AI ਤੋਂ ਮਿਲੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਸਹੀ ਜਾਪਦਾ ਜਵਾਬ ਕਾਫ਼ੀ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ?

ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਜਵਾਬ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਗਲਤ ਬਿਆਨ, ਘੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹਵਾਲਾ ਜਾਂ ਗਲਤ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਸਹੀ ਤੱਥ—ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕੋ ਭਰੋਸੇ ਭਰੇ ਲਹਿਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਰਵਾਨੀ ਕਾਰਨ ਇਹ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। NIST ਦੀ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ ਮਨਘੜਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਸੁਝਾਏ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿਚਲੇ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਹਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।

NIST ਇਹ ਵੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਮਨਘੜਤ ਤਰਕ ਜਾਂ ਹਵਾਲੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਸਹੀ ਸਾਬਤ ਕਰਦੇ ਜਾਪਣ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਲੋਕ ਉਸ ਉੱਤੇ ਬੇਵਜ੍ਹਾ ਭਰੋਸਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਤਰਕ ਦੀ ਸੁਚੱਜੀ ਲੜੀ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਸਹੀ ਹੈ। AI ਦੀਆਂ ਮਨਘੜਤ ਗੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਗਾਈਡ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਗਾਈਡ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਨਿਯਮਿਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿਹੜੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਪਹਿਲਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗ਼ਲਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਘੜੇ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ। ਘੱਟ ਜੋਖ਼ਮ ਵਾਲੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਖਰੜੇ ਦੇ ਹਰ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਘੱਟ ਹੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਗਾਹਕ ਲਈ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਰਣੀ ਆਮ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਤਰਜੀਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਕੰਮ ਅਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਮੁਤਾਬਕ ਢਾਲੋ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਅਸਲ ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਬਿਆਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹਿੱਸਾ ਲੱਭੋ। ਲੇਖਕ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ, ਤਾਰੀਖ਼, ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸ਼ਰਤ ਜਾਂ ਸੀਮਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਜੇ ਪੰਨਾ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਆਬਾਦੀ ਸਮੂਹ, ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਅਸਲੀ ਲਿੰਕ ਹੋਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਰੋਤ ਦਰਜ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਹੋਰ ਵਿਅਕਤੀ ਵੀ ਇਹ ਜਾਂਚ ਦੁਹਰਾ ਸਕੇ।

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਅੰਸ਼ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ, ਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਹੀ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿ ਕੇ ਗੱਲ ਉੱਥੇ ਨਾ ਮੁਕਾਓ। ਗੁੰਮ ਸਬੂਤ ਮੰਗੋ, ਬਿਆਨ ਹਟਾਓ ਜਾਂ ਉਸ ਨੂੰ ਅਣਸੁਲਝਿਆ ਦਰਸਾਓ। ਦੂਜਾ ਮਾਡਲ ਸਵਾਲ ਸੁਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਦੋ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਸੁਤੰਤਰ ਤਸਦੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦੋਵਾਂ ਨੇ ਇੱਕੋ ਅਜਿਹੀ ਗਲਤੀ ਸਿੱਖੀ ਹੋਵੇ ਜੋ ਸਹੀ ਜਾਪਦੀ ਹੈ।

ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਤਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?

ਦਿੱਤੇ ਡਾਟੇ ਵਿੱਚੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਕਿਸੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰੋ, ਜਿਵੇਂ ਫ਼ਾਰਮੂਲੇ, ਪਿਵਟ ਟੇਬਲ ਜਾਂ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਨਾਲ। ਇਕਾਈਆਂ, ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ। ਕੁੱਲ ਜੋੜ ਸਹੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਸ ਦੇ ਬਦਲਣ ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਲਈ ਕੋਈ ਆਧਾਰ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਇਸ ਲਈ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਕਾਰਨ ਬਾਰੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਾਅਵੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਰੱਖੋ।

ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ, ਆਮਦਨ 80 ਤੋਂ 92 ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ 50 ਤੋਂ 61 ਇਕਾਈਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤਬਦੀਲੀਆਂ 12 ਅਤੇ 11 ਇਕਾਈਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਮੁਨਾਫ਼ੇ ਦਾ ਫ਼ਰਕ 30 ਤੋਂ ਵਧ ਕੇ 31 ਇਕਾਈਆਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਸਾਰਣੀ ਇਹ ਨਹੀਂ ਸਮਝਾਉਂਦੀ ਕਿ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਕਿਸੇ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕ, ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਫ਼ਰਕ ਕਾਰਨ ਆਈ ਹੈ। ਇੱਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਸਾਰ ਤਬਦੀਲੀ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਨ ਬਾਰੇ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਜਾਂ ਉਸ ਸਬੂਤ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਰਨ ਤੈਅ ਹੋ ਸਕੇ। ਇਹ ਵੀ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਰਲਾਇਆ ਨਾ ਗਿਆ ਹੋਵੇ, ਜੋ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

AI ਵੱਲੋਂ ਬਣਾਏ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਸਾਰ ਵਿੱਚ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ?

AI ਦੇ ਬਣਾਏ ਸਾਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਵੀ ਜਾਂਚੋ ਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਰ ਵਿੱਚੋਂ ਤਿੰਨ ਜਾਂ ਚਾਰ ਬਿਆਨ ਲਵੋ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਨੂੰ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਲੱਭੋ। ਫਿਰ ਮੂਲ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਸਿਰਲੇਖ ਜਾਂ ਹਰ ਭਾਗ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਗੁੰਮ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਹਟਾਏ ਗਏ ਸ਼ਰਤ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਲੱਭੋ: ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਦਾ ਹੋਵੇਗਾ ਬਣ ਜਾਣਾ, ਕੁਝ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਣ ਜਾਣਾ, ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਦਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗਾਇਬ ਹੋ ਜਾਣਾ।

ਜੇ ਸਾਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਸਾਰ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਰੇਕ ਨੁਕਤੇ ਲਈ ਹਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਮੂਲ ਲਿਖਤ ਦੇ ਅੰਸ਼ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹੋ। Claude ਲਈ Anthropic ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਲੰਮੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਟੂਲ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਹਰ ਦਾਅਵਾ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿਣ ਦੀ ਵੀ, ਜਿਸ ਲਈ ਉਹ ਮੂਲ ਲਿਖਤ ਦਾ ਅੰਸ਼ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦਾ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਰ ਦੀ ਜਾਂਚ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਫਿਰ ਵੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਅੰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਪੰਨੇ ਨਾਲ ਮਿਲਾ ਕੇ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਵੇਗਾ।

ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਜਾਂਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?

ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਖਾਮੀਆਂ ਵਾਲਾ ਮਸੌਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕਲਪਿਤ ਏਜੰਸੀ, ਕੇਸਟਰਲ ਸਟੂਡੀਓ, ਨੇ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਵੱਲੋਂ ਦਿੱਤੀ ਉਤਪਾਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਾਰ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਵਿੱਚ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਿਹਾ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਐਪ ਮਾਰਚ 2025 ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ ਸੀ, ਇਸ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਭੁਗਤਾਨ ਵਾਲਾ ਪੱਧਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਆਪਣੇ 200 ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਪਤਾ ਲੱਗਿਆ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਸਨ।

AI ਦਾ ਖਰੜਾ: 2024 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇਹ ਐਪ ਛੇਤੀ ਹੀ ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਐਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਗਈ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰਵੇਖਣ ਅਨੁਸਾਰ 85 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਵਰਤੋਂਕਾਰ ਇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਪੱਧਰ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।

ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਦੀ ਜਾਂਚ। ਲਾਂਚ ਦੀ ਤਾਰੀਖ: ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਰਚ 2025 ਹੈ, ਇਸ ਲਈ 2024 ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਗਲਤ ਹੈ। ਯੂਕੇ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਯੋਜਨਾਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ: ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਆਧਾਰ ਨਹੀਂ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਹਟਾਓ। ਹਾਲੀਆ ਸੁਤੰਤਰ ਸਰਵੇਖਣ: ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਕੰਪਨੀ ਵੱਲੋਂ ਆਪਣੇ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਕੀਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਕਹਿਣਾ ਗਲਤ ਹੈ। 85 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹਰ ਰੋਜ਼: ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਸਨ, ਇਸ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਆਵਿਰਤੀ ਦੋਵੇਂ ਘੜੇ ਗਏ ਹਨ। ਮੁਫ਼ਤ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਵਾਲੇ ਪੱਧਰ: ਆਧਾਰ ਮੌਜੂਦ ਹੈ।

ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤਾ ਪੈਰਾ: March 2025 ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਇਹ ਐਪ ਮੁਫ਼ਤ ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਵਾਲੇ ਪੱਧਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਵੱਲੋਂ ਖ਼ੁਦ ਕੀਤੇ 200 ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤਿਆਂ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹਨ। ਸਮੀਖਿਆ ਨੋਟ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਹਟਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਦਾਅਵਾ ਦਰਜ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖਾਤੇ ਦਾ ਇੰਚਾਰਜ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਕੀ AI ਆਪਣੇ ਦਿੱਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?

AI ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਦਾਇਤਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਇਸ ਖਰੜੇ ਦੇ ਹਰ ਤੱਥ-ਸਬੰਧੀ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਨੰਬਰਵਾਰ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ; ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਲਈ ਨੱਥੀ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚੋਂ ਉਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਵਾਕ ਹਵਾਲੇ ਵਜੋਂ ਦਿਓ ਜਾਂ ਲਿਖੋ ਕਿ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ; ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਹਰ ਅੰਕੜਾ ਪਛਾਣੋ ਜੋ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਹਦਾਇਤਾਂ ਇੱਕ ਪੈਰੇ ਨੂੰ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

AI ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਂਚ ਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਉਸੇ ਟੂਲ ਤੋਂ ਇਹ ਪੁੱਛਣ ਉੱਤੇ ਕਿ ਉਸ ਦਾ ਜਵਾਬ ਸਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਆਮ ਤੌਰ ਉੱਤੇ ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਉਣ ਵਾਲਾ ਜਵਾਬ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਇੱਕੋ ਸਵਾਲ ਕਈ ਵਾਰ ਪੁੱਛ ਕੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਨਾਲ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ; Anthropic ਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਕਸਾਰ ਜਵਾਬ ਵੀ ਹਰ ਵਾਰ ਗ਼ਲਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਆਖ਼ਰੀ ਕਦਮ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਰੋਤ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਦੇਖਣਾ ਜਾਂ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਕੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਅਸਲ ਦਾਅਵਾ, ਉਸ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਸਰੋਤ ਜਾਂ ਗਣਨਾ, ਕੀਤੀ ਸੋਧ ਅਤੇ ਅਜੇ ਅਣਸੁਲਝੇ ਸਵਾਲ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਰੱਖੋ। ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਨਾਂ ਦਰਜ ਕਰੋ ਜੋ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਹੈ ਕਿ ਤਿਆਰ ਨਤੀਜਾ ਆਪਣੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਰਿਕਾਰਡ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਕੀਤੇ ਕਿ ਹਰ ਜੋਖਮ ਖ਼ਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਸਮੀਖਿਆ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖਣ ਲਈ ਖ਼ਾਸ ਸਾਫ਼ਟਵੇਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੰਮ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਨੋਟ ਜਾਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਦੀ ਲੜੀ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸੌਂਪੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਲਈ ਆਪਣੀ ਆਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਪਣਾਓ; AI ਦੀ ਮਦਦ ਲੈਣ ਨਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਕੌਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਕਦੋਂ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ?

ਇਹ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਕੰਮਕਾਜ ਦੀ ਇੱਕ ਰੁਟੀਨ ਹੈ, ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ-ਪੱਤਰ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਾਖ਼ਲਿਆਂ, ਡਾਕਟਰੀ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਆਡਿਟ ਕੀਤੇ ਵਿੱਤੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਯੋਗ ਸਮੀਖਿਅਕ ਅਤੇ ਮੂਲ ਸਰੋਤ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਖਰੜਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੂਲ ਨੇ ਬਣਾਇਆ ਹੋਵੇ।

ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਲੋੜ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਚਾਰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ, ਮੀਟਿੰਗ ਦੇ ਏਜੰਡੇ ਲਈ ਸੁਝਾਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਜਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਬਣੇ ਮੁੱਢਲੇ ਖਰੜੇ ਦੀ ਹਰ ਦਾਅਵੇ ਮੁਤਾਬਕ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਘੱਟ ਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਜਿੰਨੇ ਗੰਭੀਰ ਹੋਣ, ਜਾਂਚ ਵੀ ਉੱਨੀ ਹੀ ਡੂੰਘੀ ਕਰੋ।

ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ

NIST, AI 600-1: ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਪ੍ਰੋਫ਼ਾਈਲ, ਜੁਲਾਈ 2024 ↗

Anthropic, Claude ਦਸਤਾਵੇਜ਼: ਮਨਘੜਤ ਜਵਾਬ ਘਟਾਓ, 16 October 2026 ਨੂੰ ਵੇਖਿਆ ਗਿਆ ↗