ဉာဏ်ရည်တု စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း၏ အန္တရာယ်များ

(SeaPRwire) –   ၂၀၂၅ ခုနှစ်အစောပိုင်းမှစ၍ လပေါင်းများစွာကြာအောင် Reddit ပေါ်ရှိ စည်းလုံးညီညွတ်သော အွန်လိုင်းအသိုင်းအဝိုင်းတစ်ခုကို ဉာဏ်ရည်တု (AI) က မသိမသာ ထိုးဖောက်ဝင်ရောက်ခဲ့သည်။ ၎င်းသည် လူများ သဘောထားကောင်းမွန်သော ငြင်းခုံမှုများပြုလုပ်ကြသည့်၊ ၎င်းတို့၏ ထင်မြင်ချက်များကို မျှဝေကြပြီး အခြားသူများအား ၎င်းတို့၏ စိတ်ကို ပြောင်းလဲစေရန် ဖိတ်ခေါ်ကြသည့် လူမှုရေးပလက်ဖောင်း၏ ထောင့်တစ်နေရာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် The Atlantic ၏ အစီရင်ခံစာအရ၊ AI သည် စစ်မှန်သောလူတို့၏ စိတ်ကိုပြောင်းလဲရန် လုံလောက်သော ခိုင်မာသည့် အငြင်းပွားမှုများကို တီထွင်နိုင်ခြင်းရှိ၊ မရှိကို စမ်းသပ်ရန် နေရာပင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် AI သည် ထိုသို့လုပ်ဆောင်နိုင်သည်ကို တွေ့ရှိခဲ့ကြသည်။

သို့သော် ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် စိတ်ပျက်စရာကောင်းသည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် တစ်ခါတစ်ရံတွင် AI သည် လူတို့၏ အွန်လိုင်းမှတ်တမ်းများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ရရှိပြီး ၎င်းတို့၏ ထူးခြားသော ကိုယ်ပိုင်လက္ခဏာများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် မက်ဆေ့ချ်များကို ဖန်တီးခဲ့သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ အပြုအမူဆိုင်ရာ သိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဤဆက်သွယ်ရေးနည်းဗျူဟာကို “ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ ဆွဲဆောင်မှု” (personalized persuasion) ဟု ခေါ်ဆိုကြပြီး တစ်ခါတစ်ရံတွင် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်မှုသည် ဆွဲဆောင်မှုရှိနိုင်ပါသည်။ မိမိတို့၏ ထူးခြားသော စိတ်ဝင်စားမှုများနှင့် ကိုက်ညီသည့် အကြောင်းအရာများကို မလိုအပ်သော အမှိုက်များအစား မည်သူကမှ မလိုချင်ကြမည်နည်း။

သို့သော် AI သည် Reddit ပေါ်ရှိ AI အကောင့်များကဲ့သို့ လွယ်ကူစွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်သော လက္ခဏာများအပေါ် အခြေခံ၍ မက်ဆေ့ချ်များကို လျော့ရဲစွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းထက် ပိုမိုစိုးရိမ်စရာကောင်းသည့် အရာတစ်ခု၏ နိမိတ်ဖတ်နေပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ “နက်ရှိုင်းသော ပုံစံပြုခြင်း” (deep tailoring) ဟုခေါ်သည့် အရာကို ကျွမ်းကျင်လာပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အွန်လိုင်းကမ္ဘာများထဲသို့ မသိမသာ စိမ့်ဝင်လာပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ အနှစ်သာရကို လေ့လာကာ ထိုပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ကျွန်ုပ်တို့၏ ယုံကြည်ချက်များနှင့် ထင်မြင်ချက်များကို မလိုလားအပ်သော၊ အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သော နည်းလမ်းများဖြင့် တွန်းအားပေးနိုင်သည်။

စည်းရုံးဆွဲဆောင်မှု စိတ်ပညာကို လေ့လာသော ပါမောက္ခများအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် မကြာသေးမီက ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ စည်းရုံးဆွဲဆောင်မှုဆိုင်ရာ ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်းကျွမ်းကျင်သူများ၏ နောက်ဆုံးပေါ် သုတေသနပြုချက်များကို ပြည့်စုံစွာ စုစည်းပေးခဲ့ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ထင်မြင်ချက်မှာ ဆက်သွယ်ပြောဆိုသူများသည် ၎င်းတို့၏ ပရိသတ်နှင့်ပတ်သက်သည့် အခြေခံအချက်အလက်များကို မက်ဆေ့ချ်များ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းမှ အကျိုးအမြတ်ရရှိနိုင်သော်လည်း၊ နက်ရှိုင်းသော ပုံစံပြုခြင်း (deep tailoring) သည် ထိုကဲ့သို့ လွယ်ကူစွာရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များကို ကျော်လွန်သွားပါသည်။ ၎င်းသည် လူတစ်ဦး၏ အဓိကစိတ်ပညာ၊ ၎င်းတို့၏ အခြေခံယုံကြည်ချက်များ၊ ကိုယ်ပိုင်လက္ခဏာများနှင့် လိုအပ်ချက်များကို အသုံးပြု၍ မက်ဆေ့ချ်ကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်ဆန် ဖန်တီးပေးခြင်းဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ မက်ဆေ့ချ်များသည် လူတစ်ဦး၏ အရေးအကြီးဆုံးအရာနှင့် ကိုက်ညီပါက ပိုမိုစည်းရုံးဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ အရာတစ်ခုကို အကြောင်းပြချက်များစွာဖြင့် ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိသည် သို့မဟုတ် ကျင့်ဝတ်သိက္ခာမရှိဟု ယူဆနိုင်သော်လည်း မည်သည့်အကြောင်းပြချက်များက ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ကျင့်တရားဆိုင်ရာ သံလိုက်အိမ်မြှောင်အတွက် အရေးအကြီးဆုံးဖြစ်သည်ဟူ၍ လူများသည် ကွဲပြားကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ နိုင်ငံရေးအရ လစ်ဘရယ်ဆန်သော အမြင်များရှိသူများသည် တရားမျှတမှုကို ပိုမိုဂရုစိုက်ကြသဖြင့်၊ မူဝါဒတစ်ခုသည် မျှတသည်ဟူသော အငြင်းပွားမှုများဖြင့် ပိုမိုစည်းရုံးဆွဲဆောင်ခံရတတ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ နိုင်ငံရေးအရ ပိုမိုကွန်ဆာဗေးတစ်ဆန်သူများသည် ၎င်းတို့၏ လူ့အဖွဲ့အစည်းအပေါ် သစ္စာစောင့်သိမှုကို ပိုမိုဂရုစိုက်တတ်သဖြင့်၊ မက်ဆေ့ချ်တစ်ခုက ၎င်းတို့၏ အဖွဲ့လိုက်လက္ခဏာကို မူဝါဒတစ်ခုက ထောက်ခံသည်ဟု ငြင်းပွားသောအခါ ပိုမိုစည်းရုံးဆွဲဆောင်ခံရတတ်သည်။

၎င်းသည် အယူအဆအသစ်တစ်ခုလို ထင်ရသော်လည်း ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် AI-powered persuasion (AI စွမ်းအင်သုံး စည်းရုံးဆွဲဆောင်ခြင်း) အတွက် နှစ်ပေါင်းများစွာ လုပ်ဆောင်နေခဲ့ကြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ထဲမှ တစ်ဦးသည် မကြာသေးမီက IBM ၏ “Project Debater” နှင့်ပတ်သက်၍ ထုတ်လုပ်ခဲ့ရာ၊ ၎င်းသည် AI စနစ်အား ငြင်းခုံရန် လေ့ကျင့်ပေးရန် နှစ်ပေါင်းများစွာ အချိန်ယူခဲ့ပြီး ကျွမ်းကျင်သော လူသားငြင်းခုံသူများဖြင့် ထပ်တလဲလဲ ပြုပြင်မွမ်းမံခဲ့သည်။ ၂၀၁၉ ခုနှစ်တွင် တိုက်ရိုက်ပွဲတစ်ခုတွင် ၎င်းသည် လူသား ကမ္ဘာ့ချန်ပီယံ ငြင်းခုံသူကို အနိုင်ရခဲ့သည်။

အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ChatGPT မိုဘိုင်းအက်ပ်ကဲ့သို့သော AI ကိရိယာများ ပေါ်ပေါက်လာခြင်းနှင့်အတူ၊ မည်သူမဆို AI ကို ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်စည်းရုံးဆွဲဆောင်မှု ပန်းတိုင်များအတွက် အသုံးချနိုင်သည်။ ယေဘုယျ AI မှထုတ်လုပ်သော မက်ဆေ့ချ်များသည် လူသားမှထုတ်လုပ်သော မက်ဆေ့ချ်များကဲ့သို့ စည်းရုံးဆွဲဆောင်နိုင်ကြောင်း သိရသည်။

သို့သော် ၎င်းသည် “နက်ရှိုင်းသော ပုံစံပြုခြင်း” (deep tailoring) ကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသလား။

AI သည် အစုလိုက်အပြုံလိုက် အတိုင်းအတာဖြင့် ကိုယ်ပိုင်နက်ရှိုင်းသော ပုံစံပြုခြင်း (autonomous deep tailoring) ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက်၊ ၎င်းသည် အတူတကွ လုပ်ဆောင်ရမည့် အရာနှစ်ခု လိုအပ်သည်၊ ၎င်းသည် လုပ်ဆောင်ရန် အသင့်ရှိပုံရသည်။ ပထမအချက်မှာ လူတစ်ဦး၏ အဓိကစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်ကို လေ့လာရန် လိုအပ်သည်၊ သို့မှသာ မည်သည့်အချက်များကို အသုံးပြုရမည်ကို သိရှိမည်ဖြစ်သည်။ လက်ရှိတွင်ပင်၊ သုတေသနအသစ်များက AI သည် လူများ၏ Facebook ပို့စ်များမှ ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးများကို ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ မှန်ကန်စွာ ထောက်လှမ်းနိုင်ကြောင်း ပြသနေသည်။ ၎င်းသည် ထိုနေရာတွင် ရပ်တန့်မည်မဟုတ်ပါ။ Columbia Business School မှ ပါမောက္ခဖြစ်ပြီး စာအုပ်ရေးသားသူဖြစ်သူ Dr. Sandra Matz က ကျွန်ုပ်တို့အား ပြောကြားခဲ့သည်- “ခန့်မှန်းရန် ကြိုးစားနေသည့် အရာအားလုံးနီးပါးကို လူတို့၏ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခြေရာခံများအပေါ် အခြေခံ၍ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်သည်။”

ဒုတိယအဆင့်မှာ ဤမရှိမဖြစ်လိုအပ်သော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်များနှင့် ကိုက်ညီသော မက်ဆေ့ချ်များကို တီထွင်ခြင်းဖြစ်သည်။ တကယ်တော့၊ သုတေသနက GPT သည် လူတို့၏ ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးများ၊ တန်ဖိုးများနှင့် လှုံ့ဆော်မှုများနှင့် ကိုက်ညီသော ကြော်ငြာများကို တီထွင်နိုင်သည်ကို တွေ့ရှိထားပြီးဖြစ်ရာ ၎င်းတို့ကို ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် လူများအတွက် အထူးသဖြင့် ဆွဲဆောင်မှုရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းအား “လက်တွေ့ကျပြီး ရိုးရာဆန်သူတစ်ဦးအတွက်” ကြော်ငြာတစ်ခု ဖန်တီးပေးရန် ရိုးရှင်းစွာ တောင်းဆိုခြင်းဖြင့် ထိုထုတ်ကုန်သည် “ငွေကုန်ကြေးကျများမည်မဟုတ်ဘဲ အလုပ်ပြီးမြောက်စေမည်” ဟူသော အငြင်းပွားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့ရာ ၎င်းသည် ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေး ပစ်မှတ်ထားခံရသူများအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရစွာ ပိုမိုဆွဲဆောင်မှုရှိခဲ့သည်။

ဤစနစ်များသည် ပိုမိုရှုပ်ထွေးလာပြီး နက်ရှိုင်းသော ပုံစံပြုခြင်းကို အသုံးပြုလာပါလိမ့်မည်။ ထို့ကြောင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးပြုလုပ်ခြင်း၏ စွမ်းအားမှ လူများကို ကာကွယ်ရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။

စားသုံးသူဘက်မှကြည့်လျှင် အွန်လိုင်းတွင် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ ဆက်သွယ်မှုများ ဖြစ်ပေါ်နေကြောင်း သတိပြုသင့်ပါသည်။ တစ်စုံတစ်ရာသည် သင့်အတွက် အထူးပြုလုပ်ထားသည်ဟု ခံစားရပါက၊ ၎င်းသည် ထိုသို့ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ သင် အွန်လိုင်းတွင် သင့်ကိုယ်သင် အများကြီးမထုတ်ဖော်ဟု ခံစားရသော်လည်း၊ သင် ကလစ်လုပ်သည့်အရာများ၊ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုသည့်အရာများနှင့် ရှာဖွေသည့်အရာများမှတစ်ဆင့် တိတ်ဆိတ်သော သဲလွန်စများကို ချန်ထားဆဲဖြစ်သည်။ သင် သတိမထားမိဘဲ သဘောတူညီချက်များကို အသေးစိတ်မဖတ်ဘဲ ဝန်ဆောင်မှုစည်းကမ်းသတ်မှတ်ချက်များကို သဘောတူညီခဲ့သောအခါ ကြော်ငြာရှင်များအား ထိုအချက်အလက်များကို အသုံးပြုရန် ခွင့်ပြုချက်ပေးခဲ့ခြင်းလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ သင်၏ အွန်လိုင်းအပြုအမူများကို သုံးသပ်ခြင်းနှင့် VPN ကဲ့သို့သော ကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းသည် သင့်အား သင်၏ ထူးခြားသော စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ပရိုဖိုင်နှင့် ကိုက်ညီသော မက်ဆေ့ချ်များမှ ကာကွယ်ပေးနိုင်သည်။

သို့သော် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးသည် စားသုံးသူများအပေါ်တွင်သာ မရှိပါ။ ပလက်ဖောင်းများနှင့် မူဝါဒချမှတ်သူများသည် အကြောင်းအရာကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သည်ဟု တံဆိပ်တပ်သည့် စည်းမျဉ်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်ပြီး အဘယ်ကြောင့် သီးခြားမက်ဆေ့ချ်တစ်ခုကို သီးခြားလူတစ်ဦးထံ ပေးပို့ခဲ့ရသည်နှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်များကို ပေးသင့်သည်။ သုတေသနများက အသုံးပြုသည့် နည်းဗျူဟာများကို သိရှိပါက လူများသည် လွှမ်းမိုးမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ တွန်းလှန်နိုင်ကြောင်း ပြသသည်။ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အကြောင်းအရာများအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည့် ဒေတာအမျိုးအစားများအပေါ် ရှင်းလင်းသော ကာကွယ်မှုများလည်း ရှိသင့်ပြီး ပုံစံပြုလုပ်နိုင်သည့် အတိမ်အနက်ကို ကန့်သတ်သင့်သည်။ လူများသည် အွန်လိုင်းတွင် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆန်သော အကြောင်းအရာများကို မကြာခဏ လက်ခံကြသော်လည်း ၎င်းတို့သည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာလုံခြုံရေးကို စိုးရိမ်ကြပြီး ဤသဘောထားနှစ်ခုကြား နယ်နိမိတ်ကို လေးစားသင့်သည်။

ထိုသို့သော အကာအကွယ်များရှိနေသော်လည်း၊ အနည်းငယ်မျှသော ဆက်သွယ်ရေး အားသာချက်သည် မှားယွင်းသော လက်များထဲတွင် ရှိနေပါက စိုးရိမ်စရာဖြစ်ပြီး အစုလိုက်အပြုံလိုက် အတိုင်းအတာဖြင့် အသုံးပြုသောအခါ အထူးသဖြင့် စိုးရိမ်စရာဖြစ်သည်။ ဈေးကွက်တစ်ခုမှ အလားတူစျေးဝယ်သမိုင်းရှိသူများ ဝယ်ယူသည့် ထုတ်ကုန်များကို အကြံပြုခြင်းသည် တစ်မျိုးဖြစ်ပြီး၊ သင်၏ စိတ်ဝိညာဉ်ကို မသိမသာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး သတင်းအမှားများအဖြစ် ပေါင်းစပ်ထားသော ဟန်ဆောင်ထားသည့် ကွန်ပျူတာတစ်လုံးနှင့် ကြုံတွေ့ရခြင်းမှာ လုံးဝတစ်မျိုးဖြစ်သည်။ မည်သည့်ဆက်သွယ်ရေးကိရိယာကိုမဆို ကောင်းကျိုးအတွက်ဖြစ်စေ၊ ဆိုးကျိုးအတွက်ဖြစ်စေ အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော် ဤကိရိယာများသည် ထိန်းချုပ်၍မရလောက်အောင် ရှုပ်ထွေးမလာမီ ဆက်သွယ်ရေးတွင် AI ကို ကျင့်ဝတ်သိက္ခာရှိစွာ အသုံးပြုခြင်းဆိုင်ရာ မူဝါဒကို အလေးအနက် ဆွေးနွေးရန် ယခုပင် အချိန်ကျရောက်နေပြီဖြစ်သည်။