مصنوعی ذہانت (AI) سسٹمز نے حالیہ برسوں میں غیر معمولی صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا ہے۔ پھر بھی، ایک مستقل چیلنج باقی ہے: AI فریب نظر، جہاں ماڈل اعتماد کے ساتھ غلط یا من گھڑت معلومات تیار کرتے ہیں۔ یہ مضمون اس بات کی کھوج کرتا ہے کہ AI کیوں فریب دیتا ہے اور جانچتا ہے کہ آیا، اور کس حد تک، ہم ان غلطیوں کو روک سکتے ہیں۔
AI فریب نظر محض خرابیاں یا کیڑے نہیں ہیں۔ وہ ایک بنیادی ضمنی پیداوار ہیں کہ جدید AI ماڈلز کس طرح زبان سیکھتے اور تیار کرتے ہیں۔ صحت کی دیکھ بھال، قانون اور مالیات جیسے حساس ڈومینز میں AI کو محفوظ طریقے سے تعینات کرنے کے لیے ان سسٹمز کے پیچھے میکانکس — اور تخفیف کی حکمت عملیوں میں تازہ ترین پیش رفت کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔
اے آئی ماڈل کیوں فریب کا شکار ہوتے ہیں؟
اے آئی ہیلوسینیشن کیا ہے؟
AI hallucination سے مراد ایسی مثالیں ہیں جب جنریٹیو ماڈل ایسے بیانات پیش کرتے ہیں جو حقیقت میں غلط، گمراہ کن، یا مکمل طور پر من گھڑت ہوتے ہیں، جب کہ انہیں قابل اعتماد اعتماد اور روانی کی زبان کے ساتھ پیش کیا جاتا ہے۔ یہ غلطیاں معمولی غلطیاں، جیسے کہ اعدادوشمار کا غلط حوالہ دینا، بڑی من گھڑت باتیں، جیسے غیر موجود قانونی شقوں یا طبی مشورے کی ایجاد تک ہو سکتی ہیں۔ محققین اس بات پر زور دیتے ہیں کہ فریب کاری اعتماد اور درستگی کو نقصان پہنچاتی ہے، خاص طور پر ہائی اسٹیک ایپلی کیشنز میں، بصورت دیگر مربوط بیانیوں میں جھوٹ کو سرایت کر کے۔
اصل وجہ: پیشن گوئی بمقابلہ بازیافت
ان کے مرکز میں، بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) وسیع ٹیکسٹ کارپورا سے سیکھے گئے نمونوں کی بنیاد پر ترتیب میں اگلے ممکنہ لفظ کی پیشین گوئی کر کے کام کرتے ہیں۔ وہ واضح طور پر حقائق کو "جاننے" یا تصدیق کرنے کے لیے نہیں بنائے گئے ہیں۔ اس کے بجائے، وہ ایسے ردعمل پیدا کرتے ہیں جو اعدادوشمار کے مطابق ان کے تربیتی ڈیٹا کے ساتھ موافق ہوتے ہیں۔ یہ ٹوکن بہ ٹوکن نقطہ نظر، طاقتور ہونے کے باوجود، جب ان کے پاس دیے گئے اشارے کے لیے براہ راست ثبوت کی کمی ہوتی ہے یا جب انہیں مبہم سوالات میں خلاء کو پُر کرنا ہوتا ہے تو وہ معلومات کو گھڑتنے کا شکار بناتا ہے۔
تربیتی ڈیٹا اور ماڈل فن تعمیر کا اثر
فریکوئنسی اور فریکوئنسی کی شدت تربیتی ڈیٹا کے معیار اور دائرہ کار کے ساتھ ساتھ ماڈل کے فن تعمیر اور تخمینہ کی حکمت عملی پر بہت زیادہ انحصار کرتی ہے۔ اوپن اے آئی کے استدلال کے ماڈلز، o3 اور o4-mini کے حالیہ ٹیسٹوں نے پہلے کے ورژنز کے مقابلے میں زیادہ فریب کی شرح کا انکشاف کیا - ماڈل کی پیچیدگی اور صلاحیت میں اضافہ کا ایک ستم ظریفی نتیجہ۔ مزید برآں، بنیادی اعداد و شمار میں تعصبات اور تضادات کو AI آؤٹ پٹس میں بازگشت اور بڑھایا جا سکتا ہے، جس سے ان علاقوں میں نظامی خرابیاں پیدا ہوتی ہیں جہاں ٹریننگ سیٹ بہت کم یا ترچھا تھا۔
فوری ڈیزائن اور آؤٹ پٹ کی لمبائی
صارف کے تعامل کے لطیف پہلو—جیسے کہ فوری جملہ اور جواب کی لمبائی—بھی فریب کاری کے رجحان کو متاثر کرتے ہیں۔ پیرس میں مقیم AI ٹیسٹنگ فرم Giskard کی ایک حالیہ تحقیق سے پتا چلا ہے کہ چیٹ بوٹس کو مختصر جوابات فراہم کرنے کی ہدایت دینا مبہم موضوعات پر فریب کی شرح میں اضافہ کر سکتا ہے، کیونکہ اختصار ماڈل پر غیر یقینی صورتحال کی نشاندہی کرنے کے بجائے گمشدہ تفصیلات کا "اندازہ" کرنے پر دباؤ ڈالتا ہے۔ یہ بصیرت محتاط فوری انجینئرنگ کی اہمیت اور ایسے میکانزم کی ضرورت کو واضح کرتی ہے جو AI کو اس وقت اظہار کرنے کی اجازت دیتے ہیں جب اسے کوئی جواب معلوم نہ ہو۔
کیا ہم AI فریب کو روک سکتے ہیں؟
ریٹریول-آگمینٹڈ جنریشن (RAG) کے ساتھ گراؤنڈنگ
تخفیف کی سب سے امید افزا حکمت عملی Retrieval-Augmented Generation (RAG) ہے، جو تخلیقی ماڈلز کو بیرونی علمی ذرائع کے ساتھ جوڑتی ہے۔ جواب پیدا کرنے سے پہلے، AI متعلقہ دستاویزات یا ڈیٹا کو بازیافت کرتا ہے — جیسے کہ تازہ ترین ڈیٹا بیس، قابل اعتماد ویب ذرائع، یا ملکیتی ریکارڈ — اور اس حقیقت پر مبنی سیاق و سباق پر اس کے آؤٹ پٹ کو شرط لگاتا ہے۔ 2021 کے ایک مطالعے میں بتایا گیا ہے کہ RAG کی تکنیکوں نے سوالوں کے جواب دینے والے کاموں میں AI کے فریب کو تقریباً 35% تک کم کیا ہے، اور ڈیپ مائنڈ کے RETRO جیسے ماڈلز نے بڑے پیمانے پر بازیافت کے طریقوں کے ذریعے اسی طرح کے فوائد کا مظاہرہ کیا ہے۔
RAG کے فوائد اور حدود
- فوائد: ریئل ٹائم، حقیقت پر مبنی بنیاد فراہم کرتا ہے۔ ڈومین مخصوص علم کو ضم کر سکتے ہیں؛ جامد تربیتی ڈیٹا پر انحصار کو کم کرتا ہے۔
- حدود: بیرونی علمی اڈوں کی دیکھ بھال کی ضرورت ہے۔ بازیافت میں تاخیر ردعمل کے وقت کو متاثر کر سکتی ہے۔ اگر بازیافت شدہ دستاویزات میں خود غلطیاں ہوں یا غیر متعلق ہوں۔
اعتماد کا تخمینہ اور غیر یقینی صورتحال ماڈلنگ
من گھڑت تفصیلات پر زیادہ کمٹمنٹ کرنے کے بجائے AI سسٹمز کو غیر یقینی صورتحال کا اظہار کرنے کی ترغیب دینا ایک اور اہم طریقہ ہے۔ درجہ حرارت کی پیمائش، مونٹی کارلو ڈراپ آؤٹ، یا جوڑا ماڈلنگ جیسی تکنیکیں سسٹمز کو ان کے آؤٹ پٹس کے ساتھ اعتماد کے اسکور بنانے کی اجازت دیتی ہیں۔ جب اعتماد ایک حد سے نیچے آجاتا ہے، تو AI کو وضاحت طلب کرنے، انسانی ماہر سے رجوع کرنے، یا سچائی سے اپنی حدود کو تسلیم کرنے کے لیے کہا جا سکتا ہے۔ خود چیکنگ فریم ورک کو شامل کرنا — جہاں ماڈل بازیافت شدہ شواہد کے خلاف اپنے جوابات پر تنقید کرتا ہے — مزید وشوسنییتا کو بڑھاتا ہے۔
بہتر تربیت اور فائن ٹیوننگ
اعلیٰ معیار کے، ڈومین کے لیے مخصوص ڈیٹاسیٹس پر فائن ٹیوننگ AI فریب کاری کو کافی حد تک کم کر سکتی ہے۔ کیوریٹڈ کارپورا پر ایسے ماڈلز کی تربیت کے ذریعے جو حقائق کی درستگی پر زور دیتے ہیں، ڈویلپر قابل تصدیق معلومات کی طرف نسل کے عمل کا تعصب کر سکتے ہیں۔ ہیومن فیڈ بیک (RLHF) سے کمک سیکھنے جیسی تکنیکوں کو فریب نظروں کو سزا دینے اور درستگی کا بدلہ دینے کے لیے استعمال کیا گیا ہے، ایسے ماڈلز حاصل کرتے ہیں جو سچائی کے انسانی فیصلوں کے ساتھ زیادہ مستقل طور پر ہم آہنگ ہوں۔ تاہم، یہاں تک کہ سخت ٹھیک ٹیوننگ بھی فریب نظروں کو مکمل طور پر ختم نہیں کر سکتی، کیونکہ جڑ پیدا کرنے کا طریقہ کار ممکنہ رہتا ہے۔
انسانی ان دی لوپ نگرانی
بالآخر، انسانی نگرانی ناگزیر رہتی ہے۔ ایسے سیاق و سباق میں جہاں غلطیوں میں اہم خطرہ ہوتا ہے — جیسے کہ قانونی دستاویز کا مسودہ تیار کرنا، طبی مشورہ، یا مالیاتی منصوبہ بندی — خودکار نتائج کا جائزہ اہل پیشہ ور افراد کے ذریعے لیا جانا چاہیے۔ سسٹمز کو ممکنہ طور پر فریب دینے والے مواد کو جھنڈا لگانے اور اسے انسانی تصدیق کے لیے روٹ کرنے کے لیے ڈیزائن کیا جا سکتا ہے۔ یہ ہائبرڈ نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ AI کی کارکردگی سے حاصل ہونے والے فوائد ماہرین کے فیصلے کے ساتھ متوازن ہیں، جس سے نقصان دہ غلط معلومات کے پھسل جانے کے امکانات کو کم کیا جا سکتا ہے۔
ناول کا پتہ لگانے والے الگورتھم
گراؤنڈنگ اور غیر یقینی ماڈلنگ کے علاوہ، محققین نے نسل کے بعد کے AI فریب کا پتہ لگانے کے لیے خصوصی الگورتھم تیار کیے ہیں۔ حال ہی میں نیچر سے شائع شدہ طریقہ نے ایک ہی سوال کے متعدد AI سے پیدا کردہ جوابات میں مستقل مزاجی کی پیمائش کرتے ہوئے "Semantic Entropy" کا تصور متعارف کرایا۔ اس تکنیک نے غلط آؤٹ پٹ سے صحیح میں فرق کرنے میں 79 فیصد درستگی حاصل کی، حالانکہ اس کی کمپیوٹیشنل شدت بڑے پیمانے پر سسٹمز میں ریئل ٹائم تعیناتی کو محدود کرتی ہے۔
عملی خیالات اور مستقبل کی سمت
تخلیقی صلاحیتوں اور درستگی کا توازن
اگرچہ فریب کاری واضح خطرات لاحق کرتی ہے، وہ تخلیقی AI کی تخلیقی لچک کو بھی ظاہر کرتی ہے۔ تخلیقی تحریر، ذہن سازی، یا تحقیقی تجزیہ میں، "AI hallucinations" نئے خیالات اور روابط کو جنم دے سکتے ہیں۔ چیلنج سیاق و سباق کی بنیاد پر AI رویے کو متحرک طور پر ایڈجسٹ کرنے میں مضمر ہے: جب مناسب ہو تخلیقی صلاحیتوں کو زیادہ سے زیادہ کرنا، پھر بھی اہم ایپلی کیشنز میں حقائق کی رکاوٹوں کو سخت کرنا۔
ریگولیٹری اور اخلاقی فریم ورک
جیسے جیسے AI نظام روزمرہ کی زندگی میں مزید مربوط ہو رہے ہیں، شفافیت اور جوابدہی کو چلانے کے لیے ریگولیٹری فریم ورک ابھر رہے ہیں۔ اسٹیک ہولڈرز فریب کاری کی شرحوں، AI غلطیوں کی لازمی رپورٹنگ، اور حقائق کی درستگی کے لیے معیاری بینچ مارکس کا جائزہ لینے کے لیے "الگورتھمک آڈٹ" کا مطالبہ کر رہے ہیں۔ اخلاقی رہنما خطوط اس بات پر زور دیتے ہیں کہ صارفین کو مطلع کیا جائے جب وہ AI کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، اور یہ کہ ماڈل غیر یقینی صورتحال کا انکشاف کرتے ہیں یا جہاں ممکن ہو ذرائع کا حوالہ دیتے ہیں۔
ماڈل آرکیٹیکچرز پر تحقیق جاری رکھی
محققین نئے ماڈل کے فن تعمیرات کی کھوج کر رہے ہیں جو AI فریب کو کم کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ نقطہ نظر جیسے ماڈیولر نیٹ ورکس، جو استدلال اور میموری کے اجزاء کو الگ کرتے ہیں، یا ہائبرڈ علامتی عصبی نظام جو واضح منطقی اصولوں کو مربوط کرتے ہیں، حقائق کی مستقل مزاجی کو بہتر بنانے کی صلاحیت کو ظاہر کرتے ہیں۔ مسلسل سیکھنے میں پیشرفت - جو ماڈلز کو تعیناتی کے بعد اپنے علم کی بنیاد کو اپ ڈیٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے- تربیتی ڈیٹا اور حقیقی دنیا کے درمیان فرق کو مزید کم کر سکتا ہے۔
شروع
CometAPI ایک متحد REST انٹرفیس فراہم کرتا ہے جو سیکڑوں AI ماڈلز (جیمنی ماڈلز، کلاڈ ماڈل اور اوپن اے آئی ماڈلز) کو جمع کرتا ہے — ایک مستقل اختتامی نقطہ کے تحت، بلٹ ان API-کی مینجمنٹ، استعمال کوٹہ، اور بلنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ۔ متعدد وینڈر یو آر ایل اور اسناد کو جگانے کے بجائے۔
انتظار کے دوران، ڈیولپر رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ جیمنی 2.5 پرو پیش نظارہ API , Claude Opus 4 API اور GPT-4.5 API کے ذریعے CometAPI, درج کردہ تازہ ترین ماڈلز مضمون کی اشاعت کی تاریخ کے مطابق ہیں۔ شروع کرنے کے لیے، میں ماڈل کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لیے۔ رسائی کرنے سے پہلے، براہ کرم یقینی بنائیں کہ آپ نے CometAPI میں لاگ ان کیا ہے اور API کلید حاصل کر لی ہے۔ CometAPI آپ کو انضمام میں مدد کے لیے سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کریں۔
نتیجہ
AI فریب نظر زبان کے ماڈلز کی امکانی نوعیت سے پیدا ہوتا ہے، جو پیٹرن کی پیشن گوئی میں کمال رکھتے ہیں لیکن حقیقت کی جانچ کرنے کا کوئی اندرونی طریقہ کار نہیں رکھتے۔ اگرچہ AI فریب نظروں کا مکمل خاتمہ ناقابل حصول ہو سکتا ہے، لیکن حکمت عملیوں کا مجموعہ — جیسے کہ بازیافت میں اضافہ شدہ نسل، غیر یقینی صورتحال کی ماڈلنگ، فائن ٹیوننگ، اور انسانی نگرانی — ان کے اثرات کو کافی حد تک کم کر سکتے ہیں۔ جیسا کہ AI کا ارتقاء جاری ہے، پتہ لگانے والے الگورتھم، تعمیراتی اختراعات، اور اخلاقی نظم و نسق میں جاری تحقیق ایک ایسے مستقبل کی تشکیل کرے گی جہاں تخلیقی نظاموں کے بے پناہ فوائد کو اعتماد یا درستگی سے سمجھوتہ کیے بغیر حاصل کیا جاتا ہے۔
آخر میں، فریب کاری کا انتظام کمال کی تلاش کے بارے میں نہیں ہے، بلکہ جدت اور بھروسے کے درمیان توازن قائم کرنے کے بارے میں ہے- اس بات کو یقینی بنانا کہ AI غلط معلومات کے بے لگام ذریعہ کے بجائے ایک طاقتور معاون رہے۔