အရှိန်မပျက်ဘဲ LegalOn က Codex စရိတ် ထက်ဝက်လျှော့ချ

LegalOn Technologies သည် ဥပဒေရေးရာနှင့် အခြားအဓိကလုပ်ငန်းများကို AI ဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသည့် Professional AI ကို ကမ္ဘာတစ်ဝန်း ပေးအပ်နေသည်။ နယ်ပယ်အလိုက် ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် AI ကို ပေါင်းစပ်ကာ လူများအား ရှုပ်ထွေးသော သုံးသပ်ဆုံးဖြတ်မှုများကို အာရုံစိုက်နိုင်စေသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ စီးပွားရေးဆုံးဖြတ်ချက်များ၏ အရည်အသွေးနှင့် အမြန်နှုန်းကို မြှင့်တင်ပေးသည့် AI အခြေပြု စီမံခန့်ခွဲမှု ဖြစ်သည်။

ဤချဉ်းကပ်မှုကို ထုတ်ကုန်များအပြင် အဖွဲ့အစည်းကိုယ်တိုင် AI အခြေခံဖြင့် လည်ပတ်နိုင်ရေးအထိ တိုးချဲ့ထားသည်။ ကုမ္ပဏီသည် ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင် Codex ကို ထည့်သွင်းပြီး နေ့စဉ်အသုံးပြုမှုမှတစ်ဆင့် အဖွဲ့အစည်းတစ်ဝန်း ဖြန့်ကျက်ခဲ့သည်။

အသုံးပြုမှု အခြေကျလာချိန်တွင် စရိတ်ထိန်းချုပ်ရေးဟူသော စိန်ခေါ်မှုသစ် ပေါ်လာသည်။ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် မော်ဒယ်များကို အကန့်အသတ်မဲ့သုံးလျှင် စရိတ်တက်နိုင်သလို အားလုံးကို တစ်ပြေးညီကန့်သတ်လျှင်လည်း AI ကြောင့် ရရှိသော ကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို ထိခိုက်နိုင်သည်။

ဖန်တီးမှုအရှိန် မနှေးဘဲ စရိတ်ကို မည်သို့ လျှော့ချနိုင်မည်နည်း။ LegalOn Technologies သည် အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဖန်တီးမှုအဆင့်အလိုက် GPT‑6 (Astra၊ Luna) နှင့် GPT‑6.1 Sol ကို ရွေးသုံးကာ လုပ်ငန်းတစ်ခုချင်း၏ တိုးတက်မှုအဆင့်နှင့် ဘတ်ဂျက်ကို ချိန်ညှိ၍ ဖြေရှင်းခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီသည် ဖန်တီးမှုအရှိန်ကို ထိန်းထားလျက် စရိတ်ကို ထက်ဝက်လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။

အစပိုင်းတွင် ကုမ္ပဏီက ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးသူများကို အဓိကမော်ဒယ် GPT‑5.5 ၏ အမြန်မုဒ်အား အကန့်အသတ်မဲ့ သုံးခွင့်ပေးခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် ဒီဇိုင်း၊ အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် နေ့စဉ်အလုပ်များအထိ တိုးချဲ့သုံးကာ လူနှင့် AI ကြား တာဝန်ခွဲဝေရန် အကောင်းဆုံးနည်းကို စမ်းသပ်လေ့လာခဲ့သည်။

သို့သော် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် မော်ဒယ်များကို အကန့်အသတ်မဲ့ ဆက်သုံးလျှင် နှစ်စဉ်ဘတ်ဂျက်ကို မလွဲမသွေ ကျော်လွန်မည်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီ၏ AI အခြေပြု ဖန်တီးရေးထူးချွန်မှုဗဟိုဌာန (AID CoE) သည် မော်ဒယ်ရွေးချယ်ရေး လမ်းညွှန်ချက်များ စတင်ရေးဆွဲခဲ့သည်။ AID CoE က မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်စောင့်ကြည့်ပြီး မန်နေဂျာများက တွေ့ရှိချက်များကို မိမိတို့အဖွဲ့များထံ မျှဝေခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးချင်းက အလုပ်အလိုက် အသင့်တော်ဆုံး မော်ဒယ်ကို ကိုယ်တိုင် ရွေးနိုင်လာသည်။

လမ်းညွှန်ချက်သစ်များကြောင့် အလုပ်တိုင်းတွင် စွမ်းရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်သုံးရာမှ အလုပ်နှင့်ကိုက်ညီသော မော်ဒယ်ရွေးသုံးခြင်းသို့ ပြောင်းလဲလာသည်။ အဖွဲ့များက ပေါ့ပါးသော မော်ဒယ်ဖြင့် စတင်ပြီး အလုပ်ပိုရှုပ်ထွေးလာမှ ပိုစွမ်းရည်မြင့်သည့် မော်ဒယ်များသို့ ပြောင်းသုံးခဲ့သည်။

ကြီးကြပ်အုပ်ချုပ်မှုကို ပံ့ပိုးရန် စီမံသူဆက်တင်များမှ စနစ်ထိန်းချုပ်မှုများ ထည့်သွင်းကာ ဌာနနှင့် တစ်ဦးချင်းအတွက် လစဉ်သုံးစွဲမှုကို ကန့်သတ်ခဲ့သည်။ AID CoE က သုံးစွဲမှုကို စောင့်ကြည့်ပြီး လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်အလိုက် ကန့်သတ်ချက်များကို ချိန်ညှိပေးသည်။

ဤထိန်းချုပ်မှုများအောက်တွင် အတွင်းပိုင်းစမ်းသပ်ခြင်းက ရွေးချယ်ရေးစံများကို ပိုမိုတိကျစေခဲ့သည်။ အပေါ့ပါးဆုံး GPT‑6 Luna က လိုအပ်ချက်ရှင်းလင်းသော ကုဒ်ရေးသားမှုကို ကိုင်တွယ်သည်။ GPT‑6.1 Sol က ပုံမှန်ဒီဇိုင်း၊ ဒေတာဆန်းစစ်မှုနှင့် စာရွက်စာတမ်းပြုစုမှုကို ပံ့ပိုးသည်။ စွမ်းရည်အမြင့်ဆုံး GPT‑6 Astra က စနစ်ဖွဲ့စည်းပုံဒီဇိုင်း အပါအဝင် အဆင့်မြင့်သုံးသပ်ဆုံးဖြတ်မှုများကို ကိုင်တွယ်သည်။ အလုပ်အလိုက် မော်ဒယ်ရွေးသုံးခြင်းသည် အဖွဲ့များကြား ဘုံအလေ့အထတစ်ခု တဖြည်းဖြည်း ဖြစ်လာသည်။

မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုနှင့်အတူ အမြန်မုဒ်ကို မူလအတိုင်း ကန့်သတ်ထားပြီး လိုအပ်မှသာ တစ်ဦးချင်း တောင်းဆိုသုံးစွဲခွင့် ပြုခဲ့သည်။ ထိုပြောင်းလဲမှုကြောင့် ဖန်တီးမှုအရှိန်အပေါ် စိုးရိမ်မှုရှိသော်လည်း အဖွဲ့များက အလုပ်များကို တစ်ပြိုင်နက်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့ နည်းများဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းကာ ချောမွေ့စွာ ကူးပြောင်းနိုင်ခဲ့သည်။

ဌာန၊ အဖွဲ့နှင့် တစ်ဦးချင်းအဆင့်တွင်လည်း AI သုံးစွဲစရိတ် ဘတ်ဂျက်အများဆုံးပမာဏများ သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ အခြေကျပြီးသော LegalOn လုပ်ငန်းကို စရိတ်ထိရောက်မှု 20% ခန့်အထိ မြှင့်တင်ရန် တောင်းဆိုခဲ့ပြီး စတင်ဆဲလုပ်ငန်းသစ်များကို AI တက်ကြွစွာသုံးစေရန် ဘတ်ဂျက်များ ရက်ရောစွာ ချပေးခဲ့သည်။

LegalOn Technologies ၏ အကြီးတန်းအင်ဂျင်နီယာမန်နေဂျာ Yuta Tokitake က လုပ်ငန်းသစ်များသည် စရိတ်ထိရောက်မှုထက် လုပ်ငန်းအရှိန်ကို ဦးစားပေးကြောင်း ရှင်းပြသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ AI ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်သုံး၍ လုပ်ငန်းရလဒ်တိုးစေပြီး နောက်ဆုံးတွင် လုပ်ငန်းတိုးတက်မှုကို ဖော်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်။

မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှု၊ လုပ်ဆောင်ချက်ကန့်သတ်မှုနှင့် လုပ်ငန်းအလိုက် ချိန်ညှိထားသော ဘတ်ဂျက်တို့ ပေါင်းစပ်ကာ ခန့်မှန်းနေ့စဉ်စရိတ်ကို 65% ခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ ဤနည်းဖြင့် စုစုပေါင်းဘတ်ဂျက်ကို ထိန်းထားရင်း ကုမ္ပဏီက တိုးတက်စေလိုသော လုပ်ငန်းများထံ အရင်းအမြစ်များ ပို့ပေးနိုင်ခဲ့သည်။

မော်ဒယ်အသုံးပြုမှုကို ပြင်ဆင်ပြီး အရင်းအမြစ်များ မဟာဗျူဟာကျကျ ခွဲဝေခြင်းဖြင့် အောက်ပါရလဒ်များ ရရှိခဲ့သည်။

• အလုပ်တိုင်းအတွက် စွမ်းရည်အမြင့်ဆုံး မော်ဒယ်သုံးရာမှ အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် ဖန်တီးမှုအဆင့်အလိုက် GPT‑6 Astra၊ GPT‑6.1 Sol သို့မဟုတ် GPT‑6 Luna ကို ရွေးသုံးလာခြင်း။

• အမြန်မုဒ်ကို မူလအတိုင်း ကန့်သတ်ပြီးနောက် အလုပ်များ တစ်ပြိုင်နက်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့ အဖွဲ့အလေ့အထများဖြင့် ဖန်တီးမှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းထားနိုင်ခြင်း။

• ဘတ်ဂျက်ကန့်သတ်ချက်များဖြင့် အခြေကျပြီးသော လုပ်ငန်းများတွင် ထိရောက်မှု 20% ခန့်တိုးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းသစ်များ၌ တက်ကြွစွာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံခြင်းကို ပေါင်းစပ်နိုင်ခြင်း။

• GPT‑6 နှင့် 6.1 မော်ဒယ်များထဲမှ ရွေးသုံးခြင်းဖြင့် GPT‑5.5 နှင့်ယှဉ်လျှင် ခန့်မှန်းနေ့စဉ်စရိတ် 65% လျော့ကျခြင်း။

မော်ဒယ်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် ဖန်တီးမှုအရှိန်နှင့် အရည်အသွေး မထိခိုက်ဘဲ စရိတ်လျှော့ချနိုင်ခဲ့သည်။ AI ကြောင့် ဖန်တီးချိန်မှ ထုတ်ဝေချိန်အထိ ကြာချိန် တဖြည်းဖြည်းတိုလာသည်ကိုလည်း အဖွဲ့များ တွေ့မြင်နေရသည်။

သို့သော် ကုမ္ပဏီက ထိုထက်ပို၍ ရှေ့ကို မျှော်ကြည့်နေသည်။ ဖန်တီးမှု ပိုမြန်လာရုံဖြင့် AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု အောင်မြင်ပြီလား။ ပိုမြန်သော ဖန်တီးမှုနှင့် သုံးစွဲသူအတွက် အကျိုးရှိမှုတို့၏ ဆက်နွှယ်ပုံမှာ မရှင်းလင်းသေးပေ။ “AI က စနစ်ဖန်တီးမှုနဲ့ မွမ်းမံမှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်တာ သေချာသလောက်ပါပဲ” ဟု Tokitake က ပြောသည်။ “ကျွန်တော်တို့ တကယ်သိချင်တာက အဲဒီလို ပိုမြန်မြန်ဖန်တီးနိုင်တာဟာ သုံးစွဲသူတွေအတွက် တကယ်အကျိုးရှိလာသလား ဆိုတာပါ။”

ဤမေးခွန်းကြောင့် ကုမ္ပဏီသည် AI ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို ဖန်တီးမှုအရှိန်နှင့် သုံးစွဲမှုပမာဏအစား သုံးစွဲသူအတွက် အကျိုးရှိမှုဖြင့် အကဲဖြတ်ရန် ကိုယ်ပိုင်တိုင်းတာစံတစ်ခု ရေးဆွဲခဲ့သည်။

Tokitake က “AI သုံးတဲ့အခါ အလုပ်တစ်ခုချင်းရဲ့ စရိတ်ကို ခြေရာခံနိုင်ပေမဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု ထုတ်ဝေတဲ့အထိ လုပ်ငန်းတစ်ရပ်လုံးရဲ့ စုစုပေါင်းစရိတ်ကတော့ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း မသိရတတ်ပါဘူး။ ဒါကြောင့် လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခု ထုတ်ဝေမှုကို ယူနစ်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး တိုင်းတာဖို့ ဒီဇိုင်းဆွဲခဲ့ပါတယ်။ ထုတ်ဝေမှုက သုံးစွဲသူတွေအတွက် ပေးတဲ့အကျိုးနဲ့ အဲဒီအတွက် တကယ်သုံးခဲ့တဲ့ AI စရိတ်ကို ချိတ်ဆက်ပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအကျိုးအမြတ်ကို တိတိကျကျ မြင်နိုင်ဖို့ ရည်ရွယ်ပါတယ်” ဟု ရှင်းပြသည်။

ကုမ္ပဏီသည် လက်ရှိတွင် ဤတိုင်းတာစံကို တွက်ချက်မည့် ဒေတာစီးဆင်းမှုစနစ်ကို တည်ဆောက်နေသည်။ ပြီးစီးပါက သုံးစွဲသူအတွက် အကျိုးရှိမှုအရ တကယ့်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုအကျိုးအမြတ်ကို မြင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ LegalOn Technologies သည် AI စရိတ်စီမံမှုကို ကျော်လွန်ကာ နည်းပညာရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် လုပ်ငန်းအကျိုးတန်ဖိုးကို တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်ရန် ဦးတည်နေသည်။

နောက်ရည်မှန်းချက်မှာ အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးချင်း၏ AI ကျွမ်းကျင်မှုကို အဖွဲ့အစည်းတစ်ရပ်လုံး၏ စွမ်းရည်အဖြစ် ပြောင်းလဲရန်ဖြစ်သည်။ ပထမအဆင့်အဖြစ် လက်တွေ့အတွေ့အကြုံများ စုဆောင်းမျှဝေရန် အသိပညာအစုအဝေးတစ်ခု တည်ဆောက်မည်ဖြစ်သည်။ ဒီဇိုင်း၊ အကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် သုံးသပ်မှုအတွက် အကောင်းဆုံး မော်ဒယ်တွဲဖက်သုံးနည်းများကို စုဆောင်းကာ တစ်ဦးချင်းအောင်မြင်မှုများကို ကုမ္ပဏီတစ်ဝန်း အကောင်းဆုံးလုပ်နည်းများအဖြစ် အမြန်ဖြန့်ကျက်မည်။

အဖွဲ့များ၏ လက်တွေ့အတွေ့အကြုံမှ ပေါ်ပေါက်လာသော ဤပြောင်းလဲမှုများက အဖွဲ့အစည်းနှင့် ဝန်ထမ်းခန့်အပ်မှုကိုလည်း ပုံဖော်နေသည်။ AI ကြောင့် ကုန်ထုတ်စွမ်းအားတိုးလာခြင်းက လူနှင့် AI ကြား အလုပ်ခွဲဝေပုံနှင့် ဝန်ထမ်းအင်အားစီမံချက်များကို အခြေခံမှစ၍ ပြန်လည်စဉ်းစားစေသည်။ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုမဟာဗျူဟာနှင့် ဖွဲ့စည်းပုံ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ ဝန်ထမ်းခန့်ရာတွင် AI ကျွမ်းကျင်မှုကို စတင်အလေးပေးနေပြီဖြစ်သည်။

AI အသုံးပြုမှုကို ရေရှည်ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းအဖြစ် ပြောင်းလဲရန် ကြီးကြပ်မှုနှင့် အဖွဲ့များ၏ လွတ်လပ်စွာလုပ်ကိုင်ခွင့်တို့ကို အမြဲတမ်း ချိန်ညှိနေရန် လိုသည်။ AID CoE နှင့် လုံခြုံရေးအဖွဲ့သည် စွမ်းဆောင်ရည်၊ စရိတ်နှင့် အန္တရာယ်တို့ကို ရှုထောင့်စုံမှ ချိန်ညှိရန် ပူးပေါင်းလျက် အဖွဲ့အစည်းတစ်ဝန်း စမ်းသပ်မှုများကို ပံ့ပိုးမည့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ် မူဘောင်ကို တည်ဆောက်နေသည်။