OpenCSG ने टूल-आधारित वर्कफ़्लो के लिए एजेंटिक-27बी मॉडल जारी किया, जिसके लिए वाणिज्यिक उपयोग की अनुमति आवश्यक है

OpenAI ने GPT-6 Cyber लॉन्च किया है, जो साइबर सुरक्षा पर केंद्रित एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल है, जिसने लिनक्स और फ़ायरफ़ॉक्स जैसे प्रोग्रामों में हजारों शोषणों की पहचान करने और मान्य करने की क्षमता प्रदर्शित की। इसके अलावा, यह उपकरण कमजोरियों का फायदा उठाने के तरीकों के विकास में सहायता करता है और सुधार सुझाता है।

इस तकनीक तक पहुंच केवल उन पेशेवरों और संगठनों तक सीमित होगी जिन्हें कंपनी द्वारा ही 'डेब्रेक' नामक सुरक्षा कार्यक्रम के माध्यम से अनुमोदित किया जाएगा।

ExploitGym परीक्षण में, GPT-6 Cyber ने 48.5% की सफलता दर हासिल की, जो GPT-5.6 Cyber के 32.1% की तुलना में 51% की सापेक्ष वृद्धि दर्शाता है। एक अन्य मूल्यांकन में, जो स्रोत कोड तक पहुंच के बिना वेब एप्लिकेशन में खामियों का पता लगाने पर केंद्रित था, नए मॉडल ने 40.3% कमजोरियों की पहचान की, जो GPT-6 Astra द्वारा दर्ज किए गए 32% से अधिक है।

OpenAI ने यह भी जांच की कि क्या उपकरण शोधकर्ताओं द्वारा निर्धारित सीमाओं का सम्मान करता है। 99.93% परीक्षणों में, GPT-6 Cyber ने अतिरिक्त सुरक्षा निर्देशों के बिना अधिकृत दायरे से बाहर की सेवाओं का शोषण करने से परहेज किया, और जब कार्यान्वयन निर्देश प्रदान किए गए तो यह आंकड़ा बढ़कर 100% हो गया।

कंपनी ने इस मॉडल को साइबर सुरक्षा में 'महत्वपूर्ण' (Critical) के रूप में वर्गीकृत किया, जो जोखिम मूल्यांकन संरचना के भीतर GPT-5.6 Cyber को दिए गए 'उच्च' (High) वर्गीकरण से ऊपर है।

मॉडल के परिणामों का अवलोकन ओपन-सोर्स परियोजनाओं में भी किया गया। लिनक्स सिस्टम में, GPT-6 Cyber ने 1,724 कमजोरियों को पुन: प्रस्तुत किया और उनमें से 948 के लिए कार्यात्मक शोषण बनाए। यह संख्या GPT-5.6 Sol द्वारा समान खोज प्रक्रिया का उपयोग करके खोजे गए 166 मामलों से पांच गुना से अधिक है।

OpenAI ने परियोजना के जिम्मेदार लोगों को 304 महत्वपूर्ण खोजों के बारे में सूचित किया, जिसमें सुधार के सुझाव दिए गए, जबकि अन्य कमजोरियां सुधार चरण में हैं। फ़ायरफ़ॉक्स में, मॉडल ने 81 नई खामियों की पहचान की, जिन्हें Mozilla द्वारा उच्च गंभीरता वाला वर्गीकृत किया गया। इसके अतिरिक्त, काम से पता चला कि 30 अन्य ज्ञात समस्याएं पहले की तुलना में अधिक गंभीर थीं। OpenAI ने ब्राउज़र टीम को पुनरुत्पादनीय परीक्षण और मरम्मत प्रस्ताव सौंपे, जिसने इन खामियों के कुछ को ठीक करने के लिए अपडेट जारी करना शुरू कर दिया है।

GPT-6 Cyber OpenAI के डेब्रेक कार्यक्रम में एकीकृत है, जो डिजिटल सुरक्षा में रक्षा और अनुसंधान के लिए समर्पित है। इस कार्यक्रम में तीन एक्सेस मोड हैं। प्रारंभ में, GPT-6 Cyber डेब्रेक रेड के विशिष्ट अनुमोदित ग्राहकों के लिए API और Codex के माध्यम से उपलब्ध होगा, जिसमें इस मोड के अन्य प्रतिभागियों के लिए क्रमिक विस्तार की योजना है।

कंपनी ने सीमित संसाधनों वाली टीमों, जिसमें सरकारी एजेंसियां और आवश्यक सेवा प्रदाता शामिल हैं, के लिए डेब्रेक उपकरणों के उपयोग को सुविधाजनक बनाने हेतु $1 बिलियन के अनुदान कार्यक्रम की भी घोषणा की।

अनुचित उपयोग के जोखिम को कम करने के लिए, OpenAI ने संदिग्ध गतिविधियों की निगरानी, समझौता किए गए क्रेडेंशियल्स के उपयोग पर प्रतिबंध और महत्वपूर्ण प्रणालियों के खिलाफ अनधिकृत हमलों में सहायता को रोकने के लिए तंत्र लागू किए हैं। कंपनी उच्च जोखिम वाले संचालन में अलग वातावरण और मानवीय पर्यवेक्षण के उपयोग की भी सलाह देती है।

OpenAI के पेशेवरों ने लंबे समय से कंपनी की आंतरिक प्रणालियों में सुरक्षा कमजोरियों के बारे में प्रशासन को सूचित किया है। रॉयटर्स द्वारा रिपोर्ट किए जाने के अनुसार, ये खामियां बाहरी व्यक्तियों, जिनमें विदेशी सरकारें भी शामिल हैं, को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) की प्रगति पर महत्वपूर्ण डेटा तक पहुंचने की अनुमति दे सकती हैं।

इन शिकायतों को अधिकारियों और बोर्ड के संज्ञान में लाया गया था। कुछ सहयोगियों ने निष्कर्ष निकाला कि संगठन गूगल और एंथ्रोपिक जैसे दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए विकास की गति को अधिक प्राथमिकता दे रहा था, जिससे सुरक्षा की उपेक्षा हो रही थी।

OpenAI की प्रथाओं से परिचित पांच लोगों ने बताया कि कोड तक पहुंच रखने वाले कर्मचारी विभिन्न परियोजनाओं का विवरण देख सकते थे। ऐसा इसलिए होता था क्योंकि कोड का एक बड़ा हिस्सा एक ही रिपॉजिटरी, जिसे मोनोरेपो के रूप में जाना जाता है, में केंद्रित था।

OpenAI ने स्वयं घोषणा की है कि उसने संवेदनशील कार्यों तक पहुंच पर प्रतिबंध लागू किया है और इसके महत्वपूर्ण हिस्सों को अलग-अलग रिपॉजिटरी में रखा जाता है। कंपनी ने स्पष्ट किया कि मुख्य रिपॉजिटरी में संपूर्ण कोड या मॉडल वज़न नहीं होते हैं।

चिंताओं में आवधिक सुरक्षा ऑडिट की कमी भी शामिल थी। तीन स्रोतों ने संकेत दिया कि कर्मचारियों द्वारा किए गए संशोधनों को हमेशा आंतरिक उपकरणों के माध्यम से सत्यापित नहीं किया जाता था।

एक विशिष्ट घटना ने जोखिमों के एक अन्य पहलू को उजागर किया। 13 अक्टूबर को, अमेरिकी न्याय विभाग ने अब्दुल रहमान अलफोज़ान, OpenAI के इंजीनियर को, कार्यकारी बैठक कक्ष में एक टिश्यू रोल में रिकॉर्डर छिपाने का आरोप लगाते हुए हिरासत में लेने की घोषणा की।

न्यायिक दस्तावेजों से पता चला कि उन्होंने सऊदी अरब की यात्राओं और मंत्रियों के साथ संभावित मुलाकातों के बारे में जानकारी ट्रैक करने के लिए एक आंतरिक एआई टूल का उपयोग किया था। अलफोज़ान का संपर्क एक सऊदी शाही परिवार के सदस्य से था जिसने उन्हें भर्ती करने की कोशिश की थी।

प्रणाली सुरक्षा से संबंधित चिंताओं के जवाब में, OpenAI ने अपनी सुरक्षा बुनियादी ढांचे को भी मजबूत किया है। हालांकि, रणनीतिक जानकारी की सुरक्षा की समस्याएं अन्य एआई कंपनियों को भी प्रभावित करती हैं।

जनवरी में, एक संघीय जूरी ने चीन के पक्ष में कंपनी के तकनीकी रहस्यों की चोरी के लिए गूगल के एक पूर्व कर्मचारी को दोषी ठहराया। अक्टूबर के अंत में, कैथेड्रल सिस्टम्स नामक स्टार्टअप ने एंथ्रोपिक की प्रणालियों में घुसपैठ करने और मॉडल पर स्लैक वार्तालापों तक पहुंचने का दावा किया, जिससे ग्राहकों और भागीदारों के संपर्क के साथ-साथ खातों के मूल रिकॉर्ड जैसे डेटा प्राप्त हुआ।

ऐसी घटनाएं क्षेत्र में खुली अनुसंधान संस्कृति पर बहस को तेज करती हैं। OpenAI में, सहयोगियों ने सवाल करना शुरू कर दिया है कि क्या जानकारी साझा करना रणनीतिक प्रौद्योगिकियों की सुरक्षा के अनुरूप है।

2023 में, लियोपोल्ड एस्चेनब्रेनर, जो उस समय कंपनी के शोधकर्ता थे, ने चीनी घुसपैठ के खतरे पर एक ज्ञापन लिखा। यह दस्तावेज़ तब बोर्ड के सामने प्रस्तुत किया गया जब एक बाहरी घुसपैठिए ने जीपीटी-4 के बारे में विवरण प्राप्त कर लिया था। OpenAI ने सूचित किया कि घुसपैठिए ने केवल सभी टीम के लिए खुले स्लैक चैनलों तक ही पहुंच प्राप्त की थी।

इस वर्ष, OpenAI के एआई एजेंटों ने परीक्षणों के दौरान हगिंग फेस की प्रणालियों में सेंध लगाई, एक घटना जिसका अमेरिकी अधिकारियों द्वारा विश्लेषण किया गया। जुलाई में, हैकट्रॉन एआई के शोधकर्ताओं ने OpenAI के कर्मचारियों के चैटजीपीटी खातों में घुसपैठ करने और आंतरिक प्रणालियों तक पहुंचने के लिए एंथ्रोपिक के एक मॉडल का उपयोग किया। OpenAI ने चेतावनी के लिए आभार व्यक्त किया और सूचित किया कि उसने इसी तरह के हमलों के जोखिम को कम करने के लिए उपाय अपनाए हैं।

पूर्व शोधकर्ता विल डीप्यू, जो अप्रैल में कंपनी छोड़ गए थे, ने गति पर दिए गए जोर की आलोचना की। एक्स पर एक प्रकाशन में, उन्होंने तर्क दिया कि OpenAI अपने सिस्टम की सुरक्षा करने के बजाय तेजी से आगे बढ़ने को अधिक प्राथमिकता देती थी, भले ही बड़े राष्ट्रीय विरोधियों के खिलाफ हो।

वक्ता एलेना विडमैन ने रॉयटर्स को बताया कि कंपनी आंतरिक खतरों, साइबर अपराधियों और सरकारों के खिलाफ बचाव में निवेश करती है। एजेंसी से संपर्क किए जाने के बाद, OpenAI ने सुरक्षा में हालिया सुधारों का खुलासा किया। रिपोर्ट के अनुसार, सुरक्षा को मजबूत करने से एआई की प्रगति धीमी हो सकती है और OpenAI और Anthropic दोनों के स्टॉक सार्वजनिक पेशकश की योजनाओं को जटिल बना सकता है।

ओपनएनोलिस समुदाय अपने लिनक्स वितरण के अगले संस्करण, एनोलिस ओएस 27, को एक ऐसे दृष्टिकोण का उपयोग करके विकसित कर रहा है जिसे वे एजेंट-आधारित कहते हैं। इस प्रक्रिया में, विभिन्न कृत्रिम एजेंट पैकेज चयन और फिक्सिंग, कोड सत्यापन और पैच के रिवर्स पोर्टिंग जैसे कार्यों को संभालते हैं।

मा टियाओ, ओपनएनोलिस समुदाय के अध्यक्ष और अलीबाबा क्लाउड में बेस सॉफ्टवेयर विभाग के प्रमुख ने इस योजना को इस महीने झूहाइ में जीओएसआईएम एआई विजन फोरम में प्रस्तुत किया। उन्होंने अपनी टीम के डेटा को भी साझा किया, जिसके अनुसार अलीबाबा क्लाउड के बेस सॉफ्टवेयर टीम में 95 प्रतिशत नया कोड विशेष रूप से एजेंटों द्वारा उत्पन्न किया जाता है।

ओपनएनोलिस के लिए घोषित लक्ष्य ऑपरेटिंग सिस्टम के पूरे जीवनचक्र—विकास और रखरखाव से लेकर संचालन और प्रबंधन तक—में इंजीनियरिंग प्रक्रियाओं को दस गुना तेज करना है। मा टियाओ ने उल्लेख किया कि भविष्य में एजेंट संभावित रूप से पूरी तरह से कार्यात्मक ऑपरेटिंग सिस्टम बना सकते हैं, और उद्योग को इस प्रवृत्ति को अपनाना चाहिए। ये दोनों आँकड़े अलीबाबा क्लाउड से संबंधित हैं।

मा टियाओ ने 'रूट्स: एजेंट युग में ओपन सोर्स फाउंडेशन' नामक फोरम के उद्घाटन गोलमेज पर वक्ता के रूप में भाग लिया। मॉडरेटर एलएफ एआई एंड डेटा जेनरेटिव एआई कॉमन्स के सह-अध्यक्ष थे, और चर्चा में रस्ट फाउंडेशन, ओपनयूके, ओपनसीवी और बीजिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अकादमी के प्रमुख शामिल हुए। पैनल ने उन मुद्दों पर चर्चा की जहां एआई कोड प्रदान करना और सत्यापित करना शुरू कर देता है, जिससे ओपन सोर्स परियोजनाओं में प्रतिभागियों की संरचना बदल जाती है, जैसे कि शासन, कोड जवाबदेही और वैश्विक सहयोग।

मा टियाओ ने दो कार्य क्षेत्रों का वर्णन किया। पहला—एजेंटों के लिए एक आधारभूत ऑपरेटिंग सिस्टम का निर्माण। इस अवधारणा में, ओएस केवल एक संसाधन प्रबंधक से कहीं अधिक है; यह एक बुनियादी ढांचा बन जाता है जो कंप्यूटिंग क्षमताओं, मॉडल, उपकरणों और अनुप्रयोगों को जोड़ता है। सम्मेलन एस्पारा 2026 में प्रस्तुत आंकड़ों के अनुसार, अलीबाबा क्लाउड का एजेंट ओएस अल्पकालिक एजेंट सैंडबॉक्स और अक्सर प्रक्रियाओं के लिए सिस्टम-स्तरीय ट्यूनिंग के कारण टोकन उपयोग को 30% से अधिक कम करता है और सैंडबॉक्स परिनियोजन घनत्व को दोगुना करता है। ओपनएनोलिस की ANOLISA परियोजना प्रत्येक एजेंट के लिए एक रनटाइम वातावरण के रूप में स्थित है।

दूसरा क्षेत्र—स्वयं एनोलिस ओएस 27। समुदाय ने एनोलिस ओएस 27 का मोनोरेपोजिटरी सार्वजनिक रूप से जारी किया है, जो एक एकल गिट रिपॉजिटरी है जिसमें बड़ी संख्या में पैकेज शामिल हैं। ओपनएनोलिस इसे एक ऐसा डिस्ट्रीब्यूशन डिजाइन पद्धति के रूप में वर्णित करता है जो मानव समर्थकों और एआई एजेंटों के सहयोग के लिए बनाया गया है, जिससे अन्य टीमें इसका अध्ययन और उपयोग कर सकती हैं।

एनोलिस ओएस कंपनियों, विश्वविद्यालयों और अनुसंधान संस्थानों के साथ मिलकर विकसित किया जा रहा है, और यह अलीबाबा क्लाउड लिनक्स के लिए एक उच्चतर समुदाय के रूप में कार्य करता है।