- Knitting Bullshit Harry Frankfurt की On Bullshit की अवधारणा से लिया गया एक शब्द है, जो उस घटना की ओर इशारा करता है जिसमें AI-जनित बुनाई कंटेंट सच और वास्तविकता को खाली कर देता है और उसकी जगह भावनात्मक मंचन और सिमुलेशन ले लेते हैं
- Inception Point AI ने कहा कि उसकी 8 कर्मचारियों की टीम हर हफ्ते लगभग 3,000 पॉडकास्ट प्रकाशित करती है, जिन्हें “AI personalities” होस्ट करती हैं, और अब तक 1.2 करोड़ downloads तथा औसतन लगभग 7.5 लाख मासिक downloads दर्ज किए गए हैं
- जब Jamie Bartlett ने पूछा कि क्या हर हफ्ते बनने वाले 3,000 कंटेंट को वास्तव में कोई इंसान रिव्यू करता है, तो Anne McHealy ने जवाब दिया कि कोई भी उन्हें चेक या edit नहीं करता; उन्होंने यह भी कहा कि gardening, knitting और cooking “life or death” नहीं हैं, इसलिए इनमें गलती होना “end of the world” नहीं है
- AI पॉडकास्ट Knitting Through the Ages और The Art of Knitting Pattern Design दावा करते हैं कि वे बुनाई के इतिहास और design ज्ञान पर बात करेंगे, लेकिन इनमें वास्तविक ऐतिहासिक संदर्भ और विशेषज्ञता की जगह काल्पनिक विशेषज्ञ नामों और भावनात्मक पुष्टि वाले वाक्यों का इस्तेमाल है
- AI-जनित knitting पॉडकास्ट और animation इंसानी समुदायों द्वारा संचित श्रम, इतिहास, design intelligence और साझा ज्ञान को मुनाफे के लिए भावनात्मक मुद्रा में बदल देते हैं; लेख का निष्कर्ष यह है कि वास्तविक मानव रचनाकारों और बुनाई समुदायों का समर्थन किया जाना चाहिए
“Knitting Bullshit” का मतलब
- Harry Frankfurt की On Bullshit में bullshit को ऐसे कथन के रूप में परिभाषित किया गया है जिसका सच से कोई सरोकार नहीं होता और जिसे इस बात से फर्क नहीं पड़ता कि चीजें वास्तव में कैसी हैं
- झूठ सच को जानबूझकर विकृत करता है, इसलिए वह सच को एक तरह से मानकर चलता है; लेकिन Frankfurt के लिए bullshit का सार “झूठ” से ज़्यादा नकलीपन (phony) में है
- “Knitting Bullshit” सामान्य अर्थों वाली बकवास नहीं है, बल्कि उस स्थिति को दर्शाता है जहाँ बुनाई पर आधारित AI-जनित कंटेंट सच और वास्तविकता को हटाकर उनकी जगह भावनात्मक प्रस्तुति और सिमुलेशन रख देता है
Inception Point AI और AI पॉडकास्ट
- Jamie Bartlett की पॉडकास्ट सीरीज़ Everything is Fake and Nobody Cares के पहले एपिसोड में Inception Point AI की Chief Product Officer Anne McHealy का इंटरव्यू शामिल है
- Inception Point AI एक पॉडकास्ट कंपनी है जिसे Wondery की पूर्व COO Jeanine Wright ने शुरू किया; Wondery Amazon द्वारा 2025 में बंद किए जाने और 110 नौकरियाँ खत्म होने से पहले इंसानों द्वारा लिखे गए उच्च-गुणवत्ता वाले narrative कंटेंट के लिए जानी जाती थी
- Inception Point AI अपनी 8 लोगों की टीम के साथ हर हफ्ते लगभग 3,000 पॉडकास्ट प्रकाशित करती है, जिन्हें “AI personalities” होस्ट करती हैं
- Anne McHealy के अनुसार, Inception Point AI के पॉडकास्ट अब तक 1.2 करोड़ downloads और औसतन लगभग 7.5 लाख मासिक downloads हासिल कर चुके हैं
- जब Jamie Bartlett ने पूछा कि क्या हर हफ्ते के 3,000 कंटेंट को कोई सुनता है या उनकी accuracy और quality की समीक्षा करता है, तो Anne McHealy ने कहा कि कोई भी इन कंटेंट को चेक या edit नहीं करता
- Anne McHealy ने कहा कि gardening, knitting और cooking जैसे विषय “life or death” नहीं हैं, इसलिए इनमें गलती होना “end of the world” नहीं है
- यह दृष्टिकोण बुनाई को एक वास्तविक समुदाय और उद्योग की दुनिया के रूप में देखने वाली समझ से टकराता है, और यहीं से AI-जनित बुनाई कंटेंट की आलोचना शुरू होती है
AI-जनित बुनाई पॉडकास्ट क्या खाली कर देते हैं
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Knitting Through the Ages
- यह एपिसोड बुनाई के सांस्कृतिक अर्थ, पीढ़ियों और महाद्वीपों को जोड़ने वाले धागों, और “ancient Egyptian socks” से लेकर knitting के वैश्विक घटना बनने तक की छिपी कहानी बताने का वादा करता है
- लेकिन वास्तविक कंटेंट सिर्फ प्राचीन मिस्री मोज़ों की एक जोड़ी का जिक्र करता है और फिर सीधे आधुनिक वैश्विक knitting community और Ravelry पर पहुँच जाता है; बीच का ऐतिहासिक संदर्भ गायब है
- 15 मिनट के इस एपिसोड में बुनाई के लंबे इतिहास, महिलाओं के अदृश्य श्रम और रचनात्मकता, उस श्रम के शोषण, औद्योगीकरण, मौलिकता, प्रतिरोध और एकजुटता जैसे विषयों पर बात ही नहीं होती
- हर वाक्य मीठा और भरोसेमंद-सा सुनाई देता है, लेकिन कुल मिलाकर यह ऐसे काम करता है मानो किसी AI ने yarn marketing language सीखकर “syrupy word salad” उगल दी हो, जिसमें वास्तविक जानकारी नहीं है
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The Art of Knitting Pattern Design
- यह एपिसोड कहता है कि वह किसी विचार की पहली चिंगारी से लेकर तैयार परिधान की आखिरी stitch तक की रचनात्मक प्रक्रिया खोलेगा, और lace, cable, colorwork जैसे अलग-अलग pattern types पर बात करेगा
- यह दावा करता है कि इसमें “renowned knitting experts and designers” की समझ, design philosophy और पसंदीदा techniques को समेटा गया है, लेकिन जिन विशेषज्ञों के नाम दिए गए हैं और जिन्हें लंबा quote किया गया है, वे वास्तव में मौजूद ही नहीं हैं
- Michael Lee, Elizabeth Brown, Daniel Nakamura, Olivia Patel और Emily Davis को AI द्वारा गढ़े गए लोगों के रूप में पेश किया गया है, और वे सिर्फ “embrace the process” तथा “confident and empowered” जैसे सपाट वाक्य बोलते हैं
- जबकि वास्तविक knitting experts रोज़ pattern, webinar, magazine लेख, किताबें, digital forums, Substack, पॉडकास्ट और शैक्षिक videos के ज़रिए ज्ञान साझा करते हैं, यह एपिसोड design या knitting के बारे में सीखने लायक कुछ भी नहीं देता
- दुनिया भर में हज़ारों लोगों के knitwear design के रचनात्मक श्रम को “joy” और “possibility” के मीठे सिमुलेशन से बदल दिया जाता है
वास्तविकता की जगह भावनात्मक पुष्टि
- AI पॉडकास्ट, knitting के “सच” या “वास्तविकता” की जगह, Claude या ChatGPT से सवाल पूछने पर मिलने वाले परिचित भावनात्मक पुष्टि वाले लहजे को दोहराते हैं
- जैसे ChatGPT खुद सवाल को “genuinely insightful” कहकर सराहता है, वैसे ही ये पॉडकास्ट भी श्रोता की craft choices की लगातार तारीफ करते रहते हैं
- कई एपिसोड सुनने के बाद भी knitting के बारे में कुछ सीखा नहीं जाता, लेकिन क्योंकि पॉडकास्ट knitting करने की भावना और खुद को knitter समझने की अनुभूति की पुष्टि करते रहते हैं, इसलिए वे अच्छा महसूस करा सकते हैं
- यहाँ तक कि जो एपिसोड advanced knitting techniques को कवर करने का दावा करते हैं, वे वास्तविक techniques नहीं बताते; वे सिर्फ बार-बार यह कल्पना करने को कहते हैं कि सुइयों पर stitch उभरने की “joy” कैसी है, या अपनी बनाई हुई “cosy” और “mesmerising” चीज़ को शरीर पर लपेटने का संतोष कैसा है
AI-जनित knitting animation और अधिक परिष्कृत bullshit
- Knitting Bullshit का एक और रूप AI-जनित animation में दिखता है, जहाँ पूरी तरह ऑटो-जनरेटेड पॉडकास्ट की तुलना में कुछ ज़्यादा मानवीय हस्तक्षेप होता है
- यह animation खुद को “बुनाई” के विषय पर आधारित बताता है, 1 लाख से अधिक views और 500 से ज़्यादा उत्साही comments पा चुका है, और अधिकतर comments बुनाई करने वाले लोगों के हैं जो बताते हैं कि इससे उन्हें कितना अच्छा महसूस होता है
- animation इस तरह डिज़ाइन किया गया लगता है कि दर्शक को कुल मिलाकर अच्छा महसूस हो, खासकर बुनाई के बारे में अच्छा महसूस हो
- वास्तविक narrative कंटेंट AI और prompt लिखने वाले इंसान, दोनों के लिए, गौण से भी लगभग कम महत्वपूर्ण दिखाई देता है
- animation बार-बार दावा करता है कि वह बुनाई के लंबे इतिहास को कवर कर रहा है, लेकिन वास्तव में विषय के बारे में कुछ कहता ही नहीं
- Harry Frankfurt ने उस bullshit में फर्क किया था जो “बस बाहर निकाल दी जाती है या फेंक दी जाती है”, और उस “carefully wrought bullshit” में जो ऐसा दिखती है मानो उसके पास सचमुच कुछ कहने को हो, और जो भावनात्मक ईमानदारी की प्रभावशाली परत से अंदर की खालीपन को ढक देती है
- ऑटो-जनरेटेड पॉडकास्ट स्लॉप पहली श्रेणी से जुड़ता है, जबकि AI-जनित animation दूसरी श्रेणी में आता है
- वीडियो का description, images और audio की तरह, मीठा, अर्ध-पौराणिक और अर्थहीन भावनात्मक लहजा इस्तेमाल करता है
- “Before writing. Before anyone thought to write anything down at all – there were hands, and thread, and the slow click of needles in the dark . . .”
- “. . .the oldest thing people still do. Not a craft. Not a hobby. A language passed from hand to hand.”
- “अँधेरे में” बुनाई किए जाने की संभावना कम होने से अलग भी, “लोग आज भी जो सबसे पुरानी चीज़ करते हैं” जैसी अभिव्यक्ति को वास्तविक knitting history से असंबद्ध bullshit के रूप में देखा गया है
आलोचना को असंवेदनशीलता जैसा दिखाने का तरीका
- इस तरह का AI कंटेंट यह सवाल खड़ा करता है कि अगर वह वास्तविक knitting history पर आधारित न भी हो, फिर भी क्या knitting की प्रशंसा करना और अच्छा महसूस कराना काफी नहीं है
- लेकिन इस तरह की bullshit की एक हानिकारक बात यह है कि वह किसी भी तरह की आलोचनात्मक जाँच को संवेदनशीलता की कमी जैसा बना देती है
- वीडियो की अजीब ऐतिहासिक अशुद्धियाँ, झूठे दावे, वास्तविक knitting practice या शरीर की गतियों के प्रति उदासीनता, craft को आज का रूप देने वाली जटिल और विवादित कथाओं को छोड़ देना, और knitting की बुनियादी वास्तविकताओं से कटाव—ये सब मामूली details की तरह हाशिये पर धकेल दिए जाते हैं
- असली समस्या सिर्फ अशुद्धि या synthetic भावनात्मक अभिव्यक्ति नहीं है, बल्कि यह है कि Knitting Bullshit बुनाई उद्योग और समुदाय पर परजीवी की तरह निर्भर होकर उन्हें कमतर बनाता है
इंसानी समुदायों के ज्ञान और सृजन का AI द्वारा दोहन
- Anne McHealy ने कहा था कि knitting जैसे विषयों पर AI-जनित कंटent गलत भी हो तो वह “end of the world” नहीं है, लेकिन knitting community के लिए वही वास्तविक दुनिया है
- knitting community ने लंबे समय से सचमुच मानवीय मूल्य वाली चीज़ें बनाई हैं, और साझा ज्ञान, सांस्कृतिक अर्थ तथा सावधानीपूर्ण आलोचना ने उस practice को गहराई और समृद्धि दी है
- Knitting Bullshit की दुनिया में श्रम, प्रतिरोध, एकजुटता, design intelligence, craft के रूप में knitting का वास्तविक इतिहास और संचित समझदारी—ये सब उस शक्तिशाली भावनात्मक मुद्रा में बदल जाते हैं जिसे AI-जनित पॉडकास्ट और वीडियो मुनाफे के लिए खनन करते हैं
- लेख उन लोगों की आलोचना नहीं करता जिन्हें AI-जनित वीडियो या पॉडकास्ट देखकर अच्छा महसूस होता है; वह सिर्फ यह बताता है कि वह भावना, उपभोग किए जा रहे कंटेंट से अधिक, दशकों और सदियों में मानव समुदायों और practitioners द्वारा निर्मित बुनाई की जटिल, भौतिक विरासत से आ सकती है
- AI Knitting Bullshit उसी मानवीय विरासत को सोखकर फिर उगल देने के तरीके से काम करता है
- निष्कर्ष यह है कि AI-जनित Knitting Bullshit का उपभोग करने के बजाय वास्तविक इंसानों द्वारा बनाए जा रहे knitting कंटेंट और creators का समर्थन किया जाना चाहिए
- समर्थन के योग्य लोगों में crofters, crafters, indie yarnies, designers, podcasters, show organisers, spinners, ceramic button बनाने वाले, historical plant dyes के साथ काम करने वाले रंग-प्रेमी, और wooden hap frames, swifts, yarn bowls तराशने वाले कारीगर शामिल हैं
- मानवीय विरासत, मानवीय रचनात्मक practice, पुराना और जटिल इतिहास, तथा आनंदमय और विविध आधुनिक मानव समुदाय—ये सब AI-bullshit के भविष्य के बावजूद भी उत्सव, प्रेम और समर्थन के योग्य हैं
- लेख में इस्तेमाल की गई सभी images “lovely knitting” इन दो शब्दों के prompt पर आधारित AI-जनित परिणाम हैं
1 टिप्पणियां
Hacker News की राय
अब लगभग हर तरह का AI-जनित कंटेंट देखते ही सबसे पहले एक गहरा, गूंजता हुआ दुख महसूस होता है
AI का बढ़ना कभी-कभी ऐसा लगता है जैसे हाथ-पैर खो देना। पहले सदमा और क्षति का एहसास आता है, जो छिन गया उसकी अनुभूति होती है, और फिर महीनों-सालों तक रोज़मर्रा की छोटी-छोटी चीज़ों से टकराते हुए बार-बार यह समझ आता है कि “अच्छा, यह भी हमेशा के लिए बदल गया।”
यह ऐसा है जैसे हर दिन रस्सी को थोड़ा और नीचे छोड़कर किसी अँधेरे कुएँ की गहराई नाप रहा हूँ, और बदले में सिर्फ़ एक विशाल, असीम खालीपन में अर्थहीन झूलते रहने का एहसास लौटता है
अच्छे art में एक ऐसी चीज़ होती है जिसे दोहराना मुश्किल है, जब तक कि कोई कलाकार पहले से कलाकार न हो और AI को सिर्फ़ माध्यम की तरह न इस्तेमाल कर रहा हो: वह है intentionality
उदाहरण के लिए Floor796[0] को देखिए, वहाँ हर छोटा detail मायने रखता है। AI से अलग-अलग character या पूरा दृश्य बनाया जा सकता है, लेकिन आख़िरकार आपको ऐसे details मिलेंगे जो बिना किसी वजह के डाल दिए गए हैं। उन्हें हाथ से हटाएँ या prompt और input image बदलें, AI फिर भी चुपके से नए अजीब elements घुसाता रहेगा
prompt जितना लंबा होता जाता है, सब कुछ उतना ही अधिक इरादतन होता जाता है, और व्यावहारिक रूप से वही prompt खुद एक रचना बन जाता है
[0] https://floor796.com/
उस छोटे-से उजले दौर को अगर मैंने कभी देखा ही न होता तो शायद बेहतर होता; ऐसा लगता है कि मैं इस क्षति से कभी उबर नहीं पाऊँगा। बचपन का वह अपना रूप दया के लायक लगता है, जो मानता था कि यह सब हमेशा रहेगा
मुझे पता था कि दुनिया में सच या quality की परवाह न करने वाले लोग बहुत हैं, लेकिन इतने ज़्यादा होंगे, यह नहीं सोचा था
ख़ासकर दोस्तों, परिवार और सहकर्मियों के बीच भी यही दिखा। कोई अब रोज़मर्रा के संदेशों में AI-जनित वाक्य भेजता है, कोई अपने काम के प्रचार के लिए AI-जनित खिचड़ी images इस्तेमाल करता है, कोई भी किसी भी सवाल को ChatGPT पर फेंक देता है
जैसे सुंदरता, सच, व्यक्तिगत अभिव्यक्ति, expert work की quality किसी को नहीं चाहिए; बस एक “यह काम कर दो” मशीन से चिपके रहना है
एक अर्थशास्त्री के नज़रिए से पहला सवाल यही उठता है: यह सब करने का आर्थिक प्रोत्साहन कहाँ है? यह वैसा ही है जैसे किसी programmer से पूछना “stack क्या है?”
कुछ संभावनाएँ हैं। 1) money laundering: बड़े content farm असल में किसी और राजस्व स्रोत को छिपाते हुए दावा कर सकते हैं कि वे xyz जितनी कमाई कर रहे हैं
2) ad fraud: podcast charts या search optimization results ऊपर लाकर click दिलाए जा सकते हैं और ads बेचे जा सकते हैं। bot farm clicks बनाकर नकली ad sales जैसा दिखा सकते हैं
3) knitting products बेचने वाले niche market पर कब्ज़ा करने की कोशिश, या कम से कम ऐसा दिखाना कि कब्ज़ा है ताकि बाद में business को ज़्यादा multiple पर बेचा जा सके
4) चुनाव या किसी और ज़्यादा लाभकारी क्षेत्र में जाने से पहले, किसी हानिरहित और छिपे हुए विषय पर 1~3 को अंजाम देने वाले बड़े engine का परीक्षण। नियमन के लिहाज़ से भी यह देखने का तरीका है कि कितना कुछ संभव है
अगर इसे बनाने के और भी प्रोत्साहन हों, तो उन पर भी साथ सोचने लायक है
इस तरह का खिचड़ी network शुरू करने का ठोस प्रोत्साहन यह वादा है कि production cost घटाकर margin बढ़ाया जा सकता है, और production time घटाकर तेज़ी से growth की जा सकती है। परेशान करने वाले creators को पैसे देने की ज़रूरत नहीं पड़ती, और सिद्धांततः एक episode को सुनने में जितना समय लगे, उतने में या उससे भी कम में episode बनाया जा सकता है
कुछ साल पहले मैंने AI खिचड़ी network शुरू करने पर विचार किया था। उस समय technology अभी तैयार नहीं थी। प्रेरणा बहुत ही मूलभूत थी: बस numbers को ऊपर जाते देखना चाहता था
यह तो scandal है कि अभी तक किसी ने Gary Larson की Far Side comic “Bullknitters” पोस्ट नहीं की
https://www.instagram.com/p/C2OQtokvzCa/
या Google image search में देख सकते हैं
लेख खुद असल में knitting पर नहीं है। knitting तो बस वह रास्ता था जिससे लेखिका AI podcast की दुनिया में खिंच गई, और उसने पाया कि उसका नतीजा सामग्री के स्तर पर काफ़ी खोखला है
knitting शब्द को लगभग किसी भी hobby से बदल दें, लेख लगभग वैसा ही पढ़ा जाएगा
यह लेख आत्माहीन, बिना substance वाली AI podcast दुनिया के बारे में है, और इस बारे में भी कि AI output meaningful content देने के बजाय श्रोता की भावनात्मक पुष्टि करने की दिशा में काम करता है
सार है लेकिन मुख्य सामग्री नहीं — यह घटना दिलचस्प है। मैंने इसे कई रूपों में देखा है, लेकिन यह ऐसा क्यों होता है समझ नहीं आता। क्या summary prompt से मज़बूती से बंधी होती है और बाकी हिस्सा नहीं?
मैंने Reddit पर अजीब bots देखे हैं। कोई किसी news article जैसी चीज़ से जुड़ा सवाल पूछे, तो कोई account सवाल का जवाब देने के बजाय उस article के हिस्से का summary जैसा जवाब देता था। अगर आप कहते, “मैंने यह नहीं पूछा,” तो और भी अजीब प्रतिक्रिया मिलती
इंसान भी कुछ हद तक ऐसा करते हैं, इसलिए यह पूरी तरह विचित्र नहीं है, लेकिन Reddit पर ऐसे accounts अचानक झुंड में दिखे और फिर ग़ायब हो गए, इसलिए याद रह गए
summary का उद्देश्य श्रोता को podcast शुरू करवाना है। इसलिए उसमें यह वादा होना चाहिए कि अंदर कुछ दिलचस्प गहराई होगी
एक बार सुनना शुरू हो जाए, तो मुख्य सामग्री को बस इतना आरामदेह होना है कि अगला ad आने तक user सुनता रहे। अगर श्रोता इतनी ध्यान से नहीं सुन रहा कि जवाबदेही तय करे, तो उस वादे को सच में निभाने की ज़रूरत ही नहीं पड़ती
मैंने कभी नहीं सोचा था कि Kate Davies Hacker News पर दिखाई देंगी। जब वह knitting को जीवन-मरण का सवाल कहती हैं, तो थोड़ा background समझना ज़रूरी है
कम उम्र में stroke होने से पहले वह 18वीं सदी के साहित्य की शोधकर्ता थीं[0]। recovery के साधन के रूप में उन्होंने knitting पर ध्यान केंद्रित किया, और फिर पीछे मुड़कर नहीं देखा। उन्होंने business और community बनाई, और अपने शारीरिक व मानसिक स्वास्थ्य के बड़े हिस्से का श्रेय knitting को देती हैं
इसलिए यह लेख रचनात्मक क्षेत्र में काम करने वाले किसी भी व्यक्ति को छुएगा, लेकिन वह एक बहुत ख़ास तरह के व्यक्ति का प्रतिनिधित्व करती हैं, जिसके लिए खिचड़ी content सचमुच अस्तित्वगत ख़तरा बन सकता है। यह profession का नहीं, पूरे व्यक्तित्व का सवाल है
अगर दुनिया से चीज़ों की मानवीयता निकालकर बकवास मशीनें हर जगह content भर दें, तो उनके जैसे लोगों के लिए पहली ज़िंदगी से बेहतर दूसरी ज़िंदगी बनाने की संभावना कितनी रह जाएगी?
0: https://katedaviesdesigns.com/2015/01/28/five-years-on-part-...
ऐसे महान व्यक्ति को देखते हुए, सच कहूँ तो चिंता होती है कि मानव बौद्धिक विकास के ख़िलाफ़ दाँव लगाने के कारण दुनिया कहीं उसका साथ न छोड़ दे
उस अभिव्यक्ति में खुद कोई समस्या नहीं है, और मुझे यक़ीन है कि यह किसी ने सच में खुद लिखी हुई पंक्ति है
परेशान करने वाली बात यह है कि सामान्य भाषा संरचनाएँ इतनी प्रदूषित हो चुकी हैं कि एक नज़र में ही मैं रिफ़्लेक्स की तरह सिहर गया, और फिर मुझे जानबूझकर समझना पड़ा कि यह तो एक ठीक-ठाक अभिव्यक्ति है
कहा गया है कि इस लेख की सारी images AI ने सिर्फ़ दो शब्दों के साधारण prompt “lovely knitting” के जवाब में बनाई हैं। कमाल है
क्या हमें सच में मान लेना चाहिए कि ये 700k+ downloads organic traffic हैं? यह सब सुन कौन रहा है?
तो जवाब दूँ तो शायद हम सब ही सुन रहे हैं। बस हर audience का वह विषय-समूह अलग है जहाँ वह अपनी सतर्कता छोड़ देती है
ऐसे content का बहुत बड़ा market है जो बिना सोचे-समझे आपको intelligent महसूस कराए और बिना काम कराए आपको busy महसूस कराए। मैं यह नहीं कह रहा कि यह अपने स्वभाव से पूरी तरह बुरा ही है
commute में music सुनना भी कुछ ऐसा ही है। दूसरे drivers पर ग़ुस्सा करने के बजाय भराव के लिए कुछ सुनना। इंटरनेट ने इस फ़ॉर्मूले को हथियार बना दिया, और अब AI उसका मानो परमाणु-संस्करण है
https://www.inceptionpoint.ai
replies में 95% bot responses होते हैं, और उनमें से ज़्यादातर AI-आधारित भी नहीं, बस कूड़े जैसे असंबंधित text होते हैं
“इस तरह की बकवास का सबसे हानिकारक पहलू यह है कि यह किसी भी तरह की आलोचनात्मक जाँच को संवेदनशीलता की भयावह विफलता बना देती है” — यह पंक्ति मुझे बहुत पसंद आई
मैंने देखा है कि बहुत चालाक बकवासबाज़ या manipulation के उस्ताद इस technique का इस्तेमाल करते हैं। आप rigor या scrutiny की माँग करें, तो जवाब में एक सभ्य-सी तिरस्कारपूर्ण प्रतिक्रिया मिलती है
जैसे गलती आपकी हो, जैसे आपने शिष्टाचार तोड़ा हो — और यही इस technique को शक्तिशाली बनाता है। आदमी झेंपकर पीछे हट जाता है
फिर Kate की असली दलील से निपटने की ज़रूरत नहीं रहती। बस यह घोषित कर दीजिए कि Kate content नहीं दे रही, बल्कि conflict पैदा कर रही है या किसी दुखी भावनात्मक अवस्था से गुज़र रही है
यह रणनीति परोक्ष रूप से थके हुए moderators की भी मदद करती है। असहमति को दंडित करने से flamewar कम हो जाते हैं
Kate की आलोचना करने वाले लोग यह भी कह सकते हैं कि वे Kate का समर्थन ही कर रहे हैं। बस वे इतना चाहते हैं कि वह अपने emotional overload को संभाल सकें
मुझे अच्छा लगा कि लेख आगे बढ़ने के साथ images और अधिक खिचड़ी जैसी होती जाती हैं
लेकिन एक महत्वपूर्ण पीड़ित समूह छूट गया है: वे creators जो knitting पर high-quality, authentic podcasts बनाते हैं। उनका असली content इस खिचड़ी के ढेर तले दब जाता है
सिद्धांततः recommendation algorithm को अच्छी चीज़ ऊपर लानी चाहिए, लेकिन प्रोत्साहन उससे मेल खाते नहीं लगते। दुखद है
बीच में मैं रुका और images को समझने की कोशिश की, फिर समझ आया कि उन्हें जानबूझकर लगातार अधिक बेतुका बनाया गया है
उम्मीद है कि लोग समझेंगे कि इसमें कितनी कम मेहनत लगी है, और यह खिचड़ी आख़िरकार ग़ायब हो जाएगी
अगर शैतान सचमुच होता, तो मेरा यक़ीन बढ़ता जा रहा है कि वह बड़े काम खुद संभालता और छोटे शैतानों की फौज को knitting पर बिना निगरानी वाले automated podcasts जैसे काम सौंप देता, ताकि वे जीवन की छोटी-छोटी गंदी-सी खुशियों को लगातार कुतरते रहें
https://en.wikipedia.org/wiki/Good_Omens
मैं clip जोड़ना चाहता हूँ, लेकिन विडंबना से बिल्कुल उसी बात की तरह किसी शैतान ने उसे ढूँढना बहुत झुंझलाहट भरा बना दिया है
बाद में पता चला कि ज़्यादातर लोग कितना कुछ सह लेते हैं, इस बारे में मैं ग़लत था
ऐसे AI podcasts की काफ़ी value श्रोता की स्व-पुष्टि में है। Egypt के socks और Ravelry के बीच चाहे कुछ भी न हो, श्रोता के लिए वह इतना महत्वपूर्ण नहीं है। मक़सद सीखना नहीं, अच्छा महसूस करना है
और बहुत पहले से मुझे वह चलन चिढ़ाता रहा है जिसमें news articles में बिल्कुल असंबंधित stock footage डाल दी जाती है। अगर किसी ख़ास जहाज़ की बात करते हुए कोई भी जहाज़ की तस्वीर लगा देने पर लोग मान जाते हैं, जबकि वह शायद उस port पर कभी गया भी न हो, तो AI के लिए बिल्कुल सटीक होना क्यों ज़रूरी होगा?
music सिर्फ़ हमारी pattern recognition को उत्तेजित करके भी हमें अच्छा महसूस करा सकता है और बाँधे रख सकता है
AI video और photo भी शायद कुछ ऐसा ही करते हैं। उन्हें असली होने की ज़रूरत नहीं, बस अच्छे मानवीय काम से इतने patterns encode कर लें कि ध्यान अटका रहे
लोगों को ध्यान भटकाने की जगह दे देना ही इंटरनेट पर अपने-आप में value रखता है