OpenAI का कहना है कि उसने रूसी और ईरानी प्रभाव अभियानों से जुड़े खातों के समूहों पर प्रतिबंध लगाया। इन समूहों ने आंतरिक रिपोर्ट तैयार करने, लेखों को सँवारने और कुछ भ्रामक सामग्री बनाने के लिए ChatGPT का उपयोग किया था। 8 अक्टूबर के उसके विवरण में नकली संस्थानों और पहचानों पर बने अभियानों का वर्णन है, लेकिन वास्तविक दर्शकों तक उनकी पहुँच का पैमाना अनिश्चित है।

बड़ा बदलाव

  • रिपोर्ट ChatGPT को व्यापक प्रभाव-कार्यप्रवाह के एक उपकरण के रूप में पेश करती है, जिसकी सबसे स्पष्ट भूमिका आंतरिक रिपोर्टिंग और संपादन में थी।
  • OpenAI का कहना है कि कुछ गढ़ी हुई सामग्री ऑनलाइन दिखाई दी और ईरानी संचालकों ने वास्तविक मीडिया संस्थानों में नकली नामों से लेख प्रकाशित किए; इन निष्कर्षों का मुख्य स्रोत कंपनी का अपना विवरण है।
  • संचालकों द्वारा बताई गई पहुँच भरोसेमंद नहीं थी। OpenAI के अनुसार कुछ दावों की पुष्टि हुई, कुछ की नहीं, और संचालकों के अपने आँकड़ों से दर्शकों पर प्रभाव का पता नहीं चलता।

OpenAI ने रूसी अभियान को “Dark Clark” नाम दिया। कंपनी के अनुसार ChatGPT का उपयोग मुख्यतः अभियान पर रिपोर्ट लिखने और अद्यतन करने के लिए किया गया। OpenAI कहता है कि संचालकों ने कुछ नकली दस्तावेज़, ऑडियो स्क्रिप्ट और संदेश तैयार करने में भी मॉडल का उपयोग किया। कथित तौर पर अभियान Social Research Center नामक “थिंक टैंक” के माध्यम से चला, जिसका चेहरा “Mia Clark” नाम की काल्पनिक पहचान थी; लैटिन अमेरिका में नियुक्त लोगों को शायद पता न हो कि संगठन को कौन नियंत्रित करता था।

OpenAI का कहना है कि उसके जाँचकर्ताओं को मेल खाती सामग्री के उदाहरण और तथ्य-जाँचकर्ताओं या अधिकारियों की रिपोर्टें मिलीं। एक उदाहरण नकली वीडियो था जिसमें दावा किया गया कि इक्वाडोर यूक्रेन में लड़ने के लिए युवाओं की भर्ती कर रहा है। इक्वाडोर की तथ्य-जाँच संस्था Lupa Media ने अलग से बताया कि Teleamazonas की कथित रिपोर्ट मौजूद नहीं थी, वीडियो में सोशल मीडिया से चुराई गई तस्वीरें थीं, ऑडियो AI-जनित था और नामित कंपनी का वैध पंजीकरण नहीं था। इससे ऐसी सामग्री के अस्तित्व और उसके गढ़े जाने की पुष्टि होती है; लेकिन इससे स्वतंत्र रूप से यह पता नहीं चलता कि उसे किसने बनवाया या OpenAI के विवरण का हर पहलू सही है।

OpenAI के अनुसार “Bogus Bylines” नाम के ईरानी अभियान ने लंबे लेख और पिच संपादित करने, संपर्क ईमेल लिखने, सोशल मीडिया टिप्पणियों के समूह बनाने और आंतरिक रिपोर्ट सँवारने के लिए ChatGPT का उपयोग किया। कंपनी ने जुलाई 2025 से अक्टूबर 2026 के बीच करीब एक दर्जन मीडिया संस्थानों में सात काल्पनिक पत्रकार पहचानों के तहत प्रकाशित या सिंडिकेट किए गए लगभग 100 लेखों की पहचान की। ये OpenAI की जाँच के निष्कर्ष हैं। इस लेख के लिए देखी गई स्वतंत्र रिपोर्टिंग कंपनी के निष्कर्षों का उल्लेख करती है, लेकिन सभी बाइलाइनों या प्रकाशनों का अलग से ऑडिट नहीं करती।

रिपोर्ट सामग्री बनाने और उसे वितरित करने के बीच स्पष्ट अंतर भी करती है। OpenAI का कहना है कि ईरानी अभियान की सोशल मीडिया टिप्पणियाँ पास-पास के समय पर पोस्ट की गईं, लेकिन उसे इस बात का प्रमाण नहीं मिला कि उसके मॉडलों ने पोस्टिंग स्वचालित की। कंपनी के अनुसार कई टिप्पणियों को बहुत कम प्रतिक्रिया मिली। संचालकों की आंतरिक रिपोर्टों ने उनके जवाबों के दृश्य नहीं, बल्कि उन पोस्टों के दृश्य गिने जिनका उन्होंने जवाब दिया था, और अज्ञात अवधि के कुल आँकड़ों की तुलना की। इस तरीके से यह अलग नहीं किया जा सकता कि दृश्य अभियान के कारण आए थे या नहीं।

OpenAI ने Breakout Scale पर रूसी अभियान को श्रेणी 5 और ईरानी लेख-स्थापन प्रयास को श्रेणी 4 दिया। Brookings द्वारा 2020 में प्रस्तावित यह पैमाना प्लेटफ़ॉर्म और समुदायों में दिखने वाले प्रसार के आधार पर प्रभाव अभियानों का वर्गीकरण करता है—जैसे सामग्री का मुख्यधारा मीडिया तक पहुँचना या ऊँचे स्तर का ध्यान अथवा ठोस कार्रवाई पैदा करना। ये OpenAI के आकलन हैं, इस बात के स्वतंत्र माप नहीं कि कितने लोगों ने संदेशों पर विश्वास किया या अपना व्यवहार बदला।

यह अंतर उन पाठकों के लिए अहम है जो समझना चाहते हैं कि जनरेटिव AI ने क्या बदला। रिपोर्ट में लिखने, संपादन, अनुवाद, स्क्रिप्ट और आंतरिक सारांशों में सहायता का वर्णन है। यह नहीं दिखाती कि ChatGPT ने स्वतंत्र रूप से अभियान चलाए, लक्ष्य चुने या वितरण नियंत्रित किया। नकली पहचान, मीडिया पिच, सोशल अकाउंट और पोस्टिंग लोगों तथा पारंपरिक ढाँचे से आए। एक वर्णित मामले में संचालकों ने नकली पत्र को सँवारने और अनुवाद करने के लिए मॉडल का उपयोग किया, फिर उससे मेल खाती तस्वीर और ऑडियो ऑनलाइन दिखाई दिए। यह क्रम दिखाता है कि टेक्स्ट मॉडल मानव-निर्देशित उत्पादन श्रृंखला में कैसे सहायता कर सकता है; इससे यह सिद्ध नहीं होता कि अंतिम सामग्री का हर हिस्सा मॉडल ने बनाया।

इसलिए प्लेटफ़ॉर्म और प्रकाशकों के लिए कठिन समस्या स्रोत और समन्वय का पता लगाना है, केवल मशीन-लिखे वाक्य पहचानना नहीं। एक परिष्कृत पिच सामान्य लेखन-सहायता हो सकती है; नकली बाइलाइन, छिपे प्रायोजक या समन्वित प्रकाशन से जुड़ने पर जोखिम बदल जाता है। इसी तरह कोई वास्तविक कर्मचारी अनजाने में ऐसे संगठन के लिए असली रिपोर्टिंग कर सकता है जिसका नियंत्रण उसे समझ में न आए। Social Research Center के बारे में OpenAI रिपोर्ट का विवरण इस संभावना को खास तौर पर प्रासंगिक बनाता है, हालांकि यह चरित्रांकन कंपनी के साक्ष्य पर आधारित है।

न्यूज़रूम के लिए व्यावहारिक जाँच अब भी परिचित हैं: लेखक की पहचान और संगठन पर नियंत्रण सत्यापित करना, स्वतंत्र रूप से स्थापित चैनलों से स्रोतों से संपर्क करना, दावों और दस्तावेज़ों को उनके मूल स्रोत पर जाँचना, और सहभागिता आँकड़ों को प्रभाव का प्रमाण न मानना। रिपोर्ट उदाहरण देती है कि ऐसी जाँचों को कैसे टाला या प्रभावित किया जा सकता है; यह पहुँच या बाद के राजनीतिक प्रभावों का पूरा मापन नहीं देती।

OpenAI का कहना है कि उसने खातों के समूहों पर प्रतिबंध लगाया और संबंधित अधिकारियों तथा उद्योग भागीदारों के साथ जानकारी साझा की। सार्वजनिक रिपोर्ट कंपनी की जाँच का विस्तृत विवरण देती है, लेकिन उसकी श्रेणियों और अभियान-आरोपों को OpenAI के निष्कर्षों के रूप में ही पढ़ना चाहिए। स्वतंत्र तथ्य-जाँच कुछ विशिष्ट उदाहरणों का समर्थन करती है। कुल पहुँच, संचालकों की पूरी नियंत्रण-व्यवस्था और किसी स्थायी प्रभाव की बात, OpenAI द्वारा देखी गई गतिविधि से भी कम निश्चित है।

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