AI ਪਾਲਿਸੀ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਸੱਤਾ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਿਉਂ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ?

AI ਪਾਲਿਸੀ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਅਕਾਦਮਿਕਾਂ ਜਾਂ ਵਕੀਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਰਹੀ। ਇਹ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਲਾਭ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਲੜਾਈ ਹੈ। ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਟੈਕ ਦਿੱਗਜ ਨਿਯਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਭਿੜ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਜੋ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹੀ ਗਲੋਬਲ ਇੰਡਸਟਰੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਦੇਸ਼ ਗਲੋਬਲ ਇਕਾਨਮੀ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨਗੇ। ਸਿਆਸਤਦਾਨ ਸਖ਼ਤ ਕੰਟਰੋਲ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਡਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਵਾਅਦੇ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਸਲੀਅਤ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਖਿੱਚੋਤਾਣ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਮ ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਪਿਸ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਾਠਕ ਅਕਸਰ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਪਾਲਿਸੀ ਕਿਸੇ ਸਾਇੰਸ-ਫਿਕਸ਼ਨ ਤਬਾਹੀ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਟੈਕਸ ਛੋਟਾਂ, ਦੇਣਦਾਰੀ ਤੋਂ ਬਚਾਅ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਘਰਸ਼ ਹਰ ਨਵੇਂ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਹਰ ਜਨਤਕ ਸੁਣਵਾਈ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਉੱਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਇਸ ਆਧੁਨਿਕ ਸੰਘਰਸ਼ ਦਾ ਅਸਲ ਇਨਾਮ ਹੈ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਗਵਰਨੈਂਸ ਦੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਤੰਤਰ

ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ, AI ਪਾਲਿਸੀ ਉਹ ਨਿਯਮ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਅਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇ। ਇਸਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਨਿਯਮਾਂ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ। ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੁਹਾਡੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋ ਮਰਜ਼ੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ, ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਬਹਿਸ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦੋ ਪਾਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਾਸਾ ਖੁੱਲ੍ਹੀ ਪਹੁੰਚ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਆਪਣੇ ਟੂਲ ਬਣਾ ਸਕੇ। ਦੂਜਾ ਪਾਸਾ ਸਖ਼ਤ ਲਾਇਸੈਂਸ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੀ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਚਲਾ ਸਕਣ। ਇੱਥੇ ਹੀ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਲਾਭ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਕੋਈ ਸਿਆਸਤਦਾਨ ਵੱਡੀ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਨੈਸ਼ਨਲ ਸਕਿਓਰਿਟੀ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਦੌੜ ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਉਹ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਰੱਖਿਅਕ ਦਿਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨੌਕਰੀਆਂ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਕਸਰ ਅਸਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲੋਂ ਦਿਖਾਵੇ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਆਮ ਗਲਤਫਹਿਮੀਆਂ ਇਸ ਚਰਚਾ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਪਾਲਿਸੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਗਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਚੋਣ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਦੋਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਅਜਿਹੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਿੱਥ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਨਿਯਮ ਸਿਰਫ਼ ਫੈਡਰਲ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਬਣਦੇ ਹਨ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਹਿਰ ਅਤੇ ਰਾਜ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਅਤੇ ਹਾਇਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕਾਨੂੰਨ ਪਾਸ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਜਾਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਇਹ ਉਲਝਣ ਅਕਸਰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਨਿਯਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗੇ ਵਕੀਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਛੋਟੇ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੱਤਾ ਨੂੰ ਕੁਲੀਨ ਵਰਗ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਪਾਲਿਸੀ ਉਹ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮੇਜ਼ ‘ਤੇ ਕੌਣ ਬੈਠੇਗਾ ਅਤੇ ਕੌਣ ਮੀਨੂ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਜਾਵੇਗਾ।

ਇਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਬ੍ਰਸੇਲਜ਼ ਅਤੇ ਬੀਜਿੰਗ ਤੱਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ European Union AI Act ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਉਹ ਯੂਰਪੀਅਨ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਨੂੰ ਵੇਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਬਦਲਣ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ, ਪਹੁੰਚ ਵਧੇਰੇ ਖਿੰਡੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜੋ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਿਵ ਆਰਡਰਾਂ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਇੱਛਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਚੀਨ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਰਸਤਾ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਰਾਜ ਦੇ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸਥਿਰਤਾ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਿਲਕੁਲ ਵੱਖਰੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਖਿੰਡਾਅ ਕੋਈ ਹਾਦਸਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਥਾਨਕ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਹਿੱਤ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਣ। ਗਲੋਬਲ ਸਹਿਯੋਗ ਦੁਰਲੱਭ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਆਰਥਿਕ ਹਿੱਤ ਇੰਨੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਆਪਣੇ ਖਿਡੌਣੇ ਸਾਂਝੇ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ।

ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਰਕਾਰ AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਅਕਸਰ ਵਪਾਰਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਉੱਚ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਖਾਸ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਦ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ। ਇਹ ਘਰੇਲੂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਮੁਕਾਬਲੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਧਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਔਸਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਘੱਟ ਵਿਕਲਪ ਅਤੇ ਉੱਚੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਹਨ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਵੀ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੁਸੀਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਉਹ ਉਸ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਮੁੱਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਸਖ਼ਤ ਸੈਂਸਰਸ਼ਿਪ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪੱਖਪਾਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਲੈ ਕੇ ਜਾਵੇਗਾ, ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਤੇ ਵੀ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹੋਵੋ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਪਾਲਿਸੀ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਲੜਾਈ ਇੰਨੀ ਤੀਬਰ ਹੈ। ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਲੜਾਈ ਹੈ। ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਚੱਕਰ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਚਰਚਾ ਦੇ ਨੁਕਤਿਆਂ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦਾ ਵੇਖੇਗਾ।

ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਉਸਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ, AI ਪਾਲਿਸੀ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਉਸ ਕੰਪਨੀ ‘ਤੇ ਮੁਕੱਦਮਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਉਸਦੀ ਕਲਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਪਾਲਿਸੀ ਫੇਅਰ ਯੂਜ਼ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਗੁਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਸ਼ਾਇਦ ਕੁਝ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਉੱਠਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਈਮੇਲ ਚੈੱਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਸਦਾ ਇਨਬਾਕਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ AI ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਆਪਣੀ ਸਵੇਰ ਇਹਨਾਂ ਬਦਲਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ (opt out) ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਇੱਕ ਮੀਨੂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਦੱਬੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ। ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ‘ਤੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕਾਨੂੰਨ ਬਾਰੇ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ‘ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਮ ਤੱਕ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਇਹ ਸੋਚਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਬਦਲੀ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਲਿਸੀ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ। ਇਹ ਅਮੂਰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਸਦੀ ਤਨਖਾਹ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਜਾਇਦਾਦ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਉਹ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਉਹੀ ਟੂਲ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹੀ ਉਸਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕਰੀਅਰ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਖਤਰਾ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ।

ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ ਸੱਤਾ ਸੰਘਰਸ਼ ਦੀਆਂ ਮੂਹਰਲੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਰਕਾਰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਮੀਡੀਆ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਪੂਰੇ ਬਿਜ਼ਨਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਟੂਡੀਓ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਖਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਮਨੁੱਖੀ ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ, ਤਾਂ ਉਹ ਅਜਿਹਾ ਹੀ ਕਰਨਗੇ। ਪਾਲਿਸੀ ਹੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਦੌੜ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਰਕਾਰਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਅਕਸਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਈ-ਟੈਕ ਵਿਕਾਸ ਬੈਲੇਂਸ ਸ਼ੀਟ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਨੌਕਰੀਆਂ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਇਕਾਨਮੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਣਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਐਪਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਹਨਾਂ ਚੁੱਪ ਕਾਨੂੰਨੀ ਲੜਾਈਆਂ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਪਾਲਿਸੀ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਲਾਬੀਇਸਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਦਾਅ ‘ਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੂਲਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਮਿਹਨਤ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਮਾਲਕ ਹੋਣ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਧਿਕਾਰ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਜੋ ਮੁਫਤ AI ਟੂਲ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਭੁਗਤਾਨ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਸਿਰਫ਼ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਪੌੜੀ ਉੱਪਰ ਖਿੱਚਣ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਨਿਯਮ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਮੋਨੋਪੋਲੀਜ਼ ‘ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਕੀ ਹਨ? ਸਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਰਕਾਰ ਅਪਰਾਧ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਕੌਣ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ? ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਕਸਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਨਾਮ ‘ਤੇ ਕੁਰਬਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਪਹਿਲੀ ਚੀਜ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਆਪਣੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ? ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਕੋਈ ਆਸਾਨ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਸਿਆਸਤਦਾਨ ਬਚਦੇ ਹਨ। ਸਾਨੂੰ Electronic Frontier Foundation ਅਤੇ ਹੋਰ ਐਡਵੋਕੇਸੀ ਗਰੁੱਪਾਂ ਵੱਲ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਲੜ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਯੋਗਤਾ ਦੀ ਕੀਮਤ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਸਾਡੇ ਲਈ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਜਾਂ ਚੁਣੌਤੀ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ।

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ AI ਕਹਾਣੀ, ਟੂਲ, ਰੁਝਾਨ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਭੇਜੋ — ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗੇ।

ਸੰਦੇਹਵਾਦ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਤੱਕ ਵੀ ਵਧਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ। ਇਹ ਇੱਕ ਅੱਧਾ-ਅਧੂਰਾ ਉਪਾਅ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਖੁੱਲੇਪਨ ਦਾ ਭਰਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੰਧੀਆਂ ਲਈ ਦਬਾਅ ਤੋਂ ਵੀ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਹ ਚੰਗੀਆਂ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਕੋਈ ਅਸਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖਰੀਦ ਇਕਰਾਰਨਾਮਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦਸਤਖਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਰਕਾਰੀ ਏਜੰਸੀ ਇੱਕ ਖਾਸ AI ਸਿਸਟਮ ਖਰੀਦਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਇੰਡਸਟਰੀ ਲਈ ਮਿਆਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਮੰਗ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਜਨਤਕ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਸੁਤੰਤਰ ਆਡਿਟ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੋਣ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਜਨਤਾ ਕੋਲ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦਾ ਕੋਈ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਉਦੇਸ਼ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੌਜੂਦਾ ਨਾਗਰਿਕ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

ਟੂਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਪਾਲਿਸੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ API ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਸੀ ਲੋੜਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕਾਨੂੰਨ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਰਹੱਦ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਅਧਾਰਤ ਕਲਾਊਡ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਲੋੜ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਛੋਟੇ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਕੰਜ਼ਿਊਮਰ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕੰਟਰੋਲ ਦੇ ਖਤਰੇ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੇ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ। API ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੁਣ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਜਿੰਨਾ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ AI ਪਾਲਿਸੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਲੋਕਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵੱਲ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਸਿਰਫ਼ ਗਤੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਬਾਰੇ ਹੈ।

• API ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਿੰਗ ਅਕਸਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚੁਣਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਡੇਟਾ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਮਾਡਲ ਦੇ ਢਹਿ ਜਾਣ (model collapse) ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਵੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੰਟਰਨੈੱਟ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਭਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮਿਆਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। NIST AI Risk Management Framework ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੁਝ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਅਸਲੀਅਤ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਾਲਿਸੀ ਅਕਸਰ ਕੋਡ ਤੋਂ ਸਾਲਾਂ ਪਿੱਛੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਕੋਈ ਕਾਨੂੰਨ ਪਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅੱਗੇ ਵਧ ਚੁੱਕੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਸਥਿਤੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਨਿਯਮ ਕੀ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੋਟਿਸ ‘ਤੇ ਬਦਲ ਸਕਣ।

AI ਪਾਲਿਸੀ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਸੱਤਾ ਸੰਘਰਸ਼ ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਲੜਾਈ ਹੈ ਕਿ ਸੱਚ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਕਿਸ ਕੋਲ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਮੁਨਾਫਾ ਕੌਣ ਕਮਾਏਗਾ। ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਜੋਂ, ਸੂਚਿਤ ਰਹਿਣਾ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਹਿੱਤਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਬਹਿਸ ਉੱਚੀ ਅਤੇ ਉਲਝਣ ਵਾਲੀ ਬਣੀ ਰਹੇਗੀ, ਪਰ ਦਾਅ ‘ਤੇ ਲੱਗੀ ਚੀਜ਼ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਕੰਟਰੋਲ। ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਭਟਕਾਉਣ ਨਾ ਦਿਓ। ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਜੋ ਨਿਯਮ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ, ਉਹ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਲਈ ਸਮਾਜ ਦਾ ਰੂਪ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਗੇ। ਪਾਲਿਸੀ ਸਾਡੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ। ਇਮਾਰਤ ਪੂਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦਾ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ।

Editor’s note: We created this site as a multilingual AI news and guides hub for people who are not computer geeks, but still want to understand artificial intelligence, use it with more confidence, and follow the future that is already arriving.

ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ।