GPAI کوڈ آف پریکٹس: کاپی رائٹ تبدیلیاں

پس منظر

یورپی AI ایکٹ (ریگولیشن (EU) 2024/1689، یا ‘AI ایکٹ’) جنرل پرپز AI (‘GPAI’) ماڈلز فراہم کرنے والوں پر مخصوص ذمہ داریاں عائد کرتا ہے۔ ان ماڈلز، بشمول GPT فیملی، Llama، اور Gemini سے، کو جامع دستاویزات اور EU کاپی رائٹ قانون کی تعمیل کو یقینی بنانے والی پالیسی کے قیام جیسی ضروریات پر عمل کرنا چاہیے۔

ان شرائط کی پابندی میں سہولت فراہم کرنے کے لیے، AI ایکٹ GPAI ماڈلز کے لیے تیار کردہ کوڈز آف پریکٹس کی ترقی کا اندازہ لگاتا ہے۔ AI آفس کی جانب سے دعوت کے بعد، مختلف ماہرین اور اسٹیک ہولڈرز نے ابتدائی کوڈ آف پریکٹس کا مسودہ تیار کرنے کے لیے چار ورکنگ گروپس تشکیل دیے۔ EU کمیشن کی جانب سے اس کوڈ کی منظوری اسے پورے EU میں ‘عمومی वैधता’ فراہم کرے گی۔ منظور شدہ GPAI کوڈ آف پریکٹس کو اپنانا کمپنیوں کو فعال تعمیل کا مظاہرہ کرنے کا ایک ذریعہ فراہم کرتا ہے، ممکنہ طور پر ریگولیٹری جانچ پڑتال اور متعلقہ جرمانے کو کم کرتا ہے۔

AI آفس نے حال ہی میں ان ورکنگ گروپس کے ذریعہ تیار کردہ کوڈ آف پریکٹس کا تیسرا ڈرافٹ (‘تیسرا ڈرافٹ’) جاری کیا۔ یہ ڈرافٹ کئی اہم شعبوں پر مشتمل ہے:

• کمٹمنٹس
• ٹرانسپیرنسی
• کاپی رائٹ
• سیفٹی اور سیکیورٹی

اس کوڈ آف پریکٹس کا حتمی ورژن 2 مئی 2025 کو جاری کیا جائے گا۔

یہ دستاویز تیسرے ڈرافٹ کے کاپی رائٹ سیکشن کے اندر اہم تفصیلات کا جائزہ لے گی۔ دوسرے ڈرافٹ (‘دوسرا ڈرافٹ’) سے ایک قابل ذکر تبدیلی تیسرے ڈرافٹ کا ہموار اور مختصر نقطہ نظر ہے۔ ایک اہم تبدیلی یہ ہے کہ تیسرا ڈرافٹ عام طور پر یہ حکم دیتا ہے کہ تعمیل کی کوششیں فراہم کنندہ کے سائز اور صلاحیتوں کے مطابق ہونی چاہئیں، دوسرے ڈرافٹ کے برعکس۔

یہ کس کے لیے متعلقہ ہے؟

کوڈ آف پریکٹس بنیادی طور پر GPAI ماڈلز فراہم کرنے والوں کو نشانہ بناتا ہے۔ یہ ماڈل اپنی اہم عمومیت اور وسیع پیمانے پر الگ الگ کاموں کو مہارت سے انجام دینے کی صلاحیت سے پہچانے جاتے ہیں۔ اس میں GPT (OpenAI)، Llama (Meta)، Gemini (Google)، اور Mistral (Mistral AI) جیسے معروف بڑے لینگویج ماڈلز فراہم کرنے والے شامل ہیں۔ تاہم، چھوٹے ماڈل فراہم کرنے والے بھی اس کے دائرہ کار میں آ سکتے ہیں، بشرطیکہ ان کے ماڈلز کو متنوع کاموں کے لیے استعمال کیا جا سکے۔ مزید برآں، وہ کاروبار جو اپنی مخصوص ایپلی کیشنز کے لیے ماڈلز کو ٹھیک کرتے ہیں انہیں بھی GPAI ماڈل فراہم کنندگان کے طور پر درجہ بند کیا جا سکتا ہے۔

‘ڈاؤن اسٹریم پرووائیڈرز’، یا وہ کاروبار جو GPAI ماڈلز کو اپنے AI سسٹمز میں ضم کرتے ہیں، انہیں بھی کوڈ آف پریکٹس سے خود کو واقف کرنا چاہیے۔ یہ کوڈ GPAI ماڈلز کے لیے ایک نیم معیاری بننے کے لیے تیار ہے، جو AI سسٹم ڈویلپرز کے لیے GPAI ماڈل کی صلاحیتوں کے حوالے سے توقعات کی وضاحت کرتا ہے۔ GPAI ماڈل فراہم کنندگان کے ساتھ معاہدے کے مذاکرات کے دوران یہ سمجھ بوجھ بہت اہم ہو سکتی ہے۔

کاپی رائٹ قانون پر کوڈ آف پریکٹس کے اہم تصورات

GPAI ماڈلز فراہم کرنے والے EU کاپی رائٹ قانون کی تعمیل کو یقینی بنانے والی پالیسی قائم کرنے کے پابند ہیں (آرٹیکل 53 (1) (c) AI ایکٹ)۔ اس ضرورت کی نیاپن کو دیکھتے ہوئے، ایسی پالیسی کی ساخت اور مواد کے بارے میں عملی رہنمائی کا فقدان رہا ہے۔ کوڈ آف پریکٹس کا مقصد اس خلا کو پر کرنا ہے۔

کوڈ آف پریکٹس حکم دیتا ہے کہ فراہم کنندگان درج ذیل اقدامات کو نافذ کریں:

کاپی رائٹ پالیسی

وہ فراہم کنندگان جو کوڈ آف پریکٹس (‘دستخط کنندگان’) پر دستخط کرتے ہیں، انہیں EU کاپی رائٹ قانون کے مطابق کاپی رائٹ پالیسی بنانے، برقرار رکھنے اور نافذ کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ ضرورت براہ راست AI ایکٹ سے ماخوذ ہے۔ دستخط کنندگان کو یہ بھی یقینی بنانا چاہیے کہ ان کی تنظیمیں اس کاپی رائٹ پالیسی پر عمل پیرا ہوں۔

دوسرے ڈرافٹ سے ایک اہم تبدیلی یہ ہے کہ تیسرا ڈرافٹ اب کاپی رائٹ پالیسی کی اشاعت کو لازمی قرار نہیں دیتا ہے۔ دستخط کنندگان کو صرف ایسا کرنے کی ترغیب دی جاتی ہے۔ یہ کم کی گئی ضرورت منطقی ہے، کیونکہ AI ایکٹ خود ماڈل فراہم کنندگان کو اپنی کاپی رائٹ پالیسیاں شائع کرنے پر مجبور نہیں کرتا ہے۔

کاپی رائٹ شدہ مواد کی ویب کرالنگ

دستخط کنندگان کو عام طور پر ٹیکسٹ اور ڈیٹا مائننگ (‘TDM’) کے مقاصد کے لیے ویب کرالرز کو ملازمت دینے کی اجازت ہے تاکہ وہ اپنے GPAI ماڈلز کے لیے تربیتی ڈیٹا اکٹھا کریں۔ تاہم، انہیں یہ یقینی بنانا چاہیے کہ یہ کرالرز کاپی رائٹ شدہ مواد تک رسائی کو محدود کرنے کے لیے ڈیزائن کی گئی ٹیکنالوجیز کا احترام کریں، جیسے کہ پے والز۔

مزید برآں، دستخط کنندگان ‘پائریسی ڈومینز’ کو خارج کرنے کے پابند ہیں، جو کہ آن لائن ذرائع ہیں جو بنیادی طور پر کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کرنے والے مواد کی تقسیم میں ملوث ہیں۔

ویب کرالنگ اور TDM آپٹ آؤٹس کی شناخت اور تعمیل

دستخط کنندگان کو یہ یقینی بنانا چاہیے کہ ویب کرالرز حق رکھنے والوں کے ذریعہ اعلان کردہ TDM آپٹ آؤٹس کی شناخت اور ان کا احترام کریں۔ جبکہ EU کاپی رائٹ قانون عام طور پر TDM کی اجازت دیتا ہے، حق رکھنے والے آپٹ آؤٹ کرنے کا حق برقرار رکھتے ہیں۔ ویب مواد کے لیے، یہ آپٹ آؤٹ مشین کے ذریعے پڑھنے کے قابل ہونا چاہیے۔ تیسرا ڈرافٹ ویب کرالرز کے لیے تقاضوں کی وضاحت کرتا ہے، یہ بتاتا ہے کہ انہیں وسیع پیمانے پر اپنائے گئے robots.txt پروٹوکول کی شناخت اور تعمیل کرنی چاہیے۔ مزید برآں، ویب کرالرز کو دیگر متعلقہ مشین کے ذریعے پڑھنے کے قابل TDM آپٹ آؤٹس پر عمل کرنا چاہیے، جیسے کہ انڈسٹری کے معیار کے طور پر قائم کردہ میٹا ڈیٹا یا حق رکھنے والوں کے ذریعہ عام طور پر استعمال کیے جانے والے حل۔

دستخط کنندگان کو حق رکھنے والوں کو استعمال میں ویب کرالرز اور یہ کرالرز robots.txt ہدایات کو کس طرح ہینڈل کرتے ہیں اس بارے میں مطلع کرنے کے لیے مناسب اقدامات کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ معلومات مختلف چینلز کے ذریعے پھیلائی جا سکتی ہیں، جیسے کہ ویب فیڈ۔ خاص طور پر، تیسرا ڈرافٹ اب اس معلومات کو شائع کرنے کی ذمہ داری کو شامل نہیں کرتا ہے۔

غیر ویب کرال شدہ مواد کے لیے TDM آپٹ آؤٹ کی شناخت اور تعمیل

GPAI ماڈل فراہم کرنے والے خود ویب کرالنگ کرنے کے بجائے فریق ثالث سے ڈیٹا سیٹ بھی حاصل کر سکتے ہیں۔ جبکہ دوسرے ڈرافٹ نے فریق ثالث کے ڈیٹا سیٹس کی کاپی رائٹ کی مناسب مستعدی کو لازمی قرار دیا تھا، تیسرے ڈرافٹ میں اس بارے میں معلومات حاصل کرنے کے لیے مناسب کوششوں کی ضرورت ہے کہ آیا معلومات اکٹھا کرنے کے لیے استعمال کیے جانے والے ویب کرالرز نے robots.txt پروٹوکول کی تعمیل کی ہے۔

کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کرنے والے آؤٹ پٹ کی تیاری کو روکنے کے لیے خطرے کو کم کریں

AI کے استعمال سے وابستہ ایک اہم خطرہ AI کی جانب سے ایسے آؤٹ پٹ پیدا کرنے کا امکان ہے جو کاپی رائٹس کی خلاف ورزی کرتا ہے۔ اس میں آن لائن پائے جانے والے کوڈ یا تصاویر کو نقل کرنا شامل ہو سکتا ہے جو کاپی رائٹ کے ذریعے محفوظ ہیں۔

دستخط کنندگان کو اس خطرے کو کم کرنے کے لیے مناسب کوششیں کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ دوسرے ڈرافٹ کے مقابلے میں ایک زیادہ نرم نقطہ نظر کی نمائندگی کرتا ہے، جس نے ‘اوور فٹنگ’ سے بچنے کے لیے اقدامات تجویز کیے تھے۔ تیسرا ڈرافٹ ایک زیادہ ٹیکنالوجی سے غیر جانبدارانہ موقف اختیار کرتا ہے، مناسب کوششوں پر زور دیتا ہے۔

مزید برآں، دستخط کنندگان کو ڈاؤن اسٹریم AI سسٹمز فراہم کرنے والوں کے لیے اپنی شرائط و ضوابط (یا اسی طرح کی دستاویزات) میں ایک شق شامل کرنی چاہیے، جس میں ان کے GPAI ماڈل کو اس طریقے سے استعمال کرنے سے منع کیا گیا ہو جو کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کرتا ہو۔

رابطے کا ایک نقطہ نامزد کرنا

دستخط کنندگان کو حق رکھنے والوں کے لیے رابطے کا ایک نقطہ فراہم کرنے کی ضرورت ہے۔ انہیں ایک ایسا طریقہ کار بھی قائم کرنا چاہیے جو حق رکھنے والوں کو کاپی رائٹ کی خلاف ورزیوں کے بارے میں شکایات جمع کرانے کی اجازت دے۔

تیسرے ڈرافٹ کے تحت، دستخط کنندگان کے پاس ان شکایات پر کارروائی کرنے سے انکار کرنے کا اختیار ہے جنہیں بے بنیاد یا ضرورت سے زیادہ سمجھا جاتا ہے۔

مزید گہرائی میں جانا: کاپی رائٹ کی دفعات کا ایک زیادہ تفصیلی جائزہ

تیسرا ڈرافٹ، بظاہر ہموار ہونے کے باوجود، باریکیاں اور زور میں تبدیلیاں متعارف کراتا ہے جن پر قریب سے دیکھنے کی ضرورت ہے۔ آئیے ہر حصے کو مزید الگ الگ کرتے ہیں:

کاپی رائٹ پالیسی: اشاعت سے حوصلہ افزائی کی طرف تبدیلی

کاپی رائٹ پالیسی شائع کرنے کا ابتدائی مینڈیٹ، جو دوسرے ڈرافٹ میں موجود تھا، نے ممکنہ مسابقتی نقصانات اور حساس معلومات کے افشاء کے بارے میں خدشات کو جنم دیا۔ تیسرے ڈرافٹ کا حوصلہ افزائی اشاعت کی طرف بڑھنا، بجائے اس کے کہ اس کی ضرورت ہو، ان خدشات کو تسلیم کرتا ہے۔ یہ تبدیلی فراہم کنندگان کو اپنی اندرونی تعمیل کی حکمت عملیوں کے بارے میں رازداری کی ایک ڈگری برقرار رکھنے کی اجازت دیتی ہے، جبکہ اب بھی شفافیت کو فروغ دیتی ہے۔ تاہم، ‘حوصلہ افزائی’ کا پہلو اب بھی فراہم کنندگان پر اپنی پالیسیوں کے بارے میں کھلے رہنے کے لیے ایک لطیف دباؤ ڈالتا ہے، ممکنہ طور پر وقت کے ساتھ اشاعت کے ایک حقیقی معیار کی طرف لے جاتا ہے۔

ویب کرالنگ: ڈیٹا کے حصول کو کاپی رائٹ کے احترام کے ساتھ متوازن کرنا

ویب کرالنگ کی واضح اجازت، پے والز جیسی رسائی کی پابندیوں کا احترام کرنے کی ضرورت کے ساتھ، ایک نازک توازن عمل کی عکاسی کرتی ہے۔ AI ایکٹ AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ڈیٹا کی اہمیت کو تسلیم کرتا ہے، لیکن یہ مواد تخلیق کاروں کے حقوق کا احترام کرنے کی ضرورت پر بھی زور دیتا ہے۔ ‘پائریسی ڈومینز’ کا اخراج ایک اہم اضافہ ہے، واضح طور پر ان ذرائع کو نشانہ بناتا ہے جو فعال طور پر کاپی رائٹ کی خلاف ورزی میں ملوث ہیں۔ یہ شق اس اصول کو تقویت دیتی ہے کہ AI کی ترقی غیر قانونی سرگرمیوں کی بنیاد پر نہیں ہونی چاہیے۔

TDM آپٹ آؤٹس: تعمیل کی تکنیکی وضاحت

تیسرے ڈرافٹ کا robots.txt پروٹوکول اور دیگر مشین کے ذریعے پڑھنے کے قابل آپٹ آؤٹ میکانزم پر زور تعمیل کے تکنیکی پہلوؤں کو اجاگر کرتا ہے۔ یہ وضاحت GPAI فراہم کنندگان اور حق رکھنے والوں دونوں کے لیے وضاحت فراہم کرتی ہے۔ فراہم کنندگان کے لیے، یہ ان ٹھوس اقدامات کا خاکہ پیش کرتا ہے جو انہیں یہ یقینی بنانے کے لیے اٹھانا چاہیے کہ ان کے کرالرز آپٹ آؤٹ درخواستوں کا احترام کریں۔ حق رکھنے والوں کے لیے، یہ واضح کرتا ہے کہ وہ TDM کے حوالے سے اپنی ترجیحات کو مؤثر طریقے سے کیسے سگنل دے سکتے ہیں۔ ‘انڈسٹری اسٹینڈرڈ’ میٹا ڈیٹا اور ‘وسیع پیمانے پر اپنائے گئے’ حلوں کو شامل کرنا اس بات کو تسلیم کرتا ہے کہ آپٹ آؤٹ میکانزم کا منظر نامہ تیار ہو رہا ہے اور یہ کہ لچک ضروری ہے۔

غیر ویب کرال شدہ مواد: ذمہ داری اور مناسب مستعدی کو منتقل کرنا

فریق ثالث کے ڈیٹا سیٹس کے حوالے سے ‘کاپی رائٹ کی مناسب مستعدی’ سے ‘معلومات حاصل کرنے کے لیے مناسب کوششوں’ میں تبدیلی ذمہ داری میں ایک لطیف لیکن اہم تبدیلی کی نمائندگی کرتی ہے۔ جبکہ دوسرے ڈرافٹ نے GPAI فراہم کنندگان پر ڈیٹا سیٹس کی کاپی رائٹ کی حیثیت کی فعال طور پر چھان بین کرنے کا بھاری بوجھ ڈالا تھا، تیسرا ڈرافٹ اس بات کی تصدیق کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے کہ آیا ڈیٹا اکٹھا کرنے کا عمل (فریق ثالث کے ذریعہ) robots.txt کا احترام کرتا ہے۔ یہ واضح طور پر تسلیم کرتا ہے کہ GPAI فراہم کنندگان کا ہمیشہ فریق ثالث کے ڈیٹا کے حصول کے طریقوں پر براہ راست کنٹرول نہیں ہو سکتا، لیکن ان کے پاس اب بھی تعمیل کے بارے میں پوچھ گچھ کرنے کی ذمہ داری ہے۔

خلاف ورزی کرنے والے آؤٹ پٹ کو کم کرنا: ‘اوور فٹنگ’ سے ‘مناسب کوششوں’ تک

‘اوور فٹنگ’ کی اصطلاح سے دور ہونا ایک خوش آئند تبدیلی ہے۔ ‘اوور فٹنگ’، مشین لرننگ میں ایک تکنیکی اصطلاح، ایک ایسے ماڈل سے مراد ہے جو تربیتی ڈیٹا پر اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے لیکن نئے ڈیٹا پر خراب کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ اگرچہ اوور فٹنگ کاپی رائٹ کی خلاف ورزی میں حصہ ڈال سکتی ہے (مثال کے طور پر، کاپی رائٹ شدہ مواد کو حفظ کرکے اور دوبارہ تیار کرکے)، یہ واحد وجہ نہیں ہے۔ تیسرے ڈرافٹ کی ‘خطرے کو کم کرنے کے لیے مناسب کوششوں’ پر وسیع تر توجہ ممکنہ خلاف ورزی کے منظرناموں کی ایک وسیع رینج کو گھیرے ہوئے ہے اور نفاذ میں زیادہ لچک کی اجازت دیتی ہے۔ یہ تبدیلی اس بات کو بھی تسلیم کرتی ہے کہ کاپی رائٹ کی خلاف ورزی کی مکمل روک تھام ناقابل حصول ہو سکتی ہے، اور خطرے پر مبنی نقطہ نظر زیادہ عملی ہے۔

رابطے کا نقطہ اور شکایت کا طریقہ کار: عمل کو ہموار کرنا

رابطے کے ایک نامزد نقطہ اور شکایت کے طریقہ کار کی ضرورت حق رکھنے والوں کو ممکنہ کاپی رائٹ کی خلاف ورزیوں سے نمٹنے کے لیے ایک واضح راستہ فراہم کرتی ہے۔ دستخط کنندگان کے لیے ‘بے بنیاد یا ضرورت سے زیادہ’ شکایات کو مسترد کرنے کی اہلیت ایک عملی اضافہ ہے، جو سسٹم کو بے بنیاد دعووں سے مغلوب ہونے سے روکتا ہے۔ یہ شق اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتی ہے کہ شکایت کا طریقہ کار جائز کاپی رائٹ کے خدشات کو دور کرنے کے لیے ایک قابل عمل اور موثر ذریعہ رہے۔

وسیع تر مضمرات اور مستقبل کے تحفظات

GPAI کوڈ آف پریکٹس کا تیسرا ڈرافٹ AI ایکٹ کی کاپی رائٹ کی دفعات کو عملی جامہ پہنانے کی جانب ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ یہ GPAI فراہم کنندگان کے لیے بہت زیادہ ضرورت والی وضاحت اور رہنمائی فراہم کرتا ہے، جبکہ مواد تخلیق کاروں کے حقوق کے تحفظ کی بھی کوشش کرتا ہے۔ تاہم، کئی وسیع تر مضمرات اور مستقبل کے تحفظات باقی ہیں:

• ‘مناسب کوششوں’ کا معیار: ‘مناسب کوششوں’ کے فقرے کا بار بار استعمال موضوعیت کی ایک ڈگری متعارف کراتا ہے۔ ‘مناسب’ کیا ہے اس کی تشریح کا امکان ہے اور قانونی چیلنجوں اور صنعت کے بہترین طریقوں کے ذریعے وقت کے ساتھ تیار ہو سکتا ہے۔ یہ ابہام فراہم کنندگان کے لیے غیر یقینی صورتحال کا باعث بن سکتا ہے، لیکن یہ مختلف سیاق و سباق کے لیے لچک اور موافقت کی بھی اجازت دیتا ہے۔

• ڈاؤن اسٹریم فراہم کنندگان کا کردار: اگرچہ کوڈ بنیادی طور پر GPAI فراہم کنندگان کو نشانہ بناتا ہے، ڈاؤن اسٹریم فراہم کنندگان کو اس کی دفعات کو سمجھنے میں ایک ذاتی دلچسپی ہے۔ کوڈ GPAI ماڈلز کے معیار اور تعمیل کے لیے توقعات طے کرتا ہے، جو معاہدے کے مذاکرات اور خطرے کی تشخیص کو مطلع کر سکتا ہے۔ ڈاؤن اسٹریم فراہم کنندگان کو بھی بالواسطہ دباؤ کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ان کا GPAI ماڈلز کا استعمال کوڈ کے اصولوں کے مطابق ہو۔

• ٹیکنالوجی کا ارتقاء: AI کی ترقی کی تیز رفتار کا مطلب ہے کہ کوڈ آف پریکٹس کو ایک زندہ دستاویز ہونے کی ضرورت ہوگی۔ ڈیٹا کے حصول، ماڈل کی تربیت، اور آؤٹ پٹ جنریشن کے لیے نئی تکنیکیں سامنے آ سکتی ہیں، جس کے لیے کوڈ کی دفعات میں اپ ڈیٹس کی ضرورت ہوتی ہے۔ ‘انڈسٹری اسٹینڈرڈ’ میٹا ڈیٹا اور ‘وسیع پیمانے پر اپنائے گئے’ حلوں کا حوالہ جاری موافقت کی اس ضرورت کو تسلیم کرتا ہے۔

• بین الاقوامی ہم آہنگی: EU AI ایکٹ قانون سازی کا ایک اہم حصہ ہے، لیکن یہ خلا میں کام نہیں کر رہا ہے۔ دیگر دائرہ اختیار بھی AI کو ریگولیٹ کرنے کے چیلنجوں سے نبرد آزما ہیں۔ AI کے ضوابط کی بین الاقوامی ہم آہنگی، بشمول کاپی رائٹ کی دفعات، ٹکڑے ٹکڑے ہونے سے بچنے اور AI ڈویلپرز کے لیے ایک سطحی کھیل کا میدان یقینی بنانے کے لیے بہت ضروری ہوگی۔

• جدت پر اثر: کوڈ آف پریکٹس کا مقصد AI کی جدت کو فروغ دینے اور کاپی رائٹ کے تحفظ کے درمیان توازن قائم کرنا ہے۔ تاہم، AI کی ترقی کی رفتار اور سمت پر ان ضوابط کا اثر دیکھنا باقی ہے۔ کچھ کا کہنا ہے کہ حد سے زیادہ سخت ضوابط جدت کو روک سکتے ہیں، جبکہ دوسروں کا کہنا ہے کہ ذمہ دار AI کی ترقی کو فروغ دینے کے لیے واضح قوانین ضروری ہیں۔

• نفاذ اور نگرانی تعمیل کی جانچ کیسے کی جائے گی؟ کوڈز کی تاثیر کا انحصار بڑی حد تک نفاذ اور نگرانی کے لیے بنائے گئے طریقہ کار پر ہوگا۔

GPAI کوڈ آف پریکٹس کا تیسرا ڈرافٹ ایک پیچیدہ اور ارتقا پذیر دستاویز ہے جس کے دور رس مضمرات ہیں۔ یہ AI کے دور میں کاپی رائٹ کی تعمیل کے چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ایک اہم کوشش کی نمائندگی کرتا ہے، لیکن یہ پیش رفت میں ایک کام بھی ہے۔ اسٹیک ہولڈرز کے درمیان جاری بات چیت، بشمول GPAI فراہم کنندگان، حق رکھنے والے، پالیسی ساز، اور وسیع تر AI کمیونٹی، اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ضروری ہوگی کہ کوڈ اپنے مطلوبہ اہداف کو حاصل کرے اور تیز رفتار تکنیکی تبدیلی کے پیش نظر متعلقہ رہے۔