သတင်း

OpenAI ၏ ChatGPT (chat generative pretrained transformer) သည် ဉာဏ်ရည်တု (AI) ပါဝါသုံး chatbot တစ်ခုဖြစ်ပြီး သမိုင်းတစ်လျှောက် တိုးတက်မှုအမြန်ဆုံးအင်တာနက်အက်ပလီကေးရှင်းဖြစ်လာခဲ့သည်။GPT ကဲ့သို့ ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ အပါအဝင် Generative AI သည် လူသားမှ ထုတ်လုပ်သည့် စာသားနှင့် ဆင်တူသည့် စာသားကို ထုတ်ပေးပြီး လူသား၏ တွေးခေါ်မှုကို အတုယူပုံပေါ်သည်။အလုပ်သင်များနှင့် ဆေးခန်းသမားများသည် နည်းပညာကို အသုံးပြုနေပြီဖြစ်ပြီး ဆေးပညာကို ခြံစည်းရိုးတွင် ထားရန် မတတ်နိုင်ပါ။ဆေးပညာ နယ်ပယ်သည် AI ၏ သက်ရောက်မှုနှင့် လုံးထွေးနေရမည်ဖြစ်သည်။

AI သည် သတင်းအချက်အလက်များကို ဖန်တီးပြီး အချက်အလက်အဖြစ်တင်ပြရန် အလားအလာ (“ illusion” ဟုလူသိများသည်)၊ လူနာကိုယ်ရေးကိုယ်တာအပေါ် AI ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုဖြစ်နိုင်ခြေများအပါအဝင် ဆေးအပေါ် AI ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့်ပတ်သက်ပြီး တရားဝင်သောစိုးရိမ်မှုများစွာရှိပါသည်။ အရင်းအမြစ်ဒေတာ။သို့သော် ဤလက်ငင်းစိန်ခေါ်မှုများကိုသာ အာရုံစိုက်ခြင်းသည် ဆေးပညာသင်ကြားခြင်းတွင် AI ရရှိနိုင်သည့် ကျယ်ပြန့်သောဂယက်ရိုက်ခတ်မှုများ အထူးသဖြင့် နည်းပညာသည် အနာဂတ်အလုပ်သင်ဆရာဝန်များနှင့် သမားတော်များ၏ အနာဂတ်မျိုးဆက်များ၏ တွေးခေါ်ပုံဖွဲ့စည်းပုံနှင့် စောင့်ရှောက်မှုပုံစံများကို ပုံဖော်နိုင်သည့်နည်းလမ်းများကို ကျွန်ုပ်တို့ စိုးရိမ်ပါသည်။

သမိုင်းတစ်လျှောက်တွင် နည်းပညာသည် သမားတော်များ၏ တွေးခေါ်ပုံအတိုင်း ပြောင်းလဲလာခဲ့သည်။19 ရာစုတွင် stethoscope တီထွင်မှုသည် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစစ်ဆေးခြင်း၏ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုးတက်မှုနှင့် ပြီးပြည့်စုံမှုကို မြှင့်တင်ပေးပြီးနောက် ရောဂါရှာဖွေရေးစုံထောက်၏ ကိုယ်ပိုင်အယူအဆ ထွက်ပေါ်လာခဲ့သည်။မကြာသေးမီက၊ သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာသည် ပြဿနာကိုဦးတည်သော ဆေးမှတ်တမ်းများတီထွင်သူ Lawrence Weed က လက်တွေ့ဆင်ခြင်ခြင်း၏ပုံစံကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခဲ့သည်- သမားတော်များ ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံသည် ကျွန်ုပ်တို့တွေးခေါ်ပုံအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိသည်။ခေတ်မီကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုငွေပေးချေမှုပုံစံများ၊ အရည်အသွေးမြှင့်တင်မှုစနစ်များနှင့် လက်ရှိအီလက်ထရွန်နစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ (နှင့် ၎င်းတို့နှင့်ဆက်စပ်နေသောရောဂါများ) အားလုံးကို ဤမှတ်တမ်းတင်ချဉ်းကပ်မှုမှ လေးနက်စွာလွှမ်းမိုးထားသည်။

ChatGPT သည် 2022 ခုနှစ် ဆောင်းဦးတွင် စတင်ခဲ့ပြီး နောက်ပိုင်းလများတွင် ၎င်း၏ အလားအလာသည် ပြဿနာကို ဦးတည်သည့် ဆေးမှတ်တမ်းများကဲ့သို့ အနည်းဆုံး အနှောင့်အယှက်ဖြစ်နိုင်ကြောင်း ပြသခဲ့သည်။ChatGPT သည် US ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလိုင်စင်စာမေးပွဲနှင့် Clinical Thinking Exam ကို အောင်မြင်ပြီး သမားတော်များ၏ ရောဂါရှာဖွေရေး တွေးခေါ်မှုပုံစံနှင့် နီးစပ်ပါသည်။ယခုအခါ အဆင့်မြင့်ပညာရေးသည် “ကောလိပ်သင်တန်းစာစီစာကုံးများအတွက် လမ်းဆုံး” နှင့် ရုန်းကန်နေရပြီး ဆေးကျောင်းလျှောက်ထားရာတွင် ကျောင်းသားများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာထုတ်ပြန်ချက်များနှင့် မကြာမီတွင် အလားတူဖြစ်လာမည်မှာ သေချာပါသည်။အဓိကကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းကို အီလက်ထရွန်နစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများနှင့် အသံမှတ်မိခြင်းဆော့ဖ်ဝဲလ်တွင် ပေါင်းစပ်ခြင်းအပါအဝင် AI ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစနစ်တစ်လျှောက်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နှင့် လျင်မြန်စွာအသုံးချနိုင်ရန် နည်းပညာကုမ္ပဏီများနှင့် လက်တွဲဆောင်ရွက်လျက်ရှိသည်။ဆရာဝန်များ၏ အလုပ်အချို့ကို လွှဲပြောင်းရယူရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော Chatbot များသည် ဈေးကွက်သို့ ရောက်ရှိလာတော့မည်ဖြစ်သည်။

ရှင်းနေသည်မှာ၊ ဆေးပညာဆိုင်ရာ အခင်းအကျင်းသည် ပြောင်းလဲနေပြီး ပြောင်းလဲနေပြီဖြစ်သောကြောင့် ဆေးပညာသည် ဖြစ်တည်မှုဆိုင်ရာ ရွေးချယ်မှုတစ်ခုနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်- ဆေးပညာတတ်များသည် AI ကို သမားတော်လေ့ကျင့်ရေးတွင် ပေါင်းစပ်ရန် အစပျိုးလုပ်ဆောင်ပြီး ဤအသွင်ပြောင်းနည်းပညာကို ဘေးကင်းပြီး မှန်ကန်စွာအသုံးပြုရန်အတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်သားအင်အားကို သတိရှိရှိပြင်ဆင်ပါ။ ?သို့မဟုတ် စစ်ဆင်ရေးထိရောက်မှုနှင့် အကျိုးအမြတ်ကို ရှာဖွေနေသော ပြင်ပအင်အားစုများသည် နှစ်ခုပေါင်းစည်းပုံကို ဆုံးဖြတ်ပေးမည်လား။သင်တန်းဒီဇိုင်နာများ၊ သမားတော်လေ့ကျင့်ရေးပရိုဂရမ်များနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုခေါင်းဆောင်များအပြင် အသိအမှတ်ပြုအဖွဲ့များမှ AI အကြောင်းကို စတင်တွေးတောရမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အခိုင်အမာယုံကြည်ပါသည်။

ဆေးကျောင်းများသည် စိန်ခေါ်မှုနှစ်ရပ်ကို ရင်ဆိုင်နေရသည်- ကျောင်းသားများကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းခွင်တွင် AI အသုံးချနည်းကို သင်ကြားပေးရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းတို့သည် ဆေးကျောင်းသားများနှင့် ပညာရပ်ဆိုင်ရာများတွင် AI ကို အသုံးပြုသည့် ဆရာများနှင့် ဆက်ဆံရန် လိုအပ်သည်။ဆေးကျောင်းသားများသည် ရောဂါတစ်ခုအကြောင်းဖန်တီးရန်နှင့် သင်ကြားရေးအချက်များကြိုတင်ခန့်မှန်းရန်အတွက် chatbots များကိုအသုံးပြုကာ ၎င်းတို့၏လေ့လာမှုများတွင် AI ကိုအသုံးပြုနေပြီဖြစ်သည်။သင်ခန်းစာများနှင့် အကဲဖြတ်ချက်များကို AI က မည်ကဲ့သို့ ကူညီပေးနိုင်သည်ကို ဆရာများက စဉ်းစားနေကြသည်။

ဆေးကျောင်းသင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို လူတွေက ရေးဆွဲထားတယ်ဆိုတဲ့ အယူအဆဟာ မသေချာမရေရာမှုတွေ ရင်ဆိုင်နေရပါတယ်။ ဆေးကျောင်းတွေက လူတွေက မစဉ်းစားထားတဲ့ သူတို့ရဲ့ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းထဲက အကြောင်းအရာတွေရဲ့ အရည်အသွေးကို ဘယ်လို ထိန်းချုပ်မလဲ။ကျောင်းသားများသည် တာဝန်များကို ပြီးမြောက်ရန် AI ကိုအသုံးပြုပါက ကျောင်းများသည် ပညာရေးစံနှုန်းများကို မည်သို့ထိန်းသိမ်းနိုင်မည်နည်း။ကျောင်းသားများအား အနာဂါတ်၏လက်တွေ့အခင်းအကျင်းအတွက်ပြင်ဆင်ရန်အတွက် ဆေးကျောင်းများသည် AI အသုံးပြုမှုနှင့်ပတ်သက်သော သင်ကြားမှုစွမ်းရည်သင်တန်းများ၊ ရောဂါရှာဖွေဆင်ခြင်ခြင်းသင်တန်းများနှင့် စနစ်တကျလက်တွေ့အလေ့အကျင့်သင်တန်းများတွင် ပေါင်းစပ်သင်ကြားမှုအား စတင်ရန်လိုအပ်ပါသည်။ပထမအဆင့်အနေဖြင့်၊ ပညာတတ်များသည် ဒေသတွင်း သင်ကြားရေးကျွမ်းကျင်သူများထံ ဆက်သွယ်နိုင်ပြီး သင်ရိုးညွှန်းတမ်းကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် နည်းလမ်းများ ဖော်ထုတ်ရန်နှင့် AI ကို သင်ရိုးညွှန်းတမ်းတွင် ထည့်သွင်းရန် တောင်းဆိုနိုင်သည်။ထို့နောက် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ထားသော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းအား တင်းတင်းကျပ်ကျပ် အကဲဖြတ်ပြီး ထုတ်ဝေသွားမည်ဖြစ်ပြီး၊ ယခုအခါ စတင်ဆောင်ရွက်နေပြီဖြစ်သည်။

ဘွဲ့လွန်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရေးအဆင့်တွင် နေထိုင်သူများနှင့် လေ့ကျင့်ရေးကျွမ်းကျင်သူများသည် AI သည် ၎င်းတို့၏လွတ်လပ်သောအလေ့အကျင့်၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းဖြစ်လာမည့် အနာဂတ်အတွက် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။လေ့ကျင့်သင်ကြားနေသည့် သမားတော်များသည် AI နှင့် အဆင်ပြေစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ရမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏ လူနာများသည် AI ကို အသုံးပြုနေပြီဖြစ်သောကြောင့် ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ရမည်ဖြစ်သည်။

ဥပမာအားဖြင့်၊ ChatGPT သည် လူနာများအတွက် 100% တိကျမှုမရှိသော်လည်း နားလည်ရလွယ်ကူသောဘာသာစကားဖြင့် ကင်ဆာစစ်ဆေးခြင်းဆိုင်ရာအကြံပြုချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။AI ကိုအသုံးပြုသည့်လူနာများမှမေးမြန်းသောမေးခွန်းများသည် စီးပွားဖြစ်မျိုးဗီဇစစ်ဆေးခြင်းထုတ်ကုန်များနှင့် အွန်လိုင်းဆေးဘက်ဆိုင်ရာအတိုင်ပင်ခံပလပ်ဖောင်းများတိုးပွားလာခြင်းကြောင့် ပြင်ပလူနာဆေးခန်းများတွင် စကားပြောဆိုမှုကို ပြောင်းလဲစေသကဲ့သို့ ဆရာဝန်နှင့်လူနာဆက်ဆံရေးကို မလွှဲမရှောင်သာပြောင်းလဲစေမည်ဖြစ်သည်။ယနေ့နေထိုင်သူများနှင့် လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများသည် ၎င်းတို့ထက် အနှစ် 30 မှ 40 ထက်စောပြီး ၎င်းတို့သည် လက်တွေ့ဆေးပညာဆိုင်ရာ ပြောင်းလဲမှုများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဆေးပညာပေးသူများသည် AI တွင် နေထိုင်သူများနှင့် အထူးကျွမ်းကျင်လေ့ကျင့်ရေးဆရာများကို ကူညီပေးသည့် လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်အသစ်များကို ဒီဇိုင်းဆွဲကာ ၎င်းတို့အား အနာဂတ်ပြောင်းလဲမှုလှိုင်းများကို လမ်းညွှန်နိုင်စေမည်ဖြစ်သည်။ဘွဲ့လွန်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပညာရေးအသိအမှတ်ပြုကောင်စီကဲ့သို့သော အုပ်ချုပ်ရေးအဖွဲ့များသည် AI ပညာရေးနှင့်ပတ်သက်သော မျှော်လင့်ချက်များကို လေ့ကျင့်ရေးပရိုဂရမ်၏ လုပ်ရိုးလုပ်စဉ်လိုအပ်ချက်များတွင် ထည့်သွင်းနိုင်ပြီး၊ သင်ရိုးစံနှုန်းများကို အခြေခံ၍ ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများကို ပြောင်းလဲရန် လေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်များကို လှုံ့ဆော်ပေးနိုင်သည်။နောက်ဆုံးတွင်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာဆက်တင်များတွင်အလုပ်လုပ်နေသောသမားတော်များသည် AI နှင့်ရင်းနှီးလာရန်လိုအပ်သည်။ကျွမ်းကျင်သောလူ့အဖွဲ့အစည်းများသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်တွင် အခြေအနေသစ်များအတွက် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့ဝင်များကို ပြင်ဆင်နိုင်သည်။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်တွင် AI ကပါဝင်မည့် အခန်းကဏ္ဍနှင့် ပတ်သက်၍ စိုးရိမ်ပူပန်မှုများသည် အသေးအဖွဲမဟုတ်ပါ။ဆေးပညာဆိုင်ရာ သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်မှုပုံစံသည် နှစ်ထောင်ပေါင်းများစွာ ကြာမြင့်ခဲ့သည်။ဆေးကျောင်းသားများသည် ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်ရေးစဥ်တစ်ရက်မှစတင်၍ AI chatbots ကိုစတင်အသုံးပြုသည့်အခြေအနေကြောင့် ဤပုံစံကိုမည်သို့အကျိုးသက်ရောက်မည်နည်း။သင်ယူမှုသီအိုရီသည် အသိပညာနှင့် ကျွမ်းကျင်မှုတိုးတက်မှုအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော အလုပ်ကြိုးစားမှုနှင့် တမင်လေ့ကျင့်မှုတို့ဖြစ်ကြောင်း အလေးပေးဖော်ပြသည်။ကုတင်ဘေးနားရှိ chatbot မှ မေးခွန်းတိုင်းကို ချက်ခြင်းဖြေနိုင်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော သမားတော်များ တစ်သက်တာလုံး ထိရောက်သော သင်ယူသူများ ဖြစ်လာကြမည်နည်း။

ကျင့်ဝတ်လမ်းညွှန်ချက်များသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်၏ အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သည်။ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပွင့်လင်းမြင်သာသော အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် စစ်ထုတ်သည့် AI မော်ဒယ်များက ကူညီပေးသောအခါ ဆေးပညာသည် မည်သို့ဖြစ်မည်နည်း။နှစ် 200 နီးပါး၊ သမားတော်များ၏ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အထောက်အထားသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သိမြင်မှုဆိုင်ရာ အလုပ်နှင့် ခွဲထုတ်၍မရပေ။သိမှုဆိုင်ရာအလုပ်များစွာကို AI သို့လွှဲပြောင်းပေးနိုင်သောအခါ ဆေးပညာကို လေ့ကျင့်ရန် ဆရာဝန်များက ဘာကိုဆိုလိုသနည်း။ဤမေးခွန်းများထဲမှ တစ်ခုကို ယခုအချိန်တွင် အဖြေမရနိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့ကို မေးရန် လိုအပ်ပါသည်။

ဒဿနပညာရှင် Jacques Derrida သည် "ဆေးဝါး" သို့မဟုတ် "အဆိပ်" ဖြစ်နိုင်သည့် Pharmakon အယူအဆကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး ထိုနည်းအတူပင် AI နည်းပညာသည် အခွင့်အလမ်းများနှင့် ခြိမ်းခြောက်မှုများ နှစ်မျိုးလုံးကို တင်ဆက်သည်။ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၏အနာဂတ်အတွက် အစုရှယ်ယာများစွာပါဝင်သဖြင့် ဆေးပညာဆိုင်ရာအသိုင်းအဝိုင်းသည် AI ကိုလက်တွေ့အလေ့အကျင့်အဖြစ်ပေါင်းစပ်ရာတွင် ဦးဆောင်သင့်သည်။အထူးသဖြင့် လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသောအခြေအနေများနှင့် လမ်းညွှန်စာပေမရှိခြင်းကြောင့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် လွယ်ကူမည်မဟုတ်သော်လည်း Pandora's Box ကို ဖွင့်လှစ်ထားပါသည်။ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်အနာဂတ်ကို ပုံမဖော်ပါက၊ အင်အားကြီးနည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် အလုပ်တာဝန်ကိုရယူရန် ပျော်ရွှင်ကြသည်။