လူလူတန်းတန်းကအမြဲတမ်းအမြဲတမ်းပျံသန်းနေခဲ့ကြသည်—မပဲတစ်ခုခုဖျော်ဖြေရေးအကြားအကြားမကောင့်မဆောင်နိုင်ပဲ၊ အလုပ်အကိုင်အကျင့်များနှင့်အတွေးအခါများအကြားဖြစ်ပျက်နေခဲ့ကြသည်။ နည်းပညာကြီးမားသောဗျူဟာအသစ်တိုင်းတွင် ထိုအိမ့်အနိုင်မာအင်အားအများကြီးပြောင်းရွှေ့မှုများအပြားကြုံတွေ့ခဲ့ရသည်။ မြေကြီးမှစပြီး စက်ရုံများ၊ ကိုယ်ခံအားမှစပြီး စက်ရုပ်များ၊ အာနိသင်အလားအလာများမှ Digital သဘောထားများအထိ ဒေသမချောကာအပြောင်းအလဲများ ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့သည်။ ဤပြောင်းလဲမှုများကတော့ကျွန်ုပ်တို့၏အလုပ်အကိုင်သာမက ကိုယ်ပိုင်အယူအဆနှင့် တန်ဖိုးမှတ်တမ်းများကိုလည်းပြောင်းလဲစေခဲ့ကြသည်။ ၂၀ရောဂါလွန်အာပူပိုင်းခေတ်တွင် ဥပမာအလွန်ရှားရှားပါးပါးဖေါ်ပြနိုင်သောအကြောင်းအရာတခုမှာ ၁၈၉၀ ခုနှစ်တွင် အမေရိကန်နိုင်ငံရှိ ကုမ္ပဏီ ၁၃, ၀၀၀ ကျော်က မောမော်တင်ယားကားများဖွဲ့စည်းခဲ့ကြပြီး၊ ၁၉၂၀ မှာအဲ့ဒီကုမ္ပဏီအနည်းငယ်သာကျန်ခဲ့ကြသည်။ မျိုးနွယ်တစ်စုမှာက စက်စီးလာပြီး သန်းပေါင်းများအလုပ်အကိုင်များဆုံးရှင်းသွားခဲ့ပြီး၊ အလုပ်သမားတချို့ကိုစေ့စပ်ထားခဲ့ပြီး၊ မြို့တော်ဘဝအသစ်များကိုဖော်စပ်ခဲ့ကြသည်။ နည်းပညာတိုးတက်မှုများသည် သဘောတူညီမှုကိုမလိုအပ်ပါ။ ယခုအခါမှာ AI အဆင့်မြင့်လာနေချိန်တွင် လူသားများသည် ဉာဏ်ရည်စနစ်ပြောင်းရွေ့မှုများကြုံတွေ့လာနေရတယ်။ ဤပြောင်းလဲမှုအရာမပဲလည်း များစွာသကွာသည်—မြင့်တက်တဲ့လုပ်ငန်းခွင်များဆီသို့ မျှော်လင့်ချက်မှာ စက်ရုပ်များအပါအဝင် သာမန်လုပ်တာကိုအလျင်အမြန်ခွဲတတ်သလို စိတ်ကူညီမှုများ၊ အကျင့်တရားအရည်အချင်းများနှင့် စိတ်ခံစားမှုရှုမြင်နိုင်မှုတို့အပေါ်သက်ရောက်မည်ဖြစ်သည်။ သမိုင်းကြီးများမှာ ဥပမာများစွာရှိသည်။ စက်မှုမူ၀ါဒ၏အရွယ်အစားက မြေကြီးမှစ၍ ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်အထိ နည်းပညာစက်များက အသစ်သောအရည်အချင်းများ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ကြာရှည်ရိုးရာများကိုလိုအပ်လာစေခဲ့ပြီး၊ အောင်မြင်သူအသစ်များစွာကိုဖန်တီးခဲ့ပြီး၊ အခြားသူများကို ဝိုင်းဝန်းချိန်ညှိခဲ့သည်။ **အတိအကျဝိုင်းခြင်း: IBM ၏ “ဥာဏ်ရည်လောက” သဘောတူညီချက်** ၂၀၁၅ ခုနှစ်အောက်တိုဘာလတွင် IBM ၏ ဂျင်နီ ရိုမက်တီအမေ့ကြီးက Gartner ညီလာခံတွင် “ဥာဏ်ရည်လောက” ကိုကြေညာခဲ့သည်။ ဤဉပမာသည် မဟုတ်ပဲ မျှော်လင့်ချက်အရာဖြစ်ခဲ့သည်၊ ဤလောကမှာစတင်ခွဲခြားတည်နေသည့် နည်းပညာမျိုးအသစ်အကြောင်းအချက်များနှင့် စနစ်အသစ်ရှိလာသည့်အခါ ။ ယခင်ကကွန်ပျူတာစနစ်များကို လူပုံပြင်ကိစ္စများကိုသာညွှန်ပြ၍ လုပ်နိုင်ခဲ့သော်လည်း ယခုအခါမှ ဉာဏ်ရည်ဆင်ခြင်နိုင်သောစနစ်များသည် မော်လ်ယဉ်အကြောင်းအရာများ (ML) နှင့် သဘာဝဘာသာစကားကိုစဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာနိုင်ခြင်း (NLP) တို့နည်းလမ်းများအပါအဝင် စနစ်များလေ့လာခြင်း၊ ကိုယ်တိုင် ထပ်တိုးနိုင်ခြင်းကိုဖြစ်စေကြသည်။ ၎င်းတို့သည် သဘောထားကိုသင်ယူသည်၊ ဆင်ခြင်ပေးသည်၊ တိုးတက်လာသည်။ ဤအမြင်၏ အဓိပ္ပါယ်မှာ IBM ၏ ဝိုက်တပ် (Watson) ဖြစ်သည်။ ၂၀၁၁ ခုနှစ်တွင် *Jeopardy!* ထဲမှာ လူ့ချန်ပီယံများကို အနိုင်ယူနိုင်ခဲ့တဲ့ ဝိုက်တပ် သည် မူလအာရုံခံစားမှုမကြာခင် ကူညီပေးနိုင်သော လူ့အတတ်အသက်တစ်ခုအဖြစ် လေးစားနေခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် မူလအမြင်အရ ဝိုက်တပ်၏အကြံပြုချက်က ဦးဆုံး မှတ်ချက်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် ဆရာဝန်များကို သကာဏ်များစွာအကြံပေးပေးခြင်း၊ တရားဝင်စွာ ဥပဒေနောက်ခံကိစ္စများကို သုံးသပ်ခြင်း၊ စည်းကမ်းချုပ်ခြင်းများတွင် ကူညီပေးသည်။ ၎င်းသည် ကျေးဇူးမြင့်အချက်ပဲဖြစ်ပြီး၊ "အတူတကွအသုံးဝင်သောအတတ်ပညာ" (augmented intelligence) ဆိုသည်မှာ “မူရင်းအလုပ်အကိုင်အကြောင်း” (artificial intelligence) ထက်ပိုမိုအရေးပါသည်။ ဒါေပမယ့် ယင်းအကြံပေးမှုအနက်၌လည်း၎င်းမဆိုအဖွဲ့၏အလုပ်အကိုင်၊ အနာဂတ်နဲ့လူ့အဖွဲ့အစည်းအသစ် ရုပ်သိမ်းမှုများကို လေးနက်စွာလက်ခံခဲ့သည်။ ဥပမာအနေနဲ့စက်ရုပ်များက လည်ပတ်သည့်စာစနစ်များ၊ ဒိုင်ယာဂနော့စစ်များ၊ တရားချက်မူများကို ပြီးပြည့်စွာစူးစမ်းမပြုမီခုနှစ်များအတွင်းက ထင်ရှားနေခဲ့သောစနစ်များကို လုပ်နိုင်လာခဲ့သည်။ IBM ၏ ကြေငြာချက်မှာ ဝါကျရည်စူးစူးပြီးစိတ်မကောင်းစရာရှိပြီးကောင်းစွာလေ့လာနိုင်ရန် အနာဂတ်ရဲ့အမြင်ကိုပေးခဲ့သည်။ လူ့တင်စားအင်အားနှင့်စက်ရုပ်တို့အတူတကွတိုးတက်နေမည်ဖြစ်၍၊ ဒါကြောင့်စက်မှုစွမ်းအားများနှင့်အတူအသစ်သောတန်ဖိုးလွှဲအပြောင်းအလဲများလည်းလိုအပ်လာပါမည်—အဓိပ္ပါယ်ဖန်တီးမှု၊ စိတ်ခံစားမှုရိုက်ခ قوomဝင်မှုနှင့် ဉာဏ်ကိုယ်တိုင်အတုနဲ့အတူ တိုးတက်လာမည်။ ဤကြေငြာမှုသည် သေချာသောအနာဂတ်အရုပ်မြင်ကွင်းသစ်ကိုဖော်ပြခဲ့ပြီး သမိုင်းမှာ မျှော်လင့်ထားတဲ့သွားပြေးမှုမဟုတ်ပဲ ဥာဏ်စွမ်းအင်အပေါ်အခြေခံတဲ့အတွေးအကင်းအမျိုးအစားအစာအုပ်အသစ်ဖန်တီးခြင်းအတွက် ခေါ်ဆိုခဲ့တယ်။ **ပထမဦးစွာသောအလွမ်းကျော်စီးမှု: လယ်ယာမှစက်ရုံ** ယနေ့အခါ ဉာဏ်ရည်ပြောင်းရွေ့မှု၏ထူးခြားမှုကို နားလည်ရန် ခေတအတိုင်းအတာမရှိပဲ မျိုးအိုတိုင်းစတင်ခဲ့သောအကြောင်းအရာအနည်းငယ်မှပြန်လည်ကြည့်ရန်လိုအပ်သည်။ စက်မှုမူဝါဒ (Industrial Revolution) သည် လူ့အလုပ်အကိုင်အကြီးအကျယ်အပြောင်းအလဲအစမှာ ဖြစ်ခဲ့သည်။ မြေကြီးအပေါက်စွပ်စွဲပြီး လယ်ယာလုပ်ငန်းများအနိုင်အထက်အနေအထားပိုင်းက စက်တပ်များလိုက်ပြီး စက်ရုံများလေး ဆောက်အပ်ခဲ့ကြသည်။ ဓာတုစနစ်များသုံးစွဲမှုက မြေကြီးရှိလူအရေအတွက်အများကြီးကို မြို့ပြအိုင်းအယောင်များသို့ ဦးတည်စေခဲ့ကြပြီး၊ တစ်ချိန်ချင်းကားစာကတစ်တန်းအဖြစ် လူ့အလုပ်လုပ်သည့်အချိန်မှာအလုပ်ရှုပ်ထွေးခဲ့ကြသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုက ကိုယ်ပိုင်အယူအဆများတစ်ခုကို ပြောင်းလဲပေးခဲ့ပြီး၊ တစ်ကယ်တော့ မှုလေးများကိုကောလဟာလများ၊ အသက်အကောင်းများကိုစူဖော်စေခဲ့သည်။ ဒီအတိုင်းအတာမှာ ကျင့်ကြံမှုအသစ်ကလည်း ရှာခဲ့သည်: ပညာရေးအပေါ်မူတည်၍ ပညာမကြောက်များက လုပ်ငန်းအတန်းများ၊ ဥပဒေစည်းကမ်းများ၊ မြို့တော်များတိုးတက်ခဲ့သည်။ ဤအမြင်အာရုံသည် ဒုရိယာနားလည်မှုကို နားထောင်ပြီးကြီးမားလာခဲ့သည်။ ဒါပေမဲ့ မျိုးစုံစက်ရုံအပေါ် အားပေးမှုများမှာ လူ့အထုပ်အစိတ်အပိုင်းတွေကို ချိုးဖွင့်ခဲ့ပါတယ်။ **ဒစ်ဂျစ်တယ်ပြောင်းလဲမှု: စက်ရုံအောက်ခံမွမ်းမံမှုမှ ရုံးခန်းအထိ** ၂၀မ်းရာစုအလယ်ပိုင်းကစပြီး ၉၀ ပြည့်နှစ်များအထိ ပညာနယ်ပယ်များထဲမက အသုံးအမျိုးအစားများကို ပြောင်းလဲပေးခဲ့ကြသည်။ စာရင်းကိုင်များက ဒေတာအကဲဖြတ်သူများလည်းဖြစ်ခဲ့သည်၊ ဒီဇိုင်နာများသည် နည်းပညာဌာနစက်ယန္တရားများကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ အလုပ်အကိုင်အသစ်များသည် စက်ရုံများမှ ရုံးများ၊ ဖုန်းအိတ်ထဲအထိ ရောက်ရှိလာခဲ့သည်။ သိပ္ပံပညာအလုပ်များစွာဖွံ့ဖြိုးလာပြီး၊ စာအုပ်များနှင့် Spreadsheet များက အသစ်လာခဲ့ကြသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် ဉာဏ်ရည်ကိုအာရုံစူးစိုက်မှုအသစ်များဖြစ်စေပြီး၊ ပုံမှန်မသိလိုက်သူများအတွက် မတန်းတူဖြစ်လာခဲ့သည်။ ကျောင်းအထိအရေးအကြီးတိုးတက်လာ၊ ကုမ္ပဏီများမူကြမ်းပြီး၊ အရည်အချင်းအသစ်ဖန်တီးရန်ယှဉ်ပြိုင်လာ၊ လူ့အလုပ်အကိုင်ကနေ အသိပညာအလုပ်အကိုင်သို့ ပြောင်းလဲသည်။ ဤအပြောင်းအလဲဟာ များစွာအားနာစေမယ့်ပုံစံမဟုတ်ပေမယ့် ခေတ်မတိုင်မီကြီးမြတ်လာခဲ့သည်။ **ယခု: အနာဂတ်အလွန်အမင်းပြောင်းလဲမှု** ၂၀ ရာစုအတွင်းပိုင်းတွင် သဘောတူအလုပ်အမှုများကိုလည်း automation လုပ်နိုင်လာကြတော့သည်။ ဤအခါမှာ ဉာဏ်ရည်အပေါ်မူတည်တဲ့လွှမ်းမိုးမှုက ကျွန်ုပ်တို့မယ့်တစ်ဘက်အခက်အခဲဖြစ်လာသည်။ AI ၏အဆင့်မြင့်လာမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လူ့ထူးခြားမှုကိုပစ်မထားသေးဘဲ၊ ရုပ်ပိုင်းအလုပ်တစ်ရာချင်းစာမဟုတ်သော ထာဝရအကြံပေးမှု၊ မူဝါဒသမားတွေရဲ့အလိုလိုအကျင့်တရား၊ စိတ်ခံစားမှု၊ အဓိပ္ပါယ်ရိုက်ခွန်းမှုတို့အပေါ် သက်တမ်းတည်ရသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုသည် ဒဏ်ရာသေနိုင်သော်လည်း လူကျင့်သင့်တဲ့အကြံပေးမှုရှာဖွေရေး လုပ်ငန်းဟာ လူမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ရှေးမမီခဲ့သည်။ ဒါကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့မှာ ပိုမိုမြန်မြန်အတွေးအခန်းပျံ့နှံ့နေတယ်။ historical များကတော့ ၁ ရာစုကြာခဲ့သေးပီး၊ ဒီဂျစ်တယ်ကာလမှာ တစ်သက်တာ ကုန်ပြီးအပတ်အတန်းခံထားခဲ့ကြတယ်။ ယခုမှာတော့ ဉာဏ်ရည်လိုအပ်တာ မဟုတ်တော့အသစ်သာမက လူ့ဗီဇကို အကောင်းဆုံးစဉ်ဆက်မပြတ်ရှာဖွေရေးနဲ့ကိုက်ညီအောင် ဖြည့်ဆည်းရမည့်လမ်းကြောင်းကို ကိုင်တွယ်လာ၏။