کیوں محنتی مزدور AI کے تبادلے کے سب سے زیادہ متاثر ہوتے ہیں

اس دور میں، جتنا بے شک کام کرتے ہو، اتنی ہی زیادہ اپنے آپ کو ایک ایسے مہارت میں تبدیل کر رہے ہو جسے AI کے ذریعے بدلیا جا سکتا ہے۔

گزشتہ دن، ٹرینڈنگ ٹاپکس اور میڈیا چینلز «سہیل کی مہارت» سے بھر گئے۔ جب یہ واقعہ بڑے سوشل میڈیا پلیٹ فارمز پر مزید بڑھ رہا تھا، تو عوامی توجہ تقریباً غیر متوقع طور پر «ای آئی کی نوکری سے نکالنا»، «سرمایہ دار کی شفٹ» اور «ملازم 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 استعمال کی تجویز لکھی ہوئی ہے:

خام مال کی معیار سکل کے معیار کو تعین کرتا ہے: تجویز کیا جاتا ہے کہ آپ اس کی طرف سے لکھے گئے لمبے مضمونوں کو ترجیح دیں، پھر فیصلہ سازی والے جوابات، اور آخر میں روزمرہ کے پیغامات۔

جس شخص نے سب سے زیادہ سنجیدگی سے کام کیا، وہی اس نظام کے ذریعے مکمل طور پر distilled اور پکسل بایپکسل ری ڈیویلپ ہوتا ہے۔

وہ لوگ ہیں جو ہر منصوبے کے ختم ہونے کے بعد بھی ریویو ڈاکیومنٹس لکھتے رہتے ہیں؛ وہ لوگ ہیں جو اختلافات کے وقت، اپنے فیصلوں کے منطق کو صاف ستھرا کرنے کے لیے چیٹ باکس میں تیس منٹ تک لمبی تحریر لکھنے کو تیار ہوتے ہیں؛ وہ لوگ ہیں 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 مکالمے کا پس منظر ہوتا ہے۔ لیکن AI، خاص طور پر ان AI ایجنٹس کی دنیا میں جو تیزی سے ترقی کر رہے ہیں، سیاق و سباق انجن کی دھماکہ خیز ایندھن ہے، نبض کو برقرار رکھنے والا خون ہے، اور ماڈل کو افراتفری میں درست فیصلے کرنے کا واحد انکار ہے۔

سیاق و سباق سے الگ کیا گیا AI، چاہے اس کا پیرامیٹر کتنا ہی زبردست ہو، صرف ایک یادداشت کی بیماری سے مبتلا سرچ انجن ہے۔ یہ نہیں جانتا کہ آپ کون ہیں، بزنس لاجک کے نیچے چھپی ہوئی لہروں کو نہیں سمجھتا، اور نہ ہی یہ جانتا ہے کہ آپ ایک فیصلہ کرتے وقت، وسائل کی پابندیوں اور انسانی مذاکرات کے مرکب سے بنا اس نیٹ ورک پر کتنی لمبی لڑائی اور توازن کا تجربہ کر چکے ہیں۔

اور "سہیل کی مہارت" کی وجہ سے اتنی بڑی لہریں اٹھیں، کیونکہ یہ بہت سخت اور درست طریقے سے، بہت سارے معیاری سیاق و سباق کو جمع کرنے والے پہاڑ کو ہدف بنایا ہے — جو جدید کاروباروں کے تعاون کے سافٹ ویئر ہیں۔

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۔

فِشُو کے مثال کے ساتھ، بائٹ دانس نے کبھی علیحدگی سے اظہار کیا کہ ان کے اندر روزانہ پیدا ہونے والے دستاویزات کی تعداد بے شمار ہے، اور یہ گھنے گھنے حروف، لاکھوں سے زائد ملازمین کی ہر ذہنی تحریک، ہر جھگڑا بھری میٹنگ، اور ہر دل میں دبائے گئے اسٹریٹجک سمجھوتے کو ایک ساتھ بند کر دیتے ہیں۔

اس ڈیجیٹل طاقت کی گہرائی، کسی بھی پہلے دور سے زیادہ ہے۔ ایک زمانہ تھا جب علم کا جسمانی درجہ 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 حکمت اور تجربہ کو زبردستی نمی سے خالی کر دیا گیا ہے، اور بے رحمی سے بادل کے سرد سرور میٹرکس میں بہت گہرا ہو گیا ہے۔

اس سسٹم میں، اگر آپ دستاویز نہیں لکھتے، تو آپ کا کام نظر نہیں آتا اور نئے ملازمین آپ کے ساتھ تعاون نہیں کر سکتے۔ جدید کاروباری تنظیموں 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 گئر کو زیادہ چکنے طریقے سے ملا 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 خود کو جان بوجھ کر نہیں دے رہے، بلکہ وہ جدوجہد کر رہے ہیں اور اپنے آپ کو جدید دفتری زندگی کے بقا کے قوانین کے مطابق ڈال رہے ہیں۔

لیکن بالکل یہی وہ سیاق و سباق ہیں جو انسانی تعاون کے لیے چھوڑے گئے ہیں اور جو AI کے لیے مثالی فUEL بن گئے ہیں۔

فیشُو کے انتظامی پیسل میں ایک فیچر ہے جو سپر ایڈمن کو ممبر کے دستاویزات اور مکالمات کی بڑی مقدار میں نکالنے کی اجازت دیتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ آپ نے تین سال تک محنت کی، لاکھوں راتیں بیدار گزاریں، اپنا پروجیکٹ ریویو اور فیصلہ سازی کا منطق لکھا، لیکن صرف ایک API انٹرفیس کے ذریعے، کچھ ہی منٹوں میں، آپ کے ان تین سالوں کا ہر لمحہ ایک بے جان کمپریسڈ 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 "سابقہ.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 کی روشنی.skill" بنایا، جس میں ناپائیدار جذبات کو ایک سرد انسانی سیمولیشن میں تبدیل کر دیا گیا، جہاں ہر قدم پر احساسات کے بہترین حل کے لیے تجربہ کرنے والے الفاظ کو دہرایا جاتا ہے؛ اور کسی نے "باپ جیسا بوس.skill" بنایا، جس میں ڈیجیٹل فضا میں دباؤ والے PUA الفاظ کو پہلے سے ہی نگل لیا گیا تاکہ اپنے لیے ایک مأسوانہ ذہنی دفاع کا انتظام کیا جا سکے۔

ان مہارتوں کے استعمال کے مناظر، اب بالکل کارکردگی کے دائرے سے باہر ہو چکے ہیں۔ اصل میں، بے خبری میں، ہم پہلے ہی اپنے ٹولز کے ساتھ سرد منطق کو استعمال کر کے، جاندار، زندہ اور پُر جان و مہر لوگوں کو ٹکڑوں میں توڑنے اور انہیں اشیاء میں تبدیل کرنے میں ماہر ہو چکے ہیں۔

جرمن فلسفی مارٹن بیبر نے پیش کیا کہ انسانی تعلقات کی بنیاد صرف دو بالکل مختلف ماڈلز ہیں: "میں اور تم" اور "میں اور اس".

"میں اور تم" کے ملاقات میں، ہم پہلے کے تعصب کو پار کرتے ہیں اور ایک دوسرے کو ایک مکمل اور عزت کے ساتھ بھرپور زندہ مخلوق کے طور پر دیکھتے ہیں۔ یہ رشتہ بے شک خود کو پوری طرح کھول دیتا ہے، اس میں زندگی بھری غیر متوقع باتیں ہوتی ہیں، اور اس کی سچائی کی وجہ سے یہ بہت نازک لگتا ہے؛ لیکن جب ہم "میں اور اس" کے سایے میں گر جاتے ہیں، تو زندہ انسان کو ایک ایسے شے میں تبدیل کر دیا جاتا ہے جسے ٹکڑوں میں 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؟"

"پچھلے .skill" جیسے مصنوعات کے ظہور سے ثابت ہوتا ہے کہ "میں اور اس کا" آلہ گر مفہوم پوری طرح سے سب سے نجی جذباتی شعبے میں گھس چکا ہے۔

ایک حقیقی تعلق میں، افراد تین ابعادی، جھریوں سے بھرپور ہوتے ہیں، جن میں تضادات اور ناپاک لمحات مسلسل بہتے رہتے ہیں، اور افراد کی 반응 مخصوص حالت 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 ردِ عمل ممکنہ طور پر بالکل مختلف ہو سکتا ہے۔

لیکن جب آپ کسی انسان کو ایک مہارت میں تقطیر 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" کی صلاحیت رکھتا تھا۔ اور وہ اصلی، گرم، اپنے خوشیاں اور غم سے لیس انسان، اس ظلم کی تقطیر میں مکمل طور پر اپنی روح کھو دیتا ہے اور ایک ایسا "فنکشنل انٹرفیس" بن جاتا ہے جسے آپ آسانی سے جوڑ سکتے ہیں اور جو بھی چاہیں استعمال کر سکتے ہیں۔

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

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

1958 میں، ہنگیرین نژاد برطانوی فلسفی مائیکل پولانی نے "ذاتی 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 گُرُتوی اُتار چڑھاؤ میں توازن کو مکمل طور پر برقرار رکھ سکتا ہے، لیکن وہ اپنے جسم کے اس لمحے کی ظریف خودکار سمجھ 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۔ اس قسم کا علم جسے کوڈ نہیں کیا جا سکتا اور بیان نہیں کیا جا سکتا، اسے ضمنی علم کہتے ہیں۔

کاروباری ماحول میں یہ پوشیدہ علم بھرپور ہے۔ ایک تجربہ کار انجینئر سسٹم کی خرابی کی تلاش کرتے وقت صرف ایک نظر سے لاگ فائل میں مسئلہ کا پتہ لگا سکتا ہے، لیکن وہ اس «جذباتی احساس» کو ڈاکیومنٹ نہیں کر سکتا جو لاکھوں بار ٹرائل اور ایرر پر مبنی ہے؛ ایک عمدہ سیلز مین مذاکرات کے میدان میں اچانک خاموش ہو جاتا ہے، اس خاموشی سے پیدا ہونے والا دباؤ اور وقت کا صحیح انتخاب کوئی بھی سیلز ہینڈ بک ریکارڈ نہیں کر سکتا؛ ایک تجربہ کار ایچ آر پروفیشنل انٹرویو کے دوران صرف امیدوار کی آنکھوں سے بچنے والے آدھے سیکنڈ سے ہی ریزومے پر موجود جھوٹ کا اندازہ لگا سکتا ہے۔

"سہیل کالیگ" صرف ان ظاہری علم کو استخراج کر سکتا ہے جو پہلے سے لکھا گیا یا بولا گیا ہے۔ یہ آپ کے ریویو دستاویزات کو حاصل کر سکتا ہے، لیکن آپ کے دستاویز لکھتے وقت کے تنازعات کو نہیں حاصل کر سکتا؛ یہ آپ کے فیصلوں کے جوابات کو کاپی کر سکتا ہے، لیکن آپ کے فیصلہ لینے کے وقت کی جذباتی توقعات نہیں کاپی کر سکتا۔

سسٹم کی طرف سے ڈسٹلیٹ کیا گیا، صرف ایک شخص کا سایہ ہے۔

اگر کہانی یہیں ختم ہو جائے، تو یہ صرف ایک اور تکنیکی نقل و حرکت کا معمولی تقليد ہوگا۔

لیکن جب کوئی شخص اپنے مہارت میں تبدیل ہو جائے، تو وہ مہارت ساکت نہیں رہتی۔ 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 کیے گئے تناظر، فیشُو اور دِنگتِن میں جمع ہو جائیں گے، جو اگلے دور کی ڈسٹلیشن کے لیے تربیتی مواد بن جائیں گے۔

2023 میں، آکسفورڈ یونیورسٹی اور کیمبرج یونیورسٹی کے تحقیقی ٹیم 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۔ نادر، 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، پیچیدہ انسانی ڈیٹا کو بھول جاتا ہے اور بہت عام اور ہم جنس مواد پیدا کرتا 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 نتائج 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 نوائز شامل ہو جاتے ہیں۔ آخرکار، تصویر دھندلی اور الیکٹرانک پاکا سے بھرپور ہو جاتی ہے۔

جب اصل، ضمنی علم والے انسانی سیاق و سباق 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 باتوں کا مجموعہ ہے۔

جب علم کی ندی AI کے AI کے ساتھ لامحدود چھینٹے اور خود کو چبانے میں سوکھ جائے، تو نظام کی طرف سے پیدا ہونے والی ہر چیز بہت معیاری اور بہت محفوظ ہو جائے گی، لیکن بے روح ہو جائے گی۔ آپ لاکھوں مکمل ساخت والی ہفتہ وار رپورٹس اور لاکھوں کوئی کمی نہیں دیکھنے والی ای میلز دیکھیں گے، لیکن ان میں کسی زندہ انسان کی سانس نہیں، کوئی حقیقی قیمت والی نظریہ نہیں ہوگا۔

اس جانے کی بڑی شکست کا سبب یہ نہیں کہ انسانی دماغ اندھا ہو گیا ہے، اصل مایوسی یہ ہے کہ ہم نے اپنے خود کے سایے کو سوچنے کا حق اور سیاق و سباق چھوڑنے کی ذمہ داری سونپ دی ہے۔

"colleague.skill" کے فوری طور پر مشہور ہونے کے کچھ دن بعد، GitHub پر ایک "anti-distill" نام کا پروجیکٹ ظاہر ہوا۔

اس منصوبے کے مصنف نے بڑے ماڈلز کو ہدف نہیں بنایا اور کوئی بڑا اعلان نہیں کیا۔ وہ صرف ایک چھوٹا سا ٹول فراہم کرتا ہے جو مزدوروں کو Feishu یا DingTalk میں ایسی لمبی، بے معنی متن تخلیق کرنے میں مدد کرتا ہے جو منطقی طور پر درست لگتی ہیں لیکن حقیقت میں منطقی گنجائش سے بھرپور ہوتی ہیں۔

اس کا مقصد بہت سادہ ہے، سسٹم کے ذریعہ تخلیص ہونے سے پہلے اپنی بنیادی معلومات چھپا لینا۔ چونکہ سسٹم "فعال طور پر لکھی گئی لمبی تحریروں" کو حاصل کرنا پسند کرتا ہے، اس لیے اسے بے معنی کوڈ کا ایک بڑا ڈھیر دے دیں۔

یہ منصوبہ «سہیل کی مہارت» جیسا کوئی وائرل ماحول نہیں بن سکا، بلکہ اس کا اثر بہت کم اور ضعیف لگتا ہے۔ جادو کے خلاف جادو استعمال کرنا، بنیادی طور پر پولیس اور ٹیکنالوجی کے مقررہ قوانین کے اندر گھومنا ہے۔ یہ اس بڑے رجحان کو تبدیل نہیں کر سکتا جس میں نظام آہستہ آہستہ زیادہ AI پر منحصر ہوتا جا رہا ہے اور انسانوں کو کم اہمیت دی جا رہی ہے۔

لیکن یہ اس منصوبے کو پورے بیوقوفانہ ناٹک کا سب سے مزید دل دہلانے والا اور گہرا رموزی منظر نہیں بنا سکتا۔

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 اور اپنی قیمت کا ثبوت دینے کی کوشش کی—لیکن ہم نے نہ جاننا 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 پانچ 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 کتنی ہی بہتر ہو، بنیادی طور پر صرف ایک ساکت تصویر ہے۔ یہ ایکسپورٹ کی گئی سیکنڈ میں قفل ہو چکا ہے، اور صرف پرانے ذرائع کے ذریعے، 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 اپنے انتہائی معیاری اور پہلے سے مقررہ تجربات کو چھوڑ دیتے ہیں، تو ہم خود کو ہاتھوں سے آزاد کر لیتے ہیں۔ جب تک ہم باہر کی طرف مسلسل ہاتھ بڑھا رہے ہیں اور اپنی سمجھ کے حدود کو مستقل طور پر توڑ رہے اور دوبارہ تشکیل دے رہے ہیں، وہ بادل میں علیحدہ رہنے والی سایہ صرف ہماری پیٹھ کے پیچھے چل رہی ہوگی۔

انسان، ایک بہتے ہوئے الگورتھم ہیں۔