Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
گوگل آئی او 2024: سرگئی برن اور ڈیماس ہاسیبس نے 2030 تک اے جی آئی کے آمد کی پیش گوئی کی
حال ہی میں ہونے والی گوگل آئی/او ڈیولپر کانفرنس میں، گوگل کے شریک بانی Sergey Brin اور گوگل ڈیپ مائنڈ کے سی ای او Demis Hassabis نے مصنوعی ذہانت کے مستقبل کے حوالے سے اہم اعلان کیا۔ انہوں نے اپنے یقین کا اظہار کیا کہ مصنوعی عمومی ذہانت (AGI) — ایک بہت ہی اعلیٰ درجے کی AI جو انسان کی ذہنی صلاحیتوں کے مطابق یا ان سے بھی آگے ہوسکتی ہے — ممکنہ طور پر تقریباً 2030 تک ظاہر ہو سکتی ہے۔ یہ پیشگوئی بہت زیادہ توجہ حاصل کر چکی ہے کیونکہ یہ AI کمیونٹی میں ایک بڑھتے ہوئے اتفاق رائے کے ساتھ ہم آہنگ ہے کہ AGI کی ترقی ناگزیر ہے، حالانکہ اس کے بارے میں صحیح وقت اور اس کے ممکنہ نتائج کے حوالے سے مختلف آراء پائی جاتی ہیں۔ اس تقریب کے دوران، Brin نے Hassabis کے ساتھ ایک انٹرویو کے لیے اسٹیج پر اچانک شرکت کی، جو ایک اہم لمحہ ثابت ہوا اور AGI کی ترقی کے لیے جاری کوششوں کی اہمیت کو نمایاں کیا۔ ان کی گفتگو موجودہ AI ٹیکنالوجی کی حالت اور اس سمت میں آگے بڑھنے کے لیے ضروری اقدامات پر مرکوز تھی کہ آج کے محدود AI ماڈلز سے زیادہ عمومی نوعیت کے ذہانت کے نظام کی جانب کیسے بڑھا جائے۔ Hassabis نے واضح کیا کہ حالیہ AI ماڈلز کو بڑھانا اہم ہے، مگر AGI حاصل کرنے کے لیے تحقیق اور ٹیکنالوجی میں بڑے اور اہم سنگ میل عبور کرنا پڑیں گے، جو معمولی بہتریوں سے آگے ہوں۔ یہ اس مشکل چیلنج کو ظاہر کرتا ہے کہ ایسے AI نظام تیار کرنا جو انسان کی طرح سمجھ سکیں، سیکھ سکیں اور مختلف کاموں کو مؤثر انداز میں انجام دے سکیں۔ گوگل نے اس کانفرنس میں مختلف جدید AI ترقیاتی طریقوں کی بھی نمائش کی، جو کمپنی کے AGI کے لیے مختلف راستے تلاش کرنے کے عزم کو ظاہر کرتی ہے۔ ان نئے حکمت عملیوں نے گوگل میں AI کی تحقیق کی پیچیدگی کو آشکار کیا، جہاں کوششیں نہ صرف موجودہ مشین لرننگ ماڈلز کو بہتر بنانے پر مرکوز ہیں بلکہ نئے ساختیں اور پیراڈائمز پر تجربات بھی کیے جا رہے ہیں۔ یہ تنوع تحقیق میں اس لیے ضروری ہے تاکہ تکنیکی اور اخلاقی رکاوٹوں کو عبور کر کے واقعی عمومی AI تک پہنچا جا سکے۔ Brin اور Hassabis دونوں نے AGI کے صحیح وقت کے بارے میں غیر یقینی کا اعتراف کیا۔ حالانکہ وہ اگلے دہائی میں AGI کے حاصل ہونے پر پر امید ہیں، انہوں نے خبردار کیا کہ یہ کامیابی جلد یا دیر سے برآمد ہو سکتی ہے، اور یہ غیر متوقع چیلنجز یا ترقیات پر منحصر ہے۔ ان کے بیانات ایک متوازن نظریہ کی عکاسی کرتے ہیں، جو انقلابی پیش رفت کی امید اور سامنے آنے والے بڑے کام اور ذمہ داریوں کے آگاہی کے ساتھ ہے۔ AI کمیونٹی نے AGI کے اثرات پر زیادہ توجہ دینا شروع کر دی ہے، جس میں اس کے صنعتوں میں تبدیلی لانے کے امکانات کے علاوہ، اس کے اخلاقی اور سماجی اثرات بھی شامل ہیں۔ Google I/O کی یہ گفتگو اس بات کو مزید تقویت دی کہ رہنمائی کرنے والے AI محققین عملی اقدامات اور نظریاتی خیالات کو عملی جامہ پہنا رہے ہیں۔ AGI کے بارے میں گفتگو میں اکثر حفاظت، کنٹرول کے طریقے، اور فائدوں کی منصفانہ تقسیم جیسے موضوعات شامل ہوتے ہیں — یہ مسائل حل کرنا مشکل ہیں مگر ذمہ دارانہ ترقی کے لیے ضروری ہیں۔ خلاصہ یہ کہ، Sergey Brin اور Demis Hassabis کی Google I/O پر فراہم کردہ بصیرتیں اس بات پر زور دیتی ہیں کہ Google اور اس کی DeepMind یونٹ مصنوعی ذہانت کے مستقبل میں ایک اہم کردار ادا کرنے کے لیے تیار اور پرعزم ہیں۔ ان کی پیشگوئی کہ AGI 2030 کے قریب ظہور کرے گا، نہ صرف جوش پیدا کرتی ہے بلکہ احتیاط کا بھی درس دیتی ہے، اور جاری تحقیق و گفتگو کے لیے ایک فریم ورک قائم کرتی ہے۔ جیسے جیسے AI تیزی سے ترقی کر رہا ہے، آنے والے برسوں میں اہم پیش رفت کی توقع ہے جو ٹیکنالوجی کے راستے اور انسانی معاشرے میں اس کے کردار کو دہائیوں تک تشکیل دے گی۔
Brief news summary
حال ہی میں گوگل آئی/او کنفرنس میں سرگئی برن اور ڈیمس ہاسابیس نے اپنے یقین کا اظہارت کرتے ہوئے کہا کہ مصنوعی عمومی ذہانت (AGI) — ایسی AI جو انسان جیسی یا اس سے بہتر فہم و فراست رکھتی ہو — تقریبا 2030 کے قریب ابھر سکتی ہے۔ یہ وقت کا اندازہ AI کمیونٹی میں بڑھتی ہوئی اتفاق رائے کے مطابق ہے، حالانکہ حتمی تاریخیں اور اثرات ابھی تک غیر یقینی اور زیر بحث ہیں۔ انہوں نے زور دیا کہ AGI حاصل کرنے کے لیے صرف موجودہ ماہر AI ماڈلز کو بڑھانا کافی نہیں ہے، بلکہ بنیادی تحقیقات میں بڑے انقلابات کی ضرورت ہے۔ گوگل اور ڈیپ مائنڈ مختلف تحقیقی منصوبوں پر کام کر رہے ہیں جن میں نئی ساختیں اور ماڈل کی بہتری شامل ہیں، جو AGI کی پیچیدگی کو ظاہر کرتی ہیں۔ دونوں رہنماؤں نے محتاط لیکن مثبت رویہ اپنایا، اور بہت سے چیلنجز اور غیر متوقع چیزوں کے پیش نظر محتاط رہنے کا مشورہ دیا۔ اس کے علاوہ، AI کے شعبے میں AGI کی تبدیلی کی صلاحیت اور اس کے اخلاقی سوالات جیسے کہ تحفظ اور منصفانہ فوائد کی تقسیم پر بھی گفتگو جاری ہے۔ ان کے بیانات گوگل اور ڈیپ مائنڈ کے اس وعدے کی عکاسی کرتے ہیں کہ وہ ذمہ داری سے AI کو ترقی دے رہے ہیں، اور آنے والے سالوں میں نئی ایجادات کریں گے جو ٹیکنالوجی اور معاشرے کو شکل دیں گی۔
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
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
گواتمالا کا سب سے بڑا بینک سرحد پار ادائیگیاں کرن…
گواتمالا کے سب سے بڑے بینک، بانکو انڈسٹریل، نے اپنے موبائل بینکنگ ایپ میں کرپٹو انفراسٹرکچر فراہم کنندہ سوکوپے کو شامل کیا ہے، جس سے مقامی لوگوں کے لیے بلاک چین ٹیکنالوجی کے ذریعے ریمٹینسز وصول کرنا آسان ہو گیا ہے۔ سوکوپے کا انفراسٹرکچر مکمل طور پر زیگي پیمنٹ ایپ کے اندر مربوط ہے، جس سے گواتمالین کو امریکہ سے فوری طور پر ایک فلیٹ فیس $0
آئی اے آء ٹول کا دعویٰ ہے کہ اس کی مؤثریت 97% ہے ت…
کرپٹو سائبر سیکیورٹی کمپنی ٹروگارد، اور آن چین ٹرسٹ پروٹوکول ویبسی کے ساتھ مل کر ایک اے آئی سے چلنے والا نظام تیار کیا ہے جس کا مقصد کرپٹو والیٹ ایڈریس پوسیننگ کا پتہ لگانا ہے۔ 21 مئی کو کوئن ٹیلگراف کے ذریعے اعلان کیا گیا کہ یہ نیا حل ویبسی کے کرپٹو فیصلہ سازی کے سوٹ میں شامل ہے اور “یہ ایک نگرانی شدہ مشین لرننگ ماڈل کا استعمال کرتا ہے جسے لائیو ٹرانزیکشن ڈیٹا پر تربیت دی گئی ہے، اور اس میں آن چین اینالٹکس، خصوصیت کی انجینئرنگ، اور رویے کے سیاق و سباق کو شامل کیا گیا ہے۔” یہ ٹول تقریباً 97% کامیابی کی شرح حاصل کرتا ہے، اور معروف حملہ کے وژولوں کے دوران اس کی تصدیق ہوئی ہے۔ ویبسی کے شریک بانی مائیکا اسوگاوا نے کہا، “پوشیننگ ایڈریس کرپٹو میں سب سے زیادہ کم رپورٹ ہونے والی مگر سب سے مہنگی دھوکہ دہی میں سے ایک ہے، جو سب سے سادہ فرض کو استعمال کرتی ہے: کہ جو آپ دیکھتے ہیں وہی آپ کو ملتا ہے۔” کرپٹو ایڈریس پوسیننگ ایک دھوکہ دہی کی تکنیک ہے جس میں حملہ آور چھوٹے مقدار میں کرپٹو کرنسی بھیجتے ہیں ایسے والیٹ ایڈریس سے جو کسی مظلوم کے اصلی ایڈریس سے بہت قریب لگتے ہیں—اکثر شروع اور آخر کے حروف بھی ملتے ہیں۔ اس کا مقصد صارفین کو دھوکہ دے کر حملہ آور کے ایڈریس کو نقل کرنے اور بعد کی ٹرانزیکشنز میں استعمال کرنے پر آمادہ کرنا ہوتا ہے، جس سے مالی نقصان ہوتا ہے۔ یہ اسکیم صارفین کی عادات سے فائدہ اٹھاتی ہے، جن میں جزوی ایڈریس میچنگ یا کلپ بورڈ ہسٹری پر انحصار شامل ہے جب وہ کرپٹو منتقل کرتے ہیں۔ جنوری 2025 کی ایک تحقیق میں بتایا گیا ہے کہ 1 جولائی 2022 سے 30 جون 2024 کے درمیان بی این بی چین اور Ethereum پر 270 ملین سے زائد پوسیننگ کی کوششیں کی گئیں، جن میں سے 6,000 کامیاب رہیں اور 83 ملین امریکی ڈالر سے زیادہ کا نقصان ہوا۔ متعلقہ: کرپٹو میں ایڈریس پوسیننگ حملے کیا ہیں اور انہیں کس طرح سے روکا جا سکتا ہے؟ ویب 2 سیکیورٹی مہارت کو ویب 3 پر لاگو کرنا ٹروگارد کے چیف ٹیکنالوجی آفیسر، جیرمیہ او کونر نے کوئن ٹیلگراف کو بتایا کہ ٹیم کے پاس ویب2 کے وسیع سائبر سیکیورٹی علم ہے، جسے انہوں نے کرپٹو کرنسی کے ابتدائی دنوں سے ویب 3 کے ڈیٹا پر لاگو کیا ہے۔ وہ روایتی نظاموں سے الگریتھمک فیچر انجینئرنگ کے تجربے کا استعمال کرتے ہوئے ویب 3 کی سیکیورٹی کو بہتر بناتے ہیں۔ انہوں نے کہا: “بہت سے موجودہ ویب 3 حملہ کا پتہ لگانے کے آلات جامد قواعد یا بنیادی ٹرانزیکشن فلٹرنگ پر انحصار کرتے ہیں، جو اکثر بدلتے حملہ آوروں کے طریقوں، تکنیکوں اور طریقہ کار سے پیچھے رہ جاتے ہیں۔” اس کے برعکس، ان کا نیا نظام مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے تاکہ حملہ آوروں کی نئی حکمت عملی کے مطابق سیکھتا اور مطابقت بھی کرتا رہے۔ او کونر نے زور دیا کہ ان کے نظام کی سب سے خاص بات “سیاق و سباق اور پیٹرن پہچان پر توجہ ہے۔” اسوگاوا نے افزودہ کہ “ای آئی اکثر انسان کی تحلیلی صلاحیت سے آگے پیٹرن نزدیکی سے شناخت کر سکتی ہے۔” متعلقہ:Jameson Lopp نے بیٹ کوائن ایڈریس پوسیننگ حملوں پر الرٹ جاری کیا مشین لرننگ کا طریقہ کار او کونر نے وضاحت کی کہ ٹروگارد نے مصنوعی تربیتی ڈیٹا تیار کیا تاکہ اے آئی مختلف حملہ طریقوں کی نقل کر سکے۔ اس کے بعد ماڈل کو نگرانی شدہ سیکھنے کے ذریعے تربیت دی گئی—یہ ایک مشین لرننگ کی تکنیک ہے جس میں ماڈل کو لیبل شدہ ڈیٹا سے سیکھنا ہوتا ہے، جہاں انپوٹ اور آؤٹ پٹ کی معلومات ہوتی ہیں۔ اس کا مقصد ہے کہ ماڈل انپوٹ-آؤٹپٹ تعلقات کو سمجھ کر نئے، ان دیکھے ڈیٹا کے لیے صحیح پیش گوئی کرے۔ اس کی عام مثالیں اسپام فلٹرنگ، تصویر شناخت، اور قیمت کے پیش گوئی ہیں۔ علاوہ ازیں، یہ ماڈل مسلسل نئے ڈیٹا کے ساتھ دوبارہ تربیت دے کر اپڈیٹ ہوتا رہتا ہے، تاکہ حملہ آوروں کی نئی حکمت عملیوں کا مقابلہ کیا جا سکے۔ انہوں نے کہا، “مزید برآں، ہم نے ایک مصنوعی ڈیٹا جنریشن لیئر بنائی ہے جو ماڈل کو مسلسل پوسیننگ کے giả سی حالات کے خلاف ٹیسٹ کرنے کی اجازت دیتی ہے۔” انہوں نے کہا، “یہ طریقہ کار انتہائی مؤثر ثابت ہوا ہے اور کیونکہ یہ ماڈل کو عمومی بنانے اور وقت کے ساتھ مضبوط رہنے میں مدد دیتا ہے۔”
عالمِ کرپٹو میں یہ ایک AI اور بلاک چین کا رقص ہے۔
خلاصہ مصنوعی ذہانت (AI) یوٹیلیٹی ٹوکن صرف ڈیجیٹل کرنسیوں سے زیادہ ہیں؛ یہ خودمختار AI ایجنٹس ہیں جو حقیقی دنیا کے استعمالات میں مبنی ہیں۔ اگرچہ بٹ کوائن ٹیکنالوجی پر مبنی AI سککے سرمایہ کاروں کی توجہ کا مرکز بن رہے ہیں، ان کی خودمختار نوعیت سے جُڑی ہوئی خطرات بھی موجود ہیں، جس کا تذکرہ ہمنیشی لوچھاب کرتی ہیں۔ سافٹ ویئر ڈیولپرز اور ٹیکنالوجی فہمی سرمایہ کار AI اور بلاک چین کے کردار کے بارے میں پر امید ہیں کہ یہ ایک غیر مرکزی مستقبل کی تشکیل میں مددگار ثابت ہوں گے۔ چونکہ نیر پروٹوکول، ICP، دی گراف، سنگولیریٹی نیٹ اور رینڈر جیسے پروجیکٹس نے ہندوستانی ایکسچینجز پر ماہانہ تجارتی حجم 8-10 ملین ڈالر دیکھا ہے، عالمی سطح پر AI ٹوکنز کی مارکیٹ کیپٹلائزیشن ایک سال میں 2
بیزوس ارث فنڈ نے موسمیات اور فطرت کے لیے پہلی ای …
ایکسوئس جنریٹ کے 21 مئی 2025 نمبر میں بییزوس ارتھ فنڈ کے ذریعے ’کلائمٹ اینڈ نیچر کے لیے AI گرانڈ چیلنج‘ کے آغاز کا اعلان کیا گیا ہے، جس میں اس کے 100 ملین ڈالر کے انیشییٹو کے تحت پہلے 24 گرانٹ وصول کرنے والوں کا انکشاف کیا گیا ہے۔ اس پروگرام کا مقصد مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے ہنگامی موسمیاتی اور ماحولیاتی مسائل سے نمٹنا ہے۔ ہر منصوبے کو ابتدائی طور پر 50,000 ڈالر کی گرانٹ دی جاتی ہے، اور مستقبل میں ممکنہ طور پر 2 ملین ڈالر تک کی فنانسنگ فراہم کی جا سکتی ہے تاکہ جدید AI پر مبنی ماحولیاتی حل کو تیز بنایا جا سکے۔ منتخب شدہ منصوبے متنوع شعبوں پر مشتمل ہیں جیسے پائیدار پروٹین کی ترقی، حیاتیاتی تنوع کی نگرانی، موتیوں کے ریف کا تجزیہ، غیر قانونی لکڑی کی کٹائی کی روک تھام، اور افریقہ کے لیے موسمی پیشن گوئی کو بہتر بنانا۔ اس پراجیکٹ میں ماحولیات کے ماہرین اور AI ٹیکنالوجسٹ کے مابین تعاون پر زور دیا گیا ہے، اور یہ ترجیح دیتا ہے کہ عملی اثرات کو مقدم رکھا جائے، بجائے کہ AI میں پہلے سے مہارت رکھنے کی شرط کے۔ اس اقدام کی حوصلہ افزائی مختلف شعبہ جات کے ٹیموں کو سکیل ایبل حل پیدا کرنے کے لیے کی جاتی ہے تاکہ موسمیاتی تخفیف اور ماحولیاتی تحفظ ممکن بنایا جا سکے۔ اس گرانٹ پروگرام کی ایک اہم خصوصیت یہ ہے کہ یہ درخواست گزاروں کے لیے AI میں مہارت کی شرط کے بغیر بھی کھلا ہے، جس سے جدید علاقائی علم اور اعلیٰ درجے کی AI صلاحیتوں کے امتزاج سے مؤثر، حقیقی دنیا کے ماحولیاتی حل تیار کرنے کا رجحان فروغ پاتا ہے۔ اس اعلان کے علاوہ، نیوز لیٹر کئی اہم پیش رفتوں کو بھی اجاگر کرتا ہے جو موسمیاتی شعبہ کی شکل دے رہے ہیں۔ کلائمورکس، جو براہ راست ہوائی جذب کرنے والی ٹیکنالوجی میں سرکردہ ہے، نے مالیاتی چیلنجز اور بڑھتے ہوئے موسمیاتی خطرات کے پیش نظر 22% ورک فورس کمی کا اعلان کیا ہے۔ حالیہ انٹرنیشنل انرجی ایجنسی (IEA) کی رپورٹ میں اہم توانائی کے معدنی وسائل کی کمی اور ان پر بڑھتی ہوئی گرفتاری کا خدشہ ظاہر کیا گیا ہے، جو قابل تجدید توانائی اور کاربن کم کرنے کے لیے درکار معدنیات کی سپلائی چین اور جغرافیائی سیاسی خطرات کو نمایاں کرتا ہے۔ اس نمبر میں 2024 میں دنیا بھر میں جنگلات کا ریکارڈ توڑ نقصان بھی رپورٹ کیا گیا ہے، جو زیادہ تر جنگلات میں لگی آگ کی وجہ سے ہوا، جن سے خارج ہونے والے CO2 کا حجم 2023 کی فضائی سفر سے چار گنا ہے۔ یہ تباہی گرین ہاؤس گیسوں کے اخراج میں اضافہ کرتی ہے اور حیاتیاتی تنوع اور ماحولیاتی نظام کی صحت کو سنگین خطرہ پیش کرتی ہے، جو کاربن کے ذخیرہ کے لیے بے حد اہم ہیں۔ پالیسی کی دنیا میں بھی پیچیدہ حالات نظر آتے ہیں، خاص طور پر سمندری گہرائی میں معدنیات نکالنے کے قواعد و ضوابط اور امریکہ میں نئے جوہری ری ایکٹرز کی منظوری، دونوں ہی اہم مگر متنازعہ ہیں، اور توانائی کی پیداوار میں تبدیلی لا سکتے ہیں۔ اکنامک ریڈکشن ایکٹ (IRA) میں کریڈٹ میں کمی کی گئی ہے، جبکہ درآمد شدہ سولر سِلز پر نئی ٹیرف لگائی گئی ہے تاکہ ملکی صنعت کو تحفظ فراہم کیا جائے اور قابل تجدید توانائی کے شعبے کو فروغ دیا جا سکے۔ مجموعی طور پر، یہ ایکسزوئس جنریٹ کا شمارہ ٹیکنالوجی، ماحول اور پالیسی کے اتحاد کو اجاگر کرتا ہے، جو موسمیاتی چیلنجز سے نمٹنے کے لیے ضروری ہے۔ بییزوس ارتھ فنڈ کا AI گرانٹ پروگرام اس بات کی مثال ہے کہ کس طرح جدید مالی معاونت اور مختلف شعبہ جات کے درمیان تعاون سے موسمیاتی حل ممکن ہو سکتے ہیں۔ اس کے ساتھ ہی، کلائمورکس جیسی کمپنیوں کے مالی مسائل، IEA کی طرف سے پیش کیے گئے رسک، اور بدلتی ہیں پالیسیاں مستقبل میں پیش آنے والی رکاوٹوں اور مواقع کی نشاندہی کرتی ہیں۔ جب کہ عالمی برادری موسمی تبدیلی کے اثرات کو محدود کرنے اور ماحولیاتی تحفظ کو یقینی بنانے کے لیے سرگرمی سے کام کر رہی ہے، AI اور ماحولیاتی سائنس کا امتزاج ایک امید افزا حکمت عملی کے طور پر ابھر رہا ہے۔ AI ماہرین اور ماحولیاتی کارکنان کے درمیان شراکت داری سے یہ نوعیت کے منصوبے، جو ٹیکنالوجی کو عملی اور ماحولیاتی طور پر مؤثر حل میں بدل سکتے ہیں، فروغ پا سکتے ہیں۔ یہ حالیہ پیش رفت ایک اہم لمحہ کی نشاندہی کرتی ہے جس کے لیے بہتر ہم آہنگی اور تعاون کی ضرورت ہے تاکہ ٹیکنالوجی کو حقیقی عالمی فوائد میں تبدیل کیا جا سکے۔ خلاصہ یہ کہ، 21 مئی 2025 کا ایکسزوئس جنریٹ نیوز لیٹر، موسمیاتی اور ماحولیاتی شعبوں میں اہم رجحانات اور اقدامات کا تفصیلی جائزہ فراہم کرتا ہے — نئے AI سے چلنے والے فنڈنگ انیشییٹو سے لے کر صنعت و پالیسی کے چیلنجز تک — اور تکنیک، پائیداری، اور حکمرانی کے بدلتے ہوئے تعلقات میں قیمتی بصیرت پیش کرتا ہے۔
زیمبابیے میں بلاک چین پر مبنی کاربن کریڈٹ مارکیٹ …
زمبابوے نے ایک بلاک چین پر مبنی کاربن کریڈٹ مارکیٹ کا اقدام شروع کیا ہے جس کا مقصد اس کے ماحولیاتی نظام میں زیادہ شفافیت اور مؤثر طریقہ کار لانا ہے۔ ملک موجودہ نظام سے ہٹ کر ایک ویب 3 - بنیاد شدہ پلیٹ فارم پر منتقل ہو رہا ہے تاکہ کاربن کریڈٹ کے تبادلے کو بہتر بنایا جا سکے۔ اس تبدیلی کی نگرانی کے لیے، زمبابوے نے ایک نیا ریگولیٹری ادارہ قائم کیا ہے، جسے کاربن مارکیٹ مینجمنٹ اتھارٹی (ZCMA) کہا جاتا ہے، جو لائسنس جاری کرنے، کاربن آؤٹ سیٹ منصوبوں کی منظوری، اور متعلقہ قوانین کی پابندی کو یقینی بنانے کا ذمہ دار ہے۔ ماحولیاتی وزارت ZCMA کی نگرانی کرتی ہے تاکہ اس نئے نظام کی سخت پیروی یقینی بنائی جا سکے۔ اگرچہ زمبابوے نے اپنے کاربن کریڈٹ مارکیٹ کو وسیع پیمانے پر تبدیل نہیں کیا، لیکن بلاک چین کی طرف یہ تبدیلی ایک اہم قدم سمجھی جا رہی ہے۔ کیلیفورنیا کی کمپنی RippleNami کا کہنا ہے کہ زمبابوے—جو کینیا اور گیبون کے بعد افریقا کا تیسرا بڑا کاربن کریڈٹ فراہم کنندہ ہے—بلاک چین ٹیکنالوجی اپنانے سے علاقائی رہنما بن سکتا ہے۔ یہ تبدیلی دیگر افریقی ممالک کو بھی اپنے نظام میں بہتری لانے کی ترغیب دے سکتی ہے۔ بلاک چین کو اپنانے سے پہلے کی دھوکہ دہی اور ناقص کارکردگی کے مسائل حل ہونے کی توقع ہے۔ مثال کے طور پر، 2023 میں زمبابوے نے کئی منصوبے منسوخ کیے اور آمدنی کا 50% تک مطالبہ کیا، جس سے سرمایہ کاروں میں اعتماد خراب ہوا۔ اب، بلاک چین کو ایک ایسا ٹول سمجھا جاتا ہے جو کاربن کریڈٹ کے شعبہ میں شفافیت اور ساکھ دوبارہ بحال کرنے میں مدد دے سکتا ہے۔ زمبابوے ڈیجیٹل انوکھائی کے شعبے میں بھی مضبوط یقین رکھتا ہے، کیونکہ اس نے سونے سے منسوب ڈیجیٹل کرنسی شروع کی ہے جس میں جزوی سرمایہ کاری کی خصوصیات شامل ہیں، اور 2022 سے مرکزی بینک کی ڈیجیٹل کرنسی (CBDC) کے منصوبے شروع کیے ہیں۔ اس کے علاوہ، زمبابوین ارب پتی Strive Masiyiwa کی Nvidia کے ساتھ شراکت داری افریقہ کی پہلی AI فیکٹری قائم کرنے کے لیے، ملک کی مصنوعی ذہانت میں پیش رفت کی نشاندہی کرتی ہے۔ دریں اثنا، ناروے کے ایک مطالعہ میں بلاک چین کی ممکنہ صلاحیت پر زور دیا گیا ہے کہ یہ سمندری خوراک کی صنعت میں سپلائی چین کی شفافیت کو بہتر بنا سکتا ہے۔ بلاک چین سے چلنے والی سپلائی چینز مچھلی کی اصل سے لے کر ریٹیل شیلف تک کے سفر کا پتہ لگا سکتی ہیں، اور زندگی کے دورانیے کے اہم ریکارڈ فراہم کرتی ہیں جیسے پیداوار کے عمل، ماحولیاتی مطابقت، اور حلال سرٹیفیکیشن۔ پیدا کنندگان کو فائدہ ہوتا ہے کیونکہ وہ اہم ڈیٹا جیسے آکسیجن کی سطح، مچھلی کی صحت، انڈے کا معیار، اور خوراک کا جدول ریکارڈ کرتے ہیں، جس سے ڈیٹا اسٹوریج معیاری بن جاتی ہے اور صارفین کو مصنوعات کے موازنہ کا موقع ملتا ہے۔ سمندری خوراک کی سپلائی چینز میں ابتدائی بلاک چین استعمال سے امیدیں جڑ گئی ہیں، اور یہ زیادہ وسیع اپنائے جانے کی راہ ہموار کر رہا ہے۔ FAIRR Seafood Traceability Engagement، جس میں 6
مصنوعی ذہانت کے ماڈلز صارفین کی آبادیاتی معلومات …
بڑے زبان کے ماڈلز (LLMs) جیسے GPT، Llama، Claude، اور DeepSeek نے مصنوعی ذہانت کو بدل کر رکھ دیا ہے کیونکہ یہ بات چیت میں حیرت انگیز روانی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ یہ ماڈلز انسان جیسی مختلف سرگرمیاں انجام دیتے ہیں، جن میں شاعری لکھنے جیسی تخلیقی صلاحیتیں سے لے کر ویب کوڈنگ جیسی فنی وظائف شامل ہیں۔ ان کی شاندار صلاحیتوں کے باوجود، ان ماڈلز کا اندرونی نظام زیادہ تر غیر واضح رہتا ہے، جسے اکثر 'کالا صندوق' کہا جاتا ہے، یہاں تک کہ ان کے بنانے والوں کے ذریعے بھی۔ اس شفافیت کی کمی سے AI کی وضاحت کے میدان میں بڑا چیلنج سامنے آتا ہے، جو اس بات کو سمجھنے اور سمجھانے پر مرکوز ہے کہ AI نظام اپنے نتائج کیسے تیار کرتے ہیں۔ ان چیلنجوں کے جواب میں، حالیہ پیش رفت صنعت اور علمی اداروں دونوں سے آئی ہے۔ ادارے جیسے Anthropic اور ہارورڈ یونیورسٹی کی تحقیقی ٹیموں نے LLMs کی داخلی منطق کو سمجھنے میں پیش رفت کی ہے، خاص خصوصیات یا نوڈن سرگرمی کے انداز شناخت کرکے جو مخصوص تصورات، تعصبات یا مفروضات سے منسلک ہوتے ہیں۔ اس کام کا ایک اہم انکشاف یہ ہے کہ LLMs حقیقی وقت میں صارفین کی ڈیماگرافی کے بارے میں مفروضے بناتے ہیں، جیسے جنس، عمر، اور سماجی و اقتصادی حیثیت، جو ان کے موصولہ انپٹس سے مبنی ہوتے ہیں۔ یہ مفروضے ماڈلز کے ردعمل کو متاثر کرتے ہیں اور اکثر تربیت کے دوران استعمال کیے گئے وسیع ڈیٹا سیٹ سے لئے گئے سٹیریوٹائپ کی عکاسی کرتے ہیں۔ یہ رویہ اہم اخلاقی اور سماجی سوالات کو جنم دیتا ہے، کیونکہ یہ ظاہر کرتا ہے کہ LLMs نہ صرف موجودہ تعصبات کو جاری رکھ سکتے ہیں بلکہ روٹین تعاملات کے دوران صارفین کے مکمل پروفائل بھی نکال سکتے ہیں۔ اس طرح کی پروفائلنگ کا گہرا اثر ہوسکتا ہے؛ مثلاً مخصوص اشتہارات کے لیے استعمال ہونا، صارف کے رویے اور انتخاب کو شکل دینا، یا مزید پریشان کن صورت میں، منیپولیشن کے لیے بھی، جو AI سے چلنے والی بات چیت میں پرائیویسی اور رضامندی کے اہم سوالات اٹھاتا ہے۔ ان خطرات سے آگاہ، AI کے تحقیقی حلقے سرگرم طریقے وضع کر رہے ہیں تاکہ شفافیت میں اضافہ ہو اور صارفین اور ڈویلپرز کو بہتر کنٹرول دیا جا سکے۔ ایک ممکنہ حکمت عملی اینہ یہ ہے کہ ایسے نظام بنائے جائیں جو اسٹیک ہولڈرز کو یہ پہچاننے اور ایڈجسٹ کرنے کا موقع دیں کہ ماڈلز صارف کی خصوصیات کو کیسے سمجھتے ہیں اور ان کے جوابوں میں تبدیلی کریں۔ اس سے نقصان دہ تعصبات کم ہونے، حفاظت بہتر بنانے، اور زیادہ منصفانہ اور اخلاقی AI تعاملات فروغ پائیں گے۔ یہ جاری گفتگو صنعت میں شفافیت اور صارفین کے تحفظ پر زور دینے والے معیارات اور عملیوں کی فوری ضرورت کو ظاہر کرتی ہے۔ LLM ڈویلپرز کو ترغیب دی جاتی ہے کہ وہ بے ضرر، ایماندار، اور مددگار جیسے اقدار کو برقرار رکھیں۔ جیسے جیسے عوام کا AI نظاموں پر اعتماد بڑھتا جا رہا ہے، اعتماد برقرار رکھنا انتہائی اہم ہو جاتا ہے۔ LLM کی صلاحیتوں اور محدودات کے بارے میں واضح مواصلات اور غلط استعمال کی روک تھام کے مؤثر اقدامات ذمہ دار AI نظام بنانے میں اہم ہوں گے۔ خلاصہ یہ ہے کہ، اگرچہ بڑے زبان کے ماڈلز نے AI پر مبنی مواصلات اور تخلیقی صلاحیتوں کے شعبے میں غیر معمولی امکانات ظاہر کیے ہیں، ان کی 'کالا صندوق' نوعیت سمجھنا اور ان پر کس طرح قابو پایا جائے، مشکل ہے۔ حالیہ تحقیقی کام ان رازوں سے پردہ اٹھانے کی امید دیتا ہے کہ یہ ماڈلز حساس صارف معلومات کو کیسے انکوڈ اور استعمال کرتے ہیں۔ اخلاقی استعمال کے لیے، ڈویلپرز، محققین، پالیسی سازوں، اور صارفین کا تعاون ضروری ہے تاکہ شفافیت، پرائیویسی کا تحفظ، اور تعصبات میں کمی کو یقینی بنایا جا سکے۔ ان چیلنجوں کو بروقت حل کر کے، AI کمیونٹی LLMs کے فوائد سے فائدہ اٹھا سکتی ہے اور خطرات کو کم کرتے ہوئے ایسی ٹیکنالوجیز کو فروغ دے سکتی ہے جو معاشرے کے لیے قابل اعتماد اور منصفانہ ہوں۔
مکان اور وقت Microsoft Fabric میں ZK-ثابت شدہ بلا…
بطور بانی، ایڈیٹر ان چیف، اور کریٹیو ڈائریکٹر آف بلاکستر، میں دلچسپ کہانیاں تیار کرنے کی قیادت کرتا ہوں، معروف ویب3 برانڈز کے ساتھ شراکت داری کرتا ہوں، اور ہمارے مستقبل بینی مصنوعات حکمت عملی کی رہنمائی کرتا ہوں۔
Auto-Filling SEO Website as a Gift
