आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा का एक सामान्य हिस्सा बनता जा रहा है। छात्र अनुसंधान प्रश्नों पर विचार-मंथन करने, कठिन अवधारणाओं को समझने, सामग्री का अनुवाद करने, निबंधों की योजना बनाने, नोट्स को सारांशित करने और कभी-कभी पूर्ण असाइनमेंट तैयार करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग करते हैं। साथ ही, स्कूल और विश्वविद्यालय ऐसे नियम स्थापित करने की कोशिश कर रहे हैं जो छात्रों को एक महत्वपूर्ण आधुनिक तकनीक का उपयोग करने का तरीका सीखने से रोकने के बिना अकादमिक अखंडता को बनाए रखते हैं।
इस क्षेत्र में नवीनतम विकासों में से एक एआई टेक्स्ट को वॉटरमार्क करना है। एआई प्रतिक्रिया के ऊपर रखे गए दृश्यमान लेबल के विपरीत, एक टेक्स्ट वॉटरमार्क को एआई सिस्टम शब्दों का चयन करने के तरीके में एम्बेड किया जा सकता है। परिणामी लेखन एक सांख्यिकीय संकेत लेकर पाठक को पूरी तरह से सामान्य दिख सकता है जिसे विशेष तकनीक संभावित रूप से बाद में पहचान सकती है।
यह तकनीक 2026 में विशेष रूप से महत्वपूर्ण होती जा रही है क्योंकि एआई-जनरेटेड सामग्री के लिए यूरोपीय संघ की पारदर्शिता आवश्यकताएं अब आवेदन में प्रवेश कर रही हैं। यूरोपीय आयोग का कहना है कि अनुच्छेद 50 पारदर्शिता दायित्व 2 अगस्त, 2026 से लागू होते हैं, जिसमें जेनरेटिव एआई सिस्टम के प्रदाताओं के लिए टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, और वीडियो मशीन-पठनीय और कृत्रिम रूप से उत्पन्न या हेरफेर के रूप में पता लगाने योग्य बनाने के लिए आवश्यकताएं शामिल हैं।
छात्रों के लिए, हालांकि, वॉटरमार्किंग के आगमन का मतलब यह नहीं है कि एआई टूल के साथ प्रत्येक बातचीत स्वचालित रूप से एक अकादमिक-अखंडता समस्या पैदा करेगी। सीखने का समर्थन करने और एआई-जनरेटेड कार्य को प्रस्तुत करने के लिए एआई का उपयोग करने के बीच का अंतर आवश्यक है।
एआई टेक्स्ट वॉटरमार्किंग क्यों महत्वपूर्ण हो रहा है?
वर्षों से, शिक्षा में एआई के बारे में चर्चा एआई डिटेक्टरों पर बहुत अधिक केंद्रित थी। एक छात्र ने एक निबंध प्रस्तुत किया, एक डिटेक्टर ने अनुमान लगाया कि क्या पाठ एआई-जनित दिखता है, और शिक्षकों को परिणाम की व्याख्या करनी होगी।
वॉटरमार्किंग एक अलग दिशा से संबंधित समस्या तक पहुंचती है। यह निर्धारित करने की कोशिश करने के बजाय कि क्या पाठ केवल भाषाई विशेषताओं के आधार पर एआई लेखन जैसा दिखता है, एआई सामग्री उत्पन्न करते समय एक वॉटरमार्क एम्बेड किया जा सकता है। यह जनरेटिंग सिस्टम से जुड़ा एक उद्गम संकेत बनाता है। भेद महत्वपूर्ण है।
- एक पारंपरिक एआई डिटेक्टर पूछ सकता है: “क्या यह पाठ एआई मॉडल द्वारा निर्मित सामग्री से मिलता जुलता है?”
- एक वॉटरमार्क डिटेक्टर इसके बजाय पूछ सकता है: “क्या इस पाठ में इस विशेष एआई सिस्टम से जुड़े सांख्यिकीय संकेत हैं?”
ये समान प्रश्न नहीं हैं।
एक वॉटरमार्क संभावित रूप से प्रासंगिक संकेत मौजूद होने पर मॉडल की भागीदारी का मजबूत सबूत प्रदान कर सकता है। लेकिन इसकी सीमाएं भी हैं। एक लापता वॉटरमार्क स्वचालित रूप से यह साबित नहीं करता है कि टेक्स्ट मानव द्वारा लिखा गया था, क्योंकि एक अन्य एआई सिस्टम एक अलग वॉटरमार्किंग विधि का उपयोग कर सकता है – या कोई वॉटरमार्क नहीं।
एंथ्रोपिक इस सीमा को क्लाउड के वॉटरमार्क की व्याख्या में स्पष्ट करता है। इसकी प्रणाली इस संभावना का अनुमान लगा सकती है कि क्लॉड पाठ के निर्माण में शामिल था, लेकिन यह स्थापित नहीं कर सकता कि पाठ मानव-लिखित है या यह निर्धारित नहीं कर सकता है कि किसी अन्य एआई प्रणाली ने इसे बनाया है या नहीं।
यूरोपीय संघ को एआई-जनरेटेड सामग्री को चिह्नित करने के लिए अपने बाजार की सेवा करने वाले एआई प्रदाताओं की आवश्यकता है
नियामक पृष्ठभूमि मुख्य कारणों में से एक है कि वॉटरमार्किंग अचानक इतना प्रमुख विषय बन गया है। ईयू एआई अधिनियम के अनुच्छेद 50 के तहत, जनरेटिव एआई सिस्टम के प्रदाताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि टेक्स्ट सहित आउटपुट को मशीन-पठनीय प्रारूप में चिह्नित किया गया है ताकि उन्हें कृत्रिम रूप से उत्पन्न या हेरफेर के रूप में पाया जा सके। ये पारदर्शिता दायित्व 2 अगस्त, 2026 से लागू होते हैं। इसका क्या अर्थ है, इसके बारे में सटीक होना चाहिए।
नियम केवल यह नहीं कहता है कि यूरोप में प्रत्येक छात्र को होमवर्क के प्रत्येक टुकड़े पर एक दृश्य “एआई-जनरेटेड” लेबल लगाना चाहिए। यूरोपीय आयोग द्वारा वर्णित दायित्व मुख्य रूप से जनरेटिव एआई सिस्टम के प्रदाताओं और उत्पन्न आउटपुट के तकनीकी अंकन से संबंधित है। एआई-जनरेटेड सामग्री को तैनात करने वाले कुछ लोगों या संगठनों पर अलग-अलग पारदर्शिता दायित्व भी लागू होते हैं, जिसमें सार्वजनिक हित के मामलों से संबंधित विशिष्ट एआई-जनरेटेड टेक्स्ट प्रकाशन शामिल हैं। यह भेद शिक्षा के लिए मायने रखता है।
अनुमत मंथन के लिए एआई सहायक का उपयोग करने वाला एक विश्वविद्यालय का छात्र वितरण के लिए सिंथेटिक सामग्री उत्पन्न करने वाले एआई प्रदाता से अलग स्थिति में है। शैक्षणिक संस्थान प्रकटीकरण, लेखकत्व और अनुमत एआई उपयोग के संबंध में अपने स्वयं के नियम भी स्थापित कर सकते हैं।
इसलिए यूरोपीय संघ का पारदर्शिता ढांचा एआई-जनित सामग्री की पहचान करने के लिए एक तकनीकी आधार बनाता है, जबकि व्यक्तिगत संस्थानों को अभी भी स्पष्ट शैक्षणिक नीतियों की आवश्यकता है।
2026-2027 शैक्षणिक वर्ष के लिए नए एआई नियम
2026-2027 शैक्षणिक वर्ष एक महत्वपूर्ण क्षण में आता है क्योंकि यूरोपीय संघ की एआई पारदर्शिता आवश्यकताएं अब लागू हैं।
स्कूल और विश्वविद्यालय अलग-अलग तरीकों से प्रतिक्रिया दे सकते हैं। कुछ स्पष्ट प्रकटीकरण आवश्यकताओं का परिचय दे सकते हैं। अन्य लोग मूल्यांकन नीतियों को संशोधित कर सकते हैं, स्वीकार्य एआई उपयोग की व्याख्या कर सकते हैं, या एआई साक्षरता को शोध में शामिल कर सकते हैं।
इसलिए छात्रों को यह मानने से बचना चाहिए कि एक एकल सार्वभौमिक “एआई होमवर्क नियम” मौजूद है।
इसके बजाय, उन्हें जांचना चाहिए:
- उनकी संस्था की अकादमिक-अखंडता नीति;
- प्रत्येक असाइनमेंट के लिए विशिष्ट निर्देश;
- क्या एआई उपयोग की अनुमति है;
- किस प्रकार की एआई सहायता की अनुमति है;
- क्या एआई उपयोग का खुलासा किया जाना चाहिए;
- क्या पाठ्यक्रम के लिए छात्रों को ड्राफ्ट या शोध रिकॉर्ड को संरक्षित करने की आवश्यकता है;
- क्या कुछ आकलन एआई सहायता के बिना पूरा किया जाना चाहिए।
यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि वॉटरमार्किंग संस्थागत नीति को प्रतिस्थापित नहीं करती है। एक वॉटरमार्क वाला पाठ यह संकेत दे सकता है कि एक एआई मॉडल शामिल था, लेकिन यह जरूरी नहीं है कि उपयोग की अनुमति थी या नहीं। इसके विपरीत, एक बिना वॉटरमार्क वाला दस्तावेज़ यह साबित नहीं करता है कि किसी AI का उपयोग नहीं किया गया था।
एआई टेक्स्ट वॉटरमार्किंग कैसे काम करता है
टेक्स्ट वॉटरमार्किंग को समझने के लिए, यह समझने में मदद करता है कि बड़े भाषा मॉडल कैसे प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करते हैं। एक एआई मॉडल केवल डेटाबेस से एक पूर्ण वाक्य पुनर्प्राप्त नहीं करता है। यह उत्तरोत्तर पाठ उत्पन्न करता है, पूर्ववर्ती संदर्भ से गणना की गई संभावनाओं के आधार पर अगला टोकन चुनता है। कई बिंदुओं पर, कई संभावित शब्द समझ में आ सकते हैं।
उदाहरण के लिए, लिखने के बाद: “मौसम था” मॉडल संदर्भ के आधार पर “ठंडा,” “बादल,” “सुखद,” या “मौजूद” जैसे शब्दों पर विचार कर सकता है। वॉटरमार्किंग विधि इन कम-दांव विकल्पों को नियंत्रित तरीके से प्रभावित कर सकती है।
Google डीपमाइंड का सिंथिड-टेक्स्ट दस्तावेज़ बताता है कि इसका दृष्टिकोण पीढ़ी के दौरान एक अगोचर सिग्नल को एम्बेड करने के लिए टोकन संभाव्यता वितरण को संशोधित करता है। परिणामी पैटर्न का बाद में यह निर्धारित करने के लिए मूल्यांकन किया जा सकता है कि क्या पाठ में वॉटरमार्क होने की संभावना है।
यह मूल रूप से एक स्पष्ट प्रतीक, विशेष चरित्र, या छिपे हुए शब्द को एक पैराग्राफ में सम्मिलित करने से मौलिक रूप से भिन्न है। पाठक साधारण लेखन देखता है। वॉटरमार्क मॉडल के शब्द-चयन प्रक्रिया में एक सांख्यिकीय पैटर्न के रूप में मौजूद है।
वॉटरमार्किंग की विधि: शब्द पसंद क्यों मायने रखता है
आधुनिक पाठ प्रणालियों में उपयोग किए जाने वाले वॉटरमार्किंग की मूल विधि उन स्थितियों का लाभ उठा सकती है जहां कई शब्द उचित हैं। मान लीजिए कि दो शब्द एक वाक्य के लिए समान रूप से उपयुक्त हैं। वॉटरमार्किंग के बिना, मॉडल का यादृच्छिक चयन तंत्र तय करता है कि कौन सा दिखाई देता है। वॉटरमार्किंग के साथ, सिस्टम किसी विशेष पैटर्न के अनुसार उस विकल्प को बनाने के लिए एक गुप्त कुंजी या यादृच्छिकता के नियतात्मक स्रोत का उपयोग कर सकता है। एक व्यक्तिगत शब्द कुछ भी प्रकट नहीं करता है।
संकेत विकल्पों के पर्याप्त लंबे क्रम से उभरता है। इसका मतलब यह है कि वॉटरमार्क जरूरी नहीं कि एआई लेखन को अजीब लगे। एंथ्रोपिक का कहना है कि इसकी विधि क्लाउड को असामान्य शब्दों का चयन करने के लिए मजबूर करने के बजाय शब्द चयन के लिए उपयोग की जाने वाली यादृच्छिकता के स्रोत को बदल देती है।
Google सिंथिड-टेक्स्ट के लिए एक समान सिद्धांत का वर्णन करता है: संभाव्यता स्कोर टोकन पीढ़ी के दौरान समायोजित किए जाते हैं ताकि पाठकों के लिए वॉटरमार्क को ध्यान में रखे बिना एक पता लगाने योग्य पैटर्न बनाया जा सके।
क्लाउड द्वारा एआई टेक्स्ट पर अदृश्य वॉटरमार्क
एंथ्रोपिक ने अगस्त 2026 में घोषणा की कि भविष्य के क्लाउड मॉडल ईयू एआई अधिनियम के प्रति अपनी प्रतिक्रिया के हिस्से के रूप में वॉटरमार्क टेक्स्ट उत्पन्न करेंगे।
एंथ्रोपिक का अपना विवरण कई महत्वपूर्ण विशेषताओं पर जोर देता है: वॉटरमार्क पाठकों के लिए अदृश्य होने का इरादा रखता है, छिपे हुए पात्रों को नहीं जोड़ता है, अतिरिक्त टोकन की आवश्यकता नहीं होती है, और इसमें किसी विशेष उपयोगकर्ता, संगठन या बातचीत के बारे में जानकारी की पहचान नहीं होती है। इसका मतलब यह है कि क्लाउड द्वारा एआई टेक्स्ट पर अदृश्य वॉटरमार्क एक दृश्यमान टिकट या पृष्ठभूमि छवि की तरह नहीं हैं। लाइनों के बीच कुछ भी स्पष्ट नहीं दिखता है। इसके बजाय, संकेत पीढ़ी के दौरान किए गए विकल्पों के पैटर्न में मौजूद है।
एंथ्रोपिक का यह भी कहना है कि वॉटरमार्क को क्लाउड के आउटपुट की गुणवत्ता या सामग्री पर व्यावहारिक प्रभाव नहीं डालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसकी घोषणा परीक्षण का हवाला देती है जिसमें मानव समीक्षकों ने वॉटरमार्क और बिना वॉटरमार्क वाली प्रतिक्रियाओं के बीच गुणवत्ता अंतर की पहचान नहीं की।
क्लाउड का टेक्स्ट वॉटरमार्क कैसे काम करता है
क्लाउड का टेक्स्ट वॉटरमार्क कैसे काम करता है, इसकी व्याख्या अपेक्षाकृत सरल है। क्लाउड एक बार में टेक्स्ट एक शब्द या टोकन उत्पन्न करता है। जब कई उचित विकल्प होते हैं, तो सिस्टम सामान्य रूप से यह निर्धारित करने के लिए यादृच्छिकता का उपयोग करता है कि कौन सा विकल्प दिखाई देता है। वॉटरमार्किंग के साथ, एंथ्रोपिक उस यादृच्छिकता के स्रोत को निर्धारित करने के लिए एक प्रमुख और पूर्ववर्ती शब्दों का उपयोग करता है। परिणामी अनुक्रम अभी भी प्राकृतिक दिखता है।
हालांकि, उपयुक्त पहचान तंत्र वाला कोई व्यक्ति अनुक्रम की जांच कर सकता है और गणना कर सकता है कि यह वॉटरमार्किंग प्रक्रिया के साथ कितना सुसंगत है। एंथ्रोपिक मूल रूप से Google डीपमाइंड द्वारा विकसित सिंथिड-टेक्स्ट दृष्टिकोण के एक संस्करण के रूप में इसके कार्यान्वयन का वर्णन करता है। महत्वपूर्ण सीमाएं हैं।
छोटे अंशों में कम शब्द-पसंद निर्णय होते हैं और इसलिए कम जानकारी प्रदान करते हैं। एंथ्रोपिक का कहना है कि जैसे-जैसे टेक्स्ट की मात्रा बढ़ती है, वॉटरमार्क का पता लगाना अधिक जानकारीपूर्ण हो जाता है। यह यह भी नोट करता है कि तथ्यात्मक मार्ग में वॉटरमार्किंग के कम अवसर हो सकते हैं क्योंकि कुछ तथ्यों के लिए विशिष्ट शब्दों की आवश्यकता होती है, जिससे वैकल्पिक विकल्पों के लिए बहुत कम जगह होती है।
क्लाउड-जेनरेट किया गया लेखन एक अदृश्य वॉटरमार्क ले जाएगा
व्यावहारिक परिणाम यह है कि क्लाउड-जनरेटेड लेखन समर्थित वॉटरमार्क वाले मॉडल में एक अदृश्य वॉटरमार्क ले जाएगा। लेकिन इस कथन को कुछ योग्यता की आवश्यकता है। एक वॉटरमार्क की उपस्थिति संभावित क्लाउड की भागीदारी का प्रमाण है, न कि इस बात का प्रमाण कि प्रत्येक शब्द पूरी तरह से क्लाउड द्वारा उत्पन्न किया गया था।
उदाहरण के लिए, यदि कोई छात्र क्लाउड को एक पैराग्राफ देता है जो उन्होंने स्वयं लिखा था और सिस्टम को कुछ विराम चिह्न त्रुटियों को ठीक करने के लिए कहता है, तो वॉटरमार्क के लिए बहुत कम नया पाठ संलग्न हो सकता है। एंथ्रोपिक का कहना है कि मानव-लिखित पाठ का हल्का प्रूफरीडिंग विश्वसनीय पता लगाने के लिए पर्याप्त वॉटरमार्क वाले निर्णय नहीं ले सकता है। यह छात्रों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है।
अनुसंधान या योजना के लिए एआई का उपयोग करने वाले छात्रों को कम वॉटरमार्क जोखिम का सामना करना पड़ता है
छात्र अक्सर एआई का उपयोग बिना अपने अंतिम असाइनमेंट को उत्पन्न करने के लिए कहते हैं। वे एआई सहायक का उपयोग कर सकते हैं:
- मंथन अनुसंधान प्रश्न;
- एक कठिन अवधारणा को समझें;
- एक प्रारंभिक रूपरेखा बनाएं;
- उन क्षेत्रों की पहचान करें जिन्हें आगे की जांच की आवश्यकता है;
- अध्ययन नोट व्यवस्थित करें;
- किसी विषय की व्याख्या करने का अभ्यास करें;
- संशोधन के लिए प्रश्न उत्पन्न करें।
यदि छात्र तब स्वतंत्र रूप से शोध करता है और स्वयं असाइनमेंट लिखता है, तो अंतिम सबमिशन में एआई-जनरेटेड टेक्स्ट बहुत कम या कोई नहीं हो सकता है। नतीजतन, टेक्स्ट वॉटरमार्किंग की उपस्थिति एआई के वैध शैक्षिक उपयोगों को हतोत्साहित नहीं करना चाहिए। महत्वपूर्ण अंतर एआई को सीखने के समर्थन के रूप में उपयोग करने और छात्र की ओर से एआई द्वारा मूल्यांकन योग्य कार्य का उत्पादन करने के बीच है।
यही कारण है कि शैक्षणिक संस्थानों को विशेष रूप से तकनीकी पहचान पर निर्भर होने के बजाय स्पष्ट नीतियां बनानी चाहिए।
अकादमिक अखंडता के लिए एआई वॉटरमार्किंग
शैक्षणिक उद्देश्यों के लिए एआई वॉटरमार्किंग का संभावित मूल्य सीधा है: यदि कोई संस्थान किसी विशेष एआई प्रदाता से एक पता लगाने योग्य वॉटरमार्क वाला दस्तावेज़ प्राप्त करता है, तो इसमें एक अतिरिक्त संकेत हो सकता है जो यह दर्शाता है कि मॉडल शामिल था। यह जांच को और अधिक साक्ष्य-आधारित बना सकता है। हालांकि, वॉटरमार्किंग को स्वचालित धोखा डिटेक्टर के रूप में नहीं माना जाना चाहिए।
एक वॉटरमार्क दिखा सकता है कि क्लाउड शामिल था, लेकिन यह एक प्रशिक्षक को नहीं बता सकता:
- क्या एआई के उपयोग की अनुमति थी;
- असाइनमेंट का कितना प्रतिशत एआई-जनरेट किया गया था;
- क्या छात्र ने पाठ को पर्याप्त रूप से संपादित किया है;
- चाहे एआई का इस्तेमाल ब्रेनस्टॉर्मिंग या ड्राफ्टिंग के लिए किया गया हो;
- क्या किसी अन्य व्यक्ति ने मूल सामग्री की आपूर्ति की;
- क्या असाइनमेंट के नियमों का उल्लंघन किया गया था।
इन सवालों के संदर्भ की आवश्यकता है। इस कारण से, वॉटरमार्किंग को व्यापक शैक्षणिक-अखंडता प्रक्रिया के एक संभावित घटक के रूप में सबसे अच्छी तरह से समझा जाता है।
एआई स्कूल निबंध धोखा सेट वॉटरमार्क द्वारा उजागर किया जाएगा?
वॉटरमार्क द्वारा उजागर किए जाने वाले हेडलाइन एआई स्कूल निबंध धोखा नाटकीय लग सकता है, लेकिन वास्तविकता अधिक बारीक है। वॉटरमार्क एआई-जनरेटेड स्कूलवर्क के कुछ रूपों को यह पहचानना आसान बना सकता है कि प्रासंगिक वॉटरमार्क कब पता लगाया जा सकता है। हालांकि, वे स्वचालित रूप से प्रत्येक एआई-सहायता प्राप्त असाइनमेंट को उजागर नहीं करेंगे।
कई कारण हैं।
- सबसे पहले, विभिन्न एआई सिस्टम विभिन्न वॉटरमार्किंग तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं।
- दूसरा, एआई-सहायता प्राप्त पाठ के प्रत्येक टुकड़े में विश्वसनीय पता लगाने के लिए पर्याप्त संकेत नहीं होंगे।
- तीसरा, एक वॉटरमार्क यह स्थापित किए बिना मॉडल की भागीदारी का संकेत दे सकता है कि क्या छात्र के उपयोग ने किसी विशेष नियम का उल्लंघन किया है।
- चौथा, छात्र वैध रूप से एआई का उपयोग उन तरीकों से कर सकते हैं जो उनका स्कूल अनुमति देता है।
उदाहरण: एआई एक योजना उपकरण के रूप में
कल्पना कीजिए कि एक छात्र इतिहास निबंध तैयार कर रहा है। शिक्षक एआई को विचार-मंथन के लिए अनुमति देता है लेकिन अंतिम निबंध को स्वतंत्र रूप से शोध और लिखित होना आवश्यक है। छात्र संभावित शोध प्रश्नों के लिए एआई सहायक से पूछता है, एक को चुनता है, प्राथमिक और माध्यमिक स्रोतों को पढ़ता है, एक तर्क विकसित करता है, और स्वतंत्र रूप से निबंध लिखता है।
नियोजन बातचीत का मतलब यह नहीं है कि अंतिम निबंध को एआई-लिखित माना जाना चाहिए। यदि अंतिम सबमिशन में कोई पर्याप्त एआई-जनरेटेड गद्य नहीं है, तो सबमिट किए गए टेक्स्ट में बहुत कम प्रासंगिक वॉटरमार्किंग सिग्नल हो सकता है। इसलिए शैक्षिक प्रश्न केवल “क्या इस छात्र ने कभी AI का उपयोग नहीं किया?” लेकिन “एआई का उपयोग मूल्यांकन किए गए कार्य को पूरा करने में कैसे किया गया?”
चैटजीपीटी, क्लाउड और amp; 2026 में मिथुन वॉटरमार्क टेक्स्ट?
प्रश्न चैटगप्ट, क्लाउड और amp; मिथुन वॉटरमार्क टेक्स्ट 2026? एक सरल हां-या-नहीं उत्तर नहीं है क्योंकि प्रदाता अलग-अलग समय पर अलग-अलग उद्गम प्रौद्योगिकियों को लागू कर रहे हैं।
क्लॉड
एंथ्रोपिक ने क्लाउड के लिए सार्वजनिक रूप से टेक्स्ट वॉटरमार्किंग की घोषणा की है। इसकी प्रणाली सिंथिड-टेक्स्ट के एक संस्करण पर आधारित है और इसका उद्देश्य उत्पन्न टेक्स्ट में एक अदृश्य सांख्यिकीय संकेत बनाना है।
मिथुन राशि
Google पहले से ही जेमिनी ऐप और वेब अनुभव के माध्यम से उत्पन्न टेक्स्ट के लिए सिंथिड-टेक्स्ट को तैनात कर चुका है। Google बताता है कि वॉटरमार्क पीढ़ी के दौरान टोकन संभावनाओं को संशोधित करके एम्बेड किया गया है और पाठकों के लिए अगोचर है।
चैटजीपीटी
चैटजीपीटी के साथ स्थिति अलग है। OpenAI के वर्तमान में प्रलेखित उद्गम उपकरण C2PA और सिंथिड सहित प्रौद्योगिकियों का उपयोग करते हुए समर्थित छवियों और ऑडियो पर ध्यान केंद्रित करते हैं। इसका सार्वजनिक सत्यापन उपकरण वर्तमान में सार्वजनिक रूप से प्रलेखित चैटजीपीटी टेक्स्ट-वाटरमार्क डिटेक्टर प्रदान करने के बजाय छवि और ऑडियो फाइलों का समर्थन करता है।
यह बदल सकता है क्योंकि प्रदाता यूरोपीय संघ की पारदर्शिता आवश्यकताओं का जवाब देते हैं, इसलिए छात्रों और शिक्षकों को पुराने दावों पर भरोसा करने के बजाय वर्तमान प्रदाता दस्तावेज़ीकरण की जांच करनी चाहिए।
एआई वॉटरमार्क डिटेक्टर बनाम पारंपरिक एआई डिटेक्टर
एक एआई वॉटरमार्क डिटेक्टर और एक पारंपरिक एआई डिटेक्टर जरूरी नहीं कि एक ही चीज हो। वॉटरमार्क डिटेक्टर वॉटरमार्किंग योजना से जुड़े एक विशेष सिग्नल की तलाश करता है। एक पारंपरिक एआई डिटेक्टर इसके बजाय भाषाई या सांख्यिकीय विशेषताओं का विश्लेषण कर सकता है और अनुमान लगा सकता है कि क्या टेक्स्ट एआई-जनित सामग्री जैसा दिखता है। भेद मायने रखता है क्योंकि वॉटरमार्क का पता लगाना प्रदाता-विशिष्ट हो सकता है।
उदाहरण के लिए, क्लाउड वॉटरमार्क की पहचान करने के लिए डिज़ाइन किए गए डिटेक्टर को क्लाउड के वॉटरमार्किंग सिस्टम से जुड़ी उपयुक्त विधि या कुंजी की आवश्यकता होती है। यह स्वचालित रूप से प्रत्येक एआई-जनरेटेड दस्तावेज़ की पहचान नहीं कर सकता है।
एंथ्रोपिक इस बात पर भी जोर देता है कि इसका वॉटरमार्क व्यक्तिगत उपयोगकर्ता या बातचीत की पहचान नहीं करता है। यह इस संभावना को निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि क्लाउड पाठ के निर्माण में शामिल था।
एआई वॉटरमार्क रिमूवर के बारे में क्या?
एआई वॉटरमार्क रिमूवर की खोज अधिक सामान्य होने की संभावना है क्योंकि वॉटरमार्किंग फैलती है। हालांकि, उपयोगकर्ताओं को यह समझना चाहिए कि वॉटरमार्किंग और साधारण टेक्स्ट एडिटिंग अलग-अलग तकनीकी समस्याएं हैं। एक वॉटरमार्क को एक दृश्यमान चरित्र के बजाय एक सांख्यिकीय पैटर्न के रूप में मौजूद होने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिसे केवल हटाया जा सकता है। नतीजतन, खोजने और हटाने के लिए कोई स्पष्ट “वॉटरमार्क चरित्र” नहीं हो सकता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि जानबूझकर उद्गम संकेतों को हटाने या रोकने के प्रयास संस्थागत नीतियों या पारदर्शिता आवश्यकताओं के साथ संघर्ष कर सकते हैं।
शिक्षा के लिए, बेहतर तरीका यह है कि वॉटरमार्क के आसपास के तरीकों की तलाश न की जाए। छात्रों को अपने स्कूल के नियमों का पालन करना चाहिए और आवश्यकता पड़ने पर एआई सहायता का खुलासा करना चाहिए। एक छात्र जिसने स्वतंत्र रूप से काम लिखा है, उसे इसके बजाय लेखकत्व के साक्ष्य, जैसे ड्राफ्ट, नोट्स, शोध सामग्री और संशोधन इतिहास को संरक्षित करना चाहिए।
चैटजीपीटी वॉटरमार्क डिटेक्टर और चैटजीपीटी वॉटरमार्क रिमूवर
चैटजीपीटी वॉटरमार्क डिटेक्टर और चैटजीपीटी वॉटरमार्क रिमूवर के आसपास इसी तरह के सवाल उठते हैं। वर्तमान में, ओपनएआई के सार्वजनिक रूप से प्रलेखित उद्गम सत्यापन उपकरण सामान्य चैटजीपीटी पाठ के लिए सार्वजनिक रूप से प्रलेखित वॉटरमार्क सिस्टम के बजाय समर्थित छवियों और ऑडियो पर केंद्रित हैं। इसका मतलब यह है कि उपयोगकर्ताओं को उन वेबसाइटों से सावधान रहना चाहिए जो दावा करते हैं कि वे निश्चित रूप से एक छिपे हुए चैटजीपीटी टेक्स्ट वॉटरमार्क का पता लगा सकते हैं या हटा सकते हैं।
एक पारंपरिक एआई डिटेक्टर एक संभावना प्रदान कर सकता है कि टेक्स्ट एआई-जनरेटेड सामग्री जैसा दिखता है, लेकिन यह ओपनएआई-विशिष्ट वॉटरमार्क का पता लगाने जैसा नहीं है। इसी तरह, टेक्स्ट से चैटजीपीटी वॉटरमार्क को “निकालने” का दावा करने वाले उपकरण को स्वचालित रूप से एक आधिकारिक ओपनएआई प्रोवेंस मैकेनिज्म तक पहुंच नहीं माना जाना चाहिए।
क्या वॉटरमार्किंग एआई डिटेक्टरों की जगह लेगी?
शायद नहीं। वॉटरमार्किंग और एआई डिटेक्शन संबंधित लेकिन अलग-अलग समस्याओं को हल करते हैं। वॉटरमार्किंग तब सिद्ध हो सकती है जब सामग्री एक भाग लेने वाले मॉडल द्वारा उत्पन्न की गई थी और वॉटरमार्क का पता लगाया जा सकता है। जब कोई वॉटरमार्क मौजूद न हो तब भी एआई डिटेक्शन टेक्स्ट का आकलन करने का प्रयास कर सकता है। इसलिए दो प्रौद्योगिकियां एक दूसरे के पूरक हो सकती हैं।
Google स्पष्ट रूप से सभी एआई-जनरेटेड सामग्री की पहचान करने के लिए एक पूर्ण समाधान के बजाय एक बिल्डिंग ब्लॉक के रूप में सिंथिड का वर्णन करता है। यह भेद पूरे शिक्षा में महत्वपूर्ण रहेगा।
यदि कोई छात्र एक ऐसे मॉडल द्वारा उत्पन्न पाठ प्रस्तुत करता है जो एक पता लगाने योग्य वॉटरमार्क का उपयोग करता है, तो वॉटरमार्क विश्लेषण उपयोगी साक्ष्य प्रदान कर सकता है। यदि छात्र समान वॉटरमार्किंग तकनीक के बिना किसी अन्य प्रणाली का उपयोग करता है, तो वॉटरमार्क डिटेक्टर को कुछ भी नहीं मिल सकता है। इसलिए एक नकारात्मक परिणाम मानव लेखकत्व को साबित नहीं करता है।
शिक्षकों के लिए इसका क्या अर्थ है?
शिक्षकों के लिए, वॉटरमार्किंग कुछ एआई से संबंधित जांच को आसान बना सकता है, लेकिन इसे अच्छे मूल्यांकन डिजाइन को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए। शिक्षक सीखने की प्रक्रिया को पकड़ने वाले कार्यों को डिजाइन करके अनिश्चितता को कम कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, एक आकलन में शामिल हो सकते हैं:
- एक शोध प्रश्न प्रस्ताव;
- स्रोत चयन;
- एक रूपरेखा;
- एक मसौदा;
- एक प्रतिबिंब;
- एक संक्षिप्त मौखिक व्याख्या;
- अंतिम सबमिशन।
यह शिक्षकों को कई प्रकार के साक्ष्य देता है कि छात्र ने काम कैसे विकसित किया। यह सीखने का एक बेहतर अनुभव भी बनाता है। छात्र सीखते हैं कि अकादमिक कार्य केवल अंत में प्रस्तुत एक पॉलिश दस्तावेज नहीं है। अनुसंधान, तर्क, संशोधन और प्रतिबिंब सभी सीखने की प्रक्रिया का हिस्सा हैं।
छात्रों के लिए इसका क्या अर्थ है?
छात्रों को एआई से पूरी तरह से बचने के लिए वॉटरमार्किंग को एक कारण के रूप में नहीं देखना चाहिए। इसके बजाय, उन्हें अपने संस्थान के नियमों को समझना चाहिए और एआई का पारदर्शी तरीके से उपयोग करना चाहिए।
- यदि विचार-मंथन के लिए एआई की अनुमति है, तो इसे विचार-मंथन के लिए उपयोग करें।
- यदि एआई को प्रूफरीडिंग की अनुमति है, तो उस सीमा के भीतर रहें।
- यदि किसी असाइनमेंट के लिए स्वतंत्र लेखन की आवश्यकता होती है, तो एआई को सबमिशन उत्पन्न करने के लिए न कहें।
और जब प्रकटीकरण की आवश्यकता हो, तो इसका खुलासा करें। अदृश्य वॉटरमार्क का आगमन जिम्मेदार एआई के उपयोग को अधिक महत्वपूर्ण बनाता है – इसलिए नहीं कि प्रत्येक एआई इंटरैक्शन धोखा है, बल्कि इसलिए कि कुछ परिस्थितियों में तकनीक का पता लगाना आसान होता जा रहा है।
शिक्षा में एआई वॉटरमार्किंग का भविष्य
2026-2027 शैक्षणिक वर्ष एक महत्वपूर्ण संक्रमण अवधि बन सकता है। यूरोपीय संघ ने जेनरेटिव एआई सिस्टम के प्रदाताओं के लिए मशीन-पठनीय अंकन आवश्यकताओं की स्थापना की है, जबकि Google और एंथ्रोपिक जैसी कंपनियां टेक्स्ट वॉटरमार्किंग प्रौद्योगिकियों को लागू कर रही हैं। प्रौद्योगिकी का विकास जारी रहेगा।
भविष्य के सिस्टम गठबंधन कर सकते हैं:
- पाठ वॉटरमार्क;
- छवि और ऑडियो उद्गम;
- मेटाडेटा;
- सामग्री क्रेडेंशियल;
- एआई का पता लगाना;
- संस्थागत प्रकटीकरण प्रणाली;
- मूल्यांकन-प्रक्रिया साक्ष्य।
किसी भी व्यक्तिगत तकनीक से प्रत्येक शैक्षणिक-अखंडता समस्या का समाधान होने की संभावना नहीं है। इसके बजाय, भविष्य में शायद साक्ष्य की कई परतें शामिल होंगी। वॉटरमार्किंग एआई-जनरेटेड टेक्स्ट के बारे में बातचीत को बदल देती है।
वर्षों से, केंद्रीय प्रश्न यह था कि क्या एक डिटेक्टर एआई लेखन को उसकी भाषाई विशेषताओं से पहचान सकता है। तेजी से, सवाल यह भी है कि क्या एआई सिस्टम इस समय सामग्री उत्पन्न होने पर अपने स्वयं के मशीन-पठनीय उद्गम संकेत बना सकते हैं।
क्लाउड अब एक महत्वपूर्ण उदाहरण है। एंथ्रोपिक का कहना है कि इसका टेक्स्ट वॉटरमार्क अदृश्य है, छिपे हुए वर्णों को नहीं जोड़ता है, और मॉडल के शब्द-चयन प्रक्रिया के माध्यम से बनाए गए सांख्यिकीय पैटर्न का उपयोग करता है। Google ने पहले ही मिथुन में सिंथिड-टेक्स्ट के माध्यम से एक समान सामान्य अवधारणा को लागू किया है।
शिक्षा के लिए, हालांकि, स्पष्ट नियमों और वास्तविक शिक्षा के लिए प्रौद्योगिकी गौण रहनी चाहिए। जो छात्र अनुसंधान योजना, विचार-मंथन, या अन्य स्पष्ट रूप से अनुमत गतिविधियों के लिए एआई का उपयोग करते हैं, उन्हें यह नहीं मानना चाहिए कि वॉटरमार्किंग स्वचालित रूप से उन्हें धोखा देने का दोषी बनाती है। क्या मायने रखता है कि मूल्यांकन आवश्यकताओं के संबंध में एआई का उपयोग कैसे किया जाता है।
साथ ही, जो छात्र एआई-जनरेटेड काम जमा करते हैं, जहां एआई निषिद्ध है, जहां एआई निषिद्ध है, यह समझना चाहिए कि नई उत्पत्ति प्रौद्योगिकियां कुछ प्रकार के अज्ञात एआई उपयोग की जांच करना आसान बना सकती हैं। इसलिए सबसे टिकाऊ दृष्टिकोण सरल है: नियमों के भीतर एआई का उपयोग करें, समझें कि तकनीक क्या प्रकट कर सकती है और क्या नहीं, और अपने स्वयं के सीखने और लिखने की प्रक्रिया का सबूत रखें।
वॉटरमार्क यह जवाब देने में मदद कर सकते हैं कि क्या कोई एआई सिस्टम शामिल था। वे अपने आप में अधिक महत्वपूर्ण शैक्षिक प्रश्न का उत्तर नहीं दे सकते: क्या छात्र ने वास्तव में सीखा?