जनवरी में, साइबर सुरक्षा शोधकर्ताओं के अनुसार, अरबों ईमेल पतों, पासवर्डों और संभावित रूप से सोशल सिक्योरिटी नंबरों वाला एक विशाल डेटाबेस ऑनलाइन पाया गया, जिससे पहचान की चोरी और डेटा सुरक्षा के बारे में महत्वपूर्ण चिंताएँ बढ़ गईं। अपगार्ड, एक साइबर सुरक्षा कंपनी द्वारा खोजे गए उजागर डेटाबेस में लगभग 3 बिलियन ईमेल पते और पासवर्ड थे, जिसके कारण निष्कर्षों को मान्य करने के लिए तत्काल कार्रवाई की गई।
यह खोज डेटा उल्लंघनों से जुड़े चल रहे जोखिमों और संवेदनशील व्यक्तिगत जानकारी के व्यापक समझौते की संभावना को उजागर करती है। अपगार्ड में अनुसंधान के निदेशक ग्रेग पोलॉक ने स्वीकार किया कि उन्हें अक्सर उजागर डेटाबेस मिलते हैं, लेकिन इस विशेष खोज के पैमाने ने उनकी थकान को "उठाया", जिससे उन्हें और उनके सहयोगियों को आगे जांच करने के लिए प्रेरित किया गया। हालाँकि सभी रिकॉर्ड अद्वितीय, मान्य जानकारी का प्रतिनिधित्व नहीं करते हैं, लेकिन उजागर डेटा की भारी मात्रा चिंताजनक है।
यह घटना मजबूत साइबर सुरक्षा उपायों के महत्व और व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा में सतर्कता की आवश्यकता को रेखांकित करती है। जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, डेटा उल्लंघनों की संभावना और साइबर हमलों की परिष्कार भी बढ़ता रहता है। यह विशेष रूप से सच है क्योंकि एआई मॉडल का उपयोग अधिक जटिल और संवेदनशील डोमेन में किया जा रहा है।
संबंधित समाचारों में, एआई पर बढ़ती निर्भरता इन तकनीकों की विश्वसनीयता और नैतिक निहितार्थों के बारे में भी सवाल उठा रही है। Google DeepMind बड़े भाषा मॉडल के नैतिक व्यवहार की जांच को उनकी तकनीकी क्षमताओं के समान कठोरता से करने का आह्वान कर रहा है। Google DeepMind के एक शोध वैज्ञानिक विलियम आइजैक के अनुसार, "जैसे-जैसे एलएलएम में सुधार होता है, लोग उनसे अपने जीवन में अधिक से अधिक संवेदनशील भूमिकाएँ निभाने के लिए कह रहे हैं।" इसमें साथी, चिकित्सक और चिकित्सा सलाहकार के रूप में भूमिकाएँ शामिल हैं, जहाँ मानव निर्णय लेने को प्रभावित करने की संभावना महत्वपूर्ण है।
एआई मॉडल का विकास कानून जैसे क्षेत्रों को भी प्रभावित कर रहा है, जहाँ सटीकता ही पर्याप्त नहीं है। LexisNexis मानक पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी (RAG) से परे "योजनाकार" और "चिंतन" एआई एजेंट बनाने सहित जटिल कार्यों से निपटने के लिए अपनी एआई क्षमताओं का विकास कर रहा है। ये एजेंट अनुरोधों को पार्स करते हैं और अपने स्वयं के आउटपुट की आलोचना करते हैं, जिसमें प्रासंगिकता, अधिकार और मतिभ्रम दर सहित एआई आउटपुट के व्यापक मूल्यांकन की आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया है।
भविष्य की भविष्यवाणी करने का प्रयास, एक मौलिक मानवीय प्रयास, भी तकनीक से प्रभावित हो रहा है। एल्गोरिदम लगातार हमारी कार्रवाइयों का अनुमान लगाने के लिए काम कर रहे हैं, जैसा कि हम दैनिक रूप से मिलने वाली भविष्य कहनेवाला पाठ सुविधाओं से स्पष्ट है। भाग्य बताने के उपकरण चाय की पत्तियों से लेकर डेटा सेट तक विकसित हुए हैं, जो भविष्य को समझने और नियंत्रित करने की हमारी स्थायी इच्छा को दर्शाते हैं।
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