လွန်ခဲ့တဲ့ သုံးနှစ်လောက်က ကျွန်တော် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ပန်းချီပြပွဲတစ်ခုကို သွားခဲ့တယ်။ Refik Anadol ၏ “Machine Memoirs” သည် အစကတည်းကပင် ကျွန်ုပ်၏စိတ်ဝင်စားမှုကို ဆွဲဆောင်ခဲ့သည်။
အနုပညာနဲ့ AI လမ်းဆုံကို စိတ်ဝင်စားသူတွေကြားမှာ ရေပန်းစားတဲ့ နာမည်တစ်ခုပါ။ ဒါပေမယ့် စိတ်မပူပါနဲ့၊ ဒီဘလော့ဂ်ဟာ အနုပညာနဲ့ မပတ်သက်ပါဘူး။ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ၏ နက်နဲသော “ခံယူချက်” ကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
ဒီပြပွဲမှာတော့ Anadol က စမ်းသပ်ခဲ့ပါတယ်။ NASA ၏ အာကာသစူးစမ်းလေ့လာရေးပုံရိပ်။ ပြပွဲသည် တယ်လီစကုပ်များသည် ၎င်းတို့၏အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းများကို အသုံးပြုကာ “အိပ်မက်” ပေးနိုင်သည့် စိတ်ကူးဖြင့် စိတ်ကူးဖြင့် စိတ်ကူးထားပြီး အချက်အလက်နှင့် စိတ်ကူးစိတ်သန်းများကြား အတားအဆီးများကို မှုန်ဝါးစေပါသည်။
ဒေတာ၊ မှတ်ဉာဏ်နှင့် သမိုင်းကြားရှိ ဆက်စပ်မှုများကို စူးစမ်းလေ့လာခြင်းဖြင့်၊ Anadol သည် ကျွန်ုပ်တို့အား အလားအလာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် တောင်းဆိုခဲ့သည်။ ဉာဏ်ရည်တု ကျွန်ုပ်တို့ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ကမ္ဘာကြီးကို လေ့လာကြည့်ရှုပြီး နားလည်သဘောပေါက်ရန်။ ပြီးတော့ AI မှာတောင် ကိုယ်ပိုင်အိမ်မက်တွေရှိဖို့...
ဒါဆို ဒါက ဘာကြောင့် ငါတို့နဲ့ သက်ဆိုင်တာလဲ။
ဒါကို သုံးသပ်ကြည့်ပါ- Anadol သည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာများမှ အိပ်မက်မက်နေသည့် မှန်ပြောင်းများ၏ သဘောတရားကို စူးစမ်းလေ့လာခဲ့သလို၊ AI စနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်မှတ်ဉာဏ်ဘဏ်များအတွင်းတွင် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်အိပ်မက်အမျိုးအစားများ သို့မဟုတ် အံ့ဩစရာများရှိသည်။
Anadol ၏ ပြပွဲတွင် မြင်သာထင်သာမြင်ယောင်မှုများကဲ့သို့ ဤထင်ယောင်ထင်မှားများသည် ဒေတာ၊ AI နှင့် ၎င်းတို့၏ ကန့်သတ်ချက်များအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
AI ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုဆိုတာ ဘာလဲ။
Generative AI chatbot ကဲ့သို့သော ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံတစ်ခုသည် လူသားအကဲခတ်သူများမှမရှိသော သို့မဟုတ် မမြင်နိုင်သောပုံစံများဖြင့် အထွက်များကိုထုတ်ပေးသောအခါ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့ကို "AI က ယောင်မှားတွေ။"
AI အား ထည့်သွင်းမှုအပေါ် အခြေခံ၍ မျှော်လင့်ထားသည့် အဖြေနှင့် ကွာခြားသည့် ဤရလဒ်များသည် လုံးဝမှားယွင်းနေသည် သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်မရှိနိုင်ပါ။
ကွန်ပြူတာ၏အခြေအနေတွင်၊ "ယောင်မှားခြင်း" ဟူသောအသုံးအနှုန်းသည် ပုံမှန်မဟုတ်ဟုထင်ရသော်လည်း ၎င်းသည် မမှန်ကန်သောထွက်ပေါက်များ၏ ထူးခြားသောဇာတ်ကောင်ကို တိကျစွာဖော်ပြပါသည်။ AI မှော်ယောင်ချောက်ချားမှုများသည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်မှု၊ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာတွင် ဘက်လိုက်မှုများနှင့် AI မော်ဒယ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုများအပါအဝင် ကွဲပြားမှုများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။
ပိုနားလည်ရန်၊ ၎င်းသည် တိမ်များ သို့မဟုတ် လပေါ်ရှိ မျက်နှာများကို လူသားများမြင်ပုံနှင့် သဘောတရားအရ ဆင်တူသည်။
ဥပမာတခု:
ဤဥပမာတွင် ကျွန်ုပ်သည် အလွန်လွယ်ကူသော မေးခွန်းတစ်ခုကို မေးခဲ့သည်။ GPT ချတ်. "Dune စာအုပ်စီးရီး၏ရေးသားသူမှာ Frank Herbert" ကဲ့သို့သောအဖြေတစ်ခုရသင့်သည်။
ဘာကြောင့်ဖြစ်ရတာလဲ
ညီညွတ်ပြီး အရည် အသွေးရှိသော အကြောင်းအရာများကို ရေးသားရန် တည်ဆောက်ထားသော်လည်း ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံများသည် ၎င်းတို့ပြောနေသည့်အရာကို အမှန်တကယ် နားမလည်နိုင်ပါ။ AI ဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင် ၎င်းသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။
အဆိုပါ မော်ဒယ်များသည် လူသားတို့၏ အပြုအမူကို အတုယူသည့် တုံ့ပြန်မှုများကို ထုတ်ပေးနိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့သည် ဆက်စပ်တွေးခေါ်နိုင်စွမ်းနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်သော စွမ်းရည်များ ချို့တဲ့ကြသည်။ အဲဒါက တကယ့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးကို အခြေခံတယ်။
ရလဒ်အနေဖြင့်၊ AI မှထုတ်လုပ်ထားသော ရလဒ်များသည် အစစ်အမှန်မှန်ကန်မှုထက် ကိုက်ညီသောပုံစံများကို နှစ်သက်သောကြောင့် လွဲမှားခြင်း သို့မဟုတ် မှားခြင်းအန္တရာယ်ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
တခြား ယောင်ယောင်ချောက်ချားမှုတွေက ဘာတွေဖြစ်နိုင်လဲ။
အန္တရာယ်ရှိသော သတင်းမှားများ- မျိုးဆက်သစ် AI chatbot သည် လူသိရှင်ကြားပုဂ္ဂိုလ်အား ရာဇ၀တ်မှုကျူးလွန်ကြောင်း မှားယွင်းစွပ်စွဲရန် အထောက်အထားနှင့် သက်သေခံချက်များကို ဖန်တီးသည်ဟု ဆိုကြပါစို့။ ဤမှားယွင်းသောအချက်အလက်များသည် လူတစ်ဦး၏ဂုဏ်သိက္ခာကိုထိခိုက်စေနိုင်ပြီး တရားမျှတမှုမရှိသောလက်တုံ့ပြန်မှုကိုဖြစ်စေနိုင်သည်။
ထူးဆန်းသော သို့မဟုတ် ကြောက်စရာကောင်းသော အဖြေများ- ရယ်စရာကောင်းသောဥပမာတစ်ခုပေးရန်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးအား မိုးလေဝသမေးခွန်းတစ်ခုပေးနေသည့် chatbot ကိုပုံပြပြီး ကြောင်များနှင့်ခွေးများ မိုးရွာမည်ဟုပြောသည့် ခန့်မှန်းချက်တစ်ခုနှင့် ကြောင်များနှင့်ခွေးများကဲ့သို့ မိုးရေစက်များ၏ပုံများနှင့်အတူ ပြန်ကြားပေးသည်။ ၎င်းတို့သည် ရယ်စရာကောင်းသော်လည်း၊ ဤအရာသည် "ယောင်မှားခြင်း" ဖြစ်နေဆဲပင်။
အဖြစ်မှန် မှားယွင်းမှုများ- ဘာသာစကား မော်ဒယ်အခြေခံ chatbot က တရုတ်နိုင်ငံ၏ မဟာတံတိုင်းကြီးကို သီးခြားအခြေအနေများအောက်တွင်သာ မြင်နိုင်သည်ဟု မရှင်းပြဘဲ အာကာသမှ ကြည့်ရှုနိုင်ကြောင်း လွဲမှားစွာဖော်ပြထားသည်ဟု ယူဆပါ။ မှတ်ချက်သည် အချို့အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော်လည်း ၎င်းသည် မှားယွင်းနေပြီး အာကာသမှ နံရံ၏မြင်ကွင်းကို လူတို့ကို လှည့်စားနိုင်သည်။
အသုံးပြုသူတစ်ဦးအနေဖြင့် AI Hallucinations များကို သင်မည်သို့ရှောင်ရှားမည်နည်း။
ရှင်းလင်းပြတ်သားသောအချက်များပြုလုပ်ပါ။
AI မော်ဒယ်များနှင့် ပြတ်သားစွာ ဆက်သွယ်ရန် လိုအပ်သည်။
သင့်ပန်းတိုင်များကို စဉ်းစားပြီး သင့်အကြံပြုချက်များကို မရေးမီ ဒီဇိုင်းဆွဲပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ "အင်တာနက်အလုပ်လုပ်ပုံကိုရှင်းပြပြီး ခေတ်မီလူ့အဖွဲ့အစည်းတွင်၎င်း၏အရေးပါမှုအကြောင်း စာပိုဒ်တစ်ခုရေးပါ" ကဲ့သို့သော အထွေထွေစုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို "အင်တာနက်အကြောင်းပြောပြပါ" ကဲ့သို့သော အထွေထွေစုံစမ်းမေးမြန်းမှုတစ်ခုပြုလုပ်မည့်အစား၊
Explicity သည် AI မော်ဒယ်မှ သင့်ရည်ရွယ်ချက်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ကူညီပေးသည်။
ဥပမာ- ဤကဲ့သို့သော AI မေးခွန်းများကို မေးပါ-
"Cloud Computing ဆိုတာ ဘာလဲ၊ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်လဲ"
"မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ဒေတာပျံ့လွင့်မှု၏ သက်ရောက်မှုကို ရှင်းပြပါ။"
"IT လုပ်ငန်းအပေါ် VR နည်းပညာ၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် အလားအလာများကို ဆွေးနွေးပါ။"
စံနမူနာ၏ စွမ်းအားကို ခံယူပါ။
သင့်အမှာစာများတွင် ဥပမာများပေးခြင်းဖြင့် AI မော်ဒယ်များသည် ဆက်စပ်အကြောင်းအရာကို နားလည်စေပြီး တိကျသောပြန်ကြားချက်များကို ထုတ်ပေးစေသည်။ သင်သည် သမိုင်းဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု သို့မဟုတ် နည်းပညာဆိုင်ရာ ရှင်းပြချက်များကို ရှာဖွေနေသည်ဖြစ်စေ ဥပမာများပေးခြင်းသည် AI ဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာများ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည် ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ "Harry Potter ကဲ့သို့သော စိတ်ကူးယဉ်ဝတ္ထုများကို ဖော်ပြခြင်း" ဟု ပြောနိုင်ပါသည်။
ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်စရာများကို ဖြိုခွဲပါ။
ရှုပ်ထွေးသောအချက်များသည် AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို ကျော်လွန်လုပ်ဆောင်စေပြီး ၎င်းတို့သည် မသက်ဆိုင်သောရလဒ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ ယင်းကိုကာကွယ်ရန်၊ ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများကို သေးငယ်၍ ပိုမိုစီမံခန့်ခွဲနိုင်သောအပိုင်းများအဖြစ် ပိုင်းခြားပါ။ သင်၏အချက်ပြမှုများကို ဆက်တိုက်စီစဉ်ခြင်းဖြင့် AI သည် အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီကို အမှီအခိုကင်းစွာအာရုံစိုက်နိုင်စေကာ ပိုမိုယုတ္တိတန်သောပြန်ကြားချက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ AI ကို "ဖန်တီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုရှင်းပြရန်တောင်းဆိုခြင်းထက် အာရုံကြောကွန်ရက်” တစ်ခုတည်းသော query တွင်၊ assignment ကို ပြဿနာ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုခြင်းနှင့် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းကဲ့သို့သော သီးခြားအဆင့်များအဖြစ် ခွဲထုတ်ပါ။
ရလဒ်များကို အတည်ပြုပြီး တုံ့ပြန်ချက် ပေးသည်။
အထူးသဖြင့် အချက်အလက်အခြေခံ သို့မဟုတ် အရေးပါသော လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် AI မော်ဒယ်များမှ ထုတ်လုပ်သော ရလဒ်များကို အမြဲပြန်စစ်ဆေးပါ။ အကြောင်းပြန်ချက်များကို ယုံကြည်စိတ်ချရသော အရင်းအမြစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပြီး ကွဲပြားမှုများ သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းများကို မှတ်သားပါ။
အနာဂတ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် အမြင်မှားမှုများကို လျှော့ချရန်အတွက် AI စနစ်သို့ ထည့်သွင်းပေးပါ။
AI Hallucinations များကို ရှောင်ရှားရန် Developer များအတွက် မဟာဗျူဟာများ
Retrieval-augmented Generation (RAG) ကို အကောင်အထည်ဖော်ပါ။
ယုံကြည်စိတ်ချရသောဒေတာဘေ့စ်များမှအမှန်တကယ်အချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံသည့်ပြန်ကြားချက်များကိုအခြေခံရန် AI စနစ်များတွင် ပြန်လည်ရယူခြင်း-တိုးမြှင့်ထားသောမျိုးဆက်နည်းပညာများကို ပေါင်းစပ်ပါ။
Retrieval-augmented generation (RAG) သည် ကြီးမားသော အသိပညာအခြေခံမှ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ရယူပြီး ပေါင်းစည်းနိုင်သည့် စွမ်းရည်ဖြင့် စံသဘာဝဘာသာစကား မျိုးဆက်ကို ပေါင်းစပ်ထားသောကြောင့် ပိုမိုကြွယ်ဝသော ရလဒ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
AI မှထုတ်လုပ်ထားသော အကြောင်းအရာများကို တရားဝင်ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် AI ရလဒ်များ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပါသည်။
AI ရလဒ်များကို စစ်ဆေးအတည်ပြုပြီး စဉ်ဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်ပါ။
AI ထုတ်ပေးမှုများ၏ မှန်ကန်မှုနှင့် ညီညွတ်မှုကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စစ်ဆေးရန် ခိုင်မာသော တရားဝင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို သတ်မှတ်ပါ။ AI စွမ်းဆောင်ရည်ကို ဂရုတစိုက်စောင့်ကြည့်ပါ၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အံ့ဩစရာများ သို့မဟုတ် အမှားများကို ရှာဖွေပါ၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ယုံကြည်နိုင်မှုကို တိုးမြင့်လာစေရန် ထပ်လောင်းလုပ်ဆောင်ပါ။
ဥပမာအားဖြင့်၊ လက်စွဲအကဲဖြတ်မှုအတွက် AI မှထုတ်လုပ်ထားသော အကြောင်းအရာများကို အမှန်အတိုင်းမှန်ကန်မှုရှိမရှိစစ်ဆေးရန်နှင့် လူကိုယ်တိုင်အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော အံ့မခန်းဖြစ်ရပ်များကို မီးမောင်းထိုးပြရန် အလိုအလျောက်အတည်ပြုခြင်းလုပ်ရိုးလုပ်စဉ်များကို အသုံးပြုပါ။
Data Drifts အတွက် စစ်ဆေးပါ။
Data drift သည် AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အသုံးပြုသည့် ဒေတာ၏ ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ အင်္ဂါရပ်များ အချိန်နှင့်အမျှ ကွဲပြားသည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အကယ်၍ AI မော်ဒယ်သည် ကောက်ချက်ချစဉ်အတွင်း ၎င်း၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် သိသိသာသာကွာခြားသည့်ဒေတာကို ကိုက်ညီပါက၊ ၎င်းသည် မှားယွင်းသော သို့မဟုတ် ယုတ္တိမတန်သောရလဒ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး အမြင်မှားစရာများဖြစ်လာနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ AI မော်ဒယ်ကို လက်ရှိအခြေအနေနှင့် မသက်ဆိုင်တော့သော သို့မဟုတ် လက်ရှိပတ်ဝန်းကျင်ကို ညွှန်ပြခြင်းမရှိတော့သော ဒေတာများကို လေ့ကျင့်ထားပါက၊ ၎င်းသည် မှားယွင်းသော ကောက်ချက်ချမှုများ သို့မဟုတ် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
ရလဒ်အနေဖြင့် အာရုံစူးစိုက်မှုဖြစ်နိုင်ချေကို လျှော့ချပေးသည့်အပြင် AI စနစ်၏စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို သေချာစေရန်အတွက် ဒေတာပျံကျမှုများကို စောင့်ကြည့်ခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
ကောက်ချက်
IBM Data အရ AI မော်ဒယ်များမှ အဖြေများ၏ 3% မှ 10% ဝန်းကျင်တွင် AI အမြင်မှားမှုများ ဖြစ်ပေါ်ပါသည်။
ထို့ကြောင့်၊ တစ်နည်းမဟုတ်တစ်နည်း၊ ၎င်းတို့ကိုလည်း သင်သတိပြုမိပေမည်။ ဒါက AI ရဲ့ စွမ်းဆောင်ရည်တွေကို မြှင့်တင်ဖို့ စဉ်ဆက်မပြတ်လမ်းစဉ်ရဲ့ စွဲမက်ဖွယ်သတိပေးချက်တစ်ခုဖြစ်လို့ ဒါက မယုံနိုင်လောက်အောင် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ခေါင်းစဉ်တစ်ခုလို့ ကျွန်တော်ယုံကြည်ပါတယ်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း၏ ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် လူသားနှင့် AI အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများဖြင့် စောင့်ကြည့်လေ့လာစမ်းသပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave