ਨਵਾਂ AI ਨਾਰਮਲ: ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਾਣਨ ਵਾਲੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗੱਲਾਂ

AI ਦੀ ਮਰਜ਼ੀ ਵਾਲੇ ਦੌਰ ਦਾ ਅੰਤ

ਹੁਣ ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖੁਦ ਲੱਭ ਲਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਸਰਚ ਬਾਰ, ਈਮੇਲ ਡਰਾਫਟਾਂ ਅਤੇ ਫੋਟੋ ਗੈਲਰੀ ਵਿੱਚ ਬੈਠਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਦੇ ਇੱਕ ਤਮਾਸ਼ੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਹੂਲਤ ਬਣਨ ਦਾ ਸ਼ਾਂਤ ਸਫ਼ਰ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਖੁਦ ਨਹੀਂ ਚੁਣਿਆ। ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਅਪਡੇਟਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਰਾਹੀਂ ਆਇਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਦਲਾਅ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਹੁਣ ਟੀਚਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਿੱਧਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੀ ਅਸਲ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਈ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਅੱਜ ਦੇ ਸਮਾਰਟਫੋਨ ਜਾਂ ਲੈਪਟਾਪ ਵਰਤਣ ਵਾਲੇ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ। ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਇਨਸਾਨ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੇ ਕੰਮ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਫਰਕ ਮਿਟਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਵੀਂ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਇਨ੍ਹਾਂ ਬਦਲਾਅਵਾਂ ਬਾਰੇ ਤਾਜ਼ਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ The AI Magazine ਨਾਲ ਜੁੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਏਕੀਕਰਨ

AI ਹੁਣ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਉੱਪਰ ਇੱਕ ਪਰਤ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਸਰਚ ਇੰਜਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੀ ਲਿੰਕ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਮਰੀ (summaries) ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਆਫਿਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਾਈਡਬਾਰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਲਿਖਣ ਜਾਂ ਮੈਮੋ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡਾ ਫੋਨ ਹੁਣ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੇਸ਼ੀਅਲ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (facial recognition) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹੁਣ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਚੈਟਬੋਟਸ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ। ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦੇ ਫਲੋਅ (workflow) ਦਾ ਇੱਕ ਅਦਿੱਖ ਹਿੱਸਾ ਬਣੇ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਦੋਂ ਵੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਉਸ ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਖ਼ਬਰ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖੋਗੇ। ਇਹ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਦਾ ਆਮ ਹੋਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਕਵਿਤਾਵਾਂ ਲਿਖਣ ਜਾਂ ਕਲਾ ਬਣਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਲਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸੈਂਕੜੇ ਛੋਟੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਉਮੀਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਮ ਕੁਝ ਸੈਕਿੰਡਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਹੈਰਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੋਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਾਡੇ ਲਈ ਇਹ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇਹ ਨਵਾਂ ਬੇਸਲਾਈਨ ਸਾਰੀਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮੈਨੂਅਲ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਦੂਰ ਜਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ (intent) ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਇਹ ਉੱਥੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਜ਼ਰ ਐਕਸਪੀਰੀਅੰਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਅਜੇ ਵੀ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਦਾ ਅੰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਹਿਲੇ ਡਰਾਫਟ ਦਾ ਉਭਾਰ ਹੈ।

ਗਲੋਬਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਰਡਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ

ਇਸ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕ ਹੱਬਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਨ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪਾੜਾ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਲੋਕ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (prompt) ਕਰਨਾ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਫਾਇਦਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਵੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣਾ ਆਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਫੈਲਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਜ਼ੀਰੋ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਅਤੇ ਹਰ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। Reuters ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਦਾ ਉਭਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਦੌੜ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਪਰ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕਾਨੂੰਨ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲਦੀ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਜਾਣ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਤ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਕੁਝ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਬਦਲ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਪਰ **AI literate** ਹੋਣਾ ਉਨਾ ਹੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਕੀਬੋਰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਾਣਨਾ। ਇਹ ਕਿਰਤ ਦਾ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਪੁਨਰਗਠਨ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪੱਖ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜੋ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਦਿਮਾਗੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਦਾਅ ਬਹੁਤ ਉੱਚੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਪੱਛਮੀ ਵਰਤਾਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਸਟੈਂਡਰਡ ਹੈ ਜੋ ਰਿਕਾਰਡ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਰ ਉਦਯੋਗ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡਿਫੌਲਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁਣ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਨਹੀਂ ਰਹੀ।

ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਲਾਈਫ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੰਗਲਵਾਰ

ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ ਮੰਗਲਵਾਰ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਉਹ ਉੱਠਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਈਮੇਲ ਚੈੱਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਫੋਨ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਸਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਜੰਕ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਮੀਟਿੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਪ ਵਾਲੇ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਜਵਾਬ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਸਫ਼ਰ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਇੱਕ ਪੋਡਕਾਸਟ ਸੁਣਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੋਅ ਦੇ ਨੋਟਸ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਜਿਸਨੇ ਆਡੀਓ ਸੁਣੀ ਅਤੇ ਮੁੱਖ ਨੁਕਤੇ ਕੱਢੇ। ਕੰਮ ‘ਤੇ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਹੁਣ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਹੀਂ ਲਿਖਦੀ। ਉਹ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਉਸਦੇ ਲਈ ਟੇਬਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਲਈ, ਉਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਕੈਫੇ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਉਸਨੂੰ ਦਰਜਨਾਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੋਸਟਾਂ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰਿਵਿਊਜ਼ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੁਪਹਿਰ ਨੂੰ, ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੈਜ਼ੈਂਟੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਲਾਈਡ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਕੁਝ ਬੁਲੇਟ ਪੁਆਇੰਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਡੈੱਕ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਉਸਦੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਫੀਡ ਵੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੂੰ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰਹੇਗੀ। ਇਹ ਨਵੇਂ ਨਾਰਮਲ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦਾ ਇੱਕ ਦਿਨ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜਿਆਂ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵੀ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਆਪਣੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸੌਂਪ ਰਹੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੀ। ਘਰ ਵਿੱਚ, ਉਸਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਸਦੇ ਬੈਂਕ ਵਰਗੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਆਵਾਜ਼ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਕੈਮ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਵੌਇਸ ਕਲੋਨ (voice clone) ਹੈ। ਇਹ ਇਸੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਕਾਲਾ ਪੱਖ ਹੈ। ਉਸਦੀ ਸਵੇਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਉਸਦੀ ਸ਼ਾਮ ਦੇ ਨਵੇਂ ਜੋਖਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਪੂਰਨ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਦਿਨ ਦਾ ਕੋਈ ਵੀ ਹਿੱਸਾ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਤੋਂ ਅਛੂਤਾ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ Wired ਦੁਆਰਾ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਸਲੀਅਤ ਅਤੇ ਬਣਾਵਟੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਮਿਲ ਜਾਣਾ ਸਾਡੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਹੈ। ਸਾਰਾਹ ਕੋਈ ਟੈਕ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਆਮ ਇਨਸਾਨ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਨਵੇਂ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਰਹੀ ਹੈ। ਉਸਦਾ ਅਨੁਭਵ ਅਰਬਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਲਗਾਤਾਰ ਮਿਲਣ ਵਾਲੀ ਮਦਦ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਕੀ ਕੁਰਬਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਨਿੱਜੀ ਈਮੇਲਾਂ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਿਸੇ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਹ ਕੰਪਨੀ ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਲਹਿਜੇ ਦੀ ਮਾਲਕ ਹੈ? ਇਸ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀਆਂ ਲੁਕਵੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਊਰਜਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਇੱਕ ਸਮਰੀ ਵਾਲੀ ਈਮੇਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਲਾਇਕ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਕੀਮਤ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਕਸਰ ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਅਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰ ਬਣ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੀ ਅਗਿਆਨਤਾ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ? ਅਸਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਦਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਮਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੀ ਹੈ? ਇਹ ਡਿਜੀਟਲ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੁਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਵੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਸੁਨੇਹੇ ਲਿਖਣੇ ਜਾਂ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਕਰਨੀ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ? ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦੁਬਿਧਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਪੀਡ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। MIT Technology Review ਦੀ ਖੋਜ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਸੋਚ ‘ਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਜੇ ਵੀ ਅਣਜਾਣ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਕੰਟਰੋਲ ਗਰੁੱਪ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਸਹੂਲਤ ਇੱਕ ਜਾਲ ਹੈ, ਪਰ ਕੀਮਤ ਸਾਡਾ ਧਿਆਨ ਅਤੇ ਸਾਡਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸੌਦਾ ਸਹੀ 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।

ਆਧੁਨਿਕ ਇਨਫਰੈਂਸ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ

ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਕਨੀਕੀ ਹਕੀਕਤ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਲਾਊਡ ਵਿੱਚ ਹੋਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ API ਕਾਲਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਇੱਕ ਟੋਕਨ ਲਿਮਿਟ (token limit) ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਸ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਨੂੰ ਵਾਪਸ ਪਾਉਣ ਲਈ ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਲੋਕਲ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਚਿੱਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ ਚਲਾਉਣਾ ਵਧੇਰੇ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਜਿਹੇ ਵਰਕਫਲੋਅ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਭੇਜਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਲੋਕਲ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਾਥੀਆਂ ਵਰਗੀ ਸੋਚਣ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ। ਇੱਥੇ ਸਖ਼ਤ API ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਾਂ ਵੀ ਹਨ ਜੋ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਵਰਕਫਲੋਅ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ। ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ (context window) ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਵੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਗੁਆਉਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਦਰ ਉੱਚੀ ਹੈ। ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਸ ਲਈ ਭਵਿੱਖ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਲੋਕਲ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੋਚ ਲਈ ਕਲਾਊਡ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਰਕਫਲੋਅ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਕਈ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਹਨ:

• ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀ ਹਜ਼ਾਰ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ।
• ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਰਿਮੋਟ ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਲੇਟੈਂਸੀ (latency) ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ।
• ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ ਰਿਟੈਂਸ਼ਨ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ।
• ਲੰਬੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ।

ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਾਂ, ਫੋਕਸ ਅਨੁਕੂਲਤਾ (optimization) ਵੱਲ ਵਧੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਸਧਾਰਨ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਪੜਾਅ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋਅ (agentic workflows) ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਸਮਝ ਦੀ ਵੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਰਵਾਇਤੀ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਾਂਗ ਫੇਲ੍ਹ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਉਹ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗਲਤ ਹੋ ਕੇ ਫੇਲ੍ਹ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ “ਹੈਲੂਸੀਨੇਸ਼ਨ” (hallucination) ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਆਧੁਨਿਕ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੰਮ ਹੈ।

ਅਦਿੱਖ ਸਹਾਇਕ ਨਾਲ ਜੀਣਾ

ਨਵਾਂ ਨਾਰਮਲ ਕੋਈ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਐਪ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵੱਲ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਸ਼ੱਕ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪੱਧਰ ਵੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪੂਰਨ ਏਕੀਕਰਨ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਤੋਂ ਡਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਹੈ। ਉਹ ਸਹਾਇਕ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਅਸੀਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਾਂ, ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਹੁਨਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗੀ, ਬਲਕਿ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਦੋਂ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਹੈ। *ਨਵਾਂ AI ਨਾਰਮਲ* ਇੱਥੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਸੋਚਣ ਦੀ ਤਾਕਤ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ 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.