ذہانت کی قیمت: معروف AI چیٹ بوٹس کی ڈیٹا بھوک

مصنوعی ذہانت کا انقلاب صرف دروازے پر دستک نہیں دے رہا؛ اس نے ہمارے ڈیجیٹل لونگ رومز میں مضبوطی سے اپنی جگہ بنا لی ہے۔ اس تبدیلی کا مرکز AI چیٹ بوٹس ہیں، جو نفیس گفتگو کرنے والے ایجنٹس ہیں جو فوری جوابات سے لے کر تخلیقی تعاون تک ہر چیز کا وعدہ کرتے ہیں۔ ChatGPT جیسے ٹولز نے تیزی سے حیران کن مقبولیت حاصل کی ہے، مبینہ طور پر ہر ہفتے 200 ملین سے زیادہ فعال صارفین کو مشغول کرتے ہیں۔ پھر بھی، ہموار تعامل کی سطح کے نیچے ایک اہم سوال پوشیدہ ہے جس کی جانچ پڑتال کی ضرورت ہے: اس سہولت کی قیمت کیا ہے، جو ہماری ذاتی معلومات کی کرنسی میں ماپی جاتی ہے؟ جیسے جیسے یہ ڈیجیٹل معاون ہماری زندگیوں میں زیادہ مربوط ہوتے جا رہے ہیں، یہ سمجھنا کہ کون سے صارف کے ڈیٹا کے استعمال میں سب سے زیادہ لالچی ہیں، نہ صرف دانشمندانہ ہے، بلکہ ضروری ہے۔

Apple App Store جیسے پلیٹ فارمز پر درج پرائیویسی انکشافات کا تجزیہ اس بڑھتے ہوئے مسئلے پر روشنی ڈالتا ہے، جو اس وقت دستیاب سب سے نمایاں AI چیٹ بوٹس کے درمیان ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقوں کی ایک وسیع رینج کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ انکشافات، جو شفافیت فراہم کرنے کے لیے لازمی قرار دیے گئے ہیں، ان معلومات کی اقسام اور حجم کی کھڑکی پیش کرتے ہیں جنہیں صارفین ضمنی طور پر شیئر کرنے پر رضامند ہوتے ہیں۔ نتائج ایک پیچیدہ تصویر پیش کرتے ہیں، جو اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ جب ڈیٹا پرائیویسی کی بات آتی ہے تو تمام AI ساتھی برابر نہیں بنائے جاتے۔ کچھ ہلکے قدموں سے چلتے ہیں، جبکہ دوسرے اپنے صارفین پر وسیع ڈوزیئر جمع کرتے نظر آتے ہیں۔ یہ فرق ان ٹولز کی صلاحیتوں سے آگے دیکھنے کی اہمیت کو واضح کرتا ہے تاکہ ان کو طاقت دینے والی بنیادی ڈیٹا معیشتوں کو سمجھا جا سکے۔

ڈیٹا اکٹھا کرنے کا سپیکٹرم: ایک پہلی نظر

مصنوعی ذہانت کے بڑھتے ہوئے منظر نامے پر تشریف لانا اکثر غیر دریافت شدہ علاقے کی تلاش کی طرح محسوس ہوتا ہے۔ سب سے زیادہ نظر آنے والے نشانات میں AI چیٹ بوٹس ہیں، جو تعامل اور مدد کی بے مثال سطحوں کا وعدہ کرتے ہیں۔ تاہم، ایک قریبی جانچ ان اداروں کے کام کرنے کے طریقے میں اہم فرق کو ظاہر کرتی ہے، خاص طور پر ان ذاتی معلومات کے بارے میں جو وہ جمع کرتے ہیں۔ مقبول چیٹ بوٹ ایپلی کیشنز سے وابستہ پرائیویسی پالیسیوں کی حالیہ جانچ پڑتال ڈیٹا کے حصول کی ایک الگ درجہ بندی کو نمایاں کرتی ہے۔

اس سپیکٹرم کے ایک سرے پر، ہمیں ایسے پلیٹ فارمز ملتے ہیں جو صارف کی معلومات کے لیے کافی بھوک کا مظاہرہ کرتے ہیں، ممکنہ طور پر اپنے الگورتھم کو بہتر بنانے یا وسیع تر کاروباری ماڈلز کی حمایت کے لیے وسیع ڈیٹا سیٹس کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔ مخالف سرے پر، کچھ چیٹ بوٹس زیادہ روکے ہوئے نقطہ نظر کے ساتھ کام کرتے نظر آتے ہیں، صرف وہی جمع کرتے ہیں جو بنیادی آپریشن اور بہتری کے لیے ضروری معلوم ہوتا ہے۔ یہ تفاوت محض علمی نہیں ہے؛ یہ ان طاقتور ٹولز کے پیچھے کمپنیوں کے ڈیزائن فلسفے، اسٹریٹجک ترجیحات، اور شاید بنیادی آمدنی کے ماڈلز کے بارے میں بہت کچھ بتاتا ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے میں ایک واضح رہنما کا قیام اور ہلکے ٹچ والوں کی نشاندہی کرنا صارفین کے لیے AI کے دور میں اپنی ڈیجیٹل پرائیویسی کے بارے میں باخبر انتخاب کرنے کے لیے ایک اہم نقطہ آغاز فراہم کرتا ہے۔ اس ڈیٹا ریس میں سب سے آگے، شاید کچھ لوگوں کے لیے حیران کن نہیں، ایک ٹیک دیو سے تعلق رکھتا ہے جس کی ڈیٹا کے استعمال کی ایک طویل تاریخ ہے، جبکہ سب سے زیادہ قدامت پسند کھلاڑی AI میدان میں ایک نئے، اگرچہ ہائی پروفائل، داخل ہونے والے سے ابھرتا ہے۔

Google’s Gemini: غیر متنازعہ ڈیٹا چیمپئن

اپنے ساتھیوں سے واضح طور پر الگ کھڑا، Google’s Gemini (جو مارچ 2023 کے آس پاس منظر عام پر آیا) حالیہ تجزیوں میں شناخت کردہ سب سے وسیع ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقوں کی نمائش کرتا ہے۔ پرائیویسی انکشافات کے مطابق، Gemini ایک قابل ذکر 22 مختلف ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے، جو 10 زمروں کی ایک جامع فہرست میں پھیلے ہوئے ہیں۔ یہ Google کی پیشکش کو جانچے گئے وسیع پیمانے پر استعمال ہونے والے چیٹ بوٹس کے درمیان ڈیٹا کے حصول کے عروج پر رکھتا ہے۔

Gemini کی طرف سے جمع کی گئی معلومات کی وسعت قابل ذکر ہے۔ یہ صارف کی ڈیجیٹل زندگی کے کئی پہلوؤں پر محیط ہے:

• Contact Info: معیاری تفصیلات جیسے نام یا ای میل پتہ، جو اکثر اکاؤنٹ سیٹ اپ کے لیے درکار ہوتی ہیں۔
• Location: درست یا موٹے جغرافیائی ڈیٹا، جو ممکنہ طور پر مقامی جوابات یا تجزیات کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
• Contacts: صارف کی ایڈریس بک یا رابطوں کی فہرست تک رسائی – ایک زمرہ جس تک Gemini نے اس مخصوص موازنہ گروپ میں منفرد طور پر رسائی حاصل کی ہے، جو صارف کے نیٹ ورک کے بارے میں اہم پرائیویسی تحفظات کو جنم دیتا ہے۔
• User Content: اس وسیع زمرے میں ممکنہ طور پر وہ پرامپٹس شامل ہیں جو صارف داخل کرتے ہیں، وہ گفتگو جو وہ چیٹ بوٹ کے ساتھ کرتے ہیں، اور ممکنہ طور پر اپ لوڈ کی گئی کوئی بھی فائلیں یا دستاویزات۔ یہ اکثر AI ٹریننگ کے لیے اہم ہوتا ہے لیکن انتہائی حساس بھی ہوتا ہے۔
• History: براؤزنگ ہسٹری یا سرچ ہسٹری، جو چیٹ بوٹ کے ساتھ براہ راست تعامل سے باہر صارف کی دلچسپیوں اور آن لائن سرگرمیوں کے بارے میں بصیرت پیش کرتی ہے۔
• Identifiers: ڈیوائس IDs، صارف IDs، یا دیگر منفرد ٹیگز جو پلیٹ فارم کو استعمال کے پیٹرن کو ٹریک کرنے اور ممکنہ طور پر مختلف خدمات یا سیشنز میں سرگرمی کو لنک کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔
• Diagnostics: کارکردگی کا ڈیٹا، کریش لاگز، اور دیگر تکنیکی معلومات جو استحکام کی نگرانی اور سروس کو بہتر بنانے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ مطالعہ میں شامل تمام بوٹس نے اس قسم کا ڈیٹا اکٹھا کیا۔
• Usage Data: اس بارے میں معلومات کہ صارف ایپ کے ساتھ کیسے تعامل کرتا ہے – فیچر کے استعمال کی فریکوئنسی، سیشن کا دورانیہ، تعامل کے پیٹرن وغیرہ۔
• Purchases: مالیاتی لین دین کی تاریخ یا خریداری کی معلومات۔ Perplexity کے ساتھ، Gemini اس زمرے تک رسائی میں ممتاز ہے، ممکنہ طور پر AI تعامل کے ڈیٹا کو صارف کے رویے سے جوڑتا ہے۔
• Other Data: ایک کیچ آل زمرہ جس میں مختلف دیگر قسم کی معلومات شامل ہو سکتی ہیں جو کہیں اور بیان نہیں کی گئی ہیں۔

Gemini کی طرف سے جمع کردہ ڈیٹا کا سراسر حجم اور، زیادہ اہم بات، نوعیت محتاط غور و فکر کا متقاضی ہے۔ صارف کی Contacts فہرست تک رسائی عام چیٹ بوٹ کی ضروریات سے کہیں زیادہ توسیع کی نمائندگی کرتی ہے۔ اسی طرح، Purchase ہسٹری جمع کرنا AI کے استعمال کو مالیاتی سرگرمی کے ساتھ جوڑتا ہے، جو انتہائی مخصوص صارف پروفائلنگ یا ٹارگٹڈ ایڈورٹائزنگ کے لیے راہیں کھولتا ہے، وہ شعبے جہاں Google گہری مہارت اور ایک اچھی طرح سے قائم کاروباری ماڈل رکھتا ہے۔ جبکہ تشخیصی اور استعمال کا ڈیٹا سروس کی بہتری کے لیے نسبتاً معیاری ہے، مقام، صارف کے مواد، تاریخ، اور منفرد شناخت کنندگان کے ساتھ امتزاج ایک ایسے نظام کی تصویر پینٹ کرتا ہے جو اپنے صارفین کی قابل ذکر حد تک تفصیلی تفہیم پیدا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ وسیع ڈیٹا اکٹھا کرنا Google کے وسیع تر ایکو سسٹم کے ساتھ ہم آہنگ ہے، جو ذاتی خدمات اور اشتہاری آمدنی کے لیے صارف کی معلومات کا فائدہ اٹھانے پر پروان چڑھتا ہے۔ کم سے کم ڈیٹا کی نمائش کو ترجیح دینے والے صارفین کے لیے، Gemini کی ڈیٹا پوائنٹ اکٹھا کرنے میں رہنما کی حیثیت اسے ایک آؤٹ لیئر بناتی ہے جو محتاط تشخیص کا مطالبہ کرتی ہے۔

درمیانی زمین کا نقشہ بنانا: Claude, Copilot, اور DeepSeek

Gemini کی وسیع رسائی اور دوسروں کے زیادہ کم سے کم نقطہ نظر کے درمیان کی جگہ پر کئی نمایاں AI چیٹ بوٹس قابض ہیں: Claude, Copilot, اور DeepSeek۔ یہ پلیٹ فارمز مارکیٹ کے ایک اہم حصے کی نمائندگی کرتے ہیں اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقوں کا مظاہرہ کرتے ہیں جو، اگرچہ کافی ہیں، رہنما سے کم وسیع ہیں۔

Claude، جسے Anthropic (ایک کمپنی جو AI سیفٹی پر اپنے زور کے لیے جانی جاتی ہے) نے تیار کیا ہے، مبینہ طور پر 13 ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے۔ اس کا مجموعہ Contact Info, Location, User Content, Identifiers, Diagnostics, اور Usage Data سمیت زمروں پر محیط ہے۔ Gemini کے مقابلے میں، Contacts, History, Purchases, اور مبہم ‘Other Data’ قابل ذکر طور پر غائب ہیں۔ اگرچہ اب بھی Location اور User Content جیسی حساس معلومات جمع کر رہا ہے، Claude کا پروفائل قدرے زیادہ مرکوز ڈیٹا کے حصول کی حکمت عملی تجویز کرتا ہے۔ User Content کا مجموعہ ایک کلیدی علاقہ ہے، جو ماڈل کی تربیت اور بہتری کے لیے اہم ہے، لیکن ممکنہ طور پر نجی گفتگو کے ڈیٹا کا ذخیرہ بھی ہے۔

Microsoft کا Copilot، جو Windows اور Microsoft 365 ایکو سسٹم میں گہرائی سے مربوط ہے، 12 ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے۔ اس کا کلیکشن پروفائل Claude سے قریب سے ملتا جلتا ہے لیکن اس میں ‘History’ کا اضافہ کرتا ہے، جس میں Contact Info, Location, User Content, History, Identifiers, Diagnostics, اور Usage Data شامل ہیں۔ ‘History’ کی شمولیت Gemini کی طرح صارف کی سرگرمی کو براہ راست چیٹ بوٹ تعاملات سے باہر سمجھنے میں دلچسپی تجویز کرتی ہے، ممکنہ طور پر Microsoft ماحول میں وسیع تر ذاتی نوعیت کے لیے اس کا فائدہ اٹھاتی ہے۔ تاہم، یہ Contacts یا Purchase کی معلومات تک رسائی سے گریز کرتا ہے، جو اسے Google کے نقطہ نظر سے ممتاز کرتا ہے۔

DeepSeek، جو چین سے شروع ہوا ہے اور ایک حالیہ داخل ہونے والے کے طور پر نوٹ کیا گیا ہے (جنوری 2025 کے آس پاس، اگرچہ ریلیز ٹائم لائنز سیال ہو سکتی ہیں)، 11 ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے۔ اس کے رپورٹ کردہ زمروں میں Contact Info, User Content, Identifiers, Diagnostics, اور Usage Data شامل ہیں۔ Claude اور Copilot کے مقابلے میں، DeepSeek اس مخصوص تجزیے کی بنیاد پر Location یا History ڈیٹا اکٹھا کرتا نظر نہیں آتا۔ اس کی توجہ زیادہ سخت معلوم ہوتی ہے، جو بنیادی طور پر صارف کی شناخت، تعاملات کے مواد، اور آپریشنل میٹرکس پر مرکوز ہے۔ User Content کا مجموعہ مرکزی حیثیت رکھتا ہے، جو اسے زیادہ تر دیگر بڑے چیٹ بوٹس کے ساتھ گفتگو کے ڈیٹا کا فائدہ اٹھانے میں ہم آہنگ کرتا ہے۔

یہ درمیانی درجے کے جمع کرنے والے User Content, Identifiers, Diagnostics, اور Usage Data پر مشترکہ انحصار کو نمایاں کرتے ہیں۔ یہ بنیادی سیٹ موجودہ نسل کے AI چیٹ بوٹس کے آپریشن، بہتری، اور ممکنہ طور پر ذاتی نوعیت کے لیے بنیادی معلوم ہوتا ہے۔ تاہم، Location, History, اور دیگر زمروں کے حوالے سے تغیرات مختلف ترجیحات اور فعالیت، ذاتی نوعیت، اور صارف کی رازداری کے درمیان ممکنہ طور پر مختلف توازن کے عمل کو ظاہر کرتے ہیں۔ Claude, Copilot, یا DeepSeek کے ساتھ تعامل کرنے والے صارفین اب بھی کافی مقدار میں معلومات شیئر کر رہے ہیں، بشمول ان کے تعاملات کا مادہ، لیکن مجموعی دائرہ کار Gemini کے مقابلے میں کم مکمل معلوم ہوتا ہے، خاص طور پر رابطہ فہرستوں اور مالیاتی سرگرمیوں تک رسائی کے حوالے سے۔

زیادہ محفوظ جمع کرنے والے: ChatGPT, Perplexity, اور Grok

جبکہ کچھ AI چیٹ بوٹس صارف کے ڈیٹا کے لیے ایک وسیع جال ڈالتے ہیں، دوسرے زیادہ ناپے تولے انداز کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ اس گروپ میں بے حد مقبول ChatGPT، تلاش پر مرکوز Perplexity، اور نیا داخل ہونے والا Grok شامل ہیں۔ ان کے ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقے، اگرچہ غیر موجود نہیں ہیں، پیمانے کے اوپری حصے والوں کے مقابلے میں کم محیط معلوم ہوتے ہیں۔

ChatGPT، جو موجودہ AI چیٹ بوٹ بوم کا ممکنہ محرک ہے، مبینہ طور پر 10 ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے۔ اس کے بڑے صارف بیس کے باوجود، اس کی ڈیٹا کی بھوک، جیسا کہ ان انکشافات میں جھلکتی ہے، Gemini, Claude, یا Copilot کے مقابلے میں معتدل ہے۔ ChatGPT کی طرف سے ٹیپ کیے گئے زمروں میں Contact Info, User Content, Identifiers, Diagnostics, اور Usage Data شامل ہیں۔ یہ فہرست قابل ذکر طور پر Location, History, Contacts, اور Purchases کو خارج کرتی ہے۔ مجموعہ اہم رہتا ہے، خاص طور پر User Content کی شمولیت، جو صارف کے تعاملات کی بنیاد بناتی ہے اور OpenAI کے ماڈل کی اصلاح کے لیے اہم ہے۔ تاہم، لوکیشن ٹریکنگ، براؤزنگ ہسٹری مائننگ، کانٹیکٹ لسٹ تک رسائی، یا مالیاتی ڈیٹا کی عدم موجودگی ممکنہ طور پر زیادہ مرکوز دائرہ کار تجویز کرتی ہے، جو بنیادی طور پر براہ راست صارف-چیٹ بوٹ تعامل اور آپریشنل سالمیت سے متعلق ہے۔ لاکھوں لوگوں کے لیے، ChatGPT جنریٹو AI کے ساتھ بنیادی انٹرفیس کی نمائندگی کرتا ہے، اور اس کے ڈیٹا کے طریقے، اگرچہ کم سے کم نہیں ہیں، کہیں اور دیکھے گئے کچھ زیادہ دخل اندازی والے زمروں سے بچتے ہیں۔

Perplexity، جسے اکثر روایتی تلاش کو چیلنج کرنے والے AI سے چلنے والے جوابی انجن کے طور پر پیش کیا جاتا ہے، 10 ڈیٹا پوائنٹس بھی جمع کرتا ہے، مقدار میں ChatGPT سے میل کھاتا ہے لیکن قسم میں نمایاں طور پر مختلف ہے۔ Perplexity کے مجموعے میں Location, Identifiers, Diagnostics, Usage Data, اور، دلچسپ بات یہ ہے کہ، Purchases شامل ہیں۔ ChatGPT اور اس موازنہ میں زیادہ تر دوسروں کے برعکس (سوائے Gemini کے)، Perplexity خریداری کی معلومات میں دلچسپی ظاہر کرتا ہے۔ تاہم، یہ مبینہ طور پر User Content یا Contact Info کو اسی طرح جمع نہ کرکے خود کو ممتاز کرتا ہے جس طرح دوسرے کرتے ہیں۔ یہ منفرد پروفائل ایک مختلف اسٹریٹجک فوکس تجویز کرتا ہے – شاید متعلقہ جوابات کے لیے مقام کا فائدہ اٹھانا اور صارف کے معاشی رویے یا ترجیحات کو سمجھنے کے لیے خریداری کا ڈیٹا، جبکہ ممکنہ طور پر اپنے بنیادی ماڈل کے لیے خود گفتگو کے مواد پر کم براہ راست زور دینا، یا اسے اس طرح ہینڈل کرنا جو ایپ اسٹور کے انکشافات میں ‘User Content’ زمرے کے تحت اعلان نہیں کیا گیا ہے۔

آخر میں، Grok، جسے Elon Musk کی xAI نے تیار کیا ہے اور نومبر 2023 کے آس پاس جاری کیا گیا ہے، اس مخصوص تجزیے میں سب سے زیادہ ڈیٹا-قدامت پسند چیٹ بوٹ کے طور پر ابھرتا ہے، جو صرف 7 منفرد ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے۔ جمع کی گئی معلومات Contact Info, Identifiers, اور Diagnostics تک محدود ہیں۔ Location, User Content, History, Purchases, Contacts, اور Usage Data واضح طور پر غائب ہیں۔ یہ کم سے کم نقطہ نظر Grok کو الگ کرتا ہے۔ یہ بنیادی اکاؤنٹ مینجمنٹ (Contact Info)، صارف/ڈیوائس کی شناخت (Identifiers)، اور سسٹم ہیلتھ (Diagnostics) پر بنیادی توجہ تجویز کرتا ہے۔ User Content کے لیے اعلان کردہ مجموعہ کی کمی خاص طور پر حیران کن ہے، جو اس بارے میں سوالات اٹھاتی ہے کہ ماڈل کو کس طرح تربیت اور بہتر بنایا جاتا ہے، یا اگر اس ڈیٹا کو مختلف طریقے سے ہینڈل کیا جاتا ہے۔ ان صارفین کے لیے جو کم سے کم ڈیٹا شیئرنگ کو سب سے بڑھ کر ترجیح دیتے ہیں، Grok کے اعلان کردہ طریقے، سطح پر، جانچے گئے بڑے کھلاڑیوں میں سب سے کم دخل اندازی والے معلوم ہوتے ہیں۔ یہ اس کی نئی حیثیت، ڈیٹا پر ایک مختلف فلسفیانہ موقف، یا محض اس کی ترقی اور منیٹائزیشن کی حکمت عملی میں ایک مختلف مرحلے کی عکاسی کر سکتا ہے۔

ڈیٹا پوائنٹس کو ڈی کوڈ کرنا: وہ واقعی کیا لے رہے ہیں؟

AI چیٹ بوٹس کے ذریعے جمع کردہ ڈیٹا کیٹیگریز کی فہرستیں ایک نقطہ آغاز فراہم کرتی ہیں، لیکن حقیقی دنیا کے مضمرات کو سمجھنے کے لیے یہ جاننا ضروری ہے کہ یہ لیبلز دراصل کیا نمائندگی کرتے ہیں۔ صرف یہ جاننا کہ ایک چیٹ بوٹ “Identifiers” یا “User Content” جمع کرتا ہے، ممکنہ پرائیویسی اثرات کو پوری طرح سے بیان نہیں کرتا۔

• Identifiers: یہ اکثر صرف ایک صارف نام سے زیادہ ہوتا ہے۔ اس میں منفرد ڈیوائس شناخت کنندگان (جیسے آپ کے فون کی ایڈورٹائزنگ ID)، سروس کے لیے مخصوص صارف اکاؤنٹ IDs، IP پتے، اور ممکنہ طور پر دیگر مارکر شامل ہو سکتے ہیں جو کمپنی کو سیشنز، ڈیوائسز، یا یہاں تک کہ ان کے ایکو سسٹم کے اندر مختلف سروسز میں آپ کو پہچاننے کی اجازت دیتے ہیں۔ یہ صارف کے رویے کو ٹریک کرنے، تجربات کو ذاتی بنانے، اور بعض اوقات، اشتہاری مقاصد کے لیے سرگرمی کو لنک کرنے کے لیے بنیادی ٹولز ہیں۔ جتنے زیادہ شناخت کنندگان جمع کیے جائیں گے، اتنا ہی آسان ایک جامع پروفائل بنانا ہو جائے گا۔

• Usage Data & Diagnostics: اکثر سروس کو آسانی سے چلانے کے لیے ضروری کے طور پر پیش کیا جاتا ہے، یہ زمرے کافی انکشافی ہو سکتے ہیں۔ Diagnostics میں کریش رپورٹس، کارکردگی کے لاگز، اور ڈیوائس کی تفصیلات شامل ہو سکتی ہیں۔ Usage Data، تاہم، اس بات کی کھوج کرتا ہے کہ آپ سروس کا استعمال کیسے کرتے ہیں: کلک کی گئی خصوصیات، مخصوص کاموں پر گزارا گیا وقت، استعمال کی فریکوئنسی، تعامل کے پیٹرن، دبائے گئے بٹن، اور سیشن کی لمبائی۔ اگرچہ بظاہر بے ضرر ہے، مجموعی استعمال کا ڈیٹا رویے کے پیٹرن، ترجیحات، اور مشغولیت کی سطحوں کو ظاہر کر سکتا ہے، جو مصنوعات کی ترقی کے لیے قیمتی ہے لیکن ممکنہ طور پر صارف پروفائلنگ کے لیے بھی۔

• User Content: یہ دلیل کے طور پر ایک چیٹ بوٹ کے لیے سب سے حساس زمرہ ہے۔ اس میں آپ کے پرامپٹس کا متن، AI کے جوابات، آپ کی گفتگو کا پورا بہاؤ، اور ممکنہ طور پر کوئی بھی فائلیں (دستاویزات، تصاویر) جو آپ اپ لوڈ کر سکتے ہیں شامل ہیں۔ یہ ڈیٹا AI ماڈلز کی تربیت اور بہتری کے لیے زندگی کا خون ہے – جتنا زیادہ گفتگو کا ڈیٹا ان کے پاس ہوگا، وہ اتنے ہی بہتر ہوں گے۔ تاہم، یہ آپ کے خیالات، سوالات، خدشات، تخلیقی کوششوں، اور ممکنہ طور پر چیٹ بوٹ کے ساتھ شیئر کی گئی خفیہ معلومات کا براہ راست ریکارڈ بھی ہے۔ اس مواد کے جمع کرنے، ذخیرہ کرنے، اور ممکنہ خلاف ورزی یا غلط استعمال سے وابستہ خطرات کافی ہیں۔ مزید برآں، صارف کے مواد سے حاصل کردہ بصیرتیں ٹارگٹڈ ایڈورٹائزنگ کے لیے انمول ہو سکتی ہیں، چاہے خام متن براہ راست مشتہرین کے ساتھ شیئر نہ کیا جائے۔

• Location: جمع کرنا موٹے (شہر یا علاقہ، IP پتے سے ماخوذ) سے لے کر درست (آپ کے موبائل ڈیوائس سے GPS ڈیٹا) تک ہو سکتا ہے۔ چیٹ بوٹس سیاق و سباق کے لیے مخصوص جوابات کے لیے مقام کی درخواست کر سکتے ہیں (مثلاً، ‘میرے قریب ریستوراں’)۔ تاہم، مستقل مقام سے باخبر رہنا آپ کی نقل و حرکت، عادات، اور ان جگہوں کی تفصیلی تصویر فراہم کرتا ہے جہاں آپ اکثر جاتے ہیں، جو ٹارگٹڈ مارکیٹنگ اور رویے کے تجزیے کے لیے انتہائی قیمتی ہے۔

• Contact Info & Contacts: Contact Info (نام، ای میل، فون نمبر) اکاؤنٹ بنانے اور مواصلات کے لیے معیاری ہے۔ لیکن جب Gemini جیسی سروس آپ کے ڈیوائس کی Contacts فہرست تک رسائی کی درخواست کرتی ہے، تو یہ آپ کے ذاتی اور پیشہ ورانہ نیٹ ورک میں مرئیت حاصل کرتی ہے۔ چیٹ بوٹ میں اس سطح کی رسائی کی ضرورت کا جواز اکثر غیر واضح ہوتا ہے اور یہ ایک اہم پرائیویسی دخل اندازی کی نمائندگی کرتا ہے، ممکنہ طور پر ان لوگوں کے بارے میں معلومات کو بے نقاب کرتا ہے جو سروس کے صارف بھی نہیں ہیں۔

• Purchases: آپ کیا خریدتے ہیں اس بارے میں معلومات تک رسائی آپ کے مالیاتی رویے، طرز زندگی، اور صارف کی ترجیحات میں ایک براہ راست کھڑکی ہے۔ Gemini اور Perplexity جیسے پلیٹ فارمز کے لیے، اس ڈیٹا کا استعمال دلچسپیوں کا اندازہ لگانے، مستقبل کے خریدنے والے رویے کی پیش گوئی کرنے، یا قابل ذکر درستگی کے ساتھ اشتہارات کو ہدف بنانے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ یہ آپ کے آن لائن تعاملات اور آپ کی حقیقی دنیا کی معاشی سرگرمی کے درمیان فرق کو پُر کرتا ہے۔

ان باریکیوں کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ ہر ڈیٹا پوائنٹ آپ کی ڈیجیٹل شناخت یا رویے کے ایک ٹکڑے کی نمائندگی کرتا ہے جسے پکڑا، ذخیرہ کیا، اور ممکنہ طور پر تجزیہ یا منیٹائز کیا جا رہا ہے۔ متعدد زمروں کو جمع کرنے کا مجموعی اثر، خاص طور پر حساس جیسے User Content, Contacts, Location, اور Purchases، ان AI ٹولز فراہم کرنے والی کمپنیوں کے پاس ناقابل یقین حد تک تفصیلی صارف پروفائلز کا نتیجہ ہو سکتا ہے۔

ان دیکھا سمجھوتہ: سہولت بمقابلہ رازداری

AI چیٹ بوٹس کو تیزی سے اپنانا ڈیجیٹل دور میں ہونے والے ایک بنیادی لین دین کی نشاندہی کرتا ہے: نفیس خدمات کے بدلے ذاتی ڈیٹا کا تبادلہ۔ بہت سے طاقتور ترین AI ٹولز بظاہر مفت یا کم قیمت پر پیش کیے جاتے ہیں، لیکن یہ رسائی اکثر حقیقی قیمت – ہماری معلومات – کو چھپا دیتی ہے۔ سہولت اور رازداری کے درمیان یہ سمجھوتہ AI ڈیٹا اکٹھا کرنے کے گرد بحث کے مرکز میں ہے۔

صارفین ان پلیٹ فارمز کی طرف ان کی متن تیار کرنے، پیچیدہ سوالات کے جوابات دینے، کوڈ لکھنے، ای میلز کا مسودہ تیار کرنے، اور یہاں تک کہ صحبت پیش کرنے کی قابل ذکر صلاحیت کے لیے آتے ہیں۔ سمجھی جانے والی قدر بہت زیادہ ہے، وقت کی بچت اور نئی تخلیقی صلاحیتوں کو کھولنا۔ اس طرح کی افادیت کے پیش نظر، طویل پرائیویسی پالیسیوں میں دفن تفصیلات اکثر پس منظر میں دھندلا جاتی ہیں۔ ‘کلک ٹو ایکسیپٹ’ تھکاوٹ کا ایک واضح احساس ہے، جہاں صارف شرائط کو تسلیم کرتے ہیں بغیر اس ڈیٹا کی حد کو پوری طرح سے سمجھے جس سے وہ دستبردار ہو رہے ہیں۔ کیا یہ باخبر رضامندی ہے، یا جدید ٹیک ایکو سسٹم میں ڈیٹا شیئرنگ کی سمجھی جانے والی ناگزیریت کے سامنے محض استعفیٰ؟

اس وسیع ڈیٹا اکٹھا کرنے سے وابستہ خطرات کثیر جہتی ہیں۔ ڈیٹا کی خلاف ورزیاں ایک مستقل خطرہ بنی ہوئی ہیں؛ ایک کمپنی جتنا زیادہ ڈیٹا رکھتی ہے، وہ بدنیتی پر مبنی اداکاروں کے لیے اتنا ہی پرکشش ہدف بن جاتی ہے۔ حساس User Content یا منسلک Identifiers پر مشتمل خلاف ورزی کے تباہ کن نتائج ہو سکتے ہیں۔ خلاف ورزیوں سے ہٹ کر، ڈیٹا کے غلط استعمال کا خطرہ ہے۔ سروس کی بہتری کے لیے جمع کی گئی معلومات کو ممکنہ طور پر دخل اندازی کرنے والی اشتہار بازی، صارف کی ہیرا پھیری، یا کچھ سیاق و سباق میں سماجی اسکورنگ کے لیے دوبارہ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مقام، خریداری کی تاریخ، اور رابطہ نیٹ ورکس کے ساتھ تعامل کے ڈیٹا کو ملا کر ہائپر-تفصیلی ذاتی پروفائلز کی تخلیق، نگرانی اور خود مختاری کے بارے میں گہرے اخلاقی سوالات اٹھاتی ہے۔

مزید برآں، آج جمع کیا گیا ڈیٹا کل مزید طاقتور AI سسٹمز کی ترقی کو ہوا دیتا ہے۔ ان ٹولز کے ساتھ تعامل کرکے، صارف فعال طور پر تربیتی عمل میں حصہ لے رہے ہیں، وہ خام مال فراہم کر رہے ہیں جو مستقبل کی AI صلاحیتوں کو تشکیل دیتا ہے۔ اس باہمی تعاون کے پہلو کو اکثر نظر انداز کر دیا جاتا ہے، لیکن یہ اس بات کو نمایاں کرتا ہے کہ صارف کا ڈیٹا صرف ایک ضمنی پیداوار نہیں بلکہ پوری AI صنعت کے لیے ایک بنیادی وسیلہ ہے۔

بالآخر، صارفین اور AI چیٹ بوٹس کے درمیان تعلقات میں ایک جاری گفت و شنید شامل ہے۔ صارفین طاقتور ٹیکنالوجی تک رسائی حاصل کرتے ہیں، جبکہ کمپنیاں قیمتی ڈیٹا تک رسائی حاصل کرتی ہیں۔ موجودہ منظر نامہ، تاہم، تجویز کرتا ہے کہ یہ گفت و شنید اکثر مضمر اور ممکنہ طور پر غیر متوازن ہوتی ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے طریقوں میں اہم تغیر، Grok کی نسبتاً کم سے کمیت سے لے کر Gemini کے وسیع اجتماع تک، اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ مختلف ماڈلز ممکن ہیں۔ یہ ٹیک کمپنیوں سے زیادہ شفافیت اور صارفین میں زیادہ بیداری کی ضرورت کو واضح کرتا ہے۔ AI چیٹ بوٹ کا انتخاب اب صرف اس کی کارکردگی کا جائزہ لینے کے بارے میں نہیں ہے؛ اس کے لیے ڈیٹا پرائیویسی کے مضمرات کا شعوری جائزہ اور ذاتی حساب کتاب کی ضرورت ہے کہ آیا پیش کردہ سہولت سپرد کی گئی معلومات کے قابل ہے۔ جیسے جیسے AI اپنی انتھک پیش قدمی جاری رکھے ہوئے ہے، اس سمجھوتے پر دانشمندی سے تشریف لانا تیزی سے ڈیٹا پر مبنی دنیا میں انفرادی رازداری اور کنٹرول کو برقرار رکھنے کے لیے اہم ہوگا۔ ان پلیٹ فارمز کا موازنہ کرنے سے حاصل ہونے والی بصیرتیں ایک اہم یاد دہانی کے طور پر کام کرتی ہیں کہ ‘مفت’ ڈیجیٹل خدمات کے دائرے میں، صارف کا ڈیٹا اکثر حقیقی پروڈکٹ ہوتا ہے جسے کاٹا جا رہا ہے۔ چوکسی اور باخبر انتخاب ایک ایسے مستقبل کی تشکیل میں ہمارے سب سے مؤثر اوزار بنے ہوئے ہیں جہاں جدت اور رازداری ایک ساتھ رہ سکیں۔