क्या हुआ?
Meta के खिलाफ एक प्रस्तावित वर्ग कार्रवाई मुकदमा दायर किया गया है, जिसमें आरोप लगाया गया है कि कंपनी ने बिना किसी नोटिस या सहमति के उपयोगकर्ताओं की तस्वीरों से बायोमेट्रिक जानकारी निकालकर इलिनोइस और कैलिफोर्निया गोपनीयता कानूनों का उल्लंघन किया है। यह सूट Meta की चेहरा-पहचान तकनीक, विशेष रूप से इसके चश्मे AI साथी ऐप में पाए जाने वाले 'नेमटैग' फीचर और एमु और म्यूज़ इमेज सहित इसके इमेज-जेनरेशन सिस्टम दोनों को लक्षित करता है। वादी का तर्क है कि Meta ने इन AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने और फेसप्रिंट डेटाबेस बनाने के लिए Facebook और Instagram छवियों से अवैध रूप से बायोमेट्रिक डेटा एकत्र किया।
WIRED ने बताया कि इलिनोइस और कैलिफोर्निया गोपनीयता कानूनों के उल्लंघन का आरोप लगाते हुए Meta के खिलाफ एक प्रस्तावित वर्ग कार्रवाई मुकदमा दायर किया गया है। शिकायत में दावा किया गया है कि Meta ने अपने AI सिस्टम और फेस-रिकग्निशन टूल्स को प्रशिक्षित करने के लिए बिना किसी नोटिस या सहमति के लोगों की तस्वीरों से बायोमेट्रिक जानकारी निकाली।
मुकदमा विशेष रूप से 'नेमटैग' सुविधा को लक्षित करता है, जिसके बारे में WIRED ने पहले रिपोर्ट किया था कि उसे गुप्त रूप से Meta के ग्लास AI साथी ऐप में एम्बेड किया गया था। हालाँकि यह उपयोगकर्ताओं के लिए सक्षम नहीं है, सिस्टम को चेहरों को बायोमेट्रिक हस्ताक्षरों में बदलने और फेसप्रिंट के डेटाबेस के साथ उनकी तुलना करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। शिकायत में आंतरिक दावों और कंपनी के पेटेंट का हवाला देते हुए आरोप लगाया गया है कि ये फेसप्रिंट Facebook और Instagram छवियों से प्राप्त किए गए थे।
यह सूट Meta की इमेज-जेनरेशन सिस्टम को भी संबोधित करता है, जिसमें Emu और Muse Image शामिल हैं। Meta ने कहा है कि उसने बड़ी मात्रा में Facebook और Instagram डेटा पर एमु को प्रशिक्षित किया है, जिसके बारे में वादी का तर्क है कि उसने अवैध रूप से बायोमेट्रिक जानकारी एकत्र की है। म्यूज़ इमेज को पहले उपयोगकर्ताओं को सार्वजनिक Instagram खातों के आधार पर छवियां उत्पन्न करने की अनुमति देने के लिए आलोचना का सामना करना पड़ा था, एक सुविधा Meta को सार्वजनिक प्रतिक्रिया के बाद हटा दिया गया था।
इलिनोइस और कैलिफ़ोर्निया के निवासियों सहित वादी, इलिनोइस बायोमेट्रिक सूचना गोपनीयता अधिनियम और कैलिफ़ोर्निया कानूनों के तहत क्षतिपूर्ति की मांग कर रहे हैं। प्रस्तावित वर्ग में लाखों लोग शामिल हैं जिनकी छवियां Meta प्लेटफार्मों पर अपलोड की गई थीं या सितंबर 2021 से इसके AI सिस्टम में सबमिट की गई थीं। Meta ने यह कहते हुए प्रतिक्रिया दी है कि मुकदमा बिना योग्यता के है और यह एक सार्वभौमिक फेस डेटाबेस का निर्माण नहीं कर रहा है।
यह क्यों मायने रखता है?
यह मुकदमा Meta द्वारा AI प्रशिक्षण के लिए उपयोगकर्ता-जनित सामग्री के उपयोग के लिए एक महत्वपूर्ण कानूनी चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है, विशेष रूप से बायोमेट्रिक डेटा के संबंध में। सफल होने पर, यह इस बात के लिए सख्त मिसाल कायम कर सकता है कि सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म चेहरे की पहचान और जेनरेटिव एआई प्रशिक्षण डेटा को कैसे संभालते हैं। यह मामला एआई विकास आवश्यकताओं और उपयोगकर्ता गोपनीयता अधिकारों के बीच चल रहे तनाव को उजागर करता है, विशेष रूप से स्पष्ट सहमति के बिना बायोमेट्रिक पहचानकर्ताओं के उपयोग के संबंध में। यह Meta के समान बायोमेट्रिक डेटा उल्लंघनों के लिए पर्याप्त जुर्माने का सामना करने के इतिहास का भी अनुसरण करता है, जो नियामक और कानूनी जांच के लगातार पैटर्न का संकेत देता है।
यह कानूनी कार्रवाई परिणामी है क्योंकि यह स्पष्ट सहमति के बिना उपयोगकर्ता-जनित बायोमेट्रिक डेटा पर जेनरेटिव एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने की मूल पद्धति को सीधे चुनौती देती है। वादी के पक्ष में फैसला Meta और अन्य AI डेवलपर्स को बायोमेट्रिक डेटा उपयोग के लिए सख्त ऑप्ट-इन तंत्र लागू करने के लिए मजबूर कर सकता है।
यह मामला एआई विकास और गोपनीयता कानून के अंतर्संबंध को उजागर करता है, विशेष रूप से उपभोक्ता ऐप्स में चेहरे की पहचान तकनीक के उपयोग के संबंध में। यह आरोप कि कार्यात्मक चेहरा-पहचान कोड लाखों उपयोगकर्ताओं द्वारा डाउनलोड किए गए ऐप में भेजा गया था, भले ही पूरी तरह से सक्षम न हो, महत्वपूर्ण सुरक्षा और गोपनीयता संबंधी चिंताएँ पैदा करता है।
Meta के बॉयोमीट्रिक डेटा मुकदमों को निपटाने का इतिहास, जिसमें इलिनोइस में $650 मिलियन का समझौता और टेक्सास में $1.4 बिलियन का समझौता शामिल है, बताता है कि इस नए मुकदमे के परिणामस्वरूप पर्याप्त वित्तीय दंड और परिचालन परिवर्तन हो सकते हैं। यह एआई प्रशिक्षण डेटा प्रथाओं से जुड़े बढ़ते कानूनी जोखिमों को रेखांकित करता है।
इंटरैक्टिव तंत्र: यह वास्तव में कैसे काम करता है
इस विकास के पीछे अंतर्निहित प्रौद्योगिकी का अंतःक्रियात्मक रूप से अन्वेषण करें।
crm_get_transaction(id='4092').Why can ethical evaluation not be reduced to one model score?
आगे क्या देखना है
वर्ग कार्रवाई और किसी भी प्रारंभिक निषेधाज्ञा को प्रमाणित करना है या नहीं, इस पर अदालत के फैसले की निगरानी करें। NameTag सुविधा और Emu प्रशिक्षण डेटा के संबंध में विशिष्ट आरोपों के जवाब में Meta की कानूनी रणनीति पर नज़र रखें। देखें कि क्या अन्य राज्य या नियामक निकाय इस शिकायत के आधार पर इसी तरह की जांच शुरू करते हैं। कानूनी दबाव के जवाब में Meta की AI प्रशिक्षण नीतियों या सुविधा उपलब्धता में किसी भी बदलाव को ट्रैक करें।
कानूनी कार्यवाही यह निर्धारित करेगी कि क्या अदालत उन आरोपों को स्वीकार करती है कि Meta की AI प्रशिक्षण प्रक्रियाएँ अवैध बायोमेट्रिक डेटा हार्वेस्टिंग का गठन करती हैं। परिणाम इस बात के लिए एक मिसाल कायम कर सकता है कि एआई कंपनियों को प्रशिक्षण सेट में उपयोगकर्ता डेटा को कैसे संभालना चाहिए।
NameTag सुविधा और इसके फेसप्रिंट डेटाबेस के स्रोत के संबंध में विशिष्ट आरोपों पर Meta की प्रतिक्रिया महत्वपूर्ण होगी। बायोमेट्रिक प्रशिक्षण के लिए Facebook और Instagram छवियों के उपयोग के संबंध में किसी भी स्वीकारोक्ति या इनकार का कंपनी की AI रणनीति पर व्यापक प्रभाव हो सकता है।
अन्य राज्यों में नियामक निकाय इस मुकदमे का उपयोग एआई प्रशिक्षण डेटा प्रथाओं में आगे की जांच के आधार के रूप में कर सकते हैं। वर्ग प्रमाणन की क्षमता कानूनी चुनौती के पैमाने और Meta के लिए संभावित वित्तीय जोखिम का निर्धारण करेगी।