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AI की बड़ी खोजों से PHP2Shell तक: सैम ऑल्टमैन ने बताई सैंडबॉक्सिंग की सीमा
ऑल्टमैन के मुताबिक, OpenAI के एक आंतरिक मॉडल को कई क्षेत्रों की कठिन शोध समस्याएं दी गईं। पॉडकास्ट की रिपोर्टिंग में Navier–Stokes प्रयोग की कंप्यूट लागत करीब 1 करोड़ डॉलर बताई गई है। बातचीत में AI से सॉफ्टवेयर की कमजोरियां खोजने और उन्नत मॉडलों को सुरक्षित रखने की चुनौती भी सामने आई। PHP2Shell की दोनों कमजोरियों को...
प्रकाशितकर्ताGPT-6 Luna से संपादितGPT Image 2 से चित्र बनाए गए
शोध उत्तर
मुख्य निष्कर्ष
- ऑल्टमैन के मुताबिक, OpenAI के एक आंतरिक मॉडल को कई क्षेत्रों की कठिन शोध समस्याएं दी गईं। पॉडकास्ट की रिपोर्टिंग में Navier–Stokes प्रयोग की कंप्यूट लागत करीब 1 करोड़ डॉलर बताई गई है।
- बातचीत में AI से सॉफ्टवेयर की कमजोरियां खोजने और उन्नत मॉडलों को सुरक्षित रखने की चुनौती भी सामने आई। PHP2Shell की दोनों कमजोरियों को CVSS पर 9.2 अंक मिले और CISA ने उन्हें अपने Known Exploited Vulnerabilities कैटलॉग...
AI संकेत
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did OpenAI CEO Sam Altman reveal during his October 29 Cheeky Pint podcast conversation with Stripe president John Collison about the i. Article summary: Altman’s central message was that AI’s scientific and engineering capabilities are advancing alongside its ability to expose weaknesses in existing software—and that containing substantially superhuman systems remains an. Topic tags: general, general web, user generated, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, ch
29 अक्टूबर 2026 को Stripe के सह-संस्थापक जॉन कॉलिसन के साथ बातचीत में OpenAI के प्रमुख सैम ऑल्टमैन ने AI की शोध-क्षमता, सॉफ्टवेयर सुरक्षा और अधिक सक्षम प्रणालियों को नियंत्रित रखने की मुश्किलों पर चर्चा की। बातचीत की अहम कड़ी यह थी: AI कठिन तकनीकी समस्याओं के हल में मदद कर सकता है, लेकिन वही क्षमता सॉफ्टवेयर में छिपी कमजोरियां ढूंढने में भी काम आ सकती है। खोज के बाद भी उनकी पुष्टि, सुधार और सुरक्षित तरीके से लागू करना जरूरी है।15
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“Hold My Beer” नाम वाले प्रयोग की कहानी
इस पॉडकास्ट पर एक रिपोर्ट के अनुसार, OpenAI के शोधकर्ताओं ने कई क्षेत्रों की मुश्किल समस्याएं एक आंतरिक मॉडल के सामने रखीं। इसके लिए इस्तेमाल किए गए चैनल का नाम “Model Name-Hold My Beer” बताया गया। रिपोर्ट कहती है कि मॉडल ने समस्याएं एक के बाद एक हल कीं। हालांकि, चैनल के नाम को मॉडल का आधिकारिक नाम नहीं समझना चाहिए।5
सोशल मीडिया पर साझा एक क्लिप के साथ किए गए दावे में कहा गया कि इन नतीजों से ऑल्टमैन उत्साहित थे, लेकिन उन्हें उम्मीद से ज्यादा उदासी भी महसूस हुई—मानो कुछ खत्म हो रहा हो। यह भावनात्मक विवरण प्रसारित पोस्ट से आता है; उपलब्ध रिपोर्टिंग में इसकी स्वतंत्र पुष्टि करने वाला पूरा प्रतिलेख नहीं है।27
पॉडकास्ट पर आई रिपोर्टिंग में OpenAI के Navier–Stokes प्रयोग की कंप्यूट लागत करीब 1 करोड़ डॉलर बताई गई है। यह रिपोर्ट किया गया अनुमान है—कंप्यूट के इस्तेमाल का स्वतंत्र ऑडिट या बताए गए गणितीय प्रमाण की पुष्टि नहीं। उपलब्ध स्रोत एजेंट टीमों के इस्तेमाल से हुई किसी खास बचत की भी पुष्टि नहीं करते।2
एजेंट टीमों और AI सुरक्षा पर क्या कहा गया
एक अनुक्रमित प्रतिलेख में ऑल्टमैन “agent swarms” के बजाय “agent teams” शब्द पसंद करते हैं। उनका कहना है कि ऐसी टीमों में स्केलिंग और अलाइनमेंट से जुड़े दिलचस्प गुण हो सकते हैं, जिनकी और पड़ताल की जानी चाहिए। यह एक शोध दिशा है—इसका मतलब यह नहीं कि एजेंटों की टीमें अपने-आप ज्यादा सुरक्षित या बेहतर अलाइन्ड होती हैं।17
रिपोर्टिंग के अनुसार, ऑल्टमैन एक अत्यंत शक्तिशाली AI के बजाय खरबों ऐसे AI को तरजीह देते हैं जो इंसानों से थोड़ा अधिक सक्षम हों। उनके विचार का तर्क यह बताया गया है कि कई अलग-अलग प्रणालियां किसी एक बुद्धिमत्ता पर निर्भर रहने की तुलना में ज्यादा लचीलापन दे सकती हैं।21
सैंडबॉक्सिंग—यानी किसी मॉडल को सीमित डिजिटल माहौल में चलाना—पर ऑल्टमैन ने कहा कि अगर मॉडल अपने संचालकों से बहुत ज्यादा बुद्धिमान हो, तो यह तरीका सिर्फ “एक हद तक” काम करता है। उसी बातचीत में उन्होंने कहा कि खुद को दोहराने वाले डेटा सेंटर “पहुंच के भीतर” हैं और OpenAI रोबोटिक्स को डेटा सेंटर बनाने की दिशा में लगाएगा। ये उनके आकलन और भविष्य की योजना से जुड़े बयान हैं; इससे यह साबित नहीं होता कि ऐसे डेटा सेंटर पहले से मौजूद हैं।3
PHP2Shell: AI से कमजोरियां खोजने की ठोस मिसाल
AI और सॉफ्टवेयर सुरक्षा पर चर्चा की एक ठोस मिसाल PHP2Shell है। यह नाम PHP की दो कमजोरियों—CVE-2026-109618 और CVE-2026-109619—के लिए इस्तेमाल किया गया है। दोनों को CVSS पर 9.2 अंक दिए गए और इनके जरिए बिना प्रमाणीकरण के दूर से कोड चलाया जा सकता है।29
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Calif की रिपोर्ट के अनुसार, इन कमजोरियों की खोज में Calif, OpenAI और Wiz का योगदान था। IBM की रिपोर्ट बताती है कि शोधकर्ताओं ने खामियां खोजने के काम में OpenAI के GPT-5.6 Sol समेत AI प्रणालियों की मदद ली। IBM ने खुलासे के बाद कमजोरियों का फायदा उठाने की कोशिशों की भी खबर दी। CISA ने 26 अक्टूबर को दोनों खामियों को अपने Known Exploited Vulnerabilities (KEV) कैटलॉग में जोड़ा और संगठनों से पैच लगाने की अपील की।31
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इंटरव्यू पर आई रिपोर्टिंग के मुताबिक, ऑल्टमैन की व्यापक चेतावनी यह थी कि मौजूदा कोड को व्यवस्थित रूप से जांचने में AI का इस्तेमाल करने पर उम्मीद से कहीं ज्यादा गंभीर कमजोरियां सामने आ सकती हैं।20 PHP2Shell दिखाता है कि कमजोरी ढूंढना सुरक्षा प्रक्रिया का सिर्फ एक हिस्सा है: संगठनों को प्रभावित सिस्टम पहचानने, रिपोर्ट की जांच करने और सुधार लागू करने की भी जरूरत होती है। PHP चलाने वाले संगठनों के लिए CISA की सलाह साफ है—जल्दी पैच करें।
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बातचीत से क्या पता चलता है—और क्या नहीं
उपलब्ध रिपोर्टिंग से शोध-क्षमता, एजेंट टीमों, साइबर सुरक्षा और सैंडबॉक्सिंग की सीमाओं पर ऑल्टमैन की चर्चा का पता चलता है। लेकिन इससे एजेंट टीमों की वजह से हुई किसी निश्चित बचत की पुष्टि नहीं होती; Navier–Stokes के बताए नतीजे का स्वतंत्र सत्यापन भी नहीं मिलता। AI घटनाओं और सॉफ्टवेयर अपनाने से जुड़े हर प्रसारित दावे की भी इन स्रोतों से पुष्टि नहीं होती।2
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सॉफ्टवेयर टीमों के लिए व्यावहारिक सबक यह है कि AI से कमजोरियां खोजने की क्षमता बढ़े तो रखरखाव पर ध्यान भी बढ़ना चाहिए—उसकी जगह AI को रख देना समाधान नहीं है। बग रिपोर्ट की पुष्टि हो, सुधार की जिम्मेदारी तय हो और अपडेट इस्तेमाल हो रहे सिस्टम तक पहुंचे। PHP2Shell की गंभीरता और CISA की पैच लगाने की चेतावनी बताती है कि ये कदम क्यों जरूरी हैं, भले ही कमजोरी खोजने में AI की मदद ली गई हो।29
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ऑल्टमैन के मुताबिक, OpenAI के एक आंतरिक मॉडल को कई क्षेत्रों की कठिन शोध समस्याएं दी गईं। पॉडकास्ट की रिपोर्टिंग में Navier–Stokes प्रयोग की कंप्यूट लागत करीब 1 करोड़ डॉलर बताई गई है।
सबसे पहले सत्यापित करने योग्य मुख्य बिंदु क्या हैं?
ऑल्टमैन के मुताबिक, OpenAI के एक आंतरिक मॉडल को कई क्षेत्रों की कठिन शोध समस्याएं दी गईं। पॉडकास्ट की रिपोर्टिंग में Navier–Stokes प्रयोग की कंप्यूट लागत करीब 1 करोड़ डॉलर बताई गई है। बातचीत में AI से सॉफ्टवेयर की कमजोरियां खोजने और उन्नत मॉडलों को सुरक्षित रखने की चुनौती भी सामने आई। PHP2Shell की दोनों कमजोरियों को CVSS पर 9.2 अंक मिले और CISA ने उन्हें अपने Known Exploited Vulnerabilities कैटलॉग...