ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਔਖੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
"ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਕੀ ਹੈ?"
ਇਹ ਸਵਾਲ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਆਉਂਦਾ। ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਛੋਟੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਆਸਾਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਸਮੱਸਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਕੋਲ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੰਪਨੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ:
- CRM
- ERP
- ਟਿਕਟਿੰਗ ਸਿਸਟਮ (Ticketing systems)
- ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾਬੇਸ (Internal databases)
- ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ (Spreadsheets)
- ਡਾਕੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ (Documentation platforms)
ਹਰੇਕ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਸਿਸਟਮ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟੇਟਸ (ਸਥਿਤੀਆਂ) ਨਾਲ ਮੌਜੂਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
AI ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਨਸਾਨ ਅਸਪਸ਼ਟ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦੇ ਸਨ। ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੁੰਦਾ ਸੀ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਸਨ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਡਾਟਾਬੇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।
AI ਵਿੱਚ ਇਸ ਅੰਤਰ-ਬੁੱਧੀ (intuition) ਦੀ ਕਮੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਕੱਢਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਹਰ ਰੂਪ ਨੂੰ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ "Active" ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "Suspended," ਤਾਂ AI ਅੜ੍ਹ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਸਿਸਟਮ ਖਰਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਮੱਸਿਆ ਮਾਲਕੀ (ownership) ਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਆਮ ਗਲਤੀ ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਹੈ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਡਾਟਾ AI ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਕਸਰ, ਵਧੇਰੇ ਡਾਟਾ ਵਧੇਰੇ ਉਲਝਣ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਧੇਰੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਟਕਰਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ ਸਿਸਟਮ ਸੰਬੰਧਿਤ ਡਾਟਾ ਲੱਭਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਅਧਿਕਾਰਤ (authoritative) ਡਾਟਾ ਨਹੀਂ ਲੱਭਦੇ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਗਾਹਕ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕਿਹੜਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ?
- ਕੀਮਤ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕਿਹੜਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ?
- ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਦਾ ਮਾਲਕ ਕਿਹੜਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ?
ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਗਵਰਨੈਂਸ (governance) ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨਾਲ ਨਹੀਂ।
ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਰੋਤ ਦੀ ਲੜੀਵਾਰਤਾ (hierarchy) ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ:
- ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸਰੋਤ (Primary source)
- ਸੈਕੰਡਰੀ ਸਰੋਤ (Secondary source)
- ਫਾਲਬੈਕ ਸਰੋਤ (Fallback source)
ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਨਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਡਾਟਾ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸੱਚਾਈ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।
ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਨਾਲੋਂ ਗਵਰਨੈਂਸ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਮਾਲਕੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ:
- ਅਸੰਗਤ ਜਵਾਬ
- ਟਕਰਾਅ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ
- ਅਭਰੋਸੇਯੋਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
- ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ਵਾਸ
ਜੇਕਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਆਪਣਾ ਮਨ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਣਗੇ।
AI ਨੂੰ ਰਿਟ੍ਰੀਵਲ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ। ਇਸਨੂੰ ਡਾਟਾ ਮਾਲਕੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।
ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਔਖਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੱਚ ਕੀ ਹੈ।
Source: https://dev.to/karan2598/the-source-of-truth-problem-every-enterprise-ai-team-faces-2m2k
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi