Through a Gendered Lens: Artificial Intelligence, Photographic Representation, and the Politics of Vision in World Cinema
यह मिश्रित-पद्धति वाला अध्ययन यह प्रकट करता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक मात्रात्मक "जेंडर-आधारित फोटोग्राफिक बायस इंडेक्स" और एक सैद्धांतिक "एआई-जेंडर-आधारित गेज़ फ्रेमवर्क" के माध्यम से विश्व सिनेमा में व्यवस्थित रूप से पितृसत्तात्मक फोटोग्राफिक परंपराओं को पुनरुत्पादित करती है, जबकि अनुभवजन्य डेटा पुष्टि करता है कि महिला फिल्म अभ्यासकर्ता इन उपकरणों को अपने पुरुष समकक्षों की तुलना में काफी अधिक प्रतिबंधात्मक अनुभव करती 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
कल्पना कीजिए कि फिल्म कैमरा एक जादुई दर्पण है जो न केवल दुनिया को प्रतिबिंबित करता है, बल्कि यह भी तय करता है कि हम उसे कैसे देखें। दशकों तक, फिल्म सिद्धांतकार लौरा मुलवी ने तर्क दिया कि यह दर्पण एक "पुरुष दृष्टि" (male gaze) द्वारा पकड़ा गया था, जो महिलाओं को कहानियों वाले व्यक्तियों के बजाय केवल देखने योग्य वस्तुओं में बदल देता था। लेकिन अब, एक नया प्रकार का दर्पण आ गया है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI)।
यह शोध पत्र एक डरावना लेकिन दिलचस्प सवाल पूछता है: यदि हम एक AI को लाखों पुरानी तस्वीरों और फिल्मों को दिखाकर फिल्में बनाना सिखाते हैं, तो क्या वह अतीत की बुरी आदतों की नकल ही करेगा?
संक्षिप्त उत्तर एक ज़ोरदार, सांख्यिकीय हाँ है।
"बुरी आदतों" वाली मशीन
AI को एक बहुत तेज़ छात्र की तरह समझें जो नकल करके सीखता है। यदि आप इस छात्र को पुरानी फिल्मों से भरी एक लाइब्रेरी दिखाएं जहाँ महिलाओं को हमेशा क्लोज-अप (केवल उनके होंठों या आंखों पर ध्यान केंद्रित करते हुए) में दिखाया जाता है और पुरुषों को दूर से (उनके पूरे शरीर और शक्ति को दिखाने के लिए) दिखाया जाता है, तो छात्र सीख जाता है कि दुनिया यही है।
शोधकर्ताओं ने तीन लोकप्रिय AI इमेज जनरेटरों (Stable Diffusion XL, DALL-E 3, और Midjourney v6) का परीक्षण किया यह देखने के लिए कि जब उन्हें पुरुष और महिला पात्रों के साथ दृश्य बनाने के लिए कहा जाता है, तो वे क्या उत्पन्न करते हैं। उन्होंने "वस्तुकरण" (objectification) को मापने के लिए जेंडरड फोटोग्राफिक बायस इंडेक्स (GPBI) नामक एक विशेष पैमाना बनाया।
- बेंचमार्क: एक आदर्श, निष्पक्ष स्कोर 1.00 है।
- परिणाम: AI टूल्स ने 1.62 से 1.94 के बीच स्कोर किया।
इसका मतलब है कि AI ने केवल कुछ गलतियाँ नहीं कीं; इसने व्यवस्थित रूप से महिलाओं को पुरुषों की तुलना में अधिक वस्तु की तरह दिखाया। विशेष रूप से:
- ज़ूम (The Zoom): जब AI ने एक महिला को बनाया, तो उसने ज़ूम इन किया (जैसे चेहरे का क्लोज-अप), लेकिन जब उसने एक पुरुष को बनाया, तो उसने पूरे दृश्य को दिखाने के लिए पीछे हटकर शॉट लिया। महिलाओं को पुरुषों की तुलना में लगभग आधी दूरी पर फ्रेम किया गया था।
- लाइटिंग (The Lighting): महिलाओं को कठोर, उच्च-कंट्रास्ट वाली छायाओं के साथ रोशन किया गया था (जिससे वे नाटकीय लेकिन दूर की लगती थीं), जबकि पुरुषों को नरम, प्राकृतिक रोशनी मिली।
- विखंडन (The Fragmentation): AI पूरे व्यक्ति के बजाय शरीर के विशिष्ट हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करते हुए, महिला के शरीर के हिस्सों को फ्रेम में काटने की अधिक संभावना रखता था।
"लोकतंत्र" का मिथक
आपने सुना होगा कि "AI महान है! यह किसी को भी फिल्में बनाने की अनुमति देता है और बाधाओं को तोड़ता है!" यह शोध पत्र तर्क देता है कि यह एक जाल है।
एक वीडियो गेम की कल्पना करें जहाँ डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स इस तरह से तय की गई हैं कि महिला पात्र के रूप में खेलना कठिन और बदतर दिखता है। यदि आप इसे ठीक करना चाहते हैं, तो आपको सेटिंग्स को ट्यून करने में तीन गुना अधिक समय खर्च करना होगा। शोध पत्र में पाया गया कि फिल्म उद्योग में 74.1% महिलाएं महसूस करती हैं कि AI उपकरण "पितृसत्तात्मक फोटोग्राफिक परंपराओं को एनकोड" कर रहे हैं, जबकि पुरुषों के मामले में यह आंकड़ा केवल 40.8% है।
महिला फिल्म निर्माताओं के लिए, इन उपकरणों का उपयोग करना रचनात्मकता के लिए एक मुक्त मार्ग नहीं है; यह एक अतिरिक्त काम है। उन्हें उन छवियों को प्राप्त करने के लिए AI की डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स से लड़ना पड़ता है जो ऐसी न दिखें जैसे उन्हें किसी ऐसे व्यक्ति की नज़र से लिया गया हो जो उन्हें समझता ही नहीं है। शोध पत्र सुझाव देता है कि फिल्म निर्माण का लोकतंत्रीकरण करने के बजाय, AI केवल देखने के पुराने, पक्षपाती तरीकों को सस्ते में दोहराना बना रहा है।
"अदृश्य हाथ" (The Invisible Hand)
ऐसा क्यों होता है? शोध पत्र समझाता है कि AI "बुरा" नहीं है; यह केवल एक सांख्यिकीविद् (statistician) है। इसने एक "कॉर्पस" (एक विशाल लाइब्रेरी) से सीखा जो मुख्य रूप से पुरुषों द्वारा बनाई गई थी, जो एक पुरुष-प्रधान उद्योग के लिए थी।
- प्रशिक्षण (The Training): AI ने अतीत की "सबसे बुरी आदतों" को सोख लिया—जैसे कि जिस तरह से महिलाओं को अक्सर वस्तुओं के रूप में फिल्माया जाता था—और उन्हें "डिफ़ॉल्ट" सेटिंग बना दिया।
- भ्रम (The Illusion): क्योंकि AI ऐसी छवियां बनाता है जो बहुत वास्तविक (फोटोरियलिस्टिक) लगती हैं, हम भूल जाते हैं कि वे वास्तविक नहीं हैं। वहां फोटो खींची जाने वाली कोई वास्तविक व्यक्ति मौजूद नहीं थी। AI ने केवल एक "महिला" को चित्रित करने के सबसे संभावित तरीके की गणना की थी, जो उसके पक्षपाती प्रशिक्षण डेटा पर आधारित था। यह पक्षपात को अदृश्य बना देता है, जैसे मशीन में कोई भूत हो।
यह शोध पत्र क्या कहता है (और क्या नहीं कहता)
लेखक अपने निष्कर्षों के बारे में बहुत आश्वस्त हैं क्योंकि उन्होंने केवल अनुमान नहीं लगाया; उन्होंने इसे मापा।
- उन्होंने मापा: उन्होंने भारत, यूके और यूएस के 186 फिल्म पेशेवरों का सर्वेक्षण किया। उन्होंने 600 छवियां उत्पन्न कीं और विशेषज्ञों से उन्हें रेट करवाया।
- उन्होंने सिद्ध किया: पक्षपात वास्तविक है, मापने योग्य है, और विभिन्न AI सिस्टमों में सुसंगत है।
- उन्होंने खारिज किया: वे स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज करते हैं कि AI एक तटस्थ उपकरण है जो स्वाभाविक रूप से असमानता को ठीक कर देगा। उन्होंने यह भी नोट किया कि उनके अध्ययन में दुनिया के हर देश (जैसे कोरिया या नाइजीरिया) को कवर नहीं किया गया है, इसलिए हमें यह नहीं पता कि क्या आंकड़े हर जगह बिल्कुल समान हैं, लेकिन जहाँ उन्होंने देखा वहाँ पैटर्न मजबूत है।
समाधान?
शोध पत्र सुझाव देता है कि हम केवल AI के अपने आप "बेहतर सीखने" का इंतज़ार नहीं कर सकते। हमें नियम बदलने होंगे:
- लाइब्रेरी का ऑडिट करें: प्रशिक्षण डेटा की जांच करें ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि इसमें अधिक महिला निर्देशकों और फोटोग्राफरों को शामिल किया गया है।
- नए मानक: फिल्म स्टूडियो उन AI टूल्स को खरीदने से इनकार कर दें जिनमें उच्च पक्षपात स्कोर ( 1.2 से ऊपर) है।
- पारदर्शिता: AI छवियों पर एक "लेबल" होना चाहिए जो हमें बताता है कि वे एक मशीन द्वारा बनाई गई हैं और उनमें कौन से पूर्वाग्रह हो सकते हैं।
- ड्राइवर की सीट पर महिलाएं: महिला सिनेमैटोग्राफर्स और नारीवादी विद्वानों को इन उपकरणों को डिजाइन करने वाला होना चाहिए, न कि केवल उनका उपयोग करने वाला।
अंत में, शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि कैमरा हमेशा से राजनीतिक रहा है। अब, "दृष्टि" (gaze) केवल मानवीय नहीं है; यह एल्गोरिदम आधारित है। और यदि हमने कोड को नहीं सुधारा, तो एल्गोरिदम हमें एक ऐसी दुनिया दिखाता रहेगा जहाँ महिलाएं वस्तुएं हैं, और पुरुष नायक हैं। सवाल यह नहीं है कि क्या AI की एक जेंडर वाली दृष्टि है, बल्कि यह है कि क्या हमारे पास इसे देखने और बदलने का साहस है।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।