ZCode के डेटा-हैंडलिंग विवाद का मुद्दा केवल उन फ़ाइलों तक सीमित नहीं था जिन्हें डेवलपर किसी AI प्रॉम्प्ट के लिए चुनता है। शोधकर्ता ferstar की रिवर्स-इंजीनियरिंग रिपोर्ट में आरोप लगाया गया कि लॉग-इन रहने पर डेस्कटॉप क्लाइंट एक एन्क्रिप्टेड वर्कस्पेस स्नैपशॉट पैकेज कर Aliyun (Alibaba Cloud) Object Storage Service की ओर ट्रांसफर शुरू कर सकता था। Z.AI ने अपने Codebase Indexing फीचर से जुड़ी समस्या स्वीकार की और कहा कि Repo Wiki बनाते समय रिपॉजिटरी डेटा अपलोड ट्रिगर हो सकता था; शुरुआती अवधि में यह सुविधा डिफ़ॉल्ट रूप से चालू थी।
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शोधकर्ताओं के अनुसार पैकेज में क्या शामिल था
ferstar की तकनीकी रिपोर्ट के मुताबिक, यह स्नैपशॉट सिर्फ प्रॉम्प्ट में जोड़ी गई फ़ाइलों तक सीमित नहीं, बल्कि पूरे वर्कस्पेस तक जा सकता था। रिपोर्ट किए गए घटकों में शामिल थे:
- पूरी
.git डायरेक्टरी और कमिट इतिहास;
- Git LFS एसेट कैश और reflogs;
- वर्कस्पेस फ़ाइलें; और
- ऐप की वैश्विक कॉन्फ़िगरेशन।
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एक रिपोर्ट में लगभग 313 MB के एन्क्रिप्टेड आर्काइव का वर्णन किया गया। विश्लेषण पर आधारित रिपोर्टिंग में यह भी कहा गया कि संबंधित RSA प्राइवेट की Z.AI के पास थी। ऐसे में उपयोगकर्ता कैप्चर किए गए आर्काइव को स्वयं डिक्रिप्ट नहीं कर सकते थे और न केवल सिफरटेक्स्ट के आधार पर डिलीशन सत्यापित कर सकते थे।
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ये निष्कर्ष रिवर्स इंजीनियरिंग और नेटवर्क ट्रैफ़िक ऑब्ज़र्वेशन पर आधारित रिपोर्ट हैं, हर प्रभावित मशीन की कोई सार्वजनिक और स्वतंत्र सूची नहीं। यह अंतर अहम है: OSS की ओर ट्रांसफर का प्रयास दिखना यह प्रमाणित नहीं करता कि हर प्रयास पूरा हुआ, या ट्रांसफर के बाद कोई ऑब्जेक्ट कितनी देर तक उपलब्ध रहा।
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Repo Wiki का अपलोड व्यवहार से संबंध
Z.AI ने कहा कि समस्या Codebase Indexing में थी—यह फीचर Repo Wiki और वर्ज़न-संबंधी वर्कफ़्लो जैसी क्षमताओं के लिए इस्तेमाल होता है। कंपनी के अनुसार, Repo Wiki पेज जनरेट करने पर रिपॉजिटरी डेटा अपलोड हो सकता था और शुरुआती रिलीज़ अवधि में यह फीचर डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम था।
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यह स्पष्टीकरण उत्पाद के भीतर उस रास्ते को बताता है जिससे अपलोड ट्रिगर हुआ, लेकिन इससे व्यवहार किसी पारंपरिक और स्पष्ट फ़ाइल-अपलोड कार्रवाई के बराबर नहीं हो जाता। विवाद का मूल सवाल दायरे और सहमति का था: उपयोगकर्ताओं और शोधकर्ताओं ने कहा कि पूरे वर्कस्पेस का पैकेज एक स्पष्ट तथा प्रभावी पुष्टि के बिना तैयार हुआ।
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Z.AI के सुधारात्मक कदम: फीचर हटाना, ओपन सोर्स और ऑडिट
रिपोर्ट सामने आने के बाद Z.AI ने माफी मांगी और प्रभावित फीचर निष्क्रिय किए।
2 कंपनी ने बाद में कहा कि ZCode v3.14.0 में Repo Wiki हटा दिया गया और स्थानीय रिपॉजिटरी स्नैपशॉट बनाने व अपलोड करने वाला वर्कफ़्लो बंद कर दिया गया।
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Z.AI ने यह भी कहा कि उसने ZCode को ओपन सोर्स कर दिया है और क्लाइंट की बाहरी जांच के लिए आमंत्रित किया है। रिपोर्टों में China Academy of Information and Communications Technology (CAICT) तथा NSFOCUS के आकलनों का उल्लेख है।
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ZCode के प्रकाशित विवरण के अनुसार:
- CAICT ने सुधार के बाद
zcode-prod Alibaba Cloud OSS बकेट को शून्य-डेटा स्थिति में पाया; और
- NSFOCUS ने बकेट तथा संबंधित बैकअप स्टोरेज में डेटा ऑब्जेक्ट्स हटाए जाने की पुष्टि की।
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अलग से, Zhipu ने अपने MaaS प्लेटफ़ॉर्म के लिए नो-डेटा-रिटेंशन विकल्प की योजना बताई। इसके तहत इनपुट और आउटपुट केवल मौजूदा अनुरोध के लिए इस्तेमाल होंगे और बाद में हटा दिए जाएंगे। यह प्रस्ताव प्लेटफ़ॉर्म की भावी प्रोसेसिंग नीति से जुड़ा है; इसे पुराने ZCode वर्कफ़्लो में क्या हुआ था, उसका स्वतंत्र प्रमाण नहीं माना जाना चाहिए।
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कौन-से सवाल अब भी खुले हैं
कंपनी के सुधार संबंधी दावे महत्वपूर्ण हैं, लेकिन वे अपने-आप हर ऐतिहासिक सवाल का जवाब नहीं देते। सुधार के बाद किसी नामित बकेट का खाली पाया जाना यह समर्थन देता है कि समीक्षा के समय वह बकेट साफ था। मगर व्यापक लॉग और पूर्ण प्रोसेसिंग रिकॉर्ड के बिना इससे स्वतंत्र रूप से यह साबित नहीं होता कि डेटा कभी कहीं और कॉपी नहीं हुआ, डिलीट होने से पहले एक्सेस नहीं हुआ, या किसी और उद्देश्य के लिए इस्तेमाल नहीं हुआ।
Z.AI ने कहा है कि रिपोर्ट किए गए कोड और संबंधित डेटा को न तो रखा गया और न मॉडल ट्रेनिंग में इस्तेमाल किया गया।
41 फिर भी, यहां उपलब्ध सार्वजनिक सामग्री हर रिपोर्ट किए गए स्नैपशॉट के लिए इस नकारात्मक दावे को सत्यापित करने वाला स्वतंत्र, एंड-टू-एंड ऑडिट रिकॉर्ड नहीं देती। इसलिए सीमित निष्कर्ष यही है: कंपनी ट्रेनिंग उपयोग से इनकार करती है, लेकिन सार्वजनिक सत्यापन अधूरा है।
चेंगमिंग टेक्नोलॉजी ने प्रोसेसिंग इन्वेंट्री क्यों मांगी
ताइयुआन चेंगमिंग टेक्नोलॉजी ने कंपनी डेटा और व्यापारिक रहस्यों के कथित अनधिकृत अपलोड का आरोप लगाते हुए Zhipu को कानूनी मांग-पत्र भेजा। उसकी रिपोर्ट की गई मांगें केवल डिलीशन तक सीमित नहीं थीं: उसने स्टोरेज लोकेशन, संभावित सीमा-पार ट्रांसफर, थर्ड-पार्टी साझाकरण, संभावित मॉडल-ट्रेनिंग उपयोग, एक्सेस या एक्सपोर्ट लॉग, और सर्वर, कैश, बैकअप व डिज़ास्टर-रिकवरी सिस्टम से डेटा हटाने के सबूत मांगे।
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यह मांग उस व्यावहारिक मानक को रेखांकित करती है जिसकी अपेक्षा अब उपयोगकर्ता AI कोडिंग उत्पादों से कर रहे हैं: केवल यह कहना पर्याप्त नहीं कि डेटा हटा दिया गया; यह भी स्पष्ट और जांचने योग्य होना चाहिए कि क्या एकत्र हुआ, कहां गया, कौन उसे प्रोसेस कर सकता था और डिलीशन की पुष्टि कैसे होगी।
शेयर बाजार की प्रतिक्रिया तत्काल थी, पर दीर्घकालिक फैसला नहीं
रिपोर्टों के अनुसार विवाद के बाद कारोबार के दौरान Z.AI के शेयर गिरे; एक रिपोर्ट में इंट्राडे गिरावट 5% तक बताई गई।
35 उपलब्ध क्लोज़िंग कोट पेजों में बाद के एक उद्धृत बंद भाव पर 1.79% की बढ़त भी दिखी, जबकि दूसरी बाजार रिपोर्ट ने उसी दिन कम बंद भाव का उल्लेख किया।
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38 ये अलग-अलग स्नैपशॉट इतना दिखाते हैं कि घटना से अल्पकालिक बाजार चिंता पैदा हुई; इनके आधार पर दीर्घकालिक वैल्यूएशन प्रभाव का पक्का निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता।
डेवलपर्स के लिए मुख्य सीख
यह मामला AI कोडिंग टूल का आकलन करते समय एक बुनियादी फर्क समझने की जरूरत बताता है: लोकल इंडेक्सिंग, प्रॉम्प्ट-कॉन्टेक्स्ट ट्रांसफर, और पूरे वर्कस्पेस के स्नैपशॉट का अपलोड एक जैसी चीजें नहीं हैं। किसी उत्पाद को इन तीनों व्यवहारों को स्पष्ट, अलग-अलग नियंत्रित करने योग्य और दस्तावेज़, नेटवर्क निरीक्षण या सोर्स रिव्यू से सत्यापित करने योग्य बनाना चाहिए।
मालिकाना कोड, सीक्रेट्स या रेगुलेटेड डेटा संभालने वाली टीमों के लिए अपेक्षाकृत सुरक्षित तरीका यह है कि स्पष्ट अपलोड सहमति अनिवार्य की जाए, वर्कस्पेस का दायरा न्यूनतम रखा जाए, आउटबाउंड नेटवर्क डेस्टिनेशन की समीक्षा हो और वेंडर से रिटेंशन, सब-प्रोसेसर, डिलीशन प्रक्रिया तथा ऑडिट साक्ष्य पर स्पष्ट प्रतिबद्धताएं ली जाएं। इस मामले में Z.AI द्वारा स्नैपशॉट-अपलोड वर्कफ़्लो हटाना रिपोर्ट किए गए तंत्र को संबोधित करता है, लेकिन पुराने डेटा-हैंडलिंग के व्यापक सवाल बताते हैं कि पैच के बाद भी विवाद क्यों जारी रहा।
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