آنٹولوجی رازداری کی قربانی کے بغیر AI ٹریننگ ڈیٹا میں انسانی تصدیق کا مطالبہ کرتی ہے۔

اونٹولوجی AI دنیا میں بڑھتے ہوئے مسئلے کی طرف توجہ مبذول کر رہی ہے: آپ یہ کیسے ثابت کرتے ہیں کہ تربیتی ڈیٹا کا ایک ٹکڑا ایک حقیقی شخص سے آیا ہے بغیر اس پورے عمل کو رازداری کے ڈراؤنے خواب میں بدلے؟

ایک حالیہ پوسٹ میں، پروجیکٹ نے دلیل دی کہ اس کا جواب زیادہ نگرانی نہیں ہونا چاہیے۔ شراکت داروں کو سیلفیز، آئی ڈیز، بائیو میٹرک اسکینز اور دیگر ذاتی تفصیلات کے حوالے کرنے کے لیے کہنے کے بجائے، اونٹولوجی کا کہنا ہے کہ انڈسٹری کو قابل تصدیق اسناد اور انتخابی انکشاف پر انحصار کرنا چاہیے تاکہ لوگ اپنے بارے میں سب کچھ بتائے بغیر ثابت کر سکیں کہ وہ انسان ہیں۔

یہ خیال ایک سال پہلے کے مقابلے میں اب زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔ AI ٹریننگ ڈیٹا گفتگو واضح طور پر تبدیل ہو گئی ہے۔ یہ زیادہ تر پیمانے، حجم، اور آپ کتنا ڈیٹا اکٹھا کر سکتے ہیں کے بارے میں ہوتا تھا۔ اب سب سے بڑا سوال یہ ہے کہ یہ ڈیٹا کہاں سے آیا، آیا یہ حقیقت میں انسان کا بنایا ہوا ہے، اور اس میں سے کتنا پہلے ہی مصنوعی مواد سے آلودہ ہوچکا ہے۔

یہ تشویش اب کوئی خاص مسئلہ نہیں ہے۔ یہ AI ٹیموں کو درپیش سب سے بڑے سر درد میں سے ایک بن گیا ہے جو صاف ستھرے، زیادہ قابل اعتماد ماڈلز بنانے کی کوشش کر رہی ہیں۔ اونٹولوجی کا کہنا ہے کہ مارکیٹ پہلے ہی شخصیت کے ثبوت کو ایک قیمتی اثاثے کی طرح سمجھنا شروع کر رہی ہے۔ تصدیق شدہ انسانی ڈیٹا کچھ بنتا جا رہا ہے جس کے لیے کمپنیوں کو اضافی ادائیگی کرنی پڑ سکتی ہے۔

ڈیمانڈ بڑھ رہی ہے، لیکن سپلائی محدود ہے، اور جس طرح سے بہت سے پلیٹ فارم لوگوں کی تصدیق کرنے کا منصوبہ بناتے ہیں، کمپنی کے خیال میں، بہت زیادہ خامیاں ہیں۔ زیادہ تر پلیٹ فارمز کے لیے سب سے آسان راستہ بھی سب سے زیادہ ناگوار ہے۔

اگر وہ جاننا چاہتے ہیں کہ آیا کوئی انسان ہے تو وہ عام طور پر زیادہ سے زیادہ ذاتی معلومات طلب کرتے ہیں۔ انہیں سیلفی، ایک سرکاری ID، لائیونس چیک، طرز عمل سے باخبر رہنے، ڈیوائس فنگر پرنٹنگ، یا مذکورہ بالا سبھی چیزوں کے کچھ مرکب کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

ہر پرت توثیق کو زیادہ پر اعتماد بنا سکتی ہے، لیکن اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ صارف زیادہ رازداری ترک کر دیتا ہے۔ وقت گزرنے کے ساتھ، وہ شخص جو یہ ثابت کرنے کی کوشش کر رہا ہے کہ وہ حقیقی ہیں کسی اور کے سسٹمز پر محفوظ ڈیٹا پوائنٹس کے سیٹ میں ٹوٹ جاتا ہے۔ اونٹولوجی کا استدلال ہے کہ یہ غلط تجارت ہے۔

کمپنی کا کہنا ہے کہ مسئلہ یہ نہیں ہے کہ لوگوں کی تصدیق کی ضرورت ہے۔ مسئلہ یہ ہے کہ موجودہ ماڈل فرض کرتا ہے کہ تصدیق کو مستقل نمائش کے ساتھ آنا ہے۔ ایسا ہی ہوتا ہے جب صنعت زیادہ سے زیادہ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے بنائے گئے مرکزی ٹولز کا استعمال کرتی ہے۔ عملاً انسان اعتماد کی قیمت بن جاتا ہے۔

حقیقی پیش رفت

متبادل اونٹولوجی جس کی طرف اشارہ کر رہا ہے وہ W3C قابل تصدیق اسناد ڈیٹا ماڈل 2.0 کے ارد گرد بنایا گیا ہے، جس کا مئی 2025 میں ایک تجویز کے طور پر اعلان کیا گیا تھا۔ یہ خیال بہت آسان ہے، چاہے اس کے پیچھے خفیہ نگاری نہ بھی ہو: ایک قابل اعتماد جاری کنندہ، جیسے کہ حکومت، بینک، یا تصدیق فراہم کرنے والا، ایک بار اس آلہ پر براہ راست صارف کے بارے میں کسی چیز کی تصدیق کر سکتا ہے اور اس کی تصدیق کر سکتا ہے۔

جب کسی پلیٹ فارم کو بعد میں یہ جاننے کی ضرورت ہوتی ہے کہ آیا وہ شخص انسان ہے، تو صارف پورے بنیادی ریکارڈ کو حوالے کرنے کے بجائے ایک خفیہ ثبوت پیش کر سکتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ تصدیق کنندہ کو وہ ملتا ہے جس کی اسے ضرورت ہوتی ہے، اور اس سے زیادہ کچھ نہیں۔

یہ سیکھتا ہے کہ ایک قابل اعتماد جاری کنندہ نے تصدیق کی ہے کہ وہ شخص انسان ہے۔ یہ شخص کی مکمل شناختی فائل، بائیو میٹرک ڈیٹا، یا دیگر اضافی تفصیلات نہیں دیکھتا ہے۔ جب بھی اسناد کا استعمال کیا جاتا ہے تو جاری کنندہ سے رابطہ کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی ہے، اور صارف مختلف پلیٹ فارمز پر لنک کے قابل شناخت کنندگان کی پگڈنڈی چھوڑ کر ختم نہیں ہوتا ہے۔

آنٹولوجی کا کہنا ہے کہ یہاں اصل پیش رفت انتخابی انکشاف ہے۔ یہی وہ چیز ہے جو نظام کو حقیقی طور پر رازداری کا تحفظ فراہم کرتی ہے۔ ایک سند میں بہت ساری معلومات ہوسکتی ہیں، لیکن صارف صرف ان ٹکڑوں کو ظاہر کرتا ہے جو مخصوص درخواست کے لیے اہم ہیں۔ لہذا اگر کسی پلیٹ فارم کو صرف شخصیت کے ثبوت کی ضرورت ہوتی ہے، تو اسے بالکل وہی ملتا ہے اور کچھ نہیں۔

کوئی اضافی ذاتی ڈیٹا، کوئی بائیو میٹرکس، کوئی دوبارہ قابل استعمال پروفائل کے ٹکڑے نہیں جو بعد میں ایک ساتھ سلائی جا سکیں۔ عملی طور پر اس نقطہ نظر کی مثال کے طور پر کمپنی نے $ONT ID اور ONTO Wallet سمیت وکندریقرت شناخت میں اپنے کام کی طرف بھی اشارہ کیا۔

اونٹولوجی کے مطابق، ان ٹولز کو ڈیوائس پر اسناد رکھنے اور صارفین کو اپنے نجی ڈیٹا کو جاری کنندگان یا تصدیق کنندگان کے سامنے ظاہر کیے بغیر، مقامی طور پر ثبوت تیار کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ بڑا نقطہ، اگرچہ، صرف اونٹولوجی کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ اس بارے میں ہے کہ AI انفراسٹرکچر کہاں جا رہا ہے۔

چونکہ کمپنیاں اپنے تربیتی ڈیٹا کو صاف کرنے اور یہ معلوم کرنے کی دوڑ میں لگ جاتی ہیں کہ اب بھی کس چیز پر بھروسہ کیا جا سکتا ہے، انسانی تعاون کرنے والوں کی تصدیق کا دباؤ صرف بڑھتا ہی جا رہا ہے۔ اصل سوال یہ ہے کہ کیا صنعت اس مسئلے کو اسٹیک میں مزید نگرانی بنا کر حل کرتی ہے، یا ایسے نظاموں کا استعمال کرکے جو لوگوں کو یہ ثابت کرنے دیتی ہے کہ وہ اس عمل میں اپنی رازداری کو ترک کیے بغیر حقیقی ہیں۔

اونٹولوجی واضح طور پر دوسرے آپشن پر شرط لگا رہی ہے۔ اور AI کمپنیاں اب خام مقدار سے زیادہ پرویننس کے بارے میں فکر مند ہیں، اس شرط کو رازداری کی ایک خاص دلیل کی طرح کم اور AI ڈیٹا اکٹھا کرنے کے اگلے مرحلے کے لیے ایک عملی ضرورت کی طرح نظر آنے لگ سکتا ہے۔