Stats4U - मुफ़्त विज़िटर काउंटर

संक्षेप में

भाषा मॉडल केवल एक जगह दिखाई देता है: किसी काउंटर के सार्वजनिक आँकड़ों के पेज पर सबसे ऊपर, उसके आँकड़ों के रुझान के बारे में दो या तीन वाक्य। इसके अलावा कहीं नहीं।

मॉडल संचालक की अपनी एक दूसरी मशीन पर चलता है, किसी क्लाउड प्रदाता के पास नहीं। किसी मॉडल कंपनी की सेवा को कॉल नहीं किया जाता। उसे केवल वही संख्याएँ भेजी जाती हैं जो आँकड़ों के पेज पर पहले से सार्वजनिक हैं।

मॉडल कुछ भी तय नहीं करता। वह केवल शब्दों में ढालता है। उसके वाक्य की हर संख्या उसे दी गई थी, और बाद में हर संख्या की जाँच होती है; अगर वाक्य खरा नहीं उतरता, तो उसे खारिज कर दिया जाता है।

जो अभी बाकी है, वह भी यहाँ है: अनुच्छेद 50(2) के अनुसार अपेक्षित, जनरेट किए गए वाक्यों का मशीन-पठनीय चिह्नांकन फ़िलहाल नहीं है। इसका कारण खंड 11 में दिया गया है।

यह पेज जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं। इसमें संचालक का अपना आकलन दिया गया है और किसी प्राधिकरण या वकील ने इसकी समीक्षा नहीं की है।

1. यह पेज क्यों है

AI Act इस तरह के पेज की अपेक्षा नहीं करता। वह यह अपेक्षा करता है कि जहाँ जनरेट किया गया टेक्स्ट दिखाई देता है, वहीं उसका प्रकटीकरण हो – और वह वहीं है: हर बॉक्स के नीचे, पेज की भाषा में।

यह पेज स्वैच्छिक है और इससे आगे जाता है। यह यह भी बताता है कि कहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता शामिल नहीं है (6.), विनियमन के तहत संचालक की भूमिका क्या है (8.), और अभी क्या कमी है (11.)। विज़िटर काउंटर के मामले में ज़्यादा आम सवाल यह नहीं होता कि कोई मॉडल क्या करता है, बल्कि यह कि क्या गिनती भी कोई मॉडल ही करता है।

यह जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं। जिसे अपने मामले का कानूनी आकलन चाहिए, उसे यह आकलन ऐसे व्यक्ति से लेना चाहिए जो उसकी ज़िम्मेदारी लेता हो।

2. वह एक जगह

किसी काउंटर के आँकड़ों के पेज पर सबसे ऊपर दो या तीन वाक्यों वाला एक बॉक्स हो सकता है: हफ़्ते का कौन-सा दिन सबसे मज़बूत रहा, विज़िटर कितने देशों से आए, पिछले कुछ दिन उनसे पहले के दिनों की तुलना में कैसे रहे। ये वाक्य एक भाषा मॉडल ने लिखे हैं।

बॉक्स में यह बताया जाता है। पेज की भाषा में एक पंक्ति बताती है कि टेक्स्ट एक भाषा मॉडल ने बगल में दी गई मापी गई संख्याओं से लिखा है और कोई भी संख्या मॉडल से नहीं आई है; उसके साथ मॉडल का नाम और तारीख होती है। यही अनुच्छेद 50 के अनुसार प्रकटीकरण है – इसकी जगह टेक्स्ट के साथ है, इस पेज पर नहीं।

ज़्यादातर समय वहाँ कुछ नहीं होता। किसी काउंटर को वाक्य तभी मिलते हैं जब उसने तीस दिनों में पर्याप्त माप किया हो, और यहाँ ज़्यादातर काउंटर इस सीमा से नीचे हैं। ऐसा कितनी बार होता है, इसे गिना गया है और ब्लॉग में बताया गया है।

यह बॉक्स केवल उन्हीं आँकड़ों के पेजों पर होता है जो वैसे भी सार्वजनिक हैं। निजी के रूप में चिह्नित काउंटर और पासवर्ड से सुरक्षित काउंटर को यह बॉक्स नहीं मिलता।

3. कौन-सा मॉडल, और वह कहाँ गणना करता है

संचालक कोई मॉडल विकसित नहीं करता। वह तीसरे पक्षों से ओपन मॉडल वेट डाउनलोड करता है और उन्हें बिना बदले चलाता है। किसी वाक्य को कौन-से मॉडल ने लिखा, यह उसी वाक्य के नीचे बताया जाता है – वहाँ, यहाँ नहीं, क्योंकि मॉडल बदल सकता है और तब किसी कानूनी टेक्स्ट में लिखा नाम गलत हो जाएगा।

मॉडल एक लोकल मॉडल सर्वर के ज़रिए संचालक की अपनी एक दूसरी मशीन पर चलते हैं। किसी मॉडल कंपनी से कोई इंटरफ़ेस नहीं है – OpenAI, Google, Anthropic, Mistral या किसी अन्य सेवा को कुछ नहीं भेजा जाता, और किसी से कुछ वापस नहीं आता।

दूसरी मशीन का कारण गणना का समय है, डेटा संरक्षण नहीं: एक मॉडल को हर जवाब के लिए कुछ सेकंड चाहिए, जबकि इस एप्लिकेशन की सबसे भारी क्वेरी को कुछ मिलीसेकंड। ये दोनों एक ही मशीन पर नहीं होने चाहिए। माप ब्लॉग में दिया गया है।

कोई ट्रेनिंग और कोई फ़ाइन-ट्यूनिंग नहीं होती। वेट वैसे ही रहते हैं जैसे डाउनलोड किए गए थे। काउंटर का कोई भी डेटा किसी ट्रेनिंग में नहीं जाता, न संचालक की ट्रेनिंग में और न किसी और की।

4. मॉडल को क्या देखने को मिलता है

केवल किसी एक काउंटर की पहले से समेकित संख्याएँ और उस वेबसाइट का पता जिस पर वह लगा है: पिछले कुछ दिनों के विज़िटर उनसे पहले के दिनों की तुलना में, सबसे मज़बूत देश का हिस्सा, देशों की संख्या, हफ़्ते का सबसे मज़बूत दिन, सबसे ज़्यादा देखा गया सबपेज, डिवाइस के हिस्से।

कोई IP पता नहीं। कोई विज़िटर पहचानकर्ता नहीं। कोई कच्चा डेटा नहीं। ऐसा कुछ भी नहीं जिसे किसी एक व्यक्ति से जोड़ा जा सके। इस सिस्टम में ऐसी कोई पंक्ति है ही नहीं जो किसी एक विज़िट का वर्णन करती हो।

और केवल उन काउंटरों से जिनका आँकड़ों का पेज सार्वजनिक है। यह शर्त कोड में उसी जगह है जहाँ जॉब बाँटे जाते हैं – बाद में, दिखाते समय नहीं। इसके बिना यह पूरा मामला दूसरों के डेटा का किसी दूसरे डिवाइस पर स्थानांतरण होता।

इसलिए दूसरी मशीन को ऐसा कुछ पता नहीं चलता जो आँकड़ों के पेज पर आने वाला कोई विज़िटर भी न पढ़ सके। यही बात निजता नीति के खंड 5.10 में भी कही गई है।

5. मॉडल क्या कर सकता है – और क्या नहीं

वह शब्दों में ढाल सकता है। इसके अलावा कुछ नहीं।

चयन सर्वर करता है: कौन-सी संख्या उल्लेख के लायक है, इसकी गणना और इसका फ़ैसला कोड करता है। मॉडल को हर तथ्य के लिए एक जॉब दिया जाता है और वह उससे एक वाक्य लिखता है। वह कभी दो तथ्य एक साथ नहीं देखता।

सर्वर पर वापस आने के बाद वाक्य में अंकों के हर क्रम का मिलान जॉब से किया जाता है। अगर वह वहाँ नहीं है, तो वाक्य खारिज कर दिया जाता है। नामों की भी जाँच होती है – हफ़्ते का दिन, देश, डिवाइस, पेज: सही नाम मौजूद होना चाहिए, और जिन नामों से उसका भ्रम हो सकता है, वे नहीं होने चाहिए।

मॉडल न गणना करता है, न पूर्णांकन करता है, न चयन करता है और न कुछ तय करता है। वह किसी व्यक्ति के बारे में कोई निर्णय नहीं लेता, किसी का मूल्यांकन नहीं करता, कुछ ब्लॉक नहीं करता, और न गिनती पर असर डालता है, न दिखाई गई संख्याओं पर।

जाँचें क्या नहीं पकड़तीं, यह भी इसी पैराग्राफ़ में होना चाहिए: ऐसा वाक्य जो अंकों का इस्तेमाल किए बिना कुछ गलत कहता है, और ऐसा वाक्य जो अपने तथ्य के बजाय किसी दूसरे विषय के बारे में है। दोनों का वर्णन वहाँ है जहाँ उनकी जगह है, यानी ब्लॉग में। जिस जाँच को पूरी तरह अचूक मान लिया जाए, वह उस जाँच से बदतर है जिसकी कमियों का नाम लिया गया हो।

6. जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता शामिल नहीं है

विज़िटर काउंटर के मामले में यही सवाल ज़्यादा आम है, इसलिए इसका जवाब बारीक अक्षरों में नहीं, बल्कि यहाँ दिया गया है:

• गिनती खुद – एक डेटाबेस क्वेरी और एक और पंक्ति। कोई मॉडल नहीं।
• स्वचालित एक्सेस की पहचान (“बॉट”) – यूज़र एजेंट का स्ट्रिंग की एक सूची से मिलान। कोई लर्निंग प्रक्रिया नहीं, कोई अनुमान नहीं, किसी व्यक्ति का कोई आकलन नहीं।
• IP पते से मूल स्थान का पता लगाना – पता-श्रेणियों की एक तालिका। देखा जाता है, अनुमान नहीं लगाया जाता।
• काउंटर इमेज, चार्ट, साप्ताहिक रिपोर्ट, मासिक रिपोर्ट – कोड द्वारा संख्याओं से बनाई जाती हैं।
• अपनी विज़िट को गिनती से बाहर रखना, काउंटर वापस पाना, उसे हटाना – तय नियम, जिन्हें पढ़ा और दोहराया जा सकता है।

कहीं भी सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (GDPR) के अनुच्छेद 22 के अर्थ में किसी व्यक्ति के बारे में स्वचालित निर्णय-प्रक्रिया नहीं है, और कोई प्रोफ़ाइलिंग नहीं है। यही बात निजता नीति के खंड 11 में भी कही गई है।

7. इन पेजों पर तीसरे पक्ष की सेवाएँ

आँकड़ों के पेजों पर Google के विज्ञापन चलते हैं, और पूछताछ फ़ॉर्म को Google reCAPTCHA स्वचालित सबमिशन से बचाता है। वहाँ AI Act के दायरे में आने वाली प्रक्रियाओं का उपयोग होता है या नहीं, यह Google तय करता है, संचालक नहीं; किसी प्रदाता (provider) के कर्तव्य उसी प्रदाता पर लागू होते हैं।

इन सेवाओं के संबंध में संचालक अधिक से अधिक अनुच्छेद 3(4) के अर्थ में डिप्लॉयर (deployer) है, प्रदाता नहीं। वह इनसे न कोई सामग्री जनरेट करता है और न किसी व्यक्ति के बारे में कोई निर्णय लेता है। कौन-सी सेवाएँ किस उद्देश्य से एम्बेड की गई हैं, यह निजता नीति के खंड 5 और 6 में बताया गया है।

8. AI Act के तहत Stats4U सेवा की भूमिका क्या है

विनियमन प्रदाता (अनुच्छेद 3(3)) – यानी वह जो कोई AI सिस्टम विकसित करता है या विकसित करवाता है और उसे अपने नाम या ट्रेडमार्क के तहत बाज़ार में उतारता है या सेवा में लगाता है, चाहे भुगतान के बदले या निःशुल्क – और डिप्लॉयर (अनुच्छेद 3(4)) के बीच अंतर करता है, जो किसी AI सिस्टम का उपयोग अपने अधिकार के तहत करता है।

संचालक के आकलन में वह यहाँ दोनों है। तीसरे पक्ष के मॉडल के चारों ओर उसका अपना एक सिस्टम है: संख्याओं का चयन, हर तथ्य के लिए एक जॉब, जवाब की जाँच, प्रदर्शन। वह इस सिस्टम को अपने नाम से अपनी वेबसाइट पर सेवा में लगाता है – यह प्रदाता की भूमिका है – और वह इसका उपयोग अपने अधिकार के तहत करता है – यह डिप्लॉयर की भूमिका है। इससे कोई फ़र्क नहीं पड़ता कि यह सिस्टम किसी और को नहीं दिया जाता: अपने उपयोग के लिए सेवा में लगाना भी इसमें शामिल है।

संचालक स्पष्ट रूप से मॉडल का प्रदाता नहीं है। वेट तीसरे पक्षों से आते हैं, उनका उपयोग बिना बदले किया जाता है, और कोई मॉडल बाज़ार में नहीं उतारा जाता।

यह वर्गीकरण संचालक का आकलन है, किसी प्राधिकरण का निष्कर्ष नहीं। यह यहाँ इसलिए है क्योंकि अपने AI उपयोग के बारे में जो पेज भूमिका के सवाल को छोड़ देता है, वह उसी सवाल से बचता है जो मायने रखता है। जो इसे गलत मानता है, उसे खंड 15 में पता चलेगा कि वह कहाँ संपर्क कर सकता है।

9. जोखिम वर्ग

प्रतिबंधित प्रथाएँ (अनुच्छेद 5): कोई नहीं। कोई अवचेतन हेरफेर नहीं, किसी कमज़ोर स्थिति का कोई शोषण नहीं, कोई सोशल स्कोरिंग नहीं, कोई बायोमेट्रिक पहचान नहीं, भावनाओं की कोई पहचान नहीं और संरक्षित विशेषताओं का कोई अनुमान नहीं।

उच्च जोखिम (अनुच्छेद 6, अनुलग्नक III के साथ पठित): नहीं। वहाँ सूचीबद्ध कोई भी श्रेणी प्रभावित नहीं होती – कोई बायोमेट्रिक्स नहीं, कोई महत्वपूर्ण अवसंरचना नहीं, कोई शिक्षा या व्यावसायिक प्रशिक्षण नहीं, कोई रोज़गार नहीं, आवश्यक निजी या सार्वजनिक सेवाओं तक कोई पहुँच नहीं, कोई कानून प्रवर्तन नहीं, कोई प्रवासन नहीं, कोई न्याय प्रशासन नहीं। विज़िटर संख्याओं के बारे में एक वाक्य किसी के बारे में कुछ तय नहीं करता और किसी पर उसका कोई कानूनी प्रभाव नहीं होता।

जो बचता है, वह एक ऐसा सिस्टम है जो सिंथेटिक टेक्स्ट जनरेट करता है और इसलिए अनुच्छेद 50 के पारदर्शिता कर्तव्यों के दायरे में आता है। खंड 10 और 11 इन्हीं कर्तव्यों के बारे में हैं।

10. अनुच्छेद 50 विस्तार से

इस अनुच्छेद में कई पैराग्राफ़ हैं, जो अलग-अलग पक्षों को संबोधित करते हैं। क्रम से, ताकि परिणाम तक पहुँचने का रास्ता समझा जा सके:

• पैराग्राफ़ 1 – जो सिस्टम लोगों से सीधे संवाद करते हैं, उन्हें खुद को AI के रूप में ज़ाहिर करना होगा। लागू नहीं: यहाँ न कोई बातचीत है, न कोई इनपुट। किसी के पेज खोलने से पहले ही टेक्स्ट तैयार होकर पेज पर मौजूद होता है।
• पैराग्राफ़ 2 – सिंथेटिक सामग्री जनरेट करने वाले सिस्टम के प्रदाताओं को आउटपुट को मशीन-पठनीय फ़ॉर्मेट में चिह्नित करना होगा। लागू, और यहाँ चिह्नांकन अभी बाकी है। खंड 11 देखें।
• पैराग्राफ़ 3 – भावनाओं की पहचान और बायोमेट्रिक वर्गीकरण। लागू नहीं।
• पैराग्राफ़ 4, पहला उप-पैराग्राफ़ – डीपफ़ेक। लागू नहीं: कोई इमेज, ऑडियो या वीडियो जनरेट नहीं होता, केवल टेक्स्ट के दो वाक्य।
• पैराग्राफ़ 4, दूसरा उप-पैराग्राफ़ – जनहित के मामलों पर जनता को सूचित करने के उद्देश्य से प्रकाशित जनरेट किए गए टेक्स्ट का इसी रूप में प्रकटीकरण करना होगा। लागू होना संदिग्ध – जनहित के मामलों का स्पष्ट अर्थ जनमत का निर्माण है, न कि प्रकाशित हर पंक्ति। फिर भी इसका प्रकटीकरण किया जाता है।
• पैराग्राफ़ 5 – स्पष्ट और अलग से पहचाने जाने योग्य तरीके से, अधिक से अधिक पहली बार सामने आने के समय। पूरा होता है: सूचना टेक्स्ट के ठीक नीचे, पेज की भाषा में है – न कुछ खोलना पड़ता है, न किसी लिंक पर जाना पड़ता है।

पैराग्राफ़ 4 का दूसरा उप-पैराग्राफ़ एक और वाक्य का हकदार है। यह उस टेक्स्ट को छूट देता है जिसकी मानवीय समीक्षा हुई हो या जिस पर संपादकीय नियंत्रण रहा हो और जिसकी संपादकीय ज़िम्मेदारी किसी के पास हो। संचालक इस पर निर्भर नहीं करता: वाक्य दिखाई देने से पहले कोई इंसान उन्हें नहीं पढ़ता – उनकी जाँच मशीन करती है। यह एक अलग बात है, और एक को दूसरे के रूप में पेश करना सुविधाजनक होता।

जो प्रकटीकरण केवल तभी किया जाए जब वह अनिवार्य हो, वह टेक्स्ट के बारे में कुछ नहीं कहता। यह प्रकटीकरण पहले जनरेट किए गए वाक्य से ही हर बॉक्स के नीचे मौजूद है।

11. बाकी: मशीन-पठनीय चिह्नांकन

अनुच्छेद 50(2) किसी प्रदाता से एक दिखाई देने वाले वाक्य से ज़्यादा की अपेक्षा करता है। आउटपुट को मशीन-पठनीय फ़ॉर्मेट में चिह्नित किया जाना है और उसे कृत्रिम रूप से जनरेट किए गए आउटपुट के रूप में पहचाना जा सकना चाहिए, ऐसे समाधानों से जो, जहाँ तक तकनीकी रूप से संभव हो, प्रभावी, इंटरऑपरेबल, मज़बूत और विश्वसनीय हों।

बॉक्स के नीचे दिखने वाली सूचना यह चिह्नांकन नहीं है। वह पाठक को संबोधित करती है, मशीन को नहीं। फ़िलहाल इन पेजों पर जनरेट किए गए वाक्यों का कोई मशीन-पठनीय चिह्नांकन नहीं है।

यह यहाँ इसलिए लिखा है क्योंकि अपने AI उपयोग के बारे में जो पेज केवल पहले से पूरे किए गए कर्तव्यों की सूची देता है, वह अपने उद्देश्य से चूक जाता है। जो जानना चाहता है कि स्थिति क्या है, उसे मौजूद चीज़ों से ज़्यादा उन चीज़ों से पता चलता है जिनकी कमी है।

मामला किस बात पर अटका है: किसी HTML पेज पर दो वाक्यों के सामान्य टेक्स्ट के लिए ऐसी कोई स्थापित प्रक्रिया नहीं है जो बताए गए चारों गुणों को पूरा करे। वॉटरमार्किंग इमेज और ऑडियो के लिए विकसित की गई थी; दो वाक्यों में ऐसा कुछ छिपाने की बहुत कम जगह है जो अनुवाद, उद्धरण या कॉपी-पेस्ट के बाद भी बचा रहे। विनियमन खुद इसे ध्यान में रखता है: अनुच्छेद 50(7) संघ स्तर पर आचार संहिताओं का प्रावधान करता है, और यूरोपीय आयोग ने 20 जुलाई 2026 को अनुच्छेद 50 पर दिशानिर्देश प्रकाशित किए।

जो पहले से मौजूद है: हर बॉक्स के नीचे दिखाई देने वाली सूचना, मॉडल का नाम, वाक्य की तारीख और यह पेज। जो कमी है, उसका इस तरह नाम लिया गया है, उसे बातों से टाला नहीं गया है।

12. AI साक्षरता (अनुच्छेद 4)

अनुच्छेद 4 प्रदाताओं और डिप्लॉयरों से अपेक्षा करता है कि वे अपने कर्मचारियों और उनकी ओर से सिस्टम के संचालन और उपयोग से जुड़े अन्य व्यक्तियों में AI साक्षरता का पर्याप्त स्तर सुनिश्चित करें। यह कर्तव्य 2 फ़रवरी 2025 से लागू है और जोखिम वर्ग से स्वतंत्र रूप से लागू होता है।

Stats4U सेवा का संचालक बिना कर्मचारियों वाला एकल व्यापारी है। सिस्टम से जुड़ा एकमात्र व्यक्ति वही है जिसने इसे बनाया; खंड 5 में बताई गई तीनों जाँचें मॉडल की मापी गई विफलताओं से निकलीं, किसी प्रशिक्षण कोर्स से नहीं। इसलिए यह कर्तव्य काफ़ी हद तक खाली चला जाता है – इसलिए नहीं कि यह लागू नहीं होता, बल्कि इसलिए कि ऐसा कोई है ही नहीं जिस तक यह पहुँचे।

अनुच्छेद 4 के उल्लंघन पर कोई जुर्माना नहीं है; अनुच्छेद 99 के दंड प्रावधानों में इसका उल्लेख नहीं है।

13. सामान्य प्रयोजन वाले AI मॉडल

अनुच्छेद 53 और उसके बाद के अनुच्छेदों के कर्तव्य – तकनीकी दस्तावेज़ीकरण, डाउनस्ट्रीम प्रदाताओं के लिए जानकारी, कॉपीराइट अनुपालन नीति, ट्रेनिंग सामग्री का पर्याप्त रूप से विस्तृत सारांश – मॉडल के प्रदाता पर लागू होते हैं, यानी उस पर जो वेट को बाज़ार में उतारता है। ये 2 अगस्त 2025 से लागू हैं।

Stats4U सेवा ऐसी प्रदाता नहीं है। वह तैयार वेट डाउनलोड करती है, उन्हें बदलती नहीं और कोई मॉडल आगे नहीं देती।

कोई मॉडल प्रदाता इन कर्तव्यों को पूरा करता है या नहीं, और कैसे, इसकी जाँच संचालक नहीं कर सकता। यह एक ज्ञात सीमा है, इसके विपरीत कोई दावा नहीं।

14. तारीखें

AI Act 1 अगस्त 2024 को प्रवृत्त हुआ और चरणों में लागू होता है:

• 2 फ़रवरी 2025 से: प्रतिबंधित प्रथाएँ (अनुच्छेद 5) और AI साक्षरता (अनुच्छेद 4),
• 2 अगस्त 2025 से: सामान्य प्रयोजन वाले AI मॉडलों के कर्तव्य, शासन संरचना और दंड,
• 2 अगस्त 2026 से: सामान्य प्रयोज्यता, और इसके साथ अनुच्छेद 50 के पारदर्शिता कर्तव्य,
• अनुलग्नक III के तहत उच्च जोखिम वाले सिस्टम के लिए विनियमन (EU) 2026/1744 (“डिजिटल ऑम्निबस”, 24 जुलाई 2026 को आधिकारिक जर्नल में प्रकाशित) ने तारीख को आगे बढ़ाकर 2 दिसंबर 2027 कर दिया, और विनियमित उत्पादों में उच्च जोखिम वाले सिस्टम के लिए 2 अगस्त 2028। इनमें से कोई भी तारीख Stats4U सेवा के लिए मायने नहीं रखती, खंड 9 देखें।

इस संशोधन ने अनुच्छेद 50 के पारदर्शिता कर्तव्यों को स्थगित नहीं किया। पैराग्राफ़ 2 के तहत मशीन-पठनीय चिह्नांकन के लिए संशोधनकारी अधिनियम उन सिस्टम के लिए 2 दिसंबर 2026 की तारीख तय करता है जो 2 अगस्त 2026 को पहले से बाज़ार में थे; मौजूदा मामला इसके अंतर्गत आता है या नहीं, इसकी संचालक ने अंतिम रूप से जाँच नहीं की है। खंड 11 हर हाल में लागू रहता है।

ये तारीखें याद के आधार पर नहीं, बल्कि जाँचकर लिखी गई हैं। इनमें आखिरी बदलाव जुलाई 2026 में हुआ था और ये फिर बदल सकती हैं। जो इन पर भरोसा करता है, उसे यूरोपीय संघ के आधिकारिक जर्नल (Official Journal) में इनकी जाँच करनी चाहिए।

15. पर्यवेक्षण

विनियमन के अनुच्छेद 70(1) के तहत राष्ट्रीय बाज़ार निगरानी प्राधिकरण पोलैंड में Komisja Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और सुरक्षा के लिए आयोग) है। इसकी स्थापना कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के बारे में पोलैंड के अधिनियम (Dz.U. 2026 poz. 1003, 11 अगस्त 2026 से प्रवृत्त) द्वारा की गई थी।

जो मानता है कि यहाँ बताया गया उपयोग AI Act का उल्लंघन करता है, वह इस आयोग से संपर्क कर सकता है। वह stats4u@lukaswojcik.com पर भी लिख सकता है; यह तेज़ है और इससे उस अधिकार पर कोई असर नहीं पड़ता।

डेटा संरक्षण से जुड़ी शिकायतों के लिए एक अलग प्राधिकरण ज़िम्मेदार है – उसका नाम निजता नीति के खंड 10 में दिया गया है।

16. अन्य दस्तावेज़

ये भी लागू होते हैं और अतिरिक्त जानकारी देते हैं:

• निजता नीति – खंड 5.10 इस बारे में कि मॉडल के सामने क्या रखा जाता है, और खंड 11 स्वचालित निर्णय-प्रक्रिया के न होने के बारे में,
• Data Act से जुड़ा पेज – अपने डेटा तक पहुँच, एक्सपोर्ट और स्विचिंग,
• उपयोग की शर्तें और डेटा प्रोसेसिंग समझौता,
• प्रदाता की जानकारी।

वाक्य कैसे बनते हैं, इस दौरान क्या गलत हुआ और जाँचें कहाँ विफल होती हैं, यह माप के साथ विस्तार से ब्लॉग में बताया गया है।

संस्करण

संस्करण 1.0, स्थिति: 10 सितंबर 2026। यह पेज वास्तविक व्यवहार के बारे में जानकारी है, कानूनी सलाह नहीं; इसमें संचालक का अपना आकलन दिया गया है और किसी प्राधिकरण या वकील ने इसकी समीक्षा नहीं की है।