ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ (ਡਰਾਫਟ, ਸ਼ਬਦ, ਸੰਖੇਪ) ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਅਰਥ, ਟੋਨ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ ਅਨੁਵਾਦ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਅਰਥ-ਟੋਨ-ਸਭਿਆਚਾਰ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਸਮਝੋ ਕਿ ਗੁਪਤਤਾ, ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਕਿਉਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਤੁਸੀਂ ਸਵੇਰੇ ਅਨੁਵਾਦ ਡੈਸਕ 'ਤੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਇਨਬਾਕਸ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦਾ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਅਨੁਵਾਦ, ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਟੈਕਸਟ ਦੀਆਂ 800 ਲਾਈਨਾਂ, ਇੱਕ ਦੋ-ਦਿਨ ਕਾਨਫਰੰਸ ਲਈ ਇੱਕ ਤਿਆਰੀ ਫਾਈਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੀਵੀ ਲੜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਸੰਸ਼ੋਧਨ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ "ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੰਨਾ ਸਮਾਂ ਕਿਉਂ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ?" ਉਹ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇੱਕ ਗਲਤ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਧਾਰਾ ਦਾ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਖਰਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਣੀ ਹੋਈ ਮਿਆਦ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦੀ ਸਾਖ ਨੂੰ ਖਰਚ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਦੁਭਾਸ਼ੀਆ (ਅਨੁਵਾਦਕ ਦੇ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਆਮ ਨਾਮ ਜੋ ਲਿਖਤੀ ਪਾਠਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਜੋ ਮੌਖਿਕ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਸੰਚਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ, ਪ੍ਰਸੰਗ-ਨਿਰਭਰ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI - ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜੋ ਇਤਿਹਾਸਕ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ, ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ) ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਵਾਲੀਅਮ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦਬਾਅ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਗਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ: AI ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ, ਅਨੁਵਾਦ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ/ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਮਰੱਥ ਅਨੁਵਾਦਕ ਹੋ ਜੋ ਅਰਥ, ਟੋਨ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਡਿਲੀਵਰੀ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਵਾਂਗੇ, ਔਜ਼ਾਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ। ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ AI ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮਾਂ ਕਿੱਥੇ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਕਲਾਇੰਟ ਦੇ ਗੁਪਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ-ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਰਹਿਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦ ਰੱਖੇ ਬਿਨਾਂ, ਅਗਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਹਨ - ਕਿਉਂਕਿ ਅਨੁਵਾਦ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕੇਵਲ ਇੱਕ "ਬੁਰਾ ਵਾਕ" ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇੱਕ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ, ਡਰੱਗ ਪੈਕੇਜ ਸੰਮਿਲਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਤਰਨਾਕ ਖੁਰਾਕ ਗਲਤੀ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਦਾ ਮਜ਼ਾਕ ਉਡਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?

ਆਉ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਦੋ ਵੱਡੇ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਏ। ਪਹਿਲਾ ਕਲੱਸਟਰ: ਵਿਸ਼ਾਲ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ, ਪੈਟਰਨ-ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਯੋਗ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ-ਸਹਿਤ ਕਾਰਜ। ਲੰਬੇ ਤਕਨੀਕੀ ਮੈਨੂਅਲ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ ਅਨੁਵਾਦ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਾਕਾਂ ਦਾ ਇਕਸਾਰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ, ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਸਰਲੀਕਰਨ, ਦੋ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਪਾਠਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ, ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਟਾਈਮ ਕੋਡਾਂ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ। ਇਹਨਾਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚ, AI ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਥੱਕਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਦੂਜਾ ਸਮੂਹ: ਅਰਥ, ਟੋਨ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਫੈਸਲੇ। ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਸੰਸਕ੍ਰਿਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਹਾਵਰੇ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਨਾਅਰੇ ਦਾ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਦੋ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਸਹੀ ਸਮਾਨਤਾ, ਇੱਕ ਸਾਹਿਤਕ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਆਵਾਜ਼, ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ। ਇਹਨਾਂ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਮੁਹਾਰਤ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਣੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ AI ਵਿਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਪਰ ਡਿਲੀਵਰੀ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਕਹਿਣਾ ਅਤੇ ਦਸਤਖਤ ਤੁਹਾਡੇ ਹਨ।

ਆਉ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰੀਏ: ਏਆਈ "ਇਸ ਪਾਠ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਖਰੜਾ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਹਮਰੁਤਬਾ" ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਹੈ; ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਤੁਹਾਡਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਕੀ ਇਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਅਰਥ, ਸਹੀ ਟੋਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?"

ਸੁਝਾਅ: ਕਿਸੇ AI ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪੁੱਛੋ: "ਜੇ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਮੈਂ ਕੀ ਗੁਆਵਾਂਗਾ?" ਜੇ ਜਵਾਬ "ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਰੀਫੈਕਟਰਿੰਗ" ਹੈ, ਤਾਂ ਆਰਾਮ ਨਾਲ ਸੌਂਪੋ। ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ "ਇੱਕ ਗਲਤ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਧਾਰਾ, ਗਲਤ ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਸੰਕਟ" ਹੈ, ਤਾਂ AI ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਿਓ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ।

ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ: MT, NMT, LLM, MTPE

ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਫੀਲਡ ਦੇ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ। MT (ਮਸ਼ੀਨ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ) ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਆਮ ਨਾਮ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। NMT (ਨਿਊਰਲ ਮਸ਼ੀਨ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਸ਼ਨ) ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ MT ਦੀ ਆਧੁਨਿਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਹੈ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਟ੍ਰਾਂਸਲੇਟ ਅਤੇ ਡੀਪੀਐਲ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ; ਇਹ ਵਾਕ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੈ। LLM (ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ) ਆਮ-ਉਦੇਸ਼, ਹਦਾਇਤ-ਸੰਚਾਲਿਤ, ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਟੋਨ ਵਿੱਚ ਲਚਕਦਾਰ ਮਾਡਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਅਤੇ ਕਲੌਡ; ਉਹ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇਸ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਰਸਮੀ ਟੋਨ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਇਸ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ।" MTPE (ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਪੋਸਟ-ਐਡੀਟਿੰਗ) ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਰੂਪ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦਕ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਕੱਚੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੱਜ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਅਗਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਵਿੱਚ ਕਵਰ ਕਰਾਂਗੇ; ਫਿਲਹਾਲ, "AI ਕੱਚਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਇਸਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ" ਚੇਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਅਟੱਲ ਸਿਧਾਂਤ

ਅਨੁਵਾਦਕ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਅਕਸਰ ਗੁਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ, ਇੱਕ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ, ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਵਿੱਤੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟ, ਇੱਕ ਅਦਾਲਤੀ ਫਾਈਲ, ਇੱਕ ਉਤਪਾਦ ਜਿਸਦਾ ਅਜੇ ਐਲਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਨਿਯਮ: ਕੋਈ ਵੀ ਗੁਪਤ, ਨਿੱਜੀ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਇੰਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਸਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਜਨਤਕ ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਉਸ ਸੇਵਾ ਦੇ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਅਕਸਰ ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕੌਣ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਨੁਵਾਦ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ NDA (ਨਾਨ-ਡਿਸਕਲੋਜ਼ਰ ਐਗਰੀਮੈਂਟ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇਣਾ ਇਸ ਸਮਝੌਤੇ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦੇਣਦਾਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦਾ ਹੈ।

ਪੇਸ਼ੇਵਰ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸ ਲਈ ਦੋ ਸੰਸਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲਦੀ ਹੈ: ਆਮ ਟੂਲ ਜਨਤਕ ਡੋਮੇਨ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਗੁਪਤ/ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਪਾਠਾਂ ਲਈ, ਸਿਰਫ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਸੰਸਥਾਗਤ/ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ, "ਅਸੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ" ਭਰੋਸਾ। ਦੋਹਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣਾ ਇਸ ਪੇਸ਼ੇ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: "ਏਆਈ ਨੇ ਇਸਦਾ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ" ਇੱਕ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਗਲਤ ਅਨੁਵਾਦ, ਇੱਕ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸ਼ਬਦ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਲੀਕ ਹੋਇਆ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ, ਤਾਂ ਜਿੰਮੇਵਾਰੀ AI ਦੀ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਅਨੁਵਾਦਕ ਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਉਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਟੈਕਸਟ ਦਾਖਲ ਕੀਤਾ।

ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ: ਤਿੰਨ ਕਦਮ

AI ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਨੁਵਾਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। AI ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਭਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਭਾਵ, ਇੱਕ ਵਾਕ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਨੂੰ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ("is" ਦੀ ਬਜਾਏ "is" ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ), ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸ਼ਬਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਜਾਂ ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ ਵਿਚ ਇਹ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲਈ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਲਾਗੂ ਕਰੋ:

1. ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ. ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਾਕ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਪੜ੍ਹੋ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਸੰਖਿਆਵਾਂ, ਮਿਤੀਆਂ, ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਪਿਛੇਤਰ, ਸਹੀ ਨਾਮ ਅਤੇ ਮੁਦਰਾਵਾਂ ਦੀ ਬਿਲਕੁਲ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
2. ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਕੀ ਇਹ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛਲੇ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਦੀ ਸੰਸਥਾ/ਗਾਹਕ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਪੂਰੇ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
3. ਇਸਨੂੰ ਅਰਥ, ਟੋਨ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦੁਆਰਾ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ। ਕੀ ਲਕਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਾਕ ਕੁਦਰਤੀ ਹੈ? ਕੀ ਸੁਰ ਸਹੀ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਚਿਤ ਹੈ? ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਹਰ ਨਿਰਣਾ ਅੰਤਮ ਫਿਲਟਰ ਹੈ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — MTPE ਬਚਿਆ ਸਮਾਂ। ਇੱਕ ਅਨੁਵਾਦਕ ਨੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਦੀ ਬਜਾਏ NMT ਆਉਟਪੁੱਟ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਕੇ 24,000-ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਮੈਨੂਅਲ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ। ਕੰਮ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ 8 ਦਿਨ ਲੱਗਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਕਾਰਨ ਘਟਾ ਕੇ 3.5 ਦਿਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਪਰ ਹਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਾਕ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸੋਧਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 — ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਗਲਤੀ ਫੜੀ ਗਈ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੇ AI ਦਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਧਾਰਾ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਰੋਤ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ "ਵੇਚਣ ਵਾਲਾ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ", ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੇ ਕਿਹਾ "ਵੇਚਣ ਵਾਲਾ ਜਵਾਬਦੇਹ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ"; ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਘੱਟ ਗਈ ਸੀ। ਸਰੋਤ ਕਦਮ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਇੱਕ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਉਲਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਅਨੁਵਾਦਕ ਨੇ ਗਤੀ ਲਈ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਅਨੁਵਾਦ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਪੋਰਟ ਪੇਸਟ ਕੀਤੀ। ਉਸਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਸਾਥੀ ਨੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ: ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਬਾਹਰ ਸੀ। ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਵਜੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ; ਨੌਕਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ 'ਤੇ ਮੁੜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ

1) ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਸੀਨੀਅਰ ਅਨੁਵਾਦ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਨੇਜਰ। ਮੈਂ ਹੇਠਾਂ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਾਂਗਾ। ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ (1) ਕੀ ਇਹ ਡਰਾਫਟ/ਮਿਆਦ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕੰਮ ਜਿਸ ਲਈ ਅਰਥ, ਟੋਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, (2) ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਗਤ, (3) ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮੈਨੂੰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਨੌਕਰੀ: [ਇੱਥੇ ਨੌਕਰੀ ਪਾਓ]

2) ਸਰੋਤ ਲਈ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਬੇਨਤੀ:

ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਟੈਕਸਟ ਦਾ [ਸਰੋਤ ਭਾਸ਼ਾ] ਤੋਂ [ਟਾਰਗੇਟ ਭਾਸ਼ਾ] ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ। ਨਿਯਮ: ਕਿਸੇ ਵੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਜਾਂ ਹਟਾਓ ਨਾ। ਸੰਖਿਆ, ਮਿਤੀ, ਸਹੀ ਨਾਮ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੋ। ਉਸ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੋ [ਵਰਗ ਬਰੈਕਟਾਂ] ਵਿੱਚ। ਅਜਿਹਾ ਵਾਕ ਨਾ ਬਣਾਓ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ: [ਇੱਥੇ ਟੈਕਸਟ ਲਿਖੋ]

3) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਪ੍ਰੀ-ਚੈੱਕ:

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ, ਗੁਪਤ ਵਪਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਅਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ? ਜੇ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜੇ ਹਿੱਸੇ? ਮੈਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ ਜੇਕਰ ਇਸ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ: [ਇੱਥੇ ਟੈਕਸਟ ਪਾਓ]

4) ਟੋਨ ਅਤੇ ਕਲਚਰ ਫਿਲਟਰ:

ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੁਭਾਵਿਕਤਾ, ਧੁਨ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਨੁਵਾਦ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ। ਉਹਨਾਂ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ ਜੋ ਅਨੁਵਾਦ ਵਾਂਗ ਲੱਗਦੇ ਹਨ, ਸਰੋਤ ਭਾਸ਼ਾ ਦਾ ਪਰਛਾਵਾਂ ਰੱਖਦੇ ਹਨ (ਇੱਕ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੰਧ), ਅਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਕੁਦਰਤੀ ਵਿਕਲਪ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਰਥ ਬਦਲਣਾ। ਅਨੁਵਾਦ: [ਇੱਥੇ ਟੈਕਸਟ ਪਾਓ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਇਸ ਦਾ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ।" (ਕੋਈ ਟੋਨ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਦਰਸ਼ਕ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਸ਼ਬਦ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਪ੍ਰਸੰਗ ਨਹੀਂ; ਮਸ਼ੀਨ ਇੱਕ ਮੋੜ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡਿਫੌਲਟ ਅਨੁਵਾਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।)

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਇਸ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਈਮੇਲ ਦਾ ਤੁਰਕੀ ਤੋਂ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ। ਦਰਸ਼ਕ: ਯੂਐਸ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗਾਹਕ। ਟੋਨ: ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪਰ ਨਿੱਘੇ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: 'ਗਾਹਕੀ' → 'ਗਾਹਕੀ', 'ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼' → 'ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼'। ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਮਿਤੀਆਂ ਰੱਖੋ। ਕੁਦਰਤੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਬਣਾਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਵਰਗੀ ਗੰਧ ਨਾ ਆਵੇ।"

ਅੰਤਰ: ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦਿਸ਼ਾ, ਦਰਸ਼ਕ, ਟੋਨ, ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਰੁਕਾਵਟ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿੱਧੇ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡਰਾਫਟ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਾਰਣੀ

ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਕਿਸਮ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਜੋਖਮ

ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ

ਡਰਾਫਟ ਤਕਨੀਕੀ ਗਾਈਡ

ਕੱਚਾ ਅਨੁਵਾਦ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਮੱਧਮ

ਮਿਆਦ + ਨੰਬਰ ਦੀ ਜਾਂਚ

ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ/ਕਾਨੂੰਨ

ਡਰਾਫਟ + ਮਿਆਦ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਸਜ਼ਾ ਦੁਆਰਾ ਸਜ਼ਾ, ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ

ਮੈਡੀਕਲ ਟੈਕਸਟ

ਡਰਾਫਟ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਖੁਰਾਕ/ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਇੱਕ ਤੋਂ ਇੱਕ

ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ / ਨਾਅਰਾ

ਵਿਚਾਰ ਗੁਣਕ

ਉੱਚ

ਰਚਨਾਤਮਕ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ

ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਤਰ ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਸਾਰ

ਸੰਖੇਪ/ਖਰੜਾ

ਘੱਟ

ਤੁਰੰਤ ਸਮੀਖਿਆ

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਕੱਚੀ ਮਸ਼ੀਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ। ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਖਤਰਨਾਕ ਗਲਤੀ; "ਇਹ ਨਿਰਵਿਘਨ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ।
• ਜਨਤਕ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਗੁਪਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ। ਐਨਡੀਏ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ।
• ਪ੍ਰਸੰਗ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ। ਪੁੰਜ, ਟੋਨ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਦੇ ਬਿਨਾਂ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਡਿਫੌਲਟ ਅਤੇ ਸਤਹੀ ਹੋਵੇਗੀ।
• ਨੰਬਰ, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ MT ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਗਲਤੀਆਂ ਛੁਪਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਕੁਆਲਿਟੀ ਦਾ ਬਲੀਦਾਨ ਦੇਣਾ ਕਿਉਂਕਿ "AI ਤੇਜ਼ ਹੈ"। ਸਪੀਡ ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਦੁਭਾਸ਼ੀਆ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾਲ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ-ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅਰਥ, ਸੁਰ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਮਰੱਥ ਅਨੁਵਾਦਕ ਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਓ: ਸਰੋਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ, ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਟੈਕਸਟ ਨਾ ਦੇਣਾ, ਅਤੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਿਤੀ ਦੇਣਾ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ। ਅਗਲੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਇਸ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣਗੀਆਂ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਚੁਣੋ (ਜਾਂ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ) ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ: (1) ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ ਇਸਦੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਓ। (2) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰੀ-ਚੈੱਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਟੂਲ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋਗੇ। (3) ਇੱਕ ਵਫ਼ਾਦਾਰ ਅਨੁਵਾਦ ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਹੱਥੀਂ ਤਿੰਨ-ਪੜਾਅ ਦੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ (ਸਰੋਤ-ਅਵਧੀ-ਟੋਨ) ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲੱਭੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ (ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ)।
• [ ] ਮੈਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਕਿ ਕੀ ਟੈਕਸਟ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਅਨੁਵਾਦ ਪੁੰਜ, ਟੋਨ ਅਤੇ ਟਰਮਿਨੌਲੋਜੀਕਲ ਸੰਦਰਭ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆ, ਮਿਤੀ, ਸਹੀ ਨਾਮ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ।
• ਮੈਂ ਅੰਤਿਮ ਸਪੁਰਦਗੀ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਪਣੇ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤੀ, ਨਾ ਕਿ AI 'ਤੇ।