AI သည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုတွင် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို မည်သို့မြှင့်တင်ပေးသနည်း။ 

ထုတ်လုပ်မှုတွင် AI ကိုလူများကကြားသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် တောက်ပြောင်သော်လည်း အနည်းငယ်လွဲမှားသောစံနမူနာဖြစ်သည့် အပြည့်အဝကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ၊ မီးများထွက်သည့်စက်ရုံများဆီသို့ မကြာခဏ ခုန်ဆင်းသွားကြသည်။ ရေရှည်တည်တံ့မှုအပေါ် အမှန်တကယ် ပြင်းထန်သော အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် လူသားများကို အစားထိုးရန် မဟုတ်ပါ။ လည်ပတ်မှုကုန်ကျစရိတ်အဖြစ် ကျွန်ုပ်တို့အစဉ်အလာလက်ခံထားသည့် မထိရောက်မှုများအပေါ် ကျွန်ုပ်တို့၏မြင်နိုင်စွမ်းနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တိုးမြှင့်ခြင်းအကြောင်းဖြစ်သည်။ AI သည် ၎င်း၏တန်ဖိုးအရှိဆုံးအခန်းကဏ္ဍကို ရှာဖွေတွေ့ရှိသည့် စဉ်ဆက်မပြတ်၊ မမြင်နိုင်သော စွမ်းအင်များ၊ ကုန်ကြမ်းသုံးစွဲမှု အလွန်အကျွံသုံးစွဲမှုနှင့် တားဆီးနိုင်သော စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများထဲတွင် ရှိနေပါသည်။ စက်ရုံကြမ်းပြင်များကို လမ်းလျှောက်ခြင်းဖြင့် ပုံဖော်ထားသော ကျွန်ုပ်၏ကိုယ်ပိုင်အမြင်မှာ မြှင့်တင်မှုသည် ကြီးကျယ်သောဖြေရှင်းချက်တစ်ခုမှ မဟုတ်ဘဲ လက်တွေ့ကျသော၊ ဒေတာမောင်းနှင်သည့် စွက်ဖက်မှုများမှ လက်ရှိလုပ်ငန်းစဉ်များအထိ တွန်းအားပေးလာခြင်းဖြစ်သည်။ ပန်းတိုင်သည် ပြီးပြည့်စုံခြင်းမဟုတ်သော်လည်း တိုင်းတာနိုင်သော၊ ထပ်ခါထပ်ခါ တိုးတက်မှု- အောက်ခြေလိုင်းနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ခြေရာကို ထည့်သွင်းရေတွက်နိုင်သည်။

Hype ကိုကျော်လွန်ခြင်း- အမှိုက်စီးကြောင်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။

အစမှတ်သည် မြင်နိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။ ဆယ်စုနှစ်များစွာကြာ တည်တံ့ခိုင်မြဲရေး ကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုများသည် လိုအပ်သည်ဖြစ်စေ လိုအပ်သည်ဖြစ်စေ မလိုအပ်သည်ဖြစ်စေ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရန် အချိန်ဇယားဆွဲထားခြင်း၊ သမိုင်းဝင်ပျမ်းမျှနှုန်းထားများပေါ်အခြေခံ၍ အစုလိုက်အပြုံလိုက် မှာယူမှုများ၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုအား ပုံသေအပိုအဖြစ် သတ်မှတ်ထားသည်။ မင်းကြိုက်တဲ့ အဓိက ကစားသမားတွေနဲ့ တွေ့တဲ့ မတူဘဲ ချိတ်ဆွဲထုတ်လုပ်တဲ့ စက်ရုံမှာ ပရောဂျက်တစ်ခုကို ပြန်သတိရမိတယ်။ Handan Zitai Fastener ထုတ်လုပ်မှုကုမ္ပဏီလီမိတက်။ တရုတ်နိုင်ငံ၏ စံချိန်စံညွှန်း အစိတ်အပိုင်း ထုတ်လုပ်မှု၏ အချက်အချာဖြစ်သော Yongnian တွင် ဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့၏စိန်ခေါ်မှုမှာ သာမာန်တစ်ခုဖြစ်သည်- သံမဏိဝိုင်ယာအကြမ်းသုံးစွဲမှုမှာ သိသိသာသာကွဲလွဲမှုဖြစ်ပြီး မြင့်မားသောခွန်အားဗလများတစ်သုတ်လျှင် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် သတ္တုအညစ်အကြေးများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ယူဆချက်ကတော့ စက်တွေ လည်ပတ်နေတဲ့ ပုံစံပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အအေးမိသော ခေါင်းစီးများနှင့် ချည်ကြိတ်စက်များပေါ်တွင် အတော်လေးရိုးရှင်းသော စက်အမြင်နှင့် အာရုံခံကိရိယာများကို ဖြန့်ကျက်ထားသည်။ AI ၏အလုပ်သည် စက်ကိုထိန်းချုပ်ရန်မဟုတ်ဘဲ ထောင်ပေါင်းများစွာသောဒေတာအချက်များ—ပတ်ဝန်းကျင်အပူချိန်၊ ဝါယာကြိုးအစာအမြန်နှုန်း၊ သေဆုံးသည့်အညွှန်းကိန်းများ၊ ချောဆီဖိအား—အပိုင်းတစ်ခုစီ၏နောက်ဆုံးယူနစ်အလေးချိန်နှင့် အရည်အသွေးတို့နှင့် ဆက်စပ်ရန်ဖြစ်သည်။ ရက်သတ္တပတ်များအတွင်း၊ ပုံစံသည် ထွက်ပေါ်လာသည်- ဝိုင်ယာဖိဒ်ယန္တရားတွင် တိကျသော၊ သိမ်မွေ့သောအတက်အကျ၊ အဆိုင်းအပြောင်းအလဲများအတွင်း ပိုမိုဆိုးရွားလာကာ တသမတ်တည်း စားသုံးမှုလွန်ကဲမှု 1.8% ကို ဖြစ်စေသည်။ ဤသည်မှာ မည်သူတစ်ဦးတစ်ယောက်မှ အမှားအယွင်းမရှိ၊ ကီလိုဂရမ်တိုင်းအတွက် လျှို့ဝှက်အခွန်ဆောင်ထား သည်။

ပြုပြင်မှုမှာ AI မဟုတ်ပါ။ ပြုပြင်မှုသည် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ချိန်ညှိမှုနှင့် အော်ပရေတာ၏ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ AI သည် ရောဂါရှာဖွေမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤသည်မှာ ပထမအဆင့် မြှင့်တင်မှုဖြစ်သည်- ဒဿနပန်းတိုင်တစ်ခုမှ ရေရှည်တည်တံ့မှုကို တိကျသော၊ အရေအတွက်တွက်ချက်နိုင်သော အင်ဂျင်နီယာပြဿနာတစ်ခုအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့မှ အကြောင်းအရာကို သိမ်းဆည်းသင့်ရာမှ ကျွန်ုပ်တို့သည် Y အကြောင်းကြောင့် အမှတ် X တွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ပစ္စည်း 1.8% ဆုံးရှုံးသွားခြင်းသို့ လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။

စွမ်းအင်- ပုံသေကုန်ကျစရိတ်မှ Dynamic Variable သို့

စွမ်းအင်စီမံခန့်ခွဲမှုသည် အနိမ့်ပိုင်းအသီးများ ပေါများသည့် အခြားဧရိယာဖြစ်သည်။ ထုတ်လုပ်သူအများအပြား၊ အထူးသဖြင့် အပူကုသခြင်း သို့မဟုတ် လျှပ်စစ်ပလပ်ခြင်းကဲ့သို့သော စွမ်းအင်သုံး လုပ်ငန်းစဉ်များတွင်— Handan တစ်ဝိုက်ရှိ တွယ်ကပ်စက်မှုလုပ်ငန်းအစုအဝေးတွင် အဖြစ်များသော- ဓာတ်အားကို monolithic ငွေစက္ကူအဖြစ် သဘောထားကြသည်။ ၎င်းတို့သည် စျေးအသက်သာဆုံးအကောက်ခွန်ပြတင်းပေါက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ပုံသေအချိန်ဇယားများပေါ်တွင် မလိုအပ်သော ကွန်ပရက်ဆာများ သို့မဟုတ် မီးဖိုအတွင်း အပူပေးစက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် မကြာခဏဆိုသလို ကန့်သတ်ချက်ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းအင်စောင့်ကြည့်ရေးစနစ်ဖြင့် AI-မောင်းနှင်သော ကြိုတင်ခန့်မှန်းဝန်ချိန်ညှိမှုကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းသည် အသုံးဝင်မှုနှုန်းအချိန်ဇယားကို ကြည့်ရုံသာမဟုတ်ပေ။ ၎င်းသည် မီးဖိုတစ်ခုစီ၏ အပူဓာတ်မတည်ငြိမ်မှု၊ ပလတ်စတစ်လိုင်းများမှ အမှန်တကယ် ဝယ်လိုအား အချက်ပြမှုများနှင့် ဒေသဆိုင်ရာ စွမ်းအင်ရောနှောမှုဒေတာအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေသတွင်း ဂရစ်ကာဗွန်ပြင်းအားကိုပင် ခန့်မှန်းခဲ့သည်။ ထို့နောက် စနစ်သည် အကြံပြုနိုင်သည်—နှင့် နောက်ပိုင်းတွင်—မစိုးရိမ်ရသော လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် မိုက်ခရိုနှောင့်နှေးများ သို့မဟုတ် အရှိန်မြှင့်မှုများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေသတွင်း ကာဗွန်ခြေရာကောက်မှု အမြင့်ဆုံးဖြစ်ချိန်တွင် ဒေသတွင်း ကာဗွန်ခြေရာကောက်မှု အမြင့်ဆုံးအချိန်ကာလကို ရှောင်ရှားရန်၊ ဖောင်ဖျက်မှုလွန်သည့် တန်းစီမှုတွင် ချည်နှောင်ထားသော အသုတ်များကို ကိုင်ဆောင်ထားရန် အကြံပြုနိုင်သည်။ ၎င်းသည် တည်ငြိမ်သောအချိန်ဇယားများကို ဘယ်တော့မှမရနိုင်သည့်နည်းဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာစေသော ကာဗွန်လျှော့ချရေးနှင့် ချိန်ညှိပေးသည်။ ချွေတာမှုသည် တစ်နာရီအတွင်း သိသိသာသာကြီးမဟုတ်သော်လည်း၊ လေးပုံတစ်ပုံကျော်၊ အမြင့်ဆုံးဝယ်လိုအားအတွက် အခကြေးငွေများ လျော့ချခြင်းနှင့် ဆက်စပ်ကာဗွန်ခြေရာကို သိသာစွာသိသာစေသည်။ ၎င်းသည် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုကို နောက်ခံပုံတစ်ခုမဟုတ်ဘဲ တက်ကြွသော၊ တုံ့ပြန်မှုမပြောင်းလဲနိုင်သောပုံစံဖြစ်စေသည်။

လူ့ပတ်ဝန်းကျင် အကျပ်ရိုက်မှု

ဤနေရာ၌ သင်သည် လက်တွေ့ကျသော တံပိုးကို ထိမိသည် ။ အကောင်းဆုံးမော်ဒယ်က အတွဲလိုက်ကို နှောင့်နှေးစေတယ်လို့ ပြောနိုင်ပေမယ့် ကြမ်းပြင်မန်နေဂျာမှာ ညနေ ၄ နာရီမှာ ထရပ်ကားတစ်စီး ရောက်လာပါတယ်။ သန့်ရှင်းသော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆိုင်ရာ လက်တွေ့ဘဝနှင့် ထိပ်တိုက်တွေ့နိုင်သည်။ လိုက်လျောညီထွေမှုနှုန်း မက်ထရစ်တွင် ကျွန်ုပ်တွေ့မြင်ခဲ့ရသည့် အအောင်မြင်ဆုံး အကောင်အထည်ဖော်မှုများ။ AI သည် အဆိုပြုသည်၊ လူသားသည် စွန့်ပစ်သည်နှင့် စနစ်သည် အစားထိုးမှုများမှ သင်ယူသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ၊ ပို့ဆောင်မှုအချိန်ဇယားများသည် မပြောင်းလဲနိုင်သော ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း စနစ်ကမြင်ပါက၊ ၎င်းသည် အစောပိုင်းတွင် ထည့်သွင်းတွက်ချက်ခြင်းစတင်သည်။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း၊ သိမ်းပိုက်ခြင်းမဟုတ်ပါ။ ဤရှုပ်ထွေးသော၊ ထပ်ခါတလဲလဲ ချိန်ညှိခြင်းသည် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ ပရောဂျက်များကို လက်တွေ့ကမ္ဘာမှ ကိရိယာများနှင့် ပိုင်းခြားထားသည်။

ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်း- အရင်းအမြစ်ထိရောက်မှု၏ အုတ်မြစ်

ဤအရာသည် ရင့်ကျက်မှုအရှိဆုံး အက်ပ်ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သော်လည်း ၎င်း၏ တည်တံ့နိုင်မှု ရှုထောင့်သည် တစ်ခါတစ်ရံတွင် အားနည်းနေပါသည်။ အချိန်ကုန်တာကို ရှောင်ဖို့သက်သက် မဟုတ်ပါဘူး။ မြန်နှုန်းမြင့်ဝါယာကြိုးဆွဲစက်တွင် ဝက်ဝံသည် ပျက်သွားရုံမျှမက၊ ၎င်းသည် ပထမဦးစွာ ပွတ်တိုက်မှုကို တိုးလာစေပြီး ရက်သတ္တပတ်များအတွင်း စွမ်းအင်ဆွဲငင်အားကို မြှင့်တင်ပေးသည်။ အနည်းငယ်မှားယွင်းနေသောသေဆုံးမှုသည် လျှပ်တစ်ပြက်မျှသာမဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် မျက်နှာပြင်ခွဲအနာအဆာများ၏ ရာခိုင်နှုန်းကို မြင့်တက်လာစေပြီး ၎င်းတို့တွင် စွမ်းအင်အပြည့်နှင့် ပစ္စည်းရင်းနှီးမြှုပ်နှံပြီးနောက် အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများ ပျက်ကွက်သည့် အစိတ်အပိုင်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

တုန်ခါမှု၊ အသံပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် အပူပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုတို့ကို အသုံးပြု၍ စီစဉ်ထားသည့်အခြေအနေမှ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုသို့ ရွှေ့ခြင်းဖြင့် AI မော်ဒယ်များသည် နှေးကွေးပြီး ဖြုန်းတီးမှုဖြစ်စဉ်များကို တားဆီးပေးသည်။ မော်ဒယ်သည် ၎င်း၏လျှပ်စစ်လက်မှတ်တွင် သိမ်မွေ့သောပြောင်းလဲမှုအပေါ် အခြေခံ၍ အာရုံစူးစိုက်မှုအတွက် ကွန်ပရက်ဆာကို အလံပြသည့်ကိစ္စတစ်ခုကို သတိရမိသည်။ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုမှတ်တမ်းတွင် စံတိုင်းတာမှုအားလုံးက ကောင်းမွန်ကြောင်း ပြသထားသည်။ စစ်ဆေးပြီးနောက်၊ သေးငယ်သောအဆို့ရှင်သည် စတင်ကပ်နေသဖြင့် ယူနစ်သည် ဖိအားကိုထိန်းထားရန် 7% ပိုမိုအလုပ်လုပ်ရစေသည်။ နောက်ထပ်သုံးလကြာအောင် ပျက်သွားမည့် ပြဿနာအတွက် နာရီတိုင်း လျှပ်စစ်မီးသည် 7% ပိုနေပါသည်။

ဤနေရာတွင် ရေရှည်တည်တံ့နိုင်မှု အကျိုးကျေးဇူးမှာ နှစ်ဆဖြစ်သည်- ၎င်းသည် စက်ကိရိယာများကို ပျက်စီးစေခြင်းဖြင့် စွမ်းအင်အလဟဿကို ထိန်းပေးပြီး အရင်းအနှီးပစ္စည်းကိုယ်တိုင်၏ စုစုပေါင်းဝန်ဆောင်မှုသက်တမ်းကို သက်တမ်းတိုးစေကာ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် စက်ကို အစားထိုးခြင်းအတွက် ပတ်ဝန်းကျင်ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချပေးသည်။ ၎င်းသည် ကျိုးသွားသည့်တိုင်အောင် လုပ်ဆောင်သည့် အရာတစ်ခုအဖြစ် ကုသခြင်းမှ ထိရောက်မှုအဆက်မပြတ် ထိန်းသိမ်းထားရမည့် စနစ်တစ်ခုအဖြစ် ကုသခြင်းဆီသို့ လေးနက်သော အပြောင်းအလဲတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်နှင့် ဒီဇိုင်း- အထက်စီးကြောင်း လွှမ်းမိုးမှု

သြဇာက စက်ရုံတံခါးကို ကျော်လွန်ပြီး လွှမ်းမိုးသွားသည်။ ဘေဂျင်း-ကွမ်ကျိုးမီးရထားကဲ့သို့ အဓိကသယ်ယူပို့ဆောင်ရေးသွေးကြောများအနီးရှိ Zitai Fasteners ကဲ့သို့သော ထုတ်လုပ်သူတစ်ဦးအတွက် AI သည် ရေရှည်တည်တံ့မှုအတွက် ထိုအားသာချက်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ယခုအခါ အဆင့်မြင့်စီမံကိန်းစနစ်များသည် ကုန်ကျစရိတ်နှင့် အချိန်သာမကဘဲ မတူညီသော သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးမုဒ်များနှင့် လမ်းကြောင်းများ၏ ကာဗွန်ခြေရာကို ပုံဖော်နိုင်သည်၊ ပိုမိုစိမ်းလန်းသော်လည်း နှေးကွေးသော ပို့ဆောင်မှုရွေးချယ်စရာများနှင့် ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းအဆင့်များကို ချိန်ညှိပေးနိုင်သည်။

ပိုမိုသိမ်မွေ့စွာ၊ ဖောက်သည်များနှင့် ပူးပေါင်းအသုံးပြုသည့် မျိုးဆက်သစ်ဒီဇိုင်း အယ်လဂိုရီသမ်များသည် အစိတ်အပိုင်းအလိုက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အကြံပြုနိုင်သည်။ ဒီဇိုင်းအနည်းငယ်ပြောင်းလဲပါက ကွင်းကွင်းသည် ပစ္စည်းကို လျှော့သုံးနိုင်ပါသလား။ ထုတ်လုပ်မှုဘောင်များကို ချိန်ညှိထားလျှင် စွမ်းအင်နိမ့်ကျသော ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်ဖြင့် ကွဲပြားခြားနားသော သံမဏိအဆင့်သည် လုံလောက်နိုင်ပါသလား။ ဤနေရာတွင် AI သည် ရေရှည်တည်တံ့သော ဒီဇိုင်း-ထုတ်လုပ်သည့် စကားဝိုင်းများအတွက် အထောက်အကူအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်၊၊ ထုတ်လုပ်မှုအမှာစာမတင်မီတွင် ပစ္စည်းနှင့် စွမ်းအင်ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တန်ဖိုးကွင်းဆက်တွင် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို ရေလမ်းကြောင်းပေါ်သို့ ရွေ့လျားစေသည်။

ထိမိ၍လဲစရာများနှင့် လက်တွေ့ကျသောမျှော်လင့်ချက်များ

အားလုံးက ချောချောမွေ့မွေ့နဲ့ မကူးတတ်သေးဘူး။ ကျွန်ုပ်မျက်မြင်တွေ့ခဲ့ရသည့် အကြီးမားဆုံးသော ကျရှုံးမှုမုဒ်မှာ သမုဒ္ဒရာအဖျားခတ်ခြင်းဖြစ်သည်- ပြီးပြည့်စုံသော၊ အပင်ကျယ်ပြန့်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်အမြွှာကို နေ့စဥ်တည်ဆောက်ရန် ကြိုးစားခြင်းဖြစ်သည်။ ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံများ ပြိုပျက်သွားကာ မော်ဒယ်များသည် ရှုပ်ထွေးလွန်းပြီး ပရောဂျက်သည် ၎င်း၏ကိုယ်ပိုင်အလေးချိန်အောက်တွင် သေဆုံးသွားသည်။ အောင်မြင်မှုသည် ပစ္စည်းအလွန်အကျွံသုံးစွဲမှုနမူနာကဲ့သို့ နာကျင်စရာကောင်းသော စွန့်ပစ်ပစ္စည်းများကို ရွေးချယ်ပြီး ဖြေရှင်းခြင်းမှရရှိခြင်းဖြစ်သည်။ တန်ဖိုးကို သက်သေပြပါ၊ ထို့နောက် အတိုင်းအတာကို တိုင်းတာပါ။

နောက်ပြဿနာတစ်ခုက ဒေတာအရည်အသွေး။ ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းဟောင်းတွင်၊ မတူညီသော PLC များနှင့် လက်စွဲမှတ်တမ်းများမှ သန့်ရှင်းပြီး အချိန်-တစ်ပြိုင်တည်း ဒေတာရယူခြင်းသည် ကြီးမားသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင်၊ ကနဦးပရောဂျက်၏ 80% သည် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာပိုက်လိုင်းကို တည်ဆောက်နေပါသည်။ သင်သည် ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ ခုခံမှုကိုလည်း ရင်ဆိုင်နေရသည်။ AI ၏အကြံပြုချက်သည် စွမ်းအင်ချွေတာသော်လည်း အော်ပရေတာအတွက် ခြေလှမ်းတစ်ခုထပ်ထည့်ပါက၊ ၎င်းတို့၏အလုပ်ပိုမိုလွယ်ကူစေရန် သို့မဟုတ် ရေရှည်တွင် ပိုမိုကိုက်ညီမှုဖြစ်စေသည်ဟု ဘောင်ခတ်မထားပါက ၎င်းကို လျစ်လျူရှုမည်ဖြစ်သည်။

ဒါဆို AI က ရေရှည်တည်တံ့မှုကို အမှန်တကယ် မြှင့်တင်ပေးမှာလား။ ၎င်းသည် မှော်တုတ်မဟုတ်ပါ။ ၎င်းသည် မှန်ဘီလူးနှင့် မညှာမတာဂဏန်းတွက်စက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့နှင့်အတူ နေထိုင်ရန် သင်ယူခဲ့သည့် လျှို့ဝှက်ထားသော တန်ဖိုးကြီးသော ထိရောက်မှု မရှိခြင်း—အပိုကီလိုဝပ်နာရီ၊ သံမဏိဂရမ် ဖြုန်းတီးမှု၊ စက်တစ်ခု၏ နှေးကွေးသော ပျက်စီးယိုယွင်းမှုတို့ကို အလင်းပေးသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို မျှတအောင်ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်သောအထောက်အထားများကို ပံ့ပိုးပေးပြီး အရာခပ်သိမ်း၏ပတ်ဝန်းကျင်ခြေရာကို စုစည်းကျုံ့သွားစေသည့် ပိုမိုထက်မြက်ပြီး အသိဥာဏ်ရှိသော ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေရန် လူသားများအား ခွန်အားပေးစေပါသည်။ မြှင့်တင်မှုသည် စုစည်းမှု၊ ထပ်ခါထပ်ခါဖြစ်ပြီး လေးနက်လက်တွေ့ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဘုတ်ခန်းရှိ အစီရင်ခံစာမှ ရေရှည်တည်တံ့သော ကုန်ထုတ်လုပ်မှု၏ ရည်မှန်းချက်ကို ဆိုင်ကြမ်းပြင်တွင် နေ့စဉ်အလေ့အကျင့်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။