आरोन फुल्कर्सन, OPAQUE के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

आरोन फुल्कर्सन, OPAQUE के सीईओ, एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर के अनुभवी उद्यमी और ओपन सोर्स के अग्रदूत हैं। दो दशक से अधिक समय से वे भरोसे, डेटा और डिजिटल बदलाव पर केंद्रित तकनीकी प्लेटफ़ॉर्म बना रहे हैं और उनका विस्तार कर रहे हैं। 2023 में OPAQUE से जुड़ने से पहले उन्होंने MindTouch की स्थापना की और उसे कंपनियों में व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाले ज्ञान-प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म के रूप में विकसित करने में योगदान दिया। बाद में NICE Systems ने उसका अधिग्रहण किया। इसके बाद उन्होंने ServiceNow Impact की शुरुआत का नेतृत्व किया, जो ServiceNow के इतिहास की सबसे तेज़ी से बढ़ने वाली व्यावसायिक इकाइयों में से एक है। अपने करियर में फुल्कर्सन ने उभरती तकनीकों, एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर और खुले इकोसिस्टम के संगम पर काम किया है तथा कई तकनीकी स्टार्टअप और संगठनों को सलाह दी है। हाल में वे गोपनीय एआई (Confidential AI) के प्रमुख समर्थक बने हैं। उनका मानना है कि जैसे-जैसे एआई प्रणालियाँ कंपनियों की महत्वपूर्ण कार्यप्रक्रियाओं में शामिल होंगी, निजता, सुशासन और सत्यापित किया जा सकने वाला भरोसा बुनियादी आवश्यकताएँ बनेंगे।

OPAQUE गोपनीय एआई की कंपनी है, जिसकी शुरुआत UC Berkeley की प्रसिद्ध RISELab से हुई। इसी शोध परिवेश ने Apache Spark और Databricks जैसी तकनीकों के विकास में भी योगदान दिया था। कंपनी ने ऐसा प्लेटफ़ॉर्म बनाया है जिस पर उद्यम अत्यंत संवेदनशील डेटा का इस्तेमाल करते हुए एआई मॉडल, एजेंट और कार्यप्रवाह चला सकते हैं तथा निजता और अनुपालन की ऐसी गारंटियाँ बनाए रख सकते हैं जिन्हें क्रिप्टोग्राफ़ी से सत्यापित किया जा सके। संगठनों को एआई नवाचार और डेटा सुरक्षा में से किसी एक को चुनने के लिए बाध्य करने के बजाय OPAQUE गोपनीय कंप्यूटिंग, एन्क्रिप्ट किए गए निष्पादन परिवेश और हार्डवेयर सत्यापन के साथ निष्पादन का उपयोग करती है। इससे संवेदनशील जानकारी एआई प्रसंस्करण से पहले, उसके दौरान और बाद में सुरक्षित रहती है। तकनीक वित्त, बीमा, स्वास्थ्य सेवा और उच्च प्रौद्योगिकी जैसे कड़े नियमन वाले क्षेत्रों के लिए बनाई गई है। ग्राहकों और साझेदारों में ServiceNow (NOW ), Anthropic, Accenture और अन्य कंपनियाँ शामिल हैं जो अपने स्वामित्व वाली या विनियमित जानकारी उजागर किए बिना एआई परियोजनाओं को पायलट चरण से वास्तविक संचालन में ले जाना चाहती हैं।

आपने अपने करियर में कई एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म बनाए और उनका विस्तार किया है। OPAQUE के सीईओ बनने और अगले चरण को भरोसे, निजता तथा एआई सुशासन पर केंद्रित करने की प्रेरणा कहाँ से मिली?

मैंने लगभग दो दशक एंटरप्राइज़ प्लेटफ़ॉर्म बनाने में बिताए, पहले MindTouch में, जिसका आज भी हर साल एक अरब उपयोगकर्ता इस्तेमाल करते हैं, और फिर ServiceNow में, जहाँ मैंने उनका सबसे तेज़ी से बढ़ने वाला उत्पाद बनाया। दोनों अनुभवों ने एक ही सबक दिया: सबसे शक्तिशाली तकनीक भी तभी जीतती है जब लोग उस पर भरोसा करते हैं।

जब मैं OPAQUE के सह-संस्थापकों Raluca Ada Popa, Ion Stoica और Rishabh Poddar से मिला, तो मुझे प्रतिभा और दृष्टि का दुर्लभ मेल दिखा। Raluca निजता और सुरक्षा के क्षेत्र में दुनिया की अग्रणी शोधकर्ताओं में से एक हैं। Ion ने Databricks की सह-स्थापना की। Rishabh ने वे मूल क्रिप्टोग्राफ़िक सिस्टम बनाए जो OPAQUE की नींव बने।

UC Berkeley की RISELab में उन्होंने ऐसी चीज़ बनाई थी जिसे मैंने तुरंत एक पूरी पीढ़ी पर असर डालने वाली उपलब्धि के रूप में पहचाना: इस बात का क्रिप्टोग्राफ़िक प्रमाण कि डेटा हर एआई कार्यप्रवाह के दौरान निजी रहता है। वादे नहीं। नीतियाँ नहीं। प्रमाण।

मैं देख रहा था कि एआई किस दिशा में जा रही है: एजेंट मशीनों की गति से अलग-अलग एंटरप्राइज़ प्रणालियों में स्वायत्त रूप से काम कर रहे हैं। मुझे वही कमी दिखी जिसके बारे में Vint Cerf 30 वर्षों से चेतावनी दे रहे हैं—भरोसे की परत का न होना। इंटरनेट उस परत के बिना इसलिए चल सका क्योंकि मनुष्य सुरक्षा-कवच थे। एजेंटों पर आधारित वेब को यह सुविधा नहीं मिलेगी। इसी बात ने मुझे आकर्षित किया।

MCP यानी Model Context Protocol ऐसा मानक है जो एआई एजेंटों को उपकरणों, अनुप्रयोगों और डेटा तक सुरक्षित पहुँच देता है। इसके एक साझा आधार के रूप में उभरने से उद्यमों के एजेंट-आधारित एआई को लागू करने और उसका विस्तार करने के तरीके में क्या बदलाव आएगा?

MCP उद्यमों में एजेंट-आधारित एआई लागू करने और उसका विस्तार करने की दिशा में महत्वपूर्ण कदम है। इसे एआई कार्यप्रवाह का सार्वभौमिक कनेक्टर समझें। यह मानकीकृत करता है कि एजेंट उपकरणों, अनुप्रयोगों और डेटा से कैसे जुड़ते हैं, वास्तविक अड़चनें कम करता है और प्रयोग तेज़ करता है।

लेकिन केवल पहुँच का मानकीकरण एजेंट-आधारित एआई को सुरक्षित या विस्तार योग्य नहीं बनाता। जैसे-जैसे अधिक एजेंट, उपकरण और डेटा स्रोत जुड़ते हैं, हर नया एकीकरण डेटा लीक होने की संभावित सतह बढ़ाता है। जिस भी कनेक्शन बिंदु पर निष्पादन के दौरान नियम लागू करने की व्यवस्था नहीं है, वह जानकारी उजागर होने का संभावित रास्ता है। जब एआई एजेंट संवेदनशील प्रणालियों और मालिकाना लॉजिक के साथ काम करते हैं, तो संग्रहीत डेटा का एन्क्रिप्शन और नेटवर्क नियंत्रण पर्याप्त नहीं होते। सुरक्षा की सीमा निष्पादन के समय पर आ गई है, और इकोसिस्टम का पैमाना बढ़ने के साथ यह बदलाव और जरूरी होता जा रहा है।

इन आवश्यक कनेक्शन बिंदुओं पर सत्यापन की क्षमता उद्यमों के लिए निर्णायक होगी। उद्यम एजेंट-आधारित एआई का विस्तार तब कर सकते हैं जब MCP जैसी पहुँच को इस बात के क्रिप्टोग्राफ़िक प्रमाण से जोड़ा जाए कि कौन-सा कोड कहाँ और किस नीति के तहत चला—निष्पादन से पहले, उसके दौरान और बाद में। पहुँच के साथ सत्यापन की क्षमता। यही मेल वास्तविक संचालन का रास्ता खोलता है।

जब MCP एजेंटों की पहुँच मानकीकृत कर रहा है, तो एजेंट-संचालित प्रणालियों की सुरक्षा, नीतियों के प्रभावी प्रवर्तन और भरोसे में आज सबसे बड़ी कमियाँ कहाँ हैं?

हमने 2026 का AI Leak Surface शोध पूरा किया और निष्कर्षों का सारांश प्रकाशित किया, जिसका शीर्षक है “आपके एआई तकनीकी ढाँचे से डेटा लीक होने के बारह तरीके”। उसमें इसी मुद्दे पर चर्चा है। हमने 8 श्रेणियों में जानकारी उजागर होने के 46 रास्ते पहचाने, जो एआई की पूरी भरोसा-सीमा को समेटते हैं: कंप्यूटिंग, नियंत्रण, अनुप्रयोग और इनके बीच हस्तांतरण। इसमें दुर्भावनापूर्ण पक्षों को शामिल भी नहीं किया गया है। ये ऐसी स्थितियाँ हैं जिनमें कुछ खराब नहीं है, लॉग सामान्य दिखते हैं, फिर भी सिस्टम से डेटा लीक हो रहा है।

सबसे बड़ी कमी कनेक्टिविटी में नहीं है; MCP उसे हल कर रहा है। कमी एजेंट के जुड़ जाने के बाद होने वाली बातों में है। अधिकांश संगठन तीन बुनियादी सवालों का जवाब नहीं दे सकते: हमारा एआई वास्तव में कैसा व्यवहार करता है? उसे कौन नियंत्रित करता है? और हम कैसे साबित करें कि नीतियाँ प्रभावी रूप से लागू की गई थीं?

हमारे शोध में दिखा कि सीमाएँ कॉन्फ़िगर होती हैं, लेकिन कभी प्रभावी रूप से लागू नहीं होतीं। नीति किसी दस्तावेज़, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल या तैनाती के समय की सेटिंग में मौजूद होती है, पर चलती हुई प्रणाली उससे बँधी नहीं होती। अधिकारियों का एआई सहायक महत्वपूर्ण गैर-सार्वजनिक जानकारी कैलेंडर आमंत्रण में डाल देता है। RAG सहायक बोर्ड के लिए निर्धारित वित्तीय जानकारी जूनियर विश्लेषक को दे देता है। किसी विक्रेता का SDK 12 महीनों में चुपचाप एक करोड़ क्वेरी बाहर भेज देता है। हर मामले में पहुँच नियंत्रण मौजूद थे। फिर भी डेटा लीक हुआ।

जब तक उद्यम कॉन्फ़िगर की गई नीति और प्रभावी रूप से लागू नीति के बीच का अंतर समाप्त नहीं करते, MCP केवल मुख्य दरवाज़े को मानकीकृत करता है। घर फिर भी बिना पहरे के रहता है।

जब एआई एजेंटों को संवेदनशील प्रणालियों और मालिकाना डेटा तक पहुँच मिलती है, तो निजता तथा अनुपालन के कौन-से नए जोखिम सामने आते हैं जिनके लिए उद्यम अक्सर तैयार नहीं होते?

अधिकांश उद्यम निजता को संग्रहीत या हस्तांतरित हो रहे डेटा के संदर्भ में सोचते हैं। एजेंट-आधारित कार्यप्रवाह में यह मॉडल काम नहीं करता, क्योंकि सबसे बड़ा जोखिम डेटा के इस्तेमाल के दौरान उसका उजागर होना है।

एक उदाहरण लें। उच्च प्रदर्शन वाली कारें बनाने वाली कंपनी अपनी असेंबली लाइन पर एआई का उपयोग करती है। कच्चा डेटा हानिरहित लगता है: सेंसर की रीडिंग, समय-क्रम और गुणवत्ता जाँच। लेकिन बड़ा भाषा मॉडल अब उस गतिविधि के दौरान सहायक रूप से पैदा होने वाले डेटा-निशानों से मालिकाना उत्पादन प्रक्रियाएँ दोबारा तैयार कर सकता है। जो पाँच साल पहले शोर था, वह आज प्रतिद्वंद्वी के लिए तैयार खाका है।

हमारा AI Leak Surface शोध दर्जनों स्थितियों में इस पैटर्न को दर्ज करता है। संचालन संबंधी टेलीमेट्री उपकरण डिफ़ॉल्ट रूप से एआई का पूरा डेटा-पेलोड इकट्ठा कर लेते हैं। एक यूरोपीय बैंक में व्यक्तिगत पहचान की जानकारी वाले 21 लाख प्रॉम्प्ट अमेरिका के SaaS इंस्टेंस में जा रहे थे, क्योंकि किसी ने अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी (APM) की डिफ़ॉल्ट सेटिंग नहीं बदली थी। एजेंट की मेमोरी सत्रों के बीच संदर्भ लीक करती है। विचार-श्रृंखला के ट्रेस पूरी जाँच के रिकॉर्ड ऐसे ऑब्ज़र्वेबिलिटी प्लेटफ़ॉर्म पर उजागर करते हैं जहाँ ठेकेदारों की पहुँच होती है। पारंपरिक अनुपालन ढाँचे इस तरह का लीक पकड़ने के लिए नहीं बनाए गए थे। वे मानकर चलते थे कि मनुष्य डेटा को मानवीय गति से इधर-उधर कर रहे हैं।

गोपनीय एआई MCP का आवश्यक पूरक क्यों बन रहा है, और वह उन चुनौतियों को कैसे हल करता है जिन्हें केवल पहुँच के मानक नहीं सुलझा सकते?

MCP तय करता है कि कौन किस चीज़ तक कैसे पहुँच सकता है, जबकि गोपनीय एआई पहुँच मिलने के बाद की गतिविधि को संभालता है। ये एक-दूसरे की पूरक परतें हैं।

केवल पहुँच के मानक निष्पादन के दौरान सुरक्षा भंग होने, नीतियों के धीरे-धीरे तय स्थिति से हटने या डेटा के अनधिकृत उपयोग को नहीं रोक सकते। इसे इस तरह समझें: MCP एजेंटों को प्रणालियों से जोड़ने का मानकीकृत तरीका देता है। गोपनीय एआई क्रिप्टोग्राफ़िक गारंटी देता है कि जुड़ने के बाद एजेंट केवल अधिकृत काम ही कर सकेंगे, और आप इसे साबित कर सकेंगे।

गोपनीय एआई निष्पादन के दौरान डेटा, पहचान, कोड और संचार के लिए ये गारंटियाँ देता है। यह निष्पादन के सत्यापन योग्य प्रमाण प्रदान करता है और सुनिश्चित करता है कि निजता तथा नीति प्रवर्तन पहुँच की सीमा पर रुक न जाएँ, बल्कि एआई के सक्रिय रूप से तर्क करने, सामग्री उत्पन्न करने और काम करने के दौरान जारी रहें। इसके बिना MCP एक मजबूत नींव है। लेकिन केवल नींव से इमारत सुरक्षित नहीं हो जाती।

महत्वपूर्ण कार्यप्रवाह में स्वायत्त एआई एजेंट चलाने वाले उद्यम के लिए सत्यापित किया जा सकने वाला भरोसा व्यवहार में कैसा दिखता है?

इसका अर्थ है कि मैं साबित कर सकूँ कि कौन-सा कोड कहाँ और किन नीतियों के तहत चला, किस डेटा तक पहुँच हुई और समय के साथ प्रणाली ने कैसा व्यवहार किया।

उदाहरण के लिए, एक बीमा कंपनी एआई एजेंटों से मुआवज़े की माँग वाले पत्र संसाधित कराती है। निष्पादन से पहले हार्डवेयर अटेस्टेशन एजेंट की पहचान और परिवेश की अखंडता सत्यापित करता है। निष्पादन के दौरान हार्डवेयर द्वारा संरक्षित विश्वसनीय निष्पादन परिवेश (Trusted Execution Environment, TEE) में नीतियों से क्रिप्टोग्राफ़िक बंधन सुनिश्चित करता है कि डेटा सुरक्षित रहे और नीतियाँ प्रभावी रूप से लागू हों। निष्पादन के बाद छेड़छाड़ से सुरक्षित ऑडिट रिकॉर्ड ठीक-ठीक दर्ज करता है कि क्या हुआ।

एजेंट-आधारित कार्यप्रवाह का जोखिम यह नहीं है कि एजेंट नियंत्रण से बाहर हो जाए। असली जोखिम यह है कि आप एजेंटों के काम करते समय यह साबित न कर सकें कि नीति लागू हुई या संवेदनशील डेटा सुरक्षित था—निष्पादन से पहले, उसके दौरान और बाद में। यही सत्यापन योग्य भरोसे का अर्थ है।

एजेंट-आधारित प्रणालियाँ मशीनों की गति से काम करती हैं तो पारंपरिक मानवीय निगरानी क्यों विफल होती है, और संगठनों को इस नए परिवेश में सुशासन पर कैसे दोबारा विचार करना चाहिए?

दशकों तक इंटरनेट का एक अदृश्य सुरक्षा-कवच था: हम। मनुष्य सामग्री पढ़ते हैं, सोच-समझकर क्लिक करते हैं और एक साथ सौ प्रणालियों में चुपचाप काम नहीं करते।

एजेंट-आधारित एआई इन धारणाओं को रातोंरात समाप्त कर देता है। एजेंट लगातार काम करते हैं और मशीनों की गति से फैसले लेते हैं। मनुष्यों के लिए बनाए गए, लेकिन मशीनों द्वारा शोषण योग्य परिवेश के ज़रिए उनके व्यवहार में हेरफेर की जा सकती है। दुर्भावनापूर्ण वेबपेज को एआई को मनुष्य की तरह धोखा देने की जरूरत नहीं है; वह उसे सीधे निर्देश दे सकता है।

हर एजेंट पर सिर्फ़ 1% जोखिम हो तो भी 100 एजेंटों के नेटवर्क में सुरक्षा भंग होने की संभावना 63% होती है। संख्या एक हज़ार करें तो यह 99.99% हो जाती है। प्रक्रिया में मनुष्य की भागीदारी पर निर्भर सुशासन इन आँकड़ों के साथ तालमेल नहीं रख सकता। निगरानी को प्रतिक्रियात्मक समीक्षा से निष्पादन के दौरान गारंटियों की ओर बढ़ना होगा। इसका अर्थ है शून्य-विश्वास आधारित कार्यप्रवाह, डिफ़ॉल्ट रूप से नीतियों का प्रवर्तन और ऐसा सत्यापन योग्य निष्पादन जो बाद में मनुष्य द्वारा विफलता पकड़ने पर निर्भर न हो।

जब उद्यम भरोसे की अंतर्निहित परत के बिना एजेंट-आधारित एआई के प्रयोग करते हैं, तो सबसे आम सुरक्षा विफलताएँ कौन-सी दिखाई देती हैं?

मैं सबसे अधिक यही देखता हूँ कि उद्यम एजेंटों को व्यवहार की किसी क्रिप्टोग्राफ़िक गारंटी के बिना काम करने और समन्वय करने देते हैं। वे संवेदनशील बौद्धिक संपदा संसाधित करते हुए केवल उम्मीद पर भरोसा करते हैं।

आगे होने वाला नतीजा अनुमानित है, और हमने AI Leak Surface शोध में विशिष्ट पैटर्न दर्ज किए हैं। निष्पादन के दौरान सुरक्षा भंग होने की घटनाएँ पारंपरिक परिधि सुरक्षा को पार कर जाती हैं क्योंकि एजेंट पहले से नेटवर्क के अंदर है। स्वायत्त एजेंटों की श्रृंखलाएँ क्रमिक विफलताएँ पैदा करती हैं। एक एजेंट का शोषण जुड़ी प्रणालियों में डोमिनो प्रभाव शुरू कर देता है। मालिकाना लॉजिक उन डेटा-निशानों से लीक होता है जिनकी निगरानी करने की किसी ने सोची ही नहीं। निष्पादन के समय सत्यापन योग्य पहचान या नीतियों से बंधन न होने के कारण एजेंट उद्यम की मंशा और दुर्भावनापूर्ण इनपुट में अंतर नहीं कर पाते।

ये काल्पनिक स्थितियाँ नहीं हैं। हमने 46 ऐसे रास्ते पहचाने जहाँ डेटा निर्धारित नियंत्रणों से बाहर निकलता है, भले ही कुछ खराब न दिखे। एआई एजेंट मशीनों की गति से डेटा उत्पन्न और साझा करते हैं। कार्यप्रवाह में निष्पादन के दौरान सत्यापन योग्य सुरक्षा उपाय न हों तो विफलताएँ किसी भी सुरक्षा टीम की उन्हें पकड़ने या उन पर प्रतिक्रिया देने की क्षमता से अधिक तेज़ी से फैलती हैं।

अग्रणी संगठन उन्नत एआई क्षमताओं का लाभ उठाने और अपनी सबसे संवेदनशील डेटा-संपत्तियों की सुरक्षा के बीच संतुलन कैसे बना रहे हैं?

जो संगठन इसे सही ढंग से कर रहे हैं, वे निजता और सुशासन को रुकावट नहीं, बल्कि आगे बढ़ने की गति देने वाले साधन मानते हैं। यही मुख्य सीख है।

व्यवहार में मैं देखता हूँ कि अग्रणी उद्यम उन्नत एआई क्षमताओं को गोपनीय एआई प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ते हैं, जो सत्यापन योग्य गारंटियाँ देते हैं, केवल अनुपालन की जाँच-सूचियाँ नहीं। वे संवेदनशील डेटा को एआई नवाचार में इस्तेमाल करने देते हैं और साथ ही सुनिश्चित करते हैं कि कार्यप्रवाह स्वायत्त रूप से चलने पर भी मालिकाना जानकारी सुरक्षित रहे।

पहले इसे क्षमता और सुरक्षा के बीच चुनाव के रूप में देखा जाता था। सबसे तेज़ी से आगे बढ़ने वाले संगठनों ने यह समझौता पूरी तरह खारिज कर दिया है। वे अपनी एआई रणनीति की नींव में सत्यापन योग्य भरोसा शामिल करते हैं, जिससे अपने सबसे मूल्यवान डेटा का उपयोग कर सकें। उधर प्रतिद्वंद्वी अब भी पायलट चरण में अटके हैं और साफ़ किए गए ऐसे डेटासेट पर एआई चला रहे हैं जिनसे खास नतीजे नहीं मिलते।

आज के अपने अनुभवों के आधार पर, जब एजेंट-आधारित प्रणालियाँ पायलट से पूर्ण संचालन में जाएँगी तो अगले कुछ वर्षों में उद्यमों के एआई सुशासन मॉडल कैसे बदलेंगे?

सुशासन कागज़ी कार्रवाई से प्रमाण की ओर जाएगा। इसे कहने का सबसे सरल तरीका यही है। शुरुआती मॉडल मानवीय गति से काम करने वाले सॉफ़्टवेयर के लिए बने थे: कागज़ पर नीतियाँ, तैनाती से पहले मंजूरी और कुछ गलत होने के बाद समीक्षा। एजेंट-आधारित प्रणालियाँ हर धारणा तोड़ती हैं। वे लगातार और स्वायत्त रूप से काम करती हैं तथा मशीनों की गति से क्रमिक प्रभाव पैदा करती हैं।

हम देख रहे हैं कि सुशासन निष्पादन के दौरान सत्यापन की क्षमता को नई सुरक्षा सीमा बना रहा है। इसे उन क्रिप्टोग्राफ़िक गारंटियों का समर्थन मिलता है जो एजेंट के जीवनचक्र के हर चरण में व्यवहार साबित करती हैं—निष्पादन से पहले, उसके दौरान और बाद में। HTTPS के साथ देखा गया वही पैटर्न वेब ट्रैफ़िक के लिए सामान्य तरीका बन रहा है। अब कोई इस बात पर बहस नहीं करता कि वेब कनेक्शन एन्क्रिप्ट करने चाहिए या नहीं। कुछ वर्षों में कोई इस बात पर भी बहस नहीं करेगा कि एआई निष्पादन का सत्यापन चलते समय होना चाहिए या नहीं। यह बुनियादी आवश्यकता होगी।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। अधिक जानने के इच्छुक पाठक OPAQUE की वेबसाइट पर जा सकते हैं।