ਅਗਲੀ ਚੈਟਬੋਟ ਜੰਗ: ਸਰਚ, ਮੈਮੋਰੀ, ਆਵਾਜ਼ ਜਾਂ ਏਜੰਟ?

ਨੀਲੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦਾ ਦੌਰ ਹੁਣ ਖਤਮ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਟੈਕ ਦਿੱਗਜ ਹੁਣ ਉਸ ਪਲ ਲਈ ਲੜ ਰਹੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਅਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਸੰਤੁਲਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ। ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ, ਸੌਦਾ ਸਧਾਰਨ ਸੀ। ਤੁਸੀਂ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਹੁਣ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ ਸਧਾਰਨ ਖਿਡੌਣਿਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਆਪਕ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ‘ਅਨਸਰ ਇੰਜਣਾਂ’ ਦਾ ਉਭਾਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਲਿੱਕ ਕਰਕੇ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਜਾਓ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਕੰਧਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਰਵਾਇਤੀ ਵੈੱਬ ‘ਤੇ ਭਾਰੀ ਦਬਾਅ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ। **ਦਿੱਖ ਹੁਣ ਵਿਜ਼ਿਟ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ।** ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ AI ਸਮਰੀ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਚੈਟ ਛੱਡੇ ਬਿਨਾਂ ਹੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਨੂੰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ। ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਵੌਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਪਰਸਿਸਟੈਂਟ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਜੰਟਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਜੇਤੂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਾਰਟ ਮਾਡਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਉਹ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ।

ਰਵਾਇਤੀ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਇੰਡੈਕਸ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ੈਲਫ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਧੁਨਿਕ AI ਇੰਟਰਫੇਸ ਇੱਕ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਕਿਤਾਬਾਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਮੌਜੂਦਾ ਟੈਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਨਸਰ ਇੰਜਣ ਵੈੱਬ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ‘ਰਿਟਰੀਵਲ ਆਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ’ ਨਾਮਕ ਤਕਨੀਕ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ AI ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਸਾਡੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਸ ਲਿੰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਖੁਦ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦੇ ਨਿਰਣੇ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਖੋਜ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਪੈਟਰਨ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕੀਵਰਡ ਟਾਈਪ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਹ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਵਧੇਰੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦੀ ਉਡੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਰੀਐਕਟਿਵ ਸਰਚ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਸਹਾਇਤਾ ਵੱਲ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਮੌਜੂਦਾ ਲੜਾਈ ਦਾ ਮੂਲ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਜਿਹੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੌੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਡਾ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਥਾਂ ‘ਤੇ ਰਹੇ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਚੈਟਬੋਟ ਤੁਹਾਡੀ ਆਖਰੀ ਛੁੱਟੀ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਅਗਲੀ ਯੋਜਨਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਮ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਸਿਸਟੈਂਟ ਮੈਮੋਰੀ ਟੈਕ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਨਵੀਂ ਖਾਈ ਹੈ।

ਲਿੰਕਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ

ਬੰਦ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਵਿਸ਼ਵ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ‘ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਦਾ ਦਬਾਅ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਸੰਖੇਪ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਰੈਸਿਪੀ ਜਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਉਹ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰੀ ਮਾਲੀਆ ਗੁਆਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਜਿਉਂਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਸਥਾਨਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੇ ਹਰ ਕੋਨੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਰਕਾਰਾਂ ਹੁਣ ਇਸ ਲਈ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਜਨਤਕ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ‘ਫੇਅਰ ਯੂਜ਼’ ਹੈ ਜੇਕਰ ਉਹ ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵੀ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਹੋਈ ਵੰਡ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ, ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ AI ਦਾ ਖਰਚਾ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਜੋ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ-ਸਮਰਥਿਤ, ਡੇਟਾ-ਭੁੱਖੇ ਮੁਫਤ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਮਾਨਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਮੋਬਾਈਲ ਡਿਵਾਈਸ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦਾ ਮੁੱਖ ਤਰੀਕਾ ਹਨ, ਵੌਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮੋਡ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਵੈੱਬ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ ਫ਼ੋਨ ਤੋਂ ਡਾਕਟਰੀ ਸਲਾਹ ਮੰਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਸ਼ਾਇਦ ਕਦੇ ਵੀ ਉਹ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਨਹੀਂ ਦੇਖੇਗਾ ਜਿਸਨੇ ਕੱਚਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇਹ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਤੋਂ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵੱਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੀਆਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵੀ ਆਪਣੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਕਿਸੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਲਕੀਅਤ ਰਾਜ਼ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਦੇ ਲਾਭ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਸਰਵਰਾਂ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਗਲੋਬਲ ਟੈਕ ਮੈਪ ਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੁਬਾਰਾ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੌਣ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਗੇਟਵੇ ਨੂੰ ਕੌਣ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਨਸਰ ਇੰਜਣ ਤੁਹਾਡੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਸਾਲ 2026 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਸਵੇਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਦਿਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਐਪਸ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਬੈੱਡਸਾਈਡ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਸ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਲੰਡਰ, ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਮੌਸਮ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲੀ ਮੀਟਿੰਗ ਤੀਹ ਮਿੰਟ ਅੱਗੇ ਵਧ ਗਈ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੰਬੀ ਸੈਰ ਲਈ ਸਮਾਂ ਹੈ। ਇਹ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਸੀ, ਹੁਣ ਨੇੜਲੇ ਸਟੋਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਰੀ ‘ਤੇ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟਿਕ ਵੈੱਬ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਮੀਨੂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਖੋਜ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੌਲ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਨਿਰੰਤਰ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਦਿੱਖ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਕੌਫੀ ਸ਼ੌਪ ਲਈ, ਨਕਸ਼ੇ ‘ਤੇ ਚੋਟੀ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੋਣ ਨਾਲੋਂ ਉਹ ਹੋਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿਸਦੀ AI ਏਜੰਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਖਾਸ ਸੁਆਦ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲਾ ਮਾਹੌਲ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਵਾਇਤੀ SEO ਦੀ ਬਜਾਏ AI ਖੋਜ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰ ਵਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਏਜੰਟ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਕਦੇ ਵੀ ਆਪਣੀ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵੀ ਵਿਜ਼ਿਟਰ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ। ਇਹ ਯਾਤਰਾ ਅਤੇ ਪਰਾਹੁਣਚਾਰੀ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਏਜੰਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੁਆਰਾ ਬੁਕਿੰਗ ਸਾਈਟ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਹੀ ਫਲਾਈਟਾਂ ਬੁੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਟੇਬਲ ਰਿਜ਼ਰਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਯਾਤਰਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਆਧੁਨਿਕ ਖਪਤਕਾਰ ਦਾ ਜੀਵਨ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਖੋਜ ਨਾਲੋਂ ਸੁਵਿਧਾ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਨਵੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਡੇ ਸਥਾਪਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ। ਜੇਕਰ AI ਸਾਨੂੰ ਸਿਰਫ ਉਹੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਸੋਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਖੁੱਲੇ ਵੈੱਬ ਦੀ ਖੁਸ਼ੀ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ ਜੋ ਇੱਕ ਖਾਸ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪੁਰਾਣੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਸਨ ਜੋ ਦੂਜੇ ਪੇਪਰ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਸਿਧਾਂਤ ਵੱਲ। AI ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਰੁਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਇੱਕ ਦੋਧਾਰੀ ਤਲਵਾਰ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਸਾਡੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਵੀ ਤੰਗ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ, ਚੁਣੌਤੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰਹਿਣ ਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਹੁਣ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਡੇਟਾ ਬਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ‘ਤੇ AI ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ, ਅਸਲ ਸਮੱਗਰੀ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ ਜਿਸਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਇਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਜੀਟਲ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਬਚਾਅ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਪਰ ਕੋਈ ਵੀ ਤੁਹਾਡੇ ਲਿੰਕ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਨਵੀਂ ਹਕੀਕਤ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜਵਾਬ ਉਤਪਾਦ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਫੁੱਟਨੋਟ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ AI ਓਵਰਵਿਊਜ਼ ‘ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਅਪਡੇਟਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਇਹ ਦੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਵੈੱਬ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਨਵੇਂ ਵੈੱਬ ਦੀ ਆਰਥਿਕ ਲਹਿਰ

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸੁਵਿਧਾ ਦੇ ਬਦਲੇ ਕੀ ਛੱਡ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕੀ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਲਈ ਸਿੱਧੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਅਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੀਮਤ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਰੋਤ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਹੁਣ ਲਾਭਦਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ AI ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਗੇ? ਅਸੀਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਮੁੱਚੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਣ ਲਈ, ਇਸਨੂੰ ਸਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਜੀਵਨ ਤੱਕ ਡੂੰਘੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸਾਡੇ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ, ਸਾਡੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਅਤੇ ਸਾਡੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ‘ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਡਿਜੀਟਲ ਇਤਿਹਾਸ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਘਾਟ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਟੈਕ ਦਿੱਗਜ ਨਵੇਂ ‘ਵਾਲਡ ਗਾਰਡਨ’ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਭੌਤਿਕ ਲਾਗਤ ਵੀ ਹੈ। ਹਰ ਸਧਾਰਨ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਠੰਢਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੀ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ ਖੋਜ ਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਜਾਇਜ਼ ਹੈ ਜਦੋਂ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸੂਚੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹੋਵੇਗੀ? ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਸਾਨੂੰ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤੋਲ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸੂਖਮਤਾ ਅਤੇ ਟਕਰਾਅ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਾਂ? ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਵਾਲ ਹਨ ਕਿ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਡਾ ਸਮਾਜ ਇੱਕ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰੇ।

ਸਾਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਕੇਂਦਰੀਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਿਰਫ਼ ਕੁਝ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੀ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਗਿਆਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ? ਕੀ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦਾ ਗੇਟਕੀਪਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਤੀਤ ਦੇ ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ? ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਆਸਾਨ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ।

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।

ਡਿਜੀਟਲ ਸ਼ੈਡੋ ਨਾਲ ਰਹਿਣਾ

ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ, ਲੜਾਈ ਸਿਰਫ ਚੈਟ ਵਿੰਡੋ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੰਬਿੰਗ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਵਰਕਫਲੋ ਏਕੀਕਰਣ ਅਗਲੀ ਸਰਹੱਦ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਤੋਂ ਦੂਰ ਡੂੰਘੇ API ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਲਈ Slack, GitHub, ਅਤੇ Notion ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਅਕਸਰ ਸਖਤ API ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੋਕਨ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਸੰਘਰਸ਼ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਵਜੋਂ ਇਸਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਜ਼ੀਰੋ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਇੰਨੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ। ਐਮਬੈਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਟੋਰ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਸਭ ਕੁਝ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਛੋਟੇ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਹਾਈ-ਐਂਡ ਲੈਪਟਾਪ ਜਾਂ ਫ਼ੋਨ ‘ਤੇ ਵੀ ਚੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਇਦ ਦਿੱਗਜਾਂ ਜਿੰਨੇ ਸਮਰੱਥ ਨਾ ਹੋਣ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵੌਇਸ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਲੇਟੈਂਸੀ AI ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਚੁੱਪ ਕਾਤਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਸਕਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਕੁਦਰਤੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਭਰਮ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਨਾਲ ਵੀ ਜੂਝ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਗੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕੋਡ ਚਲਾਉਣ ਜਾਂ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਮੂਵ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਲਤ ਕਮਾਂਡ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਈਮੇਲ ਭੇਜ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਮਲ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ

ਧਿਆਨ ਕੱਚੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਲ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵੱਲ ਵੀ ਇੱਕ ਕਦਮ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟੇ, ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਜਵਾਬਦੇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕੰਪਿਊਟ ਦੀਆਂ ਉੱਚ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਹਨਾਂ ਕਾਲਾਂ ਦੇ ਓਵਰਹੈੱਡ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕੈਚਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ ਪੂਰੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਕਈ ਦਿਨਾਂ ਤੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫੋਕਸ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਭਰਮ (hallucinate) ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਅੰਤਿਮ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ CRM ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬੋਰਡ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਟੀਮ ਦਾ ਇੱਕ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਉਹ ਪੱਧਰ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਮੰਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੈਟ ਵਿੰਡੋ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ। ਉਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਟੂਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉੱਥੇ ਰਹੇ ਜਿੱਥੇ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ ਨਵੀਨਤਮ ਵੌਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿਕਾਸ ਦੇਖੋ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀ ਮੈਗਜ਼ੀਨ ਰਾਹੀਂ ਨਵੀਨਤਮ AI ਰੁਝਾਨਾਂ ‘ਤੇ ਵੀ ਅਪਡੇਟ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਪ੍ਰਗਤੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ

ਅਗਲਾ ਸਾਲ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਚੈਟਬੋਟਸ ਸੱਚੇ ਭਾਈਵਾਲ ਬਣਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਵਧੀਆ ਸਰਚ ਬਾਕਸ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਰਥਪੂਰਨ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਉੱਚ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਸਕੋਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੁਆਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਮਨੁੱਖੀ ਦਖਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ। ਸਾਨੂੰ ਕ੍ਰਾਸ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਸ਼ੋਰ ਅਕਸਰ ਅਸਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਸੰਕੇਤ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਜੇਤੂ ਉਹ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਰਗੜ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਵੌਇਸ, ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਤਕਨੀਕ, ਜਾਂ ਸਹਿਜ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਏਕੀਕਰਣ ਰਾਹੀਂ, *ਟੀਚਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਗਾਇਬ ਕਰਨਾ ਹੈ।* ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਸਰਚ ਅਤੇ ਐਕਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਾ ਧੁੰਦਲੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਡਿਜੀਟਲ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਕਦੇ ਵੀ ਪਹਿਲਾਂ ਵਰਗਾ ਨਹੀਂ ਰਹੇਗਾ।

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।