गूगल डीपमाइंड और सिंगापुर सरकार ने एक नए AI टूल का ऐलान किया है जिसका उद्देश्य नागरिकों को सांकेतिक धोखाधड़ी से बचाना है, बिना किसी निजीता को खतरे में डाले। इस हल में एक हल्के, डिवाइस-आधार Gemma मॉडल का उपयोग किया गया है जो निजी चैट में प्रेरित करने वाले संवाद पैटर्न का पता लगाता है, और सारा प्रोसेसिंग यूजर के स्मार्टफोन पर ही स्थानीय रूप से होती है।
धोखाधड़ी अब सिंगापुर की रिपोर्ट की गई अपराधों के आधे से अधिक है और 2019 से अभी तक S$4 अरब से अधिक की क्षति हुई है, जिसमें से अधिकतर 80% पेशेवर सोशल इंजीनियरिंग तकनीकों से होती है। मॉडल को स्थानीय धोखाधड़ी के संवादों पर ट्यून किया गया है, जिसमें बैंकों, सार्वजनिक संस्थाओं और क्षेत्रीय व्यक्तियों की भावना शामिल है, ताकि हानिरहित बातचीत को वास्तविक प्रेरणा से अलग किया जा सके।
पूरी तरह डिवाइस पर चलने के कारण, यह टूल क्लाउड डेटा एग्रेस को रोकता है, जिससे यह एंड-टू-एंड एन्क्रिप्टेड मैसेजिंग प्लेटफार्मों के साथ संगत हो जाता है। एक दो-चरण पाइपलाइन दक्षता सुनिश्चित करती है: पहला हल्का क्लासीफायर संदेशों को संभावित खतरों के लिए स्क्रीन करता है, इसके बाद संदर्भ मूल्यांकन मॉडल द्वारा खतरे की पुष्टि या अस्वीकार की जाती है।
जब कोई प्रेरित करने वाला इंटेंट पाया जाता है, तो तुरंत चेतावनी डिवाइस पर ही दिखाई देती है जिससे यूजर को संवेदनशील जानकारी साझा करने से पहले रुकने को प्रेरित किया जाता है। गवर्नटेक के सॉवरेन सैंडबॉक्स में GCP पर कड़ी गवर्नेंस के तहत विकास किया गया, मॉडल को केवल अनोनाइमाइज्ड, गैर-पर्सनल डेटा पर ही ट्रेन किया गया है जो धोखाधड़ी की रिपोर्ट और इंटेलिजेंस फीड से आते हैं, और इसे सिंथेटिक डायलॉग और स्थानीय कॉरपोरा पर तनाव परीक्षण से गुजराया गया है।
सिंगापुर इंटरनेशनल साइबर वीक 2026 में प्रस्तुत, यह पहल दिखाती है कि लोक-निजी साझेदारी लोकिक के लिए AI को आगे बढ़ा सकती है, और साबित करती है कि सुरक्षा और निजीता एज-बेस्ड संरक्षण के माध्यम से एक साथ अस्तित्व में आ सकते हैं।
स्रोत: Google DeepMind Blog · HeadlinesBriefing द्वारा सारांशित