هائير ايجوڪيشن ڪميشن مصنوعي ذهانت تي ٻه وڏا قدم کنيا آهن. هن ملڪ ۾ هر انڊر گريجوئيٽ ۽ پوسٽ گريجوئيٽ ڊگرين لاءِ لازمي ٽن ڪريڊٽ ڪلاڪ AI ڪورس جو نوٽيفڪيشن ڪيو آهي، جيڪو 2026 جي زوال کان شروع ٿيندو. هن اسان جي يونيورسٽين ۾ جنريٽو AI جي استعمال تي هڪ مسودو پاليسي پڻ جاري ڪيو آهي. ٻئي قدم خوش آمديد آهن.
پر قاعدن جو مسودو شاگردن لاءِ مقرر ڪري ٿو ٻن خيالن تي جيڪي نه رکندا. اهو شاگردن کي پابند ڪري ٿو ته AI جي ٺاهيل ڪم کي پنهنجو طور جمع ڪرڻ، ۽ اهو انهن کان پڇي ٿو اعلان ڪن ته اهي ڪهڙا اوزار استعمال ڪن ٿا ۽ ڇو. اهي ايماندار جبلت آهن. اهي پڻ ناقابل عمل آهن. ڪو به استاد ڪنهن به هڪ جي تصديق نٿو ڪري سگهي، ۽ مسودو گهڻو ئي تسليم ڪري ٿو جڏهن اهو ضابطو ڪري ٿو، صحيح طور تي، ته ڪنهن به شاگرد کي سزا نه ٿي سگهي صرف AI جي سڃاڻپ رپورٽ جي بنياد تي.
مسئلو اهو ناهي ته اهي ضابطا غلط آهن. اهو آهي ته انهن جو مقصد اهو آهي ته اسان ڪجهه نه ڏسي سگهون ٿا. اسان بحث ڪندا رهون ٿا ته هڪ شاگرد گهر ۾ ڇا ڪري سگهي ٿو، جڏهن سوال اهو آهي ته اسان اصل ۾ جواب ڏئي سگهون ٿا جيڪو اسان گريڊ لاء چونڊيو آهي. ھڪڙي دعوي سان شروع ڪريو، ڇاڪاڻتہ سڀ ڪجھ ان جي پٺيان آھي. AI موجوده قابليت کي وڌائي ٿو. اهو مدد ڪري ٿو جيڪو اڳ ۾ ئي ڪجهه آهي، ۽ اها صلاحيت پيدا نٿو ڪري جتي ڪو به موجود ناهي.
يونيورسٽين جي خلاف سخت ترين ڪيس اهو ناهي ته شاگرد ٺڳي ڪن. اھو اھو آھي ته جيڪو ڪجھ اسان سيکاريندا آھيو تن مان ڪجھ وڌيڪ سکڻ جي ضرورت نه آھي. هڪ جديد ڪوڊنگ اسسٽنٽ کان پڇو ته هڪ ڊيٽا سيٽ کي صاف ڪرڻ يا اڳڪٿي ڪرڻ واري ماڊل کي درست ڪرڻ لاءِ، ۽ اهو ڪم منٽن ۾ ڪندو. پوءِ ڇو ڪنهن کي شماريات يا مشين لرننگ جي سيمسٽر ذريعي ويهڻ گهرجي؟ ان جو اڌ سچ آهي. اهڙي نموني ڊوڙڻ هڪ مهارت هوندو هو. اڄ اهو هڪ جملو آهي جيڪو چيٽ بوٽ ۾ ٽائيپ ڪيو ويو آهي.
پر دعويٰ کي جانچيو. ڪاگل تي، هڪ آن لائن پليٽ فارم جتي هزارين ڊيٽا سائنسدان هڪ ئي مسئلي تي مقابلو ڪندا آهن، هر ڪنهن وٽ ساڳيو ڊيٽا ۽ ساڳيا AI اسسٽنٽ آهن. جيڪڏهن اوزار ڪافي هئا، هر سکور تقريبا برابر هوندو. اهو نه آهي، ۽ منهنجي ڄاڻ ۾ مضبوط انساني ٽيمن جي خلاف ڪو به زنده مقابلو اڃا تائين نه کٽيو ويو آهي مسئلو هڪ ماڊل کي هٿ ڪرڻ ۽ پري هلڻ سان. اهي نظام نه سوچيندا آهن. اهي عمل ڪن ٿا، تمام سٺو، هڪ هدايت ۾ جيڪو هڪ شخص چونڊيو آهي. ڪنهن کي اڃا تائين اهو فيصلو ڪرڻو آهي ته ڪهڙو سوال پڇڻ جي لائق آهي، ڇا ڊيٽا تي اعتبار ڪري سگهجي ٿو، ۽ ڇا هڪ جواب جيڪو شاندار نظر اچي ٿو خاموشيء سان غلط آهي. اهو هوشيار اشارو نه آهي، جيڪو ڪو به هڪ منجهند ۾ سکندو آهي. اهو مضمون جو علم آهي: اهو ڄاڻڻ ته توهان کي ڏسڻ کان اڳ جواب ڪهڙو ڏسڻ گهرجي.
پوءِ ڇو ڪا شيءِ سيکاري جيڪا مشين اڳ ۾ ئي ڪري سگهي ٿي؟ معمولي دفاع اهو آهي ته مشين اڃا تائين ڏکيو حصو نه ٿا ڪري سگهن. مان ان دليل تي يقين نه ٿو ڪريان، ڇاڪاڻ ته ان جو مطلب آهي ته هر ڪورس پاڻ کي ٻيهر صحيح ثابت ڪرڻ گهرجي هر ڀيري هڪ بهتر نموني ظاهر ٿئي ٿو.
مضبوط ميدان اهو ئي سبب آهي جو اسان اڃا تائين ٻارن کي رياضي سيکاريندا آهيون جڏهن هر فون ۾ ڪيڪيڪليٽر هوندو آهي. رقم ذريعي ڪم ڪرڻ اهو آهي ته نمبر جو احساس ڪيئن ٺهيل آهي، ۽ انهي مان ڪو به نه ٿو اچي ته ڪنهن ٻئي کي اهو ڪندي ڏسي. تعليم ظرفيت پيدا ڪري ٿي، ۽ ظرفيت ان ڪوشش سان ٺاهي ٿي جيڪا ٻاهران نه ٿي سگهي. هن جو مطلب اهو ناهي ته هر شي کي هٿ سان سيکاريو وڃي. امتحان اهو آهي ته ڇا ڪرڻ ڪجهه ٺاهي ٿو جيڪو ڪم کي ختم ڪري ٿو، اهو ئي سبب آهي ته اسان لاگ جدولن کي بغير نقصان جي ڇڏيا ۽ رياضي کي رکيو. هڪ شاگرد جيڪو بغير مدد جي هڪ مضمون لکي ٿو حقيقت ۾ هڪ مضمون نه پيدا ڪري رهيو آهي. اهي گڏجي هڪ دليل رکڻ سکندا آهن. مضمون ڊسپوزيبل آهي. عادت ناهي. AI اسان جي نصاب کي ختم نه ڪيو آهي. اهو بدلجي ويو آهي ته شاگردن جي پيداوار جي قيمت، نه ته اسان انهن کي سيکاريو.
لازمي AI ڪورس سڀ کان وڏي نصابي تبديلي آهي جيڪا اسان جي يونيورسٽين سالن ۾ ڪئي آهي، ۽ تقريبن ڪجهه به نه چيو ويو آهي ته ان ۾ ڇا ٿيڻ گهرجي. اڳتي وڌڻ لاءِ کاٻي، اهو اشارو ڏيڻ تي هڪ ڪورس بڻجي ويندو: چيٽ بٽ ڏانهن درخواستن کي ڪيئن جملو ڪجي، گڏوگڏ مشهور اوزارن جو دورو. اهو هڪ تعارفي سيشن آهي، نه ڪو ڪورس. اهو هڪ سال اندر بيٺو هوندو، ۽ مارڪيٽ ان جي قيمت نه ڏيندو، ڇاڪاڻ ته هر ڪنهن وٽ اڳ ۾ ئي آهي. OpenAI فيبروري ۾ چيو ته 900 ملين ماڻهو هر هفتي ChatGPT استعمال ڪري رهيا هئا، ۽ ان جا حريف ڪيترائي لکين وڌيڪ شامل ڪن ٿا. جيڪو به سيمسٽر ان باڪس ۾ ٽائپنگ جي درخواستن جي باري ۾ سيکاريندو، دنيا اڳ ۾ ئي پاڻ کي مفت ۾ سيکاريو آهي. ڇا ٿورڙي آهي انهن ماڊلن سان گڏ ٺاهڻ جي صلاحيت بلڪه انهن سان چيٽ ڪرڻ جي. شاگردن کي سکڻ گهرجي ته هڪ API ڇا آهي، نثر جي بدران منظم ڊيٽا لاء ماڊل ڪيئن پڇو، ۽ 50000 رڪارڊن تي هڪ ڪم کي رات ۾ ڪيئن هلائڻو آهي. بنياديات ڪافي آهن، ڇاڪاڻ ته هڪ دفعو هڪ شاگرد ڄاڻي ٿو ته هڪ سسٽم کي ڇا ڪرڻ گهرجي، ڪوڊنگ اسسٽنٽ ان کي لکڻ ۾ مدد ڪندا. هڪ گريجوئيٽ جيڪو هڪ ماڊل سان چيٽ ڪري ٿو هڪ وقت ۾ هڪ دستاويز سنڀاليندو آهي. هڪ گريجوئيٽ جيڪو API سڏي سگهي ٿو سڄي آرڪائيو کي سنڀاليندو. حڪومت ۾، مون اهڙيون پائيپ لائينون ٺاهيون، ۽ ڇا ضروري آهي ته اهو ڄاڻڻ وارو ڪم مڪمل طور تي خودڪار ٿي سگهي ٿو.
غور ڪريو ته هن خلا کي کليل آهي. نو سئو ملين ماڻهو انهن ماڊل سان چيٽ ڪري سگهن ٿا. پڇو ته هڪ سان ڪيترا ٺاهيا آهن. گذريل سال هڪ آسٽريائي ڊولپر، پيٽر اسٽينبرگر، پنهنجي لاءِ هڪ ذاتي AI اسسٽنٽ لکيو، OpenAI جي ڪوڊنگ ٽول ڪوڊيڪس تي گهڻو ڪم ڪرڻ لاءِ، ۽ ان کي اوپن ڪلو جي نالي سان اوپن سورس طور جاري ڪيو. مهينن اندر اهو GitHub تي تيز ترين وڌندڙ منصوبن مان هو، ۽ فيبروري تائين OpenAI هن کي نوڪري ڏني هئي ۽ منصوبي کي هڪ آزاد بنياد جي طور تي فنڊ ڏيڻ تي اتفاق ڪيو هو. نوٽ ڪريو ته ڇا پيدا ڪيو. اسٽينبرگر جي پويان سافٽ ويئر ۾ ڪيريئر هو ۽ اهڙو خيال ٻيو ڪو به نه هو. ماڊل فراهم نه ڪيو. پر هو ان جي بغير ان رفتار تي تعمير نه ڪري سگهيو آهي، ۽ اهو سڄو نقطو آهي. نه ته اڪيلو OpenClaw ٺاهي ها. ضرب تڏهن ئي وڏي شيءِ حاصل ڪري ٿي جڏهن ٻئي نمبر وڏا هجن، ۽ انهن انگن مان هڪ کي ٺهڻ ئي يونيورسٽي آهي.
جيڪڏهن AI قابليت وڌائي ٿي، ساڳئي اوزار کي مختلف مرحلن تي مختلف طريقي سان علاج ڪيو وڃي. هڪ ڊاڪٽريٽ جي شاگرد يا هڪ فيڪلٽي ميمبر کي ضرب ڪرڻ جي صلاحيت آهي، ۽ مسودو صحيح آهي ته انهن جي تحقيق ۽ تدريس ۾ AI جي استعمال جي حوصلا افزائي ڪري. هڪ سيڪنڊ سيمسٽر انڊر گريجوئيٽ اڃا تائين گهٽجي ويو آهي. ساڳيو اوزار جيڪو هڪ محقق کي تيز ڪري ٿو خاموشيء سان هڪ شاگرد جي سکيا کي تبديل ڪري سگهي ٿو. هي هڪ تضاد نه آهي. اهو هڪ اصول آهي جيڪو ٻن مرحلن تي لاڳو ٿئي ٿو.
اهو هڪ قابل عمل اصول ڏئي ٿو. گريڊنگ کان الڳ سکيا. گهر جو ڪم وٺو مشق بڻجي ويندو آهي، اي آءِ جي کليل اجازت سان ۽ ٿورو وزن جڙيل آهي، ڇاڪاڻ ته ان جو مقصد سمجھڻ آهي. گريڊ سيٽنگون ڏانھن منتقل ڪري سگھون ٿا جيڪي اسان ڏسي سگھون ٿا: ڪلاس ۾ ڪم ڪيو ويو، پيش ڪيل ڪم جو مختصر زباني دفاع، ويوا، پريزنٽيشن. هڪ شاگرد جيڪو AI استعمال ڪيو تفويض ذريعي سوچڻ لاءِ ان تي آساني سان سوالن جا جواب ڏيندو. هڪ شاگرد جيڪو AI استعمال ڪيو سوچڻ کان بچڻ لاءِ نه. سوالن جا پنج منٽ اهو ڪندو آهي جيڪو ڪو سافٽ ويئر معتبر طور تي نٿو ڪري، ۽ اهو ڪنهن تي الزام نه ٿو ڏئي.
واضح اعتراض ڪم لوڊ آهي. زباني دفاع ٻارهن ڪلاس ۾ ٺيڪ ۽ اٺين جي حصي ۾ ناممڪن آهي. پر زباني هتي مکيه اوزار نه آهي. مکيه اوزار جي نگراني ڪيل لکيل ڪم ڪمري ۾ ڪيو ويو آهي، وقت تي ۽ نشان لڳل آهي جيئن اهو هميشه ڪيو ويو آهي. ملڪ ۾ هر يونيورسٽي اڳ ۾ ئي پيماني تي امتحان هلائي ٿو. ڪهڙيون تبديليون لاجسٽڪ نه آهن پر سوال آهن: مواد جي ياد نه ڪرڻ وارو ڪو به هاڻي سيڪنڊن ۾ ڳولي سگهي ٿو، پر سوال جيڪي صرف هڪ شاگرد کي سمجهندا آهن جن ڪم ڪيو.
زباني ٻيو اوزار آهي، جتي استعمال ڪيو ويندو آهي اهو گهڻو ڪري ٿو. پروجيڪٽس، ٿيسز ۽ گروپ سبمشنز تي، سوال گروپ جي بجاءِ هڪ نالي واري ميمبر کي ڏيو. ٻي جاءِ تي، اعلان ڪيو ته ڪنهن به شاگرد کي ڪنهن به جمع ڪرائڻ ذريعي ڳالهائڻ لاءِ چيو وڃي ٿو، ۽ پوءِ نمونو، پنج منٽ هر هڪ گردش تي. هي چورن جو شڪار ناهي. اهو صرف اهو آهي ته هڪ شاگرد جنهن کي خبر ناهي ته ڇا انهن کان پڇيو ويندو ته جواب ڏيڻ جي قابل هوندو.
ٽيڪنالاجي مدد ڪري ٿي، پر مسودو هڪ فرق کي ڦهلائي ٿو. ڳولڻ واري سافٽ ويئر هڪ دستاويز جي باري ۾ هڪ امڪاني الزام لڳائيندو آهي جيڪو ڪڏهن به نه ڏٺو ويو آهي. 2023 ۾، اسٽينفورڊ ٽيم ست وڏي پيماني تي استعمال ٿيندڙ ڊيڪٽرز کي آزمايو ۽ نتيجن کي جرنل پيٽرن ۾ شايع ڪيو. غير ملڪي انگريزي ڳالهائيندڙن پاران لکيل 91 TOEFL مضمونن تي، ڊيڪٽر غلط طور تي ڪم کي AI-generated 61 سيڪڙو وقت سڏيو، ۽ انهن مضمونن مان 18 تي سڀئي ست غلط فيصلي تي متفق ٿيا. ساڳئي اوزار آمريڪي اسڪول جي ٻارن جي مضمونن کي صحيح طور تي وقت جي 95 سيڪڙو بابت فيصلو ڪيو. سبب پريشاني هئي. اهي سسٽم سادو ۽ اڳڪٿي ڪرڻ واري لفظ کي سزا ڏين ٿا، جيڪو صحيح طور تي هڪ ٻي ٻولي ۾ محتاط لکڻين وانگر نظر اچي ٿو. ڪجھ وينڊرز ان کان پوءِ پنھنجي ماڊل کي تبديل ڪري چڪا آھن ۽ ان معيار تي بھتر نتيجا رپورٽ ڪن ٿا، تنھنڪري تصوير ڊڪٽر ۽ ٻولي جي لحاظ کان مختلف آھي. پر پاڪستاني شاگردن جي لکڻين تي اهڙو ڪو به نظام درست نه ڪيو ويو آهي، ۽ جيستائين هڪ آهي، هڪ نمبر به ان جو ثبوت ناهي. هتي ڪنهن به شاگرد کي ڊيڪٽر رپورٽ تي فيصلو نه ڪيو وڃي، ۽ ڪنهن به يونيورسٽي کي انهن مان هڪ سسٽم خريد ڪرڻ گهرجي بغير ان جي پنهنجي شاگردن جي لکڻين تي جانچ ڪرڻ کان سواء.
تحقيق هڪ الڳ معاملو آهي. پروڪٽر ٿيل ڪمپيوٽر ليبز ۽ نگراني ٿيل ٽرمينل ڪنهن کي به الزام نه ڏيندا آهن. انهن شرطن کي مقرر ڪيو جنهن جي تحت ڪم پيدا ڪيو ويو آهي، جيڪو امتحان هال هميشه ڪيو آهي. ڪنهن به ڪم لاءِ، سوال اهو آهي ته اهو ڪم مقصد آهي يا تربيت. جيڪڏهن اهو مقصد آهي، اوزار استعمال ڪريو. جيڪڏهن اها تربيت آهي، اهو پنهنجو پاڻ کي مڪمل نقطو آهي. مان ڪار نه ٿو هلائي سگهان ۽ هڪ ميل هلڻ جي فائدي جي دعويٰ ڪري سگهان ٿو.
هڪ ٻي شيءِ ڪا به درآمدي پاليسي نه ٻڌائيندي. صنعت جنهن ۾ اسان جا گريجوئيٽ داخل ٿين ٿا، اپنائڻ جي ابتدائي مرحلي تي آهي ان کان علاوه پرڏيهي ڪيس اسٽڊيز جو فرض آهي، ۽ اسان جي ڪلاس جو سائز ان کان وڏو آهي جنهن لاءِ هدايت لکي وئي هئي. اتر آمريڪي ڪاروباري اسڪول مان ڪڍيل پاليسي انهن حالتن سان رابطي ۾ نه رهندي.
مان احتياط لاءِ بحث نه پيو ڪريان. مان انهن سسٽم کي ٺاهيندو آهيان ۽ انهن کي سيکاريندو آهيان. مان بحث ڪري رهيو آهيان ته حڪم اهم آهي. اسان شروع ڪيو آهي، جيئن ادارا عام طور تي ڪندا آهن، ڇا جي اجازت ڏيڻ ۽ ڇا خريد ڪرڻ سان. اڳوڻو سوال اهو آهي ته هڪ ڊگري ڪهڙي تصديق ڪري ٿي. جيڪڏهن اهو تصديق ڪري ٿو ته هڪ گريجوئيٽ هڪ دستاويز پيدا ڪري سگهي ٿو، اسان اڳ ۾ ئي وڃائي چڪا آهيون، ڇاڪاڻ ته دستاويز هاڻي مفت آهن. جيڪڏهن اهو تصديق ڪري ٿو ته هڪ شخص ڪم جي ذريعي تبديل ڪيو ويو آهي، ته هو هڪ مسئلي کي ترتيب ڏئي سگهي ٿو، فيصلو ڪري سگهي ٿو ته ڇا جواب سٺو آهي، ۽ ان جي پويان بيهڻ، پوء اسان جو ڪم صرف اهو آهي ته درجه بندي ڪرڻ، ڪمري ۾، جتي اهو ڏسي سگهجي ٿو.
تعليم پهريون، AI ٻيو. هن پاليسي کي حتمي شڪل ڏيڻ کان پهريان اوزار ٻيهر تبديل ٿيندا. اسان کي سکڻ جي باري ۾ ڇا مڃڻ گهرجي.
