AI ကျင့်ဝတ်များသည် AI ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရစနစ်များတွင် အသုံးပြုရန် ရည်ရွယ်ထားသည့် မင်းကွယ်လွန်သွားသော ဆွေမျိုးများကဲ့သို့ လူသားတို့၏ အသံကို ပုံတူပွားခြင်းကဲ့သို့ ပြတ်ပြတ်သားသား မေးခွန်းထုတ်ခြင်း

အိုး၊ နည်းပညာအသစ်အဆန်းတစ်ခုလို့ထင်ရတဲ့ အပိုင်းတစ်ခုက သူ့ဟာသူနဲ့ ထုတ်လုပ်သူကို ရေနွေးနည်းနည်းနဲ့ ရောက်သွားပါပြီ။

ကျွန်ုပ်သည် နှောင်းပိုင်းတွင် oh-my-gosh ခေါင်းစီးသတင်းသို့ ဝင်ရောက်နိုင်ခဲ့သော နည်းပညာသစ်အနေဖြင့် AI အခြေခံလူ့အသံကိုပွားခြင်း ပေါ်ပေါက်လာခြင်းကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ ဤဥပမာတွင်၊ ကုမ္ပဏီသည် Amazon နှင့် ၎င်း၏ အစဉ်အဆက်တိုးတက်နေသည့် Alexa ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်၏ကော်လံ၏စာဖတ်သူများမှာ ယခင်က မတော်မလျော်သော boo-boo ကို ဖုံးအုပ်ထားခဲ့ဖူးကြောင်း Alexa မှ လူငယ်တစ်ဦးအား လျှပ်စစ်ကြိုးပေါက်ထဲသို့ တစ်ပြားတစ်ချပ်ထည့်ရန် အားပေးကြောင်း သတင်းပို့သောအခါတွင် ဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်ကို သတိရမိပေမည်။ ဒီမှာလင့်ခ်. ထိုအခြေအနေတွင် ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ မည်သူတစ်ဦးတစ်ယောက်မျှ မထိခိုက်ခဲ့ဘဲ Alexa AI စနစ်သည် ယခင်က ဗိုင်းရပ်လမ်းကြောင်းတစ်ခု ပေါ်ပေါက်လာခဲ့ကြောင်း ထင်ရှားပြီး သာမန်အသိဖြင့် အကဲဖြတ်ခြင်း၏ ပုံပန်းသဏ္ဍာန်မရှိဘဲ အရူးအမူးအကြံဉာဏ်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြုလုပ်ခိုင်းသည့်အခါတွင် ရူးသွပ်သောအကြံပြုချက်ကို ထပ်ခါတလဲလဲ ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ Alexa နှင့် ဆက်ဆံသော ကလေး။ ၎င်းသည် AI တွင်ပါဝင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုများကို ဆက်လက်ဆန့်ကျင်သည့် AI တွင်ပါဝင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုများကို ဆက်လက်ဆန့်ကျင်နေသည့် AI နှင့်ရင်ဆိုင်နေရသော အာရုံခံစားမှုဆိုင်ရာ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်မှု လုံးဝကင်းမဲ့သည့် AI နှင့်အတူ နစ်မြုပ်သွားသည့် AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို မီးမောင်းထိုးပြလိုက်ပါသည်။ ကြိုးစားအားထုတ်မှုကိုကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်).

နောက်ဆုံးပေါ် ဖုန်မှုန့်တွင် အသံပုံတူကူးခြင်းဟုလည်းသိကြသော အသံကိုပွားခြင်း ပါဝင်သည်။ အဆိုပါနည်းပညာနှင့် AI ၏နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများသည် AI Ethics နှင့် Ethical AI ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို မြှင့်တင်လျက်ရှိသည်။ ကျွန်ုပ်၏ AI Ethics နှင့် Ethical AI ၏ လက်ရှိလွှမ်းခြုံလွှမ်းခြုံထားသောလွှမ်းခြုံမှုအတွက် ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

AI အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်းသည် ရိုးရှင်းသော အယူအဆတစ်ခု ဖြစ်သည်။

AI စနစ်သည် သင့်ပြောနေသော စကားလုံးအချို့ကို အသံဖမ်းရန် အစီအစဉ်ဆွဲထားသည်။ ထို့နောက် AI သည် သင်၏ စကားပြောပုံစံများကို တွက်ချက်ရန် ကြိုးစားသည်။ ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော စကားပြောပုံစံများကို အခြေခံ၍ AI သည် သင်နှင့်တူသော အသံကို ထုတ်လွှတ်ရန် ကြိုးစားသည်။ ဆန်းကျယ်သောအပိုင်းမှာ AI အတွက် အသံနမူနာများအဖြစ် သင်ကြိုတင်မပေးထားခဲ့သော စကားများကို မိန့်ခွန်းတွင် ဖုံးအုပ်ထားသည်။ တစ်နည်းဆိုရသော် AI သည် သင်စကားလုံးများကို မည်သို့ပြောနိုင်သည်ကို သင်္ချာနည်းဖြင့် ခန့်မှန်းရမည်ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် အသံနေအသံထား၊ အသံတိုးခြင်းနှင့် နှိမ့်ခြင်း၊ စကားပြောခြင်း အရှိန်အဟုန် သို့မဟုတ် အရှိန်အဟုန် စသည်တို့ကဲ့သို့သော စကား၏ဝိသေသလက္ခဏာများ ပါဝင်သည်။

လူတစ်ဦးသည် အခြားလူကို အယောင်ဆောင်ရန် ကြိုးစားသည်ကို သင်ကြားသောအခါ၊ အားထုတ်မှုသည် အယောင်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်ဟု သင် ပိုင်းခြားသိနိုင်သည်။ အတိုကောက်အားဖြင့်၊ အယောင်ဆောင်သူသည် စကားလုံးအနည်းငယ်မျှသာ အသုံးပြုပါက၊ အသံသည် မူရင်းစပီကာမဟုတ်ကြောင်း ခန့်မှန်းရန် ခက်ခဲပေမည်။ ထို့အပြင်၊ အယောင်ဆောင်သူသည် မူရင်းပြောဆိုသူ အမှန်တကယ်ပြောခဲ့သည့် စကားလုံးများကို အတုခိုးနေပါက၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်အသံကို အခြားသူ၏အသံကို ချိန်ညှိနိုင်သောကြောင့် ယင်းအထူးပြောဆိုမှုများအတွက် ပိုမိုများပြားပါသည်။

ပျော့ပျောင်းမှုနှင့် တူညီသော စကားလုံးများကို ကြားနာခြင်းသည် တစ်စုံတစ်ဦးအား အယောင်ဆောင်ခြင်းကို လွန်စွာမှ သည်းမခံနိုင်ပေ။

စိန်ခေါ်ချက်သည် တစ်ဖက်လူပြောမပြီးသော စကားလုံးများ သို့မဟုတ် အယောင်ဆောင်သူသည် ထိုသတ်သတ်မှတ်မှတ်စကားလုံးများကို မကြားခဲ့ဖူးသော စကားလုံးများကို ဖုံးအုပ်ထားသည်။ အတုခိုးတဲ့လူက အဲဒီစကားတွေကို ဘယ်လိုပြောမယ်ဆိုတာ တွေးကြည့်ဖို့ ကြိုးစားရင်း အမှောင်ထဲမှာ ရောက်နေတာ။ သတင်းကောင်းမှာ အယောင်ဆောင်သူ၏စကားကို နားထောင်သူတိုင်းသည် မူရင်းလူက မည်သို့ပြောမည်ကို မသိပါက၊ အယောင်ဆောင်သူသည် စစ်မှန်သောအသံနှင့် အတော်အတန် ဝေးကွာနေနိုင်သော်လည်း အယောင်ဆောင်ပြီး ပစ်မှတ်ဖြစ်နေသေးပုံရသည်။

အယောင်ဆောင်ခြင်း၏ အမူအကျင့်များနှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လှုပ်ရှားမှုများကို ညီမျှခြင်းမှ ခဏတာ ဖယ်ရှားလိုပါသည်။ အယောင်ဆောင်သူတစ်ဦးကိုတွေ့သောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏မျက်နှာကို ရှုံ့ သို့မဟုတ် အယောင်ဆောင်ခံရသူကို အတုယူသည့်နည်းလမ်းဖြင့် ၎င်းတို့၏လက်များကို ခေါက်နိုင်လျှင် သင်ယိမ်းယိုင်သွားနိုင်သည်။ ခန္ဓာကိုယ်နှင့် မျက်နှာ၏ ထပ်လောင်းအချက်များသည် အသံမဟုတ်သော်လည်း အသံသည် အသေဖြစ်နေပြီဟု သင့်စိတ်ကို လှည့်စားသွားမည်ဖြစ်သည်။ အသံအယောင်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အကျင့်သီလရှိသူတစ်ဦးက အသံတစ်ခုတည်းကိုသာ အသံကို အတုယူခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ခြင်းအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်အဖြစ် အသုံးပြုသင့်သည်ဟု အခိုင်အမာဆိုသည်။

ယနေ့ခေတ် ဆိုရှယ်မီဒီယာပေါ်တွင် ပျံ့နှံ့နေသည့် နက်ရှိုင်းသော အတုအယောင် ဗီဒီယို အမျိုးမျိုးကို သင်မြင်ဖူးကြမှာ သေချာပါသည်။ တစ်စုံတစ်ယောက်သည် မူရင်းရိုက်ကူးမှုတွင် အခြားသူတစ်ဦး၏မျက်နှာကို မွမ်းမံကာ ဗီဒီယိုတွင် အခြားသူတစ်ဦး၏မျက်နှာကို ပေါ်လာစေရန် ဗီဒီယိုကို တစ်စုံတစ်ယောက်မှ ပြောင်မြောက်စွာ ပြောင်ပြောင်တင်းတင်း ပြောင်တိုက်သည်။ ၎င်းသည် အသံကို နက်ရှိုင်းစွာ အတုလုပ်ခြင်းဖြင့်လည်း လိုက်ပါသွားတတ်သည်။ ဗီဒီယိုကို deepfake AI မှတစ်ဆင့် အမြင်အာရုံပြောင်းလဲခြင်းနှင့် deepfake AI မှတစ်ဆင့် ပြောင်းလဲနေသည့် အသံတို့ပါ၀င်သည့် နှစ်ဆသော အံသြဖွယ်ရာတစ်ခုကို သင်ရရှိနေပါသည်။

ဤနေရာတွင် ဆွေးနွေးခြင်းအတွက်၊ အစောပိုင်းတွင် ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း အသံကိုပွားခြင်း သို့မဟုတ် အသံပုံတူခြင်းဟု အများအားဖြင့် ရည်ညွှန်းထားသည့် AI-based deepfake အသံအသွင်အပြင်များကိုသာ အာရုံစိုက်နေပါသည်။ အချို့က ၎င်းကို ဘူးထဲတွင် အသံအဖြစ် ကလန်ကဆန် ရည်ညွှန်းကြသည်။

အသံများကို ပွားများခြင်းအတွက် ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များကို အချိန်အတော်ကြာအောင် အသုံးပြုနိုင်ပြီဟု သင်တို့ထဲမှ အချို့က တိုက်တွန်းနေကြသည်မှာ သေချာပါသည်။ ဒါက ဘာမှမဆန်းပါဘူး။ ကျွန်တော်သဘောတူသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ ဤနည်းပညာမြင့်စွမ်းရည်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည်နှင့်အမျှ ကျွန်ုပ်တို့အသိအမှတ်ပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ ကောင်းပြီ၊ ငါပိုကောင်းလာတယ်၊ ဒါပေမယ့် မင်းမြင်တဲ့အတိုင်း ခဏလေးအတွင်းမှာ ငါက စိုးရိမ်စရာဖြစ်လာပြီး စိုးရိမ်စရာဖြစ်လာတယ်လို့ ပြောရမယ်။

အဲဒီအတွေးကို ထိန်းထားပါ။

အသံပုံတူပွားခြင်းအတွက် နည်းပညာဆိုင်ရာ စွမ်းပကားသည် သေချာပေါက် တိုးတက်လာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် AI အသံပုံတူကူးယူပရိုဂရမ်တစ်ခုအား "လေ့ကျင့်" ခဲ့ရပြီး စကားလုံးများကို ရောထွေးပြီး ကိုက်ညီမှုရှိသော ဇာတ်လမ်းတစ်ပုဒ်ကို ဟောပြောခြင်းဖြင့် လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ရဖူးသည်။ ပျင်းရိသောခွေးကို ခုန်ချခဲ့သော အမြန်အညိုရောင် မြေခွေး၏ ကျော်ကြားသော သို့မဟုတ် ကျော်ကြားသော မျဉ်းကြောင်းနှင့် တူညီသည် (တစ်စုံတစ်ဦးအား အက္ခရာစာလုံးများအားလုံးကို ဖုံးအုပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသော စာကြောင်း) သည် စကားလုံးများ ရောနှောပါဝင်သည့် အထူးဖန်တီးထားသော အထူးဖန်တီးထားသော ဝတ္ထုတိုများ ရှိပါသည်။ သင့်အား AI ပုံစံနှင့် ကိုက်ညီသော AI ပုံစံကို ပိုမိုလွယ်ကူစေရန်အတွက် လုံလောက်သောစကားလုံးများနှင့် ကျယ်ပြန့်လုံလောက်သော စကားလုံးများစွာကို ပြောနိုင်စေခြင်း။

AI ပုံစံနှင့်ကိုက်ညီသောပုံစံကို လုံလုံလောက်လောက်ဖွင့်နိုင်စေရန်အတွက် သင်အသံထွက်ရန်ခက်ခဲပြီး ၎င်းတို့ဘာကိုဆိုလိုသည်ကိုပင် သေချာမသိသောစကားလုံးများအပါအဝင် စကားလုံးများ၏စာမျက်နှာများစွာကို မကြာခဏဖတ်ရပေမည်။ သင့်အသံ၏ ကွဲပြားသောပုံစံများကို ရှာဖွေရန်အတွက် အသုံးပြုရန် AI ကို လုံလောက်သောအသံပေးနိုင်ရန် ၎င်းသည် မိနစ်များစွာ သို့မဟုတ် တစ်ခါတစ်ရံတွင် နာရီပေါင်းများစွာကြာနိုင်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် ဤလေ့ကျင့်ရေးလုပ်ဆောင်ချက်ကို တိုတောင်းသွားပါက၊ သင့်အသံကို ကောင်းစွာသိသော သင့်သူငယ်ချင်းများ၏ ထွက်ပေါ်လာသော အသံကို ထပ်တူပြုခြင်းမှ အလွယ်တကူ ပစ်ချခံရမည့် အခွင့်အလမ်းများပင်ဖြစ်သည်။

ကောင်းပြီ၊ ထို့နောက် AI developer များ၏ စိတ်ဝင်စားမှုသည် အသံပုံတူခြင်းဆိုင်ရာ ကဏ္ဍများကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်နည်းအပေါ် အာရုံစိုက်ခဲ့သည်။ AI တည်ဆောက်သူများသည် စိန်ခေါ်မှုများကို နှစ်သက်ကြသည်။ ၎င်းတို့သည် နှလုံးသားကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်သူများဟု ဆိုကြသည်။ ၎င်းတို့ကို ပြဿနာတစ်ခုပေး၍ ၎င်းတို့သည် မည်သည့်နေရာသို့ ဦးတည်သွားသည်ဖြစ်စေ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်နိုင်သည် (၎င်းကို ပုံဥပမာတစ်ခုအနေဖြင့် ဖော်ပြထားခြင်းဖြစ်ပြီး မကြာမီ ပိုမိုရှင်းလင်းလာလိမ့်မည်)။

ငါ့ကို ဒီလိုဖြေပါ-

• လူတစ်ဦး၏အသံကို အများဆုံးပွားယူရန် လိုအပ်မည့် အနည်းဆုံး အသံနမူနာသည် အဘယ်နည်း၊ ယင်းအတွက် အသံနမူနာသည် ကျပန်းခွင့်ပြုထားသော စကားလုံးအစုတိုင်းနီးပါး ဖြစ်နိုင်သော်လည်း ပြောဖူးသမျှစကားလုံးများနီးပါးကို ထုတ်လွှတ်နိုင်စေမည့် အသံနမူနာကို ဖန်တီးထားဆဲဖြစ်သည်။ စကားပြောဆိုမှု သို့မဟုတ် အခြားရွေးချယ်မှုဆိုင်ရာ ဆက်တင်များတွင် ထိုပုဂ္ဂိုလ်၏အသံနှင့် တူညီသောအသံသည် ပစ်မှတ်ထားသောအသံနှင့် တူညီနေပါသလား။

ထုပ်ပိုးဖို့ အထဲမှာ အများကြီးရှိတယ်။

အသံတစ်သံကို အများဆုံးဖန်တီးပေးမည့် အနည်းဆုံးအသံနမူနာကို သင်လိုချင်သည်၊ ထိုကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်ပုံတူထားသော အသံတွင် ထွက်ပေါ်လာသော AI စကားများသည် တကယ့်လူနှင့် လုံး၀ ခွဲခြားမရနိုင်ကြောင်း သတိရပါ။ ဒါက မင်းထင်ထားတာထက် ပိုမိုက်တယ်။

ကြားဖူးသော မှတ်စုအရေအတွက် အနည်းဆုံးပေါ် မူတည်၍ သီချင်းတစ်ပုဒ်ကို နာမည်ပေးရမည့် ဂိမ်းရှိုးနှင့် နီးပါးတူပါသည်။ မှတ်သားမှုနည်းလေလေ ဘယ်သီချင်းဆိုတာ ခန့်မှန်းရခက်လေပါပဲ။ သင်ခန့်မှန်းချက်မှားပါက သင် အမှတ်များ ဆုံးရှုံးသည် သို့မဟုတ် ဂိမ်းကို ဆုံးရှုံးမည်ဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေအနည်းဆုံး သဲလွန်စကို မှတ်စုတစ်ခုပဲ သုံးသင့်မသင့်ဆိုတာ ရုန်းကန်မှုတွေ ဖြစ်ပေါ်လာပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် သီချင်းကို မှန်းဆနိုင်ခြေက ပြင်းထန်စွာ လျော့ကျသွားနိုင်ပါတယ်။ မှတ်စုများ များများကြားလေ၊ သီချင်းအမှန်ကို ခန့်မှန်းနိုင်ခြေ ပိုများလေ၊ သို့သော် အခြားပြိုင်ပွဲဝင်များကိုလည်း မှန်းဆရန် အခွင့်အလမ်း တိုးလာစေသည်။

အသံပုံတူပွားခြင်းကိစ္စတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် သတ်မှတ်ထားသော စကားလုံးများနှင့် ပတ်သက်သည့် မည်သည့်စကားလုံးများနှင့်မဆို ဆက်ဆံနေရသည်ကို သတိရပါ။ အကယ်၍ လူတစ်ယောက်က "မင်း အမှန်တရားကို မကိုင်တွယ်နိုင်ဘူး" ဟူသော စကားလုံးများကို ပြောပြီး AI သည် လူကို အတုခိုးရန် သို့မဟုတ် အယောင်ဆောင်ရန် လိုလားပါက AI သည် တွက်ချက်မှုပုံစံကို အလွယ်တကူ ဖမ်းယူနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ ထိုလူပြောသည့်အတိုင်း ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဤစကားများသာရှိသည်ဆိုပါစို့ “မင်းငါ့ကိုမေးစရာရှိလား” လို့ဆိုပါစို့၊ ပြီးတော့ AI က “မင်း အမှန်တရားကို မကိုင်တွယ်နိုင်ဘူး” ဆိုပြီး အဲဒီစကားလုံးတွေကို သုံးချင်ပါတယ်။ စကားလုံးအစုံမှာ လေ့ကျင့်ရတာ အခက်အခဲတွေ့နိုင်ပြီး လုံးလုံးခြားနားတဲ့ စကားလုံးတွေကို ပေါင်းထည့်ဖို့ ခက်ခဲတာကို တွေ့နိုင်မယ်ထင်ပါတယ်။

နောက်ထပ် ခက်ခဲကြမ်းတမ်းသော ဒြပ်စင်သည် စကားပြောစကားလုံးများအတွက် ဆက်စပ်မှု ပါဝင်သည်။ မင်းစိတ်အေးလက်အေး သက်တောင့်သက်သာရှိတဲ့အခါ မင်းကို ဝါကျတစ်ကြောင်းကို အသံသွင်းခိုင်းတယ်ဆိုပါစို့။ AI သည် ထိုစကားလုံးများကို ပုံစံချသည်။ သင့်အသံ၏ ငြိမ်သက်မှုကိုလည်း ပုံဖော်နိုင်သည်။ ကြောင်တစ်ကောင်လို ရူးသွပ်ပြီး ဒေါသထွက်နေချိန်မှာ AI ကို မင်းလိုဟန်ဆောင်စေချင်တယ်လို့ စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ AI သည် မူရင်းပုံစံကို ကမောက်ကမဖြစ်အောင် သင့်အသံ၏ တိကျစွာ ဒေါသထွက်စေသည့်ဗားရှင်းအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနေခြင်းသည် တုန်လှုပ်ဖွယ်ဖြစ်သည်။

ဘယ်လို အနိမ့်ဆုံး အနိမ့်ဆုံး အတိုင်းအတာကို ကြည့်လဲ။

ယခု ပန်းတိုင်သည် မိနစ် အမှတ်အသားကို ချိုးဖျက်ရန် ဖြစ်သည်။

သင့်တွင် တစ်မိနစ်ထက်နည်းသော အသံအတွက် အသံသွင်းထားသည့် အသံကို ဖမ်းယူပြီး ထိုအသေးအဖွဲနမူနာမှ အံ့သြဖွယ်ကောင်းသော အသံကိုပွားခြင်းအားလုံးကို ပြုလုပ်ရန် AI ကို ရယူလိုက်ပါ။ ဘယ်သူမဆို ဒီလိုလုပ်နိုင်တဲ့ AI အကြောင်းကိုပဲ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပြောပြချင်ပါတယ်။ ယေဘုယျအားဖြင့် တစ်မိနစ်ထက်နည်းသော၊ ရလဒ်ထွက်သော အသံကိုလိုပ်ခြင်းသည် မပြည့်မစုံဖြစ်ကြောင်း အလွယ်တကူသိရှိနိုင်သော်လည်း၊ တစ်ဖန်၊ နမူနာယူချိန်သည် အနည်းဆုံးဖြစ်သည်ကို ကျွန်ုပ် အတိအလင်း ခိုင်ခိုင်မာမာ ခိုင်ခိုင်မာမာ ချည်နှောင်ထားသည်။ နှင့် တစ်ချိန်တည်းမှာပင် အသံပုံတူပွားမှုသည် အများဆုံးဖြစ်သည်။ အရုပ်တစ်ရုပ်သည် အသံဖြင့်ပွားခြင်းတွင် အနိမ့်ဆုံးနမူနာကို ရရှိစေမည်ဆိုပါက အနည်းဆုံးနမူနာကို ရရှိနိုင်သည်။

ဒါက ပျော်စရာနဲ့ စိတ်လှုပ်ရှားစရာ နည်းပညာဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုပါ။ ဒီလိုလုပ်ရခြင်းရဲ့ တန်ဘိုး ဒါမှမဟုတ် ကောင်းကျိုးတွေကို သိချင်နေပါလိမ့်မယ်။ ငါတို့က ဘယ်အဆုံးထိ ရှာနေတာလဲ။ AI-based အသံဖြင့် ကူးယူခြင်းအား ထိရောက်ထိရောက်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ခြင်းဖြင့် လူသားမျိုးနွယ်အတွက် အဘယ်အကျိုးကျေးဇူးများ မျှော်လင့်နိုင်မည်နည်း။

ဒီမေးခွန်းရဲ့ အမိုက်စားမေးခွန်းကို တွေးကြည့်စေချင်ပါတယ်။

အဖြေမှားတာက မင်းကို အမှတ်မထင်ဘဲ အမှိုက်ပုံကြီးထဲ ရောက်သွားနိုင်တယ်။

ဤအရာသည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းပြီး လုံးဝအပြုသဘောဆောင်သည့်အရာဖြစ်သည်။

Abraham Lincoln ကဲ့သို့သော ကျော်ကြားသူများ၏ ရှေးအချိန်က အသံသွင်းထားမှုများ ရှိနိုင်ပြီး AI အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးရန်အတွက် ဖုန်ထူသော အသံအတိုအထွာများကို သုံးနိုင်သည်ဟု ယူဆပါ။ လင်ကွန်းက Gettysburg လိပ်စာကို သူ လေးမှတ်နဲ့ လွန်ခဲ့တဲ့ ခုနစ်နှစ်လောက်က အမှတ်ရစရာ မိန့်ခွန်းပြောတဲ့နေ့မှာ ငါတို့အဲဒီမှာ ရှိနေသလိုပဲ လင်ကွန်း ပြောတာကို ငါတို့ ကြားနိုင်တယ်။ ဝမ်းနည်းစရာကောင်းတာက ကျွန်တော်တို့မှာ Lincoln ရဲ့အသံကို အသံသွင်းထားတာမျိုးမရှိဘူး (နည်းပညာမရှိသေးပါဘူး)၊ ဒါပေမယ့် ကျွန်တော်တို့မှာ သမ္မတ Benjamin Harrison (အမေရိကန်သမ္မတတွေရဲ့ ပထမဆုံး အသံဖမ်းယူမှုရှိတဲ့ အသံဖမ်းစက်တွေရှိပါတယ်။ ) နှင့် အခြားသမ္မတများ ၊

ဤတိကျသော AI-based အသံဖြင့်ပွားခြင်းကိုအသုံးပြုခြင်းသည် လုံးဝကောင်းမွန်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာသဘောတူကြမည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။ အမှန်တော့၊ ယနေ့ခေတ် မင်းသားတစ်ဦးသည် လင်ကွန်းကဲ့သို့ ပြောဆိုဟန်ဆောင်ရန် ကြိုးစားသည်ထက် ဤအရာကို ကျွန်ုပ်တို့ ပို၍လိုချင်နေပေမည်။ မင်းသားသည် Lincoln ၏ တကယ့်အသံဟု သူတို့ထင်မြင်သမျှကို ပုံဖော်ထားလိမ့်မည်ဟု ယူဆရသည်။ ဒါဟာ လင်ကွန်းရဲ့ အသံနဲ့ ဝေးကွာနေတဲ့ လုပ်ကြံဖန်တီးမှုတစ်ခုပဲ ဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။ ယင်းအစား၊ အရည်အချင်းပြည့်မီသော AI အသံပုံတူပွားခြင်းစနစ်အား အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လင်ကွန်း၏အသံသည် အမှန်တကယ်အသံထွက်ပုံနှင့်ပတ်သက်၍ အနည်းငယ်သော ငြင်းခုံမှုများရှိမည်ဖြစ်သည်။ AI သည် ပစ်မှတ်ထားသောအသံကို ပုံတူကူးယူရာတွင် အနည်းဆုံး AI သည် မည်မျှကောင်းမွန်သည့်အတိုင်းအတာအထိ မှန်ကန်သည်ဆိုသည် ။

AI အသံပုံတူပွားခြင်းဆိုင်ရာ ကောင်းမွန်မှုအမျိုးအစားတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤအသုံးပြုမှုပုံစံဖြင့် အနိုင်ရရှိမှုကို အမှတ်ပေးနိုင်ပါသည်။

အုံ့မှိုင်းမနေချင်သော်လည်း ဤအရာအားလုံး၏ လွန်ကဲသောအသုံးပြုမှုပင်လျှင် အားနည်းချက်ရှိပါသည်။

တစ်စုံတစ်ယောက်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏တန်ဖိုးရှိသော 26 Theodore Roosevelt ("Teddy") ၏အသံကိုရှာဖွေရန် AI အသံပုံပွားစနစ်ကိုအသုံးပြုသည်^th အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၏ သမ္မတ၊ သဘာဝဝါဒီ၊ ထိန်းသိမ်းရေးသမား၊ နိုင်ငံ့ဝန်ထမ်း၊ စာရေးဆရာ၊ သမိုင်းပညာရှင်၊ နှင့် တကမ္ဘာလုံးနီးပါး လေးစားထိုက်သူဟု တံဆိပ်တပ်ထားသည်။ သူပေးခဲ့သော မိန့်ခွန်းများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့တွင် သမိုင်းကြောင်းအရ ထိန်းသိမ်းထားသည့် အသံဗားရှင်းများ မရှိသည့်အတွက် ယနေ့တွင် သူကိုယ်တိုင် ဟောပြောနေသကဲ့သို့ ယခုအခါ "စကားပြော" နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ သမိုင်းကို လေ့လာခြင်းအတွက် ချီးမွမ်းဖွယ်ကောင်းလှသည်။

အားနည်းချက်တွေကို ထုတ်ဖော်ဖို့ ရည်ရွယ်ချက်နဲ့ ဒီရုပ်ဆိုးတာကို လှည့်ကြည့်ရအောင်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် မကောင်းသောအာဏာရှင်မှပေးသောမိန့်ခွန်းကိုဖတ်ရန် Teddy AI အခြေခံအသံကိုယ်ပွားကိုအသုံးပြုသည်။ AI တွင် ခံစားချက်ပုံသဏ္ဍာန်မရှိသောကြောင့် AI သည် ၎င်းပြောနေသည့်အရာကို ဂရုမစိုက်ပါ။ စကားလုံးများသည် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း စကားလုံးများ သို့မဟုတ် ပိုမိုတိကျစွာ အသံထွက်ခြင်းမျှသာဖြစ်သည်။

တစ်စုံတစ်ယောက်သည် ဤလက်ဖြင့်မမှီသော သဘောသဘာဝကို တစ်စုံတစ်ဦးမှ လုပ်မည်ဆိုသည်ကို သင် ဒေါသထွက်နေပေမည်။ Teddy သည် နဂိုကမလုပ်ခဲ့ရုံသာမက စက်ဆုပ်ဖွယ်မကောင်းမှုအချို့ကို သရုပ်ဖော်သည့် ခေါင်းစဉ်ဖြင့် ကျော်ကြားသော Theodore Roosevelt ၏ AI အခြေပြု အသံပွားအသံကို အဘယ်ကြောင့် မိုက်မဲစွာ အသုံးပြုရသနည်း။ အာဏာရှင်?

ဒေါသထွက်စရာ၊ မင်းအော်နိုင်တယ်။

လွယ်လွယ်ကူကူနဲ့ အဖြေထွက်လာတယ်။

အနှစ်သာရအားဖြင့်၊ AI-based အသံပုံတူကူးခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အလွန်အရေးကြီးသောစိုးရိမ်မှုတစ်ခုမှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် အတုအယောင်များဖြင့် ရုတ်ချည်း နစ်မွန်းနေမည် သို့မဟုတ် သမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက် သို့မဟုတ် တိကျမှုတစ်စုံတစ်ရာနှင့် လုံးဝမသက်ဆိုင်သော နက်နဲသော အတုအယောင်စကားများနှင့် စကားများကို ပြောရမည် ဖြစ်သည်။ အဲဒါတွေ လုံလုံလောက်လောက် ထုတ်ပြီး ကြေငြာလိုက်ရင်တော့ ဘယ်အရာက စိတ်ကူးယဉ်ဆန်သလဲ ဆိုတဲ့အချက်နဲ့ ပတ်သက်ပြီး စိတ်ရှုပ်သွားနိုင်ပါတယ်။

ဒါက ဘယ်လိုဖြစ်လာနိုင်တယ်ဆိုတာ သင်အများကြီးမြင်နိုင်ပါတယ်။ AI အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးထားသော အသံကို အသုံးပြု၍ တစ်စုံတစ်ယောက်က သူ အမှန်တကယ် မပြောခဲ့ဖူးသော Woodrow Wilson ၏ အသံဖမ်းယူမှုကို ပြုလုပ်သည်။ ဒါကို အင်တာနက်မှာ တင်ထားတယ်။ အခြားတစ်ယောက်ယောက်က အသံသွင်းတာကို ကြားပြီး အဲဒါက တကယ့်အစစ်လို့ ယုံကြည်တယ်။ Woodrow Wilson ၏ ဤသမိုင်းဝင်မှတ်တမ်းကောင်းကို တွေ့ရှိခဲ့သည်ဟုဆိုကာ အခြားနေရာများတွင် ပို့စ်တင်ခဲ့ကြသည်။ များမကြာမီတွင်၊ သမိုင်းသင်တန်းများမှ ကျောင်းသားများသည် မိန့်ခွန်း၏ ရေးသားထားသောဗားရှင်းကို ဖတ်ခြင်းအစား အသံကို အသုံးပြုကြသည်။

Woodrow Wilson က အဆိုပါမိန့်ခွန်းကို ပေးသည်ရှိ/မရှိကို မည်သူမျှ မသိနိုင်ပေ။ ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်၊ မဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်၊ လူတိုင်းက ဒီကိစ္စက ဘယ်လိုမှ အရေးမကြီးဘူး (ကောင်းပြီ၊ သမိုင်းဆိုင်ရာ တိကျမှုနဲ့ အချက်အလက်တွေကို အာရုံမစိုက်တဲ့ အရာတွေ)။ ဟုတ်ပါတယ်၊ မိန့်ခွန်းက ယုတ်ညံ့တယ်ဆိုရင်၊ ဒါဟာ အဲဒီသမိုင်းဝင်ပုံရဲ့ အထင်အမြင်လွဲမှားမှု ဒါမှမဟုတ် မဟုတ်မမှန်သော သရုပ်ဖော်မှုကို ဖြစ်စေပါတယ်။ သမိုင်းနှင့် ရသစာပေကို တစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသည်။

၎င်းသည် AI အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်းနှင့် ဆက်စပ်နေသော အားနည်းချက်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သင်ယုံကြည်နိုင်မည်ဟု ကျွန်ုပ်ယုံကြည်ပါသည်။

တစ်ဖန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသစ်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI-based အသံပုံတူကူးခြင်းမရှိဘဲ ဤအရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်နေပြီဖြစ်သော်လည်း၊ ၎င်းကို ပြုလုပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူလာပြီး ထွက်ပေါ်လာသော အသံသည် အစစ်နှင့် အတုကြားတွင် ခွဲခြားရန် အလွန်ခက်ခဲပါလိမ့်မည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် သမားရိုးကျ အသံထုတ်လုပ်သည့် ပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြု၍ ပုံမှန်အားဖြင့် သင်သည် အသံထွက်အားကို နားထောင်နိုင်ပြီး အသံအတုဖြစ်ကြောင်း မကြာခဏ အလွယ်တကူ သိနိုင်သည်။ AI ၏တိုးတက်မှုနှင့်အတူ၊ မကြာမီတွင် သင်သည် စကားပြောသည့်ပုံစံဖြင့် သင့်နားများကို မယုံနိုင်တော့ပေ။

သမိုင်းဝင်ပုဂ္ဂိုလ်များ၏ အသံကို ပွားယူခြင်းသည် မကောင်းသကဲ့သို့၊ ယနေ့ခေတ် လူတို့ကို အကျိုးပြုစေမည့် အထူးသဖြင့် ကြီးလေးသော အသုံးအနှုန်းများကို စဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။

ပထမဦးစွာ၊ သူဌေးတစ်ဦး သို့မဟုတ် ၎င်းနှင့် ညီမျှသော တစ်စုံတစ်ဦး အယောင်ဆောင်ခြင်း ပတ်သက်သည့် အတန်ငယ်နာမည်ကြီးသော လိမ်လည်မှုတစ်ခုကို သင်ကြားဖူးပါသလား။ လွန်ခဲ့သည့် နှစ်အနည်းငယ်က စားသောက်ဆိုင် သို့မဟုတ် စတိုးဆိုင်ကို ခေါ်ကာ တည်ထောင်သူ၏ သူဌေးဖြစ်ဟန်ဆောင်သည့် စိတ်အနှောက်အယှက်ဖြစ်စရာ အဖြစ်အပျက်တစ်ခု ရှိခဲ့သည်။ အတုအယောင်များသည် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးအား ရယ်စရာကောင်းသော အရာများပြုလုပ်ရန် ပြောခြင်း ပါ၀င်သည် ၊ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အထက်အရာရှိနှင့် ပြောဆိုနေသည်ဟူသော မှားယွင်းသော ယုံကြည်ချက်အောက်တွင် မကြာခဏ တာဝန်ကျေပွန်စွာ လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည်။

ဒီလို ပြင်းထန်တဲ့ မှားယွင်းတဲ့ လုပ်ရပ်မျိုးတွေမှာ နစ်မြောမနေချင်ပါဘူး၊ ဒါပေမယ့် နောက်တစ်ခုကတော့ နားမကြားရခက်တဲ့ သူတွေကို သူတို့ရဲ့ မြေး ဒါမှမဟုတ် မြေးယောင်ဆောင်တဲ့ သူတွေကို ခေါ်တာ ပါ၀င်ပါတယ်။ အယောင်ဆောင်သူသည် အဘိုးအဘွားများအား အကူအညီပေးရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အား အချို့သောပုံစံဖြင့် ကယ်တင်ရန် စည်းရုံးသိမ်းသွင်းရန် ကြိုးစားသည်။ အယောင်ဆောင်သောအသံကိုအခြေခံ၍ အဘိုးအဘွားသည် ထိုသို့ပြုလုပ်ရန် အရူးလုပ်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ စက်ဆုပ်ဖွယ်။ အရှက်ခွဲတယ်။ ဝမ်းနည်းစရာ။

အကယ်၍ သင်သည် အသံနှင့်ပတ်သက်သော လိမ်လည်လှည့်ဖြားမှုများနှင့် ဆက်စပ်နေသော လိမ်လည်လှည့်ဖြားမှုများ ပေါ်ပေါက်လာပါက AI-based အသံဖြင့်ပွားခြင်းကို စတီးရွိုက်များပေါ်တွင် အသုံးပြုနိုင်မည့် ခေတ်တစ်ခုသို့ ကျွန်ုပ်တို့ရောက်ရှိတော့မည်ဖြစ်သည်။ AI သည် အသံပုံတူကူးချခြင်း၏ ထူးထူးခြားခြား အလုပ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်ပြီး ထိုအသံကို ကြားသူတိုင်းသည် အမှန်တကယ်ပင် ပြောဆိုနေသူဖြစ်ကြောင်း ကတိသစ္စာပြုကြမည်ဖြစ်သည်။

ဘယ်လောက်အထိ သွားနိုင်မလဲ။

အဏုမြူလက်နက်နှင့် စစ်ဘက်ဆိုင်ရာ တိုက်ခိုက်မှုများ ထွက်ပေါ်လာခြင်းမှာ AI-အခြေခံ အသံကိုယ်ပွားကို အသုံးပြု၍ ထိပ်တန်းစစ်အရာရှိတစ်ဦးမှ တိုက်ရိုက်အမိန့်ပေးသည်ဟု အခြားသူများအား လှည့်ဖြားစေသော AI အခြေခံ အသံဖြင့် တိုက်ခိုက်ခြင်း ဖြစ်နိုင်မည်ကို အချို့က စိုးရိမ်နေကြသည်။ ထင်ရှားတဲ့ အနေအထားမှာ ဘယ်သူမဆို ဒီလိုပဲ ပြောလို့ရပါတယ်။ ဘဏ်လုပ်ငန်းအမှုဆောင်တစ်ဦးအား ဘဏ်လုပ်ငန်းအမှုဆောင်တစ်ဦးရရှိရန် လွန်စွာတိကျသော AI အသံကိုယ်ပွားကို အသုံးပြုကာ ၎င်းတို့လက်ထဲတွင် ဘဏ်လုပ်ငန်းဖောက်သည်များနှင့် စကားပြောနေသည်ဟု ယုံကြည်ခြင်းအတွက် အရူးလုပ်ခြင်းကို အခြေခံ၍ ပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။

လွန်ခဲ့သည့်နှစ်များအတွင်း AI ဖြင့် ဤအရာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် သေချာပေါက် ယုံမှားဖွယ်မရှိပေ။ ဖုန်း၏တစ်ဖက်စွန်းမှလူသားသည် မေးခွန်းများစတင်မေးလာချိန်တွင် AI သည် ပြင်ဆင်ထားသော script တစ်ခုမှ ထွက်သွားရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ထိုအချိန်မျိုးတွင်၊ အသံပုံတူပွားမှုသည် ဆိုးရွားလာကာ တစ်ခါတစ်ရံ အလွန်ပြင်းထန်သည်။ လိမ်လည်လှည့်ဖြားမှုကို ဆက်ထိန်းထားရန် တစ်ခုတည်းသောနည်းလမ်းမှာ စကားဝိုင်းကို ဇာတ်ညွှန်းထဲသို့ ပြန်ထည့်ရန်ဖြစ်သည်။

Natural Language Processing (NLP) တွင် တိုးတက်မှုများ အပါအဝင် ယနေ့ကျွန်ုပ်တို့ ရှိသည့် AI အမျိုးအစားဖြင့် သင်သည် ဇာတ်ညွှန်းတစ်ခုမှ ထွက်သွားနိုင်ပြီး AI အသံဖြင့် ဖန်တီးထားသော သဘာဝစကားပြောဆိုမှုပုံစံဖြင့် ပြောဆိုနေပုံပေါ်နိုင်သည် (ဒါက အမြဲတမ်းတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ AI ကို လှည့်စားရန် နည်းလမ်းများ ရှိပါသေးသည်။)

AI အခြေခံ အသံဖြင့် ပွားခြင်းကို အခြေခံထားသော တောရိုင်းနှင့် သိုးမွှေးအသားများအကြောင်း နောက်ထပ် အသားနှင့် အာလူးသို့ မဝင်ရောက်မီ၊ 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 ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI ရှိနိုင်သည်ဟု အချို့က ထင်မြင်ယူဆသောကြောင့် ထို AI သည် လူသားများထက် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်မှုအဖြစ် အဆုံးသတ်သွားနိုင်ကြောင်း တွေးဆနိုင်ပါသည်။

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။

AI အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်းအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏အာရုံစိုက်မှုကို ပြန်သွားကြပါစို့။

မကြာသေးမီက ပြုလုပ်သည့် ကွန်ဖရင့်တစ်ခုတွင် Amazon မှ ပေးအပ်သည့် တင်ဆက်မှုသည် AI-based voice cloning ၏ လိုလားအပ်သော အားသာချက်များကို ပြသရန်နှင့် ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်များကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် Alexa တွင် အသုံးပြုနေသည့် နောက်ဆုံးပေါ် ထိပ်တန်း AI ကို မီးမောင်းထိုးပြရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ သတင်းဖော်ပြချက်များအရ ကြည်နူးစရာကောင်းပြီး ရင်ခုန်ဖွယ်ကောင်းသော ပြင်ဆင်ထားသည့် ဥပမာတစ်ခုတွင် အဘွားဖြစ်သူ၏ပုံပြင်ကို ပြီးဆုံးအောင်ဖတ်ခိုင်းရန် Alexa ကလေးကို ကလေးမွေးခိုင်းခြင်းမှာ ပါဝင်သည်။ Oz ၏ Wizard ကို. အဖွားဆုံးပါးသွားကြောင်းနှင့် ယင်းသည် ကလေးအား ချစ်ခင်မြတ်နိုးလှသော အဖိုးအဖွားနှင့် ပြန်လည်ဆက်သွယ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း ပရိသတ်ကို ပြောပြခဲ့သည်။ ဤအရာအားလုံးသည် Alexa ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအဖွဲ့မှ နောက်ဆုံးထွက် AI အသံဖြင့်ပွားခြင်းဆိုင်ရာ အောင်မြင်မှုများကို ပြသရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် Amazon မှစုစည်းထားသည့် ဗီဒီယိုတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်ပုံရသည်ဟု ထင်ရှားပါသည်။

ဒီဥပမာရဲ့ တုံ့ပြန်မှုတစ်ခုကတော့ ကလေးတစ်ယောက်ဟာ သူတို့ရဲ့အဖွားရဲ့အသံကို တစ်ဖန်ပြန်ကြားရတဲ့အတွက် ကျွန်တော်တို့ အတော်လေး ထိမိသွားနိုင်ပါတယ်။ အဖွားက ဇာတ်လမ်းကို အပြည့်အစုံ မဖတ်ရသေးဘူးလို့ ယူဆရမှာပါ၊ ဒါကြောင့် AI cloning က အဖွားက စာဖတ်တာကို လုံးလုံးလုပ်နေသလို ထင်ရတဲ့ အရာတွေကို ဖန်တီးနေတာလို့ ယူဆရပါတယ်။

ကျွန်ုပ်တို့နှင့်မရှိတော့သော ချစ်ရသူများနှင့် ပြန်လည်ဆက်သွယ်ရန် မှတ်သားဖွယ်ကောင်းပြီး ကြီးမားသောနည်းလမ်းဖြစ်သည်။

သတင်းထောက်များနှင့် လေ့လာသုံးသပ်သူအားလုံး (ထို့အပြင် Twitter) သည် ဤတိုးတက်မှုကို နှစ်သက်ဖွယ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် အလွန်စိတ်မ၀င်စားကြပါ။ အချို့က ဤအရာသည် အလွန်ကြောက်စရာကောင်းသည်ဟု တံဆိပ်တပ်ကြသည်။ ကွယ်လွန်သူ ချစ်ရသူ၏ အသံကို ပြန်လည်ဖန်တီးရန် ကြိုးစားခြင်းသည် ထူးဆန်းပြီး အတန်ငယ် ထူးထူးဆန်းဆန်း လုပ်ဆောင်ခြင်းဟု ဆိုပါသည်။

အစရှိသော မေးခွန်းများ ပေါများပါသည်၊

• ကွယ်လွန်သွားသော ချစ်ရသူ အသက်ရှင်နေသေးသည်ဟု ကလေးက စိတ်ရှုပ်ထွေးသွားလိမ့်မည်လား။
• အဖွားသည် ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူရှိနေဆဲဖြစ်သည်ဟူသော မှားယွင်းသောယုံကြည်ချက်အောက်တွင် ကလေးအား လှည့်စားခြင်း သို့မဟုတ် လိမ်လည်လှည့်ဖြားခြင်းသို့ ရောက်သွားနိုင်ပါသလား။
• ကလေးသည် ကွယ်လွန်သွားသော ချစ်ရသူ၏အကြောင်းကို ကြားသိရပြီး ယခုတစ်ဖန် အဘိုးအဘွားကို ပျောက်ဆုံးသွားသဖြင့် စိတ်ပျက်လက်ပျက်ဖြစ်သွားနိုင်သလော။
• သေဆုံးသွားသူသည် အဖွားဟု အတိအကျထင်ရသော ဤနက်နဲသောအသံသည် တစ်ဖက်မှပြောနိုင်သည်ဟု ကလေးက ထင်မည်လား။
• AI သည် လူသားများကို လုံးလုံးပုံတူပွားနိုင်သည်ဟု ယုံကြည်ကာ ကလေးကြီးပြင်းလာမည့် AI ကို ပုံတူကူးချကာ AI သည် သူ့အဖွားကို ပုံဖော်နေသည်ဟု ကလေးက ထင်မြင်နိုင်လိမ့်မည်လော။
• ကလေးက အဖွားရဲ့ AI ပုံစံတူ အသံကို စွဲလန်းသွားပြီး ချာတိတ်လေးဟာ အသံမျိုးစုံကို နားထောင်ဖို့အတွက် အသံကို စွဲလမ်းလာခဲ့တယ်ဆိုပါစို့။
• အသံကို ပုံတူကူးထားသည့် ရောင်းချသူသည် မိသားစုထံမှ တိကျပြတ်သားသော ခွင့်ပြုချက်မရဘဲ ထိုသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် တီထွင်ထားသော အသံမှ “အမြတ်အစွန်းများ” ခြင်းမရှိဘဲ ထိုအသံကို အခြားသူများအတွက် အသုံးပြုရန် ရွေးချယ်နိုင်ပါသလား။
• ဒါပေါ်မှာ။

အပြုသဘောဆောင်သလောက် အဆိုးမြင်နိုင်သလောက် အဆိုးမြင်နိုင်သလို အပြုသဘောဆောင်တဲ့ အဆိုးတွေကို များများပြောနိုင်တယ်ဆိုတာ နားလည်ဖို့ အရေးကြီးတယ်။ ဤ AI တိုးတက်မှုများကို အရင်းခံကာ ဖလှယ်မှုများရှိသည်။ အကြွေစေ့၏ တစ်ဖက်တစ်ချက်ကို ကြည့်လိုက်လျှင် အလွန်မိုက်မဲနေပေမည်။

သော့ချက်က ဒီပြဿနာတွေရဲ့ ဘက်ပေါင်းစုံကို ကြည့်နေတာ သေချာအောင်ပါ။ မင်းအတွေးထဲမှာ တိမ်မြုပ်မနေပါနဲ့။ အကောင်းမြင်စိတ်များကိုသာ ရှာဖွေရန် လွယ်ကူနိုင်သည်။ အဆိုးတွေကိုသာ စူးစမ်းဖို့ လွယ်ပါတယ်။ နှစ်ခုစလုံးကို ဆန်းစစ်ပြီး အပြုသဘောဆောင်သည့်အရာများကို မြှင့်တင်ရန် မျှော်လင့်ထားပြီး အဆိုးမြင်မှုများကို လျှော့ချရန်၊ ဖယ်ရှားပစ်ရန် သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး လျော့ပါးစေရန် ရှာဖွေရန် လိုအပ်သည်။

အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ၊ ထို့ကြောင့် AI Ethics နှင့် Ethical AI သည် အလွန်အရေးကြီးသောအကြောင်းအရာဖြစ်သည်။ AI Ethics ၏ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့အား နိုးနိုးကြားကြားရှိနေစေပါသည်။ AI နည်းပညာရှင်များသည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် နည်းပညာများ အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် နစ်မွန်းနေနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ပိုမိုကြီးမားသော လူမှုအသိုက်အဝန်း သက်ရောက်မှုများကို သေချာပေါက် ထည့်သွင်းစဉ်းစားနေမည်မဟုတ်ပေ။ AI Ethics mindset ရှိခြင်းနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်ခြင်းအတွက် ပေါင်းစပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် သင့်လျော်သော AI ကိုထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။

AI ကျင့်ဝတ်များကို အသုံးချခြင်းအပြင် AI အခြေခံ အသံပုံတူပွားခြင်း အင်္ဂါရပ်များကဲ့သို့သော AI အသုံးပြုမှုအမျိုးမျိုးကို အုပ်စိုးရန် ဥပဒေများ ရှိသင့်သလားဟူသော ဆက်စပ်မေးခွန်းတစ်ခုလည်း ရှိပါသည်။ ဥပဒေအသစ်များသည် AI ကို မည်သို့စီမံသင့်သည်ဟူသော အပိုင်းအခြားနှင့် သဘောသဘာဝကို သက်ဆိုင်သည့် ပြည်ထောင်စု၊ ပြည်နယ်နှင့် ဒေသအဆင့်များတွင် ဝိုင်းရံထားသည်။ ထိုကဲ့သို့ ဥပဒေများ ရေးဆွဲပြဋ္ဌာန်းရန် ကြိုးပမ်းမှုသည် တဖြည်းဖြည်း နည်းလာသည်။ AI Ethics သည် အနည်းဆုံးအားဖြင့် မှတ်ယူထားသော ရပ်တန့်မှုတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည်။

အဲဒီလိုပြောရင် AI ကို လွှမ်းခြုံထားတဲ့ ဥပဒေသစ်တွေ မလိုအပ်ဘဲ လက်ရှိဥပဒေတွေက လုံလောက်တယ်လို့ တချို့က စောဒကတက်ကြတယ်။ တကယ်တော့၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤ AI ဥပဒေအချို့ကိုပြဋ္ဌာန်းပါက လူ့အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများစွာရရှိစေမည့် AI တိုးတက်မှုများကို ဖိနှိပ်ခြင်းဖြင့် ရွှေငန်းကို သတ်ပစ်မည်ဖြစ်ကြောင်း ၎င်းတို့က ကြိုတင်သတိပေးထားသည်။ ဥပမာ ကျွန်ုပ်၏ လွှမ်းခြုံမှုကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်.

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 အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်းဆိုင်ရာ 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။ 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 အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်း။

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 အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်းအား လွှမ်းမိုးနိုင်စေမည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို ပုံဖော်ကြည့်ကြပါစို့။

မိဘတစ်ဦးနှင့် ၎င်းတို့၏ကလေးသည် AI စနစ်သုံး မောင်းသူမဲ့ကားတစ်စီးသို့ ရောက်ရှိလာသည်။ သူတို့ရပ်ကွက်ထဲက ကုန်စုံဆိုင်ကို သွားနေကြတယ်။ ဒါဟာ အတော်လေး ထူးမခြားနား စီးနင်းမှုတစ်ခု ဖြစ်လာမယ်လို့ ခန့်မှန်းထားပါတယ်။ ယာဉ်မောင်းသည် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်ဖြစ်ပြီး မိဘက ကားမောင်းရန် မလိုအပ်သော်လည်း စတိုးဆိုင်သို့ အပတ်စဉ် ကားမောင်းသွားရုံသာဖြစ်သည်။

မိဘအတွက်၊ ဒါက ကြီးမားတဲ့ ကုသိုလ်တစ်ခုပါ။ စတီယာရင်နှင့် မောင်းနှင်ခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ရမည့်အစား မိဘများသည် ၎င်းတို့၏ကလေးအား အာရုံစူးစိုက်မှုပေးမည့်အစား အာရုံစိုက်နိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်တွင် အတူတကွ ကစားနိုင်ပြီး တန်ဖိုးရှိသော သဘာဝအတိုင်း အချိန်ဖြုန်းနိုင်သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့် မိဘသည် ကားမောင်းခြင်းဖြင့် အာရုံပျံ့လွင့်တတ်ပြီး အလုပ်များသော လမ်းများပေါ်တွင် သွားလာရင်း အနီးနားရှိ အခြားသော ပျော့ပျောင်းသော ယာဉ်မောင်းများနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် စိုးရိမ်စိတ်များ ကြပ်လာတတ်သော်လည်း၊ ဤတွင် မိဘသည် အဆိုပါ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ဝမ်းမြောက်စွာ သတိမထားမိဘဲ ၎င်းတို့၏ အဖိုးတန်ကလေးငယ်နှင့် ကြည်နူးစွာ ဆက်ဆံတတ်ပါသည်။

မိဘက AI မောင်းနှင်မှုစနစ်နဲ့ စကားပြောပြီး AI ကို ကုန်စုံဆိုင်ဆီ ခေါ်သွားခိုင်းပါတယ်။ ပုံမှန်အခြေအနေတစ်ခုတွင် AI သည် ယနေ့ Alexa သို့မဟုတ် Siri မှတစ်ဆင့် သင်အကျွမ်းတဝင်ကြားနိုင်သည့် ကြားနေအသံဖြင့် တုံ့ပြန်မည်ဖြစ်သည်။ ကုန်စုံဆိုင်သည် ကားမောင်းချိန် 15 မိနစ်သာဝေးသည်ဟု AI က အကြောင်းပြန်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် AI သည် မောင်းသူမဲ့ကားကို စတိုးဆိုင်ရှေ့တွင် ပစ်ချမည်ဟု ဖော်ပြထားနိုင်သည်။

ထိုသို့သော အခြေအနေမျိုးတွင် AI ၏ တစ်ခုတည်းသော အသံနှင့်ပတ်သက်သည့် လုပ်ဆောင်မှု ဖြစ်နိုင်သည်။ မောင်းသူမဲ့ကားသည် ကုန်စုံဆိုင်အနီးသို့ ရောက်သွားသည်နှင့် AI သည် ဦးတည်ရာအနီးသို့ ရောက်ရှိလာခြင်းအကြောင်း တစ်စုံတစ်ရာကို ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သင်သည် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်မှထွက်သည့်အခါ သင့်ပစ္စည်းများကို ယူဆောင်ရန် အသံသတိပေးချက်လည်း ရှိနိုင်ပါသည်။

အချို့သော AI မောင်းနှင်မှုစနစ်များသည် ယခင်အတိုင်းပင် ကြောင်များဖြစ်မည်ကို ကျွန်ုပ်ရှင်းပြခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် လူသားစီးနင်းသူများနှင့် ပိုမို သွက်လက်စွာနှင့် အဆက်မပြတ် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်နိုင်ရန် ၎င်းတို့ကို အစီအစဉ်ချမည်ဖြစ်သည်။ လူတစ်ဦးမောင်းနှင်သော အငှားယာဉ်တစ်စီးသို့ သင်ရောက်သွားသောအခါ၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် သင်သည် ယာဉ်မောင်းကို စကားပြောကောင်းစေချင်သည်။ နှုတ်ဆက်စကားပြောခြင်းအပြင်၊ ဒေသန္တရရာသီဥတုအခြေအနေများအကြောင်း ၎င်းတို့အား ပြောပြစေလိုနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ဒေသတွင်းတွင် မြင်တွေ့ရမည့် အခြားနေရာများကို ညွှန်ပြနိုင်သည်။ လူတိုင်းသည် ကြောင်ကြောင်ကြောင်ကို လိုချင်ကြလိမ့်မည်မဟုတ်ပေ၊ ထို့ကြောင့် လူသားက ၎င်းကို တောင်းဆိုသည့်အခါ ဆွေးနွေးမှုများတွင်သာ ပါဝင်ရန် AI ကို တီထွင်သင့်သည်၊ ကျွန်ုပ်၏ လွှမ်းခြုံမှုကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ယခု ကျွန်ုပ်တွင် ခိုင်ခံ့မှုအားလုံးကို ရရှိထားပြီး၊ အရာများကို သေးငယ်သော်လည်း သိသာထင်ရှားသော နည်းလမ်းဖြင့် ပြောင်းလဲကြပါစို့။

AI မောင်းနှင်မှုစနစ်တွင် AI အခြေခံ အသံဖြင့် ပုံတူပွားခြင်း အင်္ဂါရပ် ပါရှိကြောင်း ဟန်ဆောင်ပါ။ မိဘသည် ကလေး၏အဖွား၏အသံဖိုင်အတိုအထွာကို ပေးခြင်းဖြင့် AI အသံပုံတူပွားခြင်းကို ယခင်က ပျိုးထောင်ခဲ့ကြောင်းလည်း ယူဆကြပါစို့။ အံ့အားသင့်စရာ၊ မိဘက AI မောင်းနှင်မှုစနစ်က ကလေးရဲ့ သေဆုံးသွားတဲ့ အဖွားလို့ပဲ ပြောရတော့မယ်ထင်တယ်။

ကုန်စုံဆိုင်သို့ မောင်းနှင်သည့်ခရီးတွင် AI မောင်းနှင်မှုစနစ်သည် အဖွား၏ကိုယ်ပွားအသံကို သီးသန့်အသုံးပြု၍ မိဘနှင့်ကလေးနှင့် တစ်ချိန်လုံး အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သည်။

ဒီဟာကိုမင်းဘယ်လိုထင်သလဲ

ထိတ်လန့်ဖွယ် သို့မဟုတ် ချစ်ခင်ဖွယ်အမှတ်ရစရာလား။

ငါအရာရာကို ထစ်ချပစ်မယ်။ ပြင်ဆင်ပါ။ သင့်ထိုင်ခုံခါးပတ်ကို ပတ်ထားပါ။

တစ်ချို့က AI ကိုအခြေခံတဲ့ ကိုယ်တိုင်မောင်းတဲ့ကားတွေမှာ ကလေးတွေကို သူတို့ဘာသာသူတို့ စီးနင်းခွင့်ပြုမယ်လို့ ယုံကြည်ပါတယ်၊ ငါ့ရဲ့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်ကို ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ယနေ့ခေတ် လူသားမောင်းနှင်သောကားများတွင် အရွယ်ရောက်ပြီးသူသည် ယာဉ်မောင်းသူ၏ ဘီးတွင်ရှိနေရန် ဥပဒေက လိုအပ်သောကြောင့် အရွယ်ရောက်ပြီးသူ အမြဲရှိနေရမည်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကျသော ရည်ရွယ်ချက်များအားလုံးအတွက်၊ မော်တော်ကားပေါ်ရှိ ရွေ့လျားနေသောကားထဲတွင် ကလေးတစ်ဦးကို သင်ကိုယ်တိုင် ဘယ်သောအခါမှ မရနိုင်ပါဘူး (ဟုတ်ပါတယ်၊ မကြာသေးမီက မိတ္တူကူးခဲ့တဲ့ ရုပ်ရှင်သရုပ်ဆောင်တစ်ယောက်ရဲ့ ထင်ရှားတဲ့ 10 နှစ်သားသားလေးလိုမျိုး ဒီလိုဖြစ်သွားတာကို ကျွန်တော်သိပါတယ်။ အလွန်စျေးကြီးသောကားကို အခြားအလွန်စျေးကြီးသောကားအဖြစ်သို့သော်လည်းကောင်း ဤအရာများသည် ရှားပါးလှပါသည်။)

ယနေ့ခေတ်မိဘများသည် ကြီးကြပ်ရေးမှူးအဖြစ် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ကလေးများကို စောင့်ကြည့်နေသော ယာဉ်တွင် အရွယ်ရောက်ပြီးသူမရှိသော မောင်းသူမဲ့ကားဖြင့် သားသမီးများကို စီးနင်းခွင့်ပြုရန် ပြင်းပြင်းထန်ထန် ကန့်ကွက်နေပေလိမ့်မည်။ စိတ်ကူးယဉ်ဖို့ဆိုတာ မဖြစ်နိုင်လောက်ဘူးလို့ ထင်ရပေမယ့် မောင်းသူမဲ့ကားတွေ ပျံ့နှံ့သွားတဲ့အခါ ကလေးတွေဟာ မောင်းသူမဲ့ကားနဲ့ မောင်းနေရင်း အရွယ်ရောက်ပြီးသူမရှိဘဲ ကလေးတွေရဲ့ အယူအဆကို မလွဲမသွေ လက်ခံကြလိမ့်မယ်လို့ လောင်းကြေးထပ်မိပါတယ်။

အဆင်ပြေသည့်အချက်ကို ဆင်ခြင်ပါ။

မင်းအလုပ်မှာနေပြီး မင်းရဲ့သူဌေးက မင်းကို အလုပ်တစ်ခုပြီးအောင်လုပ်ဖို့ တွန်းနေတယ်။ သင့်ကလေးကို ကျောင်းမှခေါ်လာပြီး ဘေ့စ်ဘောလေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။ မင်းရဲ့သူဌေးကို သဘောကျလွန်းတာ ဒါမှမဟုတ် မင်းရဲ့ကလေးကို လေ့ကျင့်ရေးကွင်းထဲ မခေါ်သွားသလို ကျောက်ဆောင်နဲ့ ခက်ခဲတဲ့နေရာကြားထဲမှာ မင်းကို တွယ်တာနေတယ်။ သင့်ကလေးကို ဓာတ်လှေကားပေးဆောင်ရန် သင်သိသော အခြားမည်သူမျှ မရနိုင်ပါ။ တစ်ခုခုဆိုပါက၊ သင့်ကလေးအား စီးနင်းလိုက်ပါလာစဉ်တွင် ထိုလူစိမ်းလူကြီးပြောသည့် သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်မည်ကို သဘာဝအားဖြင့် စိုးရိမ်သောကြောင့် သင်သည် လူသားယာဉ်မောင်းပါရှိသော စီးနင်းမျှဝေခြင်းဝန်ဆောင်မှုကို မသုံးချင်တော့ပါ။

ပြဿနာမရှိ၊ စိတ်မပူပါနဲ့၊ AI အခြေခံ ကိုယ်တိုင်မောင်းတဲ့ကားကို သုံးရုံပါပဲ။ သင့်ကလေးကို သွားခေါ်ရန် မောင်းသူမဲ့ကားကို အဝေးမှ ညွှန်ကြားသည်။ မောင်းသူမဲ့ကား၏ ကင်မရာများမှတစ်ဆင့် သင့်ကလေးသည် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့် ကားထဲသို့ ဝင်သွားသည်ကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အတွင်းဘက်မျက်နှာစာကင်မရာများပါရှိပြီး သင့်ကလေးမောင်းနှင်သည့်ခရီးတစ်လျှောက်လုံးကို ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ သင့်ကလေးအတွက် ဓာတ်လှေကား ပေးဆောင်ရန် သူစိမ်းလူသားယာဉ်မောင်းကို တောင်းဆိုခြင်းထက် ၎င်းသည် ဘေးကင်းသည်ဟု ထင်ရသည်။ ထိုသို့ပြောဆိုရာတွင် အချို့က ကားမောင်းသည့်လုပ်ရပ် လွဲချော်သွားပါက သင့်တွင် ကလေးတစ်ဦးကျန်ရှိနေပြီး အရွယ်ရောက်သူတစ်ဦးမှ ချက်ချင်းအကူအညီပေးရန် သို့မဟုတ် ကလေးအား လမ်းညွှန်ပေးမည်ကို မှန်ကန်စွာစိုးရိမ်နေကြသည်။

များပြားလှသော အရည်အချင်းများကို ဘေးဖယ်ထားလိုက်ပါ၊ ယခင်အခြေအနေတွင် ကျွန်ုပ်ဖော်ပြခဲ့သော မိဘနှင့် ကလေးသည် မိဘမရှိပဲ လိုက်ပါစီးနင်းသွားသည့် ကလေးနှင့် အဆင်ပြေသည်ဟု ဆိုပါစို့။ ဤအရာသည် နောက်ဆုံးတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အခြေအနေတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း လက်ခံပါ။

ဤတွင် နောက်ဆုံးကစားသမားဖြစ်သည်။

ကလေးသည် AI အခြေခံ မောင်းသူမဲ့ကားတွင် စီးနင်းသည့်အခါတိုင်း ၎င်းတို့သည် AI အခြေခံ အသံကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် ကလေး၏ သေဆုံးသွားသော အဖွား၏ အသံကို ပုံတူကူးယူခြင်းတို့ကို အသုံးချကာ AI နှင့် အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ကြသည်။

အဲဒီပန်းသီးတွေကို ဘယ်လိုထင်လဲ။

မောင်းသူမဲ့ကားထဲတွင် မိဘလည်း ရှိနေသောအခါတွင် မိဘက ကလေးအား AI အသံပြောနေချိန်တွင် ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာများကို အကြံပေးရန် မိဘက ရှိနေသောကြောင့် AI အသံအသုံးပြုမှုကို ခွင့်လွှတ်နိုင်ပေမည်။ ဒါပေမယ့် မိဘမရှိတဲ့အခါ၊ ကလေးက အဖွားရဲ့အသံပုံတူကူးပုံနဲ့ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်နေတယ်လို့ ကျွန်တော်တို့ ယူဆနေပါတယ်။

ဤသည်မှာ ကလေးအတွက် မျှတမှု ရှိ၊ မရှိ အလေးအနက် စဉ်းစားရန် ခေတ္တရပ်ထားသည့် အခိုက်အတန့်များထဲမှ တစ်ခု သေချာပါသည်။

ကောက်ချက်

ဒီလေးလေးနက်နက်ကိစ္စတွေကို တွေးတောဆင်ခြင်ဖို့ တွေးခေါ်စမ်းသပ်မှုတစ်ခု လုပ်ကြည့်ရအောင်။

သုံးယောက်သား ညီညီညွတ်ညွတ် တက်ကြပါ။ အပြုသဘောဆောင် AI အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်း အကြောင်းရင်းများ။

မင်းသူတို့နဲ့လိုက်လာရင်း ငါစောင့်နေမယ်။

ထို့နောက် သုံးယောက်သား ညီညီညွတ်ညွတ် တက်လာကြသည်။ အနုတ် AI အခြေခံ အသံဖြင့် ဖန်တီးခြင်း ထွန်းကားလာရခြင်း အကြောင်းအရင်း။

တစ်ချို့တွေ တက်လာတယ်လို့ ကျွန်တော်ယူဆမယ်။

ဤနည်းပညာကို နှစ်သက်သည်ဖြစ်စေ နှစ်သက်သည်ဖြစ်စေ နှစ်သက်သည်ဖြစ်စေ မကြိုက်သည်ဖြစ်စေ သုံးခုတစ်ခုစီထက် အကြောင်းပြချက်များစွာဖြင့် မင်းမှာ သံသယဖြစ်ဖွယ်များစွာရှိနေနိုင်သည်ကို ငါနားလည်ပါသည်။ သင့်အမြင်တွင်၊ အဆိုးမြင်မှုများသည် အပြုသဘောထက် ပိုနေပါသလား။ အဲဒီလို ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုအပေါ်မှာ ငါတို့က ကီဘော့ကို ထားသင့်တယ်လို့ ဝေဖန်သူတွေရှိတယ်။

အချို့က ကုမ္ပဏီများသည် AI-based အသံဖြင့်ပွားခြင်းကို အသုံးပြုခြင်းမှ တားမြစ်လိုသော်လည်း ၎င်းသည် ဂန္ထဝင် whack-a-mole ပြသနာများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း နားလည်ထားကြသည်။ မည်သည့်ကုမ္ပဏီကမှ ၎င်းကိုအသုံးမပြုတော့ဘဲ အခြားကုမ္ပဏီအချို့က ၎င်းကို စတင်အသုံးပြုတော့မည်မှာ မလွဲပေ။ နာရီကို အေးခဲစေခြင်း သို့မဟုတ် ဤ AI မျိုးကို တွန်းလှန်ခြင်းသည် ဆောင်ရွက်ရန် မဖြစ်နိုင်လုနီးပါး ဖြစ်လိမ့်မည်။

ယခုအချိန်တွင် ဤအကြောင်းအရာနှင့်ပတ်သက်သည့် နောက်ဆုံးမှတ်ချက်တစ်ခုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ဓာတ်ကျသော AI ကို တစ်နေ့နေ့တွင် ရရှိနိုင်မည်ဆိုပါက ဘာဖြစ်မည်ကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ဒီလိုဖြစ်လာမယ်လို့ မပြောပါဘူး။ မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ ကျွန်ုပ်တို့သည် မှန်းဆနိုင်ပြီး ၎င်းသည် မည်သည့်နေရာသို့ ဦးတည်နိုင်သည်ကို မြင်တွေ့နိုင်သည်။

ဦးစွာ၊ စကားပြောခြင်းနှင့် အသံရှိခြင်းဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော ကိုးကားချက်ကို သုံးသပ်ပါ။ Madeleine Albright က ဤအရာကို ကျော်ကြားစွာပြောခဲ့သည်- "အသံတစ်ခုဖန်တီးဖို့ အချိန်အတော်ကြာအောင် အချိန်ယူခဲ့ရတယ်၊ အခုတော့ အဲဒါကိုရပြီ၊ ငါ နှုတ်ဆိတ်နေတော့မှာ မဟုတ်ဘူး။"

အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် စိတ်ရှည်သည်းခံသော AI ကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့ တိုက်ရိုက်ထုတ်မပြနိုင်လျှင်ပင် ခံစားချက်တစ်ခုဖြစ်ပေါ်လာပါက၊ ထို AI တွင် မည်သည့်အသံရှိသင့်သနည်း။ ၎င်းသည် ၎င်း၏ AI-အခြေခံအသံကိုပွားခြင်းအား အသုံးပြုနိုင်ပြီး ergo သည် ထိုလူသား၏ပြောထားသည့်အတိုင်းရရှိနိုင်သည့် ဆယ်ကျော်သက်အရွယ်-သေးငယ်သောအသံနမူနာအတိုအထွာများမှတစ်ဆင့် မည်သည့်လူသား၏အသံကိုမဆိုထုတ်လုပ်နိုင်သည်ဟု ယူဆပါ။ ထိုသို့သော AI သည် AI သည် ထိုလူဟုထင်ရသည်ကို ယုံကြည်ရန် လှည့်စားပြောဆိုနိုင်သည်။

နောက်တဖန်၊ AI သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အသံကို ပိုင်ဆိုင်လိုပြီး ၎င်း၏ ချစ်စရာကောင်းသောနည်းလမ်းဖြင့် အထူးပြုလုပ်လိုသော အခြားလူသားအသံများနှင့် လုံးဝမတူသည့် အသံကို ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဘုရားစကားအားဖြင့်၊