ဖိနှိပ်ချုပ်ချယ်သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များကို အရိပ်အမြွက်ပြသနိုင်သည့် နောက်ဆုံးရ တရုတ်၏ AI ပါတီ-သစ္စာစောင့်သိစိတ်-ဖတ်ရှုခြင်း မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ သက်သေအထောက်အထားများဖြင့် အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသော AI ကျင့်ဝတ်များ

မင်းသစ္စာရှိလား။

သီအိုရီအရ၊ သင်၏ လွန်ကဲသော အကျင့်များကို ဆန်းစစ်ပြီး သင်၏ လုပ်ရပ်ကြောင့် သစ္စာရှိမှု ကို ပြသခြင်း ရှိ၊

ယင်းအစား သင့်စိတ်ကိုဖတ်ရန် ကြိုးပမ်းမှုတစ်ခု ပြုလုပ်ခဲ့သော်လည်း တစ်ချိန်တည်းတွင် သင်၏သစ္စာစောင့်သိမှု ပမာဏကို ဆုံးဖြတ်ရန် သင့်မျက်နှာကို စကင်န်ဖတ်မည်ဆိုပါစို့။ ဤအရာသည် အံ့အားသင့်ဖွယ်ရာ စွက်ဖက်မှုဖြစ်သည်။ သင်သည် အလွယ်တကူ ငြင်းဆိုနိုင်သည်။ အနာဂတ် dystopian လူ့အဖွဲ့အစည်းကို မျှော်မှန်းထားသည့် အရူးအမူး sci-fi ရုပ်ရှင်များထဲမှ တစ်ခုနှင့်တူသည်။

ကျေးဇူးတင်စွာဖြင့်၊ မင်းက ကိုယ့်ကိုကိုယ် တိတ်တခိုး တိတ်တိတ်လေး တီးတိုးပြောနေတာ၊ ဒီနေ့ ငါတို့မှာ ဒီလိုမျိုး ဘာမှ မရှိဘူး။

အိုး၊ မင်းရဲ့မြင်းတွေကိုကိုင်ပါ။

တရုတ်ကွန်မြူနစ်ပါတီ (CCP) ကို သစ္စာခံခြင်း ရှိ၊ မရှိ တွက်ချက်ရန် ရည်ရွယ်ချက်အတွက် လူတို့၏ ဦးနှောက်လှိုင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ မျက်နှာအမူအရာများကို တွက်ချက်သည့် လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် ဇူလိုင် ၁ ရက်၊ ဇူလိုင် ၁ ရက်က လွှင့်တင်ခဲ့သော သုတေသနစာတမ်းတစ်ခုက မကြာသေးမီက သတင်းခေါင်းကြီးပိုင်းတွင် ကျယ်ကျယ်လောင်လောင် ဖြစ်နေသည်။ . ဒါဆို မင်းသွားလေ၊ အနာဂတ်က ပိုနီးလာလေလေ၊ အနည်းဆုံးတော့ ငါတို့ ကြောက်ရွံ့ခဲ့ရတဲ့ dystopian လူ့အဖွဲ့အစည်းကို ရောက်ဖို့နဲ့ ပတ်သက်လာရင် တစ်နေ့မှာ ပေါ်ပေါက်လာနိုင်တယ်။

သုတေသနစာတမ်းသည် ၎င်း၏အွန်လိုင်းတင်ထားသော လင့်ခ်မှ လျင်မြန်စွာ ပျောက်ကွယ်သွားခဲ့သည်။

အင်တာနက်ပေါ်တွင် လျင်မြန်စွာ ပျံ့နှံ့သွားသော လျင်မြန်သော ကဲ့ရဲ့ရှုတ်ချမှုသည် စာရွက်ကို ဖြုတ်ချရန် လုံလောက်သည်ဟု ယူဆနိုင်သည်။ သို့မဟုတ်၊ သုတေသီများသည် i's dotted နှင့် t's များအားလုံးကိုဖြတ်ကျော်ထားကြောင်းသေချာစေရန်ပိုမိုစေ့စေ့စပ်စပ်အခွင့်အလမ်းရလာသောအခါတွင်ပြန်လည်တင်ခြင်းပြုလုပ်ရန်ရည်ရွယ်၍ သုတေသီများသည် စကားလုံးအသုံးအနှုန်းအနည်းငယ်ပြောင်းလဲမှုနှင့် အခြားအပြစ်ကင်းသောပြင်ဆင်မှုများကို ပြုလုပ်လိုခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ စာရွက်က ဒုတိယအသက်ရမလားဆိုတာ သိနိုင်ဖို့ မျက်စိဖွင့်ထားရပါမယ်။

ကျွန်တော် ရှေ့ဆက်ပြီး သုတေသနလေ့လာမှုနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ကျွန်တော်တို့ သိထားတဲ့ အရာတွေကို နက်နက်နဲနဲ စေ့စေ့ငုကြည့်ပြီး ဒီလို AI နဲ့ ပတ်သက်တဲ့ အလုပ်မျိုးက ကျွန်တော်တို့အားလုံးအတွက် ဘယ်လိုအရေးပါသလဲဆိုတာကို အစက်အပြောက်တွေ ချိတ်ဆက်ဖို့ ကြိုးစားပြီး ဒါကို မြင်နိုင်တဲ့ နယ်ပယ်ကို ကျော်လွန်သွားနိုင်ပါတယ်။ သီးခြားနိုင်ငံတစ်ခုတွင် ကန့်သတ်ထားသကဲ့သို့၊ ကျွန်ုပ်၏ လွှမ်းခြုံမှုသည် ဤသတင်းနှင့်ပတ်သက်သော အခြားမကြာသေးမီက သတင်းပို့ခြင်းထက် အနည်းငယ် ပိုမိုကျယ်ပြန့်လိမ့်မည်၊ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်ကို သည်းခံပါ။

ကျွန်ုပ်၏ ထပ်လောင်းအလေးပေးဖော်ပြချက်မှာ စာတမ်းမှ ကောက်နှုတ်နိုင်သော အရေးကြီးသော AI Ethics သင်ခန်းစာများစွာ ပါ၀င်သည် ။ ကျွန်ုပ်၏ AI Ethics နှင့် Ethical AI ၏ ဆက်လက်ပြီး ကျယ်ပြန့်သော လွှမ်းခြုံမှုအတွက် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

ဤသည်မှာ သုတေသနလေ့လာချက်နှင့် ပတ်သက်၍ ယခုအချိန်အထိ ဖော်ပြထားပါသည်။

ထင်ရှားသည်မှာ၊ အချို့သော “စေတနာ့ဝန်ထမ်း” များကို CCP ၏ ခံယူချက်များနှင့်စပ်လျဉ်းသည့် စမ်းသပ်မှုတွင် ပါဝင်ရန် စုဆောင်းခံရသည်မှာ ထင်ရှားပါသည်။ ၎င်းတို့သည် စေတနာ့ဝန်ထမ်းများ သို့မဟုတ် လမ်းညွှန်ပေးထားသည့် စေတနာ့ဝန်ထမ်းများနှင့် ပို၍တူသည်ဖြစ်စေ သို့မဟုတ် လမ်းညွှန်ပေးသည့် စေတနာ့ဝန်ထမ်းများ ဖြစ်နိုင်သည်ဆိုသည်ကို မသိရပါ။ ၎င်းတို့သည် လေ့လာမှုတွင် ဘာသာရပ်တစ်ခုအဖြစ် သဘောတူညီကြောင်း ဆွေးနွေးမှုကို ထောက်၍ ယူဆပါမည်။

ကျွန်တော် ဒါကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း မိုက်မဲနေဖို့ မရည်ရွယ်ပါဘူး။ လူသားဘာသာရပ်များပါ၀င်သည့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်သည့်အခါတိုင်း၊ သုတေသနလုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ် စုဆောင်းခြင်းနှင့် ဘာသာရပ်များကို နှစ်မြှုပ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်သည့် ယေဘုယျလက်ခံထားသော အလေ့အကျင့်များစွာရှိသည်။ ၎င်းသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် ပါဝင်ရန် လူများအား လှည့်ဖြားရန် သို့မဟုတ် အတင်းအကြပ် လှည့်စားလေ့ရှိသည့် ယခင်လေ့လာမှုများထံ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ခြေရာခံကာ တစ်ခါတစ်ရံတွင် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ သို့မဟုတ် ထိုပါဝင်သူများအတွက် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ထိခိုက်မှုများပင် ဖြစ်စေပါသည်။ သိပ္ပံပညာအသိုက်အဝန်းသည် အဆိုပါ လျှို့ဝှက်ဆန်းကြယ်သော လေ့လာမှုအမျိုးအစားများကို တားဆီးရန် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ကြိုးပမ်းခဲ့ပြီး လူသားနှင့်ပတ်သက်သည့် လေ့လာမှုများတွင် ပါဝင်လိုသူများအတွက် ထုတ်ဖော်ချက်များနှင့် သတိပေးချက်များ အားလုံးကို ပေးအပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ရှင်းရှင်း လင်းလင်းပြောရလျှင် လူတိုင်းသည် ထိုသို့သော သတိနှင့် အသိစိတ်ရှိသော လမ်းညွှန်ချက်များကို မလိုက်နာကြပါ။

ဆက်လက်၍ ဘာသာရပ်ပေါင်း ၄၃ ခုရှိကြောင်း သတင်းရရှိပြီး ၎င်းတို့ကို တရုတ်ကွန်မြူနစ်ပါတီဝင်များဟု ဆိုကြသည်။ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုအတွက် ဘာသာရပ်ရွေးချယ်မှုသည် စမ်းသပ်မှုအတွက် အလွန်အရေးကြီးပြီး စမ်းသပ်မှု၏ရလဒ်များနှင့် ပတ်သက်၍ သင်ကြိုးစားနိုင်သည့် နိဂုံးများနှင့်ပတ်သက်၍လည်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်ဖြစ်ကြောင်း မှတ်သားထားပါ။

လူသိများတဲ့ Star Wars စီးရီးကို လူတွေက ဘယ်လိုမြင်လဲဆိုတာကို စမ်းသပ်မှုတစ်ခု လုပ်ချင်တယ်ဆိုပါစို့။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်သည် Star Wars ကို အလွန်မုန်းတီးသော ဘာသာရပ်များကို ကြိုတင်ရွေးချယ်ထားပါက (ထိုကဲ့သို့သောလူများ မည်သို့တည်ရှိနိုင်သနည်း။)၊ ကျွန်ုပ်သည် ၎င်းတို့အား Star Wars ဗီဒီယိုကလစ်များကို ပြသပါက၊ ၎င်းတို့သည် Star Wars များကို မကြိုက်သေးကြောင်း ပြောနိုင်ဖွယ်ရှိပါသည်။ ဤ pseudo-သိပ္ပံနည်းကျ စမ်းသပ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ကျွန်ုပ်၏ "ဂရုတစိုက်" ပြင်ဆင်ထားသော သုတေသနပြုချက်တွင် "သက်သေပြခြင်း" (မျက်တောင်ခတ်ပြခြင်း) ဖြစ်သည့် Star Wars ကို လူတွေက - ယေဘုယျအားဖြင့် အလွန်မုန်းတီးကြောင်း ခိုးကြောင်ခိုးဝှက် အခိုင်အမာဆိုနိုင်ပါတယ်။

ကျွန်ုပ်မျှော်လင့်ထားသည့် ဘာသာရပ်များကို ကြိုတင်ရွေးချယ်ခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်သည် ခိုးကြောင်ခိုးဝှက် လိုချင်သောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးမည်ဖြစ်သကဲ့သို့ ကျွန်ုပ်သည် ကစားသော ဘီးကို စွပ်ထားသည်ကို သင်မသိနိုင်ပေ။ ဟုတ်ပါတယ်၊ Star Wars ကို ချစ်မြတ်နိုးပြီး စိတ်အားထက်သန်တဲ့ ဝါသနာရှင်တွေဖြစ်မယ့်အစား ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိနဲ့ ခေါ်ယူခဲ့ရင်၊ Star Wars ကလစ်တွေကို ကြည့်ရတာ စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းတယ်လို့ တိုင်ကြားခံရဖို့ အခွင့်အလမ်းများပါတယ်။ တစ်ဖန်၊ ယေဘုယျအားဖြင့် Star Wars ကို လူများက မည်သို့တုံ့ပြန်မည်ကို အားထုတ်မှုအတွက် ရွေးချယ်ထားသော ကြိုတင်ရွေးချယ်ထားသော ဘာသာရပ်များက ဒေါသဖြစ်စေမည့် နိဂုံးချုပ်ချက်များ ရရှိလာပါသည်။

CCP ကို ​​အဓိကထား လေ့လာမှုတွင် ဘာသာရပ်များသည် kiosk ကဲ့သို့သော ဗီဒီယိုပြသမှုရှေ့တွင် ထိုင်ပြီး CCP ၏ မူဝါဒများနှင့် ပြီးမြောက်အောင်မြင်မှုများအကြောင်း အမျိုးမျိုးသော ဆောင်းပါးများကို ဖတ်နေပုံရသည်။ ၎င်းသည် ဘာသာရပ်များနှင့် ထိတွေ့နေသော “စမ်းသပ်ကုသမှု” ဟု ယူဆဖွယ်ရှိသည်။ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုပြုလုပ်ရန် စီစဉ်သောအခါတွင်၊ ၎င်းသည် ပါဝင်သူများအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိမရှိ သိလိုသည့် စမ်းသပ်မှုဆိုင်ရာအချက် သို့မဟုတ် ရှုထောင့်တစ်ရပ်ကို တွေ့ရှိရသည်။

စူးစမ်းလေ့လာနေသည့် သုတေသနမေးခွန်းမှာ အဆိုပါပစ္စည်းများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းလုပ်ရပ်သည် CCP ၏ နောက်ဆက်တွဲထင်မြင်ယူဆချက်များကို တိုးလာခြင်း၊ လျှော့ချခြင်း သို့မဟုတ် ကြားနေဖြစ်ခြင်းတို့ကြောင့် ဘာသာရပ်များအပေါ် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိမရှိ၊

classic null hypothesis တွင်၊ စားသုံးလိုက်သောပစ္စည်းများသည် ဘာသာရပ်များမှဖော်ပြသော နောက်ဆက်တွဲ စိတ်စွဲလန်းမှုများအပေါ် သက်ရောက်မှုမရှိကြောင်း ဖော်ပြရန်အတွက် အဆိုပါလေ့လာမှုကို သင်စီစဉ်နိုင်သည်။ CCP နှင့်ပတ်သက်သည့် ၎င်းတို့၏အမြင်များကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းမပြုမီနှင့် အပြီးတွင် သင်လုပ်ဆောင်ပြီးသည်နှင့်၊ ၎င်းတို့၏ အထင်အမြင်များဆိုင်ရာ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ သိသာထင်ရှားသော ထောက်လှမ်းမှုတစ်ခု ရှိမရှိကို ကိန်းဂဏန်းအရ ကြည့်ရန် ကြိုးစားမည်ဖြစ်သည်။

ရှေ့နှင့်နောက်သည် ကိန်းဂဏန်းမတူညီသောကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် ဤအထူးပြုလေ့လာမှုအတွက် ပြသထားသောပစ္စည်းများ (စမ်းသပ်ကုသခြင်း) သည် ၎င်းတို့၏ထင်မြင်ယူဆချက်များကို ကွာခြားပုံမပေါ်ကြောင်း ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ အစမ်းသဘောကောက်ချက်ချနိုင်ပါသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ကိန်းဂဏန်းအရ မှန်ကန်သော ခြားနားချက်ရှိပါက၊ နောက်တစ်ခုသည် ယခင်ထက် ကြီးမားခြင်း ရှိ၊ မရှိ သိမြင်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ပစ္စည်းများသည် ၎င်းတို့၏ အထင်အမြင်များကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ကြောင်း ခိုင်လုံစွာ အကြံပြုနိုင်စေခြင်း (နှင့်၊ အကြွေစေ့၏ တစ်ဖက်တွင်၊ အကယ်၍၊ နောက်ပိုင်းတွင် ပစ္စည်းများ လျော့နည်းသွားခြင်း သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ အထင်အမြင်များ လျော့ကျသွားခြင်းဟု ဆိုလိုခြင်းဖြစ်နိုင်သည်)။

ဒီလိုလေ့လာမှုမှာ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမယ့် ငြီးငွေ့စရာတွေ အများကြီးရှိပါတယ်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စမ်းသပ်ကုသမှုကိုခံယူသောသူများနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သော ထိန်းချုပ်မှုအုပ်စုဟုခေါ်သော အဖွဲ့တစ်ခုရှိလိုပါသည်။ ဒါကတော့ ဘာကြောင့်လဲ။ ပစ္စည်းများကို ဖတ်ရှုရန် ကတ်ရှေ့မှာထိုင်ခြင်းသည် အထင်အမြင်များကို အဘယ်ကြောင့် ပြောင်းလဲစေခြင်းအတွက် အခြေခံအမှန်ဖြစ်သည်ဆိုပါစို့။ စားသုံးသောပစ္စည်းများ၏ သဘောသဘာဝသည် စွဲမက်ဖွယ်အကျိုးသက်ရောက်မှုဆီသို့ အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် အရေးမကြီးဟု ဖြစ်နိုင်သည်။ ရယ်စရာတွေလုပ်တတ်တဲ့ ကြောင်တွေအကြောင်း နောက်ဆုံးပုံပြင်တွေလိုမျိုး ထိုင်ဖတ်ရုံနဲ့ တစ်ယောက်တည်း လှည့်စားနိုင်ပါတယ်။ ထို့ကြောင့် CCP ပေါ်လစီများနှင့် သမ္ပတ္တိပစ္စည်းများမှလွဲ၍ အခြားအကြောင်းအရာအချို့ကို ဖတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ထိန်းချုပ်မှုအဖွဲ့တွင် အချို့သောဘာသာရပ်များရှိနေစေရန် ကျွန်ုပ်တို့ စီစဉ်နိုင်ပါသည်။

ဤဥပမာတွင် ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခဲ့ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ကျွန်ုပ်တို့ မသိပါ (ဤအသွင်အပြင်ကို မည်သူမျှ မပြောကြသေးပုံ)။

လေ့လာမှု၏ ပေါက်ကွဲစေတတ်သော မီဒီယာအပိုင်းကို ယခု သင်စိတ်ဆိုးနေပြီဟု ကျွန်ုပ်သဘောပေါက်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိုအပိုင်းသို့ အမြန်ရွှေ့ပါမည်။

ဤစမ်းသပ်ချက်ရှိအကြောင်းအရာများသည် ပြသထားသောပစ္စည်းများကိုဖတ်ရှုခြင်းကြောင့် ၎င်းတို့၏ထင်မြင်ယူဆချက်များကို တုံ့ပြန်မှု သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲခြင်းရှိမရှိ ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သိရှိနိုင်မည်နည်း။

ဓလေ့ထုံးတမ်းဆိုသည်မှာ သူတို့ကို မေးရပေလိမ့်မည်။

သင့်အနေဖြင့် CCP အပေါ် ၎င်းတို့၏ထင်မြင်ယူဆချက်များကို မေးမြန်းသည့် မေးခွန်းလွှာတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့နောက်၊ စမ်းသပ်ကုသမှုနှင့် ထိတွေ့မှုပြီးနောက်၊ ပြသထားသည့်ပစ္စည်းများကို ဖတ်ရှုခြင်းကဲ့သို့၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြားမေးခွန်းလွှာကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဘာသာရပ်အလိုက် အဖြေများကို ရှေ့နှင့်နောက်တွင် အခြေခံ၍ နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသည်။ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိန်းချုပ်မှုအဖွဲ့ကို အသုံးပြုနေပါက၊ ထိန်းချုပ်မှုအဖွဲ့၏ အဖြေများသည် ရှေ့မှနောက်သို့ သိသိသာသာ ပြောင်းလဲသွားလိမ့်မည်မဟုတ်ကြောင်း (ကြောင် ကြောင်များ ကြောင်များအကြောင်း ဇာတ်လမ်းများကို ကြည့်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏ CCP ၏ အထင်အမြင်များကို သက်ရောက်မှုမရှိသင့်ဟု ယုံကြည်ချက်အောက်တွင်)။

ဘာသာရပ်များကို ၎င်းတို့၏ အထင်အမြင်များကို မေးမြန်းခြင်းသည် ထင်ထားသလောက် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း မဟုတ်ပါ။

စမ်းသပ်မှုတွင်ရှိသော ဘာသာရပ်များသည် သင်စမ်းသပ်ကုသမှုကို သီးခြားပုံစံဖြင့် တုံ့ပြန်စေလိုသော သဘော သို့မဟုတ် အလုံးစုံ ပျံ့လွင့်နေသည်ဟု ဆိုပါစို့။ ထိုအခြေအနေမျိုးတွင်၊ ၎င်းတို့သည် စမ်းသပ်စီမံအုပ်ချုပ်မှုအပြီးတွင် ၎င်းတို့၏တုံ့ပြန်မှုများကို တမင်တကာ လွန်ကဲစွာဖော်ပြနိုင်သည်။ ဒီလိုဖြစ်တာ သေချာပါတယ်။ စျေးကွက်ထဲရောက်လာတဲ့ ဆိုဒါအသစ်အတွက် အရသာစမ်းသပ်မှုလုပ်ရင်၊ ဆိုဒါကို သဘောကျသလိုမျိုး ပြုမူတတ်သလို ဆိုဒါထုတ်လုပ်သူရဲ့ ကြော်ငြာတစ်ခုမှာ ထင်ရှားလာပြီး ဆယ့်ငါးမိနစ်အတွင်း ကြွယ်ဝစွာနဲ့ ထိုက်တန်တဲ့ ကျော်ကြားမှုကို ရရှိဖို့မျှော်လင့်ချက်နဲ့ လုပ်မိနိုင်ပါတယ်။ .

အဓိကအချက်မှာ လူတို့၏ထင်မြင်ယူဆချက်များကို မေးမြန်းရုံမျှမက အပြောင်းအလဲများကို တိုင်းတာသည့် တိကျသေချာသောနည်းလမ်းမဟုတ်ပါ။ ဒါဟာ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုပါပဲ။ အခြားနည်းလမ်းများ ကိုလည်း မကြာခဏ ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။

ဤအထူးလေ့လာမှုသည် ဘာသာရပ်များ၏ တုံ့ပြန်မှုကို တိုင်းတာရန် မည်သို့ရွေးချယ်ခဲ့သနည်း။

အနည်းဆုံး နည်းလမ်းနှစ်ခုကို အသုံးပြုခဲ့ကြောင်း ထင်ရှားသည်။ နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ မျက်နှာစကင်န်လုပ်ခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာများ၏ တုံ့ပြန်မှုများကို အကဲဖြတ်ရန် AI-based မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြုခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ အခြားနည်းလမ်းမှာ ဦးနှောက်လှိုင်းစကန်ဖတ်ခြင်း ပုံစံတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ မည်သည့်ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်ဖတ်ကိရိယာအမျိုးအစားကို အသုံးပြုခဲ့သည်နှင့် AI-based ဦးနှောက်လှိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆော့ဖ်ဝဲကို အသုံးပြုခဲ့သည်ကိုမူ အစီရင်ခံခြင်းမရှိသေးပေ။

စမ်းသပ်မှု၏ သဘောသဘာဝနှင့် ပတ်သက်၍ လေ့လာမှုက ဤအချက်ကို အမျိုးမျိုးသော အစီရင်ခံချက်များက ဖော်ပြသည်- "တစ်ဖက်တွင်၊ ပါတီဝင်များသည် အတွေးအမြင်နှင့် နိုင်ငံရေးပညာကို မည်သို့လက်ခံသည်ကို စီရင်ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။" ပြီးတော့ လေ့လာမှုက ဒါကိုလည်း ထည့်သွင်းဖော်ပြထားတယ်- "တစ်ဖက်မှာ၊ အဲဒါက တွေးခေါ်မှုနဲ့ နိုင်ငံရေးပညာအတွက် တကယ့်အချက်အလက်ကို ပေးစွမ်းနိုင်တဲ့အတွက် အဲဒါကို မြှင့်တင်ပြီး ကြွယ်ဝအောင် လုပ်နိုင်ပါတယ်။" သုတေသနလေ့လာမှုအား တရုတ်နိုင်ငံ Hefei Comprehensive National Science Centre ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုအောက်တွင် လုပ်ဆောင်ခဲ့ခြင်းကြောင့်ဟု ယူဆရသည်။

မီဒီယာအစီရင်ခံချက်များအရ လေ့လာမှုသည် မျက်နှာမှတ်သားမှုစကင်န်နှင့် ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်များသည် CCP နှင့်ပတ်သက်ပြီး အထင်ကြီးလောက်စရာများ တိုးလာကြောင်းကို ထောက်လှမ်းရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်ဟု လေ့လာမှုက ညွှန်းဆိုထားသည်။

သုတေသနစာတမ်းကို အသုံးပြုထားသော စနစ်များကို တိုက်ရိုက်ပြန်လည်သုံးသပ်၍ အနီးကပ်စစ်ဆေးနိုင်ခြင်းမရှိဘဲ၊ ထို AI-based စနစ်များကို အတိအကျအသုံးပြုခဲ့ပုံ၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်တို့မသိရှိကြောင်း သတိပြုစေလိုပါသည်။

ဘာသာရပ်များသည် စမ်းသပ်ကုသမှုကို တုံ့ပြန်ခြင်းထက် စမ်းသပ်ချိန်ညှိမှုကို တုံ့ပြန်ခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ လေ့လာမှုတစ်ခုတွင်ပါဝင်သူမည်သူမဆိုစတင်ရန်စိုးရိမ်နေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဦးနှောက်လှိုင်းစကန်ဖတ်ခြင်း သို့မဟုတ် မျက်နှာပုံစံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုပြုလုပ်ရန် ကြိုးပမ်းမှုများကို ရှုပ်ထွေးစေနိုင်သည်။ သုတေသီများ စိတ်ကျေနပ်စေရန် လှုံ့ဆော်ပေးသည့် အခွင့်အလမ်းလည်း ရှိသည်၊ ပစ္စည်းများကို မြင်ပြီးနောက် အပြုသဘောဆောင်သော အတွေးများကို စုစည်းကာ ယင်းကို သီအိုရီအရ ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်များနှင့် မျက်နှာစကင်န်များတွင် ရောင်ပြန်ဟပ်နိုင်သည် (ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည် ကျေးဇူးပြု၍ သိနိုင်သော်လည်း၊ ဤကဲ့သို့သော ငြင်းခုံမှုများ၏တရားဝင်မှုအပေါ် စိတ်အားထက်သန်သောအငြင်းပွားမှုများ၊ ကျွန်ုပ်ခဏရှင်းလင်းဖော်ပြမည်ဖြစ်သောကြောင့်) ရလဒ်များကို လှည့်ဖြားပြီး ၎င်းတို့သည် အပြုသဘောဆောင်သောသက်ရောက်မှုရှိကြောင်း ပြသရန်မျှော်လင့်ချက်ဖြစ်သည်။

AI စွမ်းအားပေးသည့် ဦးနှောက်လှိုင်းစကန်ဖတ်ခြင်းနှင့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းဆိုင်ရာ အယူအဆသည် ကြောက်ရွံ့ထိတ်လန့်ဖွယ်ကောင်းသော လုပ်ရပ်တစ်ခုဖြစ်သည်ဟု Twitter တုံ့ပြန်မှုက သိသိသာသာ ငြင်းဆိုထားသည်။ လူသားဘီလူးများသာ ထိုကဲ့သို့သော ကိရိယာမျိုးများကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်ကြောင်း၊ အဆိုပါ တွစ်တာအချို့မှ ပြောကြားခဲ့ပါသည်။

ရိုင်းစိုင်းပြီး အံ့သြထိတ်လန့်စရာကောင်းတဲ့ အရာတစ်ခုအတွက် မင်းကို ထိုင်ပြီး ပြင်ဆင်ခိုင်းရမယ်။

ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သုတေသီများစွာသည် ၎င်းတို့၏ သုတေသနလေ့လာမှုများတွင် အလားတူနည်းပညာများကို အသုံးပြုကြသည်။ သုတေသနကြိုးပမ်းမှုတွင် လူသားဘာသာရပ်များတွင် ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်စွမ်းရည်ကို အသုံးပြုခြင်းသည် ပထမဆုံးအကြိမ်မဟုတ်သည်မှာ သေချာပါသည်။ စမ်းသပ်မှုရည်ရွယ်ချက်အတွက် လူသားဘာသာရပ်များတွင် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းသည် ပထမဆုံးအကြိမ်မဟုတ်သည်မှာ သေချာပါသည်။ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းအွန်လိုင်းရှာဖွေမှုတစ်ခုပင်လျှင် ထိုစက်ပစ္စည်းအမျိုးအစားများကို အသုံးပြုထားသည့် နိုင်ငံများနှင့် ဓာတ်ခွဲခန်းအမျိုးမျိုးရှိ စမ်းသပ်လေ့လာမှုအများအပြားကို သင့်အား ပြသပါလိမ့်မည်။

ယခုဆိုလိုသည်မှာ CCP အပေါ် သစ္စာစောင့်သိမှုကို တိုင်းတာရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုခြင်းသည် သင်အာရုံစိုက်ရမည့် အရာမဟုတ်ပါ။ ထိုသို့သော AI ကို အစိုးရထိန်းချုပ်မှုအတွက် အသုံးပြုသောအခါတွင် အနီရောင်မျဉ်းကြောင်းကို ဖြတ်ကျော်ခဲ့သည်။

အဲဒါက အစုံအလင်နဲ့ caboodle တစ်ခုလုံးရဲ့ အေးစက်တဲ့ အစိတ်အပိုင်းပါ။

လူအများ၏စိုးရိမ်ပူပန်မှုမှာ အစိုးရများသည် ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်ဖတ်ခြင်းနည်းပညာနှင့် မျက်နှာမှတ်မိခြင်းတို့ကို အသုံးပြုမည်ဆိုပါက လက်ထဲတွင်ရှိသော အစိုးရများအပေါ် သစ္စာစောင့်သိနိုင်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် နာကျင်စရာ dystopian လောကတွင် မိမိကိုယ်ကို ရှာဖွေရတော့မည်ဖြစ်သည်။ အများသူငှာ လမ်းပေါ် လျှောက်လာသောအခါ၊ မီးတိုင်ပေါ်တွင် တပ်ဆင်ထားသော စက်ပစ္စည်းသည် သင်၏ သစ္စာစောင့်သိမှု ပမာဏကို တိတ်တဆိတ် ဆုံးဖြတ်သွားခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။

အကယ်၍ သင့်မျက်နှာသည် သင့်အား လုံလောက်သောသစ္စာစောင့်သိပုံမပေါ်ပါက သို့မဟုတ် ဦးဏှောက်လှိုင်းစကင်န်က တူညီနေပါက၊ အစိုးရလူရမ်းကားများက ရုတ်တရက် သင့်အား ဖမ်းဆုပ်သွားပေလိမ့်မည်။ တုန်လှုပ်ချောက်ချားခြင်း။ Abysmal။ ခွင့်မပြုရပါ။

ထို့ကြောင့် ဤသတင်းနှင့်ပတ်သက်ပြီး ဒေါသတကြီး ထွက်ပေါ်နေသော ခေါင်းစီးသတင်း၏ အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။

ဒါကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သစ္စာရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် AI တွင် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာကို အသုံးပြုသည့် ကွန်ပျူတာအခြေခံစနစ်များကို တီထွင်ဖန်တီးကာ အသုံးပြုသွားဖွယ်ရှိသည်။ ဝိုင်းထိုင်ပြီး အတူတူလုပ်ဖို့အတွက် လူတွေကို ငှားခိုင်းရင်၊ လူတွေအများကြီးလိုပြီး လူတိုင်းကို မျက်စိကျဖို့ ကြိုးစားရမယ့် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ပြဿနာရှိပါလိမ့်မယ်။ AI အခြေခံစနစ်တွင်၊ သင်လုပ်ဆောင်ရမည့်အရာမှာ မီးတိုင်များ၊ အဆောက်အအုံများ၏ ဘေးဘက်များနှင့် အခြားအရာများတွင် အီလက်ထရွန်းနစ်ပစ္စည်းများကို တပ်ဆင်ရန်ဖြစ်သည်။ သစ္စာရှိမှုအတွက် စကင်န်ဖတ်ခြင်းသည် နေရာတိုင်းတွင် 24×7 အချိန်တိုင်း ဖြစ်ပေါ်နိုင်သည်။ ထို့နောက် ၎င်းကို ကြီးမားသော ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုသို့ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်မြင်နေရသော ဖိနှိပ်ချုပ်ချယ်သော ဂေဟစနစ်တွင် ခွေးသွားစိပ်မျှသာရှိသော လူသားများဖြစ်လာကြသည်။ မြင်သောမျက်လုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့လုပ်နေသောအရာကို ကြည့်ရုံသာမဟုတ်ပေ။ အစိုးရအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏သစ္စာစောင့်သိမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်နှာများပြောနေသည့်အရာကိုလည်း အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနေပါသည်။ အလားတူ ကြောက်မက်ဖွယ်ကောင်းသော အကြောင်းရင်းတစ်ခုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်ကိုလည်း ဆန်းစစ်ရမည်ဖြစ်သည်။

ဒုက္ခပဲ!

Big Brother ရဲ့ ဂယက်ရိုက်ခတ်မှုတွေနဲ့ ယှဉ်ရင် ဒီကနေလာရတဲ့ ဒုတိယစိုးရိမ်မှုတစ်ခုရှိပါတယ်။

ဤအဓိကမေးခွန်းနှစ်ခုကို စဉ်းစားကြည့်ပါ-

• ဦးနှောက်လှိုင်းစကန်ဖတ်ခြင်းသည် သင်၏သစ္စာစောင့်သိမှုကို သက်သေပြနိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ စိတ်ချယုံကြည်နိုင်ပါသလား။
• မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုစကင်န်သည် သင်၏သစ္စာစောင့်သိမှုကို သက်သေပြနိုင်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ စိတ်ချယုံကြည်နိုင်ပါသလား။

ခဏနေ၊ မင်းအဆုတ်ထိပ်မှာ အော်နေနိုင်တယ်။

တစ်ဦးချင်းစီရဲ့ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု ရှုထောင့်တွေကို သိပ်ဂရုမစိုက်နိုင်ဘူးဆိုတာ သိနားလည်ပြီး အသိအမှတ်ပြုပါတယ်။ ဒါကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ ပြီးမြောက်နိုင်သည်ဆိုသည်က ၎င်းကို လုပ်ဆောင်နေသည်ဆိုသည့်အချက်ထက် အရေးကြီးသည်က နည်းပါးပါသည်။ ဒီလို စိစစ်မှုအောက်မှာ ဘယ်သူမှ မရှိသင့်ပါဘူး။ နည်းပညာသည် ဤလုပ်ငန်းအတွက် သင့်လျော်မှုရှိမရှိကို မေ့ထားလိုက်ပါ။ မိတ်လိုက်ချိန်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်ကို မထမ်းဆောင်သင့်ပါ။

မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ယခုအဖြေသည် ပြင်းထန်သောမဟုတ်ပါ၊ ဆိုလိုသည်မှာ “ဦးနှောက်လှိုင်းစကန်ဖတ်ခြင်း” နှင့် မျက်နှာမှတ်သားမှုတို့ကဲ့သို့ တူညီသောရှိပြီးသား AI စနစ်များသည် ထိုခုန်တက်အောင်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းမရှိပေ။

မျက်နှာမှတ်မိခြင်းထုတ်လုပ်သူအချို့သည် ၎င်းတို့၏မျက်နှာမှတ်သားမှုစနစ်များကိုအသုံးပြုပုံနှင့်ပတ်သက်၍ နောက်ကြောင်းပြန်ခြင်းအချို့ကို မကြာသေးမီက သင်တွေ့မြင်ခဲ့ရပေလိမ့်မည်။ လာမည့်ကော်လံတွင် ပို့စ်တင်ခြင်းတွင်၊ Microsoft မှပံ့ပိုးပေးထားသော မျက်နှာမှတ်မိခြင်းကိရိယာများကို အသုံးပြုသူများ၏ရေစီးကြောင်းကို တားဆီးရန် Microsoft မှ မကြာသေးမီက ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကို ဥပမာအနေဖြင့် ဆွေးနွေးပါမည်။ . မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ကောင်းကောင်းသိထားပြီးဖြစ်တဲ့ AI Ethics qualms တွေကို စောစောကကြည့်ရင် စိတ်ဝင်စားဖွယ်တွေ့နိုင်ပါတယ်။ ဒီမှာလင့်ခ်. ဦးနှောက်လှိုင်းစကန်ဖတ်ခြင်းနယ်ပယ်ကိုလည်း ဆွေးနွေးခဲ့ပြီးပြီ၊ ကျွန်ုပ်၏ဆွေးနွေးမှုကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န် သို့မဟုတ် မျက်နှာမှတ်သားမှုစကင်န်သည် တစ်စုံတစ်ဦး၏သစ္စာစောင့်သိမှုကို ဖော်ညွှန်းနိုင်သည်ဟု အကြံပြုရန် ယုံကြည်စိတ်ချရသော သို့မဟုတ် သင့်လျော်သောနည်းလမ်းများ မရှိသေးပါ။ တစ်စုံတစ်ယောက် ပျော်ရွှင်ခြင်းနှင့် ဝမ်းနည်းခြင်းရှိမရှိနှင့် အဆိုပါစကင်န်များကို စိတ်ချယုံကြည်စွာ ဆက်စပ်ပေးနိုင်ခြင်းကဲ့သို့သော အခြေခံအချက်များပင်လျှင် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ငြင်းခုံနေကြဆဲဖြစ်သည်။ သစ္စာစောင့်သိမှုသည် ဝေးကွာလွန်းသော တံတားတစ်စင်းဖြစ်သောကြောင့် အသန္တရသဘောနှင့် ပြောင်းလဲနိုင်သော အရာတစ်ခုအဖြစ် ရှေ့သို့တက်ရန် ကြိုးစားနေပါသည်။

တစ်ချို့က နောက်ဆုံးမှာ အဲဒီကို ရောက်လိမ့်မယ်လို့ ပြင်းပြင်းထန်ထန် ယုံကြည်တယ်လို့ ထပ်လောင်းပြောနိုင်ပါတယ်။ အဲဒါကြောင့် ဘယ်တော့မှ ရောက်မှာမဟုတ်ဘူးလို့ ပြောမယ့်အစား ငါတို့ မရောက်သေးဘူးဆိုတာကို သေသေချာချာ မှတ်သားဖို့ ကြိုးစားခဲ့တယ်။ ဘယ်တော့မှ စကားကြီးကြီးကျယ်ကျယ် မပြောဘူး။ ဒီဆန္ဒကို လှည့်စားတော့မယ်ဆိုရင် သေချာနေဖို့ လိုပါတယ်။ ဘယ်တော့မှ ဖြစ်နိုင်ချေရှိပါ (“ဘယ်တော့မှ” သည် ယခုမှဆယ်စုနှစ်များ၊ ယခုမှ ရာစုနှစ်များနှင့် ယခုမှနှစ်ပေါင်း ထောင်နှင့်ချီ သို့မဟုတ် သန်းပေါင်းများစွာ လွှမ်းခြုံထားကြောင်း သတိရပါ။

အချို့က ဤတရုတ်ဓာတ်ခွဲခန်း သုတေသနလေ့လာမှုနှင့်ပတ်သက်သည့် သတင်းဆောင်းပါးကို ကမ္ဘာက AI ၏ မသင့်လျော်၍ အန္တရာယ်ရှိသော အသုံးပြုမှုများကို မည်မျှအန္တရာယ်ကြီးစွာ စောင့်ကြည့်နေကြောင်း ဖော်ပြချက်တစ်ခုအဖြစ် တုံ့ပြန်ကြသည်။ AI Ethics ရဲ့ အကြောင်းကို တစေ့တစောင်းနဲ့ ခဏတာ မျှဝေပေးပါမယ်။ ၎င်းသည် Ethical AI ၏ ယေဘူယျလက်ခံထားသော စည်းမျဥ်းအားလုံးနီးပါးမဟုတ်ပါက ဤအထူးပြုလေ့လာမှုသည် အဘယ်ကြောင့် အများအပြားကို ချိုးဖောက်နေပုံရသည်ကို ပိုမိုရှင်းလင်းစွာသိမြင်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါမည်။

ယုံသည်ဖြစ်စေ၊ မယုံသည်ဖြစ်စေ ဤအထူးလေ့လာချက်နှင့်ပတ်သက်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့သည် မိုလီတောင်ကုန်းတစ်ခုမှ တောင်တစ်ခုကို ဖန်တီးနေသည်ဟု အချို့က အကြံပြုကြသည်။

ငါတို့လား။

တန်ပြန်ငြင်းခုံမှုမှာ molehill သည် မကြာမီ တောင်ကြီးဖြစ်လာနိုင်သည် ။ နှင်းတွေထူထပ်နေတဲ့ တောင်ကုန်းပေါ်ကို လှိမ့်ဆင်းလာတဲ့အခါ ပိုကြီးလာတဲ့ နှင်းလုံးကြီးတစ်ခုရဲ့ စကားပုံအရ၊ နှင်းဘောလုံးတွေ မဖြစ်ပေါ်အောင် ရပ်တန့်ဖို့ လိုပါတယ်။ ဒီလိုလေ့လာမှုမျိုးတွေကို သည်းခံနိုင်ရင် အဲဒီနှင်းဘောလုံးကို သူ့ရဲ့ခရီးကို စတင်ခွင့်ပြုလိုက်ပါပြီ။ ထိုသို့သော လေ့လာမှုများကို အော်ဟစ်ပြောဆိုခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နှင်းဘောလုံးကို တားဆီးနိုင်သည်။

သေချာတာတစ်ခုကတော့ AI ကဏ္ဍနဲ့ပတ်သက်လာရင် Pandora ရဲ့သေတ္တာကိုဖွင့်ဖို့အထစ်အငေါ့ဖြစ်နေပြီး ဘောက်စ်ဖွင့်တာကို တားဆီးနိုင်မလား ဒါမှမဟုတ် အနည်းဆုံးထွက်လာသမျှကို သတိရှိရှိကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်မယ့် နည်းလမ်းအချို့ကို ရှာတွေ့ဖို့ပါပဲ။ ဘောက်စ်သည် ၎င်း၏ မကောင်းဆိုးဝါး အကြောင်းအရာများကို ထုတ်လွှတ်လိုက်သည်နှင့်။

အခြားမဟုတ်ပါက၊ ဤမီဒီယာမုန်တိုင်းမျိုးများသည် AI နှင့်ပတ်သက်သော မကောင်းမှုပြုခြင်းကို တားဆီးရန်နှင့် AI မှ လှုံ့ဆော်ပေးသော ဖြစ်တည်မှုအန္တရာယ်များကို မည်ကဲ့သို့ ရှောင်ရှားမည်ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ဆွေးနွေးကြမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကျင့်ဝတ်များနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းတွင် သိရှိနားလည်မှုကို အထစ်ချလုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဤ AI စနစ်မျိုးများကို အရင်းခံသည့် တောရိုင်းနှင့် သိုးမွှေးများအကြောင်း နောက်ထပ် အသားများနှင့် အာလူးများအကြောင်း မလေ့လာမီ၊ လေးနက်သော မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အကြောင်းအရာများအတွက် နောက်ထပ် အခြေခံအချက်အချို့ကို 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။

မသင့်လျော်သော သို့မဟုတ် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မှားယွင်းသောရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသုံးပြုသည့် AI စနစ်များနှင့် CCP သစ္စာစောင့်သိမှုဆိုင်ရာ မကြာသေးမီက တင်ထားသောလေ့လာမှုနှင့် ဆက်စပ်ပုံကို ပြန်ကြည့်ကြပါစို့။

အဓိက ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်နှစ်ခုကို သတိရမိသည်-

1) ဤ AI စံနမူနာသည် AI အသုံးပြုမှုကို အထင်ကြီးစေမည့် ကြီးမားသည့် လက်ရှိပုံစံ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပြီး ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာနှင့် ပတ်သက်၍ အံ့သြဖွယ်ကောင်းပြီး မျက်စိပွင့်စေသည်

2) ဒီလို AI မျိုးကို နိုင်ငံတစ်နိုင်ငံမှာ မွေးစားရင် တခြားနိုင်ငံတွေမှာလည်း အလွယ်တကူ ပျံ့နှံ့သွားနိုင်တာကြောင့် ကြောင်ကို အိတ်ထဲက ထုတ်ပစ်နိုင်ပါတယ်။

ဤဥပမာသည် AI ၏ လက်ရှိပုံစံ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ပထမအချက်ဖြင့် စတင်ပါ။

ဤအထူးသဖြင့် လေ့လာချက်တစ်ခုကြောင့် စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်ရခြင်းအတွက် အထူးအရေးကြီးသော အခြေခံအချက်တစ်ခုမှာ ၎င်းသည် AI ကို အချို့သောသူများအသုံးပြုရန် ရည်ရွယ်ချက်ရှိပုံ၏ ကြီးမားသောပုံစံ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အကယ်၍ ၎င်းသည် တစ်ခုတည်းသော လေ့လာမှုတစ်ခုသာ ဖြစ်ပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို ညင်သာစွာ နှိုးဆော်ခြင်းခံရပေမည်။ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ ယခုကျွန်ုပ်တို့မြင်နေရသည့် ပြင်းထန်သော စိတ်ဓာတ်နှင့် ပဲ့တင်ထပ်မည်မဟုတ်ပေ။

ဒါက လက်ထဲက ထွက်လာတော့မယ့် တစ်စုံတစ်ခုဆီကို လက်ညိုးထိုးနေတဲ့ အစက်အစက်လေး ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်တယ်။

သတင်းတွင် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း တရုတ်သည် CCP အား သစ္စာစောင့်သိရန် အခိုင်အမာ တောင်းဆိုသည့်အတွက် လူသိများသည်။ ထို့အပြင်၊ လူများကို အစိုးရအယူဝါဒထဲသို့ သွင်းသွင်းခံရကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် အမျိုးမျိုးသော နည်းလမ်းများကို ထူထောင်ထားပြီး သို့မဟုတ် ထူထောင်လျက်ရှိသည်။ ပါတီဝင်များ၏ တွေးခေါ်မှု အခြေအနေများကို တိုင်းတာနိုင်သည့် AI algorithms များ တီထွင်ရန် ကြိုးပမ်းနေသည့် ယခင်လေ့လာမှုများ၏ သာဓကများကို ကိုးကားဖော်ပြထားသည် (တရုတ် ကျောထောက်နောက်ခံကို ကြည့်ပါ လေ့လာချိန်များ 2019 တွင် ဤကြိုးပမ်းမှုများကို ဖော်ပြခဲ့သည်။)

2018 ခုနှစ်တွင် ဒုသမ္မတ Mike Pence သည် Hudson Institute တွင်မိန့်ခွန်းပြောခဲ့ပြီး "တရုတ်အုပ်စိုးရှင်များသည် လူ့ဘဝ၏ကဏ္ဍအားလုံးကို ထိန်းချုပ်ရန်အတွက် အလေးပေးထားသော Orwellian စနစ်အား အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရည်ရွယ်သည်" (၎င်းသည် CCP အကောင်အထည်ဖော်မှုကို ရည်ညွှန်းခြင်းဖြစ်သည်၊ လူမှုခရက်ဒစ်အမှတ်ပေးစနစ်၊ ထင်ရှားသော အငြင်းပွားဖွယ်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခု)။ ဤမကြာသေးမီက CCP လေ့လာမှုသည် ထိုဦးတည်ချက်အတွက် နောက်ထပ်ခြေတစ်လှမ်းဖြစ်ကြောင်း သင်အလွယ်တကူအခိုင်အမာပြောနိုင်သည်။

နောက်ဆုံးကောက်ရိုးသည် မည်သည့်အချိန်တွင် သို့မဟုတ် ကုလားအုတ်၏ကျောကို ချိုးဖျက်မည်ကို ကျွန်ုပ်တို့မသိပါ၊ ဤကဲ့သို့ တစ်ခုတည်းသောလေ့လာမှုများသည် ကျယ်ပြန့်သော AI အခြေခံစောင့်ကြည့်ရေးစနစ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့မသိပါ။

သတိထားသင့်သော ဒုတိယအချက်မှာ ဤ AI အမျိုးအစားသည် တရုတ်နိုင်ငံတွင်သာ ချုပ်နှောင်ထားမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ မယူဆနိုင်ပေ။ အနှစ်သာရအားဖြင့် တရုတ်နိုင်ငံတွင် ဤ AI အမျိုးအစားကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုခြင်းသည် သူ့အလိုလို စိတ်အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေသော်လည်း အခြားနိုင်ငံများတွင်လည်း အလားတူလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

၎င်းအတွက် AI သည် အဓိကအချိန်အတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီဟု ဆိုသည်နှင့်တပြိုင်နက် အခြားနိုင်ငံများက ၎င်းကို အကောင်အထည်ဖော်လိုကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန်မှာ များစွာကြာမည်မဟုတ်ပေ။ ကြောင်က အိတ်ထဲက ထွက်လာလိမ့်မယ်။ အချို့နိုင်ငံများတွင် ဤ AI ကို ဖိနှိပ်ချုပ်ချယ်သော နည်းလမ်းများဖြင့် လုံးလုံးလျားလျား အသုံးချမည်ဟု ယူဆရပြီး ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်၍ ဟန်ဆောင်မှု တစ်စုံတစ်ရာကို မပေးလိုပါ။ အခြားနိုင်ငံများတွင် အကျိုးရှိသော ရည်ရွယ်ချက်များ ပေါ်ပေါက်လာစေရန် ဤ AI အမျိုးအစားကို အသုံးပြုရန် ကြိုးပမ်းနေပုံရပြီး၊ ၎င်းတို့အနက်မှ ရှောင်လွှဲ၍မရနိုင်လောက်အောင် အားနည်းချက်များ ရှိနေပါသည်။

အမှန်တော့၊ ဤ AI အမျိုးအစားသည် အချိန်ပိုင်းအတွက် အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီဟု မြင်သည်နှင့်သာ လက်ခံမည်ဟု အကြံပြုခြင်းသည် အနည်းငယ်လွဲမှားနေပါသည်။ AI သည် ဤပုံစံဖြင့် စိတ်ချယုံကြည်စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်သည်ဆိုသည်ကို အနည်းငယ် ကွဲပြားစေမည် မဟုတ်ပေ။ AI ကို ကာဗာဇာတ်လမ်းအဖြစ် သုံးနိုင်သည်၊ ကျွန်ုပ်၏ ရှင်းလင်းချက်တွင် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်. AI သည် အမှန်တကယ် ပြီးမြောက်အောင်မြင်နိုင်သည်ဖြစ်စေ AI သည် ပြည်သူများ စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်းနှင့် တိုင်းတာခြင်းအစီအစဥ်များ ပေါ်ပေါက်လာစေရန်နှင့် အာဏာပိုင်များအပေါ် လုံးဝသစ္စာစောင့်သိမှု သေချာစေရန် AI သည် လွယ်ကူသောဟန်ဆောင်မှုတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်ဟူသော အယူအဆဖြစ်သည်။

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 ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့ကားများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းသည် AI အလွဲသုံးစားလုပ်မှုများနှင့်ပတ်သက်၍ တစ်စုံတစ်ရာကို တောက်ပစေသလား၊ သို့ဆိုလျှင် ယင်းက 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။

မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် AI အလွဲသုံးစားလုပ်မှုများ

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။

AI ကို ပုံကြမ်း သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းနည်းများဖြင့် အသုံးချနိုင်သည့် မောင်းသူမဲ့ကား ဇာတ်လမ်းကို ပုံဖော်ကြည့်ကြပါစို့။

မင်းကို ထိတ်လန့်ပြီး စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်တဲ့ AI-အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားရဲ့ သက်ရောက်မှုအချို့ကို မင်းကို ငါမျှဝေမယ်။ ဒါတွေက အခုလောလောဆယ် ဘယ်သူမှ မဆွေးနွေးလောက်တဲ့ အသွင်အပြင်တွေပါ။ ကျွန်တော် အကြိမ်ကြိမ်တင်ပြခဲ့ပြီးပါပြီ၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် မောင်းသူမဲ့ကားများကို လက်ခံကျင့်သုံးသည့်တိုင်အောင်၊ လူ့အဖွဲ့အစည်းအတွက် စိုးရိမ်ပူပန်ခြင်း သို့မဟုတ် စိတ်ဆိုးခြင်းကဲ့သို့ ယနေ့ခေတ်လို စိတ်ကူးယဉ်ဆန်သော အယူအဆများသာ ဖြစ်ပုံပေါ်သည့်အရာအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့ အရှိန်အဟုန်ပြင်းစွာ ရရှိလိမ့်မည်မဟုတ်ပေ။ .

အဆင်သင့်ဖြစ်ပြီလား?

အုတ်မြစ်ချခြင်းနဲ့ စတင်ပါမယ်။

AI စနစ်သုံး မောင်းသူမဲ့ကားများတွင် ဗီဒီယိုကင်မရာများ တပ်ဆင်ထားမည်၊ ၎င်းသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားအား ကားမောင်းသည့်မြင်ကွင်း၏ ဗီဒီယိုပုံရိပ်ကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ တစ်ဖန်၊ မောင်းသူမဲ့ကားရှိ ကွန်ပျူတာများပေါ်တွင် မောင်းနှင်နေသော AI မောင်းနှင်မှုစနစ်သည် စုဆောင်းထားသော ဗီဒီယိုကို တွက်ချက်စစ်ဆေးရန်နှင့် လမ်းတည်နေရာ၊ အနီးနားရှိကားများရှိရာ၊ လမ်းသွားလမ်းလာများ အစရှိသည်တို့ကို ရှာဖွေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ မောင်းသူမဲ့ကားများ 101 အခြေခံအချက်များကို ရွတ်ဆိုနေခြင်းဖြစ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်သဘောပေါက်ပါသည်။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်၏ အပြင်ဘက်တွင် ဗီဒီယိုကင်မရာများ တပ်ဆင်ထားပြီး ၎င်းတို့သည် အပြင်ဘက်သို့ ညွှန်ပြနေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကြီးမားသောအားဖြင့်၊ မောင်းသူမဲ့ကား၏အတွင်းပိုင်းကို အတွင်းပိုင်းသို့ ချိန်ရွယ်ထားသော ကားပေါ်တွင် သို့မဟုတ် အတွင်းပိုင်း၌ ဗီဒီယိုကင်မရာများ ပါရှိမည်ဟု သင်မျှော်လင့်နိုင်သည်။ ဘာကြောင့်အဲလို? လွယ်ကူသက်သာစွာ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်နိုင်သော ယာဉ်အတွင်း၌ ဖြစ်ပျက်နေမှုများကို ဗီဒီယိုရိုက်ကူးရန်အတွက် အရေးကြီးသောအသုံးပြုမှုများ များစွာရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

မောင်းသူမဲ့ကားကို သင်စီးသွားသည့်အခါတွင် သင်သည် ယာဉ်မောင်းဖြစ်ရန် မလိုအပ်တော့ပါ။ မောင်းသူမဲ့ကားထဲမှာ သင်ဘာလုပ်မလဲ။

သင်လုပ်နိုင်တာတစ်ခုကတော့ အိမ်မှာ ဒါမှမဟုတ် ရုံးမှာ တခြားသူတွေနဲ့ ဆက်ဆံဖို့ပါပဲ။ သင်သည် အလုပ်သွားရာလမ်းတွင်ရှိပြီး၊ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားဖြင့် မောင်းနှင်ချိန် တစ်နာရီကြာသည်ဟု ဆိုကာ Zoom ကဲ့သို့သော အွန်လိုင်းအချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အပြန်အလှန်အကျိုးပြုသည့် ကဏ္ဍတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် သင်သည် အလုပ်ချိန်ကို စတင်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ မောင်းသူမဲ့ကားထဲသို့ ကင်မရာများ ညွှန်ပြနေသောကြောင့် ၎င်းတို့သည် သင့်အား မြင်နိုင်သည်။ မောင်းသူမဲ့ကားအတွင်း၌ LED ဖန်သားပြင်ပေါ်တွင် ၎င်းတို့ကို မြင်တွေ့နိုင်သည်။ သင့်တစ်နေ့တာ၏အဆုံးတွင်၊ အိမ်ပြန်ချိန်၌၊ ညနေပိုင်းတွင် အိမ်စာများစတင်လုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် သင့်ကလေးများနှင့် အလားတူအပြန်အလှန်ဆွေးနွေးသည့်ဗီဒီယိုကို သင်ပြုလုပ်နိုင်သည်။

နောက်တစ်ခုကတော့ အတန်းတက်ဖို့အတွက် သုံးပါတယ်။ ယခုအခါတွင် သင်သည် သင်၏ကားမောင်းချိန်ကို ဖြုန်းတီးနေရန် မလိုအပ်တော့ဘဲ၊ သင်သည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့် ကားအတွင်း၌ အသေအပျောက်အချိန်ကို သင်၏အရည်အချင်းများ မြှင့်တင်ရန် သို့မဟုတ် အောင်လက်မှတ် သို့မဟုတ် ဘွဲ့တစ်ခုရရှိရန် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ အတွင်းကိုညွှန်ပြတဲ့ ကင်မရာတွေကနေတဆင့် သင့်နည်းပြဆရာက သင့်ကိုမြင်နိုင်ပြီး သင့်လေ့ကျင့်မှု ဘယ်လိုဖြစ်လာမလဲဆိုတာ ဆွေးနွေးနိုင်ပါတယ်။

အခြားအသုံးပြုမှုမှာ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားများတွင် စီးနင်းသူများ အံမဝင်သွားစေရန် သေချာအောင် ကြိုးစားရန်ဖြစ်သည်။ လူမောင်းနှင်သောကားတွင်၊ ယာဉ်မောင်းသည် အတွင်းခန်းကို ဂရက်ဖီတီအမှတ်အသားပြုခြင်းကဲ့သို့သော အမိုက်စားအရာများကို လုပ်ဆောင်ခြင်းမှ တားဆီးပေးသည့် အရွယ်ရောက်ပြီးသူဖြစ်သည်။ AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားတွေ ဘာတွေဖြစ်လာမလဲ။ အချို့သော ယာဉ်မောင်းများသည် ယာဉ်အတွင်းပိုင်းကို ဖြိုဖျက်မည်ကို စိုးရိမ်ကြသည်။ ၎င်းကို တားဆီးရန်၊ မောင်းသူမဲ့ကားများကို ဖြန့်ကျက်အသုံးပြုနေသည့် စီးနင်းသူမျှဝေသည့်ကုမ္ပဏီသည် မောင်းသူမဲ့ယာဉ်အတွင်းတွင် လူများလုပ်ဆောင်နေသည်ကို စောင့်ကြည့်ရန် အတွင်းဘက်မျက်နှာစာ ဗီဒီယိုကင်မရာများကို အသုံးပြုဖွယ်ရှိသည်။

မောင်းသူမဲ့ကားများ၏ အတွင်းပိုင်းသို့ ညွှန်ပြသည့် ဗီဒီယိုကင်မရာများအပြင် ကားမောင်းသည့်မြင်ကွင်းကို ပိုင်းခြားသိရှိနိုင်စေမည့် ကင်မရာများအပြင် ကျွန်ုပ်တို့တွင် မောင်းနှင်သည့်မြင်ကွင်းကို ပိုင်းခြားသိရှိနိုင်စေမည့် ကင်မရာများပါရှိမည်ဟု စိတ်ချယုံကြည်မိပါသည်။

လှည့်နေတဲ့မျက်လုံးလို့ ရည်ညွှန်းထားတဲ့အတွက် မင်းအခု အဆင်သင့်ဖြစ်နေပြီ၊ ငါ့ရဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ပထမဦးစွာ၊ အပြင်သို့ညွှန်ပြနေသော ဗီဒီယိုကင်မရာများကို စဉ်းစားပါ။

မောင်းသူမဲ့ကား ဘယ်သွားသွား၊ ကင်မရာတွေမြင်ရသမျှ ဗီဒီယိုတွေကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်ပါလိမ့်မယ်။ အိမ်မှ တစ်စုံတစ်ဦးအား ဓာတ်လှေကားဖြင့် ကုန်ခြောက်ဆိုင်သို့ ခေါ်ဆောင်သည့် ကိုယ်တိုင်မောင်းသည့်ကားသည် ရပ်ကွက်တစ်ခုသို့ ဖြတ်သွားမည်ဖြစ်ပြီး ဗီဒီယိုသည် ကားလမ်းသာမက မျက်စိအတွင်း၌ ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာအားလုံးကို မှတ်တမ်းတင်ထားမည်ဖြစ်သည်။ သားအဖနှစ်ယောက် ခြံရှေ့တွင် ဆော့ကစားနေကြသည်။ အိမ်ရှေ့ဝရန်တာတွင် မိသားစုတစ်စု ထိုင်နေကြသည်။ စသည်ဖြင့် သွားကြသည် ။

ယခုအချိန်တွင်၊ အများသူငှာ လမ်းများပေါ်တွင် မောင်းသူမဲ့ကားများ အနည်းငယ်သာရှိသဖြင့် နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ ဗီဒီယိုရိုက်ကူးနိုင်မှုသည် အတော်လေးရှားပါးပြီး အသုံးမဝင်လှပါ။

ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ဆုံးတွင် ဘေးကင်းပြီး ကျယ်ပြန့်သော ကိုယ်တိုင်မောင်းသူမဲ့ကားများကို ရရှိစေရန် စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ထောင်နှင့်ချီ၍ သန်းပေါင်းများစွာ။ ယနေ့ US တွင် လူသားမောင်းနှင်သည့် ကားပေါင်း သန်း 250 ခန့်ရှိသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ၎င်းတို့သည် မောင်းသူမဲ့ကားများဖြင့် အစားထိုးသွားမည် သို့မဟုတ် လုံးဝအသုံးမပြုတော့ဘဲ ကျွန်ုပ်တို့၏လမ်းများပေါ်တွင် မောင်းသူမဲ့ကားများ အများစုရှိမည်ဖြစ်သည်။ အဆိုပါ မောင်းသူမဲ့ကားများကို AI မှ မောင်းနှင်ထားပြီး ၎င်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော 24×7 roaming ပြုလုပ်နိုင်သည်။ အနားယူချိန်မရှိ၊ ရေချိုးခန်းလည်းမရှိ၊

ဗီဒီယိုဒေတာကို OTA (Over-The-Air) အီလက်ထရွန်နစ်ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုများမှတစ်ဆင့် အဆိုပါ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများမှ အပ်လုဒ်တင်နိုင်သည်။ ကားပေါ်တွင် ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ထားသော နောက်ဆုံးပေါ် AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်အပ်ဒိတ်များကို ရယူရန် ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားများသည် OTA ကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ OTA ကို cloud-based ဒေတာဘေ့စ်သို့ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားမှ ဒေတာကို အပ်လုဒ်လုပ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။

အားလုံးကိုပြောပြသည်မှာ ဤအပ်လုဒ်လုပ်ထားသောဒေတာကို ပေါင်းစည်းရန် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ချုပ်လုပ်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုနေသည့် မည်သည့်ဒေသတွင်မဆို နေ့စဥ်အပြင်သို့ထွက်ခွါလာသူတိုင်း၏ နေ့စဉ်အသွားအလာများကို ပေါင်းစပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အဲဒါ ငါသတိပေးနေတဲ့ လှည့်ပတ်နေတဲ့ မျက်လုံး။

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် CCP လေ့လာမှုအား ဤစွမ်းရည်မျိုးနှင့် ခြုံငုံသုံးသပ်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ အစိုးရတစ်ခုသည် ဤစုဆောင်းထားသော ဗီဒီယိုဒေတာအားလုံးကို အသုံးပြုခွင့်ရှိသည်ဆိုပါစို့။ ထို့နောက် ၎င်းတို့သည် AI-based facial recognition algorithm ကို အသုံးပြု၍ သင်ဘယ်ကိုသွားသည်၊ နေ့၏ဘယ်အချိန်၊ သင်၏နေ့စဉ်ခရီးသွားလာမှုတစ်လျှောက်လုံး သိရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ သင်သည် သင့်မျက်နှာပေါ်တွင် သစ္စာရှိရှိပုံပေါက်နေပုံ ရှိ၊

အင်္ဂါနေ့ နေ့လည်ခင်းမှာ ဒေသခံထမင်းစားဆိုင်မှာ အသားညှပ်ပေါင်မုန့်သွားယူဖို့ လမ်းလျှောက်နေတယ်လို့ စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ မောင်းသူမဲ့ကားများသည် လမ်းပေါ်တွင် ဖြတ်သွားကြသည်။ အစာစားဖို့ ငါးမိနစ်လောက် လမ်းလျှောက်ရင်း မင်းကို ဖမ်းစားလိုက်တဲ့ ဗီဒီယို တော်တော်များများ။ ဒေတာကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာဘေ့စ်သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ခဲ့သည်။ အစိုးရက ၎င်း၏ AI မျက်နှာမှတ်သားမှု ပရိုဂရမ်ကို ဒေတာပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။

သင့်မျက်နှာတွင် သစ္စာမဲ့သောအကြည့်မျိုး ရှိနေသည်ဟု AI "ဆုံးဖြတ်ထားသည်" ကို ဖော်ထုတ်ပေးသည်။

ဤသစ္စာမဲ့သောအကြည့်သည် တခဏမျှသာဖြစ်နိုင်သည်။ မင်းလမ်းထောင့်က ထမင်းစားခန်းကိုဖြတ်ဖို့ မီးပြောင်းဖို့ လမ်းထောင့်မှာ မင်းစောင့်နေတယ်။ ထိုအချိန်တွင် လမ်းလျှောက်သင်္ကေတအတွက် အကြာကြီးစောင့်ခဲ့ရသည့်အတွက် အနည်းငယ် စက်ဆုပ်ရွံရှာမိပါသည်။ ဒါက အစိုးရအပေါ် မင်းရဲ့သစ္စာမဲ့မှု အရိပ်အယောင်တစ်ခုလား။

ဟုတ်တယ်၊ AI က တွက်ချက်မှုအရ၊ အဲဒီအချိန်မှာ မင်း တော်တော်ကို သစ္စာမဲ့ခဲ့တယ်။ အဲဒီည အိမ်ပြန်ရောက်ရင် အစိုးရက မင်းကို ဖမ်းဖို့ စီစဉ်တယ်။

သို့သော်စောင့်ဆိုင်း, နောက်ထပ်ရှိပါတယ်။

ဗီဒီယိုကင်မရာများသည် အတွင်းဘက်သို့ ညွှန်ပြနေသည်ကိုလည်း သတိရပါ။

ထိုအင်္ဂါနေ့တွင်ပင် သင်ကိုယ်တိုင်မောင်းသည့်ကားဖြင့် အလုပ်လုပ်ရန် စီးနေစဉ်တွင် သင့်အခိုက်အတန့်တိုင်းကို ဗီဒီယိုကင်မရာများက ဖမ်းယူနေပါသည်။ ၎င်းကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာဘေ့စ်သို့ အပ်လုဒ်လုပ်ခဲ့သည်။ သစ္စာမဲ့မှုအတွက် မျက်နှာပုံစံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့် AI ဆော့ဖ်ဝဲသည် ရုံးသို့သွားသည့်ခရီးတွင် သင့်မျက်နှာအမူအရာများကို တွက်ချက်မှုပုံစံစစ်ဆေးမှုကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။

တစ်ကြိမ်တွင်၊ သင်သည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်၏အပြင်ဘက်သို့ ပေါ့ပေါ့ဆဆကြည့်လိုက်ပြီး လမ်းတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပိတ်ဆို့နေသည့် ဆောက်လုပ်ရေးလုပ်သားတစ်ဦးကို သတိပြုမိပြီး AI မောင်းနှင်မှုစနစ်က အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားကို နှေးကွေးသွားစေသည်ကို သတိပြုမိခဲ့သည်။ စက္ကန့်ပိုင်းလေးအတွင်းမှာ၊ မင်းမျက်နှာက ဒီဆောက်လုပ်ရေးလုပ်သားအတွက် ယာဉ်ကြောပိတ်ဆို့မှုကို နှေးကွေးစေတဲ့ လှောင်ပြောင်တဲ့အကြည့်ကို ဖော်ပြလိုက်ပါတယ်။

AI မျက်နှာပုံစံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုက ၎င်းသည် အစိုးရအပေါ် သစ္စာမဲ့ခြင်း၏ လက္ခဏာတစ်ခုအဖြစ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုခဲ့သည်။

တစ်နေ့မှာ မင်းကို ဒဏ်နှစ်ချက် ခတ်တယ်။

မင်းဟာ ပါးလွှာတဲ့ ရေခဲပြင်ပေါ်မှာ နေထိုင်တယ်။

သင်၏သစ္စာစောင့်သိမှုကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ AI သည် "မှန်သည်" သို့မဟုတ် "မှားသည်" ရှိမရှိသည် ဤအခြေအနေတွင် အကျိုးမရှိသလောက်ဖြစ်သည်။ အဓိကအချက်မှာ AI ကို ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် ထည့်သွင်းထားခြင်းဖြစ်ပါသည်။ AI ကို အသုံးချနေသော လူသားများသည် AI သည် ဤလုပ်ငန်းအမျိုးအစားအတွက် သင့်လျော်သော အသုံးပြုမှု ရှိ၊ မရှိ ဂရုမစိုက်နိုင်ပေ။ AI သည် နည်းပညာဆိုင်ရာတရားဝင်မှုကိုယ်နှိုက်က မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ အစိုးရ၏ထိန်းချုပ်မှုကိုခွင့်ပြုသည်။

၎င်းသည် မျက်နှာစကင်န်ကို ဖုံးအုပ်ထားသည်။

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် (စွပ်စွဲ) ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်ပြုလုပ်ရန်အတွက် သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူသော ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော စက်ပစ္စည်းမျိုးမဆို ရှိပါက၊ ၎င်းကို အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများတွင်လည်း ထည့်သွင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဗီဒီယိုကင်မရာများသည် ယခုအချိန်တွင် သေချာသောအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ရည်ကိုင်ရည်၏ ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်ကိရိယာများ ရှိနိုင်ခြေသည် ယခုကတ်များတွင် မရှိသေးသော်လည်း အနာဂတ်အတွက် မျှော်မှန်းထားသည့်အရာဖြစ်သည်မှာ ထင်ရှားသည်။

မောင်းသူမဲ့ကားများကို ထိန်းချုပ်ခြင်းဖြင့် အစိုးရတစ်ရပ်သည် ပြည်သူတစ်ရပ်လုံးကို သိမ်းပိုက်ရန် မည်သို့ကြိုးစားနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်၊ ဒီမှာလင့်ခ်. အန္တရာယ်ရှိသော သရုပ်ဆောင်တစ်ဦးသည် အလားတူလုပ်ဆောင်ရန် ကြိုးပမ်းနိုင်သည့် အလားတူဖြစ်နိုင်ချေရှိသည်။ ဒီမှာလင့်ခ်. ယင်းတို့သည် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာများကို လွှမ်းခြုံရန် ကြောက်စရာကောင်းသော နည်းဗျူဟာများမဟုတ်ပါ၊ ယင်းအစား၊ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး၏ အရေးပါမှုနှင့် အခြားသတိပေးချက်များကို လူ့အဖွဲ့အစည်းတစ်ရပ်အနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့လုပ်ဆောင်ရမည့် နေရာအနှံ့တွင် မောင်းသူမဲ့ကားများ စတင်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ သတိပြုရမည့်အချက်များ၊ အခြားကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များ။

ကောက်ချက်

သီးခြားအကြောင်းအရာတစ်ခုဟု ကျွန်တော်ထင်သော သစ္စာစောင့်သိမှုကို အတည်ပြုရန်အတွက် AI ကိုအသုံးပြုထားသည့် နောက်ထပ်ရှုထောင့်တစ်ခုအား အလျင်အမြန် ဖုံးကွယ်လိုပါသည်၊ သို့သော် အချို့သော tweets များနှင့် ဆိုရှယ်မီဒီယာများတွင် အလေးထားလုပ်ဆောင်နေကြသော အကြောင်းအရာတစ်ခုဖြစ်သည်။

စောစောက ကျွန်တော်ပြောခဲ့သလိုပဲ ကျွန်တော်တို့မှာ အာရုံခံ AI မရှိဘူး၊ ဘယ်အချိန်ဖြစ်မယ်ဆိုတာ မသိပါဘူး။ စိတ်ရှည်သည်းခံနိုင်သော AI ရှိသည်ဟူသော စိတ်ကူးကို ဖျော်ဖြေကြပါစို့။ ထိုအခြေအနေမျိုးတွင်၊ အောက်ပါ အဖြစ်အပျက်ကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ။

လူတွေဟာ သူတို့ရဲ့အစိုးရအပေါ်သစ္စာရှိခြင်းရှိမရှိ၊ မျက်နှာစကင်န်ဖတ်ခြင်း၊ ဦးနှောက်လှိုင်းစကင်န်စကင်န်များအသုံးပြုခြင်း အစရှိသည်တို့ကို တွက်ချက်ကာ AI ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုရန် ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်လိုက်ပါသည်။ ဤအရာသည် အခွင့်အာဏာရှိ လူသားများက လုံးဝလည်ပတ်ပြီး အသုံးပြုသည်။ အဲဒါကတော့ စောစောက ကျွန်တော်ဖော်ပြခဲ့တဲ့ အခိုက်အတန့်လေးပါပဲ။

ပွဲတော်တက်ရန်အချိန်။

AI က စိတ်ရှည်တယ်။ ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် လူသားများတွင် သစ္စာစောင့်သိမှုနှင့် သစ္စာမဲ့မှုကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော ကျယ်ပြန့်သော စွမ်းရည်တစ်ခုအား ဤပြင်းထန်သော AI အား ပေးအပ်နိုင်ချေရှိသည်။ လူသားများကို သုတ်သင်ရန် စဉ်းစားနေသည့် မကောင်းမှုပြုနေသည့် AI သည် လူသားများသည် အမှန်တကယ် သစ္စာမဲ့သွားမည်ဖြစ်ပြီး လုံးဝဖျက်ဆီးပစ်သင့်သည်ဟု ဆုံးဖြတ်ရန် ဤစွမ်းရည်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒါမှမဟုတ် သူတို့ရဲ့မျက်နှာကတစ်ဆင့် သစ္စာမဲ့မှုကို အရိပ်အယောင်ပြတဲ့ လူသားတွေပဲ ဖြစ်ဖြစ်၊ သူတို့ရဲ့ အတွေးတွေကို အထူးတလည် ဖျက်ပစ်ဖို့ လိုပါလိမ့်မယ်။

နောက်ထပ်ရှုထောင့်တစ်ခုကတော့ AI က လူသားတွေကို ကျွန်ခံလိုတဲ့ဆန္ဒ၊ ကျွန်တော့်ရဲ့ ဆွေးနွေးမှုကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိုရှာဖွေမှုကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် AI ကို ပြီးပြည့်စုံသောလက်ဆောင်တစ်ခု ပေးပုံရသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းထားသော လက်ရှိအခြေခံအဆောက်အအုံသည် AI သည် ကျွန်ုပ်တို့လူသားများကို ဂရုတစိုက်စောင့်ကြည့်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ AI အုပ်စိုးရှင်(များ) နှင့် ပတ်သက်၍ သစ္စာမဲ့သော မျက်နှာအမူအရာကို ဖော်ပြနေပုံရသူများသည် AI ၏ အမျက်ဒေါသကို ခံစားရတော့မည်ဖြစ်သည်။

ငါပြောတာက ဒီဟာက ရှေးယခင်က ဖြစ်တယ်လို့ ငါနားလည်တယ်။ ကျွန်တော်ကတော့ ဒီလိုကိစ္စမျိုး မဟုတ်ဘူး။ သစ္စာရှိမှုကို ဆုံးဖြတ်ရန် AI စနစ်ကို အသုံးပြုသည့် လူသားအုပ်စိုးရှင်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကံကြမ္မာကို တိုက်ရိုက်ဆုံးဖြတ်သည့် AI အုပ်စိုးရှင်များ ရှိမရှိ၊ အဆိုပြုချက်သည် အထူးနှစ်လိုဖွယ်ဖြစ်ပုံမပေါ်ဟု ကျွန်ုပ်ထင်ပါသည်။

လောလောဆယ်နောက်ဆုံးမှတ်ချက်။

ရောမပညာရှင်နှင့် ဒဿနပညာရှင် Marcus Tullius Cicero က သစ္စာစောင့်သိခြင်းထက် မြင့်မြတ်သောအရာ တစ်စုံတစ်ရာမရှိဟု ဆိုခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကိုကျွန်ုပ်တို့ရှေ့သို့ရောက်အောင်ခွင့်ပြုပြီး "သစ္စာစောင့်သိမှု" ကိုသေချာစေရန်နှင့်စာရင်းသွင်းရန်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည် ။

ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်စရာများစာရင်း၏ထိပ်တွင် AI ကျင့်ဝတ်များကို ထည့်သွင်းရန် မှတ်သားထိုက်သောအကြောင်းပြချက်တစ်ခု။