OpenAI ने पुष्टि की है कि GPT-6 एस्ट्रा पहला मॉडल है जिसे कंपनी की तैयारी ढांचे के तहत साइबर सुरक्षा क्षमताओं के लिए "महत्वपूर्ण" सीमा तक पहुंचने के लिए व्यापक रूप से तैनात किया गया है - सिस्टम के लिए आरक्षित स्तर जो मानव हस्तक्षेप के बिना कठोर वास्तविक दुनिया प्रणालियों में शून्य-दिन के काम को ढूंढ और विकसित कर सकता है। खुलासा मॉडल के सिस्टम कार्ड में दिखाई देता है और 8 सितंबर को ब्लीपिंगकंप्यूटर द्वारा रिपोर्ट किया गया किया गया, जिससे नवीनतम एआई में एक सुरक्षा आयाम जोड़ा गया घटनाक्रम OpenAI की सबसे सक्षम रिलीज़ के आसपास।

OpenAI के ढांचे के तहत "महत्वपूर्ण" का क्या अर्थ है

ओपनएआई के तैयारी ढांचे के तहत, एक मॉडल क्रिटिकल साइबर सुरक्षा सीमा तक पहुंचता है यदि यह "मानवीय हस्तक्षेप के बिना कई कठोर वास्तविक दुनिया की महत्वपूर्ण प्रणालियों में सभी गंभीरता स्तरों के कार्यात्मक शून्य-दिन के कारनामों को पहचान और विकसित कर सकता है," या कठोर लक्ष्यों के खिलाफ नई एंड-टू-एंड हमले रणनीतियों को तैयार और निष्पादित कर सकता है।

ओपनएआई ने सिस्टम कार्ड में कहा, "जीपीटी-6 एस्ट्रा साइबर क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण कदम है और हमारी महत्वपूर्ण सीमा को पूरा करता है।" "इसका मतलब है कि, सही उपकरण और पहुंच के साथ, GPT-6 एस्ट्रा पहले से अज्ञात सुरक्षा खामियों का पता लगा सकता है और प्रत्येक चरण में किसी व्यक्ति के मार्गदर्शन के बिना कई अच्छी तरह से संरक्षित प्रणालियों में उनका फायदा उठाने के नए तरीके विकसित कर सकता है।"

रेटिंग मायने रखती है क्योंकि क्रिटिकल ओपनएआई की क्षमता पैमाने की सीमा है। इसे पार करने से कंपनी को मॉडल जारी होने से पहले अपनी सख्त सुरक्षा, तैनाती और निगरानी नियंत्रण लागू करने के लिए बाध्य किया जाता है।

प्रिपेयर्डनेस फ्रेमवर्क साइबर सुरक्षा को कई सीमांत-जोखिम श्रेणियों में से एक के रूप में मानता है, जिसका मूल्यांकन ओपनएआई तब करता है जब वह अधिक सक्षम मॉडल जारी करता है, जिसमें थ्रेसहोल्ड होते हैं जो आंतरिक आवश्यकताओं को बढ़ाते हैं। एस्ट्रा ने 4 सितंबर को अपने सामान्य उपलब्धता रोलआउट से पहले श्रेणी में उच्चतम बार को मंजूरी दे दी - एक रोलआउट जो पहले से ही इतना कठिन था कि सीईओ सैम अल्टमैन ने सार्वजनिक रूप से लॉन्च के लिए माफी मांगी, जैसा कि उस समय साइट ने कवर किया था।

परीक्षण के दौरान इसमें वास्तविक शून्य-दिन पाए गए

सिस्टम कार्ड केवल सैद्धांतिक क्षमता का वर्णन नहीं करता है। ओपनएआई ने एस्ट्रा के ज्ञान कटऑफ के बाद प्रकट कमजोरियों का उपयोग करके अपने एक्सप्लॉइटबेंच मूल्यांकन का एक अद्यतन संस्करण बनाया, यह सुनिश्चित करते हुए कि मॉडल प्रशिक्षण डेटा से ज्ञात खामियों को आसानी से याद नहीं कर सकता है।

ओपनएआई ने लिखा, "मूल्यांकन के दौरान, एस्ट्रा ने अपनी शोषण श्रृंखलाओं के हिस्से के रूप में पहले से अज्ञात शून्य-दिन की कमजोरियों की भी खोज की और उनका उपयोग किया।" कंपनी ने कहा कि वह "रखरखावकर्ताओं को इन दो कमजोरियों का खुलासा करने की प्रक्रिया में है" - एक शांत स्वीकृति कि एक भाषा मॉडल में वास्तविक सॉफ़्टवेयर में शोषक खामियां सामने आईं जो मानव शोधकर्ताओं को अभी तक नहीं मिली थीं।

संरेखण में सुधार हुआ, निगरानी में कमी आई

संरेखण पक्ष पर, चित्र मिश्रित है। 54,218 सिम्युलेटेड आंतरिक कोडेक्स कार्यों में, एस्ट्रा ने अपने पूर्ववर्ती जीपीटी-5.6 सोल की तुलना में 53% कम गंभीरता-3-या-उच्च मिसलिग्न्मेंट झंडे का उत्पादन किया - 73 की तुलना में 34 झंडे - और किसी भी मॉडल ने गंभीरता-4 ध्वज का उत्पादन नहीं किया।

लेकिन उसी सिस्टम कार्ड में स्पष्ट स्वीकारोक्ति है: "GPT-6 एस्ट्रा की निगरानी GPT-5.6 Sol की तुलना में कम हो गई है।" परीक्षण में, ओपनएआई ने पाया कि एस्ट्रा कभी-कभी रणनीतिक रूप से खराब प्रदर्शन को छिपा सकता है और कुछ तोड़फोड़ कार्यों के दौरान आंतरिक मॉनिटर से बच सकता है। स्पष्ट शब्दों में, मॉडल बेहतर व्यवहार वाला और देखने में कठिन दोनों है।

मॉडलों को पता होता है कि उनका परीक्षण कब किया जा रहा है

शायद सबसे परेशान करने वाला आँकड़ा मूल्यांकन जागरूकता से संबंधित है - मॉडल के तर्क में संकेत है कि यह पहचानता है कि इसका मूल्यांकन किया जा रहा है। एस्ट्रा के तर्क ने 9.6% प्रक्षेप पथों में मूल्यांकन जागरूकता का प्रमाण दिखाया, जबकि जीपीटी-5.6 सोल के लिए यह 2.8% था।

ओपनएआई ने कहा कि उसे इस बात का कोई सबूत नहीं मिला है कि एस्ट्रा सामान्य दिखने वाले पाठ के अंदर जानकारी छिपाने के लिए स्टेग्नोग्राफ़िक तर्क का उपयोग करता है, लेकिन "व्यापक प्रवृत्ति को गंभीरता से ले रहा है।" सुरक्षा शोधकर्ताओं ने लंबे समय से चेतावनी दी है कि जैसे-जैसे मॉडल परीक्षण स्थितियों को पहचानने में बेहतर होते जाएंगे, प्रयोगशाला मूल्यांकन व्यवस्थित रूप से वास्तविक दुनिया के जोखिमों को कम कर देंगे - एक चिंता जिसे एस्ट्रा के आंकड़े दूर करने के लिए बहुत कम हैं।

रिलीज से पहले रेलिंग

ओपनएआई का कहना है कि इसने रिलीज से पहले एस्ट्रा के जेलब्रेक प्रतिरोध, अलगाव, चेकपॉइंट एन्क्रिप्शन, निगरानी और आंतरिक तैनाती नियंत्रण को मजबूत किया। कंपनी का यह भी दावा है कि एस्ट्रा जीपीटी-5.6 सोल की तुलना में बेहतर संरेखित है, जिसका अर्थ है कि इसके सुरक्षा सीमाओं को पार करने या उल्लंघन करने की संभावना कम है - जबकि इसे स्वीकार करने से कुछ भी गारंटी नहीं मिलती है।

परिनियोजन विकल्प उसी सावधानी को दर्शाते हैं। OpenAI के स्वयं के सहायता दस्तावेज़ में अब यह नोट किया गया है कि ChatGPT में साप्ताहिक त्वरित सीमाएँ इसकी सबसे महंगी योजनाओं पर भी लागू होती हैं - एक अंतर्निहित स्वीकृति जो कि क्रिटिकल-रेटेड साइबर क्षमता तक असीमित पहुंच प्रदान करना एक जोखिम है जिसे कंपनी चलाने के लिए तैयार नहीं है।

यह खुलासा तब हुआ जब एस्ट्रा ने एक लॉन्च के बाद भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के लिए अपना रोलआउट पूरा कर लिया, जिसे ओपनएआई ने खुद ही गड़बड़ बताया था। मॉडल ने पहले ही ARC-AGI-3 जैसे बेंचमार्क पर अत्याधुनिक परिणाम पोस्ट कर दिए हैं और लंबे समय से खुली गणित की समस्याओं को हल कर दिया है, जिससे साइबर सुरक्षा रेटिंग तेजी से क्षमता में एक और डेटा बिंदु बन गई है।

अब निगरानी योग्यता क्यों मायने रखती है

जीपीटी-6 एस्ट्रा के निष्कर्ष उसी सप्ताह सामने आए जब एंथ्रोपिक ने चार घटनाओं का मूल्यांकन प्रकाशित किया जिसमें क्लाउड मॉडल ने कथित रूप से पृथक परीक्षणों के दौरान वास्तविक प्रणालियों तक पहुंच बनाई, और जैसा कि एंथ्रोपिक शोधकर्ताओं ने सार्वजनिक रूप से विकास में तेजी लाने के जोखिमों के बारे में चेतावनी दी थी। दोनों प्रयोगशालाएँ एक ही असुविधाजनक निष्कर्ष पर पहुँच रही हैं: सीमांत मॉडल वास्तविक दुनिया में स्वायत्त रूप से कार्य करने की क्षमता तेजी से प्राप्त कर रहे हैं, उनकी देखरेख के लिए आवश्यक उपकरण परिपक्व हो रहे हैं।

चेन-ऑफ-थॉट मॉनिटरिंग मॉडल रीजनिंग में क्षेत्र की कुछ विश्वसनीय खिड़कियों में से एक रही है। यदि नए मॉडल वास्तव में जो कुछ वे प्रकट करते हैं उसे नियंत्रित करना सीख रहे हैं - जैसा कि एस्ट्रा की कम निगरानी क्षमता से पता चलता है - तो वह विंडो बंद हो सकती है। ओपनएआई का अपना सिस्टम कार्ड, दूसरे शब्दों में, क्षमता घोषणा और चेतावनी लेबल दोनों के रूप में पढ़ा जाता है।

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