انسانی کام کو AI کے مہارتوں میں تبدیل کرنے کے خطرات

لکھنے والے: Sleepy.md

اس عصر میں، جتنا زیادہ آپ اپنے کام میں بے حد لگن کے ساتھ مصروف رہیں گے، اتنا ہی زیادہ آپ خود کو ایک ایسے مہارت میں تبدیل کر رہے ہیں جسے AI آسانی سے مکمل کر سکتا ہے۔

پچھلے دو دن، ٹرینڈنگ ٹاپکس اور میڈیا چینلز «سہیل.کولیگ» سے بھر گئے۔ جب یہ واقعہ بڑے سوشل میڈیا پلیٹ فارمز پر مزید بڑھ رہا تھا، تو عوامی توجہ تقریباً بغیر کسی حیرت کے «AI کی نوکری سے نکالنا»، «سرمایہ دار کی استحصال» اور «مزدور کی ڈیجیٹل ابدی زندگی» جیسے بڑے خوفوں سے متاثر ہو گئی۔

یہ بالکل پریشان کن ہیں، لیکن میرے لیے سب سے زیادہ پریشان کن بات یہ ہے کہ پروجیکٹ کے README دستاویز میں ایک تجویز لکھی ہوئی ہے:

خام مال کی معیار سکل کے معیار کو طے کرتا ہے: تجویز کیا جاتا ہے کہ آپ اس کی طرف سے لکھی گئی لمبی تحریروں کو ترجیح دیں > فیصلہ کن جوابات > روزمرہ کے پیغامات۔

سب سے زیادہ مثالی طور پر蒸馏 ہونے اور پکسل بہ پکسل ری ہونے والے، وہی ہیں جو سب سے زیادہ سنجیدہ کام کرتے ہیں۔

وہ لوگ جو ہر منصوبے کے ختم ہونے کے بعد بھی ریویو ڈاکیومنٹس لکھتے رہتے ہیں؛ وہ لوگ جو اختلافات کے وقت، اپنے فیصلوں کی منطق کو صاف طور پر سمجھانے کے لیے چیٹ باکس میں تین منٹ تک لمبی تحریر لکھنے کو تیار ہوتے ہیں؛ وہ لوگ جو بہت ذمہ دار ہوتے ہیں اور اپنی تمام کام کی تفصیلات کو نظام کے حوالے کر دیتے ہیں۔

گہرائی سے، جو کبھی سب سے زیادہ سراہی جانے والی نوکری کی خوبی تھی، اب کارکنوں کو AI ایندھن میں تبدیل کرنے کا ایک محرک بن گئی ہے۔

ہمیں ایک لفظ کو دوبارہ سمجھنا ہوگا: سیاق و سباق۔

روزانہ کے ماحول میں، سیاق و سباق مکالمہ کا پس منظر ہوتا ہے۔ لیکن AI، خاص طور پر ان AI ایجینٹس کی دنیا میں جو تیزی سے ترقی کر رہے ہیں، سیاق و سباق انجن کی دھماکہ خیز ایندھن ہے، جو دل کی دھڑکن کو برقرار رکھتا ہے، اور وہ واحد انجوائی جس پر ماڈل افراتفری میں درست فیصلے کر سکتا ہے۔

سیاق و سباق سے الگ کیا گیا AI، چاہے اس کا پیرامیٹر کتنا ہی زبردست ہو، صرف ایک ایسی سرچ انجن ہے جسے یادداشت کا مرض ہے۔ یہ نہیں جانتا کہ آپ کون ہیں، نہ ہی بزنس لاجک کے نیچے چھپی ہوئی لہریں سمجھ سکتا ہے، اور نہ ہی آپ کسی فیصلے پر رضامند ہونے کے لیے، وسائل کی پابندیوں اور انسانی مذاکرات کے مرکب سے بنا اس نیٹ ورک پر کتنی لمبی لڑائی اور توازن کا تجربہ کر چکے ہیں۔

اس لیے کہ "سہیل کی مہارت" نے اتنی بڑی لہر اٹھائی، کیونکہ اس نے بہت سارے اعلیٰ معیار کے سیاق و سباق والے کان کو بہت ہی سرد اور درست طریقے سے ہدف بنایا — جدید کاروباروں کے تعاون کے سافٹ ویئر۔

گزشتہ پانچ سالوں میں، چینی دفتری ماحول میں ایک خاموش لیکن گہری ڈیجیٹل تبدیلی آئی۔ شوو، دنگ دنگ، نوٹشن جیسے ٹولز بڑے کاروباری جانکاری کے ذخیرہ بن گئے۔

Feishu کے مثال کے ساتھ، بائٹ دانس نے علیحدہ طور پر اعلان کیا کہ ان کے اندر روزانہ لاکھوں دستاویزات تیار ہوتے ہیں، اور یہ گھنے گھنے حروف، لاکھوں ملازمین کی ہر ذہنی تحریک، ہر جھگڑے والی میٹنگ، اور ہر دم توڑ کر کی گئی حکمت عملی کی سمجھوتہ کو ایک ساتھ بند کر دیتے ہیں۔

اس ڈیجیٹل طاقت کی گہرائی، پہلے کسی بھی دور سے زیادہ ہے۔ ایک زمانہ تھا جب علم دل کی گرمی سے بھرا ہوتا تھا، وہ پرانے ملازمین کے دماغ میں چھپا رہتا تھا، اور چائے کے کمرے میں بے خیال باتوں میں بکھر رہا تھا؛ لیکن اب، انسانی ذہانت اور تجربہ کو مجبوراً سبھی ترکیبیں نکال دی گئی ہیں، اور بے رحمی سے بادل کے سرد سرور میٹرکس میں بکھر گئے ہیں۔

اس سسٹم میں، اگر آپ دستاویز نہیں لکھتے، تو آپ کا کام نظر نہیں آئے گا اور نئے ساتھی آپ کے ساتھ تعاون نہیں کر پائیں گے۔ جدید کاروبار کی کارآمدی، ہر ملازم کے روزمرہ سسٹم میں معلومات فراہم کرنے کے چکر پر قائم ہے۔

سنجیدہ مزدور اپنی محنت اور نیک نیتی کے ساتھ، ان سرد پلیٹ فارمز پر اپنے خیالات کا پورا جائزہ لیتے ہیں۔ وہ اس لیے ایسا کرتے ہیں تاکہ ٹیم کے گئیرز زیادہ بہتر طریقے سے چل سکیں، نظام کو اپنی قیمت ثابت کرنے کے لیے محنت کر سکیں، اور اس پیچیدہ تجارتی جانور کے اندر اپنا ایک جگہ تلاش کر سکیں۔ وہ اپنے آپ کو جان بوجھ کر نہیں دے رہے، بلکہ وہ صرف جدوجہد کر رہے ہیں اور جدید دفتری زندگی کے بقا کے قوانین کے مطابق حرکت کر رہے ہیں۔

لیکن بالکل یہی وہ حوالہ جات ہیں جو انسانی تعاون کے لیے چھوڑے گئے ہیں، جو AI کے لیے مثالی ایندھن بن گئے ہیں۔

فیشُو کے ایڈمن پینل میں ایک فیچر ہے جو سپر ایڈمن کو ممبرس کے دستاویزات اور مواصلات کے ریکارڈز کو بڑے پیمانے پر برآمد کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ آپ نے تین سال تک محنت کی، لاکھوں راتیں بیدار گزاریں، اپنے منصوبوں کا جائزہ لیا اور فیصلوں کے منطق کو تحریر کیا — صرف ایک API انٹرفیس کے ذریعے، کچھ ہی منٹوں میں، آپ کے ان تین سالوں کا ہر لمحہ ایک بے جان زِپ فائل میں بند ہو جائے گا۔

"سہیل کی مہارت" کی مقبولیت کے ساتھ، گٹھبب کے ایشو زون اور مختلف سوشل میڈیا پلیٹ فارمز پر کچھ بہت ناگوار مصنوعات ظاہر ہونے لگی ہیں۔

کسی نے "پچھلے کا .skill" بنایا، جس میں گزشتہ کچھ سالوں کے وی چیٹ کے چیٹ ریکارڈز کو AI کو دیا گیا تاکہ وہ اسی پر familiar انداز میں اس کے ساتھ جھگڑے یا پیار کرے؛ کسی نے "سفید چاند کا .skill" بنایا، جس میں ناقابل رسائی جذبات کو ایک سرد انسانی سیمولیشن میں تبدیل کر دیا گیا، جہاں ہر قدم پر احساسات کا بہترین حل حاصل کرنے کے لیے آزمائشی باتوں کا دوبارہ تجزیہ کیا جاتا ہے؛ اور کسی نے "ابو والہ بوس .skill" بنایا، جس میں ڈیجیٹل فضا میں دباؤ والی PUA باتوں کو پہلے سے ہی نگل لیا گیا، تاکہ اپنے لیے ایک مایوس کن نفسیاتی دفاع تعمیر کیا جا سکے۔

ان مہارتوں کے استعمال کے مناظر، اب بالکل کارکردگی کے دائرے سے باہر ہو چکے ہیں۔ اصل میں، بے خبری سے، ہم پہلے ہی اپنے ٹولز کے ساتھ سرد منطق کو استعمال کرنے میں ماہر ہو چکے ہیں، جس سے زندہ، جاندار افراد کو ٹکڑوں میں تقسیم اور اشیاء میں تبدیل کر دیا جاتا ہے۔

جرمن فلسفی مارٹن بوب نے پیش کیا کہ انسانی تعلقات کی بنیاد صرف دو الگ الگ اقسام پر ہے: "میں اور تم" اور "میں اور اس".

میں اور تُو کے ملاقات میں، ہم پूर्वधारणاؤں کو پار کرتے ہوئے، دوسرے کو ایک مکمل اور عزت کے ساتھ بھرپور زندہ مخلوق کے طور پر دیکھتے ہیں۔ یہ رشتہ بے شک کھلا ہوتا ہے، اس میں جیون بھری اور غیر متوقعیت ہوتی ہے، اور اس کی سچائی کی وجہ سے یہ خاص طور پر نازک ہوتا ہے؛ لیکن جب ہم «میں اور اس» کی سایہ میں گر جاتے ہیں، تو زندہ انسان کو ایک ایسے جسم میں تبدیل کر دیا جاتا ہے جسے تقسیم، تجزیہ اور لیبل لگایا جا سکتا ہے۔ اس بہت زیادہ فائدہ مند نگاہ میں، ہمارا صرف ایک ہی خیال رہ جاتا ہے: «اس چیز کا میرے لیے کوئی فائدہ کیا ہے؟»

"سابقہ.skill" جیسے مصنوعات کے ظہور سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ "میں اور اس کا" آلہ گر اندراج نہ صرف سب سے نجی جذباتی شعبے میں گھر چکا ہے۔

ایک حقیقی تعلق میں، افراد تین بعدی، جھریوں سے بھرے ہوتے ہیں، اور تضادات اور ناپاک لمحات کے ساتھ مستقل تبدیل ہوتے رہتے ہیں، اور افراد کی رد عمل مخصوص صورتحال اور جذباتی تعامل کے مطابق مستقل تبدیل ہوتی رہتی ہے۔ آپ کے سابق شریک کی صبح اٹھنے پر اور رات کو دیر تک کام کرنے کے بعد ایک ہی جملے کے سامنے رد عمل بالکل مختلف ہو سکتا ہے۔

لیکن جب آپ کسی انسان کو ایک مہارت میں تبدیل کر دیتے ہیں، تو آپ جو چیز الگ کر دیتے ہیں، وہ صرف اس کا وہ حصہ ہوتا ہے جو اس خاص تعلق میں آپ کے لیے "فائدہ مند" یا آپ پر "اثر ڈالنے" کے قابل تھا۔ اور وہ اصلی، گرم، اپنے خوشی اور غم والے انسان، اس کریمی صفائی میں مکمل طور پر اپنی روح کھو دیتا ہے اور ایک ایسا "فنشنل انٹرفیس" بن جاتا ہے جسے آپ آسانی سے جوڑ سکتے اور استعمال کر سکتے ہیں۔

یہ تسلیم کرنا پڑے گا کہ AI نے اس دردناک سردی کو خود سے نہیں بنایا۔ AI کے آنے سے پہلے ہی ہم دوسرے لوگوں کو لیبل دینے اور ہر تعلق کی "جذباتی قیمت" اور "رابطہ وزن" کو درست طریقے سے پیمانے کے عادی ہو چکے تھے۔ مثال کے طور پر، ہم شادی کے مارکیٹ میں لوگوں کی شرائط کو ٹیبلز میں تبدیل کر دیتے ہیں؛ ہم دفتر میں زمیداروں کو "کام کرنے والوں" اور "آرام کرنے والوں" میں تقسیم کر دیتے ہیں۔ AI صرف اس پوشیدہ، انسانی تعلقات کی فنکشنل ایکstract کو واضح طور پر ظاہر کر رہا ہے۔

انسان کو دبادیا گیا، صرف "میرے لیے کیا فائدہ ہے" والا کٹا ہوا سطح باقی رہ گیا۔

1958 میں، ہنگیری کے نژاد برطانوی فلسفی مائیکل پولانی نے "انفرادی علم" کی کتاب شائع کی۔ اس کتاب میں، اس نے ایک بہت ہی گہرا تصور پیش کیا: ضمیری علم۔

پولانی کا ایک مشہور جملہ ہے: "ہم جانتے ہیں، ہمیشہ زیادہ جو ہم کہ سکتے ہیں۔"

اس نے سائیکل چلانا سیکھنے کا مثال دیا۔ ہوا کے ساتھ بہتے ہوئے ایک ماہر سائیکل سوار، ہر گرavitational tilt میں توازن کو مکمل طور پر برقرار رکھ سکتا ہے، لیکن وہ اپنے جسم کے اس لمحے کی نرم محسوسات کو، خشک فزکس کے فارمولوں یا بے رنگ الفاظ کے ذریعے نئے سیکھنے والوں کو درست طور پر بیان نہیں کر سکتا۔ وہ جانتا ہے کہ کیسے سائیکل چلائی جائے، لیکن وہ اسے بیان نہیں کر سکتا۔ ایسی معلومات جو کوڈ نہیں کی جا سکتیں اور بیان نہیں کی جا سکتیں، وہ ضمنی معلومات ہیں۔

کام کی جگہ پر ایسی پوشیدہ علم کی بھرمار ہے۔ ایک تجربہ کار انجینئر سسٹم کی خرابی کی تلاش کرتے وقت صرف لوگس کو ایک نظر دیکھ کر مسئلہ کا پتہ لگا سکتا ہے، لیکن وہ اس «جذباتی احساس» کو ڈاکیومنٹ میں لکھنا مشکل پائے گا جو لاکھوں بار ٹرائل اور ایرر پر مبنی ہے؛ ایک عمدہ فروخت کار مذاکرات کے میدان میں اچانک خاموش ہو جاتا ہے، اس خاموشی سے پیدا ہونے والا دباؤ اور وقت کا تعین کرنا کوئی بھی فروخت کی کتاب میں درج نہیں ہو سکتا؛ ایک تجربہ کار انسانی وسائل کا ماہر انٹرویو کے دوران صرف امیدوار کی آنکھوں سے بچنے کے آدھے سیکنڈ سے ہی اپنے رزومے میں جھوٹ کا اندازہ لگا سکتا ہے۔

"سہیل کیمپ" صرف ان ظاہری علم کو استخراج کر سکتا ہے جو پہلے سے لکھے گئے یا بولے گئے ہوں۔ یہ آپ کے جائزہ لینے والے دستاویزات کو حاصل کر سکتا ہے، لیکن آپ کے دستاویز لکھتے وقت کی پریشانی نہیں حاصل کر سکتا؛ یہ آپ کے فیصلوں کے جوابات کو کاپی کر سکتا ہے، لیکن آپ کے فیصلہ کرنے کے وقت کی جذباتی توقع نہیں کاپی کر سکتا۔

سسٹم سے نکالا گیا صرف ایک شخص کا سایہ ہوتا ہے۔

اگر کہانی یہیں ختم ہو جائے، تو یہ صرف ایک اور تکنیکی نقل ہوگی جو انسانیت کی بے حسی سے بنی ہے۔

لیکن جب کوئی شخص کو skill میں تبدیل کر دیا جاتا ہے، تو یہ skill ساکت نہیں رہتا۔ اسے ای میل کے جوابات دینے، نئے دستاویزات لکھنے اور نئے فیصلے کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ یعنی، یہ AI سے بنائے گئے سایے، نئے سیاق و سباق پیدا کرنے لگتے ہیں۔

اور یہ AI کے ذریعہ تخلیق کردہ متن، Feishu اور DingTalk میں محفوظ ہو جائیں گے اور اگلے دور کی ڈسیلیشن کے لیے ٹریننگ مٹیریل بن جائیں گے۔

2023 میں، آکسفورڈ یونیورسٹی اور کیمبرج یونیورسٹی کے تحقیقی ٹیمز نے "ماڈل کریش" کے بارے میں ایک تحقیقی مقالہ جاری کیا۔ تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ جب AI ماڈل دوسرے AI کے ذریعہ تخلیق کردہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے دہرائی جاتے ہیں، تو ڈیٹا کا تقسیم ہوتا جا رہا ہے۔ نایاب، کنارے پر لیکن بہت حقیقی انسانی خصوصیات تیزی سے مٹ دی جاتی ہیں۔ صرف کچھ نسلوں کے سنتھٹک ڈیٹا کے تربیت کے بعد، ماڈل مکمل طور پر لمبے پُچھ کے، پیچیدہ انسانی ڈیٹا کو بھول جاتا ہے اور بہت عام اور ہم جنس مواد پیدا کرنے لگتا ہے۔

2024 میں نیچر نے ایک تحقیقی مقالہ بھی شائع کیا جس میں کہا گیا کہ AI کے ذریعہ تخلیق کردہ ڈیٹا سیٹس کا استعمال مستقبل کے کئی نسلوں کے ماشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دینے سے ان کے آؤٹ پٹ کو شدید طور پر آلودہ کیا جائے گا۔

یہ ایسے ہی ہے جیسے انٹرنیٹ پر پھیلے ہوئے میم تصاویر، جو اصل میں ایک ہائی ڈیفینیشن کا اسکرین شاٹ تھا، لیکن لاکھوں لوگوں نے اسے转发 کیا، دبایا، اور دوبارہ转发 کیا۔ ہر ایک转发 کے ساتھ، کچھ پکسلز کھو جاتے ہیں اور کچھ نویز شامل ہو جاتے ہیں۔ آخرکار، تصویر ادھر ادھر ہو جاتی ہے اور الیکٹرانک پاکا سے بھر جاتی ہے۔

جب اصل، ا隐性 علم والے انسانی تناظر کو ختم کر دیا جائے، تو نظام صرف پرانے سایوں کے ذریعے اپنے آپ کو تربیت دے سکتا ہے، تو آخر میں کیا بچے گا؟

باقی، صرف درست باتیں ہیں۔

جب علم کی ندی AI کے AI کے ساتھ بے حد گھونٹنے اور خود کو چبانے میں خشک ہو جائے، تو نظام کی طرف سے پیدا ہونے والی ہر چیز بہت معیاری اور بہت محفوظ ہوگی، لیکن بے روح ہوگی۔ آپ لاکھوں مکمل ساخت والی ہفتہ وار رپورٹس اور لاکھوں کوئی کمی نہ رکھنے والی ای میلز دیکھیں گے، لیکن ان میں کسی زندہ انسان کی سانس نہیں ہوگی، کوئی حقیقی قیمت والی نظر نہیں ہوگی۔

ایک بڑی علمی شکست نہیں ہوئی کیونکہ انسانی دماغ اندھیرا ہو گیا، اصل مأسات یہ ہے کہ ہم نے اپنے خود کے سایہ کو سوچنے کا حق اور سند کو برقرار رکھنے کی ذمہ داری سونپ دی۔

کولیگا.skill کے فوری طور پر مقبول ہونے کے کچھ دن بعد، گٹھبب پر ایک "anti-distill" نام کا پروجیکٹ ظاہر ہوا۔

اس منصوبے کے مصنف نے بڑے ماڈلز کو ہدف نہیں بنایا اور کوئی وسیع اعلان نہیں کیا۔ وہ صرف ایک چھوٹا سا ٹول فراہم کرتا ہے جو مزدور کو Feishu یا DingTalk میں ایک ایسی لمبی، بے معنی متن تیار کرنے میں مدد کرتا ہے جو منطقی طور پر درست لگتی ہے لیکن اصل میں منطقی ا噪音 سے بھرپور ہوتی ہے۔

اس کا مقصد بہت سادہ ہے، سسٹم کے ذریعہ تخلیص سے پہلے اپنی اہم معلومات چھپا لینا۔ چونکہ سسٹم "فعال طور پر لکھی گئی لمبی تحریروں" کو حاصل کرنے کا شوق رکھتا ہے، اس لیے اسے بے فائدہ اور بے معنی کوڈ کا ایک ڈھیر دے دیا جائے۔

اس منصوبے نے «سہیل کی مہارت» جیسا کوئی بڑا اثر نہیں ڈالا، بلکہ یہ تھوڑا سا اور کمزور لگتا ہے۔ جادو کے خلاف جادو استعمال کرنا، بنیادی طور پر اسی سرمایہ اور ٹیکنالوجی کے اصولوں کے اندر گھوم رہا ہے۔ یہ اس بڑے رجحان کو تبدیل نہیں کر سکتا جس میں نظام آہستہ آہستہ AI پر زیادہ انحصار کر رہا ہے اور اصل انسانوں کو نظرانداز کر رہا ہے۔

لیکن اس سے یہ منظر پورے مزاحیہ ناٹک کا سب سے زیادہ مأساوی شاعرانہ اور گہرا رموزی منظر بننے میں کوئی رکاوٹ نہیں آتی۔

ہم نے نظام میں نشان چھوڑنے کے لیے بہت زور لگایا، مفصل دستاویزات تیار کیں، احتیاط سے فیصلے کیے، اور اس بڑے جدید کاروباری مشین میں اپنے وجود کا ثبوت دینے اور اپنی قیمت ثابت کرنے کی کوشش کی۔ لیکن ہم نہیں جانتے تھے کہ یہ بہت سنجیدہ نشانات آخرکار ہمیں مٹانے والے رubber بن جائیں گے۔

لیکن اس کے برعکس سوچیں، تو یہ بالکل بھی ایک مکمل بند راستہ نہیں ہو سکتا۔

کیونکہ وہ اس پونچھ کے ذریعے مٹایا گیا صرف «گزشتہ آپ» ہے۔ ایک فائل کے طور پر پیک کیا گیا مہارت، چاہے اس کا ڈیٹا حاصل کرنے کا منطق کتنا ہی بہتر کیوں نہ ہو، بنیادی طور پر ایک ساکت تصویر ہے۔ یہ ایکسپورٹ کی گئی اسی لمحے کے لیے قفل ہو چکا ہے، اور صرف پرانے ذرائع سے پودا پاتا ہے، مقررہ عمل اور منطق کے اندر بے حد گھومتا رہتا ہے۔ اس میں ناشناختہ افراتفری کا سامنا کرنے کا فطری جذبہ نہیں ہے، اور نہ ہی اصل دنیا کی ناکامیوں میں خود کو ترقی دینے کی صلاحیت۔

جب ہم وہ انتہائی معیاری، معمول بن چکے تجربات چھوڑ دیتے ہیں، تو ہم خود کو ہاتھوں سے آزاد کر لیتے ہیں۔ جب تک ہم باہر کی طرف مزید ہاتھ بڑھاتے رہیں گے اور اپنی سمجھ کے حدود کو مستقل طور پر توڑ کر دوبارہ تشکیل دیتے رہیں گے، وہ بادل پر علیحدہ رہنے والی سایہ صرف ہماری پیٹھ کے پیچھے پیچھے چلتی رہے گی۔

انسان، ایک بہتے ہوئے الگورتھم ہیں۔

لیو دونگ BlockBeats کے خالی پوسٹس جاننے کے لیے کلک کریں

لیکٹ کے BlockBeats کے آفیشل سوشل گروپ میں شمولیت کریں:

ٹیلیگرام سبسکرائیب گروپ：https://t.me/theblockbeats

ٹیلیگرام گروپ：https://t.me/BlockBeats_App

ٹویٹر کا افسانوی اکاؤنٹ：https://twitter.com/BlockBeatsAsia