AI کی اپنائیت تجربے سے انٹرپرائز میں وسیع پیمانے پر تعیناتی کی طرف منتقل ہو گئی ہے ۔ پھر بھی، 2025 میں فاتحین کو پیچھے رہ جانے والوں سے الگ کرنے والا متعین عنصر رفتار نہیں ہے — یہ اعتماد ہے ۔

ایجنٹ AI، اپنی خود مختار، مقصد پر مبنی فطرت کے ساتھ، صنعتوں کو یکسر نئی شکل دینے کی طاقت رکھتا ہے ۔ لیکن احتساب کے بغیر خودمختاری خطرے کا باعث بنتی ہے ۔ ایگزیکٹوز کو جواب دینا ہوگا: ہم یہ کیسے یقینی بناتے ہیں کہ یہ نظام درست، منصفانہ، محفوظ اور ہماری اقدار سے ہم آہنگ ہیں ؟

یہ وہ جگہ ہے جہاں حکمرانی، تعصب کو کم کرنا، اور ذمہ دار AI فریم ورک کھیل میں آتے ہیں ۔ اور یہ وہ جگہ ہے جہاں Uber AI سلوشنز کاروباری اداروں کو ذمہ داری کے ساتھ Agentic AI کی پیمائش کرنے میں مدد کرتی ہے ۔

ایگزیکٹوز جانتے ہیں کہ حفاظتی تدابیر کے بغیر رفتار بے نقاب ہونے کا باعث بنتی ہے ۔ پہلے دن سے ہی اعتماد کے فریم ورک کو ڈیزائن کیا جانا چاہئے ۔

جیسے جیسے سسٹمز زیادہ خود مختار ہوتے جاتے ہیں، خطرات بڑھتے جاتے ہیں:

• تعصب پروردن: غیر چیک شدہ تربیتی ڈیٹا امتیازی نتائج پیدا کرتا ہے ۔
• فریب دہی: LLMs معقول لیکن غلط نتائج پیدا کرتے ہیں ۔
• غیر واضح استدلال: انٹرپرائزز اس پر عمل نہیں کر سکتے جس کی انہیں سمجھ نہ ہو۔
• سیکورٹی اور رازداری: حساس ڈیٹا کو الگ تھلگ اور مطابقت پذیر رہنا چاہیے۔

انٹرپرائزز پہلے ہی اعتماد کو یقینی بنانے کے لیے سخت معیار کے فریم ورکس تعینات کر رہے ہیں:

• بین- تشریح کنندہ معاہدہ (IAA): معیار کی توثیق کے لیے متعدد ریٹرز کے درمیان اتفاق رائے ۔
• Cohen's Kappa & Fleiss ’Kappa: شماریاتی اقدامات جو تشخیص کاروں میں تشریح کی وشوسنییتا کا اندازہ لگاتے ہیں۔
• گولڈن ڈیٹا سیٹس: بینچ مارکنگ کے لئے زمینی سچائی کی درست مثالیں ۔
• SLA کی پاسداری: آپریشنل معاہدوں میں درستگی اور ٹرناراؤنڈ کا وقت ۔

یہ معیار کے میٹرکس قابل مشاہدہ، دوبارہ قابل اعتماد اعتماد کے سگنلز بناتے ہیں جن پر انٹرپرائزز انحصار کر سکتے ہیں۔

تعصب صرف ایک تکنیکی خرابی نہیں ہے۔ یہ ایک ساکھ اور ریگولیٹری خطرہ ہے۔

تخفیف کی مؤثر حکمت عملیوں میں درج ذیل شامل ہیں:

• ریڈ ٹیمنگ اور مخالفانہ ٹیسٹنگ: متعصبانہ یا نقصان دہ اشارے کے خلاف AI کی تناؤ کی جانچ۔
• اتفاق رائے کی لیبلنگ: نظامی تعصب کو کم کرنے کے لیے جغرافیائی، صنف اور پس منظر میں متنوع ریٹرز کا استعمال کرنا ۔
• تاثرات کے لوپس: ہیومن ان دی لوپ آڈٹ مسلسل نظام کی شفافیت کو بہتر بناتے ہیں ۔
• تعصب ڈیش بورڈز: ماڈل کے فیصلوں اور آبادیاتی اثرات میں ریئل ٹائم مرئیت ۔

کیس ان پوائنٹ: Uber کے اندرونی حفاظتی ماڈلز نے ڈرائیور سائن اپس میں متعصبانہ مسترد کرنے کے نمونوں کو پرچم زد کیا ۔ ڈیٹا پر دوبارہ لیبل لگا کر اور اتفاق رائے پر مبنی تشخیص متعارف کروا کر، تعصب کو کم کیا گیا اور انصاف کو بحال کیا گیا ۔

ذمہ دار AI خلاصہ اقدار کو ٹھوس طرز عمل میں تبدیل کرنے کا تقاضا کرتا ہے:

• منصف مزاجی: متنوع ڈیٹا کے ذرائع اور تشخیص کار ۔
• احتساب: آڈٹ ٹریلز، وضاحتی ڈیش بورڈز، SLA مانیٹرنگ۔
• شفافیت: دستاویزی ماڈل نسب، ڈیٹا سیٹ کی ابتدا، اور فیصلہ سازی کے راستے ۔
• حفاظت: انتہائی منظرناموں، تعصب کے انجیکشن اور ریڈ ٹیمنگ کے تحت ٹیسٹنگ ۔
• رازداری: ڈیٹا کی تنہائی اور تعمیل کی سرٹیفیکیشنز کو محفوظ بنائیں۔

جب کاروباری ادارے ان اصولوں کو عملی جامہ پہناتے ہیں، تو Agentic AI خطرناک خودمختاری سے قابل اعتماد خودمختاری میں بدل جاتا ہے ۔

Uber نے اپنے آپریشنز کے اندر خود مختاری اور اعتماد کو متوازن کرنے میں تقریباً ایک دہائی گزاری ہے: ریئل ٹائم فراڈ کا پتہ لگانے سے لے کر AV ادراک کے نظام تک ۔ اب، Uber AI سلوشنز اس آپریشنل پلے بک کو انٹرپرائزز کے لیے لاتی ہے۔

ہم اس طرح مدد کرتے ہیں:

• 98%+ معیار کے معیارات بمقابلہ انڈسٹری %95۔
• عالمی ٹمٹم + ماہر افرادی قوت: 8.8M + کمانے والے عالمی سطح پر متنوع تشخیصی پول فراہم کرتے ہیں ۔
• uLabel پلیٹ فارم: خودکار پری لیبلنگ، اتفاق رائے کی ماڈلنگ، سنہری ڈیٹا سیٹ کی توثیق ۔
• uTask آرکسٹریشن: ریئل ٹائم مانیٹرنگ ڈیش بورڈز کے ساتھ، ورک فلوز میں سراغ لگانے کو یقینی بناتا ہے۔
• uTest کی جانچ: حفاظتی توثیق کے لیے ریڈ ٹیمنگ، ترجیحی ڈیٹا اکٹھا کرنا، اور ساتھ ساتھ موازنہ ۔

• اپنے AI سپلائی چین کا آڈٹ کریں — یقینی بنائیں کہ ڈیٹا سیٹس، تشریحات اور تشخیصی پائپ لائنز کی تعصب سے جانچ کی گئی ہے ۔
• میٹرکس کو اپنائیں جو اہمیت رکھتے ہیں — نہ صرف درستگی، بلکہ بین ریٹر معاہدہ، SLA کی پاسداری، اور منصفانہ میٹرکس ۔
• HITL نگرانی کو ایمبیڈ کریں — انسانی لوپ ماڈلز حفاظت کو یقینی بناتے ہیں جہاں یہ سب سے اہم ہے ۔
• بھروسہ مند فراہم کنندگان کے ساتھ پارٹنر — Responsible AI کی پیمائش کرنے کے لیے تجربہ، عالمی رسائی اور ڈومین کی مہارت درکار ہے۔

2025 میں، کاروباری ادارے اعتماد کو بعد کی سوچ کے طور پر نہیں لے سکتے ۔ یہ لازمی طور پر Agentic AI کو اپنانے کی بنیاد ہونی چاہیے ۔

حکمرانی، تعصب کو کم کرنے اور ذمہ دار AI طریقوں کو اپنانے سے، رہنما ایسے نظاموں کو تعینات کر سکتے ہیں جو نہ صرف طاقتور ہیں بلکہ اخلاقی، منصفانہ اور محفوظ بھی ہیں ۔

Uber AI Solutions عالمی سطح پر کاروباری اداروں کو اس ٹرسٹ کو فعال بنانے میں مدد کرتا ہے اور احتساب کے ساتھ خود مختاری فراہم کرتا ہے ۔ کیونکہ Agentic AI کے دور میں، اعتماد اختیاری نہیں ہے — یہ آگے بڑھنے کا واحد راستہ ہے ۔