گوگل کے اے آئی ورچوئل ٹرائی آن ٹول کا آغاز آئی/او 2025 میں ہوا، جس میں فیشن اور اخلاقی چیلنجز شامل ہیں۔

گوگل I/O 2025 میں، گوگل نے کئی AI خصوصیات کا انکشاف کیا، جن میں ایک نمایاں آن لائن کپڑوں کی ٹرائی آن ٹول شامل تھی جو گوگل شاپنگ کے "Try it on" فیچر کے تحت آئی ہے۔ اس ٹول کے ذریعے صارفین اپنی تصویر اپ لوڈ کرکے ورچوئل انداز میں کپڑے آزما سکتے ہیں، بالکل وہی جیسا کمپیوٹرائزڈ کلوئیٹ دیکھنے کا خیال چر ہوروِتز نے 1995 کی فلم Clueless میں کیا تھا—جس کا خواب میلینیئلز بہت عرصہ سے دیکھ رہے تھے۔ جیسا کہ میشبل کی ہیلی ہینشل نے نوٹ کیا، گوگل کی یہ خاصیت درحقیقت اس تصور کو حقیقت میں تبدیل کر دیتی ہے۔ جلد ہی بعد، صارفین نے اس ٹول کو "جیل بریک" کرنے کی کوشش شروع کر دی، جو ٹیک لکھاریوں کے نئے AI اوزار آزمانے کا ایک معمولی رجحان ہے۔دی اٹلانٹک نے ایک ہنسی مزاح سے بھرپور مگر پریشان کن انکشاف کیا: گوگل کا AI بعض اوقات صارفین کی تصاویر میں چھاتیاں ڈال دیتا ہے، بشمول نابالغ افراد کی تصاویر، جو حفاظتی اور اخلاقی سوالات کو جنم دیتا ہے۔ میں نے خود اس ٹول کو آزمایا اور یہ فیشن مشیر کے طور پر کافی متاثر کن پایا۔ اسے استعمال کرنے کے لیے، آپ کو گوگل میں لاگ ان کرنا، سرچ لیبز کے تجرباتی فیچرز فعال کرنا، مکمل جسم کی تصویر اپ لوڈ کرنا، پھر گوگل شاپنگ سے کسی لباس کا انتخاب کرکے "Try it on" بٹن دباتا ہے۔ یہ ٹول، جو فیشن مخصوص تصویر پیدا کرنے والے ماڈل پر مبنی ہے، تقریبا 15 سیکنڈ کے اندر ورچوئل ٹرائی آن تصاویر تیار کرتا ہے، جو حقیقت پسندانہ انداز، فٹ اور اسٹائل سے ملتی جلتی ہوتی ہیں۔ مثال کے طور پر، جب میں نے نیلا کشمیری پولو پہنا، AI سے تیار کردہ تصویر نے بالکل وہی نظر دکھائی، حتیٰ کہ پینٹ اور جوتے بھی اس لباس سے ہم آہنگ کیے، حالانکہ اس نے مجھے سلویئر دکھایا اور ایک ہار بھی شامل کیا جو میں عام طور پر نہیں پہنتا۔ ایپلی کیشن ایک نوٹس میں کہتی ہے کہ "AI تصاویر میں غلطیاں ہو سکتی ہیں" اور فٹ دقیق نہیں ہو سکتا، لیکن تجرباتی مصنوعات کے لیے یہ نتائج حیرت انگیز حد تک قابل اعتماد ہیں، اور ورچوئل فٹنگ چیمبرز کے دیرینہ خواب کو پورا کرتے ہیں۔ لیکن، کچھ AI کی غلطیاں کم موزوں نہیں ہوتی ہیں۔ جب میں نے ایک پنک مڈی لباس آزمایا، تو ٹول نے میرے شرٹ کے کچھ حصے ہٹا دیے اور چھاتیاں ظاہر کرنے کے لیے بال داڑھی شامل کر دی، تاکہ یہ دکھایا جا سکے کہ میں کم کٹ لباس میں کیسا نظر آ سکتا ہوں۔ اسی طرح، ایک پنک خواتین کا سویٹر آزمانے پر اضافی چھاتی کے چمڑے ظاہر ہوئے۔ خوش قسمتی سے، لنگری پہننے کی ٹرائی ابھی سپورٹ نہیں ہوتی۔ یہ نتائج جنس پر مبنی لباس کی تصویریں بنانے میں درپیش مشکلات کو ظاہر کرتے ہیں۔ گوگل کے لیے ایک مسئلہ یہ ہے کہ مرد سمجھداری سے کراس جنس لباس کا انتخاب کر سکتے ہیں، اور اگر ان حدود کو سخت کیا گیا تو سنسرشپ کا خطرہ ہے؛ کمپنی ممکنہ طور پر آئندہ اس ٹول کے استعمال کو زیادہ فاش لباسوں تک محدود کر سکتی ہے۔ بدعنوانی کے حوالے سے، اٹلانٹک کی تنقید کہ نابالغ صارفین کی تصاویر میں ترمیم کی گئی ہے، کا حصہ وہ بھی ہے جب صارفین گوگل کی حفاظتی پالیسیوں کے خلاف تصاویر اپ لوڈ کرتے ہیں۔ گوگل کا یقین ہے کہ سخت حفاظتی تدابیر ہیں، جن میں حساس لباس کی زمرے کو بلاک کرنا اور کم عمر افراد کی واضح شناخت والی تصاویر کو اپ لوڈ ہونے سے روکنا شامل ہے، مگر تصویر پیدا کرنے کا عمل ہمیشہ پرفیکٹ نہیں ہوتا۔ کمپنی اس تجربے کو بہتر بنانے کے لیے گوگل لیبز میں مسلسل بہتری کا عزم رکھتی ہے۔ اگرچہ یہ ٹول سائبر ہراسانی یا ڈیپ فیکس کے لیے غلط استعمال کیا جا سکتا ہے، یہ خطرہ عمومی AI کی خوبی ہے، خاص نہیں۔ گوگل نے واضح طور پر بالغ یا جنسی مواد، بچوں کے خلاف تشہیر، ناپسندیدہ یا بدکار تصاویر اور دیگر نامناسب یا نقصان دہ مواد پر اپنی AI رہنمائی کے تحت پابندیاں عائد کی ہیں۔ خلاصہ یہ ہے کہ، گوگل کا "Try it on" AI شاپنگ ٹول ایک امید افزا اور کافی درست فیشن اسسٹنٹ ہے، جو صارفین کو مستقبل جیسا نقطہ نظر فراہم کرتا ہے تاکہ وہ ورچوئل طور پر کپڑوں کا پیش نظارہ کر سکیں، حالانکہ کچھ تکنیکی اور اخلاقی چیلنجز ہیں جنہیں گوگل فعال طور پر حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔
Brief news summary
گوگل آئی/او 2025 میں، گوگل نے "ٹراۓ اُٹھاؤ" نامی ایک AI طاقتور ورچوئل ملبوسات آزمانے کی فیچر متعارف کرائی، جو کہ گوگل شاپنگ میں شامل ہے۔ یہ اختراعی ٹول، جسے فلم "کلیولس" سے متاثر ہو کر بنایا گیا ہے، صارفین کو اپنی تصاویر اپ لوڈ کرنے اور آپٹیکل انداز میں ملبوسات دیکھنے کا موقع فراہم کرتا ہے جسے ایک مخصوص فیشن تصویر سازی کے ماڈل کی مدد سے حقیقت کے قریب بنایا جاتا ہے۔ گوجل لیبز کے ذریعے دستیاب، یہ فیچر تقریباً 15 سیکنڈ میں انداز میں تیار شدہ تصاویر دیتا ہے، جس میں بلند درستگی ہوتی ہے، حالانکہ کبھی کبھار چھوٹی موٹی خامیاں جیسے غیر متوقع لوازمات یا فٹ میں مسائل بھی پیش آ سکتے ہیں۔ جدید ٹیکنالوجی کے باوجود، اس فیچر پر اس کے غلط استعمال کی وجہ سے تنقید ہوئی، جس میں نامناسب ترمیمات شامل تھیں جیسے مردوں کی تصویروں میں چھاتیاں شامل کرنا — یہاں تک کہ minors کے استعمال کا بھی ذکر ہے — جس سے سیکیورٹی اور مواد کی نگرانی کے اہم مسائل جنم لیتے ہیں۔ اس تنقید کے جواب میں، گوگل نے سخت پالیسیاں نافذ کیں جن میں جنسی مواد کی ممنوعیت، حساس لباس کے زمروں پر پابندیاں، اور شناخت شدہ minors سے متعلق کسی بھی قسم کی بدعنوانی شامل ہے تاکہ بدسلوکی کو روکا جا سکے۔ ابھی ترقی کے مرحلے میں، "ٹراۓ اُٹھاؤ" AI سے چلنے والے شاپنگ کا ایک اہم قدم ہے، جو کہ ایک مستقبل کا ورچوئل آزمانہ کا تجربہ فراہم کرتا ہے اور ذمہ دار اور اخلاقی استعمال کی ضرورت کو بھی نمایاں کرتا ہے۔
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!

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

بلاک چین تریلمہ کا حل نکال لیا گیا! مرکزیت سے آزا…
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

اوپن اے آئی کا ہارڈ ویئر میں سرمایہ کاری جنی ایو …
اوپن اے آئی، ایک معروف مصنوعی ذہانت کی تحقیق اور تنفیذ کمپنی، سافٹ ویئر اور AI ماڈلز سے ہٹ کر ہارڈویئر میں بھی بھرپور سرمایہ کاری کر رہی ہے، جس کے لیے اس نے جونی ٹوائن کے زیر انتظام اسٹارٹ اپ کو خرید لیا ہے۔ جونی ٹوائن ایک معروف ڈیزائنر ہیں جو ایپل کے مشہور مصنوعات کو شکل دینے کے لئے جانے جاتے ہیں۔ یہ حکمت عملی اس بات کا مقصد جدید صارفین کے آلات تیار کرنا ہے جو AI کو گہرائی سے مربوط کریں، اور روایتی ذاتی کمپیوٹرز اور اسمارٹ فونز سے آگے بڑھیں۔ جونی ٹوائن، جو اپنے مائنیملسٹ اور نفیس ڈیزائن کے لیے مشہور ہیں، اور جنہوں نے ایپل کے دور میں آئی فون، آئی پیڈ، اور میک بک جیسی مصنوعات بنانے میں مدد دی، وہ اوپن اے آئی کے سی ای او سیم آلٹمن کے ساتھ قریبی تعاون کریں گے۔ ان کا یہ تعاون جدید AI ٹیکنالوجی کو عالمی معیار کے صنعتی ڈیزائن کے ساتھ ملا کر ایک نئی نسل کے صارفین کے الیکٹرانک آلات کی ممکنہ گیدرائی کرے گا۔ نئی کمپنی، جس کا نام "io" ہے، کا مقصد روزمرہ کے آلات میں AI کے انضمام کے تصور کو دوبارہ سے تصور کرنا ہے، اور اس میں روایتی اسمارٹ فونز سے کم اور ہائی اینڈ AI-enabled ہیڈفونز جیسے ہارڈویئر پر زیادہ توجہ دی جائے گی۔ یہ صنعت کے رجحانات کے مطابق ہے، جہاں ٹیکنالوجی کے رہنما اسمارٹ چشموں اور آگمنڈ ریلیٹی (AR) کو تلاش کر رہے ہیں تاکہ ایک بہترین، ذہین تجربہ فراہم کیا جا سکے۔ یہ اقدام ایک وسیع ٹیکنالوجی تحریک کی عکاسی کرتا ہے، جو صرف AI سافٹ ویئر کے بجائے جسمانی آلات میں AI کو شامل کرنے کی طرف گامزن ہے۔ ٹوائن کی مصنوعات کی جمالیات اور فعالیت کو دوبارہ سے تعریف کرنے کے تجربہ اور اوپن اے آئی کی AI مہارت کے ساتھ، "io" صارفین کے الیکٹرانک آلات میں انقلاب لا سکتا ہے، جس سے ذہین اور خوبصورت ڈیزائن کے مصنوعات سامنے آئیں گے۔ کیمرہ سے لیس آلات پر زور دینے سے تصویری گرفتن، جگہ کا شعور، حرکت کی شناخت، اور ممکنہ AI-driven پرائیویسی کو بہتر بنانے میں نئے امکانات روشن ہوتے ہیں۔ جبکہ ایک مقابلہ جاتی منظر نامہ ہے جہاں ایپل، میٹا، اور گوگل جیسے کمپنیاں اسمارٹ چشموں اور AR پلیٹ فارمز کی تلاش میں ہیں، اوپن اے آئی کی سرمایہ کاری "io" کے ذریعے اس یقین کی تصدیق کرتی ہے کہ AI اور ہارڈویئر کے بیک وقت انضمام سے عمدہ صارف تجربات تخلیق کیے جا سکتے ہیں۔ یہ امتزاج AI سافٹ ویئر اور جسمانی آلات کے درمیان لائن کو مٹا دیتا ہے، ایسے مصنوعات پیدا کرتا ہے جو ان کے ماحول کو محسوس، سمجھ اور ان کے ساتھ تعامل کرنے کے منفرد انداز اختیار کرتے ہیں۔ یہ شعبے تفریح سے لے کر صحت اور فٹنس تک ہر جگہ اثرانداز ہو سکتے ہیں۔ اوپن اے آئی کی جانب سے جونی ٹوائن کے اسٹارٹ اپ کو خریدنا، ایک ایسی حکمتِ عملی کی عکاسی کرتا ہے جو خوبصورتی اور AI کی جدت کو ملانے کی اہمیت کو تسلیم کرتی ہے۔ ان خوبیوں کو بروئے کار لاتے ہوئے، "io" اگلی نسل کے صارفین کے آلات کو لیڈ کرنے کے لئے تیار ہے، ایسے مصنوعات تیار کرتا ہے جو انسان اور کمپیوٹر کے تعامل کو بنیادی طور پر بدل دیں۔ جیسے جیسے یہ منصوبہ آگے بڑھے گا، صنعت کے ماہرین مصنوعات کے اعلان اور "io" کے فلسفوں کے بارے میں پرجوش انتظار کر رہے ہیں۔ مختصراً، اوپن اے آئی کا اپریٹس کے ذریعے جونی ٹوائن کے اسٹارٹ اپ کو حاصل کرنا AI انٹیگریٹڈ صارفین کی ٹیکنالوجی میں ایک اہم سنگ میل ہے۔ "io" کی تشکیل، جو AI-driven اور کیمرہ مرکزی آلات پر توجہ مرکوز کرتی ہے، ذہین ہارڈویئر کے انقلاب میں اور ذاتی رابطہ، کمیونیکیشن، اور ٹیکنالوجی کے مستقبل کی تشکیل میں ایک اہم کردار ادا کرے گی۔