اے آئی کی اجارہ داری: کتنی بڑی ٹیک ڈیٹا اور انوویشن کو کنٹرول کرتی ہے۔

مصنوعی انٹیلیجنس (AI) ہر جگہ ہے، صحت کی دیکھ بھال، تعلیم، اور تفریح ​​کو تبدیل کرنا۔ لیکن اس تمام تبدیلی کے پیچھے ایک سخت سچائی ہے: AI کو کام کرنے کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا کی ضرورت ہے۔. چند بڑی ٹیک کمپنیاں پسند کرتی ہیں۔ گوگل, ایمیزون, مائیکروسافٹ، اور اوپنائی اس میں سے زیادہ تر ڈیٹا کے پاس ہے، جس سے انہیں ایک اہم فائدہ ملتا ہے۔ خصوصی معاہدوں کو حاصل کرنے، بند ماحولیاتی نظام کی تعمیر، اور چھوٹے کھلاڑیوں کو خرید کر، انہوں نے AI مارکیٹ پر غلبہ حاصل کر لیا ہے، جس سے دوسروں کے لیے مقابلہ کرنا مشکل ہو گیا ہے۔ طاقت کا یہ ارتکاز صرف اختراع اور مسابقت کا مسئلہ نہیں ہے بلکہ اخلاقیات، انصاف پسندی اور ضوابط کا مسئلہ بھی ہے۔ چونکہ AI ہماری دنیا کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے، ہمیں یہ سمجھنے کی ضرورت ہے کہ ٹیکنالوجی اور معاشرے کے مستقبل کے لیے اس ڈیٹا کی اجارہ داری کا کیا مطلب ہے۔

اے آئی ڈیولپمنٹ میں ڈیٹا کا کردار

ڈیٹا AI کی بنیاد ہے۔ اعداد و شمار کے بغیر، یہاں تک کہ سب سے زیادہ پیچیدہ الگورتھم بیکار ہیں. AI سسٹمز کو پیٹرن سیکھنے، پیشین گوئی کرنے اور نئے حالات کے مطابق ڈھالنے کے لیے وسیع معلومات کی ضرورت ہوتی ہے۔ استعمال کیے گئے ڈیٹا کا معیار، تنوع اور حجم اس بات کا تعین کرتا ہے کہ AI ماڈل کتنا درست اور موافق ہوگا۔ قدرتی زبان پروسیسنگ (این ایل پی) ماڈل کی طرح چیٹ جی پی ٹی زبان کی باریکیوں، ثقافتی حوالوں اور سیاق و سباق کو سمجھنے کے لیے اربوں متن کے نمونوں پر تربیت دی جاتی ہے۔ اسی طرح، تصویری شناخت سسٹمز کو اشیاء، چہروں اور مناظر کی شناخت کے لیے لیبل لگائی گئی تصاویر کے بڑے، متنوع ڈیٹاسیٹس پر تربیت دی جاتی ہے۔

AI میں بگ ٹیک کی کامیابی اس کی ملکیتی ڈیٹا تک رسائی کی وجہ سے ہے۔ ملکیتی ڈیٹا منفرد، خصوصی اور انتہائی قیمتی ہے۔ انہوں نے وسیع ماحولیاتی نظام بنائے ہیں جو صارف کی بات چیت کے ذریعے بڑے پیمانے پر ڈیٹا تیار کرتے ہیں۔ گوگل، مثال کے طور پر، سرچ انجن، یوٹیوب، اور گوگل میپس میں اپنا غلبہ برتاؤ کا ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ ہر تلاش کا سوال، دیکھا گیا ویڈیو، یا ملاحظہ کیا گیا مقام ان کے AI ماڈلز کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔ Amazon کا ای کامرس پلیٹ فارم خریداری کی عادات، ترجیحات اور رجحانات کے بارے میں دانے دار ڈیٹا اکٹھا کرتا ہے، جسے وہ AI کے ذریعے مصنوعات کی سفارشات اور لاجسٹکس کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کرتا ہے۔

جو چیز بگ ٹیک کو الگ کرتی ہے وہ وہ ڈیٹا ہے جو وہ جمع کرتے ہیں اور وہ اسے اپنے پلیٹ فارمز میں کیسے مربوط کرتے ہیں۔ جی میل، گوگل سرچ، اور یوٹیوب جیسی سروسز آپس میں منسلک ہیں، خود کو تقویت دینے والا نظام بناتی ہیں جہاں صارف کی مصروفیت زیادہ ڈیٹا تیار کرتی ہے، AI سے چلنے والی خصوصیات کو بہتر بناتی ہے۔ یہ مسلسل تطہیر کا ایک چکر بناتا ہے، جس سے ان کے ڈیٹاسیٹس بڑے، سیاق و سباق کے لحاظ سے بھرپور، اور ناقابل تبدیلی ہوتے ہیں۔

ڈیٹا اور AI کا یہ انضمام خلا میں بگ ٹیک کے غلبہ کو مستحکم کرتا ہے۔ چھوٹے کھلاڑی اور سٹارٹ اپ ایک جیسے ڈیٹا سیٹس تک رسائی حاصل نہیں کر سکتے، جس کی وجہ سے ایک ہی سطح پر مقابلہ کرنا ناممکن ہو جاتا ہے۔ اس طرح کے ملکیتی ڈیٹا کو جمع کرنے اور استعمال کرنے کی صلاحیت ان کمپنیوں کو ایک اہم اور دیرپا فائدہ دیتی ہے۔ یہ مقابلہ، اختراع، اور AI کے مستقبل میں مرکوز ڈیٹا کنٹرول کے وسیع تر مضمرات کے بارے میں سوالات اٹھاتا ہے۔

ڈیٹا پر بگ ٹیک کا کنٹرول

بگ ٹیک نے ایسی حکمت عملیوں کو استعمال کرکے AI میں اپنا غلبہ قائم کیا ہے جو انہیں اہم ڈیٹا پر خصوصی کنٹرول فراہم کرتی ہیں۔ ان کے اہم طریقوں میں سے ایک تنظیموں کے ساتھ خصوصی شراکت داری قائم کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کے ساتھ مائیکروسافٹ کا تعاون اسے حساس طبی ریکارڈ تک رسائی فراہم کرتا ہے، جو پھر جدید ترین AI تشخیصی ٹولز تیار کرنے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ یہ خصوصی معاہدے مؤثر طریقے سے حریفوں کو اسی طرح کے ڈیٹا سیٹس حاصل کرنے سے روکتے ہیں، جس سے ان ڈومینز میں داخلے میں ایک اہم رکاوٹ پیدا ہوتی ہے۔

ایک اور حربہ مضبوطی سے مربوط ماحولیاتی نظام کی تخلیق ہے۔ گوگل، یوٹیوب، جی میل، اور انسٹاگرام جیسے پلیٹ فارمز کو ان کے نیٹ ورک میں صارف کے ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہر تلاش، ای میل، ویڈیو دیکھی گئی، یا پوسٹ کو پسند کیا گیا قیمتی رویے کا ڈیٹا تیار کرتا ہے جو ان کے AI سسٹم کو ایندھن دیتا ہے۔

قیمتی ڈیٹاسیٹس کے ساتھ کمپنیوں کو حاصل کرنا Big Tech کا اپنا کنٹرول مضبوط کرنے کا ایک اور طریقہ ہے۔ فیس بک کے انسٹاگرام اور واٹس ایپ کے حصول نے نہ صرف اس کے سوشل میڈیا پورٹ فولیو کو بڑھایا بلکہ کمپنی کو اربوں صارفین کے مواصلاتی نمونوں اور ذاتی ڈیٹا تک رسائی فراہم کی۔ اسی طرح، Google کی Fitbit کی خریداری نے صحت اور تندرستی کے ڈیٹا کی بڑی مقدار تک رسائی فراہم کی، جسے AI سے چلنے والے فلاح و بہبود کے آلات کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

بگ ٹیک نے خصوصی شراکت داری، بند ماحولیاتی نظام، اور اسٹریٹجک حصول کا استعمال کرکے AI کی ترقی میں نمایاں برتری حاصل کی ہے۔ یہ غلبہ مسابقت، انصاف پسندی، اور چند بڑی کمپنیوں اور AI فیلڈ میں ہر کسی کے درمیان بڑھتے ہوئے فرق کے بارے میں خدشات کو جنم دیتا ہے۔

بگ ٹیک کی ڈیٹا کی اجارہ داری اور آگے کی راہ کا وسیع تر اثر

ڈیٹا پر Big Tech کا کنٹرول مقابلہ، اختراع، اخلاقیات اور AI کے مستقبل پر دور رس اثرات رکھتا ہے۔ چھوٹی کمپنیاں اور سٹارٹ اپس کو بہت زیادہ چیلنجز کا سامنا ہے کیونکہ وہ بڑے ڈیٹا سیٹس تک رسائی حاصل نہیں کر سکتے جو بگ ٹیک اپنے AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ خصوصی معاہدوں کو محفوظ کرنے یا منفرد ڈیٹا حاصل کرنے کے وسائل کے بغیر، یہ چھوٹے کھلاڑی مقابلہ نہیں کر سکتے۔ یہ عدم توازن یقینی بناتا ہے کہ صرف چند بڑی کمپنیاں AI کی ترقی میں متعلقہ رہیں، دوسروں کو پیچھے چھوڑ دیں۔

جب صرف چند کارپوریشنز AI پر حاوی ہوتی ہیں، تو ترقی اکثر ان کی ترجیحات سے ہوتی ہے، جو منافع پر مرکوز ہوتی ہیں۔ گوگل اور ایمیزون جیسی کمپنیاں ایڈورٹائزنگ سسٹم کو بہتر بنانے یا ای کامرس کی فروخت کو بڑھانے میں اہم کوششیں کرتی ہیں۔ اگرچہ یہ اہداف آمدنی لاتے ہیں، وہ اکثر زیادہ اہم سماجی مسائل جیسے ماحولیاتی تبدیلی، صحت عامہ اور مساوی تعلیم کو نظر انداز کرتے ہیں۔ یہ تنگ توجہ ان شعبوں میں پیشرفت کو سست کر دیتی ہے جو ہر کسی کو فائدہ پہنچا سکتے ہیں۔ صارفین کے لیے، مسابقت کی کمی کا مطلب ہے کم انتخاب، زیادہ لاگت، اور کم اختراع۔ مصنوعات اور خدمات ان بڑی کمپنیوں کے مفادات کی عکاسی کرتی ہیں، نہ کہ ان کے صارفین کی متنوع ضروریات۔

ڈیٹا پر اس کنٹرول سے منسلک سنگین اخلاقی خدشات بھی ہیں۔ بہت سے پلیٹ فارمز ذاتی معلومات کو واضح طور پر بتائے بغیر جمع کرتے ہیں کہ اسے کیسے استعمال کیا جائے گا۔ فیس بک اور گوگل جیسی کمپنیاں خدمات کو بہتر بنانے کے بہانے بڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں، لیکن اس کا زیادہ تر حصہ اشتہارات اور دیگر تجارتی اہداف کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ سکینڈلز جیسے کیمبرج تجزیاتی ظاہر کریں کہ اس ڈیٹا کا کتنی آسانی سے غلط استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے عوامی اعتماد کو نقصان پہنچ سکتا ہے۔

AI میں تعصب ایک اور بڑا مسئلہ ہے۔ AI ماڈلز صرف اتنے ہی اچھے ہیں جتنے ڈیٹا پر وہ تربیت یافتہ ہیں۔ ملکیتی ڈیٹاسیٹس میں اکثر تنوع کی کمی ہوتی ہے، جس کے نتیجے میں متعصب نتائج برآمد ہوتے ہیں جو مخصوص گروپوں کو غیر متناسب طور پر متاثر کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، زیادہ تر سفید ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ چہرے کی شناخت کے نظام کو سیاہ رنگت والے لوگوں کو غلط شناخت کرنے کے لیے دکھایا گیا ہے۔ اس کی وجہ سے ملازمتوں اور قانون کے نفاذ جیسے شعبوں میں غیر منصفانہ طرز عمل شروع ہوا ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے اور استعمال کرنے کے بارے میں شفافیت کا فقدان ان مسائل کو حل کرنا اور نظامی عدم مساوات کو دور کرنا اور بھی مشکل بنا دیتا ہے۔

ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ضابطے سست روی کا شکار ہیں۔ اگرچہ EU کے جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن (GDPR) جیسے رازداری کے قوانین نے سخت معیارات مرتب کیے ہیں، لیکن وہ اجارہ داری کے طریقوں سے نمٹتے نہیں ہیں جو بگ ٹیک کو AI پر غلبہ حاصل کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ منصفانہ مسابقت کو فروغ دینے، ڈیٹا کو مزید قابل رسائی بنانے، اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ اسے اخلاقی طور پر استعمال کیا جائے، مضبوط پالیسیوں کی ضرورت ہے۔

ڈیٹا پر بگ ٹیک کی گرفت کو توڑنے کے لیے جرات مندانہ اور باہمی تعاون کی کوششوں کی ضرورت ہوگی۔ اوپن ڈیٹا کے اقدامات، جیسے کامن کرال اور ہگنگ فیس کی قیادت میں، مشترکہ ڈیٹا سیٹس بنا کر آگے بڑھنے کا راستہ پیش کرتے ہیں جسے چھوٹی کمپنیاں اور محققین استعمال کر سکتے ہیں۔ ان منصوبوں کے لیے عوامی فنڈنگ ​​اور ادارہ جاتی تعاون کھیل کے میدان کو برابر کرنے اور زیادہ مسابقتی AI ماحول کی حوصلہ افزائی کر سکتا ہے۔

حکومتوں کو بھی اپنا کردار ادا کرنے کی ضرورت ہے۔ ایسی پالیسیاں جو غالب کمپنیوں کے لیے ڈیٹا شیئرنگ کا حکم دیتی ہیں دوسروں کے لیے مواقع کھول سکتی ہیں۔ مثال کے طور پر، گمنام ڈیٹا سیٹس کو عوامی تحقیق کے لیے دستیاب کرایا جا سکتا ہے، جس سے چھوٹے کھلاڑیوں کو صارف کی رازداری پر سمجھوتہ کیے بغیر اختراع کرنے کی اجازت دی جا سکتی ہے۔ ساتھ ہی، ڈیٹا کے غلط استعمال کو روکنے اور افراد کو ان کی ذاتی معلومات پر مزید کنٹرول دینے کے لیے رازداری کے سخت قوانین ضروری ہیں۔

آخر میں، بگ ٹیک کی ڈیٹا کی اجارہ داری سے نمٹنا آسان نہیں ہوگا، لیکن کھلے ڈیٹا، مضبوط ضابطوں اور بامعنی تعاون کے ساتھ ایک بہتر اور زیادہ جدید AI مستقبل ممکن ہے۔ اب ان چیلنجوں سے نمٹ کر، ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ AI ہر کسی کو فائدہ پہنچاتا ہے، نہ کہ صرف چند طاقتور۔

نیچے کی لکیر

ڈیٹا پر بگ ٹیک کے کنٹرول نے AI کے مستقبل کو ان طریقوں سے تشکیل دیا ہے جو دوسروں کے لیے رکاوٹیں پیدا کرتے ہوئے صرف چند لوگوں کو فائدہ پہنچاتے ہیں۔ یہ اجارہ داری مسابقت اور اختراع کو محدود کرتی ہے اور رازداری، انصاف پسندی اور شفافیت کے بارے میں سنگین خدشات پیدا کرتی ہے۔ چند کمپنیوں کا غلبہ چھوٹے کھلاڑیوں کے لیے یا ان شعبوں میں ترقی کے لیے بہت کم جگہ چھوڑتا ہے جو معاشرے کے لیے سب سے زیادہ اہمیت رکھتے ہیں، جیسے کہ صحت کی دیکھ بھال، تعلیم اور موسمیاتی تبدیلی۔

تاہم، اس رجحان کو تبدیل کیا جا سکتا ہے. کھلے ڈیٹا کے اقدامات کی حمایت کرنا، سخت ضوابط کو نافذ کرنا، اور حکومتوں، محققین اور صنعتوں کے درمیان تعاون کی حوصلہ افزائی کرنا ایک زیادہ متوازن اور جامع AI نظم و ضبط پیدا کر سکتا ہے۔ مقصد یہ یقینی بنانا چاہیے کہ AI ہر کسی کے لیے کام کرے، نہ کہ صرف چند ایک کے لیے۔ چیلنج اہم ہے، لیکن ہمارے پاس ایک بہتر اور جدید مستقبل بنانے کا حقیقی موقع ہے۔