تین سال پہلے، میں نے ایک دلچسپ آرٹ نمائش کا دورہ کیا۔ Refik Anadol کی "مشین میموئرز" نے شروع سے ہی میری دلچسپی کو جنم دیا۔
وہ ان لوگوں میں ایک مشہور نام ہے جو آرٹ اور اے آئی کے تقاطع میں دلچسپی رکھتے ہیں۔ لیکن پریشان نہ ہوں، یہ بلاگ آرٹ کے بارے میں نہیں ہے۔ ہم AI کے گہرے "خیالات" کا جائزہ لیں گے۔
اس نمائش میں، Anadol کے ساتھ تجربہ کیا گیا تھا ناسا کی خلائی تحقیق کی تصویر یہ نمائش اس خیال سے متاثر تھی کہ دوربینیں اپنے بصری آرکائیوز کا استعمال کرتے ہوئے حقیقت اور تخیل کے درمیان حائل رکاوٹوں کو دھندلا کر "خواب" دیکھ سکتی ہیں۔
کائناتی پیمانے پر ڈیٹا، میموری اور تاریخ کے درمیان تعلقات کی چھان بین کرتے ہوئے، انادول ہم سے اس کی صلاحیت پر غور کرنے کو کہہ رہا تھا۔ مصنوعی ذہانت اپنے ارد گرد کی دنیا کا مشاہدہ کرنے اور اسے سمجھنے کے لیے۔ اور یہاں تک کہ AI کے اپنے خواب ہیں…
تو، یہ ہمارے لیے کیوں متعلقہ ہے؟
اس پر غور کریں: جیسا کہ اناڈول نے اپنے ڈیٹا سے خواب دیکھنے والی دوربینوں کے تصور کی چھان بین کی، AI سسٹمز کے اپنے ڈیجیٹل میموری بینکوں کے اندر اپنے ہی قسم کے خواب ہوتے ہیں — یا اس کے بجائے فریب نظر آتے ہیں۔
یہ فریب کاری، جیسا کہ Anadol کی نمائش میں تصورات، ڈیٹا، AI، اور ان کی حدود کے بارے میں مزید جاننے میں ہماری مدد کر سکتے ہیں۔
AI hallucinations بالکل کیا ہیں؟
جب زبان کا ایک بڑا ماڈل، جیسا کہ تخلیقی AI چیٹ بوٹ، ایسے نمونوں کے ساتھ آؤٹ پٹ تیار کرتا ہے جو یا تو موجود نہیں ہوتے یا انسانی مبصرین کے لیے پوشیدہ ہوتے ہیں، تو ہم اسے کہتے ہیں۔AI فریب نظر۔"
یہ آؤٹ پٹس، جو AI کو دیے گئے ان پٹ کی بنیاد پر متوقع جواب سے مختلف ہیں، مکمل طور پر غلط یا بے ہودہ ہو سکتے ہیں۔
کمپیوٹر کے تناظر میں، اصطلاح "ہیلوسینیشن" غیر معمولی معلوم ہوسکتی ہے، لیکن یہ ان غلط نتائج کے عجیب و غریب کردار کو درست طریقے سے بیان کرتی ہے۔ AI فریب نظر متغیرات کی ایک رینج کی وجہ سے ہوتا ہے، بشمول اوور فٹنگ، ٹریننگ ڈیٹا میں تعصب، اور AI ماڈل کی پیچیدگی۔
بہتر طور پر سمجھنے کے لیے، یہ تصوراتی طور پر اسی طرح ہے جس طرح انسان چاند پر بادلوں یا چہروں میں شکلیں دیکھتے ہیں۔
ایک مثال:
اس مثال میں، میں نے ایک بہت ہی آسان سوال پوچھا چیٹ جی پی ٹی. مجھے اس طرح کا جواب ملنا تھا، "ڈیون بک سیریز کا مصنف فرینک ہربرٹ ہے۔"
یہ کیوں ہوتا ہے؟
مربوط اور روانی والے مواد کو لکھنے کے لیے بنائے جانے کے باوجود، بڑے زبان کے ماڈل دراصل یہ سمجھنے سے قاصر ہیں کہ وہ کیا کہہ رہے ہیں۔ یہ AI سے تیار کردہ مواد کی ساکھ کا تعین کرنے میں بہت اہم ہے۔
جبکہ یہ ماڈل ایسے ردعمل پیدا کر سکتے ہیں جو انسانی رویے کی نقل کرتے ہیں، ان میں سیاق و سباق سے متعلق آگاہی اور تنقیدی سوچ کی مہارت کی کمی ہے۔ جو اصل ذہانت کو کم کرتی ہے۔
نتیجے کے طور پر، AI سے تیار کردہ آؤٹ پٹ گمراہ کن یا غلط ہونے کا خطرہ چلاتے ہیں کیونکہ وہ حقائق کی درستگی پر مماثل نمونوں کی حمایت کرتے ہیں۔
فریب کی کچھ دوسری صورتیں کیا ہو سکتی ہیں؟
خطرناک غلط معلومات: ہم کہتے ہیں کہ ایک تخلیقی AI چیٹ بوٹ کسی عوامی شخصیت پر مجرمانہ طرز عمل کا جھوٹا الزام لگانے کے لیے ثبوت اور شہادتیں گھڑتا ہے۔ یہ گمراہ کن معلومات اس شخص کی ساکھ کو نقصان پہنچانے اور بلاجواز انتقامی کارروائی کا سبب بن سکتی ہے۔
عجیب و غریب جوابات: ایک مزاحیہ مثال دینے کے لیے، ایک چیٹ بوٹ کی تصویر بنائیں جو صارف کو موسم سے متعلق سوال دے رہا ہے اور ایک پیشین گوئی کے ساتھ جواب دے رہا ہے جس میں کہا گیا ہے کہ بلیوں اور کتوں کی بارش ہوگی، اس کے ساتھ بارش کے قطروں کی تصویریں جو بلیوں اور کتوں کی طرح دکھائی دیتی ہیں۔ اگرچہ وہ مضحکہ خیز ہیں، یہ پھر بھی ایک "فریب" ہوگا۔
حقائق کی غلطیاں: فرض کریں کہ ایک زبان کے ماڈل پر مبنی چیٹ بوٹ غلط بیان کرتا ہے کہ چین کی عظیم دیوار کو خلا سے دیکھا جا سکتا ہے اس کی وضاحت کیے بغیر کہ یہ صرف مخصوص حالات میں ہی نظر آتی ہے۔ اگرچہ یہ تبصرہ کچھ لوگوں کے لیے قابل فہم معلوم ہو سکتا ہے، لیکن یہ غلط ہے اور خلا سے دیوار کی نظر کے بارے میں لوگوں کو گمراہ کر سکتا ہے۔
آپ بطور صارف AI ہیلوسینیشن سے کیسے بچتے ہیں؟
واضح اشارے بنائیں
آپ کو AI ماڈلز کے ساتھ واضح طور پر بات چیت کرنے کی ضرورت ہے۔
اپنے اہداف کے بارے میں سوچیں اور لکھنے سے پہلے اپنے اشارے ڈیزائن کریں۔
مثال کے طور پر، "انٹرنیٹ کے بارے میں بتاؤ" جیسی عمومی استفسار کرنے کے بجائے "انٹرنیٹ کیسے کام کرتا ہے اس کی وضاحت کریں اور جدید معاشرے میں اس کی اہمیت کے بارے میں ایک پیراگراف لکھیں" جیسی مخصوص ہدایات دیں۔
واضحیت AI ماڈل کو آپ کے ارادے کی ترجمانی کرنے میں مدد کرتی ہے۔
مثال: AI سے سوالات پوچھیں جیسے کہ:
"کلاؤڈ کمپیوٹنگ کیا ہے، اور یہ کیسے کام کرتا ہے؟"
"ماڈل کی کارکردگی پر ڈیٹا بڑھنے کے اثرات کی وضاحت کریں۔"
"IT کاروبار پر VR ٹیکنالوجی کے اثرات اور ممکنہ مستقبل پر تبادلہ خیال کریں۔"
مثال کی طاقت کو گلے لگائیں۔
اپنے اشارے میں مثالیں فراہم کرنے سے AI ماڈلز کو سیاق و سباق کو سمجھنے اور درست جوابات پیدا کرنے میں مدد ملتی ہے۔ چاہے آپ تاریخی بصیرت یا تکنیکی وضاحتیں تلاش کر رہے ہوں، مثالیں فراہم کرنے سے AI سے تیار کردہ مواد کی درستگی کو بڑھانے میں مدد مل سکتی ہے۔
مثال کے طور پر، آپ کہہ سکتے ہیں، "ہیری پوٹر جیسے خیالی ناولوں کا ذکر کریں۔"
پیچیدہ کاموں کو توڑ دیں۔
پیچیدہ AI الگورتھم کو اوورلوڈ کرنے کا اشارہ کرتا ہے، اور وہ غیر متعلقہ نتائج کا باعث بن سکتے ہیں۔ اسے روکنے کے لیے، پیچیدہ سرگرمیوں کو چھوٹے، زیادہ قابل انتظام ٹکڑوں میں تقسیم کریں۔ اپنے اشارے کو ترتیب وار ترتیب دے کر، آپ AI کو ہر ایک جزو پر آزادانہ طور پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتے ہیں، جس کے نتیجے میں مزید منطقی جوابات ملتے ہیں۔
مثال کے طور پر، AI سے پوچھنے کے بجائے "a بنانے کے عمل کی وضاحت کریں۔ اعصابی نیٹ ورک" ایک سوال میں، اسائنمنٹ کو مجرد مراحل میں تقسیم کریں جیسے مسئلہ کی تعریف اور ڈیٹا اکٹھا کرنا۔
آؤٹ پٹس کی توثیق کریں اور تاثرات فراہم کریں۔
AI ماڈلز کے ذریعہ تیار کردہ نتائج کو ہمیشہ دو بار چیک کریں، خاص طور پر حقائق پر مبنی یا اہم سرگرمیوں کے لیے۔ جوابات کا معتبر ذرائع سے موازنہ کریں اور کسی بھی فرق یا غلطی کو نوٹ کریں۔
مستقبل کی کارکردگی کو بڑھانے اور فریب کاری کو کم کرنے کے لیے AI سسٹم کو ان پٹ فراہم کریں۔
ڈیولپرز کے لیے AI ہیلوسینیشن سے بچنے کی حکمت عملی
ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن (RAG) کو نافذ کریں۔
قابل اعتماد ڈیٹا بیس سے حقائق پر مبنی جوابات کی بنیاد کے لیے AI سسٹمز میں بازیافت کے لیے بڑھی ہوئی نسل کی تکنیکوں کو مربوط کریں۔
Retrieval-Augmented Generation (RAG) معیاری فطری زبان کی تخلیق کو ایک بہت بڑی علمی بنیاد سے متعلقہ معلومات حاصل کرنے اور شامل کرنے کی صلاحیت کے ساتھ جوڑتی ہے، جس کے نتیجے میں سیاق و سباق کے لحاظ سے بھرپور پیداوار حاصل ہوتی ہے۔
AI سے تیار کردہ مواد کو توثیق شدہ ڈیٹا کے ذرائع کے ساتھ ملا کر، آپ AI نتائج کی بھروسے اور اعتماد کو بہتر بنا سکتے ہیں۔
AI آؤٹ پٹس کی مسلسل توثیق اور نگرانی کریں۔
اصل وقت میں AI آؤٹ پٹس کی درستگی اور مستقل مزاجی کی تصدیق کرنے کے لیے سخت توثیق کے طریقہ کار مرتب کریں۔ AI کی کارکردگی کو دھیان سے مانیٹر کریں، ممکنہ فریب یا غلطیاں تلاش کریں، اور وقت کے ساتھ ساتھ انحصار بڑھانے کے لیے ماڈل ٹریننگ اور فوری اصلاح پر اعادہ کریں۔
مثال کے طور پر، حقائق کی درستگی کے لیے AI سے تیار کردہ مواد کی جانچ کرنے کے لیے خودکار توثیق کے معمولات کا استعمال کریں اور دستی تشخیص کے لیے ممکنہ فریب کی مثالوں کو نمایاں کریں۔
ڈیٹا ڈرفٹ کے لیے چیک کریں۔
ڈیٹا ڈرفٹ ایک ایسا رجحان ہے جس میں AI ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہونے والے ڈیٹا کی شماریاتی خصوصیات وقت کے ساتھ مختلف ہوتی ہیں۔ اگر AI ماڈل اعداد و شمار کو پورا کرتا ہے جو اندازہ کے دوران اس کے تربیتی ڈیٹا سے کافی مختلف ہوتا ہے، تو یہ غلط یا غیر منطقی نتائج فراہم کر سکتا ہے، جس کے نتیجے میں فریب نظر آتا ہے۔
مثال کے طور پر، اگر ایک AI ماڈل کو ماضی کے اعداد و شمار پر تربیت دی جاتی ہے جو کہ اب متعلقہ یا موجودہ ماحول کا اشارہ نہیں ہے، تو یہ غلط نتائج یا پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔
نتیجے کے طور پر، AI سسٹم کی کارکردگی اور انحصار کو یقینی بنانے کے ساتھ ساتھ فریب کاری کے امکان کو کم کرنے کے لیے ڈیٹا کے بہاؤ کی نگرانی اور حل کرنا بہت ضروری ہے۔
نتیجہ
IBM ڈیٹا کے مطابق، AI ماڈلز کے تقریباً 3% سے 10% جوابات میں AI فریب نظر آتا ہے۔
لہذا، کسی نہ کسی طرح، آپ شاید ان کا بھی مشاہدہ کریں گے۔ مجھے یقین ہے کہ یہ ایک ناقابل یقین حد تک دلچسپ موضوع ہے کیونکہ یہ AI کی صلاحیتوں کو بڑھانے کی طرف مسلسل راستے کی ایک دلچسپ یاد دہانی ہے۔
ہمیں AI کی وشوسنییتا، ڈیٹا پروسیسنگ کی پیچیدگیوں، اور انسانی-AI تعاملات کا مشاہدہ اور تجربہ کرنا پڑتا ہے۔
جواب دیجئے