AI پر صنعت کا اثر ٹیکنالوجی کے مستقبل کو تشکیل دے رہا ہے—بہتر اور بدتر کے لیے

کی بے پناہ صلاحیت AI مستقبل کو نئی شکل دینے کے لیے حالیہ برسوں میں صنعت سے بڑے پیمانے پر سرمایہ کاری دیکھنے میں آئی ہے۔ لیکن محققین کا کہنا ہے کہ بنیادی تحقیق میں نجی کمپنیوں کے بڑھتے ہوئے اثر و رسوخ سے جو اس ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی کو طاقت دے رہی ہے اس کے اس کی نشوونما کے لیے سنگین مضمرات ہو سکتے ہیں۔

یہ سوال کہ کیا مشینیں جانوروں اور انسانوں میں نظر آنے والی ذہانت کی نقل تیار کر سکتی ہیں تقریباً اتنا ہی پرانا ہے جتنا کہ خود کمپیوٹر سائنس کا شعبہ ہے۔ تحقیق کی اس لائن کے ساتھ صنعت کی مصروفیت میں کئی دہائیوں سے اتار چڑھاؤ آیا ہے، lAI سردیوں کی ایک سیریز کی طرف گامزن ہے کیونکہ سرمایہ کاری داخل ہو چکی ہے اور پھر ٹیکنالوجی کی طرح دوبارہ واپس آ گئی ہے۔ تک رہنے میں ناکام رہے توقعات.

پچھلی دہائی کے اختتام پر گہری سیکھنے کی آمد، تاہم، نجی کمپنیوں کی جانب سے دلچسپی اور سرمایہ کاری کے سب سے زیادہ پائیدار رنز میں سے ایک کا نتیجہ ہے۔ یہ اب شروع ہو رہا ہے۔ کچھ واقعی گیم بدلنے والی AI مصنوعات حاصل کریں۔، لیکن ایک میں نیا تجزیہ سائنس اس سے پتہ چلتا ہے کہ یہ صنعت کی طرف بھی بڑھ رہا ہے۔creasingAI تحقیق میں ly غالب پوزیشن۔

مصنفین کا کہنا ہے کہ یہ دو دھاری تلوار ہے۔. صنعت اپنے ساتھ پیسہ، کمپیوٹنگ کے وسائل، اور ڈیٹا کی وسیع مقدار لاتی ہے جس میں ٹربو چارجڈ پیشرفت ہوتی ہے، لیکن یہ پورے شعبے کو ان شعبوں پر مرکوز کر رہی ہے جو نجی کمپنیوں کے لیے دلچسپی رکھتے ہیں نہ کہ ان لوگوں کی بجائے جو انسانیت کے لیے سب سے زیادہ صلاحیت یا فائدے کے حامل ہیں۔

"صنعت کے تجارتی مقاصد انہیں ایسے موضوعات پر توجہ مرکوز کرنے پر مجبور کرتے ہیں جو منافع پر مبنی ہوں۔ اکثر ایسی ترغیبات عوامی مفاد کے مطابق نتائج دیتی ہیں، لیکن ہمیشہ نہیں،" مصنفین لکھتے ہیں۔ "اگرچہ ان صنعتی سرمایہ کاری سے صارفین کو فائدہ پہنچے گا، لیکن ساتھ میں تحقیق کا غلبہ دنیا بھر کے پالیسی سازوں کے لیے پریشانی کا باعث ہونا چاہیے کیونکہ اس کا مطلب ہے کہ اہم AI ٹولز کے لیے عوامی دلچسپی کے متبادل تیزی سے نایاب ہو سکتے ہیں۔"

مصنفین ظاہر کرتے ہیں کہ حالیہ برسوں میں AI تحقیق میں صنعت کے اثرات میں ڈرامائی طور پر اضافہ ہوا ہے۔ 2000 میں، معروف AI کانفرنسوں میں صرف 22 فیصد پریزنٹیشنز میں نجی کمپنیوں کے ایک یا زیادہ شریک مصنفین شامل تھے، لیکن 2020 تک یہ 38 فیصد تک پہنچ گئی۔ لیکن اثر سب سے زیادہ واضح طور پر میدان کے کٹنگ کنارے پر محسوس ہوتا ہے۔

گہری سیکھنے میں پیشرفت بڑی حد تک پہلے سے بڑے ماڈلز کی ترقی کے ذریعہ کارفرما ہے۔ 2010 میں، صنعت میں سب سے بڑے AI ماڈلز کا صرف 11 فیصد حصہ تھا، لیکن 2021 تک یہ 96 فیصد تک پہنچ گیا۔ یہ تصویر کی شناخت اور زبان کی ماڈلنگ جیسے شعبوں میں کلیدی معیارات پر بڑھتے ہوئے غلبے کے ساتھ موافق ہے، جہاں معروف ماڈل میں صنعت کی شمولیت 62 میں 2017 فیصد سے بڑھ کر 91 میں 2020 فیصد ہو گئی ہے۔

اس تبدیلی کا ایک اہم محرک یہ ہے کہ نجی شعبہ عوامی اداروں کے مقابلے میں بہت زیادہ سرمایہ کاری کر سکتا ہے۔ دفاعی اخراجات کو چھوڑ کر، امریکی حکومت نے 1.5 میں AI پر اخراجات کے لیے 2021 بلین ڈالر مختص کیے، اس سال دنیا بھر کی صنعتوں کی جانب سے خرچ کیے گئے 340 بلین ڈالر کے مقابلے۔

اس اضافی فنڈنگ ​​کا ترجمہ بہت بہتر وسائل میں ہوتا ہے — دونوں کمپیوٹنگ پاور اور ڈیٹا تک رسائی کے لحاظ سے — اور بہترین ٹیلنٹ کو راغب کرنے کی صلاحیت۔ AI ماڈلز کا سائز دستیاب ڈیٹا اور کمپیوٹنگ وسائل کی مقدار سے مضبوطی سے منسلک ہے، اور 2021 میں انڈسٹری کے ماڈلز تعلیمی ماڈلز سے 29 گنا بڑے تھے۔

اور جب کہ 2004 میں کمپیوٹر سائنس کے صرف 21 فیصد پی ایچ ڈی جنہوں نے AI میں مہارت حاصل کی تھی صنعت میں داخل ہوئے، 2020 تک یہ بڑھ کر تقریباً 70 فیصد تک پہنچ گئی۔ نجی کمپنیوں کی جانب سے یونیورسٹی سے دور اے آئی کے ماہرین کی خدمات حاصل کرنے کی شرح میں بھی 2006 سے آٹھ گنا اضافہ ہوا ہے۔

مصنفین بڑھتی ہوئی مشکل کے مارکر کے طور پر OpenAI کی طرف اشارہ کرتے ہیں۔y نجی شعبے کے مالی وسائل کے بغیر جدید ترین AI تحقیق کرنا۔ کمپنی نے اس وقت کہا کہ 2019 میں، تنظیم ایک غیر منافع بخش تنظیم سے "کیپڈ فار پرافٹ آرگنائزیشن" میں تبدیل ہو گئی ہے تاکہ "کمپیوٹ اور ٹیلنٹ میں ہماری سرمایہ کاری میں تیزی سے اضافہ کیا جا سکے۔"

مصنفین نوٹ کرتے ہیں کہ اس اضافی سرمایہ کاری کے فوائد ہیں۔ اس نے AI ٹیکنالوجی کو لیب سے باہر اور روزمرہ کی مصنوعات میں لانے میں مدد کی ہے جو لوگوں کی زندگیوں کو بہتر بنا سکتی ہے۔ یہ صنعت اور اکیڈمی کے یکساں استعمال ہونے والے قیمتی ٹولز کے ایک میزبان کی ترقی کا باعث بھی بنتا ہے، جیسے کہ TensorFlow اور PyTorch جیسے سافٹ ویئر پیکجز اور تیزی سے طاقتور کمپیوٹر چپس جو AI کام کے بوجھ کے مطابق ہیں۔

لیکن یہ AI تحقیق کو اپنے اسپانسرز کے لیے ممکنہ تجارتی فوائد والے شعبوں پر توجہ مرکوز کرنے پر بھی زور دے رہا ہے، اور بالکل اسی طرح اہم بات یہ ہے کہ ڈیٹا کی بھوک اور کمپیوٹیشنل طور پر مہنگی AI نقطہ نظر جو بڑی ٹیکنالوجی کمپنیاں پہلے سے ہی اچھی چیزوں کے ساتھ اچھی طرح سے کام کرتی ہیں۔ چونکہ صنعت تیزی سے AI تحقیق کی سمت متعین کرتی ہے، یہ AI اور دیگر سماجی طور پر فائدہ مند ایپلی کیشنز کی طرف مسابقتی نقطہ نظر کو نظر انداز کرنے کا باعث بن سکتا ہے جس کا کوئی واضح مقصد نہیں ہے۔

"یہ دیکھتے ہوئے کہ AI ٹولز کو معاشرے میں کس قدر وسیع پیمانے پر لاگو کیا جا سکتا ہے، ایسی صورت حال ٹیکنالوجی فرموں کی ایک چھوٹی سی تعداد کو معاشرے کی سمت پر بہت زیادہ طاقت دے گی،" مصنفین نوٹ کرتے ہیں۔

مصنفین کا کہنا ہے کہ نجی اور سرکاری شعبے کے درمیان فرق کو کیسے ختم کیا جا سکتا ہے اس کے ماڈل موجود ہیں۔ امریکہ نے پبلک ریسرچ کلاؤڈ اور پبلک ڈیٹا سیٹس پر مشتمل نیشنل اے آئی ریسرچ ریسورس بنانے کی تجویز پیش کی ہے۔ چین نے حال ہی میں "قومی کمپیوٹنگ پاور نیٹ ورک سسٹم" کی منظوری دی ہے۔ Aکینیڈا کا ایڈوانسڈ ریسرچ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم تقریباً ایک دہائی سے چل رہا ہے۔

لیکن پالیسی سازوں کی مداخلت کے بغیر، مصنفین کا کہنا ہے کہ ماہرین تعلیم صنعتی ماڈلز کی صحیح تشریح اور تنقید کرنے یا عوامی مفاد کے متبادل پیش کرنے سے قاصر ہوں گے۔ اس بات کو یقینی بنانا کہ ان کے پاس AI تحقیق کے محاذ کی تشکیل جاری رکھنے کی صلاحیتیں ہیں دنیا بھر کی حکومتوں کے لیے ایک اہم ترجیح ہونی چاہیے۔

تصویری کریڈٹ: Deepmind / Unsplash سے 

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://singularityhub.com/2023/03/05/industrys-influence-on-ai-is-shaping-the-techs-future-for-better-and-for-worse/