سیم آلٹ مین اور سینیٹر برنی سینڈرز کے درمیان بہت سی باتوں پر اتفاق نہیں ہے۔ لیکن اب دونوں نے ایک حیرت انگیز طور پر مماثل خیال پیش کیا ہے: عوام کو ان مصنوعی ذہانت (AI) کے نظاموں میں براہ راست مالیاتی حصہ ہونا چاہیے جن کی تربیت ان کے اجتماعی کام پر کی گئی ہے۔ آلٹ مین کی تجویز OpenAI جیسے AI کے بڑے اداروں سے حصص (equity) امریکی گھرانوں میں تقسیم کرے گی، جس سے اس تصور کو نئی شکل ملے گی کہ جب مشینیں دہائیوں پر محیط انسانی تخلیق کردہ کتابوں، کوڈ اور آرٹ سے سیکھتی ہیں تو منافع کس کو ملنا چاہیے۔ یہ تصور انقلابی معلوم ہوتا ہے، لیکن اسے فلاحی کام کے بجائے ایک ساتھ تین مختلف مسائل کو حل کرنے کی کوشش کے طور پر سمجھنا بہتر ہے—غیر معاوضہ شدہ ڈیٹا لیبر، آٹومیشن کے بارے میں معاشی تشویش، اور ایک جمہوریت میں ٹریلین ڈالر کی ٹیکنالوجی کمپنیاں بنانے کی تلخ سیاسی حقیقتیں۔
قومی AI ڈیویڈنڈ کی منطق
پہلا ستون سادہ ہے۔ GPT-4 جیسے بڑے لینگویج ماڈلز انسانی اظہار کے ایک سمندر—ناول، فورم پوسٹس، موسیقی کے بول، سافٹ ویئر ریپوزٹریز اور تصاویر—کو بغیر کسی ادائیگی کے اسکریپ (scrape) کر کے بنائے جاتے ہیں۔ اب تک، قانونی اور معاشی ماڈل نے اسے 'فیئر یوز' (fair use) یا کھلی اشاعت کے ایک ناگزیر ضمنی نتیجے کے طور پر دیکھا ہے۔ ناقدین اسے استحصال (extraction) کہتے ہیں۔ اگر کوئی تیل کی کمپنی عوامی زمین پر ڈرل کرتی ہے، تو وہ رائلٹی ادا کرتی ہے۔ اگر کوئی اسٹریمنگ پلیٹ فارم گانا لائسنس کرتا ہے، تو وہ مکینیکل حقوق کی ادائیگی کرتا ہے۔ اس کے برعکس، AI کمپنیوں نے اس قدر (value) کو شروع میں ہی اپنے قبضے میں لے لیا اور اسے نجی حصص (private equity) میں تبدیل کر دیا۔ آلٹ مین کی تجویز خاموشی سے اس ناانصافی کو تسلیم کرتی ہے: حصص کا حصہ ڈیٹا لیبر کے لیے ایک سابقہ ادائیگی کے طور پر کام کرتا ہے، یہ تسلیم کرتے ہوئے کہ ٹریننگ کارپس (training corpus) محض ارد گرد کا شور نہیں بلکہ پروڈکٹ کا خام مال ہے۔
دوسرا ستون معاشی انشورنس ہے۔ ماہرینِ معاشیات اس بات پر تقسیم ہیں کہ آیا AI بڑے پیمانے پر بے روزگاری کا باعث بنے گا یا پیشہ ورانہ تبدیلیوں کا۔ جو چیز نظریاتی نہیں ہے، وہ خود یہ خوف ہے۔ ریڈیولوجی کے رہائشی، ٹیکنیکل رائٹرز، کسٹمر سروس مینیجرز، اور جونیئر کوڈرز پہلے ہی ان ٹولز کو دیکھ رہے ہیں جو ان کاموں کو خودکار بنا رہے ہیں جن کے لیے کبھی انسانی فیصلے کی ضرورت ہوتی تھی۔ چند سو ڈالر کے اسٹاک سے تنخواہ کا نعم البدل نہیں ہو سکتا۔ لیکن اس کا علامتی وزن مختلف ہے۔ شہریوں کو شیئر ہولڈرز میں تبدیل کر کے، یہ ماڈل موجودہ خوف کو مفادات کے ہم آہنگ کرنے کی کوشش کرتا ہے۔ ہو سکتا ہے کہ آپ اپنی ملازمت کسی LLM کی وجہ سے کھو دیں، لیکن کم از کم آپ اس LLM کا ایک حصہ تو مالک ہوں گے۔ یہ وہی سیاسی منطق ہے جس نے ٹیک انڈسٹری کے عروج کے دوران ملازمین کے اسٹاک ملکیت کے منصوبوں (employee stock ownership plans) کی بنیاد رکھی تھی—کیپ ٹیبل (cap table) کو وسعت دیں، اور آپ اس حلقہ رائے کو بھی وسعت دیں جو ٹیکنالوجی کی روک تھام کے بجائے اس کی کامیابی کی دعا کرے گا۔
اعداد و شمار کا تجزیہ: کیا 300 ڈالر کا حصہ کافی ہے؟
یہ دیکھنے کے لیے کہ یہ خیال فوری طور پر تبدیلی لانے کے بجائے زیادہ فلسفیانہ کیوں ہے، حساب کتاب پر نظر ڈالیں۔ مارچ کے فنڈنگ راؤنڈ کے بعد، OpenAI کی مالیت تقریباً 852 بلین ڈالر تک پہنچ گئی۔ عوام کے لیے مختص کردہ 5 فیصد حصص کاغذ پر تقریباً 42.6 بلین ڈالر کے برابر ہوں گی۔ تقریباً 133 ملین امریکی گھرانوں میں تقسیم کرنے پر، یہ فی گھرانہ تقریباً 320 ڈالر بنتے ہیں۔
تین سو بیس ڈالر زیادہ تر علاقوں میں مہینے بھر کے راشن کے لیے بھی کافی نہیں ہوں گے۔ یہ رقم بنیادی تناؤ کو ظاہر کرتی ہے۔ دنیا کی سب سے قیمتی نجی کمپنیوں میں سے ایک میں ایک بڑا حصہ ہونے کے باوجود، جب تقسیم کرنے کے لیے پورا امریکہ ہو، تو یہ فی گھرانہ صرف ایک معمولی رقم بنتی ہے۔ اگر مقصد مادی معاشی تحفظ ہے، تو یہ اعداد و شمار ناکام ہیں۔ اگر مقصد پہچان اور ایک مثال قائم کرنا ہے، تو اعداد و شمار اہمیت نہیں رکھتے۔
پھر اس کی شکل کا سوال ہے۔ ایک نجی کمپنی میں 133 ملین گھرانوں کو براہ راست شیئر ہولڈرز کے طور پر رجسٹر کرنا ایک انتظامی ڈراونا خواب ہے۔ کیپ ٹیبلز (cap tables) قومی سطح کی آبادی کے لیے نہیں بنائے گئے۔ ڈیویڈنڈز سے ٹیکس کے معاملات اور کسٹمر سروس کا ایسا بوجھ پیدا ہوگا جو IRS کو بھی پریشان کر دے گا۔ ان وجوہات کی بنا پر، پالیسی سازوں نے Alaska Permanent Fund کو ایک زیادہ عملی ذریعے کے طور پر دیکھا ہے۔ 1970 کی دہائی میں قائم ہونے والا یہ فنڈ نارتھ سلپ کے تیل کے محصولات کو اکٹھا کرتا ہے اور ہر الاسکا کے رہائشی کو سالانہ ڈیویڈنڈ ادا کرتا ہے۔ اس کا AI متبادل حصص کو ٹرسٹ (trust) میں رکھے گا، کسی بھی آمدنی کو دوبارہ سرمایہ کاری کرے گا، اور نقد رقم صرف اس وقت تقسیم کرے گا جب بنیادی اثاثے پائیدار منافع پیدا کریں۔
وہ شرط—پائیدار منافع بخش ہونا—ہی اصل مسئلہ ہے۔ OpenAI فی الحال آمدنی کے لیے موزوں نہیں ہے۔ اس کی ترجیح ترقی اور سرمایہ کاری (capital expenditure) ہے، اور اطلاعات کے مطابق یہ بڑے پیمانے پر ڈیٹا سینٹرز میں اربوں ڈالر لگا رہا ہے اور کسی بھی IPO کو اس وقت تک ملتوی کر رہا ہے جب تک کمپنی 1 ٹریلین ڈالر کی مالیت حاصل نہ کر لے۔ آج OpenAI کے حصص رکھنے والا کوئی خودمختار دولت فنڈ (sovereign wealth fund) ایک سٹے بازی (speculative bet) میں شامل ہوگا، نہ کہ کسی منافع دینے والی مشین میں۔ خاندانوں کو چیک دیکھنے کے لیے سالوں انتظار کرنا پڑ سکتا ہے، اگر انہیں کبھی ملے بھی تو۔
سیاسی چالیں اور ریگولیٹری انعام
معیشت کے پیچھے ایک سخت گیر سیاسی حساب کتاب چھپا ہوا ہے۔ OpenAI کسی خلا میں کام نہیں کر رہا۔ پولنگ سے مسلسل یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اکثریت امریکی AI کمپنیوں پر عدم اعتماد کرتی ہے، اور ڈیٹا سینٹر کی تعمیر کے خلاف مقامی مخالفت ان کمیونٹیز میں بڑھ رہی ہے جو بجلی کے گرڈز پر دباؤ، پانی کے استعمال اور شور سے پریشان ہیں۔ Altman کو تعمیراتی کاموں کے لیے سماجی اجازت (social license) کی ضرورت ہے، اور عوام کو cap table کا حصہ بنانا اسے حاصل کرنے کا ایک طریقہ ہے۔
واشنگٹن کا معاملہ بھی ہے۔ یہ تجویز اس وقت سامنے آئی ہے جب OpenAI خود کو Trump انتظامیہ کے ساتھ ہم آہنگ کرنے کی کوشش کر رہا ہے، جس نے Intel اور Nvidia جیسے بڑے چپ سازوں پر مشتمل ٹیک پر مبنی معاشی معاہدوں میں دلچسپی کا مظاہرہ کیا ہے۔ OpenAI کی کامیابی کو قومی دولت کے مترادف قرار دے کر، Altman محض ترقی پسندانہ دوبارہ تقسیم (progressive redistribution) سے کہیں زیادہ کچھ کر رہا ہے۔ وہ سپلائی چین کے خطرے کے بجائے ملکی اہم انفراسٹرکچر کے طور پر جانے جانے کی کوشش کر رہا ہے۔ ایک ایسے دور میں جہاں واشنگٹن چینی AI ترقی کا مقابلہ کرنے پر سختی سے توجہ مرکوز کیے ہوئے ہے، کوئی بھی ایسا ماڈل جو امریکی گھرانوں کو مالی طور پر OpenAI کی ترقی سے جوڑ دے، ریگولیٹرز کے لیے ایکسپورٹ کنٹرول، سیفٹی ریویو یا اینٹی ٹرسٹ تحقیقات کے ذریعے کمپنی کی رفتار کم کرنا مشکل بنا دیتا ہے۔ یہ ڈیویڈنڈ صرف پیسہ نہیں ہے؛ یہ عوامی رنگ میں ملبوس ایک لابی کرنے کی حکمت عملی ہے۔
اصل نتیجہ
اگر یہ تجویز کسی بھی شکل میں کامیاب ہو جاتی ہے، تو اس کی میراث 320 ڈالر کا چیک نہیں ہوگی، بلکہ یہ ایک مثال (precedent) ہوگی۔ یہ خیال اس دیرینہ بحث کو جنم دیتا ہے کہ آیا AI کو طاقت دینے والے ڈیٹا کو ایک مشترکہ قدرتی وسیلے کے طور پر سمجھا جانا چاہیے یا اس پہلی کمپنی کے لیے مفت پتھر کی طرح جسے اسے نکالنے کے لیے کافی GPUs میسر ہوں۔ ایک قومی AI فنڈ، خواہ کتنا ہی معمولی کیوں نہ ہو، یہ ثابت کرے گا کہ انسانوں کی تخلیق کردہ ثقافت کی اجتماعی معاشی اہمیت ہے جو ٹریننگ پائپ لائن میں شامل ہونے کے بعد بھی برقرار رہتی ہے۔ یہ فریم ورک پہلے ڈیویڈنڈ سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔ آیا یہ لابی، اکاؤنٹنگ اور اگلے پانچ سالوں کی سیاسی لہروں کا مقابلہ کر پاتا ہے یا نہیں، اس سے یہ طے ہوگا کہ کیا عام امریکی محض AI کے عروج کے لیے خام مال ہیں—یا وہ آخر کار خود کو اس میں حصہ دار کے طور پر دیکھ پائیں گے۔