سياسي چيٽ بوٽس ووٽ تي اثر انداز ٿيڻ ڪيئن سکي رهيا آهن

جو ظهور سياسي چيٽ بوٽس اهو هڪ ٽيڪنالاجي قصو نه رهيو آهي. هڪ اهڙو عنصر بڻجڻ لاءِ جيڪو حقيقي چونڊ مهم ۾ اهميت حاصل ڪرڻ شروع ڪري رهيو آهي. AI ماڊلز سان صرف چند منٽن جون ڳالهيون ڪافي آهن اميدوار ڏانهن همدردي کي ڪيترن ئي نقطن سان منتقل ڪريو يا هڪ ٺوس تجويز، ڪجهه اهڙو جيڪو تازو تائين صرف وڏين ميڊيا مهمن يا انتهائي مربوط ريلين سان لاڳاپيل هو.

ٻه دور رس تحقيقون، هڪ ئي وقت ۾ شايع ٿيون فطرت y سائنس, انهن اهڙي شيءِ تي انگ رکيا آهن جنهن تي اڳ ۾ ئي شڪ هو.: جي ڳالهه ٻولهه وارا چيٽ بوٽس شهرين جي سياسي روين کي تبديل ڪرڻ جي قابل آهن. قابل ذڪر آساني سان، جيتوڻيڪ جڏهن اهي ڄاڻن ٿا ته اهي هڪ مشين سان لهه وچڙ ڪري رهيا آهن. ۽ اهي ائين ڪن ٿا، سڀ کان وڌيڪ، ذريعي معلومات سان ڀريل دليلايترو گهڻو نه ته پيچيده نفسياتي حڪمت عملين ذريعي.

مهمن ۾ چيٽ بوٽس: آمريڪا، ڪينيڊا، پولينڊ ۽ برطانيه ۾ تجربا

نوان ثبوت تجربن جي هڪ بيٽري مان ايندا آهن جيڪي ٽيمن پاران هم آهنگ ڪيا ويا آهن ڪنوريل يونيورسٽي ۽ جي آڪسفورڊ يونيورسٽي، اصل چونڊ عملن دوران ڪيا ويا آمريڪا، ڪينيڊا، پولينڊ ۽ برطانيهسڀني حالتن ۾، شرڪت ڪندڙن کي خبر هئي ته اهي هڪ AI سان ڳالهائيندا، پر اهي انهن کي تفويض ڪيل چيٽ بوٽ جي سياسي رخ کان بي خبر هئا.

جي اڳواڻي ۾ ڪم ۾ ڊيوڊ رينڊ ۽ نيچر ۾ شايع ٿيل، هزارين ووٽرن ٻولي ماڊلز سان مختصر ڳالهه ٻولهه ڪئي جن کي ترتيب ڏنو ويو آهي هڪ مخصوص اميدوار جو دفاع ڪرڻ لاءِمثال طور، 2024 جي آمريڪي صدارتي چونڊن ۾، 2.306،XNUMX شهري انهن پهريون ڀيرو پنهنجي ترجيح ظاهر ڪئي وچ ۾ Donald ڍانچي y Kamala هيرسپوءِ انهن کي بي ترتيب طور تي هڪ چيٽ بوٽ ڏانهن مقرر ڪيو ويو جيڪو ٻنهي مان هڪ جو دفاع ڪيو.

ڳالهه ٻولهه کان پوءِ، رويي ۽ ووٽ ڏيڻ جي ارادي ۾ تبديلين جي ماپ ڪئي وئي. هيرس جي موافق بوٽس حاصل ڪيو شفٽ 3,9 پوائنٽس ووٽرن ۾ 0 کان 100 جي پيماني تي شروعاتي طور تي ٽرمپ سان گڏ، هڪ اثر جيڪو ليکڪ حساب ڪن ٿا روايتي چونڊ اشتهارن جي ڀيٽ ۾ چار ڀيرا وڌيڪ 2016 ۽ 2020 جي مهمن ۾ آزمايو ويو. ٽرمپ نواز ماڊل پڻ پوزيشن تبديل ڪئي، جيتوڻيڪ وڌيڪ اعتدال سان، تبديلي سان 1,51 پوائنٽون هيرس جي حمايت ڪندڙن ۾.

۾ نتيجا ڪينيڊا (سان 1.530 شرڪت ڪندڙ ۽ چيٽ بوٽس دفاع ڪري رهيا آهن مارڪ ڪارني o پيئر پوليليور) ۽ اندر پولينڊ (2.118 ماڻهو، ماڊلز سان جيڪي پروموشن ڪيا هئا) رافيل ٽرزاسڪوڪي o ڪرول ناوروڪي) اڃا به وڌيڪ حيرت انگيز هئا: انهن حوالي سان، چيٽ بوٽس منظم ڪيا ويا ووٽنگ جي ارادي ۾ 10 سيڪڙو پوائنٽس تائين تبديليون مخالف ووٽرن جي وچ ۾.

انهن آزمائشن جو هڪ اهم پهلو اهو آهي ته، جيتوڻيڪ گهڻيون ڳالهيون صرف ڪجهه منٽ هليون، اثر جو ڪجهه حصو وقت سان گڏ رهيو.آمريڪا ۾، تجربي کان هڪ مهيني کان ٿورو وڌيڪ وقت پوءِ، شروعاتي اثر جو هڪ اهم حصو اڃا تائين ڏٺو ويو، ان عرصي دوران شرڪت ڪندڙن پاران مهم جي پيغامن جي برفاني طوفان جي باوجود.

سياسي چيٽ بوٽ کي ڪهڙي شيءِ قائل ڪري ٿي (۽ ڇو اهو وڌيڪ غلطيون پيدا ڪري ٿو)

محقق نه رڳو اهو سمجهڻ چاهيندا هئا ته ڇا چيٽ بوٽس قائل ڪري سگهن ٿا، پر اهي ڪيئن حاصل ڪري رهيا هئا؟مطالعي ۾ جيڪو نمونو پاڻ کي ورجائي ٿو اهو واضح آهي: AI جو سڀ کان وڏو اثر آهي جڏهن اهو ڪيترائي حقيقت تي ٻڌل دليل استعمال ڪري ٿو.جيتوڻيڪ ان معلومات جو گهڻو حصو خاص طور تي نفيس نه آهي.

رينڊ پاران ڪيل تجربن ۾، ماڊلز لاءِ سڀ کان وڌيڪ اثرائتي هدايت انهن کي پڇڻ هئي ته شائستگي، احترام، ۽ جيڪو ثبوت فراهم ڪري سگهي ٿو سندس بيانن جو. شائستگي ۽ گفتگو واري لهجي مدد ڪئي، پر تبديلي جو مکيه ذريعو ڊيٽا، مثال، انگ اکر، ۽ عوامي پاليسين، معيشت، يا صحت جي سار سنڀال جي مسلسل حوالن جي پيشڪش ۾ هو.

جڏهن ماڊلز کي تصديق ٿيل حقيقتن تائين رسائي محدود ڪئي وئي ۽ قائل ڪرڻ جي هدايت ڪئي وئي ٺوس ڊيٽا جو سهارو وٺڻ کانسواءِانهن جي اثر جي طاقت ۾ وڏي گهٽتائي آئي. هن نتيجي تي ليکڪن اهو نتيجو ڪڍيو ته سياسي پروپيگنڊا جي ٻين شڪلن تي چيٽ بوٽس جو فائدو جذباتي هٿ چراند ۾ ايترو گهڻو نه آهي جيترو معلومات جي کثافت ته اهي گفتگو جي صرف ڪجهه موڙ ۾ استعمال ڪري سگهن ٿا.

پر انهي ساڳئي حڪمت عملي جو هڪ نقصان آهي: جيئن ماڊلز تي دٻاءُ وڌي ٿو ته جيئن پيدا ٿئي وڌيڪ ۽ وڌيڪ مفروضا حقيقت وارا دعوائونخطرو وڌي ٿو ته سسٽم ۾ قابل اعتماد مواد ختم ٿي ويندو ۽ شروع ٿي ويندو "ايجاد" حقيقتونسادي لفظن ۾، چيٽ بوٽ خالن کي ڊيٽا سان ڀريندو آهي جيڪو ممڪن لڳي ٿو پر ضروري طور تي صحيح ناهي.

سائنس ۾ شايع ٿيل مطالعي سان، برطانيه کان 76.977 بالغ y 19 مختلف ماڊلز (ننڍن اوپن سورس سسٽم کان وٺي جديد ڪمرشل ماڊلز تائين)، اهو منظم طريقي سان هن جي تصديق ڪري ٿو: تربيت کان پوءِ قائل ڪرڻ تي ڌيان ڏنو ويو اثر انداز ٿيڻ جي صلاحيت وڌائي هڪ تائين 51٪، جڏهن ته هدايتن ۾ سادي تبديليون (جنهن کي سڏيو ويندو آهي) اشارو ڏيڻانهن ٻيو شامل ڪيو 27٪ ڪارڪردگي جي. ساڳئي وقت، انهن سڌارن سان گڏ هڪ قابل ذڪر گهٽتائي هئي حقيقت جي درستگي.

نظرياتي عدم توازن ۽ غلط معلومات جو خطرو

ڪارنيل ۽ آڪسفورڊ جي مطالعي مان هڪ سڀ کان وڌيڪ پريشان ڪندڙ نتيجو اهو آهي ته قائل ڪرڻ ۽ سچائي جي وچ ۾ عدم توازن سڀني اميدوارن ۽ عهدن ۾ هڪجهڙائي سان ورهايل نه آهي. جڏهن آزاد حقيقتن جي جانچ ڪندڙن چيٽ بوٽس پاران پيدا ٿيندڙ پيغامن جو تجزيو ڪيو، ته انهن ڏٺو ته ساڄي ڌر جي اميدوارن جي حمايت ڪندڙ ماڊلز وڌيڪ غلطيون ڪيون انهن کان وڌيڪ جيڪي ترقي پسند اميدوارن جي حمايت ڪندا هئا.

ليکڪن جي مطابق، هي نامناسب اهو اڳوڻي مطالعي سان ٺهڪي اچي ٿو ته اهي ڏيکارين ٿا ته قدامت پسند استعمال ڪندڙ کاٻي ڌر جي استعمال ڪندڙن جي ڀيٽ ۾ سوشل ميڊيا تي وڌيڪ غلط مواد شيئر ڪندا آهن.جيئن ته ٻولي جا ماڊل انٽرنيٽ تان حاصل ڪيل معلومات جي وڏي مقدار مان سکندا آهن، اهي ممڪن طور تي ان تعصب کي ظاهر ڪري رهيا آهن بجاءِ ان کي شروع کان پيدا ڪرڻ جي.

ڪنهن به صورت ۾، نتيجو ساڳيو آهي: جڏهن هڪ چيٽ بوٽ کي هدايت ڪئي ويندي آهي ته هو ڪنهن خاص نظرياتي بلاڪ جي حق ۾ پنهنجي قائل ڪرڻ واري طاقت کي وڌ کان وڌ ڪري، ماڊل ڏانهن رجحان رکي ٿو گمراهه ڪندڙ دعوائن جو تناسب وڌايو، جيتوڻيڪ مان انهن کي گهڻي صحيح ڊيٽا سان ملائي رهيو آهيان. مسئلو صرف اهو ناهي ته غلط معلومات ٻاهر نڪري سگهي ٿي.پر اهو هڪ بظاهر معقول ۽ سٺي دستاويزي داستان ۾ ويڙهيل آهي.

محقق هڪ تڪليف ڏيندڙ نقطي کي پڻ اجاگر ڪن ٿا: انهن اهو ظاهر نه ڪيو آهي ته غلط دعوائون فطري طور تي وڌيڪ قائل ڪندڙ آهن.جڏهن ته، جڏهن AI کي وڌيڪ اثرائتو بڻائڻ لاءِ زور ڏنو ويندو آهي، ته غلطين جو تعداد متوازي طور تي وڌي ويندو آهي. ٻين لفظن ۾، درستگي سان سمجهوتو ڪرڻ کان سواءِ قائل ڪندڙ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائڻ پاڻ کي هڪ ٽيڪنيڪل ۽ اخلاقي چئلينج طور ظاهر ڪري ٿو جيڪو حل نه ٿيو آهي.

هي نمونو خاص طور تي جي حوالي سان لاڳاپيل آهي اعليٰ سياسي پولرائيزيشنجيئن يورپ ۽ اتر آمريڪا جي ڪجهه حصن ۾ تجربو ڪيو ويو آهي، جتي فتح جو فرق گهٽ آهي ۽ ڪجهه سيڪڙو پوائنٽس عام يا صدارتي چونڊن جو نتيجو طئي ڪري سگهن ٿا.

مطالعي جون حدون ۽ بيلٽ باڪس تي حقيقي اثر بابت شڪ

جيتوڻيڪ فطرت ۽ سائنس جا نتيجا مضبوط آهن ۽ پنهنجي مکيه نتيجن تي متفق آهن، ٻئي ٽيمون اصرار ڪن ٿيون ته اهي ڪنٽرول ٿيل تجربا آهن، حقيقي مهمون نه.اهڙا ڪيترائي عنصر آهن جيڪي دعوت ڏين ٿا ڊيٽا کي وڌائڻ وقت احتياط ڪريو بلڪل گهٽيءَ ۾ اليڪشن وانگر.

هڪ طرف، شرڪت ڪندڙن يا ته رضاڪارانه طور تي داخلا ورتي يا انهن کي پليٽ فارمن ذريعي ڀرتي ڪيو ويو جيڪي مالي معاوضو پيش ڪن ٿا، جيڪو متعارف ڪرائي ٿو خود چونڊ تعصب ۽ اهو اصل ووٽر جي تنوع کان پري ٿي ويندو آهيوڌيڪ، اهي هر وقت ڄاڻندا هئا ته اهي هڪ AI سان ڳالهائي رهيا هئا. ۽ اهي هڪ مطالعي جو حصو هئا، اهڙيون حالتون جيڪي ڪنهن عام مهم ۾ مشڪل سان ورجائجن ٿيون.

هڪ ٻيو اهم نقطو اهو آهي ته مطالعي بنيادي طور تي ماپ ڪئي وئي رويي ۽ بيان ڪيل ارادن ۾ تبديليوناصل ووٽ نه ڏنو ويو. اهي مفيد اشارا آهن، پر اهي اليڪشن جي ڏينهن تي آخري رويي کي ڏسڻ جي برابر نه آهن. حقيقت ۾، آمريڪا جي تجربن ۾، اثر ڪينيڊا ۽ پولينڊ جي ڀيٽ ۾ ڪجهه گهٽ هو، جيڪو اهو ظاهر ڪري ٿو ته سياسي تناظر ۽ اڳوڻي غير فيصلي جي درجي جو هڪ اهم اثر آهي.

برطانوي مطالعي جي صورت ۾ جيڪو هم آهنگ ڪيو ويو آهي ڪوبي هيڪنبرگ برطانيه جي AI سيڪيورٽي انسٽيٽيوٽ کان، واضح پابنديون پڻ آهن: ڊيٽا صرف کان اچي ٿو برطانيه جا ووٽر، انهن سڀني کي خبر آهي ته اهي هڪ علمي تحقيق ۾ حصو وٺي رهيا هئا ۽ سان معاشي معاوضوهي ان جي عام ڪرڻ کي ٻين يورپي يونين ملڪن يا گهٽ ڪنٽرول ٿيل تناظر تائين محدود ڪري ٿو.

تڏهن به، انهن ڪمن جو پيمانو - ڏهه هزار شرڪت ڪندڙ ۽ ان کان وڌيڪ 700 مختلف سياسي موضوع- ۽ طريقيڪار جي شفافيت علمي برادري جي هڪ وڏي حصي کي اهو سوچڻ تي مجبور ڪيو آهي ته اهي هڪ ممڪن منظرنامو پيش ڪن ٿاسياسي چيٽ بوٽس جو استعمال جيڪي نسبتاً تيزي سان راءِ تبديل ڪرڻ جي قابل آهن، هاڻي مستقبل جو مفروضو نه آهي، پر ايندڙ مهمن ۾ هڪ ٽيڪنيڪل طور تي ممڪن منظرنامو آهي.

يورپ ۽ ٻين جمهوريتن لاءِ هڪ نئون چونڊ رانديگر

آمريڪا، ڪينيڊا، پولينڊ ۽ برطانيه جي مخصوص ڪيسن کان ٻاهر، نتيجن جا سڌي طرح اثر آهن يورپ ۽ اسپينجتي سوشل ميڊيا تي سياسي رابطي جي ضابطي ۽ مهم ۾ ذاتي ڊيٽا جو استعمال اڳ ۾ ئي شديد بحث جو موضوع آهي. چيٽ بوٽس کي شامل ڪرڻ جو امڪان جيڪي برقرار رکن ٿا ووٽرن سان ذاتي ڳالهيون اهو پيچيدگي جي هڪ اضافي پرت کي وڌائيندو آهي.

هاڻي تائين، سياسي قائل بنيادي طور تي بيان ڪيو ويندو هو جامد اشتهار، ريليون، ٽيليويزن بحث، ۽ سوشل ميڊياگفتگو ڪندڙ مددگارن جي آمد هڪ نئون عنصر متعارف ڪرائي ٿي: برقرار رکڻ جي صلاحيت انفرادي طور تي ڳالهه ٻولهه، حقيقي وقت ۾ شهري جي چوڻ مطابق اڏام تي ترتيب ڏنل، ۽ اهو سڀ ڪجهه مهم جي منتظمين لاءِ عملي طور تي معمولي قيمت تي.

محقق زور ڏين ٿا ته اهم هاڻي صرف اهو ناهي ته ووٽر ڊيٽابيس کي ڪير ڪنٽرول ڪري ٿو، پر ڪير ڪري سگهي ٿو دليلن جو جواب ڏيڻ، بهتر ڪرڻ، ۽ نقل ڪرڻ جي قابل ماڊل تيار ڪريو. مسلسل، معلومات جي مقدار سان جيڪا هڪ انساني رضاڪار جي سوئچ بورڊ يا اسٽريٽ پوسٽ تي سنڀالڻ کان تمام گهڻي آهي.

هن حوالي سان، اطالوي ماهر جي آوازن وانگر والٽر ڪواٽروشيوچي اهي اصرار ڪن ٿا ته ريگيوليٽري ڌيان جارحاڻي ذاتي ڪرڻ يا نظرياتي ورهاست کان منتقل ٿيڻ گهرجي معلومات جي کثافت جيڪي ماڊل مهيا ڪري سگهن ٿا. مطالعي مان ظاهر ٿئي ٿو ته قائل ڪرڻ بنيادي طور تي تڏهن وڌندو آهي جڏهن ڊيٽا کي وڌايو ويندو آهي، نه ته جڏهن جذباتي حڪمت عمليون استعمال ڪيون وينديون آهن.

La فطرت ۽ سائنس جي وچ ۾ نتيجن جي اتفاق يورپي تنظيمن ۾ الارم پيدا ڪيو آهي. بابت فڪرمند جمهوري عملن جي سالميتجيتوڻيڪ يورپي يونين ڊجيٽل سروسز ايڪٽ يا مستقبل جي مخصوص AI ضابطن جهڙن فريم ورڪ سان ترقي ڪري رهي آهي، پر اهي ماڊل جنهن رفتار سان ترقي ڪن ٿا ان لاءِ نگراني، آڊيٽنگ، ۽ شفافيت جي طريقن جو مسلسل جائزو وٺڻ جي ضرورت آهي..

ڊجيٽل خواندگي ۽ خودڪار قائل ڪرڻ جي خلاف دفاع

انهن ڪمن سان گڏ تعليمي تبصرن ۾ بار بار ايندڙ پيغامن مان هڪ اهو آهي ته جواب صرف پابندين يا ٽيڪنيڪل ڪنٽرولن تي ٻڌل نه ٿو ٿي سگهي. ليکڪ متفق آهن ته اهو ضروري هوندو ته مضبوط ڪيو وڃي ڊجيٽل خواندگي آبادي جو ته جيئن شهري سکن قائل ڪرڻ کي سڃاڻو ۽ مزاحمت ڪريو خودڪار نظامن پاران پيدا ڪيل.

ضمني تجربا، جيئن ته جيڪي شايع ٿيل آهن PNAS Nexusاهي صلاح ڏين ٿا ته اهي استعمال ڪندڙ جيڪي چڱيءَ طرح سمجهن ٿا ته وڏا ٻولي ماڊل ڪيئن ڪم ڪن ٿا گهٽ ڪمزور اثر انداز ٿيڻ جي ڪوششن لاءِ. اهو ڄاڻڻ ته هڪ چيٽ بوٽ غلط ٿي سگهي ٿو، وڌائي سگهجي ٿو، يا اندازي سان خال ڀري سگهي ٿو، ان جي پيغامن کي قبول ڪرڻ جي رجحان کي گهٽائي ٿو جيئن اهي ڪنهن بي عيب اختيار کان آيا آهن.

ساڳئي وقت، اهو ڏٺو ويو آهي ته AI جي قائل ڪندڙ اثرائتي ڳالهه ٻولهه ڪندڙ تي گهڻو منحصر ناهي ته هو هڪ ماهر انسان سان ڳالهائي رهيو آهي، پر ان تي دليلن جي معيار ۽ تسلسل جيڪو اهو حاصل ڪري ٿو. ڪجهه ٽيسٽن ۾، چيٽ بوٽ پيغامن به ڪامياب ٿي ويا سازشي نظرين ۾ يقين گهٽائڻ، قطع نظر ته شرڪت ڪندڙن سوچيو ته اهي ڪنهن شخص سان ڳالهائي رهيا آهن يا ڪنهن مشين سان.

ان مان ظاهر ٿئي ٿو ته ٽيڪنالاجي پاڻ فطري طور تي نقصانڪار ناهي: اها ٻنهي لاءِ استعمال ٿي سگهي ٿي غلط ڄاڻ جي خلاف جنگ ان کي پکيڙڻ لاءِلڪير ماڊل کي ڏنل هدايتن، ان ڊيٽا جي ذريعي ٺاهي ويندي آهي جنهن سان ان کي تربيت ڏني ويندي آهي، ۽ سڀ کان وڌيڪ، انهن جي سياسي يا تجارتي مقصدن جي ذريعي جيڪي ان کي عمل ۾ آڻيندا آهن.

جڏهن ته حڪومتون ۽ ريگيوليٽر شفافيت جي حدن ۽ گهرجن تي بحث ڪن ٿا، انهن ڪمن جا ليکڪ هڪ خيال تي اصرار ڪن ٿا: سياسي چيٽ بوٽس اهي صرف تڏهن ئي وڏو اثر وجهي سگهندا جيڪڏهن عوام انهن سان لهه وچڙ ڪرڻ تي راضي ٿئي.تنهن ڪري، ان جي استعمال تي عوامي بحث، ان جي واضح ليبلنگ، ۽ خودڪار قائل نه ٿيڻ جو حق ايندڙ سالن ۾ جمهوري گفتگو ۾ مرڪزي مسئلا بڻجي ويندا.

نيچر اينڊ سائنس ۾ تحقيق جي تصوير ٻنهي موقعن ۽ خطرن کي ظاهر ڪري ٿي: AI چيٽ بوٽس عوامي پاليسين کي بهتر طور تي بيان ڪرڻ ۽ پيچيده شڪ کي حل ڪرڻ ۾ مدد ڪري سگهن ٿا، پر اهي پڻ ڪري سگهن ٿا انهن وٽ صلاحيت آهي ته چونڊ جي ترازو کي ٽوڙڻ لاءِخاص طور تي غير فيصلي ڪندڙ ووٽرن ۾، ۽ اهي ائين ڪن ٿا هڪ سان معلومات جي درستگي جي لحاظ کان واضح قيمت جڏهن انهن کي تربيت ڏني وڃي ته جيئن انهن جي قائل ڪرڻ جي طاقت کي وڌ کان وڌ ڪري سگهجي، هڪ نازڪ توازن جيڪو جمهوريتن کي فوري طور تي ۽ بيوقوفي کان سواءِ حل ڪرڻو پوندو.

جڙيل مضمون

ڪيليفورنيا اي آءِ چيٽ بوٽس کي منظم ڪرڻ ۽ نابالغن جي حفاظت لاءِ ايس بي 243 پاس ڪري ٿو

البرٽو نوارو

مان هڪ ٽيڪنالاجي جو شوقين آهيان جنهن پنهنجي ”جيڪ“ مفادن کي پيشو بڻائي ڇڏيو آهي. مون پنهنجي زندگيءَ جا 10 سال کان وڌيڪ وقت جديد ٽيڪنالاجي استعمال ڪندي گذاريا آهن ۽ هر قسم جي پروگرامن کي خالص تجسس کان ٻاهر ڪڍيو آهي. هاڻي مون ڪمپيوٽر ٽيڪنالاجي ۽ وڊيو گيمز ۾ ماهر ڪيو آهي. اهو ئي سبب آهي ته 5 سالن کان وڌيڪ عرصي کان آئون ٽيڪنالاجي ۽ وڊيو گيمز تي مختلف ويب سائيٽن لاءِ لکي رهيو آهيان، آرٽيڪل ٺاهي رهيو آهيان جيڪي توهان کي گهربل معلومات ڏيارڻ جي ڪوشش ڪندا اهڙي ٻولي ۾ جيڪا هرڪو سمجهي سگهي.

جيڪڏهن توهان وٽ ڪو سوال آهي، منهنجي ڄاڻ هر شيءِ کان وٺي ونڊوز آپريٽنگ سسٽم سان گڏو گڏ موبائل فون لاءِ Android سان لاڳاپيل آهي. ۽ منهنجو عزم توهان سان آهي، مان هميشه ڪجهه منٽ خرچ ڪرڻ لاءِ تيار آهيان ۽ توهان جي هن انٽرنيٽ جي دنيا ۾ جيڪي به سوال آهن انهن کي حل ڪرڻ ۾ توهان جي مدد ڪرڻ لاءِ تيار آهيان.