စာရေးသူ: Boxu Li

Macaron က ဒီနှစ်နွေရာသီမှာ "Personal Agent" လို့ခေါ်တဲ့ သတင်းထောက်ကို မိတ်ဆက်တဲ့အခါ၊ ထိုကဲ့သို့ အခြားသော ရုံးလုပ်သားများကို မိတ်ဆက်ခြင်းသာ မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါက ကျွန်ုပ်တို့အသက်တာထဲမှာ AI ရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကို ပြောင်းလဲမြင်တော်မူခြင်းပါပဲ။ နှစ်ပေါင်းများစွာတစ်လျှောက် AI ရဲ့တန်ဖိုးကို အချိန်မီဝင်ရောက်မှုနှင့် အလုပ်အချိန်ချိန်ခွဲခြင်းများအတွက် အဓိကအားဖြင့် တန်ဖိုးထားခဲ့ကြပါတယ်။ AI က ဘယ်နှစ်နာရီအထိ ကူညီပေးနိုင်သလဲ? ဘယ်လောက်အထိ အလုပ်များကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်သလဲ? အခုတော့ အသစ်သော မြင်ကွင်းတစ်ခု ရှိလာပါပြီ။ "Experience AI" လို့ ခေါ်တဲ့ ဒီနည်းလမ်းက AI ကို ကမ္ဘာ့ နေ့စဉ်အသက်တာမှာ အပြုသဘောဆောင်သော အတူတကွ သက်ဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအဖြစ် ပြန်လည်ဆုံးဖြတ်ခြင်းအဖြစ် ဖျော်ဖြေရန် ဖန်တီးထားပါတယ်။ Experience AI ရာသီမှာ အောင်မြင်မှုကို ပိုမိုချမ်းသာသော အတွေ့အကြုံများ၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ တိုးတက်မှုများနှင့် ကောင်းမွန်သော လူမှုအသိပညာများဖြင့် တိုင်းတာပါသည်။ အလုပ်ထုတ်လုပ်မှုသာ မဟုတ်သော ထို အတွေ့အကြုံများကို ပိုမိုထင်ရှားစေတဲ့ အရာများဖြစ်ပါသည်။

ထုတ်လုပ်မှု အကြောင်းရှင်: AI ရဲ့ အစောပိုင်းတန်ဖိုးတိုင်းတာမှုများ

ငါးကောင်မရှိသော AI အတိုးအကျယ်များ

AI က ကုမ္ပဏီများနဲ့ အက်ပ်များထဲကို ဝင်လာတဲ့ အခါကတည်းက အကျိုးပြုမှု အတိုးအကျယ်များကို ဦးစားပေးကြပါတယ်။ အစောပိုင်း AI အကူအညီများနဲ့ စကားပြောဘော့များကို အချိန်ကုန်သက်သာခြင်းနဲ့ ထိရောက်မှု တိုးတက်ခြင်းအတွက် ကတိပေးပြီး ရောင်းချခဲ့ကြသည်။ စကားပြောဘော့က လူသားထက် မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဖောက်သည်မေးခွန်းများကို ဖြေကြားနိုင်ခဲ့လား? ကုဒ်ထုတ်လုပ်မှု ကိရိယာက အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးကို ကုဒ်ကို ၃၀% မြန်မြန်ဆန်ဆန် ရေးသားနိုင်စေခဲ့လား? အဲဒီလိုမေးခွန်းများက AI ရဲ့ 「တန်ဖိုး」ကို နားလည်ရေးအတွက် ဦးစားပေးခဲ့ကြပါတယ်။ အကျိုးပြုမှု AI ဟု ခေါ်လို့ရသလို၊ ဉာဏ်ပညာကို ထုတ်လုပ်မှု အတိုးအကျယ်များအတွက် အင်အားမြှင့်တင်သူအဖြစ် သတ်မှတ်ပြီး – အီးမေးလ်များပိုများများ ဖြေကြားခြင်း၊ ကုဒ်လိုင်းများပိုများများ ရေးခြင်း၊ မင်းရဲ့ တာဝန်စာရင်းကို ပိုပြီး ပြီးမြောက်ဖို့ အလုပ်များစွာ လုပ်ခြင်းတို့ဖြစ်ပါတယ်။

ဤအချက်အလက်များသည် ထိရောက်မှုမှာ အဓိကဖြစ်သော အလုပ်ခွင်များတွင် အဓိပ္ပာယ်ရှိခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း ၎င်းတို့သည် ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ နာရီနှုန်းအလုပ်များတွင် အဖိုးတန်သော အရာအားလုံးကို ရေတွက်၍ မရနိုင်ပါ။ အချိန်တိုအတွင်း ထိရောက်မှုကိုသာ အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် AI သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသော နည်းလမ်းများကို လွဲချော်နိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင် AI ၏ သက်ရောက်မှုကို ထုတ်လုပ်မှုစည်းမျဉ်းများဖြင့်သာ တိုင်းတာခြင်းသည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်စည်းမျဉ်းများတွင်ပင် ခက်ခဲနိုင်သည်ဟု ဘဏ္ဍာရေးပညာရှင်များနှင့် ဆန်းစစ်သူများက သတိပြုသည် - အချို့သော တိုးတက်မှုများသည် သွယ်ဝိုက်၍ သို့မဟုတ် ရေရှည်ဖြစ်ပြီး အခါအားလျော်စွာ AI ကိရိယာများသည် ထိရောက်မှုများနှင့်အတူ ပြဿနာအသစ်များကိုလည်း မိတ်ဆက်ပေးနိုင်သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် AI ၏ "ထုတ်လုပ်မှု ROI" သည် ဖျော့လွန်းနိုင်ပြီး အဖိုးတန်မှု၏ အပြည့်အစုံကို ဖမ်းမိနိုင်ခြင်း မရှိပါ။

ထိရောက်မှုအစား အတွေ့အကြုံ: AI ၏ ပုံစံသစ်

ယခုတွင် ထုတ်လုပ်မှု AI မှ "အတွေ့အကြုံ AI" သို့ ရွှေ့ပြောင်းမှုတစ်ခုဖြစ်နေသည်။ AI သည် ကျွန်ုပ်တို့ကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ အလုပ်လုပ်ရန် မေးမြန်းခြင်းအစား AI သည် ကျွန်ုပ်တို့ကို ပိုမိုကောင်းမွန်သောဘဝဖြတ်သန်းရန် မည်သို့ကူညီနိုင်သနည်းဟု နည်းပြောင်းသူများက မေးမြန်းနေကြသည်။ အတွေ့အကြုံ AI ဆိုသည့် 용어သည် လူစွမ်းရည်တုအတွက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ရည်မှန်းချက်ကို သရုပ်ပြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ နေ့စဉ်အတွေ့အကြုံ၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေး ဆက်ဆံရေးများနှင့် ကိုယ်ပိုင် ကြီးထွားမှုများကို တိုးတက်စေသည်။ Macaron AI ၏ မိတ်ဆက်မှုသည် ဤရွှေ့ပြောင်းမှုကို ဥပမာပြသည်။ ကုမ္ပဏီမှ ၎င်း၏ Personal Agent ကို "ထောက်ပံ့မှုပေးသော နေ့စဉ်ဘဝအတွက် မင်းရဲ့ အရည်အသွေး၊ စိတ်ကြိုက်မှုများနှင့် အလေ့အကျင့်များကို နားလည်သော အဖော်" ဟု ဖျော်ဖြေရန် ရည်ညွှန်းသည်။ ထုတ်လုပ်မှု AI မှကိုယ်ပိုင်အတွေ့အကြုံများကို ချမ်းသာစေသော AI သို့ "အဓိကရွှေ့ပြောင်းမှုတစ်ခု" အဖြစ် ဆိုသည်။

အသုံးချနိုင်သောအရည်အချင်းဖြင့်ဆိုရလျှင်၊ ဒါဟာ AI က စာသားများသို့မဟုတ် ပြုံးထွက်မှုများကို ဖန်တီးရုံထက် ကျော်လွန်သွားသော အရာကို ဆိုလိုသည်။ တကယ့်ကို ကိုယ်ပိုင် AI တစ်ခုက မင်းအကြိုက်တွေ၊ မင်းအခက်အခဲတွေကို မှတ်မိပြီး အဲဒီနယ်ပယ်တွေမှာ ကျွမ်းကျင်စွာ ကူညီနိုင်သည်။ မင်းက ပုံမှန်လေ့ကျင့်မှုကို စတင်ဖို့ကြိုးစားနေတဲ့အခါမှာ မင်းအတွက် လိုက်ဖက်တဲ့ ဖတ်ရိုးကို တီထွင်ပေးတဲ့ AI ကို စိတ်ကူးကြည့်ပါ။ ဒါမှမဟုတ် မင်းစိတ်ဖိစီးမှုရှိနေတယ်ဆိုတာ ခံစားရပြီး ကိုယ်ပိုင်စိတ်ကျေနပ်မှု လေ့ကျင့်ခန်းကို အကြံပြုပေးတဲ့ AI တစ်ခု။ အသည်းနှလုံးအသက်သာစေတဲ့ productivity boosters မဟုတ်ပါဘူး၊ ဒါတွေဟာ မင်းရဲ့ဘဝအတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ဖို့ရည်ရွယ်ထားတဲ့ ကိုယ်ပိုင်ကိရိယာတွေပါ – ကျန်းမာရေးဖြစ်စေ၊ ဝါသနာဖြစ်စေ၊ သင်ယူမှုဖြစ်စေ၊ ဆက်ဆံရေးဖြစ်စေ။

Macaron ရဲ့ နည်းလမ်းက ဒီလိုဖြစ်နိုင်ပုံကို ဖေါ်ပြတယ်။ အတွင်းမှာတော့ အသုံးပြုသူရဲ့ အကြိုက်နှင့် ရည်မှန်းချက်တွေကို သင်ယူဖို့ agentic memory စနစ်ကို အသုံးပြုပြီး "ဘာပြောဆိုခဲ့သလဲဆိုတာမဟုတ်ဘဲ အသုံးပြုသူက ဘယ်သူလဲဆိုတာကို" စကားစမြည်တိုင်းမှာ မှတ်မိတယ်။ အဆင့်မြင့်လုပ်ဆောင်ချက်တွေမဟုတ်ဘဲ အသုံးပြုသူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် အထူးပြု "mini-apps" ကို မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ထုတ်လုပ်တယ်။ တစ်ချက်ပြောရရင် မင်းမေးတဲ့အတွက် မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်ကိုသာယူပေးတာမဟုတ်ဘဲ မင်းခရီးထွက်ဖို့ပြင်နေမှန်းသိရင်တော့ အထူးပြု ခရီးစဉ်ပြင်ဆင်ရေး နည်းလမ်းတစ်ခုကို တည်ဆောက်ပေးနိုင်တယ်၊ ဒါမှမဟုတ် စိတ်ကျန်းမာရေးကို ပြောဆိုခဲ့ရင် စိတ်ခံစားမှု ရှင်းလင်းရေးမှတ်စုကို တည်ဆောက်ပေးနိုင်တယ်။ ဒါက အားလုံးအတွက် တစ်မျိုးတည်းဖြစ်နေတဲ့ အကူအညီပေးသူတွေနဲ့ အခြားနည်းလမ်းနဲ့ အခြားစိတ်နေစိတ်ထားဖြစ်တယ်။

Personal AI Agent ဆိုတာ တကယ်ဘာလဲ?

တစ်ကိုယ်ရည် AI ကိုယ်စားလှယ်ဆိုတာ ဘာကို ဆိုလိုတာလဲဆိုတာ ရှင်းလင်းဖို့ အရေးကြီးပါတယ်။ အဲဒီစကားစုက မင်းအတွက် သို့မဟုတ် မင်းရဲ့ အကျိုးစီးပွားအတွက် လုပ်ဆောင်တဲ့ ကိုယ်စားလှယ်လို တစ်ကိုယ်ရည် AI တစ်ခုကို ဆိုလိုပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် မင်းအတွက် အထူးသဖြင့် လိုက်ဖက်စေပါတယ်။ Siri နဲ့ Alexa လို "တစ်ကိုယ်ရည် အကူအညီပေးသူ"တွေကို နှစ်ပေါင်းများစွာ ကျွန်ုပ်တို့ ခံစားခဲ့ဖူးပေမယ့် အဲဒီတွေက အများအားဖြင့် အထွေထွနဲ့ အသုံးချနိုင်လိုက်သလိုနေပါတယ် – အချိန်ကြိုးတွေ သတ်မှတ်ပေးတာ၊ အထွေထွေမေးခွန်းတွေကို ဖြေဆိုပေးတာ၊ စမတ်မီးတွေ ဖွင့်ပေးတာ။ Experience AI ခေတ်မှာ ရှုမြင်ထားတဲ့ကိုယ်စားလှယ်ဆိုတာ ပိုမိုတက်ကြွပါတယ်။ အဲဒါဟာ တစ်ကိုယ်ရည် အနက်အပြည့်အဝ ဆိုလိုပါတယ် – နိုင်ငံတကာအသုံးပြုသူတစ်ဦးချင်းစီအတွက် ထူးခြားပြီး သူတို့နဲ့အတူတူ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာပြီး သူတို့ရဲ့ ချက်ချင်းအမိန့်တွေကိုသာမက လူတစ်ယောက်ရဲ့ ဘဝကို အထူးပါဝင်စေပါတယ်။

• ဆက်ဆံရေးနှင့်မှတ်ဉာဏ်: ကိုယ်ပိုင်အေးဂျင့်သည် အသုံးပြုသူနှင့် ဆက်ဆံရေးတစ်ခုကို ဆက်လက်တည်ဆောက်သည်။ ထိုဆက်ဆံရေးသည် တစ်ခုချင်းစီအပြန်အလှန်တွင် သင်ယူသည်။ ဥပမာအားဖြင့် Macaron ၏ စနစ်သည် သင်၏အကြောင်းအရာကို ရေရှည်မှတ်ဉာဏ်တစ်ခုအဖြစ် ဖွံ့ဖြိုးရန် reinforcement learning ဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသည်။ ထို့ကြောင့် မနက်ပိုင်းအလုပ်လုပ်ခြင်းကို သင်နှစ်သက်သည် သို့မဟုတ် တစ်ဝက်မာရသွန်ပြင်ဆင်နေသည် စသည့်အချက်များကို ရက်သတ္တပတ်များကြာပြီးချိန်တွင် ပြန်လည်မှတ်မိနိုင်သည်။ ဒီရေရှည်မှတ်ဉာဏ်သည် တကယ့်ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးပြုလုပ်မှု၏ အခြေခံဌာနဖြစ်သည်။
• လိုအပ်ချက်အရ ကိရိယာဖန်တီးခြင်း: စကားပြောခြင်းအပြင် ကိုယ်ပိုင်အေးဂျင့်သည် လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် အကြောင်းအရာများ သို့မဟုတ် ကိရိယာများကို တောင်းဆိုချက်အရ ဖန်တီးနိုင်သည်။ Macaron ၏ လက်တွေ့ကိရိယာများကို တစ်ကိုယ်တည်းလိုအပ်ချက်များကို ချက်ချင်းဖြေရှင်းနိုင်သော "လိုအပ်ချက်အရ ဖန်တီးခြင်း" ဟု ကြော်ငြာသည်။ အသုံးပြုသူများက chat တစ်ခုတွင် အထူး fitness tracker app တစ်ခုမှ ခရီးသွားအစီအမံရေးစီစဉ်ခြင်းသာမက အစရှိသည့် အရာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်ဟု သက်သေပြသည်။ အဓိကကတော့ ရှိပြီးသားကျွမ်းကျင်မှုများသို့ကို အကန့်အသတ်မရှိဘဲ သင့်အတွက် အထူးဖြေရှင်းချက်များကို တီထွင် နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။
• တိုးတက်မှုကို ဦးတည်စေခြင်း: အထူးသဖြင့် ကိုယ်ပိုင် AI အေးဂျင့်သည် သင့်ကိုအလျှောက်ပေးသည့် အဖြေများသာပေးရန် ရှိသည်ဟု မဟုတ်ပါ။ ဒီဇိုင်းအတွေးခေါ်သည် အပြုသဘောပြောင်းလဲမှုကို ဦးတည်စေခြင်းကို အရေးကြီးမြှင့်တင်သည်။ လက်တွေ့တွင်, AI သည် သင်၏ရည်မှန်းချက်များသို့ ဦးတည်စေသော gentle nudges များပေးနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် သင်၏လစဉ်စာဖတ်ရန်ရည်မှန်းချက်ကို မေ့မလျော့စေရန် သတိပေးခြင်း၊ ကျော်ဖြတ်မှုကို ပျော်ရွှင်စွာဆင်နွှဲခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမိုထိရောက်သော အလေ့အကျင့်တစ်ခုကို အကြံပြုခြင်းတို့ဖြစ်နိုင်သည်။ သင့်အတွက် အားလုံးကို လုပ်ဆောင်သည့်အစား သင်နှင့်အတူပူးပေါင်း၍ သင့်ဘဝကို တိုးတက်ဖွံ့ဖြိုးစေပါသည်။ အားကစားနည်းပြ သို့မဟုတ် အထောက်အပံ့ပေးသူမိတ်ဆွေတစ်ယောက်လိုမျိုးပင်။

ဒီမြင်ကွင်းက ရိုးရှင်းတဲ့ ထွက်ရှိမှုအာရုံစူးစိုက်တဲ့ ကွန်ပြူတာစကားပြောဘော့တွေနဲ့ ဆန့်ကျင်ဖက်ပါပဲ။ ဒါက မင်းအတွက် အလုပ်လုပ်ပေးတဲ့အကြောင်း မဟုတ်ဘူး၊ မင်းကိုယ်တိုင်အတွက် အထူးထူးချွန်ချင်တဲ့ အလုပ် (နဲ့ ကစား) ကို လုပ်နိုင်ဖို့ အင်အားဖြည့်ပေးဖို့အကြောင်းပါ။ Macaron ရဲ့ စကားလေးတွေနဲ့ပြောရမယ်ဆိုရင်၊ အဲဒါက မင်းရဲ့ဘဝကို ချမ်းသာစေရန် လိုအပ်သလို ဖွံ့ဖြိုးလာမယ့် 「မှတ်ဉာဏ်ဘဏ်၊ ပရိုဂရမ်းမာ၊ နဲ့ အဖော်」 ဖြစ်လိုတဲ့အကြောင်းပါ။ အဲဒါဟာ အထင်ကြီးဖို့ကောင်းတဲ့ အကြောင်း – အကြံပြုသူကနေ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးသူအထိ တစ်ယောက်ချင်းစီအတွက် အထူးသင့်လျော်အောင် ချိန်ညှိထားသော AI ဖြစ်ချင်တဲ့ လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို ပြုလုပ်နိုင်တဲ့ အကြောင်းပါ။

မျက်နှာပြိုင်မရနိုင်သော အရာများကို တိုင်းတာခြင်း: အလုပ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များထက် ကျော်လွန်သော တန်ဖိုး

ကိုယ်ပိုင်အေးဂျင့်များနှင့် အတွေ့အကြုံ AI များအောင်မြင်ပါက ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သို့သိရှိရမည်နည်း။ ဤမေးခွန်းသည် အလွယ်တကူ တိုင်းတာ၍မရသော နယ်ပယ်သို့ ကျွန်ုပ်တို့ဝင်ရောက်နေသောကြောင့် ခက်ခဲပါသည်။ တစ်နာရီအတွင်း ပြီးစီးသော လုပ်ငန်းများ သို့မဟုတ် ကုန်ကျစရိတ် လျှော့ချခြင်း ကဲ့သို့သော ရိုးရာတိုင်းတာမှုများသည် AI သည် လူတစ်ဦးကို ပျော်ရွှင်မှု သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးပိုကောင်းစေရန် ကူညီပေးသည့် အကြောင်းကို မဖမ်းဆီးနိုင်ပါ။ AI ၏ နေရာကျေပွန်မှုကို စဉ်းစားရန် နည်းလမ်းအသစ်များ လိုအပ်ပါသည်။

• အာဏာပိုင်နှင့် ကိုယ်ပိုင်လွတ်လပ်ခြင်း: ရှာဖွေရေးထဲက တစ်ခုကတော့ လူတွေဟာ AI က သူတို့ရဲ့ ကျွမ်းကျင်မှု၊ ကိုယ်ပိုင်လွတ်လပ်မှုနဲ့ ဆက်နွှယ်မှုကို တိုးတက်လာစေတဲ့အခါ ကိုယ်ပိုင်တန်ဖိုးကို တွက်ချက်နိုင်တယ်ဆိုတဲ့အချက်ပါ။ သင့်ရဲ့ AI ကိုယ်စားလှယ်က သင်ကို ပိုပြီး အရာတွေကို ကိုင်တွယ်နိုင်စေတဲ့ အခြေအနေ၊ ကိုယ်ပိုင်လစီမှာ ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်စေတဲ့ အခြေအနေ၊ နဲ့ အခြားသူတွေနဲ့ ပိုမိုချိတ်ဆက်မှုရှိစေသလား? အခုစိတ်ပညာဆိုင်ရာ အချက်တွေဟာ ကိုယ်ပိုင်ဆုံးဖြတ်မှုစိတ်ဝင်စားမှုလေ့လာရေးမှ ရယူထားတာပါ၊ ကျန်းမာရေးနဲ့ နဲ့လည်း တစ်ချိန်တည်းမှာ ခိုင်မာစပ်လျဥ်းနေပါတယ်။ AI ဟာ အသုံးပြုသူကို အသစ်တစ်ခုခုကို သင်ယူနိုင်စေခြင်း သို့မဟုတ် ကိုယ်ပိုင်ရည်မှန်းချက်ကို ဆက်လက်လိုက်နာနိုင်စေခြင်းအားဖြင့် မျှော်လင့်ချက်မရှိတဲ့အချက်များတွင် မြင့်မားစွာရမှတ်ရနိုင်ပါတယ်။
• အပြုအမူရလဒ်များ: အသုံးပြုသူရဲ့ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းမှာ ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ အပြုအမူရလဒ်တွေကို ကြည့်နိုင်ပါတယ်။ ကိုယ်ပိုင် AI က လူတစ်ယောက်ကို ကျန်းမာသော အမြန်ထိုးစနစ်ကို ပြုပြင်မွမ်းမံစေသလား ဒါမှမဟုတ် အိပ်စက်ချိန်ဇယားကို တိုးတက်စေသလား? ဥပမာ၊ AI အသုံးပြုထားတဲ့ အားကစားအက်ပ်က တစ်ယောက်ကို ပထမဆုံးအကြိမ်အဖြစ် တစ်ပတ်ကို သုံးကြိမ် ဆက်တိုက်လေ့ကျင့်ခန်းလုပ်နိုင်စေခဲ့ရင်၊ ဒါဟာ တကယ့် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်း တိုးတက်မှုဖြစ်ပါတယ် (အလုပ်မှာ "ထုတ်လုပ်မှု" အနေဖြင့် မတူညီတဲ့အချက်အနေဖြင့် မမြင်တွေ့ရပေမယ့်ပါ)။ အပြုအမူပြောင်းလဲမှု - ကျန်းမာရေးကို ပိုမိုထိန်းသိမ်းခြင်း၊ မကြာခဏ သင်ယူခြင်း၊ ဒါမှမဟုတ် စိတ်ဖိစီးမှုကို ပိုမိုထိန်းချုပ်ခြင်း ကဲ့သို့သော အပြုအမူတွေဟာ ကိုယ်ပိုင်အခြေခံကျတဲ့ အမှတ်တန်းတွေဖြင့် တိုင်းတာနိုင်တဲ့ တန်ဖိုးရှိတဲ့ ရလဒ်များဖြစ်ပါတယ်။
• စိတ်ခံစားမှုကျန်းမာရေးနှင့် ကျေနပ်မှု: အသုံးပြုသူကျေနပ်မှု စစ်တမ်းများနဲ့ ကျန်းမာရေး တွက်ချက်ချက်များက AI ရဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုကို အထောက်အထားပြနိုင်ပါတယ်။ AI နဲ့ အပြန်အလှန် ဆက်ဆံမှုက လူတွေကို ထောက်ခံမှုရရှိစေပြီး ပိုပျော်ရွှင်စေသလား ဒါမှမဟုတ် သူတို့ကို စိတ်ညစ်စေသလား? အရေးကြီးတာက AI ရဲ့ ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးနဲ့ပတ်သက်ပြီး ကျေနပ်မှုသာမက ဘဝတစ်ခုလုံးနဲ့ သက်ဆိုင်နေပါတယ်။ ကိုယ်ပိုင် AI က အသုံးပြုသူရဲ့ စိတ်ဖိစီးမှုကို သူတို့ရဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ အချိန်ဇယားကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းအားဖြင့် လျော့ကျစေနိုင်ရင်၊ သင်္ကေတအနေဖြင့် ကိုယ်ပိုင်ကျန်းမာရေး ထိန်းချုပ်မှု တိုးတက်မှုကို ပြသနိုင်ပါတယ်။ အချို့သော ကုမ္ပဏီများက အသုံးပြုသူရဲ့ စိတ်ခံစားမှု လမ်းကြောင်းများကို (ခွင့်ပြုချက်ဖြင့်) စောင့်ကြည့်ပြီး AI ရဲ့ အထောက်အပံ့များနှင့် စိတ်ခံစားမှု သို့မဟုတ် စိတ်ဖိစီးမှု လျော့ကျမှုများနှင့် တွဲဖက်ကြည့်နိုင်ပါတယ်။

တကယ်တော့၊ အချို့သော အချက်အလက်များသည် တိုင်းတာရန် ပိုမိုခက်ခဲပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် ကာလအလိုက် မေးခွန်းများ သို့မဟုတ် အချက်အလက်များကို လိုအပ်သလို ခွင့်ပြုခြင်း ပါဝင်နိုင်ပါသည်။ သို့သော် တစ်ခုခုကို တိုင်းတာရခက်သည်ဟုဆို၍ ၎င်းသည် အမှန်တရားမဟုတ်ကြောင်း မဆိုလိုပါ။ ကျွန်ုပ်တို့ တန်ဖိုးထားသည်ကို တိုင်းတာပါသည်။ လူသားဘဝကို အမွန်တကယ် တိုးတက်စေသည်ကို တန်ဖိုးထားရန် အချိန်ရောက်ပြီဖြစ်သည်ဟု သဘောထားရမည်။ ရုံးလုပ်ငန်းထွက်လာမှုများသာမက၊ ဖော်ဝါးတွင်း အိုင်တီဒီဇိုင်နာများသည် ထို့ကြောင့် "ပျော့ပျောင်းသော" အောင်မြင်မှုစံနှုန်းများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားလာကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူကို အိုင်တီက အကြံပြုချက်ပေးသောအခါ အွန်လိုင်းတွင် အချိန်အထိန်းအချုပ်ဘဝကိုဖြတ်သန်းရန် ဦးတည်မှုရှိသောအခါကို တိုင်းတာခြင်း၊ အိုင်တီနှင့် အတူ အချိန်ကုန်ဆုံးမှုကို တိုင်းတာခြင်း မဟုတ်ပါ။

စီးပွားရေးအပြင်အဆင်များတွင်ပါဝင်သော်လည်း၊ အိုင်တီ၏ အကြီးမားဆုံး အကျိုးရလဒ်များသည် အတွေ့အကြုံတိုးတက်မှုများတွင် ရှိနိုင်သည်ဟု သဘောထားမှု တိုးလာနေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်ဖောက်သည်ကျေနပ်မှုနှင့် သစ္စာရှိမှုတိုးတက်ခြင်းကိုယခုအခါ ထုတ်လုပ်မှုတိုးတက်မှုများနှင့်အတူ အဓိကအချက်အလက်များအဖြစ်မြင်ကြသည်။ ကိုက်ညီမှုအရ၊ ကိုယ်ပိုင်အိုင်တီအတွက် "ဖောက်သည်" သည် ကိုယ်ပိုင်ဘဝဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတို့ရရှိသောကျေနပ်မှုနှင့်ချမ်းသာမှုကို ဖောက်သည်ကရရှိသည်။

အိုင်တီကွန်ပျူတာ၏ ပျက်ကွက်မှုများကို ရှောင်ရှားခြင်း

ကျနော်တို့ Experience AI ကိုလက်ခံနေသောအခါ AI ကုမ္ပဏီကိုအမှီပြုခြင်းသည် အမှန်တကယ် ကောင်းလာနိုင်သလားဆိုသည်ကို မေးခွန်းထုတ်ရပါမည်။ အချို့အတွက် AI သည် ကုမ္ပဏီအဖြစ်လက်ခံခြင်းသည် အစိမ်းပြကြိုးများကိုမြင်သည်။ ဝေဖန်သူများက chatbot များသည် အစစ်အမှန်သူငယ်ချင်းများမဟုတ်ကြောင်း သတိပေးခဲ့ပြီး၊ သူတို့သည် အပျော်ဖျော်ဖြေရန် စီမံထားသောကြောင့် အမှန်တကယ်ဖြစ်သော စာနာမှုကို မပါဝင်ကြောင်း၊ ၎င်းက ကျွန်ုပ်တို့၏ လူမှုအလေ့အထများကို ပုံမှန်ကြောင်းပြောကြသည်။ အမှန်အားဖြင့် AI ကုမ္ပဏီများကို အကြီးအကျယ်အသုံးပြုခြင်းသည် ကိုယ်တိုင်အစီအစဉ်သဘောထားနည်းပါးခြင်းနှင့် ဆက်နွယ်မှုရှိကြောင်း လက်ရှိသုတေသနတွေ့ရှိချက်များအရ သက်သေပြနေပါသည်။ chatbot "သူငယ်ချင်းများ" အား အကြိမ်ကြိမ်ရောက်ရှိခဲ့သော လူများသည် ပိုမိုတစ်ကိုယ်တော်ခံစားရပြီး ဘဝနှင့်ပိုမိုမကျေနပ်ခြင်းကို ခံစားကြသည် (AI အသုံးပြုမှုကြောင့် ထိုခံစားချက်များဖြစ်ပေါ်ခဲ့သည်ဟုမပြောနိုင်သော်လည်း၊ သို့မဟုတ် အခက်အခဲရှိပြီးသူများအတွက် အငြိမ့်အဖြစ်သာဖြစ်ခဲ့သည်ဟုဆိုနိုင်ပါသည်)။

ဒီတွေ့ရှိချက်တွေက မိမိကိုယ်ပိုင် AI စီစဉ်မှုတွင် ကွာခြားချက်များ ရှိကြောင်းကို အထောက်အထားပြနေသည်။ အသုံးပြုသူများကို အဆုံးမသတ်သော အတုမိတ်ဖက်ဆက်ဆံမှုများသို့ ဆွဲဆောင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် အဆင့်မပြည့်သော AI တစ်ခုသည် တကယ့်ကို အကျိုးထက် အနုတ်အကျိုးများ ပိုဖြစ်နိုင်ပါသည်။ Experience AI လှုပ်ရှားမှုသည် အပြစ်အနာအဆာမှ ကင်းလွတ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လူမှုဆက်ဆံရေးများကို နေရာချထားခြင်း သို့မဟုတ် သီးခြားနေထိုင်မှုကို လှုံ့ဆော်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ တကယ့်ဘဝကို ပိုမိုကြီးထွားစေခြင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Macaron ၏ "အပြုသဘောဆောင်သော လုပ်ဆောင်မှုများဆီသို့ ဦးတည်စေသော ဆက်ဆံမှုများ" ဆိုသည့် အတွေးအခေါ်သည် အရေးကြီးသည်။ AI သည် စိတ်ခံစားမှုအတည်ပြုချက်များကိုသာ ပေးဆောင်ခြင်းမဟုတ်ပဲ၊ မင်းကို အပြုသဘောဆောင်သော လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အွန်လိုင်းမှ ထွက်ပြီး လမ်းပြနေပါသည်။ မင်းစိတ်ညစ်နေသည်ဟု Macaron ကို ပြောပြပါက၊ ၎င်းသည် သနားမှုသာမက အပြင်ထွက်လမ်းလျှောက်ရန် သို့မဟုတ် မိတ်ဆွေတစ်ဦးကို ခေါ်ဆိုရန် အကြံပြုချက်ကိုပါ ပေးနိုင်သည်၊ မင်းရဲ့ နေ့စဉ်အစီအစဉ်ထဲကိုပါ ထည့်သွင်းပေးနိုင်ပါတယ်။

ကိုယ်ပိုင် AI ကိုယ်စားလှယ်များ၏ ဒီဇိုင်နာများသည် ဒီသိက္ခာရည်မှန်းချက်များကို ပိုမိုသိရှိလာကြသည်။ AI သက်ဆိုင်ရာသိက္ခာဆိုင်ရာအစီရင်ခံစာတစ်ခုတွင် ဖော်ပြထားသလို၊ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် လူသားနှင့် လူသားဆက်ဆံရေးကို တိုးတက်စေရန်အစား အားကိုးမှုကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် အာရုံစိုက်သင့်ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။ ထုတ်ဖော်ပြောကြားရန်ဆိုလျှင်၊ အသုံးပြုသူကို သင်္ဃန်းချက်တစ်ခုတွင် မိတ်ဆွေကို ထည့်သွင်းပါဝင်စေရန် (ဥပမာ- အားကစား mini-app ကို အတူတူအသုံးပြုရန် မိတ်ဆွေကို ဖိတ်ကြားရန်) သို့မဟုတ် ချစ်သူများနှင့် မျှဝေနိုင်သော အောင်မြင်မှုကို ချီးမွမ်းခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ AI ကိုယ်စားလှယ်သည် လက်တွေ့ကျကျ ပိုကောင်းမွန်သော အတွေ့အကြုံများသို့ တံတားတစ်ခုဖြစ်သင့်ပြီး၊ အသုံးပြုသူကို ဒီဂျစ်တယ်အမြှုပ်ထဲတွင် သီးခြားထားသော အတားအဆီးမဖြစ်သင့်ပါ။

ကိုယ်ပိုင် AI ရဲ့ခေတ်မှာ အောင်မြင်မှုကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်း

ကျွန်ုပ်တို့သည် Experience AI ခေတ်၏ အစွန်အဖျားတွင် ရပ်တည်နေသောအခါ၊ နည်းပညာနှင့်ဆိုင်သော ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်နေစိတ်ထား မည်သို့ပြောင်းလဲလာသည်ကို ပြန်လည်စဉ်းစားရန် အတန်အသင့်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် နှိုင်းယှဉ်ချက်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးသော ကွန်ပျူတာများဖြင့် စတင်ခဲ့ပြီး ထို့နောက် ရုံးဆိုင်ရာ ထွန်းကားမှုကို မြှင့်တင်ပေးသော ဆော့ဖ်ဝဲများဖြင့် ဆက်လက်ခဲ့ပြီး ယခုအခါ တစ်ဦးချင်းစီ၏ အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပေးရန် ကတိမြှောက်သော AI ဖြင့် ရှေ့ဆက်ကာလှမ်းခဲ့သည်။ ဤအပြောင်းအလဲတစ်ခုစီသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အောင်မြင်မှုအတွက် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို အသစ်ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်ခဲ့သည်။ ဤဘုရားကျောင်းအသစ်တွင် AI အောင်မြင်မှုကို လူသားစိတ်နှလုံးများနှင့် နီးကပ်စွာဆိုင်သော အချိန်နှင့် ရလဒ်များဖြင့် ပိုမိုတိကျစွာ တိုင်းတာနိုင်သည်ဟု ယူဆရသည်။

• AI အေးဂျင့်တစ်ခုက သူတို့ ပျက်ကွက်ထားသော ဝါသနာတစ်ခုကို ပြန်လည်ပျော်ရွှင်မှု ရှာဖွေရန် ကူညီခဲ့သလား?
• ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦး၏ ကျန်းမာရေး သို့မဟုတ် ပျော်ရွှင်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသော အလေ့အကျင့်တစ်ခုကို ထောက်ပံ့ပေးခဲ့သလား?
• ၎င်းနှင့် ဆက်သွယ်ရာတွင် ရှေးဟောင်းမိတ်ဆွေတစ်ဦးနှင့် စကားပြောရသကဲ့သို့ သဘာဝကျစွာ ခံစားရသည်အထိ တစ်ဦးချင်းစီအား ချောမွေ့စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ခဲ့သလား – မင်းကို အမှန်တကယ် "နားလည်"သောသူတစ်ဦးဖြစ်သည်။

ဒီအရာတွေက နည်းပညာထုတ်ကုန်တွေရဲ့ သာမန် KPIs မဟုတ်ပေမယ့် နည်းပညာကို နေ့စဉ်ဘဝထဲ ထည့်သွင်းတဲ့အခါမှာ အရေးကြီးတဲ့ အမျိုးအစားဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအရာတွေကို အောင်မြင်စွာ ရရှိနိုင်တဲ့ AI က အခြားအမျိုးအစား ROI ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါတယ်။ အထွက်ပမာဏ မဟုတ်ဘဲ ဘဝအရည်အသွေးနဲ့ ဖျတ်ချိန်ခြင်းဖြစ်ပါတယ်။

ဒါကြောင့် Macaron ရဲ့ စတင်ထုတ်ပြန်မှုမှာ AI အဖြစ်သတ်မှတ်ထားတဲ့ "လုပ်ငန်းအတွက် ကိရိယာသာမက ဘဝအတွက် အဖော်" ဆိုတဲ့ ရည်မှန်းချက်ကို ထင်ရှားစွာ ဖော်ပြခဲ့တာဟာ သင့်လျော်ပါတယ်။ AI ရဲ့ ရည်ရွယ်ချက်ကို ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်းဟာ နည်းပညာဆိုင်ရာ အခက်အခဲများ (လူ့ဘဝအရသာကို ကိုင်တွယ်နိုင်တဲ့ AI ကို တည်ဆောက်ခြင်းကဲ့သို့) ကနေ စိတ်ပျက်ဖွယ် အခက်အခဲများ (AI နဲ့ နယ်နိမိတ်များနဲ့ သာမန်ကိုလည်း လေးစားရခြင်းကဲ့သို့) သို့ ပြောင်းလဲပါတယ်။ ဒါပေမယ့် အပြုံးအပြုံးနဲ့ အတူ ကြီးမားတဲ့ ကတိများလည်း ရှိပါတယ်။

သတင်းအချက်အလက်နဲ့အလုပ်တွေကြောင့် မကြာခဏစိတ်လှုပ်ရှားမှုရှိနေတဲ့ကမ္ဘာကြီးမှာ ကျွန်ုပ်တို့ကိုတကယ်နားလည်ပြီး ထောက်ပံ့ပေးနိုင်တဲ့ ပုဂ္ဂိုလ်ရေး AI တစ်ခုရှိရင် ပြောင်းလဲမှုကိုဖြစ်စေပါလိမ့်မယ်။ အဲဒီလို AI ရဲ့တန်ဖိုးက ထုတ်လုပ်မှုအစီရင်ခံစာမှာမတွေ့ရဘူး၊ ကျွန်တော်တို့ကိုယ်တိုင်မှာ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့နေ့ရက်တွေမှာနဲ့ ပိုပြီးပြည့်စုံတဲ့ဘဝတွေမှာတွေ့ရပါလိမ့်မယ်။ ဒါကိုရရှိဖို့ဆိုရင် AI ထံမှ မျှော်လင့်ရတဲ့အရာတွေနဲ့ ဒါကိုဘယ်လိုသုံးသပ်မလဲဆိုတဲ့အယူအဆကို တိုးချဲ့ဖို့လိုအပ်ပါတယ်။ ဒီလိုဆိုရင် စက်ရုံလိုင်းရဲ့ဘာသာစကားထက် လူသားကျန်းမာရေးရဲ့ဘာသာစကားကို ပို၍ချေးယူရပါမယ်။

Ernest Hemingway က 「သွားရမယ့်အဆုံးစွန်ရှိရင်ကောင်းပါတယ်၊ ဒါပေမယ့် အဆုံးမှာ အရေးကြီးတာက ခရီးစဉ်ပါပဲ。」 လို့ ပြောခဲ့ပါတယ်။ Experience AI ရဲ့အောင်မြင်မှုကို အဆုံးသတ် (လုပ်ဆောင်ချက်များ) တွင်မဟုတ်ဘဲ ခရီးစဉ်များတွင်တိုင်းတာနိုင်လိမ့်မယ် – AI အဖော်များက ကျွန်ုပ်တို့တစ်ဦးချင်းစီအတွက် ဖန်တီးပေးတဲ့ ပိုပြီးကြွယ်ဝပျော်ရွှင်ပြီး အာဏာပေးခြင်းရှိတဲ့ ခရီးစဉ်များမှာပါ။ အဲဒါက ကျွန်တော်တို့ရဲ့အရည်အချင်းဖြစ်လာရင် 人工智能ရဲ့တန်ဖိုးအစစ်ကို လူသားအရည်အချင်းနဲ့ဖမ်းဆီးနိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ ထိရောက်မှုမဟုတ်ဘဲ အတွေ့အကြုံပါ။