ਲਾਭ:
- ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਸ਼ਿਪ ਵਰਕਫਲੋ (ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਸੰਖੇਪ, ਖੋਜ, ਸੁਝਾਅ) ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸਰੋਤ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਛੱਡੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਪਾਸ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
- ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਭਰਮ, ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮ ਕਿਉਂ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ ਮਾਹਰ ਸਵੇਰੇ ਆਪਣੇ ਡੈਸਕ 'ਤੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਕੋਲ ਦਰਜਨਾਂ ਨਵੀਆਂ ਆਈਆਂ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਦਾਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਸੈਂਕੜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਅਤੇ ਇੱਕ ਆਰਕਾਈਵ ਬਾਕਸ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ। ਇੱਕ ਹਵਾਲਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ (ਮਾਹਰ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ) ਦਿਨ ਭਰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?" ਇੱਕ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣਯੋਗ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਰੱਖਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ AI; ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਟੂਲ) ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਨਿਰਣਾ, ਚੋਣ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਨੁੱਖ ਕੋਲ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਆਉ ਇੱਕ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੀਏ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਜਿਸ ਦੁਆਰਾ ਸਾਡਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਭਾਸ਼ਾ-ਉਤਪਾਦਕ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟੂਲਜ਼ ਜੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਟੂਲ ਸੰਖੇਪ, ਅਨੁਵਾਦ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ, ਡਰਾਫਟ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਫਲੈਗ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਕੀ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਹੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ।
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ?
ਆਓ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਸ਼ਿਪ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਲੇਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੀਏ। ਪਹਿਲੀ ਪਰਤ ਮਕੈਨੀਕਲ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਹਨ: ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਦੀ ਬਾਈਲਾਈਨ ਤੋਂ ਡਰਾਫਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਕੱਢਣਾ, ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ, ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਦੂਜੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨਾ। AI ਇੱਥੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਡਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੀ ਪਰਤ ਅਰਧ-ਨਿਆਂਇਕ ਕੰਮ ਹੈ: ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ, ਕੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਇੱਥੇ ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਾਹਰ ਜੋ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਅਸਲ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਕੋਲ ਆਖਰੀ ਸ਼ਬਦ ਹੈ।
ਤੀਜੀ ਪਰਤ ਸ਼ੁੱਧ ਨਿਰਣਾ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹੀ ਹੈ: ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਹੀ ਹੈ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ, ਕੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ। ਇਸ ਲੇਅਰ 'ਤੇ, AI ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਹੈ; ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: AI ਨੂੰ ਕੋਈ ਕੰਮ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ: "ਜੇ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?" ਜੇ ਜਵਾਬ ਹੈ "ਮੈਂ ਕੁਝ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਾਂਗਾ", ਤਾਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਝਿਜਕ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰੋ। ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ "ਇੱਕ ਗਲਤ ਸਰੋਤ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਲੀਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ", ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
ਭਰਮ: ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ
ਹੇਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਹਵਾਲਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਯਕੀਨਨ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ; ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਪੇਸ਼ੇ ਦਾ ਸਾਰ ਸਰੋਤ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ AI ਨੂੰ "ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਪੰਜ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ," ਤਾਂ ਇਹ ਸਿਰਲੇਖ, ਲੇਖਕ ਅਤੇ ਜਰਨਲ ਦੇ ਨਾਮ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ ਇੰਨੇ ਯਕੀਨਨ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਸਰਪ੍ਰਸਤ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਵੀ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗ੍ਰੰਥ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਖ਼ਤਰਾ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਡਾ ਹੈ: ਜਦੋਂ "1897 ਦਾ ਉਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼" ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕਾਰ ਲਈ ਜਾਂ "ਉਹ ਅਦਾਲਤੀ ਫੈਸਲਾ" ਇੱਕ ਨਿਆਂਕਾਰ ਲਈ ਘੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਧਿਆਨ ਦਿਓ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਰੋਤ ਹਵਾਲੇ, ਹਵਾਲਾ ਜਾਂ ਹਵਾਲੇ ਨੂੰ ਅਸਲ ਕੈਟਾਲਾਗ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕਿਤੇ ਵੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ "ਪੱਕਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ" ਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ।
ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ: ਤਿੰਨ ਕਦਮ
ਏਆਈ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ਮੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
1. ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੁੜੋ। ਹਰ ਤੱਥ, ਚਿੱਤਰ, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਛਾਪ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਸਰੋਤ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ "ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਸ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਮਿਲੀ ਹੈ" ਅਤੇ ਉਸ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
2. ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। AI (ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ਕੈਟਾਲਾਗ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਡਾਟਾਬੇਸ, ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼) ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
3. ਇਸਨੂੰ ਬਾਈਸ ਫਿਲਟਰ ਰਾਹੀਂ ਪਾਸ ਕਰੋ। AI ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੁਝਾਇਆ ਗਿਆ ਵਿਸ਼ਾ, ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਕੁਝ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੌਣ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਿਹੜਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਗੁੰਮ ਹੈ.
ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ
ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਸ਼ਿਪ ਪੇਸ਼ੇ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਕੀ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਕੀ ਖੋਜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਸ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਉਹ ਗੁਪਤ ਹਨ। AI ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਨਤਕ ਟੂਲ ਜੋ ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਖੋਜ ਇਤਿਹਾਸ, ਜਾਂ ਉਧਾਰ ਲਏ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕਿਸੇ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ, ਗੈਰ-ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਪਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (ਕਰਮਚਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਤਰ-ਵਿਹਾਰ) ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ AI ਟੂਲ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਲਈ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਬੰਦ ਸਿਸਟਮ 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸੁਝਾਅ: AI ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੀ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, "ਕੀ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਨਤਕ ਹੈ?" ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ। ਪੁੱਛੋ ਜੇਕਰ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੀ-ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਅਗਿਆਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਕੇਵਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - 400 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ। ਇੱਕ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਦੁਆਰਾ ਦਾਨ ਕੀਤੇ 400 ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪੁਰਾਲੇਖ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਏਆਈ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਪੰਨੇ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਸਿਰਲੇਖ, ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾ ਸੁਝਾਅ ਕੱਢਿਆ: ਪ੍ਰਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਔਸਤ ਸਮਾਂ 12 ਮਿੰਟ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ 4 ਮਿੰਟ ਹੋ ਗਿਆ। ਪਰ ਹਰੇਕ ਡਰਾਫਟ ਛਾਪ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਸਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ; ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈਆਂ ਗਈਆਂ 17 ਗਲਤ ਤਾਰੀਖਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਫੜਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।
ਕੇਸ 2 - ਜਾਅਲੀ ਸਰੋਤ ਫੜਿਆ ਗਿਆ। ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਲਈ "ਜਲਵਾਯੂ ਪ੍ਰਵਾਸ" 'ਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹੋਏ YZ ਤੋਂ 6 ਲੇਖ ਸੁਝਾਅ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ। ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਨੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਕੀਤੀ: 6 ਵਿੱਚੋਂ 2 ਲੇਖ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਪੁਸ਼ਟੀਕਰਨ ਕਦਮ ਨੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਮਨਘੜਤ ਸਰੋਤ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਗੁਪਤਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ। ਚੈੱਕਆਉਟ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਤੋਂ "ਕਿਹੜਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਿਸ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦਾ ਹੈ" ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਆਮ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇੱਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ। ਸੂਚਨਾ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ID ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਜਾਣ ਲਈ ਇਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੋਵੇਗੀ; ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਅਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟ
1) ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਸਹਾਇਕ ਕੈਟਾਲਾਗਿੰਗ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਮਾਹਰ। ਤੁਹਾਡਾ ਕੰਮ: ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ। ਨਿਯਮ: (1) ਸਿਰਫ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾ ਜੋੜੋ। (2) ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਉੱਥੇ "[ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ]" ਮਾਰਕ ਕਰੋ। (3) ਕੋਈ ਵੀ ਮਿਤੀਆਂ, ਨਾਮ ਜਾਂ ਛਾਪ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ. ਸਰੋਤ: [ਇੱਥੇ]
2) ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜਾਂਚ ਸਵਾਲ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਦਾਅਵੇ (ਤਾਰੀਖ, ਨਾਮ, ਨੰਬਰ, ਸਰੋਤ ਹਵਾਲੇ) ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰੇਕ ਲਈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੋਂ ਮਿਲੀ? ਜੇ ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ "ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ" ਲਿਖੋ। ਟੈਕਸਟ: [ਇੱਥੇ]
3) ਪੱਖਪਾਤ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਪਰਿਪੇਖ ਜਾਂਚ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਸੰਖੇਪ/ਸਿਫਾਰਿਸ਼ ਕਿਹੜੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਸ ਨੂੰ ਛੱਡਦੀ ਹੈ? ਕਿਹੜੇ ਸਮੂਹ, ਖੇਤਰ ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਗੁੰਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਬਸ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਨਾ ਲਗਾਓ। ਟੈਕਸਟ: [ਇੱਥੇ]
4) ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਪ੍ਰੀ-ਚੈੱਕ:
ਕੀ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ (ਨਾਮ, ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ, ਸੰਪਰਕ, ਪੜ੍ਹਨ/ਖੋਜ ਇਤਿਹਾਸ) ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ? ਜੇਕਰ ਅਜਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ: [ਇੱਥੇ]
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਮੈਨੂੰ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਕੁਝ ਸਰੋਤ ਲੱਭੋ.
ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਏਆਈ ਨੂੰ ਜਾਅਲੀ ਸਰੋਤ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਪਰ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਟੈਗ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਹਵਾਲਾ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨ ਸਹਾਇਕ। ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਕੈਟਾਲਾਗ ਐਂਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ "ਜਲਵਾਯੂ ਪਰਵਾਸ" ਦੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਦੱਸੋ ਕਿ ਉਹ ਕਿਉਂ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਕੋਈ ਵੀ ਸਰੋਤ ਨਾ ਜੋੜੋ ਜੋ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਸਰੋਤ ਨਾ ਬਣਾਓ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਤ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਹੋ "ਕੋਈ ਉਚਿਤ ਸਰੋਤ ਸੂਚੀਬੱਧ ਨਹੀਂ ਹਨ।" ਕੈਟਾਲਾਗ ਐਂਟਰੀਆਂ: [ਇੱਥੇ]
ਫਰਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਸਦੀ ਆਪਣੀ ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ, ਅਤੇ ਮਨਘੜਤ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ।
ਪਰਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸਾਰਣੀ
ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪਰਤ
ਨਮੂਨਾ ਕੰਮ
ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਆਦਮੀ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਮਕੈਨੀਕਲ
ਡਰਾਫਟ ਮੈਟਾਡੇਟਾ, ਸੰਖੇਪ, ਅਨੁਵਾਦ
ਡਰਾਫਟ ਜਲਦੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਤਸਦੀਕ, ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ
ਅਰਧ-ਨਿਆਂਇਕ
ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਸਿਰਲੇਖ, ਸਰੋਤ ਸੁਝਾਅ
ਸੁਝਾਅ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਨੀਤੀ ਦੁਆਰਾ ਚੋਣ
ਸ਼ੁੱਧ ਨਿਰਣਾ
ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦਾ ਫੈਸਲਾ
ਕੇਵਲ ਮੁੱਢਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ
ਪੂਰੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਸਰੋਤ ਲਈ AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ। AI ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ; ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੈ।
- ਮਨਘੜਤ ਸ੍ਰੋਤ ਨੂੰ ਯਕੀਨਨ ਮੰਨਣਾ। ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਇਹ ਚੰਗਾ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਹੀ ਹੈ।
- ਜਨਤਕ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ/ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਗੁਪਤਤਾ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਤਿਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। AI ਉਸ ਡੇਟਾ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੀ ਗੁੰਮ ਹੈ।
- ਫੈਸਲਾ AI 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ; ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਅਨਸ਼ਿਪ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ, ਡਰਾਫਟ, ਅਨੁਵਾਦ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਮਾਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਮਕੈਨੀਕਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਅਰਧ-ਨਿਆਇਕ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਸਰੋਤ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੇ ਹਨ। ਭਰਮ ਇਸ ਪੇਸ਼ੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ: ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਕੋਈ ਸਰੋਤ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜਾਂ ਕੋਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਸਪਸ਼ਟ ਭੂਮਿਕਾ, ਸੀਮਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ AI ਚਲਾਓ; ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਵਿਸ਼ਾ ਚੁਣੋ। ਉਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ 5 ਸਰੋਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ, ਫਿਰ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਲ ਕੈਟਾਲਾਗ ਜਾਂ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਮੌਜੂਦ ਹਨ। ਫਿਰ, "ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, AI ਨੂੰ ਕਹੋ ਕਿ ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰੇ ਅਤੇ ਦੋ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ। ਲਿਖੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਪਹੁੰਚ ਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਕਿਸ ਪਰਤ (ਮਕੈਨੀਕਲ, ਅਰਧ-ਨਿਆਂਇਕ, ਸ਼ੁੱਧ ਨਿਰਣਾ) 'ਤੇ ਹੈ।
- [ ] "ਜੇਕਰ ਇਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ?" ਮੈਂ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਰੇਕ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਅਤੇ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਨਿੱਜੀ/ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਪਣੀ ਮਰਜ਼ੀ ਨਾਲ ਰੱਖੀ।