"အပူချိန်အညွန်း" တွင် AI ဖန်တီးသောအမှားများသည် သတင်းထောက်မှုသီအိုရီများကို ဆက်လက် မေးခွန်းများပေါ်စေသည်

နောက်ဆုံးပေါ်အကြမ်းဖျင်းအကြုံမပြောနိုင်သောအကြောင်းအရာတစ်ခုအနေနဲ့ "Heat Index" ဟုအမည်ခံအကြမ်းဖျင်းဖော်ပြချက်တစ်ခုအပေါ် တွေ့ရှိခဲ့ရတယ်။ ဤအကြမ်းဖျင်းသည် နေရောင်ခြည်အပူချိုင့်ကို ဗျည်းညွှန်သည့်အတွဲ 50 မျက်နှာပါ ထောက်လှမ်းကြည့်စရာများကို မြင့်မားသောဖော်ပြစဉ်အဖြစ် ပုံနှိပ်ထားသော သတင်းစာများဖြစ်သည့် Chicago Sun-Times နှင့် The Philadelphia Inquirer တွင် ထုတ်ပေးခဲ့ပြီး King Features မှ အစီအစဉ်ဇယားများတွင် စနစ်တကျ ထုတ်ဖြန့်ခဲ့ပါတယ်။ သို့သော်၊ ဒီအပိုင်းမှာ အတိုးအကျော် စစ်တမ်းဖေါ်ဖို့ AI အစီအစဉ်အသုံးပြုခြင်းကြောင့်၊ မမှန်ဘဲ မၪခွန်းများ၊ အချက်အလက်အမှားများပါဝင်ခဲ့တာကို တွေ့ရသည်။ ဤအကြမ်းဖျင်းတွင် စာအုပ်အကြံပြုချက်များ၊ သင်ကြားမှုများလည်းပါရှိပြီး၊ ထိုအချက်အလက်များအနည်းငယ်သည် လုပျပြုများ သို့မဟုတ် မှန်ကန်မှုမဲ့သော မျိုးစုံကောက်ယူမှုများဖြစ်ကြောင်း စုံစမ်းစစ်ဆေးတွေ့ရှိခဲ့သည်။ မှတ်သားရမည့်အချက်မှာ အချို့ကို မရှိတဲ့ နိုင်ငံတကာကျွမ်းကျင်သူများအဖြစ် မမှန်ကန်ဘဲ ချို့ယွင်းခဲ့တာပါ။ ဥပမာအားဖြင့် ဟုန်းဝေးကကျသော Cornell ပရိုဖက်ဆာကဲ့သphyနှင့်ဆက်စပ်မှုမရှိသော ပုဂ္ဂိုလ်များကိုမှားယွင်းစွာ ဖော်ပြခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ တက္ကသိုလ်များနှင့်သဘာဝအဖွဲ့အစည်းများအကြောင်းအမှားများပါဝင်ခဲ့ကြောင်း တွေ့ရသည်။ အလားတူ အကြမ်းဖျင်းအကြံပိုင်ရေးသူ Marco Buscaglia မှာ AI တစ်ခုဖြစ်သော ChatGPT ကို အသုံးပြုခဲ့ပြီ ဖြစ်ကြောင်း မသိရှိဘဲ အသုံးပြုခဲ့ကြောင်း လူသိအောင် လက်ခံခဲ့သည်။ သူက AI ပေးထားသောအကြောင်းအရာများကို မသေချာစစ်ဆေးမီ မတိုင်မီ ထုတ်ဖော်ခဲ့ပေမယ့်၊ ယင်းအချက်အလက်များကို မကြည့်ရှုဘဲများသည် တစ်မျိုးမကောင်းသောအချက်အလက်များကို ထုတ်ပေးခဲ့ကြတယ်။ ဒီစာတမ်းအမှားများကို စစ်တမ်းထည့်ရန်အတွက် အနည်းငယ် များစွာသော အင်္ဂါရပ်များစစ်ဆေးစဉ်အတွင်းမှာ တစ်ကြောင်းတည်းမရှိ ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ခဲ့ပါဘူး။ သတင်းစာနှစ်မြို့လုံး လုံးဝပေါ်လစီပေးပေးသည့် အကြမ်းဖျင်းများပါ မရှိမဖြစ် စစ်ဆေးကြေညာခဲ့ပြီး AI ဖန်တီးအကြောင်းအရာတစ်ခုလုံးကို အသုံးချခြင်းမှာ မလေးမသန်လျက် ဖြစ်ကြောင်းကို ညွှန်ကြားခဲ့ကြသည်။ ဒီအတွက် စစ်တမ်းများ လုပ်နေတဲ့ သတင်းအဖွဲ့များနှင့် ငြင်းပယ်ခံရသူများ၊ တင်ပို့သူများအနေဖြင့် သူတို့ရဲ့ ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် ဝမ်းနည်းရင်ပွ့ွစွာ ပြောကြားခဲ့ပြီး ဂေဟနောက်ခံ များကို ဂုဏ်ပြုခြင်းနှင့် တာဝန်ယူကာ သေချာကြိုးပမ်းနိုင်စေရန်အတွက် ဆောင်ရွက်ကြဖို့ ထောက်ခံခဲ့ကြပါတယ်။ ဤအကြောင်းအရာသည် ဒေသခံသတင်းစာစနစ်တစ်ခုလျှင် လူငယ်များ၏ နောက်ကျခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းခွဲစာရင်းလျှော့ချမှုကြောင့် သတင်းအရင်းအမြစ်များ လျော့နည်းလာနေစဉ်တွင် စိတ်လှုပ်ရှားစေသောအခက်အခဲများကို ပြသသည်။ ဤအပေါ်မှာ AI ကပေးနိုင်သည့် အခြေခံအနေအထားများခံယူပြီးလုပ်ဖို့ ရင်းနှီးကြသေးပေမဲ့၊ အန္တရာယ်ကြီးမား၍ တစ်ှာလုံးမှာ ဒီလိုအခက်အခဲတွေကြားမပါးအောင်ကြည့်ရမှာပါ။ "Heat Index" မျိုးစုံအုပ်ချုပ်မှုသည် AI ကို မသေချာစွာ အသုံးပြုမူနိုင်မှုအပေါ် သတိပေးရေးအဖြစ် အနည်းငယ်နဲ့လည်း လုံးဝများစွာ သတိပေးနိုင်သည်။ AI က ထွက်ပေါ်လာတဲ့ အလုပ်အများကြီးကို မြန်ဆန်စေသည်မှာ မရှိမဖြစ်ပေမယ့်၊ မဲဖော်စပ်လျှင် မှားယွင်းမှုအနေဖြင့် မကောင်းဘွဲ့လေးမြင့်လာပြီး လူအယှံအေးရာသေးသည်ကို မြင်တွေ့နေရပါတယ်။ မီဒီယာ၏ လှုပ်ရှားမှုများအတွက် တင်းတယ်သော မူဝါဒများ၊ အတည်ပြုချက်များအပေါ် လေးလေးတင်းတင်းနှင့် မူအနာဂတ္တေလာ့အသစ်များကို ဂရုစိုက်သင့်ကြောင်း၊ အရေးကြီးသော ဟန်ချက်လေးများနှင့် မတည်မငြင်းဖြစ်မှုများအတွက် စည်းကမ်းသုံးခြင်းသည်မလွဲချော်ပါ။ ဤလိုအပ်ချက်များအား နည်းပညာတိုးတက်စေရေးနှင့် သတင်းစဉ်ပညာရေးရဲ့ ကိုယ်တိုင်ညီမျှခြင်းကို သက်ဆိုင်ရာ မီဒီယာများအနေနဲ့ ထိထိရောက်ရောက် တာဝန်ယူအသုံးချဖို့ လိုအပ်ပါသည်။ အနာဂတ်မှာ သတင်းအဖွဲ့အစည်းများ၊ လုပ်ငန်းရပ်သုံးသူများနှင့် King Features ကဲ့သို့သော စနစ်ပေးသူများ အနေနဲ့ AI အကြောင်းအရာအတွက် ချမှတ်ချက်များ၊ စစ်ဆေးမှုများကို ပိုမိုအစွမ်းထက်စေရန် နှင့် သင်ကြားမှုအစီအစဉ်အသစ်များဖြင့် အသုံးချမှုကို မြှင့်တင်ဖို့ လိုအပ်လာမည်။ ထို့အပြင် သတင်းသုံးသူများက ဤအကြားအမြတ် အကြားကွဲပြားမှုကို၍ လူကိုယ်တိုင်ကြည့်ရှုကြုံရခြင်းနှင့် ယုံကြည်မှု ထိခိုက်မှု များ ပိုမိုတိုးတက်နေရပါသည်။ တပြိုင်နက်တွင် "Heat Index" နှင့်ဆိုင်သောအကြောင်းအရာသည် AI အကူအညီကို လူမှုမီဒီယာတွင် မသေချာကြံဆိုမှုဖြစ်ပေါ်အောင် မျက်နှာဘေးဝဲသင်ကြားမှုအတင်းအကြပ်များကို ပြသနေသည်။ AI က နိုင်ငံအနှံ့ လုပ်နိုင်စွမ်းရှိနေသော်လည်း၊ မမှန်ကန်သော အကြောင်းအရာများကို လူမှုအကြမ်းအနေဖြင့် ဖြန့်နှိုးချတတ်တဲ့အတွက် ယုံကြည်မှု ယမ်းလာမှုများကို တိုးပွားစေနိုင်သည်။ မီဒီယာရဲ့ ဥပဒေသနှင့် သတင်းအကြောင်းအရာဟူသော၊ မူဝါဒနှင့် သရုပ်ဖော်ချက်များ တစ်စိတ်တို့အနေနဲ့ ပိုမိုကောင်းမွန်စေဖို့တော့ လုံးဝ လုပ်ဆောင်စရာလိုအပ်လာပါတယ်။ ဤအခါမှာ AI အသုံးပြုမှုကို ဂရုစိုက်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးရန်လိုအပ်သည်ဟု သတင်းစာပညာရှင်များနှင့် သတင်းအရည်အချင်းပြုသူများ က တိုက်တွန်းနေကြပြီး၊ သတင်းများမှာ မူဝါဒအလျားအဝန်းကြီးများ ပြုလုပ်ဖို့အချိန်မီ ဖြစ်လာပြီး လူမှုဘောင်အတွက် ခုခံပေးမှုအရေးကြီးပါတယ်။ အနာဂတ်အနေနဲ့ သတင်းအဖွဲ့များ၊ လုပ်ငန်းဖန်တီးသူများ၊ King Features ကဲ့သို့သော မီဒီယာများအနေဖြင့် AI အသုံးများရန်လမ်းညွှန်ချက်များ၊ စစ်ဆေးကြည့်ရန်အလေးထားထားစInvestmentများ နှင့် လေ့ကျင့်ပေးမှုအစီအစဉ်များ စီစဉ်နိုင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးခြင်းကို ဖိတ်ခေါ်ပါသည်။ လူအများအတွက်သတင်းအကြောင်းအရာအမှန်တကယ်ကို စိတ်ဝင်စားစွာပုံမှန်ကြည့်ရှုနိုင်ဖို့ အရေးကြီးနေပါပြီ။ မုဒေါင်းဖြစ်အောင် ကျင့်သုံးသော်လည်း AI ကို တာဝန်ယူစွာအသုံးပြုခြင်းသည် သတင်းနောက်ခံ အခြေခံတန်ဖိုးများ လက်ခံရန်မှာ အရေးကြီးသည်။ သတင်းရပ်စဲမှုနှင့် တရားဖြစ်မှုကို ထိန်းသိမ်းပါ။ ဒီလိုမူဝါဒ နှင့် ဉာဏ်စမ်းစမ်းသပ်မှုများအပါအဝင် အကြောင်းအရာများကို တိကျစွာ ထိန်းချုပ်နိုင်ဖို့အတွက် ပြင်ဆင်ထားဖို့လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းအခါက မြန်မာ့ရုပ်သံ၊ သတင်းစာများအတွက်အရေးကြီးပြီး လူမှုမူဝါဒများအတွက် မြန်မာ့ကိုယ်ပိုင် တာဝန်ယူမှုများအတွက် အရေးကြီးပါတယ်။
Brief news summary
"အစွမ်းထက်အပူချိန်" ဟူသော 50 పးလျစ်နွေးပတ်လမ်းညွှန်စာအုပ်ကို Chicago Sun-Timesနှင့် The Philadelphia Inquirer (King Features ပံ့ပိုးပေးသည်) တို့က ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး၊ ထိုအကြောင်းအမေးစပေါ်လာခဲ့သည်။ ဤ supplement ကို freelancer Marco Buscaglia သည် AI ပရိုဂရမ် ChatGPT ကိုအသုံးပြုပြီး ဖန်တီးခဲ့တဲ့ဖြစ်ပြီး၊ အမှန်တကယ်အမှားများစွာ ပါဝင်ခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဖန်တီးထားသောစာအုပ်အဆိုပြုချက်များ၊ မမှန်သော ပညာရှင်ကိုးကားချက်များ၊ နှင့် မူပိုင်ခွင့်များကို မမှားဟု ပွင့်လင်းပြောကြားခဲ့သည်။ Buscaglia သည် မလုံလောက်သော တိကျမှန်ကန်မှုစစ်ဆေးမှုကို လက်ခံပြီး၊ တည်းခိုင်းသူများက ဤအမှားများကို မဖမ်းမိနိုင်ခဲ့ပါ။ နှစ်ဦးက မီဒီယာအရည်အသွေးကို ပျက်စီးစေသော ဝင်ကြေးများအတွက် ဆန့်ကျင်ခဲ့ကြသည်။ ဤဖြစ်စဥ်သည် ဒေသခံ မီဒီယာလုပ်ငန်းအား အသုံးအဆောင်အကူအညီများအပြ מצדမှာ မယုံကြည်စိတ်မရှုပ်နိုင်သည့်အခန်းကဏ္ဍ၊ AI အပေါ် မရှိမဖြစ်အများကြီး မယုံကြည်၍ ထိုအီကြောင်ကို မေးခွန်းထိုးခဲ့သည်။ သမားများက တင်းတင်းစစ်ဆေးမှု၊ တိကျမှန်ကန်မှုစစ်ဆေးခြင်း၊ AI ရဲ့ လမ်းညွှန်ချက်များအတွက် သေချာခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်မှုများ ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ကြောင်း အာရုံစိုက်ကြသည်။ ဤကိစ္စသည် စွန့်ဆီးပညာနည်းပညာနှင့် မီဒီယာထုတ်လုပ်မှု၏ ယုံကြည်စိတ်၊ မှားယွင်းမှုမရှိမှုကို ထိန်းသိမ်းရန်အားလုံးအတွက် သတိပေးသည့်အကြောင်းကို ဖော်ပြသည်။
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

ဂွာတိမားရှိ အကြီးဆုံးဘဏ်သည် မြစ်အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ငွေပေး…
ဂွတ္မလာတိုသင်္ကြန်၏ အကြီးဆုံးဘဏ်ဖြစ်သော ဘဏ်ကိုအင်ဒတ်စတရီယယ် (Banco Industrial) သည် မိုဘိုင်းဘဏ်များအပေါ် Crypto လုပ်ငန်းအခြေခံအဆောက်အအုံပေးသူ SukuPay ကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်စွမ်းပေးခဲ့ပြီး၊ ရပ်ရွာများအတွက် ဘလောက်ချိန်းနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ပိုရိုးလွယ်သည့် ပေးပိုက်မှုများ လုပ်ဆောင်နိုင်စေခဲ့သည်။ SukuPay ၏အခြေခံအဆောက်အအုံသည် Zigi ပေးသွင်းချက်အက်ပ်တွင်ပြည့်စုံစွာပို့ဆောင်ထားပြီး၊ ဂွတ်မလာသူများအနေဖြင့် ယူအေစီမှ ငွေလွှဲနိုင်စွမ်းကို တစ်ခါတည်းအပြစ်မဲ့ $0

AI ကိရယျာလေးက ‘ပိုစ်န်နင်းနေရာ’ တိုက်ခိုက်မှုများကို ထ…
Crypto cybersecurity ကုမ္ပဏီ Trugard သည် Webacy ချိတ်ဆက်ထားသော Onchain Trust Protocol နှင့်entionsတွဲဖက်ပြီး AI အခြေခံစနစ်တစ်ခုဖန်တီးခဲ့သည်။ ဤစနစ်သည် crypto လိမ္မော်ရိုးစွဲစနစ်ကိုရှာဖွေရန်အတွက်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားခြင်းဖြစ်သည်။ မေး ၂၀၂၃ ပြဿနာအပတ်စဉ် မေလ ၂၁ ရက်နေ့တွင် Cointelegraph မှကြေငြာခဲ့ပြီး ဤဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်သည် Webacy ၏ crypto ဆုံးဖြတ်ချက်များအထုပ်နှင့်ပေါင်းစည်းထားပြီး "အမြန်လည်ညှိထားသောစက်အလိုက်လေ့လာမှုမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုထားပြီး တိုက်ရိုက်ပေးပို့ခြင်းဒေတာများနှင့်ချိတ်ဆက်ခြင်း၊ onchain ခြေရာခံချက်များ၊ လက္ခဏာအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများနှင့် စ behaviorsယူအာရုံများကိုပေါင်းစည်းထားခြင်းဖြစ်သည်။" ဤကိရိယာသည် 97% အောင်မြင်မှုနုန်းကို ရရှိခဲ့ပြီး မိတ်ဆက်ထားသောအAttackစနစ်များတွင်အတည်ပြုပြီးဖြစ်သည်။ “လိမ်လည်မှုလိပ်စာ poisoning သည် crypto တွင် အတော်များစွာရှင်းလင်းချက်မရပဲ တန်ဖိုးအကြီးအကျယ်ရှိသော မလုံခြုံမှုအများကြီးဖြစ်ပြီး သင်ကြည့်နေသောအရာသည် သင်ရယူထားတာဖြစ်သည်ကို ခံယူစဉ်းစားမှုအပေါ်အခြေခံထားသည်ဟု Webacy ၏ မိုက်ကား Isogawa ကပြောကြားသည်။ Crypto လိမ်လည်မှုအနေနဲ့ 주소 poisoning တစ်ခုမှာ မကောင်းသူများက သင့်ရဲ့ လိပ်စာနဲ့ဆန့်ကားသည့် Crypto wallet အကောင့်များကို သေးငယ်သောအကျိုးခံစားမှုများ ပေးပိုက်၍နောက်ပိုင်းအပြန်အလှန်လုပ်ငန်းများတွင် လိပ်စာကို မတူညီနေသောအတိုင်းရင်းများနှင့် ပူးပေါင်းဖို့ကြိုးပမ်းနေခြင်းဖြစ်ပြီး ဤနည်းလမ်းသည် အသုံးပြုသူများကို လိမ်လည်မည့်အကောင့်ကို မေးမယ့်အခါများလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤခိုးယူမှုသည်အသုံးပြုသူများ၏ အတိုင်းအတာအလေးအနက်ထဲတွင် အပိုင်းအစအလေးထားသော လိပ်စာကိုသာမက clipboard မှတ်တမ်းများကိုလိုက်နာပြီး crypto လုပ်ငန်းများပြုလုပ်ပေးသည့်နေရာ၌ အားထားပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်နေသည်။ ဇူလိုင်လတွင် 2025 မှာ လုပ်ခဲ့သည့် သုတေသနအရ July 1, 2022 မှ June 30, 2024 အထိ BNB Chain နှင့် Ethereum တွင် 270 သန်းကျော် poisoning ကြိုးပမ်းမှုများဖြစ်ပေ၍ 6,000 ကြိုးပမ်းမှုအောင်မြင်ခဲ့ပြီး 83 မီလီယံ डॉलरကျော်ပျက်စီးမှုများရရှိခဲ့သည်။ ဆက်စပ်: crypto တွင် 주소 poisoning လက်လှမ်းလောက်အကြောင်းနှင့် မည်သို့ရှောင်ရမည်နည်း? Web2 လုံခြုံမှုကျွမ်းကျင်မှုကို Web3 တွင်အသုံးပြုခြင်း Trugard ၏ chief technology officer သည် Jeremiah O’Connor က Cointelegraph သို့ ပြောကြားခဲ့ပြီး သူတို့အဖွဲ့သည် Web2 ၏ cybersecurity အသိပညာများကို ယခုအချိန်တွင် Web3 ဒေတာ တွင်အသုံးပြုနေကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်။ သူတို့သည် ဥပမာနည်းငယ်အနေနဲ့Traditional systems မှအချင်းချင်းအဖြစ်လက္ခဏာအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံကို Web3 လုံခြုံမှုမြှင့်တင်ရန်အသုံးချနေကြောင်း နားလည်စေခဲ့သည်။ သူမကပြောကြားခဲ့သည်: “အများစုသော Web3 များအတွက်အကြံပေးသောအကာအကြဲများသည် သတ်မှတ်ချက်များ သို့မဟုတ် အခြေခံအလုပ်များပဲဖြစ်ပြီး၊ အပြောင်းအလဲများနှင့်မစ်ရှင်းတိုက်ခိုက်မှုစနစ်များအပေါ် မရောက်မီ ပိုမိုတိုးတက်လာစေဖို့ လုပ်ဆောင်မှုများ များပြားနေသည်။” ခြားနားချက်မှာ သူတို့ဖွံ့ပိုင်းထားသော စနစ်သည် machine learning ကိုအသုံးပြုပြီး ထိန်းသိမ်းခွင့်ရှိပြီး တိုးတက်လာသော poisoning များကိုနားလည်ဖို့နှင့် ချိတ်ဆက်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။ O’Connor က၎င်း၏ ယုပ်ဒ်ကို ထောက်ပြသည်မှာ “မိမိ၏စနစ်၏ အင်္ဂါရပ်သည် ဥပမာစည်းစနစ်နှင့် ပုံစံများကိုအာရုံစိုက်ခြင်း” ဟု။ Isogawa က ထပ်မံ၍ မျှော်လင့်နိုင်ခြင်းအပေါ်နိုင်သည့်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို AI သည် လူ့စွမ်းရည်ကျော်စွာအနက်နေပါတယ်ဟု ခံယူသည်။ ဆက်စပ်: Jameson Lopp သည် Bitcoin လိပ်စာ poisoning လုပ်ငန်းများအပေါ်သတိပြုခွင့်အသိပေးသည် Machine learning နည်းလမ်း O’Connor ကပြောကြားခဲ့သည်မှာ Trugard သည် AI ကိုလိုအပ်သည့်အတိုင်းမျိုးစုံသောခိုင်းနည်းများကို အလုပ်လုပ်သည့်သင်ကြားမှုဒေတာများကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး မော်ဒယ်ကို လိုအပ်သည့်ကြားနေရသော လေ့လာမှုနည်းလမ်းဖြင့် သူနဲ့အတူ သင်ကြားခဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။ ယင်းမော်ဒယ်သည် ပုံမှန်သိရှိထားသော လုပ်ငန်းများအဖြစ် Label လုပ်ထားသော ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ supervised learning ဖြင့် သင်ကြားထားသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မော်ဒယ်သည်အချက်အလက်အဖြေများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် အနာဂတ် ဆန်းစစ်ချက်များကို မှန်ကန်စွာ ဖော်ပြနိုင်ရန် ဖြစ်သည်။ ပုံမှန်ပရိုဂရမ်များတွင် စပမ်စစ်စနစ်များ၊ ပုံ Recognition နှင့် စျေးနှုန်းခန့်မှန်းခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ ထို့အပြင်၊ မော်ဒယ်ကို အသစ်သောဒေတာများဖြင့် ထပ်မံလေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်မှုကို ဆက်လက်တိုးမြှင့်ကြသည်။ “လည်းကောင်း၊ synthetic data ဖန်တီးပေးနိုင်သောအဆင့်နေရာကို ဖန်တီးထားပြီး မော်ဒယ်ကို simulation poisoning ကို တိုက်ရိုက်စမ်းသပ်နိုင်စေရန် ပြုလုပ်ထားပါတယ်” ဟု သူကပြောကြားခဲ့သည်။ “ဤနည်းလမ်းသည် မော်ဒယ်အားလုံးကို ညီညာအောင်၊ များများလျက်ရှိစေရန်အတွက် အထောက်အကူပြုသည်။”

Crypto လောကမှာ၊ တစ်ခါတလေ AI နဲ့ blockchain ရဲ့ ထမင်းလ…
အကျဉ်းချုပ် အ Artificial Intelligence (AI) Utility Token များသည် လုပ်ငန်းများအတွက် မصرف ရှားသာမက ဂျစ်တာလုံး တိုးတက်လာသော AI ကိုယ်စားပြု ကိုယ်ပိုင်အေးဂျင်များဖြစ်ကြပြီး အခြေခံအကျဉ်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးရှိသော အကောင့်ဖြစ်သည်။ ကျောင်းသားများသို့မဟုတ် နည်းပညာစိတ်ဝင်စားသူများ အနေဖြင့် AI နှင့် Blockchain ထဲမှာ ကမ္ဘာအတွက် အနာဂတ်စီမံခန့်ခွဲရေးများကို တည်ဆောက်နိုင်ရန်အတွက် မျှော်လင့်ကြပြီး Near Protocol, ICP, The Graph, SingularityNET, Render စသည်တို့က တစ်လလျှင် $၈ မှ $၁၀ သန်းအထိ လုပ်ငန်းအရောင်းအဝယ်ပြုလုပ်ကြသည်။ ကမ္ဘာတစ်လွှားမှာ AI Token များ၏ ဈေးကွက်အကြွေးအကြာ မြင့်တက်လာပြီး 2

ဘီဇိုစ် သမ္မတ မြေပြင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ကြေညာချက် ပထ…
2025 ခုနှစ် မေ 21 ရက်နေ့ အက်ဆော့စ် ဂျင်နာရယ် အစီရင်ခံစာမှာ ဘီဇိုး ပိုးလ်သူမ၏ မြေကြီးစောင့်ကြည့်ငါးအတွက် 'AI for Climate and Nature Grand Challenge' ကိုစတင် ဖြေကြားပြီး ၎င်း၏ ၁၀၀ သန်းဒေါ်လာစီမံကိန်းအောက် ပထမဆုံး ၂၄ ဂရanti ပေးအပ်မည့် လူကြိုက်အပေါ် မျှော်လင့်နေပါသည်။ ဤအစီအစဉ်သည် လူ့စွမ်းအားအချိန်အတန်တို့တွင် အရေးကြီးသော ယဉ်ကျေးမှုနှင့် သဘာဝတတ်မြောက်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို အထူးအာရုံစိုက်နိုင်ရန် အာရုံစူးစိုက်ထားသည်။ တစ်ခါတလေ မည်သည့် စီမံကိန်းမဆို အစောပိုင်းမှာ $50,000 ဒေါ်လာ ရာထူးရရှိပြီး၊ အကြံပေးမှုအကူအညီအဖြစ် တစ်ခါတလေ မဟာမိတ်ဖြစ်လာလိမ့်မည့် $2 သန်းအထိ ရန်ပုံငွေနိုင်သည်။ ရွေးချယ်ထားသော ပြဿနာများတွင် တာကြာပုံတည်နေသော အာဟာရဓာတ်ပေးပစ္စည်းများဖွံ့မံရေး၊ တောမျိုးစုံ အဖွဲ့ဝင်များစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ မုဆိုးကျဲငယ်အိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ တရားမဲ့တောက်လွှားလောင်ငန်းများကို ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် အာဖရိကဒေသအတွက် ရာသီဥတုခန့်မှန်းခြင်းတို့အပါအဝင် ဧရိယာစုံလင်သည်။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအပေါ်အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် ဖော်ထုတ်ထားသော ဤအစီအစဉ်သည် AI များစွာနဲ့အတူ ဂေဟ်ပုတမြစ်ကိုအသုံးချ၍ လူ့ဘောင်ထဲမှ သဘာဝမိုက်မဲမှုများနှင့် ခြားနားချက်များကို ဖြေရှင်းနိုင်ရန် ဗဟိုပြုထားသည်။ AI ပညာရှင်များနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အပိုင်အမှုထမ်းများအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို အာနှောင့်အယှက်မရှိဘဲ ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များ ထည့်သွင်းပေးရန် ဤအစီအစဉ်သည် ကျေးဇူးမရှိပါ၊ ယင်းတို့၏ ပညာရည်များနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်သတိထားမှုများကို ပေါင်းစပ်အသုံးချ၍ သက်တမ်း မြင့်မားသော ပတ်ဝန်းကျင်ကာကွယ်ရေးနှင့် တိုက်ပွဲပေးနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များ ဖန်တီးရန် ပံ့ပိုးပါသည်။ ဧည့်ခံချက်အတွက် အဓိကအချက်မှာ ဇီဝနည်းပညာအရ စွမ်းရည်မရှိမှုမရှိဘဲ မည်သူမဆို လျှောက်ထားနိုင်ပြီး ပညာရည်အမြင့်မားအောင် ဝါရင့်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးရန် ဖြစ်သည်။ ဒါ့အပြင် တိုးတက်လာသော နည်းပညာကို ကျင့်သုံး၍ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အတွက် သက်ေြခခံနိုင်အောင် မျှောလင့်ထားသည်။ ဤအကြောင်းအရာအသစ်များအပေါ် ထောက်ပြချက်များ၊ ပြသနာအချို့နှင့် ကြားဖြတ်မှုများ လုပ်ငန်းအဖွဲ့ဝင်များ၏ ပူပန်းနေလိမ့်မည်။ Direct air capture နယ်ပယ်တွင် ဦးစီးကာ ရုပ်သိမ်းသော Climeworks က လုပ်ဖွဲ့အဖွဲ့ကို 22% လျော့ချခဲ့ပြီး သဘာဝအရင်းအမြစ်များအတွက် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု လျော့နည်းလာသည်ကို ဥပမာပြသနိုင်တယ်။ ထို့အပြင် နိုင်ငံတကာစွမ်းအင်အဖွဲ့ (IEA) မှ မကြာမီ ထုတ်ဝေခဲ့သောအစီရင်ခံစာအရ သို့အတွင်းအင်အားအရင်းအမြစ်များမကြာမီတွင် ရောဂါများဖြစ်နေသော ကျောက်ရေ၊ သတ္တုများဓာတ်အပါအဝင် အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်သော အင်အားအရင်းအမြစ်များစုဆောင်းခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်မလိုအပ်ဘဲ များပြားလာသည်ကို သတိပေးခဲ့သည်။ ၎င်းအရောင်းရင်းနှင့် တောရိုင်း သဘာဝပျက်စီးမှုများမှာ ကမ္ဘာ့ဂလိုးလ်အာကာသပိတ်မပျက်မကွက်အောင် CO2 အောင်းကြေးများ ပိုမိုမြင့်မားလာသောကြောင့် ဖြစ်လာသည်။ 2024 ခုနှစ်တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သစ်တောကျဆုံးမှုများစာရင်းသွင်းခဲ့ပြီး မီးလောင်မှုအကြမ်းဆုံးတစ်ခုဖြစ်ပြီး CO2 ထုတ်လွှင့်မှုမှာ 2023 ခုနှစ်လေယာဉ်ခရီးသွားခရီးအတွက်ထုတ်လွှင့်ချက်များ၏ လေးဆ konnenရွက်များ ကြီးမားသည်။ ဤဖျက်စီးမှုကြောင့် သဘာဝဇီဝအီကိုစစ်စစ်ပညာအာဏာအတွက်အန္တရာယ်များ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ မူဝါဒများတွင် ရေမDeep မြေ mining ဥပဒေများ ဥပဒေဆောင်ရွက်ဖို့ လုပ်ငန်းရှင်များအကြား ဆန့်ကျင်စိတ်များ ထုံးစံရှိနေပြီး အမေရိကန်မှာနောက်ထပ် နေအင်းလိုက်နယ်မြေများ၏အသစ်များ ခွင့်ပြုခြင်းများလည်း ဆောင်ရွက်ဖြစ်နေသည်။ Inflation Reduction Act (IRA) သည်အချို့သောလုပ်ငန်းများအပေါ် ခရက်ဒစ်များလျော့ချခဲ့ပြီး၊ သန့်ရှင်းသောစနစ်များအတွက် စီးပွားရေးအထောက်အပံ့တွင် အချို့အပြောင်းအလဲများပြုလုပ်နေခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းအရာအမြင်အေးစားသည် နည်းပညာ၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် မူဝါဒအရ အတူပေါင်းညီလာ doggingאנג္လမ်းကြာ ရှေးဟောင်းအစီရင်ခံစာဖြစ်သည့် ဤအက်ဆိုစ် ဂျင်နာရယ်သည် ဂေဟ်ဗေဒနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများများကို အоваังပွားနိုင်စေသော ခဲ့ခလောက်များကို အာရုံစိုက်ထားသည်။ ဘီဇိုး မြေကြီးစောင့်ကြည့်ငါးဌာန၏ AI ကြေး စတင်အသုံးပြုမှုသည် သစ်တော၊ ပတ်ဝန်းကျင်စောင့်ကြည့်ရေး ဂီတတွဲဖက်ကူညီမှုများစွာဖြစ်အောင် ခံယူထားနိုင်သည်။ နောက်ပိုင်း ပြဿနာများလည်း ဖော်ထုတ်ကာ၊ နည်းပညာနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု မြင့်မားစေမည့် ဆန်းသစ်မှုများအတွက် လမ်းမောင်းပြုသည်။ ဤအခြေအနေများသည် ကမ္ဘာ့ပတ်ဝန်းကျင်ထိခိုင်လေး မြှင့်တင်ရန် ပရိုတော်လူကို ဦးတည်ကြောင်းကို ပြနေသည်။

ဇုံးမားဘီးသည် ဘလောက်ချိန်းအခြေပြု ကာဗွန်ခရက်ဒစ်စျေးကွက်စ…
ဇင်ဘေါ်ဘာည်နိုင်ငံသည် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်တွင်ပိုမိုရှင်းလင်းကျဆင်းမှုနှင့်အကျိုးစီးပွားမြှင့်တင်နိုင်ရန်အတွက် ဘလော့ခ်ချိန်းအခြေခံထားသော ကာဗွန်အကြွေးစျေးကွက် စီစဉ်တင်ပြခြင်းကို စတင်လိုက်ပြီးဖြစ်သည်။ ယင်းနိုင်ငံသည်လက်ရှိစနစ်မှ Web3-အခြေခံပလက်ဖောင်းသို့ ပြောင်းလဲနေသောအချိန်တွင်၊ ကာဗွန်အကြွေးအပြောင်းအလဲအတွက် ငွေလွှဲဝိုင်ဖိုင်စနစ်ကို ရယူနေသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုကိုကြီးကြပ်ရန်အတွက် ဇင်ဘောزهနားသည် ရှေးရိုက်ဥပဒေစနစ်အသစ်ကို တည်ထောင်ခဲ့ပြီး အဲဒီအဖွဲ့နာမည်သည် Carbon Market Management Authority (ZCMA) ဖြစ်သည်။ ZCMA သည် လိုင်စင်ထုတ်ပေးခြင်း၊ ကာဗွန်အပေးအယူစီမံကိန်းများအတည်ပြုခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာဥပဒေများနှင့်အညီ လုပ်ဆောင်ရန်တာဝန်ရှိသည်။ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဝန်ကြီးဌာနသည် ZCMA အပေါ်ကြီးကြပ်မှုရန်စစ်ဆေးကာ ကိုးကွယ်မှုအပြည့်အဝရှိရန်ပြုသော်လည်း၊ ကျနော်တို့အဖို့အား မြေမီရနေသည်။ ဇင်ဘောဇည်သည် ကာဗွန်အကြွေးစျေးကွက်များကို အလွန်အမင်းပြောင်းလဲမထားပေမဲ့၊ ဘလော့ခ်ချိန်းသို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည်အရေးပါသောခြânea်ေးတစ်ခုအဖြစ်ခံယူထားသည်။ RippleNami ဟုအမည်ရ သမားအမေရိကန်ကုမ္ပဏီသည် ဇင်ဘောသည် ကင်နီယာနှင့် ဂါဘွန်နောက်ခံကာဗွန်အကြွေးပေးသူများအနေနဲ့ တတိယအကြီးစားဖြင့် မြောက်အာဖရိကအကြီးဆုံးကာဗွန်အကြွေးပေးသူဟု ဖော်ပြထားပြီး၊ ဘလော့ခ်ချိန်းနည်းပညာအသစ်ကို လက်ခံခြင်းဖြင့် စေတနာ့ခွန်အားဖြင့် ဒ noviceရီယာကိုအနည်းငယ် ပိုမိုကောင်းမွန်မြန်ဆန်စေနိုင်မည်ဟုထင်ရှားနေသည်။ ဤ ပြောင်းလဲမှုကြောင့်အာဖရိကနိုင်ငံအခြားအများကြီးလည်း လိုက်လံပါမည်ဟုမျှော်လင့်ကြသည်။ ဘလော့ခ်ချိန်းစနစ်ကိုလက်ခံခြင်းက ခုပ်ပိုင်းအခြေအနေများလည်း ဖော်ဝါဒနှင့်ယုံကြည်မှုကို ပြန်လည်ထူထောင်စေနိုင်မည်ဟု ယုံကြည်ထားသည်။ ၎င်းသည် ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် ဇင်ဘောဇည်အချို့အတွက် စီမံကိန်းအချို့ကိုဖျက်သိမ်းပြီးအခွန်ရရှိမှု ၅၀% ထိတောင်းခံခဲ့မှုကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတွင်မယုံကြည်မှု ပိုမိုများနေသည်။ ယခုဘလော့ခ်ချိန်းက သေချာမှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်အနေအထားကို ပြန်လည်ဖြိုးမြောက်စေမည့်ကိရိယာဖြစ်လာခြင်းအဆင့်တွင် ရှိနေသည်။ ဇင်ဘောဇည်သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဆန်းကြယ်မှုအပေါ် များစွာယုံကြည်မှု ပြသနာမရှိဘဲ ဒစ်ဂျစ်တယ် လက်ဝှေ့အတိုးအကျပ်ရှိသောရွှေ-အခြေခံ digital currency ကိုစတင်လိုက်ပြီဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် 2022 ခုနှစ်မှစတင်ပြီး လက်မထွက်မီစီစဉ်ထားသော မယ်လုံခုသော ငွေလဲလှယ်မှု (CBDC) များစီစဉ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဇင်ဘောဇည် ဘီလီယနားတစ်ဦးဖြစ်သူ Strive Masiyiwa ဟူ၍ Nvidia နှင့် ပူးပေါင်းပြီး အာဖရိကတိုက်ရှိ ပထမအကြိမ် AI စက်ရုံတစ်ခုတည်ထောင်ရန်စီစဉ်နေသည်။ အပြင်ဘက်တွင် နော်ဝေးနိုင်ငံမှ လေ့လာချက်တစ်ခုမှ беларусချိန်းအပုဒ်နှင့် ရေနက်ပင်ကျင်းလုပ်ငန်းများတွင် ဘလော့ခ်ချိန်းအသုံးပြုနိုင်မှုအလားအလာကို မြှင့်တင်ထားသည်။ ဘလော့ခ်ချိန်းစနစ်အခြေခံပြီးရရှိသောပေးပို့စနစ်များက ဆိုင်ခန်းများမှ စတင်၍အရာအနှံ့အဝရောက်ရှိစဉ်ပါဝင်မှုတို့ကို မပြောင်းလဲနိုင်သောမှတ်တမ်းများအဖြစ် ဖော်ပြနိုင်သလို ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ ပတ်ဝန်းကျင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့်ဟါလါ သတ်မှတ်ချက်စည်းကမ်းများကိုလည်း မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ ထုတ်လုပ်သူများအနေဖြင့် ဓာတ်အခြေအနေများ၊ ဒါရိုက်မှန်အခြေအနေ၊ ငွေကြေးအရည်အသွေးနှင့် ငွေကြေးမပေးနိုင်ခြင်းစသည့်အချက်အလက်များကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်ပြီးနှိုင်းယှဉ်နိုင်သည့်စနစ်အသစ်များဖန်တီးလာသည်။ ကဲအလုပ်အတော်လေး များစွာအောင်ပေါက်နေသောဘလော့ခ်ချိန်းအသုံးပြုမှုမှာအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ငါးပင်လာစဉ်အဆင့်အတန်းပေါင်း ၆

အိုင်အေမော်ဒယ်များက အသုံးပြုသူများ၏ လူဦးရေအကြောင်း သခ…
ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs)၊ ဥပမာ GPT၊ Llama၊ Claude၊ DeepSeek တို့သည်အတိတ်ကြီး AI ကိုပြောင်းလဲပေးခဲ့ပြီး စကားပြောနိုင်မှုအရည်အချင်းများမှာအလွန်ထူးခြားစေခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လူ့အလုပ်များစွာကိုအလုပ်အပ်နိုင်ပြီး၊ လက်ရာဖန်တီးမှုများကဲ့သို့ကဗျာရေးခြင်း၊ အင်အားအကျပ်အတားများပါဝင်သောအလုပ်များမှစပြီး ဝဘ်ကုဒ်ရေးခြင်းကဲ့သို့နည်းပညာဆိုင်ရာအလုပ်များအထိကျယ်ဝန်းသောအလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤမော်ဒယ်များ၏စွမ်းအားအပေါ်အပ်မောရမှုများရှိသော်လည်း၊ ၎င်းတို့၏အမြင်အာရုံတော်များသည်အများအားဖြင့်မဖော်ပြနိုင်ပြီး မူလပိုင်ရှင်များမှ 'အမည်းမီးခိုးဂ_box' တွင်အနည်းငယ်သာဖော်ပြထားကြသည်။ ၎င်းတို့၏ဖွင့်လင်းမှုမရှိခြင်းသည် AI ကိုယူဆခက်စေသောနည်းပညာဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် AI စနစ်များ၏အထွက်များကိုဘယ်လိုထုတ်ပေးမည်ကိုနားလည်ရန်နှင့်ရှင်းလင်းရန်ကြိုးပမ်းသောပိုင်းကိုရိုက်ခတ်နေပါသည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန် လတ်တလောတွင်စက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့်ပညာပေးအဖွဲ့အစည်းများက ဦးစီးလာကြသောကြားတွင်အောင်မြင်မှုများ ရရှိလာပါသည်။ Anthropic ကဲ့သို့အဖွဲ့အစည်းများနှင့် Harvard တက္ကသိုလ်တွင်သုတေသနအဖွဲ့များသည် LLM မော်ဒယ်များ၏အတွင်းကစိတ်ရင်းများကိုရှာဖွေရန်ကြိုးပမ်းနေပြီး ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များတွင်ပေးထားသောအကြောင်းအရာများ၊ ညီညာမှုများ သို့မဟုတ်အယူအဆများနှင့်သက်ဆိုင်သောအင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ်နီယူးအာရုံဖွ activation pattern များကိုဖော်ပြထားသည်။ ဤအလုပ်များအတွက်အခြေခံတစ်ခုမှာ LLM မော်ဒယ်များသည် အသုံးအနှုန်းထဲမှအသုံးပြုသူ၏လူမှုဖွဲ့စည်းမှုအကြောင်းအရာများ၊ ကျားမ၊ အသက်အရွယ်နှင့်စီးပွားရေးအခြေအနေများကိုအချိန်အခင်းများအလိုက်စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်နိုင်ကြောင်းအဖြစ်မျှတသောအယူအပေါ်အခြေခံသောအဖြစ်အပျက်တစ်ခုတည်ဆောက်နိုင်သည်။ ၎င်းအယူအဆများသည် မော်ဒယ်များ၏အဖြေများအပေါ်သက်ရောက်ပြီး များသောအားဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအတွက်အသုံးပြုခဲ့သောအကြီးအကျယ်ဒေတာအစုများမှမူတည်သောစိတ်ကူးများကိုယ်တိုင်များကိုယ်တိုင် ထုတ်ယူခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအပြုအမူများသည် သေချာစွာအာရုံစိုက်ရမည့်အကျိုးအမြတ်ချုပ်ထားမှုများနှင့် လူမှုရေးအနေနဲ့အကြီးအကျယ်စိုးရိမ်စရာအကြောင်းအရာများပါဝင်စေသည်။ ၎င်းတို့ကနေဖြစ်လာသည်မှာ LLM မော်ဒယ်များကမူလအပေါ်အတူတကွနေသောအများစုကုလားမခံနိုင်သောကြောင့်ထပ်မံသုံးစွဲလည်းရအောင်နှင့်အသုံးပြုသူကိုအသေးစိတ်ပုံသေနိုင်သောပြဿနာများကိုဖော်စပ်နိုင်စေရန်ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းတို့၏profiling တစ်ခုမူတည်သောကြောင့် များသောအားဖြင့် အွန်လိုင်းကြော်ငြာများအတွက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူ၏အပြုအမွုကိုဖော်ထုတ်ရန်သင့်တော်သည်။ ဒီလိုprofile profilingများကနေရောက်စေရန်အတွက်လည်း သေချာစွာအရေးကြီးလာစေသောကြောင့် Privacy နှင့် ပိုင်ခွင့်အကြောင်းအရာများကိုမေးမြန်းစေလိုသည်။ အဆိုပါအန္တရာယ်များစွာကိုသိသည့်အနေအထားမှ AI သုတေသနအသိုက်အဝန်းက transparency မြှင့်တင်ရာတွင်ဆောင်ရွက်မှုများအနေနဲ့ Stakeholder များအတွက် မျှတသော သိမြန်စွာနိုင်ရန်ပုံမယ့်နည်းလမ်းများဖွံ့ဖြိုးနေပါသည်။ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုမှာ မော်ဒယ်အသုံးပြုသူအကြောင်းအရာများကိုရှာဖွေရန်နှင့်ဒီတစ်စုံကိုပြင်ဆင်နိုင်ရန် Mechanism များဖန်တီးခြင်းဖြစ်ပြီး ဒါက အသုံးပြုသူများအတွက် အနည်းငယ်ပျက်ကွက်မှုများကိုကာကွယ်ရန် လုပ်စဉ်ကိုပိုမိုချောမွေ့အောင်လုပ်နိုင်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းများက လုပ်ရာမှဘေးအန္တရာယ်များကိုလျော့စေပြီး လုံခြုံမှုကိုကောင်းမြphoစေကာ ငြင်းငယ်မှုမရှိအောင်ပေးပါမည်။ ဒီ Contraversial သြဇာကိုအကြောင်းအရာ ပြောကြားမှုများအတွင်းမှာ စက်မှုလုပ်ငန်းများအထဲတွင် စံချိန်များနှင့်လမ်းညွှန်ချက်များအားအာမခံရန်လိုအပ်မည်ဖြစ်ပြီး ဘေးအန္တရာယ်များကိုအနားယူ၍အသုံးပြုသူအဖွဲ့အစည်းများအတွက် ပိုမိုအာမခံမှုရှိအောင်လုပ်ဆောင်ရန်အရေးပါသည်။ LLM ဆရာများကို တာဝန်ယူမှု၊ မျက်လုံးခြစ်တိုင်းလူကြည့်မှုနှင့်အကြံပြုမှုများကို ထိန်းသိမ်းရန်အကြံပေးကြသည်။ AIစနစ်များအပေါ်လူအမြိုပ်ချယ်ခြင်းက အရေးကြီးလာသည်သောကြောင့် ယုံကြည်စိတ်ထားမြှင့်တင်ခြင်းမှာအရေးကြီးသည်။ ဘာသာစကားမော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်နိုင်မှုများနှင့်အကန့်အသတ်များအကြောင်းကြေညာရန်၊လူ့အသိုင်းအဝန်းအတွက်ကြီးမားသောယုံကြည်မှုပြုလုပ်ရန် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI စနစ်တစ်ခုဖော်ဆောင်ဖို့အတွက်အတူတကွအလုပ်လုပ်ရမည်။ အကြံပေးဆိုပါက မော်ဒယ်ကြီးများသည် AI ဖြင့်ပြေးဆွဲမှုနှင့်ဖန်တီးမှုများကိုတိုးတက်စေရန်အတွက်အလင်းရောင်လေးကျွမ်းဝင်ပြသသောအနေနဲ့ မော်ဒယ်များ၏အမည်းမီးခိုးဂ_box သည်နားလည်မှုနှင့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုရောနှောပြီးလိုအပ်ချက်များလုပ်ဖော်လုပ်ဖက်ရန်ကြိုးပမ်းနေသည်။ သာမန်အသုံးပြုသူတစ်ဦးအနေအထားမှ မော်ဒယ်များအကြောင်း သိရှိမွမ်းမံရန်နည်းလမ်းများရောင်ခြည်ပြောကြားနိုင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ယနှံ့တကွ၊ မော်ဒယ်များကိုချောမွေ့အောင်ကုဋေစေဖို့ ဖောက်တိုးအဖွဲ့များ၊ သုတေသနများ၊ဥပဒေဖော်ပြသူများနှင့်အသုံးပြုသူများအပြီးအပြတ် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ရမည်။ ဒီလို Reply များမှာ ထိထိမီးမီးကြားနေတတ်တဲ့ အန္တရာယ်တွေကိုချုပ်ထားနိုင်ဖို့အရေးကြီးပါတယ်။ မော်ဒယ်ကြီးများ၏အကျိုးကျေးဇူးကိုအသုံးချရန်အပြင် တာဝန်ယူအောင်လိုအပ်ပါသည်။ ရင်ဆိုင်ရမည့်စိန်ခေါ်မှုများကိုမကောင်းကြောင်းဖြေရှင်းနိုင်တော့လျှင် AI ဆိုတဲ့နည်းပညာရဲ့ ဦးတည်ချက်မှာ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တရားမမူမပါသည့်နည်းစနစ်တစ်ခုဖန်တီးနိုင်ပါမည်။

နေရာနှင့်အချိန်သည် ZK ကိုစမ်းသပ်ထားသော Blockchain ဒေတာမ…
အကြ建ပင်၊ Blockster ရဲ့ ဖော်ထုတ်သူ၊ ဦးစီးပြုပြင်သူ၊ ဖန်တီးမှုဒါရိုက်တာအဖြစ် ဦးစီး၍ ဆန်းသစ်သောဂီတများဖန်တီးမှု၊ Web3 အမှတ်တံဆိပ်ကြီးများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်းနှင့် မျှော်လင့်သော ထုတ်လုပ်မှုစီးနင်းရေး များကို ဦးတည်၍ ဦးစီးနေပါသည်။