گوگل ڈیپ مائنڈ اور آئسومورفک لیبز نے حیاتیات میں اے آئی کے غلط استعمال کو روکنے کے دوران وباء کے ردعمل کو سپورٹ کرنے کے لیے ایک بائیوریزیلینس پروگرام بیان کیا ہے۔
دونوں تنظیموں نے اپنے مشترکہ اقدام کے بارے میں ایک تازہ کاری جاری کی ہے، جو خاموشی سے شروع ہوئی تھی اور اب گزشتہ 12 مہینوں میں سرکاری ایجنسیوں، بائیو سیکیورٹی ایجنسیوں اور تحقیقی گروپوں کے ساتھ 15 سے زیادہ شراکتیں قائم کر چکی ہیں۔
انکشاف کچھ فریمنگ ایشوز کے ساتھ آتا ہے۔ جیمنی جیسے فرنٹیئر ماڈلز حیاتیات کی تیزی سے تفصیلی تفہیم فراہم کرتے ہیں، اور ڈیپ مائنڈ تسلیم کرتا ہے کہ ان سسٹمز کو خصوصی حیاتیاتی ماڈلز، ایجنٹس جیسے اینٹی گریویٹی پلیٹ فارم، اور فریق ثالث ڈیٹا بیس کے ساتھ ملانا ان کی صلاحیتوں میں مزید اضافہ کرے گا۔
لیکن وہی علم جو محققین کو ویکسین کے اہداف کی نشاندہی کرنے میں مدد کرتا ہے، اصولی طور پر، خطرے کے اداکاروں کو ان کی اپنی سمجھ میں فرق کو دور کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔ ڈیپ مائنڈ اور آئسومورفک اسے دوہری مشن کے طور پر بیان کرتے ہیں۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ ان سائنسی ترقیوں کو قابل بنانا جو AI قابل بناتا ہے، جبکہ انہی ٹولز کو ان لوگوں کے ہاتھ سے دور رکھنا جو ان کا غلط استعمال کرتے ہیں۔
کمپنی کے مطابق، پروگرام تین بنیادی عناصر پر مشتمل ہے: غلط استعمال کو روکنا، تیزی سے پھیلنے کا پتہ لگانا، اور جب کوئی وبا یا حملہ جاری ہو تو جواب دینا۔
پچھلے سال قائم کی گئی 15 سے زیادہ شراکتیں تینوں کو متاثر کرتی ہیں، لیکن اپ ڈیٹ اس بارے میں محدود تفصیلات فراہم کرتا ہے کہ کون سی تنظیمیں مٹھی بھر نامزد تعاون کرنے والوں سے آگے حصہ لے رہی ہیں، بشمول لارنس لیورمور نیشنل لیبارٹری، یو کے کا اے آئی سیکیورٹی انسٹی ٹیوٹ، سی ای پی آئی اور فرانسس کرک انسٹی ٹیوٹ۔
ڈیپ مائنڈ نے کہا کہ وہ ان تعلقات کو اگلے چھ سے 12 مہینوں میں وسعت دینے کا ارادہ رکھتا ہے، اپنی توجہ خطرے کی ذہانت، AI ایجنٹ کی تشخیص کے طریقوں، اور جیل بریک میں تخفیف پر مرکوز کر رہا ہے۔ ہم فرنٹیئر ماڈل فورم کے ساتھ ایسے سوالات پر بھی کام کر رہے ہیں جیسے تربیتی ڈیٹا کے خطرناک زمروں کو کیسے ہینڈل کیا جائے، مثال کے طور پر فراہم کردہ وائرولوجی ڈیٹا سیٹس کے ساتھ۔
جائز سائنس کو مسدود کیے بغیر جیمنی کو مسدود کرنا
روک تھام کی کوششوں کا انحصار خطرے کی ماڈلنگ پر ہے جو اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ کون سے اداکاروں کے غلط استعمال کی کوشش کرنے کا زیادہ امکان ہے اور کون سی رکاوٹیں فی الحال اس کو روکتی ہیں۔ ڈیپ مائنڈ کا کہنا ہے کہ جیمنی ماہر ریڈ ٹیمنگ اور بے ترتیب کنٹرول ٹرائلز کا مرکب استعمال کرتا ہے تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ آیا کوئی ان رکاوٹوں کو حل کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
تربیت کے بعد کے طریقہ کار کا مطلب ہے ماڈل کو نقصان دہ سوالات کو مسترد کرنے کی تعلیم دینا جبکہ کمپنی جائز سائنسی سوالات کو ضرورت سے زیادہ مسترد کرنے سے گریز کرتی ہے۔ یہ ایک ایسا توازن ہے جو نہ صرف DeepMind کے لیے بلکہ پوری صنعت کے لیے مشکل ثابت ہوا ہے۔ ریئل ٹائم میں خطرناک سرگرمی کو جھنڈا لگانے کے لیے درجہ بندی کرنے والے اور پروبس کو تعینات کیا جاتا ہے، اور کمپنی کا کہنا ہے کہ وہ غلط استعمال کے مزید لطیف نمونوں کو پکڑنے کے لیے ٹارگٹڈ لاگ تجزیہ چلاتی ہے جو خودکار فلٹرز سے چھوٹ سکتے ہیں۔
ان میں سے کسی بھی تخفیف کو حل شدہ کے طور پر بیان نہیں کیا گیا ہے۔ ڈیپ مائنڈ اسے مکمل نظام کے بجائے ایک مسلسل عمل کے طور پر تشکیل دیتا ہے۔ یہ کاروباری اداروں یا سرکاری ایجنسیوں کے لیے اہم ہے جو اس بات کا جائزہ لے رہے ہیں کہ آیا فی الحال کنفیگر کردہ تحفظات پر انحصار کرنا ہے۔ کنٹرول شدہ تشخیص میں معلوم جیل بریک پیٹرن کے مطابق درجہ بندی کرنے والے نئے حملے کے طریقوں کے خلاف مساوی کارکردگی کی ضمانت نہیں دیتے ہیں جو حقیقی دنیا کے استعمال میں ابھرتے ہیں، اور کمپنی دوسری صورت میں دعوی نہیں کرتی ہے۔
ڈی این اے ترکیب اسکریننگ کے مسائل
مزید مخصوص خطرات میں سے ایک جس کی کھوج کی جا رہی ہے اس میں ڈی این اے کی ترکیب شامل ہے۔ بین الاقوامی جین سنتھیسس کنسورشیم میں کمپنیاں اس وقت معلوم نقصان دہ پیتھوجینز اور زہریلے مادوں کی فہرست کی بنیاد پر اسکریننگ الگورتھم کے ساتھ آرڈر کرتی ہیں۔ ڈیپ مائنڈ نے واضح کر دیا ہے کہ یہ نقطہ نظر ٹوٹنا شروع ہو رہا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ AI اب روایتی اسکرینوں کو متحرک کرنے کے لیے ترتیب کو کافی قریب سے میچ کیے بغیر، خطرناک پیتھوجینز سے ملتی جلتی خصوصیات کے ساتھ ڈی این اے کی ترتیب کو ڈیزائن کرنے میں مدد کر سکتا ہے۔
مجوزہ ترمیم ڈیپ مائنڈ کے موجودہ واٹر مارکنگ سسٹم، سنتھ آئی ڈی سے لی گئی ہے۔ SynthID کا کہنا ہے کہ یہ AI سے تیار کردہ تصاویر اور متن کی نمائش کے لیے صنعت کا معیار بن گیا ہے۔ اسے حیاتیاتی ترتیب پر لاگو کرنا جاری کردہ مصنوعات کے بجائے ایک تحقیقی کام کے طور پر پیش کیا جاتا ہے۔
قریب سے حل ہونے والے مسئلے کے بجائے ایک کھلے ٹیکنالوجی کے چیلنج کے طور پر بیان کیا گیا، طویل مدتی ہدف میں یہ پیشین گوئی کرنے کے لیے اسکریننگ شامل ہے کہ آیا نئے ڈی این اے کی ترتیب ان کے کام کی بنیاد پر زہریلے یا روگجنک ہونے کا امکان ہے، قطع نظر اس کے کہ وہ موجودہ ڈیٹا بیس میں کسی بھی اندراج سے ملتے جلتے ہیں۔
پتہ لگانے کی پرت کے ساتھ سستی ترتیب
پتہ لگانے کا انحصار روایتی تشخیصی طریقوں جیسے معلوم پیتھوجینز کی شارٹ لسٹ کی شناخت کرنے کے بجائے نمونے میں موجود تمام مائکروجنزموں کی خصوصیت کے لیے میٹاجینومک ترتیب پر ہوتا ہے۔ محدود کرنے والا عنصر لاگت ہے، اور اخراجات کو نمایاں طور پر کم کیا جانا چاہیے تاکہ ان علاقوں تک رسائی کی پیمائش کی جا سکے جہاں پھیلنے کا سب سے زیادہ امکان ہو۔
DeepMind Google اور Pacific Biosciences کے درمیان تعاون کی طرف اشارہ کرتا ہے، جس نے اس مقصد کی طرف ایک ڈیٹا پوائنٹ کے طور پر ترتیب کی درستگی کو بہتر بنانے کے لیے AlphaEvolve کوڈنگ ایجنٹ کا استعمال کیا۔ کمپنی نے کہا کہ وہ اب مزید مواقع تلاش کر رہی ہے، الگورتھم کو بہتر بنانے سے لے کر ہارڈ ویئر ڈیزائن کو مطلع کرنے کے لیے ترتیب دینے والے ڈیٹا تک، اور الگ سے اس بات کی تحقیقات کر رہی ہے کہ آیا AlphaGenome براہ راست ترتیب والے ڈیٹا سے پیتھوجینز کی خصوصیت میں مدد کر سکتا ہے۔
یہ فیلڈ کی تعیناتی کے نظام کے بجائے ایک تحقیقی تعاون بنی ہوئی ہے، اور کم وسائل والے ماحول میں گندے پانی اور نقل و حمل کے مرکزوں میں کام کرنے والے کنٹرول پائپ لائنوں اور ابتدائی وارننگ نیٹ ورکس میں ترتیب کی بہتر درستگی کے درمیان فاصلہ غیر معمولی نہیں ہے۔
الفا فولڈ کی اشاعت کی کارکردگی اور ردعمل کا فرق
جوابی ستون صحت کی دیکھ بھال کی کوریج کے خلا پر انحصار کرتا ہے جو لائسنس یافتہ تشخیص، ویکسین، یا علاج کے بغیر بہت سے معروف پیتھوجینز کو چھوڑ دیتا ہے۔ ڈیپ مائنڈ نے متعدی بیماریوں سے متعلق 10,000 سے زیادہ اشاعتوں کا حوالہ دیا جس میں پانچ سالوں میں الفا فولڈ کا ذکر کیا گیا ہے، جس میں تپ دق، ملیریا کی منتقلی، Mpox اور Nipah سمیت خطرات کے لیے ٹارگٹڈ میپنگ پر کام کا احاطہ کیا گیا ہے۔
اس ریکارڈ میں تازہ ترین اضافہ لارنس لیورمور کے بائیوریزیلیئنس پروگرام کے ساتھ شراکت داری ہے، جو کہ وسیع اسپیکٹرم اینٹی باڈی ڈیزائن کے کام کے لیے AlphaFold 3 کو استعمال کرنے کا ارادہ رکھتا ہے، بشمول panphylovirus antibody تحقیق۔ ڈیپ مائنڈ نے کہا کہ وہ اس سال الفا فولڈ پروٹین ڈھانچے کے ڈیٹا بیس میں پروٹین ڈھانچے اور کمپلیکس کو شامل کرنا جاری رکھے گا، انسداد پیمائش کی ترقی سے متعلق اہداف کو ترجیح دیتا ہے۔
جدید ترین ایجنٹ سسٹمز تک رسائی، بشمول Co-Scientist، کو منتخب محققین تک بڑھایا جا رہا ہے، جن میں جینیسس مشن کے تحت کام کرنے والے یو ایس ڈیپارٹمنٹ آف انرجی کی نیشنل لیبارٹریز کے سائنسدان بھی شامل ہیں۔
Isomorphic Labs نے ایک قدم آگے بڑھایا ہے اور نئی وباء کے دوران منشیات کے ڈیزائن کے انجن کو تیزی سے تعینات کرنے کے لیے ایک سرشار شعبہ قائم کیا ہے، حکومتوں اور قومی تحقیقی تنظیموں جیسے کہ لارنس لیورمور، برطانیہ کے AI سیکیورٹی انسٹی ٹیوٹ، CEPI اور Francis Crick Institute کے ساتھ کام کرنا۔ کمپنی نے ایشیا بھر میں متعدی بیماریوں کی تحقیق کے لیے فلانتھروپی ایشیا الائنس پروگرام، ہیلتھ فار ہیومن پوٹینشل کو 7 ملین ڈالر دینے کا بھی وعدہ کیا۔
امریکی پالیسی سازوں کو دیپ مائنڈ کی سفارشات براہ راست تین ستونوں پر نقشہ بناتی ہیں اور مخصوص زیر التوا قانون سازی پر انحصار کرتی ہیں۔
- کو روک تھامیہ وفاقی علمبردار AI حفاظتی فریم ورک کی حمایت کرتا ہے: AI-Enabled Biodata Standards Act (HR 7907)، بائیو سیکیورٹی ماڈرنائزیشن اینڈ ٹرانسفارمیشن ایکٹ (S. 3741) کے ذریعے لازمی DNA سنتھیسز ٹیسٹنگ، اور SCALE بیالوجی ایکٹ (HR 8981)۔
- کو پتہ لگانےہم امریکہ کے لیونگ لائبریریز ایکٹ (S. 4023) اور ابتدائی انتباہ کی تحقیق کے لیے اضافی DARPA اور HHS فنڈنگ کے ذریعے ٹرانزٹ حبس اور گنجان آباد مراکز میں میٹاجینومک ترتیب کو بڑھانا چاہتے ہیں۔
- کو جواباس کے لیے ویب آف بائیولوجیکل ڈیٹا ایکٹ (HR 9307/S. 4770) اور مینوفیکچرنگ کی صلاحیت میں سرمایہ کاری کی ضرورت ہے کہ وہ پہلے سے قائم کلینیکل ٹرائل نیٹ ورکس اور تیز تر ریگولیٹری راستوں کے ساتھ "گرم قدم” پر اور تیزی سے فعال ہونے کے لیے تیار ہوں۔
ان میں سے کسی بھی بل کو نافذ نہیں کیا گیا ہے، اور کمپنی کی پالیسی کی خواہش کی فہرست اور کام کرنے والے وفاقی بائیو سیکیورٹی فریم ورک کے درمیان فرق وہیں ہے جہاں اس پروگرام کا اصل امتحان اگلے چھ سے 12 مہینوں میں ہوگا۔
حوالہ: Neko Health نے امریکہ میں AI باڈی اسکیننگ کو بڑھانے کے لیے 700 ملین ڈالر اکٹھے کیے ہیں۔
صنعت کے رہنماؤں سے AI اور بڑے ڈیٹا کے بارے میں مزید جاننا چاہتے ہیں؟ ایمسٹرڈیم، کیلیفورنیا اور لندن میں اے آئی اور بگ ڈیٹا ایکسپو دیکھیں۔ یہ جامع ایونٹ TechEx کا حصہ ہے اور اس کا انعقاد سائبرسیکیوریٹی اور کلاؤڈ ایکسپو سمیت دیگر اہم ٹیکنالوجی ایونٹس کے ساتھ کیا جاتا ہے۔ مزید معلومات کے لیے یہاں کلک کریں۔
AI News آپ کے لیے TechForge Media لایا ہے۔ دیگر آنے والے انٹرپرائز ٹیکنالوجی ایونٹس اور ویبینرز کو یہاں دریافت کریں۔