AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਦਾ ਉਭਾਰ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਅਕਸਰ ਨਵੇਂ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਆਮਦ ਦਾ ਗਵਾਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਦਾਖਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਰਚਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ Deepseek AI। ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਨੇ ਗਲੋਬਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLM) ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਉੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸੁਮੇਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ OpenAI ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ AI ਦੀ ਚੱਲ ਰਹੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਕਾਸ ਵਜੋਂ ਸਥਾਨ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
Deepseek ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਸੰਦਰਭ ਇਸਦੀ ਕਹਾਣੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਵਪਾਰਕ ਵਿਵਾਦਾਂ ਅਤੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ Nvidia ਵਰਗੇ ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਚਿਪਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ, Deepseek ਟੀਮ ਨੂੰ ਵਿਲੱਖਣ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਇਹਨਾਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੇ, ਵਿਰੋਧਾਭਾਸੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਉੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, Deepseek ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪੱਛਮੀ ਹਮਰੁਤਬਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਾਫ਼ੀ ਘੱਟ ਵਿਕਾਸ ਲਾਗਤਾਂ ਝੱਲੀਆਂ। ਸਿਰਫ਼ ਲਾਗਤ ਬੱਚਤਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਿੱਚ ਕਮਾਲ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨੂੰ ਟੱਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਛਾੜਦਾ ਵੀ ਹੈ।
ਸ਼ਾਇਦ Deepseek ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਇਸਦਾ ਓਪਨ-ਵੇਟ (open-weight) ਮਾਡਲ ਅਪਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਮਲਕੀਅਤੀ, ਬੰਦ-ਸਰੋਤ ਸੁਭਾਅ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਦਾਇਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਤਰੀਵ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੋਡ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੋਵੇਂ ਜਨਤਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - Deepseek ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ‘ਵੇਟਸ’ (weights) ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮੁਫਤ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੇਟਸ ਮਾਡਲ ਦੇ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਵੇਟਸ ਜਾਰੀ ਕਰਕੇ, Deepseek ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦਾ ਅਧਿਐਨ, ਅਨੁਕੂਲਨ, ਜਾਂ ਇਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਖੋਜ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਪਾਰਕ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ‘ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ’ (black box) ਸੁਭਾਅ ਦੇ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ। ਖੁੱਲੇਪਣ ਵੱਲ ਇਹ ਕਦਮ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਲਈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਲਕੀਅਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ: ਮੀਡੀਆ ਬਿਰਤਾਂਤ ਅਤੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਚਿੰਤਾਵਾਂ
Deepseek ਦੇ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗੁਣਾਂ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪੱਛਮੀ ਮੀਡੀਆ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ, ਇਸਦਾ ਸਵਾਗਤ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਖਰਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਦੇ ਯੂਐਸ ਨਿਊਜ਼ ਆਊਟਲੈਟਾਂ ਰਾਹੀਂ Deepseek ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਉਦੇਸ਼ ਨਿਰੀਖਕ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ-ਅੱਖਾਂ ਵਾਲੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖਦਸ਼ੇ ਅਤੇ ਸ਼ੱਕ ਦੀ ਸੰਘਣੀ ਧੁੰਦ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦਾ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਜਾਂ ਇਸਦੀ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਰਣਨੀਤੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਠੋਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਅਕਸਰ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਈ ਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਬਿਰਤਾਂਤ ਅਕਸਰ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਚੀਨ ‘ਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਭੂਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸੁਰਖੀਆਂ ਅਕਸਰ Deepseek ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਚੁਣੌਤੀ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਪਿਛਲੀਆਂ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਦੁਸ਼ਮਣੀਆਂ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ‘ਯੂਐਸ ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਵੇਕ-ਅੱਪ ਕਾਲ’ (A Wake-Up Call For US Higher Education) ਵਰਗੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਜਾਂ ਲਗਭਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਝੇ ਗਏ ਜੋਖਮਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜ਼ੀਰੋ-ਸਮ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਲੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਫਰੇਮਿੰਗ ਅਕਸਰ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਢੱਕ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਾਲੋਂ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ, ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਲਟ ਹੋਵੇ। ਆਧੁਨਿਕ ਇਤਿਹਾਸ ਦੌਰਾਨ, ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵੱਕਾਰ ਅਤੇ ਸਮਝੀ ਗਈ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਾਲ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਪਰਮਾਣੂ ਹਥਿਆਰਾਂ ਦੀ ਦੌੜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚੰਦਰਮਾ ‘ਤੇ ਉਤਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਪਤ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਪੁਲਾੜ ਦੌੜ ਤੱਕ, ਪਹਿਲਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਾਣ ਦਾ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਇਸ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਅਗਲਾ ਮੋਰਚਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਅੰਦਰ AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ, ਦੋਵੇਂ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਇਸ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਚੀਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਉੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਮਾਡਲ ਦਾ ਉਭਾਰ ਅਮਰੀਕੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰਵਉੱਚਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਾਸ਼ਣ ਅਕਸਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਉਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਖਿਸਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਅਧਾਰਤ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਸਫਲਤਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੱਛਮੀ ਡੋਮੇਨ ਹੈ, ਜਾਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਚੀਨ ਕੋਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਬਾਦੀ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹੁਨਰਮੰਦ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਡੂੰਘਾ ਪੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ STEM ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਚੀਨ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਹੈਰਾਨੀ ਜਾਂ ਚਿੰਤਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨਾ ਉੱਥੇ ਮੌਜੂਦ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਮਿਆਰੀ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਇਕਾਈ ਤੋਂ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪੱਛਮੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਾਨ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਜਾਂ ਘੱਟ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਣਵੀਂ ਜਾਂਚ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਚਾਰ (propaganda) ਦੇ ਤੱਤ, ਲੁਪਤ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤਣਾਅ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਜ਼ੈਨੋਫੋਬੀਆ (xenophobia) ਦੀ ਸਰਹੱਦ ‘ਤੇ, Deepseek ਦੀ ਜਨਤਕ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੇ ਆਮ ਪਹਿਲੂ ਅਚਾਨਕ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪੱਛਮੀ ਮੂਲ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਖਤਰਨਾਕ ਡੇਟਾ-ਕਟਾਈ ਸਕੀਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ: ਇੱਕ ਚੋਣਵੀਂ ਸਪੌਟਲਾਈਟ?
Deepseek ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਇਕੱਠੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੋਸ਼, ਅਕਸਰ ਅਸਪਸ਼ਟ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਜਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਲਗਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਜਾਂਚ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਅਸਮਾਨਤਾ ਹੈ। Deepseek ਅਤੇ ਹੋਰ ਚੀਨੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਤੀਬਰ ਜਾਂਚ ਅਕਸਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਯੂਐਸ-ਅਧਾਰਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਟਰੈਕ ਰਿਕਾਰਡ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਲਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
TikTok ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਹਾਲੀਆ ਇਤਿਹਾਸ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ। ਇਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ, ਜਿਸਦਾ ਅੰਤ ਵਿਧਾਨਕ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਹੋਇਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਚੀਨੀ ਮੂਲ ਕੰਪਨੀ, ByteDance ਤੋਂ ਇਸਦੀ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਇੱਕ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਪਾਬੰਦੀ ਦੇ ਖਤਰੇ ਹੇਠ। ਇਹ ਮੁਹਿੰਮ ਅਮਰੀਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਕਥਿਤ ਜੋਖਮਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਦੋ-ਪੱਖੀ ਬਿਆਨਬਾਜ਼ੀ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹਨਾਂ ਬਹਿਸਾਂ ਦੌਰਾਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਯੂਐਸ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੇ ਠੋਸ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਬੂਤ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹੇ, ਅਕਸਰ ਅਟਕਲਾਂ ਵਾਲੇ ਡਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਢੱਕੇ ਹੋਏ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਦਯੋਗ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅਮਰੀਕੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਪਰਵਾਹੀ, ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ, ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਲੱਖਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉੱਚ-ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਡੇਟਾ ਉਲੰਘਣਾ, Facebook (ਹੁਣ Meta) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ Cambridge Analytica ਸਕੈਂਡਲ ਦੁਆਰਾ ਬੇਨਕਾਬ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਡੇਟਾ-ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਅਭਿਆਸ, ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਐਡ-ਟੈਕ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪੂੰਜੀਵਾਦ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਦਰਅਸਲ, ਸਥਾਪਤ ਯੂਐਸ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਲ ਨੇ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਆਲੋਚਨਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਜੋਸ਼ ਨਾਲ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਸਲਬਲੋਅਰਾਂ ਦੇ ਹਾਲੀਆ ਦੋਸ਼, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਾਅਵਾ ਕਿ Meta ਨੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਟੂਲਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੱਤੀ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰਾਜ ਦੇ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਮਰੀਕੀ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹਿੱਤਾਂ ਜਾਂ ਲੋਕਤੰਤਰੀ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਰਪ੍ਰਸਤ ਹੋਣ ਦੇ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, OpenAI, Deepseek ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ, ਨੇ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਭਿਆਸਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਵਿਵਾਦਾਂ ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। Deepseek ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਉਠਾਏ ਗਏ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਅਮਰੀਕੀ ਹਮਰੁਤਬਾ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਸੰਚਾਲਨ ਹਕੀਕਤਾਂ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਘਟਨਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਲੱਭਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੇਕਰ Deepseek ਪ੍ਰਤੀ ਦੁਸ਼ਮਣੀ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਦਲੀਲਸੱਚਮੁੱਚ ‘ਅਮਰੀਕੀ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ’ (‘American data privacy’) ਲਈ ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਟੈਂਡ ‘ਤੇ ਟਿਕੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਘਰੇਲੂ ਉਲੰਘਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਰਾਬਰ ਦੀ ਸਖ਼ਤ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਮੰਗ ਹੋਵੇਗੀ। ਮੌਜੂਦਾ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ, ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਾਲਪਨਿਕ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਘਰੇਲੂ ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਵੱਖਰੀਆਂ, ਘੱਟ ਚਿੰਤਾਜਨਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਵਿਆਪਕ ਆਰਥਿਕ ਅਤੇ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਪ੍ਰੇਰਣਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਤਰਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਿਆਨਬਾਜ਼ੀ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਪਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਨਤਕ ਗੁੱਸੇ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਬਾਅ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਘਰੇਲੂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਵੱਲ ਮੋੜਦੀ ਹੈ।
ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਭਾਰ: ਸਮਕਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
Deepseek ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਫਰਮਾਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਮੌਜੂਦਾ ਸ਼ੱਕ ਇੱਕ ਖਲਾਅ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੀਨੀ-ਵਿਰੋਧੀ ਭਾਵਨਾ ਅਤੇ Sinophobia ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਬੈਠੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਗੂੰਜਦਾ ਹੈ, ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਯੁੱਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਉੱਭਰੇ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਸ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅੱਜ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅੰਤਰੀਵ ਧਾਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਸ ਪੱਖਪਾਤ ਦੀਆਂ ਜੜ੍ਹਾਂ 19ਵੀਂ ਸਦੀ ਤੱਕ ਫੈਲੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੋਲਡ ਰਸ਼ ਯੁੱਗ ਦੌਰਾਨ ਪੱਛਮੀ ਤੱਟ ‘ਤੇ ਚੀਨੀ ਪ੍ਰਵਾਸੀਆਂ ਦੀ ਆਮਦ ਨਾਲ। ਆਰਥਿਕ ਤੰਗੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਅਤੇ ਮੌਕੇ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਵਾਸੀਆਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਦੁਸ਼ਮਣੀ ਅਤੇ ਸ਼ੱਕ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ। ਅਮਰੀਕੀ ਅਖਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਰਾਏ ਨੇ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਦੇਸੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਭ੍ਰਿਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ, ਉਹਨਾਂ ‘ਤੇ ਗੋਰੇ ਅਮਰੀਕੀਆਂ ਤੋਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਚੋਰੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਅਮਰੀਕੀ ਰੀਤੀ-ਰਿਵਾਜਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦਾ ਦੋਸ਼ ਲਗਾਇਆ। ਨਸਲਵਾਦੀ ਕੈਰੀਕੇਚਰਾਂ ਨੇ ਚੀਨੀ ਮਰਦਾਂ ਨੂੰ ਗੋਰੀਆਂ ਔਰਤਾਂ ਲਈ ਖਤਰੇ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਔਰਤਾਂ ਨੂੰ ਲਗਭਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਮਾਨਜਨਕ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪਾਂ ਰਾਹੀਂ ਦਰਸਾਇਆ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਭਾਵਨਾ ਨੇ ਵਿਤਕਰੇ ਭਰੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਹਵਾ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਬੇਦਖਲੀ ਐਕਟ 1882 (Chinese Exclusion Act of 1882) ਵਰਗੇ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਪਤ ਹੋਈ, ਜਿਸ ਨੇ ਚੀਨ ਤੋਂ ਇਮੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਸੀਮਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਨਸਲੀ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਸੰਘੀ ਕਾਨੂੰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਡਬੱਧ ਕੀਤਾ। ‘ਯੈਲੋ ਪੈਰਿਲ’ (‘Yellow Peril’) ਸ਼ਬਦ ਪ੍ਰੈਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਮੁਹਾਵਰਾ ਬਣ ਗਿਆ, ਜੋ ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆਈ ਮੂਲ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਡਰ ਅਤੇ ਦੁਸ਼ਮਣੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
20ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ, ਪਰ ਇਸ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਖਾਤਮਾ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ। ਚੀਨੀ ਕਮਿਊਨਿਸਟ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੀਤ ਯੁੱਧ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਚੀਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਵਿਰੋਧੀ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਨੇ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਚਾਰ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਚਲਾਈਆਂ, ਕਮਿਊਨਿਸਟ ਚੀਨ ਅਤੇ, ਵਿਸਥਾਰ ਦੁਆਰਾ, ਚੀਨੀ ਮੂਲ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ੱਕੀ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਵਜੋਂ ਪੇਂਟ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਯੁੱਗ, ਮੈਕਕਾਰਥੀਵਾਦ (McCarthyism) ਅਤੇ ਤੀਬਰ ਕਮਿਊਨਿਸਟ-ਵਿਰੋਧੀ ਪੈਰਾਨੋਇਆ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ, ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮਾਹੌਲ ਬਣਾਇਆ ਜਿੱਥੇ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ‘ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਸਵਾਲ ਉਠਾਏ ਜਾਂਦੇ ਸਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧ ਸਮਝੇ ਗਏ ਦੁਸ਼ਮਣ ਦੇਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਸਨ। ‘ਅਸਮਾਨਯੋਗ ਵਿਦੇਸ਼ੀ’ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ‘ਸੰਭਾਵੀ ਜਾਸੂਸ’ ਜਾਂ ‘ਕਮਿਊਨਿਸਟ ਹਮਦਰਦ’ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਈ।
ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਵਲ ਰਾਈਟਸ ਮੂਵਮੈਂਟ ਦੇ ਆਸਪਾਸ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਆਈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਸ਼ੀਅਨ ਅਮਰੀਕੀਆਂ ਨੇ ਬਰਾਬਰੀ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਘੱਟ ਗਿਣਤੀ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਗਠਿਤ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਗੱਠਜੋੜ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ ਉਭਰਿਆ: ‘ਮਾਡਲ ਘੱਟਗਿਣਤੀ’ (‘model minority’)। ਇਸ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੇ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਏਸ਼ੀਅਨ ਅਮਰੀਕੀਆਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚੀਨੀ ਅਮਰੀਕੀ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਮਿਹਨਤੀ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਫਲ, ਅਤੇ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਜ਼ੁ