اینٹروپک کے سی ای او تیزی سے تکنولوژیکی ترقی کے دوران اے آئی پالیسی فریم ورک کا پیش خدمت کرتے ہیں

حالیہ وقت میں، ایک ٹاپ AI کمپنی Anthropic کے سی ای او داریو ایموڈی نے ایک وسیع مضمون "ای آئی انڈیکس کے دور کی پالیسی" شائع کیا جس نے سوشل میڈیا پر بڑا رونق پیدا کر دیا۔ مضمون میں پانچ پالیسی شعبوں پر مبنی اپنے مشاہدات کو بہت تفصیل سے بیان کیا گیا ہے اور监管 سے لے کر علاقائی سیاست تک نظام کی تجاویز پیش کی گئی ہیں۔

（اصل لنک:https://darioamodei.com/post/policy-on-the-ai-exponential، اس مضمون کے آخر میں چینی زبان کا مکمل نسخہ دیا گیا ہے۔

یہ تسلیم کرنا پڑے گا کہ سیلیکون ویلی کے ان لوگوں کے درمیان جو صرف "دنیا بدل دیں گے" کا دعویٰ کرتے ہیں اور صرف بڑی باتیں کرتے ہیں، داریو ایک نایاب صاف ہوا کی سانس ہیں۔

وہ بExtreme سچائی کے ساتھ، اور کچھ حد تک "اخلاقی فریضہ" کے طور پر، ٹیکنالوجی کے دنیا کے چھپائے گئے جھوٹ کو کھول دیا۔

اندرونی لوگ عام طور پر AI کے بارے میں عوام کی فکر کو "پبلک ریلیشنز کا خراب انتظام" سمجھتے ہیں، لیکن داریو نے بے باکی سے جواب دیا: لوگ فکرمند ہیں کیونکہ خطرات حقیقی ہیں، یہ کوئی پبلک ریلیشنز کا مسئلہ نہیں ہے۔

وہ بھی اس حقیقت کو مستقیم طور پر تسلیم کرتا ہے جسے ٹیکنالوجی کے ٹریڈ مہیا کرنے والے پرہیز کرتے ہیں: AI ممکنہ طور پر ایک سنگین، طویل المدتی بے روزگاری کی لہر کا باعث بن سکتا ہے، جس سے معیشت "سوپر گروتھ اور سوپر عدم مساوات" کی انتہائی حالت میں گھسٹ جائے گی۔

لیکن اگر ہم اس صنعت کے سامنے والے "چیخنے والے" کے دیے گئے علاج کو آگے بڑھائیں، تو ہم ایک گہرا سوچنے پر مجبور کرنے والا ساختی تضاد دیکھتے ہیں:

ذمہ داری سے بھرپور ایک ایسے اعلیٰ افسر جو صنعت کو زنجیروں میں باندھنے کا مطالبہ کر رہا ہے، وہ غیر متوقع طور پر ایک بے مثال طاقت کی منتقلی کی کوشش کر رہا ہے۔ سلیکون ویلی کے ایلیٹ، انسانی معاشرے کے قوانین کو دوبارہ لکھ رہے ہیں۔

ای آئی جو بجلی کی طرح تیزی سے ترقی کر رہی ہے، اس کے سامنے داریو پریشان ہو گیا اور حکومت کو مشورہ دیا کہ وہ ای آئی کو طیاروں اور دواوں کی طرح فوراً کنٹرول کرے۔

مثلاً، ایک ایسا نظام متعارف کرائیں جیسے فیڈرل ایوی ایشن ایڈمنسٹریشن (FAA)، جس میں کمپیوٹیشنل پاور کے معیار کو پورا کرنے والے جدید ماڈلز کو تھرڈ پارٹی کے ذریعہ لازمی سیکورٹی ٹیسٹ سے گزرنا ہوگا، ورنہ انہیں جاری نہیں کیا جا سکے گا۔

اس کا بنیادی مقصد بے شک انسانی سلامتی ہے۔

لیکن کاروباری ترقی کے موضوعی قوانین کے مطابق، ہوا کی سفر کی صنعت اس لیے انتہائی مرکزیت والی اولیگوپولی ہے کیونکہ مطابقت کے اخراجات بے حد زیادہ ہیں۔

جب AI صنعت حقیقت میں "FAA" بن جائے گی، تو مہنگی جانچ کی فیس، منظم ریڈ ٹیم ٹیسٹنگ اور پینیٹریشن ٹیسٹنگ، ایک ناقابلِ شکست "سنسنی کی دیوار" میں تبدیل ہو جائیں گی۔

نگرانی، کبھی کبھی لیڈر کی دفاعی دیوار ہوتی ہے۔ اسٹارٹ اپ اور اوپن سورس کمیونٹی کے لیے اس کا اخراج ممکن نہیں ہوتا۔

نتیجہ یہ ہوا کہ بڑے کمپنیوں نے انسانیت کی محفوظیت کے لیے “عظیم محبت” کے نام پر، رسمی طور پر اختیارات کا استعمال کرتے ہوئے قانونی طور پر صفائی کی اور اپنی اکثریت کو قانون میں درج کر لیا۔

دوائی اور علاقائی سیاست کے شعبوں میں بھی یہ ظریفہ منطق موجود ہے۔

داریو نے FDA جیسے روایتی اداروں کو AI دواؤں کی ترقی کے لیے منظوری کے عمل کو آسان بنانے اور لمبے علاج کے تجربات کی جگہ AI سیمولیشن کو قبول کرنے کی درخواست کی۔ اس کا مقصد اچھا ہے، لیکن یہ بے شک طاقتور کمپیوٹنگ پاور والے AI گینٹس کے لیے ٹریلین ڈرگ انڈسٹری پر ڈیمینشنل ایٹیک کو آسان بناتا ہے۔

اسی دوران، اس نے ایک “جمہوری ممالک کا AI اتحاد” تصور کیا، جس میں اندر کی طرف چپس کا تبادلہ ہو اور باہر کی طرف سخت تحفظ ہو۔

اگر یہ اتحاد تشکیل دیا جائے، تو کون ٹیکنالوجی فراہم کرے گا؟ کون باہر رکھا جائے گا؟ کون دشمن بنایا جائے گا؟ اس پورے عمل میں کون فائدہ اٹھائے گا؟

ٹیکنالوجی کے بڑے کمپنیاں ٹیکنالوجی کے فراہم کنندہ ہونے کے ساتھ ساتھ ٹیکنالوجی کے فرق کو برقرار رکھنے کے لیے نئے دور کے کھیل کے قوانین بنانے والے بن گئی ہیں، اور شاید ان کا تصور بڑے دفاعی بجٹ کو سنبھالنے والے نئے "ڈیجیٹل ملٹری انڈسٹریل کمپلیکس" کے طور پر ہو سکتا ہے۔

اگر ہم تاریخ کے پیچیدہ نشانات کو دیکھیں، تو یہ سب پہلے ہی نشان دیا جا چکا تھا۔

تاریخی طور پر، جب کوئی کمپنی کافی بڑی ہو جاتی ہے، تو وہ عام طور پر "ملک کو قبضہ کر لیتی ہے یا نیم ملکی خصوصیات اپنالیتی ہے"۔ داریو نے اپنے مضمون میں ایک بہت دقیق تشبیہ بھی دی ہے: برطانوی مشرقی ہند کمپنی۔

ایسٹ انڈیا کمپنی شروع میں صرف ایک مصالحہ تجارت کرنے والے تاجروں کا گروہ تھی، لیکن راستوں کی حفاظت اور وسیع عالمی مفادوں کے انتظام کے لیے، وہ آہستہ آہستہ فوجیں مقرر کرنے، عدالتوں کا قیام کرنے اور کرنسی جاری کرنے لگی، جس سے وہ زیرِ قبضہ خطے کی حکومت کرنے والی “شبه ریاست” بن گئی۔

آج کے سلیکون ویلی کے بڑے کمپنیاں اسی طرح چل رہی ہیں۔

صرف اس وقت کا ذریعہ طاقتور جہاز اور توپیں تھے، آج کا ذریعہ کمپیوٹنگ پاور ہے۔

داریو نے ایک حیرت انگیز مستقبل کا خیال پیش کیا: اگر AI لگاتار اسی طرح تیزی سے ترقی کرتا رہا، تو وہ "ڈیٹا سینٹر میں ایک عظیم ملک" بن جائے گا: AI جیسے ہر شعبے کے جنونیوں کا اجتماع ہوگا، اور طاقتور AI ہونا اس بات کے برابر ہوگا جیسے آپ کے لیے ایک ملک کے برابر جنونی کام کر رہے ہوں۔ اس لیے جب ایک طاقتور AI والی فوج، AI نہ رکھنے والی فوج کے سامنے آئے، تو فرق "دوسری جنگ عظیم کے نیوی لینڈز کے سامنے وسطی دور کے تلوار بازو" جیسا ہوگا۔

جب ٹیکنالوجی کے عظیم ٹریڈز کے پاس ایسی سپر ٹیکنالوجیاں ہوتی ہیں جو مالیاتی تباہی، جانوری ہتھیاروں کی تخلیق، یا عالمی جغرافیائی سیاسی ڈھانچے کے فیصلے کر سکتی ہیں، تو روایتی ریاستی ادارے ان پر موثر طور پر قابو پانے میں ناکام ہو رہے ہیں۔

بڑے کھلاڑیوں نے پہلے ہی اپنی خود کی محفوظ معیارات تیار کرنے، اپنے ماڈلز کا ٹیسٹ کرنے، اور اپنے بین الاقوامی اتحاد کے منصوبے بنانے کی کوشش کر لی ہے۔

یہ اس لیے نہیں کہ وہ ایک بری خواہش مند گروہ ہیں، بلکہ یہ تکنیکی ترقی کے اس سطح کے بعد، طاقت کے خالی پڑ جانے اور انسانی فطرت کی پیچیدگی کی وجہ سے ان کے لیے قدرتی طور پر اسی طرح کا راستہ اختیار کرنا پڑا۔

اس عصر میں جہاں کیلکولیشن پاور ہر چیز کا فیصلہ کرتی ہے، انفرادی طاقت کو لامحدود طور پر دبایا جاتا ہے۔

داریو نے بے رحمی سے سچائی کھول دی: AI صرف جسمانی محنت کو نہیں، بلکہ انسانوں کی فخر کی وجہ بننے والی شناختی صلاحیتوں کو بھی بدل رہا ہے۔

جب ہم نے اپنے کام کے ماحول میں منطقی استدلال اور منصوبہ بندی پر سخت محنت کی ہے، تو جب ہم اس "تمام ذہینوں کے ملک" کے سامنے آتے ہیں، تو ہم اپنے آپ کو کیسے سمجھیں؟

بڑے لوگوں کی تجویز یہ ہے: مجموعی بنیادی آمدنی (UBI) جیسے مکرو اقتصادی سہارے۔ چاہے آپ کام نہ کریں، حکومت آپ کو پیسہ دے گی۔

لیکن نوکری برقرار رہی، دل کا وہ بڑا خالی جگہ کون بھرے گا؟

شاید داریو کے متن میں اس استعارے کی طرح: یہاں تک کہ اگر مشینیں پہلے ہی شطرنج اور گو میں انسانوں کو شکست دے چکی ہوں، تو لوگ اب بھی اپنی زندگی کو شطرنج کے تختے کو وقف کرتے ہیں اور ان کی عزت کی جاتی ہے۔

کیونکہ مشینیں سرد "بہترین حل" نکالتی ہیں، جبکہ انسان زندہ "تجربے" کی تلاش کرتے ہیں۔

جو خصوصیات معیاری نہیں بنائی جا سکتیں، وہ مستقبل کا سب سے کمیاب وسائل بن جائیں گی۔

ایک داستان کے متعلقہ حصے میں، دو ہوبٹس درختوں کے حفاظتی فوج کے خلاف اپنے جنگل کی حفاظت کے لیے ٹری بارڈ کو جگانے کی کوشش کرتے ہیں — ایک حکمت سے بھرپور لیکن آہستہ حرکت والی، شعور رکھنے والی درختی مخلوق۔ مسئلہ یہ ہے کہ ٹری بارڈ کی حرکت کی رفتار ہوبٹس سے بالکل مختلف ہے۔ اس کے لیے صرف ایک اور درخت کو سلام کرنے میں پورا دن لگ جاتا ہے، اس لیے اس اور اس کے ساتھیوں کو کافی تیزی سے کارروائی پر مجبور کرنا تقریباً ناممکن ہے۔

ذکا ء (AI) اور ہمارے سیاسی نظام کے درمیان تقاطع، ہوبٹس اور ٹری ہرڈ کی طرح محسوس ہوتا ہے۔ AI تیز ترین رفتار (عام بول چال کا الفاظ، جس کا مطلب ہے بہت تیز رفتار) سے ترقی کر رہا ہے — صرف چار سالوں میں، AI ماڈلز نے تقریباً ایک بھی مسلسل کوڈ لکھنے کی صلاحیت سے گزر کر اب اہم AI کمپنیوں میں زیادہ تر کوڈ لکھنا شروع کر دیا ہے۔ بائیولوجی، فزکس، ریاضی، فنانس، قانون، ترجمہ اور بہت سے دوسرے شعبوں میں بھی اسی قسم کی ترقی ہوئی ہے۔ AI کے سکیلنگ قوانین، جو یہ پیش گوئی کرتے ہیں کہ حساب کی صلاحیت میں اضافے کے ساتھ عام شناختی صلاحیتیں اسٹیلر طور پر بڑھیں گی، کے پیچھے اب تک دس سال سے زائد عملی ثبوت موجود ہیں۔ اگر ان سکیلنگ قوانین مزید صرف ایک یا دو سال تک جاری رہے، تو ہم بہت جلد اس بات کا خاتمہ دیکھ سکتے ہیں جسے میں "طاقتور AI (Powerful AI)" یا "ڈیٹا سنٹر میں جینئس نیشن" کہتا ہوں۔

اس کے برعکس، پالیسی—خاص طور پر قانون سازی—بہت سست گتی سے آگے بڑھ رہی ہے۔ عام طور پر اس کے لیے کافی وجوہات ہوتی ہیں: حکومت کے پاس بہت بڑی طاقتیں ہوتی ہیں، اور ان طاقتوں کو بے جا استعمال نہ کرنا عام طور پر بہتر ہوتا ہے۔ لیکن اس وقت کے تناظر میں یہ عدم تطابق بہت دردناک ہے: جب تک کانگریس کو اقدام کرنے میں سالوں لگ سکتے ہیں، AI ایک دلچسپ کھلونا بن کر ایک حقیقی جینیؤس ملک (country of geniuses) بن سکتا ہے۔

گزشتہ کچھ سالوں میں، جب AI ایک اہم کاروباری ٹیکنالوجی بن گئی، تو ہم جو لوگ اس کا ذمہ دارانہ طریقے سے استعمال کرنا چاہتے ہیں، وہ ایک دشواری کا شکار ہو گئے۔ ہم اس نمائندہ ترقی کا واضح طور پر مشاہدہ کر سکتے ہیں: ہمیں شدید شک ہے کہ کچھ سالوں میں، AI وہ نایاب ٹیکنالوجی بن جائے گی جو پورے پالیسی کے منظر نامے کو بنیادی طور پر تبدیل کر دے گی، جیسے کہ ایٹم بم نے جغرافیائی سیاست کو تبدیل کیا تھا، یا صنعتی انقلاب نے ہر معاشی اور سماجی مسئلے کو بنیادی طور پر تبدیل کیا تھا۔ لیکن جو لوگ صرف اس وقت AI کے کام کرنے کے طریقے پر توجہ دے رہے ہیں، وہ اسے ایک بہت عام ٹیکنالوجی کے طور پر دیکھ رہے ہیں—شاید نئے صارفین کے ایپلیکیشن یا مالیاتی عمل کے ساتھ۔ زیادہ تر پالیسی سازوں اور کمپنیوں کو یہ سمجھانا مشکل ہے کہ لازس فیر (laissez faire) کے علاوہ کوئی اور معنی خزنہ ہے۔ عادلانہ طور پر، حقیقت یہ ہے کہ AI کے جذبہ انداز اثرات اب تک ظاہر نہیں ہوئے، اور ہم نہیں جانتے کہ وہ کس شکل میں ظاہر ہو سکتے ہیں، جس سے اگرچہ عمل کرنے کا خواہش ہو، لیکن صحیح پالیسیاں ترتیب دینا مشکل ہو جاتا ہے۔

اس صورتحال کے نتیجے میں لگائے گئے پابندیوں کے باوجود، بہت سے سیکورٹی حامی (Anthropic سمیت) تک اس قسم کی پالیسی اقدامات کی حمایت پر توجہ مرکوز کرتے رہے ہیں جو منتخب کرنے کا حق برقرار رکھتے ہوں، مستقبل کے تیز رفتار رد عمل کے لیے تیاری کریں (مقولہ/اصطلاح، تیاری کرنا، بنیاد رکھنا)، یا دنیا کو قریب آنے والی باتوں (مقولہ/اصطلاح، قریب آنے والی یا ظاہر ہونے والی باتیں) کے بارے میں بہتر اندازہ دیں — جیسے شفافیت کے قوانین، چپس پر برآمد پابندیاں، اور AI کے مزدوری پر اثرات کے بارے میں ڈیٹا جمع کرنا۔ یہ کافی نہیں ہیں، لیکن ان کا احساس یہ ہے کہ اب تک جو کچھ ممکن ہے وہی ہے۔

تاہم، پچھلے کچھ ماہوں میں AI کی حیرت انگیز طاقت اور اس کے خطرات کے ثبوت نے غیر قابل انکار ہو کر رکھ دیا ہے۔ شاید سب سے نمایاں مثال Claude Mythos Preview ہے، اور لوگوں کو ایسا محسوس ہوا کہ فرانتیئر ماڈلز (frontier models) سائبر سیکیورٹی کے لیے بہت حقیقی خطرہ پیدا کر رہے ہیں، جس سے فنانشل سیکٹر، اہم بنیادی ڈھانچے اور قومی سلامتی کو نقصان پہنچانے کا امکان پیدا ہوتا ہے۔ Mythos Preview نے عالمی سائبر سیکیورٹی کے منظر نامے کو مکمل طور پر الٹ پلٹ دیا۔ لیکن اس کا زیادہ وسیع مطلب یہ ہے کہ یہ بے شک ثابت کرتا ہے کہ AI ماڈل اب عالمی اور قومی سطح کے اہم اوزار بن چکے ہیں۔ Mythos سطح کے ماڈلز کے ذریعے پیدا ہونے والے سائبر خطرات ہمارے سامنے آنے والے آخری خطرات نہیں ہوں گے۔ میرا خیال ہے کہ بائیو لوجیکل خطرات جلد ہی اس کے بعد آئیں گے، اور شدید AI خودمختاری کے خطرات بھی اس کے فوراً بعد آئیں گے (نوٹ 1)۔

ہم اب عالمی سطح پر ایک آہستہ اور ناکارہ پالیسی ادارے کو شروع کرنے کی ضرورت محسوس کر رہے ہیں تاکہ اب سے حیرت انگیز رفتار سے مرکب ہونے والے خطرات اور مواقع کا مقابلہ کیا جا سکے۔ بہت سے پالیسی ساز اب اقدامات اٹھانے کے لیے زیادہ کھلے رویے کا مظاہرہ کر رہے ہیں، جو اس بات کو متاثر کن بناتا ہے کہ ہمارے ساتھیوں نے بھی وہی موقف اپنا لیا ہے جس کا ہم پچھلے کچھ سالوں سے دفاع کر رہے ہیں (مطلب: رائے بدل کر متفق ہونا)۔ یہ اچھی بات ہے، لیکن مجھے خوف ہے کہ ان ابتدائی اقدامات AI کی تیز رفتار ترقی کے مقابلے میں کم از کم ایک سال پیچھے ہیں۔ یہ مضمون اس فاصلے کو کم کرنے کی کوشش کرتا ہے: اس بات کو واضح کرتا ہے کہ اب تک اس تھما دار ترقی کہاں پہنچ چکی ہے، اور موجودہ اہم لمحے کا مقابلہ کرنے کے لیے ضروری مشترکہ اقدامات (مطلب: موجودہ اہم چیلنج کا مقابلہ کرنا)۔

میں AI دنیا میں دوبارہ سوچے جانے کی ضرورت والے پانچ مستقل سیاسی شعبوں پر توجہ مرکوز کروں گا: تنظیم اور عوامی حفاظت، مکرو اقتصادی اور ٹیکس پالیسی، سائنسی نوآوری، قومی اور سماجی طاقت کے درمیان توازن، اور علاقائی سیاست۔ میں امریکی سیاست کے نقطہ نظر سے بات کروں گا، کیونکہ Anthropic ایک امریکی کمپنی ہے، لیکن میں جو زیادہ تر تجاویز دوں گا وہ دنیا کے دوسرے حصوں کے لیے بھی متعلقہ ہیں۔

اس مضمون کے ساتھ، Anthropic سامنے والے ماڈلز کے ٹیسٹنگ کے لیے ایک قانونی پیشکش اور نوکریوں کے ضائع ہونے کے لیے ایک پالیسی فریم ورک جاری کرے گا، جس کے لیے ہم مالی سہولت فراہم کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔ ہم مستقبل میں مزید کام کرنے کا منصوبہ رکھتے ہیں، لیکن ہم انہیں اپنی جدید مثال کے طور پر دیکھتے ہیں۔

1. نگرانی اور عوامی حفاظت

ہر نئی ٹیکنالوجی یا نئی مصنوعات کے فائدہ مند اور نقصان دہ استعمال دونوں ہوتے ہیں، جس سے انویشن اور سیکورٹی کے درمیان ایک دشواری پیدا ہوتی ہے۔ مصنوعات پر تنظیم سے ان کے نقصان پیدا کرنے کا امکان کم ہوتا ہے اور دنیا بھر کے لوگوں کی زندگیوں کو بہتر بنانے میں اہم کردار ادا کرتی ہے، لیکن یہ فوائد کو براہ راست کم بھی کر سکتی ہے اور انویشن کو غیر دونوں طرح سے روک سکتی ہے۔ یہاں ایک ہےکرین وسیہ نقطہ نظر بھی ہے جس کے مطابق، تنظیم کرنے والے عام طور پر پیچیدہ معاشی توازن کے بارے میں درست فیصلے کرنے کے لیے ضروری معلومات سے محروم ہوتے ہیں، اس لیے تنظیم عام طور پر ناکارہ اور پیچیدہ ہوتی ہے۔ اس سے متعلق ایک مفہوم کولنگرجز ڈلیما (Collingridge dilemma) ہے، جس میں کہا جاتا ہے کہ اکثر ایک ٹیکنالوجی کے اثرات کا پتہ لگانا مشکل ہوتا ہے، جب تک کہ ان کا انتظام کرنا مشکل نہ ہو جائے۔

2023-2024 میں، یہ مسائل AI کے شعبے میں خاص طور پر اہمیت رکھتے تھے (مترادف: اہمیت حاصل کرنا، توجہ کا مرکز بننا، یا خوفناک لگنا)۔ اینٹروپک کے لیے، یہ واضح تھا کہ مستقبل میں AI کے پاس لاکھوں افراد کو متاثر کرنے والے جانورانہ ہتھیاروں کو تیار کرنے کی صلاحیت ہو سکتی ہے، یا اس کی خودمختاری کی غلط سرگرمیاں انتہائی صورتحال میں خود انسانیت کو خطرے میں ڈال سکتی ہیں۔ کم واضح یہ تھا کہ خطرات بالکل کس شکل میں ظاہر ہوں گے، انہیں کس طرح بہترین طریقے سے ٹیسٹ اور کم کیا جائے، اور وہ عملی طور پر کیسے پیش آئیں گے (مترادف: ترقی کرنا، نتائج پیدا کرنا)۔ اس لیے، پہلے سے تیار کردہ قانون سازی کا خطرہ بہت زیادہ ہے کہ وہ ناکام ثابت ہو جائے — بے معنی یا کم قیمت والے مطابقت کے تقاضوں کو فروغ دے کر، جبکہ حقیقی خطرات کے سب سے اہم ذرائع کو نظرانداز کرتے ہوئے (نوٹ 2)۔

آخر کار، ہم نے نتیجہ اخذ کیا کہ اس وقت کا صحیح طریقہ شفافیت تھا۔ AI ماڈل کے ڈویلپرز کو اپنی سیکیورٹی پروسیجرز اور ماڈل پر چلائے گئے ٹیسٹس کا اعلان کرنا چاہیے، اور کوئی بھی اہم سیکیورٹی واقعہ رپورٹ کرنا چاہیے تاکہ عوام اور سائنسی برادری خطرات کے بارے میں بہتر اندازہ لگا سکے۔ جب اور اگر خطرات زیادہ واضح ہو جائیں اور ان کی شکل زیادہ واضح ہو جائے، تو شفافیت سے حاصل ہونے والے ثبوت استعمال کیے جا سکتے ہیں تاکہ ذہین قانون سازی کی منصوبہ بندی کی جا سکے جو سب سے زیادہ فکر مند خطرات کو ٹارگٹ کرے۔ اس لیے، 2025 میں، Anthropic نے شفافیت کے قانون کی حمایت کی، جس سے کیلیفورنیا کا SB 53، نیو یارک ریاست کا RAISE، اور الینوائے کا SB 315 (جو 2026 کے آغاز میں منظور ہوا) منظور ہونے میں مدد ملی، اور فیڈرل سطح پر شفافیت کے معیارات وضع کرنے کی حمایت کی گئی۔

تاہم، اب خطرہ واضح طور پر آ چکا ہے۔ اب ٹرانسپیرنسی سے آگے بڑھ کر AI کے لیے زیادہ سنجیدہ اور قابل نفاذ تنظیم کی ضرورت ہے۔ میرے خیال میں، موجودہ اس تیز رفتار ترقی کے مرحلے میں، بہترین تشبیہ کار، طیارہ یا دوا کی ہے — یہ جدید معیشت کے لیے ناگزیر طاقتور ٹیکنالوجیاں ہیں، لیکن اگر ان کا ڈیزائن یا آپریشن غلط ہو تو ان کے پاس بہت سارے افراد کی موت کا امکان ہوتا ہے۔ اس لیے، میرے خیال میں، ہمیں AI کے لیے تنظیمی فریم ورک بنانے کے لیے فیڈرل ایوی ایشن ایڈمنسٹریشن (FAA) جیسے اداروں کو ماڈل بنانا چاہیے۔ سامنے والے AI ماڈل طیاروں کی طرح ہیں، جنہیں ٹیکنیکل ٹیسٹنگ اور آڈٹ کے لیے مجبور کیا جانا چاہیے، اور اگر وہ اعلٰی سلامتی معیاروں کو پورا نہ کر سکتے ہوں تو ان کو جاری کرنے سے روکا جائے یا واپس لے لیا جائے، جسے عوامی سلامتی کے لیے خطرہ سمجھا جائے۔ میں سراہتا ہوں کہ ٹرمپ حکومت کا انتظامی حکم AI شعبے میں حکومت کے کردار کو بڑھانے کی طرف قدم بڑھا رہا ہے، حالانکہ Anthropic کا پروپوزل مزید آگے بڑھنے کا تجویز دे�تا ہے۔ ہمارا پروپوزل درج ذیل عناصر پر مشتمل ہے:

• ایک مخصوص کمپوٹیشنل طاقت کے حد سے زیادہ والے ماڈلز کو چار خاص شعبوں میں ان کے خطرات کی سطح کا جائزہ لینے کے لیے اہل تیسری فریق کی اجباری ٹیسٹنگ کا پابند ہونا چاہیے: سائبر سیکورٹی، بائیو ویپنز، AI سسٹم سے کنٹرول کھونا، اور ان دیگر خطرات کو تیز کرنے والی آٹومیٹڈ ریسرچ اور ڈویلپمنٹ۔
• اگر کوئی تیسری طرف کی评估 کے مطابق ماڈل میں قابل قبول نہ ہونے والے خطرات ہوں، تو حکومت کو اس ماڈل کے ڈیپلومنٹ کو روکنے یا روکنے کا اختیار ہونا چاہیے۔ یہ اختیار صرف اوپر بیان کردہ چار مخصوص خطرات تک محدود ہونا چاہیے، اور سیاسی جانب داری یا جزئی فیصلوں کے خلاف تحفظات ہونے چاہئیں۔
• third-party assessments can be conducted by government agencies (similar to the FAA) or a group of private organizations authorized and inspected by the government to evaluate models based on certain standards (a “regulatory market” approach).
• اے آئی کمپنی جو ایڈوانسڈ اے آئی ماڈلز تیار کرتی ہے، کو اپنے ماڈل وزن کے تحفظ کے لیے مضبوط سیکورٹی معیارات ہونے چاہئیں، اسے باقاعدگی سے ریڈ ٹیم ٹیسٹنگ اور پینیٹریشن ٹیسٹنگ کرانا چاہیے، اور اسے بڑے خطرہ کرنے والوں کے خلاف دفاع کے لیے حکومتوں کے ساتھ تعاون کرنا چاہیے۔
• انچارک کلیدی شعبوں میں سیکورٹی واقعات کی فوری رپورٹ کی ضرورت ہے۔

ایک دن آ سکتا ہے، شاید جلد ہی، جب سب سے طاقتور AI سسٹم طیارہ یا گاڑی کی طرح نہیں، بلکہ ہتھیاروں کے طور پر استعمال کیے جانے والے ایٹمی مواد کی طرح لگنے لگیں — جس سے انسانیت کے لیے خطرہ پیدا ہوگا، اور صرف "صرف" عوامی حفاظت کے لیے نہیں، تو ہمیں اس سے آگے بڑھنا ہوگا۔ اگر ایسا ہوتا ہے، تو ہمیں ممکنہ طور پر میری اوپر فہرست بند کردہ تجاویز سے زیادہ جذبہ کے ساتھ تنظیمی اقدامات اٹھانے ہوں گے (نوٹ 3)۔ لیکن جس طرح 2024 میں میری تجویز کردہ تجاویز کو لاگو کرنا مشکل ہے، میرا خیال ہے کہ ہمیں اپنے آپ کو جلد بازی نہیں کرنی چاہیے (محاورہ، جس کا مطلب ہے زود پاک یا زود رفتار ہونا)۔ ہمیں آج ظاہر ہونے والے خطرات کے لیے پالیسیاں تیار کرنی چاہئیں، جبکہ نئے خطرات کے ظہور پر اپنے جوابات کو تیزی سے مضبوط بنانے کے لیے بنیاد رکھنی چاہئیں۔

2. میکرو معاشیات اور ٹیکس پالیسی

طویل عرصے سے، حکومتیں اقتصادی نمو کو فروغ دینے، اہم عوامی خدمات فراہم کرنے اور سب سے کمزور گروہوں کی دیکھ بھال کو یقینی بنانے کے درمیان توازن قائم کرنے کے لیے پریشان رہی ہیں۔ ان بحثوں کا ایک اہم (اور عام طور پر درست) فرض یہ ہے کہ اقتصادی نمو کمزور اور حاصل کرنا مشکل ہے — جبکہ عدم مساوات کو کم کرنا اہم فوائد لاسکتا ہے، لیکن اسے ٹیکس یا خسارے میں اضافہ کے اقتصادی رکاوٹوں کے ساتھ توازن میں رکھنا ہوگا۔

میں شک کرتا ہوں کہ طاقتور AI اس فرضیہ کو الٹ سکتا ہے۔ اگر AI کو زیادہ تر معرفتی کاموں کو انسانوں کے مقابلے میں بہت بہتر طریقے سے انجام دینے کی صلاحیت حاصل ہو جائے، تو منطقی طور پر یہ سائنس، ٹیکنالوجی اور آپریشنل کارکردگی کو تیز کرکے بہت تیز اور مضبوط معاشی نمو لائے گا۔ AI کی بہتر AI بنانے کی تکراری صلاحیت اس نمو کو مزید بڑھا سکتی ہے۔ لیکن بالکل اسی وجوہات کی بناء پر، AI پہلے کے تقنوں کے مقابلے میں انسانی معرفتی صلاحیتوں کے لیے ایک زیادہ عام معاشی متبادل کے طور پر بھی کام کر سکتا ہے، اور پہلے کے تقنوں کے مقابلے میں معاشی نظام کو تیزی سے تبدیل کر سکتا ہے۔ اس لیے، یہ سمجھنا مناسب ہے کہ AI پہلے کے تقنوں کے مقابلے میں مزید زیادہ اور ممکنہ طور پر زیادہ مستقل طور پر مزدور بازار پر اثر انداز ہوگا۔ ہمارا خطرہ یہ ہے کہ ہم ایسی دنیا میں داخل ہو جائیں جہاں معاشی توازن کا ڈائلوگ سپر نمو، سپر عدم توازن کے سیٹنگ پر فنس چکا ہو، اور اس سیٹنگ سے باہر نکلنا مشکل ہو سکتا ہے۔ اس قسم کی دنیا میں، اہم چیلنج نمو کو فروغ دینا نہیں بلکہ یہ تلاش کرنا ہوگا کہ ہر کسی کو فوائد تقسیم کرنے کا طریقہ کیا ہو۔

اس مضمون میں بحث کی جانے والی موضوعات میں، ماکرو معاشیات اور مستقل مزدوری کی جگہ لینے کو عام طور پر سب سے زیادہ عوامی توجہ اور سب سے زیادہ غلط فہمیوں کا شکار بنایا گیا ہے، اس لیے میں دو نکات بہت واضح طور پر واضح کرنا چاہتا ہوں۔

سب سے پہلے، مستقل نوکریوں کا نقصان ناپسندیدہ اور خطرناک ہے، اور ہمیں اس کی حوصلہ افزائی کرنے کے بجائے اسے کم سے کم کرنے یا روکنے کے لیے تمام ممکنہ کوششیں کرنی چاہئیں۔ میں نے انٹرویوز اور مضامین میں نوکریوں کے نقصان کے بارے میں انتباہ کیا ہے، کیونکہ میں چاہتا تھا کہ پالیسی ساز اور نجی شعبہ دونوں کو اس کے مطابق تبدیلی اور جواب دینے کا بہترین موقع ملے، نہ کہ میں ایک “آخری زمانے کا پیغمبر” بننے کی کوشش کر رہا ہوں۔ ایک کمپنی کے طور پر، Anthropic ہمیشہ اپنے صارفین کے ساتھ تعاون کرتی ہے تاکہ تخلیقی نئے استعمال اور نئے آمدنی کے ذرائع تلاش کیے جائیں، جس سے وہ موجودہ مزدوری کے ساتھ زیادہ کام کر سکیں، صرف لاگت بچانے (جو عام طور پر ملازمین کو بھٹکانے کا مطلب ہوتا ہے) پر توجہ مرکوز نہ کریں۔ جب یہ نظام آگے بڑھتے ہیں، تو ہم مستقل طور پر نئے انٹرایکشن ماڈلز کا خیال رکھتے ہیں جن میں انسانوں کو AI سسٹمز میں ممکنہ طور پر زیادہ سے زیادہ فعال کردار ادا کرنے کا موقع دیا جائے۔ زیادہ وسیع طور پر، دنیا بھر میں AI کو نئے نئے طریقوں سے استعمال کرنے کا امتحان کرنا قابلِ قدر ہے، کیونکہ یہی طریقہ ہے جس سے معاشرہ نئے ممکنہ نوکریوں کے ترتیب پاتا ہے۔ میرا یقین ہے کہ AI بڑھتے ہوئے بہت سارے نئے معاشی مواقع لائے گا۔ میں نے پہلے ہی پیش گوئی کی تھی کہ AI اس بات کو ممکن بنائے گا کہ ایک واحد شخص دس ارب ڈالر کی قدر والی کمپنی بنائے، اور ہم نے پہلے ہی دیکھا ہے کہ صرف چند لوگوں والی ٹیمیں عائدات ملین ڈالرز والی کمپنیاں قائم کر رہی ہیں۔ لیکن اس کے ساتھ ساتھ، ہمیں یہ تسلّم کرنا چاہئے کہ جب تک ہم تمام ممکنہ کوشش نہیں کرتے، AI انتہائی سنگین مستقل بेروزگاری کا باعث بن سکتا ہے—جو شاید اس تکنالوجی کا اندرکا خاص خاص پہلو اور اس کا انسانی شناخت کو بڑھتے ہوئے دوبارہ تخلیق کرنے کا طریقہ ہو (نوٹ 4)۔

دوسری بات، AI ڈرائیون کاموں کے نقصان کے لیے کوئی بھی جواب اس بات کو حل کرے گا کہ ہر ایک کو مالی تحفظ فراہم کیا جائے اور اس کے ساتھ ساتھ لوگوں کو معنی، مقصد اور اپنی مرضی کا احساس دلانا بھی ضروری ہے۔ آخرکار، دوسری بات زیادہ اہم ہے، جو اس بات پر منحصر ہے کہ معاشرہ کس طرح منظم ہونا چاہیے، لوگ کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں، اور خوبصورت زندگی کیا ہے۔ درحقیقت، میں بہت مثبت سوچتا ہوں کہ ایک ایسی دنیا میں جہاں AI ہر شعبے میں ہر انسان سے بہتر ہو، انسان اب بھی اپنی زندگی میں گہرے مقاصد کے ساتھ رہ سکتے ہیں اور حیرت انگیز اور خوبصورت چیزوں کو بنانے کی کوشش کر سکتے ہیں (نوٹ 5)۔ لیکن یہ ایک ایسا مسئلہ ہے جسے معاشرے کو مل کر حل کرنا ہوگا، صرف پالیسیوں سے نہیں۔ پالیسیاں اس وقت تک سب سے زیادہ فائدہ پہنچا سکتی ہیں جب وہ بے روزگاری کی شرح کو کم کرکے اور متاثرین کو مالی تحفظ فراہم کرکے ہمیں اس کام کو کرنے کے لیے وقت دیں۔

اس روح کے تحت، کچھ مفید ممکنہ پالیسی مداخلتیں درج ذیل ہیں:

• پیمانہ بنائیں اور ٹریک کریں۔ صرف ڈیٹا کے جمع کرنے اور تجزیہ کو ناکافی سمجھ کر مسترد کرنا آسان ہے، لیکن اگر ہم واقعی کیا ہو رہا ہے اس کا درست طریقے سے پیمانہ نہیں بناسکتے تو ہم اچھی پالیسیاں بنانے کے قریب نہیں ہو سکتے۔ Anthropic نے انسانوں کے Claude کا استعمال کرنے کے معیار کو تقریباً اڑھائی سال سے ٹریک کیا ہے، لیکن حکومتیں وہ ڈیٹا حاصل کر سکتی ہیں جو ہم تک نہیں پہنچ سکتے، اور وہ AI کے باعث بے روزگاری کو بہتر طریقے سے ٹریک کرنے کے لیے اپنے معاشی اعداد و شمار میں کافی توسیع کر سکتی ہیں۔
• روزگار کو فروغ دینے والے انگیزے۔ وسیع روڈگار فروغ کی پالیسیاں ملازمتوں کے نقصان کو کم یا روکنے میں مدد کر سکتی ہیں، جن میں شامل ہیں: جب لوگوں کو کم تنخواہ والے ملازمتوں پر جانا پڑے تو ان کو معاوضہ دینے والی تنخواہ بیمہ پالیسیاں (نوٹ 6)، ملازمین کو برقرار رکھنے کے لیے ملازمتوں کو ٹیکس انگیزے فراہم کرنا، مہارت تربیت کے لیے سبسڈی، یا ملازمتوں اور ملازمین کے درمیان مطابقت کو تیز کرنے کے لیے انسانی وسائل کی بنیادی ڈھانچہ۔ ہاں کہ کون سا تداخل بہترین ہوگا، اس کا تفصیلی جائزہ AI کس قسم کے مزدوری کے تبادلے کا باعث بنے گا، اس پر منحصر ہوگا، لیکن ہمیں ان پالیسیوں کے اخراجات اور مارکیٹ کی کارکردگی میں کمی کو خوش آمدید کہنا چاہیے، خاص طور پر اس لیے کہ یہ AI سے پیدا ہونے والی پیداواری ترقی سے متوازن ہو سکتے ہیں۔
• طویل مدتی میکرو معاشی سہارا۔ اگر AI چلایا گیا طاقت کی جگہ لینے کا عمل آخرکار بہت بڑا ہو جائے اور مزدوری کی مانگ کو مستقل طور پر کم کر دے، تو صرف انعامات کے منصوبوں سے آگے نکل کر بڑی تعداد میں مزدوروں کو طویل مدتی آمدنی کا سہارا دینا ضروری ہو سکتا ہے۔ مجموعی بنیادی آمدنی جیسے مکانیات کو متعلقہ کمپنیوں پر ٹیکس لگا کر یا پٹھے کے منافع پر ٹیکس بڑھا کر فنڈ فراہم کیا جا سکتا ہے۔ مجموعی سرمایہ اکاؤنٹ ایک اور آلہ فراہم کرتا ہے۔ عام طور پر، تیز رفتار معیشتی نمو کو مشترکہ خوشحالی کے لیے ٹیکس کا بنیادی ذریعہ فراہم کرنے کا امکان ہے۔

AI کے معیشتی فکر کے بارے میں، جس مشترکہ نقطہ پر میں نے بات نہیں کی، وہ ڈیٹا سینٹر ہیں، خاص طور پر ان کی توانائی کی قیمتوں میں اضافے کی صلاحیت۔ میرا موقف یہ ہے کہ AI کمپنیاں خود اپنے خرچ سے قیمتوں میں اضافے کا ادا کریں — اور Anthropic نے ایسا کرنے کا وعدہ کر دیا ہے — لیکن مجھے لگتا ہے کہ ڈیٹا سینٹرز کے بارے میں عوامی دشمنی زیادہ تر AI کے وسیع معیشتی فکر کا ایک علامت یا تخلیاتی طریقہ ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ ہم ان وسیع معیشتی مسائل پر ب без راستہ سماجی بات چیت کریں اور ان کے لیے قابلِ قبول حل پیش کریں، ورنہ وہ ڈیٹا سینٹرز کے مسئلے کی طرح غیر مستقیم طور پر ظاہر ہوتے رہیں گے۔

3. AI کے مثبت اثرات کو تیز کریں

جیسے ہمیں AI کے خود کے نوآوری اور محفوظیت کے درمیان توازن برقرار رکھنے کی ضرورت ہے، اسی طرح ہمیں ان ممکنہ تقنوں کے توازن کی ضرورت ہے جن کو AI تیز کر سکتا ہے، جیسے کہ بائیومیڈیکل، توانائی یا مٹیریل سائنس۔ لیکن جبکہ AI خود بہت جلد ظاہر ہونے والے اور ہمارے پاس کوئی معالجہ کا تجربہ نہیں ہونے والے نئے چیلنجز لے سکتا ہے، AI سے تیز ہونے والے دیگر شعبے ایک بالکل مختلف مسئلے کا سامنا کر سکتے ہیں: جو تنظیمی نظام تیزی سے نوآوری کے لیے ڈیزائن کیے گئے ہیں، وہ AI کے ذریعے لانے والی نئی مصنوعات اور نئی ترقیات کی لہر کے لیے تیار نہیں ہیں۔ AI اس طرح سے ان ڈاؤن اسٹریم ٹیکنالوجیز کو محفوظ اور قابل پیشگوئی بناسکتا ہے، جس سے FDA جیسے تنظیمی اداروں کے شک کرنے والے فرضیات ختم ہو سکتے ہیں۔

اس لیے، AI کے نیچے کے застعمال — جو AI خود کے برعکس ہیں — میں زیادہ فکر مند ہوں کہ تنظیمی ادارے ترقی کو سست کر دیں گے (کیونکہ وہ تیزی سے ہونے والے تبدیلیوں کا مقابلہ نہیں کر سکتے)، نہ کہ یہ کہ وہ اہم خطرات کا حل نہیں نکال پائیں گے۔ ہم سب سے کم چاہتے ہیں کہ AI کے فوائد سست ہو جائیں جبکہ اس کے خطرات آہستہ آہستہ قریب آتے جائیں، اس لیے اس مسئلے پر جلد از جلد اقدام کرنا اہم ہے۔

یہ مسئلہ اور اس کا حل سائنس، کاروبار اور ٹیکنالوجی کے مختلف شعبوں میں مختلف طریقوں سے ظاہر ہوگا، اس لیے میں ایک نمونہ شعبے پر توجہ مرکوز کروں گا: بائیومیڈیکل انویشن۔ یہ اس لیے ہے کہ یہ AI کے لیے سب سے بڑے انسانی فائدے کا ذریعہ بن سکتا ہے، اور یہ ایک انتہائی پیچیدہ تنظیمی شعبہ بھی ہے۔ ہم ابھی تک یہ نہیں جانتے کہ AI بائیومیڈیکل انویشن کو کس طرح تیز کرے گا، لیکن اس کا امکان ہے کہ وہ اسے تیز کرے گا:

• مرکزی دوائوں کے انتظامی عمل میں داخلے کی شرح میں بہت بڑی اضافہ کریں؛
• نئی دوا کے اثر کو بڑھائیں اور اس کی محفوظیت کو بہتر بنائیں، کیونکہ بہتر آپٹیمائزیشن کی وجہ سے، اس کے ممکنہ جانوری خصوصیات کو بہتر سمجھا جا سکتا ہے؛
• پہلے کبھی کامیابی کے ساتھ علاج نہ ہونے والی بیماریوں کے لیے ادویات کے امیدوار تیار کیے گئے؛
• جیسے کہ پچھلی دہائیوں میں اینٹی باڈیز، پیپٹائڈز اور سیل تھراپی نئی اقسام کے علاج بن گئے، اسی طرح تیزی سے نئی قسم کے علاج تخلیق کریں۔

کچھ ترقیات قانونی مدت کو قدرتی طور پر تیز کر دیں گی، بغیر کسی ساختی تبدیلی کے۔ زیادہ طاقتور دواوں سے چھوٹے اور کم لاگت والے علاج کے تجربات ہو سکتے ہیں، جو تیز رفتار منظوری کے مکینزمز کو فعال کر سکتے ہیں۔ لیکن موجودہ قانونی نظام اس فرض پر ڈیزائن کیا گیا ہے کہ امیدوار دواوں عام طور پر ناکام ہوتی ہیں، اور اگر وہ کام کرتی ہیں تو عام طور پر ان میں سنگین حفاظتی مسائل ہوتے ہیں۔ FDA یا یورپی دواوں کے ادارے (EMA) دونوں میں، ایک امیدوار دوا کے قانونی عمل سے گزرنے کا معمولی وقت 7-8 سال ہے، جس کا جزوی سبب یہ مایوس کن فرضیات ہیں۔ اگر اصلاحات نہ کی گئی تو AI صرف اس نظام کو بھرا ہوا یا زیادہ بوجھ لادے گا۔

واضح طور پر، ہم ایسی تبدیلیاں نہیں چاہتے جس سے ون سل آئل (snake-oil، عام زبان میں دھوکہ دہی کی دوا کے لیے استعمال ہونے والا الفاظ) کی ایک لہر یا وسیع سیکیورٹی واقعات پیدا ہوں۔ لیکن کچھ نسبتاً آسان اصلاحات FDA، EMA اور اس جیسے اداروں کو AI سے چلائی جانے والی تیز سائنسی ترقی (اگر ایسا ہو تو) کے لیے زیادہ موزوں بناسکتی ہیں۔

کئی بالکل وہ کلینیکل عمل جن کے لیے پہلے مہنگے اور سستے تجربات درکار تھے، اب AI کے ذریعے محاکہ یا تجزیہ کے ذریعے جلد ہی ممکن ہو سکتے ہیں۔ نگرانی اداروں کو ابھی سے اس بات کے معیارات طے کرنے پر غور کرنا چاہیے کہ ایسے طریقہ کار کو قبول کرنے کے لیے کیا ضروری ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ جب یہ طریقے کام کرنے لگیں تو انہیں فوری طور پر اپنایا جا سکے، بجائے اس کے کہ ان پر ناگزیر ٹیسٹنگ کی مزید تاخیر کا دباؤ جاری رہے۔ اس کا اطلاق ہو سکتا ہے:

• AI کے مبنی فارماکوڈائنامکس اور فارماکوکینیٹکس (PD/PK) مدلنگ؛
• ٹوکسیکولوجی کی پیشگوئی، تاکہ متعدد مخلوقات کے ٹوکسیکولوجی تجربات کی ضرورت نہ پڑے؛
• تجربے میں بڑے جرعت کے دائرے کی ضرورت کو کم کرنے کے لیے زیادہ درست جرعت کا انتخاب؛
• بڑے ڈیٹا سیٹس کے تجزیے کے ذریعہ بائیو مارکرز کی تصدیق؛
• سنتھیٹک کنٹرول گروپس کا استعمال کلینیکل ٹرائلز میں مزید شرکاء کی درخواست کو کم کرنے کے لیے؛
• متبادل انجن کی ترقی (جو بڑھاپے اور نیوروڈیجینریٹو بیماریوں میں خاص طور پر اہم ہے)۔

اس کے علاوہ، اداروں کو زیادہ جرأت مند اور لچکدار تیزی سے منظوری کے طریقے بھی مدنظر رکھنے چاہئیں۔ اگر میرا AI کے بارے میں پیش گوئی درست ہے، تو جلد ہی بہت سارے ایسے مداخلتی اقدامات ظاہر ہوں گے جو 习语，意为出乎意料地、突然 بہت اچھے نتائج دیں گے، اور تنظیمی نظام کو ان کو غیر مصدقانہ رویہ اپنانے کے بجائے سنجیدہ طور پر لینا چاہئے۔

بائیو میڈیکل کی تیزی سے ترقی سے AI کے فوائد میں کافی اضافہ ہونا چاہیے، لیکن اس بات کا خیال رکھنا ضروری ہے کہ یہ AI کے خطرات کو کم کرنے میں بھی مدد کر سکتی ہے۔ بائیو میڈیکل اجازت دینے کے عمل میں اصلاحات بائیو ڈیفنس میں مدد کر سکتی ہیں، اور AI سے چلائی جانے والی بائیو میڈیکل ترقیات ذہنی صحت کو بہتر بنانے میں بھی مدد کر سکتی ہیں، جو معاشرے پر ایک استحکام کا اثر ڈال سکتی ہیں۔

4. ممالک اور شہری آزادیاں

ہر حکومتی نظام کو ریاستی اختیار اور اس کی حدود کے مسئلے کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ ریاست اپنے عوام کو اندر اور باہر کے خطرات سے بچانے کے لیے قانونی، اکثر جان لیوا مفاد رکھتی ہے۔ لیکن اسے زیادہ اختیار دینا استبداد کی طرف جانے کا راستہ ہے۔ جدید جمہوری ممالک نے اس توازن کو بڑے پیمانے پر کامیابی کے ساتھ منظم کیا ہے، لیکن بہترین حالات میں بھی یہ توازن پریشان کن ہے۔ اس توازن کو برقرار رکھنے کے لیے صدیوں سے قائم کی گئی بہت سی قانونی اور آئینی اداروں کی ضرورت ہوتی ہے — مثال کے طور پر، امریکہ میں پہلا، چوتھا اور پانچواں ترمیم، ملٹشیا ایکٹ (Posse Comitatus Act)، فارن انٹلیجنس سر وائلنس ایکٹ (FISA) وغیرہ۔

AI اس توازن کو توڑنے کی دھمکی دے رہا ہے، ساتھ ہی اس کے جوئے کو بھی بڑھا رہا ہے۔ لیکن اگر ہم تیزی سے رد عمل ظاہر کریں اور چیلنج کا مقابلہ کریں، تو ہم AI کا استعمال کرتے ہوئے ایک ایسا عالم تشکیل دے سکتے ہیں جہاں آزادی کے تحفظات زیادہ طاقتور اور زیادہ مستحکم ہوں اور خطرات کا بہتر طریقے سے مقابلہ کیا جا سکے۔

بُرے لوگوں کے ہاتھوں میں طاقتور AI ایک مطلق العنان مسلط حکومت کا آخری آلہ ہو سکتا ہے، جبکہ ہماری موجودہ قانونی اور آئینی حفاظتیں اس خطرے کے خلاف مکمل طور پر تیار نہیں ہیں۔ بنیادی طور پر، دنیا کی طاقت میں ذہانت کے بڑے فوائد، جن کے ساتھ AI کی ترقی کا تیز رفتار رجحان جُڑا ہوا ہے، مختلف خطرناک طاقتوں کے لیے طاقت حاصل کرنے کے لیے ایک مثالی طوفان (perfect storm، ایک اصطلاح جس کا مطلب ہے کہ کئی بدترین حالات ایک ساتھ پیدا ہو کر بہت بدترین صورتحال پیدا کر دیں) پیدا کر رہا ہے۔

یہ خطرہ مختلف تکنیکی یا عملی شکلوں میں ظاہر ہو سکتا ہے، لیکن ان کا مشترکہ نقطہ یہ ہے کہ AI اچانک بڑی طاقت فراہم کر سکتا ہے، جبکہ موجودہ جمہوری نگرانی کے نظام کو 俚语/引申义，意为绕过障碍或监管机制 کرتا ہے۔ آج کل جو ایک مکمل طور پر خودکار ڈرونز کی فوج سائنس فکشن لگتی ہے، مستقبل میں غیر قانونی حکمات کی پابندی کر سکتی ہے اور حکومت کو اپنی طاقت کو منفرد طور پر مضبوط بنانے کی اجازت دے سکتی ہے؛ جبکہ ماہر انسان زیادہ احتمال سے اس غیر قانونی ہدایت کا مقابلہ کریں گے۔ ایک نگرانی پر مبنی AI وسیع طور پر دستیاب معلومات کا تجزیہ کر سکتا ہے اور اس کا استعمال کرتے ہوئے ہر شہری کی زندگی کے سب سے پوشیدہ تفصیلات کا اندازہ لگا سکتا ہے — جو موجودہ شہری آزادیوں کے قوانین میں شامل نہیں ہے۔ یہ سب بہت مختصر وقت میں یا پوشیدہ طور پر ہو سکتا ہے، اس لئے جمہوری ممالک کے آزادی اور شہری آزادیوں کے لئے تعهد کو فعال طور پر مضبوط بنانا بہت ضروری ہے۔

یہ کچھ پالیسی کے خیالات ہیں جن پر ہم غور کرنا چاہیں:

• آٹو میٹک ہتھیاروں کے لیے قابل اعتماد جوابدہی کے قواعد وضع کریں۔ آٹو میٹک ہتھیار، خاص طور پر ان کے کوآرڈینیٹ یا کمانڈ کرنے والے کوئی بھی خود مختار نظام، حکم کی اندھی عقیدت کے بجائے سرکاری اور کمانڈ جوابدہی کے نظاموں (جیسے عدالتی حکم، قانون سازی، اور اعلیٰ انسانی نگرانوں کے خلاف جوابدہی) کے ساتھ جوابدہ ہونا چاہیے۔ اس کا مطلب ہو سکتا ہے کہ ایک مناسب طور پر ڈیزائن کردہ قانونی جانچ ٹیم یا عدالت کسی “بند کرنے والا سوئچ” پر کنٹرول رکھتی ہے، یا نظام خود اپنے تربیتی عمل میں قانونی نگران اداروں کو تلاش کرتا اور ان کے جوابات دیتا ہے، یا دونوں۔
• مملکت کے اندر مکمل طور پر خودکار ہتھیاروں کا استعمال منع ہے۔ جبکہ مکمل خودکار ہتھیاروں کا استعمال خارجی دشمنوں (مثلاً روس کا اکرین پر حملہ) کے خلاف دفاع کے لیے قانونی ضرورت کی بنیاد پر جائز ہے، لیکن انہیں امریکیوں کے خلاف استعمال کرنے کا کوئی بھی وجہ نہیں۔ فوج کی ملکی سرگرمیوں میں صلاحیت پہلے ہی کچھ حد تک محدود ہے، لیکن اس کے علاوہ، یہ ہتھیار فوجی اور پولیس کے اندرونی استعمال سے بھی منع ہونے چاہئیں۔
• بڑے پیمانے پر اکٹھا کرنے/ڈیٹا بروکر کے خلیل کو بند کریں۔ موجودہ قانون کے مطابق، امریکیوں کی طرف سے نجی کمپنیوں (جیسے انٹرنیٹ فراہم کنندگان) کے ساتھ شیئر کی گئی ڈیٹا خریدی جا سکتی ہے اور اسے گھریلو نگرانی اور انصاف کے لیے بڑے پیمانے پر تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ خصوصیات کے تحفظ کا یہ خلیل AI کے ظہور سے پہلے موجود تھا، لیکن AI اس قسم کے ڈیٹا کے بڑے پیمانے پر تجزیہ کو پہلے سے زیادہ اہم اور عملی بنانے کے ذریعے متعلقہ دلائل کو بڑھا دے گا۔ اس خلیل کو بند کرنا چاہیے۔
• ناجائز حکومتی اقدامات کے خلاف AI کے مشورے تک رسائی کا عوامی حق۔ کسی بھی ناجائز حکومتی اقدام (جیسے تنظیمی یا قانونی اقدام) کا شکار فرد یا تنظیم کو، اس بات کا اہم ہونا چاہیے کہ وہ کم از کم اتنی طاقتور AI حاصل کر سکے جتنا کہ حکومت کو مخصوص اقدام میں استعمال کرنے کی اجازت ہے۔ اس سے حکومت کو نامناسب فائدہ نہیں ہوگا، جس سے شہریوں کے قانونی حقوق کو حقیقت میں متاثر ہونے سے بچا جا سکتا ہے۔ اسے انتظامی پروسیجر ایکٹ، مناسب قانونی پروسیجر کے تحفظات، یا ساتویں ترمیم کے تحت قانونی نمائندگی کے حق کے وسیع تر تفسیر یا اضافے کے طور پر شامل کیا جا سکتا ہے۔

آخر میں، ای آئی کے ذریعے اختیارات حاصل کرنے کے حوالے سے، حکومتیں ہمارے واحد انتباہ کا سبب نہیں ہیں۔ تاریخ کے مختلف مراحل (جیسے امریکہ کا گولڈن ایج یا برطانیہ کی مشرقی ہند کمپنی) میں، کمپنیاں اتنی طاقتور ہو گئیں کہ انہوں نے ملک کو قبضہ کر لیا یا نصف ریاستی خصوصیات اپنا لیں۔ ای آئی جلد اتنی طاقتور ہو جائے گی کہ میں ڈرتا ہوں کہ اسے مکمل طور پر حکومت یا کمپنی کے حوالے کرنا محفوظ نہیں ہوگا، اور دونوں کے لیے توازن کے نظام درکار ہوں گے۔

监管是对如何约束公司的一种答案（有关我的观点，请参见第1节），但同样重要的是，AI公司必须比典型的私人实体拥有更多的权力分配和问责机制。Anthropic的长期利益信托基金（一个旨在推动公司履行其使命的独立治理机构）就是这样的一个结构，行业应继续探索更进一步的机制。在公司和政府各自的权力之间实现恰当的平衡——使双方的权力都受到有意义的制约——至关重要。

5. جمہوری ممالک کی قیادت کو یقینی بنائیں

نئی ٹیکنالوجی کو جغرافیائی سیاست کے حوالے سے تجارتی پالیسی کا اوزار سمجھنا، جس کا مقصد “دنیا بھر میں ہماری ٹیکنالوجی کا اسٹیک فیلٹر کرنا” ہے، اب ایک عام فطرت بن چکا ہے، شاید حالیہ انٹرنیٹ اور ٹیلی کام صنعت کے تجربات سے پیدا ہوا ہے۔ لیکن میں بہت مضبوطی سے اس بات پر یقین رکھتا ہوں کہ AI کچھ اور گہرا ہے، جو پورے گیم کو دوبارہ ترتیب دے رہا ہے، اور مستقبل کی تمام جغرافیائی سیاسی حکمت عملیوں کو اس کے گرد بنانا ہوگا—جیسے نیوکلیئر ہتھیار، لیکن بالقوہ اس سے بھی زیادہ اثر رکھتا ہے۔

اگر AI واقعی طور پر جلد ہی "ڈیٹا سینٹر میں ایک عبادت گاہِ جنون" یا اس کے کسی بھی قریبی شکل بن جائے، تو AI انتہائی احتمال کے ساتھ کسی بھی ملک کی فوجی اور معاشی طاقت کا مرکزی ذریعہ بن جائے گا۔ ایک ایسے ورچوئل ملک میں جہاں 100 ملین جنون ہوں، 10 ملین کو فوجی حکمت عملی کے لیے، 10 ملین کو ڈرونز کی تیاری کے لیے، 10 ملین کو ہتھیاروں کے ترقی کے لیے، 10 ملین کو خفیہ معلومات جمع کرنے اور انالائس کرنے کے لیے، 10 ملین کو عام سائنس کی ترقی کے لیے، اور اسی طرح استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک مضبوط AI والے ملک کا مقابلہ ایسے ملک سے جس کے پاس AI نہ ہو — یا حتیٰ کہ AI میں تین سال پیچھے ہو — اس کا فرق دوسری جنگ عظیم کے سمندری فوج کے مقابلہ میں قرون وسطیٰ کے تلوار بازوؤں کی فوج جتنا ہو سکتا ہے۔

اس کے علاوہ، اگر طاقتور AI گہری اور ممکنہ طور پر دائمی ڈکٹیٹری برسرِ اقتدار کو ممکن بنائے (دوسرا حصہ دیکھیں)، تو یہ یقینی بنانے کی اہمیت بڑھا دیتا ہے کہ دنیا کے طاقتور ترین ممالک جمہوری ہوں — یا کم از کم AI سے چلائی جانے والی برسرِ اقتدار کے خلاف مضبوط تحفظات موجود ہوں۔ اس سے مخصوص جغرافیائی سیاسی حکمت عملی ترتیب دینے کی فوری ضرورت بھی بڑھ جاتی ہے۔

مکتہ ممالک کو ایک عالمی اتحاد بنانے کی کوشش کرنی چاہیے جس کا مرکز مشترکہ قدروں پر مبنی AI تعمیر ہو، جس کے ذریعے دنیا کے دیگر حصوں کو لگاتار شامل کیا جائے تاکہ اس اتحاد میں شامل ہونا زیادہ متاثر کن بن جائے اور اس سے باہر رہنا کم متاثر کن۔ یہ اتحاد مذکورہ سیctions 1 سے 4 میں بحث کی گئی AI پالیسی کے خیالات کا ایک مسلسل بین الاقوامی تعاون ہونا چاہیے، جس میں AI تعمیر کے لیے ضروری سپلائی چین کو اتحاد کے اندر شیئر کرنے اور باہر والوں کو فراہم نہ کرنے کے ذریعے محفوظ کرنے کا ایک اقدام بھی شامل ہو۔ کچھ اصول اور عملی مقاصد درج ذیل ہو سکتے ہیں:

AI سپلائی چین کو منظم کریں۔ قابل اعتماد اتحادی ارکان کو چپس اور سیمی کنڈکٹر بنانے کے آلات (SME) کو آپس میں آزادانہ شیئر کرنا چاہیے، جبکہ مخالفین کو ان تک پہنچنے سے روکنے کے لیے مل کر کام کرنا چاہیے۔ امریکہ کی جانب سے فرانٹیر چپس اور SME کو چین کے لیے برآمد پر پابندیاں، امریکہ کو AI شعبے میں مجموعی طور پر اگلے نمبر پر رکھنے کی اہم وجوہات میں سے ایک ہیں، اور ان پالیسیوں کو دیگر مماثل خیال رکھنے والے ممالک کے ساتھ وسعت دی جانی چاہیے، سخت کیا جانی چاہیے اور مسلسل مطابقت دی جانی چاہیے۔ MATCH اور OVERWATCH جیسے منظور ہونے والے قانون سازی کے منصوبے اس کے لیے اچھا آغاز ہیں، اور اتحادی جمہوری ممالک کو مشابہ اقدامات پر غور کرنا چاہیے۔

• AI کے خطرات کے ساتھ نمٹنے کے لیے تعاون کریں۔ اگر بین الاقوامی سطح پر تعاون کیا جائے، تو بائیو لوجیکل، سائبر سیکورٹی اور خودمختاری کے خطرات کے خلاف مخصوص کیے گئے پالیسیاں (سیکشن 1 میں تفصیل سے بیان کی گئی ہیں) زیادہ مؤثر ہوں گیں (اور صنعت پر کم بوجھ ڈالیں گی)۔ اس کا مطلب یہ ہوگا کہ کمپنیاں باہم مطابقت رکھنے والے معیارات پر عمل کر سکیں گی اور ریگولیٹرز اس بات کو سمجھنے میں ایک دوسرے سے سیکھ سکیں گے کہ ان خطرات کو کس طرح بہترین طریقے سے پیمانہ لگایا جائے اور کم کیا جائے۔ افواہ اور خفیہ اداروں کو بھی تعاون کرنا چاہیے تاکہ دہشت گردوں جیسے لوگوں کے AI کا استعمال کرتے ہوئے بائیو لوجیکل ہتھیار بنانے کے منصوبوں کا پتہ لگایا جا سکے اور انہیں روکا جا سکے۔
• AI کے فوائد کو شیئر کریں۔ ٹریڈنگ اور ریگولیٹری پالیسیاں AI کے معاشی فوائد کو اتحاد کے اندر تیزی سے پھیلانے، اور نوآوری کو تیز کرنے کے تجربات کو شیئر کرنے میں مدد کر سکتی ہیں۔ مفید استعمال کے طریقہ کار کو ہم آہنگ کرنا AI کے فوائد کو ترقی پذیر ممالک تک پہنچانے میں مدد کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، طبی منظوری کے نظام کا اتحاد AI سے طاقت ور دواوں کے تیز اور بہتر طریقے سے ٹیسٹ اور منظوری کو ممکن بناسکتا ہے (جیسا کہ اوپر کے حصہ 3 میں بیان کیا گیا ہے)۔
• مشترکہ دفاع۔ اتحاد کے ممالک کو AI کا استعمال کرتے ہوئے اپنی خود دفاع اور دشمن کے AI کی دفاع کے لیے تعاون کرنا چاہیے۔ اتحاد کو AI سے چلائی جانے والی نیٹ ورک دفاع، AI ڈرائیون ڈرونز، AI ڈرائیون تیاری، رازدار AI کمپوٹنگ، AI ڈرائیون ریسرچ اور ڈویلپمنٹ، اور AI ڈرائیون اخبارات کی جمع آوری کے لیے کافی پیداوار کو یقینی بنانے کے لیے اشتراکی طور پر کام کرنا چاہیے۔
• AI کے ذریعے آزار کو مسترد کریں۔ اتحاد کے ارکان کو میں نے جس ہائی ٹیک، انتہائی مطلق العنان، AI سے سہارا لیے گئے تشدد کی نشاندہی کی تھی، اسے مسترد کرنا ہوگا، اور میں نے اوپر کے حصہ 4 میں جو تحفظات بیان کیے تھے، ان کے مشابہ تحفظات ضرور ہونے چاہئیں۔
• میکرو معاشی تعاون۔ بے روزگاری یا کام کی استحکام کی بحران، دیگر کسی بھی معاشی بحران کی طرح، عبوری طور پر پھیلتا ہے۔ اس لیے، ممالک کے پاس بے روزگاری کے اثرات کو کم کرنے کے لیے میکرو معاشی سہولت اور استحکام کی پالیسیوں (جیسا کہ حصہ 2 میں بیان کیا گیا ہے) کو معاون اور ہم آہنگ کرنے کا مشترکہ مفاد ہے۔

ہدف یہ ہونا چاہیے کہ کنفیڈریشن کی رکنیت کو قدرتی طور پر اتنا吸引 کن بنایا جائے کہ کنفیڈریشن کے باہر رہنا واضح طور پر قیمتی لگے۔ یہ کنفیڈریشن ملکوں کے درمیان تعاون پر مبنی ہوگا، جہاں ہر ملک اپنے اندرونی امور پر مکمل کنٹرول برقرار رکھے گا۔ اسے ترقی دی جا سکتی ہے — شروعات ایدیالوجیکل طور پر مطابقت رکھنے والے جمہوری ممالک (جو خود بخود شامل ہونے کے لیے تیار ہوں) سے کی جائے، اور پھر آہستہ آہستہ ان ممالک کو بھی شامل کیا جائے جو موزوں نہیں لگتے لیکن کنفیڈریشن کے بڑے فوائد حاصل کرنے کے لیے اس کے معیارات پورے کرنے کو تیار ہوں۔ مثالی صورتحال میں، دنیا بھر کے ممالک آخرکار شامل ہو جائیں۔ لیکن اگر یہ ممکن نہ بھی ہو، تو اس کنفیڈریشن کا قیام جمہوری ممالک کو اس قدر مضبوط مقام دے گا کہ وہ ظلم کے نظام پر عقیدت رکھنے والے انتظامات کو روکنے اور ان پر غالب آ سکیں۔

موقعِ مواقع

AI کی نمائندہ ترقی نے ایسی فوری اور تبدیلی کی شدت پیدا کر دی ہے جس کے لیے پالیسی سازوں کا عام طور پر تیار ہونا نہیں ہوتا۔ لیکن اس نے ایک منفرد موقع کا دروازہ بھی کھول دیا ہے۔ AI کے خطرات کے واضح اور عملی ثبوت، اس کی معاشی قیمت پیدا کرنے اور تباہ کرنے دونوں پہلوؤں کے بارے میں ابتدائی تجربات، اور عوام کی بے پابند AI کے استعمال کے خلاف شدید مخالفت، ایک ایسی صورتحال پیدا کر رہی ہیں جس میں پالیسی ساز مقبل اقدامات کے لیے غیر معمولی طور پر کھلے ہوئے ہیں۔ درخت کے داڑھی اور اس کا جنگل جاگ رہے ہیں۔

AI صنعت کے دائرے میں اس بات کو ایک عوامی تعلقات کا مسئلہ سمجھنا بہت مقبول ہو گیا ہے: یعنی AI کو “بہتر مارکیٹنگ” کی ضرورت ہے۔ میں اس فریم ورک کو مکمل طور پر مسترد کرتا ہوں۔ لوگ AI کے بارے میں فکرمند ہیں کیونکہ وہ اس کے خطرات کو درست طور پر حقیقی محسوس کر رہے ہیں، نہ کہ اس لیے کہ AI کے سی ای او انتہائی “پینگلوسین” (ادبی حوالہ/صفت، جو نااہل مثبت سوچ کو ظاہر کرتا ہے) نہیں ہیں۔ میرا خیال ہے کہ ایک AI لیڈر کے طور پر میرا فرض یہ ہے کہ میں ان خطرات کے بارے میں لگاتار شفاف رہوں، اور عوام کا اس شفافیت کے بارے میں فکرمند ہونا جمہوری جوابدہی کے اپنے درست طریقے کے تحت کام کرنے کا اظہار ہے۔ اہم چیلنج یہ ہے کہ اس فکرمندی کو تعمیری حل تک محدود رکھا جائے، تاکہ یہ بے نام ناراضگی اور تشدد میں تبدیل نہ ہو۔

میں حل تلاش کرنے کے لیے مثبت ہوں، کیونکہ بے روزگاری کے مسائل سے لے کر ماڈل جاری کرنے سے پہلے ٹیسٹنگ، چپ کی برآمد پر پابندیوں سے لے کر توانائی کے استعمال اور دیگر AI متعلقہ پالیسیوں تک کے بہت سے مسائل سیاسی طیف کے تمام حصوں میں منطقی اپیل رکھتے ہیں۔ ایک ایسا مستقبل جس میں ایک وسیع، غیر جانبدار اتحاد، AI کے سامنے آنے والے چیلنجوں کو ب безطرف طور پر سمجھتے ہوئے، عام سے زیادہ تیزی سے عقلمند اور آگے دیکھنے والی پالیسیاں منظور کرے گا، وہ ایک خوبصورت اور حقیقی دنیا ہے۔ ہم جتنا جلد اس کو کریں گے، AI کے حیرت انگیز فوائد تک پہنچنے میں اتنا ہی جلد ہو جائیں گے۔

میں Allan Dafoe، Mariano-Florentino Cuéllar، Richard Fontaine، Buddy Shah، Vas Narasimhan، Matt Yglesias، Nick Beckstead، Jason Matheny، Brad Carson اور Anthropic کے کئی ملازمین کا شکریہ ادا کرنا چاہتا ہوں جنہوں نے اس مضمون کے منصوبے کے لیے رائے اور فیڈبیک فراہم کیا۔

حاشیہ

میں نے اپنے مضمون "ٹیکنالوجی کی نوجوانی" میں بائیو ریسک اور خودمختاری کے ریسک، اور دیگر موضوعات پر بحث کی ہے۔ اینٹھروپک انسٹی ٹیوٹ نے بھی "جب AI خود کو بناتا ہے" میں ریکرسیو سلف-ایمپروومنٹ کے امکانات کے بارے میں کچھ ابتدائی اندر کے ڈیٹا شائع کیے ہیں، جس میں ماڈل خود بخود بہتر ماڈلز بنانے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

یہ ظاہری نہیں بلکہ عملی مسئلہ ہے: ہم نے اپنے خود ارادی حکمرانی فریم ورک (جیسے کہ ہماری ذمہ دار توسیع کی پالیسی / Responsible Scaling Policy) میں اس کا کئی بار مشاہدہ کیا ہے۔ اگر ہم مستقبل کے AI ماڈلز کے لیے ایک ثابت یا سخت سلامتی کی درخواستوں کی فہرست مقرر کر دیں، تو ایک بہت امکان ہے کہ وہ درخواستیں جو بالآخر غیر متعلق ثابت ہو جائیں گی، ہماری 95 فیصد کمپلائنس کوششوں کو استعمال کر لیں گی، جبکہ ہم دراصل اپنی فہرست میں کچھ بڑے خطرات کے ذرائع کو بالکل نہیں سوچ پائیں گے۔ خود ارادی فریم ورک تبدیل اور تنظیم کے قابل ہوتے ہیں، لیکن قانون سازی کے لیے یہ بہت مشکل ہے۔ میرا اس پر پریشانی کا جواب، جو SB 1047 کے بارے میں میری دو علنا خطوط سے ظاہر ہوتا ہے، جو 2024 میں کیلیفورنیا میں تباہ کن خطرات کو دور کرنے کی کوشش تھا، اس کے بارے میں میرا جذباتی موقف بالکل واضح ہے، جس کا ذکر اوپر کیا جا چکا ہے۔

مثال کے طور پر، اصلی طور پر سنگین زندگی کے خطرات، کیبر خطرات کے مقابلے میں زیادہ مشکل ہو سکتے ہیں کیونکہ حملہ آور کے پاس دفاع کرنے والوں کے مقابلے میں بڑا فائدہ ہوتا ہے اور آفت کی شدت بہت زیادہ ہو سکتی ہے۔

مزید تفصیلی تجزیہ کے لیے "ٹیکنالوجی کی نوجوانی" کا مطالعہ کریں، جس میں یہ واضح کیا گیا ہے کہ دیگر ٹیکنالوجیز میں مزدوری کے بازار کے تیزی سے بحال ہونے اور مستقل مزدوری کے متبادل کے بغیر کا منطق AI کے لیے کیوں لاگو نہیں ہوتا، خاص طور پر یہ کہ عام ادراک کے طریقے جیسے جیونز کا معاوضہ یا ت порتیو امتیاز تکنالوجی کے رفتار سے دبائے جا سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، لوگ اب بھی شطرنج یا گو کھیلنے یا پہاڑوں پر چڑھنے کے لیے اپنی زندگیاں وقف کرتے ہیں اور ان سرگرمیوں کے لیے اب بھی عزت کے مستحق ہیں، ہرگز اس لیے نہیں کہ مشینیں ان سب چیزوں میں بہتر کام کرتی ہیں۔

یہ لوگوں کو ایک اضافی حوصلہ افزا فراہم کرتا ہے کہ وہ نوکری بدلیں اور نئے کیریئر کے سطح کی تربیت شروع کریں، چاہے مختصر مدت میں یہ دردناک ہو، اگر ان کے نئے اور پرانے تنخواہ کے درمیان کا فرق ادا کرکے اسے حاصل کیا جائے۔

اس موضوع کے بارے میں مزید معلومات کے لیے "ٹیکنالوجی کی نوجوانی" دیکھیں۔ (یہ مضمون پہلی بار ٹائی میڈیا ایپ میں شائع ہوا، مصنف | سلیکون ویلی ٹیک_نیوز، ایڈیٹر | لین شن)