پالیسی مسودہ سازی AI کے ساتھ: کبھی کیا نہ چپکائیں

تین طریقے

1. 1

   نوٹنگ کو پہلے اصولوں پر لائیں تو تین تہیں ہیں۔ پہلی: عوامی علم، جیسے گزٹ پر قوانین، آن لائن فیصلے، IMF کی ملکی رپورٹس، ورلڈ بینک کے اعداد و شمار۔ دوسری: اندرونی مگر حساس نہیں، جیسے وزارت کا آرگنوگرام، سمری کا معیاری SOP، ECNEC پیشکش کی فارمیٹ۔ تیسری: حساس، جیسے کابینہ کے موقف، انٹیلی جنس بنیاد پر اندازے، انفرادی ٹیکس دہندگان کا ڈیٹا، سیکیورٹی فورسز کی نقل و حرکت۔ AI سے پالیسی مسودہ سازی کا نظم یہ ہے کہ ہر چپکائے گئے پیراگراف میں آپ کو پتا ہو آپ کس تہ میں ہیں۔

2. 2

   پہلی تہ کام میں لانے کے قابل ہے۔ گزٹ متن چپکائیں۔ ماڈل سے Trade Policy 2024 کا خلاصہ مانگیں اور پچھلی پالیسی سے موازنہ کرائیں۔ ٹیرف کم کرنے کے دس حق میں اور مخالف دلائل مانگیں۔ ماڈل عوامی متن کھا کر منظم موازنہ نکالنے میں مہارت رکھتا ہے۔ جو لاہور ہائیکورٹ PDF، SBP سرکلر، یا IMF مشن کے اختتامی بیان میں موجود ہے، اسے دینا ٹھیک ہے۔ خطرہ نہ ہونے کے برابر، رفتار کی بچت اصلی۔

3. 3

   دوسری تہ مشروط ہے۔ اندرونی ٹیمپلیٹ اور SOPs چپکانا تب محفوظ ہو سکتا ہے جب AI فراہم کنندہ کی شرائط آپ کے ان پٹ پر تربیت سے منع کریں اور آپ کی وزارت نے اس قسم کے لیے تحریری اجازت دی ہو۔ کئی وفاقی وزارتوں کا اب AI استعمال کا سرکلر ہے۔ اپنی وزارت کا پڑھیں۔ اگر خاموش ہے، تو دوسری تہ کو ڈیفالٹ پر غیر محفوظ سمجھیں۔ احتیاط کی قیمت ایک اضافی گھنٹہ ہے۔ بے احتیاطی کی قیمت کابینہ ڈویژن کا نوٹس اور ممکنہ محکمانہ انکوائری ہے۔

کیوں؟

Claude کے ساتھ آزمائیں

AI پرامپٹ: 'میں Pakistan Finance Act 2024 کی دفعات 8 تا 14 کا عوامی متن چپکا رہا ہوں۔ پھر FPCCI کا عوامی اسٹیک ہولڈر مشاورت خلاصہ چپکاؤں گا۔ FBR چیئرمین کے لیے نوٹنگ بنائیں جو ان دونوں کا موازنہ کرے، تین رگڑ کے نقاط نکالے، اور عوامی FAQ تجویز کرے۔ کوئی عدد ایجاد نہ کریں۔ جہاں عام طور پر اندرونی ڈیٹا چاہیے، [INTERNAL: please supply] لگائیں۔'