफॉर्म्स पर कलाकारों के कॉपीराइट वाले कामों का इस्तेमाल करके ओरिजिनल कामों से काफी अलग नया कंटेंट बनाने के लिए केस किया जा रहा है, लेकिन फिर भी उनके स्टाइल और रूप को कॉपी करने के लिए उन पर ट्रेनिंग दी जाती है. इससे ज़ाहिर है “अनऑथराइज़्ड डेरिवेटिव काम” होंगे.
आज, पब्लिक पर्सनैलिटीज़ के ओरिजिनल कंटेंट, जिसमें भाषण, आर्टिकल और पब्लिक डोमेन में मौजूद पब्लिश किए गए काम शामिल हैं, को AI द्वारा बहुत आसानी से कॉपी किया जा सकता है.
ऐसे भी मामले सामने आए हैं जहां एक्टर, पॉलिटिशियन और यहां तक कि आम लोगों की असली तस्वीरों की जगह AI से बनी तस्वीरों का इस्तेमाल किया गया है. ड्रेसिंग स्टाइल से लेकर मुस्कान तक, हर चीज़ की हूबहू नकल की जा सकती है. हालांकि, AI अक्सर आंखों में गलत हो जाता है, जो चेतना की खिड़की होती हैं. फिर भी, डीपफेक, भले ही मशीन से बनाए गए हों, असल ज़िंदगी को नुकसान पहुंचा सकते हैं. यही वजह है कि कई सेलिब्रिटी अपनी डिजिटल पहचान की सुरक्षा के लिए कोर्ट गए हैं.
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि जब AI का इस्तेमाल किसी व्यक्ति के नाम पर नकली इमेज या आवाज़ बनाने के लिए किया जाता है, तो यह कॉपीराइट की समस्या से कहीं ज़्यादा हो सकता है. जहां ऐसे कंटेंट का इस्तेमाल किसी दूसरे व्यक्ति की गलत पहचान लेकर दूसरों को धोखा देने के लिए किया जाता है, तो भारतीय कानून के तहत उस पर क्रिमिनल लायबिलिटी हो सकती है.
AI के ज़माने में इंडियन कॉपीराइट एक्ट 1957
इंडियन कॉपीराइट एक्ट 1957 आज के AI माहौल के साथ चल पाया है या नहीं, यह एक फॉलो-अप आर्टिकल और गहरी कानूनी स्टडी का टॉपिक है. हालांकि, यह खास तौर पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के दिमाग से पूरी तरह से बने कंटेंट के मालिकाना हक के बारे में नहीं बताता है.
भारत में कॉपीराइट प्रोटेक्शन आम तौर पर इंसान के हाथ से लिखने पर आधारित है और एक्ट लेखकों को ऐसे आम लोगों के तौर पर पहचानता है जो ओरिजिनल साहित्यिक, म्यूज़िकल या ड्रामा का काम करते हैं. नतीजतन, पूरी तरह से AI से बने कंटेंट को कॉपीराइट प्रोटेक्शन और मालिकाना हक को लेकर शक वाली उलझन का सामना करना पड़ता है. अगर कोई इंसान AI से बने मटीरियल को बनाने, चुनने, एडिट करने या अरेंज करने में काफी क्रिएटिव इनपुट देता है, तो कॉपीराइट इंसानों के बनाए एलिमेंट्स में भी बना रह सकता है — कॉपीराइट एक्ट का सेक्शन 2(d)(vi) कंप्यूटर से बने काम के लेखक को वह व्यक्ति मानता है जो उस काम को बनवाता है, हालांकि, इसमें AI को शामिल नहीं किया गया है.
AI के इंसानी समाज में फैलने और पैठ से उठने वाले ऐसे मुश्किल सवालों का सामना करने के लिए भारत में कानूनी ढांचे को बदलने की ज़रूरत है. ट्रेनिंग के लिए कॉपीराइट वाले कामों को दोबारा बनाना और स्टोर करना कॉपीराइट एक्ट के सेक्शन 51 के तहत जांच का विषय बन सकता है, जो कॉपीराइट उल्लंघन के लिए खास कामों को तय करता है. यह भी सवाल उठ सकते हैं कि क्या AI से बना कंटेंट एक बदलाव लाने वाला क्रिएशन है या मौजूदा कामों का गलत तरीके से दोबारा बनाना है. यह भारतीय कानून बनाने वालों के लिए एक ज़रूरी सवाल है.
मीनाक्षी लेखी बीजेपी लीडर, वकील और सोशल एक्टिविस्ट हैं. उनका एक्स हैंडल @M_Lekhi है. विचार व्यक्तिगत हैं.
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