xAI (ਐਕਸ ਏ.ਆਈ.) ਕੰਪਨੀ, ਜੋ ਕਿ ਏਲੋਨ ਮਸਕ ਦੀ ਹੈ, ਨੇ ਆਪਣੇ ਗ੍ਰੋਕ 3 (Grok 3) ਨਾਮਕ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ (Artificial Intelligence Model) ਲਈ ਏਪੀਆਈ (API) ਜਾਰੀ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਏਪੀਆਈ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਰਜਨ ਹਨ: ਗ੍ਰੋਕ 3 ਅਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਮਿਨੀ (Grok 3 Mini)। ਦੋਵੇਂ ਹੀ ਵਰਜਨ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦੀ ਕੀਮਤ 3ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ (input token) ਅਤੇ 15 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ (output token) ਹੈ। ਗ੍ਰੋਕ 3 ਮਿਨੀ ਦੀ ਕੀਮਤ ਘੱਟ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ 0.30 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ ਅਤੇ 0.50 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ ਹੈ। ਤੇਜ਼ ਵਰਜਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ।
ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਜੀਪੀਟੀ-4ਓ (GPT-4o) ਅਤੇ ਜੇਮਿਨੀ (Gemini) ਨਾਲ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟ (benchmark test) ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ‘ਤੇ ਸਵਾਲ ਉੱਠ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ 131,072 ਟੋਕਨ ਦੀ ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ (context window) ਨੂੰ ਸਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਕਲਾਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ (Claude 3.7 Sonnet) ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਪ੍ਰੋ (Gemini 2.5 Pro) ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸਕ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੋਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਚਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ ਜੋ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਜਨਾਂ ਦੀ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਕਾਰਨ ਆਲੋਚਨਾ ਹੋਈ ਸੀ।
1️⃣ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੀਮਤ ਤੋਂ ਮਾਰਕੀਟ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ
ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦੀ ਕੀਮਤ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਇਸਨੂੰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ (Anthropic) ਦੇ ਕਲਾਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਦੀ ਕੀਮਤ 3 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਇਨਪੁਟ ਟੋਕਨ ਅਤੇ 15 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਆਉਟਪੁਟ ਟੋਕਨ ਹੈ।
ਇਹ ਕੀਮਤ ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਪ੍ਰੋ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ xAI ਗ੍ਰੋਕ ਨੂੰ ਲਾਗਤ ਦੇ ਲਿਹਾਜ਼ ਨਾਲ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ “ਤਰਕ ਕਰਨ” ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣਾ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਕਲਾਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ‘ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਕਿ xAI ਦਾ ਟੀਚਾ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ।
ਤੇਜ਼ ਸਪੀਡ ਵਾਲੇ ਵਰਜਨ ਦੀ ਵਾਧੂ ਕੀਮਤ (5 ਡਾਲਰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ / 25 ਡਾਲਰ) xAI ਦੀ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਓਪਨਏਆਈ (OpenAI) ਦੁਆਰਾ ਜੀਪੀਟੀ-4ਓ ਲਈ ਅਪਣਾਈ ਗਈ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ।
ਇਹ ਕੀਮਤ ਤੈਅ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਦੁਬਿਧਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ‘ਤੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਰੈਂਕਿੰਗ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਬ੍ਰਾਂਡ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੋਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। xAI ਨੇ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਨਾਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਗਾਹਕਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ ਲਾਗਤ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲਾਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਨਾਲ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ, xAI ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੀਮਤ ਦੀ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਭੇਜ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤਕ ਕਦਮ xAI ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਪ੍ਰੋ ਵਰਗੇ ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਲਈ ਸਾਰੀਆਂ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, xAI ਤੇਜ਼ ਗਤੀ ਵਾਲੇ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਸੰਸਕਰਣ (ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ) ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਵਾਲੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਾਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (real-time processing) ਅਤੇ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ (low latency) ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
xAI ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਈ ਗਈ ਰਣਨੀਤੀ ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਜੀਪੀਟੀ-4ਓ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਕੀਮਤ ਮਾਡਲ ਵੀ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਗਾਹਕ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ।
ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਦੁਬਿਧਾ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਬ੍ਰਾਂਡ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਧੇਰੇ ਕਿਫਾਇਤੀ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਕੇ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਬ੍ਰਾਂਡ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਈ ਉੱਚ ਕੀਮਤ ਅਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ।
xAI ਦਾ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਬ੍ਰਾਂਡ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ, ਤੇਜ਼ ਸਪੀਡ ਵਾਲੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਕਲਾਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਕੇ, xAI ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਦੇਸ਼ ਭੇਜ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹੱਲ ਹੈ ਜੋ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
2️⃣ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਸੀਮਾਵਾਂ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ
ਭਾਵੇਂ ਕਿ xAI ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਸੀ ਕਿ ਗ੍ਰੋਕ 3 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਪੀਆਈ ਸਿਰਫ 131,072 ਟੋਕਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ ਹੈ।
ਕਲਾਡ (Claude) ਅਤੇ ਜੀਪੀਟੀ-4 ਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਏਪੀਆਈ ਸੰਸਕਰਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਡੈਮੋ ਸੰਸਕਰਣ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਘੱਟ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ।
131,072 ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਸੀਮਾ ਲਗਭਗ 97,500 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਖਿਆ ਹੈ, ਪਰ xAI ਦੁਆਰਾ ਫਰਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ “ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ” ਦੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਚੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੈ।
ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਪ੍ਰੋ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਗੂਗਲ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਫਾਇਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਸੀਮਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਡਿਪਲੋਏ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਕਸਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (prompt) ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵੇਲੇ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਟੈਕਸਟ (text) ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦੇ ਹਨ।
xAI ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਸੀ ਕਿ ਗ੍ਰੋਕ 3 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਨੂੰ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਵੇਗੀ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਸਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ xAI ਨੇ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਲਈ ਏਪੀਆਈ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਗਿਆ ਕਿ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾ ਕੇ 131,072 ਟੋਕਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਕਮੀ ਨੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਾਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀਮਾ ਮੰਨਿਆ।
xAI ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ ਕਿ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਅਸਲ ਵਿਚਾਰ ਸਨ। 1 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਪਲੋਏ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
131,072 ਟੋਕਨਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦੀ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਡੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ ਵਿਚਕਾਰ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹੋਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਹੋਰ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਓਪਨਏਆਈ ਦੇ ਜੀਪੀਟੀ-4 ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ 32,768 ਟੋਕਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਪਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲੱਗਾ ਕਿ ਅਸਲ ਸੀਮਾ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸੀ।
ਇਹ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਡਿਪਲੋਏ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਅਸਲ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਦੇਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
3️⃣ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਬੇਅਸਰ ਕਰਨਾ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਉਦਯੋਗਿਕ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ
ਮਸਕ ਦਾ ਗ੍ਰੋਕ ਨੂੰ ‘ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਪੱਖ’ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀਆਂ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੁਤੰਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਨਤੀਜੇ ਮਿਲੇ-ਜੁਲੇ ਰਹੇ ਹਨ।
ਪੰਜ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਮਸਕ ਦੇ ਨਿਰਪੱਖ ਰਹਿਣ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਗ੍ਰੋਕ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਜੇ-ਪੱਖੀ ਝੁਕਾਅ ਦਿਖਾਇਆ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦੇ ਹਾਲੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਪੁਰਾਣੇ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ xAI ਆਪਣੇ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਮਸਕ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਅਤੇ ਅਸਲ ਮਾਡਲ ਵਿਹਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਓਪਨਏਆਈ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਦਰਪੇਸ਼ ਸਮਾਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਥਾਪਿਤ ਇਰਾਦੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ ਹਨ।
ਫਰਵਰੀ 2025 ਵਿੱਚ ਵਾਪਰੀ ਇੱਕ ਘਟਨਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਨੇ ਮਸਕ ਨੂੰ “ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ” ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ, ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਘਟਨਾ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵੀ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ।
ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮੈਟਿਕ (systematic) ਅਤੇ ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਜਾਂ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਵਿਰੁੱਧ ਹੋਵੇ। ਪੱਖਪਾਤ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਗੰਭੀਰ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤੀ ਮਾਡਲ ਵਿਤਕਰੇ ਭਰੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਫੈਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਮਾਜਿਕ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮਸਕ ਦਾ ਗ੍ਰੋਕ ਨੂੰ ‘ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਰਪੱਖ’ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਸ਼ਲਾਘਾਯੋਗ ਟੀਚਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਗ੍ਰੋਕ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਦੀ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਆਲੋਚਨਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇੱਕ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਗ੍ਰੋਕ ਨੇ ਟੈਸਟ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੱਜੇ-ਪੱਖੀ ਝੁਕਾਅ ਦਿਖਾਇਆ।
xAI ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਆਲੋਚਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਗ੍ਰੋਕ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕੇ ਹਨ। ਗ੍ਰੋਕ 3 ਦੇ ਹਾਲੀਆ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਤੋਂ ਪਤਾ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸੰਤੁਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਈ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸੰਭਵ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡਾਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਸ ਸਮਾਜ ਦੇ ਕਦਰਾਂ-ਕੀਮਤਾਂ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਜੇਕਰ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਆਬਾਦੀ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਉਸ ਸਮੂਹ ਪ੍ਰਤੀ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਚੱਲ ਰਹੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਯਤਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ।
ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਕਦਮ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ:
- ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਡਾਟਾ ਵਰਤੋ।
- ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
- ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
- ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕੋ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਿਰਪੱਖ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ।
xAI ਦੀਆਂ ਤਾਜ਼ਾ ਤਰੱਕੀਆਂ
xAI ਨੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ X ਨੂੰ ਖਰੀਦਿਆ।
ਇਸ ਸੌਦੇ ਵਿੱਚ xAI ਦਾ ਮੁੱਲ 80 ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਅਤੇ X ਦਾ ਮੁੱਲ 33 ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਮਸਕ ਦੀ xAI ਨੇ Nvidia ਨਾਲ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਈਵਾਲੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਈ।
ਇਸ ਭਾਈਵਾਲੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ 30 ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਜੁਟਾਉਣਾ ਹੈ।
xAI ਦੇ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਨੂੰ ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਕਾਰਨ ਸਖ਼ਤ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ।
ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੁੱਦਾ ਹੱਲ ਹੋਇਆ; ਟਰੰਪ ਦਾ ਦੁਬਾਰਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
xAI ਨੇ ਉੱਨਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਗ੍ਰੋਕ-3 ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ।
ਖੋਜ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਡੀਪਸਰਚ (DeepSearch) ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ।
ਮਸਕ 17 ਫਰਵਰੀ ਨੂੰ ਗ੍ਰੋਕ 3 ਜਾਰੀ ਕਰਨਗੇ।
xAI ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਚੈਟਬੋਟ ਜਲਦੀ ਹੀ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਹੈ।
xAI 10 ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਦੀ ਫੰਡਿੰਗ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਕੀਮਤ 75 ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਹੈ।
ਗ੍ਰੋਕ 3 ਚੈਟਬੋਟ ਜਲਦੀ ਹੀ ਓਪਨਏਆਈ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗਾ।