تقلید کا کھیل: کیا AI انسانی گفتگو میں ماہر ہے؟

مصنوعی ذہانت کے شعبے میں ایسی مشینیں بنانے کی جستجو جو انسانوں کی طرح سوچ سکیں، یا کم از کم بات چیت کر سکیں، ایک دیرینہ خواہش رہی ہے۔ کئی دہائیوں سے، اس کا معیار، اگرچہ متنازعہ ہے، اکثر Turing Test رہا ہے، جسے 20ویں صدی کے وسط میں ذہین ریاضی دان Alan Turing نے وضع کیا تھا۔ اس کا بنیادی اصول سادہ مگر گہرا ہے: کیا کوئی مشین کسی انسانی تفتیش کار کے ساتھ اتنی قائلانہ انداز میں بات چیت کر سکتی ہے کہ جج اسے قابل اعتماد طریقے سے دوسرے انسان سے ممتاز نہ کر سکے؟ حالیہ پیشرفت بتاتی ہے کہ کچھ انتہائی جدید بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) شاید اس دلچسپ سنگ میل تک پہنچ چکے ہیں، یا شاید اس سے بھی آگے نکل گئے ہیں، جس سے ذہانت، نقالی، اور AI کے مستقبل کے راستے کی نوعیت پر نئی بحث چھڑ گئی ہے۔

اسٹیج کی تیاری: بات چیت کے چیلنجز کا نیا دور

University of California San Diego سے سامنے آنے والی ایک تحقیق نے اس سوال کو تیزی سے دوبارہ مرکز نگاہ بنا دیا ہے۔ محققین Cameron R. Jones اور Benjamin K. Bergen نے جدید ترین AI سسٹمز کی بات چیت کی صلاحیت کا جائزہ لینے کے لیے Turing Test کا ایک عصری ورژن ڈیزائن کیا۔ ان کے تجربے میں انسانی شرکاء کا مقابلہ کئی AI ماڈلز سے کرایا گیا، جن میں OpenAI کا انتہائی معتبر GPT-4.5 اور Meta کا زبردست LLaMa-3.1-405B شامل تھے۔ سیٹ اپ میں ایک انسانی جج شامل تھا جو بیک وقت پانچ منٹ کی ٹیکسٹ پر مبنی بات چیت میں مصروف تھا - ایک چھپے ہوئے انسانی شریک کے ساتھ اور ایک چھپے ہوئے AI ماڈل کے ساتھ۔ ان مختصر بات چیت کے بعد، جج کا کام سیدھا تھا: شناخت کریں کہ کون سا بات چیت کرنے والا ساتھی مشین تھا اور کون سا انسان۔

نتائج، خاص طور پر ان ماڈلز کے لیے جنہیں ایک مخصوص شخصیت اپنانے کا کہا گیا تھا، حیران کن تھے۔

• GPT-4.5 کی کارکردگی: جب اسے انسان کی طرح برتاؤ کرنے کی ہدایت دی گئی، تو GPT-4.5 نے مبینہ طور پر ججوں کو متاثر کن 73% بار دھوکہ دیا۔ یہ اعداد و شمار اہم ہیں کیونکہ یہ ظاہر کرتا ہے کہ ججوں نے AI کو انسان کے طور پر شناخت کرنے کا زیادہ امکان ظاہر کیا بجائے اس کے کہ وہ گفتگو میں شامل اصل انسانی شریک کو شناخت کرتے۔
• LLaMa-3.1-405B کا مظاہرہ: Meta کا بڑا ماڈل، LLaMa-3.1-405B (جہاں 405B اس کی صلاحیتوں کو تشکیل دینے والے پیرامیٹرز کی وسیع تعداد کی نشاندہی کرتا ہے)، نے بھی اسی ‘شخصیت’ کی شرط کے تحت قابل اعتبار کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ اسے 56% بار انسان کے طور پر شناخت کیا گیا۔ اگرچہ یہ GPT-4.5 کے اسکور سے کم ہے، یہ نتیجہ اب بھی اسے اہم 50% حد سے اوپر رکھتا ہے جسے اکثر ٹیسٹ پاس کرنے کا اشارہ سمجھا جاتا ہے، جس سے پتہ چلتا ہے کہ اس کے جوابات شماریاتی طور پر انسانی شرکاء کے جوابات سے ممتاز کرنا مشکل تھے۔
• بنیادی موازنہ: سیاق و سباق فراہم کرنے اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ جج صرف تصادفی طور پر اندازہ نہیں لگا رہے تھے، محققین نے بنیادی ماڈلز شامل کیے۔ ELIZA، 1960 کی دہائی کا ایک مشہور ابتدائی چیٹ بوٹ جسے MIT میں Joseph Weizenbaum نے ڈیزائن کیا تھا، کو کنٹرول کے طور پر شامل کیا گیا تھا۔ غیر متوقع طور پر، اس کی کارکردگی نے اس کی تخلیق کے بعد سے AI میں ہونے والی وسیع پیشرفت کی عکاسی کی، صرف 23% ‘انسانی’ درجہ بندی حاصل کی۔ دلچسپ بات یہ ہے کہ GPT-4o، 2024 میں جاری کیا گیا ایک حالیہ OpenAI ماڈل، نے بھی اس مخصوص ٹیسٹ سیٹ اپ میں اسی طرح کی بنیادی سطح پر کارکردگی کا مظاہرہ کیا، جسے صرف 21% بار انسان سمجھا گیا۔ یہ اس بات پر روشنی ڈالتا ہے کہ مخصوص کنفیگریشنز، تربیت، یا شاید پرامپٹنگ کی حکمت عملی خود، انسانی جیسی بات چیت کی کارکردگی حاصل کرنے میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔

مطالعہ کا طریقہ کار، اس تین فریق سیٹ اپ (جج، چھپا ہوا انسان، چھپا ہوا AI) کا استعمال کرتے ہوئے، AI کا Turing معیار کے خلاف جائزہ لینے کی کچھ پچھلی کوششوں کے مقابلے میں اپنی سختی کے لیے مشہور ہے۔ اس کا مقصد بات چیت کی عدم امتیازیت کا جائزہ لینے کے لیے ایک زیادہ چیلنجنگ اور حقیقت پسندانہ منظر نامہ بنانا ہے۔

شخصیت کی طاقت: AI بطور میتھڈ ایکٹر

اس خاص مطالعہ میں GPT-4.5 اور LLaMa-3.1-405B کی کامیابی کی شرحوں پر اثر انداز ہونے والا ایک اہم عنصر مخصوص ‘شخصیت’ پرامپٹس کا استعمال تھا۔ محققین نے ماڈلز کو انسانی جیسا کردار یا لہجہ اپنانے کی ہدایات کے ساتھ اور بغیر دونوں طرح سے آزمایا۔ جب شخصیت کا پرامپٹ لاگو کیا گیا تو کارکردگی میں نمایاں اضافہ جدید LLMs کے ایک کلیدی پہلو کو واضح کرتا ہے: ہدایات کی بنیاد پر اپنے آؤٹ پٹ کو ڈھالنے کی ان کی قابل ذکر صلاحیت۔

AI کے لیے ‘شخصیت اپنانے’ کا کیا مطلب ہے؟ اس کا مطلب ہے کہ ماڈل اپنے آپ کو ایڈجسٹ کرتا ہے:

1. لہجہ اور انداز: آرام دہ زبان کی نقل کرنا، بول چال کے الفاظ استعمال کرنا، یا حتیٰ کہ ہچکچاہٹ یا غور و فکر کی نقالی کرنا۔
2. مواد کا فوکس: ممکنہ طور پر ذاتی تجربات کا حوالہ دینا (اگرچہ من گھڑت)، رائے کا اظہار کرنا، یا اختیار کردہ کردار سے متعلق چھوٹی باتوں میں مشغول ہونا۔
3. تعامل کا نمونہ: ایسے طریقوں سے جواب دینا جو زیادہ انٹرایکٹو محسوس ہوں اور خالص معلوماتی بازیافت کے نظام کی طرح کم ہوں۔

یہ صلاحیت براہ راست اس طریقے سے پیدا ہوتی ہے جس طرح ان ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے۔ LLMs ان وسیع ڈیٹا سیٹس سے پیٹرن، اسٹائل اور معلومات سیکھتے ہیں جن پر انہیں فیڈ کیا جاتا ہے، جو بنیادی طور پر انٹرنیٹ اور ڈیجیٹائزڈ لٹریچر میں انسانوں کے ذریعہ تیار کردہ متن اور کوڈ پر مشتمل ہوتے ہیں۔ جب کسی مخصوص قسم کے شخص کی طرح کام کرنے کا کہا جاتا ہے، تو ماڈل اپنے تربیتی ڈیٹا کے اندر انسانی گفتگو کی وسیع مثالوں سے استفادہ کرتا ہے جو اس شخصیت سے مطابقت رکھتی ہیں۔ یہ حقیقی شخصیت کے بارے میں کم اور نفیس پیٹرن میچنگ اور جنریشن کے بارے میں زیادہ ہے۔

یہ اس خیال کی طرف لے جاتا ہے، جسے جدت طرازی کے تھنک ٹینک NostaLab کے بانی John Nosta جیسے مبصرین نے بیان کیا ہے، کہ شاید جو ہم دیکھ رہے ہیں وہ ضروری نہیں کہ انسانی معنوں میں مصنوعی ذہانت ہو، بلکہ انتہائی ترقی یافتہ مصنوعی ہمدردی ہو - یا کم از کم، اس کی قائلانہ نقالی۔ AI ہمدردی محسوس نہیں کر رہا ہے، لیکن اس نے اس کے اظہار سے وابستہ لسانی نمونے سیکھ لیے ہیں۔ کامیابی رویے کی نقالی پر منحصر ہے، جوابات کو اس انداز سے ڈھالنا جو انسانی جیسا محسوس ہو، خاص طور پر مختصر بات چیت کے دوران جیسے ٹیسٹ میں استعمال ہونے والی پانچ منٹ کی گفتگو۔

محققین نے خود اس موافقت پر روشنی ڈالی: ‘یہ دلیل دی جا سکتی ہے کہ LLMs کو مختلف منظرناموں کے مطابق اپنے رویے کو ڈھالنے کے لیے جس آسانی سے پرامپٹ کیا جا سکتا ہے وہ انہیں اتنا لچکدار بناتا ہے: اور بظاہر انسان کے طور پر گزرنے کے قابل بناتا ہے۔’ یہ لچک ایک دو دھاری تلوار ہے، جو قابل ذکر بات چیت کی روانی کو ممکن بناتی ہے جبکہ بیک وقت صداقت اور ہیرا پھیری کے امکان کے بارے میں سوالات اٹھاتی ہے۔

ایک تاریخی کامیابی یا ناقص میٹرک؟ Turing Test کا از سر نو جائزہ

اگرچہ سرخیاں AI کے Turing Test ‘پاس’ کرنے کا اعلان کر سکتی ہیں، اس کامیابی کی اہمیت پر محتاط غور و فکر کی ضرورت ہے۔ کیا مختصر ٹیکسٹ چیٹ میں ججوں کی اکثریت کو قائل کرنا واقعی انسانی سطح کی ذہانت کے برابر ہے؟ زیادہ تر ماہرین، بشمول مطالعہ کے مصنفین، واضح طور پر نہیں کہیں گے۔

Turing Test، جو انٹرنیٹ پیمانے کے ڈیٹا پر تربیت یافتہ LLMs کے ظہور سے بہت پہلے وضع کیا گیا تھا، بنیادی طور پر بات چیت کی کارکردگی کی پیمائش کرتا ہے، نہ کہ گہری علمی صلاحیتوں جیسے:

• فہم: کیا AI واقعی گفتگو کی باریکیوں اور مضمرات کو سمجھتا ہے، یا یہ محض شماریاتی طور پر سب سے زیادہ ممکنہ اگلے الفاظ کی پیش گوئی کر رہا ہے؟
• شعور: آگاہی اور سوچ کا موضوعی تجربہ مضبوطی سے انسانوں (اور ممکنہ طور پر دیگر حیاتیاتی زندگی) کے دائرے میں رہتا ہے۔ موجودہ AI ماڈلز اس کے مالک ہونے کا کوئی ثبوت نہیں دکھاتے۔
• استدلال: اگرچہ AI مخصوص ڈومینز میں منطقی اقدامات انجام دے سکتا ہے، لیکن عمومی مقصد کے استدلال، عقل سلیم، اور نئے حالات میں وجہ اور اثر کو سمجھنے کی اس کی صلاحیت اب بھی انسانوں کے مقابلے میں محدود ہے۔
• ارادہ: AI کے جوابات الگورتھم اور ڈیٹا کی بنیاد پر تیار کیے جاتے ہیں؛ ان میں حقیقی عقائد، خواہشات، یا ارادے نہیں ہوتے جو ان کے مواصلات کو چلاتے ہیں۔

لہذا، Turing Test پر ایک اعلی اسکور یہ ظاہر کرتا ہے کہ ایک AI تقلید کا کھیل غیر معمولی طور پر اچھی طرح سے کھیل سکتا ہے، خاص طور پر جب مخصوص پرامپٹس کی رہنمائی میں ہو۔ اس نے ایسا متن تیار کرنا سیکھ لیا ہے جو انسانی بات چیت کے نمونوں سے قریب سے مطابقت رکھتا ہے۔ ٹیک ایجوکیشن کمپنی Waye کی بانی Sinead Bovell نے اس پر غور کیا، سوال کیا کہ کیا یہ واقعی حیران کن ہے کہ AI جسے ‘کسی ایک شخص کے پڑھنے یا دیکھنے سے زیادہ انسانی ڈیٹا’ پر تربیت دی گئی ہے، آخر کار ‘انسانی آواز’ میں مہارت حاصل کر لے گا۔

یہ ایک بنیادی سوال اٹھاتا ہے: کیا Turing Test اب بھی 21ویں صدی میں AI کی پیشرفت کے لیے ایک متعلقہ یا کافی معیار ہے؟ کچھ کا کہنا ہے کہ گفتگو کے ذریعے دھوکہ دہی پر اس کی توجہ بہت تنگ اور ممکنہ طور پر گمراہ کن ہے۔ یہ ان صلاحیتوں کا مناسب طور پر جائزہ نہیں لیتا جنہیں ہم اکثر حقیقی ذہانت سے منسلک کرتے ہیں، جیسے مسئلہ حل کرنا، تخلیقی صلاحیت، اخلاقی فیصلہ، یا مکمل طور پر نئے جسمانی یا تصوراتی ماحول میں موافقت۔

تاریخی سیاق و سباق بھی متعلقہ ہے۔ AI کے Turing Test پاس کرنے کے دعوے پہلے بھی سامنے آ چکے ہیں۔ 2014 میں، ‘Eugene Goostman’ نامی ایک چیٹ بوٹ، جسے ایک 13 سالہ یوکرینی لڑکے کی نقالی کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا، نے مبینہ طور پر اسی طرح کے ٹیسٹ ایونٹ کے دوران 33% ججوں کو قائل کیا۔ اگرچہ اس وقت کچھ لوگوں نے اسے سراہا تھا، 33% کامیابی کی شرح عام طور پر حوالہ دی جانے والی 50% حد سے کم تھی اور اسے ایک ایسی شخصیت (ایک غیر مقامی انگریزی بولنے والا نوجوان) کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کیا گیا تھا جو گرامر کی غلطیوں یا علم کے خلا کو معاف کر سکتی تھی۔ حالیہ نتائج کے مقابلے میں جو 50% سے تجاوز کر گئے ہیں اور زیادہ نفیس ماڈلز کے ساتھ 73% تک پہنچ گئے ہیں، بات چیت کے AI میں پیشرفت ناقابل تردید ہے، لیکن ٹیسٹ کی اپنی حدود متعلقہ ہیں۔

انجن کے اندر جھانکنا: بات چیت کی صلاحیت کے محرکات

GPT-4.5 جیسے ماڈلز کی متاثر کن کارکردگی حادثاتی نہیں ہے؛ یہ AI کی ترقی میں، خاص طور پر بڑے لسانی ماڈلز کے ڈومین کے اندر، مسلسل جدت طرازی اور تطہیر کا نتیجہ ہے۔ کئی عوامل ان کی اس قدر انسانی جیسا متن تیار کرنے کی صلاحیت میں حصہ ڈالتے ہیں:

1. بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس: جدید LLMs کو متن اور کوڈ کی واقعی حیران کن مقدار پر تربیت دی جاتی ہے۔ یہ وسیع نمائش انہیں پیچیدہ گرامر کے ڈھانچے، متنوع الفاظ، اسلوبیاتی باریکیاں، حقائق پر مبنی معلومات (اگرچہ ہمیشہ درست نہیں)، اور عام بات چیت کے سلسلے سیکھنے کی اجازت دیتی ہے۔
2. نفیس آرکیٹیکچرز: بنیادی ٹیکنالوجی، جو اکثر Transformer آرکیٹیکچر پر مبنی ہوتی ہے، ‘توجہ’ جیسے میکانزم کا استعمال کرتی ہے جو ماڈل کو آؤٹ پٹ تیار کرتے وقت ان پٹ پرامپٹ میں مختلف الفاظ کی اہمیت کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتی ہے۔ یہ متن کے طویل حصوں پر سیاق و سباق اور ہم آہنگی کو برقرار رکھنے میں مدد کرتا ہے۔
3. جدید تربیتی تکنیکیں: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) جیسی تکنیکیں ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔ انسان مختلف AI جوابات کی درجہ بندی کرتے ہیں، ماڈل کو ایسے آؤٹ پٹ تیار کرنے کی طرف رہنمائی کرتے ہیں جو زیادہ مددگار، بے ضرر، اور سچے ہوں - اور اکثر، زیادہ انسانی آواز والے ہوں۔
4. پیرامیٹر اسکیل: LLaMa-3.1-405B جیسے ماڈلز، جن میں سینکڑوں ارب پیرامیٹرز ہوتے ہیں، تربیت کے دوران سیکھی گئی معلومات کو ذخیرہ کرنے اور اس پر کارروائی کرنے کی زیادہ صلاحیت رکھتے ہیں، جس سے زیادہ پیچیدہ اور باریک متن کی تخلیق ممکن ہوتی ہے۔
5. سیاق و سباق برقرار رکھنا: نئے ماڈلز گفتگو کے پہلے حصوں کو ‘یاد رکھنے’ کی بہتر صلاحیتوں کا مظاہرہ کرتے ہیں، جس سے زیادہ مستقل اور متعلقہ تعاملات ہوتے ہیں، جو انسانی مکالمے کا ایک اہم پہلو ہے۔
6. ملٹی موڈل بنیادیں: GPT-4 جیسے پیشروؤں پر تعمیر، جس میں متن سے آگے کی صلاحیتیں شامل تھیں (جیسے تصویر کی تفہیم)، نئے ماڈلز کو ممکنہ طور پر زیادہ بھرپور داخلی نمائندگی دیتی ہے، چاہے ٹیسٹ کا تعامل خالصتاً متن پر مبنی ہو۔

جب OpenAI نے GPT-4.5 کا پیش نظارہ کیا، تو CEO Sam Altman نے تبصرہ کیا، ‘یہ پہلا ماڈل ہے جو مجھے ایک سوچ سمجھ والے شخص سے بات کرنے جیسا محسوس ہوتا ہے۔’ اگرچہ موضوعی ہے، یہ جذبہ ان تکنیکی ترقیوں سے ممکن ہونے والی بات چیت کی صلاحیت میں معیاری چھلانگ کی عکاسی کرتا ہے۔ شخصیت کا پرامپٹ پھر ایک طاقتور لیور کے طور پر کام کرتا ہے، ان صلاحیتوں کو سیکھے ہوئے ڈیٹا سے اخذ کردہ ایک مخصوص انسانی بات چیت کے انداز کی نقل کرنے کی طرف ہدایت کرتا ہے۔

حقیقت میں لہریں: سماجی اور معاشی تحفظات

یہ مظاہرہ کہ AI قائلانہ انداز میں انسانی گفتگو کی نقل کر سکتا ہے، چاہے یہ حقیقی ذہانت کے برابر نہ ہو، اہم حقیقی دنیا کے مضمرات رکھتا ہے جو تعلیمی ٹیسٹوں سے کہیں آگے تک پھیلے ہوئے ہیں۔ جیسا کہ Sinead Bovell نے نوٹ کیا، ان پیشرفتوں کے ممکنہ طور پر ‘بڑے معاشی اور سماجی مضمرات’ ہیں۔

• ملازمت کے بازار میں خلل: مواصلات پر بہت زیادہ انحصار کرنے والے شعبے AI انضمام اور ممکنہ بے گھری کے لیے اہم امیدوار ہیں۔ کسٹمر سروس کے کردار، مواد کی تخلیق (مضامین لکھنا، مارکیٹنگ کاپی)، ترجمے کی خدمات، اور یہاں تک کہ ٹیوشن یا ذاتی معاونت کے کچھ پہلو تیزی سے نفیس چیٹ بوٹس اور AI ایجنٹس کے ذریعے سنبھالے جا سکتے ہیں۔ ‘Agentic AI’ کی طرف حالیہ دھکا - ایسے نظام جو ڈیٹا تجزیہ، سیلز سپورٹ، یا ہیلتھ کیئر مینجement جیسے شعبوں میں خود مختار طور پر ورک فلو انجام دینے کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں - کو مزید تحریک ملتی ہے اگر یہ ایجنٹ انسانی جیسی روانی کے ساتھ بات چیت بھی کر سکیں۔
• انسانی تعلقات اور اعتماد: جیسے جیسے AI ہمدردی اور شخصیت کی نقل کرنے میں زیادہ ماہر ہوتا جائے گا، یہ انسانی تعامل کی حرکیات کو بدل سکتا ہے۔ کیا لوگ AI ساتھیوں کے ساتھ جذباتی بندھن بنائیں گے؟ ہم آن لائن تعاملات میں صداقت کو کیسے یقینی بنائیں گے جب انسان اور AI کے درمیان فرق کرنا مشکل ہو جائے گا؟ دھوکہ دہی کا امکان، چاہے وہ گھوٹالوں، غلط معلومات پھیلانے، یا رائے میں ہیرا پھیری کے لیے ہو، نمایاں طور پر بڑھ جاتا ہے۔
• ‘گہرے جعلی’ کا عروج: FAU میں Center for the Future Mind کی بانی ڈائریکٹر Susan Schneider نے اس راستے کے بارے میں خدشات کا اظہار کیا، ‘گہرے جعلی’ اور یہاں تک کہ ‘چیٹ بوٹ سائبر وارز’ پر مشتمل ممکنہ ‘ڈراؤنے خواب’ کے منظر نامے کی پیش گوئی کی۔ اگر AI متن میں افراد کی قائلانہ انداز میں نقل کر سکتا ہے، تو بدنیتی پر مبنی نقالی کا امکان ڈرامائی طور پر بڑھ جاتا ہے۔
• اخلاقی صف بندی: Schneider نے صف بندی کے اہم مسئلے پر بھی روشنی ڈالی: اس بات کو یقینی بنانا کہ AI نظام انسانی اقدار کے مطابق برتاؤ کریں۔ ایک AI جو انسانی گفتگو کی مکمل نقل کر سکتا ہے لیکن اس میں اخلاقی کمپاس کی کمی ہے یا تربیت کے دوران سیکھے گئے متعصب ڈیٹا پر کام کرتا ہے، نقصان دہ دقیانوسی تصورات کو برقرار رکھ سکتا ہے یا غیر اخلاقی سفارشات کر سکتا ہے، یہ سب کچھ بالکل معقول لگتے ہوئے ہوتا ہے۔ حقیقت یہ ہے کہ ان ماڈلز نے ضروری طور پر ‘مناسب طور پر منسلک’ ہوئے بغیر ٹیسٹ پاس کیا، بہت سے محققین کے لیے تشویش کا باعث ہے۔

بات چیت کے طور پر ‘پاس’ ہونے کی صلاحیت محض ایک تکنیکی تجسس نہیں ہے؛ یہ براہ راست اس بات سے منسلک ہے کہ ہم کس طرح کام کرتے ہیں، بات چیت کرتے ہیں، بھروسہ کرتے ہیں، اور ایک دوسرے سے تیزی سے ڈیجیٹل ہوتی دنیا میں تعلق رکھتے ہیں۔

مستقبل کی منصوبہ بندی: تقلید سے آگے حقیقی صلاحیت کی طرف

اگرچہ GPT-4.5 اور LLaMa-3.1 پر مشتمل حالیہ Turing Test کے نتائج AI کی ترقی کی تاریخ میں قابل ذکر سنگ میل ہیں، وہ بنیادی طور پر قدرتی زبان کی تخلیق اور نقالی میں شاندار پیشرفت کو اجاگر کرتے ہیں۔ بہت سے ماہرین کے درمیان اتفاق رائے یہ ہے کہ اب توجہ ایسی AI تیار کرنے کی طرف منتقل ہونی چاہیے جو حقیقی تفہیم، استدلال، اور اخلاقی رویے کا مظاہرہ کرے، بجائے اس کے کہ صرف بات چیت کی تقلید میں مہارت حاصل کرے۔

اس کے لیے روایتی Turing Test سے آگے نئے معیارات اور تشخیصی طریقوں کی طرف بڑھنے کی ضرورت ہے۔ یہ کیسے نظر آ سکتے ہیں؟

• نئے حالات میں پیچیدہ مسئلہ حل کرنے پر توجہ مرکوز کرنے والے ٹیسٹ۔
• مضبوط عقل سلیم استدلال کی تشخیص۔
• مبہم منظرناموں میں اخلاقی فیصلہ سازی کا جائزہ۔
• موجودہ نمونوں کے محض دوبارہ ملاپ کے بجائے تخلیقی صلاحیت اور اصل سوچ کے اقدامات۔
• طویل مدتی منصوبہ بندی اور اسٹریٹجک سوچ کی ضرورت والے ٹیسٹ۔

میدان میں بہت سے لوگوں کے لیے حتمی مقصد صرف قائلانہ بات چیت کرنے والے بنانا نہیں ہے بلکہ ایسی AI تیار کرنا ہے جو حقیقی دنیا کے مسائل کو حل کرنے اور انسانی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے قابل اعتماد، بھروسہ مند اوزار کے طور پر کام کر سکے۔ جیسا کہ اصل رپورٹنگ میں اختتامی خیالات نے تجویز کیا، AI کا مستقبل ممکنہ طور پر اس کی عملی افادیت میں زیادہ ہے - سائنسی دریافت میں مدد کرنا، صحت کی دیکھ بھال کو بہتر بنانا، پیچیدہ نظاموں کا انتظام کرنا - بجائے اس کے کہ صرف قائلانہ انداز میں بات چیت کرنے کی صلاحیت میں ہو۔

مصنوعی عمومی ذہانت (AGI) کی طرف سفر، اگر قابل حصول ہے، طویل اور پیچیدہ ہے۔ Turing Test پاس کرنے جیسے سنگ میل راستے میں اہم نشانیاں ہیں، جو موجودہ تکنیکوں کی طاقت کو ظاہر کرتے ہیں۔ تاہم، وہ ہمارے موجودہ میٹرکس کی حدود اور ان گہرے اخلاقی اور سماجی سوالات کی اہم یاد دہانی کے طور پر بھی کام کرتے ہیں جن سے ہمیں نمٹنا چاہیے کیونکہ یہ طاقتور ٹیکنالوجیز تیار ہوتی رہتی ہیں۔ تقلید کے کھیل میں نئے چیمپئن ہو سکتے ہیں، لیکن واقعی ذہین، فائدہ مند، اور منسلک AI بنانے کا چیلنج ابھی شروع ہوا ہے۔