مختصر میں AI شاید سافٹ ویئر انجینئرز کی جگہ نہیں لے گا، لیکن مستقبل میں ان کے کام کرنے کے طریقے کو ڈرامائی طور پر تبدیل کر دے گا خاص طور پر اگر وہ کوڈ بنانے کے لیے قدرتی زبان کا استعمال کرتے ہوئے مشینوں کو ہدایت دے سکیں۔
اوپن اے آئی اور مائیکروسافٹ سے لے کر ایمیزون تک اور ڈیپ مائنڈ جیسی ریسرچ لیبز تک - نے کوڈ کرنے کا طریقہ سیکھنے کے لیے اعصابی نیٹ ورکس کو تربیت دی ہے۔ تازہ سروے GitHub کے 2,000 سے زیادہ ڈویلپرز نے پایا کہ جواب دہندگان کی اکثریت نے پایا کہ GitHub کے Copilot نے ان کی پیداواری صلاحیت کو بڑھانے میں مدد کی ہے کیونکہ AI ٹول ایک سپر آٹوکمپلٹ کی طرح کام کر سکتا ہے، جس سے devs کو پروگراموں کے لیے بوائلر پلیٹ کوڈ زیادہ تیزی سے لکھنے میں مدد ملتی ہے۔
لیکن کیا مستقبل میں پروگرامرز کی نوکریاں مشینوں کے ذریعے لی جائیں گی؟ "مجھے یقین نہیں ہے کہ AI انسانی ڈویلپرز کی جگہ لینے کے قریب ہے،" Vasi Philomin، AI سروسز کے لیے Amazon کے نائب صدر، بتایا IEEE سپیکٹرم۔
یہ ممکن ہے کہ ڈویلپرز کو پروگرامنگ زبانوں کے نحو اور الفاظ کو سیکھنے کی ضرورت نہ ہو، اور اس کے بجائے پروگراموں کو ڈیزائن کرنے کے لیے تصورات اور سسٹمز کو سمجھنے پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہو گی جب کہ AI تمام بورنگ، نفاست سے بھرپور کوڈنگ کا کام کر سکتا ہے۔ دوسرے لفظوں میں، آپ بیان کرتے ہیں کہ ایپلیکیشن کیسے کام کرتی ہے اور مشین لرننگ ماڈل متعلقہ کوڈ کو مرتب کرنے یا چلانے کے لیے آؤٹ پٹ کرتا ہے۔
جاوا کوڈ کو خودکار بنانے پر توجہ مرکوز کرنے والی کمپنی Diffblue کے کوفاؤنڈر پیٹر شرمل نے اس بات سے اتفاق کیا کہ پروگرامنگ کی ملازمتیں بدل جائیں گی اور انجینئرز مشکل، تخلیقی مسائل پر زیادہ توجہ مرکوز کر سکیں گے۔
"سافٹ ویئر ڈویلپرز اپنی ملازمتوں سے محروم نہیں ہوں گے کیونکہ ایک آٹومیشن ٹول ان کی جگہ لے لیتا ہے،" انہوں نے کہا۔ "ہمیشہ مزید سافٹ ویئر موجود ہوں گے جن کو لکھنے کی ضرورت ہے۔"
عوامی AI ٹریننگ ڈیٹاسیٹ میں نجی طبی تصاویر
میڈیکل سیٹنگز میں لی گئی لوگوں کی تصاویر کو ٹیکسٹ ٹو امیج ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے پبلک ڈیٹاسیٹ میں اسکریپ کر دیا گیا ہے، یہ سب کچھ اس مخصوص استعمال کے معاملے کی رضامندی کے بغیر ہے۔
ایک فنکار، جو لیپین کے نام سے جانا جاتا ہے، یہ دیکھ کر خوفزدہ ہوا کہ تقریباً ایک دہائی قبل جراحی کے مقاصد کے لیے لی گئی دو نجی تصاویر LAION-5B ڈیٹاسیٹ میں ہیں جو مقبول ماڈلز جیسے کہ Stable Diffusion اور Google's Imagen کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ لاپائن بتایا Ars Technica اس کے پاس Dyskeratosis Congenita ہے، ایک غیر معمولی جینیاتی حالت جو بون میرو کے کام کو متاثر کرتی ہے اور جلد کے بافتوں کو متاثر کرتی ہے۔
"یہ میری جلد سے لے کر ہڈیوں اور دانتوں تک ہر چیز کو متاثر کرتا ہے،" اس نے کہا۔ "2013 میں، میں نے منہ اور جبڑے کے کئی چکر لگانے کے بعد چہرے کی شکل کو بحال کرنے کے لیے طریقہ کار کے ایک چھوٹے سے سیٹ سے گزرا۔ یہ تصویریں اس سرجن کے ساتھ میرے آخری طریقہ کار کی ہیں۔ لاپین نے کہا کہ طبی تصاویر کو ذخیرہ کرنے والے سرجن کی موت 2018 میں ہوئی، اور کسی نہ کسی طرح ڈیٹا حاصل کیا گیا، آن لائن شیئر کیا گیا اور ڈاؤن لوڈ کیا گیا۔
لیپین اب ڈیٹاسیٹ سے اپنی تصاویر ہٹانا چاہتی ہے تاکہ مزید ماڈلز کو حساس، نجی ڈیٹا پر تربیت دی جا سکے۔ "میں چاہتا ہوں کہ کسی کے لیے ذاتی معلومات کی قربانی کے بغیر اپنی تصویر کو ڈیٹا سیٹ سے ہٹانے کے لیے کہے۔ صرف اس وجہ سے کہ انہوں نے اسے ویب سے کھرچ دیا اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ اسے عوامی معلومات، یا ویب پر بالکل بھی ہونا چاہیے تھا،" اس نے کہا۔
OpenAI مفت، کھلی تقریر کی شناخت کا ماڈل جاری کرتا ہے۔
OpenAI نے ایک اوپن سورس نیورل نیٹ ورک جاری کیا ہے جس کا نام Whisper ہے جو مختلف زبانوں اور لہجوں میں تقریر کی شناخت کے قابل ہے۔
Whisper کو ویب سے سکریپ کیے گئے 680,000 گھنٹے کے آڈیو ڈیٹا پر تربیت دی گئی۔ ماڈل ان پٹ ڈیٹا کو انکوڈر میں فیڈ کرنے کے لیے 30 سیکنڈ کے ٹکڑوں میں تقسیم کرتا ہے۔ ایک ڈیکوڈر کو آڈیو اسنیپٹ کے لیے کیپشن تیار کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ یہ زبانوں کی شناخت کرنے اور تقریر کو خود بخود انگریزی متن میں نقل کرنے کے قابل ہے۔
OpenAI کی طرف سے پوسٹ کی گئی مثالوں سے پتہ چلتا ہے کہ Whisper اس تقریر کو درست طریقے سے نقل کر سکتا ہے جو تیز اور گڑبڑ ہو، موٹے سکاٹش لہجے میں بولی جائے، نیز کوریائی پاپ گانوں کے کلپس کا ترجمہ کر سکے۔
OpenAI کا اعلان کیا ہے. "ہم امید کرتے ہیں کہ Whisper کی اعلی درستگی اور استعمال میں آسانی ڈویلپرز کو ایپلی کیشنز کے بہت وسیع سیٹ میں وائس انٹرفیس کو شامل کرنے کی اجازت دے گی۔"
آپ ماڈل کے بارے میں مزید پڑھ سکتے ہیں۔ یہاں [پی ڈی ایف] اور کوڈ تک رسائی حاصل کریں۔ یہاں.
ہم اپنے کام سے AI کو کیسے روک سکتے ہیں؟
فنکار اس بارے میں سوچ رہے ہیں کہ AI ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے نیٹیزنز کے ذریعے اپنے کام کو چھیننے اور کاپی کیے جانے سے کیسے بچایا جائے۔ خاص طور پر جب لوگ ML سافٹ ویئر میں "ٹائمز اسکوائر، نیو یارک سٹی میں موسم گرما کی دوپہر" جیسی وضاحتیں ML سافٹ ویئر میں ڈال رہے ہیں اور آؤٹ پٹ کو بچا رہے ہیں۔
قائم کردہ آرٹسٹ گریگ رٹکوسکی کا نام آرٹ تیار کرنے والے ماڈلز میں 93,000 سے زیادہ بار ٹیکسٹ پرامپٹ کے طور پر درج کیا گیا ہے، جو کہ دنیا کے مشہور ترین فنکاروں جیسے پابلو پکاسو یا لیونارڈو ڈا ونچی سے زیادہ ہیں، جنہوں نے ہر ایک یا اس سے کم 2,000 اشارے میں نمایاں کیا ہے۔ ٹیکنالوجی کا جائزہ رپورٹ کے مطابق. دوسرے لفظوں میں، لوگ آرٹ ورک تیار کرنے کے لیے AI ماڈلز حاصل کر رہے ہیں جو کہ دوسرے فنکاروں کا ذکر نہ کرنے کے لیے Rutkowski کے انداز کو خاص طور پر پھاڑ دیتے ہیں۔
درحقیقت، لوگ مڈجرنی یا اسٹیبل ڈفیوژن جیسے ٹولز کے ساتھ کھیلتے ہوئے ایک سے زیادہ تصویروں کو منتشر کر سکتے ہیں جو سیکنڈوں میں Rutkowski کی مہاکاوی فنتاسی سے بھری ڈیجیٹل پینٹنگز کی طرح نظر آتی ہیں۔ متن کی وضاحت سے آگے کسی مہارت کی ضرورت نہیں ہے۔ Rutkowski جیسے فنکار یہ جاننے کی کوشش کر رہے ہیں کہ یہ ٹیکسٹ ٹو امیج سسٹم مستقبل میں اس کے کام اور معاش پر کیسے اثر انداز ہوتے ہیں۔
مصور کارلا اورٹیز کے مطابق، کچھ اپنے کام کو تربیتی ڈیٹاسیٹس سے چھیننا چاہتے ہیں تاکہ ماڈلز اپنے انداز کو دوبارہ پیش نہ کر سکیں، اور دوسروں کا خیال ہے کہ AI کمپنیوں کو اپنے کام کو بہتر انداز میں سپورٹ کرنے کے لیے عجائب گھروں اور فنکاروں کے ساتھ کام کرنے کی کوشش کرنی چاہیے۔
"یہ صرف فنکار ہی نہیں ہے۔ یہ فوٹوگرافر، ماڈل، اداکار اور اداکارائیں، ہدایت کار، سنیماٹوگرافر ہیں،" اس نے کہا۔ "کسی بھی قسم کے بصری پیشہ ور کو ابھی اس خاص سوال سے نمٹنا ہے۔"
اے آئی اسکالرز پروگرام کے لیے کوہیر کریں۔
لینگویج ماڈل اسٹارٹ اپ کوہیر کا غیر منافع بخش تحقیقی بازو ہے۔ شروع انجینئرز کو بھرتی کرنے کا ایک پروگرام، جو مشین لرننگ ریسرچ میں اپنا کیریئر شروع کرنا چاہتے ہیں لیکن ابھی تک کوئی پیپر شائع نہیں کیا ہے۔
امیدواروں کے پاس کسی مخصوص ڈگری کی ضرورت نہیں ہے اور نہ ہی اکیڈمیا میں کام کرنے کا کوئی تجربہ۔ پروگرام میں قبول کیے گئے افراد کو ماہرین کے ساتھ جوڑا بنایا جائے گا اور جنوری سے اگست 2023 تک قدرتی زبان کی پروسیسنگ میں کسی خاص مسئلے کی تحقیقات کے لیے دور سے کام کیا جائے گا، اور انہیں مالی مدد ملے گی۔
"ہم نے اس پروگرام کو مشین لرننگ میں مزید انٹری پوائنٹس بنانے اور عالمی معیار کی تحقیق اور انجینئرنگ کی مہارت تک رسائی کو وسیع کرنے کے طریقے کے طور پر ڈیزائن کیا ہے،" سارہ ہوکر، کوہیر فار اے آئی کی سربراہ نے بتایا۔ رجسٹر.
"مشین لرننگ میں بہترین اور روشن دماغ سرحدوں سے تجاوز کرتے ہیں اور اکثر تحقیق میں مختلف راستوں پر چلتے ہیں۔ اس لیے ہم بنیادی طور پر یہ تبدیل کرنے کے لیے کام کر رہے ہیں کہ کہاں، کیسے، اور کس کے ذریعے تحقیق کی جاتی ہے۔ یہ پروگرام اس سمت میں ایک قدم ہے۔
"مشین لرننگ میں نئی پیشرفت کو آگے بڑھانے کے لیے خواہشمند NLP محققین کی اگلی نسل کی مدد ضروری ہے۔ بدقسمتی سے، آج جدید ترین NLP مسائل اور بڑے پیمانے پر ML تجرباتی ترتیبات تک محدود رسائی پر تحقیق کرنے کے لیے بہت کم ترتیبات ہیں۔ بنیادی تحقیق میں شرکت تک رسائی کو وسیع کرکے - خاص طور پر متبادل پس منظر سے تعلق رکھنے والے لوگوں کے درمیان - اسکالرز پروگرام کا مقصد اسے تبدیل کرنا ہے،" اس نے کہا۔
کی آخری تاریخ لاگو کریں پروگرام کے لیے 7 نومبر ہے۔