ਰਚਨਾਤਮਕ ਭਾਈਚਾਰਾ ਹੁਣ ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆ ਹੋ ਕੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਭਰ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਲੇਖਕਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡਿਜੀਟਲ ਇਲਸਟ੍ਰੇਟਰਾਂ ਤੱਕ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਧਦੀ ਲਹਿਰ AI ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਦੀ ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ठहराਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ "fair use" (ਉਚਿਤ ਵਰਤੋਂ) ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ।

ਅਣਅਧਿਕਾਰਤ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ

ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਅਤੇ AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਣਾਅ The Atlantic ਦੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇੱਕ ਗਰਮਾ-ਗਰਮੀ ਦੇ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਇੱਕ ਖੋਜਣਯੋਗ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ ਜੋ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (large language models) ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕਿਰਕ ਵਾਲੇਸ ਜੌਨਸਨ ਵਰਗੇ ਲੇਖਕਾਂ ਲਈ, ਇਹ ਖੋਜ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸੀ। ਜੌਨਸਨ, ਜੋ The Feather Thief ਅਤੇ The Fishermen and the Dragon ਵਰਗੇ ਡੂੰਘੇ ਖੋਜ ਅਧਾਰਤ ਗੈਰ-ਕਾਲਪਨਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਨੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਲਿਖਤ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਂ ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਦੇ ਪਾਇਰੇਟ ਕਰਕੇ ਚੈਟਬੋਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਇਹ ਵਰਤਾਰਾ ਕੋਈ ਇਕੱਲੀ ਘਟਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਰਚਨਾਤਮਕ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਲਕੀ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ—ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ—"galactically wealthy" (ਅਤਿ-ਅਮੀਰ) ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਸ ਅਹਿਸਾਸ ਨੇ ਸਿਰਫ਼ ਚਿੰਤਾ ਤੋਂ ਸਰਗਰਮ ਮੁਕੱਦਮੇਬਾਜ਼ੀ ਤੱਕ ਦਾ ਰਸਤਾ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਕਲਾਕਾਰ ਆਪਣੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ 'ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਮੁੜ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਰਣਨੀਤਕ ਮੁਕੱਦਮੇਬਾਜ਼ੀ: ਟੈਕ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣਾ

ਕਾਨੂੰਨੀ ਹਮਲਾ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਦੇ ਮੁੱਖ ਮਕੈਨਿਕਸ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਕਾਰ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਉਲੰਘਣਾ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਹੀ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਠਹਿਰਾਉਣ ਲਈ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ (terms of service) ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਵਰਗੇ ਰਸਤੇ ਵੀ ਅਪਣਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਲੜਾਈਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਕਈ ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਨੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਨੂੰਨੀ ਟੀਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Susman Godfrey, ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੇਖਕਾਂ ਦੀ ਤਰਫੋਂ Anthropic ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੇਸ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਹਿਰ ਦੇ ਹੋਰ ਮੋਹਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਲਸਟ੍ਰੇਟਰ ਅਤੇ ਕਾਰਟੂਨਿਸਟ ਸਾਰਾ ਐਂਡਰਸਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ AI ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਨ। ਇਹ ਮੁਕੱਦਮੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਬਿਨਾਂ ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਵਾਲੀ ਡੇਟਾ ਸਕ੍ਰੈਪਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਨਵੇਂ ਮਿਆਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨਾਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।

"Fair Use" (ਉਚਿਤ ਵਰਤੋਂ) ਦਾ ਮੈਦਾਨ-ਏ-ਜੰਗ

ਇਨ੍ਹਾਂ ਅਦਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤਣਾਅ "fair use" (ਉਚਿਤ ਵਰਤੋਂ) ਦੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਮੌਜੂਦਾ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ (transformative) ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਿਰਜਣਹਾਰਾਂ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇੱਕ AI ਕਿਸੇ ਕਲਾਕਾਰ ਦੀ ਖਾਸ ਸ਼ੈਲੀ ਜਾਂ ਲੇਖਕ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਮਾਰਕੀਟ ਬਦਲ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਕਾਰਜ ਦੀ ਕੀਮਤ ਘਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਕੇਸ ਅੱਗੇ ਵਧਣਗੇ, ਉਹ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਗੇ। ਨਤੀਜੇ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਗੇ ਕਿ ਕੀ "AI slop"—ਘੱਟ

ਉਹ ਮੁਕੱਦਮੇ ਜੋ ਇਸ ਲੜਾਈ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ

ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਹਮਲਾ ਇਸ ਗੱਲ ਦੇ ਮੂਲ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ ਕਿ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਮੁਦਈਆਂ ਨੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਲਈ, ਸਗੋਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਲਈ ਵੀ ਦਾਅਵੇ ਦਰਜ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਇਲਸਟ੍ਰੇਟਰ ਅਤੇ ਕਾਰਟੂਨਿਸਟ ਸਾਰਾ ਐਂਡਰਸਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਅਹਿਮ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ AI ਕੰਪਨੀ ਵਿਰੁੱਧ ਸਿੱਧਾ ਮੁਕੱਦਮਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਹਿਲੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕਲਾਕਾਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਅਰਜ਼ੀ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਦੀ ਉਸਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਲਾਈਨ ਵਰਕ ਅਤੇ ਹਾਸੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਉਸਦੇ ਅਸਲ ਕਾਰਟੂਨਾਂ ਦੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜੋ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਸਦੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਫ਼ਤ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਕੇਸਾਂ ਦੀ ਸੁਣਵਾਈ ਉਹ ਵਕੀਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜੋ ਬੌਧਿਕ-ਸੰਪੱਤੀ (intellectual-property) ਦੇ ਵਿਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ ਅਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਹੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਕਰਵਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਵਾਦਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ, ਅਤੇ ਅਜਿਹਾ ਹਰਜਾਨਾ ਮੰਗਿਆ ਜਾਵੇ ਜੋ ਚੋਰੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਕੰਟੈਂਟ ਦੀ ਵਪਾਰਕ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੋਵੇ।

“Fair use” (ਵਾਜਬ ਵਰਤੋਂ) ਦਾ ਤਰਕ ਨਿਸ਼ਾਨੇ 'ਤੇ

AI ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਵਰਤੋਂ (transformative use) ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਕਾਨੂੰਨ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਾਡਲ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਿੰਗਲ ਕੰਮ ਦੀ ਸ਼ਬਦ ਸ਼ਬਦ ਨਕਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਨਵਾਂ ਟੈਕਸਟ ਜਾਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਕਿਤਾਬਾਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਇਸਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਿਸੇ ਲੇਖਕ ਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਕਲਾਕਾਰ ਦੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਲਗਭਗ ਹੂ-ਬ-ਹੂ ਨਕਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ 'ਰੂਪਾਂਤਰਣ' ਇੱਕ ਬੇਬੁਨਿਆਦ ਬਹਾਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਕਿਸੇ ਨਾਵਲਕਾਰ ਦੀ ਜਾਣੀ-ਪਛਾਣੀ ਲੈਅ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨਾਲ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਇਮੇਜ-ਜਨਰੇਟਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਜਿਉਂਦੇ ਇਲਸਟ੍ਰੇਟਰ ਦੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁਦਈਆਂ ਦਾ ਤਰਕ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕਮਿਸ਼ਨ ਅਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਡੀਲ ਵੇਚਣ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ "fair use" ਦਾ ਬਚਾਅ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਬੋਝ ਹੇਠ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੀ ਦਾਅ 'ਤੇ ਹੈ

  • AI ਫਰਮਾਂ 'ਤੇ ਆਰਥਿਕ ਦਬਾਅ – ਜੇਕਰ ਅਦਾਲਤਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਸਕ੍ਰੇਪਿੰਗ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਵਿੱਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ।

  • ਅਦਾਲਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਖੋਜ – ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਲਹਿਰ ਇਹ ਖੁਲਾਸਾ ਕਰੇਗੀ ਕਿ ਬਿਲਕੁਲ ਕਿਹੜੇ ਸਿਰਲੇਖ ਅਤੇ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਾਢੀ (data harvesting) ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਤਸਵੀਰ ਮਿਲੇਗੀ।