No need, or no category? Recording refusal of generative AI in European official statistics
यह शोध पत्र तर्क देता है कि यूरोपीय आधिकारिक आँकड़े जनरेटिव एआई के गैर-उपयोग को आवश्यकता की कमी के रूप में त्रुटिपूर्ण रूप से आरोपित करते हैं क्योंकि सर्वेक्षण डिजाइन की सीमाएँ विकलांगता और लागत जैसे महत्वपूर्ण अवरोधों को पकड़ने में विफल रहती हैं, जिससे वे माप संबंधी विसंगतियों को वास्तविक सार्वजनिक उदासीनता समझ लेते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
जब सरकारें यह समझना चाहती हैं कि लोग कैसे रहते हैं, तो वे अक्सर आधिकारिक सर्वेक्षणों का सहारा लेती हैं। ये केवल अनौपचारिक बातचीत नहीं हैं; ये सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए उपकरण हैं जो जटिल मानवीय जीवन को उन संख्याओं में बदल देते हैं जिन्हें राज्य गिन और प्रबंधित कर सकता है। इसे संभव बनाने के लिए, सर्वेक्षण डिजाइनरों को श्रेणियां बनानी होती हैं—ऐसे बॉक्स जिनमें लोग अपने उत्तरों को फिट कर सकें। यदि किसी व्यक्ति का अनुभव किसी बॉक्स में सटीक रूप से फिट नहीं होता है, तो प्रणाली अक्सर उन्हें निकटतम विकल्प चुनने या उन्हें "अन्य" लेबल वाले बचे हुए ढेर में रखने के लिए मजबूर करती है। यह प्रक्रिया केवल संगठन के बारे में नहीं है; यह इस बारे में है कि सरकार क्या देख सकती है। यदि सर्वेक्षण में किसी विशिष्ट कारण के लिए कोई बॉक्स नहीं दिया गया है, तो वह कारण आधिकारिक रिकॉर्ड से प्रभावी रूप से गायब हो जाता है, जिससे उस दृष्टिकोण को रखने वाले लोग नीति निर्माताओं के लिए अदृश्य हो जाते हैं। यह समस्या यूरोप द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के साथ अपने संबंधों को मापने के हालिया अध्ययन में खोजी गई मुख्य समस्या है।
यह अध्ययन एक विशिष्ट क्षण पर केंद्रित है, जब यूरोपीय संघ ने पहली बार आधिकारिक आंकड़े जारी किए कि लोग जनरेटिव एआई (generative AI) उपकरणों का उपयोग क्यों नहीं कर रहे हैं। इन आंकड़ों से उभरकर आने वाली प्रमुख कहानी उदासीनता की थी। डेटा ने सुझाव दिया कि जो लोग इन उपकरणों का उपयोग नहीं कर रहे हैं, उनमें से अधिकांश को बस इनकी आवश्यकता महसूस नहीं होती है। इस निष्कर्ष ने यह संकेत दिया कि उपयोगकर्ताओं और गैर-उपयोगकर्ताओं के बीच का अंतर कोई गहरा सामाजिक विभाजन नहीं था, बल्कि व्यक्तिगत विकल्पों का एक संग्रह था जिसके लिए बहुत कम सरकारी हस्तक्षेप की आवश्यकता थी। हालांकि, जोनास ए. मंडलुन्स नामक एक शोधकर्ता ने, यूरोपीय संघ के प्रौद्योगिकी उपयोग पर आधिकारिक सर्वेक्षण के डेटा के साथ काम करते हुए पाया कि यह आश्वस्त करने वाली कहानी स्वयं सर्वेक्षण द्वारा निर्मित एक भ्रम थी। यह भ्रम गणना की गलती नहीं थी, बल्कि पूछे गए प्रश्नों के डिज़ाइन में एक दोष था।
इस दोष को समझने के लिए, यह देखना होगा कि सर्वेक्षण कैसे बनाया गया था। उसी प्रश्नावली ने दो अलग-अलग समूहों के लोगों से दो बहुत समान प्रश्न पूछे। एक समूह, जो इंटरनेट का उपयोग नहीं करता था, उनसे पूछा गया कि वे ऑफलाइन क्यों रहते हैं। उन्हें कारणों की एक लंबी सूची दी गई और कहा गया कि वे जितने लागू हों, उतने चुन सकते हैं। इस सूची में शारीरिक या मानसिक विकलांगता, उपकरणों की उच्च लागत और इंटरनेट के प्रति सामान्य विरोध जैसे विकल्प शामिल थे। दूसरा समूह, जो इंटरनेट का उपयोग करता है लेकिन जिसने जनरेटिव एआई का प्रयास नहीं किया है, उनसे पूछा गया कि वे इससे क्यों बचते हैं। उन्हें एक बहुत छोटी सूची दी गई और उन्हें केवल एक मुख्य कारण चुनने के लिए कहा गया। महत्वपूर्ण बात यह है कि इस छोटी सूची में विकलांगता, लागत या सैद्धांतिक विरोध के विकल्प शामिल नहीं थे। एक व्यक्ति जो दृष्टि दोष के कारण या सदस्यता का खर्च न उठा पाने के कारण या नैतिक रूप से तकनीक का विरोध करने के कारण एआई का उपयोग नहीं कर सकता था, उसके पास टिक करने के लिए कोई बॉक्स नहीं था। उन्हें या तो ऐसा कारण चुनने के लिए मजबूर किया गया जो उनका वर्णन नहीं करता था या "अन्य" श्रेणी में गिरने के लिए छोड़ दिया गया।
शोधकर्ता ने उन्नीस यूरोपीय देशों के उत्तरों की तुलना की ताकि यह देखा जा सके कि इस डिज़ाइन विकल्प की लागत क्या थी। निष्कर्ष चौंकाने वाले थे। इंटरनेट के बारे में सर्वेक्षण में, तीन गायब श्रेणियों—विकलांगता, लागत और सैद्धांतिक विरोध—ने गैर-उपयोगकर्ताओं द्वारा दिए गए कारणों का एक मध्यिका (median) 26 प्रतिशत हिस्सा कवर किया। इसके विपरीत, एआई सर्वेक्षण के लिए "अन्य" श्रेणी ने, जिसे उन सभी कारणों को पकड़ने के लिए बनाया गया था जो मुख्य सूची में फिट नहीं होते थे, केवल 4.5 प्रतिशत की मध्यिका दर्ज की। यह अंतर अध्ययन किए गए प्रत्येक देश में मौजूद था। यह डेटा का कोई संयोग नहीं था; यह तब भी बना रहा जब शोधकर्ता ने संख्याओं को इस तथ्य के अनुसार समायोजित किया कि इंटरनेट सर्वेक्षण कई उत्तरों की अनुमति देता था जबकि एआई सर्वेक्षण नहीं देता था। इस रूढ़िवादी समायोजन के बाद भी, अंतर बड़ा बना रहा, जिससे पता चलता है कि एआई से बचने के कारणों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बस रिकॉर्ड नहीं किया जा रहा था।
अध्ययन ने यह भी देखा कि किसे छोड़ा जा रहा था। कोई अनुमान लगा सकता है कि जो लोग "अन्य" श्रेणी में डाले गए हैं, वे वही वृद्ध या कम शिक्षित समूह होंगे जो अक्सर तकनीक के साथ संघर्ष करते हैं। डेटा इसके विपरीत था। यह अंतर अत्यधिक शिक्षित लोगों के बीच अधिक था। यह तब समझ में आता है जब हम विचार करते हैं कि गायब श्रेणी "सैद्धांतिक विरोध" थी। एक विचारशील, नैतिक आपत्ति बनाने के लिए संसाधनों और शिक्षा की आवश्यकता होती है। इस दृष्टिकोण के लिए एक बॉक्स देने में विफल रहकर, सर्वेक्षण प्रणाली प्रभावी रूप से उन्हीं लोगों को चुप करा रही थी जिनके पास 'ना' कहने का सबसे ठोस कारण होने की संभावना थी। प्रणाली केवल डेटा ही नहीं खो रही थी; वह इनकार की प्रकृति को गलत तरीके से प्रस्तुत कर रही थी, एक विचारशील रुख को साधारण अरुचि में बदल रही थी।
शोधकर्ता ने परीक्षण किया कि क्या ये गायब कारण "कोई आवश्यकता नहीं" वाले उत्तर के भीतर छिपे हो सकते हैं। शायद सिद्धांत पर आपत्ति करने वाले लोग केवल इसलिए "कोई आवश्यकता नहीं" पर टिक दे रहे थे क्योंकि उनके पास कोई अन्य विकल्प नहीं था। डेटा ने इसका समर्थन नहीं किया। जिन देशों में गायब कारण सबसे आम थे, वहां "कोई आवश्यकता नहीं" कहने वाले लोगों की संख्या नहीं बढ़ी। न ही उन देशों में "अन्य" श्रेणी का आकार बढ़ा। गायब कारण कहीं भी नहीं गए थे; वे बस रिकॉर्ड से गायब हो गए थे। इससे एक परेशान करने वाला निष्कर्ष निकला: सांख्यिकीय तंत्र विकलांगता, लागत या नैतिक आपत्ति को एआई को अस्वीकार करने के वैध आधार के रूप में देखने में असमर्थ था। जब सरकार किसी समस्या को देख नहीं पाती, तो वह उसे ठीक नहीं कर सकती। यदि डेटा कहता है कि लोगों को तकनीक की आवश्यकता नहीं है, तो नीतिगत प्रतिक्रिया कुछ न करना या जागरूकता अभियान चलाना होता है। यदि डेटा दिखाता कि लोग लागत या विकलांगता के कारण बाहर हैं, तो प्रतिक्रिया पहुंच प्रदान करना या सहायता करना होती।
हालांकि, कहानी एक स्थिर आलोचना पर समाप्त नहीं होती है। शोधकर्ता ने नोट किया कि यूरोपीय सांख्यिकीय प्रणाली इस त्रुटि के सबसे स्पष्ट हिस्से को ठीक करना शुरू कर चुकी है। 2026 के सर्वेक्षण संस्करण में, केवल एक कारण चुनने के नियम को बदलकर कई उत्तरों की अनुमति देने वाला बना दिया गया है, और "नैतिक चिंताओं" के लिए एक नया वर्ग जोड़ा गया है। यह जोड़ स्वीकार करता है कि लोग पूर्वाग्रह या जवाबदेही की कमी जैसे मुद्दों के कारण एआई को अस्वीकार कर सकते हैं। हालांकि, प्रणाली ने अभी तक एआई अनुभाग में विकलांगता या लागत के लिए बॉक्स नहीं जोड़े हैं, भले ही वह इंटरनेट अनुभाग के लिए उन बॉक्सों को रखती है। इसका अर्थ है कि जहाँ सर्वेक्षण नैतिक आपत्तियों के बारे में सुनना सीख रहा है, वहीं यह अभी भी उन भौतिक बाधाओं के बारे में नहीं सुन सकता है जो लोगों को तकनीक का उपयोग करने से रोकती हैं।
इस अध्ययन का अंतिम सबक यह है कि हम प्रश्न कैसे पूछते हैं, यह निर्धारित करता है कि हम दुनिया के बारे में क्या जान सकते हैं। 2025 के सर्वेक्षण ने यूरोप की एक ऐसी तस्वीर पेश की जहाँ अधिकांश लोग बस एआई नहीं चाहते थे। लेकिन वह तस्वीर वास्तव में सर्वेक्षण की सीमित शब्दावली का प्रतिबिंब थी, न कि यूरोपीय जीवन की वास्तविकता का। डेटा ने दिखाया कि प्रणाली केवल 'ना' कहने के कारणों की एक संकीर्ण सीमा को सुनने के लिए बनाई गई थी। जब तक सर्वेक्षण विकलांगता, लागत और सैद्धांतिक आपत्ति के लिए बॉक्स प्रदान नहीं करता, आधिकारिक आंकड़े सार्वजनिक उदासीनता को माप की त्रुटि समझने की गलती करते रहेंगे, जिससे तकनीक के उपयोग के वास्तविक अवरोध उन नीति निर्माताओं के लिए अदृश्य बने रहेंगे जिन्हें उन्हें देखने की आवश्यकता है।
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