Local AI ਬਨਾਮ Cloud AI: ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਚੁਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਆਪਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਚਲਾਉਣਾ ਜਾਂ ਰਿਮੋਟ ਸਰਵਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਸਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ Cloud ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ੀਰੋ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹੋ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਮੀਲ ਦੂਰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਸਾਰਾ ਕੰਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਹੂਲਤ ਇੱਕ ਸਮਝੌਤੇ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੇਂ ਆਪਣੇ ਨਿਯਮ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। Local AI ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਰਸਤਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਤੁਹਾਡੀ ਹਾਰਡ ਡਰਾਈਵ ‘ਤੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਉਦੋਂ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰਜੀਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਆਪਣੀ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਕਿਰਾਏ ‘ਤੇ ਲੈਣ ਜਾਂ ਇਸ ਦੇ ਮਾਲਕ ਬਣਨ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ, Cloud ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ ਲਾਗਤ ਸਥਿਰਤਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, Local ਰਸਤਾ ਹੀ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਤਰਕਪੂਰਨ ਵਿਕਲਪ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।
Personal Servers ਅਤੇ Remote Clusters ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ
Cloud AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਕਿਰਾਏ ਦੀ ਸੇਵਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ chatbot ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਬੇਨਤੀ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ GPUs ਨਾਲ ਭਰੀ ਇੱਕ ਸਹੂਲਤ ਤੱਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ, ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਵੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਖਰੀਦੇ ਬਿਨਾਂ ਮੌਜੂਦ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਟਾਈਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹਰ ਸ਼ਬਦ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਮਸ਼ੀਨ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਤੁਸੀਂ ਮਾਲਕ ਨਹੀਂ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੁਹਾਡੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਅਜੇ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਭੌਤਿਕ ਸਥਾਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਾਹਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਅਤੇ ਮਾਸਿਕ ਫੀਸਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Local AI ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਅੰਦਰਲੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਕਾਰਡ ਵਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉੱਚ ਵੀਡੀਓ ਮੈਮੋਰੀ ਵਾਲੀ। NVIDIA ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਘਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਰਿਮੋਟ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਫਾਈਲ ਡਾਊਨਲੋਡ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ open source ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਹੈ। ਕੋਈ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਲਿਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਖੋਹ ਸਕਦਾ। ਜੇਕਰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀਵਾਲੀਆ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੀ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਪੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਰਹੇਗੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੁਣ ਤੁਸੀਂ IT ਮੈਨੇਜਰ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੋ।
ਇਹਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਘੱਟ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪੁਰਾਣੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, Local ਮਾਡਲ Cloud ਵਰਜਨਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾੜੇ ਸਨ। ਅੱਜ, ਘਰੇਲੂ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲ ਬਹੁਤ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕੋਡ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵੱਡੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਟੱਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਫੈਸਲਾ ਹੁਣ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਸੀਂ Cloud ਦੀ ਕੱਚੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਸੌਖ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ Local ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਸਥਾਈਪੁਣੇ ਨੂੰ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਣਨ ਲਈ, [Insert Your AI Magazine Domain Here] ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੇਖੋ।
ਦੁਨੀਆ Local Autonomy ਵੱਲ ਕਿਉਂ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ?
AI ਬਾਰੇ ਗਲੋਬਲ ਚਰਚਾ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਵੱਲ ਕਿ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਰਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਚਿੰਤਤ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਦੇਸ਼ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਿਸੇ ਦੂਜੇ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ Cloud ਸੇਵਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਵਪਾਰਕ ਵਿਵਾਦ ਜਾਂ ਕੂਟਨੀਤਕ ਸੰਕਟ ਦੌਰਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗੁਆਉਣ ਦਾ ਜੋਖਮ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ Local ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਵਧੀ ਹੈ ਜੋ ਦੇਸ਼ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸਰਹੱਦਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਨੈੱਟਵਰਕ ‘ਤੇ ਚੱਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸਮਾਜ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੇਕਰ ਗਲੋਬਲ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੱਡੀ ਰੁਕਾਵਟ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ Local ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਭੂ-ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵੀ ਇਸ ਗਲੋਬਲ ਵੰਡ ਨੂੰ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ। Cloud ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਠੰਡਾ ਰੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ Local ਗਰਿੱਡਾਂ ‘ਤੇ ਭਾਰੀ ਬੋਝ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਸਹੂਲਤਾਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, Local AI ਊਰਜਾ ਦੇ ਭਾਰ ਨੂੰ ਲੱਖਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਘਰੇਲੂ ਅਤੇ ਦਫਤਰੀ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਨਾਲੋਂ ਪ੍ਰਤੀ ਗਣਨਾ ਘੱਟ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੇਂਦਰਿਤ ਉਦਯੋਗਿਕ ਜ਼ੋਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ਮੀਨ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਲੋਕ ਆਪਣੇ AI ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਤਬਦੀਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕੇਂਦਰੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ‘ਤੇ ਦਬਾਅ ਘੱਟ ਹੋਣ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲੇ ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ।
Private Intelligence ਦੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਨ
ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜਕਰਤਾ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਜੋ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ Cloud-ਅਧਾਰਿਤ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਨੋਟਸ ਵਿੱਚੋਂ ਸਾਰੀ ਪਛਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਟਾਉਣੀ ਪਵੇਗੀ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨ ਲੱਭਣ ਲਈ AI ਦੀ ਮਦਦ ਲੈ ਸਕੇ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੌਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਨਾਮ ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਸਿਕਿਉਰਿਟੀ ਨੰਬਰ ਅਪਲੋਡ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁਣ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਰਵਰ ‘ਤੇ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਕੰਟਰੋਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਇਹ ਡਰ ਅਕਸਰ ਉਸਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਸਦੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਦੀ ਉਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ Local AI ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿੱਚ, ਸਾਰਾਹ ਦਾ ਦਿਨ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਦਫਤਰ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਸਦੇ ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਕੱਚੇ, ਅਣ-ਸੰਪਾਦਿਤ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ AI ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਡਰੈਗ ਅਤੇ ਡ੍ਰੌਪ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਡੇਟਾ ਕਦੇ ਵੀ ਉਸਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ, ਉਹ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ AI ਨੂੰ ਦਸ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਦਵਾਈ ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਪੱਖੇ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ GPU ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਡੇਟਾ ਉਸਦੇ ਦਫਤਰ ਦੀਆਂ ਚਾਰ ਕੰਧਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਉਹ Cloud ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਜਾਂ ਰਿਮੋਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹੈਕ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਲੈਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਹੀ **Local AI** ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਆਪਣੀ ਕੀਮਤ ਸਾਬਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵਰਗੇ ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਜੋ ਅਭਿਆਸ ਲੇਖ ਲਿਖ ਰਿਹਾ ਹੈ, Cloud ਸ਼ਾਇਦ ਬਿਹਤਰ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਬੱਸ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਰ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਆਪਣੇ ਫ਼ੋਨ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ OpenAI ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ GPU ਵਾਲਾ ਭਾਰੀ ਲੈਪਟਾਪ ਚੁੱਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। *Cloud AI* ਮਾਡਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੂਲਤ ਦਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੱਧਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ Local ਸੈੱਟਅੱਪ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਖੋਜਕਰਤਾ ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ‘ਤੇ ਪੂਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਮਿਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਉਲਟ ਸਿਰਿਆਂ ‘ਤੇ ਹਨ।
BotNews.today ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ, ਲਿਖਣ, ਸੰਪਾਦਨ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੀ ਟੀਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਪਯੋਗੀ, ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਵਾਲ
ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ Cloud ਨੂੰ ਚੁਣਦੇ ਹਾਂ ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕੀ ਦਸ ਡਾਲਰ ਦੀ ਮਾਸਿਕ ਸਬਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਪਨੀ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਆਪਣਾ ਅਗਲਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਤੁਹਾਡੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਚੋਰੀ ਕੀਤੀ ਹੈ ਜਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਪੰਨੇ ‘ਤੇ
