(SeaPRwire) – အတုဥာဏ်ရည် (AI) က ကမ္ဘာကို တကယ်ဘယ်လိုသက်ရောက်မှုရှိမလဲဆိုတာ နားလည်ချင်ရင် ကုဒ်ရေးခြင်း၊ ဥပဒေ သို့မဟုတ် ဘဏ္ဍာရေးကဏ္ဍကို မကြည့်ပါနဲ့။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဏ္ဍကို ကြည့်ပါ။ ဒါဟာ AI ရဲ့ အခက်ခဲဆုံးစမ်းသပ်မှုနေရာပဲဖြစ်ပါတယ်။ ထူထဲသော စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းအလွှာများ၊ အသက်သေအသက်ရှင်အခြေအနေများ၊ ရှုပ်ထွေးသောဇီဝဗေဒနှင့် လူသားဆန်မှု၊ စာနာမှုဆိုင်ရာ အနှစ်သာရတို့ကို စက်တစ်ခုက အတုခိုးနိုင်မယ်လို့ လူအများစုက နောက်ဆုံးထင်မှတ်ထားကြမယ့် အရာတွေပါဝင်နေပါတယ်။
လွန်ခဲ့တဲ့ ဆယ်စုနှစ်နီးပါးက၊ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံပညာရှင်နှင့် နိုဘယ်ဆုရှင် (AI ၏ “ ဖခင်” အဖြစ် လူသိများသူ) က ဆေးရုံများဟာ ဓာတ်မှန်ဆရာဝန်တွေကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးတာ ရပ်သင့်တယ်လို့ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခဲ့ပါတယ်။ အကြောင်းက ငါးနှစ်အတွင်း AI က ဒီအလုပ်ကို ပိုကောင်းကောင်းလုပ်နိုင်လာမယ်လို့ ယူဆခဲ့လို့ပါ။ နှစ်ပေါင်း ၁၀ နီးပါးကြာပြီးနောက်မှာတော့ ဓာတ်မှန်ဆရာဝန်တွေဟာ အရင်ကထက် ပိုများလာပါတယ်။ ၁၉၉၅ ခုနှစ်မှ ၂၀၂၄ ခုနှစ်အတွင်း FDA ခွင့်ပြုချက်ရရှိခဲ့တဲ့ အတုဥာဏ်ရည်နှင့် စက်သင်ယူမှု ကိရိယာပေါင်း ၇၂၃ ခုဟာ ဓာတ်မှန်ပညာဆိုင်ရာ ကိရိယာတွေဖြစ်ပါတယ်။ စက်တွေ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာတယ်။ လူတွေကတော့ ထွက်မသွားကြပါဘူး။
ကျွန်တော်က ဒီအကြောင်းကို မကြာသေးခင်က Hinton နဲ့ ဆွေးနွေးမေးမြန်းတဲ့အခါ သူဟာ နောက်ဆုတ်မယ့်အစား ချက်ချင်းပဲ အမြင်သစ်တစ်ခု ပြန်လည်ပုံဖော်လိုက်ပါတယ်။ သူမှားယွင်းစွာ အကဲဖြတ်မိတာက နည်းပညာမဟုတ်ဘူးလို့ သူကပြောပါတယ်။ စီးပွားရေးပဲဖြစ်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။
“ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဟာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိတဲ့ ဈေးကွက်တစ်ခုပါ” လို့ သူက ကျွန်တော့်ကို ပြောပါတယ်။ “ ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းတစ်ယောက်ကို အလုပ်ကို ဆယ်ဆပိုလုပ်စေခွင့်ပေးလိုက်ရင်၊ ကျွန်တော်တို့အားလုံး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ဆယ်ဆပိုရလာမှာပါ။ အထူးသဖြင့် သက်ကြီးရွယ်အိုတွေဟာ ၎င်းရဲ့ မကုန်မခမ်းနိုင်တဲ့ ပမာဏကို စုပ်ယူနိုင်ပါတယ်။”
အခြေခံမေးခွန်း— “ AI က ဆရာဝန်တွေကို အစားထိုးနိုင်မလား?” ဆိုတာဟာ မှားယွင်းတဲ့မေးခွန်းဖြစ်ကြောင်း ထွက်ပေါ်လာပါတယ်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် လိုအပ်ချက်ဟာ ထိရောက်စွာ အနန္တပမာဏဖြစ်နေပါတယ်။ ဖတ်ရှုရမယ့် နောက်ထပ် ဓာတ်မှန်ရိုက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွေ၊ ဘယ်သူမှကြည့်ရှုဖို့ အချိန်မရှိလို့ ရောဂါမရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်တဲ့ နောက်ထပ်အခြေအနေတွေ အမြဲရှိနေပါတယ်။ AI ဟာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လုပ်သားအင်အားကို လျှော့ချမှာမဟုတ်ပါဘူး။ ဘယ်လောက်များများ ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ခြင်းမရှိတဲ့ လိုအပ်ချက်တွေ အမြဲတမ်းရှိနေခဲ့တယ်ဆိုတာကို ထုတ်ဖော်ပြသွားမှာဖြစ်ပါတယ်။
AI က ဆရာဝန်တွေထက် သာလွန်သွားတဲ့အခါနှင့် ကျရှုံးတဲ့အခါ
အချို့သော အခြေအနေတွေမှာ AI ဟာ ဆရာဝန်တွေထက် သာလွန်နေပြီဖြစ်ပါတယ်။ နှလုံးအထူးကုနှင့် သုတေသီ Eric Topol က AI စနစ်များ သီးသန့်အလုပ်လုပ်တာနဲ့ AI ကို ကိရိယာအဖြစ် အသုံးပြုခွင့်ရှိသူတွေကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်တဲ့ လေ့လာမှုတစ်ခုကို ညွှန်ပြခဲ့ပါတယ်။ “ ဒီနှစ်ခုပေါင်းစပ်မှုကပဲ နိုင်မယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်တုန်းပါ” လို့ Topol က ကျွန်တော့်ကို ပြောပါတယ်။ “ ဒါပေမယ့် ၂၀၁၉ ခုနှစ်ကလောက် ယုံကြည်မှုမရှိတော့ဘူးပေါ့။”
AI တစ်ခုတည်းက ဘာကြောင့် တစ်ခါတစ်ရံမှာ AI အကူအညီသုံးတဲ့ လူသားထက် သာလွန်နိုင်တာလဲ။ တစ်ချက်ကတော့ သုတေသီတွေက “ အလိုအလျောက်စနစ် လစ်လျူရှုမှု” လို့ခေါ်တဲ့ အကြောင်းရင်းပါ။ ဆရာဝန်တွေဟာ သူတို့ရဲ့ ကနဦးရောဂါရှာဖွေမှုအပေါ် မှီတွယ်နေပြီး စနစ်က အခြားရွေးချယ်စရာတစ်ခုကို အကြံပြုလာရင်တောင် ချိန်ညှိဖို့ ပျက်ကွက်တတ်ကြပါတယ်။ နောက်တစ်ချက်ကတော့ ကျွန်တော်တို့ဟာ ဒီကိရိယာတွေနဲ့ ထိရောက်စွာ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နည်းကို ရိုးရိုးသားသား မသင်ယူရသေးတာပါပဲ။
သက်သေအထောက်အထားအားလုံးက စက်ကို မထောက်ခံပါဘူး။ ထုတ်ဝေခဲ့တဲ့ ကျပန်းထိန်းချုပ်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုမှာ၊ နှလုံးအထူးကု နှင့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တွေဟာ သံသယရှိတဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ နှလုံးရောဂါအမျိုးအစားတွေပါဝင်တဲ့ နှလုံးရောဂါအခြေအနေတွေမှာ AI စနစ်တစ်ခုကို စမ်းသပ်ခဲ့ကြပါတယ်။ ဒါဟာ အတွေ့အကြုံရှိတဲ့ ဆရာဝန်တွေတောင် ခက်ခဲတဲ့ ရောဂါရှာဖွေမှုတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။
“ အထူးကုဆရာဝန်တွေဟာ ရှားပါးနေပါတယ်” လို့ သူက ပြောပါတယ်။ “ AI က ယေဘုယျဆရာဝန်တွေကို အထူးကုတွေလို တွေးခေါ်နိုင်အောင် ကူညီနိုင်မလား?”
သူတို့ ကူညီနိုင်ပါတယ်။ AI ကူညီထားတဲ့ ယေဘုယျနှလုံးအထူးကုတွေဟာ အထူးကုပြန်လည်သုံးသပ်သူတွေ နှစ်သက်တဲ့ အကဲဖြတ်ချက်တွေကို ထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့ပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအရေးပါတဲ့ အမှားတွေ ပိုနည်းပါးခဲ့ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် AI ရဲ့တုံ့ပြန်ချက်များ၏ ၆.၅% မှာ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအရေးပါတဲ့ စိတ်ကူးယဉ်အချက်အလက်တွေ (hallucinations) ပါဝင်နေခဲ့ပါတယ်။
ဒီတွေ့ရှိချက်ကို အသုံးဝင်စေတာက နောက်ပိုင်းဖြစ်ပျက်ခဲ့တာပါပဲ။ “ လူသားနှလုံးအထူးကုက AI မော်ဒယ်ကို ‘echo စစ်ဆေးမှုမှာ ventricle ထူနေတယ်ဆိုတာ သေချာလား’ လို့ မေးမြန်းတဲ့အခါ AI က သူ့ဟာသူ ပြင်ဆင်လာပါတယ်။” စက်က သူမှားနေတယ်ဆိုတာ ဘယ်သူမှ မမေးမချင်း မသိခဲ့ပါဘူး။
ဤအတိတ်ကိုတတိယပါတီအကြောင်းအရာပေးသူမှ ပံ့ပိုးပေးသည်။ SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) သည် မည်သည့်အာမခံချက် သို့မဟုတ် ကြေညာချက်ကိုလည်း မရှိပါ။
အမျိုးအစား: ထူးခြားသတင်း, နေ့စဉ်သတင်း
SeaPRwire သည် ကုမ္ပဏီများနှင့်အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းသတင်းလွှာထုတ်ပြန်ခြင်း ဝန်ဆောင်မှုများကိုပံ့ပိုးပေးပြီး ၆,၅၀၀ ကျော်မီဒီယာစာရင်းများ၊ ၈၆,၀၀၀ ကျော်စာရေးသူများနှင့် သတင်းဌာနများ၊ ၃၅၀ သန်းကျော်၏ desktop နှင့် app မိုဘိုင်းသုံးစွဲသူများအထိ ဝန်ဆောင်မှုများပေးပါသည်။ SeaPRwire သည် အင်္ဂလိပ်၊ ဂျပန်၊ အင်္ဂါလိပ်၊ ကိုရီးယား၊ ပြင်သစ်၊ ရုရှား၊ အင်ဒိုနီးရှား၊ မလေးရှား၊ ဗီယက်နမ်၊ တရုတ်နှင့်အခြားဘာသာစကားများတွင် သတင်းလွှာထုတ်ပြန်ရန် အထောက်အကူပြုပါသည်။
သတိပေးလက္ခဏာတွေလည်း ရှိပါတယ်။ မကြာသေးခင်က လအတွင်းမှာပဲ Topol က မှတ်ချက်ပြုခဲ့သလို၊ စာတမ်းတစ်စောင်က ChatGPT ရဲ့ အဆင့်မြင့်ဆုံးမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အရေးပေါ်အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်း (triage) ကို အကဲဖြတ်ခဲ့ပါတ