रॉयटर्स ने छवियों को प्रमाणित करने के लिए नए ब्लॉकचेन टूल का परीक्षण किया

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कैमरा निर्माता कैनन के साथ साझेदारी में लागू की जा रही यह प्रक्रिया इस प्रकार काम करती है: जब कोई फ़ोटो ली जाती है, तो कैनन कैमरे स्वचालित रूप से प्रत्येक फ़ोटो को एक विशिष्ट पहचानकर्ता प्रदान करते हैं, जिसमें समय, दिनांक और स्थान जैसे पैरामीटर शामिल होते हैं। फिर इस डेटा को उसकी प्रामाणिकता स्थापित करने के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक रूप से हस्ताक्षरित किया जाता है।

रॉयटर्स ने छवियों को प्रमाणित करने के लिए नए ब्लॉकचेन टूल का परीक्षण किया छवि 1 — चित्रण: अनस्प्लैश

फिर इन तस्वीरों को रॉयटर्स के फोटो प्रबंधन विभाग द्वारा किए गए सभी संपादनों के साथ एक सार्वजनिक बहीखाते (ब्लॉकचेन) पर पंजीकृत किया जाता है। यह तब तक जारी रहता है जब तक समाचार एजेंसी उस तस्वीर को सभी मेटाडेटा, संपादन इतिहास और ब्लॉकचेन पंजीकरण के साथ वितरित नहीं कर देती। तस्वीर की पुष्टि के लिए, समाचार उपयोगकर्ता सार्वजनिक बहीखाते पर विशिष्ट पहचानकर्ता (हैश मान) की तुलना कर सकते हैं।

सरल शब्दों में कहें तो, ब्लॉकचेन रिकॉर्डों की एक बढ़ती हुई सूची है – जिन्हें ब्लॉक कहा जाता है – जो एन्क्रिप्टेड और लिंक्ड होते हैं। प्रत्येक ब्लॉक में एक टाइमस्टैम्प और डेटा की उत्पत्ति के बारे में अन्य जानकारी भी होती है।

डिजाइन के अनुसार, ब्लॉकचेन अपने अंदर मौजूद डेटा के साथ छेड़छाड़ के प्रति प्रतिरोधी है, जो तब उपयोगी हो सकता है जब हमें समाचार सामग्री को छेड़छाड़ से बचाने की आवश्यकता हो।

ब्लॉकचेन में संग्रहीत डेटा का एक अन्य लाभ यह है कि इसे अन्य उपयोगकर्ताओं द्वारा रिकॉर्ड और सत्यापित किया गया है, चाहे वे मनुष्य हों या कंप्यूटर।

यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि लोग इंटरनेट पर असली और नकली खबरों में अंतर करने की अपनी क्षमता को लेकर चिंतित होते जा रहे हैं। एआई में प्रगति ने नकली या भ्रामक खबरें बनाना और फैलाना पहले से कहीं अधिक आसान और सस्ता बना दिया है।

नकारात्मक पक्ष यह है कि इस सत्यापन प्रक्रिया के लिए ब्लॉकचेन प्रौद्योगिकी की काफी अच्छी समझ की आवश्यकता होती है, जो एक ऐसा कौशल है जिसे औसत पाठक के लिए हासिल करना कठिन है।

एक और नकारात्मक पहलू यह है कि यह तकनीक एक विकेन्द्रीकृत प्रणाली पर आधारित है जो अरबों ऊर्जा-खपत वाले कंप्यूटरों पर निर्भर करती है। हालाँकि इस नए उपकरण के कार्बन फ़ुटप्रिंट की गणना करना मुश्किल है, लेकिन गलत सूचना से निपटने में इससे होने वाले किसी भी लाभ का आकलन करना ज़रूरी है।

माई आन्ह (पत्रकारिता के अनुसार)

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स्रोत