က်င့္၀တ္မ်ား
လက်ရှိ AI အလေ့အကျင့်များသည် မူပိုင်ခွင့် Trolls များ၏ မျိုးဆက်သစ်ကို အသုံးပြုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
Huawei နှင့် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအသစ်တစ်ခုက ဥာဏ်ရည်တုနှင့် စက်သင်ယူမှုတွင် အရေးကြီးဆုံး လက်ရှိသုတေသနအများအပြားကို စီးပွားဖြစ်ထင်ရှားလာသည်နှင့်တပြိုင်နက် တရားစွဲခံရနိုင်ကြောင်း အကြံပြုထားသည်။ ဒေတာရယူထားသော အများသူငှာမျက်နှာစာဒိုမိန်းများ၏ မူလစည်းကမ်းချက်များကို မလေးစားသောလိုင်စင်များ။
အမှန်တကယ်အားဖြင့်၊ ၎င်းတွင် မလွှဲမရှောင်သာဖြစ်နိုင်သော ရလဒ်နှစ်ခုရှိသည်- ယင်းဒေတာအစုံများကို အသုံးပြုသည်ဟု သိရှိထားသည့် အလွန်အောင်မြင်သော စီးပွားရေးလုပ် AI အယ်လဂိုရီသမ်များသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာကို ဖျက်လိုက်သောအခါ မူပိုင်ခွင့်ကို မလေးစားသည့် အခွင့်အရေးသမား trolls များ၏ အနာဂတ်ပစ်မှတ်များ ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် လူပုဂ္ဂိုလ်များသည် ၎င်းတို့ကန့်ကွက်ဖွယ်တွေ့ရှိထားသည့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများ ဖြန့်ကျက်ချထားခြင်း သို့မဟုတ် ပျံ့နှံ့ခြင်းကို ကန့်ကွက်ရန် ဤတူညီသောတရားဝင်အားနည်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်မည် ဖြစ်ပါသည်။
အဆိုပါ စက္ကူ ခေါင်းစဉ်ဖြစ်ပါတယ် စီးပွားဖြစ် AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို တည်ဆောက်ရန် ဤအများပြည်သူသုံးနိုင်သော ဒေတာအတွဲကို ကျွန်ုပ်အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။ ဖြစ်နိုင်ချေ များပါတယ်။၎င်းသည် UK ရှိ York University နှင့် Canada ရှိ University of Victoria တို့နှင့်အတူ Huawei Canada နှင့် Huawei China တို့ကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။
ခြောက်ခုအနက်မှ ငါးခု (ပေါ်ပြူလာ) Open Source Datasets များသည် တရားဝင်အသုံးမပြုနိုင်ပါ။
သုတေသနအတွက်၊ စာရေးသူများသည် စီးပွားဖြစ်ပရောဂျက်များတွင် အသုံးချလိုသော နှစ်လိုဖွယ်အရှိဆုံး open source ဒေတာအတွဲများကို Huawei ရှိဌာနများကို ရွေးချယ်ခိုင်းပြီး တုံ့ပြန်ချက်များမှ တောင်းဆိုမှုအများဆုံးဒေတာအတွဲခြောက်ခုကို ရွေးချယ်ပါ- CIFAR-10 (အပိုင်းတစ်ခု သန်း 80 သေးငယ်သောပုံများ dataset, ကတည်းက ဆုတ်ခွာ ၎င်း၏ ဆင်းသက်လာမှုများ တိုးပွားလာသော်လည်း 'ညစ်ညမ်းသော အသုံးအနှုန်းများ' နှင့် 'ရိုင်းစိုင်းသော ရုပ်ပုံများ' အတွက်၊ IMAGEnet; မြို့ရှုခင်းများ (မူရင်းပစ္စည်း သီးသန့်ပါ၀င်သည်); FFHQ; VGGFace2နှင့် MSCOCO.
ရွေးချယ်ထားသောဒေတာအတွဲများသည် စီးပွားဖြစ်ပရောဂျက်များတွင်တရားဝင်အသုံးပြုရန်သင့်လျော်မှုရှိမရှိ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် စာရေးသူများသည် လိုင်စင်ကွင်းဆက်များကိုခြေရာခံနိုင်ရန် ဝတ္ထုရှည်ပိုက်လိုင်းတစ်ခုကို တီထွင်ခဲ့သည်၊ ယခုသက်တမ်းကုန်နေသော ဒိုမိန်းများမှ လိုင်စင်များကို ရှာဖွေပြီး အချို့ကိစ္စများတွင် အနီးဆုံးရနိုင်သော အချက်အလက်မှ လိုင်စင်အခြေအနေကို 'မှန်းဆ' ရပါမည်။
စာရေးဆရာများ တီထွင်ထားသည့် သက်သေပြ-ခြေရာခံစနစ်အတွက် ဗိသုကာ။ အရင်းအမြစ်- https://arxiv.org/pdf/2111.02374.pdf
ဒေတာအတွဲခြောက်ခုအနက် ငါးခုအတွက် လိုင်စင်များကို စာရေးသူ တွေ့ရှိခဲ့သည်။ 'အနည်းဆုံး စီးပွားဖြစ်အသုံးပြုမှု အကြောင်းအရာတစ်ခုနှင့် ဆက်စပ်နေသော အန္တရာယ်များ ပါဝင်သည်':
'[ကျွန်ုပ်တို့] သည် MS COCO မှလွဲ၍ လေ့လာထားသော လိုင်စင်တစ်ခုမှ လေ့ကျင့်သင်ကြားသူများအား ဒေတာပေါ်တွင်လေ့ကျင့်ထားသော AI မော်ဒယ်ကို စီးပွားဖြစ်လုပ်ပိုင်ခွင့် သို့မဟုတ် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော AI မော်ဒယ်၏ ထွက်ရှိမှုကိုပင် ခွင့်မပြုကြောင်း သတိပြုမိပါသည်။ ထိုသို့သောရလဒ်သည် လေ့ကျင့်သူများအား ဤဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော အကြိုလေ့ကျင့်ထားသော ပုံစံများကိုပင် အသုံးပြုခြင်းမှ ထိရောက်စွာ တားဆီးပေးပါသည်။ အများသူငှာရရှိနိုင်သော ဒေတာအတွဲများနှင့် AI မော်ဒယ်များကို ၎င်းတို့တွင် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့်အရာများဖြစ်သည်။ စီးပွားဖြစ် တွင်တွင်ကျယ်ကျယ် အသုံးပြုကြသည်။.' *
MS-COCO ကသာ ခွင့်ပြုထားသောကြောင့် ဒေတာအတွဲကို မွမ်းမံပြင်ဆင်ပါက လေ့လာထားသည့် ဒေတာအတွဲခြောက်ခုအနက်မှ သုံးခုမှ XNUMX ခုသည် စီးပွားဖြစ်ထုတ်ကုန်များတွင် လိုင်စင်ချိုးဖောက်မှုဖြစ်စေနိုင်ကြောင်း စာရေးသူက ထပ်လောင်းသတိပြုမိပါသည်။ သို့သော်လည်း ဒေတာတိုးမြှင့်ခြင်းနှင့် သြဇာကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများစူပါတွဲများ သည် သာမန်အလေ့အကျင့်တစ်ခုဖြစ်သည်။
CIFAR-10 ကိစ္စတွင်၊ မူရင်းရေးဖွဲ့သူများသည် သမားရိုးကျ လိုင်စင်ပုံစံကို လုံးဝမဖန်တီးထားဘဲ dataset ကိုအသုံးပြုသည့် ပရောဂျက်များတွင် dataset ၏ထွက်ရှိမှုနှင့်အတူ မူရင်းစာတမ်းအား ကိုးကားချက်တစ်ခုထည့်သွင်းထားရန်သာ လိုအပ်ပြီး တည်ထောင်ရန် နောက်ထပ်အတားအဆီးတစ်ခုကို တင်ပြထားသည်။ ဒေတာ၏တရားဝင်အခြေအနေ။
ထို့အပြင်၊ CityScapes ဒေတာအတွဲတွင်သာ ဒေတာအတွဲ၏အစပြုသူများမှ သီးသန့်ထုတ်လုပ်ထားသည့် အကြောင်းအရာများပါရှိသည်၊ CIFAR-10 နှင့် ImageNet တို့သည် အရင်းအမြစ်များစွာကို အသုံးပြု၍ ကွန်ရက်ရင်းမြစ်များမှ 'ခွဲထုတ်ခြင်း' (ခြစ်ထုတ်ခြင်း) မဟုတ်ဘဲ၊ မူပိုင်ခွင့်ယန္တရား (သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ငြင်းဆိုချက်တစ်ခုပင်) တည်ထောင်ရန်အတွက် နောက်ကြောင်းပြန်ခြေရာခံပါ။
ထွက်ပေါက်မရှိ
AI အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရန် ဒေတာအစုံများမှ မူပိုင်ခွင့်ရထားသော အကြောင်းအရာများကို လွတ်လပ်စွာနှင့် ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ အသုံးပြုသည့် ထုတ်ကုန်များနှင့်ပတ်သက်၍ တရားစွဲခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် စီးပွားဖြစ် AI ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့အား မှီခိုနေပုံရသည့် အချက်သုံးချက်ရှိသည်။ ၎င်းတို့အနက်မှ များစွာ (သို့မဟုတ်) ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရေရှည်ကာကွယ်မှုတစ်ခုမျှ မတတ်နိုင်ပါ-
1- Laissez Faire အမျိုးသားဥပဒေများ
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ အစိုးရများသည် စွမ်းဆောင်ရည်ပြည့်ဝသော AI ဆီသို့ နောက်ပြန်မဆုတ်စေရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် ဒေတာဖြတ်တောက်ခြင်းဆိုင်ရာ ဥပဒေများကို ဖြေလျှော့ရန် ခိုင်းစေသော်လည်း (ပုံမှန်မူပိုင်ခွင့်နှင့် လိုင်စင်သည် လက်တွေ့မဆန်သော တကယ့်ကမ္ဘာဒေတာအများအပြားကို မှီခိုနေရသည့်)၊ ဤအချက်အောက်တွင် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုသည် အပြည့်အဝ အကာအကွယ်ပေးထားသည်။ တရားမျှတစွာသုံးပါ အယူဝါဒ - မူဝါဒနှင့်အတူ 2015 ခုနှစ်တွင် အတည်ပြုခဲ့သည်။ ကောက်ချက် ရှာဖွေရေးကုမ္ပဏီကြီးသည် ၎င်း၏ Google Books ပရောဂျက်အတွက် မူပိုင်ခွင့်ရထားသော အကြောင်းအရာများကို ချိုးဖောက်မှုဟု စွပ်စွဲခြင်းမရှိဘဲ လွတ်လပ်စွာ ထုတ်ယူနိုင်ကြောင်း Authors Guild v. Google, Inc. မှ အတည်ပြုပြောကြားခဲ့သည်။
တရားမျှတသောအသုံးပြုမှု အယူဝါဒမူဝါဒသည် အမြဲပြောင်းလဲနေပါက (ဆိုလိုသည်မှာ လုံလောက်သောစွမ်းအားမြင့်သောအဖွဲ့အစည်းများ သို့မဟုတ် ကော်ပိုရေးရှင်းများပါ၀င်သည့် အခြားအထင်ကရကိစ္စရပ်ကို တုံ့ပြန်ခြင်း)၊ ၎င်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားဖွယ်ရှိသည်။ တစ်ဦး လက်ရှိ မူပိုင်ခွင့်ချိုးဖောက်သည့် ဒေတာဘေ့စ်များကို အသုံးချကာ ယခင်အသုံးပြုမှုကို ကာကွယ်ခြင်း၊ ဒါပေမယ့် မဟုတ်ပါဘူး။ ဆက်လက်ဖြစ်ပွားနေသော သဘောတူညီချက်မရှိဘဲ မူပိုင်ခွင့်ရထားသော ပစ္စည်းမှတစ်ဆင့် ဖွင့်ထားသည့် စနစ်များကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ခြင်း။
၎င်းသည် တရားမျှတသောအသုံးပြုမှုအယူဝါဒ၏ လက်ရှိအကာအကွယ်ကို ယာယီအခြေခံပေါ်တွင် ထားရှိပြီး၊ ထိုအခြေအနေတွင်၊ ၎င်းတို့၏ မူလအစကို မူပိုင်ခွင့်ရထားသောပစ္စည်းဖြင့် ဖွင့်ထားသည့် ကိစ္စများတွင်ပင် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုရပ်ဆိုင်းရန် တည်ထောင်ထားသော၊ စီးပွားဖြစ်စက်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ လိုအပ်နိုင်သည်။ မော်ဒယ် အလေး ယခု ခွင့်ပြုထားသော အကြောင်းအရာများနှင့် သီးသန့်ဆက်ဆံသော်လည်း တရားမဝင် ကူးယူထားသော အကြောင်းအရာကို (အသုံးဝင်အောင် ပြုလုပ်ထားခြင်းဖြင့်) လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးထားပါသည်။
စာတမ်းအသစ်တွင် စာရေးဆရာများက မှတ်သားထားသကဲ့သို့ အမေရိကန်ပြင်ပတွင် မူဝါဒများသည် ယေဘုယျအားဖြင့် သက်ညှာမှုနည်းပါးသည်။ UK နှင့် Canada သည် စီးပွားဖြစ်မဟုတ်သောရည်ရွယ်ချက်များအတွက် မူပိုင်ခွင့်ရထားသောဒေတာအသုံးပြုမှုကိုသာ လျော်ကြေးပေးမည်ဖြစ်ပြီး၊ EU ၏ Text and Data Mining Law (၎င်းသည် လုံးဝလွှမ်းမိုးထားခြင်းမရှိသေးသော၊ လတ်တလော အဆိုပြုချက်များ ပိုမိုတရားဝင်သော AI စည်းမျဉ်းများအတွက်) မူရင်းဒေတာ၏ မူပိုင်ခွင့်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် မကိုက်ညီသော AI စနစ်များအတွက် စီးပွားဖြစ်အမြတ်ထုတ်ခြင်းကိုလည်း မပါဝင်ပါ။
ဤနောက်ဆုံးအစီအစဉ်များသည် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုမှ အခြားသူများ၏ဒေတာဖြင့် ငွေရှာနိုင်သည့်အချက်အထိ - သို့သော် မပါဝင်ဘဲ ကြီးကျယ်သောအရာများကို အောင်မြင်နိုင်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။ ထိုအဆင့်တွင်၊ ထုတ်ကုန်သည် တရားဝင်ထင်ရှားလာမည် သို့မဟုတ် စီစဉ်မှုများသည် သန်းနှင့်ချီသော မူပိုင်ခွင့်ကိုင်ဆောင်ထားသူများနှင့် ရေးဆွဲထားရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့အများစုမှာ ယခုအခါ အင်တာနက်၏ ပြောင်းလဲခြင်းသဘောသဘာဝကြောင့် - မဖြစ်နိုင်သောနှင့် မတတ်နိုင်သော အလားအလာများကြောင့် ယခုအခါ ခြေရာမဖော်နိုင်တော့ပေ။
2- သတိပေးချက် အင်ပါယာ
ချိုးဖောက်သည့်အဖွဲ့အစည်းများသည် အပြစ်ကို ရွှေ့ဆိုင်းရန် မျှော်လင့်နေသည့်ကိစ္စများတွင်၊ လူကြိုက်အများဆုံး open source datasets များအတွက် လိုင်စင်အများအပြားသည် မူပိုင်ခွင့်ချိုးဖောက်မှုဆိုင်ရာ တောင်းဆိုချက်မှန်သမျှကို အလိုအလျောက် လျော်ကြေးပေးကြောင်း စာတမ်းသစ်တွင်လည်း လေ့လာတွေ့ရှိရသည်-
'ဥပမာ၊ ImageNet ၏ လိုင်စင်သည် ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသည့် တောင်းဆိုချက်မှန်သမျှကို ImageNet အဖွဲ့အား လျော်ကြေးပေးရန် အတိအလင်း တောင်းဆိုထားသည်။ FFHQ၊ VGGFace2 နှင့် MS COCO ဒေတာအတွဲများသည် တူညီသောလိုင်စင်အောက်တွင် တင်ပြရန် ဒေတာအစုံကို ဖြန့်ဝေရန် သို့မဟုတ် ပြုပြင်ပါက လိုအပ်သည်'
ထိထိရောက်ရောက်အားဖြင့်၊ ၎င်းသည် FOSS ဒေတာအတွဲများကို အသုံးပြုသူများအား နောက်ဆုံးတရားစွဲဆိုမှုတွင် ရင်ဆိုင်ရနိုင်သည် (၎င်းသည် 'လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်း' ၏လက်ရှိရာသီဥတုတွင်ပါဝင်သည့်ကိစ္စတွင်မူရင်းစုစည်းသူများကိုသေချာပေါက်မကာကွယ်နိုင်သော်လည်း) ။
3- တိမ်မြုပ်ခြင်းမှတဆင့် လျော်ကြေးပေးခြင်း
စက်သင်ယူမှုအသိုက်အဝန်း၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသဘောသဘာဝသည် မူပိုင်ခွင့်ချိုးဖောက်သည့်ဒေတာအတွဲများမှအကျိုးအမြတ်ရရှိသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များရှိနေခြင်းကို ဖုံးကွယ်ရန်အတွက် ကော်ပိုရိတ်မှော်အတတ်ပညာကို အသုံးပြုရန် အတော်လေးခက်ခဲစေသည်။ ရေရှည်စီးပွားဖြစ်ပရောဂျက်များ ဒေတာအစုံများကိုအသုံးပြုခြင်းသည် မှတ်တမ်းကိစ္စတစ်ခုဖြစ်သော ပွင့်လင်းသော FOSS ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် စတင်လေ့ရှိသည်၊ GitHub နှင့် အခြားသော အများသူငှာဝင်ရောက်နိုင်သောဖိုရမ်များ၊ သို့မဟုတ် ပရောဂျက်၏ဇာစ်မြစ်ကို ကြိုတင်ပုံနှိပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ရွယ်တူချင်းသုံးသပ်ထားသောစာရွက်များတွင် ထုတ်ဝေထားသည်။
ဒီလိုမဖြစ်တဲ့နေရာမျိုးမှာတောင် မော်ဒယ်ပြောင်းပြန်လှန် is ပိုလုပ်နိုင်စွမ်းရှိတယ်။ ဒေတာအတွဲများ၏ ပုံမှန်ဝိသေသလက္ခဏာများ (သို့မဟုတ်ပင် အတိအလင်းထုတ်သည်။ အရင်းအမြစ်အကြောင်းအရာအချို့)၊ ကိုယ်တိုင်က သက်သေပြခြင်း သို့မဟုတ် တရားရုံးမှ အမိန့်ပေးထားသည့် အယ်လဂိုရီသမ်၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသမိုင်းနှင့် ၎င်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအတွဲများ၏ အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို တရားရုံးမှ အမိန့်ပေးထားသည့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ကို ဖွင့်ပေးရန် လုံလောက်သော သံသယ၀င်မှု လုံလောက်စွာ ချိုးဖောက်မှု။
ကောက်ချက်
စာတမ်းတွင် ခွင့်ပြုချက်မရှိဘဲ ရရှိသော မူပိုင်ခွင့်ရထားသော ပစ္စည်းကို ဖရိုဖရဲနှင့် အထူးတလည် အသုံးပြုနေခြင်းကို သရုပ်ဖော်ထားပြီး၊ အချက်အလက်၏ မူရင်းရင်းမြစ်အတိုင်း ယုတ္တိနည်းဖြင့် နောက်သို့လိုက်နေသည့် လိုင်စင်ကွင်းဆက်များစွာကို တင်ပြထားသည့် ထောင်ပေါင်းများစွာသော မူပိုင်ခွင့်ကိုင်ဆောင်သူများနှင့် ညှိနှိုင်းမှုများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ လိုင်စင်စည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်များ အများအပြားရှိသော ဆိုက်များ၏ aegis အောက်တွင်၊ များစွာသော ဆင်းသက်လာသော ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး လုပ်ငန်းများကို ကန့်သတ်ထားသည်။
စာရေးသူကောက်ချက်ချ:
'လူသိရှင်ကြားရရှိနိုင်သော ဒေတာအတွဲများကို စီးပွားဖြစ် AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်တည်ဆောက်ရန်အတွက် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ အများသူငှာရရှိနိုင်သော dataset နှင့်ဆက်စပ်နေသောလိုင်စင်သည် ၎င်းကိုပြုလုပ်ပိုင်ခွင့်ရှိမှသာ [and] သည် ထိုသို့ပြုလုပ်နိုင်သည်။ သို့သော် အများသူငှာရရှိနိုင်သည့်ဒေတာအတွဲများနှင့်ဆက်စပ်နေသောလိုင်စင်တွင်ဖော်ပြထားသောအခွင့်အရေးများနှင့်တာဝန်များကိုအတည်ပြုရန်မလွယ်ကူပါ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော်၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် လိုင်စင်သည် မရှင်းလင်းသည် သို့မဟုတ် အကျုံးမဝင်နိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။'
နောက်ထပ်အလုပ်သစ်တစ်ခု၊ ခံစားခွင့်ရှိသည်။ တရားဝင်ဒေတာအစုံများတည်ဆောက်ခြင်း။Singapore Management University မှ ကွန်ပြူတာဥပဒေ Center for Computational Law မှ နိုဝင်ဘာလ 2 ရက်နေ့တွင် ထုတ်ပြန်သည့် စာတမ်းတွင် သီးသန့်ဒေတာစုဆောင်းခြင်း၏ 'အနောက်ရိုင်း' ခေတ်သည် နီးကပ်လာပြီဖြစ်ကြောင်းနှင့် Huawei ၏ အကြံပြုချက်များကို ထင်ဟပ်စေမည့် အချက်အလက်သိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် လိုအပ်ကြောင်းကိုလည်း အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည်။ ဒေတာအစုံအသုံးပြုမှု ပရောဂျက်တစ်ခုကို အချိန်နှင့်အမျှ ယဉ်ကျေးမှုပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ဥပဒေကြောင်းအရ အကျိုးသက်ရောက်မှုများ မပေါ်စေရန် သေချာစေရန်အတွက် ပိုမိုတင်းကျပ်သော အလေ့အကျင့်များနှင့် နည်းစနစ်များကို ချမှတ်ရန် စာရွက်တွင် နှင့် စက်သင်ယူမှုကဏ္ဍရှိ လက်ရှိ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ပညာရပ်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်သည် နှစ်ပေါင်းများစွာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု၏ စီးပွားဖြစ် ပြန်လာမှုကို ရှာဖွေနေပါသည်။ . စာရေးသူ သတိပြုမိသည်မှာ*
'[] လက်ရှိဥပဒေတွေက ပေးနေတဲ့ စိုးရိမ်မှုတွေကြားထဲမှာ ML dataset တွေကို ထိခိုက်စေတဲ့ ဥပဒေပြဌာန်းချက်တွေ ကြီးထွားလာဖို့ စီစဉ်ထားပါတယ်။ မလုံလောက်သော အကာအကွယ်. AIA အကြမ်း [EU ဥာဏ်ရည်တု ဥပဒေ]အကယ်၍ အောင်မြင်သွားပါက AI နှင့် ဒေတာ အုပ်ချုပ်မှု အခင်းအကျင်းကို သိသိသာသာ ပြောင်းလဲစေမည် ဖြစ်ပြီး အခြားသော တရားစီရင်ပိုင်ခွင့်များသည် ၎င်းတို့၏ အက်ဥပဒေများနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိနိုင်သည် ။ '
* ကျွန်ုပ်၏ inlineကိုးကားချက်များကို ဟိုက်ပါလင့်ခ်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်း။
