AI ကျင့်ဝတ်များနှင့် AI ဥပဒေသည် အမှန်တကယ် ယုံကြည်ထိုက်သော AI ဖြစ်သည်ကို ရှင်းလင်းဖော်ပြသည်။

ယုံကြည်မှုဆိုတာ အရာရာမို့လို့ သူတို့က ပြောတာ။

အယုံအကြည်မရှိသော တွေးခေါ်ပညာရှင် လောင်ဇူး က လုံလောက်သောယုံကြည်မှု မရှိသူများကို ယုံကြည်မည်မဟုတ်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ လေးစားအပ်ပါသော ဝတ္ထုရေးဆရာ Ernest Hemingway က တစ်စုံတစ်ဦးကို ယုံကြည်နိုင်သည်ဆိုသည်ကို ရှာဖွေရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ ၎င်းတို့ကို ယုံကြည်ခြင်းဖြင့်ဖြစ်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။

တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ ယုံကြည်မှုသည် အဖိုးတန်ပြီး ဆတ်ဆတ်ထိမခံဖြစ်ပုံရသည်။ လူတစ်ဦး၏ယုံကြည်မှုသည် ဖဲချပ်အိမ်ကဲ့သို့ သို့မဟုတ် ပေါက်ထွက်နေသော မီးပုံးပျံကဲ့သို့ ရုတ်တရက် ပြိုကျနိုင်သည်။

ရှေးဂရိဖြစ်ရပ်ဆိုးကြီး Sophocles က ယုံကြည်မှုသည် သေဆုံးသော်လည်း မယုံကြည်မှု ပွင့်လန်းလာသည်ဟု အခိုင်အမာဆိုခဲ့သည်။ ပြင်သစ်တွေးခေါ်ပညာရှင်နှင့် သင်္ချာပညာရှင် Descartes က ကျွန်ုပ်တို့ကို လှည့်စားခဲ့သူများကို တစ်ကြိမ်မျှပင် လုံးလုံးလျားလျား ယုံကြည်ရန် အထိုက်အလျောက် မရှိကြောင်း ငြင်းဆိုခဲ့သည်။ ကုဋေကြွယ်သူဌေး စီးပွားရေး ရင်းနှီးမြုပ်နှံသူ ထူးထူးခြားခြား ဝါရင်ဘတ်ဖတ်က ယုံကြည်စိတ်ချရသော နာမည်ကောင်းတစ်ခု တည်ဆောက်ရန် အနှစ်နှစ်ဆယ် အချိန်ယူရပြီး ၎င်းကို ဖျက်ဆီးရန် ငါးမိနစ်ခန့် အချိန်ယူရမည်ဟု တိုက်တွန်းခဲ့သည်။

ယုံကြည်မှုနှင့်ပတ်သက်သော ဤကွဲပြားသောအမြင်များနှင့် ရန်စသောထင်မြင်ယူဆချက်များသည် Artificial Intelligence (AI) ထွန်းကားရေးအတွက် အရေးကြီးကြောင်း သင်သိရသဖြင့် အံ့သြမိပေမည်။

ဟုတ်တယ်၊ အတိအကျ ရည်ညွှန်းတာ ရှိတယ်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ၎င်းသည် AI နယ်ပယ်အတွင်းမှ လက်ရေးတီးသော catcalls များနှင့် AI နယ်ပယ်ပြင်ပမှ ပေါက်ကွဲသံများ အပါအဝင် ယနေ့ခေတ်တွင် အာရုံစိုက်မှုများစွာကို ရရှိနေပါသည်။ ခြုံငုံယူဆချက်တွင် လူ့အဖွဲ့အစည်းသည် AI စနစ်များကို ကြိုက်နှစ်သက်မှုအပေါ် ယုံကြည်မှုထားရှိလိုခြင်း ရှိ၊ မရှိ ပါဝင်သည်။

လူ့အဖွဲ့အစည်းက AI ကို မယုံကြည်နိုင်ဘူးဆိုရင် AI စနစ်တွေက ဆွဲငင်အားမရတော့တာ ဖြစ်နိုင်တယ်။ AI သည် လောလောဆယ်သိထားသည့်အတိုင်း ၎င်းကို ဘေးဖယ်ထားကာ ဖုန်မှုန့်များကို စုဆောင်းရုံသာဖြစ်သည်။ အံ့အားသင့်စရာကောင်းတာက AI ဟာ အမှိုက်အမှိုက်ပုံမှာ အဆုံးသတ်နိုင်ပြီး၊ အလွန်အမင်းကြိုးစားခဲ့ပေမယ့် အံ့မခန်းနည်းပညာမြင့်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုထက် မအောင်မြင်ဘဲ သမိုင်းကြောင်းအတိုင်း တန်းဆင်းသွားနိုင်ပါတယ်။ AI ကို ပြန်လည်အားဖြည့်ရန် ကြိုးပမ်းမှုတိုင်းသည် ကြီးမားသော တောင်တက်တိုက်ပွဲကို ရင်ဆိုင်ရနိုင်ပြီး ကန့်ကွက်မှုများနှင့် ပြတ်ပြတ်သားသား ဆန္ဒပြမှုများမှ ရပ်တန့်သွားမည်ဖြစ်သည်။ အပြင်ပန်းအားဖြင့်၊ AI ကိုယုံကြည်မှုမရှိခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။

ဘယ်ဟာက AI ကို ယုံကြည်ရမှာလဲ။ ဒါမှမဟုတ် AI ကို မယုံကြည်ရဘူးလား။

အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အမှန်တကယ် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ရှိတော့မည်လား။

အဲဒါတွေက အရင်ကနဲ့ မဖြေရှင်းနိုင်တဲ့ မေးခွန်းတွေပါ။ ထုပ်ပိုးကြပါစို့။

AI ကျင့်ဝတ်များနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI အတွက် ရုန်းကန်မှု

AI အတွင်းရှိ လူအများ၏ယုံကြည်ချက်မှာ AI စနစ်များ၏ developer များသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကို သင့်လျော်စွာ တီထွင်ဖန်တီးခြင်းဖြင့် AI ကို ယုံကြည်စိတ်ချမှုကို ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အနှစ်သာရမှာ AI သည် ခရီးထွက်ရာတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရပုံမပေါ်ပါက ယုံကြည်မှုရရှိရန် မမျှော်လင့်နိုင်ပေ။ ယုံကြည်ထိုက်သည်ဟု ထင်မြင်သည့်ပုံစံဖြင့် AI စနစ်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် လူများသည် AI ကိုလက်ခံပြီး AI အသုံးပြုမှုကို လက်ခံနိုင်မည့် ခိုင်မာသောအခွင့်အရေးရှိသည်။

ဤယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းတွင် ငြီးငွေ့နေပြီဖြစ်သော အကြောင်းရင်းတစ်ခုမှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်နေပြီဖြစ်သည်။ လူထုယုံကြည်မှု လိုငွေပြခြင်း။ AI နဲ့ပတ်သက်လာရင် ကျွန်ုပ်တို့မြင်ဖူးပြီးသား AI သည် အပေါက်တစ်ခုတူးပြီး ပမာဏကြီးမားသောယုံကြည်မှုကို ဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းဖြန်းတီးနေပြီဟု သင်ပြောနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ AI သည် အမှန်တကယ်ယုံကြည်ထိုက်သူဖြစ်ကြောင်း လူတို့ယုံကြည်စေရန်အတွက် လိုအပ်မည့် ထပ်လောင်းယုံကြည်မှုတစ်ခုစီအတွက် လုံလောက်သောယုံကြည်စိတ်ချရမှုအခြေခံကို စတင်မည့်အစား AI သည် လိုငွေပြမှုမှ အံ့မခန်းတက်လှမ်းရမည်ဖြစ်သည်။

ဤစိန်ခေါ်မှုတွင် AI Ethics နှင့် AI Law ပါလာသည်။

AI Ethics နှင့် AI Law တို့သည် AI ကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ရုန်းကန်နေရသည်။ အချို့က AI ကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကောင်းကင်သို့ ရောက်စေမည့် ဖော်မြူလာ သို့မဟုတ် သံထည်ဥပဒေများ ရှိသည်ဟု အချို့က အကြံပြုကြသည်။ အခြားသူများကမူ လူ့အဖွဲ့အစည်း၏ အချည်းနှီးသောယုံကြည်မှုရရှိရန် AI ကျင့်ဝတ်နှင့် AI ဥပဒေမူများကို တသမတ်တည်း လိုက်နာမှုမရှိဘဲ တသမတ်တည်း လိုက်နာဆောင်ရွက်ရမည်ဟု အခြားသူများက ထောက်ပြကြသည်။

AI ကိုယုံကြည်မှုနှင့်ပတ်သက်သော ခေတ်ပြိုင်စကားဝှက်သည် အထူးသဖြင့် အသစ်အဆန်းမဟုတ်ပါ။

၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များနှောင်းပိုင်းသို့ အလွယ်တကူပြန်သွားကာ ထိုခေတ်မှ "ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကွန်ပျူတာအသုံးပြုခြင်း" အတွက် ရှာဖွေလိုသောဆန္ဒတစ်ခု ပေါ်ပေါက်လာမှုကို ခြေရာခံနိုင်သည်။ ၎င်းသည် လူ့အဖွဲ့အစည်းမှ ယုံကြည်ထိုက်သူဟု အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သော ကွန်ပြူတာများအားလုံးကို ပြောပြနိုင်သည်ဆိုသည်ကို ပိုင်းခြားသိမြင်ရန် ကြီးမားသော ကြီးမားသော နည်းပညာဆိုင်ရာ ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

အဓိကမေးခွန်းများ ပါဝင်သည်-

• ကွန်ပြူတာ ဟာ့ဒ်ဝဲကို ယုံကြည်စိတ်ချရတဲ့ ဟာ့ဒ်ဝဲကို ဖန်တီးနိုင်ပါသလား။
• ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဆော့ဖ်ဝဲကို ဖန်တီးနိုင်ပါသလား။
• ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ထားသော ကွန်ပျူတာများကို ထားရှိနိုင်ပါသလား။
• ဒါပေါ်မှာ။

ပျံ့နှံ့နေသော ခံစားချက်နှင့် ယနေ့တိုင် ဆက်လက်တည်ရှိနေသည်မှာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကွန်ပျူတာသည် ကျွန်ုပ်တို့ လက်လှမ်းမမီနိုင်သေးသော ဝမ်းနည်းစရာကောင်းလောက်အောင် မသန့်ရှင်းသေးသည့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ကွန်ပြူတာအမျိုးအစားတစ်ခုအဖြစ် ကျန်ရှိနေဆဲဖြစ်သည် (“ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI” ဟူသော စာတမ်းတွင် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ACM ၏ဆက်သွယ်ရေး) AI သည် ကွန်ပျူတာယုံကြည်စိတ်ချရမှုဆိုင်ရာ ထုပ်ပိုးမှု၏ နောက်ထပ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အခိုင်အမာငြင်းဆိုနိုင်သော်လည်း AI သည် ယုံကြည်မှုလိုက်စားမှုကို ပိုမိုစိန်ခေါ်မှုနှင့် မသေချာမရေရာမှုများဖြစ်စေသည်။ AI သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော တွက်ချက်မှုရရှိရန် တိုက်ပွဲတွင် အလားအလာကောင်းများဖြစ်လာသည်။ ယခင်ကဲ့သို့ ကွင်းဆက်တွင် အညံ့ဆုံးလင့်ခ်ဖြစ်နိုင်သည်။

AI သည် ယုံကြည်ထိုက်သည်ထက် နည်းပါးနေခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့၏အညစ်အကြေးကို အဘယ်ကြောင့်ရရှိခဲ့သည်ကို အမြန်ကြည့်ကြပါစို့။ ထို့အပြင်၊ ယနေ့ခေတ် AI ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း နားလည်လက်ခံထားသော ယုံကြည်မှု (သို့မဟုတ် မယုံကြည်မှု) ကို တွန်းလှန်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် AI ကျင့်ဝတ်များကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။ ကျွန်ုပ်၏ AI Ethics ၏ ဆက်လက်ပြီး ကျယ်ပြန့်သော လွှမ်းခြုံမှုအတွက်၊ ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

မီဒီယာများ၏ အာရုံစိုက်မှုများစွာရရှိနေသည့် AI ကျင့်ဝတ်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု သို့မဟုတ် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသည် ဘက်လိုက်မှုနှင့် မမျှတမှုများကို ပြသသည့် AI ပါဝင်သည်။ AI ၏နောက်ဆုံးပေါ်ခေတ်စတင်သောအခါတွင် အချို့သောသူများက ယခုခေါ်ဝေါ်သည့်အရာအတွက် စိတ်အားထက်သန်မှု အမြောက်အမြားထွက်ရှိလာသည်ကို သင်သတိပြုမိပေမည်။ AI ကောင်းအတွက်. ကံမကောင်းစွာပဲ၊ ထိုစိတ်လှုပ်ရှားမှုကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ စတင်သက်သေခံလာခဲ့သည်။ AI အတွက် မကောင်းပါ။. ဥပမာအားဖြင့်၊ AI-based facial recognition စနစ်များသည် လူမျိုးရေးအရ ဘက်လိုက်မှုများနှင့် ကျားမရေးရာဘက်လိုက်မှုများပါ၀င်ကြောင်း ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့ပြီး၊ ဒီမှာလင့်ခ်.

ပြန်တိုက်ဖို့ အားထုတ်တယ်။ AI အတွက် မကောင်းပါ။ တက်ကြွစွာ ဆောင်ရွက်လျက်ရှိပါသည်။ အပြင်က အသံထွက်တယ်။ ဥပဒေရေးရာ မှားယွင်းမှုကို ထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးပမ်းမှုများ၊ AI ၏ ယုတ်ညံ့မှုကို ပြုပြင်ရန် AI ကျင့်ဝတ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးရန် ခိုင်မာသော တွန်းအားပေးမှုများလည်း ရှိပါသည်။ အယူအဆမှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်မှုများအတွက် အဓိကကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စည်းမျဉ်းများကို လက်ခံကျင့်သုံးရန် ထောက်ခံသင့်သည်ဟု အယူအဆဖြစ်သည်။ AI အတွက် မကောင်းပါ။ တစ်ပြိုင်နက်တည်း ဦးစားပေး ကြော်ငြာခြင်း ၊ AI ကောင်းအတွက်.

ဆက်စပ်ယူဆချက်တစ်ခုအရ၊ ကျွန်ုပ်သည် AI ဒုက္ခများကိုဖြေရှင်းချက်၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် AI ကိုအသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းနေသူတစ်ဦးဖြစ်ပြီး ထိုအတွေးမျိုးဖြင့် မီးကိုမီးနှင့်တိုက်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် Ethical AI အစိတ်အပိုင်းများကို AI စနစ်တွင် မြှုပ်နှံထားနိုင်ပြီး ကျန် AI များ မည်သို့လုပ်ဆောင်နေသည်ကို စောင့်ကြည့်ကာ ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဆိုင်ရာ အားထုတ်မှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖမ်းဆုပ်နိုင်ချေရှိနိုင်သည်၊ ကျွန်ုပ်၏ ဆွေးနွေးချက်များကို ကြည့်ပါ၊ ဒီမှာလင့်ခ်. ကျွန်ုပ်တို့တွင် AI Ethics monitor အမျိုးအစားတစ်ခုအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့် သီးခြား AI စနစ်လည်း ရှိနိုင်သည်။ AI စနစ်သည် အခြား AI သည် သိက္ခာမဲ့သော ချောက်ထဲသို့ ရောက်သွားသည့်အခါ ခြေရာခံရန် ကြီးကြပ်သူအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည် (ထိုစွမ်းရည်များကို ကျွန်ုပ်၏ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်တွင် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်).

ခဏအကြာတွင် AI Ethics ၏အခြေခံသဘောတရားအချို့ကို မျှဝေပေးပါမည်။ ဒီလိုမျိုး စာရင်းတွေ ဟိုဟိုဒီဒီ လျှောက်လည်နေတာ အများကြီးပဲ။ စကြဝဠာအယူခံဝင်မှုနှင့် ညီညွတ်မှု၏ အနည်းကိန်းစာရင်းတစ်ခုမျှ မရှိသေးကြောင်း သင်ပြောနိုင်သည်။ အဲဒါ စိတ်မကောင်းစရာ သတင်းပဲ။ သတင်းကောင်းမှာ အနည်းဆုံး အလွယ်တကူရနိုင်သော AI Ethics စာရင်းများရှိပြီး ၎င်းတို့သည် အတော်လေး ဆင်တူနေတတ်သည်။ အားလုံးကိုပြောပြသည်၊ ဤသည်မှာ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော ပေါင်းစပ်မှုပုံစံဖြင့် AI Ethics ပါ၀င်သည့် ယေဘူယျဘုံတူညီချက်ဆီသို့ ကျွန်ုပ်တို့၏နည်းလမ်းကို ရှာဖွေနေကြောင်း ညွှန်ပြနေသည်။

ဦးစွာ၊ AI တီထွင်ဖန်တီးသူ၊ တီထွင်ဖန်တီးသူ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူတိုင်းအတွက် အရေးကြီးသောထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်များကို သရုပ်ပြရန် အလုံးစုံကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စည်းမျဉ်းအချို့ကို အကျဉ်းချုပ်ဖော်ပြလိုက်ကြပါစို့။

ဥပမာအားဖြင့်၊ Vatican တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ရောမမြို့ AI ကျင့်ဝတ်များအတွက် ခေါ်ဆိုမှု နက်နက်နဲနဲ ခြုံငုံမိသလိုပဲ။ ဒီမှာလင့်ခ်၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့သတ်မှတ်ထားသော AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အခြေခံမူခြောက်ချက်ဖြစ်သည်။

• ပွင့်လင်းမြင်သာမှု: အခြေခံအားဖြင့် AI စနစ်များကို ရှင်းပြနိုင်ရမည်။
• ပါဝင်မှု လူသားအားလုံး၏ လိုအပ်ချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပြီး လူတိုင်းကို အကျိုးပြုနိုင်စေရန်နှင့် လူတစ်ဦးချင်းစီသည် ၎င်းတို့ကိုယ်မိမိ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုရန်နှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် အကောင်းဆုံးဖြစ်နိုင်သော အခြေအနေများကို ပေးဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
• တာဝန်ယူမှု: AI ကို ဒီဇိုင်းဆွဲပြီး အသုံးချသူများသည် တာဝန်နှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုဖြင့် ဆက်လက်ဆောင်ရွက်ရမည်ဖြစ်သည်။
• ဘက်မလိုက်မှု: တရားမျှတမှုနှင့် လူ့ဂုဏ်သိက္ခာကို အကာအကွယ်ပေးသည့် ဘက်လိုက်မှုအရ ဖန်တီးခြင်း သို့မဟုတ် ပြုမူခြင်း မပြုပါနှင့်
• ယုံကြည်စိတ်ချရ: AI စနစ်များ စိတ်ချယုံကြည်စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ရမည်။
• လုံခြုံရေးနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ- AI စနစ်များသည် လုံခြုံစွာအလုပ်လုပ်ရပြီး သုံးစွဲသူများ၏ လျှို့ဝှက်ရေးကို လေးစားရမည်ဖြစ်သည်။

US Department of Defence (DoD) မှာဖော်ပြထားတဲ့ အတိုင်းပါပဲ။ Artificial Intelligence ကိုအသုံးပြုခြင်းအတွက် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအခြေခံမူများ နက်နက်နဲနဲ ခြုံငုံမိသလိုပဲ။ ဒီမှာလင့်ခ်၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အခြေခံမူခြောက်ချက်ဖြစ်သည်။

• တာဝန်ရှိ DoD ဝန်ထမ်းများသည် AI စွမ်းရည်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ အသုံးချမှုနှင့် AI စွမ်းရည်များကို အသုံးပြုမှုအတွက် တာဝန်ရှိနေချိန်တွင် DoD ဝန်ထမ်းများသည် သင့်လျော်သော တရားစီရင်မှုနှင့် ဂရုစိုက်မှုအဆင့်များကို ကျင့်သုံးမည်ဖြစ်သည်။
• မျှမျှတတ- ဌာနသည် AI စွမ်းရည်များတွင် မလိုလားအပ်သော ဘက်လိုက်မှုများကို လျှော့ချရန် တမင်တကာ လုပ်ဆောင်သွားမည်ဖြစ်သည်။
• ခြေရာခံနိုင်သည်- ပွင့်လင်းမြင်သာစွာစစ်ဆေးနိုင်သောနည်းလမ်းများ၊ ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် ဒီဇိုင်းလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် စာရွက်စာတမ်းပြုစုခြင်းအပါအဝင် AI စွမ်းရည်များအတွက် သင့်လျော်သောနည်းပညာ၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် သက်ဆိုင်သော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုနည်းလမ်းများကို သက်ဆိုင်ရာဝန်ထမ်းများမှ သင့်လျော်သောနားလည်သဘောပေါက်မှုရှိစေရန်အတွက် ဌာန၏ AI စွမ်းရည်များကို တီထွင်ပြီး အသုံးချသွားမည်ဖြစ်သည်။
• ယုံကြည်စိတ်ချရသော: ဌာန၏ AI စွမ်းရည်များတွင် ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ ကောင်းစွာသတ်မှတ်ထားသော အသုံးပြုမှုများရှိမည်ဖြစ်ပြီး ယင်းစွမ်းရည်များ၏ ဘေးကင်းမှု၊ လုံခြုံရေးနှင့် ထိရောက်မှုတို့သည် ၎င်းတို့၏ဘဝစက်ဝန်းတစ်ခုလုံးတွင် သတ်မှတ်ထားသောအသုံးပြုမှုများအတွင်း စမ်းသပ်မှုနှင့် အာမခံမှုတို့အပေါ် မူတည်မည်ဖြစ်သည်။
• အုပ်ချုပ်နိုင်သော- ဌာနသည် ၎င်းတို့၏ ရည်ရွယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် AI စွမ်းရည်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ကာ မရည်ရွယ်ထားသော အကျိုးဆက်များကို ရှာဖွေပြီး ရှောင်ရှားနိုင်သည့် စွမ်းရည်နှင့် မလိုလားအပ်သော အပြုအမူများကို သရုပ်ပြသည့် စနစ်များကို ဖြုတ်ပစ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပိတ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

“AI Ethics Guidelines ၏ Global Landscape Of AI Ethics Guidelines” ခေါင်းစဉ်ပါ စာတမ်းတွင် အမျိုးသားနှင့် နိုင်ငံတကာ AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်အများအပြား၏ အနှစ်သာရကို သုတေသနပြုသူများမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး စုစည်းဖော်ပြခြင်းအပါအဝင် AI ကျင့်ဝတ်မူများကို စုပေါင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု အမျိုးမျိုးကိုလည်း ဆွေးနွေးခဲ့ဖူးပါသည်။ ၌ သဘာဝ) နှင့် ကျွန်ုပ်၏ လွှမ်းခြုံမှုကို စူးစမ်းလေ့လာသည်။ ဒီမှာလင့်ခ်ဤသော့ချက်ကျောက်စာရင်းသို့ ဦးတည်စေသော၊

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

သင် တိုက်ရိုက်မှန်းဆနိုင်သည်အတိုင်း၊ ဤအခြေခံမူများကို တိကျသေချာစွာ မှတ်သားရန်ကြိုးစားခြင်းသည် အလွန်ခက်ခဲပါသည်။ ထို့ထက်မက၊ ထိုကျယ်ပြန့်သောအခြေခံမူများကို AI စနစ်များဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုရလောက်အောင် လုံးလုံးမြင်သာထင်သာရှိပြီး အသေးစိတ်အချက်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အားထုတ်မှုသည် ကွဲထွက်ရန်ခက်ခဲသော အခွံတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ကျင့်ဝတ်သိက္ခာပုဒ်များနှင့် ယေဘူယျအားဖြင့် လိုက်နာသင့်ပုံတို့ကို လက်ဆွဲနှုတ်ဆက်ရန် လွယ်ကူသော်လည်း၊ ၎င်းသည် လမ်းနှင့်ကိုက်ညီသော ရော်ဘာဖြစ်ရန် အမှန်တကယ်လိုအပ်သော AI coding တွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောအခြေအနေဖြစ်နေသော်လည်း ၎င်းသည် လွယ်ကူသည်။

AI ကျင့်ဝတ်မူများကို AI developer များ၊ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲသောသူများနှင့် AI စနစ်များကို ပြုစုစောင့်ရှောက်ပေးသည့် နောက်ဆုံးတွင် နယ်ပယ်စုံနှင့် ပြုစုစောင့်ရှောက်ပေးသည့်သူများပင် အသုံးပြုရမည်ဖြစ်သည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးပြုမှု၏ AI ဘဝစက်ဝန်းတစ်ခုလုံးတွင် သက်ဆိုင်သူအားလုံးကို Ethical AI ၏ ချမှတ်ထားသော စံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်း၏ နယ်ပယ်အတွင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားသည်။ ပုံမှန်ယူဆချက်မှာ “ကုဒ်ဒါများသာ” သို့မဟုတ် AI ပရိုဂရမ်ကို လုပ်ဆောင်သည့်သူများသည် AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အယူအဆများကို လိုက်နာခြင်းကြောင့် အရေးကြီးသော မီးမောင်းထိုးပြမှုဖြစ်သည်။ အထက်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း AI ကို တီထွင်ကြံဆရန် ရွာတစ်ရွာ လိုအပ်ပြီး တစ်ရွာလုံးက AI ကျင့်ဝတ်စည်းကမ်းများကို လိုက်နာရမည်ဖြစ်ပါသည်။

ယနေ့ခေတ် AI ၏ သဘောသဘာဝနှင့် တူညီသော စာမျက်နှာပေါ်တွင် ရှိနေကြောင်း သေချာပါစေ။

ယနေ့ခေတ်တွင် ခံစားချက်ရှိသော AI မရှိပါ။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဤအရာမရှိပါ။ Senient AI က ဖြစ်နိုင်မလားဆိုတာ ကျွန်တော်တို့ မသိပါဘူး။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Senient AI ကိုရရှိမည်လော၊ Senient AI သည် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ သိမြင်မှုစူပါနိုဗာပုံစံဖြင့် အလိုလိုဖြစ်ပေါ်လာမည်လား (singularity ဟု အများအားဖြင့်ရည်ညွှန်းသည်၊ ကျွန်ုပ်၏ဖော်ပြချက်တွင် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်).

ကျွန်ုပ်အာရုံစိုက်သော AI အမျိုးအစားသည် ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့၌ရှိနေသည့် အာရုံခံမဟုတ်သော AI များပါဝင်သည်။ ချင့်ချင့်ချိန်ချိန် လုပ်ချင်လျှင် ခံစားချက်ရှိသူ AI၊ ဤဆွေးနွေးမှုသည် အလွန်ကွဲပြားသော ဦးတည်ရာသို့ သွားနိုင်သည်။ စိတ်ဓာတ်ကျသော AI သည် လူ့အရည်အသွေးဟု ထင်ရပေမည်။ အာရုံခံ AI သည် လူသားတစ်ဦး၏ သိမြင်နိုင်စွမ်းနှင့် ညီမျှကြောင်း သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ထက်ပို၍ အချို့က ကျွန်ုပ်တို့တွင် စူပါဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေး AI ရှိနိုင်သည်ဟု ထင်မြင်ယူဆသောကြောင့်၊ ထို AI သည် လူသားများထက် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်လာလိမ့်မည်ဟု စိတ်ကူးနိုင်သည် (ကျွန်ုပ်၏ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI ကို စူးစမ်းရှာဖွေမှုအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ခုအနေဖြင့် ကြည့်ပါ။ အကျုံးဝင်သည်။).

အရာများကို ကမ္ဘာမြေကြီးပေါ်တွင် ထားရှိကာ ယနေ့ခေတ် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အာရုံမစိုက်နိုင်သော AI ကို စဉ်းစားကြည့်ကြပါစို့။

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 ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးချသည့် Machine Learning (ML) နှင့် Deep Learning (DL) တို့ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ယင်းကြောင့် လူသားနှင့်တူသော အသွင်အပြင်ရှိသော AI စနစ်များ ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ယနေ့ခေတ်တွင် သာမန်အသိတရားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်ရှိသော AI ဟူ၍မရှိသလို ခိုင်မာသောလူသား၏ တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ သိမြင်နိုင်စွမ်းဆိုင်ရာ အံ့ဩဖွယ်ရာလည်း မရှိပါ။

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။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI နှင့်ပတ်သက်သောမေးခွန်းကို ဤအရာကို ဆက်စပ်ကြည့်ကြပါစို့

ဆိုးရွားသောဘက်လိုက်မှုများနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုများကိုပြသသည့် AI ကို ယုံကြည်လိုပုံမပေါ်သည်မှာ သေချာပါသည်။ ထိုအခြေအနေမျိုးတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ယုံကြည်ချက်မှာ ထိုကဲ့သို့သော AI သည် လုံးဝယုံကြည်ထိုက်မည်မဟုတ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကို တက်ကြွစွာအယုံအကြည်မရှိခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သွားမည်ဖြစ်သည်။ တစ်လှေတည်းစီးနှိုင်းယှဥ်မှုအပေါ် မလွန်ဆန်ဘဲ (ခဏအတွင်း AI တစ်နည်းမဟုတ်တစ်နည်းကို ထပ်ပြောမယ်)၊ ဘက်လိုက်မှုကင်းမဲ့တဲ့ လူသားတစ်ဦးကိုလည်း အထူးယုံကြည်ထိုက်သူအဖြစ် အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းခံရပါလိမ့်မယ်။

ယုံကြည်မှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တူးဖော်ပါ။

တစ်စုံတစ်ဦး သို့မဟုတ် တစ်စုံတစ်ရာကို မယုံကြည်ကြောင်း အခိုင်အမာပြောဆိုသည့်အခါ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဘာကိုဆိုလိုသည်ကို လေ့လာကြည့်သင့်သည်။ ဦးစွာ၊ ယုံကြည်ခြင်း၏ နေ့စဉ်သုံးအဘိဓာန် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်များကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။

ယုံကြည်မှုကို အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုလိုခြင်း၏ ဥပမာများမှာ-

• တစ်စုံတစ်ယောက်၏ စရိုက်၊ စွမ်းရည်၊ ခွန်အား သို့မဟုတ် အမှန်တရားအပေါ် စိတ်ချယုံကြည်စွာ မှီခိုအားထားမှု (Merriam-Webster အွန်လိုင်း အဘိဓါန်)
• သမာဓိ၊ ခွန်အား၊ စွမ်းရည်၊ သေချာမှုစသည်ဖြင့် လူတစ်ဦးတစ်ယောက် သို့မဟုတ် အရာဝတ္ထုအပေါ် မှီခိုအားထားရသည်။ (dictionary.com)
• ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ အမှန်တရား၊ စွမ်းရည်၊ သို့မဟုတ် တစ်စုံတစ်ယောက် သို့မဟုတ် တစ်စုံတစ်ခု၏ ခွန်အားကို ခိုင်မာစွာယုံကြည်ပါ။ (အောက်စဖို့ဒ် ဘာသာစကားများ အွန်လိုင်း အဘိဓါန်)။

ထိုအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်အားလုံးသည် “တစ်စုံတစ်ဦး” ကို ရည်ညွှန်းပြီး “တစ်စုံတစ်ခု” ကို ယုံကြည်ထိုက်သူအဖြစ် ရည်ညွှန်းကြောင်း ထောက်ပြလိုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လူသားများကိုသာ ယုံကြည်ကြောင်းနှင့် ယုံကြည်ရသောလုပ်ရပ်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၏ပစ်မှတ်အဖြစ် လူသားတို့အတွက် သီးသန့်သီးသန့်ထားရှိကြောင်း အချို့က အခိုင်အမာတောင်းဆိုနိုင်သောကြောင့် ၎င်းသည် မှတ်သားဖွယ်ကောင်းပါသည်။ ဒါမဟုတ်ဘူး။ သင့်မီးဖိုချောင်မီးဖိုချောင်တွင် သင်ယုံကြည်စိတ်ချနိုင်ပါသည်။ သင့်ပေါင်မုန့်ကို စိတ်ချယုံကြည်စွာပြုလုပ်ပြီး ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်နေပါက၊ မီးဖိုချောင်သည် အမှန်တကယ် ယုံကြည်ထိုက်သူဟုတ်မဟုတ်နှင့် ပတ်သက်၍ ယုံကြည်စိတ်ချမှုရှိကြောင်း စိတ်ချယုံကြည်နိုင်ပါသည်။

တူညီသော တွေးခေါ်မှု လမ်းကြောင်းတွင် AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ယုံကြည်မှု ရှုထောင့်၏ ဘာသာရပ်လည်း ဖြစ်သည်။ ထူးထူးခြားခြားမှာ AI နှင့် ဆက်စပ်နေသည့် ယုံကြည်မှုသည် လောကီမီးဖိုချောင်ဟု ပြောခြင်းထက် များစွာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသွားမည်ဖြစ်သည်။ မီးဖိုချောင်သည် အများအားဖြင့် လက်တစ်ဆုပ်စာမျှသာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ AI စနစ်သည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးဖွယ်ရှိပြီး ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနည်းပါးသော လုပ်ဆောင်ပုံပေါ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ AI ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် အတည်ပြုနိုင်မှုသည် ပိုမိုခက်ခဲပြီး ကွဲပြားသောစိန်ခေါ်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ပိုရှုပ်ထွေးရုံသာမက၊ ပုံမှန် AI စနစ်သည် အဆုံးအဖြတ်မရှိသော၊ ကိုယ်တိုင်ထိန်းညှိခြင်း သို့မဟုတ် မိမိကိုယ်ကို ချိန်ညှိခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်ဟု ဆိုပါသည်။ အဲဒီသဘောတရားကို အတိုချုံးပြီး လေ့လာနိုင်ပါတယ်။

အဆုံးအဖြတ်ပေးသည့်စက်သည် တူညီသောအရာများကို ထပ်ခါထပ်ခါလုပ်ဆောင်တတ်သည်၊ ကြိုတင်မှန်းဆနိုင်ပြီး ၎င်းသည် မည်သို့လည်ပတ်သည်ကို သိသာထင်ရှားစွာခွဲခြားနိုင်သောပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။ သာမာန်မီးဖိုချောင်တစ်ခုသည် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် တူညီသောနည်းဖြင့် ကင်လေ့ရှိပြီး မီးကင်ခြင်းကို ပျော့ပျောင်းစေသော မုန့်ဖုတ်သည့် ထိန်းချုပ်မှုများ ပါရှိသည်၊ အားလုံးကို မီးဖိုချောင်သုံးသူမှ ယေဘုယျအားဖြင့် ခန့်မှန်းနိုင်သည်ဟု သင်ပြောနိုင်သည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ ရှုပ်ထွေးသော AI စနစ်များသည် သင်မျှော်လင့်ထားသည်ထက် ကျော်လွန်၍ ကွဲပြားသောအရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်မှာ အဆုံးအဖြတ်မရှိစေရန် မကြာခဏ စိတ်ကူးယဉ်လေ့ရှိသည်။ AI ကို သူ့အလိုလို ချိန်ညှိရန် စာရေးပါက ML/DL တွင် AI ကို ကောင်းမွန်စွာ မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည့် ရှုထောင့်တစ်ခုဖြစ်သည့် AI ကို စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သော်လည်း AI ကို တုန်လှုပ်သွားစေခြင်း သို့မဟုတ် အဆင့်များထဲသို့ ရောက်သွားနိုင်သည်ဆိုလျှင်လည်း ၎င်းကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ချဲ့ထွင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ AI မကောင်းမှု။ AI ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကြောင့် လုံးလုံးလျားလျား ဖမ်းမိသွားသည့် ပုံစံဖြင့် သင့်အား မည်သို့ထိမှန်သည်ကို သင်မသိနိုင်ပေ။

AI ကို ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနဲ့ ပိုနီးစပ်အောင် ကြိုးစားဖို့ ကျွန်ုပ်တို့ ဘာလုပ်နိုင်မလဲ။

ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုတွင် AI ကို တည်ဆောက်ခြင်းနှင့် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်ခြင်းတို့သည် AI ကျင့်ဝတ်စည်းကမ်းများ လိုက်နာရန် သေချာစေရန် ကြိုးစားခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤ AI သုတေသီများက ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း - "ယုံကြည်မှုသည် အေးဂျင့်တစ်ဦး မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း ပြုမူရမည့် သဘောထားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်း၏ပန်းတိုင်ရောက်ရန် အားကိုးအားထားပြုနိုင်ပါသည်။ အေးဂျင့်နှင့် ယုံကြည်သူ တစ်ဦးချင်းကြား အမှားအယွင်း သို့မဟုတ် နားလည်မှုလွဲမှားပြီးနောက် ယုံကြည်မှု ပျက်ပြားသွားသည်။ AI တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအခြေအနေသည် အများအားဖြင့် ဒီဇိုင်း၊ လေ့ကျင့်မှု၊ အသုံးချမှု၊ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိုင်းတာခြင်း၊ စည်းမျဉ်း၊ ပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းနှင့် ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်း သံသရာများစွာပါ၀င်သည့် ရှုပ်ထွေးသောစနစ်တစ်ခု၏ ပေါ်ပေါက်လာသော ပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ACM ၏ဆက်သွယ်ရေးStuart Middleton၊ Emmanuel Letouze၊ Ali Hossaini နှင့် Adriane Chapman၊ ဧပြီလ 2022 မှ "ယုံကြည်မှု၊ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းနှင့် လူသားများအတွင်း-the-Loop AI"၊ ဥရောပဒေသတွင်းရှိ လူသားများပါဝင်သည့် AI"။

အဓိကအချက်မှာ Ethical AI ကိုလိုက်နာရန် AI developer များအား ကျင့်ဝတ် AI ကို လိုက်နာနိုင်လျှင် ၎င်းတို့သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကို ထုတ်လုပ်နိုင်လိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ဤအရာအားလုံးသည် ကောင်းမွန်ပြီး ကောင်းမွန်သော်လည်း ၎င်းသည် အမှန်တကယ်လိုက်စားထိုက်သည့် လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း လက်တွေ့ကမ္ဘာတွင် အနည်းငယ် လက်တွေ့ကျပုံပေါ်သည်။

ဤတွင်ကျွန်မအဘယ်သို့ဆိုလိုသည်ကိုပါပဲ။

ယေဘူယျအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် X ဟုခေါ်သော ရည်ရွယ်ချက်တစ်ခုခုအတွက် AI developer များက ဝီရိယရှိရှိ ကြိုးပမ်းလုပ်ဆောင်သည်ဆိုပါစို့။ AI သည် AI Ethics ၏ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများအတိုင်း လိုက်နာကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ၎င်းတို့သည် AI တွင် privacy ကိုသင့်လျော်စွာတည်ဆောက်ထားကြောင်းသေချာစေသည်။ ပုံမှန် AI Ethics စည်းမျဉ်းများ အားလုံးနီးပါးအတွက်၊ AI တည်ဆောက်သူများသည် AI သည် ပေးထားသော စည်းမျဉ်းများနှင့် ပြည့်မီကြောင်း သေချာပါသည်။

အခု AI ကိုယုံသင့်လား။

အဲဒီအဖွင့်မေးခွန်းနဲ့ ပတ်သက်ပြီး မင်းရဲ့ အတွေးအမြင်တွေကို ပြည့်စုံအောင် ကူညီပေးခွင့်ပြုပါ။

ဆိုက်ဘာလူလိမ်များသည် AI ကို စိမ့်ဝင်အောင် စီမံပြီး X ကို လုပ်ဆောင်ရန် AI ကို ခိုးကြောင်ခိုးဝှက် ရယူခဲ့ပြီး AI က စုဆောင်းနေသည့် ဒေတာအားလုံးကို ဆိုက်ဘာဟက်ကာများကို ကျွေးမွေးခဲ့သည်ကို တွေ့ရှိရသည်။ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့်၊ ဤလူဆိုးများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းကို ဆိုးဆိုးရွားရွား ချိုးဖောက်နေပါသည်။ AI ရဲ့ ပါးပြင်အောက်မှာ ဒီလိုဖြစ်နေတာကို သင် ဝမ်းမြောက်စွာ သတိမထားမိပါဘူး။

ထပ်လောင်းအချက်အလက်တွေနဲ့ တူညီတဲ့မေးခွန်းကို ထပ်မေးမယ်။

ဒီ AI ကို ယုံလား။

လူအများစုက သူတို့လုပ်မယ်လို့ သေချာပေါက် ချက်ချင်းကြေငြာမယ်လို့ ပြောရဲတယ်။ မဟုတ် ဒီ AI ကို ယုံကြည်ပါ။ စောစောကပဲ ယုံခဲ့ကြတာ ဖြစ်နိုင်တယ်။ ယခု သူတို့သည် AI ကို ယုံကြည်ထိုက်သည်ဟု မယူဆတော့ပါ။

ဤရိုးရှင်းသောဥပမာကိုအခြေခံ၍ အဓိကကျသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုအချို့သည် ဆင်ခြင်သုံးသပ်ရန်ထိုက်တန်သည်-

• Dynamics of Trust AI Ethics ကို AI စနစ်တစ်ခုတွင်တည်ဆောက်ထားကြောင်းသေချာစေရန်အခြေခံများအားလုံးအကျုံးဝင်စေရန်အကောင်းဆုံးရည်ရွယ်ချက်များပင်လျှင် AI သည် မည်သို့ဖြစ်လာနိုင်သည် သို့မဟုတ် ဖြစ်လာနိုင်သည်ကိုအာမခံချက်မရှိပါ။ AI ကို အသုံးပြုပြီးသည်နှင့် ပြင်ပလူများသည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စုဆောင်းမှုများကို ပျက်ပြားသွားစေနိုင်သည်။
• အတွင်းမှ ယုံကြည်မှုကို ဖြတ်တောက်ခြင်း။ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို လျော့ပါးစေသည့် လုပ်ရပ်သည် အပြင်လူဖြစ်ရန် မလိုအပ်ပါ။ AI စနစ်အား ပုံမှန်ထိန်းသိမ်းမှုပြုလုပ်နေသည့် အတွင်းလူတစ်ဦးသည် AI ကို အမှားအယွင်းဖြစ်စေပြီး AI အား ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနည်းစေရန် အားနည်းသွားနိုင်သည်။ ဤ AI developer သည် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်များကို မသိနိုင်ပါ။
• မရည်ရွယ်ဘဲ အပေးအယူလုပ်သော ယုံကြည်မှု။ မိမိကိုယ်ကို ချိန်ညှိခြင်း သို့မဟုတ် ကိုယ်တိုင်ထိန်းညှိခြင်း AI သည် တစ်ချိန်ချိန်တွင် သူ့ဘာသာသူ ချိန်ညှိပြီး မယုံကြည်ထိုက်သော နယ်မြေထဲသို့ လှည့်သွားနိုင်သည်။ AI သည် AI ၏ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို အားကောင်းလာစေရန် ကြိုးပမ်းသော်လည်း တစ်ပြိုင်နက်တည်းတွင် လျှို့ဝှက်ရေးမျက်နှာစာများကို သင့်လျော်စွာ အပေးအယူလုပ်သည်။
• ဖြန့်ကျက်ယုံကြည်မှု. AI Ethics စည်းမျဉ်းများအားလုံးကို တူညီသောယုံကြည်စိတ်ချရမှု အတိုင်းအတာအထိ အောင်မြင်အောင်ကြိုးစားခြင်းသည် မကြာခဏ ရည်ရွယ်ချက်များ ဖြတ်ကျော်ခြင်း သို့မဟုတ် အခြားသော မွေးရာပါ ပဋိပက္ခများ ရှိနေသောကြောင့် အလွယ်တကူ မရနိုင်ပါ။ Ethical AI စည်းမျဉ်းများအားလုံးကို စိတ်ကူးယဉ်ဆန်ဆန် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ပြီး အားလုံးတန်းတူ အမြင့်ဆုံးအတိုင်းအတာအထိ ရရှိနိုင်သည်ဟု ယုံကြည်ရန် စံပြအမြင်တစ်ခုဖြစ်သည်။
• ယုံကြည်မှုကို ရယူရန် ကုန်ကျစရိတ်များစွာရှိနိုင်သည်။ အမျိုးမျိုးသော ကျယ်ပြန့်ပြီး ပြီးပြည့်စုံသော အဆင့်များကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး AI ကျင့်ဝတ်မူများကို လိုက်နာခြင်းဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ၏ ထိပ်တန်းသဏ္ဍာန်ကို စမ်းသုံးရန် ကုန်ကျစရိတ်သည် အတော်လေး မြင့်မားမည်ဖြစ်ပါသည်။ AI သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသောဆန္ဒမှ စံနမူနာထက်နည်းသည်ဆိုပါက လူ့အဖွဲ့အစည်းအတွက် အရေးကြီးသောတန်ဖိုးရှိသော AI စနစ်အချို့ကို အသုံးပြုရန် စရိတ်စကကို တားမြစ်နိုင်ကြောင်း အလွယ်တကူ စောဒကတက်နိုင်သည်။
• ဒါပေါ်မှာ။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကို သေချာစွာတည်ဆောက်ပြီး နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်ရန် ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် ရှောင်ရှားသင့်သည်ဟု အကြံပြုရန် ရှေ့မှတ်ချက်များကို လွဲမှားစွာအဓိပ္ပာယ်မကောက်ယူပါနှင့်။ မင်းက ကလေးကို ရေချိုးရေနဲ့ လွှင့်ပစ်လိုက်သလိုပဲ၊ မှန်ကန်သော အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်မှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုရရှိရန် ထိုယုံကြည်စိတ်ချရသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပြီး ယင်းတစ်ခုတည်းသည် ကုသခြင်း သို့မဟုတ် ငွေကျည်ဆန်မဟုတ်ပေ။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI အတွက် Multi-Prong လမ်းကြောင်းများ

ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ဆီသို့ ကြိုးပမ်းရန် အရေးကြီးသော နောက်ဆက်တွဲ ဘက်စုံသုံးနည်းလမ်းများ ရှိပါသည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်၏ကော်လံများတွင်ယခင်ကဖော်ပြခဲ့သလို၊ AI နှင့်ပတ်သက်သော အသစ်ထွက်ရှိလာသော ဥပဒေများနှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းအများအပြားသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI တီထွင်ဖန်တီးသူများအား AI ထုတ်လုပ်သူများအား တွန်းအားပေးရန် ရည်ရွယ်သည် ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်.

ဤတရားဝင်အကာအရံများသည် AI ကို တီထွင်ဖန်တီးသူများသည် ၎င်းတို့၏ AI အတွက် အပြည့်အဝတာဝန်ယူကြောင်း သေချာစေသည့် အဓိကနည်းလမ်းတစ်ခုအနေဖြင့် အရေးကြီးပါသည်။ ထိုသို့သော ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော တရားဥပဒေဆိုင်ရာ ကုစားမှုများနှင့် တရားဝင်ပြစ်ဒဏ်များ မရှိဘဲ၊ စျေးကွက်ထဲသို့ AI ကို အလျင်စလို တွန်းထုတ်သူများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကိုရရှိရန်အတွက် အလေးအနက်ထား၍ အနည်းငယ်မျှသာ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ အကယ်၍ အဆိုပါဥပဒေများနှင့် စည်းမျဉ်းများသည် ညံ့ဖျင်းသောအကြံအစည်များ သို့မဟုတ် လုံလောက်စွာအကောင်အထည်မဖော်ပါက၊ ၎င်းတို့သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ၏လိုက်စားမှုကို ဝမ်းနည်းဖွယ်ရာ လျော့ပါးသွားစေနိုင်ပြီး၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ထက် မယုံကြည်ရထိုက်သော AI ကို မထင်မှတ်ဘဲ ထူးဆန်းစွာ မွေးမြူထားနိုင်သည် (နောက်ထပ်ရှင်းပြချက်အတွက် ကျွန်ုပ်၏ကော်လံဆွေးနွေးမှုများကို ကြည့်ပါ)။

ကျွန်တော်ဟာ ပြင်းပြင်းထန်ထန် ရည်ညွှန်းပြောဆိုခဲ့ဖူးတဲ့အရာအတွက် ခိုင်မာတဲ့ ထောက်ခံအားပေးသူလည်း ဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။ AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး ဘော့တ်များ (ကျွန်ုပ်၏ လွှမ်းခြုံမှုကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်) ဤသည်မှာ ယုံနိုင်ဖွယ်မရှိသော အခြား AI များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် AI ကိုအသုံးပြု၍ မီးနှင့်တိုက်ရန် ကြိုးစားခြင်း၏ လာမည့်နည်းလမ်း သို့မဟုတ် ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ပထမဦးစွာ၊ အချို့သောနောက်ခံအကြောင်းအရာများသည် အသုံးဝင်ပါလိမ့်မည်။

ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သင်မသေချာသော AI စနစ်တစ်ခုကို သင်မှီခိုရန် ရွေးချယ်နေသည်ဆိုပါစို့။ အဓိကစိုးရိမ်ရသည့်အချက်မှာ AI ကို ယုံကြည်ရမည်လား မယုံကြည်ရဟု နှောင့်ယှက်ရန် ကြိုးပမ်းရာတွင် သင်တစ်ဦးတည်းရှိနေခြင်းကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ AI သည် သင့်ထက် ကွန်ပြူတာ ပိုမြန်နိုင်ချေရှိပြီး သင့်အား အခွင့်ကောင်းယူနိုင်သည်။ သင့်ဘက်မှ ကူညီရန် တစ်စုံတစ်ဦး သို့မဟုတ် တစ်စုံတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

ရှုထောင့်တစ်ခုက သင် AI စနစ်တစ်ခုကို သင်အသုံးပြုနေချိန်တွင် သင့်အား အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် လူသားများအတွင်း၌ အမြဲရှိနေသင့်သည်။ ဒါပေမယ် ဒါက ပြဿနာဖြေရှင်းနည်းပါ။ AI သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်နေပါက၊ AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားများ ထွန်းကားလာသောအခါတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ခဏတာ ဆွေးနွေးနေမည်ဆိုလျှင်၊ လူတစ်ဦးစီရှိခြင်းသည် မလုံလောက်ပါ။ AI သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်နေနိုင်ပြီး AI သည် ကောင်းမွန်စွာလည်ပတ်နေခြင်းရှိမရှိကို သိရှိနိုင်ရန် သတ်မှတ်ထားသော လူသားများအတွင်းမှ ပုံထဲသို့ ဝင်ရောက်လာသောအခါတွင် ကပ်ဘေးရလဒ်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။

ဘေးဖယ်အနေနဲ့၊ ဒါက ယုံကြည်မှုနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ နောက်ထပ်အချက်တစ်ခု ပေါ်လာတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့ကြုံတွေ့နေရသည့် အကြောင်းအရာ သို့မဟုတ် အခြေအနေအပေါ်အခြေခံ၍ ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို သတ်မှတ်ပေးလေ့ရှိသည်။ မင်းရဲ့သားလေး ဒါမှမဟုတ် သမီးလေးကို မင်းအပေါ်သစ္စာရှိဖို့ အပြည့်အဝယုံကြည်နိုင်ပေမယ့် မင်းတောင်တက်ထွက်ပြီး ချောက်ကမ်းပါးစွန်းပေါ်တက်ရတာ အန္တရာယ်ကင်းလားဆိုတာကို ပြောပြဖို့ ကလေးလေးကို အားကိုးတကြီးဆုံးဖြတ်တယ်ဆိုရင်တော့ မင်းပညာရှိမယ်ထင်တယ် ကလေးငယ်သည် ထိုကဲ့သို့သော အသက် သို့မဟုတ် သေခြင်းဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်ကို ပေးနိုင်မလား။ ကလေးသည် စိတ်အားထက်သန်ပြီး စိတ်ရင်းမှန်ဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း၊ ထိုအကြံဉာဏ်ကို လုံလောက်စွာ မပေးနိုင်ပါ။

AI နှင့်ပတ်သက်လာလျှင် တူညီသော အယူအဆသည် ယုံကြည်မှုနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။ checkers သို့မဟုတ် စစ်တုရင်ကစားရန် သင်အသုံးပြုနေသည့် AI စနစ်သည် အသက် သို့မဟုတ် သေခြင်းဆိုင်ရာ စေ့စပ်ဆွေးနွေးမှုများတွင် ပါဝင်မည်မဟုတ်ပေ။ သင်၏ယုံကြည်မှုတာဝန်ကို သင်ပိုမိုသက်တောင့်သက်သာဖြစ်စေနိုင်သည်။ AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားသည် အဝေးပြေးလမ်းပေါ်တွင် အရှိန်ပြင်းပြင်းဖြင့် မောင်းနှင်နေသည့် ကားသည် ယုံကြည်စိတ်ချမှု ပိုမိုပြင်းထန်ရန် လိုအပ်သည်။ AI မောင်းနှင်မှုစနစ်၏ အနည်းငယ်သော ချို့ယွင်းချက်သည် သင့်သေဆုံးမှုနှင့် အခြားသူများ၏ သေဆုံးမှုကို တိုက်ရိုက်ဖြစ်စေနိုင်သည်။

Global Deloitte AI Institute ၏ အမှုဆောင်ဒါရိုက်တာနှင့် စာအုပ်ရေးသားသူ Beena Ammanath ၏ အင်တာဗျူးတစ်ခုတွင် ဖော်ပြထားသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI၊ AI ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းအပေါ် အလားတူ အလေးပေးဖော်ပြခြင်းဖြစ်သည်- "လူနာကို ရောဂါရှာဖွေစစ်ဆေးခြင်းကို လုပ်ဆောင်နေသည့် AI ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု တည်ဆောက်နေပါက၊ တရားမျှတမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုတို့သည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ ဒါပေမယ့် ဂျက်အင်ဂျင်ချို့ယွင်းမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်တဲ့ algorithm တစ်ခုကို တည်ဆောက်နေတယ်ဆိုရင် တရားမျှတမှုနဲ့ ဘက်လိုက်မှုဟာ အရေးမကြီးပါဘူး။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI သည် သင့်အဖွဲ့အစည်းအတွင်း ယုံကြည်မှု၏အတိုင်းအတာများကို စတင်စဉ်းစားလာစေရန် အမှန်တကယ်ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုဖြစ်သည်။" (VentureBeatမတ်လ 22 ရက်၊ 2022)။

ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကို ဆွေးနွေးသည့်အခါ၊ ဤအကြောင်းအရာကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သည်။

ဥပမာ, ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကို တီထွင်ဖန်တီးလိုသော ဆန္ဒဖြစ်သင့်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး လိုလားတောင့်တပြီး မျှော်မှန်းချက်ပန်းတိုင်တစ်ခုအဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး ရှုမြင်ကြသည်။ စကားအသုံးအနှုန်းနောက်တစ်ခုရှိသေးသည်။ အနည်းအကျဉ်း အစားထိုးအသုံးပြုမှုတစ်ခုကတော့ အဲဒါပါပဲ။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI တစ်စုံတစ်ဦးသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI စံနမူနာဖြစ်သည့် AI စနစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့ကြောင်း တစ်စုံတစ်ဦးမှ အခိုင်အမာပြောဆိုနိုင်စေရန် အခြေအနေ သို့မဟုတ် တိုင်းတာမှုအခြေအနေတစ်ခုဖြစ်သည်။ စကားစုကိုလည်း သင်သုံးနိုင်သည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI AI ယုံကြည်စိတ်ချရမှုရရှိရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်း သို့မဟုတ် ချဉ်းကပ်နည်းကို အကြံပြုရန်။ စသည်တို့

ဆက်စပ်မှတ်စုတစ်ခုတွင်၊ AI အားလုံးသည် တူညီသည်မဟုတ်ကြောင်းနှင့် AI အားလုံးနှင့်ပတ်သက်သော စောင်မမှုထုတ်ပြန်ချက်များကို မပြုလုပ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့သတိထားရမည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။ သီးခြား AI စနစ်သည် အခြား AI စနစ်နှင့် သိသိသာသာ ကွဲပြားဖွယ်ရှိသည်။ အဆိုပါ AI စနစ်များထဲမှ တစ်ခုသည် အလွန်ယုံကြည်စိတ်ချရဖွယ်ရှိပြီး အခြားတစ်ခုသည် အနည်းငယ်ယုံကြည်ရဖွယ်ရှိသည်။ AI သည် လုံးဝယုံကြည်ထိုက်သော သို့မဟုတ် လုံးဝမယုံကြည်ထိုက်ဟု တစ်နည်းနည်းဖြင့် သတိထားပါ။

ဒါက ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ကိစ္စမဟုတ်ဘူး။

သင်စိတ်ဝင်စားနိုင်သော AI နှင့်ပတ်သက်ပြီး ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေသော သုတေသနအချို့ကို အကျဉ်းချုပ်ပြောပြလိုသည်မှာ ပေါ်ပေါက်လာသောအခန်းကဏ္ဍကို ခြုံငုံမိစေပါသည်။ AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး ဘော့တ်များ.

ဒါက ဘယ်လိုလဲ။

သင်သည် အခြားသော AI စနစ်အချို့၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုင်းတာရန် တီထွင်ထားသည့် AI စနစ် (AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး bot) ဖြင့် လက်နက်ကိုင်ဆောင်မည်ဖြစ်သည်။ AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး ဘော့တ်သည် သင့်ဘေးကင်းရေးကို အဓိက အာရုံစိုက်ထားသည်။ သင့်တွင် သင့်စမတ်ဖုန်း သို့မဟုတ် အခြားထိုကဲ့သို့သော စက်ပစ္စည်းများတွင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် ကွဲပြားသော AI စနစ်တစ်ခုရှိခြင်းဖြင့် သင့်တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အိတ်ကပ်အတွင်း AI စနစ်တစ်ခုရှိခြင်းဖြင့် သင်မှီခိုနေသော AI ကို စောင့်ကြည့်ရန် နည်းလမ်းများရှိသည်ဟု ၎င်းကိုယူဆပါ။ သင့်စကားပုံအရ AI အုပ်ထိန်းသူသည် သင်မှီခိုနေသော AI သည်လည်း လျင်မြန်သောအမြန်နှုန်းဖြင့် အလုပ်လုပ်ကာ လက်ထဲတွင်ရှိသော အခြေအနေများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ တွက်ချက်နိုင်ပြီး၊ ကွင်းအတွင်းမှ လူသားများလုပ်ဆောင်နိုင်သည့်ထက် အဆပေါင်းများစွာ ပိုမြန်သည်ဟု အခြေခံဖြင့် တွက်ချက်နိုင်သည်။

သင်အားကိုးနေပြီဖြစ်သော AI သည် အချို့ရှိသင့်သည်ဟု သင် ကနဦးတစ်ချက်တွင် တွေးနေပေမည်။ ပြည်တွင်းရေး AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး bot ကို သီးခြား တွက်ချက်သည့် ဤကဲ့သို့ တူညီသော AI guardrails များ။ ဟုတ်တယ်၊ ဒါ လိုချင်တာ သေချာတယ်။ အကြောင်းအရင်းတစ်ခုမှာ AI စနစ်တွင်တည်ဆောက်ထားသော AI guardrails များသည် AI အလိုက် AI နှင့် ပေါင်းစည်းကာ တရားမျှတမှုရှိနိုင်သောကြောင့် ယူဆထားသည့် AI guardrail သည် AI ကို သီးခြားအတည်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် validate ဟူသောသဘောဖြင့် ဆောင်ရွက်နိုင်တော့မည်မဟုတ်ပေ။

ဆန့်ကျင်ဘက်အယူအဆမှာ သင်၏ AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး ဘော့တ်သည် သင်မှီခိုနေသော AI နှင့် ကွဲပြားသည့် သီးခြား သို့မဟုတ် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်း AI ယန္တရားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အခြား AI ၏ အပြင်ဘက်တွင် တည်ရှိပြီး သင့်အတွက် မှီခိုပြီး ကျန်ရှိနေသော AI ကို စောင့်ကြည့်ခြင်း သို့မဟုတ် အကဲဖြတ်ခြင်းအပေါ် မှီခိုနေခြင်းမဟုတ်ပါ။

ဤအကြောင်းကို ရိုးရှင်းသော ရိုးရှင်းသော ညီမျှခြင်းကဲ့သို့ ဖော်ပြချက်များမှတစ်ဆင့် ဤအကြောင်းကို ရိုးရှင်းသော တွေးခေါ်မှုနည်းလမ်းကို ဖော်ပြနိုင်သည်။ "P" သည် သီးခြားအလုပ် "X" ကို လုပ်ဆောင်ရန် "R" ကို ယုံကြည်နိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ပြောနိုင်သည်-

ဤသည်မှာ လူများသာပါဝင်သည့်အခါတွင် အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်လိမ့်မည်-

• Person P သည် အလုပ် X ကို လုပ်ဆောင်ရန် လူ R ကို ယုံကြည်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကို အားကိုးရန် ရွေးချယ်သောအခါ၊ ကြေငြာချက်သည် ဤကဲ့သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်-

• Person P သည် အလုပ် X ကို လုပ်ဆောင်ရန် AI instance-R ကို ယုံကြည်သည်။

ဤသို့ပြောခြင်းဖြင့် AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး bot ကို ထည့်နိုင်သည်။

• Person P သည် AI အုပ်ထိန်းသူ angel bot instance-Z မှ တာဝန် X ကို လုပ်ဆောင်ရန် AI instance-R ကို ယုံကြည်သည်

AI အုပ်ထိန်းသူနတ်သမီး bot သည် သင်မှီခိုနေသော AI ကို မမောမပန်းနှင့် မဆုတ်မနစ် အကဲဖြတ်နေသည်။ ထို့ကြောင့်၊ သင်၏ အသုံးဝင်သော AI အုပ်ထိန်းသူသည် ဤအခြား AI ၏ယုံကြည်မှုကို ခိုင်လုံခြင်းမရှိကြောင်း သင့်အား သတိပေးနိုင်ပါသည်။ သို့မဟုတ်၊ AI အုပ်ထိန်းသူသည် ယုံကြည်ထိုက်သူဖြစ်ခြင်းမှ ဝေးကွာသော မည်သည့်ကွဲပြားမှုကိုမဆို လျင်မြန်စွာ မှန်ကန်ကြောင်း သေချာစေရန် ကြိုးစားရန်နှင့် သေချာစေရန် AI အုပ်ထိန်းသူသည် အခြား AI နှင့် အီလက်ထရွန်းနစ် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်နိုင်သည် (ထိုအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်၏ဖော်ပြချက်ကို တွင်ကြည့်ပါ၊ ဒီမှာလင့်ခ်).

The Trusty Trust Reservoir ဖော်ညွှန်းချက်

ကျွန်ုပ်တို့သည် မတူညီသောယုံကြည်မှုအဆင့်များကို ဆွေးနွေးနေသောကြောင့်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ရေလှောင်ကန်အမျိုးအစားအဖြစ် ခံယူခြင်းဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်ပတ်သက်၍ အသုံးဝင်သော ဥပမာတစ်ခုကို သင်တွေ့ရှိနိုင်သည်။

သင့်တွင် သီးခြားလူတစ်ဦး သို့မဟုတ် အရာတစ်ခုအတွက် အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း သီးခြားအခြေအနေတစ်ခု၌ ယုံကြည်မှုပမာဏတစ်ခုရှိသည်။ ထိုပုဂ္ဂိုလ် သို့မဟုတ် အရာနှင့် သက်ဆိုင်သည့် အခြားအရာများပေါ် မူတည်၍ ယုံကြည်မှုအဆင့်သည် တိုးလာမည် သို့မဟုတ် ကျဆင်းသွားမည်ဖြစ်သည်။ သင့်တွင် လူတစ်ဦး သို့မဟုတ် အရာတစ်ခုအတွက် မည်သည့်ယုံကြည်မှုမှ မရှိသည့်အခါ ယုံကြည်မှုသည် သုညအဆင့်တွင် ရှိနေနိုင်သည်။ ထိုလူ သို့မဟုတ် အရာကို မယုံကြည်ကြောင်း သင် စွန့်စားသောအခါ ယုံကြည်မှုသည် အပျက်သဘောဆောင်သည်။

AI စနစ်များတွင်၊ သင်သည် သီးခြားအခြေအနေတစ်ခုတွင် သင်မှီခိုနေရသော သီးခြား AI အတွက် သင်၏ယုံကြည်ကိုးစားရာနေရာသည် AI ၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို တိုင်းတာခြင်းအပေါ်တွင် မူတည်ပြီး မြင့်တက်လာမည် သို့မဟုတ် ကျဆင်းမည်ဖြစ်သည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ သင်သည် AI နှင့်ပတ်သက်သော ဤကွဲပြားသောယုံကြည်မှုအဆင့်ကို ကောင်းစွာသိရှိနိုင်သော်လည်း အခြားအခြေအနေများတွင် သင်သည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်ပတ်သက်၍ အဆုံးအဖြတ်ပေးခြင်းဖြင့် သတိနည်းပါးပြီး ပိုမိုသိသာလာပေမည်။

AI အတွက် ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို မြှင့်တင်ရန် ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ ဆွေးနွေးထားသော နည်းလမ်းများ ပါဝင်သည်။

• AI ကျင့်ဝတ်များကို လိုက်နာခြင်း။ အကယ်၍ သင်မှီခိုနေရသော AI သည် သင့်လျော်သော AI Ethics စည်းမျဥ်းများကို လိုက်နာရန် ကြိုးစားခြင်းဖြင့် တီထွင်ခဲ့မည်ဆိုလျှင်၊ သင်သည် အဆိုပါ AI စနစ်အတွက် သင်၏ယုံကြည်ကိုးစားမှုရေလှောင်ကန်အဆင့်ကို မြှင့်တင်ရန် ဤနားလည်မှုကို အသုံးပြုလိမ့်မည်ဟု ယူဆပါသည်။ ဘေးထွက်မှတ်စုအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ကျွန်ုပ်ခေါ်ဆိုသည့် လွဲမှားသောပုံစံဖြစ်နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုအပေါ် အခြား AI စနစ်များကို ယေဘုယျအားဖြင့် ယေဘုယျဖော်ပြနိုင်သည်မှာလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ AI ယုံကြည်မှုရောင်ဝါပြန့်ပွားခြင်း။ (ဒါကိုသတိထားပါ။)
• Human-In-The-Loop ကိုသုံးပါ။ အကယ်၍ AI တွင် လူသားများပါဝင်ပတ်သက်နေပါက၊ သင်သည် AI ကိုယုံကြည်မှုအပေါ် အပြုသဘောဆောင်သောထည့်သွင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
• ဥပဒေများနှင့် စည်းမျဥ်းများ ချမှတ်ပါ။. ဤ သီးခြား AI အမျိုးအစားနှင့် ဆက်စပ်သော ဥပဒေများနှင့် စည်းမျဉ်းများရှိပါက၊ သင်သည်လည်း သင်၏ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
• AI Guardian Angel Bot ကို အသုံးပြုပါ။. သင့်တွင် AI အုပ်ထိန်းသူ နတ်သမီး ဘော့တ်တစ်ခု အဆင်သင့်ရှိနေပါက၊ ၎င်းသည်လည်း သင်၏ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးမည်ဖြစ်သည်။

အစောပိုင်းတွင် ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း ယုံကြည်မှုသည် ဆတ်ဆတ်ထိမခံဖြစ်ပြီး တခဏချင်း ပြိုလဲသွားနိုင်သည် (ဆိုလိုသည်မှာ ယုံကြည်မှုရေလှောင်ကန်သည် လျင်မြန်စွာ တည်ဆောက်ထားသော ယုံကြည်မှုအားလုံးကို ရုတ်တရက် စွန့်ပစ်သွားသည်)။

သင်သည် AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားထဲတွင် ရှိနေသည်ဟု မြင်ယောင်ကြည့်ပါက AI မောင်းနှင်မှုသည် ရုတ်တရက် ညာဘက်အကွေ့ကို ရုတ်တရက် ကွေ့လိုက်ကာ ဘီးများ အော်ဟစ်ကာ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်အား အန္တရာယ်ဖြစ်စေမည့် အလှည့်အပြောင်းတစ်ခုအဖြစ်သို့ တွန်းပို့လုနီးပါး ဖြစ်သည်ကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ မင်းရဲ့ယုံကြည်မှုအဆင့်က ဘာဖြစ်မလဲ။ သင်သည် ယခင်က AI ကို ယုံကြည်မှုအဆင့်သို့ မြှင့်တင်ထားသော်လည်း၊ သင်သည် သင်၏ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို သိသာစွာ သိသိသာသာ ကျဆင်းသွားလိမ့်မည်ဟု ထင်ရသည်။

ဤလေးလေးနက်နက် ဆွေးနွေးမှု၏ ယခုအချိန်အခါတွင်၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ၏ သဘောသဘာဝနှင့် နယ်ပယ်ကို ပြသနိုင်စေမည့် နောက်ထပ် သရုပ်ဖော်ပုံဥပမာများကို လိုချင်နေမည်ဟု လောင်းကြေးထပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်၏ နှလုံးသားနှင့် နီးစပ်သော အထူးနှင့် သေချာပေါက် ရေပန်းစားသော ဥပမာများ ရှိပါသည်။ ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများ အပါအဝင် AI ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်၏စွမ်းရည်ဖြင့် AI Ethics အကျပ်အတည်းများကို ပြသသည့် လက်တွေ့ကျသောဥပမာများကို ဖော်ထုတ်ရန် ကျွန်ုပ်မကြာခဏ တောင်းဆိုခံရပြီး အကြောင်းအရာ၏ အနည်းငယ်သော သီအိုရီသဘောသဘာဝကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဆုပ်ကိုင်နိုင်စေရန် သင်တွေ့မြင်ရသည်။ ဤကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI အနှောက်အယှက်ကို ထင်ရှားစွာတင်ပြနိုင်သည့် နိုးကြားတက်ကြွမှုအရှိဆုံး နယ်ပယ်တစ်ခုမှာ AI အခြေခံ စစ်မှန်သော ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့ကားများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ခေါင်းစဉ်နှင့် ပတ်သက်၍ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆွေးနွေးမှုအတွက် အသုံးဝင်သော ဖြစ်ရပ်တစ်ခု သို့မဟုတ် စံနမူနာတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်မည်ဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ ဆင်ခြင်ထိုက်သော မှတ်သားဖွယ်မေးခွန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI အခြေခံ စစ်မှန်သော ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့ကားများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းသည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကိုလိုက်စားခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ တစ်စုံတစ်ရာကို တောက်ပစေသလား၊ သို့ဆိုလျှင် ဤအရာက ဘာကိုပြသသနည်း။

မေးခွန်းထုတ်ဖို့ ခဏလောက်ခွင့်ပြုပါ။

ဦးစွာ၊ စစ်မှန်သော အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားတွင် လူသားယာဉ်မောင်းတစ်ဦးမျှ မပါဝင်ကြောင်း သတိပြုပါ။ စစ်မှန်သော အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများကို AI မောင်းနှင်မှုစနစ်ဖြင့် မောင်းနှင်ကြောင်း မှတ်သားထားပါ။ ဘီးမှာ လူသားယာဉ်မောင်းအတွက် မလိုအပ်သလို လူတစ်ဦးကို ယာဉ်မောင်းနှင်ရန် ပြဋ္ဌာန်းချက်လည်း မရှိပါ။ ကျွန်ုပ်၏ ကျယ်ပြောလှသော လက်ရှိ လွှမ်းခြုံထားသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ် (AVs) နှင့် အထူးသဖြင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့် ကားများကို ကြည့်ပါ၊ ဒီမှာလင့်ခ်.

မောင်းသူမဲ့ကားအစစ်တွေကို ရည်ညွှန်းတဲ့အခါ ဘာကိုဆိုလိုသလဲဆိုတာ ထပ်ရှင်းချင်ပါတယ်။

ကိုယ်ပိုင်ကားမောင်းခြင်းအဆင့်များကိုနားလည်ခြင်း

ရှင်းလင်းချက်အနေဖြင့်၊ စစ်မှန်သော အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများသည် AI သည် ကားကို သူ့ဘာသာသူ အပြည့်အဝမောင်းနှင်ပေးသည့် အမျိုးအစားဖြစ်ပြီး မောင်းနှင်သည့်အလုပ်တွင် လူသားအကူအညီတစ်စုံတစ်ရာမရှိပါ။

ဤမောင်းသူမဲ့ကားများကို Level 4 နှင့် Level 5 အဖြစ် သတ်မှတ်သည် (ကျွန်ုပ်၏ ရှင်းလင်းချက်တွင် ကြည့်ပါ။ ဒီ link ကိုဒီမှာ) မောင်းနှင်မှုအား မျှဝေရန်အတွက် လူသားယာဉ်မောင်းတစ်ဦး လိုအပ်သောကားကို အဆင့် 2 သို့မဟုတ် အဆင့် 3 တွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားလေ့ရှိသည်။ မောင်းနှင်ခြင်းလုပ်ငန်းကို ပူးတွဲမျှဝေသည့်ကားများကို Semi-autonomous ဟုဖော်ပြထားပြီး ပုံမှန်အားဖြင့် အမျိုးမျိုးပါဝင်ပါသည်။ ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems) အဖြစ် ရည်ညွှန်းထားသော အလိုအလျောက် အပိုပရိုဂရမ်များ။

အဆင့် 5 တွင် အမှန်တကယ် မောင်းသူမဲ့ကားတစ်စီး မရှိသေးပါ၊ ၎င်းသည် အောင်မြင်ရန် ဖြစ်နိုင်ချေ ရှိ၊ သို့မဟုတ် ထိုနေရာသို့ ရောက်ရန် အချိန်မည်မျှ ကြာမည်ကိုပင် မသိရသေးပါ။

ဤအတောအတွင်း Level 4 အားထုတ်မှုများသည်အလွန်ကျဉ်းမြောင်း။ ရွေးချယ်ထားသောအများပြည်သူသုံးလမ်းပြစမ်းသပ်မှုများကို ပြုလုပ်၍ တဖြည်းဖြည်းကြိုးစားမှုအချို့ကိုရရှိရန်ကြိုးစားနေသည်။ သို့သော်ဤစမ်းသပ်မှုကိုခွင့်ပြုသင့်ခြင်းရှိမရှိနှင့် ပတ်သက်၍ အငြင်းပွားဖွယ်ရာများရှိနေသည် (ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသည်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင်ပါ ၀ င်သည့်သေခြင်းတူဂီနီဝက်များဖြစ်ကြသည်။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့အဝေးပြေးလမ်းမကြီးနဲ့အဝေးပြေးလမ်းမှာဖြစ်ပျက်နေတာကိုအချို့ကအခိုင်အမာပြောတယ်၊ ဒီ link ကိုဒီမှာ).

Semi- ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားများတွင်လူ့ယာဉ်မောင်းလိုအပ်သောကြောင့်ထိုအမျိုးအစားများကိုမွေးစားခြင်းသည်သမားရိုးကျယာဉ်များထက်သိသိသာသာကွဲပြားလိမ့်မည်မဟုတ်ပါ။ ခဏအတွက်လာမယ့်လုပ်အချက်များယေဘုယျအားဖြင့်သက်ဆိုင်ဖြစ်ကြသည်။

Semi- ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားများအတွက်လတ်တလောတွင်ပေါ်ပေါက်လာသောစိတ်အနှောက်အယှက်ဖြစ်ဖွယ်ရာများအကြောင်းအများပြည်သူအားကြိုတင်သတိပေးရန်လိုအပ်သည်။ ၎င်းတို့သည်ဗီဒီယိုများအားမိမိတို။ ၏ဗွီဒီယိုများအားဒုတိယအကြိမ် (သို့) အဆင့် ၃ ကားဘီးတွင်အိပ်ပျော်နေအောင်ကြိုတင်သတိပေးရန်လိုသည်။ , ငါတို့ရှိသမျှသည်ကားမောင်းသူတစ်ဝက်ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရကားမောင်းနေစဉ်ကားမောင်းခြင်းလုပ်ငန်းကနေသူတို့ရဲ့အာရုံကိုဖယ်ရှားပစ်နိုင်သည်ကိုယုံကြည်သို့လှည့်ဖြားခြင်းမှရှောင်ရှားရန်လိုအပ်သည်။

သင်သည်အဆင့် (၂) သို့မဟုတ်အဆင့် (၃) သို့အလိုအလျောက်မည်မျှတင်ပို့သည်ဖြစ်စေ၊ သင်သည်ယာဉ်၏မောင်းနှင်မှုအတွက်တာဝန်ရှိသည်။

ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်နိုင်သောကားများနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI

အဆင့် 4 နှင့်အဆင့် ၅ တွင်စစ်မှန်သောမိမိကိုယ်ကိုမောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များအတွက်ယာဉ်မောင်းသူတွင်လူသားမောင်းသူမရှိနိုင်ပါ။

နေထိုင်သူများအားလုံးသည်ခရီးသည်များဖြစ်သည်။

အဆိုပါ AI အကားမောင်းလုပ်နေတာဖြစ်ပါတယ်။

ချက်ချင်းဆွေးနွေးရန်အချက်တစ်ချက်မှာယနေ့ခေတ် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်တွင်ပါ ၀ င်သော AI သည်စိတ်ကျေနပ်မှုမရှိပါ။ တနည်းအားဖြင့် AI သည်ကွန်ပျူတာအခြေခံပရိုဂရမ်နှင့် algorithms စုပေါင်းမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီးလူသားများတတ်နိုင်သည့်အတိုင်းအတာနှင့်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုလုံးဝမရှိပါ။

AI သည်အာရုံခံစားမှုမရှိခြင်းကိုအဘယ့်ကြောင့်ဤသို့အလေးပေးဖော်ပြသနည်း။

ငါ AI မောင်းနှင်မှုစနစ်၏အခန်းကဏ္discussကိုဆွေးနွေးတဲ့အခါငါ AI မှလူ့အရည်အသွေးတွေကိုဖော်ပြခြင်းမဟုတ်ကြောင်းအလေးပေးချင်သောကြောင့် AI ကိုမနုropဗေဒအဖြစ်ပြောင်းလဲရန်ယခုခေတ်တွင်အန္တရာယ်ရှိသောအလေ့အကျင့်ရှိသည်ကိုသတိပြုပါ။ အဓိကအားဖြင့်လူများသည်ယနေ့ခေတ် AI သို့လူသားနှင့်သက်ဆိုင်သည့်စိတ်ကျေနပ်မှုကိုပေးနေကြသော်လည်းထိုသို့သော AI မရှိသေးဟုမငြင်းနိုင်သော၊

ထိုရှင်းလင်းချက်ဖြင့် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်သည်ကား၏ရှုထောင့်များကိုတစ်နည်းနည်းဖြင့်“ မသိ” ဟုသင်ထင်မြင်နိုင်သည်။ မောင်းနှင်မှုနှင့်ပါ ၀ င်မှုအားလုံးသည်မိမိကိုယ်ကိုမောင်းနှင်သည့်ကား၏ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့်ဆော့ (ဖ်) ဝဲ၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအနေဖြင့်စီစဉ်ရန်လိုအပ်သည်။

ဒီခေါင်းစဉ်အပေါ်ကစားရန်လာသည်ဟုများပြားလှသောရှုထောင့်သို့လေ့လာကြပါစို့။

ဦးစွာ၊ AI မောင်းသူမဲ့ကားအားလုံးသည် တူညီကြသည်မဟုတ်ကြောင်း သိရှိထားရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကားထုတ်လုပ်သူနှင့် မောင်းသူမဲ့ကားနည်းပညာကုမ္ပဏီတစ်ခုစီသည် မောင်းသူမဲ့ကားများကို တီထွင်ဖန်တီးရန် ချဉ်းကပ်လုပ်ဆောင်နေကြသည်။ ထို့ကြောင့် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်များ လုပ်ဆောင်မည် သို့မဟုတ် မလုပ်သင့်သည်နှင့် ပတ်သက်၍ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ထုတ်ပြန်ချက်ထုတ်ရန် ခက်ခဲသည်။

ထို့ပြင် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်သည်တစ်စုံတစ်ရာကိုအထူးလုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိကြောင်းဖော်ပြသည့်အခါတိုင်း၎င်းသည်အမှန်တကယ်အားကွန်ပျူတာကိုပရိုဂရမ်ရေးသားသော developer များထက်ကျော်လွန်နိုင်သည်။ တစ်ဆင့်ပြီးတစ်ဆင့် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်များကိုတဖြည်းဖြည်းတိုးတက်လာသည်နှင့်တိုးချဲ့လာသည်။ ယနေ့တည်ရှိနေသောကန့်သတ်ချက်သည်အနာဂတ်စနစ်သို့မဟုတ်ဗားရှင်းစနစ်တွင်မရှိတော့ပါ။

ငါပြန်ပြောပြရမယ့်အရာတွေကို underlie လုပ်ဖို့အတွက် caveats တွေအလုံအလောက်ပေးနိုင်တယ်ဆိုတာငါယုံတယ်။

မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကို နက်ရှိုင်းစွာ စေ့စေ့ငုငုလုပ်ရန် ယခု ကျွန်ုပ်တို့ စတင်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

အထူးသဖြင့် AI အခြေခံ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့် ကားများတွင် ယုံကြည်မှုသည် အရာအားလုံးဖြစ်သည်။

လူ့အဖွဲ့အစည်းသည် မောင်းသူမဲ့ကားများ ပေါ်ထွန်းလာရေးကို သတိထား စောင့်ကြည့်နေပုံရသည်။ တစ်ဖက်တွင်၊ စစ်မှန်သော မောင်းသူမဲ့ကားများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းသည် နှစ်စဉ် ကားနှင့်ဆက်နွှယ်သေဆုံးမှု အရေအတွက်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်မည်ဟု ကြီးမားသော မျှော်လင့်ချက်တစ်ခုရှိသည်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတစ်ခုတည်းတွင် ကားတိုက်မှုကြောင့် နှစ်စဉ်သေဆုံးသူ ၄၀,၀၀၀ ခန့်နှင့် ဒဏ်ရာရသူ ၂.၅ သန်းခန့် ရှိကြောင်း၊ ကျွန်ုပ်၏ ကိန်းဂဏာန်းများကို စုစည်းထားသည်ကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်. လူတွေ အရက်သောက်ပြီး ကားမောင်းတယ်။ လူတွေက အာရုံလွှဲရင်းနဲ့ မောင်းတယ်။ ကားကို မောင်းနှင်ခြင်း၏ တာဝန်မှာ ကားမောင်းခြင်းတွင် ထပ်ခါတလဲလဲ နှင့် အမှားအယွင်းမရှိ အာရုံစူးစိုက်နိုင်ခြင်းနှင့် ကားတိုက်မှုသို့ ရှောင်လွှဲနိုင်ခြင်း တို့ ပါဝင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ AI မောင်းနှင်မှုစနစ်များသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများကို ထပ်ခါတလဲလဲနှင့် မလွဲမသွေ လမ်းညွှန်နိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ အိပ်မက်မက်ဖွယ်ကောင်းပါသည်။ ယာဉ်တိုက်မှုကြောင့် သေဆုံးမှုနှင့် ထိခိုက်ဒဏ်ရာရမှု ပမာဏကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် မောင်းသူမဲ့ကားများကို ပိုမိုကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနိုင်ရန် အလားအလာများနှင့်အတူ ရွေ့လျားသွားလာနိုင်မှုအား ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ရရှိစေမည့် အလားအလာတို့ ပါဝင်ပါသည်။

သို့သော် တစ်ချိန်တည်းတွင်ပင် ကျွန်ုပ်တို့၏ အများသူငှာ လမ်းမများပေါ်တွင် မောင်းသူမဲ့ကားများ လုံလုံလောက်လောက် လုံခြုံစွာ မောင်းနှင်နိုင်ခြင်း ရှိမရှိနှင့် ပတ်သက်၍ လူမှုအသိုင်းအဝိုင်း၏ ခံယူချက်အပေါ် စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ ပေါ်ထွက်နေပါသည်။

တစ်ယောက်တည်း မောင်းသူမဲ့ကားတစ်စီးက ယာဉ်တိုက်မှု သို့မဟုတ် တိုက်မိပါက တစ်ဦးတည်းသေဆုံးမှု သို့မဟုတ် ပြင်းထန်သော ဒဏ်ရာရရှိစေသော AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားများအပေါ် ယနေ့အတန်ငယ် တည်ဆောက်ထားသော ယုံကြည်မှုသည် ကျဆင်းသွားလိမ့်မည်ဟု သင် ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ Arizona မှာ အခုနာမည်ကြီးတဲ့ အဖြစ်အပျက်တစ်ခု ဖြစ်ပွားခဲ့ပြီး လူသွားလူလာတစ်ဦးကို ဝင်တိုက်မိတဲ့ (တကယ်မဟုတ်) မောင်းသူမဲ့ကားတစ်စီးနဲ့ ကြုံခဲ့ရတာပါ။ ဒီ link ကိုဒီမှာ).

AI မောင်းသူမဲ့ကားများ ၏ ယုံကြည်မှုကို အခြေချခြင်းသည် တရားမျှတမှု မရှိသလို နောက်လာမည့် သေဆုံးမှုဖြစ်စေသော ပျက်ကျမှု သို့မဟုတ် တိုက်မိမှုတစ်ခုသာ ဖြစ်သည့်အတွက် ယာဉ်တိုက်မှုကင်းသော အများသူငှာ လမ်းစမ်းသပ်မှုများကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်ဟု အချို့သော ပညာရှင်များက ထောက်ပြကြသည်။ ထို့အပြင်၊ နောက်ထပ်မတရားသောအခြေခံအရ၊ မည်သည့်အထူးသဖြင့် AI မောင်းသူမဲ့ကားအမှတ်တံဆိပ် သို့မဟုတ် မော်ဒယ် perchance သည် ဝမ်းနည်းဖွယ်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုတွင် ပါဝင်ပတ်သက်နေပါစေ၊ လူ့အဖွဲ့အစည်းသည် မောင်းသူမဲ့ကားအမှတ်တံဆိပ်အားလုံးကို ရှောင်လွှဲမလွဲအပြစ်တင်ခံရမည်ဖြစ်သည်။

မောင်းသူမဲ့ကားများ တစ်ခုလုံးသည် အကျဉ်းအားဖြင့် စွန်းထင်းသွားနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းတစ်ခုလုံးသည် အများသူငှာ လမ်းများတွင် စမ်းသပ်မှုများအားလုံးကို ရပ်တန့်သွားစေရန် ကြီးမားသော တုံ့ပြန်မှုကို ခံရနိုင်သည်။

ထိုသို့သော ထိုးနှက်ချက်အတွက် ပံ့ပိုးသူတစ်ဦးကို မောင်းသူမဲ့ကားအားလုံး ဖြိုခွဲ၍မရနိုင်ကြောင်း မောင်းသူမဲ့ကားများ ပျက်ပြယ်စေမည့် မောင်းသူမဲ့ကားကို ထောက်ခံသူများ၏ မဆီမဆိုင်သော ကြေငြာချက်များတွင် တွေ့ရှိရသည်။ ဖောက်ဖျက်၍မရနိုင်သော အယူအဆသည် လုံးလုံးလျားလျား မှားရုံမျှမက (ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်) ၎င်းသည် လုံး၀မျှော်လင့်ချက်အပြည့်အ၀အတွက် အလိုအလျောက်မောင်းသူမဲ့ကားလုပ်ငန်းကို ပြောင်ပြောင်တင်းတင်း ထူထောင်နေပါသည်။ မောင်းသူမဲ့ကားကြောင့် လူသေဆုံးမှု လုံးဝမရှိနိုင်ဟူသော ပြောင်ပြောင်တင်းတင်း နှင့် မအောင်မြင်နိုင်သော ကြေငြာချက်များသည် မောင်းသူမဲ့ကားပျက်ကျမှုမှာ kit နှင့် kaboodle တစ်ခုလုံးသည် လုံးဝမဟုတ်ကြောင်း သေချာသော လက္ခဏာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အထင်မှားစေပါသည်။

မောင်းသူမဲ့ကားများဆီသို့ တိုးတက်မှုနှင့် လူမှုအသိုင်းအဝိုင်း၏ ယုံကြည်မှုကို တစ်ခဏချင်း ပျောက်ကွယ်သွားနိုင်ကြောင်း သဘောပေါက်ရန် ထူးခြားစွာ ဝမ်းနည်းစရာတစ်ခုရှိပါသည်။ ဒါဟာ ယုံကြည်မှုရဲ့ ဆတ်ဆတ်ထိမခံမှုကို ပြသတဲ့ ပြခန်းတစ်ခု ဖြစ်လာမှာပါ။

ကောက်ချက်

ကားထုတ်လုပ်သူများနှင့် ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့နည်းပညာကုမ္ပဏီအများအပြားသည် ယေဘုယျအားဖြင့် AI Ethics စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာကြပြီး ဘေးကင်းပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့်ပတ်သက်၍ ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI ကို တည်ဆောက်ကာ နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်ရန် ကြိုးစားကြသည်။ အချို့သော လုပ်ငန်းများသည် အခြားသူများထက် Ethical AI စည်းမျဥ်းများကို ပိုမိုခိုင်ခံ့ပြီး ဇောက်ချထားကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ သတိပြုပါ။ AI Ethics အုတ်မြစ်များကို ဘေးဖယ်ထားပုံရသော ရံဖန်ရံခါ အစွန်းအထင်း သို့မဟုတ် အသစ်စက်စက် ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့် ကားနှင့်ပတ်သက်သည့် လုပ်ငန်းစတင်မှုများလည်း ရှိပါသည် (ကျွန်ုပ်၏သုံးသပ်ချက်ကို တွင်ကြည့်ပါ ဒီမှာလင့်ခ်).

အခြားမျက်နှာစာများတွင် မောင်းသူမဲ့ကားများပါ၀င်သည့် ဥပဒေနှင့် စည်းမျဉ်းအသစ်များကို ဥပဒေစာအုပ်များတွင် တဖြည်းဖြည်း ထည့်သွင်းလာခဲ့သည်။ ၎င်းတို့အား အရန်သင့်ခံရန် လိုအပ်သော သွားများ ရှိမရှိသည် ကွဲပြားခြားနားသော ကိစ္စဖြစ်ပြီး ထိုနည်းတူ အဆိုပါ ဥပဒေများကို ပြင်းထန်စွာ အရေးယူခြင်း သို့မဟုတ် လျစ်လျူရှုခြင်း ရှိမရှိ (ဤအကြောင်းကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏ ကော်လံများကို ကြည့်ပါ)။

ဒါကိုလည်း နည်းပညာမြင့်တဲ့ထောင့်လည်း ရှိတယ်။ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောယာဉ်နှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများကွင်းတွင် ရှေ့တန်းရောက်လာမည့် AI အုပ်ထိန်းသူနတ်သမီး ဘော့တ်များ အမျိုးကွဲများကို ဖြည်းဖြည်းချင်းမြင်တွေ့နိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်ခန့်မှန်းထားပါသည်။ ငါတို့ မရောက်သေးဘူး။ မောင်းသူမဲ့ကားများ ရေပန်းစားလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းသည် ပိုမိုပျံ့နှံ့လာမည်ဖြစ်သည်။

ဤနောက်ဆုံးအချက်သည် သင် နှလုံးသားဖြင့် သိထားပြီးဖြစ်သည့် ယုံကြည်မှုနှင့် ပတ်သက်သော ကျော်ကြားသော စာကြောင်းကို ဖော်ပြသည်။

ယုံကြည်သော်လည်း စိစစ်ပါ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ယုံကြည်မှုကို သက်တမ်းတိုးရန် မိမိကိုယ်ကို ခွင့်ပြုနိုင်သည်၊ ဖြစ်နိုင်သည်မှာ ရက်ရက်ရောရောပင်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ယုံကြည်မှုကို စကားလုံးနှင့် အကျင့်နှစ်ခုစလုံးဖြင့် စစ်ဆေးကြောင်း သေချာစေရန် သိမ်းငှက်ကဲ့သို့ စောင့်ကြည့်နေသင့်သည်။ AI တွင် ယုံကြည်မှုအနည်းငယ်ထားကြပါစို့၊ သို့သော် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ယုံကြည်မှုကို သင့်လျော်စွာ ထားရှိကြောင်းနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်လုံးများကို ပြူးကျယ်ကျယ်ဖွင့်ထားကြောင်း အဆုံးမရှိစစ်ဆေးပါ။

အဲဒါကို မင်းငါ့ကိုယုံလို့ရတယ်။