Revolutionizing Creation On Roblox With Generative AI - Roblox Blog

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

اس سال کے شروع میں، ہم نے اپنے نقطہ نظر روبلوکس پر تخلیقی مصنوعی ذہانت (AI) اور بدیہی نئے ٹولز کے لیے جو ہر صارف کو تخلیق کار بننے کے قابل بنائیں گے۔ چونکہ یہ ٹولز پوری صنعت میں تیزی سے تیار ہو رہے ہیں، میں اس پیشرفت کے بارے میں کچھ اپ ڈیٹس فراہم کرنا چاہتا تھا جو ہم نے کی ہے، وہ سڑک جو اب بھی جنریٹو AI تخلیق کو جمہوری بنانے کے لیے آگے ہے، اور ہمارے خیال میں جنریٹو AI ایک اہم عنصر ہے جہاں Roblox جا رہا ہے۔

جنریٹو AI اور بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) میں پیشرفت، حفاظت کو برقرار رکھتے ہوئے اور بڑے پیمانے پر کمپیوٹ وسائل کی ضرورت کے بغیر آسان، تیز تخلیق کو قابل بنا کر عمیق تجربات کے مستقبل کو کھولنے کا ایک ناقابل یقین موقع فراہم کرتی ہے۔ مزید، AI ماڈلز میں پیشرفت جو ملٹی موڈل ہیں، یعنی وہ متعدد قسم کے مواد کے ساتھ تربیت یافتہ ہیں — جیسے کہ تصاویر، کوڈ، ٹیکسٹ، 3D ماڈلز، اور آڈیو — تخلیق کے اوزار میں نئی پیشرفت کے لیے دروازے کھولتے ہیں۔ یہی ماڈل ملٹی موڈل آؤٹ پٹ بھی تیار کرنا شروع کر رہے ہیں، جیسا کہ ایک ایسا ماڈل جو ٹیکسٹ آؤٹ پٹ بنا سکتا ہے، اور ساتھ ہی کچھ ویژول بھی جو متن کی تکمیل کرتے ہیں۔ ہم ان AI کامیابیوں کو مزید تجربہ کار تخلیق کاروں کے لیے بیک وقت کارکردگی بڑھانے اور مزید لوگوں کو روبلوکس پر بہترین آئیڈیاز کو زندہ کرنے کے قابل بنانے کے ایک بہت بڑے موقع کے طور پر دیکھتے ہیں۔ اس سال میں روبلوکس ڈویلپرز کانفرنس (RDC)، ہم نے کئی نئے ٹولز کا اعلان کیا ہے جو روبلوکس اسٹوڈیو اور اس سے آگے روبلوکس اسکیل پر کسی کی بھی تیزی سے مدد کرنے کے لیے جنریٹیو AI لائیں گے، زیادہ تیزی سے اعادہ کریں گے، اور اس سے بھی بہتر مواد تخلیق کرنے کے لیے ان کی مہارتوں میں اضافہ کریں گے۔

روبلوکس اسسٹنٹ

روبلوکس نے ہمیشہ تخلیق کاروں کو ٹولز فراہم کیے ہیں، خدمات، اور حمایت انہیں عمیق 3D تجربات بنانے کی ضرورت ہے۔ ایک ہی وقت میں، ہم نے دیکھا ہے کہ ہمارے تخلیق کاروں کو تخلیق کرنے میں ان کی مدد کے لیے تھرڈ پارٹی جنریٹو اور بات چیت کی AI استعمال کرنا شروع کر دیتے ہیں۔ اگرچہ یہ تخلیق کار کے کام کے بوجھ کو کم کرنے میں مدد کرنے کے لیے کارآمد ہیں، لیکن یہ آف دی شیلف ورژن آخر سے آخر تک Roblox ورک فلو کے لیے ڈیزائن نہیں کیے گئے تھے یا Roblox کوڈ، سلینگ اور لنگو پر تربیت یافتہ نہیں تھے۔ اس کا مطلب ہے کہ تخلیق کاروں کو روبلوکس کے لیے مواد بنانے کے لیے ان ورژنز کو استعمال کرنے کے لیے اہم اضافی کام کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ ہم روبلوکس اسٹوڈیو میں ان ٹولز کی قدر لانے کے طریقوں پر کام کر رہے ہیں، اور RDC میں ہم نے اسسٹنٹ کی ابتدائی مثال شیئر کی۔

اسسٹنٹ ہمارا مکالماتی AI ہے جو تمام مہارتوں کی سطح کے تخلیق کاروں کو اس قابل بناتا ہے کہ وہ تخلیق کرنے میں شامل دہرائے جانے والے کاموں پر نمایاں طور پر کم وقت اور بیانیہ، گیم پلے اور تجربے کے ڈیزائن جیسی اعلیٰ قدر کی سرگرمیوں پر زیادہ وقت گزاریں۔ Roblox عمیق 3D دنیاوں کے لیے اس بات چیت کے AI ماڈل کو تیار کرنے کے لیے منفرد طور پر پوزیشن میں ہے، جس پر تربیت کے لیے عوامی 3D ماڈلز کے ایک بڑے سیٹ تک ہماری رسائی، ہمارے پلیٹ فارم APIs کے ساتھ ماڈل کو مربوط کرنے کی ہماری صلاحیت، اور ہمارے جدید AI حلوں کے بڑھتے ہوئے سوٹ کی بدولت۔ . تخلیق کار مناظر بنانے، 3D ماڈلز میں ترمیم کرنے اور اشیاء پر متعامل طرز عمل کو لاگو کرنے کے لیے قدرتی زبان کے متن کے اشارے استعمال کر سکیں گے۔ اسسٹنٹ تخلیق کے تین مراحل کی حمایت کرے گا: سیکھنے، کوڈنگ، اور تعمیر:

سیکھنا: چاہے کوئی تخلیق کار روبلوکس پر ترقی کرنے کے لیے بالکل نیا ہو یا تجربہ کار، روبلوکس اسسٹنٹ قدرتی زبان کا استعمال کرتے ہوئے مختلف سطحوں پر سوالات کے جوابات دینے میں مدد کرے گا۔
کوڈنگ: اسسٹنٹ ہمارے حالیہ پر پھیلے گا۔ کوڈ اسسٹ ٹول مثال کے طور پر، ڈویلپرز اسسٹنٹ سے اپنے کوڈ کو بہتر بنانے، کوڈ کے کسی حصے کی وضاحت کرنے، یا ٹھیک سے کام نہ کرنے والے کوڈ کے لیے ڈیبگ اور اصلاحات تجویز کرنے کے لیے کہہ سکتے ہیں۔
عمارت: اسسٹنٹ تخلیق کاروں کو نئے آئیڈیاز کو تیزی سے پروٹو ٹائپ کرنے میں مدد کرے گا۔ مثال کے طور پر، ایک نیا تخلیق کار پورے مناظر تیار کر سکتا ہے اور "اس سڑک کے ساتھ کچھ سٹریٹ لائٹس شامل کریں" یا "مختلف قسم کے درختوں کے ساتھ ایک جنگل بنائیں جیسے پرامپٹ ٹائپ کرکے مختلف ورژن آزما سکتا ہے۔ اب کچھ جھاڑیاں اور پھول ڈال دیں۔"

اسسٹنٹ کے ساتھ کام کرنا باہمی تعاون پر مبنی، متعامل اور تکراری ہوگا، جو تخلیق کاروں کو تاثرات فراہم کرنے کے قابل بنائے گا اور صحیح حل فراہم کرنے کے لیے اسسٹنٹ کے پاس کام ہوگا۔ یہ ایک ماہر تخلیق کار کو ایک پارٹنر کے طور پر رکھنے جیسا ہو گا کہ آپ آئیڈیاز کو اچھال سکتے ہیں اور آئیڈیاز کو اس وقت تک آزما سکتے ہیں جب تک کہ آپ اسے درست نہ کر لیں۔

فریم بارڈر = "0" اجازت =" ایکسلرومیٹر؛ آٹو پلے کلپ بورڈ لکھنا؛ خفیہ کردہ میڈیا؛ جائروسکوپ تصویر میں تصویر؛ web-share” allowfullscreen>

اسسٹنٹ کو بہترین پارٹنر بنانے کے لیے، ہم نے RDC میں ایک اور اعلان کیا: ہم نے ڈویلپرز کو مدعو کیا۔ آپٹ آؤٹ ان کے گمنام Luau اسکرپٹ ڈیٹا میں تعاون کرنے کے لیے۔ یہ اسکرپٹ ڈیٹا ہمارے AI ٹولز، جیسے کوڈ اسسٹ اور اسسٹنٹ، کو زیادہ موثر کوڈ تجویز کرنے اور بنانے میں نمایاں طور پر بہتر بنانے میں مدد کرے گا، جو روبلوکس ڈویلپرز کو ان کا استعمال کرتے ہیں۔ مزید، اگر ڈویلپرز روبلوکس سے آگے شیئر کرنے کا انتخاب کرتے ہیں، تو ان کے اسکرپٹ ڈیٹا کو تیسرے فریقوں کو دستیاب ڈیٹا سیٹ میں شامل کر دیا جائے گا تاکہ ان کے AI چیٹ ٹولز کو Luau کوڈ تجویز کرنے کے لیے بہتر طریقے سے تربیت دی جا سکے، اور Luau ڈویلپرز کو ہر جگہ واپس کر دیں۔

واضح ہونے کے لیے، صارف کی جامع تحقیق اور سرفہرست ڈویلپرز کے ساتھ شفاف گفتگو کے ذریعے، ہم نے اسے آپٹ ان کرنے کے لیے ڈیزائن کیا ہے اور اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کریں گے کہ تمام شرکاء پروگرام کی ضرورت کو سمجھتے ہیں اور اس سے اتفاق کرتے ہیں۔ ان لوگوں کے شکریہ کے طور پر جو روبلوکس کے ساتھ اسکرپٹ ڈیٹا کا اشتراک کرنے میں حصہ لینے کا انتخاب کرتے ہیں، ہم اسسٹنٹ اور کوڈ اسسٹ کے زیادہ طاقتور ورژنز تک رسائی فراہم کریں گے جو اس کمیونٹی کے تربیت یافتہ ماڈل کے ذریعے تقویت یافتہ ہیں۔ جن لوگوں نے آپٹ ان نہیں کیا ہے انہیں اسسٹنٹ اور کوڈ اسسٹ کے ہمارے موجودہ ورژن تک رسائی حاصل رہے گی۔

آسان اوتار تخلیق

بالآخر، ہم چاہتے ہیں کہ ہمارے 65.5 ملین یومیہ صارفین میں سے ہر ایک کے پاس ایک ایسا اوتار ہو جو ان کی صحیح معنوں میں نمائندگی کرے اور اس کا اظہار کرے کہ وہ کون ہیں۔ ہم نے حال ہی میں اپنے UGC پروگرام کے اراکین کے لیے قابلیت جاری کی ہے۔ اوتار باڈیز اور اسٹینڈ اسٹون ہیڈز دونوں بنائیں اور بیچیں۔. آج، اس عمل کے لیے اسٹوڈیو یا ہمارے UGC پروگرام تک رسائی، کافی اعلیٰ سطح کی مہارت، اور چہرے کے تاثرات، جسم کی حرکت، 3D دھاندلی، وغیرہ کو فعال کرنے کے لیے کئی دنوں کے کام کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس سے اوتار بنانے میں وقت لگتا ہے تاریخ، دستیاب اختیارات کی تعداد محدود۔ ہم اس سے بھی آگے جانا چاہتے ہیں۔

روبلوکس پر ہر ایک کو ذاتی نوعیت کا، اظہار خیال کرنے والا اوتار رکھنے کے قابل بنانے کے لیے، ہمیں اوتار بنانے اور اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے لیے بہت آسان بنانے کی ضرورت ہے۔ RDC میں، ہم نے ایک نئے ٹول کا اعلان کیا ہے جسے ہم 2024 میں جاری کر رہے ہیں جو کسی تصویر سے یا متعدد تصاویر سے حسب ضرورت اوتار کی آسانی سے تخلیق کو قابل بنائے گا۔ اس ٹول کے ساتھ، سٹوڈیو یا ہمارے UGC پروگرام تک رسائی رکھنے والا کوئی بھی تخلیق کار ایک تصویر اپ لوڈ کر سکے گا، ان کے لیے اوتار بنائے گا، اور پھر اپنی مرضی کے مطابق اس میں ترمیم کر سکے گا۔ طویل مدتی، ہم اسے روبلوکس کے تجربات میں براہ راست دستیاب کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔

اسے ممکن بنانے کے لیے، ہم AI ماڈلز کو Roblox کے اوتار اسکیما اور Roblox کی ملکیت والے 3D اوتار ماڈلز کے سیٹ پر تربیت دے رہے ہیں۔ ایک نقطہ نظر کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ تحقیق 3D امیجز سے 2D اسٹائلائزڈ اوتار بنانے کے لیے۔ ہم 3D جنریٹیو تکنیکوں کے ساتھ محدود 2D ٹریننگ ڈیٹا کو بڑھانے کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ ٹیکسٹ ٹو امیج ڈفیوژن ماڈلز کا استعمال اور تربیت کے لیے جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورک (GAN) پر مبنی 3D جنریشن نیٹ ورک کا استعمال کرنے پر بھی غور کر رہے ہیں۔ آخر میں، ہم استعمال کرنے پر کام کر رہے ہیں۔ کنٹرول نیٹ اوتار کے نتیجے میں ملٹی ویو امیجز کی رہنمائی کے لیے پہلے سے طے شدہ پوز میں تہہ کرنا۔

یہ عمل اوتار کے لیے 3D میش تیار کرتا ہے۔ اگلا، ہم 3D کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔ سیمنٹک سیگمنٹیشن ریسرچ3D اوتار پوز پر تربیت یافتہ، اس 3D میش کو لینے اور مناسب چہرے کی خصوصیات، کیجنگ، رگنگ، اور بناوٹ کو شامل کرنے کے لیے، جوہر میں، جامد 3D میش کو روبلوکس اوتار بنانے کے لیے اسے ایڈجسٹ کرنا۔ آخر میں، ایک میش ایڈیٹنگ ٹول صارفین کو ماڈل کو شکل دینے اور ایڈجسٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے تاکہ یہ اس ورژن کی طرح نظر آئے جس کا وہ تصور کر رہے ہیں۔ اور یہ سب کچھ تیزی سے ہوتا ہے — منٹوں میں — ایک نیا اوتار تیار کرتا ہے جسے Roblox میں درآمد کیا جا سکتا ہے اور تجربے میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔

صوتی مواصلات کو معتدل کرنا

ہمارے لیے AI صرف تخلیق کے بارے میں نہیں ہے، یہ ایک متنوع، محفوظ اور سول کمیونٹی کو یقینی بنانے کے لیے ایک بہت زیادہ موثر نظام بھی ہے۔ جیسے ہی ہم وائس چیٹ اور روبلوکس کنیکٹ، آپ کے اوتار کی خصوصیت کے طور پر نئی کالنگ، اور RDC میں اعلان کردہ APIs سمیت نئی صوتی خصوصیات کو رول آؤٹ کرنا شروع کرتے ہیں، ہمیں ایک نئے چیلنج کا سامنا کرنا پڑتا ہے — حقیقی وقت میں بولی جانے والی زبان کو معتدل کرنا۔ اس کے لیے موجودہ صنعت کا معیار ایک ایسا عمل ہے جسے آٹومیٹک اسپیچ ریکگنیشن (ASR) کہا جاتا ہے، جو بنیادی طور پر ایک آڈیو فائل لیتا ہے، اسے متن میں تبدیل کرنے کے لیے نقل کرتا ہے، پھر نامناسب زبان، مطلوبہ الفاظ وغیرہ کو تلاش کرنے کے لیے متن کا تجزیہ کرتا ہے۔

یہ چھوٹے پیمانے پر استعمال کرنے والی کمپنیوں کے لیے اچھا کام کرتا ہے، لیکن جیسا کہ ہم نے اسی ASR عمل کو استعمال کرتے ہوئے آواز کی کمیونیکیشن کو معتدل کرنے کے لیے دریافت کیا، ہمیں جلد ہی احساس ہوا کہ یہ ہمارے پیمانے پر مشکل اور غیر موثر ہے۔ یہ نقطہ نظر ناقابل یقین حد تک قیمتی معلومات کو بھی کھو دیتا ہے جو اسپیکر کے حجم اور آواز کے لہجے کے ساتھ ساتھ گفتگو کے وسیع تر سیاق و سباق میں انکوڈ ہوتی ہے۔ لاکھوں منٹ کی گفتگو میں سے ہمیں ہر روز مختلف زبانوں میں نقل کرنا پڑتا ہے، صرف ایک بہت ہی کم فیصد ممکنہ طور پر کچھ نامناسب لگتی ہے۔ اور جیسا کہ ہم پیمانہ بڑھاتے رہتے ہیں، اس نظام کو برقرار رکھنے کے لیے زیادہ سے زیادہ کمپیوٹ پاور کی ضرورت ہوگی۔ لہٰذا ہم نے اس بات کا بغور جائزہ لیا کہ ہم اسے مزید مؤثر طریقے سے کیسے کر سکتے ہیں، ایک پائپ لائن بنا کر جو براہ راست لائیو آڈیو سے لے کر مواد کو لیبل کرنے تک جائے اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے کہ آیا یہ ہماری پالیسیوں کی خلاف ورزی کرتا ہے یا نہیں۔

بالآخر، ہم اپنے اندرون خانہ صوتی ڈیٹا سیٹس کی درجہ بندی کرنے کے لیے ASR کا استعمال کر کے اندرون خانہ حسب ضرورت آواز کا پتہ لگانے کا نظام بنانے میں کامیاب ہو گئے، پھر سسٹم کو تربیت دینے کے لیے اس درجہ بند صوتی ڈیٹا کا استعمال کریں۔ مزید خاص طور پر، اس نئے نظام کو تربیت دینے کے لیے، ہم آڈیو سے شروع کرتے ہیں اور ایک ٹرانسکرپٹ بناتے ہیں۔ اس کے بعد ہم آڈیو کی درجہ بندی کرنے کے لیے اپنے روبلوکس ٹیکسٹ فلٹر سسٹم کے ذریعے ٹرانسکرپٹ چلاتے ہیں۔ یہ ٹیکسٹ فلٹر سسٹم روبلوکس پر پالیسی کی خلاف ورزی کرنے والی زبان کا پتہ لگانے میں بہت اچھا ہے کیونکہ ہم اسی فلٹر سسٹم کو کئی سالوں سے روبلوکس کی مخصوص بول چال، مخففات اور لنگو پر بہتر بنا رہے ہیں۔ تربیت کی ان پرتوں کے اختتام پر، ہمارے پاس ایک ایسا ماڈل ہے جو حقیقی وقت میں آڈیو سے براہ راست پالیسی کی خلاف ورزیوں کا پتہ لگانے کے قابل ہے۔

اگرچہ یہ نظام مخصوص کلیدی الفاظ جیسے کہ بے حرمتی کا پتہ لگانے کی صلاحیت رکھتا ہے، پالیسی کی خلاف ورزیاں شاذ و نادر ہی صرف ایک لفظ کی ہوتی ہیں۔ ایک لفظ اکثر ایک سیاق و سباق میں مشکل لگ سکتا ہے اور دوسرے سیاق و سباق میں بالکل ٹھیک۔ بنیادی طور پر، اس قسم کی خلاف ورزیوں میں شامل ہوتا ہے کہ آپ کیا کہہ رہے ہیں، آپ اسے کیسے کہہ رہے ہیں، اور وہ سیاق و سباق جس میں بیانات دیے گئے ہیں۔

سیاق و سباق کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے، ہم ٹرانسفارمر پر مبنی فن تعمیر کی مقامی طاقت کا فائدہ اٹھاتے ہیں، جو ترتیب کے خلاصے میں بہت اچھا ہے۔ یہ آڈیو سٹریم کی طرح ڈیٹا کی ایک ترتیب لے سکتا ہے، اور آپ کے لیے اس کا خلاصہ کر سکتا ہے۔ یہ فن تعمیر ہمیں طویل آڈیو ترتیب کو محفوظ رکھنے کے قابل بناتا ہے تاکہ ہم نہ صرف الفاظ بلکہ سیاق و سباق اور لہجے کا بھی پتہ لگا سکیں۔ ایک بار جب یہ تمام عناصر اکٹھے ہوجاتے ہیں، تو ہمارے پاس ایک حتمی نظام ہوتا ہے جہاں ان پٹ آڈیو ہوتا ہے اور آؤٹ پٹ ایک درجہ بندی ہوتا ہے — پالیسی کی خلاف ورزی کرتا ہے یا نہیں کرتا۔ یہ نظام کلیدی الفاظ اور پالیسی کی خلاف ورزی کرنے والے فقروں کا پتہ لگا سکتا ہے، بلکہ لہجے، جذبات اور دوسرے سیاق و سباق کا بھی پتہ لگا سکتا ہے جو ارادے کا تعین کرنے کے لیے اہم ہیں۔ یہ نیا سسٹم، جو آڈیو سے براہ راست پالیسی کی خلاف ورزی کرنے والی تقریر کا پتہ لگاتا ہے، روایتی ASR سسٹم کے مقابلے میں نمایاں طور پر زیادہ کمپیوٹ کارگر ہے، جس سے اس کی پیمائش کرنا بہت آسان ہو جائے گا کیونکہ ہم یہ تصور کرتے رہتے ہیں کہ لوگ کیسے اکٹھے ہوتے ہیں۔

ہمیں اس قسم کی زبان کے ممکنہ نتائج سے اپنے صوتی رابطے کے ٹولز پر متنبہ کرنے کے لیے ایک نئے طریقے کی بھی ضرورت تھی۔ ہمارے اختیار میں اس اختراعی پتہ لگانے کے نظام کے ساتھ، اب ہم محفوظ ماحول کو برقرار رکھنے کے لیے آن لائن رویے کو متاثر کرنے کے طریقوں کے ساتھ تجربہ کر رہے ہیں۔ ہم جانتے ہیں کہ لوگ بعض اوقات غیر ارادی طور پر ہماری پالیسیوں کی خلاف ورزی کرتے ہیں اور ہم یہ سمجھنا چاہتے ہیں کہ کیا کبھی کبھار یاد دہانی مزید جرائم کو روکنے میں مدد کر سکتی ہے۔ اس میں مدد کرنے کے لیے، ہم اطلاعات کے ذریعے ریئل ٹائم یوزر فیڈ بیک کے ساتھ تجربہ کر رہے ہیں۔ اگر سسٹم کو پتہ چلتا ہے کہ آپ نے کچھ ایسا کہا ہے جس سے ہماری پالیسیوں کی کئی بار خلاف ورزی ہوتی ہے، تو ہم آپ کی اسکرین پر ایک پاپ اپ نوٹیفکیشن ڈسپلے کریں گے جس میں آپ کو مطلع کیا جائے گا کہ آپ کی زبان ہماری پالیسیوں کی خلاف ورزی کرتی ہے اور مزید معلومات کے لیے آپ کو ہماری پالیسیوں کی طرف لے جاتی ہے۔

تاہم، وائس اسٹریم کی اطلاعات اعتدال کے نظام کا صرف ایک عنصر ہیں۔ ہم اپنے مجموعی اعتدال کے فیصلوں کو آگے بڑھانے کے لیے پلیٹ فارم پر رویے کے نمونوں کے ساتھ ساتھ Roblox پر دوسروں کی شکایات کو بھی دیکھتے ہیں۔ ان سگنلز کا مجموعی نتیجہ مضبوط نتائج کا باعث بن سکتا ہے، بشمول آڈیو خصوصیات تک رسائی کو منسوخ کرنا، یا مزید سنگین خلاف ورزیوں کے لیے، پلیٹ فارم سے مکمل طور پر پابندی لگانا۔ ہماری کمیونٹی کو محفوظ اور شہری رکھنا بہت ضروری ہے کیونکہ ملٹی موڈل AI ماڈلز، جنریٹیو AI، اور LLMs میں یہ پیشرفت تخلیق کاروں کے لیے ناقابل یقین نئے ٹولز اور صلاحیتوں کو فعال کرنے کے لیے اکٹھے ہوتی ہے۔

ہمیں یقین ہے کہ تخلیق کاروں کو یہ ٹولز فراہم کرنے سے کم تجربہ کار تخلیق کاروں کے داخلے کی راہ میں حائل رکاوٹیں کم ہو جائیں گی اور زیادہ تجربہ کار تخلیق کاروں کو اس عمل کے زیادہ تکلیف دہ کاموں سے آزاد کر دیا جائے گا۔ اس سے وہ فائن ٹیوننگ اور آئیڈیٹنگ کے اختراعی پہلوؤں پر زیادہ وقت گزار سکیں گے۔ ان سب کے ساتھ ہمارا مقصد ہر کسی کو، ہر جگہ اپنے خیالات کو زندہ کرنے کے قابل بنانا ہے اور روبلوکس پر دستیاب اوتاروں، اشیاء اور تجربات کے تنوع کو وسیع پیمانے پر بڑھانا ہے۔ ہم بھی ہیں۔ نئی تخلیقات کی حفاظت میں مدد کے لیے معلومات اور ٹولز کا اشتراک.

ہم پہلے سے ہی حیرت انگیز امکانات کا تصور کر رہے ہیں: کہتے ہیں کہ کوئی شخص براہ راست تصویر سے اوتار ڈوپل گینگر بنانے کے قابل ہے، پھر وہ اپنے اوتار کو اپنی مرضی کے مطابق بنا کر انہیں لمبا بنا سکتا ہے یا انہیں اینیمی انداز میں پیش کر سکتا ہے۔ یا وہ اسسٹنٹ سے کاریں، عمارتیں اور مناظر شامل کرنے، روشنی یا ہوا کے حالات سیٹ کرنے، یا علاقہ تبدیل کرنے کے لیے کہہ کر تجربہ بنا سکتے ہیں۔ وہاں سے، وہ اسسٹنٹ کے ساتھ آگے پیچھے ٹائپ کرکے چیزوں کو بہتر بنانے کے لیے اعادہ کرسکتے ہیں۔ ہم اس حقیقت کو جانتے ہیں کہ لوگ ان ٹولز کے ساتھ کیا تخلیق کرتے ہیں، جیسے ہی وہ دستیاب ہوں گے، اس سے بھی آگے بڑھ جائیں گے جس کا ہم تصور بھی کر سکتے ہیں۔