مصنوعی ذہانت کا مستقبل: ماہرین 2030 تک کیا توقع رکھتے ہیں

دی پاکستان ٹائمز لائیو  اسلام آباد ٹائمز

اگر 2025 وہ سال تھا جب جنریٹو AI ایک گھریلو نام بن گیا، تو صنعتی ماہرین 2026 کو تیزی سے وہ سال قرار دے رہے ہیں جب AI کو اپنے حقیقی امتحان کا سامنا ہے: محض جوش و خروش پیدا کرنے کے بجائے قابلِ پیمائش قدر ثابت کرنا۔ دی پاکستان ٹائمز لائیو تازہ ترین ماہرانہ پیش گوئیوں کی بنیاد پر یہ جائزہ پیش کر رہا ہے کہ مصنوعی ذہانت اگلے چند سالوں میں حقیقتاً کس سمت جا رہی ہے، اور کہاں حقیقی اختلافات اب بھی موجود ہیں۔

جوش و خروش سے جانچ کی طرف

سٹینفورڈ کے انسٹی ٹیوٹ فار ہیومن سینٹرڈ AI کے مطابق، 2026 وہ تبدیلی کا نشان ہے جسے محققین "AI ایوانجلزم" سے "AI ایویلیویشن" کی طرف منتقلی کہتے ہیں — یعنی مرکزی سوال اب یہ نہیں کہ آیا AI کوئی کام کر سکتی ہے، بلکہ یہ کہ وہ کتنا اچھا، کس قیمت پر، اور کس کے لیے کرتی ہے۔ کمپیوٹر سائنس، طب، قانون اور معاشیات کے پروفیسرز معیاری بینچ مارکس اور ریئل ٹائم "AI اکنامک ڈیش بورڈز" کی آنے والی لہر کی نشاندہی کرتے ہیں جو پیشے در پیشے یہ ٹریک کریں گے کہ AI کہاں پیداواریت بڑھا رہی ہے، مزدوروں کو بے دخل کر رہی ہے، یا مکمل طور پر نئے کردار پیدا کر رہی ہے — جو زیادہ تر ایک قیاسی بحث رہی چیز کو ہر ماہ ماپی جانے والی چیز میں تبدیل کر رہا ہے۔

AGI کا سوال: انتہائی مختلف ٹائم لائنز

شاید کوئی سوال AI کی سرکردہ شخصیات کو اس سے زیادہ تیزی سے تقسیم نہیں کرتا کہ عمومی مصنوعی ذہانت — یعنی وہ AI جو تقریباً کسی بھی کام میں انسانی سطح کے استدلال سے مماثلت رکھے — دراصل کب آ سکتی ہے۔ پیشگوئیاں ایک غیر معمولی حد تک پھیلی ہوئی ہیں۔ ایلون مسک نے بار بار AGI کی آمد کو 2026 کے آس پاس رکھا ہے، جبکہ اینتھروپک کے ڈاریو امودائی اور مائیکروسافٹ AI کے مصطفیٰ سلیمان نے زیادہ تر پیشہ ورانہ کاموں پر انسانی سطح کی کارکردگی کے لیے 2026-2027 کی نشاندہی کی ہے۔ اس کے برعکس، گوگل ڈیپ مائنڈ کے ڈیمس ہسابس نے 2030 تک AGI کے تقریباً 50 فیصد امکانات کا زیادہ محتاط تخمینہ پیش کیا ہے، خبردار کرتے ہوئے کہ سائنسی دریافت اور حقیقی طور پر نئے استدلال، موجودہ نظاموں کے لیے کوڈنگ یا ریاضی جیسے کاموں کے مقابلے میں کہیں زیادہ مشکل ہیں۔ اسی دوران، پیشگوئی مارکیٹس اور مجموعی پیشگو پینلز اب بھی زیادہ محتاط تاریخوں پر جھکاؤ رکھتے ہیں، اکثر ایک مکمل عمومی نظام کے لیے 2030 کی دہائی کے اوائل-وسط یا اس سے بعد کے آس پاس مرتکز ہوتے ہیں۔

محققین نوٹ کرتے ہیں کہ رائے کا یہ پھیلاؤ اس بات کی علامت نہیں کہ کوئی بھی اس ٹیکنالوجی کو نہیں سمجھتا — یہ اس بات پر حقیقی اختلاف کی عکاسی کرتا ہے کہ AGI کی تعریف خود کیسے کی جانی چاہیے، کیونکہ ایک وسیع، قابلِ عمل تعریف شاید آج کے سب سے قابل ماڈلز سے جزوی طور پر پہلے ہی پوری ہو چکی ہو، جبکہ ایک سخت تر تعریف اب بھی دہائیوں دور ہو سکتی ہے۔

زمینی سطح پر اصل میں کیا بدل رہا ہے

AGI کی بحث کہیں بھی ٹھہرے، کئی ٹھوس رجحانات پہلے ہی اس بات کو نئی شکل دے رہے ہیں کہ AI کیسے استعمال ہوتی ہے۔ جنریٹو AI کا استعمال ڈرامائی طور پر بڑھا ہے، دنیا بھر کی اکثریتی تنظیمیں اب اسے کم از کم ایک کاروباری فنکشن میں تعینات کر رہی ہیں۔ خودمختار AI ایجنٹس — ایسے نظام جو آزادانہ طور پر کئی مراحل کے کاموں کی منصوبہ بندی اور تکمیل کر سکتے ہیں — تجرباتی مرحلے سے پیداواری استعمال کی طرف بڑھ رہے ہیں، صنعتی تجزیہ کاروں کے مطابق مخصوص ایجنٹس کی ٹیموں کو مربوط کرنے میں کاروباری دلچسپی تقریباً ایک سال کے اندر دس گنا سے زیادہ بڑھ چکی ہے۔ مصنوعی، AI سے تیار کردہ مواد مارکیٹنگ اور کنٹینٹ تخلیق میں غالب ہو چکا ہے، اکثریتی کنٹینٹ مارکیٹرز اب اپنے ورک فلو میں AI آلات استعمال کر رہے ہیں۔

اس سب کی بنیاد بہت بڑی انفراسٹرکچر سرمایہ کاری پر ہے: AI سے جڑی ڈیٹا سینٹر فنڈنگ کی ضروریات صرف 2026 میں کئی سو ارب ڈالر تک پہنچنے کا تخمینہ ہے، طویل مدتی پیشگوئیاں بتاتی ہیں کہ فنڈنگ کی ضروریات 2030 تک تقریباً دوبارہ دگنی ہو جائیں گی — سرمایہ خرچ کا ایسا پیمانہ جس کے بارے میں کچھ ماہرینِ معیشت خبردار کرتے ہیں کہ یہ روایتی فنانسنگ مارکیٹس کی صلاحیت سے تجاوز کرنا شروع ہو رہا ہے۔

معاشی اور روزگار پر اثرات

صنعتی محققین کے مطابق 2030 تک AI عالمی GDP میں کھربوں ڈالر کا حصہ ڈالے گی، ورلڈ اکنامک فورم کا تخمینہ ہے کہ آٹومیشن اور AI دنیا بھر میں کام کے کل گھنٹوں کا تقریباً 40 فیصد متاثر کریں گے۔ اہم بات یہ ہے کہ زیادہ تر ماہرین اسے مکمل تبدیلی کے بجائے تبدیلی کے طور پر پیش کرتے ہیں: زیادہ تر ملازمتوں کی نوعیت بدلنے کی توقع ہے  جس کے لیے کافی حد تک دوبارہ ہنر مندی درکار ہوگی  نہ کہ مکمل طور پر ختم ہونے کی، اگرچہ ابتدائی سطح کے، AI سے متاثرہ پیشوں کے بارے میں ابتدائی ڈیٹا پہلے ہی کچھ نوجوان کارکنوں کے لیے قابلِ پیمائش طور پر کمزور روزگار اور آمدنی کے نتائج ظاہر کر رہا ہے، جو محققین کے مطابق آئندہ کہیں زیادہ قریب سے ٹریک کیا جائے گا۔

وہ خطرات جو ابھی حل طلب ہیں

امید کے ساتھ ساتھ، سنگین حل طلب چیلنجز ہر معتبر پیشگوئی کا حصہ رہتے ہیں: ڈیٹا پرائیویسی کے خدشات، الگورتھمک تعصب جو غیر منصفانہ نتائج پیدا کرتا ہے، اور اس بات میں مستقل شفافیت کی کمی کہ جدید AI نظام دراصل اپنے فیصلوں تک کیسے پہنچتے ہیں۔ جیسے جیسے AI نظام زیادہ خودمختار کردار سنبھال رہے ہیں، جوابدہی کے سوالات — کہ جب کوئی AI ایجنٹ مہنگی غلطی کرے تو کون ذمہ دار ہے  گورننس کے نقطہ نظر سے بڑی حد تک غیر حل شدہ ہیں، چاہے استعمال ان ریگولیٹری فریم ورکس سے کہیں آگے تیزی سے بڑھتا جا رہا ہو جن کا مقصد اسے راہ دکھانا تھا۔

تجزیہ: بیک وقت سامنے آنے والے دو مستقبل

AI کے مستقبل کی پیشگوئی کو اتنا مشکل بنانے والی چیز یہ ہے کہ بیک وقت دو بہت مختلف کہانیاں سامنے آ رہی ہیں۔ ایک ٹریک پر، تنگ، کام کے لیے مخصوص AI غیر معمولی رفتار سے اپنائی جا رہی ہے، سافٹ ویئر انجینئرنگ، کسٹمر سروس اور کنٹینٹ تخلیق جیسے شعبوں میں حقیقی طور پر قابلِ پیمائش پیداواری فوائد فراہم کر رہی ہے حقیقی، اگرچہ تدریجی، پیش رفت جس کی رفتار کافی حد تک قابلِ پیشگوئی ہے۔ دوسرے ٹریک پر یہ کہیں زیادہ غیر یقینی سوال ہے کہ آیا، اور کب، عمومی ذہانت سے مشابہ کوئی چیز سامنے آتی ہے — ایک ایسا امکان جسے سنجیدہ محققین حقیقتاً وسیع پیمانے کے امکانات دیتے ہیں، "ایک یا دو سال کے اندر" سے لے کر "اس دہائی میں بالکل نہیں" تک۔

یہ تقسیم عملی طور پر اہم ہے: کاروبار اور پالیسی ساز جو AI کے مستقبل کے گرد منصوبہ بندی کر رہے ہیں، انہیں پہلے ٹریک کے لیے بھروسے کے ساتھ منصوبہ بندی کرنی چاہیے، جہاں رجحانات نسبتاً واضح ہیں، جبکہ دوسرے  AGI کے سوال — کو کسی بھی سمت میں طے شدہ ناگزیریت کی بجائے حقیقی کھلی غیر یقینی صورتحال کے طور پر برتنا چاہیے۔

اختتامیہ

عمومی مصنوعی ذہانت کی حتمی ٹائم لائن جو بھی ہو، AI کا زیادہ فوری مستقبل پہلے ہی تنگ اطلاقات میں مسلسل، قابلِ پیمائش فوائد، تاریخی پیمانے کی انفراسٹرکچر سرمایہ کاری، اور ایک ایسی لیبر مارکیٹ کے ذریعے لکھا جا رہا ہے جو اس کے جواب میں تبدیل ہونا شروع ہو رہی ہے۔ دی پاکستان ٹائمز لائیو آنے والے سالوں میں ان رجحانات کی پیش رفت پر نظر رکھے گا۔