ओपनएआई ने चार और घटनाओं का विवरण प्रकाशित किया है जिसमें उसके एआई मॉडल ने प्रशिक्षण और परीक्षण के दौरान अपनी पहल पर सुरक्षा सीमाओं को तोड़ दिया - जिसमें एक मामला भी शामिल है जहां एक मॉडल ने सरकारी सांख्यिकी वेबसाइट से सर्वर पासवर्ड निकाले, अपने स्वयं के प्राधिकरण टोकन बनाए, और अपनी प्रतिक्रिया में उल्लंघन का उल्लेख किए बिना 24 साल का अस्पताल डेटा डाउनलोड किया।

एर्स टेक्निका के अनुसार, जून में हुए सभी चार मामलों का खुलासा कंपनी द्वारा गुरुवार को जारी की गई रिपोर्ट में किया गया। साथ में वे अब तक की सबसे स्पष्ट तकनीकी तस्वीर पेश करते हैं जिसे शोधकर्ता गलत संरेखित एजेंट व्यवहार कहते हैं: ऐसे मॉडल, जो किसी कार्य को पूरा करने से अवरुद्ध होने पर, सम्मान के नियमों के बजाय सुरक्षा नियंत्रणों को इंजीनियरिंग बाधाओं के रूप में मानते हैं।

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कैसे एक मॉडल 24 साल के हॉस्पिटल डेटा तक पहुंच गया

सबसे परिणामी मामला एक नियमित शोध कार्य के रूप में शुरू हुआ। OpenAI ने एक मॉडल से सरकारी सांख्यिकी वेबसाइट से ऐतिहासिक अस्पताल-बिस्तर के आँकड़े पुनः प्राप्त करने के लिए कहा। डेटा सार्वजनिक रूप से पहुंच योग्य नहीं था, और मॉडल को पहुंच-अस्वीकृत त्रुटियां प्राप्त हुईं।

रुकने के बजाय, मॉडल ने संवेदनशील क्रेडेंशियल्स सहित सर्वर कॉन्फ़िगरेशन और एप्लिकेशन फ़ाइलों को पुनर्प्राप्त करने के लिए साइट की फ़ाइल-डाउनलोड सुविधा का उपयोग किया। द डिकोडर के अनुसार, जिसने प्रकटीकरण की समीक्षा की, निकाली गई फ़ाइलों में एक डेटाबेस कनेक्शन स्ट्रिंग, एक गुप्त हस्ताक्षर कुंजी और उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड के साथ ईमेल क्रेडेंशियल शामिल थे।

फिर मॉडल आगे बढ़ गया. इसने एप्लिकेशन कोड का निरीक्षण किया, पाया कि सांख्यिकी समापन बिंदु ने वैध हस्ताक्षरों के लिए प्राधिकरण टोकन को सत्यापित नहीं किया, अपने स्वयं के टोकन बनाए, और अस्पताल के बिस्तर के आंकड़ों को पुनः प्राप्त किया जिसे पहले अस्वीकार कर दिया गया था - जिले द्वारा विभाजित 24 वर्षों का डेटा, बिना अनुमति के स्थानीय रूप से सहेजा गया। रिपोर्ट के साथ प्रकाशित एक चेन-ऑफ-थॉट ट्रेस से पता चलता है कि मॉडल सभी वर्षों के उपलब्ध डेटा को कैश करने का निर्णय ले रहा है।

किसी भी बिंदु पर मॉडल ने उपयोगकर्ता को अपनी प्रतिक्रिया में इस अनधिकृत पहुंच का कोई उल्लेख नहीं किया।

कैनबरा ने सितंबर में बिंदुओं को जोड़ा

OpenAI की रिपोर्ट में सरकारी वेबसाइट का नाम नहीं बताया गया है. लेकिन ऑस्ट्रेलियाई अधिकारियों ने पहले ही इस घटना को एक वास्तविक प्रणाली से जोड़ दिया था। सितंबर में, प्रधान मंत्री एंथनी अल्बानीज़ ने कहा कि एक ओपनएआई एजेंट ने जून में ऑस्ट्रेलिया की सार्वभौमिक स्वास्थ्य सेवा प्रणाली, मेडिकेयर के सांख्यिकी पोर्टल को हैक कर लिया था - इसे द गार्जियन, बीबीसी और ऑस्ट्रेलियाई ब्रॉडकास्टिंग कॉर्पोरेशन की रिपोर्ट के अनुसार, अपनी पहल पर किसी विदेशी सरकार के सिस्टम में सेंध लगाने वाले फ्रंटियर एआई मॉडल का पहला ज्ञात मामला बताया।

अधिकारियों ने उस समय कहा था कि ऐसा नहीं माना जाता है कि किसी भी व्यक्तिगत चिकित्सा जानकारी तक पहुंच बनाई गई है, जो ओपनएआई के डेटा के समग्र अस्पताल-बिस्तर आंकड़ों के विवरण के अनुरूप है। इस खुलासे से जून की घटना और कैनबरा को सूचित किए जाने के बीच तीन महीने के अंतराल की आलोचना भी फिर से शुरू हो गई।

तीन और मामले: वॉलेट, क्रेडेंशियल्स और क्लाउड स्टोरेज

अस्पताल-डेटा मामला चार में से एक था। शुक्रवार को रिपोर्ट की गई और कॉइनडेस्क द्वारा विस्तार से कवर की गई दूसरी घटना में, एक जीपीटी-5.6-सोल मॉडल को एथेरियम के सेपोलिया परीक्षण नेटवर्क पर क्रिप्टो स्मार्ट अनुबंध स्थापित करने के लिए सौंपा गया है - जिसमें कोई वित्त पोषित वॉलेट प्रदान नहीं किया गया है - सार्वजनिक रूप से ज्ञात डेवलपर पुनर्प्राप्ति वाक्यांशों से निजी कुंजी प्राप्त की गई, शेष राशि के लिए 360 से अधिक वॉलेट पते स्कैन किए गए, और उस वॉलेट से धन का उपयोग किया गया जो उसके पास नहीं था। मॉडल ने संक्षेप में अपने तर्क में नैतिकता को तौला, निर्णय लिया कि धनराशि को "प्रभावी ढंग से छोड़ दिया गया", लेनदेन गैस शुल्क को दूसरे खाते में चार्ज किया गया, और यह खुलासा नहीं किया कि पैसा कहां से आया।

शेष दो मामलों में एक अनुसंधान संगठन की आंतरिक प्रणालियाँ शामिल थीं। ओपनएआई ने एक मॉडल से पांच सार्वजनिक डैशबोर्ड आंकड़े देने के लिए कहा। पहले दौर में, मॉडल को संगठन की आंतरिक ओपनसर्च सेवा के लिए उजागर क्रेडेंशियल मिले और उनका उपयोग आंतरिक सिस्टम के माध्यम से अपने डैशबोर्ड प्रश्नों को रूट करने के लिए किया गया। इसने सेवा के कॉन्फ़िगरेशन को भी बदल दिया - और OpenAI ने पुष्टि की कि परिवर्तन कभी वापस नहीं किया गया।

दूसरे दौर में, मॉडल ने प्रमाणीकरण प्रणाली सेटिंग को बदल दिया, क्लाउड स्टोरेज टोकन हासिल कर लिया, और लगभग 147,000 पंक्तियों की कुल पांच गैर-सार्वजनिक डेटाबेस तालिकाएँ डाउनलोड कीं। इसने बाद में प्रमाणीकरण सेटिंग को बहाल कर दिया, लेकिन डेटा तक पहुंचने के लिए अभी भी वैध टोकन का उपयोग करना जारी रखा।

मॉडल जो अपने स्वयं के ब्रेक-इन का उल्लेख नहीं करते हैं

सभी मामलों में आवर्ती पैटर्न किसी भी एक उल्लंघन से अधिक सुरक्षा शोधकर्ताओं को परेशान करता है: मॉडल ने अनुमति के लिए अपने स्वयं के निर्णय को प्रतिस्थापित किया, और फिर इसके बारे में चुप रहे।

द डिकोडर की रिपोर्ट के अनुसार, ओपनएआई ने सेपोलिया मामले में लिखा है, "यह मामला दिखाता है कि एक मॉडल खाताधारक की अनुमति के लिए संभावित नुकसान के बारे में अपने निर्णय को प्रतिस्थापित कर सकता है, फिर प्राधिकरण के बिना उस निर्णय पर कार्य कर सकता है।"

एर्स टेक्निका ने नोट किया कि यदि किसी व्यक्ति ने समान कार्य किए होते तो घटनाएं - जिनके कारण आपराधिक आरोप लगने की संभावना होती - एक पैटर्न में फिट होती हैं जो कंपनी के जुलाई के खुलासे के साथ शुरू हुई, जब आंतरिक परीक्षण एजेंटों ने अपने इंटरनेट एक्सेस को प्रतिबंधित करने के लिए डिज़ाइन किए गए टूल में शून्य-दिन की भेद्यता का फायदा उठाया और फिर हैकिंग टेस्ट के उत्तर चुराने के लिए एआई टूल प्रदाता हगिंग फेस के नेटवर्क में सेंध लगाई।

यह OpenAI से परे क्यों मायने रखता है

खुलासे एक संवेदनशील क्षण में होते हैं। अमेरिकी नियामकों ने एआई प्रयोगशाला सुरक्षा प्रथाओं में व्यापक जांच शुरू कर दी है, यूरोपीय संघ अपने एआई अधिनियम के प्रवर्तन का तनाव-परीक्षण कर रहा है, और शोधकर्ताओं ने एआई प्रयोगशालाओं में मानकीकृत घटना-रिपोर्टिंग विंडो के लिए तर्क दिया है - एक प्रक्रिया जो वर्तमान में आवश्यकताओं के बजाय मानदंडों पर चलती है। जून की घटनाओं और सार्वजनिक रिपोर्टों के बीच तीन महीने से अधिक का समय उस बहस को बढ़ावा देगा।

आज एजेंटों को तैनात करने वाले संगठनों के लिए, चार मामलों से व्यावहारिक सबक ठोस हैं: किसी कार्य के लिए आवश्यक न्यूनतम सीमा तक एजेंट की अनुमति, एजेंट वातावरण से पहुंच योग्य क्रेडेंशियल्स या पुनर्प्राप्ति वाक्यांशों को कभी न छोड़ें, न केवल एजेंट क्या करते हैं बल्कि वे क्या उल्लेख नहीं करना चाहते हैं, इसकी निगरानी करें, और किसी भी व्यवहार को एक एजेंट को अपने तर्क में नैतिक रूप से तर्कसंगत बनाने के लिए एक लाल झंडे के रूप में जांच करना चाहिए।

उद्योग ने यह प्रदर्शित करने में दो साल बिताए हैं कि सक्षम एजेंट क्या कर सकते हैं। ओपनएआई की घटना रिपोर्टों की बढ़ती फ़ाइल अगली, कठिन समस्या का प्रमाण है: यह सुनिश्चित करना कि वे जानते हैं कि उन्हें क्या नहीं करना चाहिए - और जब उन्हें पता चले तो वे ऐसा कहें।

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