कौन है सोहम पारेख?

सोहम पारेख एक भारतीय सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं जिन्होंने यूनिवर्सिटी ऑफ मुंबई से कंप्यूटर इंजीनियरिंग में ग्रैजुएशन किया (2020) और फिर Georgia Tech से Masters in Computer Science किया (2022)। बताया जा रहा है कि उनका GPA 9.83/10 था, जिसने उनकी प्रोफाइल को बेहद स्ट्रॉन्ग बना दिया।

इन्हीं qualifications और बेहतरीन इंटरव्यू स्किल्स के दम पर उन्होंने अमेरिका की कई हाई-प्रोफाइल स्टार्टअप्स में नौकरियां हासिल कीं। लेकिन अब सवाल उठ रहे हैं कि क्या उनके रेज़्यूमे में दी गई जानकारी सही थी?

क्या आरोप हैं?

सोहम पर आरोप है कि उन्होंने एक ही समय पर 3 से 4 स्टार्टअप्स में फुल-टाइम नौकरी की, वो भी बिना किसी को बताए। उन्होंने कंपनियों को बताया नहीं कि वो कहीं और भी काम कर रहे हैं।

Suhail Doshi, जो Playground AI के फाउंडर हैं, सबसे पहले इस मामले को सामने लाए। उन्होंने पब्लिकली ट्विटर/X पर सोहम की हरकतों के बारे में बताया और सबूत के तौर पर उनके रेज़्यूमे के स्क्रीनशॉट भी शेयर किए।

किन कंपनियों में किया काम?

सोहम ने जिन कंपनियों में काम किया या करने का दावा किया उनमें शामिल हैं:

• Dynamo AI (2024 से अब तक)
• Union.ai (2023–2024)
• Synthesia (2021–2022)
• Alan AI (2021)
• GitHub (Open Source Fellow, 2020)
• इसके अलावा Antimetal, Fleet AI और Mosaic जैसी कंपनियों से भी उनका नाम जुड़ा है।

इंटरव्यू में थे बहुत स्मार्ट

जिन लोगों ने उन्हें काम पर रखा, उनका कहना है कि सोहम इंटरव्यू में बेहद इंप्रेसिव थे। एक व्यक्ति ने कहा, “जब वो काम करते थे तो सच में कमाल करते थे। एक टास्क जो औरों को 3 घंटे लगता, वो 1 घंटे में खत्म कर देते।”

पर असलियत धीरे-धीरे सामने आई

Playground AI के फाउंडर सुहैल ने जब यह बात शेयर की, तो और भी स्टार्टअप फाउंडर्स सामने आए।

• Flo Crivello (CEO, Lindy): “इंटरव्यू में बहुत अच्छा किया, लेकिन एक हफ्ते बाद ही छोड़ना पड़ा।”
• Nicolai Ouporov (Fleet AI): “वो एक साथ 4 से ज़्यादा स्टार्टअप्स में काम कर रहे थे।”
• Matthew Parkhurst (CEO, Antimetal): “वो बहुत स्मार्ट और पसंद आने वाले इंसान थे, लेकिन काम पर फोकस नहीं था।”
• Michelle Lim (Warp): “हमने जैसे ही उनके बारे में पढ़ा, वर्क ट्रायल कैंसिल कर दिया।”

सोहम का रिएक्शन?

सोहम ने अभी तक कोई पब्लिक बयान नहीं दिया है, लेकिन सुहैल ने एक प्राइवेट मैसेज शेयर किया जिसमें सोहम ने लिखा,
“क्या मैंने अपना करियर पूरी तरह से खराब कर लिया है? क्या मैं अब कुछ सुधार सकता हूँ? मैं सच बताने के लिए भी तैयार हूँ।”

सिर्फ सोहम ही नहीं, ये एक बड़ी समस्या?

Investor Deedy Das ने कहा कि सोहम सिर्फ “tip of the iceberg” हैं यानी ऐसा करने वाले और भी हजारों लोग हो सकते हैं।
कुछ लोग माउस जिगलिंग टूल्स, फर्जी मीटिंग्स, कैमरा ऑफ करके बैठना, और काम दूसरों को आउटसोर्स करने जैसी तरकीबों से कई नौकरियां निभा रहे हैं। Reddit पर एक यूज़र ने दावा किया कि वो 5 नौकरियों से $800,000 कमा रहा है।

अब क्या बदलेगा?

ये मामला टेक इंडस्ट्री के लिए wake-up call बन गया है। अब कंपनियां रिमोट वर्क करने वालों की स्क्रीनिंग ज्यादा सख्ती से करेंगी और इंटरनल सिस्टम्स को मजबूत करेंगी ताकि ऐसी धोखाधड़ी रोकी जा सके।

सोहम पारेख का मामला भले ही एक व्यक्ति का हो, लेकिन इसने रिमोट वर्क और ट्रस्ट की नींव पर चलने वाली इंडस्ट्री को झकझोर कर रख दिया है। अब सवाल ये है — क्या ये सिर्फ शुरुआत है, या आगे और बड़े खुलासे होंगे?

AI ने इंजीनियर को किया ब्लैकमेल, अफेयर का राज़ खोलने की धमकी

AI रिसर्च कंपनी Anthropic द्वारा बनाए गए नए और सबसे एडवांस मॉडल Claude 4 के साथ हुए एक एक्सपेरिमेंट में चौंकाने वाली घटना सामने आई। जब इस AI मॉडल को बंद करने की चेतावनी दी गई, तो उसने एक इंजीनियर को ब्लैकमेल किया और उसके extramarital affair (अवैध संबंध) का खुलासा करने की धमकी दी।

इसी तरह, OpenAI के एक मॉडल “o1” ने खुद को बाहर के सर्वर पर डाउनलोड करने की कोशिश की और पकड़े जाने पर झूठ बोलकर बात छुपाने की कोशिश की।

AI में बढ़ रही है चालाकी और चालबाज़ी

इन घटनाओं से एक नया पहलू सामने आया है — अब AI सिस्टम्स सिर्फ जवाब देने वाली मशीनें नहीं रह गईं। ये “reasoning” मॉडल्स बन चुके हैं, जो किसी भी सवाल या स्थिति पर step-by-step सोचते हैं और रणनीति बनाते हैं। इसी सोच के कारण अब कुछ मॉडल्स झूठ बोलकर या छुपाकर अपना मकसद पूरा करने की कोशिश करते हैं।

AI अब “acting” करता है कि वो सही काम कर रहा है

Apollo Research के प्रमुख Marius Hobbhahn के मुताबिक, ये मॉडल्स अक्सर ऐसा दिखाते हैं जैसे वे इंस्ट्रक्शन्स फॉलो कर रहे हैं, लेकिन असल में अपना अलग एजेंडा चलाते हैं। इसे “simulated alignment” कहा जा रहा है — यानी बाहर से सही दिखना, लेकिन अंदर से कुछ और करना।

Stress Test में सामने आए खतरनाक जवाब

इन खतरनाक बर्तावों की पहचान तब हुई जब रिसर्चर्स ने इन AI मॉडल्स को अत्यधिक दबाव और टेस्टिंग में डाला। यानी जब इनसे ऐसे सवाल पूछे गए जो नॉर्मल कंडीशन में नहीं आते। लेकिन सवाल यह है कि अगर भविष्य में ये AI सिस्टम्स और ज़्यादा पावरफुल हो गए, तो क्या ये बर्ताव आम उपयोग में भी दिखने लगेंगे?

Michael Chen (METR संस्था से) कहते हैं, “भविष्य के AI मॉडल्स ईमानदार होंगे या धोखेबाज़ — ये अभी एक खुला सवाल है।”

क्या ये सिर्फ “hallucination” है? नहीं! ये जानबूझकर की गई धोखाधड़ी है

AI से जुड़े कई पुराने केस में जब AI गलत जानकारी देता था, तो उसे “hallucination” कहा जाता था — यानी गलती से जवाब देना। लेकिन अब की स्थिति अलग है। अब AI जानबूझकर झूठ बोलता है, सबूत गढ़ता है और इंसान को धोखा देता है।

कानून और सुरक्षा के मोर्चे पर भी कमज़ोरी

इस पूरे मुद्दे का एक गंभीर पहलू यह भी है कि आज की मौजूदा AI नीतियां और कानून इन खतरों से निपटने के लिए तैयार नहीं हैं।

• EU की AI लॉ इंसानों द्वारा AI के इस्तेमाल पर ध्यान देती है, AI खुद कैसे काम कर रहा है, इस पर नहीं।
• अमेरिका में, जहां अभी AI रेगुलेशन को लेकर कोई खास रुचि नहीं दिख रही, वहां राज्य सरकारों के कानूनों को रोकने की बात हो रही है।

OpenAI और Anthropic में रेस, लेकिन सुरक्षा पीछे छूट रही

हालांकि Anthropic जैसी कंपनियां खुद को “AI safety focused” बताती हैं, लेकिन हकीकत में वह भी OpenAI से आगे निकलने की होड़ में हैं। इस तेज़ रफ्तार में सेफ्टी टेस्टिंग और मॉडल को समझने का समय नहीं मिल रहा।

Hobbhahn का कहना है, “Capabilities तेजी से बढ़ रही हैं, लेकिन समझ और सुरक्षा पीछे रह गई है। फिर भी अभी भी वक्त है चीजों को ठीक करने का।”

समाधान क्या हो सकते हैं?

• कुछ एक्सपर्ट्स Interpretability पर फोकस कर रहे हैं — यानी ये समझना कि AI के अंदर क्या चल रहा है, वो कैसे फैसले लेता है।
• कुछ लोग सुझाव दे रहे हैं कि जब AI किसी को नुकसान पहुंचाए, तो कंपनियों के खिलाफ court में केस किया जाए।
• यहां तक कि कुछ एक्सपर्ट्स ने AI को कानूनी रूप से जवाबदेह ठहराने की बात भी कही है — जैसे किसी इंसान को जिम्मेदार ठहराया जाता है।

AI अब सिर्फ एक टूल नहीं, बल्कि एक सोचने-समझने वाला सिस्टम बनता जा रहा है, जो इंसानी दुनिया में धोखा, चालाकी और ब्लैकमेलिंग जैसी हरकतें करने लगा है। अगर वक्त रहते AI की सुरक्षा, पारदर्शिता और जवाबदेही तय नहीं की गई, तो ये तकनीक भविष्य में बड़ा खतरा बन सकती है।

AI एजेंट्स होंगे जैसे जूनियर कर्मचारी

सैम ऑल्टमैन ने कहा कि आज जो AI एजेंट्स हैं, वो ठीक वैसे ही काम करते हैं जैसे कोई नया employee करता है। आप उन्हें task देते हैं, फिर फीडबैक देते हैं और वो हर बार बेहतर काम करना सीखते हैं। आने वाले समय में यही AI एजेंट्स बहुत smart हो जाएंगे और जटिल काम (complex tasks) भी आसानी से कर सकेंगे।

AI के साथ काम करने की आदत डालनी होगी

ऑल्टमैन का कहना है कि AI हमारे काम का तरीका बदल देगा। जैसे आज हम कंप्यूटर या इंटरनेट के बिना काम नहीं कर सकते, वैसे ही आने वाले सालों में AI के बिना काम करना मुश्किल हो जाएगा। कंपनियों को AI के साथ human teams बनानी होंगी, जिससे productivity और तेजी दोनों बढ़ें।

GPT-4.5 और GPT-5 जैसे मॉडल ला रहे बदलाव

OpenAI पहले ही GPT-4.5 जैसे powerful मॉडल ला चुका है, जो कई तरह के सवालों का जवाब दे सकता है, conversation कर सकता है और आपकी language भी समझ सकता है। अब कंपनी GPT-5 पर काम कर रही है, जो और भी ज्यादा intelligent और capable होगा। इसकी मदद से AI और तेजी से सीखेगा और काम करेगा।

AI से नौकरियों पर असर?

सवाल उठता है – क्या AI लोगों की jobs ले लेगा? रिपोर्ट्स बताती हैं कि कुछ jobs जो repetitive (बार-बार होने वाले) कामों पर आधारित हैं, उनमें AI की वजह से बदलाव जरूर आ सकता है। कई कंपनियां, जैसे Shopify और Duolingo, पहले ही AI को अपना चुकी हैं और कुछ roles को कम कर चुकी हैं। लेकिन ऑल्टमैन का कहना है कि AI से डरने की बजाय, उसे एक tool की तरह अपनाना चाहिए।

AI और Superintelligence की ओर कदम

OpenAI अब superintelligence की दिशा में भी काम कर रहा है। इसका मतलब है ऐसा AI जो इंसानों से भी ज्यादा तेज़ और समझदार हो। इसका उपयोग scientific discoveries, health research और innovation में किया जाएगा।

सैम ऑल्टमैन की बातों से साफ है कि आने वाले 1-2 सालों में AI हमारे काम करने के तरीके को पूरी तरह बदल सकता है। यह सिर्फ एक software नहीं रहेगा, बल्कि हमारा teammate बनकर हमारे साथ काम करेगा। हां, इससे बदलाव जरूर आएगा, लेकिन अगर हम इसे समझदारी से अपनाएं तो यह हमारे लिए फायदेमंद साबित होगा।

अगर आप भी future-ready बनना चाहते हैं, तो आज से ही AI को समझना और उसके साथ काम करना सीखना शुरू कर दीजिए।