ਚੈਟਬੋਟ ਲੀਡਰ ਹੁਣ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਲੜ ਰਹੇ ਹਨ
ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਦੌੜ ਹੁਣ ਖਤਮ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਦਸ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਬਾਰਾਂ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਾਰ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਧਿਆਨ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡੂੰਘੇ ਏਕੀਕਰਣ (deep integration) ਵੱਲ ਵੱਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਚੈਟਬੋਟ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਪਰਤ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਤ ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਬੈਠਦੀ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਖਿਡਾਰੀ ਆਪਣੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕਨੈਕਟਡ ਬਣਾ ਕੇ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੜ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪੂਰੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਜੇਤੂ ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ ਜਿਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਭੁਲਾ ਦੇਵੇਗੀ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲੋਂ ਕੰਮ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਬੋਟ ਮੀਟਿੰਗ ਤੈਅ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਸ ਬੋਟ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਕੀਮਤੀ ਹੈ ਜੋ ਸੋਨੇਟ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਤੋਂ ਪਰੇ: ਉਪਯੋਗਤਾ ਲਈ ਨਵੀਂ ਲੜਾਈ
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਟੈਕ ਦੁਨੀਆ ਬੈਂਚਮਾਰਕਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਪਾਗਲ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਸਫਲਤਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵਜੋਂ ਸਿਰਫ MMLU ਸਕੋਰਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਸੀ। ਇਹ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ। ਹੁਣ ਧਿਆਨ ਏਜੰਸੀ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ‘ਤੇ ਹੈ। ਏਜੰਸੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ AI ਦੀ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਲਾਈਟ ਬੁੱਕ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ। ਮੈਮੋਰੀ AI ਨੂੰ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੌਣ ਹੋ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਇੱਕ ਸਥਾਈ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਬਾਅਦ ਚੈਟਬੋਟ ‘ਤੇ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੱਥੇ ਛੱਡਿਆ ਸੀ। ਉਦਯੋਗ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵੱਲ ਵੀ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ ਆਵਾਜ਼ ਨਾਲ AI ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਕੈਮਰੇ ਰਾਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦਾ ਪੂਰਾ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ The Verge ਵਰਗੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਆਏ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਉਪਭੋਗਤਾ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸਥਾਈ ਮੈਮੋਰੀ।
- ਈਮੇਲ, ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਨੇਟਿਵ ਏਕੀਕਰਣ।
- ਘੱਟ ਲੇਟੈਂਸੀ ਵਾਲੇ ਵੌਇਸ ਮੋਡ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ।
- ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮਾਨਤਾ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ।
ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੁਣ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਦਿਮਾਗ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕੋਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ contextual awareness ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ Apple ਅਤੇ Google ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦੇ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ AI ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ‘ਤੇ ਕੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਿਤ ਚੈਟ ਬਾਕਸ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਚੈਟਬੋਟ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾ ਵਜੋਂ ਅੰਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਗਲੋਬਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਡਿਫੌਲਟ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ
ਗਲੋਬਲ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ, ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਇਹ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ, ਧਿਆਨ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਦਫਤਰੀ ਸੂਟ ‘ਤੇ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਹੋਰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਮੋਬਾਈਲ-ਪਹਿਲਾਂ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। Google ਅਤੇ Microsoft ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੇ AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਧਾਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ Google Docs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ Gemini ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕੋਡਰ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਵੱਲ ਝੁਕ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਐਡੀਟਰ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲੌਕ-ਇਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੇਅਰ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਇਸਦੇ ਉੱਪਰ ਬੈਠਦੀ ਹੈ। Reuters ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਦਬਦਬਾ ਇਹਨਾਂ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਸਬੰਧਾਂ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰੇਗਾ। ਛੋਟੇ ਖਿਡਾਰੀ ਬਿਹਤਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਕੇ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦਿੱਗਜਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੈਮਾਨਾ ਨਵੇਂ ਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਮਾਸ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਪੈਰ ਜਮਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਹੈ। ਜੇਤੂ ਅਰਬਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ AI ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਦਾਅ ਇੰਨੇ ਉੱਚੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ ਵੇਚ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਵੇਚ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਸਾਡੀ modern AI insights ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਡਿਫੌਲਟ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਲਈ ਲੜਾਈ ਦਹਾਕੇ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਟੈਕ ਕਹਾਣੀ ਹੈ। ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਬਚਦੀਆਂ ਹਨ।
ਔਗਮੈਂਟੇਡ ਪ੍ਰੋਫੈਸ਼ਨਲ ਦੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਨ
ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਮੰਗਲਵਾਰ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। ਉਹ ਉੱਠਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਰਾਤ ਭਰ ਦੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਸਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਸਫ਼ਰ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ। AI ਉਸ ਟੋਨ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਉਸਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਫਾਈਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਇਹ ਉਸਦੇ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸਮਾਂ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਦਫਤਰ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਡੌਕੂਮੈਂਟ ਐਡੀਟਰ ਵਿੱਚ ਖਰੜਾ ਉਡੀਕਦਾ ਦੇਖਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ AI ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅਮਲ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀ ਰਗੜ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਉਹ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਫੋਨ ਕੈਮਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। AI ਉਸਦੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਖਾਮੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੱਧਰ ਦਾ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੰਭਵ ਸੀ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਰਗਰਮ ਸਾਥੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਈ ਹੈ।
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।
ਹਮੇਸ਼ਾ-ਚਾਲੂ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਲਈ ਔਖੇ ਸਵਾਲ
ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਕੀ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦਾ? ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਾਡੇ ਸਭ ਤੋਂ ਨਿੱਜੀ ਵਿਚਾਰ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਰਾਜ਼ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀ ਦਿਮਾਗ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਲੁਕੀ ਹੋਈ ਕੀਮਤ ਸਾਡੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹ ਭਰਮ (hallucinate) ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਬਲੈਕ-ਬਾਕਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਉੱਪਰ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਲਾਭ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹਨ। New York Times ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਧੁਨਿਕ AI ਦੀਆਂ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਗੰਭੀਰ ਨੈਤਿਕ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਹਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ‘ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ AI ਮੈਮੋਰੀ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਉਦਯੋਗ ਅਜੇ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਡਿਜੀਟਲ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ‘ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁੱਲ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਭੱਜ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਡੇਟਾ ਸਾਈਲੋਜ਼ ਦਾ ਜੋਖਮ ਅਸਲ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲੋਂ ਬਿਹਤਰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬਹੁਤ ਕੀਮਤੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵੇਚਣ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਨੋਟ ਨਾ ਕਰੋ। ਸਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। AI ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਪਰ ਕੀਮਤ ਸਾਡੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਨਹੀਂ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। ਸਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਰਬ ਡਾਲਰ ਦੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਹੁੰਦੇ ਹੋਏ ਸਾਡਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੋਸਤ ਹੋਣ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
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।
ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਸ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਸਰਹੱਦ
ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਸ ਲਈ, ਗੱਲਬਾਤ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੂਲਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਇਹ API ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟੋਕਨ ਲਾਗਤਾਂ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉੱਪਰ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਵੌਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ *latency* ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਹੋ। ਤੁਸੀਂ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੀ ਮਾਡਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹਨ। RAG (Retrieval-Augmented Generation) ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰ ਹੈ। ਇਹ AI ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਸਿਰਫ਼ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੱਥਾਂ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਪਰਤ ਹੈ ਜੋ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਸ ਵਿੱਚ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ:
- ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਸੀ API ਕਾਲਾਂ ਲਈ ਦਰ ਸੀਮਾਵਾਂ।
- ਸਥਾਨਕ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਇਨਫਰੈਂਸ ਸਪੀਡ ਵਿਚਕਾਰ ਵਪਾਰ-ਆਫ।
- ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ JSON ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ।
- ਵਿਸ਼ਾਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ।
ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ ਨਵੀਨਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਉਹ ਲਚਕਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦਾ Google ਅਤੇ OpenAI ਦੇ ਬੰਦ ਸਿਸਟਮ ਮੁਕਾਬਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਲਾਉਡ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਛੋਟੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਸੰਸਾਰਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦੇਵੇਗਾ: ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ। ਇਹ ਉਹ ਤਕਨੀਕੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਰੇਸ ‘ਤੇ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ
ਅੰਤਿਮ ਸਿੱਟਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟ ਯੁੱਧ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਮੋਰਚੇ ‘ਤੇ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਕੱਚੀ ਬੁੱਧੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜੇਤੂ ਉਹ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵਪਾਰ-ਆਫਾਂ ਬਾਰੇ ਸੁਚੇਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਹੂਲਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਾਡੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜਾਂ ਸਾਡੇ ਆਪਣੇ ਲਈ ਸੋਚਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ ਨਹੀਂ ਆਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ। AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਕਲਾਉਡ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਾਡੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸਰਵਵਿਆਪੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਬੁੱਧੀ ਹਰ ਜਗ੍ਹਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਸਾਡੇ ਫੋਨਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਾਡੀਆਂ ਕਾਰਾਂ ਤੱਕ। ਜੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇਸਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਦਦਗਾਰ, ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੋਵੇ, ਉਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਅਗਲੇ ਯੁੱਗ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਚੈਟਬੋਟ ਮਰ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਅਮਰ ਰਹੇ।
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।
