हमारी नैतिकता
हम मानते हैं कि तकनीक को भी उन्हीं सिद्धांतों का सम्मान करना चाहिए, जिनकी अपेक्षा हम लोगों से करते हैं।
VoiceClimax कामुकता, कल्पना, अंतरंगता और कहानी-कथन की खोज के लिए मौजूद है। चूँकि हम एक अंतरंग क्षेत्र में काम करते हैं, हम मानते हैं कि तकनीक जिस तरह बनाई जाती है, वह उतनी ही मायने रखती है जितनी वे कहानियाँ, जिन्हें वह रचती है।
सहमति सबसे पहले
हम मानते हैं कि सेक्स सहमति से होना चाहिए। हम मानते हैं कि यह सिद्धांत उस तकनीक पर भी लागू होना चाहिए, जिससे यौन सामग्री बनाई जाती है।
इसलिए सहमति ऐसी चीज़ नहीं है, जिसके बारे में हम कहानी बन जाने के बाद ही सोचें। यह हमारे सिस्टम को डिज़ाइन करने के तरीके का हिस्सा है।
हमारे पात्र काल्पनिक हैं। हमारी आवाज़ें सिंथेटिक हैं। हम VoiceClimax को किसी वास्तविक व्यक्ति की पहचान या आवाज़ दोहराने के इर्द-गिर्द नहीं बनाते। हम पहचाने जा सकने वाले लोगों की बिना अनुमति नकल पर रोक लगाते हैं, क्योंकि किसी की पहचान को यौन संपत्ति नहीं बन जाना चाहिए, केवल इसलिए कि तकनीक उसे संभव बना देती है।
हमारा लक्ष्य ऐसी कल्पना रचना है, जिसमें किसी वास्तविक व्यक्ति को भागीदार बनने की ज़रूरत न पड़े।
स्वभाव से सिंथेटिक
हम जान-बूझकर सिंथेटिक पात्रों और सिंथेटिक आवाज़ों का उपयोग करते हैं।
एक काल्पनिक पात्र बनाने और किसी वास्तविक व्यक्ति की पहचान लेकर उसे काल्पनिक यौन परिदृश्य में रखने में बड़ा अंतर है। हम पहला विकल्प चुनते हैं।
यही कारण है कि हम सिंथेटिक आवाज़ों को एक नैतिक विशेषता मानते हैं, न कि केवल तकनीकी सुविधा। सिस्टम को यह दिखावा नहीं करना पड़ता कि कोई वास्तविक अभिनेता, मशहूर हस्ती, साथी या कोई अन्य पहचाना जा सकने वाला व्यक्ति बोल रहा है, जबकि वह बोल नहीं रहा।
आपकी कल्पनाएँ हमारा प्रशिक्षण डेटा नहीं हैं
आपकी निजी कल्पनाएँ आपकी हैं।
हम उपयोगकर्ताओं के प्रॉम्प्ट, बनाई गई कहानियों, बनाई गई ऑडियो या अन्य उपयोगकर्ता सामग्री का उपयोग अपने AI मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए नहीं करते।
जब हम अपने स्वयं के वॉइस मॉडलों को प्रशिक्षित या विकसित करते हैं, तो हम ऐसे डेटा का उपयोग करते हैं, जिसे हमने इसी उद्देश्य के लिए जान-बूझकर चुना और नियंत्रित किया होता है। उपयोगकर्ता द्वारा बनाई गई सामग्री उस प्रशिक्षण प्रक्रिया से अलग रखी जाती है।
हमारा मानना है कि यह अंतर एक वयस्क सेवा के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। एक निजी कल्पना को चुपचाप किसी और का प्रशिक्षण डेटासेट नहीं बन जाना चाहिए।
गोपनीयता उत्पाद का हिस्सा है
कामुक सामग्री स्वभाव से ही व्यक्तिगत होती है। इसलिए गोपनीयता कोई वैकल्पिक सुविधा या विपणन की पसंद नहीं है।
आपकी बनाई गई कहानियाँ और ऑडियो डिफ़ॉल्ट रूप से निजी हैं। हम आपकी व्यक्तिगत जानकारी या बनाई गई सामग्री नहीं बेचते, और न ही हम निजी कल्पनाओं को विज्ञापन डेटा बनाने का व्यवसाय खड़ा करते हैं।
हम जानकारी इसलिए एकत्र और संसाधित करते हैं, क्योंकि सेवा को काम करना है, लेकिन हम कोशिश करते हैं कि यह प्रक्रिया किसी वास्तविक उद्देश्य से जुड़ी रहे, न कि केवल इसलिए डेटा जमा किया जाए कि वह कभी काम आ जाए।
अपनी पसंद से छोटे
हम अपनी पसंद से एक छोटी टीम भी बने रहते हैं।
हम नहीं मानते कि हर तकनीकी कंपनी को जितना संभव हो उतना बड़ा बनना चाहिए, सैकड़ों लोगों को काम पर रखना चाहिए, विशाल बुनियादी ढाँचा खड़ा करना चाहिए या हर उपलब्ध मीट्रिक को अधिकतम करना चाहिए।
छोटी टीम हमें उत्पाद को उसे बनाने वाले लोगों के करीब रखने, फ़ैसले अधिक सोच-समझकर लेने और केवल पैमाने की खातिर बुनियादी ढाँचा और जटिलता जोड़ने से बचने में मदद करती है।
हमारे लिए स्थिरता का अर्थ यह भी पूछना है कि क्या हमें कुछ बनाना ही चाहिए।
CPU सबसे पहले, जहाँ यह उचित लगे
AI का अर्थ यह नहीं है कि हर काम के लिए सबसे बड़ा संभव मॉडल और सबसे बड़ा संभव GPU क्लस्टर उपयोग किया जाए।
जहाँ तकनीकी रूप से उचित हो, हम CPU-पहले अनुमान और छोटे, कुशल मॉडलों का उपयोग करते हैं। इससे विशिष्ट एक्सेलेरेटर बुनियादी ढाँचे की मात्रा घट सकती है, जिसकी उन कार्यभारों को ज़रूरत नहीं होती।
हम यह दावा नहीं करते कि CPU हर परिस्थिति में अपने आप अधिक हरित होता है। इसके बजाय, हम गणनात्मक संसाधनों को वास्तविक कार्य से मिलाने की कोशिश करते हैं, न कि डिफ़ॉल्ट रूप से उपलब्ध सबसे संसाधन-गहन समाधान चुनने की।
हम वहाँ मौजूदा AI आधारों का भी उपयोग करते हैं, जहाँ यह शून्य से एक और विशाल मॉडल प्रशिक्षित करने से अधिक समझदारी होती है। हम सक्षम बुनियादी ढाँचे का पुनरुपयोग करना पसंद करेंगे, बजाय आधार-मॉडल प्रशिक्षण की भारी गणनात्मक लागत को अनावश्यक रूप से दोहराने के।
आवाज़ें हम स्वयं प्रशिक्षित करते हैं, जब भी प्रशिक्षित करते हैं
जब हम अपने स्वयं के वॉइस मॉडलों को विकसित और प्रशिक्षित करते हैं, तो प्रशिक्षण की प्रक्रिया घर के भीतर ही होती है।
हम अपने वॉइस मॉडलों को VoiceClimax उपयोगकर्ताओं की निजी सामग्री पर प्रशिक्षित नहीं करते। हमारा वॉइस-मॉडल प्रशिक्षण सिंथेटिक डेटा का उपयोग करता है।
यह हमें उत्पाद का उपयोग करने वाले लोगों और उसके पीछे की तकनीक को बनाने में उपयोग हुए डेटा के बीच कहीं अधिक स्पष्ट सीमा देता है।
हम भुगतान का जाल नहीं बनाना चाहते
हम यह भी मानते हैं कि एक AI उत्पाद लोगों से पैसा लेने का तरीका उसकी नैतिकता का हिस्सा है।
हम नहीं चाहते कि VoiceClimax भ्रमित करने वाली सदस्यताओं, अंधेरे पैटर्नों, भूली हुई स्वचालित नवीनीकरणों या आक्रामक क्रेडिट-कार्ड वसूली पर निर्भर हो।
हमारा समर्थक मॉडल एक अलग विचार दर्शाता है: जो लोग इस परियोजना को महत्व देते हैं, वे इसका समर्थन कर सकते हैं, और वह समर्थन उस बुनियादी ढाँचे का खर्च उठाने में हमारी मदद करता है, जो इसे बनाते रहने के लिए आवश्यक है।
हम चाहेंगे कि लोग सचेत रूप से किसी ऐसी चीज़ का समर्थन करें, जिसे वे महत्व देते हैं, बजाय इसके कि रद्द करना कठिन बनाकर या हर बातचीत को एक और कार्ड से वसूली का अवसर बनाकर पैसा कमाया जाए।
ज़िम्मेदार AI का अर्थ है पूरे सिस्टम को देखना
हमारे लिए, नैतिकता कोई टिक-चिह्न नहीं है, जो AI उत्पाद के बन जाने के बाद उस पर लगा दिया जाए।
इसमें वे कहानियाँ शामिल हैं, जिन्हें हम अनुमति देते हैं, वे पहचानें, जिन्हें हम प्रस्तुत करते हैं, वह डेटा, जिसे हम एकत्र करते हैं, वह डेटा, जिस पर हम प्रशिक्षण से इनकार करते हैं, वे आवाज़ें, जिन्हें हम रचते हैं, वह बुनियादी ढाँचा, जिसे हम उपयोग करते हैं, गणना की वह मात्रा, जो हम खर्च करते हैं, टीम का वह आकार, जिसे हम बनाए रखते हैं, और यहाँ तक कि वह तरीका भी, जिससे हम लोगों से सेवा के लिए भुगतान करने को कहते हैं।
हम यह दावा करने की कोशिश नहीं कर रहे कि तकनीक पूर्ण रूप से नैतिक हो सकती है।
हम उन चीज़ों के बारे में सोच-समझकर फ़ैसले लेने की कोशिश कर रहे हैं, जिन्हें हम नियंत्रित कर सकते हैं।
सहमति। गोपनीयता। नकल के बजाय कल्पना। चुराई गई पहचानों के बजाय सिंथेटिक आवाज़ें। उपयोगकर्ता डेटा प्रशिक्षण से बाहर रखा हुआ। अनावश्यक गणना के बजाय कुशल बुनियादी ढाँचा। वृद्धि के लिए वृद्धि के बजाय छोटी टीम। और एक व्यावसायिक मॉडल, जो लोगों से उत्पाद का समर्थन करने को कहता है, न कि उन्हें भुगतान में फँसाता है।
ज़िम्मेदार AI का हमारे लिए यही अर्थ है।
