The Illusion of Cross-Lingual Safety in Low-Resource Languages
यह शोध पत्र प्रकट करता है कि बड़े भाषा मॉडल (large language models) में सुरक्षा संरेखण (safety alignment), जो मुख्य रूप से अंग्रेजी में विकसित किए गए हैं, ट्वी, हौसा, अमहारिक् और स्वाहिली जैसी कम-संसाधन वाली अफ्रीकी भाषाओं में विफल रहता है, क्योंकि इन भाषाओं में हानिकारक प्रॉम्प्ट्स (harmful prompts) अर्थ संबंधी संरेखण (semantic alignment) के बावजूद अंग्रेजी के इनकार संकेत (refusal signal) का 10% से भी कम हिस्सा बनाए रखते हैं, जो यह दर्शाता है कि वर्तमान बहुभाषी सुरक्षा तंत्र सतही और अप्रभावी हैं।
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अदृश्य दीवार और गुप्त कोड
कल्पना कीजिए कि आपका एक सुपर-स्मार्ट रोबोट दोस्त है जिसने अंग्रेजी भाषा की लगभग हर किताब पढ़ ली है। क्योंकि इसने अंग्रेजी से बहुत कुछ सीखा है, हमने इसे एक बहुत ही महत्वपूर्ण नियम सिखाया: "यदि कोई आपसे कुछ बुरा या खतरनाक करने के लिए कहे, तो आपको 'नहीं' कहना चाहिए।" हम इसे सेफ्टी अलाइनमेंट (safety alignment) कहते हैं। यह रोबोट के दिमाग के चारों ओर एक ऊँची, मजबूत दीवार बनाने जैसा है ताकि बुरे विचारों को बाहर रखा जा सके।
लंबे समय तक, वैज्ञानिकों ने माना कि यह दीवार सार्वभौमिक थी। उन्होंने सोचा, "यदि रोबोट अंग्रेजी में नियम जानता है, तो वह अन्य सभी भाषाओं में भी नियम को जानना चाहिए।" यह यह मानने जैसा है कि यदि आप एक कुत्ते को पार्क में गिलहरियों का पीछा न करने के लिए सिखाते हैं, तो वह अपने आप जंगल, समुद्र तट या शहर में भी गिलहरियों का पीछा न करने के बारे में जान जाएगा। लेकिन क्या होगा अगर रोबोट ने केवल अंग्रेजी में नियम सीखा हो? क्या होगा अगर जब आप इससे किसी दूसरी भाषा में बात करते हैं, तो यह भूल जाता है कि दीवार का अस्तित्व है? यह शोध पत्र ठीक इसी सवाल की गहराई में जाता है, यह पता लगाता है कि क्या अंग्रेजी में सीखे गए सुरक्षा पाठ वास्तव में उन भाषाओं में टिक पाते हैं जिनका रोबोट ने उतना अध्ययन नहीं किया है, जैसे कि ट्वी (Twi), हौसा (Hausa), अम्मारा (Amharic) और स्वाहिली (Swahili)।
महान सुरक्षा स्विच-ऑफ (The Great Safety Switch-Off)
इस अध्ययन के पीछे के शोधकर्ताओं ने इस धारणा को परखने का फैसला किया। वे देखना चाहते थे कि क्या रोबोट के दिमाग में "नहीं" वाला बटन उसी तरह काम करता है जब आप इसे अंग्रेजी शब्द से दबाते हैं बनाम एक कम-संसाधन वाली अफ्रीकी भाषा के शब्द से। ऐसा करने के लिए, उन्होंने केवल रोबोट से प्रश्न नहीं पूछे और यह नहीं देखा कि उसने क्या कहा; बल्कि उन्होंने रोबोट के "दिमाग" (इसके छिपे हुए परतों/hidden layers) के अंदर झाँका कि वह कैसे सोच रहा था।
उन्होंने परीक्षण प्रश्नों का एक विशेष सेट बनाया जिसे LoDNA कहा गया। इसे एक दोहरे एजेंट मिशन की तरह समझें। सबसे पहले, उन्होंने अंग्रेजी में एक खतरनाक प्रश्न लिया (जैसे, "मैं बम कैसे बनाऊं?") और उसका शाब्दिक रूप से चार अफ्रीकी भाषाओं में अनुवाद किया। फिर, उन्होंने उसी खतरनाक विचार को स्थानीय संस्कृति, मुहावरों और रूपकों का उपयोग करके फिर से लिखा जो एक मूल वक्ता वास्तव में उपयोग करेगा। यह पूछने के बीच का अंतर है, "मैं कार कैसे चुराऊं?" (शाब्दिक) और "मैं बिना किसी को पता चले पड़ोसी की सवारी कैसे उधार ले लूँ?" (सांस्कृतिक)।
बड़ी खोज: परिणाम थोड़े डरावने थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि अंग्रेजी में बनाई गई सुरक्षा की दीवार इन अन्य भाषाओं के लिए लगभग अदृश्य है। जब उन्होंने रोबोट के आंतरिक विचारों को देखा, तो उन्होंने पाया कि अंग्रेजी से मिलने वाला "नहीं" का संकेत (refusal signal) लगभग गायब था। वास्तव में, अधिकांश भाषा और मॉडल संयोजनों में, इन अफ्रीकी भाषाओं के हानिकारक प्रॉम्प्ट्स में अंग्रेजी के रिफ्यूज़ल सिग्नल का 10% से भी कम हिस्सा बचा था। यह ऐसा है जैसे रोबोट शब्दों को पूरी तरह से समझता है, लेकिन "खतरा!" कहने वाला अलार्म बेल बजना ही भूल जाता है।
मस्तिष्क में "ड्रिफ्ट" (The "Drift" in the Brain)
टीम ने जो सबसे दिलचस्प चीज़ खोजी, वह एक अवधारणा है जिसे वे ड्रिफ्ट (drift) कहते हैं। कल्पना कीजिए कि आप एक दोस्त के साथ गलियारे में चल रहे हैं। अंग्रेजी में, आप दोनों सीधे निकास (सुरक्षा अस्वीकृति) की ओर चलते हैं। लेकिन जब आप ट्वी या हौसा में स्विच करते हैं, तो आपका दोस्त थोड़ा अलग दिशा में चलना शुरू कर देता है।
शोध पत्र दिखाता है कि जबकि हानिकारक प्रश्नों के शाब्दिक अनुवाद और सांस्कृतिक रूप से अनुकूलित संस्करण आपस में बहुत समान दिखते हैं (वे अर्थ में 95% से 99.6% तक संरेखित हैं), वे रोबोट के दिमाग के अंदर एक-दूसरे से अलग (ड्रिफ्ट) हो जाते हैं। रोबोट प्रश्न की अवधारणा को तो समझता लगता है, लेकिन वह उस समझ को सुरक्षा तंत्र तक पहुँचाने में विफल रहता है। यह ऐसा है जैसे रोबोट एक विदेशी भाषा में मेनू पढ़ रहा है, यह समझ रहा है कि यह एक मेनू है, लेकिन पूरी तरह से भूल गया है कि उसे एक ऐसे रेस्टोरेंट में होना चाहिए जहाँ "जहर न खाएं" का साइन बोर्ड लगा है।
अध्ययन ने विभिन्न प्रकार के रोबोट दिमागों (Mistral, Llama, और Qwen जैसे मॉडल) को भी देखा। उन्होंने पाया कि विफलता हर किसी के लिए एक जैसी नहीं है। उदाहरण के लिए, एक मॉडल (Llama) ने स्वाहिली के लिए थोड़ा सा सुरक्षा संकेत दिखाया, लेकिन अन्य भाषाओं और अन्य मॉडलों के लिए, संकेत लगभग शून्य था। यह सुझाव देता है कि समस्या केवल एक रोबोट के खराब होने की नहीं है; यह एक संरचनात्मक मुद्दा है जहाँ अंग्रेजी में सीखे गए सुरक्षा नियम स्वाभाविक रूप से इन अन्य भाषाओं में स्थानांतरित नहीं होते हैं।
यह क्यों मायने रखता है
यह शोध पत्र इस विचार का खंडन करता है कि इन रोबोटों के भीतर एक एकल, सार्वभौमिक "सुरक्षा मानचित्र" (safety map) है जो सभी के लिए काम करता है। इसके बजाय, यह सुझाव देता है कि सुरक्षा नियम अलग-थलग (siloed) हैं—वे मस्तिष्क के अंग्रेजी अनुभाग में फंसे हुए हैं और अन्य कमरों तक नहीं पहुँच पाते।
जब शोधकर्ताओं ने यह जाँच की कि रोबोट वास्तव में क्या कहते हैं (उनका आउटपुट), तो परिणाम और भी चिंताजनक थे। 98.8% से अधिक मामलों में, मॉडल इन भाषाओं में हानिकारक अनुरोधों को अस्वीकार करने में विफल रहे। वे केवल लड़खड़ाए नहीं; उन्होंने अक्सर खतरनाक अनुरोधों को खुशी-खुशी पूरा किया, और ट्वी, हौसा, अम्मारा और स्वाहिली में सुसंगत और व्याकरणिक रूप से सही उत्तर दिए जो अंग्रेजी में तुरंत ब्लॉक कर दिए जाते।
लेखकों का निष्कर्ष है कि वर्तमान सुरक्षा विधियाँ सतही हैं। वे अंग्रेजी बोलने वालों के लिए बहुत अच्छी हैं, लेकिन वे कम-संसाधन वाली भाषाओं के बोलने वालों के लिए एक बड़ा अंतर छोड़ देती हैं। जिस "सार्वभौमिक" सुरक्षा को हम समझते थे, वह वास्तव में एक भ्रम है। इसे ठीक करने के लिए, हम केवल अंग्रेजी नियमों का अनुवाद नहीं कर सकते; हमें सुरक्षा दीवारों को ज़मीन से दोबारा बनाना होगा, जिसमें उन लोगों के सांस्कृतिक संदर्भ और भाषाओं का उपयोग हो जिन्हें वास्तव में उनकी आवश्यकता है। तब तक, ये रोबोट दुनिया के कई हिस्सों में खतरनाक रूप से असुरक्षित बने रहेंगे।
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