အတုအမြင်လုပ်ငန်းစဉ် (AI) ဟာ အခု လက်ရှိမှာ အကျယ်တဝင့်ဖြစ်ပြီး၊ Apple ရဲ့ iPhone 16 ထွက်လာတာနဲ့အမျှ AI ကို နေ့စဉ်အသုံးအဆောင်ပစ္စည်းတွေထဲမှာ ပေါင်းစပ်သုံးစွဲလာပါတယ်။ 2023 ခုနှစ်မှာ AI အကြောင်း သိရှိမှုများပြားခဲ့တဲ့အချိန်လည်းဖြစ်ပြီး၊ 2024 ခုနှစ်မှာတော့ စမ်းသပ်အသုံးပြုခြင်းနဲ့လက်ခံအသုံးချခြင်းများတဲ့အချိန်ဖြစ်နေပါတယ်။ ဒီဆောင်းပါးမှာ 2024 ခုနှစ်ရဲ့ ထိပ်တန်း AI အသုံးပြုဖြစ်စဉ်တွေကို စူးစမ်းဆွေးနွေးသွားမှာဖြစ်ပါတယ်။ AI ကို လူသားတို့ရဲ့ စွမ်းရည်တွေကို တိုးတက်အောင် ဖန်တီးနိုင်စေရန် အရေးပါတဲ့ ကိရိယာတစ်ခုအနေဖြင့် မြင်ရပေမယ့်၊ အစကလည်း AI ကို အကျယ်တဝင့်အလယ်အလတ်အသုံးပြုကြောင်း ကိုင်းထုတ်မှုနဲ့ နှမတ်မမီသေချာမှုတို့က အားပေးခဲ့ပါတယ်။ သို့သော် AI အားလုံးကို ဖြေရှင်းလို့မရဘဲ လူသားတို့ရဲ့ ကြိုးပမ်းချက်ကို တိုးတက်ဖို့ မဲရသလို အချို့ရလာဒ်တွေက ကွာခြားခဲ့ပါတယ်။ AI ကွက်ကွက်ကွင်းအသုံးချနိုင်သော နယ်ပယ်များကို အာရုံစိုက်သင့်ပြီး အလုပ်တစ်ချက်ကြီးကို ပျင်းစရာကောင်းတာတွေ ဖျော်ဖြေရန် အားပေးသင့်သည်။ AI ကို ပိုလျှံကြီးမှုပျက်သုဉ်းမှုကို ရှောင်ရန် အဓိက လိုအပ်ပါတယ်။ ဉာဏ်ကြီးပါများမူကြီးရဲ့ အဖြစ်အပျက်မှာ အကြောင်းပြစုတဲ့ စီပြီးထင်ရတဲ့ ငှက်ဖျားခြင်းနဲ့ အတူဂျေ အမှန်တရားတွေကို သာကဲနိုင်တဲ့ AI လအဖြစ်ရှိပါတယ်။ သို့သော် Perplexity

AI မော်ဒယ်များသည် OnlyFans နှင့် Fanvue ကဲ့သို့သော အပြစ်တင် ဂုဏ်ပြုသော ပလက်ဖောင်းများတွင် နိုင်ဖွယ်ကြီးများပြောင်းလဲနေပြီး ခိုးယူထားသည့် ပုံများကို ပါဝင်တင်ရောထားကြသည်။ ထို့အပြင် လူများကို သူတို့၏ ကိုယ်ပိုင် အကျိုးရှိသော AI အပြစ်တင် ဖန်တီးသူများကို ဖန်တီးရန် သင်ကြားသော ဖုန်းပညာများကို အများဆုံး $220 ဖြင့် ရောင်းချနေကြသည်။ AI သည် လူများကို အပြစ်တင် ဖန်တီးသူများနောက်ဆုံး အိမ်ပြောင်းနိုင်သလား။ အကြည့်ယောင်ထားနေသူများသည် AI ဖြစ်ကြောင်း သိမျှပါသလား။ ပြီးခဲ့သည့် မိုးရာသီတွင် AI အရည်သွချုပ်သော ဖန်တီးသူများကို လုပ်ဟန်လုပ်နိုင်မှုများနှင့် ပတ်သက်၍ ဆောင်းပါးများ ထွက်ပေါ်ခဲ့သည်။ အဲဒိ ဆောင်းပါးများက Instagram အရည်သွချုပ် Influencer အချို့များသည် ကြီးမားသော သူပေါင်းစုစည်းမှုများနှင့် မှတ်တိုင်ခရီးများနှင့် မိတ်ဖက်အဖွဲ့အစည်းများရှိကြောင်း နောက်ခံထားသည်။ အချို့၏ AI ဖန်တီးသူများသည် ၊ Lil Miquela ကဲ့သို့ နယ်ပယ်အမှတ်ရရာ ၊ သို့မဟုတ် ချန့်မှုမှန်ကန်မှုများဖန်တီးသော အနုညာဉ်ပုံစံများဟစ်ပါးရန် တည်ရှိသည်။ သို့သော် မိတ်နိုင်ရန် Connect ဖြစ် လုပ်နိုင်သော AI အရည်သွချုပ်သူတစ်ဝက် အရောအဖျော်ဂျီ အပြား Fanvue ပရိုဖိုင် Instagram မှာရှိကျောင်းသည်ကို သူမမှတ်တမ်းတွေမှာဖော်ပြပြီး ရှာဖွေထားပြီး သတိုဘက် ရှင့်ပြောကြားထားသည်။ သူမကို Fanvue တွင် $7 monthly subscription ဖြင့် သူမ၏အလွန်ပေါ့ပါးသော ပုံများကိုကြည့်နိုင်သည်။ "နားဆင့်" နှင့် "အလွန်ပေါ့ပါးသော" ဆိုသော စကားလုံးများကို ထည့်ပြောခြင်းသည် ဂါနာပုလို့ ဆိုရမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် 2024 တွင် ပေါင်ယာမာဝါဒအခြေအနေများတွင်ရောက်ရှိနေပြီ။ 404 Media နှင့် အဆော့မှုးသတင်းမီဒီယာမှ သူထွက်ရှိသော "AI Pimping" လုပ်ငန်းကြီးခြင်းကို လျှော့ချသူမှ ဖြတ်မတ်ခဲ့ကြသည်။ AI ဖန်လေးခာချမ်းမှုလုပ်ငန်းများ၏ အကြမ်းဖျင်း PDF စာအုပ်ဖွင့်သူတွင် AI တစ်ခုလုံးကြီးများ စွန်လောင်းသော OnlyFans နှင့် Fanvue တွင် ကြီးမားသော AI အရည်သွချုပ် အကောင်များကိုဖော်ထုတ်ပြခဲ့သည်။ အချို့ဝါဒီ သူများမှ ပုံအစိမ်းများကို AI ဖြင့် ဖန်တီးပြီးသားတွင် နှုတ်ဆက်ပြုလုပ်ထားပံ့မေသာ Face Swaps ၊ အချို့သော အတွင်း AI မှာ အပစ္စည်းများအားပေးသော ဆုံးဖြတ်မှုများကို ဖန်တီးခဲ့နေကြသည်။ AI အခိုးအသောအား A ဖြစ်ရာ Fanvue မှာပါ ။ဘတ်စ်တစ်ဇန်းကနေberra

Microsoft Ignite 2024 တွင် ကကုမ္ပဏီသည် ဝန်ဆောင်မှုလုပ်ငန်းများတွင် လုပ်ဆောင်မှု ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေရန် နိယာမမဲ့ AI အေးဂျင့်များဆီသို့ ရည်ရွယ်မှုကို အခြေခံထားသည့် မှတ်ခင်းတင်ပြချက်များကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ယခုအကြောင်းအရာ၏ အဓိကမှာ Copilot အေးဂျင့်-အခြေခံ စနစ်များနှင့် ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်ပြီး, Microsoft ၏ အထောက်အကူပြု ကိရိယာများမှ နိယာမမဲ့ အေးဂျင့်များသို့ ရွေ့လျားမှုကို လင်္ကာပြထားသည်, များစွာသော စောင့်ကြည့်မှုမလိုဘဲ စိန်ခေါ်မည့် လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ 1

လူသိများသော ယုံကြည်ချက်မှာ အဆင့်မြင့်စက်ရုပ်အဆင့်သို့ ရောက်ရှိသောအခါ AI (အတုခိုက်မှောက်မှု) သည် လူသားတို့၏အလုပ်များကို ပယ်ဖျက်လိမ့်မည်ဟုဆိုသည်။ သို့သော် AI သည် "humans in the loop" ဟူသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအင်အားများမှ လူသားတို့၏တိုးတက်မှုအား အထူးအား ခံရသည်။ ၎င်းတို့သည် Meta, OpenAI, Microsoft နှင့် Google ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများအတွက် AI စနစ်များကိုတိုးတက်သွားစေရန် ဒေတာများအား အမှတ်အသားပြုပြီး ခွဲစိတ် သတ်မှတ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်သည်။ AI ၏ အလားအလာရှိခြင်းသော်လည်း လူသားများသည် ကိရိယာအသစ်များနှင့် တီထွင်မှုများအား အမှတ်ပြုရန် လိုအပ်လျက်ရှိသည်။ ကင်ညာနိုင်ငံတွင် အလုပ်လက်မဲ့အတိုင်းအတာကြီးမား၍ နာဖ်တာလီ ဝန်ဘလိုကဲ့သို့သော လူများသည် AI ကို သင်ကြားရန် ဒေတာတပ်ဆင့်ကဲ့သို့သော ဒစ်ဂျစ်တယ်အလုပ်များတွင် ပါဝင်လုပ်ကိုင်လျက်ရှိသည်။ ထိုလုပ်ငန်းများတွင် အလုပ်သမား ခွင့်အရေးလှုပ်ရှားသူများကဲ့သို့သော နရီမာ ဝေကို-အိုဂျီးဝားက အရေးလူးပြော်ရေး ရိုးရိုးကိုယ်စားခံ သာဖြစ်စေပြီး အလုပ်တည်ပြည်မှုနည်းပြီး လစာနည်းပါးကြောင်း ဝေဖန်ကြသည်။ အပြင်ဘက် အစီအစဉ်ဆောင်သောကုမ္ပဏီများသည် စက်သုံးသူကြီးများ ကြေးပေးခြင်းမရှိသော်လည်း အလုပ်သမားများကို နည်းနည်းမွန်းလျက်ရန်ပါဝင်သည်။ နာဖ်တာလီကဲ့သို့သော အလုပ်သမားများသည် အကြပ်အားပြင်းပြင်းထောက်က္ခံရသောအခြေအနေများကိုငြင်းခံရကြခြင်းသည် ယခင် အကြည်အပွင်သဘောထားခိတ်ခံရသောအခါတွင် အထူးချည်းချက်များတို့ကို ခံရ၍ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာတွင် ဒွိန်းဝင်ရသောကြားဖြစ်သည်။ ယင်းအနေအထားတစ်ခုသဘောဆောင်သောအပြင် စက်ရုံများသည် ကမောက်ကမထားဆိုင်ရာ ဥပဒေနည်းပြနည်းပြထားပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်လုပ်သားများကို မလိုလားခြင်းခံရကာ ရိုးရိုးကိုင်တွယ်ခြားထားခြင်းကို ကယ်တင်ရန် မစိစစ်ရဘဲနေခြင်းဖြစ်သည်။ Lesley Stahl သည် ကင်ညာကဲ့သို့သော နိုင်ငံများအတွက် အသစ်စက်စက် လုပ်ငန်းအခွင့်အလမ်းများ၏ အလွန်အလေးအနက်ရှိမှုကို ဆိုသည်။ သို့သော် လှုတို့သည် အလုပ်အခြေအနေတိတ်ဆတ်မှုကြီးမားသော စက်ရုပ်များ၏ မတရားဖြစ်မှုများကို ဝေဖန်ကြအပ်သည်ဟု လှုတို့အဖွင့်ထားသည်။ ရည်မှန်းချက်ရှိစက်ရုံများသည် လုပ်သားများအား ဈေးနှုန်းမတယ်မှုဖြစ်မှုပိုင်းတွင်အခက်ကြုံနေရသောကြီးကြပ်မှုဏီကစိုးရိမ်ကြောင်းဆိုသည်။ ယင်းအခြေအနေသည် AI နှင့် ဆက်စပ်သော နိုင်ငံအသိအမြစ် အလိုန်ပိုင်ခွင့်ထိုင်ကို မျော်လင့်နေလျင် စွပ်စွဲတပ်လုပ်မသည်ဟုဆိုသည်။

ထို့နောက်လစဉ် CHF85ဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် FT သတင်းစာများအား မည်သည့်စက်ပစ္စည်းတွင်မဆို အပြည့်အဝ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဝင်ရောက်မှုခံစားပါ။ စမ်းသပ်မှုကာလအတွင်း မည်သည့်အချိန်တွင်မဆို လက်ရှိစာရင်းကို ဖျက်သိမ်းနိုင်သည်။

ဒီလို စာသားကို မြန်မာဘာသာဖြင့် ဘာရင်းအနည်းဆုံးနဲ့ ဘာသာပြန်ထားပါတယ်။ ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ စီးရီးရဲ့ ပထမပိုင်းတွင် AI အေးဂျင့်များ အသုံးပြုပြီး စီးပွားရေး လုပ်ငန်းများ၏ ထိရောက်မှုကို တိုးမြင့်စေရန် ရှုထောင်ခဲ့သည်။ အေးဂျင့်များသည် အခြားနမူနာများမျိုးတစ်ခုအနေဖြင့် တစ်ခါတစ်ရံမှမျှမဟုတ်ဘဲ အချိန်မရွေး တိုးတက်အောင်လုပ်သည်‍။ ကုဒ်ထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့ရလဒ်များကို တိုးတက်မှုစေသည်။ စီးပွားမှုဌာနများ အကြား ဆက်သွယ်မှု ပံ့ပိုးရန် ‌မိုက်တီ-အေးဂျင့်စနစ်ဖြင့် ရန်ဆုံးရှုံးမှုကို ကာကွယ်နိုင်၍ မြန်နှုန်းမြင့်မြတ်စေရန် အထောက်ပံ့လည်း ရှိသည်။ အောင်မြင်ရေးအရေးကြီးသောအချက်များတွင် တာဝန်အခန်းကဏ္ဍများနှင့် လည်ပတ်မှုတွေကို ยังခြင်းကိရိယာများကို တိတိကျကျ ဖော်ပြနိုင်ရန် ပုံမှန်လုပ်ငန်းစဉ်များကို လေ့လာရန် ပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အရေးကြီးသောအရာများကို စူးစမ်းကြည့်ပါ။ **အကာအကွယ်နှင့် ကိုယ်ပိုင်လွှမ်းမိုးမှု:** အေးဂျင့်များကိုရဲရဲ သိရပ်ရန်တည်ဆောက်ခြင်းက 필요하다

AI ခေါင်းဆောင်များသည် ဒေတာအနှောင်းအယှက်ရှိသော လေ့ကျင့်မှုကို ပြန်လည်အကဲဖြတ်နေကြပြီး ဒေတာနှင့် လိုင်းတန်းဖြင့် တိုးချဲ့သည့် ရိုးရာပုံစံများသည် ၎င်းတို့၏ကန့်သတ်ချက်များကို ရောက်ရှိလာခဲ့နိုင်သည်။ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် ယခုအခါ ပိုမိုသေးငယ်သော၊ ထိရောက်သောမော်ဒယ်များနှင့် တီထွင်မှုပညာသစ်များကို ထောက်ခံနေကြသည်။ မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်းမှာ OpenAI, Meta နှင့် Google ကုမ္ပဏီများက ကြီးမားသည့် ဒေတာအစုအဝေးများကို စုဆောင်းခဲ့ပြီး၊ ပိုမိုများပြားသော ဒေတာသည် ပိုမိုတော်ရွှန်းသော မော်ဒယ်များတည်ဆောက်နိုင်သည်ဟူသော ယူဆချက်ဖြင့် လုပ်ကာလာခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် ရိုးရာအတိုင်းအတာတွင် ပြန်လည်တွေးစဉ်မှု ရင်းနှီးနှံမှု ပြုလုပ်နေသည်။ သုတေသနများအရ အဆိုပါမော်ဒယ်များ ၏ နောက်ခံရှိသော မှန်ကန်မှုသည် လက်အောက်ခံသော ဒေတာနှင့်တွက်ချက်မှုအစွမ်းအားနှင့် ကိုက်ညီသည်ဟု ဖျော်ဖြေရေး ရှိသည်။ Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence တွင် အကြံပေးတော် Alex Voica က ရိုးရာ transformer မော်ဒယ်များသည် အဆိုပါ လိုင်းဖြတ်ဆက်ဆံမှုကို နာခံကြောင်း ရှင်းပြခဲ့သည်။ သို့ရာတွင် အမှုဆောင်များက ၎င်း၏ကန့်သတ်ချက်များကို ရှုမြင်ရင်း နည်းပညာရှင်များအသစ်နှင့် မိုဃျမားမာမှုကို ရယူရန် လှုံ့ဆော်နေကြသည်။ AI တွင် ကြီးမားသောရင်းနှီးနှံမှုများသည် ၎င်းရဲ့ အမြောက်ဆုံးသောဆက်စပ်မှုကို ဆက်လက်ထိရောက်ကြောင်း အားထားနိုင်သည့် အယူအဆကို မျှော်လင့်မှုထားခဲ့သည်။ Scale AI အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Alexandr Wang က ဒါဟာ စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် "အကြီးမြတ်ဆုံးသောမေးခွန်း" ဟု ဖျော်ဖြေရေး ပြုလုပ်လာခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် Aidan Gomez, Cohere အမှုဆောင်အရာရှိက ကမ္ပရာ မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။ မော်ဒယ် အရွယ်အစားနှင့် လက်ဖြန့်မှုကို တိုးမြှင့်ခြင်းသည် ယုံကြည်မှုရဆုံး၊ အနည်းဆုံး စီမံကိန်းဖြစ်စ်သည်ဟုဆိုသည်။ Gomez သည္ သေးငယ်ပြီး စျေးနှုန်းသက်သာသော မော်ဒယ်များကို ဦးဆောင်ပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းက ထောက်ခံမှု ရယူခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် ဒီနည်းလမ်းက လူ့အဆင့်ရှိသော ဘာသာရပ်တစ်ခုဖြစ်သူ artificial general intelligence အထိ မရောက်ရှိနိုင်မည်ကိုတွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များသည် မာမာတက်ဆောင်မှုကို "နောက်ထပ် ဆက်စပ်မှုပန်းကန်သား" အဖြစ် လေ့ကျင့်ရန် ခိုင်းသော ရောခြားချက်ကို အသုံးပြုသည်ဟု Richard Socher, You