AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੀ ਨਹੀਂ ਵਧੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟੀਵਿਟੀ, ਨਵੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ''ਚ ਦਾਅਵਾ

ਗੈਜੇਟ ਡੈਸਕ - ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਰਾਹੀਂ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਵਰਕਫਲੋ ਬਾਰੇ ਵੱਡੇ ਦਾਅਵੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਕੰਪਨੀਆਂ 'ਤੇ ਇਸਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਫੈਡਰਲ ਰਿਜ਼ਰਵ ਬੈਂਕ ਆਫ਼ ਅਟਲਾਂਟਾ, ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਬੈਂਕ ਆਫ਼ ਇੰਗਲੈਂਡ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀਕਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਮੈਕਸੀਕੋ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇਕ ਸਰਵੇਖਣ 'ਚ, ਲਗਭਗ 6,000 ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ 'ਚੋਂ 90% ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਅਜੇ ਤੱਕ AI ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਨਹੀਂ ਦੇਖੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, 69% ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

AI ਦੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਾਭ ਵੀ ਮੈਕਰੋਇਕਨਾਮਿਕ ਡੇਟਾ 'ਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਪੋਲੋ ਦੇ ਮੁੱਖ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ, ਟੋਰਸਟਨ ਸਲੋਕ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਏਆਈ ਤੋਂ ਵਧੀ ਹੋਈ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਹਨ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨਵੀਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਮ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ "ਤਸਦੀਕ ਟੈਕਸ" ਕਿਹਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਵਾਧੂ ਲਾਗਤ। AI ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ 'ਚ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।

ਮੈਸੇਚਿਉਸੇਟਸ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਆਫ਼ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ, ਸਲੋਨ ਦੇ ਇਕ ਖੋਜ ਸਹਿਯੋਗੀ ਅਤੇ ਲੈਕਚਰਾਰ ਕ੍ਰਿਸ਼ਚੀਅਨ ਕੈਟਾਲਿਨੀ ਨੇ ਲਿਖਿਆ, "ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ AI ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ।" ਵਾਰਟਨ ਸਕੂਲ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ, GitHub ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਇਆ ਕਿ ਨਵੇਂ AI ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲਸ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ 'ਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਧਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੰਮ ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵੱਲ ਜਾਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਲਾਭ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘੱਟਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ AI ਤੋਂ ਹੋਰ ਕੰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਯੋਗਤਾ ਇਸਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਗੂਗਲ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਨੇ 600 ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤੇ 'ਚ ਔਸਤਨ ਸੱਤ ਘੰਟੇ ਬਚੇ ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ 'ਚੋਂ 90 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ 'ਚ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਦਸਵੇਂ ਹਿੱਸੇ ਤੋਂ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ। 46 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਇੱਕ ਚੌਥਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ।

40% ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਤਿੰਨ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੀਆਂ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਕਿ ਏਆਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵੀ ਹੱਲ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲੀਨਿਕਲ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ ਚਲਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਨਾ ਤੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਹੈ।