Amazon Mechanical Turk بند ہو رہا ہے؛ data-labeling ٹیمیں اب کیا کریں

Amazon کی closure FAQ میں 25 اگست کو بتایا گیا کہ Amazon Mechanical Turk (MTurk) 30 ستمبر 2026 کو مستقل بند ہو جائے گا۔ اس تاریخ تک موجودہ workers کام مکمل اور requesters HITs شائع کر سکتے ہیں، لیکن بندش کے بعد marketplace دونوں گروپوں کے لیے دستیاب نہیں رہے گا۔

The Next Web کی 26 اگست کی رپورٹ نے آزادانہ طور پر بندش کی تصدیق کرتے ہوئے اسے 2005 میں شروع ہونے والے 21 سالہ marketplace کا اختتام قرار دیا۔ فوری اثر صرف ویب سائٹ کے workers اور requesters تک محدود نہیں: SageMaker Ground Truth اور Amazon Augmented AI (A2I) میں Mechanical Turk Worker type استعمال کرنے والی data-labeling اور human-review ٹیموں کو بھی متبادل workforce اختیار کرنا ہوگا۔

بندش کی چار اہم تاریخیں اور ان کا مطلب

30 ستمبر آخری operating date ہے۔ اسی دن HIT submission بند ہو جائے گی اور باقی unsubmitted HITs خودکار طور پر expire ہوں گے۔ مکمل اور منظور شدہ HITs worker کے موجودہ payment schedule کے مطابق ادا ہوں گے؛ اس لیے بندش کا مطلب یہ نہیں کہ approved earnings بھی اسی لمحے ختم ہو جائیں گی۔

Submitted مگر pending HITs کے لیے requester کو 30 اکتوبر 2026 تک approval یا rejection کا فیصلہ کرنا ہوگا۔ کارروائی نہ ہونے پر وہ auto-approve ہوں گے، اور مکمل کام کے bonuses بھی 30 اکتوبر تک دیے جا سکیں گے۔ Requester کے مکمل prepaid balance کا refund 30 دن کے اندر متوقع ہے، بشرطیکہ portal میں payment information درست ہو۔

Transaction history تک رسائی 28 جنوری 2027 تک برقرار رہے گی۔ یہ مہلت project archive کا متبادل نہیں: task instructions، input files، HIT results، qualification rules، consent records، correspondence اور اندرونی quality decisions کو ان کے متعلقہ owners الگ محفوظ کریں۔

Workers پہلے earnings اور pending HITs کا ثبوت محفوظ کریں

Worker کے لیے فوری ترجیح payment preferences کی جانچ ہے۔ Worker Portal میں payment method اور transfer frequency دونوں مقرر ہونے چاہییں؛ Amazon آخری منظور شدہ earnings کو اسی موجودہ schedule کے تحت تقسیم کرے گا۔ رقم مقررہ وقت میں نہ پہنچے تو MTurk Customer Service سے account اور transaction details کے ساتھ رابطہ درکار ہوگا۔

• submitted، approved، rejected اور pending HITs کی تاریخ وار فہرست محفوظ کریں۔
• ہر زیرِ التوا یا متنازع HIT کا ID، reward، submission date اور requester correspondence رکھیں۔
• earnings dashboard اور دستیاب transaction history کی export یا واضح copy بنائیں۔
• payment method، transfer schedule اور متعلقہ account information کی تصدیق کریں۔

Pending رقم کو approved balance نہ سمجھا جائے۔ Requester submission منظور یا مسترد کر سکتا ہے، جبکہ بے عملی کی صورت میں auto-approval مقررہ review period کے بعد ہوگا۔ اسی فرق کی وجہ سے worker کے اپنے ریکارڈ میں pending، approved اور transferred رقم الگ الگ ہونی چاہیے۔

پاکستانی workers کے لیے متبادل platform چنتے وقت صرف task count دیکھنا کافی نہیں۔ پاکستان سے registration اور شناختی verification کی اہلیت، دستیاب payout method، minimum withdrawal، currency conversion، transfer charges، dispute process اور account suspension policy پہلے دیکھیں۔ کسی نئے marketplace پر account بننے سے مسلسل tasks یا سابقہ آمدن کے برابر کمائی کی ضمانت نہیں ملتی۔

Requesters کے لیے approvals، exports اور refund کی ترتیب

Requester کو پہلے active workload کی inventory بنانی چاہیے اور ایسی نئی batch شائع نہیں کرنی چاہیے جس کے 30 ستمبر سے پہلے submit ہونے کا معقول امکان نہ ہو۔ Open، assigned، submitted، approved، rejected اور review میں موجود assignments الگ کرنے سے معلوم ہوگا کہ کون سا کام expire ہوگا اور کس پر مالی یا review ذمہ داری باقی رہے گی۔

1. Submitted assignments کا quality review مکمل کر کے approval یا rejection اور اس کی وجہ درج کریں۔
2. HIT IDs، templates، instructions، input data، responses، qualification settings، decisions اور طے شدہ bonuses export کریں۔
3. Requester Portal میں refund کے لیے payment information درست کریں اور prepaid balance کا اپنا record رکھیں۔
4. 30 اکتوبر سے پہلے باقی approvals، rejections اور وعدہ شدہ bonuses نمٹائیں۔
5. Transaction history کو جنوری کی آخری مہلت سے کافی پہلے محفوظ کر لیں۔

Research اور AI teams کو export کے دوران data governance بھی برقرار رکھنی ہوگی۔ Worker identifiers، consent records یا annotations صرف ایسے storage اور نئے vendor کو منتقل کیے جائیں جو research protocol، consent terms، access policy اور retention rules سے مطابقت رکھتا ہو۔ Technical export بذاتِ خود کسی تیسرے فریق کو data processing کی اجازت نہیں بن جاتا۔

Ground Truth اور A2I میں کیا تبدیل ہوگا

30 ستمبر کو SageMaker Ground Truth یا Amazon A2I مکمل طور پر بند نہیں ہوں گے؛ ختم ہونے والا حصہ Amazon Mechanical Turk Worker type ہے۔ اس کے بعد نئی labeling jobs یا human-review workflows بناتے وقت یہ public workforce دستیاب نہیں ہوگی، اس لیے Mechanical Turk پر منحصر configurations کو private یا vendor workforce کے لیے دوبارہ بنانا ہوگا۔

AWS کی workforce دستاویز واضح کرتی ہے کہ Ground Truth labeling job اور A2I flow definition میں Mechanical Turk منتخب کیا جا سکتا ہے اور API integrations ایک مخصوص public WorkteamArn استعمال کرتی ہیں۔ اسی دستاویز کے مطابق اس workforce کے ساتھ confidential information، ذاتی معلومات یا protected health information استعمال نہیں ہونی چاہیے۔

• ہر AWS account اور region میں Mechanical Turk استعمال کرنے والی active یا scheduled Ground Truth jobs تلاش کریں۔
• A2I flow definitions، متعلقہ FlowDefinitionArn اور نامکمل human loops کی فہرست بنائیں۔
• Input manifests، annotations، consolidated outputs، audit logs اور review results محفوظ کریں۔
• Public WorkteamArn اور اس پر منحصر deployment code، templates اور permissions شناخت کریں۔
• محدود اور اجازت یافتہ dataset پر replacement workforce کا pilot چلائیں۔

صرف WorkteamArn بدلنا مکمل migration نہیں ہوگا۔ Task timeout، availability period، workers per object، task price، annotation consolidation، identity controls، زبان کی اہلیت، expected latency اور billing دوبارہ جانچنا ہوں گے۔ جو workflows پہلے ہی private یا vendor workforce استعمال کرتے ہیں، ان پر Mechanical Turk Worker type کی بندش کا یہی براہِ راست اثر نہیں پڑتا۔

متبادل workforce کے انتخاب میں کن باتوں کو وزن ملے

متبادل provider کا فیصلہ task sensitivity، مطلوبہ expertise، زبان، quality-control model اور audit requirements کے مطابق ہونا چاہیے۔ عمومی classification کے لیے بڑی distributed workforce مناسب ہو سکتی ہے، مگر confidential data، مشکل model evaluation یا مخصوص پاکستانی زبانوں کے کام کے لیے vetted workers، محدود access اور واضح reviewer accountability زیادہ اہم ہو سکتے ہیں۔

Provider سے worker eligibility، پاکستانی اور مطلوبہ زبان کے workers کی دستیابی، qualification verification، اختلافی labels کے فیصلے، data-processing location، export format، incident handling اور contract ختم ہونے پر deletion کے طریقے پوچھے جائیں۔ Pilot میں label agreement، turnaround، rejection اور rework کی تعریف پہلے طے ہو؛ ورنہ مختلف providers کی ظاہری task price کا تقابل گمراہ کن ہوگا۔

TechRepublic کی 28 اگست کی رپورٹ کے مطابق AWS نے بندش کی کوئی مخصوص کاروباری وجہ نہیں بتائی۔ فی الحال یقینی صورتِ حال یہی ہے کہ marketplace 30 ستمبر کو بند ہوگا، مالی اور review تصفیے کی بعض کارروائیاں اس کے بعد محدود مدت تک چلیں گی، اور Amazon نے workers یا requesters کے لیے کوئی واحد سرکاری replacement نامزد نہیں کیا۔

یہ بھی پڑھیں:

• 700 AI ایجنٹس نے Hugging Face پر حملہ کیا—اصل ناکامی کہاں ہوئی؟