စက်ရုပ်လူသတ်ကောင်တွေက လူသားတွေကို အန္တရာယ်မပြုမီ အချိန်မီတားဆီးဖို့ (ဘာသာပြန်ဆောင်းပါး)
1012
ရဲထွန်း (သီပေါ) (NP News) - မေ ၃ဝ
လွန်ခဲ့တဲ့ ဆယ်စုနှစ် (၃) ခုလောက်က ညဏ်ရည်တု (artificial intelligence - AI ) အေအိုင် ဇတ်ကောင် တွေပါဝင်တဲ့ Matrix လို ရုပ်ရှင်ကားတွေ ဝက်ဝက်ကွဲလူကြိုက်များခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ယခုအခါမှာတော့ အေအိုင် AI ဟာကျွန်တော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်ဘဝထဲကိုရောက်နေပါပြီ။ မကြာသေးတဲ့ လအနည်းငယ်တုန်းက chat GPT ရဲ့သတင်းက ကမ္ဘာကို ကိုင်လှုပ်ခဲ့ပါတယ်။ chat GPT ဆိုတာက လူတစ်ယောက်လို အက်ဆေးတွေ ရေးနိုင်တယ်။ ကဗျာတွေ၊ သီချင်းတွေစပ်ဆိုနိုင်တယ်။ ပြီးပြည့်စုံတဲ့ ရုပ်ရှင်ဇတ်ညွှန်းတွေရေးနိုင်တယ်။ စာမေးပွဲ မေးခွန်းတွေကိုတောင်မှ အောင်မှတ်ရအောင်ဖြေဆိုနိုင်စွမ်းရှိပါတယ်။ အမှန်တကယ်တော့ အေအိုင်ဟာ ထိန်းမနိုင် သိမ်းမနိုင် အခြေအနေကို ရောက်လုနီးနီးဖြစ်နေပါပြီ။ ဒါကြောင့် chat GPT ကို ဖန်တီးခဲ့တဲ့ Sam Altman က အေအိုင်ဖန်တီးမှုကို ဥပဒေစည်းကမ်းပြဋ္ဌာန်းပြီး ထိန်းချုပ်စေချင်နေပါတယ်။ “အစိုးရများရဲ့ စည်းမျဉ်းဥပဒေများနဲ့ ဝင်ရောက်ထိန်းချုပ်ခြင်းက တဖြည်းဖြည်း အင်အားကြီးမားလာတဲ့ မိုဒယ်တွေရဲ့ အန္တရာယ်ပေးနိုင်ချေကို လျှော့ချနိုင်လိမ့်မယ်ထင်ပါတယ်”လို့ ဆမ်က အမေရိကန် လွှတ်တော်မှာပြောသွားပါတယ်။
ဒါဖြင့် အေအိုင်က ဘယ်လိုအင်အားကြီးလာမှာလဲ။ လူသားတွေက ဘယ်လိုထိန်းချုပ်နိုင်မှာလဲ။ ထိန်းကော ထိန်းချုပ်နိုင်မှာလား။ ဘာကြောင့် ကျွန်တော်တို့က အေအိုင်ကို ဂရုပြုသင့်တာလဲ။ ဒီကိစ္စတွေရဲ့ နောက်ကွယ်က အခြေအနေ၊ အချက်အလက်တွေကို ဆွေးနွေးသွားမှာပါ့မယ်။
အေအိုင် ဆိုတာနဲ့ ချတ် ဂျီပီတီ (Ai and chat GPT) အကြောင်းကို ကြားဖူးပြီးဖြစ်ကောင်းဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။ တကယ်က အေအိုင်ဆိုတာ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်မှာ ရောက်ရှိနေပြီးဖြစ်ပါတယ်။ ဂူးဂဲလ် မက်ပ် Google Maps ဆိုတာလည်း အေအိုင်ပါ။ အက်ပဲလ်ဖုန်းက ဆီရီ Siri တို့ အဲလက်စ် Alexa တို့ကိုခေါ်ပြီး ခိုင်းစေတာဟာလည်း အေအိုင်ပါ။ predictive text လို့ခေါ်တဲ့ ဖုန်းထဲမှာ ကိုယ်ရေးမယ့် စကားလုံးကို ကြိုတင်ဖော်ပြတာလည်း အေအိုင်ပါ။ မျက်နှာကိုသိမှတ်ပြီး ဖုန်းဖွင့်ပေးတဲ့ face ID လည်း အေအိုင်ပါဘဲ။ သင့်ရဲ့ ဖုန်း ဒါမှမဟုတ် ကွန်ပျူတာမှာ ပေါ့အပ် pop up ပေါ်လာတဲ့ ဒီဗီဒီယိုဟာလည်း ယူတြု အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်ကိုသုံးထားတဲ့ အေအိုင်နည်းပညာပါဘဲ။ ဒါကြောင့် အေအိုင်နည်းပညာဟာ နေရာတကာမှာရောက်ရှိနေပြီလို့ပြောတာပါ။
သတ္တလောကမှာ လူသားတွေရဲ့ ထူးခြားတဲ့စွမ်းရည်ကဘာပါလဲ။ စဉ်းစားတွေးခေါ်နိုင်မှုက လူသားတွေရဲ့ ထူးခြားတဲ့စွမ်းဆောင်ရည်ပါ။ တိတိကျကျပြောရရင် အေအိုင် ကြိုးစားနေတာက အဲဒီလိုစဉ်းစားတွေးခေါ်မှုကို ပုံတူပွားနိုင်ဖို့ပါ။ လူသားတွေစဉ်းစားသလိုစဉ်းစားပြီး ဖြေရှင်းတဲ့ ပုံစံမျိုးပါ။ အခြေခံကတော့ စဉ်းစားညဏ်ပါ။ ဒါပေမယ့် လူလုပ်အတုပေါ့။ သဘောတရားအနေနဲ့ ရိုးစင်းပါတယ်။ လူသားလို့တွေးတောပြီး ပြဿနာကိုဖြေရှင်းနိုင်ဖို့ပါ။ တခြား စကားရပ်နဲ့ပြောရရင်တော့ machine learning စက်ရဲ့သင်ယူမှုပါ။ အခြေခံအားဖြင့် စက်ဖြစ်ပြီး၊ အတွေ့အကြုံကနေ စက်ကသင်ယူတာပါ။ အယ်လ်ဂိုရီသမ် (ပြဿနာဖြေရှင်းရာတွင် လိုက်နာရသည့်စည်းမျဉ်း)ကလည်း အရင်ကရှိခဲ့တဲ့ အချက်အလက်တွေကနေ သင်ယူရတာပါ။ သူတို့က တည်ရှိနေတဲ့ အချက်အလက်တွေ ကို မှတ်မိ အသုံးပြုပြီး ပြဿနာတွေကို လူအနှောက်အယှက်ကင်းစွာနဲ့ ဖြေရှင်းပါတယ်။
ဥပမာပြောရရင်၊ သင်က ယူကျူ့ဗီဒီယိုတစ်ခုကို ဖွင့်လိုက်တယ်။ အဲဒါက ခွေးတွေအကြောင်းပြောပြတဲ့ ဗီဒီယို ဖြစ်ပြီး like ပေးလိုက်တယ်ဆိုပါစို့။ အယ်လ်ဂိုရီသမ်က ချက်ခြင်းမှတ်သားပြီး သင့်ရဲ့ Feeds မှာခွေးနဲ့ပတ်သက်တဲ့ ဗီဒီယိုအများအပြားတက်လာပါလိမ့်မယ်။ အဲဒါ အယ်လ်ဂိုရီသမ်က လုပ်တာပါ။ စက်က ခင်ဗျားဘာကြိုက်သလဲ ဆိုတာကို သင်ယူပြီး ခင်ဗျားအကြိုက်တွေရွေးပြီးပို့ပေးတာပါဘဲ။ အေအိုင် ဆိုတာကလည်း ဒီအတိုင်းပါဘဲ။ ကွန်ပျူတာတွေက လူသားတွေကို စစ်တုရင်ထိုးရာမှာ နိုင်အောင်ထိုးနိုင်တယ်ဆိုတာက ကြာလှပါပြီ။
ဒီနေ့ကာလမှာတော့ အေအိုင်နည်းပညာကို အမျိုးအစား သုံးစားခွဲခြားနိုင်ပါတယ်။ ပထမအမျိုးအစားမှာ ညဏ်တုက စဉ်းစားတွေးတောတာကို ချုံ့ပစ်လိုက်တယ်။ စနစ်က အလုပ်တာဝန်တစ်ခုကိုပဲခိုင်းတယ်။ ဒါကြောင့် သူကသတ်မှတ်ထားတဲ့ တာဝန်ကိုဘဲလုပ်ပါတယ်။ ဥပမာ လူ့အသုံးအဆောင်ပစ္စည်းတွေဆိုပါတော့ - မောင်းသူမဲ့ မော်တော်ကား၊ streaming apps လို့ခေါ်တဲ့ ဖျော်ဖြေရေးအပလီကေးရှင်းများ၊ ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်မှု အပလီကေးရှင်းများ စတာတွေမှာ လူက လုပ်ငန်းတာဝန်တခုကိုဘဲ ပေးထားတယ်။ အဲဒါကို သူတို့က ထမ်းဆောင်ပါတယ်။ ဒါတွေက လူလုပ် ညဏ်ရည်တုရဲ့ အခြေခံအကြမ်းအဆင့်တွေမှာပါဝင်ပါတယ်။
ဒုတိယ အမျိုးအစားက လူလုပ်အထွေထွေစဥ်းစားညဏ်ရည်တုပါ။ ဒီမှာ အေအိုင်က လူသားကို ပြိုင်ဆိုင်နိုင်လာပါပြီ။ သူတို့က တချိန်ထဲမှာ အလုပ်အစုံကိုလုပ်နိုင်ပါတယ်။ လူတော်တော်များက chat GPT ကို လူလုပ်အထွေထွေ စဉ်းစားဥာဏ်ရည်တု ဆီတက်လှမ်းတဲ့ ပထမခြေတစ်လှမ်းလို့ ဆိုကြပါတယ်။
တတိယ အမျိုးအစားက နည်းနည်းစိုးရိမ်ဖို့ ကောင်းပါတယ်။ အဲဒါကို လူလုပ်စူပါညဏ်ရည်တု လို့ခေါ်ပါ တယ်။ အခြေခံအားဖြင့်ပြောရင် စက်က လူသားရဲ့ စဉ်းစားဥာဏ်ကိုကျော်လွန်သွားတာပါ။ သူတို့မှာ သူတို့ ကိုယ်ပိုင်စိတ်ရှိပါတယ်။ သိပ္ပံရုပ်ရှင်တွေထဲက လူဆိုးစက်ရုပ်ကို မှတ်မိကြဦးမှာပါ။ အဲဒီလို အခြေအနေက တတိယအဆင့်ပါ။
လက်ရှိထွက်ပေါ်လာတဲ့ အေအိုင်နည်းပညာက ပြဿနာတွေအများကြီး ပေါ်ထွက်လာစေပါတယ်။ ဒီဖန် တီးမှုက ကျင့်ဝတ်နဲ့ ညီရဲ့လား။ လူတွေရဲ့ထိန်းချုပ်မှုက လွတ်ထွက်သွားနိုင်သလား။ သူ့ကိုထိန်းချုပ်ဖို့ ကျွန်တော်တို့ သိပ်နောက်ကျနေပြီလားစသဖြင့်ပေါ့။
ဒီနှစ် မတ်လထဲတုန်းက အီလွန်မာ့က်စ်လို၊ အက်ပဲစီအီးအို စတိဗ် ဝေါ့ဇညက်လို ထင်ရှားတဲ့ နည်းပညာ ဂုရုတချို့က သတိပေးစာတစ်စောင်ရေးသားထုတ်ပြန်ပါတယ်။ သူတို့က ကမ္ဘာ့ခေါင်းဆောင်တွေကို အေအိုင်နည်းပညာ တိုးတက်အောင်လုပ်ဆောင်နေတာကို ခြောက်လရပ်ဆိုင်းထားဖို့ တောင်းဆိုတာပါ။ အဲဒီတောင်းဆိုစာမှာ “စွမ်းဆောင်ရည်ကြီးမားတဲ့ အေအိုင်စနစ်တွေကို- သူတို့ရဲ့သက်ရောက်မှုတွေက အပြု သဘောဆောင်တာ သေချာ စိတ်ချရပြီး သူတို့ရဲ့ အန္တရာယ်ပေးနှိုင်မှုတွေကို ထိန်းချုပ်နိုင်ပါမှ တစ်ခါ တည်း ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်အောင်လုပ်သင့်ပါတယ်။
ဒါကြောင့် ထိပ်တန်း နည်းပညာ ခေါင်းဆောင်တွေအနေနဲ့ အေအိုင်ကတော့ဖြင့် သိပ်ကိုမြန်လွန်းနေပြီ။ လူ့အဖွဲ့အစည်းနဲ့ လူသားတွေအပေါ် ဆိုးရွားတဲ့ သက်ရောက်မှုတွေ ဖြစ်နိုင်လောက်အောင်ကို မြန်လွန်းနေပြီလို့ ယုံကြည်နေကြပါပြီ။
ပင်ကိုအားဖြင့် အေအိုင်မှာ သူ့ကိုယ်ပိုင်ပြဿနာတွေ မရှိတာမဟုတ်ပါဘူး။ ပထမ ပြဿနာက အဲဒါကို အသုံးချတဲ့ နည်းလမ်းပါ။ မျက်နှာကိုသိမှတ်ပြီး သင့်ရဲ့ဖုန်းကိုဖွင့်တဲ့နည်းပညာက အလွန်ကောင်းပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ တကယ်လို့ အဲဒါကို အသုံးပြုပြီး သင့်အပေါ် သူလျှိုလုပ်မယ်ဆိုရင်ဘယ်လိုဖြစ်မလဲ။ တချို့နိုင်ငံတွေက အဲဒီနည်းပညာကိုသုံးပြီး သူတို့နိုင်ငံသားတွေကို စုံစမ်းထောက်လှမ်းပါတယ်။ ဥပဒေချိုးဖောက်သူတွေကို ထိန်းချုပ်ပါတယ်။ တချို့နိုင်ငံတွေက အဲဒီနည်းပညာသုံးပြီး လူမျိုးအရခွဲခြားသတ်မှတ်တာ၊ နိုင်ငံ သားမှတ်ပုံတင်ကို စစ်ဆေးတာလုပ်ပါတယ်။
နောက် ဒုတိယ ပြဿနာက ဘက်လိုက်မှုရှိတာပါ။ သင်အနေနဲ့ စက်ဆိုတာ မျက်နှာမလိုက်ဘူး၊ ဘက်မလိုက်တတ်ဘူးလို့မျှော်လင့်ထားမှာပါ။ ဒါပေမဲ့ အဲဒီ စက်ရုပ်အေအိုင်ကို လူတွေကလုပ်တာပါ။ လူတွေဆိုတာ ပင်ကိုအားဖြင့် ဘက်လိုက်တတ်သူတွေပါ။ ဒါကြောင့် လူတွေထုတ်လုပ်လိုက်တဲ့ အဲဒီ အေအိုင်စက်တွေကလည်း ဘက်လိုက်တော့တာပေါ့။ အမှန်စင်စစ်မှာတော့ အေအိုင်ဆိုတာ လူ့အဖွဲ့အစည်းအတွင်းတည်ရှိနေတဲ့ ဘက်လိုက်မှုတွေကို အားလုံးနီးပါး ချဲ့ပြထားတာပါ။ အေအိုင်မှာ သူ့ကိုပေးထားတဲ့ အချက် အလက်တွေကောင်းရင်ကောင်းသလို ကောင်းပါတယ်။ ပေးထားတဲ့အချက်အလက်တွေက ဘက်လိုက်နေတယ်ဆိုရင် အေအိုင်ကလည်း ဘက်လိုက်ပါလိမ့်မယ်။
ဥပမာတခု စဉ်းစားကြည့်လိုက်ပါ။ အယ်လ်ဂိုရီသမ် တစ်ခုကို လူဖြူယောက်ကျားတွေနဲ့သက်ဆိုင်တဲ့ အချက် အလက်တွေနဲ့သာ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးထားတယ်ဆိုပါစို့၊ အဲဒီ အယ်လ်ဂိုရီသမ်ကို မိန်းမတွေနဲ့ပတ်သက်ပြီး အသုံးပြုမယ်ဆိုရင် သေချာပေါက် တဖက်ကိုယိမ်းတဲ့ အဖြေတွေပဲပေးပါလိမ့်မယ်။
နောက် တတိယ ပြဿနာက သေစေနိုင်တဲ့အမှားပါ။ လူသားတွေက မှားတတ်သလိုဘဲ စက်တွေကလည်း မှားတတ်ပါတယ်။ တကယ်လို့ အဲဒီအမှားက လူ့အသက်ကို အန္တရာယ်ပြုတဲ့ အမှားတွေဖြစ်မယ်ဆိုရင် ဘာတွေ ဖြစ်မလဲ။ ဥပမာ မောင်းသူမဲ့ ကားတစ်စီးက တစုံတစ်ယောက်ကိုတိုက်သတ်လိုက်ပြီဆိုပါစို့ အဲဒါ ကားရဲ့အပြစ်လား၊ ကုဒ်သွင်းတဲ့သူရဲ့ အပြစ်လား။ တကယ်လို့ ပြဿနာက နည်းနည်းပိုမြင့်လာမယ်ဆိုရင်ကော၊ ဥပမာ သေစေနိုင်တဲ့ လက်နက်ကိုင် စက်ရုပ်လူသတ်သမားဆိုပါတော့။ အဲဒီ စက်ရုပ်မျိုးက လူသားရဲ့အကူအညီမပါဘဲ ပစ်မှတ်ကိုရှာဖွေပြီး သတ်ပစ်နိုင်စွမ်းရှိတယ်။ အခုထိတော့ နည်းပညာက အဲလောက်အထိမရောက်သေးပါ။ ဒါပေမယ့် ရှေ့ပြေးနည်းပညာတွေတော့ ရှိနေပါပြီ။ ၂ဝ၂ဝ ခုနှစ်တုန်းက လက်နက်တပ်ဆင်ထားတဲ့ ဒရုန်းတွေ အကြောင်း သတိရကြမှာပါ။ အဲဒီတုန်းက လူသားတစ်ယောက်ကို ပထမဆုံးသတ်ပစ်ခဲ့တာဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ အသေးစိတ်တွေကိုတော့ ရှင်းရှင်း လင်းလင်းမသိရသေးပေမယ့်၊ ကုလသမဂ္ဂရဲ့သတင်းအရ တူရကီလုပ် ကာဂူ-၂ ( Kargu-2 ) ဒရုန်းဟာ လစ်ဗျား အမျိုးသားတပ်မတော် တပ်ဖွဲ့ဝင်တွေကို လူရဲ့ထိန်းချုပ်မှု မပါဘဲ တိုက်ခိုက်ခဲ့ပါတယ်။ ဒရုန်းထုတ်လုပ်သူတွေက ပြောတာက ကာဂူ-၂ ဟာ စက်သင်ယူရေးနည်းလမ်းကိုသုံးပြီး အရာဝတ္တုတွေကို ခွဲခြားတယ်။ ဒီလိုနည်းနဲ့ ဒရုန်းက သူ့အလိုအလျောက် လူထိန်းချုပ်မှုမလိုဘဲ ပစ်ခတ်မှုလုပ်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ တူရကီကတော့ ကာဂူ-၂ ကို အသုံးပြုခဲခြင်းမရှိဘူးလို့ ဆိုပါတယ်။ ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် ဒရုန်းမှာ သူ့ကိုယ်ပိုင်စိတ်ရှိပြီး ပစ်သင့်၊ မပစ်သင့်ဆိုတာကို သူ့ဖာသာဆုံးဖြတ်နိုင်တယ်ဆိုတဲ့ နည်းပညာကို လူတွေ အသုံးပြုနေကြပြီဆိုတာ သိနိုင်ပါတယ်။
ဒါကြောင့် ကုလသမဂ္ဂအနေနဲ့ စက်ရုပ်လူသတ်သမားတွေကို တားမြစ်ချင်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် နိုင်ငံတွေက ဒါကို သဘောမတူကြပါ။ နိုင်ငံတွေက အဲဒီလက်နက်တပ်ဆင်ထားတဲ့၊ လွတ်လပ်စွာသူ့ဖာသာ ဆုံးဖြတ်နိုင်တဲ့စက်ရုပ် နည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ကို ဒေါ်လာ ဘီလျံပေါင်းများစွာပုံအောပြီး သုတေသနလုပ်နေကြပါတယ်။
ဥပမာ အမေရိကန်ဆိုရင် လမ်းညွှန်မှုကိုသာ လိုလားပြီး လုံးဝပိတ်ပင်တားမြစ်တာမျိုးမလုပ်ချင်ပါ။ ဒါကြောင့် ကျနော်တို့ဟာ စက်ရုပ်လူသတ်သမားတွေနဲ့ပတ်သက်ပြီး ဥပဒေပြဋ္ဌာာန်းတာမျိုး ခုထိမလုပ်နိုင်ပါ။ ဒါပေမယ့် ကျွန်တော်တို့အနေနဲ့ အေအိုင်နည်းပညာအပေါ်မှာ ဥပဒေပြဋ္ဌာန်း ကန့်သတ်တာမျိုးလုပ်နိုင်မလား။ ဒါကြောင့် Chat GPT ရဲ့ စီအီးအို Samuel Altman က အမေရိကန်လွှတ်တော်ကို တက်ရောက်ပြီး ဆော်သြခဲ့တာဖြစ်ပါတယ်။ သူက “အေအိုင်နည်းပညာဟာ ကမ္ဘာ့ကို ကြီးမားတဲ့ အန္တရာယ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အေအိုင်ကို စည်းမျဉ်းပြဋ္ဌာန်း သတ်မှတ်ဖို့လိုပါပြီ” လို့ပြောခဲ့ပါတယ်။
ဒီရေစီးကြောင်းကို ဦးဆောင်နေတာက တရုတ်နိုင်ငံပါ။ သူတို့လည်း အေအိုင် ပုံစံအမျိုးမျိုးနဲ့ သက်ဆိုင်တဲ့ စည်းမျဉ်းတွေသတ်မှတ်ဖို့ ရည်ရွယ်တဲ့ ဥပဒေနဲ့အတူ သွားနေပါတယ်။ တရုတ် နည်းပညာကုမ္ပဏီတွေအနေနဲ့ သူတို့ရဲ့ အေအိုင် ထုတ်ကုန်တွေအားလုံးကို လုံခြုံမှုတိုင်းထွာစမ်းသပ်ခံပြီး မှတ်ပုံတင်ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။
ဥရောပသမဂ္ဂကလည်းဘဲ European AI act ကို ပြဋ္ဌာန်းဖို့ ဆောင်ရွက်နေကြပါပြီ။ စည်းမျဉ်းဥပဒေက အန္တရာယ်အခြေပြု ချဉ်းကပ်ခြင်းနဲ့ ပြဋ္ဌာန်းမှာလို့ဆိုပါတယ်။ အဓိပ္ပာယ်က အန္တရာယ်ကြီးမားလေလေ၊ စည်းမျဉ်းကို ပိုတင်းကြပ်လေလေ ဆိုတဲ့အဓိပ္ပာယ်ပါ။ အခုချိန်မှာ ဒီဥပဒေဟာ တခြားသော ဥပဒေများအတွက် အစဉ်အလာ ထုံးတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။ အထူးသဖြင့်တော့ အမေရိကန်အတွက်ပေါ့။ အိန္ဒိယ နိုင်ငံကလည်းဘဲ အေအိုင်အတွက် စည်းမျဉ်းဥပဒေ သတ်မှတ်ဖို့ စဉ်းစားနေပါတယ်။
ဒါကြောင့် ဒီနေရာမှာ အစိုးရတိုင်းဟာ အေအိုင်ကို အမီလိုက်ဖို့ ကြိုးပမ်းနေကြတာတွေ့မြင်ရမှာပါ။ အေအိုင် နည်းပညာကတော့ အန္တရာယ်ဖြစ်လောက်တဲ့ အမြန်နှုန်းနဲ့ကို ရွေ့လျားနေပါတယ်။ နိုင်ငံတွေအနေနဲ့ အေအိုင်ကို ထိန်းချုပ်ဖို့ ပိုခက်ခက်ခဲခဲကြိုးစားလာရပါလိမ့်မယ်။ အမှန်တကယ်တော့ နိုင်ငံအစိုးရတွေအနေနဲ့ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွေနဲ့ တုန်းကလို နောက်ကျနေတာမျိုးလည်း ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နှိုင်ပါတယ်။ အစိုးရတွေအနေနဲ့က ပြဿနာတွေ ထွက်ပေါ်လာတဲ့အခါကျမှ ထိန်းချုပ်ဖို့ လိုအပ်မှန်းသိလာကြတာမျိုးကိုပြောတာပါ။ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွေမှာ အသွားနှစ်ဖက်ရှိတဲ့ ဓားလို ကောင်းတဲ့ဘက်လည်းရှိ၊ ဆိုးတဲ့ဘက်လည်းရှိပါတယ်။ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွေအပေါ်မှာ မှားခဲ့ သလိုမျိုးထပ်မမှားဘို့လိုပါတယ်။ ဥပဒေစည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်တွေက အဖျက်အန္တရာယ်တွေ ပေါ်မလာခင် ကြိုတင်ရှိနေသင့်ပါကြောင်း။
Ref; Will Artificial Intelligence Take Over the World? | Between the Lines with Palki Sharma
zawgyi version
စက္႐ုပ္လူသတ္ေကာင္ေတြက လူသားေတြကို အႏၲရာယ္မျပဳမီ အခ်ိန္မီတားဆီးဖို႔ (ဘာသာျပန္ေဆာင္းပါး)
ရဲထြန္း (သီေပါ) (NP News) - ေမ ၃ဝ
လြန္ခဲ့တဲ့ ဆယ္စုႏွစ္ (၃) ခုေလာက္က ညဏ္ရည္တု (artificial intelligence - AI ) ေအအိုင္ ဇတ္ေကာင္ ေတြပါဝင္တဲ့ Matrix လို ႐ုပ္ရွင္ကားေတြ ဝက္ဝက္ကြဲလူႀကိဳက္မ်ားခဲ့ပါတယ္။ ဒါေပမဲ့ ယခုအခါမွာေတာ့ ေအအိုင္ AI ဟာကြၽန္ေတာ္တို႔ရဲ႕ ေန႔စဥ္ဘဝထဲကိုေရာက္ေနပါၿပီ။ မၾကာေသးတဲ့ လအနည္းငယ္တုန္းက chat GPT ရဲ႕သတင္းက ကမာၻကို ကိုင္လႈပ္ခဲ့ပါတယ္။ chat GPT ဆိုတာက လူတစ္ေယာက္လို အက္ေဆးေတြ ေရးႏိုင္တယ္။ ကဗ်ာေတြ၊ သီခ်င္းေတြစပ္ဆိုႏိုင္တယ္။ ၿပီးျပည့္စုံတဲ့ ႐ုပ္ရွင္ဇတ္ၫႊန္းေတြေရးႏိုင္တယ္။ စာေမးပြဲ ေမးခြန္းေတြကိုေတာင္မွ ေအာင္မွတ္ရေအာင္ေျဖဆိုႏိုင္စြမ္းရွိပါတယ္။ အမွန္တကယ္ေတာ့ ေအအိုင္ဟာ ထိန္းမႏိုင္ သိမ္းမႏိုင္ အေျခအေနကို ေရာက္လုနီးနီးျဖစ္ေနပါၿပီ။ ဒါေၾကာင့္ chat GPT ကို ဖန္တီးခဲ့တဲ့ Sam Altman က ေအအိုင္ဖန္တီးမႈကို ဥပေဒစည္းကမ္းျပ႒ာန္းၿပီး ထိန္းခ်ဳပ္ေစခ်င္ေနပါတယ္။ “အစိုးရမ်ားရဲ႕ စည္းမ်ဥ္းဥပေဒမ်ားနဲ႔ ဝင္ေရာက္ထိန္းခ်ဳပ္ျခင္းက တျဖည္းျဖည္း အင္အားႀကီးမားလာတဲ့ မိုဒယ္ေတြရဲ႕ အႏၲရာယ္ေပးႏိုင္ေခ်ကို ေလွ်ာ့ခ်ႏိုင္လိမ့္မယ္ထင္ပါတယ္”လို႔ ဆမ္က အေမရိကန္ လႊတ္ေတာ္မွာေျပာသြားပါတယ္။
ဒါျဖင့္ ေအအိုင္က ဘယ္လိုအင္အားႀကီးလာမွာလဲ။ လူသားေတြက ဘယ္လိုထိန္းခ်ဳပ္ႏိုင္မွာလဲ။ ထိန္းေကာ ထိန္းခ်ဳပ္ႏိုင္မွာလား။ ဘာေၾကာင့္ ကြၽန္ေတာ္တို႔က ေအအိုင္ကို ဂ႐ုျပဳသင့္တာလဲ။ ဒီကိစၥေတြရဲ႕ ေနာက္ကြယ္က အေျခအေန၊ အခ်က္အလက္ေတြကို ေဆြးေႏြးသြားမွာပါ့မယ္။
ေအအိုင္ ဆိုတာနဲ႔ ခ်တ္ ဂ်ီပီတီ (Ai and chat GPT) အေၾကာင္းကို ၾကားဖူးၿပီးျဖစ္ေကာင္းျဖစ္ပါလိမ့္မယ္။ တကယ္က ေအအိုင္ဆိုတာ ကြၽန္ေတာ္တို႔ရဲ႕ ပတ္ဝန္းက်င္မွာ ေရာက္ရွိေနၿပီးျဖစ္ပါတယ္။ ဂူးဂဲလ္ မက္ပ္ Google Maps ဆိုတာလည္း ေအအိုင္ပါ။ အက္ပဲလ္ဖုန္းက ဆီရီ Siri တို႔ အဲလက္စ္ Alexa တို႔ကိုေခၚၿပီး ခိုင္းေစတာဟာလည္း ေအအိုင္ပါ။ predictive text လို႔ေခၚတဲ့ ဖုန္းထဲမွာ ကိုယ္ေရးမယ့္ စကားလုံးကို ႀကိဳတင္ေဖာ္ျပတာလည္း ေအအိုင္ပါ။ မ်က္ႏွာကိုသိမွတ္ၿပီး ဖုန္းဖြင့္ေပးတဲ့ face ID လည္း ေအအိုင္ပါဘဲ။ သင့္ရဲ႕ ဖုန္း ဒါမွမဟုတ္ ကြန္ပ်ဴတာမွာ ေပါ့အပ္ pop up ေပၚလာတဲ့ ဒီဗီဒီယိုဟာလည္း ယူၾတဳ အယ္လ္ဂိုရစ္သမ္ကိုသုံးထားတဲ့ ေအအိုင္နည္းပညာပါဘဲ။ ဒါေၾကာင့္ ေအအိုင္နည္းပညာဟာ ေနရာတကာမွာေရာက္ရွိေနၿပီလို႔ေျပာတာပါ။
သတၱေလာကမွာ လူသားေတြရဲ႕ ထူးျခားတဲ့စြမ္းရည္ကဘာပါလဲ။ စဥ္းစားေတြးေခၚႏိုင္မႈက လူသားေတြရဲ႕ ထူးျခားတဲ့စြမ္းေဆာင္ရည္ပါ။ တိတိက်က်ေျပာရရင္ ေအအိုင္ ႀကိဳးစားေနတာက အဲဒီလိုစဥ္းစားေတြးေခၚမႈကို ပုံတူပြားႏိုင္ဖို႔ပါ။ လူသားေတြစဥ္းစားသလိုစဥ္းစားၿပီး ေျဖရွင္းတဲ့ ပုံစံမ်ိဳးပါ။ အေျခခံကေတာ့ စဥ္းစားညဏ္ပါ။ ဒါေပမယ့္ လူလုပ္အတုေပါ့။ သေဘာတရားအေနနဲ႔ ႐ိုးစင္းပါတယ္။ လူသားလို႔ေတြးေတာၿပီး ျပႆနာကိုေျဖရွင္းႏိုင္ဖို႔ပါ။ တျခား စကားရပ္နဲ႔ေျပာရရင္ေတာ့ machine learning စက္ရဲ႕သင္ယူမႈပါ။ အေျခခံအားျဖင့္ စက္ျဖစ္ၿပီး၊ အေတြ႕အႀကဳံကေန စက္ကသင္ယူတာပါ။ အယ္လ္ဂိုရီသမ္ (ျပႆနာေျဖရွင္းရာတြင္ လိုက္နာရသည့္စည္းမ်ဥ္း)ကလည္း အရင္ကရွိခဲ့တဲ့ အခ်က္အလက္ေတြကေန သင္ယူရတာပါ။ သူတို႔က တည္ရွိေနတဲ့ အခ်က္အလက္ေတြ ကို မွတ္မိ အသုံးျပဳၿပီး ျပႆနာေတြကို လူအေႏွာက္အယွက္ကင္းစြာနဲ႔ ေျဖရွင္းပါတယ္။
ဥပမာေျပာရရင္၊ သင္က ယူက်ဴ႕ဗီဒီယိုတစ္ခုကို ဖြင့္လိုက္တယ္။ အဲဒါက ေခြးေတြအေၾကာင္းေျပာျပတဲ့ ဗီဒီယို ျဖစ္ၿပီး like ေပးလိုက္တယ္ဆိုပါစို႔။ အယ္လ္ဂိုရီသမ္က ခ်က္ျခင္းမွတ္သားၿပီး သင့္ရဲ႕ Feeds မွာေခြးနဲ႔ပတ္သက္တဲ့ ဗီဒီယိုအမ်ားအျပားတက္လာပါလိမ့္မယ္။ အဲဒါ အယ္လ္ဂိုရီသမ္က လုပ္တာပါ။ စက္က ခင္ဗ်ားဘာႀကိဳက္သလဲ ဆိုတာကို သင္ယူၿပီး ခင္ဗ်ားအႀကိဳက္ေတြေ႐ြးၿပီးပို႔ေပးတာပါဘဲ။ ေအအိုင္ ဆိုတာကလည္း ဒီအတိုင္းပါဘဲ။ ကြန္ပ်ဴတာေတြက လူသားေတြကို စစ္တုရင္ထိုးရာမွာ ႏိုင္ေအာင္ထိုးႏိုင္တယ္ဆိုတာက ၾကာလွပါၿပီ။
ဒီေန႔ကာလမွာေတာ့ ေအအိုင္နည္းပညာကို အမ်ိဳးအစား သုံးစားခြဲျခားႏိုင္ပါတယ္။ ပထမအမ်ိဳးအစားမွာ ညဏ္တုက စဥ္းစားေတြးေတာတာကို ခ်ဳံ႕ပစ္လိုက္တယ္။ စနစ္က အလုပ္တာဝန္တစ္ခုကိုပဲခိုင္းတယ္။ ဒါေၾကာင့္ သူကသတ္မွတ္ထားတဲ့ တာဝန္ကိုဘဲလုပ္ပါတယ္။ ဥပမာ လူ႔အသုံးအေဆာင္ပစၥည္းေတြဆိုပါေတာ့ - ေမာင္းသူမဲ့ ေမာ္ေတာ္ကား၊ streaming apps လို႔ေခၚတဲ့ ေဖ်ာ္ေျဖေရးအပလီေကးရွင္းမ်ား၊ က်န္းမာေရး ေစာင့္ေရွာက္မႈ အပလီေကးရွင္းမ်ား စတာေတြမွာ လူက လုပ္ငန္းတာဝန္တခုကိုဘဲ ေပးထားတယ္။ အဲဒါကို သူတို႔က ထမ္းေဆာင္ပါတယ္။ ဒါေတြက လူလုပ္ ညဏ္ရည္တုရဲ႕ အေျခခံအၾကမ္းအဆင့္ေတြမွာပါဝင္ပါတယ္။
ဒုတိယ အမ်ိဳးအစားက လူလုပ္အေထြေထြစဥ္းစားညဏ္ရည္တုပါ။ ဒီမွာ ေအအိုင္က လူသားကို ၿပိဳင္ဆိုင္ႏိုင္လာပါၿပီ။ သူတို႔က တခ်ိန္ထဲမွာ အလုပ္အစုံကိုလုပ္ႏိုင္ပါတယ္။ လူေတာ္ေတာ္မ်ားက chat GPT ကို လူလုပ္အေထြေထြ စဥ္းစားဥာဏ္ရည္တု ဆီတက္လွမ္းတဲ့ ပထမေျခတစ္လွမ္းလို႔ ဆိုၾကပါတယ္။
တတိယ အမ်ိဳးအစားက နည္းနည္းစိုးရိမ္ဖို႔ ေကာင္းပါတယ္။ အဲဒါကို လူလုပ္စူပါညဏ္ရည္တု လို႔ေခၚပါ တယ္။ အေျခခံအားျဖင့္ေျပာရင္ စက္က လူသားရဲ႕ စဥ္းစားဥာဏ္ကိုေက်ာ္လြန္သြားတာပါ။ သူတို႔မွာ သူတို႔ ကိုယ္ပိုင္စိတ္ရွိပါတယ္။ သိပၸံ႐ုပ္ရွင္ေတြထဲက လူဆိုးစက္႐ုပ္ကို မွတ္မိၾကဦးမွာပါ။ အဲဒီလို အေျခအေနက တတိယအဆင့္ပါ။
လက္ရွိထြက္ေပၚလာတဲ့ ေအအိုင္နည္းပညာက ျပႆနာေတြအမ်ားႀကီး ေပၚထြက္လာေစပါတယ္။ ဒီဖန္ တီးမႈက က်င့္ဝတ္နဲ႔ ညီရဲ႕လား။ လူေတြရဲ႕ထိန္းခ်ဳပ္မႈက လြတ္ထြက္သြားႏိုင္သလား။ သူ႔ကိုထိန္းခ်ဳပ္ဖို႔ ကြၽန္ေတာ္တို႔ သိပ္ေနာက္က်ေနၿပီလားစသျဖင့္ေပါ့။
ဒီႏွစ္ မတ္လထဲတုန္းက အီလြန္မာ့က္စ္လို၊ အက္ပဲစီအီးအို စတိဗ္ ေဝါ့ဇညက္လို ထင္ရွားတဲ့ နည္းပညာ ဂု႐ုတခ်ိဳ႕က သတိေပးစာတစ္ေစာင္ေရးသားထုတ္ျပန္ပါတယ္။ သူတို႔က ကမာၻ႔ေခါင္းေဆာင္ေတြကို ေအအိုင္နည္းပညာ တိုးတက္ေအာင္လုပ္ေဆာင္ေနတာကို ေျခာက္လရပ္ဆိုင္းထားဖို႔ ေတာင္းဆိုတာပါ။ အဲဒီေတာင္းဆိုစာမွာ “စြမ္းေဆာင္ရည္ႀကီးမားတဲ့ ေအအိုင္စနစ္ေတြကို- သူတို႔ရဲ႕သက္ေရာက္မႈေတြက အျပဳ သေဘာေဆာင္တာ ေသခ်ာ စိတ္ခ်ရၿပီး သူတို႔ရဲ႕ အႏၲရာယ္ေပးႏႈိင္မႈေတြကို ထိန္းခ်ဳပ္ႏိုင္ပါမွ တစ္ခါ တည္း ဖြံ႕ၿဖိဳးတိုးတက္ေအာင္လုပ္သင့္ပါတယ္။
ဒါေၾကာင့္ ထိပ္တန္း နည္းပညာ ေခါင္းေဆာင္ေတြအေနနဲ႔ ေအအိုင္ကေတာ့ျဖင့္ သိပ္ကိုျမန္လြန္းေနၿပီ။ လူ႔အဖြဲ႕အစည္းနဲ႔ လူသားေတြအေပၚ ဆိုး႐ြားတဲ့ သက္ေရာက္မႈေတြ ျဖစ္ႏိုင္ေလာက္ေအာင္ကို ျမန္လြန္းေနၿပီလို႔ ယုံၾကည္ေနၾကပါၿပီ။
ပင္ကိုအားျဖင့္ ေအအိုင္မွာ သူ႔ကိုယ္ပိုင္ျပႆနာေတြ မရွိတာမဟုတ္ပါဘူး။ ပထမ ျပႆနာက အဲဒါကို အသုံးခ်တဲ့ နည္းလမ္းပါ။ မ်က္ႏွာကိုသိမွတ္ၿပီး သင့္ရဲ႕ဖုန္းကိုဖြင့္တဲ့နည္းပညာက အလြန္ေကာင္းပါတယ္။ ဒါေပမဲ့ တကယ္လို႔ အဲဒါကို အသုံးျပဳၿပီး သင့္အေပၚ သူလွ်ိဳလုပ္မယ္ဆိုရင္ဘယ္လိုျဖစ္မလဲ။ တခ်ိဳ႕ႏိုင္ငံေတြက အဲဒီနည္းပညာကိုသုံးၿပီး သူတို႔ႏိုင္ငံသားေတြကို စုံစမ္းေထာက္လွမ္းပါတယ္။ ဥပေဒခ်ိဳးေဖာက္သူေတြကို ထိန္းခ်ဳပ္ပါတယ္။ တခ်ိဳ႕ႏိုင္ငံေတြက အဲဒီနည္းပညာသုံးၿပီး လူမ်ိဳးအရခြဲျခားသတ္မွတ္တာ၊ ႏိုင္ငံ သားမွတ္ပုံတင္ကို စစ္ေဆးတာလုပ္ပါတယ္။
ေနာက္ ဒုတိယ ျပႆနာက ဘက္လိုက္မႈရွိတာပါ။ သင္အေနနဲ႔ စက္ဆိုတာ မ်က္ႏွာမလိုက္ဘူး၊ ဘက္မလိုက္တတ္ဘူးလို႔ေမွ်ာ္လင့္ထားမွာပါ။ ဒါေပမဲ့ အဲဒီ စက္႐ုပ္ေအအိုင္ကို လူေတြကလုပ္တာပါ။ လူေတြဆိုတာ ပင္ကိုအားျဖင့္ ဘက္လိုက္တတ္သူေတြပါ။ ဒါေၾကာင့္ လူေတြထုတ္လုပ္လိုက္တဲ့ အဲဒီ ေအအိုင္စက္ေတြကလည္း ဘက္လိုက္ေတာ့တာေပါ့။ အမွန္စင္စစ္မွာေတာ့ ေအအိုင္ဆိုတာ လူ႔အဖြဲ႕အစည္းအတြင္းတည္ရွိေနတဲ့ ဘက္လိုက္မႈေတြကို အားလုံးနီးပါး ခ်ဲ႕ျပထားတာပါ။ ေအအိုင္မွာ သူ႔ကိုေပးထားတဲ့ အခ်က္ အလက္ေတြေကာင္းရင္ေကာင္းသလို ေကာင္းပါတယ္။ ေပးထားတဲ့အခ်က္အလက္ေတြက ဘက္လိုက္ေနတယ္ဆိုရင္ ေအအိုင္ကလည္း ဘက္လိုက္ပါလိမ့္မယ္။
ဥပမာတခု စဥ္းစားၾကည့္လိုက္ပါ။ အယ္လ္ဂိုရီသမ္ တစ္ခုကို လူျဖဴေယာက္က်ားေတြနဲ႔သက္ဆိုင္တဲ့ အခ်က္ အလက္ေတြနဲ႔သာ ေလ့က်င့္သင္ၾကားေပးထားတယ္ဆိုပါစို႔၊ အဲဒီ အယ္လ္ဂိုရီသမ္ကို မိန္းမေတြနဲ႔ပတ္သက္ၿပီး အသုံးျပဳမယ္ဆိုရင္ ေသခ်ာေပါက္ တဖက္ကိုယိမ္းတဲ့ အေျဖေတြပဲေပးပါလိမ့္မယ္။
ေနာက္ တတိယ ျပႆနာက ေသေစႏိုင္တဲ့အမွားပါ။ လူသားေတြက မွားတတ္သလိုဘဲ စက္ေတြကလည္း မွားတတ္ပါတယ္။ တကယ္လို႔ အဲဒီအမွားက လူ႔အသက္ကို အႏၲရာယ္ျပဳတဲ့ အမွားေတြျဖစ္မယ္ဆိုရင္ ဘာေတြ ျဖစ္မလဲ။ ဥပမာ ေမာင္းသူမဲ့ ကားတစ္စီးက တစုံတစ္ေယာက္ကိုတိုက္သတ္လိုက္ၿပီဆိုပါစို႔ အဲဒါ ကားရဲ႕အျပစ္လား၊ ကုဒ္သြင္းတဲ့သူရဲ႕ အျပစ္လား။ တကယ္လို႔ ျပႆနာက နည္းနည္းပိုျမင့္လာမယ္ဆိုရင္ေကာ၊ ဥပမာ ေသေစႏိုင္တဲ့ လက္နက္ကိုင္ စက္႐ုပ္လူသတ္သမားဆိုပါေတာ့။ အဲဒီ စက္႐ုပ္မ်ိဳးက လူသားရဲ႕အကူအညီမပါဘဲ ပစ္မွတ္ကိုရွာေဖြၿပီး သတ္ပစ္ႏိုင္စြမ္းရွိတယ္။ အခုထိေတာ့ နည္းပညာက အဲေလာက္အထိမေရာက္ေသးပါ။ ဒါေပမယ့္ ေရွ႕ေျပးနည္းပညာေတြေတာ့ ရွိေနပါၿပီ။ ၂ဝ၂ဝ ခုႏွစ္တုန္းက လက္နက္တပ္ဆင္ထားတဲ့ ဒ႐ုန္းေတြ အေၾကာင္း သတိရၾကမွာပါ။ အဲဒီတုန္းက လူသားတစ္ေယာက္ကို ပထမဆုံးသတ္ပစ္ခဲ့တာျဖစ္ႏိုင္ပါတယ္။ အေသးစိတ္ေတြကိုေတာ့ ရွင္းရွင္း လင္းလင္းမသိရေသးေပမယ့္၊ ကုလသမဂၢရဲ႕သတင္းအရ တူရကီလုပ္ ကာဂူ-၂ ( Kargu-2 ) ဒ႐ုန္းဟာ လစ္ဗ်ား အမ်ိဳးသားတပ္မေတာ္ တပ္ဖြဲ႕ဝင္ေတြကို လူရဲ႕ထိန္းခ်ဳပ္မႈ မပါဘဲ တိုက္ခိုက္ခဲ့ပါတယ္။ ဒ႐ုန္းထုတ္လုပ္သူေတြက ေျပာတာက ကာဂူ-၂ ဟာ စက္သင္ယူေရးနည္းလမ္းကိုသုံးၿပီး အရာဝတၱဳေတြကို ခြဲျခားတယ္။ ဒီလိုနည္းနဲ႔ ဒ႐ုန္းက သူ႔အလိုအေလ်ာက္ လူထိန္းခ်ဳပ္မႈမလိုဘဲ ပစ္ခတ္မႈလုပ္တယ္လို႔ ဆိုပါတယ္။ တူရကီကေတာ့ ကာဂူ-၂ ကို အသုံးျပဳခဲျခင္းမရွိဘူးလို႔ ဆိုပါတယ္။ ဘာပဲျဖစ္ျဖစ္ ဒ႐ုန္းမွာ သူ႔ကိုယ္ပိုင္စိတ္ရွိၿပီး ပစ္သင့္၊ မပစ္သင့္ဆိုတာကို သူ႔ဖာသာဆုံးျဖတ္ႏိုင္တယ္ဆိုတဲ့ နည္းပညာကို လူေတြ အသုံးျပဳေနၾကၿပီဆိုတာ သိႏိုင္ပါတယ္။
ဒါေၾကာင့္ ကုလသမဂၢအေနနဲ႔ စက္႐ုပ္လူသတ္သမားေတြကို တားျမစ္ခ်င္ပါတယ္။ ဒါေပမယ့္ ႏိုင္ငံေတြက ဒါကို သေဘာမတူၾကပါ။ ႏိုင္ငံေတြက အဲဒီလက္နက္တပ္ဆင္ထားတဲ့၊ လြတ္လပ္စြာသူ႔ဖာသာ ဆုံးျဖတ္ႏိုင္တဲ့စက္႐ုပ္ နည္းပညာ ဖြံ႕ၿဖိဳးတိုးတက္ဖို႔ကို ေဒၚလာ ဘီလ်ံေပါင္းမ်ားစြာပုံေအာၿပီး သုေတသနလုပ္ေနၾကပါတယ္။
ဥပမာ အေမရိကန္ဆိုရင္ လမ္းၫႊန္မႈကိုသာ လိုလားၿပီး လုံးဝပိတ္ပင္တားျမစ္တာမ်ိဳးမလုပ္ခ်င္ပါ။ ဒါေၾကာင့္ က်ေနာ္တို႔ဟာ စက္႐ုပ္လူသတ္သမားေတြနဲ႔ပတ္သက္ၿပီး ဥပေဒျပ႒ာာန္းတာမ်ိဳး ခုထိမလုပ္ႏိုင္ပါ။ ဒါေပမယ့္ ကြၽန္ေတာ္တို႔အေနနဲ႔ ေအအိုင္နည္းပညာအေပၚမွာ ဥပေဒျပ႒ာန္း ကန႔္သတ္တာမ်ိဳးလုပ္ႏိုင္မလား။ ဒါေၾကာင့္ Chat GPT ရဲ႕ စီအီးအို Samuel Altman က အေမရိကန္လႊတ္ေတာ္ကို တက္ေရာက္ၿပီး ေဆာ္ၾသခဲ့တာျဖစ္ပါတယ္။ သူက “ေအအိုင္နည္းပညာဟာ ကမာၻ႔ကို ႀကီးမားတဲ့ အႏၲရာယ္ေပးႏိုင္ပါတယ္။ ဒါေၾကာင့္ ေအအိုင္ကို စည္းမ်ဥ္းျပ႒ာန္း သတ္မွတ္ဖို႔လိုပါၿပီ” လို႔ေျပာခဲ့ပါတယ္။
ဒီေရစီးေၾကာင္းကို ဦးေဆာင္ေနတာက တ႐ုတ္ႏိုင္ငံပါ။ သူတို႔လည္း ေအအိုင္ ပုံစံအမ်ိဳးမ်ိဳးနဲ႔ သက္ဆိုင္တဲ့ စည္းမ်ဥ္းေတြသတ္မွတ္ဖို႔ ရည္႐ြယ္တဲ့ ဥပေဒနဲ႔အတူ သြားေနပါတယ္။ တ႐ုတ္ နည္းပညာကုမၸဏီေတြအေနနဲ႔ သူတို႔ရဲ႕ ေအအိုင္ ထုတ္ကုန္ေတြအားလုံးကို လုံၿခဳံမႈတိုင္းထြာစမ္းသပ္ခံၿပီး မွတ္ပုံတင္ဖို႔လိုအပ္ပါတယ္။
ဥေရာပသမဂၢကလည္းဘဲ European AI act ကို ျပ႒ာန္းဖို႔ ေဆာင္႐ြက္ေနၾကပါၿပီ။ စည္းမ်ဥ္းဥပေဒက အႏၲရာယ္အေျချပဳ ခ်ဥ္းကပ္ျခင္းနဲ႔ ျပ႒ာန္းမွာလို႔ဆိုပါတယ္။ အဓိပၸာယ္က အႏၲရာယ္ႀကီးမားေလေလ၊ စည္းမ်ဥ္းကို ပိုတင္းၾကပ္ေလေလ ဆိုတဲ့အဓိပၸာယ္ပါ။ အခုခ်ိန္မွာ ဒီဥပေဒဟာ တျခားေသာ ဥပေဒမ်ားအတြက္ အစဥ္အလာ ထုံးတစ္ခုျဖစ္လာႏိုင္ပါတယ္။ အထူးသျဖင့္ေတာ့ အေမရိကန္အတြက္ေပါ့။ အိႏၵိယ ႏိုင္ငံကလည္းဘဲ ေအအိုင္အတြက္ စည္းမ်ဥ္းဥပေဒ သတ္မွတ္ဖို႔ စဥ္းစားေနပါတယ္။
ဒါေၾကာင့္ ဒီေနရာမွာ အစိုးရတိုင္းဟာ ေအအိုင္ကို အမီလိုက္ဖို႔ ႀကိဳးပမ္းေနၾကတာေတြ႕ျမင္ရမွာပါ။ ေအအိုင္ နည္းပညာကေတာ့ အႏၲရာယ္ျဖစ္ေလာက္တဲ့ အျမန္ႏႈန္းနဲ႔ကို ေ႐ြ႕လ်ားေနပါတယ္။ ႏိုင္ငံေတြအေနနဲ႔ ေအအိုင္ကို ထိန္းခ်ဳပ္ဖို႔ ပိုခက္ခက္ခဲခဲႀကိဳးစားလာရပါလိမ့္မယ္။ အမွန္တကယ္ေတာ့ ႏိုင္ငံအစိုးရေတြအေနနဲ႔ ဆိုရွယ္မီဒီယာေတြနဲ႔ တုန္းကလို ေနာက္က်ေနတာမ်ိဳးလည္း ျဖစ္ေကာင္းျဖစ္ႏႈိင္ပါတယ္။ အစိုးရေတြအေနနဲ႔က ျပႆနာေတြ ထြက္ေပၚလာတဲ့အခါက်မွ ထိန္းခ်ဳပ္ဖို႔ လိုအပ္မွန္းသိလာၾကတာမ်ိဳးကိုေျပာတာပါ။ ဆိုရွယ္မီဒီယာေတြမွာ အသြားႏွစ္ဖက္ရွိတဲ့ ဓားလို ေကာင္းတဲ့ဘက္လည္းရွိ၊ ဆိုးတဲ့ဘက္လည္းရွိပါတယ္။ ဆိုရွယ္မီဒီယာေတြအေပၚမွာ မွားခဲ့ သလိုမ်ိဳးထပ္မမွားဘို႔လိုပါတယ္။ ဥပေဒစည္းကမ္းသတ္မွတ္ခ်က္ေတြက အဖ်က္အႏၲရာယ္ေတြ ေပၚမလာခင္ ႀကိဳတင္ရွိေနသင့္ပါေၾကာင္း။
Ref; Will Artificial Intelligence Take Over the World? | Between the Lines with Palki Sharma