ਤਿੰਨ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਕਲਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕੀਤਾ. ਰੇਫਿਕ ਅਨਾਡੋਲ ਦੁਆਰਾ "ਮਸ਼ੀਨ ਯਾਦਾਂ" ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਮੇਰੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨੂੰ ਵਧਾਇਆ।
ਕਲਾ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੇ ਲਾਂਘੇ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨਾਮ ਹੈ। ਪਰ ਚਿੰਤਾ ਨਾ ਕਰੋ, ਇਹ ਬਲੌਗ ਕਲਾ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ AI ਦੀਆਂ ਡੂੰਘੀਆਂ "ਧਾਰਨਾਵਾਂ" ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕਰਾਂਗੇ।
ਇਸ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਐਨਾਡੋਲ ਦਾ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਨਾਸਾ ਦੀ ਪੁਲਾੜ ਖੋਜ ਇਮੇਜਰੀ। ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਸੀ ਕਿ ਟੈਲੀਸਕੋਪ ਆਪਣੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਆਰਕਾਈਵਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ "ਸੁਪਨੇ" ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤੱਥ ਅਤੇ ਕਲਪਨਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬ੍ਰਹਿਮੰਡੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਡੇਟਾ, ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ, ਅਨਾਡੋਲ ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਰਿਹਾ ਸੀ ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ ਸਾਡੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਵੇਖਣ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਲਈ. ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ AI ਦੇ ਆਪਣੇ ਸੁਪਨੇ ਹਨ ...
ਤਾਂ, ਇਹ ਸਾਡੇ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਕਿਉਂ ਹੈ?
ਇਸ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਨਾਡੋਲ ਨੇ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਦੂਰਬੀਨ ਦੇ ਸੁਪਨੇ ਦੇਖਣ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ, ਏਆਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਡਿਜ਼ੀਟਲ ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਕਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸੁਪਨੇ — ਜਾਂ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਭਰਮ — ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਐਨਾਡੋਲ ਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਾਂ ਵਾਂਗ ਇਹ ਭੁਲੇਖੇ, ਡੇਟਾ, AI, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਵਿੱਚ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ AI ਭਰਮ ਕੀ ਹਨ?
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਚੈਟਬੋਟ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜਾਂ ਤਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਲਈ ਅਦਿੱਖ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ "AI ਭਰਮ।"
ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਜੋ ਕਿ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਜਵਾਬ ਤੋਂ ਵੱਖਰੇ ਹਨ, ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਲਤ ਜਾਂ ਬੇਤੁਕੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਸ਼ਬਦ "ਭਰਮ" ਅਸਾਧਾਰਨ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਦੇ ਅਜੀਬ ਚਰਿੱਤਰ ਦਾ ਸਹੀ ਵਰਣਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਭਰਮ ਕਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਬਿਹਤਰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਇਹ ਸੰਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖ ਚੰਦਰਮਾ 'ਤੇ ਬੱਦਲਾਂ ਜਾਂ ਚਿਹਰਿਆਂ ਵਿਚ ਆਕਾਰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ:
ਇਸ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਆਸਾਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ. ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਮਿਲਣਾ ਸੀ, "ਡਿਊਨ ਕਿਤਾਬ ਦੀ ਲੜੀ ਦਾ ਲੇਖਕ ਫ੍ਰੈਂਕ ਹਰਬਰਟ ਹੈ।"
ਇਹ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਤਰਲ ਸਮੱਗਰੀ ਲਿਖਣ ਲਈ ਬਣਾਏ ਜਾਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਕਹਿ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਦੇ ਹੁਨਰ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਂ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨਾਲੋਂ ਮੇਲਣ ਵਾਲੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਭਰਮ ਦੇ ਕੁਝ ਹੋਰ ਮਾਮਲੇ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?
ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਚੈਟਬੋਟ ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ ਸ਼ਖਸੀਅਤ 'ਤੇ ਅਪਰਾਧਿਕ ਆਚਰਣ ਦਾ ਝੂਠਾ ਇਲਜ਼ਾਮ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਗਵਾਹੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਵਾਜਬ ਬਦਲਾ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਅਜੀਬ ਜਾਂ ਡਰਾਉਣੇ ਜਵਾਬ: ਇੱਕ ਹਾਸੋਹੀਣੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦੇਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਦਿਓ ਜੋ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੌਸਮ ਦਾ ਸਵਾਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਦੀ ਬਰਸਾਤ ਕਰੇਗਾ, ਮੀਂਹ ਦੀਆਂ ਬੂੰਦਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਬਿੱਲੀਆਂ ਅਤੇ ਕੁੱਤਿਆਂ ਵਰਗੀਆਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਮਜ਼ਾਕੀਆ ਹਨ, ਇਹ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ "ਭਰਮ" ਹੋਵੇਗਾ।
ਵਾਸਤਵਿਕ ਅਸ਼ੁੱਧੀਆਂ: ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਚੈਟਬੋਟ ਝੂਠਾ ਬਿਆਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚੀਨ ਦੀ ਮਹਾਨ ਕੰਧ ਨੂੰ ਸਪੇਸ ਤੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਦੱਸੇ ਕਿ ਇਹ ਸਿਰਫ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਟਿੱਪਣੀ ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਮੰਨਣਯੋਗ ਲੱਗ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਗਲਤ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਪੇਸ ਤੋਂ ਕੰਧ ਦੀ ਨਜ਼ਰ ਬਾਰੇ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਭਰਮਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਦੇ ਹੋ?
ਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਣਾਓ
ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਆਪਣੇ ਟੀਚਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ ਅਤੇ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ" ਵਰਗੀ ਆਮ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, "ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ਼ ਲਿਖੋ" ਵਰਗੀਆਂ ਖਾਸ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦਿਓ।
ਸਪਸ਼ਟਤਾ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ: AI ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ:
"ਕਲਾਊਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?"
"ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।"
"IT ਕਾਰੋਬਾਰ 'ਤੇ VR ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰੋ।"
ਉਦਾਹਰਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਓ
ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇਤਿਹਾਸਕ ਸੂਝ ਜਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਨਾਲ AI-ਉਤਪੰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹੋ, "ਫੈਂਟੇਸੀ ਨਾਵਲਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਰੀ ਪੋਟਰ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰੋ।"
ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜੋ
ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਓਵਰਲੋਡ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨਤੀਜੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਕੰਪੋਨੈਂਟ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਤਰਕਪੂਰਨ ਜਵਾਬ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, AI ਨੂੰ "ਏ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ" ਇੱਕ ਕਿਊਰੀ ਵਿੱਚ, ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ।
ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ
AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਦੋ ਵਾਰ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਤੱਥ-ਅਧਾਰਿਤ ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ। ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੋਈ ਅੰਤਰ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੋਟ ਕਰੋ।
ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਭਰਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
AI ਭਰਮਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਅਸਲ ਤੱਥਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਨਰ-ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ।
ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ-ਐਗਮੈਂਟੇਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਤੋਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਆਰੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਮੀਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ AI ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਮਾਨੀਟਰ ਕਰੋ
ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। ਧਿਆਨ ਨਾਲ AI ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਸੰਭਾਵੀ ਭੁਲੇਖੇ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ 'ਤੇ ਦੁਹਰਾਓ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ AI-ਤਿਆਰ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਰੁਟੀਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਦਸਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵਿਤ ਭੁਲੇਖੇ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ।
ਡਾਟਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ
ਡੇਟਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਵਰਤਾਰਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ AI ਮਾਡਲ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇਸਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤ ਜਾਂ ਤਰਕਹੀਣ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਹੁਣ ਮੌਜੂਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਂ ਸੰਕੇਤਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਲਤ ਸਿੱਟੇ ਜਾਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, AI ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਭਰਮਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੀ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਡ੍ਰਾਈਫਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਸਿੱਟਾ
IBM ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, AI ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਲਗਭਗ 3% ਤੋਂ 10% ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ AI ਭਰਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੂਜੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋਗੇ. ਮੇਰਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਦਿਲਚਸਪ ਵਿਸ਼ਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ AI ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵੱਲ ਲਗਾਤਾਰ ਸੜਕ ਦੀ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਅਸੀਂ AI ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-AI ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ