2025 میں بلاک چین کے ٹریلیما کو سمجھنا: چیلنجز اور حل

مئی 2025 کے مطابق، بلاکچین کا تریلمما کریپٹوکرنسی اور بلاکچین شعبے میں ایک اہم چیلنج کے طور پر برقرار ہے۔ یہ اصطلاح Ethereum کے شریک بانی Vitalik Buterin نے وضع کی، جس کا مطلب ہے کہ ایک ہی وقت میں تین اہم بلاکچین خصوصیات کو حاصل کرنا مشکل ہے: بے مرکزیت، حفاظت، اور پیمانہ بندی۔ یہ تصور بلاکچین کی ترقی پر اثر انداز ہو رہا ہے، اور اس مقصد کے لیے مسلسل کوششیں جاری ہیں کہ ان ستونوں کو اس طرح توازن میں لایا جائے کہ کسی ایک سے سمجھوتہ نہ ہو۔ **بلاکچین کا تریلمما کیا ہے؟** یہ تریلمما ان تجربات کو واضح کرتا ہے جن کا سامنا ڈویلپرز کو نیٹ ورکس بناتے وقت ہوتا ہے۔ ہر جزو ضروری ہے، مگر ایک کی بہتری اکثر دوسرے کو نقصان پہنچاتی ہے: - **بے مرکزیت:** بلاکچین کا بنیادی اصول ہے، جس میں کنٹرول کو شرکاء میں بانٹا جاتا ہے، کسی واحد ادارے کے بجائے۔ اس سے سنسرشپ اور ناکامی کے خلاف مزاحمت بڑھتی ہے، مگر اتفاق رائے کرنا پیچیدہ ہوتا ہے اور لین دین کی رفتار سست ہو سکتی ہے۔ - **حفاظت:** نیٹ ورکس کو حملوں سے بچانے کے لیے، جیسے ڈبل اسپینڈنگ یا ہیکنگ، پراوف آف ورک یا پراوف آف اسٹیک جیسی میکانزم استعمال کیے جاتے ہیں۔ مضبوط حفاظت رفتار کو کم کر سکتی ہے یا قیمتیں بڑھا سکتی ہے۔ - **پیمانہ بندی:** جلدی سے زیادہ ٹرانزیکشنز کو پراسیس کرنے کی صلاحیت اہم ہے تاکہ قبولیت میں اضافہ ہو۔ مثال کے طور پر، بٹ کوائن تقریباً سات ٹرانزیکشنز فی سیکنڈ ہنستا ہے — جو عالمی استعمال کے لیے بہت کم ہے۔ پیمانہ بندی بہتر بنانے کا مطلب اکثر بے مرکزیت یا حفاظت سے سمجھوتہ کرنا ہوتا ہے۔ یہ تریلمما یہ ظاہر کرتا ہے کہ کوئی بھی بلاکچین تینوں عناصر کو ایک ساتھ مکمل طور پر بہتر نہیں بنا سکتا — مثلاً، پیمانہ بندی کو بڑھانا بعض امور کو مرکزی بنانا ہو سکتا ہے، جو بے مرکزیت کو کمزور کرتا ہے؛ اور حفاظت کو ترجیح دینے سے لین دین کی رفتار کم ہو سکتی ہے، جو پیمانہ بندی کو متاثر کرتی ہے۔ **بلاکچین کا تریلمما کیوں اہم ہے؟** یہ ایک تکنیکی مسئلہ سے بالاتر ہے، بلکہ ایک بنیادی رکاوٹ ہے جس کی وجہ سے بلاکچین کی مرکزی دھارے میں شامل مقبولیت میں رکاوٹ آتی ہے۔ روایتی سسٹمز جیسے بینکنگ کی مقابلہ کرنے کے لیے، بلاکچینز کو بے مرکز ہونا (اعتماد کے لیے)، محفوظ (فروڈ سے بچاؤ کے لیے)، اور پیمانہ دار (عالمی حجم کو سپورٹ کرنے کے لیے) لازم ہے۔ جب تک ان پر توازن قائم نہیں ہوتا، بلاکچین کا مکمل استعمال ممکن نہیں ہو پائے گا۔ یہ کشیدگی ہر ڈیزائن کے فیصلے کو شکل دیتی ہے: بٹ کوائن حفاظت اور بے مرکزیت کو ترجیح دیتا ہے، لیکن اس کی پیمانہ بندی کمزور ہے؛ اور کچھ جدید بلاکچینز پیمانے کو ترجیح دیتی ہیں، لیکن بے مرکزیت کو قربان کر دیتی ہیں، جو مرکزی نظاموں کی طرح دکھائی دیتی ہیں۔ **موجودہ کوششیں اور حل** 2025 تک، کوئی بھی بلاکچین مکمل طور پر اس تریلمما کا حل نہیں نکال سکا، مگر کچھ اہم پیش رفت ہوئی ہیں: - **لیئر-2 پروٹوکولز:** موجودہ بلاکچینز کے اوپر بنے، تاکہ پیمانہ بندی بہتر کی جائے بغیر بنیادی سطح میں تبدیلی کے۔ مثلاً، Bitcoin کے لیے Lightning Network تیز آف چین لین دین ممکن بناتا ہے، جبکہ حفاظت اور بے مرکزیت برقرار رہتی ہے۔ - **شاردنگ:** Ethereum 2. 0 شاردنگ متعارف کرا رہا ہے، جس میں نیٹ ورک کو چھوٹے متوازی چینز میں تقسیم کیا جاتا ہے تاکہ لین دین کی تیزی بڑھے اور حفاظت اور بے مرکزیت کو برقرار رکھا جائے۔ - **سائیڈچینز:** علیحدہ چینز پر لین دین ہینڈل کیے جاتے ہیں تاکہ مین نیٹ پر بوجھ کم ہو، جیسے Polygon Ethereum کے لیے، اور اس طرح پیمانہ بندی بہتر بنتی ہے بغیر حفاظت یا بے مرکزیت سے سمجھوتہ کیے۔ - **جدید اتفاق رائے کے طریقے:** جیسے پروف آف اسٹیک، جو حفاظت اور پیمانہ بندی کو بہتر بناتے ہیں، جبکہ بے مرکزیت بھی برقرار رہتی ہے۔ Ethereum کا PoS پر جانا اس کی مثال ہے۔ علاوہ ازیں، Kaspa اور Aleph Zero جیسے ابھرتے ہوئے منصوبے بھی دلچسپی کا مرکز ہیں۔ Kaspa ایک بلاکDAG (Directed Acyclic Graph) استعمال کرتا ہے، جس سے بہت زیادہ پیمانہ بندی حاصل ہوتی ہے، جبکہ بے مرکزیت اور حفاظت کو بھی برقرار رکھتا ہے۔ Aleph Zero زيرو-علم ثبوت (ZK proofs) اور جدید حساب کو استعمال کرتا ہے تاکہ پیمانہ بندی بہتر کی جائے، بغیر دیگر ستونوں کو کمزور کیے۔ X پلیٹ فارم پر گفتگو میں Kaspa کو ایک امید افزا حل کے طور پر دیکھا جا رہا ہے، اور Aleph Zero ZK تریلمما کے ایشوز پر کام کر رہا ہے، حالانکہ 2025 کے مئی تک کوئی حتمی نتیجہ سامنے نہیں آیا ہے۔ **چیلنجز اور سمجھوتے** یہ تریلمما اکثر تقسیم شدہ نظام کے CAP تھیورم سے موازنہ کیا جاتا ہے، جو کہتا ہے کہ تین میں سے صرف دو چیزیں — استحکام (consistency)، دستیابی (availability)، اور جزوی روابط سے بچاؤ (partition tolerance) — کو مکمل طور پر حاصل کیا جا سکتا ہے۔ اسی طرح، بلاکچین کے ڈویلپرز کو اپنے مقصد کے مطابق بے مرکزیت، حفاظت، اور پیمانہ بندی میں ترجیح دینی پڑتی ہے، چاہے وہ قدر کی حفاظت کے لیے (جیسا کہ بٹ کوائن)، ایک بے مرکز ایپ پلیٹ فارم کے لیے (جیسا کہ Ethereum)، یا زیادہ ٹرانزیکشنز کی صلاحیت کے لیے (جیسا کہ Solana) ہو۔ **آگے کا منظر** 2025 میں بھی، بلاکچین کا تریلمما تحقیق اور ترقی کا مرکزی موضوع رہے گا۔ حالانکہ ابھی تک کوئی منصوبہ اس کا مکمل حل تلاش نہیں کر سکا، مگر جدت اور بہتری کا عمل جاری ہے۔ Ethereum، Kaspa، اور Aleph Zero اس سمت میں پیش رفت کی نشاندہی کرتے ہیں، تاکہ ایک ایسا متوازن بلاکچین تیار کیا جا سکے جو بے مرکز، محفوظ اور پیمانہ دار ہو۔ جیسا کہ بلاکچین کی ترقی جاری ہے، تریلمما کا حل تلاش کرنا وسیع پیمانے پر اپنائیت کے لیے ضروری ہے۔ لیئر-2 حل، شاردنگ، یا نئی ساختیں — یہ سب اس توازن کی تلاش میں مدد دے رہے ہیں، اور صنعت کو آگے بڑھا رہے ہیں۔ فی الحال، یہ تریلمما چیلنجز اور امکانات دونوں کی منظر کشی کرتا ہے، اور اس صنعت کے مستقبل کے لیے ایک رہنما ثابت ہوتا ہے۔
Brief news summary
مئی 2025 کے مطابق، بلاک چین کا تریلمما—جو کہ ایتھریم کے شریک بانی وٹیلیک بوٹیرن نے وضع کیا ہے—اب بھی صنعت میں ایک بنیادی چیلنج ہے۔ یہ اس مشکل کو اجاگر کرتا ہے کہ کس طرح ہم بیک وقت ڈی سینٹرلائزیشن، سیکیورٹی، اور اسکیل ایبلیٹی کو حاصل کریں۔ ڈی سینٹرلائزیشن کا مطلب ہے کہ کنٹرول تقسیم شده ہو، سیکیورٹی نیٹ ورکس کو حملوں سے بچاتی ہے، اور اسکیل ایبلیٹی بہت زیادہ ٹرانزیکشن کی سہولت فراہم کرتی ہے۔ ایک پہلو میں بہتری لانا اکثر دوسرے دو کی قربانی کا مطالبہ کرتا ہے؛ مثلاً، بٹ کوائن سیکیورٹی اور ڈی سینٹرلائزیشن پر زور دیتا ہے مگر اس کی اسکیل ایبلیٹی محدود ہے، جبکہ نئے بلاک چینز عموماً اسکیل ایبلیٹی کو ترجیح دیتے ہیں اور ڈی سینٹرلائزیشن کو کم اہمیت دیتے ہیں۔ ان معاملات سے نمٹنے کے لیے، لئیر-2 حل جیسے کہ بٹ کوائن کا Lightning Network اور ایتھریم 2.0 کے شاردنگ، سائیڈ چینز جیسے Polygon، اور پروف آف سٹیک کنسینسس میکانزم، جدید ٹیمپلیٹ ابھری ہیں۔ کیسپا اور ایلپ زیرو جیسے پروجیکٹس بلاک ڈی اے جی ساخت اور صفر علم ثبوتوں کو استعمال کرکے ان عوامل کے بہتر توازن کی کوشش کرتے ہیں۔ اگرچہ ترقی ہوئی ہے، لیکن کوئی بھی بلاک چین مکمل طور پر اس تریلمما کو حل کرنے میں کامیاب نہیں ہوئی، جس کی وجہ سے یہ مسلسل تحقیق کا مرکز ہے تاکہ واقعی ڈی سینٹرلائزڈ، محفوظ، اور قابل اسکیل ایبلیٹی نیٹ ورکس تیار کیے جا سکیں تاکہ ان کا وسیع پیمانے پر استعمال ممکن ہو۔
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

گوگل کا ‘ورلڈ ماڈل’ پر سا bets: مائیکروسافٹ سے پہ…
گوگل کے آئی/او 2025 ایونٹ میں سلکان ویلی میں یہ واضح ہو گیا کہ گوگل اپنی AI پہل کو جیمنی برانڈ کے تحت تیز کر رہا ہے، جس میں مختلف ماڈل آرکیٹیکچرز اور تحقیق شامل ہیں، اور جلدی سے انوکھائیوں کو مصنوعات میں بروقت شامل کیا جا رہا ہے۔ نئی خصوصیات سے آگے بڑھتے ہوئے، گوگل نے ایک جرات مندانہ ویژن واضح کیا: ایک AI-مرکزی آپریٹنگ سسٹم تخلیق کرنا — جو ایک روایتی بوٹ اپ سسٹم نہیں بلکہ ایک منطقی سطح ہے جس تک ہر ایپ رسائی حاصل کر سکتی ہے۔ اس “ورلڈ ماڈل” کا مقصد ایک یونیورسل اسسٹنٹ کو طاقت دینا ہے جو جسمانی دنیا کو سمجھے، استدلال کرے اور صارفین کی جانب سے عمل کرے۔ یہ حکمت عملی ممکنہ طور پر ایونٹ کی بہت سیاعلانات کے باوجود اہم ہے کیونکہ یہ گوگل کی حریفوں سے بلند مقام حاصل کرنے کی خواہش کا عکاس ہے۔ گوگل اس مہم میں اربوں ڈالر سرمایہ کاری کر رہا ہے، اور اسے اپنی AI تحقیق کو مصنوعات میں تیزی سے تبدیل کرنے کا چیلنج درپیش ہے، خاص طور پر جب کہ مقابلہ کرنے والے AI کو آسان اور تجارتی طور پر موزوں حل میں شامل کرنے میں مہارت رکھتے ہیں۔ اسے مائیکروسافٹ کی مرکوز حکمت عملی سے بہتر حکمت عملی اپنانی ہے، اوپن اے آئی کی ہارڈویئر کی خواہشات کا مقابلہ کرنا ہے، اور AI کی بدولت ہونے والی بدلے کی معیشت کے دوران اپنی کمائی والے سرچ ایمپائر کی حفاظت کرنی ہے۔ گوگل کا حجم بہت بڑا ہے: سمند پچائی نے اطلاع دی کہ ہر مہینے 480 ٹریلین ٹوکن پروسیس کرتا ہے — جو پچھلے سال کے مقابلے میں 50 گنا زیادہ اور تقریباً پانچ گنا مائیکروسافٹ کے حجم کے برابر ہے۔ ڈویلپرز کی دلچسپی تیزی سے بڑھ رہی ہے، اب 7 ملین سے زیادہ افراد Gemini API استعمال کر رہے ہیں، جو پچھلے آئی/او کے مقابلے میں پانچ گنا زیادہ ہے، اور ویکٹور AI پر استعمال 40 گنا بڑھ رہا ہے۔ کارکردگی جدید ماڈلز جیسے Gemini 2

بلاک چین سیکیورٹی کمپنی نے سیٹس ہیک کے بعد کا تفص…
بلوک چین کی سیکیورٹی فرم ڈیڈاوب نے سیٹس ڈیسینٹرلائزڈ ایکسچینج کے ہیک کا پوسٹ مارٹم رپورٹ جاری کیا ہے جس میں جڑ کا سبب سیٹس کی آٹومیٹڈ مارکیٹ میکر (AMM) کے لیکوڈیٹی کے پیرا میٹرز میں ایک ایکسپلوائٹ کو قرار دیا گیا ہے جس نے کوڈ کے "اوور فلو" چیک کو بائی پاس کیا۔ رپورٹ کے مطابق حملہ آوروں نے سب سے اہم بٹس (MSB) چیک میں موجود ایک کمزوری سے فائدہ اٹھایا، جس سے وہ لیکوڈیٹی پیرا میٹرز کی قدروں کو کئی آئوٹوں کے حساب سے تبدیل کرنے اور تقریباً فوراً بڑے حجم کے پوزیشنز کھولنے کے قابل ہو گئے۔ ڈیڈاوب کے ماہرین نے کہا: "اس سے انہیں فقط ایک یونٹ ٹوکن انپٹ کے ساتھ زبردست لیکوڈیٹی پوزیشنز شامل کرنے کی اجازت ملی، جس کے بعد انہوں نے مجموعی طور پر مالا مال کروڑوں ڈالر کی ٹوکنز سے بھرے پولز نکال لیے۔" یہ واقعہ اور اس کا تجزیہ، کریپٹو اور ویب3 سیکٹروں پر جاری سائبر سیکیورٹی دراندازی کے مسئلے کو ظاہر کرتا ہے۔ صنعت کے رہنماؤں نے بار بار خبردار کیا ہے کہ اداروں کو چاہیے کہ وہ صارفین کے تحفظ کے لیے مستحکم حفاظتی اقدامات نافذ کریں، اس سے قبل کہ ریگولیٹری ادارے مداخلت کریں اور تحفظات نافذ کریں۔ متعلقہ: دو بار خوش قسمت؟ سیٹس کی سوئی پر بازیابی کا منصوبہ، سولانا کے نقشے کی تصویر سیٹس ڈیسینٹرلائزڈ ایکسچینج کا ہیک، جس نے ۲۲۳ ملین ڈالر کا نقصان کیا 22 مئی کو، سیٹس کو ہیک کا سامنا ہوا جس کے نتیجے میں 24 گھنٹوں کے دوران صارفین کو ۲۲۳ ملین ڈالر کا نقصان اٹھانا پڑا۔ ہیک کے بعد، سیٹس اور سوئی فاؤنڈیشن نے اعلان کیا کہ سوئی نیٹ ورک کے ویلیڈیٹرز نے چوری شدہ اثاثوں کا ایک بڑا حصہ فریز کرنے میں کامیابی حاصل کی ہے۔ سیٹس کے مطابق، ۲۲۳ ملین ڈالر میں سے ۱۶۳ ملین ڈالر کو فریز کیا گیا، اور یہ عمل اسی دن ہوا جس روز ہیک ہوا۔ فریز کے عمل پر مخلوط ردعمل اور مرکزی کاری fikیشن کی تشویش چور شدہ فنڈز کو فریز کرنے کی حرکت کو کرپٹو کمیونٹی سے مخلوط ردعمل ملا، جہاں دی سینٹرلائزیشن کے حامیوں نے ویلیڈیٹرز کی مداخلت اور بلاک چین پر کنٹرول کی تنقید کی۔ "سوئی کے ویلیڈیٹرز بلاک چین پر ٹرانزیکشنز کو فعال طور پر سینسر کر رہے ہیں،" ایک صارف نے X پر تبصرہ کیا، جو ایک مقبول رائے کی عکاسی کرتا ہے۔ "یہ مکمل طور پر مرکزیت کے اصولوں کو نقصان پہنچاتا ہے اور نیٹ ورک کو ایک مرکزی، اجازت شدہ ڈیٹا بیس میں تبدیل کر دیتا ہے،" صارف نے مزید کہا۔ اسٹِوو بوئیر نے 23 مئی کو X پر لکھا: "یہ دلچسپ ہے کہ کتنے وی3 پروجیکٹس جو VCs کی طرف سے حمایت حاصل ہیں، بلاشبہ، مرکزی کاری پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں، حالانکہ ان کی بنیاد بٹ کوائن کے اصولوں سے لی گئی ہے۔"

میٹا کے چیف اے آئی سائنسدان یان لیکون کہتے ہیں کہ…
تمام فہمی مخلوقات میں کون سی چیز مشترک ہوتی ہے؟ یان لیคون، جو میٹا کے چیف اے آئی سائنسدان ہیں، کے مطابق، چار اہم خصوصیات ہیں۔ اس سال کے آغاز میں پیرس میں اے آئی ایکشن سمیٹ میں، سیاسی رہنماؤں اور اے آئی کے ماہرین نے مل کر اے آئی کی ترقی پر گفتگو کی۔ اس تقریب کے دوران، لیکون نے اپنی بنیادی تعریفِ ذہانت IBM کے اے آئی کے رہنما انتھونی انزویآتا کے ساتھ شیئر کی۔ انہوں نے بتایا، "ہر جانور — یا نسبتاً ذہین جانور — اور بلا شبہ انسان میں، چار ضروری خصوصیات پائی جاتی ہیں: فزیکل دنیا کو سمجھنا، مستقل یادداشت رکھتے ہوئے، دلیل و برہان کی صلاحیت، اور خاص طور پر پیچیدہ کارروائیوں کی منصوبہ بندی، خاص طور پر درجہ بندی اور ساخت کے ذریعے۔" لیکون نے نشاندہی کی کہ اے آئی، خاص طور پر بڑے لسانی ماڈلز، ابھی اس معیار تک نہیں پہنچے ہیں اور ان صلاحیتوں کو شامل کرنے کے لیے ان کے تربیتی طریقہ کار میں تبدیلی کی ضرورت ہے۔ یہی وجہ ہے کہ کئی ممتاز ٹیک کمپنیز موجودہ ماڈلز میں نئی صلاحیتیں شامل کر رہی ہیں تاکہ اے آئی کے میدان میں قیادت حاصل کی جا سکے۔ انہوں نے کہا، "فزیکل دنیا کو سمجھنے کے لیے، آپ ایک الگ وژن سسٹم تربیت دیتے ہیں اور پھر اسے بڑے زبان کے ماڈل کے ساتھ منسلک کرتے ہیں۔ یادداشت کے لیے، آپ رٹریول ایگمینٹڈ جنریشن (RAG) استعمال کرتے ہیں، کوئی ایسوسی ایٹو یادداشت شامل کرتے ہیں، یا پھر ماڈل کو ہی بڑہاتے ہیں۔" (RAG ایک تکنیک ہے جسے میٹا میں تیار کیا گیا ہے تاکہ بڑے زبان کے ماڈلز کو بیرونی علم کے ذرائع کے ذریعے بہتر بنایا جا سکے۔ تاہم، لیکون ان تمام کوششوں کو محض "ہیکس" سمجھتے ہیں۔ انہوں نے بار بار ایک متبادل طریقہ کار پر گفتگو کی ہے جسے ورلڈ بیسڈ ماڈلز کہتے ہیں، جو حقیقی دنیا کے حالات پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں اور صرف نمونہ کی پہچان سے بڑھ کر اعلیٰ فکری صلاحیتیں دکھاتے ہیں۔ اپنی بات چیت میں انزویآتا سے، انہوں نے اس تصور کو مزید واضح کیا۔ "آپ کسی خاص وقت T پر دنیا کے حالات کا تصور شروع کرتے ہیں، ایک عمل کا تصور کرتے ہیں، اور پھر ورلڈ ماڈل اندازہ لگاتا ہے کہ اس عمل کے جواب میں دنیا کی حالت کیسے بدلے گی،" انہوں نے وضاحت کی۔ لیکن چونکہ دنیا بے شمار غیر متوقع امکانات میں بدلتی رہتی ہے، اس لیے ایسے ماڈلز کی تربیت کا واحد عملی طریقہ تجریدی طریقہ کار ہے۔ میٹا اس تصور کو V-JEPA کے ساتھ آزما رہا ہے، جو ایک ماڈل ہے جسے پبلکلی فروری میں جاری کیا گیا۔ اس کا بیان اس طرح کیا گیا ہے کہ یہ ایک غیر تخلیقی ماڈل ہے جو ویڈیوز میں غائب یا ماسک شدہ حصوں کی پیش گوئی سے سیکھتا ہے۔ "اصل خیال یہ ہے کہ آپ پکسل سطح پر براہ راست پیش گوئی نہ کریں، بلکہ ایک ایسے تجریدی نمائندگی پر کام کرنے کے لیے نظام کو تربیت دیں جو ویڈیو کی ہے، تاکہ اس تجرید کے اندر پیش گوئی کر سکے۔ مثالی طور پر، یہ نمائندگی غیر یقینی تفصیلات کو خارج کر دیتی ہے،" لیکون نے کہا۔ یہ طریقہ اس طرح ہے جیسے کیمیا دان مواد کے بنیادی عناصر کے لیے ایک بنیادی درجہ بندی قائم کرتے ہیں۔ "ہم نے تجریدی ساختیں تیار کیں: ذرات، ان کے اوپر ایٹمز، پھر مالیکیولز، اور آخر کار مواد،" انہوں نے بتایا۔ "ہر سطح اوپر نیچے سے بہت سی غیر متعلق معلومات کو فلٹر کرتی ہے، جو کہ کام کے لحاظ سے ضروری ہوتا ہے۔" اصل میں، اس کا مطلب یہ ہے کہ ہم فزیکل دنیا کو سمجھتے ہیں کہ ہم منظم اقسام، یعنی ہیرارکی تشکیل دیتے ہیں، جو کہ ذہانت کا بنیادی جز ہے۔

بڑے روایتی مالی ادارے سولانا پر ٹوکنائزیشن کی کوش…
ٹوکینائزیشن بلاک چین ٹیکنالوجی کا ایک اہم عمل ہے، جس میں روایتی مالیاتی شعبہ (تراڈ فائی) کی جانب سے زبردست دلچسپی اور سرمایہ کاری دیکھی جا رہی ہے۔ جیمی کریولی کی جانب سے | شیلڈن ریبیک کی تدوین تازہ کاری 23 مئی 2025، 4:57 شام | شائع شدہ 22 مئی 2025، 4:12 شام

مصنوعی ذہانت خواتین کے مخصوص ملازمتوں کو بدل رہی …
ننگلے تین سال سے بھی کم وقت میں جب کچھ مارکیٹ کے لیے مصنوعی ذہانت صارفین کے لیے دستیاب ہوئی، ہر صنعت کے کاروبار نے اس ٹیکنالوجی کو اپنانے کے لیے تیزی سے عمل شروع کیا، بالکل ویسے ہی جیسے اینٹی ویکسروں کا یکطرفہ مارکیٹنگ اسکیم کی طرف مائل ہونا۔ 2024 تک، پانچ ہزار سے زیادہ ملازمین رکھنے والی کمپنیوں کا نصف سے بھی زیادہ AI استعمال کر رہی تھیں۔ محتاط اخراجات کرنے والے مالکان کے لیے، AI اضافہ شدہ پیداواریت اور کم اخراجات کا وعدہ کرتا ہے — خاص طور پر ان عمومی تنخواہوں سے جو روایتی طور پر انسانی ملازمین کو دی جاتی ہیں۔ تاہم، جب دنیا بھر کے کارکنان AI کی قیادت میں مستقبل کے بارے میں بے چینی کا اظہار کر رہے ہیں، یہ تیزی سے AI کو اپنانا روزگار کے بازاروں پر واضح اثر ڈال رہا ہے۔ AI کی وجہ سے، نوجوان کالج گریجویٹوں کی ملازمت میں داخلے کی تعداد تاریخی کمترین سطح پر پہنچ گئی ہے، پوری وقت کے تنخواہ دار ملازمتیں بڑھتی ہوئی حد تک گگ رولز میں تبدیل ہو رہی ہیں، اور ریزیومے میں مبالغہ آرائی معمول بن گئی ہے کیونکہ ملازمت کی تلاش ایک خوفناک آزمائش بن گئی ہے۔ امیر ٹیکنالوجی رہنماؤں جیسے مارک اندرینیسن کا کہنا ہے کہ ٹیکنالوجی ہمیں جادوی طریقے سے آزاد کر دے گی، لیکن تاریخ مختلف کہانی سناتی ہے: تکنیکی ترقیات اکثر موجودہ برابریوں کو مزید بڑھاتی ہیں بجائے ان کے کم کرنے کے۔ یہ رجحان پہلے بھی معروف مفکروں جیسے البرٹ آئنسٹائن اور اسٹیفین ہاکنگ نے دیکھا تھا، جب AI عام نہیں تھی۔ درحقیقت، AI پہلے ہی مردانہ اور نسلی تعصبات ظاہر کر چکی ہے، جو اس کے تربیتی ڈیٹا کا نتیجہ ہیں، اور ماہرین خبردار کرتے ہیں کہ تعصبات والے سافٹ ویئر کا عالمی پیمانے پر استعمال استحصال کو بڑھا رہا ہے۔ غیر متوقع طور پر، اقوام متحدہ کی انٹرنیشنل لیبر آرگنائزیشن (ILO) کی تازہ رپورٹ کے مطابق، AI سے ملازمتوں میں خواتین کے مردوں کے مقابلے میں فرق اور بھی بڑھنے کا امکان ہے۔ 2023 کی تخمینوں کی بنیاد پر، جو AI کے مختلف روزگار کو خطرے میں ڈالنے کا خدشہ ظاہر کرتی ہیں، رپورٹ ظاہر کرتی ہے کہ اعلیٰ آمدنی والے ممالک جیسے امریکہ میں خواتین کے “زیادہ خودکار امکانات” والی ملازمتوں میں شامل ہونے کے امکانات 9

بلاک چین ایسوسی ایشن نے SEC سے مطالبہ کیا ہے کہ و…
2 مئی کو، بلاک چین ایسوسی ایشن، جو کوین بیس، رپل اور یونیسواپ لیبز سمیت بڑے صنعتکاروں کی نمائندگی کرتی ہے، نے نئے چیئر پال ایس۔ اٹس کے تحت امریکی سیکیورٹیز اینڈ ایکسچینج کمیشن (SEC) کو تفصیلی تبصرے پیش کیے۔ یہ ایسوسی ایشن ایک "اضافی، لچکدار انداز" میں قانون سازی کی وکالت کرتی ہے جو بلاک چین کی منفرد غیرمرکزی فطرت اور ڈیجیٹل اثاثوں کے ساتھ ہم آہنگ ہو، یہ دلیل دیتی ہے کہ روایتی شیئرز اسٹائل ریگولیٹری فریم ورکس اس تیزی سے بدلتے ہوئے نظام کے لیے مناسب نہیں ہیں۔ یہ روایتی قوانین، جو مرکزی مالی آلات کے لیے بنائے گئے ہیں، ممکنہ طور پر زیادہ پابندیاں عائد کر سکتے ہیں جو جدت کو روکیں اور ڈی فائی (DeFi) اور وسیع تر ویب 3 کی ترقی کو متاثر کریں، جس سے امریکہ کی عالمی بلاک چین قیادت کی جگہ خطرے میں پڑ سکتی ہے اور زیادہ لچکدار علاقائی حدود کو رعایت دینی پڑ سکتی ہے۔ ایک اہم تجویز "بہترین عملدرآمد" کے قواعد کو اپڈیٹ کرنا ہے — جو ایک بنیادی سیکیورٹیز قانون ہے اور بروکرز کو ہدایت دیتا ہے کہ وہ گاہکوں کے لیے بہترین شرائط پر آرڈرز پر عمل کریں۔ ایسوسی ایشن تجویز کرتی ہے کہ سخت شیئرز معیار کی جگہ ایک محنت پر مبنی فریم ورک اپنایا جائے جو بلاک چین مارکیٹس میں جاری، غیرمرکزی تجارتی کارروائیوں کو تسلیم کرے، جو مختلف پلیٹ فارمز پر مسلسل جاری رہتی ہے۔ یہ تبدیلی ایک عملی معیار بنانے کا ہدف رکھتی ہے جو جدت کی حوصلہ افزائی کرے، جبکہ سرمایہ کاروں کو تحفظ فراہم کرے۔ اضافی طور پر، ایسوسی ایشن تجویز کرتی ہے کہ ریگولیٹری نگرانی کے لیے عوامی ایکسچینج ایپلیکیشن پروگرامنگ انٹرفیسز (APIs) استعمال کیے جائیں۔ ان کا کہنا ہے کہ اس طریقہ سے ریگولیٹرز مارکیٹ کا ضروری ڈیٹا اور نگرانی کرنے والی معلومات تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں بغیر صارفین کے ذاتی ڈیٹا کا بڑے پیمانے پر جمع کیے، جس سے صارف کی پرائیویسی محترم رہتی ہے اور بلاک چین کے شفاف ڈیزائن سے مطابقت رکھتی ہے، جبکہ مارکیٹ میں ہیر پھیر اور غیرقانونی سرگرمیوں کی نگرانی ممکن ہوتی ہے۔ انہوں نے یہ بھی تجویز دی ہے کہ عوامی و نجی شعبہ کے مابین سرکلر ٹیبل ملاقاتیں قائم کی جائیں تاکہ ریگولیٹرز، صنعت کے شرکا اور اسٹیک ہولڈرز کے درمیان جاری بات چیت اور مل کر پالیسی سازی کو فروغ دیا جا سکے۔ ایسے فورمز سے ٹوکنائزیشن کے رہنما خطوط کو مسلسل بہتر بنانے میں مدد ملے گی، تاکہ قواعد و ضوابط ٹیکنالوجی کی ترقی اور مارکیٹ کی حقیقتوں کے ساتھ ہم آہنگ رہیں۔ یہ تجاویز ایک اہم وقت پر سامنے آئی ہیں جب SEC بڑے کرپٹو کرنسی کمپنیوں کے خلاف مقدمہ کر رہی ہے۔ یہ ایک وسیع پالیسی تبدیلی کو ظاہر کرتا ہے کہ دشمنی پر مبنی قانون شکنی سے تعاون پر مبنی قواعد سازی کی طرف جا رہے ہیں، اور ایسوسی ایشن کی یہ اپیل ریگولیٹری وضاحت، پیش گوئی اور نگرانی کے شعبے میں ایک نئے دور کا آغاز کر سکتی ہے، جو امریکہ کی ڈیجیٹل اثاثوں کے میدان میں مسابقت کو بڑھائے گا۔ یہ نقطہ نظر بین الاقوامی رجحانات، جیسے کہ یورپی یونین کے مارکیٹس ان کرپٹو اثاثہ جات (MiCA) ضوابط اور سنگاپور کے جامع ڈیجیٹل اثاثہ فریم ورکز کے ساتھ ہم آہنگ ہے، جو جدت کی حمایت اور خطرے کے انتظام کے مابین توازن برقرار رکھتے ہیں۔ امریکہ میں SEC کی طرف سے ایسی ہی اصولوں کو اپنانا، امریکہ کی قیادت کو مضبوط کرے گا، جدت اور سرمایہ کاری کو مزید فروغ دے گا۔ خلاصہ یہ ہے کہ، بلاک چین ایسوسی ایشن کے باقاعدہ SEC تبصرے مستقبل کے لیے ایک پیش رفت نگرانی کا وژن پیش کرتے ہیں جو بلاک چین کی حقیقتوں کے ساتھ ہم آہنگ ہے۔ یہ مطالبہ کرتا ہے کہ قواعد و ضوابط جدید کیے جائیں، جن میں سرمایہ کاروں کا تحفظ، جدت، نجی ڈیٹا اور نگرانی کے مابین توازن برقرار رہے، اور قانون سازی کے ساتھ ساتھ شمولیت کو بھی ترجیح دی جائے۔ ان اصولوں کو اپنانا پائیدار ترقی کو فروغ دے سکتا ہے اور امریکہ کو عالمی سطح پر Web3 اور ڈیجیٹل اثاثوں کے میدان میں قیادت مضبوط کرنے میں مدد دے سکتا ہے۔

طبی غلطیاں اب بھی مریضوں کو نقصان پہنچا رہی ہیں۔ …
جان ویدریسپان، یو ڈبلیو میڈیسن، سیئٹل میں نرس اینستھیسیا کے ماہر ہیں، اور انہیں بخوبی معلوم ہے کہ ہائی پریشر آپریٹنگ روم میں غلطیاں کیسے ہو سکتی ہیں، خصوصاً ہنگامی صورتحال میں جب ایڈرینالائن اور فوری ضرورت کی بنا پرایمرجنسی ادویات جلد بازی میں دی جاتی ہیں۔ جاری مریضوں کی حفاظت کی کوششوں کے باوجود، دوا کی غلطیاں عام رہتی ہیں، جو کم از کم 20 میں سے 1 مریض کو متاثر کرتی ہیں، اور ورلڈ ہیلتھ آرگنائزیشن کے مطابق روزانہ صرف امریکہ میں تقریباً 13 لاکھ زخم اور ایک موت ہوتی ہے۔ دوا کی غلطیوں میں اکثر غلط دوا یا غلط مقدار دینے کا معاملہ شامل ہوتا ہے۔ ہسپتالوں نے غلطیوں کو کم کرنے کے لیے رنگ-coded لیبلز اور بارکوڈ اسکینرز جیسے حفاظتی تدابیر اپنائی ہیں، پھر بھی غلطیاں ہوتی رہتی ہیں۔ ڈاکٹر کیلی مائیکلین سین، جو کہ یو ڈبلیو میڈیسن اور ورڈ یونیورسٹی آف واشنگٹن میں اینستھیسیولوجسٹ اور انجینئر ہیں، نے نوٹ کیا کہ 90% اینستھیسیولوجسٹ اپنی زندگی میں کسی نہ کسی وقت دوا کی غلطی کا اعتراف کرتے ہیں۔ انہوں نے تصور کیا کہ مصنوعی ذہانت (AI) مددگار ثابت ہو سکتی ہے، کیونکہ تقریباً 99% استعمال ہونے والی ادویات ایک محدود سیٹ (10-20 ادویات) سے تعلق رکھتی ہیں۔ ان کا خاص توجہ vial تبدیل کرنے کی غلطیوں پر تھا، جو کہ دوا کی تقریباً 20% غلطیوں کی ذمہ دار ہوتی ہیں، جب غلط وایل یا سرنج لیبل کی وجہ سے مریضوں کو غلط ادویات دی جاتی ہیں۔ ایک افسوسناک مثال ویندر بِل یونیورسٹی میڈیکل سینٹر میں 75 سالہ خاتون کی موت کا واقعہ ہے، جس میں اسے سیدی دوا کے بجائے مفلوج کرنے والی دوا دی گئی۔ ایسی غلطیوں کو روکنے کے لیے، مائیکلین نے AI سے چلنے والی “سمارٹ آئی وئیر” تیار کی ہے، جس میں ایک کیمرہ حفاظتی چشموں میں نصب ہے جو آپریشن کے دوران پہنے جاتے ہیں۔ یہ نظام وایل اور سرنج کے لیبلز کو اسکین، پڑھ اور موازنہ کرتا ہے، اور اگر مماثلت نہ ہو تو ڈاکٹرز کو خبردار کرتا ہے۔ AI کی تیاری اور تربیت میں تین سال سے زیادہ کا وقت لگا، جس میں تعلیم کے لیے پہلے سے ریکارڈ شدہ ویڈیو اور جعلی غلطیوں کے منظر نامے شامل تھے، کیونکہ اصلی مریضوں میں جان بوجھ کر غلطی کرنا اخلاقی وجوہات سے ممنوع ہے۔ AI نے vial swap کی غلطیوں کو 99