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  "type": "article",
  "title": "लॉस एंजिलिस की एक गैलरी में दर्शकों की धड़कनें गढ़ रही हैं AI का जंगल",
  "summary": "लॉस एंजिलिस के डाउनटाउन में कलाकार रेफिक अनादोल की बनाई नई गैलरी डेटालैंड ने महज दो हफ्तों में 10,000 से ज्यादा दर्शक जुटा लिए, जहां एक इंस्टॉलेशन दर्शकों की धड़कनों और हरकतों से लगातार बदलता AI जंगल रचता है।",
  "content": "लॉस एंजिलिस के डाउनटाउन इलाके में बनी एक गैलरी यह साबित करने में जुटी है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से बना आर्ट सिर्फ किसी प्रॉम्प्ट से बने पांच सेकंड के वीडियो क्लिप तक सीमित नहीं है। दुनिया की पहली \"AI आर्ट म्यूज़ियम\" कही जाने वाली डेटालैंड गैलरी 20 जून को आम जनता के लिए खुली और पहले दो हफ्तों में ही यहां 10,000 से ज्यादा दर्शक पहुंचे। यह जानकारी गैलरी के सह संस्थापक रेफिक अनादोल ने दी, जो इंसान और मशीन के रिश्ते को टटोलने वाले तकनीकी इंस्टॉलेशन के लिए जाने जाते हैं। अनादोल ने यह गैलरी अपनी स्टूडियो पार्टनर एफ्सुन एर्कलिच के साथ मिलकर बनाई है, और इसकी सबसे बड़ी प्रदर्शनी यह जवाब देने की कोशिश करती है कि क्या कोई मशीन अपने सामने खड़े इंसान को महसूस कर सकती है। कला की दुनिया में AI को लेकर छिड़ी बहस के बीच अनादोल चाहते हैं कि डेटालैंड इस सवाल का एक गंभीर और ठोस जवाब बनकर सामने आए।\n\nपांच पेटाबाइट डेटा से बना डिजिटल वर्षावन\nडेटालैंड की उद्घाटन प्रदर्शनी का केंद्रबिंदु है \"मशीन ड्रीम्स: रेनफॉरेस्ट\", एक इमर्सिव आर्किटेक्चरल इंस्टॉलेशन, जिसे अनादोल अब तक का अपना सबसे महत्वाकांक्षी काम बताते हैं। यहां लगी इंटरैक्टिव डिजिटल स्क्रीनें दर्शकों की हरकतों और पहनने वाले उपकरणों से जुटाए गए बायोमेट्रिक डेटा पर सीधे प्रतिक्रिया देती हैं, और लगातार बदलती तस्वीरें और साउंडस्केप बनाती हैं। यह सब अनादोल के लार्ज नेचर मॉडल से निकलता है, एक AI सिस्टम, जिसे स्मिथसोनियन जैसी नामी शोध संस्थाओं के प्राकृतिक विज्ञान संग्रह पर प्रशिक्षित किया गया है।\n\nइस मॉडल को तैयार करने में तीन साल लगे, और इस दौरान अनादोल और उनकी टीम खुद अमेज़न वर्षावन और दूसरे जंगलों में गए ताकि वे कच्ची सामग्री जुटा सकें, जिससे मॉडल आगे चलकर इन जगहों के काल्पनिक रूप गढ़ सके। अनादोल कहते हैं, \"तीन साल तक हमने शुरुआत से अपने AI मॉडल तैयार किए और अपने ही डेटा सेट पर काम किया।\" नतीजा यह निकला कि उनके शब्दों में, \"हमने खुद 5 पेटाबाइट कच्चा डेटा जुटाया।\" उन्हें खासतौर पर इस बात पर गर्व है कि यह डेटा शोधकर्ताओं की सहमति और भागीदारी से जुटाया गया, जो सिलिकॉन वैली की बड़ी AI कंपनियों के उस रवैये से बिल्कुल उलट है, जिनकी बिना अनुमति और मुफ्त में रचनाकारों का कंटेंट प्रशिक्षण डेटा के तौर पर इस्तेमाल करने पर आलोचना हो चुकी है और मुकदमे भी झेलने पड़े हैं।\n\nअनादोल यह भी बताते हैं कि गूगल डीपमाइंड ने डेटालैंड को \"प्रयोगात्मक कम ऊर्जा\" वाले संसाधनों तक पहुंच दी, जिससे गैलरी गूगल क्लाउड पर चल पाती है और वह जिसे \"टिकाऊ कंप्यूटिंग\" कहते हैं, वह बना रहता है। यह रिश्ता 2016 से चला आ रहा है, जब अनादोल गूगल आर्टिस्ट्स एंड मशीन इंटेलिजेंस आर्टिस्ट रेजिडेंसी पाने वाले पहले कलाकार बने थे। यह बात इसलिए भी अहम है क्योंकि आधुनिक AI सिस्टम चलाने में लगने वाली भारी बिजली खपत को लेकर पहले ही सवाल उठते रहे हैं, और अनादोल यह दिखाना चाहते हैं कि इतनी बड़ी और लगातार चलने वाली प्रदर्शनी को भी टिकाऊ तरीके से चलाया जा सकता है।\n\nAI आर्ट को \"बकवास\" कहने वालों को जवाब\nअनादोल को अच्छी तरह पता है कि उनका सामना किससे है। \"AI आर्ट\" शब्द सुनते ही कई कलाकार और आलोचक भड़क उठते हैं, क्योंकि उनके लिए यह उस घटिया जेनरेटिव कंटेंट का दूसरा नाम बन चुका है, जिसने विजुअल मीडिया की दुनिया में बाढ़ ला दी है। अनादोल इस प्रतिक्रिया को खारिज नहीं करते। वे कहते हैं, \"बिल्कुल सही बात है, ज्यादातर लोग सही सोचते हैं।\" उनका कहना है कि जब लोग \"AI आर्ट\" शब्द सुनते हैं तो \"उनका पहला अंदाजा यही होता है कि यह प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग है, या फिर आठ सेकंड के ढेर सारे क्लिप हैं।\" अनादोल इस धारणा से बहस नहीं करना चाहते, बल्कि इससे बिल्कुल अलग कुछ बनाना चाहते हैं। वे कहते हैं, \"डेटालैंड बनाने की वजह यही है कि दुनिया को समझाया और दिखाया जाए, और यह बताया जाए कि सिर्फ एक ही रास्ता नहीं है।\"\n\nएक सहमति पत्र, स्मार्टवॉच और पेड़ों की खुशबू\n\"मशीन ड्रीम्स: रेनफॉरेस्ट\" यह साबित करने की कोशिश करता है कि AI कला के बिल्कुल नए तरीकों का दरवाजा खोल सकता है, और अनादोल कहते हैं कि यह उनका पहला ऐसा प्रोजेक्ट है, जिसके अनुभव को \"शब्दों में बयां करना नामुमकिन है।\" यह दावा गलत भी नहीं लगता। अंदर जाने से पहले प्रक्रिया थोड़ी उलझी हुई है, पहले एक सहमति पत्र भरना होता है, फिर एक खास ऐप इस्तेमाल करनी होती है, उसके बाद दर्शक को एक स्मार्टवॉच और कंधों पर पहनने वाला यू आकार का प्लास्टिक कॉलर दिया जाता है। जैसे ही ये उपकरण कैलिब्रेट होते हैं, कंधे पर पहना हार्नेस प्रदर्शनी की पहली खुशबू छोड़ता है, यानी पेड़ों की महक, और इस हाइपरमॉडर्न इमारत में अचानक ऐसे जंगल का एहसास होने लगता है, जिसका वहां होना मुमकिन ही नहीं लगता।\n\nप्रदर्शनी की सबसे बड़ी गैलरी में कुछ खंभों को छोड़कर कुछ और नहीं है, दीवारों और फर्श पर प्रकृति के दृश्य और कंप्यूटर चिप जैसी बनावट आपस में घुलमिल कर बहती रहती है, और यह पूरा नजारा 40 मिनट के चक्र में बदलता रहता है। ये बदलाव कुछ हद तक कमरे में मौजूद हर व्यक्ति की हरकत पर निर्भर करते हैं। जब भारी बारिश और गरज के साथ बिजली का दृश्य चल रहा होता है, तब हर दर्शक के पैरों के इर्दगिर्द पानी का एक घेरा बनता है, जो तेज चलने पर एक बहती हुई लकीर में बदल जाता है। हाथ हिलाने पर गिरती बूंदों की दिशा भी बदल जाती है, और उसी पल बायोसेंसर से बारिश की ताज़ी खुशबू भी आने लगती है।\n\nट्रैक होने या \"भूत\" बनकर घूमने का विकल्प\nदर्शक चाहें तो बायोसेंसर के बिना, यानी एक \"भूत\" की तरह पूरे इंस्टॉलेशन में घूम सकते हैं, लेकिन अनादोल कहते हैं कि मेडिकल ग्रेड उपकरणों में बदलाव करके बनाए गए ये वियरेबल दर्शकों को इस कलाकृति पर अपनी अस्थायी छाप छोड़ने का मौका देते हैं। वे कहते हैं, \"करीब 5,000 साल से हम इंसान कलाकृतियों को देखते आए हैं और कुछ ना कुछ महसूस करते आए हैं। डेटालैंड में, जो कि कल्पना की एक प्रयोगशाला है, हमारा सबसे गहरा सवाल यही है, क्या कलाकृति भी हमें महसूस कर सकती है?\"\n\nजब उनसे पूछा गया कि क्या ये उपकरण वॉशरूम जाने पर भी ट्रैक करते हैं, तो अनादोल हंस पड़े। उन्होंने कहा, \"नहीं, नहीं, नहीं, नहीं, वॉशरूम का इससे कोई लेनादेना नहीं है।\" वे बताते हैं कि दर्शक के गैलरी से निकलते ही म्यूज़ियम उसका डेटा \"भूल\" जाता है, हालांकि यह डेटा गेट पर मिलने वाले एक निजी टोकन के जरिए उस दर्शक के लिए बाद में भी उपलब्ध रहता है। अनादोल कहते हैं, \"डेटा भी याददाश्त का एक रूप है,\" और डेटालैंड इसे उसी सम्मान के साथ बरतने की कोशिश करता है। वे कहते हैं, \"यह उस पूरी दुनिया के बिल्कुल उलट है,\" जहां आजकल हर जगह घुसपैठिया निगरानी आम बात बन चुकी है।\n\nचिड़िया की उड़ान और एल्गोरिद्म के पीछे की झलक\nम्यूज़ियम के अगले हिस्से में इन्फिनिटी रूम है, जहां दर्शक एक चमकती हमिंगबर्ड के पीछे चलते हैं, जो एक कल्पनाशील नियॉन जंगल के ऊपर उड़ान भरती है, यह हवाई सफर फिल्म अवतार के उड़ान दृश्यों की याद दिलाता है, और कई बार नजरिया इतनी तेजी से बदलता है कि संतुलन बिगड़ने जैसा एहसास होता है। इसके ठीक बगल में है लेटेंट गैलरी, जहां लार्ज नेचर मॉडल के पीछे का पर्दा उठता है। यहां एक कंसोल पर दर्शक श्रेणी के हिसाब से मॉडल का प्रशिक्षण डेटा खंगाल सकते हैं। \"मेढक\" चुनते ही सामने की पूरी दीवार मेढकों की तस्वीरों के एक विशाल ग्रिड में बदल जाती है, जो सीधे मॉडल के डेटासेट से ली गई हैं, यह जानबूझकर दिखाया गया उदाहरण है कि म्यूज़ियम में बाकी जगह दिखने वाली सपनीली तस्वीरों के पीछे कितना पुख्ता डेटा मौजूद है।\n\nअनादोल बताते हैं कि वे चाहते थे कि दर्शकों को उस विशाल जानकारी की एक झलक मिले, जो इस इंस्टॉलेशन के अजीबोगरीब और अक्सर असंभव से लगने वाले प्रकृति के मिश्रणों के पीछे छिपी है। अकेले स्मिथसोनियन की एनसाइक्लोपीडिया ऑफ लाइफ ने ही 20 लाख से ज्यादा प्रजातियों का डेटा मुहैया कराया है। वे कहते हैं, \"यही वे जगहें हैं जहां हम अपने एल्गोरिद्म, अपने डेटा सेट और अपने प्रशिक्षण प्रयोगों का रहस्य खोलते हैं।\" उन्होंने यह भी जोड़ा कि वे देखना चाहते थे, \"अगर हम अगले स्तर पर जाकर दर्शकों को यह ठीक ठीक बता दें कि मशीन का यह सपना या मतिभ्रम आखिर आया कहां से, तो क्या होगा।\"\n\nमतिभ्रम कोई खामी नहीं, बल्कि मकसद है\n\"मतिभ्रम\" शब्द का इस्तेमाल जानबूझकर किया गया है, और यही वह चीज़ है, जो डेटालैंड की इस पहली प्रदर्शनी को उन बेहद असली दिखने वाली AI तस्वीरों और डीपफेक से अलग करती है, जो आजकल गलत सूचना फैलाने का जरिया बनी हुई हैं। अनादोल कहते हैं, \"यह उस मशीन के खयाल के बारे में है, जिसे प्रकृति से प्यार हो गया है, वह वर्षावन है, और हम मशीन के इन सपनों में दाखिल होते हैं, जहां हम मशीन के मतिभ्रम को सूंघते हैं, मशीन के सपनों को चखते हैं, और लाखों चिड़ियों के गाने सुनते हैं, जिन्हें असली इंसानी दुनिया में सुन पाना मुमकिन ही नहीं है।\" भले ही लार्ज नेचर मॉडल असली वैज्ञानिक अभिलेखागार और रीयलटाइम मौसम डेटा का इस्तेमाल करता हो, लेकिन इनसे जो दुनिया बनती है, वह लगभग हर मायने में पूरी तरह अलग और अनजानी है।\n\nसैंक्चुअरी: एक कलाकृति जो सिर्फ एक बार बनती और मिट जाती है\nप्रदर्शनी का समापन सैंक्चुअरी से होता है, जो अनादोल के दिमाग में पिछले कई सालों से पल रहा एक विचार है। जब दर्शकों का एक समूह इस कमरे में दाखिल होता है, तो हर व्यक्ति का बायोमेट्रिक डेटा, यानी दिल की धड़कन, त्वचा का तापमान, डेटालैंड में उसका चलने का रास्ता और उसकी चाल की रफ्तार, सबको मिलाकर एक घूमती हुई, अमूर्त, त्रिआयामी आकृति बनाई जाती है, जो पूरे कमरे की सामूहिक ऊर्जा को दिखाती है। यह आकृति बनते ही गायब हो जाती है और दोबारा कभी नहीं दिखती, यानी सैंक्चुअरी में हर बार बनने वाली कलाकृति सिर्फ एक बार होने वाली घटना है, जिसे कभी दोहराया नहीं जा सकता।\n\nअनादोल बताते हैं कि पूरी प्रदर्शनी में \"भावना को भी एक इनपुट\" माना जाता है। उन्हें यह देखकर हैरानी होती है कि बायोसेंसर कितनी बार दर्शकों की रूह कांप उठने वाली प्रतिक्रिया पकड़ लेते हैं, जिसे वे \"बेहद मौजू\" संकेत मानते हैं कि यह संवेदी अनुभव सच में असर डाल रहा है। वे कहते हैं, \"कलाकृति यह जानकारी महसूस कर सकती है। मैंने लोगों को आंसू बहाते देखा है, मैंने लोगों को खुशी से झूमते देखा है, मैंने लोगों को उत्साह से भरते देखा है।\" वे आगे कहते हैं, \"और मुझे लगता है, अगर यह कला नहीं है, तो फिर कला क्या है?\"\n\n\"आखिर में यह सब इंसान होने के बारे में है, AI के बारे में नहीं\"\nदर्शकों की ऐसी ही प्रतिक्रियाएं उन आलोचकों को कायल करने के लिए काफी हैं, जिन्हें शक है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से रचनात्मक कला को कोई फायदा हो भी सकता है। अनादोल इस तकनीक को किसी शॉर्टकट के तौर पर नहीं, बल्कि खुद को फिर से खोजने के एक जरिए के तौर पर देखते हैं। डेटालैंड और मशीन ड्रीम्स रेनफॉरेस्ट के बारे में वे कहते हैं, \"आखिर में यह सब इंसान होने के बारे में है, AI के बारे में नहीं। यह बस एक शानदार औजार है, लेकिन इसका संदेश, इसका संदर्भ और इसका मतलब आज भी पूरी तरह इंसान होने के इर्दगिर्द ही घूमता है।\"\n\nइसका आप पर असर\nयह खबर सीधे तौर पर उन लोगों के लिए मायने रखती है जो कला, टेक्नोलॉजी और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लेकर उत्सुक हैं।\n\n• कला और टेक प्रेमियों के लिए: जो लोग यह देखना चाहते हैं कि AI रचनात्मकता में असल में क्या कर सकता है, उनके पास अब एक ठोस, टिकट लेकर घूमने लायक जगह है, जहां वे खुद बायोमेट्रिक तकनीक से जुड़ी कला को अनुभव कर सकते हैं।\n• डेटा और प्राइवेसी को लेकर सजग लोगों के लिए: जो लोग यह चिंता जताते हैं कि AI कंपनियां बिना अनुमति के कंटेंट का इस्तेमाल करती हैं, उनके सामने एक ऐसा उदाहरण है जिसमें डेटा शोधकर्ताओं की सहमति से जुटाया गया और दर्शकों का बायोमेट्रिक डेटा गैलरी छोड़ते ही मिटा दिया जाता है।\n\nसवाल-जवाब\n\n1. डेटालैंड गैलरी कब खुली और अब तक कितने दर्शक वहां पहुंचे हैं?\nडेटालैंड 20 जून को खुली और पहले दो हफ्तों में ही यहां 10,000 से ज्यादा दर्शक पहुंच चुके हैं।\n\n2. डेटालैंड को किसने बनाया है?\nइसे कलाकार रेफिक अनादोल ने अपनी स्टूडियो पार्टनर एफ्सुन एर्कलिच के साथ मिलकर बनाया है।\n\n3. मशीन ड्रीम्स रेनफॉरेस्ट इंस्टॉलेशन किस AI मॉडल पर आधारित है?\nयह अनादोल के लार्ज नेचर मॉडल पर आधारित है, जिसे स्मिथसोनियन जैसी संस्थाओं के प्राकृतिक विज्ञान संग्रह पर प्रशिक्षित किया गया है।\n\n4. इस मॉडल को बनाने में कितना डेटा और समय लगा?\nटीम ने तीन साल में खुद 5 पेटाबाइट कच्चा डेटा जुटाया, जिसके लिए वे अमेज़न वर्षावन और दूसरे जंगलों में भी गए।\n\n5. गूगल का डेटालैंड से क्या संबंध है?\nगूगल डीपमाइंड ने प्रयोगात्मक कम ऊर्जा वाले संसाधनों तक पहुंच दी है, जिससे गैलरी गूगल क्लाउड पर टिकाऊ तरीके से चलती है, और अनादोल 2016 में गूगल आर्टिस्ट्स एंड मशीन इंटेलिजेंस आर्टिस्ट रेजिडेंसी पाने वाले पहले कलाकार भी रह चुके हैं।\n\n6. क्या दर्शकों का बायोमेट्रिक डेटा गैलरी में सुरक्षित रहता है?\nअनादोल के मुताबिक दर्शक के जाते ही म्यूज़ियम उसका डेटा भूल जाता है, हालांकि गेट पर मिलने वाले निजी टोकन के जरिए वह डेटा बाद में भी उस दर्शक को उपलब्ध रहता है।\n\n7. क्या बायोसेंसर वाला उपकरण पहनना अनिवार्य है?\nनहीं, दर्शक चाहें तो बिना बायोसेंसर के एक \"भूत\" की तरह भी पूरी प्रदर्शनी घूम सकते हैं।\n\n8. सैंक्चुअरी में क्या होता है?\nजब दर्शकों का एक समूह इस कमरे में दाखिल होता है, तो उनका बायोमेट्रिक डेटा मिलाकर एक अमूर्त, त्रिआयामी आकृति बनाई जाती है, जो बनते ही हमेशा के लिए गायब हो जाती है।\n\nप्रेरणा और सबक\nरेफिक अनादोल की यह उपलब्धि सिर्फ एक गैलरी खोलने की कहानी नहीं है, बल्कि आलोचना को नजरअंदाज करने के बजाय उसे स्वीकार कर उसी दिशा में बेहतर काम करने की कहानी है।\n\n• आलोचकों की बात को सिरे से खारिज करने की बजाय अनादोल ने माना कि \"AI आर्ट\" को लेकर ज्यादातर आपत्तियां जायज हैं, और फिर उसी आधार पर बेहतर काम करने की कोशिश की।\n• तीन साल तक धैर्य के साथ अपना खुद का डेटा और मॉडल तैयार करना दिखाता है कि बड़े नतीजे के लिए शॉर्टकट नहीं, समय और मेहनत जरूरी है।\n• डेटा जुटाने में शोधकर्ताओं की सहमति और भागीदारी सुनिश्चित करना यह सिखाता है कि नैतिकता को नजरअंदाज किए बिना भी बड़ा और महत्वाकांक्षी काम किया जा सकता है।\n• अपनी प्रक्रिया को दर्शकों के सामने पूरी तरह खोलकर रखना, जैसे लेटेंट गैलरी में प्रशिक्षण डेटा दिखाना, यह सिखाता है कि पारदर्शिता ही भरोसा जीतने का सबसे बड़ा जरिया है।",
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  "category": "कल्चर",
  "publishedAt": "2026-07-10",
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