ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ (ਪ੍ਰਸ਼ਨ, ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ) ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਕ੍ਰਮ, ਸੰਖਿਆ, ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖ ਲਈ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋਖਿਮ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਇੱਕ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਡਲਾਂ (ਅਲਫ਼ਾਫੋਲਡ, ਸੈਲਪੋਜ਼) ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣਾ।
• ਇੱਕ ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਐਰੇ/ਡੇਟਾ-ਨੰਬਰ-ਸਰੋਤ-ਨੈਤਿਕਤਾ ਦੇ ਚਾਰ ਪੜਾਵਾਂ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ; ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ ਜੋ ਸੈੱਲ ਤੋਂ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਤੱਕ, ਡੀਐਨਏ ਕ੍ਰਮ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਫੋਲਡਿੰਗ ਤੱਕ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੱਖਾਂ ਜੀਨ ਮਾਪਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਇੰਨੀ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਆਰਐਨਏ-ਸਿਕਵੇਂਸਿੰਗ (ਆਰਐਨਏ-ਸੀਕ: ਵਿਧੀ ਜੋ ਮਾਪਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜਾ ਜੀਨ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨਾ) ਅਧਿਐਨ ਸਾਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਡੇਟਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਜੋ ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਹਿਤ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਮੌਡਿਊਲ ਵਿੱਚ ਸਾਡਾ ਟੀਚਾ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਨੂੰ "ਜਾਦੂ ਦੇ ਡੱਬੇ" ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਸਿਖਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜਿਸਦੀ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਰਚਾ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਬਾਇਓਲੋਜੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕਿੱਥੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਕਿੱਥੇ ਫੈਸਲਾ ਮਨੁੱਖ ਉੱਤੇ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਪੇਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਹਾਵਤ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਵਾਂਗੇ: AI ਤੇਜ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਦੀ ਹੈ?

ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਇੱਕ ਮਾਈਕਰੋਸਕੋਪ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ DNA ਸੀਕੁਏਂਸਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਅੰਕੜਾ ਇੰਜਣ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਹ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਨਿਰਮਾਤਾ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਸਾਰੇ ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹੈ।

ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਕਾਰਜ ਜਿੱਥੇ AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਕੋਡਿੰਗ: ਪੈਂਡਾ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ (ਡਾਟਾ ਫਰੇਮ: ਕਤਾਰ-ਕਾਲਮ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਟੇਬਲਯੂਲਰ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ), ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਫ ਖਿੱਚਣਾ, ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਇੱਕ ਫਾਸਟਾ ਫਾਈਲ (ਡੀਐਨਏ/ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਕ੍ਰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਸਟੈਂਡਰਡ ਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ) ਪੜ੍ਹਨਾ।
• ਸਮਝਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਿਖਾਉਣਾ: "ਹਾਰਡੀ-ਵੇਨਬਰਗ ਸੰਤੁਲਨ ਕੀ ਹੈ?" ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ ਸਮਝਾਉਣਾ।
• ਇੱਕ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਭਾਗ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਡਰਾਫਟ, ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਦਾ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਇੱਕ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਯੋਜਨਾ।
• ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨ: ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਲੇਖ ਨੂੰ ਲੇਖਾਂ ਵਿੱਚ ਘਟਾਉਣਾ, ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਨੋਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨਾ।
• ਪਰਿਵਰਤਨ: ਪਛਾਣ ਦੇ ਵੱਖਰੇ ਰੂਪ (ਆਈਡੀ) ਲਈ ਜੀਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਮੈਪ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਕੋਡ।

ਉਹ ਕੰਮ ਜਿੱਥੇ AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ: ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ (ਇੱਕ ਜੀਨ ਦੇ ਸਮੀਕਰਨ ਮੁੱਲ ਨੂੰ "ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ"), ਇੱਕ ਅਸਲ ਲੇਖ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਅਸਲ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ, ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ।

ਸੁਝਾਅ: ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ ਅਪਣਾਓ। AI ਨੂੰ "ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਸੰਗਠਿਤ" ਕਰਨ ਦਿਓ, ਪਰ "ਗਿਣਤੀ, ਮਾਪਣ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ" ਜਾਂ ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਏ ਗਏ ਕੋਡ ਦੁਆਰਾ ਜਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੱਥੀਂ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨ ਦਿਓ।

ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ "ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ": ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਖਾਸ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਮਾਡਲ

ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ "ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ" ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੋ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਾਉਣ ਨਾਲ ਗੰਭੀਰ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਗੇ: ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਮਾਹਰ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਅਲਫਾਫੋਲਡ ਜੋ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੈੱਲਪੋਜ਼ ਜੋ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਕੋਪ ਚਿੱਤਰ ਵਿੱਚ ਸੈੱਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਰਗੀਕਰਣ ਜੋ ਪ੍ਰਜਾਤੀ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਤੰਗ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, "ਹਰ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਥੋੜਾ ਜਿਹਾ" ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਾਪ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਵਰਕਫਲੋ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕੋਡ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਰ ਮਾਡਲ ਮਾਪ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਜੋਖਮ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਕਰਤੱਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ

ਹਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਕਿੰਨਾ ਕੁ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਉਹ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗਲਤ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਖੋਜ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ

ਆਦਮੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਇੱਕ ਸੰਕਲਪ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਮੰਗਣਾ

ਘੱਟ

ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ, ਤਰਕ ਜਾਂਚ

ਪਾਈਥਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੋਡ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰੋ

ਮੱਧਮ

ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ

ਜੀਨ ਦੇ ਨਾਮ/ਆਈਡੀ ਦੀ ਮੈਪਿੰਗ

ਮੱਧਮ-ਉੱਚਾ

ਅਧਿਕਾਰਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ (NCBI, Ensembl)

ਇੱਕ ਐਰੇ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ

ਉੱਚ

ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਬੂਤ ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ

ਕਲੀਨਿਕਲ/ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਫੈਸਲਾ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਦੇ ਵੀ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ: ਇੱਕ ਪੀਐਚਡੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਹਰ ਵਾਰ 24 ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ RNA-seq ਕਾਉਂਟ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 40 ਮਿੰਟ ਲੱਗ ਗਏ। ਉਸਨੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਪਾਂਡਾ ਕੋਡ ਲਿਖਿਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਖੁਦ ਚਲਾਇਆ; ਕੰਮ 3 ਮਿੰਟ ਤੱਕ ਘੱਟ ਗਿਆ। ਨਾਜ਼ੁਕ ਬਿੰਦੂ: ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਕੋਡ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਕਿ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ (18,542 ਜੀਨਾਂ) ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ 2 - ਜਾਅਲੀ ਹਵਾਲੇ ਦਾ ਜਾਲ: ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੇ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਲਈ AI ਨੂੰ "ਪੌਦਿਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਜਨਨ ਵਿੱਚ CRISPR ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ 5 ਸਰੋਤਾਂ" ਲਈ ਕਿਹਾ। ਮਾਡਲ ਨੇ 5 ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਦਿੱਖ ਵਾਲੇ ਟੈਗ ਬਣਾਏ; ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ 3 ਦਾ DOI (ਡਿਜੀਟਲ ਵਸਤੂ ਪਛਾਣਕਰਤਾ: ਲੇਖ ਦਾ ਸਥਾਈ ਪਤਾ) ਕਿਸੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਜੇਕਰ ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੇ ਇਸਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੁੰਦੀ, ਤਾਂ ਉਸਦਾ ਲੇਖ ਰੈਫਰੀ ਦੁਆਰਾ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਸੀ।

ਕੇਸ 3 - ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਭਰਮ: ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, "ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਨੋਮ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੇ ਜੀਨ ਹਨ?" ਉਸਨੇ ਕਲਿੱਪਬੋਰਡ 'ਤੇ "ਲਗਭਗ 46,000" ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਅਤੇ ਲਿਖਿਆ। ਮੌਜੂਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਭਗ 19,000-20,000 ਪ੍ਰੋਟੀਨ-ਕੋਡਿੰਗ ਜੀਨਾਂ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਨੰਬਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। ਪਾਠ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਇੱਕ ਅੱਪ-ਟੂ-ਡੇਟ ਸਰੋਤ (Ensembl, GENCODE) ਨਾਲ ਨੰਬਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI ਵਰਕਫਲੋ

1. ਕੰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ("ਇੱਕ 24-ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ ਘੱਟ-ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਾਲੇ ਜੀਨਾਂ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ")।
2. ਸੰਦਰਭ ਦਿਓ: ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ, ਕਾਲਮ ਦੇ ਨਾਮ, ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦਿਓ।
3. ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਲਈ ਪੁੱਛੋ: "ਵਰਕਿੰਗ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਦਿਓ, ਲਾਈਨ ਦਰ ਲਾਈਨ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰੋ।"
4. ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਚਲਾਓ: ਆਪਣੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ; ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵਾਪਸ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ।
5. ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਕਰੋ: ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਉਦਾਹਰਣ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਜਿਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ।
6. ਸੁਤੰਤਰ ਤੱਥ-ਜਾਂਚ: ਅਧਿਕਾਰਤ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਸੈਕੰਡਰੀ ਵਿਧੀ ਰਾਹੀਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਦਾਅਵੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਭੂਮਿਕਾ: ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਬਾਇਓਇਨਫੋਰਮੈਟਿਸ਼ੀਅਨ ਹੋ। ਟਾਸਕ: [ਡੇਟਾ/ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ] ਲਈ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਲਿਖੋ। ਸੰਦਰਭ: ਡੇਟਾ [ਫਾਰਮੈਟ], ਕਾਲਮ [ਨਾਮ], ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ [ਐਨ]। ਪਾਬੰਦੀ: ਸਿਰਫ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੋਡ ਦਿਓ, ਹਰੇਕ ਲਾਈਨ 'ਤੇ ਛੋਟੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।

ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਓ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਅੰਡਰਗਰੈਜੂਏਟ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਸਮਝਾ ਰਹੇ ਹੋ: [ਸੰਕਲਪ]। ਇਸਨੂੰ 3 ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ, 1 ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਸਮਾਨਤਾ ਦਿਓ, 1 ਆਮ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ।

ਹੇਠਾਂ ਮੇਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਯੋਜਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਇਸਦੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਨੁਕਤੇ ਦੱਸੋ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ: ਨਿਯੰਤਰਣ ਸਮੂਹ, ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟ ਦੀ ਚੋਣ। ਯੋਜਨਾ: [ਟੈਕਸਟ]

ਇਸ ਲੇਖ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ 5 ਆਈਟਮਾਂ ਤੱਕ ਘਟਾਓ: (1) ਸਵਾਲ, (2) ਵਿਧੀ, (3) ਮੁੱਖ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮੁੱਦਾ, (4) ਸੀਮਾ, (5) ਅਨੁਮਾਨ ਜੋ ਮੇਰੇ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਾਠ: [ਸਾਰ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਮੈਨੂੰ ਇੱਕ ਜੀਨ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਿਓ."

Güçlü: "ਮੇਰੇ ਕੋਲ 12 ਨਿਯੰਤਰਣ, 12 ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ (CSV, ਕਤਾਰਾਂ ਦੇ ਜੀਨ, ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਮੂਨੇ) ਤੋਂ RNA-seq ਕੱਚੀ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਹੈ। ਵਿਭਿੰਨ ਸਮੀਕਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ; ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਮੈਂ ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਕਿਹੜਾ Python/R ਟੂਲ ਵਰਤਿਆ ਅਤੇ ਕਿਉਂ; ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਓ। ਪਹਿਲਾਂ ਯੋਜਨਾ ਦਿਓ, ਕੋਡ ਨਹੀਂ।"

ਅੰਤਰ: ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਢਾਂਚਾ, ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸਮ ਅਤੇ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਬੇਨਤੀ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ। ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਗਲਤ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਿਣਤੀ/ਮਾਪ ਬਣਾਉਣਾ: LLM ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ "ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀਆਂ ਕਤਾਰਾਂ ਹਨ?" ਪੁੱਛਣ ਲਈ. ਕੋਡ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹੋ।
• ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਦੇ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ: ਮਾਡਲ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ DOI ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
• ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ: AI ਗਲਤ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੀ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਬੋਲਦਾ ਹੈ; ਟੋਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਸੰਦਰਭ ਨਾ ਦੇਣਾ: ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਦੱਸੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰਨਾ ਕੋਡ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।
• ਗੁਪਤ/ਮਰੀਜ਼ ਡੇਟਾ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ: ਨਿੱਜੀ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਨਿਰਯਾਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ (ਯੂਨਿਟ 11)।
• ਦੋ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣਾ: ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਹ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਜਿਸ ਲਈ ਮਾਪ (ਢਾਂਚਾ, ਸੈੱਲ ਗਿਣਤੀ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਉੱਚ-ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਮ (ਕਲੀਨਿਕਲ, ਬਾਇਓਸੁਰੱਖਿਆ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ), AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ ਤਸਦੀਕ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸਿਰਫ ਇਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤਮ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਗਿਆਨ ਸਰਹੱਦ: ਸਿੱਖਿਆ ਖੰਡ ਅਤੇ ਵਰਤਮਾਨਤਾ

ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ "ਜਾਣਦਾ ਹੈ" ਸਭ ਕੁਝ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਉਸ ਤਾਰੀਖ ਤੱਕ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ (ਸਿਖਲਾਈ ਖੰਡ: ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਨੇ ਡੇਟਾ ਦੇਖਿਆ ਸੀ)। ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: ਨਵੇਂ ਜੀਨ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜੀਨੋਮ ਸੰਸਕਰਣ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਦਰਭ ਜੀਨੋਮ ਦਾ GRCh37 ਤੋਂ GRCh38 ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ), ਨਵੇਂ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਗਾਤਾਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਕੱਟ-ਆਫ ਮਿਤੀ ਜਾਂ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜੀਨ ਨਾਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦਾ; ਇਹ ਪੁਰਾਣੀ, ਪੁਰਾਣੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ, ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਜੀਨ ਆਈਡੀ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ (NCBI, Ensembl, UniProt) ਤੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਦੂਜੀ ਸੀਮਾ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅੰਨ੍ਹੇਪਣ ਹੈ: ਭਾਵੇਂ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਇਹ ਉਸੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਲੋਕ ਝਿਜਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਉਹ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ "ਮੈਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ"; ਮਾਡਲ ਸੰਕੋਚ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ. ਇਸ ਲਈ ਭਰੋਸੇ ਦੇ ਮਾਪ ਵਜੋਂ ਸੁਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਸੀ "ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਪੱਕੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ?" ਪੁੱਛਣਾ ਕਈ ਵਾਰ ਅਸੰਗਤਤਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਅੰਤਮ ਪੁਸ਼ਟੀ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤ ਹੈ.

ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ

ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਲੰਬਾਈ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੰਡੋ: ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ)। ਇੱਕ ਜੀਨੋਮ ਫਾਈਲ ਜਾਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਕਤਾਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਪੇਸਟ ਕਰਨਾ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕੋਡ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇਣਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਨਹੀਂ: ਮਾਡਲ ਕੋਡ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇਹ ਅੰਤਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦਾ ਰੋਡਮੈਪ

ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਰੱਖਾਂਗੇ: ਪਾਈਥਨ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲਜ਼ (Ü2), ਕ੍ਰਮ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (Ü3), ਓਮਿਕਸ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਅਯਾਮੀ ਡੇਟਾ (Ü4), ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਅਲਫਾਫੋਲਡ (Ü5), ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ/ਸੈੱਲ ਖੋਜ (Ü6), ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ (Ü7), ਅੰਕੜਾ ਲੇਖਣ (Ü1), ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (Ü1), ਸਾਹਿਤ (Ü1), ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ (Ü1), Ü1. ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜੀਵ ਸੁਰੱਖਿਆ (Ü11)। ਉਹੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹਰੇਕ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਜੋ ਕੋਡ, ਵਿਆਖਿਆ, ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਇੱਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਾਂ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਹਰ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਕਰੋ। ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੁਆਰਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜ: ਘੱਟ-ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਖੁਲਾਸਿਆਂ 'ਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧੋ, ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਨੰਬਰ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੋ ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਵਰਕਫਲੋ ਦਾ ਇੱਕ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, AI ਤੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚੋਂ 3 ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੁਝ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ, ਕੋਈ ਧਾਰਨਾ ਸਿੱਖਣਾ, ਸਾਹਿਤ ਦਾ ਸੰਖੇਪ)। ਉਪਰੋਕਤ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਘੱਟ/ਮੱਧਮ/ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰੋ। ਉੱਚ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਲਈ, 2 ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰੋਗੇ। ਫਿਰ, AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਸੌਂਪਣ ਲਈ "ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਟੈਂਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੁਆਰਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਫਾਰਮੈਟ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਜੋੜਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਗਿਣਤੀ/ਮਾਪ ਨੂੰ ਕੋਡ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਆਪ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਦਾਅਵੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਮਾਪ ਨੂੰ ਉਚਿਤ ਮਾਹਰ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਓਪਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਗੁਪਤ/ਨਿੱਜੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮੇਰੇ ਉੱਤੇ ਹੈ।