शैक्षणिक लेखन में AI का नैतिक उपयोग

2022 के अंत में, ChatGPT के आगमन ने विश्वविद्यालयों को रक्षात्मक स्थिति में ला दिया, और कड़े प्रतिबंधों की एक लहर आई। वह समय बीत चुका है: कई प्रमुख संस्थानों ने पूर्ण निषेध को अधिक व्यावहारिक, संरचित, प्रकटीकरण-आधारित स्वीकृति से बदल दिया है। शैक्षणिक लेखन में AI का नैतिक उपयोग अब यह प्रश्न नहीं है कि क्या आप इन उपकरणों को बिल्कुल छू सकते हैं। यह प्रश्न है कि आप उनका उपयोग कैसे करते हैं, क्या आप इसके बारे में पारदर्शी हैं, और क्या आप परिणामों की जिम्मेदारी लेते हैं।

हमने TextPulse को इसी अवधारणा के आधार पर बनाया है, और हम यह स्पष्ट करना चाहते हैं कि हमारा रुख क्या है। हम शैक्षणिक अनुसंधान और लेखन में पूर्ण पारदर्शिता और अखंडता का समर्थन करते हैं। हमारा मानना है कि AI आधुनिक शोध कार्यप्रवाह का एक वैध हिस्सा है, एक शर्त पर: आप यह प्रकट करें कि आपने इसका उपयोग कैसे और कहाँ किया, आप जिस मॉडल का उपयोग किया उसे उद्धृत करें, और अंतिम कार्य की जिम्मेदारी लें। यह पृष्ठ बताता है कि आज शीर्ष विश्वविद्यालय और पत्रिकाएँ वास्तव में क्या मांगती हैं, कच्चे AI पाठ को अभी भी अंतिम मानवीय समीक्षा की आवश्यकता क्यों होती है, और अपनी मसौदा सामग्री को नैतिक सीमा पार किए बिना कैसे मानवीय बनाया जाए।

दिशा दुनिया के सबसे चयनित विश्वविद्यालयों में समान है। पूर्ण प्रतिबंध समाप्त हो चुका है। उसके स्थान पर सिद्धांतों का एक समूह है: AI का जिम्मेदारी से उपयोग करें, जब आपका उपयोग महत्वपूर्ण हो तो पारदर्शी रहें, अपने विशिष्ट पाठ्यक्रम या विभाग के नियमों का पालन करें, और याद रखें कि कार्य के लिए एक मानव, न कि चैटबॉट, उत्तरदायी है। कुछ उदाहरण, सीधे स्रोत से:

• Harvard विश्वविद्यालय-व्यापी ChatGPT और अन्य जनरेटिव AI टूल्स के उपयोग के लिए दिशानिर्देश प्रकाशित करता है, जो जिम्मेदार प्रयोग को प्रोत्साहित करते हैं, साथ ही आपको यह याद दिलाते हैं कि आप अपने द्वारा प्रकाशित किसी भी AI-जनित सामग्री के लिए उत्तरदायी हैं, और यह कि प्रत्येक शिक्षक अपनी कक्षा के नियम स्वयं निर्धारित करता है।
• Oxford छात्रों से इन टूल्स का उपयोग ईमानदारी और पारदर्शिता के साथ करने को कहता है, और बताता है कि जनरेटिव AI का सार्थक उपयोग हमेशा घोषित किया जाना चाहिए।
• Stanford छात्रों से अपेक्षा करता है कि वे शैक्षणिक कार्य तैयार करते समय उपयोग किए गए सभी संसाधनों, जिनमें जनरेटिव AI टूल्स भी शामिल हैं, का उद्धरण दें, और बिना बताए गए AI उपयोग को किसी अन्य व्यक्ति से मिली बिना बताए गई सहायता की तरह मानता है।
• MIT जोखिम-आधारित जनरेटिव AI टूल्स के उपयोग के लिए मार्गदर्शन प्रदान करता है और संकाय को अपने पाठ्यक्रम विवरण में पाठ्यक्रम-स्तरीय नीति निर्धारित करने देता है।
• Cambridge, Russell Group के साझा सिद्धांतों के हिस्से के रूप में, अध्ययन और शोध के लिए जनरेटिव AI के उपयुक्त उपयोग की अनुमति देता है, और छात्रों से अपेक्षा करता है कि जब AI किसी भी कार्य में महत्वपूर्ण और अपरिवर्तित योगदान देता है, तो वे उसका उल्लेख करें।

उन पृष्ठों को साथ-साथ पढ़ने पर वही संदेश बार-बार सामने आता है। AI की अनुमति है। लेकिन इसका उपयोग पारदर्शिता के साथ होना चाहिए, और आप बिना समीक्षा किए गए मशीन-जनित आउटपुट को कभी अपना कार्य बताकर प्रस्तुत नहीं करते।

प्रकाशन संस्थाएँ लगभग एक ही निष्कर्ष पर पहुँची हैं, और यदि आप peer review की ओर बढ़ रहे शोधकर्ता हैं, तो उनके नियम वही हैं जो आप पर लागू होंगे।

• International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE) लेखकों से AI-सहायित प्रौद्योगिकियों का खुलासा करने के लिए कहता है, कवर लेटर और पांडुलिपि, दोनों में, तथा यह बताने के लिए कि उनका उपयोग कैसे किया गया। एक चैटबॉट लेखक नहीं हो सकता, क्योंकि वह कार्य की जिम्मेदारी नहीं ले सकता।
• Nature और व्यापक Nature Portfolio यह अपेक्षा करते हैं कि जब AI ने सामग्री उत्पन्न करने में सहायता की हो, तब LLM के उपयोग का दस्तावेजीकरण विधियों या समकक्ष अनुभाग में किया जाए, साथ ही यह भी कहा गया है कि व्याकरण, वर्तनी, या पठनीयता के लिए मामूली कॉपी संपादन या पुनर्प्रस्तुतीकरण के लिए खुलासा आवश्यक नहीं है।
• Elsevier लेखकों के लिए जनरेटिव AI नीतियाँ इसी प्रकार निर्धारित करता है, उपयोग का खुलासा करें, एक मानव लेखक को उत्तरदायी रखें, और AI को लेखक के रूप में सूचीबद्ध न करें।
• Committee on Publication Ethics (COPE) कहता है कि AI उपकरण लेखक नहीं हो सकते और जो लेखक उनका उपयोग करते हैं, उन्हें यह स्पष्ट करना चाहिए कि कौन-सा उपकरण उपयोग किया गया और कैसे।

इनमें से प्रत्येक दस्तावेज़ में दो सिद्धांत बार-बार आते हैं। पहला, विशिष्ट उपकरण और संस्करण का नाम लें और बताएं कि आपने उसका उपयोग किस लिए किया। यह कहना कि आपने एक बड़े भाषा मॉडल का उपयोग किया, खुलासा नहीं है। यह कहना कि आपने एक नामित मॉडल का उपयोग रूपरेखा तैयार करने और तीन शोध-पत्रों का सारांश बनाने के लिए किया, फिर पाठ को स्वयं सत्यापित और पुनर्लेखित किया, खुलासा है। दूसरा, सटीकता, मौलिकता और अखंडता के लिए हमेशा एक व्यक्ति उत्तरदायी होता है। उपकरण एक द्वितीयक साधन है, सह-लेखक नहीं।

यही वह भाग है जो अक्सर अखंडता संबंधी बहस में छूट जाता है। जब AI का उपयोग पूरी तरह अनुमत हो और उसका समुचित खुलासा भी किया गया हो, तब भी कच्चा आउटपुट सामान्यतः जमा करने के लिए पर्याप्त अच्छा नहीं होता। जिसने भी कच्चे AI-जनित पाठ का एक पृष्ठ पढ़ा है, वह उसकी पहचान करने वाली विशेषताएँ जानता है। वह सामान्य, यांत्रिक और कृत्रिम होता है। वह एक ही नीरस वाक्य-रूपों को दोहराता है और उसमें burstiness समतल होती है। वह कुछ शब्दों का अत्यधिक उपयोग करता है (underscores, realm, lens, pivotal, landscape) और उसमें परिष्कृत, निम्न perplexity होती है। वह सरल बिंदुओं को आवश्यकता से अधिक समझाता है, उन्हें भराव से भर देता है, स्पष्ट बातों को विस्तार से कहता है, और आपके डेटा या आपके तर्क के बारे में बहुत कम विशिष्टता देता है। इसके विपरीत, मानव लेखक सक्रिय, प्रत्यक्ष शैली अपनाते हैं, जिसमें वाक्य-लय विविध होती है (उच्च burstiness) और शब्दावली भी विविध होती है (उच्च perplexity)।

वह समतल, एकसमान शैली सबसे पहले एक लेखन समस्या है। यह वही सटीक पैटर्न भी है जिसे AI डिटेक्टर पकड़ने के लिए बनाए जाते हैं, और यही एक कारण है कि गैर-देशी वक्ताओं द्वारा की गई सावधान, औपचारिक लेखन-शैली इतनी बार चिह्नित हो जाती है। किसी भी स्थिति में, समाधान वही है जो विद्वत्ता में हमेशा रहा है, एक मानव को मसौदे को तब तक संशोधित करना होता है जब तक वह ऐसा न पढ़े जैसे उसे किसी व्यक्ति ने लिखा हो, वास्तविक स्वर, विविध संरचनात्मक लय और शब्दावली, तथा सटीक दावों के साथ।

AI-सहायित पाठ को प्राकृतिक, मानवीय अकादमिक लेखन में संशोधित करना संपादन है, और अपने ही प्रारूप का संपादन करना ठीक वही प्रकार का भाषा-कार्य है जिसे विश्वविद्यालय और जर्नल नीतियाँ स्पष्ट रूप से अनुमति देती हैं। जब आप अपने AI-सहायित पाठ को हमारे AI humanizer से गुजारते हैं, तो यह वाक्य-लय और शब्द-चयन में विविधता लाता है, यांत्रिक लय को हटाता है, और आपका अर्थ, आपकी विषय-विशिष्ट शब्दावली, तथा आपके उद्धरण यथावत रखता है। परिणाम आपका तर्क पठनीय, मानवीय लेखन में होता है, कोई भिन्न तर्क नहीं।

नैतिक सीमा को देखना कठिन नहीं है। Humanizing केवल तब उस सीमा को पार करता है जब आप इसका उपयोग किसी बेईमान काम के लिए करते हैं, जैसे परिणाम गढ़ना, यह गलत प्रस्तुत करना कि काम किसने किया, या उस प्रकटीकरण से बचना जिसे आपका संस्थान वास्तव में आवश्यक मानता है। सही तरीके से, अपने ही प्रारूप पर, संरचना, स्पष्टता, शब्दांकन, और शैली सुधारने के लिए, विस्तृत AI प्रकटीकरण और मॉडल उद्धरण के साथ, इसका उपयोग विश्वविद्यालयों और जर्नलों द्वारा निर्धारित दिशानिर्देशों का पालन करता है।

हम पूरी श्रृंखला में अपने AI उपयोग का प्रकटीकरण करने की अनुशंसा करते हैं, पहले AI-जनित प्रारूप से लेकर humanizing चरण तक, और प्रयुक्त विशिष्ट मॉडल का उद्धरण देने की भी। एक संक्षिप्त, ईमानदार कार्यप्रवाह इस प्रकार दिखता है:

1. यदि सहायक हो, तो AI के साथ प्रारूप तैयार करें और विचार-मंथन करें, और चलते-चलते यह नोट करें कि आपने इसका उपयोग किस लिए किया।
2. सब कुछ सत्यापित करें। मॉडल उद्धरण गढ़ते हैं, आँकड़े गलत बताते हैं, और स्रोतों के बारे में भ्रम उत्पन्न करते हैं। हर तथ्य और संदर्भ को मूल प्रकाशित कार्य से मिलाकर जाँचें।
3. स्पष्टता और प्राकृतिक शैली के लिए अपने ही प्रारूप का संपादन और humanize करें, और अपना अर्थ, तकनीकी शब्द, तथा उद्धरण ठीक वैसे ही रखें जैसे होने चाहिए।
4. एक प्रकटीकरण लिखें जो मॉडल और संस्करण का नाम दे और बताए कि आपने इसका उपयोग किस लिए किया, जिसमें विशिष्ट खंडों का सृजन, सारांशण, संपादन, पुनर्परिभाषण, और humanizing शामिल हैं।
5. अपने विशिष्ट पाठ्यक्रम, विभाग, या लक्षित जर्नल के नियम का पालन करें, जो हमेशा किसी सामान्य दिशानिर्देश पर वरीयता रखता है।

यही सब है। प्रयुक्त AI उपकरण का प्रकटीकरण करें, विशिष्ट मॉडल का उद्धरण दें, तथ्यों की जाँच करें, मानवीय संपादन करें, और जिम्मेदारी लें। ये पाँच काम करें, और आप वर्तमान दिशानिर्देशों के सही पक्ष में होंगे, तथा आपका लेखन इस प्रयास से बेहतर होगा।

हम इस विषय पर तटस्थ नहीं हैं, और हम यह स्पष्ट रूप से कहना चाहेंगे। हम शोध और लेखन में AI के नैतिक उपयोग का समर्थन करते हैं। हमारा मत है कि शोधकर्ताओं को अपने AI उपयोग का हमेशा प्रकटीकरण करना चाहिए, AI-जनित सामग्री से लेकर उस humanizing चरण तक जो उसे पठनीय बनाता है, और उन्हें प्रयुक्त मॉडल का उद्धरण भी देना चाहिए। अपने ही प्रारूप का humanizing उस प्रक्रिया का एक वैध भाग है, क्योंकि प्राकृतिक, मानवीय लेखन वही मानक है जिसकी विद्वत्ता हमेशा अपेक्षा करती आई है। पारदर्शिता ही पूरे कार्य को ईमानदार रखती है, और इसके लिए आपको अपने acknowledgments अनुभाग में एक वाक्य जोड़ना पड़ता है।

क्या विश्वविद्यालय वास्तव में अब अकादमिक लेखन में AI के उपयोग की अनुमति देते हैं?

अधिकांश प्रमुख विश्वविद्यालयों ने AI पर प्रतिबंध लगाने से हटकर उसके नियमन की ओर कदम बढ़ाया है। Harvard, Oxford, Stanford, MIT, और Cambridge सभी जिम्मेदार उपयोग की अनुमति देते हैं, जबकि ऐसे उपयोग के पर्याप्त होने पर पारदर्शिता की अपेक्षा करते हैं, और विशिष्ट नियमों को अलग-अलग पाठ्यक्रमों और विभागों पर छोड़ते हैं। सुरक्षित मान्यता यह है कि जब आप इसका प्रकटीकरण करते हैं और अपनी स्थानीय नीति का पालन करते हैं, तब AI की अनुमति है, और जब कोई विशेष प्रशिक्षक या असाइनमेंट ऐसा कहता है, तब अनुमति नहीं है।

यदि मैंने AI का उपयोग केवल व्याकरण सुधारने के लिए किया, तो क्या मुझे उसका प्रकटीकरण करना होगा?

इस विषय पर नीतियाँ अलग-अलग हैं। Nature Portfolio सहित कई पत्रिकाएँ कहती हैं कि व्याकरण, वर्तनी, या पठनीयता के लिए किया गया मामूली copy editing प्रकटीकरण की आवश्यकता नहीं रखता, जबकि पर्याप्त स्तर की generation या rewriting रखती है। हमारी अपनी अनुशंसा फिर भी प्रकटीकरण की ओर झुकने की है, क्योंकि एक पंक्ति की स्वीकृति आपको कुछ भी नहीं लागतती और यदि यह प्रश्न कभी उठे तो आपकी रक्षा करती है।

मैं अपने द्वारा उपयोग किए गए AI model का citation कैसे दूँ?

विशिष्ट tool और version का नाम लें, और बताएं कि आपने उसका उपयोग किस लिए किया। एक उपयोगी रूप आपके acknowledgments या methods section में एक संक्षिप्त कथन है, जिसमें यह उल्लेख हो कि आपने draft, summarize, या edit करने के लिए एक नामित model का उपयोग किया, आपने output की पुष्टि की, और अंतिम पाठ की पूर्ण जिम्मेदारी आप लेते हैं। आपके target journal या style guide में सटीक format हो सकता है, इसलिए उसे जाँच लें।

AI disclosure statement में क्या शामिल होना चाहिए?

कम से कम, model या tool और उसका version नामित करें, बताएं कि आपने उसका उपयोग कैसे किया, पुष्टि करें कि आपने output की समीक्षा और सत्यापन किया, और यह बताएं कि अंतिम कार्य की जिम्मेदारी आपकी है। यह संयोजन पारदर्शिता और जवाबदेही के उन सिद्धांतों को पूरा करता है जो हर प्रमुख विश्वविद्यालय और प्रकाशक नीति में निहित हैं।