AI ကို တာဝန်သိစွာ အသုံးပြုကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သေချာစေမည်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် တိုးတက်မှုများက မော်ဒယ်များသည် လူ့အဖွဲ့အစည်း၏ အစိတ်အပိုင်းအများအပြားကို လျင်မြန်စွာ အတိုင်းအတာနှင့် အကျိုးသက်ရောက်နိုင်ကြောင်း ပြသသည်။
အယ်လဂိုရီသမ်များသည် လူတိုင်း၏ဖုန်းများတွင် သတင်းဖိဒ်ကို ထိန်းချုပ်သည်။ အစိုးရများနှင့် ကော်ပိုရေးရှင်းများသည် ဒေတာအချက်အလက်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် AI ကို စတင်အသုံးပြုလာကြသည်။
ကမ္ဘာကြီးလည်ပတ်ပုံတွင် AI သည် ပိုမိုအရိုးစွဲလာသည်နှင့်အမျှ AI သည် တရားမျှတစွာ လုပ်ဆောင်နေကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့သေချာစေမည်နည်း။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် AI ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာစိန်ခေါ်မှုများကိုကြည့်ရှုပြီး AI ကိုတာဝန်ရှိစွာအသုံးပြုမှုသေချာစေရန်ကျွန်ုပ်တို့ဘာလုပ်နိုင်သည်ကိုကြည့်ရှုပါမည်။
Ethical AI ဆိုတာဘာလဲ။
Ethical AI သည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်အချို့ကို လိုက်နာသော ဉာဏ်ရည်တုကို ရည်ညွှန်းသည်။
တစ်နည်းဆိုရသော် ၎င်းသည် လူတစ်ဦးချင်းနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် AI နှင့် တာဝန်သိသိလုပ်ဆောင်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း၊ ကော်ပိုရေးရှင်းများသည် အလွဲသုံးစားလုပ်မှုနှင့် ချိုးဖောက်မှုဆိုင်ရာ အထောက်အထားများ ထွက်ပေါ်လာပြီးနောက် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများကို လိုက်နာကျင့်သုံးလာကြသည်။ အလားတူ၊ AI သည် လူ့အဖွဲ့အစည်းကို အပျက်သဘောမဆောင်ကြောင်း သေချာစေရန် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI အတွက် လမ်းညွှန်ချက်များကို အကြံပြုထားသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သော AI အမျိုးအစားများသည် ဘက်လိုက်သည့်ပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်သည် သို့မဟုတ် ရှိပြီးသားဘက်လိုက်မှုများကို တည်မြဲစေသည်။ စုဆောင်းသူများ၏ ကိုယ်ရေးရာဇဝင်ပေါင်း ထောင်ပေါင်းများစွာကို စီစဥ်ရန် ကူညီပေးသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို စဉ်းစားကြည့်ကြပါစို့။ အယ်လဂိုရီသမ်ကို အမျိုးသား သို့မဟုတ် လူဖြူဝန်ထမ်းများအများစုဖြင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားလျှင် အယ်လဂိုရီသမ်သည် အဆိုပါအမျိုးအစားများအောက်ရှိ လျှောက်ထားသူများကို နှစ်သက်ဖွယ်ဖြစ်နိုင်သည်။
Ethical AI အတွက် အခြေခံမူများ ချမှတ်ခြင်း။
စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းတွေ ချမှတ်ဖို့ စဉ်းစားထားပါတယ်။ ဉာဏ်ရည်တု ဆယ်စုနှစ်ပေါင်းများစွာ။
1940 ခုနှစ်များတွင် အစွမ်းအထက်ဆုံး ကွန်ပျူတာများသည် အထူးပြု သိပ္ပံနည်းကျ တွက်ချက်မှုများကိုသာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အခါတွင်ပင် စိတ်ကူးယဉ် စိတ်ကူးယဉ် စာရေးဆရာများသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော စက်ရုပ်များကို ထိန်းချုပ်ရန် စိတ်ကူးကို စဉ်းစားခဲ့ကြသည်။
Isaac Asimov သည် စက်ရုပ်ဥပဒေသုံးရပ်ကို ဘေးကင်းရေးအင်္ဂါရပ်အဖြစ် သူ၏ ဝတ္ထုတိုများတွင် စက်ရုပ်များ ပရိုဂရမ်ထည့်သွင်းခြင်းတွင် ထည့်သွင်းဖော်ပြထားသည့် စက်ရုပ်ဥပဒေသုံးခုကို ကျော်ကြားစွာ ဖန်တီးခဲ့သည်။
ဤဥပဒေများသည် အနာဂတ် သိပ္ပံဇာတ်လမ်းများစွာအတွက် အဓိကအုတ်မြစ်ဖြစ်လာပြီး AI ၏ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ လက်တွေ့လေ့လာမှုများကိုပင် အသိပေးခဲ့သည်။
ခေတ်ပြိုင်သုတေသနတွင် AI သုတေသီများသည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI အတွက် အခြေခံမူများစာရင်းကို ဖော်ထုတ်ရန် နောက်ထပ်အခြေခံအရင်းအမြစ်များကို ရှာဖွေနေကြသည်။
AI သည် နောက်ဆုံးတွင် လူသားတို့၏ဘဝများကို အကျိုးသက်ရောက်စေမည်ဖြစ်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့လုပ်သင့်သည်နှင့် မလုပ်သင့်သောအရာကို အခြေခံနားလည်ထားရမည်ဖြစ်သည်။
Belmont အစီရင်ခံစာ
အကိုးအကားအချက်အတွက်၊ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာသုတေသီများသည် Belmont Report ကို လမ်းညွှန်အဖြစ်ကြည့်ရှုသည်။ ဟိ Belmont အစီရင်ခံစာ 1979 ခုနှစ်တွင် US National Institutes of Health မှထုတ်ဝေသောစာရွက်စာတမ်းဖြစ်သည်။ WW2 တွင်လုပ်ဆောင်ခဲ့သောဇီဝဆေးဘက်ဆိုင်ရာရက်စက်မှုများသည်ဆေးပညာကိုလေ့ကျင့်သောသုတေသီများအတွက်ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာလမ်းညွှန်ချက်များကိုဥပဒေပြုရန်တွန်းအားပေးခဲ့သည်။
ဤသည်မှာ အစီရင်ခံစာတွင် ဖော်ပြထားသော အခြေခံမူ သုံးခုဖြစ်သည်။
- ပုဂ္ဂိုလ်တွေကို လေးစားတယ်။
- အကျိုးကျေးဇူး
- တရားစီရင်ရေး
ပထမကျောင်းအုပ်သည် လူသားအားလုံး၏ ဂုဏ်သိက္ခာနှင့် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ကို မြှင့်တင်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် လှည့်စားသောပါဝင်သူများကို လျှော့ချသင့်ပြီး လူတစ်ဦးစီသည် ၎င်းတို့၏ ရှင်းလင်းပြတ်သားသော သဘောတူခွင့်ပြုချက်ပေးရန် တောင်းဆိုသင့်သည်။
ဒုတိယ နိယာမ မှာ အကျိုးပြုခြင်း သည် ပါဝင်သူများ အတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အန္တရာယ် နည်းပါးအောင် ဆောင်ရွက်ရန် သုတေသီ ၏ တာဝန် ကို အာရုံစိုက် သည် ။ ဤနိယာမသည် သုတေသီများအား တစ်ဦးချင်းအန္တရာယ်များ၏ အချိုးအစားနှင့် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လူမှုရေးအကျိုးကျေးဇူးများကို ချိန်ခွင်လျှာညှိရန် တာဝန်ပေးထားသည်။
Belmont Report မှ ချမှတ်ထားသော နောက်ဆုံးနိယာမ တရားမျှတမှုသည် သုတေသနမှ အကျိုးခံစားနိုင်သော အုပ်စုများကြားတွင် စွန့်စားမှုများနှင့် အကျိုးကျေးဇူးများကို တူညီစွာ ခွဲဝေပေးခြင်းကို အလေးပေးပါသည်။ သုတေသီများသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော လူဦးရေမှ သုတေသန ဘာသာရပ်များကို ရွေးချယ်ရန် တာဝန်ရှိသည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် လူ့အဖွဲ့အစည်းကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် လူတစ်ဦးချင်းနှင့် စနစ်ကျသော ဘက်လိုက်မှုများကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
AI သုတေသနတွင် ကျင့်ဝတ်များ ထားရှိခြင်း။
Belmont Report သည် လူသားဘာသာရပ်များပါ၀င်သည့် သုတေသနကို အဓိကပစ်မှတ်ထားသော်လည်း၊ အခြေခံမူများသည် AI ကျင့်ဝတ်နယ်ပယ်တွင် ကျင့်သုံးရန်လုံလောက်သော ကျယ်ပြန့်ပါသည်။
Big Data သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အဖိုးတန်အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်လာသည်။ သုတေသီများသည် အချက်အလက်စုဆောင်းပုံကို ဆုံးဖြတ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များသည် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာသင့်သည်။
နိုင်ငံအများစုရှိ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ဒေတာကုမ္ပဏီများ စုဆောင်းအသုံးပြုနိုင်သည့်အရာအပေါ် အနည်းငယ် ကန့်သတ်ချက်ထားရှိသည်။ သို့သော်လည်း နိုင်ငံအများစုတွင် အန္တရာယ်ဖြစ်စေရန် AI ကို အသုံးပြုခြင်းကို တားဆီးရန် အခြေခံ ဥပဒေများ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။
AI နှင့် ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိရှိ မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
ဤသည်မှာ AI ကို ပိုမိုကျင့်ဝတ်နှင့် တာဝန်သိသိအသုံးပြုမှုဆီသို့ ဦးတည်လုပ်ဆောင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် အဓိက သဘောတရားအချို့ဖြစ်သည်။
ဘက်လိုက်မှုအတွက် ထိန်းချုပ်ခြင်း။
Artificial Intelligence သည် မွေးရာပါ ကြားနေမဟုတ်ပေ။ ၎င်းမှသင်ယူသောဒေတာသည် ဘက်လိုက်မှုပါ၀င်သောကြောင့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ထည့်သွင်းထားသော ဘက်လိုက်မှုနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုကို အမြဲခံရနိုင်ခြေရှိသည်။
ခွဲခြားဆက်ဆံမှုရှိသော AI ၏ သာမာန်ဥပမာတစ်ခုသည် မျက်နှာမှတ်သားမှုစနစ်များတွင် မကြာခဏပေါ်လာသည့် အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် အဖြူရောင် အမျိုးသားများ၏ မျက်နှာကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် အောင်မြင်လေ့ရှိသော်လည်း မည်းမှောင်သော အသားအရေရှိသူများကို အသိအမှတ်ပြုရာတွင် အောင်မြင်မှု နည်းပါးသည်။
OpenAI ၏ DALL-E 2 တွင် နောက်ထပ်ဥပမာတစ်ခုပေါ်လာသည်။ အသုံးပြုသူများရှိသည်။ ရှာဖွေတွေ့ရှိ အချို့သောအချက်များသည် မော်ဒယ်၏အွန်လိုင်းပုံများ၏ဒေတာအစုံမှရယူထားသော လိင်နှင့်လူမျိုးရေးဘက်လိုက်မှုမျိုးပွားလေ့ရှိကြသည်
ဥပမာအားဖြင့်၊ ရှေ့နေများ၏ပုံများအတွက် အချက်ပေးသောအခါ၊ DALL-E 2 သည် အမျိုးသားရှေ့နေများ၏ပုံများကို ပြန်ပေးသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်မူ လေယာဉ်အမှုထမ်းများ၏ ဓာတ်ပုံများကို တောင်းဆိုခြင်းသည် အမျိုးသမီး လေယာဉ်အမှုထမ်းအများစု ပြန်လာကြသည်။
AI စနစ်များမှ ဘက်လိုက်မှုများကို လုံးလုံးလျားလျား ဖယ်ရှားရန် မဖြစ်နိုင်သော်လည်း ၎င်း၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို လျှော့ချရန် အဆင့်များ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ သုတေသနပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် လေ့ကျင့်ရေးအချက်အလက်များကို နားလည်ပြီး AI စနစ် မည်သို့လုပ်ဆောင်သင့်သည်ကို ထည့်သွင်းပေးရန်အတွက် ကွဲပြားသောအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ကို ငှားရမ်းခြင်းဖြင့် ဘက်လိုက်မှုကို ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
လူသားဗဟိုပြု ဒီဇိုင်းရေးပါတယ်။
သင်နှစ်သက်သောအက်ပ်ရှိ အယ်လဂိုရီသမ်များသည် သင့်အား ထိခိုက်စေနိုင်သည်။
Facebook နှင့် TikTok ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများသည် သုံးစွဲသူများအား ၎င်းတို့၏ ပလက်ဖောင်းများပေါ်တွင် ထားရှိရန် မည်သည့်အကြောင်းအရာကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရမည်ကို လေ့လာနိုင်သည်။
အန္တရာယ်ဖြစ်စေရန် ရည်ရွယ်ချက်မရှိသော်လည်း သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏အက်ပ်ကို တတ်နိုင်သမျှကြာရှည်စွာ ချိတ်ဆက်ထားရန် ရည်ရွယ်ချက်မှာ စိတ်ကျန်းမာရေးပြဿနာများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ 'doomscrolling' ဟူသော အသုံးအနှုန်းသည် Twitter နှင့် Facebook ကဲ့သို့သော ပလပ်ဖောင်းများတွင် အပျက်သဘောဆောင်သော သတင်းများကို အချိန်အမြောက်အများ ဖတ်ရှုခြင်းအတွက် ဖမ်းစားနိုင်သော အသုံးအနှုန်းအဖြစ် ရေပန်းစားလာခဲ့သည်။
အခြားကိစ္စများတွင်၊ အမုန်းပွားစေသော အကြောင်းအရာနှင့် သတင်းမှားများသည် သုံးစွဲသူများ၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုကို တိုးမြင့်စေသောကြောင့် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ပလပ်ဖောင်းကို ရရှိသည်။ တစ် 2021 လေ့လာချက် New York University မှ သုတေသီများ၏ အဆိုအရ သတင်းမှားများအတွက် လူသိများသော သတင်းရင်းမြစ်များမှ ပို့စ်များသည် ကျော်ကြားသော သတင်းရင်းမြစ်များထက် Like ခြောက်ဆ ပိုမိုရရှိကြောင်း သိရသည်။
ဤ algorithms များသည် လူသားကို ဗဟိုပြုသော ဒီဇိုင်းချဉ်းကပ်မှုတွင် အားနည်းနေပါသည်။ AI လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုလုပ်ဆောင်ပုံအား ဒီဇိုင်းရေးဆွဲနေသော အင်ဂျင်နီယာများသည် သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို အမြဲသတိရနေရမည်ဖြစ်သည်။
သုတေသီများနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် 'အသုံးပြုသူကို မည်သို့အကျိုးပြုသနည်း' ဟူသော မေးခွန်းကို အမြဲမေးရမည်ဖြစ်သည်။
AI မော်ဒယ်အများစုသည် black box မော်ဒယ်ကို လိုက်နာကြသည်။ အနက်ရောင်သေတ္တာတစ်လုံး စက်သင်ယူမှု AI ဆိုသည်မှာ ရလဒ်တစ်ခုသို့ လူသားများဘာကြောင့် AI ရောက်ရှိလာသည်ကို ရှင်းပြနိုင်ခြင်း မရှိသော AI ကို ရည်ညွှန်းသည်။
အနက်ရောင်သေတ္တာများသည် ကျွန်ုပ်တို့စက်များတွင်ထည့်နိုင်သောယုံကြည်မှုပမာဏကို လျော့နည်းစေသောကြောင့် ပြဿနာရှိသည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ Facebook သည် အစိုးရများသည် ရာဇ၀တ်ကောင်များကို ခြေရာခံရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသည့် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို ထုတ်လွှတ်သည့် မြင်ကွင်းတစ်ခုကို စိတ်ကူးကြည့်ကြပါစို့။ AI စနစ်က သင့်အား အလံပြမည်ဆိုပါက၊ အဘယ်ကြောင့် ထိုသို့ဆုံးဖြတ်ရခြင်းကို မည်သူမျှ ရှင်းပြနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ ဒီလိုစနစ်မျိုးက မင်းအဖမ်းခံရရတဲ့ တစ်ခုတည်းသောအကြောင်းပြချက် မဖြစ်သင့်ဘူး။
ရှင်းပြနိုင်သော AI သို့မဟုတ် XAI သည် နောက်ဆုံးရလဒ်အတွက် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အချက်များစာရင်းကို ပြန်ပေးသင့်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရာဇ၀တ်မှုဆိုင်ရာ ခြေရာခံစနစ်သို့ ပြန်သွားခြင်းဖြင့် သံသယဖြစ်ဖွယ်ဘာသာစကား သို့မဟုတ် ဝေါဟာရများပြသသည့် ပို့စ်စာရင်းကို ပြန်ပို့ရန် AI စနစ်အား ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ ထိုနေရာမှ၊ လူတစ်ဦးသည် အလံပြထားသည့်အသုံးပြုသူသည် စုံစမ်းစစ်ဆေးရန်ထိုက်တန်မှုရှိ၊ မရှိ စစ်ဆေးနိုင်သည်။
XAI သည် AI စနစ်များတွင် ပိုမိုပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် ယုံကြည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး လူသားများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ရန် ကူညီပေးနိုင်သည်။
ကောက်ချက်
လူလုပ်တီထွင်မှုအားလုံးကဲ့သို့ပင်၊ ဉာဏ်ရည်တုသည် မွေးရာပါ ကောင်းခြင်း သို့မဟုတ် မကောင်းခြင်းမဟုတ်ပါ။ အရေးကြီးတာက AI ကိုသုံးတဲ့နည်းပါ။
Artificial Intelligence ၏ထူးခြားချက်မှာ ကြီးထွားလာနေသော အရှိန်အဟုန်ဖြစ်သည်။ လွန်ခဲ့သည့်ငါးနှစ်အတွင်းတွင် စက်သင်ယူမှုနယ်ပယ်တွင် အသစ်အဆန်းနှင့် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုများကို နေ့စဉ်တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်။
သို့သော် ဥပဒေက မြန်သည်မဟုတ်။ ကော်ပိုရေးရှင်းများနှင့် အစိုးရများသည် အမြတ်အစွန်းအများဆုံးရရှိရန် သို့မဟုတ် နိုင်ငံသားများကို ထိန်းချုပ်နိုင်စေရန် AI ကို ဆက်လက်အသုံးချနေသောကြောင့်၊ ဤ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုရာတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် သာတူညီမျှမှုဖြစ်စေရန် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေရမည်ဖြစ်သည်။
တကယ်ကျင့်ဝတ်အရ AI ဖြစ်နိုင်တယ်လို့ သင်ထင်ပါသလား။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave