តើ​តួនាទី​របស់​បច្ចេកវិទ្យា​ធំៗ​ក្នុង​ AI ជា​អ្វី?

ចម្លើយខ្លី៖ បច្ចេកវិទ្យាធំៗមានសារៈសំខាន់នៅក្នុង AI ពីព្រោះវាគ្រប់គ្រងលើចំណុចសំខាន់ៗដែលមិនគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ - ការគណនា វេទិកាពពក ឧបករណ៍ ហាងកម្មវិធី និងឧបករណ៍សហគ្រាស។ ការគ្រប់គ្រងនោះអនុញ្ញាតឱ្យវាផ្តល់ហិរញ្ញប្បទានដល់ម៉ូដែលព្រំដែន និងដឹកជញ្ជូនមុខងារទៅកាន់មនុស្សរាប់ពាន់លាននាក់យ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ប្រសិនបើអភិបាលកិច្ច ការគ្រប់គ្រងភាពឯកជន និងអន្តរប្រតិបត្តិការខ្សោយ ឥទ្ធិពលដូចគ្នានេះនឹងធ្វើឱ្យការចាក់សោរ និងការប្រមូលផ្តុំអំណាចកាន់តែរឹងមាំ។

ចំណុចសំខាន់ៗ៖

ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ៖ ចាត់ទុកការគ្រប់គ្រងលើ cloud បន្ទះឈីប និង MLOps ជាចំណុចស្ទះចម្បងរបស់ AI។.

ការចែកចាយ៖ រំពឹងថាការអាប់ដេតវេទិកានឹងកំណត់អត្ថន័យនៃ "AI" សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ភាគច្រើន។

ការរក្សាច្រកទ្វារ៖ ច្បាប់ហាងកម្មវិធី និងលក្ខខណ្ឌ API កំណត់ដោយស្ងាត់ៗថាមុខងារ AI មួយណាដែលដឹកជញ្ជូន។

ការគ្រប់គ្រងអ្នកប្រើប្រាស់៖ ទាមទារការឈប់ជ្រើសរើសច្បាស់លាស់ ការកំណត់ប្រើប្រាស់បានយូរ និងការគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកគ្រប់គ្រងដែលដំណើរការ។

ការទទួលខុសត្រូវ៖ តម្រូវឱ្យមានកំណត់ហេតុសវនកម្ម តម្លាភាព និងផ្លូវប្តឹងឧទ្ធរណ៍សម្រាប់លទ្ធផលដែលបង្កគ្រោះថ្នាក់។

🔗 អនាគតនៃ AI៖ និន្នាការ និងអ្វីដែលនឹងកើតឡើងបន្ទាប់
នវានុវត្តន៍ ហានិភ័យ និងឧស្សាហកម្មសំខាន់ៗ ត្រូវបានផ្លាស់ប្តូររូបរាងឡើងវិញក្នុងរយៈពេលមួយទសវត្សរ៍បន្ទាប់។.

🔗 គំរូមូលដ្ឋាននៅក្នុង AI ដែលអាចបង្កើតបាន៖ ការណែនាំសាមញ្ញមួយ
ស្វែងយល់ពីរបៀបដែលគំរូគ្រឹះផ្តល់ថាមពលដល់កម្មវិធី AI បង្កើតថ្មីទំនើប។.

🔗 តើក្រុមហ៊ុន AI ជាអ្វី ហើយវាដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេច
ស្វែងយល់ពីចរិតលក្ខណៈ ក្រុម និងផលិតផលដែលកំណត់អាជីវកម្មដែលផ្តោតលើ AI ជាចម្បង។.

🔗 កូដ AI មើលទៅដូចអ្វីនៅក្នុងគម្រោងពិតៗ
សូមមើលឧទាហរណ៍នៃគំរូកូដ ឧបករណ៍ និងលំហូរការងារដែលជំរុញដោយ AI។.

ចូរយើងប្រឈមមុខនឹងវាមួយវិនាទី - "ការសន្ទនា AI" ភាគច្រើនរអិលហួសពីផ្នែកដែលមិនគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ដូចជាការគណនា ការចែកចាយ ការផ្គត់ផ្គង់ ការអនុលោមតាមច្បាប់ និងការពិតដ៏ឆ្គងដែលនរណាម្នាក់ត្រូវចំណាយសម្រាប់ GPU និងអគ្គិសនី។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗរស់នៅក្នុងផ្នែកដែលមិនគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ទាំងនោះ។ ដែលជាមូលហេតុដែលវាសំខាន់ខ្លាំងណាស់។ 😅 ( IEA - ថាមពល និង AI , NVIDIA - ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃវេទិកាសន្និដ្ឋាន AI )

---

តួនាទី AI របស់ Big Tech ជាភាសាសាមញ្ញ 🧩

នៅពេលដែលមនុស្សនិយាយថា "បច្ចេកវិទ្យាធំ" ជាធម្មតាពួកគេមានន័យថាក្រុមហ៊ុនវេទិកាយក្សដែលគ្រប់គ្រងស្រទាប់សំខាន់ៗនៃកុំព្យូទ័រទំនើប៖

• ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ Cloud (កន្លែងដែល AI ដំណើរការ) ☁️ ( ឯកសារ Amazon SageMaker AI , ឯកសារ Azure Machine Learning , ឯកសារ Vertex AI )

• ឧបករណ៍ និងប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ (ដែល AI មកដល់) 📱💻 ( Apple Core ML , Google ML Kit )

• ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីកម្មវិធី និងទីផ្សារ (កន្លែងដែល AI រីករាលដាល) 🛒 ( គោលការណ៍ណែនាំសម្រាប់ការពិនិត្យកម្មវិធី Apple , សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ Google Play )

• បំពង់ទិន្នន័យ និងជង់វិភាគ (កន្លែងដែល AI ត្រូវបានផ្គត់ផ្គង់) 🍽️

• កម្មវិធីសហគ្រាស (កន្លែងដែល AI អាចរកប្រាក់បាន) 🧾

• ភាពជាដៃគូបន្ទះឈីប និងផ្នែករឹង (កន្លែងដែល AI ត្រូវបានពន្លឿន) 🧠🔩 ( ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃវេទិកាសន្និដ្ឋាន AI របស់ NVIDIA )

ដូច្នេះតួនាទីមិនមែនគ្រាន់តែជា "ពួកគេបង្កើត AI" នោះទេ។ វាដូចជាពួកគេសាងសង់ផ្លូវហាយវេ លក់រថយន្ត ដំណើរការការិយាល័យបង់ប្រាក់ ហើយក៏សម្រេចចិត្តថាច្រកចេញទៅណាដែរ។ បំផ្លើសបន្តិច... ប៉ុន្តែមិនច្រើនទេ។.

---

តួនាទីរបស់បច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI៖ ការងារធំៗទាំងប្រាំ 🏗️

ប្រសិនបើអ្នកចង់បានគំរូផ្លូវចិត្តស្អាតស្អំ Big Tech មានទំនោរធ្វើការងារត្រួតស៊ីគ្នាចំនួនប្រាំនៅក្នុងពិភព AI៖

1. អ្នកផ្តល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ
   មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ពពក បណ្តាញ សុវត្ថិភាព ឧបករណ៍ MLOps។ របស់របរដែលធ្វើឱ្យ AI អាចធ្វើទៅបានក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ ( ឯកសារ Amazon SageMaker AI , IEA - ថាមពល និង AI )

2. អ្នកបង្កើតគំរូ និងម៉ាស៊ីនស្រាវជ្រាវ
   មិនមែនជានិច្ចទេ ប៉ុន្តែជាញឹកញាប់ - មន្ទីរពិសោធន៍ ការស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍ផ្ទៃក្នុង ការស្រាវជ្រាវអនុវត្ត និង “វិទ្យាសាស្ត្រដែលមានផលិតភាព”។ ( ច្បាប់ធ្វើមាត្រដ្ឋានសម្រាប់គំរូភាសាសរសៃប្រសាទ (arXiv) , ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូភាសាធំដែលល្អបំផុតសម្រាប់ការគណនា (ឈីនឈីឡា) (arXiv) )

3. អ្នកចែកចាយ
   ពួកគេអាចរុញ AI ចូលទៅក្នុងប្រអប់ស្វែងរក ទូរស័ព្ទ កម្មវិធីអ៊ីមែល ប្រព័ន្ធផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម និងឧបករណ៍កន្លែងធ្វើការ។ ការចែកចាយគឺជាមហាអំណាចមួយ។

4. ​អ្នក​រក្សា​ទ្វារ និង​អ្នក​កំណត់
   ​ច្បាប់ ច្បាប់​វេទិកា ពាក្យ API ការ​ត្រួតពិនិត្យ​ខ្លឹមសារ ច្រក​សុវត្ថិភាព ការគ្រប់គ្រង​សហគ្រាស។ ( គោលការណ៍​ណែនាំ​ពិនិត្យ​មើល​កម្មវិធី Apple , សុវត្ថិភាព​ទិន្នន័យ Google Play )

5. អ្នកបែងចែកដើមទុន
   ពួកគេផ្តល់មូលនិធិ ទទួលបាន ធ្វើជាដៃគូ និងភ្ញាស់។ ពួកគេបង្កើតអ្វីដែលនៅរស់រានមានជីវិត។

នោះគឺជាតួនាទីរបស់បច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI ទាក់ទងនឹងមុខងារ៖ ពួកគេបង្កើតលក្ខខណ្ឌសម្រាប់ AI ដើម្បីមាន - ហើយបន្ទាប់មកពួកគេសម្រេចចិត្តថាតើវាទៅដល់អ្នកដោយរបៀបណា។.

---

អ្វីដែលធ្វើឱ្យតួនាទី AI របស់ Big Tech មានកំណែល្អ ✅😬

«កំណែល្អ» នៃបច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI មិនមែននិយាយអំពីភាពល្អឥតខ្ចោះនោះទេ។ វានិយាយអំពីការសម្របសម្រួលដែលត្រូវបានដោះស្រាយដោយមានការទទួលខុសត្រូវ ដោយមានការភ្ញាក់ផ្អើលតិចជាងមុនសម្រាប់អ្នកដទៃទៀត។.

នេះជាអ្វីដែលងាយនឹងញែកអារម្មណ៍ "យក្សដែលមានប្រយោជន៍" ពីអារម្មណ៍ "អឺ... អូ ផ្តាច់មុខ"៖

• តម្លាភាពដោយមិនចាំបាច់ប្រើប្រាស់ពាក្យបច្ចេកទេសច្រើនហួសហេតុពេក
  ការដាក់ស្លាកច្បាស់លាស់អំពីលក្ខណៈពិសេស ដែនកំណត់ និងទិន្នន័យដែលប្រើប្រាស់ដោយ AI។ មិនមែនជារឿងស្មុគស្មាញដូចគោលនយោបាយដែលមាន ៤០ ទំព័រនោះទេ។ ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

• ការគ្រប់គ្រងអ្នកប្រើប្រាស់ពិតប្រាកដ
  ការឈប់ប្រើប្រាស់ដែលដំណើរការ ការកំណត់ឯកជនភាពដែលមិនកំណត់ឡើងវិញដោយអាថ៌កំបាំង និងការគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកគ្រប់គ្រងដែលមិនមែនជាការប្រមាញ់កំណប់។ ( GDPR - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2016/679 )

• អន្តរប្រតិបត្តិការ និងភាពបើកចំហ - ពេលខ្លះ
  មិនមែនអ្វីៗទាំងអស់ត្រូវតែជាប្រភពបើកចំហនោះទេ ប៉ុន្តែការចាក់សោមនុស្សគ្រប់គ្នាឱ្យស្ថិតនៅក្នុងអ្នកលក់តែមួយជារៀងរហូតគឺជា… ជម្រើសមួយ។

• សុវត្ថិភាពជាមួយនឹងធ្មេញ
  ការត្រួតពិនិត្យការរំលោភបំពាន ការចាប់ក្រុម ការគ្រប់គ្រងខ្លឹមសារ និងឆន្ទៈក្នុងការទប់ស្កាត់ករណីប្រើប្រាស់ដែលមានហានិភ័យជាក់ស្តែង។ ( NIST AI RMF 1.0 , ទម្រង់ NIST GenAI (ដៃគូ AI RMF) )

• ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដែលមានសុខភាពល្អ
  ការគាំទ្រសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម ដៃគូ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងស្តង់ដារបើកចំហ ដូច្នេះការច្នៃប្រឌិតមិនក្លាយជា "ជួលវេទិកា ឬបាត់ខ្លួន" នោះទេ។ ( គោលការណ៍ AI របស់ OECD )

ខ្ញុំនឹងនិយាយវាឱ្យច្បាស់ថា “កំណែល្អ” មានអារម្មណ៍ដូចជាសេវាសាធារណៈដ៏រឹងមាំមួយដែលមានរសជាតិផលិតផលខ្លាំង។ កំណែអាក្រក់មានអារម្មណ៍ដូចជាកាស៊ីណូមួយដែលម្ចាស់ផ្ទះក៏សរសេរច្បាប់ផងដែរ។ 🎰

---

តារាងប្រៀបធៀប៖ ផ្លូវ AI បច្ចេកវិទ្យាធំៗកំពូលៗ និងមូលហេតុដែលវាដំណើរការ 📊

ឧបករណ៍ (គន្លង)	ទស្សនិកជន	តម្លៃ	ហេតុអ្វីបានជាវាដំណើរការ
វេទិកា AI លើពពក	សហគ្រាស, ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម	បែបផែនផ្អែកលើការប្រើប្រាស់	ងាយស្រួលធ្វើមាត្រដ្ឋាន វិក្កយបត្រមួយ ប៊ូតុងច្រើន (ប៊ូតុងច្រើនពេក)
API គំរូ Frontier	អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ក្រុមផលិតផល	បង់ប្រាក់ក្នុងមួយថូខឹន / កម្រិត	ភ្ជាប់បានលឿន គុណភាពមូលដ្ឋានល្អ មានអារម្មណ៍ដូចជាការបន្លំ 😅
បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កប់ក្នុងឧបករណ៍	អ្នកប្រើប្រាស់, អ្នកទិញ	ខ្ចប់ជាបាច់	ភាពយឺតយ៉ាវទាប ពេលខ្លះងាយស្រួលសម្រាប់ភាពឯកជន ដំណើរការក្រៅបណ្តាញ
ឈុតផលិតភាព AI	ក្រុមការិយាល័យ	ការបន្ថែមក្នុងមួយកៅអី	រស់នៅក្នុងលំហូរការងារប្រចាំថ្ងៃ - ឯកសារ សំបុត្រ កិច្ចប្រជុំ និងការងារទាំងអស់
ការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម + ការកំណត់គោលដៅ AI	អ្នកទីផ្សារ	% នៃការចំណាយ	ទិន្នន័យធំ + ការចែកចាយ = មានប្រសិទ្ធភាព ហើយក៏គួរឱ្យខ្លាចបន្តិចដែរ 👀
សុវត្ថិភាព + ការអនុលោមតាម AI	ឧស្សាហកម្មដែលមានការគ្រប់គ្រង	បុព្វលាភ	លក់ "ភាពស្ងប់សុខក្នុងចិត្ត" - ទោះបីជាវាគ្រាន់តែជាការជូនដំណឹងតិចជាងក៏ដោយ
បន្ទះឈីប AI + ឧបករណ៍បង្កើនល្បឿន	មនុស្សគ្រប់គ្នានៅខាងលើ	ចំណាយច្រើនលើដើមទុន	ប្រសិនបើអ្នកមានប៉ែល អ្នកនឹងឈ្នះការរុករកមាស (ពាក្យប្រៀបធៀបដ៏រញ៉េរញ៉ៃ នៅតែជាការពិត)
ការលេងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីបែបបើកចំហ	អ្នកសាងសង់ អ្នកស្រាវជ្រាវ	ថ្នាក់ឥតគិតថ្លៃ + បង់ប្រាក់	សន្ទុះសហគមន៍ ការធ្វើម្តងទៀតលឿនជាងមុន ពេលខ្លះសប្បាយមិនគួរឱ្យជឿ

ការសារភាព​អំពី​ភាព​ចម្លែក​នៃ​តុ​តូច​មួយ៖ «​វា​មាន​លក្ខណៈ​សេរី​» កំពុង​ធ្វើ​ការងារ​ច្រើន​នៅ​ទីនោះ។ សេរី​រហូត​ដល់​វា​មិន​មាន​ទៀត​ទេ… អ្នក​ដឹង​ហើយ​ថា​វា​ដំណើរការ​យ៉ាង​ដូចម្តេច។.

---

រូបភាពជិតៗ៖ ចំណុចស្ទះនៃហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ (កុំព្យូទ័រ ពពក បន្ទះឈីប) 🧱⚙️

នេះ​ជា​ផ្នែក​ដែល​មនុស្ស​ភាគច្រើន​មិន​ចង់​និយាយ​អំពី​វា​ទេ ព្រោះ​វា​មិន​ទាក់ទាញ។ ប៉ុន្តែ​វា​ជា​ឆ្អឹងខ្នង​របស់ AI។.

បច្ចេកវិទ្យាធំៗមានឥទ្ធិពលលើ AI ដោយការគ្រប់គ្រង៖

• ការផ្គត់ផ្គង់កុំព្យូទ័រ (ការចូលប្រើ GPU ចង្កោម ការកំណត់ពេលវេលា) ( IEA - តម្រូវការថាមពលពី AI )

• បណ្តាញ (ការតភ្ជាប់កម្រិតបញ្ជូនខ្ពស់ ក្រណាត់ដែលមានភាពយឺតយ៉ាវទាប)

• ការផ្ទុក (បឹងទិន្នន័យ ប្រព័ន្ធទាញយកមកវិញ ការបម្រុងទុក)

• បំពង់​បង្ហូរ​ទិន្នន័យ MLOps (ការបណ្តុះបណ្តាល ការដាក់ពង្រាយ ការត្រួតពិនិត្យ ការគ្រប់គ្រង) ( MLOps លើ Vertex AI , ស្ថាបត្យកម្ម Azure MLOps )

• សុវត្ថិភាព (អត្តសញ្ញាណ កំណត់ហេតុសវនកម្ម ការអ៊ិនគ្រីប ការអនុវត្តគោលនយោបាយ) ( NIST AI RMF 1.0 , ISO/IEC 42001:2023 )

ប្រសិនបើអ្នកធ្លាប់បានសាកល្បងដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធ AI នៅក្នុងក្រុមហ៊ុនពិតប្រាកដមួយ អ្នកដឹងរួចហើយថា "គំរូ" គឺជាផ្នែកងាយស្រួល។ ផ្នែកដែលពិបាកគឺ៖ ការអនុញ្ញាត ការកត់ត្រា ការចូលប្រើទិន្នន័យ ការគ្រប់គ្រងថ្លៃដើម ពេលវេលាដំណើរការ ការឆ្លើយតបទៅនឹងឧប្បត្តិហេតុ... រឿងសម្រាប់មនុស្សពេញវ័យ។ 😵💫

ដោយសារតែ Big Tech ជាម្ចាស់កម្មសិទ្ធិភាគច្រើននៃរឿងនេះ ពួកគេអាចកំណត់លំនាំលំនាំដើម៖

• ឧបករណ៍ណាខ្លះក្លាយជាស្តង់ដារ

• តើ​ក្របខ័ណ្ឌ​ណា​ខ្លះ​ទទួល​បាន​ការ​គាំទ្រ​លំដាប់​ថ្នាក់​ដំបូង

• តើផ្នែករឹងណាដែលត្រូវបានផ្តល់អាទិភាព

• ម៉ូដែលកំណត់តម្លៃណាខ្លះដែលក្លាយជា "ធម្មតា"

នោះមិនមែនជាអំពើអាក្រក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិទេ។ ប៉ុន្តែវាគឺជាអំណាច។.

---

រូបភាពជិតៗ៖ ការស្រាវជ្រាវគំរូ ទល់នឹង ការពិតនៃផលិតផល 🧪➡️🛠️

នេះជាភាពតានតឹង៖ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗអាចផ្តល់មូលនិធិដល់ការស្រាវជ្រាវស៊ីជម្រៅ ហើយក៏ត្រូវការជ័យជម្នះផលិតផលប្រចាំត្រីមាសផងដែរ។ ការរួមបញ្ចូលគ្នានោះបង្កើតនូវរបកគំហើញដ៏អស្ចារ្យ ហើយក៏បង្កើត… ការដាក់ឱ្យដំណើរការមុខងារគួរឱ្យសង្ស័យផងដែរ។.

បច្ចេកវិទ្យាធំៗជាធម្មតាជំរុញវឌ្ឍនភាព AI តាមរយៈ៖

• ការហ្វឹកហាត់ទ្រង់ទ្រាយធំ (បញ្ហាមាត្រដ្ឋាន) ( ច្បាប់មាត្រដ្ឋានសម្រាប់គំរូភាសាសរសៃប្រសាទ (arXiv) )

• បំពង់​វាយតម្លៃ​ផ្ទៃក្នុង (ការ​ធ្វើ​ស្តង់ដារ ការធ្វើតេស្ត​សុវត្ថិភាព ការត្រួតពិនិត្យ​តំរែតំរង់) ( ទម្រង់ NIST GenAI (ដៃគូ AI RMF) )

• ការស្រាវជ្រាវអនុវត្ត (ប្រែក្លាយឯកសារទៅជាឥរិយាបថផលិតផល)

• ការកែលម្អឧបករណ៍ (ការចម្រាញ់ ការបង្ហាប់ ប្រសិទ្ធភាពបម្រើ)

ប៉ុន្តែសម្ពាធផលិតផលផ្លាស់ប្តូរអ្វីៗ៖

• ល្បឿន​ឈ្នះ​ភាព​ឆើតឆាយ

• ការដឹកជញ្ជូនលឿនជាងការពន្យល់

• «ល្អគ្រប់គ្រាន់» ជំនួសឲ្យ «យល់ច្បាស់»

ពេលខ្លះវាល្អ។ អ្នកប្រើប្រាស់ភាគច្រើនមិនត្រូវការភាពបរិសុទ្ធខាងទ្រឹស្តីទេ ពួកគេត្រូវការជំនួយការដ៏មានប្រយោជន៍នៅក្នុងលំហូរការងាររបស់ពួកគេ។ ប៉ុន្តែហានិភ័យគឺថា "ល្អគ្រប់គ្រាន់" ត្រូវបានដាក់ពង្រាយទៅក្នុងបរិបទរសើប (សុខភាព ការជួល ហិរញ្ញវត្ថុ ការអប់រំ) ដែល "ល្អគ្រប់គ្រាន់" គឺ... មិនល្អគ្រប់គ្រាន់។ ( ច្បាប់ AI របស់សហភាពអឺរ៉ុប - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2024/1689 )

នេះគឺជាផ្នែកមួយនៃតួនាទីរបស់បច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI - ការបកប្រែសមត្ថភាពទំនើបៗទៅជាលក្ខណៈពិសេសនៃទីផ្សារទ្រង់ទ្រាយធំ សូម្បីតែពេលដែលគែមនៅតែមុតស្រួចក៏ដោយ។ 🔪

---

រូបភាពជិតៗ៖ ការចែកចាយគឺជាមហាអំណាចពិតប្រាកដ 🚀📣

ប្រសិនបើអ្នកអាចដាក់ AI នៅកន្លែងដែលមនុស្សរស់នៅបែបឌីជីថលរួចហើយ អ្នកមិនចាំបាច់ "បញ្ចុះបញ្ចូល" អ្នកប្រើប្រាស់ទេ។ អ្នកគ្រាន់តែក្លាយជាអ្នកប្រើប្រាស់លំនាំដើមប៉ុណ្ណោះ។.

បណ្តាញចែកចាយ Big Tech រួមមាន៖

• របារស្វែងរក និងកម្មវិធីរុករកតាមអ៊ីនធឺណិត 🔎

• ជំនួយការប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការទូរស័ព្ទចល័ត 📱

• ឈុតកម្មវិធីសម្រាប់កន្លែងធ្វើការ (ឯកសារ សំបុត្រ ការជជែក កិច្ចប្រជុំ) 🧑💼

• ប្រព័ន្ធ​ផ្សព្វផ្សាយ​សង្គម និង​ប្រព័ន្ធ​ណែនាំ 📺

• ហាងកម្មវិធី និងទីផ្សារវេទិកា 🛍️ ( គោលការណ៍ណែនាំសម្រាប់ការពិនិត្យកម្មវិធី Apple , សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ Google Play )

នេះជាមូលហេតុដែលក្រុមហ៊ុន AI តូចៗច្រើនតែសហការជាមួយក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗ ទោះបីជាពួកគេមានការព្រួយបារម្ភអំពីវាក៏ដោយ។ ការចែកចាយគឺជាអុកស៊ីសែន។ បើគ្មានវាទេ អ្នកអាចមានគំរូល្អបំផុតនៅលើពិភពលោក ហើយនៅតែស្រែកថ្ងូរចូលទៅក្នុងភាពទទេ។.

មានផលប៉ះពាល់បន្តិចបន្តួចផងដែរ៖ ការចែកចាយកំណត់អត្ថន័យនៃពាក្យ “AI” ចំពោះសាធារណជន។ ប្រសិនបើ AI លេចឡើងជាជំនួយក្នុងការសរសេរ មនុស្សសន្មតថា AI គឺនិយាយអំពីការសរសេរ។ ប្រសិនបើវាលេចឡើងជាការកែសម្រួលរូបថត មនុស្សសន្មតថា AI គឺនិយាយអំពីរូបភាព។ វេទិកាសម្រេចចិត្តលើអារម្មណ៍។.

---

រូបថតជិតៗ៖ ទិន្នន័យ ភាពឯកជន និងកិច្ចព្រមព្រៀងជឿទុកចិត្ត 🔐🧠

ប្រព័ន្ធ AI ជារឿយៗកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដែលពួកវាត្រូវបានធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន។ ការធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនជារឿយៗតម្រូវឱ្យមានទិន្នន័យ។ ហើយទិន្នន័យបង្កើតហានិភ័យ។ ត្រីកោណនោះមិនដែលបាត់ទៅវិញឡើយ។.

Big Tech ស្ថិតនៅលើ៖

• ទិន្នន័យអាកប្បកិរិយាអ្នកប្រើប្រាស់ (ការស្វែងរក ការចុច ចំណូលចិត្ត)

• ទិន្នន័យសហគ្រាស (អ៊ីមែល ឯកសារ ការជជែក សំបុត្រ លំហូរការងារ)

• ទិន្នន័យវេទិកា (កម្មវិធី ការទូទាត់ សញ្ញាអត្តសញ្ញាណ)

• ទិន្នន័យឧបករណ៍ (ទីតាំង ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា រូបថត ការបញ្ចូលសំឡេង)

សូម្បីតែពេលដែល "ទិន្នន័យឆៅ" មិនត្រូវបានប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់ក៏ដោយ ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីជុំវិញបង្កើតជាការបណ្តុះបណ្តាល ការលៃតម្រូវ ការវាយតម្លៃ និងទិសដៅផលិតផល។.

ជាធម្មតា ការចរចាទុកចិត្ត មើលទៅដូចនេះ៖

• អ្នកប្រើប្រាស់ទទួលយកការប្រមូលទិន្នន័យ ពីព្រោះផលិតផលនេះងាយស្រួលប្រើ 🧃

• និយតករ​រុញច្រាន​វិញ​នៅពេល​ដែល​វា​កាន់តែ​គួរ​ឲ្យ​ខ្លាច 👀 ( GDPR - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2016/679 )

• ក្រុមហ៊ុននានាឆ្លើយតបជាមួយនឹងការគ្រប់គ្រង គោលការណ៍ និងការផ្ញើសារ "ផ្តោតលើភាពឯកជនជាមុន"

• មនុស្សគ្រប់គ្នាជជែកវែកញែកអំពីអត្ថន័យនៃពាក្យ «ភាពឯកជន»

ច្បាប់​ជាក់ស្តែង​មួយ​ដែល​ខ្ញុំ​ធ្លាប់​ឃើញ​មាន​ប្រសិទ្ធភាព៖ ប្រសិនបើ​ក្រុមហ៊ុន​មួយ​អាច​ពន្យល់​ពី​ការ​អនុវត្ត​ទិន្នន័យ AI របស់​ពួកគេ​ក្នុង​ការ​សន្ទនា​តែ​មួយ​ដោយ​មិន​លាក់​ខ្លួន​ពី​ក្រោយ​ច្បាប់​ទេ នោះ​ពួកគេ​ជា​ធម្មតា​ធ្វើ​បាន​ល្អ​ជាង​មធ្យម។ មិន​ល្អឥតខ្ចោះ​ទេ - គ្រាន់តែ​ល្អ​ជាង។.

---

រូបភាពជិតៗ៖ ការគ្រប់គ្រង សុវត្ថិភាព និងល្បែងឥទ្ធិពលស្ងាត់ៗ 🧯📜

នេះ​គឺជា​តួនាទី​ដែល​មើល​មិន​ឃើញ៖ ក្រុមហ៊ុន Big Tech ជារឿយៗ​ជួយ​កំណត់​ច្បាប់​ដែល​អ្នក​ដទៃ​ទៀត​ត្រូវ​អនុវត្ត​តាម។.

ពួកគេបង្កើតអភិបាលកិច្ចតាមរយៈ៖

• គោលនយោបាយសុវត្ថិភាពផ្ទៃក្នុង (អ្វីដែលគំរូនឹងបដិសេធ) ( NIST AI RMF 1.0 )

• គោលការណ៍​វេទិកា (អ្វីដែលកម្មវិធីអាចធ្វើបាន) ( គោលការណ៍ណែនាំពិនិត្យកម្មវិធី Apple , សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ Google Play )

• លក្ខណៈពិសេសនៃការអនុលោមតាមសហគ្រាស (ផ្លូវសវនកម្ម ការរក្សាទុក ព្រំដែនទិន្នន័យ) ( ISO/IEC 42001:2023 , ច្បាប់ AI របស់សហភាពអឺរ៉ុប - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2024/1689 )

• ការចូលរួមស្តង់ដារឧស្សាហកម្ម (ក្របខ័ណ្ឌបច្ចេកទេស ការអនុវត្តល្អបំផុត) ( គោលការណ៍ AI របស់ OECD , ISO/IEC 42001:2023 )

• ការ lobbying និងការចូលរួមគោលនយោបាយ (បាទ/ចាស៎ ផ្នែកនោះដែរ)

ពេលខ្លះវាពិតជាមានប្រយោជន៍ណាស់។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗអាចវិនិយោគលើក្រុមសុវត្ថិភាព ឧបករណ៍ជឿទុកចិត្ត ការរកឃើញការរំលោភបំពាន និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធអនុលោមភាព ដែលក្រុមហ៊ុនតូចៗមិនអាចមានលទ្ធភាពទិញបាន។.

ពេលខ្លះវាបម្រើតែខ្លួនឯងប៉ុណ្ណោះ។ សុវត្ថិភាពអាចក្លាយជាប្រឡាយទឹក ដែលមានតែក្រុមហ៊ុនធំៗប៉ុណ្ណោះដែលអាច «មានលទ្ធភាព» អនុវត្តតាម។ នោះជាចំណុចទី ២២៖ សុវត្ថិភាពគឺចាំបាច់ ប៉ុន្តែសុវត្ថិភាពថ្លៃៗអាចបង្កកការប្រកួតប្រជែងដោយចៃដន្យ។ ( ច្បាប់ AI របស់សហភាពអឺរ៉ុប - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2024/1689 )

នេះជាកន្លែងដែលភាពខុសប្លែកគ្នាមានសារៈសំខាន់។ ភាពខុសប្លែកគ្នាក៏មិនមែនជារឿងសប្បាយដែរ - ប្រភេទដែលរំខាន។ 😬

---

រូបភាពជិតៗ៖ ការប្រកួតប្រជែង ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីបើកចំហ និងទំនាញផែនដីនៃអាជីវកម្មចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម 🧲🌱

តួនាទីរបស់ Big Tech ក្នុង AI ក៏រួមបញ្ចូលទាំងការកំណត់រូបរាងទីផ្សារផងដែរ៖

• ការទិញយក (ទេពកោសល្យ បច្ចេកវិទ្យា ការចែកចាយ)

• ភាពជាដៃគូ (គំរូដែលបង្ហោះនៅលើពពក កិច្ចព្រមព្រៀងសហគ្រាសរួមគ្នា)

• ការផ្តល់ហិរញ្ញប្បទានដល់ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី (ឥណទាន ឧបករណ៍ភ្ញាស់កូន ទីផ្សារ)

• ឧបករណ៍បើកចំហ (ក្របខ័ណ្ឌ បណ្ណាល័យ ការចេញផ្សាយ "បើកចំហ")

មានគំរូមួយដែលខ្ញុំបានមើលម្តងហើយម្តងទៀត៖

1. ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មច្នៃប្រឌិតយ៉ាងឆាប់រហ័ស

2. ក្រុមហ៊ុន Big Tech រួមបញ្ចូល ឬចម្លងគំរូដែលទទួលបានជោគជ័យ

3. ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មថ្មីងាកទៅរកទីផ្សារពិសេស ឬក្លាយជាគោលដៅទិញយក

4. «ស្រទាប់វេទិកា» កាន់តែក្រាស់

នោះមិនមែនជារឿងអាក្រក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនោះទេ។ វេទិកាអាចកាត់បន្ថយការកកិត និងធ្វើឱ្យ AI អាចចូលដំណើរការបាន។ ប៉ុន្តែវាក៏អាចកាត់បន្ថយភាពចម្រុះផងដែរ។ ប្រសិនបើផលិតផលនីមួយៗក្លាយជា "ការរុំព័ទ្ធជុំវិញ API ដូចគ្នាមួយចំនួន" ការច្នៃប្រឌិតចាប់ផ្តើមមានអារម្មណ៍ដូចជាការរៀបចំគ្រឿងសង្ហារឹមឡើងវិញនៅក្នុងអាផាតមិនតែមួយ។.

ការប្រកួតប្រជែងបន្តិចបន្តួចដែលមិនស្អាតគឺល្អសម្រាប់សុខភាព។ ដូចជានំដុតនំប៉័ងជូរអញ្ចឹង។ ប្រសិនបើអ្នកសម្លាប់មេរោគគ្រប់យ៉ាង វានឹងឈប់ហើម។ ពាក្យប្រៀបធៀបនោះមិនល្អឥតខ្ចោះបន្តិចទេ ប៉ុន្តែខ្ញុំនឹងបន្តធ្វើវា។ 🍞

---

រស់នៅទាំងការរំភើប និងការប្រុងប្រយ័ត្ន 😄😟

អារម្មណ៍ទាំងពីរសមគ្នា។ ការរំភើប និងការប្រុងប្រយ័ត្នអាចចែករំលែកបន្ទប់តែមួយ។.

ហេតុផលសម្រាប់ការរំភើប៖

• ការដាក់ពង្រាយឧបករណ៍មានប្រយោជន៍លឿនជាងមុន

• ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ និងភាពជឿជាក់កាន់តែប្រសើរ

• ឧបសគ្គ​ទាប​សម្រាប់​អាជីវកម្ម​ក្នុង​ការ​ទទួលយក AI

• ការវិនិយោគលើសុវត្ថិភាព និងស្តង់ដារភាវូបនីយកម្មបន្ថែមទៀត ( NIST AI RMF 1.0 , គោលការណ៍ OECD AI )

ហេតុផលដែលត្រូវប្រុងប្រយ័ត្ន៖

• ការបង្រួបបង្រួមនៃការគណនា និងការចែកចាយ ( IEA - តម្រូវការថាមពលពី AI )

• ចាក់សោរតាមរយៈការកំណត់តម្លៃ APIs និងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ី

• ហានិភ័យនៃភាពឯកជន និងលទ្ធផលដែលទាក់ទងនឹងការឃ្លាំមើល ( GDPR - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2016/679 )

• «គោលនយោបាយរបស់ក្រុមហ៊ុនតែមួយ» កំពុងក្លាយជាការពិតសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា

ជំហរប្រាកដនិយមមួយគឺ៖ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗអាចពន្លឿន AI សម្រាប់ពិភពលោក ខណៈពេលដែលក៏ប្រមូលផ្តុំអំណាចផងដែរ។ ទាំងនោះអាចជាការពិតក្នុងពេលតែមួយ។ មនុស្សមិនចូលចិត្តចម្លើយនោះទេ ពីព្រោះវាខ្វះភាពទាក់ទាញ ប៉ុន្តែវាសមនឹងភស្តុតាង។.

---

ចំណុចសំខាន់ៗសម្រាប់អ្នកអានផ្សេងៗគ្នា 🎯

ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកទិញអាជីវកម្ម 🧾

• សួរថាតើទិន្នន័យរបស់អ្នកទៅណា វាត្រូវបានញែកដាច់ពីគេយ៉ាងដូចម្តេច និងអ្វីដែលអ្នកគ្រប់គ្រងអាចគ្រប់គ្រងបាន ( GDPR - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2016/679 , ច្បាប់ AI របស់ EU - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2024/1689 )

• ផ្តល់អាទិភាពដល់កំណត់ហេតុសវនកម្ម ការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើ និងគោលការណ៍រក្សាទុកច្បាស់លាស់ ( ISO/IEC 42001:2023 )

• ប្រយ័ត្នចំពោះខ្សែកោងថ្លៃដើមលាក់កំបាំង (ការកំណត់តម្លៃការប្រើប្រាស់កើនឡើងយ៉ាងលឿន)

ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ 🧑💻

• បង្កើតដោយគិតគូរពីភាពងាយស្រួលចល័ត (ស្រទាប់អរូបីជួយ)

• កុំភ្នាល់អ្វីៗគ្រប់យ៉ាងលើលក្ខណៈពិសេសរបស់អ្នកលក់ម្នាក់ដែលអាចបាត់ទៅវិញ

• តាមដានដែនកំណត់អត្រា ការផ្លាស់ប្តូរតម្លៃ និងការអាប់ដេតគោលការណ៍ដូចជាវាជាផ្នែកមួយនៃការងាររបស់អ្នក (ពីព្រោះវាជា) ( គោលការណ៍ណែនាំសម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញកម្មវិធី Apple , សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ Google Play )

ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកបង្កើតគោលនយោបាយ ឬជាអ្នកនាំមុខគេក្នុងការអនុលោមតាមច្បាប់ 🏛️

• ជំរុញ​ឲ្យ​មាន​ស្តង់ដារ​អន្តរប្រតិបត្តិការ និង​បទដ្ឋាន​តម្លាភាព ( គោលការណ៍ OECD AI )

• ជៀសវាងច្បាប់ដែលមានតែក្រុមហ៊ុនយក្សប៉ុណ្ណោះដែលអាចមានលទ្ធភាពអនុវត្តតាម ( ច្បាប់ AI របស់សហភាពអឺរ៉ុប - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2024/1689 )

• ចាត់ទុក “ការគ្រប់គ្រងការចែកចាយ” ជាបញ្ហាស្នូល មិនមែនជាការគិតគូរពីក្រោយនោះទេ

ប្រសិនបើអ្នកជាអ្នកប្រើប្រាស់ជាប្រចាំ🙋

• ស្វែងយល់ពីកន្លែងដែលមុខងារ AI មាននៅក្នុងកម្មវិធីរបស់អ្នក

• ប្រើប្រាស់ការគ្រប់គ្រងភាពឯកជន ទោះបីជាវារំខានក៏ដោយ ( GDPR - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2016/679 )

• ចូរមានការសង្ស័យចំពោះលទ្ធផល "វេទមន្ត" - បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមានទំនុកចិត្ត មិនមែនតែងតែត្រឹមត្រូវទេ 😵

---

សេចក្តីសង្ខេបចុងក្រោយ៖ តួនាទីរបស់បច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI 🧠✨

តួនាទីរបស់ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI មិនមែនជារឿងតែមួយនោះទេ។ វាជាបណ្តុំនៃតួនាទី៖ ម្ចាស់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ អ្នកសាងសង់គំរូ អ្នកចែកចាយ អ្នកថែរក្សា និងអ្នកបង្កើតទីផ្សារ។ ពួកគេមិនត្រឹមតែចូលរួមក្នុង AI ប៉ុណ្ណោះទេ - ពួកគេកំណត់ពីភូមិសាស្ត្រដែល AI រីកចម្រើន។.

ប្រសិនបើអ្នកចាំបានតែមួយបន្ទាត់ទេ ចូរធ្វើវាដូចនេះ៖

តួនាទីរបស់បច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI
វាកំពុងកសាងបំពង់ ការកំណត់លំនាំដើម និងការគ្រប់គ្រងរបៀបដែល AI ទៅដល់មនុស្ស - ក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ ជាមួយនឹងផលវិបាកដ៏ធំធេង។ ( NIST AI RMF 1.0 , EU AI Act - Regulation (EU) 2024/1689 )

ហើយមែនហើយ “ផលវិបាក” ស្តាប់ទៅដូចជារឿងដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ ប៉ុន្តែ AI គឺជាប្រធានបទមួយក្នុងចំណោមប្រធានបទទាំងនោះ ដែលរឿងដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ពេលខ្លះគ្រាន់តែ… ត្រឹមត្រូវ។ 😬🤖

---

សំណួរដែលសួរញឹកញាប់

តើ​តួនាទី​របស់​បច្ចេកវិទ្យា​ធំៗ​ក្នុង​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI) ជា​អ្វី​ក្នុង​ន័យ​ជាក់ស្តែង?

តួនាទីរបស់បច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅក្នុង AI គឺតិចជាង "ពួកគេបង្កើតគំរូ" ប៉ុន្តែច្រើនជាង "ពួកគេដំណើរការគ្រឿងចក្រដែលធ្វើឱ្យ AI ដំណើរការក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ"។ ពួកគេផ្តល់ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ cloud បញ្ជូន AI តាមរយៈឧបករណ៍ និងកម្មវិធី និងកំណត់ច្បាប់វេទិកាដែលកំណត់អ្វីដែលត្រូវបានបង្កើតឡើង។ ពួកគេក៏ផ្តល់មូលនិធិដល់ការស្រាវជ្រាវ ភាពជាដៃគូ និងការទិញយកដែលមានឥទ្ធិពលលើវិធីសាស្រ្តណាដែលនៅរស់រានមានជីវិត។ នៅក្នុងទីផ្សារជាច្រើន ពួកគេកំណត់បទពិសោធន៍ AI លំនាំដើមប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។.

ហេតុអ្វីបានជាការចូលប្រើកុំព្យូទ័រមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់អ្នកដែលអាចបង្កើត AI ក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ?

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សម័យទំនើបពឹងផ្អែកលើចង្កោម GPU ធំៗ បណ្តាញលឿន ការផ្ទុក និងបំពង់ MLOps ដែលអាចទុកចិត្តបាន - មិនមែនគ្រាន់តែជាក្បួនដោះស្រាយឆ្លាតវៃនោះទេ។ ប្រសិនបើអ្នកមិនអាចទទួលបានសមត្ថភាពដែលអាចទស្សន៍ទាយបាន ការបណ្តុះបណ្តាល ការវាយតម្លៃ និងការដាក់ពង្រាយនឹងក្លាយទៅជាផុយស្រួយ និងចំណាយច្រើន។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗច្រើនតែគ្រប់គ្រងស្រទាប់ "ឆ្អឹងខ្នង" (ពពក ភាពជាដៃគូបន្ទះឈីប ការកំណត់ពេលវេលា សុវត្ថិភាព) ដែលអាចកំណត់អ្វីដែលអាចធ្វើទៅបានសម្រាប់ក្រុមតូចៗ។ អំណាចនោះអាចមានប្រយោជន៍ ប៉ុន្តែវានៅតែជាអំណាច។.

តើការចែកចាយ Big Tech មានឥទ្ធិពលយ៉ាងណាទៅលើអត្ថន័យនៃពាក្យ “AI” ចំពោះអ្នកប្រើប្រាស់ប្រចាំថ្ងៃ?

ការចែកចាយគឺជាមហាអំណាចមួយ ពីព្រោះវាប្រែក្លាយ AI ទៅជាមុខងារលំនាំដើម ជំនួសឱ្យផលិតផលដាច់ដោយឡែកដែលអ្នកត្រូវតែជ្រើសរើស។ នៅពេលដែល AI បង្ហាញនៅក្នុងរបារស្វែងរក ទូរស័ព្ទ អ៊ីមែល ឯកសារ កិច្ចប្រជុំ និងហាងកម្មវិធី វាក្លាយជា "អ្វីដែល AI ជា" សម្រាប់មនុស្សភាគច្រើន។ នោះក៏ធ្វើឱ្យការរំពឹងទុករបស់សាធារណជនរួមតូចផងដែរ៖ ប្រសិនបើ AI ភាគច្រើនជាឧបករណ៍សរសេរនៅក្នុងកម្មវិធីរបស់អ្នក អ្នកប្រើប្រាស់សន្មតថា AI ស្មើនឹងការសរសេរ។ វេទិកាសម្រេចចិត្តដោយស្ងាត់ៗ។.

តើ​វិធី​សំខាន់ៗ​អ្វីខ្លះ​ដែល​ច្បាប់​វេទិកា និង​ហាង​កម្មវិធី​ដើរតួ​ជា​អ្នក​យាម​ទ្វារ AI?

គោលការណ៍ពិនិត្យកម្មវិធី លក្ខខណ្ឌទីផ្សារ ច្បាប់ខ្លឹមសារ និងការរឹតបន្តឹង API អាចកំណត់ថាមុខងារ AI ណាដែលត្រូវបានអនុញ្ញាត និងរបៀបដែលពួកវាត្រូវតែមានឥរិយាបទ។ សូម្បីតែនៅពេលដែលច្បាប់ត្រូវបានកំណត់ជាការការពារសុវត្ថិភាព ឬភាពឯកជនក៏ដោយ ពួកវាក៏បង្កើតការប្រកួតប្រជែងដោយបង្កើនថ្លៃដើមអនុលោមភាព និងការអនុវត្ត។ សម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ នេះមានន័យថា ការអាប់ដេតគោលនយោបាយអាចមានសារៈសំខាន់ដូចការអាប់ដេតគំរូដែរ។ នៅក្នុងការអនុវត្ត “អ្វីដែលដឹកជញ្ជូន” ជារឿយៗគឺជា “អ្វីដែលឆ្លងកាត់ច្រកទ្វារ”។

តើវេទិកា AI លើពពកដូចជា SageMaker, Azure ML និង Vertex AI សមនឹងតួនាទីរបស់បច្ចេកវិទ្យាធំៗក្នុង AI យ៉ាងដូចម្តេច?

វេទិកា Cloud AI បញ្ចូលគ្នានូវការបណ្តុះបណ្តាល ការដាក់ពង្រាយ ការត្រួតពិនិត្យ ការគ្រប់គ្រង និងសុវត្ថិភាពនៅកន្លែងតែមួយ ដែលកាត់បន្ថយការកកិតសម្រាប់ក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម និងសហគ្រាស។ ឧបករណ៍ដូចជា Amazon SageMaker, Azure Machine Learning និង Vertex AI ធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការធ្វើមាត្រដ្ឋាន និងគ្រប់គ្រងថ្លៃដើមតាមរយៈទំនាក់ទំនងអ្នកលក់តែមួយ។ ចំណុចវិជ្ជមានគឺថាភាពងាយស្រួលអាចបង្កើនការចាក់សោរ ពីព្រោះលំហូរការងារ ការអនុញ្ញាត និងការត្រួតពិនិត្យត្រូវបានរួមបញ្ចូលយ៉ាងជ្រៅទៅក្នុងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីនោះ។.

តើអ្នកទិញអាជីវកម្មគួរសួរអ្វីខ្លះមុនពេលទទួលយកឧបករណ៍ Big Tech AI?

ចាប់ផ្តើមជាមួយទិន្នន័យ៖ កន្លែងដែលវាទៅ របៀបដែលវាត្រូវបានញែកដាច់ពីគ្នា និងការគ្រប់គ្រងការរក្សាទុក និងសវនកម្មអ្វីខ្លះដែលមាន។ សួរអំពីការគ្រប់គ្រងអ្នកគ្រប់គ្រង ការកត់ត្រា ព្រំដែនចូលប្រើ និងរបៀបដែលគំរូត្រូវបានវាយតម្លៃសម្រាប់ហានិភ័យនៅក្នុងដែនរបស់អ្នក។ ដូចគ្នានេះផងដែរ ការកំណត់តម្លៃសាកល្បងសម្ពាធ ពីព្រោះថ្លៃដើមផ្អែកលើការប្រើប្រាស់អាចកើនឡើងនៅពេលដែលការទទួលយកកើនឡើង។ នៅក្នុងការកំណត់ដែលមានបទប្បញ្ញត្តិ សូមតម្រឹមការរំពឹងទុកជាមួយនឹងក្របខ័ណ្ឌ និងតម្រូវការអនុលោមភាពដែលអង្គការរបស់អ្នកប្រើប្រាស់រួចហើយ។.

តើអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចជៀសវាងការចាក់សោរអ្នកលក់យ៉ាងដូចម្តេច នៅពេលបង្កើតនៅលើ APIs AI របស់ Big Tech?

វិធីសាស្រ្តទូទៅមួយគឺការរចនាសម្រាប់ភាពងាយស្រួលក្នុងការចល័ត៖ រុំការហៅម៉ូដែលនៅពីក្រោយស្រទាប់អរូបី ហើយរក្សាការជំរុញ គោលការណ៍ និងតក្កវិជ្ជាវាយតម្លៃឱ្យមានកំណែ និងអាចសាកល្បងបាន។ ជៀសវាងការពឹងផ្អែកលើលក្ខណៈពិសេស "ពិសេស" របស់អ្នកលក់មួយដែលអាចផ្លាស់ប្តូរ ឬបាត់ទៅវិញ។ តាមដានដែនកំណត់អត្រា ការអាប់ដេតតម្លៃ និងការផ្លាស់ប្តូរគោលការណ៍ជាផ្នែកមួយនៃការថែទាំជាបន្តបន្ទាប់។ ភាពងាយស្រួលក្នុងការចល័តមិនមែនឥតគិតថ្លៃទេ ប៉ុន្តែជាធម្មតាវាមានតម្លៃតិចជាងការធ្វើចំណាកស្រុកដោយបង្ខំ។.

តើភាពឯកជន និងការកំណត់ផ្ទាល់ខ្លួនបង្កើត "ការចរចាទុកចិត្ត" ជាមួយមុខងារ AI យ៉ាងដូចម្តេច?

ការធ្វើ​ឲ្យ​មាន​លក្ខណៈ​ផ្ទាល់ខ្លួន​ជារឿយៗ​ធ្វើ​ឲ្យ​ប្រសើរ​ឡើង​នូវ​ប្រយោជន៍​នៃ​បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ប៉ុន្តែ​ជាធម្មតា​វា​បង្កើន​ការ​បង្ហាញ​ទិន្នន័យ និង​ភាព​ចម្លែក​ដែល​យល់ឃើញ។ ក្រុមហ៊ុន​បច្ចេកវិទ្យា​ធំៗ​ស្ថិត​នៅ​ជិត​ទិន្នន័យ​អាកប្បកិរិយា សហគ្រាស វេទិកា និង​ឧបករណ៍ ដូច្នេះ​អ្នកប្រើប្រាស់ និង​អ្នក​គ្រប់គ្រង​ពិនិត្យ​យ៉ាង​ម៉ត់ចត់​អំពី​របៀប​ដែល​ទិន្នន័យ​នោះ​ជះឥទ្ធិពល​ដល់​ការបណ្តុះបណ្តាល ការ​កែសម្រួល និង​ការសម្រេចចិត្ត​ផលិតផល។ ស្តង់ដារ​ជាក់ស្តែង​មួយ​គឺ​ថា​តើ​ក្រុមហ៊ុន​មួយ​អាច​ពន្យល់​ពី​ការអនុវត្ត​ទិន្នន័យ​បញ្ញាសិប្បនិម្មិត​របស់ខ្លួន​បាន​យ៉ាង​ច្បាស់លាស់​ដោយ​មិន​លាក់បាំង​ពីក្រោយ​ភាសា​ច្បាប់​ឬ​អត់។ ការគ្រប់គ្រង​ល្អ និង​ការ​មិន​ចូលរួម​ពិតប្រាកដ​គឺ​មាន​សារៈសំខាន់។.

តើ​ស្តង់ដារ និង​បទប្បញ្ញត្តិ​អ្វីខ្លះ​ដែល​ពាក់ព័ន្ធ​បំផុត​ចំពោះ​ការគ្រប់គ្រង និង​សុវត្ថិភាព​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​របស់​ក្រុមហ៊ុន Big Tech?

នៅក្នុងបំពង់បង្ហូរប្រេងជាច្រើន អភិបាលកិច្ចលាយបញ្ចូលគ្នានូវគោលនយោបាយសុវត្ថិភាពផ្ទៃក្នុងជាមួយនឹងក្របខ័ណ្ឌ និងច្បាប់ខាងក្រៅ។ អង្គការនានាច្រើនតែយោងទៅលើការណែនាំអំពីការគ្រប់គ្រងហានិភ័យដូចជា AI RMF របស់ NIST ស្តង់ដារគ្រប់គ្រងដូចជា ISO/IEC 42001 និងច្បាប់ក្នុងតំបន់ដូចជា GDPR និងច្បាប់ AI របស់ EU សម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់មួយចំនួន។ ទាំងនេះមានឥទ្ធិពលលើការកត់ត្រា ការធ្វើសវនកម្ម ព្រំដែនទិន្នន័យ និងអ្វីដែលត្រូវបានរារាំង ឬអនុញ្ញាត។ បញ្ហាប្រឈមគឺថា ការអនុលោមតាមច្បាប់អាចមានតម្លៃថ្លៃ ដែលអាចពេញចិត្តអ្នកលេងធំៗ។.

តើឥទ្ធិពលរបស់ក្រុមហ៊ុន Big Tech ទៅលើការប្រកួតប្រជែង និងប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីតែងតែជារឿងអាក្រក់មែនទេ?

មិនមែនដោយស្វ័យប្រវត្តិទេ។ វេទិកាអាចកាត់បន្ថយឧបសគ្គ ធ្វើស្តង់ដារឧបករណ៍ និងផ្តល់មូលនិធិដល់សុវត្ថិភាព និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដែលក្រុមតូចៗមិនអាចមានលទ្ធភាពទិញបាន។ ប៉ុន្តែសក្ដានុពលដូចគ្នាអាចកាត់បន្ថយភាពចម្រុះបាន ប្រសិនបើមនុស្សគ្រប់គ្នាក្លាយជាមនុស្សសាមញ្ញម្នាក់នៅជុំវិញ APIs ពពក និងទីផ្សារលេចធ្លោមួយចំនួន។ សូមតាមដានគំរូដូចជាការបង្រួបបង្រួមការគណនា និងការចែកចាយ បូករួមទាំងការកំណត់តម្លៃ និងការផ្លាស់ប្តូរគោលនយោបាយដែលពិបាកគេចផុត។ ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដែលមានសុខភាពល្អបំផុតជាធម្មតារក្សាកន្លែងសម្រាប់អន្តរប្រតិបត្តិការ និងអ្នកចូលថ្មី។.

ឯកសារយោង

1. ទីភ្នាក់ងារថាមពលអន្តរជាតិ - ថាមពល និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត - iea.org

2. ទីភ្នាក់ងារថាមពលអន្តរជាតិ - តម្រូវការថាមពលពី AI - iea.org

3. NVIDIA - ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃវេទិកាសន្និដ្ឋាន AI - nvidia.com

4. សេវាកម្មគេហទំព័រ Amazon - ឯកសារ AI របស់ Amazon SageMaker (តើ SageMaker ជាអ្វី?) - aws.amazon.com

5. Microsoft - Azure Machine Learning - learn.microsoft.com

6. Google Cloud - ឯកសារ Vertex AI - cloud.google.com

7. Google Cloud - MLOps នៅលើ Vertex AI - cloud.google.com

8. Microsoft - ការណែនាំអំពីស្ថាបត្យកម្មប្រតិបត្តិការរៀនម៉ាស៊ីន (MLOps) v2 - learn.microsoft.com

9. អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Apple - Core ML - developer.apple.com

10. អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Google - ML Kit - developers.google.com

11. អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ Apple - គោលការណ៍ណែនាំពិនិត្យកម្មវិធី - developer.apple.com

12. ជំនួយ Google Play Console - សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ - support.google.com

13. arXiv - ច្បាប់ធ្វើមាត្រដ្ឋានសម្រាប់គំរូភាសាសរសៃប្រសាទ - arxiv.org

14. arXiv - ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូភាសាធំសម្រាប់ការគណនាល្អបំផុត (Chinchilla) - arxiv.org

15. វិទ្យាស្ថានជាតិស្តង់ដារ និងបច្ចេកវិទ្យា - ក្របខ័ណ្ឌគ្រប់គ្រងហានិភ័យ AI (AI RMF 1.0) - nist.gov

16. វិទ្យាស្ថានជាតិស្តង់ដារ និងបច្ចេកវិទ្យា - ទម្រង់ AI បង្កើតដោយ NIST (ដៃគូ AI RMF) - nist.gov

17. អង្គការអន្តរជាតិសម្រាប់ការធ្វើស្តង់ដារភាវូបនីយកម្ម - ISO/IEC 42001:2023 - iso.org

18. EUR-Lex - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2016/679 (GDPR) - eur-lex.europa.eu

19. EUR-Lex - បទប្បញ្ញត្តិ (EU) 2024/1689 (ច្បាប់ EU AI) - eur-lex.europa.eu

20. OECD - គោលការណ៍ OECD AI - oecd.ai

ស្វែងរក AI ចុងក្រោយបំផុតនៅហាងជំនួយការ AI ផ្លូវការ

អំពីយើង