1. अवलोकन

Brainpercent एक AI-संचालित सामग्री निर्माण उपकरण है। यह पृष्ठ बताता है कि AI कैसे काम करता है, यह विश्वसनीय रूप से क्या कर सकता है और क्या नहीं, और AI द्वारा उत्पन्न आउटपुट का उपयोग करते समय आपकी जिम्मेदारियाँ। हम इसे EU AI अधिनियम (नियम 2024/1689) के अनुच्छेद 4 (AI साक्षरता) और अनुच्छेद 50 (पारदर्शिता) के दायित्वों के अनुपालन में प्रकाशित करते हैं।

2. यह कैसे काम करता है

जब आप URL, प्रॉम्प्ट या ब्रांड एसेट प्रस्तुत करते हैं, Brainpercent सामग्री का उत्पादन करने के लिए AI मॉडल कॉलों की एक श्रृंखला का आयोजन करता है। प्रवाह में आमतौर पर शामिल हैं:

स्क्रैपिंग स्रोत URL की स्क्रैपिंग या अपलोड किए गए एसेट का विश्लेषण (कोई AI मॉडल नहीं — निर्णायक निष्कर्षण)
योजना क्या उत्पन्न करना है इसकी योजना (बड़ा भाषा मॉडल प्रारूप, स्वर, संरचना का चयन करता है)
जनरेट करना टेक्स्ट, छवियों, वीडियो फ्रेम या ऑडियो का जनरेशन (प्रत्येक मोडैलिटी के लिए विशेष मॉडल)
गुणवत्ता जाँच स्रोत-आधारित सामग्री में मनगढ़ंत तथ्यों का पता लगाने के लिए दूसरा AI पास
असेंबली अंतिम आउटपुट में जो आप देखते हैं (निर्णायक पोस्ट-प्रोसेसिंग)

आपके प्रॉम्प्ट तृतीय-पक्ष AI प्रदाताओं को भेजे जाते हैं, लेकिन किसी भी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कभी उपयोग नहीं किए जाते — न तो हमारे और न ही हमारे प्रदाताओं के।

3. हम जो AI मॉडल उपयोग करते हैं

हम अग्रणी प्रदाताओं से अग्रणी AI मॉडलों का मिश्रण उपयोग करते हैं। चयनित विशिष्ट मॉडल कार्य, सामग्री प्रकार और भाषा पर निर्भर करता है। वर्तमान प्रदाताओं में शामिल हैं:

Anthropic Claude — टेक्स्ट जनरेशन, फैक्ट-चेकिंग, वर्गीकरण
OpenAI GPT — सेकेंडरी टेक्स्ट जनरेशन, बहुभाषी समर्थन
Google VEO, OpenAI Sora, Kling AI, Seedance — वीडियो जनरेशन
Flux, Gemini, nano-banana — इमेज जनरेशन
ElevenLabs, Cloudinary — आवाज और ऑडियो

हम बिना सूचना के मॉडल या प्रदाता बदल सकते हैं। वर्तमान सूची के लिए /legal/subprocessors देखें।

4. ज्ञात सीमाएँ

AI मॉडलों — सबसे सक्षम अग्रणी मॉडलों सहित — की अच्छी तरह से प्रलेखित सीमाएँ हैं:

भ्रम: मॉडल विश्वसनीय लगने वाले लेकिन तथ्यात्मक रूप से गलत बयान, मनगढ़ंत उद्धरण, बनाई गई सांख्यिकी और आविष्कृत उद्धरण उत्पन्न कर सकते हैं।
प्रशिक्षण कटऑफ: मॉडलों की एक ज्ञान कटऑफ तिथि होती है और वे उस तारीख के बाद की घटनाओं के बारे में नहीं जानते।
तर्क त्रुटियाँ: गणितीय गणनाएँ, बहु-चरण तर्क और कालानुक्रमिक तर्क अविश्वसनीय हो सकते हैं।
पूर्वाग्रह: मॉडल प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को दर्शा सकते हैं, जिनमें लिंग, नस्ल, सांस्कृतिक और राजनीतिक पूर्वाग्रह शामिल हैं।
असंगति: एक ही प्रॉम्प्ट विभिन्न रनों में विभिन्न आउटपुट उत्पन्न कर सकता है।
समान आउटपुट: समान प्रॉम्प्ट वाले विभिन्न उपयोगकर्ता समान या समान आउटपुट प्राप्त कर सकते हैं।
शैली अपवाह: लंबे आउटपुट पर, स्वर और आवाज मध्य-टुकड़ा बदल सकते हैं।

5. आउटपुट सत्यापन कैसे करें

AI आउटपुट को तैयार उत्पाद के बजाय पहले मसौदे के रूप में मानें। किसी भी AI आउटपुट को प्रकाशित करने या उस पर भरोसा करने से पहले:

हर तथ्य की पुष्टि करें — नाम, तिथियाँ, सांख्यिकी, उद्धरण, उद्धरण। मूल स्रोत खोजें।
दावों की जाँच करें आधिकारिक स्रोतों के विरुद्ध (आधिकारिक वेबसाइट, मूल रिपोर्टिंग, सरकारी डेटा)।
पूर्वाग्रह और स्वर के लिए समीक्षा करें — क्या यह विषय का उचित प्रतिनिधित्व करता है?
ब्रांड संरेखण की पुष्टि करें — क्या यह आपकी आवाज और मूल्यों से मेल खाता है?
लोगों की छवियों/वीडियो के लिए — चित्रित किसी भी वास्तविक व्यक्ति के लिए सहमति प्राप्त की गई है इसकी पुष्टि करें।
विनियमित उद्योगों के लिए (कानूनी, चिकित्सा, वित्तीय, सुरक्षा) — प्रकाशन से पहले एक योग्य पेशेवर की समीक्षा करवाएँ।

6. AI सामग्री लेबलिंग

EU AI अधिनियम के अनुच्छेद 50 और कई राष्ट्रीय नियमों के लिए आवश्यक है कि AI द्वारा उत्पन्न सामग्री की पहचान की जा सके। जब आप बाहरी रूप से AI-उत्पन्न सामग्री प्रकाशित करते हैं:

अनुच्छेद 50(2) — वास्तविक व्यक्तियों या घटनाओं को चित्रित करने वाले सिंथेटिक मीडिया को कृत्रिम रूप से उत्पन्न के रूप में लेबल किया जाना चाहिए, जब तक कि व्यंग्य, पैरोडी, या कलात्मक अभिव्यक्ति के लिए उपयोग न किया गया हो।
अनुच्छेद 50(4) — डीपफेक्स को ऐसे ही प्रकट किया जाना चाहिए।
FTC §255 (अमेरिका) — AI द्वारा उत्पन्न समर्थन और प्रशंसा-पत्रों को व्यावसायिक संदर्भों में प्रकट किया जाना चाहिए।
अन्य अधिकार क्षेत्र — चीन, दक्षिण कोरिया और सिंगापुर में AI लेबलिंग आवश्यकताएँ हैं; अपने स्थानीय कानून की जाँच करें।

Brainpercent वॉटरमार्क या दृश्य प्रकटीकरण के साथ सामग्री को स्वचालित रूप से लेबल नहीं करता है। जहाँ लागू हो, आवश्यक प्रकटीकरण जोड़ने की ज़िम्मेदारी आपकी है। डैशबोर्ड के भीतर, AI-उत्पन्न आउटपुट स्पष्ट रूप से AI-उत्पन्न के रूप में चिह्नित होते हैं।

7. उच्च-जोखिम उपयोग (निषिद्ध)

Brainpercent EU AI अधिनियम के अनुलग्नक III के तहत उच्च-जोखिम AI प्रणाली के रूप में वर्गीकृत नहीं है। आप सेवा का उपयोग निम्न के लिए नहीं कर सकते:

मौलिक अधिकारों, रोजगार, शिक्षा तक पहुँच या सामाजिक लाभों को प्रभावित करने वाले निर्णय
प्राकृतिक व्यक्तियों की बायोमेट्रिक पहचान या वर्गीकरण
महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे का प्रबंधन
कानून प्रवर्तन या न्यायिक निर्णय लेने
प्रवास, शरण, या सीमा नियंत्रण आकलन
चिकित्सा निदान, उपचार योजना, या सुरक्षा-महत्वपूर्ण निर्णय

ऐसे उपयोग EU AI अधिनियम की उच्च-जोखिम प्रणाली व्यवस्था के अंतर्गत आते हैं, जो पर्याप्त अनुपालन दायित्व लागू करती है (जोखिम प्रबंधन प्रणाली, डेटा शासन, पारदर्शिता, मानवीय निगरानी, सटीकता + मजबूती)। Brainpercent इन उपयोगों के लिए डिज़ाइन या प्रमाणित नहीं है।

8. संपर्क

AI पारदर्शिता या मॉडल व्यवहार के बारे में प्रश्न: edward@brainpercent.com विषय "AI Transparency" के साथ.