جامعہ کی AI پالیسی: اسکول اور جرائد حقیقت میں کیا اجازت دیتے ہیں

2 June 2026 کو، University of Sydney کے responsible AI use والے صفحے پر اب بھی وہی بات درج تھی جو 2025 میں university کے default بدلنے کے بعد سے چلی آ رہی تھی: open assessments میں AI کی اجازت ہے، جب تک کوئی lecturer اس کے خلاف نہ کہے، جو اس قاعدے کی دو سال پہلے والی صورت کے بالکل الٹ ہے۔ university کی AI policy کوئی جامد دستاویز نہیں ہوتی۔ یہ ایک زندہ موقف ہے جو اس technology کے ساتھ ساتھ بدلتا رہتا ہے جسے یہ govern کرنے کی کوشش کرتی ہے، اسی لیے ایک institution کے ایک صفحے کو پڑھ کر یہ فرض کر لینا کہ وہ پورے sector کی نمائندگی کرتا ہے، student یا researcher کی سب سے عام غلطی ہے۔

یہ مضمون ایک گوشے کے بجائے پورے منظرنامے کا نقشہ پیش کرتا ہے: coursework کے لیے universities کیا require کرتی ہیں، research کے لیے کیا require کرتی ہیں، journal publishers submission کے لیے کیا require کرتے ہیں، اور Committee on Publication Ethics authorship کے بارے میں خود کیا کہتی ہے۔ نیچے quoted ہر policy institution کے اپنے صفحے سے لی گئی ہے، August 2026 میں پڑھی گئی، اور جہاں page کی اپنی revision date موجود تھی وہاں اسے بھی درج کیا گیا ہے۔

یہاں خلاصہ کرنے کے لیے کوئی consensus موجود نہیں، اور اس کے برعکس دکھانا sources کو غلط پیش کرنا ہوگا۔ Toronto generative AI پر default طور پر پابندی لگاتا ہے۔ Sydney default طور پر اس کی اجازت دیتا ہے۔ دونوں خود کو ایک academic integrity policy کہتے ہیں، اور دونوں 2026 تک current ہیں۔ یہ مضمون اس اختلاف کو مٹانے کے بجائے نمایاں رکھتا ہے۔ اس فرق کو ایک فرضی قاعدے میں ہموار کر دینا لکھنے میں آسان اور حقیقت کے لحاظ سے کم درست ہوتا۔

ایک university AI policy حقیقت میں کیا کہتی ہے؟

یہ مکمل طور پر اس بات پر منحصر ہے کہ کون سی university ہے، اور اکثر اس بات پر بھی کہ اس university کے اندر کون سی assessment ہے۔ نیچے دی گئی table پانچ ممالک میں پانچ institutions کی جانچ کرتی ہے: ہر ایک default طور پر کیا اجازت دیتا ہے، اور AI use کی اجازت ملنے کے بعد student کو بالکل کیا disclose کرنا ہوتا ہے۔ disclose والا column عموماً زیادہ demanding ہوتا ہے، حتیٰ کہ ان institutions میں بھی جو AI کو freely allow کرتی ہیں۔

ادارہ	ملک	طے شدہ موقف	آپ کیا ظاہر کرتے ہیں
University of Sydney	Australia	2025 سے کھلے، غیر نگرانی شدہ جائزوں میں AI کی اجازت ہے، نگرانی شدہ جائزوں میں ممنوع ہے، جب تک یونٹ کوآرڈینیٹر اس کے برعکس نہ کہے	AI ٹول کا نام اور ورژن، اس کا ناشر، URL، اور اس کے استعمال کی وضاحت
University of Toronto	Canada	ہر کورس میں AI بطورِ قاعدہ ممنوع ہے، اجازت کے بغیر اس کا استعمال تعلیمی خلاف ورزی ہے	بطورِ قاعدہ کچھ نہیں، جب کوئی انسٹرکٹر اجازت دے، تو وہی کچھ جو وہ انسٹرکٹر متعین کرے
Imperial College London	United Kingdom	اسائنمنٹ بریف میں اس کے برعکس نہ ہو تو کورس ورک کے لیے AI کی اجازت ہے، بشرطیکہ جمع کرایا گیا کام طالب علم کے اپنے الفاظ میں ہو	ٹول، اس کا ناشر، URL، اور اس کے حصے کی وضاحت، کسی بھی دوسرے ماخذ کی طرح حوالہ دیا جائے
Columbia University	United States	Provost کے ذریعے مرکزی طور پر طے کیا جاتا ہے، پھر اسکول بہ اسکول نافذ ہوتا ہے، Columbia Business School میں ظاہر کرنا لازم ہے، اور محققین غیر شائع شدہ ڈیٹا کو جنریٹو AI ٹول میں داخل نہیں کر سکتے	کون سا پلیٹ فارم استعمال ہوا اور کیسے، متعلقہ اسکول یا انسٹرکٹر کو رپورٹ کیا جائے
National University of Singapore	Singapore	اگر اس کا اعتراف کیا جائے تو AI کی اجازت ہے، Code of Student Conduct غیر ظاہر شدہ AI سے پیدا شدہ مواد کو تعلیمی بے ایمانی کی ایک صورت قرار دیتا ہے	کون سا ٹول شامل تھا، شعبے کی اپنی اعترافی ہدایات کے مطابق

دو باتیں تمام پانچوں پر لاگو ہوتی ہیں، اگرچہ طے شدہ موقف ایسا نہیں۔ افشا ہر اس پالیسی میں برقرار رہتا ہے جو AI کو کسی بھی صورت میں اجازت دیتی ہے: اوپر دی گئی کوئی بھی ادارہ طالب علم کو AI خاموشی سے استعمال کرنے کی اجازت نہیں دیتا، صرف کھلے طور پر یا بالکل نہیں۔ اور اسی غلطی کی سزا، یعنی AI کو بتائے بغیر استعمال کرنا، ایک نئے مسئلے کے بجائے پرانے مسئلے کی ایک صورت سمجھا جاتا ہے: ایسا مددگار کام جمع کرانا جو آپ نے خود نہ کیا ہو اور جس کا آپ نے ذکر نہ کیا ہو۔

University AI Policies کا تقابلی جائزہ: Oxford, Cambridge, Harvard, MIT اور Monash

نیچے دی گئی ہر سطر انہی تین سوالوں کے جواب دیتی ہے، کیونکہ جب آپ کسی اسائنمنٹ کے سامنے بیٹھے ہوتے ہیں تو اصل اہمیت انہی تین کی ہوتی ہے: پہلے سے کیا اجازت ہے، آپ کو کیا ظاہر کرنا ہے، اور یہ قاعدہ ابتدا میں کس نے مقرر کیا تھا۔

ادارہ	بطورِ default اجازت	کیا ظاہر کرنا لازم ہے	قاعدہ حقیقت میں کون مقرر کرتا ہے
Oxford	summative assessment میں ممنوع، جب تک department, faculty یا assessment-setter اسے صراحتاً اجازت نہ دے	AI کا استعمال، department یا faculty کی اپنی ہدایات کے مطابق، جب بھی اس کی اجازت ہو	department, faculty یا انفرادی assessment-setter, مرکزی governance page نہیں
Cambridge	ذاتی مطالعہ، تحقیق اور formative work کے لیے اجازت ہے, summative assessment میں غیر منسوب AI مواد misconduct شمار ہوگا, جب تک brief کچھ اور نہ کہے	summative assessment میں استعمال ہونے والا کوئی بھی AI-generated content, جب تک brief کچھ اور نہ بتائے	انفرادی assessment brief, جو university-wide default کو override کر سکتا ہے
Harvard (HBS MBA cited)	کوئی جامع قاعدہ نہیں, ہر course طے کرتا ہے کہ ChatGPT جیسے tools بالکل اجازت یافتہ ہیں یا نہیں	AI tool کا استعمال, جہاں اجازت ہو وہاں MBA Honor Code کی مطلوبہ صورت میں citation کے ساتھ	انفرادی course اور اس کا instructor
MIT (Sloan cited)	اسائنمنٹس کے لیے generative AI کے استعمال پر institute-wide کوئی قاعدہ نہیں	وہی کچھ جو انفرادی instructor کی اپنی course policy تقاضا کرے	ہر school اور instructor, الگ الگ, MIT کا واحد مرکزی قاعدہ data handling سے متعلق ہے, اسائنمنٹس سے نہیں
Monash	unit by unit مقرر کیا جاتا ہے, Chief Examiner طے کرتا ہے کہ AI کہاں اور کیسے استعمال ہو سکتی ہے	AI کا استعمال, ہمیشہ, اس کے مطابق جو Chief Examiner نے اس unit کے لیے مقرر کیا ہو	ہر انفرادی unit کا Chief Examiner

آخری کالم کو اوپر سے نیچے پڑھیں، اور پوری تحریر کی ساخت وہیں واضح ہو جاتی ہے۔ ان پانچ میں سے کوئی بھی فیصلہ اس سطح پر نہیں رکھتا جسے اکثر طلبہ سمجھتے ہیں کہ وہیں ہوتا ہے, یعنی یونیورسٹی کی سطح کی پالیسی صفحہ۔ Oxford اور Cambridge اسے شعبے، فیکلٹی یا اسیسمنٹ بریف تک نیچے لے جاتے ہیں۔ Harvard اور MIT اسے کورس تک نیچے لے جاتے ہیں۔ Monash ایک واحد کردار، Chief Examiner، کا نام لیتا ہے، اور ہر یونٹ کے لیے فیصلہ اسی شخص کو دیتا ہے۔ مرکزی صفحہ آپ کو عمومی قاعدہ بتا سکتا ہے۔ یہ آپ کو نہیں بتا سکتا کہ آپ کا مخصوص ماڈیول کیا اجازت دیتا ہے۔

مرکزی پالیسی صفحہ یہ کیوں طے نہیں کرتا کہ آپ کیا کر سکتے ہیں؟

کیونکہ جو لوگ یونیورسٹی کی سطح کی پالیسی لکھتے ہیں، وہی لوگ کسی انفرادی اسیسمنٹ کو مقرر نہیں کرتے۔ ایک رجسٹرار یا academic-integrity دفتر عمومی قاعدہ اور انکشاف کی توقع بیان کر سکتا ہے، لیکن مارکنگ، نگرانی اور اسیسمنٹ ڈیزائن شعبہ یا ماڈیول کی سطح پر ہوتا ہے، اس لیے طالب علم کو درکار اصل اجازت اسی کے پاس ہوتی ہے جس نے وہ مخصوص بریف لکھا ہو۔ مشترکہ آنرز کا طالب علم ایک ہی مدت میں AI کے دو مختلف قواعد کے تحت ہو سکتا ہے، ایک اپنی ڈگری کے ہر نصف کے لیے، اور دونوں کو درست طور پر "university's policy" کہا جا سکتا ہے، اگرچہ وہ مختلف باتیں کہتے ہیں۔

اسی لیے ایک ہی ادارہ دو سچی باتیں کہہ سکتا ہے جو باہر سے متضاد لگتی ہیں۔ Cambridge کا مرکزی صفحہ formative کام کے لیے AI کی اجازت دیتا ہے، جبکہ یہ بھی کہتا ہے کہ summative اسیسمنٹ میں بغیر حوالہ استعمال کرنا اصولاً misconduct ہے۔ دونوں جملے ایک ہی وقت میں درست ہیں، کیونکہ وہ کام کی دو مختلف سطحوں کو بیان کرتے ہیں، اور کسی مخصوص حصے کے لیے اسیسمنٹ بریف وہ دستاویز ہے جو حقیقت میں طے کرتی ہے کہ کون سی سطح لاگو ہوتی ہے۔ ہفتہ تین میں دیا گیا formative مضمون اور جون میں جمع کرایا گیا summative dissertation ایک ہی ادارہ جاتی صفحے کے تحت آ سکتے ہیں اور اس لکیر کے مخالف طرف جا سکتے ہیں، اور صفحے پر خود کوئی چیز یہ نشان دہی نہیں کرتی کہ کوئی دیا گیا کام کس سطح سے تعلق رکھتا ہے۔ یہ بریف سے آنا چاہیے۔

کیا Oxford اور Cambridge واقعی اختلاف رکھتے ہیں؟

ساخت پر نہیں، صرف اس بات پر کہ طے شدہ آغاز کہاں سے ہوتا ہے۔ Oxford کی AI کے استعمال سے متعلق پالیسی برائے مجموعی تشخیص صاف طور پر کہتی ہے: "use of AI in assessments is only allowed when explicitly permitted and must be declared following department or faculty instructions; unauthorised use is considered academic misconduct." طے شدہ حالت بند ہے۔ یہ صرف اسی وقت کھلتی ہے جب کوئی شعبہ یا فیکلٹی کسی خاص تشخیص کے لیے، تحریری طور پر، ایسا کہے۔ عملی طور پر، یہ اجازت عموماً کسی ماڈیول ہینڈ بک یا اسائنمنٹ بریف میں ایک سطر کی صورت میں ہوتی ہے، نہ کہ اپنے طور پر کسی الگ دستاویز میں، اور یہی وجہ ہے کہ مرکزی گورننس صفحے پر ہاں یا نہیں کا جواب تلاش کرنا اس وقت کو ضائع کرتا ہے جو اصل بریف تک پہنچنے میں لگتا ہے۔

Cambridge کی پالیسی زیادہ اجازت دینے والے طے شدہ آغاز سے شروع ہوتی ہے اور پھر اسے محدود کرتی ہے: "Students are permitted to make appropriate use of artificial intelligence tools to support their personal study, research and formative work." خاص طور پر مجموعی تشخیص کے لیے، یونیورسٹی کی اپنی عبارت ثبوت کی ذمہ داری انکشاف پر ڈال دیتی ہے: "A student using any unacknowledged content generated by artificial intelligence within a summative assessment as though it is their own work constitutes academic misconduct, unless explicitly stated otherwise in the assessment brief." Oxford بند حالت سے شروع ہوتا ہے اور اجازت سے کھلتا ہے۔ Cambridge کھلی حالت سے شروع ہوتا ہے اور عدم ذکر سے بند ہوتا ہے۔ دونوں اصل فیصلے کو ایسی دستاویز کے حوالے کر دیتے ہیں جو خود پالیسی صفحے سے چھوٹی ہوتی ہے۔

Harvard اور MIT: کورس فیصلہ کیوں کرتا ہے، ادارہ کیوں نہیں؟

کیونکہ نہ تو کسی ایک مخصوص کلاس کے لیے university کی مرکزی ہدایات کوئی قابلِ استعمال قاعدہ مقرر کرتی ہیں، اس لیے عملی جواب اسی شخص سے آتا ہے جو اسے پڑھاتا ہے۔ Harvard کی مرکزی ہدایات اجازت ہے یا نہیں، اس فیصلے کو ہر course پر چھوڑ دیتی ہیں؛ Harvard Business School کا MBA Program Handbook واضح کرتا ہے کہ اس کا عملی مطلب اس school میں کیا ہے جس نے اسے باقاعدہ لکھا ہے: "Faculty may allow the use of ChatGPT and similar technologies in some circumstances, but students must ensure that such use is permitted and must make sure they understand any limitations on such use before using this technology." جہاں اس کی اجازت ہو، citation اختیاری نہیں ہے: "students must cite their use of these AI tools appropriately. Not doing so violates the MBA Honor Code." Harvard کی university-wide Provost guidance، جو پہلی بار 13 July 2023 کو شائع ہوئی، اعلیٰ سطح پر یہی توقع قائم کرتی ہے: یہ اجازت ہے یا نہیں، اس فیصلے کو ہر course پر چھوڑ دیتی ہے، بجائے اس کے کہ پورے campus کے لیے ایک ہی default مقرر کرے، اسی لیے اوپر دیا گیا HBS-specific wording ایک حقیقی student کے لیے پڑھنے کی زیادہ مفید دستاویز ہے۔

MIT's Sloan MBA Program Handbook اسی devolved model کو انہی الفاظ میں بیان کرتا ہے: "MIT Sloan does not have a definitive policy on using generative AI tools (e.g., ChatGPT) to complete individual or team assignments or prepare for a class discussion. Rather, faculty will set their own policies pertaining to the use of AI tools in their courses, including permitting or prohibiting some or all uses of such tools." MIT جو واحد قاعدہ مرکزی طور پر مقرر کرتا ہے، اس کا academic integrity سے کوئی تعلق نہیں: "MIT work should be conducted using MIT-licensed AI tools whenever Institute data is involved." یہ data-handling کی شرط ہے، کسی assignment کے لیے اجازت نامہ نہیں۔ ایک student کسی assignment کے لیے course کی اپنی AI policy کے اندر مکمل طور پر ہو سکتا ہے اور پھر بھی data rule کی الگ سے خلاف ورزی کر سکتا ہے، مثلاً confidential Institute data کو کسی public tool میں چسپاں کر کے، جس کا academic-integrity سے کوئی تعلق نہ ہو۔ یہ دونوں قواعد بالکل مختلف راستوں پر چلتے ہیں۔

Monash کا قاعدہ کون مقرر کرتا ہے: university یا chief examiner؟

ہر یونٹ کے لیے، جسے وہ چلاتے ہیں، چیف ایگزامنر، نام کے ساتھ۔ Monash کی پالیسی چیف ایگزامنرز کو ایک یونٹ میں تشخیصی نظام کے لیے ذمہ دار بناتی ہے اور ان سے تقاضا کرتی ہے کہ وہ واضح کریں کہ اس یونٹ کی اسائنمنٹس میں AI کہاں اور کیسے استعمال ہو سکتا ہے، جس سے یہ قاعدہ یونیورسٹی کی سطح کے بجائے یونٹ کی سطح پر آ جاتا ہے۔ ایک بار جب چیف ایگزامنر کسی استعمال کی وضاحت کر دے، تو اعتراف کی ذمہ داری مشروط نہیں بلکہ مستقل ہوتی ہے: طلبہ کو AI کے استعمال کا واضح اور کھلے طور پر اعتراف کرنا ہوتا ہے، جیسا کہ چیف ایگزامنر نے بیان کیا ہو، اور پالیسی اس تقاضے کو قطعی الفاظ میں رکھتی ہے، اس لیے تشخیص کے لیے جمع کرائے گئے کام کو تیار کرنے میں استعمال ہونے والی جنریٹو AI کا اعتراف ہمیشہ کرنا پڑتا ہے۔ اس طرح ایک ہی کورس کے دو طلبہ کاغذ پر یکساں قواعد کے تحت کام کر سکتے ہیں اور پھر بھی مختلف نتائج تک پہنچ سکتے ہیں، اگر ایک طالب علم وہی عمل کرے جو اس کے چیف ایگزامنر نے واقعی متعین کیا تھا اور دوسرا Monash بھر کے عمومی جواب پر انحصار کرے جس کا پالیسی نے کبھی وعدہ نہیں کیا تھا۔

ایک ہی یونیورسٹی میں کورس ورک کے قواعد اور تحقیق کے قواعد مختلف کیوں ہوتے ہیں؟

کیونکہ وہ مختلف افراد کو جواب دہ ہوتے ہیں۔ کورس ورک کی پالیسی گریڈ کی حفاظت کرتی ہے: یہ اس لیے موجود ہوتی ہے کہ نمبر طالب علم کی اپنی سمجھ کی عکاسی کریں، اور یہ عموماً رجسٹرار، ڈین آف اسٹوڈنٹس، یا اکیڈمک انٹیگریٹی دفتر کے پاس ہوتی ہے۔ تحقیق کی پالیسی ریکارڈ کی حفاظت کرتی ہے: یہ اس لیے موجود ہوتی ہے کہ شائع شدہ یا جمع شدہ نتیجے پر اعتماد کیا جا سکے، اور یہ عموماً ریسرچ ایتھکس بورڈ، IRB، یا اس دفتر کے پاس ہوتی ہے جو تحقیق کے ذمہ دارانہ طرزِ عمل کی منظوری دیتا ہے۔ ایک ہی یونیورسٹی یہ دونوں نظام ایک ساتھ چلا سکتی ہے، مختلف الفاظ میں، مختلف دفاتر کے ذریعے نافذ، اور شاذ و نادر ہی اس صفحے پر باہمی حوالہ دیے گئے ہوتے ہیں جسے طالب علم واقعی تلاش کرتا ہے۔

Columbia کی مثال صاف ہے کیونکہ تقسیم ان کے اپنے ویب صفحات پر واضح ہے۔ Business School کی ایک ایسی پالیسی ہے جو طلبہ سے تقاضا کرتی ہے کہ وہ platform کے اپنے استعمال اور classwork کے لیے اس کے استعمال کی تفصیل بتائیں۔ ایک researcher-facing پالیسی بھی ہے جو کسی بھی قسم کے generative AI tool میں غیر شائع شدہ data یا confidential information ڈالنے سے منع کرتی ہے۔ آخر میں، Teachers College کا institutional review board محققین سے تقاضا کرتا ہے کہ وہ human subjects research approval کے حصے کے طور پر AI کے استعمال کا انکشاف کریں۔ تین قواعد، ایک university، تین مختلف offices، اور ایک ایسا student جو صرف undergraduate page پڑھتا ہے، باقی دو کو کبھی نہیں دیکھتا۔

Journal اور Publisher AI Policies کیا تقاضا کرتی ہیں؟

یہ تقریباً ہر جگہ disclosure کا تقاضا کرتی ہیں، اور وہ اس بات پر، بغیر کسی استثنا کے، متفق ہیں کہ AI system کو author کے طور پر درج نہیں کیا جا سکتا۔ جہاں وہ واقعی مختلف ہیں وہ اس حد میں ہے کہ کس چیز کو disclosable use سمجھا جائے، اور AI-generated images اور figures پر پابندی کتنی سخت ہے۔

ناشر	کیا AI کو بطور مصنف درج کیا جا سکتا ہے؟	کیا ظاہر کرنا لازم ہے	ایک نمایاں پابندی
Elsevier	کبھی نہیں، مصنفی کے فرائض "صرف انسانوں سے منسوب کیے جا سکتے ہیں اور صرف انسان ہی انہیں انجام دے سکتے ہیں"	ٹول اور اس کے مقصد کا الگ اعلان، مگر جب استعمال محض بنیادی گرامر یا املا کی جانچ ہو تو اس کی ضرورت نہیں	Generative AI آرٹ ورک، اعداد و شمار، یا بنیادی تحقیقی تصاویر تخلیق یا تبدیل نہیں کر سکتا
Springer Nature	کبھی نہیں، ایک LLM "ذمہ داری قبول نہیں کر سکتا اور مصنفی کے معیار پر پورا نہیں اترتا"	اگر AI نے متن، تجزیہ، یا مواد کی تیاری میں مدد کی ہو تو تعارف، پیش لفظ، یا اعترافات میں اس کا ذکر کیا جائے	صرف readability، grammar، یا formatting کے لیے کی گئی copy editing کو ظاہر کرنا ضروری نہیں
Wiley	کبھی نہیں، نام کے ساتھ	methods section، ایک مخصوص disclosure statement، یا acknowledgements میں ظاہر کیا جائے، سوائے spelling اور grammar tools کے	مخطوطات میں AI کے لکھے ہوئے غیر مصدقہ حصے شامل نہیں ہو سکتے، جن میں abstract یا conclusion بھی شامل ہے
IEEE	اسے سرے سے مصنفی کے سوال کے طور پر پیش نہیں کیا گیا، یہ پالیسی خالصتاً disclosure rule کے طور پر لکھی گئی ہے	acknowledgments میں نام کے ساتھ، مخصوص AI system کی نشاندہی اور متاثرہ حصوں کی وضاحت کے ساتھ	کوئی reviewer زیرِ جائزہ مخطوطہ کو public AI platform پر نہیں چلا سکتا
Taylor & Francis	کبھی نہیں، مصنفی میں "صرف انسانوں کی مخصوص ذمہ داریاں" شامل ہیں جنہیں AI tool انجام نہیں دے سکتا	tool name، version، purpose اور method، methods یا acknowledgements میں رکھا جائے، یا کتاب کے proposal مرحلے پر	Generative AI تصاویر، figures، یا research data تخلیق یا manipulate نہیں کر سکتا

اس مجموعے میں واحد حقیقی طور پر نیا فرق IEEE ہے، جو اپنے قاعدے کو کبھی بھی مصنفیّت کے سوال کے طور پر پیش نہیں کرتا۔ اوپر درج ہر دوسرا ناشر صاف طور پر کہتا ہے کہ AI مصنف نہیں ہو سکتا، IEEE کی پالیسی یہ سوال سرے سے اٹھاتی ہی نہیں، کیونکہ اسے مکمل طور پر مواد کے لیے افشا کرنے کی شرط کے طور پر لکھا گیا ہے، خواہ اسے کسی نے بھی یا کسی بھی چیز نے تیار کیا ہو۔ یہ پالیسی کی ساخت میں ایک حقیقی فرق ہے، صرف اس بات میں نہیں کہ وہ کیا کہتی ہے۔

کیا AI کو مصنف کے طور پر درج کیا جا سکتا ہے؟

نہیں، اوپر نامزد ہر ناشر کے مطابق اور Committee on Publication Ethics کے مطابق بھی، جس کا اس سوال پر مؤقف 13 February 2023 سے قائم ہے۔ COPE کی بیان کردہ دلیل دراصل تحریر کے معیار کے بارے میں نہیں ہے۔ مصنفیّت جزوی طور پر ایک قانونی اور اخلاقی حیثیت ہے، صرف اس بات کی وضاحت نہیں کہ جملے کس نے ٹائپ کیے۔ AI ٹول جمع کرائے گئے مقالے کی ذمہ داری نہیں لے سکتا، کاپی رائٹ نہیں رکھ سکتا، اور مفادات کے تصادم کا اعلان یا انکار نہیں کر سکتا۔ COPE افشا کرنے کی شرط کو واضح طور پر بیان کرتا ہے: جو مصنفین مسودہ تیار کرنے میں AI ٹولز استعمال کریں، انہیں methods section یا اس کے مساوی حصے میں یہ بتانا چاہیے کہ ٹول کیسے استعمال ہوا اور کون سا ٹول تھا۔ ICMJE، WAME، اور JAMA Network بھی یہی مؤقف رکھتے ہیں، اور اسی وجہ سے یہ قاعدہ کسی ایک ناشر کے داخلی انداز کے بجائے ایک طے شدہ اصول کی طرح پڑھا جاتا ہے۔ افشا کرنا وہ حصہ ہے جس پر یہ رہنمائی منحصر ہے۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا کہ متن لکھنے والا انسان ہے یا AI پروگرام۔ قاعدے کے تحت تمام مصنفین پر ذمہ داریاں عائد ہوتی ہیں۔

AI افشا کرنے کا بیان دراصل کیا شامل کرتا ہے؟

یونیورسٹیوں اور ناشروں دونوں میں ہر بڑی پالیسی بالآخر معلومات کے انہی چار اجزا پر متفق ہوتی ہے، چاہے باقی تقریباً ہر بات میں اختلاف ہو۔ ایک قابلِ استعمال افشا کرنے کا بیان یہ بتاتا ہے:

• مخصوص ٹول اور اس کا ورژن، صرف "AI" کو ایک زمرے کے طور پر نہیں
• اسے کس کام کے لیے استعمال کیا گیا: مسودہ تیار کرنے، خلاصہ بنانے، تدوین، ترجمہ، یا کوڈ یا تجزیہ پیدا کرنے کے لیے
• اس بات کی تصدیق کہ ایک انسان نے اصل ذرائع کے مقابلے میں نتیجے کا جائزہ لیا اور اس کی توثیق کی
• افشا کہاں درج ہے: methods section، acknowledgements کی سطر، یا ایک مخصوص بیان، اس پر منحصر کہ مطلوبہ journal یا course کیا مانگتا ہے

یہ مختصر فہرست اس بات سے زیادہ اہم ہے کہ کوئی پالیسی ہاں یا نہیں کی کیا پوزیشن لیتی ہے، کیونکہ جو پالیسی AI کی اجازت دیتی ہے مگر مبہم انکشاف کو قبول کرتی ہے وہ کسی کی حفاظت نہیں کرتی، اور جو پالیسی AI پر پابندی لگاتی ہے مگر اس کی کبھی جانچ نہیں کرتی وہ بھی کسی کی حفاظت نہیں کرتی۔ اگر آپ کے شعبے میں اس آلے کو صرف نام لینے کے بجائے حوالہ دینا ضروری ہو، تو AI tools کے لیے citation generator اس اندراج کو اسی طرح فارمیٹ کرتا ہے جیسے reference list توقع کرتی ہے۔ اوپر دی گئی چار چیزیں وہ ہیں جن کی تصدیق ایک قاری، ایک editor، یا ایک examiner واقعی کر سکتا ہے، قطع نظر اس کے کہ درست format کیا ہے۔

کیا AI Humanizer کا استعمال آپ کی university کی policy کے خلاف ہے؟

نہیں، اگر آپ اس دلیل کی تدوین کر رہے ہیں جو آپ نے واقعی خود بنائی ہے۔ یہی وہ چیز ہے جس کا احاطہ اوپر دی گئی tables میں ہر policy کرتی ہے: language editing، اپنی جملوں کی restructuring، tone کو adjust کرنا، wording میں تنوع پیدا کرنا۔ یہی کام supervisors اور copyeditors ہمیشہ سے کرتے آئے ہیں۔ اپنے drafted argument کی humanizer کے ذریعے تدوین اسی category میں آتی ہے، لیکن اسے اسی طرح declare کرنا یقینی بنائیں جس طرح آپ کا institution یا journal کہتا ہے۔ TextPulse کا academic writing میں AI کے ethical use پر اپنا مؤقف اس فرق کو پوری طرح واضح کرتا ہے: اپنے کام کی تدوین کرنا اور ایسا argument submit کرنا جو آپ نے کبھی بنایا ہی نہیں، دو مختلف اعمال ہیں، اور ان میں سے صرف ایک misconduct ہے۔

اوپر دی گئی tables اس حد کو ایک اور طریقے سے بھی واضح کرتی ہیں۔ Imperial کا یہ rule کہ submitted work student کے اپنے الفاظ میں ہونا چاہیے، اور Sydney کی یہ requirement کہ tool کا نام لیا جائے اور بتایا جائے کہ آپ نے اسے کیسے استعمال کیا، دونوں ایک ہی بات فرض کرتے ہیں: آپ کو آخرکار اپنے ہی انداز میں لگنا چاہیے، کسی غیر تدوین شدہ model output کی طرح نہیں۔ student coursework کے لیے بنایا گیا humanizer اس کے لیے ایک راستہ ہے، اور اسے section by section کرنے کے طریقہ کار، چونکہ methodology discussion سے مختلف انداز میں پڑھی جاتی ہے، ایک الگ piece میں academic writing میں AI text کو humanize کرنے پر covered ہیں۔

اگر آپ AI use disclose نہ کریں تو کیا ہوتا ہے؟

یہ ادارے اور ناشر کے لحاظ سے مختلف ہوتا ہے، لیکن صورتِ حال کچھ یوں ہے: ایک جامعہ جو جمع کرائے گئے کورس ورک میں غیر ظاہر شدہ AI کے استعمال کا پتہ لگاتی ہے، اسے علمی دیانت کے مسئلے کے طور پر درجہ بند کرتی ہے, بالکل اسی طرح جیسے کسی انسان کی طرف سے غیر ظاہر شدہ مدد۔ مخصوص پالیسیاں مختلف ہوتی ہیں، مثال کے طور پر، سزا دوبارہ جمع کرانے کی درخواست یا بدانتظامی کے لیے باقاعدہ کارروائی ہو سکتی ہے۔ ایک جریدہ جو کسی مخطوطے میں اسے قبول کرنے کے بعد غیر ظاہر شدہ AI کے استعمال کا پتہ لگاتا ہے، اس کے پاس تصحیح کرنے، واپس لینے، یا نظرثانی شدہ جمع کرانے کے لیے کہنا کا اختیار ہوتا ہے۔ ایک مدیر جو من گھڑت حوالہ جات کا شبہ کرتا ہے، انہیں اصل مصادر کے ساتھ جانچتا ہے اور فیصلہ کرتا ہے کہ مقالہ قبول کرنا ہے یا مسترد کرنا ہے۔ اگر آپ نے ابھی تک ہدف جریدہ منتخب نہیں کیا، تو ایک جریدہ فائنڈر جو آپ کے مخطوطے کو ان جرائد سے ملاتا ہے جو پہلے ہی اسی نوعیت کا کام شائع کر رہے ہیں کو آزمانا اس جریدے کی مخصوص پالیسی چیک کرنے سے پہلے مفید ہے۔

اس کے تحت آنے والے پالیسی سے متعلق سوالات میں سے ہر ایک کا الگ علاج کیا گیا ہے۔ مقالے میں AI کے استعمال کا انکشاف کیسے کیا جائے اور ایک تیار انکشافی بیان کا سانچہ ایک ایک کر کے بیان کیے گئے ہیں، اور یہی بات اس سوال پر بھی صادق آتی ہے کہ آیا کسی ماڈل کو مصنف کے طور پر درج کیا جا سکتا ہے۔ نفاذ کے پہلو پر اس بارے میں مضامین موجود ہیں کہ اگر آپ پکڑے جائیں تو کیا ہوتا ہے، اور اس بارے میں بھی کہ آیا humanizers خود پالیسی کی خلاف ورزی کرتے ہیں۔ اس سے پہلے والا سوال، کیا مضمون لکھنے کے لیے AI کا استعمال سرقہ شمار ہوتا ہے، اپنی الگ صفحے پر جواب دیا گیا ہے، اور جریدوں کی AI پالیسیاں ایک الگ مضمون میں موازنہ کی گئی ہیں۔

ان میں سے کوئی بات بھی ایک ایسی واحد قاعدہ بندی میں نہیں سمٹتی جسے آپ یاد کر کے بار بار استعمال کر سکیں، اور یہی بات اس تحقیق میں کسی خلا کے بجائے اصل نکتہ ہے۔ کچھ بھی جمع کرانے سے پہلے اپنی جامعہ اور اپنے ہدف جریدے کے مخصوص صفحے کو دیکھیں، کیونکہ جو نسخہ اہم تھا وہ اس مضمون کے شائع ہونے سے زیادہ حال ہی میں تازہ کیا گیا تھا۔