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पाठकों के समक्ष AI सहायता का खुलासा कैसे करें

यदि AI ने पाठकों द्वारा पढ़ी जाने वाली सामग्री को बनाने या संशोधित करने में महत्वपूर्ण मदद की है, तो सरल भाषा में इसकी भूमिका का वर्णन करें। बताएं कि टूल ने किसमें मदद की, किसी व्यक्ति ने क्या जांचा या बदला, और तैयार रचना के लिए कौन जिम्मेदार है। नोट को लेख या उस सामग्री के पास रखें जिसका वह वर्णन करता है, और इसे इतना विशिष्ट बनाएं कि पाठकों को जानकारी मिल सके—बिना सामान्य वर्तनी (स्पेलिंग) सहायता को एक नाटकीय घोषणा में बदले। यह मार्गदर्शिका उन लेखकों के लिए है जो एक सार्वजनिक लेख, निबंध, या इसी तरह की रचना तैयार कर रहे हैं; किसी प्रकाशक या क्लाइंट के नियम एक अलग प्रारूप की मांग कर सकते हैं।

27 सितंबर 20268 min readरोज़मर्रा का सौंदर्य और आत्म-अभिव्यक्तिलेखक: Metlivi Editorial Team
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AI खुलासे में पाठकों को क्या बताया जाना चाहिए?

एक उपयोगी खुलासा तीन प्रश्नों के उत्तर देता है: **AI ने क्या किया? उसके बाद किसी मानव ने क्या किया? इस परिणाम के पीछे कौन खड़ा है?** पाठकों को प्रत्येक प्रॉम्प्ट के ट्रांसक्रिप्ट की आवश्यकता नहीं होती है। उन्हें केवल इतना विवरण चाहिए ताकि वे समझ सकें कि AI ने कहाँ योगदान दिया और प्रकाशित सामग्री की जाँच कैसे की गई थी।

उदाहरण के लिए, “एक AI लेखन टूल ने प्रारंभिक ड्राफ्ट को पुनर्गठित करने में मदद की। लेखक ने अंतिम पाठ की समीक्षा और संपादन किया और इसके तथ्यात्मक दावों की जांच की” केवल “AI का उपयोग किया गया था” कहने की तुलना में अधिक जानकारीपूर्ण है। पहला वाक्य योगदान और समीक्षा को स्पष्ट करता है, जबकि जिम्मेदारी लेखक पर ही छोड़ता है। इस शब्दावली का उपयोग केवल तभी करें जब यह प्रक्रिया का सटीक वर्णन करती हो।

[MLA स्टाइल सेंटर का AI उपयोग के वर्णन पर मार्गदर्शन](https://style.mla.org/describing-ai-use/) महत्वपूर्ण AI योगदानों को स्वीकार करने की सिफारिश करता है ताकि पाठक समझ सकें कि AI कहाँ समाप्त होता है और मानव इनपुट कहाँ शुरू होता है। MLA अकादमिक लेखकों के लिए लिखता है; एक उद्धरण (citation) और लेखन प्रक्रिया के अधिक संपूर्ण विवरण के बीच इसका अंतर अन्य लेखकों के लिए यह तय करने में उपयोगी है कि पाठकों को क्या जानने की आवश्यकता है। Google का [people-first content मार्गदर्शन](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content) भी कहता है कि ऑटोमेशन का उपयोग कैसे किया गया था, यह समझाना पाठकों को सामग्री को समझने में मदद कर सकता है जब वे उचित रूप से उस संदर्भ की अपेक्षा करते हैं।

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खुलासा कब उपयोगी होता है?

खुलासा करने पर तब विचार करें जब AI ने ऐसी सामग्री तैयार की हो या उसे काफी हद तक आकार दिया हो जिसे पाठक आमतौर पर लेखक का अपना काम समझेंगे: उदाहरण के लिए, अनुच्छेदों का मसौदा तैयार करना, स्रोतों का सारांश बनाना, एक दृष्टांत (illustration) तैयार करना, महत्वपूर्ण पाठ का अनुवाद करना, या रचना में शामिल विश्लेषण उत्पन्न करना। योगदान जितना अधिक महत्वपूर्ण होगा, उसका विशेष रूप से उल्लेख करना उतना ही अधिक उपयोगी होगा।

एक छोटी सहायता—जैसे वर्तनी की जांच करना, टाइपो पकड़ना, या अल्पविराम (कॉमा) का सुझाव देना—के लिए आमतौर पर एक प्रमुख सार्वजनिक नोट की आवश्यकता नहीं होती है, जब तक कि संबंधित आउटलेट, असाइनमेंट या लागू नीति में अन्यथा न कहा गया हो। कोई एक सीमा नहीं है जो हर प्रकाशन के अनुकूल हो। एक न्यूज़रूम, अकादमिक जर्नल, क्लासरूम, क्लाइंट या प्रतियोगिता अपनी स्वयं की प्रकटीकरण आवश्यकताएं निर्धारित कर सकती है, और वे नियम एक सामान्य संपादकीय निर्णय से अधिक प्राथमिकता रखते हैं।

विशेष रूप से स्पष्ट रूप से तब खुलासा करें जब AI द्वारा उत्पन्न सामग्री साक्ष्य या प्रामाणिकता के बारे में पाठक की समझ को प्रभावित कर सकती हो। उदाहरणों में जनरेट किए गए उद्धरण, दस्तावेजी (documentary) के रूप में प्रस्तुत सिंथेटिक चित्र, अनुवादित गवाही, या शोध के सारांश शामिल हैं। गढ़े गए उद्धरणों, घटनाओं या दृश्य साक्ष्यों को वास्तविक के रूप में प्रस्तुत न करें। एक खुलासा झूठी या भ्रामक सामग्री को सटीक नहीं बना सकता है।

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योगदान से मेल खाने वाला विवरण का स्तर चुनें

सीमित, कम प्रभाव वाली भूमिका के लिए एक संक्षिप्त नोट का उपयोग करें; जब AI ने सामग्री के मूल सार में योगदान दिया हो या जब यह अंतर पाठकों के लिए मायने रखता हो, तो विवरण जोड़ें। एक व्यावहारिक पैमाना है:

ये उदाहरण हैं, अनिवार्य श्रेणियां नहीं। “AI-असिस्टेड” जैसे अस्पष्ट लेबलों से बचें जब वे पाठकों को यह बताने में असमर्थ छोड़ दें कि सिस्टम ने केवल विराम चिह्नों को सही किया था या एक बड़ा अनुच्छेद लिखा था। इसके विपरीत, यह संकेत न दें कि एक मशीन ने पूरी रचना लिखी है यदि उसने केवल एक शीर्षक का सुझाव दिया था।

कॉपी-संपादन या संगठन — किसी टूल ने संपादनों का सुझाव दिया या ड्राफ्ट की संरचना करने में मदद की, जिसके बाद मानवीय समीक्षा की गई।
ड्राफ्टिंग या सारांश — AI ने किन अनुभागों या सारांशों को तैयार करने में मदद की, और लेखक ने उनकी जांच कैसे की।
अनुवाद, विश्लेषण, या दृश्य सामग्री — क्या उत्पन्न या रूपांतरित किया गया था, स्वतंत्र रूप से क्या सत्यापित किया गया था, और क्या कोई छवि सिंथेटिक है।
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नोट कहाँ होना चाहिए?

खुलासा उस स्थान पर रखें जहाँ पाठक उस सामग्री को पढ़ते समय उसे आसानी से पा सके जिसे वह कवर करता है। एक एकल लेख के लिए, इसका मतलब अक्सर अंत में, बायलाइन क्षेत्र में, या कैप्शन में एक संक्षिप्त नोट होता है। जनरेट की गई या परिवर्तित छवि के लिए, स्पष्टीकरण छवि के साथ ही रखें। यदि AI सहायता केवल एक अनुभाग पर लागू होती है, तो यह संकेत देने के बजाय कि पूरा लेख उसी तरह से तैयार किया गया था, उस विशेष अनुभाग की पहचान करें।

यदि किसी आउटलेट में आवश्यक प्रकटीकरण फ़ील्ड या हाउस स्टाइल है, तो उसका उपयोग करें। किसी सामान्य साइट नीति पर भरोसा न करें यदि किसी व्यक्तिगत आइटम का AI उपयोग पाठकों को आश्चर्यचकित कर सकता है या उनकी व्याख्या को भौतिक रूप से आकार दे सकता है। जब प्रारूप में कम जगह हो, तो नोट को संक्षिप्त रखें और केवल तभी अधिक संपूर्ण स्पष्टीकरण से लिंक करें जब कोई वास्तविक, प्रासंगिक नीति पृष्ठ मौजूद हो।

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वास्तविक कार्यप्रवाह (workflow) से नोट लिखें

खुलासे का मसौदा तैयार करने से पहले, प्रक्रिया का एक संक्षिप्त रिकॉर्ड बनाएं। उपयोग किए गए टूल या फ़ंक्शन, उनके द्वारा छुई गई सामग्री और उसके बाद की गई जाँचों की पहचान करें। यह एक संपादकीय सहायता है, न कि प्रॉम्प्ट लॉग प्रकाशित करने की कोई मांग।

फिर साधारण भाषा में योगदान का वर्णन करें। “शामिल था” जैसे सामान्य वाक्यांश के बजाय ठोस क्रियाओं—“सुझाव दिया,” “अनुवाद किया,” “ड्राफ्ट तैयार किया,” “सारांशित किया,” या “जनरेट किया”—को प्राथमिकता दें। किसी विशिष्ट उत्पाद का नाम केवल तभी लें जब वह विवरण पाठकों की मदद करता हो या कोई शासी नीति इसकी आवश्यकता रखती हो। यह कहने से बचें कि किसी टूल ने जानकारी को “सत्यापित” किया, जब तक कि किसी व्यक्ति ने वास्तव में अंतर्निहित साक्ष्यों की जांच न की हो; धाराप्रवाह आउटपुट अपने आप में सत्यापन नहीं है।

अंत में, मानव समीक्षा विवरण को सटीक बनाएं। “लेखक ने उद्धृत स्रोतों की जांच की और ड्राफ्ट को संशोधित किया” केवल “आउटपुट की समीक्षा की गई थी” की तुलना में अधिक मजबूत है, लेकिन इसका उपयोग केवल तभी करें जब यह सच हो। यदि कुछ जाँचें संभव नहीं थीं, तो यह संकेत न दें कि वे हुई थीं। लेखक या प्रकाशक तैयार रचना और उसके तथ्यात्मक दावों के लिए जवाबदेह बने रहते हैं।

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उदाहरण जिन्हें लेखक अपना सकते हैं

इन्हें वास्तविक काम के अनुसार ढालने के लिए मॉडल के रूप में मानें, न कि बिना बदलाव के पेस्ट करने के लिए बॉयलरप्लेट।

यदि AI ने पाठकों के समक्ष आने वाली सामग्री का उत्पादन या उसे भौतिक रूप से आकार नहीं दिया है, तो एक अनावश्यक नोट से बचें जो यह सुझाव दे कि उसने ऐसा किया है। यदि AI का योगदान बड़ा था, तो इसे सामान्य प्रूफरीडिंग के रूप में कम आंकने से बचें। प्रकटीकरण से पाठकों को प्रक्रिया की सटीक तस्वीर बनाने में मदद मिलनी चाहिए।

**हल्का संपादन:** “एक AI टूल ने शब्दों और संरचना में संपादन का सुझाव दिया। लेखक ने समीक्षा की और अंतिम संपादन किए।”
**ड्राफ्ट सहायता:** “एक AI लेखन टूल ने इस लेख के प्रारंभिक संस्करण का मसौदा तैयार करने में मदद की। लेखक ने पाठ को संशोधित किया और लिंक किए गए स्रोतों के साथ इसके दावों की जांच की।”
**एक जनरेट किया गया दृष्टांत:** “यह दृष्टांत एक AI इमेज टूल से तैयार किया गया था और लेखक द्वारा चुना गया था; यह कोई दस्तावेजी तस्वीर नहीं है।”
**एक अनुवादित अनुच्छेद:** “एक AI टूल ने पहले अनुवाद में सहायता की। लेखक ने प्रकाशित संस्करण की तुलना मूल पाठ से की।”
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एक अंतिम निर्णय जांच

प्रकाशित करने से पहले, पूछें: क्या एक सामान्य पाठक यह जानना चाहेगा कि AI ने यह कार्य किया है? क्या वे जनरेट की गई सामग्री को किसी मानवीय अवलोकन, उद्धरण या दस्तावेजी रिकॉर्ड समझने की भूल कर सकते हैं? क्या मैंने AI की भूमिका और मानव समीक्षा का सटीक वर्णन किया है? क्या आउटलेट या असाइनमेंट को किसी विशेष खुलासे की आवश्यकता है?

यदि पहले दो उत्तर खुलासे की ओर इशारा करते हैं, तो प्रासंगिक सामग्री के पास एक संक्षिप्त, विशिष्ट नोट जोड़ें। यदि अंतिम उत्तर हाँ है, तो उस नियम का पालन करें भले ही आपका अपना नोट छोटा होता। स्पष्ट प्रकटीकरण कार्य का ईमानदारी से वर्णन करने का मामला है; यह विश्वास, सटीकता या स्वीकृति की गारंटी नहीं देता है, और यह स्रोत जाँच या संपादकीय समीक्षा की जगह नहीं लेता है।

यह मार्गदर्शिका एक AI-जनरेटेड ड्राफ्ट के रूप में शुरू हुई थी। इसके लिंक किए गए स्रोत दावों की जांच की गई थी, और इस संस्करण के लिए इसके उदाहरणों और शब्दों का संपादन किया गया था।

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