ਇਸ ਸਮੇਂ ਕਿਹੜਾ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਾਰਗਰ ਹੈ?

ਨਵੀਨਤਾ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵੱਲ ਬਦਲਾਅ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਖਿਡੌਣਾ ਸਮਝਣ ਦਾ ਦੌਰ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣ ਇਸ ਗੱਲ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਚੈਟਬੋਟ ਸ਼ੈਕਸਪੀਅਰ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ ਟੋਸਟਰ ਬਾਰੇ ਕਵਿਤਾ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਇਹ 60 ਮਿੰਟ ਦੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਡੈੱਡਲਾਈਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਸੇ ਫੇਲ ਹੋ ਰਹੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੁਣ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਯੂਜ਼ਰ ਐਕਸਪੀਰੀਅੰਸ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਮੈਮੋਰੀ, ਵੌਇਸ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਸਬੰਧ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਆਦਤ ‘ਤੇ ਕੌਣ ਰਾਜ ਕਰੇਗਾ। ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਬੋਲਦੇ ਦੇਖਣ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਅਨੁਭਵ ਹੁਣ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਲੋੜ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਕੱਚੀ ਬੁੱਧੀ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹੋਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜੇਤੂ ਉਹ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਰੁਝੇਵੇਂ ਭਰੇ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਰਗੜ (friction) ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਤਿੰਨ ਵੱਡੇ ਦਾਅਵੇਦਾਰ

OpenAI ਆਪਣੇ ChatGPT ਨਾਲ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਖਿਡਾਰੀ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਮੂਹ ਦੇ ਜਨਰਲਿਸਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸ ਤੱਕ ਲੋਕ ਉਦੋਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਦਦ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਤਾਕਤ ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਅਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਐਡਵਾਂਸਡ ਵੌਇਸ ਮੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਥੀ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸਦੇ ਮੈਮੋਰੀ ਫੀਚਰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਰੋਲ ਆਊਟ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਅਸੰਗਤ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮੂਹ ਦਾ ਸਵਿਸ ਆਰਮੀ ਨਾਈਫ ਹੈ, ਜੋ ਕਈ ਚੀਜ਼ਾਂ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਪਰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਆਪਣੀ ਬ੍ਰਾਂਡ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਤਰਾ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Anthropic ਨੇ Claude ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਰਸਤਾ ਅਪਣਾਇਆ ਹੈ। ਲੇਖਕਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਨੁੱਖੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਰੋਬੋਟਿਕ ਟੋਨ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਕਸਰ ਦੂਜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Claude ਲੰਬੇ ਲੇਖ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹੈ। ਇਸਦਾ Projects ਫੀਚਰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ ਜਾਂ ਕੋਡਬੇਸ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਫੋਕਸਡ ਕੰਮ ਦਾ ਮਾਹੌਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪਸੰਦੀਦਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਘੰਟਿਆਂ ਬੱਧੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ OpenAI ਵਰਗੀ ਵੌਇਸ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ‘ਤੇ ਇਸਦਾ ਫੋਕਸ ਇਸਨੂੰ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਕਿਨਾਰਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਟੋਨ ਓਨੀ ਹੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੰਨੇ ਕਿ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਤੱਥ।

Google Gemini ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪਲੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਲੱਖਾਂ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ Google Docs, Gmail, ਅਤੇ Drive ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ Gemini ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉੱਥੇ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਾਤਰਾ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਖਿੱਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਪਏ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਉਹਨਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਹਰਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਟੈਬਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕਾਪੀ ਅਤੇ ਪੇਸਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝਣਾ ਪਿਆ, ਪਰ Google ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਰਾਹੀਂ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਸੁਣਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਐਪ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਿਰੋਧੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਟੂਲਸ ਦੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਚੁੱਕਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਰਹੱਦ ਰਹਿਤ ਵਰਕਫੋਰਸ

ਇਹਨਾਂ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਦੇ ਪੱਧਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰਦੇ ਹਨ। ਪਿਛਲੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਗੈਰ-ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਕਾਰਨ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬਾਜ਼ਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆਉਂਦੀ ਸੀ। ਹੁਣ, ਇਹ ਟੂਲ ਸਕਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸਨੇ ਸਥਾਨ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਅਤੇ ਉੱਦਮੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਬਰਾਬਰੀ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ੇਵਰ-ਗ੍ਰੇਡ ਕੋਡ ਜਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਾਪੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੇ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਆਰਥਿਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਲਈ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਨੈਰੋਬੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜਾਂ ਜਕਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਨੂੰ ਲੰਡਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਾਥੀਆਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਟੂਲ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਟਾਫ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨਿਯੁਕਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਕਿਸੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਜਾਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪੈਚ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੂਨੀਅਰ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਕੀਮਤ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੁਣ ਅਜਿਹੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਟਾਈਪਿੰਗ ਦੇ ਸਰੀਰਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਣ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਕਿਸਮ ਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਪਾੜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਜਾਣਗੇ ਜੋ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਰਕਾਰਾਂ ਵੀ ਇਸ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਇਹ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਰਹੱਦਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰੱਖਣ ਦਾ ਸੰਘਰਸ਼ ਇਸ ਸਮੇਂ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਵਪਾਰਕ ਚਰਚਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਣਾਅ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਿੰਦੂ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਮੁੱਲਵਾਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਮੁੜ-ਵਿਵਸਥਾ ਹੈ।

AI ਸਾਥੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਮੰਗਲਵਾਰ

ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ ਦੇ ਦਿਨ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ। ਉਹ ਆਪਣੀ ਸਵੇਰ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਆਪਣੇ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਰਾਤ ਭਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈਆਂ ਵੀਹ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹਿ ਕੇ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਸਨੂੰ ਐਕਸ਼ਨ ਆਈਟਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬੁਲੇਟਿਡ ਸੂਚੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਬਿੰਦੂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸਦੇ ਧਿਆਨ ਲਈ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ ਹੈ। ਦੁਪਹਿਰ ਦੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਨੋਟਸ ਲੈਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਵੌਇਸ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਿਰਫ਼ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਸਾਰਾਹ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਬੱਗ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਟਿਕਟ ਲੱਭਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਇਹ ਪੱਧਰ ਦੁਪਹਿਰ ਦੇ ਖਾਣੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਸਦੇ ਲਗਭਗ ਦੋ ਘੰਟੇ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨਿਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਚਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਦੁਪਹਿਰ ਨੂੰ, ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ ਲਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਦਲੀਲ ਨੂੰ ਬਣਤਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ Claude ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ। AI ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਜਟ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਸਾਰਾਹ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਿਛਲੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੇ। ਇਹ ਤਰਕ ਦਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪਲ ਹੈ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਪਿਛਲੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਚਾਰਟ ਲੱਭਣ ਲਈ Gemini ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਉਸਨੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਹੈ। ਉਸਨੂੰ ਫਾਈਲ ਦਾ ਨਾਮ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਦਾ ਸੀ। ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਇਸਨੂੰ ਲੱਭ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕਮਾਂਡ ਨਾਲ ਉਸਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਦਿਨ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਸਾਰਾਹ ਨੇ ਉਹ ਕੰਮ ਪੂਰੇ ਕਰ ਲਏ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਉਹ ਇੱਕ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਨਸਿਕ ਕੀਮਤ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਸਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ AI ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਇਸ ‘ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਵੀ ਗਲਤ ਤੱਥ ਉਸਦੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਸਦਾ ਦਿਨ ਤੇਜ਼ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਤੀਬਰ ਵੀ ਹੈ। ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਵਧੇਰੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ AI ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ। ਟੂਲ ਭਾਰੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਮਨੁੱਖ ਅਜੇ ਵੀ ਅੰਤਿਮ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੇ ਉਸਦੀ ਥਕਾਵਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਸਰੀਰਕ ਤੋਂ ਬੋਧਾਤਮਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਹੁਣ ਕੰਮ ਕਰਨ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਥੱਕਦੀ, ਉਹ ਉਸ ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਕੇ ਥੱਕ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸਹੂਲਤ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਇਸ ਅਚਾਨਕ ਵਾਧੇ ਦੇ ਬਦਲੇ ਕੀ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਾਂ। AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨਾਲ ਹਰ ਗੱਲਬਾਤ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਨਿੱਜੀ ਡਾਕਟਰੀ ਚਿੰਤਾ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਪਾਰਕ ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਹ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ (anonymize) ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਤਕਨੀਕੀ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਮੁਨਾਫੇ ਲਈ ਕੁਰਬਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਬਦਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਈਮੇਲ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਸਾਡੀ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ‘ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਗੁਆਉਣ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਦੀ ਕਾਹਲੀ ਵਿੱਚ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦਾ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਨੂੰ ਠੰਡਾ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਇੱਕ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਆਪਣੀਆਂ ਡਿਜੀਟਲ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕੀ ਇੱਕ ਦੋ-ਵਾਕ ਦੀ ਈਮੇਲ ਲਿਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਲਈ ਇੱਕ ਬਲਬ ਜਿੰਨੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਅਸੀਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧੂਤਾ ਦੇ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਾਮੂਲੀ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਟਿਕਾਊ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਛੋਟੇ, ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਸਾਡਾ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਰਗ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਟਿਕਾਊ ਹੈ।

ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ

ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਲਈ, ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਦੀ ਚੋਣ ਅਕਸਰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ (Context windows) ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਾਰਕ ਹਨ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਰਗਰਮ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। Gemini ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਨਾਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਲੱਖਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਗਭਗ ਕਈ ਲੰਬੇ ਨਾਵਲਾਂ ਜਾਂ ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਦੇਣਗੇ। OpenAI ਅਤੇ Anthropic ਇਸ ਨੂੰ ਫੜ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ Google ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਤਾਜ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

API ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵੀ ਵੱਡੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਟੂਲ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। OpenAI ਕੋਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਪਟਾਈਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਪਰਿਪੱਕ API ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਹੈ। Anthropic ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਮਹਿੰਗਾ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਖਾਸ ਤਰਕ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਹੁਣ ਇਹਨਾਂ ਖਰਚਿਆਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ। Ollama ਜਾਂ LM Studio ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਸਿੱਧੇ ਲੈਪਟਾਪ ‘ਤੇ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲ ਦਿੱਗਜਾਂ ਜਿੰਨੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਡੇਟਾ ਭੇਜੇ ਬਿਨਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਾਰ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਇਹ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਹੁੰਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸਚੇਤ ਗੀਕ ਲਈ ਮਿਆਰ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ।

• ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸੈਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ AI ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਯਾਦ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• API ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਪੀਕ ਘੰਟਿਆਂ ਦੌਰਾਨ ਕਸਟਮ-ਬਿਲਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਉਤਪਾਦਕਤਾ ‘ਤੇ ਫੈਸਲਾ

ਇਸ ਸਮੇਂ ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਆਦਤਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਬਦਲਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਔਸਤ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜੋ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਲਈ Google ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, Gemini ਸਪੱਸ਼ਟ ਵਿਕਲਪ ਹੈ। ਰਚਨਾਤਮਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਲਈ ਜਿਸਨੂੰ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਤਰਕ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, Claude ਬਿਹਤਰ ਟੂਲ ਹੈ। ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜੋ ਇੱਕ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲਾ ਸਾਥੀ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕੇ, ਦੇਖ ਸਕੇ ਅਤੇ ਕੋਡ ਕਰ ਸਕੇ, ChatGPT ਗੋਲਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਮੁਕਾਬਲਾ ਹੁਣ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਸਮਾਰਟ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸ ਕੋਲ ਸਭ ਤੋਂ ਉਪਯੋਗੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਅਦਿੱਖ ਹੋਣਗੇ, ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹਰ ਐਪ ਦੇ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ। ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਕਰਨਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਮੈਗਜ਼ੀਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਬ੍ਰੇਕਡਾਊਨ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਡੈਸਕਟਾਪ ਲਈ ਲੜਾਈ ਹੁਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।

• OpenAI ਮੋਬਾਈਲ ਅਤੇ ਡੈਸਕਟਾਪ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• Anthropic ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਤਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

সম্পাদকের মন্তব্য: আমরা এই সাইটটি একটি বহুভাষিক এআই সংবাদ এবং নির্দেশিকা কেন্দ্র হিসাবে তৈরি করেছি তাদের জন্য যারা কম্পিউটার বিশেষজ্ঞ নন, কিন্তু তবুও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বুঝতে চান, এটিকে আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে ব্যবহার করতে চান এবং যে ভবিষ্যত ইতিমধ্যেই আসছে, তা অনুসরণ করতে চান।