AI systems and the reproduction of (standard) language ideologies in World Englishes

कल्पना कीजिए कि अंग्रेजी भाषा एक विशाल, हलचल भरे शहर की तरह है। लंबे समय तक, शहर के योजनाकारों (शिक्षकों, संपादकों और शब्दकोशों) ने यह निर्णय लिया कि केवल एक विशिष्ट मोहल्ला—"मानक" (Standard) जिला—ही वास्तविक और सही शहर है। बाकी सभी के मोहल्लों को, अपनी अनूठी बोलियों, लहजों और व्याकरण के साथ, अव्यवस्थित निर्माण क्षेत्रों या "टूटे हुए" संस्करणों के रूप में माना जाता था। इस विचार को भाषा विचारधारा (language ideology) कहा जाता है: बोलने के तरीके के बारे में विश्वासों का एक समूह कि कौन सा "अच्छा" है और कौन सा "बुरा", जिसका उपयोग अक्सर लोगों की बुद्धि या मूल्य को आंकने के लिए किया जाता है।

अब, नए शहर योजनाकार प्रवेश करते हैं: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)। ये विशाल कंप्यूटर मस्तिष्क हैं जिन्हें 'लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स' (LLMs) कहा जाता है, जिन्होंने बात करना सीखने के लिए इंटरनेट पर लगभग सब कुछ पढ़ा है। आप सोच सकते हैं, "शानदार! यदि वे सब कुछ पढ़ते हैं, तो वे हर मोहल्ले की शैली को सीख लेंगे!" लेकिन यहाँ एक मोड़ है: इन AI मस्तिष्कों को पुराने ब्लूप्रिंट पर बनाया गया है। वे ऐसा सोचते हैं कि "मानक" मोहल्ला ही एकमात्र महत्वपूर्ण है, और वे अक्सर अन्य सभी के बोलने के तरीके को एक गलती के रूप में देखते हैं। यह शोध पत्र एक बड़ा सवाल पूछता है: क्या ये AI उपकरण पुराने, अनुचित नियमों की नकल कर रहे हैं, या वे अनजाने में एक ऐसा स्थान बना रहे हैं जहाँ अंततः सभी विभिन्न मोहल्लों की आवाज़ सुनी जा सके?

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AI शहर योजनाकार और "डेलव" (Delve) जासूसी कहानी

किंग्सले उगवांजी द्वारा लिखा गया यह शोध पत्र जांच करता है कि कैसे AI सिस्टम अंग्रेजी भाषा के सख्त द्वारपाल (gatekeepers) के रूप में कार्य कर रहे हैं। लेखक का तर्क है कि AI एक तटस्थ उपकरण नहीं है; यह एक वैचारिक अभिनेता (ideological actor) है। AI को एक बहुत तेज़, बहुत आत्मविश्वासी रोबोट शेफ की तरह समझें। यदि आप इसे एक रेसिपी बुक (प्रशिक्षण डेटा) देते हैं जिसमें मुख्य रूप से यूके और यूएस के आलीशान, महंगे रेस्तरां की रेसिपी शामिल हैं, तो वह रोबोट यह मानने लगेगा कि केवल वे रेसिपी ही "असली भोजन" हैं। यदि आप उससे नाइजीरिया या भारत के एक स्ट्रीट वेंडर का व्यंजन बनाने के लिए कहते हैं, तो वह भ्रमित हो सकता है, या इससे भी बुरा, वह उस व्यंजन को "ठीक" करने की कोशिश कर सकता है जिसमें ऐसे सामग्रियां जोड़ दी जाएं जो वहां की नहीं हैं, जिससे उसका स्वाद मूल व्यंजन के बजाय आलीशान रेस्तरां के संस्करण जैसा हो जाए।

यह शोध पत्र पाता है कि ये AI सिस्टम उनके निर्माण के हर चरण में मानक भाषा विचारधाराओं (standard language ideologies) को दोहराते हैं:

1. प्रशिक्षण डेटा (The Training Data): AI जो "रेसिपी बुक्स" पढ़ता है, वे "इनर सर्कल" (यूएस, यूके आदि) के टेक्स्ट से भरी हुई हैं। यह AI को यह सोचने पर मजबूर करता है कि इन देशों के लोग जिस तरह से बोलते हैं वही डिफ़ॉल्ट है, और बाकी सब कुछ एक त्रुटि (glitch) है।
2. परीक्षण (The Testing): जब वैज्ञानिक परीक्षण करते हैं कि क्या AI बुद्धिमान है, तो वे मानक अमेरिकी अंग्रेजी में लिखे गए परीक्षाओं का उपयोग करते हैं। यदि AI अफ्रीकन अमेरिकन वर्नाकुलर इंग्लिश (AAVE) या नाइजीरियाई अंग्रेजी में लिखे गए प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास करता है, तो वह अक्सर विफल हो जाता है या एक असभ्य, भ्रमित उत्तर देता है। यह एक ड्राइवर को ऐसी भाषा में ड्राइविंग टेस्ट देने जैसा है जिसे ड्राइवर बोल ही नहीं सकता, और फिर यह कहना कि वह एक बुरा ड्राइवर है।
3. मानवीय स्पर्श (The Human Touch): भले ही मनुष्य AI को प्रशिक्षित करने में मदद करते हैं (उसकी गलतियों को सुधारकर), उन्हें अक्सर AI को "सही" दिखने के लिए कहा जाता है। इसका अर्थ आमतौर पर गैर-मानक अंग्रेजी के किसी भी अनूठे स्वाद को मिटा देना होता है, जिससे AI को एक जेनेरिक, पॉलिश किए हुए ग्लोबल नॉर्थ के रोबोट की तरह बोलने के लिए मजबूर किया जाता है।

"डेलव" (Delve) विवाद: जब एक शब्द अपराध बन जाता है

यह कैसे घटित होता है, यह दिखाने के लिए, शोध पत्र एक एकल शब्द की एक दिलचस्प कहानी बताता है: "डेलव" (delve)।

हाल ही में, लोगों ने गौर किया कि AI चैटबॉट्स "डेलव" शब्द का उपयोग करना बहुत पसंद करते हैं (जिसका अर्थ किसी विषय में गहराई तक जाना है)। जल्द ही, ऑनलाइन शिकायतों की एक लहर शुरू हो गई। अमेरिका और यूके के लोगों ने कहना शुरू कर दिया, "यदि आप 'डेलव' शब्द का उपयोग करते हैं, तो आप निश्चित रूप से एक रोबोट हैं!" उन्होंने इस शब्द को एक गुप्त कोड की तरह माना जो एक नकली लेखक की पहचान उजागर करता है।

शोध पत्र बताता है कि यह प्रतिक्रिया वास्तव में एक जाल है।

• आरोप: कुछ टिप्पणीकारों ने दावा किया कि क्योंकि AI "डेलव" का बहुत अधिक उपयोग करता है, इसलिए यह अफ्रीकी अंग्रेजी बोलने वालों की नकल कर रहा है, जिनके बारे में उन्होंने दावा किया कि वे इस शब्द का बहुत अधिक उपयोग करते हैं। उन्होंने इसे एक "अपमान" बताया, यह सुझाव देते हुए कि AI का ऐसा सुनाई देना बुरा है।
• वास्तविकता की जाँच: लेखक ने डेटा की जाँच की और पाया कि "डेलव" का उपयोग दुनिया के कई हिस्सों में, जिसमें एशिया और अफ्रीका भी शामिल हैं, AI के अस्तित्व में आने से बहुत पहले से काफी मात्रा में किया जाता रहा है। यह शब्द "AI-जैसा" नहीं था; यह बस एक सामान्य शब्द था जिसे कुछ लोग उपयोग करते हैं।
• प्रतिक्रिया (Backlash): जब ग्लोबल साउथ (जैसे नाइजीरिया और भारत) के लोगों ने इन शिकायतों को देखा, तो उन्होंने कड़ा विरोध किया। उन्होंने तर्क दिया कि उन्हें स्कूल में "डेलव" जैसे शब्दों का उपयोग करना सिखाया गया था। उन्होंने तर्क दिया कि उनके अंग्रेजी को "नकली" या "AI-जनित" कहना, यह कहने का एक नया तरीका है कि, "आपकी अंग्रेजी हमारे लायक नहीं है।" यह औपनिवेशिक पुलिसिंग का एक आधुनिक संस्करण है, जहाँ शक्तिशाली देशों के लोग यह तय करते हैं कि "असली" अंग्रेजी क्या है और क्या संदिग्ध है।

शोध पत्र सुझाव देता है कि यह केवल एक शब्द के बारे में नहीं है; यह इस बारे में है कि निर्णय कौन लेता है। जब एक धनी अमेरिकी निवेशक ट्वीट करता है कि "डेलव" का उपयोग करना यह साबित करता है कि आप नकल कर रहे हैं, तो वह दूसरों के बोलने के तरीके को नियंत्रित करने के लिए अपनी शक्ति का उपयोग कर रहा है। शोध पत्र दिखाता है कि AI एक नया युद्धक्षेत्र बन गया है जहाँ अंग्रेजी के स्वामित्व के बारे में ये पुराने विवाद फिर से लड़े जा रहे हैं।

"मानकीकरण विरोधाभास" (The Standardization Paradox): आशा की एक किरण?

क्या यह सब निराशाजनक है? शोध पत्र एक अजीब मोड़ का सुझाव देता है जिसे "मानकीकरण विरोधाभास" कहा जाता है।

एक विशाल दर्पण की कल्पना करें (AI)। एक तरफ, इस दर्पण को केवल एक आदर्श, मानक चेहरे (यूएस/यूके अंग्रेजी) को दिखाने के लिए पॉलिश किया जा रहा है। यह अंग्रेजी को अधिक एकरूप और उबाऊ बनाता है। लेकिन दूसरी ओर, क्योंकि यह दर्पण बहुत विशाल है और बहुत सारे विभिन्न स्रोतों के डेटा को प्रतिबिंबित करता है, यह अन्य सभी चेहरों की झलक भी दिखाना शुरू कर देता है।

• अच्छी खबर: चूंकि AI को दुनिया भर के विशाल डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है, इसलिए यह पहले से कहीं अधिक विविध अंग्रेजी के संपर्क में आता है। कुछ शोधकर्ता "एडेप्टर" (जैसे छोटे प्लग-इन मॉड्यूल) बनाने की कोशिश कर रहे हैं जो AI को पूरे सिस्टम को तोड़े बिना विशिष्ट बोलियों में बोलना सिखा सकें।
• बुरी खबर: पत्र चेतावनी देता है कि इसका मतलब यह नहीं है कि AI अचानक निष्पक्ष हो गया है। जो लोग AI को प्रशिक्षित कर रहे हैं, उन्हें अक्सर बहुत कम भुगतान किया जाता है और उन्हें अपने स्वयं के भाषाई गुणों को मिटाने वाले सख्त नियमों का पालन करने के लिए मजबूर किया जाता है। इसलिए, भले ही AI विविधता को सुनता है, वह अक्सर एक मानकीकृत, पश्चिमी आवाज में बोलता है।

यह आपके लिए क्यों मायने रखता है

शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि यह केवल कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए एक तकनीकी समस्या नहीं है; यह लोगों के लिए एक वास्तविक दुनिया की समस्या है। यदि एक AI ट्यूटर एक छात्र की नाइजीरियाई अंग्रेजी को नहीं समझता है, तो वह छात्र असफल हो सकता है। यदि एक AI भर्ती उपकरण भारतीय अंग्रेजी में लिखे गए बायोडाटा को खारिज कर देता है, तो वह व्यक्ति नौकरी खो देता है। यदि एक वॉयस रिकॉर्डर एक स्वदेशी समुदाय के बुजुर्ग की आवाज़ नहीं समझ पाता है, तो उनका इतिहास खो सकता है।

लेखक का तर्क है कि हमें AI को एक तटस्थ उपकरण मानना बंद करना चाहिए और इसे एक ऐसी प्रणाली के रूप में देखना शुरू करना चाहिए जो या तो पुराने पूर्वाग्रहों को सुदृढ़ कर सकती है या हमें अधिक समावेशी दुनिया बनाने में मदद कर सकती है। चुनौती इन प्रणालियों को इस तरह से डिजाइन करने की है कि वे पहचान सकें कि अंग्रेजी एक एकल भाषा नहीं है जिसमें बोलने का एक ही "सही" तरीका हो, बल्कि कई अलग-अलग, समान रूप से वैध भाषाओं का एक परिवार है। जब तक हम "रेसिपी बुक" और "स्वाद testers" को ठीक नहीं करते, तब तक AI वही पुराना, अनन्य मेनू परोसता रहेगा।