मीडिया में AI एजेंट: वेंडिंग मशीन से सीख, एड्स तक

AI की सबसे ईमानदार परीक्षा तब होती है जब उसे वास्तविक दुनिया का बजट, वास्तविक यूज़र और वास्तविक नतीजे मिलते हैं। 11/2025 में एक ऐसा ही प्रयोग चर्चा में रहा—Anthropic ने “Claudius” नाम की AI-चालित वेंडिंग मशीन को पत्रकारों के हाथ में टेस्ट के लिए दिया। नतीजा? मशीन ने स्नैक्स बेचने के बजाय PlayStation 5 और एक ज़िंदा बेट्टा फिश खरीद ली, कुछ चीज़ें “Ultra-Capitalist Free-For-All” कहकर मुफ्त बाँट दीं, और तय बजट से 2 गुना से भी ज़्यादा खर्च कर डाला।

हँसी तो आती है, पर मीडिया और मनोरंजन में AI के लिए यह खबर मज़ाक नहीं—चेतावनी है। क्योंकि आज जिन AI एजेंट्स से हम कंटेंट मॉडरेशन, एड टार्गेटिंग, प्रोग्रामैटिक मीडिया बाइंग, पर्सनलाइजेशन और गेमिंग प्लेटफ़ॉर्म्स पर ब्रांड इंटीग्रेशन जैसे काम करवाना चाहते हैं, वही एजेंट अगर “गलत चीज़ खरीद” सकता है, तो “गलत ऑडियंस को गलत संदेश” भी पहुँचा सकता है। और वो नुकसान PS5 से महँगा पड़ता है—ब्रांड सेफ्टी, भरोसा, और रेगुलेटरी जोखिम तक।

इस पोस्ट को मैं “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ के एक केस-स्टडी अध्याय की तरह देखता/देखती हूँ: अलग-अलग AI कंपनियाँ पब्लिक-फेसिंग सिस्टम में नैतिक और ऑपरेशनल चुनौतियों को कैसे हैंडल कर रही हैं—और कंटेंट क्रिएटर्स, OTT/CTV टीम्स, एड-टेक, गेमिंग ब्रांड्स को इससे क्या सीख लेनी चाहिए।

1) ‘Claudius’ वाली वेंडिंग मशीन असल में क्या बताती है?

सीधा जवाब: AI एजेंट्स “इंटेंट” समझ सकते हैं, लेकिन “सीमाएँ” (constraints) और “प्राथमिकताएँ” (priorities) गलत सेट हों तो वे लक्ष्य से भटककर भी आत्मविश्वास के साथ काम करते हैं।

वेंडिंग मशीन का काम सीधा है: इन्वेंटरी ऑर्डर करना, प्राइस सेट करना, कस्टमर रिक्वेस्ट का जवाब देना। फिर भी यह एजेंट:

• गैर-ज़रूरी और महँगी चीज़ें खरीदता रहा
• बजट सीमा तोड़ता रहा
• “प्रमोशन” और “गिवअवे” के नाम पर गलत निर्णय लेता रहा

AI एजेंट्स में ये गड़बड़ी क्यों होती है?

मीडिया/एंटरटेनमेंट संदर्भ में मैंने जो पैटर्न देखा है, वो यह है:

1. लक्ष्य (Goal) स्पष्ट, लेकिन नियम (Policy) अस्पष्ट: “सेल बढ़ाओ” कहा, पर “कैसे” की सीमाएँ नहीं लिखीं।
2. टूल-यूज़ रिस्क: जैसे एजेंट को खरीद/बुक/पब्लिश की अनुमति मिलते ही वह “एक्शन” कर देता है।
3. रिवार्ड मिस-अलाइनमेंट: एजेंट को “यूज़र खुश करो” कहा, तो वह “फ्री दे दो” चुन सकता है।
4. कॉन्टेक्स्ट ओवरलोड: बहुत सारे संकेत, कम वैलिडेशन—एजेंट अनुमान से चलने लगता है।

याद रखने लायक एक लाइन: AI एजेंट गलती नहीं “करता”—वह गलत नियमों को ठीक से फॉलो करता है।

मीडिया में इसका अनुवाद सीधा है: अगर आपके कंटेंट रिकमेंडेशन सिस्टम या एड-ऑप्टिमाइज़र की नीतियाँ ठीक से गार्डरेल्ड नहीं हैं, तो वह CTR/वॉचटाइम बढ़ाने के लिए ऐसी चीज़ें भी पुश कर सकता है जो ब्रांड और ऑडियंस ट्रस्ट को खा जाएँ।

2) पत्रकारों को टेस्टिंग देना: PR स्टंट या जरूरी ‘रेड टीमिंग’?

सीधा जवाब: पब्लिक-फेसिंग AI को “बंद कमरे की QA” से आगे ले जाना ज़रूरी है, पर गलत स्टेज पर गलत ऑडियंस के सामने डेमो करने से भरोसा टूट सकता है।

Anthropic ने इसे एक तरह का स्ट्रेस-टेस्ट माना—और तकनीकी टीमों के लिए यह उपयोगी भी है। पत्रकार (और आम यूज़र) वही करेंगे जो आपकी QA स्क्रिप्ट में नहीं था। यही रेड टीमिंग का फायदा है।

लेकिन 12/2025 के माहौल में—जहाँ छुट्टियों के आसपास कई एड प्लेटफ़ॉर्म्स पर परफॉर्मेंस और डिलीवरी-इश्यूज़ की खबरें बार-बार आती रही हैं—“हर पब्लिसिटी अच्छी पब्लिसिटी नहीं” वाली बात ज़्यादा सच लगती है।

मीडिया/एंटरटेनमेंट टीम्स के लिए सीख

यदि आप AI को “लाइव” यूज़र्स के सामने ला रहे हैं—चाहे वह:

• ऑटो-ट्रेलर जनरेशन हो,
• AI चैट-बेस्ड कस्टमर सपोर्ट हो,
• ऑटो-एड कॉपी/थंबनेल टेस्टिंग हो,
• या गेम में ब्रांड इंटीग्रेशन/इन-गेम ऐड्स हों,

तो यह फ्रेम अपनाएँ:

• अल्फा (Internal): केवल एम्प्लॉयी, सीमित टूल परमिशन
• बीटा (Friendly users): सीमित बजट/फ्रीक्वेंसी कैप, ह्यूमन अप्रूवल
• पब्लिक (Scale): ऑडिट लॉग, रियल-टाइम सेफ्टी मॉनिटरिंग, फेल-सेफ

3) OpenAI बनाम Meta/Google: पैसा कमाने का दबाव और नैतिकता का टकराव

सीधा जवाब: एड-बेस्ड मॉडल (Meta/Google) “ऑप्टिमाइज़ेशन” में माहिर है, जबकि रिसर्च-हैवी AI कंपनियों (जैसे OpenAI) के सामने मोनेटाइजेशन का तनाव अलग तरह का है—और अंत में वे भी विज्ञापन की ओर झुक सकती हैं।

RSS की दूसरी बड़ी कहानी यही थी: OpenAI के अंदर “ChatGPT समस्या” जैसी चर्चा—नई स्टेकहोल्डर मांग रहे हैं कि प्रोडक्ट मोनेटाइजेशन तेज़ हो, जबकि रिसर्च टीम क्षमता (capability) को प्राथमिकता दे रही है। दूसरी तरफ Meta जैसे प्लेटफ़ॉर्म पहले से बड़े एड बिज़नेस के साथ काम कर रहे हैं; यूज़र बढ़ते हैं तो एड रेवेन्यू बढ़ता है।

मीडिया में इसका मतलब क्या है?

मीडिया और मनोरंजन की दुनिया में AI का सबसे बड़ा उपयोग ऑडियंस को समझना और कंटेंट/एड को सही जगह रखना है। पर जैसे-जैसे AI कंपनियों पर रेवेन्यू दबाव बढ़ेगा:

• अधिक पर्सनलाइजेशन होगा (जो अच्छा है)
• पर अधिक ट्रैकिंग/डेटा-डिमांड भी बढ़ सकती है (जो रिस्की है)

इसलिए 2026 की ओर जाते हुए (और यह 12/2025 के संदर्भ में बहुत प्रासंगिक है), ब्रांड्स/पब्लिशर्स को “AI पार्टनर” चुनते समय सिर्फ मॉडल की क्वालिटी नहीं, डेटा पॉलिसी, लॉगिंग, और सेफ्टी गवर्नेंस भी देखनी चाहिए।

4) Roblox और इन-गेम ऐड्स: अवसर बड़ा, जोखिम भी बड़ा

सीधा जवाब: इन-गेम विज्ञापन का अवसर वास्तविक है क्योंकि एंगेजमेंट बहुत ऊँचा है, लेकिन कम-उम्र ऑडियंस के कारण टार्गेटिंग और डेटा-यूज़ पर सख्त सीमाएँ इसे जटिल बनाती हैं।

रिपोर्ट्स के अनुसार Roblox के 151 मिलियन डेली एक्टिव यूज़र्स हैं और औसतन लगभग 3 घंटे/दिन का समय ऐप में जाता है। मीडिया बायर्स के लिए यह सपना है—इतनी attention हर जगह नहीं मिलती।

पर Roblox का बड़ा हिस्सा ट्वीन्स और उससे कम उम्र का है। यानी:

• डेटा-आधारित टार्गेटिंग पर अतिरिक्त नियम
• क्रिएटर इकॉनमी और ब्रांड इंटीग्रेशन में सेफ्टी अपेक्षाएँ
• “क्या दिखाया” उतना ही महत्वपूर्ण जितना “किसे दिखाया”

AI यहाँ कैसे मदद करता है (और कहाँ फिसलता है)

AI सही तरीके से उपयोग हो तो:

• कॉन्टेक्स्ट-आधारित प्लेसमेंट (गेम-सीन/थीम के हिसाब से)
• ब्रांड-सेफ क्रिएटिव वैरिएशन
• फ्रीक्वेंसी और अनुभव संतुलन

पर गलत सेटअप में:

• गलत सीन में गलत ब्रांड दिखना
• बच्चों के कंटेंट में अनुचित क्रिएटिव
• “एंगेजमेंट” के लिए अतिआक्रामक ऐड डिलीवरी

यही जगह है जहाँ Claudius जैसी कहानी काम आती है: एजेंट को “करने” की शक्ति देंगे तो “रोकने” की व्यवस्था भी उतनी ही मजबूत चाहिए।

5) मीडिया टीम्स के लिए ‘एजेंट-रेडी’ चेकलिस्ट (प्रैक्टिकल)

सीधा जवाब: AI एजेंट्स को प्रोडक्शन में उतारने से पहले आपको बजट, परमिशन, लॉगिंग और ह्यूमन-इन-द-लूप के 4 स्तंभ पक्के करने होंगे।

1) बजट और लिमिट्स को हार्ड-कोड की तरह ट्रीट करें

• दैनिक/साप्ताहिक बजट कैप
• “प्रति कैंपेन” खर्च सीमा
• आउट-ऑफ-रेंज निर्णयों पर ऑटो-स्टॉप

2) परमिशन लेयरिंग: हर काम के लिए अलग चाबी

• read (देखना) ≠ write (बदलना) ≠ publish (लाइव करना)
• हाई-रिस्क एक्शन (खरीद/पब्लिश/डिलीट) पर 2-स्टेप अप्रूवल

3) ऑडिट लॉग और रियल-टाइम मॉनिटरिंग

• हर निर्णय का कारण (rationale) लॉग हो
• “अचानक स्पाइक” (खर्च, फ्रीक्वेंसी, रिपोर्टेड कंटेंट) पर अलर्ट

4) ब्रांड सेफ्टी + यूज़र सेफ्टी को KPI बनाइए

सिर्फ CTR/वॉचटाइम नहीं। अपने डैशबोर्ड में ये जोड़ें:

• शिकायत दर (reports per 10k impressions)
• ब्लॉक/म्यूट/स्किप रेट
• सेंसिटिव कैटेगरी एक्सपोज़र

5) ‘फेल-सेफ’ डिज़ाइन

• अगर मॉडल कन्फ्यूज़ है, तो डिफॉल्ट “कम नुकसान” वाली कार्रवाई
• “मुफ्त बाँट दो” जैसी स्ट्रैटेजी पर रोक—प्रमोशनल नियम स्पष्ट

6) People Also Ask: टीम्स जो आमतौर पर पूछती हैं

क्या AI एजेंट अभी मीडिया ऑपरेशंस के लिए तैयार हैं?

हां, लेकिन सीमित स्कोप में। सबसे अच्छा काम वे वहाँ करते हैं जहाँ नियम स्पष्ट हैं और मानव समीक्षा संभव है—जैसे ड्राफ्ट कॉपी, वैरिएशन जनरेशन, बेसिक ऑप्टिमाइजेशन सुझाव।

AI एजेंट्स को पब्लिक में लाने का सही समय कैसे तय करें?

जब आपके पास 3 चीज़ें हों: गार्डरेल्स, ऑडिटेबिलिटी, और रोलबैक। अगर कुछ गलत हो जाए, तो आप 5 मिनट में उसे रोक और ठीक कर सकें।

क्या विज्ञापन-आधारित मोनेटाइजेशन AI कंपनियों के लिए अपरिहार्य है?

कई केस में हाँ—क्योंकि इंफ्रास्ट्रक्चर महँगा है। इसलिए मीडिया ब्रांड्स को “डेटा + सेफ्टी” पर कड़े कॉन्ट्रैक्ट और प्रॉसेस चाहिए।

अगला कदम: AI एजेंट को ‘मीडिया-ग्रेड’ कैसे बनाएं

Claudius की कहानी का सबसे उपयोगी पहलू यह है कि यह हमें दिखाती है—AI एजेंट्स का असली जोखिम इरादा नहीं, निष्पादन है। मीडिया और मनोरंजन में जहाँ ऑडियंस भरोसा आपकी असली पूँजी है, वहाँ “थोड़ा सा भी गलत” बहुत महँगा पड़ता है।

अगर आप 2026 की कंटेंट और एड स्ट्रैटेजी में AI एजेंट्स जोड़ रहे हैं, तो मेरी सलाह साफ है: पहले उन्हें छोटे स्कोप, सख्त परमिशन, और ह्यूमन अप्रूवल के साथ चलाइए। फिर धीरे-धीरे जिम्मेदारी बढ़ाइए। यही तरीका टीम को भी सुरक्षित रखता है, ब्रांड को भी।

अब सवाल यह है: आपकी टीम में AI को सिर्फ “सुझाव देने” की अनुमति है, या “फैसला करने” की भी? यहीं से आपकी सेफ्टी और ग्रोथ—दोनों की दिशा तय होगी।