جنریٹو اے آئی کا سماجی اثر: فوائد اور خطرات

آج، پیداواری AI۔ معاشرے کے مختلف پہلوؤں میں تبدیلی کی طاقت کو چلا رہا ہے۔ اس کا اثر انفارمیشن ٹکنالوجی اور صحت کی دیکھ بھال سے لے کر خوردہ فروشی اور فنون تک پھیلا ہوا ہے، جو ہماری روزمرہ کی زندگیوں میں شامل ہے۔ 

فی کے طور پر eMarketer، جنریٹو اے آئی اپنے پہلے چار سالوں میں صرف امریکہ میں متوقع 100 ملین یا اس سے زیادہ صارفین کے ساتھ جلد اپنانے کو ظاہر کرتا ہے۔ لہذا، اس ٹیکنالوجی کے سماجی اثرات کا جائزہ لینا بہت ضروری ہے۔   

اگرچہ یہ بڑھتی ہوئی کارکردگی، پیداواری صلاحیت اور اقتصادی فوائد کا وعدہ کرتا ہے، لیکن AI سے چلنے والے جنریٹو سسٹمز کے اخلاقی استعمال کے حوالے سے بھی خدشات ہیں۔ 

یہ مضمون اس بات کا جائزہ لیتا ہے کہ کس طرح جنریٹو اے آئی اصولوں کی دوبارہ وضاحت کرتا ہے، اخلاقی اور معاشرتی حدود کو چیلنج کرتا ہے، اور سماجی اثرات کو منظم کرنے کے لیے ایک ریگولیٹری فریم ورک کی ضرورت کا جائزہ لیتا ہے۔ 

جنریٹو AI ہمیں کس طرح متاثر کر رہا ہے۔

جنریٹو AI نے ہماری زندگیوں کو نمایاں طور پر متاثر کیا ہے، جس سے ہم ڈیجیٹل دنیا کے ساتھ کام اور تعامل کو تبدیل کرتے ہیں۔ 

آئیے اس کے کچھ مثبت اور منفی سماجی اثرات کا جائزہ لیتے ہیں۔ 

گڈ

اپنے متعارف ہونے کے چند ہی سالوں میں، جنریٹو AI نے کاروباری آپریشنز کو تبدیل کر دیا ہے اور تخلیقی صلاحیتوں کے لیے نئی راہیں کھول دی ہیں، کارکردگی میں اضافے اور مارکیٹ کی بہتر حرکیات کا وعدہ کیا ہے۔ 

آئیے اس کے مثبت سماجی اثرات پر بحث کریں:

1. تیز کاروباری طریقہ کار

اگلے چند سالوں میں، جنریٹو AI SG&A (فروخت، عام، اور انتظامی) کو کاٹ سکتا ہے۔ اخراجات 40%.

جنریٹو AI تیز کرتا ہے۔ کاروباری عمل کے انتظام پیچیدہ کاموں کو خودکار بنا کر، جدت کو فروغ دے کر، اور دستی کام کا بوجھ کم کر کے. مثال کے طور پر، ڈیٹا کے تجزیہ میں، گوگل جیسے ماڈل BigQuery ML بڑے ڈیٹاسیٹس سے بصیرت نکالنے کے عمل کو تیز کریں۔ 

نتیجے کے طور پر، کاروبار بہتر مارکیٹ تجزیہ اور تیزی سے وقت سے مارکیٹ سے لطف اندوز ہوتے ہیں۔

2. تخلیقی مواد کو مزید قابل رسائی بنانا

سولہ ( مارکیٹرز کے 50٪ مصروفیت، تبادلوں اور تیز تر تخلیقی چکروں میں بہتر کارکردگی کے لیے جنریٹو AI کو کریڈٹ دیں۔ 

اس کے علاوہ، جنریٹو اے آئی ٹولز خودکار ہیں۔ مواد تخلیق، تصاویر، آڈیو، ویڈیو، وغیرہ جیسے عناصر بنانا، صرف ایک سادہ کلک کی دوری پر۔ مثال کے طور پر، جیسے اوزار کینوا اور درمیانی سفر جنریٹو AI کا فائدہ اٹھائیں تاکہ صارفین کو بصری طور پر دلکش گرافکس اور طاقتور تصاویر بنانے میں آسانی سے مدد مل سکے۔ 

اس کے علاوہ، جیسے اوزار چیٹ جی پی ٹی ٹارگٹ سامعین کے بارے میں صارف کے اشارے پر مبنی مواد کے خیالات کو ذہن میں لانے میں مدد کریں۔ یہ صارف کے تجربے کو بڑھاتا ہے اور تخلیقی مواد کی رسائی کو وسیع کرتا ہے، فنکاروں اور کاروباری افراد کو براہ راست عالمی سامعین سے جوڑتا ہے۔

3. اپنی انگلی پر علم

نیوٹنکے مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ اے آئی سے چلنے والے انکولی سیکھنے کے پروگراموں کا استعمال کرنے والے طلباء نے ٹیسٹ کے اسکور میں 62 فیصد نمایاں بہتری کا مظاہرہ کیا۔

جنریٹو AI بڑے لینگویج ماڈلز (LLM) جیسے ChatGPT یا Bard.ai کے ساتھ ہماری فوری رسائی تک علم لاتا ہے۔ وہ سوالات کے جوابات دیتے ہیں، مواد تیار کرتے ہیں، اور زبانوں کا ترجمہ کرتے ہیں، معلومات کی بازیافت کو موثر اور ذاتی نوعیت کا بناتے ہیں۔ مزید یہ کہ یہ تعلیم کو بااختیار بناتا ہے، خود سیکھنے کے ساتھ تعلیمی سفر کو تقویت دینے کے لیے موزوں ٹیوشن اور ذاتی نوعیت کے سیکھنے کے تجربات پیش کرتا ہے۔ 

مثال کے طور پر، خانمیگوخان اکیڈمی کی طرف سے ایک AI سے چلنے والا ٹول، کوڈ سیکھنے کے لیے تحریری کوچ کے طور پر کام کرتا ہے اور طلباء کو مطالعہ، بحث اور تعاون میں رہنمائی کے لیے اشارے پیش کرتا ہے۔

برا

مثبت اثرات کے باوجود، جنریٹو اے آئی کے وسیع پیمانے پر استعمال میں چیلنجز بھی ہیں۔ 

آئیے اس کے منفی سماجی اثرات کو دریافت کریں: 

1. کوالٹی کنٹرول کی کمی

لوگ جنریٹو AI ماڈلز کے آؤٹ پٹ کو معروضی سچائی کے طور پر سمجھ سکتے ہیں، غلطیوں کے امکانات کو نظر انداز کرتے ہوئے، جیسے hallucinations. یہ معلومات کے ذرائع پر اعتماد کو ختم کر سکتا ہے اور غلط معلومات کے پھیلاؤ میں حصہ ڈال سکتا ہے، جس سے سماجی تاثرات اور فیصلہ سازی متاثر ہو سکتی ہے۔

غلط AI آؤٹ پٹ AI سے تیار کردہ مواد کی صداقت اور درستگی کے بارے میں خدشات پیدا کرتے ہیں۔ اگرچہ موجودہ ریگولیٹری فریم ورک بنیادی طور پر ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی پر فوکس کرتے ہیں، لیکن ماڈلز کو ہر ممکنہ منظر نامے سے نمٹنے کی تربیت دینا مشکل ہے۔ 

یہ پیچیدگی ہر ماڈل کے آؤٹ پٹ کو منظم کرنا مشکل بناتی ہے، خاص طور پر جہاں صارف کے اشارے نادانستہ طور پر نقصان دہ مواد پیدا کر سکتے ہیں۔ 

2. متعصب AI

جنریٹو AI اتنا ہی اچھا ہے جتنا اس ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہے۔ تعصب کسی بھی مرحلے پر، ڈیٹا اکٹھا کرنے سے لے کر ماڈل کی تعیناتی تک، مجموعی آبادی کے تنوع کی غلط نمائندگی کر سکتا ہے۔ 

مثال کے طور پر، جانچنا Stable Diffusion سے 5,000 تصاویر ظاہر کرتا ہے کہ یہ نسلی اور صنفی عدم مساوات کو بڑھاتا ہے۔ اس تجزیے میں، اسٹیبل ڈفیوژن، ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈل، نے سفید فام مردوں کو بطور سی ای او اور خواتین کو ماتحت کرداروں میں دکھایا۔ پریشان کن بات یہ ہے کہ اس نے سیاہ چمڑے والے مردوں کو جرم اور سیاہ فام خواتین کو معمولی ملازمتوں کے ساتھ دقیانوسیت بھی دی۔ 

ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ڈیٹا کے تعصب کو تسلیم کرنے اور AI کے پورے دور میں مضبوط ریگولیٹری فریم ورک کو لاگو کرنے کی ضرورت ہے تاکہ AI پیدا کرنے والے نظاموں میں انصاف اور جوابدہی کو یقینی بنایا جا سکے۔

3. جعلی پن کو پھیلانا

Deepfakes اور جنریٹو اے آئی ماڈلز کے ساتھ پیدا ہونے والی غلط معلومات عوام پر اثر انداز ہو سکتی ہیں اور رائے عامہ کو توڑ سکتی ہیں۔ مزید برآں، ڈیپ فیکس مسلح تنازعات کو ہوا دے سکتے ہیں، جو غیر ملکی اور ملکی قومی سلامتی کے لیے ایک مخصوص خطرہ پیش کر سکتے ہیں۔

انٹرنیٹ پر جعلی مواد کی بغیر جانچ کے پھیلاؤ لاکھوں لوگوں پر منفی اثر ڈالتا ہے اور سیاسی، مذہبی اور سماجی اختلاف کو ہوا دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، 2019 میں، ایک مبینہ گہرائی گبون میں بغاوت کی کوشش میں کردار ادا کیا۔

یہ AI سے تیار کردہ معلومات کے اخلاقی اثرات کے بارے میں فوری سوالات کا اشارہ کرتا ہے۔

4. ملکیت کی وضاحت کے لیے کوئی فریم ورک نہیں۔

فی الحال، AI سے تیار کردہ مواد کی ملکیت کی وضاحت کے لیے کوئی جامع فریم ورک موجود نہیں ہے۔ یہ سوال حل نہیں ہوا کہ اے آئی سسٹمز کے ذریعہ تیار کردہ اور اس پر کارروائی کرنے والے ڈیٹا کا مالک کون ہے۔ 

مثال کے طور پر، 2022 کے آخر میں شروع ہونے والے قانونی کیس میں، کے نام سے جانا جاتا ہے۔ اینڈرسن بمقابلہ استحکام AI وغیرہ.، تین فنکاروں نے مختلف جنریٹو AI پلیٹ فارمز کے خلاف کلاس ایکشن مقدمہ لانے کے لیے افواج میں شمولیت اختیار کی۔ 

مقدمے میں الزام لگایا گیا کہ ان اے آئی سسٹمز نے ضروری لائسنس حاصل کیے بغیر فنکاروں کے اصل کاموں کو استعمال کیا۔ فنکاروں کا استدلال ہے کہ ان پلیٹ فارمز نے AI کو تربیت دینے کے لیے اپنے منفرد انداز کا استعمال کیا، جس سے صارفین ایسے کام تخلیق کر سکتے ہیں جن میں ان کی موجودہ محفوظ تخلیقات سے کافی تبدیلی نہیں ہو سکتی۔

اس کے علاوہ، پیداواری AI۔ وسیع پیمانے پر مواد کی تخلیق کو قابل بناتا ہے، اور تخلیقی صنعتوں میں انسانی پیشہ ور افراد کی طرف سے پیدا کردہ قدر قابل اعتراض ہو جاتی ہے۔ یہ دانشورانہ املاک کے حقوق کی تعریف اور تحفظ کو بھی چیلنج کرتا ہے۔

جنریٹو اے آئی کے سماجی اثرات کو منظم کرنا

جنریٹو AI کے پاس ایک جامع ریگولیٹری فریم ورک کا فقدان ہے، جس سے معاشرے پر تعمیری اور نقصان دہ اثرات کے امکانات کے بارے میں خدشات پیدا ہوتے ہیں۔ 

بااثر اسٹیک ہولڈرز مضبوط ریگولیٹری فریم ورک کے قیام کی وکالت کر رہے ہیں۔

مثال کے طور پر، یورپی یونین اعتماد پیدا کرنے کے لیے پہلے AI ریگولیٹری فریم ورک کی تجویز پیش کی، جس کے 2024 میں اپنائے جانے کی امید ہے۔ مستقبل کے پروف اپروچ کے ساتھ، اس فریم ورک میں AI ایپلی کیشنز سے منسلک اصول ہیں جو تکنیکی تبدیلی کے مطابق ڈھال سکتے ہیں۔ 

یہ صارفین اور فراہم کنندگان کے لیے ذمہ داریاں قائم کرنے، مارکیٹ سے پہلے کے موافقت کے جائزوں کی تجویز، اور ایک متعین حکمرانی کے ڈھانچے کے تحت مارکیٹ کے بعد نفاذ کی تجویز بھی پیش کرتا ہے۔

مزید برآں، اڈا لیولیس انسٹی ٹیوٹ، AI ریگولیشن کے ایک وکیل نے، طاقت کے ارتکاز کو روکنے، رسائی کو یقینی بنانے، ازالے کا طریقہ کار فراہم کرنے، اور زیادہ سے زیادہ فوائد حاصل کرنے کے لیے اچھی طرح سے ڈیزائن کردہ ضابطے کی اہمیت کے بارے میں اطلاع دی۔

ریگولیٹری فریم ورک کو لاگو کرنے سے متعلقہ خطرات سے نمٹنے میں خاطر خواہ پیش رفت ہوگی۔ پیداواری AI۔. معاشرے پر گہرے اثر و رسوخ کے ساتھ، اس ٹیکنالوجی کو نگرانی، سوچے سمجھے ضابطے اور اسٹیک ہولڈرز کے درمیان جاری مکالمے کی ضرورت ہے۔  

AI میں تازہ ترین پیشرفت، اس کے سماجی اثرات، اور ریگولیٹری فریم ورک کے بارے میں باخبر رہنے کے لیے، ملاحظہ کریں۔ متحد ہو جاؤ.