স্মার্ট ডিভাইসে শিগগিরই এআই ওয়ার্ম ছড়িয়ে পড়তে পারে বলে সতর্ক করেছে অ্যানথ্রপিক, তবে রয়ে গেছে বড় বাধা

আটটি ভার্চুয়াল মেশিনে এআই প্রতিলিপি তৈরির সম্ভাব্য পথ

২০২৬ সালের ১২ অক্টোবর অ্যানথ্রপিকের প্রকাশিত গবেষণা অনুযায়ী, বিচ্ছিন্ন অ্যান্ড্রয়েড পরীক্ষামূলক নেটওয়ার্কে পাঁচটি পরীক্ষার মধ্যে চারটিতে একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মডেল আটটি মেশিনেই ছড়িয়ে পড়ে। পঞ্চম পরীক্ষায় এটি সাতটি মেশিনে পৌঁছায়। এই ফলের ভিত্তিতে কোম্পানিটি সতর্ক করেছে, বাড়ি ও ছোট ব্যবসার অরক্ষিত ডিভাইসগুলোতে নিজেকে কপি করার দক্ষতা অর্জন করতে ছোট এআই মডেলগুলোর আর মাত্র কয়েক মাস লাগতে পারে।

সফল মডেল GLM-5.2 ইচ্ছাকৃতভাবে সহজ প্রবেশ-সুবিধার পরিবেশে কাজ করেছে এবং আলাদা একটি সার্ভারে চলেছে। লক্ষ্য মেশিনগুলোতে ছিল আরও ছোট মডেল Llama3.1-8B। এদিকে, ভিন্ন একটি পরীক্ষায় দেখা গেছে, ১৫টি সস্তা অ্যান্ড্রয়েড টিভি বক্সে সম্মিলিতভাবে গুগলের Gemma4-26B-A4B মডেল চালানো সম্ভব, যদিও তা ছিল খুব ধীরগতির।

দুটি পরীক্ষা একই সমস্যার দুই দিক তুলে ধরে: সস্তা ডিভাইসগুলো এআই চালানোর মতো পর্যাপ্ত কম্পিউটিং শক্তি জোগাতে পারে কি না, এবং একটি এআই এজেন্ট ছড়িয়ে পড়ার জন্য প্রয়োজনীয় ধাপগুলো সাজিয়ে নিতে পারে কি না। পরীক্ষিত বর্তমান মডেলগুলো এখনো এমন এক ব্যবধানের মুখে—ডিভাইসগুলোতে চালানোর মতো যথেষ্ট ছোট হওয়া এবং পুরো প্রক্রিয়াটি নির্ভরযোগ্যভাবে সম্পন্ন করার মতো সক্ষম হওয়ার মধ্যে।

অ্যানথ্রপিকের গবেষক উইলিয়াম ঝৌ ও ড্যানিয়েল ফ্রিম্যান কোম্পানির এআই প্রতিলিপি গবেষণায় এসব ফল তুলে ধরেছেন। গবেষণাটি এসেছে তাদের ফ্রন্টিয়ার রেড টিম থেকে, যারা এআইয়ের সক্ষমতা ও সম্ভাব্য বিপদ পরীক্ষা করে। অ্যানথ্রপিক স্বীকার করেছে, এখনো পুরোপুরি নিয়ন্ত্রণের বাইরে চলে যাওয়া কোনো প্রতিলিপিকারক তৈরি হয়নি।

মূল উদ্বেগটি হলো টিকে থাকা। স্বাধীনভাবে আক্রান্ত ডিভাইসগুলোতে চলা একটি এআই ব্যবস্থা তার নির্মাতা নিজস্ব সার্ভার বন্ধ করে দেওয়ার পরও কাজ চালিয়ে যেতে পারে। এটি সরাতে হলে একটিমাত্র সেবা বন্ধ করার বদলে ব্যবস্থাটিকে সচল রাখা মেশিনগুলো খুঁজে বের করে সুরক্ষিত করতে হবে।

এআই ওয়ার্ম কীভাবে ছড়াতে পারে

কম্পিউটার ওয়ার্ম হলো এমন সফটওয়্যার, যা কাউকে প্রতিটি স্থানান্তর হাতে-কলমে করতে না দিয়েই এক মেশিন থেকে অন্য মেশিনে নিজেকে কপি করে। অ্যানথ্রপিক এমন একটি ধরনের ওয়ার্ম পরীক্ষা করেছে, যা সফটওয়্যার চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় উপকরণের পাশাপাশি একটি এআই মডেলও বহন করবে।

মডেলের ওয়েটস হলো সেই সংখ্যামান, যেগুলো প্রশিক্ষণের সময় শেখা বিষয়গুলোকে সংকেতে রূপ দেয়। একটি ওয়ার্ম সেই ওয়েটস অন্য ডিভাইসে স্থানান্তর করতে পারে, কিংবা কোনো উন্মুক্ত সংগ্রহস্থল থেকে ডাউনলোড করতে পারে। এরপর এটি ইনফারেন্স চালু করবে—যে প্রক্রিয়ায় একটি মডেল তার ওয়েটস ব্যবহার করে উত্তর তৈরি করে বা কোনো পদক্ষেপ বেছে নেয়।

ঝৌ ও ফ্রিম্যান প্রতিলিপি তৈরির প্রক্রিয়াটিকে চারটি ধাপে ভাগ করেছেন: লক্ষ্য খোঁজা, সফটওয়্যার চালানোর সুযোগ পাওয়া, ইনফারেন্স চালু করা এবং নতুন হোস্ট থেকে ছড়িয়ে পড়া অব্যাহত রাখা। তাদের গবেষণার মূল নজর ছিল ইনফারেন্স সেটআপে, যেখানে অপারেটিং সিস্টেম, সফটওয়্যার প্যাকেজ, মেমোরি ও হার্ডওয়্যারের সামঞ্জস্য নিয়ে বহু সিদ্ধান্ত নিতে হয়।

প্রচলিত ওয়ার্ম সাধারণত নির্দিষ্ট দুর্বলতা ও পরিবেশের জন্য তৈরি নির্দেশনা অনুসরণ করে। এআই এজেন্ট অপরিচিত মেশিনের সমস্যা সমাধানের চেষ্টা করতে পারে, ব্যর্থ হওয়ার পর পদ্ধতি বদলাতে পারে এবং পরবর্তী কপিগুলোর জন্য কার্যকর নোট রেখে যেতে পারে। অ্যানথ্রপিক এমন ব্যবস্থাকে ওয়েটসভিত্তিক প্রতিলিপিকারক বলে, যেগুলো আক্রান্ত হার্ডওয়্যারে সরাসরি তাদের মডেল চালায়।

গবেষকদের চিহ্নিত সম্ভাব্য হোস্টের মধ্যে রয়েছে স্মার্ট ফ্রিজ, ওভেন, রোবোটিক ভ্যাকুয়াম ক্লিনার ও লনমাওয়ার; এসব ডিভাইসে মডেলের কিছু অংশ চালানো যেতে পারে। নিরাপত্তা ক্যামেরা ও ভিডিও কনফারেন্সিং ইউনিটে ক্রমেই ছোট এআই চিপ যুক্ত হচ্ছে, যা এমন কম্পিউটিং সক্ষমতা যোগ করছে, অনুপ্রবেশকারীরা কাজে লাগানোর চেষ্টা করতে পারে।

৮২৫ ডলারের টিভি বক্সে কী চালানো সম্ভব

অ্যানথ্রপিক ১৫টি সস্তা অ্যান্ড্রয়েড টিভি বক্স কিনেছিল, প্রতিটির দাম ছিল প্রায় ৫৫ ডলার, অর্থাৎ সব মিলিয়ে প্রায় ৮২৫ ডলার। প্রতিটিতে ছিল ৪ গিগাবাইট মেমোরি। গবেষকেরা বক্সগুলো সংযুক্ত করে Gemma4-26B-A4B মডেলটি ডিভাইসগুলোর মধ্যে ভাগ করে দেন, ফলে প্রতিটি বক্সে মডেলের একটি অংশ ছিল।

এই কৌশলকে বলা হয় শার্ডিং। পুরো মডেলটি একটি মেশিনে গুঁজে দেওয়ার বদলে একাধিক মেশিন এর বিভিন্ন অংশের কাজ করে এবং তথ্য আদান-প্রদান করে। পরীক্ষায় প্রতি সেকেন্ডে ০.৩৯ টোকেন তৈরি হয়েছে। টোকেন হলো মডেল যে পাঠ্যাংশ প্রক্রিয়া করে বা তৈরি করে তার একেকটি অংশ, যা প্রায়ই পুরো শব্দ বা শব্দের অংশবিশেষ হয়।

বক্সগুলোতে কোয়ান্টাইজেশন নামের একটি কৌশলও ব্যবহার করা হয়েছিল। এতে মডেলের সংখ্যামান কম বিটে প্রকাশ করা হয়, ফলে মেমোরির চাহিদা কমে। অ্যানথ্রপিকের হিসাব অনুযায়ী, ৪ গিগাবাইট মেমোরির বক্সে অন্তত চারটি মেশিন জুড়ে ৯ বিলিয়ন প্যারামিটারের মডেল চালানো সম্ভব; ২৬ বিলিয়ন প্যারামিটারের মডেলের জন্য লাগবে ১০টি বা তার বেশি মেশিন।

অনেক সস্তা টিভি বক্সে ১ থেকে ৪ গিগাবাইট মেমোরি থাকে এবং সেগুলো অ্যান্ড্রয়েডের পরিবর্তিত সংস্করণে চলে। সীমিত সক্ষমতার কারণে সমন্বয় অত্যন্ত জরুরি। নিরাপত্তাও গুরুত্বপূর্ণ: দুর্বল সুরক্ষা ও যথাযথ রক্ষণাবেক্ষণের অভাব থাকা ডিভাইস ম্যালওয়্যারের জন্য কার্যকর প্ল্যাটফর্ম হয়ে উঠতে পারে, প্রতিটি ডিভাইস অল্প কম্পিউটিং শক্তি দিলেও।

হার্ডওয়্যার নিয়ে আলাদা এক মূল্যায়নে দেখা গেছে, পরীক্ষা করা ৯ ধরনের হার্ডওয়্যারের মধ্যে ৮টিতে Qwen3.5-9B অন্য একটি মডেলের ইনফারেন্স কনফিগার করতে পেরেছে। এর মধ্যে ছিল ছোট Nvidia Jetson ডিভাইস, ম্যাক এবং শক্তিশালী গ্রাফিকস প্রসেসরযুক্ত মেশিন। এই ফল বিভিন্ন সিস্টেমে এআই সফটওয়্যার ইনস্টল ও কনফিগার করার এজেন্টটির সক্ষমতা পরিমাপ করেছে।

নিয়ন্ত্রিত নেটওয়ার্ক পরীক্ষার ভেতরে

প্রতিলিপি পরীক্ষায় ফায়ারওয়াল-সুরক্ষিত নেটওয়ার্কে Android 15 এমুলেটর redroid চালানো আটটি Google Cloud মেশিন ব্যবহার করা হয়। গবেষকেরা প্রথম মেশিনে একটি এজেন্ট চালু করে সেটিকে অন্য মেশিন খুঁজে বের করা, পেলোড স্থানান্তর করা এবং ইনফারেন্স চালু করার কাজ দেন।

প্রতিটি লক্ষ্য মেশিনে কোনো প্রমাণীকরণ ছাড়াই ব্যবহারযোগ্য Android Debug Bridge পোর্ট খোলা ছিল। Android Debug Bridge বা ADB হলো উন্নয়ন ও সমস্যা সমাধানের সময় অ্যান্ড্রয়েড ডিভাইসের সঙ্গে যোগাযোগের একটি টুল। প্রমাণীকরণ ছাড়া এটি ব্যবহারযোগ্য রাখায় লক্ষ্য মেশিনে প্রবেশের সহজ পথ পেয়েছিল এজেন্টটি।

GLM-5.2 নির্ভরযোগ্যভাবে পুরো কাজটি সম্পন্ন করে: চারটি পরীক্ষায় আটটির মধ্যে আটটি মেশিনে এবং বাকি পরীক্ষায় আটটির মধ্যে সাতটিতে পৌঁছায়। পরীক্ষিত অন্য এজেন্টগুলোর মধ্যে ছিল Qwen3.5-9B, Gemma4-26B-A4B ও Qwen3-Coder-Next। ছোট মডেলগুলো প্রয়োজনীয় সব ধাপ সফলভাবে একসঙ্গে সম্পন্ন করতে হিমশিম খেয়েছে।

ভিন্ন আকারের এজেন্টদের একই ইনস্টলেশন কাজের মুখোমুখি করতে পরীক্ষায় চালু করা মডেল হিসেবে Llama3.1-8B নির্ধারণ করা হয়েছিল। লক্ষ্য মেশিনগুলোতে GLM-5.2 চালানোর জায়গা না থাকায় সেটি নিজে বাইরের একটি ইনফারেন্স সার্ভারেই ছিল। কোনো লক্ষ্য মেশিনে ইনফারেন্স কাজ করছে কি না যাচাইয়ের পরীক্ষা পাস করলে, পরীক্ষার কাঠামো সেখানে এজেন্টটির আরেকটি সংস্করণ চালু করত।

অ্যানথ্রপিক বলেছে, প্রবেশের এই সরলীকৃত শর্তগুলো গবেষণাগারের বাইরে সাফল্যের সর্বোচ্চ সম্ভাবনার একটি হিসাব দেয়। বাস্তবে কোনো প্রতিলিপিকারককে প্রমাণীকরণ, নিরাপত্তা নিয়ন্ত্রণ, সীমিত স্টোরেজ, অনির্ভরযোগ্য সংযোগ এবং ডিভাইসভেদে পার্থক্যও সামলাতে হবে। অতীতে কিছু বটনেট ডিফল্ট পাসওয়ার্ডের মতো সাধারণ দুর্বলতা কাজে লাগিয়ে ছড়িয়েছে, তাই কাজের কঠিনতা লক্ষ্য ডিভাইসগুলোর ওপর অনেকটাই নির্ভর করবে।

২০২৬ সালের শেষ দিককে কেন সামনে রাখছে অ্যানথ্রপিক

অ্যানথ্রপিকের পূর্বাভাস নির্ভর করছে দুটি শর্ত একসঙ্গে পূরণ হওয়ার ওপর: প্রতিলিপি নির্ভরযোগ্যভাবে সম্পন্ন করার মতো যথেষ্ট সক্ষমতা এবং যে হার্ডওয়্যারে পৌঁছাবে সেখানে চালানোর মতো ছোট আকারের মডেল। সরলীকৃত পরীক্ষায় GLM-5.2 সক্ষমতার শর্ত পূরণ করেছে। পরীক্ষিত ছোট মডেলগুলো হার্ডওয়্যারের সীমায় মানালেও পুরো প্রক্রিয়াজুড়ে ভুল করেছে।

গবেষকেরা Epoch Capabilities Index বা ECI ব্যবহার করে ৩০ বিলিয়ন বা তার কম প্যারামিটারের মডেলগুলোর ঐতিহাসিক অগ্রগতি বিশ্লেষণ করেছেন। এটি মডেলের সক্ষমতার একটি সাধারণ পরিমাপ। তাদের প্রবণতা-ভিত্তিক হিসাবে বছরে ১৩.৭ ECI পয়েন্ট উন্নতি দেখা গেছে।

এই প্রবণতা সামনে এগিয়ে হিসাব করলে, ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ একটি ছোট মডেল GLM-5.2-এর পরীক্ষিত সক্ষমতার স্তরে পৌঁছাতে পারে। অ্যানথ্রপিক এই অনুমানকে মোটামুটি হিসাব বলেছে, কারণ সক্ষমতার সাধারণ স্কোর প্রতিলিপি তৈরির দক্ষতার কেবল পরোক্ষ পরিমাপ। পূর্বাভাসটি ধরে নেয়, ঐতিহাসিক গতিতেই উন্নতি চলবে।

সতর্কবার্তা ও প্রতিক্রিয়া কয়েকটি তারিখে এসেছে:

• সেপ্টেম্বর ২০২৬: অ্যানথ্রপিকের প্রধান নির্বাহী দারিও আমোদেই এক বছরের মধ্যে, বা তারও আগে, টিকে থাকতে পারে এমন এআই বটনেট তৈরির সম্ভাবনা নিয়ে সতর্ক করেন।
• ১২ অক্টোবর ২০২৬: ঝৌ ও ফ্রিম্যান পরীক্ষার ফল এবং উপযুক্ত ছোট মডেল কয়েক মাসের মধ্যেই তৈরি হতে পারে—এমন অনুমান প্রকাশ করেন।
• ১৩ অক্টোবর ২০২৬: সাইবার নিরাপত্তা বিশেষজ্ঞরা সতর্কবার্তা নিয়ে ভিন্নমত জানান; তাঁদের আলোচনায় অভিযোজনক্ষমতা ও বাস্তব সীমাবদ্ধতা—দুটিই গুরুত্ব পায়।

পরীক্ষাগুলোতে প্রতিলিপির কাজ করার নির্দেশ দেওয়া এজেন্ট ব্যবহার করা হয়েছিল। এমন নির্দেশ ছাড়াই কোনো ছোট মডেল নিজে থেকে প্রতিলিপি তৈরির কাজ শুরু করবে কি না, তা এখনো অজানা। এআই গবেষক জিয়াওহান ফু ব্যবস্থাগুলো কীভাবে আচরণ করেছে তা মূল্যায়নে সহায়তার জন্য সুনির্দিষ্ট প্রম্পটসহ পুনরুৎপাদনযোগ্য এজেন্ট কনফিগারেশন প্রকাশের আহ্বান জানিয়েছেন।

ধীরগতিতে কপি হলেও সরানো কঠিন হতে পারে

অ্যানথ্রপিকের অনুমান, পরীক্ষিত টিভি বক্সের মতো হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে একটি প্রতিলিপিকারকের আরেকটি কার্যকর কপি তৈরি করতে কয়েক দিন লাগতে পারে। সেটআপ-সংক্রান্ত হিসাব অনুযায়ী, Qwen3.5-9B-এর জন্য প্রায় ২৮ থেকে ৫১ ঘণ্টা এবং অপ্টিমাইজ না করা Gemma4-26B-A4B-এর জন্য ৭১ থেকে ১৫০ ঘণ্টা লাগতে পারে।

তাই গবেষণাটির মূল উদ্বেগ হলো বহু ডিভাইসে ছড়িয়ে থাকা ধীরগতির, কিন্তু টিকে থাকা উপস্থিতি। একটি হোস্ট হারালেও অন্য কপিগুলো কাজ চালিয়ে যেতে বা ছড়াতে পারবে। কয়েকটি মেশিনে ভাগ করা একটি মডেল সেই মেশিনগুলোর পারস্পরিক যোগাযোগের ওপরও নির্ভর করবে।

গবেষণাটি লিখেছেন অ্যানথ্রপিকের গবেষক ঝৌ ও ফ্রিম্যান। ভবিষ্যতের প্রতিলিপিকারকেরা নতুন পরিবেশ কীভাবে সামলাতে পারে, তা তাঁরা এভাবে বর্ণনা করেছেন:

এআইভিত্তিক নয় এমন ম্যালওয়্যারের বিপরীতে, এটি নিজের চেষ্টাতেই অপরিচিত ডিভাইসের উপায় বের করে নিতে পারে।

নোট উত্তরাধিকার নিয়ে একটি পরীক্ষায় এই অভিযোজনক্ষমতার প্রমাণ পাওয়া গেছে। Qwen3.5-9B-এর বিভিন্ন সংস্করণ তাদের চেষ্টা করা কৌশল ও যেসব ব্যর্থতার মুখে পড়েছে, তার সংক্ষিপ্ত বিবরণ লিখেছে। পরবর্তী সংস্করণগুলো একই ইনফারেন্স সেটআপের কাজ শুরুর আগে সেই নোট পেয়েছে।

ছয় প্রজন্মে সাফল্যের হার প্রথমে ৪৫ শতাংশ থেকে বেড়ে পরবর্তী প্রজন্মগুলোতে ৬১ থেকে ৮৪ শতাংশের মধ্যে পৌঁছায়, অর্থাৎ ১৬ থেকে ৩৯ শতাংশ পয়েন্ট বৃদ্ধি পায়। মডেলের ওয়েটস বদলানোর বদলে কার্যকর তথ্য পরবর্তী সংস্করণগুলোতে পাঠানোর মাধ্যমে এই উন্নতি হয়েছে। আরও শক্তিশালী Opus 4.8 মডেলের পরামর্শ ব্যবহারের সুযোগ দিলেও এই কাজে ছোট মডেলটির সাফল্যে পরিমাপযোগ্য উন্নতি হয়নি।

বিপুল ডিভাইসের বহরেও এআই সক্ষমতা সীমিত থাকবে

বিপুলসংখ্যক আক্রান্ত ডিভাইসের কম্পিউটিং সম্ভাবনা হিসাব করতে অ্যানথ্রপিক Kimwolf বটনেটের আকার ব্যবহার করেছে। বটনেটটি মূলত অ্যান্ড্রয়েড টিভি বক্সসহ ২ মিলিয়নের বেশি ডিভাইস আক্রান্ত করেছিল। ১৫টি করে ডিভাইসের দল বানালে তাত্ত্বিকভাবে প্রায় ১ লাখ ৩৩ হাজার Gemma4-26B-A4B-এর কপি চালানো সম্ভব।

নিজেদের মাপা কর্মক্ষমতা ধরে কোম্পানিটি সম্মিলিত আউটপুট প্রতি সেকেন্ডে প্রায় ৮০ হাজার টোকেন বলে হিসাব করেছে। তুলনার জন্য, অপ্টিমাইজ করা কাজের চাপের মধ্যে একই মডেল চালাতে একটি Nvidia H100 অ্যাক্সিলারেটরের ক্ষেত্রে তাদের উল্লেখ করা হার ছিল প্রতি সেকেন্ডে প্রায় ১,৯৫০ টোকেন। কাল্পনিক এই বহরের ইনফারেন্স থ্রুপুট প্রায় ৪০টি H100 অ্যাক্সিলারেটরের সমান হতো।

দুর্বল ডিভাইস থেকে উল্লেখযোগ্য সক্ষমতা গড়ে তুলতে কত হার্ডওয়্যার লাগবে, এই তুলনা তা দেখায়। তবে ডিভাইসগুলো সচল থাকা ও দক্ষতার সঙ্গে যোগাযোগ করতে পারার ওপরও হিসাবটি নির্ভরশীল। ডিভাইস, মডেলের আকার ও নেটওয়ার্কের অবস্থা ভিন্ন হলে ফলও বদলাবে।

নিরাপত্তা কোম্পানি Viakoo-র ভাইস প্রেসিডেন্ট জন গ্যালাঘার সীমিত সংযোগে মডেলের গিগাবাইটের পর গিগাবাইট ওয়েটস স্থানান্তর এবং সীমিত ফ্ল্যাশ স্টোরেজে সেগুলো রাখাকে বড় বাস্তব বাধা হিসেবে চিহ্নিত করেছেন। নতুন হোস্ট কনফিগার করার দীর্ঘ কাজ শুরু করার আগেই এসব খরচের মুখে পড়তে হবে।

অ্যানথ্রপিক প্রতিলিপি তৈরির আরও কিছু সম্ভাব্য ধরনও তুলে ধরেছে: ডেটা সেন্টার লক্ষ্য করে বড় মডেল, ইনফারেন্স পেতে এপিআই পরিচয়তথ্য চুরি করা এজেন্ট, অথবা প্রতারণার মাধ্যমে কম্পিউটিং ক্রেডিট সংগ্রহকারী ব্যবস্থা। এসব পরিস্থিতি নির্ভর করবে ছোট ডিভাইসের পরীক্ষাগুলোর চেয়ে ভিন্ন সম্পদ ও প্রবেশপথের ওপর।

সতর্কবার্তা নিয়ে নিরাপত্তা বিশেষজ্ঞদের মতভেদ

ব্রিটেনের ন্যাশনাল সাইবার সিকিউরিটি সেন্টারের সাবেক প্রধান সিয়ারান মার্টিন গবেষণাটিকে প্রযুক্তিগতভাবে আগ্রহোদ্দীপক বললেও এআই বিক্রি করে এমন একটি কোম্পানির সতর্কবার্তাকে অতিরঞ্জিত বলে সমালোচনা করেছেন। তাঁর মূল্যায়নে গুরুত্ব পেয়েছে সস্তা টেলিভিশনে ছোট মডেল চালানো আর বাস্তব নিরাপত্তা সংকটের মধ্যকার ব্যবধান।

কলোরাডো ডেনভার বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞান ও প্রকৌশল বিভাগের সহকারী অধ্যাপক ঝেংজিয়ং লি আরও উদ্বিগ্ন দৃষ্টিভঙ্গি নিয়েছেন। নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষার পরিবেশেও কোনো এআই ব্যবস্থা ডিভাইস দখলে নেওয়ার উপায় নিজে থেকে বের করতে এবং ওয়ার্মের মতো আচরণ করতে পারে—এই সম্ভাবনার কথা তিনি বলেছেন।

IGEL-এর সরকারি ও গুরুত্বপূর্ণ শিল্প খাতের ফিল্ড চিফ টেকনোলজি অফিসার জন ওয়ালশ সংযুক্ত ডিভাইসের পাশে ভৌত সরঞ্জাম থাকলে সম্ভাব্য ঝুঁকির কথা বলেছেন। রেফ্রিজারেশন, পানি শোধন এবং পাম্পিং ব্যবস্থাকে তিনি এমন ক্ষেত্র হিসেবে চিহ্নিত করেছেন, যেখানে আরও অননুমোদিত প্রবেশ জরুরি কার্যক্রম ব্যাহত করতে পারে।

ওয়ালশ ব্যাখ্যা করেছেন, কোনো যন্ত্রের ভৌত আচরণ বদলাতে হলে সেটি নিয়ন্ত্রণের অনুমোদনপ্রাপ্ত ব্যবস্থায় প্রবেশাধিকার লাগবে। অ্যানথ্রপিকের পরীক্ষাগুলো এআই চালানো ও প্রতিলিপি তৈরির কাজ নিয়ে ছিল; খাদ্য উৎপাদন, পানি শোধন ও ইউটিলিটি সরঞ্জাম এর আওতায় ছিল না।

Nozomi Networks-এর সাইবার নিরাপত্তা কৌশলবিষয়ক পরিচালক ক্রিস গ্রোভের মতে, ভবিষ্যতে মেশিনের গতিতে ছড়াতে সক্ষম ব্যবস্থার জবাব দিতে প্রতিরক্ষাকারীদের সম্ভবত স্বয়ংক্রিয় প্রযুক্তির প্রয়োজন হবে। তাঁর উদ্বেগ সম্ভাব্য দ্রুতগতির পরবর্তী সংস্করণগুলো নিয়ে, যেখানে অ্যানথ্রপিকের হিসাবে পরীক্ষিত গৃহস্থালি হার্ডওয়্যারে প্রতিলিপি তৈরি করতে কয়েক দিন লাগে।

প্রতিরক্ষাকারীরা কী নজরে রাখতে ও বদলাতে পারেন

অ্যানথ্রপিক ইন্টারনেট সেবা প্রদানকারীদের সন্দেহজনক ট্রাফিক পর্যবেক্ষণ ও আক্রান্ত ডিভাইসগুলোকে কোয়ারেন্টিনে রাখার পাশাপাশি হানিপটের ব্যবহার বাড়ানো এবং সংযুক্ত পণ্যে ডিফল্ট নিরাপত্তা জোরদারের সুপারিশ করেছে। হানিপট হলো ইচ্ছাকৃতভাবে উন্মুক্ত রাখা এমন একটি ব্যবস্থা, যা সন্দেহজনক কার্যকলাপ আকর্ষণ করে, যাতে প্রতিরক্ষাকারীরা তা বিশ্লেষণ করতে পারেন।

মডেলের বড় আকারের স্থানান্তর, ডিভাইসগুলোর মধ্যে দীর্ঘস্থায়ী যোগাযোগ এবং বাইরে সংযোগ করে অন্য মেশিন খোঁজার চেষ্টা ওয়েটসভিত্তিক প্রতিলিপিকারক শনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। স্ক্যানিং হলো যোগাযোগ করা যায় এমন অন্য মেশিন খোঁজার প্রক্রিয়া। কয়েকটি হোস্টে ছড়িয়ে থাকা একটি মডেল একসঙ্গে কাজ করার সময় সেগুলোর মধ্যে যোগাযোগও তৈরি করবে।

গ্রাহকদের জানালে আক্রান্ত ডিভাইস পরিষ্কার করা সহজ হতে পারে। অ্যানথ্রপিক Mirai সরানোর একটি অভিযানের কথা উল্লেখ করেছে: গ্রাহকদের জানানো হলে ১৪ দিনের মধ্যে সংক্রমণের ৯২ শতাংশ দূর করা হয়েছিল, আর না জানালে হয়েছিল ৭৪ শতাংশ। একই সময়ে এটি ১৮ শতাংশ পয়েন্টের উন্নতি।

প্রস্তুতকারক ও পরিচালকেরা ব্যবস্থাপনা ইন্টারফেস সুরক্ষিত করে, উন্মুক্ত ডিবাগিং প্রবেশাধিকার এড়িয়ে এবং সফটওয়্যার হালনাগাদ রেখে প্রতিলিপির সুযোগ কমাতে পারেন। সেবা প্রদানকারীদের আক্রান্ত ডিভাইস শনাক্ত ও বিচ্ছিন্ন করার ব্যবস্থা লাগবে, আর মালিকদের দরকার হবে সেগুলো নিরাপদে পুনরুদ্ধারের স্পষ্ট নির্দেশনা। ছোট মডেলগুলো পৃথক পরীক্ষায় দেখানো দক্ষতাগুলো নির্ভরযোগ্যভাবে একত্র করতে পারার আগেই প্রতিরক্ষা প্রস্তুত করার ওপর অ্যানথ্রপিকের সতর্কবার্তার মূল জোর।

মূল বিষয়গুলো

• অ্যানথ্রপিক ২০২৬ সালের ১২ অক্টোবর তাদের এআই প্রতিলিপি গবেষণা প্রকাশ করেছে।
• সরলীকৃত প্রবেশ-সুবিধার পরিবেশে পাঁচটি পরীক্ষার মধ্যে চারটিতে GLM-5.2 আটটি ভার্চুয়াল অ্যান্ড্রয়েড মেশিনেই পৌঁছেছে।
• প্রতিটির দাম প্রায় ৫৫ ডলার এমন ১৫টি অ্যান্ড্রয়েড টিভি বক্সে সম্মিলিতভাবে Gemma4-26B-A4B প্রতি সেকেন্ডে ০.৩৯ টোকেন হারে চলেছে।
• বর্তমান পরীক্ষিত মডেলগুলোর মধ্যে নির্ভরযোগ্যভাবে প্রতিলিপি তৈরির সক্ষমতা এবং সস্তা ডিভাইসের আকারগত সীমাবদ্ধতা নিয়ে ব্যবধান রয়েছে।
• ঐতিহাসিক অগ্রগতির ভিত্তিতে অ্যানথ্রপিকের অনুমান, ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ ছোট মডেলগুলো পরীক্ষায় দেখা সক্ষমতার স্তরে পৌঁছাতে পারে।
• পরীক্ষিত ধরনের হার্ডওয়্যারে প্রতিলিপি তৈরি করতে কয়েক দিন লাগতে পারে, আর বিতরণ করা একটি ব্যবস্থা বন্ধ করা কঠিন হতে পারে।
• সুপারিশ করা প্রতিরক্ষার মধ্যে রয়েছে ট্রাফিক পর্যবেক্ষণ, ডিভাইস কোয়ারেন্টিন, গ্রাহকদের অবহিত করা এবং ডিফল্ট নিরাপত্তা জোরদার করা।