- John Carmack ने AI training में open source code के इस्तेमाल को सकारात्मक बताया और इसे “दुनिया को दिए गए उपहार के मूल्य के बढ़ने की प्रक्रिया” कहा
- कुछ लोग open source को सामाजिक बदलाव या प्रतिष्ठा बनाने के साधन के रूप में देखते हैं, लेकिन उनके अनुसार इसका मूल स्वभाव खुलकर बाँटा जाने वाला ‘दान’ है
- इस पर अन्य developers ने बड़ी कंपनियों के बिना वापस लौटाए लाभ उठाने वाले ढांचे और contributors की बढ़ती थकान को समस्या बताया
- कई प्रतिभागियों ने AI और open source के संबंध, GPL की भूमिका, और AI से ecosystem में आने वाले बदलाव पर अलग-अलग दृष्टिकोणों से चर्चा की
- कुल मिलाकर, open source और AI का मेल development की पहुंच बढ़ाने और सृजन के प्रसार को तेज करने वाली प्रवृत्ति के रूप में देखा गया
John Carmack के बयान और मुख्य तर्क
- Carmack ने अपने द्वारा सार्वजनिक किए गए 10 लाख से अधिक lines of open source code को “दुनिया को दिया गया उपहार” बताया
- उन्होंने कहा कि GPL प्रतिस्पर्धियों द्वारा शोषण को रोकने का एक साधन था, लेकिन उसका मूल उद्देश्य sharing की अनुमति देना था
- उन्होंने जोर दिया कि AI द्वारा इस code को सीखने से उस उपहार का मूल्य और बढ़ता है
- उनका तर्क है कि “AI training open source की भावना से टकराती नहीं है”
- उनके अनुसार open source का उद्देश्य दूसरों को सीखने और सुधार करने देना है, और AI training भी उसी का विस्तार है
कम्युनिटी की प्रतिक्रिया और बहस
- कुछ developers ने यह मुद्दा उठाया कि “बड़ी कंपनियां यह उपहार लेती हैं लेकिन बदले में कुछ लौटाती नहीं हैं”
- इस पर Carmack ने जवाब दिया कि “अगर किसी कंपनी ने उपहार लिया, तो इसका मतलब यह नहीं कि दूसरे लोग उससे वंचित हो गए”
- उन्होंने Meta के PyTorch open source code के लिए आभार भी जताया
- अन्य प्रतिभागियों ने कहा कि “GPL उपहार नहीं, बल्कि प्रतिबंधों के जरिए सुरक्षा का साधन है”, और open source व anti-AI आंदोलन का संगम यहीं से पैदा होता है
- एक उपयोगकर्ता ने कहा कि AI द्वारा बनाए गए बेकार PR (pull request) बढ़ रहे हैं, जिससे maintainers पर बोझ बढ़ता है
open source और AI की परस्पर क्रिया
- कई टिप्पणियों में कहा गया कि AI open source ecosystem की वृद्धि में योगदान दे रहा है
- GitHub के आंकड़ों के अनुसार, एक साल में 3.6 करोड़ developers नए जुड़े, और कहा गया कि AI ने इस growth की रफ्तार बढ़ाई
- open source code AI को train करता है, और AI फिर नए developers की code productivity बढ़ाता है, जिससे एक चक्रीय ढांचा बनता है
- कुछ लोगों ने “AI open source को खत्म कर देगा” जैसी चिंता के उलट यह कहा कि वे AI का उपयोग करने वाले open source releases की तैयारी कर रहे हैं
नैतिक और सामाजिक मुद्दे
- यह आलोचना भी सामने आई कि “अगर AI training से बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी आती है, तो क्या उसे सचमुच उपहार कहा जा सकता है?”
- एक अन्य राय में कहा गया कि “AI कंपनियां hardware की कीमतें बढ़ाकर एकाधिकार संरचना को मजबूत कर रही हैं”
- यह भी राय थी कि अगर models एक तय अवधि के बाद open source के रूप में जारी किए जाएं, तो यह स्वीकार्य हो सकता है
- कुछ लोगों ने चेतावनी दी कि AI का दुरुपयोग विध्वंसक तकनीक (जैसे जैविक हथियार) विकसित करने में भी हो सकता है, इसलिए कड़ी सुरक्षा की जरूरत है
creators और developers के दृष्टिकोण का अंतर
- यह बात सामने आई कि software developers आम तौर पर AI उपयोग को सकारात्मक नज़रिए से देखते हैं, जबकि visual arts जगत में copyright उल्लंघन की चिंता के कारण नकारात्मक प्रतिक्रिया अधिक है
- एक developer ने कहा कि उन्होंने AI से Godot game generate करने वाला एक tool open source के रूप में जारी किया, लेकिन कम्युनिटी की प्रतिक्रिया ठंडी रही
- फिर भी उन्होंने जोर दिया कि “यह प्रोजेक्ट स्वयं Godot की open source संरचना की वजह से संभव हुआ”
- कुछ creators ने कहा कि “अगर उनका संगीत AI training में इस्तेमाल हो, तो उन्हें आपत्ति नहीं,” और प्रभाव व प्रेरणा के चक्र को सृजन का मूल मानते हैं
open source का भविष्य और AI की भूमिका
- एक सुझाव यह भी आया कि “AI का नैतिक उपयोग सुनिश्चित करने के लिए सिर्फ open source code पर train किए गए models चाहिए”
- एक अन्य राय में चिंता जताई गई कि AI के मध्यस्थ बनने से developers की योगदान-मान्यता और प्रोत्साहन कमजोर हो सकते हैं
- कई प्रतिभागियों ने माना कि open source और AI, दोनों का मूल स्वभाव ऐसे tools होना है जो अधिक लोगों को कुछ बनाने में सक्षम बनाते हैं
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