जब एआई को विकिपीडिया का भुगतान करना होगा: ChatGPT की गुणवत्ता पर असर?

एक चौथाई सदी से अधिक समय से, विकिपीडिया ने एक प्रमुख मुक्त ज्ञान स्रोत के रूप में अपनी पहचान बनाई है, जो बिना किसी अपवाद के सभी के लिए सुलभ है। यह सहयोगात्मक विश्वकोश, जुनूनी स्वयंसेवकों के सामूहिक प्रयास का फल है, और यह वेब के लिए एक अनिवार्य स्तंभ बन गया है और उससे भी अधिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रौद्योगिकियों के लिए। 2026 में, इस मुफ्त पहुंच के मॉडल में एक महत्वपूर्ण मोड़ आया: विकिमीडिया फाउंडेशन, AI द्वारा इसके डेटा के भारी उपयोग की बढ़ती शक्ति का सामना करते हुए, उन मुख्य खिलाड़ियों के लिए भुगतान प्रणाली की घोषणा करता है जो बड़े पैमाने पर इसके डेटा का उपयोग करते हैं। इस सुधार ने विकिपीडिया पर आधारित उपकरणों की गुणवत्ता, विशेष रूप से ChatGPT और अन्य भाषा मॉडलों पर इसके संभावित प्रभावों के बारे में व्यापक बहस छेड़ दी है। यह नया वित्तीय परिदृश्य मुक्त विश्वकोश और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच संबंध को कैसे बदलता है? उपयोग किए जाने वाले डेटा की विश्वसनीयता और विविधता का भविष्य क्या होगा?

पिछले कुछ वर्षों से, AI विकसित करने वाली तकनीकी दिग्गज कंपनियां विकिपीडिया के संरचित और पाठ्य डेटा का बड़े पैमाने पर उपयोग अपने एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने और तुरंत सही उत्तर प्रदान करने के लिए करती रही हैं। यह भारी अधिग्रहण, जो पहले गुप्त और बिना भुगतान के होता था, ने फाउंडेशन के सर्वरों पर दबाव बढ़ा दिया है, जिसका वित्तपोषण मुख्यतः निजी दान पर आधारित है। इस असंतुलन के सामने, AI से लागत में योगदान देने वाली आर्थिक मॉडल की ओर बदलाव एक महत्वपूर्ण कदम प्रतीत होता है। चुनौती अभी भी बहुत बड़ी है: ज्ञान की मुक्त पहुंच, आर्थिक लाभ और संपादकीय समुदाय की रक्षा के बीच संतुलन स्थापित करना। यह संदर्भ उन वर्चुअल असिस्टेंट्स की गुणवत्ता को भी सीधे प्रभावित करता है जैसे कि ChatGPT, जो इस ज्ञान भंडार से भारी लाभ उठाते हैं।

विकिपीडिया: AI भाषा मॉडल के केंद्र में एक डेटा खजाना

विकिपीडिया केवल एक मुफ्त विश्वकोश वेबसाइट नहीं है; यह एक विशाल और लगातार विकसित हो रही डेटाबेस है, जिसमें लगभग 65 मिलियन लेख कई दर्जन भाषाओं में फैले हुए हैं। यह समृद्धि इसे बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल्स (LLM) के लिए एक प्रमुख संसाधन बनाती है, जैसे कि ChatGPT, Gemini या Claude। ये AI विश्वसनीय, संदर्भित और काफी विस्तृत जानकारी निकालने के लिए विकिपीडिया की गुणवत्ता और विविधता पर निर्भर करते हैं, ताकि वे प्रासंगिक उत्तर उत्पन्न कर सकें।

यह अनौपचारिक सहयोग विकिपीडिया की प्रतिष्ठा को मशीन लर्निंग के लिए एक मौलिक स्तंभ के रूप में पुष्ट करता है। खोज मशीनें और AI सिस्टम नियमित रूप से प्राकृतिक भाषा की बेहतर समझ के लिए विशाल मात्रा में पाठ्य डेटा मांगते हैं। लेखों की व्यापकता और अपेक्षाकृत विश्वसनीयता महत्वपूर्ण हैं, विशेष रूप से ऐसे सिस्टम्स के प्रशिक्षण के लिए जो जटिल और विविध प्रश्नों को संसाधित करते हैं। उदाहरण के लिए, ChatGPT व्यापक रूप से विकिपीडिया की सामग्री का उपयोग करता है, इन डेटा को अन्य स्रोतों के साथ मिलाकर सटीकतः उत्तर प्रदान करता है, जिसमें संदर्भ और सूक्ष्मता शामिल होती है।

हालांकि, इस भारी और स्वचालित पहुंच से विकिपीडिया पर तकनीकी दबाव भी पड़ता है। पृष्ठों के बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग से एक स्वचालित और निरंतर ट्रैफ़िक उत्पन्न होता है, जो फाउंडेशन के आईटी इन्फ्रास्ट्रक्चर पर अत्यधिक दबाव डालता है, जिससे रखरखाव और होस्टिंग की लागत बढ़ती है जबकि विकिपीडिया अभी भी एक गैर-लाभकारी संगठन है। इस बिना भुगतान के निर्भरता में एक उल्टा प्रभाव देखा गया है जिसमें सार्वजनिक संसाधन को बिना उचित मान्यता या योगदान के शोषित किया जाता है, खासकर उन कंपनियों द्वारा जिनका व्यापार मॉडल इसी ज्ञान पर आधारित है।

विकिपीडिया इसलिए अब डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र में एक रणनीतिक चौराहा बन गया है। इसकी प्रसिद्धि और संपादकीय गुणवत्ता इसे एक शीर्ष स्तरीय संदर्भ बनाती है। इस ठोस आधार के बिना, भाषा मॉडल्स को कम सुरक्षित या कम व्यापक स्रोतों की ओर रुख करना पड़ सकता है, जो AI जैसे ChatGPT की गुणवत्ता के दीर्घकालिक टिकाऊपन का मुख्य प्रश्न उठाता है। इस प्रकार, विकिपीडिया एक तरफ प्रदाता, विश्वसनीय सामग्री का गारंटर है, वहीं दूसरी तरफ यह अत्यधिक मात्रा और उपयोग से ग्रस्त भी है, जिसके लिए प्रौद्योगिकी खिलाड़ियों के साथ एक नए इंटरैक्शन मॉडल की आवश्यकता है।

विकिमीडिया एंटरप्राइज का अभिनव आर्थिक मॉडल: AI के नए उपयोगों के लिए एक जवाब

विकिपीडिया के टेक्स्ट के बढ़ते उपयोग के जवाब में, विकिमीडिया फाउंडेशन ने विकिमीडिया एंटरप्राइज नामक एक नवोन्मेषी सेवा शुरू की है। जनवरी 2026 में विश्वकोश के 25वें वर्षगांठ के अवसर पर आधिकारिक रूप से लॉन्च किया गया, यह भुगतान सेवा बड़े पैमाने पर डेटा की पहुंच को नियंत्रित करते हुए गुणवत्ता और तेज़ी की गारंटी देती है। यह मोड़ उस पूरी तरह से मुक्त उपयोग की तुलना में एक महत्वपूर्ण बदलाव को दर्शाता है, जो अब तक मानक था।

विकिमीडिया एंटरप्राइज विशेष रूप से डेवलपर्स और AI कंपनियों की जरूरतों को पूरा करने के लिए डिजाइन किया गया है। यह विकिपीडिया की सभी संरचित सामग्रियों तक प्राथमिक और स्थिर पहुंच प्रदान करता है, एक ऐसा इंटरफ़ेस जो आधुनिक इन्फ्रास्ट्रक्चर और एल्गोरिदम द्वारा मांगी गई भारी मात्रा को संभालने के लिए अनुकूलित है। इससे “जंगली स्क्रैपिंग” से बचा जा सकता है, जो पहले सर्वरों पर भार असंतुलित कर देता था।

मॉडल एक व्यावसायिक लाइसेंस पर आधारित है, जिसका भुगतान उपयोग की तीव्रता के अनुपात में किया जाता है। इस नए अनुबंध के पहले हस्ताक्षरकर्ताओं में Google (जो 2022 से पहले से ही साझेदार है), Amazon, Meta, Microsoft, Mistral AI और Perplexity शामिल हैं। ये कंपनियां विकिमीडिया एंटरप्राइज को अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर में आधिकारिक तौर पर शामिल करती हैं ताकि विकिपीडिया डेटा को अपने मॉडल में शामिल कर सकें, जिससे उपयोग की स्पष्टता और वैधता सुनिश्चित होती है।

यह नवीन संगठन कई लाभ उत्पन्न करता है:

• लेनदेन की पारदर्शिता : उपयोग की शर्तें अनुबंध द्वारा निर्धारित हैं;
• संसाधनों की सुरक्षा : फाउंडेशन अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर में अधिक निवेश कर सकता है, जो राजस्व से संभव होता है;
• स्वयंसेवक योगदानकर्ताओं का सम्मान : लेखों के मानव स्रोत कार्य को वित्तीय पुनर्वितरण के माध्यम से मान्यता दी जाती है;
• विन-विन स्थिति : AI बेहतर पहुंच गुणवत्ता सुनिश्चित करते हैं, विकिपीडिया को पुनः वित्त पोषण मिलता है।

इसके अलावा, यह मॉडल अन्य कंपनियों को अपने खुले डेटा उपयोग में अधिक नैतिक और टिकाऊ दृष्टिकोण अपनाने के लिए प्रोत्साहित कर सकता है। इस प्रणाली की स्थापना के साथ ही ज्ञान की मुक्त प्रसार बनाए रखने के लिए प्रतिबद्धता भी पुनः स्थापित होती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि मानवीय योगदान केवल वाणिज्यिक उद्देश्यों के लिए बिना पारदर्शिता के शोषित न हों।

ChatGPT और अन्य AI के जवाब की गुणवत्ता पर संभावित प्रभाव

विकिपीडिया डेटा तक पहुंच के लिए अनिवार्य भुगतान प्रणाली की स्थापना AI की गुणवत्ता, विशेष रूप से ChatGPT की, पर इसका प्रभाव एक मुख्य प्रश्न उठाती है, क्योंकि ChatGPT का ज्ञान विकिपीडिया से सीधे या अप्रत्यक्ष रूप से काफी बड़ा है। इस बदलाव के दोहरे प्रभाव होंगे।

पहला, आधिकारिक और कानूनी स्रोतों की गारंटी देकर, यह प्रणाली मॉडल्स को उनकी सामग्री में बेहतर स्थिरता और विश्वसनीयता प्रदान करेगी। नियंत्रित पहुंच से पुराने या दूषित संस्करणों से उत्पन्न त्रुटियों से बचा जा सकता है, क्योंकि विकिमीडिया एंटरप्राइज लगातार अपडेटेड फ़्लो और स्वामित्व वाले फ़िल्टर प्रदान करता है जो विसंगतियों को खत्म करते हैं।

लेकिन दूसरा, क्या होगा यदि कुछ खिलाड़ी इस प्रणाली को गैरकानूनी तरीकों से या वैकल्पिक स्रोतों से डेटा प्राप्त कर पार कर जाते हैं? खतरा यह है कि इन AI की डेटा गुणवत्ता गिर सकती है, जिस पर वे निर्भर हैं। जिमी वेल्स ने सतर्क किया है कि अनियंत्रित स्रोतों, जैसे कि कुछ सोशल मीडिया जहां गलत सूचना और विषैले सामग्री अधिक होती है, पर AI का प्रशिक्षण खतरनाक हो सकता है। ऐसी AI जिनके कॉर्पस में विवादास्पद डेटा शामिल हैं, वे पक्षपाती और अविश्वसनीय संश्लेषण कर सकते हैं।

इस जोखिम का एक और उदाहरण हाल ही में सितंबर 2025 में शुरू किए गए “ग्रोकीपेडिया” नामक वैकल्पिक विश्वकोश का उदय है। इसे वैज्ञानिक और संपादकीय समुदाय द्वारा संदिग्ध गुणवत्ता का माना गया है, जो इस प्रकार के गैर-मान्यता प्राप्त स्रोतों से उत्पन्न उत्तरों की विश्वसनीयता पर सवाल उठाता है।

यह द्वैत समुदाय और डेवलपर्स के सामने एक दुविधा प्रस्तुत करता है: जोखिम भरा मुक्त पहुंच पसंद करें या टिकाऊपन सुनिश्चित करने वाला सख्त भुगतान मॉडल अपनाएं जो उपयोग को सीमित कर सकता है। अंततः, ChatGPT जैसे संवादात्मक असिस्टेंट्स की गुणवत्ता सीधे उपलब्ध डेटा की गुणवत्ता, ताजगी और स्रोतों की वैधता से जुड़ी होगी।

नीचे तालिका दोनों पहुंच मॉडलों के फायदे और जोखिम दिखाती है:

पहुंच मॉडल	लाभ	जोखिम/संभावित नकारात्मक प्रभाव
विकिमीडिया एंटरप्राइज के माध्यम से भुगतान पहुंच	नियंत्रित और कानूनी पहुंच डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित इन्फ्रास्ट्रक्चर में निवेश मानव योगदानकर्ताओं का सम्मान	कुछ खिलाड़ियों के लिए उच्च लागत नवाचार को सीमित करने की संभावना उपयोग की गई स्रोतों की कम विविधता
अनियंत्रित मुफ्त पहुंच	अधिकतम स्वतंत्रता विविध स्रोतों के माध्यम से नवाचार की संभावना	पुराने या अविश्वसनीय डेटा का खतरा विकिपीडिया सर्वरों पर तकनीकी दबाव जानकारी की असंगत गुणवत्ता

AI के सामने विकिपीडिया के मूल सिद्धांतों की पुनः समीक्षा

भुगतान लागू करने से परे, यह बदलाव AI और लोक भागीदारी विश्वकोश के बीच सहयोग पर एक मौलिक बहस उठाता है। विकिपीडिया जिसने सदैव हजारों स्वयंसेवकों की स्वतंत्र और निःस्वार्थ भागीदारी को महत्व दिया है, अब अपने कंटेंट के वाणिज्यिक और तीव्र उपयोग से जूझ रहा है।

आंतरिक तनाव स्पष्ट हैं। 2025 में, AI का प्रयोग करके लेखों के सारांशों का स्वचालित निर्माण करने का एक प्रयोग जल्दी ही संपादकों के विरोध के कारण रद्द कर दिया गया। वे भयभीत हैं कि AI उनकी भूमिका को प्रतिस्थापित कर सकता है और जानकारी की गुणवत्ता तथा निष्पक्षता को नुकसान पहुंचा सकता है।

यह सवाल उठता है: AI और विश्वकोश के बीच एक वास्तविक साझेदारी कैसे बनाई जाए बिना विकिपीडिया के मूल्यों का त्याग किए? संपादन, मॉडरेशन और गुणवत्ता की समस्या बहस के केंद्र में है। नए संतुलन के लिए कई रास्ते उभर रहे हैं:

• सामग्री की जांच के लिए समर्पित AI सिस्टम का समावेश, पर मानव प्रतिस्थापन के बिना;
• डेटा की उत्पत्ति और लाइसेंस के बारे में पारदर्शिता बढ़ाना;
• गुणवत्ता नियंत्रण में स्वयंसेवक समुदायों की भागीदारी को बढ़ाना;
• कंपनियों को विकिपीडिया का वित्तीय समर्थन करने के लिए प्रोत्साहित करना, केवल भुगतान के माध्यम से ही नहीं, बल्कि संपादकीय योगदान से भी;
• AI और मानवीय मॉडरेशन को जोड़ने वाले खुले उपकरणों का विकास ताकि पूर्वाग्रह कम हों और विश्वसनीयता बेहतर हो।

यह विकास एक सामूहिक जागरूकता को दर्शाता है: AI विश्वसनीय डेटा के ठोस आधार के बिना फल-फूल नहीं सकता और न ही एक सक्रिय और सम्मानित मानवीय पारिस्थितिकी तंत्र के बिना। विकिपीडिया एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है जहां इसके सांस्कृतिक और आर्थिक आधारों को अनुकूलित करना आवश्यक है ताकि वितरित ज्ञान की गुणवत्ता सुनिश्चित की जा सके।

डेटा पहुंच के लिए पुराने लाइसेंस मॉडल और बढ़ी हुई प्रतिबंध

ऐतिहासिक रूप से, विकिपीडिया हमेशा Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-SA) या GNU Free Documentation License (GFDL) जैसे मुक्त लाइसेंस के अधीन काम करता आया है, जो इसके कंटेंट की खुली पहुंच की गारंटी देते हैं। इस चुनाव ने वैश्विक साझा और कई एप्लिकेशन, साइटें और AI निर्मित की है जो इन सामग्री पर आधारित हैं।

हालांकि, भुगतान मॉडल की ओर यह बदलाव अब विकिमीडिया एंटरप्राइज के लिए विशिष्ट व्यावसायिक अनुबंधों के रूप में अतिरिक्त प्रतिबंध लाता है। यद्यपि मुक्त लाइसेंस मूल आधार बना रहता है, बड़े पैमाने और वाणिज्यिक अनुप्रयोगों के लिए उपयोग की शर्तें जटिल हो रही हैं। यह परिघटना लंबे समय में विकिपीडिया के खुले स्वरूप के संरक्षण पर सवाल उठाती है।

यह खुलापन और व्यवसाय के बीच द्वैत कई डिजिटल अर्थव्यवस्था संगठनों के लिए एक आम समस्या है, जहां भाषा मॉडल का प्रशिक्षण करने के लिए बढ़ती हुई डेटा की मांग “मजबूत लाइसेंस” लागू करने पर मजबूर करती है:

• व्यक्तिगत, शैक्षिक और गैर-वाणिज्यिक उपयोगों के लिए मुक्त लाइसेंस;
• व्यावसायिक, भुगतान योग्य लाइसेंस जिनमें पारदर्शिता, योगदान और उपयोग प्रतिबंध शामिल हों;
• स्क्रैपिंग पर त्वरित रोकथाम और भार कम करने के लिए विशिष्ट धाराएँ।

यह संरचना अन्य डेटाबेस और विश्वकोशों में भी सामान्य हो सकती है, जो AI के लिए डेटा कैप्चरिंग और उपयोग के तरीकों को गहराई से बदल देगी। गुणवत्ता, विविधता और सार्वजनिक संसाधनों की स्थिरता का संरक्षण आवश्यक अनुकूलन होगा।

भुगतान का AI विकास और कंपनियों की लागत पर ठोस प्रभाव क्या हैं?

एक भुगतान मॉडल की स्थापना विकिपीडिया डेटा का उपयोग करने वाली कंपनियों की वित्तीय और रणनीतिक गतिशीलता को महत्वपूर्ण रूप से बदल देती है। अब उन्हें अपने बजट में विकिमीडिया एंटरप्राइज सदस्यता के लिए एक समर्पित लाइन शामिल करनी पड़ती है, जो उपयोग की मात्रा के अनुसार महत्वपूर्ण हो सकती है।

Microsoft, Amazon या Meta जैसे बड़े खिलाड़ी इस लागत को गुणवत्ता वाले डेटा की स्थिर पहुंच सुनिश्चित करने की एक समग्र रणनीति में शामिल करते हैं। उदाहरण के लिए, Microsoft ने चेतावनी दी है कि गुणवत्ता नियमों का सम्मान और मजबूत सहयोग उनके वॉयस असिस्टेंट्स और चैटबोट्स की दीर्घकालिक स्थिरता के लिए आवश्यक है।

छोटे खिलाड़ियों के लिए, वित्तीय बाधा अधिक समस्या पैदा कर सकती है, जिससे उनकी उन्नत समाधान विकसित करने या नवाचार करने की क्षमता सीमित हो सकती है। यह न्यायसंगत पहुंच और ज्ञान की विशाल कंपनियों में केंद्रीकरण पर बहस को जन्म देता है जो इन सेवाओं को वित्तपोषित कर सकते हैं।

समानांतर रूप से, यह प्रणाली प्रदर्शन अनुकूलन और अनावश्यक प्रक्रियाओं में कटौती के लिए दबाव पैदा करती है, डेटा के अधिक बुद्धिमान और लक्षित उपयोग को प्रोत्साहित करती है। परिणामस्वरूप, भाषा मॉडल अनुरोध की अनावश्यक खपत कम करने के लिए और अधिक प्रभावी तंत्र की ओर बढ़ रहे हैं।

इस बदलाव के प्रभाव कई हैं:

• विकिपीडिया इन्फ्रास्ट्रक्चर की स्थायी वित्त पोषण, जो संसाधनों की गुणवत्ता सुनिश्चित करता है;
• AI कंपनियों की अनुपालन और पारदर्शिता पर कड़ी आवश्यकताएँ;
• कुछ अधिक वित्तपोषित खिलाड़ियों के चारों ओर नवाचार का केंद्रित होना;
• प्रवेश प्रक्रियाओं के कुशल उपयोग के लिए बढ़ती प्रेरणा;
• डेटा चयन में अधिक कड़ाई के साथ भाषा मॉडल के प्रशिक्षण रणनीतियों का समायोजन।

एक ऐसे भविष्य की ओर जहां AI-विकिपीडिया सहयोग एक सकारात्मक चक्र में हो

विकिपीडिया और AI के बीच यह नया प्रतिमान मानव ज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच संबंधों के पुनः निर्माण के अवसर खोलता है। सतत विकास के लिए, संतुलित, सम्मानजनक और सभी हितधारकों के लिए लाभकारी आदान-प्रदान के उपाय लागू करना आवश्यक हो जाता है।

कुछ आशाजनक मार्ग निम्नलिखित हैं:

1. डेटाबेस का सह-निर्माण मानवीय विशेषज्ञों के साथ जो AI मॉडल्स के लिए उपयोग किए जाने वाले कॉर्पस को मान्य और समृद्ध करते हैं;
2. AI उपयोग से प्राप्त प्रतिक्रिया साझा करना ताकि विकिपीडिया लेखों की गुणवत्ता और सुधार हो सके;
3. AI कंपनियों का वित्तीय और संपादकीय प्रतिबद्धता विकिमीडिया समुदाय में लाभ संतुलित करने के लिए;
4. AI और मानवीय मॉडरेशन को जोड़ने वाले ओपन सोर्स टूल्स का विकास, जिससे पक्षपात कम और विश्वसनीयता बढ़े;
5. स्वयंसेवकों के प्रशिक्षण को समर्थन देना ताकि वे AI से संबंधित मुद्दों को बेहतर समझ सकें।

ये तरीके एक खराब परिणाम से बचा सकते हैं जहाँ AI कम विश्वसनीय और हानिप्रद आधारों पर प्रशिक्षित होती है। विकिपीडिया से पोषित AI, पारस्परिक सम्मान और संतुलित योगदान के साथ, ज्ञान के एक अधिक सुलभ, प्रासंगिक और सत्यापित प्रसार के लिए एक शक्तिशाली इंजन प्रदान करती है। मुफ्त मॉडल की समीक्षा मानव श्रम के पुनर्मूल्यांकन का भी अवसर है, जो डिजिटल ज्ञान उत्पादन श्रृंखला में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

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विकिपीडिया 2026 में AI से भुगतान क्यों करवाना चाहती है?

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा डेटा का भारी और बिना भुगतान के उपयोग होने के कारण, विकिमीडिया फाउंडेशन अपनी इन्फ्रास्ट्रक्चर के स्थायी वित्त पोषण को सुनिश्चित करना चाहता है, साथ ही स्वयंसेवक योगदानकर्ताओं के कार्य की रक्षा करना चाहता है।

विकिमीडिया एंटरप्राइज विकिपीडिया डेटा की पहुंच कैसे बदलता है?

विकिमीडिया एंटरप्राइज एक भुगतान सेवा है जो विकिपीडिया की सामग्री तक अनुकूलित, स्थिर और कानूनी पहुंच प्रदान करता है, विशेष रूप से AI कंपनियों के तीव्र उपयोगों के लिए।

इस भुगतान मॉडल का ChatGPT के जवाब की गुणवत्ता पर क्या प्रभाव होगा?

कानूनी और नियंत्रित पहुंच से उपयोग किए जाने वाले डेटा की विश्वसनीयता बेहतर होनी चाहिए, लेकिन यदि कुछ AI भुगतान करना छोड़ देते हैं, तो वे कम विश्वसनीय स्रोतों का उपयोग कर सकते हैं, जिससे उनके जवाबों की गुणवत्ता गिर सकती है।

क्या यह कदम AI में नवाचार को रोक सकता है?

छोटी कंपनियों के लिए, हाँ, अतिरिक्त लागत एक बाधा हो सकती है, लेकिन प्राथमिकता हमेशा डेटा की गुणवत्ता और स्थिरता बनी रहती है, जो टिकाऊ नवाचार के लिए आवश्यक है।

विकिपीडिया समुदाय AI के उपयोग को कैसे देखता है?

यह सतर्क है और AI के उपयोग को एक सहायक उपकरण के रूप में प्राथमिकता देता है – जैसे कि तोड़फोड़ का पता लगाने के लिए – लेकिन मानवीय संपादकीय कार्य की जगह AI को स्वीकार नहीं करता।