"जैविक हथियार बनाओ" ऐसा कोई नहीं कहता

जब हम जनरेटिव AI की सुरक्षा उपायों की बात करते हैं, तो कई लोग "खतरनाक प्रश्नों को अस्वीकार करने वाले चैटबॉट" की कल्पना करते हैं। लेकिन, Anthropic द्वारा सितंबर 2026 में प्रकाशित खतरे की खुफिया रिपोर्ट ने एक और जटिल वास्तविकता को उजागर किया।

दुर्भावनापूर्ण उपयोगकर्ता हमेशा अपने उद्देश्य को ईमानदारी से दर्ज नहीं करते। खासकर जीवन विज्ञान में, जहां संक्रामक रोगों की प्रक्रिया को समझने के लिए अनुसंधान, वैक्सीन और उपचार विकसित करने के लिए अनुसंधान, और रोगजनकों को अधिक खतरनाक बनाने के लिए अनुसंधान, अक्सर समान तकनीकी शब्दावली, समान प्रयोग योजनाएं, और समान डेटा विश्लेषण साझा करते हैं। यदि आप केवल एक प्रश्न को अलग से देखते हैं, तो यह सार्वजनिक हित में अनुसंधान या हथियारकरण की तैयारी दोनों के रूप में दिखाई दे सकता है।

Anthropic ने दिसंबर 2025 से अगस्त 2026 के बीच पुष्टि किए गए AI के अनुचित और अनुचित उपयोग को 154 पृष्ठों की रिपोर्ट में संकलित किया। इसके विषय साइबर हमले, निगरानी, जनमत निर्माण, धोखाधड़ी, पारंपरिक हथियार, जैविक दुरुपयोग आदि के सात क्षेत्रों में फैले थे। विशेष रूप से ध्यान आकर्षित करने वाले पांच मामले थे, जिनमें Claude के उपयोग को जैविक हथियार विकास में सहायक माना गया था।

यहां सबसे पहले ध्यान देने योग्य बात यह है कि कंपनी ने "जैविक हथियार योजना की खोज" का दावा नहीं किया है। अनुसंधान संस्थानों या देशों के नाम भी छिपाए गए हैं, और यह दावा नहीं किया गया है कि संबंधित वैज्ञानिकों को नुकसान पहुंचाने का इरादा था। पुष्टि की गई बात यह है कि उच्च जोखिम वाले अनुसंधान सामग्री और क्षेत्रीय प्रतिबंधों की परिहार, गुमनामी, और उद्देश्य की अस्पष्टता जैसी कई चेतावनी सामग्री एक साथ आईं।

सैन्य अनुसंधान संस्थान और चिकनगुनिया बुखार

सबसे प्रतीकात्मक मामला चिकनगुनिया बुखार वायरस पर केंद्रित अनुसंधान अनुदान आवेदन का था। चिकनगुनिया बुखार एक मच्छर जनित संक्रामक रोग है, जो बुखार और गंभीर जोड़ों के दर्द का कारण बनता है, और इसके लक्षण लंबे समय तक बने रह सकते हैं। चूंकि यह एक प्राकृतिक रूप से फैलने वाली बीमारी है, इसलिए जानबूझकर फैलाव होने पर इसे प्राकृतिक उत्पत्ति से अलग करना मुश्किल हो सकता है।

रिपोर्ट के अनुसार, आवेदन में वायरस के प्रसार और इम्यून एस्केप से संबंधित गुणों को बदलने पर अनुसंधान किया गया था। इस तरह की जानकारी, महामारी की भविष्यवाणी और वैक्सीन और उपचार के विकास में सहायक हो सकती है, लेकिन इसे रोगजनकों को अधिक खतरनाक बनाने के उद्देश्य से भी उपयोग किया जा सकता है। इसके अलावा, अनुसंधान के कार्यान्वयन स्थल के रूप में सैन्य अनुसंधान संस्थान का उल्लेख किया गया था, जिसने Anthropic की चेतावनी को बढ़ा दिया।

उपयोग का मार्ग भी सामान्य नहीं था। सेवा के बाहर के क्षेत्र से अमेरिकी बुनियादी ढांचे के माध्यम से, डेटा को न छोड़ने वाली प्रणाली, पुनर्विक्रेता, नकली खाते आदि का उपयोग किया गया था। Claude द्वारा अस्वीकार किए गए प्रश्नों को कम प्रतिबंधित अन्य कंपनी के मॉडल पर भेजने की प्रणाली भी तैयार की गई थी। कंपनी ने संबंधित खातों को निलंबित कर दिया और संबंधित पक्षों के साथ रिले नेटवर्क को अवरुद्ध करने की प्रक्रिया शुरू की, लेकिन ऑपरेटरों ने थोड़े समय में एक अलग मार्ग से कनेक्शन को पुनः प्रारंभ किया।

यह मामला दिखाता है कि केवल मॉडल की अस्वीकृति क्षमता पर्याप्त नहीं है। एक कंपनी का AI इसे रोक भी दे, तो उपयोगकर्ता कई मॉडल स्विच कर सकते हैं, संचार मार्ग और खाते बदल सकते हैं। सुरक्षा उपायों को प्रश्न के निर्धारण से आगे बढ़कर, पहुंच मार्ग, उपयोगकर्ता की संबद्धता, और सतत व्यवहार पैटर्न को शामिल करने वाले सिस्टम में स्थानांतरित करना होगा।

बर्ड फ्लू, ऑर्थोपॉक्स, विषाक्त पदार्थ डिजाइन

दूसरा मामला उच्च रोगजनक बर्ड फ्लू के स्तनधारी अनुकूलन पर केंद्रित अनुसंधान था। शोधकर्ताओं ने कई सप्ताहों तक हजारों इंटरैक्शन किए और Claude का उपयोग साहित्य समीक्षा, अनुसंधान योजना, डेटा विश्लेषण, और लेखन में किया। Anthropic ने खतरनाक सामग्री का पता लगाने की प्रणाली के माध्यम से उच्च प्रदर्शन मॉडल तक पहुंच को अवरुद्ध किया और प्रदान की गई सहायता मुख्य रूप से प्रशासनिक और सहायक दायरे में सीमित रही।

यह एक महत्वपूर्ण आरक्षण है। रिपोर्ट यह नहीं कहती कि Claude ने तुरंत अज्ञात रोगजनकों को डिजाइन किया या जैविक हथियारों को पूरा किया। बल्कि, वर्तमान में पुष्टि की गई "क्षमता में वृद्धि" सीमित थी। फिर भी, विशेषज्ञ जो अनुसंधान सुविधाओं और नमूनों तक पहुंच सकते हैं, वे भौगोलिक प्रतिबंधों को दरकिनार कर उन्नत AI का उपयोग करने की कोशिश कर रहे थे, यह तथ्य भविष्य के मॉडलों के और अधिक शक्तिशाली होने पर जोखिम का पूर्वानुमान करता है।

तीसरे मामले में, प्राकृतिक चेचक और एमपॉक्स के समान वर्गीकरण समूह में शामिल ऑर्थोपॉक्स वायरस पर अनुसंधान अनुदान आवेदन को Claude द्वारा जल्दी से तैयार किया गया था। अनुसंधान का उद्देश्य वायरस को कमजोर करने की दिशा में प्रतीत हुआ, इसलिए सुरक्षा वर्गीकरण ने प्रतिक्रिया को नहीं रोका। हालांकि, इम्यून एस्केप की प्रक्रिया को समझने का ज्ञान कमजोर करने के लिए, और इसके विपरीत, उस कार्य को संरक्षित और मजबूत करने के लिए भी उपयोग किया जा सकता है।

शेष दो मामले विषाक्त पदार्थों या विषाक्त पेप्टाइड्स के डिजाइन से संबंधित थे। दर्द निवारक या अवसादरोधी दवाओं के विकास को लक्षित करने वाले अनुसंधान के बावजूद, उसी डिजाइन आधार से पक्षाघातकारी पदार्थ उत्पन्न हो सकते हैं। एक अन्य मामले में, अनुसंधान रिपोर्ट में लक्षित पदार्थ की पहचान को अस्पष्ट रखने के लिए Claude को निर्देश दिया गया था। यहां खतरनाक शब्दों का पता लगाने की प्रणाली लगभग काम नहीं कर रही थी। उपचारात्मक और हानिकारक उद्देश्यों के तकनीकी रूप से ओवरलैप होने के कारण।

वास्तविक चुनौती "डुअल यूज" है

जैविक डुअल यूज कोई नई समस्या नहीं है। रोगजनकों की संक्रामकता, इम्यून एस्केप, और विषाक्तता को समझना सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए आवश्यक है। साथ ही, यह ज्ञान हमलावर पक्ष के लिए भी मूल्यवान है। AI ने इस पुरानी समस्या को उत्पन्न नहीं किया, बल्कि साहित्य खोज, परिकल्पना निर्माण, विश्लेषण, कोड निर्माण, और आवेदन पत्र निर्माण को तेज करके समस्या के पैमाने और गति को बदल दिया।

पारंपरिक रूप से, उन्नत अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए विशेषज्ञता वाली टीम, लंबा प्रशिक्षण, और कई क्षेत्रों का सहयोग आवश्यक था। यदि AI इन सबके बीच एक "सर्वज्ञ वैज्ञानिक सहायक" के करीब पहुंचता है, तो शोधकर्ता कम संख्या में भी व्यापक क्षेत्रों को संभाल सकते हैं। यह नई दवाओं के विकास और संक्रामक रोगों के खिलाफ उपायों में बड़ा लाभ ला सकता है, जबकि निगरानी किए जाने वाले कार्यों की संख्या बढ़ा सकता है और खतरनाक योजनाओं की तैयारी के समय को कम कर सकता है।

इसके अलावा, गलत पहचान की कीमत विषम होती है। यदि खतरनाक अनुसंधान को नजरअंदाज किया जाता है, तो नुकसान अत्यधिक हो सकता है। दूसरी ओर, यदि वैध अनुसंधान को अवरुद्ध किया जाता है, तो दवा विकास और संक्रामक रोगों के खिलाफ उपायों में देरी हो सकती है, और केवल विशेष क्षेत्र के शोधकर्ता ही बाहर रह सकते हैं। सुरक्षा की ओर झुकाव जितना अधिक होगा, विज्ञान की स्वतंत्रता और निष्पक्षता उतनी ही अधिक क्षीण होगी, और स्वतंत्रता को प्राथमिकता देने से विनाशकारी जोखिम बढ़ेगा। इस द्वंद्वात्मकता का उत्तर सरल कीवर्ड फिल्टर से नहीं दिया जा सकता।

सोशल मीडिया पर तीन प्रतिक्रियाएं

रिपोर्ट के प्रकाशन के तुरंत बाद सोशल मीडिया पर कम से कम तीन प्रतिक्रियाएं देखी गईं। हालांकि, यह कुछ ही पोस्टों का अवलोकन था और इसे जनमत सर्वेक्षण की तरह सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता।

पहली प्रतिक्रिया थी एक मजबूत संकट भावना। यदि AI रोगजनक अनुसंधान की योजनाओं और अनुदान आवेदनों को तेज कर सकता है, तो यह केवल कंपनियों पर निर्भर नहीं होना चाहिए, बल्कि सरकार और अनुसंधान संस्थानों को शामिल करते हुए सामान्य नियमों की आवश्यकता है। जैविक हथियारों के अलावा, क्षेत्रीय प्रतिबंधों का परिहार, गुमनाम खाते, और कई मॉडलों के लिए स्वचालित वितरण के संयोजन को गंभीरता से लिया गया।

दूसरी प्रतिक्रिया थी Anthropic की व्याख्या के प्रति संदेह। Reddit के संबंधित थ्रेड में, रिपोर्ट को संकट को बढ़ावा देने वाली प्रचार सामग्री के रूप में व्यंग्यात्मक टिप्पणियां की गईं और यह सवाल उठाया गया कि कंपनी की अपनी जांच के आधार पर तथ्यात्मकता की कितनी जांच की जा सकती है। यह विचार भी व्यक्त किया गया कि मॉडल प्रतिस्पर्धा में असमानता के कारण कंपनियां सुरक्षा को एक भेदभावकारी सामग्री के रूप में उपयोग कर रही हैं। हालांकि इन आलोचनाओं का आधार अलग हो सकता है, लेकिन जब तक देश के नाम या संस्थानों के नाम और सत्यापन योग्य साक्ष्य सार्वजनिक नहीं होते, तब तक बाहरी रूप से पूरी तरह से सत्यापित नहीं किया जा सकता।

तीसरी प्रतिक्रिया थी कि सुरक्षा उपायों के कारण निगरानी में वृद्धि हो सकती है। Anthropic का तर्क है कि उन्नत जैविक कार्यक्षमता प्रदान करने के लिए, भरोसेमंद उपयोगकर्ताओं का चयन करने की प्रणाली, खाते और संबद्ध संस्थानों की पुष्टि, और कुछ उपयोग रिकॉर्ड की आवश्यकता होती है। इसके विपरीत, सोशल मीडिया पर यह चिंता व्यक्त की गई कि पहचान सत्यापन की सामान्यीकरण, डेटा को न सहेजने वाली सेवाओं पर दबाव, अनुसंधान सामग्री की निजी कंपनियों द्वारा समीक्षा, और गलत पहचान के खिलाफ अपील के साधनों की कमी एक समस्या है।

इसके अलावा, कुछ पोस्टों में रिपोर्ट में निर्दिष्ट नहीं किए गए देशों या पिछले संक्रामक रोगों की उत्पत्ति को निर्दिष्ट करने का प्रयास किया गया। हालांकि Anthropic ने देश के नाम छिपाए और दुर्भावना का दावा नहीं किया। इस तरह के अनुमानों को तथ्य के रूप में फैलाना शोधकर्ताओं पर अनुचित हमले या भू-राजनीतिक पूर्वाग्रह को जन्म दे सकता है। सोशल मीडिया की प्रतिक्रियाओं को पढ़ते समय, "रिपोर्ट में पुष्टि की गई बातों" और "उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुमानित बातों" के बीच अंतर करना आवश्यक है।

क्या केवल कंपनियों की आत्म-नियमन पर्याप्त है?

Anthropic की प्रतिक्रिया में एक निश्चित महत्व है। खतरनाक उपयोग को अवरुद्ध करना, प्राप्त संकेतों को सुरक्षा उपायों में प्रतिबिंबित करना, और इसे सरकार और अन्य कंपनियों के साथ साझा करना। AI कंपनियां उपयोग लॉग और मॉडल के साथ बातचीत के माध्यम से, सरकार के लिए भी कठिनाई से पहचानने योग्य नए खतरों को जल्दी से देख सकती हैं।

हालांकि, यह स्थिति एक बड़ी शक्ति भी दर्शाती है। कौन से शोधकर्ताओं पर भरोसा किया जाए, किस देश या संस्थान को उन्नत कार्यक्षमता प्रदान की जाए, और किसे खतरनाक माना जाए, यह एक कंपनी द्वारा तय किया जाएगा। गलत पहचान के मामले में जवाबदेही और राहत प्रक्रिया, तीसरे पक्ष द्वारा ऑडिट, शोधकर्ताओं की गोपनीयता की सुरक्षा, और अधिकारियों को रिपोर्टिंग मानदंड की भी आवश्यकता होगी।

इसके अलावा, यदि केवल एक कंपनी पर प्रतिबंध लागू होता है, तो खतरनाक उपयोगकर्ता अन्य मॉडलों या सार्वजनिक मॉडलों की ओर बढ़ सकते हैं। इस रिपोर्ट में भी, Claude द्वारा अस्वीकार किए गए अनुरोधों को अन्य मॉडलों पर भेजने की प्रणाली की पुष्टि की गई। आवश्यक है कि विशेष कंपनियों की "अच्छी नीयत" पर निर्भरता नहीं हो, बल्कि उद्योग-व्यापी संकेतों का साझा करना, खतरे के अनुसार पहचान और संबद्धता की पुष्टि, स्वतंत्र ऑडिट, और अंतरराष्ट्रीय निर्यात नियंत्रण और अनुसंधान नैतिकता के साथ संबंध हो।

दूसरी ओर, अत्यधिक व्यापक प्रतिबंध प्रतिकूल प्रभाव डाल सकते हैं। यदि वैध शोधकर्ता बंद मार्गों की ओर धकेल दिए जाते हैं और सुरक्षित व्यावसायिक सेवाओं से दूर हो जाते हैं, तो निगरानी की संभावना कम हो सकती है। कम जोखिम वाले अनुसंधान को व्यापक रूप से उपलब्ध कराना और उच्च जोखिम वाले कार्यों को जांच किए गए शोधकर्ताओं तक सीमित करना, और निर्णय पर अपील करने की अनुमति देना एक व्यावहारिक दृष्टिकोण हो सकता है।

"तत्काल संकट" नहीं, बल्कि "क्षमता वृद्धि के लिए प्रारंभिक चेतावनी"

इन पांच मामलों को यह प्रमाण नहीं माना जा सकता कि AI पहले से ही जैविक हथियार बना सकता है। Anthropic ने खुद कहा है कि ये मामले Claude द्वारा तत्काल जैविक खतरा उत्पन्न करने के प्रमाण नहीं हैं। पुष्टि की गई सहायता में से कई सीमित थीं, जैसे कि लेख संपादन और जानकारी का संगठन।

फिर भी, रिपोर्ट का महत्व इस तथ्य में निहित है कि उन्नत AI का उपयोग करने की कोशिश करने वाले उच्च स्तर के विशेषज्ञ वास्तव में मौजूद हैं, और क्षेत्रीय प्रतिबंधों और सुरक्षा कार्यों को दरकिनार करने के लिए बाजार और तकनीक पहले से ही विकसित हो रहे हैं। जैसे-जैसे मॉडल विशेषज्ञ स्तर के करीब पहुंचते हैं, उसी उपयोग पैटर्न के प्रभाव बढ़ सकते हैं।

समस्या यह नहीं है कि "AI में दुर्भावना है"। बल्कि, यह एक प्रणाली डिजाइन की समस्या है कि जब दुर्भावना छिपाने वाले लोग, विज्ञान का ज्ञान जो अच्छे और बुरे दोनों के लिए उपयोगी है, सीमा पार पहुंच के साधन, और प्रतिस्पर्धी AI कंपनियां एक साथ आती हैं, तो इसे किस स्तर पर और कौन रोकता है।

AI जीवन विज्ञान को उन्नत करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन सकता है। इस संभावना की रक्षा के लिए, खतरनाक उपयोग को पहचानने की प्रणाली आवश्यक है। हालांकि, यदि इसे केवल कंपनियों के गुप्त निर्णय पर छोड़ दिया जाता है, तो पारदर्शिता और विश्वास खो जाएगा। पूर्ण खुलापन और पूर्ण प्रतिबंध के बीच, एक सत्यापन योग्य, अपील योग्य, और अंतरराष्ट्रीय सहयोग के साथ पहुंच प्रबंधन को स्थापित किया जा सकता है। Anthropic की रिपोर्ट ने न केवल तकनीक के खतरों को उजागर किया, बल्कि यह भी कि समाज ने अभी तक उस सीमा को पूरी तरह से डिजाइन नहीं किया है।

स्रोत URL

• New York Times: Anthropic ने जैविक हथियार विकास में सहायक उपयोग को अवरुद्ध किया, इरादे का निर्धारण कठिन है, विशेषज्ञों के मूल्यांकन की रिपोर्ट।
  https://www.nytimes.com/2026/09/10/us/politics/anthropic-ai-biological-weapons.html

• Anthropic: सितंबर 2026 की खतरे की खुफिया रिपोर्ट का आधिकारिक पृष्ठ। लक्षित अवधि, 5 जैविक दुरुपयोग मामलों, अवरोध उपायों, डुअ