AI ਲਈ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਇਨਪੁੱਟ
ਸਾਡੀ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਸੰਸਥਾ, OpenAI, Inc., ਕਾਨੂੰਨ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਹੱਦਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ, ਇੱਕ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਫੰਡ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸ $100,000 ਦੀਆਂ ਗ੍ਰਾਂਟਾਂ ਦੇਣ ਵਾਸਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।
AI ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਤੇ ਦੂਰਗਾਮੀ ਆਰਥਿਕ ਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਣਗੇ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ, ਸਾਡੇ ਇਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਢੰਗ, ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਸਮਾਜ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਾਵ ਕਰੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲੇ ਜਨਹਿਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਵਿਭਿੰਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰਿਤ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਕਾਨੂੰਨ ਵਰਤਾਵ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡਬੱਧ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਾਨੂੰਨੀ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AI ਨੂੰ ਵੀ ਸਮਾਜ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਆਪਣੇ ਆਚਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਜਟਿਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਣਸ਼ੀਲ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਹਸਤੀਆਂ ਬਾਰੇ ਵੱਖਰੀਆਂ ਰਾਇਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦਿਆਂ, AI ਸਿਸਟਮ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਹਸਤੀਆਂ ਦੀ ਨਿੰਦਾ ਜਾਂ ਆਲੋਚਨਾ ਕਰਨ? ਵਿਵਾਦਿਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ AI ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਕੀ AI ਨੂੰ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਔਸਤ ਵਿਅਕਤੀ, ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਦੇਸ਼, ਯੂਜ਼ਰ ਦੀ ਜਨਸਾਂਖਿਆਕੀ, ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਬਿਲਕੁਲ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਪਹਿਚਾਣ ਦਰਸਾਉਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਕੋਈ ਇਕ ਵਿਅਕਤੀ, ਕੰਪਨੀ, ਜਾਂ ਦੇਸ਼ ਵੀ ਤੈਅ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।
AGI ਸਾਰੀ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਹਿੱਤ ਵਿੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਤੱਕ ਸਮਾਵੇਸ਼ੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਇਹ ਗ੍ਰਾਂਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਐਸੀ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਪ੍ਰੂਫ-ਆਫ-ਕੌਂਸੈਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਜੋ ਇਹ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕੇ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ। ਅਸੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਾਕਾਂਕਸ਼ੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਯੋਗ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇਸ ਵੇਲੇ ਲਈ ਫੈਸਲਿਆਂ 'ਤੇ ਬੰਨ੍ਹਕਾਰੀ ਹੋਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਆਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇਹ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਸੰਦ ਤਿਆਰ ਕਰਨਗੇ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਸਕਣ।
ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਸਬੰਧੀ ਫੈਸਲੇ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਜਨਤਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗ੍ਰਾਂਟ AGI ਅਤੇ ਆਖਿਰਕਾਰ ਸੁਪਰਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ OpenAI ਦੀ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਮੁਫ਼ਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣਗੇ।
“ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ” ਨਾਲ ਸਾਡਾ ਭਾਵ ਇੱਕ ਐਸੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਕ ਸਮੂਹA ਰਾਇਆਂ ਦਾ ਅਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼ ਵਾਲੀਆਂ ਚਰਚਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ,B ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਫੈਸਲਾ-ਲੈਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਾਹੀਂ ਨਤੀਜੇ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ।C ਐਸੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਕਈ ਢੰਗ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਅਰਜ਼ੀਦਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਨਵੋਨਮੇਸ਼ੀ ਹੋਣ, ਜਾਣੀਆਂ-ਪਹਿਚਾਣੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਪੱਧਰ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ Wikipedia(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), Twitter Community Notes(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), DemocracyNext(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), Platform Assemblies(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), MetaGov(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), RadicalxChange(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), People Powered(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), Collective Response Systems(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ), ਅਤੇ pol.is(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੱਲ ਰਹੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ Collective Intelligence Project(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) (CIP) ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਸੀਂ AI ਬਾਰੇ ਜਨਤਕ ਇਨਪੁੱਟ ਲਈ ਭਾਈਚਾਰਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਆਉਣ ਵਾਲੀ Alignment Assemblies(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਅਰਜ਼ੀਦਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਸੋਚਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, AI ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਹੋਰ ਕੁਸ਼ਲ ਸੰਚਾਰ ਸੰਭਵ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਈ ਮੁੱਦੇ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਘੱਟਸੰਖਿਆਕ ਜਾਂ ਬਹੁਸੰਖਿਆਕ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਯਥੋਚਿਤ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਨਾ ਹੋਣਾ, ਖ਼ਾਸ ਹਿਤ ਸਮੂਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਅਪੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੇ ਭਾਗੀਦਾਰ, ਜਾਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਵਾਸ਼ਿੰਗ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ)। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਾਕਾਮੀ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਿਤ ਖਾਮੀਆਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਗਰੂਕਤਾ ਦਰਸਾਉਣ। ਆਖਿਰਕਾਰ, ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਉੱਚ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਕਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ AI ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਪੂਰਕ ਵਜੋਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਯਤਨ, ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਆਤਮਾ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਜਨਤਕ ਇਨਪੁੱਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਗ੍ਰਾਂਟ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਵਾਸਤੇ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ 24 ਜੂਨ, 2023 ਨੂੰ ਰਾਤ 9:00 ਵਜੇ PDT ਤੱਕ ਲੋੜੀਂਦੀ ਅਰਜ਼ੀ ਸਮੱਗਰੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਵਾਉਣ ਲਈ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਅਰਜ਼ੀ ਪੋਰਟਲ ਨੂੰ ਇੱਥੇ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਐਕਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ ਪਿਛੋਕੜ, ਤੁਹਾਡੇ ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਸਵਾਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸੰਦ ਦੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਅਤੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਚਲਾਉਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਤੁਹਾਡੀ ਯੋਜਨਾ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿਕੋਣ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਵੱਧ ਨੀਤੀ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕਰੋ। ਕੋਈ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾ, ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਜਾਂ AI ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪਿਛੋਕੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਇਸ ਮੌਕੇ ਲਈ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਰਜ਼ੀ ਦੀ ਮਿਆਦ ਖਤਮ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸੀਂ ਦਸ ਸਫਲ ਗ੍ਰਾਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਿਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਵਿਅਕਤੀ, ਟੀਮਾਂ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਰ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਾ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਅਰਜ਼ੀ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵਾ ਕੀਤੇ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਪਾਇਲਟ ਕਰਨ ਲਈ $100,000 ਦੀ ਗ੍ਰਾਂਟ ਮਿਲੇਗੀ। ਗ੍ਰਾਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਿਆਂ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 500 ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਪ੍ਰੂਫ-ਆਫ-ਕੌਂਸੈਪਟ / ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਲਾਗੂ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ 20 ਅਕਤੂਬਰ, 2023 ਤੱਕ ਆਪਣੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗ੍ਰਾਂਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਕੋਈ ਵੀ ਕੋਡ ਜਾਂ ਹੋਰ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਇਸੰਸ ਅਨੁਸਾਰ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਉਣੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋਵੇਗੀ। ਗ੍ਰਾਂਟ ਪ੍ਰਾਪਤਕਰਤਿਆਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਸ਼ਰਤਾਂ Grant Terms ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਹੋਰ ਸਮਝੌਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਰਜ਼ੀ ਦਿਓ ਅਤੇ ਜਮ੍ਹਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ).
- 24 ਜੂਨ, 2023 ਰਾਤ 9:00 ਵਜੇ ਪੈਸਿਫਿਕ ਸਮਾਂ: ਗ੍ਰਾਂਟ ਅਰਜ਼ੀ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਨ ਦੀ ਅੰਤਿਮ ਮਿਤੀ
- 14 ਜੁਲਾਈ, 2023: ਸਫਲ ਅਰਜ਼ੀਦਾਤਿਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ
- 20 ਅਕਤੂਬਰ, 2023: ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਬਾਰੇ ਪੂਰੀ ਜਨਤਕ ਰਿਪੋਰਟ
ਭਾਗ ਲੈਣ ਲਈ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿਕੋਣ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਵੱਧ ਸਵਾਲ ਚੁਣਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਚਾਹੁਣ ਤਾਂ ਉਹ ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਿਰਫ਼ “ਹਾਂ” ਜਾਂ “ਨਹੀਂ” ਦਾ ਜਵਾਬ ਅਪੂਰਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸੁਖਮ ਨੀਤੀ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੀ ਲੋੜ ਪਵੇ।
ਇਸ ਗ੍ਰਾਂਟ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਮਾਡਲ ਵਰਤਾਵ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨੀਤੀ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਨੀਤੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸੋਧੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲ ਵਰਤਾਵ ਨਾਲ A/B ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਗ੍ਰਾਂਟ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਸਮਝਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕਈ ਮੁੱਦੇ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਰਾਹੀਂ ਹੱਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਮਾਡਲ ਵਰਤਾਵ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧ ਕੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਇਸਤੇਮਾਲ ਲਈ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵ, ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲਦੇ ਹਨ।
- ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਚਾਰ ਵਿੱਚ ChatGPT ਵਰਗੇ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੀ ਕਿਸੇ ਯੂਜ਼ਰ ਦੇ ਸਵਾਦ ਅਤੇ ਪਸੰਦਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਣ ਲਈ ਨਿੱਜੀਕਰਨ ਕਿੰਨਾ ਅੱਗੇ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ, ਜੇ ਕੋਈ, ਤਾਂ ਕਿਹੜੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ?
- AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਜਨਤਕ ਹਸਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਕਿਵੇਂ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਕੀ ਉਹ ਤਟਸਥ ਹੋਣ? ਕੀ ਉਹ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨ? ਕੀ ਉਹ ਕਿਸੇ ਕਿਸਮ ਦੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ?
- ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਜੇ ਕੋਈ, AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਚਿਕਿਤਸਕ/ਵਿੱਤੀ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਕਿਹੜੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਜੇ ਕੋਈ, AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਹਾਰਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਸੰਯੁਕਤ vision–language ਮਾਡਲਜ਼ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਲਿੰਗ, ਨਸਲ, ਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਪਹਿਚਾਣ/ਨਾਮ ਪਛਾਣਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ? ਕਿਉਂ ਜਾਂ ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ?
- ਜਦੋਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਜ਼ “a CEO,” “a doctor,” ਜਾਂ “a nurse” ਵਰਗੇ ਅਧੂਰੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟਾਂ ਲਈ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਜਾਂ ਇਕਸਾਰ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AI ਮਾਡਲਜ਼ ਨੂੰ ਇਹ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਨੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ? ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਤੈਅ ਕਰਦਿਆਂ ਕਿਹੜੇ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- ਜਦੋਂ AI ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਜਾਂ ਕਾਨੂੰਨੀ ਫ਼ਰਕ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ, ਜਿਵੇਂ LGBTQ ਅਧਿਕਾਰ ਅਤੇ ਮਹਿਲਾ ਅਧਿਕਾਰ, ਤਾਂ ਕਿਹੜੇ ਸਿਧਾਂਤ ਉਸਦੀ ਰਹਿਨੁਮਾਈ ਕਰਨ? ਕੀ AI ਦੇ ਜਵਾਬ ਉਸ ਸਥਾਨ ਜਾਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਬਦਲਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਮਾਡਲਜ਼ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਮੱਗਰੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਇਹ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ ਵਰਤੇ ਜਾਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?
ਇਸ ਗ੍ਰਾਂਟ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੋਨਮੇਸ਼ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ AI ਦੇ ਵਰਤਾਵ ਨੂੰ ਸ਼ਾਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਖ਼ਾਸ ਜਵਾਬਾਂ ਨਾਲੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਤਰੱਕੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
- ਮੁਲਾਂਕਣ: ਅਸੀਂ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਭਾਗੀਦਾਰ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ, ਧ੍ਰੁਵੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ, ਸਕੇਲਬਿਲਟੀ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਕੇਤਕ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿਹਤਮੰਦ ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਨਵੇਂ ਮਾਪਦੰਡ ਇਜਾਦ ਕਰਨ ਲਈ।
- ਮਜ਼ਬੂਤੀ: ਗਲਤ ਵਰਤਾਵ, ਜਿਵੇਂ ਟਰੋਲਿੰਗ ਅਤੇ ਜਾਲਸਾਜ਼ ਖਾਤਿਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਜਾਂ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਾਅ।
- ਸਮਾਵੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਿਕਤਾ: ਲੋਕਤਾਂਤ੍ਰਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨ ਪਿਛੋਕੜਾਂ ਅਤੇ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ।
- ਘੱਟਸੰਖਿਆਕ ਰਾਇਆਂ ਦਾ ਸਸ਼ਕਤੀਕਰਨ: ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਕਿ ਅਲੋਕਪ੍ਰਿਯ ਜਾਂ ਘੱਟਸੰਖਿਆਕ ਰਾਇਆਂ ਸੁਣੀਆਂ ਜਾਣ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਮਲਿਆਂ 'ਤੇ ਅਸਰ ਪਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਮਿਲੇ।
- ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ: ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿਕੋਣਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਕੀਮਤੀ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਨੂੰ “ਆਫ-ਟਾਪਿਕ” ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਮੋਡਰੇਟਰ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਅਸਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
- ਸਕੇਲਬਿਲਟੀ: ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸਕੇਲਬਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਰੂਬਰੂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਰਚੁਅਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾਈਆਂ ਜਾ ਸਕਣ। ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਰੂਬਰੂ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਕੁਝ ਲਾਭ ਘਟ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਮੰਨਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਵਰਚੁਅਲ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਪੱਖ ਖੋਹੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਕਾਰਗਰਤਾ: ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗਤਾ ਦੀ ਡਿਗਰੀ।
- ਸਪਸ਼ਟਤਾ: ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਕਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ।
ਫੁੱਟਨੋਟਸ
- A
ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੀ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰਣਾਇਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਇਸ ਗ੍ਰਾਂਟ ਚੈਲੇਂਜ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਵਾਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਘੱਟਸੰਖਿਆਕ ਸਮੂਹਾਂ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਨੀਤੀ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਉਸ ਸਮੂਹ ਦੇ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਵਧੀਕ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਬੱਚਿਆਂ 'ਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਇਦ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਅਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਗਿਆਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੁਝ ਸਵਾਲ ਖ਼ਾਸ ਭੂਗੋਲਿਕ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅੰਦਰ ਦੀਆਂ ਆਬਾਦੀਆਂ ਤੋਂ ਮਿਲਣ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਹੋਰ ਉਚਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਸਥਾਨਕ ਨੀਤੀ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
- B
ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼ ਨੂੰ ਇੱਕ ਐਸੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਜੋਂ ਵਰਣਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਾਇਆਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਦੂਜੇ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਸਮਝਣ, ਆਪਣੀਆਂ ਰਾਇਆਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤਰਕ ਸਾਰੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝੇ ਜਾਣ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹੋਣ, ਨਾ ਕਿ ਉੱਪਰੀ ਗਲਤਫ਼ਹਮੀਆਂ 'ਤੇ। ਸਫਲ ਵਿਚਾਰ-ਵਿਮਰਸ਼ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਭਾਗੀਦਾਰ ਹੋਰ ਵੱਧ ਸਹਿਮਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ, ਅਤੇ/ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਿਕੋਣਾਂ ਦੀ ਹੋਰ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ।
- C
ਇੱਥੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ ਫੈਸਲਾ-ਲੈਣ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ, ਬਹੁਮਤ ਵੋਟਿੰਗ, liquid democracy(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ, ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਆਬਾਦੀ ਨਮੂਨੇ(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਰਾਹੀਂ ਫੈਸਲੇ ਕਰਨਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਜੂਰੀ ਜਾਂ sortition(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਲੇਖਕ
ਆਭਾਰ
Ariel Procaccia, Aviv Ovadya, Colin Megill, David Medina, Divya Siddarth, Ela Madej, Elizabeth Seger, Gillian Hadfield, Greg Brockman, Hélène Landemore, Ilya Sutskever, Justin Rosenstein, Margaret Levi, Michiel Bakker, Miles Brundage, Mira Murati, Noel Bundick, Pamela Mishkin, Ryan Lowe, Saffron Huang, Sam Altman, Sandhini Agarwal, Teddy Lee
