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गाइड संसाधन

AI का उपयोग करके तैयार किए गए लेख का पता कैसे लगाएं

पहले एआई से बनी फोटो के टेक्स्ट में कुछ अक्षर खराब आते थे। लेकिन अब वह समस्या नहीं रही। अब कई एआई मॉडल में त्रुटिहीन टाइपोग्राफी मिलती है। ओपेन एआइ ने डेल-ई थ्री को विशेष रूप से टेक्स्ट सटीकता के लिए प्रशिक्षित किया है। मिडजर्नी वी-सिक्स ने “सटीक टेक्स्ट” को एक विपणन योग्य विशेषता के रूप में जोड़ा है। पहले टेक्स्ट की खराबी को एआई फोटो पहचानने का आसान तरीका समझा जाता था। लेकिन यह विधि अब शायद ही कभी काम करती है। इसी तरह, किसी फोटो में बेमेल कान, अस्वाभाविक रूप से विषम आंखें, रंगे हुए दांत जैसी समस्या भी अब खत्म होती जा रही है। जनवरी 2023 में उत्पन्न पोर्ट्रेट छवियों में आसानी से पता लगाने योग्य कमियां दिखाई देती थीं। लेकिन अब विश्वसनीय चेहरे उत्पन्न हो रहे हैं।

An illustration shows the shadows of four reporters in the choppy seas of data journalism, making their way towards a lighthouse.

एशिया में डेटा पत्रकारिता : मीडिया, समुदाय और साक्ष्यों के नए रिश्ते

इंडिया-स्पेंड धीमे और धैर्यपूर्ण डेटा कार्य की ताकत को दर्शाता है। लेकिन एल्गोरिदम की गति डेटा पत्रकारिता में एक कमज़ोर बिंदु को उजागर करती है। रॉयटर्स 2025 फ़ेलो और बूम लाइव की उप-संपादक, करेन रेबेलो कहती हैं – “एल्गोरिदम के सामाजिक प्रभाव पर अधिकांश डेटा-संचालित शोध अनुदान-वित्त पोषित हैं। मुख्यधारा के समाचार संस्थान इसमें कोई निवेश नहीं कर रहे हैं।”

GIJC25 Program Sneak Peek

मलेशिया में होने वाले खोजी पत्रकारिता सम्मेलन की एक झलक

जीआईजेसी25 केवल एक सम्मेलन नहीं, बल्कि खोजी पत्रकारिता का वैश्विक संगम है। यहाँ नई तकनीकों, सहयोगी प्रोजेक्ट्स और व्यावहारिक प्रशिक्षण पर जोर होगा। जो पत्रकार अपने काम को और गहराई व असरदार बनाना चाहते हैं, उनके लिए यह सम्मेलन एक अनोखा अवसर है।

डेटा पत्रकारिता

पत्रकारिता की नई ताक़त है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) लेकिन दायित्व भी कम नहीं

प्रत्येक एआई टूल को हरेक मीडिया संस्थान की खास जरूरत के अनुसार सेट करना होगा। किसी मशीन को आपकी पत्रकारिता के  मूल्यों और दृष्टिकोण की जानकारी नहीं है। कोई मशीन यह तय नहीं कर सकती कि आपके लिए कौन-से मूल्य महत्वपूर्ण हैं। यह एक मानवीय निर्णय है।

समाचार और विश्लेषण

डीप-फेक भूगोल: एआई के जरिए सैटेलाइट चित्रों में फर्जीवाड़ा

शोधकर्ताओं के अनुसार आम लोगों को ऐसी असली और नकली तस्वीरों का फर्क पता नहीं चल पाएगा। कोई व्यक्ति किसी फोटो की खराब गुणवत्ता के लिए रंगों और छाया का मामला समझ सकता है। लेकिन विशेषज्ञों को किसी नकली फोटो की पहचान के लिए छवि प्रसंस्करण के अधिक तकनीकी पहलुओं, जैसे कि रंग हिस्टोग्राम, आवृत्ति और स्थानिक डोमेन पर ध्यान देना होगा।