ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਹੁਣ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕਹਾਣੀਆਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲ ਕੇ ਸਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦਾ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਚਰਚਾ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸੀ - ਅਲਗੋਰਿਦਮ ਜੋ ਕਮਾਲ ਦੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਫਿਰ ਵੀ, ਤਕਨੀਕੀ ਲਹਿਰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ, ਸ਼ਾਇਦ ਹੋਰ ਵੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ, ਉਪਯੋਗ ਵੱਲ ਮੁੜ ਰਹੀ ਹੈ: AI ਏਜੰਟ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਧਿਆਨ ਪੈਸਿਵ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਐਕਟਿਵ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਵੈੱਬ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤਰਫੋਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧ ਰਿਹਾ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਛਾਲ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬੇਮਿਸਾਲ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜ ਆਪਣਾ ਦਾਅਵਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਹੱਥ-ਪੈਰ ਮਾਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ, Amazon ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਵੀਂ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨਾਲ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਦਮ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਖੋਜ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਕ ਰਹੀ ਸੀ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਮਾਕਾ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ। ਲਗਭਗ ਹਰ ਵੱਡੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਫਰਮ ਹੁਣ ਆਪਣੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ, ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ, ਜਾਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਖਾਲਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। Amazon, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਬਣੀ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦੀ ਤਾਜ਼ਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਪੈਰਾਡਾਈਮਾਂ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦੁਹਰਾਓ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਤ ਕਾਰਜ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਧੱਕਾ ਹੈ।
Amazon ਦਾ ਪ੍ਰਵੇਸ਼: Nova Act ਪਹਿਲਕਦਮੀ
ਇਸ ਨਵੀਂ ਲਹਿਰ ਵਿੱਚ Amazon ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ Nova Act ਵਿੱਚ ਸਮਾਇਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੈਟਬੋਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਜਨਰੇਟਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੈ। Nova Act ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਸੂਝਵਾਨ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲੌਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜੋ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਨੇ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ: ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਰੇਲਵੇ ਸਟੇਸ਼ਨ ਦੇ ਵਾਜਬ ਬਾਈਕਿੰਗ ਘੇਰੇ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਉਪਲਬਧ ਅਪਾਰਟਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇਣਾ। ਇਹ ਕੰਮ, ਜੋ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ AI ਲਈ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕ੍ਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਭੂਗੋਲਿਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਅਪਾਰਟਮੈਂਟ ਲਿਸਟਿੰਗ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ, ਸਥਾਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਕਸ਼ੇ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ) ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ, ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਵਰਗੀ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ, ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ। Nova Act ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਨਾ ਹੈ।
Nova Act ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, Amazon ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਸੰਭਵ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਸਾਹਮਣਾ ਰੋਲਆਊਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਭੀੜ ਵਾਲਾ ਮੈਦਾਨ: ਵਿਰੋਧੀ ਏਜੰਟ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਹਨ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਪਰੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਧਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਘਣਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਿੱਧੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਲਾਲਚ ਅਟੱਲ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ Amazon ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਦਬਦਬਾ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
OpenAI, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ AI ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ChatGPT ਦੇ ਸਨਸਨੀਖੇਜ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਕੀਤੀ ਹੈ। Microsoft ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੁਆਰਾ ਮਜ਼ਬੂਤ, OpenAI ਨੇ ਇਸ ਸਾਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ‘Operator’ ਵਜੋਂ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ। ਵਰਣਨ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਪੇਂਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਯਾਤਰਾ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਸਵੈਚਾਲਤ ਫਾਰਮ ਭਰਨ, ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਕਰਿਆਨੇ ਦੇ ਆਰਡਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੈੱਬ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਵਜੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਕਾਰਵਾਈ-ਮੁਖੀ AI ਵੱਲ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਣਨੀਤਕ ਧੁਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੀ ਹੈ। Anthropic, ਇੱਕ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜਿਸਦਾ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵੰਸ਼ ਹੈ - ਸਾਬਕਾ OpenAI ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ Amazon ਤੋਂ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਤ ਹੈ - ਨੇ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਸੰਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਅਕਤੂਬਰ ਵਿੱਚ, Anthropic ਨੇ ਆਪਣੇ ‘Computer Use’ ਟੂਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਗ੍ਰਾਫਿਕਲ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਸਿੱਧਾ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਟਨਾਂ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨਾ, ਫੀਲਡਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ, ਵਿਭਿੰਨ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇੰਟਰਨੈਟ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। OpenAI ਦੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ‘Operator’ ਨਾਲ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਓਵਰਲੈਪ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹੈ, ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੋ ਰਹੇ ਤੀਬਰ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। Amazon-Anthropic ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਾਜ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, Amazon ਦੀ ਵਿਆਪਕ AI ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਭਾਵੀ ਤਾਲਮੇਲ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
OpenAI ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਆਪਣੇ ਲਾਰਲਜ਼ ‘ਤੇ ਆਰਾਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Anthropic ਦੇ ਖੁਲਾਸੇ ਤੋਂ ਤੁਰੰਤ ਬਾਅਦ ‘Deep Research’ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜ ਕਾਰਜ ਕਰਨ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਾਇਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਦਿਸ਼ਟ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ‘ਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸੂਝਵਾਨ, ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਤ ਕਾਰਜਾਂ ਵੱਲ ਧੱਕੇ ਨੂੰ ਹੋਰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪਿੱਛੇ ਨਾ ਰਹਿਣ ਲਈ, Google, ਵੈੱਬ ਇੰਡੈਕਸਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਵਰਹਾਊਸ, ਵੀ ਮੈਦਾਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਇਆ। ਪਿਛਲੇ ਦਸੰਬਰ, Google ਨੇ ਆਪਣਾ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਟੂਲ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ‘ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ’ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਏਜੰਟ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਕੇ, ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੇ ਹੈਵੀਵੇਟਸ ਦੁਆਰਾ ਸਮਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਅੰਤਮ ਵਿਜੇਤਾ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਹੈ। ਸਫਲਤਾ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਸੰਗਮ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗੀ: ਨਿਰੰਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਫੰਡਿੰਗ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ, ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦਾ ਅਨੁਭਵੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਅਤੇ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਮੌਜੂਦਾ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ - ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਂ ਸੂਖਮ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਸੰਘਰਸ਼।
ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਡੀਕੋਡ ਕਰਨਾ: ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਾਂ
ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਹ ਉੱਭਰ ਰਹੇ AI ਏਜੰਟ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਧਾਰਨ ਕਮਾਂਡਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਡਿਜੀਟਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮੁੱਖ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਵੈੱਬ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ: ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੈਬਪੇਜ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ‘ਦੇਖਣ’ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ - ਟੈਕਸਟ ਫੀਲਡਾਂ, ਬਟਨਾਂ, ਡ੍ਰੌਪਡਾਉਨ ਮੀਨੂ, ਲਿੰਕਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ, ਟਾਈਪ ਕਰਨ, ਸਕ੍ਰੋਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਮਝ: ਸਿਰਫ਼ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਮਕਸਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ‘ਰਵਾਨਗੀ ਸ਼ਹਿਰ’ ਫੀਲਡ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਯਾਤਰਾ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਔਨਲਾਈਨ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨਾਲ।
- ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ: ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵੈਬਪੇਜਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਖਾਸ ਟੁਕੜਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੱਢਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਕੀਮਤ, ਇੱਕ ਉਡਾਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਇੱਕ ਪਤਾ, ਇੱਕ ਉਪਲਬਧਤਾ ਸਥਿਤੀ - ਅਤੇ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਰਥਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨਾ।
- ਕਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਓਪਰੇਸ਼ਨ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਫਲਾਈਟ ਬੁੱਕ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕੋਡ ਲਈ ਈਮੇਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ) ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਜ ਤਬਦੀਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ: ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਅਕਸਰ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਲੇਆਉਟ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਅਚਾਨਕ ਤਰੁਟੀਆਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਟਨ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦੇ ਰਿਹਾ, ਇੱਕ ਪੰਨਾ ਲੋਡ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਿਹਾ) ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਲਚਕੀਲੇਪਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪਕ ਪਹੁੰਚ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਜਾਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸੰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਹੋਏ ਹਨ:
- ਨਿੱਜੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ: ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਯਾਤਰਾ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ (ਤਰਜੀਹਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਉਡਾਣਾਂ, ਹੋਟਲ, ਕਾਰ ਕਿਰਾਏ, ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ), ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੋਰਟਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿੱਲ ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖਾਤਿਆਂ ਤੋਂ ਵਿੱਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ, ਕੈਲੰਡਰ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੂਰਵ-ਮੁਲਾਕਾਤ ਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਿਯਤ ਕਰਨਾ।
- ਈ-ਕਾਮਰਸ: ਖਾਸ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਕਈ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਦੁਰਲੱਭ ਜਾਂ ਸਟਾਕ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ, ਵਾਪਸੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਵੈਚਾਲਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ।
- ਵਪਾਰਕ ਕਾਰਜ: ਸਵੈਚਾਲਤ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ (ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਕੀਮਤ, ਗਾਹਕ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ), ਲੀਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (ਔਨਲਾਈਨ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਤੋਂ ਖਾਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ), ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ ਅਤੇ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਔਨਲਾਈਨ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ ਰੁਟੀਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
- ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਪੋਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ, ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨਾ।
ਗੁੰਝਲਤਾ ਇਹਨਾਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਥਕਾਊ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਡਿਜੀਟਲ ਕੰਮਾਂ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਨਾ।
ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ: ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ
ਬੇਅੰਤ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਸੱਚਮੁੱਚ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵੈੱਬ ਏਜੰਟਾਂ ਵੱਲ ਦਾ ਰਾਹ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ‘ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ’, ਜਿਸਨੂੰ ਅਕਸਰ ਮੌਜੂਦਾ AI ਦੀ ਸੀਮਾ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ਼ ਬਰਫ਼ ਦੇ ਟਿੱਲੇ ਦਾ ਸਿਰਾ ਹੈ। ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ:
- ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ: ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ‘ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਪੈਰਿਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਸਸਤੀ ਫਲਾਈਟ ਲੱਭੋ’ ਵਰਗੇ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਲਈ AI ਨੂੰ ‘ਸਸਤੀ’ (ਕਿਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ?), ‘ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ’ (ਕਿਹੜੀਆਂ ਖਾਸ ਤਾਰੀਖਾਂ?), ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਏਅਰਲਾਈਨਾਂ, ਸਟਾਪਾਂ, ਜਾਂ ਰਵਾਨਗੀ ਦੇ ਸਮੇਂ ਬਾਰੇ ਤਰਜੀਹਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਲਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਅਸੰਗਤ ਵੈੱਬ ਵਾਤਾਵਰਣ: ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ। ਲੇਆਉਟ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਤੱਤਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਾਈਟ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮੁੜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ।
- ਤਰੁੱਟੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਰਿਕਵਰੀ: ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਡਾਊਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਲੌਗਇਨ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਪੌਪ-ਅੱਪ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ? ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਸੂਝਵਾਨ ਤਰੁੱਟੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਰਿਕਵਰੀ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੋਂ ਮਦਦ ਮੰਗਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਕੰਮ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ: ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਖਾਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੌਗਇਨ ਕਰਨ, ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਫਾਰਮ ਭਰਨ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰਨ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦੇਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਏਜੰਟ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਹਾਈਜੈਕ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
- ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਲਾਗਤ: ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵੈੱਬ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਨੈਤਿਕ ਵਿਚਾਰ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਜੰਟ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਪੈਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਪ ਕਰਨਾ) ਅਤੇ ਮੈਨੂਅਲ ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਤ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਉੱਠਦੇ ਹਨ।
Amazon ਦਾ Nova Act ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖੋਜ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ ਇੱਕ ਸਮਝਦਾਰ ਰਣਨੀਤੀ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੀਡਬੈਕ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬੱਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਆਲੋਚਨਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੈਸ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ, ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀਆਂ ਘੱਟ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਮੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਸਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ, ਡਿਵੈਲਪਰ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ Amazon ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਮਾਰਕੀਟ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ‘ਆਪਣੀਆਂ ਬਤਖਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ’, ਕਿੰਕਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
Amazon ਦੀ ਵੱਡੀ ਰਣਨੀਤੀ: Nova Act ਤੋਂ ਪਰੇ
Nova Act, ਭਾਵੇਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਨੂੰ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਹ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ Amazon ਦੇ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਹੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੁਆਰਾ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ ਬੁਣ ਰਹੀ ਹੈ:
- ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲ: Amazon ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਸਟਮ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Trainium ਚਿਪਸ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸਦਾ Bedrock ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ Amazon ਦੇ ਆਪਣੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ Titan) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੀਆਂ AI ਕੰਪਨੀਆਂ (Anthropic ਸਮੇਤ) ਦੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਵੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ Amazon Web Services (AWS) ਨੂੰ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਹੱਬ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- **ਐਪਲੀ