ہمارے ساتھ رابطہ

تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ اخلاقی خدشات کی وجہ سے خواتین جنریٹو اے آئی کا استعمال کم کرتی ہیں۔

اینڈرسن کا زاویہ

تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ اخلاقی خدشات کی وجہ سے خواتین جنریٹو اے آئی کا استعمال کم کرتی ہیں۔

mm
AI سے تیار کردہ تصویر، Z-Image Turbo کا استعمال کرتے ہوئے Krita AI ڈفیوژن کے ذریعے، پرامپٹ کے ساتھ: 'یونیورسٹی کی لائبریری جس میں مرد اور خواتین طلباء اپنے کمپیوٹرز میں مگن ہیں، اسٹاک امیج'۔

آکسفورڈ یونیورسٹی کی سربراہی میں کی گئی ایک نئی تحقیق میں یہ نتیجہ اخذ کیا گیا ہے کہ خواتین مردوں کے مقابلے میں بہت کم تخلیقی AI استعمال کر رہی ہیں – اس لیے نہیں کہ ان میں مہارت کی کمی ہے، بلکہ اس لیے کہ وہ ملازمتوں، رازداری، ذہنی صحت اور معاشرے کو AI کے نقصانات کے بارے میں زیادہ فکر مند ہیں۔

 

جیسا کہ بنیادی اہداف غیر مجاز کی گہرائی مواد، خواتین پچھلے سات سالوں میں تخلیقی AI کے اس متنازعہ اسٹرینڈ کے حوالے سے سرگرمی سے مضبوطی سے وابستہ ہیں، جس کی وجہ سے کچھ قابل ذکر فتوحات حال ہی میں.

تاہم، آکسفورڈ یونیورسٹی کی زیرقیادت ایک نئی تحقیق کا استدلال ہے کہ اے آئی کے گرد خواتین کی تشویش کی یہ خصوصیت بہت تنگ ہے، جس سے معلوم ہوتا ہے کہ خواتین جنریٹو اے آئی کا استعمال کر رہی ہیں۔ ہر قسم کی مردوں کے مقابلے میں بہت کم - رسائی یا مہارت میں فرق کی وجہ سے نہیں، بلکہ اس لیے کہ وہ اسے ذہنی صحت، روزگار، رازداری اور ماحول کے لیے نقصان دہ سمجھتے ہیں۔

کاغذ میں لکھا ہے:

'قومی طور پر نمائندہ یو کے سروے کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہوئے [2023-2024]، ہم یہ ظاہر کرتے ہیں کہ خواتین GenAI کو مردوں کے مقابلے میں کافی کم اپناتی ہیں کیونکہ وہ اس کے سماجی خطرات کو مختلف طریقے سے سمجھتے ہیں۔

'ہمارا جامع انڈیکس ذہنی صحت، رازداری، آب و ہوا کے اثرات، اور لیبر مارکیٹ میں خلل کے بارے میں تشویشات کو گود لینے میں 9-18 فیصد فرق کی وضاحت کرتا ہے اور تمام عمر کے گروپوں کی خواتین کے لیے سب سے مضبوط پیش گوئوں میں شمار ہوتا ہے- جو نوجوان خواتین کے لیے ڈیجیٹل خواندگی اور تعلیم کو پیچھے چھوڑتا ہے۔'

محققین کے مطابق، سب سے زیادہ فرق کم عمر، ڈیجیٹل طور پر روانی والے صارفین میں ظاہر ہوتا ہے جو AI کے سماجی خطرات کے بارے میں سخت تشویش کا اظہار کرتے ہیں، ذاتی استعمال میں صنفی فرق 45 فیصد سے زیادہ پوائنٹس تک پہنچ جاتا ہے:

AI کے بار بار استعمال میں صنفی فرق اعلیٰ ڈیجیٹل خواندگی والی خواتین میں سب سے زیادہ وسیع ہے جو دماغی صحت، آب و ہوا، رازداری اور لیبر مارکیٹ کے خطرات کے بارے میں بھی سخت تشویش کی اطلاع دیتی ہیں، جب کہ سب سے چھوٹا فرق ان لوگوں میں ظاہر ہوتا ہے جو AI کے سماجی اثرات کے بارے میں زیادہ پر امید ہیں۔ ماخذ - https://arxiv.org/pdf/2601.03880

AI کے بار بار استعمال میں صنفی فرق اعلیٰ ڈیجیٹل خواندگی والی خواتین میں سب سے زیادہ وسیع ہے جو دماغی صحت، آب و ہوا، رازداری اور لیبر مارکیٹ کے خطرات کے بارے میں بھی سخت تشویش کی اطلاع دیتی ہیں، جب کہ سب سے چھوٹا فرق ان لوگوں میں ظاہر ہوتا ہے جو AI کے سماجی اثرات کے بارے میں زیادہ پر امید ہیں۔ ماخذ

ایک میں لگاتار سروے کی لہروں میں ملتے جلتے جواب دہندگان کو ملا کر مصنوعی جڑواں پینلمطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ جب نوجوان خواتین AI کے سماجی اثرات کے بارے میں زیادہ پرامید ہوتی ہیں، تو ان کا جنریٹیو AI کا استعمال 13% سے بڑھ کر 33% ہو جاتا ہے، جو نمایاں طور پر فرق کو ختم کرتا ہے۔ کے بارے میں فکر مند افراد میں آب و ہوا نقصان پہنچاتا ہے، جنریٹو اے آئی کے استعمال میں صنفی فرق 9.3 فیصد پوائنٹس تک بڑھ جاتا ہے، اور ان لوگوں میں جو فکر مند ہیں دماغی صحت نقصان پہنچاتا ہے، یہ بڑھ کر 16.8 پوائنٹس تک پہنچ جاتا ہے، جو مردوں میں بڑھتے ہوئے استعمال سے نہیں بلکہ خواتین میں نمایاں کمی کے باعث ہے۔

لہذا مصنفین صنف سے متعلق ایک واضح ثقافتی اثر کی نشاندہی کرتے ہیں*:

'اوسط، خواتین زیادہ سماجی ہمدردی کا مظاہرہ کریں۔روایتی اخلاقی خدشات، اور [ایکوئٹی] کا حصول۔ دریں اثنا، اخلاقی اور سماجی خدشات ٹیکنالوجی کی قبولیت میں کردار ادا کرتے ہوئے پائے گئے ہیں۔

'ابھرتی ہوئی تحقیق تعلیم میں GenAI سے پتہ چلتا ہے کہ خواتین کورس ورک یا اسائنمنٹس پر AI کے استعمال کو غیر اخلاقی یا دھوکہ دہی، سرقہ کی سہولت فراہم کرنے، یا غلط معلومات پھیلانے کے مترادف سمجھتی ہیں۔

'سماجی بھلائی کے لیے زیادہ فکرمندی جزوی طور پر خواتین کے GenAI کو کم اپنانے کی وضاحت کر سکتی ہے۔'

ان کا خیال ہے کہ اس پر خواتین کی رائے، جیسا کہ مطالعہ میں دیکھا گیا ہے، درست ہے:

'ماحولیاتی، سماجی اور اخلاقی اثرات کے لیے [خواتین کی] بڑھتی ہوئی حساسیت کو غلط جگہ نہیں دی گئی ہے: پیدا کرنے والے AI سسٹمز فی الحال توانائی کے اہم تقاضوں، غیر مساوی مزدوری کے طریقوں، اور تعصب اور غلط معلومات کے اچھی طرح سے دستاویزی خطرات کا حامل ہیں۔

'اس سے پتہ چلتا ہے کہ صنفی فرق کو کم کرنا نہ صرف تاثرات کو تبدیل کرنے کا معاملہ ہے بلکہ خود بنیادی ٹیکنالوجیز کو بھی بہتر بنانا ہے۔ ایسی پالیسیاں جو کم کاربن ماڈل کی ترقی کو ترغیب دیتی ہیں، تعصب اور فلاح و بہبود کے نقصانات کے گرد حفاظتی اقدامات کو مضبوط کرتی ہیں، اور سپلائی چین اور تربیتی ڈیٹا کے طریقوں کے ارد گرد شفافیت کو بڑھاتی ہیں اس لیے جائز خدشات کا ازالہ کریں گی- جبکہ اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ خواتین کی خطرے سے متعلق آگاہی تکنیکی بہتری کے لیے ایک لیور کے طور پر کام کرتی ہے نہ کہ اپنانے میں رکاوٹ۔'

وہ مزید نوٹ کرتے ہیں کہ اگرچہ مطالعہ بیان کردہ گود لینے کے فرق کے واضح ثبوت دکھاتا ہے، اس کے نتائج یہ ہیں۔ برطانیہ سے باہر بھی زیادہ ہونے کا امکان ہے۔ (جو نئے مطالعہ کا مقام ہے)۔

۔ نیا کاغذ عنوان ہے 'خواتین کی فکر، مرد اپناتے ہیں: کس طرح صنفی تصورات جنریٹو اے آئی کے استعمال کو تشکیل دیتے ہیں'، اور آکسفورڈ انٹرنیٹ انسٹی ٹیوٹ، بیلجیم میں انسٹی ٹیوٹ فار نیو اکنامک تھنکنگ، اور برلن میں ہمبولڈ انسٹی ٹیوٹ برائے انٹرنیٹ اور سوسائٹی کے محققین سے آتا ہے۔

ڈیٹا اور اپروچ

تحقیق میں ایک نئے رجحان نے حال ہی میں اشارہ کیا ہے کہ صلاحیت یا رسائی میں کوئی فرق نہ ہونے کے باوجود خواتین مردوں کے مقابلے جنریٹو AI (ہر قسم کی) کم کثرت سے استعمال کر رہی ہیں۔ ایک معاون عنصر کے طور پر اندازہ لگایا گیا ہے حال ہی میں صنفی اجرت کے فرق پر، کم تنخواہ کے ساتھ انٹرنیٹ کے کم استعمال (خواتین میں) سے متعلق پیشگی رجحانات کے مطابق:

2023 کے مقالے سے 'کیا انٹرنیٹ کے استعمال نے واقعی صنفی اجرت کے فرق کو کم کر دیا ہے؟: چینی جنرل سوشل سروے ڈیٹا سے شواہد'، انٹرنیٹ کے استعمال کی ایک مثال جس سے کم اجرت کی سطح پر صنفی اجرت کے فرق کو زیادہ نمایاں طور پر کم کیا جا رہا ہے، اجرت کی سطح میں اضافے کے ساتھ کم منافع کے ساتھ۔ ماخذ - https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1155/2023/7580041

2023 کے مقالے سے 'کیا انٹرنیٹ کے استعمال نے واقعی صنفی اجرت کے فرق کو کم کر دیا ہے؟: چینی جنرل سوشل سروے ڈیٹا سے شواہد'، انٹرنیٹ کے استعمال کی ایک مثال جس سے کم اجرت کی سطح پر صنفی اجرت کے فرق کو زیادہ نمایاں طور پر کم کیا جا رہا ہے، اجرت کی سطح میں اضافے کے ساتھ کم منافع کے ساتھ۔ ماخذ

نئے کام کے لیے، مصنفین نے برطانیہ کی حکومت میں دستیاب سال بہ سال مطالعہ کی معلومات کا استعمال کیا۔ ڈیٹا اور اے آئی کے لیے عوامی رویہ: ٹریکر سروے پہل اس بات کا تجزیہ کرنے کے لیے کہ AI سے متعلقہ خطرات کے تصورات کس طرح پوری جنس میں اپنانے کے نمونوں پر اثرانداز ہوتے ہیں، خواتین میں کم استعمال میں ایک اہم عنصر کے طور پر خطرے کی حساسیت کو الگ تھلگ کرنا۔

جب خطرے کے خدشات دیگر خصلتوں کے ساتھ مل جاتے ہیں تو GenAI صنفی فرق بہت زیادہ بڑھ جاتا ہے۔ سب سے بڑا فرق، 5.3 پوائنٹس کا ذیل میں دکھایا گیا ہے، اعلیٰ ڈیجیٹل مہارت رکھنے والی خواتین میں ظاہر ہوتا ہے جو AI کو ذہنی صحت کے خطرے کے طور پر دیکھتی ہیں:

GenAI کے استعمال میں صنفی فرق رویوں اور آبادی کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے۔ سرخ خلیے یہ بتاتے ہیں کہ جہاں مرد GenAI کا استعمال خواتین کے مقابلے میں زیادہ کرتے ہیں، خاص طور پر ذاتی استعمال میں۔ سب سے بڑا خلاء اس وقت ظاہر ہوتا ہے جب اعلیٰ ڈیجیٹل مہارتیں ذہنی صحت کے خطرات سے متعلق خدشات کے ساتھ مل جاتی ہیں۔ کام کی ترتیبات میں، رازداری یا آب و ہوا کے بارے میں خدشات کے ساتھ خلاء وسیع تر ہوتا جاتا ہے۔ نیلے خلیے چھوٹے یا الٹے ہوئے خلا کو نشان زد کرتے ہیں۔

GenAI کے استعمال میں صنفی فرق رویوں اور آبادی کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے۔ سرخ خلیے یہ بتاتے ہیں کہ جہاں مرد GenAI کا استعمال خواتین کے مقابلے میں زیادہ کرتے ہیں، خاص طور پر ذاتی استعمال میں۔ سب سے بڑا خلاء اس وقت ظاہر ہوتا ہے جب اعلیٰ ڈیجیٹل مہارتیں ذہنی صحت کے خطرات سے متعلق خدشات کے ساتھ مل جاتی ہیں۔ کام کی ترتیبات میں، رازداری یا آب و ہوا کے بارے میں خدشات کے ساتھ خلاء وسیع تر ہوتا جاتا ہے۔ نیلے خلیے چھوٹے یا الٹے ہوئے خلا کو نشان زد کرتے ہیں۔

دماغی صحت سے متعلق خدشات زیادہ تر گروپوں میں صنفی فرق کو بڑھاتے ہیں، جس کا اثر نوجوان اور زیادہ ڈیجیٹل طور پر روانی استعمال کرنے والوں میں سب سے زیادہ ہوتا ہے، جب کہ رازداری کی پریشانیاں بھی تقسیم کو وسیع کرتی ہیں اور کچھ کام کے سیاق و سباق میں اس فرق کو 22.6 پوائنٹس تک بڑھا دیتی ہیں۔

یہاں تک کہ بڑی عمر کے جواب دہندگان میں جو AI کے آب و ہوا کے اثرات کے بارے میں تشویش کا اظہار کرتے ہیں، فرق 17.9 پوائنٹس پر کافی برقرار ہے، جو اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ خواتین پر نقصان کے تصورات کا زیادہ وزن ہوتا ہے - بشمول وہ گروپ جہاں AI کا مجموعی استعمال نسبتاً کم ہے۔

خطرے کے تصورات

اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ خطرے کا ادراک کس حد تک اپنانے کو متاثر کرتا ہے، محققین نے دماغی صحت، آب و ہوا، رازداری اور ملازمت پر AI کے اثرات کے بارے میں خدشات پر مبنی ایک جامع انڈیکس بنایا۔ اس اسکور کو پھر تعلیم، پیشے، اور ڈیجیٹل خواندگی کے ساتھ ساتھ جانچا گیا۔ بے ترتیب جنگل ماڈلز عمر اور جنس کے لحاظ سے تقسیم ہوتے ہیں، یہ معلوم کرتے ہوئے کہ زندگی کے تمام مراحل میں، AI سے متعلق خطرے کے ادراک نے مستقل طور پر AI کے جنریٹیو استعمال کی پیش گوئی کی ہے - اکثر مہارت یا تعلیم سے زیادہ درجہ بندی، خاص طور پر خواتین کے لیے:

عمر اور جنس کے لحاظ سے ترتیب شدہ جنگل کے بے ترتیب ماڈلز سے پتہ چلتا ہے کہ AI سے متعلق خطرے کا ادراک مردوں کے مقابلے خواتین کے لیے AI کے استعمال کا ایک مضبوط پیش خیمہ ہے، جو خواتین کی عمر کے تمام گروہوں میں سرفہرست دو خصوصیات میں شامل ہے اور ڈیجیٹل خواندگی اور تعلیم کے اثر سے زیادہ ہے۔ مردوں کے لیے، ڈیجیٹل خواندگی کا غلبہ ہے، جبکہ خطرے کا ادراک کم درجہ پر ہے اور کم مستقل کردار ادا کرتا ہے۔ ماڈل اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ معاشرتی خدشات روایتی ہنر یا آبادیاتی عوامل کے مقابلے خواتین کے لیے AI کو اپنانے کو زیادہ مضبوط بناتے ہیں۔ براہ کرم بہتر معقولیت اور عمومی حل کے لیے ماخذ پی ڈی ایف سے رجوع کریں۔

رینڈم فارسٹ ماڈلز، جو عمر اور جنس کے لحاظ سے مرتب کیے گئے ہیں، ظاہر کرتے ہیں کہ AI سے متعلق خطرے کا ادراک مردوں کے مقابلے خواتین کے لیے تخلیقی AI کے استعمال کا ایک مضبوط پیش گو ہے، جو خواتین کی عمر کے تمام گروپوں میں سرفہرست دو خصوصیات میں شامل ہے، اور ڈیجیٹل خواندگی اور تعلیم کے اثر سے زیادہ ہے۔ مردوں کے لیے، ڈیجیٹل خواندگی کا غلبہ ہے، جبکہ خطرے کا ادراک کم درجہ پر ہے اور کم مستقل کردار ادا کرتا ہے۔ ماڈل اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ معاشرتی خدشات روایتی ہنر یا آبادیاتی عوامل کے مقابلے خواتین کے لیے AI کو اپنانے کو زیادہ مضبوط بناتے ہیں۔ براہ کرم بہتر معقولیت اور عمومی حل کے لیے ماخذ پی ڈی ایف سے رجوع کریں۔

تمام عمر کے گروپوں میں، AI کے سماجی خطرات کے بارے میں تشویش نے پیش گوئی کی ہے کہ جنریٹو AI مردوں کے مقابلے خواتین کے لیے زیادہ مضبوطی سے استعمال ہوتا ہے۔ 35 سال سے کم عمر کی خواتین کے لیے خطرے کے ادراک کو مردوں کے لیے چھٹے کے مقابلے میں دوسرے سب سے زیادہ بااثر عنصر کے استعمال کے طور پر درجہ دیا گیا، جب کہ درمیانی عمر اور بڑی عمر کے گروپوں میں یہ خواتین کے لیے پہلے اور مردوں کے لیے دوسرے نمبر پر ہے۔

تمام ماڈلز میں، خطرے کا ادراک 9% اور 18% کے درمیان پیشین گوئی کی اہمیت، تعلیم اور ڈیجیٹل مہارت کے اقدامات سے زیادہ ہے۔

مقالے کے مطابق، یہ نتائج بتاتے ہیں کہ خواتین میں جنریٹو اے آئی کو اپنانا کم ذاتی خطرے کے خدشات سے کم اور وسیع تر اخلاقی اور معاشرتی خدشات سے زیادہ ہے۔ اس صورت میں، ہچکچاہٹ خود کو بجائے دوسروں کو، یا معاشرے کو نقصان پہنچانے کی AI کی صلاحیت کے بارے میں ایک مضبوط آگاہی کی وجہ سے ظاہر ہوتی ہے۔

مصنوعی جڑواں بچے

یہ جانچنے کے لیے کہ آیا ان موضوعات پر رویوں کو تبدیل کرنے سے رویے میں تبدیلی آسکتی ہے، محققین نے ایک مصنوعی جڑواں ڈیزائن کا استعمال کیا، جس نے سروے کی دو لہروں میں ایک جیسے جواب دہندگان کو جوڑا۔ پہلے کی لہر میں سے ہر ایک فرد کو ایک ہی عمر، جنس، تعلیم اور پیشے کے بعد کے جواب دہندہ کے ساتھ ملایا گیا تھا۔

اس کے بعد ٹیم نے ان لوگوں کے درمیان جنریٹیو AI کے استعمال میں ہونے والی تبدیلیوں کا موازنہ کیا جنہوں نے یا تو اپنی ڈیجیٹل مہارتوں کو بہتر بنایا یا AI کے سماجی اثرات کے بارے میں زیادہ پر امید ہو گئے، انہیں الگ تھلگ کرنے کی اجازت دی کہ آیا زیادہ خواندگی یا کم تشویش درحقیقت گود لینے میں اضافہ کر سکتی ہے، خاص طور پر نوجوان بالغوں میں:

یہ جانچنے کے لیے کہ آیا ہدفی تبدیلیاں AI کے استعمال کو متاثر کرتی ہیں، محققین نے ان نوجوان بالغوں کا موازنہ کیا جنہوں نے ڈیجیٹل مہارتوں کو بہتر بنایا یا AI کے سماجی اثرات کے بارے میں زیادہ پرامید ہوئے۔ دونوں تبدیلیوں نے گود لینے میں اضافہ کیا، لیکن ڈیجیٹل خواندگی نے مردوں کی مزید مدد کرکے صنفی فرق کو بڑھا دیا۔ اس کے برعکس، زیادہ رجائیت پسندی نے خواتین کے استعمال کو 13% سے بڑھا کر 33% کر دیا، تقسیم کو کم کیا اور یہ تجویز کیا کہ اخلاقی خدشات کو دور کرنا اکیلے مہارت کی تعمیر سے زیادہ موثر ہو سکتا ہے۔

یہ جانچنے کے لیے کہ آیا ہدفی تبدیلیاں AI کے استعمال کو متاثر کرتی ہیں، محققین نے ان نوجوان بالغوں کا موازنہ کیا جنہوں نے ڈیجیٹل مہارتوں کو بہتر بنایا یا AI کے سماجی اثرات کے بارے میں زیادہ پرامید ہوئے۔ دونوں تبدیلیوں نے گود لینے میں اضافہ کیا، لیکن ڈیجیٹل خواندگی نے مردوں کی مزید مدد کرکے صنفی فرق کو بڑھا دیا۔ اس کے برعکس، زیادہ رجائیت پسندی نے خواتین کے استعمال کو 13% سے بڑھا کر 33% کر دیا، تقسیم کو کم کیا اور یہ تجویز کیا کہ اخلاقی خدشات کو دور کرنا اکیلے مہارت کی تعمیر سے زیادہ موثر ہو سکتا ہے۔

ڈیجیٹل خواندگی کو فروغ دینے سے دونوں جنسوں کے لیے تخلیقی AI کے استعمال میں اضافہ ہوا، لیکن مردوں کو زیادہ فائدہ پہنچانے کے ساتھ اس فرق کو وسیع کیا۔ مکمل نمونے میں، خواتین کا استعمال 9% سے بڑھ کر 29% ہو گیا، جبکہ مردوں کا 11% سے بڑھ کر 36% ہو گیا۔

کم عمر بالغوں میں، ڈیجیٹل خواندگی میں اضافے نے مردوں کے استعمال کو تیزی سے 19% سے بڑھا کر 43% کر دیا، جب کہ خواتین کا 17% سے 29% تک اضافہ معمولی تھا اور اعداد و شمار کے لحاظ سے اہم نہیں تھا۔ اس کے برعکس، AI کے سماجی اثرات کے بارے میں زیادہ امید پسندی نے زیادہ متوازن تبدیلی پیدا کی، جس میں خواتین کی شرح 13% سے بڑھ کر 33% اور مرد 21% سے 35% ہو گئے۔ مکمل نمونے میں، خواتین 8% سے 20% تک اور مرد 12% سے 25% ہو گئے۔

لہذا، کاغذ اشارہ کرتا ہے، جب کہ ڈیجیٹل اپ سکلنگ مجموعی طور پر اپنانے کو بڑھاتی ہے، یہ صنفی فرق کو بھی وسیع کرتی ہے – اور AI کے وسیع اثرات کے بارے میں تاثرات کو از سر نو تشکیل دینا خواتین کے استعمال میں اضافہ کرنے کے لیے زیادہ مؤثر دکھائی دیتا ہے، مردوں میں غیر متناسب طریقے سے اپٹیک میں اضافہ کیے بغیر۔

نتیجہ

ان نتائج کی اہمیت کاغذ کے سامنے آتے ہی کانٹا لگتی ہے۔ پہلے، جیسا کہ اوپر نقل کیا گیا ہے، مصنفین خواتین کی عالمی تشویش اور اخلاقی موقف کو توثیق کے ساتھ دیکھتے ہیں۔ آخر میں، ایک زیادہ ہچکچاہٹ اور عملی نقطہ نظر ابھرتا ہے - شاید اس وقت کی موجودہ روح میں - جیسا کہ مصنفین سوچتے ہیں کہ کیا خواتین اپنی اخلاقی چوکسی اور بدگمانیوں کی وجہ سے 'پیچھے' رہ جائیں گی:

'[ہمارے] نتائج وسیع تر ادارہ جاتی اور لیبر مارکیٹ کی حرکیات کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔ اگر مرد اس مدت کے دوران غیر متناسب طور پر زیادہ شرحوں پر AI کو اپناتے ہیں جب کہ معیارات، توقعات اور قابلیتیں ابھی بھی شکل اختیار کر رہی ہیں، تو یہ ابتدائی فوائد وقت کے ساتھ ساتھ بڑھ سکتے ہیں، جو پیداواری صلاحیت، مہارت کی ترقی، اور کیریئر کی ترقی کو متاثر کرتے ہیں۔'

 

* میرے مصنفین کے ان لائن حوالوں کو ہائپر لنکس میں تبدیل کرنا۔

پہلی بار جمعرات، 8 جنوری 2026 کو شائع ہوا۔

مشین لرننگ کے مصنف، انسانی تصویر کی ترکیب میں ڈومین ماہر۔ Metaphysic.ai پر تحقیقی مواد کے سابق سربراہ۔
ذاتی سائٹ: martinanderson.ai
رابطہ کریں: [ای میل محفوظ]
ٹویٹر: @manders_ai