वित्तीय पत्रकारिता में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: ब्लूमबर्ग दोषपूर्ण एआई सारांश के साथ लड़ता है
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पर प्रकाशित: 6 अप्रैल, 2025 / अपडेट से: 6 अप्रैल, 2025 - लेखक: कोनराड वोल्फेंस्टीन
वित्तीय पत्रकारिता में एआई: ब्लूमबर्ग दोषपूर्ण एआई सारांश-छवि के साथ लड़ता है: Xpert.digital
क्या वर्तमान में AI पत्रकारिता में पहुंचा है?
क्या एआई कार्यान्वयन रोजमर्रा के उपयोग के लिए उपयुक्त है? स्वचालित सारांश के साथ ब्लूमबर्ग की ऊबड़
पत्रकारिता में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एकीकरण मीडिया कंपनियों को जटिल चुनौतियों के साथ प्रस्तुत करता है, जैसा कि ब्लूमबर्ग के वर्तमान मामले में दिखाया गया है। वित्तीय निर्देश सेवा जनवरी 2025 से अपने लेखों के लिए एआई-जनित सारांश के साथ प्रयोग कर रही है, लेकिन कम से कम 36 गलत सारांशों को सही करना पड़ा। यह स्थिति संपादकीय क्षेत्र में एआई सिस्टम को लागू करने में कठिनाइयों को दर्शाती है, विशेष रूप से स्वचालित सामग्री में सटीकता, विश्वसनीयता और विश्वास के संबंध में। निम्नलिखित वर्गों ने ब्लूमबर्ग में विशिष्ट समस्याओं पर प्रकाश डाला, उन्हें सामान्य एआई चुनौतियों के संदर्भ में सेट किया और पत्रकारिता में एआई के सफल एकीकरण के लिए संभावित समाधानों पर चर्चा की।
के लिए उपयुक्त:
एआई-जनित सामग्री में ब्लूमबर्ग की समस्याग्रस्त प्रविष्टि
एआई बैठकों की संवेदनशीलता
फाइनेंशियल न्यूज के लिए दुनिया की अग्रणी कंपनी ब्लूमबर्ग ने 2025 की शुरुआत में अपने लेखों की शुरुआत में बुलेटपॉइंट्स को सारांश के रूप में रखना शुरू किया। 15 जनवरी को इस परिचय के बाद से, कंपनी को इन स्वचालित सारांशों में से कम से कम तीन दर्जन को सही करना पड़ा, जो एआई उत्पन्न सामग्री की सटीकता के साथ महत्वपूर्ण समस्याओं को इंगित करता है। ये समस्याएं विशेष रूप से ब्लूमबर्ग जैसी कंपनी के लिए समस्याग्रस्त हैं, जो कि सटीक वित्तीय रिपोर्टिंग के लिए जानी जाती है और जिनकी जानकारी अक्सर निवेश निर्णयों पर सीधा प्रभाव डाल सकती है। कई सुधारों की आवश्यकता इस नई तकनीक की विश्वसनीयता में विश्वास को कम करती है और पत्रकारिता में एआई सिस्टम के समय से पहले कार्यान्वयन के बारे में सवाल उठाती है।
एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण गलती तब हुई जब ब्लूमबर्ग ने राष्ट्रपति ट्रम्प के नियोजित ऑटोज़ोले पर रिपोर्ट की। जबकि वास्तविक लेख ने सही ढंग से कहा कि ट्रम्प संभवतः उसी दिन टैरिफ की घोषणा करेंगे, एआई-जनित सारांश में अधिक व्यापक सीमा शुल्क उपाय के समय के बारे में गलत जानकारी थी। एक अन्य मामले में, एक एआई सारांश ने गलत तरीके से दावा किया कि राष्ट्रपति ट्रम्प ने 2024 में कनाडा के खिलाफ पहले ही टैरिफ लगाए थे। ऐसी गलतियाँ जटिल संदेशों की व्याख्या में एआई की सीमाओं और असामान्य स्वचालित सामग्री प्रकाशित होने पर जोखिमों को दर्शाती हैं।
झूठी तारीख के अलावा, त्रुटियों में गलत संख्या और लोगों या संगठनों के बारे में कार्यों या बयानों की गलत संख्या भी शामिल थी। इस प्रकार की त्रुटियां, जिन्हें अक्सर "मतिभ्रम" कहा जाता है, एआई सिस्टम के लिए एक विशेष चुनौती का प्रतिनिधित्व करते हैं, क्योंकि वे प्रशंसनीय ध्वनि कर सकते हैं और इसलिए यह पहचानना मुश्किल है कि क्या कोई पूरी तरह से मानव समीक्षा नहीं है। ब्लूमबर्ग में इन त्रुटियों की आवृत्ति मजबूत समीक्षा प्रक्रियाओं की आवश्यकता को रेखांकित करती है और उपयोग की जाने वाली एआई तकनीक की परिपक्वता के बारे में सवाल उठाती है।
एआई समस्याओं के लिए ब्लूमबर्ग की प्रतिक्रिया
एक आधिकारिक बयान में, ब्लूमबर्ग ने जोर दिया कि 99 प्रतिशत एआई उत्पन्न सारांश संपादकीय मानकों के अनुरूप होंगे। अपने स्वयं के बयानों के अनुसार, कंपनी हर दिन हजारों लेख प्रकाशित करती है और इसलिए त्रुटि दर को अपेक्षाकृत कम देखती है। अपने स्वयं के बयानों के अनुसार, ब्लूमबर्ग आवश्यक होने पर पारदर्शिता और सही या अद्यतन वस्तुओं के लिए महत्व संलग्न करता है। यह भी जोर दिया गया कि पत्रकारों का पूर्ण नियंत्रण है कि क्या एआई उत्पन्न सारांश प्रकाशित है या नहीं।
ब्लूमबर्ग के एडिटर-इन-चीफ जॉन मिकलेथवेट ने 10 जनवरी को एक निबंध में एआई सारांश के कारणों का वर्णन किया, जो लंदन के सिटी सेंट जॉर्ज के शहर में एक व्याख्यान पर आधारित था। उन्होंने समझाया कि ग्राहक उनकी सराहना करते हैं क्योंकि वे जल्दी से पहचान सकते हैं कि एक कहानी क्या है, जबकि पत्रकार अधिक संदेह करते हैं। उन्होंने स्वीकार किया कि संवाददाताओं को डर है कि पाठक केवल सारांश पर भरोसा कर सकते हैं और अब वास्तविक कहानी नहीं पढ़ते हैं। फिर भी, मिकलेथवैत ने जोर दिया कि एआई सारांश का मूल्य विशेष रूप से अंतर्निहित इतिहास की गुणवत्ता पर निर्भर करता है और लोग अभी भी उनके लिए महत्वपूर्ण हैं।
ब्लूमबर्ग के एक प्रवक्ता ने द न्यूयॉर्क टाइम्स को बताया कि सारांश पर प्रतिक्रिया आम तौर पर सकारात्मक थी और कंपनी ने अनुभव में सुधार करना जारी रखा। यह कथन इंगित करता है कि ब्लूमबर्ग सारांश के लिए एआई का उपयोग करने की रणनीति का उपयोग करने की समस्याओं के बावजूद कैप्चर करना चाहते हैं, लेकिन उपयोग की जाने वाली तकनीक के गुणवत्ता आश्वासन और शोधन पर बढ़ते ध्यान के साथ।
पत्रकारिता में ऐ: एक विषय जो उद्योग के लिए प्रासंगिक है
एआई के साथ अन्य मीडिया कंपनियों के अनुभव
ब्लूमबर्ग एकमात्र मीडिया कंपनी नहीं है जो एआई के एकीकरण के साथ अपनी पत्रकारिता प्रक्रियाओं में प्रयोग करती है। कई समाचार संगठन यह पता लगाने की कोशिश करते हैं कि आप इस नई तकनीक को अपनी रिपोर्टिंग और संपादकीय कार्य में कैसे एकीकृत कर सकते हैं। गनेट अखबार श्रृंखला आपके लेखों के लिए समान एआई उत्पन्न सारांश का उपयोग करती है, और वाशिंगटन पोस्ट ने "आस्क द पोस्ट" नामक एक उपकरण विकसित किया है जो प्रकाशित डाक आइटम से प्रश्नों के उत्तर उत्पन्न करता है। यह व्यापक गोद लेने से संबंधित जोखिमों और चुनौतियों के बावजूद, एआई प्रौद्योगिकियों में मीडिया उद्योग की काफी रुचि दिखाई देती है।
अन्य मीडिया कंपनियों में एआई टूल के साथ समस्याएं भी हुई हैं। मार्च की शुरुआत में, लॉस एंजिल्स टाइम्स ने अपने एआई टूल को एक राय लेख से हटा दिया, जब तकनीक ने कू क्लक्स-क्लान को नस्लवादी संगठन के अलावा कुछ और बताया। इस घटना से पता चलता है कि ब्लूमबर्ग का सामना करने वाली चुनौतियां अलग -थलग नहीं हैं, लेकिन एआई के एकीकरण के साथ पत्रकारिता में व्यापक समस्याओं के लिए रोगसूचक रूप से। एक पैटर्न है जिसमें प्रौद्योगिकी अभी तक मानव पर्यवेक्षण के बिना मज़बूती से काम करने के लिए पर्याप्त परिपक्व नहीं है, विशेष रूप से संवेदनशील या जटिल विषयों के साथ।
ये उदाहरण एक ओर एआई द्वारा नवाचार और दक्षता की इच्छा के बीच तनाव और दूसरी ओर पत्रकारिता मानकों और सटीकता को बनाए रखने की आवश्यकता के बीच तनाव को दर्शाते हैं। मीडिया कंपनियों को एक संतुलन अधिनियम करना होगा: वे अपने पाठकों के विश्वास को जोखिम में डाले बिना या बुनियादी पत्रकार सिद्धांतों से समझौता किए बिना एआई के फायदों से लाभान्वित होना चाहते हैं। ब्लूमबर्ग के अनुभव और अन्य समाचार संगठन पत्रकारिता में एआई की संभावनाओं और सीमाओं के बारे में पूरे उद्योग के लिए महत्वपूर्ण शिक्षा के रूप में काम करते हैं।
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वित्तीय पत्रकारिता में विशेष चुनौती
वित्तीय क्षेत्र में, जहां ब्लूमबर्ग प्रमुख खुफिया सेवाओं में से एक के रूप में कार्य करता है, सटीकता और विश्वसनीयता के लिए आवश्यकताएं विशेष रूप से अधिक हैं। गलत जानकारी के प्रभावों के यहां महत्वपूर्ण वित्तीय परिणाम हो सकते हैं, क्योंकि निवेशक और वित्तीय विशेषज्ञ इस समाचार के आधार पर निर्णय लेते हैं। यह विशेष जिम्मेदारी वित्तीय पत्रकारिता में एआई प्रौद्योगिकियों के एकीकरण को रिपोर्टिंग के अन्य क्षेत्रों की तुलना में और भी अधिक चुनौती देती है।
दिलचस्प बात यह है कि "सामान्यतावादी-की" अपने डोमेन, फाइनेंशियलबरी एनालिसिस में ब्लूमबर्ग के विशेष की से अधिक हो गया। ब्लूमबर्ग के पास अपने स्वयं के वित्तीय एआई के विकास में कम से कम $ 2.5 मिलियन का निवेश किया गया था, लेकिन मार्च 2023 के अंत में परिचय के एक साल बाद भी यह स्पष्ट हो गया कि जनरल एआई मॉडल जैसे कि चैट और जीपीटी -4 इस क्षेत्र में बेहतर परिणाम प्रदान करते हैं। यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में तेजी से विकास और कंपनियों के लिए विशेष समाधानों के साथ रहने में कठिनाई को दर्शाता है यदि सामान्य मॉडल तेजी से कुशल हो रहे हैं।
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इसके बारे में यहां अधिक जानकारी:
डेटा गुणवत्ता और एआई मॉडल: आधुनिक प्रौद्योगिकी के अदृश्य ठोकर
जेनेरिक एआई की मौलिक चुनौतियां
एआई मॉडल में मतिभ्रम की समस्या
एआई सिस्टम के लिए सबसे मौलिक चुनौतियों में से एक, जो ब्लूमबर्ग के सारांश में भी स्पष्ट हो गया, "मतिभ्रम" की समस्या है -टी, एआई मॉडल की प्रवृत्ति, प्रशंसनीय रूप से ध्वनि उत्पन्न करने के लिए, लेकिन वास्तव में गलत जानकारी में। यह समस्या तब होती है जब एआई सिस्टम सामग्री उत्पन्न करता है जो उन्हें प्रदान की गई जानकारी से परे है या यदि वे डेटा की गलत व्याख्या करते हैं। इस तरह के मतिभ्रम विशेष रूप से पत्रकारिता में समस्याग्रस्त हैं, जहां वफादार और सटीकता महत्वपूर्ण महत्व के हैं।
ब्लूमबर्ग द्वारा अनुभव की जाने वाली समस्याएं ठीक इस तरह के मतिभ्रम हैं: एआई "आविष्कार" डेटा जैसे कि ट्रम्प के ऑटो कर्तव्यों की परिचयात्मक तिथि या गलत तरीके से दावा किया गया था कि ट्रम्प ने पहले ही 2024 में कनाडा के खिलाफ टैरिफ लगाए होंगे। इस प्रकार की त्रुटि वर्तमान एआई तकनीक की सीमाओं को रेखांकित करती है, खासकर जब यह जटिल जानकारी की सटीक व्याख्या के लिए आता है।
विशेषज्ञों से संकेत मिलता है कि मतिभ्रम को विभिन्न कारकों द्वारा ट्रिगर किया जा सकता है, जिस तरह से प्रशिक्षण संकेतों और ग्रंथों को एन्कोड किया जाता है, उसके साथ अन्य चीजों के साथ। बड़ी भाषा मॉडल (LLMS) कई संख्याओं के साथ लिंक शब्द, इसलिए वेक्टर एन्कोडिंग। अस्पष्ट शब्दों जैसे कि "बैंक" (जो एक वित्तीय संस्थान और बैठने दोनों का वर्णन कर सकते हैं) के मामले में, अस्पष्टता से बचने के लिए प्रति अर्थ कोडिंग हो सकता है। अभ्यावेदन और ग्रंथों के कोडिंग और डिकोडिंग में हर त्रुटि से जनरेटिव एआई मतिभ्रम हो सकता है।
एआई निर्णयों की पारदर्शिता और समझ
एआई सिस्टम के साथ एक और मौलिक समस्या आपके निर्णय लेने की प्रक्रियाओं की पारदर्शिता और ट्रेसबिलिटी की कमी है। कुछ एआई तरीकों के साथ, यह अब समझ में नहीं आता है कि एक निश्चित भविष्यवाणी या एक निश्चित परिणाम कैसे आता है या एक विशिष्ट प्रश्न की स्थिति में एआई सिस्टम एक विशिष्ट उत्तर तक क्यों पहुंच गया है। पारदर्शिता की यह कमी, जिसे अक्सर "ब्लैक बॉक्स समस्या" के रूप में संदर्भित किया जाता है, प्रकाशित होने से पहले गलतियों को पहचानना और सही करना मुश्किल बनाता है।
पत्रकारिता जैसे क्षेत्रों में ट्रेसबिलिटी विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां सामग्री के बारे में निर्णय पारदर्शी और न्यायसंगत होना चाहिए। यदि ब्लूमबर्ग और अन्य मीडिया कंपनियां यह नहीं समझ सकती हैं कि उनका एआई गलत सारांश क्यों उत्पन्न करता है, तो प्रणालीगत सुधार करना मुश्किल होगा। इसके बजाय, वे पहले से ही त्रुटियों के होने के बाद प्रतिक्रियाशील सुधारों पर भरोसा करते हैं।
इस चुनौती की पहचान व्यवसाय और विज्ञान के विशेषज्ञों द्वारा भी की जाती है। हालांकि यह मुख्य रूप से एक तकनीकी चुनौती है, यह आवेदन के कुछ क्षेत्रों में सामाजिक या कानूनी दृष्टिकोण से समस्याग्रस्त परिणाम भी दे सकता है। ब्लूमबर्ग के मामले में, इससे पाठकों के बीच विश्वास की हानि हो सकती है या गलत जानकारी के आधार पर वित्तीय निर्णयों के लिए सबसे खराब स्थिति में हो सकता है।
डेटा गुणवत्ता और दायरे पर निर्भरता
इसके अलावा, AI पर आधारित अनुप्रयोग डेटा और एल्गोरिदम की गुणवत्ता पर निर्भर करते हैं। इस तरह, डेटा या एल्गोरिदम में व्यवस्थित त्रुटियों को अक्सर उपयोग किए गए डेटा के आकार और जटिलता को देखते हुए मान्यता नहीं दी जा सकती है। यह एक और मौलिक चुनौती है कि एआई सिस्टम को लागू करते समय ब्लूमबर्ग और अन्य कंपनियों को निपटना पड़ता है।
डेटा की मात्रा के साथ समस्या - एआई केवल कमांड के प्रसंस्करण में अपेक्षाकृत छोटी "संदर्भ विंडो" को ध्यान में रख सकती है, संकेत, हाल के वर्षों में वास्तव में सिकुड़ गया है, लेकिन एक चुनौती बनी हुई है। Google की मॉडल "मिथुन 1.5 प्रो 1M" पहले से ही 700,000 शब्दों की सीमा में या एक घंटे के वीडियो-अधिक को 7 गुना अधिक से अधिक संसाधित कर सकता है, जितना कि ओपनएई से वर्तमान में सबसे अच्छा जीपीटी मॉडल है। फिर भी, परीक्षणों से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा की खोज कर सकती है, लेकिन रिश्तों को इकट्ठा करने में कठिनाई होती है।
के लिए उपयुक्त:
समाधान दृष्टिकोण और भविष्य के विकास
मानव निगरानी और संपादकीय प्रक्रियाएं
ब्लूमबर्ग द्वारा अनुभव की गई समस्याओं का एक स्पष्ट समाधान एआई उत्पन्न सामग्री की मानव निगरानी में वृद्धि हुई है। ब्लूमबर्ग ने पहले ही इस बात पर जोर दिया है कि पत्रकारों का पूर्ण नियंत्रण है कि क्या एआई उत्पन्न सारांश प्रकाशित है या नहीं। हालांकि, इस नियंत्रण का प्रभावी ढंग से प्रयोग किया जाना चाहिए, जिसका अर्थ है कि संपादकों के पास प्रकाशित होने से पहले एआई शिखर सम्मेलन की जांच करने के लिए पर्याप्त समय होना चाहिए।
एआई-जनित सामग्री की जांच के लिए मजबूत संपादकीय प्रक्रियाओं का कार्यान्वयन गलतियों को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है। इसमें शामिल हो सकता है कि सभी एआई शिखर सम्मेलनों को प्रकाशित होने से पहले कम से कम एक मानव संपादक द्वारा जांचना चाहिए या कुछ प्रकार की जानकारी (जैसे डेटा, संख्या या गुण) विशेष रूप से पूरी तरह से जांचे जाते हैं। इस तरह की प्रक्रियाएं कार्यभार को बढ़ाती हैं और इस प्रकार एआई द्वारा दक्षता लाभ का हिस्सा कम करती हैं, लेकिन सटीकता और विश्वसनीयता की रक्षा के लिए आवश्यक हैं।
एआई मॉडल में तकनीकी सुधार
एआई मॉडल का तकनीकी विकास वर्तमान समस्याओं को हल करने के लिए एक और महत्वपूर्ण दृष्टिकोण है। पहले से ही GPT-4 के साथ, पूर्ववर्ती GPT-3.5 की तुलना में मतिभ्रम में काफी कमी आई है। एन्थ्रोपिक, "क्लाउड 3 ओपस" का सबसे हालिया मॉडल, प्रारंभिक परीक्षणों में और भी कम मतिभ्रम दिखाता है। जल्द ही वॉयस मॉडल की त्रुटि दर औसत आदमी की तुलना में कम होनी चाहिए। फिर भी, कंप्यूटर के विपरीत, एआई भाषा मॉडल शायद अगले नोटिस तक निर्दोष नहीं होंगे।
एक आशाजनक तकनीकी दृष्टिकोण "विशेषज्ञों का मिश्रण" है: कई छोटे विशेष मॉडल एक गेट नेटवर्क से जुड़े हैं। सिस्टम में प्रवेश करने से गेट द्वारा विश्लेषण किया जाता है और यदि आवश्यक हो तो एक या एक से अधिक विशेषज्ञों को पारित किया जाता है। अंत में, एक समग्र शब्द के उत्तर संयुक्त हैं। इस तरह, यह टाला जा सकता है कि पूरे मॉडल को हमेशा अपनी जटिलता में सक्रिय होना चाहिए। इस प्रकार की वास्तुकला संभावित रूप से कुछ प्रकार की जानकारी या डोमेन के लिए विशेष मॉडल का उपयोग करके सटीकता में सुधार कर सकती है।
यथार्थवादी अपेक्षाएं और पारदर्शी संचार
आखिरकार, एआई सिस्टम की यथार्थवादी अपेक्षाएं और अपने कौशल और सीमाओं पर पारदर्शी रूप से संवाद करना महत्वपूर्ण है। AI सिस्टम को विशेष रूप से आज एक विशिष्ट अनुप्रयोग संदर्भ के लिए परिभाषित किया गया है और मानव बुद्धिमत्ता के तुलनीय होने से दूर हैं। इस ज्ञान को पत्रकारिता और अन्य क्षेत्रों में एआई के कार्यान्वयन के लिए नेतृत्व करना चाहिए।
ब्लूमबर्ग और अन्य मीडिया कंपनियों को एआई के अपने उपयोग के बारे में पारदर्शी रूप से संवाद करना चाहिए और यह स्पष्ट करना चाहिए कि एआई-जनित सामग्री गलत हो सकती है। यह एआई उत्पन्न सामग्री, पारदर्शी त्रुटि सुधार प्रक्रियाओं और उपयोग की जाने वाली प्रौद्योगिकी की सीमाओं के बीच खुले संचार के स्पष्ट लेबलिंग द्वारा किया जा सकता है। इस तरह की पारदर्शिता पाठक के विश्वास को बनाए रखने में मदद कर सकती है, भले ही त्रुटियां हों।
एआई एकीकरण लोगों के बिना पत्रकारिता में विफल क्यों होता है
एआई उत्पन्न सारांश के साथ ब्लूमबर्ग के अनुभव पत्रकारिता में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के एकीकरण में जटिल चुनौतियों का वर्णन करते हैं। जनवरी के बाद से कम से कम 36 त्रुटियों को ठीक किया जाना था कि इसकी क्षमता के बावजूद, प्रौद्योगिकी अभी तक पूरी तरह से मानव निगरानी के बिना मज़बूती से उपयोग किए जाने के लिए पर्याप्त परिपक्व नहीं है। जिन समस्याओं के साथ ब्लूमबर्ग का सामना किया जाता है, वे अद्वितीय नहीं हैं, लेकिन एआई की मौलिक चुनौतियों को दर्शाते हैं, जैसे कि मतिभ्रम, पारदर्शिता की कमी और उच्च -गुणवत्ता वाले डेटा पर निर्भरता।
पत्रकारिता में एआई के एक सफल एकीकरण के लिए कई दृष्टिकोणों की आवश्यकता होती है: एआई उत्पन्न सामग्री की समीक्षा के लिए मजबूत संपादकीय प्रक्रियाएं, एआई मॉडल में स्वयं निरंतर तकनीकी सुधार और उपयोग की जाने वाली तकनीक के कौशल और सीमाओं के बारे में पारदर्शी संचार। ब्लूमबर्ग का अनुभव अन्य मीडिया कंपनियों के लिए एक मूल्यवान सबक के रूप में काम कर सकता है जो समान एआई कार्यान्वयन की योजना बनाते हैं।
एआई-आधारित पत्रकारिता का भविष्य इस बात पर निर्भर करता है कि पत्रकारिता के मानकों से समझौता किए बिना एआई की दक्षता लाभ और अभिनव संभावनाओं का उपयोग करना कितना अच्छा है। कुंजी एक संतुलित दृष्टिकोण में है जो प्रौद्योगिकी को एक उपकरण के रूप में देखता है जो मानव पत्रकारों को बदलने के बजाय उनका समर्थन करता है। जैसा कि ब्लूमबर्ग के जॉन मिकलेथवैट ने उपयुक्त रूप से उल्लेख किया है: "एआई सारांश केवल उसी कहानी के रूप में अच्छा है जिस पर यह आधारित है। और लोग अभी भी कहानियों के लिए महत्वपूर्ण हैं।"
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