पाकिस्तानी अख़बार ने लेख के साथ गलती से AI prompt छाप दिया

 (twitter.com/omar_quraishi)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-11-13 | 2 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • पाकिस्तान के एक अख़बार में लेख के मुख्य पाठ के साथ AI generation के लिए इस्तेमाल किया गया prompt text ज्यों का त्यों छप गया
  • छपा हुआ वाक्य AI को लेख लिखने का निर्देश देने वाला text था, जिसे लगता है कि संपादन प्रक्रिया में हटाया नहीं गया
  • इस गलती को इस बात के उदाहरण के रूप में देखा जा रहा है कि संपादकीय कार्यस्थल में AI tools का इस्तेमाल पहले से शुरू हो चुका है
  • Twitter पोस्ट में अख़बार के पन्ने की फोटो के साथ वह image शामिल है जिसमें prompt text साफ़ दिखता है
  • इसे AI उपयोग और editorial quality control की सीमा-रेखा से जुड़ी समस्या को उजागर करने वाली घटना माना जा रहा है

घटना का सार

  • Twitter उपयोगकर्ता Omar Quraishi ने पाकिस्तान के एक अख़बार के पन्ने की फोटो पोस्ट की
  • फोटो में लेख के मुख्य पाठ के ऊपर AI को लेख लिखने का निर्देश देने वाला prompt sentence ज्यों का त्यों छपा हुआ है
  • पुष्टि हुई कि यह वाक्य सामान्य लेख सामग्री नहीं, बल्कि AI editing tool में डाला गया command text था

ऑनलाइन प्रतिक्रिया

  • Twitter पोस्ट को AI इस्तेमाल में लापरवाही के नतीजे के रूप में देखा गया
  • कुछ उपयोगकर्ताओं ने इसे इस बात के सबूत के रूप में बताया कि मीडिया संस्थानों के भीतर AI की मदद से लेखन हो रहा है
  • मूल पोस्ट के अलावा अतिरिक्त विवरण या अख़बार की आधिकारिक प्रतिक्रिया का कोई उल्लेख नहीं है

महत्व

  • यह मामला news production process में AI tools के एकीकरण की वास्तविकता दिखाने के साथ-साथ,
    संपादकीय जाँच-परख प्रक्रिया के महत्व को भी रेखांकित करता है
  • इसे उन शुरुआती print मामलों में से एक के रूप में दर्ज किया गया है, जहाँ AI prompt ज्यों का त्यों सार्वजनिक हो गया
  • मूल tweet के अलावा कोई अतिरिक्त जानकारी या follow-up report नहीं है

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2 टिप्पणियां

 
realg 2025-11-14

क्या कोरिया में यह पहले से ही रोज़मर्रा की बात नहीं बन चुकी थी?
 
GN⁺ 2025-11-13
Hacker News टिप्पणियाँ
  • मौजूदा लेख का शीर्षक “Pakistani newspaper mistakenly prints AI prompt with the article” सही नहीं है
    असल में जो छपा था वह prompt नहीं, बल्कि chatbot द्वारा बनाया गया बचा हुआ filler text था
    संबंधित लेख “Auto sales rev up in October” था, जो आँकड़ों पर आधारित बहुत सूखा लेख था
    इस तरह की लिखाई वही क्षेत्र है जहाँ LLM अक्सर गलती करते हैं, और इसे शायद table या graph में दिखाना कहीं बेहतर होता
    सच कहें तो “table data लो, statistical insights निकालो और उसे वाक्यों में लिखो” जैसा काम इंसानों के लिए नापसंद रूटीन मेहनत है
    • वह अख़बार पाकिस्तान का एक प्रमुख English daily है, जिसके पाठक ज़्यादातर university-educated लोग हैं, लेकिन financial articles में graph या table लगभग नहीं होते
      मैंने पहले एक column में यह पढ़ा था कि “सरकारी वेबसाइट के data को Excel में ले जाकर graph बनाइए,” लेकिन समझ नहीं आता कि वही graph सीधे लेख में क्यों नहीं जोड़ते
    • दरअसल AI ने इंसान से “क्या मैं इसका बेहतर version बना दूँ?” जैसा सुझाव दिया था, इसलिए हो सकता है शीर्षक पूरी तरह ग़लत भी न हो
    • financial और sports reporting दोनों में लंबे समय से template-based style का इस्तेमाल होता रहा है, इसलिए यह घटना उसी का विस्तार लगती है
    • यह देखकर कि रिपोर्टर ने आखिरकार “one-line summary infographic style” छोड़कर draft को वैसे ही इस्तेमाल कर लिया, लगता है उसे पाठक पर असर डालने की ज़रूरत महसूस नहीं हुई
    • ऐसे chatbot के बचे हुए वाक्य company emails में भी अक्सर दिख जाते हैं
      आम तौर पर ग़ैर-ज़रूरी announcement mails में ऐसे निशान मिलते हैं
  • जब रिपोर्टर से पूछा गया, “यह कैसे हुआ?”, तो उसने जवाब दिया, “अच्छा सवाल है। आपने सीधे मुद्दे के केंद्र को छुआ है। आइए देखते हैं कि यह सवाल असरदार क्यों है…”
    • इसके बाद “तेज़ टिप्पणी है, आइए देखें क्यों” जैसी मज़ाकिया प्रतिक्रियाएँ भी आईं
    • अब लगता है कि शीर्षक में सवाल वाले हर लेख को ध्यान से देखूँगा कि क्या वह “अच्छा सवाल है!” से शुरू होता है
    • “5W से शुरू न करके सबसे अहम सवाल पर सीधे आया” वाला वाक्य क्लासिक ‘A नहीं, B’ template का उदाहरण है
    • कुछ लोगों ने हँसी में कहा कि रिपोर्टर ने ज़रूरत से दोगुना overreact कर दिया
  • जर्मनी के Spiegel में भी ऐसा ही मामला हुआ था
    लेख के अंत में दिए गए correction note से इसकी पुष्टि की जा सकती है
    संबंधित लेख लिंक
    • academic papers में भी ऐसा ही मामला हुआ है
      Fediscience पोस्ट, मूल DOI और retraction notice साथ में साझा किए गए
    • फिर भी, गलती मान लेना और उसे छिपाने की कोशिश न करना निष्पक्ष रवैया माना गया
    • कुछ लोगों ने तंज़ में कहा, “editor ने लेख पढ़े बिना ही सीधे PUBLISH बटन दबा दिया”
  • online version बाद में ठीक कर दिया गया
    “AI का इस्तेमाल करके किया गया संपादन Dawn की policy का उल्लंघन है; संबंधित वाक्य हटाया जा चुका है और जाँच चल रही है” — ऐसा editor’s note जोड़ा गया
    लेख लिंक
    print edition का text Pastebin पर डाला गया है
    • “AI policy का उल्लंघन खेदजनक है” जैसी पंक्ति को passive voice के खराब उदाहरण के रूप में भी बताया गया
    • किसी ने अफ़सोस जताया कि “दुनिया अब 1984 जैसी हो गई है, जहाँ संपादन सुविधा के हिसाब से होता है,” और तकनीक ने जो छीन लिया उस पर दुख जताया
  • “अगर सब कुछ generated है, तो फिर पढ़ने की ज़रूरत ही क्या है?” — यह सवाल भी उठाया गया
    यानी सीधे LLM से ही पूछ लेना बेहतर नहीं होगा क्या, ऐसी शंकालु नज़र है
    • कुछ लोगों का मानना है कि LLM का दौर यह उजागर कर रहा है कि वास्तव में मूल्यवान काम क्या है
    • कुल मिलाकर मौजूदा रुझान उसी दिशा में जाता दिख रहा है
    • जब LLM बिना data के कुछ generate करता है तो quality drop या sloppy output आता है
      लेकिन अगर material और viewpoint साथ दिए जाएँ, तो नतीजे कहीं बेहतर हो सकते हैं
      हर LLM output को ‘कचरा’ कह देना वास्तविकता को नहीं दर्शाता
  • लगता है जल्द ही पूरी दुनिया बेहतरीन American English बोलने लगेगी, लेकिन वह शायद सिर्फ़ कागज़ पर होगा
    • prompt में regional expressions और spelling डालकर इसे आसानी से बदला जा सकता है
    • मैंने Gemini को साफ़ कहा है कि American spelling कभी न इस्तेमाल करे, और Z का उच्चारण British style में रखे
      मैं अपनी भाषाई पहचान छोड़ने वाला नहीं हूँ
  • सच तो यह है कि data को वाक्यों में बदलना उबाऊ काम है
    लेकिन एक पाठक के रूप में “ऐसा लेख पढ़ना जिसे किसी इंसान ने सीधे लिखा ही नहीं” अजीब लगता है
    आजकल अक्सर एक तरफ़ AI से लंबा email लिखवाया जाता है, और दूसरी तरफ़ AI से उसका एक-पंक्ति सार बनवाया जाता है — यह ऊर्जा की बर्बादी वाला loop है
    • मैं तो बेहतर समझता हूँ कि सिर्फ़ बिना फालतू शब्दों वाले तथ्य पढ़े जाएँ
  • आजकल stakeholders से मिलने वाले documents और specs भी AI-लिखित लगते हैं
    वे अचानक लंबे और विस्तारपूर्ण हो गए हैं, लेकिन देने वाले खुद उनकी सामग्री याद नहीं रख पाते
    मेरी girlfriend जिस bank में काम करती है, वहाँ भी आधी communications AI-लिखित लगती हैं
    उल्टा productivity घट रही है
    मैं भी coding में AI का इस्तेमाल करता हूँ, लेकिन सिर्फ़ questions और experiments-केंद्रित सहायक tool के रूप में
    लेकिन ज़्यादा से ज़्यादा काम AI को delegate करने का रुझान चिंताजनक है
  • जैसे-जैसे लोग AI के आदी होंगे, वे और आलसी होते जाएँगे, और ऐसी गलतियाँ आम होंगी
    एक समाधान यह है कि output की समीक्षा करने के लिए एक और इंसान रखा जाए
    ऐसा हुआ तो शायद AI नई नौकरियाँ भी पैदा कर दे
    • लेकिन मेरा मानना है कि reviewer को आख़िर में नहीं बल्कि शुरुआती चरण में शामिल करना बेहतर है
      prompt इस तरह बनना चाहिए कि LLM अनावश्यक वाक्य न बनाए
      या फिर domain-specific tooling विकसित करनी चाहिए
      मज़ाक में कहूँ तो, मैं तो सोच रहा हूँ कि ऐसी service देने वाली “AI consulting” शुरू कर दूँ
    • या फिर एक और AI automation जोड़ दी जाए: “इस लेख में बचे हुए LLM traces ढूँढो और हटा दो”
      और फिर कोई इसे अपनी Prompt Engineer career history में लिख देगा
    • जो लोग लिखने की खुशी ही नहीं समझते, वे पत्रकार कहलाने के योग्य नहीं हैं
    • आखिरकार हम low-quality content की अति-उत्पादन वाली दुनिया में पहुँच रहे हैं
      जैसे photocopier आ जाए और धरती paperclips से भर जाए
    • इस प्रवृत्ति में कम वेतन और कम क़द्र वाली नौकरियाँ बढ़ेंगी
  • यह घटना LLM युग का नया “[placeholder here] typo” जैसी लगती है