आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट्स के साथ बातचीत में अपनी निजी जानकारी कैसे सुरक्षित रखें

बड़े एआई चैटबॉट्स पर लोग अपनी गोपनीय बातें साझा कर रहे हैं, जिससे डेटा निगरानी का बड़ा खतरा पैदा हो गया है। जानिए प्राइवेसी नीतियों, टीईई हार्डवेयर एन्क्लेव और लोकल मॉडल्स के जरिए डेटा कैसे बचाया जा सकता है।

इंटरनेट की दुनिया में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल्स का इस्तेमाल बहुत तेजी से बढ़ा है। ओपनएआई के चैटजीपीटी, एंथ्रोपिक के क्लॉड और गूगल के जेमिनी जैसे प्लेटफॉर्म आज करोड़ों उपयोगकर्ताओं के लिए सलाहकार, काम निपटाने वाले सहायक और निजी विचारों को साझा करने का जरिया बन चुके हैं। लोग अपने दैनिक कामकाज से लेकर निजी जीवन की उलझनों तक इन चैटबॉट्स से साझा करते हैं। सामान्य तौर पर इनमें से ज्यादातर एआई सिस्टम अपनी डिफॉल्ट सेटिंग्स के तहत उपयोगकर्ता के इनपुट और बातचीत के पूरे रिकॉर्ड को अपने सर्वर पर जमा करते हैं। कई परिस्थितियों में इस निजी बातचीत को आगे के मॉडल सुधारने के लिए इस्तेमाल किया जाता है, साझेदार कंपनियों के साथ साझा किया जा सकता है, या फिर किसी कानूनी प्रक्रिया, अदालत के आदेश अथवा कानून प्रवर्तन एजेंसियों की मांग पर उनके हवाले भी किया जा सकता है।

डिजिटल निगरानी का नया दायरा और व्यक्तिगत डेटा का जोखिम
जॉन हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी में प्राइवेसी और सुरक्षा पर शोध करने वाले कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर मैट ग्रीन इस स्थिति को बेहद संवेदनशील मानते हैं। मैट ग्रीन के अनुसार जब कोई यूजर कंप्यूटर या फोन स्क्रीन पर मौजूद किसी बुद्धिमान सिस्टम से बात करता है, तो वह एक-एक सवाल के जरिए अपने जीवन, पसंद, नापसंद और कमजोरियों की पूरी जानकारी उसे सौंप देता है। इस प्रक्रिया में संबंधित कंपनी के पास उपयोगकर्ता की जिंदगी की एक विस्तृत प्रोफाइल तैयार हो जाती है।

सिग्नल मैसेंजर के निर्माता और क्रिप्टोग्राफर मॉक्सी मार्लिनस्पाइक का मानना है कि प्राइवेसी के खतरे का केंद्र अब पूरी तरह बदल चुका है। एक दशक पहले स्मार्टफोन पर भेजे जाने वाले टेक्स्ट मैसेज आम लोगों द्वारा साझा किया जाने वाला सबसे संवेदनशील डेटा माने जाते थे। इसी निगरानी के डर ने साल 2014 में मॉक्सी मार्लिनस्पाइक को सिग्नल बनाने के लिए प्रेरित किया था, जो आज 10 करोड़ से अधिक लोगों द्वारा इस्तेमाल किया जाने वाला एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड मैसेंजर है। उनका कहना है कि जो चिंताएं पहले मैसेजिंग को लेकर थीं, वही अब एआई के क्षेत्र में कई गुना बड़े पैमाने पर सामने आ रही हैं। लोग एआई को अपनी दिनचर्या में गहराई से शामिल कर रहे हैं और वे इसके साथ अपने वित्तीय हालात, स्वास्थ्य संबंधी परेशानियां, रिश्तों के मसले और अपनी गहरी असुरक्षाएं तक साझा कर रहे हैं।

इसी समस्या के समाधान के लिए मॉक्सी मार्लिनस्पाइक ने इस साल कॉनफर नाम का एक एआई चैटबॉट पेश किया। कॉनफर को इस तरह तैयार किया गया है कि उपयोगकर्ता प्राइवेसी बनाए रखते हुए कोई भी सवाल पूछ सकें। इसमें ऐसी क्रिप्टोग्राफी तकनीक जोड़ी गई है जिससे सेवा का खुद का सर्वर भी बातचीत पर नजर रखने या उसे लॉग करने में तकनीकी तौर पर असमर्थ रहता है। कॉनफर पेश करते समय एक ब्लॉग पोस्ट में उन्होंने लिखा था कि यह एक ऐसी सेवा के रूप में डिजाइन की गई है जहां आप अपने विचारों को बिना इस डर के टटोल सकते हैं कि भविष्य में कभी वे विचार आपके ही खिलाफ इस्तेमाल होंगे।

डेटा सुरक्षा के दावे और कॉर्पोरेट नीतियां
चैटजीपीटी, क्लॉड या जेमिनी जैसी बड़ी सेवाओं का इस्तेमाल करते समय आम उपयोगकर्ता के लिए सबसे सुरक्षित यही मानकर चलना है कि उनकी बातचीत पूरी तरह निजी नहीं है। उस डेटा तक सेवा प्रदाता कंपनी, उसके तकनीकी ठेकेदार, सहयोगी कंपनियां या कानूनी प्रक्रिया के तहत जांच एजेंसियां पहुंच सकती हैं। इस स्थिति में सबसे मजबूत कानूनी अपवाद जीरो डेटा रिटेंशन समझौता होता है। ओपनएआई, एंथ्रोपिक और गूगल अपने बड़े कॉर्पोरेट और एंटरप्राइज ग्राहकों को जीरो डेटा रिटेंशन की सुविधा देते हैं, जिसके तहत उपयोगकर्ता की क्वेरी प्रोसेस होते ही चैट रिकॉर्ड को तुरंत सर्वर से हटा दिया जाता है।

हालांकि जीरो डेटा रिटेंशन की यह सुविधा केवल भारी भुगतान करने वाले कॉर्पोरेट और डेवलपर खातों के लिए ही उपलब्ध है, साधारण उपयोगकर्ताओं के लिए नहीं। इसके अलावा इसमें भी कई तरह की शर्तें जुड़ी होती हैं। एंथ्रोपिक अपने सबसे उन्नत मायथोस-क्लास मॉडल जैसे फेबल 5.1 पर जीरो डेटा रिटेंशन की सुविधा नहीं देता है। कंपनी का कहना है कि दुरुपयोग, धोखाधड़ी, हैकिंग और स्वायत्त गड़बड़ियों को रोकने के लिए निगरानी जरूरी होती है। ओपनएआई ने भी पिछले महीने स्पष्ट किया था कि उसकी जीरो डेटा रिटेंशन व्यवस्था डिलीट करने से पहले ग्राहक के सिस्टम पर यूजर की गतिविधियों की समीक्षा करती है। यदि सिस्टम में कोई दुरुपयोग पकड़ा जाता है, तो वह ग्राहक के संगठन और कुछ मामलों में ओपनएआई के कर्मचारियों को भी सतर्क करता है, हालांकि उस समय बातचीत की मुख्य सामग्री नहीं दिखाई जाती। गूगल भी चेतावनी देता है कि जीरो डेटा रिटेंशन चालू होने पर भी वह सुरक्षा निगरानी के लिए कुछ जेमिनी प्रॉम्प्ट्स को अपने पास रखता है, भले ही उसमें से यूजर आईडी या आईपी एड्रेस हटा दिया गया हो।

प्रॉक्सी सेवाएं और प्रॉमिस आधारित सुरक्षा
साधारण उपयोगकर्ताओं के लिए कॉर्पोरेट अनुबंधों तक पहुंच न होने के कारण कई कंपनियां नो-लॉगिंग की नीति पेश करती हैं। प्राइवेसी आधारित क्लाउड सेवाएं देने वाली कंपनी प्रोटॉन ने ल्यूमो नाम से एक चैटबॉट पेश किया है, जिसे वह निजी बातचीत वाला एआई बताती है। हालांकि ल्यूमो की यह प्राइवेसी प्रोटॉन मेल या प्रोटॉन ड्राइव की तरह एंड-टू-एंड एन्क्रिप्शन पर आधारित नहीं है। यह केवल कंपनी के इस वादे पर निर्भर है कि वह यूजर की बातचीत को रिकॉर्ड नहीं करेगी। प्रोटॉन के सीईओ वेन ने कहा कि एक वादा गणितीय गारंटी जितना मजबूत नहीं होता, लेकिन सही लोगों द्वारा किया गया वादा भी काफी मायने रखता है।

इसी तरह डकडकगो का चैटबॉट डक.एआई और वेनिस.एआई भी बातचीत का कोई लॉग न रखने का वादा करते हैं। ये सेवाएं उपयोगकर्ता और मुख्य मॉडल के बीच एक प्रॉक्सी का काम करती हैं। डक.एआई यूजर के अनुरोध को क्लॉड या चैटजीपीटी जैसे मॉडल्स पर भेजता है ताकि यूजर की सीधी पहचान छिपी रहे। डक.एआई यूजर को मॉडल चुनने की छूट देता है, जबकि वेनिस.एआई अपने सर्वर और बाहरी सेवाओं के बीच क्वेरी भेजता है। हालांकि जब इन तकनीकी सुविधाओं के बारे में वेनिस.एआई की टीम से संपर्क करने की कोशिश की गई, तो उनके रिस्पॉन्स बॉट ने केवल एक निष्क्रिय ईमेल पते का हवाला दिया।

प्रोफेसर मैट ग्रीन बताते हैं कि इस तरह के प्रॉक्सी प्लेटफॉर्म कुछ हद तक पहचान छिपाते हैं, लेकिन पूरी सुरक्षा नहीं दे पाते। जब आपकी चैट मुख्य एआई मॉडल के सर्वर पर जाती है, तो मेटाडेटा हटने के बाद भी आपके सवाल में मौजूद जानकारी आपकी पहचान उजागर कर सकती है। उदाहरण के तौर पर, यदि आप अपने इलाके के सबसे अच्छे कॉफी शॉप के बारे में पूछते हैं, तो आप अनजाने में ही अपने रहने की जगह का सुराग दे देते हैं। ये सारी कड़ियां मिलकर एक डिजिटल फिंगरप्रिंट की तरह काम करती हैं।

हार्डवेयर एन्क्लेव और ट्रस्टेड एग्जीक्यूशन एनवायरनमेंट की तकनीक
सरल प्राइवेसी पॉलिसियों या प्रॉक्सी टूल्स से कहीं बेहतर विकल्प वे तकनीकी पाबंदियां हैं जो सिस्टम को आपका डेटा पढ़ने से रोकती हैं। संदेश भेजने वाली सेवाओं की तरह एआई मॉडल अभी पूरी तरह एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड तरीके से काम नहीं कर सकते, क्योंकि मॉडल को समझने के लिए प्रॉम्प्ट का अनएन्क्रिप्टेड होना जरूरी होता है। इस चुनौती से निपटने के लिए कंपनियां ट्रस्टेड एग्जीक्यूशन एनवायरनमेंट तकनीक का सहारा ले रही हैं।

इस सिस्टम में एआई मॉडल को चलाने वाला सर्वर विशेष हार्डवेयर का उपयोग करता है, जिसमें एनवीडिया का कॉन्फिडेंशियल कंप्यूटिंग मुख्य है। यहां यूजर की क्वेरी एक बिल्कुल अलग और सुरक्षित हार्डवेयर एन्क्लेव में प्रोसेस होती है। क्रिप्टोग्राफी के जरिए यह साबित किया जा सकता है कि बाकी सिस्टम या सर्वर एडमिनिस्ट्रेटर उस सुरक्षित हिस्से के डेटा को नहीं देख सकते। सिग्नल के संस्थापक मॉक्सी मार्लिनस्पाइक का कॉनफर चैटबॉट इसी एनवीडिया आधारित टीईई व्यवस्था, पासकी ऑथेंटिकेशन और ओपन-सोर्स कोड पर काम करता है, जिसे कोई भी स्वतंत्र रूप से जांच सकता है।

मेटा भी अपने वॉट्सऐप में शामिल मेटा एआई चैटबॉट के भीतर इसी टीईई तकनीक का इस्तेमाल कर रहा है, जिसके विकास में मॉक्सी मार्लिनस्पाइक ने भी सहयोग दिया है। वॉट्सऐप के सर्च बार में मेटा एआई आइकन पर टैप करने के बाद यदि ऊपरी दाएं कोने में बने ताले वाले आइकन पर टैप किया जाए, तो एक नया चैट इंटरफेस खुलता है। मेटा का दावा है कि यह टीईई सुरक्षित स्क्रीन किसी भी बातचीत का रिकॉर्ड नहीं रखती। दूसरी ओर, मेटा का नया एआई एजेंट म्यूज अभी टीईई सिस्टम पर काम नहीं करता, बल्कि एक अलग वर्चुअल मशीन पर चलता है। मेटा का कहना है कि वह इस साल के अंत तक म्यूज कॉन्फिडेंशियल वीएम लाने की तैयारी में है।

एप्पल ने भी अपनी सेवाओं के लिए प्राइवेट क्लाउड कंप्यूट नाम की व्यवस्था तैयार की है। जब कोई यूजर सिरी या एप्पल इंटेलिजेंस पर ऐसा सवाल पूछता है जो सर्वर पर प्रोसेस होना है, तो यूजर की अपनी डिवाइस यह सत्यापित करती है कि सर्वर बिना किसी बदलाव के सुरक्षित कोड चला रहा है। सरल सवालों के लिए एप्पल ऑन-डिवाइस एआई मॉडल का इस्तेमाल करता है, जिससे डेटा फोन या कंप्यूटर से बाहर ही नहीं जाता, हालांकि यह सर्वर जितने भारी काम नहीं कर सकता।

लोकल एआई मॉडल्स और सुरक्षा की असली कीमत
अपने कंप्यूटर पर बिना इंटरनेट के चलने वाले मॉडल्स जैसे ओलामा, एलएम स्टूडियो और लोकलएआई डेटा प्राइवेसी के लिहाज से सबसे सुरक्षित माने जाते हैं। चूंकि इन टूल्स में डेटा कभी आपके सिस्टम से बाहर नहीं जाता, इसलिए किसी बाहरी निगरानी का खतरा नहीं रहता। लेकिन प्रोफेसर मैट ग्रीन का कहना है कि जो सुरक्षा आपको लोकल सिस्टम पर मिलती है, उसकी कीमत क्षमता और समझ में कमी के रूप में चुकानी पड़ती है। ये छोटे मॉडल अक्सर जटिल सवालों में अटक जाते हैं और बड़े क्लाउड आधारित एआई सिस्टम की तुलना में कहीं ज्यादा गलत या मनगढ़ंत उत्तर देते हैं।

प्राइवेसी बनाए रखने के लिए उपयोगकर्ताओं को वित्तीय कीमत भी चुकानी पड़ सकती है। कॉनफर अपने मुफ्त प्लान में प्रतिदिन लगभग 20 से 25 सवाल पूछने की छूट देता है, लेकिन इसके बाद वह 34.99 डॉलर प्रति माह का शुल्क लेता है। यह चैटजीपीटी और क्लॉड के 20 डॉलर प्रति माह वाले शुरुआती पेड प्लान से काफी ज्यादा है। मॉक्सी मार्लिनस्पाइक का कहना है कि यह अधिक कीमत एआई चलाने की वास्तविक लागत को दर्शाती है, क्योंकि अन्य कंपनियां विज्ञापनों और डेटा के मुद्रीकरण के जरिए अपनी कम कीमतों की भरपाई करती हैं। मैट ग्रीन के मुताबिक बिना डेटा बेचे या उसका इस्तेमाल किए प्राइवेसी देने वाली कंपनियों के लिए टिकाऊ बने रहना आसान नहीं होगा, इसलिए वास्तविक प्राइवेसी हासिल करने के लिए उपयोगकर्ताओं को भारी कीमत चुकानी पड़ सकती है।

इसका आप पर असर
एआई चैटबॉट्स पर निजी जानकारी साझा करने से व्यक्तिगत और पेशेवर प्राइवेसी पर सीधा असर पड़ता है।

• आम यूजर्स के लिए: चैटजीपीटी या क्लॉड पर कभी भी अपना पूरा नाम, पता, फोन नंबर, मेडिकल हिस्ट्री या वित्तीय खाते जैसी निजी बातें साझा न करें। ये जानकारियां सर्वर पर स्थायी रूप से सेव होकर एआई ट्रेनिंग या कानूनी जांच के दायरे में आ सकती हैं।
• सुरक्षित टूल्स का चयन: संवेदनशील सवालों के लिए केवल वादों पर निर्भर रहने के बजाय टीईई एन्क्लेव तकनीक या नो-लॉग प्रॉक्सी सेवाओं का इस्तेमाल करें। कॉनफर या वॉट्सऐप मेटा एआई के इनकॉग्निटो मोड जैसी सुविधाएं हार्डवेयर स्तर पर डेटा सुरक्षा देती हैं।
• लोकल एआई का उपयोग: संवेदनशील दस्तावेजों के विश्लेषण के लिए ओलामा या एलएम स्टूडियो जैसे टूल्स अपने कंप्यूटर पर चलाएं। हालांकि इनकी समझ सीमित हो सकती है, लेकिन आपका कोई भी डेटा इंटरनेट पर बाहर नहीं जाएगा।
• बजट पर असर: वास्तविक डेटा सुरक्षा देने वाले टूल्स आमतौर पर सामान्य एआई सेवाओं की तुलना में काफी महंगे होते हैं। कॉनफर जैसी सेवाओं के लिए प्रति माह 34.99 डॉलर तक खर्च करने पड़ सकते हैं।

ऐसा क्यों हुआ
मुख्यधारा के एआई मॉडल्स को बड़े पैमाने पर डेटा की आवश्यकता होती है, जिससे यूजर इंटरैक्शन की निगरानी और डेटा संग्रह आम बात हो गई है।

• डेटा आधारित बिजनेस मॉडल: बड़ी तकनीकी कंपनियां उपयोगकर्ता के सवालों और इनपुट्स का इस्तेमाल अपने भविष्य के मॉडल्स को और अधिक सक्षम बनाने तथा सिस्टम सुधारने के लिए करती हैं। इस डिफॉल्ट डेटा कलेक्शन के कारण सामान्य यूजर्स की बातचीत सर्वर पर स्थायी रूप से रिकॉर्ड हो जाती है।
• सुरक्षा और नियमों की पाबंदियां: हैकिंग, धोखाधड़ी और मॉडल्स के गलत इस्तेमाल को रोकने के लिए कंपनियां प्रॉम्प्ट्स की निगरानी करती हैं। इसी सुरक्षा नीति के चलते एंथ्रोपिक और ओपनएआई जैसी कंपनियां सबसे उन्नत मॉडल्स पर पूरी तरह बिना निगरानी वाली प्राइवेसी नहीं देतीं।
• तकनीकी सीमाएं: वर्तमान एआई मॉडल्स अभी एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड डेटा को सीधे प्रोसेस करने में सक्षम नहीं हैं। इसी वजह से कंपनियों को हार्डवेयर आधारित ट्रस्टेड एग्जीक्यूशन एनवायरनमेंट जैसी वैकल्पिक तकनीकों पर निर्भर रहना पड़ रहा है।

सवाल-जवाब

1. क्या चैटजीपीटी और जेमिनी पर बातचीत पूरी तरह निजी होती है?
नहीं, सामान्य तौर पर ये चैटबॉट्स डिफॉल्ट सेटिंग्स में आपकी बातचीत को सर्वर पर सेव करते हैं और उसका इस्तेमाल मॉडल ट्रेनिंग या कानूनी मांगों में किया जा सकता है।

2. जीरो डेटा रिटेंशन (ZDR) क्या है?
यह एक ऐसी कॉर्पोरेट व्यवस्था है जिसमें क्वेरी का जवाब तैयार होते ही सर्वर से यूजर की बातचीत का रिकॉर्ड तुरंत डिलीट कर दिया जाता है।

3. ट्रस्टेड एग्जीक्यूशन एनवायरनमेंट (TEE) कैसे प्राइवेसी बचाता है?
यह हार्डवेयर स्तर पर एक अलग और सुरक्षित एनक्लेव बनाता है, जहां यूजर की क्वेरी प्रोसेस होती है और सर्वर मालिक भी उस डेटा को नहीं देख सकता।

4. लोकल एआई टूल्स जैसे ओलामा का क्या फायदा और नुकसान है?
फायदा यह है कि डेटा कभी कंप्यूटर से बाहर नहीं जाता, लेकिन नुकसान यह है कि ये मॉडल क्लाउड एआई जितने समझदार नहीं होते और ज्यादा गलतियां करते हैं।

5. प्राइवेसी वाले एआई टूल्स साधारण एआई से महंगे क्यों होते हैं?
क्योंकि वे यूजर के डेटा को बेचकर या ट्रेनिंग में इस्तेमाल करके कमाई नहीं करते, इसलिए उन्हें सर्वर और बिजली का पूरा खर्च यूजर फीस से ही निकालना पड़ता है।

https://trendkia.com/ai/artificial-intelligence-chatbots-ke-satha-batachita-men-apani-niji-janakari-kaise-surakshita-rakhen-36366
TrendKia — Har trend, sabse pehle.