सार:
यू.एस. पुलिस रेवेन नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण का उपयोग करके यह पता लगाने की कोशिश कर रही है कि घर के इंटीरियर की तस्वीर से किस विशिष्ट संपत्ति की तस्वीर ली गई थी। भले ही तस्वीर में खिड़की से दृश्य, सड़क के संकेत या जीपीएस स्थान की जानकारी शामिल न हो, तस्वीर में वॉशिंग मशीन, बाथरूम फिक्स्चर और आंतरिक सजावट घर की पहचान करने के लिए सुराग हो सकते हैं। प्रौद्योगिकी सामान्य इनडोर तस्वीरों को रियल एस्टेट और अल्पकालिक किराये के प्लेटफार्मों पर लिस्टिंग जानकारी के साथ मिला सकती है, कानून प्रवर्तन अधिकारियों के लिए संभावित जांच सुराग प्रदान करती है, जबकि व्यक्तिगत गोपनीयता और सामूहिक निगरानी के बारे में चिंताएं भी बढ़ाती है।
12 अक्टूबर 2026 को टेकस्पॉट की रिपोर्ट के मुताबिक, रेवेन नाम का यह टूल अमेरिकी कंपनी ग्रेलार्क टेक्नोलॉजीज द्वारा विकसित किया गया था। सिस्टम, जिसे पहले जियोस्पाई के नाम से जाना जाता था, का उपयोग शुरू में तस्वीरों में वास्तुशिल्प शैलियों, स्थलाकृति और अन्य भौगोलिक विशेषताओं के आधार पर शूटिंग स्थानों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता था। जैसे-जैसे नई सुविधाएँ जोड़ी जाती हैं, यह पहचान के दायरे को इमारतों के आंतरिक भाग तक विस्तारित करने का प्रयास करना शुरू कर देता है, जिससे जांचकर्ताओं को आंतरिक तस्वीरों से विशिष्ट संपत्तियों का पता लगाने में मदद मिलती है।
पिछली मीडिया रिपोर्टों के अनुसार, लॉस एंजिल्स पुलिस विभाग और मियामी-डेड काउंटी शेरिफ कार्यालय ने रेवेन का उपयोग करने के अधिकार खरीदे हैं। हालाँकि, अभी भी इस बात पर पर्याप्त सार्वजनिक डेटा का अभाव है कि क्या कानून प्रवर्तन एजेंसियां वास्तविक मामलों में इस उपकरण का बड़े पैमाने पर उपयोग करती हैं और यह किस हद तक जांच की दक्षता में सुधार कर सकती है।
इस बार जिस चीज़ ने ध्यान आकर्षित किया वह हाल ही में ग्रेलार्क के सीईओ डैनियल हेनेन द्वारा दिखाया गया एक प्रदर्शन वीडियो था। वीडियो में, ऑपरेटर सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X से एक इनडोर फोटो खींचता है जिसमें केवल एक वॉशर और ड्रायर दिखाई देता है। ऑपरेटर रेवेन पर तस्वीरें अपलोड करते हैं, इनडोर और आउटडोर प्रॉपर्टी लोकेटिंग फ़ंक्शन का चयन करते हैं, और खोजे जाने वाले क्षेत्र को निर्दिष्ट करते हैं।
कुछ सेकंड के बाद, सिस्टम मानचित्र को चार्लोट, उत्तरी कैरोलिना, संयुक्त राज्य अमेरिका के एक क्षेत्र तक सीमित कर देता है, और संभावित मिलान संपत्तियों को सूचीबद्ध करता है। शीर्ष परिणाम में "पुनर्निर्मित! शहर से पैदल दूरी पर" जैसे पाठ के साथ एक अल्पकालिक किराये का विवरण दिखाया गया। मीडिया ने बाद में जाँच की और पाया कि यह पाठ Airbnb प्लेटफ़ॉर्म पर एक विशिष्ट सूची के अनुरूप था, और सूची में प्रदर्शित इनडोर तस्वीरें भी उसी संपत्ति के अनुरूप थीं, जिस पर स्थित होने वाली तस्वीरें थीं।
एक अन्य डेमो में, एक ऑपरेटर ने सोशल मीडिया से बाथरूम की एक तस्वीर अपलोड की। इसके बाद रेवेन ने खोज का दायरा मॉन्टेसिटो, कैलिफ़ोर्निया क्षेत्र की ओर इंगित किया और परिणामस्वरूप "मोंटेसिटो बीच सैंड हाउस" नामक एक सूची दी। प्रासंगिक मीडिया ने सत्यापित किया कि सिस्टम द्वारा लौटाया गया पाठ सीधे अल्पकालिक किराये के प्लेटफ़ॉर्म Vrbo पर एक लिस्टिंग परिचय के अनुरूप है।
इसका मतलब यह है कि रेवेन जिस तरह से काम करता है वह केवल यह खोजना नहीं है कि क्या इंटरनेट पर बिल्कुल वही तस्वीरें हैं, बल्कि तस्वीरों में अद्वितीय विशेषताओं की पहचान करने का प्रयास करना है, और फिर रियल एस्टेट वेबसाइटों और अल्पकालिक किराये प्लेटफ़ॉर्म लिस्टिंग से अन्य संभावित संबंधित फ़ोटो और संपत्ति की जानकारी ढूंढना है।
उदाहरण के लिए, एक आंतरिक तस्वीर में वॉशिंग मशीन का एक विशिष्ट मॉडल, एक अद्वितीय बाथरूम लेआउट, दीवार कवरिंग, कैबिनेट शैली, या अन्य सजावटी विवरण शामिल हो सकते हैं। व्यक्तिगत रूप से, ये तत्व भौगोलिक रूप से विशिष्ट नहीं हो सकते हैं, लेकिन यदि बड़ी संख्या में लिस्टिंग छवियों के साथ तुलना की जाती है, तो खोज को उन गुणों तक सीमित करना संभव हो सकता है जो आपके मानदंडों को सर्वोत्तम रूप से पूरा करते हैं।
यह तकनीक पारंपरिक रिवर्स इमेज सर्च से काफी अलग है। रिवर्स इमेज सर्च का उपयोग मुख्य रूप से समान या समान छवियों को खोजने के लिए किया जाता है जो पहले से ही इंटरनेट पर दिखाई दे चुकी हैं, जबकि रेवेन विभिन्न तस्वीरों के बीच दृश्य विशेषताओं के माध्यम से संबंध स्थापित करने का प्रयास करता है। भले ही लगाई जाने वाली तस्वीर लिस्टिंग पेज पर मौजूद छवि के समान न हो, फिर भी सिस्टम उनके साझा इनडोर वातावरण के आधार पर उसी संपत्ति की पहचान कर सकता है।
यह भी एक महत्वपूर्ण कारण है कि यह तकनीक गोपनीयता संबंधी चिंताएँ बढ़ाती है। अतीत में, किसी ने सोचा होगा कि एक साधारण इनडोर फोटो से एक विशिष्ट पते का अनुमान लगाना मुश्किल होगा, जब तक कि फोटो जीपीएस निर्देशांक, सड़कों या स्थलों के साथ नहीं आता है। लेकिन चूँकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिक जटिल दृश्य विशेषताओं को संसाधित कर सकती है और उन्हें बड़े पैमाने पर सार्वजनिक आवास डेटा के साथ जोड़ सकती है, इसलिए यह निर्णय अब विश्वसनीय नहीं हो सकता है।
ग्रेलार्क ने कहा कि कंपनी इनडोर दृश्यों में रेवेन की पोजिशनिंग क्षमताओं को मजबूत कर रही है। सोशल मीडिया पर हेनिंग के परिचय में कहा गया है कि यह फ़ंक्शन दुनिया भर में लाखों अल्पकालिक किराये की संपत्तियों की इनडोर तस्वीरों को जियोलोकेट कर सकता है। उनका मानना है कि मानव तस्करी और शोषण के मामलों की जांच करने वाले कानून प्रवर्तन अधिकारियों के लिए, एक अज्ञात आंतरिक तस्वीर को एक विशिष्ट स्थान से जोड़ने में सक्षम होने से आगे के सत्यापन के लायक जांच सुराग मिल सकते हैं।
उदाहरण के लिए, जांचकर्ताओं के पास सोशल मीडिया, चैट लॉग या अन्य स्रोतों से किसी इंटीरियर की तस्वीर हो सकती है, लेकिन यह नहीं पता कि तस्वीर किस होटल, अपार्टमेंट या किराये से ली गई थी। यदि सिस्टम संभावित मिलान ढूंढने में सक्षम है, तो पुलिस यह निर्धारित करने के लिए जानकारी को और सत्यापित कर सकती है कि मामले से संबंधित कोई स्थान है या नहीं।
हालाँकि, ऐसी तकनीकों द्वारा प्रदान किए गए परिणामों को तथ्य के स्वतंत्र साक्ष्य के बजाय खोजी सुराग के रूप में देखा जाना चाहिए। फ़ोटो में फ़र्निचर, फ़िनिश और फिक्स्चर कई सूचियों में दिखाई दे सकते हैं, या फ़ोटो लेने के समय से घर का नवीनीकरण किया गया हो या सुविधाएँ बदल गई हों। इसलिए, सिस्टम द्वारा दिए गए मिलान परिणामों को अभी भी अन्य साक्ष्यों द्वारा पुष्टि करने की आवश्यकता है।
रेवेन की तकनीकी नींव का पता जियोस्पाई के प्रारंभिक विकास से लगाया जा सकता है। सिस्टम ने पहले वास्तुशिल्प शैलियों, मिट्टी, वनस्पति और अन्य भौगोलिक विशेषताओं का विश्लेषण किया था ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि तस्वीर कहाँ ली गई होगी। इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, ग्रेलार्क मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए दुनिया भर से बड़ी संख्या में छवियों का उपयोग करता है।
हेनिंग ने पहले टेक्नोलॉजी मीडिया इंडिकेटर के साथ एक साक्षात्कार में कहा था कि इनडोर पोजिशनिंग क्षमताएं टीम का मूल विकास लक्ष्य नहीं थीं। जियोस्पाई के एक नए संस्करण का परीक्षण करते समय, उसने गलती से अपनी प्रेमिका की बाथरूम में सेल्फी लेते हुए एक तस्वीर अपलोड कर दी, और सिस्टम ने सैन फ्रांसिस्को की ओर इशारा किया। इससे आश्चर्यचकित होकर, उन्होंने रियल एस्टेट वेबसाइटों से आंतरिक तस्वीरें डाउनलोड करके परीक्षण करना शुरू किया और पाया कि सिस्टम कई मामलों में सही शहर की पहचान करने में सक्षम था।
हेनिंग ने अनुमान लगाया कि मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान इनडोर दृश्यों वाली जियोटैग की गई छवियों के संपर्क में लाया गया था, और भले ही इन छवियों को मूल रूप से इनडोर पोजिशनिंग के लिए विशेष रूप से उपयोग नहीं किया गया था, मॉडल ने विभिन्न स्थानों से जुड़ी दृश्य विशेषताएं सीखी होंगी।
इस अनुभव से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान डेवलपर्स की प्रारंभिक अपेक्षाओं से परे क्षमताएं विकसित कर सकते हैं। हालाँकि, सिर्फ इसलिए कि मॉडल एक निश्चित शहर या क्षेत्र का अनुमान लगा सकता है इसका मतलब यह नहीं है कि यह आवश्यक रूप से विशिष्ट घर के पते का सटीक पता लगा सकता है। खोज परिणामों को एक शहर तक सीमित करना, एक इमारत की पहचान करना और एक घर का पता लगाना अलग-अलग कठिनाई वाली समस्याएं हैं।
वर्तमान सार्वजनिक प्रदर्शन के अनुसार, रेवेन वास्तव में कुछ मामलों में फोटो के अनुरूप विशिष्ट घर ढूंढ सकता है, लेकिन यह किसी भी इनडोर फोटो के आधार पर दुनिया में किसी भी घर का पता नहीं लगा सकता है। टेकस्पॉट ने नोट किया कि टूल की क्षमताएं अभी भी कारकों द्वारा सीमित प्रतीत होती हैं जैसे कि गुणों की सीमा जिसे वह खोज सकता है, और विशिष्ट परिणाम क्षेत्र, लिस्टिंग की संख्या और फोटो सामग्री के आधार पर भिन्न हो सकते हैं।
वास्तव में, इस प्रणाली का प्रदर्शन इस बात पर भी निर्भर करता है कि रियल एस्टेट प्लेटफॉर्म पर डेटा पर्याप्त समृद्ध है या नहीं। यदि किसी प्रॉपर्टी में Airbnb, Vrbo या Zillow जैसी साइटों पर बहुत सारी तस्वीरें पोस्ट की गई हैं, तो सिस्टम के पास मिलान के लिए अधिक डेटा हो सकता है। इसके विपरीत, यदि किसी घर में कोई सार्वजनिक सूची वाली तस्वीरें नहीं हैं या इंटीरियर में विशिष्ट विशेषताओं का अभाव है, तो इसे ढूंढना काफी कठिन हो सकता है।
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि रेवेन की क्षमताओं में रियल एस्टेट प्लेटफ़ॉर्म से डेटा का स्वचालित संग्रह और उपयोग शामिल हो सकता है, और ये प्लेटफ़ॉर्म तीसरे पक्ष को इस तरीके से जानकारी प्राप्त करने की अनुमति नहीं देते हैं।
एयरबीएनबी ने मीडिया को बताया कि प्लेटफॉर्म उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता की रक्षा करना बहुत महत्वपूर्ण है। कंपनी नोट करती है कि फ़ोटो की सूची अक्सर स्थान मेटाडेटा को बाहर कर देती है, और होस्ट उपयोगकर्ताओं को केवल एक सामान्य स्थान दिखाने का विकल्प चुन सकते हैं, विशिष्ट पते आमतौर पर बुकिंग की पुष्टि होने तक प्रदान नहीं किए जाते हैं। Airbnb ने यह भी कहा कि उसने वेबसाइट सामग्री की स्वचालित क्रॉलिंग को सीमित करने के लिए तकनीकी उपाय तैनात किए हैं और स्थिति की समीक्षा कर रहा है।
एयरबीएनबी ने इस बात पर भी जोर दिया कि कंपनी का ग्रेलार्क के साथ कोई सहकारी संबंध नहीं है और इसकी सेवा की शर्तें अनधिकृत डेटा कैप्चर पर रोक लगाती हैं।
रियल एस्टेट प्लेटफ़ॉर्म ज़िलो ने यह भी कहा कि उसकी वेबसाइट के डेटा को स्क्रैप करना प्लेटफ़ॉर्म के उपयोग की शर्तों का उल्लंघन है, और कहा कि यदि आवश्यक हो तो वह कानूनी तरीकों से प्रासंगिक मुद्दों को संभालेगा। अल्पकालिक किराये मंच Vrbo ने मीडिया से टिप्पणी के लिए कई अनुरोधों का जवाब नहीं दिया।
इन प्रतिक्रियाओं से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पोजिशनिंग टूल के विकास और अनुप्रयोग में प्लेटफ़ॉर्म डेटा उपयोग नियम, उपयोगकर्ता गोपनीयता सुरक्षा और संबंधित कानूनी ज़िम्मेदारियाँ जैसे कई मुद्दे शामिल हो सकते हैं। भले ही कुछ लिस्टिंग तस्वीरें सामान्य इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के लिए सार्वजनिक रूप से सुलभ हों, इसका मतलब यह नहीं है कि डेटा को स्वचालित रूप से एकत्र किया जा सकता है, एकीकृत किया जा सकता है और बिना किसी प्रतिबंध के नए लक्ष्यीकरण सिस्टम बनाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
साथ ही, रेवेन के उपयोग अधिकारों को भी समायोजित किया गया है।
404 मीडिया ने पहले बताया था कि जब जियोस्पाई को पहली बार जनता के लिए उपलब्ध कराया गया था, तो उपयोगकर्ताओं ने कंपनी के डिस्कॉर्ड समुदाय में पूछा था कि महिलाओं को ट्रैक करने के लिए टूल का उपयोग कैसे किया जाए। मीडिया द्वारा सवालों के साथ ग्रेलार्क से संपर्क करने के बाद, कंपनी ने सरकारी एजेंसियों और कॉर्पोरेट उपयोगकर्ताओं के लिए टूल तक पहुंच प्रतिबंधित कर दी।
यह परिवर्तन प्रौद्योगिकी के स्पष्ट दोहरे उपयोग को दर्शाता है जो तस्वीरों से स्थानों का अनुमान लगा सकता है। इससे पुलिस को मानव तस्करी और शोषण जैसे गंभीर मामलों की जांच करने में मदद मिल सकती है। इसका उपयोग निजी लक्ष्यों को ट्रैक करने, अन्य लोगों के पते का अनुमान लगाने और यहां तक कि संदिग्ध लोगों को परेशान करने के लिए भी किया जा सकता है।
इसके अलावा, आम उपयोगकर्ताओं तक पहुंच सीमित करने से सभी जोखिम स्वचालित रूप से समाप्त नहीं होते हैं। जब कानून प्रवर्तन एजेंसियां ऐसे उपकरणों का उपयोग करती हैं, तो उन्हें जांच या निजी उद्देश्यों के लिए सिस्टम का उपयोग करने से रोकने के लिए स्पष्ट उपयोग नियमों, पहुंच रिकॉर्ड और निरीक्षण तंत्र की भी आवश्यकता होती है, जिसमें औचित्य की कमी होती है।
ध्यान देने लायक एक और मुद्दा यह है कि यह स्पष्ट नहीं है कि रेवेन का मार्केटिंग डेमो वास्तविक मामलों में इसके सामान्य प्रदर्शन का प्रतिनिधि है या नहीं। प्रदर्शन वीडियो आमतौर पर ऐसे मामलों का चयन करते हैं जो तकनीकी प्रभावों को आसानी से प्रदर्शित कर सकते हैं, जबकि वास्तविक जांच में तस्वीरें धुंधली हो सकती हैं, सीमित जानकारी हो सकती है, या मिलान के लिए सार्वजनिक जानकारी का अभाव हो सकता है।
मियामी-डेड काउंटी शेरिफ कार्यालय ने पहले 404 मीडिया को बताया था कि एजेंसी का जियोस्पाई का उपयोग आम तौर पर सीमित है और खोजपूर्ण चरण में है। एजेंसी ने कहा कि हालांकि उपकरण का मूल्यांकन कुछ मामलों में किया गया है, लेकिन आज तक कोई बड़ी जांच सफलता या गिरफ्तारी नहीं हुई है, और किसी भी मामले के नतीजे पूरी तरह से या मुख्य रूप से उपकरण द्वारा उत्पन्न जानकारी पर निर्भर नहीं हुए हैं।
इसका मतलब यह है कि भले ही रेवेन कुछ प्रदर्शनों में तुरंत विशिष्ट घर ढूंढ सकता है, लेकिन यह निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता है कि यह पुलिस जांच में एक स्थिर और विश्वसनीय स्थिति निर्धारण पद्धति बन गई है। यह वर्तमान में जांचकर्ताओं को संभावित स्थानों की स्क्रीनिंग करने और फिर उन्हें अन्य तरीकों से सत्यापित करने में मदद करने के लिए एक पूरक उपकरण के रूप में अधिक उपयुक्त है।
व्यापक परिप्रेक्ष्य से, रेवेन उदाहरण देता है कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता सार्वजनिक छवियों की गोपनीयता विशेषताओं को बदल रही है। अतीत में, जियोटैग के बिना बाथरूम या वॉशिंग मशीन की तस्वीर को सीधे किसी विशिष्ट पते पर मैप करना अक्सर मुश्किल होता था; लेकिन जब बड़ी संख्या में घर की तस्वीरें, रियल एस्टेट जानकारी और दृश्य पहचान मॉडल को जोड़ दिया जाता है, तो ये सामान्य प्रतीत होने वाले विवरण स्थान सुराग बन सकते हैं।
इसका मतलब यह नहीं है कि सभी इनडोर तस्वीरें उस स्थान को प्रकट करती हैं जहां उन्हें लिया गया था, न ही इसका मतलब यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहले से ही किसी के घर को ट्रैक कर सकती है। हालाँकि, जैसे-जैसे सार्वजनिक रूप से उपलब्ध छवियों के डेटाबेस का विस्तार जारी है और एआई असमान जानकारी से कनेक्शन बनाने में तेजी से सक्षम हो रहा है, व्यक्तियों को तस्वीरों में स्थान संकेतों के बारे में अपने निर्णयों में अधिक सावधान रहने की आवश्यकता होगी।
आखिरकार, रेवेन द्वारा उठाया गया मुख्य सवाल सिर्फ यह नहीं है कि क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक इनडोर फोटो के आधार पर एक घर ढूंढ सकती है, बल्कि इसके उपयोग की सीमाओं को कैसे परिभाषित किया जाए जब इस क्षमता का उपयोग कानून प्रवर्तन, वाणिज्यिक सेवाओं या अन्य परिदृश्यों में किया जाता है। जांचकर्ताओं के लिए, यह बहुमूल्य सुराग प्रदान कर सकता है; सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए, यह एक अनुस्मारक है कि भले ही किसी फोटो में जीपीएस जानकारी न हो, लेकिन इनडोर वातावरण में पर्याप्त पहचान योग्य विशेषताएं हो सकती हैं।
प्रासंगिक प्रौद्योगिकियों के आगे विकास के साथ, प्लेटफ़ॉर्म डेटा सुरक्षा, कानून प्रवर्तन पर्यवेक्षण, स्थिति परिणामों की सटीकता और व्यक्तिगत गोपनीयता अधिकारों के बीच संतुलन इस क्षेत्र में अपरिहार्य मुद्दे बन जाएंगे।
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