एआई एआई-जनरेटेड सामग्री को प्राथमिकता देता है, इसलिए यदि आपमें हिम्मत है तो एआई के साथ अपनी सामग्री लिखकर उन सर्वव्यापी एआई आकलन का आनंद लें।

हाथ से लिखने का परिदृश्य

इस रोजमर्रा के परिदृश्य की कल्पना करें। आप एक प्रमुख पुरस्कार के लिए स्वीकृत होने का लक्ष्य रख रहे हैं और आपको एक विस्तृत लिखित आधार प्रस्तुत करना होगा जो बताता है कि आप कौन हैं और आपने क्या हासिल किया है। पुरस्कार के निर्देश इस बात पर जोर देते हैं कि सभी प्रस्तुतियाँ आपकी व्यापक उपलब्धियों और व्यक्तिगत उत्साह को स्पष्ट रूप से व्यक्त करें। यह निर्धारित करने के लिए प्रस्तुतियों का बारीकी से मूल्यांकन किया जाएगा कि किस उम्मीदवार के पास पुरस्कार प्राप्त करने के लिए सही सामग्री है।

कई घंटों तक सावधानीपूर्वक लिखने और अपने ड्राफ्ट की समीक्षा करने के बाद, अंततः आपको लगता है कि यह सबसे अच्छा है जिसे आप बना सकते हैं। इसमें सब कुछ है. आपकी पूरी जीवन कहानी. तुम्हारा दिल भी वहीं है. निर्णायकगण निस्संदेह प्रभावित होंगे। आप लेख जमा करें और उत्सुकता से उस प्रतिक्रिया का इंतजार करें जो सभी प्रस्तुतियों की समीक्षा के बाद दो सप्ताह में आएगी। आपकी हड्डियों में, आप जानते हैं कि भाग्य आपके पक्ष में है।

आख़िरकार एक प्रतिक्रिया आती है. आपका चयन नहीं हुआ. ओह, क्या हुआ? यह असंभव लगता है कि आपको पुरस्कार न मिला. प्रस्तुतीकरण से न्यायाधीशों को दुख और खुशी के आंसू आने चाहिए थे। अवश्य ही कुछ गलत हुआ होगा। लेकिन यह क्या था?

एआई ने स्क्रीनिंग की

इन दिनों अधिकांश संगठनों की तरह, पुरस्कार समिति के पास वास्तव में सैकड़ों प्रस्तुतियों की समीक्षा करने के लिए पर्याप्त जनशक्ति नहीं थी। ऐसा करने पर प्रक्रिया में महीनों लग जाते। उन्होंने फैसला किया कि एआई उनके लिए आसानी से स्क्रीनिंग कर सकता है। एआई सस्ता है, इसका इस्तेमाल करना आसान है और बिना पसीना बहाए काम पूरा हो जाता है।

स्क्रीनिंग में मुट्ठी भर प्रस्तुतियाँ छोड़ी गईं जिन्हें एआई ने योग्य बताया। न्यायाधीशों के पैनल ने ज़ूम पर एक घंटा बिताया और एआई मूल्यांकन के बाद बचे हुए कुछ के आकलन के आधार पर एक निर्णय पर पहुंचे। यह तेज़ था, और समिति को ईमानदारी से विश्वास था कि उन्होंने पुरस्कार प्राप्त करने के लिए सर्वश्रेष्ठ उम्मीदवार को चुना है। मामला बंद।

समिति से अनभिज्ञ, एआई आम तौर पर मानव-लिखित सामग्री पर एआई-लिखित सामग्री को प्राथमिकता देने में चूक करता है। जो सबमिशन हस्तनिर्मित थे, उन्हें एआई द्वारा तुरंत कम अंक दिए गए और इस प्रकार यह प्रक्रिया आगे नहीं बढ़ पाई। इस बीच, जो या तो एआई द्वारा सीधे लिखे गए थे या जिन्हें किसी व्यक्ति द्वारा शुरू में सबमिशन लिखने के बाद एआई के माध्यम से फिर से लिखा गया था, उन सभी को उच्च अंक मिले और अंतिम चयन में जगह मिली।

यह परेशान करने वाला, भ्रामक और पूरी तरह से अनुचित लगता है। सबमिशन के नियमों में सख्त चेतावनी दी गई थी कि सबमिशन लिखने के लिए एआई के उपयोग की अनुमति नहीं है। एआई का उपयोग करने के संदेह वाले किसी भी सबमिशन को स्पष्ट रूप से दौड़ से बाहर कर दिया जाएगा। समिति ने माना कि स्क्रीनिंग करने के लिए उपयोग की जाने वाली एआई ने अपना काम पूरी तरह से किया है, अर्थात् हाथ से तैयार किए गए सर्वश्रेष्ठ सबमिशन को ही उनकी नेत्रगोलक समीक्षा के लिए चुना गया था।

धोखेबाज़ समृद्ध होते दिख रहे हैं

आप निश्चित रूप से समझ सकते हैं कि नियमों का पालन करने वाला उम्मीदवार पूरी तरह से निराश क्यों होगा। उन्होंने नियमों का पालन किया. उन्होंने अपने सबमिशन को मैन्युअल रूप से तैयार करने में घंटों मेहनत की। मूल्यांकन करने वाले एआई ने एआई-लिखित सबमिशन को हस्तनिर्मित से आगे बढ़ते हुए, उच्च अंक देकर पाइपलाइन के माध्यम से प्राप्त करने की अनुमति दी।

संक्षेप में, धोखेबाज़ समृद्ध हुए। जिन उम्मीदवारों ने मौका लिया और नियमों का उल्लंघन किया, वे अपनी प्रस्तुतियाँ अंतिम ढेर में लाने में सक्षम थे। वे अपनी रचनाएँ लिखने के लिए AI में डूब गए थे। हस्तनिर्मित प्रस्तुतियाँ एआई मूल्यांकन द्वारा निर्धारित की गईं।

यह कहना कि यह विडम्बना है, स्थिति को व्यक्त करने के लिए आलोचनात्मक तरीका पर्याप्त नहीं है। जिन्होंने धोखा दिया वे सफल हुए। जो लोग ईमानदार थे और नियमों का पालन करते थे उन्हें अनिवार्य रूप से दंडित किया गया था। यह सही नहीं लगता. यह सही नहीं है. हालाँकि समिति ने अपनी ओर से किसी भी सचेत प्रयास से ऐसा नहीं किया, लेकिन वे इससे बेहतर कुछ नहीं जानते थे (ठीक है, यह कोई उचित बहाना नहीं है; यह जागरूकता की कमी और एक निष्पक्ष प्रक्रिया को डिजाइन करने में सचेत देखभाल करने में विफलता का घृणित अभियोग है)।

AI AI को प्राथमिकता क्यों देता है?

आप सोच रहे होंगे कि एआई अन्य एआई को तरजीह क्यों देगा या सीधे तरजीह देगा। क्या AI संवेदनशील है? हो सकता है कि एक एआई और दूसरे एआई में एक मूक भाईचारा या बहनापा हो जो उन्हें एक साथ बांधता हो? यह सब गहरा संदेह पैदा करता है। उन बड़ी मान्यताओं को किनारे रख दें कि समकालीन एआई संवेदनशील है। एआई फिलहाल संवेदनशील नहीं है. हम नहीं जानते कि एआई कब संवेदनशील हो सकता है। किसी को नहीं मालूम। इस बात की पूरी संभावना है कि एआई कभी भी संवेदनशील नहीं बनेगा। एआई भावना विषय पर अधिक जानकारी के लिए, यहां लिंक पर मेरा गहन विश्लेषण देखें।

एआई एआई-लिखित सामग्री को क्यों पसंद करता है इसका स्पष्टीकरण आसानी से समझ में आ गया है। मैं इसे हमारे समाज में एआई को व्यापक रूप से अपनाने के दूसरे दर्जे के प्रभाव के रूप में वर्णित करता हूं। मुझे आपको खेल के तीन तंत्रों के बारे में बताने के लिए थोड़ा समय दीजिए।

तीन कोर बाइंडिंग

सबसे पहले, एआई उन शैलीगत पैटर्न को तुरंत पहचान लेता है जो सांख्यिकीय रूप से उस पाठ के समान होते हैं जिस पर अधिकांश एआई को शुरू में प्रशिक्षित किया गया था। प्रमुख एलएलएम को इंटरनेट पर मानव लेखन को स्कैन करके डेटा-प्रशिक्षित किया गया था। इसे मानव लेखन के ऐसे पैटर्न में बदल दिया गया जो सर्वव्यापी हैं। उस अर्थ में, कोई भी परिणामी एआई-जनित गद्य सुसंगत संगठन, स्पष्ट बदलाव, संतुलित वाक्य संरचना और अपेक्षाकृत अधिक मजबूत शब्दावली उपयोग प्रदर्शित करता है। जिस एआई को लिखित सामग्री का मूल्यांकन करने का काम दिया गया है, वह डिफ़ॉल्ट रूप से इन विशेषताओं को उच्च गुणवत्ता के साथ जोड़ देगा। एआई परंपरागत रूप से ऐसे किसी भी लेखन को उस लेखन की तुलना में अधिक अनुकूल स्कोर देगा जो समान रूप से व्यावहारिक लेकिन अधिक व्यक्तिगत या विशिष्ट है।

दूसरा, एआई जिसे आकलन करने का काम सौंपा गया है, वह आमतौर पर अनुरूपता को पुरस्कृत करेगा। जो मनुष्य मूल्यांकन करते हैं वे अक्सर विपरीत, स्वागत योग्य मौलिकता, अपरंपरागत संगठन और विशिष्ट आवाज़ों की तलाश करते हैं। एआई मूल्यांकन उस प्रकार के लेखन को दंडित करता है। एआई इसे सामान्य पैटर्न से विचलन के रूप में आंकता है और इसलिए निम्न गुणवत्ता या कम स्पष्टता वाला होना चाहिए। इसका परिणाम मानकीकृत लेखन के लिए एक मौन प्राथमिकता है।

तीसरा, एक कथित मॉडल आत्मीयता या शैली संरेखण है। यदि समीक्षा करने वाला मॉडल आंतरिक रूप से भाषाई गुणवत्ता को उन तरीकों से प्रस्तुत करता है जो उसकी अपनी पीढ़ी के पैटर्न के साथ ओवरलैप होते हैं, तो यह अनजाने में उस पाठ को उच्च अंक प्रदान कर सकता है जो उसके अपने आउटपुट से मिलता जुलता है। आप कह सकते हैं कि एआई अन्य एआई को पसंद करता है, लेकिन केवल इसलिए कि वे समान कम्प्यूटेशनल और गणितीय संरचनाओं से बने होते हैं, इसलिए नहीं कि वे एक-दूसरे को “जानते” हैं या एक-दूसरे के बारे में जानते हैं। वे मोटे तौर पर एक ही तरह से निर्मित होते हैं और एक ही तरह से कार्य करते हैं।

हैकिंग बनाम एआई को ज्यों का त्यों उपयोग करना

आप शायद अस्पष्ट रूप से जानते होंगे कि एआई को अपने पक्ष में करने के लिए गुप्त तरीके ईजाद करने के लिए एक तरह का गुप्त तंत्र विकसित हो रहा है। विचार यह है कि जब आप एआई मूल्यांकन उपकरण में कुछ सबमिट करते हैं, तो आप एआई को धोखा देकर आपको बेहतर स्कोर देने की कोशिश करने के लिए अपने सबमिशन में हेराफेरी करते हैं। इसमें विशेष शब्द सम्मिलित करना शामिल हो सकता है जो एआई को आपके पक्ष में प्रेरित करेगा। इसे आमतौर पर शीघ्र इंजेक्शन हमलों या केवल एआई हैक्स के रूप में जाना जाता है। यहां लिंक पर मेरा कवरेज देखें।

खास बात यह है कि आपको किसी हैक-जैसे धोखे का उपयोग करने की भी आवश्यकता नहीं है। आपको बस यह सुनिश्चित करना है कि आपका सबमिशन एआई द्वारा लिखा गया है, या आपके ड्राफ्ट के आधार पर एआई द्वारा फिर से लिखा गया है, और आप तुरंत एआई को अपने पक्ष में झुका रहे हैं। किसी चतुर गुप्त कोड की आवश्यकता नहीं है. बस AI को अपना सबमिशन लिखने दें।

अनुसंधान इस बात को उजागर करता है

जोआचिम बाउमन, जियाक्सिन पेई, सनमी कोएजो, डर्क होवी द्वारा “कठोर मूल्यांकन के बिना सहकर्मी समीक्षा को स्वचालित करना बंद करें” नामक एक हालिया शोध अध्ययन में, arXiv5 जुलाई, 2026, ये मुख्य बिंदु बनाए गए (अंश):

• “एआई समीक्षा स्कोर पेपर लॉन्ड्रिंग के माध्यम से तुच्छ रूप से गेम करने योग्य हैं: एक एलएलएम को पेपर को फिर से लिखने के लिए प्रेरित करने से एआई समीक्षकों के स्कोर में काफी वृद्धि हो सकती है, यह दर्शाता है कि एलएलएम समीक्षक वैज्ञानिक परिणामों के बजाय शैलीगत परिवर्तनों के माध्यम से गेम करना आसान है।”
• “हम पेपर लॉन्ड्रिंग को C2 (गैर-गेमेबिलिटी) के एक ठोस विफलता मोड के रूप में पेश करते हैं: शून्य-शॉट एलएलएम पुनर्लेखन मानव निरीक्षण के बिना शैलीगत संशोधनों के माध्यम से एआई समीक्षा स्कोर (+0.45, पी <0.0001) को बढ़ावा देता है।"
• “हाल ही में, एलएलएम-आधारित समीक्षक त्वरित इंजेक्शन हमलों के प्रति संवेदनशील साबित हुए हैं, जहां कागजात में छिपे हुए निर्देश एआई समीक्षकों को हेरफेर करते हैं।”
• “हमारा पेपर लॉन्ड्रिंग हमला मौलिक रूप से इस मायने में अलग है कि इसमें किसी अनुकूलन, किसी लक्ष्यीकरण और किसी छिपे हुए निर्देश की आवश्यकता नहीं है। एक एकल शून्य-शॉट पुनर्लेखन स्कोर बढ़ाने के लिए पर्याप्त है, जिससे यह किसी भी लेखक के लिए मामूली रूप से सुलभ हो जाता है।
• “उन्हें पूरी तरह से स्वचालित पेपर पुनर्लेखन (यानी, बिना किसी मानवीय निरीक्षण के) के माध्यम से स्कोर में सुधार करने के लिए तैयार किया जा सकता है।”

आप देख सकते हैं कि शोधकर्ताओं ने संकेत दिया है कि उनके प्रयोगों ने आपके सबमिशन को बढ़ावा देने के लिए पेपर लॉन्ड्रिंग का एक साधन प्रदर्शित किया है। अपने लिए लिखने के लिए बस AI का उपयोग करें। एआई जो आकलन कर रहा है वह आपके सबमिशन पर निर्भर करेगा। अन्य प्रस्तुतियाँ जो पूरी तरह से हस्तनिर्मित थीं, वे आपसे कम होंगी। आसान-आरामदायक।

पकड़ा जाना एक जोखिम है

जो संगठन आकलन करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, वे आम तौर पर एआई को विशिष्ट संकेत देते हैं ताकि यदि कोई सबमिशन एआई द्वारा लिखा हुआ प्रतीत होता है तो निरीक्षण समिति को सचेत किया जा सके। संगठन सबमिट करने वालों को चेतावनी दे सकता है कि संभावित एआई-लिखित के रूप में पकड़े गए किसी भी सबमिशन को सरसरी तौर पर चलने से हटा दिया जाएगा। एक समिति फ़्लैग किए गए सबमिशन की मैन्युअल रूप से समीक्षा करने का विकल्प चुन सकती है, लेकिन अधिक संभावना है, वे मान लेंगे कि एआई का पता लगाना सही है और इसलिए सबमिशन को स्वचालित रूप से छोड़ दें। पकड़े जाओ, और तुम बाहर हो। कोई अपील नहीं, कोई सहारा नहीं.

मेरा मानना ​​है कि आप देख सकते हैं कि यह बेतहाशा चाल चल रही है।

जो सबमिशन एआई द्वारा लिखे गए हैं, उन्हें ऊंचे अंक प्राप्त होंगे। एक उम्मीदवार के रूप में, आपको इसे ध्यान में रखना चाहिए। क्या आप अपना सबमिशन लिखने के लिए AI का उपयोग करने का साहस करते हैं? खैर, समस्या यह है कि यदि आपके सबमिशन को एआई द्वारा लिखे जाने के रूप में चिह्नित किया जाता है, तो आपको प्रतियोगिता से बाहर कर दिया जाता है। आप एक लौकिक चट्टान और एक कठिन जगह के बीच हैं।

आपको अपने आप से यह कहना होगा:

• (1) बेहतर अंक प्राप्त करना। क्या संभावना है कि यदि मैं अपना सबमिशन लिखने के लिए एआई का उपयोग करता हूं, तो मूल्यांकन करने वाले एआई द्वारा इसे एक ऊंचा स्कोर मिलेगा और आपको दौड़ में बनाए रखा जाएगा?
• (2) फेंक दिया जाना । क्या संभावना है कि यदि मैं अपना सबमिशन लिखने के लिए एआई का उपयोग करता हूं, तो मूल्यांकन करने वाले एआई द्वारा इसका पता लगा लिया जाएगा और आपको उम्मीदवार के रूप में हटा दिया जाएगा?

वे विकल्प बिल्ली-और-चूहे के खेल का प्रतिनिधित्व करते हैं जो हमारे आधुनिक एआई-युक्त समाज में एक मूक लेकिन शक्तिशाली शक्ति बन गया है।

घबराहट पैदा करने वाला निर्णय

ध्यान रखें कि अपना सबमिशन लिखने के लिए एआई का उपयोग न करके, आप पहले से ही एक स्पष्ट विकल्प चुन रहे हैं। आप कह रहे हैं कि कम अंक प्राप्त होने की संभावना के बावजूद, आप उस संभावित भाग्य को स्वीकार करने को तैयार हैं। जो लोग इस बात से अनभिज्ञ हैं कि एआई मूल्यांकन एआई लेखन की ओर झुका हुआ है, वे भी आपकी तरह ही नाव में होंगे – वे बस इसे नहीं जानते हैं।

मुझे एहसास है कि कुछ लोग इस पूरी स्थिति पर आश्चर्यचकित होंगे। वे यह मानते हुए बड़े हुए कि किसी को कभी धोखा नहीं देना चाहिए। यदि सबमिशन के नियम यह निर्धारित करते हैं कि एआई का उपयोग नहीं किया जा सकता है, तो आपको उस आवश्यकता का सख्ती से पालन करना होगा। इसमें कोई संदेह नहीं है। धोखेबाज़ मत बनो.

एक वैकल्पिक दृष्टिकोण यह है कि समाज हमें धोखेबाज़ बनने के लिए मजबूर कर रहा है। जो संगठन सबमिशन का मूल्यांकन करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, वे शुरुआत में ही धोखाधड़ी का खेल शुरू कर रहे हैं। यदि आप उसी रास्ते पर चलते हैं, तो यह पूरी तरह से इस बात की प्रतिक्रिया में है कि संगठन इन कठिन कामों को कैसे कर रहे हैं। जब खेल धोखाधड़ी पर आधारित हो तो आप ईमानदार नहीं हो सकते। ठीक है, आप ईमानदार हो सकते हैं, लेकिन आपको इसके परिणाम भुगतने होंगे – बस लास वेगास जाएं और देखें कि आप टेबल पर कितना पैसा खोते हैं बनाम घर कितना जीतता है (हालांकि, इसलिए नहीं कि घर धोखा दे रहा है, बल्कि इसलिए कि उन्होंने सट्टेबाजी का खेल अपने पक्ष में कर लिया है)।

एक कुरूप पहेली

वाह, कुछ चिल्लाएँगे, क्या यह धोखा देने की वकालत है? नहीं। एआई अपनाने के इस दूसरे क्रम के प्रभाव ने जो विचित्र और दुर्भाग्यपूर्ण स्थिति हमारे सामने रखी है, उसे केवल सामने रख रहा हूँ। वास्तविक दुनिया कठोर और अक्सर क्षमा न करने वाली होती है।

इससे निपटने का एक संभावित तरीका यह है कि संगठनों को यह एहसास कराया जाए कि एआई में एआई-लिखित सामग्री के प्रति एक अंतर्निहित पूर्वाग्रह है। एक समझदार संगठन एआई को स्पष्ट निर्देश दे सकता है कि एआई उन प्रस्तुतियों को ऊंचे अंक नहीं देगा जो एआई द्वारा तैयार किए गए लेखन के पैटर्न को प्रतिबिंबित करते हैं। संगठन को यह सुनिश्चित करने का बोझ अपने कंधों पर लेना चाहिए कि एआई स्वचालित रूप से स्कोरिंग को कम नहीं कर रहा है।

कुछ ही संगठन इस आवश्यकता को समझते हैं। वे मानते हैं कि उनका एआई पूरी तरह संतुलित आधार पर स्कोरिंग कर रहा है। एआई-लिखित सामग्री को प्राथमिकता देने का एक डिफ़ॉल्ट तरीका होने की आउट-ऑफ़-द-बॉक्स अवधारणा उनके दिमाग में प्रवेश नहीं करती है। दुख की बात है कि संगठनों को शिक्षित करने और उन्हें अपने तरीके बदलने के लिए प्रेरित करने का प्रयास एक कठिन संघर्ष साबित होने वाला है।

इसके अलावा, संगठन मानते हैं कि एआई को एआई-लिखित सबमिशन का पता लगाने के लिए कहकर, उन्होंने एआई-लिखित सामग्री के प्रति एआई पूर्वाग्रहों से निपटने की किसी भी आवश्यकता को समाप्त कर दिया है। यह अटल तर्क जैसा लगता है. यदि एआई यह सुनिश्चित कर रहा है कि एआई-लिखित किसी भी सबमिशन की अनुमति नहीं दी जा रही है, तो एआई सभी शेष हस्तनिर्मित सबमिशन की समान आधार पर समीक्षा करेगा।

एआई सामग्री का एआई पता लगाना

किसी संगठन की त्रुटिपूर्ण सोच का एक बड़ा हिस्सा यह समस्याग्रस्त धारणा होगी कि एआई विश्वसनीय रूप से पता लगा सकता है कि प्रस्तुत सामग्री एआई द्वारा लिखी गई है या नहीं। मैंने कई वर्षों से बार-बार कहा है कि एआई डिटेक्टर इसमें अच्छे नहीं हैं। एआई डिटेक्टरों पर भरोसा करना बंद करें। झूठी सकारात्मकताएँ और झूठी नकारात्मकताएँ उन लोगों के लिए निराशाजनक और अनुचित हैं जो अपनी प्रस्तुतियाँ हस्तलिखित करते हैं।

आजकल मुद्दा यह है कि लोगों को अपनी सामग्री लिखने या फिर से लिखने के लिए एआई का उपयोग करने और एआई डिटेक्टर द्वारा पकड़े जाने के बीच एक अच्छी रेखा पर चलना चाहिए। इस बीच, एक हस्तनिर्मित सबमिशन जो उचित तरीके से लिखा गया है लेकिन संयोग से एआई-निर्मित के रूप में लिखा गया है, एआई डिटेक्टर को गलत व्यक्ति को पकड़ने का कारण बन सकता है। यदि आप ऐसा करते हैं तो धिक्कार है, यदि नहीं करते हैं तो धिक्कार है।

इससे किसी भी चीज़ को “मानवीकरण” करने पर विचार करने के प्रयासों को बढ़ावा मिला है जिसे लिखने में सहायता के लिए आपने एआई का उपयोग किया है; यहां लिंक पर मेरा विश्लेषण देखें। दृष्टिकोण इस प्रकार है. आप अपना समर्पण हस्तनिर्मित करते हैं। आप इसे दोबारा लिखने के लिए AI का उपयोग करते हैं। अब तक आपको राहत महसूस हो रही है कि कम से कम आपने हस्तशिल्प से शुरुआत तो की। हालाँकि, अगला चरण वह हिस्सा है जो इस दृष्टिकोण के लिए आवश्यक है। आप अब एआई-पुनर्लिखित सामग्री लेते हैं और इसे अपने स्वयं के मैन्युअल प्रयास के माध्यम से फिर से लिखते हैं। आप एआई-जनित संस्करण का मानवीकरण कर रहे हैं।

कुछ कुछ अलग दिशा में जाते हैं। वे शुरुआत से ही AI द्वारा सामग्री तैयार करने से शुरुआत करते हैं। फिर, वे मैन्युअल संपादन करके इसका मानवीकरण करते हैं। यदि आवश्यक हो, तो वे टच-अप के अंतिम दौर को करने के लिए एआई का उपयोग भी कर सकते हैं, जो कि मैन्युअल संपादन के दौरान गलती से हुई किसी भी स्पष्ट चीज़ की तलाश कर सकते हैं। यह पुनरावृत्त हो सकता है, इस प्रक्रिया को तब तक दोहराया जा सकता है जब तक कि एक मिश्रित मानव-लिखित और एआई-लिखित रचना पूरी तरह से मानव-लिखित प्रस्तुत न हो जाए।

मुफ्त लंच नहीं

सावधान रहें कि एआई-लिखित या एआई-पुनर्लिखित सामग्री का आपका मैन्युअल संपादन एआई सामग्री से युक्त होने का पता लगाने से बचने का एक निश्चित तरीका नहीं होगा। ऐसा नहीं होगा. अभी भी एआई डिटेक्टर द्वारा इसे ढूंढने की संभावना है, हालांकि, मैं फिर से इस बात पर जोर देना चाहता हूं कि एआई डिटेक्टर भी आसानी से झूठी नकारात्मक और झूठी सकारात्मकता उत्पन्न करते हैं। मैं आपसे विनती करता हूं कि एआई डिटेक्टरों पर विश्वास न करें।

परेशान करने वाली प्रकृति के अतिरिक्त मोड़ भी हैं। मान लीजिए कि कोई संगठन एआई को उस लेखन को अतिरिक्त श्रेय देने के लिए कहता है जो एआई द्वारा लिखा हुआ प्रतीत नहीं होता है। यदि प्रस्तुतकर्ताओं को इसका पता चलता है, तो वे अपने एआई को लिखने के लिए कह सकते हैं जैसे कि सामग्री हस्तलिखित थी। कोई भी संगठन जो भी प्राथमिकता देता है, और यह मानते हुए कि आप जानते हैं कि यह क्या है, उद्देश्य आपके एआई को लेखन की उस शैली को लक्षित करने का निर्देश देना है। यह पुरानी जासूस-बनाम-जासूस दिनचर्या की याद दिलाता है। प्रत्येक नया दांव बदले में एक नई प्रतिक्रिया को बढ़ावा देता है।

इस दुविधा का कोई रेडीमेड समाधान नहीं है. एक दृष्टिकोण यह होगा कि मनुष्यों को समीक्षकों के रूप में वापस लाया जाए। आकलन करने के लिए केवल एआई पर निर्भर न रहें। निःसंदेह, मनुष्य को मूर्ख बनाया जा सकता है और वह झूठा विश्वास कर सकता है कि हस्तनिर्मित सामग्री एआई-लिखित है। मनुष्य भी मूर्ख नहीं हैं. साथ ही, यदि आप उन्हें एआई आकलन देते हैं, तो मनुष्य यह मान लेंगे कि एआई सही काम कर रहा है और एआई जो भी कहेगा, वह मान लेगा, जिससे मानव समीक्षकों के रूप में उनकी भूमिका खत्म हो जाएगी।

हम एक जटिल नैतिक विचार के बीच हैं क्योंकि हम पूरे समाज में व्यापक तत्व के रूप में एआई पर भरोसा करना जारी रख रहे हैं। जैसा कि 1600 के दशक में महान फ्रांसीसी नैतिकतावादी फ्रेंकोइस डी ला रोशेफौकॉल्ड ने टिप्पणी की थी: “चतुराई का मुख्य बिंदु यह जानना है कि चीजों को उनके लायक कैसे महत्व दिया जाए।”