AI ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਇਸ ਦੇ ਲਾਭ ਨਹੀਂ ਮਿਲਣਗੇ।

ਪ੍ਰਧਾਨ ਮੰਤਰੀ ਮਾਰਕ ਕਾਰਨੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ 'AI for All' (ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ AI) ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਪੰਜ-ਸਾਲਾ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ 200 ਬਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਦਾ ਆਰਥਿਕ ਵਿਕਾਸ, 2,50,000 ਨਵੀਆਂ ਨੌਕਰੀਆਂ ਅਤੇ 2034 ਤੱਕ ਪੂਰੇ ਕੈਨੇਡਾ ਵਿੱਚ AI (ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ 12 ਫੀਸਦੀ ਤੋਂ ਵਧਾ ਕੇ 60 ਫੀਸਦੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਾਉਣਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦਵਾਈ (ਮੈਡੀਸਨ), ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਬਰਾਬਰੀ (ਇਕੁਇਟੀ) ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹਾਂ — ਮੈਂ ਇੱਕ ਹਸਪਤਾਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਡਾਕਟਰ (hospitalist physician) ਅਤੇ ਕੈਲਗਰੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਕਮਿੰਗ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਮੈਡੀਸਨ ਵਿਖੇ ਸਿਹਤ ਬਰਾਬਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਣਾਲੀਗਤ ਤਬਦੀਲੀ ਲਈ ਪਹਿਲੇ ਸੀਨੀਅਰ ਐਸੋਸੀਏਟ ਡੀਨ ਹਾਂ — ਇਸ ਲਈ ਮੈਂ ਇਸ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਉਤਸ਼ਾਹ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਚਿੰਤਾ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਿਆ: ਕੀ ਇਸ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਵੀ ਸੋਚਿਆ ਗਿਆ ਹੈ?

ਇਹ ਰਣਨੀਤੀ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਬਾਰੇ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਚੁੱਪ ਹੈ: ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਾਰੇ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਤੱਕ ਬਰਾਬਰ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ, ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ (ਪ੍ਰਭਾਵ) ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਉੱਥੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਦਾਅ 'ਤੇ ਲੱਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਅਹਿਮ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਸਿਹਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਦਾਅ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਅਤੇ ਮੌਤ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਲਿਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਬਰਾਬਰੀ ਵਾਲਾ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਗੇ?

ਕਾਲੇ, ਮੂਲ ਨਿਵਾਸੀ ਅਤੇ ਨਸਲੀ ਘੱਟ-ਗਿਣਤੀ ਵਰਗਾਂ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ

ਕੈਨੇਡਾ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਦਰ ਸਿਰਫ਼ 12 ਫੀਸਦੀ ਤੋਂ ਥੋੜ੍ਹੀ ਵੱਧ ਹੈ — ਜੋ ਕਿ ਬਰਾਬਰ ਦੇ ਵਿਕਸਤ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਦਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। 'AI for All' ਰਣਨੀਤੀ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਪਰ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਾੜਾ ਵੀ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਬਰਾਬਰ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਉਸ 12 ਫੀਸਦੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੀ, AI ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕਸਾਰ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਹੀ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਢਾਂਚਾ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ-ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਤਿਆਰ, ਸਿਖਲਾਈ-ਪ੍ਰਾਪਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਲੇ, ਮੂਲ ਨਿਵਾਸੀ ਅਤੇ ਨਸਲੀ ਘੱਟ-ਗਿਣਤੀ ਕੈਨੇਡੀਅਨਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰ ਸਮੋ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਸੀ। ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ — ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਐ

ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦੀ ਨੀਂਹ ਵਿੱਚ ਹੀ ਬਰਾਬਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਲਾਗੂਕਰਨ (equitable implementation) ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ — ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇੱਛਾ-ਸ਼ਕਤੀ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕੈਨੇਡਾ ਕੋਲ ਬਿਲਕੁਲ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।

ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਬਰਾਬਰੀ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਹੈ

ਮੈਂ 'ਕਮਿੰਗ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਮੈਡੀਸਨ' (Cumming School of Medicine) ਵਿਖੇ 'ਹੈਲਥ ਇਕੁਇਟੀ ਐਂਡ ਸਿਸਟਮਜ਼ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ (HEST) ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਲੈਬ' ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਡਾਕਟਰੀ ਮਾਹਰਾਂ, ਬਰਾਬਰੀ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਗਿਆਨ ਰੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਟੀਮ ਡਾ. ਨੋਨਸਿਕੇਲੇਲੋ ਮਾਥੇ (Dr. Nonsikelelo Mathe) ਦੀ ਵਿਗਿਆਨਕ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਸਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰੀ ਕਾਇਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਹੈ।

ਇਹ ਦੋਵੇਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਇੱਕ-ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਵੱਖ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ। ਛੇ ਸਰਗਰਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ 1.16 ਮਿਲੀਅਨ ਡਾਲਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਖੋਜ-ਫੰਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ 'ਬਲੈਕ ਹੈਲਥ ਇਕੁਇਟੀ ਨੈੱਟਵਰਕ' (Black Health Equity Network) ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ — ਇਹ ਇੱਕ ਦੋ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਡਿਜੀਟਲ ਢਾਂਚਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ 'ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ ਆਫ਼ ਫੈਕਲਟੀਜ਼ ਆਫ਼ ਮੈਡੀਸਨ ਆਫ਼ ਕੈਨੇਡਾ' ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਕੈਨੇਡੀਅਨ ਮੈਡੀਕਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਵਿਰੁੱਧ ਨਸਲਵਾਦ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।

ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ 'ਸੇਫ-ਸਪੀਕ' (SafeSpeak) ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ — ਜੋ ਕਿ AI-ਅਧਾਰਿਤ ਅਤੇ 'ਟਰਾਮਾ-ਇਨਫੋਰਮਡ' (ਮਾਨਸਿਕ ਸਦਮੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਾਲਾ) ਚੈਟਬੋਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਕਟਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਸਲਵਾਦ ਅਤੇ ਵਿਤਕਰੇ ਬਾਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਜਾਂ ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਾਡੀ ਲੈਬ ਅਜਿਹਾ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਕੈਨੇਡਾ ਦੇ AI ਸਿਹਤ ਮਿਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਪੱਖ ਤੋਂ ਲੋੜ ਹੈ।

ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ (algorithmic bias) ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦਿਓ

ਕੈਨੇਡਾ ਦੀ AI ਰਣਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ (innovation) ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ, ਅਪਣਾਉਣ (adoption) ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਰਣਨੀਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਜਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਉਹ ਹੈ ਬਰਾਬਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ।

ਇਸ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ ਮੇਰੀਆਂ ਤਿੰਨ ਖਾਸ ਮੰਗਾਂ ਹਨ।

ਪਹਿਲੀ, ਸੰਘੀ ਫੰਡਿੰਗ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਰੇ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧੀ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ 'ਬਰਾਬਰੀ 'ਤੇ ਪੈਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ' (equity impact assessment) ਲਾਜ਼ਮੀ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ। ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਟੂਲ (ਜਾਂਚ ਦਾ ਸਾਧਨ) ਜਾਂ

ਤੀਜਾ, ਰਾਸ਼ਟਰੀ AI ਸਾਖਰਤਾ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਵਿੱਚ ਇਕੁਇਟੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਓ। ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰ ਕੱਢੇ ਗਏ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਲਈ ਜੋਖਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ AI ਵਿੱਚ 10 ਲੱਖ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਨਾਲ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਪੈਦਾ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਇਕੁਇਟੀ ਮਾਪਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹ ਬਣਾਉਣਗੇ।

ਕਿਸਨੂੰ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ? ਕੌਣ ਪਿੱਛੇ ਰਹਿ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?

ਅਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਲਾਗਤ ਸਥਿਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। AI ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਗੋਦ ਲੈਣ ਦੇ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ - ਦੁਹਰਾਇਆ, ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨਾ ਵਧਦਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਲਾਗੂਕਰਨ ਢਾਂਚੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਹਰ ਮਹੀਨਾ ਇੱਕ ਮਹੀਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ AI ਟੂਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲੋੜ ਵਜੋਂ ਇਕੁਇਟੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕਾਇਮ ਨਹੀਂ ਰਹਿਣਗੀਆਂ। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਜੋ ਕੈਨੇਡਾ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।

ਕੈਨੇਡਾ ਦੀ AI ਸਾਖ ਤਕਨੀਕੀ ਉੱਤਮਤਾ ਅਤੇ AI ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸੀ ਜੋ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ। AI ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਉਸ ਵਿਰਾਸਤ ਨੂੰ ਵਿਰਾਸਤ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਸਨਮਾਨਿਤ ਕਰੇਗਾ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ ਇਸਦੇ ਬਿਆਨਬਾਜ਼ੀ ਵਿੱਚ।

ਕੈਨੇਡੀਅਨ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸਿਰਫ਼ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ ਕਿ ਕਿਸਨੂੰ ਫਾਇਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਿਸਨੂੰ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਅਸੀਂ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨਤਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਸਭ ਲਈ AI ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਾਕਾਂਖੀ ਵਾਅਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਕੈਨੇਡਾ ਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਰੱਖਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।