Twitch डिफ़ॉल्ट रूप से आपकी स्ट्रीम से Amazon का AI ट्रेन करता है और ऑप्ट-आउट छिपा देता है

यह सेटिंग चुपचाप आई, एक सुरक्षा मेनू में छिपी हुई जिसे ज़्यादातर स्ट्रीमर कभी नहीं खोलते: एक अकेला टॉगल जो तय करता है कि वे जो कुछ भी प्रसारित करते हैं, वह Amazon की कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए ईंधन बने या नहीं। Twitch पर, वह टॉगल पहले से ही चालू है। अपने काम को प्रशिक्षण डेटा से बाहर रखने के लिए, आपको यह जानना होगा कि यह मौजूद है, इसे ढूंढना होगा, और खुद इसे बंद करना होगा।

यह वह हिस्सा है जिसे ऑप्ट-आउट गाइड आमतौर पर छोड़ देते हैं। ऑप्ट-आउट कहानी नहीं है। डिफ़ॉल्ट कहानी है, और वह भी वजह जो कंपनी इसके लिए देती है।

कंपनी के एक लाइवस्ट्रीम पर पूछे जाने पर कि यह सुविधा बंद के बजाय चालू क्यों भेजी गई, Twitch के मुख्य उत्पाद अधिकारी माइक मिंटन ने उपयोगकर्ता सशक्तिकरण की सामान्य भाषा का सहारा नहीं लिया। “अगर यह ऑप्ट-इन होता, तो कोई ऑप्ट-इन नहीं करता,” उन्होंने कहा। “ईमानदारी से यही जवाब है। तो यह डिफ़ॉल्ट रूप से चालू रहेगा।” यह एक दुर्लभ बात है: एक कार्यकारी जो ज़ोर से एक सहमति तंत्र का वर्णन कर रहा है, जो सहमति को दबाने के लिए बनाया गया है।

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यहाँ प्रशिक्षण डेटा के रूप में गिना जाने वाला लगभग सब कुछ है। Twitch के अपने खाते के अनुसार, एक चैनल की स्ट्रीम, पिछले प्रसारण, क्लिप, हाइलाइट्स, चैट, और पेज पर मौजूद टेक्स्ट और इमेज सभी का उपयोग Amazon मॉडलों को सिखाने के लिए किया जा सकता है, जिनका कथित काम टेक्स्ट, ऑडियो, इमेज और वीडियो उत्पन्न या संश्लेषित करना है। जो कंपनी प्लेटफ़ॉर्म की मालिक है, उसे लाइव मानव प्रदर्शन का एक लगातार ताज़ा होने वाला संग्रह मिलता है। इसे उत्पन्न करने वाले लोगों को एक स्विच मिलता है जिसके बारे में उन्हें कभी बताया नहीं गया।

इसे स्ट्रीमर के बजाय Amazon के साथ जो हो रहा है, उसके रूप में फ्रेम करें, और आकार बदल जाता है। Amazon किसी प्रतिद्वंद्वी साइट को स्क्रैप नहीं कर रहा है। वह पाइप, दर्शक, और अब प्रशिक्षण फ़ीड का मालिक है, और उसने एक दशक के निर्माता श्रम को एक मालिकाना डेटा मोट में बदल दिया है, जो उन मॉडलों के लिए है जो कभी उसी सामग्री को उत्पन्न कर सकते हैं जो वे निर्माता बेचते हैं। ऑप्ट-आउट ही बताता है। यह केवल भविष्य के प्रशिक्षण को नियंत्रित करता है, पहले से जमा वर्षों को नहीं, और मिंटन ने स्वीकार किया कि वह नहीं बता सकते कि उस सामग्री के साथ क्या किया गया है। “मुझे वास्तव में उस सवाल का जवाब नहीं पता,” उन्होंने कहा।

Twitch, अजीब तरह से, कागज़ पर अपने साथियों से आगे है। YouTube निर्माता अपलोड पर कोई ऑप्ट-आउट नहीं देते हुए प्रशिक्षण लेता है, और Meta Facebook और Instagram पर भी ऐसा ही करता है, जबकि कोई विकल्प नहीं देता। एक टॉगल, चाहे कितना भी छिपा हो, दोनों से अधिक है। लेकिन यह उद्योग अपने आप को एक वक्र पर ग्रेड कर रहा है। एक प्लेटफ़ॉर्म मालिक को जिस सवाल का जवाब देना चाहिए, वह यह नहीं है कि क्या वह Google से कम जबरदस्ती करता है। यह है कि क्या जिन लोगों का काम उसके मॉडलों को प्रशिक्षित करता है, वे सहमत थे। Twitch के अपने उत्पाद प्रमुख ने पहले ही उसका जवाब दे दिया: सीधे पूछे जाने पर, उन्होंने कहा होता नहीं।

सेटिंग बंद करने से मशीन अनप्लग नहीं होती। Twitch चैनल सामग्री पर AutoMod, कैप्शन, सिफारिशें, और विज्ञापन टूलिंग चलाता रहेगा, और कहता है कि वे नए मॉडल बनाने के लिए डेटा नहीं रखते। ऑप्ट-आउट करने से एक स्ट्रीमर के शब्दों और इमेज के दूसरे चैनलों की चैट में दिखने पर भी कुछ नहीं होता। यह देखने का कोई तरीका नहीं है कि किसने ऑप्ट-इन किया है और किसने नहीं, एक ऐसे प्लेटफ़ॉर्म पर सहमति का कोई सार्वजनिक लेखा-जोखा नहीं है जिसने अभी सहमति को वह डिफ़ॉल्ट बना दिया है जिसे किसी ने नहीं चुना।

स्विच एक मेनू के नीचे बैठता है, कई विकल्पों में से एक, आसानी से छूटने वाला। वही डिज़ाइन था। इंटरनेट के सबसे बड़े लाइवस्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म पर, बारीक प्रिंट न पढ़ने की कीमत अब एक स्थायी, अवैतनिक भूमिका है—उस कंपनी के लिए प्रशिक्षण डेटा बनना जो मंच की मालिक है।

टैग: amazon, Mike Minton, Twitch, जनरेटिव AI, स्ट्रीमर

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