AI သည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုတွင် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးသနည်း။ 

လူတွေဟာ ထုတ်လုပ်မှုမှာ AI ကိုကြားတဲ့အခါ၊ သူတို့ဟာ အပြည့်အဝ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ၊ မီးပြတ်တဲ့ စက်ရုံတွေရဲ့ ရူပါရုံတွေကို မကြာခဏ ခုန်တက်ကြပါတယ်။ ၎င်းသည် တောက်ပြောင်သောပန်းတိုင်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ယနေ့ခေတ်ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း၏ တကယ့်အစစ်အမှန် ကြမ်းတမ်းသောအလုပ်မဟုတ်ပေ။ စစ်မှန်သောအကျိုးသက်ရောက်မှုသည် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို ဖြတ်တောက်ခြင်းနှင့် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်များကို ဖရိုဖရဲဖြစ်စေသော နေ့စဉ်ကြိတ်ခွဲမှုတွင် ဝှက်ထားလေ့ရှိသည်။ စီးပွားရေးအရရော ပတ်ဝန်းကျင်အတွက်ပါ ကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် ကျွန်ုပ်တို့ အမြဲမရှိခဲ့သော အသေးစိတ်မြင်နိုင်စွမ်းကို ပေးဆောင်သည့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးရှိသော စနစ်များအကြောင်း စက်ရုပ်များလွှဲပြောင်းရယူခြင်းအကြောင်းနှင့် ပို၍နည်းပါးပါသည်။ AI နှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှုကြား ချိတ်ဆက်မှုသည် အလိုအလျောက်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်သည့်အရာကို တိုင်းတာရန်နှင့် ထိန်းချုပ်ရန်အတွက် တမင်ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သည်။

Hype ကိုကျော်လွန်သည်- စွမ်းအင်သည် ပထမဆုံး နယ်ခြားဖြစ်သည်။

စွမ်းအင်၊ တိုက်ရိုက်ကုန်ကျစရိတ်နှင့် ကာဗွန်ခြေရာခံပစ္စည်းဖြင့် စတင်ကြပါစို့။ နှစ်ပေါင်းများစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စီစဉ်ထားသော ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် ကျယ်ပြန့်သော လေဖြတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ထိရောက်မှု အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များအပေါ် မှီခိုအားထားခဲ့သည်။ game-changer သည် အာရုံခံကိရိယာများကို မြှုပ်နှံထားပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော စွမ်းအင်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် AI ကို အသုံးပြုနေသည်။ စက်ပိတ်ရုံနဲ့တင် မပြောပါဘူး။ ၎င်းသည် ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းတစ်ခုလုံး၏ ဒိုင်းနမစ်ဝန်ကို နားလည်ခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ AI မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အအေးခံစနစ်များလည်ပတ်နေချိန်တွင် တိကျသောတံဆိပ်တုံးနှိပ်ခြင်းဖြင့် ပါဝါတစ်ဟုန်ထိုးတက်လာသည်ကို သင်ယူနိုင်သည် ။ ထုတ်လုပ်မှုအချိန်ဇယားများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့်၊ ဖိအားအများအပြားမှ တပြိုင်နက်တည်း အထွတ်အထိပ်ဆွဲခြင်းများကို ရှောင်ရှားရန်၊ ဖြတ်သန်းစီးဆင်းမှုကို မထိခိုက်စေဘဲ စွမ်းအင်မျဉ်းကွေးကို ပြားချပ်ချပ်ဖြစ်စေရန် အတွဲများကြားတွင် အသေးစားနှောင့်နှေးမှုများကို အကြံပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သီအိုရီမဟုတ်၊ ပမာဏအားဖြင့် ကြီးမားသော အတုပြုလုပ်နိုင်သော စက်ရုံတစ်ခုတွင် စွမ်းအင်ငွေတောင်းခံလွှာမှ 8-12% ကို ရိတ်ထားသည်ကို ကျွန်ုပ်တွေ့မြင်ခဲ့ရသည်။

ခက်ခဲသောအပိုင်းမှာ ဒေတာအရည်အသွေးဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်လျှင် စက်၊ ဓာတ်အားခွဲရုံနှင့် ဇယားကွက်မှ အသေးစိတ်၊ အချိန်စီးရီးဒေတာ လိုအပ်ပါသည်။ အစောပိုင်းတွင် မအောင်မြင်သော ပရောဂျက်တစ်ခုသည် တိကျသောဓာတ်ငွေ့စီးဆင်းမှုမီတာမပါဘဲ အပူကုသမှုမီးဖိုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကြိုးစားခြင်းဖြစ်သည်။ AI မော်ဒယ်သည် အခြေခံအားဖြင့် မှန်းဆထားပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်မှုများသည် အစိတ်အပိုင်းများ၏ သတ္တုဗေဒဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိများကို ထိခိုက်စေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခက်ခဲသောနည်းလမ်းကို လေ့လာသင်ယူခဲ့သည်- သင်တိကျစွာတိုင်းတာ၍မရသောအရာကို သင်မစီမံနိုင်ပါ။ AI သည် အာရုံခံအားသွင်းနိုင်သလောက်သာ ကောင်းမွန်ပါသည်။

၎င်းသည် သိမ်မွေ့သောအချက်ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်- AI သည် ပိုမိုလေးနက်သော ကိရိယာတန်ဆာပလာများကို မကြာခဏ မျှတစေသည်။ AI အတွက် ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲသော ကိစ္စတစ်ခုပြုလုပ်ရန်၊ ပိုမိုကောင်းမွန်သော တိုင်းတာခြင်းအတွက် ဦးစွာရင်းနှီးမြုပ်နှံပါ။ အဲဒါ သီလသံသရာ။ သင့်တွင် ထိုဒေတာစီးကြောင်းကို ရရှိသည်နှင့်တစ်ပြိုင်နက်၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းမှ ဆေးညွှန်းလုပ်ဆောင်ချက်သို့ သင်ရွှေ့နိုင်သည်—နယူးမက်တစ်ကွန်ရက်ရှိ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ တောင်းဆိုမှုအပေါ်အခြေခံ၍ ကွန်ပရက်ဆာဖိအားသတ်မှတ်မှတ်များကို အလိုအလျောက်ချိန်ညှိခြင်း၊ အဆိုးဆုံးအခြေအနေအတွက် အမြဲတမ်းသတ်မှတ်ထားသည့်အရာ၊ စွမ်းအင်များစွာကို ဖြုန်းတီးသည့်အရာတစ်ခုဖြစ်သည်။

အမှိုက်စစ်ပွဲ- အမှိုက်ပုံများမှ ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာများအထိ

ပစ္စည်းများ စွန့်ပစ်ခြင်းသည် ငွေကြေးနှင့် ပတ်ဝန်းကျင် ဆုံးရှုံးမှု သက်သက်ဖြစ်သည်။ ချည်သားထုတ်လုပ်ရေးတွင် ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီတစ်ခုတွင် သဘောကျသည်။ Handan Zitai Fastener ထုတ်လုပ်မှုကုမ္ပဏီလီမိတက်။ တရုတ်နိုင်ငံ၏ အဓိက စံချိန်စံညွှန်း အစိတ်အပိုင်း ထုတ်လုပ်မှု အခြေစိုက် စခန်းတွင် တည်ရှိပြီး သမားရိုးကျ ချဉ်းကပ်မှုတွင် ထုတ်လုပ်မှု အပြီး စစ်ဆေးခြင်း ပါ၀င်သည်- အစုလိုက် ပြုလုပ်သည်၊ အချို့ကို နမူနာ ယူကာ ချို့ယွင်းချက်များ တွေ့ရှိပါက အများအပြားကို ဖျက်သိမ်းခြင်း သို့မဟုတ် ပြန်လည် လုပ်ဆောင်ခြင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ အဲဒါ မယုံနိုင်လောက်အောင် ဖြုန်းတီးတယ်။

အချိန်နှင့်တပြေးညီ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းအတွက် ကွန်ပျူတာအမြင်သည် ယခုအခါတွင် ဇယားကွက်များဖြစ်သည်။ သို့သော် AI ကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ အသုံးပြုခြင်းသည် အမှိုက်များကို ပထမနေရာမှ ဖန်တီးခြင်းမှ ကာကွယ်ရန် လုပ်ငန်းစဉ် ကန့်သတ်ချက်များ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။ အအေးခံခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်—ဝါယာကြိုးအချင်း၊ အပူချိန်၊ စက်အမြန်နှုန်း၊ သေဆုံးဝတ်ဆင်ခြင်း—မော်ဒယ်တစ်ခုသို့ ဖြည့်စွက်ခြင်းဖြင့်၊ တစ်ပိုင်းတည်းမပြုလုပ်မီ ခေါင်းကွဲအက်ခြင်း သို့မဟုတ် အတိုင်းအတာ မှားယွင်းမှုများ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ကျွန်ုပ်တို့ ခန့်မှန်းနိုင်ပါသည်။ ထို့နောက် စနစ်သည် ချိန်ညှိမှုများကို အကြံပြုနိုင်သည်၊ ပြောနိုင်သည်၊ ဖြာထွက်သည့် အပူချိန် အနည်းငယ် တိုးလာခြင်း သို့မဟုတ် အစာကျွေးမှုနှုန်းကို လျှော့ချပေးနိုင်သည်။

bolt ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းအတွက် ဒစ်ဂျစ်တယ်အရိပ် (အပြည့်အဝဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာ၏ ရိုးရှင်းသောဗားရှင်း) ကို တည်ဆောက်ခဲ့သည့် ပရောဂျက်တစ်ခုကို သတိရမိသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ တံတိုင်းကိုဖြတ်ပြီးနောက် လက်ကျန်ဝါယာကြိုးကို ချုံ့လိုက်ခြင်းအား လျှော့ချရန်ဖြစ်သည်။ မှာယူမှုအစုစုနှင့် စက်ကန့်သတ်ချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် AI အချိန်ဇယားဆွဲစနစ်သည် ဝါယာကြိုးကွိုင်များကို ပိုမိုပြည့်စုံစွာအသုံးပြုရန် အမိန့်များကို စီတန်းစေပြီး အမှိုက်ကို ပျမ်းမျှ 3.2% မှ 1.7% အောက်သို့ လျှော့ချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သေးငယ်သော်လည်း နှစ်စဉ် သံမဏိတန်ချိန်ထောင်ပေါင်းများစွာတွင် ကုန်ကြမ်းစုဆောင်းမှုနှင့် သံမဏိထုတ်လုပ်မှုမှ ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှု ဆက်စပ်မှုမှာ များပြားလှသည်။ Yongnian ခရိုင်ကဲ့သို့ အချက်အချာကျသော ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ထုထည်မြင့်မားသော ထုတ်လုပ်မှုဖြင့် ယင်းကဲ့သို့ အသေးစိပ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်မှုများမှ ကြီးမားစွာ ရရှိနိုင်ပုံကို သင်မြင်နိုင်သည်။

Supply Chain Resilience နှင့် Carbon Footprint

ဤနေရာတွင် ရှုပ်ထွေးလာသည်။ ရေရှည်တည်တံ့သော ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်သည် အစိမ်းရောင်ပေးသွင်းသူအား ရွေးချယ်ခြင်းအတွက်သာ မဟုတ်ပါ။ အရေးပေါ်၊ ကာဗွန်အထူထပ်သော လေကြောင်းသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးကို ရှောင်ရှားရန် ထိရောက်မှုနှင့် ခံနိုင်ရည်ရှိမှုတို့ဖြစ်သည်။ AI မောင်းနှင်သော ၀ယ်လိုအား ခန့်မှန်းချက်သည် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ ထုတ်လုပ်မှုကို ချောမွေ့စေပြီး၊ အချိန်ပိုလိုအပ်မှုကို လျှော့ချခြင်း (မကြာခဏ ဆိုလိုသည်မှာ ထိရောက်မှုနည်းသော၊ စွမ်းအင်သုံးသော လည်ပတ်မှုများကို ဆိုလိုသည်) နှင့် အထိတ်တလန့် အမိန့်ပေးခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူတစ်ဦးအတွက် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်မှုဖြင့် ဆင့်ပွားထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်အန္တရာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ စနစ်သည် ရာသီဥတု၊ ဆိပ်ကမ်းပိတ်ဆို့မှုနှင့် ပံ့ပိုးပေးသည့် ဒေသ စွမ်းအင်ရောနှောမှုကိုပင် စောင့်ကြည့်ခဲ့သည် (ဥပမာ၊ ၎င်းတို့၏ ဇယားကွက်သည် ကျောက်မီးသွေးပေါ်တွင် လည်ပတ်နေသည် သို့မဟုတ် ယနေ့ခေတ်တွင် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲ အသုံးပြုနိုင်ပါသလား။) အချိန်ဇယားများခွင့်ပြုထားသောအခါတွင် ပိုမိုနှေးကွေးသော်လည်း ထုတ်လွှတ်မှုနည်းသော ပင်လယ်ရေကြောင်းကုန်စည်ပို့ဆောင်မှုသို့ လမ်းကြောင်းပြောင်းခြင်း၊ သို့မဟုတ် ပုံမှန် 85% အစား 98% ပမာဏအထိ ကွန်တိန်နာဖြည့်ရန် ဝန်များကို ပေါင်းစည်းရန် အကြံပြုထားသည်။ ဟိ ရေစဉ်မခံခြင်း ဤနေရာတွင် အမြတ်သည် သွယ်ဝိုက်သော်လည်း အားကောင်းသည်- ၎င်းသည် နေ့စဉ် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များတွင် ကာဗွန်ထိရောက်မှုကို ထည့်သွင်းထားသည်။

ဤနေရာတွင် ကျရှုံးမှုမုဒ်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကို လျှော့ချရန် အလွန်စိမ်းလန်းသော်လည်း စွမ်းရည်ကန့်သတ်ထားသော ပေးသွင်းသူတစ်ခုတည်းကို အမြဲအသုံးပြုရန် အကြံပြုထားသည်။ နောက်ဆုံးတွင် ဖြစ်ပျက်ခဲ့သော၊ အကောင်းဆုံးသော ပေးသွင်းသူ အများအပြားကို အပြိုင်အဆိုင် ခိုင်းစေသည့် ပိတ်ပစ်မှု အန္တရာယ်အတွက် ၎င်းသည် ထည့်သွင်းရန် ပျက်ကွက်ခဲ့သည်။ သင်ခန်းစာမှာ AI ၏ ရည်မှန်းချက်လုပ်ငန်းဆောင်တာတွင် ခိုင်ခံ့မှုကန့်သတ်ချက်များဖြင့် ဟန်ချက်ညီညီဖြစ်ရမည်ဟူသော သင်ခန်းစာဖြစ်သည်။ ကာဗွန်ကို လျှော့ချရုံနဲ့ မရပါဘူး။ အန္တရာယ်ကို စီမံခန့်ခွဲရမယ်။

လူ့ဒြပ်စင်- ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကို တိုးမြှင့်ထားသည်။

ဒါက အရေးကြီးတယ်။ AI သည် စက်ရုံကို မလည်ပတ်ပါ။ လူတွေလုပ်တယ်။ ကျွန်တော်တွေ့ဖူးသမျှ အထိရောက်ဆုံး အကောင်အထည်ဖော်မှုများမှာ AI သည် အကြံပေးအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့်နေရာဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကွဲလွဲချက်တစ်ခုကို အလံပြသည်- Line 3 ရှိ ယူနစ်တစ်ခုလျှင် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုသည် လက်ရှိထုတ်ကုန်ရောနှောမှုအတွက် စံသတ်မှတ်ချက်အထက် 18% ဖြစ်သည်။ ဖြစ်နိုင်ချေ အကြောင်းအရင်း- Conveyor Motor B-12 တွင် ဝက်ဝံများ ယိုယွင်းလာခြင်း၊ ခန့်မှန်းချေ ထိရောက်မှု ဆုံးရှုံးမှု 22%။ ၎င်းသည် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုအဖွဲ့အား ရှင်းလင်းသောရေရှည်တည်တံ့မှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့်အတူ ပစ်မှတ်ထားသော၊ ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ရမည့်တာဝန်ကို ပေးသည်။

ဒါက ယဉ်ကျေးမှုကို ပြောင်းလဲစေတယ်။ ရေရှည်တည်တံ့မှုသည် ထုတ်လုပ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်မှ သီးခြား KPI ဖြစ်ခြင်းကို ရပ်တန့်စေသည်။ ကြမ်းပြင်မန်နေဂျာသည် အပိုင်းအစများ သက်သာသောနှုန်းထားများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် ကောင်းမွန်သောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအတွက် စွမ်းအင်နှင့် ကုန်ကြမ်းအသုံးပြုမှုကိုလည်း လျော့နည်းစေကြောင်း မြင်သောအခါ ပန်းတိုင်များသည် ချိန်ညှိပေးသည်။ AI က လူတွေကို လေ့ကျင့်ပေးတယ်။ ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေခြင်းမော်ဒယ်အတွက် ဒေတာတံဆိပ်တပ်ရန်အတွက် အရည်အသွေးအင်ဂျင်နီယာများသည် ချို့ယွင်းမှုမုဒ်များကို နက်နက်နဲနဲခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည်။ မော်ဒယ်ကို အသုံးမပြုမီတွင် ဤလုပ်ငန်းစဉ်ကိုယ်တိုင်က လုပ်ငန်းစဉ်တိုးတက်မှုများဆီသို့ ဦးတည်သွားလေ့ရှိသည်။

ခုခံခြင်းသည် သဘာဝဖြစ်သည်။ မှန်ကန်သော black box အကြံပြုချက်များကို ကြောက်ရွံ့မှု ရှိပါသည်။ ထို့ကြောင့် ရှင်းပြနိုင်မှုသည် အဓိကဖြစ်သည်။ အကယ်၍ စနစ်က မီးဖိုအပူချိန်ကို 15°C လျှော့ချသည်ဟုဆိုပါက၊ ၎င်းသည် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုကိုလည်း ပေးဆောင်ရပါမည်- သမိုင်းအချက်အလက်များက ဤအပူချိန်နိမ့်ချိန်တွင် ကန့်သတ်ဘောင်များ X နှင့် Y ဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါက သဘာဝဓာတ်ငွေ့သုံးစွဲမှု 8% လျော့နည်းကာ ထပ်တူမာကျောမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ၎င်းသည် ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ပြီး AI ကို ရေရှည်တည်တံ့ရန်အတွက် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်သည့်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။ ကုန်ထုတ်လုပ်မှု.

ရှေ့ကိုမျှော်ကြည့်ခြင်း- ပေါင်းစည်းမှုစိန်ခေါ်မှု

အနာဂတ်သည် စွမ်းအင် သို့မဟုတ် အရည်အသွေးအတွက် သီးခြား AI အပလီကေးရှင်းများတွင် မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် များစွာသော၊ တစ်ခါတစ်ရံ ပြိုင်ဆိုင်မှု၊ ရည်မှန်းချက်များ- ဖြတ်သန်းမှု၊ အထွက်နှုန်း၊ စွမ်းအင်အသုံးပြုမှု၊ ကိရိယာဝတ်ဆင်မှု၊ နှင့် ကာဗွန်ခြေရာကို ဟန်ချက်ညီအောင် ပေါင်းစပ်ထားသော လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ၎င်းသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လူသားတွက်ချက်မှုထက် ရည်မှန်းချက်များစွာ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းပြဿနာဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖောက်သည်မှာယူမှုကိုခံယူပြီး ရေရှည်တည်တံ့ဆုံးထုတ်လုပ်မှုလမ်းကြောင်းကို ဒိုင်နကျကျဆုံးဖြတ်သည့်စနစ်များကို စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ယခု စက်ရုံ၏ ဆိုလာ ခင်းကျင်းမှုအသစ်မှ ပါဝါရှိသော အဟောင်း၊ ပိုနှေးသော လိုင်းပေါ်တွင် ဤချည်နှောင်ခြင်းကို ပြုလုပ်သင့်သလား သို့မဟုတ် ဂရစ်ပါဝါသုံးထားသော်လည်း ပိုနည်းသော အပိုင်းအစနှုန်း နည်းပါးသော ပိုမြန်သော လိုင်းသစ်တွင် ပြုလုပ်သင့်ပါသလား။ AI သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော အပိုင်းအစများတွင် ထည့်သွင်းထားသော ကာဗွန်အပါအဝင် အသားတင်ကာဗွန်သက်ရောက်မှုကို တွက်ချက်နိုင်ပြီး အမှန်တကယ် အကောင်းဆုံးလမ်းကြောင်းကို အကြံပြုနိုင်သည်။ ဒါက နောက်တစ်ဆင့်တွေးတာပါ။

နောက်ဆုံးအခက်အခဲမှာ ဘဝစက်ဝန်းအကဲဖြတ်ခြင်း ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်သည်။ အစစ်အမှန် မြှင့်တင်ပါ။ ကုန်ထုတ်လုပ်ငန်းတွင် AI သည် ပစ္စည်းများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များ၏ ဘဝသံသရာသက်ရောက်မှု အပြည့်အဝအပေါ် ဒေတာရယူသည့်အခါ ရေရှည်တည်တံ့ခိုင်မြဲမှုဆီသို့ ရောက်ရှိလာမည်ဖြစ်သည်။ သွပ်ပြားနှင့် ပိုလီမာအပေါ်ယံအလွှာအသစ်ကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ်သက်သက်မဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည် ဓာတုဗေဒအသုံးပြုမှု၊ တာရှည်ခံမှုနှင့် သက်တမ်းကုန်ဆုံးချိန် ပြန်လည်အသုံးပြုမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့ မရောက်ရှိသေးသော်လည်း အခြေခံအလုပ်များ—ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ကိရိယာတန်ဆာပလာများရယူခြင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ထိန်းချုပ်မှုအောက်တွင်—သည် အနာဂတ်ကို ဖြစ်နိုင်ချေရှိစေသည်။ ၎င်းသည် တစ်ကြိမ်လျှင် သေးငယ်ပြီး ဖြုန်းတီးသော ပြဿနာတစ်ခုကို ဖြေရှင်းရန် ရှည်လျားပြီး ညစ်ညမ်းသော လမ်းဖြစ်သည်။