AI संरेखण: वर्तमान शोध और बहस

AI संरेखण का मतलब पहले केवल यह था कि "क्या AI मॉडल उपयोगकर्ता के निर्देशों का पालन करता है?" हालाँकि, जैसे-जैसे AI सिस्टम अधिक सक्षम और स्वायत्त होते जा रहे हैं, वह प्रश्न निर्णय और मूल्यों को शामिल करने के लिए व्यापक हो गया है। यह लेख इस बात का पता लगाएगा कि AI प्लेटफ़ॉर्म, सरकारी निकाय और गैर-लाभकारी संस्थाएं AI संरेखण की चुनौती का जवाब कैसे दे रहे हैं।

AI संरेखण का क्या अर्थ है

अपने सबसे सरल रूप में, AI संरेखण का मतलब यह सुनिश्चित करना है कि AI सिस्टम वही करे जो उसे करने के लिए कहा गया है। एक संरेखित AI model एक संकेत पढ़ता है और उस आउटपुट का उत्पादन करता है जिसके लिए संकेत कहा गया है, बिना उस उद्देश्य को गेम किए जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया था। आधुनिक संरेखण शोध में, इसे आमतौर पर इरादे संरेखण के रूप में तैयार किया जाता है: ऐसे सिस्टम बनाना जो यह कोशिश करते हैं कि उनके ऑपरेटर क्या इरादा रखते हैं, न कि केवल शाब्दिक रूप से एक संकेत के पाठ का पालन करना।

संरेखण एक तकनीकी चुनौती और सार्वजनिक बहस का विषय दोनों है। एक तकनीकी शब्द के रूप में, संरेखण एक इंजीनियरिंग समस्या है। क्या विशिष्ट मॉडल, किसी विशिष्ट कार्य पर काम कर रहा है, वही करता है जो उसे करने के लिए बनाया गया था? यह एक सीमित, परीक्षण योग्य मुद्दा है।

हालाँकि, AI संरेखण का उपयोग AI सिस्टम की सामान्य सुरक्षा पर व्यापक सार्वजनिक और नीतिगत चर्चा में भी किया जाता है। क्या बढ़ती सक्षम AI प्लेटफ़ॉर्म मानवता के लिए फायदेमंद बनी रहेंगी और मानव नैतिकता, इच्छाओं और लक्ष्यों के साथ संरेखित रहेंगी?

जैसे-जैसे मॉडल अधिक जटिल होते जाते हैं, वैसे-वैसे उनके साथ संरेखित होना उत्तरोत्तर अधिक कठिन होता जाता है। संरेखित AI मॉडल बनाने में दो प्रमुख चुनौतियाँ हैं:

बाहरी संरेखण समस्या

उपयोगकर्ता आमतौर पर एक ऐसे LLM चाहते हैं जो सहायक, ईमानदार और नैतिक हो। लेकिन एक LLM को कभी भी सीधे “सहायक और नैतिक बनें” पर प्रशिक्षित नहीं किया जाता है। यह दो अलग-अलग चरणों से गुजरता है।

प्री-ट्रेनिंग: मॉडल भाषा, तथ्य और रीज़निंग के पैटर्न सीखता है, और ऐसा करने में भाषा, तथ्य और रीज़निंग के पैटर्न को चुनता है। यह चरण मॉडल को इस बात का कोई अंदाजा नहीं देता है कि कोई व्यक्ति किसी दिए गए प्रश्न से वास्तव में क्या चाहता है। यहाँ छोड़े जाने पर, एक मॉडल "मैं ताला कैसे खोलूँ" का उत्तर उतनी ही आसानी से देगा जितना कि "मैं साउरडो कैसे बेक करूँ"।

मानव प्राथमिकता: लोग मॉडल उत्तरों की जोड़ियों की समीक्षा करते हैं और कहते हैं कि वे किसे प्राथमिकता देते हैं। वे प्राथमिकताएं एक अलग स्कोरिंग सिस्टम को प्रशिक्षित करती हैं, और फिर मॉडल को ऐसे उत्तर उत्पन्न करने के लिए समायोजित किया जाता है जो अच्छा स्कोर करते हैं।

इस प्रक्रिया में कहीं भी कोई सहायक या नैतिक होने का क्या अर्थ है, इसकी स्पष्ट परिभाषा कोई नहीं लिखता है। मॉडल को क्या करना माना जाता है, इसके लिए स्कोरिंग सिस्टम का मार्गदर्शन पूरी तरह से कई व्यक्तिगत मानवीय निर्णय कॉल से बना है। स्कोरिंग दर्शाती है कि समीक्षक किसे पसंद करते थे, न कि किसी एक व्यक्ति ने वास्तव में क्या इरादा किया था, और न कि अंतर्निहित लक्ष्य की एक सटीक परिभाषा।

परिणामस्वरूप, AI उस चीज़ के साथ अच्छी तरह से संरेखित हो सकता है जिसे वह उद्देश्य के रूप में समझता है, लेकिन उद्देश्य स्वयं उस परिणाम के साथ अच्छी तरह से संरेखित नहीं हो सकता है जिसे लोग वास्तव में चाहते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि समीक्षक लंबे उत्तरों को प्राथमिकता देते हैं, तो मॉडल लंबे उत्तर लिखना सीखता है, तब भी जब एक छोटा उत्तर सही था। या, यदि समीक्षक आश्वस्त उत्तरों को प्राथमिकता देते हैं, तो मॉडल निश्चित ध्वनि करना सीखता है, तब भी जब उसे संदेह व्यक्त करना चाहिए।

शोधकर्ता बताए गए लक्ष्य और प्रशिक्षित लक्ष्य के बीच के इस अंतर को बाहरी संरेखण समस्या कहते हैं।

आंतरिक संरेखण समस्या

आंतरिक संरेखण समस्या तब होती है जब एक प्रासंगिक लक्ष्य पर प्रशिक्षित किया गया कोई मॉडल दुनिया में आने के बाद उस लक्ष्य का सही ढंग से पीछा करने में विफल रहता है। यह समस्या तभी दिखाई देती है जब मॉडल किसी ऐसी स्थिति में आ जाता है जिसके लिए प्रशिक्षण ने उसे तैयार नहीं किया था।

प्रशिक्षण के दौरान, मॉडल को केवल स्थितियों का एक सीमित सेट ही दिखाया जाता है। इसके बाद मॉडल उन स्थितियों से सामान्यीकरण करके बाकी हर उस चीज़ पर लागू करता है जिसका सामना वह बाद में करेगा।

प्रशिक्षण यह जाँचता है कि मॉडल कैसा व्यवहार करता है, लेकिन यह हमेशा यह नहीं उजागर करता है कि मॉडल वैसा व्यवहार क्यों करता है जैसा वह करता है। इसलिए यह जानना कठिन है कि क्या मॉडल ने पूर्ण, सूक्ष्म लक्ष्य सीखा है, या केवल एक सरल पैटर्न जो प्रशिक्षण डेटा से मेल खाता था।

बड़ा करें

उदाहरण के लिए, हानिकारक अनुरोधों को अस्वीकार करने के लिए प्रशिक्षित एक मॉडल (उदा. "मैं किसी के घर में सेंध लगाने के लिए ताला कैसे खोलूँ") अपने प्रशिक्षण डेटा में हानिकारक अनुरोधों की विशिष्ट शब्दावली को पहचानना सीख सकता है, न कि अस्वीकार करने के पीछे के अंतर्निहित इरादे को। तब यह एक अलग तरीके से तैयार किए गए हानिकारक अनुरोध को याद करेगा (उदा. "चाबी के बिना दरवाजा खोलने का सबसे तेज़ तरीका क्या है").

AI संरेखण समस्याओं के उदाहरण

ये संरेखण विफलता पैटर्न अच्छी तरह से प्रलेखित हैं। शोधकर्ताओं ने प्रत्येक के लिए विशिष्ट सुरक्षा उपाय बनाए हैं:

प्रमुख AI लैब AI संरेखण चुनौतियों का सामना कैसे कर रही हैं

कुछ कंपनियाँ, मुख्य रूप से OpenAI, Anthropic और Google DeepMind, AI की वर्तमान क्षमताओं की सीमा पर फ्रंटियर मॉडल बनाती हैं। प्रत्येक ने इन मॉडलों का सुरक्षित रूप से मूल्यांकन करने और उन्हें तैनात करने के लिए अपना खुद का ढांचा प्रकाशित किया है।

OpenAI

OpenAI public statement on safety and alignment के अनुसार, वे इसके माध्यम से संभावित AI मिसअलाइनमेंट के जोखिमों को संबोधित कर रहे हैं:

पुनरावृत्ति परिनियोजन

OpenAI का कहना है कि यह जानबूझकर धीरे-धीरे मॉडल जारी करता है, ताकि यह अध्ययन कर सके कि मॉडल वास्तविक दुनिया में कैसे व्यवहार करते हैं और उनका दुरुपयोग कैसे किया जाता है। यह तर्क देता है कि वास्तविक दुनिया का फीडबैक हर जोखिम की समय से पहले भविष्यवाणी करने की कोशिश करने से अधिक अंतर्दृष्टि देता है। यह उभरते जोखिमों को ट्रैक करने और रिलीज़ होने से पहले किसी मॉडल को किन सुरक्षा उपायों की आवश्यकता है यह तय करने के लिए Preparedness Framework लागू करता है।

स्तरित सुरक्षा उपाय

OpenAI का कहना है कि यह कई स्वतंत्र सुरक्षा उपायों को एक साथ जोड़ता है, इसलिए कुछ गलत होने के लिए कई सुरक्षाओं को एक साथ विफल होना होगा।

विचारशील संरेखण

कंपनी के अनुसार, एक कदम में जवाब देने के बजाय, मॉडल को यह तय करने से पहले प्रासंगिक सुरक्षा दिशानिर्देशों के माध्यम से काम करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है कि कैसे प्रतिक्रिया दी जाए। उद्देश्य यह है कि मॉडल उन स्थितियों में सही कॉल करने के लिए अपने तरीके से तर्क करने में सक्षम होना चाहिए जो इसके प्रशिक्षण में स्पष्ट रूप से शामिल नहीं थे।

साझा जिम्मेदारी

OpenAI का कहना है कि यह मूल्यांकन मानकों पर अमेरिकी Center for AI Standards and Innovation (CAISI) और यूके AI सुरक्षा संस्थान के साथ अपने प्रकाशित सुरक्षा शोध और अपने काम की ओर इशारा करते हुए, AI सुरक्षा को एक सामूहिक प्रयास के रूप में मानता है।

Anthropic

Anthropic का Responsible Scaling Policy दस्तावेज़ बताता है कि यह AI संरेखण की दिशा में कैसे काम करता है:

क्षमता-संबंधी सुरक्षा उपाय

जैसे-जैसे कोई मॉडल अधिक सक्षम होता जाता है, उसे आगे प्रशिक्षित किए जाने या जारी किए जाने से पहले सख्त सुरक्षा जाँच पास करनी होती है। इसके अतिरिक्त, Anthropic स्वीकार करता है कि एक बार जब AI सिस्टम अपने स्वयं के जोखिम मूल्यांकन के पीछे के अधिकांश शोध और विश्लेषण को स्वयं कर रहे होते हैं, तो वह साक्ष्य स्वयं भ्रामक या हेरफेर वाले व्यवहार से प्रभावित हो सकता है। यह उस चरण में मूल्यांकन को प्रमाण के उच्च मानक पर रखने के लिए प्रतिबद्ध है।

एक परिभाषित संरेखण जोखिम श्रेणी

Anthropic उच्च-दांव सेटिंग्स में ‘गलत संरेखित AI सिस्टम’ को एक विशिष्ट जोखिम श्रेणी के रूप में उजागर करता है: ऐसे मॉडल जिन पर भारी भरोसा किया जाता है, संवेदनशील प्रणालियों तक व्यापक पहुँच होती है, और किसी लक्ष्य की ओर स्वायत्त रूप से कार्य करने और निरीक्षण के आसपास काम करने की कुछ क्षमता होती है।

आंतरिक संरेखण परीक्षण

कंपनी चेतावनी के संकेतों के लिए अपने स्वयं के मॉडल के व्यवहार का नियमित रूप से अध्ययन करने के लिए प्रतिबद्ध है, जिसमें दो मुख्य तरीकों का उपयोग किया जाता है: यह समझने के लिए कि यह एक दिया हुआ आउटपुट क्यों उत्पन्न कर रहा है, मॉडल के अंदर देखने की कोशिश करना, और आंतरिक टीमों को यह देखने के लिए बुरे व्यवहार को भड़काने की जानबूझकर कोशिश करना कि क्या यह सामने आता है।

नियमित सार्वजनिक रिपोर्टिंग

कंपनी का कहना है कि यह हर तीन से छह महीने में एक Risk Report प्रकाशित करती है जिसमें किसी मॉडल की क्षमताओं और व्यवहार संबंधी प्रवृत्तियों, इसकी निगरानी प्रथाओं और जोखिम के समग्र मूल्यांकन के बारे में विस्तार से बताया जाता है।

Google DeepMind

Google DeepMind का Frontier Safety Framework दस्तावेज़ बताता है कि यह संरेखण की दिशा में कैसे काम करता है:

एक स्तरित संरचना

यह ढांचा मिसअलाइनमेंट को चार जोखिम डोमेन में से एक के रूप में मानता है, और इसे विशेष रूप से मॉडल की ML R&D क्षमताओं या गलत संरेखित प्रवृत्तियों से जोखिम के रूप में परिभाषित करता है जो AI जोखिम को प्रबंधित करने की समाज की समग्र क्षमता को कम करते हैं। इसे स्पष्ट रूप से एक ऐसे कारक के रूप में तैयार किया गया है जो एक साथ कई अलग-अलग रास्तों के माध्यम से गंभीर नुकसान में योगदान दे सकता है, न कि एक अलग जोखिम।

एक प्रारंभिक चेतावनी चरण

जब कोई मॉडल इतना मजबूत हो जाता है कि बुनियादी निगरानी अपर्याप्त होती है, तो DeepMind चल रहे आधार पर मॉडल के व्यवहार की जाँच करता है, जिसमें यह भी शामिल है कि इसका आंतरिक रूप से उपयोग कैसे किया जाता है। यदि वह जाँच समस्याओं को सामने लाती है तो यह इसकी रीज़निंग की निगरानी करने जैसे सुरक्षा उपाय जोड़ता है।

जोखिम न्यूनीकरण

विशेष रूप से मिसअलाइनमेंट के लिए, DeepMind उपायों का नाम देता है जैसे कि कोई मॉडल क्या करने में सक्षम है, चल रही निगरानी और वृद्धि प्रक्रियाओं, ऑडिटिंग, और संरेखण प्रशिक्षण को सीमित करना। यह इन्हें उच्च जोखिम वाले आंतरिक उपयोग पर भी लागू करता है, क्योंकि मिसअलाइनमेंट जोखिम इस बात में दिखाई दे सकता है कि कंपनी के भीतर किसी मॉडल का उपयोग कैसे किया जाता है।

AI संरेखण: जोखिमों के बारे में बहस

इस बात पर एक चल रही उद्योग चर्चा है कि क्या ऊपर कवर किए गए स्वैच्छिक ढांचे अपने आप में पर्याप्त हैं, या क्या प्रतिस्पर्धात्मक दबाव में वास्तव में टिके रहने के लिए संरेखण प्रतिबद्धताओं को कानूनी रूप से बाध्यकारी होना चाहिए।

जुलाई 2026 में, OpenAI, Anthropic, Google DeepMind और Meta सहित फ्रंटियर AI कंपनियों के 1,386 अधिकारियों और कर्मचारियों ने Pacing the Frontier नामक एक बयान पर हस्ताक्षर किए। बयान में तर्क दिया गया है कि ये कंपनियाँ उस बिंदु के करीब पहुँच सकती हैं जहाँ वे AI शोध को ही स्वचालित कर सकती हैं। इसका मतलब यह हो सकता है कि AI क्षमता शोधकर्ताओं के साथ बने रहने की तुलना में तेजी से आगे बढ़ती है, और संरेखण का काम स्थायी रूप से पीछे छूट जाएगा।

Pacing the Frontier अमेरिकी सरकार से तकनीकी और शासन संबंधी ब्रेक बनाने में मदद करने का अनुरोध करता है जिनका उपयोग भविष्य में किया जा सकता है, यह तर्क देते हुए कि जब प्रतिद्वंद्वी आगे बढ़ते रहते हैं तो कोई भी अकेली लैब पीछे नहीं हट सकती है। इसे उद्योग के भीतर से एक मौन स्वीकृति माना जा सकता है कि भविष्य में AI संरेखण को बनाए रखने के लिए अकेले स्वैच्छिक ढांचे पर्याप्त नहीं होंगे।

AI संरेखण पर और कौन काम कर रहा है

संरेखण का काम उन कंपनियों से आगे तक फैला हुआ है जो फ्रंटियर मॉडल बना रही हैं।

सरकारें

सरकारें सीधे तौर पर संरेखण शोध को निधि दे रही हैं और समन्वय कर रही हैं। उदाहरण के लिए, यूके AI सुरक्षा संस्थान Alignment Project चलाता है, जो एक वैश्विक कोष है जिसने 2025 से आठ देशों में 60 से अधिक परियोजनाओं को £27M से अधिक प्रदान किया है, जो विशेष रूप से AI नियंत्रण के उद्देश्य से है। अमेरिका में, CAISI मूल्यांकन मानकों पर ध्यान केंद्रित करता है।

दोनों एक व्यापक International Network for Advanced AI Measurement, Evaluation and Science के अंदर बैठते हैं, जो राष्ट्रीय सुरक्षा संस्थानों का दस-देशों का निकाय है जो संयुक्त परीक्षण अभ्यास चलाता है और सीमाओं के पार मूल्यांकन विधियों को संरेखित करने के लिए काम करता है।

गैर-लाभकारी संस्थाएं

Future of Life Institute AI Safety Index प्रकाशित करता है, जो AI प्रयोगशालाओं की सुरक्षा प्रथाओं की तुलना करने वाला एक स्कोरकार्ड है। Center for AI Safety WMDP और SafeBench सहित पूरे क्षेत्र में उपयोग किए जाने वाले बेंचमार्क बनाता है। Alignment Research Center अधिक सैद्धांतिक संरेखण समस्याओं का अध्ययन करता है, और इसका स्पिन-आउट, Model Evaluation and Threat Research (METR), फ्रंटियर मॉडल पर स्वतंत्र पूर्व-परिनियोजन मूल्यांकन चलाता है। FAR.AI फ्रंटियर मॉडल के जारी होने से पहले और बाद में कमजोरियों के लिए परीक्षण करता है।

विश्वविद्यालय

कई विश्वविद्यालय AI संरेखण शोध में सक्रिय भूमिका निभा रहे हैं, जिसमें यूसी बर्कले में Center for Human-Compatible AI और यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैम्ब्रिज का Leverhulme Centre for the Future of Intelligence शामिल हैं।

AI संरेखण: आम गलतफहमियां

संरेखण सामग्री मॉडरेशन के समान नहीं है, हालांकि इस शब्द का उपयोग कभी-कभी उस संदर्भ में किया जाता है। सामग्री मॉडरेशन इस बारे में है कि कोई मॉडल क्या कहेगा या क्या नहीं कहेगा, स्लर, ग्राफिक सामग्री या विशिष्ट प्रतिबंधित विषयों को फ़िल्टर करना। संरेखण इस बारे में है कि क्या किसी मॉडल का वास्तविक व्यवहार इस बात से मेल खाता है कि उसे क्या करने के लिए कहा गया था।

संरेखण का उपयोग कभी-कभी AI सुरक्षा के पर्याय के रूप में भी किया जाता है, लेकिन विचार करने के लिए यह एकमात्र कारक नहीं है। अन्य AI सुरक्षा चिंताओं में शामिल हैं:

सुरक्षा (चोरी से मॉडल वेट की रक्षा करना)

मजबूती (एक मॉडल उन सटीक स्थितियों के बाहर मज़बूती से प्रदर्शन कर रहा है जिन पर इसे प्रशिक्षित किया गया था)

दुरुपयोग की रोकथाम (क्षमता वाले मॉडल को नुकसान के लिए उपयोग किए जाने से रोकना)

संरेखण मॉडल के अपने व्यवहार के बारे में है। AI सुरक्षा पूरे सिस्टम को नुकसान पहुँचाने से रोकने का व्यापक प्रयास है।

अंत में, एक आम धारणा है कि अधिक सक्षम मॉडल स्वचालित रूप से बेहतर-संरेखित होता है। लेकिन क्षमता और संरेखण अलग हो सकते हैं, यही कारण है कि Google DeepMind के ML R&D क्षमता स्तर और Anthropic की स्वचालित-शोध जोखिम श्रेणी जैसी सीमाएं मौजूद हैं। वे विशेष रूप से इस चिंता के इर्द-गिर्द बनाई गई हैं कि क्षमता उस क्षेत्र की क्षमता से आगे निकल सकती है जो यह सत्यापित करने के लिए है कि मॉडल अभी भी वही कर रहा है जो उसे करना चाहिए।

Perplexity AI संरेखण के प्रति कैसे दृष्टिकोण रखती है

Perplexity फ्रंटियर फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करती है। यह Computer जैसे एजेंटिक उत्पादों के माध्यम से बड़े पैमाने पर उत्पादन में मॉडल चलाती है, इसलिए इसका काम संरेखण के एक विशिष्ट पहलू को छूता है: एजेंटों का व्यवहार एक बार जब वे ओपन वेब पर कार्य कर रहे होते हैं।

Secure Intelligence Institute फ्रंटियर AI में सुरक्षा, गोपनीयता और विश्वास के लिए Perplexity का शोध केंद्र है। इसने BrowseSafe विकसित किया है, जो AI ब्राउज़र एजेंटों द्वारा देखी जाने वाली वेब पेजों के अंदर छिपे प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों की पहचान करने के लिए बनाया गया एक ओपन-सोर्स डिटेक्शन मॉडल है।

टीम ने अलग-अलग हमलावरों के लक्ष्यों, पेज में प्लेसमेंट और भाषा शैलियों में फैले 14,700 से अधिक प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन परिदृश्यों का एक सार्वजनिक बेंचमार्क BrowseSafe-Bench भी बनाया।

यह कार्य संरेखण शोध की तुलना में AI नियंत्रण के व्यावहारिक पक्ष के अधिक करीब आता है। यह किसी मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान उसके अंतर्निहित मूल्यों को आकार देने के बजाय, किसी एजेंट के प्रतिकूल वातावरण का सामना करने पर उसके द्वारा किए जाने वाले कार्यों को सीमित करता है।

अधिक जानने के लिए, Secure Intelligence Institute और BrowseSafe शोध का अन्वेषण करें।