جنریٹو AI مصنوعی ذہانت کی ایک شاخ ہے جو گہرے سیکھنے (نیورل نیٹ ورک) ماڈلز استعمال کرتی ہے جو وسیع ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں تاکہ نیا مواد تخلیق کیا جا سکے۔ یہ ماڈلز متن، تصاویر، آڈیو یا دیگر ڈیٹا میں پیٹرنز سیکھتے ہیں تاکہ صارف کے اشاروں کے جواب میں اصل نتائج (جیسے مضامین، تصاویر، یا موسیقی) پیدا کر سکیں۔

دوسرے الفاظ میں، جنریٹو AI میڈیا کو "صفر سے" تخلیق کرتا ہے بجائے اس کے کہ موجودہ ڈیٹا کا صرف تجزیہ یا درجہ بندی کرے۔ یہاں دیا گیا خاکہ دکھاتا ہے کہ جنریٹو ماڈلز (مرکزی دائرہ) نیورل نیٹ ورکس کے اندر کیسے بیٹھتے ہیں، جو مشین لرننگ اور وسیع AI میدان کا حصہ ہیں۔ 

مثال کے طور پر، IBM جنریٹو AI کو گہرے سیکھنے والے ماڈلز کے طور پر بیان کرتا ہے جو "اعلیٰ معیار کا متن، تصاویر، اور دیگر مواد پیدا کرتے ہیں جو ان کے تربیت یافتہ ڈیٹا پر مبنی ہوتا ہے"، اور یہ پیچیدہ نیورل الگورتھمز پر انحصار کرتا ہے جو وسیع ڈیٹا سیٹس میں پیٹرنز کی شناخت کرتے ہیں تاکہ نئے نتائج پیدا کیے جا سکیں۔

جنریٹو AI کیسے کام کرتا ہے

جنریٹو AI سسٹم کی تعمیر عام طور پر تین اہم مراحل پر مشتمل ہوتی ہے:

• تربیت (بنیادی ماڈل): ایک بڑا نیورل نیٹ ورک (جسے اکثر بنیادی ماڈل کہا جاتا ہے) وسیع مقدار میں خام، غیر لیبل شدہ ڈیٹا (مثلاً انٹرنیٹ کے ٹیکسٹ، تصاویر یا کوڈ کے ٹیرا بائٹس) پر تربیت دیا جاتا ہے۔ تربیت کے دوران، ماڈل گمشدہ حصوں کی پیش گوئی کر کے سیکھتا ہے (مثلاً لاکھوں جملوں میں اگلے لفظ کو پُر کرنا)۔ کئی بار دہرائے جانے پر یہ پیچیدہ پیٹرنز اور تعلقات کو سمجھنے کے لیے خود کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ نتیجہ ایک ایسا نیورل نیٹ ورک ہوتا ہے جس میں ایسے نمائندے ہوتے ہیں جو خودکار طور پر ان پٹ کے جواب میں مواد تخلیق کر سکتے ہیں۔
• فائن ٹیوننگ: ابتدائی تربیت کے بعد، ماڈل کو مخصوص کاموں کے لیے فائن ٹیون کیا جاتا ہے۔ اس میں لیبل شدہ مثالوں پر اضافی تربیت یا انسانی تاثرات سے تقویتی سیکھنا (RLHF) شامل ہو سکتا ہے، جہاں انسان ماڈل کے نتائج کی درجہ بندی کرتے ہیں اور ماڈل معیار بہتر بنانے کے لیے خود کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک چیٹ بوٹ ماڈل کو صارفین کے سوالات اور مثالی جوابات کے سیٹ سے فائن ٹیون کیا جا سکتا ہے تاکہ اس کے جوابات زیادہ درست اور متعلقہ ہوں۔
• تخلیق: ایک بار تربیت اور فائن ٹیوننگ مکمل ہونے کے بعد، ماڈل کسی اشارے سے نیا مواد تخلیق کرتا ہے۔ یہ سیکھے ہوئے پیٹرنز سے نمونے لے کر کرتا ہے – مثلاً متن کے لیے ایک وقت میں ایک لفظ کی پیش گوئی کرنا، یا تصاویر کے لیے پکسل پیٹرنز کو بہتر بنانا۔ عملی طور پر، "ماڈل موجودہ ڈیٹا میں پیٹرنز کی شناخت کر کے نیا مواد تخلیق کرتا ہے"۔ صارف کے اشارے کے مطابق، AI مرحلہ وار ٹوکنز یا تصاویر کی ترتیب پیش گوئی کرتا ہے تاکہ نتیجہ تیار ہو۔
• حاصل کرنا اور بہتر بنانا (RAG): بہت سے نظام حاصل شدہ اضافہ شدہ تخلیق (Retrieval-Augmented Generation) بھی استعمال کرتے ہیں تاکہ درستگی بہتر ہو۔ اس میں ماڈل تخلیق کے وقت بیرونی معلومات (جیسے دستاویزات یا ڈیٹا بیس) کو شامل کرتا ہے تاکہ اپنے جوابات کو تازہ ترین حقائق پر مبنی بنا سکے، جو تربیت کے دوران سیکھی گئی معلومات کی تکمیل کرتا ہے۔

ہر مرحلہ کمپیوٹیشنل لحاظ سے بھاری ہوتا ہے: بنیادی ماڈل کی تربیت کے لیے ہزاروں GPUs اور ہفتوں کی پروسیسنگ درکار ہوتی ہے۔ تربیت یافتہ ماڈل پھر ایک سروس کے طور پر تعینات کیا جا سکتا ہے (مثلاً چیٹ بوٹ یا تصویر API) جو ضرورت کے مطابق مواد تخلیق کرتا ہے۔

اہم ماڈل کی اقسام اور ساختیں

جنریٹو AI کئی جدید نیورل ساختیں استعمال کرتا ہے، جو مختلف میڈیا کے لیے موزوں ہیں:

• بڑے زبان کے ماڈلز (LLMs) / ٹرانسفارمرز: یہ آج کے متن پر مبنی جنریٹو AI کا مرکز ہیں (مثلاً OpenAI کا GPT-4، گوگل بارڈ)۔ یہ ٹرانسفارمر نیٹ ورکس استعمال کرتے ہیں جن میں توجہ کے میکانزم ہوتے ہیں تاکہ مربوط، سیاق و سباق سے آگاہ متن (یا کوڈ بھی) پیدا کیا جا سکے۔ LLMs اربوں الفاظ پر تربیت یافتہ ہوتے ہیں اور جملے مکمل کر سکتے ہیں، سوالات کے جواب دے سکتے ہیں، یا انسانی روانی کے ساتھ مضامین لکھ سکتے ہیں۔
• ڈفیوزن ماڈلز: تصویر (اور کچھ آڈیو) تخلیق کے لیے مقبول ہیں (مثلاً DALL·E، Stable Diffusion)۔ یہ ماڈلز بے ترتیب شور سے شروع ہوتے ہیں اور اسے مرحلہ وار "صاف" کر کے ایک مربوط تصویر بناتے ہیں۔ نیٹ ورک ایک کرپشن کے عمل کو الٹا سیکھتا ہے اور اس طرح متن کے اشاروں سے انتہائی حقیقت پسندانہ بصری تخلیق کر سکتا ہے۔ ڈفیوزن ماڈلز نے AI آرٹ کے پرانے طریقے بڑی حد تک تبدیل کر دیے ہیں کیونکہ یہ تصویر کی تفصیلات پر باریک کنٹرول فراہم کرتے ہیں۔
• جنریٹو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANs): ایک پرانا تصویر تخلیق کرنے کا طریقہ (تقریباً 2014) جس میں دو نیورل نیٹ ورکس مقابلہ کرتے ہیں: ایک جنریٹر تصاویر بناتا ہے اور دوسرا ڈسکرمنیٹر ان کا جائزہ لیتا ہے۔ اس مقابلے کے عمل سے GANs انتہائی حقیقت پسندانہ تصاویر پیدا کرتے ہیں اور انہیں اسٹائل ٹرانسفر یا ڈیٹا آگمینٹیشن جیسے کاموں کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
• ویریئشنل آٹو اینکوڈرز (VAEs): ایک اور پرانا گہرا سیکھنے والا ماڈل جو ڈیٹا کو کمپریسڈ اسپیس میں انکوڈ کرتا ہے اور پھر اسے نئے تغیرات پیدا کرنے کے لیے ڈیکوڈ کرتا ہے۔ VAEs تصاویر اور تقریر کے لیے ابتدائی گہرے جنریٹو ماڈلز میں شامل تھے (تقریباً 2013) اور ابتدائی کامیابی دکھائی، حالانکہ جدید جنریٹو AI نے اعلیٰ معیار کے نتائج کے لیے زیادہ تر ٹرانسفارمرز اور ڈفیوزن کی طرف رخ کیا ہے۔
• (دیگر): آڈیو، ویڈیو، اور ملٹی موڈل مواد کے لیے بھی مخصوص ساختیں موجود ہیں۔ کئی جدید ماڈلز ان تکنیکوں کو ملاتے ہیں (مثلاً ٹرانسفارمرز کے ساتھ ڈفیوزن) تاکہ متن اور تصویر کو ایک ساتھ سنبھالا جا سکے۔ IBM نوٹ کرتا ہے کہ آج کے ملٹی موڈل بنیادی ماڈلز ایک ہی نظام سے کئی قسم کے مواد (متن، تصاویر، آواز) تخلیق کر سکتے ہیں۔

یہ تمام ساختیں آج استعمال ہونے والے جنریٹو ٹولز کی رینج کو طاقت دیتی ہیں۔

جنریٹو AI کی درخواستیں

جنریٹو AI کو کئی شعبوں میں استعمال کیا جا رہا ہے۔ اہم استعمالات میں شامل ہیں:

• مارکیٹنگ اور صارف کا تجربہ: مارکیٹنگ کاپی (بلاگز، اشتہارات، ای میلز) خودکار لکھنا اور فوری طور پر ذاتی نوعیت کا مواد تیار کرنا۔ یہ جدید چیٹ بوٹس کو بھی طاقت دیتا ہے جو صارفین سے بات چیت کر سکتے ہیں یا حتیٰ کہ کارروائیاں بھی کر سکتے ہیں (مثلاً آرڈرز میں مدد کرنا)۔ مثال کے طور پر، مارکیٹنگ ٹیمیں فوری طور پر متعدد اشتہاری ورژنز تیار کر سکتی ہیں اور انہیں آبادیاتی یا سیاق و سباق کے مطابق ڈھال سکتی ہیں۔
• سافٹ ویئر کی ترقی: کوڈ کی خودکار تخلیق اور تکمیل۔ GitHub Copilot جیسے ٹولز LLMs استعمال کرتے ہیں تاکہ کوڈ کے ٹکڑے تجویز کریں، بگز درست کریں، یا پروگرامنگ زبانوں کے درمیان ترجمہ کریں۔ یہ دہرائے جانے والے کوڈنگ کاموں کو بہت تیز کرتا ہے اور ایپلیکیشن کی جدید کاری میں مدد دیتا ہے (مثلاً پرانے کوڈ بیس کو نئے پلیٹ فارمز میں تبدیل کرنا)۔
• کاروباری خودکاری: دستاویزات کا مسودہ تیار کرنا اور جائزہ لینا۔ جنریٹو AI جلدی سے معاہدے، رپورٹس، انوائسز، اور دیگر کاغذی کارروائی لکھ یا ترمیم کر سکتا ہے، جس سے HR، قانونی، مالی اور دیگر شعبوں میں دستی محنت کم ہوتی ہے۔ یہ ملازمین کو پیچیدہ مسائل کے حل پر توجہ مرکوز کرنے میں مدد دیتا ہے بجائے معمول کے مسودہ نویسی کے۔
• تحقیق اور صحت کی دیکھ بھال: پیچیدہ مسائل کے لیے نئے حل تجویز کرنا۔ سائنس اور انجینئرنگ میں، ماڈلز نئے دوا کے مالیکیولز یا مواد ڈیزائن کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، AI مصنوعی مالیکیولر ساختیں یا طبی تصاویر تخلیق کر سکتا ہے تاکہ تشخیصی نظاموں کی تربیت ہو سکے۔ IBM نوٹ کرتا ہے کہ صحت کی تحقیق میں جنریٹو AI مصنوعی ڈیٹا (مثلاً طبی اسکینز) بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے جب اصل ڈیٹا کم ہو۔
• تخلیقی فنون اور ڈیزائن: فن پارے، گرافکس، اور میڈیا میں مدد یا تخلیق۔ ڈیزائنرز جنریٹو AI استعمال کرتے ہیں تاکہ اصل فن، لوگوز، گیم کے وسائل یا خاص اثرات تیار کر سکیں۔ DALL·E، Midjourney یا Stable Diffusion جیسے ماڈلز فوری طور پر تصاویر بنا سکتے ہیں یا فوٹوز میں ترمیم کر سکتے ہیں۔ یہ نئے تخلیقی آلات فراہم کرتے ہیں، مثلاً ایک تصویر کی متعدد اقسام تخلیق کر کے فنکاروں کو تحریک دینا۔
• میڈیا اور تفریح: آڈیو اور ویڈیو مواد تخلیق کرنا۔ AI موسیقی ترتیب دے سکتا ہے، قدرتی آواز میں تقریر پیدا کر سکتا ہے، یا مختصر ویڈیوز کا مسودہ تیار کر سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ منتخب انداز میں وائس اوور نریشن بنا سکتا ہے یا متن کی وضاحت کی بنیاد پر موسیقی کے ٹریک تیار کر سکتا ہے۔ اگرچہ مکمل ویڈیو تخلیق ابھی ابھرتی ہوئی ہے، ٹولز پہلے ہی موجود ہیں جو متن کے اشاروں سے اینیمیشن کلپس بنا سکتے ہیں، اور معیار تیزی سے بہتر ہو رہا ہے۔

یہ مثالیں محض سطح کو چھوتی ہیں؛ ٹیکنالوجی اتنی تیزی سے ترقی کر رہی ہے کہ نئی درخواستیں (مثلاً ذاتی نوعیت کی تدریس، ورچوئل ریئلٹی مواد، خودکار خبریں لکھنا) مسلسل سامنے آ رہی ہیں۔

جنریٹو AI کے فوائد

جنریٹو AI کئی فوائد فراہم کرتا ہے:

• کارکردگی اور خودکاری: یہ وقت طلب کاموں کو خودکار بناتا ہے۔ مثلاً، یہ سیکنڈوں میں ای میلز، کوڈ یا ڈیزائن کے خیالات تیار کر سکتا ہے، کام کو بہت تیز کرتا ہے اور لوگوں کو اعلیٰ سطح کے کاموں پر توجہ مرکوز کرنے کی آزادی دیتا ہے۔ تنظیمیں رپورٹ کرتی ہیں کہ ٹیمیں مواد اور خیالات پہلے سے کہیں زیادہ تیزی سے تیار کر رہی ہیں، جس سے پیداواریت میں نمایاں اضافہ ہوتا ہے۔
• تخلیقی صلاحیت میں اضافہ: یہ تخلیقی صلاحیت کو بڑھا سکتا ہے، خیالات کے طوفان اور مختلف اقسام کی تلاش کے ذریعے۔ ایک مصنف یا فنکار بٹن کے کلک پر متعدد مسودے یا ڈیزائن کے اختیارات تیار کر سکتا ہے، جو لکھنے یا فنکارانہ رکاوٹ کو دور کرنے میں مدد دیتا ہے۔ یہ "تخلیقی ساتھی" صلاحیت غیر ماہرین کو بھی نئے تصورات آزمانے کے قابل بناتی ہے۔
• بہتر فیصلہ سازی کی معاونت: وسیع ڈیٹا سیٹس کا جلدی تجزیہ کر کے، جنریٹو AI ایسے بصیرت یا مفروضے سامنے لا سکتا ہے جو انسانی فیصلہ سازی میں مدد دیتے ہیں۔ مثلاً، یہ پیچیدہ رپورٹس کا خلاصہ کر سکتا ہے یا ڈیٹا میں شماریاتی پیٹرنز تجویز کر سکتا ہے۔ IBM نوٹ کرتا ہے کہ یہ ڈیٹا کو چھانٹ کر مددگار خلاصے یا پیش گوئی والے خیالات پیدا کر کے ذہین فیصلے ممکن بناتا ہے۔
• ذاتی نوعیت: ماڈلز نتائج کو انفرادی ترجیحات کے مطابق ڈھال سکتے ہیں۔ مثلاً، یہ ذاتی نوعیت کا مارکیٹنگ مواد تیار کر سکتے ہیں، مصنوعات کی سفارش کر سکتے ہیں، یا ہر صارف کے سیاق و سباق کے لیے انٹرفیس کو موافق بنا سکتے ہیں۔ یہ حقیقی وقت کی ذاتی نوعیت صارف کی دلچسپی کو بڑھاتی ہے۔
• چوبیس گھنٹے دستیابی: AI نظام تھکتے نہیں۔ یہ چوبیس گھنٹے خدمت فراہم کر سکتے ہیں (مثلاً چیٹ بوٹس جو دن رات سوالات کے جواب دیتے ہیں) بغیر کسی تھکن کے۔ اس سے مستقل کارکردگی اور معلومات یا تخلیقی مدد تک مسلسل رسائی یقینی بنتی ہے۔

مجموعی طور پر، جنریٹو AI وقت بچا سکتا ہے، جدت کو فروغ دیتا ہے، اور بڑے پیمانے پر تخلیقی یا تجزیاتی کاموں کو تیزی اور وسعت کے ساتھ انجام دے سکتا ہے۔

جنریٹو AI کے چیلنجز اور خطرات

اپنی طاقت کے باوجود، جنریٹو AI میں نمایاں حدود اور خطرات ہیں:

• غلط یا من گھڑت نتائج ("ہیلوسینیشنز"): ماڈلز ممکنہ طور پر درست لگنے والے لیکن جھوٹے یا بے معنی جوابات پیدا کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، ایک قانونی تحقیق کا AI جعلی مقدمات کے حوالہ جات اعتماد سے دے سکتا ہے۔ یہ "ہیلوسینیشنز" اس لیے پیدا ہوتی ہیں کیونکہ ماڈل حقائق کو واقعی نہیں سمجھتا – یہ صرف ممکنہ تسلسل کی پیش گوئی کرتا ہے۔ صارفین کو AI کے نتائج کی احتیاط سے تصدیق کرنی چاہیے۔
• تعصب اور انصاف: چونکہ AI تاریخی ڈیٹا سے سیکھتا ہے، اس لیے یہ اس ڈیٹا میں موجود سماجی تعصبات کو وراثت میں لے سکتا ہے۔ اس سے غیر منصفانہ یا توہین آمیز نتائج نکل سکتے ہیں (مثلاً تعصب پر مبنی ملازمت کی سفارشات یا دقیانوسی تصویر کیپشنز)۔ تعصب کو روکنے کے لیے تربیتی ڈیٹا کی محتاط ترتیب اور مسلسل جائزہ ضروری ہے۔
• رازداری اور دانشورانہ ملکیت کے مسائل: اگر صارفین حساس یا کاپی رائٹ شدہ مواد ماڈل میں داخل کرتے ہیں، تو یہ غیر ارادی طور پر نجی تفصیلات کو اپنے نتائج میں ظاہر کر سکتا ہے یا دانشورانہ ملکیت کی خلاف ورزی کر سکتا ہے۔ ماڈلز کو بھی اس طرح جانچا جا سکتا ہے کہ وہ اپنی تربیتی ڈیٹا کے حصے لیک کر دیں۔ ڈیولپرز اور صارفین کو ان پٹ کی حفاظت کرنی چاہیے اور ایسے خطرات کے لیے نتائج کی نگرانی کرنی چاہیے۔
• ڈیپ فیکس اور غلط معلومات: جنریٹو AI انتہائی حقیقت پسندانہ جعلی تصاویر، آڈیو یا ویڈیو (ڈیپ فیکس) بنا سکتا ہے۔ انہیں بدنیتی پر مبنی طور پر افراد کی نقل کرنے، غلط معلومات پھیلانے، یا دھوکہ دہی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ڈیپ فیکس کی شناخت اور روک تھام سیکیورٹی اور میڈیا کی سالمیت کے لیے بڑھتی ہوئی تشویش ہے۔
• وضاحت کی کمی: جنریٹو ماڈلز اکثر "بلیک باکس" ہوتے ہیں۔ عام طور پر یہ سمجھنا ناممکن ہوتا ہے کہ انہوں نے کوئی مخصوص نتیجہ کیوں پیدا کیا یا ان کے فیصلے کا عمل کیسے تھا۔ یہ عدم شفافیت قابل اعتماد ہونے کی ضمانت دینا یا غلطیوں کا پتہ لگانا مشکل بناتی ہے۔ محققین وضاحت پذیر AI تکنیکوں پر کام کر رہے ہیں، لیکن یہ ایک کھلا چیلنج ہے۔

دیگر مسائل میں وسیع کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت (جو توانائی کے اخراجات اور کاربن کے نشان کو بڑھاتی ہے) اور مواد کی ملکیت کے قانونی/اخلاقی سوالات شامل ہیں۔ مجموعی طور پر، اگرچہ جنریٹو AI طاقتور ہے، اس کے خطرات کو کم کرنے کے لیے محتاط انسانی نگرانی اور حکمرانی ضروری ہے۔

جنریٹو AI کا مستقبل

جنریٹو AI تیز رفتاری سے ترقی کر رہا ہے۔ اپنانے کی شرح تیزی سے بڑھ رہی ہے: سروے سے پتہ چلتا ہے کہ تقریباً ایک تہائی تنظیمیں پہلے ہی کسی نہ کسی طرح جنریٹو AI استعمال کر رہی ہیں، اور تجزیہ کاروں کا اندازہ ہے کہ 2026 تک تقریباً 80% کمپنیاں اسے نافذ کر چکی ہوں گی۔ ماہرین توقع کرتے ہیں کہ یہ ٹیکنالوجی عالمی معیشت میں کھربوں ڈالر کا اضافہ کرے گی اور صنعتوں کو تبدیل کرے گی۔

مثال کے طور پر، اوریکل رپورٹ کرتا ہے کہ ChatGPT کے آغاز کے بعد، جنریٹو AI "ایک عالمی رجحان بن گیا" اور "معیشت میں کھربوں کا اضافہ متوقع ہے" کیونکہ یہ زبردست پیداواری فوائد فراہم کرتا ہے۔

آگے دیکھتے ہوئے، ہم مزید مخصوص اور طاقتور ماڈلز دیکھیں گے (سائنس، قانون، انجینئرنگ وغیرہ کے لیے)، بہتر تکنیکیں جو نتائج کی درستگی کو برقرار رکھیں گی (مثلاً جدید RAG اور بہتر تربیتی ڈیٹا)، اور جنریٹو AI کو روزمرہ کے آلات اور خدمات میں ضم کیا جائے گا۔

ابھرتے ہوئے تصورات جیسے AI ایجنٹس – ایسے نظام جو جنریٹو AI استعمال کر کے خود مختار طور پر کثیر مرحلہ کام انجام دیتے ہیں – اگلا قدم ہیں (مثلاً ایک ایجنٹ جو AI کی تجویز کردہ سفارشات کے ذریعے سفر کی منصوبہ بندی کرے اور پھر ہوٹل اور پروازیں بک کرے)۔ اسی دوران، حکومتیں اور تنظیمیں جنریٹو AI کے لیے اخلاقیات، حفاظت، اور کاپی رائٹ کے حوالے سے پالیسیاں اور معیارات تیار کرنا شروع کر رہی ہیں۔

>>>کیا آپ جاننا چاہتے ہیں:

کمزور AI اور طاقتور AI

AI محدود اور AI عمومی کیا ہے؟

خلاصہ یہ کہ، جنریٹو AI ایسے AI نظاموں کو کہتے ہیں جو نیا، اصل مواد تخلیق کرتے ہیں ڈیٹا سے سیکھ کر۔ گہرے نیورل نیٹ ورکس اور بڑے بنیادی ماڈلز کی طاقت سے، یہ متن لکھ سکتا ہے، تصاویر بنا سکتا ہے، آڈیو ترتیب دے سکتا ہے اور مزید، جو انقلابی درخواستوں کو ممکن بناتا ہے۔

اگرچہ یہ تخلیقی صلاحیت اور کارکردگی میں بہت فوائد فراہم کرتا ہے، لیکن اس کے ساتھ غلطیوں اور تعصب جیسے چیلنجز بھی آتے ہیں جنہیں صارفین کو حل کرنا ہوتا ہے۔ جیسے جیسے ٹیکنالوجی ترقی کرتی ہے، یہ صنعتوں میں ایک لازمی آلہ بنتا جائے گا، لیکن اس کی صلاحیت کو محفوظ طریقے سے استعمال کرنے کے لیے ذمہ دارانہ استعمال ناگزیر ہوگا۔