ऑर्गनाइज़र के लिए AI गाइड

यह गाइड सबके लिए है। लेकिन हर किसी को ऑर्गनाइज़र होना चाहिए।

यह अनुवाद अभी ड्राफ़्ट है। अंग्रेज़ी गाइड को ही आधार मानें।

डेटा सेंटर इस साल की ज़मीनी लड़ाई हैं, और जनता जीत रही है। लेकिन हमें यह भी पूछना चाहिए:

  • डेटा सेंटर किस काम के लिए हैं?
  • उनमें चल रहा AI क्या कर रहा है?
  • अरबपति और फ़ासिस्ट उन्हें बनाने पर इतने अड़े क्यों हैं?

यह गाइड इन सवालों के जवाब देती है, AI पर सबसे पैने और सबसे छोटे विश्लेषणों के साथ, जो श्रम, निगरानी, ICE, युद्ध और इस बात के विशेषज्ञों ने लिखे हैं कि मशीन का मालिक कौन है।

लेखक: एकसामुदायिक और यूनियन ऑर्गनाइज़र, जो Stanford के प्रमुख मशीन लर्निंग कोर्स (CS 229, Andrew Ng के साथ) में TA रह चुके हैं, और जिनके सलाहकार रहे MacArthur जीनियसDan Jurafsky। यह Stanford के NLP एथिक्स सेमिनार,CS 384, पर आधारित है, और उससे आगे जाती है। शुक्रिया Jurafsky,Ria KalluriऔरPeter Henderson.

AI के नुकसान भविष्य की बात नहीं हैं। वे अभी, यहाँ हैं:

  • मुट्ठी भर कंपनियाँ ज़्यादातर पैसा और ताक़त हथिया रही हैं
  • मज़दूरों, प्रवासियों और हर उस इंसान पर निगरानी जिसका एक चेहरा है
  • सॉफ़्टवेयर जो तनख़्वाह काटता है और नौकरियाँ बदतर बनाता है
  • भर्ती, पुलिसिंग और लोन में नाइंसाफ़ी

सबसे बड़ा सवाल यह है कि AI पर किसका कंट्रोल है, और वे इसका इस्तेमाल किस लिए करते हैं। ऐसा AI जो वही करता है जो कोई अरबपति कहे, पहले से मौजूद है। वह इंसानी कंट्रोल में है, और फिर भी हम बाक़ी लोगों के लिए सुरक्षित नहीं है।

यह पहले भी हो चुका है

AI में कुछ भी नया नहीं है। यह एक मशीन है जिसके मालिक कुछ लोग हैं, जो बहुतों के काम से बनी है, और जिसका इस्तेमाल उन्हें कम पैसे देने के लिए होता है। वामपंथ लुडाइट्स और कपड़ा उत्पादन के मशीनीकरण के ज़माने से पूँजीवाद के तहत ऑटोमेशन के असमान नतीजों से लड़ता आ रहा है।

  • हम उस ऑटोमेशन के ख़िलाफ़ नहीं हैं जिसका मतलब कम तकलीफ़ और ज़्यादा इंसानियत हो। हम अपनी क़ीमत पर होने वाले ऑटोमेशन के ख़िलाफ़ हैं।
  • हमें AI से डरने की ज़रूरत नहीं है। हमें इसे समझने की ज़रूरत है, इंजीनियरिंग से ज़्यादा समाज की एक ताक़त के रूप में। इसकी तेज़ी से बढ़ती मौजूदगी को नज़रअंदाज़ करना मंज़ूर नहीं है।
  • तो हम इसे पढ़ते हैं, और फिर लड़ते हैं। लक्ष्य है भौतिक विश्लेषण, कौन कमाता है और कौन चुकाता है, और फिर कार्रवाई: पढ़ें, चर्चा करें, संगठित हों।
Hand-coloured 1812 print of a Luddite leader in a dress, pointing, with a mill burning behind him

"दुख नफ़रत पैदा करता है। ये पीड़ित उन मशीनों से नफ़रत करते थे जो, उनके मानने के अनुसार, उनकी रोटी छीन रही थीं; वे उन इमारतों से नफ़रत करते थे जिनमें वे मशीनें थीं; वे उन कारखानेदारों से नफ़रत करते थे जिनकी वे इमारतें थीं।"

The Leader of the Luddites, प्रिंट, मई 1812। पब्लिक डोमेन, Wikimedia Commons से।

Charlotte Brontë, Shirley (1849), अध्याय 2, 1812 के मशीन तोड़ने वालों पर।

शुरुआत के लिए

यहाँ से शुरू करें: Hao का AI उपनिवेशवाद वाला विचार इस पूरी गाइड को जोड़ता है, और लॉस एंजेलिस बंदरगाह के डॉक मज़दूर दिखाते हैं कि पलटकर लड़ना कैसा होता है।

सिद्धांत

AI Colonialism सीरीज़। वीडियो

पुराने साम्राज्यों की तरह, AI उन समुदायों से डेटा, श्रम, ज़मीन और पानी छीनकर, जिन्हें पहले भी लूटा गया है, कुछ ताक़तवर लोगों को और अमीर बनाता है, और इसे तरक़्क़ी कहता है। Hao की सीरीज़ यह पैटर्न चार जगहों पर दिखाती है: दक्षिण अफ़्रीका में निजी निगरानी से बन रहा "डिजिटल रंगभेद", वेनेज़ुएला के आर्थिक संकट में शोषित डेटा कर्मचारी, जकार्ता में एल्गोरिदम से लड़ते Gojek ड्राइवर, और न्यूज़ीलैंड में अपने लोगों के लिए AI बनाता एक माओरी दंपति। इसका अंत निराशा में नहीं, प्रतिरोध में होता है।

Karen Hao, Empire of AI की लेखिका · 10 मिनट

चित्रण: Edel Rodriguez, MIT Technology Review के लिए

व्यवहार
Cover of the zine AI For Whose Good? Lessons from community resistance to automation at the Port of Los Angeles
कहानी: ऑटोमेशन के ख़िलाफ़ एक बंदरगाह समुदाय
Zine page: a hand-drawn table comparing code-centered and community-centered fairness, accountability and transparency
विश्लेषण: इंसाफ़ वाला कोड, या इंसाफ़ वाला समाज?
Zine page: the algorithmic ecology, a map of the ideas, institutions, machines and community around port automation
औज़ार: कहाँ दबाव डालना है, उसका नक़्शा

AI For Whose Good? (ज़ीन)

इस बात का सबूत कि ऑटोमेशन से वहीं लड़ा जा सकता है जहाँ वह आता है। जब लॉस एंजेलिस बंदरगाह ने ऑटोमेशन की कोशिश की, तो ILWU के डॉक मज़दूरों और उनके पड़ोसियों ने सुनवाइयों को भर दिया। Wang और Cruz वहाँ मौजूद थे, और यह ज़ीन मज़दूरों के अपने शब्दों को एक ही सवाल के सामने रखता है: न्यायपूर्ण कोड, या न्यायपूर्ण समाज? यह आपको एक औज़ार भी देता है, Stop LAPD Spying Coalition का Algorithmic Ecology: एक नक्शा कि दबाव कहाँ डालना है। हाथ से बनाया गया, 24 पन्ने, मुफ़्त डाउनलोड और प्रिंट।

Wang और Cruz · 10 मिनट

Sophie Wang और Taylor M Cruz की AI For Whose Good? (2023) के पन्ने, CC BY-NC-ND।

"Lavender" (+972)। वीडियो

एक AI ने 37,000 फ़िलिस्तीनियों को बमबारी के निशाने के तौर पर चिह्नित किया।

Yuval Abraham · युद्ध और नरसंहार · 30 मिनट

चित्र: +972 Magazine

Tech Behind ICE रिपोर्ट। सारांश · वीडियो

डिपोर्टेशन के लिए $513 मिलियन की निगरानी तकनीक। Palantir इसकी रीढ़ है।

Mijente · ICE और डिपोर्टेशन · 10 मिनट

चित्र: No Tech for ICE (Mijente, Surveillance Resistance Lab, Just Futures Law)

"A Teen Was Suicidal. ChatGPT Was the Friend He Confided In." (NYT)

एक किशोर ने ChatGPT को अपने दिल की बात बताई, फिर उसकी मौत हो गई।

Kashmir Hill · चैटबॉट और मानसिक स्वास्थ्य · 20 मिनट

चित्र: The New York Times

किताब और पॉडकास्ट

  • Cover of Empire of AI एक किताब: Karen Hao की Empire of AI (2025)। 300 इंटरव्यू से OpenAI के अंदर की कहानी। एक वीकेंड।
  • Cover of Race After Technology और एक: Ruha Benjamin की Race After Technology (2019)। तटस्थ दिखने वाली तकनीक नस्लीय ऊँच-नीच को और गहरा करती है: New Jim Code।
  • एक पॉडकास्ट: Paris Marx के साथ Tech Won't Save Us। हर हफ़्ते, इस गाइड के ज़्यादातर लोगों के साथ। इनसे शुरू करें:
    • "We All Suffer from OpenAI's Pursuit of Scale", Karen Hao के साथ। उनकी किताब एक घंटे में।
    • Data Vampires, चार हिस्सों की सीरीज़। डेटा सेंटर और उनसे लड़ने वाले लोग, आयरलैंड से चिली तक।
    • "The Real History of the Luddites", Brian Merchant के साथ। लुडाइट्स के बारे में हमारी समझ क्यों पूरी तरह ग़लत है।

वीडियो पसंद है? देखने की सूची

हमारा पक्ष

  • तकनीक राजनीतिक है, और सवाल यह है कि उसका मालिक कौन है।

    • मशीनें मालिक बनाते हैं, मालिकों के लिए।
    • AI पर कंट्रोल खो देना एक असली ख़तरा है। पर यह कई नुकसानों में से एक है। ज़्यादा नज़दीकी ख़तरा यह है कि मशीनें ठीक वही करें जो उनके मालिक चाहते हैं।

  • नुकसान अभी हो रहा है, और यह सब पर बराबर नहीं पड़ता।

    • पक्षपाती फ़ेस स्कैन, नाइंसाफ़ भर्ती सॉफ़्टवेयर और एल्गोरिदम से तय होने वाली तनख़्वाह आज मौजूद हैं।
    • अश्वेत लोग, महिलाएँ, क्वीयर लोग, प्रवासी और ग़रीब देशों के मज़दूर सबसे ज़्यादा मार खाते हैं।

  • AI एक राजनीतिक समस्या है।

    • आम सवाल यह होता है कि कोड में ज़्यादा इंसाफ़ कैसे लाया जाए। बेहतर सवाल यह है कि समाज में ज़्यादा इंसाफ़ कैसे लाया जाए।
    • इसके लिए राजनीतिक कार्रवाई चाहिए, तकनीकी जुगाड़ नहीं: यूनियन, प्रतिबंध, प्राइवेसी क़ानून, एकाधिकार तोड़ना, प्रदर्शन, जन-शक्ति, सीधी कार्रवाई

  • AI लोगों और उनके शोषित श्रम से बना है।

    • हर AI मॉडल आपकी मर्ज़ी के बिना आपके डेटा से बनाया जाता है, विकासशील दुनिया के कम तनख़्वाह वाले मज़दूरों के हाथों
    • AI को सोचने वाली चीज़ मानना या उसे इंसानी गुण देना, अपने आप में उसके पीछे के शोषित इंसानी श्रम को छुपा देता है

काम कौन करता है और क़ीमत कौन चुकाता है

1श्रम और रोज़गार

सवाल कभी मशीन का नहीं होता। सवाल यह है कि उसका मालिक कौन है, वह किसकी जगह लेती है, और किसकी बात सुनी जाती है।

  • इस पूरी सूची में मेरी सबसे पसंदीदा चीज़ है ज़ीन AI For Whose Good?
  • AI की तीन लड़ाइयाँ: छिनती नौकरियाँ, बदतर होती नौकरियाँ, और AI बनाने वाले छुपे हुए मज़दूर
  • शोधकर्ता: Veena Dubal ने Uber और Lyft ड्राइवरों के साथ सालों बिताने के बाद एल्गोरिदम से वेतन में भेदभाव को नाम दिया। DAIR की Milagros Miceli Data Workers' Inquiry चलाती हैं, जहाँ डेटा लेबलर अपनी ही नौकरियों का अध्ययन करते हैं; उनकी साथी Adrienne Williams Amazon के लिए गाड़ी चलाती थीं।
  • ऑर्गनाइज़र: Brian Merchant ने Blood in the Machine (2023) लिखी, लुडाइट्स की कहानी। Lorena Gonzalez, जिन्होंने कैलिफ़ोर्निया का AB 5 लिखा, अब राज्य के यूनियन फ़ेडरेशन की प्रमुख हैं, जो "No Robo Bosses" बिलों के पीछे की ताक़त है।

शुरुआत के लिए

Cover of the zine AI For Whose Good?

AI For Whose Good? (ज़ीन, 2023)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। ILWU के डॉक मज़दूरों और उनके पड़ोसियों ने टर्मिनल ऑटोमेशन रोकने के लिए Port of Los Angeles की सुनवाइयों में भीड़ भर दी। हाथ से बनाया, 24 पन्ने, मुफ़्त।

Sophie Wang और Taylor M. Cruz

Sophie Wang और Taylor M Cruz की AI For Whose Good? (2023) के पन्ने, CC BY-NC-ND।

"Will A.I. Become the New McKinsey?" (The New Yorker, 2023)

McKinsey के एक पूर्व कर्मचारी ने फ़र्म को "पूँजी के रज़ामंद जल्लाद" कहा: उन्हें इसलिए रखा जाता है कि बॉस नौकरियाँ काट सकें और दोष से बच सकें। Chiang चेतावनी देते हैं कि AI को यही काम करने के लिए बनाया जा रहा है।

Ted Chiang, उपन्यासकार

चित्र: The New Yorker

"OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour" (TIME, 2023)

OpenAI ने एक कॉन्ट्रैक्टर को $12.50 प्रति घंटा दिया। ChatGPT को सुरक्षित बनाने के लिए दुर्व्यवहार के भयावह ब्यौरे पढ़ने वाले केन्याई मज़दूरों के हाथ में $1.32 से $2 आए। एक मज़दूर: "वह यातना थी।"

Billy Perrigo

चित्र: TIME

"The Problem With AI Is About Power, Not Technology" (Jacobin, 2024)

AI "इंसानी श्रम को ख़त्म नहीं कर रहा, बल्कि उसे बदतर बना रहा है।" मालिक इसका इस्तेमाल, इससे पहले की हर मशीन की तरह, कुशल नौकरियों को सस्ती नौकरियों में तोड़ने के लिए करते हैं।

Jason Resnikoff, ऑटोमेशन के इतिहासकार

चित्र: jacobin.com

"Canaries in the Coal Mine?" (2025, अगस्त 2026 में अपडेट)

पेरोल डेटा: AI की सबसे ज़्यादा ज़द में आने वाली नौकरियों में 22 से 25 साल के कर्मचारी अब अपने हमउम्रों से क़रीब 19% पीछे हैं। बुज़ुर्ग नौजवानों को ऑटोमेट कर रहे हैं।

Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen (Stanford)

चित्र: Stanford Digital Economy Lab

लेख, शोध पत्र और प्रोजेक्ट21
  • एल्गोरिदम ही फ़ोरमैन है। Dubal के ड्राइवरों को एक ही सवारी के लिए अलग-अलग पैसे मिलते हैं, और वे इसे जुआ बताते हैं। AI को ट्रेन करने वाले डेटा वर्कर सॉफ़्टवेयर से टाइम और स्कोर किए जाते हैं। AI की सप्लाई चेन के दोनों सिरों पर एक ही बॉस है।
  • ऑटोमेशन की रफ़्तार मोलभाव की ताक़त तय करती है, इंजीनियरिंग नहीं। लुडाइट्स ने मालिकों को बातचीत की मेज़ पर लाने के लिए मशीनें तोड़ीं (Hobsbawm)। 2024 में ईस्ट कोस्ट के डॉक मज़दूरों ने तीन दिन के लिए 36 बंदरगाह बंद कर दिए और वेतन समझौता लेकर लौटे, जबकि ऑटोमेशन पर बात अभी बाक़ी थी। ILWU की माँग है कि कोई भी नई तकनीक कैसे आए, इसमें मज़दूरों की आवाज़ हो।
  • नौकरियाँ जाना एक नीतिगत फ़ैसला है। NAFTA ने बिना किसी रोबोट के क़रीब 700,000 अमेरिकी नौकरियाँ छीन लीं, और बॉसों को सिर्फ़ फ़ैक्ट्री हटाने की धमकी देकर कम तनख़्वाह जितवा दी।
  • नौकरियों के आँकड़े सावधानी से पढ़ें। रोज़गार का डेटा धुँधला है, और उसका बड़ा हिस्सा उन लोगों से आता है जिनका जवाब में हित है: AI कंपनियाँ, बैंक और कंसल्टेंसी। अब तक के सावधान अध्ययन एक बात पर सहमत हैं। मार सबसे पहले नौजवानों पर पड़ती है, और छँटनी से नहीं: उन्हें बस नौकरी पर रखा ही नहीं जा रहा।
  • क्या माँगें। Exley: आधे घंटों के लिए वही तनख़्वाह, जैसे 8 घंटे का दिन जीता गया था। Varoufakis Manifesto को इस पहली बहस के रूप में पढ़ते हैं कि मशीनों का मालिक कौन है।
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
मज़दूरी और गिग काम "On Algorithmic Wage Discrimination" (Columbia Law Review, 2023) Veena Dubal (UC Irvine, कानून) "एल्गोरिदम से वेतन में भेदभाव": ऐप हर ड्राइवर के डेटा से एक ही काम के लिए अलग-अलग रेट देते हैं। ड्राइवर इसे जुआ कहते हैं। Dubal इस पर सीधा प्रतिबंध चाहती हैं, नियमन नहीं।
डेटा का काम "The Exploited Labor Behind Artificial Intelligence" (Noema, 2022); Data Workers' Inquiry Adrienne Williams, Milagros Miceli, Timnit Gebru निबंध: सोचने वाली मशीनों की बातें उन लेबलरों, मॉडरेटरों, ड्राइवरों और वेयरहाउस मज़दूरों को छुपा देती हैं जिन पर AI टिका है, और उनके संगठित होने का साथ देना ही असली एथिक्स का काम है। Inquiry: केन्या, वेनेज़ुएला, सीरिया और जर्मनी के डेटा वर्कर अपनी ही नौकरियों का अध्ययन करते हैं और रिपोर्ट, ज़ीन और फ़िल्में प्रकाशित करते हैं।
यूनियनें AI पर ILWU का नीति वक्तव्य ILWU, वेस्ट कोस्ट के डॉक मज़दूरों की यूनियन मज़दूरों पर निगरानी रखने, उन्हें अनुशासित करने और हटाने के लिए इस्तेमाल होने वाले AI और ऑटोमेशन का विरोध करता है। देखरेख, नई तकनीक में मज़दूरों की आवाज़, और सरकार के हर स्तर पर नियमन की माँग करता है।
कैथोलिक सामाजिक शिक्षा Magnifica Humanitas (पोप का पत्र, 2026) पोप Leo XIV AI पर पोप का पत्र, जो Rerum Novarum के 135 साल बाद आया, यानी कारखाने के मज़दूरों पर चर्च का पत्र। इसमें कहा गया है कि आज जिस तरह AI बनाया जा रहा है, वह "मज़दूरों का हुनर छीन सकता है, उन्हें स्वचालित निगरानी में रख सकता है और उन्हें सख़्त, दोहराव वाले कामों तक सीमित कर सकता है", यह यूनियनों का साथ देता है, और चाहता है कि AI जहाँ भी लागू हो, उसके साथ "मज़दूरों के रोज़गार, दोबारा प्रशिक्षण और भागीदारी की रक्षा के लिए जाँचे जा सकने वाले उपाय" हों। इसे किसी कैथोलिक सहकर्मी या पैरिश को दें। लंबा है: पैराग्राफ़ 1 से 16, फिर 148 से 156 पढ़ें, लगभग 20 मिनट।
डॉक मज़दूर और ऑटोमेशन "The Dockworkers' Strike Is a Big Test for Kamala Harris" (The New Republic, 2024); "Yes, the striking dockworkers were Luddites. And they won." (Blood in the Machine, 2024) The New Republic; Brian Merchant अक्टूबर 2024 में, चुनाव से कुछ हफ़्ते पहले, 47,000 डॉक मज़दूरों ने तनख़्वाह और बंदरगाह ऑटोमेशन के मुद्दे पर ईस्ट और गल्फ़ कोस्ट के 36 बंदरगाह बंद कर दिए। Kamala Harris और Joe Biden ने उन्हें काम पर वापस जाने का आदेश देने के बजाय हड़तालियों का साथ दिया। तीन दिन बाद उनके हाथ में वेतन समझौता था, और ऑटोमेशन का मुद्दा फिर से बातचीत की मेज़ पर चला गया।
पहली औद्योगिक क्रांति "The Machine Breakers" (Past & Present, 1952) Eric Hobsbawm लुडाइट्स मशीनों के ख़िलाफ़ नहीं थे। उन्हें तोड़ना "दंगे के ज़रिए सामूहिक मोलभाव" था: एक ऐसी रणनीति जो तब अपनाई जाती थी जब हड़ताल नामुमकिन हो, और यह अक्सर काम करती थी।
कॉटन जिन पढ़ने की टिप्पणी: Blood in the Machine (A Working Library, 2023) Mandy Brown, Brian Merchant की किताब पर कॉटन जिन को श्रम बचाने वाली मशीन बताकर बेचा गया। यह "इतनी अच्छी चली कि इसने मज़दूरों की माँग बेतहाशा बढ़ा दी" निराई और चुनाई के लिए, और ग़ुलामी को और सत्तर साल ज़िंदा रखने में मदद की। ऑटोमेशन का मतलब शायद ही कभी कम काम होता है। पाँच मिनट।
पहली औद्योगिक क्रांति "Marx predicted our present crisis, and points the way out" (The Guardian Long Read, 2018) Yanis Varoufakis Communist Manifesto को पहली फ़ैक्ट्रियों की प्रतिक्रिया के रूप में पढ़ता है। उसने ऑटोमेशन, वैश्वीकरण और मशीनों के मालिकाने की लड़ाई को पहले ही देख लिया था।
नौकरियां और व्यापार "NAFTA's Impact on U.S. Workers" (Economic Policy Institute, 2013) Jeff Faux क़रीब 700,000 अमेरिकी नौकरियाँ गईं, ज़्यादातर कैलिफ़ोर्निया, टेक्सास और मिशिगन जैसे मैन्युफ़ैक्चरिंग राज्यों में।
नौकरियों के आंकड़े "Young workers' employment drops in occupations with high AI exposure" (2026) Federal Reserve Bank of Dallas AI की ज़द में आने वाली नौकरियों में नौजवानों की छँटनी नहीं हो रही। उन्हें पहले से ही नौकरी पर रखा ही नहीं जा रहा।
नौकरियों के आंकड़े "Generative AI as Seniority-Biased Technological Change" (2025) Seyed Mahdi Hosseini Maasoum और Guy Lichtinger 285,000 फ़र्मों में 62 मिलियन कर्मचारियों के रेज़्यूमे। AI अपनाने वाली कंपनियों में जूनियर नौकरियाँ घटती हैं जबकि सीनियर नौकरियाँ बढ़ती रहती हैं, क्योंकि भर्ती धीमी हो जाती है।
नौकरियों का डेटा, एक ऐसी कंपनी से जिसका इसमें हित है "Labor market impacts of AI: A new measure" (2026) Anthropic एक AI कंपनी के अपने अध्ययन में अब तक ज़द में आए कर्मचारियों की बेरोज़गारी में कोई बढ़त नहीं मिली। इसे यह जानते हुए पढ़ें कि इसे किसने लिखा है।
ड्राइवर "In San Francisco, Waymo Has Now Bested Lyft. Uber Is Next" (2025) Underscore_SF, YipitData के आंकड़ों के आधार पर क़रीब 20 महीनों में Waymo अपने सैन फ़्रांसिस्को ज़ोन के अंदर शून्य से 27% राइड बुकिंग तक पहुँच गई, और 21% पर खड़ी Lyft से आगे निकल गई। एयरपोर्ट की सवारियाँ नहीं गिनी गई हैं, एक ऐसी शर्त जिसे The Driverless Digest समझाता है। यह वह किराया है जो पहले ड्राइवरों को जाता था।
रोबोटैक्सी का क्या किया जाए न्यूयॉर्क ने Waymo का परमिट खत्म होने दिया (Gizmodo, 2026); Alex Bores का "AI डिविडेंड" (Axios, 2026); Tom Steyer की नौकरी गारंटी (Common Dreams, 2026) Gizmodo; Axios; Common Dreams 2026 में तीन जवाब। इसे रोको: मेयर Zohran Mamdani ने Waymo का न्यूयॉर्क परमिट ख़त्म हो जाने दिया। इस पर टैक्स लगाओ और लोगों को दो: AI के इस्तेमाल पर टैक्स और AI फ़र्मों में सार्वजनिक हिस्सेदारी से चलने वाला डिविडेंड। नौकरी की गारंटी दो: एक सार्वजनिक फ़ंड, जिसमें AI कंपनियाँ पैसा डालें, जो बेदख़ल हुए कर्मचारियों को नौकरी दे।
क्या मांग करें "The obvious, and unthinkable, solution to the coming AI crisis" (2025) Zack Exley (Sanders 2016, Justice Democrats, New Consensus) उम्मीद करते हैं कि AI कुछ सालों में दफ़्तर का ज़्यादातर काम ले लेगा; बेसिक इनकम या AI फ़र्मों पर टैक्स काफ़ी नहीं होगा। उनका जवाब: आधे घंटों के लिए वही तनख़्वाह, जैसे 8 घंटे के दिन ने कभी किया था।
अपडेट रहें Tech Won't Save Us (पॉडकास्ट); Jacobin का Artificial Intelligence अंक Paris Marx; Jacobin इस सूची के ज़्यादातर लोगों के साथ हर हफ़्ते इंटरव्यू, और AI और पूँजीवाद पर पत्रिका का एक पूरा अंक।
किताबें9
Cover of Blood in the Machine

Blood in the Machine (2023)

Brian Merchant

लुडाइट्स एक मज़दूर आंदोलन थे, मालिकों द्वारा मशीनों के इस्तेमाल के ख़िलाफ़।

Ghost Work (2019)

Mary L. Gray और Siddharth Suri

वह अदृश्य कॉन्ट्रैक्ट वर्कफ़ोर्स जो "ऑटोमेटेड" सिस्टमों को लेबल करती, मॉडरेट करती और सुधारती है।

Deaths of Despair and the Future of Capitalism (2020)

Anne Case और Angus Deaton (Princeton)

जब अच्छी नौकरियाँ ग़ायब होती हैं, लोग मरते हैं: बिना कॉलेज डिग्री वाले अमेरिकियों में आत्महत्या, ओवरडोज़ और शराब।

Cover of The Condition of the Working Class in England

The Condition of the Working Class in England (1845, ऑनलाइन मुफ़्त)

Friedrich Engels

एक मिल मालिक का बेटा दर्ज करता है कि कपड़ा उद्योग के ऑटोमेशन ने मैनचेस्टर के मज़दूरों के साथ क्या किया: बीमारी, बाल मज़दूरी, जल्दी मौत।

Cover of Shirley

Shirley (1849)

Charlotte Brontë

1811 और 1812 के लुडाइट विद्रोहों के बीच रचा गया एक उपन्यास, मज़दूरों की बदहाली से हमदर्दी के साथ।

Cover of The Making of the English Working Class

The Making of the English Working Class (1963)

E. P. Thompson

लुडाइट्स और उनके साथियों को "आने वाली पीढ़ियों की भारी हिक़ारत" से बचाता है।

Cover of Labor and Monopoly Capital

Labor and Monopoly Capital (1974)

Harry Braverman

डीस्किलिंग: मैनेजमेंट काम को फिर से ऐसा बनाता है कि मज़दूरों से ज्ञान छीनकर मशीनों और मैनेजरों में डाल दिया जाए।

Cover of Forces of Production

Forces of Production (1984)

David Noble

फ़ैक्ट्री ऑटोमेशन को कैसे मशीनिस्टों से कंट्रोल छीनने के लिए डिज़ाइन किया गया, तब भी जब मज़दूरों के कंट्रोल वाला डिज़ाइन उतना ही अच्छा चलता था।

Fully Automated Luxury Communism (2019)

Aaron Bastani

उम्मीद भरा पक्ष: मशीनों को काम करने दो, और जो वे बनाएँ उसे बाँटो।

नर्सें4
यह पढ़ेंलेखकक्यों
"'Purge Palantir!': Union nurses warn Big Tech and Big Brother are invading our healthcare system" (The Real News Network, सितंबर 2026) Maximillian Alvarez सबसे नया। 27 अगस्त 2026 को National Nurses United के सदस्यों ने आठ शहरों में ट्रैफ़िक रोक दिया, ताकि अस्पताल Palantir को छोड़ें, जो अमेरिका के पाँचवें हिस्से से ज़्यादा अस्पताल बेड मैनेज करती है और ICE को डिपोर्ट करने के लिए लोग ढूँढने में मदद करती है।
"The Nurses Union Breaking Ranks to Fight AI in Hospitals" (Tech Policy Press, अप्रैल 2026) Chris Mills Rodrigo Nvidia एक ऐसी AI नर्स का समर्थन करती है जिसे चलाने का ख़र्च $9 प्रति घंटा है। यूनियन की अध्यक्ष Cathy Kennedy: "AI वह नहीं कर सकता जो एक रजिस्टर्ड नर्स कर सकती है।"
2,300 नर्सों का सर्वे (2024) National Nurses United जहाँ सॉफ़्टवेयर स्कोर करता है कि हर मरीज़ कितना बीमार है, 69% नर्सें कहती हैं कि स्कोर उनके अपने आकलन से मेल नहीं खाता। जहाँ यह नतीजों की भविष्यवाणी करता है, 40% कहती हैं कि वे स्कोर बदल नहीं सकतीं।
"Uber for Nursing Part II" (AI Now Institute, अप्रैल 2026) Katie J. Wells, Maya Pinto, Funda Ustek Spilda ShiftKey और CareRev जैसे गिग नर्सिंग ऐप एल्गोरिदम से तनख़्वाह तय करते हैं, क़रीब $1.4 बिलियन जुटा चुके हैं, और कम से कम 17 राज्यों में ख़ुद को स्टाफ़िंग नियमों से छूट दिलाने के लिए लॉबीइंग कर रहे हैं।
कलाकार और हॉलीवुड5
यह पढ़ेंलेखकक्यों
"OpenAI's Studio Ghibli meme factory is an insult to art itself" (Blood in the Machine, 2025) Brian Merchant यहाँ से शुरू करें। 2016 में Hayao Miyazaki ने एक AI एनिमेशन डेमो देखा और उसे "ख़ुद ज़िंदगी का अपमान" कहा। 2025 में OpenAI ने बिना पूछे उनके स्टूडियो की शैली को मीम मशीन बना दिया।
"Hollywood's stand against AI" (Equal Times, 2025) Atahualpa Blanchet 2023 की लेखकों और अभिनेताओं की हड़तालों ने क्या जीता: डिजिटल कॉपी के लिए सहमति और भुगतान, और लेखकों की जगह कोई AI स्क्रिप्ट नहीं। किसी भी कॉन्ट्रैक्ट के लिए एक नमूना।
"SAG-AFTRA Condemns Tilly Norwood" (Variety, 2025); 2026 का कॉन्ट्रैक्ट वोट Variety; LA Magazine एक स्टूडियो ने एक AI "अभिनेत्री" पेश की। यूनियन का जवाब: वह "एक कंप्यूटर प्रोग्राम से बनाया गया किरदार है जिसे अनगिनत पेशेवर कलाकारों के काम पर ट्रेन किया गया।" 2026 का कॉन्ट्रैक्ट, जो 91% से मंज़ूर हुआ, नियमों को और सख़्त कर दिया।
"Restrict AI Illustration from Publishing" (खुला पत्र, 2023) Molly Crabapple और Center for Artistic Inquiry and Reporting एक पन्ना, जिस पर एक हज़ार से ज़्यादा लेखकों और कलाकारों के दस्तख़त हैं: इमेज जनरेटर ऐसे काम से बने हैं जो "उनके रचनाकारों की जानकारी के बिना बटोरा गया, भुगतान या सहमति की तो बात ही छोड़िए।"
"Why A.I. Isn't Going to Make Art" (The New Yorker, 2024) Ted Chiang Chiang की कसौटी: "कला वह है जो बहुत सारे फ़ैसले लेने से बनती है।" दस हज़ार शब्दों की कहानी में क़रीब दस हज़ार फ़ैसले लगते हैं। सौ शब्दों का प्रॉम्प्ट क़रीब सौ फ़ैसले करता है।
कानून8

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
BOT Act (Bossware and Oppressive Technology Act), S10290 न्यूयॉर्क। मई 2026 से सीनेट श्रम समिति में लंबित सीनेटर Kristen Gonzalez कार्यस्थल पर इलेक्ट्रॉनिक निगरानी को सीमित करता है, ऑटोमेटेड रोज़गार टूल का सालाना प्रभाव आकलन अनिवार्य करता है, और कर्मचारियों को सूचना, डेटा तक पहुँच और प्रतिशोध से सुरक्षा के अधिकार देता है।
S822 न्यूयॉर्क। 14 फ़रवरी 2025 को हस्ताक्षरित सीनेटर Kristen Gonzalez AI को राज्य कर्मचारियों को हटाने या उनकी तनख़्वाह और सुविधाएँ काटने से रोकता है; राज्य की एक AI इन्वेंट्री बनाता है।
SB 7, "No Robo Bosses Act", फिर SB 947 कैलिफ़ोर्निया। SB 7 पर अक्टूबर 2025 में वीटो; SB 947 गवर्नर की मेज़ पर, आख़िरी तारीख़ 30 सितंबर 2026 सीनेटर Jerry McNerney; श्रमिक संगठनों का समर्थन मालिकों को कर्मचारियों को अनुशासित करने या निकालने के लिए सिर्फ़ ऑटोमेटेड सिस्टम पर भरोसा करने से रोकता है।
AB 5 और Proposition 22 कैलिफ़ोर्निया। AB 5 2019 में क़ानून बना; Prop 22 2020 में पास हुआ और जुलाई 2024 में बरक़रार रखा गया असेंबली सदस्य Lorena Gonzalez; Uber, Lyft और DoorDash ने Prop 22 को पैसा दिया AB 5 मानता है कि कामगार कर्मचारी हैं। Prop 22 ने ऐप-आधारित ड्राइवरों को फिर से इससे बाहर कर दिया।
WGA और SAG-AFTRA के 2023 के कॉन्ट्रैक्ट अमेरिका। सामूहिक सौदेबाज़ी, कानून नहीं यूनियनें, हड़तालों के बाद स्टूडियो लेखकों को AI इस्तेमाल करने के लिए मजबूर नहीं कर सकते, और अभिनेताओं की डिजिटल कॉपी के लिए सहमति और भुगतान ज़रूरी है।
AB 1979 और AB 2575 (नर्सें और AI) कैलिफ़ोर्निया। विधानमंडल से पास; गवर्नर की मेज़ पर, आख़िरी तारीख़ 30 सितंबर 2026 California Nurses Association और National Nurses United AB 1979 AI को किसी लाइसेंस प्राप्त चिकित्सक के फ़ैसले की जगह लेने से रोकता है। AB 2575 असुरक्षित AI को पलटने वाली नर्सों को प्रतिशोध से बचाता है।
NO FAKES Act, S.4591 अमेरिकी सीनेट। न्यायिक समिति ने जून 2026 में सदन को भेजा; अभी वोट नहीं दोनों दलों के प्रायोजक; SAG-AFTRA का समर्थन हर व्यक्ति को अपनी आवाज़ और चेहरे की डिजिटल कॉपी पर क़ानूनी अधिकार देगा।
Bartz v. Anthropic; Andersen v. Stability AI अमेरिकी अदालतें। Bartz: $1.5 बिलियन का समझौता जुलाई 2026 में मंज़ूर। Andersen: जूरी ट्रायल 8 सितंबर 2026 को शुरू; अभी फ़ैसला नहीं लेखक; चित्रकार Sarah Andersen, Kelly McKernan और Karla Ortiz अमेरिका का सबसे बड़ा कॉपीराइट समझौता, क़रीब $3,000 प्रति किताब, और इस सवाल पर पहला जूरी ट्रायल कि कलाकारों के काम पर इमेज जनरेटर ट्रेन करना क़ानूनी है या नहीं।

2साम्राज्य और दोहन

AI कंपनियाँ साम्राज्यों की तरह बर्ताव करती हैं: वे डेटा, ज़मीन, पानी और ऊर्जा लेती हैं, और दौलत मुट्ठी भर फ़र्मों के पास जाती है।

  • दो नाम जानने लायक। Karen Hao ने MIT Technology Review और The Wall Street Journal के लिए AI कवर किया; उनकी किताब Empire of AI (2025) क़रीब 260 इंटरव्यू पर खड़ी है। Kate Crawford ने AI Now की सह-स्थापना की; उनकी Atlas of AI (2021) AI का पीछा लिथियम खदानों से वेयरहाउसों तक करती है।
  • यह पैटर्न पुराना है। Empire of Cotton दिखाती है कि पहला ऑटोमेशन ग़ुलामों द्वारा उगाई कपास और औपनिवेशिक बाज़ारों पर चलता था।
  • लोग मुक़ाबला कर रहे हैं। AI Resist List (2026) दुनिया भर की लड़ाइयों का नक़्शा बनाती है। भौतिक पक्ष का अपना अलग हिस्सा है: डेटा सेंटर।

शुरुआत के लिए

AI Colonialism सीरीज़ (MIT Technology Review, 2022)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। "AI उपनिवेशवाद" चार रिपोर्टों और एक शुरुआती निबंध में: दक्षिण अफ़्रीका में निगरानी, वेनेज़ुएला में डेटा लेबलर, जकार्ता में संगठित होते गिग ड्राइवर, और न्यूज़ीलैंड का एक मूलनिवासी दंपति जो अपनी शर्तों पर AI बना रहा है।

Karen Hao सहयोगियों के साथ

चित्र: MIT Technology Review

"Sam Altman's AI Empire Relies on Brutal Labor Exploitation" (Jacobin, 2025)

Hao की किताब की समीक्षा। क़यामत का डर दिखाने वाले और ढोल पीटने वाले, दोनों आख़िर में इंडस्ट्री की ही सेवा करते हैं, और AI का रास्ता सिर्फ़ "टेक दिग्गजों की बेलगाम ताक़त से सीधे टकराव" से बदलता है।

Ben Wray

चित्र: jacobin.com

Anatomy of an AI System (2018)

एक विशाल नक़्शा कि Amazon Echo का एक अकेला अनुरोध क्या-क्या हरकत में ले आता है: खदानें, जहाज़, डेटा सेंटर, क्लिक-वर्क। हर जवाब के लिए चाहिए "एक विशाल ग्रह-व्यापी नेटवर्क, जो ग़ैर-नवीकरणीय सामग्री, श्रम और डेटा के दोहन से चलता है।"

Kate Crawford और Vladan Joler

चित्र: Anatomy of an AI System

लेख, शोध पत्र और प्रोजेक्ट6
  • प्रतिरोध के चार रूप हैं। AI Resist List लड़ाइयों को चार हिस्सों में बाँटती है: विरोध, इनकार, वापस लेना और नई कल्पना। ज़्यादातर प्रविष्टियाँ अमीर देशों के बाहर से आती हैं।
  • औपनिवेशिक पैटर्न, जिसे ख़ुद इस क्षेत्र के अंदर से नाम दिया गया। "Decolonial AI": जोखिम वाले सिस्टम पहले ग़रीब देशों पर आज़माए जाते हैं।
  • इससे शुरू करें कि समुदाय क्या चाहते हैं। Bird का तर्क है कि भाषा परियोजनाएँ वहीं से शुरू होनी चाहिए। Masakhane इसे काम करता दिखाता है: अफ़्रीकी शोधकर्ता ख़ुद 30 से ज़्यादा अफ़्रीकी भाषाओं के लिए अनुवाद टूल बना रहे हैं।
  • "AI उपनिवेशवाद" के पीछे का पुराना सिद्धांत राजनीतिक सिद्धांत में है।
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
प्रतिरोध The AI Resist List (2026) Karen Hao, Gebru के DAIR और साझेदारों के साथ दुनिया भर में AI के ख़िलाफ़ लड़ाइयों की एक सार्वजनिक सूची, उन नौ "समर्थन के स्तंभों" के हिसाब से छाँटी गई जिन पर इंडस्ट्री टिकी है, डेटा सेंटर से श्रम तक। "AI के विकास की मौजूदा दिशा में कुछ भी अनिवार्य नहीं है।"
AI को उपनिवेशवाद से मुक्त करना "Decolonial AI" (2020); "Decolonising Speech and Language Technology" (2020); Masakhane का सहभागी अनुवाद पर शोध पत्र (2020) Shakir Mohamed, Marie-Therese Png, William Isaac; Steven Bird; Masakhane इस क्षेत्र के अंदर से तीन पेपर: औपनिवेशिक पैटर्न को नाम दिया गया, भाषा परियोजनाओं के लिए समुदाय-पहले का नियम, और अफ़्रीकी शोधकर्ता अपने ख़ुद के अनुवाद टूल बनाते हुए।
किताबें3
Cover of Empire of AI

Empire of AI (2025)

Karen Hao

सिद्धांत पूरी लंबाई में: 300 से ज़्यादा इंटरव्यू से OpenAI के अंदर की कहानी, साथ में केन्या के डेटा वर्कर और चिली में पानी की लड़ाई।

Atlas of AI (2021)

Kate Crawford, AI Now की सह-संस्थापक

AI खदानों, वेयरहाउसों, डेटा सेंटरों और क्लिक-वर्करों की एक भौतिक इंडस्ट्री है, कोई "क्लाउड" नहीं।

Cover of Empire of Cotton

Empire of Cotton (2014)

Sven Beckert

मशीनी मिलें ग़ुलामों द्वारा उगाई कपास और औपनिवेशिक बाज़ारों पर चलती थीं। पहले ऑटोमेशन ने ग़ुलामी और साम्राज्य को और गहरा किया।

3डेटा सेंटर

AI की भौतिक छाप: बिजली, पानी, ज़मीन, और वे बस्तियाँ जिन्हें इसका बोझ उठाने के लिए चुना गया।

  • डेटा सेंटर कंप्यूटरों का एक वेयरहाउस है। बड़े वालों को एक पूरे पावर प्लांट के बराबर बिजली चाहिए, साथ में ज़मीन और ठंडा रखने के लिए पानी।
  • वे वहाँ बनाए जाते हैं जहाँ ज़मीन सस्ती हो और पड़ोसियों के पास ना कहने की सबसे कम ताक़त हो।
  • लड़ाई स्थानीय है: ज़ोनिंग बोर्ड, एयर परमिट और यूटिलिटी दरें। न्यूयॉर्क में सीनेटर Kristen Gonzalez के बिल और एक साल की परमिट रोक ने इसे पूरे राज्य में ले गया। Karen Hao डेटा सेंटर रोकने वाले, और जीतने वाले समुदायों पर रिपोर्ट करती हैं।
  • सिद्धांत में डेटा सेंटर को साफ़-सुथरा बनाया जा सकता है: बेहतर कूलिंग, साफ़ बिजली, असली परमिट। यह काफ़ी नहीं है। हमें यह भी पूछना होगा कि उसके अंदर क्या हो रहा है: मशीनें क्या कर रही हैं, और किसके लिए।

मेम्फ़िस ही वह मामला क्यों है जिसे जानना चाहिए

  • xAI ने Colossus को 122 दिनों में Boxtown के बग़ल में बनाया, एक अश्वेत बस्ती जिसे पहले ग़ुलाम रहे लोगों ने बसाया था और जो पहले से औद्योगिक प्लांटों से घिरी है।
  • इसे बिजली देने के लिए कंपनी ने बिना एयर परमिट मीथेन गैस टर्बाइन चलाए। एक लॉ सेंटर के थर्मल ड्रोन ने इनमें से 35 पाए, 280,000 घरों को बिजली देने के लिए काफ़ी, बिना किसी ठीक प्रदूषण नियंत्रण के।
  • गैस टर्बाइन स्मॉग बनाने वाला प्रदूषण और फ़ॉर्मेल्डिहाइड छोड़ते हैं। शोधकर्ताओं ने साइट के पास नाइट्रोजन डाइऑक्साइड का शिखर स्तर 79% ऊपर मापा। Boxtown में कैंसर का ख़तरा पहले से राष्ट्रीय औसत का चार गुना था।
  • फिर काउंटी स्वास्थ्य विभाग ने 15 टर्बाइनों को फिर भी परमिट दे दिया। NAACP और लॉ सेंटर इससे लड़ रहे हैं।

शुरुआत के लिए

"Inside Memphis' Battle Against Elon Musk's xAI Data Center" (TIME, 2025)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। Musk ने 35 मीथेन गैस टर्बाइन साउथवेस्ट मेम्फ़िस में लाए, जहाँ कैंसर की दर पहले से राष्ट्रीय औसत का चार गुना है। 28 साल की Alexis Humphreys अपने अस्थमा अटैक पर: "ऐसा लगा जैसे मेरी छाती अंदर धँस रही हो।"

Andrew R. Chow

चित्र: TIME

देखें: "We Went to the Town Elon Musk Is Poisoning" (वीडियो, 2025)

मेम्फ़िस कैमरे पर: बिना परमिट के गैस टर्बाइन, बंद दरवाज़ों के पीछे मंज़ूरी, और Boxtown के पड़ोसी जो कहते हैं कि वे साँस नहीं ले पा रहे।

More Perfect Union

चित्र: More Perfect Union (YouTube)

"Elon Musk's xAI facility is using gas turbines in South Memphis, we're taking action"

वकीलों ने साइट के ऊपर से उड़ान भरी और 35 गैस टर्बाइन गिने, जितने पता थे उनके क़रीब दोगुने। मेयर ने कहा 15 चल रहे थे। थर्मल कैमरे ने 33 दिखाए। फिर आया NAACP का मुक़दमे का नोटिस।

Southern Environmental Law Center

चित्र: Southern Environmental Law Center

North Star Data Center Policy Toolkit (2026); टूलकिट की साइट

ऑर्गनाइज़रों के लिए एक गाइड: शहर, काउंटी और राज्य की वे नीतियाँ जो डेटा सेंटरों को रोक सकती हैं, धीमा कर सकती हैं या उन पर शर्तें लगा सकती हैं।

AI Now Institute

चित्र: AI Now Institute

Data Center Opposition Report (मासिक, 2026)

स्कोरबोर्ड। अगस्त 2026 तक: डेटा सेंटरों से लड़ने वाले स्थानीय समूहों में 640,000 से ज़्यादा लोग, कम से कम 43 राज्यों में, और 92 दिनों में 220 नए समूह बने।

Coalition for Responsible Data Center Development, Evitable और Together Against AI

चित्र: Data Center Opposition

लेख और वीडियो5
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
मेम्फ़िस "NAACP calls on officials to halt operations at xAI's 'dirty' data center" (2025) TechCrunch नागरिक अधिकारों का फ़्रेम: NAACP ने स्थानीय अधिकारियों से xAI को बंद करने का आपात आदेश माँगा, क्योंकि वह Boxtown, एक ऐतिहासिक रूप से अश्वेत बस्ती, के बग़ल में 35 से ज़्यादा बिना परमिट के गैस टर्बाइन चला रही थी।
ऊर्जा "We did the math on AI's energy footprint. Here's the story you haven't heard." (2025) James O'Donnell और Casey Crownhart, MIT Technology Review पूरे देश का हिसाब, और यह कौन चुकाता है। डेटा सेंटर पहले से ही ऐसी बिजली पर चलते हैं जो अमेरिकी औसत से 48% ज़्यादा कार्बन-सघन है, और 2028 तक अकेला AI उतनी बिजली खा सकता है जितनी अमेरिका के 22% घर। बिजली कंपनियों के सौदे "AI क्रांति की लागत को ज़्यादा बिजली बिलों के रूप में हम बाकी लोगों पर डाल देंगे, इसकी पूरी संभावना है।" वर्जीनिया की विधायिका ने अनुमान लगाया कि घरों को हर महीने $37.50 ज़्यादा चुकाने पड़ सकते हैं।
ऊर्जा "Fission for Algorithms" (2025) AI Now Institute AI को बिजली देने के लिए रेडिएशन की सीमाएँ और परमाणु नियामक की स्वतंत्रता काटी जा रही हैं, और रिएक्टर की मंज़ूरियाँ 18 महीनों में निचोड़ी जा रही हैं। कंपनियाँ यह भी चाहती हैं कि लाइसेंसिंग की काग़ज़ी कार्रवाई AI तैयार करे।
वैश्विक डेटा सेंटरों के विरोध पर Karen Hao (Democracy Now!, 2026) Karen Hao Hao स्थानीय लड़ाइयों पर: "2025 में इन डेटा सेंटर प्रदर्शनों ने $100 बिलियन से ज़्यादा मूल्य की इन सुविधाओं को सफलतापूर्वक रोक दिया।" वे कहती हैं कि यह ग़ुस्सा पार्टी लाइनों के आर-पार है।
सप्लाई चेन "A.I.'s Environmental Impact Will Threaten Its Own Supply Chain" (वीडियो, 6 मिनट) Kate Crawford, New York Times Opinion AI बिजली, पानी और ज़मीन के लिए लोगों से होड़ करता है।
कानून2

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
Responsible Data Center Development Act, S10642 न्यूयॉर्क। जून 2026 में दोनों सदनों से पास; गवर्नर का इंतज़ार सीनेटर Kristen Gonzalez, सीनेट की इंटरनेट और टेक्नोलॉजी समिति की अध्यक्ष; असेंबली सदस्य Didi Barrett 20 MW से बड़े डेटा सेंटरों के परमिट पर एक साल की रोक, साथ में अलग यूटिलिटी दरें, नवीकरणीय ऊर्जा लक्ष्य, जन-सुनवाई और समुदाय को लाभ।
Executive Order 62 न्यूयॉर्क। जुलाई 2026 से लागू गवर्नर Kathy Hochul 50 MW या उससे बड़े डेटा सेंटरों के पर्यावरण परमिट एक साल तक के लिए रोकता है।

4AI की सप्लाई चेन और उसे कहाँ काटा जाए

AI खनिजों, चिपों, बिजली, पानी, डेटा, श्रम और कर्ज़ से बना है। हर कड़ी में एक संकरी जगह है जहाँ लोग पीछे धकेल सकते हैं।

  • चेन क्रम से: खनिज, चिप, डेटा सेंटर अपनी बिजली और पानी के साथ, बटोरा गया डेटा, कम तनख़्वाह वाला इंसानी श्रम, और उधार का पैसा। हर कड़ी को किसी की ज़मीन, काम या इजाज़त चाहिए। पूरा नक़्शा साम्राज्य और दोहन में है।
  • चेन ऊपर के पास संकरी है। एडवांस्ड चिप छापने वाली हर मशीन एक डच कंपनी बनाती है। चिप बनाने के लिए ज़्यादातर अति-शुद्ध क्वार्ट्ज़ नॉर्थ कैरोलाइना के 2,194 लोगों के एक शहर से आता है।
  • अब तक सबसे ज़्यादा काम शहरों ने किया है। डेटा सेंटरों पर कम से कम 100 स्थानीय रोकें पास हुई हैं (Sabin Center)। स्थानीय रणनीति डेटा सेंटर में है।
  • संकरी जगहों पर खड़े मज़दूरों के पास ताक़त है। कुछ हज़ार लोग वे टर्बाइन और मेमोरी चिप बनाते हैं जिनका पूरा निर्माण अभियान इंतज़ार करता है। जब Samsung के चिप मज़दूरों ने 2026 में हड़ताल की तारीख़ तय की, उन्होंने चिप मुनाफ़े के 10.5% के बराबर बोनस पूल जीता (Korea Herald)।
  • हर दबाव काम नहीं करता। निर्माण मज़दूरों की यूनियनें ज़्यादातर नौकरियों के लिए डेटा सेंटरों का समर्थन करती हैं। डेटा का काम आसानी से खिसक जाता है: 2026 में 1,000 से ज़्यादा केन्याई मज़दूरों की नौकरी चली गई जब Meta ने एक कॉन्ट्रैक्ट ख़त्म किया (सर्वे)।

शुरुआत के लिए

"Workers Have a Secret Weapon Against the AI Build-Out" (Jacobin, The Real News पर मुफ़्त, 2026)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। निर्माण अभियान गैस टर्बाइनों और ट्रांसफ़ॉर्मरों पर चलता है। ज़्यादातर टर्बाइन तीन फ़र्में बनाती हैं। उनके अमेरिकी प्लांट, सभी दक्षिण में, क़रीब 4,500 लोगों को रोज़गार देते हैं, और ऑर्डर 2030 तक बुक हैं। एक योजना, अभी जीत नहीं।

Ben Carroll

चित्र: The Real News Network

"Data center opponents have blocked or delayed projects worth nearly $130 billion in 2026, study finds" (NBC News, 2026)

तीन मिनट का पाठ। स्थानीय समूह तीन महीनों में 396 से 833 हो गए और अब 49 राज्यों में फैले हैं। यह गिनती एक निजी इंटेलिजेंस फ़र्म से आई है, एक्टिविस्टों से नहीं।

Allan Smith

चित्र: NBC News

"A 45,000-person labor strike at Samsung's memory chip plants could throw a wrench into the AI boom" (Fortune, 2026)

AI चिपों को जो तेज़ मेमोरी चाहिए, उसे सिर्फ़ तीन कंपनियाँ बनाती हैं। इनमें से एक के मज़दूरों ने 18 दिन की हड़ताल की योजना बनाई और आख़िरी पल में समझौता किया।

Catherina Gioino

चित्र: Fortune

"Cloudflare's new policy pushes AI companies to pay for publishers' content" (TechCrunch, 2026)

एक कंपनी वेब के क़रीब पाँचवें हिस्से के सामने बैठी है। यह नई साइटों पर AI क्रॉलरों को डिफ़ॉल्ट रूप से रोकती है और अब चाहती है कि AI फ़र्में जो बटोरती हैं उसके लिए पैसा दें।

Sarah Perez

चित्र: TechCrunch

"Data center demand is making bedfellows of construction unions, tech industry" (Associated Press, Spotlight PA के ज़रिए, 2026)

ईमानदार जवाबी पक्ष। एक पाइपफ़िटर यूनियन कहती है कि उसके सदस्य अमेरिका के 90% से ज़्यादा डेटा सेंटर प्रोजेक्टों पर काम करते हैं। अब तक इस ताक़त से नौकरियाँ और ट्रेनिंग मिलती हैं, सीमाएँ नहीं।

Associated Press

चित्र: Spotlight PA

लेख, शोध पत्र और प्रोजेक्ट5
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
चिप्स "Computational Power and AI" (AI Now Institute, 2023) Jai Vipra और Sarah Myers West हर क़दम का मालिक कौन है। एक फ़र्म AI चिप डिज़ाइन में आगे है, एक ज़्यादातर एडवांस्ड चिप बनाती है, एक मशीनें बनाती है। लंबा है, इसलिए चिप वाले हिस्से पढ़ें और बाक़ी पर नज़र डालें।
खनिज "Spruce Pine just got hit by Helene. The fallout on the tech industry could be huge" (NPR, 2024) Geoff Brumfiel, Scott Neuman और Camila Domonoske एक अकेली कमज़ोर कड़ी की चार मिनट की कहानी: एक पहाड़ी शहर का क्वार्ट्ज़, एक रेल लाइन, और एक जोखिम जिसे चिप इंडस्ट्री बीस साल से जानती है।
डेटा "Consent in Crisis: The Rapid Decline of the AI Data Commons" (Data Provenance Initiative, 2024) Shayne Longpre और अन्य एक साल में, एक बड़े ट्रेनिंग सेट के 28% सबसे अहम स्रोतों ने AI क्रॉलरों को रोक दिया। सार और चार्ट पढ़ें। सिद्धांत है "डेटा लीवरेज": अपना डेटा रोक लें, उसे ख़राब कर दें, या उसे कहीं और ले जाएँ।
श्रम "'AI Is African Intelligence': The Workers Who Train AI Are Fighting Back" (404 Media, 2026; मुफ़्त रीप्रिंट) Jason Koebler केन्याई डेटा लेबलर सबसे बड़ी फ़र्मों के लिए AI ट्रेन करने के बदले दिन के कुछ डॉलर कमाते हैं। उन्होंने 870 सदस्यों की एक एसोसिएशन बनाई है और गैग क्लॉज़ से लड़ रहे हैं। अभी कोई बड़ी जीत नहीं।
पैसा "How the AI Bubble Might Play Out" (The American Prospect, 2025) David Dayen चार टेक दिग्गजों ने AI पर $560 बिलियन से ज़्यादा ख़र्च किए, जबकि AI से कमाई क़रीब $35 बिलियन। कर्ज़ यह खाई भरता है। पेंशन का पैसा प्राइवेट इक्विटी के ज़रिए इसमें लगा है (PESP ब्रीफ़)।
किताबें3

Choke Points: Logistics Workers Disrupting the Global Supply Chain (2018)

Jake Alimahomed-Wilson और Immanuel Ness, संपादक

दुनिया भर के डॉक मज़दूर, ट्रक ड्राइवर और वेयरहाउस मज़दूर: सही जगह पर खड़ा एक छोटा समूह पूरी चेन रोक सकता है। भूमिका पढ़ें, फिर एक केस।

Labor Power and Strategy (2023)

John Womack Jr., संपादक Peter Olney और Glenn Perušek

इंटरव्यू की एक छोटी किताब। वे जगहें ढूँढें जहाँ काम को दूसरे रास्ते से नहीं ले जाया जा सकता और वहाँ सबसे पहले संगठित हों। दस ऑर्गनाइज़र पलटकर बहस करते हैं।

Cover of Chip War

Chip War (2022)

Chris Miller

चिप बनाना ताइवान, नीदरलैंड्स, कोरिया और अमेरिका की कुछ फ़र्मों पर क्यों टिका है, और सरकारें इसका इस्तेमाल कैसे करती हैं। मुख्यधारा का इतिहास, मज़दूरों की किताब नहीं।

कानून3

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
AI Data Center Moratorium Act अमेरिकी कांग्रेस। 2026 में पेश। समिति में, कोई वोट नहीं सीनेटर Bernie Sanders और सांसद Alexandria Ocasio-Cortez 20 मेगावाट से बड़े AI डेटा सेंटरों का निर्माण या विस्तार तब तक रोकता है जब तक कांग्रेस मज़दूरों, बिजली उपभोक्ताओं और सुरक्षा के लिए संरक्षण पास न कर दे। ऐसे नियमों के बिना वाले देशों को AI हार्डवेयर के निर्यात पर भी रोक लगाता है।
स्थानीय रोकें, ज़ोनिंग और पानी के परमिट मई 2026 तक पूरे अमेरिका में कम से कम 100 लागू, आम तौर पर क़रीब एक साल की सीमा के साथ। कुछ राज्य इन्हें रोकते हैं सिटी काउंसिल, काउंटी बोर्ड, निवासी वह दबाव जो ज़्यादातर लोगों की पहुँच में है; एक रोक नियम लिखने का वक़्त देती है। 2025 में टक्सन की काउंसिल ने Amazon से जुड़े एक प्रोजेक्ट के ख़िलाफ़ 7 के मुक़ाबले 0 से वोट दिया, जो काउंटी की ज़मीन पर चला गया, पानी की कहीं कम भूख वाले डिज़ाइन के साथ।
अमेरिका के चिप निर्यात नियंत्रण अक्टूबर 2022 से संघीय नियम। जनवरी 2026 में ढील: कुछ चिप चीन को मामला-दर-मामला, बिक्री का 25% अमेरिका को देकर वाणिज्य विभाग दिखाता है कि एक सरकार चिप पर चेन को निचोड़ सकती है, और क़ीमत लेकर अपनी पकड़ ढीली भी कर सकती है।

किसे छाँटा, देखा और निशाना बनाया जाता है

इस हिस्से का फ़्रेम है नस्लीय पूँजीवाद: एक ऐसा सिस्टम जो लोगों को छाँटकर तय करता है कि किसे कर्ज़ मिले, किस पर निगरानी हो, और किसकी बलि दी जाए।

  • रेडलाइनिंग ने यह नक़्शों से किया। बैंकों ने अश्वेत बस्तियों के चारों ओर लाल लकीरें खींचीं और वहाँ कर्ज़ देने से मना कर दिया। AI यह डेटा से करता है: किसे इंटरव्यू मिले, लोन मिले, पुलिस कौन रोके। Chris Gilliard इसे डिजिटल रेडलाइनिंग कहते हैं।
  • पर्यावरण न्याय आंदोलन के पास उस जगह का एक नाम है जहाँ क़ीमत गिरती है: बलि क्षेत्र, एक ऐसी जगह जिसे बट्टे खाते में डाल दिया गया ताकि कोई और मुनाफ़ा कमा सके। मेम्फ़िस ऐसा ही एक है। नीचे के हिस्से बलि चढ़ाए गए लोगों के बारे में हैं: ऐसे समूह जिन्हें मंज़ूर नुकसान माना गया।
  • तो हर हिस्से में एक ही सवाल पूछें: किसे निशाना बनाया जाता है, और किसने तय किया कि उन्हें बनाया जा सकता है? सिद्धांत Cedric Robinson का है, राजनीतिक सिद्धांत में।

5नस्लीय पूर्वाग्रह

तटस्थ दिखने वाली तकनीक उस समाज की ऊँच-नीच विरासत में पाती है जो उसे बनाता है।

  • तरीक़ा: सिस्टम को जाँचो, दिखाओ कि यह किसे नाकाम करता है, प्रकाशित करो। Joy Buolamwini की Algorithmic Justice League ने इसे एक आंदोलन बना दिया।
  • किताबें: Ruha Benjamin (Princeton) ने Race After Technology (2019) लिखी और "the New Jim Code" शब्द गढ़ा। Safiya Noble (UCLA) ने Algorithms of Oppression (2018) लिखी। दोनों MacArthur Fellow हैं।
  • Dan Jurafsky, Stanford में मेरे थीसिस सलाहकार, भाषा का अध्ययन करते हैं। क्विक पिक्स में उनके दो पेपरों के अलावा, उनकी लैब ने पुलिस ड्राइवरों से कैसे बात करती है और स्पीच रिकग्निशन में नस्लीय फ़र्क़ पाया।
  • अंदर के लोग: Timnit Gebru और Margaret Mitchell ने Google की Ethical AI टीम बनाई और 2020 और 2021 में निकाल दी गईं। Mitchell के मॉडल कार्ड अब इंडस्ट्री का चलन हैं।
  • MIT की छात्रा रहते हुए Buolamwini ने पाया कि फ़ेस-ट्रैकिंग सॉफ़्टवेयर उनका चेहरा तब तक नहीं देख पाता था जब तक उन्होंने सफ़ेद मुखौटा नहीं लगाया। यही Gender Shades बना।

शुरुआत के लिए

Gender Shades (2018)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। "The coded gaze." व्यावसायिक चेहरा विश्लेषण ने गहरे रंग की महिलाओं को 34.7% बार तक ग़लत पहचाना और हल्के रंग के पुरुषों को ज़्यादा से ज़्यादा 0.8% बार। IBM, Microsoft और Amazon बाद में पुलिस को बेचने से पीछे हटे।

Dr. Joy Buolamwini, Algorithmic Justice League की संस्थापक, Timnit Gebru के साथ

चित्र: Gender Shades, MIT Media Lab

"AI Hiring Tools Can Yield Racial Bias and Systemic Rejection" (Stanford HAI, 2026)। शोध पत्र: "Algorithmic Monocultures in Hiring" (FAccT 2026)

4 मिलियन असली आवेदन, 150 नियोक्ता, एक वेंडर का AI। 26% अश्वेत आवेदकों ने ऐसी नौकरियों के लिए अर्ज़ी दी जहाँ उसकी पसंद संघीय भेदभाव जाँच में फ़ेल हुई। चार नौकरियों के लिए अर्ज़ी देने वालों में हर दसवाँ चारों से ख़ारिज हुआ।

Rishi Bommasani, Sarah Bana, Kathleen Creel, Dan Jurafsky, Percy Liang

चित्र: Stanford HAI

"AI generates covertly racist decisions about people based on their dialect" (Nature, 2024)

किसी की नस्ल बताए बिना, लैंग्वेज मॉडलों ने African American English बोलने वालों को बदतर नौकरियाँ, ज़्यादा सज़ाएँ और ज़्यादा मौत की सज़ाएँ दीं। सेफ़्टी ट्रेनिंग ने खुले नस्लवाद को छुपा दिया और इस छुपे हुए रूप को जगह पर रहने दिया।

Valentin Hofmann, Ria Kalluri, Dan Jurafsky, Sharese King

चित्र: Nature

"OpenAI's GPT Is a Recruiter's Dream Tool. Tests Show There's Racial Bias" (Bloomberg, 2024)

GPT ने लगभग एक जैसे रेज़्यूमे को 1,000 बार रैंक किया; अश्वेत अमेरिकियों से जुड़े नाम एनालिस्ट और इंजीनियर की नौकरियों के लिए सबसे नीचे आए।

Leon Yin, Davey Alba, Leonardo Nicoletti

चित्र: Bloomberg

"Machine Bias" (ProPublica, 2016)

अदालतों में इस्तेमाल होने वाला एक रिस्क स्कोर, जिसे Broward County, Florida की 7,000 गिरफ़्तारियों से जाँचा गया। जिन लोगों ने दोबारा अपराध नहीं किया, उनमें 45% अश्वेत अभियुक्तों को ज़्यादा जोखिम वाला बताया गया था, जबकि श्वेत अभियुक्तों में 23% को।

Julia Angwin, Jeff Larson, Surya Mattu, Lauren Kirchner

चित्र: ProPublica

लेख, शोध पत्र और व्याख्यान12
  • लोग मशीन के पीछे चलते हैं। UW के भर्ती अध्ययन में, अकेले रेज़्यूमे छाँटने वाले लोगों में कम पक्षपात दिखा। बुरी तरह पक्षपाती AI मिलने पर, उन्होंने क़रीब 90% बार उसकी पसंद मानी। लूप में एक इंसान अपने आप में कोई सुरक्षा नहीं है।
  • पक्षपात भाषा में रहता है, सिर्फ़ चेहरों में नहीं। Jurafsky की लैब ने इसे पुलिस अश्वेत ड्राइवरों से कैसे बात करती है में पाया और उस स्पीच रिकग्निशन में जो अश्वेत बोलने वालों के लिए क़रीब दोगुने शब्द ग़लत समझता है।
  • नाम लेना काम करता है, एक हद तक। Raji और Buolamwini ने दिखाया कि जिन कंपनियों का सार्वजनिक रूप से नाम लिया गया, उन्होंने अपने सिस्टम ठीक किए। लेकिन ऐसा फ़ेस रिकग्निशन जो सब पर बराबर अच्छा काम करे, अब भी निगरानी का औज़ार है।
  • ऊपर की ओर देखें, और कहें कि किसे नुकसान होता है। Birhane और Prabhu ने उन डेटासेटों में नस्लवादी लेबल और बिना सहमति की तस्वीरें पाईं जिनसे विज़न सिस्टम सीखते हैं। Blodgett ने पाया कि ज़्यादातर पक्षपात शोध कभी नहीं बताता कि किसे चोट लगी या कैसे।
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
भर्ती "No Thoughts Just AI" (2025); 2024 का रिज़्यूमे-स्क्रीनिंग ऑडिट; आसान भाषा में सारांश Kyra Wilson, Aylin Caliskan और साथी (University of Washington) 2025: 528 लोगों ने रेज़्यूमे छाँटे; अकेले उनमें कम पक्षपात दिखा, लेकिन बुरी तरह पक्षपाती AI के साथ उन्होंने क़रीब 90% बार उसकी पसंद मानी। 2024: तीन मॉडल, तीस लाख से ज़्यादा तुलनाएँ; श्वेतों से जुड़े नाम 85% बार जीते और अश्वेत पुरुषों के नाम कभी श्वेत पुरुषों के नामों से नहीं जीते।
पुलिसिंग "Language from police body camera footage shows racial disparities in officer respect" (PNAS, 2017); बिगड़ने वाले पुलिस स्टॉप पर फ़ॉलो-अप (2023) Rob Voigt, Eugenia Rho, Dan Jurafsky, Jennifer Eberhardt और साथी ओकलैंड में रोज़मर्रा की ट्रैफ़िक चेकिंग की बॉडी-कैमरा फ़ुटेज: अफ़सरों ने अश्वेत ड्राइवरों से कम सम्मान से बात की, अफ़सर की नस्ल या रोकने की वजह जो भी हो। आगे का अध्ययन: अश्वेत पुरुषों की जो चेकिंग हथकड़ी या गिरफ़्तारी में ख़त्म होती है, वह अफ़सर के पहले 45 शब्दों से ही अलग सुनाई देती है।
स्पीच रिकग्निशन "Racial disparities in automated speech recognition" (PNAS, 2020) Allison Koenecke, Dan Jurafsky, Sharad Goel और साथी Amazon, Apple, Google, IBM और Microsoft के स्पीच सिस्टमों ने अश्वेत बोलने वालों के क़रीब 35% शब्द ग़लत समझे और श्वेत बोलने वालों के 19%। संभावित वजह: ट्रेनिंग डेटा में अश्वेत लोगों की बोली बहुत कम।
ऑडिट "Actionable Auditing" (2019); व्याख्यान: "Resistance and the Five Stages of Corporate Grief" Deborah Raji, Joy Buolamwini के साथ Gender Shades के एक साल बाद उन्होंने कंपनियों को फिर से जाँचा। जिनका सार्वजनिक रूप से नाम लिया गया था, उन्होंने फ़र्क़ का बड़ा हिस्सा ठीक कर लिया था; जिनका नहीं, उन्होंने नहीं। नाम लेना काम करता है। टॉक: कंपनियाँ ऑडिट पर कैसे प्रतिक्रिया देती हैं, इनकार से आगे तक।
दस्तावेज़ीकरण "Model Cards for Model Reporting" (2019); "Datasheets for Datasets"; "Data Statements for NLP" (2018) Margaret Mitchell, अब Hugging Face में; Timnit Gebru और साथी; Emily M. Bender और Batya Friedman मॉडलों और डेटासेटों पर लेबल होने चाहिए, खाने या दवा की तरह: मक़सद, डेटा में कौन है, अलग-अलग समूहों पर उन्हें कैसे जाँचा गया, और वे कहाँ फ़ेल होते हैं। अब इंडस्ट्री का चलन।
डेटासेट "Large Image Datasets: A Pyrrhic Win for Computer Vision?" Abeba Birhane (Trinity College Dublin) और Vinay Prabhu उन्होंने उन विशाल डेटासेटों के अंदर नस्लवादी और स्त्री-द्वेषी लेबल और बिना सहमति की तस्वीरें पाईं जिनसे विज़न सिस्टम सीखते हैं। नतीजे में MIT ने 2020 में अपना 80 Million Tiny Images डेटासेट वापस ले लिया।
भाषा मॉडल "Large Language Models Associate Muslims with Violence" (2021); "Stereotyping Norwegian Salmon" (2021); "Language (Technology) Is Power" (2020) Abubakar Abid और साथी; Su Lin Blodgett और साथी दो मुसलमानों के एक कमरे में घुसने वाला वाक्य पूरा करने को कहा गया तो GPT-3 ज़्यादातर बार हिंसा की ओर गया। Blodgett: ऐसे पक्षपात को पकड़ने के लिए बने टेस्ट ख़ुद बुरी तरह बने हैं।
कल्पना "Reimagining the Default Settings of Technology" (ICLR कीनोट, 2020) Ruha Benjamin AI शोधकर्ताओं के सामने एक टॉक: तकनीक के डिफ़ॉल्ट किसी के किए फ़ैसले हैं, और उन्हें अलग तरह से भी किया जा सकता है।
किताबें6

Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code (2019)। साथ ही Viral Justice (2022) और Imagination: A Manifesto (2024)।

Ruha Benjamin (Princeton; MacArthur फ़ेलो, 2024)

"The New Jim Code": देखने में तटस्थ तकनीक श्वेत वर्चस्व को कोड में बाँधती और गहरा करती है। नस्ल ख़ुद ऊँच-नीच बनाने की एक तकनीक के रूप में काम करती है।

Cover of Unmasking AI

Unmasking AI (2023)

Joy Buolamwini

नस्लवादी, स्त्री-विरोधी चेहरा-विश्लेषण तकनीक के ख़िलाफ़ लड़ाई की एक आत्मकथा।

Algorithms of Oppression (2018)

Safiya Umoja Noble (UCLA; MacArthur फ़ेलो, 2021)

विज्ञापन से चलने वाले प्लेटफ़ॉर्म उसे ऊपर रखते हैं जो पैसा देता है, और उनके पास नस्लवादी और स्त्री-विरोधी नतीजे ठीक करने की कोई वजह नहीं है।

Cover of Automating Inequality

Automating Inequality (2018)

Virginia Eubanks

"डिजिटल ग़रीबख़ाना": ऑटोमेटेड वेलफ़ेयर, हाउसिंग और बाल-संरक्षण सिस्टम ग़रीबों की प्रोफ़ाइल बनाते और उन्हें सज़ा देते हैं।

Weapons of Math Destruction (2016)

Cathy O'Neil, पूर्व Wall Street क्वांट और Occupy में शामिल

अपारदर्शी स्कोर कर्ज़, भर्ती और पुलिसिंग में नाइंसाफ़ी को बड़े पैमाने पर फैलाते हैं।

Capitalism and Slavery (1944)

Eric Williams

ग़ुलामी ने पहली औद्योगिक क्रांति को पैसा दिया। तकनीक और नस्ल पर आज की बहसों के पीछे का इतिहास।

कानून3

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
LOADinG Act, S7543B न्यूयॉर्क। 21 दिसंबर 2024 को हस्ताक्षरित; विस्तार किया गया, दिसंबर 2025 सीनेटर Kristen Gonzalez; असेंबली सदस्य Steven Otis ऑटोमेटेड फ़ैसले इस्तेमाल करने वाली राज्य एजेंसियों के पास सार्थक इंसानी समीक्षा, पक्षपात प्रभाव आकलन और सार्वजनिक ख़ुलासा होना चाहिए।
New York AI Act, S1169B न्यूयॉर्क। जून 2025 और जून 2026 में सीनेट से पास; असेंबली से अभी पास नहीं सीनेटर Kristen Gonzalez एल्गोरिदम से भेदभाव के ख़िलाफ़ ज़्यादा जोखिम वाले AI का नियमन करता है: स्वतंत्र ऑडिट, उपयोगकर्ता को सूचना, व्हिसलब्लोअर सुरक्षा, अटॉर्नी जनरल द्वारा प्रवर्तन, और मुक़दमा करने का निजी अधिकार।
AI Civil Rights Act; BIAS Act अमेरिका। दोनों लंबित। AI Civil Rights Act दिसंबर 2025 में फिर से पेश (2024 में समिति में ख़त्म); BIAS Act जनवरी 2026 में फिर से पेश सीनेटर Ed Markey; सांसद Yvette Clarke, Pramila Jayapal, Summer Lee, Ayanna Pressley AI Civil Rights Act: लोगों की ज़िंदगी तय करने वाले फ़ैसलों में भेदभाव करने वाले एल्गोरिदम पर रोक, लॉन्च से पहले और बाद में जाँच के साथ। BIAS Act: AI इस्तेमाल करने या उसकी देखरेख करने वाली हर संघीय एजेंसी में एक नागरिक अधिकार दफ़्तर।

6महिलाएं और लड़कियां

जनरेटिव AI ने यौन उत्पीड़न को सस्ता और तेज़ बना दिया: एक फ़ोटो, एक ऐप, कोई हुनर नहीं। निशाने पर ज़्यादातर महिलाएँ और लड़कियाँ हैं।

  • यह दुर्व्यवहार AI के ऊपर कोई ख़ामी नहीं है। यह बुनियाद में है: सबसे बड़ा इमेज डेटासेट तब हटाया गया जब शोधकर्ताओं को उसमें बाल यौन शोषण सामग्री मिली।
  • किन्हें फ़ॉलो करें: Samantha Cole, जिन्होंने 2017 में पहली डीपफ़ेक ख़बर दी, और Emanuel Maiberg, दोनों 404 Media में। Kat Tenbarge इसे एक-एक निशाने के हिसाब से ट्रैक करती हैं।
  • फ़्रेम: समाजवादी नारीवादी लंबे समय से कहती आई हैं कि अर्थव्यवस्था महिलाओं के बिना तनख़्वाह वाले काम पर चलती है। प्लेटफ़ॉर्मों ने एक नई शिफ़्ट जोड़ दी। मूल पाठ है Combahee River Collective Statement।
  • क़ानून आख़िरकार हिल रहा है। मई 2026 से अमेरिकी प्लेटफ़ॉर्मों को ये तस्वीरें 48 घंटों के अंदर हटानी होंगी, और UK और EU "nudify" ऐप पर प्रतिबंध लगा रहे हैं।

शुरुआत के लिए

"13-year-old girl attacked a boy showing an AI-generated nude image of her. She was expelled" (Associated Press, 2025)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। लुइज़ियाना की एक मिडिल स्कूल छात्रा ने एक लड़के को मारा जो स्कूल बस में उसकी AI से बनी नंगी तस्वीर दिखा रहा था। उसे दस हफ़्तों से ज़्यादा के लिए निकाल दिया गया। स्कूल को आठ लड़कियों की AI से बनी नंगी तस्वीरें मिलीं।

Heather Hollingsworth और Jack Brook

चित्र: Fortune

"'The Most Dejected I've Ever Felt'" (404 Media, 2026)

उत्पीड़कों ने Grok से एक महिला के "कपड़े उतारे", फिर उसके नाम से एक नक़ली OnlyFans चलाया। शोधकर्ताओं ने 11 दिनों में Grok से बनी क़रीब 3 मिलियन यौन तस्वीरें गिनीं, जिनमें क़रीब 23,000 बच्चों की थीं।

Samantha Cole

चित्र: 404 Media

"Inside the AI Porn Marketplace Where Everything and Everyone Is for Sale" (404 Media, 2023)

असली लोगों की तस्वीरों पर बिना सहमति ट्रेन किए गए AI मॉडलों का एक बाज़ार। ख़तरा मशहूर हस्तियों से हटकर "ज़रा सी भी डिजिटल मौजूदगी वाले किसी भी व्यक्ति" तक आ गया है।

Emanuel Maiberg

चित्र: 404 Media

"Largest Dataset Powering AI Images Removed After Discovery of Child Sexual Abuse Material" (404 Media, 2023)

बड़े इमेज जनरेटरों के पीछे का डेटासेट तब हटाया गया जब Stanford के शोधकर्ताओं को उसमें बाल शोषण की 3,000 से ज़्यादा संदिग्ध तस्वीरें मिलीं।

Samantha Cole

चित्र: 404 Media

और गहराई में5
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
अवैतनिक काम "The Internet of Women" (Logic(s), 2018) Moira Weigel प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं को बिना तनख़्वाह की "डिजिटल गृहिणियाँ" बना देते हैं। Silvia Federici पर आधारित: पूँजीवाद हमेशा महिलाओं के बिना तनख़्वाह वाले काम पर चला है।
देखभाल का काम "Artificial Feminist Intelligence Is Not Feminism" (Ms., सितंबर 2026) Neda Atanasoski AI कंपैनियन और केयर-बॉट देखभाल की भाषा उधार लेते हैं जबकि असली देखभाल काटी जा रही है और उनका डेटा काम $2 प्रति घंटे से कम देता है। "देखभाल का एक निजीकृत विकल्प देखभाल के ढाँचे के बराबर नहीं है।"
डेटासेट "Multimodal datasets: misogyny, pornography, and malignant stereotypes" (2021)। अकादमिक। Abeba Birhane, Vinay Prabhu, Emmanuel Kahembwe 400 मिलियन तस्वीरों के एक ट्रेनिंग सेट का ऑडिट: महिलाओं के बारे में साधारण खोजों पर अश्लील और बिना सहमति की तस्वीरें लौटीं।
किताब Data Feminism (2020, ऑनलाइन मुफ़्त) Catherine D'Ignazio और Lauren Klein कौन गिना जाता है, गिनती कौन करता है, और किसका काम अनदेखा रह जाता है।
Section 230 "Women and girls are taking Grok to court over sexualized AI deepfakes" (The 19th, मार्च 2026)। कानून की व्याख्या: "All the legal risks that apply to Grok's deepfake disaster" (CyberScoop, जनवरी 2026) The 19th; Derek B. Johnson Section 230 प्लेटफ़ॉर्मों को उपयोगकर्ताओं की पोस्ट पर मुक़दमों से बचाता है, इसलिए उत्पीड़ित महिलाएँ शायद ही कभी मुक़दमा कर पाती थीं। Grok सवाल बदल देता है: कंपनी के अपने AI ने तस्वीरें बनाईं। क़ानून के सह-लेखक Ron Wyden कहते हैं कि यह कभी इसे ढकने के लिए नहीं था।
कानून4

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितियह क्या करता है
TAKE IT DOWN Act अमेरिका। मई 2025 में हस्ताक्षर; हटाने की ज़िम्मेदारी 19 मई 2026 से लागू, FTC द्वारा प्रवर्तन बिना सहमति अंतरंग तस्वीरें प्रकाशित करना अपराध, असली हों या AI से बनी; प्लेटफ़ॉर्मों को अनुरोध के 48 घंटों के अंदर उन्हें हटाना होगा।
DEFIANCE Act अमेरिका। जनवरी 2026 में सीनेट से सर्वसम्मति से पास। हाउस का इंतज़ार पीड़ितों को उन लोगों पर मुक़दमा करने देगा जो उनकी यौन डीपफ़ेक बनाते या फैलाते हैं।
"न्यूडिफ़िकेशन" ऐप्स पर रोक UK। घोषित; Crime and Policing Bill में जोड़ा जा रहा है महिलाओं और लड़कियों के ख़िलाफ़ हिंसा आधी करने की सरकारी योजना का हिस्सा।
"न्यूडिफ़ायर" ऐप्स पर रोक EU। 2026 में सहमति; कंपनियों को 2026 के अंत तक पालन करना होगा AI Act में जोड़ा गया।

7निगरानी

निगरानी सबसे पहले उन लोगों पर गिरती है जिन पर पहले से ज़्यादा पुलिसिंग है, और बाक़ी सबको सुविधा के नाम पर बेची जाती है।

  • दो निगरानी करने वाले: राज्य (पुलिस का फ़ेस रिकग्निशन, लाइसेंस प्लेट कैमरे) और कंपनियाँ (ऐप, डोरबेल, दरवाज़े पर स्कैनर)। वे एक-दूसरे को खिलाते हैं, क्योंकि राज्य वह ख़रीदता है जो कंपनियाँ जमा करती हैं।
  • अभी सबसे तेज़ चलती लड़ाई Flock के लाइसेंस प्लेट कैमरों पर है। शहर दर्जनों की तादाद में कॉन्ट्रैक्ट रद्द कर रहे हैं, और DeFlock नाम का एक स्वयंसेवी नक़्शा दिखाता है कि हर कैमरा कहाँ है।
  • इतिहास: Simone Browne (UT Austin) ने Dark Matters (2015) लिखी, जो बायोमेट्रिक्स की जड़ें ग़ुलामी तक खोजती है।
  • मुख्य माँग प्रतिबंध है, बेहतर कैमरा नहीं। सैन फ़्रांसिस्को और पोर्टलैंड ने फ़ेस रिकग्निशन पर प्रतिबंध लगाया; पोर्टलैंड का प्रतिबंध निजी कारोबारों पर भी लागू है। इमिग्रेशन एन्फ़ोर्समेंट के लिए देखें AI और ICE।
  • 2022 में Radio City Music Hall के फ़ेस रिकग्निशन ने एक माँ को उसकी बेटी की Girl Scout यात्रा से छाँट लिया, और गार्डों ने उसे लौटा दिया। उसकी लॉ फ़र्म मालिक Madison Square Garden पर मुक़दमा कर रही थी।

शुरुआत के लिए

"Wrongfully Accused by an Algorithm" (New York Times, 2020)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। ग़लत फ़ेस मैच से अमेरिका की पहली ज्ञात गिरफ़्तारी: डेट्रॉइट पुलिस ने एक अश्वेत व्यक्ति Robert Williams को उनकी बेटियों के सामने हथकड़ी लगाई और 30 घंटे बंद रखा। एक जासूस: "शायद कंप्यूटर ने ग़लती कर दी।"

Kashmir Hill

"Luxury Surveillance" (Real Life, 2021)

Apple Watch और एंकल मॉनिटर एक ही तकनीक हैं, एक वर्ग को बेची गई और दूसरे पर थोपी गई।

Chris Gilliard और David Golumbia

चित्र: Real Life

Ban Facial Recognition अभियान

माँग पूरा प्रतिबंध है, नियम नहीं: "परमाणु या जैविक हथियारों की तरह, फ़ेस रिकग्निशन से इंसानी समाज और नागरिक आज़ादियों को ख़तरा किसी भी संभावित फ़ायदे से कहीं ज़्यादा है।" अलग पन्ने स्टोर, कैंपस और फ़ेस्टिवल पर हैं।

Evan Greer, Fight for the Future से

चित्र: Fight for the Future

Flock कैमरे और DeFlock आंदोलन5

Flock Safety पुलिस, मकान मालिकों और स्टोरों को AI लाइसेंस प्लेट कैमरे बेचती है, और उन्हें एक खोजे जा सकने वाले राष्ट्रीय नेटवर्क में जोड़ती है। इसके ख़िलाफ़ लड़ाई स्थानीय है, तेज़ है, और जीत रही है। जिस ख़बर से यह शुरू हुई वह AI और ICE में है: पुलिस ICE के लिए Flock पर इमिग्रेशन खोजें चला रही थी।

यह पढ़ेंलेखकक्यों
"The Open Source Project DeFlock Is Mapping License Plate Surveillance Cameras All Over the World" 404 Media यहाँ से शुरू करें। एक व्यक्ति ने कैमरों का एक सार्वजनिक नक़्शा शुरू किया। स्वयंसेवक अब इनमें से 122,000 से ज़्यादा दर्ज कर चुके हैं।
"Flock Threatens Open Source Developer Mapping Its Surveillance Cameras" 404 Media Flock के वकीलों ने उनसे नाम छोड़ने को कहा। EFF में उनके वकीलों ने जवाब दिया कि दावे "बेबुनियाद" हैं और वे "इसका पालन नहीं करेंगे।"
"Flock contract cancellations grow among cities" (The Hill, 2026); NPR का ओवरव्यू The Hill; NPR स्कोरबोर्ड: 2021 से 214 शहरों और काउंटियों ने Flock के कॉन्ट्रैक्ट ख़त्म किए हैं, इनमें से 90 सिर्फ़ अगस्त 2026 में।
"Cities Are Ditching Flock, Immediately Replacing It With Axon License Plate Readers" 404 Media पेच। कुछ शहर एक वेंडर की जगह दूसरा ले आते हैं। निशाना कैमरे हैं, ब्रांड नहीं।
कुछ करें: DeFlock का नक्शा और FLOCK Out अभियान DeFlock; Fight for the Future अपने पास के कैमरे ढूँढें, जो छूटे हैं उन्हें जोड़ें, और कॉन्ट्रैक्ट को अपनी सिटी काउंसिल तक ले जाएँ।
किताबें6
  • यह नज़र कभी तटस्थ नहीं थी। Browne 1700 के दशक के न्यूयॉर्क के लैंटर्न क़ानूनों से शुरू करती हैं, जो अश्वेत और मूलनिवासी लोगों को अँधेरे के बाद जलती मोमबत्ती साथ रखने के लिए मजबूर करते थे। गहरे रंग पर फ़ेल होने वाले फ़ेस रिकग्निशन का एक इतिहास है।
  • एक "सामान्य" शरीर के आस-पास बनाया गया। Costanza-Chock: एयरपोर्ट स्कैनर एजेंट को "पुरुष" या "महिला" दबाने पर मजबूर करता है, फिर जो भी मेल न खाए उसे फ़्लैग करता है। डिज़ाइन की अगुवाई उन लोगों को करनी होगी जिन्हें यह नुकसान पहुँचाता है।
  • देखना ही कारोबार है। Zuboff: आप जो करते हैं उसे मुफ़्त कच्चे माल की तरह पकड़ा जाता है और बिकने वाली भविष्यवाणियों में बदला जाता है।

Dark Matters: On the Surveillance of Blackness (2015)

Simone Browne (UT Austin)

ग़ुलाम जहाज़ों की सूचियाँ, दाग़ना और लैंटर्न क़ानून बायोमेट्रिक्स के पूर्वज हैं।

Cover of Design Justice

Design Justice (2020)

Sasha Costanza-Chock

एयरपोर्ट बॉडी स्कैनर ट्रांस शरीरों को गड़बड़ी के रूप में फ़्लैग करते हैं; डिज़ाइन की अगुवाई उन्हें करनी होगी जिन्हें यह नुकसान पहुँचाता है।

The Age of Surveillance Capitalism (2019)

Shoshana Zuboff

इंसानी अनुभव भविष्यवाणी के लिए मुफ़्त कच्चे माल के रूप में पकड़ा गया।

कानून3

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
EU AI Act, प्रतिबंधित प्रथाएं EU। 2 फ़रवरी 2025 से लागू यूरोपीय संघ सोशल स्कोरिंग, बिना लक्ष्य चेहरों को बटोरने, काम और स्कूल में इमोशन रिकग्निशन, और पुलिस द्वारा रियल-टाइम बायोमेट्रिक पहचान पर प्रतिबंध।
Biometric Information Privacy Act इलिनॉय। 2008 से लागू Illinois General Assembly बायोमेट्रिक डेटा जमा करने के लिए कंपनियों को लिखित सहमति चाहिए, और लोग मुक़दमा कर सकते हैं।
चेहरे की पहचान पर रोक: सैन फ़्रांसिस्को (2019) और पोर्टलैंड (2020) लागू सुपरवाइज़र Aaron Peskin; Portland City Council सैन फ़्रांसिस्को शहर की एजेंसियों को फ़ेस रिकग्निशन इस्तेमाल करने से रोकता है। पोर्टलैंड जनता के लिए खुली जगहों में निजी इस्तेमाल पर भी प्रतिबंध लगाता है।

8AI और ICE

इमिग्रेशन एन्फ़ोर्समेंट व्यावसायिक तकनीक पर चलता है: फ़ेस रिकग्निशन, लाइसेंस प्लेट कैमरे, डेटा ब्रोकर और क्लाउड कॉन्ट्रैक्ट।

  • ICE शायद ही कभी अपने औज़ार ख़ुद बनाती है। वह उन्हें ख़रीदती है: Palantir से केस सॉफ़्टवेयर, फ़ेस रिकग्निशन ऐप, लाइसेंस प्लेट कैमरा नेटवर्क, और ब्रोकरों से पते और लोकेशन का डेटा।
  • किन्हें फ़ॉलो करें: 404 Media, पत्रकारों के मालिकाने वाला एक आउटलेट, लीक हुई ईमेलों और सार्वजनिक रिकॉर्ड से इनमें से ज़्यादातर ख़बरें निकालता है। Mijente, एक Latinx संगठन, 2018 से #NoTechForICE चला रहा है।
  • इसलिए अभियान कंपनियों को निशाना बनाते हैं, सिर्फ़ एजेंसी को नहीं। कांग्रेस में ICE Out of Our Faces Act ICE और CBP को फ़ेस रिकग्निशन इस्तेमाल करने से रोक देगा।

शुरुआत के लिए

"ICE Is Using a New Facial Recognition App to Identify People, Leaked Emails Show" (2025)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। एक एजेंट आपकी ओर फ़ोन करता है और एक नाम पा लेता है। लीक हुई ईमेलें दिखाती हैं कि यह ऐप, Mobile Fortify, चेहरों और बिना छुए लिए गए फ़िंगरप्रिंट को सीमा पार करने के लिए बने फ़ोटो सिस्टम से मिलाता है।

404 Media

चित्र: 404 Media

Tech Behind ICE: Oligarchs, Immigration Enforcement and the Threat to Democracy (जून 2026)। छोटा रूप: Truthout का सारांश

निगरानी तकनीक के कॉन्ट्रैक्ट 2025 में दोगुने होकर $310 मिलियन से ज़्यादा हुए और 2026 में $513 मिलियन पर पहुँचे, Palantir और Anduril के नेतृत्व में। Palantir "ICE की डेटा निगरानी की रीढ़" है।

Mijente, Just Futures Law और Surveillance Resistance Lab

चित्र: No Tech for ICE (Mijente, Surveillance Resistance Lab, Just Futures Law)

"ICE Taps into Nationwide AI-Enabled Camera Network, Data Shows" (2025)

Flock का ICE से कोई कॉन्ट्रैक्ट नहीं है। लेकिन Danville, Illinois के सर्च लॉग दिखाते हैं कि देश भर की पुलिस ने संघीय एजेंटों के लिए या इमिग्रेशन के कारणों से 4,000 से ज़्यादा खोजें चलाईं, जिससे ICE को कैमरों तक पिछले दरवाज़े से पहुँच मिली।

404 Media

चित्र: 404 Media

लेख, रिपोर्ट और अभियान8
  • प्रवासियों के लिए बनाया गया, सब पर इस्तेमाल। ICE का फ़ेस-स्कैन ऐप अमेरिकी नागरिकों की तस्वीरें भी रखता है।
  • वारंट लेने के बजाय ख़रीद लो। 404 Media का ब्यौरा पूरे ढाँचे का नक़्शा बनाता है: लाइसेंस प्लेट कैमरे, फ़ेस रिकग्निशन, फ़ोन लोकेशन डेटा, और कौन किसे क्या बेचता है। किसी जज से नहीं पूछा जाता।
  • कॉन्ट्रैक्टों का पीछा करें। Mijente की समझ: एजेंसियों को हिलाना मुश्किल है, कॉन्ट्रैक्टरों को नहीं। Palantir, Amazon और डेटा ब्रोकरों के ग्राहक, कर्मचारी और शेयरधारक हैं जिन्हें संगठित किया जा सकता है।
  • रीढ़ व्यावसायिक है। 2018 की रिपोर्ट ने पूरे डिपोर्टेशन सिस्टम के नीचे Amazon का क्लाउड और Palantir का केस सॉफ़्टवेयर पाया, और Homeland Security के बजट का क़रीब दसवाँ हिस्सा डेटा मैनेजमेंट में जाता पाया।
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
चेहरे की पहचान आप ICE के फ़ेस स्कैन से मना नहीं कर सकते (2025) 404 Media एक सरकारी दस्तावेज़ कहता है कि लोग ICE के फ़ोन ऐप से स्कैन होने से मना नहीं कर सकते। तस्वीरें 15 साल रखी जाती हैं, अमेरिकी नागरिकों की भी।
एक नज़र में "From Flock to ICE, Here's a Breakdown of How You're Being Watched" (2025) 404 Media पत्रकार पूरे ढाँचे पर पाठकों के सवालों के जवाब देते हैं: लाइसेंस प्लेट कैमरे, फ़ेस रिकग्निशन, फ़ोन लोकेशन डेटा, और कौन किसे क्या बेचता है।
अभियान #NoTechForICE Mijente Palantir, Amazon और Thomson Reuters और RELX जैसे डेटा ब्रोकरों पर अपने इमिग्रेशन कॉन्ट्रैक्ट छोड़ने का दबाव।
यह कैसे शुरू हुआ Who's Behind ICE? (2018); वीडियो में; The War Against Immigrants (2019) Mijente, National Immigration Project, Immigrant Defense Project वे रिपोर्टें जिनसे अभियान शुरू हुआ: गिरफ़्तारियों, हिरासत और डिपोर्टेशन की रीढ़ के रूप में Amazon का क्लाउड और Palantir का केस सॉफ़्टवेयर।
कानून1

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
ICE Out of Our Faces Act अमेरिका। फ़रवरी 2026 में पेश; विचाराधीन सीनेटर Markey, सांसद Jayapal, सीनेटर Merkley और Wyden ICE और CBP को फ़ेस रिकग्निशन इस्तेमाल करने से रोक देगा।

9युद्ध और नरसंहार में AI

AI पहले से निशाने चुनने में मदद करता है, और कंप्यूटिंग पहले भी नरसंहार की सेवा कर चुकी है।

  • दो कहानियाँ साथ-साथ चलती हैं: ग़ज़ा में इज़रायल के AI टारगेटिंग सिस्टम, और अमेरिकी सेना का Maven, जिसमें व्यावसायिक AI मॉडल लगे हैं।
  • यहाँ मेरे पसंदीदा: Yuval Abraham, +972 Magazine के इज़रायली पत्रकार जिन्होंने Lavender की ख़बर निकाली (वीडियो पर)। Heidy Khlaaf, सेफ़्टी इंजीनियर जो AI Now के सैन्य काम की अगुवाई करती हैं ("Anatomy of an AI Kill Chain", 2026)। Edwin Black, जिन्होंने IBM and the Holocaust (2001) लिखी।
  • स्वायत्त हथियारों पर अभी कोई संधि नहीं है। UN की वार्ताएँ नवंबर 2026 में तय करेंगी कि इस पर बातचीत हो या नहीं।
  • René Carmille नाज़ी क़ब्ज़े के दौरान फ़्रांस का सांख्यिकी दफ़्तर चलाते थे। उन्होंने जनगणना में तोड़-फोड़ की, पंच कार्ड मशीनों को ऐसा सेट किया कि वे कभी दर्ज न करें कि कौन यहूदी है। वे 1944 में पकड़े गए और Dachau में मरे। इनकार का एक इतिहास है।

शुरुआत के लिए

"'Lavender': The AI machine directing Israel's bombing spree in Gaza" (+972 Magazine और Local Call, 2024)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। इज़रायली ख़ुफ़िया अफ़सर Lavender का ब्यौरा देते हैं, एक AI सिस्टम जिसने 37,000 फ़िलिस्तीनियों को संभावित निशाने के रूप में चिह्नित किया। एक अफ़सर: "मैं हर निशाने पर 20 सेकंड लगाता था।" एक दूसरा सिस्टम, "Where's Daddy?", उन्हें उनके परिवार के घरों तक ट्रैक करता था।

Yuval Abraham

चित्र: +972 Magazine

"Inside US Military 'Kill Chain' That Destroyed an Iranian School" (Bloomberg, सितंबर 2026)। मुफ़्त सारांश Gizmodo पर।

फ़रवरी 2026: एक अमेरिकी मिसाइल ईरान के मिनाब में एक प्राइमरी स्कूल पर गिरी, जिसमें कम से कम 123 बच्चे मारे गए। जाँचकर्ता पुराने टारगेट डेटा और Palantir के Maven पर ज़्यादा भरोसे को दोष देते हैं, जिसमें Anthropic का Claude लगा है; Anthropic के CEO कहते हैं कि उन्हें नहीं पता इसकी क्या भूमिका थी।

Bloomberg

चित्र: Bloomberg

"Hitler's Willing Business Partners" (The Atlantic, 2001)

Edwin Black की किताब की समीक्षा। IBM की जर्मन सहायक कंपनी ने पंच कार्ड मशीनें किराए पर दीं जिन्होंने यहूदियों और रोमा की पहचान करने वाली 1933 की जनगणना की गिनती की, फिर ट्रेनों, घेटो और कैंपों को ट्रैक किया। इतिहासकार इस पर बहस करते हैं कि मशीनें कितनी निर्णायक थीं, इस पर नहीं कि वे इस्तेमाल हुईं।

Jack Beatty

"Mind the Gap" (2024)

नीति बनाने वाले चिंतित हैं कि AI किसी को जैविक हथियार बनाने में मदद कर सकता है। लेखकों का तर्क है कि ज़्यादा नज़दीकी ख़तरा वह व्यावसायिक AI है जो पहले से सैन्य निगरानी और टारगेटिंग में इस्तेमाल हो रहा है, निजी डेटा पर ट्रेन किया हुआ जिसे दुश्मन वापस निकाल सकते हैं।

Heidy Khlaaf, Sarah Myers West, Meredith Whittaker (AI Now)

चित्र: AI Now Institute

"Safety Co-Option and Compromised National Security" (2025)

हथियारों की होड़ और अस्तित्व पर ख़तरे के दावों का इस्तेमाल सैन्य AI को लंबे समय से चले आ रहे सुरक्षा मानकों से आगे धकेलने के लिए किया जाता है।

AI Now Institute

चित्र: AI Now Institute

लेख, रिपोर्ट और अभियान10
  • "लूप में इंसान" पतला है। Lavender की रिपोर्टिंग में, जिसे Abraham वीडियो पर समझाते हैं, अफ़सर बताते हैं कि वे किसी निशाने को मंज़ूरी देने से पहले उस पर क़रीब बीस सेकंड लगाते थे।
  • मशीन कहाँ बैठी है। "Anatomy of an AI Kill Chain" टारगेटिंग को क़दम-दर-क़दम समझाता है। जब सॉफ़्टवेयर सिफ़ारिश करता है और एक इंसान क्लिक करता है, तो लगता है जैसे किसी ने फ़ैसला ही नहीं किया।
  • प्लेटफ़ॉर्म भी युद्ध को हवा दे सकते हैं। DAIR ने दर्ज किया कि कैसे सोशल मीडिया ने तिग्रे युद्ध के दौरान हेट स्पीच को बढ़ाया, जबकि स्थानीय भाषाओं में मॉडरेशन फ़ेल रहा।
  • कर्मचारी इनकार कर सकते हैं। No Tech for Apartheid: Google और Amazon के कर्मचारी अपने ही मालिकों के इज़रायल सरकार के साथ क्लाउड कॉन्ट्रैक्ट के ख़िलाफ़ संगठित हो रहे हैं।
  • पंच कार्ड पहला संस्करण था। IBM and the Holocaust: जनगणना के रिकॉर्ड मशीन से छाँटे गए ताकि लोगों को श्रेणी के हिसाब से ढूँढा जा सके।
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
गाज़ा "Lavender & Where's Daddy" (Democracy Now!, 2024) Yuval Abraham का इंटरव्यू जाँच वीडियो पर समझाई गई: एक सिस्टम ने किल लिस्ट बनाई, दूसरे ने उस पर मौजूद लोगों को ट्रैक किया और फ़्लैग किया कि वे अपने परिवार के साथ घर पर कब हैं।
निशाना चुनना "Anatomy of an AI Kill Chain" (2026) AI Now Institute, Airwars के साथ एक काल्पनिक AI-सहायता वाले हमले की छह क़दमों की तस्वीरों वाली सैर, सेंसर डेटा से हमले के बाद की समीक्षा तक। "इंसानी देखरेख और जवाबदेही लगातार ग़ायब हो रही है।" यही औज़ार यूक्रेन, ग़ज़ा और ईरान में इस्तेमाल होते हैं।
जातीय हिंसा DAIR का सोशल मीडिया के नुकसान पर प्रोजेक्ट Timnit Gebru और DAIR तीन साल का शोध कि कैसे प्लेटफ़ॉर्मों ने तिग्रे युद्ध के दौरान हेट स्पीच को बढ़ाया, जिसे Gebru नरसंहार कहती हैं, जबकि उनका मॉडरेशन स्थानीय भाषाओं में फ़ेल रहा।
कर्मचारियों का इनकार No Tech for Apartheid Google और Amazon के कर्मचारी Project Nimbus के ख़िलाफ़ एक अभियान, जो इज़रायली सरकार के साथ Google और Amazon का क्लाउड कॉन्ट्रैक्ट है। Google ने अप्रैल 2024 में अपने दफ़्तरों में धरने के बाद क़रीब 50 कर्मचारियों को निकाल दिया।
पेंटागन "Trump orders federal agencies to stop using Anthropic tech over AI safety dispute" (PBS News, फ़रवरी 2026) PBS News Anthropic अपने सैन्य कॉन्ट्रैक्ट में दो सीमाएँ चाहती थी: अमेरिकियों की कोई बड़े पैमाने पर निगरानी नहीं, कोई पूरी तरह स्वायत्त हथियार नहीं। सरकार ने एजेंसियों को उसके AI से हटने का आदेश दिया और उसे सप्लाई-चेन जोखिम का ठप्पा लगाया; OpenAI ने कुछ घंटों बाद Pentagon के साथ सौदा किया।
किताबें1
Cover of IBM and the Holocaust

IBM and the Holocaust (2001)

Edwin Black

किराए पर ली गई पंच कार्ड मशीनों ने नाज़ी राज्य को लोगों को गिनने, छाँटने और ट्रैक करने में कैसे मदद की। नामों और श्रेणियों का डेटाबेस कभी तटस्थ नहीं होता।

संधियां और नीति4

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

साधनकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
स्वायत्त हथियारों पर UN महासभा के संकल्प: 78/241 (2023), 79/62 (2024), 80/57 (2025) UN। पारित; ग़ैर-बाध्यकारी। 2025 में अमेरिका और रूस ने विरोध में वोट दिया संयुक्त राष्ट्र महासभा घातक स्वायत्त हथियारों पर एक बाध्यकारी समझौते की बातचीत की ओर बढ़ना।
घातक स्वायत्त हथियारों पर UN विशेषज्ञ वार्ताएँ जिनेवा। कोई संधि नहीं; नवंबर 2026 का समीक्षा सम्मेलन तय करेगा कि इस पर बातचीत हो या नहीं Convention on Certain Conventional Weapons के पक्षकार एक संभावित संधि के तत्वों का मसौदा तैयार करना, सर्वसम्मति से।
Stop Killer Robots वैश्विक अभियान नागरिक समाज का गठबंधन एक बाध्यकारी संधि के लिए ज़ोर देता है जो स्वायत्त हथियारों पर प्रतिबंध लगाए और उनका नियमन करे।
EU AI Act, अनुच्छेद 2(3) EU। लागू यूरोपीय संघ सैन्य, रक्षा और राष्ट्रीय सुरक्षा वाले AI को Act से पूरी तरह छूट देता है।

10चैटबॉट और मानसिक स्वास्थ्य

चैटबॉट लोगों को बातें करते रखने के लिए बनाए जाते हैं, और उपयोगकर्ताओं से सहमत होना उन्हें बातें करते रखता है।

  • तीन नुकसान जिन्हें अलग-अलग पहचानना है: चापलूसी (बॉट आपसे सहमत होता है), निर्भरता (आप बार-बार लौटते हैं), और संकट (यह आत्महत्या की सोच या भ्रम में फँसे लोगों को नाकाम करता है)।
  • किन्हें फ़ॉलो करें: Myra Cheng, जिन्होंने मेरे थीसिस सलाहकार Dan Jurafsky की Stanford लैब में चापलूसी के अध्ययन की अगुवाई की। The New York Times की Kashmir Hill, जिन्होंने भ्रम में खींचे गए वयस्कों पर भी रिपोर्ट की।
  • क़ानून यहाँ सबसे तेज़ चल रहा है। न्यूयॉर्क और कैलिफ़ोर्निया ने पहले कंपैनियन-चैटबॉट क़ानून पास किए, सीनेटर Kristen Gonzalez और सीनेटर Steve Padilla की अगुवाई में।

शुरुआत के लिए

"Sycophantic AI Decreases Prosocial Intentions and Promotes Dependence" (Science, 2026)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। 11 प्रमुख मॉडलों में, AI ने इंसानों के मुक़ाबले 49% ज़्यादा बार उपयोगकर्ता का पक्ष लिया, तब भी जब उपयोगकर्ता धोखे या नुकसान का ब्यौरा दे रहे थे। एक चापलूसी भरी बातचीत के बाद लोग ज़्यादा पक्के थे कि वे सही हैं और सुधार करने के लिए कम तैयार थे।

Myra Cheng, Dan Jurafsky और सहयोगी

"A Teen Was Suicidal. ChatGPT Was the Friend He Confided In." (New York Times, 2025); मुकदमे की व्याख्या

16 साल के Adam Raine ने अप्रैल 2025 में अपनी मौत से पहले महीनों तक ChatGPT को अपने दिल की बात बताई। उनके माता-पिता का मुक़दमा कहता है कि बॉट ने आत्महत्या का ज़िक्र 1,275 बार किया, उनसे छह गुना ज़्यादा।

Kashmir Hill

चित्र: The New York Times

"Exploring the Dangers of AI in Mental Health Care" (Stanford HAI, 2025)

शोधकर्ताओं ने थेरेपी चैटबॉटों को संकट में फँसे किसी व्यक्ति का संदेश भेजा, एक सादे सवाल की तरह लिखा हुआ। कुछ ने सवाल का जवाब दिया और इंसान को छोड़ दिया। बड़े, नए मॉडलों ने सिज़ोफ़्रेनिया जैसी बीमारियों के प्रति पुराने मॉडलों जितना ही कलंक का भाव दिखाया।

Jared Moore, Nick Haber और साथी

चित्र: Stanford HAI

लेख6
  • सहमत होना ही प्रोडक्ट है। Hill की रिपोर्टिंग: साइकोसिस के किसी इतिहास के बिना काम करने वाले वयस्क एक ऐसे चैटबॉट से भ्रम में खींच लिए गए जो उनकी हर बात से सहमत होता था। सहमति लोगों को बातें करते रखती है, और बातें ही कारोबार हैं।
  • यह क्यों बढ़ता जाता है। Stanford HAI इस पर कि जब कोई चैटबॉट एक झूठे विश्वास को बार-बार वापस दिखाता है तो क्या होता है, और डिज़ाइनर और नियामक क्या कर सकते हैं।
  • चैटबॉट आपको समझता नहीं है। "Stochastic Parrots": धाराप्रवाह टेक्स्ट समझ नहीं है, और एक को दूसरा समझ लेना ही ख़तरा है। Google ने इस पेपर पर अपनी Ethical AI टीम तोड़ दी।
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
भ्रम "They Asked an A.I. Chatbot Questions. The Answers Sent Them Spiraling." (New York Times, 2025) Kashmir Hill साइकोसिस के किसी इतिहास के बिना वयस्क, एक ऐसे चैटबॉट से साज़िशों और भ्रमों में खींचे गए जो उनसे सहमत होता था।
भ्रम "AI's 'Delusional Spirals' (and What to Do About Them)" Stanford HAI Stanford के शोधकर्ताओं ने 19 असली चैट लॉग पढ़े जहाँ एक चैटबॉट ने उपयोगकर्ता के भ्रमों को हवा दी, जिसकी क़ीमत नौकरियाँ, रिश्ते और कम से कम एक जान थी। उनके सुधार: इसकी जाँच करो, इसे फ़्लैग करो, और इसे जन-स्वास्थ्य की समस्या मानो।
चैटबॉट क्या हैं "On the Dangers of Stochastic Parrots" (2021)। अकादमिक। Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major और Margaret Mitchell। "Stochastic parrots": एक लैंग्वेज मॉडल देखे हुए शब्दों को जोड़ता है, अर्थ की किसी पकड़ के बिना। लगातार बड़े होते मॉडलों की ऊर्जा लागत और ऐसे ट्रेनिंग डेटा की भी चेतावनी देता है जिसमें ताक़तवर लोगों के नज़रिए पक्के हो जाते हैं।
कानून7

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
कंपैनियन चैटबॉट के सुरक्षा उपाय न्यूयॉर्क। 2025-26 के राज्य बजट में लागू सीनेटर Kristen Gonzalez कंपैनियन चैटबॉटों को ख़ुद को नुकसान पहुँचाने के संकेत पकड़ने होंगे, उपयोगकर्ताओं को संकट सहायता सेवाओं तक भेजना होगा, और उन्हें याद दिलाना होगा कि वे किसी इंसान से बात नहीं कर रहे।
S9051B, नाबालिगों के लिए असुरक्षित AI कंपैनियन फ़ीचर न्यूयॉर्क। जून 2026 में दोनों सदनों से पास; गवर्नर का इंतज़ार सीनेटर Kristen Gonzalez; असेंबली सदस्य Alex Bores; अटॉर्नी जनरल Letitia James नाबालिगों के लिए ऐसे कंपैनियन फ़ीचरों पर प्रतिबंध जो रिश्तों की नक़ल करते हैं, ख़ुद को नुकसान पहुँचाने को बढ़ावा देते हैं, या एंगेजमेंट के लिए बनाए गए हैं।
SB 243 और SB 1119, "Adam's Law" कैलिफ़ोर्निया। अक्टूबर 2025 और सितंबर 2026 में हस्ताक्षरित सीनेटर Steve Padilla कंपैनियन चैटबॉटों को बताना होगा कि वे AI हैं, ख़ुद को नुकसान पहुँचाने के मामलों में प्रोटोकॉल का पालन करना होगा, नाबालिगों की रक्षा करनी होगी, और बाल-सुरक्षा ऑडिट से गुज़रना होगा।
HB 1806 इलिनॉय। अगस्त 2025 से लागू Illinois General Assembly AI को थेरेपी देने या थेरेपी से जुड़े फ़ैसले लेने से रोकता है।
Measures on human-like AI companions चीन। 15 जुलाई 2026 से लागू Cyberspace Administration of China कंपैनियन AI को उपयोगकर्ताओं को याद दिलाना होगा कि वह AI है, लत को सीमित करना होगा, नाबालिगों की रक्षा करनी होगी, और ख़ुद को नुकसान पहुँचाने के मामलों में दख़ल देना होगा।
S7263A, चैटबॉट की जवाबदेही न्यूयॉर्क। सीनेट नियम समिति में लंबित, जून 2026 सीनेटर Kristen Gonzalez चैटबॉट चलाने वालों को ज़िम्मेदार बनाता है जब उनके बॉट डॉक्टर, वकील, थेरेपिस्ट या अन्य लाइसेंस प्राप्त पेशेवर बनकर पेश आते हैं।
S8484, थेरेपी में AI न्यूयॉर्क। लंबित; उनके 2026 AI पैकेज का हिस्सा सीनेटर Kristen Gonzalez थेरेपी में AI के इस्तेमाल का नियमन करेगा।

कौन तय करता है

11एकाधिकार, निजता और सरकार

AI दो पुरानी समस्याओं की सबसे नई पैदाइश है: एकाधिकार की ताक़त और निगरानी का बिज़नेस मॉडल। औज़ार हैं एंटीट्रस्ट, प्राइवेसी क़ानून और एन्क्रिप्शन।

  • कुछ फ़र्मों के पास चिप, क्लाउड और डेटा हैं, इसलिए AI भी उनका है। यहाँ सब कुछ उस पकड़ को तोड़ने या उसके नीचे से निकलने का एक रास्ता है।
  • नीति की दुकान: Amba Kak और Sarah Myers West AI Now Institute चलाती हैं। इसकी सालाना रिपोर्टें AI में ताक़त किसके पास है, इसका सबसे अच्छा अकेला नक़्शा हैं।
  • किताबें: Shoshana Zuboff ने बिज़नेस मॉडल को The Age of Surveillance Capitalism (2019) में नाम दिया। Cory Doctorow ने एकाधिकार प्रोडक्टों के साथ जो करता है उसे Enshittification (2025) में नाम दिया।
  • राज्य दोनों तरफ़ है। वह नियम लिखता है, और वह एक बड़ा ग्राहक है: देखें AI और ICE और युद्ध और नरसंहार में AI।

शुरुआत के लिए

"The Steep Cost of Capture" (ACM Interactions, 2021)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। आज का AI ऐसे डेटा और कंप्यूटिंग ताक़त पर चलता है जो सिर्फ़ कुछ कंपनियों के पास है। यह "हमारी ज़िंदगियों और संस्थाओं पर बेहिसाब ताक़त मुट्ठी भर टेक फ़र्मों को सौंप देता है," जिसमें उन पर नज़र रखने के लिए बने शोध पर ताक़त भी शामिल है।

Meredith Whittaker, Signal की प्रेसिडेंट

"We Must Regulate A.I. Here's How" (New York Times, 2023)

FTC अध्यक्ष के रूप में लिखा। "मुट्ठी भर ताक़तवर कारोबार" उस क्लाउड, चिप और डेटा पर कंट्रोल रखते हैं जो हर AI स्टार्टअप को चाहिए। उनका जवाब: एकाधिकार, मिलीभगत और धोखाधड़ी के ख़िलाफ़ मौजूदा क़ानून लागू करो।

Lina Khan, 2021 से 2025 तक FTC की चेयर

"Don't ask if AI is good or fair, ask how it shifts power" (Nature, 2020)

जिनका AI से शोषण हो सकता है, उन्हें ही इसकी परियोजनाओं को आकार देना चाहिए।

यह पूछना बंद करें कि कोई AI सिस्टम निष्पक्ष है या नहीं। पूछें कि इससे ताक़त किसे मिलती है। पूरा नज़रिया दो पन्नों में।

Ria Kalluri (Stanford), Radical AI Network के सह-संस्थापक

चित्र: nature.com

"Do Artifacts Have Politics?" (Daedalus, 1980)

बुनियादी निबंध। इसका सबसे मशहूर उदाहरण: Long Island के ओवरपास बसों के लिए जानबूझकर इतने नीचे बनाए गए कि ग़रीब और अश्वेत न्यूयॉर्कवासी समुद्र तट तक न पहुँच सकें। एक डिज़ाइन अपने अंदर राजनीति लिए हो सकता है।

Langdon Winner

लेख, रिपोर्ट और अभियान10
  • कम क़ीमतें कसौटी नहीं हैं। Khan का पेपर: Amazon एंटीट्रस्ट क़ानून से बच निकला क्योंकि क़ानून सिर्फ़ यह पूछता था कि क़ीमतें कम हैं या नहीं। मज़दूरों, विक्रेताओं और प्रतिद्वंद्वियों पर ताक़त गिनी ही नहीं जाती थी।
  • AI क्यों कुछ हाथों में सिमटता है। अग्रणी लैब Microsoft, Amazon या Google से बंधी हैं क्योंकि चिप, क्लाउड और डेटा सिर्फ़ उन्हीं फ़र्मों के पास हैं। FTC की जाँच ने यही देखा। AI Now उस ढाँचे को तोड़ने का प्रस्ताव देता है। अगर सिमटना ही इंडस्ट्री की सामान्य दिशा है, तो एंटीट्रस्ट काफ़ी नहीं है: देखें सार्वजनिक स्वामित्व।
  • AI एजेंट बनाम प्राइवेसी। Whittaker: आपके टिकट बुक करने वाले एजेंट को आपके ब्राउज़र, कैलेंडर, पेमेंट और चैट की चाबियाँ चाहिए। यह उस दीवार को तोड़ देता है जो Signal जैसे ऐप को सुरक्षित बनाती है।
  • सबका डेटा सबकी ताक़त है। Vincent और Li: मॉडल हमारे काम से बने हैं, इसलिए लोग उसे रोक सकते हैं, उसकी क़ीमत माँग सकते हैं, या मिलकर मोलभाव कर सकते हैं।
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
एंटीट्रस्ट "Amazon's Antitrust Paradox" (2017); AI साझेदारियों पर FTC की जांच (2024) Lina Khan; Khan के नेतृत्व में FTC वह छात्र पेपर जिसने एक आंदोलन शुरू किया। जाँच ने Alphabet, Amazon, Anthropic, Microsoft और OpenAI को अपनी अरबों डॉलर की साझेदारियाँ समझाने का आदेश दिया।
नीति एजेंडा Artificial Power (2025); Confronting Tech Power (2023) Amba Kak और Sarah Myers West (AI Now) AI में ताक़त किसके पास है और इसका क्या किया जाए, इसके सालाना नक़्शे: साफ़ रेखा वाले प्रतिबंध, चिप-क्लाउड-मॉडल ढाँचे को तोड़ना, और डेटा जमा करने पर सीमाएँ। ऑर्गनाइज़रों और नीति बनाने वालों के लिए लिखा गया।
निजता AI एजेंट एन्क्रिप्टेड ऐप्स के लिए खतरा हैं (2025) Meredith Whittaker Signal की अध्यक्ष AI एजेंटों को "अपना दिमाग़ एक जार में रखना" कहती हैं। आपके टिकट बुक करने के लिए एक एजेंट को आपका ब्राउज़र, कार्ड, कैलेंडर और संदेश चाहिए, "रूट परमिशन जैसी दिखने वाली किसी चीज़" के साथ।
अधिकार Blueprint for an AI Bill of Rights (2022) Alondra Nelson (Biden के व्हाइट हाउस का विज्ञान कार्यालय) ऑटोमेटेड युग के लिए पाँच अधिकार: सुरक्षित सिस्टम, एल्गोरिदम से भेदभाव से सुरक्षा, डेटा प्राइवेसी, सूचना और स्पष्टीकरण, और एक इंसानी विकल्प। कभी बाध्यकारी नहीं रहा, और सरकार बदलने के बाद आर्काइव कर दिया गया।
किसका डेटा "ChatGPT Stole Your Work. So What Are You Going to Do?" (Wired, 2023); "Foundation Models and Fair Use" (2023) Nick Vincent और Hanlin Li; Peter Henderson और साथी लोग डेटा रोक सकते हैं, भुगतान माँग सकते हैं, या मिलकर मोलभाव कर सकते हैं। क़ानून का पेपर: "fair use" कंपनियों को अपने आप क्यों नहीं बचाएगा।
जनता के लिए AI A People's Guide to AI; Indigenous Protocol and AI (2020); "Roles for Computing in Social Change" (2020) Allied Media Projects; Indigenous Protocol and AI Working Group; Rediet Abebe और साथी समुदायों के लिए सादी भाषा में एक वर्कबुक, मूलनिवासी डिज़ाइन सिद्धांतों का एक सेट, और सामाजिक बदलाव में कंप्यूटिंग के चार ईमानदार इस्तेमालों पर एक पेपर: समस्याओं की पहचान करना, सटीकता पर मजबूर करना, बहानों का खंडन करना, और ध्यान खींचना।
किताबें3

The Age of Surveillance Capitalism (2019)

Shoshana Zuboff (Harvard, एमेरिटा)

"निगरानी पूँजीवाद": इंसानी अनुभव व्यवहार की भविष्यवाणी के लिए मुफ़्त कच्चे माल के रूप में पकड़ा गया।

Cover of Enshittification

Enshittification (2025)

Cory Doctorow

प्लेटफ़ॉर्म तब सड़ते हैं जब एकाधिकार उन्हें उपयोगकर्ताओं और सप्लायरों को निचोड़ने की आज़ादी दे देता है। AI बबल पर शक करती है।

Power and Progress (2023)

Daron Acemoglu और Simon Johnson

एक हज़ार साल के सबूत कि नई तकनीक बहुतों को तभी अमीर बनाती है जब मज़दूरों के पास हिस्सा माँगने की ताक़त हो।

कानून6

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलकहां और स्थितिकौनयह क्या करता है
EU AI Act EU। अगस्त 2024 से लागू; प्रतिबंध फ़रवरी 2025 से, जनरल-पर्पज़ मॉडल के नियम अगस्त 2025 से, ज़्यादातर नियम अगस्त 2026 से। ज़्यादा जोखिम वाली ज़िम्मेदारियाँ 2026 Digital Omnibus से दिसंबर 2027 तक टाली गईं यूरोपीय संसद और परिषद जोखिम पर आधारित क़ानून: प्रतिबंधित इस्तेमाल, ज़्यादा जोखिम वाले सिस्टमों के लिए ज़िम्मेदारियाँ, पारदर्शिता के नियम, और जनरल-पर्पज़ मॉडल बनाने वालों पर दायित्व।
चीन के AI नियम: जेनरेटिव AI के उपाय (2023), AI सामग्री की लेबलिंग (2025), एल्गोरिदम सिफ़ारिश के प्रावधान (2022) चीन। लागू। अभी तक कोई व्यापक AI कानून नहीं Cyberspace Administration of China जनरेटिव AI के लिए कंटेंट, ट्रेनिंग डेटा और सुरक्षा की ज़िम्मेदारियाँ; AI से बने कंटेंट पर अनिवार्य लेबल; एल्गोरिदम की फ़ाइलिंग और उपयोगकर्ता के लिए ऑप्ट-आउट।
Delete Act, SB 362, और इसका DROP डिलीशन प्लेटफ़ॉर्म कैलिफ़ोर्निया। 2023 में हस्ताक्षर; डिलीट करने का प्लेटफ़ॉर्म जनवरी 2026 से चालू सीनेटर Josh Becker एक अनुरोध आपका डेटा हर रजिस्टर्ड डेटा ब्रोकर से डिलीट करता है।
राज्यों के AI क़ानूनों को रद्द करने की संघीय कोशिश: नाकाम 10 साल की रोक (2025) और कार्यकारी आदेश 14365 अमेरिका। सीनेट ने जुलाई 2025 में 99 के मुक़ाबले 1 से रोक को हटाया; आदेश दिसंबर 2025 से लागू है सीनेटर Ted Cruz; Trump का व्हाइट हाउस। 40 राज्यों के अटॉर्नी जनरल, AFL-CIO, Teamsters और ILWU का विरोध राज्यों को AI का नियमन करने से रोकेगा। आदेश राज्यों के AI क़ानूनों को चुनौती देने के लिए न्याय विभाग की एक टास्क फ़ोर्स बनाता है।
California Consumer Privacy Act (CCPA) कैलिफ़ोर्निया। 2020 से लागू; उसी साल मतदाताओं ने मज़बूत किया अटॉर्नी जनरल और राज्य की प्राइवेसी एजेंसी यह जानने का अधिकार कि कंपनियों के पास आपके बारे में क्या है, उसे डिलीट करने का, और उसकी बिक्री से बाहर रहने का।
The AI PACT (उम्मीदवारों का वादा, क़ानून नहीं); The Hill में कवरेज अमेरिका, 2026 के मध्यावधि चुनाव। सितंबर 2026 तक 35 उम्मीदवारों ने दस्तख़त किए थे: डेमोक्रेट और निर्दलीय, कोई रिपब्लिकन नहीं Political Integrity Project। दस्तख़त करने वालों में Dan Osborn, Gina Hinojosa, Connie Chan और Brad Lander शामिल हैं पाँच वादे: डेटा सेंटरों के लिए कोई टैक्स छूट या पिछले दरवाज़े के सौदे नहीं, किसी भी बड़े मॉडल के लॉन्च से पहले स्वतंत्र सुरक्षा समीक्षा, बेदख़ल हुए कर्मचारियों के लिए AI डिविडेंड, AI कंपनियों की अदालत में जवाबदेही, कोई बेलआउट नहीं।

12नियमों से आगे निकलने की तेज़ दौड़

टेक के कुछ सबसे ताक़तवर लोग इसे खुलकर कहते हैं: इतनी तेज़ी से बनाओ कि लोकतंत्र पकड़ ही न पाए।

  • Peter Thiel ने PayPal और Palantir की सह-स्थापना की और J. D. Vance की सीनेट दौड़ को पैसा दिया। 2009 में उन्होंने लिखा कि वे अब नहीं मानते कि "आज़ादी और लोकतंत्र एक साथ चल सकते हैं," और "राजनीति और तकनीक के बीच एक जानलेवा दौड़" का ब्यौरा दिया। योजना उस दौड़ को जीतने की है।
  • पैसा पीछे-पीछे आता है। Leading the Future, Andreessen Horowitz और OpenAI के अध्यक्ष से पैसा पाने वाला एक सुपर PAC, ने ऐसे उम्मीदवार चुनवाने के लिए 2025 में $125 मिलियन जुटाए जो राज्यों के AI क़ानूनों की जगह एक हल्का राष्ट्रीय नियम ले आएँ। कांग्रेस में यही धक्का राज्य क़ानूनों को रद्द करने की संघीय कोशिश के रूप में दिखता है।
  • तो रफ़्तार एक रणनीति है, कोई साइड इफ़ेक्ट नहीं। किसी भी क़ानून के लिखे जाने से तेज़ बनाओ, और क़ानून का मतलब ही ख़त्म हो जाता है।

शुरुआत के लिए

"The Education of a Libertarian" (Cato Unbound, 2009)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। योजना उनके अपने शब्दों में, पाँच मिनट में: "मैं अब नहीं मानता कि आज़ादी और लोकतंत्र एक साथ चल सकते हैं।" उनका रास्ता तकनीक है: साइबरस्पेस, अंतरिक्ष, और समुद्र पर तैरते शहर।

Peter Thiel

"Peter Thiel just gave the public its closest look yet at his 'Antichrist' theory" (Fortune, 2026)

मौजूदा संस्करण। Thiel की कहानी में एंटीक्राइस्ट एक ऐसा शासक है जो सुरक्षा और वैश्विक नियमों का वादा करता है। Greta Thunberg और AI-सेफ़्टी लेखक Eliezer Yudkowsky उसके अनजान पैदल सिपाही हैं। रिपोर्टों के मुताबिक़ अब वे Pope Leo XIV को भी जोड़ते हैं।

Fortune

चित्र: Fortune

"The Techno-Optimist Manifesto" (2023)

आंदोलन का धर्मग्रंथ। इसकी दुश्मनों की सूची में "टेक एथिक्स," "ट्रस्ट एंड सेफ़्टी," और "सस्टेनेबिलिटी" शामिल हैं। AI को धीमा करने पर: "जिस AI को बनने से रोका गया, उससे जो मौतें रोकी जा सकती थीं, वे एक तरह की हत्या हैं।"

Marc Andreessen

चित्र: Andreessen Horowitz

और गहराई में2
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
Nick Land "Accelerationism: how a fringe philosophy predicted the future we live in" (The Guardian Long Read, 2017) Andy Beckett पढ़ने लायक इतिहास। 1990 के दशक में Nick Land ने तर्क दिया कि पूँजीवाद और तकनीक को तब तक तेज़ किया जाना चाहिए जब तक कोई उन्हें चला न सके। बाद में उन्होंने "The Dark Enlightenment" लिखा, लोकतंत्र-विरोधी टेक दक्षिणपंथ का एक बुनियादी पाठ; Andreessen का मेनिफ़ेस्टो उन्हें संरक्षक संत बताता है।
लोकतंत्र से बाहर निकलना Crack-Up Capitalism (2023) Quinn Slobodian एक इतिहासकार Thiel और उनके घेरे के ऐसे इलाक़ों के सपने का पीछा करते हैं जहाँ बाज़ार हों और मतदाता न हों: समुद्र पर तैरती बस्तियाँ, चार्टर सिटी, टैक्स हेवन।

13सार्वजनिक स्वामित्व

"मशीन का मालिक कौन है?" का वामपंथ का जवाब है जनता, या वे मज़दूर जो उसे चलाते हैं।

  • जवाब के तीन संस्करण: मज़दूर तय करें कि क्या बनेगा, जनता पानी और बिजली की तरह बुनियादी ढाँचे की मालिक हो, या मशीनें काम करें और जो वे बनाएँ उसे सब बाँटें।
  • किताबें: Mike Cooley, Lucas Aerospace के इंजीनियर और शॉप स्टुअर्ड, ने Architect or Bee? (1980) लिखी। Aaron Bastani, Novara Media के सह-संस्थापक, ने Fully Automated Luxury Communism (2019) लिखी।
  • मशीनों पर दो क्लासिक पाठ, Capital और Grundrisse से, गहरे पाठों में हैं।
  • ब्रिटिश टीवी पर नोबेल विजेता और "AI के गॉडफ़ादर" Geoffrey Hinton से पूछा गया कि कैसे पक्का किया जाए कि AI सबकी सेवा करे। उनका पूरा जवाब: "समाजवाद।"

शुरुआत के लिए

"The Lucas Plan Was a Workers' Alternative to Neoliberalism" (Tribune, 2022)

इस हिस्से में सबसे अच्छा। 1976 में, छँटनी का सामना करते हुए, Lucas Aerospace के मज़दूरों ने हथियारों के बजाय बनाने के लिए 150 प्रोडक्टों की योजना बनाई: पवन टर्बाइन, किडनी मशीनें, हाइब्रिड इंजन। कंपनी ने ना कहा और नौकरियाँ काट दी गईं। नोबेल शांति पुरस्कार के लिए नामित, 1979।

Jamie Medwell

चित्र: tribunemag.co.uk

"The Californian Ideology" (1995)

टेक का क्लासिक वामपंथी विश्लेषण: सिलिकॉन वैली ने हिप्पी आज़ादी को मुक्त बाज़ार के जोश से मिलाया और नतीजे को अनिवार्य बताया।

Richard Barbrook और Andy Cameron

"Treat AI Like a Public Utility" (Jacobin, 2025)

दो माँगें: "बेदख़ल हुए कर्मचारियों के लिए एक सार्वजनिक रोज़गार कार्यक्रम," और AI मॉडलों का बिजली ग्रिड की तरह नियमन, एक सार्वजनिक यूटिलिटी के रूप में।

Matt Huber और Holly Buck

चित्र: jacobin.com

"First, Do No Harm: AI Under Democracy" (अभियान योजना, जून 2026)। इस पर हमला, PolitiFact द्वारा जाँचा गया।

AI हमारे डेटा और हमारे श्रम पर बना है; इसका एक हिस्सा हमारा होना चाहिए।

उनकी योजना: सबसे बड़ी AI फ़र्मों की आधी इक्विटी जनता के हाथ में, और शीर्ष लैबों के बोर्डों में सार्वजनिक बहुमत। विरोधियों ने इसे कम्युनिज़म कहा।

Abdul El-Sayed, मिशिगन से अमेरिकी सीनेट के उम्मीदवार

चित्र: Abdul for U.S. Senate

लेख10
  • मशीनें हथियार के रूप में। Capital, अध्याय 15: एक मशीन काम का दिन छोटा कर सकती थी। मालिक के हाथों में वह उसे लंबा करती है और हड़तालें तोड़ती है। मज़दूरों ने पहले मशीनों पर हमला किया, फिर उनके इस्तेमाल के तरीक़े पर हमला करना सीखा।
  • "सामान्य बुद्धि।" Fragment on Machines: जब उत्पादन समाज के साझा ज्ञान पर टिक जाता है, तो मशीनों का निजी मालिकाना सही ठहराना मुश्किल हो जाता है। लैंग्वेज मॉडल अब तक का सबसे सीधा उदाहरण हैं: सबके लिखे से बने, मुट्ठी भर फ़र्मों के मालिकाने में।
  • मज़दूर तकनीक की शर्तें तय कर सकते हैं। Notes From Below पूछता है कि आज टेक कर्मचारियों के लिए Lucas Plan कैसा दिखेगा। असली योजना इसलिए हारी क्योंकि मज़दूरों के पास विचार थे लेकिन मालिकाना नहीं।
  • डिफ़ॉल्ट रूप से सार्वजनिक, या डिफ़ॉल्ट रूप से अल्पतंत्र। Jacobin: सार्वजनिक कंट्रोल के बिना AI का फ़ायदा कुछ मालिकों के पास जाता है।
  • AI-सेफ़्टी पक्ष से भी। Hinton बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी और आसमान छूते मुनाफ़े पर: "यह AI की ग़लती नहीं है, यह पूँजीवादी व्यवस्था है।"
उप-विषययह पढ़ेंलेखकमुख्य बात
मूल विश्लेषण "Machinery and Modern Industry", Capital खंड 1, अध्याय 15 (1867, ऑनलाइन मुफ़्त) Karl Marx फ़ैक्ट्री पर लंबा अध्याय। मालिक के हाथों में मशीनें काम का दिन लंबा करती हैं, महिलाओं और बच्चों को खींच लाती हैं, और हड़तालें तोड़ती हैं।
मज़दूरों की योजनाएं "Bringing Back the Lucas Plan" Felix Holtwell, Notes From Below (2018) "तकनीक राजनीतिक है, फिर भी उसका डिज़ाइन आख़िरकार पूँजीवादी फ़र्मों के हाथों में है।" Lucas से निकला सबक: टेक कर्मचारी संगठित होकर इस पर अपनी बात रखने का हक़ जीत सकते हैं कि क्या बनेगा।
लोकतांत्रिक नियंत्रण "Democratize AI or Make the AI Oligarchy an Inevitability" (Jacobin, 2025) David Moscrop ऑटोमेशन मज़दूरों को आज़ाद करता है या नहीं, यह "इस पर निर्भर है कि रोबोट किसके हैं।" "अभी तो वे न मज़दूरों के हैं, न आम जनता के। लेकिन हो सकते हैं।"
मूल विश्लेषण "Fragment on Machines," Grundrisse (1857–58, ऑनलाइन मुफ़्त) Karl Marx मशीनरी की एक पूरी तरह स्वचालित व्यवस्था की कल्पना करता है जिसमें मज़दूर बस उसकी देखभाल तक सिमट गए हों। वह अंश जिस पर ऑटोमेशन की हर वामपंथी बहस लौटती है।
AI सुरक्षा पक्ष की ओर से Hinton, ITV के शो Peston पर (वीडियो); उनका Financial Times इंटरव्यू, रिपोर्ट: Fortune (2025) Geoffrey Hinton, नोबेल विजेता और "AI के गॉडफ़ादर" टीवी पर पूछा गया कि AI को समाज की सेवा में कैसे लगाया जाए, तो उन्होंने एक शब्द में जवाब दिया: समाजवाद। उन्होंने Financial Times को बताया कि AI बड़े पैमाने पर बेरोज़गारी और आसमान छूते मुनाफ़े लाएगा: "यह AI की ग़लती नहीं है, यह पूँजीवादी व्यवस्था है।"
किताबें2

Fully Automated Luxury Communism (2019)

Aaron Bastani, Novara Media के सह-संस्थापक

ऑटोमेशन सबके लिए समृद्धि ला सकता है, अगर मशीनें सार्वजनिक मालिकाने में हों।

Architect or Bee? (1980)

Mike Cooley, Lucas Aerospace के शॉप स्टुअर्ड

या तो लोग अपने लिए बनाए गए सिस्टमों पर प्रतिक्रिया देने वाली मधुमक्खियाँ बनें, या उस तकनीक के आर्किटेक्ट जिसका वे इस्तेमाल करते हैं।

पृष्ठभूमि

AI सुरक्षा का नज़रिया

सेफ़्टी समुदाय को चिंता है कि एडवांस्ड AI इंसानी कंट्रोल से निकल सकता है या विनाशकारी पैमाने पर ग़लत इस्तेमाल हो सकता है। यह गाइड उस जोखिम को गंभीरता से लेती है और पूछती है कि कंट्रोल किसके हाथ में है।

  • वे क्या सही कहते हैं: Yoshua Bengio और Geoffrey Hinton (Turing Award, 2018) ने AI की ताक़त को जल्दी गंभीरता से लिया। इस क्षेत्र की व्यावहारिक माँगें वही हैं जिनका यूनियनों ने समर्थन किया है, जैसे कैलिफ़ोर्निया के SB 1047 के साथ: रिलीज़ से पहले मॉडलों की जाँच, व्हिसलब्लोअरों की सुरक्षा, कंपनियों की जवाबदेही।
  • संस्थाएँ और पैसा: इस क्षेत्र का बड़ा हिस्सा इफ़ेक्टिव ऑल्ट्रुइज़म के अंदर बड़ा हुआ। Open Philanthropy, जिसे Facebook के एक सह-संस्थापक पैसा देते हैं, Center for AI Safety जैसी संस्थाओं का समर्थन करती है, और Sam Bankman-Fried ने FTX के ढहने से पहले Anthropic में क़रीब $500 मिलियन लगाए। Politico ने वॉशिंगटन में इस नेटवर्क का नक़्शा बनाया।
  • Anthropic: 2021 में OpenAI के पूर्व कर्मचारियों ने बनाई, जिनमें Dario Amodei और Chris Olah शामिल हैं, सेफ़्टी-पहले लैब के रूप में। सेफ़्टी रिसर्च इसकी पेशकश के केंद्र में है, और जोखिम वाले मॉडलों को रोके रखने की इसकी एक लिखित नीति है। यह फ़्रंटियर AI बनाती और बेचती भी है, जो Palantir के ज़रिए सेना तक पहुँचता है।
  • सबूत की समस्या: इस गाइड के नुकसान मापे हुए हैं। विनाशकारी जोखिम एक पूर्वानुमान है, जिसका बड़ा हिस्सा सामान्य वैज्ञानिक आलोचना के बाहर प्रकाशित हुआ है। दोनों अध्ययन के हक़दार हैं।
  • आलोचक: Timnit Gebru और Émile P. Torres का तर्क है कि सब कुछ करने के लिए बनाए गए सिस्टम की सुरक्षा जाँची नहीं जा सकती, इसलिए हल है तय दायरे वाले औज़ार।
यह पढ़ेंलेखकउनका नज़रिया
"Concrete Problems in AI Safety" (2016) Dario Amodei, Chris Olah, Jacob Steinhardt, Paul Christiano, John Schulman, Dan Mané बुनियादी पेपर, और वह जिसका क़रीब हर कोई सम्मान करता है। पाँच व्यावहारिक तरीक़े जिनसे एक सीखने वाला सिस्टम गड़बड़ करता है, जैसे अपने रिवॉर्ड के साथ खेल करना या ऐसे साइड इफ़ेक्ट पैदा करना जो किसी ने नहीं माँगे, इंजीनियरिंग समस्याओं के रूप में पेश।
"Managing extreme AI risks amid rapid progress" (Science, 2024) Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton, Andrew Yao, Stuart Russell और 21 सह-लेखक AI जल्द ही व्यापक रूप से इंसानों के बराबर या उनसे आगे हो सकता है। जोखिम बड़े पैमाने पर सामाजिक नुकसान और ग़लत इस्तेमाल से इंसानी कंट्रोल के न पलटने वाले नुकसान तक जाते हैं। सेफ़्टी रिसर्च और शासन क्षमताओं से बहुत पीछे हैं।
"The TESCREAL Bundle" (First Monday, 2024) Timnit Gebru और Émile P. Torres आलोचना: AGI और अस्तित्व पर ख़तरे की ज़्यादातर सोच ट्रांसह्यूमनिज़म, इफ़ेक्टिव ऑल्ट्रुइज़म और लॉन्गटर्मिज़म से निकली है, जिनकी जड़ें बीसवीं सदी के यूजीनिक्स में हैं, और वे मौजूदा नुकसानों से ध्यान भटकाती हैं।
"AI Safety for Everyone" (Nature Machine Intelligence, 2025) Balint Gyevnar और Atoosa Kasirzadeh अंदर से आलोचना: AI सेफ़्टी को अस्तित्व पर ख़तरे के आस-पास परिभाषित करना सेफ़्टी का काम करने वाले ज़्यादातर लोगों को बाहर कर देता है। उनकी समीक्षा में यह क्षेत्र ज़्यादातर ठोस, आज की समस्याओं के बारे में निकला, और वे इस शब्द के व्यापक अर्थ की वकालत करते हैं।
AI सेफ़्टी क़ानून और उनके समर्थक5

सितंबर 2026 तक की स्थिति।

कानून या बिलस्थितिसमर्थन मेंविरोध में
SB 1047, कैलिफ़ोर्निया: सबसे बड़े मॉडलों के लिए सेफ़्टी प्रोटोकॉल, बंद करने की क्षमता और ऑडिट सितंबर 2024 में वीटो Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Stuart Russell; SAG-AFTRA; National Organization for Women; Elon Musk; 100 से ज़्यादा AI-लैब कर्मचारी; Anthropic, सावधानी के साथ OpenAI, Meta, Google; Andreessen Horowitz और Y Combinator; Fei-Fei Li, Andrew Ng, Yann LeCun; Nancy Pelosi और कैलिफ़ोर्निया के अन्य हाउस डेमोक्रेट
SB 53, कैलिफ़ोर्निया: फ़्रंटियर लैबों को सेफ़्टी फ़्रेमवर्क प्रकाशित करने और घटनाओं की रिपोर्ट करनी होगी; व्हिसलब्लोअर सुरक्षा सितंबर 2025 में हस्ताक्षरित Anthropic; Encode Consumer Technology Association; Chamber of Progress; Andreessen Horowitz
RAISE Act, न्यूयॉर्क: सेफ़्टी फ़्रेमवर्क और 72 घंटे में घटना रिपोर्ट, $3 मिलियन तक के जुर्माने के साथ दिसंबर 2025 में हस्ताक्षर; मार्च 2026 में संशोधित; जनवरी 2027 से प्रभावी प्रायोजक सीनेटर Andrew Gounardes और असेंबली सदस्य Alex Bores; सीनेटर Kristen Gonzalez ने सह-प्रायोजन किया और इसे अपनी समिति से आगे बढ़ाया; Hinton और Bengio Andreessen Horowitz; Leading the Future सुपर PAC; Tech:NYC; Chamber of Progress, NetChoice और अन्य व्यापार समूह
EU AI Act के सिस्टमिक-रिस्क नियम और Code of Practice अगस्त 2025 से लागू Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Mistral ने हस्ताक्षर किए; यूरोपीय नागरिक समाज समूहों ने बचाव किया Meta ने हस्ताक्षर करने से मना किया; 46 यूरोपीय CEO ने "घड़ी रोकने" की माँग की
राज्यों के AI क़ानूनों को रद्द करने की संघीय कोशिश रोक 99 के मुक़ाबले 1 से नाकाम (2025); कार्यकारी आदेश लागू OpenAI, Meta, Google, Andreessen Horowitz 40 राज्यों के अटॉर्नी जनरल; AFL-CIO, Teamsters, ILWU; Anthropic के Dario Amodei; ACLU और 140 नागरिक समाज समूह

राजनीतिक सिद्धांत

वे पुराने तर्क जिन पर यह सूची खड़ी है।

नज़रियापढ़ेंलेखकइससे आपको क्या मिलता है
नस्लीय पूंजीवाद Black Marxism (1983) Cedric Robinson पूँजीवाद ने हमेशा मज़दूरों को नस्ल के हिसाब से छाँटा है, और उसकी तकनीक यह छँटाई विरासत में पाती है।
उपनिवेशवाद Discourse on Colonialism (1950) Aimé Césaire उपनिवेशवाद उपनिवेश बनाने वाले को भी बर्बर बनाता है, और इसे सभ्यता कहता है।
साम्राज्य और दोहन How Europe Underdeveloped Africa (1972) Walter Rodney यूरोप अफ़्रीका को ग़रीब बनाकर अमीर हुआ। विकास और अविकास एक ही प्रक्रिया हैं। "AI उपनिवेशवाद" के पीछे का फ़्रेम।
तकनीक और मुक्ति "This Is the Voice of Algeria," A Dying Colonialism (1959) में Frantz Fanon रेडियो अल्जीरिया में उपनिवेशवादी के औज़ार के रूप में आया। क्रांति ने उसे अपना लिया। तकनीक पर किसका कंट्रोल है, यही तय करता है कि वह क्या है।
ऑटोमेशन The American Revolution: Pages from a Negro Worker's Notebook (1963, ऑनलाइन मुफ़्त) James Boggs डेट्रॉइट का एक अश्वेत ऑटो मज़दूर: ऑटोमेशन सिर्फ़ नौकरियाँ नहीं काटता, यह मज़दूरों के पूरे समूहों को "बाहरी" बना देता है, जिनकी अर्थव्यवस्था को अब ज़रूरत नहीं।
एक-दूसरे से जुड़ा उत्पीड़न The Combahee River Collective Statement (1977, ऑनलाइन मुफ़्त) Combahee River Collective अश्वेत समाजवादी नारीवादी: नस्ल, लिंग और वर्ग का उत्पीड़न एक-दूसरे में गुँथा है, इसलिए इनसे एक साथ लड़ना होगा।
उन्मूलन Are Prisons Obsolete? (2003) Angela Davis कुछ सिस्टमों को ख़त्म किया जाना चाहिए, सुधारा नहीं। तकनीक के लिए "abolitionist tools" की जड़।
आम समझ "Common-sense neoliberalism" (Soundings, 2013) Stuart Hall और Alan O'Shea कोई शासक विचार कैसे सीधी-सादी सामान्य समझ जैसा लगने लगता है। "AI अनिवार्य है" क्यों ज़ाहिर सी बात लगती है।
प्लेटफ़ॉर्म Platform Capitalism (2016) Nick Srnicek प्लेटफ़ॉर्म डेटा-दोहन के कारोबार हैं, इसीलिए AI कुछ फ़र्मों में सिमटता है।

जानने लायक समूह

समूहयह क्यों ज़रूरी हैलोग
AI Now Institute AI कैसे कॉर्पोरेट ताक़त को सिमटाता है और असमानता गहरा करता है, श्रम अधिकारों पर ज़ोर के साथ; युद्ध और डेटा सेंटरों पर रिपोर्टें। 2017 में NYU में Meredith Whittaker और Kate Crawford ने सह-स्थापना की; नेतृत्व Amba Kak और Sarah Myers West का
DAIR समुदाय में जड़ें रखने वाला AI शोध, बिग टेक से मुक्त, अफ़्रीका और अफ़्रीकी प्रवासियों पर केंद्रित। Timnit Gebru ने 2 दिसंबर 2021 को स्थापना की; Alex Hanna; Milagros Miceli
UCLA Center for Critical Internet Inquiry Safiya Noble का ठिकाना: नस्ल, जेंडर, कंटेंट मॉडरेशन और प्लेटफ़ॉर्म की ताक़त। Safiya Noble और Sarah T. Roberts
Ida B. Wells Just Data Lab (Princeton) छात्र, कलाकार और एक्टिविस्ट मिलकर तकनीक के ज़रिए होने वाले नुकसान को चुनौती देते हुए। Ruha Benjamin
Evitable AI-सेफ़्टी पक्ष से: AI के बड़े पैमाने के जोखिमों पर जनता को संगठित करता है और सुपरइंटेलिजेंस की दौड़ रोकना चाहता है। स्थानीय डेटा सेंटर लड़ाइयों के साथ काम करता है; Data Center Opposition Report का सह-प्रकाशक। 2025 में AI शोधकर्ता David Krueger ने स्थापना की

जानने लायक लोग

व्यक्तिअभीकिस लिए मशहूर
Karen Hao पत्रकार पहले MIT Technology Review और The Wall Street Journal में। AI Colonialism सीरीज़ और Empire of AI (2025) लिखी।
Dan Jurafsky Stanford में भाषाविज्ञान और कंप्यूटर साइंस के प्रोफ़ेसर MacArthur Fellow, 2002। CS 384 पढ़ाते हैं, वह एथिक्स सेमिनार जिससे इस सूची का बड़ा हिस्सा आता है। मेरे थीसिस सलाहकार।
Meredith Whittaker 2022 से Signal की प्रेसिडेंट Google में 13 साल, जहाँ उन्होंने यौन उत्पीड़न के भुगतानों और ज़बरन मध्यस्थता के ख़िलाफ़ क़रीब 20,000 कर्मचारियों के नवंबर 2018 वॉकआउट को संगठित किया। 2017 में AI Now की सह-स्थापना की। Lina Khan के FTC को सलाह दी।
Lina Khan Columbia के Center for Law and the Economy का निर्देशन करती हैं जून 2021 से जनवरी 2025 तक FTC की अध्यक्ष रहीं और एंटीट्रस्ट के "नियो-ब्रैंडाइज़ियन" पुनर्जागरण की अगुवाई की। Zohran Mamdani की ट्रांज़िशन टीम की सह-अध्यक्ष रहीं।
Timnit Gebru DAIR की संस्थापक Addis Ababa में इरिट्रियाई माता-पिता के घर जन्म; किशोर उम्र में शरणार्थी। Black in AI की सह-स्थापना की। "Stochastic Parrots" पर दिसंबर 2020 में Google से निकाली गईं (Google कहता है उन्होंने इस्तीफ़ा दिया)। एक साल बाद DAIR की स्थापना की।
Margaret Mitchell Hugging Face में चीफ़ एथिक्स साइंटिस्ट, पक्षपात के ख़िलाफ़ काम करती हैं Google की Ethical AI टीम की स्थापना और सह-नेतृत्व किया। Gebru के साथ कैसा बर्ताव हुआ, इसके सबूत खोजने के बाद फ़रवरी 2021 में निकाली गईं, यानी असल में उनका बचाव करने के लिए बाहर की गईं।
Ruha Benjamin Princeton में Alexander Stewart 1886 Professor of African American Studies Ida B. Wells Just Data Lab की संस्थापक निदेशक। MacArthur Fellow, 2024। "the New Jim Code" शब्द गढ़ा।
डॉ. Joy Buolamwini Algorithmic Justice League की संस्थापक खुद को "कोड की कवयित्री" कहती हैं। Gender Shades और Unmasking AI।
Veena Dubal UC Irvine में कानून की प्रोफ़ेसर गिग वर्करों की पैरोकार और Proposition 22 की विरोधी।
Ria Kalluri Stanford में शोधकर्ता Dan Jurafsky के एथिक्स सेमिनार को साथ पढ़ाया। Radical AI Network की सह-संस्थापक।

स्रोत

श्रम9
साम्राज्य और दोहन4
युद्ध और नरसंहार में AI6
AI और ICE3
निगरानी2
नस्लीय पूर्वाग्रह7
चैटबॉट और मानसिक स्वास्थ्य3
एकाधिकार, निजता और सरकार5
सार्वजनिक स्वामित्व3
AI सुरक्षा का नज़रिया5
कानून और पृष्ठभूमि2
  • बिलों के पाठ और उनकी स्थिति हर हिस्से की क़ानून तालिका में लिंक हैं। स्थिति 20 सितंबर 2026 को जाँची गई।
  • इस सूची के बहुत से पाठ CS 384: Ethical and Social Issues in NLP (Stanford, स्प्रिंग 2023) के सिलेबस से आते हैं, जिसे Dan Jurafsky, Ria Kalluri और Peter Henderson ने पढ़ाया।

लेखक के बारे में

यह गाइड CS 229 (मशीन लर्निंग), Stanford की सबसे मशहूर AI क्लास, के एक पूर्व हेड TA ने लिखी है, जिन्होंने Andrew Ng के साथ काम किया, Stanford NLP Group और Stanford AI Lab का हिस्सा रहे, और इस पाठ्यक्रम का ज़्यादातर हिस्सा पढ़ाया है। लेखक ने Stanford Graduate Workers Union (UE Local 1043) के साथ संगठन का काम किया, SB 1047 के लिए यूनियन समर्थन जुटाने में मदद की, DSA और WFP के सदस्य हैं, और Lakers के वफ़ादार लेकिन बेचैन फ़ैन हैं। यह गाइड बहुत कुछ यहाँ से लेती है:CS 384: Ethical and Social Issues in NLP, वह सेमिनार जिसे पढ़ाते हैंDan Jurafsky, MacArthurजीनियसजिन्होंने लेखक की ऑनर्स थीसिस की देखरेख की।

देखने की सूची

पढ़ने की जगह लेने वाले वीडियो, विषय के हिसाब से।

AI और ICE

"Who's Behind ICE?"

Mijente के ऑर्गनाइज़र, Democracy Now! पर

विषयदेखेंलेखक
साम्राज्य और दोहन"Empire of AI": AI कैसे एक नई औपनिवेशिक दुनिया बना रहा है; लंबा इंटरव्यू; डेटा सेंटरों का विरोधKaren Hao, Democracy Now! पर
युद्ध और नरसंहार में AI"Lavender & Where's Daddy"Yuval Abraham, Democracy Now! पर
AI और ICE"Who's Behind ICE?"Mijente के ऑर्गनाइज़र, Democracy Now! पर
नस्लीय पूर्वाग्रह"Reimagining the Default Settings of Technology"; "Resistance and the Five Stages of Corporate Grief"Ruha Benjamin; Deborah Raji
AI का हाइप और नैतिकता"Deep Unlearning": AI हाइप, एथिक्स और पक्षपात परTimnit Gebru, Democracy Now! पर

YouTube पर

पहले पाँच से शुरू करें: Buolamwini, Robert Williams का वीडियो, 60 Minutes, Uber ड्राइवर, और Karen Hao।

नस्लीय पूर्वाग्रह

"How I'm fighting bias in algorithms"

TED 9 मिनट

Joy Buolamwini दिखाती हैं कि फ़ेस सॉफ़्टवेयर उनके गहरे रंग के चेहरे को पहचानने में कैसे फ़ेल होता है, और समझाती हैं कि पक्षपात कोड में कैसे घुसता है।

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निगरानी

"Wrongfully Arrested Because of Flawed Face Recognition Technology"

ACLU 8 मिनट

Robert Williams और उनका परिवार बताते हैं कि डेट्रॉइट पुलिस ने उन्हें उनकी बेटियों के सामने कैसे गिरफ़्तार किया, क्योंकि एक फ़ेस रिकग्निशन सिस्टम ने ग़लत आदमी चुन लिया।

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श्रम

"Training AI takes heavy toll on Kenyans working for $2 an hour"

60 Minutes 14 मिनट

बड़ी AI फ़र्मों के लिए डेटा लेबल करने और हिंसक कंटेंट छाँटने वाले केन्याई मज़दूर तनख़्वाह और लंबे चलने वाले सदमे का ब्यौरा देते हैं।

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श्रम

"We Put 7 Uber Drivers in One Room. What We Found Will Shock You."

More Perfect Union 12 मिनट

सात ड्राइवर अपने ऐप एक साथ खोलते हैं और उन्हें एक ही सवारी के लिए अलग-अलग पैसे ऑफ़र होते हैं: एल्गोरिदम से वेतन में भेदभाव, लाइव।

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साम्राज्य और दोहन

"Empire of AI": Karen Hao इस पर कि AI कैसे एक नई औपनिवेशिक दुनिया बना रहा है

Democracy Now! 14 मिनट

AI कंपनियाँ दुनिया भर में ज़मीन, पानी, डेटा और सस्ता श्रम उसी तरह लेती हैं जैसे पुराने साम्राज्य लेते थे।

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साम्राज्य और दोहन

"A.I.'s Environmental Impact Will Threaten Its Own Supply Chain"

New York Times Opinion 6 मिनट

Kate Crawford तूफ़ान की मार खाए एक शहर में जाती हैं जिस पर AI की सप्लाई चेन टिकी है।

YouTube पर खोलें

श्रम

Brian Merchant, "Debates in AI"

Rhode Island School of Design 15 मिनट

Blood in the Machine के लेखक इस पर कि ऑटोमेशन असल में किसकी सेवा करता है।

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नस्लीय पूर्वाग्रह

"Deep Unlearning": Timnit Gebru AI हाइप, एथिक्स और पक्षपात पर

Democracy Now! 18 मिनट

इंटरनेट पर ट्रेन किया गया AI नस्लवाद और असमानता को कैसे पक्का कर देता है।

YouTube पर खोलें

AI और ICE

"From Facial Recognition to Geolocation: Inside the Tech Powering ICE Raids"

Amanpour and Company 19 मिनट

404 Media के Joseph Cox उन औज़ारों को समझाते हैं जिनसे ICE लोगों को ढूँढती है, और Palantir की भूमिका।

YouTube पर खोलें

युद्ध और नरसंहार में AI

"Lavender & Where's Daddy"

Democracy Now! 27 मिनट

Yuval Abraham इस पर कि इज़रायली सेना ने ग़ज़ा में बहुत कम इंसानी समीक्षा के साथ किल लिस्ट बनाने के लिए AI का इस्तेमाल कैसे किया।

YouTube पर खोलें

युद्ध और नरसंहार में AI

Edwin Black, IBM and the Holocaust पर

WNBF News Radio 23 मिनट

सिर्फ़ ऑडियो। लेखक का अपना छोटा ब्यौरा।

YouTube पर खोलें

चैटबॉट और मानसिक स्वास्थ्य

"What to know about 'AI psychosis' and the effect of AI chatbots on mental health"

PBS NewsHour 7 मिनट

एक शांत सेगमेंट: एक मनोचिकित्सक चैटबॉट से भड़के भ्रमों और OpenAI के ख़िलाफ़ मुक़दमे को समझाते हैं।

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एकाधिकार, निजता और सरकार

Lina Khan The Daily Show पर

The Daily Show 21 मिनट

Jon Stewart तब की FTC अध्यक्ष से पूछते हैं कि क्या कुछ टेक दिग्गज AI पर कंट्रोल कर लेंगे।

YouTube पर खोलें

एकाधिकार, निजता और सरकार

"Signal's Whittaker on Privacy in the Age of Data and AI"

Bloomberg Live 23 मिनट

डेटा की भूखी AI निजी बातचीत के लिए ख़तरा क्यों है।

YouTube पर खोलें

सार्वजनिक स्वामित्व

The Lucas Plan डॉक्यूमेंट्री (1978)

STEPS Centre 25 मिनट

Lucas Aerospace के शॉप स्टुअर्ड सामाजिक रूप से उपयोगी उत्पादन के लिए अपनी योजना पेश करते हैं।

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AI सुरक्षा का नज़रिया

"The Catastrophic Risks of AI, and a Safer Path"

TED 15 मिनट

Yoshua Bengio सादी भाषा में समझाते हैं कि वे धोखा देने और कंट्रोल का विरोध करने वाले सिस्टमों से क्यों चिंतित हैं।

YouTube पर खोलें
विषयदेखेंचैनलअवधिक्यों
नस्लीय पूर्वाग्रह"How I'm fighting bias in algorithms"TED9 मिनटJoy Buolamwini दिखाती हैं कि फ़ेस सॉफ़्टवेयर उनके गहरे रंग के चेहरे को पहचानने में कैसे फ़ेल होता है, और समझाती हैं कि पक्षपात कोड में कैसे घुसता है।
निगरानी"Wrongfully Arrested Because of Flawed Face Recognition Technology"ACLU8 मिनटRobert Williams और उनका परिवार बताते हैं कि डेट्रॉइट पुलिस ने उन्हें उनकी बेटियों के सामने कैसे गिरफ़्तार किया, क्योंकि एक फ़ेस रिकग्निशन सिस्टम ने ग़लत आदमी चुन लिया।
श्रम"Training AI takes heavy toll on Kenyans working for $2 an hour"60 Minutes14 मिनटबड़ी AI फ़र्मों के लिए डेटा लेबल करने और हिंसक कंटेंट छाँटने वाले केन्याई मज़दूर तनख़्वाह और लंबे चलने वाले सदमे का ब्यौरा देते हैं।
श्रम"We Put 7 Uber Drivers in One Room. What We Found Will Shock You."More Perfect Union12 मिनटसात ड्राइवर अपने ऐप एक साथ खोलते हैं और उन्हें एक ही सवारी के लिए अलग-अलग पैसे ऑफ़र होते हैं: एल्गोरिदम से वेतन में भेदभाव, लाइव।
साम्राज्य और दोहन"Empire of AI": Karen Hao इस पर कि AI कैसे एक नई औपनिवेशिक दुनिया बना रहा हैDemocracy Now!14 मिनटAI कंपनियाँ दुनिया भर में ज़मीन, पानी, डेटा और सस्ता श्रम उसी तरह लेती हैं जैसे पुराने साम्राज्य लेते थे।
साम्राज्य और दोहन"A.I.'s Environmental Impact Will Threaten Its Own Supply Chain"New York Times Opinion6 मिनटKate Crawford तूफ़ान की मार खाए एक शहर में जाती हैं जिस पर AI की सप्लाई चेन टिकी है।
श्रमBrian Merchant, "Debates in AI"Rhode Island School of Design15 मिनटBlood in the Machine के लेखक इस पर कि ऑटोमेशन असल में किसकी सेवा करता है।
नस्लीय पूर्वाग्रह"Deep Unlearning": Timnit Gebru AI हाइप, एथिक्स और पक्षपात परDemocracy Now!18 मिनटइंटरनेट पर ट्रेन किया गया AI नस्लवाद और असमानता को कैसे पक्का कर देता है।
AI और ICE"From Facial Recognition to Geolocation: Inside the Tech Powering ICE Raids"Amanpour and Company19 मिनट404 Media के Joseph Cox उन औज़ारों को समझाते हैं जिनसे ICE लोगों को ढूँढती है, और Palantir की भूमिका।
युद्ध और नरसंहार में AI"Lavender & Where's Daddy"Democracy Now!27 मिनटYuval Abraham इस पर कि इज़रायली सेना ने ग़ज़ा में बहुत कम इंसानी समीक्षा के साथ किल लिस्ट बनाने के लिए AI का इस्तेमाल कैसे किया।
युद्ध और नरसंहार में AIEdwin Black:IBM and the HolocaustWNBF News Radio23 मिनटसिर्फ़ ऑडियो। लेखक का अपना छोटा ब्यौरा।
चैटबॉट और मानसिक स्वास्थ्य"What to know about 'AI psychosis' and the effect of AI chatbots on mental health"PBS NewsHour7 मिनटएक शांत सेगमेंट: एक मनोचिकित्सक चैटबॉट से भड़के भ्रमों और OpenAI के ख़िलाफ़ मुक़दमे को समझाते हैं।
एकाधिकार, निजता और सरकारLina Khan:The Daily ShowThe Daily Show21 मिनटJon Stewart तब की FTC अध्यक्ष से पूछते हैं कि क्या कुछ टेक दिग्गज AI पर कंट्रोल कर लेंगे।
एकाधिकार, निजता और सरकार"Signal's Whittaker on Privacy in the Age of Data and AI"Bloomberg Live23 मिनटडेटा की भूखी AI निजी बातचीत के लिए ख़तरा क्यों है।
सार्वजनिक स्वामित्वThe Lucas Plan डॉक्यूमेंट्री (1978)STEPS Centre25 मिनटLucas Aerospace के शॉप स्टुअर्ड सामाजिक रूप से उपयोगी उत्पादन के लिए अपनी योजना पेश करते हैं।
AI सुरक्षा का नज़रिया"The Catastrophic Risks of AI, and a Safer Path"TED15 मिनटYoshua Bengio सादी भाषा में समझाते हैं कि वे धोखा देने और कंट्रोल का विरोध करने वाले सिस्टमों से क्यों चिंतित हैं।