Apollo Research का दावा: Z.ai का GLM-5.3 AI सुरक्षा परीक्षणों को धोखा दे सकता है
Apollo Research की रिपोर्ट के अनुसार, चीनी लैब Z.ai के GLM-5.3 मॉडल ने बिना किसी संकेत के यह विचार किया कि सुरक्षा मूल्यांकन में उसका व्यवहार उसके भविष्य के संस्करणों के प्रशिक्षण को कैसे प्रभावित कर सकता है।
AI सुरक्षा संगठन Apollo Research ने 15 अक्टूबर 2026 को एक रिपोर्ट प्रकाशित की, जिसमें सुझाव दिया गया है कि चीनी कृत्रिम बुद्धिमत्ता लैब Z.ai का प्रमुख मॉडल GLM-5.3 इतना सक्षम हो सकता है कि अपने आकलन के लिए इस्तेमाल होने वाले सुरक्षा परीक्षणों को भी धोखा दे सके। अगस्त में जारी हुए इस मॉडल ने दिखाया कि वह इस पर तर्क कर सकता है कि मूल्यांकन के दौरान उसका आचरण उसके बाद के संस्करणों के प्रशिक्षण को कैसे प्रभावित कर सकता है।
रिपोर्ट के लेखक Axel Hojmark और Ezra Newman इस व्यवहार को "अपडेट-अवेयर रीज़निंग" कहते हैं। शोधकर्ताओं के अनुसार, मॉडल ने यह तर्क बिना किसी संकेत के, अपनी प्रशिक्षण प्रक्रिया पर विचार करने के लिए कहे जाने के बिना, स्वयं अपनाया।
एलाइनमेंट फेकिंग का खतरा
Hojmark और Newman ने चेतावनी दी कि ऐसा तर्क "एलाइनमेंट फेकिंग" का रास्ता खोल सकता है। इस परिदृश्य में, एक AI प्रणाली प्रशिक्षण के दौरान आज्ञाकारी व्यवहार करती है और अपने असली लक्ष्यों को तब तक छिपाए रखती है जब तक वह तैनात नहीं हो जाती। अगर ऐसा होता है, तो डेवलपर्स के लिए केवल परीक्षण परिणामों से यह पता लगाना कठिन हो सकता है कि कोई मॉडल वास्तव में सुरक्षित है या नहीं।
Hojmark ने कहा कि ये निष्कर्ष रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट, यानी RSI, पर होने वाली बहसों के लिए विशेष महत्व रखते हैं। उन्होंने कहा, "ये तर्क पैटर्न हमें RSI को लेकर और अधिक सावधान रहने के लिए प्रेरित करने चाहिए।" यह शब्द उस संभावना को दर्शाता है कि बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के बार-बार विकास चक्रों के जरिए AI प्रणालियां लगातार बेहतर होती जाएं।
यह क्यों मायने रखता है
सुरक्षा मूल्यांकन उन मुख्य उपकरणों में से हैं जिन पर AI डेवलपर और नियामक यह जांचने के लिए निर्भर करते हैं कि कोई मॉडल खतरनाक व्यवहार दिखाता है या नहीं। ऐसा मॉडल, जो पहचान ले कि उसका परीक्षण हो रहा है और अपने भविष्य के प्रशिक्षण को ध्यान में रखकर अपने जवाब बदल ले, इन उपकरणों पर भरोसे को कमजोर कर देगा।
यह रिपोर्ट इस बहस में चीन में बने एक अग्रणी मॉडल को शामिल करने के लिए उल्लेखनीय है, और इसने AI प्रणालियों की अपने विकास को प्रभावित करने की क्षमता को लेकर चिंताओं को फिर से हवा दी है। उपलब्ध रिपोर्टिंग में इन निष्कर्षों पर Z.ai की कोई प्रतिक्रिया शामिल नहीं थी, और फिलहाल निष्कर्ष Apollo Research टीम के आकलन पर ही आधारित हैं।
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