PwC Middle East ਆਪਣੀਆਂ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ (research publications) ਦਾ ਆਡਿਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਟੱਡੀ ਵਿੱਚ ਜਾਅਲੀ ਫੁੱਟਨੋਟਸ (fake footnotes) ਅਤੇ ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਦਾਅਵਿਆਂ (unverified claims) ਦਾ ਪਤਾ ਲੱਗਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਕੰਪਨੀ ਇਨ੍ਹਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਾਪਦੰਡਾਂ (professional standards) ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਘਟਨਾ ਨੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਕੰਟੈਂਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।
PwC Middle East, ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਬਿਗ ਫੋਰ (Big Four) ਅਕਾਊਂਟਿੰਗ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਨੇ ਆਪਣੀਆਂ ਕਈ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਪਾਏ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜਾਂ (published research) ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ। AI ਡਿਟੈਕਸ਼ਨ ਫਰਮ GPTZero ਦੁਆਰਾ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੇ 2024 ਅਤੇ 2026 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਮ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚਾਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਇਆ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਲੈਕਟ੍ਰਿਕ ਵਾਹਨਾਂ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI), ਅਤੇ ਸਰਕਾਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਕਟਰ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ।
AI-ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ
GPTZero ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਜਾਂਚ ਨੇ ਕਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ ਜੋ ਅਕਸਰ ਮਾੜੇ AI-ਜਨਰੇਟਿਡ ਕੰਟੈਂਟ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਫੇਕ ਫੁੱਟਨੋਟਸ, ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਵੈਬ ਲਿੰਕ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਸਾਈਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਸਨ ਜੋ ਉਸ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਸਨ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਨ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਦੁਹਰਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਕੰਟੈਂਟ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵੀ ਨੋਟ ਕੀਤੇ ਜਿੱਥੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ, ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕੋ ਅੰਕੜੇ ਦਾ ਕਈ ਵਾਰ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇੱਕ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਰੈਫਰੈਂਸ ਲਿੰਕ ਵਿੱਚ AI ਟੂਲਜ਼ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਟੈਕਨੀਕਲ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ, ਜਿਸ ਤੋਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਗਰਾਨੀ (human oversight) ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਖੋਜ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਜਾਂ ਸੰਕਲਨ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸੰਸਥਾਗਤ ਖੋਜ 'ਤੇ ਅਸਰ
ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੇਵਾਵਾਂ (professional services) ਫਰਮਾਂ ਲਈ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ (integrity) ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਕਸਰ ਇੰਡਸਟਰੀ ਸੈਂਟੀਮੈਂਟ, ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਰਣਨੀਤੀ, ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਨੀਤੀ ਚਰਚਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੂਪ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸਰੋਤਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਮੇਚਿਓਰ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ, ਬਾਹਰੀ-ਸਾਹਮਣੀ ਕੰਟੈਂਟ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ (quality control) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ, ਇਹਨਾਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਕਸਰ ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਥਾਰਟੀ ਅਤੇ ਥਾਟ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ (thought leadership) ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਜਿਹੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਗਲਤ ਸਾਬਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਤੱਥ ਜਾਂ ਨਕਲੀ ਹਵਾਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਪ੍ਰਤਿਸ਼ਠਾ ਦੇ ਜੋਖਮ (reputational risks) ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਫਰਮ ਦੀ ਡਾਟਾ-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਇਨਸਾਈਟਸ (data-driven insights) ਵਿੱਚ ਰੱਖੇ ਗਏ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਕਦਮ
PwC Middle East ਨੇ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (accuracy) ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਫਰਮ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਕੰਟੈਂਟ ਵਿਕਾਸ (content development) ਲਈ ਇਸਦੇ ਕੋਲ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਗੀਆਂ। ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹੋਏ, ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ (stakeholders) ਲਈ ਮੁੱਖ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ ਕੀ ਫਰਮ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਖੋਜ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਖ਼ਤ ਮਨੁੱਖੀ ਤਸਦੀਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕਾਲ (human verification protocols) ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਨਿਵੇਸ਼ਕ (investors) ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਇਸ ਬਾਰੇ ਅਪਡੇਟਸ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਸਲਟੈਂਸੀ ਫਰਮਾਂ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਰਿਸਰਚ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਲਾਪਰਵਾਹੀਆਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਗਵਰਨੈਂਸ ਫਰੇਮਵਰਕ (governance frameworks) ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।