کوئی تجربہ نہیں؟ یہ ہے کہ آپ اخلاقی مصنوعی ذہانت کے ڈویلپر میں کیسے تبدیل ہو سکتے ہیں۔

AI اور مشین لرننگ (ML) صنعتوں کو نئی شکل دے رہے ہیں اور ناقابل یقین رفتار سے نئے مواقع کھول رہے ہیں۔ مصنوعی ذہانت (AI) کا ماہر بننے کے لاتعداد راستے ہیں، اور ہر شخص کا سفر منفرد تجربات، ناکامیوں اور ترقی سے تشکیل پائے گا۔ ان لوگوں کے لیے جن کا کوئی پیشگی تجربہ نہیں ہے جو اس زبردست ٹیکنالوجی میں غوطہ لگانے کے خواہشمند ہیں، یہ جاننا ضروری ہے کہ کامیابی صحیح ذہنیت اور نقطہ نظر سے ممکن ہے۔

AI کی مہارت کے سفر میں، AI کو اخلاقی طور پر تیار کرنا اور اس کا استعمال کرنا بہت ضروری ہے تاکہ نقصان کو کم سے کم کرتے ہوئے ٹیکنالوجی کو فائدہ پہنچانے والی تنظیموں اور معاشرے کو یقینی بنایا جا سکے۔ اخلاقی AI انصاف، شفافیت اور جوابدہی کو ترجیح دیتا ہے، جو صارفین اور اسٹیک ہولڈرز کے درمیان اعتماد پیدا کرتا ہے۔ اخلاقی رہنما خطوط پر عمل کر کے، سیکھنے والے اور ڈویلپر یکساں طور پر AI کے غلط استعمال کو روک سکتے ہیں، ممکنہ خطرات کو کم کر سکتے ہیں، اور تکنیکی ترقی کو سماجی اقدار کے ساتھ ہم آہنگ کر سکتے ہیں۔

AI کو اخلاقی طور پر استعمال کرنے کی اہمیت کے باوجود، دسیوں ہزار لوگوں کے درمیان جو AI کو استعمال کرنا سیکھ رہے ہیں، تحقیق دکھایا گیا ہے کہ 2% سے بھی کم لوگوں نے سرگرمی سے تلاش کی کہ اسے ذمہ داری سے کیسے اپنایا جائے۔ AI کو لاگو کرنے کا طریقہ سیکھنے والوں اور اخلاقی طور پر اسے تیار کرنے میں دلچسپی رکھنے والوں کے درمیان یہ تقسیم بہت زیادہ ہے۔ ہماری تحقیق سے باہر، Pluralsight نے AI کو اپنانے سے متعلق تربیتی مواد میں بہت زیادہ دلچسپی کے ساتھ ہمارے عوام کے سامنے تعلیمی مواد میں اسی طرح کے رجحانات دیکھے ہیں۔ اس کے برعکس، اخلاقی اور ذمہ دار AI پر ملتے جلتے وسائل بنیادی طور پر اچھوتے ہیں۔

ایک ذمہ دار AI پریکٹیشنر کے طور پر اپنا سفر کیسے شروع کریں۔

تین اہم اجزاء ہیں جن پر ذمہ دار AI پریکٹیشنرز کو توجہ دینی چاہیے - تعصب، اخلاقیات اور قانونی عوامل۔ AI کے قانونی تحفظات دیے گئے ہیں۔ سائبر اٹیک شروع کرنے، جرم کرنے، یا بصورت دیگر غیر قانونی برتاؤ کرنے کے لیے AI کا استعمال خلاف قانون ہے اور اس کا تعاقب صرف بدنیتی کرنے والے ہی کریں گے۔

کی شرائط میں باضابطہ، ایک فرد یا ٹیم کو یہ تعین کرنا چاہیے کہ آیا وہ جو ماڈل یا حل تیار کر رہے ہیں وہ ممکنہ حد تک تعصب سے پاک ہے۔ ہر انسان کسی نہ کسی شکل میں متعصب ہوتا ہے، اور AI حل انسانوں کے ذریعہ تخلیق کیے جاتے ہیں، لہذا وہ انسانی تعصبات لازمی طور پر AI میں ظاہر ہوں گے۔ AI ڈویلپرز کو شعوری طور پر ان تعصبات کو کم کرنے پر توجہ دینی چاہیے۔

اخلاقی تحفظات کو حل کرنا تعصب کو دور کرنے سے زیادہ پیچیدہ ہوسکتا ہے، کیونکہ اخلاقیات اکثر آراء سے جڑی ہوتی ہیں، جو ذاتی عقائد ہوتے ہیں جو انفرادی تجربات اور اقدار سے تشکیل پاتے ہیں۔ اخلاقیات وہ اخلاقی اصول ہیں جن کا مقصد رویے کی رہنمائی کرنا ہے کہ صحیح یا غلط کیا ہے۔ اخلاقیات کی حقیقی دنیا کی مثالوں میں یہ شامل ہو سکتا ہے کہ آیا ایک ساتھی روبوٹ کے لیے بزرگوں کی دیکھ بھال کرنا، کسی ویب سائٹ کے بوٹ کے لیے رشتے کے مشورے دینے کے لیے، یا انسانوں کی طرف سے انجام دی جانے والی ملازمتوں کو ختم کرنے کے لیے خودکار مشینوں کے لیے اخلاقی ہے۔

تکنیکی حاصل کرنا

ساتھ اخلاقیات اور ذمہ دار ترقی ذہن میں، خواہش مند AI ڈویلپرز تکنیکی حاصل کرنے کے لیے تیار ہیں۔ ابتدائی طور پر یہ سوچنا عام ہے کہ AI ٹیکنالوجیز تیار کرنا سیکھنے کے لیے اعلی درجے کی ڈگری یا تحقیقی لیب میں کام کرنے والے پس منظر کی ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، ڈرائیو، تجسس، اور چیلنج کا مقابلہ کرنے کی آمادگی وہی ہیں جو شروع کرنے کے لیے درکار ہیں۔ پہلا سبق جو بہت سے AI پریکٹیشنرز سیکھتے ہیں وہ یہ ہے کہ ML اس سے زیادہ قابل رسائی ہے جتنا کسی کے خیال میں۔ صحیح وسائل اور سیکھنے کی خواہش کے ساتھ، مختلف پس منظر سے تعلق رکھنے والے افراد AI کے پیچیدہ تصورات کو بھی سمجھ سکتے ہیں اور ان کا اطلاق کر سکتے ہیں۔

خواہشمند AI ماہرین کو معلوم ہو سکتا ہے کہ کر کے سیکھنا سب سے مؤثر طریقہ ہے۔ ایک ایسے پروجیکٹ کو منتخب کرکے شروع کرنا مددگار ہے جو ML کے دائرہ کار میں دلچسپ اور قابل انتظام ہو۔ مثال کے طور پر، کوئی مستقبل میں ہونے والے واقعہ کے امکان کی پیشین گوئی کرنے کے لیے ایک ماڈل بنا سکتا ہے۔ اس طرح کا پروجیکٹ ایسے تصورات کو متعارف کرائے گا جس میں ڈیٹا کا تجزیہ، فیچر انجینئرنگ، اور ماڈل کی تشخیص شامل ہے جبکہ ایم ایل لائف سائیکل کے بارے میں گہری تفہیم بھی فراہم کرے گا- جو مسائل کو منظم طریقے سے حل کرنے کے لیے ایک اہم فریم ورک ہے۔

جیسا کہ ایک فرد AI میں دلچسپی رکھتا ہے، سیکھنے کے منحنی خطوط سے نمٹنے کے لیے مختلف ٹولز اور ٹیکنالوجیز کے ساتھ تجربہ کرنا ضروری ہے۔ اگرچہ بغیر کوڈ اور کم کوڈ والے پلیٹ فارمز، جیسے کہ AWS جیسے کلاؤڈ فراہم کرنے والے، کم تکنیکی مہارت رکھنے والے لوگوں کے لیے ماڈل کی تعمیر کو آسان بنا سکتے ہیں، لیکن پروگرامنگ پس منظر کے حامل افراد زیادہ ہینڈ آن حاصل کرنے کو ترجیح دے سکتے ہیں۔ ایسے معاملات میں، ازگر کی بنیادی باتیں سیکھنا اور Jupyter Notebooks جیسے ٹولز کا استعمال زیادہ نفیس ماڈلز تیار کرنے میں مددگار ثابت ہو سکتا ہے۔

خود کو AI کمیونٹی میں غرق کرنا سیکھنے کے عمل کو بھی بہت بہتر بنا سکتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ اخلاقی AI ایپلی کیشن کے طریقوں کو ان لوگوں کے ساتھ شیئر کیا جا سکتا ہے جو فیلڈ میں نئے ہیں۔ ملاقاتوں میں حصہ لینا، آن لائن فورمز میں شامل ہونا، اور ساتھی AI پرجوشوں کے ساتھ نیٹ ورکنگ مسلسل سیکھنے اور حوصلہ افزائی کے مواقع فراہم کرتی ہے۔ بصیرت اور تجربات کا اشتراک دوسروں کے لیے ٹیکنالوجی کو واضح کرنے اور اپنی سمجھ کو مضبوط کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔

ایک ایسا پروجیکٹ منتخب کریں جو آپ کی دلچسپیوں کو پورا کرے۔

ذمہ دار AI ماہر بننے کے لیے کوئی طے شدہ روڈ میپ نہیں ہے، اس لیے یہ ضروری ہے کہ آپ جہاں سے بھی ہوں شروع کریں اور آہستہ آہستہ مہارتیں بنائیں۔ چاہے آپ کا تکنیکی پس منظر ہے یا آپ شروع سے شروع کر رہے ہیں، کلید یہ ہے کہ پہلا قدم اٹھائیں اور پرعزم رہیں۔

پہلا پروجیکٹ ایسا ہونا چاہیے جو دلچسپی پیدا کرے اور اس کی حوصلہ افزائی ہو۔ چاہے اسٹاک کی قیمت کی پیشن گوئی کرنا، آن لائن جائزوں کا تجزیہ کرنا، یا پروڈکٹ کی سفارش کا نظام تیار کرنا، کسی ایسے پروجیکٹ پر کام کرنا جو ذاتی مفادات سے مطابقت رکھتا ہو، سیکھنے کے عمل کو مزید خوشگوار اور بامعنی بنا سکتا ہے۔

پکڑنا ایم ایل لائف سائیکل ڈیٹا اکٹھا کرنے، پری پروسیسنگ، ماڈل ٹریننگ، تشخیص، اور تعیناتی جیسے مراحل کا احاطہ کرتے ہوئے مسئلہ حل کرنے کے لیے مرحلہ وار نقطہ نظر تیار کرنے کے لیے ضروری ہے۔ اس سٹرکچرڈ فریم ورک کے بعد ایم ایل پروجیکٹس کی موثر ترقی کی رہنمائی میں مدد ملتی ہے۔ مزید برآں، جیسا کہ ڈیٹا کسی بھی AI اقدام کا سنگ بنیاد ہے، اس لیے اس پروجیکٹ سے متعلق لاگت سے پاک، عوامی ڈیٹاسیٹس کا پتہ لگانا ضروری ہے جو قیمتی بصیرت حاصل کرنے کے لیے کافی امیر ہوں۔ جیسا کہ ڈیٹا کو پروسیس اور صاف کیا جاتا ہے، اس کو فارمیٹ کیا جانا چاہیے تاکہ مشینوں کو اس سے سیکھنے کے قابل بنایا جا سکے، ماڈل ٹریننگ کا مرحلہ طے کرنا۔

عمیق، ہینڈ آن ٹولز جیسے AI سینڈ باکسز سیکھنے والوں کو AI کی مہارتوں پر عمل کرنے، AI حل کے ساتھ تجربہ کرنے، اور تعصبات اور غلطیوں کی نشاندہی کرنے اور ان کو ختم کرنے کی اجازت دیں جو ہو سکتی ہیں۔ یہ ٹولز صارفین کو پہلے سے ترتیب شدہ AI کلاؤڈ سروسز، جنریٹیو AI نوٹ بکز، اور مختلف قسم کے بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کے ساتھ محفوظ طریقے سے تجربہ کرنے کا موقع فراہم کرتے ہیں، جو تنظیموں کو وقت بچانے، اخراجات کو کم کرنے، اور اپنے سینڈ باکسز کی فراہمی کی ضرورت کو ختم کرکے خطرے کو کم کرنے میں مدد دیتے ہیں۔

LLMs کے ساتھ کام کرتے وقت، ذمہ دار پریکٹیشنرز کے لیے یہ ضروری ہے کہ وہ ان تعصبات سے آگاہ رہیں جو ڈیٹا کے ان وسیع ذخیرہ میں شامل ہو سکتے ہیں۔ LLMs پانی کے پھیلے ہوئے جسموں کی طرح ہیں، جس میں ادب اور سائنس کے کاموں سے لے کر عام علم تک سب کچھ ہوتا ہے۔ LLMs متن تیار کرنے میں غیر معمولی ہیں جو مربوط اور سیاق و سباق کے لحاظ سے متعلقہ ہے۔ اس کے باوجود، متنوع خطوں سے گزرنے والے دریا کی طرح، LLMs جاتے جاتے نجاستوں کو جذب کر سکتے ہیں — ان کے تربیتی ڈیٹا میں شامل تعصبات اور دقیانوسی تصورات کی شکل میں نجاست۔

اس بات کو یقینی بنانے کا ایک طریقہ کہ LLM ممکنہ حد تک تعصب سے پاک ہے انسانی تاثرات (RLHF) سے کمک سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے اخلاقی اصولوں کو مربوط کرنا ہے۔ RLHF کمک سیکھنے کی ایک جدید شکل ہے جہاں فیڈ بیک لوپ میں انسانی ان پٹ شامل ہوتا ہے۔ آسان الفاظ میں، RLHF ایک بالغ کی طرح ہے جو بچے کو ایک پہیلی کو حل کرنے میں فعال طور پر عمل میں مداخلت کرتے ہوئے، اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ کچھ ٹکڑے کیوں فٹ نہیں ہوتے ہیں، اور تجویز کرتے ہیں کہ انہیں اس کے بجائے کہاں رکھا جا سکتا ہے۔ RLHF میں، انسانی تاثرات AI کی رہنمائی کرتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ اس کا سیکھنے کا عمل انسانی اقدار اور اخلاقی معیارات کے مطابق ہو۔ یہ زبان سے نمٹنے والے LLMs میں خاص طور پر اہم ہے، جو اکثر اہم، سیاق و سباق پر منحصر اور ثقافتی طور پر متغیر ہوتا ہے۔

RLHF اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ایک اہم ٹول کے طور پر کام کرتا ہے کہ LLM ایسے ردعمل پیدا کرتے ہیں جو نہ صرف سیاق و سباق کے لحاظ سے مناسب ہوں بلکہ اخلاقی طور پر منسلک اور ثقافتی طور پر حساس بھی ہوں۔ یہ انسانی مواصلات کے سرمئی علاقوں کو نیویگیٹ کرنے کی تعلیم دے کر AI میں اخلاقی فیصلے کو جنم دیتا ہے جہاں صحیح اور غلط کے درمیان لائن ہمیشہ قطعی نہیں ہوتی ہے۔

غیر تکنیکی نئے آنے والے اپنے خیالات کو حقیقت میں بدل سکتے ہیں۔

آئی ٹی پس منظر کے بغیر بہت سے AI پیشہ ور افراد نے کامیابی کے ساتھ متنوع شعبوں سے منتقلی کی ہے، جس سے ڈومین میں نئے نقطہ نظر اور مہارتیں شامل ہیں۔ بغیر کوڈ اور کم کوڈ والے AI ٹولز کوڈنگ کے وسیع تجربے کی ضرورت کے بغیر ماڈل بنانا آسان بناتے ہیں۔ یہ پلیٹ فارم نئے آنے والوں کو تکنیکی پس منظر کے بغیر تجربہ کرنے اور اپنے خیالات کو حقیقت میں بدلنے کی اجازت دیتے ہیں۔

آئی ٹی کا تجربہ رکھنے والے افراد، لیکن کوڈنگ کی مہارت سے محروم ہیں، وہ AI میں جانے کی مضبوط پوزیشن میں ہیں۔ پہلا مرحلہ اکثر پروگرامنگ کی بنیادی باتیں سیکھنا ہوتا ہے، خاص طور پر Python، جو AI میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے۔ AWS جیسے پلیٹ فارم سے اعلیٰ سطحی خدمات کوڈنگ کے گہرے علم کے بغیر ذمہ دارانہ انداز میں ماڈلز بنانے کے لیے قیمتی ٹولز فراہم کر سکتی ہیں۔ ڈیٹا بیس کو سمجھنا یا انفراسٹرکچر کا انتظام کرنا جیسے آئی ٹی کی مہارتیں ڈیٹا سے نمٹنے یا ایم ایل ماڈلز کی تعیناتی کے دوران بھی قیمتی ہیں۔

ان لوگوں کے لیے جو پہلے ہی کوڈنگ کے ساتھ آرام دہ ہیں، خاص طور پر Python جیسی زبانوں میں، AI اور ML میں منتقلی نسبتاً سیدھی ہے۔ Jupyter Notebooks کو استعمال کرنا سیکھنا اور پانڈا، SciPi، اور TensorFlow جیسی لائبریریوں سے واقفیت حاصل کرنا ML ماڈلز کی تعمیر کے لیے ایک مضبوط بنیاد قائم کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ AI/ML تصورات میں اپنے علم کو مزید گہرا کرنا، بشمول نیورل نیٹ ورکس اور گہری تعلیم، مہارت میں اضافہ کرے گا اور مزید جدید موضوعات کے دروازے کھولے گا۔

AI کے سفر کو ذاتی اہداف کے مطابق بنائیں

اگرچہ شروع سے ایک AI ماہر بننا مشکل لگتا ہے، یہ مکمل طور پر ممکن ہے۔ ایک مضبوط بنیاد کے ساتھ، جاری سیکھنے کے عزم، ہینڈ آن تجربہ، اور AI کے اخلاقی اطلاق پر توجہ کے ساتھ، کوئی بھی میدان میں اپنا راستہ بنا سکتا ہے۔ AI کے لیے کوئی ایک سائز کے مطابق نہیں ہے، اس لیے سفر کو ذاتی اہداف اور حالات کے مطابق بنانا ضروری ہے۔ سب سے بڑھ کر، ترقی اور اخلاقیات کے لیے استقامت اور لگن AI میں کامیابی کی کنجی ہیں۔