گوگل کا جیگاس انٹرنیٹ کو کس طرح ختم کرنے کی کوشش کر رہا ہے

انٹرنیٹ کسی زہریلی جگہ کی طرح محسوس کرسکتا ہے۔ نفرت انگیز تقریر اور ہراساں کرنے کے لئے تبصرے والے حصوں اور سوشل میڈیا تھریڈز پر ٹرولز اترتے ہیں ، اور ممکنہ طور پر روشن خیال مباحثے کو اشتہاری حملوں اور گروہوں کے ڈھیروں میں بدل دیتے ہیں۔ آن لائن رائے کے بارے میں اکثر اظہار خیال کرنا نتیجہ خیز وٹیرول کے قابل نہیں لگتا۔

بڑے پیمانے پر سماجی پلیٹ فارمز Facebook بشمول فیس بک ، ٹویٹر ، اور یوٹیوب - یہ تسلیم کرتے ہیں کہ وہ ان معاملات کو مناسب طور پر پولیس نہیں کرسکتے ہیں۔ وہ اسلحے کی دوڑ میں ہیں جس میں بوٹس ، ٹرول ، اور ہر دوسرا ناپسندیدہ ہے جو مواد کے فلٹرز سے پھسل جاتا ہے۔ انسان جسمانی طور پر ویب پر ہر ایک تبصرے کو پڑھنے کے قابل نہیں ہے۔ وہ لوگ جو اکثر کوشش کرتے ہیں اسے افسوس ہوتا ہے۔

ٹیک جنات نے انسانی اعتدال پسندی کے مختلف مجموعہ ، اے آئی الگورتھمز ، اور ان کے فیڈز کے ذریعہ ہر دن آنے والے مواد کے طغیانی سے گزرنے کے لئے فلٹرز کے ساتھ تجربہ کیا ہے۔ Jigsaw ایک درمیانی زمین تلاش کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ الف بے کے ماتحت ادارہ اور ٹیک انکیوبیٹر ، جسے پہلے گوگل آئیڈیاز کے نام سے جانا جاتا ہے ، یہ ثابت کرنا شروع کر رہا ہے کہ مشینری لرننگ (ایم ایل) انسانی ماڈریٹرز کے لئے ٹولوں میں تیار کی جانے والی بات ہمارے انٹرنیٹ کے زہریلے مسئلے سے رجوع کرنے کا طریقہ بدل سکتی ہے۔

تناظر ایک ایسا API ہے جو Jigsaw اور Google کی انسداد بدسلوکی ٹیکنالوجی ٹیم کے ذریعہ تیار کیا گیا ہے۔ یہ ایم ایل کا استعمال آن لائن بدسلوکی اور ہراساں کرنے کے ل uses کرتا ہے ، اور انسانی اعتدال پسندوں کی زندگی کو آسان بنانے کے ل. گفتگو میں ہونے والے مباحثے کے اثرات پر مبنی تبصرے اسکور کرتا ہے۔

شور مچانے والے میچوں کے درمیان تناظر

اوپن سورس ٹیک کا اعلان سب سے پہلے 2017 میں کیا گیا تھا ، حالانکہ اس پر ترقی چند سال قبل شروع ہوئی تھی۔ تناظر کے ساتھ تجربہ کرنے والی پہلی سائٹوں میں سے کچھ نیو یارک ٹائمز جیسی خبروں کی اشاعت اور ویکیپیڈیا جیسی سائٹوں پر مشتمل ہیں۔ لیکن حال ہی میں ، تناظر کو ریڈڈٹ اور کمنٹ پلیٹ فارم ڈسکس (جیسے پی سی میگ ڈاٹ کام پر استعمال کیا جاتا ہے) جیسی سائٹوں پر ایک مکان ملا ہے۔

پراجیکٹیو کے پروڈکٹ مینیجر سی جے ایڈم نے کہا کہ یہ منصوبہ جانچ کرنا چاہتا ہے کہ کس طرح لوگوں کی آوازوں کو آن لائن خاموش کردیا جاتا ہے۔ جیگس نے یہ دریافت کرنا چاہا کہ کس طرح نشانہ بننے والی زیادتی یا ہراسانی کی عام فضا ایک ٹھنڈک اثر پیدا کرسکتی ہے ، جس سے لوگوں کی حوصلہ شکنی ہوتی ہے جہاں وہ محسوس کرتے ہیں کہ گفتگو میں ان کی آواز کو شامل کرنے کے ل time وقت اور توانائی کے لائق نہیں ہے۔ آپ نے کتنی بار ٹویٹ ، پوسٹ ، یا تبصرہ دیکھا ہے اور جواب نہ دینے کا انتخاب کیا ہے کیونکہ ٹرولوں سے لڑنا اور میڈ میڈ آن لائن کرنا صرف اتنا ہی بڑھ جانا نہیں ہے۔

ایڈمز نے کہا ، "آن لائن گفتگو کو برباد کرنا بہت آسان ہے۔" "اس میں اچھلنا آسان ہے ، لیکن ایک شخص کا واقعی مطلب یا زہریلا ہونے کی وجہ سے وہ دوسری آوازیں نکال سکتا ہے۔ ہوسکتا ہے کہ 100 افراد ایک مضمون پڑھیں یا بحث شروع کردیں ، اور اکثر آپ کمرے میں تیز آوازوں کے ساتھ ختم ہوجاتے ہیں ، ایسے انٹرنیٹ میں جو پسندیدوں اور شئیرز کے لئے موزوں ہے۔ لہذا آپ نے ان تمام آوازوں کو خاموش کردیا۔ پھر اس بحث کی وضاحت کمرے میں بس سب سے تیز آواز ہے - چیخنے والا میچ۔ "

Jigsaw اور گوگل

پینٹاگون اور چین کے منصوبوں میں ملوث ہونے ، اور جنسی ہراسگی سے نمٹنے کے انکشافات کرنے والے ، ڈیٹا سیکیورٹی کے امور ، ملازمین کی دھجیاں اڑانے والی ، جیگس کی بہن کمپنی ، گوگل کے لئے ، یہ ایک مشکل سال ہے۔ کانگریس کی ایک متنازعہ سماعت کا تذکرہ نہ کرنا جس میں سی ای او سندر پچائی کو قانون سازوں نے انکوائری کی تھی۔

حرف تہجی کے فرد انکیوبیٹر جیگس میں ، چیزیں کچھ کم ہی ڈرامائی ہو رہی ہیں۔ اس ٹیم نے سینسرشپ کی مزید تکنیکی شکلوں کی جانچ کرنے میں اپنا وقت گزارا ہے ، جیسے ڈی این ایس کو انٹرا ایپ سے زہر آنا اور پروجیکٹ شیلڈ کے ساتھ ڈی ڈی او ایس حملے۔ تناظر کے ساتھ ، مقصد زیادہ خلاصہ ہے۔ مشین لرننگ کو استعمال کرنے کے بجائے اس بات کا تعین کرنے کے لئے کہ مقررہ اصولوں کے خلاف کیا ہے یا نہیں ، پرسیکیوپپلس کا چیلنج ایک انتہائی ساپیکش مقصد ہے: زبان کے جذباتی اثرات کی درجہ بندی کرنا۔

ایسا کرنے کے ل you ، آپ کو قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP) کی ضرورت ہے ، جو نمونوں کی نشاندہی کرنے کے لئے ایک جملے کو توڑ دیتی ہے۔ تناظر کی ٹیم کسی ایسے ماحول میں تصدیقی تعصب ، گروپتھینک اور ہراساں کرنے والے سلوک جیسے مسائل کا سامنا کر رہی ہے جہاں ٹیکنالوجی نے ان کی رسائ کو بڑھاوا دیا ہے اور انھیں حل کرنا مشکل بنا دیا ہے۔



اے آئی کبھی 'غلط اور گونگا کبھی'

مشین لرننگ کے ساتھ آن لائن گفتگو کو بہتر بنانا سیدھا سیدھا کام نہیں ہے۔ یہ اب بھی تحقیق کا ابھرتا ہوا فیلڈ ہے۔ الگورتھم متعصب ہوسکتا ہے ، مشین لرننگ سسٹم میں نہ ختم ہونے والی تطہیر کی ضرورت ہوتی ہے ، اور سب سے مشکل اور سب سے اہم پریشانی ابھی بھی بڑی حد تک بے دریغ ہیں۔

کنورٹیشن اے ریسرچ گروپ ، جس نے نقطہ نظر پیدا کیا ، اس کا آغاز اخبارات ، پبلشروں اور دیگر سائٹوں سے ملاقاتوں میں کیا جس سے گفتگو کی میزبانی ہوتی تھی۔ اس ٹیکنالوجی کے ساتھ تجربہ کرنے والی پہلی سائٹوں میں سے کچھ نیو یارک ٹائمز ، ویکی پیڈیا ، دی گارڈین ، اور دی اکانومسٹ تھیں۔

2017 میں ، اس ٹیم نے الفا ٹیسٹ کے حصے کے طور پر عوامی ویب سائٹ کے ذریعے ابتدائی تناظر ڈیمو کا آغاز کیا ، جس سے لوگوں کو سائٹ پر لاکھوں بے ہودہ ، گستاخانہ تبصرے ٹائپ کرنے دیئے گئے۔ یہ اس طرح کا تھا جیسے مائیکرو سافٹ کا بدنام زمانہ ناکام چیٹ بوٹ تجربہ تھا ، سوائے بوٹ کو نسل پرستانہ ٹویٹس کا جواب دینے کی بجائے ، جیگ نے اپنے ماڈل کو کھانا کھلانا کرنے کے لئے ٹریننگ ڈیٹا کے طور پر ہجوم سے منسلک وائرلیس کا استعمال کیا ، اور مختلف قسم کے آن لائن بدعنوانیوں کی شناخت اور درجہ بندی کرنے میں مدد کی۔

ابتدائی عوامی ٹیسٹ رن آسانی سے نہیں چل سکا۔ وائرڈ کے "پورے امریکہ میں ٹرولز" ، جس نے تناظر میں اسکورنگ کی بنیاد پر پورے ملک میں زہریلی توڑ پھوڑ کی ، اس سے یہ ظاہر ہوا کہ الگورتھم کیسے نادانستہ طور پر نسل ، صنفی شناخت ، یا جنسی رجحان کے لحاظ سے گروپوں کے ساتھ امتیازی سلوک کرتا ہے۔

ایڈمز اس حقیقت کے بارے میں واضح تھے کہ پراسپیکٹو کی ابتدائی جانچ سے بڑے نابینا مقامات اور الگورتھمک تعصب کا انکشاف ہوا۔ ایمیزون کے سکریپڈ ریکروٹنگ ٹول کی طرح ، جس نے دہائیوں کے عیب ملازمت کے اعداد و شمار پر تربیت حاصل کی اور خواتین درخواست دہندگان کے خلاف موروثی تعصب تیار کیا ، ابتدائی تناظر کے ماڈل میں اس اعداد و شمار کی وجہ سے واضح خامیاں تھیں جن پر اسے تربیت دی گئی تھی۔

"کثرت سے ھدف بنائے گئے گروپوں کی مثال کے طور پر ، اگر آپ نے تربیت کے اعداد و شمار کے سیٹ میں دیئے گئے تبصرے کی تقسیم پر نظر ڈالی تو ، وہاں بہت کم تبصرے تھے جن میں لفظ 'ہم جنس پرست' یا 'حقوق نسواں' شامل تھا اور اس کو مثبت انداز میں استعمال کررہے تھے۔ راستہ ، "ایڈمز نے وضاحت کی۔ "گالی دینے والے تبصرے ان الفاظ کو توہین کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔ لہذا ایم ایل ، نمونوں کو دیکھتے ہوئے کہتا ،" ارے ، اس لفظ کی موجودگی اس بات کا ایک بہت اچھا پیش گو ہے کہ آیا یہ جذبہ زہریلا ہے یا نہیں۔ "

مثال کے طور پر ، الفا الگورتھم نے غلطی سے "میں ایک فخر ہم جنس پرست آدمی ہوں" ، یا "میں ایک نسائی پسند اور ٹرانسجینڈر ہوں" جیسے زہریلے نشانات والے بیانات پر لیبل لگایا ہوسکتا ہے۔ ایڈمز نے کہا کہ عوامی طور پر شفاف تربیت کا عمل - جبکہ تکلیف دہ تھا - غیر متعصبانہ تعصب کے نتائج میں Jigsaw کے لئے ایک انمول سبق تھا۔

جب مشین سیکھنے کے ماڈلز کو کسی چیز کو آن لائن بدسلوکی اور ہراساں کرنے کی طرح پریشان کن اور ذاتی نوعیت کی تربیت دیتے ہیں تو ، الگورتھمک تعصب کا وجود بھی اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ کیوں نہ صرف ائی ہی اس کا حل ہے۔ فیس بک اور یوٹیوب جیسی سماجی کمپنیوں نے اپنے پلیٹ فارم کی اے آئی مواد میں اعتدال پسندی کی خصوصیات کو صرف اسکینڈل کے پیچھے پیچھے ہٹانے اور ہزاروں انسانی ناظمین کی خدمات حاصل کرنے کے ذریعہ درست کرنے پر زور دیا ہے۔

Jigsaw's Tack ان دونوں کا ایک ہائبرڈ ہے۔ تناظر کسی ویکیوم میں فیصلے کرنے والے الگورتھم نہیں ہے۔ انسانی ماڈریٹرز کے لئے ایک مددگار ٹول کے طور پر کام کرنے کے لئے API کو برادری کے انتظام اور مواد کے اعتدال پسند انٹرفیس میں ضم کیا گیا ہے۔ تناظر کے انجینئر ایم ایل کے ساتھ اور اس کے بغیر گھاس اسٹیک تشبیہ کو مدنظر رکھتے ہوئے نفرت انگیز تقریر کی وضاحت کرتے ہیں: اے آئی چھٹ processے کے عمل کو خود کار طریقے سے مدد کرتا ہے ، وسیع گھاس کو گھٹا دیتا ہے جبکہ انسانوں کو حتمی طور پر یہ کہتے ہوئے کہ آیا کوئی تبصرہ گالی یا ہراساں سمجھا جاتا ہے۔

ایڈمز نے کہا ، "یہ ایم ایل کی یہ نئی صلاحیت ہے۔ "لوگ اس کے بارے میں بات کرتے ہیں کہ اے آئی کتنا ہوشیار ہے ، لیکن وہ اکثر ان تمام طریقوں کے بارے میں بات نہیں کرتے ہیں جو کبھی غلط اور گونگے ہیں۔ شروع ہی سے ہی ہم جانتے تھے کہ اس سے بہت سی غلطیاں ہونے والی ہیں ، اور ہم نے کہا ، 'یہ آلہ مشین کی مدد سے انسانی اعتدال کے ل helpful مددگار ہے ، لیکن یہ خود بخود فیصلے کرنے کو تیار نہیں ہے۔ ' لیکن اس زہریلے تقریر کو ڈھونڈنے میں 'گھاس میں سوئی' لے سکتی ہے اور اسے مٹھی بھر گھاس تک لے جاسکتی ہے۔



ایک زہریلا اسکور کیا ہے؟

پراسپیکٹو کی ماڈلنگ کا سب سے تفرقہ انگیز پہلو نمبروں کو کسی متغیر کی حیثیت سے بطور "زہریلا پن" بنا رہا ہے۔ ایڈمز نے پہلی چیز جس کی نشاندہی کی وہ یہ ہے کہ تناظر کے اسکور امکان کا اشارہ ہیں ، شدت نہیں۔ اعلی تعداد ایک اعلی امکان کی نمائندگی کرتی ہے کہ متن میں پیٹرن لوگوں کے زہریلے ٹیگ کیے گئے تبصروں میں پیٹرن سے ملتے جلتے ہیں۔

جہاں تک "زہریلا" کے اصل معنی ہیں ، تناظر ٹیم اس کی وسیع پیمانے پر وضاحت کرتی ہے "ایک بے غیرتی ، بے احترام ، یا غیر معقول تبصرے سے جو آپ کو بحث چھوڑنے کا باعث بنتی ہے۔" لیکن یہ کہ کیسے ظاہر ہوتا ہے ٹھیک ٹھیک ہوسکتا ہے۔ 2018 میں ، جیگس نے ایم ایل ماڈلز تیار کرنے کے لئے روڈس مصنوعی انٹلیجنس لیب (RAIL) کے ساتھ شراکت داری کی جو دھمکی آمیز یا نفرت انگیز تقریر کی زیادہ مبہم شکلوں کو اٹھاسکتی ہے ، جیسے برخاستگی ، تعل .ق یا طنزیہ تبصرہ جو کھلے عام مخالف نہیں ہیں۔

اس مقام تک ، لوگوں کے بہت سے ماڈلز کو "بہت زہریلا" سے "بہت صحت مند" تک پیمانے پر انٹرنیٹ کے تبصرے کی درجہ بندی کرنے کے لئے یہ کہتے ہوئے تربیت دی گئی ہے۔ اس کے بعد ڈویلپر 0.0 سے 1.0 تک کسی خاص حد سے اوپر تبصروں کو پرچم لگانے کے لئے ماڈل کیلیبریٹ کرسکتے ہیں۔ 0.9 سے اوپر کا سکور زہریلا ہونے کے اعلی امکان کی نشاندہی کرتا ہے ، اور 0.5 یا اس سے کم کے اسکور کا مطلب ہے الگورتھمک یقین کی بہت کم ڈگری۔ تناظر میں اسکور کو معمول کی شکل دینے کا بھی استعمال کیا جاتا ہے ، جو ڈویلپرز کو ایک مستقل بنیاد بناتا ہے جہاں سے سکور کی ترجمانی کی جائے۔ ایڈمز نے وضاحت کی کہ فورم یا ویب سائٹ پر انحصار کرتے ہوئے ، ڈویلپر ماڈلز کو ملا اور میچ کرسکتے ہیں۔ لہذا جب کوئی کمیونٹی گستاخی پر اعتراض نہیں کرتا ہے تو ، اس وصف کو کم کیا جاسکتا ہے۔

ایڈمز نے مجھے ایک ڈیمو اعتدال پسند انٹرفیس دکھائے جس کا نظریہ پی ایس سی پی کے ساتھ ہے۔ ایڈمن پینل میں ، سب سے اوپر ، تازہ ترین اور اسی طرح سے تبصرے ترتیب دینے کے اختیارات کے آگے ، زہریلا سے الگ الگ کرنے کیلئے ایک چھوٹا پرچم آئیکن ہے۔ انسانی ماڈریٹر کے لئے یہ ایک بلٹ ان فیڈ بیک میکنزم بھی ہے جس کے بارے میں یہ بتائیں کہ اس نے غلط انداز میں کوئی تبصرہ کیا اور وقت کے ساتھ ساتھ اس ماڈل کو بہتر بنایا۔

انہوں نے مختلف پراسیکٹو ماڈل کے ذریعہ اسکور کردہ ویکیپیڈیا ٹاک پیج کے تبصروں کو معتدل کرنے کے لئے ڈیمو انٹرفیس کے ذریعے کلک کیا ، اور ایک ہسٹوگرام گراف ٹوٹ گیا ہے جس کے تبصرے کا امکان ہے کہ اس صفحے کے مصنف پر حملہ ہوگا یا کسی دوسرے تبصرہ نگار پر حملہ ہوگا۔

ایڈمز نے کہا ، "ہم انسانوں کے لئے جائزہ لینے کے ل flag چیزوں کو پرچم لگانے کے ل machine مشین کی مدد سے اعتدال پسندی کے ٹولز بنانا چاہتے ہیں ، لیکن ہم کچھ مرکزی تعریف یا کوئی نہیں کہنا چاہتے ہیں کہ کیا اچھا اور برا ہے۔" ایڈمز نے کہا۔ "لہذا اگر میں زہریلا کے لحاظ سے ترتیب دیتا ہوں تو ، آپ کا مطلب ہے کہ تبصرے سب سے اوپر آئیں گے۔ لیکن اگر آپ اس بارے میں زیادہ پرواہ کرتے ہیں تو ، کہتے ہیں کہ شناختی حملوں یا دھمکیوں کو حلف برداری جیسے میٹرکس سے کہیں زیادہ ، شاید آپ زہریلا کا ایک عام نمونہ استعمال نہیں کریں گے۔ اجزاء جو آپ ملا سکتے ہیں۔ ہم ان کی پیش کش کرتے ہیں ، اور ڈویلپر ان کا وزن کرتے ہیں۔ "

RAIL تجربہ زیادہ دانے دار انداز اختیار کر رہا ہے۔ آکسفورڈ گریڈ کے طلباء کینیڈا کے اخبار گلوب اور میل کے تبصرے کے سیکشن اور ویکیپیڈیا ٹاک پیجز کے دسیوں ہزار تبصروں کا ڈیٹا سیٹ بنا رہے ہیں۔ وہ انسانی "تخریب کاروں" سے "غیر صحت مند مواد" کی پانچ ذیلی صفات سے متعلق ہر تبصرے کے بارے میں سوالات کے جوابات کے لئے کہہ رہے ہیں: معاندانہ یا توہین آمیز (ٹرول) ، برخاستگی ، تعزیر یا سرپرستی ، طنزیہ اور غیر منصفانہ عمومیات۔

ان مزید لطیف صفات کا ذکر کرنے سے مخصوص گروہوں کی طرف غیرجانبدارانہ تعصب اور طنز سے متعلق تبصرے والے غلط مثبت کے ساتھ نئے پیچیدہ مسائل کا انکشاف ہوا ہے۔ یہ AI کی بڑھتی ہوئی تکلیف کا ایک حصہ ہے ، ماڈلز کو زیادہ سے زیادہ اعداد و شمار کھلانے میں اس کی مدد کرنے کے لئے انسانی تقریر کے پیچھے مضمر ، بالواسطہ معنی کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔ ٹیم اب بھی ہزاروں تبصرے کا مقابلہ کر رہی ہے اور اس کی تشہیر کر رہی ہے ، اور اس سال کے شروع میں حتمی ڈیٹاسیٹ جاری کرنے کا ارادہ رکھتی ہے۔

ایڈمز نے کہا ، "ہم جس چیز کی طرف کام کرنا چاہتے ہیں وہ کچھ ہے جہاں کمیونٹی تبصرے کا ایک مجموعہ بناسکتی ہے ، اور پھر ہم ان کو میچ کے لئے پراسیکٹو ماڈل کا ایک کسٹم مرکب بنا سکتے ہیں۔"



ریڈڈیٹ کا متجسس ٹیسٹڈ

ریڈٹ ہر چیز کا مائکروکومزم ہے جو انٹرنیٹ کے بارے میں اچھی اور خوفناک ہے۔ یہاں ہر موضوع اور طاق ، عجیب دلچسپی کے لئے ایک ذیلی طبقہ کمیونٹی ہے جس کے بارے میں آپ سوچ سکتے ہیں۔ کارپوریٹ لیول پر جیڈ ریڈٹ کے ساتھ کام نہیں کرتا ہے ، لیکن ایک انتہائی دلچسپ مقام جس میں پریسکیوپٹ کے اے آئی اعتدال پسندی کی جانچ کی جارہی ہے ان میں سے ایک سبڈریڈٹ ہے جسے r / changemyview کہا جاتا ہے۔

حیرت کی بات یہ ہے کہ انٹرنیٹ کے ایسے کونے ہیں جہاں حقیقی بحث و مباحثہ اب بھی ہوتا ہے۔ میرا نظریہ ، یا سی ایم وی تبدیل کریں ، دوسرے سب ڈرایڈیٹس کی طرح نہیں ہے۔ خیال یہ ہے کہ آپ اپنی رائے پوسٹ کریں جو آپ قبول کرتے ہیں وہ غلطی ہوسکتی ہے یا پھر وہ تبدیل ہوسکتے ہیں ، پھر دوسرے نقطہ نظر کو سننے اور سمجھنے کے ل see یہ جاننے کے ل they کہ آیا وہ کسی مسئلے پر آپ کا ذہن بدل سکتے ہیں یا نہیں۔ دھاگوں میں اسٹار وار فلموں کے لئے دیکھنے کا مناسب آرڈر جیسے نسل پرستی ، سیاست ، بندوق پر قابو پانے ، اور مذہب جیسے امور پر سنجیدہ گفتگو تک جیسے موضوعات شامل ہیں۔

میرے خیال کو تبدیل کریں نقطہ نظر کے لئے ایک دلچسپ امتحان ہے کیونکہ سبریڈیٹ کے پاس گفتگو کو شروع کرنے اور اعتدال کے ل rules اس کے اپنے تفصیلی اصول ہیں جو ڈیزائن کے ذریعہ دلیل اور گرما گرم بحث کو بھڑکاتے ہیں۔ کال ٹرن بل ، جو ریڈڈٹ پر آپ / سنورلرکس کے ساتھ جاتا ہے ، آر / چینج ویو کے بانی اور ناظمین میں سے ایک ہے۔ ٹرن بل نے پی سی میگ کو بتایا کہ پریسکیوٹ API خاص طور پر سب کے قاعدہ 2 کے ساتھ اچھی طرح سے بڑھتا ہے ، جو بنیادی طور پر بدتمیزی اور معاندانہ تقریر سے منع کرتا ہے۔

اسکاٹ لینڈ میں مقیم ٹرن بل نے کہا ، "یہ ایک سادہ سا اصول کی طرح لگتا ہے ، لیکن اس میں بہت ساری رغبت ہے۔" “زبان سے متعلق ہوشیار ہوئے بغیر اس اصول کو خود کار بنانا مشکل ہے۔ ریڈڈیٹ آپ کو آٹو ماڈریٹر کے نام سے یہ چیز فراہم کرتا ہے ، جہاں آپ پرچم لگانے کیلئے فلٹرز اور مطلوبہ الفاظ مرتب کرسکتے ہیں۔ لیکن بہت سارے غلط مثبت ہیں ، اور اس کو پکڑنا کافی مشکل ہوسکتا ہے ، کیوں کہ کوئی کسی کی توہین کیے بغیر برا بھلا کہہ سکتا ہے ، اور وہ کسی کو بھی برا الفاظ استعمال کیے بغیر کسی کی توہین کرسکتے ہیں۔

جیگس مارچ 2018 میں ٹرن بل تک پہنچی۔ باہمی تعاون کا قاعدہ 2 سے شروع ہوا ، لیکن جلد ہی یہ ٹیم دوسرے قواعد کے لئے بھی تناظر ماڈل بنارہی ہے۔ یہ اوپن سورس پریسکیوٹ API کا پورا انضمام نہیں ہے بلکہ ایک ریڈٹ بٹ ہے جس سے ماڈریٹر زہریلا کی دہلیز سے اوپر اسکور کرنے والے تبصروں کو پرچم لگاتے ہیں۔

پچھلے چھ سالوں سے ، ٹرن بل اور دیگر موڈ آٹو ماڈریٹر کی رپورٹوں (پرچم بینی والے مطلوبہ الفاظ) اور صارف کی رپورٹوں کی قطار سے دستی طور پر یہ سب کر رہے ہیں۔ جیگس نے ماڈریٹروں کی جانب سے برسوں کی حکمرانی کی خلاف ورزی کے نوٹوں کا استعمال کیا ، جس کو انہوں نے براؤزر میں توسیع کے ذریعہ ٹریک کیا ، اور اس ڈیٹا کی بنیاد پر پراسپیکٹو ماڈل بنائے جو پراسکیکٹو کے موجودہ زہریلے سے متعلق کچھ ماڈلز کے ساتھ ملا۔ 2018 کے دوران ، سی ایم وی موڈز نے اضافی جھوٹے مثبت جیسے معاملات پر آراء پیش کیں ، اور جی ایم ایس نے سی ایم وی کے مزید قوانین کا نمونہ جاری کرتے ہوئے اسکورنگ دہلیز کو ٹویٹ کیا۔



آن لائن بحث میں پیچیدہ فیصلے

(پریسیکٹو بوٹ ریڈڈیٹ ماڈریٹر انٹرفیس میں ضم ہوگیا۔)

تناسب سب کے سب اصولوں کے اعتدال پسندی کے لئے رواں نہیں ہے۔ کچھ زیادہ پیچیدہ یا تجریدی اصول اب بھی اس حد سے باہر ہیں کہ اس طرح کا ایم ایل کیا سمجھ سکتا ہے۔

مثال کے طور پر رول 4 ، ذیلی کے ڈیلٹا پوائنٹس سسٹم پر حکومت کرتا ہے ، جبکہ رول بی صارفین کو شیطان کا وکیل کھیلنے یا "صابboوباکسنگ" کے ل for پوسٹ استعمال کرنے سے روکتا ہے۔ اس طرح کے اعتدال پسند اعتدال پسندانہ اعداد و شمار اور سادہ انسان کی تفہیم کی ضرورت ہوتی ہے ، یہ جاننے کے لئے کہ آیا کوئی حقیقی وجوہات کی بناء پر کوئی بحث کر رہا ہے یا محض ٹرولنگ ہے۔

مستقبل قریب میں ، ہمیں ابھی بھی انسانی طریقوں کی ضرورت ہوگی۔ فیصلے کے یہ زیادہ پیچیدہ منظرنامے وہیں ہیں جہاں سی ایم وی ماڈریٹرز اے آئی ماڈلنگ میں دراڑیں دیکھنے لگے ہیں ، اور زیادہ ہوشیار آٹومیشن اس بات کا تعین کرسکتا ہے کہ آیا یہ سب قابل پیمانہ ہے۔

ٹرن بل نے کہا ، "مجھے لگتا ہے کہ اس کی وجہ اس قدر پیچیدہ ہے کیوں کہ یہ پوری گفتگو کے دوران ان کی اصل پوسٹ اور ان کے تعامل پر ہمارے فیصلے کا امتزاج ہے۔ لہذا یہ صرف ایک تبصرہ نہیں جو ماڈل کو متحرک کرتا ہے۔" "اگر کوئی دلیل آگے پیچھے جارہی ہے ، اور آخر میں ایک تبصرہ ہے جس میں 'آپ کا شکریہ' یا اعتراف ہے ، تو ہم اسے چھوڑ دیتے ہیں یہاں تک کہ اس اصول کو پہلے ہی دھاگے میں توڑ دیا گیا تھا۔ یا ہلکا سا مذاق ہے کہ سیاق و سباق میں ہوسکتا ہے کہ یہ بدتمیزی ہو - یہ ایک چھوٹی سی چھوٹی سی انسانی چیز ہے ، اور یہ وہ چیز ہے جس کو ابھی تک بوٹ نہیں ملا ہے۔ "

اس وقت اعتدال پسندی کے لئے پرسیکٹو ایم ایل ماڈلز کو فعال طور پر استعمال کرنے کے لئے مائی ویو کو تبدیل کریں۔ سی ایم وی کے مخصوص اصول نے اسے ایک مثالی ٹیسٹ کیس بنا دیا ، لیکن تناظر کے ماڈل قابل عمل نہیں ہیں۔ انفرادی subreddits ان کی کمیونٹی کے رہنما خطوط سے مطابقت کرنے کے لئے اسکورنگ الگورتھم کو اپنی مرضی کے مطابق بنا سکتے ہیں۔

انہوں نے کہا کہ ٹرنبل کے لئے اگلا اقدام سی ایم وی کو ریڈڈیٹ سے دور کر رہا ہے کیونکہ اس کی برادری اس میں بڑھ رہی ہے۔ پچھلے چھ مہینوں سے ، ماڈریٹرز کا نیا بننے والا آغاز جیڈس کے ساتھ ریڈڈیٹ کے موڈ انٹرفیس اور بوٹس مہیا کرنے سے کہیں زیادہ گہری فعالیت کے ساتھ ایک سرشار سائٹ پر کام کر رہا ہے۔

پروجیکٹ ابھی بھی الفا ٹیسٹنگ میں ہے ، لیکن ٹرن بل نے اس وقت فعال انتباہات جیسی خصوصیات کے بارے میں بات کی جب صارف کوئی تبصرہ ٹائپ کررہا ہے جس میں قاعدہ کو توڑ سکتا ہے ، ناظمین کو مزید سیاق و سباق دینے کے لئے بلٹ ان رپورٹنگ اور فیصلے کرنے کے لئے تاریخی ڈیٹا بنایا جاتا ہے۔ ٹرن بل نے زور دے کر کہا کہ سبڈارڈیٹ کو بند کرنے یا منتقل کرنے کا کوئی منصوبہ نہیں ہے ، لیکن وہ نئے تجربے سے پرجوش ہیں۔

• تمام تبصرے پرنٹ کرنے کے لئے فٹ

  ہفتے کے دن پر منحصر ہے ، نیو یارک ٹائمز کی ویب سائٹ پر کہیں بھی 12،000 سے لے کر 18،000 سے زیادہ تبصرے ملتے ہیں۔ 2017 کے وسط تک ، کاغذ کے تبصروں کے سیکشنز کو کل وقتی کمیونٹی مینجمنٹ اسٹاف نے ماڈریٹ کیا جس نے ہر ایک تبصرے کو پڑھا اور فیصلہ کیا کہ آیا اس کو منظور کرنا ہے یا اسے مسترد کرنا ہے۔

  باسی ایٹیم ، جو اس مہینے تک ٹائمز کے لئے کمیونٹی ایڈیٹر تھے ، کمیونٹی ڈیسک پر ایک دہائی گزارے اور 2014 سے اس کے ایڈیٹر رہے۔ ایک ہفتے کے دن کی اونچائی پر ، اس ٹیم میں کچھ افراد رائے کی کہانیوں پر تبصرہ کرتے ہوئے ہوسکتے ہیں۔ خبروں سے نمٹا ایک اسپریڈشیٹ الگ ہوگئی اور اس نے مختلف ذمہ داریوں کا سراغ لگایا ، لیکن اس وقت کی اعلی خبروں پر منحصر ہے کہ تقریبا ایک درجن افراد کی ٹیم کو مسلسل دوبارہ تفویض یا گھوم لیا گیا تھا۔ انہوں نے ممکنہ کہانی کے چارے کے ل reporters نامہ نگاروں کو تبصرے سے ٹڈبٹ کھلایا۔

  آخر کار ، یہ واضح ہو گیا کہ یہ 12 سے زیادہ انسان سنبھال سکتا ہے۔ کہانیوں پر تبصرہ والے حصوں کو ٹیم کے اعتدال پسند تبصروں کی زیادہ سے زیادہ تعداد تک پہنچنے کے بعد بند ہونا پڑے گا۔

  اخبار کے ناظرین کی نشوونما گروپ پہلے سے ہی بنیادی ، واضح تبصرے کی منظوری کے لئے مشین لرننگ کے ساتھ تجربہ کر رہا تھا ، لیکن ایٹم نے کہا کہ یہ خاص طور پر ہوشیار یا مرضی کے مطابق نہیں ہے۔ ٹائمز نے سب سے پہلے ستمبر 2016 میں جیگس کے ساتھ اپنی شراکت کا اعلان کیا تھا۔ تب سے ، اس کے تبصرے والے حصے تمام کہانیوں کے 10 فیصد سے بھی کم پر دکھائی دینے سے آج بڑھ کر 30 فیصد کے قریب پہنچ چکے ہیں۔

  جیگس کے نقطہ نظر سے ، انکیوبیٹر نے روزانہ لاکھوں تبصروں سے تناظر گمنام ڈیٹا کو کھانا کھلانا کا موقع ملا ، جو پیشہ ور افراد کے ذریعہ معتدل ہوتے ہیں جو عمل کو بہتر بنانے میں مدد کرسکتے ہیں۔ گمنام ایم ایل ٹریننگ کے اعداد و شمار کے بدلے میں ، جیگس اینڈ ٹائمز نے مل کر ناظم نامی ایک پلیٹ فارم کی تعمیر کے لئے مل کر کام کیا ، جو جون 2017 میں شروع ہوا۔



ماڈریٹر کے اندر ، NYT کمنٹ انٹرفیس

(تصویری بشکریہ دی نیویارک ٹائمز )

ماڈریٹر نے 16 ملین سے زیادہ گمنامی ، اعتدال پسند ٹائمز کے تبصرے 2007 کے ساتھ واپس آنے کے ساتھ پراسپیکٹو کے ماڈل کو یکجا کیا۔

ماڈریٹر انٹرفیس میں کمیونٹی کی ٹیم اصل میں جو کچھ دیکھتی ہے وہ ایک انٹرایکٹو ہسٹگرام چارٹ والا ایک ڈیش بورڈ ہے جو ایک خاص حد سے اوپر تبصرہ خرابی کا تصور کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، وہ سلائیڈر کو آگے پیچھے گھسیٹ سکتے ہیں ، صرف 0 سے 20 فیصد سمری اسکور کے ساتھ تمام تبصروں کو خود بخود منظور کرنے کے لئے ، جو فحش ، زہریلا ، اور مسترد ہونے کے امکان کے تبصرے کے امکانی امتزاج پر مبنی ہے۔ نقطہ نظر کو منظور کرنے یا مسترد کرنے ، اس کو موخر کرنے ، یا تبصرے کو ٹیگ کرنے کے لئے ، اعتدال پسند ماڈلنگ کو بہتر بنانے کے ل below نیچے اعتدال پسند بٹن موجود ہیں۔

ایٹم نے کہا ، "ویب سائٹ کے ہر حصے کے لئے ، ہم نے آنے والے تبصرے کا تجزیہ کیا اور جس انداز سے انھیں ٹیگ کیا جائے گا۔ ہم نے پبلک پراسپیکٹو ماڈل اور اپنے اپنے ماڈل دونوں کو نیویارک ٹائمز سے منفرد قرار دیا۔" "میں ہر حصے کے تبصروں کا تجزیہ کروں گا اور کٹ آف پوائنٹ کو ڈھونڈنے کی کوشش کروں گا جہاں ہم یہ کہتے ہوئے راحت محسوس کریں گے ، 'ٹھیک ہے ، اس امکان سے بڑھ کر ہر چیز ، جیسے زہریلے قسم کے ٹیگوں کو استعمال کرنا ، جیسے فحاشی ، جیسے ہم منظور کریں گے۔"

ٹائمز مزید کہانیوں پر تبصرے لانے اور بالآخر یہاں تک کہ اپنی مرضی کے مطابق بنانے کے لئے کام کرتا ہے کہ ماڈل کس طرح سائٹ کے مختلف حصوں کے تبصرے کو فلٹر کرتے ہیں اور منظوری دیتے ہیں۔ ماڈل صرف تبصرے منظور کرتے ہیں۔ مسترد کرنے کا عمل ابھی بھی پوری طرح سے انسانی ناظمین نے سنبھالا ہے۔

وہ دستی کمنٹ کٹ آف ہیں۔ ایمٹیم نے کہا کہ تبصرے عام طور پر کسی کہانی پر آن لائن شائع ہونے کے 24 گھنٹے بعد یا اس کے پرنٹ میں شائع ہونے کے دوسرے دن بعد بند ہوجاتے ہیں۔

'ہم آپ کی جگہ مشینوں سے نہیں لے رہے ہیں'۔

اگلا مرحلہ سسٹم میں مزید خصوصیات تیار کررہا ہے تاکہ ماڈریٹرز کو ترجیح دی جائے کہ پہلے کون سے تبصرے دیکھے جائیں۔ تیزی سے ، خودکار طریقے سے جو ہمیشہ دستی عمل رہا ہے اس سے ماڈریٹرز اہلکاروں کو تبصرے کا جواب دینے کے لئے نامہ نگاروں کے ساتھ کام کرنے میں تیزی سے وقت گزارنے میں کامیاب ہوگئے ہیں۔ اس نے ایک آراءی لوپ تیار کیا ہے جہاں تبصرے فالو اپ رپورٹنگ کا باعث بنتے ہیں اور اضافی کہانیاں create مزید صحافت کو تخلیق کرنے کے لئے وسائل کو بچانے اور اس کا دوبارہ تبادلہ کرسکتی ہیں۔

ایمٹیم نے کہا ، "ماڈریٹر اور تناظر نے ٹائمز کو قارئین کی تشویش کا بہت زیادہ جوابدہ بنا دیا ہے ، کیونکہ ہمارے پاس یہ کرنے کے وسائل موجود ہیں ، چاہے وہ خود کہانیاں لکھ کر ہوں یا صحافیوں کے ساتھ مل کر کہانیوں کا پتہ لگائیں۔" "اس پروجیکٹ کے بارے میں عمدہ بات یہ ہے کہ ہم نے کسی کو بھی رخصت نہیں کیا۔ ہم آپ کو مشینوں سے تبدیل نہیں کررہے ہیں۔ ہم صرف ان انسانوں کو استعمال کررہے ہیں جو ہمارے پاس زیادہ موثر ہیں اور واقعی سخت فیصلے کرنے کے ل.۔"

باقی صنعتوں کو اس قسم کی ٹکنالوجی کے نفاذ میں مدد کے لئے کاغذ دیگر اشاعتوں کے ساتھ کام کرنے کے لئے کھلا ہے۔ اس سے مقامی ذرائع ابلاغ کو محدود وسائل کی مدد سے کسی بڑے سرشار عملے کے بغیر کمنٹس سیکشن کو برقرار رکھنے اور ٹائمز کی طرح تبصرے کا استعمال کرنے ، ممکنہ لیڈز اور ایندھن کی نچلی صحافت کو تلاش کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔

ایمٹیم نے اے آئی کی مدد سے اعتدال پسندی کو ایک کاشتکار کو ایک کودی کے مقابلے میں مکینیکل پلو دینے سے تشبیہ دی۔ آپ ہل چلا کر کام بہت بہتر کر سکتے ہیں۔

انہوں نے کہا ، "اگر تناظر صحیح طریقے سے ترقی کرسکتا ہے تو ، یہ امید ہے کہ کم سے کم ہدایت نامہ کا ایک سیٹ تشکیل دے سکتا ہے جو چھوٹے دکانوں کے لئے قابل تکرار ہے۔" "یہ ایک لمبا کھیل ہے ، لیکن ہم قارئین کے اس تجربے کا حصہ بننے کے لئے پہلے ہی بہت ساری فاؤنڈیشن قائم کر چکے ہیں۔ تب ہوسکتا ہے کہ ان مقامی کاغذات پر دوبارہ تبصرے ہوسکیں اور بڑے سماجی کھلاڑیوں کے خلاف تھوڑا سا بیچ ہیڈ قائم کیا جاسکے۔"



چیخ چیخ میں پکار رہی ہے

اس مقام پر ، ہم میں سے بیشتر لوگوں نے رائے عامہ کرنے پر لوگوں کو سوشل میڈیا پر حملہ یا ہراساں کرتے ہوئے دیکھا ہے۔ کوئی نہیں چاہتا ہے کہ یہ ان کے ساتھ ہو ، سوائے ان ٹرولوں کے جو اس طرح کی چیزوں میں ترقی کرتے ہیں۔ اور ہم نے یہ سیکھا ہے کہ کسی اجنبی کو چیخنا جو کبھی بھی عقلی دلیل کو نہیں مانتا ہمارے وقت کا قیمتی استعمال نہیں ہے۔

تناظر اس متحرک کو ختم کرنے کی کوشش کر رہا ہے ، لیکن چیف جسٹس ایڈمز کا کہنا تھا کہ وسیع تر مقصد ڈیٹا ، تحقیق اور نئے اوپن سورس UX ماڈلز کو شائع کرنا ہے تاکہ گفتگو کی نئی ڈھانچے تشکیل دی جاسکیں - یہ ایک مشکل کام ہے۔ انٹرنیٹ کو ایک صحت مند جگہ بنانا جس کے ذریعہ لوگوں کا وقت قابل ہو اس کا مطلب یہ ہے کہ ان نظاموں کو خبروں کے تبصرے والے حصوں اور سب ڈیڈیٹس سے ماوراء کریں۔ آخر کار ، اے آئی ٹولز کو بہت سارے سوشل ایپس اور نیٹ ورکس کو ہینڈل کرنے کے قابل ہونا چاہئے جو ہمارے روزمرہ ڈیجیٹل تعامل پر حاوی ہیں۔

فیس بک ، ٹویٹر ، اور دیگر معاشرتی جنات اندرونی طور پر جو کچھ کررہے ہیں اسے ایک طرف رکھتے ہوئے ، اس کو پورا کرنے کا سب سے سیدھا طریقہ یہ ہے کہ وہ خود تکنالوجی کو ماڈریٹر سے صارفین تک پہنچائیں۔ ایڈمز نے اس خیال کے ل Co کورل پروجیکٹ کی طرف اشارہ کیا کہ ایسا کیا نظر آتا ہے۔

مرجان پروجیکٹ کی ابتدا موزیلا فاؤنڈیشن ، نیو یارک ٹائمز اور واشنگٹن پوسٹ کے درمیان باہمی اشتراک کے طور پر کی گئی تھی ۔ آن لائن گفتگو کی حوصلہ افزائی اور نیوز سائٹ کو تبصرے کے حصے بند کرنے کا متبادل فراہم کرنے کے لئے کورل اپنے ٹاک پلیٹ فارم جیسے اوپن سورس ٹولز تیار کررہا ہے۔ ٹاک فی الحال تقریبا 50 آن لائن پبلشرز کے لئے پلیٹ فارم کو طاقت دیتا ہے ، بشمول پوسٹ ، نیو یارک میگزین ، وال اسٹریٹ جرنل ، اور دی انٹرسیپٹ۔

اس ماہ کے شروع میں ، ووکس میڈیا نے موزیلا فاؤنڈیشن سے کورل پروجیکٹ حاصل کیا۔ اس نے اس کے مشمولات کے انتظام اور کہانی سنانے کے پلیٹ فارم کو کورس میں "گہرائی سے ضم کرنے" کا ارادہ کیا ہے۔

ایڈمس نے بتایا کہ کورل پروجیکٹ کے لئے ایک پلگ ان موجود ہے جو صارفین کو ٹائپنگ کے وقت فعال تجویزات دینے کے لئے اسی طرح کی بنیادی ٹیک - ایم ایل پر مبنی زہریلا اسکورنگ اور دہلیز کا استعمال کرتا ہے۔ لہذا جب کوئی صارف کسی ایسے تبصرے کو لکھ رہا ہے جس پر جملے لگائے ہوئے ہیں جس کو غلط استعمال اور ہراساں کرنا قرار دیا گیا ہے تو ، ایک نوٹیفکیشن صارف کے ل pop پاپ اپ ہوسکتا ہے ، "آپ اس کو پوسٹ کرنے سے پہلے ، ہماری کمیونٹی کے رہنما خطوط کو یاد رکھیں" یا "اس تبصرے کی زبان ہماری خلاف ورزی کر سکتی ہے" برادری کے رہنما خطوط۔ ہماری اعتدال پسند ٹیم جلد ہی اس کا جائزہ لے گی۔ "

ایڈمز نے کہا ، "اس چھوٹی سی جھجک سے لوگوں کو سوچنے میں دوسرا ثانی اختیار کرنے میں مدد مل سکتی ہے ، لیکن اس سے کسی کو بھی روکا نہیں جاتا ہے۔" "یہ بحث نہیں روک رہی ہے۔"

یہ ایک ایسا طریقہ کار ہے کہ ویڈیو گیم چیٹ اور اسٹریمنگ پلیٹ فارمز بدسلوکی اور ہراسانی سے باز آتے ہیں۔ ٹویٹر صارفین واضح طور پر بھی اس طرح کے سسٹم سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔

اس خیال سے بات کی گئی ہے کہ ایم آئی ٹی کے تحقیقی سائنسدان اینڈریو لیپ مین نے پی سی مگ کے مستقبل کے شمارے میں پیش کیا: انہوں نے ان بلٹ ان میکانزموں کے بارے میں بات کی جو لوگوں کو غلط معلومات کے پھیلاؤ کو روکنے میں مدد کرنے کے لئے ، آن لائن کچھ شیئر کرنے سے پہلے روکنے اور سوچنے دیں گے۔ یہ تصور آن لائن گفتگو پر بھی لاگو ہوتا ہے۔ لیپ مین نے کہا کہ ہم نے رگڑ پیدا نہ کرنے والے مواصلات کے نظام بنائے ہیں جو فوری طور پر کسی بیان کی پہنچ کو تیزی سے تیز کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں ، لیکن بعض اوقات تھوڑا سا رگڑ اچھ thingی بات ہوسکتی ہے۔

نقطہ نظر AI کو کمبل حل کے طور پر استعمال کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ انسانوں کے لئے اپنے تجربات کو درست کرنے میں ان کی مدد کرنے کے ل M ML ماڈلز کو ٹولوں میں ڈھالنے کا یہ ایک طریقہ ہے۔ لیکن ایک مقابلہ یہ ہے کہ اگر آپ لوگوں کے لئے آن لائن شور کو بہتر بنانا آسان بناتے ہیں تو وہ اس کو پسند نہیں کرتے ہیں ، انٹرنیٹ پہلے سے کہیں زیادہ ایکو چیمبر کی حیثیت اختیار کرلے گا۔

یہ پوچھے جانے پر کہ کیا تناظر جیسے اوزار بالآخر اس کو بڑھا سکتے ہیں ، ایڈمز نے کہا کہ ان کا خیال ہے کہ آن لائن ایکو چیمبر موجود ہے کیونکہ اس مباحثے کی میزبانی کے لئے کوئی میکانزم موجود نہیں ہے جہاں لوگ معنی سے متفق نہیں ہوسکتے ہیں۔

انہوں نے کہا ، "کم سے کم مزاحمت کا راستہ یہ ہے کہ 'یہ لوگ آپس میں لڑ رہے ہیں۔ آئیے انہیں اپنے کونوں میں خود سے راضی کرنے دیں۔ "آپ لوگوں کو کمرے سے باہر ہر کسی کو چل shoutانے دیں ، یا آپ بحث کو بند کردیں۔ ہم چاہتے ہیں کہ تیسرا آپشن پیدا ہو۔"

ایڈمز نے نمونہ منظر پیش کیا۔ اگر آپ ایک ہزار افراد کے کمرے سے پوچھتے ہیں ، "آپ میں سے کتنے لوگوں نے آج کچھ ایسا پڑھا جس کی آپ نے واقعی پرواہ کی؟" زیادہ تر انٹرنیٹ استعمال کنندہ کسی مضمون ، ایک ٹویٹ ، پوسٹ ، یا کسی ایسی چیز کی طرف اشارہ کریں گے جس کو انہوں نے آن لائن پڑھا ہو۔ لیکن اگر پھر آپ ان سے پوچھیں ، "آپ میں سے کتنے لوگوں کے خیال میں اس پر تبصرہ کرنا یا گفتگو کرنا آپ کا وقت ہے؟" کمرے کے سارے ہاتھ نیچے چلے جائیں گے۔

"ہم میں سے بہت سارے لوگوں کے ل it's ، یہ صرف کوشش کے قابل نہیں ہے۔ اس وقت ہمارے پاس جو مباحثے کا ڈھانچہ ہے اس کا مطلب صرف یہ ہے کہ یہ ایک ذمہ داری ہے۔ اگر آپ کے پاس موجودہ معقول سوچ ہے یا زیادہ سے زیادہ لوگوں کے ل you ، جسے آپ بانٹنا چاہتے ہیں تو ، وہ نہیں کرتے ہیں '۔ "وہ حصہ لینا نہیں چاہتے ہیں ،" ایڈمز نے کہا۔ "اس کا مطلب ہے کہ کمرے میں رہنے والے ایک ہزار افراد میں سے ، آپ کے پاس گفتگو میں صرف ایک مٹھی بھر نمائندگی ہے let's چلیں ، 10 لوگ بتائیں۔ مجھے گہرا یقین ہے کہ ہم ایک ایسا ڈھانچہ تشکیل دے سکتے ہیں جس کی وجہ سے دوسرے 990 افراد اس بحث میں واپس آجائیں گے۔ اور یہ اس طرح انجام دیتا ہے کہ انہیں اپنا وقت قابل مل جائے۔ "