एक अध्ययन के अनुसार चैटजीपीटी जैसी तकनीक एक पूरक भूमिका निभा सकती है और आतंकवादियों की प्रोफ़ाइल बनाने और उनके चरमपंथी गतिविधियों में शामिल होने की संभावना की पहचान करने में मदद कर सकती है, जो आतंकवाद विरोधी प्रयासों को और अधिक कुशल बना सकती है।

अध्ययन, "कीबोर्ड के पीछे एक साइबर आतंकवादी: मनोवैज्ञानिक प्रोफाइलिंग और खतरे के आकलन के लिए एक स्वचालित पाठ विश्लेषण," थाप्रकाशितमेंभाषा आक्रामकता और संघर्ष जर्नल.

चार्ल्स डार्विन विश्वविद्यालय (सीडीयू) के शोधकर्ताओं ने भाषाई पूछताछ और शब्द गणना (एलआईडब्ल्यूसी) सॉफ्टवेयर में अंतरराष्ट्रीय आतंकवादियों द्वारा 9/11 के बाद दिए गए 20 सार्वजनिक बयानों को फीड किया।

फिर उन्होंने चैटजीपीटी को इस डेटासेट के भीतर चार आतंकवादियों के बयानों का एक नमूना प्रदान किया और प्रौद्योगिकी से दो प्रश्न पूछे: पाठ में मुख्य विषय या विषय क्या हैं, और संप्रेषित संदेशों के पीछे क्या शिकायतें हैं?

चैटजीपीटी चार आतंकवादियों द्वारा चयनित ग्रंथों के केंद्रीय विषयों की पहचान करने में सक्षम था, जिससे प्रत्येक व्यक्ति की प्रेरणाओं और उनके ग्रंथों के उद्देश्य का सुराग पता चला।चैटजीपीटी यथोचित रूप से विषयगत और अर्थ संबंधी श्रेणियां तैयार कर सकता है।

विषयों में प्रतिशोध और आत्मरक्षा, लोकतांत्रिक प्रणालियों को अस्वीकार करना, धर्मनिरपेक्षता और धर्मत्यागी शासकों का विरोध, संघर्ष और शहादत, विरोधियों का अमानवीयकरण, सामूहिक आप्रवासन की आलोचना, बहुसंस्कृतिवाद का विरोध और बहुत कुछ शामिल हैं।

चैटजीपीटी ने हिंसा की प्रेरणाओं के सुरागों की भी पहचान की, जिनमें प्रतिशोध और न्याय की इच्छा, पश्चिम-विरोधी भावना, दुश्मनों द्वारा उत्पीड़न और आक्रामकता, धार्मिक शिकायत और नस्लीय और सांस्कृतिक प्रतिस्थापन का डर शामिल है।

विषयों को आतंकवादी कट्टरपंथीकरण आकलन प्रोटोकॉल -18 (टीआरएपी-18) पर भी मैप किया गया था, जो अधिकारियों द्वारा उन व्यक्तियों का आकलन करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक उपकरण है जो संभावित रूप से आतंकवाद में शामिल हो सकते हैं।

यह पाया गया कि थीम धमकी भरे व्यवहार के TRAP-18 संकेतकों से मेल खाती हैं।

प्रमुख लेखिका डॉ. अवनी एतावे, जो विशेषज्ञ हैंफोरेंसिक भाषाविज्ञानआतंकवाद पर ध्यान केंद्रित करते हुए, चैटजीपीटी जैसे बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का लाभ यह है कि इसे एक पूरक उपकरण के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है जिसके लिए विशिष्ट प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं होती है।

डॉ. एतावे ने कहा, "जबकि एलएलएम मानवीय निर्णय या करीबी-पाठ विश्लेषण की जगह नहीं ले सकते हैं, वे मूल्यवान खोजी सुराग प्रदान करते हैं, संदेह को तेज करते हैं और आतंकवादी प्रवचन के पीछे की प्रेरणाओं के बारे में हमारी समझ को बढ़ाते हैं।"

"चैटजीपीटी जैसे एआई टूल के संभावित हथियारीकरण के बारे में यूरोपोल द्वारा उठाई गई चिंताओं के बावजूद, इस अध्ययन से पता चला है कि सक्रिय फोरेंसिक प्रोफाइलिंग क्षमताओं को बढ़ाने के उद्देश्य से भविष्य में किए जाने वाले काम साइबर आतंकवादी पाठ वर्गीकरण के लिए मशीन लर्निंग को भी लागू कर सकते हैं।"

पेपर का सह-लेखक सीडीयू अंतर्राष्ट्रीय संबंध और राजनीति विज्ञान के वरिष्ठ व्याख्याता डॉ. केट मैकफर्लेन और सीडीयू सूचना प्रौद्योगिकी के प्रोफेसर मामौन अलज़ाब द्वारा किया गया था।

डॉ. एतावे ने कहा कि चैटजीपीटी के विश्लेषण सहित एलएलएम की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार के लिए आगे के अध्ययन की आवश्यकता है।

डॉ. एतावे ने कहा, "हमें यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि यह आतंकवाद के सामाजिक-सांस्कृतिक संदर्भों पर विचार करते हुए संभावित खतरों की पहचान करने में एक व्यावहारिक सहायता बन जाए।"

"अब तक इन बड़े भाषा मॉडलों में खोजी मूल्य तो है लेकिन साक्ष्यात्मक मूल्य नहीं है।"

अधिक जानकारी:अवनि एतावे एट अल, कीबोर्ड के पीछे एक साइबर आतंकवादी,भाषा आक्रामकता और संघर्ष जर्नल(2024)।डीओआई: 10.1075/jlac.00120.eta