ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸੰਗੀਤ ਤੱਕ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ ਐਡਵਰਸੇਰੀਅਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (GANs) ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਸ਼ਨਲ ਆਟੋਏਨਕੋਡਰ (VAEs) ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅੰਤਰੀਵ ਪੈਟਰਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਫ਼ਾਇਦੇ
- ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ: ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਮੱਗਰੀ: ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਵਾਧਾ: ਇਹ ਹੋਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਨਮੂਨੇ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਸੀਮਤ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਕਲਾ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ: AI ਟੂਲ ਨਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਰਸਤੇ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ।
ਨੁਕਸਾਨ
- ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ: AI-ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਘਾਟ: AI ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਰਚਨਾਤਮਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਉਸਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ: ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡੀਪ ਫੇਕ ਬਣਾਉਣਾ, ਪਛਾਣ ਬਣਾਉਣਾ, ਜਾਂ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫੈਲਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਇਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਜਿੰਮੇਵਾਰ AI ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਜਿੰਮੇਵਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://techlearningupdates.com/understanding-generative-ais-pros-and-cons/
