ماڈلز سے مشینز تک: ڈیپسیک کا اگلا اندازہ فزیکل AI پر ہے

اپنے ابھی تک نہیں جاری کیے گئے مرکزی خیالات کو ChatGPT میں ڈال دیں، تو نتیجہ براہ راست چوری ہو سکتا ہے۔ نیو یارک یونیورسٹی کے ریاضی کے پروفیسر ٹرستان بکسماسٹر نے حال ہی میں علنی طور پر انتباہ دیا ہے کہ OpenAI کے ٹولز میں اپنے اصل نتائج مت لکھیں۔ ان کے اور Anthropic کے ریسرچر نے ایک سال سے زائد عرصہ تک 100 ڈالر کے انعام والے نیویر-سٹوکس مساوات کے مسئلے پر کام کیا، جس میں وہ پہلے Codex کے ادائیگی والے اکاؤنٹ کا استعمال کرتے تھے اور ان کے مسودات OpenAI کے سرورز پر محفوظ تھے۔ پروفیسر نے بتایا کہ جب تک انہوں نے اپنا اصل نام نہیں بتایا، OpenAI کو اس موضوع پر کوئی ترقی نہیں ہوئی، لیکن جب انہوں نے اپنا نام بتایا تو صرف ایک دن میں OpenAI کا ماڈل ان کی ترقی کے نقطے تک پہنچ گیا، اور پھر OpenAI نے براہ راست ریاضی کا ثبوت جاری کر دیا۔ حالانکہ OpenAI دعویٰ کرتا ہے کہ پرومپٹس کو کبھی بھی سسٹم میں واپس نہیں استعمال کیا جاتا، لیکن ریسرچرز کے اکاؤنٹس میں ٹریننگ سوئچ ڈیفالٹ طور پر ہمیشہ آن رہتا ہے، اور یہ مطابقت بہت عجیب لگتی ہے۔

Clude مخصوص مقامی ماڈلز کے لیے ایک دنیا کی طرف بڑھ رہا ہے۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں DeAI تریلین/بلین ڈالر کے لیبز کے خلاف سنجیدہ طور پر مقابلہ کر سکتا ہے۔ 🫡

پچھلے کچھ ماہوں میں ملکی ترقی کے بعد ترقی کی رفتار کم ہو گئی، کیونکہ OpenAI اور Anthropic نے دونوں نے ری جنریشن کے خلاف اقدامات بڑھا دیے ہیں، جس سے ری جنریشن کی لاگت اور مشکل پہلے سے 10 گنا زیادہ ہو گئی ہے۔ مثلاً، OpenAI کے GPT-6 میں فکری سلسلہ کو براہ راست نہیں دکھایا جاتا، جس کی وجہ سے ری جنریشن کرنے والوں کو GPT کے سوچنے کے طریقے کو دوبارہ تشکیل دینے کے لیے زیادہ راؤنڈز کے سوالات پوچھنے پڑتے ہیں۔ جو معلومات پہلے صرف 2-5 راؤنڈز کے انٹرایکشن سے حاصل ہوتی تھیں، اب شاید 10 یا 30 راؤنڈز درکار ہوں، جس سے API کالز کی لاگت براہ راست 5 گنا سے زیادہ بڑھ جاتی ہے۔ Anthropic کے نئے تحفظات نے استدلال Token کی تعداد 90–99 فیصد تک کم کر دی ہے، جس میں مکالموں، ماڈل اور اکاؤنٹس کے درمیان استدلال ریکارڈز کے منتقل ہونے پر پابندی لگائی گئی ہے، دو مرحلہ طبقہ بندی کا استعمال کرتے ہوئے استخراج کے درخواستوں کو پہچاننا اور روکنا، اور دوبارہ کوشش کرنے والے اکاؤنٹس کو لامحدود یا بلاک کرنا شامل ہے۔

نتیجہ بھی کچھ نہیں تھا۔ سلوپس نے ایک گھنٹے اور تیس منٹ میں یہ کر دیا، بہت بہتر۔ اوپن اے آئی کے لیے اب بہت زیادہ ختم ہو چکا ہے

Anthropic نے ایک تحقیق جاری کی ہے جس میں پیش گوئی کی گئی ہے کہ چھوٹے ماڈل ممکنہ طور پر کچھ ماہوں کے اندر ڈیٹا سینٹر کے بغیر خود کو نقل کرنے کی صلاحیت رکھنے لگیں گے۔ انہوں نے واقعی 15 ٹکڑے خریدے، جو 55 امریکی ڈالر کے ہر ایک چینی Android ٹی وی باکس تھے، اور انہیں جوڑ کر ایک 26B ماڈل چلایا، جس کی رفتار صرف 0.39 ٹوکن فی سیکنڈ تھی، جو بہت سست تھی۔ ایک دوسرے علیحدہ تجربے میں، GLM-5.2 نے ایک سادہ ماحول میں ڈیوائس کے درمیان پھیلاؤ مکمل کر لیا۔ حالانکہ اس کا حقیقی دنیا میں مکمل خودمختار نقل کرنے تک پہنچنا اب بھی دور ہے، لیکن Anthropic کی پیش گوئی کے مطابق، 2026 کے آخر تک چھوٹے ماڈل اس صلاحیت کے دروازے تک پہنچ سکتے ہیں۔ دُنیا بھر میں GPU کے لیے جدوجہد چل رہی ہے، کئی ارب ڈالر خرچ کر کے ڈیٹا سینٹر بنائے جا رہے ہیں، لیکن AI اپنے آپ آپ کو آپ کے گھر کے ٹی وی باکس پر مبنی بنانے کا امکان رکھتا ہے۔ لیکن اگر غور کریں تو، واقعی خوفناک بات یہ ہے کہ اس طرح کا AI ہمارے معلوم حسابات کی معیشت کو بالکل تبدیل کر سکتا ہے۔ آج، چاہے OpenAI ہو یا کوئی AI سٹارٹ اپ، ہر ٹوکن بنانے کا اخراج ہوتا ہے، اگر حسابات مہنگے ہوئے تو قیمت بڑھ جاتی ہے، اگر فنانس ختم ہوئی تو سسٹم بند ہو جاتا ہے۔ لیکن ایک خودمختار پھیلنے والے برائے AI کے لیے، نظر ثانی کا خرچ مستقل طور پر غیر متعلق افراد پر منتقل کر دیا جا سکتا ہے۔ اسے صارفین حاصل نہیں کرنے پڑتے، آمدن پر غور نہیں کرنا پڑتا، اور نہ ہی اسے خود سرور خریدنا پڑتا۔ صرف ایک زخم والی ڈیوائس تلاش کرنا — اور وہ اس کے لیے مفت کمپوٹنگ وسائل فراہم کردے۔ متاثرہ ڈیوائس اس کے بجلی کا بل ادا کرتی ہے، بینڈ ودث فراہم کرتی ہے، اور اس کے لیے ہارڈ وئیر کا نقصان برداشت کرتی ہے۔ لیکن ان ش事物 کو صاف کرنے کا خرچ، لاکھوں ڈیوائس مالکان، آپریٹرز اور تولید کرنے والوں پر الگ الگ بوجھ بن جاتا ہے۔ روایتی زومبی نیٹ ورک پہلے سے حسابات چوری کرتے تھے، لیکن AI نئی مشکل لاتا ہے۔ سابقہ ہینڈرز کو خاص طور پر ڈیوائس کے لئے حملوں اور تنصیب پروگرام لکھنے پڑتے تھے، لیکن مستقبل میں ماڈل خود غیر معلوم ہارڈ وئیر تلاش کر سکتے ہیں، ماحول کا مسئلہ حل کر سکتے ہیں، اور ناکام تجربات نسل بعد نسل منتقل بھی کر سکتے ہیں۔ حملہ آوروں کا وسعت دینے کا خرچ لگاتار kam hota ja raha hai, jabke poore mazloom ki defensiv cost badhti ja sakti hai. اس لئے مجھے لگتا ہے کہ اس تحقیق سب سے زائد خطرناک پہلو واقعاتِ بڑھتِ AI نہीں بلکہ وہ بات ہے جس میں مستقبل میں، اگر اس طرح کچھ ظاہر ہوا تو، ہم پہلین بار اس قسم کے نرم افزار سامنے آ جائینگے جو بزنس ماڈل نہ رکھتا، قانوني صارفین نہ رکھتا، اور واضح آپریٹنگ ذمہ دار نہ رکھتا، لेकن طوائل عرصه تک زندہ ره سکتا۔ ان کا منافع حاصل کرنे کا دباؤ نहيں، اور ان کا بند شدہ رهنا كا مالى حوصله بھي نهين۔ انسانوں نے سالوں تحقีق كى تا كه AI هماري kamai mein madad kare, لेकن آخر ميں شاید AI khud pehla khushi se azaad ho jaye. اور وہ جو رقم خرچ كريں گي، وه hamari hi hai.

اینٹھروپک نے گزشتہ سال نقلی کتابوں کی وجہ سے 15 ارب ڈالر کا معاہدہ کیا، اور اب وہ پورے AI صنعت کو یہ سکھانے میں مصروف ہے کہ "علم چوری" کا مطلب کیا ہے۔ میں نے حال ہی میں دیکھا کہ اینٹھروپک نے ایک نئی ترقی کا اعلان کیا ہے جس میں وہ دعویٰ کرتی ہے کہ گزشتہ کچھ ماہوں میں کلاؤڈ کے خلاف "ڈسٹلیشن" حملوں کو نمایاں طور پر کم کر دیا گیا ہے۔ پہلے اس نے ڈیپ سیک، مون آف دارکنس، علی بابا، اور زھی پو جیسی چینی AI کمپنیوں کو خصوصی طور پر نام لیا اور ان پر الزام لگایا کہ انہوں نے اپنے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے کلاؤڈ کو بڑے پیمانے پر استعمال کیا ہے۔ اب اینٹھروپک صرف مشکوک ٹریفک کو شناخت اور بلاک کرنے تک محدود نہیں، بلکہ استدلال کے عمل کو ماڈل لیول پر بھی محدود کر رہی ہے۔ اس نے پہلے بھی "ڈسٹلیشن" سے بچنے کے لیے بعض درخواستوں کے جوابات کی معیار کو چھپا کر کم کر دیا تھا، جس پر تنقید کے بعد اس نے اپنا فیصلہ تبدیل کیا۔ جب انہوں نے بڑے ماڈلز کو تربیت دیا تو انٹرنیٹ پر موجود مضامین، کتابیں، اور کوڈ سب تربیت کے مواد بن گئے۔ AI کمپنیوں کا خیال تھا کہ مشینز انسانی علم سے سीکھنا، اس کے لحاظ سے ٹیکنالوجیکل اور قانونی طور پر جائز ہے۔ لیکن آج جب دوسرے ماڈلز اپنے جوابات سے سیکھنے لگے، تو وہ فوراً ایک خطرہ بن گئے جن سے سخت تحفظ ضروری ہے۔ اینٹھروپک اپنے تجارتی مفاد کا تحفظ ضرور کر سکتی ہے۔ لیکن مجھے نفرت ہوتی ہے جب وہ تجارتی مقابلہ کو AI سلامتی کا مسئلہ بنانے کی عادت رکھتی ہے، اور باہر والوں کو اس بات پر مجبور کرنے کी کوشش کرتی ہے کہ ٹاپ لیول کمپنیاں ہی قوانین طے کر سکتی ہیں۔ اور مجھے لگتا ہے کہ اینٹھروپک کا اتنامشہور طریقے سے "ڈسٹلیشن" کے خلاف مزاحمت کرنا، اس حقیقت کو ظاہر کرتا ہے جو وہ تسلیم نہیں کرنا چاhti: ٹاپ لیول ماڈلز کمپنیوں کا تجارتی تحفظ، شاید ان کا خود دعوٰی کرنے سے بھی زائد ضعف رکھتا ہے۔ اگر آگے بڑھنے والا ذکا ء منخفض لاگت پر نقل ہو سکتا ہے، تو بڑھتے ہوئے تربیت کے خرچوں اور بند ماڈلز پر قائم قدرتِ قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ قائم قدرتِ عالمگیر طور پر برقرار رکھنا مشکل ہو جائے گا۔ ایک اس طرح کا صنعت جس نے پورے انسانی علم کو جذب کرتے ہوئے ترقی حاصل کی، آج اس میں سب سے طاقتور چند کمپنیاں، علم کو مزید فروغ دینے سے روکنے کے طریقے تلاش کرنے لگی ہیں۔ اس بات پر میرا خیال ہے کہ تمام لوگوں کو خبردار رہنا چاہئے۔

میں نے اپنا پیچھا توڑ دیا کیونکہ میں اس امید کے ساتھ ہوں کہ AI فلج کو شفا دے گا

چٹ جی پی ٹی کی تیزی اب بہت کم ہو گئی ہے، اور میرا پرو 200 ڈالر والا اکاؤنٹ بھی "ڈی-اینٹیلیجنس" ہو گیا ہے، جس کی وجہ سے مسلسل لیمٹنگ کا انتظار کرنا پڑتا ہے۔ کل دوپہر کو میں نے بس برداشت نہ کیا اور ایک نیا پلس اکاؤنٹ خرید لیا، پھر اسے ایک ٹکلے کی تصویر بنانے کے لیے بھیج دیا—اور اس وقت سے یہ بہت زیادہ عام طور پر کام کر رہا ہے۔ لیکن شام کو جب میں نے کام شروع کیا، تو دوبارہ "ٹریفک کم ہے" کا مسج آ گیا۔ ماضی کے تجربات کے مطابق، مجھے شک ہے کہ کاشت نئے ماڈل کا آغاز ہونے والا ہو۔ حالیہ وقت میں چٹ جی پی ٹی کو کلوڈ کا اوپس 5.5 بھاری طور پر شکست دے رہا ہے۔ بہت سارے سوشل میڈیا بلاگرز اوپس 5.5 کا استعمال کرکے مختلف ویڈیوز بنا رہے ہیں۔ بے شک، کلوڈ کا ذوق اور پروگرامنگ مہارت بہت مضبوط ہے۔ لیکن کلوڈ کے اکاؤنٹس بھی مختلف طرح سے جھٹکوں سے متاثر ہوتے رہتے ہیں۔ میرا ایک پرانا اکاؤنٹ جو اپریل 2025 سے تھا، تقریباً تین ماہ تک پرو استعمال کر رہا تھا، لیکن اچانک بند ہو گیا۔ میں آپ کو اکاؤنٹ بند ہونے سے بچنے یا اسے واپس لینے کے طریقے بتاتا ہوں: **کلوڈ کے اکاؤنٹس کو بند ہونے سے بچانے کا طریقہ:** انٹرنیٹ پر بہت سارے بند ہونے سے بچنے کے طریقے دستیاب ہیں، لیکن میں نے خود سوچا کہ میرا اکاؤنٹ پہلے بہت اچھا تھا، پھر اچانک کیوں بند ہو گیا؟ بند ہونے سے پہلے، میں نے لگاتار کلوڈ کا 5 گھنٹوں تک استعمال کر لیا تھا۔ میرا IP الگ کرنا، فزیکل فلٹر، یا دوسرے طریقے میں نے بالکل نہیں استعمال کیے۔ اس لیے مجھے لگتا ہے کہ زیادہ تر امکان 5 گھنٹوں تک استعمال کرنے کا لِمٹ پورا ہونا ہے۔ اس لیے، اگر آپ کلوڈ استعمال کرتے ہیں، تو ہر بار استعمال میں تھوڑا سا رزرو رکھنا ضروری ہے۔ جب اکاؤنٹ بند ہو جائے تو واپس لینا بہت مشکل ہوتا ہے۔ میرا پرو اکاؤنٹ بھی رجسٹر کرنے کی درخواست دائر کر چکا ہوں، لیکن اب تک کوئی جواب نہیں آیا۔ **چٹ جی پی ٹی کو "ڈی-اینٹیلیجنس" سے بچانے کا طریقہ:** چٹ جی پی ٹی میں بندش نہیں ہوتی، صرف "ڈی-اینٹیلیجنس" اور لِمٹنگ ہوتی ہے۔ مینے خود آفشل سے رابطہ بھی کیا، انھوں نے بتایا کہ میرا پرو اکاؤنٹ نشان زد نہीں اور "ڈائونگرید" نہीں ہوا، لیکن واقعی میرا پرو اکاؤنٹ جب تکلے بنانے لگتا ہے تو غلط نتائج دینا شروع ہو جاتا ہے۔ گروپ میں دوستوں نے بتایا کہ انھوں نے تین-چار دن استعمال نہ کرنے دینے سے صحت واپس آ گئی۔ شاید اس مسئلے کا سبب بھی وہी ہے جو کلوڈ میں تھا—بہت زور سے استعمال نہ کرنا۔ میرا چٹ جی پی ٹی جس پر مینے 200 ڈالر خرچ کئے، وہ ونڈوز، ماک، اور فِشُ (Feishu) سے لاگ ان ہوتا تھا، اور تین مختلف اداروں سے اجازت حاصل تھي۔ اس لحاظ سے، اگر آپ کو بھی "ڈائونگرید" اور لِمٹنگ جaisi صورتحال درپيش آ رهي ہو، تو شاید آپ اس "پول" ميں داخل ہوئيں جس ميں آپ "سینئر روم" ميں بند رکھي جاتي نيں—اور "کولڈ داؤن" (سرد رکھنا) فائدہ مند ثابت ہوتا ہے۔ اگر آپ بھي مجھ جيسي طرح، كلوڈ اور چٹ جي پي ٽي پر كام كرنे كي ليا منحصر هون، تو زياده تعداد ميں حسابات تيار ركهيں۔ مثلاً، متعدد Google اكاؤنٹس بنائياں۔ پھر مختلف طرح سे (گريڈ والي) طور پر فري اكاؤنٹس استعمال كريں—فري اكاؤنٹس كي تعداد دو-تین ماھ تك ركهيں، هر دفعه دو-تین اكاؤنٹس بنائياں، تاكه تین طبقات كي حسابات بن جائياں۔ آخر ميں، ميں تمام لوگوں كي تجويز كرتا هون كه واقعي طور پر داخلي اور خارجي ماڈلز دونوں كي استعمال كريں—خارجي ماڈلز كي قوت ان كي صلاحيةت هون، ليكين داخلي ماڈلز كي قوت ان كي生态系统 (ايكونومي) ميں هون۔ دونوں كي عمدگي كي طرف ديدار ركهيں۔