“एआई का उपनिवेशीकरण” दुनिया भर के शैक्षणिक संस्थानों से लेकर सांस्कृतिक स्थलों तक, विभिन्न संस्थानों में गूंजने वाला एक मंत्र बन गया है। जैसे-जैसे एआई का समर्थन अत्यधिक प्रशंसा या पूर्ण आतंक के साथ वैश्विक सार्वजनिक बहसों को आकार दे रहा है, शोषण और शोषण की औपनिवेशिक गतिशीलता को पुन: उत्पन्न करने की इसकी प्रवृत्ति पर ज़ोर देने वाली चिंताएँ उभरी हैं।
हालाँकि, डेटा-संचालित तकनीकों द्वारा डिजिटल उपनिवेशवाद के एक नए रूप को पुनः सक्रिय करने की आंतरिक प्रक्रिया का बड़े पैमाने पर खुलासा और निंदा की जा चुकी है, लेकिन इसका प्रतिकार करने की रणनीतियाँ अभी भी कम स्पष्ट हैं।
अमीर कावाश, एक फ़िलिस्तीनी-इराकी-अमेरिकी कलाकार और शोधकर्ता, जिनकी अंतःविषय परियोजनाएँ उनके कलात्मक अभ्यास को आलोचनात्मक एआई अध्ययनों के भीतर सशक्त रूप से स्थापित करती हैं, भेदभावपूर्ण और दमनकारी तकनीकी क्षेत्र को चुनौती दे रही हैं।
एआई को उपनिवेश मुक्त करने का वास्तव में क्या अर्थ है और हम इसे एक अभ्यास के रूप में कैसे लागू कर सकते हैं?
अमीर कावाश (एके): एआई को उपनिवेश मुक्त करना एक बहुस्तरीय प्रयास है, जिसके लिए “सार्वभौमिक कंप्यूटिंग“ के दर्शन के विरुद्ध प्रतिक्रिया की आवश्यकता है—एक ऐसा दृष्टिकोण जो व्यापक, सार्वभौमिक है, और अक्सर स्थानीय दृष्टिकोण को दरकिनार कर देता है। हमें श्रम, पारिस्थितिक प्रभाव, शरीर और शरीर-धारणा, सहमति के नारीवादी ढाँचे, और डिजिटल विभाजन की अंतर्निहित हिंसा पर ध्यान केंद्रित करते हुए विविध और स्थानीय दृष्टिकोणों से इसका प्रतिकार करना होगा।
इस समग्र सोच को एआई-संचालित तकनीकों के सैन्य उपयोग को ऐप्स और प्लेटफ़ॉर्म में उनके प्रतीततः निर्दोष, रोज़मर्रा के अनुप्रयोगों से जोड़ना चाहिए। इन उपयोगों के बीच के आंतरिक संबंध की खोज और अनावरण करके, हम समझ सकते हैं कि कैसे दिन-प्रतिदिन के एआई अनुप्रयोगों का सामान्यीकरण कभी-कभी इन तकनीकों के अधिक चरम और सैन्य उपयोग को वैध बना देता है।
एआई के बुनियादी ढाँचे में ही हिंसा के सामान्यीकृत रास्ते और नियमित तरीके अंतर्निहित हैं, जैसे कि संकेतों (लिखित निर्देश या प्रश्न जो हम एआई उपकरणों को देते हैं) को वास्तविक छवियों में कैसे प्रस्तुत किया जाता है। यह प्रक्रिया लोगों को अमानवीय बनाने में योगदान दे सकती है, उन्हें अदृश्य बनाकर उन्हें वैध लक्ष्य बना सकती है।
फिलिस्तीन को ही उदाहरण के तौर पर लें: जब मैंने “शहर में एक फ़िलिस्तीनी बच्चा” या “चलती हुई एक फ़िलिस्तीनी महिला” जैसे सरल संकेतों के साथ प्रयोग किया, तो AI द्वारा उत्पन्न छवियों में अक्सर ऐसे परिदृश्य दर्शाए गए जो फ़िलिस्तीनियों के विरुद्ध हिंसा को सामान्य बनाते हैं। बच्चे को एक ढहती हुई इमारत से भागते हुए दिखाया गया है, जिसकी पृष्ठभूमि में शहरी तबाही का मंज़र दिखाई दे रहा है। विनाश सर्वव्यापी है, फिर भी इस हिंसा के अपराधी, इज़राइल, को कभी भी दृश्य रूप से ज़िम्मेदार नहीं ठहराया जाता है।
ये AI द्वारा उत्पन्न छवियाँ एक ऐसी स्वाभाविक कहानी गढ़ने में योगदान करती हैं जहाँ, बिना किसी संदर्भ या कारण के, फ़िलिस्तीनियों को निरंतर तबाही में रहने वाले के रूप में चित्रित किया जाता है। इस तरह की कल्पनाएँ एक पक्षपातपूर्ण और हानिकारक आख्यान को बढ़ावा देती हैं, और उनके खिलाफ हिंसा को और अधिक अमानवीय बनाने के परिणामस्वरूप सामान्य बनाने को और मज़बूत करती हैं।
मैं जिसे फ़िलिस्तीनी लोगों का “भविष्यघात” कहता हूँ, वह डेटा को प्रशिक्षित करने के तरीके के बीच एक जटिल अंतर्संबंध से उपजा है – इंटरनेट को बड़े पैमाने पर खंगालकर और वेब पर प्रसारित सभी मौजूदा रूढ़िवादी प्रतिनिधित्वों को अवशोषित करके – और फिर इस डेटा को सामान्यीकृत करके, इसे एक तरह से “सार्वभौमिक” बना दिया जाता है। जैसे-जैसे एआई पैटर्न और मॉडल तैयार करता है, यह श्रेणियों को क्रिस्टलीकृत करता है।
मेरे संकेतों से उत्पन्न फ़िलिस्तीनी शहर “वह” फ़िलिस्तीनी शहर बनने का जोखिम उठाता है – एक सर्वोत्कृष्ट, ठोस इकाई जहाँ पीड़ा को एक विशुद्ध रूप से दृश्य वस्तु में बदल दिया जाता है जिसे उसके सभी रूपों और पहलुओं में जनरेटिव एआई के माध्यम से असीम रूप से वस्तु बना दिया जाता है। ये दर्दनाक परिणाम किसी दृश्यमान अपराधी के बिना होते हैं, जिसके परिणामस्वरूप बिना किसी अधिभोगी के एक कब्ज़ा होता है। यह किसी डरावनी फिल्म जैसा है: बिना किसी कारण या वजह के पूरी तरह से तबाही, बस बेतुकी हिंसा और आघात।
अगर हमें आज की कल्पना के अनुसार AI के निर्माण और डिफ़ॉल्ट ढांचे में अंतर्निहित औपनिवेशिक नींव को तोड़ना है, तो हमें कहाँ से शुरुआत करनी चाहिए?
AK: मेरा मानना है कि हमें बहुत छोटे, स्थानीय उदाहरणों से शुरुआत करनी चाहिए। उदाहरण के लिए, मैं डेटासेट के निर्माण में वास्तविक दुनिया के सांस्कृतिक संस्थानों को शामिल करने के लिए काम कर रहा हूँ, जिससे इंटरनेट का इस्तेमाल किए बिना AI को प्रशिक्षित करने के लिए अत्यधिक क्यूरेटेड और अनुकूलित मॉडल विकसित किए जा सकें। यह दृष्टिकोण उस शोषण का विरोध करने में मदद करता है जो आमतौर पर इन तकनीकों के निर्माण और प्रशिक्षण का आधार होता है, और यहीं पर सबसे ज़्यादा पूर्वाग्रह भी पैदा होते हैं।
एआई को उपनिवेश मुक्त करने का अर्थ है इस शोषणकारी पहलू को समाप्त करना और अधिक सुव्यवस्थित, कारीगर श्रम और देखभाल की प्रथाओं की ओर मुड़ना।
बेशक, यह दृष्टिकोण मापनीय नहीं है, और शायद यही समस्या का एक हिस्सा है। डिजिटल को अनिवार्य रूप से मापनीय मानने से यह औपनिवेशिक, वाणिज्यिक और वस्तुगत हो जाता है। हो सकता है कि एक परियोजना के रूप में एआई को उपनिवेश मुक्त करना स्वाभाविक रूप से अव्यवहारिक हो – मशीन लर्निंग, अपनी वर्तमान संरचना और अवधारणा में, उपनिवेश मुक्त प्रथाओं के लिए बहुत कम जगह छोड़ती है।
हालाँकि, प्रशिक्षण डेटासेट बनाने के लिए विश्वविद्यालयों और सांस्कृतिक केंद्रों जैसे वास्तविक दुनिया के संस्थानों के साथ सहयोग करके, हम समस्या के कम से कम एक स्तर का समाधान कर सकते हैं: डेटा संग्रह। एआई को कारगर बनाने में कई स्तर शामिल हैं, और इसे ‘उपनिवेशवाद से मुक्त’ करने का प्रयास करते समय इन सभी पर विचार किया जाना चाहिए।
डेटा संग्रह से शुरुआत करना एक सार्थक पहला कदम है, लेकिन हमें यह स्वीकार करना होगा कि एक व्यापक दृष्टिकोण के लिए प्रक्रिया के प्रत्येक स्तर पर ध्यान देना आवश्यक होगा। उदाहरण के लिए, भले ही जानकारी निष्पक्ष रूप से एकत्र की गई हो, सावधानीपूर्वक व्यवस्थित की गई हो, और सहमति दी गई हो, प्रशिक्षण मॉडल अपने आप में शोषणकारी हो सकता है। डेटा को लेबल और श्रेणियों में बदलना और उन्हें सार्वभौमिक बनाना स्वाभाविक रूप से समस्याग्रस्त है और औपनिवेशिक विरासत का एक अभिन्न अंग है। प्रारंभिक डेटा संग्रह की निष्पक्षता चाहे जो भी हो, यह पूर्वाग्रहों को बनाए रख सकता है और हानिकारक संरचनाओं को मज़बूत कर सकता है।
मेरे लिए, महत्वपूर्ण अभिलेखीय प्रथाओं के ढांचे के भीतर एआई के बारे में सोचना उपयोगी होगा। डेटा अतीत का एक अनमोल संसाधन है जिस पर भविष्य का ज्ञान आधारित होता है। अभिलेखीय अभ्यास के एक विस्तार के रूप में एआई को समझने से हमें यह आलोचनात्मक रूप से मूल्यांकन करने का अवसर मिलता है कि हम डेटा कैसे एकत्रित, वर्गीकृत और उपयोग करते हैं, और यह सुनिश्चित करते हैं कि हम इसे उसी सावधानी, सहमति और प्रासंगिक जागरूकता के साथ देखें जैसे हम किसी अन्य अभिलेखीय सामग्री के साथ करते हैं। हमेशा एक चयन मानदंड और पसंद से प्रेरित एक आयोजन सिद्धांत होता है।
एक उपनिवेश-विरोधी या उपनिवेश-विरोधी संग्रह बनाने के लिए, हमें नारीवादी दृष्टिकोण अपनाना होगा और पारंपरिक, भाषा-आधारित ज्ञान के अलावा अन्य प्रकार के ज्ञान को भी शामिल करना होगा। एक कलाकार के रूप में, यह मेरे दैनिक अभ्यास का अभिन्न अंग है – मैं ज्ञान और सीखने के गैर-पारंपरिक रूपों से जुड़ता हूँ जो मूर्त और क्षणभंगुर हैं, इसलिए उनके डेटा-आधारित और वस्तु-रूप में परिवर्तित होने की संभावना कम होती है। और फिर भी, अगर हम एआई को वास्तव में उपनिवेश-मुक्त कर दें, तो क्या यह वही वस्तु रहेगी, या यह पूरी तरह से अलग चीज़ होगी?
गाज़ा में नरसंहार के बारे में जागरूकता फैलाने में जनरेटिव एआई की भूमिका के बारे में क्या? “राफा पर सबकी नज़रें” वाली कृत्रिम तस्वीर क्यों वायरल हो गई, जबकि नरसंहार के सबूत पेश करने वाली कई साक्ष्य-आधारित तस्वीरें लोगों की नज़रों से ओझल हो गई हैं?
एके: इस एआई-जनित तस्वीर की वायरलिटी में कई तत्वों का योगदान था। सबसे पहले, तस्वीर में अंतर्निहित पठनीय पाठ ने इसे समकालीन प्लेटफ़ॉर्म सेंसरशिप को दरकिनार करने की अनुमति दी, जिससे इसे तेज़ी से साझा किया जा सका। दूसरे, लोगों ने संभवतः इसे एक “सुरक्षित” तस्वीर के रूप में देखा होगा – यह साफ़-सुथरी है और स्पष्ट हिंसा से मुक्त है, जिससे यह व्यापक प्रसार के लिए अधिक उपयुक्त है।
ये दृश्य एक सुरक्षित स्थान पर स्थित हैं, जो एआई का स्थान है, फ़िलिस्तीन का नहीं। विशिष्ट संदर्भ को हटाने से दर्शकों के लिए एक आरामदायक दूरी बन जाती है। फ़िलिस्तीनी दृष्टिकोण से, यह बेहद समस्याग्रस्त है क्योंकि यह स्थानीय आबादी को अमानवीय बनाने और मिटाने की औपनिवेशिक प्रक्रिया में योगदान देता है। फ़िलिस्तीनियों को तस्वीर से हटा दिया गया है, मानो उनके अनुभव विश्वसनीय नहीं हैं या उनका कोई महत्व ही नहीं है।
यह संदेश भी समस्याग्रस्त है: “सबकी नज़रें राफ़ा पर हैं” — इसका असल में क्या मतलब है? यह किसी कार्रवाई का सुझाव नहीं देता या किसी की व्यक्तिगत क्षमता पर सवाल नहीं उठाता। यह आपको विरोध करने, अपने सांसद से संपर्क करने या इज़राइल पर प्रतिबंध लगाने की माँग करने के लिए नहीं कहता। यह आपको कुछ ठोस करने के लिए मजबूर नहीं करता; यह बहुत ही निष्क्रिय है। पूरी दुनिया नरसंहार को देख रही है, जो वास्तविक समय में हो रहा है, जो क्लिकटिविज़्म का एक ज़्यादा परिष्कृत रूप हो सकता है। बिल्कुल न्यूनतम काम करना — सिर्फ़ एक तस्वीर साझा करना — योगदान देने, “कुछ करने” का झूठा एहसास देता है।
बेशक, सकारात्मक पहलू यह है कि 5 करोड़ लोगों ने इसे विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म पर साझा किया है। हालाँकि, फ़िलिस्तीनी एक ही समय में वायरल और अदृश्य नहीं होना चाहते। हमें हिंसा को समाप्त करने के लिए, हमारे लिए काम करने वाली वायरलिटी की ज़रूरत है।
क्या होगा अगर इन एआई-संचालित तकनीकों का इस्तेमाल फ़िलिस्तीनियों के विनाश में योगदान देने के बजाय उनके भविष्य को पुष्ट करने के लिए किया जाए? यह प्रश्न मेरे अभ्यास का मार्गदर्शन करता है। तकनीक भविष्य पर चर्चा का अभिन्न अंग है, और हम फ़िलिस्तीनियों को भविष्य का हिस्सा बनना होगा। हमें इसे आकार देने में शामिल होना चाहिए, इससे अलग नहीं होना चाहिए।
स्रोत: ग्लोबल वॉयस / डिग्पू न्यूज़टेक्स