आपकी आवाज़: गोपनीयता खतरों का अगला मोर्चा, जिसका AI द्वारा शोषण किया जा रहा है

संयुक्त राज्य अमेरिका - इख़बारी समाचार एजेंसी

आपकी आवाज़: गोपनीयता खतरों का अगला मोर्चा, जिसका AI द्वारा शोषण किया जा रहा है

तेजी से डिजिटल होती दुनिया में, मानव आवाज़ व्यक्तिगत जानकारी का एक शक्तिशाली, फिर भी अक्सर अनदेखा किया जाने वाला स्रोत बनकर उभर रही है। साधारण पहचान से परे, हमारे आवाज़ के पैटर्न में भावनात्मक स्थिति और स्वास्थ्य संकेतकों से लेकर सामाजिक-आर्थिक पृष्ठभूमि और यहां तक कि राजनीतिक झुकावों तक की जानकारी का भंडार है। अब, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर की गई अत्याधुनिक शोध से पता चलता है कि इन सूक्ष्म आवाज़ संकेतों का दुर्भावनापूर्ण उद्देश्यों के लिए शोषण किया जा सकता है, जिससे हमारी आवाज़ें संचार के एक साधन से गोपनीयता के लिए एक महत्वपूर्ण खतरे में बदल सकती हैं। हम इस अंतरंग बायोमेट्रिक डेटा के संभावित दुरुपयोग से खुद को कैसे बचा सकते हैं?

मानव भाषण की बारीकियां - स्वर, लय, पिच, उच्चारण, और यहां तक कि सांस लेने के पैटर्न - बोले गए शब्दों से कहीं अधिक जानकारी देते हैं। जबकि मनुष्य घबराहट या खुशी जैसे भावनात्मक संकेतों को समझने में माहिर होते हैं, AI एल्गोरिदम इन तत्वों को अभूतपूर्व गति और सटीकता के साथ संसाधित कर सकते हैं, जिससे गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है। *Proceedings of the IEEE* नामक पत्रिका में प्रकाशित एक अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि AI किसी व्यक्ति की शिक्षा के स्तर, भावनात्मक स्थिति, पेशे, वित्तीय स्थिति, राजनीतिक विश्वासों और यहां तक कि कुछ चिकित्सा स्थितियों की उपस्थिति का अनुमान लगाने के लिए इन आवाज़ विशेषताओं का विश्लेषण कर सकता है। यह विस्तृत जानकारी, जो अक्सर अवचेतन रूप से प्रसारित होती है, दुर्भावनापूर्ण इरादों वाले लोगों के लिए एक सोने की खान हो सकती है।

आल्टो विश्वविद्यालय में भाषण और भाषा प्रौद्योगिकी के एसोसिएट प्रोफेसर और अध्ययन के प्रमुख लेखक टॉम बैकस्ट्रॉम, आवाज़ प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी की दोहरी प्रकृति पर जोर देते हैं। उन्होंने कहा, "जबकि आवाज प्रसंस्करण और पहचान तकनीक अवसर प्रस्तुत करती है, हम गंभीर जोखिमों और नुकसान की क्षमता भी देखते हैं।" उदाहरण के लिए, यदि कोई कंपनी किसी व्यक्ति की आवाज़ के आधार पर उसकी आर्थिक भेद्यता या ज़रूरतों का सटीक अनुमान लगा सकती है, तो यह मूल्य निर्धारण में बढ़ोतरी या कुछ व्यक्तियों को नुकसान पहुंचाने वाले व्यक्तिगत बीमा प्रीमियम जैसी भेदभावपूर्ण प्रथाओं को जन्म दे सकती है। ऐसी प्रथाएं एक दो-स्तरीय प्रणाली बना सकती हैं जहां सेवाओं तक पहुंच या उनकी लागत को आवाज़ प्रोफाइलिंग द्वारा निर्धारित किया जाता है।

इसके प्रभाव वित्तीय शोषण से कहीं आगे तक जाते हैं। जब आवाज़ें भावनात्मक भेद्यता, लिंग पहचान या अन्य व्यक्तिगत विशेषताओं के बारे में विवरण प्रकट कर सकती हैं, तो साइबर अपराधी और पीछा करने वाले पीड़ितों की पहचान करने, उन्हें ट्रैक करने और लक्षित करने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्राप्त करते हैं। इस जानकारी का उपयोग जबरन वसूली, उत्पीड़न या हेरफेर के लिए विस्तृत मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल बनाने के लिए किया जा सकता है। Delaire की संस्थापक और उभरती प्रौद्योगिकियों के बीच मानव तंत्रिका तंत्र विनियमन में विशेषज्ञता रखने वाली भविष्यवादी जेनालिन पोंराज, गैर-मौखिक आवाज़ संकेतों की महत्वपूर्ण भूमिका पर प्रकाश डालती हैं। उन्होंने बताया, "सुनने की शारीरिक रचना पर बहुत कम ध्यान दिया जाता है। संकट की स्थिति में, लोग मुख्य रूप से भाषा को संसाधित नहीं करते हैं। वे स्वर, लय, प्रवाह और सांस पर प्रतिक्रिया करते हैं, अक्सर इससे पहले कि अनुभूति संलग्न हो सके।" AI की इन आदिम संकेतों का विश्लेषण करने की क्षमता हेरफेर की क्षमता को बढ़ाती है।

हालांकि बैकस्ट्रॉम बताते हैं कि इस तरह का परिष्कृत आवाज़ शोषण अभी व्यापक नहीं है, लेकिन मूलभूत प्रौद्योगिकियां तेजी से विकसित हो रही हैं। उन्होंने स्वीकार किया, "ऑनलाइन गेमिंग और कॉल सेंटर में क्रोध और विषाक्तता का स्वचालित पता लगाने के बारे में खुलकर बात की जाती है। ये उपयोगी और नैतिक रूप से मजबूत उद्देश्य हैं।" हालांकि, उन्होंने ग्राहकों की बोलने की शैलियों की नकल करने के लिए भाषण इंटरफेस को अनुकूलित करने की प्रवृत्ति के बारे में चिंता व्यक्त की। बैकस्ट्रॉम ने चेतावनी दी, "ग्राहकों की ओर भाषण इंटरफेस की बढ़ती अनुकूलन क्षमता... मुझे बताती है कि अधिक नैतिक रूप से संदिग्ध या दुर्भावनापूर्ण उद्देश्य प्राप्त किए जा सकते हैं।" गोपनीयता का उल्लंघन करने वाले विश्लेषणों के लिए मशीन लर्निंग टूल कितनी आसानी से उपलब्ध हो रहे हैं, यह विशेष रूप से चिंताजनक है। चिंता केवल यह नहीं है कि क्या *किया जा सकता है*, बल्कि यह भी है कि उपकरण पहले से ही मौजूद हैं, और दुरुपयोग की संभावना महत्वपूर्ण है।

आवाज़ डेटा की सर्वव्यापी प्रकृति इन जोखिमों को और बढ़ा देती है। छोड़े गए प्रत्येक वॉइसमेल, "प्रशिक्षण उद्देश्यों" के लिए रिकॉर्ड की गई प्रत्येक ग्राहक सेवा कॉल, हमारी आवाज़ों के एक विशाल डिजिटल भंडार में योगदान करती है, जिसकी मात्रा हमारी ऑनलाइन गतिविधि के तुलनीय है। यदि यह डेटा से समझौता किया जाता है या अनुचित रूप से एक्सेस किया जाता है, तो इसे संवेदनशील विवरणों का अनुमान लगाने के लिए AI द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है। तब सवाल यह उठता है: यदि कोई बड़ा बीमाकर्ता, उदाहरण के लिए, यह महसूस करता है कि वे आवाज़ की जानकारी से प्राप्त जानकारी के आधार पर नीतियों की चुनिंदा कीमत निर्धारित करके लाभ में काफी वृद्धि कर सकते हैं, तो उन्हें ऐसा करने से क्या रोकेगा?

बैकस्ट्रॉम ने स्वीकार किया कि इन मुद्दों पर चर्चा करने से अनजाने में संभावित विरोधियों के बीच जागरूकता बढ़ सकती है। उन्होंने कहा, "मैं इसके बारे में इसलिए बात कर रहा हूं क्योंकि मैं देखता हूं कि गोपनीयता का उल्लंघन करने वाले विश्लेषणों के लिए कई मशीन लर्निंग टूल पहले से ही उपलब्ध हैं, और उनके दुर्भावनापूर्ण उपयोग दूर की कौड़ी नहीं हैं।" "यदि किसी ने पहले ही इसका पता लगा लिया है, तो उनके पास एक बड़ा शुरुआती बढ़त हो सकती है।" वह इन संभावित खतरों के बारे में सार्वजनिक जागरूकता की तत्काल आवश्यकता पर जोर देते हैं, चेतावनी देते हैं कि कार्य न करने का मतलब यह हो सकता है कि "बड़े निगम और निगरानी राज्य पहले ही जीत चुके हैं।"

सौभाग्य से, सक्रिय उपाय और इंजीनियरिंग समाधान विकसित किए जा रहे हैं। एक महत्वपूर्ण पहला कदम यह समझना है कि हमारी आवाज़ें ठीक क्या जानकारी प्रकट करती हैं। जैसा कि बैकस्ट्रॉम ने उल्लेख किया है, "यह जानना मुश्किल है कि क्या संरक्षित किया जा रहा है, तब उपकरण बनाना कठिन है।" यह समझ "सुरक्षा और गोपनीयता भाषण संचार में रुचि समूह" (Security And Privacy In Speech Communication Interest Group) जैसी पहलों को प्रेरित कर रही है, जो भाषण में निहित संवेदनशील जानकारी को मापने के लिए एक अंतःविषय अनुसंधान को बढ़ावा देता है। लक्ष्य ऐसी तकनीकें विकसित करना है जो किसी दिए गए लेनदेन के लिए केवल आवश्यक जानकारी प्रसारित कर सकें, प्रभावी ढंग से निजी संकेतों को हटा सकें। उदाहरण के लिए, एक प्रणाली आवश्यक डेटा के लिए भाषण को टेक्स्ट में परिवर्तित कर सकती है, जिससे सेवा प्रदाता के ऑपरेटर को कॉल रिकॉर्ड किए बिना जानकारी दर्ज करने की अनुमति मिलती है, या एक फोन बोले गए शब्दों को ट्रांसमिशन के लिए एक सुरक्षित टेक्स्ट स्ट्रीम में परिवर्तित कर सकता है, जिससे आवाज़ की बारीकियां पीछे रह जाती हैं।

इख़बारी समाचार एजेंसी