ذہین ترین AI ماہرین کن چیزوں سے خبردار کر رہے ہیں؟

مصنوعی ذہانت (AI) کے بارے میں گفتگو اب حیرت سے بدل کر ایک خاموش اور مستقل تشویش میں تبدیل ہو چکی ہے۔ سرکردہ محققین اور انڈسٹری کے تجربہ کار لوگ اب صرف اس بارے میں بات نہیں کر رہے کہ یہ سسٹمز کیا کر سکتے ہیں۔ وہ اب اس بات پر توجہ مرکوز کر رہے ہیں کہ جب ہم ان کے نتائج کی تصدیق کرنے کی صلاحیت کھو دیں گے تو کیا ہوگا۔ بنیادی بات یہ ہے کہ ہم ایک ایسے دور میں داخل ہو رہے ہیں جہاں AI کی تخلیق کی رفتار ہماری انسانی نگرانی کی صلاحیت سے کہیں زیادہ تیز ہے۔ یہ ایک ایسا خلا پیدا کرتا ہے جہاں غلطیاں، تعصبات اور ہالوسینیشنز (غلط معلومات) بغیر کسی نوٹس کے جڑ پکڑ سکتے ہیں۔ یہ صرف ٹیکنالوجی کی ناکامی کی بات نہیں ہے، بلکہ یہ اس بارے میں ہے کہ ٹیکنالوجی نقل کرنے میں اتنی کامیاب ہو گئی ہے کہ ہم نے اس پر سوال اٹھانا چھوڑ دیا ہے۔ ماہرین خبردار کرتے ہیں کہ ہم درستگی پر سہولت کو ترجیح دے رہے ہیں۔ اگر ہم AI کو حتمی اتھارٹی کے طور پر دیکھتے ہیں نہ کہ ایک نقطہ آغاز کے طور پر، تو ہم ایک ایسے مستقبل کی بنیاد رکھنے کا خطرہ مول لے رہے ہیں جو بظاہر درست مگر حقیقت میں غلط معلومات پر مبنی ہے۔ یہ موجودہ ہائپ سائیکل کے شور میں ایک اہم انتباہ ہے۔

شماریاتی نقل (Statistical Mimicry) کے طریقہ کار

اپنے بنیادی ڈھانچے میں، جدید AI شماریاتی پیش گوئی (statistical prediction) کی ایک بڑی مشق ہے۔ جب آپ کسی Large Language Model کو پرامپٹ دیتے ہیں، تو وہ انسان کی طرح نہیں سوچتا۔ یہ تربیت کے دوران پروسیس کیے گئے کھربوں الفاظ کی بنیاد پر اگلے لفظ کے امکان کا حساب لگاتا ہے۔ یہ ایک بنیادی فرق ہے جسے بہت سے صارفین نظر انداز کر دیتے ہیں۔ ہم ان سسٹمز کو انسانی روپ دینے کے عادی ہیں، یہ فرض کرتے ہوئے کہ ان کے جوابات کے پیچھے کوئی شعوری منطق ہے۔ حقیقت میں، ماڈل صرف پیٹرنز کو میچ کر رہا ہے۔ یہ اس ڈیٹا کا ایک انتہائی نفیس آئینہ ہے جو اسے فراہم کیا گیا ہے۔ یہ ڈیٹا انٹرنیٹ، کتابوں اور کوڈ ریپوزٹریز سے آتا ہے۔ چونکہ تربیتی ڈیٹا میں انسانی غلطیاں اور تضادات موجود ہیں، اس لیے ماڈل بھی ان کی عکاسی کرتا ہے۔ خطرہ آؤٹ پٹ کی روانی میں مضمر ہے۔ ایک AI کسی ریاضیاتی حقیقت کے ساتھ اتنے ہی اعتماد کے ساتھ مکمل من گھڑت بات کہہ سکتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ ماڈل کے پاس سچائی کا کوئی اندرونی تصور نہیں ہے۔ اس کے پاس صرف امکان کا تصور ہے۔

سچائی کے اس میکانزم کا نہ ہونا ہی ہالوسینیشنز کا باعث بنتا ہے۔ یہ روایتی معنوں میں کوئی خرابی نہیں ہے۔ یہ سسٹم بالکل ویسا ہی کام کر رہا ہے جیسا اسے ڈیزائن کیا گیا ہے، یعنی ایسے الفاظ کی پیش گوئی کرنا جو سیاق و سباق میں درست لگتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر آپ AI سے کسی معمولی تاریخی شخصیت کی سوانح حیات مانگیں، تو وہ شاید کسی باوقار یونیورسٹی کی ڈگری یا کسی خاص ایوارڈ کا خود سے اضافہ کر دے۔ وہ ایسا اس لیے کرتا ہے کیونکہ شماریاتی طور پر، اس زمرے کے لوگوں کے پاس اکثر یہ اسناد ہوتی ہیں۔ ماڈل جھوٹ نہیں بول رہا۔ وہ صرف ایک پیٹرن مکمل کر رہا ہے۔ یہ ٹیکنالوجی کو تخلیقی کاموں کے لیے ناقابل یقین حد تک طاقتور بناتا ہے لیکن حقائق پر مبنی کاموں کے لیے خطرناک۔ ہم اکثر ان ماڈلز کی استدلال کی صلاحیتوں کو بڑھا چڑھا کر پیش کرتے ہیں جبکہ ان کے وسیع پیمانے کو کم سمجھتے ہیں۔ وہ انسائیکلوپیڈیا نہیں ہیں۔ وہ امکان کے انجن ہیں جنہیں ان انسانی ماہرین کی طرف سے مسلسل اور سخت تصدیق کی ضرورت ہوتی ہے جو موضوع کو گہرائی سے سمجھتے ہیں۔ اس فرق کو سمجھنا پیشہ ورانہ ماحول میں ان ٹولز کو ذمہ داری سے استعمال کرنے کا پہلا قدم ہے۔

اس ٹیکنالوجی کا عالمی اثر غیر مساوی اور تیز ہے۔ ہم سرحدوں کے پار معلومات کی پیداوار اور کھپت کے طریقے میں ایک بڑی تبدیلی دیکھ رہے ہیں۔ بہت سے ترقی پذیر ممالک میں، AI کا استعمال تکنیکی مہارت کے خلا کو پُر کرنے کے لیے کیا جا رہا ہے۔ نیروبی کا ایک چھوٹا کاروبار اب وہی جدید کوڈنگ اسسٹنٹس استعمال کر سکتا ہے جو سان فرانسسکو کا کوئی سٹارٹ اپ کرتا ہے۔ یہ سطح پر طاقت کی جمہوری کاری (democratization) دکھائی دیتی ہے۔ تاہم، بنیادی ماڈلز زیادہ تر مغربی ڈیٹا اور اقدار پر تربیت یافتہ ہیں۔ یہ ثقافتی یکسانیت کی ایک شکل پیدا کرتا ہے۔ جب جنوب مشرقی ایشیا کا کوئی صارف AI سے کاروباری مشورہ مانگتا ہے، تو جواب اکثر شمالی امریکی یا یورپی کارپوریٹ لینس کے ذریعے فلٹر کیا جاتا ہے۔ یہ ایسی حکمت عملیوں کا باعث بن سکتا ہے جو مقامی مارکیٹ کی حقیقتوں یا ثقافتی باریکیوں کے مطابق نہیں ہوتیں۔ عالمی برادری اس بات پر غور کر رہی ہے کہ چند بڑے، مرکزی ماڈلز کے غلبے والی دنیا میں مقامی شناخت کو کیسے برقرار رکھا جائے۔

معاشی تقسیم کا معاملہ بھی ہے۔ ان ماڈلز کی تربیت کے لیے بے پناہ کمپیوٹ پاور اور بجلی کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ طاقت چند امیر کارپوریشنز اور ممالک کے ہاتھوں میں مرکوز کر دیتا ہے۔ اگرچہ نتائج عالمی سطح پر دستیاب ہیں، لیکن کنٹرول چند زپ کوڈز تک محدود ہے۔ ہم وسائل کی ایک نئی دوڑ دیکھ رہے ہیں۔ یہ اب صرف تیل یا معدنیات کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ ہائی اینڈ چپس اور انہیں چلانے کے لیے درکار ڈیٹا سینٹرز کے بارے میں ہے۔ حکومتیں اب AI کی صلاحیت کو قومی سلامتی کا معاملہ سمجھ رہی ہیں۔ اس کی وجہ سے برآمدی پابندیاں اور تجارتی کشیدگی پیدا ہوئی ہے جو پوری ٹیک سپلائی چین کو متاثر کرتی ہے۔ عالمی اثر صرف سافٹ ویئر کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ جدید دنیا کے جسمانی انفراسٹرکچر کے بارے میں ہے۔ ہمیں یہ پوچھنا ہوگا کہ کیا ان ٹولز کے فوائد منصفانہ طور پر تقسیم کیے جا رہے ہیں یا یہ صرف ایک نئے نام کے تحت موجودہ طاقت کے ڈھانچوں کو مضبوط کر رہے ہیں۔

حقیقی دنیا میں، داؤ پر لگی چیزیں بہت عملی ہوتی جا رہی ہیں۔ مارک نامی ایک جونیئر ڈیٹا اینالسٹ کی زندگی کا ایک دن تصور کریں۔ مارک کو سہ ماہی رپورٹ کے لیے ایک بڑے ڈیٹا سیٹ کو صاف کرنے کا کام سونپا گیا ہے۔ وقت بچانے کے لیے، وہ سکرپٹ لکھنے اور نتائج کا خلاصہ کرنے کے لیے ایک AI ٹول کا استعمال کرتا ہے۔ AI چارٹس کا ایک خوبصورت سیٹ اور ایک مختصر ایگزیکٹو سمری تیار کرتا ہے۔ مارک رفتار سے متاثر ہوتا ہے اور کام جمع کر دیتا ہے۔ تاہم، AI نے سورس فائلوں میں ڈیٹا کرپشن کے ایک معمولی مسئلے کو نظر انداز کر دیا۔ چونکہ خلاصہ بہت قائل کرنے والا تھا، مارک نے نتائج کی تصدیق کے لیے خام ڈیٹا کی گہرائی میں جا کر جانچ نہیں کی۔ ایک ہفتے بعد، کمپنی اس ناقص رپورٹ کی بنیاد پر دس لاکھ ڈالر کا فیصلہ کرتی ہے۔ یہ کوئی نظریاتی خطرہ نہیں ہے۔ یہ ہر روز دفاتر میں ہو رہا ہے۔ AI نے بالکل وہی کیا جو اس سے کرنے کو کہا گیا تھا، لیکن مارک ضروری نگرانی فراہم کرنے میں ناکام رہا۔ اس نے سورس پر سوال اٹھائے بغیر معلومات حاصل کر لیں۔

یہ منظرنامہ پیشہ ورانہ ورک فلو میں بڑھتے ہوئے مسئلے کو اجاگر کرتا ہے۔ ہم خلاصے پر ضرورت سے زیادہ انحصار کرنے لگے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال میں، ڈاکٹر مریضوں کے نوٹس اور تشخیصی تجاویز میں مدد کے لیے AI کی جانچ کر رہے ہیں۔ اگرچہ یہ برن آؤٹ کو کم کر سکتا ہے، لیکن یہ خطرے کی ایک تہہ متعارف کراتا ہے۔ اگر AI کسی نایاب علامت کو نظر انداز کر دیتا ہے کیونکہ یہ عام پیٹرن میں فٹ نہیں ہوتی، تو نتائج زندگی بدلنے والے ہو سکتے ہیں۔ یہی حال قانونی شعبے کا ہے۔ وکلاء کو پہلے ہی AI سے تیار کردہ بریف جمع کراتے ہوئے پکڑا گیا ہے جن میں غیر موجود عدالتی مقدمات کا حوالہ دیا گیا تھا۔ یہ صرف شرمناک غلطیاں نہیں ہیں۔ یہ پیشہ ورانہ فرائض کی ناکامی ہیں۔ ہم AI آؤٹ پٹ کی تصدیق کے لیے درکار کوششوں کو کم سمجھتے ہیں۔ AI خلاصے کو فیکٹ چیک کرنے میں اکثر اس سے زیادہ وقت لگتا ہے جتنا اصل متن کو شروع سے لکھنے میں لگتا۔ یہ تضاد وہ چیز ہے جسے بہت سی تنظیمیں نئے ٹولز اپنانے کی جلدی میں نظر انداز کر رہی ہیں۔

عملی خطرات حقیقت کے بارے میں ہمارے تصور کو متاثر کر رہے ہیں۔ جیسے جیسے AI سے تیار کردہ مواد انٹرنیٹ پر پھیل رہا ہے، غلط معلومات پیدا کرنے کی قیمت تقریباً صفر تک گر رہی ہے۔ ہم پہلے ہی سیاسی مہمات اور سوشل انجینئرنگ حملوں میں ڈیپ فیکس (deepfakes) کا استعمال دیکھ رہے ہیں۔ یہ ڈیجیٹل مواصلات میں اعتماد کی سطح کو ختم کرتا ہے۔ اگر کسی بھی چیز کو جعلی بنایا جا سکتا ہے، تو تصدیق کی ایک پیچیدہ زنجیر کے بغیر کسی بھی چیز پر مکمل بھروسہ نہیں کیا جا سکتا۔ یہ فرد پر بھاری بوجھ ڈالتا ہے۔ ہم سچائی کو فلٹر کرنے کے لیے معتبر ذرائع پر انحصار کرتے تھے۔ اب، وہ ذرائع بھی مواد تیار کرنے کے لیے AI کا استعمال کر رہے ہیں۔ یہ ایک فیڈ بیک لوپ بناتا ہے جہاں AI ماڈلز بالآخر دوسرے AI ماڈلز کے ذریعے تیار کردہ ڈیٹا پر تربیت پاتے ہیں۔ محققین اسے ماڈل کولیپس (model collapse) کہتے ہیں۔ یہ معیار کی تنزلی اور وقت کے ساتھ ساتھ غلطیوں میں اضافے کا باعث بنتا ہے۔ ہمیں فیصلہ کرنا ہوگا کہ کیا ہم ایسی دنیا کو قبول کرنے کے لیے تیار ہیں جہاں سچائی کارکردگی کے مقابلے میں ثانوی حیثیت رکھتی ہے۔

ہمیں ترقی کی موجودہ رفتار پر شکوک و شبہات کا اظہار کرنا چاہیے۔ ایسے مشکل سوالات ہیں جن کے جوابات ان سسٹمز کو بنانے والی کمپنیوں کے پاس نہیں ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک AI استفسار (query) کی حقیقی ماحولیاتی قیمت کیا ہے؟ ہم جانتے ہیں کہ ماڈلز کی تربیت میں توانائی کی بڑی مقدار خرچ ہوتی ہے، لیکن انفرنس (inference) کی جاری قیمت اکثر عوام سے چھپی رہتی ہے۔ ایک اور سوال ان لیبر کے بارے میں ہے جو ان ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتی ہے۔ زیادہ تر ڈیٹا لیبلنگ اور سیفٹی فلٹرنگ کم اجرت والے کارکن مشکل حالات میں کرتے ہیں۔ کیا ہمارے AI اسسٹنٹس کی سہولت استحصال شدہ لیبر کی بنیاد پر تعمیر کی گئی ہے؟ ہمیں انسانی ادراک پر طویل مدتی اثرات کے بارے میں بھی پوچھنے کی ضرورت ہے۔ اگر ہم اپنی تحریر، کوڈنگ اور سوچ کو مشینوں کے حوالے کر دیں، تو وقت کے ساتھ ساتھ ہماری اپنی مہارتوں کا کیا ہوگا؟ کیا ہم زیادہ پیداواری بن رہے ہیں یا صرف زیادہ انحصار کرنے والے؟

پرائیویسی ایک اور شعبہ ہے جہاں اخراجات اکثر چھپے ہوتے ہیں۔ زیادہ تر AI ماڈلز کو کام کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ڈیٹا اکثر تخلیق کاروں کی واضح رضامندی کے بغیر ویب سے سکریپ کیا جاتا ہے۔ ہم بنیادی طور پر اپنی اجتماعی دانشورانہ ملکیت ان ٹولز کو بنانے کے لیے دے رہے ہیں جو بالآخر ہماری جگہ لے سکتے ہیں۔ جب ڈیٹا ختم ہو جائے گا تو کیا ہوگا؟ کمپنیاں پہلے ہی اپنے ماڈلز کو بڑھانے کے لیے نجی گفتگو اور اندرونی کارپوریٹ ڈیٹا تک رسائی کے طریقے تلاش کر رہی ہیں۔ یہ ذاتی اور پیشہ ورانہ پرائیویسی کی حدود کے بارے میں اہم خدشات کو جنم دیتا ہے۔ اگر AI آپ کے ورک فلو کے بارے میں سب کچھ جانتا ہے، تو وہ آپ کی کمزوریوں کو بھی جانتا ہے۔ ہمیں یہ پوچھنا ہوگا کہ اس انضمام سے اصل میں کون فائدہ اٹھاتا ہے۔ کیا یہ صارف ہے، یا وہ ادارہ جو ماڈل اور اس کے جمع کردہ ڈیٹا کا مالک ہے؟ یہ سوالات صرف فلسفیوں کے لیے نہیں ہیں۔ یہ ہر اس شخص کے لیے ہیں جو اسمارٹ فون یا کمپیوٹر استعمال کرتا ہے۔

پاور یوزرز اور ڈویلپرز کے لیے، توجہ مقامی کنٹرول اور مخصوص انضمام کی طرف منتقل ہو رہی ہے۔ اگرچہ OpenAI جیسی کمپنیوں کے کلاؤڈ بیسڈ APIs سب سے زیادہ خام طاقت پیش کرتے ہیں، لیکن وہ اہم حدود کے ساتھ آتے ہیں۔ ریٹ لمٹس اور لیٹنسی ایک پیچیدہ ورک فلو کو توڑ سکتے ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ ہم لوکل LLM ہوسٹنگ میں دلچسپی کا اضافہ دیکھ رہے ہیں۔ Llama.cpp اور Ollama جیسے ٹولز صارفین کو اپنے ہارڈ ویئر پر طاقتور ماڈلز چلانے کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ پرائیویسی کے مسئلے کو حل کرتا ہے اور تھرڈ پارٹی فراہم کنندہ پر انحصار کو ختم کرتا ہے۔ تاہم، ان ماڈلز کو مقامی طور پر چلانے کے لیے کافی VRAM کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایک ہائی اینڈ کنزیومر GPU شاید صرف ایک درمیانے درجے کے ماڈل کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کر سکے۔ ڈویلپرز Retrieval-Augmented Generation یا RAG پر بھی توجہ مرکوز کر رہے ہیں۔ یہ تکنیک ماڈل کو پرامپٹ کا جواب دینے سے پہلے مقامی دستاویزات کے ایک مخصوص سیٹ کو دیکھنے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ AI کو ایک مخصوص، تصدیق شدہ سیاق و سباق میں گراؤنڈ کر کے ہالوسینیشنز کو نمایاں طور پر کم کرتا ہے۔

ورک فلو انضمام اگلی بڑی رکاوٹ ہے۔ براؤزر میں بوٹ کے ساتھ چیٹ کرنا ایک الگ چیز ہے اور اس بوٹ کو اپنے IDE یا پروجیکٹ مینجمنٹ سافٹ ویئر میں ضم کرنا بالکل الگ۔ موجودہ رجحان ایجنٹک ورک فلو (agentic workflows) کی طرف ہے۔ یہ ایسے سسٹمز ہیں جہاں AI صرف متن فراہم کرنے کے بجائے کوڈ چلانے یا ویب تلاش کرنے جیسے اقدامات کر سکتا ہے۔ اس کے لیے مضبوط ایرر ہینڈلنگ اور سخت سیکیورٹی پروٹوکول کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر کسی AI ایجنٹ کے پاس فائلیں ڈیلیٹ کرنے یا ای میل بھیجنے کی طاقت ہو، تو تباہی کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔ ڈویلپرز کانٹیکسٹ ونڈوز کی حدود کو بھی چھو رہے ہیں۔ یہاں تک کہ دس لاکھ ٹوکنز کی ونڈوز کے ساتھ بھی، ماڈلز ایک طویل دستاویز کے وسط میں معلومات کا ٹریک کھو سکتے ہیں۔ اسے ‘lost in the middle’ کا رجحان کہا جاتا ہے۔ ماڈل میں معلومات کیسے فیڈ کی جاتی ہیں اس کا انتظام کرنا ایک خصوصی مہارت بنتی جا رہی ہے۔ AI دنیا کا گیک سیکشن اب صرف ماڈل کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ اس پلمبنگ کے بارے میں ہے جو ماڈل کو حقیقی دنیا سے جوڑتی ہے۔

مقامی اسٹوریج اور ڈیٹا کی خودمختاری انٹرپرائز صارفین کے لیے اولین ترجیحات بنتی جا رہی ہیں۔ بہت سی کمپنیاں اب حساس ڈیٹا کے لیے عوامی AI ٹولز کے استعمال پر پابندی لگا رہی ہیں۔ اس کے بجائے، وہ اپنے کلاؤڈ انفراسٹرکچر کے اندر نجی انسٹینسز (private instances) تعینات کر رہے ہیں۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ ان کا ملکیتی ڈیٹا عوامی ماڈل کے مستقبل کے ورژن کو تربیت دینے کے لیے استعمال نہ ہو۔ سمال لینگویج ماڈلز یا SLMs کی طرف بھی ایک بڑھتی ہوئی تحریک ہے۔ یہ ایسے ماڈلز ہیں جن میں کم پیرامیٹرز ہوتے ہیں جو کسی خاص کام کے لیے فائن ٹیون کیے جاتے ہیں۔ وہ ایک بڑے جنرل پرپز ماڈل کے مقابلے میں تیز، چلانے میں سستے اور اکثر اپنے مخصوص مقصد کے لیے زیادہ درست ہوتے ہیں۔ پاور یوزرز کے لیے مستقبل ایک ایسے دیوہیکل AI کے بارے میں نہیں ہے جو سب کچھ کرتا ہے۔ یہ خصوصی ٹولز کی ایک لائبریری کے بارے میں ہے جو مقامی طور پر کنٹرول کیے جاتے ہیں اور موجودہ سسٹمز میں گہرائی سے ضم ہوتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر جنرل AI کی چمکدار لیکن غیر متوقع نوعیت پر وشوسنییتا اور سیکیورٹی کو ترجیح دیتا ہے۔

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۔

خلاصہ یہ ہے کہ AI بے پناہ صلاحیت اور اہم خطرے کا حامل ٹول ہے۔ یہ کوئی جادوئی حل نہیں ہے جو بغیر کوشش کے ہمارے تمام مسائل حل کر دے گا۔ فیلڈ میں سب سے ذہین آوازیں وہ نہیں ہیں جو یوٹوپیا کا وعدہ کر رہی ہیں۔ وہ وہ ہیں جو ہمیں محتاط رہنے کا کہہ رہی ہیں۔ ہمیں ان سسٹمز کے نتائج سے ایک تنقیدی فاصلہ برقرار رکھنا ہوگا۔ مقصد یہ ہونا چاہیے کہ AI کا استعمال انسانی صلاحیت کو بڑھانے کے لیے کیا جائے، نہ کہ اسے تبدیل کرنے کے لیے۔ اس کے لیے تاحیات سیکھنے کے عزم اور شکوک و شبہات کی ایک صحت مند خوراک کی ضرورت ہے۔ ہم ابھی اس ٹیکنالوجی کے ابتدائی مراحل میں ہیں۔ ہم اب جو انتخاب کرتے ہیں کہ AI کو اپنی زندگیوں میں کیسے ضم کریں، اس کے نتائج دہائیوں تک رہیں گے۔ تازہ ترین AI تحقیقی رجحانات کی پیروی کر کے باخبر رہیں اور ہمیشہ موصول ہونے والے سگنلز کی تصدیق کریں۔ کسی بھی AI سسٹم کا سب سے اہم حصہ اب بھی کی بورڈ پر موجود انسان ہے۔

ایک زندہ سوال باقی ہے۔ جیسے جیسے AI ماڈلز انٹرنیٹ پر زیادہ تر مواد تیار کرنا شروع کر دیں گے، ہم ماڈلز کی اگلی نسل کو کیسے تربیت دیں گے بغیر اس کے کہ وہ اپنی ہی گونج سے مسخ ہو جائیں؟ یہ ایک ایسا مسئلہ ہے جسے ابھی تک کسی نے حل نہیں کیا ہے۔ ہم مؤثر طریقے سے ڈیجیٹل انبریڈنگ (digital inbreeding) کے دور میں داخل ہو رہے ہیں جہاں ہماری اجتماعی معلومات کا معیار گرنا شروع ہو سکتا ہے۔ یہ انسانی تخلیق کردہ ڈیٹا اور انسانی نگرانی کو پہلے سے کہیں زیادہ قیمتی بناتا ہے۔ اگر آپ کو AI کے ارتقاء کا موضوع دلچسپ لگتا ہے، تو آپ MIT Technology Review پر کیے جانے والے کام کو دیکھ سکتے ہیں یا OpenAI سے ان کے حفاظتی پروٹوکول کے بارے میں اپ ڈیٹس کی پیروی کر سکتے ہیں۔ اس شعبے کا ارتقاء ابھی ختم نہیں ہوا ہے۔

کوئی غلطی یا اصلاح طلب چیز ملی ہے؟ ہمیں بتائیں۔