Tale of Two Storylines：An NLP-assisted Corpus Study of Open AI’s Identity Construction

प्रत्येक संगठन के पास एक कहानी होती है जो वह अपने बारे में बताता है। यह इस प्रश्न का उत्तर है कि वे कौन हैं, वे क्या करते हैं, और वे क्यों महत्वपूर्ण हैं। दशकों से, शोधकर्ताओं ने अध्ययन किया है कि कंपनियाँ अपनी पहचान कैसे गढ़ती हैं, मुख्य रूप से उनके औपचारिक, आधिकारिक दस्तावेजों जैसे वार्षिक रिपोर्ट या सामाजिक उत्तरदायित्व विवरणों को देखकर। ये किसी कंपनी के जीवन के पॉलिश किए हुए, सावधानीपूर्वक संपादित संस्करण होते हैं, जिन्हें निवेशकों और नियामकों को अच्छा दिखने के लिए डिज़ाइन किया जाता है। लेकिन आधुनिक दुनिया में, एक कंपनी की दैनिक बातचीत का एक बड़ा हिस्सा एक अलग जगह पर होता है: ब्लॉग। ये अनौपचारिक, बार-बार होने वाले अपडेट हैं जहाँ एक कंपनी अपने नवीनतम प्रयोगों को समझाती है, नए लोगों को काम पर रखती है, या समाचारों पर प्रतिक्रिया देती है। ये कम स्क्रिप्टेड होते हैं और अक्सर एक अधिक जटिल, कभी-कभी विरोधाभासी तस्वीर प्रकट करते हैं कि संगठन वास्तव में खुद को क्या समझता है। औपचारिक छवि और अनौपचारिक आवाज़ के बीच के इस अंतर को समझना महत्वपूर्ण है, क्योंकि इन्हीं रोज़मर्रा के शब्दों में एक कंपनी का वास्तविक चरित्र अक्सर जनता के सामने प्रकट होता है।

सिचुआन इंटरनेशनल स्टडीज यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक विशिष्ट, हाई-प्रोफाइल उदाहरण का उपयोग करके इस घटना की जांच करने का निर्णय लिया: OpenAI, वह संगठन जो दुनिया के कुछ सबसे प्रसिद्ध आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल्स के पीछे है। वे यह देखना चाहते थे कि OpenAI न केवल अपने आधिकारिक प्रेस विज्ञेप्तियों में, बल्कि उन सैकड़ों ब्लॉग पोस्टों में भी अपनी पहचान कैसे बनाता है जो इसने लगभग एक दशक में प्रकाशित किए हैं। ऐसा करने के लिए, उन्होंने एक ऐसी विधि का उपयोग किया जो कंप्यूटर विज्ञान को भाषा के अध्ययन के साथ जोड़ती है। उन्होंने दिसंबर 2015 से मार्च 2024 तक OpenAI द्वारा प्रकाशित प्रत्येक ब्लॉग पोस्ट को एकत्र किया, जो लगभग 435,000 वर्णों वाले 118 लेखों का संग्रह है। हर एक शब्द को मैन्युअल रूप से पढ़ने के बजाय, उन्होंने एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके टेक्स्ट का विश्लेषण किया। यह प्रोग्राम, जिसे नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग टूल कहा जाता है, यह देखने के लिए कि शब्द टेक्स्ट में एक साथ कैसे दिखाई देते हैं, छिपे हुए पैटर्न खोजने के लिए काम करता है। इसने ब्लॉग पोस्ट को उनकी सामग्री के आधार पर तीन मुख्य समूहों में विभाजित किया और फिर उस विशिष्ट शब्दों की जांच की जिनका उपयोग OpenAI ने अपने बारे में बात करते समय सबसे अधिक किया।

विश्लेषण से पता चला कि OpenAI सतह पर एक बहुत ही स्पष्ट, तीन-भाग वाली कहानी बताता है। इस कहानी का पहला भाग संगठन को सुरक्षा और मानव लाभ के संरक्षक के रूप में चित्रित करता है। अपने लेखन में, OpenAI अक्सर अपने मिशन को उन्नत तकनीक के जोखिमों से लोगों की रक्षा करने के विचार से जोड़ता है। वे खुद को नैतिक संरक्षकों के रूप में वर्णित करते हैं जो एक ऐसा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बना रहे हैं जो सुरक्षित, विश्वसनीय और पूरी मानवता की मदद के लिए डिज़ाइन किया गया है। कहानी का दूसरा भाग उन्हें एक अत्याधुनिक नवोन्मेषक (इन्नोवेटर) के रूप में प्रस्तुत करता है। यहाँ, भाषा अनुसंधान, इंजीनियरिंग और शैक्षणिक सफलताओं पर केंद्रित है। ब्लॉग पोस्ट विद्वानों के साथ उनके काम, उनके तकनीकी लक्ष्यों और उनके मॉडलों को बेहतर बनाने के निरंतर प्रयासों पर प्रकाश डालते हैं। कहानी का तीसरा भाग उन्हें एक साझा अधिवक्ता के रूप में पेश करता है। इस वृत्तांत में, OpenAI सहयोग, खुलेपन और एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस जैसे उपकरणों के माध्यम से अपनी तकनीक को दूसरों के लिए उपलब्ध कराने पर जोर देता है। वे डेवलपर्स के लिए एक भागीदार और जटिल अनुसंधान तथा व्यापक दुनिया के बीच एक सेतु के रूप में खुद को स्थापित करते हैं।

हालाँकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि इस पॉलिश की गई, तीन-भाग वाली कहानी के नीचे एक दूसरी, शांत कहानी छिपी हुई है। यह अंतर्निहित कहानी स्पष्ट रूप से नहीं बताई गई है, बल्कि भाषा के तनावों और विरोधाभासों के माध्यम से प्रकट होती है। जबकि OpenAI सुरक्षा और गोपनीयता के बारे में ज़ोर देकर बोलता है, शोधकर्ताओं ने डेटा उपयोग के संबंध में एक विशिष्ट विरोधाभास देखा। "ChatGPT for Teams" के बारे में एक ब्लॉग पोस्ट में, कंपनी ने इस बात पर प्रकाश डाला कि "आपके व्यावसायिक डेटा या बातचीत पर कोई प्रशिक्षण" नहीं होगा। हालाँकि, शोधकर्ताओं का तर्क है कि यह कथन इस तथ्य को छिपाता है कि उपयोगकर्ता के डेटा का उपयोग व्यापक GPT मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यह एक छिपी हुई पहचान बनाता जिसे शोधकर्ता "प्राइवेसी पीपर" (गोपनीयता झाँकने वाला) कहते हैं, जहाँ नवाचार की प्रेरणा कभी-कभी उपयोगकर्ता की जानकारी की सुरक्षा पर हावी होती प्रतीत होती है। इसी तरह, जहाँ सार्वजनिक कहानी खुले सहयोग और साझा लाभ की है, वहीं अंतर्निहित टेक्स्ट शक्ति के संबंध में एक अलग गतिशीलता को प्रकट करता है। शोधकर्ताओं ने एक छिपी हुई "टेक्नोलॉजी मोनोलिस्ट" (तकनीकी एकाधिकारवादी) पहचान की पहचान की। यह उस तरीके से उभरता है जिससे OpenAI अपने विशेष समझौतों, गैर-लाभकारी से लाभ कमाने वाली संरचना में अपने बदलाव और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बाजार पर अपने बढ़ते नियंत्रण के बारे में बात करता है। खुले पहुंच की भाषा कभी-कभी विशेष समझौतों और संसाधनों के संकेंद्रण के विवरण के साथ असहज रूप से साथ बैठती है।

अध्ययन सुझाव देता है कि ये दो कहानियाँ—परोपकारी संरक्षक का सार्वजनिक चेहरा और शक्तिशाली एकाधिकारवादी की निजी वास्तविकता—केवल आकस्मिक नहीं हैं। वे कंपनी के दैनिक संचार में बुनी गई हैं। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि यह दोहरा वृत्तांत आधुनिक संगठनों द्वारा अपनी पहचान प्रबंधित करने का एक सामान्य फीचर है। वे दुनिया के सामने एक एकीकृत, सकारात्मक छवि प्रस्तुत करते हैं और साथ ही एक उच्च-दांव वाली प्रौद्योगिकी कंपनी चलाने की जटिल, अक्सर परस्पर विरोधी वास्तविकताओं को भी संचालित करते हैं। निष्कर्ष यह है कि एक कंपनी की वास्तविक पहचान एक एकल, स्थिर चीज़ नहीं है, बल्कि एक तरल निर्माण है जो संदर्भ के आधार पर बदलता रहता है। केवल औपचारिक रिपोर्टों के बजाय अनौपचारिक ब्लॉग पोस्ट को देखकर, शोधकर्ता यह देखने में सक्षम थे कि OpenAI खुद को कैसे स्थापित करता है: सुरक्षा और नवाचार के नायक के रूप में, लेकिन साथ ही एक शक्तिशाली इकाई के रूप में जो बाजार प्रभुत्व और डेटा नियंत्रण की वास्तविक दबावों से जूझ रही है।

यह शोध हमारे डिजिटल जीवन को आकार देने वाली कंपनियों को समझने के लिए एक महत्वपूर्ण सबक देता है। यह दिखाता है कि पहचान केवल वह नहीं है जो एक कंपनी अपनी वार्षिक रिपोर्ट में कहती है; यह वह भी है जो वह अपने ब्लॉग पोस्ट, अपने अपडेट और अपने अनौपचारिक स्पष्टीकरणों में कहती है। अध्ययन का सुझाव है कि एक कंपनी के लिए विश्वास बनाए रखने के लिए, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि ये विभिन्न आवाजें एक सुसंगत कहानी कहें। यदि अनौपचारिक, दैनिक संचार औपचारिक वादों के विपरीत होता है, तो यह सार्वजनिक धारणा में एक ऐसा अंतर पैदा कर सकता है जिसे पाटना कठिन होता है। OpenAI के लिए, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तेज़ दुनिया में काम करने वाले किसी भी संगठन के लिए, चुनौती अपने सार्वजनिक वृत्तांत को अपनी परिचालन वास्तविकता के साथ संरेखित करने की है। शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि इन अनौपचारिक ग्रंथों पर ध्यान देना उन सभी के लिए आवश्यक है जो किसी संगठन के वास्तविक चरित्र को समझना चाहते हैं, क्योंकि इन्हीं छोटे, रोज़मर्रा के शब्दों में एक कंपनी की पहचान का सबसे ईमानदार संस्करण अक्सर पाया जाता है।