AI ਦਾ ਬਦਲਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼: ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਚਾਲਾਂ

ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਤਰੱਕੀ ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਆਪਣੀ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਰਹੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੈਕਟਰ ਦੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਵੱਲੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਉਦਘਾਟਨ ਅਤੇ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ। ਵਿਕਾਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਇਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਉਤਪਾਦਨ, ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। OpenAI, Google, ਅਤੇ Anthropic ਹਰੇਕ ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਲ ਪੱਥਰਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਤਾਜ਼ਾ ਝਲਕੀਆਂ ਮਿਲੀਆਂ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ AI ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਮਾਰਗ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਤਸਵੀਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

OpenAI ਨੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਨੂੰਨ ਜਗਾਇਆ

OpenAI ਨੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ChatGPT ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਨਾਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਨਤਕ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ। ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਦੇ DALL-E ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪਿਛਲੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ, ਜੋ ਕਿ ਉੱਨਤ GPT-4o ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ, ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਂਝ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਚੈਟ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਹਿਜ ਯੋਗਤਾ ਬਹੁਤ ਮਸ਼ਹੂਰ ਸਾਬਤ ਹੋਈ।

ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਕੈਨਵਸ ਬਣ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰੁਝਾਨ ਉਭਰਿਆ ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਆਮ ਫੋਟੋਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ, ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਟੂਲ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ, ਜੋ Studio Ghibli ਵਰਗੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਹਾਊਸਾਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਨਰਮ, ਭਾਵਪੂਰਤ ਸੁਹਜ ਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ। ਇਹ ਖਾਸ ਸ਼ੈਲੀ ਇੱਕ ਵਾਇਰਲ ਵਰਤਾਰਾ ਬਣ ਗਈ, ਜਿਸ ਨੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਫੀਡਾਂ ਨੂੰ ਐਨੀਮੇ-ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਪੋਰਟਰੇਟ ਅਤੇ ਸੁਪਨਮਈ ਲੈਂਡਸਕੇਪਾਂ ਨਾਲ ਭਰ ਦਿੱਤਾ। ਜਿਸ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸ ਖਾਸ ਕਲਾਤਮਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬੁਲਾ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਉਸ ਨੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀਗਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਸੂਖਮ ਸਮਝ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਇੱਕ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਸੰਘਰਸ਼ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵੀ ਕੀਤੀ।

ਬੁੱਧਵਾਰ ਸ਼ਾਮ ਤੱਕ, ਡਿਜੀਟਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਬਦਲਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਿਆ। Ghibli-ਵਰਗੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਮਕਾਲੀ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ੈਲੀਆਂ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਕਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇਨਕਾਰ ਸੰਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਮਨਮਾਨੀ ਪਾਬੰਦੀ ਨਹੀਂ ਸੀ। OpenAI ਨੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ, ‘ਇੱਕ ਜੀਵਤ ਕਲਾਕਾਰ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ’ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਕਦਮ ਨੇ OpenAI ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਕਲਾਤਮਕ ਹਸਤਾਖਰਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਕਦਮ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ। ਇਸ ਨੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਬਾਰੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਬਹਿਸ ਅਤੇ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਨਕਲ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕੀਤਾ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੀ, ਇਸ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੇ ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਅਤੇ AI ਸਾਧਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ।

ਨਵੀਂ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਸਮਰੱਥਾ ਲਈ ਬੇਮਿਸਾਲ ਉਤਸ਼ਾਹ ਨੇ OpenAI ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਅਚਾਨਕ ਦਬਾਅ ਪਾਇਆ। ਮੰਗ ਉਹਨਾਂ ਪੱਧਰਾਂ ਤੱਕ ਵਧ ਗਈ ਜਿਸ ਨੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਰਖ ਕੀਤੀ। CEO Sam Altman ਨੇ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ। ‘ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਦੇਖਣਾ ਬਹੁਤ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਹੈ। ਪਰ ਸਾਡੇ GPUs ਪਿਘਲ ਰਹੇ ਹਨ,’ ਉਸਨੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕੀਤੀ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ‘ਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਪਿੱਛੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦਬਾਅ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਜ਼ਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, OpenAI ਨੇ ਲੋਡ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਸਥਾਈ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੁਫਤ ਟੀਅਰ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਹੀ ਪ੍ਰਤੀ ਦਿਨ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਲੋੜ ਨੇ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਆਰਥਿਕ ਹਕੀਕਤਾਂ।

ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਬਹਿਸਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰੋਲਆਊਟ ਤਕਨੀਕੀ ਖਾਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਕੁਝ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਕੁਝ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਜਾਂ ਉਚਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ ਵੇਖੀਆਂ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀਆਂ। ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਲੋਚਨਾ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ ਜੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ‘ਸੈਕਸੀ ਔਰਤਾਂ’ ਦੇ ਚਿੱਤਰਣ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜਾਪਦੀਆਂ ਸਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਜੀਬ ਜਾਂ ਨੁਕਸਦਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦੇ ਸਨ। Sam Altman ਨੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ, ਇਸਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਤ ‘ਇੱਕ ਬੱਗ’ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਘਟਨਾ ਇੱਕ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲ ਵੀ ਅਪੂਰਣ ਕਾਰਜ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ਿਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਚਾਨਕ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੇ ਮਾਰਗ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਖਾਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਂ ਸੂਖਮ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੂੰਹਦੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਸ਼ਾਹ, ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਦਬਾਅ, ਅਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬੱਗਾਂ ਨੇ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਲਈ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਦੀ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਤਸਵੀਰ ਪੇਂਟ ਕੀਤੀ।

Google ਨੇ Gemini 2.5 ਨਾਲ AI ਬੋਧ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ

ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਦੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਟੂਲ ਨੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੁਰਖੀਆਂ ਬਟੋਰੀਆਂ, Google ਨੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ AI ਹਥਿਆਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। ਮੰਗਲਵਾਰ ਨੂੰ Gemini 2.5 ਦਾ ਉਦਘਾਟਨ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪਰਿਵਾਰ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜੋ ਵਧੀ ਹੋਈ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਮੁੱਖ ਫੋਕਸ ਨਾਲ ਇੰਜਨੀਅਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। Google ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕੇਂਦਰੀ ਨਵੀਨਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ‘ਰੁਕਣ’ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਘੱਟ ਆਵੇਗਸ਼ੀਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਤਪਾਦਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ Gemini 2.5 Pro Experimental ਹੈ। ਇਸ ਦੁਹਰਾਓ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵ ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਚਿੱਤਰ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੋਡ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। Google ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉੱਨਤ ਤਰਕ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ, ਵਿਗਿਆਨ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਗਣਿਤ (STEM) ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਜਿੱਥੇ AI ਪਹਿਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ‘Experimental’ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ Google ਅਜੇ ਵੀ ਇਸ ਦੁਹਰਾਓ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ, ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਰੀਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਨਿਖਾਰਨ ਲਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇਸ ਉੱਨਤ ਤਰਕ ਸ਼ਕਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ‘ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। Gemini 2.5 Pro Experimental ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ Google ਦੀ Gemini Advanced ਯੋਜਨਾ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਫੀਸ $20 ਹੈ। ਇਹ ਪੱਧਰੀ ਪਹੁੰਚ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਆਮ ਉਦਯੋਗ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਫੰਡਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਵੰਡਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉੱਨਤ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਪੇਵਾਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿਣਗੇ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਜਾਂ ਸਮਰੱਥ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਰਣਨੀਤਕ ਘੋਸ਼ਣਾ ਰੀਲੀਜ਼ ਦੇ ਨਾਲ ਸੀ: Google ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਸਾਰੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ Gemini ਮਾਡਲ ਇਸ ਵਧੀ ਹੋਈ ਤਰਕ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਡਿਫੌਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਗੇ। ਇਹ Google ਦੇ AI ਵਿਕਾਸ ਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਪੂਰੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਲਾਈਨਅੱਪ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤਰਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਜੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, Google ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਸਹੀ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਸੂਖਮ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਉਤਪਾਦਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਚਨਬੱਧਤਾ Google ਦੇ AI ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਖੋਜ ਯਤਨਾਂ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਅਤੇ ਤਾਰਕਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ। ‘ਰੁਕੋ ਅਤੇ ਸੋਚੋ’ ਵਿਧੀ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ‘ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ’ ਦੇ ਘੱਟ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਦੱਸੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗਲਤੀਆਂ - ਜੋ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਵਧੀ ਹੋਈ ਤਰਕ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Anthropic ਨੇ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰਜ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਰੋਸ਼ਨ ਕੀਤਾ

ਹਫ਼ਤੇ ਦੀ AI ਕਹਾਣੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ, Anthropic ਨੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਵੀਰਵਾਰ ਨੂੰ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਆਪਣੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਖੋਜ ਪਹਿਲਕਦਮੀ, Economic Index ਦੀ ਦੂਜੀ ਕਿਸ਼ਤ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ‘ਤੇ AI ਦੇ ਠੋਸ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਮ ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, Anthropic ਦੇ Claude 3.7 Sonnet ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਇੱਕ ਮਿਲੀਅਨ ਅਗਿਆਤ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।

ਵਰਤੀ ਗਈ ਵਿਧੀ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੂਝ ਭਰਪੂਰ ਸੀ। Anthropic ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ; ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਯੂ.ਐੱਸ. ਡਿਪਾਰਟਮੈਂਟ ਆਫ਼ ਲੇਬਰ ਦੇ ਵਿਆਪਕ O*NET ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਬੱਧ 17,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੌਕਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕੀਤਾ। ਇਹ Occupational Information Network ਡੇਟਾਬੇਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਰਣਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਖਾਸ ਕਾਰਜ, ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨੌਕਰੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ AI ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, Anthropic ਇੱਕ ਦਾਣੇਦਾਰ, ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਤਾਣੇ-ਬਾਣੇ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇਸ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਉੱਭਰਨ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਧਾਉਣ (augmentation) ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਨ (automation) ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸੀ। ਡੇਟਾ ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਵਾਧਾ - ਉਹ ਮੌਕੇ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ, ਵਧਾਉਣ ਜਾਂ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ - ਦੇਖੀ ਗਈ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਲਗਭਗ 57% ਬਣਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ Claude ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਢੰਗ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪੂਰੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ (ਸਵੈਚਾਲਨ) ਲਈ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ। ਇਹ ਖੋਜ ਉਹਨਾਂ ਬਿਰਤਾਂਤਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਰੋਧੀ ਬਿੰਦੂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ AI ਦੁਆਰਾ ਮਨੁੱਖੀ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਰਿਸ਼ਤਾ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਆਪਣੀ ਮੌਜੂਦਾ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਜਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲੇ ਜਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਰਿਪੋਰਟ ਨੇ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਵੀ ਕਾਫ਼ੀ ਸੂਖਮਤਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਖਾਸ ਪੇਸ਼ੇ ਅਤੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਕਾਰਜ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ AI ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾ ਨੇ ਕਿੱਤਾਮੁਖੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:

• ਉੱਚ ਦੁਹਰਾਓ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ (High Iteration Tasks): ਕਾਪੀਰਾਈਟਰਾਂ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਕਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨਾਲ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜੁੜੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੇ ਕਾਰਜ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਉੱਚਤਮ ਪੱਧਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਤੇ AI ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਅੱਗੇ-ਪਿੱਛੇ ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਨੁੱਖ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਉਤਪੰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੋਧਦਾ ਹੈ - ਸਿਰਜਣਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੱਚੀ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ।
• ਉੱਚ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ (High Directive Use Tasks): ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਵਾਦਕਾਂ ਅਤੇ ਦੁਭਾਸ਼ੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਵਰਤੋਂ ‘ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦਿਖਾਈ। ਇਸ ਮੋਡ ਵਿੱਚ, ਮਨੁੱਖੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਹਦਾਇਤ ਜਾਂ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੇ ਕੁਝ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਝੁਕਾਅ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਮੁਕੰਮਲ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਪਰੀਤ ਪੈਟਰਨ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਾਰਜ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀ AI ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ‘ਤੇ AI ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ - ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਨੌਕਰੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਵਿਸਥਾਪਨ, ਜਾਂ ਨਵੀਆਂ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ। Anthropic ਦੀ ਖੋਜ ਇੱਕ ਵਧਦੀ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਨੁਭਵੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਟਕਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਮੌਜੂਦਾ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਸਮਝ ਵੱਲ ਵਧਦੀ ਹੈ।