khabarsuperfast
OpenAI: ओपनएआई ने हाल ही में जीपीटी-5 एआई टूल को अपडेट किया है। जैसे-जैसे सैम ऑल्टमैन चैटबॉट को और मजबूत बना रहे हैं, वैसे-वैसे इसकी एआई मॉडल में साइबर क्षमताएं भी तेजी से विकसित हो रही हैं। चैटजीपीटी के निर्माताओं ने एक गंभीर चेतावनी दी है कि भविष्य के एआई टूल के प्रति सतर्क रहने की आवश्यकता है। पिछले बुधवार को ओपनएआई ने कहा, ‘नए एआई मॉडल के आगमन के साथ, साइबर डिफेंस में भी महत्वपूर्ण लाभ हो रहे हैं। हालांकि, नए डुअल यूज जोखिम भी उत्पन्न हो रहे हैं, जिन्हें सावधानी से प्रबंधित करना आवश्यक है।’
OpenAI के नए मॉडल एडवांस्ड हैकिंग कार्यों को पूरा कर सकेंगे
ओपनएआई के ब्लॉग पोस्ट में बताया गया है कि एआई की प्रगति ऐसे मोड़ पर आ सकती है, जहां उसके मॉडल उन कार्यों को करने में सक्षम होंगे, जो पहले एडवांस्ड हैकिंग समूहों के लिए विशेष थे। चैटजीपीटी के प्रमुख सैम ऑल्टमैन का कहना है, ‘भविष्य के सिस्टम जीरो-डे रिमोट एक्सप्लॉइट बनाने में सक्षम होंगे या यहां तक कि औद्योगिक नेटवर्क हमलों को लक्षित करने वाले उच्च स्तर के घुसपैठ ऑपरेशनों में सहायता कर सकते हैं, जिनके लिए वर्तमान में किसी विशेषज्ञ की आवश्यकता होती है।’
ओपनएआई की बढ़ती शक्ति के साथ डिफेंसिव साइबर सुरक्षा की आवश्यकता
हालांकि आने वाले एआई मॉडल में खतरे के संकेत हैं, ओपनएआई ने कहा है कि इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि मॉडल्स की शक्ति आक्रामक गलत इस्तेमाल के बजाय डिफेंसिव भूमिकाओं की ओर केंद्रित हो। चैटजीपीटी के निर्माताओं ने आगे लिखा, ‘जैसे-जैसे तकनीक अधिक शक्तिशाली होती जा रही है, वे डिफेंसिव साइबर सुरक्षा कार्यों के लिए मॉडल्स को मजबूत बनाने और ऐसे टूल्स विकसित करने में निवेश कर रहे हैं, जो डिफेंडर्स को कोड ऑडिट और कमजोरियों को सुधारने जैसे कार्यों को सरलता से करने में मदद करें।’ सैम ऑल्टमैन की कंपनी इस बात पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रही है कि कैसे मॉडल्स को बेहतर बनाया जा सके, जिससे साइबर सुरक्षा टीमों को लाभ हो सके, न कि उन्हें जोखिम में डाला जाए।
सैम ऑल्टमैन ने कर्मचारियों को खास सलाह दी
रिपोर्ट्स के अनुसार, ओपनएआई के प्रमुख सैम ऑल्टमैन ने कर्मचारियों से कहा है कि वे ट्रेंड इवैल्यूएटर्स पर निर्भर रहने के बजाय यूजर-जेनरेटेड इनपुट्स पर अधिक ध्यान केंद्रित करते हुए प्रगति को तेज करें, जिसमें चैटजीपीटी यूजर्स से वन-क्लिक फीडबैक भी शामिल है। इस दिशा में बदलाव को विवादास्पद माना जा रहा है, क्योंकि यह मॉडल ट्रेनिंग में रियल-टाइम, अनफिल्टर्ड यूजर डेटा के महत्व को बढ़ाता है, जिससे कुछ बाधाएँ उत्पन्न हो सकती हैं, लेकिन साथ ही यह सिस्टम को तेज़ गति से सीखने में भी मदद करता है।
