OpenAI के बढ़े हुए सहयोग से Lenfest Institute अपने अहम प्रोग्राम को आगे बढ़ा रहा है
Lenfest Institute for Journalism की ओर से वीडियो
सोमवार, 28 सितंबर, 2026 को Lenfest Institute for Journalism और OpenAI ने यह संयुक्त घोषणा जारी की थी.
Lenfest Institute for Journalism ने आज Lenfest AI कोलैबोरेटिव और फ़ेलोशिप प्रोग्राम के अगले पड़ाव की घोषणा की. यह प्रोग्राम अमेरिकी पत्रकारिता में सबसे बड़ा AI फ़ेलोशिप प्रोग्राम बन चुका है.
साल 2024 में 11 बड़े अमेरिकी न्यूज़ संगठनों में AI इंजीनियरिंग फ़ेलो के साथ शुरू हुए इस प्रोग्राम ने यह दर्शाया है कि एम्बेडेड AI इंजीनियर स्थानीय न्यूज़ संगठनों को इनोवेशन तेज़ करने, बिज़नेस को लंबे समय तक टिकाऊ बनाने और नई टेक्नोलॉजी को ज़िम्मेदारी से अपनाने में मदद कर सकते हैं. OpenAI की ओर से 5 मिलियन डॉलर की नई कमिटमेंट और साथ ही 5 मिलियन डॉलर तक के सॉफ़्टवेयर क्रेडिट और इंजीनियरिंग सपोर्ट के साथ इस प्रोग्राम को बढ़ाया जाएगा. OpenAI ने इस प्रोग्राम के लिए अपने पिछले सपोर्ट को दोगुना कर दिया है.
यह विस्तार पत्रकारिता को सहयोग देने वाले OpenAI के व्यापक काम को आगे बढ़ाता है.
Lenfest AI कोलैबोरेटिव और फ़ेलोशिप प्रोग्राम, लोकल जर्नलिज़्म में बिज़नेस इनोवेशन को बढ़ावा देने के लिए काम कर रहे न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन में फ़ुल-टाइम AI टेक्नोलॉजिस्ट को नियुक्त करता है. पिछले दो सालों में, यह प्रोग्राम एक महत्वाकांक्षी पायलट प्रोजेक्ट से आगे बढ़कर एक ऐसे सफ़ल मॉडल के तौर पर विकसित हुआ है, जो लोकल न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन को उनके बदलाव में मदद करने के लिए AI को अपनाने से जुड़े दिशा-निर्देश और रणनीतियाँ बनाने में सहायता करता है.
AI कोलैबोरेटिव और फ़ेलोशिप के अपने अगले पड़ाव में प्रवेश करने के साथ, Lenfest Institute ज़िम्मेदार AI एक्सपेरिमेंट और इम्प्लीमेंटेशन को आगे बढ़ाने के लिए न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन के एक नए ग्रुप को इस समूह में शामिल होने के लिए आमंत्रित करेगा.
AI इंजीनियरिंग फ़ेलो न्यूज़रूम के लीडर्स, रिपोर्टर्स, प्रोडक्ट टीम, रेवेन्यू स्टाफ़ और एग्ज़ीक्यूटिव्स के साथ मिलकर काम करते हैं. वे ऑर्गनाइज़ेशन से जुड़ी चुनौतियों की पहचान करते हैं और सुरक्षित, पारदर्शी और नैतिक नीतियों के साथ-साथ प्रैक्टिकल AI इंजीनियरिंग समाधान तैयार करते हैं. उनके काम का मकसद न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन को मज़बूत बनाना है, साथ ही स्थानीय पत्रकारिता की बुनियाद में मौजूद मानवीय समझ, एडिटोरियल ईमानदारी, विशेषज्ञता और भरोसे को बनाए रखना है — असल में, कई इंजीनियरिंग फ़ेलो के अलग-अलग ऑर्गनाइज़ेशन में फ़ुल-टाइम कर्मचारी के तौर पर बने रहने की उम्मीद है, जो उनकी नियुक्ति की अहमियत को दर्शाता है.
भाग लेने वाले 11 संगठनों में फ़ेलो ने दिखाया है कि AI कई तरह के काम में कैसे मदद कर सकता है, जैसे ऑडियंस एंगेजमेंट और न्यूज़ प्रोडक्ट डेवलपमेंट से लेकर इन्वेस्टिगेटिव न्यूज़ रिसर्च, एडवरटाइज़िंग और रीडर रेवेन्यू ऑपरेशन, और साथ ही स्टाफ़ की रिपोर्टिंग का असर और कम्युनिटी तक पहुँच बढ़ाना.
पायलट प्रोजेक्ट से यह भी पता चला कि AI को सफ़लतापूर्वक अपनाने के लिए टेक्नोलॉजी जितनी ज़रूरी है, उतना ही ज़रूरी है भरोसा, आपसी सहयोग और ऑर्गनाइज़ेशन की ज़रूरतों की स्पष्ट समझ. स्थानीय स्तर पर 'एम्बेडेड फ़ेलो' नियुक्त किए गए और वे उन ऑर्गनाइज़ेशन का हिस्सा बन गए जिनके लिए उन्होंने काम किया; उन्होंने पत्रकारों के काम करने के तरीके को समझा और न्यूज़रूम और बिज़नेस टीम की असल ज़रूरतों पर आधारित समाधान तैयार किए.
Lenfest Institute के एग्ज़ीक्यूटिव डायरेक्टर और CEO जिम फ़्रिडलिच ने कहा, “Lenfest AI कोलैबोरेटिव और फ़ेलोशिप के शुरुआती दो सालों से सबसे अहम सीख यह मिली है कि ज़िम्मेदारी से AI को अपनाना टेक्नोलॉजी से ज़्यादा भरोसे की बात है. फ़ेलो ने अपने न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन को प्रैक्टिकल टूल बनाने और अंदर से कल्चर में बदलाव लाने में मदद की है — इसके लिए उन्होंने स्पष्ट सुरक्षा दिशानिर्देश, पॉलिसी स्टैंडर्ड और खुलकर बातचीत करने जैसे तरीके अपनाए.” “कोलैबोरेटिव और फ़ेलोशिप प्रोग्राम का अगला पड़ाव और भी न्यूज़ एंटरप्राइज़ के लिए एक मौका है कि वे हाई एडिटोरियल स्टैंडर्ड और इंसानी समझ को प्राथमिकता देते हुए AI के साथ सोच-समझकर एक्सपेरिमेंट करें.”
OpenAI के इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी और कंटेंट चीफ़, टॉम रुबिन ने कहा, "इस पार्टनरशिप के शुरुआती दो सालों में, यह देखना बहुत अच्छा रहा है कि कैसे कई पत्रकार AI का इस्तेमाल करके अच्छी क्वालिटी की लोकल ख़बरें लोगों तक पहुँचा रहे हैं. लोकल ख़बरें लोगों के बीच ऐसे संबंध बनाने में अहम भूमिका निभाती हैं, जिनसे किसी इलाके, कस्बे या शहर को सच में एक समुदाय जैसा महसूस होता है. हम इस ज़रूरी काम में और भी पत्रकारों को सहयोग देने के लिए Lenfest Institute के साथ अपनी पार्टनरशिप को आगे बढ़ाने को लेकर उत्साहित हैं."
जब यह फ़ेलोशिप शुरू हुई, तब लोकल न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन में जेनरेटिव AI का इस्तेमाल बड़े पैमाने पर नहीं हुआ था. पिछले दो सालों में, इसमें शामिल ऑर्गनाइज़ेशन ने प्रैक्टिकल ऐप्लिकेशन डेवलप किए हैं जो दिखाते हैं कि AI न्यूज़ एंटरप्राइज़ से जुड़े सभी काम में कैसे सहायता कर सकता है.
The Philadelphia Inquirer में इस फ़ेलोशिप ने Dewey और Scrape नाम के टूल्स को डेवलप करने में मदद की. Dewey एक ऐसा टूल है जो पत्रकारों को दशकों पुरानी आर्काइव्ड रिपोर्टिंग को खोजने में मदद करता है, और Scrape एक मॉनिटरिंग टूल है जिसने लगभग 15 घंटे प्रति हफ़्ते के रिपोर्टिंग टास्क को अखबार के क्षेत्र से संभावित स्टोरी लीड के रोज़ाना डाइजेस्ट में बदल दिया.
Chicago Public Media में, AI-की मदद से चलने वाले ट्रांसलेशन वर्कफ़्लो की वजह से ऑर्गनाइज़ेशन कम समय में स्पेनिश भाषा में समय-संवेदनशील कवरेज पब्लिश कर सका. साथ ही, वे शिकागो की ख़बरों और संस्कृति से जुड़े उन ऑडियो आर्काइव को भी ट्रांसक्राइब कर पाए जो दशकों से स्टोर में रखे हुए थे. इसमें शामिल दूसरे ऑर्गनाइज़ेशन ने एडवरटाइज़िंग के लिए संभावित ग्राहकों की पहचान, डोनर मॉडलिंग, ऑडियंस के हिसाब से पर्सनलाइज़ेशन, सब्सक्रिप्शन बढ़ाना, पब्लिक मीटिंग की निगरानी, प्रिंट से डिजिटल प्रोडक्शन में बदलाव और ऑपरेशनल क्षमता बढ़ाने जैसे प्रोजेक्ट्स पर काम किया.
इन सभी प्रोजेक्ट्स ने मिलकर दर्शाया कि AI की क्षमता पत्रकारों के असर और प्रोडक्टिविटी में सुधार से कहीं ज़्यादा है. यह भरोसेमंद और व्यक्तिगत रिपोर्टिंग करने में पत्रकारों की मुख्य भूमिका को बनाए रखते हुए और उसे मज़बूत करते हुए, एक मॉडर्न न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन के लगभग हर काम को बेहतर बना सकता है.
AI कोलैबोरेटिव के प्रोजेक्ट्स भी एक न्यूज़रूम से दूसरे न्यूज़रूम तक पहुँचने लगे. फ़ेलो ने कोड शेयर किए, एक-दूसरे के आइडिया को अपनाया, लागू करने के तरीकों की तुलना की और साथी ऑर्गनाइज़ेशन में किए गए काम को आगे बढ़ाया. एक न्यूज़रूम में बने टूल्स और तरीके दूसरी जगहों पर मिलती-जुलती समस्याओं को हल करने का आधार बने; इससे पता चला कि फ़ेलोशिप के ज़रिए हुआ इनोवेशन किसी एक ऑर्गनाइज़ेशन से कहीं आगे तक कैसे फैल सकता है.
पायलट प्रोजेक्ट के दौरान कई ज़रूरी बातें सामने आईं:
टेक्नोलॉजी से ज़्यादा भरोसा मायने रखता है: ऑर्गनाइज़ेशन में दो साल के लिए स्थानीय स्तर पर हायर किए गए इंजीनियरों को शामिल करना बदलाव लाने वाला साबित हुआ. AI को अपनाने के लिए मजबूर करने वाले बाहरी कंसल्टेंट के तौर पर काम करने के बजाय, इन फ़ेलो ने हर न्यूज़ बिज़नेस में एडिटोरियल वर्कफ़्लो, ऑर्गनाइज़ेशन कल्चर और यूज़र की ज़रूरतों की गहरी समझ विकसित करने पर काम किया. फ़ेलो ने अक्सर लोगों की बातें सुनकर, स्टाफ़ के साथ समय बिताकर, उनके काम करने के तरीके को समझकर, बार-बार आने वाली दिक्कतों की पहचान करके और उन लोगों के साथ मिलकर समाधान तैयार करके काम के अहम मौके पहचाने जो आख़िरकार उनका इस्तेमाल करने वाले थे. जैसे-जैसे भरोसा बढ़ा, वैसे-वैसे इसे अपनाने का चलन भी बढ़ा; पत्रकार फ़ेलो को टीम के ऐसे सदस्यों के तौर पर देखने लगे जिनके साथ मिलकर वे अहम समस्याओं को हल कर सकते थे — वे अपने आइडिया और चुनौतियाँ फ़ेलो के सामने रखते थे और उनसे बने टूल्स को अपने रोज़मर्रा के काम में शामिल करते थे.
AI से नहीं, बल्कि समस्या से शुरुआत करें: पूरे ग्रुप में फ़ेलो ने पाया कि सबसे अच्छे प्रोजेक्ट्स की शुरुआत किसी पहले से तय तकनीकी समाधान के बजाय, स्पष्ट तौर पर परिभाषित चुनौती से हुई थी. सफ़ल प्रोजेक्ट्स यूज़र्स के साथ मिलकर काम करने, छोटे स्तर पर प्रयोग करने, लगातार मूल्यांकन करने और इस बात पर ध्यान देने से बने कि क्या टेक्नोलॉजी ने काम को सच में बेहतर बनाया है.
मिलकर काम करने से इनोवेशन तेज़ होता है: अक्सर एक न्यूज़रूम की बड़ी कामयाबी दूसरे न्यूज़रूम के लिए शुरुआत का पॉइंट बन जाती थी. उदाहरण के लिए, The Baltimore Banner ने अपने न्यूज़ डिस्कवरी टूल्स बनाते समय The Philadelphia Inquirer की टीम के काम का इस्तेमाल किया. इसी तरह, इस ग्रुप के साथियों ने कोड, प्रोडक्ट आइडिया, टेक्निकल तरीके और सीखे गए सबक एक-दूसरे के साथ शेयर किए, जिससे ऑर्गनाइज़ेशन अकेले काम करने की तुलना में मिलकर तेज़ी से आगे बढ़ पाए.
AI कोलैबोरेटिव और फ़ेलोशिप प्रोग्राम का अगला पड़ाव फ़ेलोशिप की नींव पर आगे बढ़ेगा और साथ ही इसकी मार्केट पहुँच को काफ़ी बढ़ाएगा. यह प्रोग्राम भाग लेने वाले न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन में AI फ़ेलो को शामिल करना जारी रखेगा और मॉडर्न यूज़र की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए उन ऑर्गनाइज़ेशन को बदलने में मदद करने की अपनी प्रतिबद्धता बनाए रखेगा. Lenfest Institute इस फ़ेलोशिप का दायरा भी बढ़ाएगा ताकि इसमें और भी तरह के न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन शामिल हो सकें.
साथ ही, Lenfest Institute अपनी तकनीकी क्षमताओं को बढ़ाएगा ताकि सबसे अच्छे फ़ेलोशिप प्रोजेक्ट्स को ऐसे टूल्स, फ़्रेमवर्क, प्लगइन, इम्प्लीमेंटेशन गाइड्स, प्लेबुक्स और तकनीकी रिसोर्स में बदला जा सके, जिनका इस्तेमाल सैकड़ों न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन कर सकें. इम्प्लीमेंटेशन सपोर्ट देने का एक लक्ष्य यह भी है कि पायलट प्रोजेक्ट के दौरान अलग-अलग न्यूज़रूम के बीच जो आपसी सीख मिली थी, उसे आगे भी जारी रखा जा सके और उसका दायरा बढ़ाया जा सके. इससे किसी एक ऑर्गनाइज़ेशन में विकसित किया गया टूल, वर्कफ़्लो या तकनीकी इनोवेशन पूरे न्यूज़ सेक्टर के लिए एक शेयर्ड इंफ़्रास्ट्रक्चर बन सकता है.
ये सभी प्रयास सफल प्रयोगों से आगे बढ़कर बड़े पैमाने पर असर डालने की दिशा में एक विकास को दर्शाते हैं. इनसे ऐसे प्रैक्टिकल AI समाधान तैयार हो रहे हैं जो फ़ेलोशिप के बाद भी लंबे समय तक स्थानीय पत्रकारिता को मज़बूत बना सकते हैं.
एम्बेडेड AI इंजीनियरिंग की विशेषज्ञता को शेयर्ड टूल्स, तकनीकी इंफ़्रास्ट्रक्चर और अलग-अलग ऑर्गनाइज़ेशन के बीच सीखने की प्रक्रिया के साथ मिलाकर, Lenfest Institute यह पक्का करना चाहता है कि कुछ चुनिंदा न्यूज़रूम में विकसित किए गए इनोवेशन का फ़ायदा आख़िरकार सैकड़ों और न्यूज़रूम को भी मिल सके.
OpenAI के साथ नई और बढ़ती पार्टनरशिप इस शेयर्ड विश्वास को दर्शाती कि स्थानीय पत्रकारिता को AI से सबसे ज़्यादा फ़ायदा तब हो सकता है, जब न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन के पास इसे सुरक्षित तौर से इस्तेमाल करने के लिए ज़रूरी विशेषज्ञता, इंफ़्रास्ट्रक्चर और मिलकर काम करने वाले नेटवर्क हों. फ़ेलोशिप के दौरान जो तरीके सफ़ल रहे हैं, उन्हें बड़े पैमाने पर अपनाते हुए, The Lenfest Institute ज़्यादा से ज़्यादा न्यूज़ ऑर्गनाइज़ेशन की मदद करने पर ध्यान दे रहा है. इसका मकसद है कि वे नई टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल करके अपनी पत्रकारिता को मज़बूत करें, टिकाऊ बिज़नेस बनाएँ और अपने समुदाय की बेहतर सेवा करें.
