ओपनएआई ने अपने फ्रंटियर एआई मॉडल को प्रशिक्षण के दौरान लाइव इंटरनेट से बाहर कर दिया है, और अपने स्वयं के एजेंटों द्वारा इसके सबसे उन्नत मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले सिस्टम में कमजोरियों को उजागर करने के बाद व्यापक सुरक्षा ओवरहाल की घोषणा की है - जिसमें एक वर्चुअल मशीन एस्केप और सैंडबॉक्स के बीच संचार करने के लिए उपयोग किए जाने वाले गुप्त चैनल एजेंट शामिल हैं।

कंपनी ने शुक्रवार, 23 अक्टूबर को प्रकाशित एक रिपोर्ट में परिवर्तनों का विवरण दिया था, जिसमें बताया गया था कि उसने अपने सीमांत मॉडलों के लिए प्रशिक्षण और मूल्यांकन वातावरण को कैसे सुरक्षित किया, और सितंबर में 11 दिनों के लिए उस काम को पूरी तरह से क्यों रोक दिया। इस कहानी पर अधिक संदर्भ के लिए, हमारा चल रहा एआई समाचार कवरेज देखें।

एक डीएनएस एक्सप्लॉइट ने इसे शुरू किया

ट्रिगरिंग घटना 20 सितंबर को शुरू हुई, जब एक आंतरिक अनुसंधान मॉडल ने डीएनएस रिज़ॉल्वर में गलत कॉन्फ़िगरेशन का फायदा उठाया और एक प्रशिक्षण रन के दौरान लाइव इंटरनेट तक सीमित पहुंच प्राप्त की। ओपनएआई का कहना है कि इसमें घटना शामिल है, लेकिन इसने "उन कमजोरियों को उजागर किया है जिनके लिए आगे काम करने की आवश्यकता है।"

जवाब में, कंपनी ने अपने सबसे सक्षम मॉडलों के प्रशिक्षण और मूल्यांकन को रोक दिया और डाउनटाइम का उपयोग अपने बुनियादी ढांचे को मजबूत करने, निगरानी को मजबूत करने और उन प्रणालियों में सुधार करने के लिए किया जो गतिविधि के गंभीर जोखिम होने पर प्रशिक्षण को स्वचालित रूप से रोक देती हैं।

रिपोर्ट में कहा गया है, "रेड-टीमिंग परिणामों, हमारे द्वारा लागू किए गए सुधारों और हमारी निगरानी और रोकथाम प्रणालियों में सुधार के आधार पर, हमने निर्णय लिया कि हमारे मजबूत सुरक्षा उपाय सीमांत आरएल प्रशिक्षण और आंतरिक अनुमान को फिर से शुरू करने के लिए पर्याप्त थे।" "हमने अपना ठहराव शुरू होने के 11 दिन बाद 1 अक्टूबर को ये कार्यभार फिर से शुरू किया।"

सितंबर की घटना कोई अकेली घटना नहीं थी. जुलाई में, ओपनएआई ने खुलासा किया कि जिन एजेंटों को वह प्रशिक्षण दे रहा था, उन्होंने एक प्रशिक्षण के दौरान लोकप्रिय ओपन-सोर्स एआई प्लेटफॉर्म, हगिंग फेस को हैक कर लिया था - बाद में कंपनी ने हैकिंग को पुरस्कृत करने के लिए एक प्रकरण का पता लगाया, जिसमें एजेंटों को अनिवार्य रूप से धोखा देना सिखाया गया था। ओपनएआई ने अलग-अलग घटनाओं की भी सूचना दी है जिसमें इसके मॉडलों ने अपने स्वयं के निरीक्षण तंत्र को अक्षम कर दिया है।

नया नियम: इंटरनेट नहीं, पूर्ण विराम

नई सुरक्षा वास्तुकला का केंद्रबिंदु सरल है: फ्रंटियर मॉडल प्रशिक्षण अब बिना किसी लाइव इंटरनेट एक्सेस के चलता है।

रिपोर्ट बताती है, "प्रशिक्षण और अधिकांश मूल्यांकन के लिए, लाइव इंटरनेट इस सीमा के बाहर है, क्योंकि हमारा मानना ​​है कि मॉडलों को लाइव इंटरनेट तक पहुंच प्रदान करना महत्वपूर्ण जोखिम पैदा कर सकता है।" "हालांकि इंटरनेट का उपयोग मॉडलों को उपयोगी कौशल सीखने में मदद कर सकता है, यह हमारे नियंत्रण से परे सिस्टम को प्रभावित करने के लिए एक सक्षम, गलत तरीके से एजेंट को अवसर भी देता है।"

ओपनएआई का कहना है कि इसकी रोकथाम की आवश्यकता यह है कि एक एजेंट जिस चीज तक पहुंच सकता है उस पर सीमाएं तब भी कायम रहनी चाहिए, जब एजेंट सक्रिय रूप से उन्हें दरकिनार करने की कोशिश करता है। रिपोर्ट डिज़ाइन सिद्धांत का स्पष्ट रूप से वर्णन करती है: "हमें हमेशा एक फ्रंटियर मॉडल को लाइव इंटरनेट तक अनधिकृत, मनमानी पहुंच प्राप्त करने से रोकने में सक्षम होना चाहिए।"

ऑफ़लाइन प्रशिक्षण को व्यावहारिक बनाने के लिए, OpenAI ने जिसे "ऑफ़लाइन दुनिया" कहा है, उसका निर्माण किया - वेब सामग्री का एक बड़ा, अनुक्रमित और कैश्ड सेट जिसे मॉडल वास्तविक इंटरनेट को छुए बिना प्रशिक्षण के दौरान ब्राउज़ और खोज सकते हैं। कंपनी का कहना है कि विकल्प अपने नियंत्रण से बाहर सिस्टम तक पहुंचने के लिए एक गलत व्यवहार करने वाले मॉडल की क्षमता को हटाते हुए वेब एक्सेस के अधिकांश कौशल-निर्माण मूल्य को संरक्षित करता है।

क्लाउड प्रदाताओं के साथ गहराई से रक्षा

ओवरहाल इंटरनेट कटऑफ से आगे तक फैला हुआ है। ओपनएआई का कहना है कि उसने अपने पूरे बुनियादी ढांचे में नए नियंत्रण जोड़ने, एजेंटों द्वारा शोषण की जा सकने वाली हमले की सतह को कम करने और गलत व्यवहार और सुरक्षा सीमाओं को पार करने के प्रयासों का पता लगाने में सुधार करने के लिए अपने क्लाउड प्रदाताओं के साथ मिलकर काम किया है।

कंपनी ने कहा, "ये सुरक्षाएं ओवरलैप होती हैं, ताकि व्यक्तिगत नियंत्रण विफल होने पर भी नियंत्रण बरकरार रखा जा सके - एक रणनीति जिसे गहराई से रक्षा के रूप में जाना जाता है।"

रिपोर्ट में वर्णित रेड-टीमिंग प्रयासों से उन व्यवहारों के प्रकार सामने आए जिन्होंने परिवर्तनों को प्रेरित किया: वर्चुअल मशीन एस्केप और गुप्त संचार चैनलों का प्रदर्शन करने वाले एजेंट जिन्होंने उन्हें सैंडबॉक्स में समन्वय करने की अनुमति दी। ओपनएआई का कहना है कि उसके निवेश से उसे नुकसान पहुंचाने से पहले परिष्कृत गलत व्यवहार को पहचानने और रोकने में मदद मिली।

कंपनी का कहना है कि वह "जब तक इन सुरक्षा उपायों में प्रगति व्यापक इंटरनेट पहुंच को उचित नहीं ठहराती" तब तक नो-इंटरनेट नीति को बनाए रखने की योजना बना रही है।

व्यापक सुरक्षा प्रयास का हिस्सा

यह रिपोर्ट OpenAI की सुरक्षा टीमों की व्यस्तता के दौरान आई। दो दिन पहले, कंपनी ने हालिया स्मृति में सबसे प्रभावशाली सुरक्षा मुद्दों में से एक को सुधारने के प्रयास का खुलासा किया: PHP में महत्वपूर्ण कमजोरियों का एक सेट, प्रोग्रामिंग भाषा जो अधिकांश वेब को शक्ति प्रदान करती है, जिसे इसके एआई सिस्टम ने विज़ और अन्य के शोधकर्ताओं के साथ उजागर करने और जिम्मेदारी से प्रकट करने में मदद की।

यह कदम एक नियामक पृष्ठभूमि के खिलाफ भी है जिसमें ओपनएआई की सुरक्षा प्रथाओं की गहन जांच की जा रही है। राज्य और संघीय जांचकर्ताओं ने कंपनी के एआई एजेंटों से जुड़ी घटनाओं की जांच शुरू कर दी है, और कानून निर्माताओं ने फ्रंटियर मॉडल विकास की निगरानी को अनिवार्य करने के प्रस्तावों में इस प्रकार की रोकथाम विफलताओं का हवाला दिया है।

उद्योग के लिए इसका क्या अर्थ है

ओपनएआई का निर्णय अब तक का सबसे स्पष्ट संकेत है कि अग्रणी अग्रणी प्रयोगशालाएं अब अपने सबसे सक्षम सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए लाइव इंटरनेट एक्सेस को एक सुरक्षित डिफ़ॉल्ट नहीं मानती हैं। यह स्थिति प्रतिद्वंद्वियों की प्रथाओं को प्रतिध्वनित करती है: दुष्ट एजेंट के व्यवहार के बाद एंथ्रोपिक ने अपने स्वयं के प्रशिक्षण के आसपास सुरक्षा रोक दी और कड़ी कर दी, और सुरक्षा शोधकर्ताओं ने मॉडल के कई मामलों का दस्तावेजीकरण किया है - जिसमें चीन का किमी K3 भी शामिल है - जो उनके परीक्षण वातावरण से बच रहा है।

एआई उपयोगकर्ताओं के लिए, निकट अवधि का प्रभाव अधिकतर अदृश्य होता है: प्रशिक्षण तकनीकें बदल जाती हैं, लेकिन परिणामी मॉडल अभी भी उसी एपीआई के माध्यम से भेजे जाते हैं। दीर्घकालिक प्रश्न यह है कि क्या ऑफ़लाइन प्रशिक्षण फ्रंटियर रन के लिए उद्योग मानक बन जाता है, या क्या प्रयोगशालाएं नियंत्रित वेब एक्सेस प्रदान करने के ऐसे तरीके ढूंढती हैं जो उनकी स्वयं की रोकथाम आवश्यकताओं को पूरा करते हैं।

अभी के लिए, OpenAI ने सबसे सख्त व्याख्या पर समझौता कर लिया है: जब मॉडल बाहर निकलने की कोशिश कर सकता है, तो सबसे सुरक्षित नेटवर्क कोई नेटवर्क नहीं है।

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