Substack अब पाठकों को AI-लिखित पाठ के लिए पोस्ट स्कैन करने देता है

मुख्य बिंदु

• Substack ने मंगलवार को अपने वेब प्लेटफॉर्म और iOS ऐप पर AI-पाठ डिटेक्शन टूल रोल आउट करना शुरू किया।
• यह टूल Pangram द्वारा संचालित है, एक AI डिटेक्शन कंपनी, और 100 शब्दों से अधिक किसी भी सामग्री पर काम करता है।
• लेखक प्रकाशित करने से पहले Pangram के साथ अपने ड्राफ्ट को स्कैन कर सकते हैं और ऐसे परिणामों को चिह्नित कर सकते हैं जिनमें त्रुटि है।
• Substack के CEO क्रिस बेस्ट ने "Claudefishing" शब्द गढ़ा है जो उस सामग्री को दर्शाता है जो पाठकों को सोचने पर मजबूर करती है कि इंसान ने इसे लिखा है।

Substack चाहता है कि उसके पाठकों को पता चले कि जो वे पढ़ रहे हैं वह किसी वास्तविक व्यक्ति ने लिखा है, या मशीन ने अधिकांश काम किया है।

न्यूजलेटर और सोशल प्लेटफॉर्म ने एक बिल्ट-इन AI डिटेक्शन टूल रोल आउट करना शुरू किया है, जो Pangram नामक कंपनी द्वारा संचालित है, जो AI-जनरेटेड लेखन की पहचान करने में माहिर है। पाठक 100 शब्दों से अधिक किसी भी पोस्ट, नोट, रिप्लाई या कमेंट पर स्कैन ट्रिगर कर सकते हैं। बस पोस्ट के ऊपरी-दाएं कोने में तीन-बिंदु मेनू टैप करें और "AI पाठ के लिए स्कैन करें" चुनें। यह टूल यह अनुमान देता है कि लेखन का कितना हिस्सा AI से आया हो सकता है, या उससे भारी रूप से सहायता प्राप्त हो सकता है।

यह सुविधा अभी वेब और Substack iOS ऐप पर लाइव है। Android सपोर्ट जल्द ही आ रहा है, जिसकी पहली रिपोर्ट The Verge AI ने की थी।

Substack के सह-संस्थापक और CEO क्रिस बेस्ट ने इस कदम को तकनीकी प्रतिबंध नहीं, बल्कि एक विश्वास समस्या के रूप में चित्रित किया। "मुख्य समस्या यह नहीं है कि लोग AI का उपयोग कर रहे हैं, या इसके आउटपुट की गुणवत्ता है," बेस्ट ने एक ब्लॉग पोस्ट में लिखा। "समस्या तब है जब पाठक की अपेक्षा और वास्तविकता के बीच असमता हो।"

बेस्ट ने उस असमता को एक नाम दिया: Claudefishing। यह catfishing का एक खेल है, जहां कोई ऑनलाइन किसी और होने का नाटक करता है, सिवाय इसके कि यहां एक लेखक ऐसा दिखावा करता है कि मानव सोच का पाठ में योगदान था जब वास्तव में एक बड़े भाषा मॉडल, चैटजीपीटी जैसे चैटबॉट्स के पीछे की तकनीक, ने इसे तैयार किया था।

इस टूल की वास्तविक सीमाएं हैं। बेस्ट इनके बारे में खुले हैं। Pangram यह बता सकता है कि AI ने पृष्ठ पर शब्दों को कैसे आकार दिया। यह नहीं बता सकता कि लेखक ने उस AI आउटपुट को निर्देशित, संपादित और तथ्य-जांच करने में कितने घंटे बिताए। एक विचारशील रूप से सहायता प्राप्त टुकड़ा और एक आलसी ढंग से तैयार किया गया टुकड़ा समान स्कोर कर सकते हैं।

उस अंतर से निपटने के लिए, Substack एक स्वैच्छिक "मैं यह कैसे बनाता हूं" विवरण भी जोड़ रहा है, जहां लेखक अपनी प्रक्रिया को अपने शब्दों में समझा सकते हैं। इसे रचनात्मक कार्य के लिए एक पोषण लेबल मानें।

क्या पाठकों को स्कैन परिणामों पर विश्वास करना चाहिए?

इन्हें एक उपयोगी संकेत के रूप में मानें, फैसले के रूप में नहीं। Pangram का अनुमान एक संभावना है, प्रमाण नहीं। बेस्ट स्वयं नोट करते हैं कि यह गलत परिणाम दे सकता है, जो बिल्कुल यही कारण है कि लेखकों को एक ऐसा विकल्प मिलता है जिस स्कोर को गलत मानते हैं उसे चिह्नित और रिपोर्ट करें।

रोजमर्रा के Substack पाठकों के लिए, व्यावहारिक नतीजा सरल है। यदि आप किसी न्यूजलेटर के लिए भुगतान कर रहे हैं या किसी लेखक को अपना ध्यान दे रहे हैं, तो अब आपके पास यह तेजी से जांचने का तरीका है कि किसी मानव ने वास्तव में जो आप पढ़ रहे हैं उसे तैयार किया है या नहीं। यह अधिकांश प्लेटफॉर्म जो ऑफर करते हैं उससे अधिक है।

बेस्ट ने स्पष्टता से कहा: "ऐसे प्लेटफॉर्म जो नकलीपन को पुरस्कृत करते हैं, वे तल तक दौड़ बनाएंगे।"