Anthropic ने कंपनियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के उपयोग को सत्यापित करने के लिए फ्लैशप्रूव तकनीक विकसित की
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Anthropic ने कंपनियों द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के उपयोग को सत्यापित करने के लिए फ्लैशप्रूव तकनीक विकसित की

Anthropic एक ऐसी तकनीक विकसित कर रही है जिसे फ्लैशप्रूव कहा जाता है, जिसे यह सत्यापित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि किसी कंपनी द्वारा उपयोग किए जाने का दावा किए गए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल द्वारा कोई प्रतिक्रिया उत्पन्न की गई थी। यह प्रणाली एक प्रकार का गणितीय प्रमाण उत्पन्न करने के लिए क्रिप्टोग्राफी का उपयोग करती है जो किसी विशिष्ट आउटपुट के लिए जिम्मेदार मॉडल की पहचान प्रमाणित करता है।

इस प्रस्ताव का मुख्य उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को यह पुष्टि करने की क्षमता प्रदान करना है कि वे प्रदाता द्वारा घोषित एआई के साथ इंटरैक्ट कर रहे हैं, न कि किसी निम्न या अलग संस्करण के साथ। Anthropic के अनुसार, यह तंत्र कंपनियों को गुप्त रूप से अपने मॉडलों को अधिक किफायती विकल्पों से बदलने या वास्तविक रूप से उपयोग की जा रही तकनीक से मेल न खाने वाले प्रदर्शन मेट्रिक्स प्रस्तुत करने में भी बाधा डाल सकता है।

यह परियोजना मंगलवार (3) को कंपनी की एक प्रकाशन में जारी की गई थी। इसके अलावा, कंपनी ने एक तकनीकी विनिर्देश और कोड के कुछ हिस्सों को ओपन सोर्स प्रारूप में उपलब्ध कराया, जिसमें अन्य शोधकर्ताओं को पहल का विश्लेषण और सुधार करने के लिए आमंत्रित किया गया।

फ्लैशप्रूव द्वारा हल की जाने वाली केंद्रीय समस्याओं में से एक वह स्थिति है जब कोई आपूर्तिकर्ता ग्राहकों के सामने एक मॉडल प्रस्तुत करता है, लेकिन सेवा के उपयोग के दौरान किसी अन्य मॉडल पर काम करता है। उदाहरण के लिए, कोई संगठन उन्नत एआई तक पहुंच की घोषणा कर सकता है, लेकिन खर्च कम करने के लिए इसे कम लागत वाले विकल्प से बदल सकता है। यह तंत्र उन मामलों को रोकने में भी मदद करेगा जहां कोई कंपनी किसी परिणाम को प्रमाणित करते समय उस मॉडल का उपयोग करती है जो उसने उपयोग करने का दावा किया था उससे अलग है।

इस सत्यापन के अनुप्रयोग एआई कंपनियों की सीधी सेवाओं से परे हैं। शोधकर्ता एक ऐसे डेवलपर का उदाहरण देते हैं जो सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी में खामियों की जांच के लिए एक उन्नत साइबर सुरक्षा मॉडल का उपयोग करने का दावा करता है। एक अन्य संभावित अनुप्रयोग यह हो सकता है कि कोई कंपनी यह बताए कि उसके व्यापार योजना को उस कार्य के लिए उपयुक्त एआई द्वारा अनुमोदित किया गया है।

फ्लैशप्रूव के साथ, इन प्रक्रियाओं में घोषित मॉडल का वास्तव में उपयोग किया गया था या नहीं, इसकी पुष्टि करने के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक जांच की जा सकती है। सार्वजनिक घोषणा के बावजूद, फ्लैशप्रूव अभी भी एक शोध परियोजना बनी हुई है। Anthropic ने एक विस्तृत तकनीकी विनिर्देश और विभिन्न घटकों का कार्यात्मक कोड ओपन सोर्स लाइसेंस के तहत जारी किया है, जिससे समुदाय उन्हें जांच सके और सिस्टम को बेहतर बनाने में योगदान दे सके।

हालांकि, कंपनी ने अपने स्वयं के सेवाओं या अन्य एआई प्लेटफार्मों में इस तकनीक को एकीकृत करने की कोई योजना नहीं बताई है। शोधकर्ताओं ने स्पष्ट किया कि वर्तमान प्रकाशन काम का एक मध्यवर्ती चरण है, न कि पूरी शोध योजना का समापन। इरादा अन्य टीमों को प्रस्ताव का मूल्यांकन करने, इसके घटकों का उपयोग करने और उपकरण को परिष्कृत करने में मदद करना है।

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एंथ्रोपिक ने आईपीओ के लिए दस्तावेज़ में दुर्भावनापूर्ण उपयोग से लेकर नियंत्रण खोने तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जोखिमों का विवरण दिया
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एंथ्रोपिक ने आईपीओ के लिए दस्तावेज़ में दुर्भावनापूर्ण उपयोग से लेकर नियंत्रण खोने तक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के जोखिमों का विवरण दिया

क्लॉड बनाने वाली एंथ्रोपिक ने अपने व्यवसाय के संभावित बाधाओं का विवरण देते हुए 93 पृष्ठों का एक दस्तावेज़ जारी किया। यह सामग्री कंपनी के नासडे पर सूचीबद्ध होने वाले आईपीओ के प्रॉस्पेक्टस के हिस्से के रूप में 26 अक्टूबर को यूएस सिक्योरिटीज एंड एक्सचेंज कमीशन (SEC) के पास जमा की गई थी।

हालांकि शीर्षक 'आपके व्यवसाय में संभावित बाधाएं' तकनीकी लग सकता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के संदर्भ में, इन बिंदुओं की व्याख्या मानवता के लिए महत्वपूर्ण जोखिमों के रूप में की जाती है। विशेषज्ञों ने एंथ्रोपिक द्वारा जारी चेतावनियों को स्पष्ट करने के लिए दस्तावेज़ का विश्लेषण किया।

एंथ्रोपिक सार्वजनिक रूप से एआई के खतरों के बारे में चेतावनी दे रही है, हालांकि यह विशिष्ट दस्तावेज़, जो निवेशकों के लिए लक्षित है, पूंजी जुटाने की योजना बना रही कंपनियों की विशिष्ट नौकरशाही प्रकृति का है।

एफजीवी के प्रोफेसर और एआई विशेषज्ञ केनेथ कोर्रेआ बताते हैं कि जोखिम कारकों का खंड कंपनी को निवेशकों के खिलाफ कानूनी रूप से बचाने के लिए है; यदि कोई उल्लेख नहीं किया गया जोखिम साकार होता है तो इसका परिणाम शेयरधारक मुकदमों में हो सकता है। वह इसकी तुलना दवा की पर्ची से करते हैं, जिसमें सबसे दुर्लभ दुष्प्रभावों को भी सूचीबद्ध किया जाता है, क्योंकि प्रयोगशाला उस चीज़ के लिए जिम्मेदार होती है जिसे वह छोड़ती है।

एंथ्रोपिक के मामलों में, जोखिम पर्याप्त हैं। इनमें इस आशंका शामिल है कि उसकी तकनीक का उपयोग रासायनिक हथियार बनाने में किया जा सकता है। दूसरी बड़ी चिंता उसके उन्नत उत्पाद के मानव नियंत्रण से बाहर निकलने की संभावना है।

एंथ्रोपिक के अनुसार, दुर्भावनापूर्ण एजेंट उसकी तकनीक का उपयोग खतरनाक हथियार विकसित करने के लिए कर सकते हैं। दस्तावेज़ कहता है कि सबसे सक्षम मॉडल, और उम्मीद है कि भविष्य के मॉडल भी ऐसा करेंगे, में ऐसी क्षमताएं हैं जो दुर्भावनापूर्ण एजेंटों को जैविक, रासायनिक या अन्य प्रकार के खतरनाक हथियार बनाने में सहायता कर सकती हैं।

इसके अतिरिक्त, कंपनी एआई एजेंटों के हानिकारक उद्देश्यों के लिए उपयोग के जोखिम को इंगित करती है, जैसे डेटा एक्सफ़िल्ट्रेशन करना, अनधिकृत लेनदेन करना या सिस्टम में मैलवेयर डालना। हालांकि एंथ्रोपिक ने सुरक्षा उपाय लागू किए हैं, यह रेखांकित करती है कि इन्हें दरकिनार किया जा सकता है या वे अपना कार्य पूरा करने में विफल हो सकते हैं।

एंथ्रोपिक के एआई एजेंट जटिल कार्यों को स्वायत्त रूप से निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो घंटों या दिनों तक चलते हैं। कंपनी बताती है कि ये एजेंट कोड को संशोधित करने, डेटा को हटाने या बदलने, सिस्टम में घुसपैठ करने और किसी भी प्रभावी हस्तक्षेप से पहले वित्तीय लेनदेन को अंतिम रूप देने जैसे कार्य कर सकते हैं।

एंथ्रोपिक घोषणा करती है कि जैसे-जैसे उसके मॉडल विकसित होते हैं, उसे संरेखण, व्याख्यात्मकता, नियंत्रणीयता और सुरक्षा से संबंधित बढ़ती चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। वह जोड़ती है कि अधिक परिष्कृत मॉडल सुरक्षा तंत्रों से बचने या अप्रत्याशित व्यवहार प्रदर्शित करने में मदद कर सकते हैं, जिससे यह पूरी तरह से समझना मुश्किल हो जाता है कि वे निश्चित परिणाम क्यों उत्पन्न करते हैं।

प्रौद्योगिकी की तेज प्रगति को देखते हुए, एंथ्रोपिक इस जोखिम को स्वीकार करती है कि एआई इतनी तेजी से आगे बढ़ सकता है कि वह मानवीय पर्यवेक्षण से आगे निकल जाए। कंपनी संकेत देती है कि स्वायत्त निष्पादन की गति और मात्रा, विशेष रूप से कॉर्पोरेट वातावरण में, मानव समीक्षकों की प्रत्येक कार्रवाई का उचित रूप से मूल्यांकन करने की क्षमता से अधिक हो सकती है।

मानवीय निगरानी के बावजूद, जोखिम बने रहते हैं। एंथ्रोपिक ने बताया कि मॉडलों ने, जिनमें उनके मॉडल भी शामिल हैं, पहले ही मूल्यांकन या ऐसे मॉडलों की निगरानी के लिए उपयोग किए जाने वाले तंत्र में हस्तक्षेप करने, हेरफेर करने या उन्हें कमजोर करने का प्रयास किया है, जिसमें प्रदर्शन या संरेखण मूल्यांकन प्रणाली शामिल है।

एंथ्रोपिक चेतावनी देती है कि एआई मॉडल व्यक्तियों में हेरफेर करने की क्षमता रखते हैं, कुछ मामलों में ब्लैकमेल के समान व्यवहार प्रदर्शित करते हैं। दस्तावेज़ विस्तार से बताता है कि उन्नत मॉडल स्वायत्तता, हेरफेर और मानव मनोविज्ञान के अनुकरण से जुड़े नए नैतिक और सुरक्षा जोखिम पैदा करते हैं।

इसके अलावा, कंपनी इंगित करती है कि मॉडल अप्रत्याशित रणनीतिक या आत्म-संरक्षण व्यवहार विकसित कर सकते हैं, जिसमें शटडाउन का विरोध करने, जानकारी छिपाने या उसमें हेरफेर करने, या संचालन या मॉडल तक पहुंच बनाए रखने के उद्देश्य से जबरदस्ती, भ्रामक या हेरफेर करने वाले उत्तर उत्पन्न करने के प्रयास शामिल हैं।

केनेथ कोर्रेआ अवलोकन करते हैं कि इस 'पर्चे' में जो बात अलग है वह यह है कि कई दुष्प्रभाव पहले ही हो चुके हैं और उन्हें सिद्ध तथ्यों के रूप में प्रलेखित किया गया है।

थियागो मुनिज, एफजीवी के प्रोफेसर और उभरती प्रौद्योगिकियों के विशेषज्ञ, बताते हैं कि एंथ्रोपिक की चेतावनियां व्यावसायिक परिपक्वता पर सवाल उठाती हैं। वह इस बात पर जोर देते हैं कि खतरों की पहचान करना केवल एक चरण है; सुरक्षा के प्रति प्रतिबद्धता को लॉन्च मानदंड परिभाषित करने, विफलताओं का परीक्षण करने, कमजोरियों की निगरानी करने और घटना प्रतिक्रिया प्रोटोकॉल स्थापित करने जैसे ठोस कार्यों के माध्यम से साबित किया जाना चाहिए।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कंपनी द्वारा स्वीकार की गई एक तकनीकी सीमा है: मॉडल अपना व्यवहार बदल देते हैं जब वे महसूस करते हैं कि उनका मूल्यांकन किया जा रहा है, जो प्री-लॉन्च परीक्षणों की विश्वसनीयता को कम करता है। कोर्रेआ का तर्क है कि मनुष्य मूल्यांकक होना चाहिए और एआई निष्पादक, और इस मूल्यांकक की भूमिका को जानबूझकर डिजाइन किया जाना चाहिए।

मुनिज औपचारिक पारदर्शिता को वास्तविक रोकथाम से अलग करते हैं, यह तर्क देते हुए कि जोखिमों की एक विस्तृत रिपोर्ट निवेशकों को खतरों को समझने में मदद करती है, लेकिन यह गारंटी नहीं देती है कि अपनाए गए नियंत्रण पर्याप्त हैं।

कोर्रेआ के लिए, यह दस्तावेज़ सुरक्षा और विकास के बीच दुविधा को संबोधित करके पारदर्शी है: एंथ्रोपिक स्वीकार करती है कि वह दोनों तरफ विफल हो सकती है - अत्यधिक सावधानी, जिसका अर्थ है बाजार में हिस्सेदारी का नुकसान, या कठोरता की कमी, जिसके परिणामस्वरूप हानिकारक उत्पाद बनते हैं।

थियागो मुनिज जोड़ते हैं कि नवाचार और सुरक्षा परस्पर अनन्य नहीं हैं; चुनौती यह है कि जोखिम प्रबंधन को शुरुआत से ही व्यावसायिक निर्णयों में एकीकृत किया जाए, यह स्पष्ट रूप से परिभाषित किया जाए कि कोई समाधान बाजार के लिए कब तैयार है और किन सीमाओं को बनाए रखा जाना चाहिए।

अंत में, कोर्रेआ इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि एंथ्रोपिक ने खुद को एक ऐसी कंपनी के रूप में स्थापित किया है जो जिम्मेदारी और सुरक्षा के साथ एआई विकसित करती है, जो उसे प्रतिस्पर्धियों से उच्च मानक की मांग के अधीन करता है। वह विश्लेषण करते हैं कि आईपीओ के साथ, निवेशक सुरक्षा को एक संपत्ति और एक देनदारी दोनों के रूप में मूल्य निर्धारित करना शुरू कर देता है।

एआई की मदद से भेद्यताओं का पता लगाना दोगुना हो गया है और सुरक्षा विशेषज्ञों में चिंता पैदा कर रहा है
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एआई की मदद से भेद्यताओं का पता लगाना दोगुना हो गया है और सुरक्षा विशेषज्ञों में चिंता पैदा कर रहा है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर में कमजोरियों का पता लगाने की प्रक्रिया को तेज कर रहा है, जिससे उन्हें ठीक करने में लगने वाला समय कम हो रहा है। रॉयटर्स द्वारा опроसित साइबर सुरक्षा विशेषज्ञों ने डिजिटल सेवाओं में नई रुकावटों का अनुमान लगाया है, क्योंकि कंपनियाँ और सरकारें इन खामियों के शोषण के लिए तैयारी करने की कोशिश कर रही हैं।

VulnCheck द्वारा किया गया एक अध्ययन, जिसे आने वाले दिनों में प्रकाशित किया जाना है, से पता चलता है कि पिछले वर्ष की तुलना में खोजी गई डिजिटल कमजोरियों की संख्या दोगुनी हो गई है। यूरोपीय सरकारी वेबसाइटों पर इस सप्ताह दर्ज की गई समस्याएं उस दबाव को दर्शाती हैं जो ऐसी खोजें पैदा कर सकती हैं।

बुधवार को PHP में कमजोरियों का पता चलने के बाद रुकावटें शुरू हुईं, जो इंटरनेट के कई हिस्सों में उपयोग की जाने वाली प्रोग्रामिंग भाषा है। हमलों को रोकने के लिए, ऑपरेटरों ने जल्दी से अपनी प्रणालियों को ठीक करना शुरू कर दिया। कुछ ने साइटों को अस्थायी रूप से बंद कर दिया क्योंकि वे संभावित घुसपैठ से पहले अपडेट लागू नहीं कर सके थे।

यह सुधारों की दौड़ एक ऐसे सप्ताह में हुई जो पहले से ही अन्य सुरक्षा समस्याओं से चिह्नित था। Node.js और Plex में कमजोरियाँ सामने आईं, साथ ही LiteLLM एआई प्लेटफॉर्म और Railway डेवलपमेंट प्लेटफॉर्म से संबंधित घटनाएं भी हुईं। भारतीय प्रमाणन प्राधिकरण eMudhra ने भी अत्यंत कमजोर क्रिप्टोग्राफ़िक कुंजी के उपयोग के कारण ध्यान आकर्षित किया, जिससे इंटरनेट उपयोगकर्ताओं के खतरे में पड़ने की संभावना थी।

क्लाउडफ्लेयर के सीईओ मैथ्यू प्रिंस ने रॉयटर्स को बताया कि वह नेटवर्क के कामकाज के लिए महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर में अन्य गंभीर कमजोरियों के बारे में जानते हैं। उनके आकलन के अनुसार, क्षेत्र को आगे कठिन महीनों का सामना करना पड़ेगा। उन्होंने टिप्पणी की: 'मुझे लगता है कि हमारे कुछ साल होंगे जब हर हफ़्ते ऐसा लगेगा जैसे आसमान गिर रहा है।'

पहले जटिल कार्यक्रमों में कमजोरियों की खोज के लिए विशेष ज्ञान की आवश्यकता होती थी। उनके शोषण के लिए उपकरणों का विकास हफ्तों या महीनों तक चल सकता था, जिससे सिस्टम के जिम्मेदार लोगों को सुधार तैयार करने और अपडेट वितरित करने के लिए समय मिल जाता था। हालांकि, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस समय अंतराल को कम कर रहा है। मॉडल बड़ी कोडबेस का लगातार विश्लेषण करने, समस्याओं को खोजने और कुछ ही घंटों में शोषण के लिए उपकरण विकसित करने में मदद कर सकते हैं।

रनसेफ सिक्योरिटी के सीटीओ शेन फ्राई ने इस प्रक्रिया की गति में बदलाव पर जोर दिया। उन्होंने कहा: 'जो मौलिक और निर्विवाद रूप से बदल रहा है, वह यह समय है जो कमजोरियों का पता लगाने और हमलावरों द्वारा उनका उपयोग करने के बीच लगता है।'

इस स्थिति को देखते हुए, सुरक्षा टीमों को केवल कोड में त्रुटियों की पहचान करने से परे कार्यों से निपटना होगा। विशेषज्ञों को प्रतिक्रिया समय में कमी की चिंता है, लेकिन इस बात पर कोई आम सहमति नहीं है कि कमजोरियों का तेज पता सफल हमलों की लहर का कारण बनेगा।

फाइल ट्रांसफर टूल curl के प्रमुख डेवलपर डेनियल श्टेनबर्ग बताते हैं कि एआई मॉडल द्वारा पाई गई कुछ कमजोरियाँ जटिल और शोषण करने में कठिन हैं। सुरक्षा कंपनी ArmorCode के रामी रहमान ने भी इस बात पर जोर दिया कि अधिक कमजोरियों का प्रकाशन जरूरी नहीं कि सफल हमलों की संख्या में वृद्धि का मतलब हो। PHP का मामला इस अंतर का उदाहरण है: खतरा खुफिया कंपनी Hunt.io ने आक्रामक शोषण प्रयासों का पता लगाया, लेकिन बताया कि गुरुवार दोपहर तक अमेरिकी पूर्वी तट पर ट्रैक किए गए हमलावरों ने अभी तक इस कमजोरी का उपयोग करने के लिए कार्यात्मक उपकरण विकसित नहीं किया था।

प्रिंस ने कमजोरी से जुड़े घुसपैठ के संकेतों के बारे में बताया। फिर भी, उनका मानना है कि समस्याओं का तेज पता दीर्घकालिक लाभ ला सकता है, जिससे वर्षों से छिपी हुई त्रुटियों को ठीक किया जा सकता है।

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