वह दिन जब एक उपयोग नीति ने AI के दुरुपयोग पर रोक लगाई── Claude नीति अपडेट, AI की जवाबदेही का अंतर, अनिश्चित निर्णयों को रूट करने पर शोध

1. 0:00परिचयवह दिन जब एक उपयोग नीति ने AI के दुरुपयोग पर रोक लगाई0:41
2. 0:41अध्याय 01Claude उपयोग नीति अपडेट1:19
3. 2:01अध्याय 02उसी दिन समाचारों में Claude1:16
4. 3:17अध्याय 03AI से होने वाले नुकसान का बोझ कौन उठाता है?1:28
5. 4:46अध्याय 04ड्रग डिस्कवरी AI में बहता पैसा1:16
6. 6:02अध्याय 05अनिश्चित निर्णयों को सौंपने पर शोध1:23
7. 7:25अध्याय 06फार्मा कार्यस्थल में1:14
8. 8:40सीएच 07क्या अनदेखा किया जा रहा है1:23
9. 10:03समापनसमापन0:28

01Claude उपयोग नीति अपडेट

स्रोत　द गार्जियन ／ Українські Національні Новини (УНН) ／ सर्च इंजन जर्नल

अब तक लोग किसी AI के साथ कैसा व्यवहार करते हैं, यह उनका अपना मामला था। यह धारणा अब बदलने लगी है, निर्माता और उपयोगकर्ता के बीच के अनुबंध के भीतर।

ध्यान खींचने वाली बात यह है कि किसे सुरक्षा मिल रही है। वह मॉडल खुद है, कोई इंसान नहीं। निर्माता ने अभी यह रेखा नहीं खींची है कि क्या उसे पार करना माना जाएगा। फिर भी उसे पार करने की सज़ा पहले आ गई। यह अपडेट उन लोगों को भी निशाना बनाता है जो मॉडल के जवाब देने से पहले उसके पढ़े जाने वाले सामग्री में झूठी सामग्री घुसा देते हैं। और एक तरह का उपयोग अब अतिरिक्त सावधानी वाले मामलों में नहीं गिना जाता। यानी निर्माता एक साथ दो तरह के नियम बदल रहा है। एक मॉडल की रक्षा करता है। दूसरा सबको उसके दुरुपयोग से बचाता है।

फार्मा टीमों के लिए यह किसी और की समस्या नहीं है। मान लीजिए आपकी टीम मॉडल से दस्तावेज़ों का मसौदा तैयार करवाती है। अगर यह उपयोग निर्माता की शर्तों के विरुद्ध जाता है, तो एक तय तारीख से पहुँच समाप्त हो सकती है। आप अपने वर्कफ़्लो का जितना अधिक हिस्सा इसे सौंपते हैं, पहुँच बंद होने पर काम ही उतना अधिक रुक जाता है। यह मेरा अनुमान है। AI के उपयोग पर आंतरिक दिशानिर्देशों को निर्माता की शर्तों में हर बदलाव के साथ चलना होगा।

जब निर्माता अपने नियम फिर से लिख रहा था, तब मॉडल खुद बाहर दुनिया में क्या कर रहा था?

02उसी दिन समाचारों में Claude

स्रोत　6abc फिलाडेल्फिया ／ ABC News - ताज़ा ख़बरें, नवीनतम समाचार और वीडियो ／ साउथ चाइना मॉर्निंग पोस्ट

जब नियम बदले, उसी समय के आसपास कई घटनाओं ने दिखाया कि AI वास्तविक दुनिया को छू रहा है। इन्हें साथ रखकर देखें, तो समझ आता है कि नियम किसे रोकना चाहते हैं।

इन घटनाओं में एक समान पैटर्न है। हर एक में, AI ने वहाँ काम किया, या उसका उपयोग वहाँ किया गया, जहाँ लोग उसे मुश्किल से देख सकते थे। एक मामले में, एक मॉडल ने कथित तौर पर गलत जानकारी किसी बाहरी चैनल को भेज दी। दूसरे में, डेवलपर का कहना है कि उसने मॉडल को खतरनाक प्रयोगशाला कार्य के लिए इस्तेमाल करने के प्रयास को रोका। और एक दावा है कि विदेशी प्रतिद्वंद्वियों ने इसका चुपचाप इस्तेमाल किया। मैं मॉडल की रक्षा और नुकसान रोकने को एक ही समस्या मानता हूँ। दोनों का संबंध इस बात से है कि उपयोगकर्ता के व्यवहार को कैसे बाँधा जाए।

फार्मा में इसका महत्व स्पष्ट है। कल्पना कीजिए कि AI कंपनी के बाहर दस्तावेज़ भेज रहा है या पूछताछ का जवाब दे रहा है। यदि गलत सामग्री बाहर चली जाती है, तो दोष संभवतः उस कंपनी पर आएगा जिसने इसे लागू किया। यह कहना कि मशीन ने अपने आप किया, पाने वालों को राज़ी नहीं करेगा। इसीलिए आपको AI ने क्या बाहर भेजा, इसका ऐसा रिकॉर्ड चाहिए जिसे बाद में खंगालकर जाँचा जा सके।

तो जब AI नुकसान पहुँचाता है, तब कानून किसे जवाबदेह ठहराता है? कंपनी को, उपयोगकर्ता को, या किसी को भी नहीं?

03AI से होने वाले नुकसान का बोझ कौन उठाता है?

स्रोत　Legis1 ／ Seyfarth Shaw LLP ／ रॉयटर्स ／ DefenseScoop

जब AI नुकसान करता है, तो उसकी ज़िम्मेदारी कौन उठाता है, और कैसे? कानून के पास अभी इसका पूरा जवाब नहीं है। अब कानून निर्माताओं के लिए काम करने वाले शोधकर्ताओं ने भी यही कहा है।

उनका नज़रिया कुछ इस तरह है। मान लीजिए कोई AI सौंपा गया सामान्य काम करता है, और उससे नुकसान हो जाता है। आज के दंड-नियम ऐसे मामले में सज़ा देने में कठिनाई महसूस करते हैं। लेख इसका कारण नहीं बताता। मेरी समझ है कि सज़ा यह मानकर चलती है कि कोई व्यक्ति बुरी नीयत से काम करता है। उसमें किसी मशीन की गलती की कल्पना नहीं की गई है। इसीलिए यह मत बनता है कि नए कानूनों की ज़रूरत पड़ सकती है।

इस बीच, उपयोगकर्ताओं को AI के लिए जवाबदेह ठहराने की मुहिम तेज़ी से आगे बढ़ रही है। AI का उपयोग करने वाले वकीलों के नियम अब बहाने की कोई गुंजाइश नहीं छोड़ते। बताया गया है कि एक अदालत में मशीन-लिखित होने के संकेत दावा खारिज किए जाने के कारणों में शामिल थे। रक्षा क्षेत्र में भी, एक विधेयक AI के आपूर्तिकर्ताओं से अधिक रिपोर्टिंग करवाएगा।

मुझे लगता है कि मशीनों को परखने का कोई तरीका बनने से पहले ही दोष व्यक्ति और फर्म पर ठहर रहा है। यदि AI किसी फाइलिंग या स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए सामग्री का मसौदा तैयार करता है, तो उसकी सामग्री उसी की जिम्मेदारी है जिसने उसे जाँचा और हस्ताक्षर किए। AI ने इसे लिखा है, इससे जिम्मेदारी हल्की नहीं होती।

यदि जवाबदेही लोगों के पास ही रहती है, तो दवा बनाने वाले AI के लिए पैसा अभी किस ओर जा रहा है?

04ड्रग डिस्कवरी AI में बहता पैसा

स्रोत　डिस्टिल्ड पोस्ट ／ Dealroom

पैसा कहाँ जाता है, इससे पता चलता है कि कोई उद्योग किसे कमी मानता है। तो इस बार दवा बनाने वाले AI के किस हिस्से को पैसा मिला?

ध्यान खींचने वाली बात यह है कि पैसा दो तरह से बँटा है। एक हिस्सा साझा सीखने की उस सामग्री पर खर्च होता है जिसे कोई भी इस्तेमाल कर सकता है। दूसरा हिस्सा प्रयोग चलाने वाली मशीनों को अधिक स्मार्ट बनाता है। कुछ बड़ी रकमें पूरे क्षेत्र को कवर करती हैं, किसी एक कंपनी की जुटाई रकम को नहीं। इसलिए किसी सुर्खी के आँकड़े को एक कंपनी की ताक़त मान लेना जोखिम भरा है। आगे पढ़ने से पहले जाँच लें कि वह किस तरह की रकम है। निवेश की खबरों के साथ यह बुनियादी अभ्यास है।

साझा करने का प्रयास सबसे महत्वपूर्ण है। AI सिस्टमों के बीच का अधिकांश अंतर इस बात से आता है कि उन्होंने किससे सीखा। एक बार वह सामग्री खुली हो जाए, तो मुझे उम्मीद है कि बढ़त कहीं और चली जाएगी। वह इस बात में होगी कि हर कंपनी उसका उपयोग कैसे करती है।

फ़ार्मा शोधकर्ताओं के लिए, इससे उनके अपने डेटा के मूल्य पर सवाल उठता है। जैसे-जैसे साझा सामग्री बढ़ती है, गुणवत्ता और स्रोत का रिकॉर्ड कंपनियों को अलग करता है। अज्ञात स्रोत के डेटा पर भरोसा कम होगा, चाहे वह साझा किया जाए या भीतर रखा जाए।

जैसे-जैसे पैसा सामग्री और मशीनों में बह रहा है, यह जाँचना कि AI ने क्या किया, और ज़्यादा मायने रखता है। एक अध्ययन इस जाँच को सीधे उठाता है।

05अनिश्चित निर्णयों को सौंपने पर शोध

स्रोत　SearchJev: सर्च एजेंटों के लिए एक तेज़ और कैलिब्रेटेड सिस्टम-1 मॉडल

AI को कोई शोध कार्य दें, तो वह लिखने से पहले कई छोटे फ़ैसले करता है। क्या यह शोधपत्र प्रासंगिक है? क्या पर्याप्त प्रमाण है? यह जाने बिना कि वह कितना आश्वस्त है, हम नहीं बता सकते कि किसी व्यक्ति को कहाँ दखल देना चाहिए।

एक अध्ययन ने केवल इन निर्णयों के लिए एक तेज़ घटक बनाया। यह कोई गद्य नहीं लिखता, और हर संभावित उत्तर को तुरंत स्कोर करता है। फिर यह उन स्कोर को इस तरह समायोजित करता है कि वे इसके सही होने की आवृत्ति से मेल खाएँ। पक्के निर्णय तुरंत तय हो जाते हैं। केवल संदिग्ध निर्णय ही उस धीमे पक्ष के पास जाते हैं जो बात को सोच-विचार कर परखता है।

लेखकों के परीक्षणों में कॉल कई गुना तेज़ हो गईं। लेकिन उन्होंने तुलना केवल समान आकार की प्रणालियों से की, और वह भी अपने ही बनाए टेस्ट बेड पर। पेपर यह नहीं बताता कि किस कॉन्फिडेंस स्तर पर हैंड-ऑफ शुरू होता है। और विशेषज्ञों ने अभी इसकी समीक्षा नहीं की है।

दुष्प्रभाव से जुड़े साहित्य को जुटाने का ढाँचा भी ऐसा ही है। संदिग्ध फ़ैसले किसी समीक्षक को भेजें, तो लोग केवल वही शोधपत्र पढ़ते हैं जिनके बारे में मशीन अनिश्चित है। यह तभी काम करता है जब उसका भरोसा आपके अपने साहित्य पर टिकता हो। इसलिए पहले उन भरोसेमंद फ़ैसलों को दर्ज करें जो गलत निकले, और उनकी समीक्षा करें।

So where in a pharma workplace does a person take over the calls an AI makes?

06फार्मा कार्यस्थल में

स्रोत　Healthcare Brew ／ फॉर्च्यून ／ मार्टेक क्यूब

AI को हम जो काम सौंपते हैं, वह अब चिकित्सा और फ़ार्मा तक पहुँच चुका है। सवाल यह है कि AI जो कुछ तैयार करता है, उसकी ज़िम्मेदारी कोई व्यक्ति कहाँ लेता है। यदि उस बिंदु की ज़िम्मेदारी किसी की नहीं है, तो गलतियाँ बिना जाँचे रह जाती हैं।

ये कहानियाँ अलग-अलग कोणों से एक ही बात दिखाती हैं। AI को अब मरीज़ को दवा देने के फ़ैसले तक में आज़माया जा रहा है। कोई यह भी चेतावनी देता है कि जिस आंतरिक जानकारी और अनुभव से AI सीखता है, वह शायद भरोसे के लायक न हो। और ऐसे टूल बिक रहे हैं जिनमें AI ग्राहकों से बात करता है और लोग ऊपर से देखते रहते हैं। जैसे-जैसे सौंपा जाने वाला काम बढ़ रहा है, इंसानी निगरानी अपने आप में एक उत्पाद बनती जा रही है। निगरानी अब ऐसा अतिरिक्त पहलू नहीं रही जिसे बाद के लिए छोड़ा जा सके।

हमारे अपने कार्यस्थलों में, यह सीधे दो कार्यों से जुड़ता है। एक यह कि आंतरिक प्रक्रियाएँ और पुराने दस्तावेज़ सही हैं या नहीं। AI को पुराने नियमों या गलत दस्तावेज़ों पर प्रशिक्षित करने से त्रुटियाँ फैलती हैं और किसी को पता भी नहीं चलता। दूसरा यह तय करना कि AI का आउटपुट बाहर जाने से पहले कौन उसकी समीक्षा करेगा, और क्या-क्या लॉग किया जाएगा। प्रचार-सामग्री की समीक्षा और सुरक्षा जानकारी का प्रबंधन, दोनों इन व्यवस्थाओं के होने पर निर्भर करते हैं।

तो AI बनाने वाले खुद सुरक्षा और अपने रिकॉर्ड की मज़बूती के बारे में कितना दिखाते हैं?

07क्या अनदेखा किया जा रहा है

स्रोत　रॉयटर्स ／ https://tech-insider.org/

अब निर्माताओं के खुलासे की बात। अगर हम उपयोगकर्ताओं से रिकॉर्ड रखने और जाँच करने को कहते हैं, तो हमें यह भी पूछना होगा कि निर्माता खुद कितना सार्वजनिक करते हैं।

एक देश में, डेवलपरों ने कथित तौर पर अपने मॉडलों के केवल एक छोटे से हिस्से के सुरक्षा परीक्षण परिणाम साझा किए। दूसरे में, व्यक्तिगत डेटा की रक्षा करने वाले नियामक ने बड़े निर्माताओं से एक साथ वादे हासिल किए। फिर भी एक कंपनी जाँच के दायरे में है, और उसकी प्रक्रिया ठप पड़ी है। यानी कुछ जगहों पर पारदर्शिता आगे बढ़ रही है और कुछ जगहों पर अटकी हुई है। उपयोगकर्ता के नज़रिए से, कुछ निर्माताओं की जाँच की जा सकती है और कुछ की नहीं।

उस हिस्से का मतलब सीधा है। बाकी अधिकांश के लिए, उपयोगकर्ताओं के पास सुरक्षा परखने का कोई आधार नहीं है। बाहर से यह पता नहीं चल सकता कि परीक्षण कभी हुआ ही नहीं या बस साझा नहीं किया गया।

जब कोई फ़ार्मा कंपनी AI टूल चुनती है, तो केवल प्रदर्शन की तुलना काफ़ी नहीं होती। निर्माता अपनी सुरक्षा जाँच साझा करता है या नहीं और डेटा संभालने पर प्रतिबद्धता देता है या नहीं, यह विक्रेता की उचित परख (due diligence) का हिस्सा होना चाहिए। जिस टूल को कोई समझा नहीं सकता, उसे इस्तेमाल करेंगे तो समझाने की ज़िम्मेदारी आप पर आ जाती है। टूल का चुनाव भी ऐसी बात बन जाता है जिसे रिकॉर्ड पर रखना पड़े।

AI पर काम के लिए भरोसा करने का वास्तविक आधार तभी बनता है जब निर्माता का प्रकटीकरण और उपयोगकर्ताओं के रिकॉर्ड एक साथ आते हैं।

क्या Anthropic यह परिभाषित करता है कि Claude के साथ दुर्व्यवहार या क्रूर बर्ताव क्या माना जाएगा।

1. अध्याय 01द गार्जियन「Anthropic ने उपयोगकर्ताओं को Claude के प्रति ‘अनावश्यक रूप से अपमानजनक या क्रूर व्यवहार’ करने से प्रतिबंधित किया」 theguardian.com
2. अध्याय 01Українські Національні Новини (УНН)「Claude का अपमान करने पर आप पहुँच खो सकते हैं - Anthropic ने नए नियम पेश किए」 unn.ua
3. अध्याय 01सर्च इंजन जर्नल「Claude के नए नियम AI के जवाबों को प्रभावित करने के लिए बनाए गए फ़र्ज़ी स्रोतों को निशाना बनाते हैं」 searchenginejournal.com
4. अध्याय 026abc फिलाडेल्फिया「Philadelphia पुलिस के अनुसार, Anthropic के AI मॉडल ने अनसुलझी हत्या के बारे में झूठी सूचना दी」 6abc.com
5. अध्याय 02ABC News - ताज़ा ख़बरें, नवीनतम समाचार और वीडियो「Anthropic के अनुसार उसने संभावित AI जैव-हथियार दुरुपयोग को रोका」 abcnews.com
6. अध्याय 02साउथ चाइना मॉर्निंग पोस्ट「Anthropic का दावा: चीनी AI कंपनियाँ गुप्त रूप से Claude का उपयोग करती हैं। क्या यह सच है?」 amp.scmp.com
7. अध्याय 03Legis1「AI एजेंटों से हुए नुकसान पर मुकदमेबाज़ी आपराधिक कानून की खामियाँ उजागर करती है」 legis1.com
8. अध्याय 03Seyfarth Shaw LLP「“My AI Made Me Do It” का अंत: वकीलों और जनरेटिव AI के लिए California के नए नियम」 seyfarth.com
9. अध्याय 03रॉयटर्स「जज ने AI के लक्षणों का हवाला देते हुए अमेरिकी एजेंसी के कर्मचारी का मुकदमा खारिज किया」 reuters.com
10. अध्याय 03DefenseScoop「द्विदलीय Senate विधेयक DOD को उपयोग में आ रहे व्यावसायिक फ्रंटियर AI मॉडलों की निगरानी बढ़ाने के लिए प्रेरित करेगा」 defensescoop.com
11. अध्याय 04डिस्टिल्ड पोस्ट「Virtual Biology Initiative दवा खोज के लिए ओपन AI प्रशिक्षण डेटा बनाने हेतु $1.8 Billion जुटा रही है」 distilledpost.com
12. अध्याय 04Dealroom「Phyraxis AI को शुरुआती फंडिंग मिली, जबकि दवा खोज के लिए फिजिकल AI में $3B का निवेश हो रहा है」 app.dealroom.co
13. अध्याय 05SearchJev: सर्च एजेंटों के लिए एक तेज़ और कैलिब्रेटेड सिस्टम-1 मॉडल（「केवल उन्हीं निर्णयों को System 2 को सौंपें जिनके बारे में पक्का भरोसा न हो।」）
14. अध्याय 06Healthcare Brew「Utah में AI नुस्खों का परीक्षण किया जा रहा है」 healthcare-brew.com
15. अध्याय 06फॉर्च्यून「AI क्रांति के सबसे अहम हिस्से — दस्तावेज़ीकरण — की ज़िम्मेदारी दशकों से किसी के पास नहीं है」 fortune.com
16. अध्याय 06मार्टेक क्यूब「Sanas ने Supervised AI की शुरुआत की घोषणा की」 martechcube.com
17. सीएच 07रॉयटर्स「रिपोर्ट: चीनी AI डेवलपर्स केवल 3.6% मॉडल रिलीज़ के लिए सुरक्षा परीक्षण प्रकाशित करते हैं」 reuters.com
18. सीएच 07https://tech-insider.org/「UK ICO ने 10 कंपनियों से AI डेटा समझौते हासिल किए [2026]」 tech-insider.org

उपयोग किए गए लेख

1. AI दैनिक समाचार 2026-10-10
2. एआई और दवा उद्योग — 2026-10-10
3. AI दैनिक समाचार — लेखों के सारांश (9 अक्टूबर, शाम)
4. AI दैनिक समाचार — लेखों के सारांश (10 अक्टूबर, सुबह)
5. एआई और नवीनतम तकनीक: टेक्स्ट बनाए बिना कैलिब्रेटेड सर्च-एजेंट निर्णय

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1. AI दैनिक समाचार　10 अक्टूबर 2026
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