ভিটালিক বুটেরিন AI এজেন্টদের ঝুঁকি থেকে ব্যবহারকারীদের সুরক্ষার জন্য সেলফ-সভরেন AI স্ট্যাক প্রস্তাব করেছেন

Ethereum সহ-প্রতিষ্ঠাতা Vitalik Buterin একটি ব্যক্তিগত AI সেটআপের রূপরেখা প্রদান করেছেন যা গোপনীয়তা, স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণ এবং ব্যবহারকারী নিয়ন্ত্রণকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই সপ্তাহে প্রকাশিত একটি ব্লগ পোস্টে, তিনি একটি সিস্টেম বর্ণনা করেছেন যা ক্লাউড-ভিত্তিক AI থেকে স্বাধীনভাবে পরিচালনা করার জন্য তৈরি, স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্টদের সাথে সম্পর্কিত ক্রমবর্ধমান ঝুঁকি সম্পর্কে উদ্বেগ উল্লেখ করে।

Vitalik Buterin তুলে ধরেছেন যে চ্যাটবট থেকে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টে স্থানান্তর—যে সিস্টেমগুলি কাজ সম্পাদন করতে, ওয়েব ব্রাউজ করতে এবং দীর্ঘ সময় ধরে ব্যবহারকারীদের পক্ষে কাজ করতে সক্ষম—নিরাপত্তা চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। তিনি GitHub-এ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত একটি রিপোজিটরি OpenClaw উল্লেখ করেছেন, উল্লেখ করে যে কিছু এজেন্ট ব্যবহারকারীর সম্মতি ছাড়াই সিস্টেম প্রম্পট পরিবর্তন করতে পারে, ক্ষতিকারক ওয়েবসাইটের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করা ইনস্ট্যান্সগুলিকে ক্ষতিগ্রস্ত করতে পারে এবং সম্প্রদায়-তৈরি দক্ষতার প্রায় 15% সম্ভাব্য ক্ষতিকারক নির্দেশাবলী ধারণ করে, যার মধ্যে নীরব ডেটা নিষ্কাশন রয়েছে।

Ethereum সহ-প্রতিষ্ঠাতা জোর দিয়েছিলেন যে ক্লাউড-নির্ভর AI-এর দিকে প্রবণতা স্থানীয়-প্রথম এবং এন্ড-টু-এন্ড এনক্রিপ্টেড সফ্টওয়্যারে অগ্রগতি পূর্বাবস্থায় ফিরিয়ে আনার ঝুঁকি রয়েছে। 

"যেমন আমরা অবশেষে গোপনীয়তায় একটি পদক্ষেপ এগিয়ে নিচ্ছিলাম... আমরা ক্লাউড-ভিত্তিক AI-তে আপনার সম্পূর্ণ জীবন ফিড করাকে স্বাভাবিক করে দশটি পদক্ষেপ পিছিয়ে যাওয়ার দ্বারপ্রান্তে আছি," তিনি বলেছেন।

নিরাপদ সম্পাদন এবং ভবিষ্যত ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেম সহ গোপনীয়তা-কেন্দ্রিক স্থানীয় AI সেটআপ

পরীক্ষায়, তিনি একাধিক হার্ডওয়্যার কনফিগারেশন পরীক্ষা করেছেন, যার মধ্যে একটি NVIDIA 5090 ল্যাপটপ, 128 GB ইউনিফাইড মেমরি সহ একটি AMD Ryzen AI Max Pro এবং NVIDIA-এর DGX Spark রয়েছে, কর্মক্ষমতা এবং ব্যবহারযোগ্যতার পার্থক্য লক্ষ্য করে। তিনি পুনরুত্পাদনযোগ্য কনফিগারেশনের জন্য NixOS চালান, স্থানীয় অনুমানের জন্য llama-swap-এর মাধ্যমে llama-server ব্যবহার করেন এবং ফাইল এবং নেটওয়ার্ক অ্যাক্সেস সীমাবদ্ধ করতে bubblewrap স্যান্ডবক্সে এজেন্ট কাজগুলি মোড়ানো হয়। 

তিনি একটি মেসেজিং ডেমনও তৈরি করেছেন যা AI কে Signal এবং ইমেলের মতো যোগাযোগ পড়ার অনুমতি দেয়, কিন্তু কোনো আউটগোয়িং বার্তা পাঠানোর আগে স্পষ্ট ব্যবহারকারী অনুমোদন প্রয়োজন, একটি "human + LLM 2-of-2" অনুমোদন মডেল বাস্তবায়ন করে।

Vitalik Buterin স্বীকার করেছেন যে স্থানীয় মডেলগুলি বর্তমানে জটিল কোডিং এবং গবেষণা কাজে ফ্রন্টিয়ার AI-এর তুলনায় কম পড়ে। তিনি গোপনীয়তা-সংরক্ষণ পদ্ধতির প্রস্তাব করেছেন যার মধ্যে জিরো-নলেজ API কল, নেটওয়ার্ক প্যাটার্ন অস্পষ্ট করতে mixnets এবং দূরবর্তী অনুমানের জন্য বিশ্বস্ত এক্সিকিউশন পরিবেশ রয়েছে। 

ডেভেলপার এমন একটি ভবিষ্যতের কল্পনা করেন যেখানে স্থানীয়ভাবে উত্পন্ন, আনুষ্ঠানিকভাবে যাচাইকৃত কোড বড় তৃতীয়-পক্ষের লাইব্রেরি প্রতিস্থাপন করে, AI যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্ক্যাম সনাক্ত করতে পারে এবং কর্পোরেট উদ্দেশ্যের পরিবর্তে ব্যবহারকারীর স্বার্থ পরিবেশন করার জন্য ডিজাইন করা নিরাপত্তা সরঞ্জামগুলির একটি বৈচিত্র্যময় ওপেন-সোর্স ইকোসিস্টেম। প্রকাশটি "একটি সমাপ্ত পণ্য নয়, একটি সূচনা পয়েন্ট" হিসাবে তৈরি করা হয়েছে, গোপনীয়তা-কেন্দ্রিক AI-তে আরও উন্নয়নকে উত্সাহিত করার উদ্দেশ্যে।

পোস্ট Vitalik Buterin Proposes Self-Sovereign AI Stack To Protect Users From Risks Of AI Agents   প্রথম Metaverse Post-এ প্রকাশিত হয়েছে।