ਐйнਸਟਾਈਨ ਨੂੰ ਕੋਈ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਨਿਸਚਿਤ ਹੀ ਕਵਾਂਟਮ ਥਿਊਰੀ ਬਾਰੇ ਗਲਤ ਸਾਬਿਤ ਹੋਏ—ਇਹ ਕੇਵਲ ਝੂਠਾ ਨਹੀਂ ਰਹਿਈ, ਸਗੋਂ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ, ਬਾਇਓਲੋਜੀ, ਆਪਟਿਕਸ ਅਤੇ ਵੀਲੇ ਖੇਡਾਂ ਵਿੱਚ ਅਮੂਲ ਪਰਿਵਾਰਤਨ ਸਾਬਿਤ ਹੋਈ ਹੈ। ਹੁਣ, ਦਿਲਚਸਪ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਨਾਸ਼ੂਕਿਆਂ ਦੇ ਫੇਰਾਂ ਨੂੰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤਿਕਾਰੀ ਬਦਲਾਵ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਰੈਂਡੋਮਨੈਸ ਡਿਜਿਟਲ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਆਂਸੁੰਦਰ ਸਰੋਤ ਵੰਡ ਲਈ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ, ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੌਲਾਰਾਡੋ ਬੁਲਡਰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ NIST ਦੀ ਹਾਲੀਆ ਰਿਸਰਚ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ। ਪਰ, ਅਸਲੀ ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨੀ ਲਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੈ ਸੱਚੀ ਸ਼ਰੀਰ ਵਿੱਚ। “ਅਸਲੀ ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਉਹ ਕੁਝ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਕੁਝ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ,” NIST ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਕ੍ਰਿਸਟਰ ਸ਼ਾਲਮ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਉਦਾਹਰਣ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਫੇਂਕਣ ਅਤੇ ਕਈ ਕੰਪਿਊਟਰ-generated “ਰੈਂਡਮ” ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਖਾਰਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਆਮਤੋਰ ’ਤੇ ਅਪੀਲਦੇ ਹੋਏ ਅਨੁਮਾਨਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕਵਾਂਟਮ ਫਿਪਸਿਕਸ ਇਸ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਰਾਹ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਡੱਬਲ-ਸਲਿਟ ਪ੍ਰਯੋਗ: ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੈਮੋਨੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਤੀਰ ਦੀ ਕਿੱਤੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ ਦੀ ਲੀਰ ਅਣਪੜਤਾਲ ਖੜ੍ਹਾ ਕਰਦੀ ਇੱਕ ਅਨੁਪਮ੍ਰਿਤ ਇੰਟਰਫੇਰੈਂਸ ਪੈਟਰਨ ਬਣਦੀ ਹੈ। ਕਲਾਸੀਕਲ ਮਕੈਨੀਕਸ ਤੋਂ ਵੱਖ, ਅਣੂਆਂ ਦੀ ਥਾਂ-ਥਾਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਭਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਲਾਜ਼ਮੀ, ਜੋ ਸੱਚੀ ਕਵਾਂਟਮ ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਬੈੱਲ ਟੈਸਟ—ਇੱਕ ਐਸਾ ਤਰੀਕਾ ਜੋ ਮਾਪਣ ਸੰਬੰਧੀ ਕਲਾਸੀਕਲ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਦਾ ਹੈ—ਦਵਾਰਾ, ਕਵਾਂਟਮ ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਲਮ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਲੈ ਕੇ “ਬਹੁਤ ਚੰਗਾ ਰੈਂਡਮ ਨੰਬਰ ਜੈਨੇਰੇਟਰ ਜੋ ਕਿ ਬ੍ਰਹਮੰਡ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ” ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਰ, ਕਿਵੇਂ ਅਸਲੀਪਨ ਨੂੰ ਪਰਖਿਆ ਜਾਵੇ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਰਨ ਔਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਕਈ ਕ੍ਰਮ ਯਾਦ ਹੀ ਨੀ ਜੰਗੀ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸਲ ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਵਿਰਲੇ ਕ੍ਰਮ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੱਚੀ ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਅਕਸਰ ਭਾਵੁਕ ਹੈ। ਹੱਲ ਹੈ ਇਕ ਵਿਕਸਤ ਲੂਪਹੋਲ-ਫਰੀ ਬੈੱਲ ਟੈਸਟ, ਜੋ ਕਿ ਦੋ ਔਰਤੀਆਂ ਫੋਟੋਨਾਂ ਦੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿਚ ਕਲਾਸੀਕਲ ਨਕਲ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਾਲੇ ਹਾਲਾਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। NIST ਨੇ 2018 ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਰੇਂਡਮ ਨੰਬਰ ਬਣਾਏ। NIST ਦੇ ਗਣਿਤਗਿਆਨ ਪੀਟਰ ਬੀਅਰਹੋਰਸਟ ਇਸਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ “ਗਲਤ-ਸੁਰੱਖਿਅਤ” ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਵੀ ਆਪਣੀ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਵਾਣੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਪਰ, ਇਸਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਾਬਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ? ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਔਖੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਨੇਕ ਲੜੀਆਂ ਧੋਖਾ ਜਾਂ ਸਹਿਮਤ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਅਸਲੀ ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਅਕਸਰ ਬੁਝਾਰਤ ਪ੍ਰਤੀਤੀ ਵਿਰੋਧੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹੱਲ ਹੈ ਇੱਕ ਅਦਿੱਕ ਸਵਤੰਤਰ ਬੈੱਲ ਟੈਸਟ, ਜੋ ਕਿ ਫੋਟੋਨਾਂ ਦੇ ਜੋੜਿਆਂ ਵਿਚ ਸੰਬੰਧ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਐਸੀ ਹਨ ਜੋ ਕਲਾਸੀਕਲ ਨਕਲ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਨਾਲ, ਬਿਲਕੁਲ ਇੰਨੋਵੇਟਿਵ ਕੋਡਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭੀਰ ਹੇਠਾਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਭਰੋਸਾ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪਰਿਜਨ ਨੂੰ ਕਈ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸੰਪੂਰਨ ’ਚ ਜੋੜ ਕੇ, ਇੱਕ ਜੋੜ-ਨਾ-ਵੱਧਣ ਵਾਲੀ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਟ੍ਰੈਡਿਡੈਕਟਿਕ ਅਸੰਗਤ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਚੇਤਨਮੰਨਰੂਪ ਬਦਲਾਵ ਨੇ ਹੋਰਾਂ ਨੂੰ ਗ਼ਲਤਮਿਝਾਨ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਝੂਠ ਬਣਾ ਕੇ ਸ਼ਿਨਾਖਤ ਕਰਨਾ ਲੱਗਭਗ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਨੈੱਟਵਰਕ ਹੋਰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਜੁੜਦੇ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। CURBy ਆਪਣੇ ਰੈਂਡਮ ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੱਚਾਈ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜੈਸਪਰ ਪਾਲਫਰੀ, ਇੱਕ ਰਿਸਰਚ ਅਸੀਸਟੈਂਟ, ਇਸਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ “ਭਰੋਸਾ ਦਾ ਤਣੀ ਹੋਈ ਕਪਾਹ,” ਇੱਕ “ਰੈਂਡਮਨੈਸ ਦੀ ਜਾਲੀ ਜੋ ਹਰ ਕੋਈ ਯੋਗਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਕਾਬੂ ਨਹੀਂ”। ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਅਤੇ ਵੱਡਾ ਪੈਮਾਨਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੂਰੀ ਦੀ ਚੋਣ ਜਾਂ ਸਰਕਾਰੀਆਂ ਲਾਟਰੀਆਂ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਿਆਂ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਹੱਲ ਪ੍ਰੈਕਟਿਕਲ ਮੂਲਯਵਾਨਤਾ ਅਤੇ ਕਵਾਂਟਮ ਫਿਪਸਿਕਸ ਦੀ ਇਕ ਜਟਿਲ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸੁੰਦਰ ਸੰਯੋਜਨ ਵੀ ਹੈ। ਕੈਵੂਰੀ ਦੀ ਮਨੁਵਾਈਸਏ, “NIST ਇੱਕ ਐਸੀ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਕਕਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਯਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਦਾਰਸ਼ਨ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪਰ ਜਰੂਰੀ ਹੈ।”

ਮੇਟਾ, ਜਿਸਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਫੇਸਬੁੱਕ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਨੇ ਸਕੇਲ AI ਵਿੱਚ 14

ਬੁੱਧਵਾਰ ਨੂੰ, ਅਮਰੀਕੀ ਸੰਸਦ ਦੇ ਹਾਊਸ ਆਫ਼ рэਪਰੈਂਟੇਟਿਵਜ਼ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ 279-136 ਦੀ ਵੋਟ ਨਾਲ 21ਵੀਂ ਸਦੀ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕ ਵੱਲ ਪਲਟਾ ਲਈ ਲੈਸੰਸ ਦੇਣ ਲਈ ਮੰਜ਼ੂਰੀ ਦਿੱਤੀ ਹੈ (FIT21).

ਗੂਗਲ ਆਪਣੇ ਸਥਾਪਨਾ ਦੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਡੇਟਾ-ਲੇਬਲਿੰਗ ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਸਕੇਲ ਏਆਈ, ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਰਿਸ਼ਤਾ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਮੀਟਾ ਦੀ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਵਿੱਚ 49% ਹਿੱਸਾ ਖਰੀਦਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੈ। ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਕੂਟ ਨਿਵੇਸ਼ ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਨੂੰ 29 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਏਆਈ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰੀ ਲਾਭ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। 2024 ਵਿੱਚ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਕਰੀਬ 200 ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਦੀ ਡੇਟਾ-ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਨਿਰਧਾਰਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਸ ਸਾਲ ਸਕੇਲ ਦੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ 870 ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦੀ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭਾਗ ਹੈ, ਜੋ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦੀ ਅਹੰਕਾਰਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਉन्नਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੀਟਾ ਦੀ ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਨਾਲ ਭਾਈਚਾਰੇ ਨੇ ਮੌਜੂਦਾ ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ ਵਿਚ ਚਿੰਤਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਗੂਗਲ ਨੇ ਆਪਣੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਮਝਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਦੀ ਪ੍ਰਧਾਨ ਚਿੰਤਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ਤੇ ਆਪਣੀ ਮਾਲਕੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ ਪੰਜਾਬੀ ਨਾਲ ਸ਼ਰੀਕ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਹਯੋਗ ਦੇ ਖਤਰਿਆਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇਕ ਅਜਿਹੇ ਸਪਲਾਇਰ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਜੋ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ ਟੈਕ ਗ੍ਰੈਂਟ ਨਾਲ ਜੁੜ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਵਪਾਰ ਗੁਪਤ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲੇਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਖਤਰਾ ਪੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗੂਗਲ, ਬਲਕਿ ਮਾਈਕਰੋਸੋਫਟ, xAI, ਅਤੇ ਓਪਨਐਆਈ ਵਰਗੇ ਹੋਰ ਵੱਡੇ ਏਆਈ ਖਿਡਾਰੀ ਵੀ ਆਪਣੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਸਮਝ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਅਪILITY ਰੱਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਣਾਅ ਵਿੱਚ ਇਜ਼ਾਫਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਦੇ ਸੀਈਓ ਐਲੈਕਜ਼ੈਂਡਰ ਵਾਂਗ, ਮੀਟਾ ਦੀ ਏਆਈ ਡਿਵੀਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਚ ਪਦਵੀ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਆਸ਼ਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਅਤੇ ਮੀਟਾ ਦਰਮਿਆਨ ਗਹਿਰਾ ਏਕਪ੍ਰਤਿਕ੍ਰਿਆ ਸੰਕੇਤਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨੇਤਾ-ਤਬਦੀਲੀ ਗਾਹਕ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੱਧਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕਾਰਨ, ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ, ਜਿਹਿੰਨੇ ਲੇਬਲਬਾਕਸ, ਹੈਂਡਸ਼ੇਕ, ਅਤੇ ਮੈੱਕੋਰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ, ਵਧੀਕੀ ਮੰਗ ਤੋਂ ਲਾਭ ਕਮਾ ਰਹੇ ਹਨ—ਕੁਝ ਨੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਗੁਣਾਂ ਤੱਕ ਵਧਾਇਆ ਹੈ—ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਧਿਕਤੌਰ 'ਤੇ more ਪ੍ਰਾਕ੍ਰਿਤਿਕ ਅਤੇ less conflicting ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਤਲਾਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜਾਣੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ, ਜੋ ਉੱਚ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਨਿਪੁਣ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ, ਮਹਿੰਗੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਭਰੋਸਾ ਸੀਮਤ ਗ੍ਰਾਹਕਾਂ ਤੇ ਹੈ ਅਤੇ ਜੇ ਓਹ ਇਹ ਵਿਅਪਾਰ ਵੱਧਦੇ ਬਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲਤਾ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖਤਰੇ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਜੇਹੀ ਬਰਾਬਰੀ ਦੀਆਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਆਪਣੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਕੇ ਆਪਣੇ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਦਲ ਰਹੇ ਮੁਕਾਬਲੇਦਾਰ ਜਗਤ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਅਡਾਣ ਨੂੰ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਧਰ ਰਹੇ ਰੁਝān ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਿਕ ਸੰਪਤੀ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਟੈਕ ਜ਼ਾਇੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਮੋਹਾਲਤਾ ਨੇ ਇਕ ਜਟਿਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸਾ ਅਤੇ ਰਾਜ਼ਦਾਰੀ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਹਨ। ਇਸ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਤੌਰ ਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਬਾਲੈਂਸ ਬਣਾ ਕੇ ਟੇਕਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਰ ਵਿੱਚ, ਮੀਟਾ-ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਸਹਯੋਗ ਏਆਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਮਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਮਾਲਕੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣ ਰਹੀ ਬਜ਼ਾਰ ਸੰਘਰਸ਼ ਵਿੱਚ ਰণਨੀਤਿਕ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਆਪਣੇ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ-ਲੇਬਲਿੰਗ ਖੇਤਰ ਵਿਗੜਣ ਅਤੇ ਮੁੜ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਤੈਅ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਮਾਰਕੀਟ ਹਿੱਸਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮੌਕੇ ਮਿਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ-ਨਾਮੁਨਹਿਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ। ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਆਰਟੀਫਸ਼ਿਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸੁਪਲਾਇਰ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ, ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੱਧਦੇ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋਵੇਗੀ। ਸਕੇਲ ਏਆਈ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਮਾਡਲਿੰਗ, ਮੁਕਾਬਲੇ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਦੇ ਜਟਿਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਵਿਸਥਾਰਕ ਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸੋਮвар, 11 ਜੂਨ ਨੂੰ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਸਰਕਲ ਦੀ USDC ਅਤੇ ਅੱਪਗਰੇਡ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਕ੍ਰਾਸ-ਚੇਨ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (CCTP V2) ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰਿਕ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਲਡ ਚੇਨ 'ਤੇ ਲਾਂਚ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਿਹੜਿਆਂ ਨੂੰ ਮੰਨਣਗੇ ਕਿ USDC ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਰਲਡ ਚੇਨ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਾਸਤਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਇਸ ਘੋਸ਼ਣਾ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ, "ਲਗਭਗ ਦੋ ਮਿਲੀਅਨ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਵਰਲਡ ਐਪ ਵਾਲਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਿਜ ਕੀਤੇ USDC ਰੱਖੇ ਹੋਏ ਸੀ। ਮੁੱਖ ਅੱਪਗਰੇਡ ਇਹ ਹੈ ਕਿ USDC ਹੁਣ ਨੈਟਿਵ ਹੈ, ਜੋ ਨਾਲਿਜ਼ੀ ਸਰਕਲ ਵੱਲੋਂ ਸਿੱਧਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਰਲਡ ਚੇਨ ਵਿਸ਼ਵ-ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ 27+ ਮਿਲੀਅਨ ਵਰਤੋਂਕਾਰ 160 ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇਸ਼ਾਂ 'ਚ ਹਨ।" ਸਰਕਲ ਨੇ ਤਦੋਂ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਬ੍ਰਿਜ ਕਿੱਟੇ USDC ਨੂੰ ਵਰਲਡ ਚੇਨ 'ਤੇ ਨੈਟਿਵ USDC 'ਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ 'ਹਾਈਲੀ ਲਿਕਵਿਡ ਕੈਸ਼ ਅਤੇ ਕੈਸ਼-ਇਕਵੈਲੈਂਟ ਐਸੈੱਟਸ' ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਰਥਿਤ ਹੈ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਿਹਾ। "ਇਹ ਸ੍ਲੇਟ-ਪ੍ਰਤੀਕ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਡਿਜੀਟਲ ਡਾਲਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਕਰ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ ਦੋਹਾਂ ਲਈ ਹੈ," ਵਰਲਡ ਨੇ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕੀਤਾ। CCTP V2 ਦੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨਾਲ, ਸਮਰਥਿਤ ਬਲੌਕਚੇਨ ਵਿੱਚ USDC ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਟਰੈਨਸਫਰ ਕਰਨਾ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਕੱਫੀ ਸਸਤਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਕਾਰਾਂ, ਵਪਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਕਤਾਵਾਂ ਨੂੰ "ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੰਡਾਂ ਟਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਅਤੇ DeFi ਦੀ ਸਮਰਥਿਆ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।" ਇਹ ਰਿਲੀਜ਼ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ 27 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਵਾਲਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੁਣ ਇਕ ਨਿਯਮਤ ਡਿਜੀਟਲ ਡਾਲਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੀਹਦਾ ਲੈਣਦਾ-ਦੇਣ ਲੈਂਦੇ ਸਮੇਂ ਬਲੌਕਚੇਨ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦ ਕਿ ਵਿਕਾਸਕਾਰ USDC ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਵਰਲਡ ਐਪ ਮਿਨੀ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਟਿਗ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਕ ਵਿਸ਼ਵ-ਵਿਆਪਕ ਬਲੌਕਚੇਨ ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਘੋਸ਼ਣਾ ਸਰਕਲ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮੇਂ 'ਦਰਮਿਆਨ আজি ਆਈ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਪਿਛਲੇ ਹਫਤੇ ਉਹ ਨਿਊਯਾਰਕ ਸਟਾਕ ਐਕਚੇਂਜ 'ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਰ ਪਾਏ ਗਏ ਹਨ। IPO ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸਰਕਲ ਦੇ ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ $31 ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ੇਅਰ ਤੋਂ—ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਗਏ ਰੇਂਜ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਸੀ—ਬੜ੍ਹ ਕੇ $83

ਗੂਗਲ ਨੇ ਆਪਣੇ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਮ AI ਮੋਡ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਔਨਲਾਈਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਤ ਢੰਗ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਫੀਚਰ ਨੇ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਚੁੱਕਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਉੱਨਤੀ ਪ੍ਰਾਕਿਰਤਿਕ ਬੁੱਧੀ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਜਾਗਰਕ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ਾਮਿਲਗੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨ, ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ ਅਤੇ ਸਹੀ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪਰੰਪਰਾ ਵਿੱਚ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਕੀਵਰਡ ਮਿਲਾਉਣ ਅਤੇ ਰੈਂਕਿੰਗਅਲਗੋਰੀਦਮਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਹੁੰਦੇ ਸਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਬੰਧਿਤ ਲਿੰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਮੋਡ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਮਨੋਰਥ ਅਤੇ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਨੁਅੰਸਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਮੂਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁੱਧਰ ਪ੍ਰਾਕਿਰਤਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਸੈਸਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਹੈ ਜੋ ਕਠਿਨ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇਕੱਠੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਈ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਵੱਲਖਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ ਤੱਤ ਕਲੇਰਟੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। AI ਮੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਜਾਗਰਕ ਕਾਬਲੀਆਂ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖੋਜ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿਚ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਧਾਰਾ ਯਾਦ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਦੇ ਸਵਾਲ ਜਾਂ ਵਾਧੂ ਵੇਰਵੇ ਮੰਗਣ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਪਿਛਲੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਦੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਵਾਦ ਵਾਂਗਰ ਹੋ ਕੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸੁਗਮ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਨਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ, AI ਮੋਡ ਵਿ਷ਿਆਂ ਬਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਕੇ, ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਅਤੇ ਸੂਚਿਤ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦਾ ਹੈ—ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਰਾਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਖਬਰਾਂ, ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ। ਇਹ ਰੋਲਾਉਟਿੰਗ Google ਦੀ ਉਸਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਉੱਚ ਇੱਕਨੈਸ਼ਨ ਅਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬੱਧਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਤੀਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੋਹਕ ਅਤੇ ਜਾਣੂਅਨੁਭਵ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹ ਬੜੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸੁਵਿਧਾ ਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬਿਨਾਂ ਕਈ ਵੈੱਬ ਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮੇhnਤ ਬਚਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਮਾਨ ਸਮੇਂ, AI ਮੋਡ ਸਿੱਖਿਆ,prow ਸ਼ੋਧ ਅਤੇ ਆਮ ਸਵਾਲ-ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਜਿਹੜਾ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਲਕੜੀ ਵੈੱਬ ਸਿੱਧੀਆਂ ਨੂੰ ਝੱਟ ਕੁਝ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਗਰੁੱਪਾਂ ਲਈ ਆਕਰਸ਼ਕ ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ ਅਤੇ ਨੁਐਸਤ ਜਵਾਬਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਦਕਿ ਇਹ ਕਾਫੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜਾਣਬੂਝ ਕੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਭੇਦਭਾਵ। ਇਸਦਾ ਹੱਲ ਨਿਰੀਖਣੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ, ਸਮਤੁਲਨ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਜਾਰੀ ਹਨ। ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪਰਮ ਅਥਾਰਟੀ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ; ਗੂਗਲ ਜਿੰਮੇਵਾਰ ਡਾਟਾ ਸੰਭਾਲੇ ਨੂੰ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੜੀ ਪ੍ਰਾਈਵਸੀ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਮਾਨਕਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ। ਸਾਰ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, AI ਮੋਡ ਖੋਜ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਕੇਂਦਰਭੂਤ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੋਰ ਗੱਲਬਾਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗ-ਗੂੜ੍ਹੇ ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ AI ਮੋਡ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਨਵੀਂ ਮਿਆਰ ਸੈੱਟ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਆਖਰੀ ਵਿਚ, Google's AI ਮੋਡ ਰਵਾਇਤੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਾਕਿਰਤਿਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ, ਪ੍ਰਸੰਗੀ ਜਾਗਰਕਤਾ ਅਤੇ ਇੰਟਰੈਕਟਿਵ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਨਵੀਨਤਾ Google's ਨੂੰ AI ਅਧਾਰਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅਗਵਾਈ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਵਚਨਬੱਧਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਜਿਵੇਂ AI ਮੋਡ ਵਿਆਪਕ ਉਪਲਬਧ ਹੋਵੇਗਾ, ਇਹ ਗਿਆਨ ਖੋਜ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਉਚਾਈਆਂ ਤੱਕ ਲਿਜਾਣ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਰੋਮਾਂਚਕ, ਸਮਝਦਾਰ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮਿੱਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

Il Foglio, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਇਟਾਲੀਅਨ ਅਖਬਾਰ, ਨੇ ਅਖਬਾਰਨੁਮੈਕਤ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕ੍ਰਿਤ੍ਰਿਮ ਬੁੱਧੀ (Artificial Intelligence) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਕਲਾਉਡਿਓ ਚੈਰਾਸਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਹੀਨੇ ਤੱਕ, ਅਖਬਾਰ ਨੇ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਚਾਰ ਪੇਜਾਂ ਦੀ ਇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਿੰਟੀ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ ChatGPT, OpenAI ਦੇ ਉੱਨਤ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ, ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਸਮੱਗਰੀ AI ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਮਨੁੱਖੀ ਆਖ਼ਬਾਰੀਵਾਲਾ ਨੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਉਸਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਸੋਧ ਕੀਤੀ, ਤਾਂ ਜੋ ਸਹੀਤਾ, ਸਮਰੂਪਤਾ ਅਤੇ ਅਖਬਾਰੀ ਮਿਆਰ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿ ਸਕਣ। AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਪੰਨਿਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ਤੇ ਚਿੰਨੀਯਤ ਕਰਨਾ ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੇ ਅਖਬਾਰ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਹੇ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ Il Foglio ਨੂੰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਤਕਨੀਕੀ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅੱਗਵਾਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਾਇਨਿਅਰ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹਿਲ ਦਾ ਮਕਸਦ ਸੀ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਖਬਾਰੀਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ। ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੇ AI ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਸ਼ਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ, ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਹਾਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਸਹਾਇਤਾ ਅਖ਼ਬਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਯਮਤ ਕੰਮਾਂ 'ਤੇ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਰਚਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ केंद्रਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜ਼ਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਚੈਰਾਸਾ ਨੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਕਿ AI should act as an assistant, managing repetitive duties but lacking the human capacity for original thought, intuition, and nuanced understanding critical for interviews and investigations