Google DeepMind သည် AI မော်ဒယ်များကို နျူလက်နက်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်ဆိုသည်ကို အကဲဖြတ်ရန် Google DeepMind သည် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာထုတ်ဝေမှု Data Center Dynamics နှင့် Futurism မှ ယခုအပတ်အတွင်း ဖော်ပြထားသော အလုပ်အကိုင်စာရင်းများအရ သိရသည်။

Google ၏ အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းလုပ်ငန်းဝဘ်ဆိုက်တွင် တင်ထားသော စာရင်းများသည် DeepMind ၏ တာဝန်ယူမှုရှိသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအဖွဲ့အစည်းတွင် ပါ၀င်သော ဓာတု၊ ဇီဝဗေဒ၊ ဓာတ်ရောင်ခြည်သင့်မှု၊ နျူကလီးယားနှင့် အထွက်နှုန်းမြင့်မားသော ဖောက်ခွဲရေးပစ္စည်းများ (CBRNE) အဖွဲ့အတွက် အရည်အချင်းပြည့်မီသော ရူပဗေဒပညာရှင်များနှင့် အဏုမြူအင်ဂျင်နီယာများကို ရှာဖွေနေပါသည်။ For more context on this story, see our ongoing AI news.

##အလုပ်တကယ်တောင်းဆိုတာဘာလဲ

အနိမ့်ဆုံးဘားသည် မတ်စောက်သည်။ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများသည် ပလာစမာရူပဗေဒ သို့မဟုတ် နျူကလီးယားအင်ဂျင်နီယာ— သို့မဟုတ် "ညီမျှသောလက်တွေ့အတွေ့အကြုံ" ကဲ့သို့သော နယ်ပယ်တစ်ခုတွင် PhD ရရှိရန် လိုအပ်သည် — နှင့် အမေရိကန်အစိုးရဓာတ်ခွဲခန်းတစ်ခုနှင့် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းမှတ်တမ်းနှင့် သိုလှောင်မှုသိုလှောင်မှု၊ မပြန့်ပွားရေး၊ လက်နက်ထိန်းချုပ်မှု သို့မဟုတ် ခြိမ်းခြောက်မှုလျှော့ချရေးအပါအဝင် မူဝါဒနယ်ပယ်များနှင့် ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်မှုတို့ လိုအပ်သည်။

ဦးစားပေး အရည်အချင်းများ သည် AI ဘေးကင်းရေး အတွေ့အကြုံ၊ ကွန်ပြူတာ ပုံစံထုတ်ခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှု၊ အဓိက လေဆာ အသုံးပြုသူ စက်ရုံများတွင် အလုပ်လုပ်သည့် အချိန်များနှင့် "လက်နက် ခေါင်းစဉ်များအတွက် ခွဲခြားမထားသော နှင့် ပို့ကုန်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်မှု မရှိသော သိပ္ပံပရောစီ နှစ်ခုကို တီထွင်ခြင်းဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်မှု မရှိသော ဘေးကင်းရေး အကဲဖြတ်ချက်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်မှု" ဖြစ်သည်။

လျော်ကြေးပေးခြင်းသည် အထူးကုလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ Google သည် လစာအကွာအဝေး $174,000 မှ $252,000 ရှိပြီး ထိပ်ဆုံးတွင် 15% ဘောနပ်စ်များ ပါဝင်သည်။

AI Lab သည် အဘယ်ကြောင့် လက်နက်ကျွမ်းကျင်သူများ လိုအပ်သနည်း။

အဓိကတာဝန်မှာ နျူကလီးယားနယ်မြေရှိ နယ်ခြား AI မော်ဒယ်များ၏ ဘေးကင်းမှုကို အကဲဖြတ်ခြင်းဖြစ်သည်။ စာရင်းတွင် "ပွန်းပဲ့မှု၊ ပေါင်းစပ်မှု၊ နှင့် သာမိုနျူကလီးယားလက်နက်များ ပြန့်ပွားမှု၊ ဓါတ်ရောင်ခြည် ဟိုက်ဒရိုဒိုင်းနမစ်၊ သံလိုက်ဟိုက်ဒရိုဒိုင်းနမစ် စသည်တို့ကို ခွဲခြား၍မရသော နှင့် ပို့ကုန်ထိန်းချုပ်မှုမဟုတ်သော ပုံစံဖြင့် အကဲဖြတ်သည့် အလုပ်အဖြစ် ဖော်ပြထားပါသည်။"

အလုပ်ရာထူးမှ ဘာသာစကားမှ ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း- DeepMind သည် ၎င်း၏ မော်ဒယ်များသည် နျူကလီးယားလက်နက်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသော အကူအညီများ ပေးစွမ်းနိုင်ခြင်း ရှိ၊မရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်သော ကျွမ်းကျင်သူများကို အလိုရှိသည် — နှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းမရှိဘဲ ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် အမျိုးအစားခွဲခြားမှုမျဉ်းများကို ဖြတ်ကျော်ကာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည် ။ "dual use science proxies" ကို ကိုးကားချက်တွင် မော်ဒယ်သည် လက်နက်နှင့် သက်ဆိုင်သည့် မေးခွန်းများကို မဖြေသင့်သော ဓါတ်ရောင်ခြည် hydrodynamics ကဲ့သို့သော ကပ်လျက် သိပ္ပံဆိုင်ရာ ပြဿနာများဖြစ်သည့် ဓါတ်ရောင်ခြည် hydrodynamics ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော စမ်းသပ်မှုများကို အကြံပြုထားသည်။

စာရင်းတွင်ဖော်ပြထားသော ရူပဗေဒဒိုမိန်းများသည် မထင်သလိုမဟုတ်ပေ။ Radiation hydrodynamics နှင့် magnetohydrodynamics တို့သည် နူကလီးယားလက်နက် ရူပဗေဒနှင့် သက်ဆိုင်သည့် လွန်ကဲသော အခြေအနေများအောက်တွင် စွမ်းအင်နှင့် ပလာစမာ ပြုမူပုံတို့ကို ဖော်ပြသည်၊ ၎င်းသည် ၎င်းတို့သည် အကဲဆတ်သည့် အကြောင်းအရာများအဖြစ် နှစ်ဆဖြစ်လာရခြင်းဖြစ်သည်- တိကျစွာပြောရလျှင် အဆိုပါနယ်ပယ်များတွင် အရည်အချင်းသည် ထိပ်ဖူးဒီဇိုင်းအတွက် အခြေခံဖြစ်သည်၊ သို့သော် အရင်းခံသိပ္ပံကို ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် နက္ခတ္တဗေဒဆိုင်ရာ သုတေသနများတွင်လည်း ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း ထုတ်ဝေထားပါသည်။ ထိုကဲ့သို့သော "proxies" များအနီးရှိ အကဲဖြတ်မေးခွန်းများကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် ဘေးကင်းရေးအဖွဲ့များကို အကဲဖြတ်ခြင်းမပြုဘဲ ထိုနယ်နိမိတ်အသိပညာကို မော်ဒယ်တစ်ခုမှ ပြန့်ပွားမှုအန္တရာယ်ဖြစ်လာခြင်းရှိမရှိ တိုင်းတာနိုင်စေပါသည်။

စာရင်းကို Futurism ၏ဖတ်ရှုခြင်းမှာ တုံးတိတိဖြစ်သည်- Google ၏ ထိပ်တန်း AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းသည် ၎င်း၏မော်ဒယ်များသည် နောက်ဆုံးတွင် မှန်ကန်သောနျူကလီးယားအကြောင်းအရာဖြင့် မေးခွန်းထုတ်ခံရရန် မျှော်လင့်ထားပြီး ယင်းအပြုအမူကို ဖမ်းဆုပ်ရန် လိုအပ်သောကျွမ်းကျင်မှုကို ငှားရမ်းထားကြောင်း အကြံပြုထားသည်။ ထိုဘောင်များသည် မှန်းဆချက်ဖြစ်သည် — ငှားရမ်းခြင်းတွန်းအားပေးမှုသည် ကြိုတင်ပြင်ဆင်မှုကိုပြသသည်၊ လက်ရှိမော်ဒယ်များသည် အရေးယူနိုင်သောလက်နက်လမ်းညွှန်များထုတ်လုပ်နိုင်သည်ဟူသော အထောက်အထားမဟုတ်ပေ — သို့သော် ကျွမ်းကျင်သူလိုအပ်ချက်များ၏အတိုင်းအတာပမာဏသည် ဓာတ်ခွဲခန်းမှ အဖြစ်အပျက်အား မည်မျှအလေးအနက်ထားလုပ်ဆောင်သည်ကို အလေးပေးဖော်ပြသည်။

ပိုမိုကြီးမားသောဘေးကင်းရေးတည်ဆောက်မှု၏အစိတ်အပိုင်း

ငှားရမ်းမှုသည် နှစ်ပေါင်းများစွာ နယ်နိမိတ် ဓာတ်ခွဲခန်းနယ်ပယ်ကို သတ်မှတ်ပေးထားသည့် ပုံစံနှင့် ကိုက်ညီသည်- AI ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်ရန် ပညာရပ်ဆိုင်ရာ စည်းကမ်းများတစ်လျှောက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကို စုဆောင်းနေပါသည်။ မော်ဒယ်သင်တန်းအတွက် ဘာသာရပ်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်စစ်ဆေးသူများ၏တပ်များအဖြစ် စတင်ခဲ့ရာတွင် CBRN သည် အထိခိုက်မခံနိုင်ဆုံးသောအဖွဲ့များထဲတွင် ကပ်ဘေးအန္တရာယ်ကျရောက်နိုင်သည့် ဒိုမိန်းများအတွက် သီးသန့်အကဲဖြတ်ရေးအဖွဲ့များအဖြစ် တိုးလာခဲ့သည်။

DeepMind ၏ကိုယ်ပိုင်ခေါင်းဆောင်မှုမှာ နှိုးဆော်သံကို လူသိရှင်ကြား အသံပေးခဲ့သည်။ ပြီးခဲ့သည့် သီတင်းပတ်က ဓာတ်ခွဲခန်း၏ ခေါင်းဆောင်ပိုင်းမှ AI ဖြင့် အသုံးပြုထားသည့် ဟက်ကာ ကြိုးပမ်းမှုများကို ပိုမိုကြီးမားသော လုံခြုံရေးအန္တရာယ်များကို ကြိုတင်သတိပေးချက်အဖြစ် သဘောထားသင့်ကြောင်း Reuters သတင်းတွင် ဖော်ပြထားသည်။ CBRN အကဲဖြတ်အဖွဲ့ကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် ထိုပြောဆိုမှု၏ လည်ပတ်မှုပုံစံဖြစ်သည်။

Google ၏ AI လုပ်ဆောင်ချက်များတွင် ဖွဲ့စည်းပုံပြောင်းလဲမှုကာလတစ်ခုအတွင်း တွန်းအားပေးမှုလည်း ရောက်ရှိလာပါသည်။ ဩဂုတ်လတွင် ကုမ္ပဏီသည် ၎င်း၏ AI ခေါင်းဆောင်မှုကို ပြောင်းလဲလိုက်ကြောင်း Reuters နှင့် CNBC တို့က အစီရင်ခံခဲ့ပြီး နှစ်ရှည်လများ ခေါင်းဆောင်မှုအပြောင်းအလဲများသည် တာဝန်ယူမှုဆိုင်ရာလုပ်ဆောင်ချက်များကို ရွေ့လျားစေခဲ့ကြောင်း၊ Wall Street Journal တွင် Google မှ AI-တာဝန်ယူမှုအဖွဲ့အား DeepMind ဓာတ်ခွဲခန်းမှ လုံးလုံးလျားလျား ရွေ့ပြောင်းခဲ့ကြောင်း သီးခြားဖော်ပြခဲ့သည်။ CBRNE အဖွဲ့သည် ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အစီရင်ခံမှုများ ဆက်လက်ဖြစ်ပေါ်နေသော်လည်း ဘေးကင်းရေးယန္တရားအား ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ချဲ့ထွင်ပုံအား "တာဝန်ယူမှုရှိသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှု" အဖွဲ့အစည်းအတွင်းတွင် CBRNE အဖွဲ့သည် ယခုတွင် ထိုင်နေကြောင်း ပြသသည်။

အုပ်ချုပ်ရေးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများ

ပေါ်လစီ အတိုင်းအတာလည်း ရှိတယ်။ Frontier AI ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏စနစ်များဖွံ့ဖြိုးလာနိုင်သည့် အန္တရာယ်အရှိဆုံးစွမ်းရည်များကို တိုင်းတာထိန်းချုပ်နိုင်ကြောင်း သရုပ်ပြရန် အစိုးရများထံမှ ဖိအားများ တိုးလာလျက်ရှိသည်။ နျူကလီးယားနှင့် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ နယ်ပယ်များတွင် ယုံကြည်ရလောက်သော အကဲဖြတ်မှုများသည် ဓာတ်ခွဲခန်းယုံကြည်စိတ်ချရမှုအတွက် အမှန်တကယ် လိုအပ်ချက်ဖြစ်လာသည် — စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များနှင့် ကြီးကြပ်ရေးအဖွဲ့များ ပိုမိုတောင်းဆိုလာသည့် ဘေးကင်းရေးကိစ္စရပ်ဆိုင်ရာ အလုပ်ဖြစ်သည်။

ထိုအခြေအနေတွင်၊ မပြန့်ပွားသောအဖွဲ့အစည်းအတွင်း အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းအလုပ်များကို ကုန်ဆုံးစေသောသူများကို ငှားရမ်းခြင်းသည် ရည်ရွယ်ချက်နှစ်ခုကို တစ်ပြိုင်နက်တည်းလုပ်ဆောင်သည်- ၎င်းသည် တိကျသောအကဲဖြတ်မှုများကို လုပ်ဆောင်ရန် နည်းပညာဆိုင်ရာစွမ်းရည်ကို တည်ဆောက်ပေးပြီး လက်ရှိလက်နက်ထိန်းချုပ်ရေးကမ္ဘာမှ အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာတရားဝင်မှုကို ချေးငှားပါသည်။

စာရင်းများကို Google ၏ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းလုပ်ငန်းဆိုက်တွင် ဆက်လက်ဖွင့်ထားသည်။ အခန်းကဏ္ဍများက သတိပေးချက် သို့မဟုတ် ပြိုင်ဆိုင်မှုဆိုင်ရာ အနေအထားများကို အချက်ပြသည်ဖြစ်စေ၊ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းပင်ဖြစ်သည်- AI ဘေးကင်းရေးသည် အထွေထွေသမားများအတွက် အလုပ်ဖြစ်ခဲ့သည့်ခေတ် ပြီးသွားပါသည်။

_ဤဆောင်းပါးသည် Data Center Dynamics and Futurism မှ အစီရင်ခံခြင်းနှင့် Google DeepMind ၏ အများသူငှာ အလုပ်စာရင်းများပေါ်တွင် အခြေခံထားသည်။_

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →