Brief news summary

ਮਨੁੱਖੀ ਗ਼ਲਤੀਆਂ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਬੇਧਿਆਨੀ ਕਾਰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਨੂੰ ਕੰਮ ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਰਜਰੀ ਸਥਾਨ ਚਿੰਨ੍ਹਨ ਵਰਗੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਸਿਸਟਮ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLMs), ਆਪਣੇ ਅਣਪੇਸ਼ਕੀ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਕਾਰਨ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਕੁਝ ਜਟਿਲ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਅਣਖੇਡਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਖੋਜਕਰਤਾ LLMs ਨੂੰ ਇੰਝ ਦੁਬਾਰਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਨਾਲ ਅਧਿਕ ਸਿਮਰਤ ਲਗਨ, ਅਤੇ ਗ਼ਲਤੀ ਸਧਾਰਨ ਲਈ ਡੰਚਬੱਧ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀਮਤਾਨੀ ਸਿੱਖਣ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਜੋ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਹਨ, AI ਵਿਹਾਰ ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, AI ਨਤੀਜੇ ਸਹੀ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਧਾਰਭੂਤ ਖਾਮੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰਿਵਾਇਤੀ ਜ਼ਾਂਚ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਅਣਅਦੇਕਵਾਤਾ ਪ੍ਰਗਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਨਵਾਂਪ੍ਰੋਨਤਾ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੱਛਰ ਪਰੀਖਿਆ ਢਿੰਗ ਬਦਲਣ, ਕਿਉਂਕਿ AI ਮਨੁੱਖੀ ਜਿਹੇ ਥਕਾਵਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਮਨੁੱਖੀ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਰਿਵਾਇਤੀ ਢੰਗ AI ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੈਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਮਨੁੱਖੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕਰਮਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉੰਡੇ ਪੰਨੀਆਂ ਅਤੇ "ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੇਰੇਸ਼ਟਰ" ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਧਮਕੀ ਜਾਂ ਇਨਾਮਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਜਿਹੇ ਜਵਾਬ ਦਿਖਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਸਮਾਜਿਕ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਖੋਜ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂਕੀ AI ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਗਲਤੀਆਂ ਧਿਆਨ ਸੇਵਣੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀਯ ਦੀ ਲੋੜ ਰੱਖਦੀ ਹਨ। AI ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਲਾਭਾਨਵਿਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝਣਾ ਕੀ ਕੇ ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਘਟਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਮੁਸਕਿਲਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।