اے آئی کی حفاظت: چار فریقوں نے ایک ساتھ جواب مانگ لیے── جہاں قواعد اور عدالتی مقدمات ایک دوسرے سے ملتے ہیں، اور وہ ریکارڈ جو فارما کو رکھنے چاہئیں
ویڈیو ڈاؤن لوڈ کریں (MP4، 14 MB)
کیا ہمیں AI کی حفاظت اسے بنانے والی کمپنیوں پر چھوڑ دینی چاہیے؟ آخر تک آپ دیکھیں گے کہ حفاظت کیسے ایک ایسی ذمہ داری بنتی جا رہی ہے جسے باہر کے لوگ ریکارڈز کے ذریعے جانچتے ہیں۔ چار بالکل مختلف فریقوں نے قدم اٹھایا: صارفین کا تحفظ کرنے والا ایک قومی دفتر، علاقائی حکومتیں، ایک شہر کے پیسوں پر نظر رکھنے والا ایک عہدیدار، اور بیرونِ ملک کا ایک ادارہ۔ فارما طویل عرصے سے سخت قواعد کے تحت زندگی اور موت کے فیصلے کرتا آیا ہے۔ اگر ہم AI کو اس کام میں لائیں تو ہمیں جاننا ہوگا کہ ہم کس پر بھروسا کر سکتے ہیں۔ ہم پیسے، ان مشینوں، جو ہمارے دیے ہوئے کاموں میں ناکام ہوتی ہیں، ادویات کی تلاش کے سودوں، اور امیج ریڈنگز کے پیچھے موجود بنیادوں کو دیکھیں گے۔ صارفین کے طور پر ہمیں کیا واپس ملتا ہے؟
01ضابطہ کاری اور مقدمات یکجا ہو گئے
ماخذ Axios ／ سانتا کروز سینٹینل ／ کریں'ز نیویارک ／ ٹیکنالوجی آرگ
ہم ڈیولپرز سے باہر سے آغاز کرتے ہیں۔ اب تک تخلیق کار حفاظت کی وضاحت اپنے الفاظ میں کرتے آئے ہیں۔ یہاں ہم پوچھتے ہیں کہ کمپنی سے باہر کن لوگوں نے اس وضاحت کا مطالبہ شروع کیا، اور کس حد تک۔
| اداکار | ہدف | کیا رپورٹ کیا گیا |
|---|---|---|
| ایف ٹی سی | OpenAI، Anthropic | حالیہ حفاظتی واقعات سے متعلق دستاویزات طلب کیں |
| 8 ریاستیں | OpenAI | بچوں کو نقصان پہنچانے اور بالغوں کو دھوکا دینے کے الزام میں مقدمہ دائر کیا گیا |
| نیویارک سٹی کمپٹرولر | Anthropic | "بے شمار حفاظتی خدشات" کا حوالہ دیتے ہوئے IPO میں تاخیر پر زور دیا |
| یورپی یونین | OpenAI، Anthropic | AI ایکٹ کے تحت نفاذ کا پہلا رپورٹ شدہ کیس |
Axios, Santa Cruz Sentinel, Crain's New York, Technology Org (10/15)
یہ فریق شاید ہی اس سے زیادہ مختلف ہو سکتے تھے۔ صارفین کا نگران ادارہ، علاقائی حکومتیں، عوامی رقم کی نگرانی کرنے والا شہری عہدیدار، اور ایک بیرونِ ملک ادارہ۔ ہر ایک نے اپنی وجہ سے کارروائی کی، اور ان کا وقت باہم مل گیا۔ ایک اکیلے کو ایک کمپنی کی کوتاہی کہہ کر رد کیا جا سکتا تھا۔ مل کر، وہ ایک تبدیلی کا اشارہ دیتے ہیں۔ حفاظت اس ہدف سے، جو کمپنی خود طے کرتی ہے، ایسے فرض کی طرف جا رہی ہے جو باہر سے نافذ کیا جاتا ہے۔
سب سے بھاری قدم نگران ادارے کی جانب سے کاغذی ثبوت طلب کرنا ہے۔ کاغذات حوالے کرنے کا مطلب ہے تحریری طور پر دکھانا کہ کیا ہوا اور اسے کیسے نمٹایا گیا۔ زبانی وعدہ اب کافی نہیں رہا۔ اب حفاظتی کام کو اس بنیاد پر پرکھا جاتا ہے کہ اس کا کوئی ریکارڈ موجود ہے یا نہیں۔
فارما ٹیموں کے لیے یہ کوئی دور کی بات نہیں۔ میرا خیال ہے کہ جو کام ہم مشینوں کو سونپتے ہیں، انہیں بھی ایک دن یہی سوال درپیش ہوگا: کس ٹول نے کیا کیا، کیا غلط ہوا، اور اسے کیسے ٹھیک کیا گیا؟ یہ ریکارڈ ابھی سے رکھیں، تو پوچھے جانے پر آپ جواب دے سکیں گے۔
بیرونی جانچ پڑتال سرمایہ کاروں کے ان کمپنیوں کو دیکھنے کا انداز بھی بدل دیتی ہے۔ اب یہ کہ اسٹاک لسٹنگ سے پہلے دکھائے جانے والے اعداد و شمار ہمیں کیا بتاتے ہیں۔
02IPO سے پہلے کی آمدنی
ماخذ فنانشل ٹائمز ／ یاہو فنانس ／ انویسٹرز بزنس ڈیلی ／ Bloomberg.com
جس کمپنی کی جانچ پڑتال ہو رہی تھی، اسی نے سرمایہ کاروں کو مضبوط اعداد و شمار دکھائے۔ مارکیٹ نے کمائی کی صلاحیت اور حفاظت کے بارے میں شکوک کو کیسے تولا؟ یہی ہمارا یہاں سوال ہے۔
| آئٹم | کیا رپورٹ کیا گیا | ماخذ |
|---|---|---|
| سہ ماہی آمدنی | $16.8B؛ سرمایہ کاروں کو بتایا گیا کہ یہ تقریباً 50% بڑھا ہے | فنانشل ٹائمز |
| نقد بہاؤ | AI ماڈل بنانے والوں میں پہلا مثبت کیش فلو | یاہو فنانس |
| اے آئی اسٹاکس | آمدنی کی رپورٹوں کے بعد بھی گراوٹ | انویسٹرز بزنس ڈیلی |
| تجزیہ کاروں کا نقطۂ نظر | IPO کے لیے سازگار ہوا، مگر AI اسٹاکس کو کوئی سہارا نہیں | |
آمدنی جولائی تا ستمبر کی ہے (Yahoo Finance کی سرخی)
فروخت میں تیزی سے اضافہ ہوا، اور رپورٹس کے مطابق نکلنے والی رقم سے زیادہ نقد رقم آئی۔ ایسے شعبے میں جہاں ترقی پر بے پناہ رقم خرچ ہوتی ہے، یہ حیران کن خبر ہے۔ پھر بھی متعلقہ کمپنیوں کے حصص نہیں بڑھے۔ مارکیٹ نے ایک کمپنی کی مضبوطی کو پورے شعبے کے لیے اچھی خبر نہیں سمجھا۔ اعداد و شمار اور مارکیٹ کا ردعمل مختلف سمتوں میں اشارہ کر رہے ہیں۔
یہ فرق کیوں ہے؟ کمائی کی صلاحیت کا ثبوت حفاظت کے بارے میں شکوک کو ختم نہیں کر سکا۔ کچھ لوگ تو لسٹنگ سے ذرا پہلے تاخیر کی بھی تاکید کر رہے ہیں۔ اس لیے میرا خیال ہے کہ سرمایہ کار مضبوط نتائج کے پیچھے چھپے خطرے کی قیمت لگا رہے ہیں۔
فارما کی جانب سے یہ ٹولز کے انتخاب کا ایک سراغ دیتا ہے۔ کسی وینڈر کی مشین چنتے وقت کارکردگی اور قیمت کا موازنہ کافی نہیں ہوتا۔ وینڈر ریگولیٹرز اور عدالتوں کے سامنے کتنا کھلا ہے، اسی سے طے ہوتا ہے کہ آیا آپ کل بھی وہی ٹول انہی شرائط پر استعمال کر سکیں گے۔ جس کمپنی پر مقدمہ چل رہا ہو اس کے ٹول کی استعمال کی شرائط راتوں رات بدل سکتی ہیں۔
پھر جب ہم اس ٹول کو اپنی جگہ کام کرنے دیتے ہیں تو اس کی غلطیوں کا جواب کون دے گا؟ اگلا موضوع: ادائیگیاں کرنے کے لیے بھروسا کی جانے والی مشین۔
03جب AI آپ کے لیے خریداری کرے تو ذمہ دار کون ہوگا
ماخذ ServiceNow ／ دی ورج ／ سائبر نیوز
اب مشینیں وہ بٹن دباتی ہیں جو پہلے لوگ ایک ایک کر کے دباتے تھے۔ وہاں اگر کوئی غلطی ہو جائے تو نقصان کون اٹھاتا ہے؟ سہولت پہلے آئی، اور جواب اب بھی کھلا ہے۔
راستہ بذاتِ خود سیدھا ہے۔ انسان کام سونپتا ہے، اور مشین ادائیگی تک جا پہنچتی ہے۔ آگے چل کر غلطیاں یا لیکیج ہو سکتی ہیں۔ اس آخری مرحلے پر ایک ڈیولپر کے سربراہ نے صاف کہا کہ فرم نقصانات پورے کرے گی۔ ذمہ داری اب صارفین سے بنانے والوں کی طرف منتقل ہونے لگی ہے۔
پھر بھی اس مشین اور ایک جعلی ای میل سے جڑے ایک کیس نے مبینہ طور پر کام سونپنے کے خطرے کو ظاہر کیا۔ نقصانات کی تلافی کا وعدہ اہم ہے، مگر اس سے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ حادثات نہیں ہوں گے۔ دریں اثنا، ایک اور کمپنی نے ان ٹولز کا دائرہ بڑھایا جو کاروباروں کے اندر مشینوں کے عمل کو محدود کرتے ہیں۔ تحفظ وعدے سے، یا تحفظ ڈیزائن سے۔
فارما میں ایک دن مشینیں آرڈر دیا کریں گی۔ معاہدے میں معاوضے کے کسی بھی وعدے سے پہلے دو باتیں دیکھ لیں۔ کیا آپ مشین کو روک سکتے ہیں، اور کیا اس کے کیے کا کوئی لاگ موجود ہے؟ پیسہ نقصان کی تلافی کر سکتا ہے۔ وہ مریضوں یا شراکت داروں پر پڑنے والے اثر کو ختم نہیں کر سکتا۔
وعدوں کے الفاظ اور حقیقت میں منتقل ہونے والا پیسہ دو مختلف چیزیں ہیں۔ اگلے حصے میں، ادویات کی دریافت کے لیے کسی معاہدے سے منسلک رقوم کو کیسے پڑھا جائے۔
04اے آئی کے ذریعے دوا سازی کے ایک سودے میں تین رقوم
ماخذ ایسٹرا زینیکا ／ رائٹرز ／ BioSpace ／ یاہو فنانس
ایک ہی سودا، مگر مختلف رپورٹوں میں مختلف رقوم بتائی گئیں۔ سوال یہ نہیں کہ رقم کتنی بڑی ہے، بلکہ یہ ہے کہ وہ کن چیزوں سے بنی ہے۔
| رقم کی قسم | رپورٹ شدہ رقم | فطرت |
|---|---|---|
| نمایاں رقم | $1.86 ارب | insitro کے ساتھ بڑی دوا ساز کمپنی کا معاہدہ۔ Bloomberg اور دیگر |
| حدِ اعلیٰ کی رقم | 1.5 ارب ڈالر تک | مقررہ رقم نہیں۔ نتائج کے مطابق ادائیگی |
| پیشگی رقم | $40M | ادائیگی پر دستخط۔ وہ حصہ جس کی ادائیگی یقینی ہے |
| IPO میں اکٹھا کیا گیا | $150M | اے آئی ادویات دریافت کرنے والی Iambic۔ شراکت داری کی ادائیگیوں سے الگ |
اہداف: جگر اور دل کے امراض (MASH، کارڈیومایوپیتھی وغیرہ)۔ رقوم اصل رپورٹس کے مطابق ہیں
سب سے بڑی رقم کچھ سرخیوں سے سامنے آئی۔ اس کے نیچے ایک حد ہے جو صرف نتائج آنے پر ادا کی جاتی ہے۔ جو رقم یقینی طور پر ہاتھ بدلے گی وہ صرف چھوٹی ابتدائی ادائیگی لگتی ہے۔ دونوں کے درمیان فرق ایک درجے سے زیادہ ہے۔ ایک اور فرم نے لسٹنگ کے ذریعے جو رقم اکٹھی کی وہ بھی دکھائی گئی ہے، لیکن شراکت دار اسے ادا نہیں کرتے۔ صرف سرخی والی رقم یاد رکھیں گے تو اس معاہدے کا غلط اندازہ لگائیں گے۔
حد مقرر کردہ رقم قسطوں میں ادا کی جاتی ہے، ہر بار جب تحقیق کوئی مرحلہ طے کر لے۔ اگر کوئی مرحلہ ناکام ہو تو کچھ ادا نہیں کیا جاتا۔ ادا کرنے والے کے لیے اس سے ایسے نتائج کی ادائیگی سے بچاؤ ہوتا ہے جو کبھی سامنے نہیں آتے۔ سرخی میں نظر آنے والی بڑی رقم صرف زیادہ سے زیادہ حد ہے، بشرطیکہ سب کچھ ٹھیک رہے۔
فارما ٹیمیں روزمرہ کام میں پہلے ہی معاہدوں کو اسی طرح پڑھتی ہیں۔ پھر بھی جب AI شامل ہو تو سرخی کا عدد جوں کا توں پھیل جاتا ہے۔ جب آپ اپنی کمپنی کے اندر کسی سرمایہ کاری کی وضاحت کریں تو پہلی ادائیگی اور زیادہ سے زیادہ حد کو الگ الگ بیان کریں۔ صرف اتنا کرنے سے توقعات قابو میں رہتی ہیں۔
پیسے کے بعد سوال یہ ہے کہ مشین کا اپنا فیصلہ کتنا درست ہے۔ اس کے بعد، طبی تصاویر پڑھنے والی مشین اپنی بنیادوں کو کیسے سنبھالتی ہے۔
05ایکس رے پڑھنے والے AI کے شواہد
ماخذ X-Ragent: ثبوت پر مبنی چیسٹ ایکس رے استدلال کے لیے ٹول-آگمنٹڈ ری انفورسمنٹ لرننگ
طبی تصاویر پڑھنے والی مشین پر محض درست جواب دینے سے بھروسا نہیں کیا جاتا۔ اگر درست جواب غلط بنیادوں پر کھڑا ہو تو اگلے مریض کے معاملے میں وہ چوک جائے گی۔ یہاں ایک ٹیم مشین کو سکھانے کی کوشش کر رہی ہے کہ وہ اپنی بنیادیں خود چنے۔
مطالعہ دو فیصلوں کو الگ کرتا ہے۔ ایک یہ کہ مدد تلاش کرنے جانا ہے یا نہیں۔ دوسرا یہ کہ ان قدروں کو چھوڑ دیا جائے جو تصویر سے میل نہیں کھاتیں۔ انسانی ڈاکٹر بھی ایسی ریڈنگ پر شک کرتے ہیں جو سامنے موجود تصویر سے ٹکراتی ہو۔ مشین یہ عام فہم بات ٹکڑا ٹکڑا کر کے سیکھتی ہے۔
انعام صرف اس صورت میں دیں جب درست ہو
پیمائش کی یکسانیت اور ٹول کی لاگت کے اسکور صرف انہی ٹریجیکٹریز کو دیے جاتے ہیں جن کی تشخیص درست تھی۔
تربیتی مواد
Qwen3-VL-8B بیس ماڈل کی بنیاد پر Rad-CoT تیار کیا گیا، جو ٹول کال لاگز کو رپورٹ طرز کی استدلالی تحریر کے ساتھ ملاتا ہے۔
ابھی ہم مرتبہ جائزہ نہیں ہوا
یہ arXiv کا پری پرنٹ ہے۔ خلاصے میں یہ نہیں بتایا گیا کہ رپورٹ شدہ بہتری کس موازنے کے مقابلے میں ناپی گئی ہے۔
درمیانی مراحل کے پوائنٹس صرف اسی وقت دیے جاتے ہیں جب حتمی جواب درست ہو۔ غلط جوابوں کے پیچھے کے عمل کو اسکور کرنے سے ممکن ہے کہ قابلِ یقین لگنے والی غلطیاں سکھائی جائیں۔ تاہم، بیرونی ماہرین نے ابھی تک اس مقالے کی جانچ نہیں کی۔ اس کے خلاصے میں یہ بھی شامل نہیں کہ اس نے کس کو شکست دی۔
فارما کے شعبے کے لیے یہ ادویات کی حفاظت کے کام سے جڑتا ہے۔ اہم بات نتیجے سے زیادہ یہ ہے کہ آیا مشین یہ دکھا سکتی ہے کہ اس نے کس چیز پر انحصار کیا۔ اگر اس کی بنیادوں کا سراغ لگایا جا سکے تو یہ نشان ان لوگوں کے لیے مددگار ہے جو اس کی جانچ کرتے ہیں اور ان ریگولیٹرز کے لیے بھی جو اس کے بارے میں سوال کرتے ہیں۔
جہاں تحقیق ثبوت مانگتی ہے، وہاں مشینیں پہلے ہی میدان میں کام کر رہی ہیں۔ اگلے حصے میں وہ مقامات جہاں ادویات دریافت اور فراہم کی جاتی ہیں۔
06ادویہ سازی کی فرنٹ لائن پر
ماخذ گوگل ڈیپ مائنڈ ／ پلس 2.0 ／ کوائور کوانٹیٹیٹو
اب تک ہم نے بنانے والوں اور ریگولیٹرز کی بات سنی ہے۔ مشینیں خود فارما کے کام میں کس حد تک داخل ہو چکی ہیں؟ آج کی خبر اس کا کچھ جواب دیتی ہے۔
اینٹی مائکروبیل پیپٹائیڈ کی تلاش
Google DeepMind کے سرکاری بلاگ نے antimicrobial peptides کی تلاش کو تیز کرنے کے لیے Google Antigravity کے استعمال کا ذکر کیا۔
سپلائی چینز کے لیے اے آئی پلیٹ فارم
ParkourSC نے Quartic کو حاصل کر لیا۔ مقصد لائف سائنسز سپلائی چینز کے لیے AI پلیٹ فارم ہے؛ سرخی میں قیمت نہیں دی گئی۔
مشترکہ پروگرام سے امیدوار
Recursion کے ساتھ AI سے چلنے والے اشتراک کے تحت، شراکت دار دوا ساز کمپنی نے مبینہ طور پر پہلے ترقیاتی امیدوار پر اپنا آپشن استعمال کر لیا ہے۔
آج کی پیش رفت دوا سازی کے آغاز سے لے کر اس مرحلے تک پھیلی ہوئی ہے جہاں دوائیں مریضوں تک پہنچتی ہیں۔ امیدواروں کی تلاش، انہیں اپنانے کا فیصلہ، اور دواؤں کی منتقلی۔ مشین اب صرف لیبارatory کا ٹول نہیں رہی۔ سب سے اہم ایک شراکت دار کمپنی کا مشترکہ تحقیق سے پیدا ہونے والے امیدوار کو اپنانے کا فیصلہ ہے۔ دوا ساز فریق نے مشین کے منتخب کردہ امیدوار کو اپنے وقت اور رقم کے قابل سمجھا۔
اسے اپنے ہاتھ میں لینے کا مطلب ہے کہ دوا ساز کمپنی وہ اختیار استعمال کر رہی ہے جو اس نے معاہدے میں محفوظ کیا تھا۔ اس کے بعد آگے کی ڈیولپمنٹ اس کا اپنا کام ہے۔ لہٰذا یہ فیصلہ اس بات کی علامت سمجھا جاتا ہے کہ مشین کی تجویز سرمایہ کاری کے قابل ہے۔ مشین کے منتخب کردہ امیدوار نے ایک انسانی امتحان پاس کر لیا ہے۔
ڈیلیوری کے مرحلے میں داخل ہونے والی مشینیں بھی توجہ کی مستحق ہیں۔ اگر سپلائی رک جائے تو دوائیں مریضوں تک پہنچنا بند ہو جاتی ہیں۔ تحقیق اور سپلائی دونوں میں سوال وہی رہتا ہے۔ مشین کے فیصلے کی جانچ کون کرتا ہے، اور اسے روک کون سکتا ہے؟
چونکا دینے والی خبروں کے پیچھے یہ سوال باقی ہے کہ مشین کو کون روکے گا۔ آخر میں، چند ایسی خبریں جو آسانی سے نظر سے رہ جاتی ہیں۔
07کیا چیز نظر انداز ہو رہی ہے
ماخذ دی نیویارک ٹائمز ／ ساؤتھ چائنا مارننگ پوسٹ ／ اینڈرائیڈ اتھارٹی
ہماری آخری خبریں قواعد اور عدالتی مقدمات کے مقابلے میں چھوٹی لگتی ہیں۔ پھر بھی وہ صارفین کے روزمرہ کام کے زیادہ قریب ہیں۔ چونکہ وہ بڑی خبروں کے پیچھے چھپی رہتی ہیں، اس لیے ممکن ہے کہ وہ کل کے کام کو زیادہ سخت متاثر کریں۔
اندر کے کسی فرد کی بدعملی
NYT نے رپورٹ کیا کہ OpenAI کا ایک انجینئر، جس پر بگ لگانے کا الزام عائد کیا گیا ہے، سعودی فریق کو مشورے دے رہا تھا۔
ایک اے آئی جو رک جاتی ہے، اور رقم واپس کرتی ہے
DeepSeek کو تقریباً 5 گھنٹے کی ایک اور بڑی بندش کا سامنا ہوا اور اس نے رقم کی واپسی اور معاوضہ دیا۔ اطلاعات کے مطابق اس سال یہ کم از کم 18ویں بندش ہے۔
4x قیمت کا نوٹس
مبینہ طور پر Google نے Gemini کے صارفین کو ایک تبدیلی کے بارے میں ای میل بھیجی جس سے ان کی قیمت 4 گنا زیادہ ہو جائے گی۔
کسی اندرونی شخص کی رکھی ہوئی خرابی، بار بار بند ہو جانے والی سروس، اچانک بڑھ جانے والی قیمت۔ ان میں سے کوئی بھی اس بارے میں نہیں کہ مشین کتنی ذہین ہے۔ پھر بھی یہ ان لوگوں کو نقصان پہنچاتی ہیں جنہوں نے اپنا کام سونپا تھا۔ ہر بندش کے بعد رقم کی واپسی اس کام کی تلافی نہیں کرتی جو بندش کے دوران ضائع ہوا۔ اندر سے ہونے والی بدعملی کو بیرونی دفاع نہیں روک سکتا۔ صارفین کسی بنانے والے کے اندرونی کنٹرولز نہیں دیکھ سکتے۔ حفاظت صرف درست جوابات کا نام نہیں۔ میرے خیال میں اس کا مطلب چلتے رہنا، وفادار رہنا اور شرائط کو مستحکم رکھنا بھی ہے۔
اگر دوا سازی کے کام میں شامل کوئی ٹول ایک صبح اچانک بند ہو جائے تو کیا ہوگا؟ اگر قیمت بدل جائے تو کیا آپ کسی دوسرے ٹول پر منتقل ہو سکتے ہیں؟ بنانے والے کے اندر کے لوگوں پر کس حد تک بھروسا کیا جا سکتا ہے؟ صارفین ضوابط کی خبروں کا انتظار کیے بغیر یہ منصوبے آج ہی طے کر سکتے ہیں۔ جوابات تیار ہوں تو کام چلتا رہتا ہے۔ یہ بالکل ویسی ہی سوچ ہے جیسی ادویات کی فراہمی میں رکاوٹ کے لیے تیاری کی جاتی ہے۔
باہر کے قواعد اور ہمارے سامنے کی ناکامیاں ایک ہی سوال تک لے گئیں۔ صارفین بھی حفاظت جانچنے کا کام چھوڑ نہیں سکتے۔
کیا FTC کا دائرہ کار اور آئی پی او کا وقت سامنے آئے گا؟
مکمل ٹرانسکرپٹ کھولیں
تعارف
کیا ہمیں AI کی حفاظت اسے بنانے والی کمپنیوں پر چھوڑ دینی چاہیے؟ آخر تک آپ دیکھیں گے کہ حفاظت کیسے ایک ایسی ذمہ داری بنتی جا رہی ہے جسے باہر کے لوگ ریکارڈز کے ذریعے جانچتے ہیں۔ چار بالکل مختلف فریقوں نے قدم اٹھایا: صارفین کا تحفظ کرنے والا ایک قومی دفتر، علاقائی حکومتیں، ایک شہر کے پیسوں پر نظر رکھنے والا ایک عہدیدار، اور بیرونِ ملک کا ایک ادارہ۔ فارما طویل عرصے سے سخت قواعد کے تحت زندگی اور موت کے فیصلے کرتا آیا ہے۔ اگر ہم AI کو اس کام میں لائیں تو ہمیں جاننا ہوگا کہ ہم کس پر بھروسا کر سکتے ہیں۔ ہم پیسے، ان مشینوں، جو ہمارے دیے ہوئے کاموں میں ناکام ہوتی ہیں، ادویات کی تلاش کے سودوں، اور امیج ریڈنگز کے پیچھے موجود بنیادوں کو دیکھیں گے۔ صارفین کے طور پر ہمیں کیا واپس ملتا ہے؟
CH 01 ضابطہ کاری اور مقدمات یکجا ہو گئے
ہم ڈویلپرز سے باہر سے آغاز کرتے ہیں۔ اب تک تیار کرنے والے حفاظت کی وضاحت اپنے الفاظ میں کرتے آئے تھے۔ یہاں ہم پوچھتے ہیں کہ کمپنی سے باہر کن لوگوں نے یہ وضاحت مانگنا شروع کی، اور کس حد تک۔ یہ فریق اس سے زیادہ مختلف نہیں ہو سکتے تھے: ایک صارفین کی نگران تنظیم، علاقائی حکومتیں، عوامی رقم کی حفاظت کرنے والا ایک شہری عہدیدار، اور ایک بیرونِ ملک ادارہ۔ ہر ایک نے اپنی وجہ سے قدم اٹھایا، اور ان کا وقت آپس میں مل گیا۔ تنہا ایک واقعے کو ایک فرم کی کوتاہی کہہ کر ٹالا جا سکتا تھا۔ مل کر یہ ایک تبدیلی کا اشارہ دیتے ہیں۔ حفاظت اب ایسا ہدف نہیں رہی جو فرم خود طے کرے، بلکہ ایسی ذمہ داری بنتی جا رہی ہے جو باہر سے نافذ کی جاتی ہے۔ سب سے بھاری قدم نگران ادارے کا کاغذات طلب کرنا ہے۔ کاغذات دینے کا مطلب تحریری طور پر دکھانا ہے کہ کیا ہوا اور اسے کیسے سنبھالا گیا۔ زبانی وعدہ اب کافی نہیں۔ حفاظتی کام کو اب اس بات پر پرکھا جاتا ہے کہ آیا اس کا کوئی ریکارڈ موجود ہے۔ دوا ساز اداروں کی ٹیموں کے لیے یہ کوئی دور کی کہانی نہیں۔ مجھے توقع ہے کہ ہم جو کام مشینوں کو سونپتے ہیں اسے بھی ایک دن یہی سوال درپیش ہوگا: کس ٹول نے کیا کیا، کیا غلط ہوا، اور اسے کیسے ٹھیک کیا گیا؟
یہ ریکارڈ ابھی سے محفوظ رکھیں، تاکہ پوچھے جانے پر آپ جواب دے سکیں۔ بیرونی جانچ پڑتال سے سرمایہ کاروں کا ان کمپنیوں کو دیکھنے کا انداز بھی بدل جاتا ہے۔ اب، اسٹاک لسٹنگ سے پہلے پیش کیے جانے والے اعداد و شمار ہمیں کیا بتاتے ہیں۔
CH 02 IPO سے پہلے آمدنی
جس کمپنی کی جانچ پڑتال ہو رہی ہے، اسی نے سرمایہ کاروں کو مضبوط اعداد و شمار دکھائے۔ مارکیٹ نے کمائی کی صلاحیت اور حفاظت کے بارے میں شکوک و شبہات کو کیسے تولا؟ یہی ہمارا سوال ہے۔ فروخت میں تیزی سے اضافہ ہوا، اور اطلاعات کے مطابق جتنا نقد باہر گیا اس سے زیادہ آیا۔ ایک ایسے شعبے میں جو ترقی پر بھاری رقوم لگاتا ہے، یہ چونکا دینے والی خبر ہے۔ پھر بھی متعلقہ کمپنیوں کے حصص نہیں بڑھے۔ مارکیٹ نے ایک کمپنی کی مضبوطی کو پورے شعبے کے لیے اچھی خبر نہیں سمجھا۔ اعداد و شمار اور مارکیٹ کا ردعمل مختلف سمتوں کی نشاندہی کرتے ہیں۔ یہ فرق کیوں ہے؟
آمدنی کی صلاحیت کے ثبوت نے حفاظت کے بارے میں شکوک کو ختم نہیں کیا۔ کچھ لوگ تو لسٹنگ سے عین پہلے تاخیر کا مطالبہ بھی کرتے ہیں۔ اس لیے میرے خیال میں سرمایہ کار مضبوط نتائج کے پیچھے چھپے خطرے کی قیمت لگا رہے ہیں۔ دواسازی کے نقطۂ نظر سے یہ ٹولز کے انتخاب کے لیے ایک اشارہ فراہم کرتا ہے۔ جب آپ کسی وینڈر کی مشین منتخب کرتے ہیں تو کارکردگی اور قیمت کا موازنہ کافی نہیں ہوتا۔ وینڈر ریگولیٹرز اور عدالتوں کے سامنے کتنا بے نقاب ہے، یہ طے کرتا ہے کہ آیا آپ کل بھی اسی ٹول کو انہی شرائط پر استعمال کر سکیں گے۔ مقدمے کا سامنا کرنے والی فرم کے ٹول کی استعمال کی شرائط راتوں رات بدل سکتی ہیں۔ پھر جب ہم اس ٹول کو اپنی طرف سے کام کرنے دیتے ہیں تو اس کی غلطیوں کا جواب کون دے گا؟
اگلا، ادائیگیاں کرنے کے لیے قابلِ اعتماد مشین۔
CH 03 جب AI آپ کے لیے خریداری کرے تو ذمہ دار کون ہے
مشینیں اب وہ بٹن دباتی ہیں جو پہلے لوگ ایک ایک کر کے دباتے تھے۔ وہاں غلطی ہو جائے تو نقصان کون اٹھائے گا؟سہولت پہلے آئی، اور جواب ابھی کھلا ہے۔راستہ خود سادہ ہے۔ انسان کام سونپتا ہے، اور مشین ادائیگی تک جاتی ہے۔ آگے چل کر غلطیاں یا لیک ہو سکتے ہیں۔ اس آخری مرحلے پر ایک ڈیولپر کے سربراہ نے صاف کہا کہ کمپنی نقصانات کا ازالہ کرے گی۔ ذمہ داری صارفین سے بنانے والوں کی طرف منتقل ہونے لگی ہے۔تاہم اسی مشین اور ایک جعلی ای میل کے ایک معاملے نے مبینہ طور پر کام سونپنے کے خطرے کو ظاہر کیا۔ نقصان بھرنے کا وعدہ اہم ہے، مگر یہ ثابت نہیں کرتا کہ حادثات نہیں ہوں گے۔ دریں اثنا، ایک اور کمپنی نے ان ٹولز کو وسعت دی جو کاروباروں کے اندر مشینوں کے عمل کو محدود کرتے ہیں۔ وعدے کے ذریعے تحفظ، یا ڈیزائن کے ذریعے تحفظ۔دواسازی میں، مشینیں کسی دن آرڈر دیں گی۔ معاہدے میں، معاوضے کے کسی بھی وعدے سے پہلے دو باتیں دیکھ لیں۔ کیا آپ مشین کو روک سکتے ہیں، اور کیا اس کے کیے کا لاگ موجود ہے؟
رقم نقصان کی تلافی کر سکتی ہے، لیکن مریضوں اور شراکت داروں پر پڑنے والے اثر کو ختم نہیں کر سکتی۔ وعدے کے الفاظ اور حقیقت میں منتقل ہونے والی رقم دو الگ چیزیں ہیں۔ اگلے مرحلے میں یہ دیکھیں کہ کسی معاہدے کے ساتھ منسلک رقوم کو کیسے پڑھا جائے تاکہ ادویات تلاش کی جا سکیں۔
CH 04 AI ادویات کی دریافت کے ایک معاہدے میں تین رقوم
ایک ہی سودا، مگر مختلف رپورٹوں میں مختلف رقوم بتائی گئیں۔ سوال یہ نہیں کہ رقم کتنی بڑی ہے، بلکہ یہ ہے کہ وہ کن چیزوں سے بنی ہے۔سب سے بڑا عدد کچھ سرخیوں میں آیا۔ اس کے نیچے ایک حد ہے جو صرف نتائج آنے پر ادا کی جاتی ہے۔ جو رقم یقینی طور پر ہاتھ بدلے گی وہ صرف چھوٹی سی ابتدائی ادائیگی نظر آتی ہے۔ ان دونوں کے درمیان فرق ایک درجۂ اعشاریہ سے بھی زیادہ ہے۔ ایک دوسری فرم کی لسٹنگ کے ذریعے جمع کی گئی رقم بھی دکھائی گئی ہے، لیکن شراکت دار اسے ادا نہیں کرتے۔ صرف سرخی کا عدد یاد رکھیں گے تو اس سودے کا غلط اندازہ لگائیں گے۔حد والی رقم ٹکڑوں میں ادا کی جاتی ہے، ہر بار جب تحقیق کوئی مرحلہ عبور کرتی ہے۔ کوئی مرحلہ چوک جائے تو کچھ ادا نہیں ہوتا۔ ادا کرنے والے کے لیے یہ ان نتائج کی ادائیگی سے بچاتا ہے جو کبھی آتے ہی نہیں۔ بڑا سرخی والا عدد محض زیادہ سے زیادہ حد ہے، اگر سب کچھ ٹھیک رہے۔ادویہ سازی کی ٹیمیں روزمرہ کام میں پہلے ہی سودوں کو اسی طرح پڑھتی ہیں۔ مگر جب AI شامل ہو تو سرخی کا عدد جوں کا توں پھیل جاتا ہے۔ اپنی کمپنی کے اندر کسی سرمایہ کاری کی وضاحت کرتے وقت ابتدائی ادائیگی اور حد کو الگ کریں۔ صرف اتنا کرنے سے توقعات قابو میں رہتی ہیں۔ رقم کے بعد سوال آتا ہے کہ مشین کا اپنا فیصلہ کتنا مضبوط ہے۔ اس کے بعد یہ کہ طبی تصاویر پڑھنے والی مشین اپنی بنیادوں کو کیسے سنبھالتی ہے۔
CH 05 ایکس رے پڑھنے والے AI میں شواہد
طبی تصاویر پڑھنے والی مشین پر محض درست جواب دینے سے بھروسا نہیں کیا جاتا۔ اگر درست جواب غلط بنیادوں پر کھڑا ہو تو اگلے مریض کے معاملے میں وہ چوک جائے گی۔ یہاں ایک ٹیم مشین کو سکھانے کی کوشش کر رہی ہے کہ وہ اپنی بنیادیں خود چنے۔یہ تحقیق دو فیصلوں کو الگ کرتی ہے۔ ایک یہ کہ آیا تائید تلاش کرنے جانا ہے۔ دوسرا یہ کہ ان قدروں کو چھوڑ دینا جو تصویر سے میل نہیں کھاتیں۔ انسانی ڈاکٹر بھی اس رپورٹ پر شک کرتے ہیں جو ان کے سامنے موجود تصویر سے ٹکرائے۔ مشین یہ عام فہم بات ٹکڑوں میں سیکھتی ہے۔درمیانی مراحل کے پوائنٹس صرف اسی وقت دیے جاتے ہیں جب حتمی جواب درست ہو۔ غلط جوابات کے پیچھے کے عمل کو نمبر دینا شاید قابلِ قبول لگنے والی غلطیاں سکھا دے۔ پھر بھی، بیرونی ماہرین نے ابھی تک اس مقالے کی جانچ نہیں کی۔ اس کے خلاصے میں یہ بھی نہیں بتایا گیا کہ اس نے کس کو پیچھے چھوڑا۔دواسازی کے لیے یہ ادویات کی حفاظت کے کام سے ملتا ہے۔ اہم بات نتیجہ کم اور یہ زیادہ ہے کہ آیا مشین دکھا سکتی ہے کہ اس نے کس چیز پر انحصار کیا۔ اگر اس کی بنیادوں کا سراغ لگایا جا سکے تو یہ نشان اس کی جانچ کرنے والوں اور سوال پوچھنے والے ریگولیٹرز کی مدد کرتا ہے۔ جب تحقیق بنیادیں مانگ رہی ہے، مشینیں میدان میں پہلے ہی کام کر رہی ہیں۔ آگے، وہ مقامات جہاں ادویات دریافت اور فراہم کی جاتی ہیں۔
CH 06 فارما کے محاذ پر
اب تک ہم نے تعمیر کرنے والوں اور ریگولیٹرز کی بات سنی ہے۔ مشینیں خود فارما کے کام میں کس حد تک داخل ہو چکی ہیں؟آج کی خبریں اس کے جواب کا ایک حصہ دکھاتی ہیں۔آج کی پیش رفتیں دوا سازی کے آغاز سے لے کر اس مقام تک پھیلی ہوئی ہیں جہاں دوائیں مریضوں تک پہنچتی ہیں۔ امیدوار تلاش کرنا، یہ فیصلہ کرنا کہ کسی کو اپنایا جائے یا نہیں، اور دواؤں کی ترسیل۔ مشین اب صرف لیبارٹری کا اوزار نہیں رہی۔ سب سے وزنی بات یہ ہے کہ ایک شراکت دار کمپنی نے مشترکہ تحقیق سے جنم لینے والے امیدوار کو اپنے ہاتھ میں لینے کا فیصلہ کیا۔ فارما کی طرف نے فیصلہ کیا کہ مشین کا چنا ہوا امیدوار اس کے وقت اور رقم کے قابل ہے۔اسے اپنے ہاتھ میں لینے کا مطلب یہ ہے کہ دوا ساز کمپنی وہ اختیار استعمال کرتی ہے جو اس نے معاہدے میں محفوظ کیا تھا۔ اس کے بعد آگے کی ترقی اسی کی اپنی ذمہ داری ہے۔ لہٰذا یہ فیصلہ اس بات کی علامت سمجھا جاتا ہے کہ مشین کی تجویز سرمایہ کاری کے لائق ہے۔ مشین کا چنا ہوا امیدوار انسانی جانچ کا ایک مرحلہ پاس کر چکا ہے۔مشینوں کا ترسیل کے مرحلے میں داخل ہونا بھی توجہ کے قابل ہے۔ اگر رسد رک جائے تو دوائیں مریضوں تک پہنچنا بند ہو جاتی ہیں۔ تحقیق اور رسد دونوں میں ایک ہی سوال باقی رہتا ہے۔ مشین کے فیصلے کو کون جانچتا ہے، اور اسے کون روک سکتا ہے؟
چونکا دینے والی خبروں کے پیچھے یہ سوال باقی ہے کہ مشین کو کون روکے گا۔ آخر میں، چند ایسی خبریں جو آسانی سے نظر سے رہ جاتی ہیں۔
باب 07 کیا نظر انداز ہو رہا ہے
ہماری پچھلی کہانیاں قواعد اور عدالتی مقدمات کے سامنے چھوٹی لگتی ہیں۔ پھر بھی یہ صارفین کے روزمرہ کام سے زیادہ قریب ہیں۔ چونکہ یہ بڑی خبروں کے پیچھے چھپی رہتی ہیں، اس لیے ہو سکتا ہے کہ یہ کل کے کام کو زیادہ سخت متاثر کریں۔اندر کے کسی فرد کی لگائی ہوئی خرابی، بار بار بند ہونے والی سروس، اچانک چھلانگ لگاتی قیمت۔ ان میں سے کوئی بھی اس بارے میں نہیں کہ مشین کتنی ذہین ہے۔ پھر بھی یہ ان لوگوں کو نقصان پہنچاتی ہیں جنہوں نے اپنا کام سونپا تھا۔ ہر بندش کے بعد رقم کی واپسی اس کام کو بحال نہیں کرتی جو بندش کے دوران ضائع ہوا۔ اندر سے ہونے والی بدعملی کو بیرونی دفاع نہیں روک سکتے۔ صارفین کسی بنانے والے کے اندرونی کنٹرولز نہیں دیکھ سکتے۔ حفاظت صرف درست جوابات کا نام نہیں۔ میرے خیال میں اس کا مطلب چلتے رہنا، وفادار رہنا اور شرائط کو مستحکم رکھنا بھی ہے۔اگر دواسازی کے کام میں شامل کوئی ٹول ایک صبح رک جائے تو کیا ہوگا؟
اگر قیمت بدل جائے تو کیا آپ کسی دوسرے ٹول پر جا سکتے ہیں؟ بلڈر کے اندر موجود لوگوں پر آپ کتنا بھروسا کر سکتے ہیں؟ صارفین یہ منصوبے آج ہی طے کر سکتے ہیں، ریگولیشن کی خبروں کا انتظار کیے بغیر۔ جوابات تیار ہوں تو کام جاری رہتا ہے۔ یہ بالکل ویسی ہی سوچ ہے جیسے ادویات کی فراہمی میں رکاوٹ کی تیاری کی جاتی ہے۔ بیرونی قواعد اور ہمارے سامنے کی ناکامیاں ایک ہی سوال تک لے گئیں۔ صارفین بھی حفاظت کی جانچ کی ذمہ داری سے دستبردار نہیں ہو سکتے۔
خلاصہ
آج کے تمام واقعات ایک ہی سمت اشارہ کرتے تھے۔ حفاظت صرف بنانے والے کے وعدے پر قائم نہیں رہ سکتی۔ یہ تب مضبوط رہتی ہے جب باہر کے لوگ سوال اٹھائیں اور صارفین جانچتے رہیں۔ کل ہمیں معلوم ہو سکتا ہے کہ نگران ادارے کی درخواست کا دائرہ کہاں تک جاتا ہے، اور لسٹنگ کا منصوبہ کیسے آگے بڑھتا ہے۔ پھر ہم اپنے ٹولز کے انتخاب کو، اور اپنی کمپنیوں کے اندر رکھے جانے والے ریکارڈ کو، مزید بہتر بنا سکتے ہیں۔
- باب 01Axios「خصوصی خبر: FTC نے حالیہ حفاظتی واقعات پر AI کی بڑی کمپنیوں سے دستاویزات طلب کر لیں」 axios.com
- باب 01سانتا کروز سینٹینل「ریاستوں نے AI کی بڑی کمپنی OpenAI پر مقدمہ دائر کر دیا، ان کا کہنا ہے کہ اس کا مقبول چیٹ بوٹ بچوں کو نقصان پہنچا رہا ہے اور بالغوں کو دھوکا دے رہا ہے」 santacruzsentinel.com
- باب 01کریں'ز نیویارک「کمپٹرولر نے ‘متعدد حفاظتی خدشات’ کے پیش نظر Anthropic پر زور دیا کہ IPO مؤخر کرے」 crainsnewyork.com
- باب 01ٹیکنالوجی آرگ「EU نے OpenAI اور Anthropic کے خلاف AI Act کے نفاذ کا پہلا مقدمہ شروع کر دیا」 technology.org
- باب 02فنانشل ٹائمز「Anthropic نے IPO سے پہلے سرمایہ کاروں کو بتایا کہ سہ ماہی آمدنی تقریباً 50% بڑھ کر 16.8 ارب ڈالر ہو گئی」 ft.com
- باب 02یاہو فنانس「اپ ڈیٹ: مارکیٹ کی چہ مگوئیاں: Anthropic کی آمدنی تیسری سہ ماہی میں 16.8 ارب ڈالر تک پہنچ گئی، AI ماڈل بنانے والوں کا کیش فلو مثبت」 finance.yahoo.com
- باب 02انویسٹرز بزنس ڈیلی「Anthropic کی آمدنی سے متعلق رپورٹس AI اسٹاکس کی مشکلات میں اضافہ کیوں کر رہی ہیں」 investors.com
- باب 02Bloomberg.com「تجزیہ کاروں کے مطابق Anthropic کے نتائج IPO میں مدد دے سکتے ہیں لیکن AI ٹریڈ میں نہیں」 bloomberg.com
- باب 03ServiceNow「ServiceNow نے AI Passport اور وسیع تر گورننس صلاحیتوں کے ساتھ انٹرپرائز AI کے لیے اپنے آپریشنل ہارنیس کو آگے بڑھا دیا」 newsroom.servicenow.com
- باب 03دی ورج「ایلون مسک وعدہ کر رہے ہیں کہ اگر Grok کسی خریداری میں گڑبڑ کرے یا آپ کے کریڈٹ کارڈ کی معلومات لیک کر دے تو وہ "آپ کا نقصان پورا کریں گے"۔」 theverge.com
- باب 03سائبر نیوز「Grok Bot کے ذریعے فشنگ ای میل کا پکڑا جانا AI ایجنٹس کے خطرات کو بے نقاب کرتا ہے」 cybernews.com
- باب 04ایسٹرا زینیکا「AstraZeneca نے insitro کے ساتھ نئی اسٹریٹجک شراکت کا اعلان کیا تاکہ علاج میں مشکل قلبی و میٹابولک بیماریوں کے لیے انقلابی علاج تیار کرنے کے واسطے جدید AI سسٹمز استعمال کیے جائیں」 astrazeneca.com
- باب 04رائٹرز「AstraZeneca نے insitro کے ساتھ 40 ملین ڈالر کا AI ڈرگ ڈسکوری معاہدہ کر لیا」 reuters.com
- باب 04BioSpace「AstraZeneca کی insitro کے ساتھ 1.5 ارب ڈالر تک کی AI شراکت میں MASH اور قلبی کام کو وسعت」 biospace.com
- باب 04یاہو فنانس「AI سے ادویات کی دریافت کی ماہر کمپنی Iambic نے IPO میں 150 ملین ڈالر جمع کر لیے」 finance.yahoo.com
- باب 05X-Ragent: ثبوت پر مبنی چیسٹ ایکس رے استدلال کے لیے ٹول-آگمنٹڈ ری انفورسمنٹ لرننگ（「X-Ragent ایک ایسا پوسٹ ٹریننگ فریم ورک ہے جو ان دونوں کو الگ الگ سکھاتا ہے، اور صرف ان رفتارِ عمل (trajectories) کو عمل کے جائزے پر مبنی انعام دیتا ہے جن میں تشخیص درست تھی۔」）
- باب 06گوگل ڈیپ مائنڈ「Google Antigravity کے ساتھ اینٹی مائیکروبیل پیپٹائیڈز کی تلاش کو تیز کرنا」 deepmind.google
- باب 06پلس 2.0「ParkourSC نے لائف سائنسز کی سپلائی چینز کے لیے متحد AI پلیٹ فارم متعارف کرانے کی خاطر Quartic کو خرید لیا」 pulse2.com
- باب 06کوائور کوانٹیٹیٹو「Recursion Pharmaceuticals نے AI پر مبنی اشتراک سے Sanofi کے آپشنز کے تحت پہلے ڈیولپمنٹ امیدوار کا اعلان کر دیا」 quiverquant.com
- باب 07دی نیویارک ٹائمز「OpenAI کے انجینئر، جن پر بگ لگانے کا الزام ہے، نے سعودیوں کو مشورہ دیا تھا」 nytimes.com
- باب 07ساؤتھ چائنا مارننگ پوسٹ「DeepSeek ایک اور بڑی بندش کا شکار، کمپنی صارفین کو رقم کی واپسی کی پیشکش کر رہی ہے」 scmp.com
- باب 07اینڈرائیڈ اتھارٹی「Google اب Gemini کے صارفین کو ایسی تبدیلی کے بارے میں ای میل بھیج رہا ہے جس سے ان کا خرچ 4 گنا بڑھ جائے گا」 androidauthority.com
استعمال شدہ مضامین
- اے آئی روزانہ خبریں 2026-10-16
- اے آئی اور دواسازی میں سرمایہ کاری 2026-10-16
- X-Ragent (تحقیقی مقالے پر تبصرہ)
آج کی متعلقہ رپورٹس
- اے آئی ڈیلی نیوز 16 اکتوبر 2026
- AI اور معیشت کی خبریں 16 اکتوبر 2026
- AI اور مالیات کی خبریں 16 اکتوبر 2026
یہ بیانیہ مصنوعی آواز میں ہے۔ مواد صرف اسی دن کے اس سائٹ کے مضامین سے لیا گیا ہے۔ ہر ایڈیشن اشاعت سے پہلے سات سادہ زبان کی جانچ سے گزرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ فہم کی معلوم رکاوٹیں حد سے نیچے رکھی گئی ہیں — یہ فہم کی ضمانت نہیں ہے۔