ຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະການຫັນປ່ຽນຈາກຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນໄປສູ່ຊາວພື້ນເມືອງ AI ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນທ່າມກາງ AI ທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍ, ລວມທັງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງ.

ແນ່ນອນເຈົ້າເຄີຍໄດ້ຍິນຄຳເວົ້າທີ່ຮູ້ຈັກກັນໃນນາມ native digital.

ທຸກຄົນສ່ວນໃຫຍ່ມີ.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ພະ​ນັນ​ເຖິງ​ແມ່ນ​ວ່າ​ທ່ານ​ບໍ່​ໄດ້​ຍິນ​ກ່ຽວ​ກັບ​ຄໍາ​ສັບ​ທີ່​ຂ້ອນ​ຂ້າງ​ໃຫມ່​, ເອີ້ນ​ວ່າ​ເປັນ AI ພື້ນເມືອງ. ເຈົ້າຄວນຄຸ້ນເຄີຍກັບປະໂຫຍກລ່າສຸດນີ້ ເພາະວ່າມັນຈະຄ່ອຍໆແລະ inexorably ຖື. ເຈົ້າເຫັນ, ພວກເຮົາກໍາລັງເຕັ້ນລໍາໃນອະດີດຂອງຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນແລະປ່ຽນໄປສູ່ເຄື່ອງມືສູງຍ້ອນວ່າຍຸກຂອງຊາວພື້ນເມືອງ AI ຂະຫຍາຍຕົວ. ທັງຫມົດນີ້ມີຜົນກະທົບທີ່ສໍາຄັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະການມາຮອດຂອງຈັນຍາບັນ AI, ເຊິ່ງເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍມີແລະສືບຕໍ່ກວມເອົາຢ່າງກວ້າງຂວາງເຊັ່ນ: ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ພຽງແຕ່ຊື່ບາງຄົນ.

ກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຈະເບິ່ງຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ຽວກັບ AI natives ແລະສິ່ງທີ່ປະໂຫຍກປະກອບມີ, ພວກເຮົາຄວນໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າເຄື່ອງພື້ນເມືອງດິຈິຕອນຖືກຈັດໃສ່ໃນຕາຕະລາງທີ່ເຫມາະສົມ, ຍ້ອນວ່າມັນເປັນ.

ອັນໃດອັນໜຶ່ງອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ native ດິຈິຕອນ?

ແນວຄວາມຄິດທົ່ວໄປແມ່ນວ່າເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປະຊາຊົນທີ່ເຕີບໃຫຍ່ຕັ້ງແຕ່ເກີດໃນຍຸກຂອງລະບົບດິຈິຕອນເຊັ່ນຄອມພິວເຕີ້ທີ່ແຜ່ຂະຫຍາຍ, ໂທລະສັບມືຖືປະຈໍາວັນ, ໂນດບຸກທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ແລະແທັບເລັດເອເລັກໂຕຣນິກ, ເຄືອຂ່າຍທີ່ກວ້າງຂວາງຜ່ານອິນເຕີເນັດ, ແລະທັງຫມົດແມ່ນເຂົ້າໄປໃນສື່ດິຈິຕອນ. ພວກມັນມີຢູ່ໃນກຳເນີດ ຫຼືເດີມໃນໂລກດິຈິຕອລ. ສໍາລັບພວກເຂົາ, ດິຈິຕອນແມ່ນວິທີການ. ດິຈິຕອລເປັນລັກສະນະທີ່ສົມມຸດຕິຖານທີ່ສຸດ ແລະພວກເຂົາບໍ່ສາມາດເບິ່ງຕົນເອງ ແລະໂລກທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບເຂົາເຈົ້າໃນທາງອື່ນໄດ້.

ພວກເຂົາເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ.

ກ່ອນ​ຫນ້າ​ນີ້​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ບໍ່​ໄດ້​ອຸ​ປະ​ກອນ​ເທົ່າ​ທຽມ​ກັນ​. ເຈົ້າອາດຈະສົມທຽບສິ່ງນີ້ກັບການເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນເມື່ອເຮືອບິນກາຍເປັນຮູບແບບການບິນທີ່ຍອມຮັບທົ່ວໄປ. ຜູ້ທີ່ຢູ່ອ້ອມຮອບກ່ອນການມາເຖິງຂອງການສາມາດຍ່າງໂດຍກົງໃສ່ເຮືອບິນສໍາລັບການເດີນທາງທາງອາກາດແມ່ນຫນ້າປະຫລາດໃຈຢ່າງແນ່ນອນກັບຄວາມເປັນຈິງຂອງການສາມາດບິນໄດ້. ແຕ່ລະຄັ້ງທີ່ເຂົາເຈົ້າໃນເວລາຕໍ່ມາໃນຊີວິດສາມາດເດີນທາງໄດ້ ພວກເຂົາຖືກຫລອກລວງ. ປະສົບການຂອງການຂຶ້ນຍົນເປັນທີ່ໜ້າອັດສະຈັນໃຈແທ້ໆ ແລະເກືອບຈະຄິດບໍ່ອອກ.

ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນແມ່ນ ho-hum ກ່ຽວກັບຮູບແບບດິຈິຕອນຂອງການສື່ສານ. ແນ່ນອນ, ບາງຄັ້ງພວກເຂົາຮູ້ສຶກແປກໃຈຫຼືຕື່ນເຕັ້ນເມື່ອພວກເຂົາຊອກຫາຈຸດເພີ່ມເຕີມຂອງສິ່ງທີ່ດິຈິຕອນສາມາດເຮັດໄດ້, ແຕ່ໂດຍລວມແລ້ວ, ພວກເຂົາເອົາເລື່ອງເຫຼົ່ານີ້ໄປສູ່ປະເພນີ. ຄວາມສາມາດໃນການໃຊ້ຄວາມສາມາດທາງດ້ານດິຈິຕອນແມ່ນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ເຂົາເຈົ້າມີຄວາມສະດວກສະບາຍທັງຫມົດແລະຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບການປະຕິບັດຢ່າງເຕັມທີ່ໃນເວລາທີ່ເປັນໄປໄດ້.

ເຈົ້າອາດບໍ່ຮູ້ວ່າຄຳສັບທີ່ເວົ້າມານັ້ນມີຕົ້ນກຳເນີດມາຈາກບົດຄວາມທີ່ປາກົດໃນປີ 2001 ທີ່ອະທິບາຍເຖິງສະພາບປັດຈຸບັນຂອງນັກຮຽນທີ່ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນມາໃນຍຸກເຕັກໂນໂລຊີສູງ. ຕໍ່ບົດຄວາມນັ້ນ, ຜູ້ຂຽນໄດ້ກ່າວເຖິງເລື່ອງນີ້ກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້: "ນັກຮຽນໃນທຸກວັນນີ້ - K ໂດຍຜ່ານວິທະຍາໄລ - ເປັນຕົວແທນຂອງລຸ້ນທໍາອິດທີ່ເຕີບໂຕຂຶ້ນດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ນີ້. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ໃຊ້ເວລາຕະຫຼອດຊີວິດຂອງເຂົາເຈົ້າອ້ອມຮອບໄປດ້ວຍຄອມພິວເຕີ, ເກມວີດີໂອ, ເຄື່ອງຫຼິ້ນເພງດິຈິຕອນ, ກ້ອງວິດີໂອ, ໂທລະສັບມືຖື, ແລະທັງຫມົດຂອງຫຼິ້ນແລະເຄື່ອງມືອື່ນໆຂອງຍຸກດິຈິຕອນ” (Marc Prensky, “Digital Natives, Digital Immigrants,” ໃນຂອບເຂດ).

ຜູ້ຂຽນ postulates ວິທີການທີ່ຄົນລຸ້ນນີ້ສາມາດໄດ້ຮັບການຕິດສະຫຼາກທີ່ແຕກຕ່າງ. ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ຄົ້ນ​ຫາ​ຄວາມ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ຫຼາຍ​ຢ່າງ, ເຈ້ຍ​ຂຽນ​ວ່າ: “ແຕ່​ການ​ອອກ​ແບບ​ທີ່​ເປັນ​ປະ​ໂຫຍດ​ທີ່​ສຸດ​ທີ່​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ພົບ​ເຫັນ​ສໍາ​ລັບ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ແມ່ນ Digital Natives. ນັກຮຽນຂອງພວກເຮົາໃນມື້ນີ້ແມ່ນ 'ຜູ້ເວົ້າພື້ນເມືອງ' ​​ຂອງພາສາດິຈິຕອນຂອງຄອມພິວເຕີ, ເກມວີດີໂອແລະອິນເຕີເນັດ” (ຕໍ່ບົດຄວາມ Prensky ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງເທິງ).

ທໍາອິດເຈົ້າອາດຈະຄິດວ່າການຖືກເຈີມເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນບາງທີອາດຈະເປັນຮູບແບບທີ່ສະຫລາດຂອງຫົວຂໍ້ຫຼືການກໍານົດຫົວຂໍ້ແຕ່ວ່າມັນບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຢ່າງແທ້ຈິງໃນການດໍາລົງຊີວິດປະຈໍາວັນ. ອີງຕາມເອກະສານຕົ້ນກໍາເນີດ, ມັນມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນ:“ ດຽວນີ້ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນວ່າຍ້ອນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ກວ້າງຂວາງນີ້ແລະປະລິມານການພົວພັນກັບມັນ, ນັກຮຽນໃນທຸກມື້ນີ້ຄິດແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໂດຍພື້ນຖານແຕກຕ່າງຈາກລຸ້ນກ່ອນ. ຄວາມແຕກຕ່າງເຫຼົ່ານີ້ໄປໄກກວ່າ ແລະເລິກເຊິ່ງກວ່າທີ່ນັກການສຶກສາສ່ວນໃຫຍ່ສົງໃສ ຫຼືຮັບຮູ້” (ຕາມບົດຄວາມຂອງ Prensky ທີ່ອ້າງເຖິງ).

ພື້ນຖານແມ່ນວ່າການເປັນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນສົມມຸດວ່າມີການນໍາເຂົ້າຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ຜູ້ທີ່ເປັນຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນແມ່ນປາກົດຂື້ນວ່າສາມາດຄິດແລະປຸງແຕ່ງໂລກອ້ອມຮອບພວກເຂົາດ້ວຍວິທີທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະໃນການນໍາໃຊ້ແລະການປະເມີນຂໍ້ມູນ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກກ່າວເຖິງວ່າມີຂອບເຂດຫຼາຍກວ່າສິ່ງທີ່ບໍ່ແມ່ນຍຸກພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ. ດິຈິຕອລພື້ນເມືອງໃຊ້ວິທີການ ແລະຮູບແບບດິຈິຕອລ, ລວມທັງການປັບຂະບວນການຄິດຂອງເຂົາເຈົ້າໃຫ້ສອດຄ່ອງກັນ. ພວກເຮົາຕ້ອງຄິດກົງກັນຂ້າມວ່າຜູ້ທີ່ຢູ່ກ່ອນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນແລະຍັງຢູ່ໃນໂລກດິຈິຕອນເຫັນວ່າຕົນເອງມີການສູນເສຍວິທີການຮັບມືກັບແລະບໍ່ສາມາດ conjure ແນວຄວາມຄິດທີ່ສົມທຽບເທົ່າກັບຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນເຫຼົ່ານັ້ນ.

ຫລີກໄປທາງຫນຶ່ງ, ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນຕົກລົງເຫັນດີວ່າຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນໄດ້ຖືກ rejiggered somehow ກ່ຽວກັບຂະບວນການຈິດໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບໂລກ. ແນວຄິດເບິ່ງຄືວ່າເປັນສຸກພໍທີ່ພວກເຮົາອາດຈະພົບເຫັນຂະບວນການຄິດຂອງມະນຸດທີ່ໄດ້ຖືກປັບທຽບແຕກຕ່າງກັນເປັນຜົນມາຈາກການຂະຫຍາຍຕົວຂຶ້ນທ່າມກາງເຕັກໂນໂລຊີດິຈິຕອນ. ນັກຄົ້ນຄວ້າບາງຄົນໄດ້ໂຕ້ຖຽງວ່າຜູ້ໃດຜູ້ນຶ່ງທີ່ຕັດສິນໃຈຢ່າງແນ່ນອນ ບໍ່ ຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນສາມາດມີທ່າແຮງເທົ່າທຽມກັນໃນການປັບຕົວ, ເຮັດແນວນັ້ນໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເຕີບໂຕຂຶ້ນທັງຫມົດໃນຍຸກດິຈິຕອນ. ການໂຕ້ວາທີທີ່ໂຫດຮ້າຍກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້.

ບໍ່ວ່າຕົວຊ່ວຍສ້າງດິຈິຕອລເປັນຕົວຊ່ວຍສ້າງດິຈິຕອລ axiomatic ແລະ bona fide ຍັງເປັນຄໍາຖາມທີ່ເປີດເຜີຍ. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ການສົມມຸດຕິຖານມັກຈະແນະນໍາວ່າໂດຍການເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ, ມີການຕອບຮັບຢ່າງແນ່ນອນວ່າບຸກຄົນນັ້ນຈະມີຄວາມຊໍານິຊໍານານແລະມີຄວາມຊໍານານສູງໃນການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີດິຈິຕອນ. ນີ້ເບິ່ງຄືວ່າເປັນຂົວເລັກນ້ອຍເກີນໄປໃນການຕິດສະຫຼາກນີ້. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ແນ່​ໃຈວ່​າ​ພວກ​ເຮົາ​ທັງ​ຫມົດ​ໄດ້​ປະ​ສົບ​ກັບ​ພື້ນ​ເມືອງ​ດິ​ຈິ​ຕອນ​ທີ່​ບໍ່​ໄດ້​ເຖິງ​ການ snuff ໃນ​ວິ​ທີ​ການ​ດິ​ຈິ​ຕອນ​. ການປະກາດວ່າຜູ້ໃດຜູ້ນຶ່ງເປັນຊາວດິຈິຕອລບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນຄວາມສະຫຼາດທາງດ້ານດິຈິຕອລຂອງເຂົາເຈົ້າ (ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຄວນຈື່ໄວ້ວ່າບໍ່ແມ່ນຢູ່ທົ່ວທຸກແຫ່ງໃນໂລກທີ່ມີໂອກາດເຂົ້າເຖິງດີຈີຕອລ ແລະຊັບພະຍາກອນດິຈິຕອນທີ່ອຸດົມສົມບູນ).

ຂໍໃຫ້ຈື່ໄວ້ວ່າຄໍາເຕືອນເຫຼົ່ານັ້ນໃນຂະນະທີ່ຂ້ອຍຫັນເຂົ້າໄປໃນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາຈະເວົ້າຫົວຂໍ້ພັນທະມິດທີ່ກວມເອົາ. AI ພື້ນເມືອງ.

ທໍາອິດ, ສະຫຼຸບສັ້ນໆກ່ຽວກັບຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ:

• ຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອລແມ່ນລຸ້ນທີ່ຍົກຂຶ້ນມາໃນລະຫວ່າງຍຸກດິຈິຕອນ
• ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຖືກ​ກ່າວ​ວ່າ innately ຮັບ​ເອົາ​ແລະ​ສະ​ດວກ​ສະ​ບາຍ​ກັບ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ດິ​ຈິ​ຕອນ
• ການຮຽກຮ້ອງແມ່ນວ່າແນວຄິດຂອງພວກເຂົາຖືກປັບເຂົ້າໄປສູ່ໂລກດິຈິຕອນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ
• ການກະ ທຳ ແລະຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຂົາແມ່ນເປັນຮູບຊົງໂດຍຄວາມຄ່ອງແຄ້ວດ້ານດິຈິຕອນຂອງພວກເຂົາ
• ການຮັດກຸມທາງດ້ານດິຈິຕອລແມ່ນຖັກແສ່ວເຂົ້າໃນການມີຢູ່ປະຈໍາວັນຂອງພວກເຂົາ

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ເຊື່ອ​ວ່າ​ພວກ​ເຮົາ​ທຸກ​ຄົນ​ສາ​ມາດ​ຮັບ​ເອົາ​ສິ່ງ​ທີ່​ເປັນ​ຫຼັກ​ຖານ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ.

AI ພື້ນເມືອງແມ່ນຫຍັງ?

ແນວຄວາມຄິດທົ່ວໄປແມ່ນວ່າຄົນທີ່ເຕີບໃຫຍ່ຕັ້ງແຕ່ເກີດໃນຍຸກຂອງ Artificial Intelligence ເຊັ່ນການນໍາໃຊ້ AI ໃນໂທລະສັບສະຫຼາດຂອງພວກເຂົາຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະທົ່ວເວັບແມ່ນເຂົ້າໄປໃນ AI ທັງຫມົດແລະ innately ມີຢູ່ໃນໂລກທີ່ອີງໃສ່ AI. ສໍາລັບພວກເຂົາ, AI ແມ່ນວິທີການ. ການຮູ້ຈັກ ແລະຢູ່ອ້ອມຮອບ AI ແມ່ນລັກສະນະທີ່ສົມມຸດຕິຖານໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ ແລະເຂົາເຈົ້າເອງບໍ່ສາມາດເບິ່ງຕົນເອງ ແລະໂລກອ້ອມຕົວເຂົາເຈົ້າໃນຮູບແບບອື່ນໄດ້.

ໃນຖານະເປັນບັນທຶກຂ້າງຄຽງ, ທ່ານອາດຈະສັງເກດເຫັນວ່າຂ້ອຍໄດ້ປ່ຽນຄໍາທີ່ສະດວກໃນວັກເປີດຂອງຂ້ອຍທີ່ກໍານົດຄໍານິຍາມດິຈິຕອນເພື່ອດັດແປງມັນເພື່ອໃຫ້ເຫມາະສົມກັບຄໍານິຍາມຂອງ AI native. ນີ້ເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກອຸດົມສົມບູນ. ພວກເຮົາກໍາລັງເລື່ອນຈາກຍຸກຂອງຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນໄປສູ່ຍຸກພື້ນເມືອງ AI, ເຊິ່ງຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍກ່ຽວກັບຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນສາມາດຖືກຄິດໄລ່ຄືນໃຫມ່ສໍາລັບການພິຈາລະນາຂອງຊາວພື້ນເມືອງ AI.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ສະ​ເຫນີ​ໃນ​ທີ່​ນີ້​ວ່າ​ພວກ​ເຮົາ​ເອົາ​ເປັນ​ພື້ນ​ຖານ​ຫຼັກ​ຖານ​ທັງ​ຫ້າ​ນີ້​ກ່ຽວ​ກັບ AI native​:

1) ຄົນພື້ນເມືອງ AI ແມ່ນຄົນລຸ້ນໜຶ່ງທີ່ຍົກຂຶ້ນມາໃນຍຸກ AI

2) ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກກ່າວວ່າຈະຍອມຮັບໂດຍທໍາມະຊາດແລະສະດວກສະບາຍກັບລະບົບ AI

3) ການຮຽກຮ້ອງແມ່ນວ່າແນວຄິດຂອງພວກເຂົາຖືກປັບເຂົ້າກັບໂລກດິຈິຕອນທີ່ອີງໃສ່ AI ຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງ

4) ການກະ ທຳ ແລະຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຂົາແມ່ນເປັນຮູບຮ່າງຂອງ AI versatility ຂອງພວກເຂົາ

5) ການເປັນ AI-oriented ແມ່ນແສ່ວເຂົ້າໄປໃນການມີຢູ່ປະຈໍາວັນຂອງເຂົາເຈົ້າ

ທ່ານອາດຈະຮັບຮູ້ຫຼັກການເຫຼົ່ານັ້ນວ່າອີກເທື່ອຫນຶ່ງໄດ້ຖືກຢືມຈາກຊຸດທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ຽວກັບຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ. ແມ່ນແລ້ວ, ມັນຈະເບິ່ງຄືວ່າເຫມາະສົມທັງຫມົດ. ພວກເຮົາສາມາດກວດເບິ່ງແຕ່ລະອັນເຫຼົ່ານີ້ແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຄາດວ່າຈະມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະນໍາໃຊ້ກັບຊາວພື້ນເມືອງ AI, ຄ້າຍຄືກັບວິທີທີ່ພວກເຂົາໃຊ້ກັບຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ.

ອີກຈຸດໜຶ່ງໄວ. ທ່ານບໍ່ ຈຳ ເປັນຕ້ອງປະຖິ້ມການເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນເພື່ອເປັນຄົນພື້ນເມືອງ AI. ບໍ່ມີຫຍັງກ່ຽວກັບສອງປະເພດເຫຼົ່ານັ້ນທີ່ເຮັດໃຫ້ຫນຶ່ງຂັດຂວາງອີກ. ໃນສັ້ນ, ທ່ານສາມາດເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນແລະຍັງເປັນ AI native. ບໍ່ລົງຮອຍກັນແມ່ນວ່າທ່ານເກືອບແນ່ນອນຈະຕ້ອງເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນເພື່ອຍັງເປັນ AI native, ສ່ວນຫນຶ່ງແລະສ່ວນຫນຶ່ງຂອງເວລາທີ່ກໍານົດເວລາທີ່ເກີດຂຶ້ນ.

ພວກເຮົາຄວນເພີ່ມບົດສະຫຼຸບທີ່ເປັນປະໂຫຍດເຫຼົ່ານີ້ເຂົ້າໃນການສົນທະນານີ້:

• ການເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນແມ່ນເຂົ້າກັນໄດ້ຢ່າງສົມບູນກັບການເປັນ AI native
• ໂດຍແລະຂະຫນາດໃຫຍ່, AI natives ແມ່ນເກືອບແນ່ນອນດິຈິຕອນພື້ນເມືອງ
• ມີພື້ນເມືອງດິຈິຕອນທີ່ບໍ່ແມ່ນ AI native
• ພວກ​ເຮົາ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ເວົ້າ​ໄດ້​ຢ່າງ​ແນ່​ໃຈວ່​າ​ວ່າ AI native ມີ​ຢູ່​ແລ້ວ​

ລາຍການສຸດທ້າຍໃນບັນຊີລາຍການ bulleted ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ.

ມີການໂຕ້ຖຽງກັນວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຍຸກພື້ນເມືອງຂອງ AI ຫຼືບໍ່ຫຼືບາງທີພວກເຮົາຍັງບໍ່ທັນໄປເຖິງບ່ອນນັ້ນ. ເດັກນ້ອຍທີ່ເກີດໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ບາງຄັ້ງຖືກກ່າວເຖິງວ່າເປັນ AI native ເນື່ອງຈາກການນໍາໃຊ້ AI ຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ພວກເຮົາມີ Siri ແລະ Alexa ເປັນຕົວຊີ້ບອກທີ່ຄາດໄວ້ວ່າຕອນນີ້ພວກເຮົາຢູ່ໃນຍຸກ AI ແທ້ໆ ແລະເດັກນ້ອຍໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນຈົນຄຸ້ນເຄີຍກັບ AI ອ້ອມຕົວເຂົາເຈົ້າ.

ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຈະພົບເຫັນການໂຕ້ຖຽງຫຼາຍກ່ຽວກັບການແຕ້ມເສັ້ນດັ່ງກ່າວໃນດິນຊາຍ. ບາງຄົນເວົ້າຢ່າງແຮງກ້າວ່າພວກເຮົາບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນຍຸກ AI ເທື່ອ. ພວກ​ເຮົາ​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ມີ AI ຫຼາຍ​ຂຶ້ນ​ກ່ອນ​ທີ່​ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ມີ​ຄວາມ​ພໍ​ໃຈ​ທີ່​ຈະ​ປະ​ກາດ​ວ່າ AI ໄດ້​ມາ​ເຖິງ​. ຢູ່ເທິງສຸດຂອງການປະທ້ວງນັ້ນ, ມີບາງສິ່ງທີ່ຈະໂຕ້ຖຽງວ່າພວກເຮົາສາມາດຕິດຕາມ AI ກັບຄືນສູ່ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງມັນໃນຊຸມປີ 1950 ແລະ 1960, ເຊິ່ງໃນກໍລະນີນີ້ຄົນຮຸ່ນຈາກປີເຫຼົ່ານັ້ນຍັງສາມາດຖືກຕິດສະຫຼາກເປັນ AI native.

ເຮັດໃຫ້ຫົວຂອງທ່ານຫມຸນ.

ມັນເບິ່ງຄືວ່າສົມເຫດສົມຜົນບາງທີອາດເວົ້າວ່າພວກເຮົາຈະບໍ່ນັບ AI natives ເປັນການເລີ່ມຕົ້ນກັບຄືນສູ່ຍຸກທໍາອິດຂອງຄອມພິວເຕີ້. ຂ້າພະເຈົ້າກ້າເວົ້າ, ສ່ວນຫຼາຍອາດຈະຕົກລົງເຫັນດີວ່າພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ເບິ່ງວັນທີທີ່ທັນສະໄຫມຫຼາຍຂຶ້ນ. ເວລາເລີ່ມຕົ້ນທີ່ອາດຈະເປັນໄປໄດ້ແມ່ນລຸ້ນປັດຈຸບັນທີ່ສຸດ ຫຼືອາດຈະເປັນລຸ້ນທີ່ຈະມາເຖິງ ຫຼືສອງລຸ້ນຕໍ່ໄປ. ພວກເຮົາອາດຈະບໍ່ສາມາດທາສີເສັ້ນເລີ່ມຕົ້ນຈົນກ່ວາຫນຶ່ງທົດສະວັດຈາກໃນປັດຈຸບັນ.

ການວາງໄວ້ບ່ອນທີ່ການແບ່ງເຂດແດນຂອງການເປັນຊາວພື້ນເມືອງ AI ອາໄສຢູ່, ພວກເຮົາສາມາດກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າໃນການພິຈາລະນາວ່າຜົນກະທົບແລະຜົນສະທ້ອນຂອງ AI native ແມ່ນຫຼືຈະເປັນແນວໃດ. ກະ​ລຸ​ນາ​ໄປ​ຄຽງ​ຄູ່​ກັບ​ການ​ໄຕ່​ຕອງ​ແລະ​ປະ​ໄວ້​ເພື່ອ​ຜົນ​ປະ​ໂຫຍດ​ຂອງ​ການ​ສົນ​ທະ​ນາ​ການ​ຜິດ​ຖຽງ​ກັນ​ທີ່​ເຄັ່ງ​ຄັດ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ກໍາ​ນົດ​ເວ​ລາ​ຂອງ AI native​.

ຄຸນລັກສະນະ ຫຼືຄວາມສາມາດທີ່ຄົນພື້ນເມືອງ AI ມີແມ່ນຫຍັງ?

ຂ້ອຍມີບັນຊີລາຍຊື່ສໍາລັບທ່ານທີ່ພວກເຮົາສາມາດພິຈາລະນາໂດຍຫຍໍ້ຢູ່ທີ່ນີ້:

• ມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບ AI ກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI ແມ່ນຫຍັງ ແລະ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ
• ພ້ອມ​ທີ່​ຈະ demystify AI​
• ບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງໂດຍສະເພາະຕໍ່ AI hype
• ຮູ້ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງ AI
• ຍອມຮັບການໃຊ້ AI ແຕ່ດ້ວຍສາຍຕາທີ່ລະວັງ ແລະ ແນມເບິ່ງ

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນບາງຊີ້ນແລະມັນຕົ້ນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການພິຈາລະນາທໍາມະຊາດແລະຂົນສັດທີ່ມີພື້ນຖານຂອງ AI, ໃຫ້ພວກເຮົາສ້າງພື້ນຖານເພີ່ມເຕີມບາງຢ່າງກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງ. ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໃຊ້ເວລາສັ້ນໆເຂົ້າໄປໃນຈັນຍາບັນ AI ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນການມາຮອດຂອງ Machine Learning (ML) ແລະ Deep Learning (DL).

ທ່ານອາດຈະຮູ້ຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າສຽງດັງທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນນີ້ຢູ່ໃນພາກສະຫນາມ AI ແລະເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ນອກພາກສະຫນາມຂອງ AI ປະກອບດ້ວຍການຮ້ອງອອກມາສໍາລັບລັກສະນະທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ລອງພິຈາລະນາເບິ່ງວ່າມັນຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະຈັນຍາບັນ AI. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຫມາຍເຖິງເມື່ອຂ້ອຍເວົ້າກ່ຽວກັບ Machine Learning ແລະ Deep Learning.

ພາກສ່ວນຫນຶ່ງໂດຍສະເພາະຫຼືບາງສ່ວນຂອງຈັນຍາບັນ AI ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຈາກສື່ມວນຊົນຫຼາຍແມ່ນປະກອບດ້ວຍ AI ທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບແລະຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບ. ເຈົ້າອາດຈະຮູ້ວ່າເມື່ອຍຸກຫຼ້າສຸດຂອງ AI ກ້າວໄປສູ່ຄວາມກະຕືລືລົ້ນຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບສິ່ງທີ່ບາງຄົນເອີ້ນວ່າໃນປັດຈຸບັນ. AI ສໍາລັບທີ່ດີ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ໃນ heels ຂອງຄວາມຕື່ນເຕັ້ນທີ່ gushing ນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນເປັນພະຍານ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າທີ່ອີງໃສ່ AI ຕ່າງໆໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍວ່າປະກອບດ້ວຍຄວາມລໍາອຽງທາງເຊື້ອຊາດແລະຄວາມລໍາອຽງທາງເພດ, ເຊິ່ງຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສົນທະນາຢູ່. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອຕໍ່ສູ້ກັບຄືນ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ ກໍາລັງດໍາເນີນຢ່າງຫ້າວຫັນ. ນອກ​ຈາກ vociferous​ ທາງດ້ານກົດຫມາຍ ການ​ສະ​ແຫວ​ງຫາ​ການ​ຍຶດໝັ້ນ​ໃນ​ການ​ກະທຳ​ຜິດ, ຍັງ​ມີ​ການ​ຊຸກຍູ້​ອັນ​ສຳຄັນ​ໄປ​ສູ່​ການ​ຖື​ສິນ​ທຳ AI ​ເພື່ອ​ແກ້​ໄຂ​ຄວາມ​ຊົ່ວ​ຮ້າຍ​ຂອງ AI. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນວ່າພວກເຮົາຄວນຈະຮັບຮອງເອົາແລະຮັບຮອງຫຼັກການ AI ດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການພັດທະນາແລະພາກສະຫນາມຂອງ AI ເຮັດແນວນັ້ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການ. AI ສໍາລັບບໍ່ດີ ພ້ອມ​ກັນ​ນັ້ນ ​ໄດ້​ປະກາດ ​ແລະ ສົ່ງ​ເສີມ​ຄວາມ​ນິຍົມ AI ສໍາລັບທີ່ດີ.

ກ່ຽວກັບແນວຄິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຂ້າພະເຈົ້າເປັນຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນຂອງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະໃຊ້ AI ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການແກ້ໄຂບັນຫາ AI, ຕໍ່ສູ້ກັບໄຟດ້ວຍໄຟໃນລັກສະນະທີ່ຄິດ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາອາດຈະຝັງອົງປະກອບ AI ດ້ານຈັນຍາບັນເຂົ້າໄປໃນລະບົບ AI ທີ່ຈະກວດສອບວ່າສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI ກໍາລັງເຮັດຫຍັງແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສາມາດຈັບໄດ້ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຄວາມພະຍາຍາມຈໍາແນກໃດໆ, ເບິ່ງການສົນທະນາຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ພວກເຮົາຍັງສາມາດມີລະບົບ AI ແຍກຕ່າງຫາກທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນປະເພດຂອງ AI Ethics monitor. ລະບົບ AI ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຜູ້ເບິ່ງແຍງເພື່ອຕິດຕາມແລະກວດພົບວ່າ AI ອື່ນກໍາລັງເຂົ້າໄປໃນເຫວເລິກທີ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນ (ເບິ່ງການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດດັ່ງກ່າວຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ໃນເວລານີ້, ຂ້ອຍຈະແບ່ງປັນຫຼັກການພື້ນຖານກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ໃຫ້ກັບເຈົ້າ. ມີຫຼາຍຊະນິດຂອງລາຍຊື່ທີ່ລອຍຢູ່ອ້ອມຮອບນີ້ ແລະບ່ອນນັ້ນ. ເຈົ້າສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າຍັງບໍ່ທັນມີບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ເປັນເອກກະພາບຂອງການອຸທອນ ແລະ ເອກະພາບກັນ. ນັ້ນແມ່ນຂ່າວທີ່ໂຊກບໍ່ດີ. ຂ່າວດີແມ່ນວ່າຢ່າງຫນ້ອຍມີບັນຊີລາຍຊື່ຈັນຍາບັນ AI ທີ່ມີຢູ່ພ້ອມແລ້ວແລະພວກມັນມັກຈະຄ້າຍຄືກັນ. ທັງຫມົດທີ່ບອກ, ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າໂດຍຮູບແບບຂອງການລວມກັນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນຂອງການຈັດລຽງທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງຊອກຫາວິທີການຂອງພວກເຮົາໄປສູ່ຄວາມທໍາມະດາທົ່ວໄປຂອງສິ່ງທີ່ AI ຈັນຍາບັນປະກອບດ້ວຍ.

ກ່ອນອື່ນ, ໃຫ້ພວກເຮົາກວມເອົາບາງຂໍ້ສັ້ນໆກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ໂດຍລວມເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງສິ່ງທີ່ຄວນຈະເປັນການພິຈາລະນາທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ເຮັດເຄື່ອງຫັດຖະກໍາ, ພາກສະຫນາມ, ຫຼືການນໍາໃຊ້ AI.

ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໂດຍ Vatican ໃນ Rome ຮຽກຮ້ອງຈັນຍາບັນ AI ແລະດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກວມເອົາໃນຄວາມເລິກຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຫຼັກການພື້ນຖານດ້ານຈັນຍາບັນ AI ຫົກຂໍ້ທີ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ຂອງເຂົາເຈົ້າ:

• ຄວາມສະຫວ່າງ: ໃນຫຼັກການ, ລະບົບ AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະທິບາຍ
• ລວມ: ຄວາມຕ້ອງການຂອງມະນຸດທັງຫມົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາເພື່ອໃຫ້ທຸກຄົນໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ, ແລະບຸກຄົນທັງຫມົດສາມາດໄດ້ຮັບການສະເຫນີເງື່ອນໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອສະແດງອອກແລະພັດທະນາ.
• ຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ຜູ້ທີ່ອອກແບບ ແລະ ນຳໃຊ້ AI ຕ້ອງດຳເນີນໄປດ້ວຍຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ຄວາມໂປ່ງໃສ
• ບໍ່ ລຳ ອຽງ: ຫ້າມ​ສ້າງ​ຫຼື​ກະທຳ​ຕາມ​ຄວາມ​ລຳອຽງ, ​ເປັນ​ການ​ປົກ​ປ້ອງ​ຄວາມ​ຍຸຕິ​ທຳ ​ແລະ ກຽດ​ສັກ​ສີ​ຂອງ​ມະນຸດ
• ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື: ລະບົບ AI ຈະຕ້ອງສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງຫນ້າເຊື່ອຖື
• ຄວາມ​ປອດ​ໄພ​ແລະ​ຄວາມ​ເປັນ​ສ່ວນ​ຕົວ​: ລະບົບ AI ຕ້ອງເຮັດວຽກຢ່າງປອດໄພແລະເຄົາລົບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້.

ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໂດຍກະຊວງປ້ອງກັນປະເທດສະຫະລັດ (DoD) ໃນຂອງພວກເຂົາ ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດ ແລະດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກວມເອົາໃນຄວາມເລິກຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ນີ້ແມ່ນຫົກຫຼັກການຫຼັກຈັນຍາບັນ AI ຂອງພວກເຂົາ:

• ຮັບຜິດຊອບ: ບຸກຄະລາກອນ DoD ຈະໃຊ້ລະດັບການຕັດສິນ ແລະການດູແລທີ່ເໝາະສົມ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການພັດທະນາ, ການນຳໃຊ້ ແລະການນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ AI.
• ສະເໝີພາບ: ພະແນກຈະດໍາເນີນຂັ້ນຕອນໂດຍເຈດຕະນາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈໃນຄວາມສາມາດ AI.
• ສາມາດຕິດຕາມໄດ້: ຄວາມສາມາດຂອງ AI ຂອງພະແນກຈະຖືກພັດທະນາແລະນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ບຸກຄະລາກອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເຫມາະສົມກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ຂະບວນການພັດທະນາ, ແລະວິທີການປະຕິບັດງານທີ່ໃຊ້ກັບຄວາມສາມາດຂອງ AI, ລວມທັງວິທີການທີ່ໂປ່ງໃສແລະສາມາດກວດສອບໄດ້, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ແລະຂັ້ນຕອນການອອກແບບແລະເອກະສານ.
• ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້: ຄວາມສາມາດຂອງ AI ຂອງພະແນກຈະມີການນໍາໃຊ້ທີ່ຊັດເຈນ, ຖືກກໍານົດໄວ້ດີ, ແລະຄວາມປອດໄພ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະປະສິດທິພາບຂອງຄວາມສາມາດດັ່ງກ່າວຈະຂຶ້ນກັບການທົດສອບແລະການຮັບປະກັນພາຍໃນການນໍາໃຊ້ທີ່ກໍານົດໄວ້ໃນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດຂອງເຂົາເຈົ້າທັງຫມົດ.
• ປົກຄອງ: ພະແນກຈະອອກແບບແລະວິສະວະກອນຄວາມສາມາດຂອງ AI ເພື່ອປະຕິບັດຫນ້າທີ່ຕັ້ງໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຂະນະທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການກວດພົບແລະຫຼີກເວັ້ນຜົນສະທ້ອນທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການຍົກເລີກຫຼືປິດການໃຊ້ງານລະບົບທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ.

ຂ້າພະເຈົ້າຍັງໄດ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບການວິເຄາະລວມຕ່າງໆກ່ຽວກັບຫຼັກຈັນຍາບັນຂອງ AI, ລວມທັງໄດ້ກວມເອົາຊຸດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ໄດ້ກວດກາແລະ condensed ຄວາມສໍາຄັນຂອງຫຼັກຈັນຍາບັນ AI ລະດັບຊາດແລະສາກົນຈໍານວນຫລາຍໃນເອກະສານທີ່ມີຫົວຂໍ້ "ພູມສັນຖານທົ່ວໂລກຂອງຄໍາແນະນໍາດ້ານຈັນຍາບັນ AI" (ຈັດພີມມາ. ໃນ ລັກສະນະ), ແລະວ່າການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຂຸດຄົ້ນຢູ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ຊຶ່ງນໍາໄປສູ່ບັນຊີລາຍຊື່ສໍາຄັນນີ້:

• ຄວາມ​ໂປ່ງ​ໃສ
• ຄວາມຍຸຕິທຳ & ຄວາມຍຸດຕິທຳ
• ຄວາມບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍ
• ຄວາມຮັບຜິດຊອບ
• ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
• ຜົນປະໂຫຍດ
• ເສລີພາບ & ການປົກຄອງຕົນເອງ
• ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ
• ຄວາມຍືນຍົງ
• ກຽດຕິຍົດ
• ຄວາມສົມດຸນ

ດັ່ງທີ່ເຈົ້າອາດຈະເດົາໄດ້ໂດຍກົງ, ການພະຍາຍາມປັກໝຸດສະເພາະກ່ຽວກັບຫຼັກການເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ຍາກທີ່ສຸດ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະປ່ຽນຫຼັກການອັນກວ້າງໃຫຍ່ເຫຼົ່ານັ້ນໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ ແລະ ລະອຽດພໍທີ່ຈະໃຊ້ໃນເວລາທີ່ການສ້າງລະບົບ AI ຍັງເປັນໝາກໄມ້ທີ່ຫຍຸ້ງຍາກທີ່ຈະແຕກ. ມັນເປັນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະເຮັດໂດຍລວມກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI Ethics precepts ແລະວິທີການທີ່ເຂົາເຈົ້າຄວນຈະໄດ້ຮັບການສັງເກດເຫັນໂດຍທົ່ວໄປ, ໃນຂະນະທີ່ມັນເປັນສະຖານະການທີ່ສັບສົນຫຼາຍໃນ AI coding ຈະຕ້ອງເປັນຢາງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຕອບສະຫນອງຖະຫນົນຫົນທາງ.

ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຈະຖືກ ນຳ ໃຊ້ໂດຍຜູ້ພັດທະນາ AI, ພ້ອມກັບຜູ້ທີ່ຄຸ້ມຄອງຄວາມພະຍາຍາມໃນການພັດທະນາ AI, ແລະແມ່ນແຕ່ສິ່ງທີ່ສຸດທ້າຍໄດ້ປະຕິບັດແລະຮັກສາລະບົບ AI. ພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທັງໝົດຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ AI ຂອງການພັດທະນາ ແລະການນຳໃຊ້ທັງໝົດແມ່ນພິຈາລະນາຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານທີ່ສ້າງຂຶ້ນຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ນີ້ແມ່ນຈຸດເດັ່ນທີ່ສໍາຄັນນັບຕັ້ງແຕ່ສົມມຸດຕິຖານປົກກະຕິແມ່ນວ່າ "ພຽງແຕ່ຜູ້ຂຽນລະຫັດ" ຫຼືຜູ້ທີ່ດໍາເນີນໂຄງການ AI ແມ່ນຂຶ້ນກັບການປະຕິບັດຕາມແນວຄິດດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້, ມັນໃຊ້ເວລາຫນຶ່ງບ້ານເພື່ອວາງແຜນແລະພາກສະຫນາມ AI, ແລະສໍາລັບບ້ານທັງຫມົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການ versed ໃນແລະປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຈັນຍາບັນຂອງ AI.

ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຫນ້າດຽວກັນກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງ AI ໃນມື້ນີ້.

ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ພວກເຮົາບໍ່ມີອັນນີ້. ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າ AI sentient ຈະເປັນໄປໄດ້ຫຼືບໍ່. ບໍ່ມີໃຜສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າພວກເຮົາຈະບັນລຸ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ຫຼືວ່າ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຈະເກີດຂື້ນຢ່າງມະຫັດສະຈັນໂດຍທໍາມະຊາດໃນຮູບແບບຂອງ supernova ທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຄອມພິວເຕີ້ (ໂດຍປົກກະຕິເອີ້ນວ່າເປັນຄໍາດຽວ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ປະເພດຂອງ AI ທີ່ຂ້ອຍກໍາລັງສຸມໃສ່ປະກອບດ້ວຍ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ພວກເຮົາມີໃນມື້ນີ້. ຖ້າ ຫາກ ວ່າ ພວກ ເຮົາ ຕ້ອງ ການ ຢາກ wildly ຄາດ ຄະ ເນ ກ່ຽວ ກັບ ຄົນທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ AI, ການສົນທະນານີ້ສາມາດໄປໃນທິດທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ສົມມຸດວ່າຈະເປັນຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດ. ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາວ່າ AI ທີ່ມີສະຕິປັນຍາແມ່ນຄວາມຮັບຮູ້ທຽບເທົ່າກັບມະນຸດ. ຫຼາຍກວ່ານັ້ນ, ຍ້ອນວ່າບາງຄົນຄາດຄະເນວ່າພວກເຮົາອາດຈະມີ AI ອັດສະລິຍະສູງ, ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າ AI ດັ່ງກ່າວສາມາດສິ້ນສຸດໄດ້ສະຫລາດກວ່າມະນຸດ (ສໍາລັບການສໍາຫຼວດຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບ AI ອັດສະລິຍະສູງສຸດ, ເບິ່ງ. ການຄຸ້ມຄອງຢູ່ທີ່ນີ້).

ຂໍໃຫ້ເຮົາເກັບສິ່ງຕ່າງໆລົງມາສູ່ໂລກ ແລະພິຈາລະນາ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກໃນຄຳນວນຂອງມື້ນີ້.

ຮັບ​ຮູ້​ວ່າ AI ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້​ບໍ່​ສາ​ມາດ “ຄິດ” ໃນ​ແບບ​ໃດ​ກໍ​ຕາມ​ເທົ່າ​ກັບ​ການ​ຄິດ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ. ໃນເວລາທີ່ທ່ານພົວພັນກັບ Alexa ຫຼື Siri, ຄວາມສາມາດໃນການສົນທະນາອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າຄ້າຍຄືກັບຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ, ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວມັນແມ່ນການຄິດໄລ່ແລະຂາດສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ. ຍຸກຫຼ້າສຸດຂອງ AI ໄດ້ນຳໃຊ້ຢ່າງກ້ວາງຂວາງຂອງ Machine Learning (ML) ແລະ Deep Learning (DL), ເຊິ່ງນຳໃຊ້ການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄຳນວນ. ນີ້ໄດ້ນໍາໄປສູ່ລະບົບ AI ທີ່ມີລັກສະນະຂອງ proclivities ຄ້າຍຄືມະນຸດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີລັກສະນະຂອງຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປແລະບໍ່ມີຄວາມປະຫລາດໃຈທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຂອງຄວາມຄິດຂອງມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ.

ML/DL ແມ່ນຮູບແບບການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່. ວິທີການປົກກະຕິແມ່ນວ່າທ່ານລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວຽກງານການຕັດສິນໃຈ. ທ່ານປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຕົວແບບຄອມພິວເຕີ ML/DL. ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານັ້ນຊອກຫາຮູບແບບທາງຄະນິດສາດ. ຫຼັງຈາກຊອກຫາຮູບແບບດັ່ງກ່າວ, ຖ້າພົບແລ້ວ, ລະບົບ AI ຈະໃຊ້ຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນເມື່ອພົບກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່. ຫຼັງຈາກການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນໃຫມ່, ຮູບແບບທີ່ອີງໃສ່ "ເກົ່າ" ຫຼືຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະແດງການຕັດສິນໃຈໃນປະຈຸບັນ.

ຂ້ອຍຄິດວ່າເຈົ້າສາມາດເດົາໄດ້ວ່ານີ້ໄປໃສ. ຖ້າມະນຸດທີ່ເຮັດຕາມແບບຢ່າງໃນການຕັດສິນໃຈນັ້ນໄດ້ລວມເອົາຄວາມລຳອຽງທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັບຄວາມລຳອຽງ, ຄວາມຜິດຫວັງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນສະທ້ອນເຖິງເລື່ອງນີ້ໃນທາງທີ່ລະອຽດອ່ອນ ແຕ່ມີຄວາມສຳຄັນ. ການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼືການຮຽນຮູ້ເລິກເລິກພຽງແຕ່ຈະພະຍາຍາມເຮັດແບບເລກຄະນິດສາດຕາມຄວາມເໝາະສົມ. ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປຫຼືລັກສະນະຄວາມຮູ້ສຶກອື່ນໆຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ເຮັດດ້ວຍ AI ຕໍ່ຄົນ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ນັກພັດທະນາ AI ອາດຈະບໍ່ຮັບຮູ້ສິ່ງທີ່ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນ. ຄະນິດສາດ Arcane ໃນ ML/DL ອາດຈະເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະ ferret ອອກຄວາມລໍາອຽງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນປັດຈຸບັນ. ເຈົ້າຈະຫວັງຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະຄາດຫວັງວ່າຜູ້ພັດທະນາ AI ຈະທົດສອບຄວາມລໍາອຽງທີ່ອາດຈະຖືກຝັງໄວ້, ເຖິງແມ່ນວ່ານີ້ແມ່ນ trickier ກວ່າທີ່ມັນອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າ. ໂອກາດອັນແຂງແກ່ນມີຢູ່ວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການທົດສອບຢ່າງກວ້າງຂວາງວ່າຈະມີອະຄະຕິທີ່ຍັງຝັງຢູ່ໃນຮູບແບບການຈັບຄູ່ຮູບແບບຂອງ ML/DL.

ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄໍາສຸພາສິດທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼືບໍ່ມີຊື່ສຽງຂອງຂີ້ເຫຍື້ອໃນຂີ້ເຫຍື້ອ. ສິ່ງທີ່ເປັນ, ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມລໍາອຽງໃນ insidiously ໄດ້ຮັບ infused ເປັນຄວາມລໍາອຽງ submerged ພາຍໃນ AI ໄດ້. ການຕັດສິນໃຈຂອງສູດການຄິດໄລ່ (ADM) ຂອງ AI axiomatically ກາຍເປັນບັນຫາທີ່ບໍ່ສະເຫມີພາບ.

ບໍ່​ດີ.

ຕອນນີ້ໃຫ້ກັບຄືນໄປຫາຫົວຂໍ້ຂອງ AI natives.

ຈື່ໄວ້ວ່າຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສະຫນອງບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ເປັນປະໂຫຍດກ່ອນຫນ້ານີ້ຂອງຈຸດເດັ່ນກ່ຽວກັບ AI natives:

• ມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບ AI ກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI ແມ່ນຫຍັງ ແລະ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ
• ພ້ອມ​ທີ່​ຈະ demystify AI​
• ບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງໂດຍສະເພາະຕໍ່ AI hype
• ຮູ້ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງ AI
• ຍອມຮັບການໃຊ້ AI ແຕ່ດ້ວຍສາຍຕາທີ່ລະວັງ ແລະ ແນມເບິ່ງ

ພວກເຮົາສາມາດກວດກາເບິ່ງແຕ່ລະດ້ານຫຼັກໆສັ້ນໆທີ່ຄົນພື້ນເມືອງ AI ອາດຈະເຂົ້າໃຈໄດ້. ຫຼັກສູດຕະຫຼອດຫຼັກສູດຈະສໍາຜັດກັບອົງປະກອບ AI ຕ່າງໆ. ເພື່ອຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງ, ນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາຈະຕ້ອງໄດ້ສຸມໃສ່ໂດຍກົງກັບ AI ສໍາລັບໄລຍະເວລາທັງຫມົດຂອງຄວາມສົນໃຈ. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນວ່ານັບຕັ້ງແຕ່ AI ຈະປູກຝັງໃນທຸກຂົງເຂດຂອງຄວາມພະຍາຍາມທາງວິຊາການ, ເຊັ່ນ: AI ໃນວັນນະຄະດີ, AI ໃນວິທະຍາສາດ, AI ໃນຄະນິດສາດ, ແລະອື່ນໆ, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວພວກເຂົາເຈົ້າຈະມີການເປີດເຜີຍຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະເປັນໄລຍະໆກັບ tenets AI.

ນອກຈາກນັ້ນ, ຄົນພື້ນເມືອງ AI ຈະຖືກອ້ອມຮອບດ້ວຍ AI ໃນຮູບແບບຫນຶ່ງຫຼືຄົນອື່ນ. ພວກເຂົາຈະພົວພັນກັບຄວາມມັກຂອງ Alexa ແລະ Siri. ເຂົາເຈົ້າຈະໃຊ້ແອັບຕ່າງໆຢູ່ໃນສະມາດໂຟນຂອງເຂົາເຈົ້າທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI. ພວກເຂົາຈະໄປເຮັດວຽກຢູ່ບໍລິສັດທີ່ກໍາລັງໃຊ້ AI ໃນການຈັດສົ່ງສິນຄ້າແລະການບໍລິການຂອງພວກເຂົາ. ໃນຂະນະທີ່ຄົນລຸ້ນກ່ອນການແຜ່ກະຈາຍຂອງ AI ອາດຈະປະຫລາດໃຈຫຼືປະຫລາດໃຈກັບການໃຊ້ AI ນີ້, ຄົນພື້ນເມືອງ AI ມີຄວາມກ້າວ ໜ້າ.

ດຽວນີ້ພວກເຮົາພ້ອມທີ່ຈະແກ້ໄຂແຕ່ລະຈຸດທີ່ໂດດເດັ່ນກ່ຽວກັບ AI natives.

ມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານກ່ຽວກັບ AI ກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI ແມ່ນຫຍັງ ແລະ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ

ຄົນພື້ນເມືອງ AI ມີຄວາມຄຸ້ນເຄີຍກັບພື້ນຖານຂອງ AI. ພວກເຂົາເຂົ້າໃຈວ່າ AI ປະກອບດ້ວຍຄວາມສາມາດຕ່າງໆໃນຄອມພິວເຕີ. ໃນລະຫວ່າງໄລຍະເວລາຫຼາຍປີຂອງການນໍາໃຊ້ AI, ພວກເຂົາໂດຍ osmosis ໄດ້ຮັບຮູ້ເຖິງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດ (NLP) ແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງມັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ກັບສິ່ງທີ່ Machine Learning ແລະ Deep Learning ປະກອບດ້ວຍ. ພວກເຂົາມີຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບພື້ນຖານຂອງ AI ເຊັ່ນການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່ແລະເຕັກນິກການຄົ້ນຫາຄອມພິວເຕີ້. ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງຮັບຮູ້ວ່າພວກເຮົາຍັງບໍ່ທັນໄດ້ຢ່າງຈິງຈັງສາມາດປະຕິບັດເຫດຜົນທົ່ວໄປໃນ AI ໃນລະດັບຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ, ເບິ່ງການສົນທະນາຂອງຂ້າພະເຈົ້າກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ຢູ່ທີ່. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນອົງປະກອບຄວາມຮູ້ພື້ນຖານຂອງ AI ກ່ຽວກັບເຕັກນິກ AI ແລະເຕັກໂນໂລຢີ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນດິນແດນດຽວຂອງ AI ທີ່ຄົນພື້ນເມືອງ AI ຈະຄຸ້ນເຄີຍກັບ. ພວກເຂົາຍັງຈະຄິດເຖິງວິທີທີ່ AI ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ສັງຄົມ. ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ພວກເຮົາຈະເວົ້າວ່າຂ້າງ "ອ່ອນ" ຂອງ AI ຈະມີຄວາມສໍາຄັນກັບພວກເຂົາຄືກັນກັບດ້ານ "ຍາກ" ທີ່ປະກອບດ້ວຍເຕັກໂນໂລຢີ AI. ນີ້ລວມທັງການຮັບຮູ້ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ທີ່ໄດ້ກ່າວມາກ່ອນຫນ້ານີ້.

ພ້ອມ​ທີ່​ຈະ demystify AI​

ມື້ນີ້ມີການອ້າງທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI ສາມາດເຮັດໄດ້. ບາງຄັ້ງ, ຫົວຂໍ້ຂ່າວແຈ້ງວ່າ AI ສາມາດຄິດໄດ້ ຫຼືວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງ AI superintelligence. ຄົນພື້ນເມືອງ AI ຈະບໍ່ຕົກຢູ່ໃນ baloney ນີ້. ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຈະ​ເຍາະ​ເຍີ້ຍ​ແລະ​ເຍາະ​ເຍີ້ຍ​ຄໍາ​ກ່າວ​ອ້າງ​ປ່າ​ທໍາ​ມະ​ຊາດ​ແລະ​ບໍ່​ມີ​ຫຼັກ​ຖານ​ດັ່ງ​ກ່າວ.

ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ AI ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຊາວພື້ນເມືອງ AI ສາມາດ demystify AI. ຄວາມສາມາດນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ການສິ້ນສຸດຂອງ hyperbole ກ່ຽວກັບ AI ແມ່ນບໍ່ຈະແຈ້ງ. ຄວາມບໍ່ລົງລອຍກັນແມ່ນວ່າຈະຍັງຄົງມີຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະຕົກໃຈແລະຄວາມປະຫລາດໃຈໂດຍການເວົ້າເກີນຈິງກ່ຽວກັບ AI ໃນຂໍ້ກໍານົດທີ່ບໍ່ຫນ້າອາຍທີ່ສຸດ.

ບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງໂດຍສະເພາະຕໍ່ AI hype

ຄ້າຍຄືກັບຄວາມສາມາດຂອງຄົນພື້ນເມືອງ AI ໃນການ demystify AI, ພວກເຂົາຈະມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ກັບ AI hype ຫຼາຍຫນ້ອຍ. ໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນອາດຈະຖືກດຶງເຂົ້າໄປໃນການຢືນຢັນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບ AI, ຄົນພື້ນເມືອງ AI ຈະມີສາຍຕາທີ່ລະມັດລະວັງ.

ນີ້ບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີພູມຕ້ານທານຕໍ່ການຮຽກຮ້ອງ AI ທີ່ມີຂະຫນາດໃຫຍ່. ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກປະກອບອາວຸດທີ່ມີຄວາມເຂົ້າໃຈພຽງພໍຂອງ AI ເພື່ອຄັດອອກ wheat ຈາກ chaff ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບ AI hysteria, ແຕ່ວ່າມີໂອກາດສະເຫມີທີ່ຈະດຶງຂົນສັດມາເຖິງແມ້ກະທັ້ງຕາຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ຮູ້ຂໍ້ດີແລະຂໍ້ເສຍຂອງ AI

ສ່ວນປະກອບສໍາຄັນໂດຍສະເພາະຂອງ AI ພື້ນເມືອງຈະເປັນຄວາມສາມາດໃນການປະເມີນໃນເວລາທີ່ AI ເປັນປະໂຫຍດແລະບາງທີມັນອາດຈະຖືກໃຊ້ໃນທາງລົບ. ເຂົາເຈົ້າຈະເລືອກໃຊ້ແອັບ AI ໃນລະຫວ່າງປີຮຽນຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ເມື່ອພວກເຂົາເຂົ້າສູ່ແຮງງານ, ພວກເຂົາຈະມີຄວາມສາມາດຊ່ວຍເຫຼືອບໍລິສັດທີ່ນໍາໃຊ້ AI. ພວກເຂົາເຈົ້ານໍາເອົາຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສະຫລາດແລະເປັນປະໂຫຍດເຂົ້າໄປໃນບ່ອນທີ່ AI ສາມາດໄປຖືກຕ້ອງແລະບ່ອນທີ່ມັນສາມາດໄປຜິດ. ນີ້ຈະຊຸກຍູ້ການນໍາໃຊ້ AI ໃນການຄ້າຢ່າງເຂັ້ມງວດແລະຂະຫຍາຍການຮັບຮອງເອົາ AI ຕື່ມອີກ.

ຍອມຮັບການໃຊ້ AI ແຕ່ດ້ວຍສາຍຕາທີ່ລະວັງ ແລະ ແນມເບິ່ງ

ນັກສຶກສາບາງຄົນສົງໄສວ່າຊາວພື້ນເມືອງ AI ຈະເປັນນັກສະ ໜັບ ສະ ໜູນ AI ​​ຢ່າງແທ້ຈິງຫລືວ່າພວກເຂົາອາດຈະເປັນຄູ່ແຂ່ງຂອງ AI, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງການເຄື່ອນໄຫວ AI ຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ຄໍາຕອບແມ່ນປະສົມຫຼາຍ. ໂດຍສ່ວນໃຫຍ່, ຄົນພື້ນເມືອງ AI ຈະສະແຫວງຫາການຮັບເອົາ ແລະນຳໃຊ້ AI, ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເຮັດແນວນັ້ນໃນທາງທີ່ສົມດູນ ແລະລະມັດລະວັງ. ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະເວົ້າໄດ້ວ່າພວກເຂົາຈະເອື້ອອໍານວຍຫຼືບໍ່ພໍໃຈ AI ສະເພາະ.

ແນ່ນອນ, ທ່ານແນ່ນອນສາມາດຄາດຫວັງວ່າສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ AI natives ຈະຫັນໄປໃນທິດທາງດຽວຫຼືອື່ນໆ. ຜູ້ທີ່ມີຄວາມເປັນກາງຕົ້ນຕໍກ່ຽວກັບ AI ອາດຈະເປັນຕົ້ນຕໍ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ທ່ານສາມາດຄາດຫວັງຢ່າງແນ່ນອນວ່າບາງຄົນຈະກາຍເປັນຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນ AI ​​ທີ່ເວົ້ານອກໃຈແລະຄົນອື່ນຈະເປັນຄູ່ແຂ່ງທີ່ເຂັ້ມແຂງເທົ່າທຽມກັນຂອງ AI.

AI Natives ແລະການເກີດໃຫມ່ຂອງລະບົບປົກຄອງຕົນເອງ

ໃນຊ່ວງເວລາຂອງການສົນທະນາທີ່ຫນັກແຫນ້ນນີ້, ຂ້ອຍຈະວາງເດີມພັນວ່າເຈົ້າຕ້ອງການຕົວຢ່າງຕົວຢ່າງທີ່ອາດຈະສະແດງຫົວຂໍ້ນີ້. ມີຊຸດຕົວຢ່າງທີ່ນິຍົມກັນພິເສດແລະແນ່ນອນທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບຫົວໃຈຂອງຂ້ອຍ. ເຈົ້າເຫັນ, ໃນຄວາມສາມາດຂອງຂ້ອຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ລວມທັງການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນແລະທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ຂ້ອຍໄດ້ຖືກຖາມເລື້ອຍໆເພື່ອກໍານົດຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ເພື່ອໃຫ້ລັກສະນະທາງທິດສະດີຂອງຫົວຂໍ້ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ຫນຶ່ງໃນພື້ນທີ່ກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສຸດທີ່ນໍາສະເຫນີຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI quandary ນີ້ແມ່ນການມາເຖິງຂອງ AI ທີ່ແທ້ຈິງລົດຂັບລົດຕົນເອງໄດ້. ນີ້ຈະເປັນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼືຕົວຢ່າງສໍາລັບການສົນທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້.

ນີ້ແມ່ນ ຄຳ ຖາມທີ່ ໜ້າ ສັງເກດທີ່ຄວນພິຈາລະນາ: ການມາເຖິງຂອງລົດຂັບລົດຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ອີງໃສ່ AI ເຮັດໃຫ້ມີແສງຫຍັງກ່ຽວກັບ AI ພື້ນເມືອງ, ແລະຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ສິ່ງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນແນວໃດ?

ປ່ອຍໃຫ້ຂ້ອຍຈັກໜ້ອຍເພື່ອເປີດຄຳຖາມ.

ຫນ້າທໍາອິດ, ໃຫ້ສັງເກດວ່າບໍ່ມີຄົນຂັບຂອງມະນຸດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລົດຂັບລົດຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງ. ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍຜ່ານລະບົບການຂັບລົດ AI. ບໍ່​ມີ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຂັບ​ລົດ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ​, ແລະ​ບໍ່​ມີ​ການ​ຈັດ​ສັນ​ສໍາ​ລັບ​ມະ​ນຸດ​ຂັບ​ລົດ​ໄດ້​. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ (AVs) ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການໃຫ້ຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງຕື່ມອີກວ່າມີຄວາມໝາຍແນວໃດເມື່ອຂ້າພະເຈົ້າອ້າງເຖິງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແທ້ໆ.

ເຂົ້າໃຈລະດັບຂອງລົດທີ່ຂັບເອງ

ໃນຖານະເປັນຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງ, ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນລົດທີ່ AI ຂັບລົດດ້ວຍຕົວມັນເອງທັງຫມົດແລະບໍ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກມະນຸດໃດໆໃນລະຫວ່າງການຂັບລົດ.

ຍານພາຫະນະທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບເຫຼົ່ານີ້ຖືກພິຈາລະນາໃນລະດັບ 4 ແລະລະດັບ 5 (ເບິ່ງຄໍາອະທິບາຍຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້), ໃນຂະນະທີ່ລົດທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄົນຂັບຮ່ວມກັນເພື່ອແບ່ງປັນຄວາມພະຍາຍາມໃນການຂັບລົດແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວພິຈາລະນາໃນລະດັບ 2 ຫຼືລະດັບ 3. ລົດທີ່ຮ່ວມໃນການຂັບລົດແມ່ນໄດ້ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ, ແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວປະກອບດ້ວຍຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງ. add-ons ອັດຕະໂນມັດທີ່ຖືກເອີ້ນວ່າ ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).

ຍັງ​ບໍ່​ທັນ​ມີ​ລົດ​ທີ່​ຂັບ​ລົດ​ດ້ວຍ​ຕົນ​ເອງ​ຕົວ​ຈິງ​ຢູ່​ໃນ​ລະດັບ 5, ແລະ​ພວກ​ເຮົາ​ຍັງ​ບໍ່​ທັນ​ຮູ້​ວ່າ​ສິ່ງ​ນີ້​ຈະ​ບັນລຸ​ໄດ້​ຫຼື​ບໍ່​ມັນ​ຈະ​ໃຊ້​ເວລາ​ດົນ​ປານ​ໃດ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຄວາມພະຍາຍາມລະດັບ 4 ກໍາລັງຄ່ອຍໆພະຍາຍາມເອົາບາງສ່ວນໂດຍການດໍາເນີນການທົດລອງທາງສາທາລະນະທີ່ແຄບແລະເລືອກ, ເຖິງແມ່ນວ່າມີຂໍ້ຂັດແຍ້ງກ່ຽວກັບວ່າການທົດສອບນີ້ຄວນຈະຖືກອະນຸຍາດຫຼືບໍ່ (ພວກເຮົາທັງຫມົດແມ່ນຫມູ guinea ທີ່ມີຊີວິດຫຼືຕາຍໃນການທົດລອງ. ສະຖານທີ່ຢູ່ໃນທາງດ່ວນແລະ byways ຂອງພວກເຮົາ, ບາງຄົນຂັດແຍ້ງ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້).

ເນື່ອງຈາກວ່າລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດຕ້ອງການຄົນຂັບລົດຂອງມະນຸດ, ການຮັບຮອງເອົາລົດປະເພດເຫຼົ່ານັ້ນຈະບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍກ່ວາການຂັບຂີ່ລົດ ທຳ ມະດາ, ໃນປັດຈຸບັນ, ຈຸດຕໍ່ໄປແມ່ນສາມາດໃຊ້ໄດ້ໂດຍທົ່ວໄປ).

ສຳ ລັບລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ປະຊາຊົນຕ້ອງໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນລ່ວງ ໜ້າ ກ່ຽວກັບແງ່ລົບກວນທີ່ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຄົນຂັບລົດມະນຸດເຫລົ່ານັ້ນຈະສືບຕໍ່ໂຄສະນາວິດີໂອກ່ຽວກັບຕົວເອງທີ່ ກຳ ລັງນອນຫລັບຢູ່ລໍ້ຂອງລົດລະດັບ 2 ຫລືລົດ 3 , ພວກເຮົາທຸກຄົນຕ້ອງຫລີກລ້ຽງການຫຼອກລວງໃນການເຊື່ອວ່າຜູ້ຂັບຂີ່ສາມາດເອົາຄວາມສົນໃຈຂອງພວກເຂົາອອກຈາກວຽກຂັບລົດໃນຂະນະທີ່ຂັບຂີ່ລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ.

ທ່ານເປັນຝ່າຍທີ່ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການກະ ທຳ ຂອງການຂັບຂີ່ຂອງຍານພາຫະນະໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງອັດຕະໂນມັດອາດຈະຖືກໂຍນເຂົ້າໃນລະດັບ 2 ຫລືລະດັບ 3.

ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ AI Natives

ສຳ ລັບພາຫະນະຂັບລົດທີ່ແທ້ຈິງໃນລະດັບ 4 ແລະລະດັບ 5, ຈະບໍ່ມີຄົນຂັບລົດທີ່ເປັນມະນຸດເຂົ້າຮ່ວມໃນວຽກງານຂັບຂີ່.

ຜູ້ປະກອບອາຊີບທຸກຄົນຈະເປັນຜູ້ໂດຍສານ.

AI ແມ່ນ ກຳ ລັງຂັບລົດຢູ່.

ລັກສະນະ ໜຶ່ງ ທີ່ຈະຕ້ອງໄດ້ປຶກສາຫາລືກັນໃນທັນທີແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຈິງທີ່ວ່າ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບຂັບຂີ່ AI ໃນປະຈຸບັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍ. ເວົ້າອີກຢ່າງ ໜຶ່ງ, AI ແມ່ນລວມທັງການຂຽນໂປແກຼມຄອມພິວເຕີ້ແລະສູດການຄິດໄລ່ຄອມພິວເຕີ້, ແລະແນ່ນອນວ່າມັນບໍ່ສາມາດມີເຫດຜົນໃນລັກສະນະດຽວກັນກັບມະນຸດ.

ເປັນຫຍັງອັນນີ້ຈິ່ງເນັ້ນ ໜັກ ຕື່ມກ່ຽວກັບ AI ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກອ່ອນໄຫວ?

ເນື່ອງຈາກວ່າຂ້ອຍຕ້ອງການຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າເມື່ອສົນທະນາກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງລະບົບຂັບຂີ່ AI, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ສະແດງຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດຕໍ່ AI. ກະລຸນາຮັບຊາບວ່າມີແນວໂນ້ມທີ່ ກຳ ລັງ ດຳ ເນີນຢູ່ເລື້ອຍໆແລະເປັນອັນຕະລາຍໃນທຸກມື້ນີ້ໃນການລັກລອບຄ້າມະນຸດ AI. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ປະຊາຊົນ ກຳ ລັງມອບຄວາມຮູ້ສຶກຄ້າຍຄືກັບມະນຸດໃຫ້ກັບ AI ໃນປະຈຸບັນນີ້, ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້ແລະບໍ່ມີຄ່າຫຍັງເລີຍວ່າບໍ່ມີ AI ດັ່ງກ່າວມີມາກ່ອນ.

ດ້ວຍຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດນຶກພາບວ່າລະບົບຂັບຂີ່ AI ຈະບໍ່ຮູ້ກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງການຂັບຂີ່. ການຂັບຂີ່ແລະສິ່ງທັງ ໝົດ ທີ່ມັນຕ້ອງການຈະຕ້ອງມີໂຄງການເປັນສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງຮາດແວແລະຊອບແວຂອງລົດທີ່ຂັບເອງ.

ໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍໆດ້ານທີ່ມາຫຼີ້ນໃນຫົວຂໍ້ນີ້.

ກ່ອນອື່ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບຮູ້ວ່າບໍ່ແມ່ນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ AI ທັງຫມົດແມ່ນຄືກັນ. ຜູ້ຜະລິດລົດຍົນ ແລະບໍລິສັດເທັກໂນໂລຍີການຂັບລົດເອງແຕ່ລະຄົນກຳລັງໃຊ້ວິທີທີ່ຈະອອກແບບລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະອອກຄໍາຖະແຫຼງທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ລະບົບຂັບລົດ AI ຈະເຮັດຫຼືບໍ່ເຮັດ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ທຸກຄັ້ງທີ່ລະບຸວ່າລະບົບການຂັບຂີ່ AI ບໍ່ໄດ້ເຮັດບາງສິ່ງໂດຍສະເພາະ, ອັນນີ້, ໃນທີ່ສຸດ, ສາມາດເອົາຊະນະນັກພັດທະນາໄດ້ວ່າໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວວາງໂປຣແກມຄອມພິວເຕີໃຫ້ເຮັດສິ່ງນັ້ນ. ເທື່ອລະກ້າວ, ລະບົບການຂັບຂີ່ AI ກຳ ລັງໄດ້ຮັບການປັບປຸງແລະຂະຫຍາຍອອກເທື່ອລະກ້າວ. ຂໍ້ ຈຳ ກັດທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນອາດຈະບໍ່ມີຢູ່ໃນການເຮັດຊ້ ຳ ຄືນອີກຫຼືໃນລຸ້ນຂອງລະບົບ.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຫວັງ​ວ່າ​ມັນ​ຈະ​ສະ​ຫນອງ​ໃຫ້​ເປັນ​ພຽງ​ພໍ​ຂອງ​ຄໍາ​ແນະ​ນໍາ​ທີ່​ຈະ underlie ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ກໍາ​ລັງ​ຈະ​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​.

ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາການມາເຖິງຂອງຊາວພື້ນເມືອງ AI ທີ່ສອດຄ້ອງກັນກັບການມາເຖິງຂອງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດແລະລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງໂດຍການຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມເຕັມໃຈທີ່ອາດຈະເປີດເຜີຍຂອງຊາວພື້ນເມືອງ AI ທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຮູບແບບໃຫມ່ຂອງການຂົນສົ່ງແບບອັດຕະໂນມັດເຫຼົ່ານີ້. ເມື່ອຄົນພື້ນເມືອງຂອງ AI ເປັນສິ່ງທີ່, ແປກແມ່ນວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ລົດບັນທຸກຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ລົດຈັກທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ແລະຍານພາຫະນະຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງອື່ນໆຈໍານວນຫລາຍຈະອຸດົມສົມບູນຢູ່ໃນເສັ້ນທາງສາທາລະນະຂອງພວກເຮົາແລະຍັງເປັນສິ່ງຫນຶ່ງ, ໃນ. ຄວາມຮູ້ສຶກປະສົມປະສານຕາມທໍາມະຊາດ.

ຜູ້ທີ່ເຂົ້າມາກ່ອນຄົນພື້ນເມືອງຂອງ AI ແມ່ນເຫມາະສົມທີ່ຈະເບິ່ງຢ່າງປະຫລາດໃຈວ່າຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດບໍ່ມີຄົນນັ່ງຢູ່ໃນບ່ອນນັ່ງຂອງຜູ້ຂັບຂີ່. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຄົນພື້ນເມືອງ AI ເອົາໃຈໃສ່ເລັກນ້ອຍຕໍ່ຄວາມຈິງທີ່ວ່າມະນຸດບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນລໍ້. ອັນນີ້ຈະເປັນປະເພນີ ແລະ ທຳ ມະດາທີ່ມັນບໍ່ຄຸ້ມຄ່າເປັນພິເສດໂດຍຄົນພື້ນເມືອງ AI.

ນີ້ແມ່ນການບິດເບືອນທີ່ເຈົ້າອາດຈະຢາກຈະຄິດຄືນ.

ຄົນພື້ນເມືອງ AI ໃນທີ່ສຸດກໍຈະຮອດອາຍຸທີ່ເຂົາເຈົ້າມີລູກ. ເດັກນ້ອຍເຫຼົ່ານັ້ນແນ່ນອນຈະເດີນທາງໄປກັບ "ພໍ່ແມ່" ພື້ນເມືອງຂອງ AI ຜ່ານການນໍາໃຊ້ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ມັນມີຄວາມຜູກມັດທີ່ຈະເປັນລະດັບຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງການໃຊ້ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ຕົວເລກພໍ່ແມ່ພື້ນເມືອງຂອງ AI ເຫຼົ່ານີ້ຈະດີກັບລູກຂອງພວກເຂົາໂດຍໃຊ້ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ໃຫຍ່ບໍ່ຢູ່.

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສົນທະນາຢູ່ໃນຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍວ່າທາງເລືອກທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຍາກສໍາລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນ AI native. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ເຈົ້າຈະອະນຸຍາດໃຫ້ລູກຂອງທ່ານເດີນທາງໃນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແລະເຮັດແນວນັ້ນໂດຍບໍ່ມີຜູ້ໃຫຍ່ຢູ່ໃນຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດກັບເດັກບໍ? ຄວາມຄິດທໍາອິດຂອງເຈົ້າອາດຈະເປັນໄປໄດ້ວ່າ heck ບໍ່, ເຈົ້າຈະບໍ່ປ່ອຍໃຫ້ເລື່ອງນີ້ເກີດຂຶ້ນ. ມັນເບິ່ງຄືວ່າບ້າ. ສໍາລັບຄໍາອະທິບາຍລາຍລະອຽດຂອງຂ້ອຍວ່າເປັນຫຍັງນີ້ອາດຈະຖືກພິຈາລະນາເປັນມາດຕະຖານໃຫມ່ໃນອາຍຸຂອງຊາວພື້ນເມືອງ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ທັງ​ໝົດ​ນີ້​ບໍ່​ໄດ້​ໝາຍ​ຄວາມ​ວ່າ​ຄົນ​ພື້ນ​ເມືອງ AI ຈະ​ຍອມ​ຮັບ​ການ​ມາ​ເຖິງ​ຂອງ​ລົດ​ທີ່​ຂັບ​ດ້ວຍ​ຕົນ​ເອງ​ແບບ​ຕາ​ບອດ.

ຄົນພື້ນເມືອງ AI ຈະຮູ້ເຖິງຂໍ້ຈໍາກັດຂອງລະບົບການຂັບຂີ່ AI. ອັນນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາມີຄວາມລະມັດລະວັງເກີນໄປໃນດ້ານອື່ນໆກ່ຽວກັບລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງຈະມີຄວາມເປັນຫ່ວງຢ່າງຖືກຕ້ອງກ່ຽວກັບການບຸກລຸກດ້ານຄວາມປອດໄພທາງອິນເຕີເນັດຂອງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ. ຍັງມີຄວາມຮັບຮູ້ວ່າ ປະເທດຊາດ-ລັດ ຫຼືຜູ້ກະທຳທີ່ເປັນອັນຕະລາຍອື່ນໆສາມາດພະຍາຍາມຄອບຄອງກຳປັ່ນບັນທຸກລົດທີ່ຂັບເອງໄດ້, ເບິ່ງລາຍງານຂອງຂ້ອຍໄດ້ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ສະຫຼຸບ

ການຜະລິດຂອງຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນຄ່ອຍໆຈະໃຫ້ທາງໃຫ້ແກ່ຄົນພື້ນເມືອງ AI ລຸ້ນຕໍ່ມາ.

ຖ້າທ່ານບໍ່ເຊື່ອວ່າມີສິ່ງດັ່ງກ່າວເປັນຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ, ນີ້ມັກຈະແນະນໍາວ່າທ່ານອາດຈະເບິ່ງຄວາມມືດມົວຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງຊາວພື້ນເມືອງ AI. ບໍ່​ເປັນ​ຫຍັງ. ບາງທີ hullabaloo ກ່ຽວກັບການເປັນຄົນພື້ນເມືອງດິຈິຕອນຫຼື AI native ແມ່ນພຽງແຕ່ເຂົ້າຫນົມຕາແລະບໍ່ມີຫຍັງອີກ.

ວ່າໄດ້ຖືກກ່າວວ່າ, ໄດ້ມີການເອົາໃຈໃສ່ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງເຂັ້ມງວດທີ່ອຸທິດຕົນເພື່ອການວິເຄາະແລະພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຊາວພື້ນເມືອງດິຈິຕອນ, ພາຍໃຕ້ການສົມມຸດວ່າມີບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ຈະພົບເຫັນ. ການວິເຄາະແບບດຽວກັນແມ່ນຈະຫັນໄປສູ່ການແນມເບິ່ງຄົນພື້ນເມືອງ AI.

ລັກສະນະຫນຶ່ງທີ່ບາງທີພວກເຮົາທຸກຄົນສາມາດຕົກລົງເຫັນດີຫຼາຍແມ່ນວ່າຜູ້ທີ່ເຕີບໂຕຂຶ້ນທ່າມກາງ AI ທີ່ມີຄວາມອຸດົມສົມບູນແມ່ນຫວັງວ່າຈະມີລັກສະນະບາງຢ່າງກ່ຽວກັບ AI. ພວກເຮົາອາດຈະບໍ່ຕິດປ້າຍໃຫ້ພວກເຂົາເປັນ AI native. ພວກເຮົາພຽງແຕ່ອາດຈະເວົ້າວ່າໂດຍບັງເອີນພວກເຂົາມີຊີວິດຢູ່ແລະມີຢູ່ໃນຍຸກຂອງ AI ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຄວາມສາມາດແລະຄວາມນິຍົມ.

ຄົນທີ່ຕິດຢູ່ໃນໂລກຂອງ AI ຢ່າງເຕັມທີ່ຈະເລືອກເອົາມະນຸດຢູ່ໃສ?

ນາຍພົນ George Patton ໄດ້ມີຊື່ສຽງໂດ່ງດັງເຖິງການປະກາດທີ່ຊັດເຈນນີ້ກ່ຽວກັບການເປັນຜູ້ນໍາວ່າ: "ນໍາຂ້ອຍ, ຕິດຕາມຂ້ອຍ, ຫຼືອອກຈາກທາງຂອງຂ້ອຍ." ພວກ​ເຮົາ​ສາ​ມາດ​ໄຕ່​ຕອງ​ຢ່າງ​ແຂງ​ແຮງ​ວ່າ AI ພື້ນ​ເມືອງ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​ຈະ​ໄປ​ທາງ​ໃດ. ອະນາຄົດຈະຖືກກໍານົດໂດຍຊາວພື້ນເມືອງ AI ເຫຼົ່ານັ້ນ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຮົາຈະບໍ່ໄດ້ອ້າງເຖິງພວກເຂົາໂດຍ moniker ໂດຍສະເພາະ.

ຊາວພື້ນເມືອງ AI, ພວກເຮົາຖາມດ້ວຍຄວາມເຄົາລົບ, ເຈົ້າຈະພາພວກເຮົາໄປໃສ?