အပြန်အလှန် စက်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း - ၂၀၂၅ လမ်းညွှန်

၂၀၂၅ ခုနှစ်တွင် အပြန်အလှန် စက်ကိရိယာများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ရှိမှုတိုးတက်လာခြင်း

အပြန်အလှန် စက်ကိရိယာများကို နားလည်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးမှု

အပြန်အလှန် စက်ကိရိယာများသည် AI သည် နောက်ဆုံးတွင် ရောက်ရှိရမည့် ဦးတည်ရာဖြစ်ပြီး အခြေအနေများ ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ အလိုအလျောက် ဆုံးဖြတ်ချက်များ ချမှတ်ကာ အသွင်ကူးပြောင်းနိုင်သည်။ သို့သော် ဤစနစ်များသည် ပုံမှန်အလိုအလျောက် စနစ်များမဟုတ်ပါ။ ၎င်းတို့သည် စကားပြော၊ စာရေးထားသော စာသားများနှင့် မျက်မှောက်ပုံရိပ်များကိုပါ တစ်ပြိုင်နက် နားလည်နိုင်စေရန် မျိုးစုံသော အာရုံခံနည်းပညာများနှင့် ဖန်တီးထားသော AI စွမ်းရည်များကို ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။ Transformer မော်ဒယ်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော edge computing ပစ္စည်းကိရိယာများ တိုးတက်လာမှုကြောင့် ဤနည်းပညာများသည် အဆင့်မြင့် ဖြစ်ပေါ်လာခဲ့ပါသည်။ Gartner ၏ နောက်ဆုံးရာတွင် ဖော်ပြချက်အရ ဤစနစ်များသည် cloud infrastructure ကိုသာ အားကိုးနေသော စနစ်များထက် 40 ရာခိုင်နှုန်းခန့် မြန်ဆန်စွာ query များကို စီမံနိုင်ပါသည်။ ဤအချက်သည် လုပ်ငန်းများအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိသည်မှာ မူဝါဒအရ ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှုလမ်းကြောင်းများမှ လက်တွေ့ဘဝ အခြေအနေများတွင် အမှန်တကယ် နားလည်မှုရှိပြီး ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များသို့ ပြောင်းလဲလာခြင်းဖြစ်ပါသည်။

၂၀၂၅ တွင် အသုံးပြုမှုကို အရှိန်အဟုန်မြှင့်တင်စေသည့် အဓိက အားလုံး

အဓိက လက်ခံအသုံးပြုမှုကို ဦးဆောင်နေသည့် အချက် သုံးချက်မှာ-

1. မားကက်တာ လိုအပ်မှု : စက်ရုပ်များကို ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုတို့တွင် လူသား၏ ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုကို လျော့နည်းစေရန် ဦးစားပေးသည့် AI ကိရိယာများကို လုပ်ငန်းတို့၏ 78% ရှိပါသည် (IDC 2024)
2. ဟိုက်ဘရစ် ကလောက်စနစ်များ : မိုက်ခရိုဆာဗာများကို ဖြန့်ကျက်ထားသော စနစ်များသည် အရေးကြီးသော အသုံးချမှုများအတွက် အချိန်ကွာဟချက်ကို 50ms အောက်သို့ လျှော့ချပေးပါသည်
3. စည်းမျဉ်းပြောင်းလဲမှုများ : AI စီမံခန့်ခွဲမှု အခြေခံကျင့်ဝတ်များကို ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် အကောင်အထည်ဖော်မှုဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များကို လျော့နည်းစေပြီး အဖွဲ့အစည်းများ၏ 62% သည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော တပ်ဆင်မှု စက်ဝန်းများကို အစီရင်ခံကြပါသည်

၂၀၃၀ အထိ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI ဈေးကွက်တွင် ခန့်မှန်းထားသော နှစ်စဉ် ပျမ်းမျှ တိုးတက်မှုနှုန်း 28.46% သည် စက်ရုပ်များ၏ အသုံးပြုမှုကို ချိန်ညှိနိုင်သည့် စနစ်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို ဆက်လက်ပြုလုပ်နေကြောင်း ဖော်ပြပါသည်

အသုံးချမှုကို ပြောင်းလဲစေသည့် အင်အားအဖြစ် လူသားနှင့် စက်ရုပ် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု

စက်ရုပ်များနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်များကို နည်းပညာပံ့ပိုးမှု၊ စတော့ရှယ်ယာ စီမံခန့်ခွဲမှုတို့တွင် အစောပိုင်းကတည်းက အသုံးပြုခဲ့သည့် ကုမ္ပဏီများသည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းအား ၃၅ ရာခိုင်နှုန်းခန့် တိုးတက်မှုကို တွေ့မြင်နေရပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ X-ray ဓာတ်မှန်များကို AI ကိရိယာများဖြင့် အတူတကွ လုပ်ကိုင်သည့်အခါ မှန်ကန်မှု ၃၀ ရာခိုင်နှုန်းခန့် တိုးတက်လာပြီး ထပ်တလဲလဲ စစ်ဆေးရသည့် အလုပ်များတွင် အချိန်အများကြီး လျော့ကျသွားကြောင်း ဆရာဝန်များက တွေ့ရှိနေကြပါသည်။ ဒီနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ တကယ်မြင်တွေ့နေရသည်မှာ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်ပုံ၏ နည်းလမ်းအသစ်တစ်ခုဖြစ်ပါသည်။ စက်ရုပ်များက ပုံစံများနှင့် ပုံမှန်လုပ်ငန်းစဉ်များကို စိစစ်ရှာဖွေပေးပြီး လူသားများအား ပို၍ကျယ်ပြန့်သော အမြင်ဖြင့် စဉ်းစားနိုင်ရန် လွတ်လပ်စေပါသည်။ လူအများစု (လတ်တလော စစ်တမ်းများအရ လူတဦးချင်းစီတွင် ၈ ဦးခန့်) သည် ဤစနစ်ကို ၎င်းတို့၏ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းကို အစားထိုးခြင်းထက် တိုးတက်အောင် ကူညီပေးသည့် အရာအဖြစ် မြင်တွေ့နေကြပါသည်။

အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်နိုင်သော စက်များကို ဖြစ်နိုင်စေသည့် အဓိကနည်းပညာများ

ဖန်တီးမှု AI: စက်များ၏ အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှုများကို အခြေခံသော စွမ်းအင်

နောက်ဆုံးပေါ် မျိုးစေ့ AI နည်းပညာသည် ကျွန်ုပ်တို့ကြားနေရသည့် စကားလုံးအကြီးစားများနှင့် မဲ့လ်တီမိုဒယ် သင်ယူမှုဟုခေါ်သည့် အရာကြောင့် လူသားများနှင့် ဆင်တူသည့် ထင်ရှားသော ပြောင်းလဲနိုင်မှုကို ပြသသည်။ ဖြစ်ပျက်နေသော ဝန်းကျင်ကို ဤစနစ်များက အမှန်တကယ် ကြည့်ရှုပါသည်။ ၎င်းတို့သည် စာရေးထားသော စကားလုံးများ၊ စကားပြောဆိုမှုများ၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် ဓာတ်ပုံများအပါအဝင် မျိုးစုံသော ထည့်သွင်းမှုများကို စီမံကိုင်တွယ်ပြီးနောက် အများအားဖြင့် သဘာဝကျသည့် တုံ့ပြန်မှုများကို ထုတ်လုပ်ပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် ဤနည်းပညာကို မကြာသေးမီက စားသုံးသူဝန်ဆောင်မှု ဘော့(မ်)များတွင် စမ်းသပ်နေကြသည်။ မကြာသေးမီက လေ့လာမှုတစ်ခုအရ ဤနည်းပညာကို အသုံးပြုပြီးနောက် လုပ်ငန်းများသည် နားလည်မှုလွဲမှားမှု သုံးပုံနှစ်ပုံခန့် ကျဆင်းသွားကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ထို့ပြင် စားသုံးသူများသည် သူတို့၏ ပြဿနာများကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့ပြီး အဆိုပါလေ့လာမှုအရ ၄၀% ပိုမြန်ဆန်ခဲ့သည်။ နောက်ကွယ်တွင် ဤအရာအားလုံးကို ဖြစ်နိုင်စေသည့် အထူးချောက်များမှာ အာရုံကြော စီမံကိုင်တွယ်မှုယူနစ်များ (NPU) သို့မဟုတ် NPU များအတိုအခေါ်ဖြစ်ပါသည်။ ဤဟာ့ဒ်ဝဲ ကွဲပြားခြားနားသော အစိတ်အပိုင်းများသည် တည်နေရာ သို့မဟုတ် ဌာနများစွာတွင် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ချဲ့ထွင်သည့်အခါ အရာရာကို ချောမွေ့စွာ လည်ပတ်စေရန် သေချာစေပါသည်။

အကျိုးသက်ရောက်မှုကို နားလည်နိုင်သော တုံ့ပြန်မှုအတွက် ကိုယ်စားပြု AI နှင့် မျိုးစုံသော စနစ်များ

စက်ရုပ်များ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ ကိုယ်စားပြု AI သည် အသစ်တစ်ခုကို ယူဆောင်လာပါသည်။ ဤစနစ်များသည် လူသားများ၏ အမြဲတမ်း ကြီးကြပ်မှုကို မလိုအပ်ဘဲ ကိုယ်တိုင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ရွေးချယ်မှုများ ပြုလုပ်နိုင်ပါသည်။ LiDAR နည်းပညာ၊ အပူချိန်ကင်မရာများနှင့် အသံအသိအမှတ်ပြုကိရိယာများ အပါအဝင် စံနစ်အမျိုးမျိုးနှင့် တွဲဖက်ပါက ၎င်းတို့သည် လူများကဲ့သို့ပင် ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်ကို နားလည်လာပါသည်။ ဤသို့သော ဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များသည် အရေးပေါ်ကုသရေး ဌာနများတွင် အလုပ်လုပ်ပေးသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့ရပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က Applied AI ဂျာနယ်တွင် ထုတ်ဝေသော သုတေသနအရ ဤကဲ့သို့သော အကောင်အထည်ဖော်မှုများသည် ဆေးကုသရေး စနစ်များတွင် စောင့်ဆိုင်းမှုကို ပျမ်းမျှ ၃၁ ရာခိုင်နှုန်းခန့် လျှော့ချပေးနိုင်ခဲ့ပါသည်။

အစွန်အဖျားတွင် AI - နိမ့်ပါးသော နှောင့်နှေးမှုဖြင့် အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်မှုအတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စီမံခန့်ခွဲမှု

အီးဒ့်ခ်ကွန်ပျူတင်းသည် ကလောင်းလက်တင်စီမှ ဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသော နှေးကွေးမှုကို ကျော်လွှားနိုင်ပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အသုံးချမှုများတွင် တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကို <၁၀ မီလီစက္ကန့်ထက် ပိုမိုတိုစေပါသည်။ ဤစွမ်းရည်သည် အန္တရာယ်ကင်းသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပံ့ပိုးပေးပြီး အလိုအလျောက် ရိုဘော့များကဲ့သို့သော နေရာများတွင် နှောင့်နှေးမှုများက အကာအကွယ်ယူနိုင်သော ပျက်စီးဆုံးရှုံးမှု ၇၄၀,၀၀၀ ဒေါ်လာကျော် ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပါသည် (စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ် အစီရင်ခံစာ၊ ၂၀၂၃)။ ခေတ်မီ edge AI ချစ်ပ်များသည် ယခင်မျိုးဆက်များထက် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု ၅၅% နည်းပြီး ၁၈ TOPS ကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။

AIoT ပေါင်းစပ်ခြင်း- အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်နိုင်သော စက်များကို ဉာဏ်ရည်မြင့် စနစ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်း

AI နှင့် IoT တို့ပေါင်းစပ်လာသည့်အခါ (တစ်ချို့က AIoT ဟုခေါ်သည်) ၊ ရိုးရှင်းသောစက်များကို စနစ်တစ်ခုလုံးတွင် အတူတကွအလုပ်လုပ်နိုင်သည့် ဉာဏ်ရည်တုပစ္စည်းများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် MQTT သို့မဟုတ် OPC UA ကဲ့သို့သော စံပရိုတိုကောលများမှတဆင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းများ ပျက်စီးမည့်အချိန်ကို အမှန်တကယ်မဖြစ်မီကတည်းက အချက်အလက်များကို ဖလှယ်ပြောဆိုကြသည်။ ဖက်တီးရှိ ပစ္စည်းကိရိယာများ ရပ်ဆိုင်းမှုများသည် လွန်ခဲ့သောနှစ်က IoT Analytics ၏ သုတေသနအရ ဤစနစ်များကို အသုံးပြုပြီးနောက် အနီးစပ်ဆုံး 37 ရာခိုင်နှုန်းခန့် ကျဆင်းသွားခဲ့သည်။ အရာရာအားလုံး ချိတ်ဆက်ပုံသည် ကုမ္ပဏီများအား စီးပွားရေးလုံခြုံရေးကို ထိခိုက်စေခြင်းမရှိဘဲ သူတို့၏ ပေးပို့ရေးကွန်ရက်များအကြောင်း ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချမှတ်နိုင်စေပါသည်။

AI အသုံးပြုသည့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်သော စက်များဖြင့် ဝယ်သူအတွေ့အကြုံကို ပြောင်းလဲခြင်း

AI အခြေပြု အပြန်အလှန် စက်များသည် အသုံးပြုသူ၏ လိုအပ်ချက်များနှင့်အတူ ပြောင်းလဲတိုးတက်လာသည့် စိတ်ကူးကိုယ်ကား ထောက်ပံ့မှုများကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်နှင့် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ဗဟိုများတွင် မျက်နှာပြင်တစ်ခုလုံး အမှတ်တံဆိပ် တည်ငြိမ်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားခြင်းဖြင့် အတွေ့အကြုံအသစ်များဖြင့် စားသုံးသူ ပါဝင်မှုကို ပြန်လည်သတ်မှတ်နေပါသည်။

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများတွင် AI အခြေပြု စကားပြောဘော့(မ်)များ

ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအများအပြားသည် ယခင်က လူသားများ၏ ဖြေဆိုမှုများ လိုအပ်ခဲ့သော ရှုပ်ထွေးသည့် မေးခွန်းများကို ကိုင်တွယ်ရန် AI စကားပြောချိန်းတွေ့များကို အသုံးပြုလာကြသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်အတွက် ဝယ်သုံးသူအတွေ့အကြုံ အပြောင်းအလဲများ၏ နောက်ဆုံးရာတွင် ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း ဤအလိုအလျောက်စနစ်များသည် အခြေခံပြဿနာများ၏ သုံးပုံနှစ်ပုံခန့်ကို ကိုယ်ပိုင်အလိုအလျောက် ကိုင်တွယ်နိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိရပါသည်။ ၎င်းတို့သည် စာနာမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဟုခေါ်သော နည်းပညာကို အသုံးပြု၍ စားသုံးသူများ၏ စိတ်ခံစားမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏ အဖြေများကို ချိန်ညှိနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာကို အသုံးပြုသည့် ကုမ္ပဏီကြီးများအနက် အချို့သည် ထင်ရှားသော ရလဒ်များကို ရရှိခဲ့ကြပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် အလှူငွေဘဏ်လုပ်ငန်းတွင် စကားပြော AI စနစ်များကို အသုံးပြုသည့် ဘဏ်များသည် စားသုံးသူများ၏ ကျေနပ်မှုကို သိသိသာသာ မထိခိုက်စေဘဲ ဖုန်းစင်တာစရိတ်များကို သုံးပုံတစ်ပုံခန့် လျှော့ချနိုင်ခဲ့ကြသည်။ ဝန်ထမ်းလိုအပ်ချက်များကို သိသိသာသာ လျှော့ချလိုက်သော်လည်း ကျေနပ်မှုအဆင့်များသည် ၉၄ ရာခိုင်နှုန်းခန့်တွင် မြင့်မားစွာ ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

လေ့လာမှုအစီရင်ခံစာ - အလှူငွေဘဏ်လုပ်ငန်းတွင် ဖန်တီးမှု AI စကားပြောချိန်းတွေ့များ

ဒစ်ဂျစ်တယ်ပလက်ဖောင်းများတွင် မျိုးဆက်သစ် AI ချပ်ဘော့(မ်)များကို အသုံးပြုထားသည့် ငွေကြေးအဖွဲ့အစည်းတစ်ခုသည် သုံးလအတွင်း လူသားအေဂျင့်များသို့ လွှဲပြောင်းမှုကို ၄၁% လျော့နည်းစေခဲ့ပါသည်။ အကောင့်လက်ကျန်၊ ငွေလွှဲမှတ်တမ်းများနှင့် ချေးငွေလျှောက်လွှာများအကြောင်း သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် မေးမြန်းမှုများကို ကိရိယာက ကိုင်တွယ်နိုင်မှုက ယခင်က စည်းမျဉ်းအခြေပြုစနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၂၂% ပိုမြန်သော ဖြေရှင်းနှုန်းကို ရရှိစေခဲ့ပါသည်။

အောင်မြင်မှုကို တိုင်းတာခြင်း - ဖြေရှင်းနှုန်း၊ ပါဝင်ပါဝင်မှုနှင့် အသုံးပြုသူကျေနပ်မှု

AI မောင်းနှင်သော ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံဆိုင်ရာ စီမံကိန်းများကို အကဲဖြတ်ရန် အောက်ပါ မီတား(မ်)သုံးခုသည် အရေးပါပါသည်-

AI ၏ ဒီမိုကရေစီပြုခြင်း - အပြန်အလှန် စက်ကိရိယာများကို အသုံးပြုနိုင်မှုကို ချဲ့ထွင်ခြင်း

အသုံးပြုနိုင်သော AI နှင့် ML ကိရိယာများသည် စက်မှုလုပ်ငန်းအသီးသီးတွင် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုကို မည်သို့မောင်းနှင်နေပုံ

ဖွင့်ထားသော အရင်းအမြစ်များပေါင်းစပ်ထားသည့် ကွန်ရက်ခေါ် အိုင်တီဝန်ဆောင်မှုများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းများအနေဖြင့် စတင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူလာပါသည်။ Bloom Consulting Services (2024) ၏ လုပ်ငန်းအစီရင်ခံစာအရ အလတ်စား ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းများ၏ နှစ်ပိုင်းခန့်မှာ ယခုအခါ ကြိုတင်ကာကွယ်ရေးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများအတွက် စက်သင်ယူမှုကိရိယာများကို အသုံးပြုနေပါသည်။ ၂၀၂၁ ခုနှစ်က ၂၂ ရာခိုင်နှုန်းမှ ယခုအထိ အလွန်ကြီးမားသော တိုးတက်မှုဖြစ်ပါသည်။ ဤနည်းပညာများကို ဆွဲဆောင်မှုရှိစေသည့်အချက်မှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရောဂါရှာဖွေမှုကိရိယာများနှင့် ပေးပို့ရေးကွန်ရက်စီမံခန့်ခွဲမှုတို့ကဲ့သို့သော အရာများအတွက် ဉာဏ်ရည်မြင့်စနစ်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပြီး ကုဒ်ရေးသားမှုအသိပညာကို အနည်းငယ်သာ လိုအပ်စေပါသည်။ အသေးစားမှ အလတ်စားလုပ်ငန်းများအများအပြားသည် ကုန်ကျစရိတ်များသော ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ သို့မဟုတ် ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများကို ငှားရမ်းစရာမလိုဘဲ ဤဖြေရှင်းချက်များကို အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိနေကြပါသည်။

အဓိကပြောင်းလဲမှုများတွင် ပါဝင်သည်

• ကျန်းမာရေး စောင့်ရှောက်မှု : ရောဂါရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ ဆေးခန်းများတွင် စီးပွားဖြစ် ဓာတ်ပုံဆန်းစစ်ခြင်းကို ၉၂% ရောဂါရှာဖွေမှုတိကျမှုဖြင့် အသုံးပြုနေခြင်း
• ကျားလှမ်းရေး : ML ကို အသုံးပြု၍ ရေအသုံးပြုမှုကို ၄၀% လျှော့ချပေးသည့် IoT ဖြင့် စိုက်ပျိုးရေး စောင့်ကြည့်ကိရိယာများ
• လက်လီ : ဝယ်လိုအားကို ခန့်မှန်းပေးသည့် စနစ်ဖြင့် စတော့ချို့တဲ့မှုများကို ၃၄% လျော့နည်းစေသော ဉာဏ်ရည်မြင့် စတော့စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်

၂၀၂၂ ခုနှစ်ကတည်းက AI ဖွံ့ဖြိုးရေး ကုန်ကျစရိတ် ၃၅% ကျဆင်းသွားပြီး နည်းပညာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများမှ သမိုင်းကြောင်းအရ ဖယ်ကြဉ်ခံခဲ့ရသည့် နယ်ပယ်များတွင် အသုံးပြုမှုကို အရှိန်မြှင့်တင်ပေးနေပါသည်။

အန္တရာယ်ကင်းသော ပလက်ဖောင်းများက SMEs များအား အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် စက်များကို အသုံးပြုရန် စွမ်းအားပေးပေးနေခြင်း

အသေးစားနှင့် အလတ်စား စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ (SMEs) သည် အခုအခါ မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ဖန်တီးနိုင်သော ပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြု၍ အပြန်အလှန် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် စက်များ၏ စုစုပေါင်း ၄၁% ကို တပ်ဆင်လျက်ရှိပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို လအတန်ကြာမှ တစ်ပတ်အတွင်းသို့ လျှော့ချပေးပြီး မုန့်ဖုတ်လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် no-code AI ကို အသုံးပြု၍ ၎င်း၏ ပေးပို့ရေး ကွင်းဆက်ကို အလိုအလျောက် စနစ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ကာ သုံးပတ်အတွင်း ၉၈% အတိအကျ မှန်ကန်မှုရရှိခဲ့ပါသည်။

ဦးဆောင်နေသော ပလက်ဖောင်းများက ပေးသော ဝန်ဆောင်မှုများ -

၂၀၂၄ ခုနှစ် စက်မှုလုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုလေ့လာမှုအရ ကိုဒ်မလိုသော AI ပလက်ဖောင်းများကို အသုံးပြုသည့် SME များ၏ 73% သည် ကုမ္ပဏီကြီးများနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်း ပိုမိုတိုးတက်ကြောင်း ဖော်ပြထားပြီး အရင်းအမြစ်နည်းပါးသော လုပ်ငန်းများအနေဖြင့် စက်များကို အခြေအနေအလိုက် အသုံးပြု၍ စိတ်ကြိုက်အတွေ့အကြုံများနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်များကို အသုံးပြုနိုင်စေသည်။

အပြန်အလှန်ဆောင်ရွက်သော စက်များ၏ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် တာဝန်ယူစွာ အသုံးပြုမှု

အဲဒ်ခ်-ဘေ့စ် AI အသုံးပြုမှုများတွင် ဒေတာပုဂ္ဂိုလိကအခွင့်အရေးဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များ

အဲဒ်ခ်ကွန်ပျူတင်းသည် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စီမံဆောင်ရွက်နိုင်စွမ်းကို ဖြစ်စေသော်လည်း ပုဂ္ဂိုလိကအခွင့်အရေး အားနည်းချက်များကို ပိုမိုမြင့်တက်စေသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ် လေ့လာမှုတစ်ခုအရ အဲဒ်ခ်-ဘေ့စ် AI ကို အသုံးပြုသည့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ 68% သည် တိုက်ခိုက်မှုဧရိယာများ ပိုမိုကျယ်ပြန့်လာခြင်းကြောင့် မခွင့်ပြုဘဲ ဒေတာအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများရှိကြောင်း (medRxiv) တွေ့ရှိခဲ့သည်။ လုံခြုံစွာ အသုံးပြုနိုင်ရန် လိုအပ်သည်မှာ –

• အမည်မသိပရိုတိုကောက်များဖြင့် ဒေသတွင်း ဒေတာသိုလှောင်မှု
• ဒေသဆိုင်ရာ ပုဂ္ဂိုလိကအခွင့်အရေး ဥပဒေများနှင့် ကိုက်ညီသော ဒိုင်နမစ် အလျှို့ဝှက်စီးဆင်းမှု
• ပုဂ္ဂိုလိကအခွင့်အရေးကို ထောက်ပံ့ပေးသည့် ML နည်းပညာများကို အသုံးပြု၍ ပုံမှန်စစ်ဆေးမှုများ

စက်မှုလုပ်ငန်း ဦးဆောင်များသည် “ဒီဇိုင်းဖြင့် ပုဂ္ဂိုလိကအခွင့်အရေး” ချဉ်းကပ်မှုများကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြပြီး အဲဒ်ခ်-AI စနစ်များအတွက် zero-trust အဆောက်အအုံများကို 42% မှ အကောင်အထည်ဖော်နေကြသည် (Tegsten 2024)

အေဂျင့်စနစ်များရှိ AI တွင် လွတ်လပ်ခွင့်နှင့် ထိန်းချုပ်မှုကို ဟန်ချက်ညီစေခြင်း

ထိန်းချုပ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ကိုယ်ပိုင်ဆုံးဖြတ်နိုင်သော အေဂျင့် AI သည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်မှု အမြန်နှုန်းကို ၈၉% မြှင့်တင်ပေးသော်လည်း၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ၏ ၅၅% ကျော်မှာ ဆုံးဖြတ်ချက်လမ်းကြောင်းများကို စစ်ဆေးရာတွင် အခက်အခဲများရှိနေပါသည် (Liévin et al. 2024)။ ထိရောက်သော ကာကွယ်စောင့်ရှောက်မှုများတွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်ပါသည်-

• လူသားများ၏ အဆင့်သုံးဆင့် ကြီးကြပ်မှု (ဗျူဟာမြောက်၊ ဗျူဟာရေးရာ၊ လုပ်ငန်းဆောင်တာ)
• စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း ပြောင်းလဲမှုများနှင့်အတူ အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသော အပြုအမူကန့်သတ်မှု ပုံစံများ
• အလိုအလျောက် အဆင့်များကို စောင့်ကြည့်ခြင်းအတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒက်ရှ်ဘုတ်များ

၂၀၂၅ ခုနှစ် AI အုပ်ချုပ်ရေး အစီရင်ခံစာတစ်ခုသည် ပုံမှန်လုပ်ငန်းများတွင် အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခွင့်ကို ခွင့်ပြုသည့်အခါတွင် အရေးကြီးသော ဆုံးဖြတ်ချက်များအပေါ် လူသားများ၏ ငြင်းပယ်ခွင့်ကို ထားရှိရန် အကြံပြုထားပါသည်။

ဖန်တီးမှု AI ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ယူမှုကို သေချာစေခြင်း

ဖန်တီးမှု AI သည် ပုံမှန်လုပ်ငန်းများတွင် ၉၃% တိကျမှုကို ရရှိသော်လည်း ရှုပ်ထွေးသော အခြေအနေများတွင် ရှင်းလင်းပြသနိုင်မှုမှာ ၆၇% သို့ ကျဆင်းသွားပါသည် (Wang et al. 2024)။ ကျင့်ဝတ်နှင့်အညီ AI ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ပေါ်ပေါက်လာသော အကောင်းဆုံး လက်တွေ့ကျသော နည်းလမ်းများတွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်ပါသည်-

• ဘလောက်ခ်ချိန်းဖြင့် စစ်ဆေးနိုင်သော မှတ်တမ်းများမှတစ်ဆင့် ဆုံးဖြတ်ချက်၏ မူလဇစ်မြစ်ကို ခြေရာခံခြင်း
• မော်ဒယ်မှ ထုတ်လုပ်သော ရလဒ်များကို စုံစမ်းစစ်ဆေးသည့် ပါဝင်ပတ်သက်သူ အများအပါအဝင် ကော်မတီများ
• အသုံးပြုသူများအတွက် ရိုးရှင်းသောဘာသာစကားဖြင့်ရှင်းပြထားသည့် အင်တာဖေ့စ်များ

ထုတ်လုပ်သူများသည် စနစ်၏ ရလဒ်များတွင် “ရှင်းလင်းမှုဆိုရှင်းများ” ကို ထည့်သွင်းထားပြီး၊ ရှင်းလင်းမှုသည် ၈၀% ကျော်လွန်သည့်အခါ အသုံးပြုသူများ၏ ၇၈% သည် ယုံကြည်မှုပိုမိုရှိကြောင်း ဖော်ပြထားပါသည်။