တာဝန်သိ AI သည် ACM မှ ထိပ်တန်း Professional Society မှ AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ကြေငြာချက်မှတစ်ဆင့် ထင်ရှားသော မြှင့်တင်မှုကို နှစ်သက်သည်

သတင်းမြင်လား ကြားလား?

AI Ethics စည်းမျဥ်း နောက်ထပ် အစုံအသစ်ကို ကြေငြာလိုက်ပါပြီ။

ကျေးဇူးပြု၍ လက်ခုပ်သြဘာပေးလိုက်ပါ။

နောက်တဖန်သင်ဖြစ်နိုင်သည်။ မဟုတ် အခြား AI Ethics စီရင်ထုံးများသည် အချိန်အတော်ကြာအောင် လွင့်မျောနေသောကြောင့် ၎င်းကို သတိပြုမိကြသည်။ အချို့က Ethical AI ကြေငြာချက်များသည် အဆက်မပြတ် ရပ်တန့်သွားပုံရသည်ဟု ဆိုကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့မည်မျှလိုအပ်သနည်း။ မည်သူမဆို ၎င်းတို့အားလုံးကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေနိုင်ပါသလား။ ဘယ်ဟာအကောင်းဆုံးလဲ? ကျွန်ုပ်တို့သည် AI Ethics စည်းမျဉ်းများကို ကျော်လွှားသွားနိုင်ပါသလား။ နောက် ... ပြီးတော့။

ကောင်းပြီ၊ ဒီအခြေအနေမျိုးမှာ၊ ကလပ်ရဲ့နောက်ဆုံးထွက်ရှိမှုကို အထူးကြိုဆိုသင့်တယ်လို့ ကျွန်တော်ပြောချင်ပါတယ်။

ဘာကြောင့်လဲဆိုတာ လေးလေးနက်နက် ရှင်းပြပေးပါ့မယ်။

ရှင်းလင်းချက်အနေဖြင့် ပထမဦးစွာ ကျွန်ုပ်သည် ယခုတရားဝင်သိထားသော AI Ethics စည်းမျဉ်းကို ရည်ညွှန်းပါသည်။Responsible Algorithmic Systems အတွက် အခြေခံမူများဆိုင်ရာ ထုတ်ပြန်ချက်" မကြာသေးမီက ACM နည်းပညာမူဝါဒကောင်စီမှ 26 ခုနှစ် အောက်တိုဘာလ 2022 ရက်နေ့တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည်။ ပူးတွဲခေါင်းဆောင်စာရေးဆရာ Jeanna Matthews (Clarkson University) နှင့် Ricardo Baeza-Yates (Universitat Pompeu Fabra အပါအဝင် ဤတန်ဖိုးကြီးသောစာတမ်းကို ပူးတွဲပြုစုထားသည့် ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့များကို ကျေးဇူးတင်ပါသည်။ )

ဤစာတမ်းသည် အနည်းငယ်ရင်းနှီးပုံရသည်ကို အနီးကပ်စစ်ဆေးသောအခါတွင် သင်သိပြီးသားသူများ သတိပြုမိပေမည်။

မျက်စိကောင်း။

ဤနောက်ဆုံး လူ့ဇာတိခံယူခြင်းသည် အခြေခံအားဖြင့် 2017 ခုနှစ်တွင် ACM US နည်းပညာမူဝါဒကော်မတီနှင့် ACM Europe နည်းပညာမူဝါဒကော်မတီမှ ထုတ်ပြန်ခဲ့သည့် "Algorithmic Transparency and Accountability on အစောပိုင်း ပူးတွဲထုတ်ပြန်ချက်" ၏ ပြုပြင်မွမ်းမံပြီး တိုးချဲ့ထားသော မူကွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်၏ကော်လံများမှ သစ္စာရှိစာဖတ်သူများသည် ၎င်းကို သတိရမိပေမည်။ AI Ethics နှင့် AI Law ဆိုင်ရာ အဓိကကျသော မျက်နှာစာများကို ကျွန်ုပ်၏ကော်လံတွင် ဖော်ပြထားသော 2017 အမိန့်ကို အခါအားလျော်စွာ ဖော်ပြပါသည်။

ကျွန်ုပ်၏ ကျယ်ပြန့်ပြီး ဆက်တိုက်လုပ်ဆောင်နေသော အကဲဖြတ်မှုနှင့် AI Ethics နှင့် AI Law တို့၏ ခေတ်စားလာသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ကြည့်ပါ၊ ဒီမှာလင့်ခ် နှင့် ဒီမှာလင့်ခ်ရုံအနည်းငယ်အမည်ကိုရန်။

ACM ၏ နောက်ဆုံးထုတ်ပြန်ချက်သည် အရေးကြီးသောအကြောင်းရင်းများစွာအတွက် အထူးအရေးကြီးပါသည်။

ဤတွင်အဘယ်ကြောင့်ပါပဲ။

ACM သည် အသုံးဝင်သော အတိုကောက်ဖြစ်သည်။ ကွန်ပျူတာစက်များအတွက်အသင်းကမ္ဘာ့အကြီးဆုံး ကွန်ပြူတာ အာရုံစိုက်သော အသင်းအဖွဲ့အဖြစ် သတ်မှတ်ခံရသည်။ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် အဖွဲ့ဝင် 110,000 သို့မဟုတ် ထို့ထက်မက ပါဝင်သော ACM သည် ကွန်ပျူတာနယ်ပယ်တွင် နှစ်ရှည်လများ ရှေ့ဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။ ACM သည် ကွန်ပြူတာနယ်ပယ်တွင် ထိပ်တန်းပညာရှိသုတေသနအချို့ကို ထုတ်လုပ်ပေးသည့်အပြင် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်ခြင်းနှင့် ကွန်ပြူတာကျွမ်းကျင်သူများကိုလည်း ဆွဲဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ထို့ကြောင့် ACM သည် ယေဘူယျအားဖြင့် နည်းပညာမြင့်သော အသံများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ကွန်ပြူတာနယ်ပယ်ကို တိုးတက်အောင် အပြင်းအထန် ကြိုးပမ်းခဲ့သည် (ACM ကို 1947 ခုနှစ်တွင် တည်ထောင်ခဲ့သည်)။

ဒီအပေါ်မှာလည်း ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မှတ်စုနည်းနည်းထည့်လို့ရပါတယ်။ အထက်တန်းကျောင်းမှာ ကွန်ပျူတာတွေ စတက်တုန်းက ACM မှာ ပါဝင်ခဲ့ပြီး သူတို့ရဲ့ ပညာရေးဆိုင်ရာ ပရိုဂရမ်တွေမှာ ပါဝင်ခဲ့တယ်၊ အထူးသဖြင့် သူတို့ရဲ့ နှစ်စဉ် ကွန်ပျူတာ ပရိုဂရမ်းမင်းပြိုင်ပွဲမှာ ယှဉ်ပြိုင်ဖို့ စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းတဲ့ အခွင့်အရေး (ယနေ့ခေတ်မှာ ဒီလိုပြိုင်ပွဲတွေက တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် သုံးလေ့ရှိပြီး ပုံမှန်အားဖြင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်းပါပဲ။ hackathons များ) ကျွန်ုပ်သည် တက္ကသိုလ်တက်နေစဉ် ACM တွင် ဆက်လက်ပါဝင်နေပြီး ကျောင်းသားအခန်းအရာရှိဖြစ်လာခြင်းဖြင့် ခေါင်းဆောင်မှုအကြောင်း လေ့လာရန် အခွင့်အရေးရခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းခွင်ထဲဝင်ပြီး ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အခန်းမှာ ပါဝင်ခဲ့ပြီး ခေါင်းဆောင်မှုအခန်းကဏ္ဍကို ထပ်မံတာဝန်ယူခဲ့ပါတယ်။ နောက်ပိုင်းမှာ ကျွန်တော် ပါမောက္ခဖြစ်လာတဲ့အခါ ACM ကော်မတီတွေနဲ့ အယ်ဒီတာအဖွဲ့တွေမှာ တာဝန်ထမ်းဆောင်ခဲ့ပြီး ကျောင်းဝင်းကျောင်းသားအခန်းကို ပံ့ပိုးကူညီခဲ့ပါတယ်။ ယနေ့တိုင်ပင်၊ ACM US နည်းပညာမူဝါဒကော်မတီတွင် အမှုထမ်းခြင်းအပါအဝင် ACM တွင် ကျွန်ုပ်တက်ကြွနေပါသည်။

ဘဝတစ်လျှောက်လုံး သင်ယူမှုနှင့် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ ACM ၏ ချစ်ခင်နှစ်သက်မှုနှင့် ခံနိုင်ရည်ရှိသော ရူပါရုံကို ကျွန်ုပ်နှစ်သက်ပါသည်။

မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ နောက်ဆုံးထုတ် AI Ethics ထုတ်ပြန်ချက်တွင်၊ ACM မှ ထုတ်ပြန်ထားသည့်အချက်သည် ၎င်းအတွက် ကြီးမားသောအလေးချိန်ကို ဆောင်သည်။ Ethical AI စည်းမျဉ်းများသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကွန်ပျူတာပညာရှင်အုပ်စုတစ်စု၏ စုစုပေါင်း သို့မဟုတ် စုပေါင်းအသံဖြစ်ကြောင်း ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ အခိုင်အမာဆိုနိုင်သည်။ အဲဒီမှာ တစ်ခုခုပြောနေတာ။

ကွန်ပြူတာနယ်ပယ်ရှိ အခြားသူများ၏ ပြောဆိုချက်များကို ၎င်းတို့၏ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက် ကွန်ပြူတာလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များက ထည့်သွင်းစဉ်းစားပေးသည့် သဘောဖြင့် နားထောင်ရန် စိတ်အားထက်သန်စေရန် လှုံ့ဆော်ပေးမည့် အသွင်အပြင်လည်း ရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့် ACM တွင်မရှိသော သို့မဟုတ် လေးစားထိုက်သောအဖွဲ့အကြောင်း ဘာမျှမသိသောသူများအတွက်ပင် အဆိုပါထုတ်ပြန်ချက်နှင့်ပတ်သက်၍ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းနေလိမ့်မည်ဖြစ်သည်။

အဲဒီအချိန်မှာ အဲဒါတွေက အပြင်မှာ Ethical AI အကြောင်း ကွန်ပြူတာအတွင်းက ၎င်းတို့ပြောနေသည့်အရာများကို နောက်ကွယ်မှ အတွင်းလူက ကြည့်ရှုသည့်အနေဖြင့် ကွန်ပြူတာနယ်ပယ်၏ ထုတ်ပြန်ချက်ကို ဆွဲဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ကွန်ပြူတာအသိုင်းအဝိုင်းရှိသူများသာမက လူတိုင်းအတွက် ရည်ရွယ်ထားသော်လည်း AI Ethics စည်းမျဉ်းများသည် ဘုတ်အဖွဲ့တွင် ရှိနေကြောင်း သတိပြုစေလိုပါသည်။

နောက်ဆုံးတွင် လူနည်းစု စဉ်းစားရမည့် ထပ်လောင်းလှည့်ကွက်တစ်ခုရှိသည်။

တစ်ခါတစ်ရံတွင် ပြင်ပလူများသည် ကွန်ပျူတာနှင့် AI တို့၏ လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းအပေါ် သက်ရောက်မှုများကို အထူးသတိမပြုမိဘဲ ကွန်ပြူတာချိတ်ဆက်မှုများသည် နည်းပညာတွင် ဒူးထောက်နက်နဲသည်ဟု ထင်မြင်ကြသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အဖွဲ့အစည်းများသည် ဟာ့ဒ်ဝဲ သို့မဟုတ် ဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် နောက်ဆုံးပေါ်နှင့် အကျော်ကြားဆုံးသော အောင်မြင်မှုများကိုသာ အာရုံစိုက်သည်ဟု သင်ယူဆရန် သွေးဆောင်ခံရပေမည်။ ၎င်းတို့သည် techie nerds များအဖြစ် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း ကြမ်းတမ်းသောပုံစံဖြင့် လူအများက ထင်မြင်ယူဆကြသည်။

မှတ်တမ်းကို ဖြောင့်ဖြောင့်ထားရန်၊ ကျွန်ုပ်သည် ကွန်ပျူတာထဲသို့ စတင်ဝင်ရောက်ချိန်မှစ၍ ကွန်ပြူတာ၏ လူမှုရေးဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများတွင် နှစ်မြုပ်နေခဲ့ပြီး ထိုနည်းတူ ACM သည်လည်း ထိုကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာများအတွက်လည်း နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ပါဝင်ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။

ACM မှ AI Ethics စည်းမျဉ်းများ နှင့် ပတ်သက်သော ဤကြေငြာချက်ကို စုစည်း၍ ထုတ်ပြန်ခဲ့ခြင်းကြောင့် မည်သူမဆို အံ့အားသင့်မိကြသည့်အတွက် ၎င်းတို့သည် ဤကိစ္စရပ်များနှင့် ပတ်သက်၍ ကာလရှည်ကြာ လုပ်ဆောင်နေသည့် သုတေသနနှင့် လုပ်ဆောင်မှုများကို ဂရုမစိုက်ပါ။ စိတ်ပါဝင်စားသူများ ACM ကို သေချာလေ့လာကြည့်ဖို့လည်း တိုက်တွန်းချင်ပါတယ်။ ကိုျပသျခင္းစနစ်များ တီထွင်သူများသည် ၎င်းတို့၏ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများနှင့် ကုန်ကြမ်းပစ္စည်းများ၏ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့်ပတ်သက်၍ သတိရှိရန်၊ လိုက်နာရန်၊ သတိရှိရန် လိုအပ်ကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြသော နှစ်များတစ်လျှောက် ပြောင်းလဲလာသော ပြင်းထန်သော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ကျင့်ဝတ်ကုဒ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

AI သည် ကွန်ပြူတာကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အသိပညာများရရှိလာသည့်အတွက် မီးလောင်ကျွမ်းမှုကို လှုံ့ဆော်ပေးလျက်ရှိသည်။

ယနေ့ခေတ် AI ပေါ်ပေါက်လာသည်နှင့်အမျှ ကွန်ပျူတာနယ်ပယ်တွင် ကျင့်ဝတ်နှင့် ဥပဒေရေးရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို မြင်နိုင်စွမ်းသည် သိသိသာသာ မြင့်တက်လာခဲ့သည်။ လုပ်ငန်းခွင်အတွင်းမှသူများသည် AI Ethics နှင့် AI Law ကိစ္စရပ်များအား သင့်လျော်စွာ ဂရုပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ မကြာခဏ တုန်လှုပ်ချောက်ချားနေကြပါသည်။ ဥပဒေပြုသူများသည် AI Ethics နှင့် AI Laws ကဏ္ဍများကို ပိုမိုသိရှိနားလည်လာကြသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့ဖန်တီးသော သို့မဟုတ် အသုံးပြုနေသည့် AI သည် နှစ်ဦးစလုံး အကျိုးကျေးဇူးရှိပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် ကြီးမားသောအန္တရာယ်များနှင့် အလားအလာရှိသော အားနည်းချက်များကို ဖွင့်ပေးသည်ဟူသော အယူအဆကို ကုမ္ပဏီများက အသိဉာဏ်ရှိကြသည်။

ဤနောက်ဆုံးပေါ် AI Ethics စည်းမျဥ်းများထဲသို့ မဝင်ရောက်မီ သင့်လျော်သော ဆက်စပ်အကြောင်းအရာတစ်ခုကို တည်ဆောက်နိုင်စေရန် ပြီးခဲ့သည့်နှစ်များစွာအတွင်း ဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာများကို ဖော်ထုတ်ကြပါစို့။

ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI ၏ မြင့်မားသောအသိအမြင်

မကြာသေးမီက AI ခေတ်ကို ရှေးဦးစွာ ရှုမြင်ခဲ့သည်။ AI ကောင်းအတွက်ဆိုလိုတာက လူသားတွေရဲ့ ကောင်းကျိုးအတွက် AI ကို သုံးနိုင်တယ်ဆိုတာပါပဲ။ ခြေဖနောင့်ပေါ်မှာ AI ကောင်းအတွက် ငါတို့လည်း နှစ်မြုပ်နေတယ်ဆိုတဲ့ သဘောပေါက်လာတယ်။ AI အတွက် မကောင်းပါ။. ၎င်းတွင် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုအဖြစ် တီထွင်ဖန်တီးထားသော သို့မဟုတ် ကိုယ်တိုင်ပြောင်းလဲကာ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှုများကို ပြုလုပ်ပေးသည့် AI လည်း ပါဝင်ပါသည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင် AI ကို ထိုနည်းအတိုင်း တည်ဆောက်ထားသော်လည်း အခြားအခြေအနေများတွင် ၎င်းသည် ထိုနယ်မြေသို့ ကူးပြောင်းသွားပါသည်။

ယနေ့ခေတ် AI ၏ သဘောသဘာဝနှင့်ပတ်သက်၍ ကျွန်ုပ်တို့သည် တစ်မျက်နှာတည်းတွင် ရှိနေကြောင်း သေချာစေ လိုပါသည်။

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။ Senient AI အကြောင်း ပြင်းပြင်းထန်ထန် မှန်းဆလိုလျှင် ဤဆွေးနွေးမှုသည် အလွန်ကွဲပြားသော ဦးတည်ရာသို့ သွားနိုင်သည်။ စိတ်ဓာတ်ကျသော AI သည် လူ့အရည်အသွေးဟု ထင်ရပေမည်။ Senient AI သည် လူသားတစ်ဦး၏ သိမြင်နိုင်စွမ်းနှင့် ညီမျှကြောင်း သင်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ထက်ပို၍ အချို့က ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI ရှိနိုင်သည်ဟု အချို့က ထင်မြင်ယူဆသောကြောင့်၊ ထို AI သည် လူသားများထက် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်မှု ဖြစ်နိုင်သည်ဟု စိတ်ကူးနိုင်သည် (ကျွန်ုပ်၏ စူပါဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော AI ကို စူးစမ်းရှာဖွေရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေအနေဖြင့် ကြည့်ပါ။ အကျုံးဝင်သည်။).

ကျွန်ုပ်တို့သည် အရာဝတ္ထုများကို ကမ္ဘာမြေကြီးပေါ်တွင် ထားရှိပြီး ယနေ့ခေတ် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ အာရုံမခံစားနိုင်သော AI ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အခိုင်အမာ အကြံပြုလိုပါသည်။

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။

ယနေ့ခေတ် AI ကို ပုံဖော်ရာတွင် အလွန်သတိထားပါ။

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 ယခုဝှက်ထားသော ဘက်လိုက်မှုများကို တွန်းလှန်ရန် ခက်ခဲစေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ထင်ထားသည်ထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော်လည်း AI developer များသည် မြှုပ်နှံထားသော ဘက်လိုက်မှုများအတွက် စမ်းသပ်နိုင်မည်ဟု မှန်ကန်စွာမျှော်လင့်ပြီး မျှော်လင့်နေမည်ဖြစ်သည်။ ML/DL ၏ ပုံစံနှင့်ကိုက်ညီသော 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။

ဤအရာအားလုံးတွင် AI Ethics ကို သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုများရှိပြီး AI ကို ဥပဒေပြုရန် ကြိုးပမ်းရာတွင် သင်ခန်းစာများ (သင်ခန်းစာအားလုံးမဖြစ်မီပင်) အတွက် အသုံးဝင်သော ပြတင်းပေါက်တစ်ခုကို ပေးဆောင်ပါသည်။

ယေဘုယျအားဖြင့် AI Ethics စည်းမျဥ်းများကို အသုံးပြုခြင်းအပြင် AI ၏ အမျိုးမျိုးသောအသုံးပြုမှုများကို ထိန်းချုပ်ရန် ဥပဒေများ ရှိသင့်သလားဟူသော ဆက်စပ်မေးခွန်းတစ်ခုလည်း ရှိပါသည်။ ဥပဒေအသစ်များသည် AI ကို မည်ကဲ့သို့ စီမံသင့်သည်ဆိုသည့် အပိုင်းအခြားနှင့် သဘောသဘာဝကို သက်ဆိုင်သည့် ပြည်ထောင်စု၊ ပြည်နယ်နှင့် ဒေသအဆင့်များတွင် ဝိုင်းရံထားသည်။ ထိုကဲ့သို့ ဥပဒေများ ရေးဆွဲပြဋ္ဌာန်းရန် ကြိုးပမ်းမှုသည် တဖြည်းဖြည်း နည်းလာသည်။ AI Ethics သည် အနည်းဆုံးအားဖြင့် မှတ်ယူထားသော ရပ်တန့်မှုတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်ပေးပြီး ထိုဥပဒေသစ်များတွင် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ သေချာပေါက်နီးပါး ပါဝင်မည်ဖြစ်သည်။

အချို့က ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကို အကျုံးဝင်သည့် ဥပဒေသစ်များ မလိုအပ်ကြောင်းနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ တည်ဆဲဥပဒေများသည် လုံလောက်သည်ဟု အချို့က ပြင်းပြင်းထန်ထန် ငြင်းခုံကြသည်ကို သတိထားပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤ AI ဥပဒေအချို့ကို ပြဋ္ဌာန်းပါက လူ့အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ အကျိုးကျေးဇူးများစွာရရှိစေမည့် AI ၏တိုးတက်မှုများကို ဖိနှိပ်ခြင်းဖြင့် ရွှေငန်းကို သတ်ပစ်မည်ဖြစ်ကြောင်း ၎င်းတို့က ကြိုတင်သတိပေးထားသည်။

အရင်ကော်လံတွေမှာ၊ AI ကို ထိန်းညှိတဲ့ ဥပဒေတွေ ဖန်တီးရေးဆွဲဖို့နဲ့ နိုင်ငံတကာက ကြိုးပမ်းမှုတွေ အမျိုးမျိုးကို ခြုံငုံပြီး ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်, ဥပမာ။ နိုင်ငံပေါင်း 200 နီးပါးက လက်ခံကျင့်သုံးခဲ့တဲ့ UNESCO ရဲ့ AI Ethics လိုမျိုး ကုလသမဂ္ဂရဲ့ ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှု အပါအဝင် နိုင်ငံအသီးသီးက ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး ချမှတ်ထားတဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေနဲ့ AI ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အခြေခံမူတွေနဲ့ လမ်းညွှန်ချက်တွေကိုလည်း ကျွန်တော် ခြုံငုံမိခဲ့ပါတယ်။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ဤသည်မှာ ကျွန်ုပ်ယခင်က အနီးကပ်စူးစမ်းလေ့လာခဲ့သော AI စနစ်များနှင့်ပတ်သက်သော ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စံနှုန်းများ သို့မဟုတ် လက္ခဏာရပ်များ၏ အထောက်အကူဖြစ်စေသော အဓိကကျောက်စာရင်းဖြစ်သည်-

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

အဆိုပါ AI Ethics စည်းမျဉ်းများကို AI developer များ၊ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများကို စီမံခန့်ခွဲသောသူများနှင့် AI စနစ်များကို အဆုံးစွန်ထိ ပြုစုပျိုးထောင်ပေးသည့်သူများပင်လျှင် စိတ်အားထက်သန်စွာ အသုံးချသင့်သည်ဟု ယူဆပါသည်။

ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အသုံးပြုမှု၏ AI ဘဝစက်ဝန်းတစ်ခုလုံးတွင် သက်ဆိုင်သူအားလုံးကို Ethical AI ၏ ချမှတ်ထားသော စံနှုန်းများကို လိုက်နာခြင်း၏ နယ်ပယ်အတွင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားထားသည်။ ပုံမှန်ယူဆချက်မှာ "ကုဒ်ဒါများသာ" သို့မဟုတ် AI ပရိုဂရမ်သည် AI Ethics သဘောတရားများကို လိုက်နာရမည့်အရာဖြစ်သောကြောင့် ဤသည်မှာ အရေးကြီးသော မီးမောင်းထိုးပြမှုဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် ကြိုတင်အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း AI ကို တီထွင်ရန်နှင့် ကွင်းဆင်းရန် ရွာတစ်ရွာ လိုအပ်ပြီး တစ်ရွာလုံးသည် AI ကျင့်ဝတ်စည်းကမ်းများကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပါသည်။

ကျွန်တော်လည်း မကြာသေးခင်ကမှ စစ်ဆေးခဲ့ပါတယ်။ AI ဥပဒေမူကြမ်း သိပ္ပံနှင့်နည်းပညာမူဝါဒရုံး (OSTP) မှ တစ်နှစ်ကြာကြိုးပမ်းမှု၏ရလဒ်ဖြစ်သည့် "AI Bill of Rights-Automated Systems Work for the American People" ခေါင်းစဉ်တပ်ထားသော အမေရိကန်အစိုးရတရားဝင်စာရွက်စာတမ်း၏ တရားဝင်ခေါင်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ) OSTP သည် နိုင်ငံတော်၏ အရေးပါမှုဆိုင်ရာ နည်းပညာ၊ သိပ္ပံနှင့် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ကဏ္ဍအသီးသီးတွင် အမေရိကန်သမ္မတနှင့် US Executive Office အား အကြံပေးရန် ဆောင်ရွက်ပေးသည့် ဖက်ဒရယ်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုသဘောအရ၊ ဤ AI Bill of Rights သည် တည်ဆဲ US အိမ်ဖြူတော်မှ အတည်ပြုပြီး ထောက်ခံထားသော စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်ဟု သင်ပြောနိုင်သည်။

AI Bill of Rights တွင် အဓိက အမျိုးအစားငါးခု ရှိပါသည်။

• လုံခြုံပြီး ထိရောက်သော စနစ်များ
• အယ်လ်ဂိုရစ်သမ် ခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းမှ အကာအကွယ်များ
• အချက်အလက် privacy
• အသိပေးချက်နှင့် ရှင်းလင်းချက်
• လူ့ရွေးချယ်စရာများ၊ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုနှင့် ဆုတ်ယုတ်မှု

အဲဒီတရားတွေကို သေသေချာချာ ပြန်သုံးသပ်ကြည့်တယ်။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ယခု ဤဆက်စပ် AI Ethics နှင့် AI Law ခေါင်းစဉ်များအတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် အခြေခံအုတ်မြစ်ကို ချထားလိုက်ပြီဖြစ်သောကြောင့် မကြာသေးမီက ထုတ်ပြန်ခဲ့သော ACM “Responsible Algorithmic Systems for Principles for Principles” (စကားအားဖြင့်၊ စာတမ်းခေါင်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသောကြောင့်၊ တာဝန်ရှိသော အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်စနစ်များ ၊ သင်သည် ငါ၏အကဲဖြတ်ချက်ကို ကြည့်ပါက ဘာကိုဆိုလိုသနည်း ယုံကြည်စိတ်ချရသော AIတွေ့ ဒီမှာလင့်ခ်).

ဤနောက်ဆုံးပေါ် AI Ethics စည်းမျဉ်းများဆီသို့ ခရီးတစ်ခုအတွက် သင့်ကိုယ်သင် အသင့်ပြင်ထားပါ။

ACM မှကြေငြာထားသော AI ကျင့်ဝတ်စည်းကမ်းများကို စေ့စေ့စပ်စပ်တူးပါ။

Ethical AI အကြောင်း ACM ၏ ကြေငြာချက်တွင် ဤသော့ချက်ကျောက်ကိုးခု ပါဝင်သည်-

• တရားဝင်မှုနှင့် အရည်အချင်း
• ထိခိုက်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်အောင်
• လုံခြုံရေးနှင့် privacy
• ပွင့်လင်းမြင်သာမှု
• အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုနှင့် ရှင်းပြနိုင်မှု
• ထိန်းသိမ်းရန်
• ပြိုင်ဆိုင်နိုင်မှုနှင့် စာရင်းစစ်နိုင်မှု
• တာဝန်ခံမှုနှင့် တာဝန်ယူမှု
• သဘာဝပတ်ဝန်းကျင် ထိခိုက်မှုကို ကန့်သတ်ခြင်း။

ဤနောက်ဆုံးထွက်အစုံကို အခြားမှတ်သားဖွယ်ရနိုင်သောအတွဲများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ၎င်းတို့ကြားတွင် ဆင်တူယိုးမှား သို့မဟုတ် စာပေးစာယူများ အများအပြားရှိသည်။

တစ်ဖက်တွင်၊ သင်သည် ၎င်းကို ကောင်းသောလက္ခဏာအဖြစ် မှတ်ယူနိုင်သည်။

ပတ်ဝန်းကျင်တွင် ပျံဝဲနေသော AI Ethics စည်းမျဉ်းများ အားလုံးသည် တူညီသော ခြုံငုံလွှမ်းခြုံမှုဆီသို့ ပေါင်းစပ်သွားလိမ့်မည်ဟု ယေဘူယျအားဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်နိုင်ပါသည်။ တစ်စုံတစ်ခုသည် အခြားအတွဲတစ်ခုနှင့် အနည်းငယ် ယှဉ်နိုင်သည်ကို ကြည့်ခြင်းအားဖြင့် ဤ set များသည် တူညီသော ballpark အတွင်းတွင်ရှိပြီး ရှုပ်ထွေးသော ဘယ်ဘက်အကွက်တွင် တစ်နည်းနည်းဖြင့် ထွက်လာခြင်းမဟုတ်ကြောင်း ယုံကြည်မှုကို ပေးပါသည်။

အချို့သောသူများ၏ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မကျေနပ်ချက်မှာ ဤအမျိုးမျိုးသောအစုံများသည် အကြမ်းဖျင်းတူညီနေပုံရပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့တွင် ထပ်တူပွားနေသည့်စာရင်းများစွာမရှိသင့်သော အငွေ့အသက်ကြောင့် ရှုပ်ထွေးမှုများ သို့မဟုတ် အနည်းဆုံး ထိတ်လန့်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်။ စာရင်းတစ်ခုပဲ မရနိုင်ဘူးလား။ ပြဿနာမှာ ထိုစာရင်းအားလုံးကို တစ်ပြေးညီ တိတိကျကျ တူညီစေရန် ရိုးရှင်းသော နည်းလမ်းမရှိပေ။ မတူညီသောအုပ်စုများနှင့် မတူညီသောအဖွဲ့အစည်းများသည် မတူညီသောနည်းလမ်းများဖြင့် ၎င်းကိုချဉ်းကပ်ခဲ့ကြသည်။ သတင်းကောင်းကတော့ သူတို့အားလုံးဟာ တူညီတဲ့ နိဂုံးချုပ်ကို ရောက်နေပြီဆိုတာပါပဲ။ အတွဲများတွင် ကြီးမားသော ကွဲပြားမှုများမရှိသည့်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ စိတ်သက်သာရာရနိုင်ပြီး၊

ဆန့်ကျင်သူတစ်ဦးက ဤစာရင်းများ၏ ဘုံတူညီချက်သည် အထင်ကြီးစရာဖြစ်ပြီး အုပ်စုလိုက်တွေးခေါ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နေနိုင်သည်ဟု စောဒကတက်ကာ နှိုးဆော်ပေမည်။ မတူကွဲပြားသော အုပ်စုများအားလုံးသည် တူညီသောလမ်းစဉ်ကို တွေးမြင်ကြပြီး စံကိုကျော်လွန်၍ မကြည့်နိုင်ကြခြင်းဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးသည် တူညီသောထောင်ချောက်ထဲသို့ ကျရောက်နေကြသည်။ စာရင်းများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ တွေးခေါ်မှုကို သိသိသာသာ ခိုင်မာစေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်နှာခေါင်းထက် ကျော်လွန်၍ မမြင်နိုင်ပေ။

ကျွန်ုပ်တို့၏နှာခေါင်းများကို ကျော်လွန်ကြည့်ရှုခြင်းသည် သံသယဖြစ်ထိုက်သော အကြောင်းတရားတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဆန့်ကျင်ဘက်တွေ ပြောတာတွေကို ကြားနာဖို့ ကျွန်တော် ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ပြောထားတယ်။ တခါတရံမှာ တစ်ခုခုကို လေတိုက်မိတတ်ကြတယ်။ တိုက်တန်းနစ် ဧရာမ ရေခဲတောင်ဆီသို့ ဦးတည်နေသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လင်းယုန်မျက်လုံး အနည်းငယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော် ဤ AI Ethics စည်းမျဥ်းများတွင်၊ မူပိုင်ခွင့်အရ ဖြတ်တောက်ခြင်း သို့မဟုတ် တူညီမှုမရှိသော ဖြစ်ရိုးဖြစ်စဉ်အပေါ် စိုးရိမ်ပူပန်မှုများ ဖြစ်ပေါ်စေသည့် ဆန့်ကျင်ဘက်ပြုသူများမှ အတိအကျ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်း တစ်စုံတစ်ရာ မရှိခဲ့ပါ။ ငါတို့လုပ်နေတာ အဆင်ပြေမယ်ထင်တယ်။

ဤ ACM အစုံတွင်၊ အထူးသတိထားထိုက်သည်ဟု ကျွန်ုပ်ထင်သော အထူးသတိပြုဖွယ် သို့မဟုတ် ထင်ရှားသောအချက်အချို့ရှိပါသည်။

ပထမဆုံး၊ စံနှုန်းထက် အနည်းငယ်ကွဲပြားသည့် ထိပ်တန်းအဆင့် စကားစုကို နှစ်သက်သည်။

ဥပမာအားဖြင့် ရည်ညွှန်းသည်။ တရားဝင်မှုနှင့် အရည်အချင်း (ပထမဆုံးကျည်ဆံထုတ်သည့်အရာ) သည် AI နှင့်ဆက်စပ်နေသော ဒီဇိုင်နာနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုစွမ်းရည်နှစ်ခုစလုံး၏ အရေးပါပုံသဏ္ဍန်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ထို့အပြင်၊ တရားဝင်မှု စကားစုသည် ကျွန်ုပ်တို့အား AI Ethics သို့ခေါ်ဆောင်သွားခြင်းဖြင့် အဆုံးသတ်ပါသည်။ နှင့် AI ဥပဒေနယ်ပယ်။ AI Ethics စည်းမျဥ်းအတော်များများသည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများအပေါ် လုံးလုံးနီးပါး အာရုံစိုက်ထားသော်လည်း တရားဥပဒေဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို သတိမပြုမိစေရန် ချန်လှပ်ထားရန် သို့မဟုတ် လမ်းလွဲသွားခြင်းကြောင့် ဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်ပြောရခြင်းဖြစ်ပါသည်။ တရားရေးနယ်ပယ်တွင်၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို စာအုပ်များပေါ်ရှိဥပဒေများကို “hard laws” (တရားစီရင်ရေးတရားရုံးများ၏ အလေးချိန်ကို ဆောင်ထားသည်ဟု ဆိုလိုသည်) ဖြစ်သော်လည်း၊

ကမ္ဘာကျော် ဥပဒေပညာရှင် Earl Warren က “ယဉ်ကျေးသောဘဝတွင် ဥပဒေသည် ကျင့်ဝတ်ပင်လယ်ထဲတွင် ပေါ်နေပါသည်” ဟု တစ်ချိန်လုံး အကြိုက်ဆုံးစကားများထဲမှ တစ်ခုကို မိန့်ဆိုခဲ့သည်။

AI ဥပဒေများ ရေးဆွဲခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် ပြဋ္ဌာန်းခြင်းစသည့် AI ဥပဒေများ ရေးဆွဲခြင်း၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် ပြဋ္ဌာန်းခြင်းကဲ့သို့ အရာများ၏ ခက်ခဲသော ဥပဒေဘက်ခြမ်းကိုလည်း AI ကျင့်ဝတ်များ ပါ၀င်ကြောင်း သေချာစေရန်လိုအပ်ပါသည်။

ဒုတိယအနေနဲ့ကတော့ အဲဒီစာရင်းမှာ ပါဝင်တာကို ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။ ယှဉ်ပြိုင်နိုင်မှုနှင့် စာရင်းစစ်နိုင်မှု.

မင်း AI စနစ်နဲ့ ပတ်သက်ရင် ပြိုင်ပွဲဝင်နိုင်ခွင့် ဒါမှမဟုတ် အနီရောင်အလံတင်ခြင်းရဲ့ တန်ဖိုးအကြောင်း ထပ်ခါတလဲလဲရေးခဲ့ဖူးပါတယ်။ ဒီမှာလင့်ခ်. ထို့အပြင်၊ ဝန်ထမ်းငှားရမ်းခြင်းနှင့်ရာထူးတိုးခြင်းအတွက်အသုံးပြုသည့် AI စနစ်များ၏စာရင်းစစ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဘက်လိုက်မှုဆိုင်ရာ AI စနစ်များနှင့်ပတ်သက်၍ ရှည်လျားစွာဆွေးနွေးထားသည့် AI စနစ်များကို စာရင်းစစ်ရန် တွန်းအားပေးသည့်ဥပဒေအသစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ပိုမိုမြင်တွေ့ရတော့မည်ဖြစ်သည်။ ဒီမှာလင့်ခ်. ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်၏ NYC ဥပဒေသစ်ကို ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ဝေဖန်သည့်အတိုင်း ဤစာရင်းစစ်ဥပဒေများ ချို့ယွင်းပါက၊ ၎င်းတို့သည် ဖြေရှင်းခြင်းထက် ပြဿနာများကို ပိုမိုဖန်တီးနိုင်ပေလိမ့်မည်။

တတိယအနေဖြင့်၊ AI သည် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုပြဿနာများကို တွန်းလှန်ပေးနိုင်သည့် ဖြည်းဖြည်းချင်းနိုးထလာခဲ့ပြီး ၎င်းကိုတွေ့မြင်ရသည့်အတွက် ကျေနပ်မိပါသည်။ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ခေါင်းစဉ်သည် ဤ AI Ethics စည်းမျဉ်းများတွင် ထိပ်တန်းအဆင့် ငွေတောင်းခံမှုတစ်ခု ရခဲ့သည် (စာရင်း၏ နောက်ဆုံးကျည်ဆန်ကို ကြည့်ပါ)။

AI စနစ်တစ်ခုဖန်တီးခြင်းသည် တစ်ခုတည်းသော ကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များကို များစွာသုံးစွဲနိုင်သည်။ အဆိုပါ ကွန်ပြူတာအရင်းအမြစ်များသည် တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်သောနည်းဖြင့် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုကို လွှမ်းမိုးနိုင်သူများဖြစ်သည်။ AI သည် AI နှင့်အတူပါလာသော ကုန်ကျစရိတ်များနှင့် ယှဉ်ပါက အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ပတ်သက်၍ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အပေးအယူတစ်ခုရှိသည်။ ACM ကျည်ဆန်သုံးပစ္စည်းများ၏ နောက်ဆုံးအချက်သည် AI နှင့်အတူ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို မှတ်သားစေသည်။ ကျွန်ုပ်၏ AI နှင့်ပတ်သက်သော ကာဗွန်ခြေရာခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို လွှမ်းခြုံနိုင်စေရန်၊ ကြည့်ပါ။ ဒီမှာလင့်ခ်.

ယခု ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကျင့်ဝတ်သိက္ခာပုဒ်များ၏ ACM စာရင်းကို ကောင်းကင်ယံတွင် ကြည့်ရှုပြီးပြီဆိုလျှင် ကျွန်ုပ်တို့၏ခြေချောင်းများကို ရေထဲသို့ ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ချထားလိုက်ပါသည်။

ဤသည်မှာ အဆင့်မြင့် AI ကျင့်ဝတ်သိက္ခာပုဒ်တစ်ခုစီအတွက် တရားဝင်ဖော်ပြချက်များဖြစ်သည် (တရားဝင်ထုတ်ပြန်ချက်မှ ကိုးကားထားသည်)။

1 ။ "တရားဝင်မှုနှင့် အရည်အချင်း- အယ်လ်ဂိုရီသမ်စနစ်များ၏ ဒီဇိုင်နာများသည် စီမံခန့်ခွဲမှုစွမ်းရည်နှင့် ထိုကဲ့သို့သောစနစ်များကို တည်ဆောက်အသုံးချရန် တိကျပြတ်သားသော ခွင့်ပြုချက်ရှိသင့်သည်။ ၎င်းတို့သည် အပလီကေးရှင်းဒိုမိန်းတွင် ကျွမ်းကျင်မှုရှိရန်၊ စနစ်များ၏ ရည်ရွယ်အသုံးပြုမှုအတွက် သိပ္ပံနည်းကျအခြေခံရှိရန် လိုအပ်ပြီး စနစ်၏သက်ရောက်မှုရှိသော သက်ဆိုင်သူများမှ လူမှုရေးအရတရားဝင်အဖြစ် ကျယ်ပြန့်စွာ မှတ်ယူခံရမည်ဖြစ်သည်။ စနစ်များမှ တင်သွင်းလာသော မည်သည့်အန္တရာယ်များကိုမဆို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနေသည့် ပြဿနာများနှင့် အချိုးကျကြောင်း အတည်ပြုရန် ဥပဒေနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ အကဲဖြတ်မှုများ ပြုလုပ်ရမည်ဖြစ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ သက်ဆိုင်သူအားလုံး နားလည်သဘောပေါက်ကြောင်း သိရသည်။

2 ။ "ထိခိုက်မှုအနည်းဆုံးဖြစ်အောင်- စီမံခန့်ခွဲသူများ၊ ဒီဇိုင်နာများ၊ ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ၊ အသုံးပြုသူများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်များ၏ အခြားသက်ဆိုင်သူများသည် ၎င်းတို့၏ ဒီဇိုင်း၊ အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် အသုံးပြုမှုများတွင် ပါ၀င်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အမှားအယွင်းများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများနှင့် စနစ်တစ်ခုချင်းစီနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းကို ထိခိုက်နိုင်သည့် အလားအလာများကို သတိထားသင့်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့အသုံးပြုသည့်စနစ်များတွင် ထိခိုက်မှုဖြစ်စေနိုင်သည်၊ အထူးသဖြင့် ခွဲခြားဆက်ဆံခံရမှုနှင့် သင့်လျော်သော လျော့ပါးသက်သာမှုများကို ကျင့်သုံးရန် ဆုံးဖြတ်ရန် အဖွဲ့အစည်းများသည် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်သင့်သည်။ ဖြစ်နိုင်ရင် သူတို့ကိုယ်သူတို့ ခွဲခြားဆက်ဆံခံရနိုင်တဲ့ အတိတ်က ဆုံးဖြတ်ချက်တွေရဲ့ ပုံစံတွေချည်းမဟုတ်ဘဲ လက်တွေ့စွမ်းဆောင်ရည်ရဲ့ အတိုင်းအတာတွေကနေ သင်ယူသင့်ပါတယ်။”

3 ။ "လုံခြုံရေးနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ- အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသော အားနည်းချက်အသစ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် စနစ်များ၏ ဘဝသံသရာ၏ အဆင့်တိုင်းတွင် ခိုင်မာသော ထိန်းချုပ်မှုများ အပါအဝင် အန္တရာယ်ရှိသော ပါတီများမှ အန္တရာယ်ကို လျော့ပါးစေနိုင်သည်။"

4 ။ "ပွင့်လင်းမြင်သာမှု: ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ လေ့ကျင့်မှု၊ အတည်ပြုမှု၊ နှင့် စမ်းသပ်မှုများအပြင် ဒေတာနှင့် အထွက်အရည်အသွေးကို အာမခံရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် သီးခြားတိုင်းတာမှုများအပြင် ဒေတာအတွဲများ၊ ကိန်းရှင်များနှင့် မော်ဒယ်များကို ရွေးချယ်ထားသည့် နည်းလမ်းကို စနစ် developer များအား ရှင်းလင်းစွာ မှတ်တမ်းတင်ရန် တိုက်တွန်းအပ်ပါသည်။ စနစ်များသည် အထွက်တစ်ခုစီတွင် ၎င်းတို့၏ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို ညွှန်ပြသင့်ပြီး ယုံကြည်မှုနည်းသောအခါတွင် လူသားများက ဝင်ရောက်စွက်ဖက်သင့်သည်။ developer များသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဘက်လိုက်မှုများကို ရှာဖွေရန် အသုံးပြုခဲ့သော ချဉ်းကပ်မှုများကိုလည်း မှတ်တမ်းတင်ထားသင့်သည်။ လူနေမှုဘဝနှင့် ကျန်းမာရေးအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိစေမည့် စနစ်များအတွက် သီးခြားအတည်ပြုချက်နှင့် အတည်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ လိုအပ်ပါသည်။ ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်များကို အများသူငှာ စိစစ်ခြင်းသည် အမှားပြင်ဆင်ခြင်းအတွက် အများဆုံးအခွင့်အရေးဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် developer များသည် အများသူငှာ အကျိုးစီးပွားအတွက် Third-party စမ်းသပ်မှုကို လွယ်ကူချောမွေ့စေသင့်သည်။"

5 ။ "စကားပြန်နိုင်မှုနှင့် ရှင်းပြနိုင်မှု- algorithmic စနစ်များ၏ မန်နေဂျာများအား အလုပ်ခန့်ထားသော algorithms လိုက်နာသော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ (အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုနိုင်မှု) နှင့် ၎င်းတို့ပြုလုပ်သော သီးခြားဆုံးဖြတ်ချက်များ (ရှင်းပြနိုင်မှု) နှစ်ခုလုံးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်ရန် တွန်းအားပေးပါသည်။ ရှင်းပြနိုင်မှုသည် တိကျမှုကဲ့သို့ပင် အရေးကြီးပါသည်၊ အထူးသဖြင့် အများပြည်သူဆိုင်ရာ မူဝါဒရေးရာ အကြောင်းအရာများ သို့မဟုတ် အသိအမှတ်ပြုမှုမရှိဘဲ အုပ်စုတစ်စုအပေါ် အကျိုးရှိစေရန် အယ်လဂိုရီသမ်များ မည်သို့လှည့်ဖြားခံရမည်ကို စိုးရိမ်မှုများရှိနေသော မည်သည့်ပတ်ဝန်းကျင်တွင်မဆို တိကျမှုကဲ့သို့ အရေးကြီးပါသည်။ ရှင်းလင်းချက်များနှင့် သက်သေအထောက်အထားများ ထင်ဟပ်မှုမရှိသော သို့မဟုတ် ရှင်းလင်းတင်ပြသည့် နိဂုံးပိုင်းသို့ရောက်ရှိရန် အသုံးပြုသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချသည့်လုပ်ငန်းစဉ်များအကြား ပိုင်းခြားရန် အရေးကြီးပါသည်။”

6 ။ "ထိန်းသိမ်းနိုင်မှု- စနစ်လိုအပ်ချက်များကို စာရွက်စာတမ်းပြုစုခြင်း၊ အပြောင်းအလဲများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း သို့မဟုတ် အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း၊ စမ်းသပ်မှုကိစ္စများနှင့် ရလဒ်များနှင့် အမှားများတွေ့ရှိပြီး ပြင်ဆင်ခြင်းမှတ်တမ်းများအပါအဝင် အယ်လ်ဂိုရီသမ်စနစ်အားလုံး၏ ခိုင်လုံမှုဆိုင်ရာ အထောက်အထားများကို စုဆောင်းသင့်သည်။ သင့်လျော်သော ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအသစ်နှင့်/သို့မဟုတ် အလုပ်ခန့်အပ်ထားသော မော်ဒယ်များကို အစားထိုးခြင်းစနစ်များ လိုအပ်နိုင်သည်။"

7 ။ "ယှဉ်ပြိုင်နိုင်မှုနှင့် စာရင်းစစ်နိုင်မှု- စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများသည် လူတစ်ဦးချင်းစီနှင့် အဖွဲ့များအား ရလဒ်များကို မေးခွန်းထုတ်နိုင်စေသည့် ယန္တရားများကို လက်ခံကျင့်သုံးရန်နှင့် အယ်လဂိုရီသမ်နည်းအရ အသိပေးထားသော ဆုံးဖြတ်ချက်များမှ ထွက်ပေါ်လာသော ဆိုးရွားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ပြန်လည်ဖြေရှင်းရန် ကြိုးပမ်းသင့်သည်။ မန်နေဂျာများသည် ဒေတာ၊ မော်ဒယ်များ၊ အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို စာရင်းစစ်ပြီး အန္တရာယ်ရှိသည်ဟု သံသယ သို့မဟုတ် စွပ်စွဲခံရသည့်ကိစ္စများတွင် ရလဒ်များကို ထပ်တူပြုနိုင်ရန် သေချာစေသင့်သည်။ လူတစ်ဦးချင်း၊ အများသူငှာ အကျိုးစီးပွားအဖွဲ့အစည်းများနှင့် သုတေသီများက တိုးတက်မှုများကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး အကြံပြုနိုင်စေရန် စာရင်းစစ်ဗျူဟာများကို လူသိရှင်ကြား ထုတ်ပြန်သင့်သည်။”

8 ။ "တာဝန်ခံမှုနှင့် တာဝန်ယူမှု- အများပိုင်နှင့်ပုဂ္ဂလိကအဖွဲ့များသည် ၎င်းတို့အသုံးပြုသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် ပြုလုပ်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက် တာဝန်ခံသင့်သည်၊ ထို အယ်လဂိုရီသမ်များက ၎င်းတို့၏ရလဒ်များကို မည်သို့မည်ပုံထုတ်လုပ်ကြောင်း အသေးစိတ်ရှင်းပြရန် မဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ ပေးထားသောစနစ်တစ်ခုစီကိုဖွဲ့စည်းသည့် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုချင်းစီအတွက်တင်မဟုတ်ဘဲ ၎င်းတို့၏ သီးခြားအခြေအနေများတွင် ဖြန့်ကျက်ထားသည့် စနစ်တစ်ခုလုံးအတွက် တာဝန်ရှိသင့်သည်။ အလိုအလျောက်စနစ်များတွင် ပြဿနာများကို တွေ့ရှိသောအခါ၊ အဆိုပါစနစ်များကို အသုံးချခြင်းအတွက် တာဝန်ရှိသော အဖွဲ့အစည်းများသည် ပြဿနာကို ပြန်လည်ဖြေရှင်းရန် ၎င်းတို့လုပ်ဆောင်ရမည့် တိကျသည့်လုပ်ဆောင်ချက်များကို မှတ်တမ်းတင်ထားသင့်ပြီး ယင်းနည်းပညာအသုံးပြုမှုကို မည်သည့်အခြေအနေမျိုးတွင်မဆို ရပ်ဆိုင်းသင့်သည် သို့မဟုတ် ရပ်စဲသင့်သည်။

9 ။ "သဘာဝပတ်ဝန်းကျင် ထိခိုက်မှုကို ကန့်သတ်ခြင်း- လေ့ကျင့်ရေး နှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု တွက်ချက်မှု နှစ်ခုလုံးမှ ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှု အပါအဝင် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ထိခိုက်မှု ခန့်မှန်းချက်များကို အစီရင်ခံရန် အယ်လ်ဂိုရီသမ်စနစ်များကို အင်ဂျင်နီယာချုပ်ထားသင့်သည်။ AI စနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှုအား ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ အသုံးချသည့် ဆက်စပ်အခြေအနေအရ လိုအပ်သော တိကျမှုအတိုင်းအတာကို သေချာစေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်သင့်သည်။"

ထိုအရေးကြီးသော AI ကျင့်ဝတ်သိက္ခာပုဒ်တိုင်းကို ဂရုတစိုက်နှင့် အမြဲဖတ်ရှုနေမည်ဟု ယုံကြည်ပါသည်။ ကျေးဇူးပြု၍ သူတို့ကို နှလုံးသွင်းပါ။

ကောက်ချက်

ACM အသံထွက်၏ သိမ်မွေ့သော်လည်း ထပ်တူထပ်မျှ အရေးကြီးသော အပိုင်းတစ်ခု ရှိသည်၊ များစွာသောသူတို့သည် အမှတ်မထင် မေ့သွားလိမ့်မည်ဟု ကျွန်တော် ယုံကြည်ပါသည်။ ဒါကို မင်းသတိထားဖို့ ငါသေချာပြောပါရစေ။

AI Ethics စည်းမျဥ်းများနှင့် ဆက်စပ်သော အပေးအယူများကို ချိန်ဆရန် ခက်ခဲနေသော ပြဿနာကို ဆွေးနွေးသည့် အပိုင်းကို ရည်ညွှန်းပါသည်။ Ethical AI သဘောတရားများကိုဖတ်ပြီး သီလအားလုံးသည် အလေးချိန်တူညီသည်ဟု ယူဆကြသည့်အခါ လူအများစုသည် ခေါင်းငုံ့ကာ ခေါင်းညိတ်လေ့ရှိကြပြီး သီလအားလုံးသည် အလေးချိန်နှင့် တူညီသည်ဟု ယူဆကြပြီး သီလအားလုံးသည် တူညီသော အကောင်းမွန်ဆုံးသော ကြည်ညိုလေးစားမှု နှင့် တန်ဖိုးထားမှုကို အမြဲရရှိမည်ဖြစ်သည်။

လက်တွေ့ကမ္ဘာမှာ မဟုတ်ဘူး။

ရော်ဘာသည် လမ်းနှင့်တွေ့ဆုံသောအခါ၊ ရှုပ်ထွေးမှုအနည်းငယ်ရှိသည့် AI အမျိုးအစားသည် အခြားအခြေခံမူအချို့ထက် လုံလောက်စွာရနိုင်သော အစိတ်အပိုင်းအချို့ကို AI Ethics စည်းမျဉ်းများကို အပြင်းအထန်စမ်းသပ်မည်ဖြစ်သည်။ AI အားလုံးသည် AI Ethics စည်းမျဉ်းများအားလုံးကို အမြင့်ဆုံးမြှင့်တင်ရမည်ဟု ကျယ်လောင်စွာ အော်ပြောနေနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်သဘောပေါက်သော်လည်း ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် လက်တွေ့မကျပါ။ အဲဒါက မင်းလိုချင်တဲ့ ရပ်တည်ချက်ပဲ ဆိုရင်၊ AI ထုတ်လုပ်သူနဲ့ သုံးစွဲသူ အများစု ဒါမှမဟုတ် အများစုနီးပါးကို ဆိုင်ပိတ်ပြီး AI အားလုံးကို ဖယ်ပစ်ဖို့ ပြောဖို့ လိုလိမ့်မယ်လို့ ငါပြောရဲပါတယ်။

AI ကို တံခါးပေါက်မှ ရုန်းထွက်နိုင်ရန် အပေးအယူလုပ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဒီလိုပြောခြင်းအားဖြင့် AI ကျင့်ဝတ်စည်းမျဥ်းတွေကို ဖောက်ဖျက်တဲ့ ထောင့်ဖြတ်တောက်ခြင်းကို မထောက်ခံသလို AI ဥပဒေတွေကို ချိုးဖောက်သင့်တယ်လို့ မဆိုလိုပါဘူး။ အနိမ့်ဆုံး တခုခုကို ပြည့်မီဖို့ လိုပြီး ရည်မှန်းချက်ထက် ပိုကြိုးစားဖို့ လိုပါတယ်။ အဆုံးတွင် ချိန်ခွင်လျှာကို ဂရုတစိုက် အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်သည်။ ဒီဟန်ချက်ညီတဲ့လုပ်ရပ်ကို သတိရှိရှိ၊ ပြတ်သားစွာ၊ ဥပဒေနဲ့အညီ လုပ်ဆောင်ရမှာဖြစ်ပြီး သစ္စာရှိပြီး ရိုးရိုးသားသားယုံကြည်မှုတစ်ခုအနေနဲ့ AI Ethics နဲ့ လုပ်ဆောင်ရမှာဖြစ်ပါတယ် (ဒီဓမ္မနည်းလမ်းကို အကောင်အထည်ဖော်ဖို့ ကုမ္ပဏီတွေက AI Ethics Boards ကို ဘယ်လိုအသုံးချနေလဲဆိုတာကို သင်မြင်တွေ့နိုင်ပါတယ်။ ဒီမှာလင့်ခ်).

ဤသည်မှာ ACM ကြေငြာချက်တွင် ကုန်သွယ်မှု ရှုပ်ထွေးမှုများ (တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းမှ ကိုးကားဖော်ပြထားသည်)။

• "၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးမှု သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ်ကို ထိခိုက်စေသည် (ဥပမာ- ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းမှုလုပ်ငန်းအတွက် အများသူငှာ ဗီဒီယိုစောင့်ကြည့်ခြင်းအား ငြင်းပယ်ခြင်း) ကို ထိခိုက်စေသည့်တိုင် ဖြေရှင်းချက်များသည် ပြဿနာနှင့် အချိုးညီသင့်ပါသည်။"
• “စွမ်းဆောင်ရည် တိုင်းတာမှု အများအပြားကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်ပြီး အပလီကေးရှင်း ဒိုမိန်းအပေါ် အခြေခံ၍ ကွဲပြားစွာ ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ အပလီကေးရှင်းများတွင် မှားယွင်းသောအနုတ်လက္ခဏာများ၏ သက်ရောက်မှုများသည် မှားယွင်းသောအပြုသဘောများထက် များစွာဆိုးရွားနိုင်သော်လည်း ရာဇ၀တ်မှုဆိုင်ရာတရားစီရင်မှုတွင် မှားယွင်းသောအပြုသဘောများ၏အကျိုးဆက်များ (ဥပမာ- အပြစ်မဲ့သူတစ်ဦးအား ထောင်သွင်းအကျဉ်းချခြင်း) သည် မှားယွင်းသောအနုတ်လက္ခဏာများထက် များစွာဆိုးရွားနိုင်သည်။ နှစ်လိုဖွယ်အကောင်းဆုံး လည်ပတ်မှုစနစ် တပ်ဆင်မှုမှာ တိကျမှုအများဆုံးရှိသည့် ရှားရှားပါးပါးဖြစ်သည်။"
• "ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စ၊ ကုန်သွယ်ရေးလျှို့ဝှက်ချက်များကိုကာကွယ်ခြင်း၊ သို့မဟုတ် မသမာသောသရုပ်ဆောင်များကို ဂိမ်းကစားခွင့်ပေးနိုင်သည့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ ပေါ်ထွန်းလာခြင်းသည် အရည်အချင်းပြည့်မီသော လူတစ်ဦးချင်းစီထံ ဝင်ရောက်ခွင့်ကို ကန့်သတ်ရန် အကြောင်းပြသော်လည်း ၎င်းတို့ကို ပြင်ပကုမ္ပဏီမှ စိစစ်မှုကို ကန့်သတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများကို တာဝန်ဝတ္တရားအဖြစ် ဆင်ခြေပေးရန် ၎င်းတို့ကို အသုံးမပြုသင့်ပါ။ အမှားများကို အသိအမှတ်ပြုပြီး ပြုပြင်ရန်။"
• “ထိခိုက်နစ်နာမှုတွေအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိတဲ့ လျော်ကြေးပေးချေမှုစနစ်တစ်ခုက သက်ဆိုင်သူတွေကို အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်က သက်ရောက်မှုရှိစေမယ့် တာဝန်ခံမှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းစဉ်တွေနဲ့ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို တွဲပေးရပါမယ်။ စနစ်တစ်ခုကို တရားဝင်ဖြစ်စေရန် သို့မဟုတ် အခြားပါတီများသို့ တာဝန်လွှဲပြောင်းရန် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုကို အသုံးမပြုသင့်ပါ။”
• “စနစ်တစ်ခုရဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုက မြင့်မားလာတဲ့အခါ ပိုပြီးရှင်းပြနိုင်တဲ့စနစ်က ပိုကောင်းပါတယ်။ များစွာသော ကိစ္စများတွင်၊ ရှင်းပြနိုင်မှုနှင့် တိကျမှုကြားတွင် အပေးအယူမျှ မရှိပါ။ သို့သော် အချို့သောအကြောင်းအရာများတွင် မှားယွင်းသောရှင်းလင်းချက်သည် မရှင်းပြခြင်းထက် ပိုဆိုးနိုင်သည် (ဥပမာ- ကျန်းမာရေးစနစ်များတွင် ရောဂါလက္ခဏာတစ်ခုသည် တစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ ဖြစ်နိုင်သောရောဂါများစွာနှင့် ဆက်စပ်နိုင်သည်)။"

AI ကိုတီထွင်နေသော သို့မဟုတ် အသုံးပြုနေသူများသည် ၎င်းတို့ရင်ဆိုင်နေရသည့် ကုန်သွယ်မှုများကို လုံးလုံးလျားလျား သဘောပေါက်မည်မဟုတ်ပေ။ ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏ ထိပ်တန်းခေါင်းဆောင်များသည် AI သည် AI Ethics စည်းမျဉ်းများ အားလုံးတွင် အမြင့်ဆုံးနှင့် ကိုက်ညီသည်ဟု မိုက်မဲစွာ ယူဆနိုင်သည်။ ၎င်းတို့သည် AI နှင့်ပတ်သက်ပြီး သဲသဲကွဲကွဲမရှိသောကြောင့် ၎င်းကိုယုံကြည်ကြသည် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် ၎င်းကိုယုံကြည်လိုပြီး AI ကို အလွယ်တကူလက်ခံနိုင်ရန် မှိတ်တုတ်မှိတ်တုတ်လုပ်နေကြသည်။

ထူးထူးခြားခြားကတော့ အရောင်းအ၀ယ်တွေကို ပြတ်ပြတ်သားသားနဲ့ ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ထိပ်တိုက်ရင်ဆိုင်ဖို့ ပျက်ကွက်တာဟာ အန္တရာယ်ဖြစ်စေမယ့် AI နဲ့ အဆုံးသတ်သွားပါလိမ့်မယ်။ ထိုထိခိုက်မှုများသည် ကြီးမားသောတာဝန်ယူမှုများအတွက် ခိုင်မာသောလုပ်ငန်းတစ်ခု ဖွင့်လှစ်နိုင်ဖွယ်ရှိသည်။ ထို့အပြင်၊ သမားရိုးကျဥပဒေများသည် AI နှင့်ပတ်သက်သည့် ရာဇ၀တ်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ရပ်များအတွက် ခံနိုင်ရည်ရှိနိုင်ပြီး၊ ၎င်းကို ဆန့်ကျင်သည့် AI-အာရုံစိုက်သော ဥပဒေအသစ်များနှင့်အတူ ၎င်းကိုလည်း သက်ရောက်နိုင်သည်။ အရောင်းအ၀ယ်များကို အဆုံးအဖြတ်ပေးနိုင်သည်ဟု ထင်သော သို့မဟုတ် အပေးအယူများ ရှိနေကြောင်း လေးလေးနက်နက် သတိမထားမိသော အုတ်ခဲတစ်တန်သည် (သူတို့အပေါ်၌ မလွဲမသွေ ကြေမွသွားလိမ့်မည်)။

ACM အသံထွက်၏နိဂုံးချုပ်ကဏ္ဍတွင် ဤကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စည်းမျဉ်းများသည် ဤကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI စည်းမျဉ်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရည်ရွယ်ထားသော မက်ခရိုစကုပ်နည်းများကို ရှင်းပြရန် ခိုင်မာသောအလုပ်ဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်ထင်သောကြောင့် ဤအကြောင်းအရာအတွက် နောက်ဆုံးစကားလုံးကို ကျွန်ုပ်ပြောပြပါမည်။

• “အထက်ပါ အကြံပြုချက်များသည် တာဝန်ယူမှုရှိသော ဒီဇိုင်း၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်များ အသုံးပြုခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်သည်။ တာဝန်ခံမှုကို ဥပဒေနှင့် ပြည်သူ့မူဝါဒဖြင့် ဆုံးဖြတ်ရမည်ဖြစ်သည်။ အယ်လဂိုရီသမ်စနစ်များ၏ စွမ်းအားတိုးလာခြင်းနှင့် အသက်အန္တရာယ်စိုးရိမ်ရသည့် အသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် ၎င်းတို့၏အသုံးပြုမှုသည် ၎င်းတို့ကိုအသုံးပြုရာတွင် အလွန်ဂရုစိုက်ရမည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ဤအခြေခံမူကိုးချက်သည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ ဘေးကင်းမှုနှင့် တာဝန်ဝတ္တရားများကို မြှင့်တင်ပေးစဉ်တွင် သုံးစွဲသူများစွာအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများရရှိစေမည့် အုပ်ချုပ်မှုနည်းလမ်းများကို တီထွင်ခြင်းနှင့် ဆွေးနွေးမှုများစတင်ရာတွင် လှုံ့ဆော်မှုဖြစ်စေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ အဆုံးတွင်၊ ၎င်းသည် သက်ရောက်မှုရှိသော သက်ဆိုင်သူအားလုံး၏ ကိုယ်စားလှယ်များနှင့် ပူးပေါင်းကာ မှန်ကန်သော ဒီဇိုင်းနှင့် အယ်လ်ဂိုရီသမ်စနစ်၏ အသုံးပြုမှုကို သတ်မှတ်သည့် သီးခြားအကြောင်းအရာဖြစ်သည်” (တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းမှ ကိုးကားဖော်ပြထားသည်)။

ဥာဏ်ပညာ၏စကားသည် ကျွန်ုပ်တို့အား လိမ္မာပါးနပ်စွာပြောပြသကဲ့သို့ မိုင်တစ်ထောင်ခရီးသည် ပထမခြေလှမ်းဖြင့် စတင်သည်။

သင့်အား AI Ethics နှင့် AI Law တို့ကို အကျွမ်းတဝင်ရှိစေရန် သင့်အား ကျွန်ုပ်တောင်းဆိုပါသည်၊ သင့်အား စတင်စေမည့် မည်သည့်အရာမဆို ပထမဆုံးခြေလှမ်းကိုလုပ်ဆောင်ပြီးနောက် ဤအရေးကြီးသောကြိုးပမ်းမှုများကို ရှေ့ဆက်လုပ်ဆောင်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် သင့်အား မေတ္တာရပ်ခံအပ်ပါသည်။ အလှတရားမှာ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကို မည်ကဲ့သို့ စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် လူမှုရေးအရ ရင်ဆိုင်ရမည်ကို စုဆောင်းရန် နို့စို့အရွယ်တွင် ရှိနေဆဲဖြစ်သောကြောင့်၊ သင်သည် မြေညီထပ်သို့ ရောက်ရှိလာပြီး သင်၏ ကြိုးစားအားထုတ်မှုများသည် သင့်အနာဂတ်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံးအတွက် အနာဂတ်ကို ပုံဖော်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

AI ခရီးသည် စတင်နေပြီဖြစ်ပြီး အရေးကြီးသော ပထမခြေလှမ်းများကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေဆဲဖြစ်သည်။