गूगल ने साइबर सुरक्षा पर केंद्रित एक नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल, जेमिनी 3.5 फ्लैश साइबर के लॉन्च की घोषणा की। इस मॉडल को प्रोग्रामिंग कोड में सुरक्षा खामियों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने के लिए विकसित किया गया है।
गूगल ने साइबर सुरक्षा पर केंद्रित एक नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल, जेमिनी 3.5 फ्लैश साइबर के लॉन्च की घोषणा की। इस मॉडल को प्रोग्रामिंग कोड में सुरक्षा खामियों की पहचान करने और उन्हें ठीक करने के लिए विकसित किया गया है।
कंपनी की एआई प्रयोगशाला, गूगल डीपमाइंड के ब्लॉग पर प्रकाशित, जेमिनी 3.5 फ्लैश साइबर को मौजूदा बड़े और महंगे साइबर सुरक्षा मॉडलों की तुलना में एक 'किफायती और अत्यधिक सक्षम' विकल्प के रूप में प्रस्तुत किया गया है। प्रमुख प्रतिस्पर्धियों में एंथ्रोपिक का क्लॉड मिथोस 5 और ओपनएआई का जीपीटी-5.5-साइबर शामिल हैं।
जेमिनी 3.5 फ्लैश साइबर को कोडमेंडर में एकीकृत किया जाएगा, जो गूगल का एआई एजेंट है जो सॉफ्टवेयर की सुरक्षा समस्याओं को ठीक करने के लिए जिम्मेदार है। साइबरजिम एआई प्लेटफॉर्म पर किए गए परीक्षणों में, मॉडल ने मिथोस 5.5 और जीपीटी-5.5-साइबर जैसे अधिक मजबूत मॉडलों के तुलनीय स्कोर दिखाए।
इसके अतिरिक्त, जेमिनी 3.5 फ्लैश साइबर ने जावास्क्रिप्ट वी8 इंटरप्रेटर में 55 सुरक्षा समस्याएं पहचानीं। यह संख्या मानक जेमिनी 3.5 फ्लैश द्वारा पाए गए 47 निष्कर्षों और क्लॉड ओपस 4.6 द्वारा पाए गए 36 निष्कर्षों से अधिक है। 3.5 फ्लैश साइबर द्वारा पता लगाई गई कमजोरियों में से दस किसी अन्य परीक्षण किए गए मॉडल द्वारा नहीं खोजी गईं।
शुरुआत में, जेमिनी 3.5 फ्लैश साइबर तक पहुंच केवल सरकारों और विश्वसनीय माने जाने वाले भागीदारों तक सीमित होगी, जो एंथ्रोपिक द्वारा मिथोस और उसके प्रोजेक्ट ग्लासविंग के साथ अपनाई गई समान पद्धति का पालन करता है। गूगल इस दृष्टिकोण को सही ठहराते हुए कहता है कि यह फ्रंटलाइन बचावकर्ताओं को महत्वपूर्ण कमजोरियों का पता लगाने और उन्हें शोषण होने से पहले ठीक करने में एक महत्वपूर्ण लाभ प्रदान करेगा, साथ ही दुर्भावनापूर्ण उपयोग को कम करने में भी मदद करेगा।
गूगल इस बात पर जोर देता है कि यह टूल उच्च गति और कम लागत पर कई निष्पादन की अनुमति देता है, जिससे कमजोरियों को खोजने के लिए कोड निष्पादन पथों की अधिक स्कैनिंग संभव हो पाती है। हालांकि 3.5 फ्लैश साइबर की कीमतें अभी तक जारी नहीं की गई हैं, उम्मीद है कि वे अधिक किफायती होंगी। तुलना के लिए, एंथ्रोपिक प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $10 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $50 चार्ज करती है, जो क्लॉड ओपस 4.8 की लागत का दोगुना है। इसके विपरीत, गूगल का जेमिनी 3.1 प्रो प्रति मिलियन इनपुट टोकन के लिए $4 तक और आउटपुट के लिए $18 तक की लागत पर है।
एआई की लागत का मुद्दा हाल ही में डेवलपर्स और कंपनियों के बीच चिंता का विषय रहा है। प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में कम लागत वाले चीनी मॉडल भी शामिल हैं, जिसने अमेरिकी कंपनियों द्वारा एशियाई एआई के उपयोग पर प्रतिबंधों पर चर्चाओं को प्रेरित किया है।
अधिकांश व्यापारिक नेता कृत्रिम बुद्धिमत्ता के महत्व को स्वीकार करते हैं, लेकिन उनमें से केवल एक छोटा हिस्सा ही इसे वास्तव में उपयोगी बनाने में सफल रहा है। इन समूहों के बीच का अंतर महत्वाकांक्षा या बजट से संबंधित नहीं है, बल्कि अक्सर इस बात की समझ से संबंधित है कि पहले किस समस्या को एआई एजेंट को सौंपा जाना चाहिए और कौन से समाधान मानव नियंत्रण के दायरे में रहने चाहिए।
यह प्रश्न गूगल क्लाउड में ग्राहक इंजीनियरिंग विभाग के प्रमुख निकिल गुदिपाती की MSME स्पार्क्स 2026 के समापन कार्यक्रम में प्रस्तुति का केंद्रीय विषय बन गया। यह आयोजन स्वयं महत्वपूर्ण था, क्योंकि योरस्टोरी का फ्लैगशिप इवेंट MSME स्पार्क्स 2026, जो भारतीय एमएसएमई को समर्पित है, ने चार वर्चुअल दिनों तक इन उद्यमों के विकास को बदलने वाले कारकों का विश्लेषण किया, जिसमें डिजिटल परिवर्तन, पूंजी तक पहुंच और दैनिक संचालन में एआई की भूमिका शामिल थी। अंतिम कार्यक्रम 26 जून को बेंगलुरु में आईटीसी गार्डनिया में आयोजित हुआ और यह सप्ताह की एकमात्र व्यक्तिगत मुलाकात थी, जिसने वर्चुअल सत्रों के दौरान शुरू की गई चर्चाओं को समाप्त करने के लिए संस्थापकों, उद्योग के नेताओं और पारिस्थितिकी तंत्र के प्रतिभागियों को एक साथ लाया।
अपने 'एआई के साथ अधिक स्मार्ट समाधान' नामक भाषण में, निकिल गुदिपाती ने सप्ताह के तकनीकी विषय पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने एक ऐसे आंकड़े से शुरुआत की जिसने समस्या को स्पष्ट रूप से परिभाषित किया: 'औसतन, एक विशिष्ट कंपनी 254 व्यावसायिक अनुप्रयोगों के साथ काम करती है।' चूंकि डेटा दर्जनों अलग-थलग उपकरणों में फैला हुआ है, इसलिए समस्या केवल अक्षमता नहीं है, बल्कि तथाकथित 'स्विचिंग टैक्स' भी है - विभिन्न अनुप्रयोगों के बीच स्विच करने से जुड़ी निरंतर मानसिक और परिचालन लागत ताकि व्यवसाय की एक समग्र तस्वीर प्राप्त की जा सके। गुदिपाती ने तर्क दिया कि जेमिनी एंटरप्राइज इस कर को खत्म करने के लिए बनाया गया है, जो संगठन की सभी कार्यप्रवाहों में एआई एजेंटों के निर्माण, प्रकाशन और प्रबंधन के लिए एक केंद्रीय हब के रूप में कार्य करता है।
दो लाइव डेमो ने इस तकनीक के व्यावहारिक अनुप्रयोग को स्पष्ट रूप से दिखाया। पहले उदाहरण में, अनुबंध जीवनचक्र प्रबंधन एजेंट से समाप्त हो रहे ग्राहक समझौतों की पहचान करने का अनुरोध किया गया था। एक ही संवाद के भीतर, इसने सीआरएम और अनुपालन प्रणालियों से डेटा निकाला, राजस्व के हिसाब से सबसे अधिक जोखिम वाले खातों की पहचान की और नवीनीकरण पत्र का मसौदा तैयार किया, जिससे बाद की कार्रवाइयों को शेड्यूल करने या पूरी तरह से स्वचालित करने की अनुमति मिली। गुदिपाती ने जोर देकर कहा: 'बात केवल प्रॉम्प्ट के आधार पर प्रश्न पूछने की नहीं है; यह वास्तव में आपके लिए कार्य करने की क्षमता है ताकि आप अपने व्यवसाय के लिए अधिक रणनीतिक और महत्वपूर्ण चीजों पर ध्यान केंद्रित कर सकें।'
दूसरे डेमो में, एजेंट एक खुदरा संचालन निदेशक की स्थिति को ट्रैक कर रहा था, जो एक स्टोर की कम दक्षता के कारण को समझने की कोशिश कर रहा था। बिक्री बिंदु रिकॉर्ड, इन्वेंट्री डेटा और कर्मचारी जानकारी का उपयोग करते हुए, एजेंट ने तीन मुख्य कारणों का निदान किया, जिसमें ग्राहकों की कम संतुष्टि और उच्च कर्मचारी टर्नओवर शामिल थे, और फिर स्टोर प्रबंधक के साथ बैठक निर्धारित करने का सुझाव दिया, जिसमें प्रासंगिक डेटा पहले से लोड किया गया था। इस पैमाने के उदाहरण उन निवेश फर्मों को प्रदर्शित करते हैं जो विश्लेषकों को पांच गुना अधिक कंपनियों पर शोध करने में मदद करने के लिए मल्टी-एजेंट सिस्टम का उपयोग करती हैं, या बड़े निर्माताओं को दिखाते हैं जो एचआर अनुरोधों के समाधान को लगभग स्वचालित कर देते हैं, जबकि दोष निवारण के समय को आधा कर देते हैं।
कार्यक्रम में उपस्थित एमएसएमई के लिए, जो प्रवेश बिंदु की तलाश कर रहे थे, गुदिपाती ने प्रतिवर्ती और कम दांव वाले समाधानों से शुरुआत करने की सलाह दी। उन्होंने पूछा: 'इन प्रतिवर्ती समाधानों में से कौन सा आप एजेंट को सौंप सकते हैं ताकि आप अपनी भूमिका के महत्वपूर्ण और रणनीतिक पहलुओं पर फिर से ध्यान केंद्रित कर सकें?'
सुरक्षा के मुद्दे पर, जो एआई के बारे में किसी भी बातचीत में अक्सर अनकहा चिंता बनी रहती है, उनका जवाब सीधा था: 'जेमिनी एंटरप्राइज का मुख्य अंतर सुरक्षा है। यह सबसे उबाऊ चीज़ है। यह सबसे कम काल्पनिक चीज़ है जिसके बारे में कंपनियां चिंतित हैं, लेकिन वास्तव में यह हमारा सबसे बड़ा लाभ है।' जेमिनी एंटरप्राइज 30-दिन का निःशुल्क परीक्षण प्रदान करता है, जो सीधे गूगल सर्च के माध्यम से उपलब्ध है, जो एक कम जोखिम वाली, प्रतिवर्ती प्रारंभिक बिंदु है जो बिल्कुल उस तर्क को दर्शाता है जिसे गुदिपाती ने पूरे सत्र के दौरान बचाव किया था।
चीनी और अंतरराष्ट्रीय शोधकर्ताओं की एक टीम ने अपने इवेंट होराइजन के पैमाने पर ब्लैक होल के स्पेक्ट्रल इंडेक्स का दुनिया का पहला स्थानिक रूप से विभेदित मानचित्र बनाया है, जो इन वस्तुओं के चारों ओर चरम भौतिक वातावरण के अध्ययन के लिए नए अवसर खोलता है।
सोमवार को द एस्ट्रोफिजिकल जर्नल लेटर्स में प्रकाशित यह अध्ययन शंघाई एस्ट्रोनॉमिकल ऑब्जर्वेटरी, चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज के वैज्ञानिकों द्वारा अंतरराष्ट्रीय भागीदारों के सहयोग से किया गया था। टीम ने 2018 में इवेंट होराइजन टेलीस्कोप (EHT) और ग्लोबल मिलीमीटर VLBI ऐरे का उपयोग करके प्राप्त डेटा का विश्लेषण किया, जिसमें M87 नामक सुपरमैसिव ब्लैक होल का अध्ययन किया गया।
1.3 मिलीमीटर और 3.5 मिलीमीटर की तरंग दैर्ध्य पर ली गई छवियों को मिलाकर, शोधकर्ताओं ने इवेंट होराइजन के पैमाने पर पहला दो-आवृत्ति स्पेक्ट्रल विश्लेषण किया। ब्लैक होल के स्पेक्ट्रल इंडेक्स का प्राप्त मानचित्र बताता है कि विभिन्न आवृत्तियों पर विकिरण की चमक कैसे बदलती है, जिसकी तुलना वैज्ञानिकों ने ब्लैक होल की उच्च-सटीकता 'स्वास्थ्य जांच' से की।
प्राप्त परिणाम ब्लैक होल के केंद्र से दूरी के आधार पर विकिरण के गुणों में महत्वपूर्ण परिवर्तनों को दर्शाते हैं। इवेंट होराइजन के करीब, स्पेक्ट्रल इंडेक्स धनात्मक होता है, जो विकिरण पर सिंक्रोट्रॉन आत्म-अवशोषण के मजबूत प्रभाव का संकेत देता है। हालांकि, केंद्र से दूर स्पेक्ट्रल इंडेक्स धीरे-धीरे कम होता जाता है और ऋणात्मक हो जाता है, जो विकिरण के ऑप्टिकली थिन अवस्था में संक्रमण का संकेत देता है।
यह संक्रमण ब्लैक होल के केंद्र से लगभग 30 माइक्रोसेकंड पर होता है, जो 3.5 मिलीमीटर की तरंग दैर्ध्य पर देखे गए रिंग जैसी संरचना के आकार के अनुरूप है। यह खोज बताती है कि यह वलय न केवल ब्लैक होल की छवि की एक दृश्य विशेषता है, बल्कि यह इवेंट होराइजन के पास प्लाज्मा की स्थिति को भी दर्शाता है।
शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया है कि अतिरिक्त आवृत्तियों पर भविष्य के अवलोकन ब्लैक होल के चारों ओर प्लाज्मा की स्थितियों के अधिक सटीक माप करने की अनुमति देंगे। यह समय के साथ अभिवृद्धि प्रवाह और जेट के विकास को ट्रैक करने में मदद करेगा, जिससे ब्लैक होल के अध्ययन को स्थिर छवि से गतिशील भौतिक निदान तक आगे बढ़ाया जा सकेगा।
CGTN द्वारा किए गए एक अध्ययन में उन मौलिक प्रश्नों को उठाया गया है जब मशीनें सोचने की क्षमता प्राप्त करना शुरू कर देती हैं। लेखकों ने उल्लेख किया है कि प्रत्येक तकनीकी क्रांति हमेशा मानव क्षमताओं के विस्तार और मानवता के सार की पुनर्व्याख्या के साथ आई है, लेकिन कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक अधिक गहरा बदलाव प्रस्तुत करती है।
एआई केवल जो हो रहा है उसे दर्ज नहीं करता है; यह भविष्य की भविष्यवाणी करना शुरू कर देता है। यह मौजूदा दुनिया की केवल व्याख्या से परे चला जाता है, धीरे-धीरे संभावित परिदृश्यों का पदानुक्रम बनाता है जब तक कि वे साकार न हो जाएं। इस प्रकार, भविष्यवाणी संभावित भविष्य के वर्णन से सक्रिय शक्ति में बदल जाती है जो बाद की घटनाओं को आकार देती है।
वह केंद्रीय प्रश्न जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमारे सामने रखती है, वह यह नहीं है कि क्या मशीनें मनुष्यों की तरह सोच सकती हैं, बल्कि यह है कि उनके निर्णयों का कितना अधिकार प्राप्त करना शुरू कर रहे हैं। यह सवाल उठता है कि इस अधिकार को कौन प्रदान करता है और इसके लिए कौन जिम्मेदार है, और यह संपूर्ण मानवता के लिए कैसा भविष्य बनाएगा।
चीन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और वैश्विक एआई शासन पर उच्च स्तरीय बैठक में एआई के विनियमन की अवधारणा प्रस्तुत की गई, जिसके अनुसार मानव-केंद्रित दृष्टिकोण बनाए रखना आवश्यक है। इसका उद्देश्य यह सुनिश्चित करना है कि एआई सामान्य समृद्धि और सामूहिक सुरक्षा का एक शक्तिशाली इंजन के रूप में कार्य करे, जिससे वैश्विक एआई शासन की एक न्यायसंगत और समतावादी प्रणाली के निर्माण में मदद मिले।
यह दृष्टिकोण न केवल तकनीकी क्षमताओं के अंतर को दूर करने पर केंद्रित है, बल्कि तकनीकी प्रगति की गति और शासन के क्षेत्र में आम सहमति प्राप्त करने की दर के बीच बढ़ते विचलन को भी संबोधित करता है। चूंकि तकनीकी उपलब्धियां नियमों के निर्माण से आगे निकल जाती हैं, इसलिए नियम स्थापित होने से पहले ही शक्ति उत्पन्न हो सकती है। इसलिए, एआई का प्रबंधन न केवल जोखिमों का प्रबंधन है, बल्कि नवाचार और नियमों पर आधारित व्यवस्था के बीच संतुलन खोजना भी है।
CGTN के वैश्विक ऑनलाइन सर्वेक्षण से पता चला कि 85.4% उत्तरदाताओं का मानना है कि एआई का तीव्र विकास वैश्विक सुरक्षा और शासन के लिए नई चुनौतियां पैदा करता है। इसके अलावा, 92.6% ने चिंता व्यक्त की कि डीपफेक और एआई द्वारा उत्पन्न दुष्प्रचार सामाजिक विश्वास की नींव को कमजोर कर सकते हैं, और 87.8% चिंतित हैं कि तकनीकी बाधाएं और 'डिजिटल दीवारें' अंतरराष्ट्रीय वैज्ञानिक और तकनीकी सहयोग के विखंडन का कारण बन सकती हैं।
ये आंकड़े बताते हैं कि एआई से संबंधित समस्याएं लंबे समय से विशुद्ध रूप से तकनीकी दायरे से बाहर हैं। वैश्विक शासन को मजबूत करना और व्यापक अंतरराष्ट्रीय सहमति बनाना कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में साझा लक्ष्य बन गए हैं। सर्वेक्षण में यह भी पता चला कि 82.6% प्रतिभागियों का मानना है कि विकासशील देशों और ग्लोबल साउथ को निष्पक्षता और समावेशिता सुनिश्चित करने के लिए एआई शासन के नियमों को निर्धारित करने में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभानी चाहिए। साथ ही, 87.5% आशा करते हैं कि अंतर्राष्ट्रीय समुदाय प्रौद्योगिकी को असमानता के नए स्रोत में बदलने से रोकने के लिए सुलभ और व्यापक एआई को बढ़ावा देने पर काम करेगा।
ये परिणाम न केवल एआई के प्रबंधन के संबंध में जनता की सामान्य अपेक्षाओं को दर्शाते हैं, बल्कि इस बात पर भी बढ़ते अंतरराष्ट्रीय आम सहमति को दर्शाते हैं कि एआई का भविष्य तकनीकी एकाधिकारों के बजाय खुलेपन और सहयोग, और नियामक प्रतिबंधों के बजाय समावेशिता और सामान्य लाभों द्वारा निर्धारित किया जाना चाहिए। सभ्यता, जिसे पूरी तरह से बाहरी एआई मॉडल के माध्यम से समझा, सामान्यीकृत और व्याख्यायित किया जा सकता है, उसने अभी तक वास्तविक बुद्धि का युग हासिल नहीं किया है। एक वास्तव में न्यायसंगत वैश्विक एआई शासन प्रणाली को विभिन्न देशों और संस्कृतियों की विविध विकास पथों और मूल्य प्रणालियों का सम्मान करना चाहिए, प्रत्येक सभ्यता को अपनी वैचारिक रूपरेखा के माध्यम से दुनिया को समझने, अपनी शर्तों पर बौद्धिक प्रणालियों को प्रशिक्षित करने और तदनुसार एआई के भविष्य को आकार देने का अधिकार देना चाहिए।
विभिन्न सभ्यताओं के अंतर्निहित मूल्य और विचार प्रक्रियाएं वे 'शोर' नहीं हैं जिन्हें एल्गोरिदम को हटाना चाहिए, बल्कि ज्ञान के अमूल्य स्रोत हैं जिनकी मानवता को अनिश्चित भविष्य में नेविगेट करने के लिए आवश्यकता है। एआई के वैश्विक शासन का उद्देश्य दुनिया का एक एकीकृत 'सही' मॉडल बनाना नहीं है, बल्कि यह सुनिश्चित करना है कि दुनिया की कोई भी एक समझ हावी न हो जाए। शासन नवाचार का दुश्मन नहीं है; यह नवाचार का दूसरा सृजन है। पहला प्रयोगशाला में होता है, जहां मशीनें क्षमता प्राप्त करती हैं; दूसरा संस्थानों, नैतिक मानदंडों और अंतरराष्ट्रीय सहयोग के माध्यम से साकार होता है, जहां प्रौद्योगिकियों को उद्देश्य, सीमाएं और जिम्मेदारी दी जाती है। प्रबंधन के बिना बुद्धि केवल शक्ति है। हालांकि, साझा मूल्यों द्वारा आकार दी गई बुद्धि प्रौद्योगिकी को संपूर्ण मानवता के भले के लिए एक वास्तविक शक्ति बनने देती है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता के युग में एआई का प्रबंधन केवल सामान्य समृद्धि और सामूहिक सुरक्षा से कहीं अधिक है; यह हमारी भविष्य को आकार देने की सामूहिक क्षमता से संबंधित है। एक वास्तव में न्यायसंगत एआई व्यवस्था को केवल तकनीकी प्रगति से लाभों के वितरण को सुनिश्चित करने से कहीं अधिक करना चाहिए। इसे यह भी सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रत्येक देश और प्रत्येक सभ्यता को एआई के नियमों को स्थापित करने और उसके भविष्य की दिशा निर्धारित करने में वोट देने का अधिकार हो। भविष्य किसी प्रणाली द्वारा उत्पन्न पूर्व-निर्धारित मॉडल नहीं होना चाहिए, बल्कि मानवता द्वारा सामूहिक रूप से लिखा गया एक अधूरा मसौदा होना चाहिए, जो सभी पक्षों के लिए समीक्षा के लिए खुला रहे। मशीनों के सोचने की शुरुआत ने प्रौद्योगिकी के इतिहास में एक मील का पत्थर चिह्नित किया है, और मानवता की संयुक्त रूप से जिम्मेदारी लेने और स्वतंत्र विकल्प बनाए रखने की क्षमता सभ्यता की प्रगति का प्रतीक है।