जनरेटिव AI टूल्स के बढ़ते इस्तेमाल के साथ मॉडरेटरों को कई ऐसे पेपर दिखने लगे जिनमें भाषा मॉडल के साफ़‑साफ़ निशान रह गए थे—जैसे काल्पनिक रेफरेंस या ऐसे कमेंट जो असल में चैटबॉट के लिए लिखे गए थे।

ऐसी गलतियाँ प्रीप्रिंट पर भरोसा कम कर सकती हैं, क्योंकि पाठकों या समीक्षकों के लिए यह तय करना मुश्किल हो जाता है कि पेपर के बाकी हिस्से कितने विश्वसनीय हैं। इसी वजह से arXiv ने स्पष्ट किया कि उसका Code of Conduct AI‑जनरेटेड सामग्री पर कैसे लागू होगा।

“अखंडनीय सबूत” किसे माना जाएगा

नीति उन स्थितियों पर केंद्रित है जहाँ साफ़ दिखता है कि AI आउटपुट बिना जाँचे सीधे पेपर में डाल दिया गया। उदाहरण के तौर पर:

• काल्पनिक या अस्तित्वहीन संदर्भ (hallucinated references)
• टेक्स्ट में छूटे हुए चैटबॉट संवाद या प्रॉम्प्ट
• मॉडल की मेटा‑टिप्पणियाँ, जैसे “यह 200 शब्दों का सारांश है” या “यहाँ अपने प्रयोग के असली आँकड़े भरें” जैसे प्लेसहोल्डर।

ऐसे संकेत मिलने पर मॉडरेटर मान सकते हैं कि लेखकों ने सामग्री की जाँच नहीं की, जिससे पूरे पेपर की विश्वसनीयता संदिग्ध हो सकती है।

लेखकों को किन दंडों का सामना करना पड़ सकता है

यदि arXiv मॉडरेटर तय करते हैं कि सबमिशन में बिना जाँचे LLM आउटपुट का स्पष्ट प्रमाण है, तो कई परिणाम हो सकते हैं:

• पेपर को तुरंत अस्वीकार कर दिया जाएगा।
• सभी सूचीबद्ध लेखकों पर arXiv से एक साल का बैन लगाया जा सकता है।
• बैन समाप्त होने के बाद, भविष्य में arXiv पर पोस्ट करने से पहले पेपर का किसी प्रतिष्ठित peer‑reviewed जर्नल या सम्मेलन में स्वीकार होना आवश्यक हो सकता है।

यह नियम सभी लेखकों पर लागू होता है क्योंकि arXiv के अनुसार पेपर पर नाम देने वाला हर लेखक उसकी सामग्री के लिए ज़िम्मेदार होता है।

क्या AI टूल्स पूरी तरह प्रतिबंधित हैं?

नहीं। arXiv ने जनरेटिव AI के उपयोग पर कोई पूर्ण प्रतिबंध नहीं लगाया है। प्लेटफ़ॉर्म का कहना है कि AI टूल्स लेखन या विश्लेषण में मदद कर सकते हैं, लेकिन अंतिम सामग्री की जाँच और सटीकता की ज़िम्मेदारी पूरी तरह लेखकों की ही है।

यह वही मानक है जो अकादमिक जगत में पहले से लागू है: चाहे सॉफ़्टवेयर, सांख्यिकीय टूल या AI—आख़िरकार ज़िम्मेदारी शोधकर्ताओं की होती है।

समीक्षा और अपील की प्रक्रिया

arXiv के मॉडरेशन फैसले अंतिम नहीं होते। यदि लेखक मानते हैं कि उनका पेपर गलत तरीके से अस्वीकार किया गया है, तो वे arXiv की आधिकारिक अपील प्रक्रिया के माध्यम से पुनर्विचार का अनुरोध कर सकते हैं।

कुछ मामलों में, arXiv यह भी कह सकता है कि अपील पर विचार करने से पहले पेपर को किसी पारंपरिक जर्नल में स्वीकार किया जाए।

यह नीति क्यों महत्वपूर्ण है

arXiv दुनिया भर में शुरुआती वैज्ञानिक शोध साझा करने के सबसे अहम प्लेटफ़ॉर्मों में से एक है। नई सख्ती यह दिखाती है कि अकादमिक समुदाय AI के फायदे स्वीकार करता है, लेकिन साथ ही नकली संदर्भों और तथ्यात्मक गलतियों के जोखिम को लेकर सतर्क भी है।

संदेश साफ़ है: AI से मदद लेना ठीक है, लेकिन बिना जाँचे AI आउटपुट के साथ शोध प्रकाशित करना स्वीकार्य नहीं है।

जनरेटिव AI टूल्स के बढ़ते इस्तेमाल के साथ मॉडरेटरों को कई ऐसे पेपर दिखने लगे जिनमें भाषा मॉडल के साफ़‑साफ़ निशान रह गए थे—जैसे काल्पनिक रेफरेंस या ऐसे कमेंट जो असल में चैटबॉट के लिए लिखे गए थे।

ऐसी गलतियाँ प्रीप्रिंट पर भरोसा कम कर सकती हैं, क्योंकि पाठकों या समीक्षकों के लिए यह तय करना मुश्किल हो जाता है कि पेपर के बाकी हिस्से कितने विश्वसनीय हैं। इसी वजह से arXiv ने स्पष्ट किया कि उसका Code of Conduct AI‑जनरेटेड सामग्री पर कैसे लागू होगा।

“अखंडनीय सबूत” किसे माना जाएगा

नीति उन स्थितियों पर केंद्रित है जहाँ साफ़ दिखता है कि AI आउटपुट बिना जाँचे सीधे पेपर में डाल दिया गया। उदाहरण के तौर पर:

• काल्पनिक या अस्तित्वहीन संदर्भ (hallucinated references)
• टेक्स्ट में छूटे हुए चैटबॉट संवाद या प्रॉम्प्ट
• मॉडल की मेटा‑टिप्पणियाँ, जैसे “यह 200 शब्दों का सारांश है” या “यहाँ अपने प्रयोग के असली आँकड़े भरें” जैसे प्लेसहोल्डर।

ऐसे संकेत मिलने पर मॉडरेटर मान सकते हैं कि लेखकों ने सामग्री की जाँच नहीं की, जिससे पूरे पेपर की विश्वसनीयता संदिग्ध हो सकती है।

लेखकों को किन दंडों का सामना करना पड़ सकता है

यदि arXiv मॉडरेटर तय करते हैं कि सबमिशन में बिना जाँचे LLM आउटपुट का स्पष्ट प्रमाण है, तो कई परिणाम हो सकते हैं:

• पेपर को तुरंत अस्वीकार कर दिया जाएगा।
• सभी सूचीबद्ध लेखकों पर arXiv से एक साल का बैन लगाया जा सकता है।
• बैन समाप्त होने के बाद, भविष्य में arXiv पर पोस्ट करने से पहले पेपर का किसी प्रतिष्ठित peer‑reviewed जर्नल या सम्मेलन में स्वीकार होना आवश्यक हो सकता है।

यह नियम सभी लेखकों पर लागू होता है क्योंकि arXiv के अनुसार पेपर पर नाम देने वाला हर लेखक उसकी सामग्री के लिए ज़िम्मेदार होता है।

क्या AI टूल्स पूरी तरह प्रतिबंधित हैं?

नहीं। arXiv ने जनरेटिव AI के उपयोग पर कोई पूर्ण प्रतिबंध नहीं लगाया है। प्लेटफ़ॉर्म का कहना है कि AI टूल्स लेखन या विश्लेषण में मदद कर सकते हैं, लेकिन अंतिम सामग्री की जाँच और सटीकता की ज़िम्मेदारी पूरी तरह लेखकों की ही है।

यह वही मानक है जो अकादमिक जगत में पहले से लागू है: चाहे सॉफ़्टवेयर, सांख्यिकीय टूल या AI—आख़िरकार ज़िम्मेदारी शोधकर्ताओं की होती है।

समीक्षा और अपील की प्रक्रिया

arXiv के मॉडरेशन फैसले अंतिम नहीं होते। यदि लेखक मानते हैं कि उनका पेपर गलत तरीके से अस्वीकार किया गया है, तो वे arXiv की आधिकारिक अपील प्रक्रिया के माध्यम से पुनर्विचार का अनुरोध कर सकते हैं।

कुछ मामलों में, arXiv यह भी कह सकता है कि अपील पर विचार करने से पहले पेपर को किसी पारंपरिक जर्नल में स्वीकार किया जाए।

यह नीति क्यों महत्वपूर्ण है

arXiv दुनिया भर में शुरुआती वैज्ञानिक शोध साझा करने के सबसे अहम प्लेटफ़ॉर्मों में से एक है। नई सख्ती यह दिखाती है कि अकादमिक समुदाय AI के फायदे स्वीकार करता है, लेकिन साथ ही नकली संदर्भों और तथ्यात्मक गलतियों के जोखिम को लेकर सतर्क भी है।

संदेश साफ़ है: AI से मदद लेना ठीक है, लेकिन बिना जाँचे AI आउटपुट के साथ शोध प्रकाशित करना स्वीकार्य नहीं है।