AI خواندگی اب قانون ہے — اسے اپنے خطرے پر نظر انداز کریں۔

اے آئی لٹریسی کی گھڑی ٹک ٹک کر رہی ہے۔ آپ کو اب کیوں عمل کرنا چاہئے، AI خواندگی کے چھ ستون کیا ہیں، اور آپ ان پر کیسے تعمیر کر سکتے ہیں؟

تعارف

2023 وہ سال تھا جس نے دنیا کو AI کی طرف راغب کیا ۔ یہ وہ سال بھی تھا جب میں نے Pragmatic AI کورس تیار کرنا شروع کیا تھا۔ اس عمل میں، میں نے ایک بار پھر تصدیق کی ہے کہ دوسروں کو سکھانے سے، ہم خود سیکھتے ہیں ۔ اس سفر نے مجھے AI، AI خواندگی، AI کورسز، اور قابل عمل علم کے بارے میں کیا سکھایا۔ فروری 2025 تک AI خواندگی ایک ریگولیٹری ضرورت ہونے کے ساتھ، اب عمل کرنے کا وقت آگیا ہے۔

پہلی بار جب مجھ سے کسی تنظیم کو "AI سکھانے" کے لیے کہا گیا، تو تقاضے توقعات کی طرح مبہم تھے۔ AI ہائپ تیار ہو رہا تھا، اور یہاں تک کہ ایسی تنظیمیں جو جدت طرازی کے بارے میں کسی حد تک ہچکچاہٹ کا مظاہرہ کرتی ہیں نے محسوس کیا کہ اگر وہ اپنے آپ کو اس رفتار سے آگے نہ بڑھائیں جس کے بارے میں ہر کوئی بات کر رہا ہے تو وہ پیچھے پڑنے کا خطرہ مول لے رہے ہیں۔ یہ نیچے آیا:

آپ اس پیچیدہ موضوع کو ان لوگوں تک کیسے پہنچا سکتے ہیں جن کے پاس تکنیکی پس منظر صفر ہے اور ٹیکنالوجی کو استعمال کرنے کا بہت محدود تجربہ ہے، لیکن اس کے ساتھ ہی وہ AI کے بارے میں بہت زیادہ ہائپ، غلط معلومات اور غلط معلومات کا سامنا کر رہے ہیں؟

آپ کس طرح خرافات کو دور کرتے ہیں، کلیدی تصورات کی وضاحت کرتے ہیں، استعمال کے معاملات کو بانٹتے ہیں، سوچ کے لیے خوراک فراہم کرتے ہیں اور آدھے دن کی ورکشاپ میں ہینڈ آن ہنر سکھاتے ہیں، جس سے یہ سب قابلِ ہضم، متوازن، اور مزہ آتا ہے؟

اس نے مجھے نہ صرف طویل اور سخت سوچنے پر مجبور کیا بلکہ صحیح مواد کی تلاش اور تیاری میں سرمایہ کاری کرنے پر مجبور کیا۔ یہ بہت کام تھا، لیکن بات چیت اور تاثرات نے اسے وقت کے قابل بنا دیا. اس کے علاوہ، اس مشق نے میرے اپنے علم میں اضافہ کیا۔ مجھے مجبور کیا گیا کہ میں AI کے بارے میں اپنے نقطہ نظر کو منظم کروں، اس کا اظہار اس طرح کروں جس سے سامعین تعلق رکھ سکیں، اور اسے قابل عمل بنائیں۔

قابل عمل حصہ درحقیقت اس مثال میں زیادہ دور نہیں گیا۔ ہم نے خود کو GenAI ٹولز کو منتخب کرنے اور استعمال کرنے کے معیارات اور تکنیکوں تک محدود رکھا، یہی وہ چیز ہے جسے زیادہ تر لوگ اب بھی AI کے ساتھ برابر کرتے ہیں۔ کورس کا بنیادی مقصد کافی پس منظر حاصل کرنا تھا اور اے آئی کے سامنے اس بات کا جائزہ لینا تھا کہ آیا مزید سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔ مشن پورا ہوا۔

AI خواندگی کے لیے بزنس کیس

ابتدائی Pragmatic AI کورس کی تیاری اور اس کی فراہمی کے دوران میں خاص طور پر AI خواندگی کے بارے میں نہیں سوچ رہا تھا، اور شاید یہ تنظیم بھی نہیں تھی۔ ہم کام کرنے پر توجہ مرکوز کر رہے تھے، جس کا مطلب تھا کہ سیکھنے والوں کو وہ علم اور ہنر فراہم کرنا جس کی انہیں ضرورت تھی۔ زیادہ تر لوگوں کے لیے، AI خواندگی کی اصطلاح EU AI ایکٹ کے نتیجے میں توجہ حاصل کرنے لگی ۔

تنظیمیں ریگولیٹری تعمیل کے بارے میں سوچنا شروع کر دیتی ہیں جب دھول ختم ہو جاتی ہے اور ضروریات واضح طور پر بیان ہو جاتی ہیں۔ EU AI ایکٹ 2023 میں اس مقام تک نہیں پہنچا تھا۔ EU AI ایکٹ کی پہلی دفعات 2 فروری 2025 سے نافذ العمل ہوئیں، اور ان میں سے ایک AI خواندگی کے لیے قانونی تقاضہ ہے۔

AI ایکٹ کے آرٹیکل 4 کا تقاضا ہے کہ 'AI سسٹم کے فراہم کنندگان اور تعینات کرنے والے اپنے عملے اور ان کی جانب سے AI سسٹم کے آپریشن اور استعمال سے نمٹنے والے دیگر افراد کی AI خواندگی کی کافی سطح کو یقینی بنانے کے لیے اقدامات کریں، ان کے تکنیکی علم، تجربے، تعلیم اور تربیت کو مدنظر رکھتے ہوئے اور ان افراد یا افراد کے سیاق و سباق کو مدنظر رکھتے ہوئے جو AI سسٹم میں استعمال کیے جاتے ہیں۔ جنہیں اے آئی سسٹمز استعمال کرنے ہیں۔

اس ضرورت کو پورا کرنے میں، 'AI خواندگی' کا مطلب ہے وہ ہنر، علم اور سمجھ جو فراہم کنندگان، تعینات کرنے والوں اور متاثرہ افراد کو - AI ایکٹ کے تناظر میں ان کے متعلقہ حقوق اور ذمہ داریوں کو مدنظر رکھتے ہوئے - AI سسٹمز کی باخبر تعیناتی کے ساتھ ساتھ AI کے مواقع اور خطرات اور اس سے ممکنہ نقصانات کے بارے میں آگاہی حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے (Ar356).

یہ لچکدار یا مبہم لگ سکتا ہے، اس پر منحصر ہے کہ آپ اسے کس طرح دیکھتے ہیں۔ اہم نکات یہ ہیں کہ سب سے پہلے، کسی بھی تنظیم کو AI نظام بنانے یا تعینات کرنے کے لیے اپنی افرادی قوت کے لیے AI خواندگی کو یقینی بنانا چاہیے، اور دوسرا، AI خواندگی بالکل سیاق و سباق پر منحصر ہے۔ EU AI ایکٹ کا مینڈیٹ ابھی تک براہ راست نافذ نہیں ہو سکتا، لیکن گھڑی ٹک ٹک کر رہی ہے اور نفاذ کی ٹائم لائن سے آگے رہنا بہتر ہے۔

82% رہنما تسلیم کرتے ہیں کہ ان کے ملازمین کو AI کی ترقی کی تیاری کے لیے نئی صلاحیتوں کی ضرورت ہے، جب کہ 60% کارکن تسلیم کرتے ہیں کہ ان کے پاس اپنے کام کو مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے مہارت کی کمی ہے۔ گارٹنر کے مطابق، "2027 تک، نصف سے زیادہ چیف ڈیٹا اور اینالیٹکس آفیسرز (CDAOs) ڈیٹا لٹریسی اور AI خواندگی کے پروگراموں کے لیے فنڈنگ حاصل کریں گے"۔

اے آئی خواندگی کے چھ ستون

اگر آپ AI خواندگی کی حتمی شکل تلاش کر رہے ہیں تو ادب کا جائزہ لینا معنی خیز ہے۔ Almatrafi et.al نے 2019 اور 2023 کے درمیان شائع ہونے والی AI خواندگی کے تصورات، تعمیرات، اور نفاذ اور تشخیص کی کوششوں کا مطالعہ کیا ۔ جیسا کہ وہ نوٹ کرتے ہیں کہ ڈومین یا نفاذ کی سطح پر منحصر ہے، AI خواندگی کی بہت سی مختلف تعریفیں ہیں۔

اگرچہ تعریفیں مختلف ہوتی ہیں، AI خواندگی کے جائزے نے مجموعی طور پر 47 مضامین میں AI خواندگی کی چھ کلیدی تعمیرات کی نشاندہی کی: پہچانیں، جانیں اور سمجھیں، استعمال کریں اور استعمال کریں، تشخیص کریں، تخلیق کریں اور اخلاقی طور پر تشریف لے جائیں۔

پہچان اور سمجھنا

Recognize سے مراد تکنیکی ٹولز کے درمیان فرق کرنے کی صلاحیت ہے جو AI کو استعمال کرتے ہیں اور جو نہیں کرتے۔ یہ سوال پر آتا ہے "AI کیا ہے؟"

جاننا اور سمجھنا سے مراد AI کے بنیادی تصورات اور تکنیکوں کو سمجھنے کی صلاحیت ہے۔ اس میں بنیادی مہارتوں، علم اور تصورات کو حاصل کرنا شامل ہے جن کے لیے پیشگی علم کی ضرورت نہیں ہے۔ مثال کے طور پر، یہ سمجھنا کہ AI کس طرح آؤٹ پٹ تک پہنچنے کے لیے مشین لرننگ تکنیک کے ذریعے ان پٹ ڈیٹا پر کارروائی کرتا ہے۔

درخواست اور عمل درآمد

استعمال کریں اور لاگو کریں ۔ یہ تعمیر آپریشنل پہلو پر توجہ مرکوز کرتی ہے، خاص طور پر، AI ایپلی کیشنز اور ٹولز کو استعمال کرنے کی صلاحیت اور کاموں کو پورا کرنے کے لیے AI تصورات کو لاگو کرنے اور ان کو مربوط کرنے کی صلاحیت۔ اس کا تعلق انسانی-AI تعاون اور تعامل میں انسانوں کے کردار، کام سے متعلقہ صلاحیتوں اور کسی مقصد کے حصول کے لیے AI ٹولز کو اپنانے کی صلاحیت سے بھی ہے۔

تشخیص اور اخلاقیات

اندازہ کریں اس میں AI ایپلی کیشنز کے نتائج کا تنقیدی تجزیہ اور تشریح کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔ AI کے تکنیکی پہلوؤں کی جامع تفہیم کا ہونا افراد کو AI ٹیکنالوجیز کے ساتھ اپنے تعامل کے بارے میں جانچنے اور باخبر رائے بنانے کے قابل بناتا ہے۔

اخلاقی طور پر تشریف لے جائیں ۔ ایک AI- خواندہ فرد کو اخلاقی مسائل جیسے کہ انصاف، جوابدہی، شفافیت، اخلاقیات، حفاظت، رازداری، ملازمت، غلط معلومات، اخلاقی فیصلہ سازی، تنوع اور تعصب کو سمجھنے اور فیصلہ کرنے کے قابل ہونا چاہیے۔

ترقی اور تخلیق

بنائیں یہ تعمیر AI ایپلیکیشنز کو ڈیزائن اور کوڈ کرنے کی فرد کی صلاحیت پر زور دیتی ہے۔ کچھ محققین کا دعویٰ ہے کہ "تخلیق" کا AI خواندگی سے کوئی تعلق نہیں ہے اور اس طرح اسے AI خواندگی سے متعلق ایک علیحدہ تعمیر کے طور پر سمجھا جانا چاہیے۔ لیکن یہ نقطہ واقعی سب سے اہم ہے، کیونکہ تحقیق کے نتائج اور فیلڈ میں تجربہ دونوں اس کی تصدیق کرتے ہیں۔

ہینڈ آن لرننگ کس طرح AI کی تفہیم کو تبدیل کرتی ہے۔

مختلف تعلیمی اقدامات کا جائزہ لینے پر، AI خواندگی کے جائزے سے کچھ اہم نتائج AI سامنے آئے۔ جو چیز نمایاں ہے وہ پروجیکٹ پر مبنی سیکھنے اور ایپلی کیشنز تیار کرنے کا اثر ہے۔ اس نقطہ نظر نے AI خواندگی کی دیگر جہتوں پر ایک اہم، مثبت اثر دکھایا ہے، یعنی سمجھنا، AI ایپلی کیشنز کا جائزہ لینا، اور اخلاقیات۔ یہ سب سے زیادہ اہمیت کا حامل ہے۔

Pragmatic AI کورس کی ابتدائی کامیابی کی بنیاد پر، مجھ سے اسے مزید تنظیموں تک پہنچانے کے لیے کہا گیا۔ مختلف پس منظر، اہداف اور ٹائم لائنز کے ساتھ سیکھنے والوں کے ذریعہ کورس کی ڈیلیور اور جانچ کی گئی۔ کارپوریشنوں سے لے کر این جی اوز تک، 4 گھنٹے سے 4 دن تک، مینیجرز سے لے کر وکلاء، تخلیق کاروں، کاروباری افراد، معاون اہلکاروں، مشیروں اور ایگزیکٹوز تک۔

سیاق و سباق اور ترتیب سے قطع نظر، دو نکات میرے تجربے میں مطابقت رکھتے تھے اور تمام جائزوں میں موجود تھے۔ سب سے پہلے، تعریف سیکھنے والوں نے کورس کے ہینڈ آن حصوں کے لیے دکھایا۔ دوسرا، مزید ہاتھ پر حصوں کو شامل کرنے کی درخواست. AI خواندگی کو آگے بڑھانے کے طریقوں کے بارے میں میں بہت سے قصے بیان کر سکتا ہوں۔

آئیے اس وقت پر غور کریں جب سیکھنے والوں سے بغیر کوڈ والے ٹول کا استعمال کرتے ہوئے تصویر کی درجہ بندی کے لیے اپنا AI ماڈل بنانے کو کہا گیا تھا۔ جب کہ بہت سے لوگ ڈیٹاسیٹ تک رسائی حاصل کرنے اور اس کا جائزہ لینے کے لیے جدوجہد کر رہے تھے، سب سے زیادہ تکنیکی طور پر جدید سیکھنے والوں میں سے ایک ڈیٹاسیٹ کے ذیلی سیٹ پر اس آلے کو استعمال کرنے کے قابل تھا۔

یہ دیکھ کر کہ اس کی مشین پر تربیت کا عمل کتنا سست تھا، اور ڈیٹاسیٹ کتنا بڑا تھا، سیکھنے والے نے ایک تجویز پیش کی: اگر ہم ڈیٹاسیٹ کو طلباء میں تقسیم کر دیں تو کیا ہوگا؟ ایک طالب علم کلاس A کی تصاویر پر کارروائی کرے گا اور ایک ماڈل کو تربیت دے گا، دوسرا کلاس B کی تصاویر، وغیرہ۔ اس بات پر بحث کرنا کہ اس سے ماڈلز کی ایک بھیڑ کیسے نکلے گی اور اس مشق کو مکمل کرنے کا طریقہ ایک انمول سبق تھا۔

AI کو سمجھنے سے لے کر AI کے ساتھ تعمیر تک

پراجیکٹ پر مبنی سیکھنے کے طریقوں کی اہمیت پر واضح طور پر زور دینے والے نتائج کے ساتھ، آپ توقع کریں گے کہ یہ AI خواندگی کے پروگراموں کے لیے مرکزی ہوں گے۔ تاہم، یہ سچ سے بہت دور ہے۔ AI خواندگی کے جائزے میں زیر مطالعہ کوششوں کی اکثریت "جاننا اور سمجھنا" پر مرکوز تھی۔ پھر، دوسری جگہ "استعمال اور لاگو کریں،" "تجزیہ کریں،" اور "اخلاقی طور پر تشریف لے جائیں،" اس کے بعد، "تسلیم کریں" اور آخر میں، "تخلیق کریں"۔

تجربہ ان تحقیقی نتائج کی تصدیق کرتا ہے۔ پچھلے چند مہینوں میں، میں نے کچھ اعلیٰ آن لائن تعلیمی پلیٹ فارمز تک رسائی سے آراستہ دریافت کے سفر کا آغاز کیا ہے۔ مقصد یہ تھا کہ AI تربیتی پروگراموں کے حوالے سے تحقیق اور اس کا اندازہ کیا جائے۔ AI خواندگی کے جائزے سے مختلف دائرہ کار اور سیاق و سباق، لیکن کچھ اوور لیپنگ نتائج۔

جب کہ AI خواندگی کے جائزے میں مختلف سامعین کے لیے تربیت شامل تھی، میں نے جو کچھ دریافت کیا وہ آن لائن تربیتی کورسز کی ایک بڑی تعداد تھی جس کا مقصد صرف پیشہ ور افراد کے لیے تھا۔ کورسز انٹری لیول سے لے کر ایڈوانس تک تھے۔ مجھے یہاں جو کچھ ملا وہ ایک مکمل پولرائزیشن تھا۔

تکنیکی پس منظر کے بغیر استعمال کرنے والے کورسز زیادہ تر "X کے لیے ChatGPT استعمال کریں" کی مختلف حالتیں تھیں۔ کورسز جن کا مقصد تکنیکی صارفین کے لیے تھا وہ زیادہ تر "Python میں Y کا تعارف" کے مختلف قسم کے تھے۔ کچھ ٹیکنیکل کورسز کافی اچھے تھے۔ زیادہ تر غیر تکنیکی چیزیں بہت اچھی نہیں سے لے کر سراسر گمراہ کن ہیں۔

میری تحقیق کا سب سے حیران کن نتیجہ یہ تھا کہ غیر تکنیکی استعمال کنندگان زبان کے بڑے ماڈلز کو اشارہ کرنے کے علاوہ کسی بھی چیز میں ہاتھ بٹانے کے قابل نہیں سمجھے جاتے ہیں۔ میرا تجربہ، تاہم، دوسری صورت میں ظاہر کرتا ہے. اگرچہ کاروباری صارفین کو Python میں کوڈ سکھانے کی کوشش کرنا کوئی معنی نہیں رکھتا، لیکن ان بنیادی باتوں پر عمل کرنے کے طریقے موجود ہیں جو بدیہی اور مفید دونوں ہیں۔

یہ AI خواندگی کے جائزے کی ایک اہم تلاش بھی تھی۔ پروگرامنگ کا علم AI تصورات کو سیکھنے کے لیے شرط نہیں لگتا ہے۔ تین سال سے کم عمر کے بچے AI تصورات کو سمجھ سکتے ہیں۔ صرف اس لیے کہ کوئی کوڈ نہیں کر سکتا، اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ وہ سوچ بھی نہیں سکتے۔

کیوں موجودہ AI ٹریننگ بزنس لیڈرز کو ناکام کرتی ہے۔

AI پراجیکٹ کے نفاذ کی بڑھتی ہوئی تعداد کے ساتھ، یہاں تک کہ تجربہ کار پیشہ ور افراد کو بھی AI کو منظم کرنے اور لاگو کرنے کے لیے AI کو تیار کرنے کی باریکیوں کے لیے خود کو دوبارہ ترتیب دینے کی ضرورت ہے۔ ایگزیکٹوز، مینیجرز اور کنسلٹنٹس خصوصی دلچسپی کے آبادیاتی ہیں، جو AI کے بنیادی اصولوں کو سمجھنے سے آگے بڑھنے کی بڑھتی ہوئی مانگ کو ظاہر کرتے ہیں۔ کاروباری افراد اور تخلیق کار اپنی پیداواری صلاحیت کو بڑھانے کے لیے AI کو اپنا رہے ہیں۔

سیکھنے کا بہترین طریقہ کرنا ہے، اور یہ تمام آبادیات کے لیے رہنما اصول ہونا چاہیے۔ AI کے بارے میں گہرائی سے تفہیم تیار کرنا مختلف قسم کے ڈیٹا، تجزیات، ڈیٹا سائنس، ڈیٹا مینجمنٹ اور گورننس کے طریقوں اور ٹولز کو سمجھنے اور ان کی کھوج پر مبنی ہونا چاہیے۔ یہ یا تو پیشہ ور افراد کے لیے AI تعلیمی کورسز سے مکمل طور پر غائب ہیں، یا جزوی طور پر علیحدہ کورسز میں شامل ہیں۔

اتنا ہی متاثر کن تعلیمی کورسز میں جنریٹو اے آئی کا قریب قریب مطلق غلبہ ہے۔ میں نے جن کورسز کا جائزہ لیا ان میں سے 10% سے بھی کم ماڈیولز شامل ہیں جن میں غیر GenAI اپروچز پر فوکس کیا گیا ہے۔ جہاں تک غیر مشینی سیکھنے کے طریقوں کا تعلق ہے، وہ لفظی طور پر غیر موجود تھے۔ واقعی اس سے زیادہ AI میں بہت کچھ ہے۔

کوڈرز اور نان کوڈرز کے لیے، زیادہ تر کورسز میں ایک چیز مشترک تھی: مخصوص حلوں پر زیادہ انحصار، خاص طور پر ChatGPT اور OpenAI API۔ یہ کسی حد تک قابل فہم ہے، لیکن ضروری نہیں کہ عقلمند ہو۔

نفاذ اور ہینڈ آن کے لیے مخصوص حل استعمال کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور ChatGPT اور OpenAI API شاید وہ ہیں جنہیں زیادہ تر لوگ پہچانیں گے۔ لیکن یہ ضروری نہیں کہ وہ کئی وجوہات کی بنا پر تعلیمی کورسز کے لیے بہترین انتخاب بنے۔ کم از کم کوڈرز کے لیے متبادل اور تجریدی پرتیں ہیں جو کچھ کورسز میں استعمال ہوتی ہیں، جیسے کہ عام Python، PyTorch، اور Keras۔

کورسز کی اس وسیع صف کا جائزہ لینے سے قیمتی بصیرتیں ملتی ہیں۔ کچھ کورسز سوچ سمجھ کر ڈیزائن کیے گئے تھے، جن میں موضوع کی وضاحت کے لیے مثالی ویڈیوز تھے۔ دوسروں نے صرف ایک سادہ ٹیکسٹ دستاویز تک رسائی دی۔ کچھ کورسز میں سلیبس میں مشقیں ہوتی تھیں (عام طور پر ایک سے زیادہ انتخابی ٹیسٹ)۔ بہت سے کوڈر پر مبنی کورسز میں لیب ماڈیول بھی شامل ہوتے ہیں، جہاں سیکھنے والوں کو مخصوص کام مکمل کرنے کے لیے کہا جاتا ہے۔

تاہم، فراہم کردہ کورسز میں سے کوئی بھی ایک جامع نقطہ نظر ہے جو انتہائی متحرک اور تخلیقی پیشہ ورانہ آبادیات کی ضروریات کے مطابق ہے۔ ایک نقطہ نظر جو اندراج کی سطح کی ترکیبیں، ٹکڑوں کے ٹکڑوں اور تکنیکی اصطلاحات سے بالاتر ہے۔

یہ سب ایک ساتھ لانا

AI خواندگی کے جائزے کے نتائج اور AI پروجیکٹس کو تیار کرنے اور ان کا نظم و نسق کرنے، AI کورسز کا جائزہ لینے اور لینے کے ذریعے حاصل کیے گئے خیالات اور تجربے کا امتزاج، اور Pragmatic AI ورکشاپس پر میں نے جو تاثرات حاصل کیے ہیں وہ ایک جامع کورس کے لیے ایک ٹھوس بنیاد ہے جو سیکھنے والوں کی ضروریات کو پورا کرتا ہے۔

اس مضمون کا فالو اپ AI خواندگی کی مزید وضاحت کرے گا اور اسے تیار کرنے کے لیے ایک قابل عمل پلان کا اشتراک کرے گا:

• مہارت کی تشخیص کا فریم ورک فراہم کرنا
• ٹیم کی ترقی کی حکمت عملیوں کا خاکہ
• ایک جامع AI خواندگی پروگرام کی تفصیل
• کامیابی کی کہانیاں بانٹنا

آرکیسٹریٹ آل تھنگز نیوز لیٹر کو سبسکرائب کریں اور یقینی بنائیں کہ آپ اس سے محروم نہ ہوں!

جلد ہی، پہلے کھلے آن سائٹ پراگمیٹک AI کورس کا مکمل پروگرام شائع کیا جائے گا۔ اپنی 2025 AI خواندگی کی تربیت کو محفوظ بنائیں: کلاس AI خواندگی کے اس بہترین پروگرام تک ترجیحی رسائی کے لیے ابھی پہلے سے رجسٹر ہوں۔ محدود نشستیں دستیاب ہیں۔