بائٹ ڈانس، وائرل سنسنی TikTok کے پیچھے عالمی ٹیکنالوجی پاور ہاؤس، نے ریئل ٹائم ویڈیو کال فیچر کو ضم کرکے اپنے AI چیٹ بوٹ، دوباؤ کی صلاحیتوں کو نمایاں طور پر بڑھا دیا ہے۔ اس اہم اضافے سے صارفین اے آئی کے ساتھ مزید عمیق اور انٹرایکٹو انداز میں مشغول ہو سکتے ہیں، دوباؤ کو ایک ٹیکسٹ پر مبنی اسسٹنٹ سے ایک ورسٹائل بصری امداد میں تبدیل کر سکتے ہیں۔ 25 مئی 2025 کو دوباؤ کے WeChat اکاؤنٹ کے ذریعے کی جانے والی اس اعلان سے مصنوعی ذہانت کی حدود کو آگے بڑھانے اور صارف کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے ByteDance کی وابستگی کا اشارہ ملتا ہے۔
نئی نافذ شدہ ویڈیو کال فعالیت صارفین کو وائس کال کے دوران اپنے اسمارٹ فون کے کیمرے کو چالو کرنے کے قابل بناتی ہے، جو مؤثر طریقے سے دوباؤ کو ان کے جسمانی ماحول میں لاتی ہے۔ یہ بصری انضمام امکانات کی بہتات کو کھولتا ہے، جس سے دوباؤ کو مختلف حقیقی دنیا کے منظرناموں میں سیاق و سباق سے متعلق آگاہی پر مبنی مدد فراہم کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
دوباؤ کی ورسٹائل ایپلیکیشنز: اے آئی سے چلنے والی مدد کا ایک نیا دور
ریئل ٹائم ویڈیو کالز کا انضمام دوباؤ کو ایک متحرک اور موافق آلے کے طور پر پیش کرتا ہے جو صارفین کو مختلف حالات میں مدد کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ اس بارے میں تصور کریں کہ میوزیم کو اپنے ذاتی گائیڈ کے طور پر دوباؤ کے ساتھ تلاش کر رہے ہیں، جو آپ کی دیکھی جانے والی آرٹ ورک کے بارے میں بصیرت اور تشریحات پیش کرتے ہیں۔ یا اپنے آپ کو اپنے باغ کی دیکھ بھال کرتے ہوئے تصور کریں، دوباؤ پودوں کی دیکھ بھال کے بارے میں ماہرانہ مشورہ فراہم کر رہا ہے اور ممکنہ مسائل کی نشاندہی کر رہا ہے۔ یہاں تک کہ گروسری شاپنگ جیسے دنیاوی کاموں کو بھی تبدیل کیا جا سکتا ہے، دوباؤ آپ کے پاس موجود اجزاء پر مبنی ترکیبیں تجویز کر رہا ہے اور تازہ ترین پیداوار کو منتخب کرنے کے بارے میں رہنمائی پیش کر رہا ہے۔
لیکن دوباؤ کی ویڈیو کال فیچر کی ممکنہ ایپلیکیشنز ان روزمرہ کے منظرناموں سے کہیں زیادہ آگے بڑھتی ہیں۔ اے آئی پیچیدہ چارٹس اور ویڈیوز کی تشریح کرسکتا ہے، جو صارفین کو قیمتی بصیرت اور وضاحتیں فراہم کرتا ہے۔ یہ صلاحیت تعلیمی ترتیبات میں خاص طور پر مفید ثابت ہو سکتی ہے، جہاں دوباؤ ایک مجازی ٹیوٹر کے طور پر کام کر سکتا ہے، جو طلبا کو مشکل تصورات کو سمجھنے اور تجریدی خیالات کو دیکھنے میں مدد کرتا ہے۔
چین کا اے آئی منظرنامہ: اسٹریٹجک قومی سرمایہ کاری کا عکاس
ByteDance کی جانب سے دوباؤ ویڈیو کال کو اپ گریڈ کرنا کوئی الگ تھلگ واقعہ نہیں ہے بلکہ مصنوعی ذہانت کے میدان میں چین کی وسیع تر خواہشات کا عکاس ہے۔ ملک نے اے آئی کی تحقیق اور ترقی میں نمایاں سرمایہ کاری کی ہے، جس کا مقصد اس تبدیلی لانے والی ٹیکنالوجی میں عالمی رہنما بننا ہے۔
2017 میں شروع کی گئی، چینی حکومت کی “نئی نسل کی اے آئی ڈیولپمنٹ پلان” اس عزم کو اجاگر کرتی ہے۔ اس منصوبے نے 2030 تک 150 بلین ڈالر کی قومی اے آئی صنعت بنانے کا ایک پرجوش ہدف مقرر کیا ہے، ایک ایسا ہدف جو پورے ملک میں جدت طرازی اور مسابقت کو چلا رہا ہے۔
ByteDance کے دوباؤ (جس کے ماہانہ فعال صارفین کی تعداد 107 ملین ہے) اور علی بابا کے کوارک (جو 149 ملین ماہانہ فعال صارفین کی تعداد پر فخر کرتا ہے) کے مابین مسابقت اس اسٹریٹجک سرمایہ کاری کے تجارتی اثرات کی مثال ہے۔ یہ اے آئی سے چلنے والے پلیٹ فارم مارکیٹ شیئر کے لیے مقابلہ کر رہے ہیں، مسلسل نئی خصوصیات متعارف کرارہے ہیں تاکہ صارفین کو راغب اور برقرار رکھا جاسکے۔
اے آئی کی ترقی میں چین کی برتری کا جزوی طور پر اس کے وسیع تر صارف ڈیٹا بیس کو قرار دیا جاتا ہے، جو جدید AI ماڈلز کی تربیت کےلیے ڈیٹا کی بے مثال دولت فراہم کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا AI سسٹمز تیار کرنے کے لیے بہت ضروری ہے جو پیچیدہ بصری استدلال کے کاموں کو سنبھالنے کی صلاحیت رکھتے ہیں، جیسے کہ دوباؤ کے نئے ویڈیو فنکشن کے لیے درکار ہیں۔
ملٹی موڈل صلاحیتیں: صارف اے آئی میں نیا محاذ
دوباؤ میں ریئل ٹائم ویڈیو کال فنکشن صارف اے آئی ایپلیکیشنز میں ملٹی موڈل صلاحیتوں کی بڑھتی ہوئی اہمیت کو اجاگر کرتا ہے۔ ملٹی موڈل اے آئی زیادہ بدیہی اور قدرتی انسانی کمپیوٹر انٹرفیس بنانے کے لیے بصری، آڈیو اور ٹیکسٹ پروسیسنگ کو یکجا کرتا ہے۔ اس سے AI سسٹمز کو دنیا کو اس طریقے سے سمجھنے اور جواب دینے کی اجازت ملتی ہے جو اس طریقے سے زیادہ مماثلت رکھتی ہے جس طرح انسان اسے سمجھتے ہیں۔
دوباؤ کے ساتھ ByteDance کا طریقہ کار حریفوں کی جانب سے حالیہ پیشرفت کی عکاسی کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، علی بابا نے مارچ میں اپنا Qwen2.5-Omni-7B ملٹی موڈل AI ماڈل متعارف کرایا، جبکہ OpenAI کی GPT-4o اپ ڈیٹ نے بہتر امیج جنریشن صلاحیتوں کے ساتھ ChatGPT کے صارفین کی تعداد میں نمایاں اضافہ کیا۔
ملٹی موڈل فیچر مقابلہ کا یہ نمونہ ظاہر کرتا ہے کہ AI کمپنیاں زیادہ ہموار اور پرکشش صارف تجربات بنانے کے لیے دوڑ رہی ہیں۔ مختلف طریقوں کو جوڑ کر، AI سسٹمز صارفین کے ارادے کو بہتر طور پر سمجھ سکتے ہیں اور زیادہ متعلقہ اور ذاتی مدد فراہم کر سکتے ہیں۔
ملٹی موڈل AI کی عملی ایپلی کیشنز وسیع ہیں۔ میوزیم ڈاکنٹ، گارڈننگ ٹیوٹر، یا ریسیپی ماسٹر کے طور پر خدمات انجام دینے کی دوباؤ کی صلاحیت اس ٹیکنالوجی کی روزمرہ کی زندگی کو بڑھانے کی صلاحیت کی مثال ہے۔ جیسے جیسے AI ہماری روزمرہ کے معمولات میں زیادہ مربوط ہوتا جاتا ہے، یہ ملٹی موڈل صلاحیتیں تیزی سے اہم ہوتی جائیں گی۔ موجودہ پیشرفت ایک ایسا میدان کھولتی ہے جہاں AI ٹیکسٹ ڈیٹا کے علاوہ بصری اور آڈیو اشارے کے ذریعے انسانی مواصلات کی باریکیوں کو سمجھ سکتا ہے۔
اپنی AI صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے تین سالوں میں علی بابا کی جانب سے 53 بلین ڈالر کی سرمایہ کاری اس ملٹی موڈل AI ریس میں اعلیٰ حصص کو ظاہر کرتی ہے۔ کمپنیاں شرط لگا رہی ہیں کہ یہ صلاحیتیں مارکیٹ کی قیادت کی وضاحت کریں گی اور صارفین ان AI سسٹمز کی طرف متوجہ ہوں گے جو انتہائی قدرتی اور بدیہی تعاملات پیش کرتے ہیں۔ ملٹی موڈل AI سے توقع کی جاتی ہے کہ بہتر صارف کے تجربے سے لے کر زیادہ مضبوط اور موافق حل پیدا کرنے تک ایک مدت میں گیم چینجر ثابت ہوگا۔
اخلاقی تحفظات: جدید بصری AI کے چیلنجوں سے نمٹنا
ByteDance کا بصری استدلال AI ماڈل، جو دوباؤ کے ویڈیو کال فنکشن کو طاقت دیتا ہے، تخلیقی صنعتوں پر AI کے اثرات کے بارے میں اہم اخلاقی سوالات اٹھاتا ہے۔ AI کی تصاویر اور ویڈیوز بنانے کی صلاحیت کاپی رائٹ کی خلاف ورزی، دانشورانہ املاک کے حقوق اور بصری شناخت میں تعصب کے امکان کے بارے میں خدشات پیدا کرتی ہے۔
اس مضمون میں خاص طور پر کاپی رائٹ شدہ تخلیقی کاموں پر تربیت یافتہ AI ٹولز کے بارے میں اخلاقی خدشات کا ذکر کیا گیا ہے، جس میں OpenAI کے امیج جنریشن ٹولز کے گرد تنازعہ کو اجاگر کیا گیا ہے جو مخصوص انداز میں آرٹ تیار کر سکتے ہیں، جیسے کہ اسٹوڈیو غبلی کے بانی حیاؤ میازاکی کا۔ یہ خدشات AI اخلاقیات میں وسیع تر نمونوں کی عکاسی کرتے ہیں، جہاں AI سے تیار کردہ مواد کی ملکیت قانونی طور پر غیر واضح رہتی ہے، جو تخلیق کاروں اور کمپنیوں دونوں کے لیے غیر یقینی صورتحال پیدا کرتی ہے۔
ملٹی موڈل AI کی تیز رفتار ترقی جیسے کہ دوباؤ کی ویڈیو فعالیت ریگولیٹری فریم ورکس سے آگے نکل رہی ہے، جو دانشورانہ املاک کے حقوق، بصری شناخت میں تعصب اور رازداری کے مضمرات کے ارد گرد نئے مسائل سے نمٹنے کے لیے جدوجہد کر رہی ہے۔ قانون ساز تنظیموں کے لیے اس رفتار سے نمٹنا مشکل ہے جس رفتار سے AI مارکیٹ کو بدل رہا ہے اور جدت کیسے واقع ہوتی ہے۔
جدت اور اخلاقی حکمرانی کے مابین یہ تناؤ ایک ایسا چیلنج پیش کرتا ہے جس سے ByteDance اور دیگر AI کمپنیوں کو نمٹنے کی необходимость ہوگی جیسے جیسے وہ صارفین کے لیے تیزی سے باصلاحیت بصری AI سسٹمز تعینات کرتی ہیں۔ جیسے جیسے AI زیادہ طاقتور اور وسیع ہوتا جاتا ہے، اخلاقی رہنما اصولوں اور ریگولیٹری فریم ورکس تیار کرنا ضروری ہے جو تخلیق کاروں کے حقوق کا تحفظ کریں اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ AI کو ذمہ داری سے استعمال کیا جائے۔
اس کے علاوہ، جدید AI الگورتھم کی تعیناتی نظاموں کے اندر سرایت شدہ ممکنہ تعصبات کے بارے میں خدشات کو جنم دیتی ہے۔ بصری شناخت الگورتھم، مثال کے طور پر، موجودہ معاشرتی تعصبات کو برقرار رکھ سکتے ہیں اور ان کو بڑھا سکتے ہیں اگر انہیں آبادی کی نمائندگی نہ کرنے والے ڈیٹا سیٹس پر تربیت دی جائے۔ اس سے چہرے کی شناخت، فوجداری انصاف، اور قرض کی درخواستوں جیسے شعبوں میں امتیازی نتائج برآمد ہو سکتے ہیں۔ چیلنج یہ ہے کہ AI ٹولز کو تیار کرنے میں تعصب کے ایسے مسائل کو کیسے ختم کیا جائے۔
رازداری ایک اور کلیدی غور و فکر ہے۔ AI سسٹمز کے ذریعے بصری ڈیٹا کا جمع کرنا اور تجزیہ کرنا رازداری کے بارے میں اہم خدشات پیدا کر سکتا ہے، خاص طور پر اگر ڈیٹا کو افراد کو ٹریک کرنے یا ان کے بارے میں حساس معلومات کا اندازہ لگانے کے لیے استعمال کیا جائے۔ افراد کے ذاتی ڈیٹا کو کنٹرول کرنے کے حق کے تحفظ کے لیے مضبوط رازداری کے تحفظات تیار کرنا ضروری ہے۔ ان تحفظات کی اہمیت میں اس وقت اور اضافہ ہوگا جب یہ AI ٹولز زیادہ نفیس اور صلاحیت میں جدید ہوجائیں گے۔
AI سے وابستہ اخلاقی چیلنجز پیچیدہ اور کثیر الجہتی ہیں، جن کے لیے AI ڈویلپرز، پالیسی سازوں اور عوام کے مابین تعاون کی ضرورت ہے۔ ان چیلنجوں سے فعال طور پر نمٹ کر، ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ AI کو مجموعی طور پر معاشرے کے فائدے کے لیے استعمال کیا جائے۔ یہ مختلف اداروں کی ایک عالمی ذمہ داری ہے، لہذا، AI کے بارے میں کھلی گفتگو کرنا۔
دوباؤ میں ریئل ٹائم ویڈیو کالز کا ByteDance کا انضمام AI سے چلنے والے معاونین کی ترقی میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ جیسے جیسے AI کا ارتقاء جاری ہے، یہ ضروری ہے کہ ہم ان ٹیکنالوجیز کے اخلاقی مضمرات پر غور کریں اور اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کام کریں کہ انہیں ذمہ داری اور اخلاقی طور پر استعمال کیا جائے۔
تخلیقی دائرے میں بصری AI کے چیلنجوں سے نمٹنا
فوری فعالیت سے ہٹ کر، بصری AI ماڈل میں ByteDance کی پیشرفت تخلیقی صنعت کے اندر AI کے کردار کے ارد گرد کی پیچیدگیوں کو سامنے لاتی ہے۔ ڈیویلپمنٹ ان جیسے مسائل پر بحثوں کو جنم دیتی ہے، ملکیت، اصلیت اور تخلیقی صلاحیت کی تعریف بھی بدل چکی ہے کہ AI ماڈل فنکارانہ عمل میں متحرک شراکت دار بن جاتے ہیں۔ ایسے مسائل پر بحث کرنا ایک ترجیح ہے اگر ہم AI اور انسانی تخلیقی صلاحیتوں کے ایک دیرپا، منصفانہ اور پائیدار بقائے باہمی کی ضمانت دینا چاہتے ہیں۔
AI ماڈل، خاص طور پر وہ جو بصری مواد تیار کرنے یا ہیرا پھیری کرنے میں ملوث ہیں، موجودہ کاموں کے وسیع ڈیٹا سیٹس پر انحصار کرتے ہیں، جن میں سے بہت سے کاپی رائٹ قوانین کے تحت محفوظ ہیں۔ AI کو ان ڈیٹا سیٹس پر تربیت دینے کا عمل منصفانہ استعمال، مشتق کاموں اور ممکنہ خلاف ورزی کے بارے میں سوالات متعارف کرواتا ہے، جس کے لیے AI ڈویلپرز اور صارفین دونوں کے لیے محتاط قانونی اور اخلاقی تحفظات کی ضرورت ہوتی ہے۔ AI ڈیویلپمنٹ کو اخلاقی اور قانونی تعمیل کو یقینی بنانے کے لیے احتیاط کی ضرورت ہے۔
AI سے تیار کردہ مواد کا عروج مصنفیت اور ملکیت کے روایتی تصورات کو بھی چیلنج کرتا ہے۔ جب ایک AI ماڈل آرٹ، موسیقی، یا تحریر کا ایک ٹکڑا تخلیق کرتا ہے، تو کاپی رائٹ کا مالک کون ہوتا ہے؟ کیا یہ AI کا ڈیویلپر ہے، وہ صارف جس نے تخلیق کا اشارہ دیا، یا خود AI کی ملکیت کا کچھ دعوی ہے؟ یہ سوالات بڑی حد تک حل طلب ہیں، جو اپ ڈیٹ شدہ قانونی فریم ورکس کی ضرورت کو اجاگر کرتے ہیں جو AI سے چلنے والی تخلیقی صلاحیتوں کی حقیقتوں کے مطابق ہو سکیں۔ AI سے چلنے والی تخلیقی صلاحیتوں سے نمٹنے کے لیے اپ ڈیٹ شدہ قانونی فریم ورکس کی ضرورت ہے۔
ایک اور اہم تشویش یہ ہے کہ AI ان ڈیٹا سیٹس میں موجود تعصبات کو برقرار رکھنے کی صلاحیت رکھتا ہے جن پر اسے تربیت دی گئی ہے۔ اگر ایک AI ماڈل بنیادی طور پر ایسے ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہے جو بعض ثقافتی نقطہ نظر یا دقیانوسی تصورات کی عکاسی کرتا ہے، تو یہ ایسے نتائج پیدا کر سکتا ہے جو ان تعصبات کو تقویت دیتے ہیں، جس سے نقصان دہ یا امتیازی نتائج برآمد ہوتے ہیں۔ اس مسئلے سے نمٹنے کے لیے تربیتی ڈیٹا کا محتاط انتخاب اور کیوریشن کے ساتھ ساتھ کسی بھی غیر ارادی تعصبات کی نشاندہی اور ان کو کم کرنے کے لیے AI ماڈل کے نتائج کی مسلسل نگرانی اور تشخیص کی ضرورت ہوتی ہے۔ تربیتی ڈیٹا کا محتاط انتخاب اور کیوریشن کسی بھی غیر ارادی تعصبات میں کامیابی سے کمی کا باعث بنے گا۔