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# IWF ने छह महीनों में AI से बनी बाल यौन शोषण की 6,310 तस्वीरें गिनीं

> IWF ने 2026 की पहली छमाही में AI से बनी बाल यौन शोषण की 6,310 तस्वीरों का आकलन किया। 2025 के लिए उसके प्रकाशित आँकड़े अलग-अलग हैं, इसलिए बढ़ोतरी की सटीक दर स्पष्ट नहीं है।

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-06T00:29:25.731Z
Updated: 2026-10-06T00:29:25.731Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/iwf-ai-generated-child-abuse-images-2026-report

![Conceptual charcoal illustration of a blank monitor enclosed by a privacy hood on a tabletop.](https://bigchange.ai/api/media/file/iwf-private-assessment-hero-v1.png)
AI-generated conceptual illustration by BIG CHANGE.

Internet Watch Foundation (IWF) ने बताया कि उसके विश्लेषकों ने 1 जनवरी से 30 जून 2026 के बीच AI से बनी 6,310 तस्वीरों का आकलन किया, जो ब्रिटेन के कानून में बाल यौन शोषण सामग्री की परिभाषा में आती हैं। छह महीनों की यह संख्या 2025 के पूरे वर्ष के लिए IWF द्वारा प्रकाशित आँकड़े से अधिक है। 5 अक्टूबर की [घोषणा](https://www.iwf.org.uk/news-media/news/more-ai-generated-child-sexual-abuse-images-found-in-the-first-six-months-of-2026-than-all-of-2025-iwf-warns/) में EU से ऐसे नियम बनाने की भी अपील की गई है जिनसे सेवाएँ पहले से अज्ञात सामग्री का पता लगा सकें, न कि केवल ज्ञात फाइलों का मिलान करें।

तुलना वाले वर्ष के आँकड़ों में अंतर है। अक्टूबर की घोषणा 2025 के लिए 4,512 तस्वीरें बताती है, जबकि IWF की [2025 की छवि रिपोर्ट](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/) में 4,586 हैं। 2026 की पहली छमाही की गिनती दोनों से अधिक है। IWF ने सार्वजनिक दस्तावेज़ों में 74 तस्वीरों के अंतर की व्याख्या नहीं की है, इसलिए बढ़ोतरी की सटीक दर तय नहीं की जा सकती।

## मुख्य बदलाव

- **क्या बदला:** छह महीनों में IWF द्वारा वर्गीकृत AI-निर्मित बाल यौन शोषण तस्वीरों की संख्या, 2025 के प्रकाशित पूरे साल के कुल आँकड़े से अधिक हो गई—चाहे दोनों में से किसी भी आँकड़े को आधार मानें। यह गिनती आकलन की गई सामग्री को मापती है, ऑनलाइन प्रसारित हो रही सारी सामग्री को नहीं।
- **यह क्यों मायने रखता है:** नई पहचानी गई फाइलों का आकलन करना पड़ता है, उसके बाद ही डिजिटल फिंगरप्रिंट बनाया जा सकता है जो सेवाओं को समान प्रतियाँ खोजने में मदद करता है। अधिक सामग्री आने पर बाल-सुरक्षा टीमों के लिए ज्ञात फाइलों का पता लगाने और नई फाइलें खोजने का अंतर अधिक महत्वपूर्ण हो जाता है।
- **अब क्या देखना है:** IWF चाहता है कि प्रस्तावित EU बाल यौन शोषण विनियमन में पहले से अज्ञात सामग्री का पता लगाना भी शामिल हो। इस चेतावनी का आकलन प्रस्ताव के दायरे और 2025 के अलग-अलग आँकड़ों पर IWF की व्याख्या के आधार पर होना चाहिए।

## विश्लेषकों ने क्या गिना

अक्टूबर की घोषणा में पहली छमाही में आकलन की गई 6,310 तस्वीरों को ब्रिटेन के कानून की गंभीरता श्रेणियों में बाँटा गया है: श्रेणी C में 5,557, B में 403 और A में 350। आकलन की गई AI-निर्मित तस्वीरों में करीब 88% श्रेणी C की थीं। IWF की [प्रकाशित वर्गीकरण पद्धति](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/methodology/) के अनुसार हर तस्वीर को एक गंभीरता आकलन दिया जाता है। श्रेणी C में ऐसी अश्लील तस्वीरें आती हैं जो A या B में नहीं आतीं। ये श्रेणियाँ कानूनी गंभीरता बताती हैं, न कि तस्वीर में दिखाए गए बच्चों या फाइल बनाने वालों की संख्या।

IWF की 2025 की पद्धति बताती है कि डेटा सार्वजनिक रिपोर्टों और विश्लेषकों की सक्रिय खोज से आता है। रिपोर्ट, वेबपेज, तस्वीर और वीडियो अलग-अलग गिनती इकाइयाँ हैं। हर तस्वीर के लिए समीक्षक दिखाए गए बच्चे की उम्र और लिंग दर्ज करते हैं, फिर आकलन के बाद डिजिटल फिंगरप्रिंट यानी हैश बनाते हैं। संयुक्त फाइलों को एक गंभीरता श्रेणी दी जाती है; फाइल में थोड़ा बदलाव भी अलग हैश बना सकता है। [2025 की छवि रिपोर्ट](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/) चेतावनी देती है कि एक ही बच्चा डेटासेट में कई बार दिखाई दे सकता है। इसलिए तस्वीरों की संख्या को अलग-अलग बच्चों की संख्या नहीं समझना चाहिए।

IWF की [मार्च 2026 की शोध रिपोर्ट](https://www.iwf.org.uk/media/hl1nvdti/iwf-ai-csam-report-2026.pdf) कहती है कि विश्लेषक किसी सामग्री को AI-निर्मित तभी दर्ज करते हैं जब स्रोत या मेटाडेटा ऐसा संकेत दे। इस नियम के कारण कुछ सिंथेटिक सामग्री दर्ज संख्या से छूट सकती है। अक्टूबर की घोषणा यह नहीं बताती कि कितनी तस्वीरें खोजी गईं, ऑनलाइन कुल सामग्री का अनुमान क्या है, या तुलना वाली अवधियों में खोज का प्रयास अथवा AI लेबल लगाने के नियम बदले थे या नहीं। ये आँकड़े IWF द्वारा पाई और आंकी गई सामग्री दिखाते हैं; वे कुल प्रसार या बढ़ोतरी का कारण सिद्ध नहीं करते।

## प्रतिक्रिया ज्ञात और नई फाइलों में अंतर क्यों करती है

जब IWF किसी अवैध तस्वीर की पुष्टि करता है, तो ज्ञात फाइलों का मिलान करने में मदद के लिए वह उसका हैश कानून-प्रवर्तन एजेंसियों और प्रौद्योगिकी कंपनियों से साझा कर सकता है। अक्टूबर की घोषणा कहती है कि नई फाइल मिलने और उसका आकलन होने से पहले यह तरीका उसे पहचान नहीं सकता। IWF इस कमी का हवाला देकर तर्क देता है कि प्रस्तावित EU बाल यौन शोषण विनियमन में ज्ञात सामग्री के मिलान के साथ पहले से अज्ञात सामग्री का पता लगाने की अनुमति भी होनी चाहिए। यह संगठन का नीतिगत पक्ष है, प्रस्तावित कानून का मापा हुआ परिणाम नहीं।

नई गिनती नीति-निर्माताओं और प्लेटफॉर्म सुरक्षा टीमों को IWF द्वारा आंके गए काम के बोझ का ठोस माप देती है। 2025 का अनसुलझा आधार आँकड़ा और कवरेज की सीमित जानकारी तब महत्वपूर्ण हैं जब इन आँकड़ों से हॉटलाइन के काम से आगे हानि का पैमाना बताने की कोशिश की जाए।

## स्रोत और आगे पढ़ें

- [IWF की 5 अक्टूबर 2026 की घोषणा](https://www.iwf.org.uk/news-media/news/more-ai-generated-child-sexual-abuse-images-found-in-the-first-six-months-of-2026-than-all-of-2025-iwf-warns/), 1 जनवरी–30 जून की गिनती, श्रेणीवार विभाजन, 2025 की बताई गई तुलना और EU नीति संबंधी IWF की माँग के लिए। 2025 के लिए इसका 4,512 तस्वीरों का आधार वार्षिक छवि रिपोर्ट से मेल नहीं खाता; घोषणा अंतर नहीं समझाती और पहली छमाही की पूरी संग्रह-पद्धति नहीं देती।
- [IWF: 2025 की छवि जानकारी](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/), 2025 में AI से बनी आपराधिक तस्वीरों के 4,586 कुल, अलग से दी गई प्रतिबंधित तस्वीरों की संख्या और एक ही बच्चे के कई तस्वीरों में दिखने की चेतावनी के लिए। यह प्रथम-पक्ष का परस्पर विरोधी आधार आँकड़ा है, अलग-अलग बच्चों की गिनती नहीं।
- [IWF की 2025 पद्धति](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/methodology/), सार्वजनिक रिपोर्टों और सक्रिय खोज के प्रणाली में आने, तस्वीरों और रिपोर्टों के अलग होने, गंभीरता और हैश दर्ज करने तथा कानूनी श्रेणियों के बारे में बताती है। यह 2025 की रिपोर्टिंग प्रणाली का वर्णन करती है; अक्टूबर 2026 की घोषणा पूरी अद्यतन पद्धति प्रकाशित नहीं करती।
- [IWF, *Harm without limits*, मार्च 2026](https://www.iwf.org.uk/media/hl1nvdti/iwf-ai-csam-report-2026.pdf), खासकर हॉटलाइन डेटा वाले हिस्से में, उस नियम के लिए कि स्रोत या मेटाडेटा संकेत दे तभी विश्लेषक सामग्री को AI-निर्मित दर्ज करते हैं। रिपोर्ट में परेशान करने वाले वर्णन हैं; अक्टूबर में जारी पहली छमाही के आँकड़े इसमें नहीं हैं।

## Sources

- [Internet Watch Foundation की घोषणा, 5 अक्टूबर 2026](https://www.iwf.org.uk/news-media/news/more-ai-generated-child-sexual-abuse-images-found-in-the-first-six-months-of-2026-than-all-of-2025-iwf-warns/) — IWF ने बताया कि 1 जनवरी से 30 जून के बीच कानूनी रूप से AI-निर्मित वर्गीकृत 6,310 तस्वीरों का आकलन किया: श्रेणी C में 5,557, B में 403 और A में 350। 2025 के लिए 4,512 तस्वीरें बताईं और EU के प्रस्तावित नियमों में पहले से अज्ञात सामग्री का पता लगाने को शामिल करने की माँग की। 2025 का आँकड़ा वार्षिक छवि रिपोर्ट से अलग है। 2026 की पहली छमाही के संग्रह का हर या पूरी अद्यतन पद्धति प्रकाशित नहीं की गई।
- [IWF 2025 डेटा और जानकारी रिपोर्ट: AI-निर्मित तस्वीरें](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/image-insights/ai-generated-images/) — वार्षिक छवि पृष्ठ 2025 में AI से बनी आपराधिक तस्वीरों की संख्या 4,586 बताता है, जो अक्टूबर की घोषणा के 4,512 से 74 अधिक है। इसमें 81 प्रतिबंधित तस्वीरें अलग से दी गई हैं और चेतावनी है कि बच्चे कई छवि फाइलों में बार-बार आ सकते हैं। यह अलग-अलग बच्चों की संख्या या ऑनलाइन कुल सामग्री का माप नहीं है।
- [IWF 2025 डेटा और जानकारी रिपोर्ट: पद्धति](https://www.iwf.org.uk/annual-data-insights-report-2025/methodology/) — यह सार्वजनिक रिपोर्टों और सक्रिय खोज के इनपुट, रिपोर्ट/URL/तस्वीर/वीडियो की अलग गिनती इकाइयाँ, हर तस्वीर का एक गंभीरता आकलन, संयुक्त फाइलों का अलग व्यवहार, ब्रिटेन की श्रेणियाँ और हैश बनाना समझाती है। यह 2025 की प्रक्रिया दर्ज करती है; अक्टूबर 2026 की घोषणा यह साबित नहीं करती कि संग्रह का प्रयास या कवरेज अपरिवर्तित रहा।
- [IWF, Harm without limits: विश्लेषकों की नज़र से AI-निर्मित बाल यौन शोषण सामग्री](https://www.iwf.org.uk/media/hl1nvdti/iwf-ai-csam-report-2026.pdf) — मुद्रित पृष्ठ 23 (PDF पृष्ठ 22; शून्य से शुरू होने वाला PDF पृष्ठ सूचकांक 21) कहता है कि विश्लेषक सामग्री को AI-निर्मित तभी दर्ज करते हैं जब स्रोत या मेटाडेटा इसका संकेत दे, जिससे पूर्णता सीमित होती है। रिपोर्ट अक्टूबर में जारी पहली छमाही की गिनती नहीं देती।