ایک ہی طبی تصویر ہے، دو افراد دونوں اس پر غیر معمولی مقامات کو نشان زد کر سکتے ہیں؛ ایک ہی قانونی متن ہے، دو افراد دونوں اس کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ جو لیبلز جمع کرائے جاتے ہیں، وہ منظم ہو سکتے ہیں اور مدل کی تربیت کے دوران انہیں آسانی سے پڑھا جا سکتا ہے۔ لیکن اگر کام کے لیے ماہرانہ جائزہ درکار ہو، تو اسٹیگنگ کے پاس متعلقہ اہلیت ہونا ضروری ہے، اور صرف اپنی پروفائل میں "میں ماہر ہوں" کا دعویٰ کافی نہیں۔ @primus_labs نے ڈیٹا کی معیار کے استعمال کے سلسلے میں پیش کیا ہے کہ طبی، قانونی اور دیگر ماہرانہ اسٹیگنگ کی اہلیت کی تصدیق کے لیے zkTLS ڈیٹا ثبوت استعمال کیے جائیں، جیسے کہ وہ مناسب پیشہ ورانہ شناخت رکھتے ہیں یا نہیں۔ یہ خیال AI تربیت کے بہت ابتدائی مرحلے میں داخل ہوتا ہے: مدل کے بارے میں یہ نہیں پوچھا جا رہا کہ وہ اچھا سیکھ رہا ہے یا نہیں، بلکہ پہلے یہ تصدیق کی جا رہی ہے کہ اسے جائزہ دینے والے افراد کام کے لیے مناسب ہیں۔ اہلیت کا ثبوت یقینی نہیں بناتا کہ کسی شخص کا ہر لیبل صحیح ہوگا، بعد میں بھی نمونہ لینا، دوبارہ جانچنا اور غلطیوں کو درست کرنا ضروری ہے۔ لیکن اگر اہلیت صرف خود دعوے پر مبنی ہو تو، معیار کنٹرول کا آغاز ہी اس سے محروم رہ جاتا ہے۔ اب تک یہ صرف سرکاری دستاویزات میں درج شدہ استعمالات کا تصور ہے۔ میرا خواہش ہے کہ مستقبل میں مزید تفصیلی عمل کا اندازہ ہو: اہلیت کس طرح تصدیق کرنا چاہئے، اسٹیگنگ کو اپنے تمام ذاتی معلومات فاش نہ کرنے دینا، اور غلط لیبلز درج ہونے پر ان کا تعاقب کس طرح کرنا چاہئے۔ AI کو جائزہ دینا سکھانا چاہئے، لیکن اسے تربیت دینے والوں کو بھی تصدیق کے قابل ہونا چاہئے۔ #PrimusLabs #AIData @KaitoAI