ID Verification ဖြင့် AI တွင် ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ခြင်း။

Generative AI သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ စိတ်ဝင်စားမှုကို ဖမ်းစားနိုင်ခဲ့သည်။ တကယ်တော့, 60% အစီရင်ခံတင်ပြထားသော AI မွေးစားခြင်းဆိုင်ရာ အဖွဲ့အစည်းများ၏ မျိုးဆက်သစ် AI ကို အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ်ခေါင်းဆောင်များသည် AI ကိရိယာများကို ၎င်းတို့၏နည်းပညာအစုအဝေးများတွင် မည်သို့ပေါင်းစပ်ရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ပြိုင်ဆိုင်နေကြပြီး AI developer များသည် ယခင်ကထက် ပိုမိုသောကိရိယာများကို ဖန်တီးနေကြသည်။ သို့သော်၊ လျင်မြန်စွာမွေးစားခြင်းနှင့် နည်းပညာ၏သဘောသဘာဝအရ၊ များစွာသောလုံခြုံရေးနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာစိုးရိမ်မှုများသည် နောက်ဆုံးပေါ်နှင့်အကြီးမြတ်ဆုံးနည်းပညာကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းရန် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို အလျင်စလိုပြုလုပ်ခြင်းအဖြစ် အပြည့်အဝမယူဆပါ။ ရလဒ်အနေနဲ့ ယုံကြည်မှုတွေ လျော့ပါးလာတယ်။

လတ်တလောစစ်တမ်းတစ်ခု အမေရိကန်နိုင်ငံသား ၄၈% က AI ကို လုံခြုံစိတ်ချရတယ်လို့ ယုံကြည်ကြပြီး 48% က AI ကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေတဲ့ ရည်ရွယ်ချက်အတွက် သုံးနိုင်တယ်ဆိုတာကို အရမ်း ဒါမှမဟုတ် အနည်းငယ် စိုးရိမ်နေကြတယ်လို့ ဆိုပါတယ်။ AI သည် နေ့စဉ်လုပ်ငန်းခွင်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော်လည်း သုံးစွဲသူများသည် မကောင်းတဲ့ သရုပ်ဆောင်များနှင့် AI ကို ကြိုးကိုင်နိုင်စွမ်းရှိခြင်းအတွက် စိုးရိမ်ပူပန်နေကြပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Deepfake စွမ်းရည်များသည် လူအများထံသို့ နည်းပညာ၏ သုံးစွဲနိုင်မှု တိုးလာသည်နှင့်အမျှ ခြိမ်းခြောက်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာနေသည်။

AI tool တစ်ခုရှိရုံနဲ့ မလုံလောက်တော့ပါဘူး။ AI သည် ၎င်း၏စစ်မှန်သော၊ အကျိုးရှိသောအလားအလာများရောက်ရှိစေရန်အတွက်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် အထူးသဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးတွင် သုံးစွဲသူများအတွက် ပိုမိုမြင့်မားသောယုံကြည်မှုရှိလာစေရန် တာဝန်ရှိပြီး အစွမ်းထက်မြက်သောနည်းပညာကို အသုံးပြုကြောင်းပြသသည့် ဖြေရှင်းချက်များတွင် AI ကို ထည့်သွင်းရန်လိုအပ်ပါသည်။

AI ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစိန်ခေါ်မှုများ

Generative AI နည်းပညာသည် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်နေပြီး Developer များသည် ChatGPT Enterprise ၏ မကြာသေးမီက လွှင့်တင်ခဲ့သော ChatGPT Enterprise မှ မြင်တွေ့ရသည့်အတိုင်း ဤနည်းပညာကို လုပ်ငန်းသို့ ယူဆောင်လာရခြင်း၏ အရေးပါပုံကို ယခုအခါ နားလည်သဘောပေါက်နေပြီဖြစ်သည်။

လက်ရှိ AI နည်းပညာသည် လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်များထက်နည်းသော သိပ္ပံစိတ်ကူးယဉ်နယ်ပယ်တွင်သာ ပြောနေသည့်အရာများကို အောင်မြင်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ၎င်းလုပ်ဆောင်ပုံသည် အထင်ကြီးစရာကောင်းသော်လည်း ၎င်းဖြစ်ပျက်နေသည့်အရာအားလုံး၏ လျင်မြန်စွာ ချဲ့ထွင်မှုသည် ပို၍ပင် အထင်ကြီးစရာကောင်းသည်။ ၎င်းသည် AI နည်းပညာကို ကုမ္ပဏီများ၊ တစ်ဦးချင်းနှင့် လိမ်လည်လှည့်ဖြားသူများထံ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်စေပါသည်။ AI နည်းပညာ၏ စွမ်းဆောင်နိုင်ရည်များသည် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအား ဦးဆောင်နေသော်လည်း ၎င်း၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုမှုသည် deepfakes-as-a-service ကဲ့သို့သော အန္တရာယ်ရှိသော နည်းပညာများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေသည်။ “deepfake” ဟူသော အသုံးအနှုန်းသည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးပြုရန်လိုအပ်သည့် ဤအထူးသဖြင့် ခြယ်လှယ်ထားသော အကြောင်းအရာပုံစံ (သို့မဟုတ် “အတု”) ကို ဖန်တီးသည့် နည်းပညာမှ ဆင်းသက်လာခြင်းဖြစ်သည်။

လိမ်လည်လှည့်ဖြားသူများသည် ၎င်းတို့အား အကြီးမားဆုံး ROI နှင့် ပံ့ပိုးပေးသည့် ငွေများကို အမြဲလိုက်နေလိမ့်မည် - ထို့ကြောင့် အလားအလာမြင့်မားသော မည်သည့်လုပ်ငန်းမဆို ၎င်းတို့၏ ပစ်မှတ်ဖြစ်လိမ့်မည်။ ဆိုလိုသည်မှာ fintech၊ ပြေစာများပေးဆောင်သည့် လုပ်ငန်းများ၊ အစိုးရဝန်ဆောင်မှုများနှင့် တန်ဖိုးမြင့်ကုန်ပစ္စည်း လက်လီရောင်းချသူများသည် ၎င်းတို့၏စာရင်း၏ ထိပ်ဆုံးတွင် အမြဲရှိနေမည်ဟု ဆိုလိုသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသောနေရာတစ်ခုတွင်ရှိပြီး စားသုံးသူများသည် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုပိုနည်းလာသောကြောင့် အပျော်တမ်းလိမ်လည်သူများကို တိုက်ခိုက်ရန် ယခင်ကထက် အခွင့်အရေးပိုများလာစေသည်။ အသစ်တွေ့ရှိထားသော AI ကိရိယာများ၏ သုံးစွဲနိုင်မှု နှင့် ကုန်ကျစရိတ်ပို၍ သက်သာသဖြင့်၊ အခြားသူများ၏ ရုပ်ပုံများနှင့် အထောက်အထားများကို ခြယ်လှယ်ရန် မည်သည့်ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်မှ မကောင်းတဲ့ သရုပ်ဆောင်များအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူလာပါသည်။ Deepfake စွမ်းရည်များသည် deepfake အက်ပ်များနှင့် ဝဘ်ဆိုက်များမှတစ်ဆင့် လူအများထံ ပိုမိုရောက်ရှိနိုင်လာပြီး ခေတ်မီဆန်းပြားသော Deepfake များကို ဖန်တီးရာတွင် အချိန်အနည်းငယ်နှင့် ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့် အနည်းငယ် လိုအပ်ပါသည်။

AI ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် အကောင့်သိမ်းယူမှုများလည်း တိုးလာသည်ကို တွေ့ခဲ့ရသည်။ AI မှထုတ်လုပ်ထားသော deepfakes များသည် ကျော်ကြားသူများ သို့မဟုတ် သင့်သူဌေးပင်ဖြစ်စေ အယောင်ဆောင်ခြင်း သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်ထားသော အထောက်အထားများကို မည်သူမဆို ဖန်တီးရန် လွယ်ကူစေသည်။့

AI နှင့် Large Language Model (LLM) မျိုးဆက်သစ် ဘာသာစကား အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို ရှာဖွေပြီး ဖယ်ရှားရန် ခက်ခဲသော ပိုမိုခေတ်မီပြီး ရှောင်လွှဲနိုင်သော လိမ်လည်မှုများကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် LLM များသည် သင့်မိခင်ဘာသာစကားကို စုံလင်စွာပြောဆိုနိုင်သည့် ဖြားယောင်းတိုက်ခိုက်မှုများကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုမှုကို ဖန်တီးထားသည်။ လူတစ်ဦးသည် ချိန်းတွေ့သည့်ဝဘ်ဆိုဒ် သို့မဟုတ် အက်ပ်တစ်ခုမှတစ်ဆင့် တစ်စုံတစ်ဦးနှင့် ဆက်သွယ်မှုပြုလုပ်သည့်အခါတွင် ၎င်းတို့သည် “အချစ်ရေးလိမ်လည်မှု” ၏အန္တရာယ်ကို ဖန်တီးပေးသော်လည်း ၎င်းတို့နှင့် ဆက်သွယ်နေသူမှာ ပရိုဖိုင်အတုကို အသုံးပြု၍ လိမ်လည်သူဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ဆက်လက်ရှင်သန်နိုင်စေရန် "လူသားဖြစ်တည်မှုသက်သေ" စစ်ဆေးမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လူမှုပလက်ဖောင်းများစွာကို ဦးဆောင်လျက်ရှိသည်။

သို့သော်၊ မက်တာဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုသည့် လက်ရှိလုံခြုံရေးဖြေရှင်းနည်းများသည် မကောင်းတဲ့သရုပ်ဆောင်များကို ရပ်တန့်လို့မရပါဘူး။ Deepfake detection သည် အစစ်နှင့် အတုကြား ခြားနားချက်များကို ရှာဖွေသည့် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုအပေါ် အခြေခံထားသည်။ သို့သော်၊ ဤအဆင့်မြင့်ခြိမ်းခြောက်မှုများသည် ရှာဖွေတွေ့ရှိရန် ဒေတာအချက်များ ပိုမိုလိုအပ်သောကြောင့် ဤထောက်လှမ်းမှုသည် လုံလောက်စွာ အားကောင်းတော့မည်မဟုတ်ပါ။

AI နှင့် Identity Verification- အတူတကွလုပ်ဆောင်ခြင်း။

သက်သေပြထားသော ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအစီအမံများအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောအကာအကွယ်များပေးဆောင်ရန် AI တီထွင်သူများသည် နည်းပညာကိုအသုံးပြုရန် အာရုံစိုက်ရန်လိုအပ်သည်။ ၎င်းသည် AI အတွက် ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသော အသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်ရုံသာမက၊ ရှိပြီးသားဖြေရှင်းချက်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်များကို မြှင့်တင်ပေးရင်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအလေ့အကျင့်များကို အားပေးခြင်းဖြင့်လည်း ပိုမိုတာဝန်ယူအသုံးပြုမှုကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။

ဤနည်းပညာ၏ အဓိကအသုံးပြုမှုကိစ္စမှာ မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်းတွင်ဖြစ်သည်။ AI ခြိမ်းခြောက်မှု အခင်းအကျင်းသည် အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေပြီး နည်းစနစ်အသစ်များကို လျင်မြန်လွယ်ကူစွာ ချိန်ညှိပြီး အကောင်အထည်ဖေါ်နိုင်သော နည်းပညာများ တပ်ဆင်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။

အထောက်အထားစိစစ်ခြင်းနည်းပညာဖြင့် AI ကိုအသုံးပြုရာတွင် အခွင့်အလမ်းအချို့ပါဝင်သည်-

• အဓိက စက်ပစ္စည်း၏ ဂုဏ်ရည်များကို စစ်ဆေးခြင်း။
• ခြယ်လှယ်မှုကို ဖော်ထုတ်ရန် တန်ပြန် AI ကို အသုံးပြုခြင်း- လိမ်လည်လှည့်ဖြားခံရခြင်းမှ ရှောင်ကြဉ်ရန်နှင့် အရေးကြီးသောဒေတာများကို ကာကွယ်ရန်အတွက် တန်ပြန်-AI သည် ဝင်လာသောပုံများ၏ ခြယ်လှယ်မှုကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။
• အချို့သောအခြေအနေများတွင် 'ဒေတာမရှိခြင်း' ကို အန္တရာယ်အချက်တစ်ခုအဖြစ် သဘောထားခြင်း။
• ဆက်ရှင်များနှင့် ဖောက်သည်အများအပြားတွင် ပုံစံများကို တက်ကြွစွာ ရှာဖွေနေပါသည်။

AI နှင့် မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်းနည်းပညာနှစ်ခုလုံးမှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် အလွှာအကာအကွယ်များ၊ လူကိုစုံစမ်းစစ်ဆေးခြင်း၊ ၎င်းတို့၏အထောက်အထားစာရွက်စာတမ်း၊ ကွန်ရက်နှင့် စက်ကိရိယာများသည် နက်ရှိုင်းသောအတုအယောင်များကြောင့် ခြယ်လှယ်နိုင်ခြေကို နည်းပါးစေပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော စစ်မှန်သောလူများသာ သင့်ဝန်ဆောင်မှုများသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရှိစေရေး သေချာစေပါသည်။

AI နှင့် မည်သူမည်ဝါဖြစ်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်းတို့ကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ ပိုခိုင်ခံ့ပြီး ပြီးမြောက်လေလေ၊ မော်ဒယ်က ပိုကောင်းလေဖြစ်ပြီး AI သည် ဒေတာကို ဖြည့်သွင်းသလောက်သာ ကောင်းမွန်သောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဒေတာအချက်များ များလေလေ၊ တိကျသောအထောက်အထားနှင့် AI တို့ကို ပိုမိုတိကျစွာ စိစစ်နိုင်လေဖြစ်သည်။

AI နှင့် ID အတည်ပြုခြင်း၏အနာဂတ်

ယုံကြည်စိတ်ချရသောအရင်းအမြစ်မှသက်သေပြခြင်းမရှိပါကအွန်လိုင်းပေါ်တွင်မည်သည့်အရာကိုမဆိုယုံကြည်ရန်ခက်ခဲသည်။ ယနေ့တွင်၊ အွန်လိုင်းယုံကြည်မှု၏ အဓိကအချက်မှာ သက်သေအထောက်အထားတွင် တည်ရှိသည်။ LLMs များနှင့် deepfake ကိရိယာများကို သုံးစွဲနိုင်မှုသည် အွန်လိုင်း လိမ်လည်မှုအန္တရာယ် တိုးလာစေသည်။ ဖွဲ့စည်းထားသော ရာဇ၀တ်ဂိုဏ်းများသည် ရန်ပုံငွေကောင်းစွာရရှိထားပြီး ယခုအခါ ၎င်းတို့သည် နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာကို ပိုမိုကြီးမားသောအတိုင်းအတာဖြင့် အသုံးချနိုင်နေပြီဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ကာကွယ်ရေးအခင်းအကျင်းကို ချဲ့ထွင်ရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းသည် ပွတ်တိုက်မှုအနည်းငယ် ထပ်တိုးလာပါက နည်းပညာတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် မကြောက်နိုင်ပေ။ စနစ်များ၊ ကုန်စည်များ သို့မဟုတ် ဝန်ဆောင်မှုများသို့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရရန် ကြိုးစားနေသူ တစ်ဦးချင်းစီနှင့် ဆက်စပ်နေသော ဒေတာအချက်များအားလုံးကို ကြည့်ရှုရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ခရီးတစ်လျှောက်လုံး ကာကွယ်ရေးအချက်တစ်ခုမျှသာ ရှိတော့မည်မဟုတ်ပါ။

Deepfakes သည် ဆက်လက်တိုးတက်ပြီး ပိုမိုခေတ်မီလာမည်ဖြစ်ပြီး၊ လုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များသည် လိမ်လည်မှုပုံစံအသစ်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးဗျူဟာများကို စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်ပြောင်းလဲစေရန် ဖြေရှင်းချက်အသုံးချမှုများမှ အချက်အလက်များကို အဆက်မပြတ်ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။