ਇੱਕ ਸਾਹਿਤਕ ਮੇਲਾ, ਇੱਕ AI ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ
ਕੁਝ ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ, ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਜੈਪੁਰ ਲਿਟਰੇਚਰ ਫੈਸਟੀਵਲ (JLF) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚਰਚਾ ਲਈ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਮੰਚ ਬਣ ਗਿਆ। ਸਾਮਰਾਜ ਦੀ ਵਿਰਾਸਤ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਪੈਨਲ ਦੌਰਾਨ, ਗੱਲਬਾਤ ਨੇ ਇੱਕ ਤਿੱਖਾ ਮੋੜ ਲਿਆ। ਪੰਕਜ ਮਿਸ਼ਰਾ ਦੀ ‘From the Ruins of Empire: The Revolt Against the West and the Remaking of Asia’ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਨੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਪੁੱਛੀ, ਸਾਹਿਤ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਬਾਰੇ, ਜੋ ਕਿ ਚੀਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਹੈ।
ਇਹ ਸਵਾਲ - ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚੇ? ਅਸੀਂ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਸਤਾ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰੀਏ? AI ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਕਿਉਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? - ਤਿਉਹਾਰ ਦੇ ਮੈਦਾਨਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਤੱਕ ਗੂੰਜਦੇ ਰਹੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਦੁਸ਼ਮਣੀ, ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਤਾਂਘ, ਅਤੇ AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਵਕਾਲਤ ਕਰਦੇ ਇੱਕ ਵਧ ਰਹੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਅੰਦੋਲਨ ਨੂੰ ਛੂਹਿਆ।
ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੇ ਸਵਾਗਤ ਦੀਆਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਜੜ੍ਹਾਂ
ਇੱਕ ਸਾਹਿਤਕ ਮੇਲੇ ਵਿੱਚ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦਾ ਉਭਾਰ ਅਜੀਬ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਇਤਿਹਾਸਕ ਘਟਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲੀ ਆ ਰਹੀ ਦੁਸ਼ਮਣੀ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਏਸ਼ੀਆ ਅਤੇ ਪੱਛਮ ਵਿਚਕਾਰ, ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਯੂਰਪੀਅਨ AI ਲੈਬਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਏਸ਼ੀਆ ਵਿੱਚ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦਾ ਸਵਾਗਤ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੂੰਘੀ ਇਤਿਹਾਸਕ ਗੂੰਜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੇ ਲਾਂਚ ਨੂੰ ਮੀਡੀਆ ਨੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਵਰੇਜ ਦਿੱਤੀ। JLF ਵਿਖੇ ਇਸਦੇ ਸਵਾਗਤ ਨੇ ਇੱਕ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਜੋ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਚਰਚਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸੀ। ਭਾਰਤੀ ਲੇਖਕਾਂ ਅਤੇ ਪੱਤਰਕਾਰਾਂ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਚੀਨ ਦੀ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਅਮਰੀਕੀ AI ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ (AICs) ਦੇ ਦਬਦਬੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਸੰਘਰਸ਼ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕਜੁੱਟ ਪਾਇਆ। ਏਸ਼ੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਲਈ ਇਹ ਉਤਸ਼ਾਹ ਬਸਤੀਵਾਦੀ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਭੜਕਾਊ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜੜ੍ਹਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
AI: ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਘਰਸ਼
ਸਟੀਫਨ ਪਲੈਟ, ‘Imperial Twilight: The Opium War and The End of China’s Last Golden Age’ ਦੇ ਲੇਖਕ ਲਈ, ਚੀਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਇੱਛਾਵਾਂ ਇਸਦੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਜ਼ਖਮਾਂ ਤੋਂ ਅਟੁੱਟ ਹਨ। ਅਫੀਮ ਯੁੱਧ (1839-1860) ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬ੍ਰਿਟੇਨ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਫੌਜੀ ਉੱਤਮਤਾ ਨੇ ਚੀਨ ਨੂੰ ਬੇਇੱਜ਼ਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ “ਬੇਇੱਜ਼ਤੀ ਦੀ ਸਦੀ” ਚੀਨ ਦੀ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਲਈ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁਹਿੰਮ, AI, ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਹਮਲਾਵਰ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੱਛਮੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿੜ ਇਰਾਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਬਕ ਜੋ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਚੇਤਨਾ ਵਿੱਚ ਉੱਕਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
JLF ਵਿਖੇ ਭਾਰਤੀ ਪੈਨਲਿਸਟਾਂ ਨੇ ਇਸ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵਿੱਚ ਸਾਂਝਾ ਆਧਾਰ ਪਾਇਆ। ਚੀਨ ਵਾਂਗ, ਭਾਰਤ ਵੀ ਈਸਟ ਇੰਡੀਆ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਕਾਲੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਨੂੰ ਸਹਿਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਪੱਤਰਕਾਰ ਅਨੀਤਾ ਆਨੰਦ ਨੇ ਓਪਨਏਆਈ (OpenAI) ਦੇ ਸੀਈਓ ਸੈਮ ਆਲਟਮੈਨ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਾਰਤ ਦੀ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ AICs ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਖਾਰਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਇਹ “ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ” ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਓਪਨ ਸੋਰਸ AI: ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਕ
ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek), ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੀਆਂ ਯੂਰਪੀਅਨ ਲੈਬਾਂ, ਨੇ AI ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਰਨ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਦਬਦਬੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਤੀਕ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।
ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) R1 ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਜੜ੍ਹਾਂ ਵਾਲੀ ਦੁਸ਼ਮਣੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦੁਸ਼ਮਣੀ ਇੰਨੀ ਡੂੰਘੀ ਹੈ ਕਿ ਅਮਰੀਕੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੀਆਂ ਚਰਚਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਯੂਰਪ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
AICs ਦੇ ਦਬਦਬੇ ਨੇ ਪੱਛਮ ਵਿੱਚ ਬਸਤੀਵਾਦ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜਨਮ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਅਗਸਤ 2024 ਵਿੱਚ “ਤਕਨੀਕੀ-ਬਸਤੀਵਾਦ ਦਾ ਉਭਾਰ” ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਓਪ-ਐਡ ਵਿੱਚ, ਯੂਰਪੀਅਨ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਕੌਂਸਲ ਦੇ ਇੱਕ ਮੈਂਬਰ ਹਰਮਨ ਹਾਉਸਰ, ਅਤੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਕਾਲਜ ਲੰਡਨ (UCL) ਦੇ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਖੋਜਕਰਤਾ ਹੇਜ਼ਮ ਡੈਨੀ ਨਾਕੀਬ ਨੇ ਲਿਖਿਆ: “ਪੁਰਾਣੇ ਬਸਤੀਵਾਦ ਦੇ ਉਲਟ, ਤਕਨੀਕੀ-ਬਸਤੀਵਾਦ ਇਲਾਕਾ ਹਥਿਆਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਵਿਸ਼ਵ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਅਤੇ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗਲੋਬਲ ਸਪਲਾਈ ਚੇਨਾਂ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਔਨਸ਼ੋਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤਕ ਚੋਕਪੁਆਇੰਟ ਬਣਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।”
ਯੂਰਪੀਅਨ AI ਲੈਬਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਿਸਟਰਲ (Mistral), ਕਿਊਟਾਈ (kyutai), ਅਤੇ ਮੈਟਾ (Meta) ਦੀ FAIR ਪੈਰਿਸ ਟੀਮ, ਅਤੇ ਹੁਣ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੇ ਮੋਹਰੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਹੁੰਚ ਨੇ AICs ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ AI ਮਾਡਲ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਯੋਗਦਾਨ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਗੂੰਜ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਮਰੀਕੀ AI ਦਬਦਬੇ ਦੇ ਵਿਰੋਧ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਕ ਵਜੋਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਈ ਕੇਸ: ਇਤਿਹਾਸ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਤਕਨੀਕੀ ਸਹਿਯੋਗ ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ‘ਤੇ ਵਧਦਾ-ਫੁੱਲਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਨਿਹਿਤ ਹੈ।
ਫ੍ਰੈਂਚ ਨੋਬਲ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਦੇ ਜੇਤੂ ਜੀਨ ਟਿਰੋਲ, ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੇ ਉਭਾਰ ਤੋਂ ਹੈਰਾਨ ਸਨ, ਨੇ ਜੋਸ਼ ਲਰਨਰ ਨਾਲ ਆਪਣੇ 2000 ਦੇ ਪੇਪਰ, “ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦਾ ਸਧਾਰਨ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ” ਵਿੱਚ ਸਵਾਲ ਕੀਤਾ: “ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਵਸਤੂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਦਿਲ ਨਾਲ ਯੋਗਦਾਨ ਕਿਉਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਪਰਉਪਕਾਰ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਆਖਿਆ ਸਿਰਫ ਇੰਨੀ ਦੂਰ ਤੱਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।”
ਉਸ ਸਮੇਂ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) R1 ਰੀਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਸਵੈ-ਸਪੱਸ਼ਟ ਮਿਲੇਗਾ। FAIR ਪੈਰਿਸ ਐਟ ਮੈਟਾ (Meta) ਦੇ ਲਾਮਾ (Llama) ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਮਿਸਟਰਲ (Mistral) ਦਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ 7B ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਮਾਡਲ (LLM) ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) R1 ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰਤੀ ਸਮਰਪਣ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੈਮ ਆਲਟਮੈਨ ਅਤੇ ਉਸਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ “ਓਪਨਏਆਈ” (OpenAI) ਨਾਮ ਕਿਉਂ ਚੁਣਿਆ। ਕੀ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬਾਂ ਨੇ ਇੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੁੰਦੀ ਅਤੇ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੰਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਿੱਜੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਣਾਏ ਹੁੰਦੇ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਹੁੰਦੀ? ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਜ਼ੋਰਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
1999 ਤੋਂ ਦੋ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਵਾਲੇ, ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਰਿਚਰਡ ਸਟਾਲਮੈਨ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਐਰਿਕ ਰੇਮੰਡ ਦੁਆਰਾ, ਪੇਪਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ, JLF ਵਿਖੇ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਦੇ ਸਵਾਗਤ ਨੂੰ ਰੌਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀਆਂ ਵਿਚਾਰਧਾਰਕ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:
“ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਿ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ - ਉਹ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਜੋ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਅਸਮਾਜਿਕ ਹੈ, ਕਿ ਇਹ ਅਨੈਤਿਕ ਹੈ, ਕਿ ਇਹ ਬਸ ਗਲਤ ਹੈ, ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਹੈਰਾਨੀ ਵਾਲੀ ਗੱਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਜਨਤਾ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੇਵੱਸ ਰੱਖਣ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਕੀ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ?” - ਰਿਚਰਡ ਸਟਾਲਮੈਨ
“ਉਪਯੋਗਤਾ ਫੰਕਸ਼ਨ ਲੀਨਕਸ ਹੈਕਰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਰਥਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਹਉਮੈ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਹੈਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦਾ ਅਟੁੱਟ ਹੈ। … ਸਵੈ-ਇੱਛਤ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਜੋ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਅਸਧਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇੱਕ ਹੋਰ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਲਪਨਾ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕ, ਜੋ ਕਿ ਹੈਕਰਡਮ ਦੇ ਉਲਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਈਗੋਬੂ (ਦੂਜੇ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਕਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਦੀ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ) ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।” - ਐਰਿਕ ਰੇਮੰਡ
1970 ਅਤੇ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਕਸ (Unix) ਦਾ ਮਾਰਗ AI ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। AT&T ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਚਾਰ ਅਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕਤਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਯੂਨਿਕਸ (Unix) ਦੀ ਮੁਫਤ ਵੰਡ ਨੇ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਗੋਦ ਲੈਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ AT&T ਨੇ 1970 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲਾ ਲਾਇਸੈਂਸ ਲਗਾਇਆ, ਤਾਂ ਇਸਨੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਰਕਲੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਨੂੰ BSD ਯੂਨਿਕਸ (Unix), ਇੱਕ ਖੁੱਲਾ ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਲਿਨਸ ਟੋਰਵਾਲਡਸ ਨੂੰ ਲੀਨਕਸ (Linux) ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ। ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਟੋਰਵਾਲਡਸ ਦੇ ਲੀਨਕਸ (Linux) ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਨੂੰ ਅਮਰੀਕਾ ਤੋਂ ਦੂਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ।
ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਹਨ, ਭੂਗੋਲਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੀ, AI ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵਾਰ, ਨਵੇਂ ਭੂਗੋਲ ਉਭਰੇ ਹਨ: ਅਬੂ ਧਾਬੀ ਦਾ TII ਆਪਣੇ ਫਾਲਕਨ ਮਾਡਲਾਂ (Falcon Models) ਦੇ ਨਾਲ, ਚੀਨ ਦਾ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek), ਅਲੀਬਾਬਾ ਦਾ ਕਵੇਨ (Qwen), ਅਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਭਾਰਤ ਦੀ ਕ੍ਰੁਤਰਿਮ AI ਲੈਬ (Krutrim AI Lab) ਆਪਣੇ ਭਾਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ।
ਮੈਟਾ FAIR ਪੈਰਿਸ ਟੀਮ (Meta FAIR Paris team), ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਯੂਰਪੀਅਨ AI ਲੈਬਾਂ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬਾਂ (ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek), ਫਾਲਕਨ (Falcon), ਕਵੇਨ (Qwen), ਕ੍ਰੁਤਰਿਮ (Krutrim)) ਦੇ ਨਾਲ, AI ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਖੋਜ ਪੱਤਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਕੇ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ:
- AI ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
- ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਇੱਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀਆਂ AI ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਬਾਹਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਰੱਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਵਿਕਲਪਕ AI ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ AI ‘ਤੇ ਅਮਰੀਕੀ AI ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਏਕਾਧਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਹ ਚਾਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ (ਯੂਰਪ, ਭਾਰਤ, ਅਬੂ ਧਾਬੀ ਅਤੇ ਚੀਨ) ਅਜੇ ਵੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ AI ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AICs ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਗਠਜੋੜ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
31 ਜਨਵਰੀ, 2025 ਨੂੰ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) R1 ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਆਸਕ ਮੀ ਐਨੀਥਿੰਗ (AMA) ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਵਿੱਚ, ਆਲਟਮੈਨ ਨੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਕਿ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ AI ਮਾਡਲ ਪਹੁੰਚ ਇਤਿਹਾਸ ਦੇ ਗਲਤ ਪਾਸੇ ਸੀ।
ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ AI ਲੈਬਾਂ ਇਸ ਗਠਜੋੜ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਲਾਭਕਾਰੀ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦਾ ਇੱਕ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਸਾਊਥ ਦੁਆਰਾ ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਬਸਤੀਵਾਦ ਵਿਰੋਧੀ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ।
ਇਤਿਹਾਸਕ ਮਿਸਾਲਾਂ: AI ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਇੱਕ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਮੈਂ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (HGP) ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਅਤੇ ਇਸਨੇ ਆਖਰਕਾਰ ਸੇਲੇਰਾ ਜੀਨੋਮਿਕਸ (Celera Genomics) ਦੀ ਲਾਭ-ਲਈ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾੜ ਦਿੱਤਾ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਾਣੂ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੂੰ ਲਾਭ ਹੋਇਆ।
HGP ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਖੋਜ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸੀ ਜਿਸਨੇ ਪੂਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕੀਤਾ। 2003 ਵਿੱਚ 13 ਸਾਲਾਂ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪੂਰਾ ਹੋਇਆ, ਇਸਨੇ 2011 ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, $3 ਬਿਲੀਅਨ ਦੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਤੋਂ ਲਗਭਗ $800 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ 2013 ਵਿੱਚ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ (ਅਮਰੀਕੀ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ 141 ਤੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਵਾਪਸੀ - ਫੈਡਰਲ HGP ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਹਰ $1 ਨੇ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ $141 ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ)। ਇਸਨੇ ਦਵਾਈ, ਬਾਇਓਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦਵਾਈ, ਬਿਮਾਰੀ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ ਅਤੇ ਜੀਨੋਮਿਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਅਤੇ ਖੋਜ ਛੇ ਦੇਸ਼ਾਂ: ਅਮਰੀਕਾ, ਯੂਕੇ, ਫਰਾਂਸ, ਜਰਮਨੀ, ਜਾਪਾਨ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿੱਚ 20 ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੇਲੇਰਾ ਜੀਨੋਮਿਕਸ (Celera Genomics) ਨੇ ਲਾਭ ਲਈ ਜੀਨੋਮਿਕ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ, HGP ਨੇ ਆਪਣੇ ਬਰਮੂਡਾ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ ਦਰਜ ਓਪਨ ਡੇਟਾ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ। ਫਰਵਰੀ 1996 ਵਿੱਚ ਬਰਮੂਡਾ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ ਸਥਾਪਿਤ, ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ HGP ਲਈ ਡੇਟਾ-ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਜੀਨੋਮਿਕ ਖੋਜ ਅਭਿਆਸਾਂ ‘ਤੇ ਸਥਾਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਚੁੱਕੇ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਸਨ:
- ਤੁਰੰਤ ਡੇਟਾ ਰੀਲੀਜ਼: HGP ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸਾਰਾ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮਿਕ ਕ੍ਰਮ ਡੇਟਾ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਸੀ, ਤਰਜੀਹੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦੇ 24 ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ। ਇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਲਾਭਾਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨਾ ਸੀ।
- ਮੁਫਤ ਅਤੇ ਅਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਹੁੰਚ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵ ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਅਤੇ ਜਨਤਾ ਲਈ ਖੋਜ ਜਾਂ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ‘ਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ, ਮੁਫਤ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾਣਾ ਸੀ।
- ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਰੋਕਥਾਮ: ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਜੀਨੋਮਿਕ ਕ੍ਰਮ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਕੋਈ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸਾਇੰਸ ਨੈਤਿਕਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪੇਟੈਂਟਿੰਗ ਕਾਰਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ।
ਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, HGP ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਅਤੇ ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਲੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਇਕੱਲੀ ਸੰਸਥਾ ਜਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਯਤਨ ਸੀ ਜਿਸਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਰਕਾਰੀ ਗ੍ਰਾਂਟਾਂ ਅਤੇ ਠੇਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਫੰਡ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸਦੇ ਬਜਟ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ (3-5%) ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨੈਤਿਕ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਸੀ।
AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ AI ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਾਇਦਾ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ।
2024 ਵਿੱਚ AI ਸਿਓਲ ਸੰਮੇਲਨ (AI Seoul Summit) ਨੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਹੋਂਦ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਦੋਂ AICs ਨੇ ਬਾਕੀ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੀਡ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੋਈ ਸੀ। ਮਈ 2024 ਤੱਕ, ਗੂਗਲ (Google) ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਸੀਈਓ ਐਰਿਕ ਸ਼ਮਿਟ ਨੇ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਅਮਰੀਕਾ AI ਵਿੱਚ ਚੀਨ ਤੋਂ 2-3 ਸਾਲ ਅੱਗੇ ਸੀ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਯੂਰਪ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਨਾ ਰੁੱਝਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ ਕਿ ਉਹ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਸੰਮੇਲਨ ਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਇਸਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਸੌਂਪ ਦਿੱਤਾ ਹੁੰਦਾ। ਖੁਸ਼ਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ।
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਤਕਨੀਕੀ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਰਚਾਵਾਂ ਹੁਣ ਸਿਰਫ ਮੁੱਠੀ ਭਰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੂਹ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਯੂਰਪ, ਭਾਰਤ, ਚੀਨ ਅਤੇ ਅਬੂ ਧਾਬੀ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾ, ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾ ਅਤੇ AI ਲੈਬਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਕੋਲ AICs ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਗਲੋਬਲ ਰੋਕਥਾਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਅਦਾਕਾਰ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉੱਨਤ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ‘ਤੇ ਏਕਾਧਿਕਾਰ ਜਾਂ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। AI ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇਹ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਗਲੋਬਲ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਬਰਾਬਰੀ ਨਾਲ ਵੰਡ ਕੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹੋਂਦ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗੀ।
ਪੈਰਿਸ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਪੈਰਿਸ ਵਿੱਚ AI ਐਕਸ਼ਨ ਸੰਮੇਲਨ (AI Action Summit) AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਇਹ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (Human Genome Project) ਦੇ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ, ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (Human AI Project) ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੌਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਯੋਗਦਾਨ, ਮੋਹਰੀ ਯੂਰਪੀਅਨ AI ਲੈਬਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਤੱਕ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ AICs ਨਾਲ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
AI ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਦੁਆਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪਰਿਪੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, ਸਮਰਪਿਤ ਸ਼ਾਸਨ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਉੱਦਮ, ਅਕਾਦਮਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸਰਕਾਰ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾ ਏਕੀਕਰਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
AI ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਗਿਟਹੱਬ (Github) ਅਤੇ ਗਿਟਲੈਬ (Gitlab) ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਲਈ ਸਮਰਪਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਗਿੰਗ ਫੇਸ (Hugging Face) - ਤਿੰਨ ਫ੍ਰੈਂਚ ਉੱਦਮੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸਹਿ-ਸਥਾਪਿਤ ਇੱਕ ਅਮਰੀਕੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ - ਨੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਵੰਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਣੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ।
1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਓਪਨ-ਸੋਰਸ AI ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (Human AI Project) ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਇੱਕ ਲਈ, ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਦੀ ਅਕਸਰ AICs ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਫਰੰਟੀਅਰ AI ਲੈਬਾਂ ਦੁਆਰਾ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੇ ਇਸਦੇ ਨਿਯਮ ਲਈ ਆਲੋਚਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (Human AI Project) ਭਾਗ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਅਤੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਯਤਨ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਲੀ ਪਹੁੰਚ, ਯੂਰਪ, ਭਾਰਤ, ਅਬੂ ਧਾਬੀ ਅਤੇ ਚੀਨ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਸ ਸਾਂਝੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਖੇਤਰ (ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮੁਫਤ ਵਪਾਰ ਖੇਤਰ) ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ, ਇੱਥੇ ਦੁਸ਼ਮਣੀ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ JLF ਵਿਖੇ ਡੀਪਸੀਕ (DeepSeek) ਪ੍ਰਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, AI ਨਿਯਮ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਲਾਭ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਉੱਦਮਾਂ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ - ਨਾ ਕਿ AICs ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਣ ਜਾਂ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਘਰੇਲੂ AI ਚੈਂਪੀਅਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ।
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਤਿ