جب AI معلومات کی تصدیق کرنا جانتا ہے: NAACL 2025 میں Viettel AI کی طرف سے نئی پیش رفت

(Dan Tri) - NAACL 2025 میں، ریاستہائے متحدہ میں منعقد ہونے والی دنیا کی معروف AI کانفرنسوں میں سے ایک، Viettel AI نے VeGraph متعارف کرایا - معلومات کی تصدیق کا ایک طریقہ جو موجودہ طریقوں کے مقابلے میں 5% تک درستگی بڑھانے میں مدد کرتا ہے۔

انٹرنیٹ اور سوشل نیٹ ورکس کے دھماکے نے صارف کے تیار کردہ مواد کو تیزی سے مقبول بنا دیا ہے، اور ساتھ ہی جعلی خبروں اور غیر سرکاری خبروں کی ایک وسیع لہر کو جنم دیا ہے۔

یہ غلط معلومات نہ صرف حساس شعبوں جیسے کہ صحت، قدرتی آفات، عوامی پالیسی وغیرہ میں لوگوں میں الجھن کا باعث بنتی ہیں بلکہ سنگین نتائج جیسے معاشی نقصانات، تنظیمی ساکھ کو نقصان اور قومی سلامتی کو لاحق خطرات کا باعث بنتی ہیں۔

VeGraph معلومات کی توثیق کا ایک طریقہ ہے جسے Viettel Data Services and Artificial Intelligence Center (Viettel AI) (تصویر: Viettel AI) کے انجینئرز کی ایک ٹیم نے تحقیق اور تیار کیا ہے۔

اگر ماضی میں، یہ معلومات صرف ایک خاص وقت اور دائرہ کار میں اثر کرتی تھی، اب یہ مصنوعی ذہانت (AI) سسٹمز کے ان پٹ ڈیٹا کا حصہ بننے پر تیزی سے خطرناک ہوتی جا رہی ہے۔ صارفین کو جواب دینے کے لیے معلومات کی تلاش اور جمع کرنے کے عمل میں، چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس جیسے سسٹمز اگر خود تصدیق کرنے کی صلاحیت نہیں رکھتے ہیں تو غلط معلومات کو استعمال کرنے، تخلیق کرنے یا پھیلانے کے مکمل طور پر اہل ہیں۔

حقائق کی جانچ پڑتال اس بات کی تصدیق کرنے کا عمل ہے کہ آیا معلومات کا ٹکڑا درست ہے یا غلط۔ مثال کے طور پر، "NASA کو مریخ پر زندگی ملی ہے" کے بیان کی حقیقت کی جانچ کرنے کا مقصد یہ جانچنا ہے کہ آیا یہ معلومات شائع شدہ حقائق پر مبنی ہیں، اخبارات، سائنسی ڈیٹا، یا علمی بنیادوں جیسے معتبر ذرائع سے۔

معلومات کی خود تصدیق کرنے کے لیے، AI سسٹمز کو جملوں کو سمجھنے، متعلقہ معلومات تلاش کرنے اور معروضی ڈیٹا کی بنیاد پر منطقی نتائج اخذ کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔

VeGraph (Verify-in-the-graph) NAACL 2025 میں Viettel Data Services and Artificial Intelligence Center (Viettel AI) کے انجینئرز کی ایک ٹیم کے ذریعے تحقیق، تیار اور پیش کردہ معلومات کی توثیق کا طریقہ ہے - قدرتی زبان کی پروسیسنگ پر تین سرکردہ بین الاقوامی کانفرنسوں میں سے ایک۔

دو مشہور توثیق ڈیٹا سیٹس، ہوور اور فیوروس کے تجرباتی نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ VeGraph موجودہ طریقوں کے مقابلے میں 2-5% تک درستگی کو بہتر بناتا ہے۔

حقائق کی جانچ کے زیادہ تر موجودہ طریقوں میں اب بھی مبہم، استعاراتی، یا کثیر پرت والے بیانات کو سنبھالنے میں دشواری ہوتی ہے، جو اکثر غلط معلومات کو "چھپانا" کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، اور واضح طور پر یہ وضاحت نہیں کر سکتے کہ مواد کے کسی ٹکڑے کو کیوں غلط سمجھا جاتا ہے، جس سے صارفین کے لیے نتائج پر اعتماد کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

بہت سے طریقے بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) پر بھی بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں جن میں مستند علمی ذرائع سے کراس چیک کرنے کی صلاحیت نہیں ہوتی ہے، جس سے غلط نتائج اخذ کرنے کا خطرہ ہوتا ہے، جسے "ہیلوسینیشن" بھی کہا جاتا ہے۔

ایسے ٹولز کے برعکس جو ماڈل کے اندر صرف اندرونی نتائج نکالتے ہیں، VeGraph معلومات کی توثیق کی درخواست کو فعال طور پر چھوٹی تجاویز میں تقسیم کرتا ہے اور پھر ان کا موازنہ قابل اعتماد حوالہ جات جیسے قانونی دستاویزات، سرکاری ڈیٹا بیس، خصوصی دستاویزات وغیرہ سے کرتا ہے۔ توثیق کے پورے عمل کو واضح مراحل میں ترتیب دیا جاتا ہے، جس سے صارفین کو ٹریک کرنا اور جانچنا آسان ہو جاتا ہے، AI ایپلیکیشن کی حقیقت میں اضافہ یا حقیقت میں اضافہ ہوتا ہے۔ یہ خصوصیت تنظیموں کو ضرورت پڑنے پر نظام کو تیزی سے ایڈجسٹ اور بہتر بنانے کے قابل بھی بناتی ہے۔

ایک شفاف اور محفوظ ڈیجیٹل ماحول کا مقصد، VeGraph کو اس کے عملی استعمال کے لیے بہت سراہا جاتا ہے۔ درستگی کو بڑھانے کے لیے AI سسٹمز میں ضم کرنے کی صلاحیت کے علاوہ، اس ٹیکنالوجی کو صحت کی دیکھ بھال، صحافت، قانون یا ریاستی انتظام جیسے کئی شعبوں میں معلومات کی تصدیق کے نظام کے طور پر تیار کیا جا سکتا ہے... اس کی بدولت، لوگ اہم معلومات کی خود تصدیق کر سکتے ہیں جس کے لیے اعلیٰ صداقت کی ضرورت ہوتی ہے جیسے کہ موجودہ خبریں، ادویات، ویکسین، فارماسیوٹیکل یا قانونی سازی کے بارے میں معلومات...

چیٹ بوٹس اور ورچوئل اسسٹنٹس جیسے سسٹمز غلط معلومات کو استعمال کرنے، تخلیق کرنے یا پھیلانے کے مکمل طور پر اہل ہیں اگر وہ خود تصدیق کرنے کے قابل نہیں ہیں (تصویر: Viettel AI)۔

مستقبل میں، VeGraph کو متنوع ڈیٹا فارمیٹس جیسے کہ تصاویر، ویڈیوز، آڈیو وغیرہ کو سنبھالنے، استعاروں، مضمرات جیسی پیچیدہ زبان کی شکلوں کو پہچاننے، اور استدلال کی صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے لیے علمی گراف کو شامل کرنے کے لیے توسیع کی جائے گی۔

NAACL 2025 (Anual Conference of the Nations of the Americans Chapter of the Association for Computational Linguistics) قدرتی زبان کی پروسیسنگ اور کمپیوٹیشنل لسانیات کے شعبوں میں دنیا کا معروف سائنسی فورم ہے۔

اس سال، کانفرنس نے 3,000 سے زیادہ مقالوں کو اپنی طرف متوجہ کیا، جس میں مرکزی دھارے کے کاغذات کے لیے انتہائی مسابقتی قبولیت کی شرح (تقریباً 22%)، جو کہ سب سے اہم تحقیق کو اکٹھا کرتی ہے۔ NAACL 2025 بڑے لینگویج ماڈل کی ترقی، بین الثقافتی اور کثیر لسانی قدرتی لینگویج پروسیسنگ، ابھرتی ہوئی انفرنس کی صلاحیتوں، اور ذمہ دار AI میں پیش رفت پر توجہ مرکوز کرتا ہے۔

Viettel AI ملٹری انڈسٹری کے تحت ایک یونٹ ہے - ٹیلی کمیونیکیشنز گروپ (Viettel) - AI، Big Data، Robotics اور Digital Twin کے شعبوں میں مصنوعات اور خدمات میں مہارت حاصل کرنے اور تیار کرنے میں ایک علمبردار ہے۔

فی الحال، Viettel AI ماحولیاتی نظام میں ویتنام میں اعلیٰ معیار کے ساتھ بہت سی پروڈکٹ لائنیں شامل ہیں، جن پر بہت سی بڑی ملکی اور بین الاقوامی تنظیمیں اور کاروباری ادارے بھروسہ کرتے ہیں اور استعمال کرتے ہیں۔

ماخذ: https://dantri.com.vn/cong-nghe/khi-ai-biet-kiem-chung-thong-tin-buoc-tien-moi-tu-viettel-ai-tai-naacl-2025-20250519084620026.htm