ڈيپ سيک کا اے آئی: ايک اخلاقی مسئلہ؟

دنيا مصنوعی ذہانت (Artificial Intelligence) کی اس وقت تہلکہ مچی ہوئی ہے جب ڈیپ سییک (DeepSeek) نے اپنا تازہ ترین ماڈل “آر ون-0528” (R1-0528 reasoning model) جاری کیا ہے۔ یہ ماڈل، جو چینی اے آئی لیب ڈیپ سییک کی تازہ ترین پیشکش ہے، ریاضی کے پیچیدہ مسائل حل کرنے اور مشکل کوڈینگ کے کاموں میں اپنی غیر معمولی کارکردگی کی وجہ سے پہلے ہی سب کی توجہ مبذول کروا چکا ہے۔ لیکن اس تکنیکی فتح کی سطح کے نیچے کچھ متنازعہ سرگوشیاں بھی گردش کر رہی ہیں: وہ یہ کہ اس ماڈل کی تربیتی مراحل کے دوران گوگل (Google) کے معزز جیمینی (Gemini) اے آئی فیملی سے چوری شدہ ڈیٹا استعمال کرنے کا امکان ہے، بلکہ الزام بھی لگایا گیا ہے۔

جیمینی کی بازگشت: ایک ڈیولپر کی گہری تحقیق

پہلی خطرے کی گھنٹی میلبورن (Melbourne) کے ایک سمجھدار ڈیولپر سیم پیچ (Sam Paech) نے بجائی۔ پیچ نے سوشل میڈیا پر، جو کہ آج کل ایک ڈیجیٹل ٹاؤن اسکوائر کی مانند ہے، ڈیپ سییک کے آر ون-0528 اور گوگل کے جدید جیمینی 2.5 پرو (Gemini 2.5 Pro) کے درمیان حیران کن مماثلت کی تجویز پیش کرنے والے ٹھوس شواہد شیئر کیے۔ یہ محض ایک سرسری مشاہدہ نہیں تھا؛ بلکہ پیچ کے تجزیے نے ان اعصابی راستوں اور الگورتھم میں گہرائی تک جا کر تحقیق کی جو ان اے آئی بیہیموتھس (AI behemoths) کو طاقت دیتے ہیں، اور ایسے نمونے اور باریکیاں دریافت کیں جو ایک مشترکہ ماخذ یا، کم از کم، دانشورانہ ملکیت کی ایک اہم ادھار لینے کی نشاندہی کرتی ہیں۔

آگ کو مزید ہوا دیتے ہوئے، ایک اور ڈیولپر، جو ٹیک کمیونٹی میں اپنی تخلیق سپیچ میپ (SpeechMap) کی وجہ سے مشہور ہیں، نے بھی پیچ کے جذبات کی تائید کی۔ اس دوسری آواز نے، جو اپنی مہارت کا وزن رکھتی ہے، اس خیال کی تصدیق کی کہ آر ون-0528 کے استدلالی میکانزم جیمینی اے آئی کے میکانزم سے غیر معمولی مشابہت رکھتے ہیں۔ یہ مماثلتیں محض سطحی نہیں تھیں؛ بلکہ یہ ماڈلز کی بنیادی فن تعمیر تک پھیلی ہوئی تھیں، جو محض اتفاق سے گہرا تعلق تجویز کرتی ہیں۔

تاہم، ڈیپ سییک، جو ان الزامات کا موضوع ہے، خاموش ہے، اور ابہام کے پردے میں لپٹا ہوا ہے۔ کمپنی نے جان بوجھ کر اپنے آر ون-0528 ماڈل کی تربیت میں استعمال ہونے والے مخصوص ڈیٹاسیٹس (datasets) اور طریقہ کار کو ظاہر کرنے سے گریز کیا ہے، جس سے قیاس آرائیوں کو مزید ہوا ملی ہے اور بڑھتے ہوئے شکوک و شبہات میں اضافہ ہوا ہے۔ اس عدم شفافیت نے ماڈل کی ابتدا اور اس میں شامل اخلاقی تحفظات کے گرد بحث کو مزید تیز کر دیا ہے۔

ماڈل ڈسٹلیشن کے گہرے پانی: ایک اخلاقی رسّی پر چلنا

اے آئی کی ترقی کے انتہائی مسابقتی منظر نامے میں، کمپنیاں مسلسل سبقت حاصل کرنے کے لیے جدید حکمت عملیوں کی تلاش میں رہتی ہیں۔ ایسی ہی ایک حکمت عملی، جسے ڈسٹلیشن (distillation) کہا جاتا ہے، ایک خاص طور پر متنازعہ لیکن ناقابل تردید طور پر مروجہ عمل کے طور پر ابھری ہے۔ ماڈل ڈسٹلیشن، اپنے جوہر میں، چھوٹے، زیادہ موثر اے آئی ماڈلز کو ان کے بڑے، زیادہ پیچیدہ ہم منصبوں کے تیار کردہ آؤٹ پُٹس (outputs) کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دینے کا فن ہے۔ اس کا تصور ایک ایسے ماسٹر شیف (master chef) کے طور پر کریں جو ایک نوآموز اپرنٹس (novice apprentice) کو سکھا رہا ہے؛ ماسٹر کی مہارت کشید کی جاتی ہے اور طالب علم تک پہنچائی جاتی ہے، جس سے وہ کم وسائل کے ساتھ غیر معمولی نتائج حاصل کر سکتا ہے۔

اگرچہ اصولی طور پر ڈسٹلیشن ایک جائز اور قیمتی تکنیک ہے، لیکن سوالات اس وقت اٹھتے ہیں جب "ماسٹر شیف" آپ کی اپنی تخلیق نہیں ہوتا ہے۔ ڈیپ سییک کی جانب سے گوگل کے ماڈلز کی مبینہ تخصیص (appropriation) اے آئی کی ترقی کے دائرے میں دانشورانہ ملکیت کے حقوق سے متعلق پیچیدہ چیلنجوں کو واضح طور پر اجاگر کرتی ہے۔ کیا کسی حریف کے ماڈل کے آؤٹ پُٹس کو اپنے ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کرنا اخلاقی ہے، خاص طور پر جب کہ اصل ماڈل کا ڈیٹا اور فن تعمیر ملکیتی اور محفوظ ہو؟

اس کا جواب، جیسا کہ اے آئی دنیا میں بہت سی چیزوں کے ساتھ ہے، واضح نہیں ہے۔ اے آئی سے متعلق قانونی اور اخلاقی فریم ورکس ابھی ابتدائی مراحل میں ہیں اور ارتقا پذیر ہیں، اور اس شعبے میں ہونے والی تیز رفتار پیشرفت کے ساتھ قدم ملانے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں۔ جیسے جیسے اے آئی ماڈلز تیزی سے نفیس اور آپس میں جڑتے جائیں گے، تحریک، موافقت اور مکمل نقل کے درمیان کی لکیریں تیزی سے دھندلی ہوتی جائیں گی۔

کنٹیمنیشن کوئننڈرم: اے آئی کی ابتدا کا سراغ لگانا

اس پہلے سے ہی پیچیدہ جال میں ایک اور پیچیدگی کی تہہ شامل کرنا اے آئی کنٹیمنیشن (AI contamination) کا بڑھتا ہوا رجحان ہے۔ اوپن ویب، جو کبھی اے آئی ماڈلز کی تربیت کے لیے ڈیٹا کا ایک صاف ستھرا ذریعہ تھا، اب تیزی سے خود اے آئی کے تیار کردہ مواد سے سیر ہو رہا ہے۔ یہ ایک فیڈ بیک لوپ تیار کرتا ہے، جہاں اے آئی ماڈلز کو اس ڈیٹا پر تربیت دی جاتی ہے جو بدلے میں، دوسرے اے آئی ماڈلز نے تیار کیا تھا۔ خود حوالہ جاتی (self-referential) سیکھنے کا یہ عمل غیر متوقع نتائج کا باعث بن سکتا ہے، بشمول تعصبات کو بڑھانا اور غلط معلومات کو پھیلانا۔

لیکن، ڈیپ سییک کیس کے لیے زیادہ متعلقہ بات یہ ہے کہ، یہ کنٹیمنیشن کسی بھی ماڈل کے حقیقی، اصل تربیتی ذرائع کا تعین کرنا انتہائی مشکل بنا دیتا ہے۔ اگر کسی ماڈل کو ایسے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دی جاتی ہے جس میں گوگل کے جیمینی سے آؤٹ پُٹس شامل ہیں، تو یہ ثابت کرنا عملی طور پر ناممکن ہو جاتا ہے کہ ماڈل کو جان بوجھ کر جیمینی ڈیٹا پر تربیت دی گئی تھی۔ "کنٹیمنیشن" لازمی طور پر شواہد کو مبہم کر دیتا ہے، جس سے ماڈل کی ابتدا کا پتہ لگانا اور یہ ثابت کرنا مشکل ہو جاتا ہے کہ آیا دانشورانہ ملکیت کے کسی حق کی خلاف ورزی ہوئی ہے۔

یہ محققین اور کمپنیوں دونوں کے لیے ایک اہم چیلنج پیش کرتا ہے۔ جیسے جیسے اے آئی ماڈلز زیادہ آپس میں جڑتے جائیں گے اور ویب تیزی سے اے آئی سے سیر ہوتا جائے گا، ماڈل کی کارکردگی اور خصوصیات کو مخصوص تربیت سے متعلق ڈیٹا سے منسوب کرنا تیزی سے مشکل ہو جائے گا۔ اے آئی کی "بلیک باکس" نوعیت، ویب کی وسیع پیمانے پر کنٹیمنیشن کے ساتھ مل کر، ابہام اور غیر یقینی صورتحال کا ایک بہترین طوفان پیدا کرتی ہے۔

قلعہ بندی کی ذہنیت: کھلے تعاون سے مسابقتی رازداری تک

اے آئی کنٹیمنیشن کے عروج اور دانشورانہ ملکیت کے خطرات کے بارے میں بڑھتی ہوئی آگاہی نے اے آئی انڈسٹری میں ایک اہم تبدیلی کی ہے، جو کھلے تعاون کے جذبے سے زیادہ محفوظ اور مسابقتی منظر نامے کی طرف گامزن ہے۔ اے آئی لیبز، جو کبھی اپنے تحقیق اور ڈیٹا کو وسیع تر کمیونٹی کے ساتھ شیئر کرنے کے لیے بے تاب تھیں، اب اپنی ملکیتی معلومات اور مسابقتی فوائد کے تحفظ کے لیے تیزی سے حفاظتی اقدامات نافذ کر رہی ہیں۔

ایسا کرنے کی وجوہات قابل فہم ہیں، ان میں شامل خطرات کو دیکھتے ہوئے۔ اے آئی کی دوڑ ایک عالمی مقابلہ ہے، جس میں اربوں ڈالر اور ٹیکنالوجی کا مستقبل خطرے میں ہے۔ کمپنیوں پر اختراع کرنے اور مسابقتی برتری حاصل کرنے کے لیے زبردست دباؤ ہے، اور وہ اپنے رازوں کو ممکنہ حریفوں کے ساتھ شیئر کرنے سے تیزی سے محتاط ہیں۔

نتیجہ رازداری اور خصوصیت کی طرف بڑھتا ہوا رجحان ہے۔ اے آئی لیبز اپنے ماڈلز اور ڈیٹا تک رسائی کو محدود کر رہی ہیں، سخت حفاظتی پروٹوکول نافذ کر رہی ہیں، اور عام طور پر تعاون کے لیے زیادہ محتاط نقطہ نظر اپنا رہی ہیں۔ یہ "قلعہ بندی کی ذہنیت" طویل مدت میں اختراع کو روک سکتی ہے، لیکن اسے قلیل مدت میں دانشورانہ ملکیت کے تحفظ اور مسابقتی برتری کو برقرار رکھنے کے لیے ایک ضروری اقدام کے طور پر دیکھا جاتا ہے۔

اے آئی کی ترقي کے ساتھ پيش آنے والے قانونی اور اخلاقی چيلنجوں کی جانب ڈیپ سيک تنازعہ ايک واضح ياددہانی ہے۔ اے آئی کے زیادہ طاقتور اور وسیع ہونے پر، یہ ضروری ہے کہ ہم واضح اخلاقی رہنما خطوط اور قانونی فریم ورکس تیار کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ اسے ذمہ داری اور اخلاقی طور پر استعمال کیا جائے۔ اے آئی کا مستقبل اس پر منحصر ہے۔ ہمیں خود سے یہ پوچھنے کی ضرورت ہے کہ دانشورانہ ملکیت کے حقوق کے تحفظ کے دوران ہم کس طرح جدت کو فروغ دے سکتے ہیں؟

نیورل نیٹ ورکس کی باریکیاں: سادہ نقل کرنے سے پرے

یہ فرض کرنا آسان ہے کہ اے آئی ماڈلز کے درمیان مماثلت براہِ راست نقل کی نشاندہی کرتی ہیں، لیکن حقیقت کہیں زیادہ پیچیدہ ہے۔ نیورل نیٹ ورکس (Neural Networks)، اپنے مرکز میں، باہم منسلک نوڈس (nodes) کے پیچیدہ نظام ہیں جو ڈیٹا کی وسیع مقدار سے سیکھتے ہیں۔ جب دو ماڈلز کو ملتے جلتے ڈیٹاسیٹس کا سامنا ہوتا ہے یا ملتے جلتے مسائل کو حل کرنے کی تربیت دی جاتی ہے، تو وہ آزادانہ طور پر ملتے جلتے حل اور تعمیراتی نمونوں پر اتفاق کر سکتے ہیں۔

یہ رجحان، جو کہ کنورجنٹ ایوولیوشن (convergent evolution) کے نام سے جانا جاتا ہے، حیاتیات سمیت کئی شعبوں میں عام ہے۔ جس طرح مختلف انواع ماحولیاتی دباؤ کے جواب میں آزادانہ طور پر یکساں خصوصیات تیار کر سکتی ہیں، اسی طرح اے آئی ماڈلز بھی ملتے جلتے تربیتی محرکات کے جواب میں آزادانہ طور پر ملتے جلتے ڈھانچے اور الگورتھم تیار کر سکتے ہیں۔

حقیقی نقل اور کنورجنٹ ایوولیوشن کے درمیان فرق کرنا ایک اہم چیلنج ہے۔ اس کے لیے بنیادی الگورتھم اور تربیتی عمل کی گہری سمجھ کے ساتھ ساتھ ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا کا محتاط تجزیہ بھی درکار ہے۔ محض کارکردگی یا آؤٹ پُٹ میں مماثلتوں کا مشاہدہ کرنا یہ نتیجہ اخذ کرنے کے لیے کافی نہیں ہے کہ نقل ہوئی ہے۔

بینچ مارکس کا کردار: ایک دو دھاری تلوار

مختلف ماڈلز کی کارکردگی کا جائزہ لینے اور ان کا موازنہ کرنے میں اے آئی بینچ مارکس (AI benchmarks) ایک اہم کردار ادا کرتے ہیں۔ یہ معیاری ٹیسٹ (standardized tests) مختلف صلاحیتوں کا جائزہ لینے کے لیے ایک مشترکہ فریم ورک فراہم کرتے ہیں، جیسے کہ لسانی تفہیم، ریاضیاتی استدلال اور تصویری شناخت۔ بینچ مارکس محققین کو وقت کے ساتھ ساتھ پیش رفت کو ٹریک کرنے اور ان شعبوں کی نشاندہی کرنے کی اجازت دیتے ہیں جہاں بہتری کی ضرورت ہے۔

تاہم، بینچ مارکس کے ساتھ چھیڑ چھاڑ بھی کی جا سکتی ہے۔ اے آئی ڈیولپرز خاص طور پر بعض بینچ مارکس پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرنے کے لیے اپنے ماڈلز کو بہتر بنا سکتے ہیں، یہاں تک کہ اگر اس سے مجموعی کارکردگی یا عمومیت کی صلاحیت کو نقصان پہنچتا ہو۔ مزید یہ کہ، کچھ بینچ مارکس متعصب یا نامکمل ہو سکتے ہیں، جو ماڈل کی حقیقی صلاحیتوں کی غلط تصویر پیش کرتے ہیں۔

لہذا، احتیاط کے ساتھ بینچ مارک کے نتائج کی تشریح کرنا اور ان کو دوسرے میٹرکس (metrics) کے ساتھ مل کر غور کرنا ضروری ہے۔ صرف بینچ مارکس پر انحصار کرنے سے مخصوص کاموں پر تنگ توجہ مرکوز ہو سکتی ہے اور اے آئی کی ترقی کے دیگر اہم پہلوؤں کو نظر انداز کیا جا سکتا ہے، جیسے کہ مضبوطی، منصفانہ پن اور اخلاقی تحفظات۔ اے آئی کی پیچیدگی کو اکثر کم کر دیا جاتا ہے جب اسے بینچ مارکس تک محدود کر دیا جاتا ہے۔

اسناد سے آگے: ذمہ دار اے آئی کی ترقی پر توجہ مرکوز کرنا

جبکہ ڈیپ سییک کی جانب سے جیمینی ڈیٹا کے ممکنہ استعمال پر بحث اہم ہے، لیکن اس سے کہیں زیادہ اہم بات یہ ہے کہ، ذمہ دار اے آئی کی ترقی کے بارے میں وسیع تر گفتگو بہت ضروری ہے۔ جیسے جیسے اے آئی تیزی سے ہماری زندگیوں میں ضم ہو رہی ہے، یہ ضروری ہے کہ ہم واضح اخلاقی رہنما خطوط اور قانونی فریم ورکس تیار کریں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ اسے اس طرح استعمال کیا جائے کہ پورے معاشرے کو فائدہ ہو۔

ذمہ دار اے آئی کی ترقی میں غور و فکر کی ایک وسیع رینج شامل ہے، بشمول:

• منصفانہ پن: یہ یقینی بنانا کہ اے آئی سسٹم (AI systems) کسی خاص گروہ کے خلاف امتیازی سلوک نہیں کرتے یا موجودہ تعصبات کو برقرار نہیں رکھتے۔
• شفافیت: اے آئی سسٹم کو زیادہ قابل فہم اور قابل تشریح بنانا، تاکہ صارفین یہ سمجھ سکیں کہ وہ کیسے کام کرتے ہیں اور وہ بعض فیصلے کیوں کرتے ہیں۔
• جوابدہی: اے آئی سسٹم کے اقدامات کی ذمہ داری کی واضح لکیریں قائم کرنا، تاکہ افراد یا تنظیموں کو کسی بھی نقصان کے لیے جوابدہ ٹھہرایا جا سکے۔
• رازداری: ان افراد کی رازداری کا تحفظ کرنا جن کا ڈیٹا اے آئی سسٹم کی تربیت کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
• سیکیورٹی: یہ یقینی بنانا کہ اے آئی سسٹم محفوظ ہیں اور حملوں کے خلاف مزاحم ہیں۔

ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے محققین، ڈیولپرز، پالیسی سازوں اور عوام کی ایک مشترکہ کوشش کی ضرورت ہے۔ ہمیں اے آئی کے ممکنہ خطرات اور فوائد کے بارے میں کھلی اور ایماندارانہ گفتگو میں مشغول ہونے کی ضرورت ہے اور ایسے حل تیار کرنے کی ضرورت ہے جو تکنیکی مہارت اور اخلاقی تحفظات دونوں سے باخبر ہوں۔

اے آئی کا مستقبل: اخلاقی بھول بھلیوں میں نیویگیٹ کرنا

ڈیپ سییک تنازعہ صرف ایک مثال ہے ان اخلاقی مخمصوں کی جن کا ہمیں سامنا کرنا پڑے گا جیسے جیسے اے آئی مسلسل ارتقا پذیر ہو رہی ہے۔ جیسے جیسے اے آئی زیادہ طاقتور اور خود مختار ہوتی جائے گی، یہ ایسے فیصلے کرنے کے قابل ہو جائے گی جن کے افراد، تنظیموں اور پورے معاشرے کے لیے اہم نتائج ہوں گے۔

ہمیں اس اخلاقی بھول بھلیوں میں نیویگیٹ کرنے کے لیے تیار رہنے کی ضرورت ہے، اور ایسے اوزار اور فریم ورکس تیار کرنے کی ضرورت ہے جو ہمیں ذمہ داری اور اخلاقی طور پر اے آئی استعمال کرنے کے قابل بنائیں۔ اس کے لیے شفافیت، جوابدہی اور منصفانہ پن کے لیے ایک عزم کے ساتھ ساتھ اے آئی کے مستقبل کے بارے میں مشکل بات چیت میں مشغول ہونے کی رضامندی درکار ہے۔

اے آئی کا مستقبل پہلے سے متعین نہیں ہے۔ یہ ہم پر منحصر ہے کہ ہم اسے اس طرح سے تشکیل دیں جو تمام انسانیت کے لیے فائدہ مند ہو۔ ذمہ دار اے آئی کی ترقی کے طریقوں کو اپنا کر، ہم دنیا کے سب سے دباؤ والے مسائل کو حل کرنے کے لیے اے آئی کی طاقت کو بروئے کار لا سکتے ہیں، جبکہ خطرات کو کم کر سکتے ہیں اور یہ یقینی بنا سکتے ہیں کہ اے آئی کو اچھے کے لیے استعمال کیا جائے۔ آگے کا راستہ آسانی سے طے نہیں کیا جاتا، لیکن ممکنہ انعامات خاطر خواہ ہیں۔ اے آئی انقلاب زبردست وعدوں اور خطرے کے ساتھ آتا ہے۔