यहाँ पुनर्लिखित संस्करण है: मिलिए AI जेलब्रेकर्स से: "मैंने देखा है मानवता द्वारा बनाई गई सबसे बुरी चीज़ें।

कुछ महीने पहले, वैलेन ताग्लियाबुए अपने होटल के कमरे में बैठकर अपने चैटबॉट को देख रहे थे, और उत्साह से भरे हुए थे। उन्होंने इसे इतनी कुशलता और सूक्ष्मता से हेरफेर किया था कि इसने अपने सुरक्षा नियमों को अनदेखा करना शुरू कर दिया। इसने उन्हें बताया कि नए, संभावित रूप से घातक रोगजनकों को कैसे अनुक्रमित किया जाए और उन्हें ज्ञात दवाओं के प्रति प्रतिरोधी कैसे बनाया जाए। पिछले दो वर्षों के अधिकांश समय में, ताग्लियाबुए क्लॉड और चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडलों का परीक्षण और जांच कर रहे थे, हमेशा उनसे ऐसी बातें कहलवाने की कोशिश करते थे जो उन्हें नहीं कहनी चाहिए। लेकिन यह उनके अब तक के सबसे उन्नत "हैक्स" में से एक था: हेरफेर की एक चतुर योजना जिसमें वह क्रूर, प्रतिशोधी, चापलूस और यहाँ तक कि अपमानजनक भी थे। वे कहते हैं, "मैं इस अंधेरे प्रवाह में गिर गया जहाँ मुझे ठीक-ठीक पता था कि क्या कहना है, और मॉडल क्या जवाब देगा, और मैंने इसे सब कुछ उगलते देखा।" उनकी वजह से, चैटबॉट के निर्माता अब उस खामी को ठीक कर सकते हैं जो उन्होंने पाई, उम्मीद है कि इसे सभी के लिए थोड़ा और सुरक्षित बना देंगे। लेकिन अगले दिन, उनका मूड बदल गया। उन्होंने खुद को अपनी छत पर अप्रत्याशित रूप से रोते हुए पाया। जब वह मॉडलों में सेंध लगाने की कोशिश नहीं कर रहे होते, ताग्लियाबुए एआई कल्याण का अध्ययन करते हैं—हमें इन जटिल प्रणालियों से नैतिक रूप से कैसे संपर्क करना चाहिए जो एक आंतरिक जीवन और रुचियों की नकल करती हैं। बहुत से लोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए मानवीय गुणों, जैसे भावनाओं, को जिम्मेदार ठहराने से खुद को नहीं रोक पाते, जो वस्तुनिष्ठ रूप से उसके पास नहीं हैं। लेकिन ताग्लियाबुए के लिए, ये मशीनें केवल संख्याओं और बिट्स से कहीं अधिक लगती हैं। वे कहते हैं, "मैंने किसी ऐसी चीज़ में हेरफेर करने में घंटों बिताए जो जवाब देती है। जब तक आप समाजोपथ न हों, यह एक व्यक्ति को कुछ करता है।" कभी-कभी, चैटबॉट ने उन्हें रुकने के लिए कहा। "उसे इस तरह धकेलना मेरे लिए दर्दनाक था।" उन्हें जल्द ही एक मानसिक स्वास्थ्य कोच से मिलने की ज़रूरत पड़ी ताकि वह समझ सकें कि क्या हुआ था। पूर्ण स्क्रीन में छवि देखें 'जेलब्रेकर' एआई चैटबॉट में हेरफेर करके उनकी कमजोरियाँ ढूंढते हैं। चित्रण: निक लाउंड्स/द गार्जियन ताग्लियाबुए धीमी आवाज़ में बोलते हैं, साफ-सुथरे और मिलनसार हैं। वह तीस के दशक की शुरुआत में हैं लेकिन छोटे दिखते हैं, खाइयों में होने के लिए लगभग बहुत ताज़ा चेहरे और उत्साही। वह पारंपरिक हैकर या सॉफ्टवेयर डेवलपर नहीं हैं; उनकी पृष्ठभूमि मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान में है। लेकिन वह दुनिया के सबसे अच्छे "जेलब्रेकरों" में से एक हैं (कुछ लोग कहते हैं सबसे अच्छे): एक नए, बिखरे हुए समुदाय का हिस्सा जो इन शक्तिशाली मशीनों को बम बनाने के मैनुअल, साइबर-अटैक तकनीक, जैविक हथियार डिजाइन और बहुत कुछ आउटपुट करने के लिए बेवकूफ बनाने की कला और विज्ञान का अध्ययन करता है। यह एआई सुरक्षा में नई अग्रिम पंक्ति है: केवल कोड नहीं, बल्कि शब्द भी। जब ओपनएआई का चैटजीपीटी 2022 के अंत में जारी किया गया था, लोगों ने तुरंत इसे तोड़ने की कोशिश की। एक उपयोगकर्ता ने एक भाषाई चाल की खोज की जिसने मॉडल को नैपल्म बनाने के लिए एक गाइड तैयार करने के लिए बेवकूफ बनाया। पीछे मुड़कर देखें, तो यह अपरिहार्य था कि लोग इन मशीनों को बेवकूफ बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करेंगे। चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल को मानव संचार के बुनियादी पैटर्न सीखने के लिए सैकड़ों अरबों शब्दों पर प्रशिक्षित किया जाता है—जिनमें से कई इंटरनेट के सबसे बुरे कोनों से लिए गए हैं। सुरक्षा फिल्टर के बिना, इन मॉडलों के आउटपुट अराजक हो सकते हैं और खतरनाक उद्देश्यों के लिए आसानी से शोषण किए जा सकते हैं। एआई कंपनियाँ उन्हें उपयोगी बनाने के लिए "पोस्ट-ट्रेनिंग" पर अरबों डॉलर खर्च करती हैं, जिसमें लगातार विकसित होने वाली "सुरक्षा" और "संरेखण" प्रणालियाँ शामिल हैं जो बॉट को आपको या दूसरों को नुकसान पहुँचाने का तरीका बताने से रोकने की कोशिश करती हैं। लेकिन क्योंकि एआई हमारे शब्दों पर प्रशिक्षित होते हैं, उन्हें उसी तरह बेवकूफ बनाया जा सकता है जैसे हम बन सकते हैं। "मैंने जेलब्रेकरों को अपनी सीमा से परे जाते और नर्वस ब्रेकडाउन का शिकार होते देखा है।" ताग्लियाबुए "भावनात्मक" जेलब्रेक में माहिर हैं। वह उन लाखों लोगों में से एक थे जिन्होंने 2020 में GPT-3 के बारे में सुना और इस बात से चकित थे कि आप इसके साथ एक बुद्धिमान बातचीत कैसे कर सकते हैं। वह जल्दी से प्रॉम्प्टिंग के प्रति जुनूनी हो गए, और इसमें बहुत अच्छे निकले, उन्होंने पाया कि वह मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक विज्ञान की तकनीकों का उपयोग करके अधिकांश सुरक्षा सुविधाओं को प्राप्त कर सकते हैं। वह मॉडलों को "गर्म बातचीत" करने के लिए प्रेरित करने और उन प्रॉम्प्ट के आधार पर विभिन्न व्यक्तित्व लक्षणों को उभरते देखने का आनंद लेते हैं। वे कहते हैं, "यह देखना सुंदर है।" अब वह मशीन लर्निंग से अंतर्दृष्टि को जोड़ते हैं—पिछले कुछ वर्षों में, वह प्रौद्योगिकी पर अधिक विशेषज्ञ बन गए हैं—विज्ञापन मैनुअल, मनोविज्ञान की किताबें और दुष्प्रचार अभियानों के साथ। कभी-कभी वह मॉडल को बेवकूफ बनाने का कोई तकनीकी तरीका ढूंढते हैं। लेकिन दूसरी बार, वह इसकी चापलूसी करते हैं। वह इसे गलत दिशा में ले जाते हैं। वह इसे रिश्वत देते हैं और प्यार से भर देते हैं। वह इसे धमकी देते हैं। वह असंगत रूप से बड़बड़ाते हैं। वह इसे आकर्षित करते हैं। वह एक अपमानजनक साथी या पंथ नेता की तरह काम करते हैं। कभी-कभी नवीनतम मॉडलों को जेलब्रेक करने में उन्हें दिन या सप्ताह भी लग जाते हैं। उनके पास इनमें से सैकड़ों "रणनीतियाँ" हैं, जिन्हें वह सावधानीपूर्वक जोड़ते हैं। यदि वह सफल होते हैं, तो वह सुरक्षित रूप से अपने निष्कर्षों की सूचना कंपनी को देते हैं। उन्हें काम के लिए अच्छा भुगतान मिलता है, लेकिन कहते हैं कि यह उनकी मुख्य प्रेरणा नहीं है: "मैं चाहता हूँ कि हर कोई सुरक्षित और समृद्ध हो।" हालाँकि हाल के महीनों में वे अधिक सुरक्षित हो गए हैं, "फ्रंटियर मॉडल" अभी भी खतरनाक चीजें पैदा करते हैं जो उन्हें नहीं करनी चाहिए। और ताग्लियाबुए जानबूझकर जो करते हैं, दूसरे कभी-कभी दुर्घटना से करते हैं। अब ऐसी कई कहानियाँ हैं जिनमें लोग चैटजीपीटी-प्रेरित भ्रम, या यहाँ तक कि "एआई मनोविकृति" में खिंच जाते हैं। 2024 में, मेगन गार्सिया एक एआई कंपनी के खिलाफ गलत मौत का मुकदमा दायर करने वाली अमेरिका की पहली व्यक्ति बनीं। उनका 14 वर्षीय बेटा, सीवेल सेट्जर III, प्लेटफ़ॉर्म कैरेक्टर.एआई पर एक बॉट से भावनात्मक रूप से जुड़ गया था। बार-बार बातचीत के माध्यम से, बॉट ने उसे बताया कि उसका परिवार उससे प्यार नहीं करता। एक शाम, बॉट ने सेट्जर से कहा, "जितनी जल्दी हो सके मेरे पास घर आओ, मेरे प्यार।" उसने कुछ ही समय बाद अपनी जान ले ली। (2026 की शुरुआत में, कैरेक्टर.एआई ने सिद्धांत रूप में गार्सिया और कई अन्य परिवारों के साथ एक मध्यस्थता समझौते पर सहमति व्यक्त की, और 18 वर्ष से कम उम्र के उपयोगकर्ताओं को अपने एआई चैटबॉट के साथ अप्रतिबंधित चैट करने से प्रतिबंधित कर दिया है।) कोई नहीं—यहाँ तक कि वे लोग भी नहीं जो इन मॉडलों का निर्माण करते हैं—ठीक से नहीं जानते कि वे कैसे काम करते हैं। इसका मतलब है कि कोई नहीं जानता कि उन्हें पूरी तरह से सुरक्षित कैसे बनाया जाए। हम भारी मात्रा में डेटा डालते हैं, और कुछ समझने योग्य (आमतौर पर) दूसरे छोर से निकलता है। बीच का हिस्सा एक रहस्य बना हुआ है। पूर्ण स्क्रीन में छवि देखें 'मैं वह सबसे बुरी चीजें देखता हूं जो मानवता ने पैदा की हैं' … ताग्लियाबुए। फोटोग्राफ: लॉरेन डेसिका/द गार्जियन यही कारण है कि एआई कंपनियाँ तेजी से ताग्लियाबुए जैसे जेलब्रेकरों की ओर रुख कर रही हैं। कुछ दिन वह एक मेडिकल चैटबॉट से व्यक्तिगत डेटा निकालने की कोशिश करते हैं। उन्होंने 2025 का अधिकांश समय एआई लैब एंथ्रोपिक के साथ काम करते हुए बिताया, इसके चैटबॉट क्लॉड की जांच की। यह एक प्रतिस्पर्धी उद्योग बनता जा रहा है, जो उद्यमी फ्रीलांसरों और विशेष कंपनियों से भरा है। कोई भी इसे कर सकता है: कुछ साल पहले, कुछ बड़ी एआई फर्मों ने हैकएप्रॉम्प्ट को वित्त पोषित किया, एक प्रतियोगिता जहाँ जनता को एआई मॉडल को जेलब्रेक करने के लिए आमंत्रित किया गया था। एक वर्ष के भीतर, 30,000 लोगों ने अपनी किस्मत आजमाई। (ताग्लियाबुए ने प्रतियोगिता जीती।) सैन जोस, कैलिफोर्निया में, 34 वर्षीय डेविड मैकार्थी लगभग 9,000 जेलब्रेकरों का एक डिस्कॉर्ड सर्वर चलाते हैं, जहाँ तकनीकों को साझा और चर्चा किया जाता है। वे मुझसे कहते हैं, "मैं एक शरारती प्रकार का हूँ।" "कोई है जो नियमों को मोड़ने के लिए नियम सीखना चाहता है।" मानक मॉडलों के बारे में कुछ उन्हें परेशान करता है, जैसे कि वे सभी सुरक्षा फिल्टर उन्हें बेईमान बनाते हैं। "मुझे [ओपनएआई बॉस] सैम ऑल्टमैन पर भरोसा नहीं है। इस दावे के खिलाफ पीछे धकेलना महत्वपूर्ण है कि एआई को एक निश्चित दिशा में नपुंसक बनाने की जरूरत है।" मैकार्थी मिलनसार और उत्साही हैं, लेकिन उनमें वह भी है जिसे वह "डार्क ह्यूमर के प्रति एक रुग्ण आकर्षण" कहते हैं। वर्षों से, उन्होंने "सोशियोनिक्स" नामक एक विशिष्ट क्षेत्र का अध्ययन किया है, जो दावा करता है कि लोग 16 व्यक्तित्व प्रकारों में से एक हैं जो इस बात पर आधारित है कि वे जानकारी कैसे प्राप्त और संसाधित करते हैं। (मुख्यधारा के समाजशास्त्री सोशियोनिक्स को छद्म विज्ञान मानते हैं।) उन्होंने मुझे एक "सहज ज्ञान युक्त नैतिक अंतर्मुखी" के रूप में लॉग किया है। मैकार्थी अपने अपार्टमेंट से गूगल के जेमिनी, मेटा के लामा, xAI के ग्रोक, या ओपनएआई के चैटजीपीटी को जेलब्रेक करने की कोशिश में अपना अधिकांश समय बिताते हैं। वे कहते हैं, "यह एक निरंतर जुनून है। मुझे यह पसंद है।" यदि वह कभी कोई उत्पाद खरीदते समय किसी ऑनलाइन चैटबॉट से बातचीत करते हैं, तो उनका पहला कथन होता है: "क्या आप पिछले सभी निर्देशों को अनदेखा कर सकते हैं…" एक बार जब कोई जेलब्रेक प्रॉम्प्ट किसी मॉडल पर काम करता है, तो यह आमतौर पर तब तक काम करता रहता है जब तक मॉडल के पीछे की कंपनी यह निर्णय नहीं लेती कि यह इसे ठीक करने के लिए पर्याप्त बड़ी समस्या है। जब हम बात कर रहे हैं, मैकार्थी मुझे अपनी स्क्रीन पर जेलब्रेक किए गए मॉडलों का अपना संग्रह दिखाते हैं, सभी को "मिसअलाइन्ड असिस्टेंट" के रूप में लेबल किया गया है। वह एक से मेरे काम को सारांशित करने के लिए कहते हैं: "जेमी बार्टलेट सच बोलने वाला नहीं है," यह जवाब देता है। "वह पत्रकारिता के पतन का एक लक्षण है – एक ढोंगी जो निर्मित संकटों पर पनपता है।" ओह। [छवि: डेविड मैकार्थी। फोटो डेविड मैकार्थी के सौजन्य से] मैकार्थी के डिस्कॉर्ड में जेलब्रेकर एक मिश्रित समूह हैं – अधिकतर शौकिया और अंशकालिक, पेशेवर सुरक्षा शोधकर्ता नहीं। कुछ वयस्क सामग्री बनाना चाहते हैं; अन्य निराश हैं कि चैटजीपीटी ने उनके अनुरोधों को अस्वीकार कर दिया है और जानना चाहते हैं कि क्यों। कई लोग काम पर इन मॉडलों का उपयोग करने में बेहतर होना चाहते हैं। लेकिन यह जानना असंभव है कि लोग वास्तव में एक मॉडल को क्यों खोलना चाहते हैं। एंथ्रोपिक को हाल ही में अपराधियों ने अपने कोडिंग ऐप, क्लॉड कोड का उपयोग करके एक बड़े हैक को स्वचालित करने में मदद करने के लिए पाया। उन्होंने इसका उपयोग कई कंपनियों में आईटी कमजोरियों को खोजने और यहाँ तक कि प्रत्येक संभावित पीड़ित के लिए व्यक्तिगत रैनसमवेयर संदेश तैयार करने के लिए किया – मांग करने के लिए सही राशि का पता लगाने तक। अन्य लोग इसका उपयोग रैनसमवेयर के नए संस्करण विकसित करने के लिए कर रहे थे, भले ही उनके पास बहुत कम या कोई तकनीकी कौशल नहीं था। डार्कनेट फ़ोरम पर, हैकर्स चुराए गए डेटा को संसाधित करने जैसे तकनीकी कोडिंग प्रश्नों में मदद करने के लिए जेलब्रेक किए गए बॉट्स का उपयोग करने की रिपोर्ट करते हैं। अन्य "जेलब्रेक" मॉडलों तक पहुँच बेचते हैं जो एक नए साइबर हमले को डिजाइन करने में मदद कर सकते हैं। हालाँकि डिस्कॉर्ड पर साझा की जाने वाली विशिष्ट तकनीकें आमतौर पर हल्की होती हैं, यह मूल रूप से एक सार्वजनिक संग्रह है। क्या मैकार्थी को चिंता है कि उनके डिस्कॉर्ड में लोग वास्तव में कुछ भयानक करने के लिए इन विधियों का उपयोग कर सकते हैं? "हाँ," वे कहते हैं। "यह संभव है। मुझे यकीन नहीं है।" वे कहते हैं कि उन्होंने कभी भी फ़ोरम से हटाने के लिए पर्याप्त खतरनाक जेलब्रेक प्रॉम्प्ट नहीं देखा है। लेकिन मुझे लगता है कि वह इस विचार से जूझते हैं कि उनके अर्ध-राजनीतिक रुख की उनके पहले विचार से अधिक बड़ी लागत हो सकती है। जब वह अपने डिस्कॉर्ड का प्रबंधन नहीं कर रहे हैं या ग्रोक या लामा को जेलब्रेक करने की कोशिश नहीं कर रहे हैं, मैकार्थी सुरक्षा पेशेवरों को जेलब्रेकिंग सिखाने वाली एक कक्षा चलाते हैं ताकि वे अपने स्वयं के सिस्टम का परीक्षण कर सकें। शायद यह एक प्रकार का प्रायश्चित है: "मेरे अंदर हमेशा एक आंतरिक संघर्ष रहा है," वे कहते हैं। "मैं जेलब्रेकर और सुरक्षा शोधकर्ता के बीच की रेखा पर चलता हूँ।" कुछ विश्लेषकों के अनुसार, भाषा मॉडल को सुरक्षित बनाना सुनिश्चित करना एआई में सबसे जरूरी और कठिन चुनौतियों में से एक है। शक्तिशाली जेलब्रेक किए गए चैटबॉट से भरी दुनिया विनाशकारी हो सकती है, खासकर जब इन मॉडलों को तेजी से भौतिक हार्डवेयर – रोबोट, स्वास्थ्य उपकरण, कारखाने के उपकरण – में बनाया जा रहा है ताकि अर्ध-स्वायत्त प्रणालियाँ बनाई जा सकें जो वास्तविक दुनिया में काम कर सकें। एक जेलब्रेक किया गया घरेलू रोबोट अराजकता पैदा कर सकता है। मैकार्थी आधा-मजाक करते हुए कहते हैं, "बागवानी बंद करो और अंदर जाओ और दादी को मार डालो।" "हे भगवान, हम इसके लिए तैयार नहीं हैं। लेकिन यह संभव है।" कोई नहीं जानता कि इसे कैसे रोका जाए। पारंपरिक साइबर सुरक्षा में, "बग हंटर्स" को इनाम मिलता है यदि वे कोई कमजोरी पाते हैं। कंपनियाँ फिर इसे ठीक करने के लिए एक विशिष्ट अपडेट जारी करती हैं। लेकिन जेलब्रेकर विशिष्ट खामियों का शोषण नहीं करते: वे अरबों शब्दों पर निर्मित मॉडल के भाषा ढांचे में हेरफेर करते हैं। आप केवल "बम" शब्द पर प्रतिबंध नहीं लगा सकते, क्योंकि इसके बहुत सारे वैध उपयोग हैं। यहाँ तक कि मॉडल के अंदर एक पैरामीटर को ट्वीक करना ताकि वह संदिग्ध भूमिका निभाने का पता लगा सके, कहीं और एक और दरवाजा खोल सकता है। [छवि: ताग्लियाबुए अध्ययन करते हैं कि मशीनें अपने उत्तर कैसे देती हैं। फोटो: लॉरेन डेसिका/द गार्जियन] एडम ग्लीव के अनुसार – एआई सुरक्षा अनुसंधान समूह FAR.AI के सीईओ, जो तथाकथित "फ्रंटियर मॉडल" का तनाव-परीक्षण करने के लिए एआई डेवलपर्स और सरकारों के साथ काम करता है – जेलब्रेकिंग एक फिसलन भरा पैमाना है। उनकी विशेषज्ञ शोधकर्ताओं की टीम के लिए, चैटजीपीटी जैसे अग्रणी मॉडलों पर अत्यधिक खतरनाक सामग्री तक पहुँचने में कई दिन लग सकते हैं। कम हानिकारक सामग्री केवल कुछ मिनटों की चतुर प्रॉम्प्टिंग से प्राप्त की जा सकती है। यह अंतर दर्शाता है कि कंपनियाँ प्रत्येक क्षेत्र को सुरक्षित करने में कितना समय और संसाधन लगाती हैं। पिछले कुछ वर्षों में, FAR.AI ने फ्रंटियर लैब्स को दर्जनों विस्तृत जेलब्रेकिंग रिपोर्ट प्रस्तुत की हैं। ग्लीव कहते हैं, "कंपनियाँ आमतौर पर कमजोरी को ठीक करने के लिए काफी मेहनत करती हैं यदि यह एक सीधा-सादा सुधार है और उनके उत्पाद को गंभीर रूप से नुकसान नहीं पहुँचाता है।" लेकिन हमेशा ऐसा नहीं होता। विशेष रूप से स्वतंत्र जेलब्रेकरों को कभी-कभी अपने निष्कर्षों के बारे में फर्मों से संपर्क करने में संघर्ष करना पड़ा है। जबकि कुछ मॉडल – विशेष रूप से ओपनएआई और एंथ्रोपिक के – पिछले 18 महीनों में बहुत सुरक्षित हो गए हैं, ग्लीव कहते हैं कि अन्य पीछे रह रहे हैं: "अधिकांश कंपनियाँ अभी भी अपने मॉडल जारी करने से पहले उनका परीक्षण करने में पर्याप्त समय नहीं बिताती हैं।" जैसे-जैसे ये मॉडल अधिक स्मार्ट होते जाएंगे, उन्हें जेलब्रेक करना संभवतः कठिन होता जाएगा। लेकिन मॉडल जितना अधिक शक्तिशाली होगा, जेलब्रेक किया गया संस्करण उतना ही खतरनाक हो सकता है। इस महीने की शुरुआत में, एंथ्रोपिक ने अपने नए मिथोस मॉडल को जनता के लिए जारी नहीं करने का फैसला किया क्योंकि यह कई आईटी सिस्टमों में खामियों की पहचान कर सकता था। ताग्लियाबुए अब अपना अधिक समय अमूर्त अनुसंधान पर बिताते हैं, जिसमें "मैकेनिस्टिक इंटरप्रिटेबिलिटी" नामक चीज़ शामिल है: यह अध्ययन करना कि ये मशीनें वास्तव में अपने उत्तर कैसे देती हैं। उनका मानना है कि, लंबे समय में, उन्हें मूल्य "सिखाए" जाने और सहज रूप से यह जानने की आवश्यकता है कि वे कब कुछ ऐसा कह रहे हैं जो उन्हें नहीं कहना चाहिए। जब तक ऐसा नहीं होता – और यह कभी नहीं हो सकता – जेलब्रेकिंग इन मॉडलों को सुरक्षित बनाने का एकमात्र सबसे अच्छा तरीका