रॉयटर्स तस्वीरों को सत्यापित करने के लिए एक नए ब्लॉकचेन टूल का परीक्षण कर रहा है।

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यह प्रक्रिया कैनन कैमरों के सहयोग से की जाती है और इसे इस प्रकार कार्यान्वित किया जाता है: फोटो खींचते समय, कैनन कैमरे स्वचालित रूप से प्रत्येक छवि को एक विशिष्ट पहचानकर्ता प्रदान करते हैं, जिसमें समय, तिथि और स्थान शामिल होते हैं। इस डेटा की प्रामाणिकता सुनिश्चित करने के लिए इसे क्रिप्टोग्राफिक रूप से हस्ताक्षरित किया जाता है।

रॉयटर्स छवियों को सत्यापित करने के लिए एक नए ब्लॉकचेन टूल का परीक्षण कर रहा है (चित्र 1)। — चित्र: अनस्प्लैश

इन छवियों को रॉयटर्स की छवि प्रबंधन टीम द्वारा किए गए किसी भी बाद के संशोधन के साथ एक सार्वजनिक बहीखाते (ब्लॉकचेन) पर पंजीकृत किया जाता है। यह प्रक्रिया तब तक जारी रहती है जब तक समाचार एजेंसी सभी मेटाडेटा, संपादन इतिहास और ब्लॉकचेन पंजीकरण सहित छवि को वितरित नहीं कर देती। छवि को सत्यापित करने के लिए, समाचार उपयोगकर्ता सार्वजनिक बहीखाते पर मौजूद अद्वितीय पहचानकर्ता (हैश मान) की तुलना कर सकते हैं।

इसे और सरल शब्दों में कहें तो, ब्लॉकचेन रिकॉर्ड्स की एक बढ़ती हुई सूची है – जिन्हें ब्लॉक कहा जाता है – जो एन्क्रिप्टेड और आपस में जुड़ी होती हैं। प्रत्येक ब्लॉक में टाइमस्टैम्प और डेटा के स्रोत के बारे में अन्य जानकारी भी होती है।

ब्लॉकचेन की संरचना ही ऐसी है कि इसमें मौजूद डेटा में बदलाव करना मुश्किल होता है, जो तब उपयोगी हो सकता है जब हमें समाचार सामग्री को गलत तरीके से प्रस्तुत किए जाने से बचाना हो।

ब्लॉकचेन पर संग्रहीत डेटा का एक अन्य लाभ यह है कि इसे पहले ही अन्य उपयोगकर्ताओं, चाहे वे मानव हों या कंप्यूटर, द्वारा रिकॉर्ड और सत्यापित किया जा चुका है।

यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि लोग इंटरनेट पर वास्तविक और फर्जी खबरों के बीच अंतर करने की अपनी क्षमता को लेकर तेजी से चिंतित हो रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) में हुई प्रगति ने फर्जी या गलत सूचना बनाना और फैलाना पहले से कहीं अधिक आसान और सस्ता बना दिया है।

इस सत्यापन प्रक्रिया की खामी यह है कि इसके लिए ब्लॉकचेन तकनीक की अच्छी समझ आवश्यक है, एक ऐसा कौशल जिसे औसत पाठक के लिए हासिल करना मुश्किल होगा।

एक और कमी यह है कि यह तकनीक एक विकेन्द्रीकृत प्रणाली पर आधारित है जो अरबों ऊर्जा-खपत करने वाले कंप्यूटरों पर निर्भर करती है। हालांकि इस नए उपकरण के कार्बन फुटप्रिंट की गणना करना कठिन है, लेकिन गलत सूचना से निपटने में इसके द्वारा मिलने वाले लाभों का मूल्यांकन करना आवश्यक हो सकता है।

माई अन्ह (पत्रकारिता के अनुसार)

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स्रोत