AI ကျင့်ဝတ်များသည် AI ဘက်လိုက်မှုများအား အမဲလိုက်ခြင်းအတွက် အမဲလိုက်ခြင်းများကို ပေးဆောင်ခြင်းရှိမရှိ သတိကြီးကြီးထားပြီး အကဲဖြတ်ခြင်း ကျင့်ဝတ်အရ ဆိုးသွမ်းသော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များသည် အမြော်အမြင်ရှိခြင်း သို့မဟုတ် အချည်းနှီးသာဖြစ်သည်

Wanted: AI ဘက်လိုက်မှု မုဆိုးများ.

၎င်းသည် ဆိုရှယ်မီဒီယာလိုင်းများပေါ်တွင် ပေါ်လာပြီး အွန်လိုင်းအလုပ်တင်ခြင်းအမျိုးမျိုးတွင် ပေါ်ထွက်လာသည်ကို သင်စတင်မြင်တွေ့ရမည့် ခေတ်သစ်ကြော်ငြာတစ်ခုဖြစ်နိုင်သည်။ ဒါက အတော်လေး အယူအဆသစ် ဒါမှမဟုတ် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုပါ။ အငြင်းအခုံဖြစ်စရာတွေ ပါနေတယ်။ စိတ်အားထက်သန်သူအချို့က ၎င်းသည် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝပြီး တစ်လျှောက်လုံးဖြစ်ပျက်နေသင့်သည်ဟု ထက်ထက်သန်သန် စောဒကတက်ကြပြီး အချို့မှာ ပြင်းထန်သောခေါင်းကုတ်ခြင်းကို ခံရသော်လည်း ဤအရာသည် ကောင်းသောအကြံဖြစ်ကြောင်း မသေချာကြောင်း ထက်ထက်သန်သန် ငြင်းခုံကြသည်။

အခန်းကဏ္ဍ၏အနှစ်ချုပ်တွင် လျှို့ဝှက်ဘက်လိုက်မှုများ သို့မဟုတ် ထည့်သွင်းထားသော ခွဲခြားဆက်ဆံမှုအလေ့အကျင့်များကို AI မှ ဖယ်ထုတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ကယ်ဆယ်ရေးအတွက် AI သည် မုဆိုးများကို ဘက်လိုက်နေချိန်တွင် စိတ်အားထက်သန်ပြီး လုံး၀ ရောက်ရှိလာပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ကွန်ပြူတာကျွမ်းကျင်သော အမဲလိုက်မုဆိုးများ ဖြစ်ဖွယ်ရှိသည်။ ထို့ထက်မက၊ AI စွမ်းရည်၏ နက်နဲမှုတွင် နက်ရှိုင်းလာမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

သေနတ်ရှိ၊ ခရီးထွက်ပြီး AI ကျွမ်းကျင်သော ထက်မြက်သော လက်တည့်မတ်မှုမှတစ်ဆင့် အဆိုပါ မြိန်ယှက်မှုနှင့် AI ဘက်လိုက်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် စီမံနိုင်သည်။

၎င်းသည် AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည့်အခါ ယင်းကဲ့သို့ နည်းဗျူဟာကိုလိုက်စားခြင်း၏ အာရုံခံစားနိုင်စွမ်းနှင့် ပတ်သက်၍ ဆူးပင်မေးခွန်းများစွာကို ပေါ်ပေါက်စေသည်။ ခဏတဖြုတ်ဆွေးနွေးမယ် ဆိုရင် AI ထွန်းကားလာတာနဲ့အမျှ AI ဘက်လိုက်မှုတွေ ပေါ်ပေါက်လာတယ်ဆိုတာ ကျေးဇူးပြုပြီး သိထားပါ။ AI ဘက်လိုက်မှု၏ အရှိန်အဝါ။ ကျွန်ုပ်၏ AI Ethics နှင့် Ethical AI ၏ ဆက်လက်ပြီး ကျယ်ပြန့်သော လွှမ်းခြုံမှုအတွက် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

AI စနစ်တစ်ခုတွင် ဘက်လိုက်မှုများရှိကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်မည်နည်း။

ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် AI ကို တီထွင်ဖန်တီးသော AI developer များကို သင် အပ်နှင်းနိုင်ပါသည်။ အကြောင်းမှာ၊ ၎င်းတို့သည် ဘက်လိုက်မှုများတွင် အလွန်အမင်း နစ်မွန်းနေနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ပေါင်းစပ်ထားသော AI အတွင်းရှိ ဘက်လိုက်မှုများကို ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် အသိအမှတ်မပြုနိုင်ပေ။ အားလုံးက သူတို့အတွက် ကောင်းပါတယ်။ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် AI ကို အလွန်စိတ်လှုပ်ရှားနေပြီး ၎င်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး မိမိကိုယ်ကို ဂုဏ်ယူနေနိုင်သောကြောင့် ၎င်းကို ဘက်လိုက်မှုများအတွက် ဝေဖန်ပိုင်းခြားရန် ခက်ခဲပြီး အမှန်တကယ် နှိမ့်ချမှုတစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ AI developer များသည် embedded biases များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ကျွမ်းကျင်မှုမရှိခြင်း၊ ပရောဂျက်တစ်ခုတွင် အချိန်မရှိခြင်းစသည်ဖြင့် ဤလုပ်ငန်းတာဝန်ကို AI developer များလုပ်ဆောင်စေခြင်းစသည့် အခြားသောအကြောင်းအရင်းများစွာကို လျှော့ချလိုက်ပုံရသည်။

ကောင်းပြီ၊ ဒါကြောင့် အရင်အတိုင်းပဲ မင်းအတွက် ညစ်ပတ်တဲ့အလုပ်တွေလုပ်ဖို့ ပြင်ပအတိုင်ပင်ခံကို ငှားလိုက်ပါ။ အတိုင်ပင်ခံများသည် သင်၏ AI ကို ဘက်လိုက်မှုများအတွက် ပျော်ရွှင်စွာ စိစစ်မည်ဖြစ်ပြီး ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် တစ်ပြားတစ်ချပ်မျှ (တစ်ပြားနှင့်တစ်ပြား) ပေးဆောင်မည်ကို တွေ့ရှိရပေသည်။ သင်၏ AI စနစ်ဖြင့် အရှိန်မြှင့်လာစေရန် ၎င်းတို့အတွက် ပေးဆောင်ရန် လိုအပ်ကြောင်း သတိပြုပါ။ ထို့နောက် ၎င်းတို့ကို လှည့်ပတ်ကြည့်ရန် လိုအပ်ပြီး မရေမတွက်နိုင်သော ငွေကုန်ကြေးကျများသော နာရီပေါင်းများစွာ ကြာနိုင်သည်။ သင့်တွင် ဘတ်ဂျက်ရှိပါက အတိုင်ပင်ခံများကို အသုံးပြုခြင်းသည် ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထိုမယုတ်မာသော AI ဘက်လိုက်မှုများကို မည်သို့ရှာဖွေရမည်နည်း၏ အလားအလာရှိသော “ကွာဟချက်” ထဲသို့ သူရဲကောင်းဆန်ပြီး မိုက်ရိုင်းသော AI ဘက်လိုက်မှု အနှစ်သာရ မုဆိုးများ ရောက်လာသည်။

၎င်းတို့ကို သင်ကြိုတင်ပေးချေလေ့မရှိပါ။ ၎င်းတို့သည် AI ဘက်လိုက်မှုများကို ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အချိန်များတွင် ရှာဖွေရန်ကြိုးစားကြပြီး ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ငွေစာရင်းများကို ခြေရာခံရမည်ဖြစ်သည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို အောင်မြင်စွာ ရှာဖွေနိုင်မှသာ အခကြေးငွေ ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ သင့်တော်တဲ့ တွေးခေါ်ပုံနဲ့ သမရိုးကျ မုဆိုးရဲ့ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်လို့ အလွယ်တကူ အခိုင်အမာ ပြောနိုင်မယ် ထင်ပါတယ်။ အောင်မြင်ရင် လစာယူပါ။ မအောင်မြင်ရင် လစာမယူပါနဲ့။ ကာလ၊ ဇာတ်လမ်းအဆုံး။

Bounty ပရိုဂရမ်များသည် အနည်းဆုံး ရောမခေတ်ကတည်းက တည်ရှိခဲ့ပြီး ထို့ကြောင့် ဤနှစ်များတစ်လျှောက် အလေ့အကျင့်အဖြစ် အောင်မြင်စွာ ကြံ့ကြံ့ခံပြီး ၎င်းတို့သည် အလုပ်ကို လုပ်ဆောင်နေသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ကောက်ချက်ချနိုင်ပါသည်။

ဤသည်မှာ သင့်အတွက် စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော သမိုင်းဝင် အသေးအဖွဲ အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Pompeii မြို့ရှိ ရောမအင်ပါယာအတွင်း ပို့စ်တင်ထားသည့် သတင်းတစ်ခုအရ စျေးဆိုင်ငယ်တစ်ခုမှ ပျောက်ဆုံးသွားသော ကြေးနီအိုးတစ်လုံးကို ရှာဖွေရန်အတွက် မုဆိုးများ လိုအပ်နေကြောင်း ကြေငြာခဲ့သည်။ ကြေးအိုးပြန်လည်ရရှိမှုအတွက် ဆုငွေမှာ ကြေးဒင်္ဂါးခြောက်ဆယ့်ငါးပြား၏ အထင်ကြီးစရာဆုဖြစ်သည်။ အမဲလိုက်မုဆိုးသည် ကြေးအိုးကိုတွေ့ရှိပြီး ကြေးဒင်္ဂါးပြားများကို တောင်းယူခြင်း ရှိ၊ မရှိ မသိနိုင်သော်လည်း ရှေးခေတ်ကတည်းက အမဲလိုက်ခြင်းမှာ သေချာပေါက် ဆက်လက်ရှိနေသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သိပါသည်။

ခေတ်သစ်ကာလတွင်၊ ၁၉၈၀ ပြည့်လွန်နှစ်များတွင် ကွန်ပျူတာ ချို့ယွင်းချက်များနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပက်ကေ့ဂျ်များတွင် အမှားအယွင်းများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ကမ်းလှမ်းခဲ့ပြီး 1980 ၏ Netscape တွင် ၎င်းတို့၏ဝဘ်ဘရောက်ဆာတွင် ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေခြင်းအတွက် သိသိသာသာ ဆုကြေးများပေးခဲ့ကြောင်း သင်သတိပြုမိပေမည်။ (ထိုနေ့တွင် အထင်ရှားဆုံး ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်)။ Google နှင့် Facebook တို့သည် 1990 နှင့် 2010 နှစ်များတွင် စတင်သည့် bug များအတွက် bug ရှာဖွေခြင်းကို အသီးသီး ရွေးချယ်ခဲ့ကြသည်။ နှစ်အနည်းငယ်ကြာပြီးနောက်၊ 2013 ခုနှစ်တွင် US Defence Department (DoD) သည် "Hack the Pentagon" ဆုကြေးငွေအားစိုက်ထုတ်ခြင်းဖြင့် အရေးယူဆောင်ရွက်ခဲ့သည် (သတိပြုရန်မှာ အများသူငှာအလေးထားသောဆုငွေမှာ DoD နှင့်ပတ်သက်သည့် ဝဘ်ဆိုဒ်အမျိုးမျိုးတွင်မတွေ့ရှိရသော bug များအတွက်ဖြစ်သည် ကာကွယ်ရေးမစ်ရှင်အရေးပါသောစနစ်များ)။

bug များသောအကြောင်းအရာကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ စူးစမ်းကြည့်ကြပါစို့။ ဤဆွေးနွေးမှုတွင် အွန်လိုင်းအမဲလိုက်ခြင်းတွင် AI ဘက်လိုက်မှုများအကြောင်း အဓိကထားပြောရန် ရည်ရွယ်ထားသော်လည်း bug bounty arena နှင့် အတော်လေးဆီလျော်သော မျဉ်းပြိုင်အချို့ရှိပါသည်။

အချို့သော ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ စနစ်များတွင် ချို့ယွင်းချက်များ (သို့မဟုတ် ဤအခြေအနေတွင်၊ AI ဘက်လိုက်မှုများ) ကို ရှာဖွေရန် ဆုကြေးငွေ ပေးဆောင်လိုကြောင်း သက်သေပြနေပါသည်။

မျက်နှာပြင်တွင်၊ ၎င်းသည် "သင်တောင်းဆိုနေသည်" ဗျူဟာတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ သင့်ဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် အပေါက်များရှာရန် ကြိုးစားသူများကို ကြိုဆိုကြောင်း ကမ္ဘာကို အသိပေးပါက၊ သူခိုးများရှေ့သွားကာ သင့်အိမ်ကို ဖောက်ထွင်းဝင်ရောက်ရန် ကြိုးစားရန် ပြောခြင်းသည် တူညီပုံရသည်။ သင့်မှာ တော်တော်ကောင်းတဲ့ သူခိုးအချက်ပေးစနစ်ရှိပြီး သင့်လုံခြုံတဲ့အိမ်ထဲကို ဘယ်သူမှ မ၀င်ရောက်နိုင်ဘူးလို့ သင်ယုံကြည်ပြီးသားဆိုရင်တောင် စိတ်ကူးယဉ်ပြီး သူခိုးတွေအားလုံးကို သင့်နေထိုင်ရာနေရာဆီ ဆင်းလာခိုင်းပြီး သူခိုးတွေကို အမှန်အတိုင်း တောင်းပန်ခိုင်းလိုက်ပါ။ crack လိုက်ပါ။ အိုး၊ ငါတို့က ကိုယ့်အတွက် ချည်နှောင်ထားတဲ့ ဒုက္ခ။

သင်၏ AI တွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေရန် ဘောနပ်မုဆိုးများကို တောင်းဆိုခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အလားတူပြောနိုင်သည်။

ဦးစွာ၊ သင်၏ AI တွင် ဘက်လိုက်မှုများရှိသည်ကို သင်ယုံကြည်ပြီးသား သို့မဟုတ် ပြတ်ပြတ်သားသားပင် သိကြောင်း ဆိုလိုခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ယင်းသည် လူနည်းစုက လုပ်လိုစိတ်ရှိပုံရပြီး နောက်ပြန်ဆုတ်သွားနိုင်သည့် အံ့အားသင့်ဖွယ် ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ဝန်ခံချက်ဖြစ်သည်။

ဒုတိယအနေနဲ့ အဲဒီ မုဆိုးတွေ ဘာလုပ်နိုင်မလဲဆိုတာ သေချာမသိဘူး။ သူတို့သည် သင်၏ AI တွင် ဘက်လိုက်မှုများ တွေ့ရှိထားကြောင်း တစ်ကမ္ဘာလုံးကို ပြောပြရန် ရွေးချယ်နိုင်သည်။ အချို့က အာရုံစူးစိုက်မှုကို နှစ်သက်ကြသည် သို့မဟုတ် အကြံပေးပွဲများရယူခြင်းနှင့် အခြားဝင်ငွေရှာခြင်းဆိုင်ရာ အလားအလာများအတွက် ၎င်းတို့၏ အဆင့်အတန်းကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သော်လည်း ၎င်းသည် ဆုကြေးရရှိခြင်းကို ဆုံးရှုံးနိုင်သည်ဟု ယူဆပါသည်။ ဒါဟာ လုံးဝကို စေတနာရှိလို့ ဖြစ်နိုင်တယ်။ ၎င်းသည် AI လှုပ်ရှားမှုပုံစံတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ဆက်လုပ်လို့ရတယ်။

တတိယအချက်၊ ကိစ္စရပ်တစ်ခုလုံးအတွက် လိမ်လည်လှည့်ဖြားမှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေနေသည်ဟုဆိုကာ အပျော်လိုက်မုဆိုးသည် သင်၏ AI စနစ်အား တိုက်ခိုက်ရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေရန် ရိုင်းစိုင်းစွာ လှည့်ပတ်နေပေမည်။ အရာအားလုံးသည် နောက်ဆုံးတွင် ပြင်းထန်သော ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ဟန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သူတို့ နှလုံးသားထဲမှာ အမှားလုပ်မိနေချိန်မှာ ကူညီဖို့ ကြိုးစားနေတယ်လို့ သင်ထင်ကောင်းထင်နိုင်ပါတယ်။ ဝမ်းနည်းပေမယ့် ဖြစ်နိုင်တယ်။

စတုတ္ထအချက်၊ ဤကိစ္စနှင့် ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပို၍ပင် လိမ်ညာလှည့်ဖြားနိုင်သည် ။ အမဲလိုက်မုဆိုးသည် ရှက်စရာကောင်းပြီး AI ဘက်လိုက်မှုကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့် တရားစွဲမှုအချို့ကို တွေ့ရှိသည်။ ဘောနပ်စ်သည် ကျွန်ုပ်တို့ X ဟုခေါ်သော ဒေါ်လာအချို့ဖြစ်သည်။ ဆုငွေကိုတောင်းမည့်အစား၊ ဘောနပ်ရှာဖွေသူသည် ထူးဆန်းသော ransomware လှုံ့ဆော်မှုတစ်မျိုးကို ပြုလုပ်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် ဘောနပ်မုဆိုးအား X ဆယ်ဆ ပမာဏကို ပေးချေပါက သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ချက်ရှိသော ကောင်းကင်ယံတွင် ဖြစ်နိုင်ပါက၊ ၎င်းတို့သည် သင့်အား AI ဘက်လိုက်မှုများအကြောင်း ပြောပြလိမ့်မည်။ ဖြေဆိုရန် တနင်္ဂနွေည သန်းခေါင်ယံအထိ ရှိသည်။ ထိုအချိန်တွင် AI ဘက်လိုက်မှုများကို အားလုံးမြင်တွေ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အိုးးးးးးးးးးးးးးးး

ပဉ္စမ၊ နောက်ဆုံးအချက်မှာ အွန်လိုင်းမုန့်စိမ်းအစုအဝေးကို ခိုးယူပြီးနောက် ၎င်းတို့ဖမ်းမိထားသည့် မကောင်းသော လုယက်မှုအချို့ကို ပြန်လည်ပေးအပ်ရန် ဆုံးဖြတ်ထားသည့် “hack to return” ဆိုက်ဘာလူလိမ်များဟု ခေါ်သည့် နောက်ဆုံးပေါ်များဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ငွေများကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပြန်လည်ရရှိပြီးနောက် ကျန်ခိုးသွားသည့်ပမာဏကို သူခိုးများအား ပေးသည့်ဆုငွေအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ဆန္ဒရှိနေသည်။ ရံပုံငွေအမြောက်အများကို ပြန်လည်ပေးအပ်ခြင်းကြောင့် လူတိုင်း “အနိုင်ရ” ဟန်တူပြီး တစ်ချိန်တည်းတွင် ဆိုက်ဘာလူလိမ်များကို တရားဥပဒေအရ လိုက်မမီသည့်အပြင် ၎င်းတို့သည် ပင်လယ်ဓားပြဆုကြေးများကိုလည်း ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ ယင်းသည် စည်းကမ်းမဲ့ခြင်း သို့မဟုတ် ယုတ်မာစွာ မှားယွင်းသောလုပ်ရပ်များကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေခြင်းလား။

ဘက်လိုက်မှုရှိတဲ့ AI ကို ဘယ်သူမှ မလွှတ်သင့်ဘူးလို့ တစ်ချို့က ပြောနေတာဖြစ်နိုင်တယ်ဆိုတာ ကျွန်တော်နားလည်ပါတယ်။ ၎င်းသည် AI ဘက်လိုက်မှု ဘောနပ်စ်မုဆိုးများကို အသုံးပြုခြင်းရှိ၊ မရှိနှင့်ပတ်သက်သည့် ဤအကျပ်အတည်းတစ်ခုလုံးကို ဖြေရှင်းနိုင်ပုံရသည်။ ကိုယ့်ကိုကိုယ် နှမြောတသတဲ့ အနေအထားမှာ မထားပါနဲ့။ သင်၏ AI developer များသည် မှန်ကန်သောအရာကို လုပ်ဆောင်ပြီး ၎င်းတို့၏ AI စနစ်များတွင် AI ဘက်လိုက်မှုများကို ခွင့်မပြုကြောင်း သေချာပါစေ။ နှစ်ချက်စစ်ဆေးရန် အတိုင်ပင်ခံများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ ထို AI ဘက်လိုက်မှု အပျော်သဘော မုဆိုးများကို စားပွဲသို့ လာရန် မစဉ်းစားမိစေရန် သို့မဟုတ် တောင်းဆိုခြင်းကို ရှောင်ရှားရန် သင်လုပ်လိုသမျှကို လုပ်ပါ။

ဟုတ်တယ်၊ အဲဒါက လုံးဝကို ဉာဏ်ကောင်းပုံရတယ်။ ပြဿနာက နည်းနည်းတော့ အိပ်မက်မက်နေတာပဲလေ။ AI စနစ်များစွာ၏ ရှုပ်ထွေးမှုသည် အလွန်ကြီးမားသောကြောင့် AI ဘက်လိုက်မှု တစ်အောင်စမျှ ထွက်ပေါ်လာခြင်းမဟုတ်ကြောင်း သေချာစေရန် ကြိုးစားခြင်းသည် ခက်ခဲမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ အချို့သော AI စနစ်များသည် ၎င်းတို့နှင့်အတူ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ချိန်ညှိရန်နှင့် “လေ့လာရန်” ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ တီထွင်ထားသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ တစ်ချိန်ချိန်တွင် သင်ဖန်တီးခဲ့သော AI သည် သန့်ရှင်းသပ်ရပ်ပြီး ဘက်လိုက်မှုကင်းစင်ကြောင်း ဟန်ဆောင်လိုက်လျှင် ဘက်လိုက်မှုဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည် (ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့ ထပ်ဆင့်ရှင်းပြမည်ဆိုပါက တစ်လှေတည်းစီးနည်းဖြင့် မဆိုလိုပါ။ ဒီအကြောင်းအရာကို ဆက်သွားပါ။)

ဆော့ဖ်ဝဲလ် ချို့ယွင်းချက်များအတွက် ဘောနပ်စ်အမဲလိုက်ခြင်းကို နှစ်သက်သူများသည် ထိုသို့သောဆုကျေးဇူးများကို ပေးဆောင်ခြင်းသည် သင့်လျော်သည်ဟု စောဒကတက်လေ့ရှိသည်။ ၎င်းတို့၏ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ သုံးသပ်နိုင်ပြီး ၎င်းသည် AI ဘက်လိုက်မှုနယ်ပယ်နှင့်လည်း သက်ဆိုင်မှုရှိမရှိ ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။

သင့်စနစ်တွင် အပေါက်များမရှိဟု ဟန်ဆောင်ရန် ကြိုးစားမည့်အစား အပေါက်များကို တွေ့ရှိရန် အဘယ်ကြောင့် မတိုက်တွန်းဘဲ “ထိန်းချုပ်ထား” သည့်ပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန် bug bug bounties ၏ထောက်ခံသူများက အလေးပေးဖော်ပြသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနဲ့ အဲဒီလို အားထုတ်မှုမရှိဘဲ၊ ပေါက်ပေါက်ရှာတွေ့မယ့်သူကို ကြုံသလို ကြုံသလို ဘယ်သူမှ ရှာမတွေ့နိုင်ဘူးလို့ မျှော်ကိုးပြီး ဆုတောင်းနိုင်ပေမယ့် လက်ဆောင်ပေးမယ့်အစား ပေါက်ပေါက်ရှာတွေ့သူတွေကို ပြောပြရင်၊ အဲဒီ့အပေါက်ကို ကိုယ့်ဘာသာကိုယ် ကမ်းတက်ဖို့ အခွင့်အရေးရပြီး နောက်တစ်ချိန်မှာ တခြားသူတွေကို တိတ်တဆိတ် ရှာမတွေ့အောင် တားဆီးတယ်။

AI ဘက်လိုက်မှုကို အသုံးပြုရာတွင်လည်း အလားတူပြောနိုင်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် လုံလောက်သောဆုငွေကို ပေးမည်ဆိုပါက၊ ဘောနပ်မုဆိုးများသည် AI ဘက်လိုက်မှုများ၏ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို သင့်အာရုံသို့ ယူဆောင်လာလိမ့်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ထို့နောက် သင်သည် AI ဘက်လိုက်မှုများကို တိတ်တိတ်ဆိတ်ဆိတ်နှင့် တိုင်းတာသည့်နည်းလမ်းဖြင့် ရင်ဆိုင်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် နောက်ပိုင်းတွင် ပိုမိုကြီးမားပြီး ပို၍ကြောက်စရာကောင်းသည့် ပြဿနာကို တားဆီးနိုင်ပေလိမ့်မည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ သင့် AI တွင် AI ဘက်လိုက်မှုများကို အခြားသူတစ်ဦးက တွေ့ရှိပြီး ကောင်းကင်သို့ အော်ဟစ်နေခြင်းကို တားဆီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ bug bug bounty hunting အားထုတ်မှုကို ဖွင့်ထားလိုသော ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် Vulnerability Disclosure Policy (VDP) ကို ထားရှိမည်ဖြစ်ပါသည်။ VDP သည် ပိုးကောင်များကို မည်သို့တွေ့ရှိပြီး မုဆိုးအား ဆုကြေးငွေ မည်သို့ပေးအပ်မည်နည်းနှင့်အတူ ကုမ္ပဏီသို့ သတင်းပို့ရန် ညွှန်ပြသည်။ အများအားဖြင့်၊ VDP သည် မုဆိုးသည် ၎င်းတို့တွေ့ရှိထားသည်များကို အခြားသူများအား မဖော်ပြဘဲ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်းမရှိသော သဘောတူညီချက် (NDA) ကို လက်မှတ်ထိုးရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။

အမဲလိုက်မုဆိုးများနှင့် NDA ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ အယူအဆမှာ အငြင်းပွားဖွယ်ရာအချို့ရှိသည်။ တွေ့ရှိရသည့် ထိတွေ့မှုများကို မိခင်ကို ထိန်းသိမ်းထားလိုသည့် ဆုကြေးငွေကို ပေးဆောင်နေသည့် ကုမ္ပဏီအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိကောင်းရှိနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ထိုကဲ့သို့သော ချို့ယွင်းမှုများအကြောင်း အလုံးစုံသိရှိမှုကို ဟန့်တားသည်ဟု ဆိုပါသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ် ချို့ယွင်းချက်များကို ပြောဆိုခွင့်ပြုပါက၊ ၎င်းသည် အခြားကုမ္ပဏီများရှိ အခြားစနစ်များ၏ လုံခြုံရေးကို အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ အချို့သော အမဲလိုက်မုဆိုးများသည် NDA ကို လက်မှတ်မထိုးကြဘဲ၊ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအားဖြင့် အများသူငှာ ဆန္ဒကြောင့်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်လက္ခဏာကို ဖုံးကွယ်ထားရန် ကြိုးစားခြင်းကြောင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ NDA အသွင်အပြင်သည် မုဆိုးမှကြိုတင်တောင်းဆိုရမည့်အစား ၎င်းတို့တွင် bug တစ်ခုကိုတွေ့ရှိကြောင်း မုဆိုးမှတောင်းဆိုပြီးနောက်တွင် များသောအားဖြင့် NDA အသွင်အပြင်သည် ပေါ်ပေါက်လာမည်မဟုတ်ကြောင်းကိုလည်း သတိပြုပါ။

အချို့သော VDP များသည် NDA သည် အကန့်အသတ်ရှိသော အချိန်ကာလတစ်ခုအတွက်သာဖြစ်ပြီး ကုမ္ပဏီသည် ထင်ရှားသောအပေါက်အတွက် အဖြေကို ဦးစွာရှာဖွေနိုင်ပြီး ယင်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ထုတ်ဖော်ခွင့်ပြုရန် ခွင့်ပြုထားသည်။ အပေါက်ကို ပလပ်ထိုးပြီးသည်နှင့်၊ ကုမ္ပဏီသည် bug အကြောင်းကို အခြားကမ္ဘာမှ သိရှိနိုင်စေရန် NDA ကို ဖြေလျော့ခွင့်ပြုသည်။ ကုမ္ပဏီတစ်ခုက ၎င်းကိုချက်ချင်းတပ်လိုပါက ရက်ပေါင်း 15-20 အထိ ရှည်လျားနိုင်ပြီး အခြားအခြေအနေများတွင် ရက်ပေါင်း 60 မှ 80 အထိ ရှည်လျားသည့် ပိုးကောင်များကို အမဲလိုက်ခံရသော ပိုးကောင်များအတွက် ပုံမှန်ဖြေရှင်းပေးသည့်အချိန်မှ သာမာန်အချိန်-ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။ ဘောနပ်မုဆိုးကို ပေးချေခြင်း ၊ အချိန်ပေးချေခြင်း ဟုခေါ်သော အပေါက်ကို အမှန်တကယ် ရှိပြီးသားအဖြစ် စိစစ်ပြီးနောက် အဆုငွေပေးချေမှုများသည် သေးငယ်သောဖြစ်ရပ်များအတွက် ရက်ပေါင်း 15-20 ခန့်နှင့် 50-60 ဝန်းကျင်အတွင်း ဖြစ်တတ်သည် ။ ပိုကြီးသော သာဓကများအတွက် ရက်များ (၎င်းတို့သည် အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေသော လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ညွှန်ပြချက်များဖြစ်ပြီး သရုပ်ဖော်ပုံအဖြစ်သာ ဖော်ပြသည်)။

AI ဘက်လိုက်သော ဘောနပ်မုဆိုးများကို VDP တွင်ပါဝင်ရန်နှင့် NDA နှင့် ကိုင်တွယ်ရန် တောင်းဆိုသင့်ပါသလား။

ထိုမေးခွန်းအတွက် ဟုတ်ကဲ့၊ မဟုတ်သည်ကို သင်ရနိုင်သည်။ ဟုတ်တယ်၊ တချို့ကုမ္ပဏီတွေက အဲဒီလမ်းကြောင်းကို သွားသင့်တယ်။ မဟုတ်ဘူး၊ အဲဒီလမ်းကြောင်းကို သွားဖို့ သေချာပေါက် ရွေးချယ်မှာ မဟုတ်ပါဘူး။ အကြောင်းအရင်းများတွင် AI ၏ အရွယ်အစားနှင့် သဘာ၀၊ ပါဝင်သည့် မည်သည့် AI ဘက်လိုက်မှုများ၏ အလားအလာများနှင့် ကြုံတွေ့ရမည့် အခြားသော ကျင့်ဝတ်၊ ဥပဒေနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ ပါဝင်သည်။

မင်းရဲ့ AI ရဲ့ AI ဘက်လိုက်မှုတွေအတွက် အမဲလိုက်အမဲလိုက်ခြင်းအတွက် ကြိုးကြိုးစားစားတည်ဆောက်တာက အစကနဦးအကြည့်မှာ မင်းထင်ထားတာထက် အများကြီးပိုကြီးတယ်လို့ ငါထပ်ပြောနိုင်တယ်။

သင့်အား AI ဘက်လိုက်မှု ဘောနပ်ရှာဖွေသူများ လွှမ်းမိုးခံရမည့် ကြောက်မက်ဖွယ်ဖြစ်နိုင်ခြေဖြင့် စတင်ပါမည်။

ယခုအချိန်တွင်၊ ထိုသို့သောခေါ်ဆိုမှုကတ်ပါရှိသည့် အများအပြားကို သင်ရှာဖွေရန် ခက်ခဲနေပေလိမ့်မည်။ ပတ်​၀န်းကျင်​မှာ အများကြီးမရှိပါဘူး။ ထိုကိစ္စနှင့် ပတ်သက်၍ Wild West ၏ လက်ထက်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် ဘောနပ်စ်များ ပေါများပြီး ကြွယ်ဝစွာ ပေးသော အမဲလိုက်ခြင်းတွင် AI ၏ ဘက်လိုက်မှု အယူအဆကို စွဲစွဲမြဲမြဲ ဆုပ်ကိုင်ထားမည်ဆိုလျှင် လူတိုင်းသည် ဘက်လိုက်အမဲလိုက် ရေကူးကန်ထဲသို့ ခုန်ဆင်းကြမည်ဟု လောင်းကြေးထပ်နိုင်ပါသည်။

မင်းရဲ့ AI စနစ်မှာ AI ဘက်လိုက်မှုတွေကိုလိုက်ရှာတဲ့ riffraff အမျိုးအစားအားလုံးကို လိုချင်ပါသလား။ ဒီလိုကိစ္စမျိုးမှာ အမှန်တကယ် ကျွမ်းကျင်တဲ့ ကျွမ်းကျင်သူအချို့ကို သင်ရရှိပါလိမ့်မယ်။ သင်သည် အပျော်တမ်းကစားသူများဖြစ်ကြပြီး ရှုပ်ပွစေသော သို့မဟုတ် ဝံပုလွေအော်ဟစ်နိုင်စေမည့် အခြားယူဆောင်သူများကို သင်ရရှိမည်ဖြစ်သည်။ နောက်တစ်ခုက သင်သိတာက “Artificial Intelligence” ကို စာလုံးပေါင်းနိုင်တဲ့သူဟာ အဖိုးတန် AI ဘက်လိုက်မှုရှိတဲ့ ရွှေတုံးတွေအတွက် AI စနစ်တစ်ခုရဲ့ ရွှေတွင်းကို တူးဖို့ လာလိမ့်မယ်။ ရွှေအလုအယက် ပေါ်နေပါပြီ။ အဲဒါက သင့်အတွက် မကောင်းနိုင်ပါ။

မုဆိုးများ၏ တင်ပြချက်များကို စိစစ်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ အစီရင်ခံတင်ပြချက်များတွင် "ဆူညံသံ" အများအပြားရှိလိမ့်မည်၊ အချို့သောတောင်းဆိုမှုများတွင် AI ဘက်လိုက်မှုများမရှိဟူသောသဘောဖြင့် အစီရင်ခံတင်ပြချက်များတွင် "ဆူညံသံ" အများအပြားရှိလိမ့်မည်၊ အချို့သောအမဲလိုက်မုဆိုးသည် ၎င်းတို့တွေ့ရှိသည်ဟု အခိုင်အမာပြောဆိုသော်လည်း၊ သင့်ကိုယ်ပိုင် AI အဖွဲ့များသည် ဆုငွေတောင်းဆိုမှုများကို ဆန်းစစ်ရန်၊ တစ်ခုစီ၏တရားဝင်မှုကို စူးစမ်းလေ့လာရန်၊ ထို့နောက် ရွှေရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းရှိ၊ မရှိနှင့် ပတ်သက်၍ ဘောနပ်ရှာဖွေသူနှင့် အပြန်ပြန်အလှန်လှန် စဉ်းစားကြည့်ပါ။

တစ်ချို့က အဲဒါကို ကိုယ်ကိုယ်တိုင်လုပ်ရမယ့် အကြောင်းရင်းတစ်ခုလို့ တချို့က ငြင်းခုံကြလိမ့်မယ်။ လက်ဆောင်ပစ္စည်းက တန်ဖိုးထက် ပိုဒုက္ခရောက်တယ်ဆိုတာ မလွဲမသွေ တွေ့ရှိနိုင်ပါတယ်။

ဒါက စဉ်းစားရမယ့် နောက်ထပ်မေးခွန်းတစ်ခုပါ။ AI Bias ရဲ့ ပုံပန်းသဏ္ဍာန်ကို စွန့်စားရှာဖွေသူတွေက ဘယ်လိုသိနိုင်မလဲ။ အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ ရှာဖွေရမည့်အရာ၏ ပုံသဏ္ဍာန်အချို့မရှိဘဲ၊ တူးဖော်တွေ့ရှိထားသည့် AI ရွှေတွင်းတွင် AI ဘက်လိုက်မှုကို ပြသသည့် တောက်ပြောင်သည့် ကျောက်တုံးကြီးဟု ဆိုနိုင်သည်။

ရှေးအနောက်တိုင်းခေတ်တွင်၊ သင်သည် Billy the Kid (ထင်ရှားသော တရားမ၀င်) ကိုဖမ်းဆီးခြင်းအတွက် ဆုလာဘ်တစ်ခု ပေးသည်ဆိုပါစို့။ သင်ဤသို့ပြုလုပ်ပြီး Billy ၏ပုံသဏ္ဍာန်ကိုမထည့်သွင်းပါက၊ သူတို့မျှော်လင့်ထားသည့် သို့မဟုတ် Billy the Kid ဟုထင်သောတစ်စုံတစ်ဦးကို ရဲအရာရှိ၏ရုံးခန်းထဲသို့ဆွဲယူနိုင်သည့် မုဆိုးအရေအတွက်ကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ အတုအယောင် Billy's တွေနဲ့ နစ်မြုပ်သွားနိုင်တယ်။ တစ်ခုချင်းစီကိုကြည့်ရန်၊ စူးစမ်းမေးခွန်းများမေးကာ၊ ထိုလူသည် Billy အမှန်တကယ်ဟုတ်မဟုတ် သေချာအောင်ကြိုးစားရသောကြောင့် ၎င်းသည် မကောင်းပါ။

အဓိကအချက်မှာ AI ဘက်လိုက်မှုအား ထူထောင်ရန် AI ဘက်လိုက်မှုဟု သင်ယူဆထားသည့်အရာကို ရှင်းလင်းအောင်ကြိုးစားရန် ပညာရှိပေလိမ့်မည်။ ၎င်းသည် Goldilocks စံကိုက်ချိန်ညှိမှုမျိုး လိုအပ်သည်။ AI ဘက်လိုက်မှုများသည် မင်းသတ်မှတ်ထားသော အဓိပ္ပါယ်သတ်မှတ်ချက်အတွင်း မကိုက်ညီသောကြောင့်သာ အခကြေးငွေပေးသောမုဆိုးများသည် ကန့်သတ်ချုပ်ချယ်မှုမဖြစ်ချင်ဘဲ ၎င်းတို့ကို “Eureka!” ဟုမအော်စေချင်ပေ။ သူတို့ရှာတွေ့တဲ့ AI ဘက်လိုက်မှုတိုင်းရဲ့ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုပါ။

သင်သည် AI ဘက်လိုက်မှုများပါ၀င်သည့် မှန်ကန်သော Goldilocks ချိန်ခွင်လျှာမျှသာ လိုအပ်ပြီး ယင်းကို ပိုမိုရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ လမ်းညွှန်ပေးပါသည်။

ဤ AI ဘက်လိုက်မှု အများအပြားသည် များပြားသော အမဲလိုက်ခြင်းကို AI-based Machine Learning (ML) နှင့် Deep Learning (DL) စနစ်များပေါ်တွင် အာရုံစိုက်သွားမည်ဖြစ်သည်။ ML/DL ပျံ့နှံ့မှု ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတွင် AI ဘက်လိုက်မှုများကို လွှမ်းခြုံနိုင်သည့် ဖြစ်နိုင်ခြေအရှိဆုံး စိန်ခေါ်မှုအချို့ရှိပုံရသည်။

အထူးသဖြင့် ML/DL အကြောင်းအရာတွင် AI ၏ ဘက်လိုက်မှုရှိသော အမဲလိုက်ခြင်း အားထုတ်မှုသည် မည်မျှ ထင်ရှားသည်ကို သုတေသီများက ဖော်ထုတ်နိုင်သည်- "အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် လုံခြုံရေးအသိုင်းအဝိုင်းများသည် စနစ်ရေးဆွဲသူများနှင့် ၎င်းတို့၏ဝေဖန်သူများကြား အလားတူ ဒိုင်နမစ်များကို ပြောင်းလဲရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် 'bug bounties' ကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ (သို့မဟုတ် ဟက်ကာများ) ပိုမိုအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပြီး အကျိုးဖြစ်ထွန်းသော အဆုံးသတ်များဆီသို့။ မျှော်လင့်ချက်မှာ ၎င်းတို့၏စနစ်များတွင် ဆော့ဖ်ဝဲလ် သို့မဟုတ် ဟာ့ဒ်ဝဲ ချို့ယွင်းချက်များကို ရှာဖွေရန် ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများကို တမင်ဖိတ်ခေါ်ပြီး ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ငွေကြေးမက်လုံးများ မကြာခဏပေးခြင်းဖြင့် ပိုမိုကျန်းမာပြီး ပိုမိုလျင်မြန်စွာတုံ့ပြန်သည့် ဂေဟစနစ် ဖွံ့ဖြိုးလာမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ML အသိုင်းအဝိုင်းသည် ဘက်လိုက်မှု သို့မဟုတ် အခြားမလိုလားအပ်သော အပြုအမူများဖြင့် မော်ဒယ်များနှင့် စနစ်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ပြုပြင်ခြင်းအတွက် အလားတူ 'ဘက်လိုက်မှု' ချဉ်းကပ်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းသည် သဘာဝကျပါသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲတွင် အမှားအယွင်းများကို ရှာဖွေခြင်းထက်၊ ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများအား ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေရန် ဖိတ်ကြားခံရသည်—ဥပမာ၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် မော်ဒယ်လ်စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ကျသည့် သွင်းအားစုများ (လူဦးရေစာရင်း သို့မဟုတ် အခြား) အုပ်စုခွဲများ—နှင့် ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ဆုချခံရသည်” (စာတမ်းတွင် “ဘက်လိုက်မှုများအတွက် အယ်လ်ဂိုရီသမ်ဘောင်ဘောင်တစ်ခု၊ Ira Globus-Harris၊ Michael Kearns နှင့် Aaron Roth တို့၏ ဆုကျေးဇူးများ။

သုတေသနစာတမ်းတွင် စာရေးဆရာများသည် AI ဘက်လိုက်မှုမျိုးများကို အတတ်နိုင်ဆုံး မုဆိုးများရှာဖွေနိုင်စေရန် အကြံပြုထားသောချဉ်းကပ်နည်းကို အကြမ်းဖျင်းဖော်ပြပါသည်။ ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သော စွပ်စွဲခံထားရသော AI ဘက်လိုက်မှုများနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဘောနပ်ရှာဖွေသူ တောင်းဆိုချက်များကို အကဲဖြတ်နည်းအကြောင်း ညွှန်ပြချက်တစ်ခုလည်း ရှိပါသည်။ ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်၏ အစောပိုင်း မှတ်ချက်အတိုင်း၊ ထူးထူးခြားခြား တောင်းဆိုချက်များအား သင်လက်ခံရရှိမည်ဖြစ်ပြီး AI ဘက်လိုက်မှုများကို ဂျုံစပါးအဖျင်းနှင့် ခွဲထားရန်မှာ မလွဲသာပေ။

AI ဘက်လိုက်မှုအခြေခံအမဲလိုက်ခြင်းအကြောင်းအရင်းခံနှင့် သိုးမွှေးအသားများနှင့် အာလူးများအကြောင်း မလေ့လာမီ၊ လေးနက်သောအကြောင်းအရာများအတွက် နောက်ထပ်အခြေခံအချက်အချို့ကို ထူထောင်ကြပါစို့။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI Ethics နှင့် အထူးသဖြင့် Machine Learning (ML) နှင့် Deep Learning (DL) ထွန်းကားရေးတို့ကို တိုတိုတုတ်တုတ် စေ့စေ့ငုကြည့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ယနေ့ခေတ် AI နယ်ပယ်တွင် ကျယ်လောင်ဆုံးသော အသံများထဲမှ တစ်ခုသည် AI နယ်ပယ်၏ အပြင်ဘက်တွင်ပင် Ethical AI ၏ ပုံသဏ္ဍာန်ကို ကျယ်လောင်စွာ အော်ဟစ်ခြင်း ပါ၀င်ကြောင်း သင် နားမလည်နိုင်စွာ သတိပြုမိပေမည်။ AI Ethics နှင့် Ethical AI ကိုရည်ညွှန်းခြင်း၏အဓိပ္ပါယ်ကိုကြည့်ကြပါစို့။ အဲဒါအပြင်၊ Machine Learning နဲ့ Deep Learning အကြောင်းပြောတဲ့အခါ ကျွန်တော်ဘာကိုဆိုလိုသလဲဆိုတာကို လေ့လာကြည့်ပါမယ်။

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 ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကြိုးပမ်းမှုများကို စီမံခန့်ခွဲသောသူများနှင့် AI စနစ်များကို ပြုစုစောင့်ရှောက်ပေးသည့် နောက်ဆုံးတွင် နယ်ပယ်စုံနှင့် ပြုစုစောင့်ရှောက်ပေးမည့်သူများပင် အသုံးပြုရမည်ဖြစ်သည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးပြုမှု၏ AI ဘဝစက်ဝန်းတစ်ခုလုံးတွင် သက်ဆိုင်သူအားလုံးကို Ethical AI ၏ ချမှတ်ထားသော စံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်း၏ နယ်ပယ်အတွင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားသည်။ ပုံမှန်ယူဆချက်မှာ “ကုဒ်ဒါများသာ” သို့မဟုတ် AI ပရိုဂရမ်များကို AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အယူအဆများကို လိုက်နာရမည်ဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းသည် 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။

ယခု AI ဘက်လိုက်မှုရှာဖွေခြင်း၏ ခေါင်းစဉ်သို့ ပြန်သွားကြပါစို့။

AI ဘက်လိုက်မှု အမြောက်အမြား အမဲလိုက်ခြင်း ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုအား စဉ်းစားနေသူများအတွက်၊ အကောင်းဆုံး ရှေ့ဆက်နည်းအတွက် ကျွန်ုပ်၏ အကြံပြုထားသော အဓိက အဆင့်ခုနစ်ဆင့်ကို ဤတွင် ဖော်ပြထားသည်။

1) ခန့်မှန်း. သင့်အခြေအနေများနှင့် သင့် AI စနစ်များအလိုက် AI ဘက်လိုက်မှု အမဲလိုက်ခြင်း၏ သင့်လျော်မှုကို အကဲဖြတ်ပါ။

2) ပုံစံ. သင့်လျော်သော AI ဘက်လိုက်မှု အမဲလိုက်ခြင်းချဉ်းကပ်နည်းကို ဒီဇိုင်းဆွဲပါ။

3) implement. သင်၏ AI ဘက်လိုက်မှု အမြောက်အမြား အမဲလိုက်ခြင်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး လူသိရှင်ကြား ထုတ်ပြန်ပါ။

4) လယ်ယာ. AI ဘက်လိုက်သော ဆုငွေတောင်းဆိုမှုများကို ဖြည့်စွက်ပြီး လျော်ညီစွာ လုပ်ဆောင်ပါ။

5) fix. ဤရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော AI ဘက်လိုက်မှုများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် သင်၏ AI ကို ပြင်ဆင်ပါ သို့မဟုတ် ချိန်ညှိပါ။

6) adjust. လိုအပ်သလို AI ဘက်လိုက်မှုများအား အမဲလိုက်ခြင်းကို ချိန်ညှိပါ။

7) ရပ်စဲသည်. မလိုအပ်တော့သည့်အခါ AI ဘက်လိုက်မှုအမဲလိုက်ခြင်းကို ရပ်တန့်လိုက်ပါ။

အထက်ဖော်ပြပါအဆင့်များတွင် ကျွန်ုပ်၏စီးရီးများတွင်၊ သင်၏ AI စနစ်အတွင်း AI ဘက်လိုက်မှု အမှန်တကယ်ရှိကြောင်း အခိုင်အမာဆိုထားသော AI ဘက်လိုက်မှုရှိကြောင်း သေချာစေခြင်းအပေါ် အခြေခံ၍ သင့် AI ကို ပြင်ဆင်ရန် သို့မဟုတ် ချိန်ညှိလိုလိမ့်မည်ဟု ယူဆကြောင်း ကျွန်ုပ်ဖော်ပြထားသည်ကို သတိပြုပါ။ ဤသည်မှာ အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသည်။ သင်တွေ့ရှိထားသော AI ဘက်လိုက်မှုများကို တွန်းလှန်လိုသည်မှာ သေချာပါသည်။ အဲဒီလို မလုပ်ရင် တရားဥပဒေ (ကျင့်ဝတ်) ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုတွေကို စဉ်းစားပါ။ AI ဘက်လိုက်မှုရှိကြောင်းကို သင်မသိခဲ့သဖြင့် ၎င်းကိုတည်ရှိခွင့်ပြုခဲ့ကြောင်း အခိုင်အမာဆိုရသော် ၎င်းသည် AI ဘက်လိုက်မှုကို သတိပြုမိပြီး ၎င်းနှင့်ပတ်သက်၍ ဘာမှမလုပ်ဆောင်ခဲ့ကြောင်း မှတ်တမ်းတင်ထားရန်မှာ ပိုမိုတုန်လှုပ်ချောက်ချားစရာအချက်ဖြစ်သည်။

AI ပြုပြင်ခြင်း သို့မဟုတ် ချိန်ညှိမှု၏ သဘောသဘာဝနှင့် အတိုင်းအတာသည် AI ဘက်လိုက်မှုများသည် မည်မျှထင်ရှားကြောင်းနှင့် ပြဿနာများကို မည်ကဲ့သို့ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း မြှုပ်နှံထားသည်အပေါ်တွင် ဆက်စပ်နေပါသည်။ သင်ကံကောင်းပါက AI ကို အနည်းငယ်မျှသော အပြောင်းအလဲများက ကိစ္စရပ်များကို ပြုပြင်ပေးမည် ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ အခြားအလားအလာမှာ သင်သည် AI ၏ တစ်ခုလုံးကို ပြန်လည်ရေးသားရန် လိုအပ်နိုင်သည် ။ ML/DL AI အမျိုးအစားအတွက်၊ ၎င်းသည် ပုံဆွဲဘုတ်သို့ ပြန်သွားပြီး ဒေတာအစုံအသစ်နှင့် သန့်စင်ထားသော ML/DL မော်ဒယ်ဖြင့် အသစ်စတင်ရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ မနှစ်သက်သော AI ကို ဆန့်ကျင်သည့် အလားအလာရှိသော တရားဥပဒေဆိုင်ရာ ကုထုံးတစ်ခုအနေဖြင့် AI ကွဲလွဲမှု သို့မဟုတ် AI ဖျက်ဆီးခြင်း ထွန်းကားလာပုံကို ဆွေးနွေးထားသည်ကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

မေးခွန်းထုတ်စရာတစ်ခုကတော့ AI ဘက်လိုက်မှုရှိကြောင်းကို ဖော်ထုတ်ရုံထက် ပိုလုပ်စေချင်သလား။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အဆိုပြုထားသော ပြင်ဆင်မှုများကိုလည်း ကြိုဆိုကြောင်း ညွှန်ပြခြင်းဖြင့် အကျိုးကျေးဇူးကို ချိုမြိန်စေနိုင်သည်။ AI ဘက်လိုက်မှု တွေ့ရှိရ ဘောနပ်မုဆိုးတစ်ဦးမှ ညွှန်ပြသောဆု သို့မဟုတ် ဆုတစ်ခု ပေးဆောင်နိုင်သည်။ အလိုလိုမုဆိုးဖြစ်လျှင်လည်း လျော်ကြေးပေးနိုင်သည်။ ပုံသေတပ်ထား AI ဘက်လိုက်မှုအား ၎င်းတို့အား အပိုဆုကြေးငွေ ပေးအပ်နိုင်သည်။

အချို့က ဤတံတားသည် ဝေးလွန်းသည်ဟု ဆိုကြသည်။ သင်သည် AI ဘက်လိုက်မှု ဘောနပ်စ်မုဆိုးများကို AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေရန် သီးသန့်အာရုံစိုက်ထားသင့်သည်ဟု သူတို့ပြောကြသည်။ ပြုပြင်မှုများကို အကြံပြုရန် ၎င်းတို့ကို ဖိတ်ခေါ်ခြင်းဖြင့် မလိုလားအပ်သော ဆိုးကျိုးများစွာကို သင်ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အရာများကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းထားပါ။ ရည်မှန်းချက်မှာ AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် နောက်ထပ်မျက်လုံးများစွာကို ရယူရန်ဖြစ်ပြီး သင်ဘာဆက်လုပ်ရမည်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ရန်ဖြစ်သည်။ ရေကို ရွှံ့မစေနဲ့။

အဖြေရှာရန် လိုအပ်သော ဆူးရှုထောင့်တစ်ခုသည် AI ဘက်လိုက်မှုကို စစ်မှန်စွာရှာဖွေတွေ့ရှိသည့် မုဆိုးများအတွက် ဆုကြေး သို့မဟုတ် ဆုကြေးပမာဏကို ပါဝင်သည်။ လစာကို သရုပ်ပြစေချင်တယ်။ မြင့်မားသောဆုကြေးငွေမရှိဘဲ၊ သင်သည် များစွာသောအကောင်းစားမုဆိုးများကို ရရှိလိမ့်မည်မဟုတ်ပါ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် သင်၏ AI စနစ်များရှိ AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေရန် အထူးစိတ်အားထက်သန်နေမည်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် အခြား AI ဘက်လိုက်မှု အနှစ်သာရ ကြိုးပမ်းမှုများကို အာရုံစိုက်နေပေလိမ့်မည်။

ထို့အပြင်၊ ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း၊ သင်သည် ၎င်းတို့၏ AI ဘက်လိုက်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိချက်များကို အခြားရွှေပုံစံများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ဘောနပ်မုဆိုးများ၏ တိုက်တွန်းချက်ကို ကြိုးစားပြီး ဖိနှိပ်လိုပါသည်။ ဆုကြေးက ပျော့ညံ့ပုံရသည်ဆိုလျှင်၊ ၎င်းသည် အလိုလိုမုဆိုးများကို အခြားပိုမိုမြင့်မားသော ပေးချေမှုများကို ရှာဖွေရန် စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် သင့်ဆီသို့ ransomware ချဉ်းကပ်မှုကို ခံယူနိုင်သည်။ ပြိုင်ဖက်တစ်ဦးမှ သိရှိလိုသည့် အရည်ရွှမ်းသော AI ဘက်လိုက်မှုရှိပြီး သင့် AI တွင် AI ဘက်လိုက်မှုရှိကြောင်း ကြွေးကြော်ခြင်းဖြင့် သင့်လုပ်ငန်းကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း ၎င်းတို့တွင် ကြေငြာနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသည့် AI ဘက်လိုက်မှုကို အမြင့်ဆုံးလေလံဆွဲသူထံ ရောင်းချခဲ့သည်။ နောက် ... ပြီးတော့။

တစ်စုံတစ်ယောက်သည် သင်သည် ဆုလာဘ်ကို အလွန်မြင့်မားသော အကွာအဝေးတွင် သတ်မှတ်ပါက၊ သင်သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပြဿနာကို တောင်းဆိုနေသည် ဟု ယူဆပါသည်။ ၎င်းသည် အမဲလိုက်မုဆိုးများကို အမျိုးမျိုးဆွဲဆောင်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် မြှင့်တင်ရန်နှင့် AI ဘက်လိုက်မှုများအား အမှန်တကယ် ဓားမထိုးဘဲ AI ဘက်လိုက်မှုများစွာကို တွေ့ရှိခဲ့ကြောင်း ၎င်းတို့သည် ဆိုရှယ်မီဒီယာတွင် မှုန်ဝါးဝါးပြောဆိုမှုများဖြင့် လွှမ်းမိုးသွားနိုင်သည်။ တစ်နည်းအားဖြင့်၊ သင်၏ မြင့်မားသောဆုလာဘ်သည် သင့် AI တွင် အမှတ်မထင် အလင်းရောင်တစ်ခု ထွန်းလင်းစေပြီး တောက်ပနေသော အလင်းတန်းကို လိုက်လျောညီထွေစွာ ဆွဲဆောင်နိုင်စေရန် အောက်တန်းကျသော ဖလံကောင်များကို ထုတ်ပေးပါသည်။

နောက်ထပ်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန်မှာ သင်၏ AI အတွက် သုံးစွဲနိုင်မှု ပါဝင်သည်။

AI ဘောနပ်အမဲလိုက်ခြင်းဖြစ်နိုင်ချေကိုဖွင့်ရန်၊ ဘောနပ်မုဆိုးများသည် သင်၏ AI ကို လုံလောက်စွာဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိရန် လိုအပ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လုံးလုံးလျားလျား သော့ခတ်ထားလျှင် ၎င်းတို့သည် AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေရာတွင် များစွာကံကောင်းလိမ့်မည် မဟုတ်ပါ။ သို့သော် ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် သင်၏ AI စနစ်အား လုံးလုံးလျားလျား ထိခိုက်နိုင်သောကြောင့် သင်၏ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး အကာအကွယ်များကို မစွန့်လွှတ်ချင်ပါ။

အမြတ်အစွန်းမုဆိုးများသည် တရားဝင် စည်းနှောင်ထားသော ကြေငြာချက်များကို လက်မှတ်ရေးထိုးပြီး လိုအပ်သော ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ပေးဆောင်ရန် သင်ကြိုးစားနိုင်သည်။ အချို့သော မုဆိုးများသည် ထိုချဉ်းကပ်နည်းကို နှစ်သက်မည်မဟုတ်ပါ။ သူတို့၏အမြင်မှာ ၎င်းတို့သည် အများသူငှာရရှိနိုင်ပြီး ပွင့်လင်းမြင်သာသည့်လမ်းကြောင်းကိုသာ လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ယခင်ကကဲ့သို့ လွတ်လပ်သော မလိုလားအပ်သူများဖြစ်ပြီး ယခင်ကဲ့သို့ပင် ကုန်းနှီးတင်ရခြင်းကို မကြိုက်ပါ။ ၎င်းတို့ကို ခြိမ်းခြောက်သည့် တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းများတွင် ၎င်းတို့၏ လက်မှတ်ကို ရေးသွင်းခြင်းသည် သင့် AI တွင် AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေခြင်းမှ ရှောင်လွှဲနိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် သင်၏တရားဝင်အ၀တ်အထည်ကို ဒေါသထွက်ကာ အများသူငှာနည်းလမ်းဖြင့် ၎င်းတို့ရှာဖွေနိုင်သည်များကို မြင်နိုင်မည်ဟု ဆုံးဖြတ်ကာ သင်အမှန်တကယ် မည်မျှထိခိုက်နိုင်သည်ကို ပြသရန် ပြင်းပြင်းထန်ထန်တိုက်တွန်းမှုဖြင့် ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။

မင်းခေါင်းကို လှည့်သွားနိုင်တဲ့ နောက်ထပ်ထောင့်တစ်ခု ငါ့မှာရှိသေးတယ်။

AI ကျွမ်းကျင်သော ဘောနပ်ရှာဖွေသူသည် သင့် AI ကို ဆန်းစစ်နိုင်ပြီး သင့် AI တွင် AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေနိုင်သည့် AI စနစ်တစ်ခုကို တီထွင်ရန် ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် ကိုယ်တိုင်လုပ်အားကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်ခြင်းထက် ကိရိယာတစ်ခုဖန်တီးရန် ကိရိယာတန်ဆာပလာကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြစ်သည်။ မင်းရဲ့ AI ကို ပြင်းပြင်းထန်ထန် ဆန်းစစ်မယ့်အစား AI ကျွမ်းကျင်တဲ့ ဘောနပ်ရှာဖွေသူဟာ တူညီတဲ့အရာကို လုပ်ဆောင်တဲ့ AI ကိရိယာတစ်ခုကို ဖန်တီးရာမှာ အချိန်ဖြုန်းပါတယ်။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် သင်၏ AI ရှိ AI ကိရိယာကို အသုံးပြုသည်။ အလှအပမှာလည်း ၎င်းတို့၏သက်ဆိုင်ရာ AI တွင် အမဲလိုက်ခြင်းအခွင့်အရေးကို ပေးဆောင်နေသည့် အခြားမည်သူမဆိုအတွက် AI tool ကို ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သည်ဟု ယူဆနိုင်သည်။

မင်းဘာတွေတွေးနေတာလဲ ငါသိတယ်။ AI ဘက်လိုက်မှုများကို စစ်ဆေးရန် AI tool တစ်ခုကို တီထွင်နိုင်ပါက၊ AI ဘက်လိုက်မှုများအတွက် စိစစ်နေသော AI ကို ထုတ်လုပ်သူသည် ထိုကဲ့သို့သော AI tool ကို ဖန်တီးရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် အသုံးပြုရန်အတွက် ဝယ်ယူသင့်သည်။ သီအိုရီအရ၊ ၎င်းတို့သည် မုဆိုးပွဲတော်ကြီးတစ်ခုလုံးနှင့် စတင်ရန် မလိုအပ်ပါ။ ၎င်းတို့၏ AI ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေရန် AI ကို အသုံးပြုပါ။

ဟုတ်တယ်၊ ဒါက မင်းတဖြည်းဖြည်း ပေါ်လာလိမ့်မယ်လို့ မင်းမျှော်လင့်နိုင်တယ်။ ဤအတောအတွင်း၊ ဤကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများ၏ အဓိကကျသည့်အချက်မှာ ဘောနပ်အမဲလိုက်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်နေသည့် AI developer များပါ၀င်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကို အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အမျိုးမျိုးသော ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း မကြာမီကာလအတွင်းတွင် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့အတွက် AI ဘက်လိုက်မှုကို လိုက်လံရှာဖွေနေသည့် AI tool တစ်ခုလုံးကို အသိဉာဏ်ကင်းမဲ့စွာ အလိုအလျောက်သတ်မှတ်ပြီး တစ်မှေးမှေးအိပ်စက်ခြင်းမျိုး မဖြစ်နိုင်ပေ။

ငါတို့ မရောက်သေးဘူး။

လေးလေးနက်နက် ဆွေးနွေးမှု၏ ယခုအချိန်အခါတွင် သင်သည် ဤအကြောင်းအရာကို ဖော်ပြနိုင်သည့် သရုပ်ဖော်ပုံဥပမာအချို့ကို လိုလားကြောင်း လောင်းကြေးထပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်၏ နှလုံးသားနှင့် နီးစပ်သော အထူးနှင့် သေချာပေါက် ရေပန်းစားသော ဥပမာများ ရှိပါသည်။ ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ အပါအဝင် AI ဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်၏ စွမ်းရည်ဖြင့် AI Ethics အကျပ်အတည်းများကို ပြသသည့် လက်တွေ့ကျသော ဥပမာများကို ဖော်ထုတ်ရန် မကြာခဏ တောင်းဆိုခံရပြီး ခေါင်းစဉ်၏ အနည်းငယ်သော သီအိုရီသဘောသဘာဝကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဆုပ်ကိုင်နိုင်စေရန် သင်တွေ့မြင်ရသည်။ ဤကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI အနှောက်အယှက်ကို ထင်ရှားစွာပြသနိုင်သည့် အာရုံခံစားမှုအရှိဆုံး နယ်ပယ်တစ်ခုမှာ AI အခြေခံ စစ်မှန်သော ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့ကားများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ခေါင်းစဉ်နှင့်ပတ်သက်၍ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆွေးနွေးမှုအတွက် အသုံးဝင်သော ဖြစ်ရပ်တစ်ခု သို့မဟုတ် စံနမူနာတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်မည်ဖြစ်သည်။

ဤသည်မှာ ဆင်ခြင်ထိုက်သော မှတ်သားဖွယ်မေးခွန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI အခြေခံ စစ်မှန်သော ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့ ကားများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းသည် AI ဘက်လိုက်မှု အမဲလိုက်ခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ တစ်စုံတစ်ရာကို တောက်ပစေသလား၊ သို့ဆိုလျှင် ၎င်းသည် အဘယ်အရာကို ပြသသနည်း။

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။ ADA အဖြစ်ရည်ညွှန်းသော အလိုအလျောက် အပိုပရိုဂရမ်များADA
S (Advanced Driver-Assistance Systems)။

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။

မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် AI Bias Bounty Hunting

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။

ငါဆက်နွှယ်မည့်အကြောင်းအရာကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန်အတွက် လုံလောက်သောသတိပေးချက်များပေးမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

ကျွန်ုပ်၏ကော်လံများတွင်၊ ကျွန်ုပ်သည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သောယာဉ်များနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများနယ်ပယ်တွင် ပိုးမွှားများကိုဦးတည်သည့် ဆုငွေရှာဖွေသူများအသုံးပြုမှုကို အရှည်ကြာဆွေးနွေးထားပြီးဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဤနယ်ပယ်တွင် အမှန်ပင်ဖြစ်ခဲ့သည်။ မှန်ကန်သော အကြံအစည် ဟုတ်၊ မဟုတ်၊ ကြိုးစားအားထုတ်မှုများသည် အများအားဖြင့် အကန့်အသတ်ရှိသော သဘာဝအရဖြစ်ပြီး မကြာခဏ တိတ်ဆိတ်နေလေ့ရှိသည်။

စနစ်အမှားများကို ရှာဖွေခြင်းထက် AI ဘက်လိုက်မှုများကို အမဲလိုက်ခြင်းဆီသို့ ဦးတည်သွားသည့်အခါ အလားတူ ဟောပြောချက်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည်။ အချို့က သင်လုပ်လျှင် မိုက်မဲခြင်းဟု အချို့က အကြံပြုကြသည်။

ဤတွင်အဘယ်ကြောင့်ပါပဲ။

ပထမဦးစွာ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပြောရလျှင်၊ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများတွင် AI ဘက်လိုက်မှုများပါ၀င်မည့် နည်းလမ်းများစွာရှိသည်၊ ကျွန်ုပ်၏ဖော်ပြချက်တွင် ကြည့်ရှုပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်၊ အနည်းငယ်မျှသာ။ ကားထုတ်လုပ်သူများနှင့် မောင်းသူမဲ့ကားကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ AI စနစ်များတွင် အဆိုပါ AI ဘက်လိုက်မှုများ မပေါ်စေရန် တားဆီးရန် ပညာရှိပုံရသည်။ ထိုကုမ္ပဏီများအပေါ် တရားဥပဒေနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ မီးမုန်တိုင်းသည် ပြင်းထန်မည်မှာ သေချာပါသည်။

AI ဘက်လိုက်မှု အမြောက်အမြား အမဲလိုက်ခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းသည် ဤတိကျသောအခြေအနေတွင် သင့်လျော်သောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်ပါသလား။

အဖြေတစ်ခုမှာ၊ ၎င်းသည် အသုံးဝင်ပြီး AI အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကား၏ AI ဘက်လိုက်မှုများကို ဖမ်းစားနိုင်ရန် “အခမဲ့” မျက်လုံးအသစ်အစုံအလင်ကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။ AI developer အများစုသည် အမှတ် A မှ အမှတ် B မှ ကားကို ဘေးကင်းစွာ မောင်းနှင်နိုင်သော AI ကို ဖန်တီးရာတွင် အလုပ်များနေပါသည်။ ၎င်းတို့သည် အဆိုပါ core စွမ်းရည်တွင် နစ်မွန်းနေပြီး တစ်နေရာရာရှိ AI ဘက်လိုက်မှုများအပေါ် အချိန်နှင့် အာရုံစူးစိုက်မှု မရှိကြပါ။ သူတို့ရဲ့ AI

အခြားအဖြေမှာ bug သို့မဟုတ် AI ဘက်လိုက်မှုများအတွက်ဖြစ်စေ မည်သည့်အခြေခံတွင်မဆို bug သို့မဟုတ် AI ဘက်လိုက်မှုများအတွက် ဆုငွေအမဲလိုက်ခြင်းကို ပြင်းပြင်းထန်ထန် ရှောင်ရှားသင့်သည်။ ငြင်းခုံချက်မှာ ဤယာဉ်များနှင့် ၎င်းတို့၏ AI များသည် အသက် သို့မဟုတ် သေခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ရည်ကိုင်ရည် ဖြစ်သည်ဟု ဆိုသည်။ မည်သည့်ဖက်ရှင်တွင်မဆို AI နှင့် ရောယှက်ခြင်းသည် AI အတွက် တစ်နည်းတစ်ဖုံ ထိခိုက်စေနိုင်ပြီး AI မောင်းနှင်မှုစနစ်အပေါ် သက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။

နောက်ဆုံးအချက်ကို ဆန့်ကျင်သည့်အချက်မှာ မုဆိုးများသည် ၎င်းတို့စစ်ဆေးနေသည့် AI ကို မပြောင်းလဲနိုင်ဟု ယူဆရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် ၎င်းတို့သည် AI နှင့် ရှုပ်ယှက်ခတ်နေပြီး ဤအခြေအနေတွင် AI ကို ရူးသွပ်သော AI မောင်းနှင်မှုစနစ် ရုတ်တရက်ဖြစ်လာစေရန် အန္တရာယ်မရှိပါ။ အမဲလိုက်မုဆိုးများသည် ဖတ်ရှုရန်သာ ဝင်ရောက်ခွင့်ရှိသည်။ သူတို့ကို ဒီထက်ပိုပြီး လွှတ်ထားလိုက်တာဟာ မိုက်မဲပြီး ကြီးမားတဲ့ အမှားတစ်ခုပါ။

အဆိုပါ တန်ပြန်အငြင်းပွားမှုသည် သင်၏ AI ကို စစ်ဆေးရန် အမဲလိုက်မုဆိုးများကို ခွင့်ပြုပြီး အားပေးခြင်းဖြင့် ကိစ္စရပ်တစ်ခုလုံး မိုက်မဲသွားခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အဆိုပါ အကောင်လိုက်မုဆိုးများသည် တွေ့ရှိရသည့် ပိုးကောင်များ သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုများကို အသုံးချရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ တစ်ဖန် အမြတ်ထုတ်မှုများသည် လှည့်စားသော ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဖြစ်နိုင်သည်။ “သူခိုးသူဝှက်” ကို သင့်အိမ်ထဲသို့ ဖိတ်ခေါ်ခြင်း မပြုခြင်းက ပိုကောင်းပါသည်။ အဆစ်ကို ဖယ်ထုတ်လိုက်သည်နှင့် နောက်ဆုံးတွင် သင်သည် အမှိုက်ပုံထဲတွင် ဒုက္ခရောက်ရပေတော့မည်။

အသက်ထက်နည်းသော သို့မဟုတ် သေဆုံးမှုပမာဏရှိသော AI စနစ်များရှိသူများအတွက်၊ လွဲချော်သွားသော အမဲလိုက်ခြင်း၏ အကျိုးဆက်များသည် အန္တရာယ်အလွန်နည်းပါးသည်ဟု ယုံကြည်ချက်ဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်တယ်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်းတို့၏ငွေများကို အမဲလိုက်မုဆိုးများက သိမ်းပိုက်ရန် စီမံခန့်ခွဲသည့် AI စနစ်သို့ လောင်းထည့်ပါက၊ ဂုဏ်သိက္ခာပိုင်းဆိုင်ရာ ပျက်စီးမှုများနှင့် အခြားဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပျက်စီးမှုများသည် ဆက်လက်နာကျင်နေဦးမည်ဟု သင်ယူဆနိုင်သည်။

AI Bias Bounty အမဲလိုက်ခြင်းတွင် အခမဲ့နေ့လည်စာ မရှိပါ။

လောလောဆယ် အမြန်ပိတ် မှတ်ချက်။

Old West တွင် နာမည်ဆိုးဖြင့်ကျော်ကြားသော ဥပဒေမဲ့ Jesse James ကို ရှာတွေ့သောအခါ၊ "Wanted" ပိုစတာကို ဖမ်းမိခြင်းအတွက် ဆုငွေ $5,000 (“သေသည်ဖြစ်စေ၊ အသက်ရှင်သည်” ဟုဖော်ပြထားသည်)။ ထိုအချိန်က ငွေပမာဏသည် အတော်ပင် များပြားခဲ့သည်။ သူ၏ဂိုဏ်းဝင်တစ်ဦးသည် Jesse ကို ပစ်သတ်ရန် ရွေးချယ်ခဲ့ပြီး ဆုကြေးကို စုဆောင်းခဲ့သည်။ ပေးကမ်းခြင်းသည် မည်မျှထိရောက်ကြောင်း ပြသနိုင်သည်ဟု ငါထင်သည်။

AI Bias bounty bounty hunters ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ကောင်းမွန်သောအရာဖြစ်မည် သို့မဟုတ် ဆိုးရွားမှုဖြစ်မည်လား။

AI Bias bounty bounty hunter ကြိုးပမ်းမှုကို သင်ရွေးချယ်မည်ဆိုပါက သင့်မျက်လုံးများကို ကျယ်ကျယ်ဖွင့်ထားပြီး သင့်ပခုံးကို အချိန်တိုင်းကြည့်ရန် အကြံပြုလိုပါသည်။ ၎င်းသည် သင်နှင့် သင့် AI အတွက် အထိုက်အလျောက်ဖြစ်သည်။ စည်းစိမ်ခံအဖိုးတန်သောမုဆိုးသည် သင်၏ AI ထဲသို့ AI ဘက်လိုက်မှုကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် ခိုးကြောင်ခိုးဝှက်ထည့်သွင်းကာ သင့် AI တွင် မရိုးသားသော AI ဘက်လိုက်မှုကို တွေ့ရှိကြောင်း ကမ္ဘာကို အော်ငေါက်ခြင်းအပါအဝင် သင်ဘာဖြစ်လာနိုင်သည်ကို သင်မသိပါ။ ဆုကြေးငွေကို ရှာဖွေရာတွင် ပြောင်မြောက်ပြီး ထက်မြက်သော ကြိုးပမ်းမှုဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ကောင်း ဖြစ်နိုင်သလို ၎င်းတို့ကိုယ်၎င်း သူရဲကောင်းတစ်ဦးအဖြစ် ကြွေးကြော်ထားသော Jesse James ကို ရရှိခဲ့သည်။

စဉ်းစားကြည့်ပါ၊ အာရုံစူးစိုက်မှုရှိသော AI သည် စိတ်ပျက်ဖွယ်ကောင်းသော သေခြင်း သို့မဟုတ် အသက်ရှင်ခြင်းဆိုင်ရာ ပေးဆောင်မှုဆိုင်ရာ အကြံဉာဏ်ကို နှစ်သက်လိမ့်မည်မဟုတ်ပေ။