ਡੇਟਾ ਵਾਰਜ਼ 2024: ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਸੰਘਰਸ਼

ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਨਰਲ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬੀਟਲਸ ਵਰਗੇ ਗੀਤ ਦੇ ਬੋਲ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਜਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਨਪਸੰਦ ਲੇਖਕ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਗੱਦ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੇ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਹਰਾਇਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਹੈ।

ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਹੋ ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸਨੈਕ ਦੇ ਨਾਮ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੁਪਰਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਲੱਭਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ ਲੇਬਲ ਖੋਜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਠ ਦਾ ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਖੜ੍ਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੋਵੇਗੀ - ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਬੀਟਲਜ਼ ਦੇ ਸੈਂਕੜੇ ਗੀਤ ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਤੁਹਾਡੇ ਮਨਪਸੰਦ ਲੇਖਕ ਦੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ।

ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨਾਲ, ਹਰ ਕੋਈ ਸੰਗੀਤਕਾਰ, ਲੇਖਕ, ਕਲਾਕਾਰ, ਜਾਂ ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਹੈ। ਜਨਰਲ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੁਕੜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਵੈਨ ਗੌਗ ਵਰਗੀ ਕਲਾ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਲ ਪਚੀਨੋ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਉੱਥੇ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਸੁਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮੋਹ ਨੂੰ ਪਾਸੇ ਰੱਖ ਕੇ, ਇੱਥੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਨੈਤਿਕਤਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਉਚਿਤ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜੋ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? ਕੀ ਅਜਿਹੀਆਂ ਬੌਧਿਕ ਜਾਇਦਾਦਾਂ ਦੇ ਮਾਲਕਾਂ ਤੋਂ ਸਹਿਮਤੀ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ? ਕੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ?

2024 ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਵਾਰਜ਼ ਦਾ ਸਾਲ

ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਹੋਰ ਵੀ ਇੱਕ ਚੁੰਬਕ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਫਰਮਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਆਪਣੇ ਜਨਰਲ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੱਚੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, AI ਮਾਡਲ ਭੋਲੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਰਬਾਂ, ਜੇ ਲੱਖਾਂ ਨਹੀਂ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, GPT-3 ਨੂੰ ਅਰਬਾਂ (ਸੈਂਕੜੇ) ਟੋਕਨਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜੋ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਢਿੱਲੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਰੋਤ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਖਰਬਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਡੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਫਰਮਾਂ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ?

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੀਬਰ ਘਾਟ

ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਵੌਲਯੂਮ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਦਮ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ GPT ਦੇ ਸਫਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸੁਧਾਰੇ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕੇਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਭਰਪੂਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਹਿਣ ਲਈ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈਟ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਭਾਵ, ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ.

ਇਹ ਘਟਦਾ ਸਰੋਤ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀਆਂ ਨੂੰ ਡਰਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਨੇੜਿਓਂ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ ਕਿ ਬ੍ਰਾਂਡ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਕਿਵੇਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਿਸ਼ਵ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੱਲ.

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਡਿਜੀਟਲ ਇਨਬ੍ਰੀਡਿੰਗ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਮੀਦ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ. ਲੇਪਰਸਨ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੁਬਾਰਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਹੋਨਹਾਰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਮਾਹਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਹੈਬਸਬਰਗ ਏਆਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹੇ ਇਨਬ੍ਰੇਡ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੱਥਾਂ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਪੱਖਪਾਤ, ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਬੇਤੁਕਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨੂੰ ਚੀਨੀ ਵਿਸਪਰ ਦੀ ਖੇਡ ਸਮਝੋ ਪਰ ਸਿਰਫ ਮੋੜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਹਿਲਾ ਸ਼ਬਦ ਜੋ ਪਾਸ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਅਰਥਹੀਣ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਦੌੜ

ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਭੰਡਾਰ ਸੀਮਿਤ ਸਰੋਤ ਹਨ। ਭਾਵ, ਉਹ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਵੌਲਯੂਮ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਅੰਕੜਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ 2026 ਤੱਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਭੌਤਿਕ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਨੂੰ ਤੋਲਣਾ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਫੋਟੋ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ - ਸ਼ਟਰਸਟੌਕ ਵਿੱਚ 300 ਮਿਲੀਅਨ ਚਿੱਤਰ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ, ਟੈਸਟਿੰਗ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਭਰਪੂਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਰ ਸਰੋਤ ਉਪਲਬਧ ਹਨ. ਇੱਥੇ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਕੈਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਲੇਟੀ ਵਿੱਚ ਰੰਗ-ਕੋਡ ਕੀਤੇ ਹੋਏ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਤੋਂ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਦਿਲਚਸਪ ਤੱਥ ਹਨ:

• 7.5 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ ਨੂੰ ਹਰ ਇੱਕ ਦਿਨ ਲਾਈਵ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
• Instagram, X, Snapchat, TikTok, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ 5.4 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਕ ਹਨ।
• ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ 1.8 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ।
• ਇਕੱਲੇ YouTube 'ਤੇ ਹਰ ਦਿਨ 3.7 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਅੱਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਲੋਕ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੈਕਸਟ, ਵੀਡੀਓ, ਫੋਟੋਆਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਆਡੀਓ-ਸਿਰਫ ਪੋਡਕਾਸਟਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵਿਸ਼ਾ-ਵਸਤੂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਹਨ।

ਇਸ ਲਈ, ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਨਿਰਪੱਖ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ?

ਇਹ ਉਹ ਸਲੇਟੀ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਵਾਲ ਲਈ ਕੋਈ ਸਖ਼ਤ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਰਾਇ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀਗਤ ਸੋਧਾਂ ਨਾਲ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਕੁਝ ਟੂਲ YouTube ਵੀਡੀਓਜ਼ ਤੋਂ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਟੋਕਨਾਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਉੱਦਮ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀਆਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਕੱਦਮਿਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਇਰਾਦੇ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਕਾਊਂਟਰ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਵੀ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਦੁਬਾਰਾ ਲੂਪ ਵਾਂਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਡੇਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਮੀਆਂ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਡੇਟਾ-ਸਕੇਪਿੰਗ ਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਪਲੱਗਇਨ ਅਤੇ ਕੋਡ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਅੰਤਮ ਹੱਲ ਕੀ ਹੈ?

ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨੇਕ ਇਰਾਦਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸੋਰਸਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸਲੇਟੀ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ?

ਜਿੰਮੇਵਾਰ, ਨੈਤਿਕ, ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ AI 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਬਹਿਸ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਅਤੇ ਤਾਕਤ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਾਰੇ ਪੈਮਾਨਿਆਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ 'ਤੇ ਬਦਲਵੇਂ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਜਾਣ ਲਈ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵ੍ਹਾਈਟ-ਟੋਪੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ।

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੈਇਪ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋਏ, ਸ਼ੈਇਪ ਨੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਨੈਤਿਕ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰੇ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕੀਤਾ ਹੈ।

ਵ੍ਹਾਈਟ ਹੈਟ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਸੋਰਸਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ

ਸਾਡੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਚੱਕਰ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਕਲਾਇੰਟ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਵੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਆਟੋਨੋਮਸ ਕਾਰਾਂ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਲਈ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਵਿੱਚ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਢੰਗ-ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਟੈਕਸਟ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਨਰਲ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।

ਸਾਡਾ ਫਿਲਾਸਫੀ

ਅਸੀਂ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਿਮਤੀ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਵਰਗੇ ਮੂਲ ਫ਼ਲਸਫ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਬੇਹੋਸ਼ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਕੋਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਾ ਹੋਵੇ।

ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਖੇਤਰ ਨਿਰਪੱਖ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਸ਼ੈਪ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਵਾਂ ਦੇ ਝੰਡਾਬਰਦਾਰ ਅਤੇ ਅਗਾਂਹਵਧੂ ਬਣਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਨਿਰਸੰਦੇਹ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਅੱਜ ਹੀ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ।