मेटा ने व्हाट्सएप के लिए 'स्कैम अलर्ट' नामक एक नई सुविधा शुरू की है। यह प्रणाली संदिग्ध संदेशों का पता लगाने और संभावित धोखाधड़ी के प्रयासों के बारे में चेतावनी जारी करने के लिए सीधे उपयोगकर्ता के डिवाइस पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है।
मेटा ने व्हाट्सएप के लिए 'स्कैम अलर्ट' नामक एक नई सुविधा शुरू की है। यह प्रणाली संदिग्ध संदेशों का पता लगाने और संभावित धोखाधड़ी के प्रयासों के बारे में चेतावनी जारी करने के लिए सीधे उपयोगकर्ता के डिवाइस पर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है।
वर्तमान में, स्कैम अलर्ट परीक्षण चरण में है और इसे शुरुआत में बीटा कार्यक्रम के प्रतिभागियों के एक सीमित समूह के लिए उपलब्ध कराया जाएगा। UOL को दी गई जानकारी के अनुसार, यह सुविधा अभी ब्राजील में उपलब्ध नहीं है।
व्हाट्सएप को ब्राजील और विश्व स्तर पर घोटालों के लिए एक प्राथमिक चैनल के रूप में मान्यता प्राप्त है। ब्राजील में, 2025 के फेब्रबान डेटा से पता चलता है कि 34% ब्राजीलियाई लोगों ने ऐसे व्यक्तियों से संपर्क प्राप्त किया जो परिचित होने का नाटक कर रहे थे। संयुक्त राज्य अमेरिका में, फेडरल ट्रेड कमीशन (FTC) इंगित करता है कि 2025 में मेटा के एप्लिकेशन के माध्यम से किए गए कार्यों के कारण अनुमानित $725 मिलियन का नुकसान हुआ।
स्कैम अलर्ट का कार्यप्रणाली मशीन लर्निंग मॉडल पर आधारित है जो स्थानीय रूप से डिवाइस पर संचालित होता है, जिससे क्लाउड कनेक्शन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। इस मॉडल को विशेष रूप से धोखाधड़ी योजनाओं में उपयोग किए जाने वाले संदेशों के पैटर्न को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
जब कुछ संदिग्ध माना जाता है, तो टूल संदेश के प्राप्तकर्ता को सूचित करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि संभावित धोखेबाज अलर्ट से अवगत न हो। उपयोगकर्ता के पास संपर्क को ब्लॉक करने या रिपोर्ट करने, या सामान्य रूप से बातचीत जारी रखने का विकल्प होता है।
यदि उपयोगकर्ता इंगित करता है कि अलर्ट गलती से सक्रिय हुआ था, तो मॉडल उस इंटरैक्शन को विश्वसनीय के रूप में दर्ज करता है और भविष्य की सुरक्षा चेतावनियों को जारी करना बंद कर देता है। इसके अतिरिक्त, एक कार्यक्षमता है जो उपयोगकर्ता को प्राप्त पांच नवीनतम संदेशों को मेटा के साथ साझा करने की अनुमति देती है, जिससे कंपनी को अपनी सुरक्षा तंत्र को बेहतर बनाने में मदद मिलती है।
मेटा के अनुसार, तकनीक एक संभाव्य वर्गीकरण करती है जो बातचीत की संरचना और भाषाई संकेतकों पर विचार करती है, जो अलग-अलग कीवर्ड की तुलना में संवाद कैसे विकसित होता है, इस पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है। हालांकि, सिस्टम केवल उन संदेशों का विश्लेषण करता है जो उपयोगकर्ता की संपर्क सूची में नहीं हैं, जो तार्किक होने के बावजूद, क्लोन किए गए नंबरों से किए गए घोटालों के लिए एक भेद्यता पैदा करता है।
मेटा ने बार-बार इस बात पर जोर दिया है कि एआई मॉडल को स्वयं डिवाइस पर संसाधित किया जाता है। इसका मतलब है कि संदेशों की जांच के लिए उन्हें सर्वर पर भेजने की आवश्यकता नहीं होती है। कंपनी स्पष्ट करती है कि केवल अलर्ट की गणनाएं और उपयोगकर्ता द्वारा की गई कार्रवाइयां प्रसारित की जाती हैं, और ये डेटा हमेशा एकत्रित और अनाम होते हैं।
सुरक्षा के एक अन्य मोर्चे पर, कंपनी ने घोषणा की कि वह संदेश विश्लेषण में उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग मॉडल के भार शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध कराएगी, जिससे वे विभिन्न परिदृश्यों और इनपुट के साथ एआई का परीक्षण कर सकेंगे। अंत में, मेटा ने आश्वासन दिया कि उसके पास व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट मॉडल निर्देशित करने का कोई साधन नहीं है, इसके अलावा सत्यापन उपकरण प्रदान करके निगरानी के उद्देश्यों के लिए सुविधा के किसी भी उपयोग को रोकने का प्रयास किया गया है।
मेटा ने दिसंबर और जून के बीच की अवधि में 16 वर्ष से कम आयु के ऑस्ट्रेलियाई नागरिकों से संबंधित होने का संदेह रखने वाले 756 हजार से अधिक प्रोफाइल हटाए हैं। यह अवरोधक एक ऐसे कानून के लागू होने के बाद लागू किया गया था जो सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर किशोरों के खातों पर प्रतिबंध लगाता है।
रॉयटर्स के अनुसार, निष्क्रिय किए गए खातों की कुल संख्या इंस्टाग्राम पर 462 हजार और फेसबुक पर 294 हजार थी। मेटा ने स्वयं घोषणा की कि ऑस्ट्रेलियाई अधिकारियों द्वारा प्रौद्योगिकी कंपनियों पर बढ़ते दबाव के साथ इस कार्य को जारी रखा जाएगा।
हटाने की यह नई मात्रा उन आंकड़ों से अधिक है जो मेटा ने जनवरी में जारी किए थे, जब कंपनी ने इंस्टाग्राम से 331 हजार और फेसबुक से 173 हजार खातों को हटाने की सूचना दी थी।
कंपनी ऑस्ट्रेलियाई कानून का पालन करने की अपनी प्रतिबद्धता सुनिश्चित करती है, भले ही उसने अन्य प्लेटफार्मों के साथ मिलकर इस उपाय का विरोध किया हो। दूसरी ओर, सरकार सोशल मीडिया को नाबालिगों द्वारा सेवाओं के निरंतर उपयोग का मुकाबला करने में अपर्याप्त होने का आरोप लगाती है।
यह कानून 10 दिसंबर को लागू हुआ, जिसे बच्चों और किशोरों के शारीरिक और मानसिक स्वास्थ्य पर सोशल मीडिया के प्रभावों के बारे में अधिकारियों की चिंताओं के जवाब में बनाया गया था।
मेटा द्वारा प्रदान किए गए डेटा से पता चलता है कि कानूनी विवाद आने वाले महीनों में तेज हो सकता है। ऑस्ट्रेलियाई सरकार ने कानून का पालन न करने पर अधिकतम जुर्माना बढ़ाकर 99 मिलियन ऑस्ट्रेलियाई डॉलर (लगभग 362.7 मिलियन रुपये) करने और नियामक निकाय को कंपनियों से दस्तावेज मांगने की अधिक शक्ति देने का सुझाव दिया है।
इसके अलावा, ऑस्ट्रेलिया का दावा है कि प्लेटफार्मों ने ऐसी परिस्थितियां बनाई हैं जो प्रतिबंध के प्रवर्तन को नुकसान पहुंचा सकती हैं। यह मुद्दा अन्य सरकारों का भी ध्यान आकर्षित कर रहा है जो युवा उपयोगकर्ताओं के लिए इसी तरह के प्रतिबंध अपनाने का मूल्यांकन कर रही हैं।
शुक्रवार को एक संसदीय सुनवाई निर्धारित की गई है, जिसमें मेटा, टिकटॉक, गूगल (यूट्यूब के मालिक) और स्नैपचैट के प्रतिनिधियों को नियामक और सरकारी अधिकारियों के सामने गवाही देनी होगी।
मेटा उन प्रोफाइल की पहचान करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करती है जो 16 वर्ष से कम आयु के व्यक्तियों से संबंधित हो सकते हैं। केवल उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान की गई आयु जानकारी पर भरोसा करने के बजाय, सिस्टम प्रोफ़ाइल में मौजूद विभिन्न संकेतकों का विश्लेषण करता है।
विश्लेषण किए जाने वाले तत्वों में जन्मदिन के संदर्भ और स्कूल श्रृंखलाओं का उल्लेख, साथ ही संभावित नाबालिग खातों से संबंधित शिकायतें शामिल हैं। कंपनी तस्वीरों के आधार पर आयु अनुमान उपकरण का भी उपयोग करती है। पहले, विधि उपयोगकर्ता के व्यवहार और प्लेटफॉर्म पर गतिविधि के आधार पर आयु का अनुमान लगाने की कोशिश करती थी।
लागू किए गए एक अन्य परिवर्तन से यह रोका जाता है कि कोई भी व्यक्ति एक नया खाता बनाने का प्रयास करे यदि कोई पिछला प्रोफ़ाइल नाबालिग होने के संदेह में हटाया गया हो।
मेटा ने सूचित किया है कि निगरानी जारी रहेगी, जिसका अर्थ है कि ऑस्ट्रेलिया में हटाए गए खातों की संख्या बढ़ती रहेगी।
मेटा ने प्रोग्रामिंग और गेम बनाने के लिए एक नए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंट, म्यूज़ कोड का परिचय दिया है। यह मॉडल हाल ही में लॉन्च किए गए म्यूज़ स्पार्क 1.2 पर आधारित है और इसमें बड़े पैमाने पर कोडिंग कार्य करने की क्षमता है।
इस लॉन्च के साथ, कंपनी जेनरेटिव एआई क्षेत्र के दिग्गजों, जैसे एंथ्रोपिक और ओपनएआई, के साथ प्रतिस्पर्धा करना चाहती है। एक्स (X) पर, मार्क ज़करबर्ग ने आंतरिक परीक्षणों के परिणाम साझा किए, जिसमें नए एजेंट की तुलना बाजार के विभिन्न बड़े भाषा मॉडल (LLMs) से की गई, जिसमें क्लॉड ओपस 5 और जीपीटी-5.6 (सोल और टेरा संस्करणों में) शामिल हैं।
प्रारंभिक परिणाम बताते हैं कि सीधे प्रतिस्पर्धियों की तुलना में म्यूज़ कोड का प्रदर्शन अभी भी मध्यवर्ती स्तर पर है। म्यूज़ कोड की एक उल्लेखनीय विशेषता जटिल परियोजनाओं को संभालने की इसकी क्षमता है, जो कई एजेंटों के बीच कार्यों को विभाजित करके किया जाता है।
इस नई एआई से विकसित दो खेलों को मेटा के ब्लॉग पर प्रस्तुत किया गया, जिसमें सरलीकृत यांत्रिकी और ग्राफिक्स दिखाए गए। म्यूज़ कोड बीटा संस्करण में पहले से ही उपलब्ध है। म्यूज़ स्पार्क 1.2 विशेष रूप से कोडिंग गतिविधियों के लिए लक्षित है, जिसमें बग फिक्सिंग से लेकर डेटा व्याख्या तक शामिल है, जबकि सामान्य एआई एजेंटों के लिए म्यूज़ स्पार्क 1.1 की खूबियों को बनाए रखता है।
हालांकि यह संबंधित क्षेत्र है, साइबर सुरक्षा या वैज्ञानिक अनुसंधान में मॉडल में सुधार के बारे में कोई जानकारी प्रदान नहीं की गई थी। मेटा द्वारा प्रस्तुत आंकड़े बताते हैं कि एआई एंथ्रोपिक के वर्तमान मॉडलों से थोड़ा पीछे है, हालांकि यह कुछ स्थितियों में जीपीटी-5.6 को मात दे सकता है। टर्मिनल बेंच 2.1 द्वारा किए गए विश्लेषणों में, म्यूज़ स्पार्क 1.2 दूसरे स्थान पर है, जिसका प्रदर्शन क्लॉड ओपस 5 के करीब है, जो मेटा के आंतरिक बेंचमार्क से अलग है।
ज़करबर्ग की कंपनी द्वारा उजागर किए गए बिंदुओं में लंबी अवधि के कार्यों को प्रबंधित करने और पूरी प्रक्रिया के दौरान संदर्भ की समझ बनाए रखने की क्षमता शामिल है। इसके अतिरिक्त, एआई अपने स्वयं के प्रशिक्षण को मैप और बेहतर बना सकता है, इस पहलू में म्यूज़ स्पार्क 1.1 से आगे निकल जाता है। प्रोग्रामिंग पर ध्यान केंद्रित करते हुए, नया एजेंट गेम डेवलपमेंट में अच्छा प्रदर्शन करने का वादा करता है, जिसके लिए अक्सर कई कोड परतें और विभिन्न तार्किक शर्तें आवश्यक होती हैं।
अपने ब्लॉग पर म्यूज़ स्पार्क 1.2 के प्रकाशन में, मेटा ने तीन उदाहरणों के साथ एआई की क्षमता का प्रदर्शन भी किया, जिनमें से दो सरल खेल थे। पहला, जिसका नाम एम्बरवॉल्ट है, एक आइसोमेट्रिक परिप्रेक्ष्य और एक बोर्ड प्रारूप प्रस्तुत करता है जहां खिलाड़ी एक रोबोट को नियंत्रित करता है जिसे लगातार पीछा करने वाले दुश्मनों को खत्म करना होता है; गेमप्ले में तरलता की आवश्यकता होती है, लेकिन वेबसाइट पर परीक्षण के दौरान रुकावटें दिखाई गईं। दूसरा खेल, एवो लॉन, 2डी टावर डिफेंस का एक प्रकार है, जहां ज़ोंबी धीरे-धीरे खिलाड़ी की ओर बढ़ते हैं। इस खेल में, उपयोगकर्ता बीज एकत्र करता है और अपनी रक्षा को मजबूत करने के लिए फल प्राप्त करता है, जिसमें पांच हमले की लहरों की अवधि होती है, जो धीमी गति से चलता है, लेकिन एक अच्छे मोबाइल गेम होने की क्षमता रखता है।