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

Google, सूचना फ़ीड Discover में AI-जनित सामग्री बनाने और उसकी अनुशंसा करने वाले मशीन लर्निंग इंजीनियरों के साथ-साथ उपयोगकर्ता अनुभव डिज़ाइन करने वाले वरिष्ठ स्तर के डिज़ाइनरों की भर्ती कर रहा है। नौकरी के विवरण में उपयोगकर्ताओं की रुचियों के अनुरूप सामग्री तैयार करना और उसकी गुणवत्ता की जाँच करना शामिल है। इसे कब शुरू किया जाएगा और फ़ीड में AI-जनित सामग्री का अनुपात कितना होगा, यह नहीं बताया गया है।

Discover रुचि के मुताबिक जानकारी पहुंचाने वाला फ़ीड है

Discover Google का सूचना फ़ीड है, जिसमें वेब पर मौजूद लेख और वीडियो जैसी सामग्री उपयोगकर्ताओं की रुचियों के अनुरूप दिखाई जाती है। इसे इस तरह समझा जा सकता है: खोज में आप “जो जानना चाहते हैं, उसे लिखकर ढूँढ़ते हैं”, जबकि Discover में “ऐसी जानकारी आप तक पहुंचती है जिसमें आपकी रुचि हो सकती है।”

Discover से जुड़ी डेटा साइंस की नौकरी के विवरण में इस सेवा को प्रतिदिन 50 करोड़ से अधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं वाला बताया गया है। यह भर्ती इतने बड़े फ़ीड में AI-निर्मित सामग्री पहुंचाने के तरीके से जुड़ी है।

खास बात यह है कि इसका उद्देश्य सिर्फ़ AI की मदद से अनुशंसाओं को अधिक सटीक बनाना नहीं है। नौकरी में सामग्री तैयार करने का काम भी शामिल है। इससे संकेत मिलता है कि Google की योजना केवल जानकारी चुनने की प्रक्रिया में ही नहीं, बल्कि उपयोगकर्ताओं द्वारा पढ़ी जाने वाली सामग्री में भी AI को शामिल करने की है।

लेख चुनने के साथ-साथ सामग्री बनाने वाले AI की ओर

मशीन लर्निंग इंजीनियर की भर्ती में विषयों की पहचान, सामग्री को समझना और AI-जनित सामग्री की गुणवत्ता का प्रबंधन करना जिम्मेदारियों में शामिल है। इसमें Discover और सूचनाओं के लिए ऐसी प्रणाली विकसित करना भी शामिल है, जिसमें AI कई प्रक्रियाओं के ज़रिए सामग्री तैयार करे।

जाँच के मानदंडों में तथ्यों की सटीकता, जानकारी का नयापन, लेखन की निरंतरता और शैली शामिल हैं। इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया को अगले सुधारों में शामिल करने वाली प्रणाली भी अपेक्षित है। वरिष्ठ मशीन लर्निंग इंजीनियरों की भूमिका में भी Discover पर AI-जनित सामग्री की गुणवत्ता का काम शामिल है।

यहाँ सवाल है कि क्या लोगों की रुचि जगाने वाली सामग्री और भरोसे के साथ पढ़ी जा सकने वाली सामग्री—दोनों को साथ रखा जा सकता है। पढ़ने लायक लेख तैयार करने में AI सक्षम हो, लेकिन उसमें पुरानी जानकारी या गलत व्याख्याएँ शामिल हों, तो सूचना सेवा के रूप में उसका मूल्य घटेगा। नौकरी के विवरण में गुणवत्ता जाँच का स्पष्ट उल्लेख बताता है कि इस चुनौती को विकास कार्य का हिस्सा बनाया गया है। हालांकि, जाँच के विशिष्ट तरीकों या गुणवत्ता के निर्धारित स्तरों के बारे में जानकारी नहीं दी गई है।

लक्ष्य: जानकारी पढ़ने के बाद की राह में भी सहायक अनुभव

वरिष्ठ UX डिज़ाइन की भूमिका के विवरण में Discover को हर व्यक्ति के अनुरूप, कंसीयर्ज जैसी सेवा बनाने की परिकल्पना दी गई है। UX का मतलब केवल स्क्रीन चलाने में आसानी नहीं है; यह भी तय करना है कि सेवा के ज़रिए उपयोगकर्ता को किस तरह का अनुभव मिले।

भर्ती के विवरण में उपयोगकर्ताओं को उनकी रुचि के विषयों के बारे में गहराई से जानने और फिर उस जानकारी के आधार पर कदम उठाने में मदद करने की जिम्मेदारी शामिल है। YouTube, Shopping, Chrome और Android की टीमों के साथ सहयोग करने तथा फ़ीड में AI-आधारित स्वरूपों का विस्तार करने का काम भी इसमें शामिल है।

ये बातें ऐसे फ़ीड से आगे बढ़ने की दिशा दिखाती हैं, जहाँ लेख पढ़कर काम खत्म हो जाता है—एक ऐसी सेवा की ओर जो किसी लक्ष्य को पाने के लिए जानकारी व्यवस्थित करे। हालांकि, यह स्पष्ट नहीं है कि अलग-अलग सेवाओं को कैसे जोड़ा जाएगा या उपयोगकर्ता किस तरह के काम कर सकेंगे।

इसी नौकरी में मानवीय रचनाओं 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 योग्यता है। AI के ज़रिए जानकारी देने का दायरा बढ़ाते हुए, मूल सामग्री बनाने वाले लोगों और संगठनों के साथ कैसे तालमेल बिठाया जाए—यह भी डिज़ाइन की एक चुनौती है।

AI से चर्चित विषयों का सारांश देने की सुविधा पहले ही शुरू

Discover में अक्टूबर 2025 में अमेरिका, दक्षिण कोरिया और भारत में AI द्वारा चर्चित विषयों का संक्षिप्त परिचय देने वाले प्रीव्यू शुरू किए गए। हर प्रीव्यू में वेब पर मौजूद सामग्री के लिंक भी हैं।

इससे जुड़ी एक सुविधा की भी घोषणा की गई है, जिसमें उपयोगकर्ता लिखकर बता सकते हैं कि वे कौन-सी जानकारी देखना चाहते हैं या किसे कम देखना चाहते हैं, और इस तरह फ़ीड को समायोजित कर सकते हैं। इसके अलावा, “Dive deeper” बटन के ज़रिए किसी विषय का संक्षिप्त सारांश और उससे जुड़े लेखों के लिंक खोलने का परीक्षण भी पेश किया गया है।

भर्ती का यह विवरण इन AI सुविधाओं का विस्तार करने की दिशा से मेल खाता है। हालांकि, नौकरी के विवरण में बताई गई परिकल्पनाओं को सीधे तौर पर पहले से उपलब्ध सुविधा नहीं माना जा सकता। शुरू की जा चुकी सुविधाओं, परीक्षण में चल रही सुविधाओं और भर्ती के ज़रिए विकसित करने की कोशिश की जा रही प्रणालियों को अलग-अलग समझना ज़रूरी है।

साइट संचालकों पर पड़ने वाला असर सिर्फ़ इंप्रेशन से नहीं दिखता

साइट संचालकों के लिए Search Console में एक रिपोर्ट है, जो बताती है कि Discover की जनरेटिव AI सुविधाओं में उनकी साइट के लिंक कितनी बार दिखाए गए। आँकड़ों को पेज, देश और तारीख के अनुसार देखा जा सकता है। पेज-वार रिपोर्ट में वह कैनॉनिकल URL भी दिखता है जिसका इस्तेमाल AI सुविधा में जानकारी के लिए किया गया। यह उस URL से अलग हो सकता है जिस पर क्लिक करने के बाद उपयोगकर्ता पहुंचते हैं।

हालांकि, उपलब्ध कराई गई जानकारी में केवल इंप्रेशन की संख्या का उल्लेख है। AI की अलग-अलग सुविधाओं के लिए अलग आँकड़े नहीं हैं और Search Labs के प्रयोग भी इसमें शामिल नहीं हैं। जिन साइटों के इंप्रेशन कम हैं, उनके लिए यह रिपोर्ट दिखाई न देने की संभावना भी है।

साइटों के लिए, AI के जवाब में उनकी सामग्री का इस्तेमाल होना और पाठकों का वास्तव में उनकी साइट पर आना—दो अलग बातें हैं। केवल इस रिपोर्ट के आधार पर ट्रैफ़िक या कारोबार पर पड़ने वाले असर का आकलन करना मुश्किल होगा।

Discover के जनरेटिव AI फीचर्स में शामिल होने पर, Search के जनरेटिव AI फीचर्स के लिए लागू नियंत्रण ही लागू होंगे—जिनमें AI Overviews और AI Mode भी शामिल हैं। जिन साइटों ने इससे बाहर रहने का विकल्प चुना है, उनके लिंक और सामग्री का Search के जनरेटिव AI फीचर्स में इस्तेमाल नहीं किया जाएगा। इस नौकरी के विज्ञापन में AI से तैयार सामग्री को शुरू करने की समय-सारणी या Discover में उसकी हिस्सेदारी का उल्लेख नहीं है।