ڈیپ سیک کا اے آئی: گوگل کے جیمنی سے تربیت یافتہ؟

مصنوعی ذہانت کی دنیا میں تنازعات کوئی نئی بات نہیں ہیں، اور تازہ ترین پیش رفت میں چینی اے آئی لیب ڈیپ سیک (DeepSeek) شامل ہے۔ حال ہی میں، ڈیپ سیک نے اپنے آر 1 (R1) استدلال ماڈل کا ایک تازہ ترین ورژن پیش کیا، جس میں ریاضی اور کوڈنگ کے معیارات سے نمٹنے کی متاثر کن صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا گیا۔ تاہم، اس ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا کے ماخذ نے اے آئی محققین کے درمیان کافی بحث و مباحثہ کو جنم دیا ہے، کچھ کا اندازہ ہے کہ یہ ڈیٹا کم از کم جزوی طور پر گوگل کے جیمنی (Gemini) خاندان کے اے آئی ماڈلز سے حاصل کیا گیا ہے۔ اس شبہ نے اخلاقی طریقوں، ڈیٹا سورسنگ اور اے آئی انڈسٹری کے اندر مسابقتی منظر نامے کے بارے میں اہم سوالات اٹھائے ہیں۔

پیش کردہ ثبوت

تنازعہ اس وقت شروع ہوا جب میلبورن میں مقیم ایک ڈویلپر سام پیچ (Sam Paech) نے، جو اے آئی سسٹمز کے لیے “جذباتی ذہانت” کی تشخیصات بنانے میں مہارت رکھتے ہیں، وہ ثبوت پیش کیے جن کا ان کا دعویٰ ہے کہ ڈیپ سیک کے تازہ ترین ماڈل کو جیمنی کے ذریعہ تیار کردہ نتائج پر تربیت دی گئی ہے۔ پیچ کے مطابق، ڈیپ سیک کا ماڈل، جس کی شناخت آر 1-0528 (R1-0528) کے طور پر ہوئی ہے، مخصوص الفاظ اور تاثرات کے لیے ایک ترجیح ظاہر کرتا ہے جو گوگل کے جیمنی 2.5 پرو (Gemini 2.5 Pro) کے پسندیدہ الفاظ سے حیرت انگیز طور پر ملتے جلتے ہیں۔ اگرچہ یہ مشاہدہ اکیلے حتمی نہیں ہوسکتا ہے، لیکن یہ ایک سرخ جھنڈا ضرور اٹھاتا ہے اور مزید تحقیقات کی ضرورت ہے۔

اس تجسس میں اضافہ کرتے ہوئے، ایک اور ڈویلپر، جو स्पीचमैप (SpeechMap) کے псевдоним के تحت کام کر رہے हैं اور اے آئی के लिए ایک “भरे हुए भाषण” के मूल्यांकन के लिए जाने जाते हैं, ने इशारा किया कि ڈیپ سیک मॉडल के निशान – “विचार” जो निष्कर्ष की ओर काम करते समय उत्पन्न होते हैं – “जेमिनी के निशान की तरह पढ़ते हैं।” لسانی نمونوں اور سوچ کے عمل کا یہ اتحاد اس شک کو مزید ہوا دیتا ہے کہ ڈیپ سیک نے تربیتی عمل کے دوران جیمنی کے نتائج کا استعمال کیا ہوگا۔

ڈیپ سیک کے خلاف ماضی کے الزامات

یہ پہلا موقع نہیں ہے جب ڈیپ سیک کو حریف اے آئی سسٹمز سے ڈیٹا پر اپنے اے آئی ماڈلز کو تربیت دینے کے الزامات کا سامنا کرنا پڑا ہے۔ دسمبر میں، ڈویلپرز نے دیکھا کہ ڈیپ سیک کا وی 3 (V3) ماڈل اکثر خود کو چیٹ جی پی ٹی (ChatGPT) کے طور پر شناخت کرتا ہے، ਜੋ ਕਿ OpenAI का एआई-पावर्ड चैटबॉट प्लेटफॉर्म है। اس عجیب و غریب رویے سے پتہ چلتا ہے کہ ماڈل کو چیٹ جی پی ٹی چیٹ لاگز پر تربیت دی گئی ہوگی، جس سے اس طرح کی مشق के नैतिक निहितार्थ के बारे में चिंता पैदा होती है।

اس साल کے شروع میں، OpenAI نے فنانشل ٹائمز کو بتایا کہ اس نے ایسے شواہد کا پتہ لگایا ہے جو ڈیپ سیک کو ڈسٹلیشن (distillation) کے इस्तेमाल سے ਜੋੜते ہیں، ایک ایسی تکنیک جس میں بڑے، زیادہ قابل ماڈلز سے ڈیٹا نکال کر اے آئی ماڈلز को प्रशिक्षित کرنا شامل ہے۔ اس کے علاوہ، مائیکروسافٹ (Microsoft) نے، جو OpenAI میں ایک اہم تعاون کار اور سرمایہ کار ہے، نے 2024 کے آخر میں OpenAI ڈویلپر اکاؤنٹس کے ذریعے بڑی مقدار میں ڈیٹا کو نکالا ہوا پایا۔ OpenAI کا خیال ہے کہ یہ اکاؤنٹس ڈیپ سیک سے وابستہ ہیں، جو غیر مجاز डेटा निष्कर्षण के शक को और मजबूत کرتے ہیں۔

اگرچہ ڈسٹلیشن بذات خود غیر اخلاقی نہیں ہے، لیکن OpenAI کی سروس کی شرائط واضح طور پر صارفین کو कंपनी के मॉडल के आउटपुट का उपयोग प्रतियोगী एआई सिस्टम बनाने से मना करती हैं। اس پابندی का مقصد OpenAI کی बौद्धिक संपदा की रक्षा करना और एआई उद्योग के भीतर एक निष्पक्ष प्रतिस्पर्धी वातावरण बनाए रखना है। अगर ڈیپ سیک ने वास्तव में जेमिनी आउटपुट पर अपने आर1 मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिस्टिलेशन का उपयोग किया है, तो यह OpenAI की सेवा की शर्तों का उल्लंघन होगा और गंभीर नैतिक चिंताएं पैदा करेगा।

ڈیٹا آلودگی کے چیلنجز

یہ تسلیم کرنا ضروری ہے कि कई एआई मॉडल खुद को गलत बताने और समान शब्दों और वाक्यांशों पर अभिसरण करने की प्रवृत्ति प्रदर्शित करते हैं। اس رجحان کو खुली वेब पर एआई-जेनरेटेड सामग्री की बढ़ती उपस्थिति के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, जो एआई कंपनियों के लिए प्रशिक्षण डेटा के प्राथमिक स्रोत के रूप में कार्य करता है। सामग्री फार्म क्लिकबाइट लेख बनाने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं, और बॉट रेडडिट और एक्स जैसे प्लेटफार्मों को एआई-जेनरेटेड पोस्ट के साथ भर रहे हैं।

वेब के साथ एआई-जेनरेटेड सामग्री का यह “संदूषण” एआई कंपनियों के लिए ایک значительный ਚੁਣੌті پیش کرتا ہے, जिससे प्रशिक्षण डेटासेट से एआई आउटपुट को पूरी तरह से फ़िल्टर करना बेहद मुश्किल हो जाता है। नतीजतन, एआई मॉडल अनजाने में एक दूसरे से सीख सकते हैं, जिससे भाषा और विचार प्रक्रियाओं में समान समानताएं देखी जा सकती हैं।

ماہرین کی رائے اور نقطہ نظر

डेटा प्रदूषण की चुनौतियों के बावजूद,Nathan Lambert जैसे एआई वैज्ञानिक, जो गैर-लाभकारी एआई वैज्ञानिक संस्थान एआई 2 (AI2) में एक वैज्ञानिक हैं, का मानना ​​है कि यह असंभव नहीं है कि डीप सोईک نے ایک کے ڈیٹا پر تربیت दी गई ہے۔ Lambert सुझाव देते हैं कि डीप सोईک, जीपीयू की कमी का सामना कर रहा है, लेकिन पर्याप्त वित्तीय संसाधनों के पास होने के कारण, सबसे बेहतरीन उपलब्ध एपीआई मॉडल से सिंथेटिक डेटा बनाने का विकल्प चुन सकता है। उनकी राय में, यह दृष्टिकोण ڈیپ सोईک के लिए 计算कीय रूप से अधिक कुशल हो सकता है।

Lambert का परिप्रेक्ष्य उन व्यावहारिक विचारों को उजागर करता है जो एआई कंपनियों को वैकल्पिक डेटा सोर्सिंग रणनीतियों का पता लगाने के लिए प्रेरित कर सकते हैं। हालांकि सिंथेटिक डेटा का उपयोग ایک جائز और प्रभावी तकनीक हो सकती है, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि डेटा नैतिक रूप से उत्पन्न हो और किसी भी सेवा की शर्तों या नैतिक दिशानिर्देशों का उल्लंघन न करे।

सुरक्षा उपाय और निवारक प्रयास

डिस्टिलेशन और डेटा संदूषण के आसपास की चिंताओं के जवाब में, एआई कंपनियों ने अपने सुरक्षा उपायों को बढ़ा दिया है। OpenAI ने, उदाहरण के लिए, कुछ उन्नत मॉडलों तक पहुंचने के लिए संगठनों के लिए एक आईडी सत्यापन प्रक्रिया को पूरा करने की आवश्यकता लागू की है। इस प्रक्रिया के लिए OpenAI के API द्वारा समर्थित देशों में से एक से सरकारी आईडी की आवश्यकता होती है, जिसमें चीन को सूची से बाहर रखा गया है।

Google ने अपने एआई स्टूडियो डेवलपर प्लेटफॉर्म के माध्यम से उपलब्ध मॉडलों द्वारा उत्पन्न ट्रेस को “संक्षेप” करके डिस्टिलेशन के जोखिम को कम करने के लिए भी कदम उठाए हैं। यह संक्षेपण प्रक्रिया जेमिनी ट्रेस पर उच्च प्रदर्शन वाले प्रतिस्पर्धी मॉडलों को प्रशिक्षित کرنا વધુ મુશ્કેਲ બનાવે છે۔ इसी तरह, Anthropic ने मई में घोषणा की थी कि वह अपने मॉडल के ट्रेस को संक्षेप करना शुरू करेगा, यह कहते हुए कि उसे अपने “प्रतिस्पर्धी लाभों” की रक्षा करने की आवश्यकता है।

ये सुरक्षा उपाय एआई कंपनियों द्वारा अपनी बौद्धिक संपदा की रक्षा करने और अनधिकृत डेटा निष्कर्षण को रोकने के लिए एक ठोस प्रयास का प्रतिनिधित्व करते हैं। सख्त एक्सेस कंट्रोल लागू करके और मॉडल ट्रेस को अस्पष्ट करके, उनका उद्देश्य अनैतिक प्रथाओं को रोकना और एआई उद्योग के भीतर एक समान प्रतिस्पर्धा का मैदान बनाए रखना है।

گوگل کا ردعمل

जब प्रतिक्रिया के लिए संपर्क किया गया, तो Google ने अभी तक आरोपों का जवाब नहीं दिया है। یہ خاموشی قیاس آرائیوں کے لیے جگہ چھوڑتی ہے اور تنازعہ کو مزید تیز کرتی ہے۔ چونکہ اے آئی کمیونٹی गूगल کی جانب سے ایک سرکاری بیان کا انتظار کر رہی ہے، اس لیے ڈیپ سیک کی جانب سے ڈیٹا سورسنگ کے طریقوں کے بارے میں سوالات مسلسل حل طلب ہیں۔

اے آئی انڈسٹری کے لیے مضمرات

ڈیپ سیک تنازعہ اے آئی کی ترقی کی اخلاقی حدوداور ذمہ دار ڈیٹا سورسنگ کی اہمیت کے بارے میں بنیادی سوالات اٹھاتا ہے۔ چونکہ اے آئی ماڈلز بتدریج پیچیدہ اور قابل ہوتے جا رہے ہیں، اس لیے کٹوتی کرنے اور غیر مجاز ڈیٹا کا استعمال کرنے کی ترغیب بڑھ سکتی ہے۔ تاہم، اس طرح کی مشقوں کے نقصان دہ نتائج ہو سکتے ہیں، اے آئی انڈسṭری کی سالمیت کو مجروح کر سکتے ہیں اور عوامی اعتماد کو ختم کر سکتے ہیں۔

اے آئی کی طویل مدتی پائیداری اور اخلاقی ترقی کو یقینی بنانے کے لیے، یہ ضروری ہے کہ اے آئی کمپنیاں سخت اخلاقی رہنما خطوط پر عمل کریں اور ذمہ دار ڈیٹا سورسنگ کے طریقوں کو ترجیح دیں۔ اس میں ڈیٹا فراہم کرنے والوں سے واضح رضامندی حاصل کرنا، فکری جائیداد کے حقوق کا احترام کرنا اور غیر مجاز یا متعصب ڈیٹا کے استعمال سے گریز کرنا شامل ہے۔

مزید برآں، اے آئی انڈسٹری کے اندر زیادہ شفافیت اور احتساب کی ضرورت ہے۔ اے آئی کمپنیوں کو اپنے ڈیٹا سورسنگ کے طریقوں اور اپنے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیے جانے والے طریقوں کے بارے میں زیادہ واضح ہونا چاہیے۔ اس بڑھتی ہوئی شفافیت سے اے آئی سسٹمز پر विश्वास اور اعتماد کو فروغ دینے اور ایک زیادہ اخلاقی اور ذمہ دار اے آئی ماحولي نظام کو فروغ دینے میں مدد ملے گی۔

ڈیپ سیک تنازعہ ان چیلنجز اور اخلاقی تحفظات کی بروقت یاد دہانی کے طور پر کام کرتا ہے جنہیں اے آئی ٹیکنالوجی کی ترقی جاری رہنے کے ساتھ ہی حل کرنا چاہیے۔ اخلاقی اصولوں کو برقرار رکھتے ہوئے، شفافیت کو فروغ دے کر، اور تعاون کو فروغ دے کر، اے آئی کمیونٹی اس بات کو یقینی بنا سکتی ہے کہ اے آئی کا استعمال معاشرے کے فائدے کے لیے کیا जाए نہ کہ اخلاقی اقدار کی قیمت پر۔

تکنیکی پہلوؤں میں گہرا غوطہ

اس مسئلے کی باریکیوں کو مزید سمجھنے کے لیے، یہ ضروری ہے کہ اے آئی ماڈلز کو کس طرح تربیت دی جاتی ہے اور زیر بحث مخصوص تکنیکਾਂ، یعنی ڈسٹلیشن اور مصنوعی ڈیٹا جنریشن، کے تکنیکی پہلوؤں پر توجہ دی جائے۔

ڈسٹلیشن: ذہانت کو کلون کرنا؟

اے آئی کے تناظر میں، ڈسٹلیشن سے مراد ماڈل کمپریشن کی ایک ایسی تکنیک ہے جہاں ایک چھوٹا، زیادہ موثر “स्नोдент” ماڈل کو ایک بڑے، زیادہ پیچیدہ “ٹیچر” ماڈل के व्यवहार की नकल करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। स्नोडेंट मॉडल प्रभावी ढंग से ज्ञान निकालने और इसे एक छोटे से आर्किटेक्चर में स्थानांतरित करने के लिए शिक्षक मॉडल के आउटपुट देखकर सीखता है। हालांकि डिस्टिलेशन संसाधन-बाधित उपकरणों पर एआई मॉडल को तैनात करने के लिए फायदेमंद हो सकता है, लेकिन जब शिक्षक मॉडल का डेटा या आर्किटेक्चर मालिकाना हक वाला हो तो यह नैतिक चिंताएं पैदा करता है।

اگر ڈیپ سیک نے بغیر اجازت کے ڈسٹلیشن کے ذریعے اپنے आर1 माڈل को تربیت دینے کے لیے ジェミニ کے ਆਉਟਪੁટਸ کو استعمال کیا، تو یہ जेमिनी की बुद्धिमत्ता को клонинг करने और संभावित रूप से गूगल के बौद्धिक संपदा अधिकारों का उल्लंघन करने जैसा होगा। यहां महत्वपूर्ण बात जेमिनी के आउटपुटस का अनधिकृत उपयोग है, जो कॉपीराइट और अन्य कानूनी तंत्रों દ્વારા સુરक्षित है।

مصنوعی ڈیٹا جنریشن: ڈبل ایجڈ تلوار

مصنوعی ڈیٹا جنریشن میں مصنوعی ڈیٹا پوائنट्स بنانا شامل है जो वास्तविक दुनिया के डेटा से मिलते हैं। اس تکنیک کو اکثر تربیتی ڈیٹا سیٹس کو بڑھانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، خاص طور پر جب حقیقی ڈیٹا قلیل ہو یا حاصل کرنے میں 비싸 ہو۔ تاہم، مصنوعی ڈیٹا کے معیار اور اخلاقی مضمرات بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں کہ यह कैसे उत्पन्न होता है।

اگر ڈیپ سیک نے مصنوعی डेटा جنریٹ کرنے کے لیے जेमिनी के اے पी آئی کو استعمال کیا، تو سوال یہ ہے کہ یہ ڈیٹا کس حد تک اصل जेमिनी آؤٹ پُٹس سے মিলتا ہے، اور کیا یہ گوگل کی बौद्धिक संपदा کی خلاف ورزی کرتا ہے؟ اگر مصنوعی ڈیٹا محض जेमिनी से प्रेरित है लेकिन इसके ਆਊٹפּੁਟਸ کو براہ راست نقل नहीं करता है, तो इसे उचित उपयोग माना जा सकता है। تاہم ، اگر مصنوعی ڈیٹا عملی طور پر जेमिनी के आਊٹפּُٹس से ਅਟੁੱਟ है, तो यह डिस्टिलेشن के समान चिंताएं पैदा कर सकता है।

ماڈل اوور فٹنگ کے مضمرات

ایک اور متعلقہ تشویش ماڈل ಓವರ್‌ಫಿಟಿಂಗ್ ہے۔ ओवरफिटिंग তখন ঘটে যখন একটি मॉडल তার প্রশিক্ষণ ডেটাকে খুব ভালভাবে শিখে ফেলে, সেই পর্যায়ে পর্যন্ত যে এটি নতুন, না দেখা ডেটাতে खराब পারফর্ম করে। اگر ڈیپ سیک نے ਆਪਣੇ આર1 මාڈل کو जेमिनी के आँटोपुଟಸ್ पर अत्याधिक تربیت दी, तो इसके परिणामस्वरूप ಓವರ್‌ಫিಟಿಂಗ್ हो सकती है, जहां मॉडल प्रभावी ढंग से जेमिनी की प्रतिक्रियाओं को याद करता है, इसके बजाय नई स्थितियों के लिए सामान्यीकरण करता है।

इस तरह की ओवरफिटिंग न केवल आर1 मॉडल की प्रयोज्यता को सीमित करेगी बल्कि जेमिनी के डेटा पर इसकी निर्भरता का पता लगाना भी आसान बना देगी। “निशान” जो स्पीचमैप ने नोट किए होंगे , ਇਸ ओवरफिटिंग के सबूत हो सकते हैं, जहां आर1 मॉडल अनिवार्य रूप से जेमिनी केsetOutput से सीखे गए पैटर्न को दोहराता है।

اخلاقی تحفظات اور انڈسٹری کے بہترین طریقے

تکنیکی پہلوؤں سے آگے، یہ تنازعہ एआई विकास के लिए साफ़ नैतिक दिशा-निर्देशों और صنعت کے بہترین طریقوں की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है। कुछ प्रमुख सिद्धांतों में शामिल हैं:

• شفافیت: اے آئی کمپنیوں کو اپنے данныеના स्त्रोत और प्रशिक्षण पद्धतियों के बारे में पारदर्शी होना चाहिए। यह स्वतंत्र ऑडिटिंग और सत्यापन की अनुमति देता है।
• رضامندی: تربیت کے لیے ان کا ڈیٹا استعمال کرنے سے پہلے اے آئی کمپنیوں کو डेटा પ્રદાતા سے واضح رضامندی حاصل کرنی چاہیے۔ اس میں बौद्धिक संपदा अधिकारों का सम्मान करना और अनधिकृत डेटा स्क्रेपिंग से बचना शामिल है।
• منصفانہ پن: اے آئی ماڈلز کو منصفانہ اور غیر جانبدار ہونا چاہیے۔ اس کے لیے ڈیٹا تنوع پر محتاط توجہ دینے اور الگورتھمک تعصب سے بچنے کی ضرورت ہے۔
• احتساب: اے آئی کمپنیوں کو اپنے اے آئی ماڈلز کے کاموں کے لیے جوابدہ ہونا چاہیے۔ اس میں واضح ذمہ داری کے فریم ورک قائم کرنا اور اے آئی سسٹمز کی وجہ سے ہونے والے نقصانات سے نمٹنا शामिल ہے۔
• حفاظت: اے آئی کمپنیوں کو اپنے اے آئی ماڈلز اور ڈیٹا کی حفاظت کو प्राथमिकता देनी चाहिए। اس میں غیر مجاز رسائی سے بچانا اور ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کو روکنا شامل ہے۔

ضابطے کا کردار

اخلاقی رہنما خطوط اور انڈسٹری کے بہترین طریقوں کے ساتھ ساتھ اے آئی ڈویلپمنٹ کی جانب سے عائد کردہ چیلنجز سے نمٹنے کے لیے ضابطہ ضروری ہو سکتا ہے۔ کچھ ممکنہ ریگولیٹری اقدامات میں شامل ہیں:

• ڈیٹا پرائیویسی قوانین: وہ قوانین جو افراد کے ڈیٹا کی حفاظت करते ہیں اور اے آئی تربیت کے لیے ذاتی जानकारी کے इस्तेमाल کو محدود کرتے ہیں۔
• بৌद्धिक संपदा قوانین: وہ قوانین جو اے آئی ماڈلز اور 데이터 को অনধিকৃত কপپیং এবং বিতরণ থেকে সুরক্ষা করেন।
• مقابلے के नियम: جو اے آئی انڈسٹری میں جانبدارانہ رویے کو روکتے ہیں، جیسےڈیٹا ہارڈنگ اور وسائل تک غیر منصفانہ رسائی।
• حفاظتی ضابطے: وہ ضابطے جو نازک ایپلی کیشنز میں استعمال ہونے والے اے آئی سسٹمز کی حفاظت اور وشوسنییتا को یقینی بناتے ہیں۔

اخلاقی رہنما خطوط፣ انڈسٹری کے بہترین طریقوں اور مناسب ضابطے کو ملا کر، ہم ایک زیادہ ذمہ دار اور پائیدار اے آئی ماحولیاتی نظام بنا سکتے ہیں جو مجموعی طور پر معاشرے کو فائدہ پہنچاتا ہے۔ ڈیپ سیک تنازعہ ایک ویکअप کال کے طور پر کام کرتا ہے، جو ہم سے ان چیلنجز سے پہلے ہی نمٹنے کی تاکید کرتا ہے اور یہ یقینی بناتا ہے کہ اے آئی کو اس طرح تیار کیا گیا ہے جو ہماری اقدار اور اصولوں کے مطابق ہو۔