यावर्षी सुरूवातीस, चॅनेल न्यूज एशियाने सिंगापूरच्या पंतप्रधान लॉरेन्स वाँग यांनी एक फ्रॉडन्स इन्वेस्टमेंट स्कीमला मान्यता देणारा डीपफेक व्हिडिओ जलदगतीने व्हाट्सअ‍ॅप आणि टेलिग्रामद्वारे प्रसारित झाल्याची बातमी दिली, ज्यामुळे हजारो लोकांना फसवले गेले आणि नंतर फॅक्टचेकर्सनी तो खोडून काढला. या घटनेमुळे डिजिटल सामग्रीवरचा विश्वास ढासळला, तसेच आशियाई ब्रँड्सना ही जाणीव झाली की जर सरकारप्रमुखांची नक्कल केली जाऊ शकते, तर CEOs देखील सुरक्षित नाहीत. 2024 एडलमॅन ट्रस्ट बारोमेटरने दर्शवले की आशियातील 68% लोकांना AI माईसइनफर्मेशन पसरवण्याची भीती वाटते. व्हिडिओ काढून टाकल्यानंतरही, त्याच्या प्रेक्षकांच्या अर्ध्यांहून अधिकांना तो खरा वाटत राहिला, जे चलनामय AI प्रगतीमुळे विश्वासार्हतेचा भंग होत असल्याचे दर्शवते. गडद समस्या ती असते जेव्हा कंपन्या त्यांच्या प्रतिष्ठेला धोका निर्माण करतात, अधिक AI वापरून—चॅटबॉट्स, सेंटिमेंट अॅनालिसिस टूल्स, आणि ऑटोमेशन डॅशबोर्ड्सने. आशियामध्ये, जिथे संस्कृतीशी अनुकूल नसलेली प्रतिसाद नोंदवली जाऊ शकतात, फक्त अल्गोरिदमवर अवलंबून राहणे नादानपणाच नाही तर negligent देखील आहे. यशस्वी ब्रँड्सला समजते की मानवी निर्णयासाठी मानवी मनुष्यबळाला किती वेळ देणं आवश्यक आहे. जेव्हा AI चूक करतं: समोरच्या जागी शिकवणी दक्षिणपूर्व आशियामधील विपणकाशी सिद्ध होत आहे की पश्चिमी डेटावर आधारित भाषा मॉडेल्स स्थानिक भाषिक नजरेत चुकतात. मार्केटिंग-इंटरेक्टिव्ह वाचते की स्थानिक संवादक “जास्त चांगले” जाणतात कारण विनोद, टोन, आणि स्लँग इंग्रजी सेंटिमेंट प्रणालीद्वारे योग्य अनुवाद करायला अपयशी राहतात. सामान्य AI टूल्स वापरणाऱ्या ब्रँड्सस्थानिक आईरनी किंवा अतिशयोक्ती गैरसमजून नकारात्मकता म्हणून समजून घेण्याचा धोका आहे, हा एक आशियातील सर्वसामान्य समस्या आहे. महत्त्वाचं ते की AI जरी मात्रा ओळखू शकतं, तरी मनुष्यांनीच त्याचा अर्थ समजवावा. दक्षिण कोरियामध्ये, AI चुकांमुळे निराशा दिसून आली आहे. जोंगआंग डेलीने अहवाल दिला की वापरकर्ते “रागाने व निराश होऊन” चॅटबॉटच्या उत्तरांवर प्रतिक्रिया देतात ज्यात संस्कृतीतील महत्त्वाच्या बाबी—माणुसकी, आदर, व अप्रत्यक्ष टीका—आढळत नाहीत.

या विसंगतीमुळे विलंब, समजून घेण्यात चुका, आणि ब्रँड AI वर विश्वास कमी झाला—यशस्वी ऑटोमेशनची शिकवण ही आहे की संस्कृतीतील पारदर्शकता, फक्त तांत्रिक शक्ती नाही, याहीपेक्षा महत्त्वाची आहे. याचप्रमाणे, मलेशिया डिजिटल स्वीकारण्यात उत्साही असून देखील विश्वास अद्याप नाजूक आहे. एक अभ्यास दाखवतो की, जरी आशियात ग्राहक AI स्वाभाविकपणे स्वीकारत असले तरी, अनेकांना डेटा गोपनीयता आणि अल्गोरिदमिक निर्णयांमधील पारदर्शकतेची कमतरता ही चिंता आहे. मलेशियनांना AI चे सोयीस्करपण सोबत जबाबदारी आणि खुलपणाही हवी आहे. हे उदाहरणे ही शिकवण देतात की आशियााच्या प्रतिष्ठा अर्थव्यवस्थेत टिकाव येण्यावर अवलंबून आहे ते अधिकाधिक ऑटोमेशनवर नाही, तर मानवी घटकाच्या जागरूक वापरावर. मानव-AI कार्यपद्धती: आशियामध्ये योग्य कसे कराल - आपला AI चं संस्कृतीतले बुद्धिमत्ता तपासा स्थानिक विनोद, तंटा, आणि अप्रत्यक्ष टीका यांच्याविरुद्ध सेंटिमेंट इंजिनची तपासणी करा; जर चुका 10% पेक्षा जास्त असतील, तर AI तयार नाही. - अल्गोरिदम आणि स्थानिकांना एकत्र करा AI चा वापर तत्काळ सेंटिमेंट ओळखीसाठी करा, पण टोन आणि भाषेतील सूक्ष्मता स्थानिक प्रतिनिधींकडून समजून घ्या—जसे कि ग्रॅब करताना स्थानिकांची मदत घेणे, “लाह” सारख्या शब्दांची जाणकारी देणे. - AI ला क्षेत्रीय डेटा कडून प्रशिक्षण द्या सामान्य पश्चिमी मॉडेल्स टाळा, स्थानिक डेटासेट जसे की मलय स्लँग, थाई मेमे, आणि व्हिएतनामी अभिप्रायाचा समावेश करा. मल्टीलँग्वेज सेंटिमेंट अॅनालिसिससाठी मेल्टवॉटर किंवा ब्रँड24 सारख्या कंपनींशी भागीदारी करा. - डीपफेक युगासाठी तयारी करा दक्षिण कोरियन आणि थाई ब्रँड्स सत्यापन टूल्स जसे ट्रूपिक वापरून सामग्रीची सत्यता तपासत आहेत. संकट व्यवस्थापन योजना मध्ये डीपफेक प्रतिसाद धोरणे आणि मॅनेजमेंट प्री-अप्रूव्हड स्टेटमेंट्स असाव्यात. - महत्वाच्या गोष्टी मोजा मानवांची निर्णयपेक्षा किती वेळा AI निर्णयांना मानवी हस्तक्षेप करतात यावर लक्ष द्या; वारंवार हस्तक्षेप म्हणजे बायस किंवा संस्कृतीतील अंतर दर्शवते, ज्यासाठी पुन्हा प्रशिक्षण आवश्यक आहे. AI हा एक सक्षम साधन आहे, पण मानवी मान्यता यथार्थपणे विचार करण्यासाठी असून त्याची जागा घेऊ शकत नाही. आशियामध्ये, जिथे विश्वास हे प्रमुख चलन आहे, यशस्वी ब्रँड्स AI ला विस्तारासाठी वापरतील, पण मानवी बुद्धिमत्ता आणि समज यावर अवलंबुन राहतील. मशीन डेटा प्रक्रिया करतात; मनुष्य अर्थ प्रक्रिया करतात.