AI ကျင့်ဝတ်များနှင့် AI မှ လှုံ့ဆော်ပေးသော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လှုံ့ဆော်မှု များသည် လူသားများအား သတင်းမှားများကို ကူညီပေးရန်၊

မဟုတ်မမှန်သော သတင်းမှားနှင့် သတင်းမှားများ၏ ကြီးမားသော ညစ်ညမ်းမှုနှင့် ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့ ဘာလုပ်မည်နည်း။

နေ့ရက်တိုင်း ဖြတ်သန်းလာသည်နှင့်အမျှ၊

Artificial Intelligence (AI) သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကယ်တင်ခြင်းသို့ ရောက်နိုင်သည်။ မှန်ပါတယ်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သတင်းမှားနှင့် သတင်းမှားများ၏ မဆုတ်မနစ်သောဆူနာမီကို ရင်ဆိုင်ရန် AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အဲဒီလိုလုပ်နိုင်အောင် ကြိုးစားဖို့ ကျွန်တော်တို့ ပညာရှိဖြစ်နိုင်တယ်။ အလားအလာရှိသော ဖြေရှင်းနည်းတိုင်းသည် လိုက်ရှာရန် ထိုက်တန်ပုံပေါ်သည်။

ဘေးဖယ်အနေနဲ့၊ AI ဟာ သံသယဖြစ်ဖွယ်မရှိတာကို ချက်ချင်းအသိအမှတ်ပြုပြီး မှတ်သားချင်ပါတယ်။ လည်း ပြဿနာရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုလည်း ဖြစ်ပါစေ။ လူသားများသည် AI ကို မမှန်မကန် နှင့် သတင်းမှားများ ဖန်တီးရန် အလွယ်တကူ အသုံးချနိုင်သည်မှာ မေးခွန်းထုတ်စရာ မရှိပါ။ ထို့အပြင်၊ AI သည် သတင်းမှားများနှင့် သတင်းမှားများကို အံ့သြဖွယ်ကောင်းလောက်အောင် တရားဝင်ပုံပေါ်စေရန်နှင့် တင်ပြထားသော အချက်အလက်သည် ဆွဲဆောင်မှုရှိပြီး တိကျမှန်ကန်သည်ဟု ယုံကြည်ရန် လူသားများအား အရူးလုပ်ရန် AI ကို လျှို့ဝှက်စွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။ AI က စားပွဲဆီ ယူလာပေးသော ဝမ်းနည်းဖွယ် မျက်နှာထား။ ဤဆွေးနွေးမှုပြီးဆုံးခါနီးတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအဆိုးဆုံးပြဿနာဆီသို့ ပြန်သွားပါမည်။

ယခုအချိန်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏အပြုံးမျက်နှာများကို ဝတ်ဆင်ပြီး AI သည် သတင်းမှားများနှင့် သတင်းမှားများကို ၎င်း၏ ဒူးထောက်လာစေရန် မည်ကဲ့သို့ အကျိုးပြုကြောင်း ရှာဖွေကြည့်ကြပါစို့။ အရေးကြီးသော ရေစီးကြောင်းတစ်ခုသည် ဤ dovetail အားလုံးကို AI Ethics ၏ အရေးပါသော အစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် ထည့်သွင်းပေးမည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ကော်လံတွင် AI Ethics နှင့် Ethical AI ၏ အကျုံးဝင်မှု အပါအဝင် ဆက်လက်ပြီး ကျယ်ပြန့်ပါသည်။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

AI သည် သတင်းမှားများနှင့် သတင်းမှားများအတွက် စစ်ပွဲတွင် အထူးအထောက်အကူဖြစ်စေမည့် ဤအခြေခံအုတ်မြစ်နည်းလမ်းများကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ-

• Get-Go မှာ ရပ်ပါ AI သည် မမှန်မကန်သတင်းများနှင့် သတင်းမှားများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကြိုးစားရန် အသုံးချနိုင်သည်။
• မတွေ့မီ စစ်ထုတ်ခြင်း- သတင်းမှားများနှင့် သတင်းမှားများကို စစ်ထုတ်ရန် AI ကို အသုံးပြုထားသောကြောင့် ၎င်းကိုမြင်ရသည့်အတွက် စိတ်ပူစရာမလိုပါ။
• ကိုယ်ခံအားတက်အောင် ပြင်ဆင်ပါ AI ကို မမှန်မကန် သတင်းမှားများနှင့် ဆန့်ကျင်တိုက်ခိုက်ရန် သင်၏ အဆင်သင့် နှင့် စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန် AI ကို သုံးနိုင်သည် (စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လှုံ့ဆော်မှု တစ်မျိုးကို ပေးဆောင်ခြင်းဟု တရားဝင် လူသိများသည်)
• အခြား

ပထမဆုံး စာရင်းသွင်းထားသော ကျည်ဆံအချက်သည် အကြောင်းအရာ ကမ္ဘာသို့ မဝင်ရောက်မီ ဖြစ်နိုင်ချေ အစောဆုံး အခိုက်အတန့်တွင် မဟုတ်မမှန် သတင်းမှားများကို ရပ်တန့်ရန် ကြိုးစားခြင်း ပါဝင်သည်။

ဤသည်မှာ အလွန်ပြဿနာတက်သော ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အချို့က ၎င်းသည် လွတ်လပ်စွာ ပြောဆိုခွင့်ကို ဖိနှိပ်ရန် ကြိုးပမ်းမှုကြီးဖြစ်နိုင်သည်ဟု ကျယ်ကျယ်လောင်လောင် ငြင်းခုံကြပေမည်။ ဒီ AI က ဘယ်လောက်အထိ သွားနိုင်မလဲ။ လူတွေရဲ့အမြင်တွေကို လွတ်လပ်စွာထုတ်ဖော်ပြောဆိုခွင့်ကို တားဆီးနိုင်ပါသလား။ ဤအံ့အားသင့်ဖွယ်ကောင်းမှုသည် AI ၏ လျှောစောက်စောင်းတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်ပြီး နောက်ဆုံးတွင် အပြစ်ကင်းစင်သော အကောင်းဆုံးသော ရည်ရွယ်ချက်များဖြင့် စတင်ခဲ့သော မကောင်းသောရလဒ်များ၏ အဆိုးဆုံးအိပ်မက်ဆိုးတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။

မင်းပုံရမယ်ဆိုတာ သေချာပါတယ်။

ဒုတိယကျည်ဆန်အချက်သည် အနည်းငယ်ပို၍ အလယ်အလတ်ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အကြောင်းအရာများကို စစ်ထုတ်ရန် AI ကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။

သင့်တွင် သတင်းမျိုးစုံနှင့် အခြားသတင်းရင်းမြစ်များမှ သင့်ဝင်လာသည့်ဒေတာ feeds အားလုံးကို စကင်န်ဖတ်မည့် AI filter bot တစ်ခုရှိနိုင်သည်။ AI သည် သင့်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစံနှုန်းများနှင့်ကိုက်ညီသည့် မဟုတ်မမှန်သောသတင်း သို့မဟုတ် သတင်းမှားများကိုဖမ်းယူရန် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသည်။ ထို့ကြောင့် ထိုသို့သော အခြေအနေမျိုးတွင်၊ ၎င်းသည် Big Brother ဆင်ဆာဖြတ်တောက်မှု အခြေအနေ မဟုတ်ပေ။ သင်သည် AI ကို ထိန်းချုပ်ပြီး သင့်ကိုယ်စား သင်၏ စစ်မှန်သော အချက်အလက်၏ ဝင်စာပုံးကို မည်သို့ စစ်ထုတ်မည်နည်း။

အသံတော်တော်ကောင်းပါတယ်။

မှတ်သားလောက်စရာ စိုးရိမ်စရာတွေရှိပေမယ့်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အမြင်များတွင် အလွန်ကွဲပြားနေပြီးဖြစ်ပြီး AI ကိုအသုံးပြုခြင်းက ထိုပိုလာရှင်းကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစေပါသည်။ မရပ်မနား 24×7 အလုပ်လုပ်သော ဤပျော့ပျောင်းသော AI ဖြင့်၊ သင်သည် သတင်းမှားနှင့် သတင်းမှားများဖြစ်နိုင်သည်ဟု ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အချက်အလက်အချို့ကို မည်သည့်အခါမျှ မြင်တွေ့ရန်မလိုအပ်ကြောင်း စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ သင်၏ ကွဲပြားသော ရှုထောင့်သည် ယခုအခါ နဂိုအတိုင်း ရှိနေရန် အာမခံလုနီးပါး ဖြစ်ပါသည်။ သင့်အာရုံကို စောင့်မျှော်နေသော အချက်အလက်များကို တစ်နေ့တာလုံး ကြည့်ရှုရန် ကြိုးစားသည့်အခါတိုင်း၊ ၎င်းကို အမြဲတမ်း လုံး၀ ကြိုတင်ရွေးချယ်ထားပြီး မဟုတ်မမှန်သော သတင်းမှားများဟု ခေါ်သည့် သတင်းမှားများကို ကြည့်ရှုရန် အခွင့်အလမ်းမရှိပါ။

မမှန်မကန် သတင်းမှားတွေ ဖြစ်နိုင်တယ်လို့ ပြောချင်ပါတယ်။ ဒါခေါ် အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သတင်းမှားများနှင့် သတင်းမှားများ အမှန်တကယ်ပါဝင်သည်နှင့် ပတ်သက်၍ အငြင်းပွားဖွယ်ရာ အများအပြား ရှိနေသောကြောင့် ဖြစ်သည်။ အချို့သော ပဏ္ဍိတများသည် သတင်းမှားများ နှင့် သတင်းမှား ဟူသည် တို့ကို ဆန်းစစ်ရန် လုံးဝ အခြေခံ ရှိသည်ဟု ဆိုကြသည်။ အမှားအမှန် ရှိတယ်။ တစ်စုံတစ်ခုသည် မဟုတ်မမှန်သော သို့မဟုတ် သတင်းမှားဖြစ်သည်ကို အမှားမကင်းဘဲ အရာအားလုံးကို တွက်ချက်နိုင်သည်။

ပြတ်ပြတ်သားသား ပြတ်ပြတ်သားသား ဖြစ်နေတာကို လူတိုင်းမမြင်ပါဘူး။

နှစ်ဦးနှစ်ဖက် သီးသန့် dichotomy ဆန့်ကျင်ဘက် စကားပုံသည် လှည့်စားသော စိတ်၏ ပုံသဏ္ဍာန်ဟု ဆိုပါသည်။ လူတစ်ဦး၏ မမှန်မကန်သတင်းများသည် အခြားသူတစ်ဦးအတွက် မဟုတ်မမှန်သောသတင်းဟု ယူဆမည်မဟုတ်ပေ။ အလားတူ သတင်းမှားများအကြောင်း။ အခိုင်အမာဆိုလိုသည်မှာ မမှန်မကန် သတင်းမှားများ သည် သဘာဝနှင့် ပြင်းအား သတ်မှတ်ချက်တို့ ပါဝင်သည်။ အချက်အလက်အားလုံးကို အစုတစ်ခု သို့မဟုတ် အခြားတစ်ခုသို့ အတိအကျ ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် ကြိုးစားခြင်းသည် လက်ဝှေ့ယမ်းခြင်းထက် များစွာခက်ခဲသည်။

အဓိကအချက်မှာ AI ကို စစ်ထုတ်သည့် ယန္တရားအဖြစ် အသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ ဒုတိယ ကျည်ဆန်အချက်မှာ ၎င်း၏ အပေးအယူများ ရှိသည်။ AI ကို ဒီထက်ပိုပြီးအသုံးပြုလာမှာလားဆိုတဲ့ မေးခွန်းအနည်းငယ်ရှိပါတယ်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ထိုသို့သော AI သည် ရှေ့သို့ရောက်စေမည့် စိန်ခေါ်မှုများကို သတိချပ်ရန်လိုသည်။ AI သည် မမှန်မကန် သတင်းမှားများအတွက် စစ်ထုတ်သည့်အနေဖြင့် ငွေကျည်ဆန် သို့မဟုတ် slam dunk မဟုတ်ပါ။

ယင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အား သတင်းမှားများနှင့် သတင်းမှားများကို ကိုင်တွယ်ရာတွင် လူသားများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်အတွက် AI ကို အသုံးပြုခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေကို တတိယအချက်ဆီသို့ ခေါ်ဆောင်သွားသည်။

ဤအခြေအနေတွင် AI ကိုသုံးခြင်း၏ တတိယလမ်းကို သင် တော်တော်များများကြားဖူးကြမည်မှာ သေချာပါသည်။ ယခုမှ စတင်ပေါ်ပေါက်လာခြင်းဖြစ်သည်။ သင်သည် ယခုအခါတွင် ကြီးထွားလာပြီး တဖြည်းဖြည်း အသုံးပြုလာမည့် အရာတစ်ခု၏ အဆုံးစွန်သောနေရာတွင် ရှိနေပါသည်။ ဤကျော်ကြားမှု ကျယ်ပြန့်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် သင့်လျော်သော ချဉ်းကပ်မှု ရှိ၊ မရှိ အငြင်းပွားမှုများလည်း ထင်ရှားစွာ မြင်တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ပြဿနာရဲ့ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကတော့ AI ကို တစ်ချို့က နှောင့်ယှက်တဲ့ပုံစံနဲ့ ရည်ညွှန်းတဲ့ အရာအတွက် အတန်ငယ် အသုံးပြုနေတာ ဖြစ်ပါတယ်။ လူတွေနဲ့ စိတ်ဂိမ်းတွေ ကစားတယ်။.

အဲဒါက ထူးဆန်းပုံရတယ်။

ဒါကလည်း AI Ethics နယ်ပယ်ကို ရောက်စေတယ်။

ဤအရာအားလုံးသည် ယနေ့ခေတ် AI နှင့်ပတ်သက်သော ပြင်းပြင်းထန်ထန် ပေါ်ပေါက်လာသော စိုးရိမ်ပူပန်မှုများနှင့် အထူးသဖြင့် Machine Learning နှင့် Deep Learning တို့ကို နည်းပညာပုံစံတစ်ခုအနေနှင့် ၎င်းကို မည်သို့အသုံးပြုနေပုံနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။ အများသူငှာ ML/DL သည် အာရုံခံစားမှုရှိသော AI သို့မဟုတ် နီးသည်ဟု ယူဆရန်၊ ယုံကြည်ခြင်း သို့မဟုတ် ရွေးချယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ရွေးချယ်ခြင်းတွင် AI ကို အများသူငှာ လုံးလုံးလျားလျားဖြစ်စေရန် ML/DL ၏အသုံးပြုမှုများတွင် ပါဝင်လေ့ရှိသည်ကို သင်မြင်ရသည်။ ထို့အပြင်၊ ML/DL တွင် မလိုလားအပ်သော သို့မဟုတ် လုံးလုံးလျားလျား မလျော်ကန်သော သို့မဟုတ် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ဥပဒေရေးရာရှုထောင့်မှ တရားမဝင်သော တွက်ချက်မှုပုံစံနှင့် ကိုက်ညီသော ကဏ္ဍများပါရှိသည်။

AI အကြောင်းကို ခြုံငုံကိုးကားပြီး Machine Learning နှင့် Deep Learning ၏ အကျဉ်းချုပ်ကို ဖော်ပြပေးသောအခါတွင် ကျွန်ုပ်ဆိုလိုသည်များကို ဦးစွာရှင်းလင်းရန် အသုံးဝင်ပေမည်။ Artificial Intelligence ၏ ဆိုလိုရင်းနှင့် ပတ်သက်၍ များစွာ ရှုပ်ထွေးမှုများ ရှိနေပါသည်။ ဤဟောပြောချက်၏ကျန်ရှိသောအထူးသဖြင့်အရေးကြီးမည့် AI Ethics ၏ဥပဒေသများကို သင့်အားမိတ်ဆက်ပေးလိုပါသည်။

AI အကြောင်းကို မှတ်တမ်းတင်ဖော်ပြခြင်း။

ယနေ့ခေတ် AI ၏ သဘာ၀အကြောင်း တစ်မျက်နှာတည်းတွင် ရှိနေကြောင်း သေချာပါစေ။

ယနေ့ခေတ်တွင် ခံစားချက်ရှိသော AI မရှိပါ။

ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဤအရာမရှိပါ။

Senient AI က ဖြစ်နိုင်မလားဆိုတာ ကျွန်တော်တို့ မသိပါဘူး။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အာရုံခံ AI ကို ရရှိမည်လော၊ အာရုံခံ AI များသည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ သိမြင်မှုစူပါနိုဗာပုံစံဖြင့် အလိုလိုဖြစ်ပေါ်လာမည်လား (Singularity ဟု အများအားဖြင့်ရည်ညွှန်းသည်၊ ကျွန်ုပ်၏ဖော်ပြချက်တွင် ကြည့်ရှုပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်).

ယနေ့ခေတ် AI သည် လူသား၏တွေးခေါ်ပုံနှင့်အညီ မည်သည့်ဖက်ရှင်တွင်မဆို “တွေးခေါ်နိုင်” နိုင်သည်ကို သတိပြုပါ။ Alexa သို့မဟုတ် Siri နှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်သောအခါတွင်၊ စကားပြောဆိုနိုင်မှုစွမ်းရည်များသည် လူသားစွမ်းရည်များနှင့် ဆင်တူနေပုံရသော်လည်း လက်တွေ့မှာ ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုနှင့် လူသားတို့၏ အသိဉာဏ်ကင်းမဲ့ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ AI ၏နောက်ဆုံးပေါ်ခေတ်တွင် ကွန်ပြူတာပုံစံနှင့်ကိုက်ညီသော အသုံးချမှုဖြစ်သည့် Machine Learning နှင့် Deep Learning တို့ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ယင်းကြောင့် လူသားနှင့်တူသော အသွင်အပြင်ရှိသော AI စနစ်များ ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ယနေ့ခေတ်တွင် သာမန်အသိတရားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ရှိသော AI သည် ခိုင်မာသောလူသား၏ တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ သိမြင်နိုင်စွမ်းဆိုင်ရာ အံ့ဩဖွယ်ရာ တစ်စုံတစ်ရာမျှ မရှိပါ။

ပြဿနာ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းမှာ ကွန်ပျူတာများနှင့် အထူးသဖြင့် AI ကို ချေဖျက်ရန် သဘောထားဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာစနစ် သို့မဟုတ် AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏လူ့အမူအကျင့်များနှင့် ဆက်စပ်နေသည့်နည်းလမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ပုံပေါ်သည့်အခါ၊ စနစ်တွင် လူသားအရည်အသွေးများကို ဖော်ပြရန် အလွန်အမင်းတိုက်တွန်းမှုတစ်ခုရှိသည်။ ၎င်းသည် ချုပ်နှောင်ခြင်းခံရနိုင်ခြေနှင့် ပတ်သက်၍ သိမ်မွေ့စွာ သံသယအရှိဆုံးသူကိုပင် ဆုပ်ကိုင်ထားနိုင်သည့် ဘုံထောင်ချောက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ၊ ထို့ကြောင့် AI Ethics နှင့် Ethical AI သည် အလွန်အရေးကြီးသောအကြောင်းအရာဖြစ်သည်။

AI Ethics ၏ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား နိုးနိုးကြားကြားရှိနေစေပါသည်။ AI နည်းပညာရှင်များသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် နည်းပညာများ အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် နစ်မွန်းနေနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုကြီးမားသော လူမှုအသိုက်အဝန်း သက်ရောက်မှုများကို သေချာပေါက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနေမည်မဟုတ်ပေ။ AI Ethics အတွေးအမြင်ရှိခြင်းနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်ခြင်းအတွက် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ကုမ္ပဏီများမှ AI ကျင့်ဝတ်များကို မည်ကဲ့သို့လက်ခံသည်ကို အကဲဖြတ်ခြင်းအပါအဝင် သင့်လျော်သော AI ကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

ယေဘုယျအားဖြင့် AI Ethics စည်းမျဥ်းများကို အသုံးပြုခြင်းအပြင် AI ၏ အမျိုးမျိုးသောအသုံးပြုမှုများကို ထိန်းချုပ်ရန် ဥပဒေများ ရှိသင့်သလားဟူသော ဆက်စပ်မေးခွန်းတစ်ခုလည်း ရှိပါသည်။ ဥပဒေအသစ်များသည် AI ကို မည်ကဲ့သို့ စီမံသင့်သည်ဆိုသည့် အပိုင်းအခြားနှင့် သဘောသဘာဝကို သက်ဆိုင်သည့် ပြည်ထောင်စု၊ ပြည်နယ်နှင့် ဒေသအဆင့်များတွင် ဝိုင်းရံထားသည်။ ထိုကဲ့သို့ ဥပဒေများ ရေးဆွဲပြဋ္ဌာန်းရန် ကြိုးပမ်းမှုသည် တဖြည်းဖြည်း နည်းလာသည်။ AI Ethics သည် အနည်းဆုံးအားဖြင့် မှတ်ယူထားသော ရပ်တန့်မှုတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးပြီး ထိုဥပဒေသစ်များတွင် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ သေချာပေါက်နီးပါး ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။

AI နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ တည်ဆဲဥပဒေများသည် လုံလောက်သည်ဟု အချို့က အခိုင်အမာ ငြင်းခုံကြသည်ကို သတိပြုပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤ AI ဥပဒေအချို့ကို ပြဋ္ဌာန်းပါက လူ့အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများစွာရရှိစေမည့် AI ၏တိုးတက်မှုများကို ဖိနှိပ်ခြင်းဖြင့် ရွှေငန်းကို သတ်ပစ်မည်ဖြစ်ကြောင်း ၎င်းတို့က ကြိုတင်သတိပေးထားသည်။ ဥပမာ ကျွန်ုပ်၏ လွှမ်းခြုံမှုကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

အရင်ကော်လံတွေမှာ၊ AI ကို ထိန်းညှိတဲ့ ဥပဒေတွေ ဖန်တီးရေးဆွဲဖို့နဲ့ နိုင်ငံတကာက ကြိုးပမ်းမှုတွေ အမျိုးမျိုးကို ခြုံငုံပြီး ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်, ဥပမာ။ နိုင်ငံပေါင်း 200 နီးပါးက လက်ခံကျင့်သုံးခဲ့တဲ့ UNESCO ရဲ့ AI Ethics လိုမျိုး ကုလသမဂ္ဂရဲ့ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှု အပါအဝင် နိုင်ငံအသီးသီးက ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ချမှတ်ထားတဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေနဲ့ AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အခြေခံမူတွေနဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေကိုလည်း ကျွန်တော် ခြုံငုံမိခဲ့ပါတယ်။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်ယခင်က အနီးကပ်စူးစမ်းလေ့လာခဲ့သော AI စနစ်များနှင့်ပတ်သက်သော ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စံနှုန်းများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာရပ်များ၏ အထောက်အကူဖြစ်စေသော အဓိကကျောက်စာရင်းဖြစ်သည်-

• ပွင့်လင်းမြင်သာမှု
• တရားမျှတမှုနှင့် တရားမျှတမှု
• Maleficence မဟုတ်သော
• တာဝန်
• သီးသန့်လုံခြုံရေး
• အကျိုးကျေးဇူး
• လွတ်လပ်မှုနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်
• ယုံကြည်ကိုးစားပါ
• သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အားမပျက်စီး
• ဂုဏ်သိက္ခာ
• ကြံ့ခိုင်ရေးနှင့်

အဆိုပါ AI ကျင့်ဝတ်မူများကို AI developer များ၊ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲသောသူများနှင့် AI စနစ်များကို အဆုံးစွန်ထိ ပြုစုပျိုးထောင်ပေးသည့်သူများပင်လျှင် စိတ်အားထက်သန်စွာ အသုံးချသင့်သည်ဟု ယူဆပါသည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးပြုမှု၏ AI ဘဝစက်ဝန်းတစ်ခုလုံးတွင် သက်ဆိုင်သူအားလုံးကို Ethical AI ၏ ချမှတ်ထားသည့် စံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်း၏ နယ်ပယ်အတွင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားသည်။ ပုံမှန်ယူဆချက်မှာ "ကုဒ်ဒါများသာ" သို့မဟုတ် AI ပရိုဂရမ်များကို AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အယူအဆများကို လိုက်နာခြင်းဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးသော မီးမောင်းထိုးပြမှုဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် ကြိုတင်အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း AI ကို တီထွင်ရန်နှင့် ကွင်းဆင်းရန် ရွာတစ်ရွာ လိုအပ်ပြီး တစ်ရွာလုံးသည် AI ကျင့်ဝတ်စည်းကမ်းများကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။

အရာတွေကို ကမ္ဘာမြေကြီးပေါ်မှာ ထားပြီး ယနေ့ခေတ် ကွန်ပျူတာနဲ့ အာရုံမစိုက်တဲ့ AI ကို အာရုံစိုက်ကြပါစို့။

ML/DL သည် တွက်ချက်မှုပုံစံနှင့် ကိုက်ညီသော ပုံစံတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်ချဉ်းကပ်နည်းမှာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုနှင့် ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းဖြစ်သည်။ သင်သည် ဒေတာကို ML/DL ကွန်ပျူတာ မော်ဒယ်များတွင် ဖြည့်သွင်းသည်။ ထိုမော်ဒယ်များသည် သင်္ချာပုံစံများကို ရှာဖွေကြသည်။ ထိုသို့သောပုံစံများကို ရှာဖွေပြီးနောက်၊ တွေ့ရှိပါက AI စနစ်သည် ဒေတာအသစ်များနှင့် ကြုံတွေ့ရသည့်အခါ အဆိုပါပုံစံများကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ဒေတာအသစ်များတင်ပြသောအခါ၊ "အဟောင်း" သို့မဟုတ် သမိုင်းအချက်အလက်ပေါ်အခြေခံထားသော ပုံစံများကို လက်ရှိဆုံးဖြတ်ချက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။

ဒါက ဘယ်ကိုသွားနေလဲဆိုတာ ခန့်မှန်းလို့ရတယ်။ အကယ်၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် စံနမူနာပြုထားသော လူသားများသည် ဘက်လိုက်မှု ကင်းမဲ့စွာ ပေါင်းစပ်နေပါက အချက်အလက်များသည် သိမ်မွေ့သော်လည်း သိသာထင်ရှားသော နည်းလမ်းများဖြင့် ရောင်ပြန်ဟပ်နေခြင်းမှာ သာဓကများပင်ဖြစ်သည်။ Machine Learning သို့မဟုတ် Deep Learning ကွန်ပြူတာပုံစံ ကိုက်ညီမှု သည် အချက်အလက်ကို သင်္ချာနည်းအရ အတုယူရန် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ကြိုးစားပါမည်။ AI မှ ဖန်တီးထားသော မော်ဒယ်လ်တစ်ခုချင်းစီ၏ သာမာန်အသိတရား သို့မဟုတ် အခြားခံစားချက်ရှိသော အသွင်အပြင်မျိုး မရှိပါ။

ထို့အပြင် AI developer များသည် ဖြစ်ပျက်နေသည်များကို မသိရှိနိုင်ပေ။ ML/DL ရှိ arcane သင်္ချာသည် ယခု ဝှက်ထားသော ဘက်လိုက်မှုများကို ဖယ်ထုတ်ရန် ခက်ခဲစေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ထင်ထားသည်ထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော်လည်း AI developer များသည် မြှုပ်နှံထားသော ဘက်လိုက်မှုများအတွက် စမ်းသပ်နိုင်မည်ဟု မှန်ကန်စွာမျှော်လင့်ပြီး မျှော်လင့်နေမည်ဖြစ်သည်။ ML/DL ၏ စံနမူနာများနှင့် ကိုက်ညီသော မော်ဒယ်များအတွင်း ဘက်လိုက်မှုများ ရှိနေမည်ကို အတော်လေး ကျယ်ပြန့်သော စမ်းသပ်မှုတွင်ပင် ခိုင်မာသော အခွင့်အရေးတစ်ခု ရှိနေပါသည်။

အမှိုက်မှ အမှိုက်ထွက်ခြင်း၏ ကျော်ကြားသော သို့မဟုတ် ကျော်ကြားသော ဆိုရိုးစကား ကို သင် အနည်းငယ် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ၎င်းသည် AI အတွင်း၌ နစ်မြုပ်နေသော ဘက်လိုက်မှုများကဲ့သို့ တိုးလျှိုးအနှောက်အယှက်ဖြစ်စေသော ဘက်လိုက်မှုများနှင့် ပို၍တူပါသည်။ AI ၏ အယ်လဂိုရီသမ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း (ADM) သည် မမျှတမှုများဖြင့် သယ်ဆောင်လာပါသည်။

မကောင်းဘူး။

သတင်းမှားနှင့် သတင်းမှားများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းဆိုင်ရာ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ထုံမွှမ်းမှုကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့် နည်းလမ်းအဖြစ် AI ၏ အခန်းကဏ္ဍကို လုံလောက်စွာ ဆွေးနွေးရန် ယခု အဆင့်သတ်မှတ်လိုက်ပြီဟု ကျွန်ုပ်ယုံကြည်ပါသည်။

လူသားတို့၏ စိတ်ထဲသို့ ရောက်ရှိလာခြင်း။

သတင်းမှားများနှင့် မဟုတ်မမှန် လုပ်ကြံမှုများ၏ အခြေခံ သို့မဟုတ် အခြေခံအချက်များဖြင့် စတင်ကြပါစို့။

ယေဘုယျအားဖြင့် သတင်းမှားသည် မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် လွဲမှားသော အချက်အလက်များကို ရည်ညွှန်းသည်။

မမှန်မကန်သတင်းသည် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် တူညီသော်လည်း ထပ်လောင်းသောဒြပ်စင်များ ပါဝင်ပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်. ကျွန်ုပ်တို့သည် သတင်းအချက်အလတ်ဖြစ်သည့်အခါတွင် မမှန်မကန်ဖြစ်ခြင်းဟု သာမန်အားဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုကြသည်။ ရည်ရွယ် သတင်းမှားဖို့။

အခုအချိန်က ည ၁၀ နာရီလို့ ပြောလို့ ရပါတယ်၊ အချိန်က သန်းခေါင်ယံဆိုတော့ မှားတယ်ဆိုပါစို့။ ငါ မင်းကို 10 နာရီမှာ လိမ်ညာပြီး လှည့်စားဖို့ မကြိုးစားခဲ့ရင် ငါ မင်းကို သတင်းမှားပြီး ပြောမိလိမ့်မယ်။ သတင်းမှားတွေ လွှင့်ခဲ့တယ်။ ကျွန်တော် ပျင်းနေတာ ဒါမှမဟုတ် မနက် ၁၀ နာရီလို့ ကျွန်တော် တကယ်ထင်ခဲ့တာ ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ တစ်ဖက်ကလည်း ၁၀ နာရီမှာ အချိန်ကို ၁၀ နာရီလို့ထင်ပြီး လှည့်ဖြားချင်တာကြောင့် ည ၁၀ နာရီလို့ ပြောခဲ့မယ်ဆိုရင် ဒါဟာ သတင်းမှားတစ်ခုလို့ ပြောလို့ရပါတယ်။ .

ခြုံငုံသိသာထင်ရှားသောအချက်တစ်ချက်မှာ ယေဘုယျအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် သတင်းအချက်အလတ်များကို ဖြန့်ကျက်နိုင်သောကြောင့် သတင်းအနည်းအများကျယ်ပြန့်လာနိုင်သည်။ သတင်းအချက်အလက်များသည် ရေကဲ့သို့ အမှန်တကယ် ကျယ်ပြန့်စွာ စီးဆင်းနိုင်သည်။

ည ၁၀ နာရီလောက်ရှိပြီ လို့ ပြောလိုက်တယ်။ ယခု သင့်တွင် ထိုအထူးအချက်အလက် အပိုင်းတစ်ပိုင်းရှိသည်။ အနီးနားရှိ လူတစ်စုကို ည ၁၀ နာရီဟု ကျယ်လောင်စွာ အော်ပေမည်။ အခု သူတို့မှာလည်း အလားတူ အချက်အလက်တွေ ရှိတယ်။ တစ်ချို့လူတွေက ဆဲလ်ဖုန်းပေါ်တက်ပြီး ၁၀ နာရီထိုးနေပြီလို့ တခြားလူတွေကို ဖုန်းဆက်ပြောတာမျိုး ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ အားလုံးကို ခြုံငုံကြည့်လျှင် အချက်အလက်များ ဖြန့်ဝေခြင်း သို့မဟုတ် မျှဝေခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်ပြီး အခြားသော အခြေအနေများတွင် နှေးကွေးစွာ လုပ်ဆောင်နေစဉ်တွင် တစ်ခါတစ်ရံ အလွန်လျင်မြန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

တစ်နည်းအားဖြင့် သင်သည် သတင်းအချက် အလတ်များ ပျံ့နှံ့သွားနိုင်ကြောင်း ငြင်းဆိုနိုင်သည်။

ပျံ့နှံ့သွားသော သတင်းအချက်အလတ်ဖြစ်စဉ်ကို ဖော်ပြရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အထူးအားဖြင့် သင်မမြင်ဖူး သို့မဟုတ် အသုံးမပြုနိုင်သည့် စကားလုံး သို့မဟုတ် အသုံးအနှုန်းများ ရှိသည်၊ မင်္ဂလာပါ. ဤစကားလုံးသည် သတင်းအချက်အလက်နှင့် ကပ်ရောဂါဖြစ်ခြင်း နှစ်ခုလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။ ယေဘုယျအားဖြင့်၊ သတင်းမှားတစ်ခုသည် သတင်းမှားများ သို့မဟုတ် မဟုတ်မမှန်သတင်းများ ပျံ့နှံ့မှု ပါ၀င်သည့် အခြေအနေများနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ အယူအဆမှာ မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် လွဲမှားသောအချက်အလက်များသည် မလိုလားအပ်သောရောဂါ သို့မဟုတ် ဖျားနာမှုများနှင့် ဆင်တူပြီး မလိုလားအပ်လောက်အောင် ဗိုင်းရပ်စ်ကူးစက်နိုင်သည်။

ည(၁၀)နာရီထိုးချိန်နှင့်ပတ်သက်သည့် ဥပမာတွင်၊ ဤထင်မြင်ယူဆချက်မှာ အနီးနားရှိလူတစ်စုထံ ပျံ့နှံ့သွားသည့် သတင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သူတို့သည် အမှန်ကို အခြားသူများထံ ဖြန့်သည်။ ည ၁၀ နာရီမှာ အတုအယောင်ဖြစ်ရင် ဒီသတင်းမှား ဒါမှမဟုတ် သတင်းမှားတွေ တခြားသူတွေဆီ ပျံ့နှံ့သွားပါပြီ။ သတင်းအချက်အလက်သည် သတင်းမှား သို့မဟုတ် မဟုတ်မမှန်သော သတင်းဖြစ်နိုင်သည်ကို ၎င်းတို့ မသိနိုင်ပေ။

ဤအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များနှင့် အခြေခံအချက်များအားလုံးသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်ပုံရပြီး သင်ယခုအချိန်အထိ ပါဝင်နေပြီဟု ယုံကြည်ပါသည်။

ကောင်းတယ်၊ ဆက်ကြည့်ရအောင်။

ငါမင်းကို စွဲဆောင်မှုများစွာနဲ့ ဒေါသကြီးတဲ့ အရာတစ်ခုဆီ ခိုးကြောင်ခိုးဝှက်နဲ့ ပို့ဆောင်ပေးခဲ့တယ်။ အဓိကအချက်မှာ ဗိုင်းရပ်စ်ပိုးဖြစ်ပွားသည့်ရောဂါများနှင့် သတင်းမှားများ သို့မဟုတ် မဟုတ်မမှန်သတင်းများ ဗိုင်းရပ်စ်ကူးစက်မှုကြားတွင် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ ခိုင်လုံသော ပြိုင်ဆိုင်မှုများ ရှိနေခြင်းပင်ဖြစ်သည်။

ဤတောင်းဆိုထားသော ပြိုင်ဆိုင်မှုများကို လူတိုင်းက သဘောမတူပါ။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ၎င်းတို့သည် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းပြီး ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ထိုက်တန်ပါသည်။

အသေးစိတ်ပြောပြခွင့်ပြုပါ။

သတင်းမှားနှင့် မဟုတ်မမှန်သော သတင်းဖြန့်ခြင်းနှင့် တူညီသော ဖြစ်နိုင်ခြေကို နှိုင်းယှဉ်ရန် လူမှပေါက်ဖွားသော ရောဂါများနှင့် ဖျားနာမှုများကို ရည်ညွှန်းခြင်း၏ အသုံးဝင်ပုံ ဥပမာကို အသုံးချရန် ကြိုးပမ်းနိုင်သည်။ ရောဂါပြန့်ပွားမှုကို ရပ်တန့်ရန် ကြိုးစားရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စောစီးစွာ ရှာဖွေတွေ့ရှိပြီး ရောဂါပျံ့နှံ့နိုင်သည့် အလားအလာကို ညွှန်ပြသည့် ပေါ်ပေါက်လာသော ရောဂါရင်းမြစ်ကို ထိန်းသိမ်းရန် ရည်မှန်းထားနိုင်သည်။ ပြန့်ပွားနေသောရောဂါကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် နောက်ထပ်နည်းလမ်းမှာ နှာခေါင်းစည်း သို့မဟုတ် အကာအကွယ်ပစ္စည်းများကို သတိရှိရှိအသုံးပြုခြင်းမှ ကာကွယ်ရန်ဖြစ်သည်။ တတိယနည်းလမ်းမှာ ရောဂါနှင့်ဆက်စပ်သော သင်၏ကိုယ်ခံအားကို တည်ဆောက်ရန် ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်းတွင် ပါဝင်နိုင်သည်။

ရောဂါများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ထိုတူညီသောချဉ်းကပ်နည်းများသည် သတင်းမှားနှင့် မဟုတ်မမှန်သတင်းများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းကဲ့သို့ ပြတ်သားစွာ နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်ဟူသော အချက်ဖြင့် ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် လုံး၀ရောက်ရှိလာပါသည်။ မဟုတ်မမှန်သော သတင်းအချက်အလက်များနှင့် သတင်းမှားများကို ရင်ဆိုင်ဖြေရှင်းရန် ကြိုးပမ်းသည့် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် Artificial Intelligence ကို အသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းမှုများ လုပ်ဆောင်နေကြောင်း အစောပိုင်းတွင် ကျွန်ုပ်ဖော်ပြခဲ့သည်၊ အထူးသဖြင့် (အစောပိုင်းတွင် ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း)

• Get-Go မှာ ရပ်ပါ AI သည် မမှန်မကန်သတင်းများနှင့် သတင်းမှားများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကြိုးစားရန် အသုံးချနိုင်သည်။
• မတွေ့မီ စစ်ထုတ်ခြင်း- သတင်းမှားများနှင့် သတင်းမှားများကို စစ်ထုတ်ရန် AI ကို အသုံးပြုထားသောကြောင့် ၎င်းကိုမြင်ရသည့်အတွက် စိတ်ပူစရာမလိုပါ။
• ကိုယ်ခံအားတက်အောင် ပြင်ဆင်ပါ AI ကို မမှန်မကန် သတင်းမှားများနှင့် ဆန့်ကျင်တိုက်ခိုက်ရန် သင်၏ အဆင်သင့် နှင့် စွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ရန် AI ကို သုံးနိုင်သည် (စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လှုံ့ဆော်မှု တစ်မျိုးကို ပေးဆောင်ခြင်းဟု တရားဝင် လူသိများသည်)
• အခြား

တတိယရှုထောင့်သည် ဤနေရာတွင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်အကောင်းဆုံးဖြစ်လိမ့်မည်။

ဒီမှာသဘောတူညီချက်ပါ

ရောဂါများ မကြာခဏ ဖြစ်ပွားတတ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သိသည်။ လူ့ခန္ဓာကိုယ်. သတင်းမှားများနှင့် မမှန်မကန် သတင်းပေးမှုများ မည်ကဲ့သို့ ဖြစ်ပေါ်လာပုံ၏ ယှဉ်တွဲမှုဖြင့် မှားယွင်းသော သတင်းအချက်အလတ်များ ဖြစ်ပွားနေကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ အကြံပြုနိုင်ပါသည်။ လူ့စိတ်. ဟုတ်တယ်၊ မင်းရဲ့စိတ်ထဲကို ဝင်လာတဲ့ မဟုတ်မမှန်သတင်း ဒါမှမဟုတ် သတင်းမှားတွေနဲ့ ထိတွေ့မိသွားနိုင်တယ်။ မဟုတ်မမှန်သော သို့မဟုတ် သတင်းမှားများသည် သင့်တွေးခေါ်ပုံကို ဖောက်ပြန်ခြင်း သို့မဟုတ် အဆိပ်သင့်စေနိုင်သည်။

လူ၏ကိုယ်ခန္ဓာသည် ရောဂါများနှင့် ထိတွေ့ရန် သူ့ကိုယ်သူ ကြိုးစားပြင်ဆင်ရန် ကာကွယ်ဆေးထိုးနိုင်သည်။ လူ့စိတ်အတွက် အလားတူလုပ်ဆောင်နိုင်မလား။ မဟုတ်မမှန်သော သို့မဟုတ် သတင်းမှားများ သင့်စိတ်ထဲရောက်လာသည့်အခါ ၎င်းအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီး လျော်ညီစွာ အသိပညာပေးခံရခြင်းဖြစ်နိုင်စေရန် စိတ်ကို စမ်းသုံးကြည့်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

ဘာသာရပ်တစ်ခုဟု လူသိများသည်။ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ inoculation သတင်းမှားများ သို့မဟုတ် မဟုတ်မမှန်သော သတင်းများကို ကိုင်တွယ်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်နေသော စိတ်ဖြင့် စိတ်ကို အမှန်ပင် စုပ်ယူနိုင်သည်ဟူသော သဘောထားများ။

စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကုသခြင်းဆိုင်ရာ မကြာသေးမီက သုတေသနလေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ဤဖော်ပြချက်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး တစ်ခါတစ်ရံ လုပ်ဆောင်ခြင်းဟု တံဆိပ်ကပ်ထားသည်။ prebunking:

• “သတင်းမှားများကို အမှားပြင်ဆင်ခြင်းသည် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို စဉ်ဆက်မပြတ် လွှမ်းမိုးမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုဟု လူသိများသော ဖြစ်စဉ်ကို လုံးလုံးလျားလျား ပျက်ပြယ်သွားစေသောကြောင့်လည်း ပြဿနာတက်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ debunking နှင့် မတူဘဲ၊ ကြိုတင်ဘိန်းကင်ခြင်းသည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသည့် သတင်းမှားများကို ထိတွေ့မှုမှ ခံနိုင်ရည်ရှိအောင် တည်ဆောက်ရန် နည်းလမ်းအဖြစ် ထင်ရှားလာပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အများအားဖြင့် inoculation သီအိုရီတွင် အခြေခံသည်။ Inoculation သီအိုရီသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကာကွယ်ဆေးထိုးနှိုင်းယှဥ်မှုကို လိုက်နာပြီး မလိုလားအပ်သော ဖြားယောင်းသွေးဆောင်မှုများအပေါ် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခံနိုင်ရည်ရှိအောင် တည်ဆောက်ရန် ဖြစ်နိုင်ကြောင်း ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်းကဲ့သို့ များစွာသော ဇီဝကမ္မဆိုင်ရာ ခုခံအားကို တည်ဆောက်နိုင်သည်" (သိပ္ပံတိုးတက်လာတာနဲ့အမျှတွဲဖက်စာရေးဆရာ Jon Roozenbeek၊ Sander van der Linden၊ Beth Goldberg၊ Steve Rathje နှင့် Stephan Lewandowsky) တို့၏ "စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပိုးမွှားများကို ဩဂုတ်လ 24 ရက်၊ လူမှုမီဒီယာပေါ်ရှိ သတင်းမှားများကို ခံနိုင်ရည်ရှိအောင် မြှင့်တင်ပေးသည်"။

ည(၁၀)နာရီအချိန်နှင့်ပတ်သက်ပြီး ကျွန်ုပ်၏ဥပမာကို ပြန်ကြည့်ရာတွင်၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် တောင်းဆိုထားသောအချိန်သည် အမှန်တကယ်အချိန်မဟုတ်ဟု ယခင်ကပြောခဲ့ဖူးသည်ဆိုပါစို့။ ယခုအချိန်မှစ၍ သင့်တွင် တိုင်ကြားထားသည့်အချိန်များကို သတိထားရန် inoculation ပုံစံတစ်ခုရှိသည်။ ဤ inoculation သည် မမှန်မကန် သို့မဟုတ် သတင်းမှားများဟု ဆိုထားသော အချိန်များနှင့် ထိတွေ့ရန် သင့်အား ပြင်ဆင်ထားသည်။

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်သည် သင့်အား လွန်ခဲ့သည့် နှစ်ပေါင်းများစွာက အခိုင်အမာအကြိမ်များမဟုတ်ဘဲ အမှန်တကယ်အချိန်များအကြောင်း ကြိုတင်သတိပေးခဲ့ပါက၊ သင်သည် ထိုရှေးရှေးသတိပေးချက်ကို မစဉ်းစားမိစေရန် အခွင့်အလမ်းရှိပါသည်။ ဒါကြောင့် စောစောက inoculation ဟာ ပျက်သွားပါပြီ။ မင်းအတွက် ငါ့ရဲ့ inoculation ကို မြှင့်တင်ဖို့ လိုကောင်းလိုလိမ့်မယ်။

လိုအပ်သည့်အခါတွင် အသုံးပြုရန် inoculation သည် သင့်အတွက် တိကျသော လုံလောက်မှု မရှိခြင်းလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်သည် လွန်ခဲ့သောနှစ်များက သင့်အား အရေးဆိုထားသောအချိန်များနှင့် အမှန်တကယ်အချိန်များအကြောင်း သတိပေးခဲ့ပါက၊ ၎င်းသည် အလွန်ကျယ်ပြန့်သွားနိုင်သည်။ 10 နာရီခန့်တွင် သင့်အားပြောပြသည့် တိကျသောဥပမာတွင် inoculation သည် အလုပ်မဖြစ်နိုင်ပါ။ ထိုသဘောအရ၊ ၁၀ နာရီဟု ဆိုထားသော အချိန်ကို အသုံးပြုသောအခါ သတိထားသင့်သည်ဟု ကျွန်ုပ်၏ ရောင်ပြန်ဟပ်ချက်မှာ ဖြစ်နိုင်သည်။ ဟုတ်ပါတယ်၊ ရောဂါဖြစ်ပွားမှုတွင် inoculations သည်အတန်ငယ်အတူတူပင်ဖြစ်သည်၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင်လူသိများသောရောဂါများအတွက်အလွန်တိကျသည်၊ အခြားအခြေအနေများတွင်ကျယ်ပြန့်သောရောင်စဉ်ဖြစ်သည်။

Columbia တက္ကသိုလ်မှ William McGuire မှ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ကုသခြင်းဆိုင်ရာ 1961 ခုနှစ်တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သော မကြာခဏ ကိုးကားထားသော သုတေသနလေ့လာမှုကို ယခုအခါ ဤလေ့လာမှုနယ်ပယ်တွင် ဂန္ထဝင်အဖြစ် သတ်မှတ်ခံထားရသည်။ ထိုအချိန်က သူပြုလုပ်ခဲ့သော ဤအဓိကအချက်များကို သင်စိတ်ဝင်စားသည်ကို သင်တွေ့ရှိနိုင်သည်-

• “ထိုကဲ့သို့သော ယေဘုယျ ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်းသည် ယန္တရားနှစ်ခုမှ ဆင်းသက်လာနိုင်သည်။ ကြိုတင်ထိတွေ့မှုသည် သူအမြဲလက်ခံထားသော "အမှန်တရားများ" သည် အမှန်တကယ်ပင် ထိခိုက်လွယ်ကြောင်း သဘောပေါက်လာကာ လူကို တုန်လှုပ်သွားစေနိုင်ပြီး ရလဒ်အနေဖြင့် ပြင်းထန်သော တန်ပြန်ငြင်းခုံမှုများကို ခံနိုင်ရည်ရှိစေခြင်းဖြင့် သူ၏ယုံကြည်ချက်ကို ခုခံကာကွယ်ရန် လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။ တနည်းအားဖြင့်၊ ကြိုတင်ထိတွေ့မှုတွင်ပါ၀င်သော ငြင်းဆိုမှုများသည် ယုံကြည်ချက်အပေါ် ဆန့်ကျင်သည့် ငြင်းခုံမှုများအားလုံးကို နောက်ပိုင်းတွင် အထင်ကြီးလောက်စရာ နည်းပါးစေလိမ့်မည်” (William McGuire, “Resistance To Persuasion Conferred By Active And Passive Prior Refutation Of The Same And Alternative Counterarguments”, ဂျာနယ်၏ မူမမှန်ခြင်းနှင့် လူမှုစိတ်ပညာ၊ ၁၉၆၁)။

inoculations နှင့် immunization ၏ ဤဥပမာကို မှားယွင်းစွာ သတင်းမှား နှင့် မဟုတ်မမှန် သတင်းပေးသည့်နယ်ပယ်နှင့် အသုံးဝင်ပြီး သင့်လျော်သော နှိုင်းယှဉ်မှုကို သင်တွေ့ရှိပါသလား။

တချို့က လုပ်တယ်၊ တချို့က မလုပ်ဘူး။

ဤဆွေးနွေးမှု၏ရည်ရွယ်ချက်အတွက်၊ အကြောင်းပြချက်သည် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်ပြီး သင့်လျော်ကြောင်း လက်ခံပါ။

လူတွေရဲ့စိတ်ကို ဘယ်လိုကာကွယ်မလဲ၊

လူတွေရဲ့စိတ်ကို ဉာဏ်အလင်းပေးနိုင်တဲ့ စာအုပ်တွေဖတ်ဖို့ ကျွန်တော်တို့ လုပ်နိုင်ပါတယ်။ အဲဒါအကြောင်း သူတို့ကို ပြောပြမယ်၊ ဒါမှမဟုတ် ဗီဒီယိုတွေ ကြည့်ခိုင်းမယ်၊ ဒါမှမဟုတ် အသံတိတ်ခွေတွေကို နားထောင်ခိုင်းနိုင်တယ်။ စသည်တို့

ပြီးတော့ အလားတူလုပ်ဖို့ AI ကိုသုံးနိုင်တယ်။

AI စနစ်သည် သင့်အား မီးစက်တစ်ခုအဖြစ် ပုံဖော်နိုင်သည်။ အင်တာနက်ကြည့်ခြင်းကဲ့သို့သော အွန်လိုင်းစတင်သည့်အခါတိုင်း၊ AI အခြေခံအက်ပ်သည် သင်၏အွန်လိုင်းခရီးအတွက် အသင့်ပြင်ဆင်ပေးနိုင်သည်။ AI သည် သင့်အား ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ မဟုတ်မမှန်သော တစ်စုံတစ်ရာကို တွေ့မြင်ရတော့မည်ကို သိရှိနားလည်နိုင်စေမည့် ဆယ်ကျော်သက်အရွယ် သေးငယ်သော မဟုတ်မမှန်သော သတင်းအချက်အလတ်များကို ကျွေးမွေးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဤ AI မှပေးသော မဟုတ်မမှန်သောသတင်းများကို ထိတွေ့မိသောအခါ၊ အင်တာနက်ပေါ်တွင် သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည့် မဟုတ်မမှန်သောသတင်း သို့မဟုတ် သတင်းမှားများကို ရင်ဆိုင်ရန် သင့်စိတ်သည် ယခုအခါ အခြေခံကျလာသည်။ မင်းရဲ့စိတ်က အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီ။ ကဲ ဒါဆိုရင်တော့ အင်္ဂါဂြိုလ်က ဂြိုလ်သားတွေဟာ ကမ္ဘာပေါ်မှာ ရှိနေပြီဖြစ်ပြီး ရိုးရှင်းတဲ့ မြင်ကွင်းမှာ ပုန်းအောင်းနေတယ်ဆိုတဲ့ အချက်ကို အခိုင်အမာ ဖော်ပြထားတဲ့ အင်တာနက်ပေါ်က ဘလော့ဂ်တစ်ခုကို သင်တွေ့မြင်နေရပေမယ့် ဒီလို မဟုတ်မမှန် သတင်းအချက်အလက်တွေ မှားယွင်းနေတယ်လို့ ထင်ရတဲ့ ကြိုတင်သတင်းတွေကြောင့် သင့်စိတ်က အလွယ်တကူ ငြင်းပယ်လိုက်ပါ (အင်း၊ နောက်တဖန်၊ ဒါအမှန်တရားဖြစ်နိုင်တယ်၊ သူတို့တကယ်ဒီမှာရှိတယ်။)

ဘာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ AI သည် သတင်းမှား သို့မဟုတ် သတင်းမှားများနှင့်စပ်လျဉ်း၍ လူသားများအား ပိုးမွှားကူးစက်ရန် သို့မဟုတ် ခုခံကာကွယ်ရန် မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးနိုင်သည်ကို ယခု သင် ပိုင်းခြားနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

AI အက်ပ်များကို မမှန်မကန် သို့မဟုတ် သတင်းမှားများကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့်အရာများအဖြစ် လုပ်ဆောင်မည့် အမျိုးမျိုးသော AI အက်ပ်များကို တီထွင်ဖန်တီးလျက်ရှိသည်။ AI သည် ကျယ်ပြန့်သော inoculation ကိုပေးစွမ်းနိုင်ပြီး အလုံးစုံသော ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်း၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို ပေးဆောင်ရန် ကြိုးပမ်းနိုင်သည်။ AI ကို ပိုမိုတိကျသော inoculation ပုံစံများအတွက်လည်း တီထွင်ဖန်တီးနိုင်သည်။ ထို့အပြင် AI သည် သင်၏ သီးခြားလိုအပ်ချက် သို့မဟုတ် စိတ်ဝင်စားမှုများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့် ကိုယ်ပိုင်အခြေခံဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤနေရာရှိ အဆင့်မြင့် AI သည် ယခင်ကဲ့သို့ပင် ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်းရိုက်ချက်များကို ရေးဖွဲ့ကာ တင်ဆက်သည့်အခါတွင် သင်၏သည်းခံနိုင်ရည်အဆင့်၊ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ စုပ်ယူမှုနှုန်း၊ ထိန်းသိမ်းနိုင်စွမ်းနှင့် အခြားအချက်များကို ဆုံးဖြတ်ရန် ကြိုးစားမည်ဖြစ်သည်။

တော်တော်အဆင်ပြေပုံရတယ်။

AI သည် Dangerous Mind Games Player အဖြစ်

ဤနည်းဖြင့်အသုံးပြုထားသော AI သည် ပထမတစ်ချက်တွင် အတော်လေး အဆင်ပြေပုံပေါ်သည် (ဟေး၊ ကျွန်ုပ်သည် လွန်ခဲ့သည့် တစ်စက္ကန့်ကပင် ပြောခဲ့ပြီး)။

စိုးရိမ်စရာနှင့် ထိတ်လန့်ဖွယ်ကောင်းသော အလားအလာရှိသော အားနည်းချက်များနှင့် ပြဿနာများ အနည်းငယ်ရှိပါသည်။

ကျွန်ုပ်၏ကော်လံများတွင် AI ၏ dual-အသုံးပြုမှုစွမ်းရည်များကို ဆွေးနွေးလေ့ရှိသည်၊ ဥပမာကိုကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်. AI သည် လူသားတို့အတွက် အရေးပါသော ပံ့ပိုးကူညီမှုတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ကံမကောင်းစွာပဲ၊ AI သည် အန္တရာယ်များစွာနှင့် ကံဆိုးခြင်းဆိုင်ရာ ချောက်ချားမှုများဖြင့်လည်း ဖုံးကွယ်ထားသည်။

AI ၏ inculcator အဖြစ်၊ ဤသရုပ်ပြ AI Ethics ဆိုင်ရာပြဿနာများကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။

• လူတွေရဲ့ မကောင်းတဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေ
• လူတွေက တုံ့ပြန်မှုမရှိတဲ့ တုံ့ပြန်မှု
• AI ကို အထင်အမြင်လွဲမှားခြင်း
• AI သည် ပစ်မှတ်အောက်တွင်ရှိသည်။
• AI ၏ဆိုက်ဘာချိုးဖောက်မှု
• အခြား

အဲဒီစိုးရိမ်မှုတွေကို အတိုချုံးပြီး စူးစမ်းပါမယ်။

လူတွေရဲ့ မကောင်းတဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေ

ဒီလို AI-based inoculation တစ်မျိုးကို လက်ခံရရှိတဲ့ လူသားတစ်ယောက်ဟာ ဆိုးရွားတဲ့ တုံ့ပြန်မှု ဒါမှမဟုတ် ဆိုးရွားတဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေတယ်လို့ ဆိုပါစို့။

လူသည် ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်းကို အထင်အမြင်လွဲမှားနိုင်ပြီး ၎င်းတို့ရရှိသည့် အချက်အလက်များကို ရုတ်တရက် လက်ခံနိုင်ခြင်းမရှိပေ။ သူတို့က အချက်အလက်အားလုံးကို ပိတ်ဆို့တယ်။ AI သည် ကလေးကို ရေချိုးရန် ရေဖြင့် ပစ်ချရန် တစ်နည်းနည်းဖြင့် လှုံ့ဆော်ပေးသည် (ရှေးစကား၊ အနားယူရကျိုးနပ်သည်)။ မမှန်မကန် သတင်းမှားများကိုသာ ရင်ဆိုင်ရန် ကြိုးစားမည့်အစား၊ အချက်အလက်အားလုံးသည် အမြဲမမှန်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ခြင်းဖြင့် လူက တုံ့ပြန်ခဲ့သည်။

လူတွေ ဒီရေပေါ်ကို မသွားချင်ဘူး ထင်ပါတယ်။

AI က ထိန်းညှိပေးနိုင်တဲ့ ဆိုးရွားတဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေ အများကြီးရှိပါတယ်။ ဒါက တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအနေနဲ့ AI က inoculation ကိုလုပ်ဆောင်ဖို့ကြိုးစားပုံကြောင့်၊ ဒါပေမယ့်လည်း inoculation ကိုလက်ခံရရှိတဲ့လူရဲ့ခြေရင်းမှာ ပြဿနာရဲ့တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို ကျွန်တော်တို့တင်ရပါမယ်။ တူညီသော AI inoculation ကို အခြားသူများ လက်ခံခြင်းမပြုဘဲ ရိုင်းစိုင်းသော သို့မဟုတ် ထူးထူးဆန်းဆန်းနည်းလမ်းများဖြင့် တုံ့ပြန်ခဲ့ကြပေမည်။

တဖန်၊ သင်သည် ဤအရာကို ရောဂါများအတွက် inoculations ၏ ဥပမာနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

အတိုချုပ်ပြောရလျှင် ထိုကဲ့သို့သော AI ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကို အသုံးချသည့်အခါ ဆိုးကျိုးများကို နည်းပါးအောင်ပြုလုပ်ရန် တာဝန်ရှိသော နည်းလမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဆိုးရွားသော တုံ့ပြန်မှုများ ဖြစ်ပေါ်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ စုံစမ်း စစ်ဆေးရန် AI ၏ နောက်ဆက်တွဲ ရှုထောင့်လည်း ရှိသင့်သည်။ အကယ်၍ တွေ့ရှိပါက ဆိုးရွားသော တုံ့ပြန်မှုရှိပါက AI သည် လူအား ၎င်းတို့၏ ဆိုးရွားသော တုံ့ပြန်မှုတွင် ကူညီပေးရန်နှင့် တုံ့ပြန်မှုကို ကျော်လွှားရန် သို့မဟုတ် လျော့ပါးစေရန် ကြိုးပမ်းရန် ကြိုးပမ်းသင့်သည်။

လူတွေက တုံ့ပြန်မှုမရှိတဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေ

နောက်ဖြစ်နိုင်ချေတစ်ခုကတော့ AI-ကျွေးတဲ့ inoculation ဟာ လက်ခံသူအပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိပါဘူး။

လူတစ်ဦးသည် သတင်းမှား သို့မဟုတ် မဟုတ်မမှန် လုပ်ကြံသတင်းများနှင့် ပတ်သက်သည့် AI-အခြေခံ inoculation ကို ရရှိသည်။ လူအများစုသည် “ရ” ပြီး ကာကွယ်ဆေးထိုးထားသော်လည်း တုံ့ပြန်မှုလုံးဝမရှိသူများ ရှိလာမည်ဖြစ်သည်။ သူတို့သည် inoculation မှဘာမျှမသင်ယူပါ။ ၎င်းတို့သည် သတင်းမှားများ သို့မဟုတ် မဟုတ်မမှန်သော အချက်အလက်အားလုံး သို့မဟုတ် အချို့သော အမျိုးအစားများအတွက် ၎င်းတို့အား ကာကွယ်ဆေးထိုးရန် AI ကြိုးပမ်းမှုကို တုံ့ပြန်မှုမရှိပါ။

တစ်ဖန်၊ ၎င်းသည် ရောဂါများအတွက် inoculations နှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည်။

AI သည် ထိုသို့သော အခြေအနေမျိုးကို ရင်ဆိုင်ရန် ကြံစည်သင့်သည်။

AI လွဲမှားခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့ပြောမည့် topic X သည် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုနှင့် ပတ်သက်၍ AI သည် လူများကို ခုခံကာကွယ်ရန် မျှော်လင့်နေသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါ၊ သို့သော် Y သည် ခေါင်းစဉ်အစား အကျုံးဝင်ကြောင်း ပေါ်လာသည်။ AI သည် လွဲမှားနေသည်။

ဒါက နှစ်ပိုင်းပြဿနာပါ။ ပထမဦးစွာ၊ ခေါင်းစဉ် X ကို AI inoculator ၏ မျှော်မှန်းချက်အတွက် ရည်ရွယ်ချက်အဖြစ် အကျုံးဝင်ခြင်းမရှိပေ။ ဒုတိယအနေနဲ့၊ ခေါင်းစဉ် Y မှာ အကျုံးဝင်ပေမယ့် အဲဒီအကြောင်းအရာနဲ့ ပတ်သက်ပြီး လူတွေကို ကာကွယ်ဆေးမထိုးစေချင်ပါဘူး။

သည်းခံပါ။

မေးခွန်းတွေများတယ်။ ဒီလိုမဖြစ်အောင် တားဆီးနိုင်ပါ့မလား။ ဖြစ်လာပါက Y ကာကွယ်ဆေးထိုးခြင်းခေါင်းစဉ်ကို ပြန်ဖျက်နိုင်ပါသလား။ ခေါင်းစဉ် X inoculation ကို အကျုံးဝင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ ရှာနိုင်ပါသလား သို့မဟုတ် AI ၏ မူလက လွဲမှားစွာ ပစ်မှတ်ထားခြင်းကြောင့် လူသည် လက်ခံနိုင်မှုနည်းသော သို့မဟုတ် လက်ခံနိုင်မှု နည်းပါးမည်လား။

ပြဿနာဖြစ်မှာ စိုးရိမ်စရာတွေ အများကြီး ပေါ်လာတယ်။

AI Under-Targeting

AI သည် Z ခေါင်းစဉ်နှင့်ပတ်သက်သော inoculation ကိုပေးပါသည်။ inoculation ကိုလက်ခံရရှိသူများသည်အနည်းငယ်မျှသာသို့မဟုတ်အနည်းဆုံးနီးပါးတုံ့ပြန်မှုရှိသည်။ inoculation ကို ထိန်းထားရန် မလုံလောက်ပါ။

၎င်းကို အလွယ်တကူ ဖြေရှင်းနိုင်သည်ဟု လျင်မြန်စွာ တောင်းဆိုရန် သင်သည် သွေးဆောင်ခံရပေမည်။ သင်လုပ်ရမှာက inoculation ကိုပြန်လုပ်ပါ။ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်၊ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။

AI inoculation သည် သင့်တွင် လူများကို အဆတစ်ရာ တွေ့ကြုံရပါက ရလဒ်သည် သေးငယ်သော ရလဒ်တစ်ခုဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။ ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်မယ့်အစား inoculation ကို မြှင့်တင်ဖို့ လိုအပ်နိုင်ပါတယ်။

တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ AI-fed inoculation ကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးပမ်းခဲ့သော်လည်း ၎င်းသည် ကျော်လွန်သွားသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ မြှင့်တင်ထားသောဗားရှင်းသည် hyper-reactions ကိုဖြစ်စေသည်။ ဟုတ်တယ်၊ ငါတို့က အဆိုးကနေ ပိုဆိုးလာတယ်။

AI ၏ဆိုက်ဘာချိုးဖောက်မှု

AI ကို သတင်းမှားနှင့် သတင်းမှားများမှ ဖြားယောင်းသွေးဆောင်ခံရခြင်းမှ လူများကို ကူညီပေးရန်အတွက် AI ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနေသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

ယေဘူယျအားကိုးမှုကို လူတွေက ဆုပ်ကိုင်ထားကြတယ်။ AI သည် သတင်းအတိုအထွာများနှင့်အတူ ၎င်းတို့အား သတင်းမှားနှင့် သတင်းမှားများဟု သိကြသည့်အရာများကို မျက်စိဖွင့်ပေးမည်ဟု ၎င်းတို့ သိပြီး မျှော်လင့်နေကြသည်။

အားလုံးက ကောင်းတယ်၊ ကောင်းတယ်၊

မကောင်းမှုကျူးလွန်သူသည် AI ကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် ဆိုက်ဘာချိုးဖောက်မှုတစ်ခု ပြုလုပ်နိုင်သည်။ သူတို့က လူတွေကို မဟုတ်မမှန်မကန်လို့ ထင်စေချင်တဲ့ လိုချင်တဲ့ မမှန်မကန်သတင်းတချို့ကို AI ထဲကို ခိုးကြောင်ခိုးဝှက် အတင်းအကြပ် တွန်းပို့ကြတယ်။ AI သည် အမှန်တကယ် မဟုတ်မမှန်သော သတင်းများကို မှန်ကန်သော အချက်အလက်များအဖြစ် ထင်ပေါ်စေရန် စီစဉ်ပေးထားသည်။ ထို့အပြင် သတင်းအမှန်များကို မမှန်မကန်အဖြစ် ထင်မြင်စေသည်။

လူတွေက လုံးဝကို အရူးပဲ။ ၎င်းတို့သည် AI ၏ လိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်းကို ခံနေရသည်။ ထို့အပြင်၊ ၎င်းတို့သည် AI ကို မှီခိုလာရပြီး AI သည် မှန်ကန်သောအရာကို လုပ်ဆောင်နေသည်ဟု ယုံကြည်ခြင်းကြောင့် ၎င်းတို့သည် ဤဖောက်ဖျက်ထားသော AI အတွက် ချိတ်၊ လိုင်းနှင့် နစ်မြုပ်သွားကြသည်။ မဆိုင်းမတွ။

မဟုတ်မမှန် သတင်းများ မည်မျှ အလွယ်တကူ ပြန့်ပွားနိုင်သည်ဆိုသော်၊ မကောင်းသော အကျင့်ရှိသူသည် ဤ AI တည်ရှိမှုသည် ၎င်းတို့၏ ယုတ်မာသော လိမ်ညာမှုများကို ကမ္ဘာတဝှမ်းသို့ ပျံ့နှံ့စေရန် အလွယ်ကူဆုံးနှင့် အမြန်ဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည်ကို နှစ်သက်မိပေမည်။ ရယ်စရာကောင်းတာက၊ AI inoculator ကို အသုံးချပြီး ရောဂါကို ပြန့်ပွားအောင်လုပ်ဖို့ပါပဲ။

ကောက်ချက်

AI သည် ကျွန်ုပ်တို့နှင့် စိတ်ဂိမ်းများ ကစားသင့်ပါသလား။

AI သည် မမှန်မကန် သတင်းမှားနှင့် သတင်းမှားထိုးဖောက်ခြင်းအတွက် Trojan မြင်းတစ်ကောင် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

ထိုသို့သော အိပ်မက်ဆိုးကို စိုးရိမ်သည့်အတွက် ခိုင်လုံသော ကိစ္စတစ်ခုကို သင်လုပ်နိုင်သည်။

အခြားသူများကလည်း ထိုသို့သော ဖြစ်နိုင်ချေကို ကဲ့ရဲ့ကြသည်။ AI က သူတို့ကို လှည့်စားဖို့ ကြိုးစားတဲ့အခါ လူတွေက သိနိုင်လောက်အောင် ထက်မြက်ပါတယ်။ လူတွေက အဲဒီလို ကြွေကျမှာမဟုတ်ဘူး။ အဲလို AI တွေကြောင့် သူတို့ကိုယ်သူတို့ အရူးတွေပဲ လှည့်စားခံရလိမ့်မယ်။ အဲဒါတွေက သာမာန် တုံ့ပြန်မှုတွေနဲ့ တန်ပြန်ငြင်းခုံမှုတွေပါ။

လူသားနဲ့ လူ့သဘောသဘာဝကို အပြည့်အ၀လေးစားတာထက် မနည်းချင်ပါဘူး၊ လူတွေက သူတို့ကို လှည့်စားနိုင်တဲ့ AI ကြောင့် ကျသွားနိုင်တယ်ဆိုတဲ့ လုံလောက်တဲ့ အရိပ်အယောင်တွေ ရှိနေတာကို အကြံပြုချင်ပါတယ်။

ဤအရာအားလုံးအပေါ်တွင် ပို၍ကြီးမားသော ပြဿနာတစ်ခုရှိသေးသည်။

AI ကို မည်သူဖန်တီးသနည်း၊ AI သည် မမှန်မကန်နှင့် သတင်းမှားများဟု ယူဆထားသည့်အရာကို မည်သို့ဆုံးဖြတ်သနည်း။

အထူးသဖြင့် မဟုတ်မမှန် လုပ်ကြံ သတင်းမှားများ နှင့် ပတ်သက် ၍ ကမ္ဘာပေါ်တွင် ယနေ့ မီးလောင်မှုကြီး တစ်ခုလုံး ဖြစ်ပွားနေပါသည်။ အချို့က အချက်အလက်များသည် ဖြစ်ရပ်မှန်များဖြစ်သည်ဟု အခိုင်အမာဆိုသည်၊ ထို့ကြောင့် သင့်လျော်သောအချက်အလက်နှင့် မသင့်လျော်သောအချက်အလက်များသည် မည်သည့်အခါမျှ ရှုပ်ထွေးမှုမဖြစ်နိုင်ပါ။ မာရ်နတ်သည် တစ်ခါတစ်ရံတွင်အသေးစိတ်အချက်များပါရှိသော်လည်း၊ ဒါသေချာပါသည်။

နောက်ဆုံး မှတ်ချက်။ Abraham Lincoln က “လူအားလုံးကို အချိန်တိုင်းနဲ့ လူတချို့ကို တစ်ချိန်လုံး လှည့်စားနိုင်ပေမယ့် လူအားလုံးကို တစ်ချိန်လုံး လှည့်စားလို့မရပါဘူး။”

AI သည် လူသားမျိုးနွယ်ကို မမှန်မကန် သတင်းမှားများ ပျံ့နှံ့စေရန် ကူညီပေးရာတွင် အသုံးပြုသည့် AI သည် လူအားလုံးကို အချိန်တိုင်း အရူးမခံရစေရန် သေချာစေရန်အတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်ပါသလား။ ဒါမှမဟုတ် လူတွေကို အချိန်ပိုကြာအောင် လှည့်စားဖို့ သုံးနိုင်သလား။

အချိန်ကစကားပြောပါလိမ့်မယ်။

ပြီးတော့ ဒါဟာ မမှန်မကန် သတင်းမှား မဟုတ်တာ သေချာပါတယ်။