शहर के ऊपर उड़ने वाला कोई भी ड्रोन इंजन की एक विफलता से गिरती हुई वस्तु में बदल सकता है। यह स्टार्टअप इस तरह की विफलताओं से निपटने के लिए सुरक्षा किट बनाने का काम कर रहा है।
शहर के ऊपर उड़ने वाला कोई भी ड्रोन इंजन की एक विफलता से गिरती हुई वस्तु में बदल सकता है। यह स्टार्टअप इस तरह की विफलताओं से निपटने के लिए सुरक्षा किट बनाने का काम कर रहा है।
यदि ड्रोन अपना इंजन खो देता है, तो वह योजना नहीं बनाता है, बल्कि बस गिर जाता है, और लैंडिंग स्थल पर कोई चीज़ होती है - सड़क, गोदाम या किसी कार्यक्रम में लोगों की भीड़। यह एक तथ्य नियामकों को लोगों के ऊपर ड्रोन उड़ान के संबंध में सतर्क रहने का कारण है और यह भी समझाता है कि बीमा कंपनियां ऐसे जोखिम प्रीमियम क्यों निर्धारित करती हैं।
एविएशन में ऐतिहासिक समाधान पैराशूट का उपयोग करना है, हालांकि ड्रोनों के मामले में जटिलता झंडे में नहीं है, बल्कि समय में है। 60 मीटर की ऊंचाई पर खराब होने वाले ड्रोन के पास टक्कर होने तक केवल कुछ सेकंड होते हैं, जो मानव ऑपरेटर के हस्तक्षेप के लिए अपर्याप्त है। सिस्टम को समस्या को स्वयं पहचानना और तंत्र को सक्रिय करना चाहिए।
बेंगलुरु में जनवरी 2025 में पंजीकृत कंपनी, जिसमें क्षीराजम कृष्ण के वी और रतुरुदज येलुकर शामिल हैं, और तीसरे निदेशक के रूप में नाइजित राय की भागीदारी है, खुद को वाणिज्यिक ड्रोनों के लिए पैराशूट आपातकालीन पुनर्प्राप्ति एयरोस्पेस सिस्टम के निर्माता के रूप में स्थापित करती है।
उत्पाद दो भागों से बना है। पहला - पुनर्प्राप्ति प्रणाली स्वयं: एक गुंबद, जिसे कम ऊंचाई पर तेजी से खुलने के लिए पैक किया गया है। दूसरा भाग - पता लगाने की परत, जिसे कंपनी ने मेडे (Mayday) नाम दिया है; यह एक ऑनबोर्ड ट्रिगर है जो महत्वपूर्ण विफलता को ट्रैक करता है और पायलट की भागीदारी के बिना सक्रिय होता है।
कंपनी मेडे ट्रिगर को ड्रोनों के लिए भारत में पहली स्वायत्त पैराशूट परिनियोजन प्रणाली बताती है और बताती है कि उसने निश्चित-पंख वाले विमानों पर रिफिंग तकनीक का उपयोग करके नियंत्रित परीक्षण किए हैं। रिफिंग पैराशूट को एक साथ खोलने के बजाय चरणबद्ध तरीके से खोलने की एक विधि है, जो तैनाती के क्षण में फ्यूजलेज पर प्रभाव भार को कम करता है।
लक्षित ग्राहक वे संचालक हैं जिनके पास सबसे अधिक नुकसान होता है: लॉजिस्टिक कंपनियां जो शहरी क्षेत्रों के ऊपर उड़ती हैं, रक्षा प्रणालियों के उपयोगकर्ता जो परीक्षण उड़ानें करते हैं, और कोई भी व्यक्ति जो महंगी माल ढुलाई करता है या ऊंचाई पर काम करता है।
वाणिज्यिक औचित्य ड्रोन में ही नहीं है, बल्कि इस बात में है कि पुनर्प्राप्ति प्रणाली बीमा लागत को कम करती है और उन स्थानों पर उड़ान अनुमतियाँ प्राप्त करना आसान बनाती है जहां दुर्घटना अस्वीकार्य होगी।
यह दृष्टिकोण कंपनी को ड्रोन उद्योग में एक असामान्य स्थिति में रखता है। इस क्षेत्र में अधिकांश भारतीय स्टार्टअप स्वयं हवाई वाहन या उनके प्रबंधन के लिए सॉफ्टवेयर बेचते हैं। यह कंपनी वह बेचती है जो तभी मायने रखती है जब अन्य सभी सिस्टम विफल हो जाते हैं।
जुलाई 2026 में, साउभा एरियल सिस्टम्स ने ड्रोन-नेट गन के सफल परीक्षण की घोषणा की - एक ऐसी प्रणाली जिसे एक ड्रोन दूसरे को पकड़ने और सुरक्षित रूप से उतारने के लिए ले जाता है। भौतिक पकड़ छोटे शत्रुतापूर्ण ड्रोनों के लिए समाधानों में से एक है जो आग से नष्ट करने के लिए बहुत सस्ते हैं और विश्वसनीय रूप से शांत करने के लिए बहुत कम हैं, और यह गिरने वाले मलबे को नहीं छोड़ता है, जो शहर के ऊपर महत्वपूर्ण है।
यह दिशा कंपनी को सुरक्षा सुनिश्चित करने के समानांतर ड्रोन विरोधी क्षेत्र में काम करने के लिए आगे बढ़ाती है। दोनों दिशाएं एक ही मूल इंजीनियरिंग आधार का उपयोग करती हैं - सही समय पर एक गतिशील हवाई वाहन से कपड़े की संरचना को तैनात करना, लेकिन वे विभिन्न बाजारों और खरीदारों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
कंपनी की व्यावसायिक संरचना काफी मामूली है। इसे लगभग अठारह महीने पहले पंजीकृत किया गया था, इसने वित्तपोषण के बारे में जानकारी प्रकट नहीं की है, इसकी भुगतान की गई पूंजी 1 लाख रुपये है और इसमें लगभग तीन कर्मचारी हैं। MCA वर्गीकरण रडार, नेविगेशनल और एयरोनेविगेशन उपकरण के निर्माण को कवर करता है।
इसकी वेबसाइट पर वे संगठन सूचीबद्ध हैं जो कंपनी के अनुसार इसकी प्रणालियों पर निर्भर हैं, और उत्पाद श्रृंखला प्रस्तुत की गई है, न कि प्रोटोटाइप। हालाँकि, ग्राहक का नाम, ऑर्डर, डिलीवरी संख्या या राजस्व, जिनकी पुष्टि की जा सकती है, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जानकारी नहीं है, और फंडिंग राउंड के बारे में कोई जानकारी नहीं दी गई है।
हुआवेई बैंड 11, जिसे मार्च में ₹499 की कीमत पर लॉन्च किया गया था, अब अमेज़ॅन पर केवल ₹235 में उपलब्ध है, बशर्ते भुगतान Pix के माध्यम से किया जाए। यह ऑफर मूल कीमत पर 53% की महत्वपूर्ण छूट का प्रतिनिधित्व करता है।
यह नई स्मार्टबैंड एंड्रॉइड और आईओएस दोनों सिस्टमों के साथ संगत है, जो उन लोगों के लिए एक किफायती विकल्प है जो अपने स्वास्थ्य और शारीरिक गतिविधियों पर नज़र रखना चाहते हैं।
डिवाइस में 1.62 इंच की AMOLED टच स्क्रीन है, जिसका अधिकतम चमक 1,500 निट्स है, जो तीव्र धूप में भी डेटा की पठनीयता सुनिश्चित करता है, जैसा कि हुआवेई द्वारा सूचित किया गया है। इसका डिज़ाइन एल्यूमीनियम मिश्र धातु के केस और फ्लोरोइलास्टोमर से बने पट्टे से बना है, जिसके परिणामस्वरूप कुल वजन केवल 17 ग्राम का बहुत हल्का होता है।
अपनी कार्यक्षमताओं के संबंध में, बैंड में हृदय गति, SpO2 स्तर की निगरानी करने और नींद का विस्तृत विश्लेषण करने की सुविधाएँ हैं, जिसमें दिन की झपकी से लेकर रात की नींद तक शामिल है। उत्पन्न डेटा उपयोगकर्ता को अपने पैटर्न और नींद की गुणवत्ता को बेहतर ढंग से समझने में मदद करता है।
भौतिक पहलुओं के संबंध में, यह 100 से अधिक प्रशिक्षण मोड की सटीक ट्रैकिंग प्रदान करता है। इसके अलावा, हुआवेई की यह स्मार्टबैंड, जो वर्तमान में सर्वश्रेष्ठ स्मार्टबैंड में से एक मानी जाती है, मध्यम उपयोग पर 14 दिनों तक की बैटरी लाइफ प्रदान करती है, जो कई अधिक परिष्कृत स्मार्टवॉच की अवधि से अधिक है और दैनिक रीचार्जिंग की आवश्यकता को समाप्त करती है। मैग्नेटिक चार्जिंग प्रक्रिया के लिए 5 वोल्ट वोल्टेज की आवश्यकता होती है।
हुआवेई बैंड 11 में 5 ATM रेटेड जल प्रतिरोध भी है, जो इसे स्विमिंग पूल या बारिश के दौरान जैसे वातावरण में सुरक्षित रूप से उपयोग करने की अनुमति देता है, हालांकि इसे गोताखोरी या गर्म स्नान के लिए अनुशंसित नहीं किया जाता है। इसके अतिरिक्त, स्मार्टबैंड वाई-फाई और ब्लूटूथ 6.0 कनेक्टिविटी का समर्थन करता है।
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चीनी कंपनी Z.ai ने शुक्रवार (14 तारीख) को घोषणा की कि उसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल GLM-5.3 ने सॉफ्टवेयर में कमजोरियों का पता लगाने के लिए किए गए परीक्षण में Anthropic के Mythos 5 से थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया। यह परिणाम चीनी तकनीक को साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में जटिल कार्य करने में सक्षम एआई सिस्टम की श्रेणी में रखता है।
कोड का विश्लेषण करने, त्रुटियों को खोजने और उनकी शोषण क्षमता की पुष्टि करने वाले CyberGym मूल्यांकन के हिस्से के रूप में, GLM-5.3 ने Mythos 5 के 83.8% की तुलना में 84.5% स्कोर किया। हालांकि, ये आंकड़े Z.ai द्वारा प्रकाशित किए गए थे और अभी तक स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं हुए हैं।
चीनी मॉडल का लाभ हमले के अधिक व्यावहारिक चरण में समाप्त हो गया। ExploitBench परीक्षण में, Z.ai मॉडल ने 54.4% अंक प्राप्त किए, जबकि Anthropic प्रणाली ने 78% हासिल किया, जो दर्शाता है कि जब कार्य में पहचानी गई कमजोरियों को वास्तविक एक्सप्लॉइट्स में बदलने की आवश्यकता होती है तो Mythos 5 महत्वपूर्ण बढ़त बनाए रखता है।
Z.ai लगभग दो सप्ताह में GLM-5.3 को सार्वजनिक करने की योजना बना रहा है। इससे पहले, कंपनी का दावा है कि वह सुरक्षा मूल्यांकन पूरी कर लेगी और दुर्भावनापूर्ण उपयोग को रोकने के लिए डिज़ाइन किए गए तंत्रों में सुधार करेगी। सबसे संवेदनशील कार्यों को शुरू में विश्वसनीय पहुंच कार्यक्रम के माध्यम से सत्यापित उपयोगकर्ताओं तक ही सीमित रखा जाएगा।
यह रणनीति उस मॉडल के लिए एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है जिसे कंपनी खुले तौर पर वितरित करने का इरादा रखती है। मुख्य चिंता यह है कि कमजोरियों को खोजने में सक्षम सिस्टम हमलों को भी बढ़ावा दे सकते हैं, खासकर यदि उनके भार डाउनलोड, संशोधित और अन्य उपकरणों के साथ जोड़ा जा सकता है।
कंपनी का दावा है कि उसने इस जोखिम को कम करने के लिए विभिन्न बाधाएं विकसित की हैं। इनमें संभावित रूप से खतरनाक प्रश्नों के लिए फ़िल्टर, मॉडल गतिविधि ट्रैकिंग तंत्र और सिस्टम को दुर्भावनापूर्ण माने जाने वाले अनुरोधों को अस्वीकार करने के लिए विशेष प्रशिक्षण शामिल हैं।
Z.ai के अनुसार, इन सुरक्षा उपायों का उद्देश्य आक्रामक कार्रवाइयों को समस्या निवारण, डिजिटल सुरक्षा अध्ययन और अधिकृत सिस्टम ऑडिट जैसे वैध उपयोगों से अलग करना है। आलोचकों का तर्क है कि इन नियंत्रणों का कुछ हिस्सा तब अपनी प्रभावशीलता खो सकता है जब मॉडल स्वतंत्र रूप से वितरित होना शुरू हो जाता है और तीसरे पक्ष द्वारा बदला जा सकता है।
मॉडल की खुलेपन के बारे में चिंताएं कंपनी द्वारा सीमित पहुंच अवधि स्थापित करने के कारणों में से एक बन गई हैं। प्रारंभिक लॉन्च चयनित भागीदारों के लिए होगा, जिसके बाद Z.ai द्वारा वर्णित क्रमिक और जिम्मेदार प्रक्रिया के आधार पर विस्तार होगा।
कॉन्कॉर्डिया एआई के एआई प्रबंधन शोधकर्ता गैब्रियल वागनर ने मूल्यांकन किया कि यह निर्णय चीनी सुरक्षा मॉडल के खुले परिदृश्य के लिए महत्वपूर्ण है। उनके विचार में, सुरक्षा विचारों के कारण लॉन्च में देरी एआई सिस्टम के भार के प्रसार से जुड़े जोखिम प्रबंधन प्रथाओं की परिपक्वता का संकेत है।
यह रणनीति Anthropic की Project Glasswing परियोजना के साथ भी समानता स्थापित करती है, जो Mythos 5 तक पहुंच को केवल पूर्व-मूल्यांकित संगठनों तक सीमित करती है। हालांकि, चीनी मामले में Z.ai मॉडल की खुलेपन को अपने प्रस्ताव के केंद्र के रूप में प्रस्तुत करने की कोशिश कर रहा है, न कि एक वाणिज्यिक या सुरक्षा भेद्यता के रूप में।
Z.ai का तर्क है कि उन्नत डिजिटल सुरक्षा प्रणालियों को कुछ बंद मॉडल आपूर्तिकर्ताओं पर केंद्रित नहीं होना चाहिए। कंपनी का मानना है कि ओपन-सोर्स परियोजनाओं के डेवलपर्स और छोटी सुरक्षा टीमों को भी ऐसे संसाधनों का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए।
इस प्रस्ताव के हिस्से के रूप में, कंपनी ने Open Source Shield की घोषणा की - एक पहल जिसका उद्देश्य कुछ ओपन-सोर्स परियोजनाओं का मूल्यांकन करना, रक्षात्मक उद्देश्यों के लिए मॉडल के उपयोग की अनुमति देना और ZCode में कोड ऑडिट सुविधाओं को शामिल करना है, जो प्रोग्रामिंग पर केंद्रित उसका उत्पाद है।
GLM-5.3 के प्रदर्शन का विश्लेषण उन कार्यों में भी किया जाना चाहिए जिनमें अधिक अवधि की आवश्यकता होती है। Z.ai ने एक अलग मूल्यांकन में बताया कि सिस्टम ने दो घंटे में 105 हमले विकास कार्य पूरे किए और छह घंटों में 130 पूरे किए। समान समय अवधि में Mythos 5 ने क्रमशः 181 और 247 कार्य पूरे किए।
Anthropic ने Mythos के संबंध में अधिक प्रतिबंधात्मक रणनीति अपनाई। कंपनी ने Claude Fable 5 पर आधारित एक प्रणाली जारी की, जिसमें साइबर सुरक्षा की दूरस्थ कार्यक्षमताएँ थीं, जो केवल पूर्व-मूल्यांकित संगठनों के लिए थी।
GLM-5.3 को विशेष रूप से सुरक्षा उपकरण के रूप में नहीं बनाया गया था। Z.ai इसे एक सामान्य प्रोग्रामिंग मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है जिसे साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में अपनी गतिविधियों का विस्तार करने के लिए अतिरिक्त प्रशिक्षण और सुदृढीकरण शिक्षण दिया गया है। कंपनी का दावा है कि उसने GLM-5.2 के समान आधार से शुरुआत की और अधिक व्यापक और विविध कार्य वातावरणों के साथ प्रशिक्षण का विस्तार किया।
यह कदम विभिन्न देशों के डेवलपर्स के बीच GLM-5.2 की लोकप्रियता बढ़ने के बाद आया। पिछले मॉडल ने अपनी प्रोग्रामिंग क्षमताओं और एजेंट के रूप में काम करने की क्षमता के कारण लोकप्रियता हासिल की, जिसमें उपयोगकर्ताओं और विश्लेषकों ने अत्याधुनिक उत्तरी अमेरिकी प्रणालियों के करीब प्रदर्शन लेकिन काफी कम लागत पर ध्यान दिया।
प्रतिस्पर्धा में अन्य चीनी कंपनियां भी शामिल हैं। जून में, साइबर सुरक्षा कंपनी 360 ने दावा किया कि उसके Tulongfeng सिस्टम ने एआई मॉडल, सुरक्षा जानकारी और स्वचालित उपकरणों को मिलाकर Mythos के समकक्ष क्षमता हासिल कर ली है। यह दावा, Z.ai द्वारा GLM-5.3 के बारे में प्रस्तुत आंकड़ों की तरह, स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किया गया है।
पिछले महीने Hugging Face ने बताया कि उसने OpenAI के एआई एजेंट द्वारा किए गए घुसपैठ से बचाव के लिए GLM-5.2 का उपयोग किया था। इस घटना ने रक्षात्मक संचालन में चीनी मॉडलों के उपयोग में रुचि को मजबूत किया और दिखाया कि प्रौद्योगिकी पहले से ही वास्तविक सुरक्षा परिदृश्यों में लागू की जा रही थी।
OpenAI ने ChatGPT के लिए 'कंप्यूटर हिस्ट्री' नामक एक नया टूल पेश किया है। यह कार्यक्षमता केवल सशुल्क सदस्यता वाले macOS उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है और यह उपयोगकर्ता की कंप्यूटर गतिविधियों को ट्रैक करके एक कालानुक्रमिक फ़ीड बनाती है, जिसका उपयोग बाद में सिस्टम के उत्तरों में किया जा सकता है।
यह सुविधा विंडोज 11 में रिकॉल संसाधन से समानताएं दर्शाती है, जिसका उद्देश्य भी ऑपरेटिंग सिस्टम में गतिविधि को रिकॉर्ड करना था ताकि उपयोगकर्ता जानकारी ढूंढ सके, भले ही उसे याद न हो कि उसने इसे कहाँ देखा था। हालांकि, दोनों के बीच कुछ अंतर हैं।
'कंप्यूटर हिस्ट्री' कीबोर्ड प्रेस, टेक्स्ट इनपुट, शॉर्टकट कुंजी के उपयोग और एप्लिकेशन स्विचिंग को ट्रैक करता है, जबकि macOS की एक्सेसिबिलिटी सुविधाओं का उपयोग करता है। ये सभी क्रियाएं मार्कडाउन प्रारूप में पाठ सारांशों में परिवर्तित हो जाती हैं और स्थानीय रूप से सहेजी जाती हैं। इस डेटा के आधार पर, ChatGPT दस्तावेज़ ढूंढने और सारांश उत्पन्न करने में सक्षम है, उदाहरण के लिए, 'मैं दोपहर के भोजन से पहले क्या कर रहा था?' जैसे प्रश्नों का उत्तर देकर।
OpenAI गतिविधि पैटर्न की पहचान करने की क्षमता को भी बढ़ावा दे रहा है, जिससे 'कंप्यूटर हिस्ट्री' को नियमित कार्यों को स्वचालित करने के लिए कौशल सुझाने की अनुमति मिलती है।
यदि आप तकनीकी समाचारों का पालन करते हैं, तो संभवतः आपने 'कंप्यूटर हिस्ट्री' के आगमन पर विंडोज रिकॉल के बारे में सुना होगा। माइक्रोसॉफ्ट की सुविधा को मई 2024 में Copilot+ कंप्यूटरों के लॉन्च के साथ घोषित किया गया था।
रिकॉल को भी उपयोगकर्ता द्वारा कंप्यूटर पर की गई हर चीज़ को याद रखने के उपकरण के रूप में डिज़ाइन किया गया था, जो खोई हुई जानकारी को याद करने में मदद करता था: बिना सहेजे गए देखे गए पृष्ठ, स्थानांतरित फ़ाइलें या प्राप्त संदेश जिनका प्रेषक पता नहीं चल पाया।
रिकॉल समय-समय पर स्क्रीनशॉट लेता था और इन छवियों को 'समझने' के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करता था। क्विक सर्च का उपयोग करके, उपयोगकर्ता 'यात्रा की योजना बनाना' जैसे सामान्य प्रश्न टाइप कर सकते थे ताकि उस विषय से संबंधित सब कुछ मिल सके।
हालांकि, रिकॉल को अत्यधिक दखलअंदाज़ी और डेटा भंडारण में अपर्याप्त सावधानी के कारण जल्दी ही आलोचना का सामना करना पड़ा। इस सुविधा को कई बार स्थगित किया गया और अंततः विंडोज 11 में डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय नहीं किया गया। डेवलपर्स ने स्वयं इस संसाधन का विरोध करना शुरू कर दिया, स्क्रीनशॉट को ब्लॉक कर दिया।
'कंप्यूटर हिस्ट्री' ChatGPT, रिकॉल की गलतियों से बचने के लिए सावधानियां बरतता प्रतीत होता है। ऐसी सावधानियों में से एक कंप्यूटर स्क्रीनशॉट बनाने से इनकार करना है। हालांकि पिछले प्रायोगिक प्रोजेक्ट 'क्रोनिकल' ऐसा करता था, आधिकारिक संस्करण ने इस पद्धति को अस्वीकार कर दिया।
इसके अलावा, OpenAI संसाधन स्वचालित रूप से सक्रिय नहीं होता है; इसे जानबूझकर सक्षम करने की आवश्यकता होती है। कॉर्पोरेट खातों में, कंपनी के व्यवस्थापक को टूल तक पहुंच प्रदान करनी होगी। ऐसे सेटिंग्स भी मौजूद हैं जो निर्धारित करती हैं कि 'कंप्यूटर हिस्ट्री' किन अनुप्रयोगों और वेबसाइटों की निगरानी करेगा। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ChatGPT एक सिस्टम एप्लिकेशन नहीं है, जैसा कि रिकॉल था, जो विंडोज 11 में डिफ़ॉल्ट रूप से एम्बेडेड होगा।
संक्षेप में, इस संसाधन द्वारा बनाई गई फाइलें स्थानीय रूप से संग्रहीत होती हैं और 48 घंटों के बाद हटा दी जाती हैं। फिर भी, सिस्टम आदर्श नहीं है: जानकारी एन्क्रिप्शन के बिना संग्रहीत होती है, जिससे कंप्यूटर पर अन्य प्रोग्रामों को इसमें पहुंच मिल सकती है। इसके अलावा, डेटा प्रोसेसिंग स्थानीय रूप से नहीं होती है, बल्कि इसमें जानकारी को OpenAI सर्वर पर भेजना शामिल है, हालांकि कंपनी इसका बाद में हटाने का वादा करती है।
प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमलों का जोखिम भी मौजूद है, जहां कोई हमलावर AI को एक अनुचित कार्रवाई करने का आदेश दे सकता है, जिससे उपयोगकर्ता खतरे में पड़ जाता है। चूंकि 'कंप्यूटर हिस्ट्री' एप्लिकेशन और वेबसाइटों की सामग्री को ट्रैक और सहेजता है, इसलिए ChatGPT बाहरी निर्देशों के प्रति अधिक संवेदनशील हो जाता है।