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क्राउडफंडिंग विरोधाभास: अविश्वास के बावजूद हम क्यों दान करते हैं

त्रासदी के बाद, इंटरनेट अक्सर एकजुट होता है। जब मिनीपोलिस में घातक रूप से गोली मारी गई महिला रेनी निकोल गुड एक सुर्खी बनीं, तो उनके परिवार के लिए एक GoFundMe अभियान ने तुरंत 1.5 मिलियन डॉलर से अधिक की राशि जुटा ली। साथ ही, ICE एजेंट जो इसके लिए जिम्मेदार था, के लिए एक विवादास्पद समानांतर धन उगाहने वाले अभियान ने सैकड़ों हजारों डॉलर जुटाए। ये अभियान, जैसे कि जंगल की आग, बाढ़ और आर्थिक कठिनाई से पैदा हुए अनगिनत अन्य, एक अजीब विरोधाभास को उजागर करते हैं: अमेरिकी GoFundMe जैसे क्राउडफंडिंग प्लेटफार्मों से तेजी से सावधान हो रहे हैं, फिर भी वे अरबों डॉलर दान करना जारी रखते हैं।

GoFundMe, 2010 में अपनी स्थापना के बाद से, प्रत्यक्ष दान के लिए एक सर्वव्यापी उपकरण बन गया है, जिसने 40 बिलियन डॉलर से अधिक जुटाए हैं। यह इस बात में बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है कि अमेरिकी तत्काल जरूरतों को कैसे संबोधित करते हैं, पारंपरिक दान और सरकारी सहायता को दरकिनार करते हैं। अब पांच में से एक अमेरिकी इन प्लेटफार्मों के माध्यम से सीधे व्यक्तियों को दान करते हैं। लेकिन लोकप्रियता में इस वृद्धि पर बढ़ते संदेह की छाया है। एक हालिया अध्ययन में क्राउडफंडिंग के प्रति जनता के विश्वास में एक महत्वपूर्ण गिरावट का पता चला है, जो धोखाधड़ी, पारदर्शिता की कमी और सामाजिक सुरक्षा जाल में अंतराल को भरने में मंच की भूमिका के बारे में चिंताओं से प्रेरित है।

अशांति कई कारकों से उपजी है। सबसे पहले, क्राउडफंडिंग की प्रकृति भावनात्मक अपील पर बहुत अधिक निर्भर करती है। AI एल्गोरिदम, जो जुड़ाव को अधिकतम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, अक्सर इन भावनात्मक आख्यानों को बढ़ाते हैं, जिससे संभावित रूप से आवेगी दान होता है। ये एल्गोरिदम, योगदान को चलाने में प्रभावी होने के साथ-साथ, इनका फायदा भी उठाया जा सकता है। परिष्कृत बॉट दान संख्याओं को कृत्रिम रूप से बढ़ाने के लिए नकली खाते बना सकते हैं, जिससे एक बैंडवैगन प्रभाव पैदा होता है जो दूसरों को योगदान करने के लिए मजबूर करता है। इसके अलावा, मजबूत सत्यापन प्रक्रियाओं की कमी से वास्तविक जरूरतों को धोखाधड़ी योजनाओं से अलग करना मुश्किल हो जाता है।

"समस्या जरूरी नहीं कि तकनीक ही है, बल्कि यह है कि इसका उपयोग कैसे किया जा रहा है," डॉ. अन्या शर्मा बताती हैं, जो परोपकार में AI की नैतिकता में विशेषज्ञता वाली प्रोफेसर हैं। "AI जरूरतमंद लोगों को उन लोगों से जोड़ने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है जो मदद कर सकते हैं, लेकिन उचित निरीक्षण के बिना, यह मौजूदा असमानताओं और कमजोरियों को भी बढ़ा सकता है।"

एक और चिंता समर्थन के प्राथमिक साधन के रूप में क्राउडफंडिंग पर निर्भर रहने के दीर्घकालिक निहितार्थों के इर्द-गिर्द घूमती है। जबकि ये प्लेटफ़ॉर्म तत्काल राहत प्रदान कर सकते हैं, वे व्यवस्थित समस्याओं के लिए स्थायी समाधान नहीं हैं। चिकित्सा बिलों और किराए जैसी बुनियादी आवश्यकताओं के लिए GoFundMe अभियानों का उदय मौजूदा सामाजिक सुरक्षा जालों की अपर्याप्तता को उजागर करता है। "हम अनिवार्य रूप से एक लाभ-लाभ मंच पर एक-दूसरे की देखभाल करने की अपनी जिम्मेदारी को आउटसोर्स कर रहे हैं," सामाजिक नीति विश्लेषक मार्क जॉनसन का तर्क है। "यह एक खंडित और असमान प्रणाली बनाता है जहां सहायता तक पहुंच एक सम्मोहक ऑनलाइन कथा तैयार करने की आपकी क्षमता पर निर्भर करती है।"

क्राउडफंडिंग का भविष्य इन चिंताओं को दूर करने पर टिका है। कुछ प्लेटफ़ॉर्म धोखाधड़ी वाले अभियानों का पता लगाने और यह सुनिश्चित करने के लिए AI-संचालित सत्यापन प्रणालियों की खोज कर रहे हैं कि धन इच्छित प्राप्तकर्ताओं तक पहुंचे। अन्य पारदर्शिता और जवाबदेही बढ़ाने के लिए ब्लॉकचेन तकनीक के साथ प्रयोग कर रहे हैं। नवीनतम विकास में AI उपकरण शामिल हैं जो संभावित रेड फ्लैग के लिए अभियान आख्यानों का विश्लेषण करते हैं, जैसे कि असंगतता या अतिरंजित दावे। हालांकि, ये प्रौद्योगिकियां अभी भी अपने शुरुआती चरण में हैं, और उनकी प्रभावशीलता अभी भी देखी जानी बाकी है।

अंततः, बढ़ते अविश्वास के बावजूद, क्राउडफंडिंग पर निरंतर निर्भरता, कनेक्शन के लिए एक गहरी सामाजिक आवश्यकता और जरूरतमंदों की मदद करने की इच्छा को दर्शाती है। जैसे-जैसे AI ऑनलाइन दान के परिदृश्य को आकार देना जारी रखता है, नैतिक दिशानिर्देशों और नियामक ढांचों को विकसित करना महत्वपूर्ण है जो पारदर्शिता, जवाबदेही और संसाधनों तक समान पहुंच को प्राथमिकता देते हैं। तभी हम प्रौद्योगिकी की शक्ति का उपयोग करके एक अधिक न्यायपूर्ण और दयालु समाज बना सकते हैं।

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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