ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ, ਗੁਪਤਤਾ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਆਡਿਟ — ਫਿਲਾਸਫੀ ਅਤੇ ਅਪਲਾਈਡ ਐਥਿਕਸ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ

ਲਾਭ:

ਇੱਕ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਅਧਿਐਨ ਨੂੰ ਸੱਤ ਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ
ਮਨੁੱਖੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤਤਾ (ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਰੈਫਰੀ) ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਗੁਮਨਾਮ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਖੰਡਤਾ, ਇਮਾਨਦਾਰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਅਤੇ ਹਰ ਮੋੜ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਇਸ ਅੰਤਿਮ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਦਸ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਾਂਗੇ। ਇੱਕ ਸੱਚਾ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਜਾਂ ਨੈਤਿਕ ਕੰਮ — ਇੱਕ ਪੇਪਰ, ਇੱਕ ਲੈਕਚਰ, ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਆ, ਇੱਕ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕਮੇਟੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ — ਇੱਕ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ ਪਰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਹੈ: ਪੜ੍ਹਨਾ, ਮੈਪਿੰਗ, ਸਾਹਿਤ, ਡਰਾਫਟ, ਸੰਸ਼ੋਧਨ, ਤਸਦੀਕ, ਸਬਮਿਸ਼ਨ। ਇਸ ਲੜੀ ਦੇ ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੋਜੀਸ਼ਨ ਕਰਨਾ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੀ, ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਤਿੰਨ ਸਪਿਰਲ ਥੀਮ-ਗੁਪਤਤਾ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਖੰਡਤਾ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ- ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਕੰਟਰੋਲ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਟੀਚਾ ਹੈ "ਮੈਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੋਂ ਕਰਾਂ?" "ਮੈਂ AI ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਵਾਂ?" ਸਵਾਲ 'ਤੇ ਜਾਣ ਲਈ.

ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ: ਸੱਤ ਰਿੰਗ

ਆਉ ਇੱਕ ਆਮ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸੱਤ ਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਏ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਾਂ।

1. ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਦਾਇਰੇ। ਤੁਸੀਂ ਪੁੱਛਣ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੀ ਹਨ? AI ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਕੋਣ ਤੁਹਾਡੇ ਹਨ।

2. ਪੜ੍ਹਨਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ (ਯੂਨਿਟ 2)। AI ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਟਿੱਪਣੀ ਤੁਹਾਡੀ ਹੈ।

3. ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਮੈਪਿੰਗ। ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਬਣਤਰ (ਯੂਨਿਟ 3) ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ। ਏਆਈ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਵੈਧਤਾ/ਮਜ਼ਬੂਤਤਾ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ।

4. ਸਾਹਿਤ। ਖੇਤਰ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ (ਯੂਨਿਟ 4-5)। AI ਸੰਕਲਪਿਕ ਨਕਸ਼ਾ; ਹਰੇਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

5. ਡਰਾਫਟ. ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਦਲੀਲ ਲਿਖਣਾ (ਯੂਨਿਟ 7)। ਸਾਰ ਤੇਰਾ; AI ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਚਰਚਾ ਸਹਿਭਾਗੀ ਹੈ।

6ਵੀਂ ਸੰਸ਼ੋਧਨ। ਭਾਸ਼ਾ, ਪ੍ਰਵਾਹ, ਬਣਤਰ (ਯੂਨਿਟ 7)। AI ਸੰਪਾਦਕ; ਅਰਥ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ.

7. ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ। ਸਾਰੇ ਸਰੋਤਾਂ, ਹਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ (ਇਕਾਈਆਂ 5, 10) ਦੀ ਅੰਤਮ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਾ ਬਿਆਨ।

ਸੰਕੇਤ: ਹਰੇਕ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ "ਪਾਸ ਜਾਂਚ" ਕਰੋ: ਕੀ ਅਗਲੀ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਰਿੰਗ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ? ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੰਖੇਪ ਮੈਪਿੰਗ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ ਲਿਆਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਲਤੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਚੇਨ ਦੀ ਤਾਕਤ ਓਨੀ ਹੀ ਹੈ ਜਿੰਨੀ ਇਸਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕੜੀ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਮਨੁੱਖੀ ਡੋਮੇਨ 'ਤੇ ਵੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ

ਕੋਈ ਸੋਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਰਸ਼ਨ ਇੱਕ "ਗੁਪਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼" ਖੇਤਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਥੇ ਗੁਪਤਤਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕਮੇਟੀ ਇੱਕ ਅਸਲ ਮਰੀਜ਼ ਜਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਕੇਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਆਪਣਾ ਅਣਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਥੀਸਿਸ ਆਪਣੇ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਰੈਫਰੀ ਅੰਨ੍ਹੇ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਰੜੇ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਅਣਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਨਿਯਮ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਪੀਅਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਹੱਥ-ਲਿਖਤਾਂ, ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਕਮੇਟੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਕੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸਨੂੰ ਗੁਮਨਾਮ ਕਰੋ (ਸਾਰੀ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਓ) ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਏਜੰਸੀ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਇੱਕ ਅੰਨ੍ਹੇ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਲੇਖਕ ਦੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਅਤੇ ਪੀਅਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਦੁਰਵਿਹਾਰ ਦਾ ਗਠਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਆਪਣੀ ਸੰਸਥਾ ਅਤੇ ਜਰਨਲ ਦੀ ਨੀਤੀ ਸਿੱਖੋ।

ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਖੰਡਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਾ ਬਿਆਨ

ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਖੰਡਤਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਅਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਡਿਲੀਵਰੀ ਪੜਾਅ ਦੌਰਾਨ ਠੋਸ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰਸਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹੁਣ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਖੁਲਾਸੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਕਿਸ ਸਾਧਨ ਨਾਲ, ਕਿਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ, ਕਿਸ ਲਈ? ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; AI ਨੂੰ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਜਾਂ ਟੈਕਸਟ ਛਾਪਣਾ ਬਹੁਤੀਆਂ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਸੰਸਥਾ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਨੀਤੀ ਸਿੱਖੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪੱਤਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰੋ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦਾ ਦਾਖਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰਤਾ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਚੇਨ ਤਸਦੀਕ। ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਇੱਕ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪੇਪਰ ਚਲਾਇਆ: ਪੜ੍ਹਨਾ, ਮੈਪਿੰਗ, ਸਾਹਿਤ, ਡਰਾਫਟ, ਸੰਸ਼ੋਧਨ। ਉਸਨੇ ਹਰੇਕ ਰਿੰਗ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ. ਸਾਹਿਤ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਉਸਨੇ 12 ਵਿੱਚੋਂ 2 ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮਨਘੜਤ ਵਜੋਂ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ; ਤਸਦੀਕ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ 3 ਕੋਟਸ ਨੂੰ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਠੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਲੇਖ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਗਲਤ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਈ ਚਲਾ ਗਿਆ। ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਲੜੀ ਨੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ।

ਕੇਸ 2 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇੱਕ ਸਮੀਖਿਅਕ ਅੰਨ੍ਹੇ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸਦਾ ਉਸਨੇ ਜਾਂ ਉਸਨੇ ਤੁਰੰਤ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਉਹ ਆਖਰੀ ਪਲਾਂ 'ਤੇ ਰੁਕ ਗਿਆ: ਇਹ ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਕੰਮ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਾਧਨ ਦੇ, ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਪੜ੍ਹਨ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ। ਇੱਕ ਬੌਧਿਕ ਜਾਇਦਾਦ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਬਿਆਨ। ਇੱਕ ਪੀਐਚਡੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਆਪਣੇ ਥੀਸਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਪਾਦਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਥੀਸਿਸ ਵਿਧੀ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ: "ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸੰਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਸੀ; ਸਾਰੀਆਂ ਦਲੀਲਾਂ, ਥੀਸਿਸ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਲੇਖਕ ਦੇ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਨ।" ਜਿਊਰੀ ਨੇ ਇਸ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਸ਼ਲਾਘਾ ਕੀਤੀ। ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਿਆਨ ਨੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਇਆ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਮੇਰੇ ਲਈ ਇਸ ਲੇਖ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਖੋਜ ਕਰੋ, ਲਿਖੋ, ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪੂਰੀ ਲੜੀ (ਸੋਚ, ਤਸਦੀਕ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ) ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ; ਨਤੀਜਾ ਗੁਪਤਤਾ/ਅਖੰਡਤਾ ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਮਨਘੜਤ, ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਕ, ਅਤੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋਵੇਗਾ।

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ (ਰਿੰਗ ਅਧਾਰਤ):

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ ਦਰਸ਼ਨ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪੜਾਅ-ਸਹਾਇਕ। ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ [ਕਿਹੜੀ ਰਿੰਗ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ ਅਸੀਂ [ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਮੈਪਿੰਗ] ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹਾਂ। ਬਸ ਇਸ ਰਿੰਗ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰੋ; ਅਗਲੇ ਰਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਜਾਓ। ਨਿਯਮ: ਸਰੋਤ ਫਿਟਿੰਗ; ਹਰੇਕ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਜੋੜੋ; ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ ਤਾਂ "ਤਸਦੀਕ ਹੋਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ" 'ਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨ ਲਗਾਓ; ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਥੀਸਿਸ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹੀ ਰਹੇਗਾ। ਇਸ ਰਿੰਗ ਦਾ ਇੰਪੁੱਟ: [ਪਿਛਲੀ ਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ]

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕੰਮ ਨੂੰ ਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਖੋਜ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਖੋਜ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਵਿੱਚ ਮੇਰੀ ਮਦਦ ਕਰੋ: (a) ਖੋਜ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰੋ, (b) ਅਲਹਿਦਗੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ, (c) ਇਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਮੈਨੂੰ ਥੀਸਿਸ ਨਾ ਦਿਓ; ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਤਿੱਖਾ ਕਰੋ। ਮੇਰੀ ਰਾਏ: [ਆਪਣੀ ਰਾਏ ਲਿਖੋ]

2) ਰਿੰਗ ਐਕਸੈਸ ਕੰਟਰੋਲ:

[ਰਿੰਗ ਨਾਮ] ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਲਿਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਸ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: (1) ਕੀ ਕੋਈ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤ/ਕੋਟ/ਤੱਥ ਹਨ? (2) ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਿਹੇ ਦਾਅਵੇ ਹਨ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਨਹੀਂ ਹਨ? (3) ਕੀ AI ਨੇ ਕੋਈ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ; ਮੈਂ ਸੁਧਾਰ ਕਰਾਂਗਾ। ਆਉਟਪੁੱਟ: [ਪੇਸਟ]

3) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ:

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਜਾਂ ਗੁਪਤ ਪੈਨਲ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ? ਮੈਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ. ਟੈਕਸਟ: [ਟੈਕਸਟ]

4) ਡਰਾਫਟ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਿਆਨ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ/ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ: [ਪੜਾਵਾਂ ਲਿਖੋ]। ਇੱਕ ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ AI ਵਰਤੋਂ ਬਿਆਨ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ/ਰਸਾਲੇ ਦੀ ਨੀਤੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਤਿਕਥਨੀ; ਬਸ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਕਰੋ ਕਿ ਮੈਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।

ਰਿੰਗ / ਰੋਲ / ਕੰਟਰੋਲ ਟੇਬਲ

ਰਿੰਗ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਲਾਜ਼ਮੀ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ

ਸਵਾਲ/ਸਕੋਪ

ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ

ਖੋਜ ਸਵਾਲ

ਮੌਲਿਕਤਾ

ਬੰਦ ਪੜ੍ਹਨਾ

ਪਹਿਲਾ ਸੰਖੇਪ

ਟਿੱਪਣੀ, ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ

ਵਿਗਾੜ

ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਮੈਪਿੰਗ

ਪਿੰਜਰ

ਵੈਧਤਾ/ਮਜ਼ਬੂਤਤਾ

ਤਰਕ ਗਲਤੀ

ਸਾਹਿਤ

ਸੰਕਲਪਿਕ ਨਕਸ਼ਾ

ਸਰੋਤ ਤਸਦੀਕ

apocryphal ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ

ਡਰਾਫਟ

ਸਪਾਰਿੰਗ ਸਾਥੀ

ਥੀਸਿਸ, ਤਰਕਸੰਗਤ

ਮੌਲਿਕਤਾ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ

ਸੰਸ਼ੋਧਨ

ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਪਾਦਕ

ਭਾਵ ਸੁਰੱਖਿਆ

ਸਮੱਗਰੀ ਵਹਾਅ

ਤਸਦੀਕ/ਡਿਲੀਵਰੀ

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

ਅੰਤਮ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਘੋਸ਼ਣਾ

ਅਖੰਡਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਲੜੀ ਸੌਂਪੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। "ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰੋ" ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹੁਕਮ ਹੈ; ਕੰਮ ਨੂੰ ਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ.
ਪਹੁੰਚ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਗਲੀ ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਭੇਜਣਾ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਨੁੱਖੀ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਣਾ। ਅੰਨ੍ਹੇ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਣਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਅਧਿਐਨ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਿਆਨ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਜਾਂ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ। ਬਿਆਨ ਇਮਾਨਦਾਰ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਨਾ ਛੁਪਾਓ ਨਾ ਹੀ ਵਧਾਓ।
ਕੰਟਰੋਲ ਛੱਡ ਦੇਣਾ। ਚੇਨ ਕਿੰਨੀ ਵੀ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਿਉਂ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਹਰੇਕ ਲਿੰਕ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ: ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਪੜ੍ਹਨਾ, ਨਕਸ਼ਾ, ਸਾਹਿਤ, ਡਰਾਫਟ, ਸੰਸ਼ੋਧਨ, ਤਸਦੀਕ। ਹਰ ਲਿੰਕ 'ਤੇ AI ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪਾਸ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ - ਚੇਨ ਸਿਰਫ ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਲਿੰਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ। ਤਿੰਨ ਹੈਲੀਕਲ ਥੀਮ ਹਰ ਥਾਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਗੁਪਤਤਾ (ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਅਣਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮ ਅਤੇ ਅੰਨ੍ਹੇ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵੀ), ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਖੰਡਤਾ (ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ, ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਾ ਬਿਆਨ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹੈ) ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੁਹਾਡੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ)। "ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਮੇਰੇ ਲਈ ਇਹ ਕਰੋ" ਕਮਾਂਡ ਤੋਂ ਬਚੋ; ਕੰਮ ਨੂੰ ਵੰਡੋ, ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਵਿੱਚ ਰਹੋ। AI ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਹੋ ਜੋ ਸੋਚਦਾ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਲੇਖ ਜਾਂ ਪਾਠ ਯੋਜਨਾ) ਚੁਣੋ।
ਇਸਨੂੰ ਸੱਤ ਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਰਿੰਗ ਲਈ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਦਮ ਲਿਖੋ।
ਹਰ ਇੰਦਰਾਜ਼ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਸੀਂ "ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਪ੍ਰੀ-ਸਕੈਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਵਰਤੋਗੇ।
"ਰਿੰਗ ਪਰਿਵਰਤਨ ਨਿਯੰਤਰਣ" ਪੈਟਰਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰਿੰਗ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਗਲੇ 'ਤੇ ਲੈ ਜਾਓ।
"ਡਰਾਫਟ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਿਆਨ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇਮਾਨਦਾਰ AI ਵਰਤੋਂ ਬਿਆਨ ਲਿਖੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

[ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਰਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ; ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਬੇਨਤੀ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ.
[ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਰਿੰਗ ਪਾਸ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
[ ] ਮੈਂ ਨਿੱਜੀ/ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ/ਅੰਨ੍ਹੇ ਪੀਅਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਾਂ ਅਗਿਆਤ ਰੱਖਿਆ ਹੈ।
[] ਮੈਂ ਇੱਕ ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਸਰੋਤ, ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ।
[ ] ਮੈਂ ਮੂਲ ਥੀਸਿਸ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਖੁਦ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ।
[ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਇਮਾਨਦਾਰ AI ਵਰਤੋਂ/ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਿਆਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
[ ] ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਸਰਕਲ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਿਭਾਈ।

ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ

1. ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਨੈਤਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੀ ਸਥਿਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਹੈ?

A) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਿਰਫ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ
C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਰੀਡਿੰਗ, ਮੈਪਿੰਗ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਵਿਆਖਿਆ, ਉਚਿਤਤਾ ਅਤੇ ਮੂਲ ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੈ ✔
ਡੀ) ਕਿਉਂਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲੱਖਾਂ ਲਿਖਤਾਂ ਦੀ ਔਸਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਮੂਲ ਥੀਸਿਸ ਲਿਖਣਾ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਰੀਡਿੰਗ, ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਮੈਪਿੰਗ, ਸਾਹਿਤ ਸਕੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਦਲੀਲ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਥੀਸਿਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਕ ਦੇ ਹਨ; ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਵਿੱਚ, ਉਤਪਾਦ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਹੈ।

2. ਇਸ ਨੂੰ ਕੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਵਾਲਾ ਚਿੰਨ੍ਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਹਵਾਲਾ ਅਤੇ ਪੰਨਾ ਨੰਬਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ ਹੈ?

ਏ) ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ; ਤੁਹਾਡੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਅ) ਭਰਮ; ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ✔ 'ਤੇ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਤਸਦੀਕ ਦੁਆਰਾ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
C) ਵੈਧਤਾ ਗਲਤੀ; ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਡੀ) ਪੱਖਪਾਤ; ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ ਦੇਖ ਕੇ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਆਖਿਆ: ਇਹ ਇੱਕ ਭੁਲੇਖਾ ਹੈ: ਸੱਚਾਈ ਨੂੰ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ, AI ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ, ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਐਂਟੀਡੋਟ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਰਬੈਟੀਮ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ; AI ਦਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੋਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।

3. ਅਸਲ ਖ਼ਤਰਾ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਵਾਕ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਮੀਕਰਨ ਦੇ ਅਰਥ 'ਹਮੇਸ਼ਾ' ਨੂੰ 'ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੇਂ' ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀ ਹੈ?

ਏ) ਮਤਲਬ ਸ਼ਿਫਟ; ਇੱਕ-ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਸੂਖਮ ਤਬਦੀਲੀ ਦਲੀਲ ਦੇ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕਤਾ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮੂਲ ✔ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਅ) ਕੋਈ ਖਤਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਰਲੀਕਰਨ ਹਮੇਸ਼ਾ ਅਰਥ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
C) ਸਿਰਫ ਸ਼ੈਲੀ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਦਲੀਲ ਦੀ ਤਰਕਪੂਰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਬਿਲਕੁਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਡੀ) ਪਾਠ ਲੰਬਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਮਾਤਰਾ (ਹਰੇਕ/ਕੁਝ/ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ) ਅਤੇ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ (ਜ਼ਰੂਰੀ/ਸੰਭਵ) ਦੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਅਕਸਰ ਦਲੀਲ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। 'ਹਮੇਸ਼ਾ' ਅਤੇ 'ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਮੇਂ' ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ-ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਤਬਦੀਲੀ ਇੱਕ ਦਲੀਲ ਦੇ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕਤਾ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਹਰੇਕ ਸਰਲੀਕਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਝਾਈ ਗਈ ਵਿਆਖਿਆ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੂਲ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਸੂਖਮਤਾ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

4. 'ਵੈਧ' ਅਤੇ 'ਧੁਨੀ' ਹੋਣ ਦੀ ਦਲੀਲ ਵਿਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?

ਏ) ਉਹ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਹਨ; ਹਰ ਵੈਧ ਦਲੀਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋਵੇ
ਅ) ਸੁਨਹਿਰੀਤਾ ਦਾ ਸਬੰਧ ਕੇਵਲ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਹੈ, ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਸਬੰਧ ਇਮਾਰਤ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਨਾਲ ਹੈ
C) ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਪਰਿਸਰ ਯਕੀਨਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਨਹਿਰੀਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖੇ ਗਏ ਹਨ।
ਡੀ) ਵੈਧਤਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਚੱਜੀਤਾ ਇਹ ਤੱਥ ਹੈ ਕਿ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਅਹਾਤੇ ਦੋਵੇਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹਨ।

ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਵੈਧਤਾ ਸਿਰਫ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਅਹਾਤੇ ਸਹੀ ਸੀ, ਤਾਂ ਕੀ ਸਿੱਟਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋਵੇਗਾ? ਦਲੀਲ ਵੈਧ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਪਰਿਸਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਝੂਠਾ ਹੋਵੇ। ਸੁਨਹਿਰੀਤਾ ਲਈ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਸਾਰੇ ਅਹਾਤੇ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸੱਚੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਢਾਂਚਾ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਹੈ ਪਰ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਲਈ ਅਹਾਤੇ ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ; ਇਹ ਨਿਰਣਾ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੈ।

5. ਕਿਸੇ ਦਲੀਲ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ 'ਅਪਵਿੱਤਰ ਆਧਾਰ' ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?

ਏ) ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਪਰਿਸਰ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨਾ ਬੇਲੋੜਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਰਫ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੇ ਗਏ ਦਲੀਲ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹਨ
ਅ) ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਆਧਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਪਾਠ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਤਰਕ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।
C) ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਆਧਾਰ ਦਲੀਲ ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਆਲੋਚਨਾ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਿੰਦੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ✔
ਡੀ) ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਅਧਾਰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਆਧਾਰ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਆਰਗੂਮੈਂਟ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਪਰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਰੀਡਿੰਗ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਸਭ ਤੋਂ ਸਖ਼ਤ ਆਲੋਚਨਾ ਅਕਸਰ ਇਸ ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਧਾਰਨਾ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਪਿੰਜਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਪਾਠ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਪਰਤੱਖ ਅਧਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ।

6. ਮਨੁੱਖਤਾ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ 'ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ 10 ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਾਰ ਦੇਣ' ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਖਤਰਨਾਕ ਕਿਉਂ ਹੈ?

A) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਕਲੀ, ਯਕੀਨਨ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਟੈਗ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਹਰੇਕ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ✔
ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਹੀ ਸਰੋਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੰਖੇਪ ਬਹੁਤ ਲੰਬੇ ਹਨ
C) ਕੋਈ ਖ਼ਤਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ DOI ਨੰਬਰ ਅਸਲੀਅਤ ਦਾ ਪੱਕਾ ਸਬੂਤ ਹੈ
ਸ) ਇਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿਚ ਸਮਾਂ ਹੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ, ਹੋਰ ਕੋਈ ਖਤਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਵਿਆਖਿਆ: AI ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸਨੇ ਪਾਠ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ 'ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਸਦਾ ਹੈ' ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਗੁਣ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਅਸਲ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਅਸਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਫਰਜ਼ੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਬਿਲਕੁਲ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਇੱਕ ਵੀ ਜਾਅਲੀ ਹਵਾਲਾ ਕੰਮ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਛਾਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਕੈਟਾਲਾਗ ਵਿੱਚ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

7. ਜੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹਵਾਲਾ ਕਿਸੇ ਅਸਲ ਕਿਤਾਬ ਵਿੱਚ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੇਖਕ ਨੇ ਉਸ ਵਾਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਰੋਧੀ ਵਿਚਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟਾਉਣ ਅਤੇ ਖੰਡਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਲੇਖਕ ਦੇ ਆਪਣੇ ਥੀਸਿਸ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਕੀ ਗਲਤੀ ਹੈ?

ਏ) ਇਹ ਇੱਕ ਛਾਪ ਗਲਤੀ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਪੰਨਾ ਨੰਬਰ ਠੀਕ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅ) ਇਹ ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਵਿਗਾੜ ਹੈ; ਇਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਉਲਟ ਕਹਿਣ ਲਈ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ✔
C) ਇਹ ਇੱਕ ਵੈਧਤਾ ਗਲਤੀ ਹੈ; ਦਲੀਲ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਡੀ) ਇਹ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸੰਦਰਭ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਵਾਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਇਹ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ (ਲੇਅਰ 2) ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ: ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਹੈ, ਪਰ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਸਭ ਤੋਂ ਭਿਆਨਕ ਵਿਗਾੜ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਅਸਲ ਵਾਕ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੇਖਕ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਲਟ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਪੈਰੇ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿ ਲੇਖਕ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਚਾਅ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਅਕਤ ਕਰਨ ਲਈ।

8. ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਇੰਸਟ੍ਰਕਟਰ ਨੇਕ ਨੈਤਿਕਤਾ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਇਹ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਸਮਾਨਤਾ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦੀ ਹੈ?

ਏ) ਸਮਾਨਤਾ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਵਰਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ; ਸੰਕਲਪਿਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੈਕੰਡਰੀ ਹੈ
ਅ) ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਤੋਂ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿਚ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ, ਇੰਸਟ੍ਰਕਟਰ ਨੂੰ ਦਖਲ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।
C) ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ 'ਇਹ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ'
ਡੀ) ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਹ ਵਿਗਾੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹੀ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਦਿਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ✔

ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਸਮਾਨਤਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਜੜ੍ਹ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਅਧਿਆਪਨ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹਰ ਸਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਵਿਗਾੜਨ ਵਾਲੀ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਦਿਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

9. 'ਮੌਲਿਕਤਾ ਸੀਮਾ' ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅਕਾਦਮਿਕ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕਿਹੜੀ ਹੈ?

A) ਭਾਸ਼ਾ/ਪ੍ਰਵਾਹ ਸੰਪਾਦਕ ਅਤੇ ਇਤਰਾਜ਼ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਥੀ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖੋ; ਥੀਸਿਸ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦਲੀਲ ਦਿਓ ✔
ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਾਲੇ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਨੂੰ ਭਰੋ, ਫਿਰ ਕੁਝ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ
C) ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਥੀਸਿਸ ਅਤੇ ਸਿੱਟਾ ਲਿਖੋ ਕਿਉਂਕਿ ਔਸਤ ਟੈਕਸਟ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ
ਡੀ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨਾ ਕਰੋ; ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵਿਆਕਰਣ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਵੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਖੰਡਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ

ਵਰਣਨ: ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ: ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ AI ਤੇ ਛੱਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਬਣਤਰ ਇੱਕ ਆਪਸੀ ਫੈਸਲਾ ਹੈ; ਥੀਸਿਸ, ਦਲੀਲ ਅਤੇ ਮੂਲ ਯੋਗਦਾਨ ਅਟੁੱਟ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਖਾਲੀ ਪੰਨੇ ਵਿੱਚ AI ਭਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣਾ ਖੁਦ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖੋ ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰੋ। ਪ੍ਰਵਾਹ ਮੌਲਿਕਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਅਕਾਦਮਿਕ ਮੁੱਲ ਸੂਖਮ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਬੋਲਡ ਥੀਸਿਸ ਵਿੱਚ ਹੈ।

10. ਕਿਸੇ ਕੇਸ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨੈਤਿਕਤਾ ਕਮੇਟੀ ਨੂੰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

A) ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ 'ਮੈਨੂੰ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ' ਅਤੇ ਇੱਕ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨੈਤਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਨਹੀਂ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ
C) ਉਸਨੂੰ ਮਲਟੀਪਲ ਫਰੇਮਾਂ ਤੋਂ ਕੇਸ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਟੇਕਹੋਲਡਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
ਡੀ) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਭ ਤੋਂ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ, ਸਾਰੀ ਤਰਜੀਹ ਇਸ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ

ਵਰਣਨ: AI ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਨਤੀਜਾਵਾਦੀ, ਡੀਓਨਟੋਲੋਜੀਕਲ, ਅਤੇ ਗੁਣ-ਅਧਾਰਤ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕੇਸ ਨੂੰ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਨਾ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਟਕਰਾਅ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਪਰ ਨੈਤਿਕ ਨਿਰਣਾ; ਇਸ ਲਈ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਵਿੱਚ ਮੁੱਲਾਂ, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਸੰਦਰਭ ਗਿਆਨ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਣਾ ਮਨੁੱਖ ਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਬੋਰਡ ਦਾ।

11. ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ-ਸਮਰਥਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ 'ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਡਿੱਗਣ' ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਰੁਖ ਕੀ ਹੈ?

ਏ) ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਖੁਦ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅ) ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਿੰਕਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ✔
C) ਕੋਈ ਵੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ
ਡੀ) ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕੇਵਲ ਅੰਤਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਹੈ; ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੋਟ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵੰਡਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਈ ਫੈਸਲੇ 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਰਾਦੇ, ਸਮਝ ਅਤੇ ਇੱਛਾ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 'ਏਆਈ ਨੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ' ਭਾਸ਼ਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਧੁੰਦਲਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਕਠੋਰ ਸੰਕਲਪਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖੀ ਲੜੀ ਵਿਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਿੰਕਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।

12. ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਵਿਚ 'ਤਰਕ ਦੀ ਮੌਲਿਕਤਾ' ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿਚ ਤਬਦੀਲ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ?

ਏ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਔਸਤ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਮੌਲਿਕਤਾ ਕਿਸੇ ਦੇ ਆਪਣੇ ਨਿਰਣੇ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕੋਈ ਔਸਤ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ✔
ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਮੂਲ ਪਾਠ ਨਹੀਂ ਬਣਾ ਸਕਦੀ
C) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਵਿਆਕਰਣ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਡੀ) ਤਬਾਦਲੇਯੋਗ; ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਥੀਸਿਸ ਸਭ ਤੋਂ ਮੌਲਿਕ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਫ਼ਲਸਫ਼ੇ ਵਿੱਚ, ਮੁੱਲ ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਵਾਬ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹੋ - ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਅੰਤਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਇਤਰਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਔਸਤਨ ਲੱਖਾਂ ਟੈਕਸਟ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਔਸਤ ਤਰਲ ਅਤੇ ਵਾਜਬ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਅਸਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸਲੀ ਸੋਚ ਉਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਔਸਤ ਤੋਂ ਦੂਰ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸੋਚ ਨੂੰ ਖੁਦ ਸੌਂਪਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸ਼ੁੱਧ ਪਾਠ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਬੌਧਿਕ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦੀ ਵੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।

13. ਬੌਧਿਕ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਦਾਅਵਾ ਕਿਵੇਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸੈਮੀਨਾਰ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ?

A) ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਸਹੀ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਜਿਹਾ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਅ) ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਸਵੀਕਾਰਨਯੋਗ ਹੈ
C) ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਯਕੀਨਨ ਲੱਗੇ ਅਤੇ ਪਾਠਕ ਨੂੰ ਸ਼ੱਕ ਵਿੱਚ ਨਾ ਛੱਡੇ।
D) ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਦਾਅਵਾ ਵਿਵਾਦਿਤ ਜਾਂ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਹੈ ✔ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਵਿਆਖਿਆ: ਬੌਧਿਕ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਨਿਯਮ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਜਾਂ ਤਸਦੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਉਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਨਾ ਕਰੋ। 'ਇਹ ਨੁਕਤਾ ਬਹਿਸਯੋਗ ਹੈ' ਜਾਂ 'ਮੈਂ ਇਸ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਿਆ' ਕਹਿਣਾ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਪਰਿਪੱਕਤਾ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੈ। ਝੂਠੀ ਨਿਸ਼ਚਤਤਾ ਇਮਾਨਦਾਰ ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰਦੀ ਹੈ।

14. ਤੁਰੰਤ ਸੰਖੇਪ ਲਈ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅੰਨ੍ਹੇ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ (ਅਜੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਏ) ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਸਮੱਸਿਆ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਏ) ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ; ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਨਤਕ ਡੋਮੇਨ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ
ਅ) ਇਹ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਹੋਵੇਗੀ ਜੇਕਰ ਸੰਖੇਪ ਲੰਮਾ ਹੈ, ਸੰਖੇਪ ਸੰਖੇਪ ਠੀਕ ਹੈ।
C) ਲੇਖਕ ਦੀ ਬੌਧਿਕ ਜਾਇਦਾਦ ਅਤੇ ਰੈਫਰੀ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ✔
ਡੀ) ਸਮੱਸਿਆ ਸਿਰਫ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਾਹਨ ਹੌਲੀ ਚੱਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਵਿਆਖਿਆ: ਇਹ ਲੇਖਕ ਦੀ ਬੌਧਿਕ ਜਾਇਦਾਦ ਅਤੇ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਅਕਾਦਮਿਕ ਦੁਰਵਿਹਾਰ ਦਾ ਗਠਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤਤਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੰਮ, ਅੰਨ੍ਹੇ ਪੀਅਰ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਗੁਪਤ ਕਮੇਟੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਮਨਜ਼ੂਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜੇ ਜਰੂਰੀ ਹੋਵੇ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।