اگلے ملین AI صارفین انگریزی نہیں بول سکتے ہیں۔ اس لیے آپ کو کثیر لسانی مارکیٹ سے نمٹنے کی ضرورت ہے۔

بہت سے AI سٹارٹ اپ پہلے انگریزی میں شروع ہوتے ہیں کیونکہ ماڈلز، بینچ مارکس، ڈویلپر ٹولز، اور انٹرپرائز خریدار انگریزی میں تلاش کرنا سب سے آسان ہیں۔ اگرچہ یہ نقطہ نظر کمپنی کو تیزی سے مارکیٹ تک پہنچنے میں مدد دے سکتا ہے، یہ بانیوں کو کثیر لسانی مواقع کو نظر انداز کرنے کا سبب بھی بن سکتا ہے۔

انٹرنیشنل ٹیلی کمیونیکیشن یونین کے مطابق، 2025 تک 2.2 بلین لوگ آف لائن ہوں گے، جن میں سے زیادہ تر کم اور درمیانی آمدنی والے ممالک میں ہیں۔ چونکہ ان میں سے زیادہ صارفین آن لائن آتے ہیں، بہت سے لوگ توقع کریں گے کہ ان کی ڈیجیٹل مصنوعات اس زبان میں کام کریں گی جو وہ ہر روز استعمال کرتے ہیں، بجائے اس کے کہ انگریزی میں پہلے تجربے کا ترجمہ شدہ ورژن فراہم کریں۔ یہ کثیر لسانی مصنوعات بنانے کے لیے تیار کمپنیوں کے لیے ترقی کے ایک اہم موقع کی نمائندگی کرتا ہے۔

تاہم، سٹارٹ اپ صرف انگریزی پر مبنی ماڈل میں ترجمہ API پلگ نہیں کر سکتے اور فوری طور پر عالمی سطح پر نہیں جا سکتے۔ بہت سے عام مقصد کے ماڈلز تمام زبانوں میں غیر مساوی کارکردگی فراہم کرتے ہیں۔ کچھ زبانیں مساوی مواد کے لیے مزید ٹوکن دکھا سکتی ہیں، جس سے لاگت بڑھ جاتی ہے اور متن کی مؤثر مقدار کم ہوتی ہے جو سیاق و سباق کی کھڑکی میں فٹ ہو جاتی ہے۔ کم وسائل والی زبانیں کمزور نتائج پیدا کر سکتی ہیں کیونکہ ان کے پاس اعلیٰ معیار کی تربیت اور تشخیص کا ڈیٹا کم ہوتا ہے۔

میں نے ان چیلنجوں کو حکومت ہند کے بھاشینی اور بھاشا دان کے اقدامات اور C-DAC کے وکاسپیڈیا میں ایک ماہر معاون کے طور پر اپنے تعاون کے ذریعے دیکھا ہے۔ بھاشا دان ہندوستانی زبان کی ٹکنالوجیوں کے لیے آواز، متن، ترجمہ اور تصویری لیبلنگ کے تعاون کو کراؤڈ سورس کرتا ہے، جب کہ وکاسپیڈیا ہندوستان کی طے شدہ زبانوں میں سماجی ترقی کے شعبے میں علم فراہم کرتا ہے۔ ان اقدامات میں تعاون کرنے سے مستقل اسباق کو تقویت ملی ہے۔ اگر آپ زبان کی معاونت کو آخری لمحات میں ترجمہ کی خصوصیت کے طور پر دیکھتے ہیں، تو آپ کثیر لسانی مارکیٹ کو پیش کرنے کے قابل نہیں ہوں گے۔

پوشیدہ زبان کا ٹیکس ادا نہ کریں۔

"ٹوکن” جنریٹو AI کا بنیادی چارجنگ یونٹ ہے۔ ٹوکنائزیشن ماڈل پر منحصر ہے اور یہاں تک کہ انگریزی الفاظ ہمیشہ ایک ٹوکن پر نقشہ نہیں بناتے ہیں۔ تاہم، کثیر لسانی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ مساوی مواد کے لیے مختلف زبانوں میں کافی حد تک ٹوکن کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ جیسا کہ ٹوکنائزر ہدف کی زبان کو مزید ٹکڑے ٹکڑے کرتا ہے، اسی معنی کو بیان کرنے کے لیے ایپلیکیشن مزید ان پٹ اور آؤٹ پٹ ٹوکنز کی ادائیگی کر سکتی ہے۔

ایک سادہ پہلا تخمینہ ہے: تخمینہ شدہ کثیر لسانی متن کی قیمت = موازنہ انگریزی متن کی لاگت × ٹوکن گنتی ضرب۔

اس تخمینہ میں ماڈل کی قیمت، کیشنگ، آؤٹ پٹ کی لمبائی، یا انفراسٹرکچر میں فرق شامل نہیں ہے۔ زبان پر مبنی ٹوکنائزرز یا ماڈل تخمینہ کی لاگت کو کافی حد تک کم کر سکتے ہیں، لیکن بانیوں کو پلیٹ فارم کے فیصلے کرنے سے پہلے ہر ہدف کی زبان میں نمائندہ گفتگو کا استعمال کرتے ہوئے ان کو بینچ مارک کرنا چاہیے۔

انجینئرنگ ٹیموں کو نمائندہ مقامی آدانوں کا استعمال کرتے ہوئے عالمگیر اور زبان پر مبنی ماڈلز کا موازنہ کرنا چاہیے۔ ٹوکنز کی تعداد، جوابی معیار، تاخیر، حفاظت، لائسنسنگ، اور کل لاگت کا ایک ساتھ جائزہ لیں۔ ایک ماڈل جو کم ٹوکن استعمال کرتا ہے اگر یہ کم قابل اعتماد جوابات پیش کرتا ہے تو بہتر کاروباری انتخاب نہیں ہے۔

زبان کے وسائل کی خودمختاری اور ادارہ جاتی استعمال

اعلیٰ معیار کے ڈیجیٹل اور تعلیمی وسائل تمام زبانوں میں غیر مساوی طور پر تقسیم کیے جاتے ہیں، اس لیے کم وسائل والی زبانوں میں ماڈل ٹریننگ، دریافت اور تشخیص کے لیے مواد کم ہوتا ہے۔ جب کوئی سٹارٹ اپ علاقائی زبانوں کے لیے سرچ اگمینٹیشن جنریشن (RAG) کو لاگو کرتا ہے، تو سسٹم کمزور یا بے بنیاد نتائج دے سکتا ہے اگر مناسب مقامی تلاش اور درجہ بندی کا ڈیٹا کم، پرانا، یا خراب ترجمہ شدہ ہو۔

بانیوں کو مساوی ڈیٹا کو دوبارہ بنانے کے لیے ادائیگی کرنے سے پہلے اپنے خودمختار اور ادارہ جاتی زبان کے وسائل کا جائزہ لینا چاہیے۔ براؤزنگ، فائن ٹیوننگ، یا کمرشل ڈسٹری بیوشن کے لیے کوئی بھی وسیلہ استعمال کرنے سے پہلے، براہ کرم لائسنس، اصل، اپ ڈیٹ کی تاریخ، معیار، رازداری کی شرائط، اور اجازت شدہ استعمال کو چیک کریں۔ حکومتی تعاون کو تکنیکی اور قانونی مستعدی کی جگہ نہیں لینا چاہیے۔

متعلقہ، مناسب لائسنس یافتہ وسائل کا استعمال زبان کی کوریج کو بہتر بنا سکتا ہے اور ڈیٹا اسٹارٹ اپ کو آزادانہ طور پر جمع کرنے کی ضرورت کو کم کر سکتا ہے، لیکن معیار اور مناسبیت کو جانچنے کی ضرورت ہے۔

زبان کے پہلے انٹرفیس کے لیے ڈیزائنر

امریکی انٹرپرائز مارکیٹ کے لیے تعمیر کرتے وقت، ڈیفالٹ یوزر انٹرفیس اکثر ٹیکسٹ بکس اور کی بورڈ ہوتا ہے۔ تاہم، موبائل انٹرنیٹ ریسرچ سے پتہ چلتا ہے کہ پڑھنے، لکھنے اور ڈیجیٹل خواندگی میں مشکلات موبائل انٹرنیٹ کو اپنانے میں بڑی رکاوٹیں ہیں۔

ایسے بازاروں میں جہاں صارف کی تحقیق نے ٹائپنگ، خواندگی، یا اسکرپٹ ان پٹ کو بامعنی رکاوٹوں کے طور پر شناخت کیا ہے، کاروباری افراد کو یہ فرض کرنے کے بجائے کہ ٹیکسٹ باکسز کافی ہوں گے، صوتی معاونین اور بصری انٹرفیس کا جائزہ لینا چاہیے۔ جیسا کہ ہم نے بات چیت کے AI اور "زیرو-UI” سسٹمز کے اپنے پچھلے تجزیے میں وضاحت کی تھی، اگلے ارب صارفین تک پہنچنے کے لیے اکثر ٹیکنالوجی کو ان کی موجودہ مواصلاتی عادات کے مطابق ڈھالنے کی ضرورت ہوتی ہے نہ کہ انہیں موجودہ ایپس کو نیویگیٹ کرنے پر مجبور کرنا۔

اگر آواز آپ کے ٹارگٹ ورک فلو کے لیے بنیادی ہے، تو اپنی آڈیو پائپ لائن کو جلد ڈیزائن اور ٹیسٹ کریں۔ رہائی کے بعد بغیر جانچ شدہ ریپر کے طور پر شامل کیے جانے کے بجائے، نمائندہ لہجوں، بولیوں، شور مچانے والے ماحول اور کوڈ مکس کرنے والی آوازوں کا استعمال کرتے ہوئے اس کا جائزہ لیا جانا چاہیے۔

کثیر لسانی توسیع بھی ایک ہی وقت میں عالمی لانچ کے بجائے ایک مختصر وضاحت شدہ مارکیٹ میں شروع ہونی چاہیے۔ ایک اعلیٰ قیمت والا ورک فلو چنیں، مقامی بولنے والوں کے ساتھ اس کی جانچ کریں، اسے انجام دینے اور اس کی حمایت کرنے کی لاگت کی پیمائش کریں، اور پھر اس ثبوت کو استعمال کرکے یہ فیصلہ کریں کہ آیا آپ کا فن تعمیر اگلی زبان کے لیے تیار ہے۔

اصل موقع ایکو چیمبر کے باہر ہے۔

کثیر لسانی منڈیوں میں وہ صارفین شامل ہوتے ہیں جو انگریزی کی پہلی مصنوعات سے محروم ہیں۔ اس موقع سے فائدہ اٹھانے کے لیے مقامی AI کو بنیادی انجینئرنگ اور مصنوعات کے نظم و ضبط کے طور پر حل کرنے کی ضرورت ہے۔

مارجن کی حفاظت کے لیے ٹوکن اکانومی کا آڈٹ کریں، مقامی ڈیٹاسیٹس کے قانونی اور تکنیکی معیار کو چیک کریں، اور آپ کے ٹارگٹ استعمال کنندگان کی بات چیت کے بارے میں انٹرفیس ڈیزائن کریں۔ صرف انگریزی کا فن تعمیر طاقتور AI کمپنیوں کو ان صارفین تک پہنچنے سے روک سکتا ہے جو دوسری زبانوں میں بولنا، تلاش کرنا اور لین دین کرنا پسند کرتے ہیں۔

بہت سے AI سٹارٹ اپ پہلے انگریزی میں شروع ہوتے ہیں کیونکہ ماڈلز، بینچ مارکس، ڈویلپر ٹولز، اور انٹرپرائز خریدار انگریزی میں تلاش کرنا سب سے آسان ہیں۔ اگرچہ یہ نقطہ نظر کمپنی کو تیزی سے مارکیٹ تک پہنچنے میں مدد دے سکتا ہے، یہ بانیوں کو کثیر لسانی مواقع کو نظر انداز کرنے کا سبب بھی بن سکتا ہے۔

انٹرنیشنل ٹیلی کمیونیکیشن یونین کے مطابق، 2025 تک 2.2 بلین لوگ آف لائن ہوں گے، جن میں سے زیادہ تر کم اور درمیانی آمدنی والے ممالک میں ہیں۔ چونکہ ان میں سے زیادہ صارفین آن لائن آتے ہیں، بہت سے لوگ توقع کریں گے کہ ان کی ڈیجیٹل مصنوعات اس زبان میں کام کریں گی جو وہ ہر روز استعمال کرتے ہیں، بجائے اس کے کہ انگریزی میں پہلے تجربے کا ترجمہ شدہ ورژن فراہم کریں۔ یہ کثیر لسانی مصنوعات بنانے کے لیے تیار کمپنیوں کے لیے ترقی کے ایک اہم موقع کی نمائندگی کرتا ہے۔

تاہم، سٹارٹ اپ صرف انگریزی پر مبنی ماڈل میں ترجمہ API پلگ نہیں کر سکتے اور فوری طور پر عالمی سطح پر نہیں جا سکتے۔ بہت سے عام مقصد کے ماڈلز تمام زبانوں میں غیر مساوی کارکردگی فراہم کرتے ہیں۔ کچھ زبانیں مساوی مواد کے لیے مزید ٹوکن دکھا سکتی ہیں، جس سے لاگت بڑھ جاتی ہے اور متن کی مؤثر مقدار کم ہوتی ہے جو سیاق و سباق کی کھڑکی میں فٹ ہو جاتی ہے۔ کم وسائل والی زبانیں کمزور نتائج پیدا کر سکتی ہیں کیونکہ ان کے پاس اعلیٰ معیار کی تربیت اور تشخیص کا ڈیٹا کم ہوتا ہے۔