AI ਸਾਖਰਤਾ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
AI ਸਾਖਰਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ AI ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਇੱਕ ਸਾਖਰ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਟੂਲ ਤੱਥ ਲੱਭਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸੰਭਾਵੀ ਲਿਖਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਕਿ ਇਹ ਗ਼ਲਤ ਗੱਲਾਂ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਾਈ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਸੰਭਾਲੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿ ਤਿਆਰ ਨਤੀਜਾ ਭੇਜਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਉਸ ਦਾ ਮਾਲਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
EU AI Act ਦੇ ਅਨੁਛੇਦ 3, ਬਿੰਦੂ 56 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ। ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ AI ਕਾਨੂੰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਕੇਂਦਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਅਨੁਸਾਰ, AI ਸਾਖਰਤਾ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ "ਉਹ ਹੁਨਰ, ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਸਮਝ ਜੋ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ, ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ, ਇਸ ਵਿਨਿਯਮ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਤ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਿਆਂ, AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ AI ਦੇ ਮੌਕਿਆਂ, ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਬਾਰੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ"।
ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਅਤੇ ਸਕੂਲ ਇਸ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਜ, ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ 'ਤੇ AI ਦਾ ਅਸਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਲਈ ਇਸ ਦਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਅਰਥ ਵਧੇਰੇ ਸੀਮਤ ਅਤੇ ਅਮਲੀ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ AI ਟੂਲ ਵਰਤਦਿਆਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ?
AI ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ, AI ਵਰਤਣ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ?
AI ਸਾਖਰਤਾ ਸਮਝ ਹੈ; AI ਹੁਨਰ ਉਸ ਸਮਝ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਅਭਿਆਸ ਨਾਲ ਸਿੱਖੀਆਂ ਆਦਤਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਟੂਲ ਹਵਾਲੇ ਘੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਾਖਰਤਾ ਹੈ। ਰਿਪੋਰਟ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰ ਹਵਾਲੇ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹਣਾ ਇੱਕ ਹੁਨਰ ਹੈ। ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਸਾਖਰ ਹੋ ਕੇ ਵੀ ਹੁਨਰਹੀਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ ਉਸ ਨੂੰ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਪਰ ਇਹ ਪੱਕਾ ਨਾ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਦਾਇਤ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੀ ਹੈ।
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਟੂਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਉਂ ਘੜਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਦੀ ਛੋਟੀ ਵਿਆਖਿਆ ਉਦੋਂ ਵੱਧ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਕਿਸੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਘੜਿਆ ਹੋਇਆ ਅੰਕੜਾ ਫੜਨਾ ਪਵੇ। AI ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਗਾਈਡ ਅਮਲੀ ਵਿਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਨਾਲ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ।
AI ਸਾਖਰਤਾ ਦੇ ਚਾਰ ਮੁੱਖ ਆਧਾਰ ਕਿਹੜੇ ਹਨ?
ਚਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਕੋਈ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਮੂਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਢਾਂਚੇ AI ਸਾਖਰਤਾ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਢੰਗਾਂ ਨਾਲ ਵੰਡਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ EU AI Act ਕੋਈ ਬਣਤਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਚਾਰ-ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਾਲੀ ਵੰਡ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਸੰਪਾਦਕੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਹੈ, ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਮਿਆਰ ਨਹੀਂ ਜਿਸ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਰਨੀ ਹੀ ਪਵੇ।
ਸਮਝੋ
ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਸਾਧਨ ਕਿਹੜੇ ਹਨ, ਉਹ ਮੋਟੇ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਨਤੀਜੇ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਕਿੱਥੇ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਗ਼ਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣਾ, ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ।
ਵਰਤੋ
ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਸਮੇਤ ਹਦਾਇਤਾਂ ਕਿਵੇਂ ਦੇਈਏ, ਢੁਕਵੇਂ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰੀਏ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ
ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਚੀਏ, ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਮੁੜ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣੀਏ ਕਿ ਕਿਸੇ ਖਰੜੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤ ਨੂੰ ਵਾਅਦੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ
ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਕੌਣ ਜਵਾਬਦੇਹ ਹੈ ਅਤੇ ਕਦੋਂ ਕੰਮ ਲਈ ਟੂਲ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿਸੇ ਯੋਗ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
AI ਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਇੱਕ ਮਿਸਾਲ ਕੀ ਹੈ?
ਬਾਹਰੀ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਵੇਚਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਦੁਕਾਨ, ਕੇਸਟਰਲ ਆਊਟਡੋਰ, ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਟੀਮ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ AI ਸਹਾਇਕ ਵਰਤਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਉਹ 40 ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਖਰੀਦਿਆ ਤੰਬੂ ਵਾਪਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਮਚਾਰੀ, ਸੈਮ, ਟੂਲ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਖਰੜਾ ਨਿੱਘੇ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਲਹਿਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੁਕਾਨ 60 ਦਿਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਾਪਸੀਆਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੇਸਟਰਲ ਦੀ ਅਸਲ ਨੀਤੀ 30 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਹੈ।
AI ਦੀ ਸਮਝ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦਾ ਕਿ ਜਵਾਬ ਸੁਣਨ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਸੈਮ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਕਾਨ ਦੀ ਨੀਤੀ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ, ਉਸ ਨੂੰ ਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ, ਇਸ ਲਈ ਮਸੌਦੇ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤਾ ਕੋਈ ਖ਼ਾਸ ਅੰਕ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਦਾਅਵਾ ਹੈ। ਉਹ ਨੀਤੀ ਵਾਲਾ ਪੰਨਾ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਅਧੀਨ ਮਨਜ਼ੂਰ ਵਿਕਲਪ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਅਰਥਾਤ ਖ਼ਰਾਬ ਸਮਾਨ ਬਦਲਣ ਦਾ ਵਿਕਲਪ। ਉਹ ਗਾਹਕ ਦਾ ਆਰਡਰ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਪਤਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਟੀਮ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਨਿੱਜੀ ਵੇਰਵੇ ਪੇਸਟ ਨਹੀਂ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ।
ਦੂਜੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਿੱਤ ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਸਾਧਨ ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਖ਼ਰਚੇ ਦੀ ਕੋਈ ਮਦ ਕਿਉਂ ਵਧੀ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਪਲਾਇਰ ਵੱਲੋਂ ਕੀਮਤ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। AI ਦੀ ਸਮਝ ਰੱਖਣ ਵਾਲਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਧਿਆਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਸਿਰਫ਼ ਖ਼ਰਚਾ ਵਧਣ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਉਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਲਿਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਅਜੇ ਬਾਕੀ ਹੈ। NIST ਦੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਜੋਖਮ-ਰੂਪਰੇਖਾ ਇਸ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਘੜਨਾ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਸਵੈਚਾਲਨ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਰਥਾਤ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਗੱਲ ਨੂੰ ਹੱਦੋਂ ਵੱਧ ਮੰਨ ਲੈਣਾ। AI ਸਾਖਰਤਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਆਦਤ ਹੈ।
ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਇਹ ਕਿਸੇ ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜਦਾ ਹੈ?
ਟੀਮ ਲਈ ਯੋਜਿਤ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਬਾਰੇ ਜਾਣੋ ↗ਕੰਮ 'ਤੇ AI ਦੀ ਸਮਝ ਲਈ ਕੀ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ?
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪੰਜ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕੋਰਸ ਹੈ।
ਨਾਮ ਨਾਲ ਦਰਜ ਇੱਕ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਟੂਲ
ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਤਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੰਮ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਕਿਹੜਾ ਖਾਤਾ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਣਾ ਹੈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸਪਸ਼ਟ ਹੱਦਾਂ
ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸੂਚੀ, ਹਰੇਕ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਅਕਤੀ।
ਕੰਮ ਵਿਗੜ ਸਕਣ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਸੱਚੀ ਤਸਵੀਰ
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਕੀਤੀਆਂ ਗ਼ਲਤੀਆਂ, ਘੜੇ ਹੋਏ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤ ਦੱਸੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀਆਂ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਨਾਂ।
ਫੀਡਬੈਕ ਨਾਲ ਅਭਿਆਸ
ਅਜਿਹੇ ਕੰਮ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਗ਼ਲਤੀ ਫੜਨੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰਨੀ ਪਵੇ, ਅਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲੇ।
ਸਪਸ਼ਟ ਜਵਾਬਦੇਹੀ
ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਨਿਯਮ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਭੇਜਣ ਵਾਲਾ ਜਾਂ ਉਸ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਹੀ ਉਸ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਮਸੌਦਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੂਲ ਨੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੋਵੇ।
EU AI Act, AI ਸਾਖਰਤਾ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ?
EU AI Act ਦੀ ਧਾਰਾ 4 ਅਨੁਸਾਰ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਆਪਣੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵੱਲੋਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ AI ਸਾਖਰਤਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣੇ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ। ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ AI ਕਾਨੂੰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਕੇਂਦਰ ਉੱਤੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਸ ਵਿੱਚ "ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ, ਤਜਰਬੇ, ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਉਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣੀਆਂ ਹਨ", ਅਤੇ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ "ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ AI ਸਾਖਰਤਾ ਦੇ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਪੱਧਰ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇਣ ਦੀ ਮੰਗ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ"। ਇਹ ਭਾਗ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ।
ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦੇ AI ਸਾਖਰਤਾ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਦੱਸਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ 2 ਫ਼ਰਵਰੀ 2025 ਤੋਂ ਲਾਗੂ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਟਾਫ਼ ਤੋਂ ਭਾਵ ਕਰਮਚਾਰੀ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਅਧੀਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਠੇਕੇਦਾਰ, ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵੀ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੇਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹੋਰ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਸ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਦੋ ਨੁਕਤੇ ਆਮ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ, ਕਮਿਸ਼ਨ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਸੰਬੰਧੀ ਹਦਾਇਤਾਂ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ ਬੇਅਸਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜਾ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜਿਸ ਦੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਦੀ ਲਿਖਤ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਜਾਂ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ChatGPT ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ਾਸ ਜੋਖਮਾਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਮਿਸਾਲ ਵਜੋਂ AI ਵੱਲੋਂ ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤੱਥ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ। ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਚੈਟਬੋਟ ਦੀ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਯੋਗ ਸਲਾਹਕਾਰ ਤੋਂ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕਮਿਸ਼ਨ ਵੱਲੋਂ ਸੁਝਾਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਆਮ ਸਮਝ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਈ ਜਾਵੇ, ਇਹ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਵੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਜੋਂ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਿਆ ਜਾਵੇ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਨੁਸਾਰ ਕਦਮ ਢਾਲੇ ਜਾਣ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਪਹਿਲੂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ।
ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਲਈ AI ਦੀ ਸਮਝ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈਏ?
ਇਸ ਨੂੰ ਇੰਨਾ ਸੰਖੇਪ ਰੱਖੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਰੱਖਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋਵੇ। 30 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ ਲਈ ਢਾਂਚਾ ਦੋ ਸਫ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਕੌਣ ਕੀ ਵਰਤਦਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਕੀ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਰਤੋਂਆਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰੋ
ਹਰ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ AI ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਇਸ ਵੇਲੇ ਉਸ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਕੰਮ ਲਿਖੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਗ਼ੈਰਰਸਮੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮੂਹਬੱਧ ਕਰੋ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੋਟਾਂ ਦੇ ਖਰੜੇ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਭੇਜਣ ਵਾਲਿਆਂ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਡਾਟੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਰੱਖੋ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ।
ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਕੀ ਸਮਝਣਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ
ਹਰ ਸਮੂਹ ਲਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗ਼ਲਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਬੰਧੀ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ।
ਅਮਲੀ ਜਾਂਚ ਚੁਣੋ
ਹਰ ਸਮੂਹ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕੰਮ ਚੁਣੋ ਜਿਸ ਤੋਂ ਪਤਾ ਲੱਗੇ ਕਿ ਵਿਅਕਤੀ ਉਸ ਸਮਝ ਨੂੰ ਅਮਲ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਜਿਵੇਂ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਪਾਈ ਗਈ ਗ਼ਲਤੀ ਫੜਨਾ।
ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ
ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਨੇ ਕਿਹੜੀ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਅਭਿਆਸ ਕਦੋਂ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਜੋ ਕਦੇ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ 'ਤੇ ਰਿਕਾਰਡ ਮੌਜੂਦ ਹੋਵੇ।
ਸਾਧਨ ਬਦਲਣ 'ਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਸਾਧਨ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਜਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਆਵੇ ਤਾਂ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਮੁੜ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਨਿਰਧਾਰਤ ਤਾਰੀਖ ਨੂੰ ਹੀ ਨਹੀਂ।
AI ਦੀ ਸਮਝ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
ਇਸ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਵਰਗੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਗ਼ਲਤੀ ਲੱਭ ਕੇ ਠੀਕ ਕਰਨੀ ਪਵੇ। ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੀਡੀਓ ਦਿਲਚਸਪ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਸੇ ਰੁਝੇਵੇਂ ਵਾਲੀ ਦੁਪਹਿਰ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦਾ ਜਵਾਬ ਲਿਖਣ ਦੇ ਢੰਗ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨਾਲ ਘੱਟ ਹੀ ਫ਼ਰਕ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
Tosheo.ai ਨੂੰ 5 ਤੋਂ 200 ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ। ਉਤਪਾਦ ਹਾਲੇ ਬਣਿਆ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਦਾਇਰਾ ਹੈ: 5 ਮਿੰਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹੁਨਰ ਜਾਂਚ, ਫਿਰ ਭੂਮਿਕਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ 10 ਤੋਂ 15 ਮਿੰਟ ਦੇ ਪਾਠ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਸਲ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਏ ਗਏ ਅੰਕਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ। ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਚੈਟ ਦੇ ਮੂਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਪਾਠ ਪੂਰੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਿਖਾਉਣ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਾਲਣਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਸੰਸਥਾ ਕਿਸੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
AI ਦੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਕਦੋਂ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ?
ਜੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਕਿ ਉਹ ਕਿਹੜਾ ਟੂਲ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਿਹੜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤਣ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਉਲਟਾ ਕ੍ਰਮ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਹੱਦਾਂ ਲਿਖੋ, ਫਿਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮੁਤਾਬਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ AI ਨੀਤੀ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡੀ ਸੰਸਥਾ AI ਕਾਨੂੰਨ ਅਧੀਨ ਉੱਚ-ਖ਼ਤਰੇ ਵਾਲੀ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਮੁਹੱਈਆ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਮਿਸ਼ਨ ਮੁਤਾਬਕ ਆਮ ਸਾਖਰਤਾ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਆਮ ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਉਤਪਾਦ ਇਨ੍ਹਾਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਖ਼ਾਸ ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਉਸ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ Tosheo.ai ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ।
ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ
ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦਾ AI ਕਾਨੂੰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਕੇਂਦਰ, ਧਾਰਾ 3: ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਜਾਂਚ ਦੀ ਮਿਤੀ 16 October 2026 ↗
ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ ਦਾ AI ਕਾਨੂੰਨ ਸਹਾਇਤਾ ਕੇਂਦਰ, ਧਾਰਾ 4: AI ਸਾਖਰਤਾ, ਜਾਂਚ ਦੀ ਮਿਤੀ 16 October 2026 ↗
ਯੂਰਪੀ ਕਮਿਸ਼ਨ, AI ਸਾਖਰਤਾ - ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ, 27 July 2026 ↗
NIST AI 600-1, ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ AI ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ, ਜੁਲਾਈ 2024 ↗