ਏਆਈ ਸਮਾਜ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਗਤੀ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਜਾਦੂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਚਮਕ ਅੰਨ੍ਹਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ AI ਸਮਾਜ ਲਈ ਕਿਉਂ ਮਾੜਾ ਹੈ? ਤਾਂ ਇਹ ਗਾਈਡ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੀ ਹੈ - ਉਦਾਹਰਣਾਂ, ਹੱਲਾਂ ਅਤੇ ਕੁਝ ਅਸਹਿਜ ਸੱਚਾਈਆਂ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ-ਵਿਰੋਧੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਹਕੀਕਤ-ਪੱਖੀ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

🔗 AI ਕਿੰਨਾ ਪਾਣੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ?
AI ਦੀ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਪਾਣੀ ਦੀ ਖਪਤ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।

🔗 ਇੱਕ AI ਡੇਟਾਸੈਟ ਕੀ ਹੈ?
ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਢਾਂਚੇ, ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਵੰਡਦਾ ਹੈ।

🔗 ਏਆਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

🔗 ਏਆਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ
ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ: AI ਸਮਾਜ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ? ⚠️

ਕਿਉਂਕਿ ਗੰਭੀਰ ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, AI ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨਨ ਨਕਲੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੁਪਰਚਾਰਜ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਊਰਜਾ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਅਪੀਲ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਮਿਆਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। [1][2][5]

ਕਿੱਸਾ (ਸੰਯੁਕਤ): ਇੱਕ ਖੇਤਰੀ ਰਿਣਦਾਤਾ ਇੱਕ AI ਲੋਨ-ਟ੍ਰਾਈਏਜ ਟੂਲ ਪਾਇਲਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੀਡ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਇਤਿਹਾਸਕ ਰੈੱਡਲਾਈਨਿੰਗ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੁਝ ਪੋਸਟਕੋਡਾਂ ਦੇ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਫਿਕਸ ਇੱਕ ਮੀਮੋ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਡੇਟਾ ਕੰਮ, ਨੀਤੀ ਕੰਮ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਕੰਮ ਹੈ। ਉਹ ਪੈਟਰਨ ਇਸ ਟੁਕੜੇ ਵਿੱਚ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

AI ਸਮਾਜ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਚੰਗੇ ਤਰਕ ✅

ਚੰਗੀ ਆਲੋਚਨਾ ਤਿੰਨ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ:

• ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਸਬੂਤ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰੋ , ਨਾ ਕਿ ਵਾਈਬਸ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੋਖਮ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਪੜ੍ਹ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। [1]

• ਢਾਂਚਾਗਤ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦਿਖਾਓ , ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਾਰ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਾਦਸੇ। [2]

• ਮੌਜੂਦਾ ਗਵਰਨੈਂਸ ਟੂਲਕਿੱਟਾਂ (ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ, ਆਡਿਟ, ਸੈਕਟਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ) ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਖਾਸ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰੋ

ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਤੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹੀ ਬਾਰ ਹੈ।

ਨੁਕਸਾਨ, ਬਿਨਾਂ ਪੈਕ ਕੀਤੇ

1) ਪੱਖਪਾਤ, ਵਿਤਕਰਾ, ਅਤੇ ਅਨੁਚਿਤ ਫੈਸਲੇ 🧭

ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਕੋਰ, ਰੈਂਕ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਪਸ਼ਟ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਨੁਕਸਦਾਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਮਿਆਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ AI ਜੋਖਮ - ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ - ਅਸਲ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। [1]

ਇਹ ਸਮਾਜਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਔਜ਼ਾਰ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਕ੍ਰੈਡਿਟ, ਨੌਕਰੀਆਂ, ਰਿਹਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਟੈਸਟਿੰਗ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਆਡਿਟ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। [1]

2) ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਡੀਪ ਫੇਕ, ਅਤੇ ਹਕੀਕਤ ਦਾ ਘਾਣ 🌀

ਹੁਣ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਨਾਲ ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸਸਤਾ ਹੈ। ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿਰੋਧੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਮਾਡਲ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਹਮਲਿਆਂ ਦੀ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। [2]

ਇਹ ਸਮਾਜਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਉਦੋਂ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਦਾਅਵਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੀ ਕਲਿੱਪ ਨਕਲੀ ਹੈ - ਜਾਂ ਅਸਲੀ - ਸਹੂਲਤ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੀਡੀਆ ਸਾਖਰਤਾ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਸਮੱਗਰੀ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਅੰਤਰ-ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਾਲਮੇਲ ਵਧੇਰੇ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। [2]

3) ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜਤਾ ਦਾ ਦਬਾਅ 🕵️♀️

ਏਆਈ ਆਬਾਦੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਚਿਹਰੇ, ਆਵਾਜ਼ਾਂ, ਜੀਵਨ ਦੇ ਨਮੂਨੇ। ਖ਼ਤਰੇ-ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਫਿਊਜ਼ਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਸੈਂਸਰਾਂ ਨੂੰ ਡੀ-ਫੈਕਟੋ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ। [2]

ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਬੋਲਣ ਅਤੇ ਸੰਗਤ 'ਤੇ ਠੰਢੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦੇਖਣਾ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇੱਥੇ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੋਣੀ , ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਮੀਲ ਪਿੱਛੇ। [2]

4) ਨੌਕਰੀਆਂ, ਉਜਰਤਾਂ, ਅਤੇ ਅਸਮਾਨਤਾ 🧑🏭→🤖

AI ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਯਕੀਨਨ - ਪਰ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਅਸਮਾਨ ਹੈ। ਮਾਲਕਾਂ ਅਤੇ ਕਾਮਿਆਂ ਦੇ ਕਰਾਸ-ਕੰਟਰੀ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਵਿੱਚ ਉਲਟ ਅਤੇ ਵਿਘਨ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੋਵੇਂ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਹੁਨਰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਪਰਿਵਰਤਨ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਘਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। [3]

ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਫਰਮਾਂ ਜਾਂ ਸੰਪਤੀ ਮਾਲਕਾਂ ਨੂੰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਬਾਕੀ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਮਰਤਾ ਨਾਲ ਮੋਢੇ ਹਿਲਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਅਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। [3]

5) ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸ਼ੋਸ਼ਣ 🧨

ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਹਮਲੇ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਏਆਈ ਐਪਸ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਟੂਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਜ਼ਹਿਰ, ਤੁਰੰਤ ਟੀਕਾ, ਮਾਡਲ ਚੋਰੀ, ਅਤੇ ਸਪਲਾਈ-ਚੇਨ ਕਮਜ਼ੋਰੀਆਂ। ਯੂਰਪੀਅਨ ਧਮਕੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਮੀਡੀਆ, ਜੇਲ੍ਹਬ੍ਰੇਕ ਅਤੇ ਜ਼ਹਿਰ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਦੀ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼। [2]

ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਜਦੋਂ ਕਿਲ੍ਹੇ ਦੀ ਰਾਖੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਨਵਾਂ ਡ੍ਰਾਬ੍ਰਿਜ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਰਵਾਇਤੀ ਐਪਾਂ ਹੀ ਨਹੀਂ - AI ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ-ਬਾਈ-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤੀਕਰਨ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। [2]

6) ਊਰਜਾ, ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਲਾਗਤਾਂ 🌍💧

ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੇਣ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਖਪਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਊਰਜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਹੁਣ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਏਆਈ ਵਰਕਲੋਡ ਸਕੇਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਗਰਿੱਡ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਕਰਨਾ, ਘਬਰਾਉਣਾ ਨਹੀਂ, ਮੁੱਦਾ ਹੈ। [4]

ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਅਦਿੱਖ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਤਣਾਅ ਉੱਚ ਬਿੱਲਾਂ, ਗਰਿੱਡ ਭੀੜ, ਅਤੇ ਸਾਈਟਿੰਗ ਲੜਾਈਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਲੀਵਰੇਜ ਵਾਲੇ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ। [4]

7) ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ 🩺

ਗਲੋਬਲ ਸਿਹਤ ਅਧਿਕਾਰੀ ਕਲੀਨਿਕਲ AI ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ, ਦੇਣਦਾਰੀ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਗਵਰਨੈਂਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਹਨ; ਗਲਤੀਆਂ ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹਨ; ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਲੀਨਿਕਲ-ਗ੍ਰੇਡ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। [5]

ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਯੋਗਤਾ ਵਰਗਾ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਗਾਰਡਰੇਲਾਂ ਨੂੰ ਡਾਕਟਰੀ ਹਕੀਕਤਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਡੈਮੋ ਵਾਈਬਸ। [5]

ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਨੁਕਸਾਨ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਸਾਧਨ

(ਹਾਂ, ਸਿਰਲੇਖ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਜੀਬ ਹਨ)

ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ: 🧪 ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫੈਲਦਾ ਹੈ

• ਤਿਰਛੇ ਡੇਟਾ - ਇਤਿਹਾਸਕ ਰਿਕਾਰਡ ਪਿਛਲੇ ਵਿਤਕਰੇ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਇਸਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਮਾਪਦੇ ਅਤੇ ਘਟਾਉਂਦੇ ਨਹੀਂ ਹੋ। [1]

• ਬਦਲਦੇ ਸੰਦਰਭ - ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਇੱਕ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੂਜੀ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਢਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸ਼ਾਸਨ ਲਈ ਸਕੋਪਿੰਗ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। [1]

• ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਵੇਰੀਏਬਲ - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸਹਿ-ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। [1]

ਵਿਹਾਰਕ ਚਾਲ: ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾਓ, ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਮਾਪੋ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸਦਾ ਬਚਾਅ ਪਹਿਲੇ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਕਰੋਗੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਨਾ ਭੇਜੋ। [1]

ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸੋਚੋ: ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ AI ਨਾਲ ਇੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਿਉਂ ਜੁੜੀ ਹੋਈ ਹੈ 🧲

• ਸਪੀਡ + ਨਿੱਜੀਕਰਨ = ਨਕਲੀ ਜੋ ਸੂਖਮ-ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।

• ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨਾਮੇ - ਜਦੋਂ ਸਭ ਕੁਝ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੁਰੇ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੱਕ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

• ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਪਛੜਨਾ - ਉਤਪਤੀ ਦੇ ਮਿਆਰ ਅਜੇ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਮੀਡੀਆ ਦੌੜ ਹਾਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਤਾਲਮੇਲ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। [2]

ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸੋਚੋ: ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਿੱਲ ਬਕਾਇਆ ਆ ਗਿਆ ਹੈ 🧱

• ਬਿਜਲੀ - ਏਆਈ ਵਰਕਲੋਡ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੀ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਅਨੁਮਾਨ ਇਸ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧਾ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। [4]

• ਪਾਣੀ - ਠੰਢਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰ ਸੋਕੇ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ।

• ਬੈਠ ਕੇ ਲੜਾਈਆਂ - ਜਦੋਂ ਭਾਈਚਾਰੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੇ ਦੇ ਖਰਚੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਉਹ ਪਿੱਛੇ ਹਟ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਉਪਾਅ: ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਛੋਟੇ/ਪਤਲੇ ਮਾਡਲ, ਆਫ-ਪੀਕ ਇਨਫਰੈਂਸ, ਨਵਿਆਉਣਯੋਗ ਊਰਜਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਥਿਤੀ, ਪਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ 'ਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ। ਕਹਿਣਾ ਆਸਾਨ ਹੈ, ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ। [4]

ਉਹਨਾਂ ਆਗੂਆਂ ਲਈ ਰਣਨੀਤਕ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਜੋ ਸੁਰਖੀ ਨਹੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ 🧰

• ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਲਾਈਵ ਰਜਿਸਟਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ AI ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਚਲਾਓ

• ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਤਕਨੀਕ ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪਲੇਬੁੱਕ ਲਾਗੂ ਕਰੋ

• ਸੁਤੰਤਰ ਆਡਿਟ ਅਤੇ ਲਾਲ ਟੀਮਿੰਗ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ । ਜੇਕਰ ਇਹ ਲੋਕਾਂ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਜਾਂਚ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹੈ। [2]

• ਸਿਹਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸੈਕਟਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ, ਨਾ ਕਿ ਡੈਮੋ ਬੈਂਚਮਾਰਕ 'ਤੇ। [5]

• ਟਾਸਕ ਰੀਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਅਪਸਕਿਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਤੈਨਾਤੀ , ਤਿਮਾਹੀ ਮਾਪਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। [3]

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬ 🙋‍♀️

• ਕੀ AI ਵੀ ਚੰਗਾ ਨਹੀਂ ਹੈ? ਬੇਸ਼ੱਕ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਸਕੀਏ।

• ਕੀ ਅਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਜੋੜ ਸਕਦੇ? ਮਦਦਗਾਰ, ਪਰ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੈਸਟਿੰਗ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। [1]

• ਕੀ ਨਿਯਮ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ? ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚੇ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਬਾਰੇ ਹਨ ਕਿਵੇਂ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। [1]

TL;DR ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ 🧩

AI ਸਮਾਜ ਲਈ ਮਾੜਾ ਕਿਉਂ ਹੈ? ਕਿਉਂਕਿ ਪੈਮਾਨਾ + ਧੁੰਦਲਾਪਨ + ਗਲਤ ਸੰਯੋਜਨ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ = ਜੋਖਮ। ਇਕੱਲੇ ਛੱਡ ਕੇ, AI ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਾਲਣ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਨਿਕਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਪੀਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਲਟ ਪਾਸੇ: ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਿਹਤਰ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਢਾਂਚੇ, ਆਡਿਟ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮਿਆਰ, ਅਤੇ ਸੈਕਟਰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ ਹੈ। ਇਹ ਬ੍ਰੇਕਾਂ ਨੂੰ ਸਲੈਮ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ, ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਲੋਕ ਹਨ। [1][2][5]

ਹਵਾਲੇ

1. NIST - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਰਿਸਕ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਫਰੇਮਵਰਕ (AI RMF 1.0)। ਲਿੰਕ

2. ENISA - ਧਮਕੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ 2025। ਲਿੰਕ

3. OECD – ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ AI ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ: ਮਾਲਕਾਂ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ OECD AI ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਨਤੀਜੇ । ਲਿੰਕ

4. IEA - ਊਰਜਾ ਅਤੇ AI (ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਮੰਗ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ)। ਲਿੰਕ

5. ਵਿਸ਼ਵ ਸਿਹਤ ਸੰਗਠਨ - ਸਿਹਤ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ । ਲਿੰਕ

ਦਾਇਰਾ ਅਤੇ ਸੰਤੁਲਨ 'ਤੇ ਨੋਟਸ: OECD ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ/ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਵੇਖਣਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹਨ; ਉਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ENISA ਮੁਲਾਂਕਣ EU ਖਤਰੇ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। IEA ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਮਾਡਲ ਕੀਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਸ਼ਚਤਤਾਵਾਂ ਨਹੀਂ; ਇਹ ਇੱਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸੰਕੇਤ ਹੈ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨਹੀਂ।

ਅਧਿਕਾਰਤ AI ਸਹਾਇਕ ਸਟੋਰ 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਲੱਭੋ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ