یوٹیوب کے پاس AI سے تیار کردہ فضول ویڈیوز کے خلاف جنگ میں ایک نیا ہتھیار ہے، اور وہ ہتھیار آپ ہیں۔
تقریباً 17 مارچ سے، یوٹیوب موبائل ایپ پر صارفین ویڈیوز کی درجہ بندی کرتے وقت ایک نیا پاپ اپ پرامپٹ دیکھ رہے ہیں۔ سوال؟ "کیا یہ AI سلیپ (slop) جیسا محسوس ہوتا ہے؟" یا "یہ ویڈیو کس حد تک کم معیار کی AI محسوس ہوتی ہے؟" جوابات "بالکل نہیں" سے لے کر "انتہائی" تک ہیں، جو ناظرین کو براہ راست ان مواد کو جھنڈا لگانے کا موقع فراہم کرتے ہیں جن کے بارے میں وہ سوچتے ہیں کہ وہ مشین سے تیار کردہ اور کم کوشش والے ہیں۔
اس مسئلے کا پیمانہ جسے یوٹیوب حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے
یہ یوٹیوب کا کسی فضول بات پر گھبرانا نہیں ہے۔ یہ پلیٹ فارم کافی عرصے سے AI سے تیار کردہ مواد میں ڈوبا ہوا ہے، اور اس کے موجودہ خودکار اور انسانی جائزہ کے نظام رفتار برقرار نہیں رکھ پائے ہیں۔ ایک مطالعہ میں پایا گیا کہ ایک بالکل نئے یوٹیوب اکاؤنٹ کو پیش کیے جانے والے پہلے 500 تجویز کردہ ویڈیوز میں سے تقریباً 21% کو AI سلیپ کے طور پر شناخت کیا گیا، جبکہ مزید 33% کم مواد، دہرائے جانے والے مواد کے وسیع تر "برین روٹ" (brainrot) زمرے میں آئے۔
یہ مسئلہ خاص طور پر نوجوان سامعین کے لیے شدید ہے۔ نیویارک ٹائمز کی ایک تحقیقات میں بچوں کو نشانہ بنانے والے ہزاروں ویڈیوز ملے جن کا دعویٰ تھا کہ وہ تعلیمی ہیں لیکن بنیادی طور پر کم سے کم حقیقی کوشش یا قدر کے ساتھ توجہ مرکوز رکھنے کے لیے بنائے گئے تھے۔ ماہرین نے اسے نوجوان ناظرین کی نشوونما کے لیے ایک حقیقی تشویش کے طور پر جھنڈا کیا۔
یوٹیوب فی الحال تخلیق کاروں کو AI ٹولز استعمال کرنے سے منع نہیں کرتا ہے، اور AI سے تیار کردہ مواد کو ظاہر کرنے کی کوئی جامع ضرورت نہیں ہے۔ تخلیق کاروں کے لیے خطرہ یہ ہے کہ اگر ان کے مواد کو کم معیار کے طور پر جھنڈا لگایا جاتا ہے تو وہ مونیٹائزیشن (monetization) کھو سکتے ہیں، لیکن نافذ العمل کم از کم غیر مستقل رہا ہے۔
کچھ بڑی خرابیوں کے ساتھ، کراؤڈ سورسنگ کا پتہ لگانا
نیا ناظر پرامپٹ یوٹیوب کے موجودہ ڈیٹیکشن سسٹم کے اوپر ایک تیسری پرت کا اضافہ کرتا ہے، جو مؤثر طریقے سے اپنے وسیع سامعین کو ایک غیر رسمی ماڈریشن فورس میں بدل دیتا ہے۔ ماہانہ پلیٹ فارم پر 2 بلین سے زیادہ لاگ ان صارفین کے ساتھ، یہ ممکنہ فیڈ بیک کی ایک بہت بڑی مقدار ہے۔
لیکن بات یہ ہے: یوٹیوب نے یہ وضاحت نہیں کی ہے کہ اس ڈیٹا کو اصل میں کیسے استعمال کیا جائے گا۔ کمپنی نے یہ واضح نہیں کیا ہے کہ ناظرین کی درجہ بندی کتنی اہمیت رکھتی ہے، کیا وہ جھنڈا لگائے گئے مواد کے خلاف خودکار کارروائی کو متحرک کریں گے، یا نظام غلط مثبتات (false positives) کو کیسے سنبھالے گا جہاں حقیقی انسانی ساختہ مواد کو غلط لیبل کیا گیا ہے۔
خطرہ
X پر کم از کم ایک صارف نے یہ تشویش ظاہر کی ہے کہ اس فیڈ بیک کو بڑے پیمانے پر جمع کرنا AI ویڈیو ماڈلز کے لیے ٹریننگ ڈیٹا کے طور پر کام کر سکتا ہے، جو ممکنہ طور پر مستقبل میں AI سے تیار کردہ مواد کو زیادہ قائل کرنے والا اور پتہ لگانے میں مشکل بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔
یہ کوئی معمولی بات نہیں ہے۔ اگر گوگل ناظرین کے لیبل والے "سلیپ" (slop) ڈیٹا کو اپنے ویو (Veo) ویڈیو جنریشن ماڈلز میں فیڈ کرتا ہے، تو حتمی نتیجہ AI ہو سکتا ہے جو خاص طور پر ان پیٹرنز سے بچنے کے لیے تربیت یافتہ ہو جنہیں انسان کم معیار کے طور پر جھنڈا لگاتے ہیں۔ چاہے وہ ارادہ ہو یا نہ ہو، یوٹیوب نے اس کو حل نہیں کیا ہے۔
تخلیق کاروں اور ناظرین کے لیے اس کا کیا مطلب ہے
تخلیق کاروں کے لیے، داؤ پر لگی چیزیں زیادہ نظر آنے لگی ہیں۔ اگر ناظرین کی رائے براہ راست مواد کی درجہ بندی یا مونیٹائزیشن کو متاثر کرتی ہے، تو AI ٹولز کو اپنے ورک فلو کے حصے کے طور پر استعمال کرنے والے حقیقی تخلیق کار بھی خود کو منفی درجہ بندی کے غلط سرے پر پا سکتے ہیں۔
ناظرین کے لیے، یہ پلیٹ فارم ماڈریشن کے کام کرنے کے طریقے میں ایک حقیقی دلچسپ تبدیلی ہے۔ صرف الگورتھم پر بھروسہ کرنے کے بجائے، یوٹیوب شرط لگا رہا ہے کہ جو لوگ واقعی دیکھ رہے ہیں ان کے پاس اس بات کا بہتر احساس ہے کہ کیا کھوکھلا اور مشین سے تیار کردہ محسوس ہوتا ہے۔
چاہے وہ شرط ادا کرے یہ مکمل طور پر اس بات پر منحصر ہے کہ یوٹیوب اس ڈیٹا کو کیسے استعمال کرتا ہے جو وہ جمع کرتا ہے، جو فی الحال ایک کھلا سوال ہے۔ مزید جاننے کے لیے ضرور دیکھیں:
