ចំណុចសំខាន់ៗដែលបង្ហាញថា AI មិនអាចជំនួសការងារមនុស្សបានទាំងស្រុង

ការរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័សនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងផ្លាស់ប្តូរពិភពលោករបស់យើងក្នុងល្បឿនដ៏មិនធ្លាប់មាន ដោយបំប្លែងឧស្សាហកម្ម និងជីវិតប្រចាំថ្ងៃ។ AI excels ក្នុងការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ច បង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងដំណើរការទិន្នន័យដ៏ច្រើនសម្បើមជាមួយនឹងល្បឿន និងភាពត្រឹមត្រូវគួរឱ្យកត់សម្គាល់ ។ ការវិវត្តន៍បច្ចេកវិទ្យានេះតែងតែបង្កឱ្យមានការពិភាក្សាអំពីអនាគតនៃការងាររបស់មនុស្ស។ 

ទោះបីជា AI មានសមត្ថភាពគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ក៏ដោយ ក៏វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការយល់ដឹងថា ភាពវៃឆ្លាតរបស់មនុស្ស ភាពច្នៃប្រឌិត ជម្រៅអារម្មណ៍ និងគុណសម្បត្តិពិសេសនៅតែមិនអាចកាត់ថ្លៃបាន។ អនាគតនៃការងារមិនមែននិយាយអំពី AI ដែលជំនួសមនុស្សទាំងស្រុងនោះទេ ប៉ុន្តែជាភាពជាដៃគូដ៏ស្វាហាប់ដែលមនុស្សដឹកនាំ និងប្រើប្រាស់ AI ជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលដើម្បីពង្រីកសក្តានុពលរបស់ពួកគេ ។ ការរីកចម្រើនរបស់ AI ក្នុងការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចធម្មតាបានបង្កើនសារៈសំខាន់នៃជំនាញមនុស្សតែមួយគត់។ នេះបង្ហាញពីការផ្លាស់ប្តូរជាមូលដ្ឋាននៅក្នុងលក្ខណៈនៃការងាររបស់មនុស្ស ដែលផ្លាស់ប្តូរពីភារកិច្ចដែលផ្អែកលើក្បួនដោះស្រាយ និងអាចទស្សន៍ទាយបាន ទៅរកភារកិច្ចដែលមិនអាចទស្សន៍ទាយបាន និងមិនផ្អែកលើក្បួនដោះស្រាយ។ ដូច្នេះ AI មិនមែនគ្រាន់តែជាឧបករណ៍សន្សំសំចៃថ្លៃដើម ឬឧបករណ៍ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចនោះទេ ប៉ុន្តែជាកត្តាជំរុញដ៏មានឥទ្ធិពលដែលកំណត់ឡើងវិញ និងគូសបញ្ជាក់ពីការរួមចំណែកដ៏ខ្ពង់ខ្ពស់របស់មនុស្សនៅក្នុងកម្លាំងពលកម្ម។ ការយល់ដឹងនេះផ្លាស់ប្តូរទស្សនៈពី AI ជាការគំរាមកំហែង ទៅជា AI ជាអ្នកជំរុញឱ្យមានបដិវត្តន៍ជំនាញ ដែលភាពប៉ិនប្រសប់របស់មនុស្សត្រូវបានស្វែងរក បណ្ដុះបណ្ដាល និងលើកតម្កើងយ៉ាងសកម្ម។ អត្ថបទនេះនឹងស្វែងយល់ពីដែនកំណត់ជាមូលដ្ឋានរបស់ AI ដោយគូសបញ្ជាក់ពីមូលហេតុដែលសមត្ថភាពមនុស្សមួយចំនួនមិនអាចជំនួសបាន និងរបៀបដែលទំនាក់ទំនងដែលកំពុងវិវត្តន៍នេះបង្កើតឱកាសថ្មីៗសម្រាប់ការរីកចម្រើន និងការច្នៃប្រឌិតរបស់មនុស្ស។ 

II. ដែនកំណត់ជាមូលដ្ឋានរបស់ AI៖ កន្លែងដែលភាពពិសេសរបស់មនុស្សបញ្ចេញពន្លឺ

ខណៈពេលដែល AI excels ក្នុងការដំណើរការទិន្នន័យ ការសម្គាល់លំនាំ និងការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចធម្មតា វាខ្វះខាតជាមូលដ្ឋាននូវគុណលក្ខណៈនៃការយល់ដឹង និងអារម្មណ៍ស្មុគស្មាញដែលកំណត់ភាពវៃឆ្លាតរបស់មនុស្ស។ ដែនកំណត់ទាំងនេះគូសបញ្ជាក់ពីលក្ខណៈដែលមិនអាចជំនួសបាននៃការរួមចំណែករបស់មនុស្ស។

A. កង្វះភាពច្នៃប្រឌិតពិតប្រាកដ និងការគិតជាយុទ្ធសាស្ត្រ

AI អាចបង្កើតលទ្ធផលច្នៃប្រឌិតគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ ដូចជាអត្ថបទ រូបភាព ឬតន្ត្រីជាដើម។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ “ភាពច្នៃប្រឌិត” នេះពឹងផ្អែកជាមូលដ្ឋានលើអន្តរាគមន៍របស់មនុស្ស និងគុណភាពនៃប្រអប់បញ្ចូលច្នៃប្រឌិតដែលវាទទួលបាន ។ វាដើរតួជាឧបករណ៍ដ៏ទំនើប មិនមែនជាអ្នកបង្កើតឯករាជ្យដែលដឹកនាំដោយខ្លួនឯងនោះទេ។ មិនដូចមនុស្សទេ AI មិនមានគំនិតដើម ចេតនា ឬសមត្ថភាពក្នុងការជ្រើសរើសគោលដៅផ្ទាល់ខ្លួន ឬគិតជាយុទ្ធសាស្ត្រឆ្លងកាត់ដែនផ្សេងៗគ្នានោះទេ ។ ការស្រាវជ្រាវបង្ហាញថាប្រព័ន្ធ AI ទទួលបានពិន្ទុទាបជាងអ្នកនិពន្ធមនុស្សយ៉ាងខ្លាំងលើ “សន្ទស្សន៍ច្នៃប្រឌិត” ដែលវាស់វែងថាតើអត្ថបទប៉ុន្មានអាចត្រូវបានបង្កើតឡើងវិញពីមាតិកាគេហទំព័រដែលមានស្រាប់ ដែលបង្ហាញថាទិន្នផលរបស់ AI គឺជារបស់ដែលបានមកពីប្រភពដើម មិនមែនជារបស់ថ្មីពិតប្រាកដនោះទេ ។ 

ការសង្កត់ធ្ងន់ជាបន្តបន្ទាប់ថាទិន្នផលច្នៃប្រឌិតរបស់ AI គឺ “តាមព្យញ្ជនៈត្រូវបានជំរុញដោយមនុស្ស” គូសបញ្ជាក់ពីការផ្លាស់ប្តូរដ៏សំខាន់នៅក្នុងលក្ខណៈនៃការងារច្នៃប្រឌិត។ ទំនាក់ទំនងនេះបង្ហាញថា សមត្ថភាពរបស់ AI ក្នុងការបង្កើតទិន្នផលដោយផ្អែកលើប្រអប់បញ្ចូល បង្កើនសារៈសំខាន់នៃការបង្កើតគំនិតរបស់មនុស្ស និងការដឹកនាំជាយុទ្ធសាស្ត្រ។ នេះមិនមែនគ្រាន់តែអំពីរបៀបប្រើប្រាស់ឧបករណ៍នោះទេ ប៉ុន្តែអំពីជំនាញរបស់មនុស្សក្នុងការកំណត់តម្រូវការជាក់លាក់ ការផ្តល់បរិបទ និងការកំណត់ព្រំដែនដើម្បីណែនាំ AI ឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព ។ នេះបង្ហាញពីការលេចឡើងនៃ “វិស្វកម្មប្រអប់បញ្ចូល” (Prompt Engineering) ជាជំនាញថ្មីដ៏សំខាន់ ដែលផ្លាស់ប្តូរតួនាទីរបស់មនុស្សពីការប្រតិបត្តិផ្ទាល់ ទៅជាការបង្កើតគំនិតដ៏ទំនើប និងការត្រួតពិនិត្យដំណើរការច្នៃប្រឌិតដែលជំរុញដោយ AI។ ខណៈពេលដែលការព្រួយបារម្ភដំបូងអាចបង្ហាញថា AI អាចបិទបាំងភាពច្នៃប្រឌិតរបស់មនុស្ស ការស្រាវជ្រាវ ផ្ទុយទៅវិញដោយផ្ទាល់ដោយបញ្ជាក់ថា AI “លើកកម្ពស់ភាពច្នៃប្រឌិតរបស់មនុស្ស” ដោយស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចធម្មតា និងជំរុញគំនិតថ្មីៗយ៉ាងសកម្ម។ នេះបង្ហាញពីការផ្លាស់ប្តូរពីទស្សនៈប្រកួតប្រជែងទៅជាទស្សនៈសហការ។ នេះមានន័យថា AI បម្រើជាដៃគូដ៏មានឥទ្ធិពលដែលអាចពន្លឿនដំណើរការច្នៃប្រឌិតដោយវិភាគទិន្នន័យដើម្បីបង្ហាញលំនាំលាក់កំបាំង និងផ្តល់ទស្សនៈដែលមិននឹកស្មានដល់។ សាកលវិទ្យាល័យគួរតែផ្តោតលើការបង្រៀនសិស្សពីរបៀបប្រើប្រាស់ AI ដើម្បីបង្កើនសក្តានុពលច្នៃប្រឌិតរបស់ពួកគេ ដោយជំរុញឱ្យមានអន្តរកម្មដ៏ស្វាហាប់រវាងការស្រមើលស្រមៃរបស់មនុស្ស និងសមត្ថភាពរបស់ម៉ាស៊ីន។ 

B. កង្វះភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍ និងការយល់ចិត្ត

ខណៈពេលដែល AI អាចវិភាគសញ្ញាអារម្មណ៍ ដូចជាការបញ្ចេញទឹកមុខ សម្លេង និងអារម្មណ៍នៅក្នុងអត្ថបទដែលបានសរសេរ វាពិតជាមិនអាចយល់ពីអារម្មណ៍ បង្កើតទំនុកចិត្តពិតប្រាកដ ឬដោះស្រាយអន្តរកម្មរបស់មនុស្សស្មុគស្មាញនោះទេ ។ ភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍ពិតប្រាកដ (EQ) ពាក់ព័ន្ធនឹងការយល់ចិត្ត ការយល់ដឹងខ្លួនឯង និងសមត្ថភាពក្នុងការបកស្រាយសញ្ញាសង្គមស្មុគស្មាញ ដែលជាបញ្ហាប្រឈមយ៉ាងខ្លាំងសម្រាប់ក្បួនដោះស្រាយក្នុងការបង្កើតឡើងវិញ ។ អារម្មណ៍របស់មនុស្សមានភាពរាវ ជារឿយៗផ្ទុយគ្នា និងមានឥទ្ធិពលយ៉ាងខ្លាំងពីបទពិសោធន៍ផ្ទាល់ខ្លួន បទដ្ឋានវប្បធម៌ ការនិយាយចំអក និងភាពលំអៀងដោយមិនដឹងខ្លួន ដែលជាធាតុផ្សំដែលពិបាកក្នុងការបញ្ចូលទៅក្នុងគំរូដែលផ្អែកលើទិន្នន័យ ។ AI ខ្វះបទពិសោធន៍ផ្ទាល់ខ្លួន បរិបទសង្គម និងការយល់ដឹងអារម្មណ៍ស៊ីជម្រៅ ដែលធ្វើឱ្យការយល់ដឹងរបស់វាមានលក្ខណៈស្រើបស្រាល និងងាយនឹងបកស្រាយខុសនូវអារម្មណ៍ស្មុគស្មាញ ។

ការមិនអាចបង្កើតឡើងវិញនូវការយល់ចិត្តពិតប្រាកដ និងការកសាងទំនុកចិត្តរបស់ AI មានន័យថាវិជ្ជាជីវៈដែលពឹងផ្អែកខ្លាំងលើការតភ្ជាប់របស់មនុស្សស៊ីជម្រៅ និងភាពខុសប្លែកគ្នានៃអារម្មណ៍ ក្លាយជាមានតម្លៃជាយុទ្ធសាស្ត្រកាន់តែច្រើន។ នេះបង្ហាញថា នៅពេលដែល AI ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចវិភាគ និងដដែលៗ សារៈសំខាន់ និងតម្រូវការសម្រាប់ភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍របស់មនុស្សនៅក្នុងកម្លាំងពលកម្មកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង។ នេះមានន័យថាស្ថាប័នអប់រំ និងកម្មវិធីអភិវឌ្ឍន៍វិជ្ជាជីវៈគួរតែវិនិយោគយ៉ាងខ្លាំងក្នុងការបណ្តុះបណ្តាល “ជំនាញទន់” ដូចជាការយល់ចិត្ត ការស្តាប់សកម្ម និងការទំនាក់ទំនងអន្តរបុគ្គល ព្រោះទាំងនេះគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់តួនាទីដែលមិនអាចជំនួសបានដោយ AI និងមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការជំរុញកន្លែងធ្វើការដែលមានមនុស្សជាស្នូល។ ការស្រាវជ្រាវ មិនត្រឹមតែគូសបញ្ជាក់ពីដែនកំណត់របស់ AI នៅក្នុងភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍ពិតប្រាកដប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងលើកឡើងនូវសំណួរដ៏សំខាន់អំពីសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការ ធ្វើត្រាប់តាម ការឆ្លើយតបអារម្មណ៍ ដូចជាសក្តានុពលសម្រាប់ការ “រៀបចំអារម្មណ៍ដើម្បីផលចំណេញ” ឬការព្រួយបារម្ភអំពី “ភាពជាម្ចាស់នៃទិន្នន័យអារម្មណ៍”។ នេះលើសពីសមត្ថភាពបច្ចេកទេសសុទ្ធសាធទៅជាហានិភ័យសង្គមដ៏ជ្រាលជ្រៅ។ នេះមានន័យថា នៅពេលដែលប្រព័ន្ធ AI កាន់តែទំនើបក្នុងការធ្វើត្រាប់តាមអារម្មណ៍របស់មនុស្ស តម្រូវការសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យផ្នែកសីលធម៌របស់មនុស្សដ៏រឹងមាំ និងការយល់ដឹងដ៏សំខាន់អំពីចេតនាពិតរបស់ AI ក្លាយជាមានសារៈសំខាន់បំផុត។ នេះក៏ចង្អុលទៅវិស័យសិក្សា និងបទប្បញ្ញត្តិដែលកំពុងលេចឡើង ដោយផ្តោតលើការដាក់ពង្រាយ AI អារម្មណ៍ប្រកបដោយសីលធម៌។

C. ការតស៊ូជាមួយនឹងការយល់ឃើញទូទៅ បរិបទ និងការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌

ប្រព័ន្ធ AI ជារឿយៗជួបការលំបាកក្នុងការយល់ដឹងពីបរិបទ ដែលនាំឱ្យមានការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសនៃការទំនាក់ទំនងរបស់មនុស្ស ជាពិសេសនៅក្នុងស្ថានភាពដែលមានលក្ខណៈល្អិតល្អន់ ។ ពួកវាខ្វះការយល់ឃើញទូទៅ ដែលធ្វើឱ្យវាពិបាកសម្រាប់ពួកវាក្នុងការបកស្រាយភាសា និងស្ថានភាពដូចមនុស្សដែរ ជាពិសេសនៅក្នុងបរិយាកាសដែលមិនធ្លាប់ស្គាល់ ឬមានលក្ខណៈស្វាហាប់ ។ “ចំណេះដឹង” របស់ AI គឺបានមកពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់វាប៉ុណ្ណោះ ដែលអាចមិនពេញលេញ ឬមានភាពលំអៀង។ មនុស្សកម្រនឹងកត់ត្រាការពិតជាក់ស្តែងដែលមានការយល់ឃើញទូទៅ (ឧទាហរណ៍ “ទឹកសើម”) ដែលធ្វើឱ្យវាពិបាកសម្រាប់ AI ក្នុងការទទួលបានការយល់ដឹងជាមូលដ្ឋាននេះ ។ កង្វះខាតនេះនាំឱ្យ AI ធ្វើខុស ដូចជាការយល់ច្រឡំការលេងសើច ការនិយាយចំអក ភាសាធៀប ឬភាពខុសគ្នានៃវប្បធម៌ ។ 

AI ប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាប្រឈមយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការធ្វើការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌ និងក្រមសីលធម៌។ ការពិសោធន៍ដូចជា chatbot Delphi បានបង្ហាញពីភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ការគិតមិនសមហេតុផល និងការទទួលមរតកនូវភាពលំអៀងរបស់មនុស្ស (ឧទាហរណ៍ ភាពលំអៀងជាតិសាសន៍ ឬភេទ) ពីទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល ។ ការកសាងភ្នាក់ងារសីលធម៌ទូទៅដែលអាចធ្វើការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌នៅក្នុងបរិបទជាច្រើន ដូចមនុស្សដែរ នៅតែជាបញ្ហាប្រឈមដ៏ធំមួយ ។ ដែនកំណត់ខាងក្នុងទាំងនេះតម្រូវឱ្យមានការត្រួតពិនិត្យជាបន្តបន្ទាប់ពីមនុស្ស ដើម្បីធានាភាពត្រឹមត្រូវ ភាពពាក់ព័ន្ធ និងការតម្រឹមតាមក្រមសីលធម៌នៃទិន្នផល AI ជាពិសេសនៅក្នុងសេណារីយ៉ូនៃការសម្រេចចិត្តស្មុគស្មាញ ដែលការគិតពិចារណា និងការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សមិនអាចជំនួសបាន ។ 

ការតស៊ូរបស់ AI ជាមួយនឹងការយល់ឃើញទូទៅ និងការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌ គឺដោយសារតែលក្ខណៈដែលផ្អែកលើទិន្នន័យរបស់វា និងកង្វះការយល់ដឹងពីកំណើត ដែលរួមចំណែកដល់អ្វីដែលគេស្គាល់ថាជា “បញ្ហាប្រអប់ខ្មៅ” — ដែលដំណើរការផ្ទៃក្នុង និងដំណើរការសម្រេចចិត្តរបស់ប្រព័ន្ធ AI មានភាពមិនច្បាស់លាស់ ។ ទំនាក់ទំនងនេះបង្ហាញថា កង្វះការគិតប្រកបដោយតម្លាភាព និងងាយយល់របស់ AI តម្រូវឱ្យមាន ការទទួលខុសត្រូវរបស់មនុស្ស និងអន្តរាគមន៍ផ្ទាល់។ ច្បាប់ AI របស់សហភាពអឺរ៉ុប ចែងយ៉ាងច្បាស់អំពីការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស និងការតាមដានសម្រាប់ប្រព័ន្ធ AI ដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ ដោយតម្រូវឱ្យមនុស្សយល់ពីសមត្ថភាព រកឃើញភាពមិនប្រក្រតី និងបដិសេធការសម្រេចចិត្ត។ នេះមានន័យថាការអភិវឌ្ឍន៍ AI នាពេលអនាគតត្រូវតែផ្តល់អាទិភាពដល់ភាពអាចពន្យល់បាន និងភាពអាចបកស្រាយបាន ហើយតួនាទីរបស់មនុស្សនឹងកាន់តែពាក់ព័ន្ធនឹងការត្រួតពិនិត្យ ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការធានានូវការតម្រឹមតាមក្រមសីលធម៌នៃការសម្រេចចិត្តរបស់ AI ជាជាងការទទួលយកវាដោយអសកម្ម។ 

ក្រៅពីនេះ ការស្រាវជ្រាវជាច្រើន គូសបញ្ជាក់ជាបន្តបន្ទាប់នូវទំនោររបស់ AI ក្នុងការបន្ត និងសូម្បីតែពង្រីកភាពលំអៀងដែលមាននៅក្នុងទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលរបស់វា ដែលជារឿយៗត្រូវបានទទួលមរតកពីព័ត៌មានដែលបង្កើតដោយមនុស្ស។ នេះគឺជាទំនាក់ទំនងផ្ទាល់៖ ទិន្នន័យមនុស្សដែលមានភាពលំអៀងនាំទៅរកលទ្ធផល AI ដែលមានភាពលំអៀង ដែលមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងធ្ងន់ធ្ងរនៅក្នុងពិភពពិតនៅក្នុងវិស័យដូចជាការថែទាំសុខភាព ការជួល ឬយុត្តិធម៌។ នេះតម្រូវឱ្យមានវិធីសាស្រ្ត “AI ដែលមានមនុស្សជាស្នូល” (HCAI) ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងក្រុមពហុវិន័យ និងអន្តរាគមន៍របស់មនុស្សជាបន្តបន្ទាប់ពេញមួយវដ្តជីវិតរបស់ AI ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងកាត់បន្ថយភាពលំអៀងជាមុន ។ នេះមានន័យថា “ចំណេះដឹង AI” ត្រូវតែពង្រីកលើសពីការយល់ដឹងផ្នែកបច្ចេកទេស ដើម្បីរួមបញ្ចូលការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីភាពលំអៀង និងការពិចារណាផ្នែកសីលធម៌ ដែលធ្វើឱ្យកិច្ចសហការអន្តរវិន័យ (ឧទាហរណ៍ អ្នកជំនាញផ្នែកសីលធម៌ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រសង្គម និងអ្នកអនុវត្ត AI) មានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ និងការដាក់ពង្រាយ AI ប្រកបដោយការទទួលខុសត្រូវ។ 

តារាងទី ១៖ ដែនកំណត់ស្នូលរបស់ AI ទល់នឹងភាពខ្លាំងរបស់មនុស្ស

ដែនកំណត់របស់ AI ភាពខ្លាំងរបស់មនុស្សដែលត្រូវគ្នា
ខ្វះភាពច្នៃប្រឌិតពិតប្រាកដ ការគិតដើម និងការរៀបចំផែនការជាយុទ្ធសាស្ត្រ
កង្វះភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍ ការយល់ចិត្ត និងការតភ្ជាប់អន្តរបុគ្គល
ការតស៊ូជាមួយនឹងការយល់ឃើញទូទៅ និងបរិបទ ការយល់ឃើញទូទៅដោយវិចារណញាណ និងការយល់ដឹងពីបរិបទ
បញ្ហាប្រឈមក្នុងការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌ ការគិតសីលធម៌ និងការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌
ការពង្រីកភាពលំអៀង ការកាត់បន្ថយភាពលំអៀង និង AI ដែលមានមនុស្សជាស្នូល
ការបាត់បង់សមត្ថភាពយល់ដឹង ការគិតពិចារណា និងការដោះស្រាយបញ្ហា
ការយល់ច្រឡំ និងភាពមិនស៊ីសង្វាក់គ្នា ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការត្រួតពិនិត្យការពិត
កង្វះបទពិសោធន៍ក្នុងពិភពពិត ការរៀនសូត្រពីបទពិសោធន៍ និងការសម្របខ្លួនតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង
ភាពស្មុគស្មាញនៃការគណនា ការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ
ការដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់ ការគ្រប់គ្រងភាពមិនច្បាស់លាស់
បញ្ហាប្រអប់ខ្មៅ តម្លាភាព និងគណនេយ្យភាព

III. តួនាទីមិនអាចកាត់ថ្លៃបានរបស់មនុស្ស៖ កិច្ចសហការ និងការរីកចម្រើន

ជំនួសឱ្យការត្រូវបានជំនួស មនុស្សកំពុងវិវត្តន៍ដើម្បីសហការជាមួយ AI ដោយប្រើប្រាស់ភាពខ្លាំងពិសេសរបស់ពួកគេដើម្បីផ្តោតលើភារកិច្ចដែលមានលំដាប់ខ្ពស់ ជំរុញការច្នៃប្រឌិត និងធានាការរីកចម្រើនបច្ចេកវិទ្យាប្រកបដោយក្រមសីលធម៌។

A. ភាពចាំបាច់នៃការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស និងការគិតពិចារណា

ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្សមិនត្រឹមតែមានប្រយោជន៍ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏ចាំបាច់ផងដែរសម្រាប់ប្រព័ន្ធ AI ដែលមានហានិភ័យខ្ពស់។ វាមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការការពារ ឬកាត់បន្ថយហានិភ័យចំពោះសុខភាព សុវត្ថិភាព និងសិទ្ធិជាមូលដ្ឋាន ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សរកឃើញភាពមិនប្រក្រតី ជៀសវាងការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេក (ភាពលំអៀងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម) បកស្រាយទិន្នផល AI ឱ្យបានត្រឹមត្រូវ និងរក្សាសមត្ថភាពក្នុងការបដិសេធ ឬរំខានដល់ប្រតិបត្តិការប្រព័ន្ធ ។ ការសិក្សាបានព្រមានថា ការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកលើ AI សម្រាប់ភារកិច្ចដូចជាការសរសេរអ៊ីមែល ឬការប្រមូលព័ត៌មាន អាចកាត់បន្ថយសមត្ថភាពយល់ដឹងរបស់មនុស្សដែលមានលំដាប់ខ្ពស់ ដូចជាការវិភាគ ការបង្កើត និងការដោះស្រាយបញ្ហា ។ ការស្រាវជ្រាវបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមានយ៉ាងសំខាន់រវាងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI និងពិន្ទុនៃការគិតពិចារណា ជាពិសេសក្នុងចំណោមអ្នកប្រើប្រាស់វ័យក្មេង ដែលបង្ហាញពីហានិភ័យនៃ “ការបាត់បង់សមត្ថភាពយល់ដឹង” ។ 

ខណៈពេលដែល AI មានគោលបំណងបង្កើនប្រសិទ្ធភាព និងសម្រួលភារកិច្ច ការស្រាវជ្រាវ បង្ហាញពីផលប៉ះពាល់ផ្ទុយទៅវិញ៖ ការពឹងផ្អែកខ្លាំងពេកលើ AI អាច បំផ្លាញ ការគិតពិចារណា ការវិភាគ និងជំនាញដោះស្រាយបញ្ហារបស់មនុស្ស។ ទំនាក់ទំនងនេះបង្ហាញថា ការបាត់បង់ការខិតខំប្រឹងប្រែងផ្លូវចិត្តទៅឧបករណ៍ជំនួយ AI ខាងក្រៅអាចនាំឱ្យមានការថយចុះនៃសមត្ថភាពយល់ដឹងឯករាជ្យ។ នេះមានន័យថាជាបញ្ហាប្រឈមដ៏សំខាន់សម្រាប់ការអប់រំ និងការរៀបចំកន្លែងធ្វើការ៖ របៀបប្រើប្រាស់អត្ថប្រយោជន៍របស់ AI ដោយមិនកាត់បន្ថយសមត្ថភាពបញ្ញារបស់មនុស្ស។ គោលដៅត្រូវតែប្រើ AI ដើម្បី ពង្រីក ការយល់ដឹងរបស់មនុស្ស ដោយជំរុញការវិភាគស៊ីជម្រៅ និងការដោះស្រាយបញ្ហាច្នៃប្រឌិត ជាជាងអនុញ្ញាតឱ្យវាជំនួសការតស៊ូនៃការយល់ដឹងដ៏សំខាន់។ 

តម្រូវការជាក់លាក់សម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យរបស់មនុស្ស ការកាត់បន្ថយភាពលំអៀង និងការវាយតម្លៃដ៏សំខាន់នៃទិន្នផល AI ចង្អុលទៅតម្រូវការជាមូលដ្ឋានសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ដើម្បីមានការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីសមត្ថភាព ដែនកំណត់ និងផលប៉ះពាល់ផ្នែកសីលធម៌របស់ AI ។ នេះលើសពីការគ្រាន់តែដឹងពីរបៀបដំណើរការឧបករណ៍ AI ។ នេះមានន័យថា “ចំណេះដឹង AI” ដែលរួមបញ្ចូលចំណេះដឹងបច្ចេកទេស ការយល់ដឹងផ្នែកសីលធម៌ និងការយល់ដឹងពីបរិបទ កំពុងតែក្លាយជាមានសារៈសំខាន់ដូចចំណេះដឹងប្រពៃណីដែរ។ សាកលវិទ្យាល័យដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការបញ្ចូលចំណេះដឹង AI ដ៏ទូលំទូលាយនេះទៅក្នុងគ្រប់មុខវិជ្ជា ដោយរៀបចំសិស្សឱ្យក្លាយជាអ្នកសហការដែលមានព័ត៌មាន ការទទួលខុសត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាពជាមួយ AI ។  

B. ការផ្តោតលើកិច្ចសហការរវាងមនុស្ស និង AI៖ ការពង្រីក មិនមែនការជំនួស

អនាគតនៃការងារត្រូវបានកំណត់កាន់តែខ្លាំងឡើងដោយកិច្ចសហការរវាងមនុស្ស និង AI ដែល AI បម្រើដើម្បីពង្រីកសមត្ថភាពរបស់មនុស្ស ជាជាងជំនួសពួកគេ ។ AI excels ក្នុងការងារដដែលៗ មានបរិមាណច្រើន និងផ្អែកលើទិន្នន័យ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យមនុស្សផ្តោតលើសកម្មភាពស្មុគស្មាញ ច្នៃប្រឌិត និងយុទ្ធសាស្ត្រដែលទាមទារជំនាញមនុស្សតែមួយគត់ ។ គំរូសហការនេះប្រើប្រាស់ភាពខ្លាំងខុសៗគ្នារបស់មនុស្ស និង AI៖ សមត្ថភាពរបស់ AI ក្នុងការដំណើរការទិន្នន័យ ការសម្គាល់លំនាំ និងការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មត្រូវបានរួមបញ្ចូលជាមួយនឹងការគិតពិចារណា ការយល់ចិត្ត ការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌ និងវិចារណញាណរបស់មនុស្ស ។ 

ឧទាហរណ៍ នៅក្នុងវិស័យថែទាំសុខភាព AI ជួយវេជ្ជបណ្ឌិតដោយវិភាគទិន្នន័យដ៏ច្រើនសម្បើមសម្រាប់ការធ្វើរោគវិនិច្ឆ័យ និងការរៀបចំផែនការព្យាបាលតាមតម្រូវការ ខណៈពេលដែលវេជ្ជបណ្ឌិតមនុស្សផ្តល់ជំនាញគ្លីនិក ការយល់ចិត្ត និងអន្តរកម្មផ្ទាល់ជាមួយអ្នកជំងឺ ។ នៅក្នុងការបង្កើតមាតិកា AI អាចបង្កើតសេចក្តីព្រាងដំបូង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកបង្កើតមាតិកាមនុស្សកែសម្រួល បង្កើត និងបញ្ចូលសារជាមួយនឹងភាពដើម និងអារម្មណ៍ ។ កិច្ចសហការស្រដៀងគ្នានេះបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៅក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ ឧស្សាហកម្មផលិតកម្ម និងលក់រាយ ។ 

ខណៈពេលដែល AI ត្រូវបានភ្ជាប់ជាបន្តបន្ទាប់ទៅនឹង “ប្រសិទ្ធភាពប្រសើរឡើង” និង “ផលិតភាពកើនឡើង” នេះបង្ហាញពីការកំណត់ឡើងវិញជាមូលដ្ឋាននៃអ្វីដែល “ផលិតភាព” មានន័យនៅក្នុងកន្លែងធ្វើការ។ វាផ្លាស់ប្តូរពីការគ្រាន់តែបង្កើនបរិមាណទិន្នផល (ដែល AI គ្រប់គ្រង) ទៅជាការសង្កត់ធ្ងន់លើ គុណភាព តម្លៃជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងផលប៉ះពាល់ដែលមានមនុស្សជាស្នូល នៃការងារ។ ឧទាហរណ៍ AI ធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចធម្មតា ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដឹកនាំផ្តោតលើការគិតជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងការជំរុញក្រុម ដែលតំណាងឱ្យទម្រង់ផលិតភាពខ្ពស់ និងមានឥទ្ធិពលជាង។ នេះបង្ហាញថា រង្វាស់ជោគជ័យប្រពៃណីនឹងចាំបាច់ត្រូវវិវត្តន៍ដើម្បីចាប់យកការរួមចំណែកផ្នែកគុណភាព និងយុទ្ធសាស្ត្រដែលមនុស្សធ្វើនៅពេលត្រូវបានពង្រីកដោយ AI ។ 

ការស្រាវជ្រាវផ្តល់ឧទាហរណ៍ជាច្រើនអំពី AI ដែលជួយក្នុងវិស័យផ្សេងៗ (ការថែទាំសុខភាព ហិរញ្ញវត្ថុ ទីផ្សារ ការស្រាវជ្រាវវិទ្យាសាស្ត្រ) ប៉ុន្តែតែងតែមានការត្រួតពិនិត្យ និងការសម្រេចចិត្តចុងក្រោយពីមនុស្ស ។ នេះបង្ហាញថា AI មិនមែនគ្រាន់តែយកឈ្នះការងារទាំងមូលនោះទេ ប៉ុន្តែជាការផ្លាស់ប្តូរវិជ្ជាជីវៈដែលមានស្រាប់ទៅជាកំណែ “ពង្រីកដោយ AI”។ ទំនាក់ទំនងនេះបង្ហាញថា សមត្ថភាពរបស់ AI អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកជំនាញបាត់បង់ភារកិច្ចធម្មតាដែលពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យ ដែលធ្វើឱ្យតួនាទីរបស់ពួកគេកើនឡើងដើម្បីផ្តោតលើទិដ្ឋភាពស្មុគស្មាញ វិចារណញាណ និងមនុស្សជាស្នូល។ នេះមានន័យថាសាកលវិទ្យាល័យគួរតែរៀបចំសិស្សមិនត្រឹមតែសម្រាប់ “ការងារ AI ថ្មី” ទាំងស្រុងប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែសំខាន់ជាងនេះទៅទៀត សម្រាប់ “កំណែពង្រីកដោយ AI” នៃតួនាទីប្រពៃណី ដោយសង្កត់ធ្ងន់លើរបៀបបញ្ចូល និងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ AI ឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពនៅក្នុងដែនវិជ្ជាជីវៈដែលពួកគេបានជ្រើសរើស។ 

C. ការលេចឡើងនៃតួនាទីដែលមានមនុស្សជាស្នូលថ្មី និងសារៈសំខាន់នៃការបង្កើនជំនាញ

ខណៈពេលដែល AI និងស្វ័យប្រវត្តិកម្មអាចបណ្តេញការងារ ៨៥ លានកន្លែងនៅឆ្នាំ ២០២៥ ពួកគេក៏ត្រូវបានព្យាករណ៍ថានឹងបង្កើតតួនាទីថ្មី ៩៧ លានកន្លែង ដែលនាំឱ្យមានការកើនឡើងសុទ្ធ និងការផ្លាស់ប្តូរដ៏សំខាន់នៃទីផ្សារការងារ ។ តួនាទីដែលកំពុងលេចឡើងទាំងនេះរួមមានមុខតំណែងដែលមានមនុស្សជាស្នូលខ្ពស់ ដូចជាអ្នកជំនាញផ្នែកសីលធម៌ AI វិស្វករប្រអប់បញ្ចូល គ្រូបង្វឹកសុខុមាលភាពឌីជីថល និងអ្នករចនាអន្តរកម្មមនុស្ស-AI ។ នៅពេលដែល AI គ្រប់គ្រងភារកិច្ចបច្ចេកទេស និងវិភាគកាន់តែច្រើន ជំនាញមនុស្សតែមួយគត់ ដូចជាភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍ ការដោះស្រាយបញ្ហាសហការ ការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រ និងការសម្របខ្លួន កាន់តែមានតម្លៃ និងត្រូវបានស្វែងរក ។ 

ដើម្បីរីកចម្រើននៅក្នុងទេសភាពដែលកំពុងវិវត្តន៍នេះ ការរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់ ការបណ្តុះបណ្តាលឡើងវិញ (រៀនជំនាញថ្មីសម្រាប់មុខងារការងារផ្សេងៗគ្នា) និងការបង្កើនជំនាញ (បង្កើនជំនាញដែលមានស្រាប់សម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងវិវត្តន៍) គឺជាយុទ្ធសាស្ត្រសំខាន់ៗ ។ អង្គការត្រូវតែវិនិយោគជាមុននៅក្នុងកម្មវិធីសិក្សា និងអភិវឌ្ឍន៍ បង្រៀនមូលដ្ឋានគ្រឹះ AI កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងដោះស្រាយគម្លាតជំនាញ និងប្រើប្រាស់ធនធានបណ្តុះបណ្តាលតាមអ៊ីនធឺណិតដែលមានប្រសិទ្ធភាពចំណាយ ។ 

ល្បឿនយ៉ាងលឿននៃការបញ្ចូល AI និងការផ្លាស់ប្តូរដែលបានព្យាករណ៍នៃតួនាទីការងារ មានន័យថាជំនាញដែលទទួលបាននៅចំណុចណាមួយអាចនឹងលែងប្រើបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ការសង្កត់ធ្ងន់ជាបន្តបន្ទាប់លើ “ការបណ្តុះបណ្តាលឡើងវិញ និងការបង្កើនជំនាញ” បង្ហាញថាការរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់លែងជាសកម្មភាពបន្ថែមទៀតហើយ ប៉ុន្តែជាតម្រូវការចាំបាច់សម្រាប់ភាពពាក់ព័ន្ធផ្នែកវិជ្ជាជីវៈ។ នេះមានន័យថាគំនិតប្រពៃណីនៃផ្លូវអាជីពថេរកំពុងផ្លាស់ប្តូរទៅជាការធ្វើដំណើរដ៏ស្វាហាប់ដែលទាមទារការសម្របខ្លួនជាបន្តបន្ទាប់ និងការទទួលបានសមត្ថភាពថ្មីៗ។ ដូច្នេះសាកលវិទ្យាល័យត្រូវតែផ្តល់អាទិភាពដល់ការបណ្តុះបណ្តាល “គំនិតរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់” និងបំពាក់ឱ្យសិស្សនូវជំនាញមេតានៃ របៀបរៀន និងសម្របខ្លួន ទៅនឹងបច្ចេកវិទ្យាដែលកំពុងលេចឡើង ជាជាងផ្តោតតែលើជំនាញបច្ចេកទេសជាក់លាក់ដែលអាចផ្លាស់ប្តូរបាន។ 

ការស្រាវជ្រាវ រៀបរាប់យ៉ាងច្បាស់អំពី “ការភ័យខ្លាចអំពី AI” និង “ការភ័យខ្លាចបាត់បង់ការងារ” ក្នុងចំណោមនិយោជិត។ នេះគូសបញ្ជាក់ថាការផ្លាស់ប្តូរ AI មិនមែនគ្រាន់តែជាបញ្ហាប្រឈមផ្នែកបច្ចេកទេស ឬសេដ្ឋកិច្ចប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែក៏ជាបញ្ហាផ្លូវចិត្តដ៏សំខាន់សម្រាប់កម្លាំងពលកម្មផងដែរ។ ទំនាក់ទំនងនេះបង្ហាញថា កង្វះការទំនាក់ទំនងច្បាស់លាស់ តម្លាភាព និងការគាំទ្រគ្រប់គ្រាន់ពីភាពជាអ្នកដឹកនាំ អាចធ្វើឱ្យការថប់បារម្ភកាន់តែអាក្រក់ និងនាំឱ្យមានការតស៊ូចំពោះការទទួលយក AI។ នេះមានន័យថាសម្រាប់ការបញ្ចូល AI ប្រកបដោយជោគជ័យ អ្នកដឹកនាំ និងអ្នកអប់រំត្រូវតែផ្តល់ការបណ្តុះបណ្តាលបច្ចេកទេសប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងបណ្តុះបណ្តាលការយល់ចិត្ត ជំរុញការទំនាក់ទំនងបើកចំហ និងផ្តល់ការធានាដើម្បីជួយបុគ្គលឆ្លងកាត់ការផ្លាស់ប្តូរដ៏ជ្រាលជ្រៅទាំងនេះ។ ការអភិវឌ្ឍន៍ “ភាពជាអ្នកដឹកនាំដែលមានមនុស្សជាស្នូល” និង “វប្បធម៌នៃទំនុកចិត្ត” មានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការធានាការផ្លាស់ប្តូរដ៏រលូន និងមានប្រយោជន៍ទៅក្នុងយុគសម័យ AI ។ 

តារាងទី ២៖ ទេសភាពការងារដែលកំពុងវិវត្តន៍៖ ផលប៉ះពាល់របស់ AI និងតួនាទីមនុស្សដែលកំពុងលេចឡើង

ការងារ/ភារកិច្ចដែល AI excels ក្នុងការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ការងារ/ជំនាញដែលមានមនុស្សជាស្នូលដែលកំពុងទទួលបានតម្លៃ
ភារកិច្ចដដែលៗ/ធម្មតា អ្នកផ្តល់សេវាថែទាំសុខភាព (ការយល់ចិត្ត ការសម្រេចចិត្ត)
ការបញ្ចូលទិន្នន័យ និងការកត់ត្រាមូលដ្ឋាន គ្រូបង្រៀន និងអ្នកអប់រំ (ការបំផុសគំនិត ការតភ្ជាប់)
សេវាកម្មអតិថិជន (សំណួរធម្មតា) អ្នកធ្វើការសង្គម (ភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍ស៊ីជម្រៅ)
ឧស្សាហកម្មផលិតកម្ម និងឃ្លាំង (ភារកិច្ចរាងកាយ) អ្នកជំនាញច្នៃប្រឌិត (ភាពដើម ការនិទានរឿង)
ការដឹកជញ្ជូន និងការដឹកជញ្ជូន (ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្លូវ) អ្នកចិត្តសាស្រ្ត និងទីប្រឹក្សា (ការថែទាំផ្ទាល់ខ្លួន ទំនុកចិត្ត)
ការបង្កើតមាតិកា (សេចក្តីព្រាងដំបូង) អ្នកគ្រប់គ្រងធនធានមនុស្ស (ការដោះស្រាយជម្លោះ អន្តរកម្ម)
ការសម្គាល់រូបភាព អ្នកគ្រប់គ្រងការលក់/គណនី (ការកសាងទំនាក់ទំនង)
ការដំណើរការទិន្នន័យដ៏ច្រើនសម្បើម មេធាវី និងអ្នកជំនាញផ្នែកច្បាប់ (ការគិតស្មុគស្ាញ ក្រមសីលធម៌)
អ្នកយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារ (ការតភ្ជាប់អារម្មណ៍)
អ្នកដឹកនាំអាជីវកម្ម (ចក្ខុវិស័យ ក្រមសីលធម៌)
អ្នករៀបចំព្រឹត្តិការណ៍ (ភាពបត់បែន ការគិតរហ័ស)
អ្នកជំនាញផ្នែកសីលធម៌ AI
វិស្វករប្រអប់បញ្ចូល
គ្រូបង្វឹកសុខុមាលភាពឌីជីថល
អ្នករចនាអន្តរកម្មមនុស្ស-AI
ការដោះស្រាយបញ្ហាសហការ
ការសម្រេចចិត្តជាយុទ្ធសាស្ត្រ
ភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍
ការគិតពិចារណា
ភាពបត់បែន
ចំណេះដឹង AI

IV. សេចក្តីសន្និដ្ឋាន៖ ការទទួលយកអនាគតដែលដឹកនាំដោយមនុស្ស និងជំរុញដោយ AI

សរុបសេចក្តីមក ខណៈពេលដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបន្តរីកចម្រើន និងធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មភារកិច្ចជាច្រើន វាជាមូលដ្ឋានមិនអាចបង្កើតឡើងវិញនូវគុណលក្ខណៈស្នូលនៃភាពវៃឆ្លាតរបស់មនុស្សបានទេ។ វាខ្វះភាពច្នៃប្រឌិតពិតប្រាកដ ភាពវៃឆ្លាតអារម្មណ៍ពិតប្រាកដ ការយល់ឃើញទូទៅ និងសមត្ថភាពសម្រាប់ការវិនិច្ឆ័យសីលធម៌ស្មុគស្មាញ ។ វាគឺជាមនុស្សដែលផ្តល់នូវភាពប៉ិនប្រសប់ ការយល់ចិត្ត ការគិតពិចារណា និងត្រីវិស័យសីលធម៌ដ៏សំខាន់ ដែលណែនាំ និងលើកកម្ពស់សមត្ថភាពរបស់ AI ។ 

អនាគតនៃការងារមិនមែនជាការបាត់បង់មនុស្សនោះទេ ប៉ុន្តែជាភាពជាដៃគូដ៏ស្វាហាប់ដែលសក្តានុពលរបស់មនុស្សត្រូវបានពង្រីកដោយ AI ដែលនាំឱ្យមានកម្រិតនៃការច្នៃប្រឌិត និងអត្ថប្រយោជន៍សង្គមដែលមិនធ្លាប់មានពីមុនមក ។ អនាគតនេះគឺ “ដឹកនាំដោយមនុស្ស” ដោយធម្មជាតិ ដោយ AI បម្រើជាជំនួយការដ៏មានឥទ្ធិពល។ 

យើងលើកទឹកចិត្តសហគមន៍សាកលវិទ្យាល័យរបស់យើង – និស្សិត សាស្ត្រាចារ្យ និងបុគ្គលិក – ឱ្យទទួលយកយុគសម័យផ្លាស់ប្តូរនេះដោយសុទិដ្ឋិនិយម។ តាមរយៈការផ្តោតលើការបណ្តុះបណ្តាលជំនាញមនុស្សតែមួយគត់ ការចូលរួមក្នុងការរៀនសូត្រជាបន្តបន្ទាប់ និងការសហការជាមុនជាមួយ AI យើងអាចប្រើប្រាស់ថាមពលរបស់វាជាឧបករណ៍ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមដ៏ស្មុគស្មាញ ជំរុញការរីកចម្រើន និងបង្កើតអនាគតដែលភាពប៉ិនប្រសប់របស់មនុស្សពិតជារីកចម្រើន។ សាកលវិទ្យាល័យប្តេជ្ញារៀបចំអ្នកសម្រាប់អនាគតដ៏គួរឱ្យរំភើប និងមានមនុស្សជាស្នូលនេះ។

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *