AI-For-Beginners/translations/km/lessons/7-Ethics

បច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលមានសីលធម៌ និងមានទំនួលខុសត្រូវ

អ្នកបានជិតបញ្ចប់វគ្គសិក្សានេះហើយ ហើយខ្ញុំសង្ឃឹមថាឥឡូវនេះអ្នកបានឃើញយ៉ាងច្បាស់ថា AI មានមូលដ្ឋានលើវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យាទម្រង់ផ្លូវការជាច្រើន ដែលអនុញ្ញាតឲ្យយើងរកឃើញទំនាក់ទំនងនៅក្នុងទិន្នន័យ ហើយបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលដើម្បីធ្វើស្ទុះលក្ខណៈមួយចំនួននៃឥរិយាបថមនុស្ស។ នៅពេលនេះក្នុងប្រវត្តិសាស្ត្រ យើងពិចារណាថា AI គឺជាឧបករណ៍មានសមត្ថភាពខ្លាំងមួយសម្រាប់ដកយកលំនាំពីទិន្នន័យ និងអនុវត្តលំនាំនោះដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាថ្មីៗ។

វិចារណកម្រិតមុនការសន្ទនា

ប៉ុន្តែក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រសម្ភោធ យើងជាញឹកញាប់ឃើញរឿងដែល AI បង្ហាញពីគ្រោះថ្នាក់ចំពោះមនុស្សជាតិ។ ជារឿយៗរឿងទាំងនោះមានមូលដ្ឋានមកពីការប្រឆាំងរបស់ AI មួយប្រភេទ ដែល AI សម្រេចចិត្តប្រឈមមុខនឹងមនុស្ស។ នេះមានន័យថា AI មានអារម្មណ៍មួយណាមួយឬអាចធ្វើការសម្រេចចិត្តដែលកសាងដោយអ្នកអភិវឌ្ឍរមិនបានរំពឹងទុក។

ប្រភេទ AI ដែលយើងបានរៀនឡើងក្នុងវគ្គសិក្សានេះ គឺមិនមែនជាប្រភេទប៉ុន្មានទេ គ្រាន់តែជាការ គណនាគម្ពីរធំៗ។ វាជាឧបករណ៍មានអំណាចខ្លាំងដែលជួយឲ្យយើងដោះស្រាយបញ្ហារបស់យើងបាន ហើយដូចជា ឧបករណ៍មានអំណាចផ្សេងទៀត វាអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់ផលប្រយោជន៍ល្អ ឬសម្រាប់គោលបំណងអាក្រក់។ ហើយសំខាន់បំផុត វាអាចត្រូវបាន ប្រើប្រាស់មិនត្រឹមត្រូវ។

គោលការណ៍នៃ AI ដែលមានទំនួលខុសត្រូវ

ដើម្បីជៀសវាងការប្រើប្រាស់AI ដែលជាប្រតិបត្តិមិនប្រក្រតី ឬមានគោលបំណងមិនល្អ Microsoft បានបញ្ជាក់ គោលការណ៍នៃ AI ដែលមានទំនួលខុសត្រូវ ដែលមានមូលដ្ឋានលើគំនិតដូចខាងក្រោម៖

• ភាពត្រឹមត្រូវ មានសេចក្តីទាក់ទងជាមួយបញ្ហាសំខាន់នៃ អនុភាពប៉ុនប៉ង នៅក្នុងម៉ូដែល ដែលអាចកើតមានដោយការប្រើទិន្នន័យមានភាគល្អិតក្នុងការបណ្តុះបណ្តាល។ ឧទាហរណ៍ បើព្យាយាមទស្សនាប្រាក់ចំណូលនៃការរកការងារជា អ្នកអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ក្រុមម៉ូដែលសំរាប់បុរសមួយត្រូវបានផ្តល់អាទិភាពខ្ពស់ជាងបុគ្គលស្រី ព្រោះពេលបណ្តុះបណ្តាលទិន្នន័យត្រូវបានផ្តោតទៅលើបុរសជាច្រើនជាង។ យើងត្រូវតែសមមរិតទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលដោយយកចិត្តទុកដាក់ ហើយពិនិត្យម៉ូដែល ដើម្បីជៀសវាងការប៉ុនប៉ង ដើម្បីធានាថាម៉ូដែលយកចិត្តទុកដាក់លក្ខណៈដែលពាក់ព័ន្ធជាង។
• ភាពទុកចិត្តបាន និងសុវត្ថិភាព។ ដោយធម្មជាតិ ម៉ូដែល AI អាចកើតមានកំហុស។ បណ្ដាញសរសៃប្រព័ន្ធនឹងត្រលប់មកជាប្រាក់ប្រហែល ហើយយើង​ត្រូវយកទៅគិតគូរនៅពេលធ្វើការសម្រេចចិត្ត។ ម៉ូដែលគ្រប់ប្រភេទមានអត្រាកែតម្រូវ និងអត្រាថតត្រឡប់វិញ ហើយយើងត្រូវយល់ដឹងដើម្បីការពារពីការខូចខាតដែលអាចកើតមាន ពីការណែនាំដែលមិនត្រឹមត្រូវ។
• ភាពឯកជន និងសុវត្ថិភាព មានភាពខុសគ្នាគ្នា នៃ AI។ ឧទាហរណ៍ នៅពេលយើងប្រើទិន្នន័យមួយសម្រាប់បណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែល ទិន្នន័យនោះក្លាយទៅជាគ្រឿងផ្សំរួមក្នុងម៉ូដែល។ មួយដៃនេះ នាំឲ្យមានសុវត្ថិភាព និងភាពឯកជនបន្ថែម ហត្ថបីយើងត្រូវចងចាំថាម៉ូដែលមានការបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យអ្វីខ្លះ។
• ភាពរួមចំណែក មានន័យថាយើងមិនកំពុងបង្កើត AI ដើម្បីជំនួសមនុស្សទេ ប៉ុន្តែដើម្បីជួយបំប៉ុសមនុស្ស និងធ្វើឲ្យម្ចាស់ការងាររបស់យើងមានភាពច្នៃប្រឌិតបន្ថែម។ វាក៏ទាក់ទងទៅដល់ភាពត្រឹមត្រូវ ដោយពេលជួបប្រទៈនឹងសហគមន៍ដែលមានតំណាងតិច យើងសំរេចថាធ្វើការប្រមូលទិន្នន័យភាគច្រើនបង្ហាញពីប៉ុនប៉ង ហើយយើងត្រូវធានាថាសហគមន៍ទាំងនោះត្រូវបានរួមបញ្ចូល និងគ្រប់គ្រងត្រឹមត្រូវដោយ AI។
• ភាពច្បាស់លាស់។ មានន័យថា យើងត្រូវធ្វើឲ្យប្រាកដថា យើងច្បាស់លាស់អំពីការប្រើប្រាស់ AI ទៅគ្រប់ពេលវេលា។ ផងដែរយើងចង់ប្រើប្រព័ន្ធ AI ដែលអាច បកស្រាយ បាន នៅកន្លែងដែលអាចធ្វើទៅបាន។
• ការទទួលខុសត្រូវ។ នៅពេលម៉ូដែល AI ធ្វើការសម្រេចចិត្ត មិនមែនគ្រប់ពេលវេលាជាក់លាក់ថា តើអ្នកណាទទួលខុសត្រូវចំពោះការសម្រេចចិត្តនោះ។ យើងត្រូវធានាថាយើងយល់ពីកន្លែងដែលទទួលខុសត្រូវនៅក្នុងការសម្រេចចិត្ត AI។ ក្នុងក្ដីសង្ឃឹមភាគច្រើន យើងចង់រួមបញ្ចូលមនុស្សទៅក្នុងដំណើរការសម្រេចចិត្តសំខាន់ៗ ដើម្បីធ្វើឲ្យអ្នកមនុស្សពិតប្រាកដមានទំនួលខុសត្រូវ។

ឧបករណ៍សម្រាប់ AI ដែលមានទំនួលខុសត្រូវ

Microsoft បានអភិវឌ្ឍ ប្រអប់ឧបករណ៍ AI មានទំនួលខុសត្រូវ ដែលមានឧបករណ៍ច្រើនដូចជា៖

• ទំព័រត្រួតពិនិត្យការបកស្រាយ (InterpretML)

• ទំព័រត្រួតពិនិត្យភាពត្រឹមត្រូវ (FairLearn)

• ទំព័រត្រួតពិនិត្យការវិភាគកំហុស

• ទំព័រត្រួតពិនិត្យ AI មានទំនួលខុសត្រូវ ដែលរួមមាន

  • EconML - ឧបករណ៍សម្រាប់វិភាគហេតុផល ដែលផ្តោតលើសំណួរថា តើបើជាអ្វី
  • DiCE - ឧបករណ៍វិភាគប្រឆាំងប្រសើរ ដែលអនុញ្ញាតឲ្យអ្នកមើលថាតើលក្ខណៈណាខ្លះត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដើម្បីផ្លាស់ប្តូរថ្លៃថ្នាលសម្រេចចិត្តរបស់ម៉ូដែល

សម្រាប់ព័ត៌មានបន្ថែមអំពីសីលធម៌ AI សូមទស្សនាវគ្គសិក្សានេះ មេរៀននេះ នៅក្នុងកម្មវិធីសិក្សា ឥណ្ឌុក្រិតលើម៉ាស៊ីនហ្វឹកហាត់ ដែលរួមបញ្ចូលភារកិច្ច។

ការត្រួតពិនិត្យ និងការសិក្សាផ្ទាល់ខ្លួន

ចូលរួមចំណែក ផ្លូវការសិក្សា ដើម្បីរៀនបន្ថែមអំពី AI ដែលមានទំនួលខុសត្រូវ។

វិចារណកម្រិតក្រោយសន្ទនា

---

ការព្រមាន៖ ឯកសារនេះត្រូវបានបកប្រែដោយប្រើសេវាកម្មបកប្រែ AI Co-op Translator។ បើទោះបីយើងខិតខំប្រឹងប្រែងឱ្យបានត្រឹមត្រូវ ក៏សូមជ្រាបថាការបកប្រែដោយស្វ័យប្រវត្តិក៏អាចមានកំហុស ឬការមិនត្រឹមត្រូវបាន។ ឯកសារដើមក្នុងភាសាដើមគួរត្រូវបានទទួលស្គាល់ជាទីតាំងប្រភពមានអំណាច។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ គួរត្រូវបានបកប្រែដោយអ្នកជំនាញមនុស្សផ្នែកវិជ្ជាជីវៈ។ យើងមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកប្រែខុសឆ្គងណាមួយដែលកើតមានពីការប្រើប្រាស់ការបកប្រែនេះនោះទេ។