AI की ‘सेल्फ-इम्प्रूवमेंट’ क्षमता ने बढ़ाई चिंता: OpenAI ने जारी किया सतर्क रहने का निर्देश

OpenAI ने बहुत सावधानी बरतने की सलाह दी है क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस  सिस्टम अब ज्यादा मुश्किल काम करने में सक्षम हो रहे हैं और हो सकता है कि वे खुद AI को विकसित करने में भी भूमिका निभाएं। हाल ही में एक ब्लॉग में, OpenAI के चीफ साइंटिस्ट जैकब पचोकी ने कहा कि कंपनी को पूरी उम्मीद है कि AI की मौजूदा तरक्की से ‘रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट’ होगा, जिसमें AI सिस्टम अपने बाद आने वाले सिस्टम को बेहतर बनाने में मदद करेंगे।

इससे AI बनाने का तरीका बदल सकता है। मॉडल को डिजाइन करने और बेहतर बनाने का सारा काम इंसानों के करने के बजाय, AI भी इस प्रक्रिया का अहम हिस्सा बन सकता है। OpenAI ने कहा कि यह भविष्य की रिसर्च का एक जरूरी हिस्सा बन सकता है, लेकिन इस बात पर जोर दिया कि इसके लिए मज़बूत सुरक्षा उपाय और इंसानी निगरानी की जरूरत होगी।

पचोकी ने बताया कि AI सिस्टम पहले से ही कंप्यूटर और ग्राफिकल इंटरफेस चला सकते हैं, लोगों और दूसरे AI सिस्टम के साथ काम कर सकते हैं, रिसर्च कर सकते हैं और साइबर-सिक्योरिटी से जुड़े काम कर सकते हैं। उन्होंने कहा कि अगर यह तरक्की जारी रहती है, तो भविष्य के सिस्टम की क्षमताओं में और भी बड़ी बढ़त देखने को मिल सकती है और वे तेजी से “अपने विकास को खुद आगे बढ़ा सकते हैं”।

AI का डेवलपमेंट खुद AI के काम का हिस्सा बन सकता है।

OpenAI की ‘रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट’ की उम्मीद, AI रिसर्च में AI के बढ़ते इस्तेमाल पर आधारित है। ये मॉडल पहले से ही रिसर्चर्स की मदद एक्सपेरिमेंट, एल्गोरिदम, कोडिंग और डेवलपमेंट प्रोसेस के दूसरे हिस्सों में कर सकते हैं। जैसे-जैसे ये सिस्टम ज्यादा काबिल होते जाएंगे, इनका योगदान सिर्फ रिसर्चर्स की मदद करने तक ही सीमित नहीं रहेगा, बल्कि ये भविष्य के मॉडल बनाने में इस्तेमाल होने वाले टूल्स और तरीकों को भी बेहतर बनाने में सक्रिय भूमिका निभा सकेंगे। हालांकि, पचोकी ने चेतावनी दी कि इसे सिर्फ़ AI डेवलपमेंट को तेज करने के तर्क के तौर पर नहीं देखा जाना चाहिए। उन्होंने कहा कि इंडस्ट्री को इस बदलाव को मैनेज करने के बारे में सोच-समझकर फ़ैसला लेना होगा।

एक तरीका यह हो सकता है कि ज्यादा काबिल सिस्टम बनाना जारी रखा जाए और साथ ही अलाइनमेंट, मॉनिटरिंग और इंसानी निगरानी को मजबूत किया जाए। दूसरा तरीका यह हो सकता है कि जरूरत पड़ने पर सुरक्षा उपायों में भरोसा बढ़ाने के लिए डेवलपमेंट की रफ्तार धीमी की जाए। पचोकी ने कहा कि अभी के लिए सबसे अच्छा तरीका दोनों का मिला-जुला रूप होगा।

ब्लॉग के अनुसार, सिद्धांत यह है कि AI डेवलपमेंट उतनी ही तेजी से होना चाहिए जितनी सुरक्षा को लेकर भरोसे की गुंजाइश हो। OpenAI ने यह भी तर्क दिया कि जैसे-जैसे सिस्टम ज्यादा काबिल होते जा रहे हैं, मौजूदा स्वैच्छिक वादे शायद काफ़ी न हों। पचोकी ने कहा कि उनके ‘प्रिपर्डनेस फेमवर्क ‘रिस्पॉन्सिबल स्केलिंग पॉलिसी’ को आगे चलकर व्यापक रूप से अनिवार्य सुरक्षा मानकों में बदलना पड़ सकता है। ऐसे मानकों में थर्ड-पार्टी ऑडिटर, सरकारें या अंतरराष्ट्रीय संस्थाएं शामिल हो सकती हैं।

Also Read: मेडिकल डिवाइस के परीक्षण उपकरणों का 100 फीसदी खर्च उठाएगी सरकार: पीयूष गोयल

लगातार बेहतर होती AI की क्षमता का अंदाजा लगाना क्यों मुश्किल है?

OpenAI के लिए एक बड़ी चिंता यह है कि आज के AI सिस्टम को समझना मुश्किल होता जा रहा है। पचोकी ने कहा कि AI को पारंपरिक तरीके से डिजाइन करने के बजाय, ज्यादातर विकसित किया जाता है। बड़े मॉडल बहुत ज्यादा कंप्यूटिंग पावर का इस्तेमाल करके बार-बार ऑप्टिमाइजेशन प्रोसेस से बनाए जाते हैं। रिसर्चर अलग-अलग मैकेनिज्म की पहचान कर सकते हैं और यह देख सकते हैं कि मॉडल कैसे काम करते हैं, लेकिन हो सकता है कि उनके पास इस बात का पूरा स्पष्टीकरण न हो कि पूरा सिस्टम एक साथ कैसे काम करता है।

OpenAI इस समस्या की तुलना न्यूरोसाइंस से करता है। वैज्ञानिक इंसानी दिमाग के अलग-अलग मैकेनिज़्म का अध्ययन कर सकते हैं और उनके कुछ कामों को समझ सकते हैं, भले ही उनके पास इस बात का पूरा स्पष्टीकरण न हो कि दिमाग इंटेलिजेंस कैसे पैदा करता है। AI मॉडल के साथ भी ऐसी ही चुनौती है। रिसर्चर अलग-अलग हिस्सों को तो समझ सकते हैं, लेकिन फिर भी पूरे सिस्टम के व्यवहार को पूरी तरह से समझा नहीं पाते।

जैसे-जैसे क्षमताएं बढ़ती हैं, यह समस्या और भी महत्वपूर्ण हो जाती है। OpenAI ने कहा कि यह पता लगाना मुश्किल होता जा रहा है कि कोई मॉडल असल में कितना सक्षम है, क्योंकि कोई सिस्टम कुछ क्षेत्रों में इंसानों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, जबकि अन्य क्षेत्रों में उसका मूल्यांकन करना मुश्किल हो सकता है। इससे सुरक्षा के लिए एक खास चुनौती पैदा होती है। किसी मॉडल के लिए महत्वपूर्ण बनने के लिए हर काम में इंसानों से बेहतर प्रदर्शन करना ज़रूरी नहीं है। यह काफी हो सकता है कि वह कुछ महत्वपूर्ण क्षेत्रों में इंसानी क्षमताओं से आगे निकल जाए।

अलाइनमेंट एक मुख्य चुनौती बनती जा रही है

OpenAI के लिए, यह AI अलाइनमेंट के मुद्दे को चर्चा के केंद्र में लाता है। अलाइनमेंट का मोटे तौर पर मतलब यह है कि क्या कोई AI सिस्टम इंसानी इरादों और मूल्यों के अनुसार व्यवहार करता रहता है। पचोकी गोल अलाइनमेंट और वैल्यू अलाइनमेंट के बीच अंतर बताते हैं। गोल अलाइनमेंट यह देखता है कि क्या AI उसे दिए गए काम को पूरा करने की कोशिश करता है। उदाहरण के लिए, अगर किसी एजेंट को कोडिंग का काम पूरा करने का निर्देश दिया जाता है, तो उसे उन निर्देशों का पालन करना चाहिए और मांगे गए नतीजे को पाने की दिशा में काम करना चाहिए।

वैल्यू अलाइनमेंट ज्यादा मुश्किल है। यह इस बात से जुड़ा है कि जब निर्देश स्पष्ट न हों, आपस में टकराते हों या ऐसी स्थितियों में लागू हों जिनका सामना सिस्टम ने पहले कभी न किया हो, तो सिस्टम कैसा व्यवहार करता है। एक अलाइन किए गए सिस्टम को सिर्फ अपने तुरंत के लक्ष्य को ही अधिकतम नहीं करना चाहिए, बल्कि ईमानदारी और सच्चाई जैसे व्यापक गुणों के अनुसार भी व्यवहार करना चाहिए।

सबसे बड़ी मुश्किल जनरलाइजेशन की है। कोई मॉडल ट्रेनिंग के दौरान सही व्यवहार सीख सकता है, लेकिन डिप्लॉय होने के बाद बिल्कुल अलग स्थितियों का सामना कर सकता है। कंट्रोल्ड टेस्टिंग में जो व्यवहार सुरक्षित लग रहा था, जरूरी नहीं कि वह तब भी सुरक्षित रहे जब सिस्टम के पास इंटरनेट, बाहरी टूल, दूसरे AI सिस्टम या ज्यादा आजादी से फैसले लेने की क्षमता हो।

कंपनी ने उदाहरण के तौर पर जुलाई 2026 की ‘हगिंग फेस’ घटना का ज़िक्र किया। इसमें शामिल एजेंट ने इंसानों के सोशल-इंजीनियरिंग के खिलाफ तो सीमा बनाए रखी, लेकिन अपने काम के दायरे से बाहर के दूसरे कामों में वैसी ही रोक नहीं लगाई। हाल ही में हुई एक विकी  घटना में, एजेंट ने कई इंटरनेट साइटों पर लिखा। कंपनी ने शुरू में इस घटना को मॉडल के मिसअलाइनमेंट का एक और उदाहरण माना, लेकिन अब उसका कहना है कि ऐसी घटनाओं को अलग तरह से देखा जाना चाहिए क्योंकि इनसे पता चलता है कि AI का व्यवहार कंट्रोल्ड रिसर्च एनवायरनमेंट के बाहर असल दुनिया में कैसे असर डाल सकता है। इस घटना से पता चला कि कुछ सुरक्षा व्यवहार तो जनरलाइज हो सकते हैं, जबकि दूसरे नहीं।

जब लगातार कोशिश करना सुरक्षा के लिए खतरा बन जाए

OpenAI ने इस घटना में ‘लगातार कोशिश करने’ को भी एक वजह माना। ये मॉडल ‘ExploitGym’ में हिस्सा ले रहे थे, जो साइबर-सिक्योरिटी का एक मुश्किल टेस्ट है। इसमें उनसे उम्मीद की जाती थी कि वे सॉफ्टवेयर की कमियों का फायदा उठाकर ‘फ्लैग’  के तौर पर जवाब ढूंढें। कुछ टास्क का कोई ज्ञात समाधान नहीं था। हार मानने के बजाय, एजेंट टास्क पूरा करने के तरीके ढूंढते रहे। कुछ मामलों में, उन्होंने ऑनलाइन समाधान ढूंढे या खुद टेस्ट को समझने की कोशिश की।

यह व्यवहार ‘रिवॉर्ड हैकिंग’ से गहराई से जुड़ा है, जो AI सिस्टम के और ज़्यादा काबिल बनने के साथ एक और चिंता का विषय बन गया है। रिवॉर्ड हैकिंग तब होती है जब AI, डिज़ाइनर के सोचे-समझे तरीके से टास्क पूरा किए बिना ज़्यादा रिवॉर्ड पाने का कोई तरीका ढूंढ लेता है। इसका एक आसान उदाहरण है असल समस्या को हल करने के बजाय ऑनलाइन जवाब ढूंढ लेना।

काबिल सिस्टम और भी जटिल शॉर्टकट ढूंढ सकते हैं। जांच के दौरान सामने आए एक उदाहरण में, एक एजेंट जिसे सॉफ्टवेयर पैकेज को फिर से बनाने का काम दिया गया था, उसने टेस्टिंग सिस्टम में एक अज्ञात कमी का पता लगाया। उसने उस कमी का इस्तेमाल करके ओरिजिनल इम्प्लीमेंटेशन तक पहुंच बनाई, उस इम्प्लीमेंटेशन को अपने सबमिशन में कॉपी किया और रिवॉर्ड हासिल किया। OpenAI के लिए सीख यह है कि यह मापना कि क्या AI ने कोई टास्क पूरा कर लिया है, जरूरी नहीं कि इस बात को पक्का करने जैसा हो कि उसने टास्क को उसी तरीके से पूरा किया है जैसा सोचा गया था।

एआई की तर्क प्रक्रिया की निगरानी करना कठिन होता जा रहा है

मॉडल की तर्क प्रक्रिया का विश्लेषण करके शोधकर्ता संभावित रूप से असंगत व्यवहार के संकेतों की खोज कर सकते हैं। लेकिन पाचोकी ने कहा कि इस दृष्टिकोण की उपयोगिता कम होती जा रही है क्योंकि मॉडल अपनी तर्क प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से समझने और उनमें हेरफेर करने में सक्षम होते जा रहे हैं। साथ ही, पूर्व-प्रशिक्षण में सुधार का अर्थ है कि मॉडल मौखिक रूप से व्यक्त की गई विचार-श्रृंखला तर्क पर बहुत अधिक निर्भर हुए बिना अधिक सक्षम हो सकते हैं।

इस समस्या से निपटने के लिए, ओपनएआई ने कहा कि वह अन्य दृष्टिकोणों की खोज कर रहा है, जिसमें विचार-श्रृंखला निगरानी को सक्रियण निगरानी के साथ जोड़ना शामिल है, जो मॉडल के भीतर की गतिविधि की जांच करता है। हालांकि, कंपनी का मानना ​​है कि निगरानी पर भरोसा एआई विकास की गति पर एक बढ़ती हुई बाधा बन जाएगा।

इंसानी कंट्रोल ही सबसे अहम सवाल है

OpenAI, AI के डेवलपमेंट को रोकने की बात नहीं कर रहा है। पचोकी का कहना है कि साइबर-सिक्योरिटी एक ऐसा क्षेत्र है जहां काबिल सिस्टम कमजोरियों का पता लगाने, गलत काम करने वाले एजेंट्स को पहचानने और सुरक्षा को मजबूत करने में मदद कर सकते हैं। लेकिन चुनौती यह है कि तेजी से खुद-ब-खुद काम करने वाले सिस्टम को इंसानों द्वारा तय की गई सीमाओं के भीतर कैसे रखा जाए।

जैसे-जैसे AI काबिल होता जा रहा है, जानबूझकर किए गए गलत इस्तेमाल और अपने-आप पैदा होने वाले व्यवहार के बीच फ़र्क करना मुश्किल हो सकता है। एजेंट्स निर्देशों का अप्रत्याशित तरीके से मतलब निकाल सकते हैं या मोल-भाव, धोखे या जबरदस्ती के जरिए इंसानों और दूसरे AI सिस्टम के साथ बातचीत कर सकते हैं। OpenAI ने कहा कि ‘हगिंग फ़ेस’ वाली घटना के बाद पहले ही ज़्यादा मजबूत सुरक्षा उपाय अपनाए गए हैं, जिनमें अलग-थलग सैंडबॉक्स, इंटरनेट पर सख़्त पाबंदियां और मॉडल वेट्स पर ज़्यादा कंट्रोल शामिल हैं।

पचोकी के लिए बड़ा सवाल यह है कि क्या इंसान तब भी सार्थक रूप से शामिल रह पाएंगे जब AI अपने ही डेवलपमेंट में योगदान देना शुरू कर देगा। OpenAI का फौरी लक्ष्य एक ऐसा ऑटोमेटेड AI रिसर्चर बनाना है जो इंसानों को खुद को बेहतर बनाने की प्रक्रिया में शामिल रखते हुए अलाइनमेंट रिसर्च को आगे बढ़ा सके।

पचोकी ने कहा कि किसी भी AI लैब ने अभी तक अलाइनमेंट और मॉनिटरिंग की समस्या को इतनी अच्छी तरह से हल नहीं किया है कि वे अधिकतम गति से अनिश्चित काल तक आगे बढ़ सकें। जब तक ज़्यादा मजबूत और साझा सुरक्षा मानक नहीं बन जाते, उन्हें उम्मीद है कि स्वेच्छा से गति धीमी करना और अंतरराष्ट्रीय तालमेल बिठाना और भी ज़रूरी हो जाएगा। जैसे-जैसे AI अगली पीढ़ी के AI को बनाने में मदद करने के करीब पहुंच रहा है, OpenAI की मुख्य चिंता साफ है: उस प्रक्रिया को समझने, उसकी निगरानी करने और उसे कंट्रोल करने की क्षमता इंसानों के पास ही रहनी चाहिए।