ਬਿਜ਼ਨਸ ਇਨਸਾਈਡਰ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, Google Mechanize ਨਾਲ $1.5 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੌਦੇ ਲਈ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੰਭਾਵੀ ਸਮਝੌਤਾ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨੌਜਵਾਨ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਏਆਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸੌਦਿਆਂ ਦੇ ਸਿਖਰਲੇ ਪੱਧਰ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੇਗਾ - ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਕਿੱਥੋਂ ਸੋਚਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਆਉਣਗੀਆਂ। ਇਹ ਸੈਕਟਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਈ ਵੱਡੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, [ਨਵੀਨਤਮ AI ਉਦਯੋਗ ਕਵਰੇਜ] (https://aibuzzwire.news) ਵਿੱਚ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਗੱਲਬਾਤ, ਸੀਕਿੰਗ ਅਲਫ਼ਾ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਦੀ ਬਾਜ਼ੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰ ਹੈ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ AI ਦੀ ਕੁੰਜੀ ਸਿਰਫ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਬਲਕਿ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਹਨ - ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂਵਾਂ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਅਸਲ ਕੰਮਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਲੈਂਦੇ।
AI ਲਈ 'ਡਿਜੀਟਲ ਦਫਤਰ' ਬਣਾਉਣਾ
ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਉਸ ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਖੋਜਕਰਤਾ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਇਨਵਾਇਰਮੈਂਟ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦ ਡੀਕੋਡਰ ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ, ਸਟਾਰਟਅੱਪ "ਡਿਜੀਟਲ ਦਫਤਰਾਂ" ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ - ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਆਈਟਮ ਖਰੀਦਣ ਲਈ ਇੱਕ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸਫਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਸਿਗਨਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ।
TechCrunch ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਨੂੰ "ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਆਧਾਰ" ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਕੀ ਕਰੇਗਾ, "ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਬੋਰਿੰਗ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮ ਬਣਾਉਣ" ਨਾਲ ਕੰਮ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਬਿੰਦੂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਗੜਬੜ, ਅਣ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਹ ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਗੇ — ਡ੍ਰੌਪ-ਡਾਉਨ ਮੀਨੂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਫਾਰਮ ਜੋ ਖਰਾਬ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦਰਜਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਰਕਫਲੋ — ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਥਿਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਕਿ ਏਆਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਪਿਛਲੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਹਾਵੀ ਸੀ, ਇਹ ਵਾਤਾਵਰਣ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਹਨ। ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਜੋ ਗਲਤ ਮੋੜ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਉਸਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਵੀ ਅਚਾਨਕ ਵਿਵਹਾਰ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਉਪਯੋਗੀ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
RL ਵਾਤਾਵਰਨ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸੋਨੇ ਦੀ ਭੀੜ
ਮਸ਼ੀਨੀਕਰਨ ਇਕੱਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. TechCrunch ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਪੁਸ਼ ਨੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਟਾਰਟਅੱਪਸ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਈਮ ਇੰਟੈਲੈਕਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਰਕਰ ਅਤੇ ਸਰਜ ਵਰਗੀਆਂ ਸਥਾਪਿਤ ਡਾਟਾ-ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ ਗਤੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਭਾਰੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਕੋਈ, ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ, "ਇਸ ਸਪੇਸ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ."
ਬੂਮ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਤੁਲਨਾ ਦੁਆਰਾ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ "ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਸਕੇਲ AI" ਬਣ ਜਾਵੇਗੀ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ-ਲੇਬਲਿੰਗ ਪਾਵਰਹਾਊਸ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਜਿਸ ਨੇ ਚੈਟਬੋਟ ਯੁੱਗ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ। ਜੇਕਰ ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਐਨਵਾਇਰਮੈਂਟ AI ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਅਗਲੀ ਲੀਪ ਲਈ ਸਬਸਟਰੇਟ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਲਾਈ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮੁੱਲ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਖੜ੍ਹੀ ਹੈ।
ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਲੈਬਾਂ ਨੋਟਿਸ ਲੈ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, TechCrunch ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਨੇਤਾਵਾਂ ਨੇ ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ 'ਤੇ $1 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਖਰਚ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵਿਚਾਰ ਵਟਾਂਦਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਅੰਕੜਾ ਜੋ Google ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਵਾਦਪੂਰਨ ਮਿਸ਼ਨ
ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਨੇ ਸਿਰਫ ਆਪਣੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਆਪਣੀ ਦੱਸੀ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ ਲਈ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇਆਮ ਆਪਣੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ "ਸਾਰੇ ਕੰਮ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਵੈਚਾਲਨ" ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਫਰੇਮਿੰਗ ਜਿਸ ਨੇ ਤੀਬਰ ਬਹਿਸ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਨਿਊਯਾਰਕ ਟਾਈਮਜ਼, ਫਾਰਚਿਊਨ, ਅਤੇ ਟੈਕਕ੍ਰੰਚ ਨੇ ਸਾਰੇ ਸਟਾਰਟਅਪ ਦੇ ਭੜਕਾਊ ਮਿਸ਼ਨ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਆਲੋਚਕਾਂ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਤ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਏ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਰਥਕਾਂ ਨੇ ਦਲੀਲ ਦਿੱਤੀ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਟੱਲ ਹੈ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿਵਾਦ ਨੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਗੂਗਲ ਵਾਰਤਾਵਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰ ਅਰਬਾਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਤਕਨੀਕੀ ਵਾਅਦਾ - ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਤਾਕੀਦ ਵੇਖਦਾ ਹੈ.
Google ਕਿਉਂ ਦਾਖਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੇਗਾ
ਗੂਗਲ ਲਈ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸਟਾਰਟਅਪ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਕਈ ਰਣਨੀਤਕ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰੇਗੀ। ਬਿਹਤਰ-ਸਿਖਿਅਤ ਏਜੰਟ Google ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਇਸਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਉਭਰ ਰਹੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਿਨਾਰਾ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਤਰਫੋਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਗੂਗਲ ਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰਫਤਾਰ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਸਮਾਨ ਸਰਹੱਦ ਵਿੱਚ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਜੰਟ ਅਸਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ — ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ, ਇਨਬਾਕਸ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ — ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਿਖਲਾਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀਆਂ ਮਾਲਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਫਾਇਦਾ ਲੈ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅੱਗੇ ਦਾ ਰਸਤਾ
ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਗੱਲਬਾਤ ਅਜੇ ਅੰਤਮ ਸੌਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਅਕਸਰ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਕੱਲਾ ਪੈਮਾਨਾ - ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਵਰਕ ਇਨਵਾਇਰਮੈਂਟ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਲਈ $1.5 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਉੱਤਰ - ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰਤਾ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਕਿੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਸਮਝੌਤਾ ਬੰਦ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ Mechanize AI ਬਿਲਡਆਉਟ ਦੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਐਂਕਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ: ਉਹ ਲੈਬਾਂ ਨਹੀਂ ਜੋ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਸਪਲਾਇਰ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਚੈਟਬੋਟਸ ਤੋਂ ਏਜੰਟਾਂ ਤੱਕ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ
ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਇਨਫੈਕਸ਼ਨ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਦੋ ਸਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮੌਜੂਦਾ ਵੇਵ ਨੂੰ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਅਕਸਰ ਕਈ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਫਾਈਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਸੀਮਤ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਾਲ।
ਪੈਸਿਵ ਰਿਸਪਾਂਡਰ ਤੋਂ ਐਕਟਿਵ ਓਪਰੇਟਰ ਤੱਕ ਦੀ ਛਾਲ ਔਖੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਦੂਰੀ ਤੱਕ ਕਾਇਮ ਰਹਿ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜੋ ਸਥਿਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ ਮਾੜੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ। ਰੀਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਐਨਵਾਇਰਮੈਂਟ ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਉਹ ਇੰਨੀ ਪੂੰਜੀ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਏਜੰਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਗਿਆਨ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਖੁੱਲੇ ਸਵਾਲ
ਵਾਅਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਣਸੁਲਝੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਵਾਤਾਵਰਣ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੇਕਰ ਉਹਨਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਲਾਈਵ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਅਜਿਹੇ ਕੇਸਾਂ ਦਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੇ, ਜਦੋਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਚਾਨਕ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਧੋਖਾ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕੀਤੀਆਂ - ਇੱਕ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਾਕਸਟੈਪ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵਧਦੀ।
ਅਜਿਹੇ ਆਰਥਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਸਵਾਲ ਵੀ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਸਮਾਜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਠਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਦਫਤਰੀ ਕੰਮ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ, ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਵੰਡ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੂੰਘਾ ਹੋਵੇਗਾ। Mechanize ਦਾ ਖੁੱਲੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਮਿਸ਼ਨ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਵਾਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਗੇ - ਅਤੇ Google ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਦਯੋਗ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹੌਲੀ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ।
