ट्विच ने एक बदलाव लागू किया है जो उसके उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई सामग्री को अमेज़ॅन के जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग करने की अनुमति देता है। यह सुविधा डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय है, जिसके लिए उन उपयोगकर्ताओं को मैन्युअल रूप से अपनी खाता सेटिंग्स में इसे अक्षम करना आवश्यक है जो इसमें भाग नहीं लेना चाहते हैं।
यह खबर बुधवार, 12 तारीख को सुर्खियों में आई, जब स्ट्रीमिंग में विशेषज्ञता रखने वाले कंटेंट क्रिएटर और पत्रकार ज़ैक बससी ने नई विकल्प को प्रदर्शित करते हुए एक स्क्रीनशॉट प्रकाशित किया। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह नीति न केवल लाइव प्रसारणों पर लागू होती है, बल्कि चैनल की लगभग सभी सामग्री पर लागू होती है, जिसमें वीओडी, क्लिप, चैट संदेश, चित्र और पाठ शामिल हैं।
नई सेटिंग इस सामग्री का उपयोग 'अमेज़ॅन में जेनरेटिव एआई सामग्री मॉडल को प्रशिक्षित करने' के लिए अधिकृत करती है। ट्विच ने स्वयं भाषण से पाठ रूपांतरण प्रणालियों को बेहतर बनाने के लिए प्रसारण ऑडियो के उपयोग का उदाहरण दिया, जिससे प्लेटफॉर्म के स्वचालित उपशीर्षकों को लाभ हो सकता है या अमेज़ॅन की अन्य सेवाओं पर लागू किया जा सकता है।
प्रशिक्षण का दायरा केवल ऑडियो तक ही सीमित नहीं है; कंपनी स्पष्ट करती है कि चैनल से जुड़े स्ट्रीम, सहेजे गए वीडियो, क्लिप, चैट, चित्र और पाठ का उपयोग किया जा सकता है। चैट के संबंध में एक विशिष्ट अपवाद है: भले ही कोई उपयोगकर्ता अपने खाते में प्रशिक्षण को अक्षम कर दे, लेकिन किसी अन्य व्यक्ति के चैनल पर भेजे गए संदेश जिनमें यह विकल्प सक्षम है, अभी भी प्रशिक्षण डेटा का हिस्सा बन सकते हैं।
उपयोगकर्ताओं द्वारा उठाए गए मुख्य विवाद बिंदुओं में से एक ऑप्ट-आउट सिस्टम को अपनाना है। इसका मतलब है कि क्रिएटर्स स्वचालित रूप से प्रशिक्षण प्रक्रिया में शामिल होते हैं और अपनी अस्वीकृति व्यक्त करने के लिए सेटिंग्स तक पहुंचने की पहल करने की आवश्यकता होती है।
विषय पर समर्पित एक प्रसारण के दौरान, ट्विच के उत्पाद निदेशक माइक मिंटन ने इस परिचालन मॉडल के चयन को सही ठहराया। कार्यकारी के अनुसार, यदि भागीदारी पूर्व प्राधिकरण (ऑप्ट-इन) पर निर्भर करती, तो जुड़ाव बहुत कम होता। उन्होंने कहा: 'यदि यह ऑप्ट-इन होता, तो कोई ऑप्ट-इन नहीं करता', इस प्रकार डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय विकल्प को बनाए रखा।
जो लोग अपने चैनल की सामग्री को अमेज़ॅन के जेनरेटिव मॉडल के प्रशिक्षण में उपयोग होने से रोकना चाहते हैं, उनके लिए प्रक्रिया खाते की सुरक्षा सेटिंग्स में विकल्प को अक्षम करना है, जिसका मार्ग है: ट्विच > सेटिंग्स > सुरक्षा > जेनरेटिव एआई के लिए प्रशिक्षण। हालांकि, इस फ़ंक्शन को अक्षम करने का मतलब ट्विच की सभी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सुविधाओं का नुकसान नहीं है; चैट मॉडरेशन और विज्ञापन चयन जैसी सुविधाएँ सामान्य रूप से काम करना जारी रखेंगी।
ट्विच की सामुदायिक प्रमुख मैरी किश ने प्रसारण के दौरान टिप्पणी की कि कुछ एआई एप्लिकेशन पहले से ही प्लेटफॉर्म के कामकाज का हिस्सा हैं। उन्होंने ट्विच के बिना इन तकनीकों के संचालन की संभावना पर संदेह व्यक्त किया और सेवा के विभिन्न क्षेत्रों में एआई के वर्तमान उपयोग की पुष्टि की। दिलचस्प बात यह है कि किश ने खुलासा किया कि उन्होंने अपने कंटेंट के प्रशिक्षण उद्देश्यों के लिए उपयोग को अक्षम करने का व्यक्तिगत निर्णय लिया है।
इसके विपरीत, मिंटन ने कहा कि यदि वह एक स्ट्रीमर होते, तो वे प्रशिक्षण विकल्प को सक्षम रखते। उपयोगकर्ताओं द्वारा उठाया गया एक अन्य मुद्दा इस बात से संबंधित था कि परिवर्तन कैसे पेश किया गया, क्योंकि यह विकल्प व्यापक पूर्व संचार के बिना सेटिंग्स में दिखाई दिया। अधिकारियों ने केवल उपयोगकर्ताओं से शिकायतें मिलने के बाद ही संसाधन कहाँ खोजना है, यह दिखाया। किश ने ईमेल द्वारा चेतावनी की कमी की आलोचना को स्वीकार किया, लेकिन बचाव किया कि क्रिएटर्स हमेशा अपना मेल नहीं पढ़ते हैं, यह सुझाव देते हुए कि प्रत्यक्ष संदेश और सामुदायिक प्रसार जानकारी फैलाने में मदद कर सकते हैं।
कंपनी ने यह भी आश्वासन दिया कि फिलहाल, वे सार्वजनिक पहचान बनाने की योजना नहीं बना रहे हैं जो इंगित करे कि किन चैनलों ने एआई प्रशिक्षण के लिए सहमति दी है या मना किया है। यह निर्णय ट्विच को इस व्यापक बहस में डालता है कि किस इकाई को उपयोगकर्ता द्वारा उत्पन्न सामग्री का उपयोग एआई मॉडल विकसित करने के लिए करने का अधिकार है। ट्विच के संदर्भ में, यह बहस एक ही प्रसारण में निहित सूचना की विशाल मात्रा और विविधता के कारण जटिल हो जाती है, जिसमें घंटों के वीडियो और आवाज, चैट इंटरैक्शन, और स्ट्रीमर और समुदाय दोनों द्वारा उत्पादित चित्र और पाठ शामिल हो सकते हैं। फिलहाल, उपयोगकर्ताओं के पास अमेज़ॅन के प्रशिक्षण में अपनी सामग्री के उपयोग को रोकने की क्षमता है, हालांकि डिफ़ॉल्ट कार्यान्वयन ने पहले ही समुदाय के बीच आलोचना पैदा कर दी है।
