جدید ترین AI ماڈل کا ہونا درحقیقت ایک برا کاروباری فیصلہ ہو سکتا ہے۔ اپ گریڈ کرنے کے قابل ہونے پر جاننے کا طریقہ یہاں ہے۔

بانی اکثر یہ سمجھتے ہیں کہ جب بھی AI ماڈل کی درستگی بہتر ہوتی ہے تو پروڈکشن ریلیز کی ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، جب آپ جانچ، تعیناتی، نگرانی، اور انجینئرنگ کی کوششوں پر غور کرتے ہیں، تو قدرے بہتر ماڈل کی تعیناتی درحقیقت خراب کاروباری نتائج کا باعث بن سکتی ہے۔

تصور کریں کہ آپ کی AI ٹیم نے ایک نئے ماڈل کو تربیت دی ہے جو فی الحال صارفین کی خدمت کرنے والے ورژن سے 0.2% بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ قدرتی طور پر، ڈیٹا سائنسدان خوش ہوتے ہیں اور خودکار پائپ لائن امیدواروں کو اچھے کے طور پر جھنڈا دیتی ہے، جس سے ہر کوئی یہ سمجھتا ہے کہ موجودہ ماڈل کو فوری طور پر تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔ لیکن پھر حقیقی پیداوار کا کام شروع ہوتا ہے۔

امیدواروں کو سخت سیکیورٹی اور انضمام کی جانچ پاس کرنی ہوگی اس سے پہلے کہ انجینئرز اسے پیک کر سکیں، اسے ٹیسٹ ماحول میں تعینات کر سکیں، اور اس کے آپریشن کی تصدیق کریں۔ ٹیموں کو شیڈو یا کینری ریلیز چلانے، نگرانی کے قواعد کو اپ ڈیٹ کرنے، دستاویز میں تبدیلیاں کرنے اور ایک جامع رول بیک پلان تیار کرنے کی بھی ضرورت پڑسکتی ہے۔ جب تک یہ نیا ماڈل آخر کار پروڈکشن میں جاتا ہے، کمپنی نے اصل تربیتی اخراجات سے کہیں زیادہ خرچ کر دیا ہے، لیکن ہو سکتا ہے کہ صارفین کو کوئی بہتری نظر نہ آئے۔

یہ قابل اطلاق مصنوعی ذہانت میں سب سے مہنگی غلط فہمیوں میں سے ایک کو نمایاں کرتا ہے۔ دوسرے الفاظ میں، تکنیکی طور پر بہتر ماڈل کا مطلب خود بخود بہتر کاروباری فیصلہ نہیں ہوتا۔

درستگی اور کاروباری قدر ایک ہی چیز نہیں ہیں۔

درستگی تکنیکی کارکردگی کی پیمائش کرتی ہے، جبکہ کاروباری قدر اس بات کی پیمائش کرتی ہے کہ آیا وہ کارکردگی حقیقت میں ان نتائج کو بہتر بناتی ہے جن کی کمپنی کو پرواہ ہے۔

دو مختلف AI نظاموں پر غور کریں۔ پہلا ممکنہ طور پر دھوکہ دہی والے مالی لین دین کا پتہ لگاتا ہے۔ یہاں تک کہ یاد دہانیوں میں تھوڑا سا اضافہ بھی اضافی دھوکہ دہی کی نشاندہی کرنے، نقصانات کو روکنے اور گاہکوں کی حفاظت میں مدد کر سکتا ہے۔ اس اعلی خطرے والے منظر نامے میں، جب نظام لاکھوں ٹرانزیکشنز پر کارروائی کرتا ہے تو سب سے چھوٹا فیصد پوائنٹ بھی اہم قدر پیدا کر سکتا ہے۔

اس کے برعکس، ایک دوسرے سسٹم کا تصور کریں جو اندرونی ہیلپ ڈیسک ٹکٹوں کا خلاصہ کرتا ہے۔ یہاں، آف لائن میٹرکس میں اسی طرح کی بہتری اعدادوشمار کے لحاظ سے قابل فہم ہو سکتی ہے، لیکن روزمرہ کے کاموں میں واقعی قابل توجہ نہیں ہے۔ ملازمین کے اپنے کام کو تیزی سے مکمل کرنے کا امکان کم ہوتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ آپ کی کمپنی امدادی اخراجات میں بچت نہیں کرے گی۔ اگرچہ دونوں منظرناموں میں تکنیکی بہتری ایک جیسی ہے، لیکن معاشی قدر نمایاں طور پر مختلف ہے۔

ایک نئے ماڈل کو منظور کرنے سے پہلے، آپ کو یہ فیصلہ کرنے کی ضرورت ہے کہ آیا بہتری کی ایک اکائی حقیقت میں اس کے قابل ہے۔ قدر کا اظہار اس طرح کیا جا سکتا ہے:

• دھوکہ دہی کے نقصان کی روک تھام
• اضافی خریداریاں تبدیل کر دی گئیں۔
• عملے کا وقت بچائیں۔
• صارفین کی شکایات کی روک تھام
• پیشین گوئی کی غلطی کو کم کریں۔
• دستی جائزہ کو ختم کر دیا گیا ہے۔

اگر ٹیم ماڈل کی بہتر درستگی کو ان ٹھوس نتائج میں سے کسی ایک سے جوڑ نہیں سکتی ہے، تو کمپنی کے پاس ابھی تک اتنی معلومات نہیں ہے کہ وہ لانچنگ کا جواز پیش کر سکے۔

ماڈل اپ ڈیٹس کی مجموعی لاگت کا حساب لگائیں۔

بہت سی کمپنیاں صرف ٹریننگ کمپیوٹ کو دیکھ کر AI اپ ڈیٹس کی لاگت کا غلط اندازہ لگاتی ہیں۔ یہ صرف تندور کی قیمت کا حساب لگا کر ریستوران کھولنے کی لاگت کا اندازہ لگانے کے مترادف ہے۔ تربیت ایک بہت بڑے نظام کا صرف ایک چھوٹا حصہ ہے۔

جیسا کہ مشین لرننگ سسٹمز میں پوشیدہ تکنیکی قرض پر گوگل کی تحقیق میں روشنی ڈالی گئی ہے، ماڈل کوڈ پروڈکشن AI سسٹم کا صرف ایک حصہ ہے۔ ڈیٹا انحصار، جانچ، نگرانی، اور سپورٹ انفراسٹرکچر اہم طویل مدتی پیچیدگی پیدا کرتا ہے۔ مزید برآں، گوگل کا ML ٹیسٹ سکور فریم ورک ظاہر کرتا ہے کہ پیداوار کی تیاری ماڈل کے آف لائن کوالٹی سکور سے کہیں زیادہ پر منحصر ہے۔

ایک حقیقت پسندانہ لاگت کے حساب کتاب میں شامل ہونا چاہئے:

• ڈیٹا کی تیاری اور توثیق
• ماڈل ٹریننگ اور تجربات
• سیکیورٹی اور پرائیویسی ٹیسٹنگ
• منصفانہ یا مضبوطی کا اندازہ
• ایک کنٹینر یا پیکیج بنائیں
• انحصار اور کمزوری اسکیننگ
• انضمام کی جانچ
• انفراسٹرکچر کی فراہمی
• شیڈو یا کینری ٹیسٹ
• نگرانی کو تبدیل کریں
• دستاویزات اور منظوری
• انجینئرنگ کا جائزہ
• حادثات اور رول بیکس کا خطرہ
• ممکنہ گاہک کی الجھن

یہ فرق بہت اہم ہے کیونکہ خودکار ٹریننگ پائپ لائن تجربات کو مصنوعی طور پر سستا بنا سکتی ہے۔ حقیقت میں، سب سے مہنگا کام اکثر صرف شروع ہو رہا ہے. ~ بعد تربیت اس وقت دستیاب ہے جب امیدوار پیداوار سے رہائی کے عمل میں داخل ہوتے ہیں۔

کارکردگی کے اسکور کو دوبارہ تربیت دینے کے بارے میں اپنے ہم مرتبہ نظرثانی شدہ IEEE رسائی کے مطالعہ میں، میں نے ایک بہت ہی متعلقہ سوال کا مطالعہ کیا۔ کسی تنظیم کو موجودہ ماڈلز کو برقرار رکھنے کے بجائے نئے تربیت یافتہ پیشن گوئی ماڈل کو کب فروغ دینا چاہئے؟

چار پبلک ٹائم سیریز ڈیٹاسیٹس اور چار پیشن گوئی آرکیٹیکچرز میں 2,320 کنٹرولڈ رنز کا جائزہ لینے کے بعد، نتائج واضح تھے۔ تنظیموں کو نئے ماڈلز کو مسلسل لانچ کرنے اور موجودہ ماڈلز کو غیر معینہ مدت تک برقرار رکھنے کے درمیان انتخاب کرنے کی ضرورت نہیں ہے۔ اس کے بجائے، ایک منتخب پروموشن پالیسی آپ کو موجودہ ماڈل کو برقرار رکھنے کی اجازت دیتی ہے اگر متوقع بہتری بہت کم ہے، اور نئے ماڈلز کو صرف اسی صورت میں منظور کریں جب فوائد آپریٹنگ اخراجات کا جواز پیش کریں۔

بانی اس اصول کو لاگو کر سکتے ہیں کہ وہ اپنی ٹیموں سے ایک ماڈل کو جاری کرنے سے پہلے چار اہم سوالات کے جوابات طلب کر سکتے ہیں، بغیر کسی پیچیدہ ریاضیاتی فریم ورک کو لاگو کئے۔

1. کیا ماڈل نے کاروبار سے متعلقہ نتائج کو بہتر بنایا؟ مکمل جواب کے طور پر "آپ کے اسکور میں اضافہ ہوا” کو قبول نہ کریں۔ آپ کو یہ جاننے کی ضرورت ہے کہ کون سے میٹرکس میں بہتری آئی ہے، وہ کیوں اہم ہیں، اور آیا ان کا کسٹمر یا آپریشنل نتائج سے براہ راست تعلق ہے۔ لیبارٹری بینچ مارک میں بہتری اکثر حقیقی پیداواری فوائد میں ترجمہ نہیں کرتی ہے۔

2. کیا صارفین یا انتظامیہ فرق محسوس کریں گے؟ تکنیکی طور پر قابل پیمائش تبدیلیاں اب بھی تجارتی لحاظ سے متعلقہ نہیں ہوسکتی ہیں۔ اندازہ لگائیں کہ آپ کی تبدیلی کتنے فیصلوں، صارفین، یا لین دین کو متاثر کرے گی، پھر حساب لگائیں کہ آیا اس سے آمدنی، خطرہ، لاگت، رفتار، یا مجموعی طور پر گاہک کے تجربے میں بہتری آئے گی۔

3. لانچ کرنے کی کل لاگت کتنی ہے؟ اس میں تربیت، جانچ، حفاظتی جائزے، تعیناتی، نگرانی، اور انجینئرنگ کی کوششیں شامل ہونی چاہئیں۔ اہم طور پر، موقع کے اخراجات پر بھی غور کیا جانا چاہیے۔ کسی قدرے بہتر ماڈل کو جاری کرنے میں صرف کیا گیا وقت وہ وقت ہے جو بنیادی مصنوعات کو بہتر بنانے، قابل اعتمادی کے مسائل حل کرنے، یا انتہائی مطلوبہ خصوصیات کی تعمیر میں صرف نہیں کیا جا سکتا۔

4. کیا بہتری لاگت اور اضافی خطرے کا جواز پیش کرتی ہے؟ بہتری کی متوقع قیمت کے ساتھ مجموعی ریلیز لاگت کا موازنہ کریں۔ کمپنیوں کو صرف امیدوار کی تشہیر کرنی چاہیے اگر جواب ہاں میں ہو۔ اگر کاروباری معاملہ غیر یقینی ہے، تو موجودہ ماڈل کو برقرار رکھنا، مزید شواہد اکٹھا کرنا، اور بعد میں دوبارہ جائزہ لینا ایک دانشمندانہ انتخاب ہے۔

موجودہ ماڈل کو برقرار رکھنا ایک نظم و ضبط والا فیصلہ ہو سکتا ہے۔

چونکہ AI ٹیموں کو اکثر نئے ماڈلز جاری کرنے پر انعام دیا جاتا ہے، اس لیے موجودہ ماڈلز کو برقرار رکھنا غلط طور پر جمود کے طور پر ظاہر ہو سکتا ہے۔ عملی طور پر، یہ اکثر ایک ایسے ماڈل کو برقرار رکھنے کے لیے ایک سمجھدار انجینئرنگ کا انتخاب ہوتا ہے جو پہلے سے ہی گاہک کی توقعات پر پورا اترتا ہو، لاگت کا تخمینہ لگاتا ہو، اور اس کا خطرہ معلوم ہوتا ہے۔

نیا ماڈل اپنے بہترین آف لائن اسکورز کے باوجود غیر یقینی صورتحال کو متعارف کراتا ہے۔ غیر معمولی ان پٹس ناکامی کا سبب بن سکتے ہیں، نیچے کی دھارے کے نظام کو کریش کر سکتے ہیں، یا نئی غلطیاں متعارف کر سکتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے ماڈل ترقی اور ماڈل فروغ ان کو مکمل طور پر الگ الگ فیصلے سمجھا جانا چاہیے۔ آپ کی ٹیم کو ہر "فاتح” کو پیداوار میں دھکیلنے کا پابند محسوس کیے بغیر امیدواروں کو تجربہ اور تربیت جاری رکھنی چاہیے۔

بانی بھرتی اور مصنوعات کی ترقی پر سخت مالی نظم و ضبط کا اطلاق کرتا ہے۔ AI ریلیز اسی جانچ کے مستحق ہیں۔ ہر نیا ماڈل سرمایہ، آپریشنل توجہ، اور انجینئرنگ بینڈوتھ کا استعمال کرتا ہے اور اسے ٹھوس واپسی فراہم کرنا ضروری ہے۔

اس کو نافذ کرنے کے لیے ہر مجوزہ ریلیز کا ایک مختصر ریکارڈ درکار ہوتا ہے جس میں تکنیکی بہتری، متوقع کاروباری قدر، تعیناتی کے مجموعی اخراجات اور نئے خطرات کی تفصیل ہوتی ہے۔ وقت گزرنے کے ساتھ، یہ مضمون آپ کو دکھائے گا کہ کون سے اپ گریڈ آپ کے اندرونی ڈیش بورڈ کو بہتر بناتے ہیں اور کون سے اپ گریڈ حقیقی قدر پیدا کرتے ہیں۔

بالآخر، مقصد جدت کو روکنا نہیں ہے، بلکہ اسے ایسے نتائج کی طرف لے جانا ہے جو صارفین اور کاروبار حقیقت میں محسوس کر سکتے ہیں۔ اگلی بار جب آپ کی AI ٹیم زیادہ درست ماڈل کے ساتھ آئے تو صرف یہ نہ پوچھیں کہ آیا یہ بہتر ہے۔ پوچھو اگر وہاں ہے کافی اچھا.

بانی اکثر یہ سمجھتے ہیں کہ جب بھی AI ماڈل کی درستگی بہتر ہوتی ہے تو پروڈکشن ریلیز کی ضرورت ہوتی ہے۔ تاہم، جب آپ جانچ، تعیناتی، نگرانی، اور انجینئرنگ کی کوششوں پر غور کرتے ہیں، تو قدرے بہتر ماڈل کی تعیناتی درحقیقت خراب کاروباری نتائج کا باعث بن سکتی ہے۔

تصور کریں کہ آپ کی AI ٹیم نے ایک نئے ماڈل کو تربیت دی ہے جو فی الحال صارفین کی خدمت کرنے والے ورژن سے 0.2% بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ قدرتی طور پر، ڈیٹا سائنسدان خوش ہوتے ہیں اور خودکار پائپ لائن امیدواروں کو اچھے کے طور پر جھنڈا دیتی ہے، جس سے ہر کوئی یہ سمجھتا ہے کہ موجودہ ماڈل کو فوری طور پر تبدیل کرنے کی ضرورت ہے۔ لیکن پھر حقیقی پیداوار کا کام شروع ہوتا ہے۔

امیدواروں کو سخت سیکیورٹی اور انضمام کی جانچ پاس کرنی ہوگی اس سے پہلے کہ انجینئرز اسے پیک کر سکیں، اسے ٹیسٹ ماحول میں تعینات کر سکیں، اور اس کے آپریشن کی تصدیق کریں۔ ٹیموں کو شیڈو یا کینری ریلیز چلانے، نگرانی کے قواعد کو اپ ڈیٹ کرنے، دستاویز میں تبدیلیاں کرنے اور ایک جامع رول بیک پلان تیار کرنے کی بھی ضرورت پڑسکتی ہے۔ جب تک یہ نیا ماڈل آخر کار پروڈکشن میں جاتا ہے، کمپنی نے اصل تربیتی اخراجات سے کہیں زیادہ خرچ کر دیا ہے، لیکن ہو سکتا ہے کہ صارفین کو کوئی بہتری نظر نہ آئے۔