‘मेटा’ ने वापस लिया इंस्टाग्राम फोटोज से Ai इमेज बनाने वाला फीचर
नई दिल्ली। फेसबुक और इंस्टाग्राम की पैरंट कंपनी मेटा ने दुनियाभर में भारी विरोध के बाद अपने नए और विवादित एआई फीचर को वापस ले लिया है। यह फीचर लोगों को इंस्टाग्राम अकाउंट्स की फोटोज का इस्तेमाल करके एआई जनरेटेड फोटो बनाने की सुविधा देता था। दुनियाभर में इस फीचर का विरोध किया गया, क्योंकि लोगों की प्राइवेसी के लिए खतरा था। मेटा ने फीचर का बचाव करने की कोशिश की। यह भी ऑप्शन दिया कि लोग अपने इंस्टाग्राम अकाउंट की फोटोज को प्रोटेक्ट कर सकते हैं। हालांकि फीचर का विरोध जारी रहा और अब मेटा ने इसे वापस ले लिया है।
आसान भाषा में समझाएं तो मेटा एआई में लोगों को इमेज जनरेट करने की सुविधा दी गई थी जिसका तरीका यह भी था कि लोग उन पब्लिक इंस्टाग्राम अकाउंट्स को @-मेंशन कर सकते थे जिनका वे रेफरेंस लेना चाहते हैं। इसे लोगों ने सही नहीं माना।
कुल मिलाकर मेटा चाहती थी कि लोग पब्लिक इंस्टाग्राम अकाउंट्स से प्रेरणा लेकर एआई जनरेटेड इमेजेस बना सकें, लेकिन लोगों को यह तरीका पसंद नहीं आया और भारी विरोध के बाद इस फीचर को हटा दिया गया है।
क्या कहा है कंपनी ने
रिपोर्टों के अनुसार, मेटा ने कहा है कि वह इसी हफ्ते लॉन्च किए गए एक एआई फीचर को बंद कर रही है, जो यूजर्स को पब्लिक इंस्टाग्राम अकाउंट्स का इस्तेमाल करके तस्वीरें बनाने की सुविधा देता था। प्राइवेसी को लेकर बड़े पैमाने पर हुई आलोचना के बाद कंपनी ने यह कदम उठाया है।
हमारा मकसद एक उपयोगी और रचनात्मक टूल देना था, साथ ही लोगों को यह कंट्रोल देना था कि उनके पब्लिक कंटेंट का इस तरह से इस्तेमाल हो या नहीं। हमें जो फीडबैक मिला, उससे पता चला कि यह फीचर उम्मीदों पर खरा नहीं उतरा, इसलिए अब यह उपलब्ध नहीं है। - मेटा
मंगलवार को लॉन्च हुआ था फीचर
मेटा ने बीते मंगलवार को ही 'म्यूज इमेज' एआई मॉडल के साथ नए फीचर को लॉन्च किया था। यह मेटा की सुपरइंटेलिजेंस लैब्स की ओर से बनाया गया उसका पहला इमेज-जेनरेशन मॉडल है। हालांकि मेटा एआई पर इस एआई मॉडल का विकास जारी रहेगा, लेकिन इंस्टाग्राम अकाउंट्स को टैग करके इमेज बनाने वाले फीचर को बंद कर दिया गया है। (REF. )
अब आगे क्या?
मेटा ने सिर्फ इंस्टाग्राम इमेज से रेफरेंस लेने की सुविधा को बंद किया है। कंपनी ने कहा है कि म्यूज इमेज का रोलआउट अपने तय समय पर ही है। कंपनी के अनुसार, यह एआई मॉडल अपनी एडवांस रीजनिंग क्षमताओं की मदद से कठिन निर्देशों को समझ सकता है और कई तस्वीरों को मिलाकर एक सिंगल आउटपुट तैयार कर सकता है।
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