مصنوعی ڈیٹا: تیار کردہ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے درست AI نظام بنانا

• مصنف:
• مصنف کا نام

  Quantumrun دور اندیشی
• 4 فرمائے، 2022

بصیرت کا خلاصہ

مصنوعی ڈیٹا، ایک طاقتور ٹول جس میں ہیلتھ کیئر سے لے کر ریٹیل تک کی ایپلی کیشنز ہیں، AI سسٹمز کو تیار اور لاگو کرنے کے طریقے کو نئی شکل دے رہا ہے۔ حساس معلومات کو خطرے میں ڈالے بغیر متنوع اور پیچیدہ ڈیٹاسیٹس کی تخلیق کو فعال کرکے، مصنوعی ڈیٹا پوری صنعتوں میں کارکردگی کو بڑھا رہا ہے، رازداری کا تحفظ کر رہا ہے، اور اخراجات کو کم کر رہا ہے۔ تاہم، یہ چیلنجز بھی پیش کرتا ہے، جیسے کہ فریب دینے والے میڈیا کی تخلیق میں ممکنہ غلط استعمال، توانائی کی کھپت سے متعلق ماحولیاتی خدشات، اور لیبر مارکیٹ کی حرکیات میں تبدیلیاں جنہیں احتیاط سے سنبھالنے کی ضرورت ہے۔

مصنوعی ڈیٹا سیاق و سباق

کئی دہائیوں سے، مصنوعی ڈیٹا مختلف شکلوں میں موجود ہے۔ یہ کمپیوٹر گیمز جیسے فلائٹ سمیولیٹر اور فزکس سمیولیشنز میں پایا جا سکتا ہے جو ایٹموں سے لے کر کہکشاؤں تک ہر چیز کی عکاسی کرتے ہیں۔ اب، حقیقی دنیا کے AI چیلنجوں کو حل کرنے کے لیے صحت کی دیکھ بھال جیسی صنعتوں میں مصنوعی ڈیٹا کا اطلاق کیا جا رہا ہے۔

AI کی ترقی میں عمل درآمد میں کئی رکاوٹوں کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ مثال کے طور پر، بڑے ڈیٹا سیٹس کو قابل اعتماد نتائج فراہم کرنے، تعصب سے پاک ہونے، اور تیزی سے سخت ڈیٹا پرائیویسی ضوابط کی پابندی کرنے کی ضرورت ہے۔ ان چیلنجوں کے درمیان، کمپیوٹرائزڈ سمولیشنز یا پروگراموں کے ذریعے تخلیق کردہ تشریح شدہ ڈیٹا حقیقی ڈیٹا کے متبادل کے طور پر سامنے آیا ہے۔ یہ AI سے تیار کردہ ڈیٹا، جسے مصنوعی ڈیٹا کہا جاتا ہے، رازداری کے خدشات کو حل کرنے اور تعصب کو ختم کرنے کے لیے اہم ہے کیونکہ یہ ڈیٹا کے تنوع کو یقینی بنا سکتا ہے جو حقیقی دنیا کی عکاسی کرتا ہے۔

صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پریکٹیشنرز مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں، مثال کے طور پر، طبی امیجز کے شعبے میں مریضوں کی رازداری کو برقرار رکھتے ہوئے AI سسٹم کو تربیت دینے کے لیے۔ مثال کے طور پر ورچوئل کیئر فرم، کورائی نے تشخیصی الگورتھم کی تربیت کے لیے 400,000 مصنوعی طبی کیسز کا استعمال کیا۔ مزید برآں، کیپر جیسے خوردہ فروش 3D سمولیشنز استعمال کرتے ہیں تاکہ کم از کم پانچ پروڈکٹ شاٹس سے ہزار تصویروں کا مصنوعی ڈیٹاسیٹ بنایا جا سکے۔ مصنوعی اعداد و شمار پر مرکوز جون 2021 میں جاری کردہ گارٹنر کے مطالعے کے مطابق، AI کی ترقی میں استعمال ہونے والا زیادہ تر ڈیٹا 2030 تک مصنوعی طور پر قانون سازی، شماریاتی معیارات، نقالی یا دیگر ذرائع سے تیار کیا جائے گا۔

خلل ڈالنے والا اثر

مصنوعی ڈیٹا رازداری کے تحفظ اور ڈیٹا کی خلاف ورزیوں کی روک تھام میں مدد کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک ہسپتال یا کارپوریشن ایک ڈویلپر کو AI پر مبنی کینسر کی تشخیص کے نظام کو تربیت دینے کے لیے اعلیٰ معیار کا مصنوعی طبی ڈیٹا پیش کر سکتی ہے—ڈیٹا جو حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی طرح پیچیدہ ہے جس کا مقصد یہ نظام تشریح کرنا ہے۔ اس طرح، ڈیولپرز کے پاس سسٹم کو ڈیزائن اور مرتب کرتے وقت استعمال کرنے کے لیے معیاری ڈیٹا سیٹس ہوتے ہیں، اور ہسپتال کے نیٹ ورک کو حساس، مریضوں کے طبی ڈیٹا کو خطرے میں ڈالنے کا خطرہ نہیں ہوتا ہے۔ 

مصنوعی ڈیٹا ٹیسٹنگ ڈیٹا کے خریداروں کو روایتی خدمات کے مقابلے میں کم قیمت پر معلومات تک رسائی کی اجازت دے سکتا ہے۔ پال والبورسکی کے مطابق، جنہوں نے AI Reverie کی مشترکہ بنیاد رکھی، جو کہ مصنوعی ڈیٹا کے پہلے سرشار کاروباروں میں سے ایک ہے، لیبلنگ سروس سے $6 کی لاگت والی ایک تصویر مصنوعی طور پر چھ سینٹ میں بنائی جا سکتی ہے۔ اس کے برعکس، مصنوعی ڈیٹا بڑھے ہوئے ڈیٹا کی راہ ہموار کرے گا، جس میں موجودہ حقیقی دنیا کے ڈیٹاسیٹ میں نیا ڈیٹا شامل کرنا شامل ہے۔ ڈویلپرز نئی تصویر بنانے کے لیے پرانی تصویر کو گھما یا روشن کر سکتے ہیں۔ 

آخر میں، رازداری کے خدشات اور حکومتی پابندیوں کے پیش نظر، ڈیٹا بیس میں موجود ذاتی معلومات تیزی سے قانون سازی اور پیچیدہ ہوتی جا رہی ہیں، جس سے نئے پروگرام اور پلیٹ فارم بنانے کے لیے حقیقی دنیا کی معلومات کا استعمال مشکل تر ہوتا جا رہا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا ڈویلپرز کو انتہائی حساس ڈیٹا کو تبدیل کرنے کے لیے ایک حل فراہم کر سکتا ہے۔

مصنوعی ڈیٹا کے مضمرات 

مصنوعی ڈیٹا کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں:

• نئے AI نظاموں کی تیز رفتار ترقی، پیمانے اور تنوع دونوں میں، جو کہ متعدد صنعتوں اور نظم و ضبط کے شعبوں میں عمل کو بہتر بناتی ہے، جس سے صحت کی دیکھ بھال، نقل و حمل اور مالیات جیسے شعبوں میں کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
• تنظیموں کو مزید کھلے عام معلومات کا اشتراک کرنے کے قابل بنانا اور ٹیموں کو تعاون کرنے اور زیادہ موثر طریقے سے کام کرنے کے قابل بنانا، جس سے کام کا زیادہ مربوط ماحول اور پیچیدہ منصوبوں کو آسانی سے نمٹانے کی صلاحیت پیدا ہوتی ہے۔
• ڈویلپرز اور ڈیٹا پروفیشنلز اپنے لیپ ٹاپ پر بڑے مصنوعی ڈیٹا سیٹس کو ای میل کرنے یا لے جانے کے قابل ہیں، یہ جان کر محفوظ ہیں کہ اہم ڈیٹا کو خطرے میں نہیں ڈالا جا رہا ہے، جس کی وجہ سے کام کی مزید لچکدار اور محفوظ صورتحال پیدا ہوتی ہے۔
• ڈیٹا بیس سائبرسیکیوریٹی کی خلاف ورزیوں کی کم تعدد، کیونکہ مستند ڈیٹا تک رسائی یا اشتراک کی ضرورت نہیں رہے گی، جس سے کاروباروں اور افراد کے لیے یکساں طور پر زیادہ محفوظ ڈیجیٹل ماحول پیدا ہوگا۔
• حکومتیں AI سسٹمز کی صنعت کی ترقی میں رکاوٹ کے بارے میں فکر کیے بغیر ڈیٹا مینجمنٹ کی سخت قانون سازی کو لاگو کرنے کے لیے زیادہ آزادی حاصل کر رہی ہیں، جس سے ڈیٹا کے استعمال کو زیادہ منظم اور شفاف بنایا جا سکتا ہے۔
• مصنوعی ڈیٹا کے غیر اخلاقی طور پر ڈیپ فیکس یا دیگر ہیرا پھیری والے میڈیا بنانے میں استعمال کیے جانے کا امکان، جس سے غلط معلومات پھیلتی ہیں اور ڈیجیٹل مواد میں اعتماد کا خاتمہ ہوتا ہے۔
• لیبر مارکیٹ کی حرکیات میں تبدیلی، مصنوعی اعداد و شمار پر زیادہ انحصار کے ساتھ ممکنہ طور پر ڈیٹا اکٹھا کرنے کے کرداروں کی ضرورت کو کم کرتا ہے، جس سے بعض شعبوں میں ملازمت کی نقل مکانی ہوتی ہے۔
• مصنوعی ڈیٹا کو پیدا کرنے اور اس کا نظم کرنے کے لیے درکار کمپیوٹیشنل وسائل میں اضافے کے ممکنہ ماحولیاتی اثرات، جس سے توانائی کی زیادہ کھپت اور اس سے منسلک ماحولیاتی خدشات پیدا ہوتے ہیں۔

غور کرنے کے لیے سوالات۔

• مصنوعی ڈیٹا سے کون سی دوسری صنعتیں فائدہ اٹھا سکتی ہیں؟
• مصنوعی ڈیٹا کی تخلیق، استعمال اور تعیناتی کے بارے میں حکومت کو کن ضوابط پر عمل درآمد کرنا چاہیے؟