តើ​អ្វី​ទៅ​ដែល​អាច​ពឹង​ផ្អែក​លើ​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង​ដោយ​មិន​មាន​អន្តរាគមន៍​ពី​មនុស្ស?

សេចក្តីសង្ខេបសម្រាប់នាយកប្រតិបត្តិ

បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មី (AI) – បច្ចេកវិទ្យាដែលអនុញ្ញាតឱ្យម៉ាស៊ីនបង្កើតអត្ថបទ រូបភាព កូដ និងច្រើនទៀត – បានជួបប្រទះនឹងការរីកចម្រើនយ៉ាងខ្លាំងក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំចុងក្រោយនេះ។ ឯកសារសនេះផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពទូទៅដែលអាចចូលដំណើរការបានអំពីអ្វីដែល AI បង្កើតថ្មីអាច ដោយភាពជឿជាក់ នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះដោយគ្មានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្ស និងអ្វីដែលវាត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងធ្វើនៅក្នុងទសវត្សរ៍ខាងមុខ។ យើងស្ទង់មតិការប្រើប្រាស់របស់វានៅទូទាំងការសរសេរ សិល្បៈ ការសរសេរកូដ សេវាកម្មអតិថិជន ការថែទាំសុខភាព ការអប់រំ ភស្តុភារ និងហិរញ្ញវត្ថុ ដោយគូសបញ្ជាក់ពីកន្លែងដែល AI ដំណើរការដោយស្វ័យភាព និងកន្លែងដែលការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សនៅតែមានសារៈសំខាន់។ ឧទាហរណ៍ពិភពលោកពិតត្រូវបានរួមបញ្ចូលដើម្បីបង្ហាញទាំងភាពជោគជ័យ និងដែនកំណត់។ ការរកឃើញសំខាន់ៗរួមមាន៖

• ការទទួលយកយ៉ាងទូលំទូលាយ៖ នៅឆ្នាំ ២០២៤ ៦៥% នៃក្រុមហ៊ុនដែលបានស្ទង់មតិបានរាយការណ៍ថាបានប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីបង្កើតជាទៀងទាត់ - ស្ទើរតែទ្វេដងនៃចំណែកពីឆ្នាំមុន ( ស្ថានភាពនៃ AI នៅដើមឆ្នាំ ២០២៤ | McKinsey )។ កម្មវិធីនានាគ្របដណ្តប់លើការបង្កើតខ្លឹមសារទីផ្សារ ការជជែកតាមប្រព័ន្ធអ៊ីនធឺណិត ការបង្កើតកូដ និងច្រើនទៀត។

• សមត្ថភាពស្វយ័តបច្ចុប្បន្ន៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះអាចដោះស្រាយ កិច្ចការដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ និងដដែលៗ ជាមួយនឹងការត្រួតពិនិត្យតិចតួចបំផុត។ ឧទាហរណ៍រួមមានការបង្កើតរបាយការណ៍ព័ត៌មានរូបមន្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ (ឧទាហរណ៍ សេចក្តីសង្ខេបប្រាក់ចំណូលសាជីវកម្ម) ( Philana Patterson – ប្រវត្តិរូបសហគមន៍ ONA ) ការផលិតការពិពណ៌នាផលិតផល និងចំណុចសំខាន់ៗនៃការពិនិត្យឡើងវិញនៅលើគេហទំព័រពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក និងការបំពេញកូដដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ នៅក្នុងវិស័យទាំងនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជារឿយៗបង្កើនកម្លាំងពលកម្មមនុស្សដោយទទួលយកការបង្កើតខ្លឹមសារជាប្រចាំ។

• ការប្រើប្រាស់មនុស្សក្នុងរង្វង់សម្រាប់កិច្ចការស្មុគស្មាញ៖ សម្រាប់កិច្ចការស្មុគស្មាញ ឬបើកចំហរជាងនេះ - ដូចជាការសរសេរប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត ការវិភាគលម្អិត ឬដំបូន្មានផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ - ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សជាធម្មតានៅតែត្រូវបានទាមទារដើម្បីធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវជាក់ស្តែង ការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌ និងគុណភាព។ ការដាក់ពង្រាយ AI ជាច្រើននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះប្រើប្រាស់គំរូ "ការប្រើប្រាស់មនុស្សក្នុងរង្វង់" ដែល AI ព្រាងខ្លឹមសារ ហើយមនុស្សពិនិត្យវា។

• ការកែលម្អរយៈពេលខ្លី៖ ក្នុងរយៈពេល 5-10 ឆ្នាំខាងមុខ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតថ្មីត្រូវបានគេព្យាករថានឹងកាន់តែ មានភាពជឿជាក់ និងស្វ័យភាព ។ ការរីកចម្រើននៃភាពត្រឹមត្រូវនៃគំរូ និងយន្តការការពារអាចអនុញ្ញាតឱ្យបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដោះស្រាយកិច្ចការច្នៃប្រឌិត និងការសម្រេចចិត្តបានកាន់តែច្រើនជាមួយនឹងការបញ្ចូលរបស់មនុស្សតិចតួចបំផុត។ ឧទាហរណ៍ នៅឆ្នាំ 2030 អ្នកជំនាញព្យាករណ៍ថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងដោះស្រាយអន្តរកម្ម និងការសម្រេចចិត្តសេវាកម្មអតិថិជនភាគច្រើនក្នុងពេលជាក់ស្តែង ( ដើម្បីស្រមៃឡើងវិញនូវការផ្លាស់ប្តូរទៅ CX អ្នកទីផ្សារត្រូវធ្វើរឿងទាំង 2 នេះ ) ហើយខ្សែភាពយន្តសំខាន់មួយអាចត្រូវបានផលិតជាមួយនឹងខ្លឹមសារដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត 90% ( ករណីប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម និងសហគ្រាស )។

• នៅឆ្នាំ ២០៣៥៖ ក្នុងរយៈពេលមួយទសវត្សរ៍ យើងរំពឹងថា ភ្នាក់ងារ AI ស្វ័យប្រវត្តិ នឹងក្លាយជារឿងធម្មតានៅក្នុងវិស័យជាច្រើន។ គ្រូបង្រៀន AI អាចផ្តល់ការអប់រំផ្ទាល់ខ្លួនក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ ជំនួយការ AI អាចព្រាងកិច្ចសន្យាផ្នែកច្បាប់ ឬរបាយការណ៍វេជ្ជសាស្ត្រដែលអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់ការចុះហត្ថលេខារបស់អ្នកជំនាញ ហើយប្រព័ន្ធបើកបរដោយខ្លួនឯង (ដោយមានជំនួយពីការក្លែងធ្វើបង្កើត) អាចដំណើរការប្រតិបត្តិការភស្តុភារពីដើមដល់ចប់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ផ្នែកដែលងាយរងគ្រោះមួយចំនួន (ឧទាហរណ៍ ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ ការសម្រេចចិត្តផ្នែកច្បាប់ចុងក្រោយ) ទំនងជានៅតែត្រូវការការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សសម្រាប់សុវត្ថិភាព និងការទទួលខុសត្រូវ។

• ក្តីបារម្ភអំពីសីលធម៌ និងភាពជឿជាក់៖ នៅពេលដែលស្វ័យភាព AI កើនឡើង ក្តីបារម្ភក៏កើនឡើងដែរ។ បញ្ហានាពេលបច្ចុប្បន្ននេះរួមមាន ការយល់ច្រឡំ (AI បង្កើតការពិត) ភាពលំអៀងនៅក្នុងខ្លឹមសារដែលបានបង្កើត កង្វះតម្លាភាព និងការប្រើប្រាស់ខុសដែលអាចកើតមានសម្រាប់ព័ត៌មានមិនពិត។ ការធានាថា AI អាច ទុកចិត្តបាន នៅពេលដំណើរការដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យគឺមានសារៈសំខាន់បំផុត។ វឌ្ឍនភាពកំពុងត្រូវបានធ្វើឡើង - ឧទាហរណ៍ អង្គការនានាកំពុងវិនិយោគកាន់តែច្រើនលើការកាត់បន្ថយហានិភ័យ (ដោះស្រាយភាពត្រឹមត្រូវ សន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត បញ្ហាកម្មសិទ្ធិបញ្ញា) ( The State of AI: Global survey | McKinsey ) - ប៉ុន្តែអភិបាលកិច្ចរឹងមាំ និងក្របខ័ណ្ឌសីលធម៌គឺត្រូវការជាចាំបាច់។

• រចនាសម្ព័ន្ធនៃឯកសារនេះ៖ យើងចាប់ផ្តើមជាមួយនឹងការណែនាំអំពី AI ដែលអាចបង្កើតបាន និងគោលគំនិតនៃការប្រើប្រាស់ដោយស្វយ័ត ទល់នឹង ការប្រើប្រាស់ដែលមានការត្រួតពិនិត្យ។ បន្ទាប់មក សម្រាប់វិស័យសំខាន់ៗនីមួយៗ (ការសរសេរ សិល្បៈ ការសរសេរកូដ។ល។) យើងពិភាក្សាអំពីអ្វីដែល AI អាចធ្វើបានដោយភាពជឿជាក់នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ធៀបនឹងអ្វីដែលនឹងកើតឡើងនាពេលអនាគត។ យើងបញ្ចប់ជាមួយនឹងបញ្ហាប្រឈមឆ្លងវិស័យ ការព្យាករណ៍នាពេលអនាគត និងអនុសាសន៍សម្រាប់ការប្រើប្រាស់ AI ដែលអាចបង្កើតបានដោយមានការទទួលខុសត្រូវ។

ជារួម បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជំនាន់ថ្មីបានបង្ហាញឱ្យឃើញរួចហើយថាមានសមត្ថភាពដោះស្រាយកិច្ចការជាច្រើនដ៏គួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើលដោយមិនចាំបាច់មានការណែនាំពីមនុស្សជាប្រចាំ។ តាមរយៈការយល់ដឹងពីដែនកំណត់បច្ចុប្បន្ន និងសក្តានុពលនាពេលអនាគតរបស់វា អង្គការ និងសាធារណជនអាចរៀបចំខ្លួនបានកាន់តែប្រសើរឡើងសម្រាប់យុគសម័យមួយដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនមែនគ្រាន់តែជាឧបករណ៍មួយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែជាអ្នកសហការដោយស្វយ័តក្នុងការងារ និងភាពច្នៃប្រឌិត។.

សេចក្តីផ្តើម

បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាច វិភាគ ទិន្នន័យបានជាយូរមកហើយ ប៉ុន្តែទើបតែថ្មីៗនេះទេដែលប្រព័ន្ធ AI បានរៀន បង្កើត - ការសរសេរអត្ថបទ ការតែងរូបភាព កម្មវិធីសរសេរកម្មវិធី និងច្រើនទៀត។ AI (ដូចជា GPT-4 សម្រាប់អត្ថបទ ឬ DALL·E សម្រាប់រូបភាព) ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំទូលាយ ដើម្បីបង្កើតខ្លឹមសារថ្មីដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងការជំរុញ។ របកគំហើញនេះបានបញ្ចេញរលកនៃការច្នៃប្រឌិតនៅទូទាំងឧស្សាហកម្ម។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សំណួរសំខាន់មួយកើតឡើង៖ តើយើងអាចទុកចិត្ត AI ឱ្យធ្វើអ្វីដោយខ្លួនឯងបាន ដោយមិនចាំបាច់ពិនិត្យឡើងវិញនូវលទ្ធផលរបស់វា?

ដើម្បីឆ្លើយសំណួរនេះ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការបែងចែករវាង ការប្រើប្រាស់ AI ដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យ និង ដោយស្វយ័ត

• បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលត្រួតពិនិត្យដោយមនុស្ស សំដៅលើសេណារីយ៉ូដែលលទ្ធផលនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ត្រូវបានពិនិត្យ ឬរៀបចំដោយមនុស្ស មុនពេលត្រូវបានបញ្ចប់។ ឧទាហរណ៍ អ្នកសារព័ត៌មានអាចប្រើជំនួយការសរសេរបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីព្រាងអត្ថបទ ប៉ុន្តែអ្នកកែសម្រួលកែសម្រួល និងអនុម័តវា។

• បញ្ញាសិប្បនិម្មិតស្វ័យប្រវត្តិ (បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោយគ្មានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្ស) សំដៅលើប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអនុវត្តភារកិច្ច ឬបង្កើតខ្លឹមសារដែលប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់ជាមួយនឹងការកែសម្រួលពីមនុស្សតិចតួច ឬគ្មានមនុស្ស។ ឧទាហរណ៍មួយគឺ chatbot ស្វ័យប្រវត្តិដែលដោះស្រាយសំណួររបស់អតិថិជនដោយគ្មានភ្នាក់ងារមនុស្ស ឬស្ថាប័នព័ត៌មានដែលបោះពុម្ពផ្សាយដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវសេចក្តីសង្ខេបពិន្ទុកីឡាដែលបង្កើតឡើងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

បច្ចេកវិទ្យា AI ដែលអាចបង្កើតបានកំពុងត្រូវបានដាក់ពង្រាយរួចហើយនៅក្នុងរបៀបទាំងពីរ។ នៅឆ្នាំ 2023-2025 ការទទួលយកបានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង ដោយអង្គការនានាកំពុងធ្វើការពិសោធន៍ដោយអន្ទះសារ។ ការស្ទង់មតិសកលមួយក្នុងឆ្នាំ 2024 បានរកឃើញថា 65% នៃក្រុមហ៊ុនកំពុងប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា AI ដែលអាចបង្កើតបានជាប្រចាំ ដែលកើនឡើងពីប្រហែលមួយភាគបីកាលពីមួយឆ្នាំមុន ( ស្ថានភាពនៃ AI នៅដើមឆ្នាំ 2024 | McKinsey )។ បុគ្គលម្នាក់ៗក៏បានទទួលយកឧបករណ៍ដូចជា ChatGPT ផងដែរ - អ្នកជំនាញប្រមាណ 79% មានបទពិសោធន៍យ៉ាងហោចណាស់ខ្លះជាមួយបច្ចេកវិទ្យា AI ដែលអាចបង្កើតបាននៅពាក់កណ្តាលឆ្នាំ 2023 ( ស្ថានភាពនៃ AI ក្នុងឆ្នាំ 2023: ឆ្នាំលេចធ្លោរបស់បច្ចេកវិទ្យា AI | McKinsey )។ ការទទួលយកយ៉ាងឆាប់រហ័សនេះត្រូវបានជំរុញដោយការសន្យានៃប្រសិទ្ធភាព និងភាពច្នៃប្រឌិត។ យ៉ាងណាក៏ដោយ វានៅតែជា "ថ្ងៃដំបូង" ហើយក្រុមហ៊ុនជាច្រើននៅតែកំពុងបង្កើតគោលនយោបាយអំពីរបៀបប្រើប្រាស់ AI ដោយមានការទទួលខុសត្រូវ ( ស្ថានភាពនៃ AI ក្នុងឆ្នាំ 2023: ឆ្នាំលេចធ្លោរបស់បច្ចេកវិទ្យា AI | McKinsey )។

ហេតុអ្វីបានជាស្វ័យភាពមានសារៈសំខាន់៖ ការអនុញ្ញាតឱ្យ AI ដំណើរការដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យពីមនុស្សអាចដោះសោអត្ថប្រយោជន៍ប្រសិទ្ធភាពដ៏ធំធេង - ស្វ័យប្រវត្តិកម្មកិច្ចការដ៏គួរឱ្យធុញទ្រាន់ទាំងស្រុង - ប៉ុន្តែវាក៏បង្កើនហានិភ័យសម្រាប់ភាពជឿជាក់ផងដែរ។ ភ្នាក់ងារ AI ស្វយ័តត្រូវតែធ្វើអ្វីៗឱ្យបានត្រឹមត្រូវ (ឬដឹងពីដែនកំណត់របស់វា) ពីព្រោះប្រហែលជាគ្មានមនុស្សនៅក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងដើម្បីចាប់កំហុសនោះទេ។ កិច្ចការមួយចំនួនផ្តល់លទ្ធភាពដល់រឿងនេះច្រើនជាងកិច្ចការផ្សេងទៀត។ ជាទូទៅ AI ដំណើរការដោយស្វ័យភាពបានល្អបំផុតនៅពេល៖

• ភារកិច្ចនេះមាន រចនាសម្ព័ន្ធ ឬគំរូច្បាស់លាស់ (ឧ. ការបង្កើតរបាយការណ៍ជាប្រចាំពីទិន្នន័យ)។

• កំហុសមានហានិភ័យទាប ឬងាយអត់ឱន (ឧទាហរណ៍ ការបង្កើតរូបភាពដែលអាចលុបចោលបានប្រសិនបើមិនពេញចិត្ត បើប្រៀបធៀបទៅនឹងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ)។

• មាន ទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ដែលគ្របដណ្តប់លើសេណារីយ៉ូ ដូច្នេះលទ្ធផលរបស់ AI គឺផ្អែកលើឧទាហរណ៍ពិត (កាត់បន្ថយការស្មាន)។

ផ្ទុយទៅវិញ ភារកិច្ចដែលមាន ​លក្ខណៈបើកចំហ មាន ហានិភ័យខ្ពស់ ឬតម្រូវឱ្យមានការវិនិច្ឆ័យ​យ៉ាងល្អិតល្អន់ មិនសូវស័ក្តិសម​នឹង​ការ​គ្មាន​ការ​ត្រួតពិនិត្យ​ទាល់តែសោះ​នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។

នៅក្នុងផ្នែកខាងក្រោម យើងនឹងពិនិត្យមើលវិស័យជាច្រើន ដើម្បីមើលអ្វីដែល AI ជំនាន់ថ្មីកំពុងធ្វើឥឡូវនេះ និងអ្វីដែលនឹងកើតឡើងបន្ទាប់។ យើងនឹងពិនិត្យមើលឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង - ចាប់ពីអត្ថបទព័ត៌មានដែលសរសេរដោយ AI និងស្នាដៃសិល្បៈដែលបង្កើតដោយ AI រហូតដល់ជំនួយការសរសេរកូដ និងភ្នាក់ងារសេវាកម្មអតិថិជននិម្មិត - ដោយបង្ហាញពីកិច្ចការណាដែលអាចធ្វើបានពីដើមដល់ចប់ដោយ AI និងកិច្ចការណាដែលនៅតែត្រូវការមនុស្សនៅក្នុងរង្វិលជុំ។ សម្រាប់វិស័យនីមួយៗ យើងញែកដាច់ពីគ្នាយ៉ាងច្បាស់នូវសមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (ប្រហែលឆ្នាំ 2025) ពីការព្យាករណ៍ជាក់ស្តែងនៃអ្វីដែលអាចទុកចិត្តបាននៅឆ្នាំ 2035។.

តាមរយៈការគូសផែនទីបច្ចុប្បន្ន និងអនាគតនៃ AI ស្វយ័តនៅទូទាំងវិស័យនានា យើងមានគោលបំណងផ្តល់ជូនអ្នកអាននូវការយល់ដឹងដែលមានតុល្យភាព៖ មិនបំផ្លើសហួសហេតុពេកអំពី AI ថាមិនអាចខុសបានដោយអព្ភូតហេតុ ឬមើលស្រាលសមត្ថភាពពិតប្រាកដ និងកំពុងរីកចម្រើនរបស់វានោះទេ។ ជាមួយនឹងមូលដ្ឋានគ្រឹះនេះ បន្ទាប់មកយើងពិភាក្សាអំពីបញ្ហាប្រឈមធំៗក្នុងការជឿទុកចិត្តលើ AI ដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យ រួមទាំងការពិចារណាខាងសីលធម៌ និងការគ្រប់គ្រងហានិភ័យ មុនពេលសន្និដ្ឋានជាមួយនឹងចំណុចសំខាន់ៗ។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងការសរសេរ និងបង្កើតខ្លឹមសារ

វិស័យមួយក្នុងចំណោមវិស័យដំបូងដែលបច្ចេកវិទ្យា AI បង្កើតបានធ្វើឱ្យមានការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងខ្លាំងគឺការបង្កើតអត្ថបទ។ គំរូភាសាធំៗអាចផលិតអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងចាប់ពីអត្ថបទព័ត៌មាន និងច្បាប់ចម្លងទីផ្សារ រហូតដល់ការបង្ហោះនៅលើប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម និងសេចក្តីសង្ខេបនៃឯកសារ។ ប៉ុន្តែតើការសរសេរនេះអាចធ្វើបានប៉ុន្មានដោយគ្មានអ្នកកែសម្រួលមនុស្ស?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (២០២៥): បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាអ្នកសរសេរខ្លឹមសារជាប្រចាំដោយស្វ័យប្រវត្តិ

កិច្ចការសរសេរជាប្រចាំ ជាច្រើនប្រភេទប្រកបដោយភាពជឿជាក់ ដោយមានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្សតិចតួចបំផុត ឬគ្មានទាល់តែសោះ។ ឧទាហរណ៍ដ៏សំខាន់មួយគឺនៅក្នុងវិស័យសារព័ត៌មាន៖ អស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំមកហើយ សារព័ត៌មាន Associated Press បានប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ដើម្បីបង្កើតរបាយការណ៍ប្រាក់ចំណូលរបស់ក្រុមហ៊ុនរាប់ពាន់ជារៀងរាល់ត្រីមាសដោយផ្ទាល់ពីប្រភពទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុ ( Philana Patterson – ONA Community Profile )។ អត្ថបទព័ត៌មានខ្លីៗទាំងនេះធ្វើតាមគំរូ (ឧទាហរណ៍ “ក្រុមហ៊ុន X បានរាយការណ៍ពីប្រាក់ចំណូល Y កើនឡើង Z%...”) ហើយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (ដោយប្រើកម្មវិធីបង្កើតភាសាធម្មជាតិ) អាចបំពេញលេខ និងពាក្យពេចន៍លឿនជាងមនុស្សណាម្នាក់។ ប្រព័ន្ធរបស់ AP បោះពុម្ពផ្សាយរបាយការណ៍ទាំងនេះដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយពង្រីកការគ្របដណ្តប់របស់ពួកគេយ៉ាងខ្លាំង (ជាង 3,000 រឿងក្នុងមួយត្រីមាស) ដោយមិនត្រូវការអ្នកនិពន្ធមនុស្ស ( រឿងរ៉ាវប្រាក់ចំណូលដោយស្វ័យប្រវត្តិកើនឡើង | The Associated Press )។

សារព័ត៌មានកីឡាក៏ត្រូវបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាពស្រដៀងគ្នានេះដែរ៖ ប្រព័ន្ធ AI អាចយកស្ថិតិការប្រកួតកីឡា ហើយបង្កើតរឿងរ៉ាវសង្ខេប។ ដោយសារតែដែនទាំងនេះត្រូវបានជំរុញដោយទិន្នន័យ និងជារូបមន្ត កំហុសគឺកម្រមានណាស់ ដរាបណាទិន្នន័យត្រឹមត្រូវ។ ក្នុងករណីទាំងនេះ យើងឃើញ ស្វ័យភាពពិតប្រាកដ - AI សរសេរ ហើយខ្លឹមសារត្រូវបានបោះពុម្ពផ្សាយភ្លាមៗ។

អាជីវកម្មនានាក៏កំពុងប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីព្រាងការពិពណ៌នាផលិតផល ព្រឹត្តិប័ត្រព័ត៌មានតាមអ៊ីមែល និងខ្លឹមសារទីផ្សារផ្សេងទៀត។ ឧទាហរណ៍ ក្រុមហ៊ុនពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកយក្ស Amazon ឥឡូវនេះប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីសង្ខេបការវាយតម្លៃរបស់អតិថិជនសម្រាប់ផលិតផល។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនេះស្កេនអត្ថបទនៃការវាយតម្លៃជាច្រើន ហើយបង្កើតកថាខណ្ឌសង្ខេបអំពីអ្វីដែលមនុស្សចូលចិត្ត ឬមិនចូលចិត្តអំពីទំនិញ ដែលបន្ទាប់មកត្រូវបានបង្ហាញនៅលើទំព័រផលិតផលដោយមិនចាំបាច់កែសម្រួលដោយដៃ ( Amazon ធ្វើអោយបទពិសោធន៍វាយតម្លៃរបស់អតិថិជនប្រសើរឡើងជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត )។ ខាងក្រោមនេះគឺជាឧទាហរណ៍ នៃមុខងារនេះដែលដាក់ពង្រាយនៅលើកម្មវិធីទូរស័ព្ទរបស់ Amazon ដែលផ្នែក "អតិថិជននិយាយ" ត្រូវបានបង្កើតទាំងស្រុងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតពីទិន្នន័យវាយតម្លៃ៖

( Amazon ធ្វើអោយបទពិសោធន៍នៃការវាយតម្លៃរបស់អតិថិជនប្រសើរឡើងជាមួយ AI ) សេចក្តីសង្ខេបនៃការវាយតម្លៃដែលបង្កើតដោយ AI នៅលើទំព័រផលិតផលពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិក។ ប្រព័ន្ធរបស់ Amazon សង្ខេបចំណុចទូទៅពីការវាយតម្លៃរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ (ឧទាហរណ៍ ភាពងាយស្រួលនៃការប្រើប្រាស់ ដំណើរការ) ទៅជាកថាខណ្ឌខ្លីមួយ ដែលបង្ហាញដល់អ្នកទិញទំនិញថាជា "AI ដែលបង្កើតចេញពីអត្ថបទនៃការវាយតម្លៃរបស់អតិថិជន"។

ករណីប្រើប្រាស់បែបនេះបង្ហាញថា នៅពេលដែលខ្លឹមសារធ្វើតាមគំរូដែលអាចព្យាករណ៍បាន ឬត្រូវបានប្រមូលផ្តុំពីទិន្នន័យដែលមានស្រាប់ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជារឿយៗអាចដោះស្រាយវាតែម្នាក់ឯងបាន ។ ឧទាហរណ៍បច្ចុប្បន្នផ្សេងទៀតរួមមាន៖

• ព័ត៌មានថ្មីៗអំពីអាកាសធាតុ និងចរាចរណ៍៖ ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីចងក្រងរបាយការណ៍អាកាសធាតុប្រចាំថ្ងៃ ឬព្រឹត្តិបត្រចរាចរណ៍ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា។

• របាយការណ៍ហិរញ្ញវត្ថុ៖ ក្រុមហ៊ុននានាបង្កើតសេចក្តីសង្ខេបហិរញ្ញវត្ថុសាមញ្ញៗ (លទ្ធផលប្រចាំត្រីមាស សេចក្តីសង្ខេបទីផ្សារភាគហ៊ុន) ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ចាប់តាំងពីឆ្នាំ ២០១៤ មក Bloomberg និងស្ថាប័នព័ត៌មានផ្សេងទៀតបានប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីជួយក្នុងការសរសេរព័ត៌មានសង្ខេបអំពីប្រាក់ចំណូលរបស់ក្រុមហ៊ុន - ដំណើរការមួយដែលដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិភាគច្រើននៅពេលដែលទិន្នន័យត្រូវបានបញ្ចូល ( 'អ្នកកាសែតរ៉ូបូត' របស់ AP កំពុងសរសេររឿងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេឥឡូវនេះ | The Verge ) ( អ្នកយកព័ត៌មាន Wyoming ត្រូវបានគេចាប់បានថាកំពុងប្រើ AI ដើម្បីបង្កើតសម្រង់សម្តី និងរឿងរ៉ាវក្លែងក្លាយ )។

• ការបកប្រែ និងការចម្លងអត្ថបទ៖ សេវាកម្មចម្លងអត្ថបទឥឡូវនេះប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីបង្កើតចម្លងអត្ថបទកិច្ចប្រជុំ ឬចំណងជើងដោយមិនចាំបាច់ប្រើអ្នកវាយអក្សរមនុស្ស។ ខណៈពេលដែលមិនមែនជាការបង្កើតថ្មីក្នុងន័យច្នៃប្រឌិត កិច្ចការភាសាទាំងនេះដំណើរការដោយស្វ័យភាពជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់សម្រាប់សំឡេងច្បាស់។

• ការបង្កើតសេចក្តីព្រាង៖ អ្នកជំនាញជាច្រើនប្រើឧបករណ៍ដូចជា ChatGPT ដើម្បីព្រាងអ៊ីមែល ឬឯកសារកំណែដំបូងៗ ដោយពេលខ្លះផ្ញើវាទៅដោយគ្មានការកែសម្រួលតិចតួច ឬគ្មានការកែសម្រួលទេ ប្រសិនបើខ្លឹមសារមានហានិភ័យទាប។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សម្រាប់សំណេរដែលស្មុគស្មាញជាងនេះ ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សនៅតែជាបទដ្ឋាននៅឆ្នាំ 2025។ អង្គការព័ត៌មានកម្រនឹងបោះពុម្ពផ្សាយអត្ថបទស៊ើបអង្កេត ឬវិភាគដោយផ្ទាល់ពី AI ណាស់ - អ្នកកែសម្រួលនឹងពិនិត្យការពិត និងកែលម្អសេចក្តីព្រាងដែលសរសេរដោយ AI។ AI អាច ធ្វើត្រាប់តាមរចនាប័ទ្ម និងរចនាសម្ព័ន្ធ បានល្អ ប៉ុន្តែអាចណែនាំកំហុសជាក់ស្តែង (ជារឿយៗត្រូវបានគេហៅថា "ការយល់ច្រឡំ") ឬឃ្លាឆ្គងដែលមនុស្សត្រូវចាប់។ ឧទាហរណ៍ កាសែតអាល្លឺម៉ង់ Express បានណែនាំ "សហការីឌីជីថល" AI ម្នាក់ឈ្មោះ Klara ដើម្បីជួយសរសេរអត្ថបទព័ត៌មានដំបូង។ Klara អាចរៀបចំរបាយការណ៍កីឡាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងថែមទាំងសរសេរចំណងជើងដែលទាក់ទាញអ្នកអាន ដែលរួមចំណែកដល់ 11% នៃអត្ថបទរបស់ Express - ប៉ុន្តែ អ្នកកែសម្រួលដែលជាមនុស្សនៅតែពិនិត្យឡើងវិញនូវរាល់អត្ថបទសម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវ និងភាពសុចរិតនៃសារព័ត៌មាន ជាពិសេសលើរឿងស្មុគស្មាញ ( 12 វិធីដែលអ្នកសារព័ត៌មានប្រើឧបករណ៍ AI នៅក្នុងបន្ទប់ព័ត៌មាន - Twipe )។ ភាពជាដៃគូរវាងមនុស្ស និង AI នេះជារឿងធម្មតានៅសព្វថ្ងៃនេះ៖ AI ដោះស្រាយការងារធ្ងន់ៗនៃការបង្កើតអត្ថបទ ហើយមនុស្សរៀបចំ និងកែតម្រូវតាមតម្រូវការ។

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ ឆ្ពោះទៅរកការសរសេរដោយស្វ័យភាពដែលគួរឱ្យទុកចិត្ត

ក្នុងរយៈពេលមួយទសវត្សរ៍ខាងមុខ យើងរំពឹងថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបាននឹងកាន់តែអាចទុកចិត្តបានក្នុងការបង្កើតអត្ថបទដែលមានគុណភាពខ្ពស់ និងត្រឹមត្រូវតាមការពិត ដែលនឹងពង្រីកវិសាលភាពនៃកិច្ចការសរសេរដែលវាអាចដោះស្រាយដោយស្វ័យភាព។ និន្នាការជាច្រើនគាំទ្ររឿងនេះ៖

• ភាពត្រឹមត្រូវប្រសើរឡើង៖ ការស្រាវជ្រាវជាបន្តបន្ទាប់កំពុងកាត់បន្ថយទំនោររបស់ AI ក្នុងការបង្កើតព័ត៌មានមិនពិត ឬមិនពាក់ព័ន្ធយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ នៅឆ្នាំ 2030 គំរូភាសាកម្រិតខ្ពស់ដែលមានការបណ្តុះបណ្តាលកាន់តែប្រសើរ (រួមទាំងបច្ចេកទេសដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ការពិតទល់នឹងមូលដ្ឋានទិន្នន័យក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង) អាចសម្រេចបានការត្រួតពិនិត្យការពិតស្ទើរតែកម្រិតមនុស្ស។ នេះមានន័យថា AI អាចព្រាងអត្ថបទព័ត៌មានពេញលេញជាមួយនឹងសម្រង់ត្រឹមត្រូវ និងស្ថិតិដែលទាញចេញពីសម្ភារៈប្រភពដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយតម្រូវឱ្យមានការកែសម្រួលតិចតួច។

• បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាក់លាក់តាមដែន៖ យើងនឹងឃើញគំរូបង្កើតដែលមានជំនាញកាន់តែច្រើនត្រូវបានកែលម្អសម្រាប់វិស័យជាក់លាក់ (ផ្នែកច្បាប់ វេជ្ជសាស្ត្រ ការសរសេរបច្ចេកទេស)។ គំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតផ្នែកច្បាប់ឆ្នាំ ២០៣០ អាចព្រាងកិច្ចសន្យាស្តង់ដារ ឬសង្ខេបសំណុំរឿងច្បាប់បានយ៉ាងគួរឱ្យទុកចិត្ត - ភារកិច្ចដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធជារូបមន្ត ប៉ុន្តែបច្ចុប្បន្នទាមទារពេលវេលាមេធាវី។ ប្រសិនបើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើឯកសារច្បាប់ដែលមានសុពលភាព សេចក្តីព្រាងរបស់វាអាចគួរឱ្យទុកចិត្តគ្រប់គ្រាន់ដែលមេធាវីគ្រាន់តែក្រឡេកមើលចុងក្រោយយ៉ាងរហ័សប៉ុណ្ណោះ។

• រចនាប័ទ្មធម្មជាតិ និងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា៖ គំរូកំពុងកាន់តែប្រសើរឡើងក្នុងការរក្សាបរិបទលើឯកសារវែងៗ ដែលនាំឱ្យមានខ្លឹមសារទម្រង់វែងៗកាន់តែស៊ីសង្វាក់គ្នា និងចំគោលដៅ។ នៅឆ្នាំ ២០៣៥ វាអាចទៅរួចដែលថា AI អាចសរសេរសេចក្តីព្រាងដំបូងដ៏ល្អនៃសៀវភៅមិនមែនប្រឌិត ឬសៀវភៅណែនាំបច្ចេកទេសដោយខ្លួនឯង ដោយមនុស្សជាចម្បងមានតួនាទីជាអ្នកប្រឹក្សា (ដើម្បីកំណត់គោលដៅ ឬផ្តល់ចំណេះដឹងឯកទេស)។

តើ​រឿងនេះ​អាច​មើលទៅ​ដូច​ម្ដេច​ក្នុង​ការអនុវត្ត? សារព័ត៌មាន​ធម្មតា ​អាច​ក្លាយជា​ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម​ស្ទើរតែ​ទាំងស្រុង​សម្រាប់​ចង្វាក់​ជាក់លាក់។ យើង​អាច​នឹង​ឃើញ​ទីភ្នាក់ងារ​ព័ត៌មាន​មួយ​នៅ​ឆ្នាំ 2030 មាន​ប្រព័ន្ធ AI សរសេរ​កំណែ​ដំបូង​នៃ​របាយការណ៍​ប្រាក់ចំណូល រឿង​កីឡា ឬ​ការអាប់ដេត​លទ្ធផល​បោះឆ្នោត​នីមួយៗ ដោយ​អ្នកកែសម្រួល​គ្រាន់តែ​យក​សំណាក​មួយចំនួន​សម្រាប់​ការធានា​គុណភាព។ ជាការពិតណាស់ អ្នកជំនាញ​ព្យាករណ៍​ថា​ចំណែក​នៃ​ខ្លឹមសារ​អនឡាញ​ដែល​កំពុង​កើនឡើង​ឥតឈប់ឈរ​នឹង​ត្រូវ​បាន​បង្កើត​ដោយ​ម៉ាស៊ីន - ការព្យាករណ៍​ដិតដល់​មួយ​ដោយ​អ្នកវិភាគ​ឧស្សាហកម្ម​បាន​ណែនាំ​ថា ​រហូតដល់ 90% នៃ​ខ្លឹមសារ​អនឡាញ​អាច​ត្រូវ​បាន​បង្កើត​ដោយ AI នៅ​ឆ្នាំ 2026 ( នៅ​ឆ្នាំ 2026 ខ្លឹមសារ​អនឡាញ​ដែល​បង្កើត​ដោយ​មនុស្ស​មិនមែន​នឹង​មាន​ចំនួន​ច្រើន​ជាង​ខ្លឹមសារ​ដែល​បង្កើត​ដោយ​មនុស្ស - OODAloop ) ទោះបីជា​តួលេខ​នោះ​ត្រូវបាន​ជជែក​វែកញែក​ក៏ដោយ។ សូម្បីតែ​លទ្ធផល​អភិរក្ស​ជាង​នេះ​ក៏​មានន័យថា​នៅ​ពាក់កណ្តាល​ទសវត្សរ៍​ឆ្នាំ 2030 អត្ថបទ​គេហទំព័រ​ធម្មតា​ភាគច្រើន ច្បាប់ចម្លង​ផលិតផល និង​ប្រហែលជា​សូម្បីតែ​ព័ត៌មាន​ផ្ទាល់ខ្លួន​ក៏​ត្រូវបាន​សរសេរ​ដោយ AI ដែរ។

នៅក្នុង ផ្នែកទីផ្សារ និងទំនាក់ទំនងសាជីវកម្ម បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតថ្មីទំនងជាត្រូវបានប្រគល់ឱ្យដំណើរការយុទ្ធនាការទាំងមូលដោយឯករាជ្យ។ វាអាចបង្កើត និងផ្ញើអ៊ីមែលទីផ្សារផ្ទាល់ខ្លួន ការបង្ហោះប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម និងបំរែបំរួលច្បាប់ចម្លងផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម ដោយកែសម្រួលសារជានិច្ចដោយផ្អែកលើប្រតិកម្មរបស់អតិថិជន - ទាំងអស់នេះដោយគ្មានអ្នកសរសេរច្បាប់ចម្លងរបស់មនុស្សនៅក្នុងរង្វិលជុំនោះទេ។ អ្នកវិភាគ Gartner ព្យាករថា នៅឆ្នាំ 2025 យ៉ាងហោចណាស់ 30% នៃសារទីផ្សារចេញរបស់សហគ្រាសធំៗនឹងត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយសិប្បនិម្មិតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ( ករណីប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម និងសហគ្រាស ) ហើយភាគរយនេះនឹងកើនឡើងត្រឹមតែនៅឆ្នាំ 2030 ប៉ុណ្ណោះ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាជារឿងសំខាន់ដែលត្រូវកត់សម្គាល់ថា ភាពច្នៃប្រឌិត និងការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សនឹងនៅតែដើរតួនាទី ជាពិសេសសម្រាប់ខ្លឹមសារដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ ។ នៅឆ្នាំ 2035 បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចដោះស្រាយសេចក្តីប្រកាសព័ត៌មាន ឬការបង្ហោះប្លក់ដោយខ្លួនឯង ប៉ុន្តែសម្រាប់សារព័ត៌មានស៊ើបអង្កេតដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការទទួលខុសត្រូវ ឬប្រធានបទរសើប ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយអាចនៅតែទទូចលើការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស។ អនាគតទំនងជានឹងនាំមកនូវវិធីសាស្រ្តដែលមានកម្រិត៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ផលិតខ្លឹមសារប្រចាំថ្ងៃភាគច្រើនដោយឯករាជ្យ ខណៈពេលដែលមនុស្សផ្តោតលើការកែសម្រួល និងផលិតខ្លឹមសារយុទ្ធសាស្ត្រ ឬផ្នែករសើប។ ជាទូទៅ ខ្សែបន្ទាត់នៃអ្វីដែលត្រូវបានចាត់ទុកថាជា "ទម្លាប់" នឹងពង្រីកនៅពេលដែលជំនាញបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កើនឡើង។

លើសពីនេះ ទម្រង់ថ្មីៗនៃខ្លឹមសារដូចជា និទានកថាអន្តរកម្មដែលបង្កើតឡើងដោយ AI ឬរបាយការណ៍ផ្ទាល់ខ្លួន អាចលេចឡើង។ ឧទាហរណ៍ របាយការណ៍ប្រចាំឆ្នាំរបស់ក្រុមហ៊ុនអាចត្រូវបានបង្កើតជារចនាប័ទ្មច្រើនដោយ AI - សេចក្តីសង្ខេបសម្រាប់នាយកប្រតិបត្តិ កំណែនិទានកថាសម្រាប់បុគ្គលិក កំណែសម្បូរទិន្នន័យសម្រាប់អ្នកវិភាគ - ដែលនីមួយៗត្រូវបានបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិពីទិន្នន័យមូលដ្ឋានដូចគ្នា។ នៅក្នុងវិស័យអប់រំ សៀវភៅសិក្សាអាចត្រូវបានសរសេរដោយថាមវន្តដោយ AI ដើម្បីឱ្យសមស្របទៅនឹងកម្រិតនៃការអានផ្សេងៗគ្នា។ កម្មវិធីទាំងនេះអាចមានស្វ័យភាពភាគច្រើន ប៉ុន្តែត្រូវបានគាំទ្រដោយព័ត៌មានដែលបានផ្ទៀងផ្ទាត់។

គន្លងនៃការសរសេរបង្ហាញថា នៅពាក់កណ្តាលទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030 បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងក្លាយជាអ្នកនិពន្ធដ៏មានផលិតភាព ។ គន្លឹះសម្រាប់ប្រតិបត្តិការស្វ័យភាពពិតប្រាកដគឺការបង្កើតទំនុកចិត្តលើលទ្ធផលរបស់វា។ ប្រសិនបើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្ហាញពីភាពត្រឹមត្រូវនៃការពិត គុណភាពរចនាបថ និងការអនុលោមតាមស្តង់ដារសីលធម៌ជាប់លាប់ តម្រូវការសម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្សជាជួរៗនឹងថយចុះ។ ផ្នែកនៃឯកសារសនេះផ្ទាល់ នៅត្រឹមឆ្នាំ 2035 អាចត្រូវបានព្រាងដោយអ្នកស្រាវជ្រាវបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោយមិនចាំបាច់មានអ្នកកែសម្រួល - ជាការរំពឹងទុកដែលយើងមានសុទិដ្ឋិនិយមដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ដោយផ្តល់ថាមានការការពារត្រឹមត្រូវនៅនឹងកន្លែង។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបានក្នុងសិល្បៈទស្សនីយភាព និងការរចនា

សមត្ថភាពរបស់ Generative AI ក្នុងការបង្កើតរូបភាព និងស្នាដៃសិល្បៈបានទាក់ទាញការស្រមើលស្រមៃរបស់សាធារណជន ចាប់ពីគំនូរដែលបង្កើតដោយ AI ដែលឈ្នះការប្រកួតសិល្បៈ រហូតដល់វីដេអូ deepfake ដែលមិនអាចបែងចែកបានពីវីដេអូពិត។ នៅក្នុងដែនដែលមើលឃើញ គំរូ AI ដូចជាបណ្តាញប្រឆាំងបង្កើត (GANs) និងគំរូសាយភាយ (ឧ. Stable Diffusion, Midjourney) អាចផលិតរូបភាពដើមដោយផ្អែកលើការជំរុញអត្ថបទ។ ដូច្នេះ តើ AI ឥឡូវនេះអាចដំណើរការជាវិចិត្រករ ឬអ្នករចនាស្វយ័តបានទេ?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (២០២៥): បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាជំនួយការច្នៃប្រឌិត

គិតត្រឹមឆ្នាំ 2025 គំរូបង្កើតមានជំនាញក្នុងការបង្កើត រូបភាពតាមតម្រូវការ ជាមួយនឹងភាពស្មោះត្រង់គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចស្នើសុំឱ្យ AI រូបភាពគូរ "ទីក្រុងមជ្ឈិមសម័យមួយនៅពេលថ្ងៃលិចតាមរចនាបថរបស់ Van Gogh" ហើយទទួលបានរូបភាពសិល្បៈដ៏គួរឱ្យជឿជាក់ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានវិនាទី។ នេះបាននាំឱ្យមានការប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៃ AI ក្នុងការរចនាក្រាហ្វិក ទីផ្សារ និងការកម្សាន្តសម្រាប់សិល្បៈគំនិត គំរូដើម និងសូម្បីតែរូបភាពចុងក្រោយក្នុងករណីខ្លះ។ ជាពិសេស៖

• ការរចនាក្រាហ្វិក និងរូបភាពស្តុក៖ ក្រុមហ៊ុននានាបង្កើតក្រាហ្វិកគេហទំព័រ រូបភាព ឬរូបថតស្តុកតាមរយៈ AI ដែលកាត់បន្ថយតម្រូវការក្នុងការកុម្ម៉ង់ស្នាដៃនីមួយៗពីវិចិត្រករ។ ក្រុមទីផ្សារជាច្រើនប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ដើម្បីបង្កើតបំរែបំរួលនៃការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម ឬរូបភាពផលិតផល ដើម្បីសាកល្បងអ្វីដែលទាក់ទាញអ្នកប្រើប្រាស់។

• សិល្បៈ និងរូបភាព៖ វិចិត្រករម្នាក់ៗសហការជាមួយ AI ដើម្បីបំផុសគំនិត ឬបំពេញព័ត៌មានលម្អិត។ ឧទាហរណ៍ អ្នកគូររូបអាចប្រើ AI ដើម្បីបង្កើតទេសភាពផ្ទៃខាងក្រោយ ដែលបន្ទាប់មកពួកគេធ្វើសមាហរណកម្មជាមួយតួអង្គដែលគូរដោយមនុស្សរបស់ពួកគេ។ អ្នកបង្កើតសៀវភៅរឿងកំប្លែងមួយចំនួនបានពិសោធន៍ជាមួយបន្ទះ ឬពណ៌ដែលបង្កើតដោយ AI។

• ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយ និងការកម្សាន្ត៖ ស្នាដៃសិល្បៈដែលបង្កើតឡើងដោយ AI បានបង្ហាញខ្លួននៅលើគម្របទស្សនាវដ្តី និងគម្របសៀវភៅ។ ឧទាហរណ៍ដ៏ល្បីល្បាញមួយគឺ Cosmopolitan ដែលមានរូបអវកាសយានិកម្នាក់ - ត្រូវបានគេរាយការណ៍ថាជារូបភាពគម្របទស្សនាវដ្តីដំបូងគេដែលបង្កើតឡើងដោយ AI (OpenAI's DALL·E) ដូចដែលបានដឹកនាំដោយនាយកសិល្បៈ។ ខណៈពេលដែលរឿងនេះពាក់ព័ន្ធនឹងការជំរុញ និងការជ្រើសរើសរបស់មនុស្ស ស្នាដៃសិល្បៈពិតប្រាកដត្រូវបានបង្ហាញដោយម៉ាស៊ីន។

អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺ ការប្រើប្រាស់បច្ចុប្បន្នភាគច្រើននៅតែពាក់ព័ន្ធនឹងការរៀបចំ និងការធ្វើម្តងទៀតរបស់មនុស្ស ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបញ្ចេញរូបភាពរាប់សិប ហើយមនុស្សម្នាក់ជ្រើសរើសរូបភាពដែលល្អបំផុត ហើយប្រហែលជាប៉ះវាបន្ថែមទៀត។ ក្នុងន័យនោះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងធ្វើការដោយស្វ័យភាពដើម្បី បង្កើត ជម្រើស ប៉ុន្តែមនុស្សកំពុងណែនាំទិសដៅច្នៃប្រឌិត និងធ្វើការជ្រើសរើសចុងក្រោយ។ វាអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់ការបង្កើតខ្លឹមសារជាច្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័ស ប៉ុន្តែមិនធានាថានឹងបំពេញតាមតម្រូវការទាំងអស់នៅក្នុងការសាកល្បងលើកដំបូងនោះទេ។ បញ្ហាដូចជាព័ត៌មានលម្អិតមិនត្រឹមត្រូវ (ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) គូរដៃដោយប្រើចំនួនម្រាមដៃខុស ភាពចម្លែកដែលគេស្គាល់) ឬលទ្ធផលដែលមិនបានគ្រោងទុក មានន័យថា នាយកសិល្បៈរបស់មនុស្សជាធម្មតាត្រូវត្រួតពិនិត្យគុណភាពទិន្នផល។

ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ មានវិស័យមួយចំនួនដែល AI ជិតដល់ស្វ័យភាពពេញលេញ៖

• ការរចនាបង្កើត៖ នៅក្នុងវិស័យដូចជាស្ថាបត្យកម្ម និងការរចនាផលិតផល ឧបករណ៍ AI អាចបង្កើតគំរូដើមរចនាដោយស្វ័យភាព ដែលបំពេញតាមការរឹតបន្តឹងជាក់លាក់។ ឧទាហរណ៍ ដោយផ្អែកលើវិមាត្រ និងមុខងារដែលចង់បាននៃគ្រឿងសង្ហារិមមួយដុំ ក្បួនដោះស្រាយបង្កើតអាចបង្ហាញការរចនាដែលអាចអនុវត្តបានជាច្រើន (ខ្លះមិនធម្មតា) ដោយគ្មានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្សលើសពីលក្ខណៈបច្ចេកទេសដំបូង។ ការរចនាទាំងនេះអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ ឬកែលម្អដោយផ្ទាល់ដោយមនុស្ស។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ នៅក្នុងវិស្វកម្ម AI បង្កើតអាចរចនាផ្នែក (ឧទាហរណ៍ សមាសធាតុយន្តហោះ) ដែលបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងសម្រាប់ទម្ងន់ និងកម្លាំង ដោយបង្កើតរូបរាងថ្មីៗដែលមនុស្សប្រហែលជាមិនធ្លាប់មាន។

• ទ្រព្យសកម្មហ្គេមវីដេអូ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបង្កើតវាយនភាព ម៉ូដែល 3D ឬសូម្បីតែកម្រិតទាំងមូលសម្រាប់ហ្គេមវីដេអូដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រើប្រាស់ទាំងនេះដើម្បីបង្កើនល្បឿនការបង្កើតខ្លឹមសារ។ ហ្គេមឯករាជ្យមួយចំនួនបានចាប់ផ្តើមបញ្ចូលស្នាដៃសិល្បៈដែលបង្កើតតាមនីតិវិធី និងសូម្បីតែការសន្ទនា (តាមរយៈគំរូភាសា) ដើម្បីបង្កើតពិភពហ្គេមដ៏ធំទូលាយ និងស្វាហាប់ជាមួយនឹងទ្រព្យសកម្មដែលបង្កើតឡើងដោយមនុស្សតិចតួចបំផុត។

• ចលនា និងវីដេអូ (កំពុងលេចចេញ): ខណៈពេលដែលមិនសូវមានភាពចាស់ទុំដូចរូបភាពឋិតិវន្ត បញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់វីដេអូកំពុងរីកចម្រើន។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្កើតវីដេអូខ្លីៗ ឬចលនាពីការណែនាំរួចហើយ ទោះបីជាគុណភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នាក៏ដោយ។ បច្ចេកវិទ្យា Deepfake – ដែលជាបច្ចេកវិទ្យាបង្កើត – អាចបង្កើតការផ្លាស់ប្តូរមុខមាត់ប្រាកដនិយម ឬក្លូនសំឡេង។ នៅក្នុងការកំណត់ដែលគ្រប់គ្រងបាន ស្ទូឌីយោអាចប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដើម្បីបង្កើតឈុតឆាកផ្ទៃខាងក្រោយ ឬចលនាហ្វូងមនុស្សដោយស្វ័យប្រវត្តិ។

ជាពិសេស Gartner បានព្យាករណ៍ថា នៅឆ្នាំ 2030 យើងនឹងឃើញ ខ្សែភាពយន្តដ៏ធំមួយដែលមានខ្លឹមសារ 90% ដែលបង្កើតឡើងដោយ AI (ពីស្គ្រីបរហូតដល់រូបភាព) ( ករណីប្រើប្រាស់ AI ទូទៅសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម និងសហគ្រាស )។ គិតត្រឹមឆ្នាំ 2025 យើងមិនទាន់ទៅដល់ចំណុចនោះទេ - AI មិនអាចបង្កើតខ្សែភាពយន្តដែលមានលក្ខណៈពិសេសដោយឯករាជ្យបានទេ។ ប៉ុន្តែបំណែកនៃល្បែងផ្គុំរូបនោះកំពុងអភិវឌ្ឍ៖ ការបង្កើតស្គ្រីប (AI អត្ថបទ) ការបង្កើតតួអង្គ និងឈុតឆាក (AI រូបភាព/វីដេអូ) ការសម្តែងសំឡេង (ក្លូនសំឡេង AI) និងជំនួយកែសម្រួល (AI អាចជួយរួចហើយជាមួយនឹងការកាត់ត និងការផ្លាស់ប្តូរ)។

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយដែលបង្កើតដោយ AI ក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ

ដោយក្រឡេកមើលទៅអនាគត តួនាទីរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងសិល្បៈទស្សនីយភាព និងការរចនា ត្រៀមខ្លួនរួចជាស្រេចដើម្បីពង្រីកយ៉ាងខ្លាំង។ នៅឆ្នាំ ២០៣៥ យើងរំពឹងថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងក្លាយជា អ្នកបង្កើតខ្លឹមសារចម្បង នៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយទស្សនីយភាពជាច្រើន ដែលជារឿយៗដំណើរការដោយមានការចូលរួមពីមនុស្សតិចតួចបំផុតលើសពីការណែនាំដំបូង។ ការរំពឹងទុកមួយចំនួន៖

• ខ្សែភាពយន្ត និងវីដេអូដែលបង្កើតដោយ AI យ៉ាងពេញលេញ៖ ក្នុងរយៈពេលដប់ឆ្នាំខាងមុខ វាអាចទៅរួចណាស់ដែលយើងនឹងឃើញខ្សែភាពយន្ត ឬស៊េរីដំបូងៗដែលភាគច្រើនផលិតដោយ AI។ មនុស្សអាចផ្តល់ទិសដៅកម្រិតខ្ពស់ (ឧទាហរណ៍ គ្រោងស្គ្រីប ឬរចនាប័ទ្មដែលចង់បាន) ហើយ AI នឹងបង្ហាញឈុតឆាក បង្កើតភាពស្រដៀងគ្នានឹងតារាសម្តែង និងធ្វើឱ្យអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងមានចលនា។ ការពិសោធន៍ដំបូងៗក្នុងខ្សែភាពយន្តខ្លីទំនងជាក្នុងរយៈពេលពីរបីឆ្នាំ ជាមួយនឹងការប៉ុនប៉ងប្រវែងពេញនៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030។ ខ្សែភាពយន្ត AI ទាំងនេះអាចចាប់ផ្តើមទីផ្សារពិសេស (ចលនាពិសោធន៍។ល។) ប៉ុន្តែអាចក្លាយជាទីផ្សារសំខាន់នៅពេលដែលគុណភាពប្រសើរឡើង។ ការព្យាករណ៍ភាពយន្ត 90% របស់ Gartner នៅត្រឹមឆ្នាំ 2030 ( ករណីប្រើប្រាស់ AI ទូទៅសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម និងសហគ្រាស ) ខណៈពេលដែលមានមហិច្ឆតា គូសបញ្ជាក់ពីជំនឿរបស់ឧស្សាហកម្មថា ការបង្កើតខ្លឹមសារ AI នឹងមានភាពស្មុគស្មាញគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីទ្រទ្រង់បន្ទុកភាគច្រើនក្នុងការផលិតខ្សែភាពយន្ត។

• ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម​ការរចនា៖ នៅក្នុងវិស័យដូចជាម៉ូដ ឬស្ថាបត្យកម្ម បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទំនងជាត្រូវបានប្រើដើម្បីព្រាងគំនិតរចនារាប់រយដោយឯករាជ្យដោយផ្អែកលើប៉ារ៉ាម៉ែត្រដូចជា "តម្លៃ សម្ភារៈ រចនាប័ទ្ម X" ដោយទុកឱ្យមនុស្សជ្រើសរើសការរចនាចុងក្រោយ។ នេះបង្វែរថាមវន្តបច្ចុប្បន្ន៖ ជំនួសឱ្យអ្នករចនាបង្កើតពីដំបូង ហើយប្រហែលជាប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់ការបំផុសគំនិត អ្នករចនានាពេលអនាគតអាចដើរតួជាអ្នកថែរក្សា ដោយជ្រើសរើសការរចនាដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដ៏ល្អបំផុត ហើយប្រហែលជាកែសម្រួលវា។ នៅឆ្នាំ 2035 ស្ថាបត្យករអាចបញ្ចូលតម្រូវការសម្រាប់អគារ និងទទួលបានគំនូរព្រាងពេញលេញជាការផ្ដល់យោបល់ពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (ទាំងអស់សុទ្ធតែមានរចនាសម្ព័ន្ធល្អ ដោយសារច្បាប់វិស្វកម្មដែលបានបង្កប់)។

• ការបង្កើតខ្លឹមសារផ្ទាល់ខ្លួន៖ យើងអាចនឹងឃើញ AI បង្កើតរូបភាពភ្លាមៗសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ម្នាក់ៗ។ ស្រមៃមើលហ្គេមវីដេអូ ឬបទពិសោធន៍ការពិតនិម្មិតនៅឆ្នាំ 2035 ដែលទេសភាព និងតួអង្គសម្របខ្លួនទៅនឹងចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់អ្នកលេង ដែលបង្កើតឡើងក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយ AI។ ឬរឿងកំប្លែងផ្ទាល់ខ្លួនដែលបង្កើតដោយផ្អែកលើថ្ងៃរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ - AI “រឿងកំប្លែងកំណត់ហេតុប្រចាំថ្ងៃ” ស្វ័យប្រវត្តិដែលប្រែក្លាយកំណត់ហេតុប្រចាំថ្ងៃរបស់អ្នកទៅជារូបភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិជារៀងរាល់ល្ងាច។

• ភាពច្នៃប្រឌិតពហុម៉ូឌុល៖ ប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចបង្កើតថ្មីកាន់តែមានពហុម៉ូឌុល - មានន័យថាពួកវាអាចដោះស្រាយអត្ថបទ រូបភាព អូឌីយ៉ូ។ល។ ជាមួយគ្នា។ តាមរយៈការបញ្ចូលគ្នាទាំងនេះ AI អាចទទួលយកការណែនាំសាមញ្ញដូចជា "ធ្វើឱ្យខ្ញុំក្លាយជាយុទ្ធនាការទីផ្សារសម្រាប់ផលិតផល X" ហើយបង្កើតមិនត្រឹមតែច្បាប់ចម្លងជាលាយលក្ខណ៍អក្សរប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតក្រាហ្វិកដែលត្រូវគ្នា ប្រហែលជាសូម្បីតែវីដេអូផ្សព្វផ្សាយខ្លីៗ ដែលទាំងអស់សុទ្ធតែស្របគ្នាក្នុងរចនាប័ទ្ម។ ឈុតមាតិកាចុចតែម្តងប្រភេទនេះទំនងជាសេវាកម្មមួយនៅដើមទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030។

តើ AI នឹង ជំនួសសិល្បករមនុស្ស ទេ? សំណួរនេះច្រើនតែកើតឡើង។ វាទំនងជាថា AI នឹងទទួលយកការងារផលិតកម្មជាច្រើន (ជាពិសេសសិល្បៈដដែលៗ ឬសិល្បៈដែលផ្លាស់ប្តូរលឿនដែលត្រូវការសម្រាប់អាជីវកម្ម) ប៉ុន្តែសិល្បៈរបស់មនុស្សនឹងនៅតែមានសម្រាប់ភាពដើម និងភាពច្នៃប្រឌិត។ នៅឆ្នាំ 2035 AI ស្វ័យប្រវត្តិអាចគូររូបភាពបានយ៉ាងគួរឱ្យទុកចិត្តតាមរចនាប័ទ្មរបស់វិចិត្រករល្បីឈ្មោះ - ប៉ុន្តែការបង្កើត ថ្មី ឬសិល្បៈដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីវប្បធម៌យ៉ាងជ្រាលជ្រៅអាចនៅតែជាចំណុចខ្លាំងរបស់មនុស្ស (អាចមាន AI ជាអ្នកសហការ)។ យើងមើលឃើញពីអនាគតមួយដែលវិចិត្រករមនុស្សធ្វើការជាមួយ "សិល្បកររួម" AI ស្វ័យប្រវត្តិ។ មនុស្សម្នាក់អាចបញ្ជាឱ្យ AI ផ្ទាល់ខ្លួនបង្កើតសិល្បៈជាបន្តបន្ទាប់សម្រាប់វិចិត្រសាលឌីជីថលនៅក្នុងផ្ទះរបស់មនុស្សម្នាក់ ឧទាហរណ៍ ដោយផ្តល់នូវបរិយាកាសច្នៃប្រឌិតដែលមានការផ្លាស់ប្តូរឥតឈប់ឈរ។

ពីទស្សនៈនៃភាពជឿជាក់ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតដោយមើលឃើញមានផ្លូវងាយស្រួលជាងទៅកាន់ស្វ័យភាពជាងអត្ថបទតាមវិធីខ្លះ៖ រូបភាពអាច "ល្អគ្រប់គ្រាន់" ទោះបីជាមិនល្អឥតខ្ចោះក៏ដោយ ចំណែកឯកំហុសជាក់ស្តែងនៅក្នុងអត្ថបទមានបញ្ហាច្រើនជាង។ ដូច្នេះ យើងឃើញ ការទទួលយកហានិភ័យទាប - ប្រសិនបើការរចនាដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតគឺអាក្រក់ ឬខុស អ្នកគ្រាន់តែមិនប្រើវាទេ ប៉ុន្តែវាមិនបង្កគ្រោះថ្នាក់ដោយខ្លួនវាទេ។ នេះមានន័យថា នៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030 ក្រុមហ៊ុននានាអាចមានផាសុកភាពក្នុងការអនុញ្ញាតឱ្យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតការរចនាដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យ ហើយពាក់ព័ន្ធនឹងមនុស្សតែនៅពេលដែលអ្វីដែលពិតជាថ្មី ឬប្រថុយប្រថានគឺចាំបាច់។

សរុបមក នៅឆ្នាំ២០៣៥ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបាន ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងក្លាយជាអ្នកបង្កើតខ្លឹមសារដ៏មានឥទ្ធិពលមួយនៅក្នុងវិស័យរូបភាព ដែលទំនងជាទទួលខុសត្រូវចំពោះផ្នែកសំខាន់នៃរូបភាព និងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយនៅជុំវិញយើង។ វានឹងបង្កើតខ្លឹមសារសម្រាប់ការកម្សាន្ត ការរចនា និងការទំនាក់ទំនងប្រចាំថ្ងៃប្រកបដោយភាពជឿជាក់។ វិចិត្រករស្វ័យភាពគឺស្ថិតនៅលើផ្តេក - ទោះបីជាថាតើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតត្រូវបានគេមើលឃើញថាជា ឧបករណ៍ច្នៃប្រឌិត ឬគ្រាន់តែជាឧបករណ៍ឆ្លាតវៃខ្លាំងក៏ដោយ គឺជាការជជែកវែកញែកដែលនឹងវិវត្តន៍ នៅពេលដែលលទ្ធផលរបស់វាក្លាយជាមិនអាចបែងចែកបានពីអ្វីដែលមនុស្សបង្កើតឡើង។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងការអភិវឌ្ឍកម្មវិធី (ការសរសេរកូដ)

ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីអាចហាក់ដូចជាកិច្ចការវិភាគខ្ពស់ ប៉ុន្តែវាក៏មានធាតុផ្សំច្នៃប្រឌិតផងដែរ - ការសរសេរកូដគឺជាការបង្កើតអត្ថបទជាមូលដ្ឋានជាភាសាដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទំនើបៗ ជាពិសេសគំរូភាសាធំៗ បានបង្ហាញថាមានជំនាញក្នុងការសរសេរកូដ។ ឧបករណ៍ដូចជា GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀតដើរតួជាអ្នកសរសេរកម្មវិធី AI ដោយណែនាំបំណែកកូដ ឬសូម្បីតែមុខងារទាំងមូលនៅពេលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍វាយអក្សរ។ តើនេះអាចទៅដល់កម្រិតណាឆ្ពោះទៅរកការសរសេរកម្មវិធីដោយស្វ័យភាព?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (ឆ្នាំ២០២៥): បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាអ្នកបើកយន្តហោះសរសេរកូដរួម

នៅឆ្នាំ 2025 ឧបករណ៍បង្កើតកូដ AI បានក្លាយជារឿងធម្មតានៅក្នុងលំហូរការងាររបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាច្រើន។ ឧបករណ៍ទាំងនេះអាចបំពេញបន្ទាត់កូដដោយស្វ័យប្រវត្តិ បង្កើត boilerplate (ដូចជាមុខងារស្តង់ដារ ឬការធ្វើតេស្ត) និងថែមទាំងអាចសរសេរកម្មវិធីសាមញ្ញៗដែលផ្តល់ការពិពណ៌នាភាសាធម្មជាតិទៀតផង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺថា ពួកវាដំណើរការក្រោមការត្រួតពិនិត្យរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ - អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ពិនិត្យ និងរួមបញ្ចូលការណែនាំរបស់ AI។.

ការពិត និងតួលេខបច្ចុប្បន្នមួយចំនួន៖

• អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាជីពជាងពាក់កណ្តាលបានទទួលយកជំនួយការសរសេរកូដ AI នៅចុងឆ្នាំ 2023 ( ការសរសេរកូដលើ Copilot៖ ទិន្នន័យឆ្នាំ 2023 បង្ហាញពីសម្ពាធធ្លាក់ចុះលើគុណភាពកូដ (រួមទាំងការព្យាករណ៍ឆ្នាំ 2024) - GitClear ) ដែលបង្ហាញពីការទទួលយកយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ GitHub Copilot ដែលជាឧបករណ៍មួយក្នុងចំណោមឧបករណ៍ដំបូងគេដែលមានយ៉ាងទូលំទូលាយ ត្រូវបានរាយការណ៍ថាបង្កើតជាមធ្យម 30-40% នៃកូដនៅក្នុងគម្រោងដែលវាត្រូវបានប្រើប្រាស់ ( ការសរសេរកូដលែងជា MOAT ទៀតហើយ។ 46% នៃកូដនៅលើ GitHub គឺមានរួចហើយ ... )។ នេះមានន័យថា AI កំពុងសរសេរផ្នែកសំខាន់ៗនៃកូដរួចហើយ ទោះបីជាមនុស្សម្នាក់កំពុងដឹកនាំ និងផ្ទៀងផ្ទាត់វាក៏ដោយ។

• ឧបករណ៍ AI ទាំងនេះពូកែខាងកិច្ចការដូចជាការសរសេរកូដដដែលៗ (ឧទាហរណ៍ ថ្នាក់គំរូទិន្នន័យ វិធីសាស្ត្រ getter/setter) ការបម្លែងភាសាសរសេរកម្មវិធីមួយទៅភាសាមួយទៀត ឬការបង្កើតក្បួនដោះស្រាយត្រង់ៗដែលស្រដៀងនឹងឧទាហរណ៍បណ្តុះបណ្តាល។ ឧទាហរណ៍ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចបញ្ចេញមតិ “// function to sort list of users by name” ហើយ AI នឹងបង្កើតមុខងារតម្រៀបសមស្របស្ទើរតែភ្លាមៗ។.

• ពួកគេក៏ជួយក្នុង ការជួសជុលកំហុស និងការពន្យល់ ផងដែរ៖ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចបិទភ្ជាប់សារកំហុស ហើយ AI អាចស្នើការជួសជុល ឬសួរថា "តើកូដនេះធ្វើអ្វី?" ហើយទទួលបានការពន្យល់ជាភាសាធម្មជាតិ។ នេះគឺជាស្វ័យភាពក្នុងន័យមួយ (AI អាចធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យបញ្ហាដោយខ្លួនឯង) ប៉ុន្តែមនុស្សសម្រេចចិត្តថាតើត្រូវអនុវត្តការជួសជុលឬអត់។

• អ្វីដែលសំខាន់នោះ ជំនួយការសរសេរកូដ AI បច្ចុប្បន្នមិនមែនជាមនុស្សដែលគ្មានកំហុសនោះទេ។ ពួកគេអាចណែនាំកូដដែលមិនមានសុវត្ថិភាព ឬកូដដែល ស្ទើរតែ ដោះស្រាយបញ្ហា ប៉ុន្តែមានកំហុសបន្តិចបន្តួច។ ដូច្នេះ ការអនុវត្តល្អបំផុតនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះគឺត្រូវ រក្សាមនុស្សឱ្យនៅជាប់ក្នុងព័ត៌មាន - អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ធ្វើតេស្ត និងបំបាត់កំហុសកូដដែលសរសេរដោយ AI ដូចដែលពួកគេធ្វើជាមួយកូដដែលសរសេរដោយមនុស្ស។ នៅក្នុងឧស្សាហកម្មដែលមានបទប្បញ្ញត្តិ ឬកម្មវិធីសំខាន់ៗ (ដូចជាប្រព័ន្ធវេជ្ជសាស្ត្រ ឬអាកាសចរណ៍) ការរួមចំណែក AI ណាមួយត្រូវបានពិនិត្យយ៉ាងម៉ត់ចត់។

គ្មានប្រព័ន្ធកម្មវិធីសំខាន់ៗណាមួយនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះត្រូវបានដាក់ពង្រាយដែលសរសេរដោយ AI ទាំងស្រុងពីដំបូងដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យរបស់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍នោះទេ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការប្រើប្រាស់ស្វ័យប្រវត្តិ ឬពាក់កណ្តាលស្វ័យប្រវត្តិមួយចំនួនកំពុងលេចចេញជារូបរាង៖

• ការធ្វើតេស្តឯកតាដែលបង្កើតដោយស្វ័យប្រវត្តិ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចវិភាគកូដ និងបង្កើតការធ្វើតេស្តឯកតាដើម្បីគ្របដណ្តប់លើករណីផ្សេងៗ។ ក្របខ័ណ្ឌតេស្តអាចបង្កើត និងដំណើរការការធ្វើតេស្តដែលសរសេរដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតទាំងនេះដោយស្វ័យភាព ដើម្បីចាប់កំហុស ដែលជួយបង្កើនការធ្វើតេស្តដែលសរសេរដោយមនុស្ស។

• វេទិកា​ដែល​មាន​កូដ​ទាប/គ្មាន​កូដ​ជាមួយ AI៖ វេទិកា​មួយ​ចំនួន​អនុញ្ញាត​ឱ្យ​អ្នក​មិន​មែន​ជា​អ្នក​សរសេរ​កម្មវិធី​ពណ៌នា​អំពី​អ្វី​ដែល​ពួកគេ​ចង់​បាន (ឧទាហរណ៍ "បង្កើត​គេហទំព័រ​ដែល​មាន​ទម្រង់​ទំនាក់ទំនង និង​មូលដ្ឋាន​ទិន្នន័យ​ដើម្បី​រក្សាទុក​ធាតុ") ហើយ​ប្រព័ន្ធ​បង្កើត​កូដ។ ខណៈ​ពេល​ដែល​នៅ​តែ​ស្ថិត​ក្នុង​ដំណាក់កាល​ដំបូង នេះ​បង្ហាញ​ពី​អនាគត​ដែល AI អាច​បង្កើត​កម្មវិធី​ដោយ​ស្វ័យប្រវត្តិ​សម្រាប់​ករណី​ប្រើប្រាស់​ស្តង់ដារ។

• ការសរសេរស្គ្រីប និងកូដស្អិត៖ ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម IT ជារឿយៗពាក់ព័ន្ធនឹងការសរសេរស្គ្រីបដើម្បីភ្ជាប់ប្រព័ន្ធ។ ឧបករណ៍ AI ជារឿយៗអាចបង្កើតស្គ្រីបតូចៗទាំងនេះដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ឧទាហរណ៍ ការសរសេរស្គ្រីបដើម្បីវិភាគឯកសារកំណត់ហេតុ និងផ្ញើការជូនដំណឹងតាមអ៊ីមែល - AI អាចបង្កើតស្គ្រីបដែលដំណើរការដោយមានការកែសម្រួលតិចតួច ឬគ្មាន។

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ ឆ្ពោះទៅរកកម្មវិធី "អភិវឌ្ឍខ្លួនឯង"

នៅក្នុងទសវត្សរ៍ខាងមុខ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបាន (generative AI) ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងទទួលយកចំណែកធំជាងនៃបន្ទុកសរសេរកូដ ដោយខិតជិតដល់ការអភិវឌ្ឍកម្មវិធីដោយស្វ័យភាពពេញលេញសម្រាប់ប្រភេទគម្រោងជាក់លាក់មួយចំនួន។ ការអភិវឌ្ឍមួយចំនួនដែលបានព្យាករណ៍៖

• ការអនុវត្តមុខងារពេញលេញ៖ នៅឆ្នាំ ២០៣០ យើងរំពឹងថា AI នឹងមានសមត្ថភាពអនុវត្តមុខងារកម្មវិធីសាមញ្ញៗពីដើមដល់ចប់។ អ្នកគ្រប់គ្រងផលិតផលអាចពិពណ៌នាអំពីមុខងារមួយជាភាសាសាមញ្ញ (“អ្នកប្រើប្រាស់គួរតែអាចកំណត់ពាក្យសម្ងាត់របស់ពួកគេឡើងវិញតាមរយៈតំណភ្ជាប់អ៊ីមែល”) ហើយ AI អាចបង្កើតកូដចាំបាច់ (ទម្រង់ផ្នែកខាងមុខ តក្កវិជ្ជាផ្នែកខាងក្រោយ ការអាប់ដេតមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ការបញ្ជូនអ៊ីមែល) និងបញ្ចូលវាទៅក្នុងមូលដ្ឋានកូដ។ AI នឹងដើរតួជាអ្នកអភិវឌ្ឍន៍វ័យក្មេងដែលអាចអនុវត្តតាមលក្ខណៈបច្ចេកទេស។ វិស្វករមនុស្សអាចគ្រាន់តែធ្វើការពិនិត្យកូដ និងដំណើរការការធ្វើតេស្ត។ នៅពេលដែលភាពជឿជាក់នៃ AI ប្រសើរឡើង ការពិនិត្យកូដអាចក្លាយជាការរំលងរហ័ស ប្រសិនបើមាន។

• ការថែទាំកូដស្វ័យប្រវត្តិ៖ ផ្នែកធំមួយនៃវិស្វកម្មកម្មវិធីមិនត្រឹមតែសរសេរកូដថ្មីប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពកូដដែលមានស្រាប់ - ជួសជុលកំហុស ការកែលម្អដំណើរការ និងការសម្របខ្លួនទៅនឹងតម្រូវការថ្មីៗ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ AI នាពេលអនាគតទំនងជានឹងពូកែខាងនេះ។ ដោយផ្អែកលើមូលដ្ឋានកូដ និងការណែនាំ ("កម្មវិធីរបស់យើងគាំងនៅពេលដែលអ្នកប្រើប្រាស់ច្រើនពេកចូលក្នុងពេលដំណាលគ្នា") AI អាចកំណត់ទីតាំងបញ្ហា (ដូចជាកំហុសក្នុងពេលដំណាលគ្នា) ហើយជួសជុលវា។ នៅឆ្នាំ 2035 ប្រព័ន្ធ AI អាចដោះស្រាយសំបុត្រថែទាំជាប្រចាំដោយស្វ័យប្រវត្តិពេញមួយយប់ ដោយបម្រើជាក្រុមថែទាំដែលមិនចេះនឿយហត់សម្រាប់ប្រព័ន្ធកម្មវិធី។

• ការរួមបញ្ចូល និងការប្រើប្រាស់ API៖ ដោយសារតែប្រព័ន្ធកម្មវិធី និង API កាន់តែច្រើនភ្ជាប់មកជាមួយឯកសារដែលអាចអានបានដោយ AI ភ្នាក់ងារ AI អាចរកវិធីភ្ជាប់ប្រព័ន្ធ A ជាមួយសេវាកម្ម B ដោយឯករាជ្យដោយសរសេរកូដស្អិត។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនមួយចង់ឱ្យប្រព័ន្ធធនធានមនុស្សផ្ទៃក្នុងរបស់ពួកគេធ្វើសមកាលកម្មជាមួយ API បញ្ជីប្រាក់បៀវត្សរ៍ថ្មី ពួកគេអាចប្រគល់ភារកិច្ចឱ្យ AI "ធ្វើឱ្យទាំងនេះនិយាយគ្នាទៅវិញទៅមក" ហើយវានឹងសរសេរកូដរួមបញ្ចូលបន្ទាប់ពីអានលក្ខណៈបច្ចេកទេសរបស់ប្រព័ន្ធទាំងពីរ។

• គុណភាព និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព៖ គំរូបង្កើតកូដនាពេលអនាគតទំនងជានឹងបញ្ចូលរង្វិលជុំមតិកែលម្អដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ថាកូដដំណើរការ (ឧទាហរណ៍ ដំណើរការការធ្វើតេស្ត ឬការក្លែងធ្វើនៅក្នុងប្រអប់ខ្សាច់)។ នេះមានន័យថា AI មិនត្រឹមតែអាចសរសេរកូដប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងអាចកែខ្លួនឯងដោយការធ្វើតេស្តវាទៀតផង។ នៅឆ្នាំ 2035 យើងអាចស្រមៃមើល AI ដែលបានផ្តល់ភារកិច្ចមួយ បន្តធ្វើម្តងទៀតលើកូដរបស់វារហូតដល់ការធ្វើតេស្តទាំងអស់ឆ្លងកាត់ - ដំណើរការដែលមនុស្សប្រហែលជាមិនចាំបាច់ត្រួតពិនិត្យជាជួរៗទេ។ នេះនឹងបង្កើនទំនុកចិត្តយ៉ាងខ្លាំងលើកូដដែលបង្កើតដោយស្វ័យភាព។

មនុស្សម្នាក់អាចស្រមៃមើលសេណារីយ៉ូមួយនៅត្រឹមឆ្នាំ ២០៣៥ ដែលគម្រោងកម្មវិធីតូចមួយ - ឧទាហរណ៍ កម្មវិធីទូរស័ព្ទផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់អាជីវកម្ម - អាចត្រូវបានបង្កើតឡើងភាគច្រើនដោយភ្នាក់ងារ AI ដោយផ្អែកលើការណែនាំកម្រិតខ្ពស់។ “អ្នកអភិវឌ្ឍន៍” ជាមនុស្សនៅក្នុងសេណារីយ៉ូនោះគឺដូចជាអ្នកគ្រប់គ្រងគម្រោង ឬអ្នកផ្ទៀងផ្ទាត់ ដោយបញ្ជាក់ពីតម្រូវការ និងការរឹតបន្តឹង (សុវត្ថិភាព គោលការណ៍ណែនាំរចនាប័ទ្ម) និងអនុញ្ញាតឱ្យ AI ធ្វើការងារសរសេរកូដជាក់ស្តែង។.

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ សម្រាប់កម្មវិធីស្មុគស្មាញ និងទ្រង់ទ្រាយធំ (ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ ក្បួនដោះស្រាយ AI កម្រិតខ្ពស់ខ្លួនឯង។ល។) អ្នកជំនាញដែលជាមនុស្សនឹងនៅតែចូលរួមយ៉ាងសកម្ម។ ការដោះស្រាយបញ្ហាប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត និងការរចនាស្ថាបត្យកម្មនៅក្នុងកម្មវិធីទំនងជានៅតែដឹកនាំដោយមនុស្សមួយរយៈ។ AI អាចដោះស្រាយកិច្ចការសរសេរកូដជាច្រើន ប៉ុន្តែការសម្រេចចិត្ត ថា ត្រូវបង្កើត និងរចនារចនាសម្ព័ន្ធទាំងមូលគឺជាអ្វីដែលខុសគ្នា។ ដោយនិយាយដូច្នេះ នៅពេលដែល AI បង្កើតថ្មីចាប់ផ្តើមសហការគ្នា - ភ្នាក់ងារ AI ច្រើនដែលដោះស្រាយសមាសធាតុផ្សេងៗគ្នានៃប្រព័ន្ធ - វាអាចយល់បានថាពួកគេអាចរចនាស្ថាបត្យកម្មរួមគ្នាក្នុងកម្រិតខ្លះ (ឧទាហរណ៍ AI មួយស្នើការរចនាប្រព័ន្ធ មួយទៀតរិះគន់វា ហើយពួកគេធ្វើម្តងទៀត ដោយមានមនុស្សត្រួតពិនិត្យដំណើរការ)។

អត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់មួយដែលរំពឹងទុកពី AI ក្នុងការសរសេរកូដគឺ ការបង្កើនផលិតភាព ។ Gartner ព្យាករណ៍ថា នៅឆ្នាំ 2028 វិស្វករផ្នែកទន់ 90% នឹងប្រើប្រាស់ជំនួយការសរសេរកូដ AI (កើនឡើងពីតិចជាង 15% ក្នុងឆ្នាំ 2024) ( GitHub Copilot ឈរនៅលំដាប់កំពូលនៃរបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវលើជំនួយការសរសេរកូដ AI -- ទស្សនាវដ្តី Visual Studio )។ នេះបង្ហាញថា អ្នកដែលមិនប្រើប្រាស់ AI នឹងមានតិចតួច។ យើងក៏អាចឃើញកង្វះខាតអ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សនៅក្នុងវិស័យមួយចំនួនដែលត្រូវបានកាត់បន្ថយដោយ AI បំពេញចន្លោះប្រហោង។ ជាទូទៅ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ម្នាក់ៗអាចធ្វើបានច្រើនជាងនេះជាមួយជំនួយការ AI ដែលអាចព្រាងកូដដោយស្វ័យភាព។

ទំនុកចិត្តនឹងនៅតែជាបញ្ហាស្នូល។ សូម្បីតែនៅឆ្នាំ ២០៣៥ អង្គការនានានឹងត្រូវធានាថា កូដដែលបង្កើតដោយស្វ័យភាពមានសុវត្ថិភាព (បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនត្រូវបង្កើតភាពងាយរងគ្រោះទេ) និងស្របតាមបទដ្ឋានច្បាប់/សីលធម៌ (ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនរាប់បញ្ចូលកូដដែលលួចចម្លងពីបណ្ណាល័យប្រភពបើកចំហដោយគ្មានអាជ្ញាប័ណ្ណត្រឹមត្រូវ)។ យើងរំពឹងថានឹងមានឧបករណ៍គ្រប់គ្រងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលប្រសើរឡើង ដែលអាចផ្ទៀងផ្ទាត់ និងតាមដានប្រភពដើមកូដដែលសរសេរដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដើម្បីជួយបើកការសរសេរកូដដោយស្វ័យភាពកាន់តែច្រើនដោយគ្មានហានិភ័យ។.

សរុបមក នៅពាក់កណ្តាលទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030 បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតថ្មីទំនងជានឹងដោះស្រាយចំណែកដ៏ធំនៃការសរសេរកូដសម្រាប់កិច្ចការកម្មវិធីធម្មតា និងជួយយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុងកិច្ចការស្មុគស្មាញ។ វដ្តជីវិតនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីនឹងមានស្វ័យប្រវត្តិកម្មច្រើនជាងមុន - ពីតម្រូវការរហូតដល់ការដាក់ពង្រាយ - ដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្កើត និងដាក់ពង្រាយការផ្លាស់ប្តូរកូដដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍មនុស្សនឹងផ្តោតការយកចិត្តទុកដាក់បន្ថែមទៀតលើតក្កវិជ្ជាកម្រិតខ្ពស់ បទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ និងការត្រួតពិនិត្យ ខណៈពេលដែលភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិតខិតខំធ្វើការលើព័ត៌មានលម្អិតនៃការអនុវត្ត។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងសេវាកម្មអតិថិជន និងការគាំទ្រ

ប្រសិនបើអ្នកធ្លាប់បានជជែកជាមួយការគាំទ្រអតិថិជនតាមអ៊ីនធឺណិតនាពេលថ្មីៗនេះ មានឱកាសល្អដែល AI ស្ថិតនៅម្ខាងទៀតយ៉ាងហោចណាស់មួយផ្នែក។ សេវាកម្មអតិថិជនគឺជាវិស័យមួយដែលសមស្របសម្រាប់ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម AI៖ វាពាក់ព័ន្ធនឹងការឆ្លើយតបទៅនឹងសំណួររបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដែល AI ដែលអាចបង្កើតបាន (ជាពិសេសគំរូសន្ទនា) អាចធ្វើបានល្អ ហើយវាជារឿយៗធ្វើតាមស្គ្រីប ឬអត្ថបទមូលដ្ឋានចំណេះដឹង ដែល AI អាចរៀនបាន។ តើ AI អាចដោះស្រាយអតិថិជនដោយស្វ័យភាពបានប៉ុណ្ណា?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (២០២៥)៖ Chatbots និងភ្នាក់ងារនិម្មិតកំពុងឈានមុខគេ

គិតត្រឹមសព្វថ្ងៃនេះ អង្គការជាច្រើនបានដាក់ពង្រាយ AI chatbots ជាចំណុចទំនាក់ទំនងដំបូង នៅក្នុងសេវាកម្មអតិថិជន។ ទាំងនេះមានចាប់ពី bots ដែលមានមូលដ្ឋានលើច្បាប់សាមញ្ញ ("ចុច 1 សម្រាប់ការគិតថ្លៃ 2 សម្រាប់ការគាំទ្រ...") រហូតដល់ chatbots AI កម្រិតខ្ពស់ដែលអាចបកស្រាយសំណួរទម្រង់សេរី និងឆ្លើយតបជាការសន្ទនា។ ចំណុចសំខាន់ៗ៖

• ការដោះស្រាយសំណួរទូទៅ៖ ភ្នាក់ងារ AI ពូកែឆ្លើយសំណួរដែលសួរញឹកញាប់ ផ្តល់ព័ត៌មាន (ម៉ោងធ្វើការរបស់ហាង គោលការណ៍សងប្រាក់វិញ ជំហានដោះស្រាយបញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាដែលគេស្គាល់) និងណែនាំអ្នកប្រើប្រាស់តាមរយៈនីតិវិធីស្តង់ដារ។ ឧទាហរណ៍ chatbot AI សម្រាប់ធនាគារអាចជួយអ្នកប្រើប្រាស់ដោយស្វ័យប្រវត្តិពិនិត្យមើលសមតុល្យគណនីរបស់ពួកគេ កំណត់ពាក្យសម្ងាត់ឡើងវិញ ឬពន្យល់ពីរបៀបដាក់ពាក្យសុំប្រាក់កម្ចី ដោយមិនចាំបាច់មានជំនួយពីមនុស្ស។

• ការយល់ដឹងពីភាសាធម្មជាតិ៖ គំរូបង្កើតថ្មីទំនើបអនុញ្ញាតឱ្យមានអន្តរកម្មដែលមានលក្ខណៈរលូន និង "ដូចមនុស្ស" កាន់តែច្រើន។ អតិថិជនអាចវាយសំណួរដោយប្រើពាក្យរបស់ពួកគេផ្ទាល់ ហើយ AI ជាធម្មតាអាចយល់ពីចេតនា។ ក្រុមហ៊ុនរាយការណ៍ថា ភ្នាក់ងារ AI សព្វថ្ងៃនេះ មានការពេញចិត្តចំពោះអតិថិជនច្រើនជាង bot ដ៏រញ៉េរញ៉ៃកាលពីប៉ុន្មានឆ្នាំមុន - ជិតពាក់កណ្តាលនៃអតិថិជនឥឡូវនេះជឿថា ភ្នាក់ងារ AI អាចមានការយល់ចិត្ត និងមានប្រសិទ្ធភាពនៅពេលដោះស្រាយកង្វល់ ( ស្ថិតិសេវាកម្មអតិថិជន AI ចំនួន 59 សម្រាប់ឆ្នាំ 2025 ) ដែលបង្ហាញពីទំនុកចិត្តកាន់តែខ្លាំងឡើងលើសេវាកម្មដែលជំរុញដោយ AI។

• ការគាំទ្រពហុឆានែល៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនត្រឹមតែនៅលើការជជែកនោះទេ។ ជំនួយការសំឡេង (ដូចជាប្រព័ន្ធ IVR ទូរស័ព្ទដែលមានបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅពីក្រោយពួកគេ) កំពុងចាប់ផ្តើមដោះស្រាយការហៅទូរស័ព្ទ ហើយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតក៏អាចព្រាងការឆ្លើយតបអ៊ីមែលចំពោះការសាកសួររបស់អតិថិជនដែលអាចចេញដោយស្វ័យប្រវត្តិប្រសិនបើចាត់ទុកថាត្រឹមត្រូវ។

• ពេលមនុស្សចូលមកឆ្លើយសំណួរ៖ ជាធម្មតា ប្រសិនបើ AI មានការភាន់ច្រឡំ ឬសំណួរស្មុគស្មាញពេក វានឹងប្រគល់ទៅឱ្យភ្នាក់ងារមនុស្ស។ ប្រព័ន្ធបច្ចុប្បន្នពូកែខាង ដឹងពីដែនកំណត់របស់ពួកគេ ក្នុងករណីជាច្រើន។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអតិថិជនសួរអ្វីដែលមិនធម្មតា ឬបង្ហាញការខកចិត្ត ("នេះជាលើកទីបីហើយដែលខ្ញុំទាក់ទងអ្នក ហើយខ្ញុំពិតជាតូចចិត្តណាស់...") AI អាចដាក់សញ្ញាសម្គាល់នេះសម្រាប់មនុស្សដើម្បីទទួលយក។ កម្រិតសម្រាប់ការប្រគល់ភារកិច្ចត្រូវបានកំណត់ដោយក្រុមហ៊ុននានា ដើម្បីធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពប្រសិទ្ធភាពជាមួយនឹងការពេញចិត្តរបស់អតិថិជន។

ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនបានរាយការណ៍ពីផ្នែកសំខាន់ៗនៃអន្តរកម្មដែលត្រូវបានដោះស្រាយដោយ AI តែម្នាក់ឯង។ យោងតាមការស្ទង់មតិឧស្សាហកម្ម ប្រហែល 70-80% នៃការសាកសួររបស់អតិថិជនជាប្រចាំអាចត្រូវបានដោះស្រាយដោយ AI chatbots នាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ ហើយប្រហែល 40% នៃអន្តរកម្មរបស់អតិថិជនរបស់ក្រុមហ៊ុននៅទូទាំងបណ្តាញត្រូវបានធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិ ឬដោយមានជំនួយពី AI ( ស្ថិតិសេវាកម្មអតិថិជន AI ចំនួន 52 ដែលអ្នកគួរដឹង - Plivo )។ សន្ទស្សន៍ការទទួលយក AI សកលរបស់ IBM (2022) បានបង្ហាញថា 80% នៃក្រុមហ៊ុនប្រើប្រាស់ ឬមានគម្រោងប្រើប្រាស់ AI chatbots សម្រាប់សេវាកម្មអតិថិជននៅឆ្នាំ 2025។

ការវិវឌ្ឍដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយគឺ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនត្រឹមតែឆ្លើយតបទៅនឹងអតិថិជនប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែវា ថែមទាំងជួយភ្នាក់ងារមនុស្សយ៉ាងសកម្ម ក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែងទៀតផង។ ឧទាហរណ៍ ក្នុងអំឡុងពេលជជែកផ្ទាល់ ឬការហៅទូរសព្ទ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចស្តាប់ និងផ្តល់ជូនភ្នាក់ងារមនុស្សនូវចម្លើយដែលបានស្នើឡើង ឬព័ត៌មានពាក់ព័ន្ធភ្លាមៗ។ នេះធ្វើឱ្យខ្សែបន្ទាត់នៃស្វ័យភាពមិនច្បាស់លាស់ - បញ្ញាសិប្បនិម្មិតមិនប្រឈមមុខនឹងអតិថិជនតែម្នាក់ឯងទេ ប៉ុន្តែវាចូលរួមយ៉ាងសកម្មដោយមិនចាំបាច់មានសំណួរពីមនុស្សច្បាស់លាស់។ វាដើរតួជាទីប្រឹក្សាស្វយ័តដល់ភ្នាក់ងារប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ អន្តរកម្មអតិថិជនដែលជំរុញដោយ AI ភាគច្រើន

នៅត្រឹមឆ្នាំ ២០៣០ អន្តរកម្មសេវាកម្មអតិថិជនភាគច្រើនត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងពាក់ព័ន្ធនឹង AI ដោយភាគច្រើនត្រូវបានគ្រប់គ្រងទាំងស្រុងដោយ AI ចាប់ពីដើមដល់ចប់។ ការព្យាករណ៍ និងនិន្នាការគាំទ្ររឿងនេះ៖

• សំណួរស្មុគស្មាញខ្ពស់ត្រូវបានដោះស្រាយ៖ នៅពេលដែលគំរូ AI រួមបញ្ចូលចំណេះដឹងយ៉ាងទូលំទូលាយ និងកែលម្អការវែកញែក ពួកគេនឹងអាចដោះស្រាយសំណើរបស់អតិថិជនដែលស្មុគស្មាញជាងមុន។ ជំនួសឱ្យការឆ្លើយថា "តើខ្ញុំត្រូវប្រគល់ទំនិញវិញដោយរបៀបណា?" បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនាពេលអនាគតអាចដោះស្រាយបញ្ហាច្រើនជំហានដូចជា "អ៊ីនធឺណិតរបស់ខ្ញុំមិនដំណើរការ ខ្ញុំបានសាកល្បងចាប់ផ្តើមឡើងវិញ តើអ្នកអាចជួយបានទេ?" ដោយការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យបញ្ហាតាមរយៈការសន្ទនា ណែនាំអតិថិជនតាមរយៈការដោះស្រាយបញ្ហាកម្រិតខ្ពស់ ហើយលុះត្រាតែអ្វីៗទាំងអស់បរាជ័យក្នុងការកំណត់ពេលវេលាសម្រាប់អ្នកបច្ចេកទេស - កិច្ចការដែលសព្វថ្ងៃនេះទំនងជាត្រូវការអ្នកបច្ចេកទេសគាំទ្រមនុស្ស។ នៅក្នុងសេវាកម្មអតិថិជនថែទាំសុខភាព បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចដោះស្រាយការកំណត់ពេលវេលាណាត់ជួបអ្នកជំងឺ ឬសំណួរធានារ៉ាប់រងពីដើមដល់ចប់។

• ដំណោះស្រាយសេវាកម្មពីដើមដល់ចប់៖ យើងអាចឃើញ AI មិនត្រឹមតែប្រាប់អតិថិជនពីអ្វីដែលត្រូវធ្វើនោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំង ធ្វើវា ក្នុងនាមអតិថិជននៅក្នុងប្រព័ន្ធ backend ទៀតផង។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអតិថិជននិយាយថា "ខ្ញុំចង់ផ្លាស់ប្តូរជើងហោះហើររបស់ខ្ញុំទៅថ្ងៃច័ន្ទក្រោយ ហើយបន្ថែមកាបូបមួយទៀត" ភ្នាក់ងារ AI នៅឆ្នាំ 2030 អាចភ្ជាប់ដោយផ្ទាល់ជាមួយប្រព័ន្ធកក់របស់ក្រុមហ៊ុនអាកាសចរណ៍ អនុវត្តការផ្លាស់ប្តូរ ដំណើរការទូទាត់សម្រាប់កាបូប និងបញ្ជាក់ទៅអតិថិជន - ទាំងអស់ដោយស្វ័យភាព។ AI ក្លាយជាភ្នាក់ងារសេវាកម្មពេញលេញ មិនមែនគ្រាន់តែជាប្រភពព័ត៌មាននោះទេ។

• ភ្នាក់ងារ AI ដែលមានគ្រប់ទីកន្លែង៖ ក្រុមហ៊ុនទំនងជានឹងដាក់ពង្រាយ AI នៅទូទាំងចំណុចទំនាក់ទំនងរបស់អតិថិជនទាំងអស់ - ទូរស័ព្ទ ការជជែក អ៊ីមែល និងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយសង្គម។ អតិថិជនជាច្រើនប្រហែលជាមិនដឹងថាតើពួកគេកំពុងនិយាយជាមួយ AI ឬមនុស្សទេ ជាពិសេសនៅពេលដែលសំឡេង AI កាន់តែមានលក្ខណៈធម្មជាតិ ហើយការឆ្លើយតបជជែកកាន់តែយល់ដឹងអំពីបរិបទ។ នៅឆ្នាំ 2035 ការទាក់ទងសេវាកម្មអតិថិជនច្រើនតែមានន័យថាការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយ AI ឆ្លាតវៃដែលចងចាំអន្តរកម្មពីមុនរបស់អ្នក យល់ពីចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់អ្នក និងសម្របខ្លួនទៅនឹងសម្លេងរបស់អ្នក - ជាទូទៅគឺជាភ្នាក់ងារនិម្មិតផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់អតិថិជនគ្រប់រូប។

• ការធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយប្រើ AI ក្នុងអន្តរកម្ម៖ ក្រៅពីការឆ្លើយសំណួរ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងចាប់ផ្តើមធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលបច្ចុប្បន្នត្រូវការការយល់ព្រមពីថ្នាក់គ្រប់គ្រង។ ឧទាហរណ៍ សព្វថ្ងៃនេះ ភ្នាក់ងារមនុស្សអាចត្រូវការការយល់ព្រមពីអ្នកគ្រប់គ្រងដើម្បីផ្តល់ការសងប្រាក់វិញ ឬការបញ្ចុះតម្លៃពិសេសដើម្បីផ្គាប់ចិត្តអតិថិជនដែលខឹងសម្បារ។ នាពេលអនាគត បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចត្រូវបានប្រគល់ឱ្យធ្វើការសម្រេចចិត្តទាំងនោះ ក្នុងដែនកំណត់ដែលបានកំណត់ ដោយផ្អែកលើតម្លៃអាយុកាលរបស់អតិថិជនដែលបានគណនា និងការវិភាគអារម្មណ៍។ ការសិក្សាមួយដោយ Futurum/IBM បានព្យាករថា នៅឆ្នាំ 2030 ប្រហែល 69% នៃការសម្រេចចិត្តដែលធ្វើឡើងក្នុងអំឡុងពេលចូលរួមរបស់អតិថិជនតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងនឹងត្រូវបានធ្វើឡើងដោយម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃ ( ដើម្បីស្រមៃឡើងវិញនូវការផ្លាស់ប្តូរទៅ CX អ្នកទីផ្សារត្រូវធ្វើរឿងទាំង 2 នេះ ) - ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សម្រេចចិត្តលើផ្លូវសកម្មភាពដ៏ល្អបំផុតនៅក្នុងអន្តរកម្ម។

• ការចូលរួម 100% នៃ AI៖ របាយការណ៍មួយបានបង្ហាញថា AI នឹងដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់នៅក្នុង គ្រប់រូប ( ស្ថិតិសេវាកម្មអតិថិជន AI ចំនួន 59 សម្រាប់ឆ្នាំ 2025 ) មិនថានៅចំពោះមុខ ឬនៅផ្ទៃខាងក្រោយនោះទេ។ នោះអាចមានន័យថា ទោះបីជាមនុស្សម្នាក់កំពុងធ្វើអន្តរកម្មជាមួយអតិថិជនក៏ដោយ ពួកគេនឹងត្រូវបានជួយដោយ AI (ផ្តល់យោបល់ និងទាញយកព័ត៌មាន)។ ម្យ៉ាងវិញទៀត ការបកស្រាយគឺថា គ្មានសំណួររបស់អតិថិជនណាមួយដែលមិនត្រូវបានឆ្លើយនៅពេលណាមួយឡើយ - ប្រសិនបើមនុស្សនៅក្រៅបណ្តាញ AI តែងតែនៅទីនោះ។

នៅឆ្នាំ ២០៣៥ យើងអាចឃើញថាភ្នាក់ងារសេវាកម្មអតិថិជនដែលជាមនុស្សបានក្លាយជាអ្នកជំនាញសម្រាប់តែសេណារីយ៉ូដែលងាយរងគ្រោះបំផុត ឬមានការប៉ះពាល់ខ្លាំងបំផុត (ឧទាហរណ៍ អតិថិជន VIP ឬដំណោះស្រាយពាក្យបណ្តឹងស្មុគស្មាញដែលត្រូវការការយល់ចិត្តពីមនុស្ស)។ សំណួរជាប្រចាំ - ចាប់ពីធនាគាររហូតដល់លក់រាយរហូតដល់ការគាំទ្រផ្នែកបច្ចេកទេស - អាចត្រូវបានផ្តល់សេវាកម្មដោយកងនាវានៃភ្នាក់ងារ AI ដែលធ្វើការ 24/7 ដោយរៀនជាបន្តបន្ទាប់ពីអន្តរកម្មនីមួយៗ។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះអាចធ្វើឱ្យសេវាកម្មអតិថិជនកាន់តែស៊ីសង្វាក់គ្នា និងភ្លាមៗ ព្រោះ AI មិនធ្វើឱ្យមនុស្សរង់ចាំយូរទេ ហើយតាមទ្រឹស្តីអាចធ្វើកិច្ចការច្រើនក្នុងពេលតែមួយដើម្បីដោះស្រាយអតិថិជនគ្មានដែនកំណត់។.

មានបញ្ហាប្រឈមជាច្រើនដែលត្រូវយកឈ្នះសម្រាប់ចក្ខុវិស័យនេះ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ត្រូវតែរឹងមាំខ្លាំងដើម្បីដោះស្រាយភាពមិនអាចទាយទុកជាមុនបានរបស់អតិថិជនមនុស្ស។ វាត្រូវតែអាចដោះស្រាយជាមួយនឹងពាក្យស្លោក កំហឹង ការភាន់ច្រឡំ និងវិធីទំនាក់ទំនងជាច្រើនប្រភេទដែលមនុស្សទំនាក់ទំនង។ វាក៏ត្រូវការចំណេះដឹងថ្មីៗផងដែរ (គ្មានន័យទេប្រសិនបើព័ត៌មានរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតហួសសម័យ)។ តាមរយៈការវិនិយោគលើការរួមបញ្ចូលរវាងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងមូលដ្ឋានទិន្នន័យរបស់ក្រុមហ៊ុន (សម្រាប់ព័ត៌មានជាក់ស្តែងលើការបញ្ជាទិញ ការដាច់ចរន្តអគ្គិសនី។ល។) ឧបសគ្គទាំងនេះអាចត្រូវបានដោះស្រាយ។.

តាមក្រមសីលធម៌ ក្រុមហ៊ុននានានឹងត្រូវសម្រេចចិត្តថាពេលណាត្រូវបង្ហាញថា "អ្នកកំពុងនិយាយជាមួយ AI" ហើយធានាបាននូវភាពយុត្តិធម៌ (AI មិនប្រព្រឹត្តចំពោះអតិថិជនមួយចំនួនខុសគ្នាតាមរបៀបអវិជ្ជមានដោយសារតែការបណ្តុះបណ្តាលលម្អៀង)។ ដោយសន្មតថាទាំងនេះត្រូវបានគ្រប់គ្រង ករណីអាជីវកម្មគឺរឹងមាំ៖ សេវាកម្មអតិថិជន AI អាចកាត់បន្ថយថ្លៃដើម និងពេលវេលារង់ចាំយ៉ាងខ្លាំង។ ទីផ្សារសម្រាប់ AI ក្នុងសេវាកម្មអតិថិជនត្រូវបានគេព្យាករថានឹងកើនឡើងដល់រាប់សិបពាន់លានដុល្លារនៅឆ្នាំ 2030 ( AI in Customer Service Market Report 2025-2030: Case ) ( How Generative AI is Boosting Logistics | Ryder ) ខណៈដែលអង្គការនានាវិនិយោគលើសមត្ថភាពទាំងនេះ។

សរុបមក ចូររំពឹងថានឹងមានអនាគតមួយដែល សេវាកម្មអតិថិជន AI ស្វ័យប្រវត្តិគឺជាបទដ្ឋាន ។ ការទទួលបានជំនួយជារឿយៗមានន័យថាការប្រាស្រ័យទាក់ទងជាមួយម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃដែលអាចដោះស្រាយបញ្ហារបស់អ្នកបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ មនុស្សនឹងនៅតែស្ថិតក្នុងរង្វង់សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ និងការដោះស្រាយករណីសំខាន់ៗ ប៉ុន្តែនឹងកាន់តែជាអ្នកត្រួតពិនិត្យកម្លាំងពលកម្ម AI។ លទ្ធផលអាចជាសេវាកម្មដែលលឿនជាងមុន និងមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនជាងមុនសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ - ដរាបណា AI ត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល និងត្រួតពិនិត្យឱ្យបានត្រឹមត្រូវ ដើម្បីការពារការខកចិត្តនៃបទពិសោធន៍ "ខ្សែទូរស័ព្ទទាន់ហេតុការណ៍របស់មនុស្សយន្ត" កាលពីអតីតកាល។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងវិស័យថែទាំសុខភាព និងវេជ្ជសាស្ត្រ

ការថែទាំសុខភាពគឺជាវិស័យមួយដែលហានិភ័យខ្ពស់។ គំនិតនៃ AI ដែលដំណើរការដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យពីមនុស្សក្នុងវិស័យវេជ្ជសាស្ត្របង្កឱ្យមានទាំងការរំភើប (សម្រាប់ប្រសិទ្ធភាព និងវិសាលភាព) និងការប្រុងប្រយ័ត្ន (សម្រាប់ហេតុផលសុវត្ថិភាព និងការយល់ចិត្ត)។ AI ដែលបង្កើតថ្មីបានចាប់ផ្តើមឈានទៅមុខក្នុងវិស័យដូចជាការវិភាគរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ ឯកសារគ្លីនិក និងសូម្បីតែការរកឃើញថ្នាំ។ តើវាអាចធ្វើអ្វីបានដោយខ្លួនឯងដោយមានការទទួលខុសត្រូវ?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (២០២៥)៖ ជួយគ្រូពេទ្យ មិនមែនជំនួសពួកគេទេ

បច្ចុប្បន្ននេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលបង្កើតថ្មីនៅក្នុងវិស័យថែទាំសុខភាព ភាគច្រើនបម្រើជា ជំនួយការដ៏មានឥទ្ធិពល ដល់អ្នកជំនាញផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ ជាជាងអ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យភាព។ ឧទាហរណ៍៖

• ឯកសារវេជ្ជសាស្ត្រ៖ ការដាក់ពង្រាយ AI ដែលទទួលបានជោគជ័យបំផុតមួយក្នុងវិស័យថែទាំសុខភាព គឺការជួយវេជ្ជបណ្ឌិតក្នុងការធ្វើឯកសារ។ គំរូភាសាធម្មជាតិអាចចម្លងការទៅជួបអ្នកជំងឺ និងបង្កើតកំណត់ចំណាំគ្លីនិក ឬសេចក្តីសង្ខេបនៃការចេញពីមន្ទីរពេទ្យ។ ក្រុមហ៊ុននានាមាន “អ្នកសរសេរ AI” ដែលស្តាប់ក្នុងអំឡុងពេលពិនិត្យ (តាមរយៈមីក្រូហ្វូន) ហើយបង្កើតសេចក្តីព្រាងនៃកំណត់ចំណាំជួបអ្នកជំងឺដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់វេជ្ជបណ្ឌិតពិនិត្យ។ នេះជួយសន្សំសំចៃពេលវេលារបស់វេជ្ជបណ្ឌិតក្នុងការវាយអក្សរ។ ប្រព័ន្ធខ្លះថែមទាំងបំពេញផ្នែកខ្លះនៃកំណត់ត្រាសុខភាពអេឡិចត្រូនិកដោយស្វ័យប្រវត្តិទៀតផង។ នេះអាចត្រូវបានធ្វើដោយមានការអន្តរាគមន៍តិចតួចបំផុត - វេជ្ជបណ្ឌិតគ្រាន់តែកែកំហុសតូចតាចណាមួយនៅលើសេចក្តីព្រាង មានន័យថាការសរសេរកំណត់ចំណាំភាគច្រើនគឺស្វ័យប្រវត្តិ។

• វិទ្យុសកម្ម និងរូបភាព៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) រួមទាំងគំរូបង្កើត (generative models) អាចវិភាគរូបភាពកាំរស្មីអ៊ិច រូបភាព MRI និងការស្កេន CT ដើម្បីរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី (ដូចជាដុំសាច់ ឬការបាក់ឆ្អឹង)។ នៅឆ្នាំ ២០១៨ អង្គការ FDA ​​បានអនុម័តប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សម្រាប់ការរកឃើញដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃជំងឺភ្នែកឡើងបាយ (ជំងឺភ្នែក) នៅក្នុងរូបភាពរីទីណា - ជាពិសេស វាត្រូវបានអនុញ្ញាតឱ្យធ្វើការហៅទូរស័ព្ទដោយគ្មានការពិនិត្យឡើងវិញពីអ្នកឯកទេសនៅក្នុងបរិបទនៃការត្រួតពិនិត្យជាក់លាក់នោះ។ ប្រព័ន្ធនោះមិនមែនជាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទេ ប៉ុន្តែវាបង្ហាញថា និយតករបានអនុញ្ញាតឱ្យមានការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដោយឯករាជ្យក្នុងករណីមានកំណត់។ គំរូបង្កើត (Generative models) ចូលមកដើរតួនាទីសម្រាប់ការបង្កើតរបាយការណ៍ដ៏ទូលំទូលាយ។ ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចពិនិត្យកាំរស្មីអ៊ិចទ្រូង ហើយ ព្រាងរបាយការណ៍របស់អ្នកជំនាញវិទ្យុសកម្ម ដោយនិយាយថា "គ្មានការរកឃើញស្រួចស្រាវទេ។ សួតស្អាត។ បេះដូងមានទំហំធម្មតា"។ បន្ទាប់មកអ្នកជំនាញវិទ្យុសកម្មគ្រាន់តែបញ្ជាក់ និងចុះហត្ថលេខា។ ក្នុងករណីធម្មតាមួយចំនួន របាយការណ៍ទាំងនេះអាចចេញដោយគ្មានការកែសម្រួល ប្រសិនបើអ្នកជំនាញវិទ្យុសកម្មទុកចិត្តលើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ហើយគ្រាន់តែធ្វើការត្រួតពិនិត្យរហ័ស។

• កម្មវិធីត្រួតពិនិត្យរោគសញ្ញា និងគិលានុបដ្ឋាយិកានិម្មិត៖ បច្ចេកវិទ្យាជជែកតាមប្រព័ន្ធ AI កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាកម្មវិធីត្រួតពិនិត្យរោគសញ្ញាជួរមុខ។ អ្នកជំងឺអាចបញ្ចូលរោគសញ្ញារបស់ពួកគេ និងទទួលបានដំបូន្មាន (ឧទាហរណ៍ "វាអាចជាជំងឺផ្តាសាយធម្មតា; សម្រាក និងផឹកទឹក ប៉ុន្តែត្រូវទៅជួបគ្រូពេទ្យប្រសិនបើមាន X ឬ Y កើតឡើង")។ កម្មវិធីដូចជា Babylon Health ប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីផ្តល់អនុសាសន៍។ បច្ចុប្បន្ននេះ ទាំងនេះជាធម្មតាត្រូវបានបង្កើតឡើងជាព័ត៌មាន មិនមែនជាដំបូន្មានវេជ្ជសាស្ត្រច្បាស់លាស់ទេ ហើយពួកគេលើកទឹកចិត្តឱ្យមានការតាមដានជាមួយគ្រូពេទ្យសម្រាប់បញ្ហាធ្ងន់ធ្ងរ។

• ការរកឃើញថ្នាំ (គីមីវិទ្យាបង្កើត)៖ គំរូ AI បង្កើតអាចស្នើរចនាសម្ព័ន្ធម៉ូលេគុលថ្មីសម្រាប់ថ្នាំ។ នេះគឺស្ថិតនៅក្នុងវិស័យស្រាវជ្រាវច្រើនជាងការថែទាំអ្នកជំងឺ។ AI ទាំងនេះធ្វើការដោយឯករាជ្យដើម្បីណែនាំសមាសធាតុរាប់ពាន់ដែលមានលក្ខណៈសម្បត្តិដែលចង់បាន ដែលអ្នកគីមីវិទ្យាមនុស្សពិនិត្យ និងសាកល្បងនៅក្នុងមន្ទីរពិសោធន៍។ ក្រុមហ៊ុនដូចជា Insilico Medicine បានប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីបង្កើតថ្នាំថ្មីក្នុងរយៈពេលតិចជាងគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ ខណៈពេលដែលវាមិនមានអន្តរកម្មដោយផ្ទាល់ជាមួយអ្នកជំងឺ វាគឺជាឧទាហរណ៍មួយនៃ AI ដែលបង្កើតដំណោះស្រាយ (ការរចនាម៉ូលេគុល) ដោយឯករាជ្យ ដែលមនុស្សនឹងចំណាយពេលយូរជាងនេះដើម្បីស្វែងរក។

• ប្រតិបត្តិការថែទាំសុខភាព៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការកំណត់ពេលវេលា ការគ្រប់គ្រងការផ្គត់ផ្គង់ និងភស្តុភារកម្មផ្សេងទៀតនៅក្នុងមន្ទីរពេទ្យ។ ឧទាហរណ៍ គំរូបង្កើតអាចក្លែងធ្វើលំហូរអ្នកជំងឺ និងស្នើការកែតម្រូវការកំណត់ពេលវេលាដើម្បីកាត់បន្ថយពេលវេលារង់ចាំ។ ខណៈពេលដែលមិនសូវអាចមើលឃើញ ទាំងនេះគឺជាការសម្រេចចិត្តដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចធ្វើបានជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរដោយដៃតិចតួចបំផុត។

វាជាការសំខាន់ណាស់ដែលត្រូវបញ្ជាក់ថា គិតត្រឹមឆ្នាំ ២០២៥ គ្មានមន្ទីរពេទ្យណាមួយអនុញ្ញាតឱ្យ AI ធ្វើការសម្រេចចិត្តផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រសំខាន់ៗ ឬការព្យាបាលដោយឯករាជ្យដោយគ្មានការយល់ព្រមពីមនុស្សនោះទេ។ ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការធ្វើផែនការព្យាបាលនៅតែស្ថិតក្នុងដៃមនុស្សយ៉ាងរឹងមាំ ដោយ AI ផ្តល់ធាតុចូល។ ការជឿទុកចិត្តដែលត្រូវការសម្រាប់ AI ដើម្បីប្រាប់អ្នកជំងឺដោយឯករាជ្យទាំងស្រុងថា "អ្នកមានជំងឺមហារីក" ឬចេញវេជ្ជបញ្ជាថ្នាំមិនទាន់មាននៅឡើយទេ ហើយវាក៏មិនគួរមានដោយគ្មានការផ្ទៀងផ្ទាត់យ៉ាងទូលំទូលាយដែរ។ អ្នកជំនាញផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រប្រើប្រាស់ AI ជាភ្នែកគូទីពីរ ឬជាឧបករណ៍សន្សំសំចៃពេលវេលា ប៉ុន្តែពួកគេផ្ទៀងផ្ទាត់លទ្ធផលសំខាន់ៗ។

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងនាមជាសហការីវេជ្ជបណ្ឌិត (និងប្រហែលជាគិលានុបដ្ឋាយិកា ឬឱសថការី)

នៅក្នុងទសវត្សរ៍ខាងមុខ យើងរំពឹងថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបាននឹងទទួលយកភារកិច្ចគ្លីនិកជាប្រចាំបន្ថែមទៀតដោយស្វ័យភាព និងដើម្បីបង្កើនវិសាលភាពនៃសេវាថែទាំសុខភាព៖

• ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យបឋមដោយស្វ័យប្រវត្តិ៖ នៅឆ្នាំ ២០៣០ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចដោះស្រាយការវិភាគដំបូងបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ជំងឺទូទៅជាច្រើន។ ស្រមៃមើលប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតមួយនៅក្នុងគ្លីនិកដែលអានរោគសញ្ញារបស់អ្នកជំងឺ ប្រវត្តិវេជ្ជសាស្ត្រ សូម្បីតែសម្លេង និងសញ្ញាសម្គាល់មុខរបស់ពួកគេតាមរយៈកាមេរ៉ា ហើយផ្តល់ការណែនាំអំពីការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការធ្វើតេស្តដែលបានណែនាំ - ទាំងអស់នេះមុនពេលដែលគ្រូពេទ្យមនុស្សទៅជួបអ្នកជំងឺ។ បន្ទាប់មកគ្រូពេទ្យអាចផ្តោតលើការបញ្ជាក់ និងពិភាក្សាអំពីការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ។ នៅក្នុង telemedicine អ្នកជំងឺអាចជជែកជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាមុនសិន ដែលបង្រួមបញ្ហា (ឧទាហរណ៍ ការឆ្លងមេរោគប្រហោងឆ្អឹងដែលអាចកើតមាន ធៀបនឹងអ្វីដែលធ្ងន់ធ្ងរជាងនេះ) ហើយបន្ទាប់មកភ្ជាប់ពួកគេទៅគ្រូពេទ្យប្រសិនបើចាំបាច់។ អ្នកកំណត់បទប្បញ្ញត្តិអាចអនុញ្ញាតឱ្យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតធ្វើ ជាផ្លូវការ ដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យពីមនុស្ស ប្រសិនបើបង្ហាញថាមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ - ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យការឆ្លងមេរោគត្រចៀកដោយផ្ទាល់ពីរូបភាព otoscope អាចអាចធ្វើទៅបាន។

• ឧបករណ៍ត្រួតពិនិត្យសុខភាពផ្ទាល់ខ្លួន៖ ជាមួយនឹងការរីកសាយភាយនៃឧបករណ៍ពាក់ (នាឡិកាឆ្លាតវៃ ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាសុខភាព) បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងតាមដានអ្នកជំងឺជាបន្តបន្ទាប់ និងព្រមានដោយស្វ័យប្រវត្តិអំពីបញ្ហា។ ឧទាហរណ៍ នៅឆ្នាំ 2035 បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) របស់ឧបករណ៍ពាក់របស់អ្នកអាចរកឃើញចង្វាក់បេះដូងមិនប្រក្រតី ហើយកំណត់ពេលអ្នកដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ការពិគ្រោះយោបល់ជាបន្ទាន់តាមអ៊ីនធឺណិត ឬថែមទាំងហៅរថយន្តសង្គ្រោះបន្ទាន់ ប្រសិនបើវារកឃើញសញ្ញានៃការគាំងបេះដូង ឬដាច់សរសៃឈាមខួរក្បាល។ នេះឆ្លងកាត់ទៅក្នុងទឹកដីនៃការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យភាព - ការសម្រេចចិត្តថាស្ថានភាពមួយជាគ្រាអាសន្ន និងធ្វើសកម្មភាព - ដែលជាការប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលទំនងជាជួយសង្គ្រោះជីវិត។

• អនុសាសន៍ព្យាបាល៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលបានបង្កើត ដែលបានទទួលការបណ្តុះបណ្តាលលើឯកសារវេជ្ជសាស្ត្រ និងទិន្នន័យអ្នកជំងឺ អាចណែនាំផែនការព្យាបាលផ្ទាល់ខ្លួន។ នៅឆ្នាំ ២០៣០ សម្រាប់ជំងឺស្មុគស្មាញដូចជាជំងឺមហារីក ក្រុមប្រឹក្សាដុំសាច់សិប្បនិម្មិត (AI) អាចវិភាគសមាសភាពហ្សែន និងប្រវត្តិវេជ្ជសាស្ត្ររបស់អ្នកជំងឺ ហើយរៀបចំផែនការព្យាបាលដែលបានណែនាំដោយឯករាជ្យ (ផែនការគីមី ការជ្រើសរើសថ្នាំ)។ វេជ្ជបណ្ឌិតមនុស្សនឹងពិនិត្យវាឡើងវិញ ប៉ុន្តែយូរៗទៅ នៅពេលដែលទំនុកចិត្តកើនឡើង ពួកគេអាចចាប់ផ្តើមទទួលយកផែនការដែលបង្កើតឡើងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ជាពិសេសសម្រាប់ករណីធម្មតា ដោយកែសម្រួលតែនៅពេលដែលត្រូវការប៉ុណ្ណោះ។

• គិលានុបដ្ឋាយិកានិម្មិត និងការថែទាំនៅផ្ទះ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចសន្ទនា និងផ្តល់ការណែនាំផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ អាចដោះស្រាយការតាមដាន និងការត្រួតពិនិត្យការថែទាំរ៉ាំរ៉ៃជាច្រើន។ ឧទាហរណ៍ អ្នកជំងឺនៅផ្ទះដែលមានជំងឺរ៉ាំរ៉ៃអាចរាយការណ៍ពីរង្វាស់ប្រចាំថ្ងៃទៅកាន់ជំនួយការគិលានុបដ្ឋាយិកា AI ដែលផ្តល់ដំបូន្មាន ("ជាតិស្ករក្នុងឈាមរបស់អ្នកខ្ពស់បន្តិច សូមពិចារណាកែសម្រួលអាហារសម្រន់ពេលល្ងាចរបស់អ្នក") ហើយធ្វើរង្វិលជុំតែនៅក្នុងគិលានុបដ្ឋាយិកាមនុស្សនៅពេលដែលការអាននៅក្រៅជួរ ឬមានបញ្ហាកើតឡើង។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនេះអាចដំណើរការដោយស្វ័យភាពភាគច្រើនក្រោមការត្រួតពិនិត្យពីចម្ងាយរបស់គ្រូពេទ្យ។

• ការថតរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រ និងការវិភាគមន្ទីរពិសោធន៍ – បំពង់បង្ហូរដោយស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងពេញលេញ៖ នៅឆ្នាំ ២០៣៥ ការអានការស្កេនវេជ្ជសាស្ត្រអាចត្រូវបានធ្វើឡើងជាចម្បងដោយ AI នៅក្នុងវិស័យមួយចំនួន។ អ្នកជំនាញខាងវិទ្យុសកម្មនឹងត្រួតពិនិត្យប្រព័ន្ធ AI និងដោះស្រាយករណីស្មុគស្មាញ ប៉ុន្តែការស្កេនធម្មតាភាគច្រើន (ដែលពិតជាធម្មតា) អាចត្រូវបាន "អាន" និងចុះហត្ថលេខាដោយ AI ដោយផ្ទាល់។ ស្រដៀងគ្នានេះដែរ ការវិភាគស្លាយរោគសាស្ត្រ (ឧទាហរណ៍ ការរកឃើញកោសិកាមហារីកនៅក្នុងការធ្វើកោសល្យវិច័យ) អាចត្រូវបានធ្វើឡើងដោយឯករាជ្យសម្រាប់ការពិនិត្យដំបូង ដែលបង្កើនល្បឿនលទ្ធផលមន្ទីរពិសោធន៍យ៉ាងខ្លាំង។

• ការរកឃើញថ្នាំ និងការសាកល្បងព្យាបាល៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទំនងជានឹងរចនាមិនត្រឹមតែម៉ូលេគុលថ្នាំប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបង្កើតទិន្នន័យអ្នកជំងឺសំយោគសម្រាប់ការសាកល្បង ឬស្វែងរកបេក្ខជនសាកល្បងដ៏ល្អបំផុតផងដែរ។ វាអាចដំណើរការការសាកល្បងនិម្មិតដោយស្វ័យភាព (ដោយក្លែងធ្វើពីរបៀបដែលអ្នកជំងឺនឹងមានប្រតិកម្ម) ដើម្បីបង្រួមជម្រើសមុនពេលការសាកល្បងពិតប្រាកដ។ នេះអាចនាំយកថ្នាំទៅកាន់ទីផ្សារបានលឿនជាងមុនជាមួយនឹងការពិសោធន៍ដែលជំរុញដោយមនុស្សតិចជាងមុន។

ចក្ខុវិស័យនៃ វេជ្ជបណ្ឌិត AI ជំនួសវេជ្ជបណ្ឌិតមនុស្សទាំងស្រុងគឺនៅតែឆ្ងាយណាស់ ហើយនៅតែមានភាពចម្រូងចម្រាស។ សូម្បីតែនៅឆ្នាំ 2035 ក៏ដោយ ការរំពឹងទុកគឺថា AI នឹងបម្រើជា មិត្តរួមការងារ របស់វេជ្ជបណ្ឌិតជាជាងការជំនួសការប៉ះពាល់របស់មនុស្ស។ ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យស្មុគស្មាញច្រើនតែតម្រូវឱ្យមានវិចារណញាណ ក្រមសីលធម៌ និងការសន្ទនាដើម្បីយល់ពីបរិបទអ្នកជំងឺ - វិស័យដែលវេជ្ជបណ្ឌិតមនុស្សពូកែ។ ដោយនិយាយដូច្នេះ AI អាចដោះស្រាយ ឧទាហរណ៍ 80% នៃបន្ទុកការងារធម្មតា៖ ឯកសារ ករណីសាមញ្ញ ការត្រួតពិនិត្យ។ល។ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យគ្រូពេទ្យមនុស្សផ្តោតលើ 20% ដែលពិបាក និងលើទំនាក់ទំនងអ្នកជំងឺ។

មានឧបសគ្គសំខាន់ៗ៖ ការអនុម័តបទប្បញ្ញត្តិសម្រាប់ AI ស្វ័យប្រវត្តិក្នុងការថែទាំសុខភាពគឺមានភាពតឹងរ៉ឹង (បើនិយាយឲ្យសមរម្យ)។ ប្រព័ន្ធ AI នឹងត្រូវការការផ្ទៀងផ្ទាត់គ្លីនិកយ៉ាងទូលំទូលាយ។ យើងអាចឃើញការទទួលយកបន្តិចម្តងៗ - ឧទាហរណ៍ AI ត្រូវបានអនុញ្ញាតឱ្យធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ ឬព្យាបាលដោយឯករាជ្យនៅក្នុងតំបន់ដែលមិនសូវមានសេវា ដែលគ្មានវេជ្ជបណ្ឌិតអាចរកបាន ជាមធ្យោបាយមួយដើម្បីពង្រីកការចូលប្រើប្រាស់សេវាថែទាំសុខភាព (ស្រមៃមើល "គ្លីនិក AI" នៅក្នុងភូមិដាច់ស្រយាលមួយនៅឆ្នាំ 2030 ដែលដំណើរការដោយមានការត្រួតពិនិត្យតាមទូរស័ព្ទជាប្រចាំពីវេជ្ជបណ្ឌិតនៅក្នុងទីក្រុង)។.

ការពិចារណាខាងសីលធម៌មានសារៈសំខាន់ណាស់។ ការទទួលខុសត្រូវ (ប្រសិនបើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតស្វ័យប្រវត្តិមានកំហុសក្នុងការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ តើអ្នកណាជាអ្នកទទួលខុសត្រូវ?) ការយល់ព្រមដោយមានព័ត៌មាន (អ្នកជំងឺត្រូវដឹងថាតើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតមានជាប់ពាក់ព័ន្ធនឹងការថែទាំរបស់ពួកគេឬអត់) និងការធានាសមភាព (បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដំណើរការបានល្អសម្រាប់ប្រជាជនទាំងអស់ ដោយជៀសវាងការរើសអើង) គឺជាបញ្ហាប្រឈមដែលត្រូវដោះស្រាយ។ ដោយសន្មតថាបញ្ហាទាំងនោះត្រូវបានដោះស្រាយ នៅពាក់កណ្តាលទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030 បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតថ្មីអាចត្រូវបានត្បាញចូលទៅក្នុងក្រណាត់នៃការផ្តល់សេវាថែទាំសុខភាព ដោយអនុវត្តភារកិច្ចជាច្រើនដែលធ្វើឱ្យអ្នកផ្តល់សេវាមនុស្សមានសេរីភាព និងអាចទៅដល់អ្នកជំងឺដែលបច្ចុប្បន្នមានលទ្ធភាពចូលប្រើប្រាស់មានកម្រិត។.

សរុបមក នៅឆ្នាំ២០៣៥ វិស័យថែទាំសុខភាពទំនងជានឹងឃើញ AI រួមបញ្ចូលគ្នាយ៉ាងស៊ីជម្រៅ ប៉ុន្តែភាគច្រើនស្ថិតនៅក្រោមគម្រប ឬក្នុងតួនាទីគាំទ្រ។ យើងនឹងជឿទុកចិត្តលើ AI ដើម្បី ធ្វើអ្វីៗជាច្រើនដោយខ្លួនឯង - អានការស្កេន មើលស្ថានភាពសំខាន់ៗ ព្រាងផែនការ - ប៉ុន្តែជាមួយនឹងបណ្តាញសុវត្ថិភាពនៃការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សដែលនៅតែមានសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តសំខាន់ៗ។ លទ្ធផលអាចជាប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាពដែលមានប្រសិទ្ធភាព និងឆ្លើយតបបានលឿនជាងមុន ដែល AI ដោះស្រាយការងារធ្ងន់ៗ ហើយមនុស្សផ្តល់នូវការយល់ចិត្ត និងការវិនិច្ឆ័យចុងក្រោយ។

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងវិស័យអប់រំ

ការអប់រំគឺជាវិស័យមួយផ្សេងទៀតដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងបង្កើតរលក ចាប់ពីបូតបង្រៀនដែលដំណើរការដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត រហូតដល់ការដាក់ចំណាត់ថ្នាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងការបង្កើតខ្លឹមសារ។ ការបង្រៀន និងការរៀនសូត្រពាក់ព័ន្ធនឹងការទំនាក់ទំនង និងភាពច្នៃប្រឌិត ដែលជាចំណុចខ្លាំងនៃគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ប៉ុន្តែតើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចទុកចិត្តបានក្នុងការអប់រំដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យពីគ្រូដែរឬទេ?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (២០២៥)៖ គ្រូបង្រៀន និងអ្នកបង្កើតខ្លឹមសារដែលមានសមត្ថភាព

បច្ចុប្បន្ននេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងវិស័យអប់រំជាចម្បងជា ឧបករណ៍បន្ថែម ជាជាងគ្រូបង្រៀនឯករាជ្យ។ ឧទាហរណ៍នៃការប្រើប្រាស់បច្ចុប្បន្ន៖

• ជំនួយការបង្រៀនដោយ AI៖ ឧបករណ៍ដូចជា "Khanmigo" របស់ Khan Academy (ដំណើរការដោយ GPT-4) ឬកម្មវិធីរៀនភាសាផ្សេងៗប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីធ្វើត្រាប់តាមគ្រូបង្រៀនម្នាក់ទល់នឹងម្នាក់ ឬដៃគូសន្ទនា។ សិស្សអាចសួរសំណួរជាភាសាធម្មជាតិ និងទទួលបានចម្លើយ ឬការពន្យល់។ AI អាចផ្តល់ការណែនាំសម្រាប់បញ្ហាកិច្ចការផ្ទះ ពន្យល់គោលគំនិតតាមវិធីផ្សេងៗគ្នា ឬសូម្បីតែដើរតួជាតួអង្គប្រវត្តិសាស្ត្រសម្រាប់មេរៀនប្រវត្តិសាស្ត្រអន្តរកម្ម។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ គ្រូបង្រៀន AI ទាំងនេះជាធម្មតាត្រូវបានប្រើដោយមានការត្រួតពិនិត្យ។ គ្រូបង្រៀន ឬអ្នកថែទាំកម្មវិធីតែងតែត្រួតពិនិត្យការសន្ទនា ឬកំណត់ព្រំដែនលើអ្វីដែល AI អាចពិភាក្សា (ដើម្បីជៀសវាងព័ត៌មានមិនពិត ឬខ្លឹមសារមិនសមរម្យ)។

• ការបង្កើតខ្លឹមសារសម្រាប់គ្រូបង្រៀន៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជួយគ្រូបង្រៀនដោយបង្កើតសំណួរសាកល្បង សេចក្តីសង្ខេបនៃការអាន គ្រោងផែនការមេរៀន និងអ្វីៗផ្សេងទៀត។ គ្រូបង្រៀនអាចសួរបញ្ញាសិប្បនិម្មិតថា "បង្កើតបញ្ហាអនុវត្តចំនួន ៥ លើសមីការការ៉េដែលមានចម្លើយ" ដើម្បីសន្សំសំចៃពេលវេលាក្នុងការរៀបចំ។ នេះគឺជាការបង្កើតខ្លឹមសារដោយស្វយ័ត ប៉ុន្តែគ្រូបង្រៀនជាធម្មតាពិនិត្យមើលលទ្ធផលសម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវ និងការតម្រឹមជាមួយកម្មវិធីសិក្សា។ ដូច្នេះវាជាឧបករណ៍សន្សំសំចៃកម្លាំងពលកម្មច្រើនជាងឯករាជ្យទាំងស្រុង។

• ការដាក់ពិន្ទុ និងមតិប្រតិកម្ម៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចដាក់ពិន្ទុដោយស្វ័យប្រវត្តិលើការប្រឡងជម្រើសច្រើន (គ្មានអ្វីថ្មីនៅទីនោះទេ) ហើយអាចវាយតម្លៃចម្លើយខ្លីៗ ឬអត្ថបទកាន់តែច្រើនឡើងៗ។ ប្រព័ន្ធសាលារៀនមួយចំនួនប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីដាក់ពិន្ទុលើចម្លើយជាលាយលក្ខណ៍អក្សរ និងផ្តល់មតិប្រតិកម្មដល់សិស្ស (ឧទាហរណ៍ ការកែតម្រូវវេយ្យាករណ៍ ការផ្តល់យោបល់ដើម្បីពង្រីកអំណះអំណាង)។ ខណៈពេលដែលមិនមែនជាកិច្ចការបង្កើតថ្មី បញ្ញាសិប្បនិម្មិតថ្មីថែមទាំងអាច បង្កើត របាយការណ៍មតិប្រតិកម្មផ្ទាល់ខ្លួនសម្រាប់សិស្សដោយផ្អែកលើការអនុវត្តរបស់ពួកគេ ដោយបន្លិចចំណុចដែលត្រូវកែលម្អ។ គ្រូបង្រៀនជារឿយៗពិនិត្យឡើងវិញនូវអត្ថបទដែលបានដាក់ពិន្ទុដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅដំណាក់កាលនេះ ដោយសារតែការព្រួយបារម្ភអំពីភាពខុសប្លែកគ្នា។

• ប្រព័ន្ធសិក្សាសម្របខ្លួន៖ ទាំងនេះគឺជាវេទិកាដែលកែតម្រូវការលំបាក ឬរចនាប័ទ្មនៃសម្ភារៈដោយផ្អែកលើការអនុវត្តរបស់សិស្ស។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតបានបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនេះដោយបង្កើតបញ្ហា ឬឧទាហរណ៍ថ្មីៗភ្លាមៗដែលត្រូវបានរៀបចំតាមតម្រូវការរបស់សិស្ស។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើសិស្សកំពុងតស៊ូជាមួយនឹងគោលគំនិតមួយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្កើតភាពស្រដៀងគ្នា ឬសំណួរអនុវត្តមួយផ្សេងទៀតដែលផ្តោតលើគោលគំនិតនោះ។ នេះគឺជាស្វ័យភាពខ្លះ ប៉ុន្តែស្ថិតនៅក្នុងប្រព័ន្ធដែលត្រូវបានរចនាឡើងដោយអ្នកអប់រំ។

• ការប្រើប្រាស់របស់សិស្សសម្រាប់ការរៀនសូត្រ៖ សិស្សខ្លួនឯងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា ChatGPT ដើម្បីជួយក្នុងការរៀនសូត្រ - ដោយស្នើសុំការបំភ្លឺ ការបកប្រែ ឬសូម្បីតែការប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីទទួលបានមតិកែលម្អលើសេចក្តីព្រាងអត្ថបទ ("កែលម្អកថាខណ្ឌណែនាំរបស់ខ្ញុំ")។ នេះគឺជាការណែនាំដោយខ្លួនឯង ហើយអាចធ្វើឡើងដោយគ្មានចំណេះដឹងពីគ្រូ។ AI នៅក្នុងសេណារីយ៉ូនេះដើរតួជាគ្រូបង្រៀន ឬអ្នកកែអត្ថបទតាមតម្រូវការ។ បញ្ហាប្រឈមគឺធានាថាសិស្សប្រើប្រាស់វាសម្រាប់ការរៀនសូត្រជាជាងគ្រាន់តែទទួលបានចម្លើយ (សុចរិតភាពសិក្សា)។

វាច្បាស់ណាស់ថា គិតត្រឹមឆ្នាំ ២០២៥ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងវិស័យអប់រំមានឥទ្ធិពលខ្លាំង ប៉ុន្តែជាធម្មតាដំណើរការជាមួយអ្នកអប់រំដែលគ្រប់គ្រងការចូលរួមចំណែករបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ មានការប្រុងប្រយ័ត្នដែលអាចយល់បាន៖ យើងមិនចង់ទុកចិត្តបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីបង្រៀនព័ត៌មានមិនត្រឹមត្រូវ ឬដោះស្រាយអន្តរកម្មដ៏រសើបរបស់សិស្សក្នុងកន្លែងទំនេរនោះទេ។ គ្រូបង្រៀនចាត់ទុកគ្រូបង្រៀនបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាជំនួយការដ៏មានប្រយោជន៍ ដែលអាចផ្តល់ឱ្យសិស្សនូវការអនុវត្តកាន់តែច្រើន និងចម្លើយភ្លាមៗចំពោះសំណួរធម្មតា ដែលផ្តល់សេរីភាពដល់គ្រូបង្រៀនក្នុងការផ្តោតលើការណែនាំកាន់តែស៊ីជម្រៅ។.

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ គ្រូបង្រៀន AI ផ្ទាល់ខ្លួន និងជំនួយការបង្រៀនដោយស្វ័យប្រវត្តិ

នៅក្នុងទសវត្សរ៍ខាងមុខ យើងរំពឹងថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបាននឹងអាចឱ្យ មានបទពិសោធន៍សិក្សាផ្ទាល់ខ្លួន និងស្វ័យភាព ខណៈពេលដែលតួនាទីរបស់គ្រូបង្រៀនវិវត្តន៍៖

• គ្រូបង្រៀនផ្ទាល់ខ្លួនដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យា AI សម្រាប់សិស្សគ្រប់រូប៖ នៅឆ្នាំ ២០៣០ ចក្ខុវិស័យ (ដែលចែករំលែកដោយអ្នកជំនាញដូចជា Sal Khan មកពី Khan Academy) គឺថាសិស្សម្នាក់ៗអាចទទួលបានគ្រូបង្រៀន AI ដែលមានប្រសិទ្ធភាពដូចគ្រូបង្រៀនមនុស្សក្នុងទិដ្ឋភាពជាច្រើន ( អ្នកបង្កើតរបស់វានិយាយថា គ្រូបង្រៀន AI នេះអាចធ្វើឱ្យមនុស្សឆ្លាតជាងមុន ១០ ដង )។ គ្រូបង្រៀន AI ទាំងនេះនឹងមានវត្តមាន ២៤/៧ ស្គាល់ប្រវត្តិសិក្សារបស់សិស្សយ៉ាងជិតស្និទ្ធ និងសម្របរចនាប័ទ្មបង្រៀនរបស់ពួកគេទៅតាមនោះ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើសិស្សជាអ្នករៀនដែលមើលឃើញដែលកំពុងតស៊ូជាមួយនឹងគោលគំនិតពិជគណិត AI អាចបង្កើតការពន្យល់ដែលមើលឃើញ ឬការក្លែងធ្វើអន្តរកម្មដើម្បីជួយ។ ដោយសារតែ AI អាចតាមដានវឌ្ឍនភាពរបស់សិស្សតាមពេលវេលា វាអាចសម្រេចចិត្តដោយឯករាជ្យថាតើប្រធានបទអ្វីដែលត្រូវពិនិត្យឡើងវិញបន្ទាប់ ឬពេលណាត្រូវបន្តទៅជំនាញថ្មី - គ្រប់គ្រងផែនការមេរៀន សម្រាប់សិស្សនោះប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក្នុងន័យតូចតាច។

• កាត់បន្ថយបន្ទុកការងាររបស់គ្រូលើកិច្ចការធម្មតា៖ ការដាក់ពិន្ទុ ការធ្វើសន្លឹកកិច្ចការ ការព្រាងសម្ភារៈមេរៀន - កិច្ចការទាំងនេះអាចត្រូវបានផ្ទេរស្ទើរតែទាំងស្រុងទៅឱ្យ AI នៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030។ AI អាចបង្កើតកិច្ចការផ្ទះតាមតម្រូវការរយៈពេលមួយសប្តាហ៍សម្រាប់ថ្នាក់មួយ ដាក់ពិន្ទុកិច្ចការទាំងអស់កាលពីសប្តាហ៍មុន (សូម្បីតែកិច្ចការបើកចំហក៏ដោយ) ជាមួយនឹងមតិកែលម្អ និងបញ្ជាក់ប្រាប់គ្រូថាសិស្សណាដែលអាចត្រូវការជំនួយបន្ថែមលើប្រធានបទណា។ នេះអាចកើតឡើងដោយមានការបញ្ចូលរបស់គ្រូតិចតួចបំផុត ប្រហែលជាគ្រាន់តែក្រឡេកមើលមួយភ្លែតដើម្បីធានាថាពិន្ទុរបស់ AI ហាក់ដូចជាត្រឹមត្រូវ។

• វេទិកាសិក្សាសម្របខ្លួនដោយស្វ័យប្រវត្តិ៖ យើងអាចនឹងឃើញវគ្គសិក្សាដែលជំរុញដោយ AI ទាំងស្រុងសម្រាប់មុខវិជ្ជាមួយចំនួន។ ស្រមៃមើលវគ្គសិក្សាអនឡាញមួយដែលគ្មានគ្រូបង្រៀនជាមនុស្ស ដែលភ្នាក់ងារ AI ណែនាំសម្ភារៈ ផ្តល់ឧទាហរណ៍ ឆ្លើយសំណួរ និងកែតម្រូវល្បឿនដោយផ្អែកលើសិស្ស។ បទពិសោធន៍របស់សិស្សអាចមានលក្ខណៈពិសេសសម្រាប់ពួកគេ ដែលបង្កើតឡើងក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ ការបណ្តុះបណ្តាលសាជីវកម្ម និងការរៀនសូត្ររបស់មនុស្សពេញវ័យមួយចំនួនអាចនឹងផ្លាស់ប្តូរទៅគំរូនេះឆាប់ៗ ដែលនៅឆ្នាំ 2035 បុគ្គលិកអាចនិយាយថា "ខ្ញុំចង់រៀនម៉ាក្រូ Excel កម្រិតខ្ពស់" ហើយគ្រូបង្រៀន AI នឹងបង្រៀនពួកគេតាមរយៈកម្មវិធីសិក្សាផ្ទាល់ខ្លួន រួមទាំងការបង្កើតលំហាត់ និងការវាយតម្លៃដំណោះស្រាយរបស់ពួកគេ ដោយគ្មានគ្រូបង្វឹកមនុស្ស។

• ជំនួយការ AI ក្នុងថ្នាក់រៀន៖ នៅក្នុងថ្នាក់រៀនជាក់ស្តែង ឬថ្នាក់រៀននិម្មិត បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចស្តាប់ការពិភាក្សាក្នុងថ្នាក់ និងជួយគ្រូបានភ្លាមៗ (ឧទាហរណ៍ ការខ្សឹបប្រាប់យោបល់តាមរយៈកាសស្តាប់ត្រចៀក៖ "សិស្សជាច្រើនមើលទៅហាក់ដូចជាមានការភ័ន្តច្រឡំអំពីគោលគំនិតនោះ ប្រហែលជាផ្តល់ឧទាហរណ៍មួយទៀត")។ វាក៏អាចសម្របសម្រួលវេទិកាថ្នាក់រៀនតាមអ៊ីនធឺណិត ឆ្លើយសំណួរត្រង់ៗដែលសួរដោយសិស្ស ("តើពេលណាកិច្ចការត្រូវប្រគល់?" ឬសូម្បីតែការបញ្ជាក់ចំណុចបង្រៀន) ដូច្នេះគ្រូមិនត្រូវបានអ៊ីមែលរំខានឡើយ។ នៅឆ្នាំ 2035 ការមានគ្រូរួម AI នៅក្នុងបន្ទប់ ខណៈពេលដែលគ្រូដែលជាមនុស្សផ្តោតលើការណែនាំកម្រិតខ្ពស់ និងទិដ្ឋភាពលើកទឹកចិត្ត អាចជាស្តង់ដារ។

• ការទទួលបានការអប់រំជាសកល៖ គ្រូបង្រៀន AI ស្វ័យប្រវត្តិអាចជួយអប់រំសិស្សនៅក្នុងតំបន់ដែលខ្វះខាតគ្រូបង្រៀន។ ថេប្លេតដែលមានគ្រូបង្រៀន AI អាចបម្រើជាគ្រូបង្រៀនចម្បងសម្រាប់សិស្សដែលមានការសិក្សាមានកម្រិត ដោយគ្របដណ្តប់លើអក្ខរកម្មមូលដ្ឋាន និងគណិតវិទ្យា។ នៅឆ្នាំ 2035 នេះអាចជាការប្រើប្រាស់ដ៏មានឥទ្ធិពលបំផុតមួយ - AI បំពេញចន្លោះប្រហោងដែលគ្រូបង្រៀនមនុស្សមិនមាន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការធានាគុណភាព និងភាពសមស្របខាងវប្បធម៌នៃការអប់រំ AI នៅក្នុងបរិបទផ្សេងៗគ្នានឹងមានសារៈសំខាន់។

តើ AI នឹងជំនួសគ្រូបង្រៀនដែរឬទេ? ទំនងជាមិនកើតឡើងទាំងស្រុងនោះទេ។ ការបង្រៀនគឺលើសពីការផ្តល់ខ្លឹមសារ - វាគឺជាការណែនាំ ការបំផុសគំនិត ការគាំទ្រសង្គម-អារម្មណ៍។ ធាតុផ្សំរបស់មនុស្សទាំងនោះពិបាកសម្រាប់ AI ក្នុងការចម្លង។ ប៉ុន្តែ AI អាចក្លាយជា គ្រូបង្រៀនទីពីរ នៅក្នុងថ្នាក់រៀន ឬសូម្បីតែគ្រូបង្រៀនទីមួយសម្រាប់ការផ្ទេរចំណេះដឹង ដែលធ្វើឱ្យអ្នកអប់រំមនុស្សផ្តោតលើអ្វីដែលមនុស្សធ្វើបានល្អបំផុត៖ យល់ចិត្ត លើកទឹកចិត្ត និងលើកកម្ពស់ការគិតរិះគន់។

មានកង្វល់មួយចំនួនដែលត្រូវគ្រប់គ្រង៖ ធានាថា AI ផ្តល់ព័ត៌មានត្រឹមត្រូវ (គ្មានការយល់ច្រឡំអំពីការពិតមិនពិតក្នុងការអប់រំ) ជៀសវាងការលំអៀងក្នុងខ្លឹមសារអប់រំ រក្សាភាពឯកជននៃទិន្នន័យសិស្ស និងរក្សាការចូលរួមរបស់សិស្ស (AI ត្រូវការលើកទឹកចិត្ត មិនមែនគ្រាន់តែត្រឹមត្រូវនោះទេ)។ យើងទំនងជានឹងឃើញការទទួលស្គាល់ ឬការបញ្ជាក់ប្រព័ន្ធអប់រំ AI - ស្រដៀងនឹងសៀវភៅសិក្សាត្រូវបានអនុម័ត - ដើម្បីធានាថាពួកវាបំពេញតាមស្តង់ដារ។.

បញ្ហាប្រឈមមួយទៀតគឺការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេក៖ ប្រសិនបើអ្នកបង្រៀនដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ផ្តល់ចម្លើយយ៉ាងងាយស្រួលពេក សិស្សអាចនឹងមិនរៀនពីការតស៊ូ ឬការដោះស្រាយបញ្ហានោះទេ។ ដើម្បីកាត់បន្ថយបញ្ហានេះ គ្រូបង្រៀនដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនាពេលអនាគតអាចត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីអនុញ្ញាតឱ្យសិស្សជួបការលំបាក (ដូចដែលអ្នកបង្រៀនដែលជាមនុស្សអាចធ្វើបាន) ឬលើកទឹកចិត្តពួកគេឱ្យដោះស្រាយបញ្ហាជាមួយនឹងការណែនាំជាជាងការផ្តល់ដំណោះស្រាយ។.

នៅឆ្នាំ ២០៣៥ ថ្នាក់រៀនអាចនឹងមានការផ្លាស់ប្តូរ៖ សិស្សម្នាក់ៗមានឧបករណ៍ដែលភ្ជាប់ជាមួយ AI ណែនាំពួកគេតាមល្បឿនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ ខណៈពេលដែលគ្រូរៀបចំសកម្មភាពជាក្រុម និងផ្តល់នូវការយល់ដឹងរបស់មនុស្ស។ ការអប់រំអាចកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងសមស្រប។ ការសន្យាគឺសិស្សគ្រប់រូបទទួលបានជំនួយដែលពួកគេត្រូវការនៅពេលដែលពួកគេត្រូវការវា - បទពិសោធន៍ "គ្រូបង្រៀនផ្ទាល់ខ្លួន" ពិតប្រាកដក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ ហានិភ័យគឺការបាត់បង់ការប៉ះពាល់របស់មនុស្សមួយចំនួន ឬការប្រើប្រាស់ AI ខុស (ដូចជាសិស្សបន្លំតាមរយៈ AI)។ ប៉ុន្តែជារួម ប្រសិនបើគ្រប់គ្រងបានល្អ AI ដែលបង្កើតថ្មីនឹងដើរតួជាប្រជាធិបតេយ្យ និងបង្កើនការរៀនសូត្រដោយក្លាយជាដៃគូដែលមានចំណេះដឹងជានិច្ចនៅក្នុងដំណើរសិក្សារបស់សិស្ស។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបានក្នុងវិស័យភស្តុភារកម្ម និងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់

ភស្តុភារកម្ម – សិល្បៈ និងវិទ្យាសាស្ត្រនៃការដឹកជញ្ជូនទំនិញ និងការគ្រប់គ្រងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ – ប្រហែលជាមិនមែនជាវិស័យប្រពៃណីសម្រាប់ AI “បង្កើត” នោះទេ ប៉ុន្តែការដោះស្រាយបញ្ហា និងការធ្វើផែនការប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតគឺជាគន្លឹះក្នុងវិស័យនេះ។ AI បង្កើតអាចជួយដោយការក្លែងធ្វើសេណារីយ៉ូ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផែនការ និងសូម្បីតែការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធមនុស្សយន្ត។ គោលដៅក្នុងភស្តុភារកម្មគឺប្រសិទ្ធភាព និងការសន្សំសំចៃថ្លៃដើម ដែលស្របគ្នាយ៉ាងល្អជាមួយនឹងចំណុចខ្លាំងរបស់ AI ក្នុងការវិភាគទិន្នន័យ និងការដាក់ស្នើដំណោះស្រាយ។ ដូច្នេះតើ AI អាចទទួលបានស្វ័យភាពប៉ុណ្ណាក្នុងការដំណើរការខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ និងប្រតិបត្តិការភស្តុភារកម្ម?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (២០២៥)៖ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងការធ្វើឲ្យប្រសើរឡើងជាមួយនឹងការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស

សព្វថ្ងៃនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (រួមទាំងវិធីសាស្រ្តបង្កើតមួយចំនួន) ត្រូវបានអនុវត្តក្នុងវិស័យភស្តុភារកម្មជាចម្បងជា ឧបករណ៍គាំទ្រការសម្រេចចិត្ត ៖

• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវ៖ ក្រុមហ៊ុនដូចជា UPS និង FedEx ប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយ AI រួចហើយដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវដឹកជញ្ជូន - ដើម្បីធានាថាអ្នកបើកបរជ្រើសរើសផ្លូវដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុត។ តាមប្រពៃណី ទាំងនេះគឺជាក្បួនដោះស្រាយស្រាវជ្រាវប្រតិបត្តិការ ប៉ុន្តែឥឡូវនេះវិធីសាស្រ្តបង្កើតអាចជួយស្វែងយល់ពីយុទ្ធសាស្ត្រកំណត់ផ្លូវជំនួសក្រោមលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗ (ចរាចរណ៍ អាកាសធាតុ)។ ខណៈពេលដែល AI ណែនាំផ្លូវ អ្នកបញ្ជូន ឬអ្នកគ្រប់គ្រងដែលជាមនុស្សកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (ឧទាហរណ៍ អាទិភាព) ហើយអាចជំនួសបានប្រសិនបើចាំបាច់។

• ការធ្វើផែនការផ្ទុក និងលំហ៖ សម្រាប់រថយន្តវេចខ្ចប់ ឬកុងតឺន័រដឹកជញ្ជូន បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបង្កើតផែនការផ្ទុកដ៏ល្អប្រសើរ (ប្រអប់មួយណាទៅកន្លែង)។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតថ្មីអាចបង្កើតការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធវេចខ្ចប់ច្រើនដើម្បីបង្កើនការប្រើប្រាស់លំហឲ្យបានច្រើនបំផុត ដែលជាមូលដ្ឋាននៃការ "បង្កើត" ដំណោះស្រាយដែលមនុស្សអាចជ្រើសរើសបាន។ នេះត្រូវបានគូសបញ្ជាក់ដោយការសិក្សាមួយដែលកត់សម្គាល់ថា រថយន្តដឹកទំនិញច្រើនតែរត់ទទេ 30% នៅសហរដ្ឋអាមេរិក ហើយការធ្វើផែនការកាន់តែប្រសើរឡើង ដោយមានជំនួយពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចកាត់បន្ថយកាកសំណល់នោះ ( ករណីប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតថ្មីកំពូលៗក្នុងភស្តុភារ )។ ផែនការផ្ទុកដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតទាំងនេះមានគោលបំណងកាត់បន្ថយថ្លៃដើមប្រេងឥន្ធនៈ និងការបំភាយឧស្ម័ន ហើយនៅក្នុងឃ្លាំងមួយចំនួន ពួកវាត្រូវបានអនុវត្តជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរដោយដៃតិចតួចបំផុត។

• ការព្យាករណ៍តម្រូវការ និងការគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌ៖ គំរូ AI អាចព្យាករណ៍ពីតម្រូវការផលិតផល និងបង្កើតផែនការស្តុកឡើងវិញ។ គំរូបង្កើតអាចក្លែងធ្វើសេណារីយ៉ូតម្រូវការផ្សេងៗគ្នា (ឧទាហរណ៍ AI "ស្រមៃ" ការកើនឡើងនៃតម្រូវការដោយសារតែថ្ងៃឈប់សម្រាកនាពេលខាងមុខ) និងរៀបចំផែនការសារពើភ័ណ្ឌតាមនោះ។ នេះជួយអ្នកគ្រប់គ្រងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់រៀបចំ។ បច្ចុប្បន្ននេះ AI ផ្តល់នូវការព្យាករណ៍ និងការផ្ដល់យោបល់ ប៉ុន្តែមនុស្សជាធម្មតាធ្វើការសម្រេចចុងក្រោយលើកម្រិតផលិតកម្ម ឬការបញ្ជាទិញ។

• ការវាយតម្លៃហានិភ័យ៖ ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់សកលប្រឈមមុខនឹងការរំខាន (គ្រោះមហន្តរាយធម្មជាតិ ការពន្យារពេលកំពង់ផែ បញ្ហានយោបាយ)។ ប្រព័ន្ធ AI ឥឡូវនេះពិនិត្យមើលព័ត៌មាន និងទិន្នន័យ ដើម្បីកំណត់ហានិភ័យនាពេលអនាគត។ ឧទាហរណ៍ ក្រុមហ៊ុនដឹកជញ្ជូនមួយប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ថ្មី ដើម្បីស្កេនអ៊ីនធឺណិត និងសម្គាល់ច្រករបៀងដឹកជញ្ជូនដែលមានហានិភ័យ (តំបន់ដែលទំនងជាមានបញ្ហាដោយសារតែខ្យល់ព្យុះ ឬភាពចលាចលដែលកំពុងមកដល់) ( ករណីប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ថ្មីកំពូលៗក្នុងការដឹកជញ្ជូន )។ ដោយមានព័ត៌មាននោះ អ្នករៀបចំផែនការអាចផ្លាស់ប្តូរផ្លូវដឹកជញ្ជូនដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅជុំវិញចំណុចដែលមានបញ្ហា។ ក្នុងករណីខ្លះ AI អាចណែនាំការផ្លាស់ប្តូរផ្លូវ ឬការផ្លាស់ប្តូររបៀបដឹកជញ្ជូនដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលមនុស្សបន្ទាប់មកយល់ព្រម។

• ស្វ័យប្រវត្តិកម្មឃ្លាំង៖ ឃ្លាំងជាច្រើនត្រូវបានបំពាក់ដោយប្រព័ន្ធពាក់កណ្តាលស្វ័យប្រវត្តិជាមួយនឹងមនុស្សយន្តសម្រាប់រើស និងវេចខ្ចប់។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបែងចែកភារកិច្ចដោយថាមវន្តទៅឱ្យមនុស្សយន្ត និងមនុស្សសម្រាប់លំហូរល្អបំផុត។ ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្កើតជួរការងារសម្រាប់អ្នករើសដោយមនុស្សយន្តជារៀងរាល់ព្រឹកដោយផ្អែកលើការបញ្ជាទិញ។ នេះជារឿយៗមានស្វ័យភាពពេញលេញក្នុងការអនុវត្ត ដោយអ្នកគ្រប់គ្រងគ្រាន់តែតាមដាន KPIs - ប្រសិនបើការបញ្ជាទិញកើនឡើងដោយមិននឹកស្មានដល់ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតនឹងកែសម្រួលប្រតិបត្តិការដោយខ្លួនឯង។

• ការគ្រប់គ្រងកងនាវា៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជួយក្នុងការកំណត់ពេលវេលាថែទាំសម្រាប់យានយន្តដោយវិភាគគំរូ និងបង្កើតកាលវិភាគថែទាំដ៏ល្អប្រសើរដែលកាត់បន្ថយពេលវេលារងចាំ។ វាក៏អាចដាក់ជាក្រុមនូវការដឹកជញ្ជូនដើម្បីកាត់បន្ថយការធ្វើដំណើរផងដែរ។ ការសម្រេចចិត្តទាំងនេះអាចត្រូវបានធ្វើឡើងដោយស្វ័យប្រវត្តិដោយកម្មវិធីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដរាបណាវាបំពេញតាមតម្រូវការសេវាកម្ម។

ជារួម គិតត្រឹមឆ្នាំ ២០២៥ មនុស្សបានកំណត់គោលបំណង (ឧទាហរណ៍ "កាត់បន្ថយថ្លៃដើម ប៉ុន្តែធានាការដឹកជញ្ជូនរយៈពេល ២ ថ្ងៃ") ហើយ AI បង្កើតដំណោះស្រាយ ឬកាលវិភាគដើម្បីសម្រេចបាននូវគោលដៅនោះ។ ប្រព័ន្ធអាចដំណើរការជារៀងរាល់ថ្ងៃដោយគ្មានអន្តរាគមន៍រហូតដល់មានអ្វីមួយមិនប្រក្រតីកើតឡើង។ ការងារភស្តុភារកម្មជាច្រើនពាក់ព័ន្ធនឹងការសម្រេចចិត្តដដែលៗ (ពេលណាការដឹកជញ្ជូននេះគួរចាកចេញ? តើឃ្លាំងណាដែលត្រូវបំពេញការបញ្ជាទិញនេះ?) ដែល AI អាចរៀនធ្វើជាប់លាប់។ ក្រុមហ៊ុនកំពុងទុកចិត្ត AI បន្តិចម្តងៗដើម្បីដោះស្រាយការសម្រេចចិត្តខ្នាតតូចទាំងនេះ ហើយជូនដំណឹងដល់អ្នកគ្រប់គ្រងតែនៅពេលដែលមានករណីលើកលែងកើតឡើង។.

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ដែលបើកបរដោយខ្លួនឯង

នៅក្នុងទសវត្សរ៍ខាងមុខ យើងអាចមើលឃើញពី ការសម្របសម្រួលដោយស្វ័យភាព នៅក្នុងវិស័យភស្តុភារកម្មដែលជំរុញដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត៖

• យានយន្តស្វ័យប្រវត្តិ និងយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក៖ រថយន្តដឹកទំនិញបើកបរដោយខ្លួនឯង និងយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើកដឹកជញ្ជូន ខណៈពេលដែលប្រធានបទ AI/មនុស្សយន្តកាន់តែទូលំទូលាយ ប៉ះពាល់ដោយផ្ទាល់ទៅលើភស្តុភារកម្ម។ នៅឆ្នាំ 2030 ប្រសិនបើបញ្ហាប្រឈមផ្នែកបទប្បញ្ញត្តិ និងបច្ចេកទេសត្រូវបានយកឈ្នះ យើងអាចនឹងមាន AI បើកបររថយន្តដឹកទំនិញជាប្រចាំនៅលើផ្លូវហាយវេ ឬយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើកដែលដោះស្រាយការដឹកជញ្ជូនចម្ងាយចុងក្រោយនៅក្នុងទីក្រុង។ AI ទាំងនេះនឹងធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង (ការផ្លាស់ប្តូរផ្លូវ ការជៀសវាងឧបសគ្គ) ដោយគ្មានអ្នកបើកបរមនុស្ស។ មុំបង្កើតគឺស្ថិតនៅក្នុងរបៀបដែល AI យានយន្តទាំងនេះរៀនពីទិន្នន័យ និងការក្លែងធ្វើដ៏ធំទូលាយ ដែលមានប្រសិទ្ធភាព "ការបណ្តុះបណ្តាល" លើសេណារីយ៉ូរាប់មិនអស់។ កងនាវាស្វ័យប្រវត្តិពេញលេញអាចដំណើរការ 24/7 ដោយមនុស្សគ្រាន់តែត្រួតពិនិត្យពីចម្ងាយប៉ុណ្ណោះ។ នេះដកធាតុមនុស្សដ៏ធំមួយ (អ្នកបើកបរ) ចេញពីប្រតិបត្តិការភស្តុភារកម្ម ដែលបង្កើនស្វ័យភាពយ៉ាងខ្លាំង។

• ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ដែលអាចព្យាបាលដោយខ្លួនឯងបាន៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតឡើងវិញបានទំនងជានឹងត្រូវបានប្រើដើម្បីក្លែងធ្វើសេណារីយ៉ូខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ជាប្រចាំ និងរៀបចំផែនការបន្ទាន់។ នៅឆ្នាំ 2035 បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចរកឃើញដោយស្វ័យប្រវត្តិនៅពេលដែលរោងចក្រផ្គត់ផ្គង់បានបិទ (តាមរយៈព័ត៌មាន ឬទិន្នន័យ) ហើយ ភ្លាមៗ ទៅអ្នកផ្គត់ផ្គង់ជំនួសដែលវាបានត្រួតពិនិត្យរួចហើយនៅក្នុងការក្លែងធ្វើ។ នេះមានន័យថាខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ "ព្យាបាល" ខ្លួនឯងពីការរំខានដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាអ្នកផ្តួចផ្តើម។ អ្នកគ្រប់គ្រងមនុស្សនឹងត្រូវបានជូនដំណឹងអំពីអ្វីដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបានធ្វើ ជាជាងអ្នកដែលផ្តួចផ្តើមដំណោះស្រាយ។

• ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសារពើភ័ណ្ឌពីដើមដល់ចប់៖ បញ្ញា សិប្បនិម្មិត (AI) អាចគ្រប់គ្រងសារពើភ័ណ្ឌដោយស្វ័យភាពនៅទូទាំងបណ្តាញឃ្លាំង និងហាងទាំងមូល។ វានឹងសម្រេចចិត្តថាពេលណា និងកន្លែងណាដែលត្រូវផ្លាស់ទីស្តុក (ប្រហែលជាប្រើមនុស្សយន្ត ឬយានយន្តស្វ័យប្រវត្តិដើម្បីធ្វើដូច្នេះ) ដោយរក្សាសារពើភ័ណ្ឌគ្រប់គ្រាន់នៅក្នុងទីតាំងនីមួយៗ។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាទូទៅដំណើរការប៉មត្រួតពិនិត្យខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់៖ មើលឃើញលំហូរទាំងអស់ និងធ្វើការកែតម្រូវក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង។ នៅឆ្នាំ 2035 គំនិតនៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ "បើកបរដោយខ្លួនឯង" អាចមានន័យថាប្រព័ន្ធនឹងរកផែនការចែកចាយដ៏ល្អបំផុតជារៀងរាល់ថ្ងៃ បញ្ជាទិញផលិតផល កំណត់ពេលដំណើរការរោងចក្រ និងរៀបចំការដឹកជញ្ជូនទាំងអស់ដោយខ្លួនឯង។ មនុស្សនឹងត្រួតពិនិត្យយុទ្ធសាស្ត្ររួម និងដោះស្រាយករណីលើកលែងដែលហួសពីការយល់ដឹងបច្ចុប្បន្នរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

• ការរចនាបង្កើតថ្មីក្នុងវិស័យភស្តុភារកម្ម៖ យើងអាចមើលឃើញ AI រចនាបណ្តាញខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ថ្មី។ ឧបមាថាក្រុមហ៊ុនមួយពង្រីកទៅកាន់តំបន់ថ្មីមួយ។ AI អាចបង្កើតទីតាំងឃ្លាំង តំណភ្ជាប់ដឹកជញ្ជូន និងគោលនយោបាយសារពើភ័ណ្ឌល្អបំផុតសម្រាប់តំបន់នោះដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ - អ្វីមួយដែលអ្នកប្រឹក្សាយោបល់ និងអ្នកវិភាគធ្វើសព្វថ្ងៃនេះ។ នៅឆ្នាំ 2030 ក្រុមហ៊ុននានាអាចពឹងផ្អែកលើអនុសាសន៍ AI សម្រាប់ជម្រើសរចនាខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ ដោយទុកចិត្តវាឱ្យថ្លឹងថ្លែងកត្តាបានលឿនជាងមុន និងប្រហែលជាស្វែងរកដំណោះស្រាយច្នៃប្រឌិត (ដូចជាមជ្ឈមណ្ឌលចែកចាយដែលមិនច្បាស់លាស់) ដែលមនុស្សខកខាន។

• ការរួមបញ្ចូលជាមួយផលិតកម្ម (ឧស្សាហកម្ម ៤.០): ភស្តុភារកម្មមិនឈរតែឯងទេ។ វាភ្ជាប់ទៅនឹងផលិតកម្ម។ រោងចក្រនាពេលអនាគតអាចមានដំណើរការផលិតកម្មតាមកាលវិភាគ AI ដែលអាចបង្កើតបាន ការបញ្ជាទិញវត្ថុធាតុដើមទាន់ពេលវេលា ហើយបន្ទាប់មកណែនាំបណ្តាញភស្តុភារកម្មឱ្យដឹកជញ្ជូនផលិតផលភ្លាមៗ។ AI រួមបញ្ចូលគ្នានេះអាចមានន័យថាការធ្វើផែនការរបស់មនុស្សតិចជាងមុនជារួម - ខ្សែសង្វាក់ដ៏រលូនមួយពីការផលិតរហូតដល់ការដឹកជញ្ជូនដែលជំរុញដោយក្បួនដោះស្រាយដែលបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ថ្លៃដើម ល្បឿន និងនិរន្តរភាព។ នៅឆ្នាំ ២០២៥ ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ដែលមានដំណើរការខ្ពស់ត្រូវបានជំរុញដោយទិន្នន័យរួចហើយ។ នៅឆ្នាំ ២០៣៥ ពួកវាអាចភាគច្រើនជំរុញដោយ AI។

• សេវាកម្មអតិថិជនថាមវន្តក្នុងវិស័យភស្តុភារកម្ម៖ ដោយផ្អែកលើ AI សម្រាប់សេវាកម្មអតិថិជន AI ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់អាចធ្វើអន្តរកម្មដោយផ្ទាល់ជាមួយអតិថិជន ឬអតិថិជនផ្សេងទៀត។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអតិថិជនធំម្នាក់ចង់ផ្លាស់ប្តូរការបញ្ជាទិញច្រើនរបស់ពួកគេនៅនាទីចុងក្រោយ ភ្នាក់ងារ AI អាចចរចាជម្រើសដែលអាចធ្វើទៅបាន (ដូចជា "យើងអាចដឹកជញ្ជូនពាក់កណ្តាលឥឡូវនេះ ពាក់កណ្តាលនៅសប្តាហ៍ក្រោយដោយសារតែការរឹតបន្តឹង") ដោយមិនចាំបាច់រង់ចាំអ្នកគ្រប់គ្រងជាមនុស្ស។ នេះពាក់ព័ន្ធនឹងការបង្កើត AI ដែលយល់ដឹងពីភាគីទាំងពីរ (តម្រូវការអតិថិជន ទល់នឹង សមត្ថភាពប្រតិបត្តិការ) និងធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលធ្វើឱ្យប្រតិបត្តិការរលូន ខណៈពេលដែលបំពេញចិត្តអតិថិជន។

អត្ថប្រយោជន៍ដែលរំពឹងទុកគឺ ដែលមានប្រសិទ្ធភាព ធន់ និងឆ្លើយតបបានលឿន ។ ក្រុមហ៊ុននានាមើលឃើញពីការសន្សំដ៏ច្រើន - McKinsey បានប៉ាន់ប្រមាណថា ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ដែលជំរុញដោយ AI អាចកាត់បន្ថយថ្លៃដើម និងបង្កើនកម្រិតសេវាកម្មយ៉ាងច្រើន ដោយបន្ថែមតម្លៃរាប់ពាន់លាននៅទូទាំងឧស្សាហកម្ម ( ស្ថានភាពនៃ AI ក្នុងឆ្នាំ 2023៖ ឆ្នាំលេចធ្លោរបស់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន | McKinsey )។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការផ្លាស់ប្តូរការគ្រប់គ្រងកាន់តែច្រើនទៅ AI ក៏មានហានិភ័យផងដែរ ដូចជាកំហុសជាបន្តបន្ទាប់ ប្រសិនបើតក្កវិជ្ជារបស់ AI មានចំណុចខ្វះខាត (ឧទាហរណ៍ សេណារីយ៉ូដ៏ល្បីល្បាញនៃខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ AI ដែលដំណើរការក្រុមហ៊ុនមួយអស់ស្តុកដោយអចេតនា ដោយសារតែកំហុសក្នុងការធ្វើគំរូ)។ វិធានការការពារដូចជា "មនុស្សនៅក្នុងរង្វិលជុំសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តធំៗ" ឬយ៉ាងហោចណាស់ផ្ទាំងគ្រប់គ្រងដែលអនុញ្ញាតឱ្យមានការជំនួសមនុស្សយ៉ាងរហ័សទំនងជានៅតែមានរហូតដល់ឆ្នាំ 2035។ យូរៗទៅ នៅពេលដែលការសម្រេចចិត្តរបស់ AI បង្ហាញឱ្យឃើញ មនុស្សនឹងកាន់តែមានផាសុកភាពក្នុងការដកថយ។.

គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ណាស់ តាមរយៈការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ប្រសិទ្ធភាព បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជួនកាលអាចធ្វើការជ្រើសរើសដែលផ្ទុយនឹងចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់មនុស្ស ឬការអនុវត្តបែបប្រពៃណី។ ឧទាហរណ៍ ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពសុទ្ធសាធអាចនាំឱ្យមានស្តុកតិចតួច ដែលមានប្រសិទ្ធភាព ប៉ុន្តែអាចមានអារម្មណ៍ថាមានហានិភ័យ។ អ្នកជំនាញខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់នៅឆ្នាំ 2030 អាចត្រូវកែសម្រួលវិចារណញាណរបស់ពួកគេ ពីព្រោះបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដែលវិភាគទិន្នន័យដ៏ធំ អាចបង្ហាញថាយុទ្ធសាស្ត្រមិនធម្មតារបស់វាពិតជាដំណើរការបានល្អជាង។.

ជាចុងក្រោយ យើងត្រូវតែពិចារណាថា ការរឹតបន្តឹងរូបវន្ត (ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ ល្បឿនដំណើរការរូបវន្ត) កំណត់ថាតើល្បឿននៃការដឹកជញ្ជូនអាចផ្លាស់ប្តូរបានលឿនប៉ុណ្ណា ដូច្នេះបដិវត្តន៍នៅទីនេះគឺនិយាយអំពីការធ្វើផែនការ និងការប្រើប្រាស់ទ្រព្យសកម្មដ៏ឆ្លាតវៃជាងការពិតរូបវន្តថ្មីទាំងស្រុង។ ប៉ុន្តែសូម្បីតែនៅក្នុងព្រំដែនទាំងនោះក៏ដោយ ដំណោះស្រាយច្នៃប្រឌិតរបស់ AI ដែលអាចបង្កើតបាន និងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពឥតឈប់ឈរអាចធ្វើអោយប្រសើរឡើងយ៉ាងខ្លាំងនូវរបៀបដែលទំនិញធ្វើដំណើរជុំវិញពិភពលោកជាមួយនឹងការរៀបចំផែនការដោយដៃតិចតួចបំផុត។

សរុបមក វិស័យភស្តុភារកម្មនៅឆ្នាំ ២០៣៥ អាចដំណើរការស្រដៀងនឹងម៉ាស៊ីនស្វ័យប្រវត្តិដែលមានប្រេងច្រើន៖ ទំនិញហូរប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ផ្លូវនានាសម្របខ្លួនទៅនឹងការរំខានទាន់ពេលវេលា ឃ្លាំងគ្រប់គ្រងខ្លួនឯងដោយប្រើមនុស្សយន្ត និងប្រព័ន្ធទាំងមូលរៀន និងកែលម្អជាបន្តបន្ទាប់ពីទិន្នន័យ - ទាំងអស់នេះត្រូវបានសម្របសម្រួលដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលដើរតួជាខួរក្បាលនៃប្រតិបត្តិការ។.

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបានក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ និងអាជីវកម្ម

ឧស្សាហកម្មហិរញ្ញវត្ថុ​ផ្តោត​សំខាន់​លើ​ព័ត៌មាន - របាយការណ៍ ការវិភាគ ការទំនាក់ទំនង​របស់​អតិថិជន - ដែល​ធ្វើ​ឱ្យ​វា​ក្លាយជា​មូលដ្ឋាន​ដ៏​មាន​ជីជាតិ​សម្រាប់​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI)។ ចាប់ពី​វិស័យ​ធនាគារ​រហូតដល់​ការគ្រប់គ្រង​វិនិយោគ និង​ធានារ៉ាប់រង អង្គការ​នានា​កំពុង​ស្វែងយល់​អំពី​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI) សម្រាប់​ស្វ័យប្រវត្តិកម្ម និង​ការបង្កើត​ការយល់ដឹង។ សំណួរ​គឺថា តើ​កិច្ចការ​ហិរញ្ញវត្ថុ​អ្វីខ្លះ​ដែល​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត (AI) អាច​ដោះស្រាយ​បាន​ដោយ​អាច​ទុកចិត្ត​បាន​ដោយ​គ្មាន​ការត្រួតពិនិត្យ​ពី​មនុស្ស ដោយសារ​សារៈសំខាន់​នៃ​ភាពត្រឹមត្រូវ និង​ទំនុកចិត្ត​ក្នុង​វិស័យ​នេះ?

សមត្ថភាពបច្ចុប្បន្ន (២០២៥): របាយការណ៍ស្វ័យប្រវត្តិ និងការគាំទ្រការសម្រេចចិត្ត

គិតត្រឹមសព្វថ្ងៃនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងរួមចំណែកដល់ហិរញ្ញវត្ថុតាមវិធីជាច្រើន ដែលជារឿយៗស្ថិតនៅក្រោមការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស៖

• ការបង្កើតរបាយការណ៍៖ ធនាគារ និងក្រុមហ៊ុនហិរញ្ញវត្ថុផលិតរបាយការណ៍ជាច្រើន - សេចក្តីសង្ខេបប្រាក់ចំណូល ការអត្ថាធិប្បាយទីផ្សារ ការវិភាគផលប័ត្រ។ល។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ត្រូវបានប្រើប្រាស់រួចហើយដើម្បីព្រាងរបាយការណ៍ទាំងនេះ។ ឧទាហរណ៍ Bloomberg បានបង្កើត BloombergGPT ដែលជាគំរូភាសាធំមួយដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុ ដើម្បីជួយក្នុងកិច្ចការដូចជាការចាត់ថ្នាក់ព័ត៌មាន និងសំណួរ និងចម្លើយសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ស្ថានីយរបស់ពួកគេ ( បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីកំពុងចូលមកក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ )។ ខណៈពេលដែលការប្រើប្រាស់ចម្បងរបស់វាគឺជួយមនុស្សស្វែងរកព័ត៌មាន វាបង្ហាញពីតួនាទីដែលកំពុងកើនឡើងរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ ការយល់ដឹងដោយស្វ័យប្រវត្តិ (ក្រុមហ៊ុន AP បានធ្វើការជាមួយ) ក៏បានបង្កើតអត្ថបទហិរញ្ញវត្ថុផងដែរ។ ព្រឹត្តិប័ត្រវិនិយោគជាច្រើនប្រើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដើម្បីសង្ខេបចលនាទីផ្សារប្រចាំថ្ងៃ ឬសូចនាករសេដ្ឋកិច្ច។ ជាធម្មតា មនុស្សពិនិត្យឡើងវិញនូវរបាយការណ៍ទាំងនេះមុនពេលផ្ញើទៅអតិថិជន ប៉ុន្តែវាជាការកែសម្រួលរហ័សជាជាងការសរសេរពីដំបូង។

• ការទំនាក់ទំនងអតិថិជន៖ នៅក្នុងវិស័យធនាគារលក់រាយ chatbot បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដោះស្រាយសំណួររបស់អតិថិជនអំពីសមតុល្យគណនី ប្រតិបត្តិការ ឬព័ត៌មានផលិតផល (លាយបញ្ចូលគ្នាទៅក្នុងដែនសេវាកម្មអតិថិជន)។ លើសពីនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបង្កើតលិខិតផ្តល់ដំបូន្មានហិរញ្ញវត្ថុផ្ទាល់ខ្លួន ឬការជំរុញទឹកចិត្ត។ ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចកំណត់អត្តសញ្ញាណថាអតិថិជនអាចសន្សំសំចៃថ្លៃសេវា ហើយព្រាងសារដោយស្វ័យប្រវត្តិដែលណែនាំថាពួកគេប្តូរទៅប្រភេទគណនីផ្សេង ដែលបន្ទាប់មកចេញដោយមានការអន្តរាគមន៍ពីមនុស្សតិចតួចបំផុត។ ការទំនាក់ទំនងផ្ទាល់ខ្លួនប្រភេទនេះក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំគឺជាការប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបច្ចុប្បន្នក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ។

• ការរកឃើញ និងការជូនដំណឹងអំពីការក្លែងបន្លំ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចជួយបង្កើតការនិទានរឿង ឬការពន្យល់សម្រាប់ភាពមិនប្រក្រតីដែលរកឃើញដោយប្រព័ន្ធក្លែងបន្លំ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើសកម្មភាពគួរឱ្យសង្ស័យត្រូវបានដាក់ទង់ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចបង្កើតសារពន្យល់សម្រាប់អតិថិជន (“យើងបានកត់សម្គាល់ឃើញការចូលពីឧបករណ៍ថ្មី…”) ឬរបាយការណ៍សម្រាប់អ្នកវិភាគ។ ការរកឃើញត្រូវបានធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិ (ដោយប្រើការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតីនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត/ML) ហើយការទំនាក់ទំនងត្រូវបានធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិកាន់តែខ្លាំងឡើង ទោះបីជាសកម្មភាពចុងក្រោយ (ការរារាំងគណនី) ជារឿយៗមានការត្រួតពិនិត្យពីមនុស្សក៏ដោយ។

• ការប្រឹក្សាហិរញ្ញវត្ថុ (មានកំណត់): ទីប្រឹក្សារ៉ូបូតមួយចំនួន (វេទិកាវិនិយោគដោយស្វ័យប្រវត្តិ) ប្រើក្បួនដោះស្រាយ (មិនចាំបាច់ជា AI បង្កើតថ្មីទេ) ដើម្បីគ្រប់គ្រងផលប័ត្រដោយគ្មានទីប្រឹក្សាមនុស្ស។ AI បង្កើតថ្មីកំពុងចូលដោយ ឧទាហរណ៍ បង្កើតការអត្ថាធិប្បាយលើមូលហេតុដែលការជួញដូរមួយចំនួនត្រូវបានធ្វើឡើង ឬសេចក្តីសង្ខេបនៃការអនុវត្តផលប័ត្រដែលត្រូវបានរៀបចំសម្រាប់អតិថិជន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដំបូន្មានហិរញ្ញវត្ថុសុទ្ធ (ដូចជាការធ្វើផែនការហិរញ្ញវត្ថុស្មុគស្មាញ) ភាគច្រើននៅតែជាក្បួនដោះស្រាយរបស់មនុស្ស ឬផ្អែកលើច្បាប់។ ដំបូន្មានបង្កើតថ្មីទម្រង់សេរីដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យគឺមានហានិភ័យដោយសារតែការទទួលខុសត្រូវប្រសិនបើវាខុស។

• ការវាយតម្លៃហានិភ័យ និងការធានារ៉ាប់រង៖ ក្រុមហ៊ុនធានារ៉ាប់រងកំពុងសាកល្បង AI ដើម្បីសរសេររបាយការណ៍វាយតម្លៃហានិភ័យដោយស្វ័យប្រវត្តិ ឬសូម្បីតែសេចក្តីព្រាងឯកសារគោលនយោបាយ។ ឧទាហរណ៍ ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យអំពីអចលនទ្រព្យ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្កើតសេចក្តីព្រាងគោលនយោបាយធានារ៉ាប់រង ឬរបាយការណ៍របស់អ្នកធានារ៉ាប់រងដែលពិពណ៌នាអំពីកត្តាហានិភ័យ។ បច្ចុប្បន្នមនុស្សពិនិត្យមើលលទ្ធផលទាំងនេះ ពីព្រោះកំហុសណាមួយនៅក្នុងកិច្ចសន្យាអាចមានតម្លៃថ្លៃ។

• ការវិភាគទិន្នន័យ និងការយល់ដឹង៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចពិនិត្យមើលរបាយការណ៍ហិរញ្ញវត្ថុ ឬព័ត៌មាន ហើយបង្កើតសេចក្តីសង្ខេប។ អ្នកវិភាគប្រើឧបករណ៍ដែលអាចសង្ខេបរបាយការណ៍ប្រចាំឆ្នាំចំនួន 100 ទំព័រភ្លាមៗទៅជាចំណុចសំខាន់ៗ ឬទាញយកចំណុចសំខាន់ៗពីប្រតិចារឹកការហៅទូរស័ព្ទរកប្រាក់ចំណូល។ សេចក្តីសង្ខេបទាំងនេះជួយសន្សំសំចៃពេលវេលា និងអាចប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់ក្នុងការសម្រេចចិត្ត ឬបញ្ជូនបន្ត ប៉ុន្តែអ្នកវិភាគដែលមានការប្រុងប្រយ័ត្នពិនិត្យឡើងវិញនូវព័ត៌មានលម្អិតសំខាន់ៗ។

ជាទូទៅ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បច្ចុប្បន្ននៅក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុដើរតួជាអ្នកវិភាគ/អ្នកនិពន្ធដែលមិនចេះនឿយហត់ ដោយបង្កើតខ្លឹមសារដែលមនុស្សកែលម្អ។ ការប្រើប្រាស់ដោយស្វ័យភាពពេញលេញភាគច្រើនស្ថិតនៅក្នុងផ្នែកដែលបានកំណត់យ៉ាងច្បាស់ដូចជាព័ត៌មានដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ (មិនចាំបាច់មានការវិនិច្ឆ័យតាមប្រធានបទទេ) ឬការឆ្លើយតបរបស់សេវាកម្មអតិថិជន។ ការជឿទុកចិត្តដោយផ្ទាល់លើបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាមួយនឹងការសម្រេចចិត្តអំពីប្រាក់ (ដូចជាការផ្លាស់ប្តូរមូលនិធិ ការអនុវត្តការជួញដូរហួសពីក្បួនដោះស្រាយដែលបានកំណត់ជាមុន) គឺកម្រមានណាស់ដោយសារតែហានិភ័យខ្ពស់ និងការត្រួតពិនិត្យបទប្បញ្ញត្តិ។

ទស្សនវិស័យសម្រាប់ឆ្នាំ ២០៣០-២០៣៥៖ អ្នកវិភាគ AI និងប្រតិបត្តិការហិរញ្ញវត្ថុស្វយ័ត

ដោយ​សម្លឹង​មើល​ទៅ​មុខ នៅ​ឆ្នាំ 2035 បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង​អាច​នឹង​ត្រូវ​បាន​បង្កប់​យ៉ាង​ជ្រៅ​ក្នុង​ប្រតិបត្តិការ​ហិរញ្ញវត្ថុ ដែល​អាច​ដោះស្រាយ​ភារកិច្ច​ជាច្រើន​ដោយ​ស្វ័យភាព៖

• អ្នកវិភាគហិរញ្ញវត្ថុ AI៖ យើងអាចមើលឃើញប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចវិភាគក្រុមហ៊ុន និងទីផ្សារ និងបង្កើតអនុសាសន៍ ឬរបាយការណ៍ក្នុងកម្រិតរបស់អ្នកវិភាគស្រាវជ្រាវភាគហ៊ុនរបស់មនុស្ស។ នៅឆ្នាំ 2030 បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចអានឯកសារហិរញ្ញវត្ថុទាំងអស់របស់ក្រុមហ៊ុន ប្រៀបធៀបជាមួយទិន្នន័យឧស្សាហកម្ម និងបង្កើតរបាយការណ៍អនុសាសន៍វិនិយោគ ("ទិញ/លក់" ដោយមានហេតុផល) ដោយខ្លួនឯង។ មូលនិធិការពារហានិភ័យមួយចំនួនកំពុងប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដើម្បីបង្កើតសញ្ញាជួញដូររួចហើយ។ នៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030 របាយការណ៍ស្រាវជ្រាវបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចជារឿងធម្មតា។ អ្នកគ្រប់គ្រងផលប័ត្រមនុស្សអាចចាប់ផ្តើមទុកចិត្តលើការវិភាគដែលបង្កើតដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាធាតុចូលមួយក្នុងចំណោមធាតុចូលផ្សេងទៀត។ មានសក្តានុពលសម្រាប់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតក្នុងការគ្រប់គ្រងផលប័ត្រដោយស្វ័យភាព៖ តាមដានជាបន្តបន្ទាប់ និងធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពឡើងវិញនូវការវិនិយោគស្របតាមយុទ្ធសាស្ត្រដែលបានកំណត់ជាមុន។ តាមពិតទៅ ការជួញដូរតាមក្បួនដោះស្រាយត្រូវបានធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងខ្លាំងរួចទៅហើយ - បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតបានអាចធ្វើឱ្យយុទ្ធសាស្ត្រកាន់តែសម្របខ្លួនដោយបង្កើត និងសាកល្បងគំរូជួញដូរថ្មីដោយខ្លួនឯង។

• ការធ្វើផែនការហិរញ្ញវត្ថុដោយស្វ័យប្រវត្តិ៖ ទីប្រឹក្សា AI ដែលប្រឈមមុខនឹងអ្នកប្រើប្រាស់អាចដោះស្រាយការធ្វើផែនការហិរញ្ញវត្ថុជាប្រចាំសម្រាប់បុគ្គលម្នាក់ៗ។ នៅឆ្នាំ 2030 អ្នកអាចប្រាប់ AI អំពីគោលដៅរបស់អ្នក (ទិញផ្ទះ សន្សំសម្រាប់មហាវិទ្យាល័យ) ហើយវាអាចបង្កើតផែនការហិរញ្ញវត្ថុពេញលេញ (ថវិកា ការបែងចែកវិនិយោគ ការណែនាំអំពីការធានារ៉ាប់រង) ដែលត្រូវបានរៀបចំសម្រាប់អ្នក។ ដំបូងឡើយ អ្នករៀបចំផែនការហិរញ្ញវត្ថុរបស់មនុស្សអាចពិនិត្យមើលវា ប៉ុន្តែនៅពេលដែលទំនុកចិត្តកើនឡើង ដំបូន្មានបែបនេះអាចត្រូវបានផ្តល់ឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់ ជាមួយនឹងការបដិសេធសមស្រប។ ចំណុចសំខាន់គឺធានាថាដំបូន្មានរបស់ AI អនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិ និងស្ថិតនៅក្នុងផលប្រយោជន៍ល្អបំផុតរបស់អតិថិជន។ ប្រសិនបើត្រូវបានដោះស្រាយ AI អាចធ្វើឱ្យដំបូន្មានហិរញ្ញវត្ថុជាមូលដ្ឋានអាចចូលដំណើរការបានកាន់តែងាយស្រួលក្នុងតម្លៃទាប។

• ស្វ័យប្រវត្តិកម្មការិយាល័យខាងក្រោយ៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចគ្រប់គ្រងឯកសារការិយាល័យខាងក្រោយជាច្រើនដោយស្វ័យភាព - ពាក្យសុំប្រាក់កម្ចី របាយការណ៍អនុលោមភាព និងសេចក្តីសង្ខេបសវនកម្ម។ ឧទាហរណ៍ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចទទួលយកទិន្នន័យប្រតិបត្តិការទាំងអស់ ហើយ បង្កើតរបាយការណ៍សវនកម្ម ដែលបង្ហាញពីកង្វល់ណាមួយ។ អ្នកសវនករនៅឆ្នាំ 2035 អាចចំណាយពេលច្រើនក្នុងការពិនិត្យឡើងវិញនូវករណីលើកលែងដែលសម្គាល់ដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ជាជាងការពិនិត្យឡើងវិញនូវអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងដោយខ្លួនឯង។ ដូចគ្នានេះដែរ សម្រាប់ការអនុលោមភាព បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចបង្កើតរបាយការណ៍សកម្មភាពគួរឱ្យសង្ស័យ (SARs) សម្រាប់និយតករដោយមិនចាំបាច់មានអ្នកវិភាគសរសេរវាពីដំបូងឡើយ។ ការបង្កើតឯកសារទម្លាប់ទាំងនេះដោយស្វ័យភាព ជាមួយនឹងការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សដែលផ្លាស់ប្តូរទៅមូលដ្ឋានករណីលើកលែង អាចក្លាយជាស្តង់ដារ។

• ការទាមទារសំណង និងការធានារ៉ាប់រង៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចដំណើរការការទាមទារសំណងធានារ៉ាប់រង (ជាមួយភស្តុតាងរូបថត។ល។) កំណត់ការគ្របដណ្តប់ និងបង្កើតលិខិតសម្រេចចិត្តទូទាត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ យើងអាចឈានដល់ចំណុចមួយដែលការទាមទារសំណងត្រង់ៗ (ដូចជាគ្រោះថ្នាក់ចរាចរណ៍ដែលមានទិន្នន័យច្បាស់លាស់) ត្រូវបានដោះស្រាយទាំងស្រុងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មាននាទីបន្ទាប់ពីការដាក់ស្នើ។ ការសរសេរគោលនយោបាយធានារ៉ាប់រងថ្មីអាចស្រដៀងគ្នា៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) វាយតម្លៃហានិភ័យ និងបង្កើតលក្ខខណ្ឌគោលនយោបាយ។ នៅឆ្នាំ 2035 ប្រហែលជាមានតែករណីស្មុគស្មាញ ឬព្រំដែនប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានបញ្ជូនទៅអ្នកធានារ៉ាប់រងរបស់មនុស្ស។

• ការក្លែងបន្លំ និងសុវត្ថិភាព៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ទំនងជាមានសារៈសំខាន់ជាងនេះទៅទៀតក្នុងការរកឃើញ និងឆ្លើយតបទៅនឹងការក្លែងបន្លំ ឬការគំរាមកំហែងតាមអ៊ីនធឺណិតក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ។ ភ្នាក់ងារបញ្ញាសិប្បនិម្មិតស្វ័យប្រវត្តិអាចតាមដានប្រតិបត្តិការក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង និងចាត់វិធានការភ្លាមៗ (រារាំងគណនី បង្កកប្រតិបត្តិការ) នៅពេលដែលលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជាក់លាក់ឈានដល់ បន្ទាប់មកបង្កើតហេតុផល។ ល្បឿនគឺមានសារៈសំខាន់នៅទីនេះ ដូច្នេះការចូលរួមរបស់មនុស្សតិចតួចបំផុតគឺត្រូវបានចង់បាន។ ផ្នែកបង្កើតអាចមកក្នុងការទំនាក់ទំនងសកម្មភាពទាំងនេះទៅកាន់អតិថិជន ឬនិយតករតាមរបៀបច្បាស់លាស់។

• ការគាំទ្រពីនាយកប្រតិបត្តិ៖ ស្រមៃមើល «ប្រធានបុគ្គលិក» បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតរបាយការណ៍អាជីវកម្មសម្រាប់នាយកប្រតិបត្តិបានភ្លាមៗ។ សួរថា «តើផ្នែកអឺរ៉ុបរបស់យើងមានដំណើរការយ៉ាងដូចម្តេចនៅត្រីមាសនេះ ហើយតើអ្វីជាកត្តាជំរុញសំខាន់ៗបើប្រៀបធៀបទៅនឹងឆ្នាំមុន?» ហើយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនឹងបង្កើតរបាយការណ៍សង្ខេបមួយដែលមានតារាង ដែលទាំងអស់សុទ្ធតែត្រឹមត្រូវ ដោយទាញយកពីទិន្នន័យ។ ការរាយការណ៍ និងការវិភាគថាមវន្ត និងស្វយ័តប្រភេទនេះអាចក្លាយជាការងាយស្រួលដូចការសន្ទនា។ នៅឆ្នាំ 2030 ការសាកសួរបញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់ភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្ម និងការជឿទុកចិត្តលើវាដើម្បីផ្តល់ចម្លើយត្រឹមត្រូវអាចជំនួសរបាយការណ៍ឋិតិវន្ត និងប្រហែលជាតួនាទីអ្នកវិភាគមួយចំនួន។

ការព្យាករណ៍គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍មួយ៖ នៅទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2030 ខ្លឹមសារហិរញ្ញវត្ថុភាគច្រើន (ព័ត៌មាន របាយការណ៍។ល។) អាចត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ AI ។ ស្ថាប័នព័ត៌មានដូចជា Dow Jones និង Reuters ប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្មសម្រាប់ព័ត៌មានមួយចំនួនរួចទៅហើយ។ ប្រសិនបើនិន្នាការនោះនៅតែបន្ត ហើយដោយសារតែការផ្ទុះឡើងនៃទិន្នន័យហិរញ្ញវត្ថុ AI អាចទទួលខុសត្រូវចំពោះការច្រោះ និងទំនាក់ទំនងភាគច្រើនរបស់វា។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការជឿទុកចិត្ត និងការផ្ទៀងផ្ទាត់នឹងជាចំណុចស្នូល។ ឧស្សាហកម្មហិរញ្ញវត្ថុត្រូវបានគ្រប់គ្រងយ៉ាងតឹងរ៉ឹង ហើយបញ្ញាសិប្បនិម្មិតណាមួយដែលដំណើរការដោយស្វ័យភាពនឹងត្រូវបំពេញតាមស្តង់ដារតឹងរ៉ឹង៖

• ធានាថាគ្មានការយល់ច្រឡំ (អ្នកមិនអាចឱ្យអ្នកវិភាគ AI បង្កើតរង្វាស់ហិរញ្ញវត្ថុដែលមិនពិតបានទេ - ដែលអាចបំភាន់ទីផ្សារ)។.

• ការជៀសវាងការលំអៀង ឬការអនុវត្តខុសច្បាប់ (ដូចជាការបន្ថែមចំនួនដោយអចេតនាក្នុងការសម្រេចចិត្តផ្តល់ប្រាក់កម្ចី ដោយសារតែទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលលំអៀង)។.

• លទ្ធភាព​ធ្វើ​សវនកម្ម៖ និយតករ​ទំនង​ជា​តម្រូវ​ឱ្យ​ការ​សម្រេច​ចិត្ត​របស់ AI អាច​ពន្យល់​បាន។ ប្រសិនបើ AI បដិសេធ​ប្រាក់​កម្ចី ឬ​ធ្វើ​ការ​សម្រេច​ចិត្ត​ជួញដូរ ត្រូវតែមាន​ហេតុផល​ដែល​អាច​ពិនិត្យ​បាន។ គំរូ​បង្កើត​អាច​ជា​ប្រអប់​ខ្មៅ​បន្តិច ដូច្នេះ​រំពឹង​ថា​នឹង​មាន​ការ​អភិវឌ្ឍ AI ដែល​អាច​ពន្យល់​បាន ​ដើម្បី​ធ្វើ​ឱ្យ​ការ​សម្រេច​ចិត្ត​របស់​ពួកគេ​មាន​តម្លាភាព។

រយៈពេល ១០ ឆ្នាំខាងមុខទំនងជាពាក់ព័ន្ធនឹងកិច្ចសហការយ៉ាងជិតស្និទ្ធរវាងអ្នកជំនាញផ្នែក AI និងហិរញ្ញវត្ថុ ដោយផ្លាស់ប្តូរខ្សែបន្ទាត់នៃស្វ័យភាពបន្តិចម្តងៗ នៅពេលដែលទំនុកចិត្តកើនឡើង។ ជ័យជម្នះដំបូងៗនឹងកើតឡើងនៅក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្មដែលមានហានិភ័យទាប (ដូចជាការបង្កើតរបាយការណ៍)។ ការវិនិច្ឆ័យស្នូលដូចជាការសម្រេចចិត្តឥណទាន ឬការជ្រើសរើសការវិនិយោគនឹងកាន់តែពិបាក ប៉ុន្តែសូម្បីតែនៅទីនោះ នៅពេលដែលកំណត់ត្រារបស់ AI កើនឡើង ក្រុមហ៊ុននានាអាចផ្តល់ស្វ័យភាពកាន់តែច្រើនដល់វា។ ឧទាហរណ៍ ប្រហែលជាមូលនិធិ AI នឹងដំណើរការជាមួយអ្នកត្រួតពិនិត្យដែលធ្វើអន្តរាគមន៍លុះត្រាតែការអនុវត្តមានការប្រែប្រួល ឬប្រសិនបើ AI បង្ហាញពីភាពមិនប្រាកដប្រជា។.

ទាក់ទងនឹងសេដ្ឋកិច្ច McKinsey បានប៉ាន់ប្រមាណថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (ជាពិសេសបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជំនាន់) អាចបន្ថែមតម្លៃប្រមាណ 200-340 ពាន់លានដុល្លារដល់វិស័យធនាគារជារៀងរាល់ឆ្នាំ និងផលប៉ះពាល់ធំៗស្រដៀងគ្នានេះនៅក្នុងទីផ្សារធានារ៉ាប់រង និងទីផ្សារមូលធន ( ស្ថានភាពនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតក្នុងឆ្នាំ 2023៖ ឆ្នាំលេចធ្លោរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតជំនាន់ | McKinsey ) ( តើអនាគតនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជំនាន់គឺជាអ្វី? | McKinsey )។ នេះគឺតាមរយៈប្រសិទ្ធភាព និងលទ្ធផលនៃការសម្រេចចិត្តកាន់តែប្រសើរ។ ដើម្បីចាប់យកតម្លៃនោះ ការវិភាគហិរញ្ញវត្ថុ និងការទំនាក់ទំនងជាប្រចាំជាច្រើនទំនងជានឹងត្រូវប្រគល់ទៅឱ្យប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។

សរុបមក នៅឆ្នាំ២០៣៥ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបានអាចប្រៀបដូចជាកងទ័ពនៃអ្នកវិភាគវ័យក្មេង ទីប្រឹក្សា និងស្មៀនដែលធ្វើការនៅទូទាំងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ ដោយធ្វើការងារភាគច្រើន និងការវិភាគដ៏ស្មុគស្មាញមួយចំនួនដោយឯករាជ្យ។ មនុស្សនឹងនៅតែកំណត់គោលដៅ និងដោះស្រាយយុទ្ធសាស្ត្រកម្រិតខ្ពស់ ទំនាក់ទំនងអតិថិជន និងការត្រួតពិនិត្យ។ ពិភពហិរញ្ញវត្ថុ ដោយមានការប្រុងប្រយ័ត្ន នឹងពង្រីកស្វ័យភាពបន្តិចម្តងៗ - ប៉ុន្តែទិសដៅគឺច្បាស់ណាស់ថា ដំណើរការព័ត៌មានកាន់តែច្រើនឡើងៗ និងសូម្បីតែអនុសាសន៍សម្រេចចិត្តនឹងមកពីបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ តាមឧត្ដមគតិ នេះនាំឱ្យមានសេវាកម្មលឿនជាងមុន (ប្រាក់កម្ចីភ្លាមៗ ដំបូន្មានពេញម៉ោង) ការចំណាយទាប និងសក្តានុពលកាន់តែមានភាពមិនលំអៀង (ការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើគំរូទិន្នន័យ)។ ប៉ុន្តែការរក្សាទំនុកចិត្តនឹងមានសារៈសំខាន់ណាស់។ កំហុសបញ្ញាសិប្បនិម្មិតកម្រិតខ្ពស់តែមួយនៅក្នុងហិរញ្ញវត្ថុអាចបណ្តាលឱ្យមានការខូចខាតទ្រង់ទ្រាយធំ (ស្រមៃមើលការគាំងភ្លាមៗដែលបង្កឡើងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ឬអត្ថប្រយោជន៍ដែលត្រូវបានបដិសេធដោយខុសចំពោះមនុស្សរាប់ពាន់នាក់)។ ដូច្នេះ របាំងការពារ និងការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សទំនងជានៅតែបន្តជាពិសេសសម្រាប់សកម្មភាពដែលប្រឈមមុខនឹងអ្នកប្រើប្រាស់ សូម្បីតែដំណើរការការិយាល័យខាងក្រោយក្លាយជាស្វ័យភាពខ្ពស់ក៏ដោយ។.

បញ្ហាប្រឈម និងការពិចារណាខាងសីលធម៌

នៅទូទាំងវិស័យទាំងអស់នេះ នៅពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជំនាន់ថ្មីទទួលយកការទទួលខុសត្រូវដោយស្វ័យភាពកាន់តែច្រើន សំណុំនៃបញ្ហាប្រឈមទូទៅ និងសំណួរសីលធម៌កើតឡើង។ ការធានាថាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) គឺជាភ្នាក់ងារស្វយ័តដែលអាចទុកចិត្តបាន និងមានប្រយោជន៍ មិនមែនគ្រាន់តែជាកិច្ចការបច្ចេកទេសនោះទេ ប៉ុន្តែជាកិច្ចការសង្គម។ នៅទីនេះ យើងគូសបញ្ជាក់ពីកង្វល់សំខាន់ៗ និងរបៀបដែលពួកគេកំពុងត្រូវបានដោះស្រាយ (ឬនឹងត្រូវដោះស្រាយ)៖

ភាពជឿជាក់ និងភាពត្រឹមត្រូវ

បញ្ហា​ការ​យល់​ច្រឡំ៖ គំរូ​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង​អាច​បង្កើត​លទ្ធផល​មិន​ត្រឹមត្រូវ ឬ​ប្រឌិត​ទាំងស្រុង​ដែល​មើលទៅ​មាន​ទំនុកចិត្ត។ នេះ​ពិតជា​គ្រោះថ្នាក់​ខ្លាំង​ណាស់​នៅពេល​ដែល​គ្មាន​មនុស្ស​ណា​ម្នាក់​អាច​ចាប់​កំហុស​បាន។ chatbot អាច​ផ្តល់​ការណែនាំ​ខុស​ដល់​អតិថិជន ឬ​របាយការណ៍​ដែល​សរសេរ​ដោយ AI អាច​មាន​ស្ថិតិ​ដែល​បាន​បង្កើត​ឡើង។ គិត​ត្រឹម​ឆ្នាំ 2025 ភាព​មិន​ត្រឹមត្រូវ​ត្រូវ​បាន​ទទួលស្គាល់​ថា​ជា​ហានិភ័យ​កំពូល​នៃ​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង​ដោយ​អង្គការ​នានា ( ស្ថានភាព​នៃ AI ក្នុង​ឆ្នាំ 2023៖ ឆ្នាំ​ដ៏​លេចធ្លោ​របស់​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង | McKinsey ) ( ស្ថានភាព​នៃ AI៖ ការ​ស្ទង់មតិ​សកល | McKinsey )។ ចាប់ពីពេលនេះ​តទៅ បច្ចេកទេស​ដូចជា​ការ​ត្រួតពិនិត្យ​ការពិត​ទល់នឹង​មូលដ្ឋាន​ទិន្នន័យ ការ​កែលម្អ​ស្ថាបត្យកម្ម​គំរូ និង​ការ​រៀន​ពង្រឹង​ជាមួយនឹង​មតិ​ត្រឡប់​កំពុង​ត្រូវ​បាន​ដាក់ពង្រាយ​ដើម្បី​កាត់បន្ថយ​ការ​យល់​ច្រឡំ។ ប្រព័ន្ធ AI ស្វ័យប្រវត្តិ​ទំនងជា​ត្រូវការ​ការធ្វើតេស្ត​យ៉ាងម៉ត់ចត់ និង​ប្រហែលជា​ការផ្ទៀងផ្ទាត់​ជាផ្លូវការ​សម្រាប់​កិច្ចការ​សំខាន់ៗ (ដូចជា​ការបង្កើត​កូដ​ដែល​អាច​បង្កើត​កំហុស/ចំណុចខ្វះខាត​សុវត្ថិភាព​ប្រសិនបើ​ខុស)។

ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា៖ ប្រព័ន្ធ AI ត្រូវដំណើរការប្រកបដោយភាពជឿជាក់តាមពេលវេលា និងឆ្លងកាត់សេណារីយ៉ូផ្សេងៗ។ ឧទាហរណ៍ AI អាចធ្វើបានល្អលើសំណួរស្តង់ដារ ប៉ុន្តែជំពប់ដួលលើករណីសំខាន់ៗ។ ការធានាបាននូវដំណើរការដែលស៊ីសង្វាក់គ្នានឹងតម្រូវឱ្យមានទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលយ៉ាងទូលំទូលាយដែលគ្របដណ្តប់លើស្ថានភាពចម្រុះ និងការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់។ អង្គការជាច្រើនមានគម្រោងមានវិធីសាស្រ្តចម្រុះ - AI ដំណើរការ ប៉ុន្តែគំរូចៃដន្យត្រូវបានធ្វើសវនកម្មដោយមនុស្ស - ដើម្បីវាស់ស្ទង់អត្រាភាពត្រឹមត្រូវជាបន្តបន្ទាប់។

សុវត្ថិភាព​ពេល​ជួប​បញ្ហា៖ នៅពេលដែល AI មានស្វ័យភាព ការឱ្យវាទទួលស្គាល់ភាពមិនប្រាកដប្រជារបស់វាផ្ទាល់គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ប្រព័ន្ធនេះគួរតែត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បី "ដឹងថាពេលណាវាមិនដឹង"។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើវេជ្ជបណ្ឌិត AI មិនប្រាកដអំពីការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យទេ វាគួរតែដាក់ទង់សម្រាប់ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្សជាជាងផ្តល់ការស្មានចៃដន្យ។ ការកសាងការប៉ាន់ស្មានភាពមិនប្រាកដប្រជាទៅក្នុងលទ្ធផល AI (និងមានកម្រិតសម្រាប់ការប្រគល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិរបស់មនុស្ស) គឺជាវិស័យអភិវឌ្ឍន៍សកម្មមួយ។

ភាពលំអៀង និង ភាពយុត្តិធម៌

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលបង្កើតបានរៀនសូត្រពីទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ ដែលអាចមានភាពលំអៀង (ពូជសាសន៍ ភេទ។ល។)។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ស្វ័យប្រវត្តិអាចបន្ត ឬថែមទាំងពង្រីកភាពលំអៀងទាំងនោះ៖

• ក្នុងការជួល ឬការចូលរៀន អ្នកធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយប្រើ AI អាចរើសអើងដោយអយុត្តិធម៌ ប្រសិនបើទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់ខ្លួនមានភាពលំអៀង។.

• នៅក្នុងសេវាកម្មអតិថិជន បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចនឹងឆ្លើយតបខុសគ្នាចំពោះអ្នកប្រើប្រាស់ដោយផ្អែកលើគ្រាមភាសា ឬកត្តាផ្សេងទៀត លុះត្រាតែត្រូវបានត្រួតពិនិត្យដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។.

• នៅក្នុងវិស័យច្នៃប្រឌិត បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចតំណាងឱ្យវប្បធម៌ ឬរចនាប័ទ្មជាក់លាក់មិនគ្រប់គ្រាន់ ប្រសិនបើសំណុំបណ្តុះបណ្តាលមិនមានតុល្យភាព។.

ការដោះស្រាយបញ្ហានេះតម្រូវឱ្យមានការរៀបចំសំណុំទិន្នន័យដោយប្រុងប្រយ័ត្ន ការធ្វើតេស្តភាពលំអៀង និងប្រហែលជាការកែតម្រូវក្បួនដោះស្រាយដើម្បីធានាបាននូវភាពយុត្តិធម៌។ តម្លាភាពគឺជាគន្លឹះ៖ ក្រុមហ៊ុននឹងត្រូវបង្ហាញលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសម្រេចចិត្តរបស់ AI ជាពិសេសប្រសិនបើ AI ស្វយ័តប៉ះពាល់ដល់ឱកាស ឬសិទ្ធិរបស់នរណាម្នាក់ (ដូចជាការទទួលបានប្រាក់កម្ចី ឬការងារ)។ និយតករកំពុងយកចិត្តទុកដាក់រួចហើយ។ ឧទាហរណ៍ ច្បាប់ AI របស់សហភាពអឺរ៉ុប (ដែលកំពុងដំណើរការគិតត្រឹមពាក់កណ្តាលទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 2020) ទំនងជាតម្រូវឱ្យមានការវាយតម្លៃភាពលំអៀងសម្រាប់ប្រព័ន្ធ AI ដែលមានហានិភ័យខ្ពស់។.

ការទទួលខុសត្រូវ និងការទទួលខុសត្រូវផ្នែកច្បាប់

នៅពេលដែលប្រព័ន្ធ AI ដែលដំណើរការដោយស្វ័យភាពបង្កគ្រោះថ្នាក់ ឬបង្កកំហុស តើអ្នកណាជាអ្នកទទួលខុសត្រូវ? ក្របខ័ណ្ឌច្បាប់កំពុងតាមទាន់៖

• ក្រុមហ៊ុនដែលដាក់ពង្រាយ AI ទំនងជានឹងទទួលខុសត្រូវ ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការទទួលខុសត្រូវចំពោះសកម្មភាពរបស់និយោជិតដែរ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើ AI ផ្តល់ដំបូន្មានហិរញ្ញវត្ថុមិនល្អដែលបណ្តាលឱ្យមានការខាតបង់ ក្រុមហ៊ុនអាចត្រូវផ្តល់សំណងដល់អតិថិជន។.

• មានការជជែកវែកញែកអំពី «បុគ្គលិកលក្ខណៈ» របស់ AI ឬថាតើ AI កម្រិតខ្ពស់អាចទទួលខុសត្រូវដោយផ្នែកឬអត់ ប៉ុន្តែឥឡូវនេះវាគ្រាន់តែជាទ្រឹស្តីប៉ុណ្ណោះ។ តាមការអនុវត្តជាក់ស្តែង ការស្តីបន្ទោសនឹងត្រលប់ទៅរកអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ឬប្រតិបត្តិករវិញ។.

• ផលិតផលធានារ៉ាប់រងថ្មីៗអាចនឹងលេចចេញឡើងសម្រាប់ការបរាជ័យនៃបច្ចេកវិទ្យា AI។ ប្រសិនបើឡានដឹកទំនិញដែលបើកបរដោយខ្លួនឯងបង្កគ្រោះថ្នាក់ ការធានារ៉ាប់រងរបស់អ្នកផលិតអាចគ្របដណ្តប់វា ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការទទួលខុសត្រូវលើផលិតផល។.

• ការចងក្រងឯកសារ និងការកត់ត្រាការសម្រេចចិត្តរបស់ AI នឹងមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការពិនិត្យក្រោយការស្លាប់។ ប្រសិនបើមានអ្វីមួយខុសប្រក្រតី យើងត្រូវធ្វើសវនកម្មលើផ្លូវនៃការសម្រេចចិត្តរបស់ AI ដើម្បីរៀនសូត្រពីវា និងចាត់តាំងការទទួលខុសត្រូវ។ និយតករអាចបញ្ជាឱ្យកត់ត្រាសម្រាប់សកម្មភាព AI ស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ហេតុផលនេះយ៉ាងពិតប្រាកដ។.

តម្លាភាព និង​ភាពអាចពន្យល់បាន

តាមឧត្ដមគតិ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតស្វ័យប្រវត្តិគួរតែអាចពន្យល់ពីហេតុផលរបស់វាតាមន័យដែលមនុស្សអាចយល់បាន ជាពិសេសនៅក្នុងវិស័យជាបន្តបន្ទាប់ (ហិរញ្ញវត្ថុ ការថែទាំសុខភាព ប្រព័ន្ធយុត្តិធម៌)។ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលអាចពន្យល់បាន គឺជាវិស័យមួយដែលខិតខំបើកប្រអប់ខ្មៅ៖

• ចំពោះការបដិសេធប្រាក់កម្ចីដោយ AI បទប្បញ្ញត្តិ (ដូចនៅសហរដ្ឋអាមេរិក ECOA) អាចតម្រូវឱ្យផ្តល់ហេតុផលដល់អ្នកដាក់ពាក្យ។ ដូច្នេះ AI ត្រូវតែបង្ហាញកត្តា (ឧទាហរណ៍ "សមាមាត្របំណុលទៅនឹងប្រាក់ចំណូលខ្ពស់") ជាការពន្យល់។.

• អ្នកប្រើប្រាស់​ដែល​ធ្វើអន្តរកម្ម​ជាមួយ AI (ដូចជា​សិស្ស​ដែល​មាន​គ្រូ​បង្រៀន AI ឬ​អ្នកជំងឺ​ដែល​មាន​កម្មវិធី​សុខភាព AI) សមនឹង​ដឹង​ពី​របៀប​ដែល​វា​ទៅដល់​ដំបូន្មាន។ កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែង​កំពុង​ដំណើរការ​ដើម្បី​ធ្វើឱ្យ​ហេតុផល AI អាចតាមដាន​បាន​កាន់តែ​ងាយស្រួល ទាំង​ដោយ​ការធ្វើឱ្យ​គំរូ​សាមញ្ញ ឬ​ដោយ​ការមាន​គំរូ​ពន្យល់​ស្របគ្នា។.

• តម្លាភាពក៏មានន័យថាអ្នកប្រើប្រាស់គួរតែដឹងថា ពេលណា ពួកគេកំពុងដោះស្រាយជាមួយ AI ធៀបនឹងមនុស្ស។ គោលការណ៍ណែនាំសីលធម៌ (និងទំនងជាច្បាប់មួយចំនួន) ទំនោរទៅរកការទាមទារការបង្ហាញព័ត៌មាន ប្រសិនបើអតិថិជនកំពុងនិយាយជាមួយ bot។ នេះការពារការបោកប្រាស់ និងអនុញ្ញាតឱ្យមានការយល់ព្រមពីអ្នកប្រើប្រាស់។ ក្រុមហ៊ុនមួយចំនួនឥឡូវនេះបានដាក់ស្លាកយ៉ាងច្បាស់លាស់នូវខ្លឹមសារដែលសរសេរដោយ AI (ដូចជា "អត្ថបទនេះត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ AI") ដើម្បីរក្សាទំនុកចិត្ត។

ការការពារភាពឯកជន និងទិន្នន័យ

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលបង្កើតថ្មី (Generative AI) ជារឿយៗត្រូវការទិន្នន័យ - រួមទាំងទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនដែលអាចមានភាពរសើប - ដើម្បីដំណើរការ ឬរៀនសូត្រ។ ប្រតិបត្តិការស្វយ័តត្រូវតែគោរពភាពឯកជន៖

• ភ្នាក់ងារសេវាកម្មអតិថិជន AI នឹងចូលប្រើព័ត៌មានគណនីដើម្បីជួយអតិថិជន។ ទិន្នន័យនោះត្រូវតែការពារ និងប្រើប្រាស់សម្រាប់តែកិច្ចការនោះទេ។.

• ប្រសិនបើអ្នកបង្រៀន AI អាចចូលប្រើប្រវត្តិរូបសិស្សបាន នោះមានការពិចារណាក្រោមច្បាប់ដូចជា FERPA (នៅសហរដ្ឋអាមេរិក) ដើម្បីធានាបាននូវភាពឯកជននៃទិន្នន័យអប់រំ។.

• ម៉ូដែលធំៗអាចចងចាំព័ត៌មានជាក់លាក់ដោយអចេតនាពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេ (ឧទាហរណ៍ ការលេចធ្លាយអាសយដ្ឋានរបស់មនុស្សម្នាក់ដែលឃើញក្នុងអំឡុងពេលបណ្តុះបណ្តាល)។ បច្ចេកទេសដូចជាភាពឯកជនឌីផេរ៉ង់ស្យែល និងការធ្វើអនាមិកទិន្នន័យក្នុងការបណ្តុះបណ្តាល គឺមានសារៈសំខាន់ដើម្បីការពារការលេចធ្លាយព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួននៅក្នុងលទ្ធផលដែលបានបង្កើត។.

• បទប្បញ្ញត្តិដូចជា GDPR ផ្តល់សិទ្ធិដល់បុគ្គលម្នាក់ៗលើការសម្រេចចិត្តដោយស្វ័យប្រវត្តិដែលប៉ះពាល់ដល់ពួកគេ។ មនុស្សអាចស្នើសុំការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស ឬការសម្រេចចិត្តមិនឱ្យធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិទាំងស្រុង ប្រសិនបើវាប៉ះពាល់ដល់ពួកគេយ៉ាងខ្លាំង។ នៅឆ្នាំ 2030 បទប្បញ្ញត្តិទាំងនេះអាចនឹងវិវត្តន៍ នៅពេលដែល AI កាន់តែរីករាលដាល ដែលអាចណែនាំសិទ្ធិក្នុងការពន្យល់ ឬជ្រើសរើសមិនចូលរួមក្នុងដំណើរការ AI។.

សុវត្ថិភាព និងការរំលោភបំពាន

ប្រព័ន្ធ AI ស្វ័យប្រវត្តិអាចជាគោលដៅសម្រាប់ការលួចចូល ឬអាចត្រូវបានកេងប្រវ័ញ្ចដើម្បីធ្វើរឿងព្យាបាទ៖

• ម៉ាស៊ីនបង្កើតខ្លឹមសារ AI អាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ខុសដើម្បីបង្កើតព័ត៌មានមិនពិតក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ (វីដេអូ Deepfake អត្ថបទព័ត៌មានក្លែងក្លាយ) ដែលជាហានិភ័យសង្គម។ ក្រមសីលធម៌នៃការបញ្ចេញគំរូបង្កើតដ៏មានឥទ្ធិពលខ្លាំងត្រូវបានជជែកវែកញែកយ៉ាងក្តៅគគុក (ឧទាហរណ៍ OpenAI ដំបូងឡើយមានការប្រុងប្រយ័ត្នចំពោះសមត្ថភាពរូបភាពរបស់ GPT-4)។ ដំណោះស្រាយរួមមានការសម្គាល់ទឹកលើខ្លឹមសារដែលបង្កើតដោយ AI ដើម្បីជួយរកឃើញក្លែងក្លាយ និងការប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹង AI (ដូចជាក្បួនដោះស្រាយរកឃើញសម្រាប់ Deepfakes)។.

• ប្រសិនបើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) គ្រប់គ្រងដំណើរការរូបវន្ត (យន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក រថយន្ត ការគ្រប់គ្រងឧស្សាហកម្ម) ការធានាសុវត្ថិភាពវាពីការវាយប្រហារតាមអ៊ីនធឺណិតគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិដែលត្រូវបានលួចចូលអាចបង្កគ្រោះថ្នាក់ដល់ពិភពពិត។ នេះមានន័យថា ការអ៊ិនគ្រីបដ៏រឹងមាំ សុវត្ថិភាពបរាជ័យ និងសមត្ថភាពសម្រាប់ការជំនួស ឬបិទដោយមនុស្ស ប្រសិនបើមានអ្វីមួយហាក់ដូចជាត្រូវបានគំរាមកំហែង។.

• មានការព្រួយបារម្ភផងដែរថា AI ហួសពីដែនកំណត់ដែលបានគ្រោងទុក (សេណារីយ៉ូ "AI ក្លែងក្លាយ")។ ខណៈពេលដែល AI បច្ចុប្បន្នមិនមានភាពជាភ្នាក់ងារ ឬចេតនា ប្រសិនបើប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិនាពេលអនាគតមានលក្ខណៈជាភ្នាក់ងារច្រើនជាងនេះ ការរឹតបន្តឹង និងការត្រួតពិនិត្យយ៉ាងតឹងរ៉ឹងគឺត្រូវការជាចាំបាច់ ដើម្បីធានាថាពួកវាមិនអនុវត្តការជួញដូរដែលគ្មានការអនុញ្ញាត ឬរំលោភច្បាប់ដោយសារតែគោលបំណងដែលបានបញ្ជាក់មិនត្រឹមត្រូវ។.

ការប្រើប្រាស់សីលធម៌ និងផលប៉ះពាល់ដល់មនុស្ស

ជាចុងក្រោយ ការពិចារណាខាងសីលធម៌ទូលំទូលាយជាងនេះ៖

• ការបាត់បង់ការងារ៖ ប្រសិនបើ AI អាចធ្វើកិច្ចការដោយគ្មានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្ស តើមានអ្វីកើតឡើងចំពោះការងារទាំងនោះ? តាមប្រវត្តិសាស្ត្រ បច្ចេកវិទ្យាធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មការងារមួយចំនួន ប៉ុន្តែបង្កើតការងារផ្សេងទៀត។ ការផ្លាស់ប្តូរអាចជារឿងឈឺចាប់សម្រាប់កម្មករដែលមានជំនាញក្នុងកិច្ចការដែលក្លាយជាស្វ័យប្រវត្តិ។ សង្គមនឹងត្រូវគ្រប់គ្រងរឿងនេះតាមរយៈការកែលម្អជំនាញ ការអប់រំ និងការគិតឡើងវិញអំពីការគាំទ្រសេដ្ឋកិច្ច (អ្នកខ្លះណែនាំថា AI អាចត្រូវការគំនិតដូចជាប្រាក់ចំណូលមូលដ្ឋានជាសកល ប្រសិនបើការងារជាច្រើនត្រូវបានធ្វើដោយស្វ័យប្រវត្តិ)។ ការស្ទង់មតិបង្ហាញពីអារម្មណ៍ចម្រុះរួចទៅហើយ - ការសិក្សាមួយបានរកឃើញថាកម្មករមួយភាគបីមានការព្រួយបារម្ភអំពី AI ជំនួសការងារ ខណៈពេលដែលអ្នកផ្សេងទៀតយល់ឃើញថាវាជាការលុបបំបាត់ភាពធុញទ្រាន់។

• ការថយចុះជំនាញមនុស្ស៖ ប្រសិនបើអ្នកបង្រៀន AI បង្រៀន ហើយ AI បើកដោយស្វ័យប្រវត្តិ ហើយ AI សរសេរកូដ តើមនុស្សនឹងបាត់បង់ជំនាញទាំងនេះទេ? ការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកលើ AI ក្នុងករណីអាក្រក់បំផុតអាចធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ជំនាញ។ វាជាអ្វីមួយដែលកម្មវិធីអប់រំ និងបណ្តុះបណ្តាលនឹងត្រូវកែសម្រួល ដោយធានាថាមនុស្សនៅតែរៀនមូលដ្ឋានគ្រឹះ ទោះបីជា AI ជួយក៏ដោយ។

• ការសម្រេចចិត្តប្រកបដោយសីលធម៌៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ខ្វះការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌របស់មនុស្ស។ នៅក្នុងវិស័យថែទាំសុខភាព ឬច្បាប់ ការសម្រេចចិត្តដែលផ្អែកលើទិន្នន័យសុទ្ធសាធអាចមានជម្លោះជាមួយនឹងការអាណិតអាសូរ ឬយុត្តិធម៌ក្នុងករណីបុគ្គល។ យើងប្រហែលជាត្រូវអ៊ិនកូដក្របខ័ណ្ឌសីលធម៌ទៅក្នុងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (ផ្នែកមួយនៃការស្រាវជ្រាវសីលធម៌របស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ឧទាហរណ៍ ការតម្រឹមការសម្រេចចិត្តរបស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាមួយនឹងតម្លៃរបស់មនុស្ស)។ យ៉ាងហោចណាស់ ការរក្សាមនុស្សឱ្យស្ថិតក្នុងរង្វង់សម្រាប់ការសម្រេចចិត្តដែលមានការទទួលខុសត្រូវខាងសីលធម៌គឺជាការប្រសើរ។

• ការរួមបញ្ចូល៖ ការធានាថាអត្ថប្រយោជន៍ AI ត្រូវបានចែកចាយយ៉ាងទូលំទូលាយគឺជាគោលដៅសីលធម៌មួយ។ ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនធំៗអាចមានលទ្ធភាពប្រើប្រាស់ AI កម្រិតខ្ពស់ អាជីវកម្មខ្នាតតូច ឬតំបន់ក្រីក្រអាចនឹងត្រូវទុកចោល។ កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងប្រភពបើកចំហ និងដំណោះស្រាយ AI ដែលមានតម្លៃសមរម្យអាចជួយធ្វើឱ្យការចូលប្រើប្រាស់មានលក្ខណៈប្រជាធិបតេយ្យ។ ជាងនេះទៅទៀត ចំណុចប្រទាក់គួរតែត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីឱ្យអ្នកណាម្នាក់អាចប្រើឧបករណ៍ AI (ភាសាផ្សេងៗគ្នា ភាពងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកដែលមានពិការភាព។ល។) ក្រែងលោយើងបង្កើតគម្លាតឌីជីថលថ្មីនៃ "អ្នកណាមានជំនួយការ AI និងអ្នកដែលមិនមាន"។

ការកាត់បន្ថយហានិភ័យបច្ចុប្បន្ន៖ នៅផ្នែកវិជ្ជមាន នៅពេលដែលក្រុមហ៊ុននានាដាក់ចេញនូវបច្ចេកវិទ្យា AI ជំនាន់ថ្មី មានការយល់ដឹង និងសកម្មភាពកាន់តែខ្លាំងឡើងលើបញ្ហាទាំងនេះ។ នៅចុងឆ្នាំ ២០២៣ ស្ទើរតែពាក់កណ្តាលនៃក្រុមហ៊ុនដែលប្រើប្រាស់ AI បានធ្វើការយ៉ាងសកម្មដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យដូចជាភាពមិនត្រឹមត្រូវ ( ស្ថានភាពនៃ AI ក្នុងឆ្នាំ ២០២៣៖ ឆ្នាំលេចធ្លោរបស់ AI ជំនាន់ថ្មី | McKinsey ) ( ស្ថានភាពនៃ AI៖ ការស្ទង់មតិសកល | McKinsey ) ហើយចំនួននោះកំពុងកើនឡើង។ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាបានបង្កើតក្រុមប្រឹក្សាសីលធម៌ AI។ រដ្ឋាភិបាលកំពុងរៀបចំសេចក្តីព្រាងបទប្បញ្ញត្តិ។ ចំណុចសំខាន់គឺត្រូវបញ្ចូលក្រមសីលធម៌ទៅក្នុងការអភិវឌ្ឍ AI តាំងពីដំបូង (“ក្រមសីលធម៌តាមការរចនា”) ជាជាងប្រតិកម្មនៅពេលក្រោយ។

សរុបមកលើបញ្ហាប្រឈម៖ ការផ្តល់ស្វ័យភាពកាន់តែច្រើនដល់ AI គឺជាដាវមុខពីរ។ វាអាចផ្តល់នូវប្រសិទ្ធភាព និងភាពច្នៃប្រឌិត ប៉ុន្តែវាទាមទារកម្រិតនៃការទទួលខុសត្រូវខ្ពស់។ ក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មានឆ្នាំខាងមុខទំនងជានឹងឃើញដំណោះស្រាយបច្ចេកវិទ្យាចម្រុះ (ដើម្បីកែលម្អឥរិយាបថ AI) ដំណោះស្រាយដំណើរការ (ក្របខ័ណ្ឌគោលនយោបាយ និងការត្រួតពិនិត្យ) និងប្រហែលជាស្តង់ដារ ឬវិញ្ញាបនបត្រថ្មី (ប្រព័ន្ធ AI អាចនឹងត្រូវបានធ្វើសវនកម្ម និងបញ្ជាក់ដូចម៉ាស៊ីន ឬអេឡិចត្រូនិចសព្វថ្ងៃនេះ)។ ការរុករកបញ្ហាប្រឈមទាំងនេះដោយជោគជ័យនឹងកំណត់ថាតើយើងអាចរួមបញ្ចូល AI ស្វយ័តទៅក្នុងសង្គមបានយ៉ាងរលូនប៉ុណ្ណា តាមរបៀបដែលបង្កើនសុខុមាលភាព និងការជឿទុកចិត្តរបស់មនុស្ស។.

សេចក្តីសន្និដ្ឋាន

បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលបង្កើតបានវិវត្តយ៉ាងឆាប់រហ័សពីការពិសោធន៍ថ្មីមួយទៅជាបច្ចេកវិទ្យាគោលបំណងទូទៅដែលផ្លាស់ប្តូរបានប៉ះពាល់ដល់គ្រប់ជ្រុងនៃជីវិតរបស់យើង។ ឯកសារសនេះបានស្វែងយល់ពីរបៀបដែលនៅឆ្នាំ 2025 ប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិតកំពុងសរសេរអត្ថបទ រចនាក្រាហ្វិក សរសេរកូដកម្មវិធី ជជែកជាមួយអតិថិជន សង្ខេបកំណត់ចំណាំវេជ្ជសាស្ត្រ បង្រៀនសិស្ស បង្កើនប្រសិទ្ធភាពខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ និងព្រាងរបាយការណ៍ហិរញ្ញវត្ថុ។ អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺ នៅក្នុងកិច្ចការជាច្រើនទាំងនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចដំណើរការ ដោយមានអន្តរាគមន៍ពីមនុស្សតិចតួច ឬគ្មានទាល់តែសោះ ជាពិសេសសម្រាប់ការងារដែលបានកំណត់យ៉ាងល្អ និងអាចធ្វើម្តងទៀតបាន។ ក្រុមហ៊ុន និងបុគ្គលកំពុងចាប់ផ្តើមជឿទុកចិត្តលើបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីអនុវត្តភារកិច្ចទាំងនេះដោយឯករាជ្យ ដោយទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ទាំងល្បឿន និងទំហំ។

ដោយសម្លឹងមើលទៅឆ្នាំ ២០៣៥ យើងឈរនៅលើគែមនៃយុគសម័យមួយដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងក្លាយជាអ្នកសហការកាន់តែមានគ្រប់ទីកន្លែង - ជារឿយៗជា កម្លាំងពលកម្មឌីជីថលដែលមើលមិនឃើញ ដែលដោះស្រាយទម្លាប់ប្រចាំថ្ងៃ ដូច្នេះមនុស្សអាចផ្តោតលើអ្វីដែលពិសេស។ យើងរំពឹងថាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតថ្មីនឹងបើកបររថយន្ត និងឡានដឹកទំនិញប្រកបដោយភាពជឿជាក់នៅលើដងផ្លូវរបស់យើង គ្រប់គ្រងស្តុកនៅក្នុងឃ្លាំងពេញមួយយប់ ឆ្លើយតបនឹងសំណួររបស់យើងក្នុងនាមជាជំនួយការផ្ទាល់ខ្លួនដែលមានចំណេះដឹង ផ្តល់ការណែនាំแบบตัวต่อตัวដល់សិស្សានុសិស្សទូទាំងពិភពលោក និងថែមទាំងជួយស្វែងរកវិធីព្យាបាលថ្មីៗក្នុងវិស័យវេជ្ជសាស្ត្រ - ទាំងអស់នេះជាមួយនឹងការត្រួតពិនិត្យដោយផ្ទាល់តិចតួចបំផុត។ បន្ទាត់រវាងឧបករណ៍ និងភ្នាក់ងារនឹងព្រិលៗ នៅពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតផ្លាស់ប្តូរពីការធ្វើតាមការណែនាំដោយអកម្មទៅជាការបង្កើតដំណោះស្រាយប្រកបដោយភាពសកម្ម។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដំណើរឆ្ពោះទៅរកអនាគតនៃ AI ស្វ័យប្រវត្តិនេះត្រូវតែរុករកដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។ ដូចដែលយើងបានគូសបញ្ជាក់រួចមកហើយ វិស័យនីមួយៗនាំមកនូវដែនកំណត់ និងការទទួលខុសត្រូវរៀងៗខ្លួន៖

• ការត្រួតពិនិត្យការពិតនាពេលបច្ចុប្បន្ន៖ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) មិនមែនជាមនុស្សដែលគ្មានកំហុសនោះទេ។ វាពូកែខាងការសម្គាល់គំរូ និងការបង្កើតខ្លឹមសារ ប៉ុន្តែខ្វះការយល់ដឹងពិតប្រាកដ និងសុភវិនិច្ឆ័យទូទៅក្នុងន័យរបស់មនុស្ស។ ដូច្នេះ សម្រាប់ពេលនេះ ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សនៅតែជាសំណាញ់សុវត្ថិភាព។ ការទទួលស្គាល់កន្លែងដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ត្រៀមខ្លួនរួចរាល់ដើម្បីហោះហើរតែម្នាក់ឯង (និងកន្លែងដែលវាមិនទាន់រួចរាល់) គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់។ ភាពជោគជ័យជាច្រើននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះបានមកពី ក្រុមមនុស្ស-បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ហើយវិធីសាស្រ្តចម្រុះនេះនឹងបន្តមានតម្លៃនៅកន្លែងដែលស្វ័យភាពពេញលេញមិនទាន់មានការប្រុងប្រយ័ត្ននៅឡើយ។

• ការសន្យាថ្ងៃស្អែក៖ ជាមួយនឹងការរីកចម្រើនក្នុងស្ថាបត្យកម្មគំរូ បច្ចេកទេសបណ្តុះបណ្តាល និងយន្តការត្រួតពិនិត្យ សមត្ថភាពរបស់ AI នឹងបន្តពង្រីក។ ទសវត្សរ៍បន្ទាប់នៃការស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍អាចដោះស្រាយចំណុចឈឺចាប់ជាច្រើននាពេលបច្ចុប្បន្ន (កាត់បន្ថយការយល់ច្រឡំ ការកែលម្អការបកស្រាយ ការតម្រឹម AI ជាមួយនឹងតម្លៃរបស់មនុស្ស)។ ប្រសិនបើដូច្នោះមែន ប្រព័ន្ធ AI នៅឆ្នាំ 2035 អាចរឹងមាំគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីត្រូវបានប្រគល់ឱ្យនូវស្វ័យភាពកាន់តែច្រើន។ ការព្យាករណ៍នៅក្នុងឯកសារនេះ - ពីគ្រូបង្រៀន AI រហូតដល់អាជីវកម្មដែលដំណើរការដោយខ្លួនឯងជាចម្បង - អាចជាការពិតរបស់យើង ឬថែមទាំងលើសពីការច្នៃប្រឌិតដែលពិបាកស្រមៃនៅសព្វថ្ងៃនេះ។

• តួនាទី និងការសម្របខ្លួនរបស់មនុស្ស៖ ជាជាងការជំនួសមនុស្សទាំងស្រុងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) យើងមើលឃើញពីតួនាទីដែលវិវត្ត។ អ្នកជំនាញក្នុងគ្រប់វិស័យទំនងជាត្រូវមានភាពប៉ិនប្រសប់ក្នុងការធ្វើការ ជាមួយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) - ណែនាំវា ផ្ទៀងផ្ទាត់វា និងផ្តោតលើទិដ្ឋភាពនៃការងារដែលតម្រូវឱ្យមានចំណុចខ្លាំងរបស់មនុស្សយ៉ាងច្បាស់ដូចជាការយល់ចិត្ត ការគិតជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ។ ការអប់រំ និងការបណ្តុះបណ្តាលកម្លាំងពលកម្មគួរតែផ្តោតសំខាន់លើជំនាញមនុស្សពិសេសទាំងនេះ ក៏ដូចជាអក្ខរកម្មបញ្ញាសិប្បនិម្មិតសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា។ អ្នកធ្វើគោលនយោបាយ និងអ្នកដឹកនាំអាជីវកម្មគួរតែរៀបចំផែនការសម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងទីផ្សារការងារ និងធានាប្រព័ន្ធគាំទ្រសម្រាប់អ្នកដែលរងផលប៉ះពាល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។

• សីលធម៌ និងអភិបាលកិច្ច៖ ប្រហែលជាសំខាន់បំផុត ក្របខ័ណ្ឌនៃការប្រើប្រាស់ និងអភិបាលកិច្ច AI ប្រកបដោយសីលធម៌ ត្រូវតែគាំទ្រដល់ការរីកចម្រើនផ្នែកបច្ចេកវិទ្យានេះ។ ទំនុកចិត្តគឺជារូបិយប័ណ្ណនៃការទទួលយក - មនុស្សនឹងអនុញ្ញាតឱ្យ AI បើកបររថយន្ត ឬជួយក្នុងការវះកាត់ លុះត្រាតែពួកគេជឿជាក់ថាវាមានសុវត្ថិភាព។ ការកសាងទំនុកចិត្តនោះពាក់ព័ន្ធនឹងការធ្វើតេស្តយ៉ាងម៉ត់ចត់ តម្លាភាព ការចូលរួមពីភាគីពាក់ព័ន្ធ (ឧទាហរណ៍ ការចូលរួមពីវេជ្ជបណ្ឌិតក្នុងការរចនា AI វេជ្ជសាស្ត្រ គ្រូបង្រៀនក្នុងឧបករណ៍អប់រំ AI) និងបទប្បញ្ញត្តិសមស្រប។ កិច្ចសហការអន្តរជាតិអាចចាំបាច់ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដូចជា deepfakes ឬ AI ក្នុងសង្គ្រាម ដោយធានានូវបទដ្ឋានសកលសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។

សរុបមក បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលអាចបង្កើតបានគឺជាម៉ាស៊ីនដ៏មានឥទ្ធិពលមួយនៃវឌ្ឍនភាព។ ប្រសិនបើប្រើប្រាស់វាដោយឈ្លាសវៃ វាអាចបំបាត់ភាពធុញទ្រាន់របស់មនុស្ស ដោះសោភាពច្នៃប្រឌិត ធ្វើឱ្យសេវាកម្មមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួន និងដោះស្រាយចន្លោះប្រហោង (នាំមកនូវជំនាញនៅកន្លែងដែលអ្នកជំនាញខ្វះខាត)។ ចំណុចសំខាន់គឺត្រូវដាក់ពង្រាយវាតាមរបៀបដែល ពង្រីកសក្តានុពលរបស់មនុស្សជាជាងធ្វើឱ្យវាបាត់បង់ ។ នៅក្នុងរយៈពេលខ្លី នោះមានន័យថារក្សាមនុស្សឱ្យស្ថិតនៅក្នុងរង្វង់ដើម្បីណែនាំបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ នៅក្នុងរយៈពេលវែង វាមានន័យថាការអ៊ិនកូដតម្លៃមនុស្សធម៌ទៅក្នុងស្នូលនៃប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដូច្នេះសូម្បីតែនៅពេលដែលពួកគេធ្វើសកម្មភាពដោយឯករាជ្យក៏ដោយ ពួកគេធ្វើសកម្មភាពក្នុងផលប្រយោជន៍រួមរបស់យើង។

ដែន	ស្វ័យភាពដែលអាចទុកចិត្តបាននាពេលបច្ចុប្បន្ន (២០២៥)	ស្វ័យភាពដែលអាចទុកចិត្តបានដែលរំពឹងទុកនៅឆ្នាំ ២០៣៥
ការសរសេរ និងមាតិកា	- ព័ត៌មាន​ប្រចាំ (កីឡា ប្រាក់ចំណូល) បង្កើត​ដោយ​ស្វ័យប្រវត្តិ។- ការវាយតម្លៃផលិតផល​ត្រូវបាន​សង្ខេប​ដោយ AI។- សេចក្តីព្រាង​អត្ថបទ ឬអ៊ីមែល​សម្រាប់​ការកែសម្រួល​ដោយ​មនុស្ស។ ( Philana Patterson – ប្រវត្តិរូបសហគមន៍ ONA ) ( Amazon ធ្វើអោយបទពិសោធន៍​ការវាយតម្លៃ​របស់អតិថិជន​ប្រសើរឡើង​ជាមួយ AI )	- ខ្លឹមសារព័ត៌មាន និងទីផ្សារភាគច្រើនត្រូវបានសរសេរដោយស្វ័យប្រវត្តិជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវនៃការពិត។- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ផលិតអត្ថបទពេញលេញ និងសេចក្តីប្រកាសព័ត៌មានជាមួយនឹងការត្រួតពិនិត្យតិចតួចបំផុត។- ខ្លឹមសារដែលមានលក្ខណៈផ្ទាល់ខ្លួនខ្ពស់ត្រូវបានបង្កើតតាមតម្រូវការ។.
សិល្បៈទស្សនីយភាព និងការរចនា	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បង្កើតរូបភាពពីការជំរុញ (មនុស្សជ្រើសរើសល្អបំផុត)។- សិល្បៈគំនិត និងបំរែបំរួលការរចនាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយស្វយ័ត។.	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បង្កើតឈុតឆាកវីដេអូ/ភាពយន្តពេញលេញ និងក្រាហ្វិកស្មុគស្មាញ។- ការរចនាផលិតផល/ស្ថាបត្យកម្មប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពស្របតាមលក្ខណៈបច្ចេកទេស។- មេឌៀផ្ទាល់ខ្លួន (រូបភាព វីដេអូ) ត្រូវបានបង្កើតឡើងតាមតម្រូវការ។.
ការសរសេរកូដកម្មវិធី	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បំពេញកូដដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងសរសេរមុខងារសាមញ្ញៗ (ពិនិត្យដោយអ្នកអភិវឌ្ឍន៍)។- ការបង្កើតការធ្វើតេស្តដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងការផ្តល់យោបល់អំពីកំហុស។ ( ការសរសេរកូដលើ Copilot៖ ទិន្នន័យឆ្នាំ ២០២៣ បង្ហាញពីសម្ពាធធ្លាក់ចុះលើគុណភាពកូដ (រួមទាំងការព្យាករណ៍ឆ្នាំ ២០២៤) - GitClear ) ( GitHub Copilot ឈរនៅកំពូលរបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវលើជំនួយការកូដ AI -- ទស្សនាវដ្តី Visual Studio )	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អនុវត្តមុខងារទាំងមូលចាប់ពីលក្ខណៈបច្ចេកទេសដោយភាពជឿជាក់។- ការបំបាត់កំហុសដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងការថែទាំកូដសម្រាប់លំនាំដែលគេស្គាល់។- ការបង្កើតកម្មវិធីដែលប្រើកូដតិចជាមួយនឹងការបញ្ចូលរបស់មនុស្សតិចតួច។.
សេវាកម្មអតិថិជន	- Chatbots ឆ្លើយសំណួរដែលសួរញឹកញាប់ ដោះស្រាយបញ្ហាសាមញ្ញៗ (ប្រគល់ករណីស្មុគស្មាញ)។- AI ដោះស្រាយប្រហែល 70% នៃសំណួរធម្មតានៅលើបណ្តាញមួយចំនួន។ ( ស្ថិតិសេវាកម្មអតិថិជន AI ចំនួន 59 សម្រាប់ឆ្នាំ 2025 ) ( នៅឆ្នាំ 2030 69% នៃការសម្រេចចិត្តក្នុងអំឡុងពេលអន្តរកម្មជាមួយអតិថិជននឹងត្រូវបាន ... )	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដោះស្រាយអន្តរកម្មរបស់អតិថិជនភាគច្រើនពីដើមដល់ចប់ រួមទាំងសំណួរស្មុគស្មាញផងដែរ។- ការធ្វើការសម្រេចចិត្តតាមពេលវេលាជាក់ស្តែងដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សម្រាប់សម្បទានសេវាកម្ម (ការសងប្រាក់វិញ ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង)។- ភ្នាក់ងារមនុស្សសម្រាប់តែការកើនឡើង ឬករណីពិសេសប៉ុណ្ណោះ។.
ការថែទាំសុខភាព	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ព្រាងកំណត់ចំណាំវេជ្ជសាស្ត្រ; ណែនាំរោគវិនិច្ឆ័យដែលវេជ្ជបណ្ឌិតផ្ទៀងផ្ទាត់។- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អានការស្កេនមួយចំនួន (វិទ្យុសកម្ម) ដោយមានការត្រួតពិនិត្យ; ជ្រើសរើសករណីសាមញ្ញៗ។ ( ផលិតផលរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) អាចកើនឡើងប្រាំដងនៅឆ្នាំ 2035 )	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យជំងឺទូទៅ និងបកស្រាយរូបភាពវេជ្ជសាស្ត្រភាគច្រើនបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាព។- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) តាមដានអ្នកជំងឺ និងចាប់ផ្តើមការថែទាំ (ឧទាហរណ៍ ការរំលឹកពីថ្នាំពេទ្យ ការជូនដំណឹងបន្ទាន់)។- “គិលានុបដ្ឋាយិកា” បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) និម្មិតដោះស្រាយការតាមដានជាប្រចាំ។ វេជ្ជបណ្ឌិតផ្តោតលើការថែទាំស្មុគស្មាញ។.
ការអប់រំ	- គ្រូបង្រៀន AI ឆ្លើយសំណួរសិស្ស បង្កើតបញ្ហាអនុវត្ត (ត្រួតពិនិត្យគ្រូ)។- AI ជួយដាក់ពិន្ទុ (ជាមួយនឹងការពិនិត្យឡើងវិញរបស់គ្រូ)។ ([AI បង្កើតសម្រាប់ការអប់រំថ្នាក់មត្តេយ្យដល់ថ្នាក់ទី១២]	របាយការណ៍ស្រាវជ្រាវដោយ Applify]( https://www.applify.co/research-report/gen-ai-for-k12#:~:text=AI%20tutors%3A%20Virtual%20AI,individual%20learning%20styles%20and%20paces ))
ភស្តុភារកម្ម	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវដឹកជញ្ជូន និងការវេចខ្ចប់ (មនុស្សកំណត់គោលដៅ)។- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សម្គាល់ហានិភ័យខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ និងណែនាំអំពីការកាត់បន្ថយ។ ( ករណីប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពូលៗក្នុងវិស័យភស្តុភារ )	- ការដឹកជញ្ជូនដោយស្វ័យប្រវត្តិភាគច្រើន (ឡានដឹកទំនិញ យន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក) ដែលត្រូវបានត្រួតពិនិត្យដោយឧបករណ៍បញ្ជា AI។- AI ប្តូរផ្លូវដឹកជញ្ជូនដោយស្វ័យប្រវត្តិជុំវិញការរំខាន និងកែតម្រូវស្តុក។- ការសម្របសម្រួលខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ពីដើមដល់ចប់ (ការបញ្ជាទិញ ការចែកចាយ) គ្រប់គ្រងដោយ AI។.
ហិរញ្ញវត្ថុ	- បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បង្កើតរបាយការណ៍ហិរញ្ញវត្ថុ/សេចក្តីសង្ខេបព័ត៌មាន (ត្រួតពិនិត្យដោយមនុស្ស)។- ទីប្រឹក្សារ៉ូបូតគ្រប់គ្រងផលប័ត្រសាមញ្ញៗ។ ការជជែកដោយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដោះស្រាយសំណួររបស់អតិថិជន។ ( បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីកំពុងមកផ្តល់ហិរញ្ញប្បទាន )	- អ្នកវិភាគ AI បង្កើតអនុសាសន៍វិនិយោគ និងរបាយការណ៍ហានិភ័យដោយមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់។- ការជួញដូរដោយស្វយ័ត និងការធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពផលប័ត្រឡើងវិញក្នុងដែនកំណត់ដែលបានកំណត់។- AI អនុម័តដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវប្រាក់កម្ចី/ការទាមទារស្តង់ដារ។ មនុស្សដោះស្រាយករណីលើកលែង។.

ឯកសារយោង៖

1. Patterson, Philana។ រឿងរ៉ាវប្រាក់ចំណូលដោយស្វ័យប្រវត្តិកើនឡើងទ្វេដង ។ The Associated Press (2015) – ពិពណ៌នាអំពីការបង្កើតរបាយការណ៍ប្រាក់ចំណូលរាប់ពាន់ដោយស្វ័យប្រវត្តិរបស់ AP ដោយគ្មានអ្នកសរសេរជាមនុស្ស ( រឿងរ៉ាវប្រាក់ចំណូលដោយស្វ័យប្រវត្តិកើនឡើងទ្វេដង | The Associated Press )។

2. McKinsey & Company។ ស្ថានភាពនៃ AI នៅដើមឆ្នាំ 2024៖ ការទទួលយក AI ជំនាន់ថ្មីកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង ហើយចាប់ផ្តើមបង្កើតតម្លៃ ។ (2024) – រាយការណ៍ថា 65% នៃអង្គការប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ថ្មីជាប្រចាំ ស្ទើរតែទ្វេដងពីឆ្នាំ 2023 ( ស្ថានភាពនៃ AI នៅដើមឆ្នាំ 2024 | McKinsey ) និងពិភាក្សាអំពីកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងកាត់បន្ថយហានិភ័យ ( ស្ថានភាពនៃ AI៖ ការស្ទង់មតិសកល | McKinsey )។

3. Gartner។ លើសពី ChatGPT៖ អនាគតនៃ AI បង្កើតថ្មីសម្រាប់សហគ្រាស ។ (2023) – ព្យាករណ៍ថា នៅត្រឹមឆ្នាំ 2030 90% នៃខ្សែភាពយន្តដ៏ល្បីល្បាញមួយអាចត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ AI ( ករណីប្រើប្រាស់ AI បង្កើតថ្មីសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម និងសហគ្រាស ) និងគូសបញ្ជាក់ពីករណីប្រើប្រាស់ AI បង្កើតថ្មីដូចជាការរចនាឱសថ ( ករណីប្រើប្រាស់ AI បង្កើតថ្មីសម្រាប់ឧស្សាហកម្ម និងសហគ្រាស )។

4. Twipe។ ១២ វិធីដែលអ្នកសារព័ត៌មានប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI នៅក្នុងបន្ទប់ព័ត៌មាន ។ (២០២៤) – ឧទាហរណ៍នៃ AI “Klara” នៅស្ថាប័នព័ត៌មានមួយដែលសរសេរអត្ថបទចំនួន ១១% ដោយមានអ្នកកែសម្រួលជាមនុស្សពិនិត្យមើលខ្លឹមសារ AI ទាំងអស់ ( ១២ វិធីដែលអ្នកសារព័ត៌មានប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI នៅក្នុងបន្ទប់ព័ត៌មាន - Twipe )។

5. ព័ត៌មាន Amazon.com។ Amazon ធ្វើអោយបទពិសោធន៍នៃការវាយតម្លៃរបស់អតិថិជនប្រសើរឡើងជាមួយ AI ។ (2023) – ប្រកាសសេចក្តីសង្ខេបនៃការវាយតម្លៃដែលបង្កើតដោយ AI នៅលើទំព័រផលិតផលដើម្បីជួយអ្នកទិញទំនិញ ( Amazon ធ្វើអោយបទពិសោធន៍នៃការវាយតម្លៃរបស់អតិថិជនប្រសើរឡើងជាមួយ AI )។

6. Zendesk។ ស្ថិតិសេវាកម្មអតិថិជន AI ចំនួន 59 សម្រាប់ឆ្នាំ 2025។ (2023) – បង្ហាញថា អង្គការ CX ជាងពីរភាគបីគិតថា AI ដែលបង្កើតថ្មីនឹងបន្ថែម “ភាពកក់ក្តៅ” នៅក្នុងសេវាកម្ម ( ស្ថិតិសេវាកម្មអតិថិជន AI ចំនួន 59 សម្រាប់ឆ្នាំ 2025 ) និងព្យាករណ៍ពី AI នៅក្នុងអន្តរកម្មរបស់អតិថិជន 100% នៅទីបំផុត ( ស្ថិតិសេវាកម្មអតិថិជន AI ចំនួន 59 សម្រាប់ឆ្នាំ 2025 )។

7. Futurum Research & SAS។ បទពិសោធន៍ឆ្នាំ ២០៣០៖ អនាគតនៃបទពិសោធន៍របស់អតិថិជន ។ (២០១៩) – ការរកឃើញការស្ទង់មតិថា ម៉ាកយីហោរំពឹងថា ការសម្រេចចិត្តប្រហែល ៦៩% ក្នុងអំឡុងពេលនៃការចូលរួមរបស់អតិថិជននឹងត្រូវបានធ្វើឡើងដោយម៉ាស៊ីនឆ្លាតវៃនៅឆ្នាំ ២០៣០ ( ដើម្បីស្រមៃឡើងវិញអំពីការផ្លាស់ប្តូរទៅ CX អ្នកទីផ្សារត្រូវតែធ្វើរឿងទាំង ២ នេះ )។

8. Dataiku។ ករណីប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ថ្មីកំពូលៗក្នុងវិស័យភស្តុភារ ។ (2023) – ពិពណ៌នាអំពីរបៀបដែល GenAI បង្កើនប្រសិទ្ធភាពការផ្ទុក (កាត់បន្ថយទំហំឡានដឹកទំនិញទទេប្រហែល 30%) ( ករណីប្រើប្រាស់ AI ជំនាន់ថ្មីកំពូលៗក្នុងវិស័យភស្តុភារ ) និងបង្ហាញពីហានិភ័យខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ដោយការស្កេនព័ត៌មាន។

9. ទស្សនាវដ្តី Visual Studio។ GitHub Copilot ឈរនៅលំដាប់កំពូលនៃរបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវលើជំនួយការកូដ AI ។ (2024) – សម្មតិកម្មផែនការយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ Gartner៖ នៅត្រឹមឆ្នាំ 2028 អ្នកអភិវឌ្ឍន៍សហគ្រាស 90% នឹងប្រើប្រាស់ជំនួយការកូដ AI (កើនឡើងពី 14% ក្នុងឆ្នាំ 2024) ( GitHub Copilot ឈរនៅលំដាប់កំពូលនៃរបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវលើជំនួយការកូដ AI -- ទស្សនាវដ្តី Visual Studio )។

10. ព័ត៌មាន Bloomberg។ ណែនាំ BloombergGPT ។ (2023) – ព័ត៌មានលម្អិតអំពីគំរូប៉ារ៉ាម៉ែត្រ 50B របស់ Bloomberg ដែលមានគោលបំណងសម្រាប់កិច្ចការហិរញ្ញវត្ថុ ដែលបង្កើតឡើងនៅក្នុង Terminal សម្រាប់ការគាំទ្រសំណួរ និងចម្លើយ និងការវិភាគ ( Generative AI នឹងមកដល់ផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ )។

អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖

🔗 ការងារដែល AI មិនអាចជំនួសបាន – ហើយតើ AI នឹងជំនួសការងារអ្វីខ្លះ?
ទស្សនៈសកលលើទេសភាពការងារដែលកំពុងវិវត្ត ដោយពិនិត្យមើលតួនាទីណាដែលមានសុវត្ថិភាពពីការរំខានដល់ AI និងតួនាទីណាដែលមានហានិភ័យខ្ពស់បំផុត។

🔗 តើ AI អាចទស្សន៍ទាយទីផ្សារភាគហ៊ុនបានទេ?
ការសិក្សាស៊ីជម្រៅអំពីសមត្ថភាព ដែនកំណត់ និងការពិចារណាខាងសីលធម៌នៃការប្រើប្រាស់ AI សម្រាប់ការព្យាករណ៍ទីផ្សារភាគហ៊ុន។

🔗 តើ​បច្ចេកវិទ្យា​បញ្ញា​សិប្បនិម្មិត​ដែល​បង្កើត​ឡើង​អាច​ត្រូវ​បាន​ប្រើប្រាស់​ក្នុង​សន្តិសុខ​តាម​អ៊ីនធឺណិត​យ៉ាង​ដូចម្តេច?
ស្វែងយល់ពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតឡើងវិញកំពុងត្រូវបានអនុវត្តដើម្បីការពារប្រឆាំងនឹងការគំរាមកំហែងតាមអ៊ីនធឺណិត ចាប់ពីការរកឃើញភាពមិនប្រក្រតីរហូតដល់ការធ្វើគំរូគំរាមកំហែង។