**AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਿਜ਼ਾਪਨ ਲਈ ਮਾਮਲੇ** AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿਜ਼ਾਪਨ disruptive ਵਿਜ਼ਾਪਨ ਸਟਰੀਮਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਤੋਂ ਹਟਾ ਕੇ, ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕ్లీਨਰ, ਵਿਜ਼ਾਪਨ-ਮੁਕਤ ਔਨਲਾਈਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਏਜੰਟ ਯਾਤਰਾ ਬੁੱਕ ਕਰਨ ਜਾਂ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਜਟਿਲ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। B2B ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਸਹਿਰੂਪ ਕਰ ਕੇ, ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਕਰਮਚਾਰੀ ਵਜੋਂ ਨਿਰੰਤਰ ਕੰਮ ਕਰ ਕੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ D2C ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਲਈ। **AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਵਿਜ਼ਾਪਨ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਮਾਮਲੇ** ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵੱਲ ਜਾਣਾ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਰੀਵਰਤਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਲਗਰਿਦਮਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਬਚਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ, ਹੁਣ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਵਿਜ਼ਾਪਨਕਰਤਾ AI ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਨਿਗਾਹਾਂ ਵਿੱਚ ਉਤਪਾਦ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਇਹ ਅਸਫਲ ਹੋਵੈਂ, ਤਾਂ ਵਿਜ਼ਾਪਨਕਰਤਾ ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਗੇ ਅਤੇ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਵਾਪਸੀ ਦੀਆਂ ਤਲਾਸ਼ਾਂ ਕਰਨਗੇ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ Meta ਵਿਜ਼ਾਪਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਬ੍ਰਾਂਡ ਪਹਿਚਾਣ ਲਈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪੀਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਕਬੂਲਿਆਤ ਅਸਮਾਨਯ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਟਰਵਰਸ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇਹ ਕਮਫਰਟ ਅਤੇ ਭਰੋਸਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਲਈ ਸਮਾਂ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖਰਚ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ AI ਨੂੰ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਹਚਕਚਾਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਨਿਗਰਾਨੀ ਰੱਖਣਗੇ।

ਆਰਟੀਫਿਸ਼ਲ ਇੰਟੈਲਜੈਂਸ (AI) ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਜੋਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿਚ ਕਾਫੀ ਵਾਧਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਨੂੰ ਗੁਣਾ ਕਰਕੇ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ AI ਉੱਨਤੀ ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਚਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ, ਇਕ ਵਾਰ ਖੂਬ ਮੌਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਕੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ ਜੋ AI ਦੀਆਂ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਵਧੀਆ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਭੁੰਨ ਹੀ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਦੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਮਾਈ ਵਧਦੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਖੂਬਸੂਰਤ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਫਿਰਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ: 1

ਇਹ ਲੇਖ ਛੇ-ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਚੌਥਾ ਹੈ ਜੋ ਮੈਡੀਕਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਇਲਾਜਾਂ 'ਤੇ AI ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਲੈਕਸ ਜ਼ਾਵਰੋਂਕੋਵ ਦੇ ਕੇਵਲ ਇਕ ਸੰਗਠਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਨਸਿਲੀਕੋ ਮੈਡਿਸਿਨ। ਇਨਸਿਲੀਕੋ ਨੇ AI ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਨਾਲ ਭੰਨ੍ਹਕੀ ਫੇਫੜਿਆਂ ਘਾਟ ਰੋਗ (IPF) ਲਈ ਇਕ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਛੋਟੇ ਟ੍ਰਾਯਲਾਂ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦਵਾਰ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਏ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਦਵਾਈ ਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਹੀਂ ਮਿਲੀ, ਪਰ ਇਹ AI-ਚਲਿਤ ਦਵਾਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਲਹਿਰ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਾਰਕੀਟ 'ਤੇ ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਲਿਆਂਦਿਆਂ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਖਰਚ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਲੇਖ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਥੇਰੇਪੀ ਟਾਰਗਟ ਨਿਸ਼ਾਨੇ ਅਤੇ ਦਵਾਈਆਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਹੇ ਉਪਯੋਗ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਦਵਾਈ ਰਸਾਯਨਵਿਦਾਂ ਦੀ ਖੇਤਰ ਸੀ। ਕਮਪਨੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਲਫਾਬੈਟ ਦੀ ਆਈਸੋਮਾਰਫਿਕ ਲੈਬਜ਼ ਵੀ AI-ਉਨਮੁੱਖ ਦਵਾਈ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕਦਮਾਂ ਚੁੱਕ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। AI ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸਾਂ ਦਾ ਖਨਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਅਣੁ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧ ਬਣ ਸਕਣ, ਦਵਾਈ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੇਰ-ਵੇਣ ਕਰ ਸਕਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਬੀਸੀਜੀ ਦਵਾਈ ਕੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦੁੱਲੜ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੇ ਸੂਤਰ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਘੱਟੋ ਘੱਟ 75 AI-ਖੋਜੀ ਅਣੂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਫਿਰ ਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰਸ਼ੀਲ ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਾਮਿਲੀਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਮੁੱਖ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੋ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਥੇਰਾਪਿਉਟਿਕ ਟਾਰਗਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਅਣੂਆਂ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨਾ। ਇਨਸਿਲੀਕੋ, ਜੋ $425 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਫੰਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ ਹੈ, ਨੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੇ IPF ਲਈ ਇੱਕ ਸਮੇਤ ਕਈ ਅਣੂ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਪਟਾਏ ਹਨ। IPF ਨਾਲ ਭੰਡਾ ਉਪਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਫਰਮ ਦਾ AI-ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਣੂ TNIK ਨਾਮਕ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਨੂੰ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਦਾ ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਬੇਹਤਰ ਤਰੀਕਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚਾਹੇ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੋਵੇ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਾਕੀ ਹਨ, ਖ਼ਾਸ ਕਰਕੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੀਮਿਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਪੱਖਾਂ ਦਾ ਸਮਾਰਟ ਪਰਵੋਹਨ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਰਿਕਰਸ਼ਨ ਫਾਰਮਾ ਕੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਦਰਬਾਰਹੁਸ਼ੀਅਰਤਾ ਨਾਲ ਵਿਰੋਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੂਡ ਸਰਖ਼ੀ ਵਿਆਪਕ ਕਰੋਤਾ ਹੈ, ਆਰਪੀਪੀ ਤਲ ਦਿੱਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਜਿਤਨੀ ਜੋ ਇੱਕ ਜਾਣੀ ਦਿਨ ਕਰੋ। ਕਮਪਨੀ ਲਈ ਇੱਕ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਨਾਲ ਸਯੁਂਯਬੰਧਰੱਟ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਸਲ ਜਾਂਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ AI-ਬਰਾਮਦ ਦਵਾਈਆਂ ਸਕਸ਼ੀਅਲ ਟ੍ਰਾਇਲਾਂ ਅਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਫਲ ਹੋ ਸਕਣਗੀਆਂ। ਰਿਕਰਸ਼ਨ ਦੀ ਕੈਂਸਰ ਟੀਬਣ ਲਈ ਅਣੂ ਹੁਣ ਛੋਟੇ ਟ੍ਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਅਨੰਤ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲੇਖ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕੇ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਫਾਰਮਾ ਕੋ ਉੱਦਯੋਗਤਾ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵਜੋਂ ਲਿਆ ਜਾਏਗਾ।

© 2024 ਫੌਰਚੂਨ ਮੀਡੀਆ ਆਈਪੀ ਲਿਮਿਟੇਡ। ਸਾਰੇ ਹੱਕ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ। ਇਸ ਸਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋ। | ਸੰਗ੍ਰਹਿ 'ਤੇ ਸੀਏ ਨੋਟਿਸ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੋਟਿਸ | ਮੇਰੀ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾ ਵੇਚੋ/ਸ਼ੇਅਰ ਕਰੋ। ਫੌਰਚੂਨ ਫੌਰਚੂਨ ਮੀਡੀਆ ਆਈਪੀ ਲਿਮਿਟੇਡ ਦਾ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿਚ ਰਜਿਸਟਰ ਡ ਟ੍ਰੇਡਮਾਰਕ ਹੈ। ਫੌਰਚੂਨ ਨੂੰ ਇਸ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਕੁਝ ਲਿੰਕਾਂ ਤੋਂ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰਵ-ਸੂਚਨਾ ਦੇ ਬਦਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

2021 ਵਿੱਚ, MIT ਅਤੇ McKinsey ਨੇ 100 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੈਂਪਨੀਆਂ 'ਤੇ ਹੋਈ ਇੱਕ ਸਰਨੀ ਕਰਵਾਈ ਕਿ ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਵਾਰ ਵਿਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਪਤਲ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਸਿਖਰ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਕਿੰਨੇ ਵੱਖ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ 2023 ਵਿੱਚ ਇਸ ਸਰਨੀ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਤਾਂ ਜੋ ਤਬਦੇਲੀਆਂ ਦੀ ਮਾਪ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਖੋਜਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਨੇਤਾਓਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦਾ ਅੰਤਰ ਵੱਧ ਗਿਆ ਸੀ; AI ਇਨਵੇਸਟਮੰਟ ਦੇ ਵਾਪਸੀ ਦੇ ਸਮਾਂ ਅੰਤਰ ਘੱਟ ਹੋ ਗਏ ਸਨ; ਅਤੇ ਆਗੇ ਦੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਉਚਿਤ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਕਮ ਖਤਰਾ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਵਿਚ ਬਾਹਰੀ ਹੁਸ਼ਿਆਰੀ ਦਿਖਾਈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਕਾਰਕ ਸਹੀਬਾਗ ਤੇ ਦਿੱਖ ਦਿੱਤੀ: 1) ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਸਰਪ੍ਰਸਤੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਿਤ ਸੀ; 2) ਸਾਥੀਆ ਸ਼ਿਫਟ ਅਕਾਦੇਮਿਕ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅਪ ਤੋਂ ਮੁਹਾਰਕੋਰ ਮਾਹਿਰ ਦੇ ਸੰਬੰਧਤਕਾਰਾਂ ਦੇ, ਸਪਲਾਇਰਾਂ ਦੇ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਸਾਥੀਆ ਨੇ ਸਕਾਰਗੀਤਾ ਦੇ ਟਿਕਾਉਣਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; 3) ਸਫਲ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਵਿਭਾਗਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਵਿਚ ਬਿਹਤਰੀ ਆਈ; ਅਤੇ 4) ਨੇਤਾ ਸਿਮੱਗ ਥੈਲੇ ਵਰਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਵਿਚ ਵਧਤਰੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿਤੀ।

Nvidia (NVDA), Alphabet ਦੀ Google (GOOGL), ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਸਟਾਰਟਅੱਪ OpenAI "ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ" ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਣ ਜੋ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ AI ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ। ਕਨਜ਼ਿਊਮਰ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕਸ ਸ਼ੋਅ 'ਤੇ, Nvidia ਦੇ CEO ਨੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ Nvidia ਦੇ ਸ਼ੇਅਰਾਂ ਲਈ ਫਾਇਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੱਲ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਉਸ ਸਮੇਂ ਆਇਆ ਹੈ ਜਦੋਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਗੇ ਤਰਕਕਰਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਆਵਸ਼੍ਯਕ ਸੱਚੀ-ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ਤਮ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। “ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਅਣਮੋਲ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਮਾਧਾਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਹੱਦਾਂ ਤਕ ਪਹੁੰਚ ਰਹੀਆਂ ਹਨ,” ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਬੈਨ ਲੋਰਿਕਾ ਨੇ 2025 ਦੇ ਨਜ਼ਰੀਆ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ। Nvidia ਨੇ AI ਕ੍ਰਾਂਤੀ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਕੀ ਚਿਪ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਸਾਹਮਣੇ ਰਹਿ ਸਕੇਗਾ? "ਟੀਮਾਂ ਹੁਣ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ਾਸ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਵੱਡੀ ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਲਕੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ," ਲੋਰਿਕਾ ਨੇ ਕਿਹਾ, ਜੋ ਗਰੇਡੀਅਟ ਫਲੋ AI ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ ਦਾ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। "ਵੱਡੇ AI ਲੈਬਾਂ ਤੋਂ ਸੁਧਰੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰੋ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਾਧਾਰਣ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਹਨ।" CES 2025 'ਤੇ, Nvidia ਦੇ CEO ਜੈਨਸਨ ਹੁਆਂਗ ਨੇ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਐਪਲਿਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕੀਤਾ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਯੋਗਦਾਨ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ। Nvidia ਸ਼ੇਅਰ: 'ਡੇਟਾ ਫੈਕਟਰੀ' "Nvidia ਪਾਰੰਪਰਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ," ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਐਡ ਯਾਰਡੇਨੀ ਨੇ CES ਪ੍ਰਗਤੀ ਬਾਰੇ ਕਿਹਾ। "ਦੋਨੋਂ ਪਰਕਾਰ ਦੇ ਡੇਟੇ ਸਿੱਖਲਾਈ ਲਈ AI ਏਜੇਂਟ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਡੇਟਾ ਫੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।" ਯਾਰਡੇਨੀ ਨੇ ਕਿਹਾ: "(ਚਿਪ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ) ਨੇ ਪਿਛਲੇ 20 ਮਿਲੀਅਨ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਕੁਲ ਵੇਖੇ ਵੀਡੀਓ ਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਸੰਸਾਰ 'ਤੇ ਬਨੀ Nvidia ਕੌਸਮੋਸ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ। ਸੱਚੇ ਪਰਸ਼ਥਿਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਰਤ ਕੇ, ਇਹ ਹੋਰ ਪਰਸ਼ਥਿਤੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਉਹ ਗੋਦਾਮਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਾਂ ਲਈ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਸਵਾਲਪ੍ਰੇਰੀ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ।" ਗੂਗਲ ਦਾ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਵਿਚ, OpenAI ਦੇ ਨਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ, ਉਨ਼ਚ ਰਹਿਤ ਤਰਕਕਰਮ ਦੇ ਕੁਸ਼ਲ ਤਕਨਾਲੂਜ, ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੂਜ ਵਰਤ ਰਹੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ 2025 ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚਰਚਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਉੱਚ-ਅਜੀਕੰਤੀ, ਮਨੁੱਖ-ਜਨਰੇਟ ਕੀਤਾ ਸਿੱਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕਾਰਨ ਪਲੇਟੋਪ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਪਲਾਟਫਾਰਮਜ਼ (META) ਵਾਂਗ ਟੈਕ ਭੁਜੰਗ ਪਹੁੰਚ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਯੂਟਿਊਬ, ਮੈਪਸ, ਇਨਸਟਰਾਗ੍ਰਾਮ ਅਤੇ ਫੇਸਬੁੱਕ ਤੋਂ ਮੁਲਕੀ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ। ਇਸੇ ਵਿਚ, Nvidia ਦੇ ਸਟਾਕ ਨੇ 2025 ਵਿੱਚ 4% ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ 2024 ਵਿੱਚ 171% ਵਾਧੇ ਅਤੇ 2023 ਵਿੱਚ 239% ਵਾਧੇ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੈ। Reinhardt Krause ਨੂੰ ਟਵਿੱਟਰ @reinhardtk_tech 'ਤੇ ਫਾਲੋ ਕਰੋ ਕਸ ਪੌੜਨ ਲੌptides ਆਰਟਫ਼ਿਸ਼ਿਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ, ਸਾਇਬਰਸੇਕ੍ਯੁਰਿਟੀ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਨੂੰ ਅਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਪਡੇਟਾਂ ਲਈ। ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: IBD ਦੀ ਨਿਵੇਸ਼ਕ ਦੇ ਕੌਨਰੇ ਤੋਂ ਪੈਸਾ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਵਧੀਆ ਟਰੇਡਿੰਗ ਸ਼ੇਅਰ ਨਿਯਮ ਜਾਣੋ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਟਰੇਡਿੰਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ? ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਟਰਾਈ ਕਰੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਨਵੇਂ ਖਰੀਦ ਅੰਕਾਂ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ IBD ਦੀ "ਟੂਡੇ ਆ웃 ਬਲਾਕ" ਲਿਸਟ ਮੋਨੀਟਰ ਕਰੋ

ਐਲਨ ਮਸਕ ਹੋਰ AI ਨਿਪੁਣਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹਨ ਕਿ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਤਰਬੀਅਤ ਲਈ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ। Stagwell ਦੇ ਚੇਅਰਮੈਨ ਮਾਰਕ ਪੈਨ ਨਾਲ X 'ਤੇ ਇੱਕ ਲਾਈਵਸਟ੍ਰੀਮ ਕੀਤੀ ਗਈ ਚਰਚਾ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਮਸਕ ਨੇ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ, "ਅਸੀਂ ਮੁਢਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ AI ਤਰਬੀਅਤ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ ਦਾ ਕੁਲ ਜੋੜ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ," ਅਤੇ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਕਿ ਇਹ ਘਾਟ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਹੋਈ ਸੀ। ਮਸਕ, ਜੋ AI ਕੰਪਨੀ xAI ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਮੋਰ ਤੇ ਸਾਬਕਾ ਓਪਨਏਆਈ ਮੁਖ ਵਿਗਿਆਨਕ ਇਲਯਾ ਸੁਟਸਕੇਵਰ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤੀ ਵਿਅਕਤ ਕੀਤੀ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦਸੰਬਰ ਵਿੱਚ NeurIPS ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਉਠਾਇਆ ਸੀ। ਸੁਟਸਕੇਵਰ ਨੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ AI ਉਦਯੋਗ "ਪੀਕ ਡੇਟਾ" 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਚੁੱਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਕਿ ਤਰਬੀਅਤ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਮੌਜੂਦਾ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪদ্ধਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰੇਗੀ। ਮਸਕ ਨੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਕਿ AI ਦੁਆਰਾ ਉਤਪੰਨ ਤਕਨੀਕੀ ਡੇਟਾ ਹੀ ਅਗਾਂਹ ਦਾ ਰਾਹ ਹੈ, ਕਹਿੰਦੇ ਹੋਏ, "ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕੋ-ਐਕਲਾ ਤਰੀਕਾ ਤਕਨੀਕ ਡੇਟਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI [ਤਾਬੀਅਤੀ] ਡੇਟਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕ ਡੇਟਾ ਨਾਲ, [AI] ਖੁਦ ਨੂੰ ਗ੍ਰੇਡ ਅਤੇ ਖੁਦ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਵੇਗਾ।" ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ, ਮੈਟਾ, ਓਪਨਏਆਈ ਅਤੇ ਐਂਥਰਾਪਿਕ, ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਬੀਅਤ ਦੇਣ ਲਈ ਜ਼ਾਹਿਰੀ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਗਾਰਟਨਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, 2024 ਵਿੱਚ AI ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਿਕ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ 60% ਡੇਟਾ ਤਕਨੀਕੀ ਹੋਵੇਗਾ। ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਦੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਕੀਤੇ ਫਾਈ-4 ਨੂੰ ਜਾਹਿਰੀ ਅਤੇ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੋਨਾਂ ਨਾਲ ਤਰਬੀਅਤ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਦੇ ਜੇਮਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ। ਐਂਥਰਾਪਿਕ ਨੇ ਆਪਣੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਯੋਗ ਕਲੌਡ 3