ChatGPT ဖြင့် ပဋိဇီဝဆေးရှာဖွေမှုကို အရှိန်မြှင့်ခြင်း
ဒေါက်တာ César de la Fuente နှင့် သူ၏အဖွဲ့သည် ပိုးသတ်ဆေးယဉ်ပါးမှုကို တိုက်ဖျက်ရန် ကိရိယာသစ်များကို အသုံးပြုနေသည်။
“ကျွန်တော်တို့ သိထားတာ ဘယ်လောက်နည်းပြီး ရှာဖွေစရာတွေ ဘယ်လောက်များတယ်ဆိုတာ စဉ်းစားကြည့်ရင် အံ့ဩစရာပါပဲ။ အနာဂတ်ဟာ သူတို့ရဲ့လက်ထဲမှာရှိတယ်ဆိုတာ လူငယ်တွေ နားလည်လာအောင် ဒီအချက်ကို ကျွန်တော် မျှဝေဖို့ ကြိုးစားပါတယ်။ ကမ္ဘာကြီးအကြောင်း ကျွန်တော်တို့ နားလည်ထားတာ မရှိသလောက်ပါပဲ။ ဒါဟာ စိတ်လှုပ်ရှားစရာကောင်းပါတယ်။ ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ အဲဒီနေရာမှာ သိပ္ပံက ကူညီပေးနိုင်လို့ပါ။” —ဒေါက်တာ César de la Fuente
“ChatGPT လို ကိရိယာတွေက သိပ္ပံနည်းကျရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ဖို့ ကူညီပေးနေပါတယ်။ ကျွန်တော့်လို သိပ္ပံပညာရှင်တစ်ယောက်အတွက်တော့ တကယ့်ကို လွတ်လပ်စွာ စမ်းသပ်ဖန်တီးနိုင်တဲ့ နေရာတစ်ခုပါပဲ။”
ကြီးထွားလာနေသော ပြဿနာ
ခေတ်မီဆေးပညာသည် ထိရောက်သော ပဋိဇီဝဆေးများအပေါ် မှီခိုနေပြီး ယင်းဆေးများက သာမန်ဖျားနာမှုများ၊ ခွဲစိတ်ကုသမှုများ၊ မီးဖွားခြင်းနှင့် အခြားအခြေအနေများမှ ပြန်လည်ကျန်းမာလာစေရန် ကူညီပေးသည်။ သို့သော် ပြဿနာတစ်ရပ်က ပိုမိုကြီးထွားလာနေသည်။ ပဋိဇီဝဆေးဖြင့် တိုက်ဖျက်ရသည့် ဘက်တီးရီးယားများသည် ခံနိုင်ရည်ကောင်းပြီး ၎င်းတို့ကို တိုက်ဖျက်ရန် ပဋိဇီဝဆေး ပိုမိုအသုံးပြုလေလေ၊ ဆေးယဉ်ပါးမျိုးကွဲများ လွှမ်းမိုးလာနိုင်သည့် အခွင့်အရေး ပိုများလေလေဖြစ်သည်။ ယင်းကို ပိုးသတ်ဆေးယဉ်ပါးမှု (AMR) ဟု ခေါ်သည်။ နှစ်စဉ် သေဆုံးမှု ၅ သန်းခန့်သည် ဘက်တီးရီးယားကြောင့်ဖြစ်သော AMR နှင့် ဆက်စပ်နေပြီး ၂၀၅၀ ပြည့်နှစ်တွင် ထိုအရေအတွက် နှစ်ဆတိုးလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။
AMR ကို တိုက်ဖျက်ရာတွင် ပဋိဇီဝဆေးသစ်များ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ သို့သော် သိပ္ပံပညာရှင်များက သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ထဲသို့ သွားရောက်ပြီး မြေဆီလွှာ၊ အပင်နှင့် အခြားအော်ဂဲနစ်ပစ္စည်းများထဲမှ အာနိသင်ရှိ မော်လီကျူးများကို ရှာဖွေရသည့် အစဉ်အလာနည်းလမ်းမှာ အချိန်ကြာမြင့်ပြီး စမ်းသပ်လိုက်၊ အမှားပြင်လိုက် လုပ်ရလေ့ရှိသည်။ ChatGPT နှင့် Codex ကဲ့သို့ ကိရိယာများ၏ အကူအညီဖြင့် ဒေါက်တာ César de la Fuente နှင့် အဖွဲ့သည် AMR ကို တိုက်ဖျက်နိုင်မည့် မော်လီကျူးသစ်များကို ပိုမိုဆန်းသစ်မြန်ဆန်သော နည်းလမ်းဖြင့် ရှာဖွေဖော်ထုတ်နေသည်။ “ကျွန်တော်တို့ အရာအားလုံးကို ဒစ်ဂျစ်တယ်အမြန်နှုန်းနဲ့ လုပ်ဆောင်ပါတယ်” ဟု သူက ဆိုသည်။
“ကျွန်တော် ကော်ဖီတစ်ခွက် သောက်နေတုန်းမှာပဲ နောက်ထပ်ပဋိဇီဝဆေး ဖြစ်လာနိုင်တဲ့ မော်လီကျူးသစ် အမြောက်အမြားကို ကျွန်တော့်အဖွဲ့က ရှာဖွေတွေ့ရှိထားပြီးသား ဖြစ်နေတတ်ပါတယ်။”
“ကျွန်ုပ်တို့ ဓာတ်ခွဲခန်းက စွန့်စားရမှုမြင့်တဲ့ စီမံကိန်းတွေကို လုပ်ဆောင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ အောင်မြင်သွားတဲ့အခါ ရလဒ်တွေက အံ့မခန်းပါပဲ။”
—Marcelo Der Torossian Torres
“Codex က အရမ်းကောင်းတဲ့ တွဲဖက်အကူပါ။ တစ်ခုခုကို အကောင်အထည်ဖော်ချင်တဲ့အခါ Codex က စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း လုပ်ပေးနိုင်ပါတယ်။ ဒါက ကျွန်ုပ်တို့အချိန်ကို ချွေတာပေးပြီး တခြားအလုပ်တွေ လုပ်နိုင်စေပါတယ်။”
—Erik Hartman
“လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုလုပ်တဲ့ သိပ္ပံပညာရှင်တစ်ယောက်အနေနဲ့ အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်တစ်ခု ဖန်တီးနိုင်တာဟာ ကျွန်မအတွက် ကြီးမားတဲ့ ခြေလှမ်းတစ်ရပ်ပါ။ Codex ကိုသုံးပြီး ဇာတ်ညွှန်းရေးနိုင်သလို စမ်းသပ်မှုတိုင်းမှာ ကျွန်မရဲ့ ဒေတာကို တစ်သမတ်တည်း ပုံဖော်နိုင်အောင်လည်း လုပ်နိုင်ပါတယ်။”
—Angela Cesaro
ဇီဝဗေဒကို ကုဒ်အဖြစ် သဘောထားခြင်း
de la Fuente ဓာတ်ခွဲခန်း၏ အရေးပါသော အောင်မြင်မှုများအနက် တစ်ခုမှာ ဤပြဿနာကို သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ ပြဿနာတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ သက်ရှိတို့၏ အခြေခံတည်ဆောက်ပုံဖြစ်သော DNA သည် ကုဒ်တစ်ခုသာဖြစ်သည်။ ChatGPT ကဲ့သို့ ကိရိယာများက ကျွန်ုပ်တို့၏ ကမ္ဘာကို ပုံဖော်သည့် ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များကို လျင်မြန်စွာ စိစစ်ပြီး ပဋိဇီဝဆေးသစ်အလားအလာရှိသည့် မော်လီကျူးများကို နှစ်နှင့်ချီမကြာဘဲ နာရီပိုင်းအတွင်း ရှာဖွေနိုင်မည့် အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်များ ဖန်တီးရန် ကူညီပေးသည်။
“အခုဆိုရင် ပဋိဇီဝမော်လီကျူးသစ်တွေကို ငါးနှစ်၊ ခြောက်နှစ်ကြာအောင် ရှာစရာမလိုဘဲ နာရီပိုင်းအတွင်း ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ပါပြီ။”
“Codex ရှိလာတော့ အရင်က ပရိုဂရမ် တစ်ခါမှမရေးဖူးသူ၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံရဲ့ ဘာသာစကားကို နားမလည်သူတောင် အခု လုပ်နိုင်ပါပြီ။”
—ဒေါက်တာ César de la Fuente
Angela သည် စမ်းသပ်မည့် မော်လီကျူးများကို ဖန်တီးရန် လက်တွေ့စမ်းသပ်ခန်းတွင် အလုပ်လုပ်သည်။
ChatGPT သည် de la Fuente ဓာတ်ခွဲခန်း၏ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် မရှိမဖြစ်အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာပြီဖြစ်သည်။ “ဒါက ဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခုလုံးရဲ့ စုပေါင်းဦးနှောက် ဖြစ်လာပါပြီ။ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ အတွေးအမြင်တွေ အများကြီးကို အဲဒီထဲ ထည့်သွင်းထားတာကြောင့် အဖွဲ့ဝင်တစ်ယောက်ချင်းစီက သိပ္ပံအကြောင်း ဘယ်လိုစဉ်းစားသလဲဆိုတာ သိပါတယ်” ဟု ဒေါက်တာ de la Fuente က ဆိုသည်။ “ဒါက ကျွန်တော်တို့ရဲ့ စဉ်းစားပုံကို တကယ်ဖမ်းယူထားပါတယ်။ စိတ်ကူးဖန်တီးပုံ၊ တီထွင်ကြံဆပုံနဲ့ လူသားတွေအနေနဲ့ ကျွန်တော်တို့ ယူဆောင်လာတဲ့ အရာတွေကိုပါ။”
Codex သည် အစဉ်အလာသိပ္ပံပညာရှင်များမှ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒပညာရှင်များနှင့် စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများအထိ ပါဝင်သည့် အဖွဲ့ဝင်များကြားရှိ အတားအဆီးများကို ဖယ်ရှားပေးခဲ့သည်။ “လွန်ခဲ့တဲ့ ငါးနှစ်က ဒေတာခွဲခြမ်းဖို့ကလွဲရင် ကွန်ပျူတာကို လုံးဝမကိုင်ခဲ့မယ့်သူတွေတောင် အခု တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ဇီဝဗေဒကို လုပ်နိုင်လာပါပြီ။ သူတို့ရဲ့ ဒေတာထဲက ပုံစံတွေကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ဖို့ အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်တွေ ရေးနိုင်သလို အရင်က မဖြစ်နိုင်ခဲ့တဲ့ နည်းလမ်းတွေနဲ့ ရလဒ်တွေကို ပုံဖော်ပြသနိုင်ပါတယ်။”
“ကျွန်ုပ်တို့ ဓာတ်ခွဲခန်းမှာ နယ်ပယ်စုံက လူတွေရှိပါတယ်။ ဓာတုဗေဒပညာရှင်တွေ၊ ဇီဝဗေဒပညာရှင်တွေနဲ့ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်တွေ ပါဝင်ပါတယ်။ မတူညီတဲ့ နယ်ပယ်တွေမှာ လုပ်ကိုင်နေတဲ့ အရည်အချင်းရှိသူတွေ အများကြီး ရှိပါတယ်။”
—Jianing Bai
de la Fuente ဓာတ်ခွဲခန်းက အကြီးစားရှာဖွေစိစစ်သည့် မော်လီကျူးဖွဲ့စည်းပုံများ၏ ပုံဖော်ချက်။
“AI က မတူညီတဲ့ ဘာသာရပ်နယ်ပယ်တွေက အသိပညာတွေကို ချိတ်ဆက်ပေးနိုင်တာကြောင့် ပိုကောင်းတဲ့ မေးခွန်းတွေ မေးနိုင်ပြီး တကယ်ခက်ခဲတဲ့ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ ပိုကောင်းတဲ့ နည်းလမ်းတွေ ဖန်တီးနိုင်ပါတယ်။”
—Tianang Leng
“ကြီးမားတဲ့ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ မကြိုးစားဘူးဆိုရင် ကျွန်တော့်အလုပ်ကို ကျွန်တော် လုပ်ရာမရောက်ပါဘူး။”
ပဋိဇီဝဆေးများ၏ အနာဂတ်
လူသား၏ တီထွင်ကြံဆနိုင်စွမ်းနှင့် စက်ဉာဏ်ရည်တို့ ပေါင်းစပ်မှုက ဆေးပညာ၏ စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် အနာဂတ်လမ်းကြောင်းကို ပုံဖော်ရာတွင် ကူညီပေးနေသည်။ “လွန်ခဲ့တဲ့ နှစ်နှစ်လောက်အထိတောင် AMR နဲ့ လူသားတွေရဲ့ မော်လီကျူးသစ်တွေ ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကြားက အပြိုင်အဆိုင်မှာ ကျွန်တော်တို့ အမီလိုက်နိုင်မယ်လို့ မယုံကြည်ခဲ့ပါဘူး” ဟု သူက ဆိုသည်။ “ဒါပေမဲ့ မကြာသေးခင်က ChatGPT လို ကိရိယာတွေနဲ့ ကျွန်တော်တို့ တီထွင်နေတဲ့ စနစ်တချို့ကြောင့် ထင်ထားတာထက် အများကြီး ပိုမျှော်လင့်လာရပါတယ်။” ဒေါက်တာ de la Fuente လုပ်ဆောင်သမျှ၏ တစ်ခုတည်းသော ရည်မှန်းချက်မှာ ဝေဒနာခံစားရမှု လျှော့ချရန်နှင့် အသက်များကို ကယ်တင်ရန်ဖြစ်သည်။ “ဒီနေ့ ကျွန်တော်တို့ လုပ်နေတဲ့အရာတွေကို လုပ်နိုင်စေမယ့် ကိရိယာတွေရဖို့ တစ်သက်လုံး စောင့်မျှော်ခဲ့တာပါ။”
“ကျွန်တော်တို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိထားတဲ့ မော်လီကျူးအများအပြားဟာ လက်ရှိခေတ် ရောဂါဖြစ်စေတဲ့ ပိုးမွှားတွေကို တကယ်ပဲ သေစေနိုင်တာ တွေ့ရပါတယ်။”
—ဒေါက်တာ César de la Fuente
“ကွန်ပျူတာပေါ်မှာ သင်ဖန်တီးလိုက်တဲ့ မော်လီကျူးတစ်ခုက လူ့အသက်တွေကို ကယ်တင်နိုင်တယ်လို့ စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ကမ္ဘာ့သမိုင်းမှာ ဘယ်သူမှ မတွေ့ရှိဖူးတဲ့အရာတစ်ခုကို ရှာဖွေတွေ့ရှိတဲ့ အဲဒီလိုအခိုက်အတန့်တွေအတွက် သိပ္ပံပညာရှင်တွေ ရှင်သန်နေကြတာလို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။”