Artificial Intelligence (AI) နယ်ပယ်တွင်၊ သတင်းမှားများနှင့် လူ့အလုပ်များအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ခြိမ်းခြောက်မှုများနှင့် ပတ်သက်၍ ဆွေးနွေးမှုများ မကြာခဏ ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသည်။ သို့သော်လည်း Boston တက္ကသိုလ်မှ ပါမောက္ခ Kate Saenko သည် မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာများ၏ ကြီးမားသော သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုကို အာရုံစိုက်နေပါသည်။
AI သုတေသီတစ်ဦးအနေဖြင့် Saenko သည် AI မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် စွမ်းအင်ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများကို ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။ The Conversation ဆောင်းပါးတွင် “AI က ပိုအားကောင်းလေ၊ စွမ်းအင်ပိုယူလေ” ဟု အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည်။
Bitcoin နှင့် Ethereum ကဲ့သို့ cryptocurrencies ၏ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုသည် ကျယ်ပြန့်သော ငြင်းခုံမှုကို ရရှိနေသော်လည်း AI ၏ လျင်မြန်သော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ကမ္ဘာဂြိုဟ်အပေါ် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ တူညီသော စိစစ်မှုအဆင့်ကို မရရှိခဲ့ပါ။
ပရော်ဖက်ဆာ Saenko သည် မျိုးဆက်သစ် AI စုံစမ်းမှုတစ်ခု၏ ကာဗွန်ခြေရာခြေရာပေါ်တွင် ရရှိနိုင်သော အကန့်အသတ်ရှိသော အချက်အလက်များကို အသိအမှတ်ပြုကာ ဤဇာတ်ကြောင်းကို ပြောင်းလဲရန် ရည်ရွယ်သည်။ သို့သော်၊ သုတေသနသည် ရိုးရှင်းသော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်မေးမြန်းမှုထက် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုထက် လေးဆမှ ငါးဆပိုမိုမြင့်မားကြောင်း သုတေသနပြုချက်တွင် ထောက်ပြထားသည်။
2019 ခုနှစ်မှ ထင်ရှားသော လေ့လာမှုတစ်ခုသည် ကန့်သတ်ချက်များ သန်း 110 ပါ၀င်သည့် Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ဟုခေါ်သော မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်ကို ဆန်းစစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်သည် ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ်များ (GPUs) ကို အသုံးပြု၍ ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း လူတစ်ဦးအတွက် အသွားအပြန် လေယာဉ်ပျံနှင့် ညီမျှသော စွမ်းအင်ကို သုံးစွဲပါသည်။ မော်ဒယ်၏ ခန့်မှန်းချက်များကို လမ်းညွှန်ပြီး ရှုပ်ထွေးမှုများ တိုးပွားစေသည့် ကန့်သတ်ချက်များသည် အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချရန် လေ့ကျင့်နေစဉ်အတွင်း ချိန်ညှိထားသည်။
နှိုင်းယှဉ်ကြည့်လျှင် OpenAI ၏ GPT-3 မော်ဒယ်သည် ကြီးမားသော ကန့်သတ်ချက်များ ၁၇၅ ဘီလီယံဖြင့် တစ်နှစ်ပတ်လုံး မောင်းနှင်သည့် ဓာတ်ဆီစွမ်းအင်သုံး ခရီးသည်တင်ယာဉ် ၁၂၃ စီး သို့မဟုတ် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား ၁,၂၈၇ မဂ္ဂါဝပ်နာရီနှင့် ညီမျှသည်ဟု Saenko က ဖော်ပြသည်။ ထို့အပြင် ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ် ၅၅၂ တန်ကို ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်။ အံ့သြစရာကောင်းသည်မှာ၊ သုံးစွဲသူတိုင်းသည် မော်ဒယ်ကိုပင် စတင်အသုံးပြုခြင်းမပြုမီ ဤစွမ်းအင်အသုံးစရိတ်သည် ထင်ရှားပါသည်။
Perplexity AI နှင့် Microsoft ၏ ChatGPT ကဲ့သို့သော AI chatbots များ၏ ရေပန်းစားလာမှုနှင့်အတူ Bing တွင် ပေါင်းစပ်ထားသော မိုဘိုင်းအက်ပလီကေးရှင်းများထွက်ရှိလာခြင်းကြောင့် အခြေအနေသည် ပိုမိုဆိုးရွားလာကာ အဆိုပါနည်းပညာများကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ပရိသတ်များအတွက် ပိုမိုအသုံးပြုနိုင်စေပါသည်။
ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ Saenko သည် ကာဗွန်ခြေရာကို လျှော့ချရန် အမျိုးမျိုးသော နည်းဗျူဟာများကို အဆိုပြုသည့် Google မှ လေ့လာမှုတစ်ခုကို မီးမောင်းထိုးပြထားသည်။ ပိုမိုထိရောက်သော မော်ဒယ်ဗိသုကာများ၊ ပရိုဆက်ဆာများနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် သဟဇာတဖြစ်သော ဒေတာစင်တာများကို အသုံးချခြင်းသည် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည်။
ကြီးမားသော AI မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းသည် ပတ်ဝန်းကျင်ကို တစ်ချက်မျှ လက်ဖြင့်မထိခိုက်စေနိုင်သော်လည်း ကုမ္ပဏီများစွာသည် ရည်ရွယ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အနည်းငယ်ကွဲပြားသော AI ဘော့တ်များကို တီထွင်ပါက၊ သန်းပေါင်းများစွာသော သုံးစွဲသူများကို ဖြည့်ဆည်းပေးမည်ဆိုပါက စုစည်းစွမ်းအင်အသုံးပြုမှုသည် သိသာထင်ရှားသောစိုးရိမ်စရာဖြစ်လာနိုင်သည်ဟု သတိပေးထားသည်။
နောက်ဆုံးတွင်၊ Saenko မှ မျိုးဆက်သစ် AI ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် နောက်ထပ်သုတေသနသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။ အားတက်သရောဖြင့်၊ သူမသည် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်ရင်းမြစ်များပေါ်တွင် AI အတွက် လုပ်ဆောင်ရန် အလားအလာကို မီးမောင်းထိုးပြသည်။ စိမ်းလန်းသောစွမ်းအင်ရရှိမှုနှင့် ကိုက်ညီစေရန် တွက်ချက်မှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်များပေါများသည့် ဒေတာစင်တာများကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့်၊ ရုပ်ကြွင်းလောင်စာဆီလွှမ်းမိုးသည့် ဇယားကွက်များကို မှီခိုခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကို သိသိသာသာ 30 မှ 40 အထိ လျှော့ချနိုင်သည်။
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ AI ကြောင့် သတင်းမှားများနှင့် အလုပ်အကိုင်နေရာ ရွှေ့ပြောင်းခြင်းဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများ ဆက်လက်ရှိနေသော်လည်း မျိုးဆက်သစ် AI ကိရိယာများ၏ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုအပေါ် ပါမောက္ခ Saenko ၏ အလေးထားမှုသည် အရေးကြီးသော ပြဿနာတစ်ရပ်ကို ပေါ်ပေါက်စေသည်။ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ရေရှည်တည်တံ့နိုင်မှုပန်းတိုင်များနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိစေရန် တိုးမြှင့်သုတေသနပြုခြင်းနှင့် ဆန်းသစ်သောချဉ်းကပ်မှုများ ပြုလုပ်ရန် တောင်းဆိုထားသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်း၏ကာဗွန်ခြေရာကို လျှော့ချရင်း AI ၏ အလားအလာကို အသုံးချနိုင်ကာ ပိုမိုစိမ်းလန်းသောအနာဂတ်အတွက် လမ်းခင်းပေးနိုင်သည်။
အရင်းအမြစ်- https://bitcoinworld.co.in/the-environmental-impact-of-artificial-intelligence-a-concern-beyond-misinformation-and-job-threats/