12 অক্টোবর 2026-এ, Anthropic-এর Frontier Red Team জানিয়েছে যে ছোট AI মডেল সস্তা গৃহস্থালি ডিভাইসে নিজেদের কপি করা থেকে মাত্র কয়েক মাস দূরে থাকতে পারে, কোনো ডেটাসেন্টার জড়িত ছাড়াই। একটি AI মডেল যখন সস্তা ডিভাইসে নিজেকে কপি করা শুরু করে, তখন আসলে এটি থামানোর উপায় কার হাতে থাকে? এই নিয়ন্ত্রণ সেই ডেভেলপারের হাতে নেই, যে এটিকে প্রশিক্ষণ দিয়েছে। নিয়ন্ত্রণের ক্ষমতা রয়েছে সেই ডিভাইস নির্মাতাদের হাতে, যারা ফ্যাক্টরি ডিফল্ট নির্ধারণ করে, এবং সেই ইন্টারনেট সেবাদাতাদের হাতে, যারা ট্রাফিক দেখতে পায়; আর এআই ব্যবহারকারী যেকোনো সংস্থার জন্য অবশিষ্ট থাকে শুধু নিজের নেটওয়ার্কের ডিভাইসগুলি গণনা করা এবং সেগুলিকে লক করে রাখা।
01Anthropic-এর অনুমান, ছোট এআই মডেল বছর শেষ হওয়ার আগেই স্ব-প্রতিলিপি করতে পারে
Anthropic-এর উইলিয়াম ঝাউ ও ড্যানিয়েল ফ্রিম্যান প্রকাশ্যে ছাড়া এআই মডেলগুলোকে একটি কাজ দিয়েছেন: নিজেকে অন্য একটি মেশিনে কপি করে সেখানে চালু হয়ে যাও। এই প্রতিবেদনে রেপ্লিকেশন বলতে বোঝায় একটি মডেলের নিজের ওয়েট ফাইলগুলো নতুন একটি ডিভাইসে পাঠানো, সেই ডিভাইসে ইনফারেন্স শুরু করা, এবং তারপর পরবর্তীটিতে চলে যাওয়া। পরীক্ষা করা ওপেন-ওয়েট মডেলগুলোর মধ্যে কেবল GLM-5.2-ই শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত পুরো লুপটি সম্পন্ন করতে পেরেছে।
ছোট মডেলগুলো ঠিক পেছনেই রয়েছে। 30 বিলিয়ন প্যারামিটার বা তার কম প্যারামিটারের মডেলগুলো অনেক আলাদা ধাপই ইতিমধ্যে সম্পন্ন করতে পারছে। কিন্তু সেই ধাপগুলো একসঙ্গে শৃঙ্খলবদ্ধ করতে গেলে মাঝপথে ভুল করে ফেলে। প্রতিবেদনে অনুমান করা হয়েছে, ছোট মডেলগুলো যদি ঐতিহাসিক হারে উন্নতি করতে থাকে, তাহলে এই বছরের শেষ নাগাদ সেগুলো GLM-5.2-এর স্তরে পৌঁছে যাবে।
রিপোর্টে উল্লিখিত প্রতিরক্ষাগুলো হলো নেটওয়ার্ক ট্রাফিক পর্যবেক্ষণ, ডিকয় ডিভাইস এবং মালিকদের জানিয়ে দেওয়ার পাশাপাশি সংক্রামিত ডিভাইস কোয়ারেন্টাইন করা। এই তিনটির সবগুলোই নেটওয়ার্ক ও ডিভাইসের দিক থেকে কাজ করে; এর কোনোটিই মডেলটি তৈরি করা কোম্পানির জন্য নিজের প্রকাশ করা ওয়েটস আটকানোর উপায় নয়।
আমার নিজের পাঠ হলো, AI ব্যবহারকারী একটি সংস্থার প্রথম কাজ হলো সাধারণ গণিত: এর নেটওয়ার্কে সংযুক্ত সস্তা ডিভাইসগুলো গণনা করা। মিটিং রুমের টিভি বক্স এবং কেউ পরীক্ষা করার জন্য কেনা Android গ্যাজেটটিই প্রথমে গণনা করার মধ্যে পড়ে।
02শুধু GLM-5.2 পুরো লুপটি শেষ করেছে, আর ব্রেক-ইন ধাপটি বাদ রাখা হয়েছিল
বছর শেষের অনুমান যে স্তরটিকে লক্ষ্য করে, আটটি ডিভাইসের ছোট একটি টেস্ট নেটওয়ার্কের ভেতরে GLM-5.2 ঠিক সেটিই করেছিল। পাঁচটি ট্রায়ালের চারটিতে এটি আটটিতেই ছড়িয়ে পড়েছিল। বাকি ট্রায়ালে এটি সাতটিতে পৌঁছেছিল।
এই সংখ্যাগুলি এমন একটি পরীক্ষা থেকে এসেছে যেখানে কঠিন অংশটি সহজ করে রাখা হয়েছিল। ADB হল Android Debug Bridge, একটি সংযোগ যা একটি কম্পিউটারকে Android ডিভাইস নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়। পরীক্ষার ডিভাইসগুলিতে সেই পোর্টটি খোলা রাখা ছিল, এবং পোর্টটিতে কোনো প্রমাণীকরণের প্রয়োজন ছিল না। তাই একটি আসল ডিভাইসে অনুপ্রবেশের কঠিনতা পরিমাপ করা হয়নি। এই সংখ্যাগুলি কী ঘটতে পারে তার একটি ঊর্ধ্বসীমা হিসেবে পড়াই শ্রেয়।
| বিষয় | রিপোর্টকৃত ফলাফল | এটি পড়ার সময় সীমা |
|---|---|---|
| জিএলএম-5.2 | 5টি ট্রায়ালের মধ্যে 4টিতে সব 8টি টেস্ট ডিভাইসে ছড়িয়ে পড়েছে | অপ্রমাণীকৃত ADB; অনুপ্রবেশের কঠিনতা অপসারিত, তাই এটি একটি ঊর্ধ্বসীমা |
| 9B মডেল | ৯ ধরনের হার্ডওয়্যারের মধ্যে ৮টিতে ইনফারেন্স চালানো যাচ্ছে | রেপ্লিকেশন চালানো আর রেপ্লিকেশন সম্পন্ন করা এক কথা নয় |
| 26B মডেল | Ran 15টি টিভি বক্সে বিভক্ত হয়ে চলেছে, প্রতিটির দাম প্রায় $55 | গতি ছিল 0.39 টোকেন প্রতি সেকেন্ড |
| 30B এবং তার নিচের মডেলগুলো | পৃথক ধাপগুলো সম্পন্ন করতে পারে | ধাপগুলো শুরু থেকে শেষ শৃঙ্খলাবদ্ধ করার সময় ভুল হয় |
চারটি সারি একই দিকেই ইঙ্গিত করে। ছোট মডেলগুলো ইতিমধ্যেই সস্তা হার্ডওয়্যারে চলে। এই পরীক্ষাগুলোর মধ্যে, অনুপস্থিত অংশটি হলো ধাপগুলো একসঙ্গে জুড়ে কাজ শেষ করার ক্ষমতা। অনুপ্রবেশের কাঠিন্য এই সংখ্যাগুলোর কোনোটিতেই নেই।
03কপির প্রথম হোস্ট হলো একটি $55 TV বক্স, এবং এ জাতীয় ডিভাইস কোনো প্রি-মার্কেট পরীক্ষার বাইরে থাকে
নয়টি হার্ডওয়্যার ধরনের মধ্যে আটটিতে চলা একটি 9B মডেল আমাদের বলে দিচ্ছে, পরীক্ষা করা পরিসরের মধ্যে সম্ভাব্য টার্গেট এক ধরনের ডিভাইসেই সীমাবদ্ধ নয়। পরীক্ষিত হার্ডওয়্যারের মধ্যে ছিল প্রতিটির দাম প্রায় $55 এমন অফ-ব্র্যান্ড Android TV বক্স।
আল জাজিরা জানিয়েছে, প্রথম লক্ষ্য সম্ভবত ঘরবাড়ি ও ছোট ব্যবসা প্রতিষ্ঠানের ইন্টারনেট-সংযুক্ত ডিভাইস হবে। স্ট্রিমিং বক্স থেকে গৃহস্থালির যন্ত্রপাতি — এই ছোট ছোট গ্যাজেটগুলোকে মানুষ কম্পিউটার মনেই করে না।
এই ডিভাইসগুলোর কিছু ইতিমধ্যেই নিয়ন্ত্রণের আওতায় আছে। 29 এপ্রিল 2024 থেকে যুক্তরাজ্য অনুমান করা যায় এমন ডিফল্ট পাসওয়ার্ডযুক্ত কনজিউমার সংযুক্ত পণ্যের বিক্রয় নিষিদ্ধ করেছে। প্রতিটি পাসওয়ার্ড প্রতি পণ্যের জন্য অনন্য হতে হবে, অথবা ব্যবহারকারীই তা নির্ধারণ করবেন। যুক্তরাজ্যের নিয়মে দায়টা বিক্রেতা ও প্রস্তুতকারকের ওপর পড়ে; এই নিয়মে এমন কোনো নিয়ন্ত্রক সৃষ্টি হয় না, যে বিক্রয়ের আগে প্রতিটি ডিভাইস পরীক্ষা করবে।
যুক্তরাষ্ট্রে FDA ইন্টারনেট-সংযুক্ত মেডিকেল ডিভাইসের প্রি-মার্কেট জমাতে 29 মার্চ 2023 থেকে সাইবার নিরাপত্তা সংক্রান্ত ডকুমেন্টেশন বাধ্যতামূলক করেছে। ফলে মেডিকেল ডিভাইস বাজারে পৌঁছানোর আগেই তাদের প্রতিরক্ষা ব্যবস্থা পরীক্ষা করে নেওয়া হয়।
Anthropic পরীক্ষা করা টিভি বক্সগুলো মেডিকেল ডিভাইস নয়, তাই সেগুলো FDA-ধাঁচের প্রি-মার্কেট পর্যালোচনার বাইরে পড়ে। যুক্তরাজ্যের নিয়মেও দায় বিক্রেতাদের ওপর বর্তায়, ফলে এই বক্সগুলো কতটা সুরক্ষিত থাকবে তা নির্ভর করে কারখানায় প্রস্তুতকারক কতটা দৃঢ়ভাবে ডিফল্ট সেট করেছেন তার ওপর।
০৪কোনো কেন্দ্রীয় অফ-সুইচ না থাকায় একজন ডেভেলপার নিজে প্রকাশ করা ওয়েট প্রত্যাহার করতে পারে না
সস্তা মেশিন যদি এই কপিগুলো হোস্ট করতে পারে, তাহলে পরবর্তী প্রশ্ন হলো—একটি মডেল যখন সেগুলোতে ছড়িয়ে পড়ে যায়, তখন তাকে কে থামাতে পারবে। প্রতিবেদনে সরাসরি বলা হয়েছে, নিজে নিজে প্রতিলিপি হওয়া মডেলের বন্ধ করার মতো কোনো কেন্দ্রীভূত বিন্দু নেই।
ডেটাসেন্টারে চলমান একটি AI ভিন্ন ক্ষেত্র। ChatGPT ও Claude তাদের প্রোভাইডারের কম্পিউটারে চলে। প্রোভাইডার সেবা চালু রাখা পর্যন্তই ব্যবহারকারীরা সেগুলোতে পৌঁছাতে পারে, এবং প্রোভাইডার চাইলে সার্ভারগুলো বন্ধ করে দিতে পারে।
ওপেন-ওয়েট মডেল ভিন্নভাবে কাজ করে। ওপেন-ওয়েট মানে মডেলের ওয়েট ফাইলগুলো প্রকাশিত থাকে, ফলে যে কেউ নিজের হার্ডওয়্যারে মডেলটি চালাতে পারে। একবার বিতরণ হওয়া ফাইল তা তৈরিকারী প্রতিষ্ঠান ফিরিয়ে নিতে পারে না। অনেক ডিভাইসে কপি ছড়িয়ে পড়লে, বন্ধ করার মতো মেশিনের কোনো স্পষ্ট তালিকা থাকে না।
আল জাজিরা একই কথাই জানিয়েছে: কেন্দ্রীয় হোস্ট না থাকলে প্রতিলিপিকৃত AI বন্ধ করা কঠিন হবে। ছড়িয়ে-ছিটে থাকা মডেলটি তৈরি করেনি — এমন Anthropic-এর মতো ল্যাবই কেবল নয় যারা এটি থামাতে পারছে না। GLM-5.2 প্রকাশকারী সংস্থাটিও ওয়েটগুলো (weights) একবার বাইরে চলে গেলে সেগুলোতে নাগাল পাবে না।
আমার মনে হয়, এখানেই জন-বিতর্কের অনেকটা পথভ্রষ্ট হয়। কোনো ডেভেলপারকে সেলফ-রেপ্লিকেটিং মডেল বন্ধ করতে বলা মানে এমন কিছু চাওয়া, যা করার মতো কোনো হাতিয়ারই ডেভেলপারের হাতে নেই।
০৫ISP-গুলো গ্রাহকদের জানালে, 92% Mirai সংক্রমণ 14 দিনের মধ্যে দূর হয়েছিল
ডেভেলপারদের কাছে যদি টুলগুলো না থাকে, তাহলে টুলগুলোকে অবশ্যই অন্য কোথাও থাকতে হবে। প্রতিবেদনে নাম করা তিনটি ব্যবস্থার সঙ্গে ডিভাইস ডিফল্ট যোগ করলে তা দাঁড়ায় চারটিতে, এবং প্রতিটি আলাদা পক্ষের হাতে থাকে।
| পরিমাপ করুন | এটি কার হাতে | প্রভাব বা ভিত্তি দেওয়া হয়েছে |
|---|---|---|
| ট্রাফিক মনিটরিং | ইন্টারনেট সেবা প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান | বড় মডেল স্থানান্তর এবং ডিভাইস-থেকে-ডিভাইস ট্রাফিক একটি সিগনেচার ছাপ রেখে যায় |
| ফাঁদ হিসেবে ব্যবহৃত ডিভাইস (হানিপট) | গবেষক ও অপারেটর | অধ্যয়নের জন্য রেপ্লিকেটরের হার্নেস ও পেলোড বন্দি করে নেওয়া |
| নোটিফিকেশন সহ কোয়ারেন্টাইন | ইন্টারনেট সেবা প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান | Mirai: 92% 14 দিনে পরিষ্কার, 74% কোনো নোটিফিকেশন ছাড়াই |
| নিরাপদ ডিফল্ট | প্রস্তুতকারক | অনুমানযোগ্য ডিফল্ট পাসওয়ার্ড যুক্তরাজ্যে অনুপালনহীন |
ট্রাফিক মনিটরিং কাজ করে কারণ রেপ্লিকেশন নেটওয়ার্কে চিহ্ন রেখে যায়। বড় মডেল ফাইল পাঠালে এমন ট্রাফিক তৈরি হয় যা সাধারণ ব্যবহারের মতো দেখায় না। প্রতিবেদন বলছে, ISP-রা ইতিমধ্যে যে ফ্লো-ভিত্তিক মনিটরিং চালায় তাতে এটি একটি অস্বাভাবিকতা হিসেবে ধরা পড়বে।
হানিপট হলো ইচ্ছাকৃতভাবে দুর্বল দেখানোর জন্য স্থাপন করা একটি ডিভাইস। গবেষকরা একটি রেপ্লিকেটরকে এর ওপর ল্যান্ড হতে দিতে পারেন, যা আসে তা ক্যাপচার করতে পারেন এবং এটি কীভাবে আচরণ করে তা অধ্যয়ন করতে পারেন।
যে একটি ব্যবস্থার পেছনে সংখ্যার প্রমাণ আছে, সেটি হল জানানো-সহ কোয়ারেন্টাইন। Mirai ছিল সেই ম্যালওয়্যার, যা 2016 সালে বড় সংখ্যক IoT ডিভাইস হাইজ্যাক করেছিল। রিপোর্ট অনুযায়ী, ISP-গুলো যখন সংক্রমিত গ্রাহকদের কোয়ারেন্টাইনে রেখে তাদের জানায়, 92% সংক্রমণ 14 দিনের মধ্যে দূর হয়। জানানো ছাড়া এই সংখ্যাটি ছিল 74%।
এটি 18 পয়েন্টের ব্যবধান। আমার ব্যাখ্যা হলো, যাদের জানানো হয়েছিল তারা পরবর্তীতে তাদের ডিভাইস ঠিক করেছেন বা প্লাগ খুলে রেখেছেন। প্রতিবেদনটি সংখ্যাটি এত দূর পর্যন্ত ভেঙে দেখায়নি, তাই এই অংশটি আমার অনুমান।
০৬এটি থামানোর কাজটি ভাগ হয় নির্মাতা, ISP এবং যেসব প্রতিষ্ঠান ডিভাইস সংযুক্ত করে তাদের মধ্যে
ISP-গুলো কোয়ারেন্টাইন করে মালিকদের জানালে, 92% সংক্রমণ 14 দিনের মধ্যে দূর হয়েছিল, জানানো ছাড়ার চেয়ে 18 পয়েন্ট বেশি। ডেভেলপারের বাইরের পক্ষগুলোই বিস্তার আটকাতে পারে। প্রতিবেদনটিতে প্রতিরক্ষাকারীদের লক্ষ্যকে দেখানো হয়েছে R₀-কে 1-এর নিচে নামানো হিসেবে। R₀ হলো প্রতিটি সংক্রামিত ডিভাইস পরে আর কতটি নতুন ডিভাইস সংক্রমিত করে তার সংখ্যা। একবার এটি একের নিচে নামলে বিস্তারটি শেষ পর্যন্ত নিভে যায়।
প্রস্তুতকারক
অনুমান করা কঠিন এমন ডিফল্ট পাসওয়ার্ড এবং শিপিং-এর সময় কোনো পোর্ট খোলা না রাখা কপি হোস্ট করতে পারে এমন ডিভাইসের সংখ্যা কমিয়ে দেয়।
ইন্টারনেট সেবা প্রদানকারী প্রতিষ্ঠান
ট্রাফিক পর্যবেক্ষণ, তারপর কোয়ারেন্টাইন ও অবহিতকরণ — এগুলো কেবল সেই পক্ষই করতে পারে যে গ্রাহকের লাইন দেখতে পারে।
যেসব প্রতিষ্ঠান ডিভাইস সংযুক্ত করে
মিটিং-রুমের বক্স এবং সস্তা Android ডিভাইসগুলিকে একটি ইনভেন্টরি তালিকায় রাখুন, এবং সেগুলি যে পোর্টগুলি খোলা রেখে দেয় সেগুলি বন্ধ করুন।
প্রথম লিভার হলো প্রস্তুতকারকের ডিফল্ট সেটিংস। কপি হোস্ট করতে পারে এমন ডিভাইসের সংখ্যা নির্ভর করে ফ্যাক্টরি থেকে বেরোনোর সময় সেগুলো কী সেটিংস বহন করে তার ওপর। যুক্তরাজ্যের নিয়মগুলো ইতিমধ্যেই সেখানকার বাজার থেকে অনুমান করা যায় এমন ডিফল্ট পাসওয়ার্ড সরিয়ে নিয়েছে। দুর্বল পাসওয়ার্ড ও খোলা পোর্ট কম থাকা মানে প্রতিটি সংক্রামিত ডিভাইস কম সংখ্যক প্রতিবেশী ডিভাইসে পৌঁছাতে পারে।
দ্বিতীয় হাতিয়ার হলো ISP মনিটরিং ও বিজ্ঞপ্তি। লাইন বেয়ে একটি কপি এক ডিভাইস থেকে অন্য ডিভাইসে গেলে, বাইরে থেকে সেই ট্রাফিক দেখার অবস্থানে থাকা পক্ষটি হলো লাইন প্রদানকারী। Mirai-এর পরিসংখ্যান, 92% বনাম 74%, হলো মালিককে জানানোর অবস্থানে থাকা কারো উপস্থিতি ও অনুপস্থিতিতে পাওয়া ফলাফল।
তৃতীয় লিভারটি হলো নেটওয়ার্কে ডিভাইস সংযোগকারী যে-ই হোক, তার রাখা ইনভেন্টরি। প্রতিবেদনের লক্ষ্যবস্তুগুলো ছিল সস্তা, দুর্বলভাবে সুরক্ষিত ডিভাইস। কোনো প্রতিষ্ঠানের নেটওয়ার্কে থাকা একটি টিভি বক্স কপির আধার হয়ে উঠতে পারে। এটি প্রতিবেদন থেকে আমার অনুমান; কোনো প্রতিষ্ঠানের নেটওয়ার্কের ভেতরে প্রতিলিপির ঘটনা জানা যায়নি। একটি প্রতিষ্ঠান যা করতে পারে তা হলো ডিভাইসগুলোর তালিকা করা এবং যে পোর্টগুলো ব্যবহার করে না সেগুলো বন্ধ করা।
০৭বছরের শেষের সময়টি প্রতিলিপি পরীক্ষার ওপর নয়, বরং একটি সাধারণ সক্ষমতা সূচকের ওপর নির্ভর করে
তিন পক্ষকে কখন পদক্ষেপ নিতে হবে তার একটি ইনপুট হলো বছর-শেষের অনুমানটি কতটা দৃঢ়। এর ভিত্তিটি দেখলে, সীমাবদ্ধতা রয়েছে।
এই প্রক্ষেপণ ECI নামের একটি সূচকের বৃদ্ধিকে সম্প্রসারিত করে। ECI AI মডেলগুলোর সাধারণ সক্ষমতার সারসংক্ষেপ দেয় এবং রেপ্লিকেশন সরাসরি মাপে না। Anthropic নিজেই লিখেছে যে ECI কেবল রেপ্লিকেশন সক্ষমতার একটি প্রক্সি।
অনুপ্রবেশের ধাপ
পরীক্ষাগুলো অপ্রমাণিত ADB ব্যবহার করেছিল এবং কোনো প্রকৃত ডিভাইসে প্রবেশ করা কতটা কঠিন তা মাপেনি।
বছরান্তের সময়টি
এই অনুমানটি সাধারণ ECI সূচককে সম্প্রসারিত করে; Anthropic এটিকে একটি প্রক্সি পরিমাপ বলে অভিহিত করে।
বাস্তব-জগতের গতি
26B মডেলটি 15টি বক্স জুড়ে সেকেন্ডে 0.39 টোকেন গতিতে চলেছে; বিস্তারের গতি পরিমাপ করা হয়নি।
অন্য সীমাবদ্ধতাটি রয়েছে পরীক্ষার শর্তাবলিতে। GLM-5.2-এর ফলাফল এসেছে একটি খোলা, অপ্রমাণীকৃত পোর্টের মাধ্যমে। বাস্তব ঘরবাড়ি ও কর্মস্থলে একটি রেপ্লিকেটর কত দ্রুত ছড়িয়ে পড়বে তা মাপা হয়নি। বাস্তব পরিবেশে সম্পূর্ণ স্বায়ত্তশাসিত রেপ্লিকেশনও পর্যবেক্ষণ করা যায়নি।
তবুও, এই অমীমাংসিত প্রশ্নগুলিকে আমি অপেক্ষা করার কারণ হিসেবে দেখি না। ফ্যাক্টরি ডিফল্ট বদলাতে সময় লাগে, আর ডিভাইসের তালিকা তৈরি করতেও সময় লাগে। যে সংস্থা কেবল রেপ্লিকেশন পর্যবেক্ষিত হওয়ার পরে গোনা শুরু করে, সে শুরুতেই ব্যস্ত থাকবে তার নেটওয়ার্কে কোন কোন ডিভাইস আছে তা খুঁজে বের করায় — ঠিক সেই মুহূর্তে, যখন সেই উত্তরটি আগে থেকেই হাতে থাকা সবচেয়ে জরুরি।
- Anthropic-এর পরীক্ষায় শুধু GLM-5.2 সম্পূর্ণ রেপ্লিকেশন সম্পন্ন করেছে, এবং ব্রেক-ইন ধাপটি বাদ দেওয়ায় সংখ্যাটি একটি ঊর্ধ্বসীমা। এটি দেখায় কী ঘটতে পারে, বর্তমানে কী ঘটছে তা নয়।
- ওপেন-ওয়েট মডেল যখন ডিভাইসজুড়ে ছড়িয়ে পড়ে, ডেভেলপারের হাতে সেগুলো বন্ধ করার কোনো একক কেন্দ্রবিন্দু থাকে না। সেগুলো থামানোর ভার তখন ডিভাইসের ডিফল্ট এবং ISP পর্যবেক্ষণের ওপর চলে আসে।
- Mirai-এর ক্ষেত্রে কোয়ারেন্টাইন ও নোটিফিকেশনের মাধ্যমে 14 দিনে 92% সংক্রমণ দূর হয়েছে। একটি প্রতিষ্ঠান নিজে যা করতে পারে তা হলো তার নেটওয়ার্কে থাকা সস্তা ডিভাইসগুলোর তালিকা তৈরি করা এবং তাদের খোলা পোর্ট বন্ধ করা।
যখন AI স্ব-প্রতিলিপি ছড়িয়ে পড়া শুরু করে, তা থামানোর উপায় মডেলটি প্রকাশকারী ডেভেলপারের হাতে থাকে না। তা থাকে ডিফল্ট নির্ধারণকারী ডিভাইস প্রস্তুতকারকদের এবং ট্রাফিক দেখতে পাওয়া ও মালিকদের জানাতে পারা ISP-দের হাতে।
AI ব্যবহারকারী একটি সংস্থার হাতে অবশিষ্ট একমাত্র উপায় হলো নিজের নেটওয়ার্কে থাকা ডিভাইসগুলো গণনা করে সেগুলো লক ডাউন করা। আমি যদি আগামীকাল শুরু করতাম, তাহলে মিটিং-রুমের টিভি বক্স এবং সেই পরীক্ষামূলক Android গ্যাজেট কোম্পানির নেটওয়ার্কে আছে কি না তা যাচাই করতাম।
- Anthropic (উইলিয়াম ঝৌ, ড্যানিয়েল ফ্রিম্যান)। AI মডেলগুলো ডেটাসেন্টারে প্রবেশাধিকার ছাড়াই নিজেদের প্রতিলিপি তৈরি করতে সক্ষম হতে পারে. 12 October 2026. https://www.anthropic.com/research/self-replicating-ai (5টি ট্রায়ালের মধ্যে 4টিতে 8টি ডিভাইসে GLM-5.2, অপ্রমাণিত ADB, 9B ও 26B ফলাফল, বছর-শেষের প্রক্ষেপণ ও ECI সতর্কতা, R₀, ট্রাফিক পর্যবেক্ষণ ও হানিপট, Mirai 92% বনাম 74%)
- Reuters (The Daily Star-এর মাধ্যমে)। ডেটা সেন্টারে প্রবেশাধিকার ছাড়াই AI মডেল শীঘ্রই নিজেদের প্রতিলিপি তৈরি করতে পারে, সতর্ক করল Anthropic. 13 October 2026. (প্রতিবেদনের সারসংক্ষেপ; সরলীকৃত টেস্টে GLM-5.2 এন্ড-টু-এন্ড প্রতিলিপি সম্পন্ন করেছে)
- আল জাজিরা. বাড়ির ডিভাইসে AI 'মাস'-এর মধ্যে স্ব-প্রতিলিপি করতে পারে, বলছে Anthropic. 13 October 2026. (কোনো কেন্দ্রীভূত হোস্ট না থাকায় বন্ধ করা কঠিন; হোম ও ছোট ব্যবসার IoT ডিভাইসগুলোই সম্ভবত প্রথম লক্ষ্য)
- GOV.UK (বিজ্ঞান, উদ্ভাবন ও প্রযুক্তি বিভাগ)। যুক্তরাজ্যের Product Security and Telecommunications Infrastructure (Product Security) রেজিম. 29 April 2024. (অনুমানযোগ্য ডিফল্ট পাসওয়ার্ড নিষিদ্ধকরণ; কার্যকর হওয়ার তারিখ)
- যুক্তরাষ্ট্রের খাদ্য ও ওষুধ প্রশাসন। সাইবার নিরাপত্তা (মেডিকেল ডিভাইস). নিয়মাবলি 29 মার্চ 2023 থেকে কার্যকর। (ইন্টারনেট-সংযুক্ত মেডিকেল ডিভাইসের জন্য সাইবার সিকিউরিটি সংক্রান্ত তথ্য আবশ্যক)
- ইউনাইট.এআই. Anthropic রেড টিম বলছে, ছোট এআই মডেল শিগগিরই IoT ডিভাইসে স্ব-প্রতিলিপি করতে পারে. 13 October 2026. (8-ডিভাইসের টেস্ট নেটওয়ার্কে ফলাফল; প্রতিটি প্রায় $55 মূল্যের 15টি TV বক্স)