လူသားတွေရဲ့ ဘက်လိုက်မှုတွေ များလာတဲ့အခါ AI ကို အထူးအသုံးချသင့်တယ်လို့ AI Ethics မှာ ပြောထားပါတယ်။

လူသားတွေဟာ သူတို့ရဲ့ ကန့်သတ်ချက်တွေကို သိလာကြပါတယ်။

၁၉၇၃ ခုနှစ် ရုပ်ရှင်တွင် Dirty Harry ဇာတ်ကောင် Dirty Harry မှ တင်းတင်းကျပ်ကျပ် ပြောခဲ့သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကန့်သတ်ချက်များကို သိရှိခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ကျော်ကြားသောစာကြောင်းကို သင်သတိရမိပေမည်။ Magnum အင်အားစု (Inspector Harry Callahan အဖြစ် မင်းသား Clint Eastwood ၏ အမှတ်ရဖွယ် အခန်းကဏ္ဍတွင် မင်းသား Clint Eastwood ၏ ပြောစကားအရ)။ ခြုံငုံယူဆချက်မှာ တစ်ခါတစ်ရံတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်ကန့်သတ်ချက်များကို လျစ်လျူရှုကာ မိမိတို့ကိုယ်ကို ရေပူထဲသို့ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်လေ့ရှိကြသည် ။ စိတ်အားထက်သန်မှုကြောင့်ဖြစ်စေ၊ အတ္တကြီးသူဖြစ်စေ သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်စွမ်းရည်များကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်း မျက်ကန်းဖြစ်စေသည်ဖြစ်စေ ကျွန်ုပ်တို့၏အားနည်းချက်များနှင့် ချို့ယွင်းချက်များကို သိရှိနားလည်ပြီး ပြတ်သားစွာထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းသည် အလွန်အကျိုးရှိပြီး အထောက်အကူဖြစ်စေပါသည်။

ပညာရှိ၏ အကြံဉာဏ်တစ်ခုသို့ လှည့်ကွက်အသစ်တစ်ခု ထည့်လိုက်ကြပါစို့။

Artificial Intelligence (AI) သည် ၎င်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို သိရှိလာခဲ့သည်။

အထွတ်အမြတ်ထားသော စကားစု၏ ပုံစံကွဲက ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။

ယနေ့ခေတ် AI သည် ကမ္ဘာ့ပြဿနာများကို မျှော်လင့်ချက်ရှိသော ဖြေရှင်းသူအဖြစ် အသုံးပြုရန် ကနဦး အလျင်စလိုလုပ်ဆောင်ခြင်းသည် ယနေ့ခေတ် AI တွင် ကန့်သတ်ချက်အချို့ရှိသည်ဟူသည့် သဘောပေါက်မှုကြောင့် မှုန်ဝါးဝါးနှင့် လုံးဝ ရွှံ့ဗွက်ဖြစ်သွားသည်ကို တွေ့ရှိရသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တက်ကြွသော ခေါင်းစီးများထဲမှ ထွက်သွားကြသည်။ AI ကောင်းအတွက် ပြီးတော့ ကိုယ့်ကိုကိုယ် နစ်မွန်းနေတာ ပိုတွေ့လာရတယ်။ AI အတွက် မကောင်းပါ။. AI စနစ်များစွာကို လူမျိုးရေးနဲ့ ကျားမရေးရာ ဘက်လိုက်မှု အမျိုးမျိုးနဲ့ ပေါင်းစပ်ဖန်တီးထားပြီး၊ အခြား ကြောက်စရာကောင်းတဲ့ မမျှတမှုတွေ အများအပြားကို တွေ့နေရပါတယ်။

AI Ethics နှင့် Ethical AI ၏ ကျယ်ပြန့်ပြီး ဆက်လက်လွှမ်းခြုံမှုအတွက် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

ဤ AI စနစ်များတွင် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသည့် ဘက်လိုက်မှုများသည် ကျွန်ုပ်တို့ လူသားများ၏ အပြုအမူဟု သတ်မှတ်ရမည့် “ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ” အမျိုးအစားဟု ပြောရမည်မဟုတ်ပါ။ ယနေ့ခေတ် AI သည် စိတ်သဘောထားမတိုက်ဆိုင်ကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြခြင်းဖြစ်ပါသည်။ တနည်းမဟုတ်တနည်းဖြင့် ကျယ်လောင်စွာဖော်ပြသော ကျယ်လောင်သောခေါင်းစီးများကြားတွင်၊ ခံစားချက်နှင့်နီးစပ်သည့် မည်သည့်နေရာတွင်မဆို AI မရှိပါ။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ၏စာကြောင်းကွင်းအတွင်းသို့ မည်သို့မည်ပုံရရမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့မသိသည့်အပြင် ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ခံယူချက်သို့ရောက်မည်ဆိုသည်ကို မည်သူမှသေချာမပြောနိုင်ပါ။ တစ်နေ့နေ့ တစ်ချိန်ချိန်မှာ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်မယ်၊ မဟုတ်ဘူးလား။

ဒါကြောင့် ကျွန်တော့်ရဲ့ ဆိုလိုရင်းကတော့ ကျွန်တော်တို့ လက်ရှိပိုင်ဆိုင်ထားတဲ့ AI အမျိုးအစားကို အထူးရည်ရွယ်ချက်နဲ့ သတ်မှတ်လို့ မရပါဘူး။ ပြောရမယ်ဆိုရင် AI စနစ်တွေကို ဖန်တီးနေတဲ့ သူတွေကို ရည်ရွယ်ချက်တွေ အများကြီး သတ်မှတ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ အချို့သော AI developer များသည် ၎င်းတို့သည် အရသာမရှိသော နှင့် တရားမဝင်ဘက်လိုက်မှုများပါရှိသော AI စနစ်တစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်ဟူသောအချက်ကို သတိမပြုမိကြပါ။ တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ အခြားသော AI developer များသည် ၎င်းတို့၏ AI စနစ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများအား ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ အမှားအယွင်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်နေနိုင်သည်ကို သိရှိနားလည်ကြသည်။

မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ ရလဒ်သည် အမြင်မတော်သလို ဥပဒေနှင့်မညီဘဲ ဖြစ်နေသေးသည်။

AI developer များအား ဉာဏ်အလင်းပေးမည့် AI ကျင့်ဝတ်မူများကို ထုတ်ပြန်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ AI စနစ်များတွင် ဘက်လိုက်မှုများကို ရှင်းပစ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သော လမ်းညွှန်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးမည့် AI Ethics စည်းမျဉ်းများကို ထုတ်ပြန်ရန် Strident ကြိုးပမ်းမှုများ လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ၎င်းသည် နှစ်ထပ်ပုံစံဖြင့် ကူညီပေးပါမည်။ ပထမအချက်၊ AI တီထွင်ဖန်တီးမှုတွင် ၎င်းတို့သည် မည်သို့မည်ပုံ လိုက်နာသင့်သည်ကို မသိနားမလည်သော အဆင်သင့် ဆင်ခြေမရှိတော့ပါ။ ဒုတိယ၊ Ethical AI အခြေအနေများမှ လွန်ကဲသောသူများသည် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ရန် နှင့် မလုပ်ရန် ကြိုတင်သတိပေးထားသည့်အရာများကို ရှောင်လွှဲခြင်းအဖြစ် ပိုမိုလွယ်ကူစွာ ဖမ်းမိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

AI တည်ဆောက်သူများသည် AI Ethics ရပ်တည်ချက်မှ တိကျစွာဆောင်ရွက်သင့်သည်များကို သရုပ်ပြရန် အဓိကကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စည်းမျဉ်းအချို့ကို အကျဉ်းချုံးစဉ်းစားကြည့်ကြပါစို့။

ဗာတီကန်မှာ ဖော်ပြထားတဲ့အတိုင်းပါပဲ။ 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- ပွင့်လင်းမြင်သာစွာ စစ်ဆေးနိုင်သော နည်းလမ်းများ၊ ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် ဒီဇိုင်းလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် စာရွက်စာတမ်းများ အပါအဝင် AI စွမ်းရည်များအတွက် သက်ဆိုင်ရာ ဝန်ထမ်းများမှ သင့်လျော်သော နည်းပညာ၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များနှင့် သက်ဆိုင်သည့် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုနည်းလမ်းများကို သင့်လျော်သော နားလည်သဘောပေါက်မှုရှိစေရန် 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

တိုက်ရိုက်မှန်းဆနိုင်သည်အတိုင်း၊ ဤအခြေခံမူများကို တိကျသေချာစွာ မှတ်သားရန်ကြိုးစားခြင်းသည် အလွန်ခက်ခဲပါသည်။ ထို့ထက်မက၊ ထိုကျယ်ပြန့်သောအခြေခံမူများကို AI စနစ်များဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုရလောက်အောင် လုံးလုံးမြင်သာထင်သာရှိပြီး အသေးစိတ်ကျသည့်အရာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် အားထုတ်မှုသည် ကွဲထွက်ရန်ခက်ခဲသောအခွံတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI ကျင့်ဝတ်သိက္ခာပုဒ်များနှင့် ယေဘူယျအားဖြင့် လိုက်နာသင့်ပုံတို့ကို လက်ဆွဲနှုတ်ဆက်ရန် လွယ်ကူသော်လည်း AI ကုဒ်နံပါတ်သည် လမ်းနှင့်ကိုက်ညီသော ရော်ဘာဖြစ်ရန် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသည့် အခြေအနေဖြစ်နေသော်လည်း ၎င်းသည် လမ်းနှင့်ကိုက်ညီသော ရော်ဘာဖြစ်ရန် လိုအပ်သည်။

AI ကျင့်ဝတ်မူများကို AI developer များနှင့်အတူ AI developer များ နှင့် နောက်ဆုံးတွင် AI စနစ်များကို ပြုစုစောင့်ရှောက်ပေးသော သူများတို့နှင့်အတူ AI ကျင့်ဝတ်မူများကို အသုံးချရမည်ဖြစ်သည်။ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးပြုမှု၏ AI ဘဝစက်ဝန်းတစ်ခုလုံးတွင် သက်ဆိုင်သူအားလုံးကို Ethical AI ၏ ချမှတ်ထားသော စံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်း၏ နယ်ပယ်အတွင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားသည်။ ပုံမှန်ယူဆချက်မှာ "ကုဒ်ဒါများသာ" သို့မဟုတ် AI ပရိုဂရမ်သည် AI Ethics သဘောတရားများကို လိုက်နာရမည့်အရာဖြစ်သောကြောင့် ဤသည်မှာ အရေးကြီးသော မီးမောင်းထိုးပြမှုဖြစ်သည်။ AI ကို တီထွင်ရန်နှင့် ကွင်းဆင်းရန် ရွာတစ်ရွာ လိုအပ်ကြောင်း ကျေးဇူးပြု၍ သတိပြုပါ။ ဒါကြောင့် တစ်ရွာလုံးက AI Ethics ကို လိုက်နာကြရမယ်။

ဘာပဲဖြစ်ဖြစ်၊ အခု AI မှာ ဘက်လိုက်မှု ပါဝင်နိုင်တယ်ဆိုတဲ့ စားပွဲပေါ်ကို ရောက်သွားတော့၊ ဒီ ထင်ရှားတဲ့ အချက်နှစ်ချက်ကို အားလုံးက သဘောတူလို့ ရပါတယ်။

1. လူသားများတွင် ဘက်လိုက်မှု မြောက်မြားစွာရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့အပေါ် သက်ရောက်နိုင်သည်။

2. AI တွင် ဘက်လိုက်မှုများစွာရှိနိုင်ပြီး ထိုဘက်လိုက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

AI သည် လူသားများနှင့် တန်းတူ စွမ်းဆောင်နိုင်သည်ဟု တစ်နည်းနည်းဖြင့် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သောကြောင့် ထိုအကြောင်းအရာတွင် လူသားများနှင့် AI ကို ပေါင်းစည်းရန် ကျွန်ုပ်သည် အနည်းငယ် မုန်းတီးနေပါသည်။ ဒါက သေချာပေါက် အဲလိုမဟုတ်ဘူး။ ဤဆွေးနွေးမှုတွင် AI ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပုံသွင်းခြင်းဆိုင်ရာ တိုးပွားလာနေသော စိုးရိမ်မှုများဆီသို့ ခဏတာ ပြန်သွားပါမည်။

ဘယ်အရာက ပိုဆိုးသလဲ၊ ဘက်လိုက်မှု ကင်းမဲ့တဲ့ လူသားတွေ ဒါမှမဟုတ် AI ကို ကျင့်သုံးတဲ့ လူတွေလား။

ဒီမေးခွန်းက ဒေါသရွေးချယ်မှုတွေထဲက တစ်ခုလို့ ပြောရဲပါတယ်။ ဒုစရိုက်နှစ်ပါး၏ အငယ်ဆုံးသော စကားပုံကား၊ လူသားတွေအပေါ် ဘက်လိုက်မှုတွေ မပါဝင်စေချင်ဘူး။ လူသားတွေမှာ ဘက်လိုက်မှု ကင်းမဲ့နေရင်တောင်မှ အဲဒီ ဘက်လိုက်မှုအပေါ် ပြုမူမှာ မဟုတ်ဘူးလို့ ထပ်လောင်း တောင်းဆိုချင်ပါတယ်။ AI အကြောင်းလည်း အလားတူပြောနိုင်ပါတယ်။ AI သည် ဘက်လိုက်မှုများအပေါ်တွင် မထားဘဲနှင့် AI သည် အနည်းဆုံး ၎င်းတို့အပေါ်တွင် ပြုမူမည်မဟုတ်သည့် ပြည်တွင်းကုဒ်ရေးထားသော ဘက်လိုက်မှုများရှိနေလျှင်ပင် ကျွန်ုပ်တို့ ဆန္ဒရှိပါသည်။

ဆန္ဒများသည် ကမ္ဘာကို လည်ပတ်ရန် မလိုအပ်သော်လည်း (ငါ၏ တက်လာခြင်းနှင့် စိတ်အနှောက်အယှက်ဖြစ်စေသော အသွင်အပြင်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက်၊ AI ဆန္ဒပြည့်စုံခြင်း။ လူ့အဖွဲ့အစည်း အားဖြင့် ကြီးကြီးမားမား ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်).

ကောင်းပြီ၊ လူသားတွေကို သူတို့ရဲ့ ကန့်သတ်ချက်တွေကို သိစေချင်တယ်။ ဘက်လိုက်မှုကင်းတဲ့ အချိန်မှာ အသိအမှတ်ပြုဖို့ အရေးကြီးတယ်။ ထိုမလိုလားအပ်သော ဘက်လိုက်မှုများအား သင်၏ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွင်းသို့ ထည့်သွင်းခြင်းမှ တားဆီးရန် ကြိုးစားရာတွင် တန်းတူညီမျှ အရေးကြီးပါသည်။ ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းတို့၏ဝန်ထမ်းများအား ဘက်လိုက်မှု ဆိုးဆိုးရွားရွားတွင်းသို့ မကျရောက်စေရန် ချဉ်းကပ်မှုအမျိုးမျိုးကို ကြိုးပမ်းနေကြသည်။ ဝန်ထမ်းများအား ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိရှိ မှန်ကန်သောနည်းလမ်းများဖြင့် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို အထူးပြုလေ့ကျင့်ပေးလျက်ရှိသည်။ ဝန်ထမ်းများသည် သိက္ခာမဲ့သည့်အရာများကို ပြသနေပုံရသောအခါတွင် ၎င်းတို့အား သတိပေးရန် ဝန်ထမ်းများကို ပတ်၀န်းကျင်တွင် ပုံဖော်ထားသည်။ နောက် ... ပြီးတော့။

လူသားများနှင့် ၎င်းတို့၏ မလိုလားအပ်သော ဘက်လိုက်မှုများကို ရင်ဆိုင်ဖြေရှင်းခြင်း၏ နောက်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ လူသားကိုအခြေခံသည့် အလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဟုတ်ကဲ့၊ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပဲ လူသားကို ကွင်းထဲကနေ ဖယ်ရှားလိုက်ပါ။ လူသားတစ်ဦးအား ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်တာဝန်ကို ထမ်းဆောင်ရန် ခွင့်မပြုပါနှင့်၊ သင့်တွင် လူသားတစ်ဦး၏ ဘက်လိုက်မှုအပေါ် သက်ရောက်နေသည့် စိုးရိမ်ပူပန်မှုမျိုး သင့်တွင် ကြာရှည်မခံတော့ဟု ယူဆနိုင်သည်။ လူသားတစ်ဦးမျှ မပါဝင်သောကြောင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လူသားဘက်လိုက်မှုပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်ပုံရသည်။

ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း (ADM) နည်းလမ်းဖြင့် AI ကို အသုံးပြုခြင်းဆီသို့ တဖြည်းဖြည်းနှင့် ကြီးမားသော အပြောင်းအလဲကို မြင်တွေ့နေရသောကြောင့် ၎င်းကို ကျွန်ုပ်တင်ပြပါသည်။ အကယ်၍ သင်သည် လူသားလုပ်သားတစ်ဦးအား AI ဖြင့် အစားထိုးနိုင်လျှင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ထွက်ပေါ်လာမည်မှာ မလွဲပေ။ ဖော်ပြထားပြီးဖြစ်သည့်အတိုင်း၊ ထိုလူ့လုပ်သား (ထိုအလုပ်ကို မလုပ်တော့သော) ၏လူ့ဘက်လိုက်မှုအပေါ် သင်စိတ်မပူတော့ပါ။ ဖြစ်နိုင်ခြေများသည်မှာ AI သည် ရေရှည်ကာလနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အလုံးစုံကုန်ကျစရိတ်သက်သာမည်ဖြစ်သည်။ လူသားလုပ်သားများနှင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ပါဆယ်ထုပ်ပေးသည့် အခြားအခက်အခဲမျိုးစုံကို သင် ပေးဆောင်ပါ။ စသည်တို့

မြေပြင်ရရှိလာသည့် အဆိုပြုချက်မှာ ဤသို့ဖြစ်ပုံရသည်။ AI ကို ဘယ်မှာ အကောင်းဆုံး ထားရမယ်ဆိုတာ ဆုံးဖြတ်ဖို့ ကြိုးစားတဲ့အခါ၊ သင့်အလုပ်သမားတွေရဲ့ လူသားတွေရဲ့ ဘက်လိုက်မှုအပေါ် သက်ရောက်နေပြီး အဲဒီ ဘက်လိုက်မှုတွေ လျော့ပါးသွားအောင် ဒါမှမဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချတဲ့ အလုပ်တွေကို အလွန်အမင်း ရှုပ်ထွေးစေမယ့် ဆက်တင်တွေကို အရင်ကြည့်ပါ။

အောက်ဆုံးလိုင်းမှာ AI တွင် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ဘက်လိုက်မှုကင်းသော ဘက်လိုက်မှုရှုထောင့်မှ ထိန်းချုပ်ရခက်ခဲသော မြင့်မားသောလူ့ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်အလုပ်များကို လေးလေးနက်နက်အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် သင့်ဘတ်ငွေအတွက် အထစ်အငေါ့အရှိဆုံးရရှိရန် အထိုက်အလျောက်ရရှိပုံရသည်။ ထိုရာထူးတွင် လူသားလုပ်သားများကို ဖယ်ရှားပါ။ ၎င်းတို့ကို AI ဖြင့် အစားထိုးပါ။ ယူဆချက်ကတော့ AI မှာ အဲဒီလို ဘက်လိုက်မှုမျိုး ရှိမှာ မဟုတ်ပါဘူး။ ထို့ကြောင့်၊ သင်သည်သင်၏ကိတ်မုန့်ကိုယူ၍ ၎င်းကိုလည်းစားနိုင်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချရမည့်တာဝန်များကိုရယူပြီး ဘက်လိုက်မှု၏ ကျင့်ဝတ်နှင့်တရားဥပဒေဆိုင်ရာရှုထောင့်ကို အနုတ်လက္ခဏာဆောင်သည်။

အဲဒါကို သင်ခဲတံထုတ်လိုက်တဲ့အခါ ROI (ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုအပေါ် ပြန်အမ်းငွေ) က AI ကို မွေးစားရာမှာ ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်တဲ့ ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်စေပါတယ်။

ဒါက များသောအားဖြင့် ဘယ်လိုထွက်လဲ။

သင့်ကုမ္ပဏီတစ်ခုလုံးကို ကြည့်ရှုပြီး ဖောက်သည်များအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်တာဝန်များကို ဖော်ထုတ်ရန် ကြိုးစားပါ။ ထိုအလုပ်များထဲမှ၊ အလုပ်သမားများသည် ဘက်လိုက်မှုအပေါ် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်မည်ဆိုပါက မည်သည့်အရာများသည် သင့်လျော်စွာ ယိမ်းထိုးနိုင်ဖွယ်ရှိသနည်း။ အကယ်၍ သင်သည် အဆိုပါ ဘက်လိုက်မှုကို ထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးစားနေပြီ ဆိုလျှင်၊ သင်သည် အရာများကို ယခင်အတိုင်း ရပ်တည်ခွင့် ပေးပေမည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ဘက်လိုက်မှုများ ဆက်လက်ပေါ်လာပြီး ၎င်းတို့ကို ဖယ်ရှားရန် အားထုတ်မှုသည် ပြင်းထန်ပါက၊ သက်ဆိုင်ရာ AI အချို့ကို ထိုအခန်းကဏ္ဍတွင် ထားရန် စဉ်းစားပါ။ ၎င်းတို့သည် AI ကို လွှမ်းမိုးနိုင်သောကြောင့် သို့မဟုတ် AI ကို ဘက်လိုက်မှုမရှိသော ချောက်ထဲသို့ ပြန်တွန်းပို့နိုင်သောကြောင့် အလုပ်သမားများကို ရောနှောမထားပါ။ ထို့အပြင် AI သည် အလုပ်တစ်ခုကို ကျွမ်းကျင်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အလုပ်ဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်သည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့် အသွင်အပြင်များကို လုံလောက်စွာ ဖမ်းယူထားကြောင်း သေချာပါစေ။

သုတ်ခြင်းနှင့်ထပ်ပါ။

AI ဖြင့် လူသားလုပ်သားများကို အစားထိုးခြင်းသည် အလွယ်တကူ လွဲချော်သွားနိုင်သည့် နည်းလမ်းများစွာ ရှိသည်ကို နားလည်သဘောပေါက်သော်လည်း ရိုးရှင်းသော အယူအဆတစ်ခုဟု ကျွန်ုပ်နားလည်ပါသည်။ ကုမ္ပဏီအများအပြားသည် ထိုသို့သော လုပ်ရပ်များကို လုပ်ဆောင်ရန် စိတ်အားထက်သန်ကြပြီး ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို လေးနက်စွာ မစဉ်းစားခဲ့ကြပေ။ ရလဒ်အနေဖြင့် ၎င်းတို့သည် စတင်ရန် ၎င်းတို့၏ လက်ထဲတွင် ရှိနေသည်ထက် များစွာ ပိုဆိုးသွားတတ်သည်။

AI သည် panacea မဟုတ်ပါ။

ယင်းကိုပြောရလျှင်၊ ဘက်မလိုက်သော AI ဖြင့် လူသားဘက်လိုက်သော ဆုံးဖြတ်ချက်ချသူများကို ပစ်ပယ်ထားပုံရသည့် သန့်ရှင်းမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ကြီးမားသောအခက်အခဲတစ်ခုရှိသည်။ အတားအဆီးမှာ သင်သည် ဘက်လိုက်မှု အစုအဝေးတစ်ခုကို အခြားတစ်ခုနှင့် အစားထိုးလိုက်ရုံသာဖြစ်သည်။ အစောပိုင်း ညွှန်ပြချက်များအရ AI သည် ဘက်လိုက်မှုကင်းသော ဘက်လိုက်မှုများ ပါဝင်နိုင်ပြီး ထိုဘက်လိုက်မှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဘက်လိုက်မှုမရှိသော AI အတွက် ဘက်လိုက်သောလူသားများကို ဘက်မလိုက်သော AI ကို လဲလှယ်ပေးသည့် ပြောင်ပြောင်မြောက်မြောက် ယူဆချက်တစ်ခုသည် ဖြိုခွဲခံရခြင်းမဟုတ်ပါ။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ဤသည်မှာ ဘက်လိုက်သည့်အချက်များမှ ကိစ္စရပ်ကို တင်းကြပ်စွာ ကြည့်သောအခါ သဘောတူညီချက်ဖြစ်သည်-

• AI တွင် ဘက်လိုက်မှု ကင်းရှင်းပြီး AI-based ADM သည် အသုံးချရန် အဆင်ပြေသည်ဟု ယူဆပါသည်။
• AI သည် လူသားများ အစားထိုးခံရခြင်းနှင့် တူညီသော ဘက်လိုက်မှု တူညီပြီး ထို့ကြောင့် AI-based ADM သည် နှောက်ယှက်နေပါသည်။
• AI သည် လူသားများ အစားထိုးခံရခြင်းထက် ဘက်လိုက်မှုအသစ်များကို မိတ်ဆက်ပေးပြီး ၎င်းနှင့်လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေမည့်အရာများကို ပိုမိုဆိုးရွားစေမည်ဖြစ်သည်။
• AI သည် အစပိုင်းတွင် ကောင်းမွန်သည်ဟု ထင်ရပြီး ဘက်လိုက်မှုဆီသို့ တဖြည်းဖြည်း တုန်လှုပ်သွားသည်။
• အခြား

အဲဒီဖြစ်နိုင်ချေတွေကို အတိုချုံးပြီး ဖော်ထုတ်နိုင်ပါတယ်။

ပထမတစ်ခုသည် ဖြစ်ပေါ်လာနိုင်သည့် စံပြဗားရှင်းဖြစ်သည်။ AI တွင် ဘက်လိုက်မှု မရှိပါ။ သင် AI ကိုနေရာချပြီး ၎င်းသည် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်သည်။ ကောင်းတာပေါ့! ဟုတ်ပါတယ်၊ AI ပါ၀င်မှုကြောင့် လူသားလုပ်သားများ ရွှေ့ပြောင်းခြင်းကို သင်ကိုယ်တိုင် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်မိပါသည်။

ဒုတိယကိစ္စတွင်၊ သင်သည် AI ကိုထည့်သွင်းပြီး AI သည် လူသားလုပ်သားများ၏ တူညီသောဘက်လိုက်မှုများကို ပြသနေကြောင်း သင်ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဒါက ဘယ်လိုဖြစ်နိုင်မလဲ။ ဤထောင်ချောက်ထဲသို့ ကျရောက်သွားခြင်း၏ ဘုံနည်းလမ်းမှာ Machine Learning (ML) နှင့် Deep Learning (DL) ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အခန်းကဏ္ဍမှ လူသားများသည် ယခင်က ၎င်းတို့၏ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို မည်သို့ချခဲ့ကြကြောင်း စုဆောင်းထားသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံထားသည်။

ငါ့ကိုခဏလောက်ရှင်းပြခွင့်ပြုပါ။

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။ နှစ်အတော်ကြာ အလုပ်ကို နှစ်အတော်ကြာအောင် လုပ်ခဲ့တဲ့ လူသားတွေဟာ ဘက်လိုက်မှု ကင်းမဲ့စွာ ပေါင်းစည်းခဲ့မယ်ဆိုရင် အချက်အလက်တွေက ဒါကို သိမ်မွေ့ပေမယ့် သိသာထင်ရှားတဲ့ နည်းလမ်းတွေနဲ့ ရောင်ပြန်ဟပ်နေတာက ထူးဆန်းပါတယ်။ Machine Learning သို့မဟုတ် Deep Learning ကွန်ပြူတာပုံစံ ကိုက်ညီမှု သည် ဒေတာကို သင်္ချာနည်းအရ အတုယူရန် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ကြိုးစားပါမည်။ မော်ဒယ်တစ်ဦးချင်းစီ၏ တူညီသောအသိတရား သို့မဟုတ် အခြားသော ခံစားချက်ရှိသော အသွင်အပြင်မျိုး မရှိပါ။

ထို့အပြင် AI developer များသည် ဖြစ်ပျက်နေသည်များကို မသိရှိနိုင်ပေ။ Arcane သင်္ချာသည် ယခု လျှို့ဝှက်ထားသော ဘက်လိုက်မှုများကို တွန်းလှန်ရန် ခက်ခဲစေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ထင်ထားသည်ထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော်လည်း AI developer များသည် မြှုပ်နှံထားသော ဘက်လိုက်မှုများအတွက် စမ်းသပ်နိုင်မည်ဟု မှန်ကန်စွာမျှော်လင့်ပြီး မျှော်လင့်နေမည်ဖြစ်သည်။ ML/DL ၏ ပုံစံနှင့် ကိုက်ညီသော မော်ဒယ်များအတွင်း ဘက်လိုက်မှုများ ရှိနေမည်ကို အတော်လေး ကျယ်ပြန့်သော စမ်းသပ်မှုတွင်ပင် ခိုင်မာသော အခွင့်အရေးတစ်ခု ရှိနေပါသည်။

ပြောခဲ့သမျှ၊ သင်သည် စတုရန်းတစ်ခုသို့ ပြန်သွားနိုင်သည်။ လူသားများ၏ တူညီသော ဘက်လိုက်မှုများအား AI စနစ်တွင် ယခုအခါ တွက်ချက်ပုံပေါ်နေပါသည်။ ဘက်လိုက်မှုများကို မချေဖျက်ခဲ့ပါ။

ပိုဆိုးတာက AI မှာ ဘက်လိုက်မှုရှိတယ်လို့ သင်သဘောပေါက်နိုင်ခြေနည်းပါတယ်။ လူသားကိစ္စတွင်၊ သင်သည် သာမန်အားဖြင့် လူသားများအပေါ် ဘက်လိုက်မှုကင်းသည်ဟု သတိပြုမိပေမည်။ ဒါက အခြေခံမျှော်လင့်ချက်ပါ။ AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် လူသားများ၏ ဘက်လိုက်မှု မှန်သမျှကို အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် လုံးလုံးလျားလျား ဖယ်ရှားလိုက်ကြောင်း ခေါင်းဆောင်များအား ဆွဲဆောင်နိုင်သည် ။ ထို့ကြောင့် သူတို့ကိုယ်သူတို့ ခြေထောက်ဖြင့် ပစ်သတ်ခြင်းအတွက် ပြင်ဆင်နေကြခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် ဘက်လိုက်မှုမရှိဟု ထင်ရသော AI ဖြင့် အစားထိုးခြင်းခံရကာ ဘက်လိုက်မှုကင်းသည်ဟု ထင်ရသော လူသားများကို ဖယ်ရှားခဲ့ပြီး ယခုလည်း တည်ရှိပြီးသား တူညီသော ဘက်လိုက်မှုများဖြင့် ပြည့်နှက်နေသော AI ကို အသုံးပြုလာခဲ့သည်။

ဒါက တကယ်ကို မျက်ဝါးထင်ထင် မြင်သွားစေနိုင်ပါတယ်။ မျှော်လင့်ထားပြီးဖြစ်သော လူသားတို့၏ ဘက်လိုက်မှုများ ပေါ်ပေါက်လာမှုကို ရှာဖွေရန်နှင့် ဟန့်တားရန်အတွက် တည်ဆောက်ထားသော လူသားလုပ်သားများနှင့် အသုံးပြုနေသော အခြားသော အကာအရံများကို သင်ဖယ်ရှားလိုက်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ AI သည် ယခုအခါတွင် လွတ်လွတ်လပ်လပ် ထိန်းချုပ်နိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ မသရုပ်ဆောင်ခင်မှာ ဖမ်းဖို့ဆိုတာ ဘာမှမရှိပါဘူး။ ထို့နောက်တွင် AI သည် သင့်အား ဘက်လိုက်သော လုပ်ရပ်များ စုစည်းမှု၏ ကြီးမားသော လမ်းကြောင်းပေါ်သို့ စတင်ပို့ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ထို့ပြင် သင်သည် ဘက်လိုက်မှုများအကြောင်း သင်တစ်ချိန်က သိခဲ့ပြီး ယခု အဆိုပါ ဘက်လိုက်မှုများကို ပျက်စီးစေမည့် အဆင်မပြေမှုများနှင့် တာဝန်ခံရမည့် အနေအထားတွင် ရှိနေပါသည်။ ထိုသို့သော ဘက်လိုက်မှုမျိုးကို တစ်ခါမှ မကြုံဖူးဘဲ အပြာရောင်ထဲမှ AI များ ရုတ်တရက် ထွက်ပေါ်လာခြင်းလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ဒါကို “ဘယ်သူမှန်းဆလို့ ရလိမ့်မယ်” လို့ အာရုံထွေပြားတာမျိုးနဲ့ ခွင့်လွှတ်ပါ (မယုံနိုင်လောက်အောင် ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်)။ ဒါပေမယ့် အရင်ကလို ဘက်လိုက်မှုကင်းတဲ့ လုပ်ရပ်တွေကို လုပ်ဆောင်နေတဲ့ AI ကို အခုသတ်မှတ်လိုက်တာနဲ့၊ မင်းရဲ့အကြောင်းပြချက်တွေက ပါးလွှာလာပြီး ရိုင်းစိုင်းလာပါပြီ။

ဤအရာအပေါ် လှည့်ကွက်တစ်ခုသည် လူသားများလုပ်ဆောင်နေချိန်တွင် ယခင်က မကြုံတွေ့ခဲ့ဖူးသော ဘက်လိုက်မှုများကို ပြသသည့် AI ကို ထည့်သွင်းထားသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ယခင်က ရှာမတွေ့ခဲ့သော ဘက်လိုက်မှုအသစ်များပါ၀င်သောကြောင့် ၎င်းကိုတားဆီးရန် ပို၍ခက်ခဲကောင်းဖြစ်နိုင်သည်ဟု သင်ပြောနိုင်ပါသည်။ သို့သော် နောက်ဆုံးတွင်၊ အကြောင်းပြချက်များသည် သင့်အား များစွာသက်သာရာရစေမည်မဟုတ်ပေ။ AI စနစ်သည် သိက္ခာမဲ့နှင့် ဥပဒေမဲ့ နယ်မြေနှစ်ခုလုံးသို့ စွန့်စားပါက၊ မင်းရဲ့ငန်းသည် ပြုတ်သွားနိုင်သည်။

မှတ်သားထားရမည့် အခြားမျက်နှာတစ်ခုမှာ AI သည် ကောင်းမွန်စွာစတင်နိုင်ပြီး ဘက်လိုက်မှုဆီသို့ ဦးတည်သွားခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် AI ကို ခေတ်မီနေစေရန် Machine Learning သို့မဟုတ် Deep Learning ကို ဆက်လက်အသုံးပြုနေချိန်တွင် ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်။ ML/DL သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်နေသည်ဖြစ်စေ၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အပ်ဒိတ်များလုပ်နေသည်ဖြစ်စေ AI သည် ယခု ဘက်လိုက်မှုများပါရှိသော ဒေတာများကို ထည့်သွင်းနေပြီး ယခင်က မရှိမဖြစ်ကို အာရုံစိုက်သင့်သည်။

ဘက်လိုက်ထားသော လူသားလုပ်သားများကို AI ဖြင့် အစားထိုးရန်အတွက် မှော်တုတ်တံကို ဝှေ့ယမ်းခြင်းဖြင့် နေ့လယ်စာ အခမဲ့ရရှိမည်ဟု ထင်မြင်သော ခေါင်းဆောင်များအတွက်၊ ၎င်းတို့သည် အလွန်ရိုင်းစိုင်းသော နိုးထမှုတစ်ခုအတွက် ခံစားနေကြရသည်။ AI Ethics စည်းမျဉ်းများနှင့်အတူ ခေါင်းဆောင်များအား အခွင့်အာဏာပေးဆောင်ရန် အရေးကြီးပုံကို ကျွန်ုပ်၏ ဆွေးနွေးချက်ကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ဤဆွေးနွေးမှု၏ ဤအခိုက်အတန့်တွင်၊ သင်သည် AI-based untoward biases များဖြင့် လူသားတို့အပေါ် ဘက်လိုက်မှုများအား အစားထိုးခြင်း (သို့မဟုတ် မ) အစားထိုးခြင်း၏ဒုက်ခကို ပြသနိုင်သည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဥပမာအချို့ကို လိုလားကြောင်း လောင်းကြေးထပ်လိုပါသည်။

မင်းမေးတာ ငါဝမ်းသာတယ်။

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 မောင်းသူမဲ့ကားများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းသည် AI တွင် ဘက်လိုက်မှုကင်းသော 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

ရှင်းလင်းချက်အရ AI သည်ကားကိုကိုယ်ပိုင်ကားဖြင့်မောင်းနှင်သောကားများဖြစ်သည်။ ကားမောင်းနေစဉ်လူတွင်အကူအညီမရှိပါ။

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 ၅ တွင်မိမိကိုယ်မိမိမောင်းနှင်သောကားတစ်စီးမရှိသေးပါ၊ ၎င်းသည်၎င်းသည်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိ၊ မရှိနှင့်မည်သည့်အချိန်တွင်ရောက်ရှိရန်အချိန်ယူမည်ကိုကျွန်ုပ်တို့မသိသေးပါ။

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 ကို ဘက်လိုက်မှုကင်းစွာဖြင့်

အဆင့် 4 နှင့်အဆင့် ၅ တွင်စစ်မှန်သောမိမိကိုယ်ကိုမောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များအတွက်ယာဉ်မောင်းသူတွင်လူသားမောင်းသူမရှိနိုင်ပါ။

နေထိုင်သူများအားလုံးသည်ခရီးသည်များဖြစ်သည်။

အဆိုပါ AI အကားမောင်းလုပ်နေတာဖြစ်ပါတယ်။

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

AI သည်အာရုံခံစားမှုမရှိခြင်းကိုအဘယ့်ကြောင့်ဤသို့အလေးပေးဖော်ပြသနည်း။

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

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

ဒီခေါင်းစဉ်အပေါ်ကစားရန်လာသည်ဟုများပြားလှသောရှုထောင့်သို့လေ့လာကြပါစို့။

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

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

ငါပြန်ပြောပြရမယ့်အရာတွေကို underlie လုပ်ဖို့အတွက် caveats တွေအလုံအလောက်ပေးနိုင်တယ်ဆိုတာငါယုံတယ်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် AI စူးစမ်းရှာဖွေမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုကင်းသော ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI ဖြစ်နိုင်ခြေများကို နက်ရှိုင်းစွာ စေ့စေ့ငုငုလုပ်ရန် ယခုစတင်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

ရိုးရှင်းလွယ်ကူသော ဥပမာတစ်ခုကို သုံးကြည့်ကြပါစို့။ AI အခြေခံ အလိုအလျောက် မောင်းနှင်သည့် ကားသည် သင့်ပတ်ဝန်းကျင် လမ်းမများပေါ်တွင် ရှိနေပြီး ဘေးကင်းစွာ မောင်းနှင်နေပုံရသည်။ အစတွင်၊ သင်သည် ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်သည့်ကားကို တစေ့တစောင်း ဖမ်းစားနိုင်ချိန်တိုင်းအတွက် အထူးအာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်သည် ဗီဒီယိုကင်မရာများ၊ ရေဒါယူနစ်များ၊ LIDAR စက်ပစ္စည်းများနှင့် အခြားအရာများပါ၀င်သည့် အီလက်ထရွန်းနစ်အာရုံခံကိရိယာများနှင့်အတူ ထင်ရှားပေါ်လွင်ပါသည်။ သင့်အသိုင်းအဝိုင်းတစ်ဝိုက်တွင် မောင်းသူမဲ့ကားဖြင့် ရက်သတ္တပတ်များစွာ ဖြတ်သန်းပြီးနောက်၊ သင်သည် ၎င်းကို သတိထားမိသလောက်ပင်။ သင်စိုးရိမ်ရသလောက်၊ ၎င်းသည် လူစည်ကားသော အများသူငှာလမ်းများပေါ်တွင် အခြားကားတစ်စီးမျှသာဖြစ်သည်။

မောင်းသူမဲ့ကားတွေမြင်ရဖို့ဆိုတာ မဖြစ်နိုင်ဘူး ဒါမှမဟုတ် ယုံလွယ်စရာလို့ထင်မှာစိုးလို့ မောင်းသူမဲ့ကားစမ်းသပ်မှုနယ်ပယ်အတွင်းမှာရှိတဲ့ နေရာဒေသတွေက ဆန်းသစ်လာတဲ့ကားတွေကို မြင်တွေ့ရပုံကို မကြာခဏ မကြာခဏရေးဖူးပါတယ်။ ငါ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုကြည့်ရှုပါ။ ဒီ link ကိုဒီမှာ. ဒေသခံအများစုသည် နောက်ဆုံးတွင် ပါးစပ်ဟပ်ကာ တရွတ်ဆို့လုပ်ရာမှ ယခု ကွေ့ကောက်နေသော မောင်းသူမဲ့ကားများကို မြင်တွေ့ရန် ပျင်းရိငြီးငွေ့ဖွယ်ရာ ကျယ်လောင်သောသမ်းဝေမှုဆီသို့ ကူးပြောင်းသွားကြသည်။

ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များကို သတိပြုမိနိုင်သည့် အဓိကအကြောင်းအရင်းမှာ ယားယံခြင်းနှင့် စိတ်တိုခြင်းတို့ကြောင့်ဖြစ်သည်။ by-the-book AI မောင်းနှင်မှုစနစ်များသည် ကားများသည် အမြန်နှုန်းကန့်သတ်ချက်များနှင့် လမ်းစည်းကမ်းအားလုံးကို လိုက်နာကြောင်း သေချာစေသည်။ သူတို့ရဲ့ ရိုးရာလူသားမောင်းနှင်တဲ့ ကားတွေမှာ ရှုပ်ယှက်ခတ်နေတဲ့ လူသားယာဉ်မောင်းတွေအတွက်၊ တင်းကြပ်စွာ လိုက်နာထားတဲ့ AI အခြေခံ ကိုယ်တိုင်မောင်းနှင်တဲ့ ကားတွေရဲ့ နောက်ကွယ်မှာ ပိတ်မိနေတဲ့အချိန်တွေမှာ သင် စိတ်ညစ်သွားနိုင်ပါတယ်။

အဲဒါက ကျွန်တော်တို့အားလုံး မှန်ကန်စွာ သို့မဟုတ် မှားယွင်းစွာ ကျင့်သားရနေဖို့ လိုပါတယ်။

ငါတို့ပုံပြင်သို့ ပြန်သွားရန်။

အထူးသဖြင့် AI-အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် ယေဘုယျအားဖြင့် ကြိုဆိုလေ့ရှိသော အမြင်မတော်သည့် စိုးရိမ်ပူပန်မှုနှစ်ခု ပေါ်ပေါက်လာသည်-

a AI သည် မောင်းသူမဲ့ကားများကို စီးနင်းခေါ်ယူသည့်နေရာတွင် ရပ်ရွာလူထုအတွက် စိုးရိမ်စရာဖြစ်လာသည်။

ခ လမ်းမှန်မရှိသော လမ်းသွားလမ်းလာများကို စောင့်မျှော်နေသော AI သည် မြင့်တက်လာသည့် ပြဿနာတစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။

အစပိုင်းမှာတော့ AI ဟာ မောင်းသူမဲ့ကားတွေကို မြို့တစ်ခုလုံးမှာ လှည့်ပတ်နေပါတယ်။ မောင်းသူမဲ့ကားကို စီးနင်းချင်သူတိုင်းဟာ ပြိုင်ကားတစ်စီးကို ခေါ်ယူဖို့ တူညီတဲ့အခွင့်အရေးရှိကြပါတယ်။ တဖြည်းဖြည်းနှင့် AI သည် မြို့၏အပိုင်းတစ်ခုတွင်သာ မောင်းသူမဲ့ကားများကို အဓိကထား၍ လည်ပတ်နေတော့သည်။ ဤကဏ္ဍသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ငွေကြေးဖန်တီးမှုတစ်ခုဖြစ်ပြီး အသိုင်းအဝိုင်းအတွင်း အသုံးပြုမှု၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် ဝင်ငွေအများဆုံးရရှိရန် ကြိုးစားပြီး ဝင်ငွေအများဆုံးရရှိရန် AI စနစ်အား ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ထားသည်။

မြို့၏ဆင်းရဲနွမ်းပါးသောဒေသများရှိ ရပ်ရွာလူထုများသည် မောင်းသူမဲ့ကားဖြင့် စီးနင်းနိုင်ခြေနည်းပါးပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် မောင်းသူမဲ့ကားများသည် ပိုမိုဝေးကွာပြီး ဒေသ၏ ဝင်ငွေပိုရသော အစိတ်အပိုင်းတွင် လှည့်ပတ်သွားလာနေခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ မြို့၏ဝေးလံသောအရပ်မှ တောင်းဆိုချက်တစ်ခုဝင်လာသောအခါ၊ မြို့၏ "လေးစားအပ်သော" အစိတ်အပိုင်းတွင်ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ပိုမိုနီးစပ်သောနေရာမှ တောင်းဆိုမှုမှန်သမျှသည် ပို၍ဦးစားပေးရလိမ့်မည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ ချမ်းသာသောမြို့မှလွဲ၍ အခြားမည်သည့်နေရာ၌မဆို အလိုအလျောက်မောင်းကားတစ်စီးရရှိရန်မှာ မဖြစ်နိုင်သလောက်ပင်၊ ထို့ကြောင့် ယခုအခါ သယံဇာတ ငတ်မွတ်သောဒေသများတွင် နေထိုင်ကြသူများအတွက် အလွန်အမင်း ဒေါသထွက်နေပါသည်။

AI သည် proxy ခွဲခြားဆက်ဆံမှုပုံစံ (သွယ်ဝိုက်ခွဲခြားဆက်ဆံမှုဟုလည်း မကြာခဏရည်ညွှန်းလေ့ရှိသည်) တွင် AI သည် များစွာရောက်ရှိသွားကြောင်း သင်အခိုင်အမာပြောနိုင်သည်။ ထိုဆင်းရဲသော ရပ်ကွက်များကို ရှောင်ရှားရန် AI သည် အစီအစဉ်မရှိပေ။ ယင်းအစား ML/DL ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် "သင်ယူ" ခဲ့သည်။

ယင်းအချက်မှာ ငွေရှာသည့်ထောင့်ကြောင့် သီးသန့်မဟုတ်သော်လည်း လူအချင်းချင်း မျှဝေအသုံးပြုသည့် ယာဉ်မောင်းများသည် တူညီသည့်အရာအတွက် လူသိများသည်။ မြို့၏အချို့နေရာများတွင် စီးနင်းသူများကို ခေါ်ယူခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ဘက်လိုက်မှုကင်းသော စီးနင်းမျှဝေထားသော လူသားယာဉ်မောင်းအချို့ ရှိခဲ့သည်။ ဤသည်မှာ လူသိနည်းလှသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး မြို့တော်သည် ထိုသို့လုပ်ဆောင်နေသည့် လူသားယာဉ်မောင်းများကို ဖမ်းရန် စောင့်ကြည့်ရေးနည်းလမ်းကို ချမှတ်ခဲ့သည်။ လူသားယာဉ်မောင်းများသည် မြိန်ယှက်စွာ ရွေးချယ်ခြင်းအလေ့အကျင့်များကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အခက်အခဲရှိနိုင်သည်။

AI သည် ထိုကဲ့သို့သော သဲသောင်ပြင်ထဲသို့ ဘယ်တော့မှ မကျနိုင်ဟု ယူဆရသည်။ AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားတွေ ဘယ်ကိုသွားနေတယ်ဆိုတာကို ခြေရာခံဖို့ အထူးပြုစောင့်ကြည့်မှု မသတ်မှတ်ထားပါဘူး။ ရပ်ရွာလူထုက စတင်တိုင်ကြားပြီးမှသာ မြို့တော်ခေါင်းဆောင်များ ဖြစ်ပျက်နေသည်ကို သိရှိနားလည်လာကြသည်။ မောင်းသူမဲ့ကားများနှင့် မောင်းသူမဲ့ကားများ တင်ပြသွားမည့် မြို့တွင်းပြဿနာအမျိုးအစားများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါက ကျွန်ုပ်၏ လွှမ်းခြုံမှုတွင် ကြည့်ပါ။ ဒီ link ကိုဒီမှာ ခေါင်းစဉ်နဲ့ ကျွန်တော် ပူးတွဲရေးသားခဲ့တဲ့ ဟားဗတ်ဦးဆောင်တဲ့ လေ့လာမှုတစ်ခုအကြောင်း ဖော်ပြထားတာပါ။

AI-based မောင်းသူမဲ့ကားများ၏ roaming အသွင်အပြင်များ၏ ဤဥပမာသည် လူသားများအား ဘက်လိုက်မှုကင်းသော အခြေအနေများရှိလာနိုင်ကြောင်း အစောပိုင်းက အရိပ်အယောင်ပြပြီး ထိန်းချုပ်မှုများပြုလုပ်ထားကာ ထိုလူသားယာဉ်မောင်းများကို အစားထိုးသည့် AI သည် ကျွတ်ထွက်သွားကြောင်း၊ အခမဲ့။ ကံမကောင်းစွာပဲ၊ ထို့နောက် AI သည် အလားတူဘက်လိုက်မှုများတွင် တဖြည်းဖြည်း နစ်မွန်းသွားပြီး လုံလောက်သော အကာအရံများမပါဘဲ ပြုလုပ်နိုင်သည်။

ဒုတိယဥပမာတစ်ခုတွင် လမ်းဖြတ်ကူးရန် လမ်းကြောင်းမှန်မရှိသော လမ်းသွားလမ်းလာများကို စောင့်မျှော်နေသော လမ်းသွားလမ်းလာများကို ရပ်တန့်ရန် ဆုံးဖြတ်ခြင်းတွင် AI ပါဝင်သည်။

သင်ကားမောင်းပြီး လမ်းဖြတ်ကူးရန် စောင့်ဆိုင်းနေသော လမ်းသွားလမ်းလာများနှင့် ကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်မှာ သံသယဖြစ်ဖွယ်မရှိသော်လည်း ၎င်းတို့တွင် ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် လမ်းကြောင်းမှန်မရှိပေ။ ဆိုလိုတာက ရပ်တန့်ပြီး သူတို့ကို ဖြတ်ကျော်ခွင့် ပေးဖို့ သင့်မှာ ဆုံးဖြတ်ချက် ရှိတယ်လို့ ဆိုလိုတာပါ။ ၎င်းတို့ကို ဖြတ်ကျော်ခွင့်မပြုဘဲ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး တရားဝင်မောင်းနှင်မှုစည်းမျဉ်းများအတွင်း အပြည့်အဝရှိနေပါသေးသည်။

ယင်းသို့ လမ်းသွားလမ်းလာများအတွက် ရပ်ရန် သို့မဟုတ် မရပ်ရန် လူသားယာဉ်မောင်းများက ဆုံးဖြတ်ပုံအား လေ့လာချက်များအရ တစ်ခါတစ်ရံတွင် လူသားယာဉ်မောင်းများသည် ဘက်လိုက်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ရွေးချယ်မှုပြုလုပ်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။ လူသားယာဉ်မောင်းတစ်ဦးသည် လမ်းသွားလမ်းလာကို မျက်စိကျကာ မရပ်တန့်ရန် ရွေးချယ်နိုင်သော်လည်း လမ်းသွားလမ်းလာတွင် လူမျိုး သို့မဟုတ် ကျားမအပေါ်အခြေခံ၍ ကွဲပြားသောအသွင်အပြင်မျိုး ရှိနေပါက ရပ်သွားမည်ဖြစ်သည်။ ဒါကို ကျနော် စစ်ဆေးပြီးပြီ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

လမ်းညာဘက်မရှိသော လမ်းသွားလမ်းလာများအတွက် AI-based မောင်းသူမဲ့ကားများကို ရပ်တန့်ရန် သို့မဟုတ် မရပ်ရန် မေးခွန်းထုတ်ရန် အစီအစဉ်ဆွဲထားကြောင်း စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ဒါကတော့ AI developer တွေက ဒီလုပ်ငန်းကို ပရိုဂရမ်လုပ်ဖို့ ဆုံးဖြတ်ပုံပါပဲ။ မြို့ပတ်ပတ်လည်တွင် ထားရှိထားသော မြို့၏ ဗီဒီယိုကင်မရာများမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခဲ့ကြသည်။ ဒေတာသည် လမ်းသွားလမ်းလာမရှိသော လမ်းသွားလမ်းလာများအတွက် ရပ်တန့်ထားသော လူသားယာဉ်မောင်းများနှင့် မရပ်တန့်နိုင်သော လူသားယာဉ်မောင်းများကို ပြသထားသည်။ ၎င်းအားလုံးကို ကြီးမားသောဒေတာအတွဲအဖြစ် စုစည်းထားသည်။

Machine Learning နှင့် Deep Learning ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဒေတာများကို တွက်ချက်မှုပုံစံဖြင့် ပုံဖော်ထားသည်။ AI မောင်းနှင်မှုစနစ်သည် မည်သည့်အချိန်တွင် ရပ်ရမည် သို့မဟုတ် မရပ်ရန် ဆုံးဖြတ်ရန် ဤမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့် အယူအဆမှာ ဒေသတွင်း ဓလေ့ထုံးတမ်းများပါ၀င်သည်ဖြစ်စေ AI သည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားကို ညွှန်ကြားနေပုံဖြစ်သည်။

မြို့သူကြီးများနှင့် မြို့ခံများအတွက် အံ့အားသင့်စရာအနေဖြင့် AI သည် ၎င်းတို့၏လူမျိုးနှင့် ကျားမ အပါအဝင် လမ်းသွားလမ်းလာများ၏ အသွင်အပြင်အပေါ် အခြေခံ၍ ရပ်တန့်ရန် သို့မဟုတ် မရပ်တန့်ရန် ရွေးချယ်ခဲ့ကြောင်း ထင်ရှားသည်။ အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကား၏ အာရုံခံကိရိယာများသည် စောင့်မျှော်နေသော လမ်းသွားလမ်းလာများကို စကင်န်ဖတ်မည်ဖြစ်ပြီး ဤဒေတာကို ML/DL မော်ဒယ်သို့ ပေးပို့မည်ဖြစ်ပြီး မော်ဒယ်သည် ရပ်ရမည် သို့မဟုတ် ရှေ့ဆက်ရန် AI သို့ ထုတ်လွှတ်မည်ဖြစ်သည်။ ဝမ်းနည်းစရာကောင်းတာက မြို့လေးဟာ ဒီကိစ္စနဲ့ ပတ်သက်လို့ လူသားယာဉ်မောင်းတွေရဲ့ ဘက်လိုက်မှုတွေ အများကြီးရှိထားပြီး AI ဟာ အခုလည်း အလားတူ အတုခိုးနေပါတယ်။

သတင်းကောင်းမှာ ဤအရာသည် ယခင်က မည်သူမျှ မသိရှိခဲ့သလောက် ပြဿနာတစ်ခု ပေါ်ပေါက်လာရခြင်း ဖြစ်သည်။ သတင်းဆိုးကတော့ AI က ဒီလိုလုပ်နေတာကို ဖမ်းမိပြီးကတည်းက အပြစ်တင်တာ အများစုဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။ ဤဥပမာတွင် AI စနစ်တစ်ခုသည် ယခင်ရှိပြီးသား လူသားများ၏ ဘက်လိုက်မှုအပေါ် ဘက်လိုက်မှုများအား အတုယူရုံမျှသာ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သရုပ်ဖော်သည်။

ကောက်ချက်

တံခါးအပြင်ဘက်၌ ဘက်လိုက်မှုများရှိခြင်း သို့မဟုတ် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ဘက်လိုက်မှုများရှိနေသော AI ကို ပုံဖော်ခြင်းကို ရှောင်ရှားရန် ကြိုးစားရန် နည်းလမ်းများစွာရှိသည်။ ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုတွင် AI developer များသည် ယင်းဖြစ်ပျက်မှုကို သတိပြုမိကြောင်း သေချာစေကာ ယင်းကြောင့် ယင်းကိစ္စကို ရှောင်ရှားရန် AI ကို ပရိုဂရမ်ပြုလုပ်ရန် ၎င်းတို့ကို ခြေဖျားထောက်ထားရန် ပါဝင်သည်။ အခြားနည်းလမ်းတစ်ခုတွင် ကျင့်ဝတ်မဲ့အပြုအမူများအတွက် AI ကိုယ်တိုင် စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးခြင်း (ကျွန်ုပ်၏ ဆွေးနွေးချက်ကို ကြည့်ပါ၊ ဒီမှာလင့်ခ်) နှင့်/သို့မဟုတ် သိက္ခာမဲ့သောအပြုအမူများအတွက် အခြားသော AI စနစ်များကို စောင့်ကြည့်သည့် အခြား AI အပိုင်းတစ်ခုပါရှိခြင်း (ဤအရာကို ကျွန်တော် ခြုံငုံမိပါသည်။ ဒီမှာလင့်ခ်).

ပြန်ချုပ်ရန်၊ လူသားများတွင် ဘက်လိုက်မှုများရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် သိရှိရန် လိုအပ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ သဘောပေါက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ အလားတူပင် AI သည် ဘက်လိုက်မှုကင်းသော ဘက်လိုက်မှုများရှိနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များကို တစ်နည်းနည်းဖြင့် သိရှိရန် လိုအပ်သည်။

AI Ethics ကို စွဲစွဲလန်းလန်း နှစ်သက်တဲ့ သူတွေအတွက်တော့ လူတိုင်းသိပြီးသားဖြစ်မယ့် နာမည်ကြီး နောက်လိုင်းတစ်ခုနဲ့ အခုပဲ အဆုံးသတ်ချင်ပါတယ်။ ပြောရရင်၊ Ethical AI ရဲ့ အရေးပါမှုကို ဆက်လက်အသုံးပြုပြီး မျှဝေပါ။ ဒီလိုလုပ်ခြင်းအားဖြင့်၊ “သွားပါ၊ ငါ့နေ့ကိုလုပ်ပါ” လို့ မောက်မာစွာ ပြောချင်ပါတယ်။