توقعات سے بالاتر: AI ایجنٹس اور کام کا اگلا باب

AI ایجنٹس، یا خود مختار ایجنٹ، اپنے ابتدائی دنوں میں ہیں۔ بہت جلد – پہلی اننگز کے ابتدائی حصے میں۔ میدان جدت سے گونج رہا ہے، زمینی تحقیق سے لے کر تصورات کے ثبوت سے لے کر عملی ایپلی کیشنز تک - سبھی AI کی وسیع صلاحیت کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ 

اس میں کوئی شک نہیں کہ خود مختار ایجنٹ ہر ایک صنعت کو تبدیل کر دیں گے، ان کی صلاحیتیں محض ٹاسک آٹومیشن سے بڑھ کر ورک فلو کو دوبارہ ڈیزائن کرنے، پیچیدہ منظرناموں کی تقلید، اور مختلف عملوں میں انسانی مداخلت کی ضرورت کو کم کرنے تک پھیلی ہوئی ہیں۔ ہم ایک (قریبی مدتی) مستقبل کی طرف دیکھ رہے ہیں جہاں ایجنٹ بڑے پیمانے پر نقلیں چلا سکتے ہیں، مارکیٹنگ کی مہمات کو دوبارہ ڈیزائن کر سکتے ہیں، یا پیچیدہ R&D جانچ کے عمل کو خودکار کر سکتے ہیں۔

بوسٹن کنسلٹنگ گروپ (بی سی جی) ارتقائی چھلانگ کو نمایاں کرتا ہے۔ بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) سے لے کر خود مختار ایجنٹوں تک جو کاموں کو انجام سے آخر تک انجام دینے، نتائج کی نگرانی، موافقت پذیری، اور اہداف کے حصول کے لیے خود مختار طریقے سے ٹولز استعمال کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ وہ حقیقی مصنوعی ذہانت کی طرف ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتے ہیں، جو مسلسل انسانی نگرانی کے بغیر آزادانہ آپریشن کے قابل ہے۔ 

کی شرائط میں مارکیٹ سائزخود مختار AI اور خود مختار ایجنٹوں کی قیمت 4.8 میں 2023 بلین USD تھی اور تخمینہ ہے کہ 43 اور 2023 کے درمیان 2028% سے زیادہ کا CAGR رجسٹر کریں گے، جو 28.5 بلین تک پہنچ جائے گا۔ یہ واضح ہے کہ ہم ایک پیراڈائم شفٹ کے کنارے پر ہیں - امید سے بھرا ہوا ایک مرحلہجوش، شکوک و شبہات، اور عملی تشخیص۔ یہ تبدیلی صرف تکنیکی ترقی کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ کام، پیداواریت، اور جدت طرازی کے لیے ہمارے نقطہ نظر کی نئی تعریف کرنے کے بارے میں ہے۔ تقریباً ہر سرمایہ کار، بانی، ڈویلپر، اور ٹیک کے شوقین اس ٹیکنالوجی کے اثرات کو سمجھنے کی کوشش کر رہے ہیں کہ ہم اپنی زندگی میں اور اس سے آگے کیسے کام کرتے ہیں، اور ان کے آپریشنز اور اسٹریٹجک اہداف کے مضمرات کا اندازہ لگاتے ہیں۔ 

تاہم، ابھی تک، ہمارے پاس اس کی وجہ سے ہونے والی بڑے پیمانے پر تبدیلی کی شدت کو پوری طرح سے سمجھنے کی صلاحیت نہیں ہے۔ ہم صرف قیاس آرائیاں کر سکتے ہیں۔ یہ مضمون صرف اتنا ہے – خود مختار ایجنٹوں کی کھلتی ہوئی حرکیات اور بانیوں، سرمایہ کاروں اور وسیع تر معیشت پر اس کے اثرات کے بارے میں میری قیاس آرائیاں۔ میں اس بارے میں بات کروں گا کہ ہم کس طرح فورم وینچرز میں جگہ کے بارے میں سوچ رہے ہیں اور اس میں سرمایہ کاری کر رہے ہیں، اور ساتھ ہی فراہم کرتے ہیں۔ ایک مارکیٹ کا نقشہ ان کمپنیوں کے ساتھ جن کے بارے میں ہمیں یقین ہے کہ وہ ریسرچ کی قیادت کر رہی ہیں۔ 

آج ہم کہاں ہیں۔

تحقیق اور تصورات کے ثبوت میں خاطر خواہ ترقی کے باوجود، ہم سب اب بھی یہ سمجھنے کی کوشش کر رہے ہیں کہ AI ایجنٹوں کی مکمل صلاحیتوں کو کیسے بروئے کار لایا جائے۔ اب تک، تین رجحانات کا سنگم ہے:

1. AI کی مہارت اور کارکردگی میں ترقی، جو ممکن ہے اس کی حدود کو بڑھانا۔ 
2. عمل کرنے کی صلاحیتوں کی کم ہوتی لاگت، جیسے ChatGPT 4.0، مثال کے طور پر، AI ایجنٹوں کے استعمال کو زیادہ سے زیادہ لوگوں کے لیے قابل رسائی بنانا اور اس ٹیکنالوجی کو وسیع تر اپنانے اور مجموعی طور پر اپنانے کا سبب بننا۔
3. AI تک رسائی کو جمہوری بنانا، اوپن سورس ہے یا نہیں، ایک وسیع رینج کو AI حل تلاش کرنے اور لاگو کرنے کے قابل بناتا ہے، اس طرح جدت کی رفتار کو تیز کرتا ہے۔

کسی بھی نئی ٹکنالوجی کی طرح، خاص طور پر اس سے بڑی تبدیلی، چیلنجوں کی ایک صف ہے جن سے نمٹنے کے عمل میں ہیں۔ یہاں سب سے اوپر دو ہیں:

1. حفاظت اور درستگی

AI ایجنٹوں کی محفوظ اور اخلاقی تعیناتی کو یقینی بنانے کے لیے ضروری انفراسٹرکچر تیار کرنے پر توجہ مرکوز کی جا رہی ہے۔ بہت سی صنعتوں اور کاروباروں کے لیے غلطی کی کوئی گنجائش نہیں ہے۔ اگر کسی LLM میں ہیلوسینیشن کی شرح صرف 0.1% ہے تو اس پر کسی بھی اہم عمل میں کبھی بھی بھروسہ نہیں کیا جا سکتا، اور یہ غلطی کی شرح 10 قدم یا 100 قدمی عمل کے لیے اور بھی کم ہونی چاہیے۔ اس کو حل کرنا بڑے پیمانے پر اپنانے کے لیے اہم ہے، اور بہت سی کمپنیاں LLMs کو اپنے ٹیک اسٹیک کے حصے کے طور پر یا کام کرنے کے بالکل نئے طریقے کے طور پر اپنانے سے پہلے انتظار کر رہی ہیں۔ 

مشاہدے اور صارف کی اجازت کے ذریعے درستگی اور حفاظت کی نگرانی کے لیے ٹولز، نیز اخلاقی فریم ورک، AI انضمام کے لیے ایک ذمہ دارانہ نقطہ نظر کو فروغ دینے کے لیے قائم کیے جا رہے ہیں۔ ہم نے دیکھا ہے کہ کچھ کمپنیاں یہ اچھی طرح کرتی ہیں، نجی اے آئی ان میں سے ایک ہونا. وہ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے تخمینہ کا استعمال کرتے ہیں کہ کمپنیاں نجی ڈیٹا پر تربیت نہیں دے رہی ہیں تاکہ یہ لیک نہ ہو۔ ہم مارکیٹ میں آنے والی نئی کمپنیوں کے بارے میں بھی بہت پرجوش ہیں جیسے SafeguardAI – ایک خود مختار AI ایجنٹ جو فریب نظروں سے تحفظ فراہم کرتا ہے، جس سے کاروباری اداروں کو جنریٹو AI کے استعمال کو تیزی سے تعینات کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

مزید برآں، LLMs کی درستگی کی تشخیص اور بہتری میں مدد کے لیے خودکار تشخیصی میٹرکس، انسانی تشخیص کے فریم ورک، اور تشخیصی ڈیٹاسیٹس جیسے ٹولز تیار کیے جا رہے ہیں۔ یہ ٹولز محققین اور ڈویلپرز کو LLMs میں طاقتوں اور کمزوریوں کی نشاندہی کرنے اور میدان میں مزید پیشرفت کی رہنمائی کرنے میں مدد کرتے ہیں۔

2. انسانی-AI تعامل

یہاں چیلنج یہ ہے کہ انسانوں کو خود مختار سافٹ ویئر کے ساتھ کس حد تک تعامل کرنا چاہیے۔ کافی انسانی کنٹرول کے بغیر کام کرنے والے AI سسٹمز کے ممکنہ خطرات کے بارے میں خدشات ہیں، یعنی کتنی خود مختاری بہت زیادہ ہے۔ لیکن ہمیں یہ بھی جاننے کی ضرورت ہے کہ ہم انسانوں کو لوپ میں کتنا چاہتے ہیں، اور انسانی تعامل کی کون سی سطح تعصبات کو محدود کرنے اور انسانی غلطی کے امکانات کو کم کرتے ہوئے زیادہ حفاظت پیدا کرتی ہے۔ ہمارے پاس کسی بھی طرح کے معقول پیمانے پر ابھی تک اس کے اچھے جوابات نہیں ہیں۔

ایک موقع پرست نقطہ نظر سے، مجھے امید ہے کہ ہم خود مختار سافٹ ویئر کے لیے انسانوں کے کنٹرول کے اندر کام کرنے کے لیے ایک نئے نمونے کی وضاحت کر سکتے ہیں جس طرح اس کی نگرانی اور مشاہدہ کیا جا رہا ہے تاکہ انسان ممکنہ طور پر "مہلک" چیزوں کو ہونے سے روک سکے۔ معیشت میں فلیش کریش کا ورژن۔ میری رائے میں، جو لوگ اسے بنا سکتے ہیں وہ جیتیں گے اور تبدیلی کے مواقع فراہم کریں گے۔ 

ٹاسک اورینٹڈ سے گول اورینٹڈ پراسیسز کی طرف شفٹ

ایسا کوئی شعبہ یا کام کا شعبہ نہیں ہوگا جو AI ایجنٹوں سے اچھوتا رہے گا، اور بہت سی تبدیلیاں مستقبل قریب میں ہوں گی۔ میری رائے میں، oAI ایجنٹوں کے سب سے زیادہ گہرے اثرات ہوں گے۔ کام پر مبنی سے مقصد پر مبنی عمل کی طرف تبدیلی ہے۔ آج، آپ کمپیوٹر میں کچھ داخل کرتے ہیں، جیسے کہ "مجھے AI ایجنٹوں کے بارے میں ایک آپشن لکھیں"، اور کمپیوٹر آپ کو کچھ واپس دیتا ہے، جس پر آپ عمل کرتے ہیں۔ یہ ایک بہت ہی ٹاسک اورینٹڈ پرامپٹ ہے، اور پھر بھی صارف سے ایجنٹ کو اہداف اور شخص کی آواز کے لہجے کے مطابق تربیت دینے کی ضرورت ہے۔ تاہم، یہ اس تک محدود ہے، اور اس وجہ سے آؤٹ پٹ کا تعین زیادہ تر تربیتی ان پٹ کے معیار، نیز صارف کے پہلے سے طے شدہ (اور ممکنہ طور پر محدود) اہداف سے ہوتا ہے، جو اب بھی انسانی اعمال پر بہت زیادہ انحصار کرتا ہے۔ 

AI ایجنٹوں کی کم استعمال شدہ طاقت مقصد پر مبنی کام کی طاقت میں ہے۔ مستقبل اب ایک قدم بہ قدم عمل کی تفصیل یا عمل کے لیے پیچیدہ پرامپٹ انجینئرنگ کا نہیں ہوگا۔ کمپنیوں اور رہنماؤں کو اپنی سوچ کو تبدیل کرنا چاہیے کہ وہ خود مختار اصولوں پر مبنی عمل کیسے بناتے اور استعمال کرتے ہیں، جس کے تحت اہداف مقرر کیے جاتے ہیں اور ایجنٹ اس نتائج کو حاصل کرنے کے لیے بہترین راستے کا تعین کرتے ہیں (مناسب انسانی مداخلتوں کے ساتھ)۔ اس کی ایک مثال یہ ہو سکتی ہے، "مجھے نیویارک شہر میں 100 پیشہ ور افراد کے ساتھ ایک ایونٹ بُک کرائیں جو یہ جاننا چاہتے ہیں کہ ہمارے ایک اسپیکر سے AI کس طرح امریکی ہیلتھ کیئر مارکیٹ میں داخل ہو رہا ہے"۔ اس طرح کی صورت میں، AI کا استعمال اسٹریٹجک سوچ کو اس امکان کے محدود دائرہ کار سے باہر کرنے کے لیے کیا جائے گا جو ایک آسان کام پورا کر سکتا ہے۔

یہ سوچنے اور کام کرنے کا بالکل نیا طریقہ ہے۔ تقریباً کوئی ایسے اہداف نہیں ہیں جن کا ہم فی الحال کمپیوٹر کے ساتھ تعاقب کر رہے ہیں جن کا تعاقب مختلف طریقے سے نہیں کیا جائے گا۔ یہ ایک بنیادی تبدیلی ہو گی کہ ہم اپنے آپ کو کس طرح اورائنٹ کرتے ہیں، اور کس طرح کام کا تصور اور عمل کیا جاتا ہے۔ 

منیٹائزیشن اور مارکیٹ ڈائنامکس

جیسا کہ AI کاروباری ماڈلز کے لیے زیادہ اٹوٹ ہو جاتا ہے، روایتی منیٹائزیشن کی حکمت عملیوں کا دوبارہ جائزہ لیا جا رہا ہے۔ مثال کے طور پر، ابھی انٹرپرائز سافٹ ویئر میں، عام طور پر، گاہک سیٹیں اور استعمال خریدتے ہیں۔ صارفین کی طرف سے، لوگ درون ایپ خریداریاں کرتے ہیں۔ ہمارا مفروضہ یہ ہے کہ یہ اس طرح بدل جائے گا کہ تیزی سے، سافٹ ویئر کمپنیاں ٹولز کے بجائے نتائج فروخت کرنے کے قابل ہو جائیں گی۔ کیا لوگ اور کاروبار نتائج کے لیے ادائیگی کریں گے؟ ان کے مقاصد تک پہنچنے کے لئے؟ ہمیں ابھی تک یقین نہیں ہے۔ لیکن ہم اسے قدر پر مبنی مصروفیات کی طرف وسیع تر رجحان کی عکاسی کے طور پر دیکھتے ہیں۔ تاہم، منافع کی پیشن گوئی کرنے اور اخراجات کا انتظام کرنے میں چیلنجز ہیں، خاص طور پر AI ٹیکنالوجیز کی کمپیوٹیشنل طور پر گہری نوعیت کے پیش نظر۔ 

ابتدائی مرحلے میں کون اور کس چیز میں سرمایہ کاری کرنی ہے اس کا فیصلہ کرنا

جب بھی ہم اس ابتدائی مرحلے میں سرمایہ کاری کر رہے ہوتے ہیں، بانی ہماری سب سے بڑی شرطوں میں سے ایک ہوتا ہے – بانی-مارکیٹ فٹ اور بانی شخصیت دونوں کو دیکھتے ہوئے۔ AI ایجنٹوں کے ساتھ، یہ لینس اور بھی اہم ہو جاتا ہے کیونکہ بہت سے نامعلوم چیزوں کے ساتھ، آج جو حل بنایا جا رہا ہے وہ ممکنہ طور پر وہ نہیں ہو گا جو کل بنایا جا رہا ہے، لیکن بانی وہی رہے گا۔ لہٰذا، ہم نہ صرف بانی-مارکیٹ کے فٹ ہونے کو دیکھتے ہیں، بلکہ اس مسئلے کے ساتھ ان کے وابستگی کو بھی دیکھتے ہیں، کہ وہ اس مسئلے کو موجودہ پیراڈائم سے کس طرح مختلف انداز میں دیکھتے ہیں، کہ وہ نامعلوم کو اپنانے کے لیے تیار ہیں، اور یہ کہ ان کے پاس پلاسٹکٹی اور لچک ہے۔ اس مارکیٹ کے ساتھ رفتار برقرار رکھیں جس میں اتنا بہاؤ ہو۔ 

بانی کے بعد، ہم مارکیٹ کو دیکھتے ہیں اور اگر وہاں ایک بڑی کل قابل شناخت مارکیٹ ہے اور $1B آمدنی کے مواقع کا ایک قابل اعتبار راستہ ہے۔ ہم پروپٹیک اور سپلائی چین جیسی لیگیسی مارکیٹوں اور مزید آگے کی سوچ، فائنٹیک اور ای کامرس جیسی لچکدار مارکیٹوں کے لیے کھلے ہیں، جب تک کہ اسٹارٹ اپ سلوشن / ٹول پرانے طریقے سے ایک قدمی کام میں بہتری لائے گا۔

AI ایجنٹ کے حل کا جائزہ لیتے وقت ہماری تیسری توجہ یہ ہے کہ آیا یہ ٹول مستقبل میں AI-مرکزی سافٹ ویئر کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، کیا مجوزہ حل بغیر کسی رکاوٹ کے اس کے ساتھ ضم ہو جائے گا اور اس میں اضافہ کرے گا کہ ہم اس مارکیٹ میں مستقبل کے سافٹ ویئر لینڈ سکیپ اور اسٹیک کو کس طرح دیکھتے ہیں۔

ہم ابھی تک لاگت پر مبنی صحیح پیشین گوئیاں نہیں کر سکتے۔ اس وقت، AI کاروبار بنیادی طور پر SaaS کاروباروں سے کم منافع بخش ہیں۔ اے آئی سسٹمز میں ڈیٹا کی پروسیسنگ اور تجزیہ سے وابستہ اخراجات تیزی سے جمع ہو سکتے ہیں۔ اس قسم کی تشخیص کرنے سے پہلے قریب المدت پیش رفت کی ضرورت ہوگی جو AI کی کارکردگی کو بڑھاتی ہے اور آپریشنل اخراجات کو کم کرتی ہے۔ مثالی طور پر، ایسی پیشرفتیں ہیں جو آئینہ دار ہیں۔ مور کے قانون AI سیکٹر میں، اور بڑھتی ہوئی سرمایہ کاری کی وجہ سے پاور اور چپ دونوں کی قیمتیں کم ہو جاتی ہیں۔ اگر ہم ایسا توازن تلاش کر سکتے ہیں جہاں AI نہ صرف اختراعی ہو بلکہ معاشی طور پر بھی پائیدار ہو، تو ہم سنہری ہیں۔ لیکن ابھی بھی بہت سے نامعلوم ہیں، اور ہم میں سے اکثر اندازہ لگا رہے ہیں (اسے اچھی طرح سے بتانے کے لیے باخبر قیاس آرائیاں کر رہے ہیں)۔

امکانات کی ایک 'بہادر نئی دنیا'

زیادہ تر لوگ ChatGPT کے تعارف کو AI کا "iPhone لمحہ" سمجھتے ہیں۔ تاہم، مجھے نہیں لگتا کہ ہم وہاں ہیں…ابھی تک۔ آج تک، ان چیٹ انٹرفیس نے ہمارے موجودہ ورک فلو کو ہموار کرنے سے زیادہ کچھ نہیں کیا ہے۔ اگرچہ ان ٹولز نے بلاشبہ کاموں کا انتظام آسان بنا دیا ہے، لیکن ہمارا نقطہ نظر بنیادی طور پر کام پر مبنی ہے۔ وسیع تر نقطہ نظر اس متحرک کو مکمل طور پر تبدیل کرنا ہے، جہاں AI اسٹریٹجک سوچ کو عملی شکل دینے اور انسانوں سے کم ان پٹ کے ساتھ پیچیدہ آؤٹ پٹ انجام دینے کے قابل ہو گا۔ اس لیے آئی فون کا حقیقی لمحہ، AI ایجنٹوں کی بطور ڈیفالٹ B2B ایپلیکیشن سیٹ ہو سکتا ہے، جس کے نتیجے میں کام کے مستقبل پر بڑا اثر پڑے گا۔ 

اب سے ایک دہائی بعد، اس میں کوئی شک نہیں ہے کہ ہم پیچھے مڑ کر اس خیال پر حیران ہوں گے کہ ہم اسٹریٹجک اہداف طے کرنے اور AI کو ان مقاصد کو دہرانے اور ان کو بہتر بنانے میں ہماری مدد کرنے کی بجائے کرنے کی فہرستوں کی بنیاد پر کام کرتے تھے۔ مقصد پر مبنی کام کے ماحول کی طرف یہ تبدیلی نہ صرف ٹیکنالوجی میں ایک ارتقاء کی نمائندگی کرتی ہے بلکہ اس تبدیلی کی نمائندگی کرتی ہے کہ ہم اپنے کام کو کس طرح تصور کرتے ہیں اور اس سے رجوع کرتے ہیں۔ 

آگے کا راستہ غیر یقینی صورتحال سے بھرا ہوا ہے، لیکن AI کی صنعتوں میں انقلاب لانے، انسانی صلاحیتوں کو وسعت دینے، بامعنی ترقی کرنے اور دیرپا قدر فراہم کرنے کی صلاحیت ناقابل تردید ہے۔ ہمارا عزم ان غیر یقینی صورتحال کو نیویگیٹ کرنا، اور ابتدائی مرحلے کے AI اقدامات اور ان شاندار ذہنوں کی نشاندہی کرنا، ان پر شرط لگانا اور ان کی حمایت کرنا ہے جو ان کے تصورات کو زندہ کر رہے ہیں۔