Nvidia کا عوامی وزن کا خط AI خودمختاری کے بارے میں سب سے پہلے اور اہم ہے۔

24 جولائی کو، Nvidia نے Microsoft, Meta, IBM, Hugging Face, Mistral اور دیگر ٹیکنالوجی تنظیموں کو دستخط کرنے کے لیے جوائن کیا۔ اوپن ویٹ اور یو ایس اے آئی لیڈرشپ. خط میں استدلال کیا گیا ہے کہ AI قیادت کا انحصار نہ صرف مضبوط فرنٹیئر ماڈلز تیار کرنے پر ہے بلکہ ان صلاحیتوں کو پوری معیشت میں تعینات کرنے کے لیے ایک کھلا ماحولیاتی نظام بنانے پر بھی ہے۔

خط میں سب سے اہم خیال خودمختاری ہے۔

حکومتوں کے لیے خودمختاری کا مطلب کلیدی ٹیکنالوجیز پر کنٹرول برقرار رکھنا ہے۔ کاروبار متعدد سطحوں پر کام کرتے ہیں۔ اس میں ماڈل کے رویے، کمپنی کے ڈیٹا، ہوسٹنگ انفراسٹرکچر، اخراجات، اور کام کے سالوں میں جمع ہونے والے علم پر کنٹرول شامل ہے۔

کھلے اور بند وزن کے معنی

ماڈل وزن کی NIST کی تعریف کے مطابق، وزن "AI ماڈل کے اندر عددی پیرامیٹرز ہیں جو ماڈل کے آؤٹ پٹ کا تعین کرنے میں مدد کرتے ہیں۔” درحقیقت، وزن میں وہ زیادہ تر ہوتا ہے جو ماڈل نے تربیت کے دوران سیکھا۔

کھلے وزن کے ماڈل آپ کو ان کے پیرامیٹرز کو ڈاؤن لوڈ کرنے کی اجازت دیتے ہیں۔ لائسنس پر منحصر ہے، تنظیمیں اپنی پسند کے بنیادی ڈھانچے پر ماڈلز کو چلا سکتی ہیں، ان کا جائزہ لے سکتی ہیں، ٹیون کر سکتی ہیں۔

لائسنس اس بات کی وضاحت کرتا ہے کہ شائع شدہ وزن کس طرح استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اپاچی لائسنس 2.0 عام تجارتی استعمال، ترمیم، اور دوبارہ تقسیم کی اجازت دیتا ہے بشرطیکہ ضروری نوٹس رکھے جائیں۔ کاروباروں کو تعینات کرنے سے پہلے ہر ماڈل کے مخصوص لائسنسوں کو چیک کرنا چاہیے۔

وزن کے بند ماڈل اپنے پیرامیٹرز کو نجی رکھتے ہیں۔ کسٹمر کسی ایپلیکیشن یا API کے ذریعے ماڈل تک رسائی حاصل کرتا ہے، اور فراہم کنندہ بنیادی ماڈل، ہوسٹنگ اور عام طور پر اپ ڈیٹ سائیکل کو کنٹرول کرتا ہے۔

ماڈل خودمختاری اور مستحکم پیداواری صلاحیت

جب کوئی کمپنی کھلے وزن کی چوکی تعینات کرتی ہے تو پہلے سے طے شدہ وزن طے رہتا ہے۔ ماڈل غیر متوقع طور پر تبدیل نہیں ہوگا کیونکہ فراہم کنندہ نے ایک نیا ورژن متعارف کرایا ہے۔ کمپنیاں فیصلہ کرتی ہیں کہ آیا انہیں رکھنا ہے، انہیں تبدیل کرنا ہے یا انہیں ٹھیک کرنا ہے۔

یہ وشوسنییتا اہم ہے کیونکہ AI آپریشنل ورک فلو کا حصہ بن جاتا ہے۔ دستاویزات کی درجہ بندی کرنے، معلومات نکالنے، یا ملازمین کی مدد کرنے کے لیے استعمال ہونے والے ماڈلز کو سینکڑوں اندرونی معاملات پر آزمایا گیا ہو گا۔ فراہم کنندہ کے زیر کنٹرول اپ ڈیٹس آؤٹ پٹ ڈھانچہ، لہجہ، یا کارکردگی کو تبدیل کر سکتے ہیں اور کاروبار کو اس تشخیص کو دہرانے پر مجبور کر سکتے ہیں۔

عوامی وزن کمپنیوں کو اس شیڈول کو کنٹرول کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ماڈل میں کوئی تبدیلی نہیں کی جا سکتی ہے جب کہ انجینئرز پرامپٹس، سرچ لیئر، اور آس پاس کی ایپلی کیشنز کو بہتر بناتے ہیں۔

اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ تمام آؤٹ پٹ ہمیشہ ایک جیسے ہوتے ہیں۔ کوانٹائزیشن، انفرنس سافٹ ویئر، پرامپٹس، اور جنریشن سیٹنگز اب بھی نتائج کو متاثر کر سکتی ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ آپ کی تنظیم ان تبدیلیوں کو خود بخود وصول کرنے کے بجائے کنٹرول کرتی ہے۔

ڈیٹا کی خودمختاری

جب کمپنیاں بیرونی APIs کے ذریعے بند ماڈل کا استعمال کرتی ہیں، تو ان کے ڈیٹا کو کسی دوسرے فراہم کنندہ کے زیر انتظام ماحول میں پروسیس کیا جاتا ہے۔ اگرچہ معاہدہ کے تحفظات برقرار رکھنے کو محدود کر سکتے ہیں، لیکن تنظیمیں اب بھی اپنے متعلقہ فراہم کنندگان کی پالیسیوں اور قانونی دائرہ اختیار کے تابع ہیں۔

یو ایس کلاؤڈ قوانین یہ بتاتے ہیں کہ سرور لوکیشن ہی خودمختاری کی ضمانت کیوں نہیں دیتا۔ امریکی قانون کے تابع فراہم کنندگان کو درست قانونی کارروائی کے تحت ڈیٹا کو ظاہر کرنے کی ضرورت ہو سکتی ہے، چاہے ڈیٹا یورپ میں محفوظ ہو۔

یہ امریکی حکام تک غیر محدود رسائی فراہم نہیں کرتا ہے۔ تاہم، غیر یقینی صورتحال پیدا ہو سکتی ہے اگر امریکی انکشاف کی ذمہ داریاں یورپی ڈیٹا کے تحفظ کے ضوابط سے متصادم ہوں۔ لہذا CNIL خبردار کرتا ہے کہ حساس ڈیٹا اب بھی سامنے آسکتا ہے جب اس پر غیر یورپی قانون کے تحت کمپنیوں کے ذریعہ کارروائی کی جاتی ہے۔

اوپن ماڈل کمپنیوں کو اپنے کنٹرول والے ماحول میں ڈیٹا پر کارروائی کرنے کی اجازت دے کر اس انحصار کو کم کرتا ہے۔ ڈیٹا کی خودمختاری کا مطلب یہ جاننا ہے کہ انفراسٹرکچر کو کون کنٹرول کرتا ہے، کون سے قوانین لاگو ہوتے ہیں، اور کیا اشارے یا آؤٹ پٹس کو برقرار رکھا جاتا ہے۔

بنیادی ڈھانچے کی خودمختاری

کھلے وزن سے تنظیموں کو اس بنیادی ڈھانچے پر بھی زیادہ کنٹرول ملتا ہے جس پر AI کام کرتا ہے۔

انٹرپرائزز اپنے سرورز پر ماڈلز تعینات کر سکتے ہیں یا جغرافیہ، ضابطے، لاگت اور کارکردگی کے لیے اپنی ضروریات کی بنیاد پر کلاؤڈ فراہم کنندہ کا انتخاب کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، یورپی کاروبار فرانس یا یورپ کے دیگر حصوں میں واقع انفراسٹرکچر پر اپنے کام کا بوجھ رکھنے کے لیے Scaleway یا OVHcloud جیسے فراہم کنندگان کا استعمال کر سکتے ہیں۔

یہ تعیناتی کے کئی اختیارات بناتا ہے۔ کمپنیاں زیادہ سے زیادہ کنٹرول کے لیے خود میزبانی کر سکتی ہیں، آپریشنل پیچیدگی کو کم کرنے کے لیے یورپ میں ایک منظم فراہم کنندہ کا استعمال کر سکتی ہیں، یا اسی ماڈل کو فراہم کنندگان کے درمیان منتقل کر سکتی ہیں جیسا کہ ان کی ضروریات تیار ہوتی ہیں۔

بند وزن والے ماڈلز میں، ماڈل اور اس کا بنیادی ڈھانچہ عام طور پر لازم و ملزوم ہیں۔ ہوسٹنگ فراہم کرنے والوں کو تبدیل کرنے سے اکثر ماڈل بدل جاتا ہے۔ کھلا ماڈل ان دونوں فیصلوں کو جوڑتا ہے، جس سے تنظیموں کو ان کے استعمال کردہ ذہانت اور عمل درآمد کے ماحول دونوں کا انتخاب کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

اقتصادی خودمختاری

خط میں کہا گیا ہے کہ "اوپن ویٹنگ AI معیشت تک رسائی کو بڑھاتی ہے۔” ہر کام کے لیے ابتدائی قیمت ادا کرنے کے بجائے، تنظیمیں ہر کام سے صحیح ماڈل کو جوڑ سکتی ہیں۔

بند ماڈل میں، فراہم کنندہ رسائی اور قیمت دونوں کو کنٹرول کرتا ہے۔ API کی قیمتوں کا تعین، استعمال کی حدیں، یا سروس کے درجات تبدیل ہو سکتے ہیں، جس سے صارفین کو اخراجات اٹھانے یا اپنے خرچ پر منتقل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔

اوپن ماڈلز کو اب بھی انفراسٹرکچر اور انجینئرنگ کی ضرورت ہوتی ہے، لیکن کمپنیوں کے پاس مزید اختیارات ہیں۔ آپ ہوسٹنگ فراہم کنندگان کو تبدیل کر سکتے ہیں، اپنی میزبانی کر سکتے ہیں، یا ضروری طور پر اپنے ماڈلز کو تبدیل کیے بغیر اپنے تخمینے کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

معاشی خودمختاری اخراجات کو ختم نہیں کرتی۔ اس سے کاروباروں کو اس بات پر مزید کنٹرول ملتا ہے کہ استعمال میں اضافے کے ساتھ ان کے اخراجات کیسے بدلتے ہیں۔

علم کی خودمختاری

AI پروجیکٹس تشخیصی ڈیٹا، عمدہ مثالیں، تلاش کے نظام، اشارے، اڈیپٹرز، اور ماہر کاروباری علم کو جمع کرتے ہیں۔ کھلے فن تعمیر کے ساتھ، یہ اثاثے کمپنی کے کنٹرول میں رہتے ہیں اور درخواستوں کے درمیان منتقل کیے جا سکتے ہیں۔

ایک ماڈل جو ایک داخلی معاون کے لیے کام کرتا ہے دوسرے کو سپورٹ کر سکتا ہے۔ کسٹمر سپورٹ کے لیے بنائی گئی سرچ لیئر بعد میں تجزیاتی پلیٹ فارم یا AI ایجنٹ فراہم کر سکتی ہے۔ علم اس پروجیکٹ یا فراہم کنندہ کے اندر بند نہیں ہے جس نے اسے اصل میں تیار کیا ہے۔

لہذا، کھلے ماڈلز بند نظاموں کے لیے صرف ایک سستا متبادل نہیں ہیں۔ یہ تنظیموں کو اس بات کا تعین کرنے کی اجازت دیتا ہے کہ ماڈل کس طرح تیار ہوتے ہیں، ڈیٹا کہاں منتقل ہوتا ہے، کون سا بنیادی ڈھانچہ استعمال ہوتا ہے، اور کس طرح جمع شدہ علم ایک پروجیکٹ سے دوسرے پروجیکٹ میں منتقل ہوتا ہے۔

سیکورٹی

خط میں کہا گیا ہے کہ "صرف بند ماڈلز پر انحصار کرنا فطری طور پر غیر محفوظ ہے۔” بند نظاموں کی اب بھی خلاف ورزی کی جا سکتی ہے، غلط استعمال کیا جا سکتا ہے، یا ان طریقوں سے ناکام ہو سکتا ہے جن کا پتہ باہر کے محققین نہیں کر سکتے۔

کھلے وزن سے وسیع تر کمیونٹی کو ماڈل کے رویے کی چھان بین کرنے، کمزوریوں کی نشاندہی کرنے، سرخ ٹیمیں بنانے اور حفاظتی اقدامات تیار کرنے کی اجازت ملتی ہے۔ اگرچہ یہ سیکورٹی کی ضمانت نہیں دیتا، لیکن یہ آزادانہ تشخیص کو قابل بناتا ہے اور کمپنیوں کو اصل فراہم کنندہ کے علاوہ محققین اور ڈویلپرز کے ذریعہ بنائے گئے تحفظات سے فائدہ اٹھانے کی اجازت دیتا ہے۔

انٹرپرائز کی سطح پر AI خودمختاری کی طرح نظر آتی ہے۔

24 جولائی کو، Nvidia نے Microsoft, Meta, IBM, Hugging Face, Mistral اور دیگر ٹیکنالوجی تنظیموں کو دستخط کرنے کے لیے جوائن کیا۔ اوپن ویٹ اور یو ایس اے آئی لیڈرشپ. خط میں استدلال کیا گیا ہے کہ AI قیادت کا انحصار نہ صرف مضبوط فرنٹیئر ماڈلز تیار کرنے پر ہے بلکہ ان صلاحیتوں کو پوری معیشت میں تعینات کرنے کے لیے ایک کھلا ماحولیاتی نظام بنانے پر بھی ہے۔

خط میں سب سے اہم خیال خودمختاری ہے۔

حکومتوں کے لیے خودمختاری کا مطلب کلیدی ٹیکنالوجیز پر کنٹرول برقرار رکھنا ہے۔ کاروبار متعدد سطحوں پر کام کرتے ہیں۔ اس میں ماڈل کے رویے، کمپنی کے ڈیٹا، ہوسٹنگ انفراسٹرکچر، اخراجات، اور کام کے سالوں میں جمع ہونے والے علم پر کنٹرول شامل ہے۔