2026 میں مصنوعی ذہانت (AI) کی تشکیل کرنے والے 20 افراد
منطق کے نئے معمار
ٹیکنالوجی کے شعبے میں طاقت کا مرکز اب کوڈ لکھنے والوں سے بدل کر ان لوگوں کے پاس چلا گیا ہے جو فکر کے انفراسٹرکچر کے مالک ہیں۔ موجودہ دور میں، اثر و رسوخ کا اندازہ سوشل میڈیا فالوورز یا عوامی نمائش سے نہیں لگایا جاتا۔ اس کا پیمانہ فلاپس (flops)، کلو واٹ اور ملکیتی ڈیٹا سیٹس ہیں۔ فی الحال مصنوعی ذہانت (AI) کی سمت کا تعین کرنے والے بیس افراد میں سے سب سے نام مشہور نہیں ہیں۔ کچھ برسلز میں ریگولیٹرز ہیں، تو کچھ تائیوان میں سپلائی چین مینیجرز۔ ان سب میں ایک مشترکہ خصوصیت ہے: وہ صنعتی دور کے بعد سے اب تک کی سب سے اہم تکنیکی تبدیلی کی رکاوٹوں کو کنٹرول کرتے ہیں۔ ہم چیٹ بوٹس کے اس دور سے آگے نکل چکے ہیں جو صرف لطیفے سناتے تھے۔ اب ہم ایسے ایجنٹک سسٹمز (agentic systems) کے دور میں ہیں جو انسانی نگرانی کے بغیر پیچیدہ ورک فلو کو انجام دیتے ہیں۔ اس تبدیلی نے طاقت کو پہلے سے کہیں زیادہ محدود ہاتھوں میں مرکوز کر دیا ہے۔ اس چھوٹے سے گروپ کے فیصلے طے کریں گے کہ اگلے ایک دہائی تک دولت کیسے تقسیم ہوگی اور سچائی کی تصدیق کیسے کی جائے گی۔ اب توجہ اس بات پر ہے کہ یہ سسٹمز کیا کر سکتے ہیں، نہ کہ یہ کہ وہ کیا کہہ سکتے ہیں۔ یہ عالمی اثر و رسوخ کی نئی حقیقت ہے۔
ریسرچ لیب سے آگے
عوام اکثر مصنوعی ذہانت کو ایک ساکن شعبہ سمجھتے ہیں جہاں ترقی اچانک چھلانگوں سے ہوتی ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ یہ آپٹیمائزیشن اور انفراسٹرکچر اسکیلنگ کی ایک انتھک محنت ہے۔ اس شعبے کو تشکیل دینے والے افراد اب لارج لینگویج ماڈلز (LLMs) سے ایجنٹک ورک فلو کی طرف منتقلی پر توجہ مرکوز کر رہے ہیں۔ چند سال پہلے، بنیادی مقصد مشین کو انسان جیسا بنانا تھا۔ آج، مقصد مشین کو ایک قابل اعتماد ملازم کی طرح کام پر لگانا ہے۔ اس تبدیلی نے ان لوگوں کو بدل دیا ہے جن کے پاس سب سے زیادہ اثر و رسوخ ہے۔ ہم 2010 کی دہائی کے اوائل میں غلبہ رکھنے والے خالص تحقیقی سائنسدانوں سے دور ہو رہے ہیں۔ اب طاقتور کھلاڑی وہ ہیں جو ایک خام ماڈل اور تیار پروڈکٹ کے درمیان فرق کو ختم کر سکتے ہیں۔ یہ وہ لوگ ہیں جو یہ سمجھ رہے ہیں کہ ان ماڈلز کو لوکل ہارڈویئر پر کیسے چلایا جائے اور API کالز کی لیٹنسی (latency) کو صفر کے قریب کیسے لایا جائے۔ یہ وہی لوگ ہیں جو ڈیٹا سینٹرز کو چلانے کے لیے درکار بھاری توانائی کے معاہدوں پر بات چیت کر رہے ہیں۔
عوامی تاثر اور انڈسٹری کی بنیادی حقیقت کے درمیان ایک بڑا فرق ہے۔ زیادہ تر لوگ اب بھی یقین رکھتے ہیں کہ ہم ایک واحد، باشعور سپر انٹیلی جنس (superintelligence) کی طرف بڑھ رہے ہیں۔ حقیقت اس سے کہیں زیادہ بکھری ہوئی ہے۔ سب سے بااثر شخصیات دراصل ہزاروں خصوصی، محدود ایجنٹس بنا رہی ہیں۔ یہ ایجنٹس انسانی معنوں میں سوچتے نہیں ہیں۔ وہ مخصوص کاموں جیسے قانونی تحقیق، پروٹین فولڈنگ، یا لاجسٹکس روٹنگ کو آپٹیمائز کرتے ہیں۔ انڈسٹری عام مقصد کے ٹولز سے ہائی پریسجن آلات کی طرف منتقل ہو چکی ہے۔ یہ تبدیلی مشین خدا کی پیدائش سے کم ڈرامائی ہے، لیکن عالمی معیشت کے لیے کہیں زیادہ اثر انگیز ہے۔ اس تبدیلی کی قیادت کرنے والے وہ لوگ ہیں جو سمجھتے ہیں کہ افادیت ہمیشہ ندرت پر بھاری پڑتی ہے۔ یہ وہ لوگ ہیں جو خام کمپیوٹ ڈینسٹی (compute density) کو دنیا کی سب سے بڑی کارپوریشنز کے لیے ٹھوس معاشی قدر میں بدل رہے ہیں۔
کمپیوٹ کی جیو پولیٹکس
AI میں اثر و رسوخ اب قومی سلامتی اور عالمی تجارت سے الگ نہیں کیا جا سکتا۔ اس فہرست میں سب سے اوپر وہ سرکاری حکام شامل ہیں جو فیصلہ کرتے ہیں کہ کون سے ممالک جدید ترین چپس خرید سکتے ہیں۔ ان میں NVIDIA اور TSMC جیسی فرموں کے ایگزیکٹوز بھی شامل ہیں جو انٹیلی جنس کی جسمانی پیداوار کا انتظام کرتے ہیں۔ دنیا فی الحال ان لوگوں میں تقسیم ہے جو ہائی اینڈ سیمی کنڈکٹرز پیدا کر سکتے ہیں اور جو نہیں کر سکتے۔ یہ تقسیم ایک نئی قسم کا فائدہ پیدا کرتی ہے۔ واشنگٹن یا بیجنگ میں پالیسی کی ایک چھوٹی سی تبدیلی پورے سافٹ ویئر ایکو سسٹم کی پیشرفت کو راتوں رات روک سکتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ بااثر افراد کی فہرست میں پانچ سال پہلے کی نسبت اب زیادہ سفارت کار اور سپلائی چین کے ماہرین شامل ہیں۔ وہ فزیکل لیئر کے محافظ ہیں۔ ان کے تعاون کے بغیر، جدید ترین الگورتھم صرف کوڈ کی لائنیں ہیں جنہیں چلانے کے لیے کوئی جگہ نہیں ہے۔
ان بیس افراد کا عالمی اثر لیبر مارکیٹ تک پھیلا ہوا ہے۔ ہم وائٹ کالر انڈسٹریز میں ساختی تبدیلی کی پہلی حقیقی علامات دیکھ رہے ہیں۔ OpenAI اور Anthropic جیسی کمپنیوں کے لیڈرز صرف ٹولز نہیں بنا رہے۔ وہ پیشہ ور ہونے کے معنی کو نئے سرے سے بیان کر رہے ہیں۔ مینجمنٹ اور تجزیے کی درمیانی تہوں کو خودکار بنا کر، وہ حکومتوں کو تعلیم اور سماجی تحفظ کے جالوں پر نظر ثانی کرنے پر مجبور کر رہے ہیں۔ یہ مستقبل کا کوئی نظریاتی مسئلہ نہیں ہے۔ یہ اب ہو رہا ہے کیونکہ کمپنیاں ان سسٹمز کو اپنے بنیادی آپریشنز میں ضم کر رہی ہیں۔ ان بیس لوگوں کا اثر ہر Fortune 500 کمپنی کے بورڈ روم میں محسوس کیا جاتا ہے۔ وہ تبدیلی کی رفتار طے کر رہے ہیں، اور یہ رفتار فی الحال زیادہ تر اداروں کی مطابقت پیدا کرنے کی صلاحیت سے زیادہ ہے۔ تیز اور سست کے درمیان فرق بڑھ رہا ہے، اور یہ معمار ہی وہ لوگ ہیں جن کے پاس نقشہ ہے۔
ایجنٹس کے ساتھ رہنا
ان افراد کے اثر و رسوخ کو سمجھنے کے لیے، ایک بڑی فرم کے عام پروجیکٹ مینیجر کی زندگی کے ایک دن پر غور کریں۔ پانچ سال پہلے، یہ شخص ای میلز لکھنے، میٹنگز شیڈول کرنے، اور رپورٹس مرتب کرنے میں گھنٹوں گزارتا تھا۔ آج، ان کاموں کو ان پلیٹ فارمز کے ذریعے مربوط ایجنٹس کا نیٹ ورک سنبھالتا ہے جنہیں ان بیس لوگوں نے بنایا ہے۔ جب مینیجر بیدار ہوتا ہے، تو ایک ایجنٹ پہلے ہی ان کے ان باکس کو ترتیب دے چکا ہوتا ہے اور پچھلی بات چیت کی بنیاد پر جوابات کا مسودہ تیار کر چکا ہوتا ہے۔ ایک اور ایجنٹ نے سافٹ ویئر بلڈ کی پیشرفت کی نگرانی کی ہوتی ہے اور سپلائی چین میں ممکنہ تاخیر کی نشاندہی کی ہوتی ہے۔ یہ جادو نہیں ہے۔ یہ ایجنٹک ورک فلوز (agentic workflows) کا نتیجہ ہے جنہیں کاروبار کی مخصوص ضروریات کے مطابق تیار کیا گیا ہے۔ مینیجر اب کام کرنے والا نہیں رہا۔ وہ ایک ایڈیٹر اور فیصلہ ساز ہے۔ روزمرہ کی زندگی میں یہ تبدیلی انڈسٹری لیڈرز کے کام کا سب سے واضح نتیجہ ہے۔ انہوں نے کامیابی کے ساتھ ٹیکنالوجی کو براؤزر ٹیب سے نکال کر ہماری زندگیوں کے پس منظر میں منتقل کر دیا ہے۔
تخلیق کاروں اور ڈویلپرز کے لیے بھی اس کا اثر اتنا ہی گہرا ہے۔ آج کا سافٹ ویئر انجینئر ایسے ٹولز استعمال کرتا ہے جو کوڈ کے پورے بلاکس تجویز کرتے ہیں اور پہلے ٹیسٹ رن سے پہلے ہی بگز (bugs) پکڑ لیتے ہیں۔ اس نے پیداواری صلاحیت میں کئی گنا اضافہ کیا ہے، لیکن اس نے داخلے کی رکاوٹ کو بھی بلند کر دیا ہے۔ اس شعبے کو تشکیل دینے والے وہ لوگ ہیں جنہوں نے فیصلہ کیا کہ ان ٹولز کو کیسے ٹرین کیا جائے اور انہیں کون سا ڈیٹا استعمال کرنا چاہیے۔ یہ ہمیں ڈیٹا کی اصلیت (data provenance) کے مسئلے کی طرف لے جاتا ہے۔ ان بیس لوگوں کا اثر کاپی رائٹ اور انٹلیکچوئل پراپرٹی کی قانونی لڑائیوں میں بھی نظر آتا ہے۔ یہ وہی لوگ ہیں جنہوں نے فیصلہ کیا کہ پورا انٹرنیٹ ایک ٹریننگ سیٹ ہے۔ اس فیصلے کے انسانی تخلیقی صلاحیتوں کی قدر کرنے کے طریقے پر مستقل نتائج مرتب ہوتے ہیں۔ ہر بار جب کوئی ڈیزائنر جنریٹو ٹول استعمال کرتا ہے، تو وہ چند افراد کے فیصلوں پر مبنی سسٹم کے ساتھ تعامل کر رہا ہوتا ہے۔ طاقت یہیں موجود ہے۔ یہ پوری تخلیقی معیشت کے لیے ڈیفالٹس سیٹ کرنے کی طاقت ہے۔ ان ماڈلز کو ٹرین کرنے کے لیے استعمال ہونے والی معلومات نیا سونا ہے، اور جو لوگ کانوں کو کنٹرول کرتے ہیں وہ دنیا کے سب سے طاقتور لوگ ہیں۔
BotNews.today مواد کی تحقیق، تحریر، تدوین اور ترجمہ کے لیے AI ٹولز کا استعمال کرتا ہے۔ ہماری ٹیم معلومات کو مفید، واضح اور قابل اعتماد رکھنے کے لیے اس عمل کا جائزہ لیتی ہے اور اس کی نگرانی کرتی ہے۔
اس اثر و رسوخ کی حقیقت اکثر صاف انٹرفیس اور سادہ ایپس کے پیچھے چھپی ہوتی ہے۔ پس پردہ، ان سسٹمز کی درستگی اور حفاظت کو برقرار رکھنے کے لیے ایک بہت بڑا آپریشن جاری ہے۔ بڑی لیبز میں سیفٹی اور الائنمنٹ ٹیموں کی قیادت کرنے والے افراد بھی سی ای اوز (CEOs) کی طرح بااثر ہیں۔ وہ فیصلہ کرتے ہیں کہ AI کو کیا کہنے کی اجازت ہے اور اسے کس چیز سے انکار کرنا چاہیے۔ وہ ایک ایسی مشین کے اخلاقی ثالث ہیں جس کی اپنی کوئی اخلاقیات نہیں ہے۔ یہ ایک بھاری ذمہ داری ہے جسے عام لوگ اکثر نظر انداز کر دیتے ہیں۔ جب کوئی AI کسی نقصان دہ تصویر یا متعصبانہ رپورٹ بنانے سے انکار کرتا ہے، تو وہ لوگوں کے ایک بہت چھوٹے گروپ کے لکھے ہوئے اصولوں پر عمل کر رہا ہوتا ہے۔ ان کا اثر غیر مرئی لیکن مکمل ہے۔ وہ ڈیجیٹل دنیا میں ممکنہ حدود کو تشکیل دے رہے ہیں۔ یہ صرف ایک تکنیکی چیلنج نہیں ہے۔ یہ ایک فلسفیانہ چیلنج ہے جو آنے والی دہائیوں تک انسانوں اور مشینوں کے درمیان تعلقات کی وضاحت کرے گا۔
انٹیلی جنس کی قیمت
ان سسٹمز کی بھاری توانائی کی کھپت کی قیمت کون ادا کرتا ہے؟ یہ وہ سوال ہے جس کا جواب انڈسٹری کی سب سے بااثر شخصیات فی الحال تلاش کرنے کی کوشش کر رہی ہیں۔ ایک AI استفسار (query) کی پوشیدہ قیمت روایتی تلاش سے نمایاں طور پر زیادہ ہے۔ جیسے جیسے یہ سسٹمز ہماری زندگیوں میں زیادہ ضم ہوتے جا رہے ہیں، پاور گرڈ پر دباؤ ایک بنیادی تشویش بنتا جا رہا ہے۔ چھوٹے ماڈیولر ری ایکٹرز اور خصوصی AI توانائی کے حل کے لیے زور دینے والے افراد نئے طاقتور کھلاڑی بن رہے ہیں۔ ہمیں یہ پوچھنا ہوگا کہ کیا ایک خودکار اسسٹنٹ کی سہولت ان ڈیٹا سینٹرز کے ماحولیاتی اثرات کے قابل ہے جو اسے چلانے کے لیے درکار ہیں۔ رازداری کا سوال بھی موجود ہے۔ جیسے جیسے ہم زیادہ ذاتی نوعیت کے ایجنٹس کی طرف بڑھ رہے ہیں، ان سسٹمز کو ہمارے ذاتی ڈیٹا تک زیادہ رسائی درکار ہے۔ ماڈل کے ذریعے پروسیس ہونے کے بعد اس ڈیٹا کا مالک کون ہے؟ کیا اسے کبھی مکمل طور پر حذف کیا جا سکتا ہے؟ یہ وہ مشکل سوالات ہیں جن سے انڈسٹری اکثر ٹیکنالوجی کے فوائد کے بارے میں بات کرنے کے حق میں گریز کرتی ہے۔
سرفہرست بیس لوگوں کا اثر ان کے ٹیکنالوجی کی حدود کو سنبھالنے کے انداز میں بھی نظر آتا ہے۔ ہم فی الحال روایتی ماڈلز کی اسکیلنگ میں ایک جمود دیکھ رہے ہیں۔ اگلی بڑی چھلانگ غالباً صرف مزید GPUs شامل کرنے کے بجائے الگورتھمک کارکردگی سے آئے گی۔ جو لوگ کم وسائل میں زیادہ کام کرنے کے طریقے تلاش کر رہے ہیں وہی ترقی کے اگلے مرحلے کی قیادت کریں گے۔ وہ AI کو چھوٹی کمپنیوں اور ترقی پذیر ممالک کے لیے قابل رسائی بنائیں گے۔ یہ ارتقاء کا ایک اہم نقطہ ہے۔ اگر ٹیکنالوجی صرف بڑی کارپوریشنز کے سوا سب کے لیے بہت مہنگی رہتی ہے، تو یہ عالمی عدم مساوات میں بڑے اضافے کا باعث بنے گی۔ جو لوگ ان ٹولز تک رسائی کو جمہوری بنانے کے لیے کام کر رہے ہیں وہ اتنے ہی بااثر ہیں جتنے کہ وہ جنہوں نے پہلے بڑے ماڈلز بنائے۔ وہ یہ طے کریں گے کہ آیا یہ ٹیکنالوجی بہت سوں کے لیے ایک آلہ ہے یا چند لوگوں کے لیے ہتھیار۔ کھلا سوال باقی ہے: کیا ہم ایسا سسٹم بنا سکتے ہیں جو طاقتور بھی ہو اور واقعی وکندریقرت (decentralized) بھی؟
انفراسٹرکچر اسٹیک
پاور یوزر کے لیے، ان بیس لوگوں کا اثر ان ٹولز کی تکنیکی تفصیلات میں محسوس ہوتا ہے جو وہ ہر روز استعمال کرتے ہیں۔ ہم ماڈلز کے لوکل ایگزیکیوشن (local execution) کی طرف بڑھ رہے ہیں۔ یہ کم لیٹنسی اور بہتر رازداری کی ضرورت سے چلتا ہے۔ لیپ ٹاپ اور فونز کے لیے اگلی نسل کے NPU ہارڈویئر کو ڈیزائن کرنے والے افراد اس تبدیلی کے مرکز میں ہیں۔ وہ ایک ارب پیرامیٹر والے ماڈل کو ایسی ڈیوائس پر چلانا ممکن بنا رہے ہیں جو آپ کی جیب میں فٹ ہو جائے۔ اس کے لیے ہارڈویئر اور سافٹ ویئر کے درمیان گہرے انضمام کی ضرورت ہے۔ جو لوگ اس خلا کو پر کر سکتے ہیں وہی مستقبل کے یوزر ایکسپیرینس (user experience) کی وضاحت کریں گے۔ ہم APIs کے استعمال کے طریقے میں بھی تبدیلی دیکھ رہے ہیں۔ توجہ سادہ درخواست اور جواب کے پیٹرن سے ہٹ کر طویل عمل کی طرف منتقل ہو رہی ہے جو گھنٹوں یا دنوں تک پیچیدہ کاموں کو سنبھال سکتے ہیں۔ اس کے لیے ایک نئی قسم کے انفراسٹرکچر کی ضرورت ہے جو متعدد سیشنز میں اسٹیٹ اور سیاق و سباق کا انتظام کر سکے۔
موجودہ APIs کی حدود ڈویلپرز کے لیے ایک بڑی رکاوٹ ہیں۔ جو لوگ اگلی نسل کی آرکیسٹریشن لیئرز (orchestration layers) بنا رہے ہیں وہی اس مسئلے کو حل کریں گے۔ وہ ایسے سسٹمز بنا رہے ہیں جو کام کی نوعیت کے لحاظ سے خود بخود مختلف ماڈلز کے درمیان سوئچ کر سکتے ہیں۔ اسے ماڈل روٹنگ (model routing) کہا جاتا ہے، اور یہ جدید AI اسٹیک کا ایک اہم حصہ ہے۔ یہ ڈویلپرز کو حقیقی وقت میں لاگت، رفتار، اور درستگی میں توازن پیدا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک اور اہم توجہ لوکل اسٹوریج اور بازیافت (retrieval) ہے۔ ویکٹر ڈیٹا بیسز (vector databases) اور ریٹریول آگمینٹڈ جنریشن (RAG) کا استعمال معیاری عمل بن چکا ہے۔ ان سسٹمز کو آپٹیمائز کرنے والے لوگ ہی AI کو ان کاروباروں کے لیے مفید بنا رہے ہیں جن کے پاس بڑی مقدار میں ملکیتی ڈیٹا ہے۔ وہ ایک عام مقصد کے ماڈل کو ایک خصوصی ٹول میں بدل رہے ہیں جو کسی مخصوص کمپنی کے بارے میں سب کچھ جانتا ہے۔ یہ وہ کام ہے جو ٹیکنالوجی کو انٹرپرائز کے لیے حقیقی بناتا ہے۔ یہ ان معماروں کا کام ہے جو نئی ڈیجیٹل معیشت کی بنیاد رکھ رہے ہیں۔
اگلا ارتقاء
AI کو تشکیل دینے والے افراد صرف سافٹ ویئر نہیں بنا رہے۔ وہ انسانی کام کے مستقبل کے لیے آپریٹنگ سسٹم بنا رہے ہیں۔ وہ جو اثر و رسوخ رکھتے ہیں وہ بے مثال ہے، اور یہ ایک ایسی ذمہ داری کے ساتھ آتا ہے جسے ہم ابھی سمجھنا شروع کر رہے ہیں۔ ہم ابتدائی جوش و خروش سے آگے بڑھ کر سنجیدہ نفاذ کے مرحلے میں داخل ہو چکے ہیں۔ اب توجہ وشوسنییتا، حفاظت، اور پیمانے پر ہے۔ جو لوگ ان محاذوں پر ڈیلیور کر سکتے ہیں وہی فہرست میں سب سے اوپر رہیں گے۔ وہ فیصلہ کریں گے کہ ہم ٹیکنالوجی کے ساتھ اور ایک دوسرے کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔ سب سے اہم بات یہ یاد رکھنا ہے کہ یہ اب بھی ایک ارتقاء پذیر شعبہ ہے۔ اصولوں کو حقیقی وقت میں لوگوں کا ایک چھوٹا گروپ لکھ رہا ہے جن کے پاس مستقبل کا ایک بہت مخصوص وژن ہے۔ آیا وہ وژن باقی دنیا کی ضروریات کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے یا نہیں، یہ ہمارے وقت کا سب سے اہم سوال ہے۔ اس ٹیکنالوجی کا ارتقاء ہمیں حیران کرتا رہے گا، لیکن اس کے پیچھے موجود لوگ اس کی کامیابی یا ناکامی میں سب سے اہم عنصر رہیں گے۔
کیا آپ کے پاس کوئی AI کہانی، ٹول، رجحان، یا سوال ہے جس کے بارے میں آپ کو لگتا ہے کہ ہمیں اسے شامل کرنا چاہیے؟ ہمیں اپنے مضمون کا خیال بھیجیں — ہمیں اسے سن کر خوشی ہوگی۔
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۔
کوئی غلطی یا اصلاح طلب چیز ملی ہے؟ ہمیں بتائیں۔
