ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਨਾਲ ਸਾਡੀ ਦਿਲਚਸਪ ਚਰਚਾ ਦੇ ਦੂਜੇ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ। ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹਿੱਸਾ, ਅਸੀਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੌਰਾਨ ਦਰਪੇਸ਼ ਚੁਣੌਤੀਆਂ, ਪੱਖਪਾਤ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ: ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਪਤੇ ਵਰਗਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, '@' ਚਿੰਨ੍ਹ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ) 'ਈਮੇਲ' ਵਜੋਂ।
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ: ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਿਅਤ ਨਾਮਕ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਸਰਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ: ਇਸ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੱਥੀਂ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਬੈਚ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ, ਮਾਡਲ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਕਮਜ਼ੋਰ ਨਿਗਰਾਨੀ: ਇੱਥੇ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਕਮਜ਼ੋਰ ਐਨੋਟੇਟਰ (ਜੋ ਕਿ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਭੀੜ-ਸੋਰਸਿੰਗ, ਹਿਉਰਿਸਟਿਕਸ, ਆਦਿ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਹਰੇਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਐਨੋਟੇਟਰ ਅਪੂਰਣ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਯੁਕਤ ਲੇਬਲ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ: ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਵੈਚਲਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਰਤੀ ਗਈ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਨਿਯਮਾਂ ਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਕਾਰਨ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ (ਅਰਧ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ) ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਅਕਸਰ ਵੱਡੇ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ: ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਵਿਭਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੋਸ਼ਨੀ, ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦਾ ਆਦਰ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ AI ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇਸਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ; ਰੌਲਾ-ਰੱਪਾ, ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਡੇਟਾ, ਅਪਸ਼ਬਦ, ਟਾਈਪੋਜ਼, ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ: ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਣ ਵਿੱਚ, ਇੱਕੋ ਵਸਤੂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਲਝਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ: ਮੈਨੁਅਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਲਈ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ, ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ: ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਅਰਬਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਤਾਲਮੇਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ: ਸਹੀ ਲੇਬਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਿਚਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਬਲ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ, ਵਾਧੂ ਸਾਵਧਾਨੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਚੰਗੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਡਾਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰੋ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਬਰਾਬਰ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ।
- ਬਿਆਸ ਮਿਟੀਗੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
- ਵਿਭਿੰਨ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
- ਬਿਆਸ-ਅਵੇਅਰ ਮਾਡਲ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਕਰੋ: ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ।
- ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ: ਸਮੀਖਿਅਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੂਹ ਦਾ ਪੱਖ ਨਾ ਲੈਣ ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਲਗਾਤਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ: ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਗੱਲਬਾਤ ਲਗਾਤਾਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਯਾਦ ਰੱਖੋ, ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕਦਮ ਇਸਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪੱਤੀ: ਉਹ ਲੇਖਾਂ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਈਮੇਲਾਂ ਵਰਗੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੇਵਾ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਾਇਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ: ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਸਿਖਲਾਈ: ਉਹ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ਿਆਂ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਕੋਡ ਰਾਈਟਿੰਗ: ਉਹ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਪਨ: ਉਹ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਲਈ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ.
- ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ: ਉਹ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਸਪੀਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਭਾਸ਼ਣ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਨੌਕਰੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ: ਰੁਟੀਨ ਅਤੇ ਦੁਨਿਆਵੀ ਕੰਮ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਕਲੈਰੀਕਲ ਕੰਮ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਉਜਾੜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ: ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪੱਖ 'ਤੇ, AI ਦਾ ਉਭਾਰ ਨਵੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਮਾਹਿਰ, ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਅਤੇ AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ।
- ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ: AI ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਦੇ ਰੁਟੀਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
- ਹੁਨਰ ਦੀ ਮੰਗ ਸ਼ਿਫਟ: ਡਿਜੀਟਲ ਹੁਨਰ ਅਤੇ AI ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਮੰਗ ਵਧੇਗੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਅੰਤਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਦੇਵੇਗਾ, ਇਹ ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਕਰਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਸਮਝ ਦੀ ਘਾਟ: AI ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਜਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਜਿਵੇਂ ਮਨੁੱਖ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅੰਤਰੀਵ ਅਰਥ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ।
- ਡਾਟਾ ਨਿਰਭਰਤਾ: ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਪੱਖਪਾਤੀ, ਅਧੂਰਾ, ਜਾਂ ਮਾੜੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਸਧਾਰਣਕਰਨ: ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਨਵੇਂ, ਅਣਦੇਖੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ: ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਅਕਸਰ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਮਾਡਲਾਂ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ) ਨੇ ਖਾਸ ਫੈਸਲੇ ਕਿਉਂ ਲਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ।
- ਮਜ਼ਬੂਤੀ: AI ਮਾਡਲ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ (ਸ਼ੋਰ, ਵਿਗਾੜ) ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾ ਕਰ ਸਕਣ।
- ਨੈਤਿਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ: AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮੁੱਦਿਆਂ, ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ, ਜਾਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ, ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਤੰਬਰ 2021 ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, AI ਨੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ GPT-3 ਅਤੇ GPT-4 ਵਰਗੇ ਆਧੁਨਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਝ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮਨੁੱਖ-ਵਰਗੇ ਪਾਠ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਇਹ "ਸਮਝ" ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਝ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ। AI ਸਿਸਟਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦ ਹਨ, ਚੇਤਨਾ, ਸਵੈ-ਜਾਗਰੂਕਤਾ, ਜਾਂ ਅਨੁਭਵੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਉਹੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਜੋ ਮਨੁੱਖਾਂ ਕੋਲ ਹੈ। ਉਹ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਜੀਵਿਤ ਅਨੁਭਵ ਜਾਂ ਸੂਖਮਤਾ ਦੀ ਅਨੁਭਵੀ ਸਮਝ 'ਤੇ। ਇਸ ਲਈ, ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਸਾਡੇ ਨਾਲੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਕਿਸੇ ਨਿੱਜੀ ਅਨੁਭਵ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ “ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸਕੂਲ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ?”, ਇਹ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਕਿਸੇ 'ਤੇ। ਨਿੱਜੀ ਅਨੁਭਵ ਜਾਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ। ਇੱਕ AI ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕਹਿਣਾ ਔਖਾ ਹੈ. AI ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਤੀ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੱਚੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਚੇਤਨਾ ਤੱਕ ਦੀ ਛਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜਾਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਇਸ ਬਾਰੇ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੀ ਸਮਝ ਹੈ।
- ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ: ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦ।
- AI ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: AI ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕਾਂ।
- ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ AI: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਬਿਮਾਰੀ ਨਿਦਾਨ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ।
- ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਜਨਰਲ AI: ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- AI ਅਤੇ ਕੁਆਂਟਮ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ: ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ।
- ਸੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਈ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
