جینیسس مشن کیا ہے اور یہ یورپ کو کیوں پریشان کرتا ہے؟

کال جینیسس مشنحال ہی میں وائٹ ہاؤس کی طرف سے شروع کیا گیا یہ منصوبہ مصنوعی ذہانت، سائنس اور جغرافیائی سیاسی طاقت پر بین الاقوامی بحث میں مرکزی حیثیت اختیار کر گیا ہے۔ منصوبے کا مقصد ہے۔ ریاستہائے متحدہ میں جس طرح سے سائنسی علم پیدا ہوتا ہے اسے دوبارہ ترتیب دیں۔، اور توسیع کے ذریعہ، تک عالمی تکنیکی غلبہ کی دوڑ میں باقی دنیا کے لیے رفتار طے کرنے کے لیے.

جبکہ واشنگٹن میں بات ہو رہی ہے کہ اے 20ویں صدی کے عظیم سنگ میل کے برابر ایک پہلیورپ میں اور خاص طور پر اسپین میں لوگ دلچسپی، احتیاط اور کچھ بے چینی کے ساتھ دیکھ رہے ہیں کہ یہ کیسے ہے سائنس پر لاگو AI سے بڑے پیمانے پر وابستگی یہ اس بات کی دوبارہ وضاحت کر سکتا ہے کہ علمی معیشت کی قیادت کون کرتا ہے۔ آنے والی دہائیوں میں.

جینیسس مشن واقعی کیا ہے؟

جینیسس مشن ایک ایگزیکٹو آرڈر ہے جس پر امریکی صدر ڈونلڈ ٹرمپ نے دستخط کیے ہیں جس کی تجویز ہے۔ مصنوعی ذہانت کو سائنس پر لاگو کرنے کے لیے ایک مربوط قومی کوششانتظامیہ خود اسے ایک پروجیکٹ کے طور پر بیان کرتی ہے "مین ہٹن پروجیکٹ کے ساتھ عجلت اور عزائم میں موازنہ،" وہ خفیہ پروگرام جس کی وجہ سے پہلا ایٹم بم ہوا، اور "اپالو پروگرام کے بعد وفاقی سائنسی وسائل کا سب سے بڑا متحرک ہونا".

یہ کوئی نئی لیبارٹری یا الگ تھلگ تحقیقی مرکز نہیں ہے، بلکہ ایک ڈیٹا، کمپیوٹنگ، اور شراکتی فن تعمیر جو امریکی سائنسی نظام کو تبدیل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔.

بنیادی خیال ایک قسم کی تخلیق کرنا ہے۔ قومی "سائنسی دماغ": عوامی فنڈز سے پیدا ہونے والے تمام سائنسی ڈیٹا کو ایک پلیٹ فارم میں ضم کرنے کے لیے، انہیں توانائی کے شعبے کے وفاقی سپر کمپیوٹرز کی طاقت سے مربوط کریں، اور یونیورسٹیوں، قومی لیبارٹریوں، اور بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں کی تحقیقی صلاحیت میں اضافہ کریں۔

بیان کردہ مقصد ہے۔ بائیو میڈیسن جیسے شعبوں میں دریافتوں کو تیز کریں۔توانائی، نئے مواد، روبوٹکس، یا کوانٹم کمپیوٹنگ، استعمال کرتے ہوئے اعلی درجے کے AI ماڈل جو نمونوں کا پتہ لگانے، مفروضے تجویز کرنے، اور انسانی ٹیموں کے لیے ناممکن پیمانے پر عمل کو بہتر بنانے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ اپنے طور پر

اس کے پروموٹرز کے الفاظ میں، اس منصوبے کی وسعت حقیقی کو متحرک کر سکتی ہے۔ "صنعتی انقلاب کا علم"کئی دہائیوں کے بکھرے ہوئے ڈیٹا کو یکجا کرکے اور اسے سپر کمپیوٹنگ کی صلاحیتوں اور جدید ترین AI ماڈلز کے ساتھ جوڑ کر، مقصد سائنسی تحقیق کے اوقات کو بہت حد تک مختصر کرنا ہے: جسے دریافت کرنے میں اب سالوں یا دہائیوں کا وقت لگتا ہے، کم از کم نظریاتی طور پر، اسے کم کیا جا سکتا ہے۔

AI کی خدمت میں ایک مرکزی پلیٹ فارم

ایگزیکٹو آرڈر کا خاکہ a پبلک پرائیویٹ پارٹنرشپ کے لیے وفاقی پلیٹ فارم جو بڑی ٹیکنالوجی کمپنیوں کو پروجیکٹ کے مرکز میں رکھتا ہے۔ OpenAI، Google، Microsoft، Meta، Anthropic، Nvidia، اور SpaceX جیسی کمپنیاں ترجیحی شراکت داروں میں شامل ہیں، دونوں کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر اور AI ٹیکنالوجی میں تعاون کرنے اور اگلی نسل کے ایجنٹوں اور معاونین پر مبنی جدید سائنسی ایپلی کیشنز کو مشترکہ طور پر تیار کرنے کے لیے۔

منصوبہ شامل ہے۔ وفاقی مالی اعانت سے چلنے والے سائنسی ڈیٹا بیس کو مربوط کریں۔ اور 17 یو ایس نیشنل لیبارٹریز کی کمپیوٹنگ پاور کو سنٹرلائز کرکے، اس کے علاوہ اس شعبے میں بڑی کمپنیوں کے ذریعہ چلائے جانے والے ڈیٹا سینٹرز۔ عملی طور پر، اس کا مطلب ہے اسٹریٹجک امریکی ڈیٹا کے ایک بڑے حصے کو - صحت اور بائیوٹیکنالوجی کے پروجیکٹس سے لے کر آب و ہوا کے نقوش، توانائی کی تحقیق، اور ہائی انرجی فزکس کے تجربات تک - کو ایک واحد AI فن تعمیر میں مرکوز کرنا۔

یہ نیا انفراسٹرکچر اگلی نسل پر انحصار کرے گا۔ AI ایجنٹس اور معاونینیہ نظام کم سے کم انسانی مداخلت کے ساتھ پیچیدہ کاموں کو انجام دینے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ روزمرہ کے استعمال سے ہٹ کر — جیسے ریزرویشن کا انتظام کرنا یا استعمال کے عمل کو خودکار بنانا — انہیں اعلیٰ اثر والے علاقوں میں تعینات کیا جائے گا: نئی دوائیں ڈیزائن کرنا، صنعتی اتپریرک دریافت کرنا، توانائی کے نیٹ ورکس کو بہتر بنانا، اور قدرتی آفات کی جدید پیشن گوئی، دیگر شعبوں کے علاوہ۔

آرڈر میں خود کہا گیا ہے کہ یہ وفاقی حکومت کرے گی۔ ان کمپنیوں کا انتخاب کریں جو شرکت کریں گی۔ڈیٹا اور انفراسٹرکچر تک رسائی کا تعین کریں اور نتائج کے لیے دانشورانہ املاک، لائسنس، تجارتی راز، اور تجارتی بنانے کے طریقوں سے متعلق پالیسیوں کی وضاحت کریں۔ اس طرح، جینیسس مشن بھی کام کرتا ہے۔ ایک طاقتور صنعتی پالیسیایک قومی سلامتی کے مباحثے میں لپٹی ہوئی ہے، جو چند کمپنیوں کی پوزیشن کو مضبوط کرتی ہے اور امریکی سائنسی اور تکنیکی ماحولیاتی نظام پر ان کے اثر و رسوخ کو مضبوط کرتی ہے۔

چین کے خلاف دوڑ اور طاقت کے ارتکاز کا خطرہ

جینیسس مشن کو کھلے عام کے اندر تیار کیا گیا ہے۔ چین کے ساتھ اسٹریٹجک مقابلہ مصنوعی ذہانت اور جدید ٹیکنالوجی کے غلبے کے لیے۔ آرڈر خود ہی یہ واضح کرتا ہے: ریاستہائے متحدہ خود کو AI میں عالمی قیادت کی دوڑ میں شامل سمجھتا ہے اور اس پہل کو سائنسی پیداوار اور پیٹنٹ کے ساتھ ساتھ روبوٹکس، خود مختار نقل و حرکت، اور AI سسٹمز صنعت اور انفراسٹرکچر میں ضم کرنے میں، ایشیائی دیو کی تیز رفتار ترقی کے جواب کے طور پر دیکھتا ہے۔

حالیہ برسوں میں، چین نے ذہین نظاموں سے لیس لاکھوں صنعتی روبوٹ نصب کیے ہیں اور ایسے اے آئی ماڈلز تیار کیے ہیں جو کہ کچھ تجزیہ کاروں کے مطابق، انہوں نے ایک تکنیکی "Sputnik" کے طور پر کام کیا ہے۔ یہ ظاہر کرتے ہوئے کہ کھلے فن تعمیر بندوں کو پیچھے چھوڑ سکتے ہیں۔ چینی سائنسدانوں اور کمپنیوں پر لگائی گئی پابندیوں نے اپنے ایک زیادہ خود کفیل ماحولیاتی نظام کو مضبوط کرنے کی حوصلہ افزائی کی ہے، جو اب بڑے امریکی اور یورپی کھلاڑیوں کے ساتھ مقابلہ کرتا ہے۔

اس تناظر میں، جینیسس مشن کی ایک شکل کے طور پر تشریح کی جاتی ہے۔ سرکاری اور نجی وسائل کو دوبارہ منظم کریں۔ امریکی فائدہ کو برقرار رکھنے اور اتفاق سے، AI میں قیاس آرائی پر مبنی سرمایہ کاری پر بہت زیادہ انحصار کرنے والی معیشت کو برقرار رکھنا۔ سات بڑی ٹیک کمپنیاں قومی اور عالمی مارکیٹ کیپٹلائزیشن پر حاوی ہیں، ان کی قیمتوں کے ساتھ جو مصنوعی ذہانت اور ان کے بنائے ہوئے بہت بڑے ڈیٹا سینٹرز پر اپنی شرطوں کی وجہ سے بالکل آسمان کو چھو چکے ہیں۔ مسئلہ یہ ہے کہ ان سرمایہ کاری کے ایک اہم حصے کا ابھی تک واضح منافع میں ترجمہ ہونا باقی ہے، جسے بہت سے ماہرین ڈاٹ کام کے بلبلے کی یاد دلانے والے ایک نئے بلبلے کے طور پر بیان کرتے ہیں۔

اقتصادی جہت سے ہٹ کر، منصوبہ ایک نازک محاذ کھولتا ہے: سائنسی اور ڈیٹا پاور کا ارتکاز بہت کم اداکاروں کے ہاتھ میں۔ جو کوئی بھی جینیسس مشن پلیٹ فارم کو کنٹرول کرتا ہے، کچھ تجزیہ کاروں کا کہنا ہے کہ وہ کنٹرول کرے گا کہ کیا تحقیق کی جاتی ہے، کس چیز کو ترجیح دی جاتی ہے، اور کیا پوشیدہ رہتا ہے۔ اور ایک ایسی دنیا میں جہاں علم ہی اہم معاشی اور جغرافیائی سیاسی انجن ہے، فیصلہ سازی کی طاقت بڑی حد تک عالمی طاقت کے کلیدی لیورز کو کنٹرول کرنے کے مترادف ہے۔

گورننس، شفافیت اور اخلاقیات کے بارے میں انتباہات

تعلیمی اداروں اور بین الاقوامی سائنسی برادری کی آوازوں نے a کے خطرات پر توجہ مرکوز کرنا شروع کر دی ہے۔ مرکزی ڈیٹا اور AI میگا پلیٹ فارم کہ یہ کسی ایک ملک کے سیاسی اور کارپوریٹ مفادات پر منحصر ہے۔ خدشہ یہ ہے کہ علم تک رسائی کو جمہوری بنانے کے وعدے کے تحت، حالیہ تاریخ میں سائنسی طاقت کا سب سے بڑا ارتکاز ختم ہو جائے گا، جس میں عالمی تحقیقی ایجنڈے کی رہنمائی کی صلاحیت ہو گی۔

مصنفین جنہوں نے مطالعہ کیا ہے اجتماعی ذہانت اور تقسیم شدہ نظام وہ بتاتے ہیں کہ جب معلومات چند ہاتھوں میں مرتکز ہوتی ہیں تو ڈیٹا کو کنٹرول کرنے والوں اور اس پر انحصار کرنے والوں کے درمیان گہرا خلا کھل جاتا ہے۔کھلے اور باہمی تعاون پر مبنی ماحولیاتی نظام کو فروغ دینے کے بجائے، یہ خطرہ کرہ ارض کے بڑے خطوں میں "علم کے صحراؤں" کو پیدا کر رہا ہے، جہاں اداروں کے پاس ڈیٹا اور کمپیوٹنگ پاور تک حقیقی رسائی نہیں ہے جو سطحی کھیل کے میدان میں مقابلہ کرنے کے لیے درکار ہے۔

سائنسی طریقہ کار کے نقطہ نظر سے بھی بنیادی سوالات پیدا ہوتے ہیں۔ سائنس صرف بہت زیادہ ڈیٹا بیس میں پیٹرن تلاش کرنے کے بارے میں نہیں ہے؛ یہ مطالبہ کرتا ہے بے ضابطگیوں کا پتہ لگائیں، پچھلے مفروضوں پر سوال کریں، حریف نظریات کے درمیان انتخاب کریں۔ اور کھلی بحث اور ہم مرتبہ کے جائزے کے ذریعے ماہرین کی کمیونٹی کو قائل کرنا۔ پچھلی تحقیق پر تربیت یافتہ مبہم AI سسٹمز میں بہت زیادہ فیصلہ سازی کی طاقت کو منتقل کرنا، قائم کردہ شعبوں کو تقویت دے سکتا ہے اور ابھرتے ہوئے خیالات کو زیر کر سکتا ہے، جو عام طور پر کم ڈیٹا، کم حوالہ جات اور کم فنڈنگ ​​سے شروع ہوتے ہیں۔

اکھل بھردواج جیسے محققین نے بتایا کہ سائنسی AI میں کامیابی کی بڑی کہانیاں، جیسے کہ ساختی حیاتیات میں الفا فولڈ، کام کرتی ہیں کیونکہ وہ لوگوں کی زیرقیادت ماحولیاتی نظام میں ضم ہیں۔جہاں انسانی ٹیمیں نگرانی، توثیق اور درست کرتی ہیں۔ ان کی تجویز واضح ہے: جینیسس مشن کو سائنسی برادری کی خدمت میں طاقتور ٹولز کے ایک سیٹ کے طور پر AI کا تصور کرنا چاہیے۔ایک آٹو پائلٹ کے طور پر نہیں کہ اس بارے میں فیصلے کرتے ہیں کہ کس چیز کی چھان بین کرنی ہے، نتائج کی تشریح کیسے کرنی ہے، یا عوامی پالیسی میں کیا ترجمہ کرنا ہے۔

اسی طرح نینو ٹیکنالوجی اور ٹیکنالوجی کی منتقلی کے ماہرین کا اصرار ہے۔ کس چیز کی چھان بین کرنی ہے اور نتائج کو کیسے لاگو کرنا ہے اس کا حتمی فیصلہ انسانی ہاتھوں میں رہنا چاہئے. مبہم ماڈلز کو اہم کام سونپنے سے ٹھیک ٹھیک غلطیوں، سائنسی "فریب" یا تعصبات کی حوصلہ افزائی ہو سکتی ہے، جو ایک بار ادب میں پھیل جانے کے بعد، درست کرنا بہت مشکل ہو گا۔ نام نہاد کا عروج "اے آئی سلوپ"اے آئی کی طرف سے تیار کردہ کم معیار کا سائنسی مواد — مسئلے کی شدت کو واضح کرتا ہے۔"

اس منظر نامے کا سامنا کرتے ہوئے، بہت سے سائنسدانوں کی طرف سے تجویز کردہ حل کو مضبوط بنانا شامل ہے۔ اوپن سائنس، ٹریس ایبلٹی، اور آزاد آڈیٹنگ تحقیق میں استعمال ہونے والے AI سسٹمز۔ یہ مطالبہ کیا جاتا ہے کہ ماڈلز، ڈیٹا اور فیصلہ سازی کے عمل کو قابل آڈٹ کیا جائے، جس میں عوامی حکمرانی کے واضح قوانین اور جمہوری کنٹرول کے موثر طریقہ کار ہوں، تاکہ نجی مفادات خاموشی سے اپنا ایجنڈا عام مفاد پر مسلط نہ کر سکیں۔

یورپی ردعمل: سائنسی AI کا اپنا ماڈل

یورپ میں، جینیسس مشن کے آغاز نے AI کی عالمی دوڑ میں براعظم کے کردار کے بارے میں بحث کو پھر سے روشن کر دیا ہے۔ جیسے محققین کے لیے جیویر گارسیا مارٹنیزایلیکینٹ یونیورسٹی میں مالیکیولر نینو ٹیکنالوجی لیبارٹری کے ڈائریکٹر اور ٹیکنالوجی کی منتقلی پر بین الاقوامی اتھارٹی، "یورپ پیچھے پڑنے کا متحمل نہیں ہو سکتا، کیونکہ ہمارا معاشی مستقبل AI میں قیادت پر منحصر ہے۔اس نے واضح کیا کہ بات امریکی اقدام کی نقل کرنا نہیں ہے، بلکہ اس کی اقدار کے ساتھ ہم آہنگ ایک بڑی یورپی حکمت عملی تیار کریں۔.

یوروپی کمیشن نے دو جہتی روڈ میپ کے ساتھ اقدامات کرنا شروع کردیئے ہیں: ایک طرف، صنعت اور عوامی انتظامیہ میں AI کی توسیع; دوسری طرف، یورپ کو AI سے چلنے والا سائنس پاور ہاؤس بنانااس سائنسی جزو کا بنیادی حصہ RAISE ہے، ایک ورچوئل انسٹی ٹیوٹ جسے ڈیٹا، کمپیوٹنگ پاور، اور ٹیلنٹ کو مربوط کرنے کا کام سونپا گیا ہے تاکہ یورپی محققین مصنوعی ذہانت سے بھرپور فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ صحت، آب و ہوا یا توانائی جیسے شعبوں میں۔

کمیونٹی پلان سرمایہ کاری کی پیش گوئی کرتا ہے۔ AI ماہرین کو راغب کرنے اور برقرار رکھنے کے لیے 58 ملین یورو600 ملین سے زیادہ محققین اور اسٹارٹ اپس کے لیے سپر کمپیوٹرز اور مستقبل کی "AI gigafactories" تک رسائی کو بہتر بنانے کے لیے، اور a Horizon Europe پروگرام کے اندر سالانہ AI کوششوں کو دوگنا کرناکہ یہ 3.000 بلین یورو سے تجاوز کر جائے گا۔بیان کردہ ترجیحات میں سے ایک سٹریٹجک ڈیٹا گیپس کی نشاندہی کرنا اور اعلیٰ معیار کے ڈیٹا سیٹس بنانا ہے جن کی سائنسی AI کو مفید اور قابل اعتماد ہونے کی ضرورت ہے۔

گارسیا مارٹنیز، جنہوں نے رپورٹ کو مربوط کیا۔ پیچیدہ اوقات میں جدت طرازی کا روڈ میپ (INTEC 2025) رافیل ڈیل پنو فاؤنڈیشن کے لیے اس بات پر زور دیا جاتا ہے کہ AI کئی دہائیوں سے تحقیقی شعبوں کا سنگ بنیاد رہا ہے۔ بڑی دوربینوں سے لے کر پارٹیکل ایکسلریٹر تک، سائنسی ٹیمیں۔ وہ نفیس الگورتھم کے بغیر ڈیٹا کی غیر منظم مقدار پیدا کرتے ہیں۔جو پیٹرن تلاش کرنے، پیچیدہ منظرناموں کی نقل کرنے، اور دریافتوں سے مارکیٹ میں منتقلی کو تیز کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

مثالیں بڑھ رہی ہیں: AI کی بدولت، abaucine دریافت ہوا ہے، ان چند اینٹی بایوٹک میں سے ایک جو سپر بگ سے لڑنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔ جسے ڈبلیو ایچ او موجودہ ادویات کے خلاف مزاحمت کی وجہ سے ایک اہم خطرہ سمجھتا ہے۔ مواد کے میدان میں، Kebotix اور جرمن فرم ExoMatter جیسی کمپنیاں صنعتی اتپریرک کی شناخت کے لیے پیشن گوئی کرنے والے AI ماڈلز کا استعمال کرتی ہیں، جنہیں وہ براہ راست کمپنیوں کو لائسنس دیتے ہیں، جس سے جدت کے دوروں کو نمایاں طور پر مختصر کیا جاتا ہے۔ اس قسم کے معاملات یہ ظاہر کرتے ہیں کہ AI نہ صرف سائنسی دریافت کو تیز کرتا ہے بلکہ ان لوگوں کی مسابقت کو بھی مضبوط کرتا ہے جو اسے اپنے عمل میں ضم کرتے ہیں۔

اسپین کا کردار اور ہم آہنگی کی ضرورت

جینیسس مشن کے ممکنہ یورپی ورژن میں، سپین اہم کردار ادا کر سکتا ہے۔عالمی معیار کے سپر کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کی موجودگی، جیسے بارسلونا میں MareNostrum 5، ملک کو سائنس پر لاگو یورپی AI نیٹ ورک کے اہم نوڈس میں سے ایک بننے کے لیے فائدہ مند پوزیشن میں رکھتی ہے۔ اس سے ہسپانوی اور یورپی ٹیموں کو جدید ترین کمپیوٹنگ وسائل تک رسائی ملے گی، جو بڑے امریکی اور چینی منصوبوں کے ساتھ مقابلہ کرنے کے لیے ضروری ہیں۔

تاہم، سپر کمپیوٹر کا ہونا کافی نہیں ہے۔ اصل چیلنج، جیسا کہ کئی ماہرین بتاتے ہیں، یہ ہے۔ وسائل، ہنر اور سائنسی صلاحیتوں کو مؤثر طریقے سے مربوط کرنایورپ میں اعلیٰ سطح کے محققین، معروف یونیورسٹیاں اور بینچ مارک ٹیکنالوجی مراکز ہیں، لیکن یہ اکثر بکھرنے، ضرورت سے زیادہ افسر شاہی اور دریافتوں کو لیبارٹری سے پیداواری شعبے میں اس رفتار کے ساتھ منتقل کرنے میں مشکلات کا شکار رہتا ہے جس کا عالمی مسابقت کا تقاضا ہے۔

صحافی اور AI اخلاقیات کے ماہر آئیڈویا سالزارآرٹیفیشل انٹیلی جنس (OdiseIA) کے سوشل اینڈ ایتھیکل امپیکٹ آف آبزرویٹری کے شریک بانی کا اصرار ہے کہ یورپی ڈیٹا پر لاگو AI کا "پورا فائدہ نہ اٹھانا غیر اخلاقی ہو گا"۔ جیسا کہ وہ وضاحت کرتی ہے، یورپ کے پاس تکنیکی صلاحیت، بنیادی ڈھانچہ اور ایک قیمتی اخلاقی ورثہ ہے۔ جو زیادہ ذمہ دار سائنس کو فروغ دینے کے لیے ایک عملی فریم ورک بن سکتا ہے۔ لیکن اس کو حاصل کرنے کے لیے، وہ متنبہ کرتا ہے، ضروری ہے کہ رکاوٹوں اور بیوروکریسی کو کم کیا جائے جو اب بھی بہت سے منصوبوں میں رکاوٹ ہیں، اور AI کے لیے واضح عہد کرنا ہے جو براعظم کے سائنسی معیار کو مضبوط کرتا ہے۔

Salazar اور دیگر ماہرین کا خیال ہے کہ یورپی حکمت عملی کی کامیابی پر منحصر ہے فرتیلی حکمرانی کے ڈھانچےجس رفتار سے AI تیار ہوتا ہے اس کے مطابق ڈھالنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ بہت روایتی طریقہ کار پر مبنی موجودہ ماڈلز، اگر انہیں جلدی اپ ڈیٹ نہ کیا جائے تو ناکام ہونے کا خطرہ ہے۔ ایک ایسے منظر نامے میں جہاں AI ایجنٹ پیچیدہ کاموں کو انجام دینے میں تیزی سے خود مختار ہو جائیں گے، ریگولیٹری اور نگران فریم ورک ہمیشہ کئی قدم پیچھے رہنے کے متحمل نہیں ہو سکتے۔

ایک عالمی، کھلے اور جمہوری طور پر کنٹرول شدہ مشن کی طرف

امریکی نقطہ نظر کے برعکس، مرکزیت اور چند بڑی کمپنیوں کی قیادت سے نشان زد، بہت سے یورپی محققین کا کہنا ہے کہ AI پر مبنی ایک عالمی علمی مشن ہونا چاہیے۔ کھلا، کوآپریٹو، وکندریقرت اور انٹرآپریبلایک قومی میگا پلیٹ فارم کے بجائے، وہ ایک بین الاقوامی نیٹ ورک کے لیے پرعزم ہیں جس میں لیبارٹریز، یونیورسٹیاں، عوامی مراکز اور سائنسی کمیونٹیز شامل ہیں۔ مشترکہ معیارات اور تقسیم شدہ گورننس سسٹم کے تحت ڈیٹا کا اشتراک کریں۔

یہ ماڈل کی یورپی روایت کے ساتھ بہتر فٹ ہو جائے گا کھلی سائنس، بنیادی حقوق کا تحفظ اور جمہوری کنٹرولخیال آرزو یا پیمانے کو ترک کرنا نہیں ہے، بلکہ ایک ایسا متبادل بنانا ہے جو شفافیت، نگرانی، اور فوائد کی منصفانہ تقسیم کے لیے مضبوط تحفظات کے ساتھ AI کی طاقت کو یکجا کرے۔ اس کا مطلب ہے، دیگر چیزوں کے علاوہ، یہ کہ تحقیق کی ترجیحات، حساس ڈیٹا کے استعمال، یا نتائج کی تجارتی کاری کے بارے میں اہم فیصلوں کو صرف کمپنیوں کے چھوٹے گروپ یا کسی ایک حکومت کے ہاتھ میں نہیں چھوڑنا چاہیے۔

امریکی نقطہ نظر کے برعکس، بہت سے لوگوں کی طرف سے ایک "کچھ بھی جاتا ہے" کے طور پر سمجھا جاتا ہے سرخ لکیریں ہمیشہ واضح نہیں ہوتیں۔یورپ کے پاس ایک مختلف راستہ پیش کرنے کا موقع ہے، اس کے ریگولیٹری تجربے اور ایک ایسی ثقافت جو جدت اور حقوق کے درمیان توازن کو اہمیت دیتی ہے۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے، مستقبل کے یورپی سائنسی AI اقدامات کے لیے شفاف، سراغ لگانے کے قابل، اور قابل سماعت نظام کی ضرورت ہے، اور کھیل کے قواعد کو نجی مفادات کو عالمی ایجنڈے پر غیر واضح طور پر اثر انداز ہونے سے روکنا چاہیے۔

امریکہ اور یورپ دونوں میں کلید یہی ہوگی۔ انسانوں کو سمت، مقصد اور اخلاقی فریم ورک فراہم کرنے دیں۔ مصنوعی ذہانت کے لیے اگر جینیسس مشن باقی دنیا کے لیے مزید کھلے، ذمہ دار، اور تعاون پر مبنی سائنسی AI پروجیکٹس کو آگے بڑھانے کے لیے پریرتا کے طور پر کام کرتا ہے، تو انسانیت حقیقت کو سمجھنے اور تبدیل کرنے کی اپنی صلاحیت میں ایک قابلیت کی چھلانگ کے دہانے پر پہنچ سکتی ہے۔ اگر، دوسری طرف، یہ علم تک رسائی میں ارتکاز طاقت اور عدم مساوات کی ایک نئی علامت بن جاتا ہے، تو خطرہ یہ ہے کہ اگلا عظیم تکنیکی انقلاب ہمارے تصور سے کہیں زیادہ پیچھے چھوڑ جائے گا۔