ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ AI ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਨੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ

ਬੇਲਗਾਮ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਦੌਰ ਹੁਣ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਸੁਝਾਵਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਸਖ਼ਤ ਕਾਨੂੰਨ ਬਣਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਰੀ ਜੁਰਮਾਨੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਜਾਂ ਵਰਤਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਨਿਯਮ ਤੁਹਾਡੇ ਪੈਰਾਂ ਹੇਠ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਨੈਤਿਕਤਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਾਲਣਾ ਅਤੇ ਅਰਬਾਂ ਦੇ ਜੁਰਮਾਨਿਆਂ ਦੇ ਖਤਰੇ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਨੇ ਪਹਿਲੇ ਵੱਡੇ ਵਿਆਪਕ ਕਾਨੂੰਨ ਨਾਲ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਵੀ ਪਿੱਛੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਨਿਯਮ ਤੈਅ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਫੀਚਰ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਵਕੀਲਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਦੂਰ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਉਹ ਗਲਤ ਹਨ। ਇਹ ਨੌਕਰੀ ਲਈ ਅਪਲਾਈ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਫੀਡ ਦੇ ਰੈਂਕਿੰਗ ਤੱਕ ਸਭ ਕੁਝ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਜਨਮ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪੁਰਾਣੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਖੁੱਲੇ ਵੈੱਬ ਨਾਲੋਂ ਬੈਂਕਿੰਗ ਜਾਂ ਦਵਾਈ ਵਰਗਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਹੁਣ ਸਮਾਂ ਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਖਾਸ ਹੁਕਮਾਂ ‘ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀ ਜਾਵੇ ਜੋ ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਹਾਲਾਂ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਐਪਾਂ ਦੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵੱਲ ਗਲੋਬਲ ਬਦਲਾਅ

ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਯੂਰਪੀਅਨ ਯੂਨੀਅਨ ਦਾ AI ਐਕਟ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਸਾਰੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਵਿਵਹਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਜੋਖਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਤੈਅ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਮਨਜ਼ੂਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ। ਪਿਰਾਮਿਡ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਵਰਜਿਤ ਸਿਸਟਮ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਪਛਾਣ ਜਾਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੋਸ਼ਲ ਸਕੋਰਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨਾਗਰਿਕ ਆਜ਼ਾਦੀਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮ ਹਨ। ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਿਆ, ਭਰਤੀ, ਜਾਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ AI ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਰੈਜ਼ਿਊਮੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਟੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਾਬਤ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਲੌਗ ਰੱਖਣੇ ਪੈਣਗੇ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਜਨਰਲ ਪਰਪਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਇਹ ਉਸ ਗੁਪਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਨ।

ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ, ਪਹੁੰਚ ਵੱਖਰੀ ਹੈ ਪਰ ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਵ੍ਹਾਈਟ ਹਾਊਸ ਨੇ ਇੱਕ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਆਦੇਸ਼ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਰਕਾਰ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਡਿਫੈਂਸ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਐਕਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ AI ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਖਤਰਾ ਨਾ ਬਣ ਜਾਵੇ। ਇਹ ਕਾਂਗਰਸ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕਾਨੂੰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸੰਘੀ ਖਰੀਦ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਭਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਜਾਂ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਚੀਨ ਦੇ ਆਪਣੇ ਨਿਯਮ ਹਨ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਵਸਥਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਤਰੀਕੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਪਰ ਟੀਚਾ ਇੱਕੋ ਹੈ। ਸਰਕਾਰਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਕੰਟਰੋਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਯੂਰਪੀਅਨ ਕਮਿਸ਼ਨ AI ਐਕਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਨਿਯਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਨਵਾਂ ਆਧਾਰ ਹਨ ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਤੱਕ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਦੇ ਹਨ। ਇਸਨੂੰ ਅਕਸਰ *ਬ੍ਰਸੇਲਜ਼ ਇਫੈਕਟ* ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਵੱਡੀ ਟੈਕ ਕੰਪਨੀ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵੇਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ EU ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਹਰ ਦੇਸ਼ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਗਲੋਬਲ ਉਤਪਾਦ ‘ਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸਖ਼ਤ ਨਿਯਮ ਲਾਗੂ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬ੍ਰਸੇਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨ ਕੈਲੀਫੋਰਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਜਾਂ ਟੋਕੀਓ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਾਨੂੰਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਖੰਡਿਤ ਸੰਸਾਰ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕੁਝ ਫੀਚਰ ਕੁਝ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਫੀਚਰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਪਾੜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਫਰਾਂਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਬਿਨਾਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਿਹਤਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਸਰਕਾਰਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਦੇਖਣ ਦੀ ਦੌੜ ਹੈ ਕਿ ਕੌਣ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਕਨੀਕ ਲਈ ਗਲੋਬਲ ਹੱਬ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦਾਅ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਲੱਗਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਦੇਸ਼ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਘੱਟ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਪਣੇ ਨਾਗਰਿਕਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਣਾਅ ਗਲੋਬਲ ਟੈਕ ਆਰਥਿਕਤਾ ਲਈ ਨਵਾਂ ਆਮ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ AI ‘ਤੇ ਵ੍ਹਾਈਟ ਹਾਊਸ ਦੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਆਦੇਸ਼ ਰਾਹੀਂ ਇਹਨਾਂ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਮਰੀਕੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਾਰਕਸ ਨਾਮ ਦੇ ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਦੇ ਦਿਨ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਦੋ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਮਾਰਕਸ ਵੈੱਬ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲੈ ਸਕਦਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੀਕੈਂਡ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਸੀ। ਉਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਤੋਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮੰਗਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਅੱਜ, ਉਸਦੀ ਸਵੇਰ ਇੱਕ ਪਾਲਣਾ ਮੀਟਿੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਉਤਪੱਤੀ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੈਸਟ ਚਲਾਉਣੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਜ਼ਿਪ ਕੋਡਾਂ ਨਾਲ ਵਿਤਕਰਾ ਨਾ ਕਰੇ। ਉਸਦੀ ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਚੀਫ AI ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਅਫਸਰ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਸ ਕੋਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਾਂਚ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਹਕੀਕਤ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਮਾਰਕਸ ਆਪਣਾ ਤੀਹ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਸਮਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਫੀਚਰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਲਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਯੁੱਗ ਦਾ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਟੈਕਸ ਹੈ। ਔਸਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਧੇਰੇ ਸੂਖਮ ਹੈ ਪਰ ਬਰਾਬਰ ਡੂੰਘਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਰਜ਼ੇ ਲਈ ਅਪਲਾਈ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਉਂ ਰੱਦ ਕੀਤਾ। ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਯੁੱਗ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਲੋਕ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਗੇ। ਉਹ ਇਹ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦੇਣਗੇ। ਅਸੀਂ ਬੀਟਾ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਉਤਪਾਦ ਮਿਲਣਗੇ ਪਰ ਘੱਟ ਕੱਟੜਪੰਥੀ ਛਾਲਾਂ ਮਾਰਨਗੀਆਂ।

ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਵੀ ਇੱਕ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਜਨਰੇਟ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਫੀਡ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਫੋਟੋਰੀਅਲਿਸਟਿਕ ਚਿੱਤਰ ਦੇਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਚੰਗੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਟੈਗ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਆਨਲਾਈਨ ਕੀ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਉਸ ‘ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਬਹਿਸ ਦਾ ਰੌਲਾ ਅਕਸਰ ਇਹਨਾਂ ਵਿਹਾਰਕ ਬਦਲਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਿਆਸਤਦਾਨ ਹੋਂਦ ਦੇ ਖਤਰੇ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ ਕੰਮ ਹਰ ਵੱਡੀ ਫਰਮ ਦੇ ਪਾਲਣਾ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਬਦਲਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਅਪਡੇਟ ਰਹਿਣ ਲਈ, ਖਾਸ ਖੇਤਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਨਵੀਨਤਮ AI ਨੀਤੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇਖੋ।

ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਬਦਲਾਅ

• ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੈਸਟਿੰਗ ਜੋ ਖਾਸ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਵੈਚਲਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਖੁਲਾਸੇ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਲੋੜਾਂ।
• ਭਾਰੀ ਜੁਰਮਾਨੇ ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਕੁੱਲ ਗਲੋਬਲ ਮਾਲੀਏ ਦੇ ਸੱਤ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਰਾਸ਼ਟਰੀ AI ਦਫਤਰਾਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ।

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।

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਨਿਯਮ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਨਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕੀ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੀ ਚਾਰ ਸੌ ਪੰਨਿਆਂ ਦਾ ਨਿਯਮ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰ ਦੀਆਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੀਮਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੀ ਬਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ? ਜੇਕਰ ਪਾਲਣਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਈ ਏਕਾਧਿਕਾਰ ਸੌਂਪ ਰਹੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ‘ਤੇ ਵੀ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਕੌਣ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸਰਕਾਰ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੇ AI ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਉਸ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਹਿਮਤੀ ਨੂੰ ਦਬਾਉਣ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਵੀ ਇੱਕ ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਕੀਮਤ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਪਵੇ ਕਿ ਉਸਦਾ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਇਸ ਨਾਲ ਬੁਰੇ ਅਦਾਕਾਰਾਂ ਲਈ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਲੱਭਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਗਤੀ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਅਸੀਂ ਅਜੇ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਹਰ ਛੇ ਮਹੀਨੇ ਬਾਅਦ ਬਦਲਣ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ ਜੋ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਸਾਲ ਲੈਂਦੇ ਹਨ? ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਕੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦਾ ਇਹ ਯੁੱਗ ਸਫਲ ਹੈ ਜਾਂ ਅਸਫਲ। ਸਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੰਨਾ ਸਖ਼ਤ ਹੋਵੇ ਕਿ ਸਿਆਹੀ ਸੁੱਕਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਜਾਵੇ। ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮ, ਸਾਈਬਰਸਪੇਸ ਐਡਮਿਨਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਆਫ ਚਾਈਨਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ, ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਸਮਾਜਿਕ ਸਥਿਰਤਾ ਵਜੋਂ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦੇਸ਼ ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਕਾਨੂੰਨ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਮਿਆਰ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਵਰਕਫਲੋ

ਤਕਨੀਕੀ ਭੀੜ ਲਈ, ਫੋਕਸ ਪਾਲਣਾ ਸਟੈਕ ਵੱਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਾਈਨੇਜ ਅਤੇ ਸਵੈਚਲਿਤ ਮਾਡਲ ਆਡਿਟਿੰਗ ਲਈ ਟੂਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਟਰਮਾਰਕਿੰਗ ਲਈ C2PA ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਕ੍ਰੌਪਿੰਗ ਜਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਸੇਵ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਬਚਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਵੱਲ ਵੀ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੁਝ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਡਿਵਾਈਸ ‘ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਡੇਟਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। API ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੁਬਾਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਲਈ ਰੇਟ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਫਿਲਟਰਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਕੁਝ ਕਿਸਮ ਦੀਆਂ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਮਾਡਲ ਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ AI ਲਈ ਪੋਸ਼ਣ ਲੇਬਲਾਂ ਵਰਗੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਉਦੇਸ਼ਿਤ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਨਿਰੰਤਰ ਏਕੀਕਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਵੈਚਲਿਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ। ਹਰ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਟੈਸਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਪਾਸ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਲੇਟੈਂਸੀ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤਬਾਹੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾਵੇ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣਾ ਡੇਟਾ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨ-ਲਰਨ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਾਨੂੰਨ ਮੌਜੂਦਾ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ।

ਅਗਲਾ ਸਾਲ ਇਹਨਾਂ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਅਸਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਹੋਵੇਗੀ। ਅਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਵੱਡੇ ਜੁਰਮਾਨੇ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ ਅਦਾਲਤੀ ਕੇਸ ਦੇਖਾਂਗੇ ਜੋ ਸਰਕਾਰੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਰਥਪੂਰਨ ਪ੍ਰਗਤੀ ਮਿਆਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਮੂਹ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਛੋਟੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬੇ ਬਿਨਾਂ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਆਡੀਟਰਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰ ਸਕਣ ਕਿ ਇੱਕ AI ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਹਾਈਪ ਅਤੇ ਡਰ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰੇ। **EU AI ਐਕਟ** ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਦੇਖਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਸੰਕੇਤ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੇਕਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਹਮਲਾਵਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂੰਜੀ ਦੀ ਉਡਾਣ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਨੂੰਨ ਨੂੰ ਕਾਗਜ਼ੀ ਸ਼ੇਰ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਨਿਯਮ ਇੱਥੇ ਹਨ। ਹੁਣ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣਾ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

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

Uwaga redakcji: Stworzyliśmy tę stronę jako wielojęzyczne centrum wiadomości i przewodników na temat sztucznej inteligencji dla osób, które nie są komputerowymi maniakami, ale nadal chcą zrozumieć sztuczną inteligencję, używać jej z większą pewnością i śledzić przyszłość, która już nadchodzi.