روزمرہ کی زندگی میں AI: درخواستیں اور خطرات

تعارف

کی وجہ سے ہم دنیا میں ایک انقلاب کا مشاہدہ کر رہے ہیں۔ مصنوعی ذہانت. کمپیوٹر سائنس کی یہ شاخ ایسی مشینیں بنانے پر مرکوز ہے جو تقریر کی شناخت، مسئلہ حل کرنے اور پیٹرن کی شناخت کے کاموں میں انسانی ذہانت کی نقل کرتی ہے۔ AI ٹیکنالوجی میں تیزی سے ترقی ہماری روزمرہ کی سرگرمیوں کا ایک ہر جگہ حصہ بن گئی ہے، جس سے صارفین کی ٹیکنالوجی سے لے کر صحت کی دیکھ بھال، آٹومیشن، فنانس اور بینکنگ تک ہر چیز میں اضافہ ہوتا ہے۔ اس مضمون میں، ہم AI ایپلی کیشنز پر بات کرنے جا رہے ہیں۔

AI نے بہت سے فوائد فراہم کیے ہیں اور عمل کو ہموار کرتے ہوئے ہماری زندگیوں کو بہتر بنایا ہے۔ تاہم، طاقتور ٹیکنالوجی ممکنہ خطرات کا باعث بھی بنتی ہے جن کو ذمہ دارانہ ترقی اور مناسب ضابطے کے ذریعے کم کیا جانا چاہیے۔

ماخذ: simplilearn

یہ مضمون AI کے مختلف اطلاقات اور مختلف صنعتوں پر ان کے مثبت اثرات کو دریافت کرتا ہے۔ یہ AI سے وابستہ ممکنہ خطرات اور اس کی محفوظ ترقی کو یقینی بنانے کے لیے ذمہ دارانہ ترقی اور حکمرانی کی ضرورت کا بھی احاطہ کرتا ہے۔

سیکھنے کے مقاصد

• قاری کو AI کے بنیادی تصورات اور جدید معاشرے میں اس کی اہمیت سے واقف کروائیں۔
• صحت کی دیکھ بھال، کنزیومر ٹیکنالوجی، مینوفیکچرنگ، فنانس، اور بینکنگ انڈسٹریز میں مختلف AI ایپلیکیشنز کی جامع تفہیم فراہم کریں۔
• ان صنعتوں میں AI ایپلی کیشنز کے استعمال کے پیشہ اور امکانات کو اجاگر کریں، جیسے مریضوں کی بہتر نگہداشت اور زیادہ موثر فراڈ کا پتہ لگانا۔
• AI سے وابستہ ممکنہ خرابیوں اور اخلاقی تحفظات پر تبادلہ خیال کریں، بشمول رازداری، تعصب، اور ملازمت کی نقل مکانی سے متعلق مسائل۔
• اہم نکات کا خلاصہ کریں اور قارئین کو ہماری روزمرہ کی زندگیوں اور اس کے مستقبل کی صلاحیتوں پر AI کے اثرات کو بہتر طور پر سمجھنے کے لیے راستے فراہم کریں۔

اس مضمون کے ایک حصے کے طور پر شائع کیا گیا تھا۔ ڈیٹا سائنس بلاگتھون۔

کی میز کے مندرجات

1. کنزیومر ٹیکنالوجی میں AI
2. اے آئی ہیلتھ کیئر میں۔
3. آٹومیشن اور مینوفیکچرنگ میں AI
4. فنانس اور بینکنگ میں AI
5. AI کے ممکنہ خطرات

کنزیومر ٹیکنالوجی میں AI

ماخذ: pathpartnertech

سمارٹ ورچوئل اسسٹنٹ

سیری، الیکسا، اور گوگل اسسٹنٹ جیسے ذہین ورچوئل اسسٹنٹ ہماری روزمرہ کی زندگی کے لیے لازم و ملزوم ہو گئے ہیں۔ یہ AI ایپلیکیشن سے چلنے والے ٹولز موسیقی بجانے سے لے کر یاد دہانیوں کو ترتیب دینے اور معلومات فراہم کرنے تک ہمارے لیے بغیر ہاتھ سے کام انجام دینا آسان بناتے ہیں۔ ذہین ورچوئل اسسٹنٹس کے ذریعہ انجام دیئے گئے کاموں کی کچھ مخصوص مثالیں شامل ہیں:

• سوالات کا جواب دینا جیسے کہ – آج موسم کیسا ہے؟
• تقرریوں یا تقریبات کے لیے یاد دہانیاں ترتیب دینا
• فون کال کرنا یا ٹیکسٹ بھیجنا
• موسیقی یا پوڈ کاسٹ چلائیں۔

AI کی مدد سے کسٹمر سروس

کے استعمال کے ذریعے اپنی کسٹمر سروس کو اپ گریڈ کرنے کے لیے فرمیں اے آئی کو اپنا رہی ہیں۔ AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس۔. یہ چیٹ بوٹس گاہک کے استفسارات کو سمجھنے اور متعلقہ معلومات اور حل پیش کرنے کے لیے الگورتھم استعمال کرتے ہیں، کسٹمر کے تجربے کو بڑھاتے ہیں اور کسٹمر سروس کے نمائندوں پر بوجھ کو کم کرتے ہیں۔ AI سے چلنے والے چیٹ بوٹس کی چند معروف مثالوں میں شامل ہیں:

• ایک چیٹ بوٹ جو صارفین کو بینکنگ سے متعلق پوچھ گچھ میں مدد کرتا ہے۔
• ایک چیٹ بوٹ جو بینکنگ سوالات میں صارفین کی مدد کرتا ہے۔
• ایک چیٹ بوٹ جو ٹیکنالوجی کمپنی کے لیے کسٹمر سپورٹ فراہم کرتا ہے۔
• ایک چیٹ بوٹ جو آن لائن خریداری اور ترسیل کے سوالات میں مدد کرتا ہے۔

AI کے ساتھ ذاتی نوعیت کا ای کامرس

AI ہمارے آن لائن خریداری کے طریقے میں انقلاب لا رہا ہے۔ ای کامرس ویب سائٹس کسٹمر کے رویے اور ترجیحات کو ٹریک کرنے، ذاتی نوعیت کی سفارشات فراہم کرنے اور خریداری کے تجربے کو بہتر بنانے کے لیے AI الگورتھم کا استعمال کرتی ہیں۔ AI سے چلنے والے ذاتی خریداری کے تجربات کی کچھ مخصوص مثالیں شامل ہیں:

• کپڑے کا ایک آن لائن خوردہ فروش جو پچھلی خریداریوں کی بنیاد پر لباس تجویز کرتا ہے۔
• گروسری ڈیلیوری سروس آپ کے ورچوئل کارٹ میں آئٹمز کی بنیاد پر ترکیبیں تجویز کرتی ہے۔
• ایک آن لائن بیوٹی اسٹور جو آپ کی جلد کی قسم اور ترجیحات کی بنیاد پر پروڈکٹ کی ذاتی سفارشات کرتا ہے۔

اے آئی ہیلتھ کیئر میں۔

ماخذ: velvetech

درست تشخیص اور مؤثر علاج کے منصوبے

AI تشخیصی درستگی کو بہتر بنا کر اور علاج کے منصوبوں کو بہتر بنا کر صحت کی دیکھ بھال کی صنعت پر بہت بڑا اثر ڈال رہا ہے۔ بڑی مقدار میں طبی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کی صلاحیت کے ساتھ، AI الگورتھم ڈاکٹروں کو مریضوں کی دیکھ بھال کے لیے زیادہ درست اور درست تجاویز فراہم کر سکتے ہیں۔ یہ بہتر نتائج کا باعث بن سکتا ہے اور مریضوں کے لیے غلط تشخیص کے خطرے کو کم کر سکتا ہے۔

مثال کے طور پر،

• AI الگورتھم بیماریوں کا جلد پتہ لگانے میں مدد کے لیے طبی امیجز کا تجزیہ کرتے ہیں۔
• AI سے چلنے والے نظام جو ذاتی علاج کے منصوبے تجویز کرنے کے لیے مریض کے ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں۔

اے آئی سے چلنے والی منشیات کی دریافت

AI منشیات کی نشوونما سے متعلق ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کرکے منشیات کی دریافت کے عمل میں انقلاب برپا کر رہا ہے۔ اس سے محققین کو منشیات کی نشوونما کے لیے نئے اہداف کی نشاندہی کرنے میں مدد ملتی ہے، جس سے متعدد بیماریوں کے لیے جدید اور موثر علاج تلاش کرنے کے سفر کو تیز کیا جاتا ہے۔ منشیات کی دریافت میں AI کی کچھ مثالیں شامل ہیں:

• AI الگورتھم جو منشیات کی نشوونما کے اہداف کی شناخت کے لیے جینیاتی ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں۔
• AI نظام جو ممکنہ ادویات کی افادیت اور زہریلے پن کی پیش گوئی کرتے ہیں۔
• ٹیلی میڈیسن اور ورچوئل سروسز کے ساتھ صحت کی دیکھ بھال تک رسائی کو بہتر بنانا

AI سے چلنے والی ٹیلی میڈیسن اور ورچوئل ہیلتھ سروسز

COVID-19 وبائی مرض نے ٹیلی میڈیسن اور ڈیجیٹل صحت کی دیکھ بھال کی خدمات کی مانگ میں اضافہ کیا ہے، اور AI ان خدمات کو زیادہ موثر اور موثر بنانے کے لیے اہم ہے۔ AI الگورتھم مریضوں کی جانچ کر سکتے ہیں، آن لائن ورچوئل مشاورت پیش کر سکتے ہیں، اور دور سے مریضوں کی نگرانی کر سکتے ہیں۔ یہ افراد کو اپنے گھروں کی حفاظت اور سہولت سے طبی امداد حاصل کرنے کی اجازت دے کر صحت کی دیکھ بھال تک رسائی کو بہتر بناتا ہے۔ AI سے چلنے والی ٹیلی میڈیسن اور ورچوئل ہیلتھ سروسز کی کچھ مثالیں شامل ہیں:

• AI چیٹ بوٹس جو مریضوں کو ٹرائی کرنے اور اپوائنٹمنٹ کی بکنگ میں مدد کرتے ہیں۔
• AI الگورتھم جو ورچوئل ہیلتھ اسسمنٹ فراہم کرنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں۔
• دائمی حالات کے مریضوں کے لیے AI سے چلنے والے ریموٹ مانیٹرنگ سسٹم۔

آٹومیشن اور مینوفیکچرنگ میں AI

ماخذ: ڈیٹا روبوٹ

مصنوعی ذہانت صنعت میں متعدد ایپلی کیشنز کے ساتھ آٹومیشن اور مینوفیکچرنگ میں انقلاب لا رہی ہے۔

اے آئی سے چلنے والے روبوٹکس

AI روبوٹ مینوفیکچرنگ کے کام انجام دیتے ہیں، سادہ اسمبلی لائن کے کام سے لے کر پیچیدہ عمل تک۔ یہ روبوٹ بغیر تھکے مسلسل کام کر سکتے ہیں اور مینوفیکچرنگ کی ضروریات کے مطابق ایڈجسٹ کرنے کے لیے بھی پروگرام کیے جا سکتے ہیں، جس سے وہ کمپنیوں کے لیے قیمتی مشینیں بن سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، ایک کار بنانے والا اپنی اسمبلی لائن پر AI سے چلنے والے روبوٹس کو ویلڈنگ، پینٹنگ اور پرزوں کی تنصیب جیسے کاموں کو سنبھالنے کے لیے استعمال کر سکتا ہے۔ یہ دستی مزدوری کی ضرورت کو کم کرتے ہوئے پیداوار کی رفتار اور درستگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔

AI سے چلنے والی پیشین گوئی کی بحالی

AI الگورتھم کا استعمال پیشین گوئی کرنے کے لیے کیا جاتا ہے جب مینوفیکچرنگ مشینوں کے ڈیٹا کے تجزیہ کی بنیاد پر ناکام ہونے کا امکان ہوتا ہے۔ یہ کمپنیوں کو مشین کے ٹوٹنے سے پہلے دیکھ بھال کے لیے منصوبہ بندی کرنے کی اجازت دیتا ہے، غیر متوقع طور پر ڈاؤن ٹائم کے خطرے کو کم کرتا ہے اور مجموعی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

مثال کے طور پر، ایک ہوائی جہاز بنانے والا اپنے ہوائی جہاز کے انجنوں کی نگرانی کے لیے AI کا استعمال کر سکتا ہے اور دیکھ بھال کی ضرورت کے وقت پیشین گوئی کر سکتا ہے، اس طرح انجن کی خرابی کا امکان کم ہو جاتا ہے اور ان کی پروازوں کی حفاظت کو یقینی بنایا جا سکتا ہے۔

 AI سے چلنے والا کوالٹی کنٹرول

AI الگورتھم کو مینوفیکچرنگ میں کوالٹی کنٹرول کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ الگورتھم کو کوالٹی ڈیٹا میں پیٹرن کی شناخت کرنے کے لیے تربیت دی جاتی ہے اور وہ ممکنہ مسائل کے پیش آنے سے پہلے ہی جھنڈا لگا سکتے ہیں۔ اس سے پروڈکٹ کے معیار میں اضافہ ہوتا ہے اور مہنگی پروڈکٹ کی واپسی اور کوالٹی کے دیگر مسائل کا خطرہ کم ہوتا ہے۔

مثال کے طور پر، کھانے اور مشروبات کی کمپنی AI کا استعمال اپنی مصنوعات کے نقائص اور آلودگی کے لیے معائنہ کرنے کے لیے کر سکتی ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ اس کے صارفین محفوظ اور اعلیٰ معیار کی مصنوعات حاصل کریں۔

فنانس اور بینکنگ میں AI

ماخذ: اسپرنگ بورڈ

AI فنانس اور بینکنگ سیکٹر پر نمایاں طور پر اثر انداز ہوتا ہے، اداروں اور صارفین کو بے شمار فوائد فراہم کرتا ہے۔

AI سے چلنے والے فراڈ کا پتہ لگانا

فراڈ کا پتہ لگانا فنانس میں مصنوعی ذہانت کا ایک اہم اطلاق ہے۔ یہ مالیاتی ڈیٹا کی بڑی مقدار کا تجزیہ کر سکتا ہے اور ممکنہ دھوکہ دہی کے معاملات کا پتہ لگا سکتا ہے، جس سے دھوکہ دہی کے خطرے کو کم کیا جا سکتا ہے اور مالیاتی اداروں کو ممکنہ خطرات کا فوری جواب دینے کی اجازت مل سکتی ہے۔

مثال کے طور پر، مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے، ایک بینک مشتبہ سرگرمی کے لیے لین دین کی نگرانی کر سکتا ہے اور کسی بھی ممکنہ دھوکہ دہی کے معاملات کو نشان زد کر سکتا ہے اور نقصان پہنچنے سے پہلے کارروائی کر سکتا ہے۔

AI سے چلنے والا کریڈٹ اسکورنگ

مصنوعی ذہانت کے الگورتھم افراد اور کمپنیوں کے مالیاتی ڈیٹا کے تجزیہ کی بنیاد پر کریڈٹ سکور کا حساب لگا سکتے ہیں۔ یہ کریڈٹ سکور کی درستگی کو بہتر بناتا ہے اور کریڈٹ سکورنگ کے عمل کو تیز کرتا ہے، جس سے لوگوں اور کمپنیوں کے لیے کریڈٹ حاصل کرنا زیادہ قابل رسائی ہو جاتا ہے۔

مثال کے طور پر، قرض دینے والی کمپنیاں قرض کے درخواست دہندگان کی مالی معلومات کا تجزیہ کرنے اور کریڈٹ سکور فراہم کرنے کے لیے AI کا استعمال کر سکتی ہیں، جس سے انہیں قرض دینے کے باخبر فیصلے کرنے اور قرض کی منظوری کی شرحوں میں اضافہ کرنے کی اجازت ملتی ہے۔

AI سے چلنے والی انویسٹمنٹ مینجمنٹ

AI مارکیٹ کے ڈیٹا کا تجزیہ کرکے سرمایہ کاری کے فیصلوں کو بہتر بنانے میں مدد کر رہا ہے۔ اس سے سرمایہ کاری کے انتخاب میں خطرہ کم ہوتا ہے اور سرمایہ کاری کا تیز تر انتظام ہوتا ہے۔ نتیجے کے طور پر، افراد اسٹاک اور دیگر مالیاتی آلات میں زیادہ آسانی سے سرمایہ کاری کر سکتے ہیں، جس سے سرمایہ کاری کے مجموعی عمل میں اضافہ ہوتا ہے۔

مثال کے طور پر، ایک انوسٹمنٹ مینجمنٹ فرم مارکیٹ کے رجحانات کا تجزیہ کرنے اور اپنے کلائنٹس کی جانب سے سرمایہ کاری کے فیصلے کرنے کے لیے AI کا استعمال کر سکتی ہے۔ ان کی سرمایہ کاری کے نتائج بہتر ہوں گے، اور ان کے نقصان کا خطرہ کم ہو جائے گا۔

مصنوعی ذہانت کے ممکنہ خطرات

ماخذ: پیک پب

اگرچہ AI بہت زیادہ وعدہ کرتا ہے، کئی ممکنہ چیلنجوں کو حل کرنا ضروری ہے۔ سب سے زیادہ دباؤ میں سے ہیں:

ملازمت کا نقصان

AI کے ساتھ ایک اہم تشویش ملازمت کی نقل مکانی ہے۔ جیسے جیسے AI زیادہ ترقی یافتہ ہوتا جاتا ہے، یہ بہت سی صنعتوں میں انسانی کارکنوں کی جگہ لے سکتا ہے، جس سے وسیع پیمانے پر بے روزگاری پھیلتی ہے۔ یہ ایک اہم مسئلہ ہے جس کے لیے AI سے متاثر ہونے والے کارکنوں کو دوبارہ مہارت اور دوبارہ تربیت دینے کے لیے ایک جامع حکمت عملی کی ضرورت ہے۔

تعصب اور بے انصافی۔

AI کا ایک اور خطرہ تعصب اور امتیازی سلوک ہے۔ AI الگورتھم کی غیر جانبداری صرف اتنی ہی اچھی ہے جتنی کہ وہ ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہیں۔ اگر وہ ڈیٹا متعصب ہے تو الگورتھم بھی ممکنہ طور پر لوگوں کے بعض گروہوں کے خلاف تعصب کا باعث بنیں گے۔ یہ ایک اہم تشویش ہے جس پر توجہ دی جانی چاہیے۔

رازداری کے خطرات

AI الگورتھم کو بہترین طریقے سے کام کرنے کے لیے ذاتی معلومات کی ایک بڑی مقدار درکار ہوتی ہے، جس سے رازداری کے اہم خطرات پیدا ہوتے ہیں۔ اس ڈیٹا کا غلط استعمال ہو سکتا ہے، اور ذاتی معلومات تک غیر مجاز رسائی یا استعمال کو روکنے کے لیے مضبوط اقدامات قائم کرنا بہت ضروری ہے۔

ضابطے اور نگرانی کا فقدان

آخر میں، AI کی ترقی کے مزید ضابطے اور نگرانی کی ضرورت بڑھ رہی ہے۔ یہ ایک بڑی تشویش ہے کیونکہ AI زیادہ وسیع ہو جاتا ہے۔ اخلاقی اور اخلاقی اقدار کے ساتھ ہم آہنگ رہنما خطوط اور قواعد قائم کرنا اس بات کو یقینی بنانے کے لیے بہت ضروری ہے کہ AI کو محفوظ اور ذمہ داری کے ساتھ تیار اور استعمال کیا جائے۔

یہاں ضابطے کی کمی کی کچھ مثالیں ہیں جن کی وجہ سے ہوسکتا ہے۔

• جانبدارانہ فیصلہ سازی اور امتیازی سلوک۔
• ملازمتوں کی نقل مکانی اور دوبارہ تربیت کی حمایت کی کمی۔
• رازداری اور ڈیٹا کی حفاظت کے خدشات۔
• ڈیپ فیک ویڈیوز اور سوشل میڈیا کے ذریعے گمراہ کن معلومات پھیلائیں۔

مناسب ضابطے کے بغیر، AI کو ایسے طریقوں سے استعمال کیا جا سکتا ہے جو مجموعی طور پر افراد اور معاشرے کو نقصان پہنچا سکتے ہیں۔ لہذا، ہم مختلف ایپلی کیشنز استعمال کر سکتے ہیں جو AI ایپلی کیشنز کو فعال کرتی ہیں۔

نتیجہ

خلاصہ یہ کہ مصنوعی ذہانت مختلف صنعتوں کو نمایاں طور پر متاثر کرتی ہے اور بہت سے فوائد فراہم کرتی ہے، جیسے صحت کی دیکھ بھال اور مالیات میں بہتری۔ تاہم، اہم چیلنجوں سے نمٹنا ضروری ہے، جیسے کہ ملازمت کا نقصان، جانبدارانہ نتائج، رازداری کے مسائل، اور ضابطے کی ضرورت۔

ان چیلنجوں سے نمٹنا اس بات کو یقینی بنائے گا کہ AI کا استعمال اخلاقی اور ذمہ داری کے ساتھ معاشرے کے فائدے کے لیے کیا جائے۔ اس سے AI کی مکمل صلاحیت کو محسوس کرنے اور سب کے لیے ایک بہتر مستقبل بنانے میں مدد ملے گی۔ اے آئی ایپلیکیشنز کی تعداد بہت زیادہ ہے۔

کلیدی لے لو

• AI بہت سی صنعتوں میں استعمال ہوتا ہے، بشمول صحت کی دیکھ بھال، مالیات، آٹومیشن، اور مینوفیکچرنگ۔
• AI ان صنعتوں میں چیلنجوں کا حل فراہم کرتا ہے، جیسے آن لائن طبی دیکھ بھال، فراڈ کا پتہ لگانا، اور سرمایہ کاری کا بہتر انتظام۔
• AI نئی ملازمتیں پیدا کر رہا ہے اور مخصوص عمل کی کارکردگی کو بہتر بنا رہا ہے، لیکن ملازمت کی نقل مکانی کا خطرہ ہے جس پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔
• تعصب اور امتیاز AI کے لیے ممکنہ خطرات ہیں جن کا ازالہ اس بات کو یقینی بنا کر کیا جانا چاہیے کہ AI الگورتھم غیر جانبدارانہ ڈیٹا پر تربیت یافتہ ہیں۔
• پرائیویسی مصنوعی ذہانت کے ساتھ ایک تشویش ہے، کیونکہ اس کے لیے بڑی مقدار میں ذاتی ڈیٹا تک رسائی کی ضرورت ہوتی ہے۔
• AI کی ترقی کے لیے ضابطے میں بہتری لانے کی ضرورت ہے، اور یہ یقینی بنانا بہت ضروری ہے کہ اخلاقی اور اخلاقی اصول اس کی ترقی اور استعمال کے ساتھ ہم آہنگ ہوں۔

پڑھنے کے لئے شکریہ!

کچھ شیئر کرنا چاہتے ہیں جس کا اوپر ذکر نہیں کیا گیا ہے؟ خیالات؟ ذیل میں تبصرہ کرنے کے لئے آزاد محسوس کریں.

اس مضمون میں دکھایا گیا میڈیا Analytics ودھیا کی ملکیت نہیں ہے اور مصنف کی صوابدید پر استعمال ہوتا ہے۔ 

متعلقہ

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/ai-in-daily-life-applications-and-threats/