တစ်နေ့တာလုပ်ငန်းဆောင်တာတွေမှာ တဖြည်းဖြည်းချင်း နေရာယူလာတဲ့ Artificial Intelligence (AI) ဆိုတာဟာ အရင်ခေတ်တွေကတည်းက ကြည့်ခဲ့ရတဲ့ သိပ္ပံရုပ်ရှင်တွေထဲက အကြောင်းအရာတစ်ခုတင် မဟုတ်တော့ပါဘူး။ အင်တာနက်ရရှိသုံးစွဲနိုင်တဲ့ နေရာတိုင်းက လူတိုင်း လက်လှမ်းမီလာတဲ့ ကမ္ဘာကြီးရဲ့ ခေတ်မီတိုးတက်မှုတွေထဲက တစ်ခုဖြစ်ပြီး အကျိုးကျေးဇူးတွေလည်း အများသားပါ။ 

Artificial intelligence (AI) ဆိုတာကတော့ အရင်က လူသားတွေသာ လုပ်နိုင်တဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်တာ၊ ပြဿနာဖြေရှင်းတာ စတဲ့ ရှုပ်ထွေးတဲ့ လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေကို အချိန်ကုန် လူပင်ပန်းသက်သာစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်တဲ့ ကွန်ပျူတာစနစ်တွေကို ဆိုလိုပါတယ်။ ဒီဂျစ်တယ်ခေတ်ကို အခုထက်ပိုပြီး လျင်လျင်မြန်မြန်ဦးတည်နေတဲ့ မြန်မာနိုင်ငံမှာလည်း AIရဲ့ အသုံးဝင်မှုတွေကို ရှာဖွေသိရှိနိုင်လာလေ၊ ကောင်းကောင်းအသုံးချနိုင်လေ၊ အကျိုးရှိလာလေ ဖြစ်တာမို့ လက်ရှိမှာ လူပြောအများဆုံးနဲ့ ရေပန်းအစားဆုံး အကြောင်းအရာတစ်ခု ဖြစ်နေတာပါ။ ဒါပေမဲ့ ဘယ်အရာမဆို အကောင်းအဆိုး ဒွန်တွဲ ရှိနေကျမလို့ ဒီတစ်ခေါက်ဆောင်းပါးထဲမှာတော့ AI အသုံးပြုခြင်းရဲ့ ကောင်းကျိုး၊ ‌ဆိုးကျိုးတွေနဲ့အတူ လူတိုင်းမဖြစ်မနေသိထားသင့်တဲ့ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် သက်ရောက်နိုင်မှုတွေကို လေ့လာရမှာပါ။

အဆင်ပြေလွယ်ကူလာတဲ့ အခွင့်အလမ်းသစ်တွေ

ကဏ္ဍအသီးသီးက ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွေကို အရှိန်မြင့်တင်ပေးနိုင်တဲ့ AIရဲ့ အသုံးဝင်မှုနဲ့ အကျိုးကျေးဇူးတွေက လေ့လာလို့မကုန်နိုင်အောင် များပြားနေဆဲပါ။ ဒီထဲကမှ

• ကျောင်းသားကျောင်းသူတွေကစလို့ လုပ်ငန်းခွင်က လူကြီး၊ လူငယ်တွေမှာ နေ့စဥ်ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်နေရတဲ့ အလုပ်တွေကို AI က အလိုအလျောက် ကူညီလုပ်ဆောင်ပေးတာကြောင့် တခြားအရေးပါတဲ့ ထီထွင်ကြံဆရတဲ့ အလုပ်တွေ၊ ဖန်တီးမှုအလုပ်တွေကို အချိန်ပေးနိုင်ပါတယ်။ 
• စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတွေအတွက်လည်း AI က စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ ကုန်ပစ္စည်းစာရင်းစီမံခန့်ခွဲရေးနှင့် သတင်းအချက်အလက်မျှဝေရာမှာပါ အထောက်အကူပြုနိုင်တာပါ။
• ဒီလိုပညာရေးနဲ့ စီးပွားရေးကဏ္ဍတွေအပြင် အရေးကြီးတဲ့ ကျန်းမာရေးကဏ္ဍမှာလည်း AI ကို မှန်ကန်တိကျတဲ့ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပေးခြင်းနဲ့အတူ ‌ရောဂါရှာဖွေစစ်ဆေးမှုတွေ၊ အခြေခံဆေးဘက်ဆိုင်ရာ လမ်းညွှန်မှုတွေကို လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်ပါတယ်။
• ငွေကြေးနဲ့ ဘဏ္ဍာရေးအပိုင်းမှာလည်း Mobile Money ကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုလာကြတာနဲ့အတူ ငွေလွှဲ၊ ငွေထုတ်ကဏ္ဍတွေမှာ လုံခြုံရေးအတွက် အလိမ်အညာမမိအောင် AIရဲ့ အထောက်အကူရယူနိုင်တာပါ။

ကြုံတွေ့နေရတဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေ

ကောင်းကျိုးတွေနဲ့အတူ ဆိုးကျိုးတွေကလည်း ဒွန်တွဲပါလာတာကြောင့် AI နဲ့ပတ်သတ်ရင် ဖြစ်လာနိုင်တဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေကို ကြိုတင်သိမြင်ထားဖို့လည်း အရေးကြီးပါတယ်။

ဘက်လိုက်မှု - AI တွေက သူတို့လေ့ကျင့်ထားတဲ့ ‌ဒေတာတွေကနေသာ မူတည်ပြီး လိုအပ်တဲ့အဖြေနဲ့ ရလဒ်တွေပဲ ပေးနိုင်တာကြောင့် တစ်ခါတစ်လေမှာ မတိကျတဲ့‌ ယေဘုယျပုံစံ ရလဒ်တွေ ပေးနိုင်တာမို့ မျက်စိမှိတ်မယုံကြည်သင့်ပါဘူး။

အလုပ်အကိုင်အစားထိုးခံရမှု - လူ့အလုပ်အကိုင်တွေကို AI နဲ့ တဖြည်းဖြည်းအစားထိုးလာနိုင်တဲ့အချက်ကိုလည်း လျော့မတွက်ထားသင့်ပါဘူး။ AI က လူတွေလုပ်ကိုင်နေတဲ့ ပစ္စည်းထုတ်လုပ်ဖြန့်ဖြူးခြင်းတွေ၊ ဒေတာထည့်သွင်းခြင်းစတဲ့ အလုပ်တွေကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်လာနိုင်တာနဲ့အမျှ လူတွေဘက်မှာလည်း ကျွမ်းကျင်မှုပိုမိုလိုအပ်မဲ့ ကဏ္ဍအသစ်တွေမှာ AI ကို အသုံးချတတ်မှုတွေအတွက် လေ့လာ၊ လေ့ကျင့်ထားခြင်းမရှိရင် အလုပ်လက်မဲ့ဖြစ်မှုတွေ ဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။

ကိုယ်ရေးအချက်အလက် မလုံခြုံမှု - AI ကို မေးမြန်းလုပ်ဆောင်ခိုင်းတဲ့ အလုပ်တိုင်းကို အဖြေထုတ်နိုင်ဖို့ ‌အချက်အလက်(‌ဒေတာ) အများအပြားလိုအပ်ပါတယ်။ ဒီအတွက် ‌အချက်အလက်တွေစုဆောင်းတဲ့အခါ တစ်စုံတစ်ယောက် သို့ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုခုရဲ့ အချက်အလက်တွေကို စုဆောင်းအသုံးပြုတယ်ဆို ကိုယ်ရေးအချက်အလက် ပေါက်ကြားမှုနဲ့ အလွဲသုံးစားလုပ်မှု အန္တရာယ်တွေ ရှိလာနိုင်တာပါ။ ဒီအားနည်းချက်တွေအတွက် အမြဲမပြတ်လေ့လာနေဖို့နဲ့ ခိုင်မာတဲ့ Data Security ထားရှိဖို့ အကြံပြုလိုပါတယ်။

ထင်မထားမိတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင်သက်ရောက်မှု

AI ရဲ့ တိုးတက်မှုတွေ၊ လုပ်ကိုင်ဆောင်ရွက်မှုတွေရဲ့ နောက်ကွယ်မှာ အားလုံးမထင်ထားမိတဲ့ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အပေါ် သက်ရောက်မှုတွေ ရှိပါတယ်။

စွမ်းအင်အများအပြားသုံးစွဲမှု - AI models တွေကို အသုံးဝင်စေဖို့ လေ့ကျင့်သင်ကြားတဲ့အခါမှာ လျှပ်စစ်ဓာတ်အား အမြောက်အများလိုအပ်တာပါ။ ဒီဓာတ်အားကို ကျောက်ဖြစ်ရုပ်ကြွင်းလောင်စာတွေကနေ ထုတ်ယူတာဖြစ်လို့ Carbon Footprint ကို ဖြစ်ပေါ်စေပါတယ်။ ဒီလိုစွမ်းအင်တွေ အသုံးပြုတဲ့ AI ရဲ့ Data Center တွေက မြို့ငယ်လေးတစ်ခုစာလောက်ရှိတဲ့ စွမ်းအင်တွေ ဆွဲငင်ရတာကြောင့် AI အသုံးပြုမှုများလာလေ စွမ်းအင်အသုံးချမှုများလာလေ ဖြစ်တဲ့အကြောင်း သတိချပ်စေလိုတာပါ။

ရေသုံးစွဲမှု - AI ရဲ့ Data Center တွေမှာ ဆာဗာ (Servers)တွေကို အအေးပေးဖို့အတွက် ရေပမာဏအများအပြားကလည်း လိုအပ်ပါသေးတယ်။ ဒီရေပမာဏက နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးတွေရဲ့  AI လုပ်ငန်းတွေအတွက်ဆို အိမ်ထောင်စုပေါင်း ထောင်ချီကို ရေပေးဝေနိုင်တဲ့ ပမာဏနဲ့ ညီမျှပြီး ရေအရင်းအမြစ်တွေအပေါ်  ခြိမ်းခြောက်မှုဖြစ်စေတာပါပဲ။

များပြားလာနေတဲ့ E-waste - ချစ်ပ်ပြား (chips)တွေ၊ ဆာဗာ (Servers)တွေ စတဲ့ AIအတွက် အသုံးပြုရတဲ့ Hardware တွေမှာ သက်တမ်းကိုယ်စီရှိကြပါတယ်။ AI နည်းပညာ လျင်လျင်မြန်မြန် တိုးတက်လာတာနဲ့အတူ သက်တမ်းရှိနေတဲ့ ဒီပစ္စည်းတွေကို ပိုမို မြန်မြန် လဲလှယ်လာကြရတဲ့အတွက် Electronic Waste (E-waste) လို့ခေါ်တဲ့ စွန့်ပစ်ပစ္စည်းတွေ တစ်ဆ တစ်ဆ များပြားလို့လာတာပါ။ ဒီပစ္စည်းတွေမှာ အန္တရာယ်ရှိတဲ့ ဓာတုပစ္စည်းတွေပါဝင်နေပြီး စနစ်တကျမစွန့်ပစ်နိုင်ဘူးဆို ကမ္ဘာမြေနဲ့ ရေကို ညစ်ညမ်းစေနိုင်တာပါ။ 

AI ကို အသုံးချခြင်းက ဘယ်အရာမဆို ပိုမိုအဆင်ပြေချောမွေ့လာစေပြီး အကျိုးကျေးဇူးကောင်းတွေ ရရှိနိုင်သလို တစ်ဖက်မှာလည်း စိန်ခေါ်မှုတွေ၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင် သက်ရောက်မှုတွေပါ စံစားရနိုင်တာပါ။ ဒါကြောင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့ မှန်ကန်သင့်တော်တဲ့ ချဥ်းကပ်မှုတွေ၊ လေ့လာသင်ကြားမှုတွေနဲ့ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အတွက် ရေရှည်တည်တံ့စေမဲ့ အလေ့အကျင့်တွေကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ကြရင်း ခေတ်မီတောက်ပတဲ့ အနာဂတ်တွေကို ပိုင်ဆိုင်ကြမှာဖြစ်ပါတယ်။