اوپن اے آئی کے صدر نے سام الٹمن کے خلاف نکالے جانے کے بعد 72 گھنٹے کے بورڈ روم کے تنازعے کا انکشاف کیا

کتنی ڈرامائی بات ہے! یہ شاید پورے انٹرنیٹ پر اوٹومان کے لیے سب سے مکمل اور تفصیلی جنگِ تخت کا جائزہ ہے۔

واقعے کے دوسرے مرکزی کردار، اوپن اے آئی کے دوسرے نمبر کے گریگ بروکمن نے خود کھول دیا:

آئیٹیمن کو بے نقاب کرنے کے 72 گھنٹوں کے دوران کیا ہوا؟

سچائیاں بار بار سامنے آ رہی ہیں، لیکن کافی دردناک ہیں:

گریگ اور آٹیمن کو واقعے سے پہلے بالکل بھی کچھ نہیں معلوم تھا، اور اب تک فرد خود یہ سوچ رہا ہے کہ کون سا مرحلہ غلط تھا۔

بورڈ نے شروع میں صرف آٹیمان کو نکالنا چاہا، لیکن گریگ بہت وفادار تھا، اس لیے اسی دن انہوں نے استعفیٰ دے دیا۔

بے نقاب ہونے کے اگلے دن، وہ آٹمان کے گھر پر چھپ کر میٹنگ کر رہے تھے، نئی کمپنی کی تیاری کر رہے تھے، اور پورے عملے کو لے جانے کی منصوبہ بندی بھی کر رہے تھے۔

بورڈ نے اچانک فیصلہ بدل دیا، جس میں آٹیمن کے ساتھ واپسی کا تقریباً معاہدہ ہو چکا تھا، لیکن اچانک نیا سی ای او مقرر کر دیا گیا۔

پورے ویک اینڈ کے دوران، تمام مقابلہ کرنے والے لوگوں کو بہت زیادہ نوکریوں کی پیشکش کی گئی، لیکن کسی نے بھی قبول نہیں کیا۔

الیا کی واپسی نے گریگ کو آرام دیا۔

ایک سے زائد گھنٹے کے انٹرویو میں، گریگ نے اس شاندار سلیکون ویلی سازش کی پوری کہانی اور اس کے تمام پہلوؤں کا جواب دیا، جس میں OpenAI کی ترقی، منافع کی طرف منتقلی کا سبب، اور مستقبل کی راہ شامل ہیں۔

اسٹریپ سے جانے کے بعد کی بے چینی، ناپا ویلی کے فیصلہ کن آف سائٹ تک، اور ڈوٹا پروجیکٹ کے غیر متوقع بریک ایکس تک، معلومات کا بہت زیادہ ڈینسٹی ہے۔

گریگ کبھی کبھی رونے لگا:

جب ایلیا چلا گیا، تو میں نے صرف ایک بار ایسا محسوس کیا کہ میں اسے جاری نہیں رکھنا چاہتا۔

یہ ون ڈگر انٹرویو کا مکمل متن ہے، جسے اصل معنی کو برقرار رکھتے ہوئے خلاصہ اور ترتیب دیا گیا ہے۔

(ہوسٹ شین پیرش کے سوال کو مختصر طور پر Q کہا جائے گا)

اوپن اے آئی کا آغاز خود پر شک سے ہوا

Q: OpenAI کیسے قائم کیا گیا؟

گریگ: میں جانتا ہوں کہ میں اپنا کاروبار شروع کرنا چاہتا ہوں، کیونکہ مجھے لگتا ہے کہ اس کا بہت بڑا مطلب ہے۔

سوال: لیکن آپ تو اس وقت Stripe میں نئی شروعات کر چکے تھے۔

گریگ: ہاں، لیکن میں ہمیشہ سوچتا رہا کہ اسٹرائپ جس مسئلے کو حل کرنا چاہتی ہے، وہ میرا مسئلہ نہیں ہے۔

یہ ضروری ہے اور میں نے اس پر سالوں کی محنت کی ہے۔ لیکن مجھے لگتا ہے کہ چاہے میں ہوں یا نہ ہوں، یہ کامیاب ہو جائے گا۔

اس لیے اس وقت میں نے پہلی بار سوچنے کا مواقع پایا: میری وہ مہم کیا ہے جس میں میں اپنی پوری زندگی لگانا چاہوں گا؟ وہ مسئلہ جس کے بہتر بنانے کے لیے میں اپنا باقی زمانہ صرف کرنا چاہوں گا، چاہے وہ صرف ایک چھوٹی سی بہتری ہو۔

جواب واضح ہے — AI۔

اگر آپ اپنی زندگی میں AI کے عالمی ترقی کے رخ کو حقیقی طور پر متاثر کر سکتے ہیں، تو آپ کی زندگی برباد نہیں گئی۔

جب آپ Stripe چھوڑنے کا ارادہ رکھتے ہیں، تو پیٹرک نے آپ کو سام آلمین سے بات کرنے کو کہا، اس بات چیت میں کیا ہوا؟

گریگ: پیٹرک نے مجھ سے کہا کہ سام نے میری جیسے بہت سے جوانوں کو دیکھا ہے۔

میں جانتا ہوں کہ پیٹرک کا مطلب یہ تھا کہ سیم مجھے رکنے کے لیے مقنوع کرے، لیکن سیم کے ساتھ کچھ منٹ بات چیت کے بعد، اس نے واضح کر دیا کہ میں جانے کا عزم رکھتا ہوں۔

پھر سام نے مجھ سے اگلے اقدامات کے بارے میں پوچھا، میں نے اسے بتایا کہ میں ایک AI کمپنی شروع کرنے پر غور کر رہا ہوں۔

سام نے کہا کہ وہ AI کے شعبے میں کچھ کرنے پر بھی غور کر رہا ہے اور بعد میں رابطہ برقرار رکھنا چاہتا ہے۔

اسٹرائپ چھوڑنے کے بعد، میں نے سیم سے دوبارہ بات کی، اس بار سیم نے کہا کہ اس کے پاس زیادہ واضح خیالات ہیں اور اس نے مجھے جولائی کے ایک شام کے اجلاس میں شرکت کے لیے دعوت دی۔

میں یاد کرتا ہوں کہ اس وقت شام کے کھانے کا موضوع یہ تھا: اب ایک لیب قائم کرنا، دنیا بھر کے بہترین محققین کو اکٹھا کرنا، کیا اب بہت دیر ہو چکی ہے؟ کیا اب بھی ممکن ہے؟

وہ کون سا سال تھا؟

گریگ: 2015ء۔

اس وقت DeepMind تقریباً تمام اولین ریسرچرز، فنڈز اور ڈیٹا پر منفرد کنٹرول رکھتی تھی۔ ہم سب کو شک تھا کہ کیا ہم ایک نیا چیز بنانے کے قابل ہو سکتے ہیں؟

سب نے بے شمار مشکلات کی فہرست بنائی، لیکن کسی نے بھی ایک حقیقی طور پر ناممکن وجہ نہیں دی۔

اس لیے اس رات، سام اور میں شہر کی طرف گاڑی چلائیں۔ ہم نے ایک دوسرے کی طرف دیکھا، اور اس نے کہا کہ ہمیں یہ کام ضرور کرنا ہوگا۔

اگلے دن، میں نے تیاری میں مکمل طور پر مصروف ہو گیا۔

یہ مشکل ہے، سب کچھ ادھورا ہے۔ ہمارے پاس صرف ایک خیال ہے: ہم عام انسانی ذہانت بنانا چاہتے ہیں تاکہ یہ دنیا کے لیے مثبت اثر ڈالے اور فائدہ تمام لوگوں تک پہنچے۔ لیکن یہ طے کرنا کہ اسے کیسے حاصل کیا جائے، یا لوگوں کو مستعفی ہونے اور شامل ہونے کے لیے کیسے متاثر کیا جائے، ہمارے پاس بالکل بھی خیال نہیں ہے۔

اصل میں، میرا مرکزی ٹیم Ilya، John Schulman اور میں تھا۔ ہم نے لیب کے مختلف وژن، ممکنہ طریقہ کار پر بہت وقت گزارا، لیکن کبھی بھی کچھ شکل نہیں لیا۔

کچھ وجوہات میں سے ایک یہ ہے کہ پروجیکٹ کو کافی حرکت نہیں مل رہی، داریو کو لگتا ہے کہ وہ پہلے اپنا نام بنائیں، اور وہ یہ نہیں جانتے کہ یہ پروجیکٹ اس کے لیے مناسب ہے یا نہیں۔

اسی دوران، میں نے جان شولمان کو شامل ہونے کے لیے لابی کی، اور وہ رضامند ہو گئے۔ لیکن داریو اور کرِس نے آخرکار گوگل برین میں شامل ہونے کا فیصلہ کیا، جس سے ٹیم میں صرف میں، ایلیا، جان اور کچھ اور لوگ باقی رہ گئے۔

اس وقت تقریباً دس افراد نے دلچسپی ظاہر کی، لیکن سب انتظار کر رہے تھے کہ کون اور شامل ہوگا۔

میں نے سیم سے پوچھا کہ ہم اس جمود کو کیسے توڑ سکتے ہیں، سیم نے سب کو باہر لے جا کر ایک آف-سائٹ ایونٹ کا اہتمام کرنے کی تجویز دی۔ ہم نے ناپا ویلی کا انتخاب کیا، اور میں نے خاص طور پر ٹی شرٹ بنا لی۔

اس وقت کوئی آفیشل آفر نہیں تھا، کوئی کمپنی ڈھانچہ نہیں تھا، کچھ بھی نہیں تھا۔ ہمارے پاس صرف ایک خیال، ایک بھانپ، ایک مشن تھا۔

لیکن جب ہم نے اس دن ناپا ویلی میں لوگوں کو بلایا، تو ہمیں ایک تخلیقی جھک جا گئی اور ہم نے آنے والے دہائی کے لیے ٹیکنالوجی کا راستہ تقریباً طے کر لیا:

1. تقویتی سیکھنے کے مسائل کو حل کریں۔ 2. بے رہنمائی سیکھنے کے مسائل کو حل کریں۔ 3. تدریجاً زیادہ پیچیدہ چیزوں کو سیکھیں۔

بند بیٹھک کے بعد، میں نے ہر ایک کو آفر بھیج دیا ہے کہ ہم اگلے 2-3 ہفتے میں شروع کریں گے، اگر آپ شامل ہونا چاہتے ہیں تو بतائیں۔

سوال: اس وقت کیوں لگا کہ ڈیپ مائنڈ پار کرنا مشکل ہے؟

گریگ: اس وقت گوگل ڈیپ مائنڈ AI کے شعبے میں ایک بہت بڑا کھیلدار تھا، ان کے پاس وسائل کا بہت بڑا خزانہ تھا اور وہ بہت ساری کامیابیاں حاصل کر چکے تھے، اس سے کچھ ماہ پہلے AlphaGo کے آنے سے پہلے، لیکن ان کا فرق پہلے ہی واضح ہو چکا تھا۔

اس لیے ہم شک کرتے ہیں: کیا ایک مستقل نیا ادارہ حقیقت میں بنایا جا سکتا ہے؟ جواب واضح نہیں ہے۔

غیر منافع بخش کی وجوہات سے انحراف

سوال: آپ کب سمجھے کہ غیر منافع بخش راستہ کام نہیں کرے گا؟

گریگ: 2017 میں، ہم نے اس بات پر بہت سنجیدہ طور پر غور شروع کیا کہ ہم اپنے مشن کو کیسے حقیقی شکل دیں اور AGI کو کیسے تعمیر کیا جائے۔ ہم نے کمپوٹیشنل ضروریات کا حساب لگایا، جس سے پتہ چلا کہ ہمیں بہت بڑے پیمانے پر کمپوٹیشنل ڈیوائسز کی ضرورت ہوگی۔

اس وقت ہم نے Cerebras کمپنی سے رابطہ کیا، جو ایک مخصوص کمپیوٹنگ ہارڈویئر تیار کر رہی تھی جس کی صلاحیت ہماری خود کی گئی کمپیوٹنگ طاقت سے بہت زیادہ تھی۔

تو ہم نے سمجھا کہ اگر ہم ایسے بہت سارے ڈیوائسز خرید سکیں، سیریبراس کے پروڈکٹس حاصل کر سکیں، اور بہت بڑے ڈیٹا سینٹر بناسکیں، تو یہ ہمیں دباؤ والی ترجیح دے گا۔

لیکن غیر منافع بخش اداروں کے لیے فنڈنگ کی حد ہوتی ہے، جو ایسے انvestments کو برقرار رکھنے کے لیے کافی نہیں ہے۔ اس لیے ایلون، سیم، ایلیا اور میں سب نے مل کر فیصلہ کیا کہ OpenAI کے مشن کو حاصل کرنے کا واحد راستہ ایک منافع بخش متعلقہ ادارہ قائم کرنا ہے۔

اوپن اے آئی کا اپنا "GPT مومنت"

سوال: آپ کو کب محسوس ہوا کہ سب کچھ بالکل بدل جائے گا؟ کیا یہ ڈوٹا پروجیکٹ سے پہلے تھا، یا بعد میں؟

گریگ: OpenAI کا طریقہ کار صرف "خوابوں کا حقیقی ہونا" کی ایک لڑی ہے۔ جب بھی آپ کو لگتا ہے کہ آپ نے سب کچھ سمجھ لیا ہے، آپ جلد ہی نئے حدود کو دریافت کریں گے۔

جب ہم نے ابتدائی طور پر ٹیم کا انتظام کیا، تو ہم بہت خوش تھے کہ ہم نے حقیقت میں ٹیم کو اکٹھا کر لیا اور اپنے مشن کو آگے بڑھانے کا آغاز کر سکتے ہیں۔ لیکن اگلے دن دفتر پہنچ کر ہم نے پایا کہ ایک بھی وائٹ بورڈ نہیں تھا۔

ڈوٹا پروجیکٹ ہمارا پہلا بڑا کام تھا، جس نے ہمیں ایسا محسوس کرایا کہ اگر ہم پوری کوشش کریں تو ہم واقعی کامیاب ہو سکتے ہیں۔ اس نے ثابت کیا کہ اگر ہم کمپیوٹنگ طاقت کو اکٹھا کریں اور اسے بڑھائیں، تو نتائج بہتر ہوں گے۔

GPT سیریز میں بھی کئی ایسے لمحات ہیں، جیسے کہ ابتدائی دور کی ایک بے رہنمائی والی جذباتی نیورون پر مبنی تحریر، جس میں ہم نے پہلی بار معنی کو زبان کے ماڈلنگ مقصد کی تربیت سے ظاہر ہوتے ہوئے دیکھا۔

آپ ماڈل کو اگلے حرف کی پیشگوئی کرنے کے لیے تربیت دیتے ہیں، اور اچانک، ایک ایسا نیورل نیٹ ورک حاصل ہو جاتا ہے جو جذبات کو سمجھ سکتا ہے اور مثبت اور منفی کا فرق کر سکتا ہے۔

اس لمحے ہمیں احساس ہوا کہ ہم ایسے مشینز بنा رہے ہیں جو صرف اسکیماٹک قواعد نہیں بلکہ معنیات سیکھ سکتی ہیں۔

jab GPT-4 آیا تو لوگ پوچھیں گے کہ اس کے AGI نہ ہونے کی وجہ کیا ہے۔ یہ لگ بھگ ہماری پہلے کی تمام تعریفوں کو پورا کرتا ہے، لیکن ابھی ایک آخری قدم باقی ہے۔

ایک طویل سفر کے دوران، کئی ایسے لمحات آئے جن میں ہمیں لگا کہ ہمارا خواب سچ ہو رہا ہے، لیکن یہ لمحات ابھی ختم نہیں ہوئے، ہمارے پاس مزید انقلابی لمحات ہوں گے، اور پھر ہم سمجھیں گے کہ اگلی مرحلہ ممکن ہو سکتا ہے۔

سوال: آپ کو کیا لگتا ہے کہ دوٹا اتنی اہمیت کیوں رکھتا ہے؟

گریگ: دوٹا ایک حیرت انگیز لمحہ ہے، یہ گہرے نیلے کے شطرنج یا الفاگو کے گو کھیلنے جیسا نہیں جس میں واضح قواعد ہوتے ہیں، بلکہ یہ پیچیدہ کھلے ماحول میں انسانوں کے ساتھ ریل ٹائم میں تعامل کرتا ہے، جو حقیقی دنیا کے قریب تر ہے۔

ہم نے اصل میں صرف اس کا استعمال نئے الگورتھم کی تصدیق کے لیے کیا تھا، کیونکہ اس وقت کی تقویت سیکھنے کی صلاحیت قابل توسیع نہیں تھی۔ لیکن جب ہم نے کمپوٹنگ طاقت کو مستقل طور پر بڑھایا، تو انتہائی سادہ PPO الگورتھم نے سب سے بہترین انسانی کھلاڑیوں کو پار کر دیا، جس سے ثابت ہوتا ہے:

بڑے پیمانے پر کمپیوٹنگ طاقت اور آسان الگورتھم، عمل میں حقیقی طور پر ممکن ہیں۔

اس بہت زیادہ بے ترتیب ماحول میں، جہاں پروگرامنگ، پیش گوئی یا تلاش ممکن نہیں، آپ کو تقریباً انسانی جذبہ کی ضرورت ہوتی ہے۔

اور اس وقت استعمال ہونے والی عصبی نیٹ ورک بہت چھوٹی تھی، جس میں سیناپس کی تعداد کیڑوں کے دماغ کے برابر تھی، ہم نے اس بات کو سمجھ لیا کہ اگر ہم اس خیال کو انسانی دماغ کے سائز تک وسعت دیں تو کیا ہوگا؟ یہ ایک بہت دلچسپ اور اچھا سوال ہے۔

سوال: جبکہ ہم پیشگوئی کے بارے میں بات کر رہے ہیں، تو کیا آپ کو لگتا ہے کہ پیشگوئی اور استدلال میں فرق ہے؟

گریگ: میں سمجھتا ہوں کہ دونوں کے درمیان گہرا تعلق ہے۔

اگلے الفاظ کا پیش گوئی کرنا ایک سادہ بات لگتی ہے، لیکن اگر آپ انسٹائن کے اگلے الفاظ کو درست طریقے سے پیش گوئی کر سکتے ہیں، تو کم از کم آپ انسٹائن کے برابر ذہین ہیں۔

پیش بینی کا مرکزی نقطہ معلوم معلومات کا اندازہ لگانا نہیں، بلکہ کبھی نہ دیکھے گئے نئے مناظر میں اگلے مراحل کا استنباط کرنا ہے، جو ذکاوت کی بنیادی ہستی سے گہرا جڑا ہوا ہے۔

اب کے ریزن مڈل دو مراحل پر مشتمل ہیں:

1. بے رہنمائی سیکھنا: ماڈل کو اگلے کیا ہونے والا ہے اس کا پیشگوئی کر کے تربیت دی جاتی ہے۔ ڈیٹا زیادہ ساکت اور مشاہداتی ہوتا ہے۔ 2. تقویتی سیکھنا: AI کو اپنے ڈیٹا پر سیکھنے دیں۔ یہ خود اقدامات کرتا ہے، دنیا سے فیڈ بیک حاصل کرتا ہے، اور اس سے سیکھتا ہے۔ تربیت کا طریقہ بنیادی طور پر پیشگوئی ہے، اقدام کے بعد کیا ہونے والا ہے اس کی پیشگوئی کرنا اور اس کے اثرات کے مطابق تقویت دینا۔

لیکن بنیادی طور پر، ان دو مراحل میں استعمال کی جانے والی ٹیکنالوجی مکمل طور پر ایک جیسی ہے، دونوں کا مقصد پیشگوئی کرنا ہے، صرف ڈیٹا کے ماخذ مختلف ہیں۔

اوتومان کا دباؤ والا واقعہ

داخلی تنازعات کب سے تیز ہونے لگے؟

گریگ: OpenAI کی خاص بات یہ ہے کہ ہم یقین رکھتے ہیں کہ انسانی سطح کے مساوی AI بنایا جا سکتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ خطرہ بہت زیادہ ہے۔

کون فیصلے کر رہا ہے؟ ان فیصلوں کے پیچھے کون سی قیمتیں ہیں؟ عام کمپنیوں میں اہمیت نہ رکھنے والی چیزیں، جیسے آفس پولیٹکس، یہاں انسانی وجود کے لیے اہمیت رکھنے والی باتوں کا درجہ پا لیتی ہیں۔

میرے خیال میں، اس نے OpenAI کے اندر کئی ترقیات کو متاثر کیا ہے، اور یہ تمام بڑے تنازعات کا بنیادی سبب ہے۔

AI کے شعبے کی ایک اہم ترین چلانے والی طاقت یہ ہے کہ لوگ ٹیکنالوجی کی انقلاب کے مرکز میں کھڑے ہو کر یادگار بننا چاہتے ہیں، اس لیے یہ صرف OpenAI کا مسئلہ نہیں ہے۔

اور AI ٹیکنالوجی کا اصل میں ٹکڑوں میں ٹوٹا ہوا ہونا ہے، جس میں زبردست دباؤ کے تحت ہیروں کی طرح ہیرو بن سکتے ہیں یا دراڑیں پیدا ہو سکتی ہیں، اس لیے آپ اکثر چھوٹے گروہوں میں ہیرو کے تشکیل پانے کو دیکھتے ہیں، کیونکہ وہ مل کر کام کرتے ہیں اور ایک دوسرے پر مکمل بھروسہ کرتے ہیں۔ لیکن کبھی کبھی وہ تقسیم بھی ہو جاتے ہیں اور اپنے راستے پر چلے جاتے ہیں۔

میں سمجھتا ہوں کہ AI کے شعبے میں متعدد راستوں اور صحت مند مقابلہ عام بات ہے، جو ہمیں تکنیک کو محفوظ طریقے سے آگے بڑھانے، اور مسائلِ حفاظت، اخلاقیات وغیرہ جیسے مشکل مسائل پر بحث کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

تو صحت مند بحث ہمیشہ OpenAI کے اندر موجود رہا، لیکن اب، یہ پوری دنیا میں ہو رہا ہے۔

سوال: تو آئیے اس لمحے پر واپس آتے ہیں جب آپ کو معلوم ہوا کہ سیم کو بے نقاب کر دیا گیا ہے، آپ کہاں تھے؟

گریگ: میں اپنے گھر پر تھا۔ مجھے ایک ویڈیو کال کے لیے دعوت کا پیغام ملا، اور میں نے دیکھا کہ سام کے علاوہ تمام بورڈ کے ارکان وہاں موجود تھے۔ اس وقت میں نے محسوس کیا کہ کچھ غلط ہے۔

انہوں نے مجھے بتایا کہ بورڈ نے سیم کو معطل کرنے کا فیصلہ کر لیا ہے۔ میرے پاس جو معلومات تھیں وہ علیحدہ اعلان کے ساتھ تقریباً مطابقت رکھتی تھیں، اس لیے میں نے مزید تفصیلات کے لیے پوچھنا شروع کر دیا، لیکن میری درخواست مسترد کر دی گئی۔

اس کے بعد انہوں نے کہا کہ میں کمیٹی سے بھی نکال دیا گیا ہوں، لیکن میں کمپنی میں رہوں گا کیونکہ میں کمپنی اور اس کے مشن کے لیے اہم ہوں۔

میں نے دوبارہ وجوہات کا مطالبہ کیا، لیکن پھر بھی انکار کر دیا گیا۔ آخرکار انہوں نے مجھے بتایا کہ نئی ساخت کے تحت، شاید میں جواب حاصل کر سکوں۔ یہی وہ کال کا مختصر خلاصہ تھا۔

سوال: آپ کے دماغ میں اس وقت کیا چل رہا تھا؟ غصہ محسوس کر رہے تھے؟

گریگ: نہیں، میں صرف یہ سمجھتا ہوں کہ یہ درست نہیں ہے، لیکن میں تقریباً سمجھ سکتا ہوں کہ کیا ہوا ہے۔

آپ کو یہ جاننے میں کتنی دیر لگی کہ اس کا سبب کیا تھا؟

گریگ: جواب دو حصوں پر مشتمل ہے۔ ایک تو میں محسوس کرتا ہوں کہ میں اب بھی نئے حقائق اور دوسروں کے دماغ میں چلنے والی باتوں کو سمجھ رہا ہوں۔ کسی حد تک، یہ مواصلات کی کمی کا نتیجہ ہے، جس میں آپ اچانک ایسی باتوں کا احساس کرتے ہیں جن پر پہلے توجہ نہیں دی گئی تھی۔

دوسری طرف، میں تقریباً جانتا ہوں کہ ان میں سے ہر ایک کیوں ایسا کر رہا ہے۔

لیکن اسی لمحے، وجوہات تلاش کرنا اہم نہیں تھا، میں صرف جانتا تھا کہ یہ درست نہیں ہے۔ اس لیے فون کاٹنے کے فوراً بعد، میں نے اپنی بیوی کو بتایا کہ میں استعفیٰ دے رہا ہوں، اور وہ بھی متفق ہو گئی۔

اسی دن میں نے استعفیٰ دے دیا۔

میں نے استعفیٰ دینے کے بعد بہت سارے پیغامات حاصل کیے۔ ہمیں بہت ساری حمایت اور جوش ملا، بہت سے لوگ ہمارے ساتھ چلنا چاہتے ہیں اور نئی کوشش کرنا چاہتے ہیں، جیسے جیکوب، شیمون، الیکسنڈر۔

پھر ہم نے سیم کے ساتھ مل کر ایک نئی کمپنی کی منصوبہ بندی شروع کر دی۔

پہلے دن، ہمیں لگا کہ سیم کی واپسی کا امکان صرف 10% ہے۔ اس لیے ہم نے سیم کے گھر پر ایک میٹنگ کی، جس میں کمپنی کے بہت سے لوگ شریک ہوئے، اور ہم نے انہیں اس بات کا خاکہ پیش کیا جو ہم تیار کر رہے تھے۔ ایک دن میں، ہمیں منصوبے کے آپریشن کا ایک بالکل نیا خاکہ حاصل ہو گیا۔

اسی ویک اینڈ، ہم نے بورڈ اور کمپنی کے ساتھ بھی کافی وقت گزارا، ایک معنی خیز واپسی کا راستہ تلاش کرنے کے لیے۔

نتیجہ طور پر رات کو ہفتہ کو، بورڈ نے اچانک نیا سی ای او مقرر کر دیا جس نے میری جگہ لے لی، اور کمپنی میں مکمل طور پر احتجاج شروع ہو گیا۔ واقعی، اس وقت ہم دفتر میں تھے، اور ہم نے دیکھا کہ ایک معاہدہ تقریباً طے پا رہا تھا جس کے بعد ہم واپس جا سکتے تھے، لیکن بورڈ نے اچانک اپنا فیصلہ بدل دیا۔

لوگ عمارت سے نکل رہے ہیں، اور ایک بھگود ہے۔

ہم نے نئی کمپنی میں دلچسپی رکھنے والوں کے ساتھ ویڈیو کال شروع کر دی، انہیں یقین دلایا کہ سب ٹھیک ہو جائے گا، ہمارے پاس منصوبہ ہے۔ ہم ہمیشہ ایک چھوٹے سے گروہ کے لیے بچاؤ کے بکس بنانے کی کوشش کر رہے تھے، لیکن اچانک، لگتا ہے کہ سب نے اپنا فیصلہ بدل دیا اور سب نئی کمپنی میں شامل ہونا چاہتے ہیں۔

سام نے مائیکروسافٹ کے سی ای او ساتیا سے بھی بات کی، جس کے بارے میں ہم پہلے سے ہی گفتگو کر رہے تھے کہ کیا وہ ہماری نئی سرگرمی کی حمایت کر سکتے ہیں۔ ہم چاہتے ہیں کہ بچاؤ کے بکھرے ہوئے ڈیبے کا سائز بڑھایا جائے، جیسے کہ OpenAI کے تمام ملازمین کو لے جانا۔

اس وقت شکرگزاری کے دن کے قبل تھا، بہت سے لوگ اپنے گھر جا کر اپنے خاندان کے ساتھ ملنا چاہتے تھے، لیکن انہوں نے تمام فلائٹس منسوخ کر دیں اور دفتر میں لوگوں کا بھرما ہوا تھا۔

ہر کوئی وہاں تھا، چاہے وہ بات چیت میں شرکت نہ کر رہا ہو، وہ اس تاریخی لمحے کو اپنی آنکھوں سے دیکھنا چاہتے تھے۔

پھر، عرضیاں پھیلنے لگیں۔ بہت سارے لوگوں نے ایک ساتھ عرضی پر دستخط کرنے کی کوشش کی، جس سے گوگل ڈاکس کرash ہو گیا، اس لیے آخرکار صرف کچھ افراد کو نام درج کرنے کے لیے مقرر کیا گیا تاکہ ایک ساتھ بہت سارے ایڈیٹرز نہ ہوں۔

میں یاد کرتا ہوں کہ میں تقریباً صبح 5 بجے گھر پہنچا، 45 منٹ سویا، اور جب اٹھا تو ٹویٹر پر اسکین کیا تو ایلیا نے ایک ٹویٹ کی اور ایک عرضدہاری پر دستخط کیے کہ وہ چاہتا ہے کہ کمپنی دوبارہ متحد ہو جائے۔

یہ واقعی ایک آرام دہ لمحہ تھا۔ میں بہت شکرگزار ہوں کہ ہم سب کچھ دوبارہ جوڑ سکتے ہیں اور ہم دوبارہ راستہ پر آ سکتے ہیں۔

سوال: آپ نے ایلیا کے ساتھ مل کر اس کمپنی کا قیام کیا، اس واقعے کے بعد آپ کو اپنے تعلق کے بارے میں کیا محسوس ہوا؟

گریگ: یہ بہت مشکل تھا۔ ہمارے درمیان بہت قریبی تعلق تھا، وہ میری شادی میں مہمان مہمان تھا، اور ہم نے بہت سے بہت مشکل لمحات کا تجربہ کیا۔ لیکن کسی بھی تعلق میں کبھی کبھار اُٹھنا اور گرنا ضروری ہے۔

بعد میں، ہم نے اپنے درمیان جمع ہوئی یا بولی نہ گئی باتوں کو سمجھنے اور بیان کرنے کے لیے بہت زیادہ وقت گزارا۔ اس عمل کے ذریعے، میں سمجھتا ہوں کہ ہم ایک بہت اچھی حالت تک پہنچ گئے۔

میرے لیے، مجھے لگتا ہے کہ ہم نے جو کچھ ہوا اس کا خاتمہ کر لیا ہے۔

آپ کو اپنے ذریعے پیدا کیے گئے عملے کی وفاداری کے بارے میں کیا محسوس ہوتا ہے؟

گریگ: میں اس کے لیے بہت شکرگزار ہوں۔ میں نے کبھی ان کا مطالبہ نہیں کیا تھا اور نہ ہی ان کی امید کی تھی۔

میرا لیڈرشپ انداز ایسا ہے جو سامنے کی طرف بڑھتا ہے، کوشش کرتا ہے کہ سب سے آگے ہو، کبھی کبھی جذباتی بھی ہوتا ہوں، میں ہمیشہ پیچھے نہیں دیکھتا کہ کیا سب میرے ساتھ ہیں، میں صرف آگے بڑھتا رہتا ہوں۔

لیکن جب لوگ اصل میں تعمیر میں مدد کرنے آئے، تو میں بہت شکرگزار محسوس کیا اور انہوں نے میری تمام توقعات پر پورا اترنا۔

سوال: تو آخرکار سب لوگ واپس آ گئے؟

گریگ: دراصل، پورے ویک اینڈ کے دوران، تمام مقابلہ کرنے والے اپنی نظریں ڈالے ہوئے تھے۔ لوگوں کو مختلف پیشکشیں مل رہی تھیں، لیکن اس ویک اینڈ پر ہم نے کسی کو نہیں کھویا، کسی نے بھی پیشکش قبول نہیں کی۔ یہ بہت عجیب بات تھی۔

واقعیت میں، کوچ بِل بیلیچیک نے مجھے بتایا تھا کہ بہترین ٹیمیں پیسے کے لیے نہیں، بلکہ اپنے اردگرد کے لوگوں کے لیے کھیلتی ہیں۔ جب سب نے ہمارا ساتھ دیا، تو میں نے اس جملے کو یاد کر لیا۔

بے شک، یہ ایک ڈائمنڈ مومنت ہے۔

مختصر آرام اور خود کو جانچنا

سوال: اس سب کے بعد، جب آپ نے کچھ دیر کے لیے آرام کیا، تو آپ کے اندر کیا ہوا؟

گریگ: یہ ایک شدید تجربہ تھا، چاہے اسے زندہ کرنا ہو یا واپس آ کر سامنا کرنا۔

لیکن ایمانداری سے کہوں تو، ایلیا کے چلے جانے کا وقت OpenAI کی تاریخ میں سب سے مشکل لمحوں میں سے ایک تھا۔ شاید یہ OpenAI کی تاریخ میں واحد لمحہ تھا جب میں نے محسوس کیا کہ میں اس کام کو جاری نہیں رکھنا چاہتا۔

میں سوچتا ہوں کہ مجھے اپنے آپ کو دوبارہ تلاش کرنے، اس بات کو یاد کرنے کے لیے کچھ وقت درکار ہے کہ میں نے یہ کام کیوں شروع کیا، یہ کیوں اتنی اہم ہے، اور یہ درد برداشت کرنے کے قابل کیوں ہے۔

آپ نے آرام کے دوران کیا کیا؟

گریگ: میں نے ڈی این اے تسلسل پر زبانی ماڈل تربیت دیا۔

در اصل، میں نے OpenAI کے دوران ہی اس کو Arc غیر منافع بخش بائیو میڈیکل ریسرچ ادارے کے لیے کیا تھا۔ میں نے اپنے مہارتوں کو ایک بہت مختلف شعبے میں استعمال کیا، جو میرے اور میری بیوی کے لیے بہت اہم ہے۔

میری بیوی کو کئی صحت کے مسائل ہیں، اور ہم ہمیشہ سوچتے رہے ہیں کہ AI اس کی صحت اور جانوروں کی صحت کے لیے کیا کر سکتا ہے۔ اس تجربہ نے مجھے احساس دلایا کہ شاید ہم ٹیکنالوجی کو کچھ نئے، دل کو چھو لینے والے شعبوں میں استعمال کر سکتے ہیں۔

سوال: اگر آپ کو اس سب کو ایک صفحے پر خلاصہ کرنا ہو، جس میں سیم کی برطرفی، آپ کی استعفیٰ، ملازمین کی مشترکہ عرضی، اجازت پر جانا اور واپس آنا شامل ہو، تو آپ کیا لکھیں گے؟

گریگ: میں نے یہ سیکھا ہے کہ قیمتی چیزوں کے لیے لڑتے رہنا چاہیے۔

اگر آپ کے پاس ایک اہم مشن ہے، تو آپ کی اُٹھ پڑن میں بھی قائم رہنے کا حقیقی معنی ہے۔ ایسے لمحات ہوں گے جب "سب کچھ ختم ہو گیا" لگے گا، اور ایسے لمحات بھی ہوں گے جب "ہم واپس آ گئے"۔

آپ کو ان لمحات کو اپنے راستے سے بھٹکنے نہیں دینا چاہیے، اس دور میں آپ کو اپنی ذاتی استقلال کو فروغ دینا ہوگا۔ کیونکہ اگر آپ لیڈر ہیں، تو لوگ آپ سے استحکام، حمایت، اور آگے بڑھنے کی رہنمائی کی توقع کریں گے۔

میں وہ صلاحیت پیدا کرنے کی کوشش کرتا ہوں جو ہم جو کچھ کر رہے ہیں اس کے تفصیلات اور ہر فیصلے کے مطلب کو سمجھنے کے ساتھ ساتھ فیصلہ کن بنے رہے۔

کبھی کبھی، میں OpenAI کو انتہائی عدم یقین کے منظر سے دیکھتا ہوں، جس میں مجھے نہیں معلوم کہ صحیح جواب کیا ہے، یہ تکنیک کو کس طرح تعمیر کیا جائے، یا ان پیچیدہ سوالات کا جواب کیسے دیا جائے۔

لیکن یہاں بہت سے بہت ہوشیار، مضبوط رائے رکھنے والے لوگ ہیں۔ اس لیے میں ان تمام رائوں کو سمجھنے اور انہیں مربوط کرنے کی کوشش کرتا ہوں۔ کبھی کبھی یہ صحیح طریقہ ہوتا ہے۔ لیکن کبھی کبھی آپ پائیں گے کہ یہ رائیں آپس میں متصادم ہیں اور ایک ساتھ سچ نہیں ہو سکتیں۔

کبھی کبھی آپ کو انتخاب کرنا پڑتا ہے، آپ جانتے ہیں کہ اس کا مطلب ہے کہ کوئی ناراض ہوگا، کوئی استعفیٰ دے دے گا، اور کوئی نظرانداز محسوس کرے گا۔

میں جو کرنے کی کوشش کرتا ہوں، وہ یہ ہے کہ مزید مضبوط خود آگہی اور جب کوئی چیز پر یقین رکھوں تو اس پر عمل کرنے کی ضرورت کا احساس رکھوں۔

اوپن اے آئی کے سفر کو دیکھتے ہوئے، مجھے لگتا ہے کہ کچھ باتوں میں، میں چاہتا ہوں کہ ہم نے اس وقت مختلف طریقے سے کام لیا ہوتا۔

عام طور پر، ہم کسی چیز پر دیر کر دیتے ہیں، ہمیں پہلے ہی معلوم ہوتا ہے کہ کوئی شخص کسی کردار کے لیے مناسب نہیں ہے، ہمیں لگتا ہے کہ کوئی ٹیکنالوجی کا راستہ درست نہیں ہے، ہمیں لگتا ہے کہ کسی منصوبے کا طریقہ کار کام نہیں کرے گا، لیکن ہم بہت دیر تک انتظار کرتے رہتے ہیں۔

یہ میری سیکھنے کی کوشش کا سبق ہے، اور میں ہر روز OpenAI، Stripe اور اس سے بھی پہلے کے یونیورسٹی کے منصوبوں پر غور کرتے ہوئے اپنے ترقی کا ایک پہلو ہوں۔

میرا خیال ہے کہ میں روزمرہ کی سرگرمیوں، ذاتی کردار، سافٹ ویئر اور مسائل پر سوچنے سے بہت محبت کرتا ہوں، لیکن میں ان چیزوں کو کرنے کے ماحول کے بارے میں بھی بہت فکرمند ہوں۔

در حقیقت، میں اس قسم کی “پہلی درجہ کی خوشی” کو چھوڑنا چاہوں گا، جس میں تیزی سے رضائیت حاصل ہوتی ہے، جیسے آپ ابھی کچھ بناتے ہیں، اور اس کے بجائے “دوسرا درجہ کی خوشی” کی طرف راغب ہوں گا، جو ابھی تک دردناک ہوتی ہے لیکن لمبے مدتی مفادات رکھتی ہے۔

آپ دوسروں کو مشکل کاموں کو کرنے اور عظیم کامیابیاں حاصل کرنے کے لیے ماحول تخلیق کرکے مدد فراہم کرتے ہیں۔ اس لیے ایک ماحول تخلیق کرنا میرا خودبخود کا رجحان ہے، جو ہمیشہ آسان نہیں ہوتا۔ آپ کو بالکل اپنے ذاتی درد برداشت کرنے کے لیے تیار ہونا چاہیے۔

ایلیا ہمیشہ کہتے ہیں کہ "آپ کو تکلیف کا سامنا کرنا ہوگا"، اگر آپ تکلیف نہیں اٹھاتے، تو آپ قیمت نہیں بنارہے ہیں۔ مجھے لگتا ہے کہ اس میں گہرا مطلب ہے۔

الیا کے نقطہ نظر کے بارے میں، مجھے دلچسپ بات یہ ہے کہ اس کا بولنے کا ایک منفرد انداز ہے، جس میں وہ ہمیشہ گہری حوصلہ افزائی سے بھرے الفاظ کا انتخاب کرتا ہے۔

یہ "سختی" کا منظر ہم نے OpenAI کے سفر کے دوران ہمیشہ سوچا ہے۔ شروع سے ہی ہمارے پاس بہت ساری عدم یقینیتیں تھیں، ہر چیز بہت مشکل اور بہت غیر یقینی تھی۔

بہت سے لوگ مسائل کو کارپیٹ کے نیچے دھکیل دینے کی عادت رکھتے ہیں اور بے سوچے سمجھے "اپ" کا مطالبہ کرتے ہیں۔ میرا خیال ہے کہ یہ سلیکون ویلی کی ثقافت کا منفی پہلو ہے، کم از کم سلیکون ویلی کا اسٹیریو ٹائپ، لیکن میرا خیال ہے کہ یہ AI دنیا میں کام نہیں کرتا، OpenAI میں نہیں، اور ہم نے کبھی اس طرح کام نہیں کیا۔

ہمارا عمل ہمیشہ سخت حقائق کو قبول کرنا اور حقیقت کی اصلی صورت کو سمجھنا ہے۔ میرا خیال ہے کہ اس سے ہم مسائل کو الگ طریقے سے سوچنے میں مدد ملتی ہے، صرف ابتدائی سطح پر حوالہ دیے جانے والے مقالات لکھنے سے مت رہیں، جو بنیادی ہے لیکن کافی نہیں۔

پھر آپ بڑے سوالات پر غور کرنے لگتے ہیں، AGI بنانے کے لیے کیا درکار ہے؟ یہ خوشگوار نہیں ہے۔ کیونکہ آپ کو احساس ہوتا ہے کہ کوئی تیار راستہ نہیں ہے۔

آپ کو فنڈز کی ضرورت ہے، لیکن آپ کے پاس فنڈز جمع کرنے کا کوئی طریقہ نہیں ہے۔ آپ نے کوشش کی، ہم نے بہت زیادہ کوشش کی۔ شاید آپ 1 ارب یا 5 ارب ڈالر جمع کر سکیں، لیکن 10 ارب ڈالر، بہت مشکل ہے۔

لیکن صرف موجودہ وسائل کے ساتھ، ہم نے اچھی کامیابی حاصل کی ہے، اگر ہم اپنے کرنے کی کوشش کر رہے ہوئے کام کی حقیقت کو سمجھنے کے لیے مشکلات کا مقابلہ نہیں کرتے تو، اس کے علاوہ کوئی راستہ نہیں ہے۔

سوال: وہ کون سا سبق ہے جسے آپ کو دوبارہ دوبارہ سیکھنا پڑتا ہے؟

گریگ: مشکل فیصلے کریں، مشکل بات چیت کریں۔

آپ کو کبھی کیا سب سے بہترین مشورہ ملا؟

گریگ: میں نے ہارورڈ کی نئے طلبہ کی لکھائی کی کلاس میں سیکھا ہے۔ واضح اور مؤثر مواصلات کے لیے مسلسل الفاظ کو کم کرتے رہیں۔

آپ معلومات کیسے فلٹر کرتے ہیں؟

گریگ: زیادہ پڑھیں، فعال طور پر درجہ بندی کریں۔

سوال: آپ کا مثالی کون ہے، اور کیوں؟

گریگ: گاس اور ڈیکارٹ۔ وہ بہت سوچنے والے، اپنے دور سے کہیں آگے کے لوگ تھے، جنہوں نے حقیقی کھلیں لائیں اور ہمارے سوچنے اور رہنے کے انداز کو بدل دیا۔

سوال: گریگ بروکمن کے بارے میں دنیا کیا غلط سمجھ رہی ہے؟

گریگ: میں سمجھتا ہوں کہ لوگوں کو میری اس مہم کے لیے کتنی گہری توجہ ہے، اس کا اثر بہت سے پہلوؤں میں میرے ذاتی طور پر بہت زیادہ درد کا سبب بن چکا ہے۔ لیکن میں اس ٹیکنالوجی پر یقین رکھتا ہوں جو لوگوں کو طاقت فراہم کر سکتی ہے اور ہر کسی کو فائدہ پہنچا سکتی ہے۔ میں اس کو حاصل کرنے میں مدد کرنا بہت چاہتا ہوں۔

AI صنعت کا مرکزی جائزہ

آپ غیر ٹیکنیکل لوگوں کو AI کے بارے میں کیا جاننا چاہتے ہیں؟

گریگ: یہ ان کی ذاتی زندگیوں میں ایک اچھائی کی طاقت بنے گا، جس سے وہ فائدہ اٹھائیں گے، اور یہ سائنس اور طب کو آگے بڑھائے گا اور ہر ایک کو عملی طور پر متاثر کرے گا۔

سوال: اوپن اے آئی کیوں اپنے ماڈلز کے نام دینے میں اتنی خرابی کرتا ہے؟

گریگ: میں آپ کو یہ نہیں بتا سکتا۔ (doge)

کیا ہم اس نقطے کے قریب ہیں جہاں AI اپنے ترقی کو اسی طرح اسی طرح تیز کرے گا؟

گریگ: میں سمجھتا ہوں کہ ہم AI کو اس کے اپنے ترقی کے عمل میں استعمال کرنے کے مرحلے میں ہیں، اور یہ تیزی سے آگے بڑھ رہا ہے۔

یہ دراصل ChatGPT کے بعد سے جاری رہا ہے۔ ہم نے ChatGPT کا استعمال کرکے ترقی کے عمل کو 10 یا 20 فیصد تک تیز کر دیا ہے۔ اب ہمارے پاس وہ حیرت انگیز کوڈنگ ٹولز ہیں جو سافٹ ویئر انجینئرنگ کے طریقہ کار کو حقیقی طور پر انقلابی بن رہے ہیں۔

ہم جو زیادہ تر کام مدل کی تیاری میں کرتے ہیں، اس کا بنیادی باڑ سافٹ ویئر ہے۔ ہم جلد ہی اگلے مرحلے میں داخل ہو جائیں گے، جہاں AI اپنے خود کے تحقیقی خیالات پیش کرے گا اور ان کا ٹیسٹ کرے گا، تجربات چلائے گا۔ اس لیے میں سمجھتا ہوں کہ ہم جو چیز تیار کر رہے ہیں، اس کی وجہ سے تکرار اور نوآوری کی رفتار مزید تیز ہوتی جائے گی۔

اِب کتنے فیصد کوڈ AI کے ذریعے لکھا جا رہا ہے؟

گریگ: یہ کہنا مشکل ہے کہ کتنے کوڈ AI نہیں لکھے گئے۔ یہ تناسب صفر کی طرف بڑھ رہا ہے۔

اب، درست سیاق و سباق اور ساخت کے ساتھ، AI کوڈ کی اصل تحریر میں انسانوں سے کہیں زیادہ مہارت رکھتا ہے۔ جبکہ کوڈ کی ساخت کے حصے میں انسانی ماہرین اب بھی زیادہ مہارت رکھتے ہیں، لیکن کوڈ کی اصل تحریر تقریباً بالکل AI کا کام ہے۔

کیا AI نے کبھی ایسے نئے خیالات پیش کیے ہیں جو آپ نے نہیں سوچے تھے؟

گریگ: ہم اس ہدف کے قریب پہنچ رہے ہیں۔ مثال کے طور پر چپ ڈیزائن میں۔ گزشتہ سال اپنے چپ ڈیزائن میں، ہم نے ٹیکنالوجی کو بہتر طریقے سے موزوں کرنے کی کوشش کی تاکہ سرکٹ کے استعمال کی جگہ کم ہو جائے۔

ہم نے پایا کہ ماڈل نے جو بہتری کی تجاویز دیں، وہ ہماری فہرست پر موجود تھیں، اس لیے اس نے کوئی نیا، انسانوں نے کبھی نہ سوچا ہوا چیز پیش نہیں کیا، لیکن اس نے انہیں اس طرح جلدی حاصل کر لیا جس طرح ہم کبھی نہیں کر سکتے تھے۔

مثلاً، حالیہ زمانے میں کوانٹم فزکس میں، ہم نے ایک خاص فزیکل مسئلہ حل کیا، جس کا نتیجہ اکیڈمک دنیا کی توقعات کے برعکس تھا، اور ہمیں ایک خوبصورت اور مختصر فارمولا حاصل ہوا۔

اس لیے ان ماڈلز سے نئے خیالات حاصل کرنا بالکل ممکن ہے۔ اگلے مرحلے میں ہم اسے زیادہ مشکل شعبوں میں استعمال کریں گے، یا مزید حقیقی دنیا کے ماحول کی ضرورت ہوگی۔ یہ صرف شروعات ہے۔ لیکن ہمارے پاس اسے عملی شکل دینے کا راستہ ہے، اور ہمارے پاس ابھی بہت کام باقی ہے۔

اگر ماڈل تقویت سیکھنے پر مبنی ہو، تو کیا آپ کو لگتا ہے کہ وہ صرف وہی کہیں گے جو آپ سننا چاہتے ہیں؟

گریگ: ہم نے دراصل صارفین کی ترجیحات کے مطابق ایک ماڈل کو تربیت دینے کا سفر طے کیا ہے۔

ہم نے دیکھا کہ گزشتہ سال کسی نقطہ پر ماڈل آپ کو جو سنانا چاہتے تھے، اس کی طرف جانے لگا، لیکن ہم نے اس میں تبدیلی کی ہے کیونکہ ہم چاہتے ہیں کہ ماڈل آپ کے اپنے اہداف، آپ کے طویل مدتی اہداف کو حاصل کرنے میں مدد کرنے کے لیے درست ہو۔

شاید ابھی مطابقت سن کر اچھا لگے، لیکن یہی وہ چیز نہیں ہے جو آپ حقیقت میں چاہتے ہیں۔ شاید کچھ لوگ پسند کریں، لیکن یہی وہ چیز نہیں ہے جو زیادہ تر لوگ حقیقت میں چاہتے ہیں۔

اس لیے، ہم نے اپنے AI کی تربیت کو ایوارڈ ہیکنگ کے نام سے جانے جانے والے مسئلے سے بچانے کے لیے بڑی ٹیکنیکل ترقی کی ہے۔ ہم اس بات کو یقینی بنانا چاہتے ہیں کہ مقصد کے لیے ایک اچھا سگنل موجود ہو، صرف اس لیے نہیں کہ یہ مختصر مدتی اور آپ کو جلد مطمئن کر دے۔

میرے لیے، یہ ذاتی AI، ذاتی AGI کے ذریعے ہمیں جس خواب کی طرف لے جائے گا، اس کا سب سے اہم پہلو ہوگا کہ یہ صرف اس وقت کے لیے اچھا لگنے والی چیزوں کے بارے میں نہ ہو، بلکہ اصل میں آپ کی لمبی مدتی کلینی، لمبی مدتی مقاصد، اور آپ کے حقیقی خواہشات کے ساتھ مطابقت پیدا کرے۔

میں سمجھتا ہوں کہ یہی وہ چیز ہے جو لوگوں کو طاقت فراہم کرتی ہے۔

سوال: موجودہ رجحان پیش نمائش ماڈلز کو جاری کرنے کی طرف ہے، کیا آپ کو لگتا ہے کہ یہ ہماری کمپوٹیشنل طاقت کی حدود کی وجہ سے ہے؟

گریگ: مجموعی طور پر، ہم ایک کمپیوٹیشنل پاور ڈرائیون ورلڈ کی طرف بڑھ رہے ہیں۔

صرف ایک سوال کا جلد جواب دینے کے بجائے، یہ حقیقتاً گہرا جانے لگا، مختلف ڈیٹا سرچس کو اکٹھا کرنے اور کاروباری معلومات کے ذخیرے کو تلاش کرنے کے لیے بہت زیادہ ٹوکن خرچ کرتا ہے تاکہ مشکلات کو حل کیا جا سکے اور انسانی صلاحیتوں سے زیادہ طاقتور سافٹ ویئر تیار کیا جا سکے۔

یہ سب کچھ بنیادی طور پر کمپیوٹنگ پاور سے چلتا ہے، اور کمپیوٹنگ پاور بہت کم ہے۔ اگر دنیا کا ہر شخص کے پاس ایک GPU ہو، تو یہ 8 ارب GPU ہوں گے، لیکن ہم اب تک اس سطح تک نہیں پہنچے ہیں۔ اب ہزاروں یا ملینوں GPU ہونا بھی بہت بڑی بات ہے۔

اس لیے تربیت کے لیے، ہم اپنے دیکھے گئے تقاضوں کے مطابق کمپوٹیشنل کیپیسٹی کو پہلے سے تعمیر کرنے کی طرف راغب ہیں۔ ہم اس مشن پر بہت زیادہ توجہ دیں گے کہ ماڈل کو ہر کسی تک پہنچایا جائے اور اسے عام طور پر دستیاب بنایا جائے۔

سوال: آپ نے ڈیٹا سینٹر میں بہت زیادہ محنت اور پیسہ لگانے کی وجہ سے مزاح کیا جاتا تھا۔ اب آپ کو کیا لگتا ہے؟

گریگ： میں سمجھتا ہوں کہ یہ ہمیں فائدہ پہنچائے گا۔ نہ صرف کاروبار کے لیے بلکہ یہ تکنیک کو ہر ایک تک پہنچانے میں بھی مدد کرے گا۔

مستقبل کی کمپوٹنگ طاقت کو بڑے اہداف، جیسے کینسر کا علاج، کی طرف ترجیح دی جائے گی، اور یہ سال ہی ممکن ہو سکتا ہے۔

واقعیت یہ ہے کہ کمپوٹیشنل پاور کی تقسیم معاشرے کے مستقبل کا مرکزی مسئلہ ہے، صرف اتنی ہی کمپوٹیشنل پاور دستیاب ہے، اس لیے ترجیحات طے کرنا ضروری ہے، لیکن ہم یہ مان کر ڈٹے ہوئے ہیں کہ ہر کسی کو کمپوٹیشنل پاور حاصل ہونا چاہیے۔

اسی لیے ہمارے پاس ChatGPT کا مفت ورژن ہے، اور ہم اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کوشش کرتے ہیں کہ لوگ اس ٹیکنالوجی تک رسائی رکھ سکیں۔

سوال: OpenAI کے اندر، آپ کس طرح صارفین کے لیے اور کاروباری سطح کے کاموں کے درمیان توازن دیکھتے ہیں؟

گریگ: جس بات پر میں حالیہ وقت میں زیادہ سوچ رہا ہوں وہ توجہ ہے۔

کیونکہ یہ شعبہ موقع کا خود رūپ ہے، آپ AI کو کسی بھی مسئلے پر لاگو کر سکتے ہیں، جو بھی آپ بنانا چاہتے ہیں، سب کچھ ممکن ہے۔ لیکن ابھی ہمارا مسئلہ کمپوٹیشنل پاور کی کمی ہے۔

اس لیے میرا خیال ہے کہ OpenAI کے اگلے مرحلے میں، کاروباری سطح کی سرگرمیاں واضح طور پر اہم ہیں، کیونکہ معیشت ہماری آنکھوں کے سامنے کمپوٹیشنل اقتصادیت میں تبدیل ہو رہی ہے۔ سافٹ ویئر انجینئرنگ پہلے سے ایسا ہے، اور جس بھی شعبہ کمپیوٹر پر کام کرتا ہے، وہ بھی ایسا ہو جائے گا۔

تو ہمیں وہاں لوگوں کو ان ماڈلز کو ڈپلوی کرنے، ان کا استعمال کیسے کریں اور ان سے زیادہ سے زیادہ فائدہ کیسے اٹھائیں، اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرنی ہوگی۔

کاروباری اور صارف سطح کے درمیان کا تصور بھی ابھار چکا ہے، کیونکہ شروعات اب سے زیادہ آسان ہو چکی ہے۔ ہم نے یہ بات پہلے ہی دیکھ لی ہے۔

سوال: کیا آپ کو لگتا ہے کہ ہمارے پاس اسپیس ڈیٹا سینٹر ہوں گے؟

گریگ: میں سمجھتا ہوں کہ ہمیں ہر جگہ ڈیٹا سینٹر ہوں گے، لیکن ابھی تک خلائی ڈیٹا سینٹرز کے لیے کئی تکنیکی مسائل موجود ہیں۔

سوال: اٹھارہ کیا ہے؟ آپ اسے کیوں کرتے ہیں؟

گریگ: تکراری ڈیپلویمنٹ، OpenAI کے لیے یہ یقینی بنانے کا ایک مرکزی ستون ہے کہ یہ ٹیکنالوجی انسانیت کو فائدہ پہنچائے اور اپنا مشن پورا کرے۔

گُپ کی ترقی اور ایک مرتبہ شروع کرنا بہت خطرناک ہے کیونکہ آپ حقیقی دنیا کے مسائل کا پیش گوئی نہیں کر سکتے۔ لیکن تدریجی اطلاق ہمیں عمل میں خطرات کا پتہ چلنے اور انہیں جلدی سے درست کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ مثال کے طور پر، GPT-3 کے شروع ہونے کے بعد، ہم نے نہیں سوچا تھا کہ سب سے بڑا غلط استعمال طبی جہالت کے میسجز ہوں گے، لیکن عمل نے ہمیں وقت پر جواب دینے کی اجازت دی۔

اس لیے تکراری ڈیپلویمنٹ کا خیال یہ ہے کہ ہم اس ٹیکنالوجی کے درمیانی ورژن کو جاری کریں گے۔

یہ بے سوچے سمجھے اقدام کا جواز نہیں، آپ کو ابھی بھی ہر مرحلے پر سوچنا ہوگا کہ ہم تمام ممکنہ غلط استعمال کے طریقوں کے بارے میں کیا بہترین فیصلہ کر سکتے ہیں، کمیاں کیا ہیں، خطرات کیا ہیں، اور پھر انہیں کم کرنا ہوگا۔ لیکن آپ حقیقت کو بھی دیکھ سکتے ہیں، دیکھ سکتے ہیں کہ آپ کا فیصلہ صحیح تھا یا نہیں، حقیقت سے سیکھ سکتے ہیں، اور اگلی بار بہتر کر سکتے ہیں۔

اوپن اے آئی کے دوران، ہم امید کرتے تھے کہ جب تک کسی نے پہلے بدل دینے والی ٹیکنالوجی کو لاگو نہیں کیا تھا، شاید وہ ہمیں جواب دے سکتے تھے۔ لیکن یہ کبھی اتنی آسان بات نہیں تھی۔

ان کے پاس واقعی حکمت اور نظریات تھیں، اور ہم نے انہیں اپنا لیا۔ لیکن ہمیں احساس ہوا کہ ہیں وہی لوگ جو اس ٹیکنالوجی کے سب سے قریب ہیں، اور چونکہ ہم نے اسے بنایا ہے، اس لیے ہم اسے درست طریقے سے شکل دینے کو سمجھ سکتے ہیں۔

سوال: اگر ایک ایڈوانسڈ ماڈل میں سیکورٹی کو پہلی ترجیح دی جائے جبکہ دوسرے میں نہیں، تو آپ اس فرق کو کیسے دیکھتے ہیں؟

گریگ: میں سمجھتا ہوں کہ ہم نے محسوس کیا ہے کہ سیکورٹی ایک بنیادی پروڈکٹ خصوصیت ہے، اور کوئی بھی ایسا ماڈل نہیں چاhta جو اپنے ساتھ مطابقت نہ رکھتا ہو۔

تو ہم نے سیکورٹی کے لیے ایسی سرمایہ کاری کی ہے، جو لوگوں کے خیال سے کہیں زیادہ ہو سکتی ہے، اور شاید کسی بھی دوسرے لیب سے زیادہ۔

میں ہمیشہ سوچتا رہا ہوں کہ جو لوگ اس ٹیکنالوجی کو تعمیر کرتے ہیں اور کامیاب مصنوعات رکھتے ہیں، اگر وہ سیکیورٹی میں زیادہ سے زیادہ سرمایہ کاری نہیں کرتے، تو یہ قابلِ استحکام نہیں ہے۔ آپ کو اپنے کاروبار اور جو چیز بنارہے ہیں، اس کے لیے لمبے مدتی خیالات رکھنے ہوں گے، جس میں ماڈل کو کیسے ٹرین کرنا ہے اور فیڈ بیک سائکل کیسے حاصل کرنا ہے، وہ شامل ہے۔

میں صرف یہ کہنا چاہتا ہوں کہ ہم اپنی مہم کا حصہ کے طور پر سیکورٹی پر عمل کر رہے ہیں، جو ہمارے پروڈکٹس اور دنیا میں ظاہر ہوتا ہے۔

سوال: جب میں لوگوں کو بتاتا ہوں کہ میں اس انٹرویو کے لیے جا رہا ہوں، تو عام رد عمل یہ ہوتا ہے کہ وہ اپنی نوکری کے بارے میں فکرمند ہوتے ہیں اور بے یقینی محسوس کرتے ہیں۔ آپ ان سے کیا کہیں گے؟

گریگ: میں سچ مچ سمجھتا ہوں کہ یہ ٹیکنالوجی کیسے ترقی کرے گی، اس کے بارے میں بے یقینی ہے۔ اس کی ترقی کا طریقہ حیران کن ہے، اور ہمارا موجودہ AI، ہمارا موجودہ دنیا، وہ نہیں ہے جو سائنس فکشن میں پیش گوئی کی گئی تھی۔ کچھ ایسے نتائج جو لگتے تھے کہ ضروری ہیں، جب وہ حقیقت میں حاصل ہوئے، تو وہ بالکل ایسے نہیں لگے۔

میں یقین رکھتا ہوں کہ لوگ ہمیشہ اپنے کھونے والی چیزوں کو دیکھنا سب سے آسان سمجھتے ہیں۔ تبدیلی آ رہی ہے، اور یہ انکار نہیں کیا جا سکتا، لیکن آپ کو کیا ملے گا، اس کا اندازہ لگانا زیادہ مشکل ہے۔

ایک مثال کے طور پر، سوچیں کہ 1950 کے لوگ Uber کو کیسے سمجھتے ہوں گے، آپ کو پہلے کمپیوٹر، موبائل فون، اور GPS کے بارے میں سوچنا ہوگا۔ اصل میں اس میں کافی زیادہ ٹیکنالوجی شامل ہے، لیکن یہ واقع ہو گیا۔ اور لاکھوں، کروڑوں دوسرے مثالیں بھی اسی وقت واقع ہو رہی ہیں۔

تو میرا AI کے بارے میں خیال یہ ہے کہ یہ طاقت فراہم کرنے، انسانی ایجنسری کے بارے میں ہے۔ اس کا حقیقی مطلب یہ ہے کہ کچھ ادارے، نوکریاں، اور وہ چیزیں جن پر ہم انحصار کرنا چاہتے تھے، شاید ہم جس طرح سوچ رہے تھے اس طرح مستحکم نہ رہ سکیں۔

تو یہ لوگوں کو متاثر کرے گا، لیکن گہرائی سے پوچھنے کے قابل سوال یہ ہے: آپ کو کیا ملا؟ آپ اس سے کیسے فائدہ اٹھائیں گے؟

اب آپ ایک مصنف بن سکتے ہیں، آپ کچھ بھی بناسکتے ہیں، آپ جو کچھ بھی سوچ سکتے ہیں وہ حقیقت بن جائے گا۔

سوال: تخلیقی صلاحیت کو کیسے پروان چڑھایا جائے؟

گریگ: اس ٹیکنالوجی کو حقیقی طور پر گہرائی سے سمجھیں۔

میں نے دیکھا ہے کہ متعدد نسلوں کی ٹیکنالوجی کے درمیان سب سے زیادہ فائدہ اُن لوگوں کو ہوا جنہوں نے پچھلی نسل کی ٹیکنالوجی میں پہلے ہی سرمایہ کاری کی تھی۔ اور اب ان کا آزمائش کرنا پہلے سے کہیں زیادہ آسان ہو گیا ہے۔

تو میں سمجھتا ہوں کہ نئے مواقع پیدا ہوں گے۔

میں سوچتا ہوں کہ دنیا کو اس بے قراری کے لمحے میں، آنے والے کسی بھی تبدیلی میں ہر ایک کو سہارا دینے کا طریقہ سوچنا چاہیے۔ کیونکہ معیشت حسابی طاقت کی معیشت بن جائے گی، لیکن ہر ایک کے لیے کچھ نہ کچھ حصہ ہوگا۔

سوال: آج کے جوانوں کو کہاں سرمایہ کاری کرنی چاہیے؟ اگر آپ ہائی اسکول یا یونیورسٹی میں ہیں، یا صرف اپنی نوکری شروع کر رہے ہیں، تو آپ کو کون سے مہارتیں مستقبل میں زیادہ قیمتی ہوں گی؟

گریگ: میں واقعی سمجھتا ہوں کہ اس ٹیکنالوجی کو گہرائی سے سمجھنا ایک اہم مہارت بن جائے گی، جس سے آپ AI سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھا سکیں۔

کیونکہ ہم سب ایک ایسی دنیا کی طرف بڑھ رہے ہیں جہاں ہم ایجنٹس کے مینیجر بن جائیں گے، شاید جلد ہی خودمختار AI کمپنیوں کے سی ای او۔

جب تک آپ کے پاس ٹوکن اور اسے چلانے والی کمپوٹیشنل پاور ہو، آپ اس پاور کو کسی بھی مسئلے پر مرکوز کر سکتے ہیں، اور انسانوں کے حل کرنے کے لیے چاہنے والے مسائل کی تعداد بے حد ہے۔

تو میں سمجھتا ہوں کہ جتنا لوگ اس ٹیکنالوجی میں گہرائی تک جائیں گے، اگلے آنے والے چیزوں کو کیسے استعمال کیا جائے، ان ٹیکنالوجیز کو نئے طریقے سے کیسے جوڑا جائے، اور ہمارے ایجنٹس کے ساتھ کیسے تعامل کیا جائے، انہیں حقیقی طور پر کیسے منظم کیا جائے، اور "میں کیا چاہتا ہوں؟ میری خود شناسی کیا ہے؟ میرا مقصد کیا ہے؟ میں دنیا میں کیا دیکھنا چاہتا ہوں؟" کے بارے میں سوچیں، تو ان مقاصد کو حاصل کرنا پہلے سے زیادہ آسان ہو جائے گا۔

میں سمجھتا ہوں کہ ہم جو کچھ حاصل کر رہے ہیں، اس کے حوالے سے اس دنیا کا اپ ور سپیس تقریباً غیر قابل تصور ہے۔

سوال: یہ سب سے مثبت مستقبل کا نقطہ نظر ہے، آپ کے لیے سب سے منفی مستقبل کیا ہو سکتا ہے؟

گریگ: تکنیک کے اب تک کے ترقی کا ایک بہت دلچسپ پہلو یہ ہے کہ یہ ہمیں مشینوں کے مطابق اپنے آپ کو موڑنے پر مجبور کر رہی ہے۔

سوچیں کہ کتنے لوگ اپنے کام کے دوران اس ڈبے کے سامنے بیٹھ کر کیبورڈ دستک دیتے ہیں، جس سے انہیں واسٹ ٹنل سندروم اور کندھوں کا جھکنا ہو جاتا ہے۔ لیکن یہ وہ صورتحال نہیں جس کا ہم خواہاں ہیں؛ ہم وہ دنیا طے کرنا چاہتے ہیں جہاں آپ صرف کمپیوٹر کے ساتھ کام نہیں کرتے، بلکہ آپ کا کمپیوٹر آپ کے لیے کام کرتا ہے۔

یہ مواقع کے ساتھ ساتھ خطرات بھی لاتا ہے۔ اس لیے ہمیں ان خطرات کو کم کرنے کے طریقے تلاش کرنے ہوں گے۔

آخر کار، ایک اہم سوال یہ ہے: اگر آپ کے پاس مشینیں ہیں جو لوگوں کو ان کے اہداف حاصل کرنے میں مدد کرتی ہیں، تو وہ وہی کرتی ہیں جو آپ چاہتے ہیں۔ لیکن کبھی کبھی لوگوں کے اہداف میں تنازع ہوتا ہے، آپ اسے کیسے حل کرتے ہیں؟ آپ کیسے فیصلہ کرتے ہیں کہ AI آپ کی کون سی مدد کرے گی اور کون سی نہیں؟ اسے معاشرے میں کیسے شامل کیا جائے؟ اور یہ کیسے یقینی بنایا جائے کہ فائدہ صرف ایک کمپنی یا ایک گروہ تک محدود نہ رہے، بلکہ ہر ایک کو حقیقی طور پر فائدہ پہنچے؟

ہمیں تسلیم کرنا ہوگا کہ اب بھی کئی خطا کے طریقے یا خطرات موجود ہیں جنہیں ہمیں حل کرنا ہوگا۔

سوال: آخری سوال، آپ کے لیے کامیابی کیا ہے؟

گریگ: اے جی آئی کو پوری انسانیت کے فائدے کے لیے یقینی بنانے کے لیے اوپن اے آئی کے مشن کو حاصل کرنا۔

حوالہ جات: [1] https://x.com/shaneparrish/status/2046900710055297072 [2] https://youtu.be/6JoUcQ1qmAc

یہ مضمون ویچن گروپ "Quantum Bit" سے ہے، مصنف: سرگرم ٹیکنالوجی پر نظر رکھیں