کاپی رائٹ مقدمات اور ریاستی AI انتخاب: کیا کافی ہوشیار ہے؟── تربیتی مواد، روٹنگ اور ادویہ-AI رقم کو ان کے منبع کے مطابق پڑھنا
ویڈیو ڈاؤن لوڈ کریں (MP4, 10 MB)
کیا AI محض اس لیے منتخب کرنے کے قابل ہے کہ وہ ذہین ہے؟جواب نفی میں ہے۔ یہ ویڈیو دکھاتی ہے کہ انتخاب میں اور کیا عوامل کارفرما ہوتے ہیں۔ گانوں کے حقوق کے مالک لوگوں نے ایک AI ڈویلپر کو عدالت میں گھسیٹا ہے۔ اسی دن ایک قومی ادارے کے بارے میں اطلاع ملی کہ اس نے اپنی اجازت شدہ AI کو محدود کر دیا ہے۔ جب دواساز AI کا انتخاب کرتے ہیں تو وہی سوال ان کے سامنے بھی آتا ہے۔ نظام نے کس چیز سے سیکھا؟
اس کے جواب نے کون سا راستہ اختیار کیا؟کس کی رقم اسے چلا رہی ہے؟یہ وضاحت کر سکنا ہی فیصلہ کرنا شروع کر رہا ہے کہ کون سی اے آئی منتخب ہوتی ہے۔ آئیے دن کے واقعات اسی ترتیب سے دیکھیں۔
01AI کے خلاف موسیقی کے کاپی رائٹ مقدمات
ماخذ Billboard ／ قانونی تبصرہ
ہم گانوں سے آغاز کرتے ہیں۔ کسی اے آئی نے کس سے سیکھا، یہ اب عدالت میں پرکھا جا رہا ہے۔
| رپورٹ | مدعا علیہ | تفصیلات |
|---|---|---|
| Billboard | Anthropic | ایلوس پریسلے کے گیتوں پر بغیر اجازت AI کی تربیت پر مقدمہ |
| قانونی تبصرہ | Suno اور Anthropic | میڈونا، جانی کیش اور دیگر کے گانوں پر تقریباً $340 ملین کا دعویٰ |
دونوں سرخیوں پر مبنی؛ مضمون کی تفصیلات کی سائٹ کی جانب سے تصدیق نہیں کی گئی
مقدمہ لانے والوں کے پاس موسیقی کے حقوق ہیں۔ سرخیوں سے ان کا نکتہ یہ ہے کہ گیت بغیر اجازت کے ایک ماڈل کو دیے گئے۔ اب تک، ڈویلپر کس سے سیکھتا رہا، یہ ایک داخلی معاملہ رہا۔ اب اسے باہر کے لوگوں کو سمجھانا ہوگا۔ میرے خیال میں مدعیان کو صرف پیسے سے زیادہ کی ضرورت ہے۔ وہ جاننا چاہتے ہیں کہ ان کا کام کیسے استعمال ہوا۔
یہ تنازع کسی ماڈل کے دیے گئے جوابات سے متعلق نہیں۔ یہ اس سے پہلے کے ایک مرحلے سے متعلق ہے۔ کیا سیکھنا شروع کرنے سے پہلے اجازت حاصل کی گئی تھی؟ یہ رقم ایک کمپنی کے لیے بھاری لگتی ہے۔ یہ دباؤ دوسرے ڈیویلپرز کو یہ سوچنے پر مجبور کرے گا کہ وہ مواد کیسے جمع کریں، اور یہ ریکارڈ رکھیں کہ وہ کہاں سے آیا۔
یہ کہ وہ مواد درست طریقے سے جمع کیا گیا تھا یا نہیں، جب ہم کسی اے آئی کا فیصلہ کریں گے تو یہ ایک آزمائش بنے گی۔
دواسازی کے شعبے کو مستثنیٰ نہیں ٹھہرایا جا سکتا۔ اگر آپ اندرونی دستاویزات یا مقالوں پر اپنا ان ہاؤس ماڈل تربیت دیں تو وہی سوال آپ کے سامنے بھی لوٹ آتا ہے۔ شروع کرنے سے پہلے تصدیق کر لیں کہ آپ کے پاس حقوق موجود ہیں۔ کیا آپ کی اپنی فائلیں آپ کی بےخبری میں باہر کے سسٹمز پڑھ رہے ہیں؟
اگر زیرِ بحث خود مواد ہو، تو صارفین کے AI کے انتخاب کا طریقہ بھی بدل جاتا ہے۔ اس کے بعد، ایک قوم کا صارف کے طور پر کام کرنا۔
02حکومتیں AI کا انتخاب کرنا شروع کر رہی ہیں
ماخذ یاہو ／ متحد.AI ／ دی ڈیلی ٹار ہیل
اسی دن جب سازندگان کو جوابدہی کا سامنا کرنا پڑا، صارفین بھی حرکت میں آ گئے۔ سرکاری دفاتر نے خود فیصلہ کرنا شروع کر دیا کہ وہ کون سی AI استعمال کر سکتے ہیں۔
| کون | کارروائی | دائرہ کار |
|---|---|---|
| سویڈش حکومتی ایجنسی | مسدود شدہ ChatGPT اور Claude | Microsoft Copilot کی اجازت اب بھی برقرار |
| برطانیہ | £100 ملین کا اے آئی بائیو سیکیورٹی انسٹیٹیوٹ | OpenAI اور Anthropic کے ساتھ |
| 25 ریاستیں بشمول نارتھ کیرولائنا | AI کی ضابطہ سازی کے لیے کانگریس سے کہا | ریاستوں نے ہم آہنگی سے اقدام کیا |
ایک ملک کے ایک ادارے نے مقبول چیٹ اسسٹنٹس پر پابندی لگا دی۔ اس نے صرف وہی اسسٹنٹ رکھا جو اس کے آفس سافٹ ویئر میں شامل ہے۔ مجھے شک ہے کہ بچ جانے والے اسسٹنٹ نے ذہانت کے بل پر جیت حاصل کی۔ یہ ان نظاموں کے اندر بیٹھا ہے جو اس ادارہ پہلے سے چلا رہا ہے، اس لیے اس پر کنٹرول رکھنا آسان ہے۔ رپورٹس کوئی وجہ نہیں بتاتیں۔ میرا اندازہ ہے کہ فیصلہ کن نکتہ یہ تھا کہ آیا ادارہ نگرانی کر سکتا تھا کہ اس کی معلومات کہاں جاتی ہیں۔ دوسری جگہوں پر، مقامی حکومتیں قومی قواعد کے لیے زور دے رہی ہیں۔
تحقیق میں ڈویلپرز کو شامل کرنا یہ ظاہر کرتا ہے کہ جب ماڈلز ابھی تیار ہو رہے ہیں، اسی دوران غلط استعمال کو روکنے کی خواہش ہے۔ ریاستیں اب صرف اوزاروں کا انتخاب نہیں کر رہیں۔ وہ سازندگان اور صارفین کے درمیان کھڑی ہو رہی ہیں۔
کسی دواسازی کمپنی میں، اگر ملازمین میں سے ہر ایک اپنی مرضی کی کوئی بھی AI استعمال کرے، تو مریضوں کا ڈیٹا یا غیر شائع شدہ ٹرائل کے نتائج لیک ہو سکتے ہیں۔ اس لیے کمپنی کو وہ AI نام سے بتانا چاہیے جس کی اجازت دی ہو، اور یہ بھی درج کرنا چاہیے کہ کیوں۔ انتخاب کے بعد استعمال کے اصولوں کا جائزہ لینے کی ذمہ داری کسی ایک کے پاس رکھیں، تاکہ فیصلوں میں استحکام رہے۔
لیکن اگر آپ کی کمپنی کے منتخب کردہ AI کے پیچھے کوئی اور AI جواب دے رہا ہو تو؟ آگے: درخواست کیا گیا کام اصل میں کہاں پروسیس ہوتا ہے۔
03کام کی روٹنگ کرنے والا AI
ماخذ فورکاسٹ خبریں ／ https://tech-insider.org/
اسکرین پر جس AI سے آپ بات کرتے ہیں، وہ شاید اب جواب تیار کرنے والا نہ رہے۔
رپورٹس کے مطابق ایک کمپنی کے اسسٹنٹ کو بھیجا گیا کام خاموشی سے دوسری کمپنی کے ماڈل کو بھیج دیا جاتا ہے۔ صارف کے لیے کچھ بھی بدلا ہوا نہیں لگتا۔ لیکن جواب کوئی اور فرم لکھتی ہے۔ رپورٹ کا استدلال ہے کہ برتری خام ذہانت سے نکل کر یہ طے کرنے تک منتقل ہو گئی ہے کہ کام کہاں جاتا ہے۔ اگر ایسا ہے تو ذہانت کے لحاظ سے ماڈلز کی درجہ بندی کی اہمیت کم ہوتی جائے گی۔
| ماڈل | قیمت |
|---|---|
| ڈیپ سیک | $0.15 |
| کلاڈ | $4 |
tech-insider.org کی جانب سے موازنہ۔ سائٹ کا مضمون کہتا ہے کہ وہ DeepSeek کی قیمت کی نمایاں برتری پر زور دیتا ہے
قیمت اس انتخاب میں بہت بھاری رہے گی۔ موازنہ کی گئی دونوں لاگتوں میں دس گنا سے بھی زیادہ فرق ہے۔ اتنا بڑا فرق ہو تو فرنٹ ڈیسک کام سستے پہلو کو بھیجنا چاہے گا۔ مسئلہ یہ ہے کہ صارفین نہ یہ جان سکتے ہیں اور نہ ہی منتخب کر سکتے ہیں کہ جواب کس نے دیا۔
فارما کے لیے خطرہ یہ ہے کہ آپ کے دستاویزات کس کمپنی کے نظام نے سنبھالے، اس کا سراغ کھو جانا۔ مریض کی معلومات کے معاملے میں آپ کو یہ بتانے کے قابل ہونا چاہیے کہ کس فرم نے، کس ملک میں، اس پر کارروائی کی۔ دستخط سے پہلے وینڈر سے کہیں کہ وہ ظاہر کرے کہ کام کہاں جاتا ہے، اور اسے تبدیل کرنے سے پہلے آپ کو خبردار کرے۔ صرف قیمت کی بنیاد پر انتخاب وہ جانچ ایک طرف کر دیتا ہے۔
روٹنگ اور قیمت جہاں اس بات میں غیر یقینی پیدا کر رہی ہیں کہ ایک اے آئی کتنی قابلِ قدر ہے، وہیں بڑی رقوم اے آئی کے ساتھ ادویات ڈیزائن کرنے والی کمپنیوں کی طرف جا رہی ہیں۔ آگے، ان رقموں کی اصل اہمیت کیا ہے۔
04ڈرگ ڈسکوری اے آئی میں سرمایہ کاری
ماخذ واو ٹیل ／ کنگی AI ／ BioSpectrum Asia
سرخی میں درج بڑی رقم ہمیشہ اصل میں منتقل ہونے والی رقم نہیں ہوتی۔
| معاہدہ | رقم | رقم کی نوعیت |
|---|---|---|
| Pathos AI سیریز E | $237 ملین | فنڈز حاصل کیے؛ امریکہ کی ایک بڑی دواسازی کمپنی کی قیادت میں |
| Pathos AI کی ویلیوئیشن | تقریباً $3 بلین | کمپنی کی ویلیوایشن، نہ کہ سرمایہ کاری کی گئی رقم |
| Warp Sciences لانچ | $215 ملین | فنڈز حاصل کیے؛ کہنا ہے کہ AI ادویات کی دریافت لیب تک لائے گا |
| AI Proteins اور ایک جاپانی دوا ساز کمپنی | $400 ملین | منی پروٹین دریافت کا معاہدہ؛ غیر واضح کہ یہ مستحکم قدر ہے یا کل قدر |
رقوم اصل رپورٹس سے لی گئی ہیں۔ کرنسی کنورژن نہیں کیا گیا
فہرست میں درج رقوم کی نوعیت ایک دوسری سے بہت مختلف ہے۔ کوئی رقم اصل میں ادا کی گئی نقدی ہے۔ کوئی وہ قیمت ہے جو سرمایہ کاروں نے پوری کمپنی پر لگائی ہے۔ اور کوئی میں ایسی ادائیگیاں شامل ہو سکتی ہیں جو شرائط پوری ہونے پر ہی ادا ہوں۔ بڑی رقوم کی ایک قطار مارکیٹ کو گرم دکھاتی ہے۔ لیکن ان کی نوعیت الگ کیے بغیر ان کا موازنہ کریں تو کہانی حقیقت سے بڑی ہو جاتی ہے۔
کسی کمپنی پر لگائی گئی قیمت اس کے ہاتھوں میں آئی نقدی نہیں ہوتی۔ اس قیمت اور ادا کی گئی نقد رقم کے درمیان کا فرق دکھاتا ہے کہ آئندہ کتنی امید کی جا رہی ہے۔ اگر نتائج سامنے نہ آئیں تو توقعات سکڑ جاتی ہیں۔ زیادہ قیمت کوئی کارنامہ نہیں۔
جب دواساز کمپنیاں شراکت داری کا اعلان کرتی ہیں تو بیان کردہ رقم لوگوں کے ردعمل کو تشکیل دیتی ہے۔ اسے غلط سمجھیں تو آپ ساتھی کی طاقت اور اپنا بوجھ دونوں غلط پرکھتے ہیں۔ ابتدائی ادائیگی کو نتائج سے جڑی بعد کی ادائیگیوں سے الگ کر کے پڑھیں۔ ادویات ڈیزائن کرنے والی کمپنیوں کے لیے نتائج آنے میں برس لگتے ہیں، اس لیے بعد کی ادائیگیاں بڑی ہوتی ہیں۔ کمپنی کے اندر صرف سرخی والی رقم کی رپورٹنگ اس کے پڑھنے والوں کو گمراہ کرتی ہے۔
پیسوں کا سراغ مزید آگے چلیں تو ایک اور بہاؤ سامنے آتا ہے۔ قیمت صرف کمپنیوں پر ہی نہیں بلکہ ڈیٹا پر خود بھی لگائی جا رہی ہے۔
05دواسازی کے ڈیٹا معاہدے
ماخذ www.tokenpost.com ／ marketscreener.com ／ ہندوستانی فارما پوسٹ
ایک میڈیسن ڈیزائن ماڈل کیا کر سکتا ہے، یہ اس بات پر منحصر ہے کہ وہ کیا پڑھتا ہے۔ لہٰذا ڈیٹا خود وہ چیز بن گیا ہے جس کی تجارت کی جاتی ہے۔
نیورولوجی ڈیٹا
Tempus AI اور Pathos AI نے $55 ملین تک کی مالیت کا نیورولوجی ڈیٹا معاہدہ کیا۔ یہ زیادہ سے زیادہ حد ہے، کوئی مقررہ رقم نہیں۔
آنکولوجی ڈیٹا کی لائسنسنگ
Tempus AI نے ایک بڑی امریکی دواساز کمپنی کو ملٹی موڈل اونکولوجی ڈیٹا کی لائسنسنگ کے لیے کثیر سالہ معاہدہ کیا۔ کسی رقم کی اطلاع نہیں دی گئی۔
ECG سے AI نگہداشت تک
Tricog Health کے ایک یورپی ادویہ ساز کمپنی اور OMRON Healthcare کے ساتھ عالمی توسیع کی خبر شائع ہوئی۔ ہیڈ لائن میں کوئی رقم نہیں۔
ان میں سے زیادہ تر سودوں کا مقصد ڈیٹا حاصل کرنا ہے۔ ایک معاہدہ مقدار کی حد مقرر کرتا ہے، اور دوسرے اسے پوشیدہ رکھتے ہیں۔ کسی بھی رقم سے زیادہ حیران کن بات یہ ہے کہ توجہ بیماری کے محدود شعبوں پر ہے، جن میں ڈیٹا گہرائی سے جمع کیا جاتا ہے۔ شراکت داروں میں ادویات ساز کمپنیاں شامل ہیں۔ ممکن ہے وہ ماڈل کو کھلانے والی چیز کی ملکیت کو اس کے بنانے والے کی ملکیت سے زیادہ قیمتی سمجھیں۔ یہ بھی نوٹ کریں کہ ایک نام سرمایہ کاری اور ڈیٹا دونوں اطراف نظر آتا ہے۔ میں اسے رقم اور ڈیٹا کا آپس میں جکڑا ہونا سمجھتا ہوں۔
ٹیسٹ نتائج کے اوپر تصاویر رکھیں، اور ایک ریکارڈ میں نظر نہ آنے والے روابط ظاہر ہونے لگتے ہیں۔ لہٰذا ایک مجموعے کے طور پر جمع کیا گیا ڈیٹا زیادہ قابلِ قدر ہوتا ہے۔ اصل میں محض حجم سے زیادہ امتزاج کی رینج اہم ہے۔
ادویاتی کمپنیوں کے پاس ٹرائلز اور اجرا کے بعد کے مطالعات کے بے شمار ریکارڈ ہوتے ہیں۔ ان ریکارڈز کا استعمال صرف اسی حد تک ہو سکتا ہے جس پر مریضوں نے رضامندی دی ہو۔ آپ بیچیں یا خریدیں، پہلے رضامندی اور اینونیمائزیشن کی جانچ کریں۔ یہ جاننا کہ آپ کے ریکارڈ کتنی قدر رکھتے ہیں، انہیں محفوظ بنانے اور استعمال میں لانے میں مدد دیتا ہے۔
ڈیٹا اور پیسہ کتنا ہی جمع ہو جائے، حتمی فیصلہ ایک انسان ہی کرتا ہے۔ آخری باب میں ہم دیکھتے ہیں کہ AI نے ماہرانہ کام میں کیا تبدیل کیا۔
06AI اور ماہرانہ فیصلہ
ماخذ دی ڈیکوڈر ／ ورلڈ ٹریڈ مارک ریویو ／ واشنگٹن ٹائمز
AI جتنی تیزی سے کام مکمل کراتا ہے، انسانی فیصلہ سنجی اتنی ہی نمایاں ہوتی ہے۔
جونیئر پیٹنٹ اٹارنیز
ایک مطالعے سے معلوم ہوا کہ AI جونیئر پیٹنٹ اٹارنیوں کی پیداوار کو فوری طور پر بڑھا دیتا ہے مگر ان کی پیشہ ورانہ ترقی میں رکاوٹ بن سکتا ہے (The Decoder)۔
ٹریڈ مارک کی تلاش اور قانونی کالز
ایک مطالعے نے خبردار کیا کہ AI ٹریڈ مارک تلاشوں میں مضبوط ہے مگر قانونی فیصلہ سازی میں کمزور ہے (World Trademark Review)۔
ایک وفاقی جج جنہوں نے AI استعمال کیا
AI استعمال کرنے والے ایک وفاقی جج کے DEI سے متعلق مقدمے سے ہٹائے جانے کی اطلاع (واشنگٹن ٹائمز)۔
ہر رپورٹ شدہ کیس میں ماہرانہ کام شامل ہے۔ AI مختصر عرصے میں نوآموزوں کی کارکردگی بہتر کر دیتا ہے، اور یہ تلاش میں اچھا ہے۔ لیکن ایک مطالعہ خبردار کرتا ہے کہ یہ قانون کے تحت کیے جانے والے فیصلوں میں کمزور ہے۔ اور جس شخص کا کردار فیصلہ دینا تھا، وہ اس پر انحصار کرنے کے بعد کیس سے کنارہ کش ہو گیا۔ لوگوں کو بعد میں یہ وضاحت کرنی ہوگی کہ انہوں نے AI پر انحصار کیا تھا یا نہیں۔
مجھے اس بات کی فکر ہے کہ بڑھنے کا موقع ضائع ہو رہا ہے۔ نوجوان تلاش، ہچکچاہٹ اور سینئرز کی اصلاح کے ذریعے فیصلہ کرنے کی صلاحیت پیدا کرتے ہیں۔ اگر AI اس عمل کو سنبھال لے تو آج کا کام بہتر ہوتا ہے۔ لیکن کچھ برسوں میں شاید کوئی ایسا نہ بچے جو فیصلہ کر سکے۔ بہرحال، یہ تحقیق سے اٹھائی گئی ایک تشویش ہے، ثابت شدہ نتیجہ نہیں۔
فارما میں بھی، تشہیری مواد کا جائزہ لینا اور حفاظت کا اندازہ لگانا ایک شخص کے ذمہ داری اٹھانے پر ختم ہوتا ہے۔ اگر آپ AI استعمال کرتے ہیں تو پہلے طے کریں کہ وہ کیا سنبھالے گی اور لوگ کہاں کنٹرول سنبھالیں۔ جونیئرز کو اپنی رائے خود دینے کی گنجائش چھوڑنا بھی اتنا ہی اہم ہے۔ یہ درج کریں کہ ہر جواب کس نے چیک کیا۔
یہ فیصلہ کرنا کہ AI کو کتنا سونپا جائے، وہی قسم کا کام ہے جو یہ جانچنے جیسا ہے کہ چیزیں کہاں سے آتی ہیں۔ اب واپس آج کے سوال پر۔
دیکھیں کہ 28–29 اکتوبر کو نتائج دینے والی Alphabet، Microsoft اور Amazon اپنے کیپیکس کا پیمانہ ظاہر کرتی ہیں اور AI آمدنی اس کی ادائیگی کیسے کرتی ہے۔
مکمل ٹرانسکرپٹ کھولیں
تعارف
کیا AI محض اس لیے منتخب کرنے کے قابل ہے کہ وہ ذہین ہے؟جواب نفی میں ہے۔ یہ ویڈیو دکھاتی ہے کہ انتخاب میں اور کیا عوامل کارفرما ہوتے ہیں۔ گانوں کے حقوق کے مالک لوگوں نے ایک AI ڈویلپر کو عدالت میں گھسیٹا ہے۔ اسی دن ایک قومی ادارے کے بارے میں اطلاع ملی کہ اس نے اپنی اجازت شدہ AI کو محدود کر دیا ہے۔ جب دواساز AI کا انتخاب کرتے ہیں تو وہی سوال ان کے سامنے بھی آتا ہے۔ نظام نے کس چیز سے سیکھا؟
اس کے جواب نے کون سا راستہ اختیار کیا؟کس کی رقم اسے چلا رہی ہے؟یہ وضاحت کر سکنا ہی فیصلہ کرنا شروع کر رہا ہے کہ کون سی اے آئی منتخب ہوتی ہے۔ آئیے دن کے واقعات اسی ترتیب سے دیکھیں۔
CH 01 AI کے خلاف موسیقی کے کاپی رائٹ کے مقدمات
ہم گانوں سے آغاز کرتے ہیں۔ کسی اے آئی نے کس سے سیکھا، یہ اب عدالت میں پرکھا جا رہا ہے۔مقدمہ دائر کرنے والوں کے پاس موسیقی کے حقوق ہیں۔ خبروں کے مطابق ان کا موقف یہ ہے کہ گانے بغیر اجازت کے ایک ماڈل کو کھلائے گئے۔ اب تک ڈویلپر کس سے سیکھتا ہے، یہ ایک داخلی معاملہ ہی رہا۔ اب اسے باہر کے لوگوں کو سمجھانا ہوگا۔ میرے خیال میں مدعیان صرف پیسے سے زیادہ کچھ چاہتے ہیں۔ وہ جاننا چاہتے ہیں کہ ان کا کام کیسے استعمال ہوا۔یہ تنازع اس بات کے بارے میں نہیں کہ ماڈل کیا جوابات دیتا ہے۔ یہ اس سے پہلے کے ایک مرحلے کے بارے میں ہے۔ کیا سیکھنا شروع ہونے سے پہلے اجازت لی گئی تھی؟
یہ رقم ایک کمپنی کے لیے بھاری لگتی ہے۔ یہ دباؤ دوسرے ڈیویلپرز کو یہ سوچنے پر ابھارے گا کہ وہ مواد کیسے جمع کرتے ہیں، اور یہ ریکارڈ کرنے کی ترغیب دے گا کہ وہ کہاں سے آیا۔کیا وہ مواد درست طریقے سے جمع کیا گیا تھا، یہ ایک امتحان بنے گا جب ہم کسی AI کا جائزہ لیں گے۔دوا سازی کا شعبہ مستثنیٰ نہیں ہے۔ اگر آپ اندرونی دستاویزات یا مقالوں پر اپنا ان ہاؤس ماڈل تربیت دیں تو وہی سوال آپ کے سامنے لوٹ آتا ہے۔ شروع کرنے سے پہلے تصدیق کر لیں کہ حقوق آپ کے پاس ہیں۔ کیا آپ کی اپنی فائلوں کو باہر کے سسٹمز بغیر آپ کی اطلاع کے پڑھ رہے ہیں؟
اگر زیرِ بحث خود مواد ہو، تو صارفین کے AI کے انتخاب کا طریقہ بھی بدل جاتا ہے۔ اس کے بعد، ایک قوم کا صارف کے طور پر کام کرنا۔
CH 02 حکومتیں AI کا انتخاب کرنا شروع کرتی ہیں
اسی دن جب سازندگان کو جوابدہی کا سامنا کرنا پڑا، صارفین بھی حرکت میں آ گئے۔ سرکاری دفاتر نے خود فیصلہ کرنا شروع کر دیا کہ وہ کون سی AI استعمال کر سکتے ہیں۔ ایک ملک کے ایک ادارے نے مقبول چیٹ اسسٹنٹس پر پابندی لگا دی۔ اس نے صرف وہی اسسٹنٹ رکھا جو اس کے آفس سافٹ ویئر میں شامل ہے۔ مجھے شک ہے کہ بچ جانے والے اسسٹنٹ نے ذہانت کے بل پر جیت حاصل کی۔ یہ ان نظاموں کے اندر بیٹھا ہے جو اس ادارہ پہلے سے چلا رہا ہے، اس لیے اس پر کنٹرول رکھنا آسان ہے۔ رپورٹس کوئی وجہ نہیں بتاتیں۔ میرا اندازہ ہے کہ فیصلہ کن نکتہ یہ تھا کہ آیا ادارہ نگرانی کر سکتا تھا کہ اس کی معلومات کہاں جاتی ہیں۔ دوسری جگہوں پر، مقامی حکومتیں قومی قواعد کے لیے زور دے رہی ہیں۔ تحقیق میں ڈویلپرز کو شامل کرنا اس خواہش کی طرف اشارہ کرتا ہے کہ ماڈلز کے بننے کے دوران ہی غلط استعمال پر قابو پایا جائے۔ ریاستیں اب صرف اوزار منتخب کرنے تک محدود نہیں ہیں۔ وہ سازندگان اور صارفین کے درمیان میں آ رہی ہیں۔ دواسازی کمپنی میں، اگر ملازمین میں سے ہر ایک اپنی پسند کی کوئی بھی AI استعمال کرے، تو مریضوں کا ڈیٹا یا غیر شائع شدہ ٹرائل کے نتائج لیک ہو سکتے ہیں۔ اس لیے کمپنی کو وہ AI متعین کرنا چاہیے جس کی اسے اجازت ہے، اور یہ بھی درج کرنا چاہیے کہ کیوں۔ انتخاب کے بعد استعمال کے قواعد کا جائزہ لینے کی ذمہ داری کسی ایک کے پاس رکھیں، تاکہ فیصلوں میں تسلسل رہے۔ لیکن کیا ہو اگر آپ کی کمپنی کے منتخب کردہ AI کے پیچھے کوئی اور AI جواب دے رہا ہو؟
اگلی بات، درخواست کیا گیا کام حقیقت میں کہاں پراسیس ہوتا ہے۔
CH 03 وہ AI جو کام کی سمت متعین کرتا ہے
اسکرین پر جس AI سے آپ بات کرتے ہیں، وہ شاید اب جواب تیار کرنے والا نہ رہے۔رپورٹس کے مطابق ایک کمپنی کے اسسٹنٹ کو بھیجا گیا کام خاموشی سے دوسری کمپنی کے ماڈل تک پہنچا دیا جاتا ہے۔ صارف کو کچھ بھی تبدیل نہیں ہوتا دکھتا۔ مگر جواب کوئی اور فرم لکھتی ہے۔ رپورٹ کا استدلال ہے کہ برتری خام ذہانت سے نکل کر یہ طے کرنے پر آ گئی ہے کہ کام کہاں جاتا ہے۔ اگر ایسا ہے تو ذہانت کی بنیاد پر ماڈلز کی درجہ بندی کی اہمیت کم ہوتی جائے گی۔قیمت اسی انتخاب میں بھاری ثابت ہوگی۔ موازنہ کی گئی دونوں لاگتیں ایک آرڈر آف میگنیٹیوڈ سے بھی زیادہ مختلف ہیں۔ اتنا بڑا فرق ہو تو فرنٹ ڈیسک کام سستے پہلو کو بھیجنا چاہے گی۔ مسئلہ یہ ہے کہ صارف نہ یہ جان سکتے ہیں کہ جواب کس نے دیا اور نہ اس کا انتخاب کر سکتے ہیں۔فارما کے لیے خطرہ یہ ہے کہ آپ کے دستاویزات کس کمپنی کے سسٹم نے سنبھالے، اس کا سراغ کھو جانا ہے۔ مریض کی معلومات کے معاملے میں آپ کو یہ بتانے کے قابل ہونا چاہیے کہ کس فرم نے، کس ملک میں، اس پر کارروائی کی۔ سائن کرنے سے پہلے وینڈر سے کہیں کہ وہ ظاہر کرے کہ کام کہاں جاتا ہے، اور اسے تبدیل کرنے سے پہلے آپ کو آگاہ کرے۔ صرف قیمت کی بنیاد پر انتخاب وہ جانچ ایک طرف دھکیل دیتا ہے۔ جس طرف روٹنگ اور قیمت اس بات کو متزلزل کر رہے ہیں کہ AI کی کیا قدر ہے، اسی طرف AI سے ادویات کا ڈیزائن کرنے والی فرموں کی طرف بڑی رقم بہہ رہی ہے۔ اگلا مرحلہ: ان رقوم کا حقیقی مطلب کیا ہے۔
CH 04 منشیات کی دریافت کے AI میں سرمایہ کاری
سرخی میں درج بڑی رقم ہمیشہ اصل میں منتقل ہونے والی رقم نہیں ہوتی۔درج کردہ رقمیں اپنی نوعیت کے لحاظ سے بہت مختلف ہوتی ہیں۔ کچھ رقم وہ نقدی ہے جو حقیقتاً ادا کی گئی ہو۔ کچھ وہ قیمت ہے جو سرمایہ کار پوری کمپنی پر لگاتے ہیں۔ اور کچھ میں ایسی ادائیگیاں بھی شامل ہو سکتی ہیں جو صرف شرائط پوری ہونے کی صورت میں واجب الادا ہوتی ہیں۔ بڑی رقوم کا ایک سلسلہ بازار کو گرم نظر آتا ہے۔ لیکن ان کی نوعیت الگ کیے بغیر ان کا موازنہ کریں تو کہانی اپنی حقیقت سے کہیں بڑی لگنے لگتی ہے۔کسی کمپنی پر لگائی گئی قیمت اس کے ہاتھ میں موجود نقدی نہیں ہوتی۔ اس قیمت اور ادا کی گئی نقدی کے درمیان کا فرق یہ ظاہر کرتا ہے کہ آگے چل کر کتنی رقم کی توقع کی جا رہی ہے۔ اگر نتائج سامنے نہ آئیں تو توقعات سکڑ جاتی ہیں۔ زیادہ قیمت کوئی کارنامہ نہیں ہے۔جب دواسازی کی کمپنیاں شراکت داری کا اعلان کرتی ہیں تو مذکورہ رقم اس بات کو متعین کرتی ہے کہ لوگ کیسے ردِ عمل دکھاتے ہیں۔ اسے غلط سمجھیں تو آپ پارٹنر کی طاقت اور اپنے بوجھ دونوں کا غلط اندازہ لگاتے ہیں۔ ابتدائی ادائیگی کو نتائج سے جُڑی بعد کی ادائیگیوں سے الگ کر کے پڑھیں۔ ادویات ڈیزائن کرنے والی کمپنیوں کے یہاں نتائج آنے میں برسوں لگتے ہیں، اس لیے بعد کی ادائیگیاں عموماً بڑی ہوتی ہیں۔ کمپنی کے اندر صرف سرخی والی رقم کی رپورٹنگ اس کے قارئین کو گمراہ کرتی ہے۔ رقم کا مزید پیچھا کریں تو ایک اور بہاؤ سامنے آتا ہے۔ اب قیمتیں صرف کمپنیوں پر ہی نہیں بلکہ خود ڈیٹا پر بھی لگائی جا رہی ہیں۔
CH 05 فارما کمپنیوں کے ڈیٹا سودے
ایک میڈیسن ڈیزائن ماڈل کیا کر سکتا ہے، یہ اس بات پر منحصر ہے کہ وہ کیا پڑھتا ہے۔ لہٰذا ڈیٹا خود وہ چیز بن گیا ہے جس کی تجارت کی جاتی ہے۔ ان میں سے زیادہ تر معاہدوں کا مقصد ڈیٹا حاصل کرنا ہے۔ ایک میں مقدار کی حد مقرر کی گئی ہے، اور دوسروں میں اسے پوشیدہ رکھا جاتا ہے۔ کسی بھی رقم سے زیادہ حیران کن یہ ہے کہ توجہ محدود بیماری کے شعبوں پر مرکوز ہے، جہاں ڈیٹا گہرائی سے جمع کیا جاتا ہے۔ شرکا میں دوا ساز کمپنیاں بھی شامل ہیں۔ ممکن ہے وہ ماڈل کے ساز کی ملکیت سے زیادہ اس چیز کی ملکیت کو اہمیت دیں جو ماڈل کو فراہم کی جاتی ہے۔ یہ بھی غور کریں کہ ایک نام سرمایہ کاری اور ڈیٹا دونوں طرف سے نظر آتا ہے۔ میں اسے پیسے اور ڈیٹا کو ایک ساتھ باندھنے کے طور پر دیکھتا ہوں۔ تصاویر کو ٹیسٹ کے نتائج پر رکھیں، اور ایک ریکارڈ میں نظر نہ آنے والے روابط ظاہر ہونے لگتے ہیں۔ اس لیے ایک مجموعے کی صورت میں جمع کیا گیا ڈیٹا زیادہ قیمتی ہوتا ہے۔ جو اہم ہے وہ محض حجم سے زیادہ امتزاج کی رینج ہے۔ دوا ساز کمپنیوں کے پاس ٹرائلز اور اجراء کے بعد کی مطالعات کے بہت سے ریکارڈ ہیں۔ ان ریکارڈز کا استعمال صرف اسی حد تک ممکن ہے جتنا مریضوں نے رضامندی دی ہو۔ چاہے آپ فروخت کریں یا خریدیں، سب سے پہلے رضامندی اور گمنام کاری کا جائزہ لیں۔ یہ جاننا کہ آپ کے ریکارڈز کتنی قیمت رکھتے ہیں، آپ کو ان کی حفاظت اور ان سے استفادے میں مدد دیتا ہے۔ ڈیٹا اور پیسے کتنے ہی جمع ہو جائیں، حتمی فیصلہ ایک انسان کرتا ہے۔ آخری باب میں ہم دیکھتے ہیں کہ AI نے ماہر کے کام میں کیا بدلا۔
CH 06 AI اور ماہر فیصلہ
AI جتنی تیزی سے کام مکمل کراتا ہے، انسانی فیصلہ سنجی اتنی ہی نمایاں ہوتی ہے۔ہر رپورٹ شدہ کیس ماہر کام سے متعلق ہے۔ AI مختصر وقت میں ابتدائی سطح کے لوگوں کی کارکردگی بہتر کر دیتا ہے، اور یہ تلاش میں اچھا ہے۔ تاہم ایک مطالعہ خبردار کرتا ہے کہ یہ قانون کے تحت کیے جانے والے فیصلوں میں کمزور ہے۔ اور جس شخص کا کردار فیصلہ دینا تھا، وہ اس پر انحصار کرنے کے بعد ایک مقدمے سے کنارہ ہو گیا۔ لوگوں کو بعد میں یہ وضاحت کرنی ہوگی کہ انہوں نے AI پر انحصار کیا تھا یا نہیں۔مجھے اس بڑھنے کے کھوئے ہوئے موقع کی فکر ہے۔ نوجوان تلاش، جھجک، اور سینئرز کی اصلاح کے ذریعے فیصلہ سنجی تیار کرتے ہیں۔ اگر AI یہ عمل سنبھال لے تو آج کا کام بہتر ہو جاتا ہے۔ لیکن کچھ سالوں میں شاید کوئی ایسا نہ بچے جو فیصلہ کر سکے۔ باوجود اس کے، یہ تحقیق سے اٹھائی گئی ایک تشویش ہے، ثابت شدہ نتیجہ نہیں۔دوا سازی میں بھی فروغی مواد کا جائزہ لینا اور حفاظت کا اندازہ لگانا کسی شخص کے ذمہ داری لینے پر ختم ہوتا ہے۔ اگر آپ AI استعمال کرتے ہیں تو پہلے طے کریں کہ یہ کیا سنبھالے گا اور لوگ کہاں سنبھالیں گے۔ جونیئرز کے لیے خود فیصلہ کرنے کی گنجائش چھوڑنا بھی اتنا ہی اہم ہے۔ ریکارڈ رکھیں کہ ہر جواب کس نے جانچا۔ AI کو کتنا کام سونپنا ہے، یہ طے کرنا یہ جانچنے جیسا ہی کام ہے کہ چیزیں کہاں سے آتی ہیں۔ اب، واپس آج کے سوال کی طرف۔
خلاصہ
کسی AI کی قدر صرف ذہانت سے طے نہیں ہوئی۔ اس نے کس سے سیکھا، اس کے جواب نے کون سا راستہ اپنایا، اسے کس کا پیسہ چلا رہا ہے، اور آخر میں فیصلہ کون کرتا ہے؟صرف وہی AI جس کی ابتدا کی وضاحت کی جا سکے، دواسازی میں استعمال میں رہے گا، میرا خیال ہے۔ جلد ہی بڑی ٹیک کمپنیاں نتائج رپورٹ کریں گی۔ کیا وہ دکھائیں گی کہ وہ خرچ کی ہوئی رقم کیسے واپس کماتی ہیں؟
میں اِس رقم کا پیچھا کروں گا۔
- باب 01Billboard「AI کی تربیت کے لیے ایلوس پریسلی کی موسیقی چوری کرنے پر Anthropic کے خلاف مقدمہ: 'ان آئیکنک نغمات کے سخت محافظ'」 billboard.com
- باب 01قانونی تبصرہ「Suno اور Anthropic پر Madonna اور Johnny Cash کے گانوں پر تقریباً $340 ملین کے کاپی رائٹ دعووں کا سامنا」 lawcommentary.com
- باب 02یاہو「سویڈن کے حکومتی دفاتر نے ChatGPT اور Claude کو بلاک کیا، Microsoft Copilot کو رکھا」 yahoo.com
- باب 02متحد.AI「برطانیہ نے OpenAI اور Anthropic کی معاونت سے اے آئی بایو سیکیورٹی لیب قائم کی」 unite.ai
- باب 02دی ڈیلی ٹار ہیل「شمالی کیرولائنا نے 25 ریاستوں کے ساتھ مل کر کانگریس سے اے آئی ریگولیشن کی اپیل کی」 dailytarheel.com
- باب 03فورکاسٹ خبریں「Grok بوٹ آپ کے ٹاسک Claude کو روٹ کرے گا۔ خندق ابھی سوئچ بورڈ پر منتقل ہو گئی ہے۔」 forkast.news
- باب 03https://tech-insider.org/「DeepSeek بمقابلہ Claude: $0.15 بمقابلہ $4 فی 1M ٹوکن [2026]」 tech-insider.org
- باب 04واو ٹیل「Pathos AI نے ~$3B ویلیویشن پر $237M سیریز E فنڈ اٹھایا، Bristol Myers Squibb کی قیادت میں」 en.wowtale.net
- باب 04کنگی AI「Warp Sciences نے $215 ملین کے ساتھ اجرا کیا تاکہ اے آئی ڈرگ ڈسکوری کو لیب میں لایا جا سکے」 kingy.ai
- باب 04BioSpectrum Asia「جاپان کی Astellas Pharma نے AI Proteins کے ساتھ $400 M کا معاہدہ کیا، نئے منی پروٹین پر مبنی ادویات تیار کرنے کے لیے」 biospectrumasia.com
- باب 05www.tokenpost.com「Tempus AI اور Pathos AI نے $55 ملین تک کی مالیت کا نیورولوجی ڈیٹا معاہدہ کیا」 tokenpost.com
- باب 05marketscreener.com「Tempus AI, Inc. نے Bristol Myers Squibb کے ساتھ ملٹی موڈل آنکولوجی ڈیٹا کی لائسنسنگ کے لیے کثیر سالہ معاہدہ کیا」 marketscreener.com
- باب 05ہندوستانی فارما پوسٹ「ECG سے اے آئی سے چلنے والی نگہداشت تک: Tricog Health نے Sanofi & OMRON Healthcare کے ساتھ عالمی عزائم کو بڑھایا」 indianpharmapost.com
- باب 06دی ڈیکوڈر「اے آئی جونیئر پیٹنٹ اٹارنیوں کو فوراً بہتر بنا دیتا ہے مگر خاموشی سے ان کی پیشہ ورانہ نشوونما روک سکتا ہے」 the-decoder.com
- باب 06ورلڈ ٹریڈ مارک ریویو「اے آئی ٹریڈ مارک کلیئرنس میں بہترین ثابت ہوتا ہے مگر قانونی فیصلے میں کمزور ہے، مطالعے کی تنبیہ」 worldtrademarkreview.com
- باب 06واشنگٹن ٹائمز「اے آئی استعمال کرنے والے فیڈرل جج کو DEI کیس سے نکال دیا گیا」 washingtontimes.com
استعمال شدہ مضامین
آج کی متعلقہ رپورٹس
- اے آئی ڈیلی نیوز اکتوبر 25, 2026
- AI اور معیشت کی خبریں اکتوبر 25, 2026
- AI اور مالیات کی خبریں اکتوبر 25, 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۔