1Password کی سیکورٹی ٹیم نے لینکس، کروم وغیرہ کے 6 پیچیدہ خامیوں کا جائزہ لیا، جن کے لیے ChatGPT 5.5 اور Claude Opus 4.8 نے پیچ کی تیاری کی، جس میں 6080 کوششوں کا جائزہ لیا گیا۔ یہ تحقیق 6 اگست کو شائع ہوئی۔ نتیجہ یہ نکلا کہ 26% پیچس نے خامی کو درست کر دیا اور اصل فنکشنلٹ کو متاثر نہیں کیا؛ 20.1% خامی کو بند کرنے میں کامیاب رہے لیکن پروگرام کے دوسرے پہلوؤں کو خراب کر دیا۔ تقریباً آدھے پیچس نے اصل خامی کو بھی درست نہیں کیا، اور کچھ نے نئی خامیاں بھی شامل کر دیں۔ تحقیق کرنے والوں نے پایا کہ Spring AI کی خامیوں کے سامنے ماڈل عام طور پر حملے کے نمونے میں موجود چند خاص کرکٹرز کو ہینڈل کرنے کا انتخاب کرتے ہیں۔ اس حملے کا حکم بے اثر ہو جاتا ہے، لیکن خامی پیدا کرنے والے کوڈ میں کوئی تبدیلی نہیں ہوتی۔ اگر آپ ان پر مختلف ان پٹ دیں، تو خطرہ دوبارہ ظاہر ہو سکتا ہے۔ آپ کے ہاتھ میں آنے والا پیچ، جو ایک بار حملے کو روکنے میں کامیاب رہا، اس سے آپ خودکار طور پر محتاط نہ ہونے لگ سکتے ہیں۔ "بنا ہوئے انسانی جانچ کے، بالکل بڑے ماڈلز سے تخلیق شدہ پیچس کا توقع شدہ فائدہ واضح طور پر منفی ہے" — یہ تحقیق کے مصنفین کا فیصلہ بھی ہے۔ وہ اس صورتحال سے خوف رکھتے ہیں جس میں پرانا مسئلہ حل نہ ہو، لیکن لوگوں کو لگے کہ مسئلہ حل ہو چکا ہے۔ میرا خيال ہے کہ AI پروگرامنگ کو مؤثر بنانے کا حساب لگاتے وقت، جانچ، دوبارہ ترتیب دینے اور واقعات کا خرچ بھی شامل کرنا چاہئے۔ صرف یہ دکھانا کہ کوڈ kitna tez bana raha hai، حساب بہت اچھا لگتا ہے۔ جس شخص نے کوڈ لکھنا ختم کر دیا، آيا وہ شخص بھي جو كود ميں مسائل دेख سکتا ھے، اس كا بھي خاتمہ كرنا چاھتا ھے؟