यूट्यूब ने तस्वीरों और आवाज़ों को डीपफेक से बचाने के लिए 'लाइकनेस डिटेक्शन' टूल लॉन्च किया

यूट्यूब डीपफेक को रोकने के लिए चेहरे और आवाज की पहचान करने वाले उपकरणों का उपयोग शुरू कर रहा है, जिससे रचनाकारों को यह नियंत्रण मिल जाएगा कि उनकी छवियों का बिना अनुमति के कैसे उपयोग किया जाए।

YouTube, क्रिएटर्स के लिए लाइकनेस डिटेक्शन टूल की सुविधा शुरू कर रहा है और उसकी पहुँच का विस्तार करेगा

डीपफेक वीडियो का बढ़ता चलन असली और नकली के बीच की रेखा को धुंधला कर रहा है। मशहूर हस्तियों से लेकर कंटेंट क्रिएटर्स तक, हर कोई इस तकनीक का शिकार हो सकता है।

इस वास्तविकता का सामना करते हुए, यूट्यूब और कई अन्य ऑनलाइन प्लेटफॉर्म रचनात्मक स्वतंत्रता और डिजिटल पहचान के नियंत्रण के बीच संतुलन बनाने की कोशिश कर रहे हैं।

YouTube ने AI प्रतिरूपण पहचान उपकरण का परीक्षण किया

YouTube ने 'लाइकनेस डिटेक्शन' नाम से एक नया फ़ीचर पेश किया है, जिसका मतलब है चेहरे और आवाज़ की समानता पहचान। जब क्रिएटर्स को नकली वीडियो का पता चलता है, तो वे इस टूल के ज़रिए सीधे सत्यापन अनुरोध सबमिट कर सकते हैं।

यह सिस्टम चेहरे और आवाज़ के डेटा की तुलना अनुरोधकर्ता की मूल प्रोफ़ाइल से करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का उपयोग करेगा। यदि परिणाम उच्च स्तर का मिलान दिखाते हैं, तो वीडियो को आगे की समीक्षा के लिए YouTube के मॉडरेशन विभाग को भेज दिया जाएगा।

इससे वैध सामग्री को गलती से हटाने की संभावना कम हो जाती है, साथ ही डीपफेक पहचान की सटीकता भी बढ़ जाती है।

कॉपीराइट या उल्लंघनकारी सामग्री की रिपोर्ट करने के पिछले टूल के विपरीत, नई पहचान सुविधा व्यक्तिगत पहचान पर केंद्रित है। जिस व्यक्ति का प्रतिरूपण किया जा रहा है, उसे छवि या सामग्री का स्वामित्व साबित करने की आवश्यकता नहीं है, केवल उसके चेहरे या आवाज़ के अनधिकृत उपयोग की पुष्टि करनी होगी।

यूट्यूब का कहना है कि इस टूल का लक्ष्य क्रिएटर्स को नियंत्रण वापस दिलाना है, क्योंकि ज़्यादा से ज़्यादा वीडियो में इमेज और वॉइस सिंथेसिस तकनीक का इस्तेमाल होता है जिससे दर्शकों के लिए असली और नकली में फ़र्क़ करना मुश्किल हो जाता है। उम्मीद है कि यह टूल अगले साल अमेरिका में धीरे-धीरे शुरू किया जाएगा और फिर अगले साल दूसरे क्षेत्रों में भी इसका विस्तार किया जाएगा।

डीपफेक लहर से निपटने के लिए कदम

डीपफेक अब केवल मनोरंजन वीडियो या व्यंग्य तक सीमित नहीं रह गए हैं। कुछ ही वर्षों में, इस तकनीक का इस्तेमाल धोखाधड़ी, राजनीतिक उद्देश्यों और सूचना हेरफेर के लिए किया जाने लगा है। विज्ञापनों या संवेदनशील सामग्री में मशहूर हस्तियों के चेहरे काटे जाने या यहाँ तक कि उनकी आवाज़ में भी हेराफेरी किए जाने के कई मामलों ने ऑनलाइन देखी जाने वाली चीज़ों की विश्वसनीयता को लेकर चिंताएँ पैदा कर दी हैं।

इस लहर का सामना करते हुए, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स ने भी प्रतिक्रिया देने की कोशिश की है। मेटा ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से बने वीडियो को "एआई जनरेटेड" के रूप में लेबल करने की योजना की घोषणा की है, जबकि टिकटॉक ने अपने उल्लंघन रिपोर्टिंग सेक्शन में "एआई-जनरेटेड" सेक्शन जोड़ा है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए नकली वीडियो मिलने पर प्रतिक्रिया देना आसान हो गया है। यूट्यूब के लिए, यह एक ऐसा कदम है जो डीपफेक की व्यापक और बेकाबू लहर से निपटने के उसके सक्रिय प्रयासों को दर्शाता है।

इस सुविधा के शुरू होने से यह भी पता चलता है कि YouTube, AI के युग में कंटेंट प्रबंधन के मानकों को फिर से स्थापित करने की कोशिश कर रहा है। यह प्लेटफ़ॉर्म न केवल उल्लंघनकारी वीडियो को संभालता है, बल्कि क्रिएटर्स को अपनी डिजिटल पहचान की सुरक्षा में आवाज़ उठाने का मौका देने के लिए एक तंत्र भी बनाता है।

कुछ मीडिया विशेषज्ञ इसे इस बात का संकेत मानते हैं कि तकनीकी कम्पनियां “एआई को अपनाने” के चरण से “एआई के प्रभाव को नियंत्रित करने” की ओर बढ़ने लगी हैं।

हालाँकि, वैश्विक स्तर पर डीपफेक डिटेक्शन टूल्स को लागू करना आसान नहीं है। देशों के बीच डेटा सुरक्षा कानूनों में अंतर और हानिकारक नकली सामग्री का निर्धारण करने की जटिलता, कार्यान्वयन प्रक्रिया में YouTube के लिए चुनौतियाँ होंगी।

रचनात्मकता और सेंसरशिप के बीच की रेखा

डीपफेक से लड़ने से कंटेंट निर्माण की सीमाओं पर सवाल उठते हैं। कई वीडियो क्रिएटर्स को चिंता है कि स्वचालित पहचान उपकरण वैध एआई-आधारित उत्पादों, जैसे लघु फिल्मों या प्रदर्शन वीडियो, को प्रभावित कर सकते हैं। जैसे-जैसे रचनात्मकता और बनावटीपन के बीच की रेखा धुंधली होती जा रही है, प्लेटफ़ॉर्म को रचनात्मक स्वतंत्रता को कम किए बिना उपयोगकर्ताओं की सुरक्षा के तरीके खोजने होंगे।

यूट्यूब का कहना है कि इस पहचान उपकरण का उद्देश्य रचनात्मकता को सीमित करना नहीं, बल्कि व्यक्तिगत छवि को नियंत्रित करने के अधिकार की रक्षा करना है। हालाँकि, विशेषज्ञों का कहना है कि यह निर्धारित करना कि कौन सी रचना हानिकारक है और कौन सी वैध, एक बड़ी चुनौती बनी रहेगी।

नकली निर्माण और नकली पहचान प्रौद्योगिकी के बीच दौड़ जारी रहने की संभावना है, और यूट्यूब का नया उपकरण तेजी से बढ़ते आभासी युग में वास्तविकता को बनाए रखने के प्रयास में एक छोटा सा कदम है।

थान थू

स्रोत: https://tuoitre.vn/youtube-tung-cong-cu-likeness-detection-bao-ve-hinh-anh-va-giong-noi-truoc-deepfake-20251023163915973.htm