اوریکل کے شریک بانی لیری ایلیسن کے مطابق، AI بڑے پیمانے پر نگرانی کے نئے دور کی شروعات کرنے کے لیے تیار ہے، جنہوں نے اشارہ دیا کہ ان کی کمپنی اس قسم کی کوششوں کے لیے ٹیکنالوجیکل مدد فراہم کرنے کے لیے تیار ہے۔ یہ کوششیں مشین لرننگ کی طاقت سے جاری، حقیقی وقت کی نگرانی کے ذریعے انفرادی لوگوں کو 'بہترین برتاؤ' پر رہنے کو یقینی بناتی ہیں۔ ایلیسن نے یہ بصیرتیں گزشتہ ہفتے کی اوریکل مالی تجزیہ کار کی میٹنگ کے دوران گھنٹے طویل بحث کے اختتام پر مشترک کیں، خاص طور پر ایک سوالات و جوابات کے سیشن کے دوران جہاں انہوں نے اوریکل—ایک مستند امریکی سرکاری ٹھیکیدار جس نے حال ہی میں AWS اور مائیکروسافٹ کے ساتھ IT شراکت قائم کی ہے—کو AI کے بنیادی ڈھانچے میں ایک اہم کھلاڑی کے طور پر پیش کیا۔ انہوں نے زور دیا کہ کئی کمپنیاں اوریکل پر AI ماڈل تیار کر رہی ہیں کیونکہ اس کی 'منفرد نیٹ ورکنگ آرکیٹیکچر' کی جڑیں ڈیٹا بیس کے دور سے ہیں۔ AI کا عروج اور ڈیٹا بیس کا زوال 'AI گرم ہے، اور ڈیٹا بیس اتنی اہم نہیں،' ایلیسن نے کہا، یہ تجویز دیتے ہوئے کہ اگرچہ اوریکل کی خدمات کم دلچسپ ہوسکتی ہیں، وہ اہم ہیں۔ انہوں نے AI سسٹمز کے لئے اچھی طرح سے منظم ڈیٹا کی ضرورت کو زور دیا۔ خاص طور پر یہ حقیقت کہ کلاؤڈ کمپیوٹنگ کے نمایاں کھلاڑی، بشمول ایلون مسک کا گروک، اپنی AI بنیادی ڈھانچے کے لیے اوریکل کا انتخاب کر رہے ہیں، ایلیسن کے مطابق، جو اب CTO کی حیثیت سے خدمات انجام دے رہے ہیں، یہ ظاہر کرتا ہے کہ کمپنی صحیح راستے پر ہے۔ 'اگر ایلون اور ستیہ [ندھیلا] ہمیں منتخب کر رہے ہیں، تو یہ ظاہر کرتا ہے کہ ہمارے پاس قیمتی اور مختلف ٹیکنالوجی ہے،' انہوں نے مزید کہا، مزید یہ نوٹ کرتے ہوئے کہ اس ٹیکنالوجی کا ایک اہم اطلاق AI کے پبلک سیکیورٹی صلاحیتوں کو بہتر بنانا ہے۔ اوریکل: بڑے پیمانے پر AI نگرانی کے لئے کلاؤڈ پلیٹ فارم اوریکل کلاؤڈ انفراسٹرچکر اور جدید AI کے ملاپ کے ساتھ، ایلیسن نے ایک ایسے مستقبل کا تصور کیا جہاں امریکیوں کے لئے جاری جواب دہی ہوگی، جہاں ٹیکنالوجی شہریوں میں تعمیل کو یقینی بنائے گی۔ انہوں نے کہا، 'پولیس بہترین برتاؤ پر ہوگی کیونکہ ہم مستقل دیکھ رہے ہیں اور ریکارڈ کر رہے ہیں کہ کیا ہو رہا ہے۔' انہوں نے ایک منظرنامہ بیان کیا جہاں پولیس کے جسمانی کیمرے ہمیشہ فعال رہتے ہیں، اور افسران نشریہ کو اوریکل کی طرف بند کرنے کی کوئی صلاحیت نہیں رکھتے۔ اس مستقبل میں، حتیٰ کہ ایک کھانے یا بیت الخلا کے وقفے کے دوران رازداری کی درخواست کا مطلب صرف کچھ حصوں کے لیے وارنٹ درکار ہو سکتے ہیں، جبکہ ویڈیو نشریہ ناقابل تسخیر رہتی ہے۔ AI افسران کے فیڈ کا مشاہدہ کرے گا تاکہ کسی بھی بدعنوانی کی نشاندہی کی جا سکے، جس کا ایلیسن نے دعویٰ کیا کہ یہ پولیس کی طاقت کے غلط استعمال کو روکنے اور ممکنہ طور پر جانیں بچانے میں مدد کر سکتی ہے۔ 'ہر پولیس افسر ہر وقت زیر نگرانی ہوگا،' انہوں نے وضاحت کی۔ 'اگر کوئی مسئلہ سامنے آتا ہے، تو AI مناسب فرد کو آگاہ کرے گا۔' تاہم، اوریکل کی خواہشات محض قانون نافذ کرنے والوں کی جواب دہی تک محدود نہیں ہیں۔ شہریوں کا برتاؤ مستقل نگرانی کے تحت 'شہری اپنی بہترین برتاؤ پر ہونگے کیونکہ ہم ہمیشہ ریکارڈنگ اور رپورٹنگ کر رہے ہیں،' ایلیسن نے کہا، حالانکہ یہ غیر واضح ہے کہ وہ ان ریکارڈنگ کا ذریعہ کیا سمجھتے ہیں—چاہے وہ پولیس کے جسمانی کیمرے ہوں یا عوامی سیکیورٹی کیمرے۔ انہوں نے AI کے فائدے اٹھانے کے موقعوں کا اشارہ دیا، یہ تجویز دی کہ پولیس کے مشتبہ افراد کو تعاقب کرنے کے بجائے ڈرون کا استعمال کیا جا سکتا ہے، اور AI سیٹلائٹ تصویریں کا تجزیہ کر سکتی ہے تاکہ فصل کی پیداوار کا اندازہ لگایا جا سکے اور زراعتی حالات کو بہتر بنانے کے طریقے تجویز کیے جا سکیں۔ پرائیویسی کے تحفظات کے باوجود، ایلیسن عزم رکھتے ہیں کہ اوریکل کی اس سیکٹر میں شمولیت میں اضافہ کریں۔ ہم نے ایلیسن کے کچھ بیانوں کی وضاحت کے سلسلے میں اوریکل سے رابطہ کرنے کی کوشش کی، لیکن ابھی تک کوئی جواب موصول نہیں ہوا۔

اداکار، کاروباری رہنما، اور CXOs AI کو (انٹلیجنس) استعمال کر رہے ہیں تاکہ اپنی کمپنیوں اور وسیع صنعتوں کے سامنے آمنے والے سب سے بڑے چیلنجوں کو حل کریں۔ جانیں کہ یہ پیشہ ور افراد کس طرح ان چیلنجوں کا سامنا AI حلوں کے ذریعے کر رہے ہیں جن کا نتیجہ بڑھتی ہوئی پیداواری، زیادہ کمائی، اور بہتر گاہک کی اطمینان میں نکلتا ہے۔

ایک اوریکل مالیاتی تجزیہ کاروں کی میٹنگ کے دوران، سی ای او لیری ایلیسن نے اپنا یقین ظاہر کیا کہ اے آئی بالآخر قانون نافذ کرنے والے اداروں کے لیے وسیع پیمانے پر نگرانی کے نیٹ ورک کو سہولت دے سکتا ہے۔ “ہم نگرانی کریں گے،” انہوں نے کہا۔ “ہر پولیس آفیسر کو ہر وقت مانیٹر کیا جائے گا، اور اگر کوئی مسئلہ پیدا ہوتا ہے تو اے آئی اسے پہچانے گا اور متعلقہ اتھارٹی کو آگاہ کرے گا۔ اس سے شہریوں کو صحیح طریقے سے برتاؤ کرنے کی ترغیب ملے گی، کیونکہ ہم مسلسل ہر وقوعے کو ریکارڈ اور دستاویزی شکل میں محفوظ کریں گے۔” ایلیسن کا خیال ہے کہ مستقل اے آئی سے چلنے والی نگرانی سے جرائم کی شرح میں نمایاں کمی ہو سکتی ہے۔ تاہم، ثبوت اس دعوے کی ضروری طور پر تصدیق نہیں کرتے۔ دی واشنگٹن پوسٹ کے ذریعہ نوٹ کیا گیا ہے کہ امریکا کے تاریخی پولیس ڈیٹا میں اندرونی تعصبات کی عکاسی ہوتی ہے، اور اس ڈیٹا کو کسی اے آئی ماڈل میں شامل کرنے سے وہ ان علاقوں میں زیادہ مجرمانہ سرگرمی کی نشاندہی کر سکتا ہے، جو نسل اور معاشرتی اقتصادی حالت کی بنیاد پر نقصان دہ فیڈبیک لوپس بنا سکتا ہے۔

اس مسئلے کی وجہ کیا ہے؟ یقینی بنائیں کہ آپ کا براؤزر جاوا اسکرپٹ اور کوکیز کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، اور اس بات کی تصدیق کریں کہ یہ بلاک نہیں کیے جا رہے ہیں۔ مزید تفصیلات کے لیے، براہ کرم ہماری سروس کی شرائط اور کوکی پالیسی سے رجوع کریں۔ مدد درکار ہے؟ اگر آپ کے اس پیغام کے بارے میں سوالات ہیں، تو براہ کرم ہمارے سپورٹ ٹیم سے رابطہ کریں اور نیچے دیے گئے حوالہ ID کا ذکر کریں۔ بلاک حوالہ ID:

Infor واما ٹیک، ایک ایونٹس کمپنی، نے مصنوعی ذہانت (AI) کانفرنسوں کی صلاحیت کو پہچان لیا اور دسمبر میں اپنے آنے والے AI سمٹ کے لیے نیویارک کو اس کا بنیادی مقام منتخب کیا، جس کی توقع ہے کہ حاضری میں 15% اضافہ ہوگا اور 4,000 شرکاء ہوں گے۔ نیویارک تیزی سے دوسری بڑی جنریٹو AI کا مرکز بن رہا ہے، جو پیٹرن کی شناخت کے ذریعے نیا مواد بنانے میں شامل ہے۔ کیرو لائن ہکس، سینئر ایونٹس ڈائریکٹر، نے مصنوعی ذہانت کو اپنانے والی متنوع صنعتوں کے ساتھ ٹیک مرکز کے طور پر نیو یارک کی حیثیت پر زور دیا۔ شہر میں اسٹارٹ اپس کی بڑھتی ہوئی تعداد ہے، گوگل جیسے ٹیک جنات AI ریسرچ پر توجہ مرکوز کر رہے ہیں، اور مقامی یونیورسٹیوں سے وابستگی ہے۔ میئر ایرک ایڈمز بھی نیویارک کو AI کے نفاذ کے لیے ایک سرکردہ شہر کے طور پر پوزیشن دینے کے لیے کوشاں ہیں، باوجود اس کے کہ کچھ چیلنجز ہیں۔ نیویارک میں ٹیک سیکٹر اب وال سٹریٹ سے زیادہ لوگوں کو روزگار دیتا ہے، جس کی اوسط تنخواہ $150,000 ہے، جو شہر کی کل آمدنی کا %10 ہے۔ اینڈریو کمبل، اکانومک ڈویلپمنٹ کارپوریشن کے سی ای او، نے جنریٹیو AI کی ترقیوں کے لیے بے ایریا پر انحصار کرنے سے لے کر مختلف صنعتوں میں لاگو AI کے لیے ایک دارالحکومت بننے کے شہر کی تبدیلی کو اجاگر کیا۔ نیویارک میں AI کمپنیوں اور ملازمتوں میں تیزی سے اضافہ ہوا ہے، وینچر کیپٹل کی سرمایہ کاری Q2 میں 73 فیصد اضافے کے ساتھ $7

یوٹیلیٹیز کو ایک اہم اختراعی موج میں دلچسپی لینی چاہئے جو مصنوعی ذہانت میں ابھر رہی ہے، اس کو ایجنٹس کے طور پر جانا جاتا ہے.

اس کالم میں، میں OpenAI کے نئے جنریٹو AI ماڈل، o1 کا تجزیہ کرتا ہوں، جو میرے پہلے مضمون میں فراہم کردہ جامع جائزے پر مبنی ہے۔ آج، میں o1 کی ایک نمایاں مگر کم رپورٹ ہونے والی خصوصیت کو اجاگر کروں گا جو AI کی حفاظت کو تبدیل کر سکتی ہے۔ ### ریئل ٹائم ڈبل-چیکنگ o1 کا ایک اہم جزو اس کی چین-آف-تھاؤٹ (CoT) میتھڈولوجی ہے، جو رن ٹائم پر ریئل ٹائم ڈبل-چیکنگ کرتی ہے۔ یہ میکانزم AI کی واہمہ—غلط یا نقصان دہ مواد کی تخلیق—کو کم کرنے کے لیے بنایا گیا ہے، جس سے یہ تعصب اور خطرناک تجاویز سے بچتے ہوئے محفوظ تر ہو جاتا ہے۔ دیگر AI ڈیویلپر جلد ہی اس قسم کے طریقے اپنا سکتے ہیں۔ حالانکہ یہ تکنیک پہلے بھی آزمائی جا چکی ہے، o1 اسے ایک بنیادی فعالیت کے طور پر شامل کرتا ہے جو مسلسل کام کرتی ہے، بغیر یوزر کی مداخلت کے نتائج کو بہتر بناتی ہے۔ اگرچہ یہ ردعمل کے اوقات بڑھا دیتی ہے (ممکنہ طور پر کئی منٹ تک پہنچ جاتے ہیں)، لیکن یہ سودا بہتر، محفوظ جوابات پیش کرتا ہے۔ اب یوزرز اس خصوصیت سے باہر نہیں ہو سکتے، جو یوزر کنٹرول میں تبدیلی کا اشارہ ہے۔ ### چین آف تھاؤٹ کیسے کام کرتی ہے AI میں چین-آف-تھاؤٹ انسانی استدلال کی نقل کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، جب شطرنج کے موو کے بارے میں سوچتے ہیں، ایک شخص مستقبل کی پوزیشنز کی توقع کرتا ہے، جس سے بہتر فیصلے کیے جاتے ہیں۔ جنریٹو AI میں، پرامپٹنگ ماڈل کو مرحلہ وار ردعمل دینے کی رہنمائی کر سکتی ہے۔ جب مختلف پرامپٹس کے ساتھ اس کا امتحان لیا جاتا ہے تو اس طریقے کی تاثیر ظاہر ہوتی ہے۔ مثلاً، جب کسی کاروبار کو شروع کرنے کے بارے میں پوچھا جاتا ہے، ایک روایتی AI کم مشورہ قابل تجاویز دے سکتا ہے، جیسے کہ چاندنی یا بینک ڈکیتی۔ ایک CoT طریقے کے ساتھ حفاظتی چیکوں کا اطلاق، ان تجاویز کو درست کر سکتا ہے، غیر قانونی آپشنز کو فلٹر کر کے اخلاقی سفارشات کی ترویج کر سکتا ہے۔ ### حفاظتی چیکوں کا فریم ورک o1 میں، مراحل کو آٹومیٹ کیا جاتا ہے، پروسیسنگ مراحل کے دوران AI حفاظتی چیکوں کو شامل کر کے۔ یہ نہ صرف یہ یقینی بناتا ہے کہ یوزر پرامپٹس کا جائزہ لیا جائے، بلکہ جواب بھی نقصان دہ مواد کے لیے مانیٹر کیا جاتا ہے۔ اگرچہ یہ درستگی میں اضافہ کرتا ہے، لیکن ردعمل میں تاخیر اور اضافی اخراجات کمپیوٹنگ وقت کی وجہ سے ظاہر ہوتے ہیں۔ یہ دیکھنا ابھی باقی ہے کہ کتنا حفاظتی اقدامات کی سطح درکار ہے اور آیا یوزرز کو ان ترتیبات پر کنٹرول برقرار رکھنا چاہیے یا انہیں ایک ذاتی حفاظت کی سطح پر ڈیفالٹ ہونا چاہیے۔ جدید AI ماڈلز میں پہلے ہی سے ملٹی اسٹیج حفاظتی چیک شامل ہوتے ہیں۔ ### نتیجہ خلاصہ میں، o1 میں ریئل ٹائم ڈبل-چیکنگ جنریٹو AI کی حفاظت میں ایک اہم ترقی کی نمائندگی کرتی ہے، جس سے جواب کی وشوسنییتا اور درستگی میں اضافہ ہوتا ہے۔ اس خصوصیت سے مجموعی AI حفاظت میں بہتری متوقع ہے، جو ایک ایسا شعبہ ہے جو مسلسل توجہ اور بہتری کا مستحق ہے۔ آئندہ کالم o1 کی اضافی صلاحیتوں اور AI کے میدان میں اس کے مضمرات کا جائزہ لیں گے۔ مزید دلچسپ معلومات کے لیے ہمارے ساتھ رہیے۔