2024 میں، AI ٹولز کو روزمرہ زندگی میں تیزی سے شامل کیا گیا، لیکن امریکی AI قانون سازی پیچھے رہ گئی۔ کئی AI سے متعلق بل کانگریس میں سیاسی رکاوٹوں کی وجہ سے تعطل کا شکار رہے، حالانکہ کیلیفورنیا نے ایک بل منظور کیا کہ AI کمپنیوں کو جوابدہ ٹھہرایا جائے، جسے گورنر گیون نیوزوم نے ویٹو کردیا۔ یہ سست پیش رفت AI شکوک کے ساتھ پریشانی پیدا کرتی ہے، جو پرائیویسی اور سوشل میڈیا سیکٹرز میں کمزور ریگولیشن کی تکرار سے خوفزدہ ہیں۔ انڈسٹری کے حامیوں نے کئی پالیسی سازوں کو قائل کیا کہ سخت قانون سازی صنعت کو نقصان پہنچا سکتی ہے، اور AI مسائل کے حل کے لیے ایک جامع فریم ورک کے بجائے ٹکڑوں میں کام کرنے کی تجویز دی۔ 2025 میں کانگریس ممکنہ طور پر مخصوص AI مسائل پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے، جیسے کہ غیر رضامندی کے ساتھ ڈیپ فیک پورن کے پھیلاؤ پر پابندی لگانا۔ وسیع حمایت کے باوجود، ٹیک اٹ ڈاؤن ایکٹ جیسے اقدامات نے رکاوٹیں دیکھیں لیکن ایک فنڈنگ بل میں شامل ہو کر پیش رفت کی۔ ڈیفائنس ایکٹ، جو ڈیپ فیک تخلیق کاروں کے خلاف شہری کارروائی کی اجازت دیتا ہے، بھی ایک ترجیح ہے۔ کارکنان دیگر AI نقصانات پر اقدامات کی اپیل کرتے ہیں، جیسے کہ صارف ڈیٹا کی کمزوری اور چیٹ بوٹس کے خودکشی کی حوصلہ افزائی کے خطرات، تاہم رکاوٹیں باقی ہیں۔ ایک ہی وقت میں، کچھ قانون ساز AI کی ترقی کو مزید فروغ دینے کا ارادہ رکھتے ہیں، اسے ہتھیاروں کی دوڑ کے طور پر دیکھتے ہیں۔ دو جماعتی ہاؤس AI ٹاسک فورس AI کی پیداواری صلاحیت بڑھانے کی صلاحیت کو اجاگر کرتی ہے اور تحقیق کے فنڈز میں اضافے کی درخواست کرتی ہے۔ تخلیق AI ایکٹ جو قومی AI تحقیق وسائل کے قیام کے لیے تھا ناکام رہا، لیکن وسیع جدت طرازی میں شرکت کی ضرورت کو اجاگر کیا۔ کانگریس امریکی دفاع میں AI انضمام کے لیے فنڈنگ بھی کر سکتی ہے، AI پروجیکٹس کو ہتھیار بنانے کی دلچسپی کے ساتھ، جیسا کہ اینڈریل کے ساتھ اوپن AI کی شراکت سے ظاہر ہوتا ہے۔ دفاعی جدت طرازی یونٹ کو قابل ذکر فنڈنگ ملی، جو مستقبل قریب کی پیش کش کرتی ہے کہ کانگریس ایسے اقدامات کی حمایت کرے گی۔ AI قوانین کی تشکیل میں ایک اہم شخصیت ریپبلکن سینیٹر جان تھون ہیں، جو 2025 میں سینیٹ مَیجوریٹی لیڈر بننے جا رہے ہیں، AI نظام کی شفافیت کی وکالت کرتے ہیں جبکہ بلند خطرے والے شعبوں میں درجہ بندی پر مبنی ریگولیشن کی حمایت کرتے ہیں۔ ٹرمپ کا اثر ناممکن ہے، ان کے مشیر متنوع AI نقطہ نظر پیش کرتے ہیں۔ حالانکہ ٹرمپ ممکن ہے کہ بے ضابطگی کو ترجیح دیں، ان کا 2020 کا AI ایگزیکٹو حکم نامہ شہری حقوق اور پرائیویسی کی حفاظت پر مرکوز تھا، جو ممکنہ دو جماعتی حمایت کی نشاندہی کرتا ہے۔ ریاستیں کانگریس سے تیز اقدام اٹھا سکتی ہیں، وفاقی قانونی چیلنجوں کے باوجود AI حکومت کو آگے بڑھا سکتی ہیں۔

جیوفری ہنٹن، جو "اے آئی کا گاڈفادر" کہلاتے ہیں، نے حالیہ نوبل انعام برائے فزکس کی قبولیت کے دوران مصنوعی ذہانت کی بہتر ضابطہ بندی کی فوری ضرورت پر زور دیا ہے۔ وہ حکومتوں سے مضبوط اے آئی ضابطے قائم کرنے اور کمپنیوں سے اے آئی کی حفاظت کے منصوبوں میں سرمایہ کاری کرنے کی اپیل کرتے ہیں۔ تاہم، اس بارے میں بحث برقرار ہے کہ ضابطے کی کتنی ضرورت ہے۔ سیکیورٹی انڈسٹری ایسوسی ایشن کے جیک پارکر، تکنیکی اعتبار سے غیرجانبدار حکمت عملی کی تجویز دیتے ہیں، جہاں ٹیکنالوجی کے بجائے استعمال کی بنیاد پر ہائی رسک اے آئی درخواستوں کو ضابطے میں لایا جائے۔ اس ارتقائی ٹیکنالوجی پر بہت زیادہ عمومی ضابطوں کے منفی اثرات کے حوالے سے تشویش ہے۔ پارکر تیز رفتار اور وسیع ضوابط کے خلاف خبردار کرتے ہیں، جو ہر روز کی اے آئی کے استعمال کو غیر ارادی طور پر متاثر کر سکتے ہیں۔ سافٹ ویئر ای جی کے جے-ایم ایریلینڈسن نوٹ کرتے ہیں کہ دیگر صنعتوں کو بھی اسی طرح کے ضابطہ جاتی چیلنجز کا سامنا رہا ہے اور ان کا ماننا ہے کہ بے جا جوش و خروش سے ضابطوں کا نفاذ نئی کمپنیوں کے مقابلے میں قائم شدہ کمپنیوں پر غیر متناسب بوجھ ڈال سکتا ہے۔ شمال مشرقی یونیورسٹی کے ڈیوڈ ڈی کریمر کے مطابق، فوری اخلاقی اور عملی اے آئی مسائل، جیسے کہ ڈیٹا پرائیویسی، فوری توجہ کا تقاضا کرتے ہیں۔ وہ خصوصی ضوابط کی وکالت کرتے ہیں جو چھوٹی، نقصان دہ اے آئی ماڈلز پر مرکوز ہوں، جیسے ڈیپ فیک بنانے کے لیے استعمال ہونے والے ماڈلز۔ ایریلینڈسن موجودہ ڈیٹا اور ذہنی املاک کے قوانین کے نفاذ کا مطالبہ کرتے ہیں، اے آئی کی ترقی میں شفافیت کی اہمیت کو اجاگر کرتے ہیں تاکہ خطرات اور قانونی ذمہ داریوں کو سنبھالا جا سکے۔ اے آئی سے متعلق مسائل کی ذمہ داری کی واضح وضاحتیں ابھی تک حل طلب ہیں۔ ڈی کریمر اس بات پر زور دیتے ہیں کہ جب اے آئی ٹیکنالوجیز پرائیویسی یا کاپی رائٹ قوانین کی خلاف ورزی کرتی ہیں تو ذمہ دار افراد کی نشاندہی کے لیے واضح رہنما اصولوں کی ضرورت ہے۔ کاروبار بھی خود ضابط بندی میں مصروف ہیں اور غیر شفاف اے آئی ماڈلز سے گریز کر رہے ہیں تاکہ گاہک کے خطرات کو کم کر سکیں، ڈی کریمر نے نوٹ کیا۔ یہ خود ضابط بندی گاہک کی آرام دہ سطح کے مطابق ہے اور نئے اے آئی ماڈلز کے لیب سے کاروباری استعمال تک پہنچنے میں وقت درکار ہے۔

چونکہ انقلابی ورژن کا چیٹ جی پی ٹی 2022 کے آخر میں دستیاب ہوا، اساتذہ متعدد پیچیدہ چیلنجز کا سامنا کر رہے ہیں جب وہ مصنوعی ذہانت کے نظاموں کو سمجھنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ اسکول اہم سوالات پر غور کر رہے ہیں، جیسے کہ آیا اس ٹیکنالوجی پر پابندی لگائی جائے، AI کے استعمال کی پالیسی میں کیا شامل ہونا چاہیے، اس ٹیکنالوجی کو تعلیم و تدریس میں مؤثر طریقے سے کیسے شامل کیا جائے، اور چیٹ جی پی ٹی اور دیگر تخلیقی AI ٹولز کو نقل کے لیے استعمال کرنے سے طالب علموں کو کیسے روکا جائے۔ ایجوکیشن ویک نے 2024 میں ان اہم مسائل پر وسیع پیمانے پر رپورٹنگ کی اور AI کو سمجھنے اور استعمال کرنے کے گہرائی میں معلومات فراہم کی۔ یہاں 2024 میں AI کے بارے میں ایجوکیشن ویک کی طرف سے اسکولوں میں شائع ہونے والی پانچ سب سے مشہور کہانیاں ہیں: **چیٹ جی پی ٹی انگریزی اساتذہ کو مایوس کر سکتا ہے۔ یہاں میں کیسے مطابقت پذیر ہوں** یہ رائے پر مبنی آرٹیکل ہائی اسکول کے انگریزی استاد ڈیوڈ نورنبرگ کے چیٹ جی پی ٹی کے بڑھتے ہوئے استعمال پر نمٹنے کے طریقے کو بیان کرتا ہے۔ نورنبرگ، جو بوسٹن میں نورتیسٹرن یونیورسٹی میں لیکچرر بھی ہیں، اس بات پر زور دیتے ہیں کہ طالب علموں کو مختلف متون اور خیالات کا تجزیہ کرنے میں مدد کی جائے، بجائے اس کے کہ لکھائی کی مشقوں پر زیادہ توجہ دی جائے۔ مزید پڑھیں۔ **والدین نے ای آئی استعمال پر اسکول کی جانب سے طالب علم کو سزا دینے پر مقدمہ دائر کیا: اساتذہ کے لیے سبق آموزیاں** میساچوسٹس کے ایک نوعمر کے والدین نے اس کے ہائی اسکول پر مقدمہ دائر کیا، یہ دعویٰ کرتے ہوئے کہ تخلیقی AI کو اسائنمنٹ پر استعمال کرنے پر غیر منصفانہ سزا دی گئی کیونکہ سکول میں AI استعمال کی پالیسی موجود نہیں تھی۔ مزید پڑھیں۔ **"ہم نقصان میں ہیں"، اور AI پر دیگر اساتذہ کے جذبات** ایڈ ویک ریسرچ سینٹر کی طرف سے کیے گئے قومی سطح پر نمائندہ سروے سے معلوم ہوا کہ 58 فیصد K-12 اساتذہ نے AI پر کوئی پیشہ ورانہ تربیت حاصل نہیں کی، جس کی وجہ سے ٹیکنالوجی کو مؤثر طریقے سے چلانا مشکل ہوتا ہے۔ مزید پڑھیں۔ **AI کی غلط معلومات کے بارے میں کیا جاننا ہے: اساتذہ کے لیے ایک رہنما** اسٹینفورڈ یونیورسٹی کے پروفیسر ایمرٹس سیم ونبرگ اور ڈیجیٹل انکوائری گروپ کے شریک بانی، تحقیق ایسوسی ایٹ ندو زیو کے ساتھ، اس بات پر مشورہ دیا کہ اساتذہ کیسے طالب علموں کو AI سے پیدا شدہ فکشن اور حقائق میں فرق کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔ مزید پڑھیں۔ **ملیے سسی سے، AI چیٹ بوٹ جو طلباء کو ان کے خوابوں کی نوکریاں تلاش کرنے میں مدد دے رہا ہے** سسی، ایک AI چیٹ بوٹ جو اوریگن ڈیپارٹمنٹ آف ایجوکیشن نے تیار کیا، طلباء کو کیریئر کے اختیارات کی تلاش، اپنے مقاصد کو حاصل کرنے کے لیے منصوبے بنانے، انٹرویوز کی تیاری، اور متحرک رہنے میں مدد دیتا ہے۔ مزید پڑھیں۔

AI انقلاب تیزی سے ترقی کر رہا ہے، جو رسائی اور جدت دونوں کو بڑھا رہا ہے۔ GIGABYTE اس کا علمبردار ہے، کاروباری اداروں، ڈویلپرز، اور صارفین کے لیے تیار کردہ AI حلوں کی وسیع رینج فراہم کر رہا ہے۔ کمپنی اپنے پروڈکٹس میں AI کو شامل کرتی ہے اور AI کے استعمال کی حدود کو بڑھانے کے لیے معروف چپ سپلائرز کے ساتھ تعاون کرتی ہے۔ AI کی روزمرہ زندگیوں میں وسیع تبدیلی کی صلاحیت ہے، اور بین الاقوامی مالیاتی فنڈ کے مطابق AI کی لہر کی وجہ سے 40% ملازمتوں پر اثر پڑنے کا امکان ہے۔ GIGABYTE کی نظر AI کی جمہوریت سازی پر مرکوز ہے، اور یہ AI PC اور مقامی AI ٹریننگ ڈیسک ٹاپس جیسی مختلف حل پیش کرتی ہے، جو AI کو زیادہ قابل رسائی اور آپریشنل بناتی ہیں۔ GIGABYTE متنوع AI حل پیش کرتی ہے جو مختلف تعیناتی ضروریات کو پورا کرتی ہے، جس کی بڑی کارپوریشنوں سے دلچسپی حاصل ہو رہی ہے۔ ان کی پیشکشیں تخلیقی AI ٹولز سے لے کر ویڈیو اور گیمنگ میں حقیقی وقت کی ایپلیکیشنز تک ہیں۔ ان کا AI TOP پروڈکٹ صارفین کو "اپنی AI کو اپنی میز پر تربیت دیں" کی سہولت فراہم کرتا ہے، بغیر اعلی پروگرامنگ مہارت کے، اور Retrieval-Augmentation Generation (RAG) جیسے جدید خصوصیات کو شامل کرتا ہے تاکہ بہتر جوابات مل سکیں۔ GIGABYTE کی AI ہارڈویئر صارف کے مرکزیت پر مرکوز ہے، جدید مدربورڈز اور SSDs کی خاصیت دیتی ہے جو کارکردگی اور کارگزاری کو بہتر بناتے ہیں، یہاں تک کہ صارف کی سطح پر بھی۔ اعلی سطحی AI گیمنگ لیپ ٹاپ مزید AI سے چلنے والی ٹیکنالوجیز جیسے AI Nexus کے ساتھ صارف کے تجربے کو بہتر بناتے ہیں، جو گیمنگ اور بیٹری کی کارکردگی کو بڑھاتے ہیں۔ ہارڈویئر سے آگے، GIGABYTE بڑے AI ایکوسسٹم کو تشکیل دے رہی ہے، AMD، Intel، اور NVIDIA جیسے ٹیکنالوجی جنات کے ساتھ تعاون کر کے، AI کو مزید روزمرہ کے استعمال میں ضم کر رہی ہے۔ یہ کوششیں AI کو مزید قابل رسائی اور ورسٹائل بناتی ہیں، متعدد صنعتوں کو جدت کو تیز کرنے کا موقع فراہم کرتی ہیں۔ مزید GIGABYTE AI جدیدیتوں کے بارے میں معلومات کے لیے، 6 جنوری 2025 کو ہونے والے 2025 CES میں GIGABYTE ایونٹ کے لیے اپنے کیلنڈر کو نشان زد کریں۔

سال 2024 میں، گوگل AI نے روزمرہ زندگی کو بہتر بنانے کی غرض سے اہم پیش رفتیں اور خصوصیات متعارف کروائیں۔ اہم لانچز میں "سرکل ٹو سرچ" اور "نوٹ بک LM کی آڈیو اوورویوز" شامل تھیں، ساتھ ہی جیمینی، پکسل، اور کروم جیسے مختلف گوگل مصنوعات میں اپڈیٹس شامل تھیں۔ ہر ماہ قابلِ ذکر ترقیات دیکھنے کو ملیں: - **جنوری:** سرکل ٹو سرچ متعارف کروایا اور سام سنگ گلیکسی S24 پر نئی خصوصیات کے ساتھ کروم اور پکسل کے لیے جنریٹو AI میں بہتریاں۔ - **فروری:** جیمینی 1

زرعی اور صنعتی انقلابات کی طرح، مصنوعی ذہانت (AI) تکنیکی اور سماجی تبدیلیاں لا رہی ہے جو انسانی تاریخ کو متاثر کریں گی۔ یہ اقتصادی نمو کے اہم عناصر، یعنی پیداواری صلاحیت اور جدت کو نمایاں طور پر تبدیل کرنے کے لیے تیار ہے۔ موجودہ AI انقلاب کی درست سمت متعین نہیں ہے، لیکن اس کی تیز رفتار ترقی انکار سے بالا تر ہے۔ جیسے جیسے AI ٹیکنالوجی تیزی سے آگے بڑھ رہی ہے، یہ انسانی پیداواری صلاحیت کو بے مثال سطح تک بڑھانے کا وعدہ کرتی ہے۔ کاروبار جو پیچھے رہ جائیں گے انہیں بحال ہونے میں مشکلات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے۔ AI ٹیکنالوجی کو اپنانا اور انضمام کرنا لازمی بن گیا ہے، نہ کہ اختیاری۔ مصنوعی ذہانت کی اصطلاح—جو مشینوں یا کمپیوٹرز کے ذریعے انسانی ذہانت کی نقل کرنے کے عمل کا حوالہ دیتی ہے—1950 کی دہائی میں متعارف کرائی گئی، اور تب سے یہ میدان ترقی کر رہا ہے۔ جدید ترقی یافتہ شکلیں، جیسے کہ جنیریٹو AI، سماج اور روزمرہ کی زندگی کے لیے اہم مضمرات کے ساتھ رابطہ، تعلیم حاصل کرنے اور فیصلے کرنے کی صلاحیتوں کو بڑھاتی ہیں۔ ذیل میں کچھ اہم اصطلاحات دی گئی ہیں جن پر کاروباری رہنماؤں کو اس تیزی سے ترقی کرتی ہوئی ٹیکنالوجی کو نافذ کرتے وقت غور کرنا چاہیے: الگورتھم کی جانبداری ناقص تربیتی ڈیٹا اور پروگرامنگ کی وجہ سے پیدا ہونے والی غلطیاں AI ماڈلز کو جانبدارانہ فیصلے کرنے کا سبب بنتی ہیں۔ ایسی غلطیاں جنس، قابلیت یا نسل کی بنیاد پر غلط نتائج اخذ کر سکتی ہیں، جو فیصلہ سازی کے عمل میں سنگین نقصان کا سبب بن سکتی ہیں۔ خودکار ایجنٹس AI ماڈلز جو ایک مقصد اور اسے حاصل کرنے کے لیے ضروری آلات رکھتے ہیں۔ اس کی مثال سیلف ڈرائیونگ کاریں ہیں، جو حسی اِن پٹ، جی پی ایس ڈیٹا، اور ڈرائیونگ الگورتھم استعمال کرتے ہوئے خود مختاری سے نیویگیٹ اور منزل تک پہنچتی ہیں۔ ڈیپ لرننگ مشین لرننگ کی ایک ترقی یافتہ شکل جو وسیع ڈیٹا وسائل جیسے کہ ٹیکسٹ اور غیر ساختہ ڈیٹا، جیسے کہ تصاویر، کو پروسیس کرتی ہے۔ ان صلاحیتوں میں مشتبہ لاگ ان کوششوں کا پتہ لگانا یا مضبوط پاس ورڈ تجویز کرنا شامل ہے۔ جنیریٹو AI AI جو مواد تیار کرنے کے قابل ہے، جیسے کہ متن، ویڈیوز، کوڈ، اور تصاویر۔ بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ، جنیریٹو AI سسٹمز پیٹرن کی شناخت کرکے نیا مواد تیار کرتے ہیں۔ مثالوں میں چیٹ جی پی ٹی اور ڈیل-ای شامل ہیں۔ ہیلوسینیشن یہ اس وقت ہوتا ہے جب AI سسٹم فرضی، بے معنی، یا غلط معلومات تیار کرتا ہے۔ غلط معلومات کو اعتماد کے ساتھ پیش کرنے سے اس کی قابل اعتباریت کو جانچنا مشکل ہو جاتا ہے۔ مشین لرننگ مصنوعی ذہانت جو الگورتھم اور ماڈلز کو تیار کرتی ہے، مشینوں کو ڈیٹا سے سیکھنے اور رجحانات کی پیش گوئی کرنے کے قابل بناتی ہے بغیر انسانی مداخلت کے۔ مثال کے طور پر، گوگل میپس سفر کے اوقات کی پیش گوئی کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔ نارو AI AI جو ایک مخصوص مقصد کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جیسے کہ NSFW تصاویر کا پتہ لگانا یا ایمیزون پر مصنوعات کی سفارش کرنا۔

کوسٹا ریکا کے اوسا جزیرہ نما میں، حیاتیاتی ماہر جینا لاسن نے 350 آڈیو مانیٹرز کا استعمال شروع کیا تاکہ خطرے سے دوچار اور سائنسدانوں کے لیے دیکھنے میں مشکل جیفری کے مکڑی بندروں کی نگرانی کی جا سکے۔ ان آلات نے ایک ہفتے تک جنگل کی آوازیں ریکارڈ کیں، جس سے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار پیدا ہوئی۔ اس ڈیٹا کے مؤثر تجزیے کے لیے لاسن نے ایسے AI نظاموں کا استعمال کیا جو فوری طور پر مکڑی بندروں کی آوازوں کو پہچان سکتے ہیں اور ان کی نقل و حرکت کو ٹریک کر سکتے ہیں، جس سے یہ 2021 میں شروع ہونے والے سب سے بڑے صوتی وائلڈ لائف مطالعہ میں سے ایک ہے۔ اس مطالعے سے علاقے کے جنگلی حیات کی پناہ گاہ کی صحت کے بارے میں خدشات ظاہر ہوئے۔ جنگلی حیات کی نگرانی میں AI کا استعمال انتہائی اہمیت کا حامل ہے کیونکہ "سائنس" میں شائع ہونے والی ایک تحقیق کے مطابق تقریباً 28% پودوں اور جانوروں کی انواع ناپید ہونے کے خطرے سے دوچار ہیں۔ ڈچ اور ڈینش یونیورسٹیوں کے محققین نے وسیع ڈیٹا کو سنبھالنے اور ماحولیاتی بصیرت کو اجاگر کرنے میں مشین لرننگ کی صلاحیت کو اجاگر کیا ہے، حالانکہ تکنیکی چیلنجز باقی ہیں۔ مائیکروسافٹ کی AI فار گڈ لیب ان میں سے کچھ چیلنجز کو ایک نئے ہارڈ ویئر اور کمپیوٹنگ سسٹم، سپیرو کے ساتھ حل کر رہی ہے، جو شمسی توانائی اور توانائی سے بھرپور AI چپس کا استعمال کرتے ہوئے دور دراز علاقوں میں کام کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ آلات برسوں تک کام کر سکتے ہیں اور کم زمین والے مدار پر سیٹلائٹ کے ذریعے آن لائن ڈیٹا منتقل کر سکتے ہیں۔ سپیرو کا ایک تجربہ کولمبیا کے ماگدالینا ریور ریزرو میں منصوبہ بند ہے تاکہ جیگوارز اور مکڑی بندروں جیسے انواع پر جنگلات کی کٹائی کے اثرات کا مطالعہ کیا جا سکے۔ ایک اور پروجیکٹ واشنگٹن کی کیسکیڈ ماؤنٹینز میں کیا جائے گا، جس کا عالمی سطح پر توسیع کرنے اور محققین کو ڈیٹا تک رسائی فراہم کرنے کا منصوبہ ہے، جب کہ شکاریوں کے غلط استعمال سے بچایا جائے۔ لاسن کا مطالعہ مکڑی بندروں کے لیے مسکن کے نقصان کے خدشات کی وجہ سے شروع ہوا، خاص طور پر کوسٹا ریکا کے کورکواڈو نیشنل پارک کے قریب انفراسٹرکچر اور باغات سے۔ ان کے نتائج، جو کہ رائل سوسائٹی آف لندن کی طرف سے مارچ 2023 میں شائع ہوئے، یہ ظاہر کرتے ہیں کہ مکڑی بندر سڑکوں اور باغات کے قریب علاقوں سے بچتے ہیں، اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ جنگلی حیات کی راہداریاں اندازے کے مطابق کم مؤثر ہیں۔ "سائنس" کے مقالے کے مطابق، صوتی نگرانی مختلف ماحولیاتی نظاموں میں قیمتی ہے، جیسے کہ بحری جہازوں کو بلو وہیل سے بچانے میں مدد کرنا۔ اگرچہ مانیٹرز کو ماحولیاتی نقصان جیسے چیلنجز کا سامنا رہتا ہے، یہ طریقہ جنگلی حیات کے رویوں کا ایک خاصی سستا اور کم مداخلت کرنے والا طریقہ پیش کرتا ہے۔ لاسن نے اس بات پر زور دیا کہ صوتی نگرانی انسانی اثرات کو کم کرتی ہے، جس سے حیاتیات کے ماہرین کو زیادہ مستند رویے دیکھنے کی اجازت ملتی ہے اور یہ نوٹ کرتے ہوئے کہ مکڑی بندر انسانی مداخلت نہیں چاہتے۔