AI ਦੀ ਨਕਲੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਯੋਗਤਾ

ਡਿਜੀਟਲ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮੋਰਚਾ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਤਰੱਕੀ ਸਾਡੇ ਡਿਜੀਟਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਜੋ ਕਦੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਸਨ। ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਵਧੀਆ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਕਮਾਲ ਦੀ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ, ਸ਼ਾਇਦ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਪਹਿਲੂ, ਹੁਣ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ। OpenAI ਦਾ ਹਾਲੀਆ ਸੰਸਕਰਣ, 4o ਮਾਡਲ, ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਛਾਲ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ AI ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ, ਬੇਤੁਕੇ ਅੱਖਰਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਂ ਮੁਹਾਰਤ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਬੇਮਿਸਾਲ ਆਸਾਨੀ ਅਤੇ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਨਾਲ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਡਿਜੀਟਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਇਸ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੂਰਗਾਮੀ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਟਾਈਪੋਗ੍ਰਾਫੀ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਸਨ, ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਸਨ ਜਿੱਥੇ ਟੈਕਸਟ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਲਿਪੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਕਲਾ ਵਰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਨਵੀਨਤਮ ਮਾਡਲ ਫੌਂਟਾਂ, ਲੇਆਉਟਸ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਈਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੂਖਮ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਫਲਤਾ ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜੋ ਕਦੇ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਅਕਸਰ ਹੱਥੀਂ ਤੀਬਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸੀ ਜਿਸ ਲਈ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਉਹ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ। ਮਾਮੂਲੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਗੰਭੀਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਤੱਕ, ਨਕਲੀ ਵਸਤੂਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘੱਟ ਰਹੀ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਅਤੇ ਵਧਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਚਿੱਤਰ-ਵਿੱਚ-ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਹੋ ਗਈ?

ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, AI ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਦੀ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਟੈਕਸਟ ਸੀ। ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਲੈਂਡਸਕੇਪ, ਕਾਲਪਨਿਕ ਜੀਵ, ਅਤੇ ਫੋਟੋਰੀਅਲਿਸਟਿਕ ਪੋਰਟਰੇਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਸਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਲਿਖਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ - ਇੱਕ ਗਲੀ ਦਾ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਇੱਕ ਬੋਤਲ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਲੇਬਲ, ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ‘ਤੇ ਟੈਕਸਟ - ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਅਕਸਰ ਹਾਸੋਹੀਣੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਾੜੇ ਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਅੱਖਰ ਗਲਤ ਆਕਾਰ ਦੇ ਹੋਣਗੇ, ਸ਼ਬਦ ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜ ਜਾਂ ਬੇਤੁਕੇ ਹੋਣਗੇ, ਸਪੇਸਿੰਗ ਅਨਿਯਮਿਤ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਫੌਂਟ ਅਸੰਗਤ ਹੋਣਗੇ। ਇਹ ਸੀਮਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਰੀਕੇ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸਿੱਖਿਆ: ਉਹ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਟੈਕਸਚਰ ਅਤੇ ਆਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਸਨ, ਪਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸ਼ਾਮਲ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਆਰਥੋਗ੍ਰਾਫਿਕ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਜਿਹੇ ਸੰਕਲਪ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸੀ।

OpenAI ਦੇ 4o ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਦਾਖਲ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਹੀ ਤਕਨੀਕੀ ਅਧਾਰ ਮਲਕੀਅਤੀ ਹਨ, ਨਤੀਜੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਤੱਤ ਵਜੋਂ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਵਧੀਆ ਸਮਝ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦੇ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਖਾਸ ਫੌਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਲੀਡਿੰਗ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅੱਖਰਾਂ ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਪਿਕਸਲ ਲਗਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਾਧਿਅਮ ‘ਤੇ ਅਸਲੀ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਦਿੱਖ ਨੂੰ ਮੁੜ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਕਾਗਜ਼ ‘ਤੇ ਸਿਆਹੀ ਹੋਵੇ, ਡਿਜੀਟਲ ਡਿਸਪਲੇ ਟੈਕਸਟ ਹੋਵੇ, ਜਾਂ ਉੱਭਰੇ ਹੋਏ ਅੱਖਰ ਹੋਣ। AI ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਜਲਦੀ ਹੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਕਿ ਖਾਸ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਲਈ ਬੇਨਤੀਆਂ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਧਿਕਾਰਤ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਪੂਰੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ। ਇਹ ਮੁਹਾਰਤ AI ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਲਾਤਮਕ ਜਾਂ ਸਿਰਜਣਾਤਮਕ ਸਾਧਨ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਮੰਗ ‘ਤੇ ਜਾਲਸਾਜ਼ੀ: ਝੂਠੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ

ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ AI ਦੀ ਨਵੀਂ ਯੋਗਤਾ ਸੰਭਾਵੀ ਜਾਲਸਾਜ਼ੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੱਚਾ ਪੰਡੋਰਾ ਦਾ ਬਾਕਸ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਕਲੀ ਖਰਚੇ ਦੀਆਂ ਰਸੀਦਾਂ, ਸਿਰਫ ਆਈਸਬਰਗ ਦੀ ਨੋਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖਰਚੇ ਦੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਡਿਨਰ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਬਣਾਈ ਗਈ ਰਸੀਦ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਦੇ ਨਾਮ, ਮਿਤੀ, ਆਈਟਮਾਈਜ਼ਡ ਸੂਚੀ, ਅਤੇ ਕੁੱਲ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਾ - ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ AI ਦੁਆਰਾ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਬੂਤ ਅਸਲ ਚੀਜ਼ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਖਰਚ ਖਾਤਿਆਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਰੇ ਹਨ। ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:

• ਨਕਲੀ ਨੁਸਖੇ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, AI ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪਦਾਰਥਾਂ ਲਈ ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਚਿੱਤਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੈਧ ਨੁਸਖ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਘੁਟਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦਵਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਜੋਂ ਜਾਂ ਔਨਲਾਈਨ ਫਾਰਮੇਸੀਆਂ ਜਾਂ ਘੱਟ ਸਖ਼ਤ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਧੋਖੇ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਨਕਲੀ ਪਛਾਣ: ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਡਰਾਈਵਰ ਲਾਇਸੈਂਸ, ਪਾਸਪੋਰਟ, ਜਾਂ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਆਈਡੀ ਕਾਰਡ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਖਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਭੌਤਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਹੋਲੋਗ੍ਰਾਮ, ਏਮਬੈਡਡ ਚਿਪਸ) ਭੌਤਿਕ ਨਕਲੀ ਲਈ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉੱਚ-ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਔਨਲਾਈਨ ਉਮਰ ਤਸਦੀਕ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, Know Your Customer (KYC) ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਕੇ, ਜਾਂ ਪਛਾਣ ਦੀ ਚੋਰੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ। ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਡਿਜੀਟਲ ਫੈਕਸਿਮਾਈਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਰਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਨਕਲੀ ਵਿੱਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਜਾਅਲੀ ਬੈਂਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ, ਤਨਖਾਹ ਸਲਿੱਪਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਚੈੱਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੁਣ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨਾਲ ਕਰਜ਼ਿਆਂ, ਲੀਜ਼ਾਂ, ਜਾਂ ਸਰਕਾਰੀ ਲਾਭਾਂ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਵਿੱਤੀ ਸਿਹਤ ਜਾਂ ਆਮਦਨ ਦੀ ਝੂਠੀ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਖਾਸ ਬੈਂਕ ਲੋਗੋ, ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ AI ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਖਤਰਨਾਕ ਪਰਤ ਜੋੜਦੀ ਹੈ।
• ਜਾਅਲੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਾਗਜ਼ਾਤ: ਨਕਲੀ ਜਨਮ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ, ਵਿਆਹ ਲਾਇਸੈਂਸ, ਟੈਕਸ ਫਾਰਮ, ਜਾਂ ਅਦਾਲਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਧਿਕਾਰਤ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਹੁਤ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਨਕਲੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਬਿਆਨੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ: ਡਿਪਲੋਮੇ, ਡਿਗਰੀ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ, ਜਾਂ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਲਾਇਸੈਂਸ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਅਕਤੀ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਲਕਾਂ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ AI-ਤਿਆਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੇ ਅਹੁਦਿਆਂ ‘ਤੇ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਜਿਸ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਕਲ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਹਥਿਆਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਨਿੱਜੀ, ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਧੋਖੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਸੰਭਾਵੀ ਨਕਲੀ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਮੌਜੂਦਾ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਹਾਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਖਰਚਾ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਚਾਲ: ਇੱਕ ਵਧੀ ਹੋਈ ਸਮੱਸਿਆ

ਖਰਚਾ ਮੁੜ ਅਦਾਇਗੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਸ਼ਾਇਦ ਹੀ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਘਟਨਾ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧੇ ਹੋਏ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨਘੜਤ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਾਉਣ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। 2015 ਦੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ, ਜੋ ਕਿ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਵਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਨੇ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅੰਕੜਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ: 85 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੇ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸਰਾਸਰ ਝੂਠ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਦੋਂ ਮੁੜ ਅਦਾਇਗੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਵਾਧੂ ਨਕਦੀ ਜੇਬ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਵਿੱਤੀ ਨਿਯੰਤਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰਕ ਖਰਚਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਭੇਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਖਰਚਿਆਂ ਲਈ ਦਾਅਵੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨਾ, ਜਾਇਜ਼ ਰਸੀਦਾਂ ‘ਤੇ ਰਕਮਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ, ਜਾਂ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਦਾਅਵੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਅਜਿਹੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੇ ਪ੍ਰਚਲਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਕਸਰ ਨਾਕਾਫ਼ੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਨੁਕਸਦਾਰ ਖਾਤੇ ਭੁਗਤਾਨਯੋਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ‘ਤੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂਅਲ ਜਾਂਚਾਂ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸਤਹੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਖਰਚਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਵੈਚਾਲਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅੰਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸੂਖਮ ਹੇਰਾਫੇਰੀਆਂ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨਘੜਤ-ਪਰ-ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦਾਅਵੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਖਿਸਕ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਤਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜੇ ਸ਼ਾਮਲ ਰਕਮਾਂ ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ ‘ਤੇ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ। ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਹੌਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਹਰ ਇੱਕ ਰਸੀਦ ਦੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਅਵਿਵਹਾਰਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਹੁਣ, ਇਸ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਅਪੂਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ AI ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਪੂਰਨ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਨਕਲੀ ਰਸੀਦ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਧੋਖਾਧੜੀ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਹੁਣ ਮੁੱਢਲੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਸੰਪਾਦਨ ਹੁਨਰਾਂ ਜਾਂ ਭੌਤਿਕ ਰਸੀਦਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਉਹ ਬਸ ਇੱਕ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹਨ: “Boston ਵਿੱਚ ‘The Capital Grille’ ਵਿਖੇ ਤਿੰਨ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਡਿਨਰ ਲਈ ਇੱਕ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਰਸੀਦ ਤਿਆਰ ਕਰੋ, ਕੱਲ੍ਹ ਦੀ ਮਿਤੀ, ਕੁੱਲ $287.54, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਪੀਟਾਈਜ਼ਰ, ਮੁੱਖ ਕੋਰਸ ਅਤੇ ਡਰਿੰਕਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।” AI ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਤਸਵੀਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਨਿਰੀਖਣ ਨੂੰ ਉੱਡਦੇ ਰੰਗਾਂ ਨਾਲ ਪਾਸ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਵਧੀਆ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ, ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸਨੂੰ ਫੜਨਾ ਔਖਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀ ਦੌੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਲਾਗਤ ਸਿਰਫ਼ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਵਿੱਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਨਿਵੇਸ਼ ਵੀ ਹਨ।

ਛੋਟੀ ਨਕਦੀ ਤੋਂ ਪਰੇ: AI ਜਾਲਸਾਜ਼ੀ ਦੇ ਵਧਦੇ ਦਾਅ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਧੋਖਾਧੜੀ ਵਾਲੀਆਂ ਖਰਚਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿੱਤੀ ਨਿਕਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਾਲਸਾਜ਼ੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲਦੇ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿੱਜੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਕਲੀ ਨੁਸਖ਼ਿਆਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ, ਵਿੱਤੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਖਤਰਿਆਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਚਲੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Zoloft ਵਰਗੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਦਿੱਖ ਵਾਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ 4o ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਡਾਕਟਰੀ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰੇ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਚਿੱਤਰ ਇਕੱਲਾ ਇੱਕ ਨਾਮਵਰ ਫਾਰਮੇਸੀ ‘ਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਔਨਲਾਈਨ ਸੰਦਰਭਾਂ ਜਾਂ ਘੱਟ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਚੈਨਲਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਖ਼ਤਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਬਣਾਏ ਗਏ ਪਛਾਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸ਼ਾਇਦ ਹੋਰ ਵੀ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਹੈ। ਨਕਲੀ IDs, ਪਾਸਪੋਰਟ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਨਾਬਾਲਗ ਸ਼ਰਾਬ ਪੀਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪਛਾਣ ਦੀ ਚੋਰੀ, ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅੱਤਵਾਦ ਤੱਕ ਦੀਆਂ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਧਨ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਏਮਬੈਡਡ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸਰੀਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਕਲੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਕਰਣ ਔਨਲਾਈਨ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਉਮਰ ਦੇ ਗੇਟਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ, ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਲਈ ਨਕਲੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸਖ਼ਤ ਤਸਦੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿੱਤੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ KYC ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਉਤਪਤੀ ਦੀ ਸੌਖ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬੁਰੇ ਅਦਾਕਾਰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਪਛਾਣਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਏਜੰਸੀਆਂ ਲਈ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਕਾਫ਼ੀ ਔਖੀ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬੈਂਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਜਾਂ ਚੈੱਕਾਂ ਵਰਗੇ ਵਿੱਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਲਈ ਡੂੰਘੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਲੋਨ ਅਰਜ਼ੀਆਂ, ਮੌਰਗੇਜ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਖਾਤੇ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਆਮਦਨ ਅਤੇ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। AI-ਤਿਆਰ ਨਕਲੀ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੁਲਾਬੀ ਵਿੱਤੀ ਤਸਵੀਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ, ਝੂਠੇ ਬਹਾਨੇ ਹੇਠ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜਾਂ ਨਿਵੇਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਡਿਫਾਲਟ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵੀ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਨਕਲੀ ਜਨਮ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਜਾਂ ਟੈਕਸ ਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨਾਲ ਸਰਕਾਰੀ ਲਾਭਾਂ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨ, ਟੈਕਸਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਨਾਪਾਕ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਝੂਠੀਆਂ ਪਛਾਣਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਧਾਗਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਖੋਰਾ ਹੈ ਜਿਸ ‘ਤੇ ਸਮਾਜ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਖੋਜ ਦੀ ਦੁਬਿਧਾ: ਇੱਕ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਲੜਾਈ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਉਤਪਤੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਕੀ ਅਸੀਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਕਲੀ ਨੂੰ ਖੋਜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ? ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ। ਜਾਲਸਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕੇ ਅਕਸਰ ਸੂਖਮ ਅਸੰਗਤਤਾਵਾਂ, ਸੰਪਾਦਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਛੱਡੇ ਗਏ ਕਲਾਤਮਕ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ, ਜਾਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਟੈਂਪਲੇਟਾਂ ਤੋਂ ਭਟਕਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI-ਤਿਆਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਕਮਾਲ ਦੇ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੱਥੀਂ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੇ ਦੱਸਣ ਵਾਲੇ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੀ ਨੋਵੋ (ਨਵੇਂ ਸਿਰੇ ਤੋਂ) ਵੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਟੈਂਪਲੇਟ ਤੁਲਨਾ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਟਰਮਾਰਕਸ ਜਾਂ ਏਮਬੈਡਡ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜੋ AI ਮੂਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਸਵੈਇੱਛਤ ਹਨ; ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਜਾਂ ਕਸਟਮ-ਬਿਲਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬੁਰੇ ਅਦਾਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਸ ਛੱਡ ਦੇਣਗੇ। ਦੂਜਾ, ਵਾਟਰਮਾਰਕਸ ਅਤੇ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਅਕਸਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹਟਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਲੈਣ, ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲਣ, ਜਾਂ ਫਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਵਰਗੀਆਂ ਸਧਾਰਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਵਾਟਰਮਾਰਕਸ ਨੂੰ ਖੋਜਣਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਖਤਰਨਾਕ ਅਦਾਕਾਰ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਇਹਨਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਗੇ। ਉਤਪਤੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਬਿੱਲੀ-ਚੂਹੇ ਦੀ ਖੇਡ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਅਪਰਾਧ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AI-ਤਿਆਰ