Our approach to data and AI

AI သည် လူတိုင်းအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို ချဲ့ထွင်ပေးသင့်ပါသည်။ အချက်အလက်ကို နည်းလမ်းအသစ်များဖြင့် ပြောင်းလဲပေးခြင်းအားဖြင့် AI စနစ်များက ကျွန်ုပ်တို့အား ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်နှင့် မိမိကိုယ်ကို ဖော်ပြရန် ကူညီပေးပါသည်။ ယနေ့တွင် ChatGPT ကဲ့သို့သော ကျွန်ုပ်တို့၏ AI ကိရိယာများကို ကင်ညာနှင့် အိန္ဒိယရှိ လယ်သမားများ စိုက်ပျိုးထွက်နှုန်းတိုးစေရန် (Digital Green⁠)၊ သုတေသီများ ဆေးဝါးရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို အရှိန်မြှင့်ရန် (Moderna⁠)၊ အစိုးရများ မိမိတို့၏ အလုပ်အင်အားစုကို ထောက်ပံ့ရန် (State of Pennsylvania⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်))၊ ပညာရေးဝန်ထမ်းများ ကျောင်းသားများ၏ သင်ယူမှုကို မြှင့်တင်ရန်⁠၊ နှင့် မျက်စိအမြင်ချို့တဲ့သူများက ကျွန်ုပ်တို့၏ ကမ္ဘာကို လမ်းညွှန်သွားလာရန် (Be My Eyes⁠) ကမ္ဘာတစ်ဝန်း အသုံးပြုလျက်ရှိပါသည်။ DALL·E⁠ နှင့် Sora⁠ (လက်ရှိ research preview အဆင့်တွင်) ကဲ့သို့သော AI ကိရိယာများသည် စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးလျက်ရှိပြီး⁠ အနုပညာသမားအဖြစ် စတင်လိုသူများမှ ရုပ်ရှင်ဖန်တီးသူများအထိ⁠ ဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းများကို ကူညီပေးနေပါသည်。

ကျွန်ုပ်တို့၏ မစ်ရှင်မှာ လူသားအားလုံးအတွက် အကျိုးရှိစေရန် ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ အသုံးပြုသူများသာမက ဖန်တီးရှင်များနှင့် ထုတ်ဝေသူများလည်း ပါဝင်ပါသည်။ ဥပဒေဆိုင်ရာ စံနမူနာများနှင့် ကောင်းမွန်သော အများပြည်သူဆိုင်ရာ မူဝါဒများကြောင့် သင်ယူမှုသည် fair use ဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယုံကြည်သော်လည်း AI ခေတ်အတွင်း အကြောင်းအရာများအတွက် အကျိုးကျယ်ပြန့်စွာ ရရှိစေမည့် လူမှုရေးသဘောတူညီချက်တစ်ရပ် ဖွံ့ဖြိုးလာစေရန် ကျွန်ုပ်တို့လည်း ပါဝင်ကူညီရန် အရေးကြီးသည်ဟု ခံစားရပါသည်။ 

AI စနစ်များသည် ဖန်တီးရှင်များနှင့် အကြောင်းအရာပိုင်ရှင်များ၏ ရွေးချယ်မှုများကို အကျိုးပြုရမည်ဖြစ်ပြီး လေးစားရမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယုံကြည်ပါသည်။ အကြောင်းအရာပိုင်ရှင်များ၏ ရွေးချယ်မှုများကို ထင်ဟပ်စေရန် လုပ်ငန်းဦးဆောင် စနစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အမြဲတမ်း တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်နေပြီး၊ ဖန်တီးရှင်များနှင့် ထုတ်ဝေသူများအတွက် တက်ကြွသော ecosystem များကို အားဖြည့်ပေးမည့် ထုတ်ကုန်များနှင့် စီးပွားရေးပုံစံများ တည်ဆောက်ရန် ရည်စူးထားပါသည်。

ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် စာရေးဆရာများ၊ အနုပညာရှင်များ သို့မဟုတ် သတင်းစာဆရာများ မဟုတ်သလို ထိုလုပ်ငန်းများကို လုပ်ကိုင်နေသူများလည်း မဟုတ်ပါ။ ဤအလုပ်အကိုင်များက ပိုမိုဖန်တီးနိုင်ပြီး ပိုမိုအောင်မြင်စေရန် အကူအညီပေးသော ကိရိယာများကို တည်ဆောက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ အာရုံစိုက်ထားပါသည်။ ဤရည်မှန်းချက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် ဤအသိုင်းအဝိုင်းများ၏ အဖွဲ့ဝင်များကို နားထောင်ပြီး နီးကပ်စွာ လက်တွဲလုပ်ဆောင်ကာ၊ ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်မည့် ဆွေးနွေးပွဲများကိုလည်း မျှော်လင့်နေပါသည်။ ယနေ့တွင် ကျွန်ုပ်တို့ ရှိနေသည့်နေရာနှင့် ရှေ့ဆက်မည့် ဦးတည်ချက်အကြောင်း ပိုမိုမျှဝေနေပါသည်။

ဆယ်စုနှစ်များကတည်းက robots.txt စံနှုန်းကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး web publisher များအနေဖြင့် website များ၏ မည်သည့်အပိုင်းများကို web crawler များ ဝင်ရောက်နိုင်သည်ကို ဖော်ပြရန် အင်တာနက် ecosystem တစ်လျှောက် စိတ်ကြိုက်လိုက်နာ အသုံးပြုလာခဲ့ကြပါသည်။ 

မနှစ်က နွေရာသီတွင် OpenAI သည် AI အတွက် web crawler permission များ အသုံးပြုမှုကို ဦးဆောင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ web publisher များအနေဖြင့် AI တွင် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာကို မည်သို့အသုံးပြုမည်ဆိုသည့် ရွေးချယ်မှုများကို ဖော်ပြနိုင်စေခဲ့ပါသည်။ မော်ဒယ်အသစ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်တိုင်း ဤ signal များကို ကျွန်ုပ်တို့ ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါသည်။ 

သို့သော်လည်း ဤနည်းလမ်းများသည် မပြည့်စုံသေးကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ နားလည်ပါသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဖန်တီးရှင်များစွာသည် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာပေါ်လာနိုင်သည့် website များကို မထိန်းချုပ်နိုင်ကြသလို၊ အကြောင်းအရာများကို domain မျိုးစုံတစ်လျှောက် မကြာခဏ ကိုးကားခြင်း၊ သုံးသပ်ခြင်း၊ remix ပြုလုပ်ခြင်း၊ ပြန်လည်တင်ခြင်းနှင့် လှုံ့ဆော်မှုအဖြစ် အသုံးပြုခြင်းတို့ ဖြစ်လေ့ရှိသောကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။ AI စနစ်များတွင် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာ အသုံးပြုမှုအပေါ် အကြောင်းအရာပိုင်ရှင်များက မိမိတို့၏ ရွေးချယ်မှုများကို ဖော်ပြနိုင်စေမည့် ထိရောက်ပြီး scale လုပ်နိုင်သော ဖြေရှင်းချက်တစ်ခု ကျွန်ုပ်တို့ လိုအပ်ပါသည်။

OpenAI သည် ဖန်တီးရှင်များနှင့် အကြောင်းအရာပိုင်ရှင်များက ၎င်းတို့ပိုင်ဆိုင်သည့်အရာများကို ကျွန်ုပ်တို့အား အသိပေးနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ လက်ရာများကို machine learning သုတေသနနှင့် လေ့ကျင့်မှုတွင် မည်သို့ ထည့်သွင်းမည် သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားမည်ကို သတ်မှတ်နိုင်စေမည့် Media Manager ဟုခေါ်သော ကိရိယာတစ်ခုကို ဖန်တီးနေပါသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ရွေးချယ်စရာများနှင့် feature များ ထပ်မံမိတ်ဆက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ စီစဉ်ထားပါသည်。

ဤအတွက် မူပိုင်ခွင့်ရှိသော စာသား၊ ပုံများ၊ အသံနှင့် ဗီဒီယိုများကို ရင်းမြစ်အများအပြားတစ်လျှောက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးနိုင်ပြီး ဖန်တီးရှင်များ၏ ရွေးချယ်မှုများကို ထင်ဟပ်စေနိုင်မည့် ၎င်း၏မျိုးအစားတွင် ပထမဆုံးသော ကိရိယာတစ်ခုကို တည်ဆောက်ရန် cutting-edge machine learning သုတေသန လိုအပ်ပါလိမ့်မည်။ 

Media Manager ကို ဖန်တီးနေစဉ် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖန်တီးရှင်များ၊ အကြောင်းအရာပိုင်ရှင်များနှင့် ထိန်းညှိသူများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်လျက်ရှိပါသည်။ 2025 အမီ ကိရိယာကို အသုံးပြုနိုင်အောင် ပြင်ဆင်ထားနိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်မှန်းချက်ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းသည် AI လုပ်ငန်းတစ်လျှောက် စံနှုန်းတစ်ခု သတ်မှတ်ပေးမည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

ယနေ့တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အသုံးပြုသူများထက် ကြော်ငြာရှင်များကို ပိုဦးစားပေးပြီး အရည်အသွေးထက် အရေအတွက်ကို ပိုမိုအားပေးသည့် အာရုံစူးစိုက်မှု စီးပွားရေးစနစ်ထဲတွင် နေထိုင်နေကြပါသည်။ ဤအရာကို AI ဖြင့် ပြောင်းလဲရန်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။ ဖန်တီးရှင်များနှင့် ထုတ်ဝေသူများကို အားပေးကူညီရန်နှင့် အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ရန် ဖြစ်ပါသည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏ ထုတ်ကုန်များကို ပိုမိုအသုံးဝင်သော ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု အင်ဂျင်များဖြစ်အောင် ဆက်လက်တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်လျက်ရှိပါသည်။ မကြာသေးမီက ChatGPT တွင် အရင်းအမြစ်လင့်ခ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) အသုံးပြုသူများအတွက် ပိုကောင်းသော နောက်ခံအကြောင်းအရာကို ပေးသလို web ထုတ်ဝေသူများအတွက်လည်း ကျွန်ုပ်တို့၏ ပရိသတ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် နည်းလမ်းအသစ်များကို ပေးထားပါသည်။ 

ထို့အပြင် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာကို ကျွန်ုပ်တို့၏ ထုတ်ကုန်များတွင် ပြသပြီး စာဖတ်သူများနှင့် ပိုမိုချိတ်ဆက်နိုင်ရန် ပါတနာများနှင့်လည်း အလုပ်လုပ်နေပါသည်။ Financial Times⁠ မှ စ၍ Le Monde⁠, Prisa Media⁠, Axel Springer⁠ နှင့် အခြား ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သတင်းထုတ်ဝေသူများနှင့် မိတ်ဖက်ပြုမှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ ကြေညာထားပြီး၊ ၎င်းတို့၏ အကြောင်းအရာကို ChatGPT တွင် ပြသကာ သတင်းအကြောင်းအရာများတွင် အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံကို ပိုမိုကြွယ်ဝစေပါသည်။ နောက်ထပ် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများလည်း လာဦးမည်ဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းအရာကို အသုံးပြုသူများထံ သက်ဆိုင်ရာ ထုတ်ဝေသူအကြောင်းအရာများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြသနိုင်ရန် ChatGPT ကို လေ့ကျင့်ရာတွင်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပြီး သတင်းခန်းများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိရိယာများကိုလည်း တိုးတက်စေနိုင်ပါသည်။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏ မိတ်ဖက်ပြုမှုများကို ပါတနာများနှင့် ၎င်းတို့၏ အသုံးပြုသူများအတွက် အကျိုးရှိစေရန် စနစ်တကျ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို ၎င်းတို့၏ ဝန်ထမ်းများ၊ ဖောက်သည်များနှင့် အသိုင်းအဝိုင်းများအတွက် ပိုမိုအသုံးဝင်စေပါသည်။ ပညာရေးဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များ တိုးတက်လာစေရန်အတွက် အကျိုးအမြတ်မယူသောအဖွဲ့အစည်းများဖြစ်သော Khan Academy⁠ နှင့် UK အခြေစိုက် ExamSolutions⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) တို့နှင့် ကျွန်ုပ်တို့ ပူးပေါင်းခဲ့ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်၏ သင်္ချာစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ကာ ၎င်းတို့၏ ပလက်ဖောင်းပေါ်တွင် ကိုယ်ပိုင်သဘော AI tutoring ကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ ပေးနိုင်ရန် ၎င်းတို့၏ စွမ်းရည်ကို အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။ 

AI မော်ဒယ်များသည် အသစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အချက်အလက်အတွင်းရှိ ဆက်နွယ်မှုများမှ သင်ယူပါသည်။ database ကဲ့သို့ ဒေတာကို မသိမ်းဆည်းထားပါ။ language model များကို လေ့ကျင့်သောအခါ စကားလုံး ထရီလီယံများကို ယူပြီး၊ စကားလုံးများအကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုနှင့် ၎င်းတို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေသော အခြေခံလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံး ဖော်ပြနိုင်မည့် equation တစ်ခုကို ကွန်ပျူတာအား ရှာဖွေခိုင်းပါသည်။ လေ့ကျင့်မှုလုပ်ငန်းစဉ် ပြီးဆုံးသွားသောအခါ AI မော်ဒယ်သည် လေ့ကျင့်မှုအတွင်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သော ဒေတာများကို ဆက်လက် ရယူအသုံးပြုခွင့် မရှိတော့ပါ။ ChatGPT သည် ယခင် လေ့လာမှုအများအပြားမှ သင်ယူထားပြီး အယူအဆများအကြား ဆက်နွယ်မှုများကို သိရှိလာသောကြောင့် အရာများကို ရှင်းပြပေးနိုင်သည့် ဆရာမတစ်ဦးနှင့် ဆင်တူသော်လည်း သင်ထောက်ကူပစ္စည်းများကို ခေါင်းထဲတွင် မသိမ်းထားပါ။  

ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို အကြောင်းအရာနှင့် စိတ်ကူးအသစ်များ ဖန်တီးရန် အထောက်အကူပြုအောင် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည် — အကြောင်းအရာကို ထပ်ခါထပ်ခါ ပြန်မပြောရန် သို့မဟုတ် “အန်ချ” မပြုရန် ဖြစ်ပါသည်။ AI မော်ဒယ်များသည် အများပြည်သူပိုင် နယ်ပယ်တွင်ရှိသော အချက်အလက်များကို ဖော်ပြနိုင်ပါသည်။ ရှားရှားပါးပါး အခါများတွင် မော်ဒယ်တစ်ခုက ဖန်တီးမှုရှိသော အကြောင်းအရာကို မတော်တဆ ထပ်မံပြောဆိုမိပါက၊ ၎င်းသည် machine learning လုပ်ငန်းစဉ်၏ ချို့ယွင်းချက်တစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ ဤကဲ့သို့ ချို့ယွင်းမှုသည် လေ့ကျင့်ရေး dataset များတွင် မကြာခဏ တွေ့ရသော အကြောင်းအရာများ၊ ဥပမာ မကြာခဏ ကိုးကားခံရခြင်းကြောင့် အများပြည်သူသုံး website အများအပြားတွင် ပေါ်လာသော အကြောင်းအရာများတွင် ပိုမိုဖြစ်ပွားနိုင်ပါသည်။ ထပ်ခါထပ်ခါ ပြန်ပေါ်ခြင်းကို ကာကွယ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ API သို့မဟုတ် ChatGPT အတွက် လေ့ကျင့်မှုတစ်လျှောက်လုံးနှင့် output ထုတ်ရာတွင် နောက်ဆုံးပေါ် နည်းပညာများကို အသုံးပြုထားပြီး၊ ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေသော သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများဖြင့်လည်း အမြဲတမ်း တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်နေပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ AI မော်ဒယ်များသည် လူအများဆုံးကို အကျိုးပြုနိုင်စေရန် ဘာသာစကားများ၊ ယဉ်ကျေးမှုများ၊ အကြောင်းအရာနယ်ပယ်များနှင့် လုပ်ငန်းကဏ္ဍများကို တတ်နိုင်သမျှ များများမှ သင်ယူနိုင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ လိုလားပါသည်။ dataset များ ပိုမိုကွဲပြားလေလေ မော်ဒယ်များ၏ ဗဟုသုတ၊ နားလည်နိုင်စွမ်းနှင့် ဘာသာစကားများလည်း ပိုမိုကွဲပြားလာလေလေ ဖြစ်သည် — ယဉ်ကျေးမှုအမြင်များနှင့် အတွေ့အကြုံအမျိုးမျိုးကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် ထိတွေ့ခဲ့သူတစ်ဦးကဲ့သို့ — ထို့အပြင် AI သည် လူများနှင့် နိုင်ငံများကို ပိုမိုလုံခြုံစွာ ဝန်ဆောင်မှုပေးနိုင်လာပါသည်။ 

အခြေခံ မော်ဒယ် မျိုးဆက်အသစ်တိုင်းကို dataset အသစ်တစ်ခုအပေါ် အစမှစ၍ လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် architecture ကို အမြဲတမ်း တိုးတက်အောင် ပြုလုပ်နေပြီး dataset များ၏ အရွယ်အစားနှင့် ကွဲပြားမှုကို ယခင် မော်ဒယ်များထက် အလွန်တိုးမြှင့်ထားပါသည်။ AI နယ်ပယ်ရှိ ကုမ္ပဏီကြီးများနှင့် မတူဘဲ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဆယ်စုနှစ်များစွာအတွင်း စုဆောင်းထားသော ဒေတာအစုကြီး မရှိပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို အကူအညီပေးတတ်အောင် သင်ကြားရန် အများပြည်သူအသုံးပြုနိုင်သော အချက်အလက်များကို အဓိကထား အသုံးပြုပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရာတွင် အောက်ပါတို့ကို အသုံးပြုပါသည်:

• ရွေးချယ်ထားသော အများပြည်သူအသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာများကို အသုံးပြုပါသည်။ အများစုမှာ search engine များနှင့် ဆင်တူသော လုပ်ငန်းစံ machine learning dataset များနှင့် web crawl များမှ စုဆောင်းထားခြင်းဖြစ်ပါသည်။ paywall ရှိသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ သိသော ရင်းမြစ်များ၊ ကိုယ်ရေးအချက်အလက် ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော အချက်အလက်များကို အဓိက စုစည်းထားသော ရင်းမြစ်များ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ မူဝါဒများကို ချိုးဖောက်သော အကြောင်းအရာများ ပါဝင်သော ရင်းမြစ်များ သို့မဟုတ် opt-out လုပ်ထားသော ရင်းမြစ်များကို ကျွန်ုပ်တို့ ဖယ်ထုတ်ပါသည်။
• data partnerships⁠ များမှ ရရှိသော proprietary data များ။ archive များနှင့် metadata ကဲ့သို့ အများပြည်သူ မရရှိနိုင်သော အကြောင်းအရာများကို အသုံးပြုခွင့်ရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ မိတ်ဖက်ပြုပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ပါတနာများမှာ Sora ကို လေ့ကျင့်ရန် ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများအတွက် ပုဂ္ဂလိက ဗီဒီယိုစာကြည့်တိုက်ကြီးတစ်ခုမှ စ၍ ၎င်းတို့၏ မိခင်ဘာသာစကားများကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် ကူညီရန် Government of Iceland⁠ အထိ ပါဝင်ပါသည်။ အများပြည်သူသုံးနိုင်သည့် အချက်အလက်သက်သက်အတွက် paid partnership များကို ကျွန်ုပ်တို့ မရှာဖွေပါ။ 
• AI trainer များ၊ red teamer များ၊ ဝန်ထမ်းများနှင့် မော်ဒယ်တိုးတက်မှုများအတွက် ဒေတာထိန်းချုပ်မှု setting များက ခွင့်ပြုထားသော အသုံးပြုသူများထံမှ လူသား feedback များ။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ရမှု လျှော့ချရန် ကျွန်ုပ်တို့ ဂရုစိုက်ပြီး၊ လူပုဂ္ဂိုလ်များအကြောင်း ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သို့မဟုတ် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို မပေးရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ လေ့ကျင့်မှုတွင် ဘေးကင်းစွာ အသုံးပြုနိုင်ရန် raw data ကို စီမံဆောင်ရွက်ရန် နည်းလမ်းအမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုနေပြီး၊ ဒေတာကို သန့်စင်ရန်၊ ပြင်ဆင်ရန်နှင့် ဖန်တီးရန် ကူညီပေးရန် AI မော်ဒယ်များကို ပိုမိုအသုံးပြုလာနေပါသည်။ 

ChatGPT Team၊ ChatGPT Enterprise သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်တို့၏ API Platform မှ ဒေတာအပါအဝင် ကျွန်ုပ်တို့၏ customer များ၏ business data အပေါ် ကျွန်ုပ်တို့ လေ့ကျင့်ခြင်း မလုပ်ပါ။ ChatGPT Free နှင့် Plus အသုံးပြုသူများသည် အနာဂတ် မော်ဒယ်တိုးတက်မှုများအတွက် ပါဝင်ပံ့ပိုးမည်မဟုတ်မည်ကို ၎င်းတို့၏ settings⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) တွင် ထိန်းချုပ်နိုင်ပါသည်။

AI သည် လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲတိုးတက်နေပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်မှန်းချက်များကို တစ်ဦးတည်းဖြင့် မအောင်မြင်နိုင်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိပါသည်။ ဖန်တီးရှင်များနှင့် ထုတ်ဝေသူများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရန်၊ နှစ်ဖက်လုံးအကျိုးရှိသော မိတ်ဖက်ပြုမှုများ ဖန်တီးရန်၊ ကျန်းမာသော ecosystem များကို ထောက်ပံ့ရန်နှင့် စီးပွားရေးပုံစံအသစ်များကို ရှာဖွေရန် ကျွန်ုပ်တို့ ကတိကဝတ်ပြုထားပါသည်။ ဤအရေးကြီးသော အကြောင်းအရာများအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ လက်တွဲလုပ်ဆောင်ပေးသော အသုံးပြုသူများနှင့် ပါတနာများကို ကျေးဇူးတင်ရှိပါသည်။