အခုခေတ်မှာ AI က လူ့အဖွဲ့အစည်းကို ဘယ်လိုဇောက်ထိုးမိုးမျှော် ပြောင်းပစ်မလဲလို့ ဦးနှောက်ခြောက် နေတယ်ဆိုရင် ဟိုးအရင်တုန်းက နှစ်ပေါင်း ထောင်ချီကြာခဲ့စဥ်က လူသားတွေဟာ ဝံပုလွေ မျိုးစိတ် ထဲက လူထက်တောင် အာရုံခံကောင်းတဲ့ အဖော်တစ်ယောက် ပေးခဲ့ဖူးတဲ့ နည်းပညာကို စဉ်းစား ကြည့်ပါ—အဲဒါ “ခွေး” ပဲ။ ဝံပုလွေတွေကို နည်းနည်း ယဥ်ပါးလာအောင် သင်စရာရှိတာတွေ သင်ပေးပြီး အိမ်မွေး တိရစ္ဆာန် လုပ်လိုက်တာနဲ့ လူတွေဟာ အဝေးက သားကောင်နံ့ကို ကိုယ်တိုင် နှာခေါင်းနဲ့ ပင်ပင်ပန်းပန်း ခံစရာမလိုဘဲ သိနိုင်ပြီး ညဘက် ရန်သူချဉ်းကပ်လာသံကိုလည်း ကြားနိုင် လာတယ်။ ဒီလိုနဲ့ နီအန်ဒါသယ် ကမ္ဘာဦးလူသားတွေထက် အမဲလိုက်ကောင်း၊ တိုက်ခိုက်ရေးလည်း ကောင်းသွားပြီး ချောင်းတိုက်ဖို့ခက်၊ ထွက်ပြေးရင်တောင် လွတ်ဖို့လည်းခက်တဲ့ အဖွဲ့ဖြစ်လာတယ်။ မနုဿဗေဒ ပညာရှင်တချို့အဆိုအရ ဟိုမိုဆေးပီးယမ်း (Homo sapiens) တွေက ရှေးခေတ် ဆွေမျိုးတွေကို ယှဉ်ပြိုင်အနိုင်ယူပြီး ကမ္ဘာကြီးကို လက်ဝါးကြီးအုပ်နိုင်ခဲ့တာမှာ ခွေးတွေက အကြောင်းရင်းတစ်ခုပါ။
လူတွေရဲ့ နေရာမှာ အစားထိုးဖို့ ခွေးတွေကို ယဥ်ပါးအောင် လေ့ကျင့်ပေးနေရတဲ့ အစပျိုးနေတုန်း အချိန် ကတော့ လူတွေအတွက် ဘေးကင်းမကင်းဆိုတာ ဘယ်သူမှ ကံသေကံမ အာမခံချက် မပေးနိုင်ခဲ့ဘူး။ တကယ့်ဝံပုလွေ အရိုင်းတွေကို လူတွေက အမြဲအနိုင်ယူနိုင်လိမ့်မယ်လို့ ယူဆပြီး ကိုယ့်ဂူထဲ (ကိုယ့်နေအိမ်ထဲကို) ကိုယ်ကိုယ်တိုင်က ဖိတ်ခေါ်နေခဲ့တာကိုး။ ကလေးတွေကို ခွေးကို မစားရဘူး လို့တောင် သင်ပေးရသေးတယ်။ နှစ်ထောင်ချီကြာလာတဲ့ အခုခေတ်ထိ ခွေးတချို့က လွတ်ထွက်လာပြီး ကိုက်တတ် လူတွေကို အန္တရာယ် ပေးတတ်သေးပေမယ့် ခြုံကြည့်ရင်တော့ လူသားတွေကတော့ ရလဒ်က သိပ်မဆိုးဘူး ပြောရမယ်။ ကျေနပ်ကြမယ်၊ ပျိုးထောင်ရ ကျိုး နပ်မယ်လို့ ထင်ပါတယ်။
အေအိုင်ကို အကောင်းမြင်တဲ့ဘက်က ပြောရရင်တော့ ခွေးလို ဖြစ်မယ်တဲ့။ လူတွေရဲ့ အလုပ်ကို အစားထိုးမပစ်ဘဲ ဝိုင်းကူမယ်။ သခင်ပြောစကားလည်း နားထောင်မယ်။ ဒါပေမဲ့ ထင်သလို မဟုတ်ခဲ့ရင်ကော။ အေအိုင်က အဆင့်တက် တာက ခွေးထက် အများကြီးမြန်တယ်။ မကြာခင်မှာ ခွေးမျိုးစပ် သမားတွေ အိပ်မက်ထဲတောင် မမက်နိုင်တဲ့နှုန်းနဲ့ ကိုယ့်ထက် ပိုကောင်းတဲ့ မျိုးဆက်သစ် တွေကို ကိုယ်တိုင်ဖန်တီးနေနိုင်တယ်။ ဒါကြောင့် ၂၀၃၀ ရောက်ရင် ခွေးက အချိုရည် သံဘူးတောင် ဖွင့်တတ်ဦးမှာ မဟုတ်လို့ လူတွေကို ကျွန်ပြုမယ်လို့ စိုးရိမ်စရာမရှိပေမယ့် အေအိုင်ကိုတော့ အဲဒီလောက် စိတ်ချလက်ချ ပြောလို့မရဘူး။
နိုဘယ်ဆုရ စီးပွားရေးပညာရှင်တစ်ယောက်နဲ့ ပူလစ်ဇာဆု ချိတ်ထားတဲ့ သမိုင်းပညာရှင်တစ်ယောက် ရေးထားတဲ့ စာအုပ်အသစ်နှစ်အုပ်က အေအိုင်ဟာ အနာဂတ်ကို ဘယ်လိုပုံဖော်မလဲဆိုတာနဲ့ တော်တော်ကြီး ကြိုးစား ပမ်းစား ရှင်းပြထားတယ်။ စာအုပ်နှစ်အုပ်စလုံး ခွေးဥပမာကို မသုံးပေမယ့် အဲဒီဥပမာနဲ့ ချိတ်ဖတ်ရင် ပိုရှင်းသွားလောက်တယ်။
ဟားဗတ်သမိုင်းပညာရှင် ဂျေး လီပိုး (Jill Lepore) ကတော့ ခွေးကို လေ့ကျင့်ပေးတဲ့လူတွေဘက်ကို မီးမောင်း ထိုးပြထားတယ်။ သူ့အမြင်အရ အေအိုင် လုပ်ငန်းရှင် သူဌေးကြီးတွေဟာ ကြောက်စရာ ကောင်းလောက်အောင် တာဝန်မဲ့ပြီး သူတို့ဖန်တီးထားတာတွေက ကြိုးပြတ်ပြီး လူတွေကို ပြန်ကိုက်နိုင်တယ်။ “The Rise and Fall of the Artificial State” ထဲမှာ နည်းပညာ လုပ်ငန်းရှင် ကြီးတွေဟာ “စီးပွားရေးလုပ်ငန်းကြီးတွေက စက်တွေကို လူသားတွေကို အုပ်ချုပ်ပြီး လူအများကို အစားထိုးမယ့် အနာဂတ်” ကို တည်ဆောက်နေကြတယ်လို့ သူကဆိုတယ်။ အဲဒါဟာ လစ်ဘရယ် ဒီမိုကရေစီကို စွန့်ပစ်တာရော၊ သဘာဝကမ္ဘာကို ဖျက်ဆီးတာရော နှစ်မျိုးလုံးပါဝင်တယ်တဲ့။
သူ့အဆိုကို အတည်ပြုဖို့ လုပ်ငန်းရှင် သူဋ္ဌေးကြီးတွေကိုယ်တိုင် ပြောတဲ့စကားတွေကိုလည်း ဆွဲထုတ် သုံးထားတယ်။ OpenAI ရဲ့ ဆန် အော့မန်း (Sam Altman) က ကမ္ဘာပေါ်က လူတိုင်းနဲ့ လိုက် စကားပြော၊ တစ်ယောက်ချင်းစီရဲ့ ဆန္ဒအစစ်အမှန်ကို နားလည်ပြီး အားလုံးအတွက် “အကောင်းဆုံး ဖြစ်အောင်” တွက်ချက်ပေးနိုင်တဲ့ အေအိုင်နဲ့ လူသားသမ္မတတွေကို အစားထိုးရရင် “အရမ်းကောင်း သွားမယ်” လို့ ပြောဖူးတယ်။ အီလွန်မက် (Elon Musk) ကလည်း လူသားတွေဟာ ဆူပါဉာဏ်ရည်ရှိ စက်ရုပ်တွေရဲ့ “အိမ်မွေး လာဘရာဒေါ (Labrador) ခွေး” ဘဝ ရောက်သွားနိုင်တယ်လို့ ဆိုထားတယ်။ ဆန် အော့မန်း က မကြာခင် ကမ္ဘာမြေမျက်နှာပြင်အများစုကို ဒေတာစင်တာတွေ ဖုံးသွား နိုင်တယ် လို့လည်း ခန့်မှန်းထားတယ်။ အီလွန်မက် ကတော့ ဒီပြဿနာကို ဒေတာစင်တာတွေ အာကာသထဲပို့ပြီး လူသန်းပေါင်းများစွာကို မားစ်ပေါ် ပစ်တင်နေထိုင်ခိုင်းတာနဲ့ ဖြေရှင်းချင်တယ်။ စာရေးသူ လီပိုး သတိထားမိသလို နည်းပညာလုပ်ငန်းရှင်ကြီး တစ်ဦးချင်းစီမှာ ထွက်ပေါက်ကို စဥ်းစားထားတဲ့ပုံပဲ။
“အီလွန်မက်က မားစ်ကို သွားမယ်၊ မာ့ ဇူကာဘက် (Mark Zuckerberg) က metaverse မှာ နေချင်ပုံရတယ်၊ အမေဇုံသူဋ္ဌေးကြီး ဂျက်ဘီဇော (Jeff Bezos) က အာကာသကိုသွားမယ်၊ ဆန် အော့မန်းရဲ့ ဦးနှောက်က cloud ပေါ်ကို ရောက်စေ (upload)” အစရှိတာတွေပေါ့။ ဒီကမ္ဘာပေါ်မှာ ဒစ်စတိုပီယာကြီး ဖန်တီးမိနိုင်တဲ့ အန္တရာယ်ကို သူတို့ ပေါ့ပေါ့ဆဆ သဘောထားစေတယ်လို့ သူက စိုးရိမ်တယ်။
ဒီနေ့ခေတ် နည်းပညာ သူဋ္ဌေးကြီးတွေကို အနာဂတ် လူ့ယဉ်ကျေးမှုအတွက် စည်းမျဉ်းတွေ ဘောင်တွေ အရေးခိုင်းဖို့ မယုံသင့်ဘူးဆိုတာတော့ သူပြောတာ မှန်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဘီလျံနာတစ်ယောက်ချင်းစီရဲ့ အရေးပါမှုကို သူက နည်းနည်းပိုတင်ထားတယ်။ အေအိုင်က လူ့အဖွဲ့အစည်းကို ဘယ်လို ပုံဖော်မလဲဆိုတာ အီလွန်မက်ရဲ့ ထူးထူးဆန်းဆန်း နိုင်ငံရေးအမြင်ပေါ်မှာ မူမတည်ပါဘူး။ မြင်အောင်ပြောရရင် ကားတွေရဲ့ ထိရောက်မှုက ကားတီထွင်သူ ဟန်နရီဖို့ဒ် (Henry Ford) ရဲ့ အမြင်ပေါ် မတည်ခဲ့သလိုပဲ တကယ်ဆုံးဖြတ်မှာက နည်းပညာကိုယ်တိုင်ရဲ့ စွမ်းအားနဲ့ လူတွေက အဲဒါကို ဘာလုပ်ဖို့ သုံးမှာလဲ ဆိုတာပါ။
ဒီမေးခွန်းကို ဒေရွန် အေ့စ်မိုဂလူ (Daron Acemoglu) က “What Happened to Liberal Democracy?” ထဲမှာ ရှင်းပြထားတယ်။ အေ့စ်မိုဂလူဆိုတာက ကမ္ဘာပေါ်မှာ ကိုးကားခံရအများဆုံး စီးပွားရေးပညာရှင်တွေထဲက တစ်ယောက်ပါ။ သူ့ကို လူသိများစေခဲ့တာက “Why Nations Fail” ဆိုတဲ့ စာအုပ်ကြောင့် ဖြစ်ပြီး ဆင်းရဲတဲ့နိုင်ငံတွေ ဆင်းရဲတွင်းက မတက်နိုင်တာ သူတို့ကို မှီခို စားသုံးနေတဲ့ အဖွဲ့အစည်းတွေကြောင့်ပဲလို့ ကမ္ဘာ့စီးပွားရေးသမိုင်းကို ခပ်ကျယ်ကျယ် ဆွဲဖွင့်ပြထားတယ်။ စာအုပ်သစ်မှာတော့ လက်ရှိခေတ်နဲ့ နည်းပညာနဲ့ ဒီမိုကရေစီတို့ ပူးလိုက်ခွာလိုက် လုပ်နေကြပုံကို အဓိကထားတယ်။
သူ့အဆိုအရ လစ်ဘရယ် ဒီမိုကရေစီက တိုးတက်မှုကောင်းဖို့အတွက် အခြေက ခိုင်မာနေဖို့လိုတယ်။ အဲဒီကမှ ဆန်းသစ် တီထွင်မှုနဲ့ စီးပွားရေးတိုးတက်မှုကို ဖြစ်လာတယ်။ အခွန်နဲ့ ပြည်သူ့ ဝန်ဆောင်မှု တွေကနေ အကျိုးကျေးဇူးတွေ ဖြန့်ပေးတယ်၊ စည်းမျဉ်း ဥပဒေတွေနဲ့ မဲဆန္ဒရှင်တွေကို ကာကွယ်ပေးတယ်။ အနည်းဆုံးဒါဟာ စာရွက်ပေါ်မှာ တော်တော်ကြည့်လို့ကောင်းတဲ့ အစီအစဉ်ပေါ့။
အချိန်တော်တော်ကြာအောင် ဒီစနစ်က မဲဆန္ဒရှင်တွေ မျှော်လင့်သလောက်တော့ အလုပ်ဖြစ်ခဲ့တယ်။ ပြီးတော့ “ကွန်ပျူတာတွေ ပေါ်လာတယ်”။ အေ့စ်မိုဂလူ ရဲ့ ဇာတ်လမ်းအရ ဒစ်ဂျစ်တယ် နည်းပညာတွေက ကြွက်သားထက် ဦးနှောက်ကို ပိုတန်ဖိုးထားစေပြီး မညီမျှမှုကို ပိုဆိုးစေတယ်။ ဘွဲ့ရတွေရဲ့ “လူမှုအာဏာ” ကိုလည်း ဖောင်းပွစေပြီး လစ်ဘရယ်အထက်တန်းလွှာသစ်က မကျေနပ်နေတဲ့ အလုပ်သမားလူတန်းစားပေါ် ကိုယ့်တန်ဖိုးတွေ ချမှတ်လာတယ်။ နောက်ဆုံး ပြန်တုံ့ပြန်မှုက ဒေါ်နယ်ထရမ့် (Donald Trump) ကို သမ္မတ ရွေးတင်တဲ့အထိ ရောက်သွားတယ်။ လူတွေ အချင်းချင်း ဆက်ဆံပုံလည်း ပြောင်းသွားတယ်။ အမေရိကမှာ မိတ်ဆွေတွေနဲ့ မျက်နှာချင်းဆိုင် တွေ့ချိန်ဟာ နှစ် ၂၀ အတွင်း သုံးပုံနှစ်ပုံ ကျဆင်းသွားပြီး နိုင်ငံရေးဆွေးနွေးပွဲတွေကတော့ ပိုပြီး အစွန်းရောက်၊ ပိုပြီးအဆိပ်ပြင်းသလို ဖြစ်လာတယ်။
အေ့စ်မိုဂလူ အကြံပေးတာက အလုပ်သမားတွေဟာ အေအိုင်ကို လုံးဝအားကိုးနေဖို့ထက် လူနဲ့အတူယှဥ်ပြီး သုံးဖို့ ဒါမှသာ ကိုယ့်အလုပ်ရဲ့ တန်ဖိုးတွေ ပိုမြင့်လာအောင် လုပ်နိုင်မယ့်နည်းတွေ ရှာဖို့ပါ။ ရှေးခေတ်မုဆိုးတွေက သူတို့ရဲ့ လှံပစ်ကျွမ်းကျင်မှုကို ခွေးရဲ့ နှာခေါင်းနဲ့ အမြန်နှုန်းနဲ့ ပေါင်းစပ်နိုင်ခဲ့တယ်။ ဥပမာပေးရရင် အေအိုင်က လျှပ်စစ်ကျွမ်းကျင်သူတွေကို ပိုရှုပ်ထွေးလာတဲ့ လျှပ်စစ် ကွန်ရက်ရဲ့ ပြဿနာတွေကို စစ်ဆေးရာမှာ ကူညီနိုင်တယ်။ အရင်တုန်းက ဖြစ်ခဲ့တဲ့ ချို့ယွင်းမှုတွေကို ဖြေရှင်းခဲ့တဲ့ နည်းနာတွေကို အေအိုင်ကလူတွေ ခွဲခြမ်းဖို့ ကူညီပေးမယ်။ ပညာရေး နယ်ပယ်မှာလည်း ကျောင်းသားတွေရဲ့ စာမေးပွဲအဖြေတွေကို အေအိုင်က လက်ထောက်နေရာကနေ စစ်ပြီး အတန်းကို အုပ်စုငယ်တွေ ခွဲသင်ဖို့ အကြံပေးနိုင်တယ်။ အဲဒီလိုဆို လူသားဆရာတွေ လိုအပ်ချက် လျော့မသွားဘဲ လိုအပ်ချက်တောင် ပိုတက်လာနိုင်တယ်။ စက်က ဆရာကို ဖယ်ရှားမယ့် အစား စာသင်ခန်းအတွက် စီမံရေးမှူးနေရာကို ဝင်လုပ်ပေးတာပေါ့။
ဒီအယူအဆကိုတော့ ငြင်းပယ်ရခက်တယ်။ အေအိုင်က လူတွေရဲ့ အလုပ်ကို နေရာဝင်ယူ သွားမယ့်အစား ဖြည့်ဆည်းပေးတဲ့နေရာကနေ ဝိုင်းကူပေးရင် လူမှုရေး အုံကြွမှုက သေချာပေါက် ပိုနည်းမယ်။ ဒါပေမဲ့ အဲဒါကို တကယ်ဘယ်လိုလုပ်မလဲဆိုတဲ့ အဓိက မေးခွန်းကိုတော့ အေ့စ်မိုဂလူ က မဖြေထားသေးဘူး။ အဖြေစာရွက်မှာ “စိတ်ကူးကောင်း” လို့ရေးပြီး လက်တွေ့အဆင့်ကို ချန်ခဲ့သလိုပဲ။
ဒါပေမဲ့ ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ် ဒီတစ်ခါလည်း ဝံပုလွေ အသစ်ကိုတော့ ဂူထဲ ဖိတ်ခေါ်ကြဦးမှာပါ။ အဲဒီနောက်တော့ ဘာမှ မသိရသေးပါဘူး။
မူရင်း – What AI has in common with dogs, The Economist
