- GPT-2 एक बड़े पैमाने का text generation AI है, जिसे 80 लाख वेबपेजों पर train किया गया था, और यह दिए गए वाक्य को स्वाभाविक रूप से आगे बढ़ाने की क्षमता दिखाता है
- OpenAI ने कहा कि इस मॉडल का fake news या online impersonation जैसी चीजों में दुरुपयोग होने का जोखिम है, इसलिए पूरे मॉडल की जगह केवल एक छोटा version ही जारी किया गया
- शोधकर्ताओं ने कहा कि इस तरह की गैर-प्रकाशन नीति सिर्फ अस्थायी प्रतिक्रिया है, और ऐसे मिलते-जुलते मॉडल जल्द ही दोबारा बनाए जा सकेंगे
- कुछ लोगों ने OpenAI की आलोचना करते हुए कहा कि उसने जोखिम को बढ़ा-चढ़ाकर पेश कर ध्यान आकर्षित किया, जबकि अन्य विशेषज्ञों ने इसे AI ethics पर चर्चा शुरू कराने वाला एक महत्वपूर्ण क्षण माना
- यह मामला AI को सार्वजनिक करने की जिम्मेदारी और तकनीक के फैलाव की अनिवार्यता के बीच संतुलन कैसे बनाया जाए, इसका एक महत्वपूर्ण turning point दिखाता है
OpenAI के GPT-2 को सार्वजनिक न करने का फैसला और AI ethics पर बहस
- OpenAI ने नया text generation model GPT-2 विकसित किया, जो दिए गए विषय के अनुसार सुसंगत वाक्य बना सकता है, लेकिन safety और security कारणों से उसने पूरा मॉडल जारी करने को टाल दिया
- इसके बजाय केवल छोटा version जारी किया गया, और training में इस्तेमाल किए गए dataset और training code को निजी रखा गया
- मीडिया ने इसे “मानवता के लिए सील कर देने लायक AI” जैसी भाषा में पेश करते हुए अतिरंजित प्रतिक्रिया दी, और विशेषज्ञों ने कहा कि जोखिम को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करने पर बहस हुई
- इस फैसले ने यह बहस छेड़ दी कि संभावित रूप से खतरनाक AI algorithm को किस सीमा तक सार्वजनिक किया जाना चाहिए
GPT-2 की तकनीकी विशेषताएँ और प्रदर्शन
- GPT-2 एक language model है, जिसे 80 लाख वेबपेजों के text पर train किया गया और जो वाक्य में अगला शब्द predict करने के तरीके से सीखा गया
- यह दिए गए वाक्य के style और topic के अनुसार स्वाभाविक रूप से आगे बढ़ने वाले वाक्य बना सकता है
- उदाहरण के तौर पर, “मैंने Andes पर्वतमाला में English बोलने वाले unicorns के एक समूह की खोज की” जैसा वाक्य देने पर GPT-2 ने काल्पनिक scientific article के रूप में text पूरा किया
- यह novel, column, speech script जैसी अलग-अलग writing styles में भी text बना सकता है
- बने हुए वाक्यों में कभी-कभी दोहराव, विषय परिवर्तन में अस्वाभाविकता, और अतार्किक सामग्री शामिल होती है, लेकिन पहले के मॉडलों की तुलना में इसकी context समझने की क्षमता और वाक्य-संगति काफी बेहतर मानी गई
- GPT-2 शब्दों के अनेक अर्थों में भेद कर सकता है और दुर्लभ उपयोगों को पहचान सकता है, तथा इसका उपयोग translation, chatbot, writing assistance tools आदि में किया जा सकता है
सार्वजनिक न करने के फैसले और उस पर विवाद
- OpenAI को चिंता थी कि GPT-2 का उपयोग fake news बनाने, online व्यक्तियों की नकल करने, और spam फैलाने में किया जा सकता है
- इसी कारण पूरे मॉडल की जगह केवल छोटा version जारी किया गया, और training data तथा code को निजी रखा गया
- लेकिन कई AI researchers ने कहा कि यह गैर-प्रकाशन नीति केवल अस्थायी प्रतिक्रिया है
- Carnegie Mellon University के Robert Frederking ने कहा, “OpenAI ने जो तकनीक इस्तेमाल की है वह नई नहीं है, और दूसरे शोधकर्ता भी जल्द ऐसे मिलते-जुलते मॉडल बना सकते हैं”
- यह भी राय दी गई कि अगर किसी संस्था के पास पर्याप्त पूंजी और जानकारी हो, तो वह AWS जैसी cloud services का उपयोग करके भी ऐसा मॉडल बना सकती है
- कुछ शोधकर्ताओं ने OpenAI की आलोचना की कि उसने जोखिम को बढ़ा-चढ़ाकर पेश कर ध्यान खींचा, और इससे अकादमिक शोध के अवसर सीमित हुए
- दूसरी ओर MIT के David Bau ने इस फैसले को AI ethics पर चर्चा शुरू कराने वाला एक gesture बताया और कहा, “OpenAI ने इस मुद्दे की ओर ध्यान खींचा, यह सकारात्मक है”
AI को सार्वजनिक करने और नैतिक निर्णय की समस्या
- Harvard University के Berkman Klein Center के John Bowers ने समझाया कि AI तकनीक को सार्वजनिक करना है या नहीं, यह cost-benefit analysis का प्रश्न है
- उन्होंने कहा कि वे natural language processing की प्रगति में योगदान देने वाले text generation algorithm को सार्वजनिक करने के पक्ष में हैं, लेकिन निगरानी या manipulation में दुरुपयोग हो सकने वाली image recognition technology को लेकर सावधानी ज़रूरी है
- खास तौर पर उन्होंने कहा कि deepfake technology में “लाभ की तुलना में नुकसान कहीं अधिक है”
- Bowers ने कहा कि यह स्थिति AI क्षेत्र की अपरिपक्वता को भी दिखाती है
- अभी machine learning क्षेत्र में तकनीक के सामाजिक प्रभाव और ethical considerations का आकलन करने के लिए व्यवस्थित मानकों की कमी है
तकनीक के प्रसार को नियंत्रित करने की सीमाएँ और ऐतिहासिक समान मामले
- हाल के इतिहास से स्पष्ट है कि AI tools के प्रसार को दबाने या नियंत्रित करने की कोशिशें असफल होने की संभावना अधिक होती हैं
- Frederking ने 1990 के दशक में encryption technology को नियंत्रित करने की विफलता को एक समान उदाहरण के रूप में पेश किया
- उस समय सरकार ने संचार की निगरानी के लिए backdoor installation bill आगे बढ़ाया था, लेकिन Phil Zimmerman ने PGP encryption tool विकसित कर दिया, जिससे यह प्रयास निष्प्रभावी हो गया
- इसके बाद मजबूत encryption तकनीक विदेशों में भी आसानी से उपलब्ध हो गई और regulation व्यावहारिक रूप से असंभव हो गया
- Frederking ने ज़ोर देकर कहा, “जब scientific progress का समय आ जाता है, तो उसे रोका नहीं जा सकता। हम केवल यह तय कर सकते हैं कि उसका जवाब कैसे देना है”
निष्कर्ष
- GPT-2 को पूरी तरह सार्वजनिक न करना AI तकनीक के जोखिम और उसे जारी करने की जिम्मेदारी से जुड़ा एक महत्वपूर्ण उदाहरण माना जाता है
- OpenAI का यह फैसला AI ethics, transparency, और तकनीक के प्रसार की अनिवार्यता के बीच संतुलन की समस्या को सामने लाता है
- लंबी अवधि में AI research की openness और सामाजिक safety के बीच सामंजस्य बनाने वाले मानक तैयार करने की आवश्यकता है
8 टिप्पणियां
अब देखता हूँ तो काफ़ी मज़ेदार लगता है haha
सटीक रूप से देखें तो, Amodei के OpenAI में होने के समय GPT-2 को private रखने का जो कारण था, और Mythos model को private रखने का जो कारण है, वे मिलते-जुलते हैं, इसलिए लगता है कि यह बात सामने आई है। उस समय के Amodei और आज के Amodei में कुछ भी नहीं बदला है..
अब पीछे मुड़कर देखता हूँ तो हँसी आती है hahaha 10 साल भी नहीं हुए, और हालात इस कदर बदल गए कि वो बात मज़ाक जैसी लगने लगी है—ये अपने आप में थोड़ा डरावना भी है
संदर्भ के लिए, अगर आप GPT-2 का ज़िक्र करने वाली पोस्ट की सामग्री या मूल पोस्ट के लिखे जाने का साल 2019 देखें, तो समझ आएगा कि हाल ही में Anthropic ने यह कहा कि वह अपने Mythos मॉडल को बहुत खतरनाक होने की वजह से सार्वजनिक नहीं करेगा—उसके संदर्भ में यह बात भी है कि पहले OpenAI ने भी GPT-2 को लेकर काफ़ी हंगामा किया था.
HN के मामले में, अगर वह पुरानी पोस्ट हो तो उसके साथ साल जोड़ने की एक परंपरा है (यह अपने-आप जुड़ता है या नहीं, यह मुझे नहीं पता), और लगता है कि GeekNews में भी ऐसा दिखे तो अच्छा रहेगा.
ज़्यादातर चीज़ें लाई जानी चाहिए थीं, लेकिन इस बार अजीब तरह से यह छूट गई और ऐसे ही प्रोसेस हो गई। मैं इसे ठीक कर दूँगा ताकि इस पर हाथ न लगे।
क्या Sam Altman, Oppenheimer के साथ भावनात्मक रूप से खुद को जोड़ रहे हैं? अगर यह खतरनाक है, तो इसे सुरक्षित तरीके से सुधारने के बाद जारी किया जा सकता है, लेकिन इस्तेमाल करने के लिए प्रोत्साहित करना मुझे तर्कसंगत नहीं लगता। मेरा मानना है कि Anthropic Mythos का मामला भी ऐसा ही है।
Anthropic ने जो कहा उस पर भरोसा हुआ, लेकिन OpenAI की बात पर इतना भरोसा क्यों नहीं होता?
क्या इसलिए कि Anthropic ने zero day patch बनाकर show-and-proof किया था?
या इसलिए कि OpenAI यह तरीका पहले ही कई बार इस्तेमाल कर चुका है?
Hacker News की राय
किसी को लगता है कि OpenAI के ऐसे दिग्गज पलों को किसी को इकट्ठा करना चाहिए
जैसे “GPT-2 बहुत खतरनाक है”, “64x64 DALL-E बहुत डरावना है”, “AGI हासिल हो गया”, “Q*/strawberry ने गणित के सवाल हल कर दिए और शोधकर्ता घबरा गए” जैसी बातें
मुझे Codex पसंद है, लेकिन ऐसी बढ़ा-चढ़ाकर की गई प्रचारबाज़ी एक साथ मज़ेदार भी लगती है और थका देने वाली भी
मैंने आज पूरा दिन Codex GPT-5.4, Claude Opus 4.6-1M, Gemini 3.1 Pro वगैरह से एक साधारण UI bug ठीक कराने की कोशिश की, लेकिन असफल रहा, और आखिर में खुद code खोलकर ठीक किया
20 मिनट में हल हो गया, मज़े की बात यह है कि मुझे इस language या framework की बिल्कुल जानकारी नहीं थी
फिर भी 20 मिनट में ठीक कर लिया, तो सावधान रहना चाहिए — शायद कुछ सीख ही लिया हो
मुझे लगता है कि mental model को साफ़ बनाए रखने का यह सबसे अच्छा तरीका है
UI bug या CSS में models सचमुच बहुत कमजोर हैं। unit tests ज़रूरी हैं
यह विवाद शायद Mythos पर प्रतिक्रिया जैसा दिखता है, लेकिन उस समय OpenAI का फैसला सही था, ऐसा मुझे लगता है
जब GPT-2 जारी हुआ था, तब इंडस्ट्री पूरी तरह बदल गई थी, और वह सिर्फ research नहीं बल्कि एक नए युग का संकेत था
Mythos भी उसी तरह कुछ ऐसा दिखाता है जो पहले नहीं था
मैंने 250 पन्नों का whitepaper पढ़ा, उसकी hacking क्षमता हैरान करने वाली थी, और पिछले एक महीने में safety improvements भी काफी बड़े लगे
सामाजिक असर को ध्यान में रखते हुए थोड़ा और समय लेना सकारात्मक बात है
बात अनजाने में सही निकली हो, लेकिन आजकल low-quality content की बाढ़ सचमुच एक समस्या लगती है
उन्होंने कहा था कि “synthetic images, audio, और video नकली content बनाने की लागत घटा देंगे, और आम लोगों को online text के प्रति ज़्यादा संदेहशील होना पड़ेगा”, और अभी हालात बिल्कुल वैसे ही हैं
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पहले मैंने साल नहीं देखा और चौंक गया
OpenAI को funding जुटाने में मुश्किल हो रही है, और New Yorker में Altman की profile भी अच्छी नहीं आई, इसलिए यह समझ में आता है कि वे फिर “दादी को गोली मत लगने दो” वाली PR strategy पर लौट आए हों
एक बात कही जाती है: “अगर तकनीक सचमुच खतरनाक होती, तो उसे 20 डॉलर महीने में उपलब्ध नहीं कराया जाता”
जो चीज़ सच में खतरनाक होती है, वह आम लोगों तक कभी नहीं पहुँचती
फिर भी हैरानी होती है कि विशेषज्ञ इस बुनियादी तर्क को नज़रअंदाज़ कर देते हैं
आजकल “इतना खतरनाक कि जारी नहीं किया जा सकता” वाली बात Anthropic के Mythos के लिए कही जा रही है
कहा जाता है कि वह इतना शक्तिशाली है कि सिर्फ approved कंपनियों को ही access मिलेगा
“इतना खतरनाक कि जारी नहीं किया जा सकता” का मतलब दरअसल यह था कि “model weights को open source नहीं किया जाएगा”
आखिरकार वे weights भी जारी कर दिए गए, और यह Anthropic Mythos से अलग संदर्भ था
उस दौर में मैं OpenAI के बाहर Ben Mann के साथ Transformer-XL train कर रहा था
मूल योजना GPT-2.5 की तरह weights जारी करने की थी, लेकिन OpenAI के दोस्तों ने इसे निजी रखने की सलाह दी
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बाद में उसने अपने अनुभव को विस्तार से लिखा
उसके मुताबिक OpenAI ने शिष्टता और ईमानदारी से बात की, और जोखिम पर सरकार व खुफिया एजेंसियों के नज़रिए तक साझा किए
आखिरकार उसने “इलाज से बेहतर रोकथाम” वाली सोच के तहत model जारी न करने का फैसला किया
उसने कहा कि जब भविष्य में इससे भी खतरनाक model आएँगे, तो उसके लिए एक मिसाल छोड़ना चाहता था
अच्छी पोस्टें हमेशा अमेरिकियों के सो जाने के बाद आती हैं
2019 में पढ़ा गया GPT-2 का unicorn article generation example आज भी याद है
उस समय वह सचमुच चौंका देने वाला था। GPT-3.5 या 4 से भी ज़्यादा हैरान कर देने वाला