Google Discover ने AI-जनित सामग्री के विकास और अनुभव-डिज़ाइन के लिए भर्ती शुरू की

Google, अपने सूचना फ़ीड ‘Discover’ में AI-जनित सामग्री बनाने और उसकी सिफ़ारिश करने वाले मशीन लर्निंग इंजीनियरों तथा उपयोगकर्ता अनुभव डिज़ाइन करने वाले वरिष्ठ डिज़ाइनरों की भर्ती कर रहा है। नौकरी के विवरण में उपयोगकर्ताओं की रुचि के अनुसार सामग्री तैयार करना और उसकी गुणवत्ता की जाँच करना शामिल है। इसे कब शुरू किया जाएगा या फ़ीड में AI-जनित सामग्री का कितना हिस्सा होगा, यह नहीं बताया गया है।

Discover ऐसा फ़ीड है जो रुचि के अनुरूप जानकारी दिखाता है

Discover, Google का सूचना फ़ीड है, जो उपयोगकर्ताओं की रुचियों और दिलचस्पियों के अनुरूप वेब पर मौजूद लेख, वीडियो और अन्य सामग्री दिखाता है। इसे ऐसे समझना आसान होगा: खोज में आप ‘जो जानना चाहते हैं, उसे लिखकर तलाशते’ हैं, जबकि Discover में ‘ऐसी जानकारी आपके पास पहुँचती है जिसमें आपकी रुचि हो सकती है।’

Discover से जुड़े डेटा साइंस पद की नौकरी के विवरण में इस सेवा के दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या 500 मिलियन से अधिक बताई गई है। इस भर्ती का संबंध इसी पैमाने के फ़ीड में AI-निर्मित सामग्री पहुँचाने के तरीके से है।

खास बात यह है कि उद्देश्य सिर्फ़ AI से सिफ़ारिशों की सटीकता बढ़ाना नहीं है। नौकरी में सामग्री तैयार करने का काम भी शामिल है। इससे संकेत मिलता है कि Google सिर्फ़ जानकारी चुनने की प्रक्रिया में ही नहीं, बल्कि उपयोगकर्ता जो सामग्री पढ़ते हैं, उसमें भी AI शामिल करना चाहता है।

ऐसे AI की ओर, जो लेख चुनने के साथ-साथ उनकी सामग्री भी तैयार करे

मशीन लर्निंग इंजीनियरों की भर्ती में विषयों की पहचान, सामग्री को समझना और AI-जनित सामग्री की गुणवत्ता का प्रबंधन करना शामिल है। इसमें Discover और सूचनाओं के लिए ऐसी व्यवस्था विकसित करना भी शामिल है, जिसमें AI कई प्रक्रियाएँ पूरी करते हुए सामग्री तैयार करे।

जाँचे जाने वाले पहलुओं में तथ्यों की सटीकता, जानकारी की नवीनता, लेखन में निरंतरता और शैली शामिल हैं। इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रियाओं को आगे के सुधारों में शामिल करने वाली व्यवस्था भी अपेक्षित है। वरिष्ठ मशीन लर्निंग इंजीनियरों के पद में भी Discover पर AI-जनित सामग्री की गुणवत्ता से जुड़ा काम शामिल है।

यहाँ सवाल है कि क्या रुचिकर और भरोसे के साथ पढ़ी जा सकने वाली सामग्री, दोनों को एक साथ सुनिश्चित किया जा सकता है। पढ़ने लायक लेख तैयार करने के बावजूद, अगर उसमें पुरानी जानकारी या गलत विवरण शामिल हों, तो सूचना सेवा के तौर पर उसकी उपयोगिता घट जाएगी। नौकरी के विवरण में गुणवत्ता जाँच को स्पष्ट रूप से शामिल करना दिखाता है कि इस चुनौती को विकास कार्य का हिस्सा बनाया गया है। हालाँकि, जाँच की ठोस विधियाँ या अपेक्षित मानक स्पष्ट नहीं हैं।

लक्ष्य ऐसा अनुभव देना है जो जानकारी पढ़ने के बाद भी साथ दे

वरिष्ठ UX डिज़ाइनर के पद के विवरण में Discover को हर व्यक्ति के लिए अलग-अलग, कॉन्सियर्ज जैसी सेवा बनाने की परिकल्पना दी गई है। UX का मतलब सिर्फ़ स्क्रीन का उपयोग आसान बनाना नहीं, बल्कि यह तय करना भी है कि सेवा के ज़रिए उपयोगकर्ता को कैसा अनुभव मिले।

नौकरी के विवरण में उपयोगकर्ताओं को अपनी रुचि के विषयों के बारे में गहराई से जानने और उसके बाद कार्रवाई करने में मदद करना भी शामिल है। YouTube, Shopping, Chrome और Android की टीमों के साथ मिलकर काम करना, साथ ही फ़ीड में AI-संचालित फ़ॉर्मैट का विस्तार करना भी ज़िम्मेदारियों में गिना गया है।

ये बातें ऐसे फ़ीड से आगे बढ़ने की दिशा दिखाती हैं, जहाँ लेख पढ़कर बात ख़त्म हो जाती है, और ऐसी सेवा की ओर संकेत करती हैं जो किसी लक्ष्य के लिए जानकारी व्यवस्थित करे। हालाँकि, यह स्पष्ट नहीं है कि अलग-अलग सेवाओं को किस तरह जोड़ा जाएगा या उपयोगकर्ता कौन-कौन से काम कर पाएँगे।

इसी नौकरी में मानवीय लेखकों और सूचना स्रोतों को केंद्र में रखने की भी अपेक्षा है। क्रिएटरों और प्रकाशकों के साथ मूल्य के आदान-प्रदान की व्यवस्था बनाने का अनुभव भी वांछनीय है। AI के ज़रिए जानकारी उपलब्ध कराने का विस्तार करते हुए मूल सामग्री बनाने वाले लोगों और संगठनों के साथ सह-अस्तित्व कैसे सुनिश्चित किया जाए, यह भी डिज़ाइन की चुनौती है।

AI से विषयों का सारांश देने की सुविधा पहले ही शुरू

Discover में अक्टूबर 2025 में अमेरिका, दक्षिण कोरिया और भारत में AI-निर्मित प्रीव्यू शुरू किए गए। ये प्रीव्यू चर्चित विषयों का संक्षिप्त परिचय देते हैं और हर प्रीव्यू में वेब सामग्री के लिंक शामिल होते हैं।

इससे जुड़ी एक सुविधा की भी घोषणा की गई है, जिसमें उपयोगकर्ता अपनी पसंद की या कम देखना चाहने वाली जानकारी शब्दों में बताकर फ़ीड को अनुकूलित कर सकते हैं। इसके अलावा, ‘Dive deeper’ बटन से किसी विषय का संक्षिप्त सारांश और उससे जुड़े लेखों के लिंक खोलने के परीक्षण का भी परिचय दिया गया है।

भर्ती का यह विवरण ऐसी AI सुविधाओं का विस्तार करने की दिशा के अनुरूप है। दूसरी ओर, नौकरी में बताई गई परिकल्पनाओं को पहले से उपलब्ध सुविधाएँ नहीं माना जा सकता। पहले से शुरू की गई सुविधाओं, परीक्षणाधीन सुविधाओं और भर्ती के ज़रिए विकसित करने की योजना वाली व्यवस्थाओं को अलग-अलग समझना ज़रूरी है।

साइट संचालकों पर ऐसा प्रभाव, जो केवल इम्प्रेशन से नज़र नहीं आता

साइट संचालकों के लिए Search Console में एक रिपोर्ट है, जो दिखाती है कि Discover की जनरेटिव AI सुविधा में उनकी साइट के लिंक कितनी बार दिखे। आँकड़े पेज, देश और तारीख के अनुसार देखे जा सकते हैं। पेज के हिसाब से प्रदर्शन देखने पर यह पता लगाया जा सकता है कि AI सुविधा की जानकारी में किस कैननिकल URL का इस्तेमाल हुआ। यह URL उस URL से अलग हो सकता है, जहाँ क्लिक करने के बाद उपयोगकर्ता पहुँचते हैं।

हालाँकि, उपलब्ध कराई गई जानकारी में केवल इम्प्रेशन की संख्या का उल्लेख है। AI की हर सुविधा के लिए अलग-अलग आँकड़े नहीं हैं और Search Labs के प्रयोग भी इसमें शामिल नहीं हैं। जिन साइटों के इम्प्रेशन कम हैं, उनकी रिपोर्ट शायद उपलब्ध न हो।

साइट संचालकों के लिए AI के विवरण में उनकी साइट का इस्तेमाल होना और पाठकों का वास्तव में साइट पर पहुँचना, दो अलग बातें हैं। इस रिपोर्ट के आधार पर ट्रैफ़िक या कारोबार पर पड़ने वाले प्रभाव का आकलन करना मुश्किल होगा।

Discover की जनरेटिव AI सुविधाओं में शामिल होना, उन जनरेटिव AI नियंत्रणों के तहत प्रबंधित होगा जो AI Overviews और AI Mode पर भी लागू होते हैं। जिन साइटों को इससे बाहर रखा जाएगा, उनके लिंक और कंटेंट का इस्तेमाल Search की जनरेटिव AI सुविधाओं में नहीं किया जाएगा। इस नौकरी के विज्ञापन में AI-जनित कंटेंट की शुरुआत की समय-सारणी या Discover में उसे दिखाए जाने का अनुपात नहीं बताया गया है।