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08:41 विनीसियस जूनियर की निलंबन के कारण रियल मैड्रिड को महत्वपूर्ण क्लासिको का सामना करना पड़ेगा 08:32 फेज़ के यूरोमेड विश्वविद्यालय के नौ शोधकर्ताओं को दुनिया के शीर्ष 2% वैज्ञानिकों में शामिल किया गया 08:15 आईएमएफ ने ऊर्जा लागत में वृद्धि के बीच मोरक्को के वित्तीय समेकन के प्रयासों की सराहना की 07:15 केन्या, तंजानिया और उगांडा ने AFCON 2027 समर्थकों के लिए संयुक्त वीजा योजना की योजना बनाई 00:00 आयूब बौआद्दी ने PSG के खिलाफ चैंपियंस लीग में मैनचेस्टर सिटी की हार में प्रभाव डाला 23:42 सर्वेक्षण में 56% अमेरिकियों का कहना है कि ट्रम्प अक्सर व्यक्तिगत धन को उनकी मदद करने से पहले रखते हैं 23:23 रिपोर्ट में दावा किया गया है कि प्रवासियों ने पिछले दशक में अधिकांश नए यूके नौकरियों का हिस्सा लिया 23:00 पोप लियो XIV के बड़े भाई का मल्टीपल मायलोमा के लिए इलाज चल रहा है 22:59 ट्रम्प ने ग्रीनलैंड के लिए बड़े तेल, गैस और खनन अन्वेषण योजनाओं की घोषणा की 22:40 स्वीडिश पुलिस प्रमुख ने वांछित संदिग्धों की गिरफ्तारी में सहयोग के लिए मोरक्को का धन्यवाद किया

Substack ने AI-निर्मित सामग्री की पहचान के लिए नया उपकरण पेश किया

Thursday 23 July 2026 - 07:32
Substack ने AI-निर्मित सामग्री की पहचान के लिए नया उपकरण पेश किया

Substack ने एक नई विशेषता पेश की है जो पाठकों को यह निर्धारित करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई है कि ऑनलाइन लेख और पोस्ट मानवों द्वारा लिखे गए थे या कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मदद से उत्पन्न किए गए थे।

प्रकाशन प्लेटफ़ॉर्म ने AI-निर्मित पाठ पहचान में विशेषज्ञता रखने वाली कंपनी Pangram के साथ साझेदारी में नया सिस्टम विकसित किया है। यह उपकरण उपयोगकर्ताओं को लेख, पोस्ट, टिप्पणियाँ और उत्तरों का विश्लेषण करने की अनुमति देता है ताकि यह आकलन किया जा सके कि सामग्री AI प्रणाली द्वारा उत्पन्न होने की संभावना कितनी है।

Substack के अनुसार, यह पहल पारदर्शिता बढ़ाने और इंटरनेट पर स्वचालित सामग्री की बढ़ती उपस्थिति से निपटने के लिए व्यापक प्रयासों का हिस्सा है। प्लेटफ़ॉर्म के मुख्य कार्यकारी ने कहा कि कंपनी विशेष रूप से AI द्वारा निर्मित सामग्री के बारे में चिंतित है, लेकिन इसे पाठकों के लिए पूरी तरह से मानव-निर्मित के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

वर्तमान में पहचान प्रणाली का उपयोग उन पाठों पर किया जा सकता है जिनमें 100 से अधिक शब्द हैं और जिन्हें 21 जुलाई से प्रकाशित किया गया है। परिणाम केवल उस व्यक्ति को दिखाए जाते हैं जो विश्लेषण का अनुरोध करता है, न कि स्वचालित रूप से अन्य पाठकों को।

कंपनी ने स्वीकार किया है कि AI पहचान तकनीक परिपूर्ण नहीं है और कभी-कभी गलत परिणाम उत्पन्न कर सकती है। हालाँकि, उसने कहा कि Pangram का सिस्टम स्वतंत्र परीक्षण में उच्च स्तर की सटीकता प्रदर्शित करता है।

यह विशेषता वर्तमान में Substack के वेब प्लेटफ़ॉर्म और इसके iOS ऐप के माध्यम से उपलब्ध है, जबकि Android उपकरणों के लिए समर्थन बाद में पेश किए जाने की उम्मीद है।

ये नए उपकरण लेखकों के लिए भी लक्षित हैं। लेखक अपने काम को प्रकाशित करने से पहले पहचान प्रणाली का उपयोग कर सकते हैं ताकि यह देख सकें कि उनकी सामग्री को कैसे वर्गीकृत किया गया है। Substack ने "How I make this" नामक एक अनुभाग भी पेश किया है, जो लेखकों को यह समझाने की अनुमति देता है कि उन्होंने अपना काम कैसे बनाया और क्या उन्होंने प्रक्रिया के दौरान AI उपकरणों का उपयोग किया।

यदि एक लेखक मानता है कि AI पहचान का परिणाम गलत है, तो प्लेटफ़ॉर्म परिणाम की रिपोर्ट करने और वर्गीकरण की समीक्षा करने का विकल्प प्रदान करता है।

Substack अतिरिक्त उपायों पर भी विचार कर रहा है जो लेखकों को टिप्पणियों और उत्तरों में AI के उपयोग पर अधिक नियंत्रण देंगे। कंपनी ने संकेत दिया है कि यह पाठकों को भी उन्हें अनुशंसित सामग्री के प्रकार पर अधिक नियंत्रण प्रदान कर सकती है।

यह कदम तब आया है जब AI-निर्मित सामग्री डिजिटल प्लेटफार्मों पर तेजी से सामान्य हो रही है। उद्योग के अनुमानों के अनुसार, ऑनलाइन पोस्ट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा अब पूरी तरह से या आंशिक रूप से जनरेटिव AI की मदद से बनाया जा सकता है।

Substack इस मुद्दे से निपटने में अकेला नहीं है। अन्य प्रमुख तकनीकी और सामाजिक मीडिया कंपनियाँ भी निम्न-गुणवत्ता वाली स्वचालित सामग्री की पहचान और सीमित करने के तरीकों का पता लगा रही हैं, जबकि मानव और मशीन-निर्मित सामग्री के बीच अंतर करने वाले सिस्टम पर काम कर रही हैं।

हालांकि, AI पहचान की प्रभावशीलता अभी भी बहस का विषय है। जैसे-जैसे जनरेटिव AI मॉडल अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं और स्वाभाविक रूप से सुनने योग्य पाठ उत्पन्न करने में सक्षम होते जा रहे हैं, पहचान प्रणाली को तेजी से विकसित हो रही तकनीक के साथ बनाए रखने की चुनौती का सामना करना पड़ेगा।


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