ایمیزون کیو کو چیلنجز کا سامنا ہے: ہیلوسینیشنز اور ڈیٹا لیکس

ایمیزون کا جنریٹو اے آئی اسسٹنٹ، ایمیزون کیو، جانچ کے تحت ہے۔ رپورٹس فریب اور ڈیٹا لیک کی نشاندہی کرتی ہیں، کارپوریٹ استعمال کے لیے اس کی تیاری پر بحث چھڑ رہی ہے۔.

جیسے جیسے خدشات بڑھتے ہیں، ماہرین مکمل جانچ، ممکنہ ضوابط، اور ان چیلنجوں سے نمٹنے میں ایمیزون کے کردار کی اہمیت پر زور دیتے ہیں۔

فریب اور رازداری کے مسائل ابھرتے ہیں۔

The Platformer کی طرف سے رپورٹ کردہ لیک دستاویزات سے پتہ چلتا ہے کہ ایمیزون کیو غلط فہمیوں، بشمول فریب اور ڈیٹا لیکس کا شکار ہے۔ مطالعات کارپوریٹ ڈیٹا بیس سے منسلک ہونے پر بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کی غلطیت کو اجاگر کرتی ہیں۔ صنعت پر نظر رکھنے والے تجزیہ کار تجویز کرتے ہیں کہ یہ مسائل ایمیزون کیو کو کارپوریٹ سیٹنگ میں فیصلہ سازی کے لیے غیر موزوں قرار دیتے ہیں۔

پاریکھ جین، EIIRTrend اور Pareekh Consulting کے سی ای او، حدود کی نشاندہی کرتے ہوئے کہتے ہیں، "اگر فریب نظر موجود ہیں، تو آپ انہیں کارپوریٹ سیٹنگ میں فیصلہ سازی کے لیے استعمال نہیں کر سکتے۔" جبکہ ایمیزون Q کو لاکھوں کے کام کے ساتھی کے طور پر رکھتا ہے، تجزیہ کار وسیع پیمانے پر کارپوریٹ استعمال کے لیے اس کی تیاری پر سوالیہ نشان لگاتے ہیں۔

جانچ کے چیلنجز اور اندرونی آزمائشوں کی اہمیت

ان مسائل کو حل کرنے کے لیے ماہرین نے اس سے پہلے وسیع پیمانے پر اندرونی جانچ کی ضرورت پر زور دیا۔ پیدا کرنے والا AI اسسٹنٹ کمرشل ریلیز کے لیے تیار ہے۔ جین غلطیاں کی اصل وجہ کو نشان زد کرنے کے لیے ڈیٹا اور الگورتھم کا جائزہ لینے کی اہمیت پر زور دیتا ہے۔

جین نے مزید کہا ، "میرے خیال میں انہیں پہلے اندرونی ملازمین کے ساتھ مزید جانچ کرنے کی ضرورت ہے۔ "انہیں یہ دیکھنا ہوگا کہ آیا یہ ڈیٹا یا الگورتھم کے ساتھ کوئی مسئلہ ہے۔" Amazon Q 17 سال کے AWS ڈیٹا اور ترقی کی مہارت سے فائدہ اٹھاتا ہے، تیزی سے تیار ہوتے AI منظر نامے میں Amazon کے لیے شامل داؤ پر زور دیتا ہے۔

تربیت اور بہتری کی طرف قدم

جبکہ فریب نظر چیلنجز کا باعث بنتا ہے، شرتھ سری نواسمورتی، IDC کے ایسوسی ایٹ نائب صدر، جنریٹیو AI کے استعمال کو بہتر بنانے کے اقدامات پر روشنی ڈالتے ہیں۔ سری نواسمورتی اعلیٰ معیار کے ڈیٹا، فوری اضافہ، تنظیم کے مخصوص ڈیٹا پر جاری فائن ٹیوننگ، اور مشکوک ردعمل کے لیے انسانی جانچ کو شامل کرنے کے لیے تربیتی ماڈل تجویز کرتے ہیں۔

"بہتر کوالٹی ڈیٹا کے بارے میں ماڈلز کی تربیت، تنظیم یا صنعت کے مخصوص ڈیٹا اور پالیسیوں پر ماڈلز کو مسلسل ٹھیک کرنا، اور جواب کے مشتبہ ہونے کی صورت میں انسانی جانچ کی ایک پرت کو بڑھانا کچھ ایسے اقدامات ہیں جن کو اٹھانے کی ضرورت ہے۔ اس ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی کا بہترین استعمال کریں،‘‘ سری نواسمورتی کہتے ہیں۔

ریگولیٹری خدشات اور ذمہ دار AI کا مطالبہ

رپورٹیں فریب نظر سے قواعد و ضوابط کی ضرورت کے بارے میں فوری بات چیت ہوتی ہے، لیکن گری ہاؤنڈ ریسرچ کے چیف تجزیہ کار اور سی ای او سنچیت ویر گوگیا، ممکنہ غیر پیداواری کے خلاف احتیاط کرتے ہیں۔ گوگیا تجویز کرتا ہے کہ حد سے زیادہ سخت ضابطے ڈیٹا کے تبادلے اور استعمال میں رکاوٹ بن سکتے ہیں، جو OpenAI کے GPT کی کامیابی کو کم ریگولیٹڈ انڈسٹری کے فوائد کی مثال کے طور پر بتاتے ہیں۔

جین اس جذبے کی بازگشت کرتے ہوئے، خود کو کنٹرول کرنے کی اہمیت پر زور دیتا ہے۔ "ضابطے موجود ہو سکتے ہیں، لیکن توجہ بنیادی طور پر سیلف ریگولیشن پر ہے،" جین بتاتے ہیں۔ "ذمہ دار AI پر زور دیا جانا چاہیے، جہاں 'بلیک باکس' سسٹم بنانے کے بجائے صارفین کو منطق کی وضاحت کی جا سکتی ہے۔"

جیسا کہ ایمیزون تخلیقی AI اسپیس میں داخل ہوتا ہے، تمام نظریں ان چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ٹیک دیو پر ہیں، خاص طور پر مائیکروسافٹ اور گوگل جیسے صنعت کے رہنماؤں کے مقابلے میں اس کی دیر سے داخلے پر غور کرنا۔ جین نوٹ کرتے ہیں کہ AWS ایک پسماندہ ہے، جو چیٹ بوٹس جیسی ٹیکنالوجیز کے حوالے سے توقعات اور جانچ پڑتال کو بڑھاتا ہے۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://metanews.com/amazon-q-faces-challenges-hallucinations-and-data-leaks-raise-questions-on-ai-readiness/