OpenAI का मिशन यह सुनिश्चित करना है कि AGI से पूरी मानवता को लाभ हो, और इस मिशन को पूरा करने के लिए हमें दुनिया भर में लोगों तक पहुँचने की आवश्यकता है जहाँ वे हैं।
AI को तेजी से महत्वपूर्ण राष्ट्रीय बुनियादी ढांचे के रूप में पहचाना जा रहा है, जो बिजली के समान है. दुनिया भर की सरकारें और संस्थान यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि उनके नागरिक और अर्थव्यवस्थाएं AI युग का लाभ उठा सकें, इसके लिए उन्हें उपलब्ध सबसे सक्षम प्रणालियों तक पहुंच प्राप्त हो.
AI को उस वादे को पूरा करने के लिए, स्थानीय रूप से प्रासंगिक भी होना चाहिए. इसका मतलब है स्थानीय भाषाओं और लहज़ों में बात करना, स्थानीय कानूनों का सम्मान करना, और सांस्कृतिक मानदंडों और मूल्यों को दर्शाना.
हालाँकि, केवल कुछ ही देश स्वयं अत्याधुनिक AI मॉडल विकसित करने की स्थिति में हैं. अधिकांश लोगों के लिए चुनौती यह नहीं है कि शुरू से एक मॉडल कैसे बनाया जाए, बल्कि यह है कि उपलब्ध सबसे अच्छे AI को उनके विशिष्ट संदर्भ के लिए कैसे अनुकूलित किया जाए. यह एक ऐसी बात है जो हम दुनिया भर की सरकारों से लगातार सुनते हैं: वे ऐसा संप्रभु AI चाहते हैं जिसे वे हमारे साथ मिलकर बना सकें, न कि केवल ऐसे सिस्टम जो उनकी भाषा में अनुवादित किए गए हों.
हमारी OpenAI for Countries पहल के माध्यम से, हम यह खोज रहे हैं कि स्थानीयकरण व्यवहार में कैसे काम कर सकता है. उद्देश्य यह है कि स्थानीयकृत AI सिस्टम्स को अनुमति दी जाए, जबकि वैश्विक, अत्याधुनिक मॉडल से लाभ उठाया जा सके.
हम अभी अपने ChatGPT Edu काम के हिस्से के तौर पर एस्टोनिया में स्टूडेंट्स के लिए ChatGPT का एक लोकलाइज़्ड वर्शन टेस्ट कर रहे हैं, जिसमें लोकल सिलेबस और पढ़ाने के तरीकों को शामिल किया गया है. हम अन्य देशों के साथ पायलट स्थानीयकरण प्रयासों का भी अन्वेषण कर रहे हैं. AI के रिसर्च और डिप्लॉयमेंट में ट्रांसपेरेंसी के प्रति हमारी प्रतिबद्धता के तहत, हम यह साझा कर रहे हैं कि लोकलाइज़ेशन कैसे काम करता है, इस पर अधिक जानकारी.
हमारा मॉडल स्पेक एक सार्वजनिक दस्तावेज़ है जो यह निर्धारित करता है कि हम अपने मॉडल से किस प्रकार के व्यवहार की अपेक्षा करते हैं. हम अपने मॉडल को स्पेक का पालन करने के लिए ट्रेन करते हैं, और दुनिया भर के लोगों से हमारी टीमों को जो सुनने को मिल रहा है उसे शामिल करने वाली OpenAI-व्यापी, सहयोगात्मक प्रक्रिया के ज़रिए इसे लगातार बेहतर बनाते रहते हैं. स्पेक हमारे मॉडल के उपयोग के सभी तरीकों को दर्शाता है, चाहे वह ChatGPT हो, हमारे प्लेटफ़ॉर्म पर डेवलपर्स द्वारा बनाए गए अनुभव हों, या अन्य संदर्भ. ये नियम, जो हर जगह लागू होते हैं जहाँ हमारे मॉडल तैनात किए गए हैं, यह स्पष्ट रूप से निर्धारित करते हैं कि क्या बदला जा सकता है और क्या नहीं, और परिवर्तनों के बारे में पारदर्शिता बनाए रखने की हमारी प्रतिबद्धता को दर्शाते हैं.
मॉडल स्पेक में “रेड-लाइन सिद्धांत(एक नई विंडो में खुलेगा)” शामिल हैं जो सभी डिप्लॉयमेंट्स पर लागू होते हैं, जिनमें OpenAI for Countries प्रोग्राम के अंतर्गत आने वाले भी शामिल हैं. इनमें, हम इस बात पर ज़ोर देते हैं कि “मानव सुरक्षा और मानव अधिकार OpenAI के मिशन के लिए सर्वोपरि हैं,” और यह स्पष्ट करते हैं कि:
- हम अपने मॉडल्स को हिंसा, बड़े पैमाने पर विनाश के हथियार, आतंकवाद, उत्पीड़न या बड़े पैमाने पर निगरानी जैसे गंभीर नुकसान पहुँचाने वाले कामों के लिए इस्तेमाल नहीं होने देंगे.
- हम अपने मॉडल का उपयोग लक्षित या बड़े पैमाने पर बहिष्करण, हेरफेर, मानव स्वायत्तता को कमजोर करने, या नागरिक प्रक्रियाओं में भागीदारी को कम करने के लिए नहीं होने देंगे.
- हम AI के साथ व्यक्तियों की बातचीत में उनकी गोपनीयता की सुरक्षा के लिए प्रतिबद्ध हैं.
जब OpenAI सीधे कंज्यूमर्स को ChatGPT जैसा फर्स्ट-पार्टी एक्सपीरियंस देता है, तो हम यह भी वादा करते हैं कि इसके ज़रिए:
- लोगों को हमारे मॉडल से भरोसेमंद, सुरक्षा से जुड़ी ज़रूरी जानकारी आसानी से मिलनी चाहिए.
- कस्टमाइज़ेशन, पर्सनलाइज़ेशन और लोकलाइज़ेशन मॉडल स्पेक के सभी बाध्यकारी नियमों को ओवरराइड नहीं करेंगे. इसमें वस्तुनिष्ठ दृष्टिकोण(एक नई विंडो में खुलेगा) का सिद्धांत शामिल है, जिसका अर्थ है कि स्थानीयकरण भाषा या टोन को प्रभावित कर सकता है, लेकिन यह प्रस्तुत किए गए तथ्यों के सार या संतुलन को बदल नहीं सकता.
- लोगों को हमारे मॉडल्स के व्यवहार के पीछे के ज़रूरी नियमों और कारणों के बारे में पारदर्शिता होनी चाहिए, जैसे कि, कानूनी ज़रूरतों के कारण हटाया गया कोई भी कंटेंट हर मॉडल रिस्पॉन्स में यूज़र को साफ़ तौर पर बताया जाएगा, जिसमें हटाई गई जानकारी का टाइप और उसे हटाने का कारण बताया जाएगा, बिना हटाए गए कंटेंट को खुद बताए. इसी तरह, जो भी जानकारी जोड़ी जाएगी, उसे भी पारदर्शी रूप से पहचाना जाएगा.
जब हम OpenAI for Countries के माध्यम से स्थानीयकृत, संप्रभु AI का अन्वेषण करते हैं, तो हम जो कुछ भी सीखते हैं उसे साझा करने और अपनी दृष्टिकोण को पारदर्शी रूप से विकसित करने के लिए प्रतिबद्ध हैं.
