ChatGPT၊ Codex နှင့် Oracle—ရက်ချီအလုပ် မိနစ်ပိုင်းပြီး

Oracle တစ်ဝန်းရှိ ဝန်ထမ်း တစ်သိန်းကျော်သည် ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ရေးအဖွဲ့မှ Oracle Applications Lab နှင့် IT ဌာနအထိ ChatGPT အလုပ်နှင့် Codex ကို အသုံးပြုနေကြသည်။ ဌာနတိုင်းတွင် ယခင်က ကျွမ်းကျင်သူများကို အားကိုးပြီး ရက်ချီလုပ်ခဲ့ရသည့် အလုပ်များကို ယခုအခါ မည်သူမဆို မိနစ်ပိုင်းအတွင်း အပြီးလုပ်နိုင်ပြီဖြစ်သည်။ ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ရေးတာဝန်ခံများသည် အလုပ်သမားဈေးကွက်ကို ရက်ချီလေ့လာရန် မလိုတော့ပါ။ လုပ်ငန်းသုံးအသုံးပြုသူများက အစီရင်ခံစာကို လိုက်ရှာမည့်အစား လိုချင်သည့်ရလဒ်ကို ဖော်ပြရုံသာဖြစ်ပြီး နည်းပညာခေါင်းဆောင်များကလည်း ယခင်က အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့လုံး လချီဖန်တီးခဲ့ရသည့် ကိရိယာများကို တည်ဆောက်နိုင်ကြပြီဖြစ်သည်။

ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ရေးအဖွဲ့သည် ChatGPT အလုပ်ကို အသုံးပြုပြီး ကျွမ်းကျင်လုပ်သားဈေးကွက် လေ့လာဆန်းစစ်ရေးကိရိယာတစ်ခုကို တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ယင်းကိရိယာသည် အလုပ်တာဝန်ဖော်ပြချက်ကို ရယူကာ အလားတူရာထူးများကို လေ့လာပြီး လစာနှင့် ခံစားခွင့်များကို နှိုင်းယှဉ်သုံးသပ်ပေးသည့်အပြင် သက်ဆိုင်ရာဒေသများရှိ အလားအလာရှိသော လျှောက်ထားသူများကိုပါ အကဲဖြတ်ပေးသည်။ ဤကိရိယာက ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ရေးတာဝန်ခံကို ခန့်အပ်မည့်ဌာန၏ မန်နေဂျာနှင့် မဆွေးနွေးမီ လိုအပ်သော အဖိုးတန်အချက်အလက်များ ပံ့ပိုးပေးသည်။ ယခင်က ထိုအချက်အလက်များကို စုစည်းရန် ၂ ရက်မှ ၄ ရက်အထိ ကြာခဲ့သည်။

“ကျွန်မတို့ အစကနေ အပြည့်အဝ လုပ်နိုင်တဲ့အဆင့်အထိ တစ်ဟုန်ထိုး ရောက်လာခဲ့ပါတယ်” ဟု Oracle ၏ အကြီးတန်းဒုတိယဥက္ကဋ္ဌနှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ရေးအကြီးအကဲ Jan Ackerman က ပြောသည်။ “အခုတော့ [ChatGPT] အလုပ်နဲ့ တည်ဆောက်ထားတဲ့ ကိရိယာကို သုံးပြီး ၁၅ မိနစ်ကနေ မိနစ် ၂၀ လောက် အချိန်ယူပြင်ဆင်ရုံပါပဲ။”

လုပ်ငန်းစဉ်သည် ပိုမြန်လာရုံသာမက ပို၍လည်း တစ်သမတ်တည်းဖြစ်လာသည်။ ယခင်က ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ရေးတာဝန်ခံများ၏ ကနဦးလိုအပ်ချက် စုဆောင်းသည့်နည်းလမ်းမှာ ဝန်ထမ်းရှာဖွေမှုတစ်ခုနှင့်တစ်ခု မတူညီခဲ့ပါ။ ယခု ကျွမ်းကျင်လုပ်သားဈေးကွက် လေ့လာဆန်းစစ်ရေးကိရိယာဖြင့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် တစ်သမတ်တည်းဖြစ်လာသဖြင့် ခန့်အပ်မည့်ဌာန၏ မန်နေဂျာတိုင်းသည် မည်သည့်ခန့်အပ်ရေးတာဝန်ခံနှင့် လုပ်ကိုင်သည်ဖြစ်စေ အရည်အသွေးတူညီသော ဒေတာနှင့် သုံးသပ်ချက်များကို ရရှိကြသည်။

Oracle ၏ အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်များစွာကို လည်ပတ်ရာတွင် ကူညီပေးသည့် Oracle Applications Lab အဖွဲ့သည် ကုမ္ပဏီ၏ ဒေတာအရာဝတ္ထုများ၊ ဆက်နွှယ်မှုများနှင့် စည်းမျဉ်းများကို စနစ်တကျ သတ်မှတ်ချိတ်ဆက်ထားသော ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခု တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် ရိုးရိုးစကားဖြင့် မေးထားသည့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာမေးခွန်းကို Codex ဖြင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော SQL query အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ လုပ်ငန်းသုံးအသုံးပြုသူက လိုချင်သည့်ရလဒ်ကို ဖော်ပြလိုက်လျှင် Codex က မည်သည့်အတွင်းပိုင်းစနစ်များကို ခေါ်ယူအသုံးပြုရမည်ကို ဆုံးဖြတ်ကာ အချက်အလက်များ စုဆောင်းပြီး သုံးသပ်ချက်၊ အစီရင်ခံစာ သို့မဟုတ် အက်ပ်တစ်ခုကို ပြန်ပေးသည်။

ဤနည်းလမ်းသည် ယခင်အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ကွာခြားသွားပြီဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အဖြေရှာရန် နှစ်နာရီခန့် ကြာမည့်မေးခွန်းကို မေးပြီးနောက် သူ့ထံလာရောက်ပြောပြခဲ့ကြောင်း Lam က ဆိုသည်။ သူမက Lam ကို “ကိရိယာအသစ်မှာ တောင်းဆိုချက် ထည့်လိုက်တာနဲ့ ချက်ချင်းနီးပါး အဖြေပြန်ရခဲ့တယ်” ဟု ပြောခဲ့သည်။ ယခင်က လူကိုယ်တိုင်လုပ်သည့်နည်းလမ်းဖြင့် ရလဒ်ကို ပြန်စစ်ကြည့်သောအခါ ကိန်းဂဏန်းများ အတိအကျ ကိုက်ညီနေခဲ့သည်။

လက်တွေ့အသုံးပြုနေသော စနစ်များကို ထိန်းသိမ်းသည့် အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းတွင် စနစ်ယုံကြည်စိတ်ချရမှု အင်ဂျင်နီယာများသည် Codex ကို သုံး၍ ချို့ယွင်းမှုဖြစ်စဉ်တစ်ခုနှင့် သက်ဆိုင်သော နောက်ခံအချက်အလက်များကို စုဆောင်းပြီး သင့်လျော်သည့် ဖြေရှင်းရေးလုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို အလိုအလျောက် ရယူကြသည်။ ထိုအင်ဂျင်နီယာများ (SRE များ) သည် အချက်အလက်လိုက်ရှာရသည့် အချိန်နည်းလာပြီး ဆုံးဖြတ်ချက်များကို လမ်းညွှန်ရာတွင် အချိန်ပိုပေးနိုင်လာကြသည်။ “အရင်က ဖြေရှင်းဖို့ တစ်နာရီကြာတဲ့ သာမန်ရိုးရှင်းတဲ့ ချို့ယွင်းမှုတစ်ခုကို အခု မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ပါပြီ” ဟု Lam က ပြောသည်။

Codex က အလုပ်များကို ပိုမိုတာဝန်ယူလာသော်လည်း ဤလုပ်ငန်းများကို လူက ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ အလိုအလျောက် လည်ပတ်နေခြင်းမဟုတ်ကြောင်း Lam က အလေးထားထောက်ပြသည်။ အခြေခံစနစ်ကို မှန်မှန်ကန်ကန် တည်ဆောက်ထားကြောင်း သေချာစေရန် လူတစ်ဦးဦးက တာဝန်ယူရဆဲဖြစ်သည်။

AI က ကိရိယာများကို တည်ဆောက်ပေးသော်လည်း ထွက်လာသည့်ရလဒ်အတွက် လူများကသာ တာဝန်ယူရဆဲဖြစ်သည်။ အထူးသတိပြုစရာ သင်ခန်းစာအချို့မှာ—

• သင့်လျော်သည့် ထိန်းချုပ်ကန့်သတ်ချက်များ ချမှတ်ပေးပါ။ “ကိုယ့်ရဲ့ စနစ်ဒီဇိုင်း၊ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ လုံခြုံရေးနဲ့ Codex ကို ကုဒ်ဘယ်လို ဖွဲ့စည်းရေးသားစေချင်သလဲဆိုတာတွေအတွက် ကိုယ်တိုင် သေသေချာချာ တာဝန်ယူဖို့ လိုနေဆဲပါ” ဟု Lam က ပြောသည်။

• သတ်မှတ်ချက်များအစား ရှေ့ပြေးနမူနာများ ပေးပါ။ “ပုံမှန်ဆို [ကျွန်တော့်စိတ်ကူးကို] စာရွက်ပေါ် ချရေးတယ်။ အခုတော့ ရှေ့ပြေးနမူနာအဖြစ် ပုံဖော်လိုက်တယ်” ဟု ဒုတိယဥက္ကဋ္ဌနှင့် သတင်းအချက်အလက်အရာရှိချုပ် (CIO) ၏ နည်းပညာအကြံပေး Barry Shilmover က ပြောသည်။

• ကုဒ်အတွက် တာဝန်ယူပါ။ “Codex နဲ့အတူ ကိုယ်တိုင် ပါဝင်မလုပ်ဘူးဆိုရင် ထိန်းသိမ်းပြုပြင်လို့မရတဲ့ ကုဒ်တွေ အများကြီးရှိနေတဲ့ အခြေအနေမျိုးကို ရောက်သွားလိမ့်မယ်” ဟု Lam က ပြောသည်။

Oracle အဖွဲ့သည် AI ဖြင့် ကုမ္ပဏီ၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်ပုံကို အလုံးစုံ ပြောင်းလဲနေသည်။ ဝန်ထမ်းခန့်အပ်ရေး၊ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရေးနှင့် အင်ဂျင်နီယာဌာနများအနှံ့ လုပ်ငန်းအဖွဲ့တစ်ခုစီက လိုချင်သည့်ရလဒ်ကို ဖော်ပြပြီး မည်သို့ပြီးမြောက်အောင် လုပ်မည်ဆိုသည်ကို Codex နှင့် ChatGPT ထံ အပ်နှံခဲ့ကြသည်။ ChatGPT နှင့် Codex အသုံးပြုသူ ထောင်နှင့်ချီ ရှိနေပြီဖြစ်သည့် Oracle တွင် ဝန်ထမ်းများသည် မရေမတွက်နိုင်သော အလုပ်တာဝန်များအတွက် AI ကို အသုံးပြုနေကြသည်။ Shilmover က “နောက်ထပ် ဖြေရှင်းရမယ့် ပြဿနာက ဘာလဲဆိုတာ မသိသေးတဲ့အတွက် အဖြေက ဘာလဲဆိုတာလည်း ကျွန်တော် မသိပါဘူး။ သိတာတစ်ခုကတော့ အဲဒါကို ဖြေရှင်းဖို့ ကျွန်တော် အရင်ဆုံးလုပ်မယ့်အရာတွေထဲမှာ Codex ကို အသုံးချတာ ပါမယ်ဆိုတာပါပဲ” ဟု ဆိုသည်။