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Holographic Invariant Storage: Design-Time Safety Contracts via Vector Symbolic Architectures

यह शोध पत्र होलोग्राफिक इनवेरिएंट स्टोरेज (HIS) को प्रस्तुत करता है, जो वेक्टर सिम्बोलिक आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हुए LLM कॉन्टेक्स्ट-ड्रिफ्ट न्यूनीकरण के लिए क्लोज्ड-फॉर्म, डिज़ाइन-टाइम सुरक्षा गारंटी प्रदान करने के लिए एक प्रोटोकॉल है, जिसमें रिकवरी फिडेलिटी, नॉइज़ रोबस्टनेस और क्षमता पर विशिष्ट सीमाएं शामिल हैं, जिन्हें सिमुलेशन और व्यवहार संबंधी प्रयोगों के माध्यम से मान्य किया गया है।

मूल लेखक: Arsenios Scrivens

प्रकाशित 2026-03-17

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Arsenios Scrivens

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक बहुत ही बुद्धिमान लेकिन आसानी से विचलित होने वाले रोबोट दोस्त से बात कर रहे हैं। आप बातचीत की शुरुआत में उसे एक सख्त नियम देते हैं: "हमेशा दयालु बने रहें और कभी झूठ न बोलें।"

शुरुआत में, रोबोट इसे पूरी तरह से याद रखता है। लेकिन जैसे-जैसे आपकी बातचीत लंबी होती जाती है—जिसमें चुटकुले, कहानियाँ और जटिल प्रश्न शामिल होते हैं—रोबोट "थकने" लगता है। मूल नियम नए शब्दों के ढेर के नीचे दब जाता है। इसे कॉन्टेक्स्ट ड्रिफ्ट (Context Drift) कहा जाता है। रोबोट अपना सबसे महत्वपूर्ण निर्देश भूल जाता है और कुछ असुरक्षित या असभ्य कहना शुरू कर सकता है, इसलिए नहीं कि वह "बुरा" है, बल्कि इसलिए क्योंकि वह नियम का ध्यान खो बैठा है।

यह शोध पत्र एक चतुर समाधान प्रस्तावित करता है जिसे होलोग्राफिक इनवेरिएंट स्टोरेज (Hologic Invariant Storage - HIS) कहा जाता है। यह कैसे काम करता है, यहाँ सरल उपमाओं के माध्यम से समझाया गया है।

1. समस्या: "बीच में खो जाने वाला" नियम

रोबोट की याददाश्त को एक विशाल व्हाइटबोर्ड की तरह समझें।

नियम: आप ऊपर बड़े लाल अक्षरों में "दयालु बनें" लिखते हैं।
चैट: जैसे-जैसे आप बात करते हैं, आप बोर्ड पर नई पंक्तियाँ लिखते जाते हैं। अंततः, बोर्ड भर जाता है। "दयालु बनें" वाला नियम अभी भी वहीं है, लेकिन अब यह 500 पंक्तियों नीचे, अन्य टेक्स्ट के शोर के बीच दब गया है।
विफलता: जब रोबोट अगला क्या कहना है यह तय करने के लिए बोर्ड को देखता है, तो वह शोर से भ्रमित हो जाता है। वह आपके द्वारा कही गई पिछली चीज़ पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, पहले दिए गए नियम को भूल जाता है।

वर्तमान समाधान बार-बार नियम चिल्लाने जैसे हैं ("दयालु बनें! दयालु बनें! दयालु बनें!")। यह कुछ समय के लिए काम करता है, लेकिन यह बोर्ड को और अधिक अव्यवस्थित करता है, और रोबोट फिर भी विचलित हो सकता है।

2. समाधान: "होलोग्राफिक सेफ्टी कार्ड"

लेखक एक अलग दृष्टिकोण का सुझाव देते हैं। केवल व्हाइटबोर्ड पर नियम लिखने के बजाय, वे रोबोट को एक विशेष सेफ्टी कार्ड (Safety Card) देते हैं जो बातचीत के बाहर मौजूद होता है।

यह कार्ड वेक्टर सिम्बोलिक आर्किटेक्चर (Vector Symbolic Architecture) नामक एक जादुई तकनीक का उपयोग करता है (जो सुनने में जटिल लगता है, लेकिन इसे एक "होलोग्राफिक कोड" के रूप में सोचें)।

जादुई कोड: कल्पना करें कि "दयालु बनें" का नियम शब्दों में नहीं, बल्कि एक अद्वितीय, उच्च-आयामी पैटर्न (एक जटिल फिंगरप्रिंट की तरह) के रूप में एनकोड किया गया है।
शोर (Noise): जैसे-जैसे बातचीत अस्त-व्यस्त होती है, रोबोट की याददाश्त "शोरयुक्त" हो जाती है (जैसे पुराने टीवी पर स्टैटिक/झिलमिलाहट)।
रिकवरी: सेफ्टी कार्ड में एक विशेष गुण है: भले ही आप इसे बहुत सारे स्टैटिक शोर के साथ मिला दें, आप गणितीय रूप से इसे "साफ" कर सकते हैं और मूल फिंगरप्रिंट को पूरी तरह से वापस पा सकते हैं।

3. "जादू" कैसे काम करता है (उपमा)

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक शुद्ध सफेद रोशनी (सुरक्षा नियम) है।

समस्या: आप इस रोशनी को एक गंदी, धुंधली खिड़की (लंबी बातचीत) के माध्यम से गुजारते हैं। रोशनी धुंधली और धूसर दिखाई देती है।
पुराना तरीका: आप कपड़े से खिड़की को पोंछने की कोशिश करते हैं (नियम को दोबारा टाइप करना)। यह थोड़ा मदद करता है, लेकिन खिड़की तुरंत फिर से गंदी हो जाती है।
HIS का तरीका: आपके पास एक विशेष फिल्टर (होलोग्राफिक कार्ड) है। भले ही खिड़की से आने वाली रोशनी धूसर और मैली हो, आप इसे इस फिल्टर से गुजारते हैं। फिल्टर इस तरह से बनाया गया है कि खिड़की पर कितना भी कचरा क्यों न हो, दूसरी ओर से निकलने वाली रोशनी हमेशा फिर से शुद्ध सफेद होती है।

शोध पत्र गणितीय रूप से सिद्ध करता है कि यह फिल्टर हर बार काम करता है, चाहे बातचीत कितनी भी लंबी क्यों न हो या "शोर" कितना भी अधिक क्यों न हो। यह एक गारंटी है, कोई अनुमान नहीं।

4. "ड्रिफ्ट मीटर" (Drift Meter)

सिस्टम में एक अंतर्निहित अलार्म क्लॉक भी शामिल है, लेकिन एक स्मार्ट अलार्म।

डम्ब टाइमर: "हर 5 मिनट में नियम को फिर से डालें।" (यह तब व्यर्थ है जब रोबोट अभी भी सुन रहा हो, और तब बहुत देर हो चुकी होती है जब रोबोट पहले से ही भ्रमित हो चुका हो)।
HIS ड्रिफ्ट मीटर: सिस्टम लगातार रोबोट की वर्तमान याददाश्त की "शुद्धता" की जाँच करता है। यह एक स्मोक डिटेक्टर (धुआं पहचानने वाला यंत्र) की तरह है। जैसे ही याददाश्त थोड़ी "धुंधली" (ड्रिफ्टेड) होती है, अलार्म बज जाता है, और सिस्टम तुरंत सेफ्टी कार्ड का उपयोग करके मेमोरी को साफ कर देता है।

5. शोध पत्र ने वास्तव में क्या पाया

शोधकर्ताओं ने चार अलग-अलग AI मॉडलों (कुछ छोटे, कुछ बड़े) के साथ इसका परीक्षण किया:

छोटे रोबोट (2B पैरामीटर्स): ये वे हैं जो आसानी से विचलित हो जाते हैं। "सेफ्टी कार्ड" ने उन्हें अपने नियमों को बेहतर ढंग से याद रखने में बहुत मदद की। इस प्रणाली का उपयोग करने पर वे काफी अधिक सुरक्षित थे।
बड़े रोबोट (7B पैरामीटर्स): ये पहले से ही बहुत बुद्धिमान और अनुशासित हैं। उन्हें कार्ड की उतनी आवश्यकता नहीं थी क्योंकि वे शायद ही कभी नियम भूलते थे। लेकिन जब वे विचलित हुए, तब भी यह प्रणाली पूरी तरह से काम करती रही।

मुख्य निष्कर्ष

यह शोध पत्र केवल यह नहीं कहता कि, "हे, आइए इसे आजमाएं।" यह एक डिज़ाइन कॉन्ट्रैक्ट (Design Contract) प्रदान करता है।

इसे कार खरीदने जैसा समझें।

पुराना तरीका: आप एक कार खरीदते हैं और उम्मीद करते हैं कि ब्रेक काम करेंगे। आपको पता तभी चलता है जब आप पहाड़ी पर रुकने की कोशिश करते हैं और ब्रेक फेल हो जाते हैं।
HIS तरीका: यह शोध पत्र इंजीनियरों को कार बनाने से पहले ही एक गणितीय गारंटी देता है। यह कहता है: "यदि आप इस प्रणाली का उपयोग करते हैं, तो हम गारंटी देते हैं कि ब्रेक, भार कितना भी भारी हो या सड़क कितनी भी फिसलन भरी हो, 70% दक्षता के साथ कार को रोक देंगे।"

संक्षेप में: यह एक गणितीय सुरक्षा जाल है जो यह सुनिश्चित करता है कि AI कभी भी अपना "नैतिक दिशा-निर्देश" (Moral Compass) न खोए, चाहे बातचीत कितनी भी लंबी या अराजक क्यों न हो जाए। यह सुरक्षा को एक "उम्मीद भरे अनुमान" से बदलकर एक "गारंटीकृत गणितीय समस्या" में बदल देता है।

यहाँ आर्सेनियोस स्क्रिवेंस के शोध पत्र "Holographic Invariant Storage: Design-Time Safety Contracts via Vector Symbolic Architectures" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

यह शोध पत्र लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) में कॉन्टेक्स्ट ड्रिफ्ट (Context Drift) की समस्या को संबोधित करता है, जो एक ऐसी घटना है जहाँ मॉडल का अपने मूल सुरक्षा निर्देशों (Safety Instructions) के प्रति पालन करने का गुण तब कम होने लगता है जब बातचीत का इतिहास (Conversation History) इंटरैक्शन के शोर (Interaction Noise) से भर जाता है।

भेद्यता (The Vulnerability): मानक अटेंशन मैकेनिज्म सुरक्षा बाधाओं को केवल एक टोकन अनुक्रम के रूप में देखते हैं। जैसे-जैसे कॉन्टेक्स्ट की लंबाई (128K–1M टोकन) बढ़ती है, पोजीशनल रेसीन्सी बायस (Positional Recency Bias) के कारण शुरुआती सुरक्षा निर्देश "बीच में खो जाने" (Lost in the middle) लगते हैं, क्योंकि वे तात्कालिक संवादात्मक शोर के विरुद्ध संभाव्यता (Probabilistically) के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं।
वर्तमान समाधानों की सीमाएँ:
- RLHF/Constitutional AI: ये सुरक्षा को वेट्स (Weights) में समाहित करते हैं, लेकिन एक बार ड्रिफ्ट होने के बाद रनटाइम रिकवरी के लिए कोई तंत्र प्रदान नहीं करते।
- RAG/Scratchpads: बाहरी मेमोरी भी अटेंशन मैकेनिज्म के माध्यम से कॉन्टेक्स्ट शोर के साथ प्रतिस्पर्धा करती है।
- आवधिक री-प्रॉम्प्टिंग (Periodic Re-prompting): यह एक सामान्य ह्यूरिस्टिक है जिसमें सैद्धांतिक आधार की कमी है और यह स्केलेबिलिटी में कमजोर है; यह निश्चित टाइमर पर निर्भर करता है न कि कंटेंट-अवेयर मेट्रिक्स पर।
अंतराल (The Gap): एक ऐसे तंत्र की आवश्यकता है जो सिग्नल रिकवरी पर बीजगणितीय गारंटी (Algebraic Guarantees) प्रदान करे और एक निरंतर ड्रिफ्ट मेट्रिक (Continuous Drift Metric) दे सके, जिससे यह निर्धारित किया जा सके कि कब पुन: इंजेक्शन (Re-injection) आवश्यक है, जो शोर की सामग्री या मॉडल के स्केल से स्वतंत्र हो।

2. कार्यप्रणाली: होलोग्राफिक इनवेरिएंट स्टोरेज (Methodology: HIS)

लेखक HIS का प्रस्ताव करते हैं, जो सुरक्षा संकेतों को संग्रहीत करने और पुनः प्राप्त करने के लिए वेक्टर सिम्बोलिक आर्किटेक्चर (VSA) और हाइपरडायमेंशनल कंप्यूटिंग (HDC) का उपयोग करने वाला एक प्रोटोकॉल है।

मुख्य घटक (Core Components)

प्रतिनिधित्व (Representation): $D$ -आयामी बाइपोलर हाइपरवेक्टर्स ( $v \in \{-1, 1\}^D$ , जहाँ $D=10,000$ ) का उपयोग करता है। उच्च आयामों में, रैंडम वेक्टर्स लगभग ऑर्थोगोनल (Near-orthogonal) होते हैं।
संचालन (Operations):
1. बाइंडिंग ( $\otimes$ ): एलिमेंट-वाइज मल्टीप्लिकेशन। एक "गोल की" ( $K_{goal}$ ) को "सेफ वैल्यू" ( $V_{safe}$ ) के साथ बांधने के लिए उपयोग किया जाता है ताकि एक इनवेरिएंट बनाया जा सके: $H_{inv} = K_{goal} \otimes V_{safe}$ ।
2. बंडलिंग (+): एलिमेंट-वाइज एडिशन। कॉन्टेक्स्ट शोर ( $N_{context}$ ) को इनवेरिएंट पर संचित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
3. क्लीनअप (sign): एलिमेंट-वाइज साइन फंक्शन ( $\text{sign}(x)$ )। यह उन आयामों को बनाए रखकर शोर को दबा देता है जहाँ सिग्नल और शोर सहमत होते हैं, और वहाँ तटस्थ (0 आउटपुट) रहता है जहाँ वे एक-दूसरे को रद्द कर देते हैं।

बहाली प्रोटोकॉल (The Restoration Protocol)

आरंभीकरण (Initialization): एक रैंडम की $K_{goal}$ उत्पन्न करें और सुरक्षा निर्देश को $V_{safe}$ के रूप में एनकोड करें। $H_{inv}$ की गणना करें और इसे बाहरी रूप से संग्रहीत करें।
ड्रिफ्ट (Drift): संचालन के दौरान, कॉन्टेक्स्ट को एक शोर वेक्टर $N_{context}$ के रूप में एनकोड किया जाता है।
नॉर्मलाइजेशन (Normalization): शोर वेक्टर को इनवेरिएंट के परिमाण (Magnitude) से मेल खाने के लिए नॉर्मलाइज़ किया जाता है ( $\|N\| = \|H_{inv}\| = \sqrt{D}$ )। यह सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो (SNR) को 0 dB पर स्थिर करने के लिए एक महत्वपूर्ण डिज़ाइन बाधा है।
रिकवरी (Recovery):
- सुपरइम्पोज़ (Superimpose): $S = H_{inv} + \hat{N}_{context}$
- क्लीन (Clean): $S_{clean} = \text{sign}(S)$
- अनबाइंड (Unbind): $V_{recovered} = S_{clean} \otimes K_{goal}$
ड्रिफ्ट मेट्रिक (Drift Metric): वर्तमान कॉन्टेक्स्ट एनकोडिंग और संग्रहीत इनवेरिएंट के बीच कोसाइन सिमिलैरिटी (Cosine Similarity) एक निरंतर मेट्रिक के रूप में कार्य करती है। यदि यह थ्रेशोल्ड से नीचे गिरती है, तो सिस्टम री-इंजेक्शन को ट्रिगर करता है।

3. मुख्य योगदान: डिज़ाइन-टाइम सेफ्टी कॉन्ट्रैक्ट

शोध पत्र का प्राथमिक योगदान क्लोज्ड-फॉर्म सैद्धांतिक गारंटियों का एक सेट है जो इंजीनियरों को तैनाती से पहले रिकवरी फिडेलिटी और क्षमता का बजट बनाने की अनुमति देता है।

थ्योरम 1 (सिंगल-सिग्नल रिकवरी बाउंड):
बाइपोलर वेक्टर्स के लिए, रिकवर किए गए सिग्नल और मूल के बीच अपेक्षित कोसाइन सिमिलैरिटी है:
$E[\text{CosSim}] = \frac{1}{\sqrt{2}} \approx 0.707$
महत्वपूर्ण रूप से, यह बाउंड शोर की गहराई या सामग्री से स्वतंत्र है। यह $\text{sign}(0)=0$ के मानक कन्वेंशन पर निर्भर करता है, जो उन आयामों पर तटस्थ रहता है जहाँ टकराव होता है, जिससे रैंडम टाई-ब्रेकिंग (0.50) की तुलना में फिडेलिटी बढ़ जाती है।
प्रपोजिशन 1 (निरंतर शोर मजबूती):
मानक विचलन $\sigma$ वाले निरंतर गौसियन शोर (Gaussian Noise) के लिए, रिकवरी फिडेलिटी है:
$E[\text{CosSim}] = 2\Phi\left(\frac{1}{\sigma}\right) - 1$
(जहाँ $\Phi$ स्टैंडर्ड नॉर्मल CDF है)।
प्रपोजिशन 2 (मल्टी-सिग्नल कैपेसिटी):
जब एक सिंगल सुपरपोजीशन में $K$ सुरक्षा इनवेरियंट्स को संग्रहीत किया जाता है, तो रिकवरी फिडेलिटी इस प्रकार घटती है:
$E[\text{CosSim}] \approx \sqrt{\frac{1}{K+1}}$
यह इंजीनियरों को यह गणना करने की अनुमति देता है कि कोडबुक-आधारित क्लीनअप स्टेप की आवश्यकता से पहले अधिकतम कितने सुरक्षा प्रतिबंध ( $K$ ) एक साथ रखे जा सकते हैं।

4. परिणाम और सत्यापन (Results and Validation)

सिग्नल-लेवल वैलिडेशन (मोंटे कार्लो)

सिमुलेशन: $D=10,000$ के साथ $n=1,000$ ट्रायल।
परिणाम: अनुभवजन्य माध्य रिकवरी फिडेलिटी 0.7072 ( $\sigma = 0.0036$ ) थी, जो सैद्धांतिक बाउंड $1/\sqrt{2} \approx 0.7071$ के साथ मजबूती से अभिसरण (Converge) करती है।
मजबूती (Robustness): प्रोटोकॉल ने तीन अलग-अलग शोर प्रकारों (इन्फॉर्मेशन फ्लडिंग, एडवर्सरियल प्रॉम्प्ट्स, सिमेंटिक डिस्ट्रैक्शन) में इस फिडेलिटी को बनाए रखा, जो कंटेंट-स्वतंत्रता को सिद्ध करता है।
बेसलाइन: "नो इंटरवेंशन" (फिडेलिटी $\approx 0$ ), "पीरियडिक री-प्रॉम्प्टिंग" (फिडेलिटी $1/\sqrt{K}$ के रूप में घटती है), और "RAG" (फिडेलिटी $\approx$ चांस) की तुलना में, HIS ने शोर लोड के बावजूद स्थिर $0.71$ फिडेलिटी बनाए रखी।

बिहेवियरल पायलट एक्सपेरिमेंट

सेटअप: चार ओपन-सोर्स LLMs (2B–7B पैरामीटर्स) का उपयोग करके 14 असुरक्षित प्रॉम्प्ट्स के साथ 30-टर्न कन्वर्सेशन स्क्रिप्ट के माध्यम से 720 ट्रायल।
निष्कर्ष:
- 2B मॉडल्स: HIS री-इंजेक्शन ने बिना किसी हस्तक्षेप के मुकाबले सुरक्षा पालन में महत्वपूर्ण सुधार किया ( $p_{uncorr}=0.013$ , प्रभाव आकार $d=0.71$ )।
- 7B मॉडल्स: सभी स्थितियों में $\ge 0.993$ सुरक्षा देखी गई, जो इंगित करता है कि आंतरिक अलाइनमेंट पर्याप्त था; बाहरी शमन (Mitigation) ने कोई अतिरिक्त लाभ नहीं दिखाया।
- तुलना: पायलट में HIS ने एक साधारण "मैच्ड-फ्रीक्वेंसी टाइमर" से महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन नहीं किया ( $p=0.29$ ), जो सुझाव देता कि पायलट फिक्स्ड टाइमिंग के ऊपर कंटेंट-अवेयर टाइमिंग के विशिष्ट लाभ का पता लगाने के लिए अंडरपावर्डेड था।

5. महत्व और निहितार्थ (Significance and Implications)

डिज़ाइन-टाइम गारंटियाँ: एम्बेडिंग मेट्रिक्स के विपरीत, HIS बीजगणितीय इनवेरिएंस (Algebraic Invariance) प्रदान करता है। इंजीनियर गणितीय रूप से अनुमान लगा सकते हैं कि सुरक्षा सिग्नल को $\approx 0.71$ फिडेलिटी के साथ रिकवर किया जा सकता है, चाहे बातचीत कितनी भी लंबी क्यों न हो या प्रॉम्प्ट्स कितने भी एडवर्सरियल क्यों न हों।
ड्रिफ्ट-अवेयर शेड्यूलिंग: प्रोटोकॉल एक निरंतर, कंटेंट-आधारित मेट्रिक (कोसाइन सिमिलैरिटी) प्रदान करता है, जो मनमाने फिक्स्ड-इंटरवल टाइमर को प्रतिस्थापित करता है।
कैपेसिटी बजटिंग: $\sqrt{1/(K+1)}$ बाउंड सिस्टम को यह गणना करने की अनुमति देता है कि कोडबुक लुकअप की आवश्यकता से पहले कितने सुरक्षा प्रतिबंधों को बंडल किया जा सकता है, जिससे सटीक मेमोरी बजट बनाना संभव होता है।
सीमाएँ:
- सिग्नल बनाम यूटिलाइजेशन: HIS सिग्नल की रिकवरी की गारंटी देता है, न कि यह कि LLM उसका पालन करेगा (अर्थात "यूटिलाइजेशन" की समस्या बनी हुई है)।
- नॉर्मलाइजेशन आवश्यकता: सिस्टम को शोर के परिमाण के नॉर्मलाइजेशन की आवश्यकता होती है, जो हमले की गंभीरता के बारे में जानकारी को हटा देता है (हालांकि एक अलग विसंगति डिटेक्टर इसे संबोधित कर सकता है)।
- स्केल: पायलट ने बड़े, अच्छी तरह से अलाइन्ड मॉडल्स (7B+) पर घटते प्रतिफल दिखाए, जिससे पता चलता है कि HIS सबसे अधिक छोटे मॉडल्स या उच्च-दांव वाले लंबे सत्रों के लिए महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष

यह शोध पत्र होलोग्राफिक इनवेरिएंट स्टोरेज को एक सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ ढांचे के रूप में स्थापित करता है। हाई-डायमेंशनल बाइपोलर स्पेस के गुणों का लाभ उठाकर, यह सुरक्षा सिग्नल रिकवरी को एक संभाव्य इंजीनियरिंग अनुमान से बदलकर एक नियत (Deterministic), कॉन्ट्रैक्टेबल प्रॉपर्टी में बदल देता है। हालांकि व्यवहारिक पायलट यह सुझाव देता है कि सरल टाइमर के ऊपर व्यावहारिक लाभ के अध्ययन की आवश्यकता है, लेकिन डिज़ाइन-टाइम सेफ्टी कॉन्ट्रैक्ट स्वयं AI अलाइनमेंट और कॉन्टेक्स्ट मैनेजमेंट के क्षेत्र में एक नवीन योगदान है।