چاہے آپ چاہیں یا نہ چاہیں، آپ نے رات بھر لکھی گئی وہ 50 صفحات کی دستاویز تیزی سے اپنی قیمت کھو رہی ہے۔
یہ آپ کی غلطی نہیں ہے، صرف موجودہ AI بہت ہوشیار ہے — کچھ ہی منٹوں میں وہ ایک ایسا متبادل تیار کر دیتی ہے جس کا الفاظ کی تعداد اور ترتیب اسی قدر ہوتی ہے اور جس میں تقریباً کوئی کمی نہیں ہوتی۔
تمام مزدور ایک ایسے کرُوش ریلیٹی سے گزر رہے ہیں:
آج کل لمبے دستاویز لکھنا یہ ثابت نہیں کرتا کہ آپ نے گہرائی سے سوچا ہے۔
یہ بات OpenAI Codex اور ChatGPT Work کے پروڈکٹ ہیڈ تارا سیشان نے کہی۔
تارا شیشان
لنی کے پاڈکاسٹ پر 81 منٹ کی انٹرویو میں، اس نے ایک اور زیادہ سخت دعویٰ بھی کیا:
موجودہ ماڈل کے لیے پروڈکٹ بنانا ناکام ہو جائے گا؛ اور آپ کے خیال میں اگلے سال کے ماڈل کے لیے پروڈکٹ بنانا بھی ناکام ہو جائے گا۔
جب ہر کوئی اعلیٰ ٹولز کے ساتھ ہو، جب AI "مستقل آن لائن ایجنٹ کالیگ" میں تبدیل ہو رہا ہو، تو مزدور کی حفاظتی دیوار کہاں ہے؟
طارہ نے شیئر کیا ہے، اوپن اے آئی کے اندر کام کرنے والی یہ منطق ہر ایسے مزدور کے لیے قابلِ توجہ ہے جو ناکام نہیں ہونا چاhta۔
کشتی کا کام باہر کر دیں
انسان صرف «ہدایت» کرنے کے لیے ذمہ دار ہیں
تارا نے AI کے مصنوعات کے ترقی کو تین مراحل میں تقسیم کیا:
- مرحلہ اول: چیٹ، آپ سوال کریں اور وہ جواب دے گا۔
- دوم مرحلہ: سہاگ (Co-pilot)، جو آپ کو خاص صورتحال میں (جیسے کوڈ لکھنا) کام میں مدد کرتا ہے۔
- مرحلہ تھری: مستقل AI کولیگ (ایجینٹ)، لمبے عرصے تک آن لائن، ماحول کو یاد رکھتا ہے، اور پیچیدہ کاموں کو خود سنبھالتا ہے۔
انسان اور AI کے درمیان تقسیم کا حد، آنکھوں کے سامنے تیزی سے اوپر کی طرف بڑھ رہا ہے۔
اب، پچھلے "اگلی لائن کوڈ مکمل کریں" کے طریقے کے بجائے، آپ براہ راست مقصد کو ٹارگٹ کرتے ہیں اور آٹومیٹڈ ورک فلو بیک اینڈ خود کار طور پر مکمل کر دیتا ہے۔
یا تو Codex دیسکٹاپ کا "ایجینٹ کمانڈ سینٹر" ہو، یا پھر چیٹ جی پی ٹی ورک جو ٹیبلز، رپورٹس اور بزنس اینالیسس تک پھیلا ہوا ہے، دونوں ایک ہی رجحان کی طرف اشارہ کرتے ہیں: عملی سطح کو AI نے مکمل طور پر سنبھال لیا ہے۔
تارا کے الفاظ میں: ایجنٹ چلائی کا کام کرتا ہے، اور انسان ہدایت کرتا ہے۔
ٹارا نے انٹرویو میں کہا کہ ایجنٹ ڈھکیل چلانے کا کام کرتا ہے، اور انسان کا کردار یہ ہے کہ وہ ڈھکیل کو صحیح سمت کی طرف لے جائے۔
جب چھوٹی کشتی چلانے کا کام AI لے لے، تو انسانوں کی باقی رہ جانے والی مرکزی قیمت صرف پانچ چیزیں ہیں:
- مکان کا تعین کریں (کہاں جائیں)
- نتیجے کے لیے ذمہ داری لیں (ذمہ داری اٹھائیں)
- معیار کا جائزہ لیں (سختی سے نگرانی کریں)
- انجکشن کا موقف اور اظہار (روح کے لیے)
- تعاون، دیکھ بھال اور ٹیم کو متوجہ کرنا (دل کو شامل کرتے ہوئے)
اوپن اے آئی نے ایک سالہ راستہ منصوبہ چھوڑ دیا ہے
کیوں کہ "موجودہ وقت پر توجہ دینا" یا "ایک سال بعد کے لیے بیٹ لگانا" دونوں موت کی راہ ہیں؟
موجودہ کے ساتھ کام کریں: ماڈل کی ترقی کی رفتار بہت تیز ہے۔
آج کے ماڈل کی کمزوریوں سے بچنے کے لیے آپ نے ایک پیچیدہ مصنوعات کا نظام ڈیزائن کیا؛ لیکن کل جب ماڈل اپ گریڈ ہو جائے گا، تو یہ سب مکمل طور پر بے کار "اپینڈکس" بن جائیں گے۔
ایک سال بعد کا اندازہ لگانا: اندھا ٹیسٹ کے برابر ہے۔
ایک پیداوار کی کامیابی کو صرف ایک سیٹ ایسے فرضیات پر مبنی رکھنا جو زیادہ تر احتمالاً پورے نہیں ہوں گے، یقینی طور پر ناکامی کا سبب بنے گا۔
اس سے ٹیکنالوجی کے دنیا میں مشہور جargon پیدا ہوتا ہے: "آج آپ جو مدل استعمال کر رہے ہیں، وہ اس کی زندگی کا سب سے اندھیرا دن ہے۔"
تارا نے صرف ایک جملے میں واضح کر دیا کہ اس جملے کی سب سے مضحکہ خیز بات یہ ہے کہ سب کو الفاظ میں مان لیا جاتا ہے، لیکن جب عملی طور پر کام شروع ہوتا ہے تو لوگ اپنے آپ کو اس «سب سے اندھا» ماڈل کے سطح پر متعین کر لیتے ہیں۔
اس مہلک انسانی عادت کو توڑنے کے لیے، OpenAI کے اندر نرمی والی "سالانہ راستہ نمائی" کو کاٹ دیا گیا، اور منصوبہ بندی کا پیمانہ جبری طور پر دو سے تین ماہ تک مختصر کر دیا گیا۔
ٹارا نے انٹرویو میں کہا کہ پروڈکٹ کو دو سے تین ماہ کے بعد کے ماڈل کے مطابق بنانا ہوگا، کیونکہ موجودہ وقت پر یا ایک سال کے بعد کے لیے بیٹ لگانے سے ناکامی ہوگی۔
لیکن یہ مختصر دو تین ماہ کا دور صرف سر کے ادھار سے تجربہ کر کے نہیں گزر سکتا، اندرونی طور پر 'بلاک باکس' کی اجازت نہیں ہے۔
ٹارا کی اصل چھپی ہوئی بات یہ ہے: لمبے مدتی نامی منصوبہ بندی نہ کرنا، لیکن پروڈکٹ کو تحقیقی ٹیم کی حقیقی پیش رفت کے ساتھ سختی سے مطابقت رکھنا چاہیے۔
پروڈکٹ ٹیم اور ریسرچ ٹیم کو انتہائی اعلیٰ فریکوئنسی پر مکالمہ کرنے اور ایک مشترکہ بنیاد پر مکمل طور پر متفق ہونے کا حکم دیا گیا ہے: ماڈل اگلے کن اہم صلاحیتوں میں کس طرح طاقتور ہوگا؟ اس کے لیے بالکل کون سے ٹائم اسٹیپس مقرر ہیں؟
اس بات کو سمجھنے کے بعد، پروڈکٹ تکنیکی کامیابی کے رفتار کے ساتھ مسلسل اپ ڈیٹ ہوتا رہے۔
یہ راستہ چھوڑنا نہیں، بلکہ دیوار پر لٹکی ہوئی سخت منصوبہ بندی کو، سامنے کی جنگ کی صورتحال کے مطابق تبدیل کیا جانے والا ایک "ریل ٹائم نیویگیٹر" بنانا ہے۔
مکمل دستاویزات سے الوداع
صرف اپنے لیے "کٹی ہوئی کناروں" کا فلسفہ
تارا پہلے اسٹریپ سے تھی، جہاں لکھنے کی ثقافت بہت زیادہ تھی، اور وہ اپنے بریف کو جاری کرنے سے پہلے بے عیب بنانے کے عادی تھیں۔
لیکن OpenAI پر، اس نے عادات کو بالکل بدل دیا: لمبے دستاویزات صرف اپنے لیے لکھنا۔
کیونکہ "مکمل مواد" اب "گہری سوچ" کی نمائندگی نہیں کرتا، طویل دستاویزات کی ذہنی ثبوت کی قیمت صفر ہو چکی ہے۔
اب، عملی پروٹوٹائپ، A/B ٹیسٹ ڈیٹا اور صارف فیڈ بیک، زیادہ سے زیادہ لمبے دستاویزات کو مکمل طور پر بدل چکے ہیں۔
لیکن اس نے ایک بہت ہی مہارت سے تیار کیا گیا کام کا طریقہ رکھا: منصوبہ 70 فیصد تک لکھنے کے بعد، اسے اجازت دینے والے شخص کے پاس لے جائیں، اور باقی 30 فیصد کو ان کے ساتھ مل کر مکمل کریں۔
وجہ بہت عملی ہے: اگر آپ کے سامنے ایک بے عیب مکمل منصوبہ ہو، تو دوسرے کے خیالات اس سے ٹکرائیں گے؛ صرف اس صورت میں وہ ہاتھ بڑھائیں گے اور آپ کے ساتھ اسے پولش کریں گے جب آپ اس میں "کچھ خاک" چھوڑ دیں۔
دو طرح کی لکھائی
کیا باہر کیا جا سکتا ہے، اور کیا AI کو کبھی نہیں دیا جانا چاہئے؟
تارا نے لکھائی کو دو کیٹیگریز میں تقسیم کیا:
- رپورٹنگ لکھنا (ہفتہ وار رپورٹ، خلاصہ، اختصار، فارمیٹ تبدیلی): سب کچھ AI کو سونپ دیں، جہاں ممکن ہو اسے آٹومیٹ کر دیں؛
- سوچنے والی لکھائی (منصوبہ بنانے کا منطق، راستہ چننا، جھگڑوں کا فیصلہ): کبھی بھی AI کو آؤٹسورس نہیں کیا جائے گا۔
کیوں سوچنے والی لکھائی کو AI کو نہیں دی جا سکتی؟
کیونکہ نکات کی فہرست بنانا، متن کو تیار کرنا اور دوبارہ ترمیم کرنا — یہ سارے اقدامات اس بات کا اظہار ہیں کہ آپ اپنے خیالات کو واضح کر رہے ہیں۔
AI کو لکھنے کے لیے دے دیا گیا، متن تو ہے، لیکن "سوچنا" کا مرحلہ، آپ کے دماغ میں کبھی نہیں ہوا۔
دماغ کے بگڑنے کو روکنے کے لیے، اس نے خود کے لیے دو سخت اصول وضع کیے:
ایک دستاویز کو جتنے لوگ پڑھیں گے، اسے آپ کو اتنی بار ضرور پڑھنا چاہیے۔
2. اجلاس کتنے وقت کا ہوگا، اس کے مطابق تیاری کے لیے اتنے ہی وقت کا انتظام کریں۔
آپ کی خواہش
حتمی بوتل نیک کے طور پر بن گیا
جب ڈیزائن، تجزیہ، کوڈنگ اور پروٹوٹائپ کی رکاوٹیں AI کے ذریعے بہت کم ہو جائیں، تو جو چیزیں پہلے ایک ٹیم کے لیے ضروری تھیں، اب ایک شخص انہیں تقریباً کامیابی کے ساتھ مکمل کر سکتا ہے۔
تو، انسانوں کے درمیان فرق کس چیز سے بن جاتا ہے؟
"AMBITION"
حقیقی اعلیٰ کھلاڑی، صرف AI کا استعمال کرکے دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار نہیں کرتے، بلکہ اس کا استعمال کرکے اپنی صلاحیتوں کی حدود کو بے حد بڑھاتے ہیں۔
یہ بھی پروڈکٹ منیجر (اور تمام معلوماتی مزدوران) کے فرائض کو مکمل طور پر الٹ دیتا ہے:
گذشتہ: محنت ترتیب، دستاویزات لکھنے اور جائزہ لینے جیسے باہری رسموں پر خرچ ہوتی تھی۔
اب: کامیابی یا ناکامی کا فیصلہ کرنے والے اہم سوالات کو شناخت کریں، سب سے تیز فرضیات بنائیں، اور ان کی تصدیق کریں۔
سب سے اہم بات یہ ہے کہ ٹیم کی خواہشات کو بلند کریں۔
جب کوئی اور ایک منصوبہ پیش کرے، تو آپ کی قیمت اس بات کو پوچھنے میں ہے: "کیا چھت اب بھی زیادہ بلند ہو سکتی ہے؟ کیا رفتار 10 گنا تیز کی جا سکتی ہے؟"
اوپن اے آئی کے اندر تین جملے گھنٹے کی زبان
یہ تین جملے بالکل تین خود جانچ کے مراحل کے مطابق ہیں۔
کیا اس بات کو مزید تیز کیا جا سکتا ہے؟
کیا آپ کی خواہش کافی ہے، اور کیا آپ کا مقصد اب بھی اوپر اٹھایا جا سکتا ہے؟
تیسری جملہ سب سے زیادہ سخت ہے: کیا آپ خود روزانہ آنکھیں کھولتے ہی اس پروڈکٹ کا استعمال کرتے ہیں، کیا آپ اس سے بے قرار ہو چکے ہیں، اور کیا آپ نے اپنی پوری ذائقہ کی قیمت اس بات پر لگا دی ہے کہ یہ کتنا اچھا کام کرتا ہے؟
لنی نے اس سے پوچھا کہ گزشتہ تین سے چھ ماہ میں ٹویٹر پر رجحان واضح طور پر کلوڈ کوڈ سے کوڈیکس کی طرف منتقل ہو گیا، اندر کیا تبدیلیاں ہوئیں؟
تارا کا جواب ہے: کچھ بھی تبدیل نہیں کیا گیا۔ ٹیم لگاتار انتہائی زور سے استعمال کر رہی ہے، لگاتار فیڈبیک جمع کر رہی ہے اور تیزی سے ترقی کر رہی ہے، اور طریقہ کار پورے دوران لگاتار ایک جیسا رہا ہے۔
صرف باہر کے لوگوں نے توجہ شروع کر دی۔
علمی کام میں 'کمپائل ٹیسٹ' نہیں ہوتا
عمل کو کھولنا ضروری ہے
کوڈ لکھنا نتیجہ پر مبنی ہوتا ہے: ایجنٹ کوڈ میں تبدیلی کرتا ہے، ٹیسٹ چلاتا ہے، اگر کام کر گیا تو کام کر گیا، اگر نہیں کیا تو نہیں کیا۔
لیکن علمی کام بالکل مختلف ہے۔
ایک آخری پی پیٹی پر "کامیابی کی شرح 90%" لکھا ہوا ہے، آپ صرف اعداد و شمار دیکھ کر اس پر یقین نہیں کر سکتے۔
آپ کو اس کے اصل ان پٹ کو دیکھنا چاہیے کہ وہ کیا ہے، اور درمیانی استدلال کیسے ایک ایک کر کے نکلا ہے۔
اسی لیے ChatGPT Work کا مرکزی ڈیزائن صرف ایک "خوبصورت مکمل پروڈکٹ" پیش کرنے کی بجائے، حوالہ جات، ان پٹ اور نصف کیے گئے کام کو سب کچھ کھولنا ہے تاکہ آپ مکمل طور پر کنٹرول رکھ سکیں۔
کلائنٹ میٹنگ تک صرف 20 منٹ باقی ہیں، ChatGPT Work نے 2 منٹ اور 30 سیکنڈ میں اٹھویں سلائیڈ جمع کر دی، اور مکمل طور پر استعمال ہونے والے دستاویزات نظر آ رہے ہیں۔
سب کے پاس ٹولز موجود ہیں، بنیادی صلاحیتیں جلد ہی برابر ہو رہی ہیں۔
AI نے "کشتی چلانا" پر قبضہ کر لیا ہے، اب آپ کی قیمت صرف ایک چیز سے طے ہوگی — کیا آپ کے پاس ہدایت کرنے کی صلاحیت ہے؟
آپ اس جہاز کو کہاں لے جانا چاہتے ہیں؟
حوالہ جات:
https://x.com/lennysan/status/2094444052204998908
https://youtu.be/zMvBMfj4cSQ
یہ مضمون ویچن گروپ "نیوزی یوان" سے ہے، مصنف: ASI Revalation، ایڈیٹر: Yuan Yu