Atria Dawn Preview تیار کرنے والی ٹیم نے ایسے 739 کاموں میں سے 713 میں AI استعمال کیا جن کے بارے میں شرکا نے AI کے استعمال سے متعلق واضح جواب دیا۔ ٹیم کے اپنے ترقیاتی کام کے مطالعے میں طریقوں یا پیرامیٹرز سے متعلق درج شدہ فیصلوں میں سے 85.5 فیصد کا حتمی انتخاب اب بھی لوگوں نے کیا۔ مقالے کے عنوان میں “agentic superintelligence” کا ذکر ہے، لیکن کاموں کے ریکارڈ اس بات کی زیادہ مخصوص تصویر دیتے ہیں کہ ٹیم نے کام کیسے تقسیم کیا۔

اس پری پرنٹ کو 14 ستمبر کو جمع کرایا گیا اور 17 ستمبر 2026 کو اس میں نظرثانی کی گئی۔ یہ ایک ماڈل کی تیاری کے پروجیکٹ کے 56 شرکا کے 769 کاموں کے ریکارڈ اور ایجنٹس کے لاگز پر مبنی ہے۔ مصنفین ان ریکارڈز کو Atria Dawn Preview بنانے کے لیے اپنی ٹیم کے ایجنٹس کے استعمال کا کیس اسٹڈی قرار دیتے ہیں۔

بڑی تبدیلی

  • کیا بدلا ہے: ٹیم نے ماڈل کی تیاری کے ایک پروجیکٹ میں مخصوص تحقیقی فیصلوں کو لوگوں اور ایجنٹس کے درمیان تقسیم ہوتے درج کیا، اور تجویز کو حتمی انتخاب سے الگ رکھا۔
  • یہ کیوں اہم ہے: کوئی ایجنٹ طریقہ تیار اور نتیجے پر نظرثانی کر سکتا ہے، جبکہ محقق مقصد چن سکتا، طریقے کی منظوری دے سکتا اور فیصلہ کر سکتا ہے کہ نتیجہ کام کے معیار پر پورا اترتا ہے یا نہیں۔ صرف ایجنٹ کے اقدامات گننے سے ان مختلف کرداروں کی خبر نہیں ملتی۔
  • کس بات پر نظر رکھیں: یہ ایک ٹیم کے کام کے مشاہدات ہیں، اور فیصلہ سازی کے شواہد کا بڑا حصہ شرکا نے فراہم کیا۔ ان نتائج سے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ دوسری AI تجربہ گاہیں فیصلے کیسے بانٹتی ہیں، یا ایجنٹس خود مختاری سے اپنے جانشین تیار کر سکتے ہیں۔

ایجنٹس نے کئی طریقے پیش کیے؛ زیادہ تر انتخاب لوگوں نے کیے

عملی کرداروں میں شامل شرکا کے طریقوں یا پیرامیٹرز سے متعلق 567 درج شدہ فیصلوں میں فرق سب سے واضح تھا۔ مقالے کے مطابق، ان میں سے 64.6 فیصد فیصلوں میں AI نے ایک امکان تجویز کیا۔ سب سے بڑی واحد قسم، 55.4 فیصد، “AI تجویز کرے، انسان منتخب کرے” تھی۔ 85.5 فیصد میں حتمی انتخاب انسانوں نے اور 9.2 فیصد میں AI نے کیا۔ باقی فیصلے کسی بیرونی پابندی سے منسوب تھے۔

سوال کے لحاظ سے یہ تقسیم مختلف تھی۔ اہداف یا دائرۂ کار سے متعلق 603 فیصلوں میں سے 93.4 فیصد اور قبولیت کے معیار سے متعلق 542 فیصلوں میں سے 81.9 فیصد میں حتمی انتخاب لوگوں نے کیا۔ اہداف کے مقابلے میں طریقوں کے لیے AI کی تجاویز کہیں زیادہ عام تھیں۔ مقالے کا چارٹ یہ بھی دکھاتا ہے کہ جن 151 کاموں کو شرکا نے AI کے بغیر ناقابلِ عمل قرار دیا، ان میں سے 144 کے حتمی اہداف لوگوں نے چنے۔

یہ فیصد فیصلہ کرنے میں رپورٹ کیے گئے کرداروں کی وضاحت کرتے ہیں۔ یہ نہیں ناپتے کہ ہر انسانی انتخاب کتنی درست معلومات پر مبنی تھا۔ مصنفین اس انداز کو یوں سمجھتے ہیں کہ محققین کام کی سمت طے کرتے رہے، جبکہ ایجنٹس لوگوں کی مقرر کردہ ہدایات کے اندر امکانات پیدا کرتے رہے۔ یہ کیس اسٹڈی اسی پروجیکٹ میں حتمی اختیار انسانوں کے پاس رہنے کے ساتھ کام سونپنے کا عمل بھی دستاویز کرتی ہے۔

انسانی فیڈبیک کے بعد ایجنٹس اکثر دوبارہ کام پر لگے

شرکا نے ہر کام میں سب سے اہم مشکل یاد کرکے بتائی۔ جن 588 کاموں کے لیے مشکل اور اس کے جواب کا ریکارڈ موجود تھا، ان میں سے 447، یعنی 76.0 فیصد، انسانی مدد سے آگے بڑھے؛ 135، یعنی 23.0 فیصد، میں ایجنٹس خود سنبھل گئے۔ مدد کی سب سے عام صورتیں اضافی سیاق یا واضح کی گئی ضروریات (207 کام) اور مسئلے کی تشخیص یا طریقۂ کار کی تبدیلی (204 کام) تھیں۔ چار کاموں میں ایک شخص نے بنیادی کام اپنے ہاتھ میں لے لیا۔

نتائج کے ریکارڈ بھی کام کی ایسی ہی تقسیم دکھاتے ہیں۔ جن 627 کاموں میں AI کے مرکزی نتیجے کے بارے میں معلوم تھا کہ اس کا کیا بنا، ان میں 354 پر اہم نظرثانی درکار تھی۔ نظرثانی والے ان کاموں میں سے 75.4 فیصد میں انسانی فیڈبیک کے بعد ایجنٹ نے تبدیلیاں کیں، جبکہ 19.2 فیصد میں کسی شخص نے براہِ راست ترمیم کی۔ محققین خود ترمیم کیے بغیر بھی تبدیلی کی ہدایت دے سکتے تھے۔

ترقی کے دوران لاگ میں ایک پیمانہ بھی بڑھا: 22 شرکا کے ایک گروہ میں فی انسانی پرامپٹ ایجنٹ کے روزانہ درج شدہ اقدامات کی میڈین تعداد 7 اگست کو 11.0 سے بڑھ کر 4 ستمبر کو 28.5 ہو گئی۔ اس پیمانے میں پچھلے سات دنوں کی کھڑکی استعمال ہوئی اور ہر دن 21 یا 22 افراد کے لیے درست تناسب دستیاب تھے۔ یہ سرگرمی گنتا ہے، اس لیے ثابت نہیں کرتا کہ ایجنٹس کو زیادہ اختیار ملا یا ان کے نتائج بہتر ہوئے۔

کاموں کے ریکارڈ کیا ثابت کر سکتے ہیں

شرکا نے اندازہ لگایا کہ آیا وہ اپنا کام اسی دائرۂ کار، معیار اور دیگر وسائل کے ساتھ AI کے بغیر مکمل کر سکتے تھے۔ قابلِ استعمال جواب والے AI کی مدد سے مکمل کیے گئے 455 کاموں میں سے 151، یعنی 33.2 فیصد، کو انہوں نے AI کے بغیر ناقابلِ عمل قرار دیا۔ یہ شرکا کا خود بتایا ہوا متبادل امکان ہے، ایسا تجربہ نہیں جس میں ٹیم نے یہی کام ایجنٹ کے بغیر دوبارہ کیے ہوں۔ اس سے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ مختلف حالات میں کوئی بھی یہ کام شروع نہ کرتا۔

مقالہ یہ نہیں بتاتا کہ 56 شرکا یا 769 کاموں کے ریکارڈ کیسے نمونے کے طور پر چنے گئے، اور اس کے عوامی روابط آزادانہ دوبارہ تجزیے کے لیے بنیادی جوابات یا ایجنٹ لاگز مہیا نہیں کرتے۔ اس کے معیار بندی کے نتائج Atria Dawn Preview کو بطور ماڈل جانچتے ہیں۔ وہ یہ نہیں دکھاتے کہ AI نظام نے خود مختاری سے اپنے جانشین کو بہتر بنایا۔ جو ٹیمیں کام سونپنے کا فیصلہ کر رہی ہیں، ان کے لیے رپورٹ شدہ حد واضح ہے: اس پروجیکٹ میں ایجنٹس نے اکثر کام تجویز اور اس پر نظرثانی کی، جبکہ شرکا کے مطابق اہداف، طریقوں اور قبولیت کے بارے میں زیادہ تر فیصلے انہوں نے خود کیے۔