پلانٹیر کے سی ای او الیکس کارپ نے سلیکون ویلی میں حالیہ رجحان “ٹوکن میکسنگ” کو تنقید کا نشانہ بنایا، اور کہا کہ AI کے استعمال کو بڑھانا ضروری طور پر کاروباری قیمت پیدا نہیں کرتا۔ انہوں نے پلانٹیر AIP Con 10 کے دوران ایک انٹرویو میں کہا کہ مارکیٹ نے “AI کیا حقیقی ہے” کی بحث سے آگے بڑھ کر “AI واقعی کام کرتا ہے، لیکن بہت سے معاملات متوقع طریقے سے کام نہیں کر رہے” پر منتقل ہو گئی ہے۔
تجزیہ زیادہ استعمال کی طرف اشارہ کرتا ہے
ٹوکن کا مطلب وہ بنیادی اکائی ہے جو بڑے زبانی ماڈل متن کو معالجہ کرتے وقت استعمال کرتے ہیں، اور AI سروس فراہم کنندگان عام طور پر ٹوکن کے استعمال کے لحاظ سے فیس لیتے ہیں۔ پچھلے کچھ ہفتے، سلیکون ویلی کے کچھ ماہرین نے "ٹوکن میکسنگ" کے ثقافتی رجحان پر دوبارہ غور کیا ہے، جس میں AI ایجینٹس کی ترقی کے ساتھ چلنے کے لیے AI کے استعمال کو تقریباً کوئی حد نہیں رکھی جاتی۔
کارپ کا خیال ہے کہ زیادہ ٹوکن عام طور پر زیادہ معیاری نتائج کے بجائے زیادہ کم معیار کے پیداوار کا مطلب ہوتا ہے۔ پالنٹیر کے سینئر ٹیکنالوجی آفیسر شیام سانکر نے پچھلے ماہ کے فنانشل رزلٹس کال پر بھی اسی قسم کا نقطہ نظر پیش کیا، جس میں انہوں نے کہا کہ کمپنی کے اندر "نو سلوپ زون" پر زور دیا جاتا ہے اور سستے ماڈل کالز کو خود میں قیمت کے طور پر نہیں دیکھا جاتا۔
پالنٹیر سسٹم پر زور دیتا ہے، مدلز کی مقدار پر نہیں
سینکر نے وقت پر کہا کہ صرف سستے AI سے خودکار طور پر زیادہ منافع نہیں آئے گا، اور کاروبار کو اب بھی Palantir AIP جیسے نظام کی ضرورت ہے جو ماڈل کی صلاحیتیں حقیقی کاروباری ماحول سے جوڑ دیں تاکہ غلط نتائج کی وجہ سے مالی نقصان سے بچا جا سکے۔
کارپ نے حالیہ انٹرویو میں مزید کہا کہ ماڈل کو عام مواد پیدا کرنے کے замانے کی بجائے، AI کو مستقل چلنے والے کاروباری عمل میں ڈالنا اصل میں مشکل ہے۔ مثلاً، چین کے GDP کے اضافے پر ایک رپورٹ تحریر کرنے کے لیے، بڑے ماڈل اچھی طرح کام کر سکتے ہیں؛ لیکن تیل اور گیس کی کھدائی، سپلائی چین کی تبدیلی، دفاعی صنعت کی تیاری یا گاڑیوں کی تیاری جیسے پیچیدہ کاموں میں، AI خود کوئی عمل نہیں بدل سکتا۔
پیچیدہ کاروباروں کو مسلسل انجام دیا جانا چاہیے
وہ سمجھتا ہے کہ اس قسم کے مسائل عام طور پر لاگت، مطابقت، اخلاقیات اور عملی تفصیلات کو ایک ساتھ شامل کرتے ہیں، جن کے لیے درست اور مستقل عمل کی ضرورت ہوتی ہے۔ بڑے ماڈل ان عملوں کو طاقت بخشتے ہیں، لیکن ان کا براہ راست تبادلہ نہیں کر سکتے۔
کارپ نے مزید کہا کہ صنعت اب تدریجاً سمجھ رہی ہے کہ AI کی صلاحیتیں ثابت ہو چکی ہیں، لیکن کسی بھی کمپنی کے لیے اسے حقیقی تجارتی نتائج میں تبدیل کرنے کا کلیدی نقطہ مدلز کے استعمال کو بے حد بڑھانا نہیں، بلکہ یہ سمجھنا ہے کہ وہ کون سا بازار کا مسئلہ حل کرنا چاہتی ہے اور مدلز کو کس طرح قابل عمل نظام میں جوڑتا ہے۔