ਲਾਭ:
- ਮੂਲ ਅਤੇ ਉਪਜ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ AI ਵਰਤੋਂ ਘੋਸ਼ਣਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
- ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਵਣਜ ਸਕੈਨਿੰਗ ਨਾਲ ਲੁੱਟ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰੋ
- ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਵਰਕਫਲੋ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ, ਕਿਸੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਤੱਕ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਆਖਰੀ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਨੂੰ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਖੁਦਾਈ ਅਤੇ ਲੁੱਟ (ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਸਥਾਨਾਂ ਦੀ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਖੁਦਾਈ ਅਤੇ ਤਸਕਰੀ) ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਕੰਮ-ਕਾਜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਾਰੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਵੇਖਾਂਗੇ। ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ. ਟੀਚਾ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸਮੁੱਚੀ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੇ ਹਨ।
ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਉਸ ਵਾਕ ਦਾ ਅੰਤਮ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਾਂ: AI; ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ, ਮਾਪ, ਸਕੈਨ, ਸੰਖੇਪ, ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅਤੀਤ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਆਦੇਸ਼, ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਨਿਰਣਾ ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਇੱਕ ਉੱਚ-ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਨਾ ਬਦਲਣਯੋਗ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਕੋਈ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਰਫ ਇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਢਾਂਚਾ
ਕਾਨੂੰਨੀ ਆਧਾਰ. ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਖੁਦਾਈ, ਸਤਹ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕਲਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ; ਇਹ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਾਨੂੰਨਾਂ, ਪਰਮਿਟਾਂ ਅਤੇ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ। ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਪੱਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਸਮਝੌਤੇ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 1970 ਯੂਨੈਸਕੋ ਕਨਵੈਨਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਫਰੇਮਵਰਕ) ਹਨ। AI ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸਮਰੱਥ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨ ਤੋਂ ਲਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਪਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ. ਦੋ ਸਮਾਨ ਸ਼ਬਦ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ: ਪ੍ਰਮਾਣ (ਖੁਦਾਈ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਦਾ ਸਹੀ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ—ਵਿਗਿਆਨਕ ਮੁੱਲ ਦਾ ਸਰੋਤ) ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣ (ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਰਤਮਾਨ ਤੱਕ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ — ਕਾਨੂੰਨੀਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ)। ਜੇ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਲੁੱਟੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਅਜਾਇਬ ਘਰ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਨੈਤਿਕਤਾ. ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਾਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਅਵਸ਼ੇਸ਼ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ; ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ।
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੀ ਗਈ ਹੈ: ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਵਿੱਚ, ਕਿਹੜਾ ਸਾਧਨ, ਕਿਹੜਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ। ਛੁਪਾਉਣਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਖੰਡਤਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੈ।
ਸੰਕੇਤ: ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ "AI ਵਰਤੋਂ ਸਟੇਟਮੈਂਟ" ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਪੜਾਅ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਿਯਮ। ਇਹ ਕਥਨ ਨੈਤਿਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ ਮਿਆਰ 'ਤੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਲੁੱਟ ਦੇ ਖਿਲਾਫ ਲੜਾਈ ਵਿੱਚ ਏ.ਆਈ
AI ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਰਾਸਤ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਹਥਿਆਰ ਵੀ ਹੈ:
- ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਟਰੈਕਿੰਗ. ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੁੱਟ ਦੇ ਟੋਏ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ (ਯੂਨਿਟ 9 ਦੇਖੋ)।
- ਔਨਲਾਈਨ ਵਪਾਰ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ. ਨਿਲਾਮੀ ਅਤੇ ਵਿਕਰੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਤਮਕ ਉਪਦੇਸ਼ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਮੈਚਿੰਗ. ਚੋਰੀ/ਅਣ-ਰਜਿਸਟਰਡ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਪਰ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ: AI ਕਹਿਣਾ "ਇਹ ਵਸਤੂ ਲੁੱਟ ਲਈ ਗਈ ਹੈ" ਜਾਂ "ਇਹ ਚੋਰੀ ਕੀਤੀ ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਿੱਟਾ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਅਧਿਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਝੂਠਾ ਇਲਜ਼ਾਮ ਇੱਕ ਖੁੰਝੇ ਹੋਏ ਸਬੂਤ ਜਿੰਨਾ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਲੁੱਟ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਹੀ ਸਥਿਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜੇ ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲੁਟੇਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਚਾਅ ਡੇਟਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਓਨਾ ਹੀ ਗੁਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਲੱਭਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ: ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ
ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੀਏ; ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ, ਏਆਈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ:
- ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ। ਕਨੂੰਨੀ ਇਜਾਜ਼ਤਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਇੱਕ AI ਵਰਤੋਂ ਬਿਆਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਯੋਜਨਾ ਲਿਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। (ਮਨੁੱਖੀ: ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ)
- ਖੋਜ. ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ LiDAR ਅਤੇ AI ਸੰਭਵ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। (AI: ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ; ਮਨੁੱਖੀ: ਖਾਤਮਾ)
- ਜ਼ਮੀਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ. ਤਰਜੀਹੀ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। (ਮਨੁੱਖੀ: ਨਿਰੀਖਣ)
- ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ। ਲੱਭਤਾਂ ਅਤੇ ਬਣਤਰਾਂ ਨੂੰ ਫੋਟੋਗ੍ਰਾਮੈਟਰੀ ਦੁਆਰਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। (AI: ਮਾਡਲ; ਮਨੁੱਖੀ: ਸਕੇਲ/ਟਿੱਪਣੀ)
- ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲੱਭੋ। ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਣਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ. (AI: ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਗੀਕਰਨ; ਮਨੁੱਖੀ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ)
- ਰਜਿਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ. ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। (AI: ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ; ਮਨੁੱਖੀ: ਅਖੰਡਤਾ)
- ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ. ਡੇਟਿੰਗ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। (AI: ਗਣਨਾ; ਮਨੁੱਖੀ: ਵਿਧੀ/ਵਿਆਖਿਆ)
- ਸਾਹਿਤ। ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਸਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। (AI: ਸੰਖੇਪ; ਮਨੁੱਖੀ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੁਸ਼ਟੀ)
- ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ. ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ, ਸਰੋਤ, ਮੂਲ ਪਾਠ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. (ਮਨੁੱਖੀ: ਟਿੱਪਣੀ, ਦਸਤਖਤ)
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ. ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਿਰਤਾਂਤ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ. (ਮਨੁੱਖੀ+ਸਮਾਜ)
ਤਿੰਨ-ਪੜਾਵੀ ਤਸਦੀਕ (ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ, ਸੁਤੰਤਰ ਤੱਥ-ਜਾਂਚ, ਮਾਹਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ) ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਖੁਲਾਸੇ ਨੇ ਭਰੋਸਾ ਬਣਾਇਆ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖਿਆ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI (HTR, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਅਨੁਵਾਦ ਡਰਾਫਟ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ। ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਨੇ ਇਸ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਜੋਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ; ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ੱਕ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗੀ।
ਕੇਸ 2 - ਲੁੱਟ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਨਾਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਹੋਈ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਨੇ AI ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਸੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਲਗਭਗ 300 ਖਰਾਬ ਟੋਇਆਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ; ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹੇਠ ਲਿਆ ਗਿਆ। ਇਕੱਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖ ਲਈ ਇਹ ਪੈਮਾਨਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਸੀ।
ਕੇਸ 3 - ਸ਼ੱਕੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੇ ਇੱਕ ਔਬਜੈਕਟ ਦੇ ਉਤਪੰਨਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਿਸਨੂੰ AI ਨੇ ਇੱਕ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਕਰੀ ਵਿੱਚ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ; ਵਸਤੂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਪਾੜਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਲੁੱਟ ਵਾਲੀ ਥਾਂ ਜਾਪਦੀ ਸੀ। ਜਾਂਚਕਰਤਾ ਨੇ ਵਸਤੂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ. ਏਆਈ ਨੇ ਉਸਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਸੀ; ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ ਨੇ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਡਰਾਫਟ AI ਵਰਤੋਂ ਘੋਸ਼ਣਾ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਖੋਜ ਨੈਤਿਕਤਾ ਸਹਾਇਕ। ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਾਂਗਾ. ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ "AI ਵਰਤੋਂ ਬਿਆਨ" ਦਿਓ: ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਕਿਹੜੇ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਕਿਹੜਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰਿਪੋਰਟ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿਓ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਹੈ।
2) ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਜੋਖਮ ਨਿਯੰਤਰਣ:
ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਾਂਗਾ। ਮੂਲ (ਮਾਲਕੀਅਤ ਇਤਿਹਾਸ) ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਲੁੱਟ/ਤਸਕਰੀ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਅੰਤਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮੈਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਖਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ? ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਲਾਲ ਝੰਡਿਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਅੰਤਮ ਨਿਰਣਾ ਨਾ ਕਰੋ; ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿੰਦੂ ਹਟਾਓ.
3) ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਸੂਚੀ:
ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਪੜਾਅ ਦੇਵਾਂਗਾ: [ਸੂਚੀ]। ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ, ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਿਯੰਤਰਣ ਚਾਰਟ ਉਭਰਦਾ ਹੈ: AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਜੋਖਮ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ/ਫੈਸਲਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਦਮ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
4) ਨੈਤਿਕ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ:
ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਨੂੰਨੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ: ਕੀ ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਪਰਮਿਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕੀ ਇੱਥੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਾਨ/ਮਨੁੱਖੀ ਅਵਸ਼ੇਸ਼ ਹਨ, ਕੀ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਕੀ ਕੋਈ ਉਪਜ ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ, ਕੀ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ? ਸਲਾਹ ਕਰਨ ਲਈ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਾ ਦਿਓ; ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
AI ਨੂੰ ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਸਭ ਕੁਝ ਕਰਨ ਦਿਓ, ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਜਲਦੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ AI ਨੂੰ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੌਂਪਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਨਤੀਜਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਸ਼ੱਕੀ ਮੂਲ ਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤਾਲਮੇਲ ਸਹਾਇਕ। ਇਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ ਲਈ, ਇੱਕ ਯੋਜਨਾ ਉਭਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ AI ਡਰਾਫਟ/ਸਕੈਨ ਕਿੱਥੇ ਤਿਆਰ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਕਿੱਥੇ ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰੇਗਾ। ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਕਨੂੰਨੀ ਅਧਿਕਾਰ, ਉਪਜ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਦੱਸ ਦਿਓ ਕਿ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਅੰਤਰ: ਪਹਿਲਾ ਵਾਹਨ ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਦੂਜਾ, ਇਹ AI ਦੀ ਸਹੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਣੀ
ਸਿਧਾਂਤ
ਭਾਵ
AI ਦੀ ਸੀਮਾ
ਕਾਨੂੰਨੀਤਾ
ਇਜਾਜ਼ਤ, ਕਾਨੂੰਨ, ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ
ਕਾਨੂੰਨੀ ਰਾਏ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ
ਮੂਲ
ਕੀ ਮਲਕੀਅਤ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਸਾਫ਼ ਹੈ?
ਸ਼ੱਕ ਦੇ ਚਿੰਨ੍ਹ, ਨਿਰਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ
ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ
ਸਥਿਤੀ/ਅਵਸ਼ੇਸ਼ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ
ਖੁੱਲੇ ਵਾਹਨਾਂ 'ਤੇ ਆਗਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ
AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ
ਵਰਤੋਂ ਲੁਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ
ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਹੈ
ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- AI ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੌਂਪੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਵਿਆਖਿਆ, ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾਉਣਾ। ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਖੰਡਤਾ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
- ਬਿਨਾਂ ਸਵਾਲ ਦੇ ਪ੍ਰਮਾਣ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ। ਅਸਪਸ਼ਟ ਅਤੀਤ ਲੁੱਟ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
- ਸੁਰੱਖਿਆ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ। ਸਹੀ ਸਥਾਨ ਲੁਟੇਰੇ ਲਈ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਲਈ ਏ.ਆਈ. ਸਮਰੱਥ ਅਧਿਕਾਰੀ ਤੋਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਢਾਂਚਾ ਸਾਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। AI; ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ, ਲੁੱਟ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਤਾਲਮੇਲ ਤੱਕ, ਪਰ ਵਿਆਖਿਆ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਬਚਾਅ ਦੇ ਫੈਸਲੇ, ਮੂਲ ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ। ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਤਿੰਨ-ਪੜਾਵੀ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਲਿਆਓ। ਅਤੀਤ ਨਾਜ਼ੁਕ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਹੈ; ਵਾਹਨ ਜੋ ਇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਜੋ ਇਸਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ (ਅਸਲੀ ਜਾਂ ਕਾਲਪਨਿਕ) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਅਤੇ "ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਵੈਰੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਸੂਚੀ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ ਲਈ AI ਭੂਮਿਕਾ, ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ, ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਕਾਲਮਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਬਣਾਓ। ਫਿਰ "ਡਰਾਫਟ AI ਵਰਤੋਂ ਘੋਸ਼ਣਾ" ਅਤੇ "ਨੈਤਿਕ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ" ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਿਖੋ। ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ "ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਜੋਖਮ ਜਾਂਚ" ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ AI ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਟਿਕਾਣਾ, ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਮੂਲ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੇ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਕੋਲ ਭੇਜ ਦਿੱਤਾ।
- ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਵਿਆਖਿਆ, ਫੈਸਲੇ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਮਨੁੱਖ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਹਨ।
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਲਈ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੀ ਸਥਿਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਹੈ?
- ਏ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜ ਦੀ ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਰਫ ਸੁੰਦਰ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ
- C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਮਾਪ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਟੂਲ ਹੈ; ਵਿਆਖਿਆ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ ਦੇ ਕੋਲ ਹੈ ✔
- ਡੀ) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਪੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਡੇਟਿੰਗ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇਸ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਖੋਜਾਂ ਦੇ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ, ਮਾਪ, ਸਕੈਨ, ਸੰਖੇਪ, ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਆਖਿਆ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ-ਕਾਲਮਿਕ ਸੰਦਰਭ, ਸੰਭਾਲ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੈ; ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰਿੰਟਆਉਟ ਇੱਕ ਗਲਤ ਮਿਤੀ, ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ, ਜਾਂ ਲੀਕ ਕੀਤੀ ਸਾਈਟ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਨਤੀਜਾ, ਅਟੱਲ ਖੇਤਰ ਹੈ।
2. ਲੱਭੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸਿਰੇਮਿਕ ਟੁਕੜਾ ਦੇਣ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫੋਟੋ ਤੋਂ ਸਟੀਕ ਸਭਿਅਤਾ, ਉਮਰ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
- ਅ) ਕੇਵਲ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਪੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਸੰਦਰਭ ਕੈਟਾਲਾਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ✔
- C) ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਦੁਰਲੱਭ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ
- D) ਫੋਟੋ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਰੰਗ ਕਾਰਡ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਰੋ
ਵਿਆਖਿਆ: 'ਇਹ ਕੀ ਹੈ' (ਪੀਰੀਅਡ/ਸਭਿਆਚਾਰ ਸੰਦਰਭ) ਦੀ ਬਜਾਏ 'ਇਹ ਕੀ ਦਿਸਦਾ ਹੈ' (ਨਿਰਪੱਖ ਵਰਣਨ: ਰੂਪ, ਸਤਹ, ਰੰਗ, ਸਜਾਵਟ) ਨੂੰ ਪੁੱਛਣਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਹਵਾਲਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਹਵਾਲਾ ਕੈਟਾਲਾਗ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੇਕਰ ਮੈਟਾਵਿਜ਼ੁਅਲ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਟੇ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਗਰੁੱਪਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। AI ਬਹੁਤ ਹੀ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਦੁਰਲੱਭ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਰਿਮੋਟ ਸੈਂਸਿੰਗ ਵਿੱਚ, ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਜਾਂ LiDAR ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਇੱਕ ਵਿਗਾੜ ਲਈ ਸਹੀ ਰਵੱਈਆ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਬਿੰਦੀ 'ਉਮੀਦਵਾਰ' ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੁਆਰਾ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਈਟ ਘੋਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਸਥਾਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ✔
- ਅ) ਬਿੰਦੂ ਇੱਕ ਸਿੱਧੀ ਖੋਜ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਹੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂਕ ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਰੰਤ ਜਨਤਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
- C) ਕਿਉਂਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਜਿਓਮੈਟਰੀ ਨੂੰ ਵੇਖਦੀ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ/ਆਧੁਨਿਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਡੀ) ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਚਿੱਤਰ ਹਰ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਕਾਫੀ ਹੈ; ਸੀਜ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਦੇ ਅੰਤਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਹਰ ਬਿੰਦੂ ਇੱਕ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ; ਇਹ ਕੋਈ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਕੁਦਰਤੀ (ਭੂ-ਵਿਗਿਆਨਕ) ਜਾਂ ਆਧੁਨਿਕ (ਖੇਤੀਬਾੜੀ, ਇਮਾਰਤ) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਲੁੱਟ-ਖੋਹ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਆਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਅਤੇ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਧੁੰਦਲਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
4. ਫੋਟੋਗਰਾਮੈਟਰੀ ਦੇ ਨਾਲ 3D ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਗਿਆਨਕ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਕੀ ਹਨ?
- ਏ) ਇਕੋ ਮਾਪਦੰਡ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਸਪੇਸ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹਨ
- ਅ) ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਧ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਪੱਥਰ ਕੀ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- C) ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਭਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਡੀ) ਸਕੇਲ ਬਾਰ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਪੁਆਇੰਟ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ; ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭਰਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ - ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ✔
ਵਰਣਨ: ਸਕੇਲ ਬਾਰ ਅਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਪੁਆਇੰਟ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ; ਭਾਵੇਂ ਪੈਮਾਨੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮਾਡਲ 'ਸੁੰਦਰ' ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵਿਗਿਆਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਕਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਤੋਂ ਕੋਈ ਅਸਲ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ 'ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ' ਸਤਹ ਦੇ ਨਾਲ ਭਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਇੱਕ ਵੇਰਵਾ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਨਹੀਂ ਗਿਆ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ, ਕਮਜ਼ੋਰ/ਭਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮੁਕੰਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਸਬੂਤ ਹੈ।
5. ਖੁਦਾਈ ਲੌਗਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ AI ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦਾ ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਿਓ ਅਤੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕੀਤੇ ਸੰਸਕਰਣ ਨਾਲ ਬਦਲਣ ਦਿਓ।
- ਅ) ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ 'ਅਧੂਰੇ' ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਹਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਟਰੇਸਯੋਗ ਰੱਖਣਾ ✔
- C) ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਸ਼ਬਦ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣਾ ਜੋ ਉਹ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ
- ਡੀ) ਸਟ੍ਰੈਟਿਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਹੈਰਿਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: AI ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਭਰਨ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ; ਗੁੰਮ ਨੂੰ 'ਅਧੂਰਾ' ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਓਵਰਰਾਈਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ, ਹਰ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਯੋਗ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਟ੍ਰੈਟਿਗ੍ਰਾਫਿਕ ਵਿਆਖਿਆ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ; AI ਸਿਰਫ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਲੱਭਦਾ ਹੈ.
6. ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਬੇਹੋਸ਼ ਸ਼ਿਲਾਲੇਖ ਜਾਂ ਪੁਰਾਣੀ ਖਰੜੇ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਹੱਥ-ਲਿਖਤਾਂ ਨੂੰ ਸਕੈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਕੋਈ ਫਾਇਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੈ
- ਅ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਸਿਰਫ ਆਧੁਨਿਕ ਛਪੀਆਂ ਲਿਖਤਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਲਿਖਤਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ
- C) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਸਪਸ਼ਟ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾ ਕੇ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਪਰ ਗਲਤ ਅਨੁਵਾਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਜੋ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਉਸ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ✔
- D) AI ਅਨੁਵਾਦ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਐਪੀਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਗਲਤੀ ਭਰਮ ਹੈ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ 'ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ' ਪਰ ਬਣਾਏ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਅਸਪਸ਼ਟ/ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇਹ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦਾ ਪਰ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅੱਖਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਬੈਕ-ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਰੀਡਿੰਗ ਮਾਹਰ ਫਿਲੋਲੋਜਿਸਟ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ।
7. ਸਾਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ 'ਜਾਅਲੀ ਸਰੋਤ' ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਅਸਲ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਲੱਭੋ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿਓ ਅਤੇ 'ਸਿਰਫ਼ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ' ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾ ਕੇ ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ✔
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ '15 ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਰੋਤ ਸੁਝਾਓ' ਕਹੋ ਅਤੇ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਬਿਬਲੀਓਗ੍ਰਾਫੀ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਪਾਓ
- C) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਰਿਕਾਰਡ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਹਵਾਲਾ ਫਾਰਮੈਟ ਸਹੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
- D) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਦਾਅਵੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ: ਆਮ ਟੂਲ ਯਕੀਨਨ ਪਰ ਜਾਅਲੀ ਹਵਾਲੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਬਣਾਏ ਸਿਰਲੇਖ ਦੇ ਨਾਲ ਅਸਲੀ ਲੇਖਕ ਦੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਚਾਅ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲੱਭੋ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਿਓ ਅਤੇ 'ਸਿਰਫ਼ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ' ਪਾਬੰਦੀ ਲਗਾਓ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੈਟਾਲਾਗ/DOI ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਕੇ ਹਰੇਕ ਸੰਖੇਪ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
8. ਰੇਡੀਓਕਾਰਬਨ (C14) ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਰਵੱਈਆ ਸਹੀ ਹੈ?
- A) ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸਾਲ ਤੱਕ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਤੋਂ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਹਟਾਓ
- ਅ) ਨਮੂਨਾ ਕਿੱਥੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਇਸ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ
- C) ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਕਾਰਣ ਵਜੋਂ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ
- D) ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਰੇਂਜ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਲੈ ਕੇ ਜਾਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਅਤੇ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਕੈਲੀਬਰੇਟਿਡ ਰੇਡੀਓਕਾਰਬਨ ਤਾਰੀਖ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਹੈ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ 95% ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ 800-680 BC), ਇੱਕ ਵੀ ਸਹੀ ਸਾਲ ਨਹੀਂ। ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਲ ਤੱਕ ਘਟਾਉਣਾ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਨਕ ਵਿਗਾੜ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, 'ਗਾਰਬੇਜ ਇਨ, ਗਾਰਬੇਜ ਆਊਟ' ਦੇ ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਵੈਧਤਾ (ਪੁਰਾਣੀ ਲੱਕੜ, ਗੰਦਗੀ, ਮਿਸ਼ਰਤ ਸੰਦਰਭ) 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਏ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਦੀ ਚੋਣ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
9. ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਿਰਾਸਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਅਤੇ ਬਹਾਲੀ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- A) ਜਦੋਂ AI ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਸਹੀ ਢਾਂਚਾਗਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੈ
- ਅ) ਨਿਗਰਾਨੀ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਫੀਲਡ/ਮਾਹਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਹਨ; ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਭੌਤਿਕ ਬਹਾਲੀ ਦੇ ਅਟੱਲ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੀ ✔
- C) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮੁਕੰਮਲ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹਾਲੀ ਯੋਜਨਾ ਵਜੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ
- D) ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਭਾਲ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸੰਦ ਹੈ: ਇਹ ਚੀਰ, ਸਤਹ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਵਿਗਾੜ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰੇਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਲਈ ਭੂਮੀ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਜੋ 'ਬਹਾਲ' ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਭੌਤਿਕ ਬਹਾਲੀ ਯੋਜਨਾ; ਬਚਾਅ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ, ਉਲਟਾਪਣ, ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣਤਾ, ਅੰਤਰ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਮਹਾਰਤ, ਕਾਨੂੰਨ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਦੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
10. ਇੱਕ ਅਜਾਇਬ-ਘਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਨੈਤਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਜੇਕਰ ਚਿੱਤਰ ਕਾਫ਼ੀ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਜ਼ਟਰ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਈ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ
- ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਆਕਰਸ਼ਕਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਕਹਾਣੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.
- C) ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ 'ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ' ਵਜੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਕਲਪਨਾ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
- ਸ) ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਰੰਗਾਂ ਅਤੇ ਸਜਾਵਟ ਨੂੰ 'ਅਸਲੀ' ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਵਿਦਿਅਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਆਖਿਆ: ਪੁਨਰ ਨਿਰਮਾਣ ਕਲਪਨਾ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਬੂਤ ਖਤਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ AI ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਚ ਵਿੱਚ ਖਿਸਕ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਜ਼ਟਰ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਗਲਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚਿੱਤਰ ਇੱਕ 'ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ' ਹੈ (ਅਸਲ ਫੋਟੋ ਨਹੀਂ), ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਬੂਤ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਸਬੂਤ ਨੂੰ ਕਲਪਨਾ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਵਿਕਲਪਕ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਖਿੱਚ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
11. ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਨੈਤਿਕਤਾ ਵਿਚ 'ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ' ਅਤੇ 'ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ' ਵਿਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵ ਹੈ?
- A) ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਮੌਜੂਦਗੀ/ਸੰਦਰਭ (ਵਿਗਿਆਨਕ ਮੁੱਲ) ਦਾ ਸਥਾਨ ਹੈ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮਾਲਕੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ (ਕਾਨੂੰਨੀਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ); ✔ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਉਪਜ ਦੇ ਵਿਗਾੜ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਦਾ ਮੁਦਰਾ ਮੁੱਲ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ
- C) ਕਿਸੇ ਵਸਤੂ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਨਿਰਵਿਘਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਪਜ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋਵੇ
- ਡੀ) ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਵਸਤੂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਹੈ, ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਇਸਦਾ ਭਾਰ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਖੁਦਾਈ ਵਿੱਚ ਲੱਭੇ ਜਾਣ ਦਾ ਸਹੀ ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਹੈ; ਵਿਗਿਆਨਕ ਮੁੱਲ ਦਾ ਸਰੋਤ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ ਇਸਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਬਜੈਕਟ ਦੀ ਮਾਲਕੀ ਅਤੇ ਮਾਲਕੀ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ ਹੈ; ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਹੋਣ ਦਾ ਸਬੂਤ ਹੈ। ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਸਤੂ ਲੁੱਟੀ ਗਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਅਜਾਇਬ ਘਰ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸ਼ੱਕੀ ਸਾਬਤ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਸਮਰੱਥ ਅਧਿਕਾਰੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
12. ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਲੁੱਟ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੁਕਤਾ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹੈ।
- ਅ) ਜਦੋਂ AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ 'ਇਹ ਵਸਤੂ ਲੁੱਟ ਲਈ ਗਈ ਹੈ', ਇਹ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫੈਸਲਾ ਹੈ
- C) ਲੁੱਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲੜਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਸਾਈਟ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਾਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ.
- ਡੀ) ਸੰਭਾਲ ਡੇਟਾ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਖੋਜ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੈ; ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ ਸਹੀ ਸਥਾਨ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ✔
ਵਰਣਨ: AI ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਕਾਮਰਸ ਦੀ ਸਕੈਨਿੰਗ ਨਾਲ ਲੁੱਟ ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵੀ ਲੁਟੇਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਕਸ਼ਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਲਾਪਰਵਾਹੀ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਟੀਕ ਕੋਆਰਡੀਨੇਟਸ, ਅਣਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਸਥਾਨਾਂ ਨੂੰ ਅਣ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਓਪਨ ਟੂਲਸ ਲਈ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਰੱਖਿਆ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਸੰਪੱਤੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਓਨਾ ਹੀ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
13. ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਸਾਹਿਤ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਕਿਹੜਾ ਸੱਚ ਹੈ?
- ਏ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹਰ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਹਰ ਤਾਰੀਖ 'ਤੇ ਸਾਰੇ ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦੀ ਹੈ।
- ਅ) ਸਲੇਟੀ ਸਾਹਿਤ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਸਰੋਤ ਗੈਰ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਸਿਰਫ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸੂਚਕਾਂਕ ਹੀ ਕਾਫੀ ਹਨ
- C) ਉਸ ਦਾ ਗਿਆਨ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜੰਮਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਉਸ ਕੋਲ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਸਲੇਟੀ ਸਾਹਿਤ ਦਾ ਸੀਮਤ ਗਿਆਨ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਇਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ 'ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੈ', ਤਾਂ ਆਰਕਾਈਵ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ✔
- D) ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ 'ਮੈਨੂੰ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ', ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਕੋਈ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਗਿਆਨ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਤ ਮਿਤੀ 'ਤੇ ਜੰਮ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਖੁਦਾਈਆਂ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਵਿਗਿਆਨ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਾਹਿਤ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਸਲੇਟੀ ਸਾਹਿਤ (ਵਪਾਰਕ/ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਖੋਜ ਨਿਬੰਧ) ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਡਾਇਰੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੀ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
14. ਇੱਕ ਪੁਰਾਤੱਤਵ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਢਾਂਚਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਗਤੀ ਲਈ, ਸਾਰੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 'ਤੇ ਛੱਡੋ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰੋ
- ਅ) ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲੇ ਤੋਂ AI ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ, ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ, ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਰੱਖਣਾ ✔
- C) ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਕੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਓ
- ਡੀ) ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਨੁਮਤੀ, ਉਤਪਤੀ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸਿਰਫ ਤਕਨੀਕੀ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨਾ
ਵਰਣਨ: ਸਹੀ ਵਰਕਫਲੋ AI ਦੀ ਡਰਾਫਟ/ਸਕੈਨਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਿਆਖਿਆ, ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਖੋਜ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਾਹਿਤ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ, ਸੰਭਾਲ); ਇਹ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਧਿਐਨਾਂ ਵਿਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਛੁਪਾਉਣਾ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਖੰਡਤਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖ ਦੇ ਨਾਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।