EU AI Act का अनुच्छेद 50 अब लागू हो चुका है, और यही तय करता है कि किन AI इमेज, वीडियो और म्यूज़िक ट्रैक पर लेबल लगाना ज़रूरी है। जानें कि फ़ाइलों पर निशान कौन लगाए, उनका खुलासा कौन करे, दिसंबर 2026 तक कौन-सी तारीखें मायने रखती हैं, और अपने वर्कफ़्लो को धीमा किए बिना अपने कंटेंट पर लेबल कैसे लगाएँ।
यूरोप में अब आप जो भी AI इमेज, क्लिप या ट्रैक प्रकाशित करते हैं, वह एक ऐसे नियम के तहत आता है जिसकी एक तारीख तय है। EU AI Act का अनुच्छेद 50 2 अगस्त 2026 से लागू हो गया है, और इसमें दी गई EU AI Act लेबलिंग आवश्यकताएँ तय करती हैं कि किसी सिंथेटिक फ़ोटो पर दिखने वाला टैग चाहिए, छिपा हुआ वॉटरमार्क चाहिए, या दोनों। अगर आप मार्केटिंग विज़ुअल बनाते हैं, ब्लॉग चलाते हैं, वीडियो एडिट करते हैं या जनरेटिव टूल्स से म्यूज़िक रिलीज़ करते हैं, तो कानून का यह हिस्सा सबसे पहले आपकी मेज़ तक पहुँचता है।
संक्षेप में: जो कंपनियाँ जनरेटिव मॉडल बनाती हैं, उन्हें अपने सिस्टम से निकले आउटपुट को मार्क करना होगा, और जो लोग उस आउटपुट को प्रकाशित करते हैं, उन्हें कुछ खास स्थितियों में उसका खुलासा करना होगा। उस एक वाक्य के आसपास की बारीकियों में ही ज़्यादातर टीमें अटकती हैं, इसलिए यह लेख हर हिस्से को सरल भाषा में, तारीखों, उदाहरणों और एक कॉपी करने लायक वर्कफ़्लो के साथ समझाता है।
💡 यह लेख सामान्य जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं। किसी भी नियम की व्याख्या पर भरोसा करने से पहले अपनी स्थिति की जाँच किसी योग्य वकील से करवाएँ।
अनुच्छेद 50, AI Act के पारदर्शिता वाले हिस्से में आता है। विचार सीधा है: लोगों को पता होना चाहिए कि वे किसी मशीन से बात कर रहे हैं, या किसी मशीन की बनाई चीज़ देख रहे हैं। इसमें कई पैराग्राफ़ हैं, और उनमें से ज़्यादातर उस हर व्यक्ति के लिए मायने रखते हैं जो इमेज, वीडियो या ऑडियो बनाता है।
यह रहा पैराग्राफ़-दर-पैराग्राफ़ बँटवारा:
इनमें से दो क्रिएटर्स के लिए सबसे ज़्यादा काम करते हैं। पैराग्राफ़ 2 एक तकनीकी दायित्व है जो टूल बनाने वाले के पास है। पैराग्राफ़ 4 एक दिखने वाला दायित्व है जो प्रकाशित करने वाले के पास है।
कानून दो भूमिकाएँ इस्तेमाल करता है, और इन्हें आपस में मिला देना सबसे आम गलती है।
| भूमिका | यह कौन है | मुख्य दायित्व |
|---|---|---|
| प्रोवाइडर | वह कंपनी जो जनरेटिव मॉडल या सिस्टम विकसित करती है और उसे पेश करती है | आउटपुट को मशीन-रीडेबल रूप में मार्क करें और उन्हें पहचानने योग्य बनाएँ |
| डिप्लॉयर | कोई भी व्यक्ति जो पेशेवर सेटिंग में ऐसा सिस्टम इस्तेमाल करता है: एजेंसी, प्रकाशक, ब्रांड, स्टूडियो, बिज़नेस मालिक | डीपफ़ेक और सार्वजनिक हित वाले AI टेक्स्ट पर लेबल लगाएँ, ताकि लोग खुलासा देख सकें |
केवल निजी, गैर-पेशेवर उपयोग डिप्लॉयर की परिभाषा के बाहर आता है। क्लाइंट्स को विज़ुअल बेचने वाला फ़्रीलांसर, कंपनी का ब्लॉग या कमाई करने वाला YouTube चैनल अलग मामला है। एक ही संस्था दोनों भूमिकाएँ भी निभा सकती है: जो स्टूडियो अपना मॉडल फ़ाइन-ट्यून करता है और फिर जो बनाता है उसे प्रकाशित करता है, उस पर दोनों भूमिकाओं के दायित्व लागू होते हैं।
समय-सीमा वह हिस्सा है जिसके बारे में लोग सबसे पहले पूछते हैं, और इसमें एक मोड़ है।
अनुच्छेद 50 की पारदर्शिता बाध्यताएँ 2 अगस्त 2026 से लागू होती हैं। उस दिन से, बाज़ार में लाए गए नए जनरेटिव सिस्टम को अपने आउटपुट मार्क करने होंगे, और डिप्लॉयरों को डीपफ़ेक और सार्वजनिक हित वाले टेक्स्ट पर लेबल लगाने होंगे। आयोग ने उस तारीख के आसपास अपना अंतिम अनुच्छेद 50 दिशानिर्देश प्रकाशित किए, और प्रवर्तन की ज़िम्मेदारी राष्ट्रीय प्राधिकरणों के साथ EU AI Office की है।
जो जनरेटिव सिस्टम 2 अगस्त 2026 से पहले ही बाज़ार में थे, उन्हें अनुच्छेद 50(2) के मशीन-रीडेबल मार्किंग दायित्व के लिए अतिरिक्त समय मिला। उनकी डेडलाइन 2 दिसंबर 2026 है, यानी अक्टूबर की शुरुआत तक पुराने सिस्टम के लिए ग्रेस पीरियड अभी चल रही है।
| तारीख | क्या होता है |
|---|---|
| 10 जून 2026 | आयोग AI-जनित कंटेंट की मार्किंग और लेबलिंग पर अंतिम Code of Practice प्रकाशित करता है |
| 2 अगस्त 2026 | अनुच्छेद 50 के दायित्व लागू होते हैं, जिनमें डीपफ़ेक और सार्वजनिक हित वाले टेक्स्ट पर डिप्लॉयर लेबल शामिल हैं |
| 2 दिसंबर 2026 | 2 अगस्त से पहले बाज़ार में मौजूद जनरेटिव सिस्टम के लिए मशीन-रीडेबल मार्किंग की ग्रेस पीरियड समाप्त होती है |
💡 आयोग के अंतिम अनुच्छेद 50 दिशानिर्देशों के अनुसार, 2 अगस्त 2026 से पहले बना कंटेंट पीछे की तारीख से लेबल करना ज़रूरी नहीं है। आपका पुराना आर्काइव सुरक्षित है। आपका अगला प्रकाशन सुरक्षित नहीं है।
AI Act बताता है कि क्या होना चाहिए, लेकिन ठीक-ठीक कैसे होना चाहिए, यह नहीं बताता। AI-जनित कंटेंट की मार्किंग और लेबलिंग पर Code of Practice उस अंतर का कुछ हिस्सा भरता है। आयोग ने अंतिम संस्करण 10 जून 2026 को प्रकाशित किया। इसे AI Office की सुविधा में, बहु-हितधारक प्रक्रिया के ज़रिए स्वतंत्र विशेषज्ञों ने तैयार किया, और यह स्वैच्छिक है।
इस पर हस्ताक्षर करने का मकसद प्रोवाइडरों और डिप्लॉयरों को एक मान्यता-प्राप्त तरीका देना है, जिससे वे दिखा सकें कि वे दायित्व पूरे करते हैं। वे अन्य समान रूप से पर्याप्त साधनों पर भी भरोसा कर सकते हैं, इसलिए Code एक रास्ता है, दरवाज़ा नहीं।
Code एक सीधी बात से शुरू होता है: कोई एक मार्किंग तकनीक AI Act की ज़रूरतों को पूरी तरह पूरा नहीं कर सकती। हस्ताक्षरकर्ताओं से कहा गया है कि वे मशीन-रीडेबल मार्किंग की कम से कम दो परतें इस्तेमाल करें। व्यवहार में इसका मतलब है इन तरीकों को मिलाना:
हर परत अलग तरीके से विफल होती है। कोई स्क्रीनशॉट लेता है तो मेटाडेटा गायब हो जाता है। भारी कम्प्रेशन के बाद वॉटरमार्क कमज़ोर पड़ सकता है। इन्हें एक साथ रखने से एक विफलता पूरा निशान नहीं मिटा देती।
प्रोवाइडरों से यह भी अपेक्षा है कि वे डिटेक्शन टूल उपलब्ध कराएँ, ताकि डिप्लॉयर, यूज़र, प्राधिकरण, शोधकर्ता और मीडिया संगठन जाँच सकें कि कोई फ़ाइल सिंथेटिक है या नहीं।
मशीन-रीडेबल निशान दर्शकों को दिखते नहीं। सिस्टम का दिखने वाला हिस्सा लेबल है। Code बताता है कि उसे कैसे और कहाँ दिखाना है, जिसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध EU आइकन या किसी समतुल्य लेबल का उपयोग भी शामिल है। शुरुआती ड्राफ़्ट में भाषा के अनुसार AI, KI या IA जैसा दो-अक्षरों का छोटा टैग प्रस्तावित था, साथ ही पूरी तरह AI-जनित और केवल AI-सहायता प्राप्त कंटेंट के बीच अंतर भी।
अंतिम डिज़ाइन जो भी हो, सिद्धांत एक जैसे हैं:
कोने में लगा बैज किसी पॉडकास्ट या रेडियो स्पॉट के लिए कुछ नहीं करता। जहाँ विज़ुअल लेबल संभव नहीं, जैसे केवल-ऑडियो कंटेंट में, वहाँ Code शुरुआत में एक छोटे ऑडियो डिस्क्लेमर जैसे विकल्पों पर विचार करता है। "यह आवाज़ AI से बनाई गई है" जैसी एक पंक्ति उस लंबे कैप्शन से ज़्यादा असर करती है जिसे कोई सुनता ही नहीं।
यह Act डीपफ़ेक को ऐसे AI-जनित या बदले गए इमेज, ऑडियो या वीडियो कंटेंट के रूप में परिभाषित करता है जो मौजूदा व्यक्तियों, वस्तुओं, स्थानों, संस्थाओं या घटनाओं से मिलता-जुलता हो और जो किसी व्यक्ति को गलत तरीके से असली या सच्चा लग सकता हो। उस एक वाक्य में दो कसौटियाँ हैं: क्या वह वास्तविक जैसा दिखता है, और क्या दर्शक उस पर यकीन कर सकता है?
कुछ त्वरित छँटाई:
जब कोई चीज़ सीमा पर हो, तो उस पर लेबल लगाएँ। टैग लगाने में एक सेकंड का ध्यान लगता है। विवाद में उससे कहीं ज़्यादा खर्च होता है।
अनुच्छेद 50(2) उन सिस्टम पर लागू नहीं होता जो मानक एडिटिंग के लिए सहायक कार्य करते हैं, या जो इनपुट डेटा को काफ़ी हद तक नहीं बदलते। एक्सपोज़र, कलर बैलेंस, क्रॉपिंग और धूल हटाना उसी श्रेणी में आते हैं। नया चेहरा बनाना, किसी बैकग्राउंड को गढ़े गए कंटेंट से बदलना या फ़ोटो को किसी दूसरे दृश्य में बदलना उसमें नहीं आता।
अपस्केलिंग एक ग्रे क्षेत्र है। Topaz Image Upscale जैसा टूल, जो केवल रिज़ॉल्यूशन जोड़ता है, मानक एडिटिंग के करीब है, लेकिन अगर वह ऐसे विवरण गढ़ता है जो मूल में थे ही नहीं, तो परिणाम को जनरेटेड मानें।
ऐसे कंटेंट के लिए जो स्पष्ट रूप से कलात्मक, रचनात्मक, व्यंग्यात्मक या काल्पनिक कृति का हिस्सा है, डिप्लॉयर का दायित्व सिमट जाता है। खुलासे में केवल यह बताना होता है कि जनरेटेड या बदला हुआ कंटेंट मौजूद है, और यह ऐसे तरीके से होना चाहिए जो कृति के प्रदर्शन या आनंद को न बिगाड़े। आयोग की सामग्री इस अपवाद को सख्ती से पढ़े जाने वाला बताती है, इसलिए यह किसी फ़िल्म के स्टिल या व्यंग्यात्मक चित्र की रक्षा करता है, न कि उस विज्ञापन की जो डॉक्यूमेंट्री जैसा रूप उधार लेता है।
AI-जनित टेक्स्ट का अपना अपवाद है। अगर किसी इंसान ने टेक्स्ट की समीक्षा की है या किसी एडिटर के पास उसकी संपादकीय ज़िम्मेदारी है, तो सार्वजनिक हित वाला खुलासा लागू नहीं होता।
नियम किसी असली वर्कफ़्लो से जोड़ने पर आसानी से समझ आते हैं। यहाँ देखें कि हर फ़ॉर्मेट के लिए दायित्व कैसे सामने आते हैं।
PicassoIA पर टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडलों की लंबी सूची मौजूद है, जिनमें Google Imagen 4, GPT Image 2, Seedream 5 Pro, Nano Banana Pro और FLUX 2 Pro शामिल हैं। हर मॉडल प्रोवाइडर तय करता है कि उसके अपने आउटपुट कैसे मार्क होंगे, इसलिए अदृश्य परत एक मॉडल से दूसरे में अलग हो सकती है।
आपके नियंत्रण में दिखने वाली परत है:
याद रखें कि लेबल दर्शक के बारे में होते हैं, टूल के बारे में नहीं। कॉफ़ी शॉप में बैठे किसी काल्पनिक व्यक्ति की स्टॉक-शैली की तस्वीर किसी असली घटना के बारे में किसी को गुमराह नहीं करती, जबकि किसी प्रदर्शन में दिख रहे किसी नामी सार्वजनिक व्यक्ति की जीवंत फ़ोटो करती है। पूछें कि एक उचित दर्शक क्या विश्वास करेगा, फिर उसी के अनुसार लेबल लगाएँ।
वीडियो में दाँव ऊँचे होते हैं, क्योंकि गति नकली कंटेंट को और ज़्यादा यकीन दिलाने वाला बना देती है। Veo 3.1, Seedance 2.0 और Kling v3 जैसे मॉडल ऐसे फ़ुटेज बनाते हैं जो शूट किए गए वीडियो जैसे लग सकते हैं, सिंक्रनाइज़ साउंड के साथ भी।
जो क्लिप असली फ़ुटेज जैसी लगती हैं, उन पर लेबल पहले कुछ सेकंड में दिखाएँ और उसे पढ़ने लायक रखें, फिर खुलासा विवरण या कैप्शन में दोहराएँ। जहाँ प्लेटफ़ॉर्म का अपना AI टॉगल मौजूद हो, वहाँ उसका उपयोग करें, लेकिन उसी पर निर्भर न रहें, क्योंकि कानूनी दायित्व आपके पास है।
जेनरेट किया गया म्यूज़िक और आवाज़ अक्सर भुला दिए जाते हैं, क्योंकि उनमें कोई पिक्सल नहीं होता। Lyria 3 Pro, ElevenLabs Music, Stable Audio 2.5 और MiniMax Music 2.6 सभी प्रॉम्प्ट से पूरे ट्रैक बनाते हैं, और ElevenLabs v3 जैसा वॉइस मॉडल सेकंडों में स्क्रिप्ट का नैरेशन कर सकता है।
एक सामान्य इंस्ट्रुमेंटल ट्रैक डीपफ़ेक नहीं है, और मार्किंग का दायित्व प्रोवाइडर का है। लेकिन किसी असली व्यक्ति की नकल करने वाली आवाज़ अलग है: वह डीपफ़ेक ऑडियो है, और डिप्लॉयर को स्पष्ट खुलासा चाहिए। ऑडियो के लिए इसका मतलब है एक बोली गई पंक्ति, या जहाँ भी फ़ाइल दिखाई जाए वहाँ कोई दिखने वाला नोट।
अच्छी आदतें बनाने के लिए आपको कंप्लायंस डिपार्टमेंट की ज़रूरत नहीं है। आपको तीन छोटी आदतों की ज़रूरत है।
लिखें कि हर एसेट किस मॉडल ने बनाया, कब बनाया और उसका प्रॉम्प्ट या सोर्स फ़ाइल क्या थी। एक साझा स्प्रेडशीट काफ़ी है। अगर कोई क्लाइंट, प्लेटफ़ॉर्म या प्राधिकरण कभी पूछे कि कोई इमेज कहाँ से आई, तो आप एक हफ़्ते के बजाय एक मिनट में जवाब दे सकते हैं। इससे बाद में एसेट्स को "डीपफ़ेक जोखिम", "स्पष्ट रूप से काल्पनिक" और "सादी एडिटिंग" में बाँटने में भी मदद मिलती है।
सिर्फ़ फ़ाइल को साफ़ दिखाने के लिए वॉटरमार्क न हटाएँ, मेटाडेटा न मिटाएँ, और ऐसे टूल से फ़ाइलें न चलाएँ जो उन्हें पोंछ देते हैं। डिप्लॉयरों से अपेक्षा है कि वे प्रोवाइडर द्वारा डाली गई चीज़ों को सुरक्षित रखें। अगर आपकी पाइपलाइन फ़ाइलें कम्प्रेस, रीसाइज़ या कन्वर्ट करती है, तो जाँचें कि निशान बचे रहते हैं या नहीं, और जब न बचें, तो दिखने वाले लेबल और स्पष्ट कैप्शन पर भरोसा करें।
जो लेबल किसी को दिखे ही नहीं, वह काम नहीं करता। शब्द छोटे और सीधे रखें:
| फ़ॉर्मेट | कमज़ोर लेबल | मज़बूत लेबल |
|---|---|---|
| इमेज | फ़ुटर में छोटा धूसर टेक्स्ट | कैप्शन में "AI-जनित इमेज" और साथ में कोने पर दिखने वाला टैग |
| वीडियो | विवरण में दबी एक पंक्ति | पहले कुछ सेकंड में स्क्रीन पर टैग, और कैप्शन में दोहराया गया |
| ऑडियो | कुछ नहीं | शुरुआत में बोली गई पंक्ति: "यह आवाज़ AI से बनाई गई है" |
| सार्वजनिक मामलों पर आर्टिकल टेक्स्ट | एक अलग पॉलिसी पेज पर नोट | ऊपर के पास दिखने वाली पंक्ति, जब तक कोई इंसानी एडिटर ज़िम्मेदारी न ले |
प्रकाशन से पहले एक त्वरित जाँच को रूटीन बनाना काम करता है:
अनुच्छेद 50 की पारदर्शिता दायित्वों के उल्लंघन पर जुर्माना EUR 15 मिलियन या दुनिया भर में कुल वार्षिक कारोबार का 3% तक जा सकता है, जो भी अधिक हो। छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए दोनों में से कम आंकड़ा लागू होता है। राष्ट्रीय बाज़ार निगरानी प्राधिकरण और AI Office प्रवर्तन संभालते हैं, इसलिए शिकायत कई दिशाओं से आ सकती है।
जुर्माना तस्वीर का सिर्फ़ एक हिस्सा है। प्लेटफ़ॉर्म बिना लेबल वाला सिंथेटिक मीडिया हटा सकते हैं, क्लाइंट कॉन्ट्रैक्ट रद्द कर सकते हैं, और बिना लेबल वाला वायरल फ़ेक किसी भी रेगुलेटर से तेज़ी से ब्रांड को नुकसान पहुँचा सकता है। लेबलिंग सस्ता बीमा है।
जो टीमें एजेंसियों के साथ काम करती हैं, उनके लिए एक व्यावहारिक पहलू भी है। कॉन्ट्रैक्ट अब अधिक पूछते हैं कि कौन क्या लेबल करेगा, ओरिजिनल कौन स्टोर करेगा और अगर कोई रेगुलेटर लिखे तो जवाब कौन देगा। ये सवाल अभियान शुरू होने से पहले लिखित में तय करें, क्योंकि AI Act हर भूमिका पर अलग-अलग दायित्व डालता है, और धुंधला हैंडऑफ़ दोनों पक्षों को असुरक्षित छोड़ देता है।
नियमों में सहज होने का सबसे अच्छा तरीका असली काम पर उन्हें आज़माना है। Picasso IA खोलें, एक मॉडल चुनें और पूरा टेस्ट चलाएँ: एक फ़ोटोरियलिस्टिक इमेज बनाएँ, उसे अपने लॉग में दर्ज करें, एक दिखने वाला लेबल और कैप्शन जोड़ें, फिर यही प्रक्रिया एक छोटी वीडियो क्लिप और एक म्यूज़िक ट्रैक के साथ दोहराएँ। एक घंटे के भीतर आपके पास ऐसा रूटीन होगा जिसे हर प्रोजेक्ट पर दोबारा इस्तेमाल कर सकें।
आप Claude Sonnet 5 जैसे लार्ज लैंग्वेज मॉडल से भी कई भाषाओं में छोटी डिस्क्लेमर पंक्तियाँ लिखवा सकते हैं, फिर प्रकाशित करने से पहले खुद उनकी समीक्षा करें। इस हफ़्ते एक इमेज, एक क्लिप और एक ट्रैक आज़माएँ, हर एक पर सही लेबल लगाएँ, और लॉग रखें। जितनी बार आप यह करेंगे, कंप्लायंस उतना ही आसान होता जाएगा।
अपनी भाषा चुनें
