ភាពផ្ទុយគ្នានៃផលិតភាពរបស់ AI

ផលិតភាពការងារបានធ្លាក់ចុះគួរឱ្យកត់សម្គាល់ក្នុងរយៈពេលមួយទសវត្សរ៍កន្លងមកនេះ ទោះបីជាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបានជួយជំនួសកិច្ចការដដែលៗក្នុងការងារប្រចាំថ្ងៃក៏ដោយ។

តើ AI ពិតជាបង្កើនផលិតភាពការងារមែនទេ? រូបថត៖ LinkedIn ។

ក្នុងចំណោមការព្រួយបារម្ភកាន់តែខ្លាំងឡើងអំពីការបាត់បង់ការងារដោយសារតែ AI អ្នកសុទិដ្ឋិនិយមអះអាងថាវាគ្រាន់តែជាឧបករណ៍មួយដើម្បីបង្កើនផលិតភាព ដែលផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់ទាំងកម្មករ និង សេដ្ឋកិច្ច ។ លោក Satya Nadella នាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន Microsoft បានលើកឡើងថា អ្នកប្រើប្រាស់គ្រាន់តែត្រូវបញ្ជាក់ពីគោលដៅរបស់ពួកគេ ខណៈដែលភ្នាក់ងារ AI ស្វ័យប្រវត្តិនឹងរៀបចំផែនការ អនុវត្ត និងរៀនដោយខ្លួនឯងនៅទូទាំងប្រព័ន្ធទាំងអស់។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) កំពុងបង្កើត «អន្ទាក់ផលិតភាព» ដែលលើកទឹកចិត្តមនុស្សកាន់តែច្រើនឡើងៗឱ្យប្រើប្រាស់ និងថែមទាំងពឹងផ្អែកលើវាទៀតផង។ នេះនឹងនាំឱ្យមានការធ្លាក់ចុះនៃសមត្ថភាពឆ្លុះបញ្ចាំងខ្លួនឯង និងសមត្ថភាពដោះស្រាយបញ្ហា ហើយធ្ងន់ធ្ងរជាងនេះទៅទៀត វានឹងប៉ះពាល់ដល់ភាពច្នៃប្រឌិត និងភាពជោគជ័យក្នុងជីវិត។

ការផ្តល់អាទិភាពដល់បរិមាណជាងគុណភាព។

យោងតាម ​​FT ឧបករណ៍ AI នឹងល្អឥតខ្ចោះ នៅពេលដែលដំណើរការតែមួយមុខគឺគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាផលិតភាព។ កាសែតនេះចង្អុលបង្ហាញថា ក្នុងរយៈពេលកន្លះសតវត្សរ៍កន្លងមកនេះ កុំព្យូទ័រជាច្រើនត្រូវបានបង្កើតឡើង ដែលត្រូវបានគេសន្មត់ថាលឿនជាងពេលណាៗទាំងអស់ ប៉ុន្តែអត្រាកំណើនផលិតភាពការងារនៅក្នុងប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍បានថយចុះ ពីប្រហែល 2% ក្នុងមួយឆ្នាំក្នុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 មកត្រឹមប្រហែល 0.8% ប៉ុណ្ណោះនាពេលបច្ចុប្បន្ន។

ជាមួយនឹងការមកដល់នៃកុំព្យូទ័រ អ៊ីនធឺណិត និងការតភ្ជាប់ទេពកោសល្យសកល របកគំហើញគួរតែបានផ្ទុះឡើងយ៉ាងខ្លាំង។ យ៉ាងណាក៏ដោយ ផលិតភាពស្រាវជ្រាវបានធ្លាក់ចុះ។ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ សព្វថ្ងៃនេះបង្កើតគំនិតថ្មីៗតិចជាងមុនក្នុងមួយដុល្លារដែលបានវិនិយោគជាងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រមុនៗរបស់ពួកគេនៅក្នុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1960។

អ្នកសេដ្ឋកិច្ច Gary Becker ធ្លាប់បានចង្អុលបង្ហាញថា ឪពុកម្តាយប្រឈមមុខនឹងជម្រើសរវាង «គុណភាព និងបរិមាណ»។ ឧទាហរណ៍ កាលណាពួកគេមានកូនកាន់តែច្រើន នោះពួកគេទំនងជាមិនវិនិយោគលើកូនម្នាក់ៗជាលក្ខណៈបុគ្គលនោះទេ។ រឿងដដែលនេះអាចកើតឡើងជាមួយនឹងការច្នៃប្រឌិត។

គម្រោងច្រើនពេកក្នុងពេលតែមួយអាចប៉ះពាល់អវិជ្ជមានដល់ភាពច្នៃប្រឌិត។ រូបថត៖ Adobe Stock។

ការសិក្សាទ្រង់ទ្រាយធំលើលទ្ធផលប៉ាតង់បញ្ជាក់ថាចំនួនគម្រោងដែលបានអនុវត្តគឺសមាមាត្របញ្ច្រាសទៅនឹងលទ្ធភាពនៃការរកឃើញថ្មីៗ។ ក្នុងប៉ុន្មានទសវត្សរ៍ថ្មីៗនេះ ឯកសារវិទ្យាសាស្ត្រ និងប៉ាតង់បានក្លាយជាការបន្ថែមបន្តិចម្តងៗជាជាងការរកឃើញថ្មីៗធំៗ។

ទន្ទឹមនឹងនេះដែរ អ្នកប្រាជ្ញដ៏អស្ចារ្យនៅទូទាំងប្រវត្តិសាស្ត្របានយល់ពីរឿងនេះ។ អ៊ីសាក ញូតុន ធ្លាប់បាននិយាយថា គាត់តែងតែ «ទុកបញ្ហាមួយនៅចំពោះមុខគាត់… រហូតដល់ផ្កាភ្លើងដំបូងលេចឡើងបន្តិចម្តងៗ ហើយទីបំផុតផ្ទុះឡើងជាពន្លឺច្បាស់លាស់ និងពេញលេញ»។ ស្ទីវ ចបស៍ បានយល់ស្របថា «ភាពច្នៃប្រឌិតគឺនិយាយថាទេចំពោះរឿងរាប់ពាន់យ៉ាង»។

"អន្ទាក់សមត្ថភាពមធ្យមរបស់ AI"

លោក ហូ ក្វុក ទួន នាយកកម្មវិធីអនុបណ្ឌិតផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ និងគណនេយ្យនៅសាកលវិទ្យាល័យ Bristol បានលើកឡើងពីគោលគំនិតនៃ "អន្ទាក់សមត្ថភាពជាមធ្យមរបស់ AI"។ ការងារដែលជារឿយៗតម្រូវឱ្យមានសមត្ថភាពរបស់មនុស្សជាមធ្យម ជារឿយៗពាក់ព័ន្ធនឹងកិច្ចការដដែលៗជាច្រើន អនុវត្តតាមដំណើរការច្បាស់លាស់ និងអាចវាស់វែងបាន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ លោកអះអាងថា នេះគឺជាចំណុចខ្លាំងដ៏លេចធ្លោរបស់ AI។

គំរូភាសាទ្រង់ទ្រាយធំ (LLMs) ច្រើនតែប្រកាន់ខ្ជាប់នូវអ្វីដែលស្ថិតិចាត់ទុកថាជាការឯកភាពទូទៅ។ ប្រសិនបើអ្នកឱ្យ chatbot អានអត្ថបទសតវត្សរ៍ទី 19 វានឹង "បញ្ជាក់" ថាមនុស្សមិនអាចហោះហើរបានទេ រហូតដល់បងប្អូនប្រុស Wright បានធ្វើ។

ការពិនិត្យឡើងវិញមួយដែលបានចេញផ្សាយនៅក្នុងទស្សនាវដ្តី Nature ក្នុងខែមីនា ឆ្នាំ២០២៥ បានបង្ហាញថា ខណៈពេលដែល LLM អាចជួយកាត់បន្ថយកិច្ចការវិទ្យាសាស្ត្រដដែលៗ ការលោតផ្លោះពិតប្រាកដក្នុងការគិតនៅតែជារបស់មនុស្ស។ លោក Tuan ក៏បានអះអាងផងដែរថា ការប្រកាន់ខ្ជាប់នូវអ្វីដែលគេដឹងរួចហើយ ការស្ទាក់ស្ទើរក្នុងការប្រថុយប្រថាន និងកង្វះការគិតរិះគន់ គឺជាចំណុចខ្សោយដ៏ធ្ងន់ធ្ងរនៅក្នុងយុគសម័យ AI។

លោក Demis Hassabis ប្រធានក្រុមនៅ Google DeepMind ដែលបានបង្កើត AlphaFold ដែលជាគំរូដែលមានសមត្ថភាពទស្សន៍ទាយរូបរាងប្រូតេអ៊ីន ត្រូវបានចាត់ទុកថាជាសមិទ្ធផលវិទ្យាសាស្ត្រដ៏លេចធ្លោបំផុតមួយនៅក្នុង AI រហូតមកដល់បច្ចុប្បន្ន។ ប៉ុន្តែសូម្បីតែលោកក៏ទទួលស្គាល់ថាការសម្រេចបាននូវបញ្ញាសិប្បនិម្មិតទូទៅពិតប្រាកដនឹងនៅតែត្រូវការ "ការច្នៃប្រឌិតបន្ថែមទៀត"។

AlphaFold ដែលជាស្នាដៃវិទ្យាសាស្ត្រដែលឈ្នះពានរង្វាន់ណូបែល ក៏ត្រូវការ «ការច្នៃប្រឌិតបន្ថែមទៀត» ផងដែរ។ រូបថត៖ Google Deepmind។

នាពេលអនាគតដ៏ខ្លីខាងមុខនេះ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នឹងជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពជាចម្បងជាជាងការលើកកម្ពស់នវានុវត្តន៍។ ការស្ទង់មតិមួយដែលបានចេញផ្សាយនៅលើ Arxiv លើបុគ្គលិកដែលមានចំណេះដឹងជាង 7,000 នាក់បានបង្ហាញថា អ្នកដែលប្រើប្រាស់បញ្ញាសិប្បនិម្មិតក្នុងកម្រិតខ្ពស់នៃផលិតភាពបានកាត់បន្ថយពេលវេលាដំណើរការអ៊ីមែលរបស់ពួកគេជាមធ្យម 3.6 ម៉ោងក្នុងមួយសប្តាហ៍ (ស្មើនឹង 31%) ខណៈពេលដែលកិច្ចការសហការនៅតែមិនផ្លាស់ប្តូរ។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ប្រសិនបើមនុស្សគ្រប់គ្នាផ្ទេរការឆ្លើយតបតាមអ៊ីមែលទៅ ChatGPT ចំនួនអ៊ីមែលនៅក្នុងប្រអប់សំបុត្រអាចកើនឡើង ដែលធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ប្រសិទ្ធភាពដំបូង។ យោងតាម ​​FT បទពិសោធន៍ពីការងើបឡើងវិញនៃផលិតភាពរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកក្នុងទសវត្សរ៍ឆ្នាំ 1990 បង្ហាញថាអត្ថប្រយោជន៍នៃឧបករណ៍ថ្មីនឹងរសាត់បាត់យ៉ាងឆាប់រហ័ស ប្រសិនបើមិនមានការរកឃើញថ្មីៗពិតប្រាកដនោះទេ។

ប្រភព៖ https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html