ਦੀਪਸੀਕ ਦੀ ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ: ਕੀ ਗੂਗਲ ਜੇਮਿਨੀ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਸੀ?

ਦੀਪਸੀਕ ਦੀ ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਜਾਂਚ ਦੇ ਘੇਰੇ ‘ਚ: ਕੀ ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਿਨੀ ਦਾ ਯੋਗਦਾਨ ਸੀ?

ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਿਆਸ ਅਰਾਈਆਂ ਲਗਾਈਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ, ਇੱਕ ਚੀਨੀ ਏਆਈ ਲੈਬਾਰਟਰੀ, ਨੇ ਆਪਣੀ ਨਵੀਨਤਮ ਇਟਰੇਸ਼ਨ, ਆਰ1 ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਿਨੀ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਵਰਤਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੇ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ ਆਰ1 ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਬਾਰੇ ਚੁੱਪ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕਈ ਏਆਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਮਿਨੀ, ਜਾਂ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਜੇਮਿਨੀ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ ਹੈ।

ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਦੋਸ਼

ਸੈਮ ਪੇਚ, ਮੈਲਬੌਰਨ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜੋ ਏਆਈ ਲਈ "ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਬੁੱਧੀ" ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ, ਨੇ ਉਹ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਜੇਮਿਨੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਪੇਚ ਨੇ ਐਕਸ (ਪਹਿਲਾਂ ਟਵਿੱਟਰ) ‘ਤੇ ਇੱਕ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ ਦਾ ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਆਰ1-0528 ਸੰਸਕਰਣ, ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਪ੍ਰੋ ਦੁਆਰਾ ਪਸੰਦ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਲਈ ਤਰਜੀਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕ ਹੋਰ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਜੋ ਕਿ ਸਪੀਚਮੈਪ ਦੇ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਦੇ ਗੁਪਤ ਨਾਮ ਹੇਠ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ ਲਈ ਇੱਕ "ਮੁਫ਼ਤ ਭਾਸ਼ਣ ਈਵੈਲ" ਹੈ, ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ "ਵਿਚਾਰ" ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸਿੱਟੇ ਵੱਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੇਮਿਨੀ ਟਰੇਸ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ-ਜੁਲਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਿਰੀਖਣ ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ ਨੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਲੀਵਰ ਕਰਨ ਦੇ ਦੋਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਦਸੰਬਰ ਵਿੱਚ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ ਦਾ ਵੀ3 ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਚੈਟਬੋਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਚੈਟ ਲੌਗਸ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋਂ ਅਭਿਆਸਾਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈਆਂ ਸਨ।

ਡੂੰਘੇ ਦੋਸ਼: ਡਿਸਟੀਲੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਐਕਸਫਿਲਟਰੇਸ਼ਨ

ਇਸ ਸਾਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਫਾਈਨੈਂਸ਼ੀਅਲ ਟਾਈਮਜ਼ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਡਿਸਟੀਲੇਸ਼ਨ ਨਾਮਕ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਦੀਪਸੀਕ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤ ਲੱਭੇ ਹਨ। ਡਿਸਟੀਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢ ਕੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਬਲੂਮਬਰਗ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ, ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਹਿਯੋਗੀ ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ਕ, ਨੇ 2024 ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਓਪਨਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਖਾਤਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡਾਟਾ ਐਕਸਫਿਲਟਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਸੀ। ਓਪਨਏਆਈ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਖਾਤੇ ਦੀਪਸੀਕ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ।

ਡਿਸਟੀਲੇਸ਼ਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੈਰ-ਸਦਾਚਾਰਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲਾ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਓਪਨਏਆਈ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀਆਂ ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਮਨ੍ਹਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਦੀਪਸੀਕ ਦੁਆਰਾ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਬਾਰੇ ਗੰਭੀਰ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਦੇ ਧੁੰਦਲੇ ਪਾਣੀ

ਇਹ ਮੰਨਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ‘ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਓਪਨ ਵੈੱਬ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਏਆਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਹੈ। ਵੈੱਬ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਸੰਤ੍ਰਿਪਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਫਾਰਮ ਕਲਿੱਕਬੇਟ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬੋਟ ਰੈਡਿਟ ਅਤੇ ਐਕਸ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਪੋਸਟਾਂ ਨਾਲ ਹੜ੍ਹ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਹ "ਦੂਸ਼ਿਤਤਾ" ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਇਹ ਸਵਾਲ ਹੋਰ ਵੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਦੀਪਸੀਕ ਨੇ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਜੇਮਿਨੀ ਡਾਟਾ ਵਰਤਿਆ ਹੈ।

ਮਾਹਰਾਂ ਦੀਆਂ ਰਾਏ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ

ਦਾਅਵਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਾਬਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕੁਝ ਏਆਈ ਮਾਹਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਦੀਪਸੀਕ ਨੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਿਨੀ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ ਏਆਈ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾ ਏਆਈ2 ਦੇ ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੈਥਨ ਲੈਮਬਰਟ ਨੇ ਐਕਸ ‘ਤੇ ਦੱਸਿਆ, "ਜੇ ਮੈਂ ਦੀਪਸੀਕ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਮੈਂ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਥੇ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਏਪੀਆਈ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਬਣਾਵਾਂਗਾ। [ਦੀਪਸੀਕ] ਕੋਲ ਜੀਪੀਯੂਜ਼ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਅਤੇ ਨਕਦ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਕੰਪਿਊਟ ਹੈ।"

ਲੈਮਬਰਟ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਮੌਜੂਦਾ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਲੀਵਰ ਕਰਨ ਲਈ ਦੀਪਸੀਕ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਸਰੋਤ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ।

ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਅ ਅਤੇ ਜਵਾਬੀ ਉਪਾਅ

ਏਆਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਿਸਟੀਲੇਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ। ਓਪਨਏਆਈ ਨੇ ਅਪ੍ਰੈਲ ਵਿੱਚ, ਕੁਝ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਈਡੀ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਏਪੀਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਦੇਸ਼ ਤੋਂ ਸਰਕਾਰ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਆਈਡੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਚੀਨ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਦਮ ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਸਟੂਡੀਓ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਉਪਲਬਧ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਟਰੇਸਾਂ ਨੂੰ "ਸੰਖੇਪ" ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਵਾਈ ਜੇਮਿਨੀ ਟਰੇਸ ‘ਤੇ ਵਿਰੋਧੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਹੋਰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਮਈ ਵਿੱਚ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਆਪਣੇ "ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਫਾਇਦਿਆਂ" ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਟਰੇਸਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਉਪਾਅ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਰਹੀ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਯਤਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ

ਦੀਪਸੀਕ ‘ਤੇ ਦੋਸ਼ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀਤਾ ਬਾਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਦੀਪਸੀਕ ਨੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਆਪਣੇ ਆਰ1 ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਜੈਮਿਨੀ ਡਾਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਏਆਈ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਵਿੱਚ।

ਦੀਪਸੀਕ ‘ਤੇ ਲਗਾਏ ਗਏ ਦੋਸ਼ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦੁਵਿਧਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ ਨਾਲ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਦੀ ਇੱਛਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਉਦਯੋਗ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਬਾਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦੇਣਦਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸੇਵਾ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਸ਼ਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਪੂਰੇ ਏਆਈ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੇਰਕ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਾਹਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ "ਦੂਸ਼ਿਤਤਾ" ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇਕੋ ਰੂਪ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਸਾਰੇ ਸਮਾਨ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਏਆਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਟਾ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਰਚਨਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਫిల్ਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ

ਦੀਪਸੀਕ ਵਿਵਾਦ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੂਖਮ ਚਰਚਾ ਦੀ ਤੁਰੰਤ ਲੋੜ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਵਧੇਰੇ ਦੁਰਲੱਭ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਨੇ ਕੱਟਣ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਸਦਾਚਾਰਕ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਲਈ ਪਰਤਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹੇ ਅਭਿਆਸ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਯਤਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਡਾਟਾ ਸੋਰਸਿੰਗ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਵਰਗੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਅਭਿਆਸਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ:

• ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ: ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਬਾਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਨੈਤਿਕਤਾ: ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਅਤੇ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਲਈ ਸਨਮਾਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਨਿਯਮ: ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜੋ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਸਹਿਯੋਗ: ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ: ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• ਸਥਿਰਤਾ: ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਇੱਕ ਟਿਕਾਊ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ: ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਕੇ, ਏਆਈ ਉਦਯੋਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਸਤਾ

ਦੀਪਸੀਕ ‘ਤੇ ਲਗਾਏ ਗਏ ਦੋਸ਼ ਏਆਈ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਗਣ ਦੀ ਕਾਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਨੈਤਿਕ ਆਚਰਣ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਸੁਰੱਖਿਆ ਉਪਾਵਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੋੜ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਆਈ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਫੈਲਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਅਤੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸਥਾਪਤ ਕਰੀਏ।

ਦੀਪਸੀਕ ਕੇਸ, ਇਸਦੇ ਅੰਤਮ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਏਆਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਰਸਤੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਨਤਾ ਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸਾਡੀਆਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਜਟਿਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਦੂਰਅੰਦੇਸ਼ੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।