ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ AI- ငွေရေးကြေးရေးဆိုင်ရာ ဝန်ဆောင်မှုများကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်း ဓားနှစ်ချက်

ယနေ့တွင်၊ ပျင်းရိသူများသာ Artificial Intelligence (AI) နှင့် ငွေကြေးအပါအဝင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝကဏ္ဍအားလုံးကို လက်တွေ့ကျကျ တော်လှန်ရန် ၎င်း၏အလားအလာကို မဆွေးနွေးကြပါ။ အမှန်မှာ၊ AI စျေးကွက်တွင် အံ့အားသင့်ဖွယ်တိုးတက်မှုတစ်ခု—၎င်းသည် ကျော်လွန်သွားခဲ့သည်။ $184 2024 တွင်ဘီလီယံနှင့် 50 တွင် $2023 billion ပိုများသည်။ ထို့အပြင်ဤပန်းပွင့်သည်ဆက်လက်တည်ရှိရန်မျှော်လင့်ထားပြီး 826 တွင်စျေးကွက်သည် $ 2030 ဘီလီယံကိုကျော်လွန်မည်ဖြစ်သည်။

ဒါပေမယ့် ဒါက တစ်ဖက်တည်းပဲ။ တစ်ဖက်တွင်၊ အထူးသဖြင့် ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍတွင် AI ၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် ပြဿနာများ တိုးလာကြောင်း သုတေသနများက ဖော်ပြသည်။ 2024 မှာ ပိုများလာမယ်။ ကိစ္စများ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဒေတာကာကွယ်မှု၊ အလုပ်အကိုင် ဆုံးရှုံးနိုင်ခြေရှိသော လူမှုစီးပွားမေးခွန်းများကိုလည်း အစီအစဉ်တွင် ထည့်သွင်းထားသည်။

 AI နှင့်ပတ်သက်သည့်အရာအားလုံး ပြဿနာရှိပါသလား။ AI ၏ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ နေရာအနှံ့တွင် အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်ရာတွင် တကယ့်စိန်ခေါ်မှုများနှင့် AI သည် အစုလိုက်အပြုံလိုက်ရောက်ရှိနိုင်စေရန် ယခုဖြေရှင်းရန် လိုအပ်သောအခက်အခဲများကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။

ဧရာမ AI ပေါင်းစည်းမှုအတွက် တကယ့်စိန်ခေါ်မှုများ

အစပိုင်းတွင် ရည်ရွယ်ချက်မှာ ပြင်းထန်သော AI—Artificial General Intelligence (AGI) ဟုခေါ်သော လူသားအသိဥာဏ်အဆင့်တွင် ဉာဏ်ရည်တုကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤရည်မှန်းချက်ကို မအောင်မြင်သေးပါ။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကိုရောက်ရှိရန် နီးသောနေရာတွင်မရှိပါ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အစစ်အမှန် AGI ကို မိတ်ဆက်ခါနီးတွင် ရှိနေပုံရသော်လည်း ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန် ငါးနှစ်ကျော် ခုနစ်နှစ်ကျော် ကျန်နေသေးသည်။

အဓိကပြဿနာမှာ AI ၏ လက်ရှိမျှော်လင့်ချက်များသည် အလွန်တရာ လွန်ကဲနေခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏နည်းပညာများသည် ယနေ့ခေတ်တွင် အထင်ကြီးလောက်စရာဖြစ်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် သီးခြားနယ်ပယ်တစ်ခုချင်းစီ၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ဖြေရှင်းပေးသည့် ကျဉ်းမြောင်းသော အထူးပြု AI စနစ်များသာဖြစ်သည်။ သူတို့မှာ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုယ် အသိဥာဏ်မရှိ၊ လူသားလို မတွေးတောနိုင်ဘဲ သူတို့ရဲ့ အရည်အချင်းတွေကို ကန့်သတ်ထားဆဲပါ။ ယင်းကြောင့် AI ကို ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် AI ၏ပျံ့နှံ့မှုအတွက် စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ AI ကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အသုံးပြုသည့်အခါ ပိုမိုတန်ဖိုးရှိသောကြောင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးတွင် AI ကို ထိထိရောက်ရောက် ပေါင်းစပ်နည်းကို လေ့လာရန် လိုအပ်သော်လည်း ၎င်း၏ ချိန်ညှိနိုင်စွမ်းကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ စိတ်ကြိုက်.

ထို့အပြင်၊ ဒေတာ privacy နှင့်ပတ်သက်သောစိုးရိမ်မှုများသည် AI ၏အဓိကပြဿနာမဟုတ်ဟု လူအများထင်မြင်ယူဆကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာများကို အချိန်အကြာကြီး လျှို့ဝှက်ထားခြင်းမရှိသော ကမ္ဘာတွင် နေထိုင်ပါသည်။ တစ်စုံတစ်ယောက်သည် သင့်အကြောင်းအချက်အလက်များကို ရယူလိုပါက AI အကူအညီမပါဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ AI ၏ ပေါင်းစပ်မှု၏ တကယ့်စိန်ခေါ်မှုမှာ မလိုလားအပ်သော အကျိုးဆက်များမရှိဘဲ ၎င်းကို အလွဲသုံးစားမလုပ်ဘဲ တာဝန်သိစွာ အသုံးချရန် သေချာစေသည်။

AI ကို အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဖြန့်ဝေခြင်းမပြုလုပ်မီ AI ကိုအသုံးပြုခြင်း၏ ကျင့်ဝတ်သည် နောက်ထပ်မေးခွန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

လက်ရှိစနစ်များတွင် အဓိကပြဿနာမှာ ဆင်ဆာဖြတ်တောက်ခြင်းဖြစ်သည်- ကျွန်ုပ်တို့သည် ဗုံးစာရွက်ကို မျှဝေခြင်းမပြုရန်နှင့် နိုင်ငံရေးအရ မှန်ကန်မှုစသည်တို့ကို ရှုထောင့်မှ ဆင်ဆာတုံ့ပြန်မှုများကို အာရုံကြောကွန်ရက်များကို တားမြစ်သည့်အခါ မည်သည့်နေရာတွင် ရှိနေသနည်း။ အထူးသဖြင့် "လူဆိုးများ" သည် ၎င်းတို့အပေါ် ကန့်သတ်ချက်များမရှိဘဲ ကွန်ရက်များသို့ အမြဲဝင်ရောက်ခွင့်ရှိသောကြောင့်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ပြိုင်ဘက်မရှိသော်လည်း အကန့်အသတ်ရှိသော ကွန်ရက်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် မိမိကိုယ်ကို ပစ်သတ်နေပါသလား။

သို့ရာတွင်၊ ဗဟိုကျင့်ဝတ်အကျပ်အတည်းသည် တာဝေးပစ်မှတ်၏ ပြဿနာဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခိုင်မာသော AI ကိုဖန်တီးသောအခါတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပုံမှန်အလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်ရန် ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောစနစ်တစ်ခုကို အသုံးပြုပြီး ၎င်းကို ကျွန်တစ်မျိုးအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးနိုင်မလား။ စိတ်ကူးယဉ်သိပ္ပံတွင် ဆွေးနွေးလေ့ရှိသော ဤဟောပြောချက်သည် လာမည့်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်း တကယ့်ပြဿနာဖြစ်လာနိုင်သည်။

ချောမွေ့သော AI ပေါင်းစည်းမှုအတွက် ကုမ္ပဏီများက ဘာလုပ်သင့်သနည်း။

တကယ်တော့ AI ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ တာဝန်က AI ကို ပေါင်းစည်းတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေနဲ့ မဟုတ်ဘဲ၊ အဲဒါကို တီထွင်တဲ့ ကုမ္ပဏီတွေနဲ့ ဆန့်ကျင်ပါတယ်။ နည်းပညာများ ရရှိလာသည်နှင့်အမျှ တိတ်တဆိတ် အကောင်အထည် ဖော်လျက်ရှိသည်။ ထွေထွေထူးထူး လုပ်စရာ မလိုပါဘူး၊ ဒီဖြစ်စဉ်က သဘာဝပါပဲ။

Artificial Intelligence သည် စကားပြောခန်းများကဲ့သို့သော ဆက်သွယ်မှုတွင် လူတစ်ဦးကို အစားထိုးနိုင်သည့် ကျဉ်းမြောင်းသော လမ်းကြောင်းများတွင် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်သည်။ ဟုတ်တယ်၊ ဒါက တချို့သူတွေအတွက် စိတ်အနှောက်အယှက်ဖြစ်ပေမဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်က အချိန်ကြာလာတာနဲ့အမျှ ပိုအဆင်ပြေလာပြီး ပိုသာယာလာပါလိမ့်မယ်။ တစ်နေ့တွင် AI သည် နောက်ဆုံးတွင် လူသားတို့၏ ဆက်သွယ်မှုပုံစံကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပြီး ပိုမိုအသုံးဝင်လာကာ နည်းပညာသည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုတွင် ပိုမိုပါဝင်လာမည်ဖြစ်သည်။

ကွဲပြားသော အချက်အလက်အများအပြားကို စီမံဆောင်ရွက်ရသောအခါတွင် AI သည် ကြိုတင်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင်လည်း ထိရောက်မှုရှိပါသည်။ တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းမရှိသော်လည်း မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော လုပ်ငန်းများတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၏ ဌာနများ အမြဲရှိသောကြောင့် ၎င်းသည် ဘဏ္ဍာရေးနှင့် အထူးသက်ဆိုင်ပါသည်။ ယခုအခါ AI ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အကောင်အထည်ဖော်ရန် ကြိုးပမ်းသောအခါ၊ ဤနယ်ပယ်တွင် ထိရောက်မှု တိုးလာပါသည်။ ဝေါစထရိတွင် ဤအလုပ်ဖြစ်မည်ဟုပင် ယုံကြည်ကြသည်။ ကှယျပြောကျ- AI ဆော့ဖ်ဝဲသည် ဆန်းစစ်သူများ၏ အလုပ်ကို ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ဈေးပေါပေါဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ချောမွေ့သော AI ပေါင်းစည်းမှုကို ရရှိရန် ကုမ္ပဏီများသည် နည်းပညာကို လက်ခံခြင်းထက် မဟာဗျူဟာမြောက် ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်သင့်သည်။ အာရုံစိုက်ဖို့ လိုတယ်။ သူတို့ရဲ့ လုပ်သားအင်အားကို ပြင်ဆင်နေပါတယ်။ ပြောင်းလဲမှုအတွက်၊ AI ကိရိယာများအကြောင်း အသိပညာပေးခြင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ယဉ်ကျေးမှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်း။ ဤနည်းအားဖြင့်၊ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်အလုပ်များတွင် လူတစ်ဦးအပေါ် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးလျှော့ချခြင်းနှင့် ပတ်သက်သည့်အရာအားလုံးသည် ဆက်လက်တိုးတက်နေပါသည်။ AI အကောင်အထည်ဖော်မှုသည် ကုမ္ပဏီများကို ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ အားသာချက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သရွေ့ ၎င်းတို့သည် နည်းပညာသစ်များကို ရရှိလာမည်ဖြစ်သည်။

သော့ချက်မှာ AI ၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ၎င်းတွင်ရှိနေနိုင်သော စိန်ခေါ်မှုများကြား မျှတအောင်ပြုလုပ်ရန်ဖြစ်သည်။

ဘဏ္ဍာရေးကို တော်လှန်ရန် AI ၏ အလားအလာ

AI ကို ရိုးရာချဉ်းကပ်နည်းများနှင့် အခြားနည်းလမ်းများဖြင့် လွန်ခဲ့သည့် ဆယ်စုနှစ်များမတိုင်မီကတည်းက ငွေကြေးဈေးကွက်တွင် အချိန်အတော်ကြာ အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်က၊ ကြိမ်နှုန်းမြင့်ရောင်းဝယ်ရေး (HFT) ၏အကြောင်းအရာသည် အထူးသက်ဆိုင်လာသည်။ ဤနေရာတွင်၊ AI နှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ဤဧရိယာတွင် လျင်မြန်သော ငွေပေးငွေယူများအတွက် အရေးကြီးသော စျေးကွက်၏ အသေးစားဖွဲ့စည်းပုံအား ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုပါသည်။ ပြီးတော့ ဒီနယ်ပယ်မှာ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ အလားအလာက တော်တော်ကြီးတယ်။

အစုစုစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်ပတ်သက်လာလျှင် ဂန္ထဝင်သင်္ချာနှင့် စာရင်းအင်းများကို အများဆုံးအသုံးပြုကြပြီး AI အတွက် မလိုအပ်ပါ။ သို့သော်၊ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကောင်းဆုံးနှင့် စိတ်ကြိုက်အစုစုတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် အရေအတွက်နှင့် စနစ်ကျသော နည်းလမ်းကို ရှာဖွေရန် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် အစုရှယ်ယာစီမံခန့်ခွဲမှုတွင် လူကြိုက်များမှုနည်းပါးသော်လည်း AI သည် ထိုနေရာတွင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအခွင့်အလမ်းများရှိသည်။ နည်းပညာသည် ခေါ်ဆိုရေးစင်တာများနှင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုများတွင် အလုပ်လုပ်ရန် လိုအပ်သော လူအရေအတွက်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်သည်၊ ယင်းမှာ ပွဲစားများနှင့် ဘဏ်များအတွက် အထူးအရေးကြီးပြီး လက်လီဖောက်သည်များနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံမှုတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။

ထို့အပြင် AI သည် အထူးသဖြင့် တူရိယာမျိုးစုံကို ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားသည့်ကုမ္ပဏီများတွင် အငယ်တန်းအဆင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများ၏ တာဝန်များကို ထမ်းဆောင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် မတူညီသော ကဏ္ဍများ သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်များနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် အကဲခတ်သူများ လိုအပ်နိုင်သည်။ သို့တိုင်၊ သင်သည် AI ထံ ပဏာမစုဆောင်းမှုနှင့် ဒေတာလုပ်ဆောင်မှုကို သင် အပ်နှင်းနိုင်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ နောက်ဆုံးအပိုင်းကို ကျွမ်းကျင်သူများကိုသာ ချန်ထားနိုင်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ဘာသာစကားပုံစံများသည် အားသာချက်ဖြစ်သည်။

သို့သော်၊ ဤစျေးကွက်ရှိ AI စွမ်းရည်အများအပြားကို အသုံးပြုထားပြီးဖြစ်ပြီး တိုးတက်မှုအနည်းငယ်သာ လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်နေသေးသည်။ အနာဂတ်တွင်၊ အထွေထွေဉာဏ်ရည်တု (AGI) ပေါ်လာသောအခါ၊ ဘဏ္ဍာရေးအပါအဝင် စက်မှုလုပ်ငန်းအားလုံး၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အသွင်ကူးပြောင်းမှု ဖြစ်လာနိုင်သည်။ သို့သော်လည်း ဤဖြစ်ရပ်သည် နှစ်အနည်းငယ်အတွင်းသာ ဖြစ်ပွားနိုင်ပြီး ၎င်း၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် အထက်ဖော်ပြပါ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာပြဿနာများနှင့် အခြားပြဿနာများကို ဖြေရှင်းခြင်းအပေါ် မူတည်မည်ဖြစ်သည်။