AI ਦਾ ਉਭਾਰ ਨਿਰਸੰਦੇਹ ਸਾਡੀ ਦੁਨੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ AI ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ AI ‘ਤੇ ਮੇਰੇ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ‘ਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਦਾ ਆਕਰਸ਼ਣ
ਕੀ ਸਾਨੂੰ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਤਰਨਾਕ ਤਾਕਤ ਵਜੋਂ ਵੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੀ ਰੋਜ਼ੀ-ਰੋਟੀ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾ ਰਹੀ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ।
ChatGPT 3.0 ਦੇ ਉਭਾਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਪਿਛਲੇ ਤਿੰਨ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ AI ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਨੇੜਿਓਂ ਵੇਖ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਦਿਲਚਸਪੀ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋ ਰਹੇ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਨਵੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖ਼ਬਰਾਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਨੋਬਲ ਪੁਰਸਕਾਰਾਂ ‘ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ChatGPT ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਮੋਹਿਤ ਹੋ ਚੁੱਕੀ ਹੈ।
AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਜਨਰਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AGI) ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕਗਾਰ ‘ਤੇ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLMs) ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦਾ ਉਭਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ (DL) ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਈਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਸੂਚਨਾ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ।
ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਮਸ਼ੀਨਰੀ ਦੇ ਫੈਲਣ ਨੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ।
ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ।
ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨਿਰਵਿਘਨ ਸਨ ਅਤੇ ਕੀ ਇਹਨਾਂ ਨੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਭ ਪਹੁੰਚਾਇਆ।
(ਨੋਟ: AI ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ LLM ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਗੇ।)
ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੀਆਂ ਗੂੰਜਾਂ
ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਨੇ ਸਾਡੇ ਲਈ ਕੀ ਵਿਰਾਸਤ ਛੱਡੀ?
ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਨਿਰਮਿਤ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਉਤਪਾਦਨ, ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਬਿਹਤਰ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਅਥਾਹ ਦੌਲਤ।
ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਸੀਂ ਅੱਜ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਸਦਕਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਪਰ ਕੀ ਉਸ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਪਾਇਆ?
ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਹਨੇਰਾ ਪੱਖ
ਕੀ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤੁਰੰਤ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ?
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਕੰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੀਰਕ ਤਾਕਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸੰਚਾਲਨ ਵਿੱਚ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਲਗ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਥਾਂ ਬੱਚਿਆਂ ਨੇ ਲੈ ਲਈ। ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਨੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਚੌਵੀ ਘੰਟੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦੌਲਤ ਫੈਕਟਰੀ ਮਾਲਕਾਂ (ਬੁਰਜੂਆਜ਼ੀ) ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਨ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੋ ਗਈ। ਕੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੇ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਪੈਸਿਵ ਰੂਪ ਨਾਲ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲਿਆ? ਨਹੀਂ। ਇਸ ਨਾਲ ਲੁੱਡਾਈਟ ਲਹਿਰ ਦਾ ਜਨਮ ਹੋਇਆ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕੀ ਅਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਆਖਰਕਾਰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ?
ਮੈਂ ਕਹਾਂਗਾ ਕਿ ਜਵਾਬ ‘ਹਾਂ’ ਹੈ। ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਰੁਕੋ, ਤੁਸੀਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੀ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਚਾਨਕ ਇਹ ਕਿਉਂ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੀ?
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਨਿਰਸੰਦੇਹ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਾਰਨ ਹੋਏ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਘਨਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਸਨ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਲ ਮੌਜੂਦ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਘੱਟ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦੁੱਖ ਝੱਲਣਾ ਪੈਂਦਾ, ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਠੀਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਭ AI ਨਾਲ ਕੀ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਹੈ?
AI: ਦੂਜੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ
ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਰਾਸ਼ਟਰਪਤੀ ਡੋਨਾਲਡ ਟਰੰਪ ਨੇ ਸੌਫਟਬੈਂਕ ਅਤੇ OpenAI ਵਰਗੀਆਂ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ 700 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਵੌਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ।
LLMs ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਊਰਜਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਊਰਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ Nvidia, ਜੋ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਲਈ AI ਚਿਪਸ ਵਿਕਸਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਰਕੀਟ ਪੂੰਜੀਕਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕਿੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਗੀਆਂ? ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਉਹ ਉੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਗੀਆਂ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਪੈਸਾ ਕਮਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ? AI ਵਿੱਚ।
AI ਦੀ ਮੁਨਾਫ਼ੇਖੋਰੀ
ਪਰ AI ਦੀ ਮੁਨਾਫ਼ੇਖੋਰੀ ਕਿੱਥੋਂ ਆਵੇਗੀ?
AI ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਲੇਬਰ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਆਰਥਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਕੀ ਹੈ? 30 ਸਾਲਾਂ (ਉਮਰ 30 ਤੋਂ 60 ਸਾਲ) ਦੇ ਔਸਤ ਕੈਰੀਅਰ ਅਤੇ 45 ਮਿਲੀਅਨ ਵੌਨ ਦੀ ਔਸਤ ਸਾਲਾਨਾ ਤਨਖਾਹ ਮੰਨ ਕੇ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਕੈਰੀਅਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ 1.35 ਬਿਲੀਅਨ ਵੌਨ ਅਦਾ ਕਰੇਗੀ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ 1.35 ਬਿਲੀਅਨ ਵੌਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ‘ਖਰੀਦ ਰਹੀ’ ਹੈ। 300 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ 30 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲੇਬਰ ‘ਤੇ 400 ਬਿਲੀਅਨ ਵੌਨ ਖਰਚ ਕਰੇਗੀ।
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਮੰਨਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਕਿ ਦੁਨੀਆ AI ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਿਉਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ?
AI ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗੀ। ਇਹ AI ਨਿਵੇਸ਼ ਦਾ ਅਲਫ਼ਾ ਅਤੇ ਓਮੇਗਾ ਹੈ।
AI ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ
AI 100% ਸਫਲਤਾ ਜਾਂ 100% ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ।
ਮੈਂ ਇੱਕ ਵਾਰ ਗੱਡੀ ਚਲਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੀਂਦ ਆਉਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਆਖਰਕਾਰ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ‘ਨੀਂਦ ਆਉਣ’ ਵਜੋਂ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਅਸੀਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਜੋਂ, ਇਸਨੂੰ ‘ਨੀਂਦ ਆਉਣ ਦੀ ਉੱਚ ਸੰਭਾਵਨਾ’ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ।
ਮੈਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦਿਓ: AI ਪੂਰਨ ਸਫਲਤਾ ਜਾਂ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ।
ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨਾਂ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਸੰਕਲਪ ਹਨ। ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਉਹ ਗਲਤ ਜਵਾਬ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਰਾਹ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੈਨੂੰ ਨੀਂਦ ਆਉਣ ਵਾਲਾ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕਿਸਦੀ ਹੈ?
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਾਡੀ ਹੈ, ਉਸ ਟੀਮ ਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
AI ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਅਸੀਂ ਉਹ ਹਾਂ ਜੋ AI ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ।
ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਇਆ? ਸਾਨੂੰ ਹੁਣ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ AI ਸਾਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਖੋਹ ਲਵੇਗਾ?
AI ਵੱਲ ਪਹੁੰਚਣਾ
ਹਾਂ, ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। AI ਸਾਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਖੋਹ ਲਵੇਗਾ।
ਦੁਨੀਆ ਸਾਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਖੋਹਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
ਮੇਰਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ‘ਦੂਜੀ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ’ ਨੇੜੇ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਸਾਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਲੈਣ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਤੋਂ ਨਿਰਾਸ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ।
ਜੇਕਰ ਮੈਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਖੇਚਲ ਕਿਉਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
AI ਮੇਰੇ ਲਈ ਕੋਡ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਇਸ ਸਮੇਂ, ਸਾਨੂੰ ਮਾਨਵਤਾਵਾਦ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਮਾਨਵਤਾਵਾਦ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਧਰਮ-ਅਧਾਰਤ ਸਮਾਜ ਤੋਂ ਜਿੱਥੇ ਧਰਮ ਨੇ ਰਾਸ਼ਟਰ ‘ਤੇ ਰਾਜ ਕੀਤਾ, ਉਸ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋਣ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ‘ਰਾਜੇ’ ਧਰਮ ਦਾ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ‘ਰੱਬ’ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਜਾਣਾ ਪਿਆ। ਰਾਜਿਆਂ ਨੇ ਧਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਪਰ ਬੁਰਜੂਆਜ਼ੀ, ਜਿਸ ਕੋਲ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ ਸਾਧਨ ਸਨ, ਕੋਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਮਨੁੱਖਤਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ‘ਮਾਨਵਤਾਵਾਦ’ ਦਾ ਜਨਮ ਹੋਇਆ। ਮਾਨਵਤਾਵਾਦ ਨੇ ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ ਪੂੰਜੀਵਾਦ, ਕਮਿਊਨਿਜ਼ਮ, ਫਾਸ਼ੀਵਾਦ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਵਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ।
ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਮਾਨਵਤਾਵਾਦ ਇੱਕ ਧਰਮ-ਅਧਾਰਤ ਸਮਾਜ ਦੇ ਰੱਬ ਤੋਂ ਆਜ਼ਾਦ ਹੋਣ ਦਾ ਇੱਕ ਯਤਨ ਹੈ।
ਕੁਝ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਧਾਰਮਿਕ ਸਮਾਜ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਧਰਮ-ਵਿਰੋਧੀ ਅਤੇ ਡੈਣਾਂ ਵਜੋਂ ਦਾਗ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭਿਆਨਕ ਅਪਰਾਧੀ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ। ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਰਤਮਾਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ? ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਕਿ ਉਹ ਸਹੀ ਸਨ?
ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਿ ‘AI ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ, (ਜਾਂ, ਵਧੇਰੇ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ,) ਮੇਰੇ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਹੈ’ ਮਾਨਵਤਾਵਾਦ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਕੰਮ ਹੈ।
ਸ਼ਾਇਦ ਇਹ ਸੋਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਮੇਰਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ AI ਵਿਕਾਸ ਸਾਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਮਾਨਵਤਾਵਾਦ ਤੋਂ ਆਜ਼ਾਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੁਦਰਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡਰ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
ਸਾਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਪਰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ AI ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ, ਉਹ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ।
ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪਹਿਲੂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਭਾਗ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਦੱਸਣਗੇ ਕਿ ‘ਮੈਂ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਉਂ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ’।
ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ AI
AI ਨਿਰਸੰਦੇਹ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਜਿਹੜੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਬਲਾਗ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕੋਰੀਆਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
LLM-ਅਧਾਰਿਤ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਤਾਂ ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਬਿਲਕੁਲ!
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹੋ ਜੋ ‘ਪੜ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹੈ’, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ, ਮੈਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।
AI ਮੇਰੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨੋਟਸ ਚੋਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅਸੀਂ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ? ਮੈਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਕਰਦਾ ਸੀ।
ਇਹ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ? → ਗਲਤੀ ਕੋਡ, ਕੋਡ ਕਾਪੀ ਕਰੋ → ChatGPT ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰੋ
ਕੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ? ਕੀ ਉਹ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਤੋਂ ਥੱਕ ਗਏ ਹਨ, ਹਮੇਸ਼ਾ ChatGPT ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨਗੇ, ਸਮਝਣਗੇ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ? ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਸਮਝੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਕਰ ਦੇਣਗੇ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਦੁਬਾਰਾ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਗੇ।
ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਇਹ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਗਲਤੀ ਮਿਲ ਰਹੀ ਹੈ।
ChatGPT: ਓਹ, ਮੇਰੀ ਗਲਤੀ, ਮੈਨੂੰ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦਿਓ।
ਕੀ ਮੈਂ ਇਹ ਗਲਤੀ ਦੁਬਾਰਾ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗਾ? ਇਹ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਦੁਬਾਰਾ ਉਹੀ ਗਲਤੀ ਕਰਾਂਗਾ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ AI ਤੋਂ ਮਦਦ ਮੰਗਾਂਗਾ। ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਮੈਨੂੰ ਗਣਨਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ 99% ਪਤਾ ਹੈ ਪਰ ਅੰਤਮ 1% ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਕੀ ਮੈਂ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੋਡ ਕੀਤਾ ਹੈ? ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਦਾ ਕੰਮ ਸੌਂਪ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ ਥੱਕ ਗਿਆ ਹਾਂ। ਮੈਂ ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹਿੱਸੇ, ਉਸ ਹਿੱਸੇ ਨਾਲ AI ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜਿਸਨੂੰ ਮੈਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਅਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।
ਕੋਡ-ਅਨੁਕੂਲ, ਬੇਹੋਸ਼ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਖੋਹਣਾ
ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਹਨ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਮੇਰੇ ਵਰਗੀ ਹੀ ਗਲਤੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪਰ ਕੀ ਉਸ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ? ਕੀ ਉਸ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖਿਆ ਕੋਡ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਕੋਡ ਵਰਗਾ ਹੈ? ਇਹ ਵੱਖਰਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇੱਕੋ ਗਲਤੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਭੇਜੇ ਗਏ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਕੋਡ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।
‘ਬੇਸ਼ਕ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਮੰਗਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਠੀਕ ਹੈ?’
ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦਿਲ ‘ਤੇ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਸੋਚੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਬਹੁਤ ਥੱਕ ਗਏ ਹੋ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਗਲਤੀ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕੀ ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਪੂਰਵ ਗਿਆਨ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਤਾ ਹੈ? ਇਹ ਬਲਾਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਬਲਾਗ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹਾਂ? ਗੂਗਲ ‘ਤੇ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਦੂਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਲਈ ‘ਆਹ~ ਇਹ ਮੇਰੀ ਸਥਿਤੀ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ’ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮ ਵੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੋਡ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੀ ChatGPT ਵੀ ਇਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਕੋਡਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਵੀ ਇਹੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ?
ਬੇਹੋਸ਼ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ
ਇੱਕ ਬੇਹੋਸ਼ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਘਰੇਲੂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਦੋ ਬੱਚੇ ਹਨ। ਉਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਬੱਚਾ ਇੱਕ ਪੰਛੀ ਨੂੰ ਉੱਡਦਾ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਮਾਪਿਆਂ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ:
‘ਮਾਂ (ਪਿਤਾ ਜੀ), ਉਹ ਕੀ ਹੈ?’
ਮਾਪਿਆਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
- ਇੱਕ ਮੈਗਪੀ।
- ਮੈਂ ਉਤਸੁਕ ਸੀ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪੰਛੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਿਆ। ਇਹ ਇੱਕ ਮੈਗਪੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਮੈਗਪੀ ਵਰਗਾ ਦਿਸਦਾ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾ ਪਰਿਵਾਰ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜਾ ਪਰਿਵਾਰ ਅਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਰਚਨਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬੱਚੇ ਕਿਵੇਂ ਵੱਡੇ ਹੋਣਗੇ ਜੇਕਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
ਪਹਿਲੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਬੱਚਾ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਪਰ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਜਿੱਥੇ ਜਵਾਬ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। → ChatGPT
ਦੂਜੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਬੱਚਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਮਾਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿੱਥੇ ਜਵਾਬ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ। → ਖੋਜ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣਾ (ਗੂਗਲਿੰਗ)
ਬੇਹੋਸ਼ ਵਾਤਾਵਰਣ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਾਸ ਕੀ ਹੈ? ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਪਰ ਮੈਂ ਚੋਣ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀ ‘ਤੇ ਛੱਡ ਦੇਵਾਂਗਾ।
ਉੱਪਰ ਫਰਾਇਡ ਦੇ ਆਈਸਬਰਗ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬੇਹੋਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਆਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਭਾਵੇਂ ਅਸੀਂ ਕਿਸੇ ਲੰਘਦੇ ਹੋਏ ਵਿਅਕਤੀ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਜੋ ਇਹ ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ, ‘ਅੱਜਕਲ੍ਹ ਇੱਕ ਭੋਜਨ ਸੁਆਦੀ ਹੈ’, ਇਹ ਇੱਕ ਖੋਖਲੀ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ‘ਇੱਕ ਭੋਜਨ ਸੁਆਦੀ ਹੈ’। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਏ ਭੋਜਨ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸੁਆਦ ਨਾਲ ਖਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਾਡੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ‘ਤੇ ਖਰਾ ਨਹੀਂ ਉਤਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਾਸ਼ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਲੰਘਦੇ ਹੋਏ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸੁਣਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਕਾਸ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲਗਨ ਨਾਲ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮੈਨੂੰ ਮਿਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਟੁਕੜਾ ਵੀ - ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਿਸਨੂੰ ਮੈਂ ਸੁਚੇਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ - ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੰਪੱਤੀ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ। ਬੇਹੋਸ਼ ਦਾ ਸਾਡੇ ਸੋਚਣ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ: ਮੇਰਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰਸ਼ਨ
ਮੇਰਾ ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ‘LLMs ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਵੇਲੇ ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕੇ ਬਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਤਪਾਦਕ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।’
ਸਾਨੂੰ AI ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਯੁੱਗ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ AI ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਪਰ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਖੋਹ ਲਵੇਗਾ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਸਾਡੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਖੋਹਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਕੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ ਕਿ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਅਤੇ ਸਾਡੀ ਸੋਚ ਲਈ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪਣ ਤੋਂ ਬਚੀਏ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਉਲਝਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮੈਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ:
ਕੋਡ ਦੀ ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵਿਚਾਰ ਭਰੋ। ਆਓ ਸਿਰਫ਼ ਸਧਾਰਨ ਅੱਖਰ ਜਾਂ ਵਾਕ ਨਾ ਬਣਾਈਏ, ਸਗੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੋਚ ਨਾਲ ਭਰੀਏ।
ਇਹ AI ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ।
ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਭਕਾਮਨਾਵਾਂ!
ਵਾਧੂ: ਕਮਜ਼ੋਰ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰਨਾ, LLM ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨਾ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਇੱਕ ਬਿਮਾਰੀ ਹੈ। ਕਮਜ਼ੋਰ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਗੈਰ-ਤਰਕਪੂਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿਗਰਟਨੋਸ਼ੀ, ਸ਼ਰਾਬ ਪੀਣ ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਮਾਨ ਆਦਤਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਹੋਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਸਹੀ ਹੈ।
ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਮੈਂ ਸੋਚਿਆ ਕਿ LLM ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਨਾ ਮੇਰੀ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਲਈ ਚੰਗਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਹੇਠਾਂ Mac ‘ਤੇ ਬਲੌਕ ਕਰਨ ਦਾ ਮੇਰਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ:
ਟਰਮੀਨਲ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਕੋਡ ਦਰਜ ਕਰੋ:
ਇਨਸਰਟ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ i ਦਬਾਓ। 127.0.0.1 ਹੋਸਟ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਪਤਾ ਦਰਜ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਟੈਬ ਕਰੋ।
ਇਨਸਰਟ ਮੋਡ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਲਈ ESC ਦਬਾਓ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ :wq ਦਰਜ ਕਰੋ। ਇਹ DNS (ਡੋਮੇਨ ਨਾਮ ਸਿਸਟਮ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ‘127.0.0.1 chatGPT.com’ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪਤਾ ਬਾਰ ਵਿੱਚ chatGPT.com ਦਰਜ ਕਰਨ ਨਾਲ 127.0.0.1 (ਮੇਰੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਸਰਵਰ ਹੋਸਟ) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇਗੀ।
ਆਓ ਆਪਣੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਇਕੱਠੇ ਇਲਾਜ ਕਰੀਏ!