AI के साथ परेशान करने वाली कुकीज़ का मुकाबला करने के लिए Cookie Enforcer
इस हफ्ते की पहली बड़ी खबर इस बारे में है कि शोधकर्ताओं की एक टीम AI का उपयोग करके परेशान करने वाले कुकी पॉपअप्स का मुकाबला कैसे कर रही है।
इन दिनों लगभग हर वेबसाइट पर एक पॉपअप आता है जो कुकी की सहमति मांगता है, और कुछ तो ऐसे बनाए जाते हैं कि उपयोगकर्ताओं को कुकीज़ अस्वीकार करना कठिन लगे, ताकि वेब사이트-हितैषी विकल्प चुनने पर मजबूर हो जाएं जो उनकी गोपनीयता को खतरे में डालते हैं। Google और University of Wisconsin–Madison के शोधकर्ताओं ने इन व्यापक पॉपअप डिज़ाइनों से निपटने के लिए "Cookie Enforcer" नामक एक सिस्टम बनाया है।
यह सिस्टम किसी साइट के HTML तत्वों के रेंडरिंग पैटर्न को स्कैन करके काम करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कुकी नोटिस कैसे दिखेगा। CookieEnforcer फिर नोटिस का विश्लेषण करता है और अनुमान लगाता है कि कौन-सी कार्रवाइयाँ सभी अनावश्यक कुकीज़ को अक्षम करेंगी। अंत में, मशीन-लर्निंग मॉडल चुनी गई सेटिंग्स को लागू करता है और पॉपअप बंद कर देता है, जिससे वेबसाइट उपयोगकर्ताओं को अपने आप नोटिस समझने और क्लिक करने की झंझट से बचत होती है।
शोधकर्ताओं की टीम ने पाया कि यह सिस्टम 500 से अधिक वेबसाइटों पर गैर-जरूरी कुकीज़ को स्वचालित रूप से अक्षम करने में 91% प्रभावी था।
हालाँकि आधिकारिक सार्वजनिक रिलीज़ तिथि अभी घोषित नहीं की गई है, टीम ने स्पष्ट किया है कि वे Cookie Enforcer को व्यापक रूप से ब्राउज़र एक्सटेंशन के रूप में उपलब्ध कराना चाहते हैं और आशा करते हैं कि इससे उपयोगकर्ताओं को भ्रामक या अपारदर्शी डिज़ाइन से सुरक्षा मिलेगी और उनका समय भी बचेगा।
यूरोप में AI कौशल अंतर पर IBM का शोध
अगली खबर में, यूरोप में AI कौशल अंतर पर हालिया IBM रिपोर्ट AI जॉब मार्केट की स्थिति पर उपयोगी अंतर्दृष्टि देती है। जर्मनी, स्पेन और यूके में कर्मचारियों, भर्ती करने वालों और आवेदकों से यह आकलन करने के लिए सर्वे किया गया कि AI नौकरियों के संदर्भ में कौशल की कमी है या नहीं।
रिपोर्ट में पाया गया कि AI जॉब मार्केट में तकनीकी और गैर-तकनीकी, दोनों प्रकार के कौशल की स्पष्ट कमी है। नियोक्ताओं ने उल्लेख किया कि उन्हें नौकरी के लिए आवश्यक AI ज्ञान और अनुभव वाले उम्मीदवारों को ढूंढने में कठिनाई हो रही है। इसके अलावा, लगभग एक चौथाई टेक रिक्रूटर्स ने कहा कि उन्हें तकनीकी और सॉफ्ट स्किल्स के संयोजन वाले आवेदकों को ढूंढने में दिक्कत हो रही है।
चूँकि हर उद्योग में AI तेजी से व्यापक होता जा रहा है, विशेषज्ञ टेक स्टाफ पहले से कहीं अधिक बिज़नेस मैनेजर्स के साथ करीबी से काम कर रहे हैं। नतीजतन, अंतर-व्यक्तिगत संचार, रणनीतिक समस्या-समाधान और आलोचनात्मक सोच जैसी सॉफ्ट स्किल्स प्रदर्शित कर पाना AI में रोजगार संभावनाओं और करियर विकास को काफी बढ़ा सकता है।
रिपोर्ट यह भी सुझाती है कि अपस्किलिंग और रिस्किलिंग, संगठनों के लिए कौशल अंतर की समस्याओं के संभावित समाधान हैं। स्पेन और जर्मनी में सभी उत्तरदाताओं में से, 42% कर्मचारी प्रोग्रामिंग भाषाओं, डेटा इंजीनियरिंग/विश्लेषण और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसे विषयों पर प्रशिक्षण लेकर अपस्किलिंग कर रहे हैं। यूके इससे पीछे है, जहाँ केवल 32% कर्मचारियों को ऐसा प्रशिक्षण मिल रहा है।
Meta का बड़ा भाषा मॉडल
Meta ने ऐसे मॉडलों को अधिक सुलभ बनाने के प्रयास में सार्वजनिक रूप से एक बड़ा भाषा मॉडल जारी किया है। 3 मई की एक ब्लॉग पोस्ट में कंपनी ने अपने Open Pretrained Transformer—जिसे OPT-175B के नाम से भी जाना जाता है—की घोषणा की, जो 175 अरब पैरामीटर्स वाला एक नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग सिस्टम है।
नैचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग इस समय बहुत बड़ा क्षेत्र है, जहाँ GPT-3 और PaLM जैसे सिस्टम्स ने AI दुनिया में धूम मचा दी है और भाषा जनरेशन, कोड कम्प्लीशन आदि जैसे रोमांचक उपयोगों के साथ इन मॉडलों की शक्ति दिखा दी है। Meta AI का कहना है कि इन बड़े भाषा मॉडलों की संभावनाएँ स्पष्ट हैं, बस उनकी व्यापक शोध समुदाय तक सीमित पहुँच एक बाधा है।
इस विशाल भाषा मॉडल के साथ, Meta विकास नोट्स, निर्णय-निर्माण का तर्क और OPT-175B बनाने में शामिल पर्दे के पीछे की अतिरिक्त डॉक्यूमेंटेशन भी सार्वजनिक रूप से जारी कर रहा है। कंपनी ने मॉडल के पारिस्थितिक पदचिह्न को भी उच्च प्राथमिकता दी है और ऐसा सिस्टम तैयार किया है जो पैमाने में GPT-3 के बराबर है, लेकिन जिसका विकास कार्बन फुटप्रिंट के 1/7वें हिस्से के साथ किया गया है।
केंड्रिक लैमर ने अपने नए म्यूज़िक वीडियो में डीपफेक्स का उपयोग किया
अंत में, केंड्रिक लैमर की बहुप्रतीक्षित नई रिलीज़ में डीपफेक्स के उपयोग पर बात करते हैं। "The Heart Part 5" न केवल 2017 के उनके हिट एल्बम Damn के बाद कलाकार की पहली रिलीज़ है, बल्कि इसके म्यूज़िक वीडियो में रैपर के चेहरे पर लागू डीपफेक्स का एक सेट भी दिखता है।
OJ Simpson, Kanye, Will Smith और Kobe Bryant सभी वीडियो में दिखाई देते हैं, जहाँ वीडियो के दौरान लैमर का चेहरा डीपफेक्स में बखूबी घुल-मिल जाता है। वीडियो के पीछे की टेक फर्म "Deep Voodoo" को "South Park" के निर्माताओं Trey Parker और Matt Stone ने बनाया था और इसने पहले भी विवादास्पद वायरल वीडियो बनाने के लिए डीपफेक तकनीक का उपयोग किया है।
आम तौर पर, एक डीपफेक वीडियो में दो मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग होता है। एक मॉडल नमूना वीडियो के सेट के आधार पर नया चेहरे का डेटा बनाता है, जबकि दूसरा यह पता लगाने की कोशिश करता है कि वीडियो सचमुच नकली है या नहीं। जब दूसरा मॉडल यह बताने में असमर्थ हो जाता है कि वीडियो बनावटी है, तब डीपफेक को मानव दर्शक के लिए भी पर्याप्त विश्वसनीय माना जाता है। यह प्रक्रिया एक प्रकार का मशीन लर्निंग एल्गोरिदम है जिसे जनरेटिव एडवर्सेरियल नेटवर्क कहा जाता है और यह अक्सर ऑटो-एन्कोडर्स के साथ मिलकर दृश्य और ऑडियो सामग्री में हेरफेर या उसे जनरेट करने के लिए काम करता है।
The Heart Part 5 दर्शाता है कि डीपफेक्स के नैतिक उपयोग को लेकर जटिल बहस के बावजूद, यह तकनीक अब भी कलात्मक कथानकों में सकारात्मक संदर्भ में अर्थ गढ़ने के लिए बुनी जा सकती है।
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