एआई पर सवाल: गुप्त संदेशों और दुष्प्रचार में ChatGPT के इस्तेमाल की जांच
इंटरनेट हमेशा से अजीब जगह रहा है। लेकिन हाल के समय में उसने एक नया हुनर सीख लिया है: वह आपको बिल्कुल सीधे देखकर, एकदम सही व्याकरण में झूठ बोल सकता है।
आज ChatGPT और दूसरे जनरेटिव AI टूल्स पर चर्चा “वाह, ये ईमेल लिख देता है” से आगे बढ़कर “रुको… इसे कौन इस्तेमाल कर रहा है, और किस मकसद से?” तक पहुंच चुकी है। 25–26 फरवरी 2026 के आसपास, OpenAI की ताज़ा रिपोर्टिंग और “डिसरप्शन” (खलल/रोकथाम) काम ने इस बहस को और हवा दी: रोमांस स्कैम, फर्जी लॉ फर्म, और राजनीतिक बदनाम करने की कोशिशें—जिनमें कथित तौर पर AI-जनरेटेड टेक्स्ट और ऑपरेशनल “ढांचे” का इस्तेमाल हुआ।
यह “रोबोट दुनिया पर कब्ज़ा कर रहे हैं” वाली कहानी नहीं है। यह “इंसान, इंसानी हरकतें—धोखा, प्रभाव, हेरफेर—बेहतर औज़ारों के साथ कर रहे हैं” वाली कहानी है। और यह ज़्यादा बेचैन करती है, क्योंकि यह ज़्यादा वास्तविक है।
यह ब्लॉग आपको साफ़, मानवीय और व्यावहारिक भाषा में बताएगा कि कैसे ChatGPT जैसे टूल्स गुप्त संदेशों (covert messaging) और दुष्प्रचार (disinformation) में घसीटे जा सकते हैं, असल दुनिया में इसका रूप कैसा दिखता है, कौन-सी बचाव रणनीतियाँ उभर रही हैं, और जब सिंथेटिक टेक्स्ट आलोचनात्मक सोच से तेज़ बन सकता है तब हम “साझी वास्तविकता” को कैसे बचाते हैं।
नई लड़ाई “AI बनाम इंसान” नहीं—“ध्यान बनाम सच” है
दुष्प्रचार को सबको मनाना नहीं होता। उसे बस इतना करना होता है कि वह पर्याप्त लोगों को पर्याप्त समय तक भ्रमित रखे, ताकि शोर, संदेह और ध्रुवीकरण बढ़े। और आधुनिक “अटेंशन इकॉनमी” (ध्यान की अर्थव्यवस्था) तो पहले से ही हमारे दिमाग पर रॉकेट इंजिन की तरह दनदनाती रहती है।
जनरेटिव AI इस समस्या को “जादुई प्रचार” बनाकर नहीं बदलता—बल्कि उसे सस्ता और स्केलेबल (आसान) बनाकर बदलता है। यह मदद करता है:
एक ही नैरेटिव के अनगिनत वर्ज़न बनाने में
अलग-अलग भाषाओं/क्षेत्रों के हिसाब से संदेश ढालने में
कमेंट सेक्शन में “पर्सोना” बनाकर जवाब लिखने में
ऐसे कंटेंट में जो असली लोगों की तरह लगे
OpenAI ने भी यह बात ज़ोर देकर कही है कि प्रभाव/इन्फ्लुएंस ऑपरेशन अक्सर AI + पारंपरिक ढांचे (फर्जी अकाउंट, वेबसाइट, सोशल प्लेटफॉर्म) का मिश्रण होते हैं—जहाँ AI मुख्यतः कंटेंट उत्पादन और तेजी से बदलाव (iteration) को बढ़ाता है।
तो डर यह नहीं कि एक AI पोस्ट आपको “हिप्नोटाइज़” कर देगा। डर यह है कि औद्योगिक पैमाने पर मनाने/बहकाने की मशीन खड़ी हो सकती है: हजारों पोस्ट, विश्वसनीय लगती पहचानें, और लगातार बातचीत—दिन पर दिन—जब तक झूठ परिचित न लगने लगे।
और इंसान अक्सर परिचित चीज़ को सच मान लेते हैं। दिमाग “कुशल” है—कभी-कभी खतरनाक हद तक।
“गुप्त संदेश” का असली मतलब क्या है (और यह हर बार जासूसी फिल्म नहीं होता)
“Covert messaging” सुनकर बहुत से लोग कोड, डेड-ड्रॉप और मेमे में मॉर्स कोड छिपाने जैसी चीज़ें सोचते हैं। असलियत कम सिनेमैटिक और ज़्यादा “उबाऊ लेकिन असरदार” होती है।
गुप्त संदेशों का मतलब आमतौर पर यह होता है कि आप ऐसे तरीके से संवाद करें कि मकसद, स्रोत, तालमेल (coordination), या अर्थ बाहरी लोगों की नजर से बच जाए। उदाहरण:
1) छुपी हुई समन्वय/तालमेल
कई अकाउंट ऐसे दिखें कि वे अलग-अलग लोग हैं, लेकिन असल में वे एक ही ऑपरेशन के तहत एक साथ पोस्ट कर रहे हों—एक ही मुद्दा, एक ही समय, एक ही लहजा।
2) “इन्कार करने लायक” भाषा (Plausible deniability)
ऐसी भाषा जो संकेत दे, उकसाए, शक पैदा करे—पर सीधे-सीधे ऐसा दावा न करे जिसे आसानी से फैक्ट-चेक करके पकड़ा जा सके।
3) टेक्स्ट में स्टेगनोग्राफी (Steganography)
स्टेगनोग्राफी का मतलब है किसी संदेश को दूसरे संदेश के भीतर छिपाना। शोध में LLM-आधारित स्टेगनोग्राफी पर काम हुआ है, जहाँ शब्दों के चयन/ढांचे में सूक्ष्म बदलाव करके जानकारी छिपाई जा सकती है, और टेक्स्ट फिर भी सामान्य लगे। यह सक्रिय शोध क्षेत्र है, और इस पर अकादमिक काम मौजूद है।
ध्यान रहे: ज्यादातर असली ऑपरेशनों को “फैंसी” स्टेगनोग्राफी की ज़रूरत नहीं होती। उन्हें चाहिए: तालमेल, मात्रा (volume), और वितरण (distribution)। वही उबाऊ चीजें… जो अक्सर सबसे असरदार होती हैं।
ChatGPT दुष्प्रचार ऑपरेशनों में कैसे दिखता है
मुख्य बात: जनरेटिव AI अक्सर पूरी मशीन नहीं होता। यह एक्सेलरेटर होता है।
सार्वजनिक रिपोर्टिंग और OpenAI की डिसरप्शन-समरी के आधार पर, दुरुपयोग के पैटर्न अक्सर ये होते हैं:
प्रचारात्मक नैरेटिव लिखना/पॉलिश करना
थ्रेट एक्टर्स पोस्ट, टॉकिंग पॉइंट्स, या “रिपोर्ट” जैसी चीज़ें जनरेट कर सकते हैं ताकि कोई कहानी लोगों के मन में बैठाई जा सके। OpenAI ने पहले भी covert influence operations से जुड़े deceptive uses की चर्चा की है।
अनुवाद और लोकलाइज़ेशन
एक भद्दे अंग्रेज़ी पोस्ट की जगह, दर्जनों स्थानीय संस्करण—क्षेत्रीय संदर्भों के साथ—जो ज्यादा विश्वसनीय लगें और पकड़ में कम आएं।
पर्सोना स्क्रिप्टिंग
AI “एक सिंगल मदर”, “निराश पूर्व सैनिक”, “चिंतित छात्र” जैसी पहचान के अनुरूप आवाज़ में लिखने में मदद कर सकता है। यही कारण है कि ऑनलाइन “प्रामाणिकता” धीरे-धीरे पिघलकर सूप बन रही है।
कमेंट फ्लडिंग और एंगेजमेंट फार्मिंग
कम गुणवत्ता वाला टेक्स्ट भी यदि बहुत मात्रा में हो, तो वह मॉडरेशन को थका सकता है और असली बातचीत को दबा सकता है। मात्रा खुद एक हथियार बन जाती है।
स्कैम के लिए ऑपरेशनल सपोर्ट
ताज़ा रिपोर्टिंग में OpenAI द्वारा रोमांस स्कैम और इम्पर्सोनेशन/धोखाधड़ी जैसे मामलों पर डिसरप्शन की बात आती है—जहाँ AI संदेश, स्क्रिप्ट, और “प्रोफेशनल” लगने वाले दस्तावेज़ बनाने में मदद कर सकता है।
यह सब “सुपरइंटेलिजेंस” नहीं मांगता। यह मांगता है तेज़ी, स्केल, और कम लागत—और जनरेटिव AI इन तीनों में माहिर है।
समयानुकूल उदाहरण: फरवरी 2026 की रिपोर्टिंग ने क्या उजागर किया
25–26 फरवरी 2026 को कई स्रोतों ने OpenAI की नई थ्रेट रिपोर्ट को सारांशित किया, जिसमें बताया गया कि कुछ दुष्ट एक्टर्स ने ChatGPT का उपयोग स्कैम और इन्फ्लुएंस प्रयासों में करने की कोशिश की—जिसमें रिपोर्टिंग के अनुसार रोमांस स्कैम, फर्जी कानूनी सेवाएं, और जापानी राजनीतिक नेतृत्व से जुड़ी बदनामी की कोशिश शामिल थी।
यहाँ दो बातें खास हैं:
ये ऑपरेशन “AI-only” नहीं थे। इनमें प्लेटफॉर्म, फर्जी अकाउंट और दूसरे उपकरण शामिल थे—AI ने कंटेंट जनरेशन/रिफाइनमेंट में मदद की।
प्रतिक्रिया सिर्फ चिंता जताना नहीं थी। इसमें disruption actions (जैसे अकाउंट बैन) और transparency के लिए रिपोर्टिंग शामिल थी ताकि सामूहिक सुरक्षा मजबूत हो।
यह एक बड़ा बदलाव है: हम “कभी दुरुपयोग हो सकता है” से “यहाँ केस-स्टडी, पैटर्न, और काउंटरमेज़र हैं—अभी” की तरफ आ रहे हैं।
दुष्प्रचार इतना असरदार क्यों है: यह मानव-स्वभाव की सामान्य कमजोरियों का फायदा उठाता है
दुष्प्रचार इसलिए शक्तिशाली नहीं कि लोग मूर्ख हैं। यह इसलिए शक्तिशाली है क्योंकि लोग इंसान हैं।
यह फायदा उठाता है:
कॉग्निटिव लोड: हम हर चीज़ की जांच नहीं कर सकते
सोशल प्रूफ: “सब कह रहे हैं” विश्वसनीय लगता है
पहचान की रक्षा: जो सूचना हमारे समूह को सही ठहराती है, उसे मानना आसान होता है
आउटरेज लूप: गुस्सा बारीकी (nuance) से तेज़ फैलता है
AI ऐसे कंटेंट की उत्पादन क्षमता बढ़ा देता है जो इन बटनों को बार-बार दबा सकता है—और स्केल पर कर सकता है।
और एक जहरीला मोड़: दुष्प्रचार सिर्फ झूठ नहीं फैलाता, वह फैलाता है एपिस्टेमिक थकान—वह भावना कि सच जानना नामुमकिन है और सब कुछ प्रोपेगेंडा है। यह लोगों को नागरिक वास्तविकता से पूरी तरह अलग भी कर सकता है।
छुपा हुआ ट्रेंड: “Disinformation-as-a-Service” की तरफ बढ़ता बाजार
पहले किसी अभियान को चलाने के लिए लेखक, अनुवादक, और काफी समय चाहिए होता था।
अब छोटी टीम भी ज्यादा कर सकती है—क्योंकि AI दे सकता है:
अनगिनत ड्राफ्ट
टोन-शिफ्ट (“और गुस्से वाला”, “और सहानुभूतिपूर्ण”, “और औपचारिक”)
अनुवाद + सांस्कृतिक अनुकूलन
खबरों के अनुसार तेज़ प्रतिक्रिया
इसलिए “information warfare” अब नाटकीय शब्द नहीं रहा। यह व्यावहारिक सत्य है।
डरावना हिस्सा यह नहीं कि झूठ फैलता है। डरावना यह है कि झूठ लगातार ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है—मार्केटिंग फनल की तरह—A/B टेस्ट करके, जब तक कोई नैरेटिव चिपक न जाए।
“पर AI टेक्स्ट तो पकड़ा जा सकता है?” कभी-कभी। भरोसेमंद तरीके से? अक्सर नहीं।
लोग एक मैजिक फिल्टर चाहते हैं जो बता दे: यह AI ने लिखा है।
असलियत: डिटेक्शन मुश्किल है।
लोग AI आउटपुट एडिट कर देते हैं
AI टेक्स्ट पैराफ्रेज हो जाता है
इंसान भी “जनरल इंटरनेट टोन” में लिखते हैं
हमलावर जानबूझकर स्टाइल बदलते रहते हैं
इसीलिए बड़े लैब्स अक्सर “इंटरनेट स्केल” पर परफेक्ट AI-text detection का दावा करने से बचते हैं। ज्यादा कारगर तरीका आमतौर पर व्यवहार और नेटवर्क पर आधारित होता है:
समन्वित पोस्टिंग पैटर्न
साझा इंफ्रास्ट्रक्चर
सिंक्रोनाइज़्ड एंगेजमेंट
बार-बार दोहराए गए टेम्पलेट
यानि: वाक्य पकड़ने से ज्यादा जरूरी है अभियान पकड़ना।
प्लेटफॉर्म, पत्रकार और शोधकर्ता क्या कर रहे हैं
सबसे अच्छे बचाव “एक बड़ी दीवार” नहीं होते, बल्कि बहुत सारे छोटे सिस्टम होते हैं जो मिलकर काम करते हैं:
थ्रेट इंटेलिजेंस और डिसरप्शन
OpenAI की रिपोर्टिंग abusive networks की जांच और disruption पर जोर देती है, जैसे दुरुपयोग से जुड़े अकाउंट बैन करना।
प्रोवेनेंस और ऑथेंटिसिटी टूलिंग
कंटेंट प्रोवेनेंस (जहाँ मीडिया का स्रोत/मेटाडेटा/सिग्नेचर पता चले) में रुचि बढ़ रही है—खासकर हाई-स्टेक्स मीडिया के लिए।
फ्रिक्शन और वेरिफिकेशन
बॉट-जैसे व्यवहार करने वाले अकाउंट्स पर अतिरिक्त सत्यापन, खासकर चुनाव या संकट के समय।
मीडिया साक्षरता (जो लोगों का अपमान न करे)
सबसे असरदार शिक्षा यह नहीं कहती “मूर्ख मत बनो।” वह दिखाती है कि हेरफेर कैसे काम करता है—भावनात्मक ट्रिगर, नकली विश्वसनीयता, और “बहुत परफेक्ट” नैरेटिव।
आप आज क्या कर सकते हैं (बिना “परानोइड जासूस साधु” बने)
हर चीज़ की जांच करना जरूरी नहीं। कुछ स्केलेबल आदतें काफी हैं:
भावनात्मक उछाल पर ब्रेक लगाएं
पोस्ट आपको तुरंत गुस्सा/उत्साहित कर दे, तो रुकें। यह “बटन-प्रेसिंग” हो सकता है।प्राइमरी सोर्स देखें
हेडलाइन्स की स्क्रीनशॉट “सोर्स” नहीं। “किसी ने भेजा” भी सोर्स नहीं।समन्वय के संकेत देखें
एक जैसी भाषा, एक जैसे हैशटैग, एक जैसे लिंक, एक जैसा टाइमिंग—यह अभियान की गंध है।अति-निश्चितता पर शक करें
वास्तविकता जटिल होती है। प्रोपेगेंडा बहुत आत्मविश्वासी होता है।विश्वसनीय सत्यापन चैनल चुनें
ब्लू टिक नहीं—वह संगठन देखें जिनके correction practices पारदर्शी हैं।
नीति/ज़िम्मेदारी: बोझ किस पर है?
OpenAI की सार्वजनिक यूज़ेज़ पॉलिसी में दुष्प्रचार, धोखे, और संबंधित भ्रामक गतिविधियों पर रोक का उल्लेख है, और सुरक्षा उपायों के साथ अनुपालन पर जोर दिया गया है।
पर सिर्फ नीति पर्याप्त नहीं। पूरा इकोसिस्टम शामिल है:
मॉडल प्रदाता (नीति + प्रवर्तन + पारदर्शिता)
प्लेटफॉर्म (वितरण नियंत्रण + मॉडरेशन + वेरिफिकेशन)
सरकारें (कानून + निगरानी, बिना सेंसरशिप के दुरुपयोग के)
नागरिक समाज (वॉचडॉग, शोधकर्ता, पत्रकार)
उपयोगकर्ता (हाँ, हम भी—थोड़ा खीज़ दिलाने वाला, पर सच)
यह एक “collective action problem” है: सबको साफ़ सूचना चाहिए, पर पूरी कीमत कोई अकेला नहीं चुकाना चाहता। और हमलावर—वे नैतिकता की परवाह नहीं करते।
आगे क्या होगा: तीन संभावित भविष्य (और कोई भी नीरस नहीं)
भविष्य 1: “Verified Web” मजबूत होगा
खासकर न्यूज और हाई-स्टेक्स कंटेंट में—ज्यादा साइन/सोर्स/ट्रेसेबिलिटी। कैज़ुअल कंटेंट फिर भी गंदा रहेगा, लेकिन भरोसे की परतें बेहतर होंगी।
भविष्य 2: दुष्प्रचार ज्यादा पर्सनलाइज़ होगा
ब्रॉड मैसेजिंग से माइक्रो-टारगेटेड नैरेटिव—विशिष्ट समुदायों के लिए। AI इसे सस्ता करेगा।
भविष्य 3: “एपिस्टेमिक हाइजीन” संस्कृति बनेगी
लोग सूचना को भोजन की तरह ट्रीट करेंगे: परफेक्ट नहीं, पर नियमों से संचालित—“सोर्स धो लो,” “दावे पकाओ,” “कच्ची अफवाहें मत खाओ।”
असल दुनिया में शायद इन तीनों का मिश्रण होगा—और कुछ अतिरिक्त अराजकता भी।
निष्कर्ष: AI विलेन नहीं, लेकिन यह पावर-टूल जरूर है
ChatGPT ने धोखा नहीं बनाया। उसने धोखे को स्केल करना आसान बना दिया—खासतौर पर उन सिस्टम्स के साथ जो एंगेजमेंट को सच से ऊपर रखते हैं।
उम्मीद वाली बात यह है कि यही तकनीक बचाव में भी काम आ सकती है: समन्वित अभियानों की पहचान, शोधकर्ताओं की मदद, फैक्ट-चेकिंग का स्केल बढ़ाना, और लोगों को तेजी से शिक्षित करना—हमलावरों की रफ्तार के बराबर।
यह युद्ध “AI बनाम सच” नहीं है। यह युद्ध इंसेंटिव्स बनाम सच है।
और इंसेंटिव्स… छोटे, फिसलनभरे, शरारती जीव होते हैं।
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