ਵਿਜੈ ਗਰਗ
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ 'ਤੇ ਲੇਖਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਡੁੱਬੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ ਇੱਕ ਚੱਟਾਨ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਰਹਿ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਈ ਲੇਖ ਮਨੁੱਖਜਾਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਡਾਇਸਟੋਪੀਅਨ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਉਭਾਰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਮਨੁੱਖਜਾਤੀ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਹੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਚਿੰਤਤ ਹੋ, ਤਾਂ ਮੈਨੂੰ ਅਲ ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਆਪਣਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦਿਓ। ਅਲ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਵਰਤਾਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਨੇ ਖਾਸ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਰ ਨਾਲ ਵੱਡੀ ਮੁਦਰਾ ਮੰਨ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 1956 ਵਿੱਚ ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨੀ ਜੌਹਨ ਮੈਕਕਾਰਥੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਇਸਨੂੰ "ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ" ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ। ਉਦੋਂ ਤੋਂ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਖੋਜ ਲਈ ਫੰਡਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਰੁਝੇਵਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸੁੱਕੇ ਸਪੈਲ ਦੇਖੇ ਹਨ। ਦੂਸਰਾ ਸ਼ਬਦ ਜੋ ਮੈਂ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ ਉਹ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਨਾਮ ਐਲਨ ਟਿਊਰਿੰਗ ਦੇ ਨਾਮ ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੇ ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਸ਼ੀਨ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਵਜੋਂ ਖੋਜੇ ਬਿਨਾਂ ਮਨੁੱਖ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਲੈਕਸਾ ਵਰਗੇ ਯੰਤਰਾਂ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿਊਰਿੰਗ ਟੈਸਟ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਅਲ ਦੀ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਸਮਝ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਅਲ, ਇਸਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਅਵਤਾਰ ਵਿੱਚ, ਵਧੀਆ ਪੈਟਰਨ ਮਾਨਤਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਵਿਵਹਾਰ ਵਿੱਚ, ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ, ਫੋਟੋਆਂ ਵਿੱਚ, ਮੈਡੀਕਲ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਕੈਨ ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਤਸਵੀਰਾਂ, ਨੰਬਰਾਂ ਅਤੇ ਸਕੈਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ "ਸਿਖਿਅਤ" ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਗਾਹਕ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਰਿਟੇਲ ਆਊਟਲੈਟ ਤੋਂ ਕੁਝ ਉਤਪਾਦ ਖਰੀਦਣ ਦਾ ਰੁਝਾਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਏਆਈ ਇਸ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਉਸਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ ਮੇਲਿੰਗ/ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਭੇਜੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਕਈ ਬਿੰਦੀਆਂ ਜਾਂ ਪਿਕਸਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪਿਕਸਲਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਚਿਹਰੇ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਉਸ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੇਗਾ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਦੋ ਤਸਵੀਰਾਂ ਇੱਕੋ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਜਾਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਫਿਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦਿਓ। ਜਵਾਬ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਬਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਸੌਫਟਵੇਅਰ "ਸਿਖਿਅਤ" ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਆਪਣੀ ਅਗਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਆਪਣੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕੇ। ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਾੜੇ ਅਤੇ ਕਮੀਆਂ ਕਾਰਨ ਅਲ ਦੁਆਰਾ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰਨ ਦੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਬੂਤ ਹਨ। ਇਹ ਗਲਤੀਆਂ ਯੂਐਸ ਵਿੱਚ ਚਿਹਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਵਿੱਚ ਹੋਈਆਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਉਸ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅਪਰਾਧ ਵਿੱਚ ਸ਼ੱਕੀ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਅਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜੋ ਨਸਲ, ਲਿੰਗ, ਉਮਰ, ਆਦਿ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਪੱਖਪਾਤ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਘਾਟ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਸੀ। ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਸੂਝ-ਬੂਝ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ 100% ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਲੋਕ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਾ ਹੀ ਇਨਸਾਨ ਹਨ। ਇੱਕ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੱਡੇ ਖ਼ਤਰੇ ਹਨ। ਪਹਿਲਾਂ, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅਲ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਵਾਂਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਗਏ ਤਰਕ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਕਰਦਾ ਹੈਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਆਡਿਟਟਰੇਲ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਾ ਦਿਓ। ਦੂਜਾ, ਲੋਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਤੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਦੱਸਿਆ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅਲ ਨੇ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਸਮੁੱਚੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਜ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣਾ ਗਲਤ ਹੋਵੇਗਾ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਜੇ ਗਲਤੀ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਗਲਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਮਨੁੱਖੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੋ ਅਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਮਨੁੱਖੀ ਕਾਰਜ ਦੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਇੰਪੁੱਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਵਧੇਰੇ ਮੁੱਲ ਜੋੜਨ ਲਈ ਮੁਕਤ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਉਦਾਹਰਣ ਹਵਾਈ ਜਹਾਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋ ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ। ਹਵਾਈ ਜਹਾਜ਼ ਨੂੰ ਉਡਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਲੰਬਾ, ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਬੋਰਿੰਗ ਹਿੱਸਾ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਪਣੀ ਕਰੂਜ਼ਿੰਗ ਉਚਾਈ 'ਤੇ ਉੱਡ ਰਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੇਕ-ਆਫ ਅਤੇ ਲੈਂਡਿੰਗ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇੱਕ ਜਹਾਜ਼ ਨੂੰ ਕਰੂਜ਼ਿੰਗ ਉਚਾਈ 'ਤੇ ਆਟੋ ਪਾਇਲਟ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਾਇਲਟ ਦੁਆਰਾ ਲਗਾਤਾਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ. ਅਸੀਂ ਆਟੋ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਲੰਬੀ ਦੂਰੀ ਦੀ ਉਡਾਣ ਵਿੱਚ ਤਣਾਅ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਜੇਕਰ ਸਥਿਤੀ ਇਸਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਪਾਇਲਟ ਆਟੋ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਕਾਸ ਕਾਰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਤ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਆਈ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਭਾਫ਼ ਇੰਜਣ ਸੀ, ਟਰੈਕਟਰ, ਆਟੋਮੋਬਾਈਲ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵੀ। ਹਰੇਕ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਔਕੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਸਰੀਰਕ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਮਾਨਸਿਕ। 1870 ਵਿੱਚ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕਾਮਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਸਾਰੇ ਕਾਮਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਅੱਧੇ ਸਨ; 1900 ਵਿੱਚ, ਸਾਰੇ ਕਾਮਿਆਂ ਦਾ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਤਿਹਾਈ; ਅਤੇ 1950 ਵਿੱਚ, ਸਾਰੇ ਕਾਮਿਆਂ ਦੇ ਪੰਜਵੇਂ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ। ਅੱਜ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕਾਮਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸਾਰੇ ਮਜ਼ਦੂਰਾਂ ਦੇ ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੈ। ਇਸ ਕਟੌਤੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੌਰਾਨ ਮਸ਼ੀਨੀਕਰਨ ਅਤੇ ਖੇਤ ਦੇ ਆਕਾਰ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਜੋ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾੜਿਆ ਹੈ; ਇਹ ਜ਼ਰੂਰ ਕੀਤਾ. ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਲੋਕ ਅੱਜ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਨਗੇ ਜਿਸ ਲਈ ਖਪਤਕਾਰ ਇਸਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋਣਗੇ? ਜਵਾਬ, ਦਲੀਲ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹਾਲਾਤ ਗੈਰ-ਭੌਤਿਕ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਣਨਾ, ਲੇਖਾ, ਆਦਿ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਨੁੱਖਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਹੀ ਵੀ। ਅੱਜ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ ਸਾਰਾ ਦਿਨ ਨੰਬਰ ਜੋੜਨ ਦਾ ਆਨੰਦ ਲੈਣਗੇ? ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ ਨੌਕਰੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਪੱਕੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਬਦਨਾਮ ਅਤੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਨੌਕਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਹੱਥੀਂ ਮੈਲਾ ਕਰਨਾ। ਕੀ ਇੱਕ ਅਲ-ਪਾਵਰਡ ਹੱਲ ਮੌਤ ਦੇ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਜਿਸਦਾ ਅੱਜ ਹੱਥੀਂ ਮੈਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਹੋਰ ਵੀ ਕਈ ਕੰਮ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ। ਜਾਪਾਨੀ ਕੰਪਨੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੋਇਟਾ, ਇਹ ਨਿਯਮ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਕੰਮ ਗੰਦਾ, ਮੁਸ਼ਕਲ ਜਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੈ। ਇਸ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਬੋਰਿੰਗ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮੁੱਲ ਦੇ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਮੈਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹਾਂ ਕਿ ਅਲ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹਾਈਪ ਅਤੇ ਡਰ ਦੋਵੇਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ. ਜੇ ਅਲ ਦਾ ਟੈਸਟ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਨਸਾਨ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ। ਉਸੇ ਸਮੇਂ ਮਨੁੱਖ ਇੱਕ ਮੌਕਾ ਅਸਫਲਤਾ ਜਾਂ ਗਲਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪੈਨਿਸਿਲਿਨ ਦੀ ਖੋਜ. ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਕਿਉਂਕਿ ਉਸਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਲੱਭਣਾ ਹੈ। ਆਖਰਕਾਰ, ਮਨੁੱਖ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅਲ ਕਿਸ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਦੂਜੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ। ਆਓ ਇਸ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਕਰੀਏ।
-
ਵਿਜੈ ਗਰਗ, ਰਿਟਾਇਰਡ ਪ੍ਰਿੰਸੀਪਲ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨਲ ਕਾਲਮਨਿਸਟ ਮਲੋਟ ਪੰਜਾਬ
vkmalout@gmail.com
Disclaimer : The opinions expressed within this article are the personal opinions of the writer/author. The facts and opinions appearing in the article do not reflect the views of Babushahi.com or Tirchhi Nazar Media. Babushahi.com or Tirchhi Nazar Media does not assume any responsibility or liability for the same.