اگر آپ اپنے دن اتحاد سازی، معاہداتی نظام، یا بین الاقوامی ترقی کی سیاست کے بارے میں پڑھنے میں گزارتے ہیں، تو غالباً آپ پہلے ہی JSTOR کے اندر رہتے ہیں۔ میں بھی ایسا ہی کرتا ہوں۔ میں کیمبرج میں بین الاقوامی تعلقات کا طالب علم ہوں، اور جتنا مجھے یاد ہے، یہ آرکائیو میرا ڈیفالٹ ورک سپیس رہا ہے۔ گزشتہ ٹرم میں، جب JSTOR نے اپنا نیا AI تحقیقی ٹول متعارف کرایا، تو میں نے اسے کسی بھی دوسرے نئے فیچر کی طرح ہی لیا: میں محتاط تھا۔ اپنے ارد گرد کے بہت سے طلباء اور فیکلٹی کی طرح، میں نے ChatGPT کو بنیادی حقائق میں لڑکھڑاتے، فرضی حوالہ جات ایجاد کرتے، اور پراعتماد طریقے سے فضول باتیں کرتے دیکھا تھا۔ مجھے کسی ایسے اور گیجٹ کی ضرورت نہیں تھی جو میرے لیے سوچنے کا وعدہ کرے۔ مجھے کسی ایسی چیز کی ضرورت تھی جو میرے حواشی (footnotes) کو خراب کیے بغیر مجھے بہتر طور سے سوچنے میں مدد دے سکے۔
چنانچہ میں نے یہ دیکھنے کے لیے کہ آیا یہ واقعی مختلف ہے، ایک مکمل ٹرم تک اس ٹول کا بھرپور استعمال کیا۔ ہفتوں کے حقیقی کورس ورک اور مضمون کی تحقیق کے بعد، میں کہہ سکتا ہوں کہ یہ محض ایک دکھاوا نہیں ہے۔ یہ تعلیمی مواد کے ذریعے آپ کے سفر کے انداز کو بدل دیتا ہے، اور وہ وجوہات جو چمک دھمک کے بجائے زیادہ عملی ہیں۔
عدم اعتماد کی وجہ جائز کیوں تھی
تعلیمی حلقوں میں جنریٹیو AI کے بارے میں شک بلاوجہ نہیں تھا۔ جب آپ کے گریڈ کا انحصار اقوام متحدہ کی قرارداد کی تاریخ کی درستگی یا سیکیورٹی کونسل کے مینڈیٹ کے عین مطابق الفاظ پر ہو، تو وہاں غلط معلومات (hallucination) کی کوئی گنجائش نہیں ہوتی۔ ChatGPT اور دیگر اوپن ویب اسسٹنٹ کی یہ ایک ثابت شدہ عادت ہے کہ وہ قابلِ یقین مگر فرضی ذرائع کے عنوانات تخلیق کرتے ہیں، اقتباسات کو غلط منسوب کرتے ہیں، اور باریکیوں کو اس حد تک مٹا دیتے ہیں کہ وہ مکمل طور پر غائب ہو جاتی ہیں۔ جب میں نے اپنے سپروائزر کو بتایا کہ میں JSTOR کے ٹول کی جانچ کر رہا ہوں، تو فوری طور پر تشویش کا اظہار کیا گیا: کیا یہ فرضی ذرائع بنائے گا؟ کیا یہ پیچیدہ دلائل کو گمراہ کن خلاصوں میں تبدیل کر دے گا؟ یہ جائز سوالات ہیں، کیونکہ ایک غلط حوالہ بھی پورے تحقیقی مقالے کو کمزور کر سکتا ہے۔
JSTOR کے ٹول کا فرق یہ ہے کہ یہ جوابات کہاں تلاش کرتا ہے۔ یہ کھلے انٹرنیٹ سے ڈیٹا نہیں اٹھاتا۔ یہ براہ راست ان قابلِ اعتماد تعلیمی ذرائع کے ساتھ کام کرتا ہے جو پہلے سے JSTOR آرکائیو کے اندر موجود ہیں۔ یہ فرق سننے میں چھوٹا لگتا ہے، لیکن یہ سب کچھ بدل کر رکھ دیتا ہے۔
ایک محدود دائرے کے اندر رہنا
گزشتہ ٹرم میں میری زیادہ تر تحقیق اس بات پر مبنی تھی کہ معاشی پابندیوں سے متعلق لٹریچر انسانی حقوق کے فریم ورک کے ساتھ کیسے جڑا ہوا ہے۔ یہ ایک گہرا اور بین الضابطہ (cross-disciplinary) کام ہے۔ عام طور پر، یہ عمل کچھ اس طرح ہوتا ہے: میں کی ورڈ سرچ کرتا ہوں، تیسرے ٹیبز کھولتا ہوں، خلاصے (abstracts) پڑھتا ہوں، شاید بارہ پی ڈی ایف ڈاؤن لوڈ کرتا ہوں، اور پھر کئی دن یہ یاد کرنے میں گزار دیتا ہوں کہ کس مصنف نے کون سی باریک فرق واضح کیا تھا۔ یہ عمل سست ہے۔ یہ ضروری ہے۔ لیکن یہ سست ہے۔
آرکائیو میں ضم شدہ AI ٹول کے ساتھ، میں دلائل کے درمیان تعلقات کے بارے میں براہ راست سوالات پوچھ سکتا تھا اور ایسے جوابات حاصل کر سکتا تھا جو مکمل طور پر ان مقالوں پر مبنی تھے جنہیں میں حقیقت میں کھول اور تصدیق کر سکتا تھا۔ اس ٹول نے مجھے بین الاقوامی قانون کی علمی تحقیق اور سیاسی معیشت کی تحقیق کے درمیان وہ روابط دکھائے جو مجھ سے چھوٹ گئے تھے۔ یہ ویکیپیڈیا تھریڈز سے لیے گئے مصنوعی خلاصے نہیں تھے۔ یہ حقیقی، پیئر ریویو شدہ مواد کے ذریعے وہ راستے تھے جو اسی ڈیٹا بیس کے اندر موجود تھے جس پر میں پہلے سے بھروسہ کرتا تھا۔
یہ تاریخ، سیاسیات، یا کسی بھی ایسے شعبے میں کام کرنے والے ہر شخص کے لیے اہم ہے جہاں بنیادی اور ثانوی ذرائع کے ساتھ احتیاط سے نمٹنا ضروری ہے۔ آپ اپنے فیصلے کرنے کی صلاحیت کو کسی 'بلیک باکس' کے حوالے نہیں کر رہے ہیں۔ بلکہ آپ ایک ایسے رہنما کا استعمال کر رہے ہیں جو لائبریری کے اندر ہی رہتا ہے۔
ایسی رفتار جو درستگی پر سمجھوتہ نہ کرے
میرے لیے سب سے بڑی عملی تبدیلی رفتار تھی۔ کیمبرج میں ڈیڈ لائنز تاخیر کو معاف نہیں کرتیں، اور ہمیشہ رفتار کے لیے جامعیت کو قربان کرنے کا اکتاہ ہوتا ہے۔ میں نے ہم جماعتوں کو لٹریچر ریویوز تیار کرنے کے لیے اوپن ویب AI پر انحصار کرتے دیکھا ہے، صرف اس لیے کہ بعد میں انہیں کئی دن فرضی حوالہ جات نکالنے میں گزارنے پڑے۔ JSTOR کے ٹول نے مجھے درستگی کھوئے بغیر آرکائیوز میں تیزی سے آگے بڑھنے دیا کیونکہ ہر تجویز کے ساتھ ایک حقیقی ذریعے کا براہ راست لنک موجود تھا۔ میں سیکنڈوں میں اصل متن چیک کر سکتا تھا۔ اگر خلاصہ درست نہ لگتا، تو مکمل مقالہ اسے درست کرنے کے لیے وہیں موجود تھا۔
سرحدی تنازعات کے مابعد نوآبادیاتی (post-colonial) طریقوں پر ایک مضمون کے دوران، اس ٹول نے مجھے ایک ایسا ربط تلاش کرنے میں مدد دی جس نے صدی کے وسط کے علاقائی مطالعہ کو نئی تنقیدی سیکیورٹی اسکالرشپ سے جوڑا ہوا تھا۔ میں اسے آخر کار دستی تلاش کے ذریعے ڈھونڈ لیتا، لیکن اس میں براؤزنگ کا ایک اور ہفتہ لگ جاتا۔ اس کے بجائے، میں نے وہ ہفتہ اندھا دھند تلاش کرنے کے بجائے گہرائی سے پڑھنے میں گزارا۔
یہی وہ عملی تفصیل ہے جو تعلیم میں AI کے بارے میں ہونے والی بحثوں میں کھو جاتی ہے۔ زیادہ تر طلباء کے لیے مسئلہ لکھنے کی رفتار کا نہیں ہے۔ بلکہ دریافت کی رفتار کا ہے۔ ممکنہ پانچ سو مقالوں میں سے یہ جاننا کہ کن پانچ مقالوں کو غور سے پڑھنا ہے، آدھی جنگ جیتنے کے برابر ہے۔ ٹول چھانٹی (triage) کا کام سنبھال لیتا ہے تاکہ آپ سوچنے کا کام کر سکیں۔
شور کو کم کرنا
غلط معلومات ہمیشہ ڈرامائی نہیں ہوتیں۔ کبھی یہ ایک معمولی سی غلط تاریخ ہوتی ہے۔ کبھی یہ ایک غلط فہمی پر مبنی نظریاتی فریم ورک ہوتا ہے جو اس لیے آگے بڑھایا جاتا ہے کیونکہ کسی نے اصل کو نہیں دیکھا۔ چونکہ یہ ٹول JSTOR کے انڈیکس شدہ کارپس (corpus) پر مبنی ہو کر غلط معلومات کے خطرے کو کم کرتا ہے، اس لیے شور کی سطح میں نمایاں کمی آتی ہے۔ آپ کو اب بھی تنقیدی نظر سے پڑھنا ہوگا۔ کوئی بھی ٹول اس کا متبادل نہیں ہو سکتا۔ لیکن آپ اس بات کی تصدیق کرنے میں کم وقت صرف کرتے ہیں کہ آیا کوئی ذریعہ موجود بھی ہے یا نہیں۔
میں نے اس بات کا مشاہدہ سب سے زیادہ اس وقت کیا جب میں پیچیدہ طریقہ کار (methodological) والے مقالوں کا جائزہ لے رہا تھا۔ IR ریسرچ میں اکثر مقداری تجزیے (quantitative analysis) کو تاریخی کیس اسٹڈیز کے ساتھ ملایا جاتا ہے، اور تکنیکی