2026 میں AI: گزشتہ 12 مہینوں میں اصل میں کیا بدلا؟

توقعات کی ٹھنڈک

ٹیک سیکٹر میں گزشتہ بارہ مہینے کچھ الگ ہی رہے۔ پچھلے سالوں کا وہ جنون اب اس تلخ حقیقت میں بدل چکا ہے کہ ایک ماڈل بنانا تو آسان ہے، لیکن ایک کامیاب بزنس کھڑا کرنا اصل چیلنج ہے۔ ہم مسلسل حیرت کے دور سے نکل کر اب سخت ضرورت اور افادیت کے دور میں داخل ہو چکے ہیں۔ یہ وہ سال تھا جب انڈسٹری نے ‘کیا ہو سکتا ہے’ کے خیالی پلاؤ پکانا چھوڑ دیے اور اس پر توجہ دی جو اصل میں ہو رہا تھا۔ ہم نے وہ دور ختم ہوتے دیکھا جہاں ایک نئے ماڈل کی لانچ پوری دنیا کو ایک دن کے لیے ساکت کر دیتی تھی۔ اس کے بجائے، ہم نے ان سسٹمز کو خاموشی سے انٹرنیٹ کے بنیادی ڈھانچے کا حصہ بنتے دیکھا۔ پچھلے سال کی بڑی کہانیاں بینچ مارکس کے بارے میں نہیں تھیں، بلکہ پاور گرڈز، عدالتوں اور روایتی سرچ انجن کے خاموش خاتمے کے بارے میں تھیں۔ یہ وہ لمحہ تھا جب انڈسٹری نے اپنے جوش و خروش کا سودا عالمی انفراسٹرکچر میں اپنی جگہ بنانے کے لیے کیا۔ توقعات میں یہ کمی ٹیکنالوجی کی ناکامی نہیں بلکہ اس کی پختگی کی علامت ہے۔ اب ہم خیالی مستقبل میں نہیں جی رہے، بلکہ ایک ایسی دنیا میں ہیں جہاں یہ سسٹمز ہماری زندگی کا حصہ بن چکے ہیں اور ان کا اچھوتا پن ختم ہو گیا ہے۔

ذہنی طاقت کا ارتکاز

گزشتہ بارہ مہینوں کی سب سے بڑی تبدیلی طاقت کے مراکز کی منتقلی تھی۔ ہم نے دیکھا کہ بڑے کھلاڑی مزید بڑے اور طاقتور ہو گئے۔ وہ خواب کہ ہزاروں چھوٹے ماڈلز ایک ہی میدان میں مقابلہ کریں گے، اب دھندلا چکا ہے۔ اس کے بجائے، ہم نے ایک ایسی ‘فاؤنڈیشن لیئر’ کا عروج دیکھا جہاں صرف چند کمپنیاں ہی وہ بجلی اور چپس افورڈ کر سکتی ہیں جو مقابلے کے لیے ضروری ہیں۔ ان کمپنیوں نے ماڈلز کو صرف ‘ذہین’ بنانے کے بجائے انہیں ‘قابل بھروسہ’ بنانے پر توجہ مرکوز کر دی ہے۔ ماڈلز اب ہدایات پر بہتر عمل کرتے ہیں اور غلط معلومات (hallucinations) کم دیتے ہیں۔ یہ کامیابی کسی ایک بڑی ایجاد سے نہیں بلکہ ڈیٹا کی صفائی اور ماڈل ٹیوننگ میں ہزاروں چھوٹی اصلاحات کے ذریعے حاصل کی گئی۔ حال ہی میں AI انڈسٹری کے تجزیے میں بھی یہی دیکھا گیا کہ اب زور ماڈل کے سائز پر نہیں بلکہ اس کی افادیت پر ہے۔ ہم نے چھوٹے لینگویج ماڈلز (SLMs) کا عروج بھی دیکھا جو فون اور لیپ ٹاپ پر چلتے ہیں۔ یہ چھوٹے سسٹمز اپنے بڑے بھائیوں جتنا علم تو نہیں رکھتے، لیکن یہ تیز اور پرائیویٹ ہیں۔ کلاؤڈ کے بڑے دماغوں اور لوکل ڈیوائسز کے درمیان اس تقسیم نے اس سال کے ٹیکنیکل ڈھانچے کی بنیاد رکھی۔ اب انڈسٹری اس خیال سے دور ہو گئی ہے کہ ایک ہی بڑا ماڈل سب کچھ کرے گا۔ یہ وہ سال تھا جب کارکردگی خام طاقت سے زیادہ اہم ہو گئی۔ کمپنیوں کو احساس ہوا کہ وہ چھوٹا ماڈل جو 99 فیصد درست ہو، اس بڑے ماڈل سے بہتر ہے جو صرف 90 فیصد درست ہو۔

عالمی رکاوٹیں اور خودمختار سسٹمز کا عروج

عالمی سطح پر، گزشتہ سال رکاوٹوں اور تنازعات کا سال رہا۔ ٹیک کمپنیوں اور حکومتوں کے درمیان خوشگوار تعلقات کا دور ختم ہو گیا۔ یورپی یونین نے ‘AI ایکٹ’ نافذ کرنا شروع کیا، جس نے کمپنیوں کو اپنے ٹریننگ ڈیٹا کے بارے میں شفافیت اختیار کرنے پر مجبور کیا۔ اس سے ایک ایسی دنیا بن گئی جہاں کچھ فیچرز امریکہ میں تو دستیاب ہیں لیکن یورپ میں بلاک ہیں۔ اسی دوران، کاپی رائٹ کی جنگ بھی شدت اختیار کر گئی۔ بڑے پبلشرز اور فنکاروں نے قانونی محاذ پر اہم کامیابیاں حاصل کیں یا مہنگے لائسنسنگ معاہدے کیے۔ اس سے انڈسٹری کی معاشیات بدل گئی۔ اب پروڈکٹ بنانے کے لیے انٹرنیٹ سے مفت ڈیٹا حاصل کرنا ممکن نہیں رہا۔ رائٹرز کی رپورٹس کے مطابق، ان قانونی لڑائیوں نے ڈویلپرز کو ڈیٹا حاصل کرنے کی حکمت عملی پر دوبارہ سوچنے پر مجبور کر دیا ہے۔ ہم نے ‘Sovereign AI’ کا تصور بھی ابھرتے دیکھا جہاں فرانس، جاپان اور سعودی عرب جیسے ممالک نے اپنے مقامی کمپیوٹنگ کلسٹرز بنانا شروع کیے۔ انہیں احساس ہوا کہ اپنے ذہنی انفراسٹرکچر کے لیے سلیکون ویلی کی چند فرموں پر انحصار کرنا قومی سلامتی کے لیے خطرہ ہے۔ مقامی کنٹرول کی اس کوشش نے عالمی ٹیک مارکیٹ کو تقسیم کر دیا ہے۔ حکومتیں اب ریگولیشن کے تین مخصوص شعبوں پر توجہ مرکوز کر رہی ہیں:

• ٹریننگ سیٹس کے لیے شفافیت کے تقاضے تاکہ ڈیٹا قانونی طور پر حاصل کیا گیا ہو۔
• عوامی مقامات پر فیشل ریکگنیشن جیسی ہائی رسک ایپلی کیشنز پر سخت پابندیاں۔
• جعلی مواد کی روک تھام کے لیے مصنوعی مواد پر واٹر مارکنگ کی لازمی شرط۔

چیٹ باکسز سے خود مختار ایجنٹس تک

حقیقی دنیا میں اس کا اثر چیٹ باکسز سے ایجنٹس کی طرف منتقلی میں نظر آتا ہے۔ پچھلے سالوں میں آپ کو کمپیوٹر کو ہر قدم خود بتانا پڑتا تھا۔ اب سسٹمز کو ایک مقصد دیا جاتا ہے اور وہ اسے خود پورا کرتے ہیں۔ ایک لاجسٹکس مینیجر کی مثال لیں؛ صبح ہوتے ہی اس کا اسسٹنٹ سینکڑوں ای میلز اسکین کر کے انہیں اہمیت کے لحاظ سے ترتیب دے چکا ہوتا ہے۔ اس نے شپمنٹ میں تاخیر کی نشاندہی کی اور حل بھی تجویز کر دیے۔ مینیجر مشین سے چیٹ نہیں کرتی، بلکہ اس کی تجاویز کو منظور یا مسترد کرتی ہے۔ یہ **agentic** شفٹ ہے۔ AI اب صرف ایک ٹول نہیں، بلکہ ایک ورکر ہے جسے آپ مینیج کرتے ہیں۔ تاہم، اس تبدیلی نے نئے ذہنی دباؤ بھی پیدا کیے ہیں۔ کام کی رفتار تو بڑھ گئی ہے، لیکن انسان کی اسے پروسیس کرنے کی صلاحیت وہی ہے۔ ورکرز محسوس کر رہے ہیں کہ اگرچہ مشین بورنگ کام کر لیتی ہے، لیکن باقی رہ جانے والے کام زیادہ شدید اور مسلسل فیصلہ سازی کے متقاضی ہیں۔ اس سے ایک نئی قسم کا ‘برن آؤٹ’ پیدا ہو رہا ہے۔ دی ورج کے مطالعے کے مطابق، مشین ڈیٹا تو سنبھال لیتی ہے، لیکن ذمہ داری کا بوجھ اب بھی انسان پر ہی ہے۔ وقت بچانے کا مطلب ہمیشہ تناؤ کم کرنا نہیں ہوتا۔

مشینی دور کے جواب طلب سوالات

ہمیں یہ پوچھنا ہوگا کہ اس بڑھتی ہوئی رفتار سے اصل میں فائدہ کسے ہو رہا ہے؟ اگر ایک ورکر دن میں دوگنا کام کر سکتا ہے، تو کیا اس کی تنخواہ دوگنی ہوتی ہے یا کمپنی آدھا اسٹاف نکال دیتی ہے؟ ان سسٹمز کی چھپی ہوئی قیمت کو نظر انداز کرنا اب مشکل ہوتا جا رہا ہے۔ ڈیٹا سینٹرز کو ٹھنڈا رکھنے کے لیے پانی کا بے تحاشہ استعمال ایک بڑا ماحولیاتی مسئلہ بن چکا ہے۔ پھر ڈیٹا کی خودمختاری کا سوال بھی ہے۔ جب ایک ایجنٹ آپ کی زندگی مینیج کرتا ہے، تو اسے آپ کے شیڈول، ترجیحات اور نجی گفتگو کا علم ہوتا ہے۔ وہ ڈیٹا کہاں جاتا ہے؟ ہم اپنی سہولت کے لیے پرائیویسی کا وہ سودا کر رہے ہیں جس کے سامنے سوشل میڈیا کا دور بھی چھوٹا لگتا ہے۔ کیا یہ کارکردگی انفرادی آزادی کے نقصان کے بدلے میں ٹھیک ہے؟ ہم ایک ایسی دنیا بنا رہے ہیں جہاں جینے کے لیے کسی ٹیک کمپنی کی سبسکرپشن ضروری ہوگی۔ اس سے ایک نئی ڈیجیٹل تقسیم پیدا ہو رہی ہے۔ مزید برآں، ان سسٹمز پر انحصار ایک بڑا خطرہ بھی ہے۔ اگر کوئی بڑا پرووائیڈر آف لائن ہو جائے، تو پوری کی پوری انڈسٹری رک سکتی ہے۔ انسانی صلاحیتوں پر طویل مدتی اثرات بھی ابھی نامعلوم ہیں۔ اگر ہم اپنی ای میلز لکھنا اور شیڈول مینیج کرنا چھوڑ دیں، تو سسٹم فیل ہونے کی صورت میں ہماری اپنی صلاحیتوں کا کیا ہوگا؟

لوکل امپلیمینٹیشن کا ڈھانچہ

پاور یوزرز کے لیے پچھلا سال ‘پلمبنگ’ یعنی اندرونی ڈھانچے کو درست کرنے کا تھا۔ اب توجہ صرف ماڈل پر نہیں بلکہ آرکیسٹریشن لیئر پر ہے۔ ڈویلپرز اب پراپٹ انجینئرنگ کے بجائے ویکٹر ڈیٹا بیسز پر زیادہ وقت صرف کر رہے ہیں۔ ایک بڑی تبدیلی لوکل اسٹوریج میں آئی ہے۔ ہر چیز کلاؤڈ پر بھیجنے کے بجائے اب ‘ہائبرڈ انفرنس’ کا استعمال ہو رہا ہے جہاں آسان کام لوکل ہارڈ ویئر پر اور مشکل کام کلسٹر پر بھیجے جاتے ہیں۔ ایم آئی ٹی ٹیکنالوجی ریویو کے مطابق، ترقی کا اگلا مرحلہ ہارڈ ویئر کی کارکردگی پر منحصر ہوگا۔ اب کمپنیاں اپنے اندرونی ڈیٹا پر چھوٹے ماڈلز کو فائن ٹیون کر رہی ہیں جو بڑے ماڈلز سے بہتر نتائج دیتے ہیں۔ ٹیکنیکل کمیونٹی اب ان اہم میٹرکس پر توجہ دے رہی ہے:

• لوکل انفرنس کے لیے کنزیومر گریڈ ہارڈ ویئر پر میموری بینڈوتھ کی حدود۔
• موبائل چپس پر چلنے والے ماڈلز کے لیے ‘ٹوکن پر سیکنڈ’ کے بینچ مارکس۔
• طویل دستاویزات کے تجزیے میں کانٹیکسٹ ونڈو مینجمنٹ۔

نئے معمول کو قبول کرنا

لب لباب یہ ہے کہ پچھلا سال وہ سال تھا جب AI ‘بورنگ’ ہو گیا، اور یہی اس کی سب سے بڑی کامیابی ہے۔ جب کوئی ٹیکنالوجی پس منظر کا حصہ بن جائے، تو سمجھیں کہ وہ واقعی اپنی منزل پر پہنچ گئی ہے۔ ہم جادوئی کرتبوں کے دور سے نکل کر صنعتی اطلاق کے دور میں داخل ہو چکے ہیں۔ طاقت اب ان کے ہاتھ میں ہے جن کے پاس چپس اور پاور پلانٹس ہیں، لیکن اس کا فائدہ پیشہ ورانہ دنیا کے ہر کونے تک پھیل چکا ہے۔ خطرات اپنی جگہ موجود ہیں، لیکن اب اس عمل کو واپس نہیں موڑا جا سکتا۔ ہم اب مستقبل کے آنے کا انتظار نہیں کر رہے، بلکہ اس مستقبل کو سنبھالنے میں مصروف ہیں جو ہم پہلے ہی بنا چکے ہیں۔ اب توجہ نئے ماڈلز پر نہیں، بلکہ اس پر ہوگی کہ ہم موجودہ سسٹمز کے ساتھ کیسے رہتے ہیں۔

ایڈیٹر کا نوٹ: ہم نے یہ سائٹ ایک کثیر لسانی AI خبروں اور گائیڈز کے مرکز کے طور پر ان لوگوں کے لیے بنائی ہے جو کمپیوٹر گیکس نہیں ہیں، لیکن پھر بھی مصنوعی ذہانت کو سمجھنا چاہتے ہیں، اسے زیادہ اعتماد کے ساتھ استعمال کرنا چاہتے ہیں، اور اس مستقبل کی پیروی کرنا چاہتے ہیں جو پہلے ہی آ رہا ہے۔