हाल ही में हुई एक शोध अध्ययन में यह खुलासा हुआ है कि प्रतिष्ठित समाचार वेबसाइटों और गलत सूचना साइटों में एआई क्रॉलर एक्सेस को नियंत्रित करने के तरीके में स्पष्ट भिन्नताएँ हैं, जो कि रोबोट्स. टेक्स्ट नामक वेब प्रोटोकॉल के माध्यम से क्रॉलर की अनुमति को नियंत्रित करता है। इन दोनों प्रकार की वेबसाइटों के डेटा सेट का विश्लेषण करने पर शोधकर्ताओं ने पाया कि 60% प्रतिष्ठित समाचार स्रोत कम से कम एक एआई क्रॉलर को ब्लॉक करते हैं, जबकि केवल 9. 1% गलत सूचना साइटें ऐसी रोकथाम लगाती हैं। औसतन, प्रतिष्ठित साइटें लगभग 15. 5 एआई उपयोगकर्ता एजेंट्स को अवरुद्ध कर देती हैं, जो व्यापक और जानबूझकर स्वचालित स्क्रैपिंग limit करने का संकेत है, जबकि गलत सूचना साइटें आमतौर पर एक से कम एआई क्रॉलर को प्रतिबंधित करती हैं। अध्ययन में सक्रिय रोकथाम उपायों—यानि कि वास्तविक समय में एआई क्रॉलर के खिलाफ सुरक्षा—की भी जांच की गई, और पाया गया कि दोनों प्रकार की साइटें ऐसा करती हैं, लेकिन प्रतिष्ठित समाचार साइटें अपनी रोबोट्स. टेक्स्ट नीतियों का अधिक सख्ती से पालन करती हैं। ये विभिन्न दृष्टिकोण ऑनलाइन सामग्री की उपलब्धता को प्रभावित करते हैं, जो एआई मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक है। चूंकि एआई को भारी मात्रा में वेब डेटा पर निर्भर किया जाता है, इसलिए प्रतिष्ठित स्रोतों से कड़े प्रतिबंध संभवतः गुणवत्ता वाले डेटा तक पहुंच को सीमित कर सकते हैं, जबकि अधिक खुली गलत सूचना साइटें एआई प्रशिक्षण को अविश्वसनीय सामग्री की ओर मोड़ सकती हैं। यह असमानता नैतिक और पारदर्शिता संबंधी महत्वपूर्ण चिंताएँ उठाती है, क्योंकि AI मॉडल संभावित रूप से गलत जानकारी से अधिक सीख सकते हैं, जिससे उनकी विश्वसनीयता और निष्पक्षता पर प्रभाव पड़ता है। इन निष्कर्षों से यह स्पष्ट होता है कि सामग्री प्रदाताओं, विशेष रूप से स्थापित मीडिया, को क्रॉलर एक्सेस का प्रबंधन करना चाहिए ताकि अपनी बौद्धिक संपदा की रक्षा कर सकें और वितरण पर नियंत्रण रख सकें। साथ ही, AI विकसकों को भी इन एक्सेस सीमाओं का ध्यान रखना चाहिए ताकि उनके मॉडल में संभावित पूर्वाग्रह और खामियों को समझा जा सके। जैसे-जैसे समाज में AI का प्रवेशन गहरा होता जा रहा है, प्रशिक्षण डेटा के स्रोतों और नैतिकताओं के बारे में पारदर्शिता की आवश्यकता भी बढ़ रही है। यह अध्ययन प्रतिष्ठित और गलत सूचना वेबसाइटों की नीतियों के बीच उभरते विभाजन को रेखांकित करता है, और सामग्री पहुंच और जिम्मेदार AI विकास पर निरंतर शोध और नीति संवाद की आवश्यकता को उजागर करता है। सामग्री निर्माता, AI शोधकर्ता, नीति निर्माताओं और आम जनता के मिलकर प्रयास करने से ही संतुलित समाधान विकसित किए जा सकते हैं जो सामग्री के अधिकारों का सम्मान करते हुए सही और नैतिक AI को बढ़ावा दें। संभावित कदमों में AI क्रॉलर के लिए मानक रोबोट्स. टेक्स्ट दिशानिर्देश, AI प्रशिक्षण डेटा में पारदर्शिता बढ़ाना, और AI द्वारा बनाए गए कंटेंट पर सार्वजनिक जागरूकता शामिल हैं। सारांश में, यह अध्ययन AI क्रॉलर नियमावली में बढ़ती असमानता का महत्त्वपूर्ण प्रमाण प्रस्तुत करता है: प्रतिष्ठित मीडिया सक्रिय रूप से एक्सेस को प्रतिबंधित करता है, जबकि गलत सूचना साइटें अधिकांशतः अनुमति देती हैं। यह स्थिति AI प्रशिक्षण डेटासेट को आकार देती है और परिणामस्वरूप AI के आउटपुट की गुणवत्ता और पूर्वाग्रह पर प्रभाव डालती है। समझदारी और सहयोगपूर्ण दृष्टिकोण का विकास आवश्यक है ताकि AI समाज में सुरक्षित और निष्पक्ष रूप से लाभान्वित हो सके।