تخلیق کاروں کو سامعین تک پہنچنے کے لیے AI سفارشی الگورتھم پر قابو پانا چاہیے۔
آج، یوٹیوب، ٹک ٹاک، فیس بک سے لے کر اسپاٹائف تک ڈیجیٹل پلیٹ فارمز پر زیادہ تر مواد پوسٹنگ کے وقت یا پیروکار کی سطح کی بنیاد پر تقسیم نہیں کیا جاتا ہے، بلکہ مصنوعی ذہانت (AI) سسٹمز کے ذریعے تجویز کردہ الگورتھم کے ذریعے فیصلہ کیا جاتا ہے۔
یہ نظام صارف کے رویے کا تجزیہ کرتا ہے، اصل تعامل کی کارکردگی کی بنیاد پر مواد کا جائزہ لیتا ہے، اور وہاں سے فیصلہ کرتا ہے کہ کس چیز کو فروغ دیا جاتا ہے اور کیا چھپ جاتا ہے۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ مواد کتنا ہی اچھا ہو، اگر یہ الگورتھم کے "گیٹ سے گزر" نہیں کرتا ہے، تو یہ سامعین کی اکثریت کے لیے تقریباً پوشیدہ ہو جائے گا۔
ڈیجیٹل مواد اور AI کی قیادت میں انقلاب
بڑا موڑ 2018-2020 کے آس پاس شروع ہوا، جب TikTok، Instagram Reels یا YouTube Shorts جیسے پلیٹ فارمز صارف کے رویے کی بنیاد پر ذاتی نوعیت کے الگورتھم کی طرف مضبوطی سے منتقل ہوئے۔ اس کے بعد سے، مواد تخلیق کرنے والے براہ راست سامعین تک نہیں پہنچتے، لیکن انہیں سفارشات کے لیے AI پر "انحصار" کرنا پڑتا ہے۔
اس سے تخلیقی کھیل بدل جاتا ہے: جو الگورتھم کو بہتر طور پر سمجھتا ہے وہ جیت جاتا ہے۔ کوئی بھی جو "AI لائکس" کے معیار سے انحراف کرتا ہے وہ مرکزی دیکھنے کے سلسلے سے غائب ہو جاتا ہے۔
AI سفارشی الگورتھم کیوں تشویش کا باعث ہے؟
یہ مسئلہ خاموشی سے لوگوں کے معلومات بنانے اور استعمال کرنے کے طریقے کو نئی شکل دے رہا ہے۔ چونکہ ہر پلیٹ فارم صارف کی برقراری کو بہتر بنانے کے لیے AI کے ذریعے تقویت یافتہ ہے، اس لیے توجہ حاصل کرنے، وائرل، مختصر اور جذباتی مواد کو ترجیح دی جائے گی۔
اس کے برعکس، سماجی طور پر تنقیدی، تعلیمی ، گہرائی سے تجزیہ یا سست کہانی کہنے والا مواد آسانی سے "ڈوب جاتا ہے" اور شاذ و نادر ہی دیکھا جاتا ہے۔
مناسب ضابطے کے بغیر، ہم ایک ایسی دنیا میں داخل ہو سکتے ہیں جہاں مواد وائرل نہیں ہوتا کیونکہ یہ سچ ہے، بلکہ اس لیے کہ یہ دلکش ہے۔
سفارشی الگورتھم کیسے کام کرتا ہے۔
آج کے ڈیجیٹل پلیٹ فارمز ہر صارف کے لیے مواد کے سلسلے کو ذاتی بنانے کے لیے گہری تعلیم کا استعمال کرتے ہیں۔ الگورتھم صارف کے ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں جیسے کہ دیکھنے کی سرگزشت، ہر ویڈیو پر گزارا وقت، پسندیدگی، اشتراک، تبصرے، اور یہاں تک کہ دوسروں کے ساتھ تعاملات۔
ایک ہی وقت میں، الگورتھم مواد کے ڈیٹا کا بھی جائزہ لیتا ہے جس میں ویڈیو کی لمبائی، عنوان، تھمب نیل، کلیدی الفاظ، ہیش ٹیگز، پس منظر کی موسیقی، منتقلی کی رفتار، اور موضوع کی "رجحانیت" شامل ہیں۔
ریئل ٹائم فیڈ بیک کی بنیاد پر، الگورتھم مواد کی تقسیم کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ ایک ویڈیو جس میں زیادہ برقرار رکھنے اور ابتدائی مصروفیت ہے اسے مزید آگے بڑھایا جائے گا۔ اس کے برعکس، وہ مواد جو جلدی سے سکم ہو جاتا ہے یا اس میں مشغولیت کی کمی ہوتی ہے وہ جلدی سے "نچوڑا" جائے گا۔
ترجیحی مواد میں اکثر چیزیں مشترک ہوتی ہیں: ابتدائی چند سیکنڈوں میں جھٹکا یا تجسس، تیز رفتار، غیر متوقع اختتام، رجحانات بنانے میں آسان اور خاص طور پر حیرت، غصہ یا مزاح جیسے شدید جذبات کو ابھارنا۔
دریں اثنا، سست رفتار، غیر کلائمکس مواد جیسے روزمرہ کی کہانیاں، تعلیمی ویڈیوز یا سماجی تبصرے والے مواد کو آسانی سے نظر انداز کر دیا جاتا ہے اگر صحیح "زبان" کے ساتھ بہتر نہ بنایا جائے جسے الگورتھم ترجیح دیتا ہے۔
کیا مشینی ذائقہ اور انسانی ذائقہ میں مطابقت ہو سکتی ہے؟
اس سے انکار نہیں کیا جاسکتا ہے کہ AI تخلیق کاروں کے لیے ایک طاقتور فعال رہا ہے۔ لیکن جیسا کہ AI مواد کا گیٹ کیپر بن جاتا ہے، معاشرے کو ایک سنجیدہ سوال پوچھنے کی ضرورت ہے: کیا ہم مشینوں کو اپنی سوچ، جذبات اور عوامی ادراک کی شکل دینے دے رہے ہیں؟
مواد تخلیق کرنے والے الگورتھم کو سمجھنا سیکھ سکتے ہیں، لیکن انہیں ایمانداری، گہرائی اور تنوع کے لحاظ سے اپنی انسانیت کو برقرار رکھنے کی بھی ضرورت ہے۔ اور سب سے زیادہ، یہ صارفین ہیں، آخر استعمال کنندہ، جو مواد کے بہاؤ کو دوبارہ ترتیب دینے میں سب سے زیادہ طاقتور قوت ہیں۔ ہر نقطہ نظر، ہر حصہ صرف استعمال کا عمل نہیں ہے، بلکہ خیالات اور الگورتھم کے درمیان کھیل میں ایک خاموش ووٹ ہے۔
اصل میں، AI مسئلہ نہیں ہے. مسئلہ یہ ہے کہ مواد کو سامعین کے بجائے الگورتھم کے مطابق بنایا جا رہا ہے۔
جب ڈسپلے کا کنٹرول پوشیدہ نظاموں کے ہاتھ میں ہوتا ہے تو تخلیقی آزادی آہستہ آہستہ مسخ ہو جاتی ہے اور پروڈکٹ میں انسانیت بھی دھندلی ہوتی ہے۔ اب مواد بنانا صرف تخلیقی صلاحیتوں کے بارے میں نہیں ہے، بلکہ توازن کا فن ہے: AI کے دروازے پر قابو پانا، لیکن حقیقی لوگوں، حقیقی جذبات سے تعلق نہیں کھونا۔
ماخذ: https://tuoitre.vn/khong-hieu-thuat-toan-khong-ai-thay-ban-20250626154429456.htm
تبصرہ (0)