ဟောင်ကောင်၊ ၂၀၂၅ ခုနှစ် နိုဝင်ဘာ ၁၃ ရက် /PRNewswire/ -- PR Newswire သည် သူတို့၏ SEO, AI ရှာဖွေရေးစွမ်းရည်များ၊ အွန်လိုင်းမြင်ကွင်းနှင့် မီဒီယာအသုံးပြုမှုအပေါ် လွတ်လပ်သော ဒေတာများကို ထုတ်เผย်ခဲ့ပါသည်။ Semrush မှ လုပ်သက်သောခွဲခြမ်းစိတ်မူများအရ PR Newswire သည် မျိုးစုံသော အရေးကြီးသော မီတာများတွင် ထင်ရှားသောအောင်မြင်မှုများပြုလုပ်ထားပြီး၊ ဖောက်သည်များအတွက် သတင်းနှင့်အကြောင်းအရာများကို မပါမီအသိအမှတ်ပြုကာ ပိုမိုကျယ်ဝန်းစွာရောက်ရှိစေနိုင်သည့် လုပ်ဆောင်နိုင်မှု အလားတူမရှိပါ။ PR Newswire ၏အကြီးအမှူးအနေနဲ့ သင့်မက်ဆေ့ခ်ျကို အကောင်းမြင်ဆုံး ပိုထားနိုင်ရေးအတွက် https://www

အချက်အလက်အဓိက Forbes Breaking News မက်ဆေ့ခ််အသိပေးပို့မှုများရယူပါ: မင်္ဂလာပါ၊ သင်အတွက် အရေးပါတဲ့ သတင်းအကြောင်းများအကြောင်းကို မစာမူထားနိုင်အောင် မက်ဆေ့ခ််အသိပေးပို့မှုများပါဝင်စေ မည်။ “Alerts” ဟု စာများရေးပြီး (201) 335-0739 သို့ ပို့လိုက်ပါ သို့မဟုတ် ဒီမှာ မှတ်ပုံတင်ပါ။ ဒီတာစတာ AI ကုမ္ပဏီများက Texas Data Centers တွင် ရင်းနှီးမှုများပြုလုပ်နေကြသည်မှာ ဘယ်အကြောင်းလဲ?

နောက်ဆုံးရငွေအပ္ဒိတ်ချစ်ခဲ့သော Series B ပမာဏမှာ Alembic ကို $645 သန်းတန်ဖိုးထားခဲ့ပြီးဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်ရပ်ကို ဦးတည်စဉ်ထားခဲ့သူမှာ မြှင့်တင်နိုင်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုလုပ်ငန်း Prysm Capital နှင့် Accenture ဖြစ်ပြီး၊ ထို့အပြင် WndrCo (ဟောလူဝုတ်လူလုပ်အဖွဲ့လူကြီး Jeffrey Katzenberg ကိုအခြေစိုက်၍ တည်ထောင်ခဲ့သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအဖွဲ့) နှင့် Venture Capital firm SLW (အင်အားကြီးရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများမှအပါအဝင်) Alembic သည် AI ကိုအသုံးပြုပြီး ဒေတာများကိုစိစစ်ခြင်းအားဖြင့် ကုမ္ပဏီများကို သူတို့၏ မားကတင်းကျော်ကြားမှုလုပ်ငန်းများနှင့် အရောင်းများ၊ အခြားစီးပွားရေးရည်မှန်းချက်များကို ပိုမိုမေးမြန်း စပ်စုနိုင်ရန်အတွက် အကူအညီပေးပါသည်။ ဤရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအဆင့်ကို သူတစ်ပါးက တင်ပြခဲ့သည်မှာ The Wall Street Journal ဖြစ်သည်။ WndrCo သည် Alembic ၏ Series A ခြေလှမ်းတွင်ပါဝင်ခဲ့ပြီး၊ The Journal ၏ အစီရင်ခံစာအရ ဤကုမ္ပဏီအတွက် Delta နှင့် Mars ကဲ့သို့သော ဖောက်သည်များအား ဝယ်ယူနိုင်ရန်အကူအညီပြုခဲ့သည်။

2011 ခုနှစ်မှာ Marc Andreessen ဟာ “software ကကုမ္ပဏီကိုစားနေတယ်” လို့ ဟောပြောခဲ့တာ အထူးသဖြင့် ဈေးကွက်မူဝါဒမှာ မြင်လာနိုင်ပြီး ယခုနောက်ပိုင်းက Cannes Lions မာධ්ယကွင်းမှာ များစွာပယ်မတင်နိုင်ပါလိမ့်မည်။ Amazon, Google, Meta, Microsoft, Netflix, Pinterest, Reddit, Spotify, Salesforce စသည့် နည်းပညာကြီးမားများက ထုံးစံခဲ့သော ကြော်ငြာအက်စင်စီများကို တိုးတက်အောင်စက်ရုပ်များက ကျော်လွှားနေကြသည်။ ဤအကြီးအကျယ်ကျော်လွန်မှုသည် ပံ့ပိုးပေးနေသော မြေ့အနည်းအပိုင်းတစ်ခုဖြစ်ကြောင်းပြသပြီး၊ ပုံမှန်ကြော်ငြာမှု မင်းမူအဟောင်းသည် သေဆုံးသွားပြီး AI တည်ဆောက်ထားသော မူဝါဒအသစ်အရီပီလ်ပါစေနိမ့်မည်။ IDC က 2028 ခုနှစ်အထိ AI မှ 60% ของ မားကတ်တင်ဖင်ရှင်းလုပ်ငန်းများကို ကိုင်တွယ်ပေးမည်ဟု ခန့်မှန်းပြီး 2029 ခုနှစ်တွင် ကုမ္ပဏီများက ရှာဖွေရေးစနစ်များထက် AI စနစ်များအတွက် သုံးကြွယ်စွာ 3 ဆအထိ ပိုသုံးမည်ဖြစ်ကြောင်း ခန့်မှန်းထားသည်။ ဤအနေအယောင်မှ ထုတ်လုပ်သူများအတွက် စိတ်ဝင်စားစရာအပြင်းအထန် အပြောင်းအလဲဖြစ်လာခြင်းကို ပံ့ပိုးပေးနေပါသည်။ ၂၀ နှစ်ကြာ သာမန်စီးပွားရေးများသည် Google ရထားမှုဖြင့် SEO (Search Engine Optimization) မူဝါဒတွေပေါ်အခြေခံထားပြီး ဘီလီယံများနဲ့ အမြတ်အစွန်းရည်ရွယ်ချက်များ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခဲ့သည်။ သို့သော် ရှာဖွေရေးလုပ်ငန်းသည် အင်တာနက်ဘရော့ဇာများမှ AI ပလက်ဖောင်းများသို့ ပြောင်းလဲနေပြီဖြစ်သည်။ Apple ရဲ့ Safari တွင် Perplexity ကဲ့သို့သော AI စွမ်းအင်အရင်းအမြစ်များ ထည့်သွင်းထားခြင်းက Google ၏ အာဏာသက်ရောက်မှု လျော့နည်းလာသောအညစ်အကြေးကို ဖေါ်ပြနေပါသည်။ Andreessen Horowitz အဆိုပါ "generative engine optimization" (GEO) — ကွန်ပျူတာပေးသော AI ဖြေရှင်းချက်များအတွက် ဦးစားပေးခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ယင်းသည် တစ်ဆင့်တည်းဖော်ပြအသုံးပြုမှုအမူအရာများအစား ကျယ်ခန့်စွာ ဖန်တီးပေးသော AI များကိုပြန်လည်ထုတ်ဖော်ရန် ဖြစ်လာသည်။ မားကတ်တင်များသည် AI ကိုအကျယ်သုံးပြီး မော်ဒယ်များထဲတွင်အနက်ဖော်ထားရန် လိုအပ်လာပြီး၊ အကြောင်းအရာအချင်းချင်း တုံ့ပြန်မှုများ၏တန်ဖိုးကို တိုးမြှင့်နိုင်ရန်အတွက်အရေးကြီးလာနေသည်။ ထိုအင်တာနက်တော်တော်များများ Vercel ၏ CEO Guillermo Rauch က ChatGPT မှ သူ့၏ ကုမ္ပဏီအတွက် အသစ် ဝယ်ယူသူ 10% ခန့်ဖြစ်ပုံကို AI ပြန်လည်ဖြေရှင်းချက်များတွင် ဖြည့်စွက်ထားခြင်းဖြင့် ဖော်ပြခဲ့သည်။ ဤအောင်မြင်မှုကို စာမျက်နှာကြည့်ရပုံအရ မကောင်းပါ; ဒါပဲ "အညွှန်းယောကျာ" (reference rates)— AI မှ ကိုးကားမှုအကြိမ်ရေများ ဖြင့် တင်သွင်းနေသော ကြည့်ရှုမှုအင်္ဂါရပ်များဖြစ်သည်။ Brandrank

Google သည် သင်၏ ဧည့်ခံ ပွဲအတွက် ဆိုင်စီစဉ်ရန်အတွက် ၎င်း၏ AI ကိုအသုံးပြုရန် များစွာစိတ်ဝင်စားလျက်ရှိပြီး ယခုအခါ AI Mode နှင့် Gemini ကို တိုက်ရိုက် ပစ္စည်းများနှင့်ချိတ်ဆက်နိုင်စေရန် လုပ်ဆောင်နေပါပြီ။ ဤအင်္ဂါရပ်ကို Google ၏ "Shopping Graph" မှာ ထောက်ပံ့ထားပြီး ၎င်းတွင် ၅၀ ဘီလီယံ ကျော်ပစ္စည်းအချက်အလက်များပါဝင်သည်။ ၎င်းသည် Google ၏ Shopping tab ကိုလည်း ထောက်ပံ့ပေးသည်။ ယနေ့စတင်လျက်၊ ၎င်းကို ကွန်ပျူတာနှင့် မိုဘိုင်းစမတ်ဖုန်းများ နှစ်မျိုးစလုံးဖြင့် 누구든သုံးနိုင်ပါပြီ။ ဒါဟာ အလုပ်လုပ်ပုံက ဤလိုဖြစ်ပါတယ်။ Google ရှာဖွေရေးအတွင်း AI Mode သို့မဟုတ် Gemini application သို့မဟုတ် website မှာ မေးခွန်းများမေးနိုင်ပါသေးတယ်။ ဥပမာ - "ဖိလစ်ပိုင်အေးစ်ပရက်စိုစက်ကို ပူနူပါစေ၊ ချစ်သက်စေလို့လည်းရနာ၊ စတင်သုံးသူများအတွက် သင့်ဖြစ်လာစေမယ်။" လိုက်လျောညီထွေရှိသော ပစ္စည်းအချက်အလက်များကို Shopping Graph မှာ ရှာဖွေနိုင်ပါက၊ သူမက သင့်အတွက် အကျဉ်းချုံးပြီး၊ ပစ္စည်းအမျိုးအစားများကို ညွှန်ပြသွားပါလိမ့်မယ်။ တစ်ခုခုကို နှိပ်လိုက်မယ်ဆိုရင် ဝဘ်ဆိုက်များနှင့်စျေးနှုန်းများနှင့် အသုံးပြုသူ ပြောကြားချက်များ ပါသော မျဉ်းကြောင်း ကျယ်ဝန်းပြီး sidebar ပြမည်။ ပစ္စည်းတစ်ခုကို နှိပ်လိုက်သည်ဆိုလျှင် ဝဘ်ဆိုက်များကို ဖော်ပြသော မျဉ်းကြောင်းလည်း ဖွင့်မည်။ အကျဉ်းချုပ် ဆိုရိုး က Google ၏ Shopping tab ကိုအသုံးပြုသလိုပဲ၊ ဒါပေမဲ့ Virtual Shopping Assistant (သို့မဟုတ်, အင်တာနက်ပရော်ဖက်ဆနယ်) တစ်ယောက်လည်းဖြစ်ပြီး ပိုမိုသေချာသော ပစ္စည်းအကြောင်းအရာများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါတယ်။ မို့သူများအနေနဲ့ ပစ္စည်းများကို မေးခွန်းများဖြင့် မေးနိုင်ပြီး များများမှာ ညှိနှိုင်းမေးခွန်းများ၊ ဥပမာ - "ဒီနှစ်အပတ်လည် ကျွန်တော်မိမိအတွက် တစ်ထုပ်လှူဒါန်းကြမယ်ဆိုရင် ဘာတွေရွေးချâuဖို့ လိုအပ်မလဲ" စသည်တို့ ပါဝင်နိုင်ပါတယ်။ နောက်ဆုံးမှာ စီစဉ်ပုံလာတဲ့ အကြေငြာအပွဲမှာ Google ကိုယ်စားလှယ်များက သြအတန်းအတာအနေနဲ့ သူတို့ရဲ့ ပုဂ္ဂိုလ်များအတွက် သဘောတူညီထုတ်ဖော်ဖို့ ဂုဏ်ပြုလွှာမဟုတ်သော Gift များကို ဝယ်သင့်မလားဟု ရွေးချယ်ဖို့၊ စျေးနှုန်းနှင့်အကြမ်းအခြေခံ ပို့စ်များမှာ မျှော်လင့်ထားကြပါတယ်။ ငါ၏ လက်တွေ့လေ့လာမှု ကျွန်တော်၏ စမ်းသပ်မှုအရ အမှန်တကယ် ထင်ယားစရာကောင်းခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ များစွာသောအခါမှာ AI သည် ပစ္စည်းအမျိုးအစားတစ်ခုကို မျှော်လင့်အောင် စီစဉ်နိုင်မည် မဟုတ်ကြောင်း မှတ်မိခဲ့ရတယ်။ ဥပမာ - "60 ဒေါ်လာအောက်အကောင်အချိုး Nintendo Switch ဂိမ်းများ" ဟု မေးလိုက်တော့ ဂိမ်းစာရင်းပဲရမြောက်ခဲ့ပြီး၊ ဝယ်ယူရန်လင့်များ မပါပဲ။ ငါက နားလည်ချင်းဆိုတာ AI သည် ဂိမ်းမေးခွန်းတွေအတွက် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း ကျကျအလားတူ မေးခွန်းအဖြစ် သဘောထားလိမ့်မည်ဟု ခန့်မှန်းခဲ့ပါတယ်။ ပြီးတော့ မေးခွန်းစင်စစ်ပြောဆိုခဲ့လည်း၊ ပစ္စည်းဇယားများ မပြသသေးပါဘူး။ ကျွန်တော် Natural Language မေးခွန်းများကိုပါ မတွေ့ခဲ့ရပါဘူး။ ဂူဂဲလ်ရဲ့ မှတ်ချက်တွဲအပေါ်မှာ မေးနည်းပါးခဲ့ပါတယ်။ တစ်အကြောင်းအရာ မေးခြင်းများထဲမှာတော့ "မိမိညီမ အကြောင်းအလေးထားလှတဲ့ ပေးအပ်နိုင်သည့် အကြံဉာဏ်" မပြောဘဲ မည်သည့်ပစ္စည်းအမျိုးအစားနှင့် ပတ်သက်ပြီး မေးပါက လုပ်ဆောင်မှုများကို မြင်ရောက်နိုင်ပါတယ်။ ဥပမာ - "ကော်ဖီစားစရာ တစ်ခု မျှတပါစေ" ဟု မေးမိလျှင်၊ feature မဖြစ်နိုင်ပါဘူး။ အမြဲမကြာပါဘဲ၊ ဂူဂဲလ်ရဲ့ မူလ တင်ပြချက်မီမီ အကြံဉာဏ်များအတွက် မေးခွန်းများ ထည့်မေးရန် လိုအပ်ပါတယ်။ ယင်းများကို အဖြစ်အပျက်အပေါ် မူတည်ပြီး မေးလို့ ချစ်စရာကောင်းနိုင်ပါသည်။ ဒါပေမဲ့ ပစ္စည်းများကို ဝယ်ယူချိန်မှာ တစ်ပိုင်းအထိ၊ မေးခွန်းအသစ်တစ်ခုကို ပရိုဖတ်ဖော် မေးရန် လိုအပ်မည်ဟု တွေးနိုင်ပါတယ်။ ဒီလိုဖြစ်တာသည် ဝယ်ယူမှု လုပ်ငန်းစဉ်ကို ရိုးရှင်းစေချင်တဲ့ အပေါ်အဆင့်တစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအကန့်အသတ်များကြောင့် လူအများအပေါ်မှာ တစ်ချို့အခါ မှာ ရိုးရိုး Shopping tab ကိုသာအသုံးပြုနေခဲ့နိုင်ပါသည်။ သို့သော် Google မျှော်လင့်ရာမှာ AI Mode ကို ပေါင်းစည်းထားခြင်းက ယင်းအလားအလာနှစ်ခုလုံး၏ အကျိုးအမြတ်ကို ပေးစွမ်းနိုင်မှာပါ။ ပျင်းရိသော ရှာဖွေမှုကို ပိုမိုအသေးစိတ် ကျယ်ကျယ် မြင်သာစေပြီး Reddit & ဝဘ်ဆိုက်အကြံပြုချက်များကဲ့သို့သော သင်ကြားမှုအချက်အလက်များကိုလည်း ဝင်ရောက်အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ အခုဆိုရင် မိသားစုမှာ အကြံပြုထားတဲ့ ပေးအပ်ရန်အတွက် ငါ့ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်အကြံပြုချက်များကို မတော်တော်များများ မယုံနိုင်လောက်ဘူးဆိုရင်

ယခုနှစ်များအတွင်း မြန်ဆန်စွာပြောင်းလဲနေသော ကုမ္ပဏီဆိုင်ရာနည်းပညာပတ်ဝန်းကျင်တွင် ChatGPT နှင့် Gemini စသော ပုံဖော် AI (GenAI) တည်းဖြတ်ကိရိယာများသည် မျှော်လင့်ချက်များအပြင် အလုပ်စဉ်ကိုင်တွယ်မှုများအတွက် မဖြစ်မနေလိုအပ်သော ယနေ့အချိန်တွင်ပါဝင်လာခဲ့သည်။ သို့တည်းမက၊ လုပ်ငန်းများစိတ်အားထက်သက်ဖွယ်ကောင်းစွာ ဤပစ္စည်းများကို ရင်းနှီးအသုံးပြုလာသောအခါ၊ ဒေတာပေါက်ဆီးမှုနှင့် လူပုဂ္ဂိုလ်ရေးကိုယ်ရေးအချက်အလက်ချို့ယွင်းမှုများကို ရင်ဆိုင်နေရပြီး၊ ၎င်းတို့သည် သူတို့၏အမည်မေ့မီကြီးများနှင့် ငွေကြေးများအပေါ် မြင့်မားသော ထိခိုက်စေခြင်းကြောင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ AI Journal တွင် ထုတ်ပြန်ခဲ့သောဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်အရ၊ မန်နေဂျာခေါင်းစဉ် ၇၁% သည် အန္တရာယ်များကို လျော့နည်းစေရန် လူ့နှင့် AI များ၏ တည်ငြိမ်မှုကို ဦးစားပေးကြောင်း ဖြေကြားထားသည်။ အထူးသဖြင့် Black Friday Cyber Monday (BFCM) ပွဲအတွက် ညွှန်းဆော်မှုများအပေါ် အသေးစိတ် စောင့်ကြည့်မှုပြုလုပ်နေစဉ်တွင်ဖြစ်သည်။ ဤခေါင်းစဉ်အတွက် ပြုလုပ်ထားသော သုံးသပ်ချက်သည် GenAI ကို အလုပ်စဉ်များတွင် ထည့်သွင်းအသုံးပြုခြင်းကြောင့် ယုံကြည်မှုများ ကျရောက်လာနိုင်မှုကို ငွေငယ်စေသောအပြစ်ခွဲခြားချက်များကို မျှဝေထားသည်။ မှားယွင်းစွာ ဒေတာပေါက်ဆီးမှုမှ စပြီး များမကြာမီ ကာကွယ်မှုများအတွက် ခက်ခဲသောအန္တရာယ်များအထိ၊ လုပ်ငန်းအပေါ် ထိခေါ်မှုများကို တွေ့ရစေသည်။ မိုက်ကြိုစတော် (Microsoft), Gartner စသည့် အစီအစဉ်များမှ ထုတ်မည့် မကြာသေးမီ သတင်းများအရ ဤအန္တရာယ်များ၏ ဥပမာများနှင့်ကာကွယ်မူများကို မျှဝေလိုက်သည်။ GenAI ၏ ဆွဲငင်မှုအဓိကမှာ အလွန်ကြီးမားသော ဒေတာစုစည်းမှုများကို 처리ပြီး မြန်မြန်မြန်သာ အမြင်များဖန်တီးနိုင်မှုဖြစ်သည်။ သို့သော် ဤစွမ်းအားသည် နှစ်ခြိုက်စေ့ကြားမှုရှိသည်။ ဝန်ထမ်းများ သကြားဝါဒများကို ပြုလုပ်နေစဉ်တွင်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်များကို ပြည်ပ GenAI ပလက်ဖောင်းများထဲ သွင်းထားပြီး၊ ထိုအချက်အလတ်များကို သိရှိခြင်း၊ ခြားနားသုံးသပ်ခြင်း၊ ပိုမိုမူတည်မှုမရှိဘဲ ပိုမိုပဲ ပျံ့နှံ့နိုင်သည်။ **ဒေတာပေါက်ဆီးမှု၏ လျှို့ဝှက်စ Mechanisms** Netskope Threat Labs (SecurityBrief Asia တင်ပြချက်အရ) ပြောကြားခဲ့သည်မှာ ကုမ္ပဏီများအတွင်း GenAI စနစ်များကို ဒေတာအကူးအပြောင်း ၃၀ ဆပိုများပြားစေနေပြီး၊ ထိုအတတ်နိုင်ရှိမှုသည် မထည့်သွင်းစစ်ဆေးထားပါက ဒေတာပေါက်ပြီး ထိခိုက်မှုများ ဖြစ်နိုင်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Samsung 2023 ခုနှစ်အတွင်းတွင် ဝန်ထမ်းများ အလြားအမြဲ မသေချာဘဲ အသုံးပြုမှုကြောင့် သီးခြားဒေတာများကို ထုတ်ဖော်ပြီး မသိစေဘဲ ChatGPT ဖြင့် ပျံ့နှံ့ခဲ့သည်။ ဤအပြစ်ကို တားမြစ်မှုတွေကြောင့် အဖွဲ့တစ်စုက တားမြစ်ခဲ့သည်။ ထို့အပြင် ChatGPT တွင် Redis မှာရှိသည့် ပြဿနာတစ်ခုကြောင့် 사용자 정보များကို ဖော်ပြခဲ့ပြီး၊ ပလက်ဖောင်းက မူလတန်ဖိုးအရ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု လျော့ကျစေသည်။ Gartner မှ 2027 ခုနှစ်အတွက် ခန့်မှန်းချက်မှာ AI နှင့်ပတ်သက်၍ ခိုးအဖုံးများ ရှည်လျားလာမည်ဟုကြေညာခဲ့ပြီး၊ တစ်နိုင်ငံလျှားကို ကျော်လွန်အပြင် GDPR နှင့် CCPA တို့ကဲ့သို့သော ဥပဒေနှင့် စည်းမျဉ်းများကို လက်ခံရရှိရမည့်အခက်အခဲများကို တိုးလာစေနိုင်သည်။ **နေ့စဉ်အသုံးပြုမှုအတွက် လူပုဂ္ဂိုလ်ရေးအခက်အခဲများ** အမှားယွင်းစွာ ထုတ်မပစ်သော ဤခံယုံခြင်းများအပြင်၊ GenAI သည် လူပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ကို မရှင်းလင်းသော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများနှင့် ထုတ်ဖော်ပြောပြသောအခါ။ First Expose မှာ တင်ပြထားသော တရားစွဲဆိုချက်အရ၊ Google ၏ Gemini ဟာ အသုံးပြုသူ၏ Gmail, Chat, Meet ဆက်သွယ်မှုများကို ချိတ်ဆက်နေသည်ဟု ဆိုပြီး ထိန်းချုပ်မှုမရှိဘဲ သက်တမ်းကာလအလိုက် တစ်ပိုင်းကိုဖော်ပြခဲ့သည်။ Microsoft ၏ Security Blog မှတော့ ဒေတာသံကြားမှုနှင့် မော်ဒယ်ပြန်ပုံစံပြုလုပ်ခြင်းများကို အဓိကအန္တရာယ်များအဖြစ်ဖော်ပြထားသည်။ သတင်းအရ၊ မည်သူမဆို AI ၏ အထွေထွေထုတ်ကုန်များမှ ၎င်း၏ လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူနိုင်ကြောင်းပြောသည်။ အထူးသဖြင့် တာဝန်ရှိနေသောလုပ်ငန်းကဏဍများအတွက် ထိုအန္တရာယ်များ ပိုမိုမြင့်မားလာနိုင်ပြီး။ WebProNews မှ ဖော်ပြခဲ့သကဲ့သို့၊ PROMPTFLUX နှင့် PROMPTSTEAL တို့ကဲ့သို့သော ကိရိယာများမှတစ်ဆင့် ပိုမိုတိုးတက်သော ဖရစ်ဖေးရှင်းနှင့် မော်လ်ဝဲများကို ပုံမှန်ကာကွယ်မိမည်မဟုတ်ကြောင်း ဖြစ်ပြန်ထားသည်။ **AI ကြောင့် ပိုမိုခိုက်ခဲလာသော Cyberအကြမ်းဖက်မှုများ** လူလိုက်များသည် GenAI ကို မတော်တဆ ပြုလုပ်နိုင်ခြင်းများကို တိုးတက်စွာ အသုံးပြုနေကြသည်။ Google ဟုဆိုပါက Gemini လုပ်ဆောင်နေသော မဲခွက်များကို အသုံးချကာ မော်လ်ဝဲအသစ်များကို ဖန်တီးနေကြောင်း BetaNews မှ ဖော်ပြသည်။ ၁၉ ရာစု ၄၄ မှတစ်ခုလျှင် ဤPrompt များအနက် ၁၀% ကျော်သည် ဒေတာရှာဖွေမှုနှင့်ပတ်သက်၍ ခိုးဖို့ကြိုးပမ်းနေကြောင်းတွေ့ရှိထားသည်။ ဒါ့အပြင် Reuters သည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးနှင့် ဉပဒေရေးအလုပ်များတွင် သုံးထားလာသော ပိုင်ဆိုင်မှုအချက်အလက်များအတွက် ဥပဒေနဲ့ပတ်သက်သောအန္တရာယ်များကို ဆိုလိုပါတယ်။ လေးစားရတဲ့လုပ်ငန်းများအတွက်လည်း၊ ဒေတာပေါက်ဆီးမှု၊ ဥပဒေရေးအမှုများစသည့် မျိုးစုံဘေးအန္တရာယ်များကို ရင်ဆိုင်နေကြပြီး၊ ထိုအန္တရာယ်များကို သေချာစွာ စီမံခန့်ခွဲရန် လိုအပ်လာသည်။ ABC17NEWS က တိုက်တွန်းထားသောအတိုင်း၊ ထောက်ခံမှုစနစ်များ၊ ဒေတာကို ခွဲခြားစိတ်ကြ initializationထထားခြင်းနှင့် ထားရှိခြင်းတို့ကို အသုံးချသင့်ကြောင်းဟုဆိုထားသည်။ **စီမံကိန်းများ သေချာရေးရန် မျှော်လင့်ချက်များ** အတိအကျ အကြံပြုချက်များအရ၊ ကျယ်ဝန်းသောစနစ်များကို တည်ဆောက်ထားရမည်။ Qualys က သတင်းအချက်အလက်များကို မျှော်လင့်ထားမိမည့်အခါ မူလတန်းဆုံးစမတ်ကြည့်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်များအတွက်လည်း ပြုလုပ်ရမည်။ CustomGPT

နောက်ဆုံးပေါ်နှစ်များအတွင်း လူမှုအရည်အချင်းမပါဘဲ အတုအယောင်မူပိုင်သောစက်ရုပ်များသည် ဗီဒီယိုတည်းဖြတ်ခြင်းတွင် ထူးခြားစွမ်းဆောင်ရည်ကို ရရှိခဲ့ပြီး၊ မူလအနေနဲ့ အကြောင်းအရာဖန်တီးသူများ၏ ပညာဖန်တီးမှုကို ပြောင်းလဲနေပါပြီ။ Adobe Sensei နှင့် Magisto ကဲ့သို့သောနည်းပညာများသည် AI algorithms များကိုအသုံးပြုပြီး ငါးပေါက်ဖြစ်စေသောကြိုးကြာသောအလုပ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်နိုင်စေသည်။ ဒီအထောက်အကူများကို သူတို့ရဲ့လုပ်ငန်းစဉ်များအတွင်းထည့်သွင်းအသုံးပြုကြသည့်အခါ၊ ဖန်တီးသူများက ထုတ်လုပ်မှုကို လျင်မြန်စေပြီး၊ စျေးဖွယ်ကျ၍ ဗီဒီယိုအရည်အသွေးကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် အသုံးချနိုင်လာသည်။ ဗီဒီယိုတည်းဖြတ်ပုံမှာ AI ရဲ့အသာသာအယာတစ်ခုမှာ အလိုအလျောက်အရောင်ပြုမှုအပေါ်မှာပါ။ ဗီဒီယိုတစ်ခုလုံးမှာအတူအညီကျပြီ ဖြစ်စေဖို့အတွက် အရောင်စနစ်ကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် အကြမ်းမပြတ်လုပ်ငန်းကာလကိုလိုအပ်ပြီး ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အသေးစိတ်စောင့်ကြည့်မှုစိုက်ကြည့်လိုက်ဖြစ်သည်။ AI အသုံးပြု algorithms များသည် မည်သည့်ရုပ်ပုံစွဲအတွက်မဆို မီးလင်းမှု၊ ကွဲပြားမှု နှင့် အရောင်တန်းချိန်ညှိနိုင်စွမ်းရှိသည်။ ထိုလမ်းကြောင်းများက သေချာစွာပြင်ဆင်ပြီး၊ ပိုမိုအသေးစိတ်နှင့် ကျွမ်းကျင်သည့်အရောင်ညှိခြင်း ဖြစ်စဉ်ကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤနည်းစနစ်သည် အချိန်ကုန်သက်သာစေခြင်းနှင့်အတူ မျှော်မှန်းထားသော စိတ်ခံစားမှုနှင့်အလှအပအညီညွတ်မှုရှိသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဖုန်း အဖြစ်အပျက်ကို သော့စားနိုင်သည်။ ဒါ့အပြင် လူကြိုက်များတတ်သောအကြောင်းအရာအကြောင်းအရာအနိုင်အထိုင်ပုံများအလေးအနက်များပေးသော Scene Transition များလည်း AI မှတစ်ဆင့် ပြောင်းလဲလာသည်။ စက်မောင်းပညာဆိုဒ်တစ်ခုလုံးမှအဖြစ်အပျက်ပြောင်းလဲမှုကို မှန်ကန်စွာ ရှာဖွေနိုင်ပြီး၊ ဗီဒီယို၏အတူတကွ နိုင်ငံရေးနှင့်အသံမူအလှည့်အပြောင်းကိုအညီအမျှအပြင် များစွာအကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လမ်းလျှောက်နိုင်သည်။ ဤအမူအရာများသည် အသဲစွဲပေးကာ ပုံပြင်နှစ်ငင်းကို စိတ်ဝင်စားစေပြီး အပေါ့အလေးဆုံး ပုံပြင်တစ်ခုကိုဖန်တီးသည်။ မည်သည့်ရုပ်ပုံမျှ ထွင်ထားတဲ့ လေဖိသုံမလား၊ မညီညွတ်သောကြားခံမလား၊ သို့မဟုတ်ဖန်တီးမှုဝါကျနဲ့သော စန်းအောက်သံမာလား ဆိုသဖြင့် AI ရဲ့လွတ်လပ်စွာအကူအညီဖြင့် အသစ်စက်စက်အကြောင်းအရာကြည့်မြင်နိုင်ခြင်းကို ရရှိကြသည်။ ထို့အပြင်၊ AI သည် အသံအရည်အချင်းကိုလည်း ကြီးမားစေကာ ဗီဒီယိုထဲတွင် အသံအသစ်အကြီးအကျယ် ဖြစ်စဉ်များကို မြှင့်တင်သည်။ ဆူညံသံများ၊ အသံချိန်ညှိမှုများနှင့် အသံလမ်းကြောင်းများကိုအလိုအလျောက်ညှိတတ်သော AI ကိရိယာများသည် သေချာသပ်ရပ်သော အသံကိုပေးစွမ်းပြီး၊ အသံအလေးအနက်များကိုလည်း ဇီဝအဆင့်ပြည့်စွာညှိနိုင်သည်။ ဤမြှင့်တင်မှုများကြောင့် အသံအင်ဂျင်နီယာအရည်အချင်းလိုအပ်မှုကို လျော့ပေးပြီး ဖန်တီးသူများအတွက် ကြည့်လို့ရမည့်အကောင်းဆုံးအသံပြုံးများကိုဖန်တီးနိုင်စေသည်။ AI ကို ဗီဒီယိုတည်းဖြတ်မှုတွင်ပေါင်းစည်းခြင်းသည် ငယ်သူငယ်တန်းဖန်တီးသူများနှင့် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဖန်တီးသူများအတွက် အခွင့်အလမ်းအသစ်များကို ဖွင့်ချလိုက်စေပြီး၊ အနည်းငယ်စွမ်းရည်ခက်ခဲသောအလုပ်များကို အလိုအလြောကျလုပ်ဖော်နိုင်စေသည်။ ဤကူးပြောင်းမှုဖြင့် ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ကို လျော့ချစေပြီး၊ လက်နက်မပြည့်မီပုံပြင်ဆန်းသစ်မႈများကို ရှာဖွေရေးအတွက် အကူအညီပေးသည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းပညာရှင်များက မျှော်လင့်ထားကြသည့်အတိုင်း AI ရဲ့ ဗီဒီယိုတည်းဖြတ်မှုအပေါ်အခန်းကဏ္ဍမှာ ပိုမိုတိုးတက်လာမည်ဟု ယုံကြည်ကြပြီး၊ အနာဂတ်တိုးတက်မှုများတွင် ပိုမိုတိကျသောအကြောင်းအရာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများ၊ အချိန်မြန်ဆုံးတည်းဖြတ်နည့္အကြံပေးမှုများနှင့်အတူ နိုင်ငံအခြားဒေသများအတွက် ထောက်ခံပံ့ပိုးမှုအခြားများလည်း ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ဤနည်းပညာများအတူတကွ တိုးတက်လာမည်ဖြစ်ပြီး ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်မှုကို ပိုမိုတိုးဒီမိုကရေစီစေကြောင်း၊ ဗီဒီယိုအရည်အသွေးမြင့်မားသောအကြောင်းအရာဖန်တီးမှုကို ပိုမိုရရှိစေမည်ဟု့ ယုံကြည်ကြသည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် AI ရဲ့ တိုးတက်မှုများသည် ဖန်တီးမှုအသိုင်းအဝိုင်းအတွက် ကြီးမားသောတိုးတက်ခြင်းကိုကိုယ်တွင်ထားရှိသည်။ Adobe Sensei နှင့် Magisto ကဲ့သို့သောကိရိယာများသည် အလုပ်အနှိုးအရန်များကို အလိုအလျောက်လုပ်သည့်အရာများကို ပိုမိုမြေပုံကြီးနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်သောအကောင့်များအနေဖြင့် မူလအကြောင်းအရာများကိုပြုပြင်ရန်အတွက် AI ၏စွမ်းရည်ကို ပြသနေပြီး၊ ဤပြောင်းလဲလာမှုသည် ထုတ်လုပ်မှုအမြန်တိုးပြီး၊ ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာအရည်အသွေးမြင့်မားစေရေးအတွက်အသစ်မောကျသောခေတ်တစ်ခုကိုကြီးမားစွာကြိုဆိုမည်ဖြစ်ပါသည်။