E2A2 ဖြင့် AI ဆိုင်ရာ A2/AD ကို ကျော်လွှားခြင်း လုပ်ငန်းခွင်တွင် တာဝန်သိစွာ AI ကို လက်ခံအသုံးပြုခြင်း ဆိုရာဝယ် . . .

မောင်မောင်လင်း

ယနေ့ခေတ်အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုရဲ့ အနာဂတ်အောင်မြင်မှုကို အဆုံးအဖြတ်ပေးမယ့် အရေးအကြီးဆုံး အကြောင်းရင်းကတော့ Artificial Intelligence (AI) ကို ထိရောက်စွာ အသုံးချနိုင်မှုပဲဖြစ်တယ်ဆိုတာ လူတိုင်းနီးပါးလက်ခံထားကြပါတယ်။ ဒါပေမယ့် များစွာသော အဖွဲ့အစည်းတွေအတွက်ကတော့ AI ဆိုတာ စိတ်ကူးယဉ်မျှော်လင့်ချက်တစ်ခုအဖြစ်သာ ရှိနေဆဲဖြစ်ပြီး အောင်မြင်တဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ်အသွင် ကူးပြောင်းခြင်း ဖြစ်စေဖို့အတွက် စိန်ခေါ်မှုများစွာနဲ့ ရင်ဆိုင်နေရဆဲဖြစ်ပါတယ်။

AI ဆိုင်ရာ A2/AD

ဒီအခြေအနေကို AI ဆိုင်ရာ A2/AD လို့ ကျွန်တော့်အနေနဲ့သုံးနှုန်းလိုပါတယ်။ ဒါကတော့ "Anti-Access/ Area Denial" ဆိုတဲ့ စစ်ဘက်ဆိုင်ရာမဟာဗျူဟာ သဘောတရားတစ်ခုကို ငှားယူသုံးစွဲထားတာပါ။ A2 /AD ဆိုတဲ့ စစ်ရေးမဟာဗျူဟာကို အမေရိကန်တို့က စတင်အသုံးပြုခဲ့ပေမယ့် တရုတ်နိုင်ငံနဲ့ ရုရှားနိုင်ငံတို့က လက်တွေ့အထိရောက်ဆုံးအသုံးချခဲ့ကြပါတယ်။ တရုတ်နိုင်ငံရဲ့ "Anti-intervention" မဟာဗျူဟာမှာ တောင်တရုတ်ပင်လယ်အတွင်းရှိ အမေရိကန်ရေတပ်ကို တန်ပြန်နိုင်ဖို့ ဒုံးကျည်စခန်းတွေ တည်ဆောက်တာမျိုးဖြစ်ပါတယ်။ ရုရှားနိုင်ငံရဲ့ "Bastion" မဟာဗျူဟာကတော့ အစဉ်အလာအရ P-800 Oniks ဒုံးကျည်တွေကို အသုံးပြုပြီး ပင်လယ်နက်ဒေသတွေကို ရှေ့တန်းကျကျ ထိန်းချုပ်ထားတာမှာ Kalibr ခရုဇ်ဒုံးကျည်တွေနဲ့ပါ ပင်လယ်နက်ဒေသအတွင်းသို့ အမြန်နှုန်းနဲ့တိကျမှုကို တိုးချဲ့အသုံးပြုပြီး ကာကွယ်ထားတာမျိုး ဖြစ်ပါတယ်။

ဒီစစ်ရေးသဘောတရားကို AI နယ်ပယ်မှာ မွေးစားလိုက်ခြင်းဖြင့် AI ဆိုင်ရာ A2/AD ဆိုတာ “အဖွဲ့အစည်းများအတွင်း AI ဝင်ရောက်ခြင်းကို လုံးဝတားဆီးခြင်း (Anti-Access) နဲ့ ဝင်ရောက်ခွင့်ရပေမယ့် အပြည့်အဝအသုံးမချနိုင်အောင် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များချမှတ်ခြင်း (Area Denial)” ဆိုပြီး ဖြစ်သွားပါတယ်။ တစ်နည်းဆိုရရင် AI ကို လုံးဝမသုံးစွဲနိုင်ခြင်း (Anti-Access)နဲ့ သုံးစွဲလိုပေမယ့် ခွင့်ပြုချက်၊ ယဉ်ကျေးမှုနဲ့စီမံခန့်ခွဲမှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်တွေကြောင့် ဟန့်တားခံရခြင်း (Area Denial)လို့ ရည်ညွှန်းလိုခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။

AI ဆိုင်ရာ A2/AD ၏ စိန်ခေါ်မှုများ

AI ကို လက်တွေ့လုပ်ငန်းခွင်အတွင်း မိတ်ဆက်အသုံးပြုရာမှာ ဖြတ်ကျော်ဖို့ ခက်ခဲတဲ့အတားအဆီး (Barriers) သုံးမျိုးရှိပါတယ်။ ဒါတွေကတော့-

ဒီအကြောင်းရင်းတွေက နည်းပညာပိုင်းအရသာမက လူသားတွေရဲ့ စိတ်ခံစားချက်တွေနဲ့ ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာ သဘောထားတွေနဲ့လည်း ဆက်စပ်နေတာကို တွေ့မြင်ရမှာဖြစ်တာကြောင့် ဒီပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းနိုင်ဖို့ အဖွဲ့အစည်းအနေနဲ့ စနစ်တကျချဉ်းကပ်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။

E2A2 Framework (E2A2 မူဘောင်) ဖြေရှင်းချက်

AI ဆိုင်ရာ A2/AD ဆိုတဲ့ အတားအဆီးကို ကျော်လွှားနိုင်ဖို့အတွက် E2A2 Framework လို့ ခေါ်တဲ့ ဗျူဟာတစ်ရပ်ကို တင်ပြလိုပါတယ်။ E2A2 ဆိုတာကတော့ Enablement၊ Engagement၊ Access၊ Adoption ဆိုတာဖြစ်ပြီး AI ကို တာဝန်သိစွာ အသုံးပြုနိုင်ရန် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးအတွက် လမ်းညွှန်ပေးထားတဲ့ မူဘောင်တစ်ခုပဲဖြစ်ပါတယ်။

E2A2 ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း (လက်တွေ့နည်းလမ်းများ)

(က) Enablement & Access – လုံခြုံရေးနဲ့ ဥပဒေလိုက်နာမှုဖြေရှင်းချက်။ အဖွဲ့အစည်းတွေအတွက် AI စနစ်တစ်ခုလုံးအသစ်တည်ဆောက်ဖို့ ဘတ်ဂျက်ကြီးကြီးမားမား မလိုအပ်ပါဘူး။ တူရကီဘာသာစကားနဲ့ အစားထိုးမှုလို့ အဓိပ္ပာယ်ရတဲ့ Bunun yerine Hybrid External AI Strategy ကို အသုံးပြုနိုင်ပါတယ်။ ဆိုလိုတာကတော့ အပြည့်အစုံ AI စနစ်အသစ်တည်ဆောက်တာမျိုးမလုပ်ဘဲ ဈေးကွက်မှာရှိပြီးဖြစ်တဲ့ မတူညီသော AI ကိရိယာတွေကို ၎င်းတို့ရဲ့အားသာချက်အလိုက် ရောစပ်အသုံးပြုတာမျိုးပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီလိုလုပ်ဆောင်တဲ့အခါမှာ အောက်မှာဖော်ပြထားတဲ့အချက်တွေကို လိုက်နာရပါမယ်-

(၁) ဒေတာပေါက်ကြားမှု (Data Leakage) ကို ကာကွယ်ရန်

(ကက) လျှို့ဝှက်ဒေတာတွေကို အများသုံး AI တွေထဲ မထည့်သွင်းဖို့ ပေါ်လစီ ချမှတ်ပါ။

(ခခ) အရေးကြီးဒေတာတွေကို ကိုင်တွယ်ရသူ တွေအတွက်သာ Enterprisetier AI (ဥပမာ - Microsoft Copilot) ကဲ့သို့သော လုံခြုံရေးအဆင့်မြင့် AI တွေ အသုံးပြုခွင့် ပေးပါ။

(၂) အမှားလုပ်မိမှာကို ကြောက်ရွံ့ခြင်း (Fear of Error) ကို လျှော့ချရန်။

"Sandbox Environment" တည်ဆောက်ပါ။ ဝန်ထမ်းတွေအနေနဲ့ AI ကို စမ်းသပ်သုံးစွဲနိုင်တဲ့ လုံခြုံပြီးဘေးကင်းသော ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခု ဖန်တီးပေးတာမျိုးနဲ့ စမ်းသပ်ရဲတဲ့ စိတ်ကိုမြှင့်တင်ပေးပါ။ Sandbox Environment ဆိုတာ ကလေးတွေ ဆော့ကစားနိုင်ဖို့ သဲပုံးတစ်ခုလုပ်ပေးထားတာမျိုးပါ။ သူတို့က သဲကိုသုံးပြီး လိုချင်တာပုံဖော်ဖန်တီးမယ်၊ မကြိုက်ရင်ပြန်ဖျက်မယ်။ အသစ်ပြန်ဆောက်မယ်၊ ကြိုက်သလို ဆော့ကစားစေတာပါ။ ဒါပေမယ့် ပတ်ဝန်းကျင်မှာ သဲတွေနဲ့ရှုပ်ပွမသွားဖို့တော့ပုံးလိုမျိုး အကာအရံထားရမယ်ဆိုတာမျိုးဖြစ်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် ဌာနရဲ့ Internet နဲ့ ချိတ်ဆက်မထားတဲ့ AI စမ်းသပ်စနစ်ထဲမှာ ဝန်ထမ်းတွေကို စိတ်ကြိုက်လေ့ကျင့်ခွင့်ပေးတာမျိုးဖြစ်ပါတယ်။ နမူနာအားဖြင့် Laptop တစ်လုံးထဲမှာ အခြားအချက်အလက်တွေ မထည့်သွင်းဘဲ AI Chatbot နဲ့ ချိတ်ဆက်ဖို့သာလိုမယ့် Apps တွေကိုပဲထားရှိတာမျိုး ဖြစ်ပါတယ်။

(ခ) Engagement & Adoption – လူသားအပြုအမူကို ပြောင်းလဲခြင်း

(၁) Ego ကို ဖြေရှင်းရန် – Peer-Led Approach

(ကက) AI ကို ကျွမ်းကျင်စွာ အသုံးပြုနိုင်သူတွေကို "AI Champions" အဖြစ်ခန့်အပ်ပြီး အခြားဝန်ထမ်းတွေကို သင်ကြားပေးဖို့တာဝန်ပေးပါ။

(ခခ) "AI ဟာ အစားထိုးသူမဟုတ်၊ ကူညီသူဖြစ်တယ်" ဆိုတဲ့ မက်ဆေ့ချ်ကို အဖွဲ့အစည်းအတွင်း တည်ဆောက်ပါ။

(၂) အမှားလုပ်မိမှာကိုကြောက်ရွံ့ခြင်း (Fear of Error) ကို ဖြေရှင်းရန် – Management-Led Coaching

(ကက) မန်နေဂျာများက AI အသုံးပြုရာမှာ ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့အမှားတွေကို ပြစ်တင်ဝေဖန်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ သင်ခန်းစာယူရန် အခွင့်အရေးအဖြစ် လက်ခံပေးပါ။

(ခခ) AI ရဲ့ မှားယွင်းနိုင်စွမ်း (Hallucination) ကို Error Analysis ပြုလုပ်ဖို့ သင်ခန်းစာအဖြစ် အသုံးချခြင်းဖြင့် အဖွဲ့ရဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်နိုင်စွမ်းကို တိုးတက်စေနိုင်ပါတယ်။

လုပ်ငန်းတာဝန်အလိုက် သင့်တော်သော  AI ကိရိယာများနှင့် ဗျူဟာ

AI ကို Collaborative Partner မှ Strategic Partner အဖြစ် မြှင့်တင်ခြင်း

အထက်မှာတင်ပြထားသလို E2A2 မူဘောင်ကို အောင်မြင်စွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ရင် AI ဟာ ရိုးရိုးကိရိယာ(Tool)အဆင့်မှ တစ်ဆင့် ပူးပေါင်းလက်တွဲဖော် (Collaborative Partner) အဆင့်ကို ရောက်ရှိပြီး နောက်ဆုံးမှာမဟာဗျူဟာလက်တွဲဖော် (Strategic Partner) အဆင့်သို့ တိုးတက်လာနိုင်မှာ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒါနဲ့စပ်လျဉ်းလို့ ဥပမာတစ်ခုပြသလိုပါတယ်။ ဒါကတော့ အယ်ဘေးနီးယားနိုင်ငံမှာဆိုရင် ၂၀၂၅ ခုနှစ် စက်တင်ဘာလအတွင်းက "Diella" ဆိုတဲ့ AI စနစ်ကို သမ္မတအမိန့်ပြဋ္ဌာန်းချက်အရ AI နိုင်ငံတော်ဝန်ကြီးအဖြစ် ခန့်အပ်ခဲ့ပါတယ်။ ဝန်ကြီးချုပ် Edi Rama က ဒီခြေလှမ်းဟာ ခြစားမှု တိုက်ဖျက်ရေးပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုတွေရဲ့ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်ပြီး အစိုးရတင်ဒါတွေကို “ခြစားမှု ၁၀၀ ရာခိုင်နှုန်းကင်းစင်ရေး” ရည်ရွယ်တယ်လို့ ပြောခဲ့ပါတယ်။ Diella ရဲ့ ဝန်ကြီးတာဝန်တွေဟာ အထူးသီးသန့်ဖြစ်ပြီး အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်အနေနဲ့ တင်ဒါလုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုရှိစေဖို့ ဒီဇိုင်းဆွဲထားတာဖြစ်ပါတယ်။ ဒါပေမယ့် လူသားတွေရဲ့ကြီးကြပ်မှုက အရေးကြီးတဲ့အချက်ဖြစ်လို့ Diella ရဲ့ဆုံးဖြတ်ချက်တွေဟာ “အကြံပြုချက်တွေ” သာဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံးဆုံးဖြတ်ချက် မဟုတ်ပါဘူး။ သက်ရှိ လူသားအရာရှိတစ်ဦးဦးက အမြဲလက်မှတ်ရေးထိုး အတည်ပြုရမှာဆိုတာမျိုးနဲ့ လူသားတွေရဲ့တာဝန်ယူမှုကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားပါတယ်။

နောက်ထပ်တိုးချဲ့မှုအနေနဲ့လည်း ဝန်ကြီးချုပ် Edi Rama က Diella ဟာ ကိုယ်ဝန်ရှိနေပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ် “ကလေး” ၈၃ ယောက် မွေးဖွားတော့မယ်လို့ ကြေညာခဲ့ပါတယ်။ ဒါတွေဟာ ပါလီမန်အမတ်တွေကို ကူညီပေးဖို့ ဒီဇိုင်းဆွဲထားတဲ့ AI အကူတွေဖြစ်ပြီး အစည်းအဝေးတွေမှာ မှတ်တမ်းတင်တာနဲ့ အချက်အလက်အခြေပြု အကြံဉာဏ်တွေပေးတာတွေ လုပ်ဆောင်မှာ ဖြစ်တယ်လို့ ဆိုပါတယ်။

ဒီခြေလှမ်းဟာ E2A2 Framework ရဲ့ Enablement နဲ့ Access အဆင့်တွေကို အထိရောက်ဆုံး အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြစ်ပြီး AI ကို ကိရိယာ (Tool) အဆင့်မှ မဟာဗျူဟာလက်တွဲဖော် (Strategic Partner) အဆင့်သို့ တိုက်ရိုက်တင်မြှောက်ခြင်းရဲ့ လက်တွေ့ဥပမာတစ်ရပ်ပဲဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် အဖွဲ့အစည်းတွေအနေနဲ့လည်း အနာဂတ်မှာ AI Research Assistant၊ AI Compliance Officer စတဲ့ ရာထူးသစ်တွေကို ဖန်တီးခြင်းမျိုးနဲ့ AI ကို အဖွဲ့အစည်းအတွင်း တရားဝင်အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစည်းနိုင်ဖို့ ရည်ရွယ်ထားရှိသင့်ပါတယ်။

AI-A2/AD ဆိုတာ လုပ်ငန်းခွင်မှာ AI ကို အသုံးပြုတဲ့အခါ ရင်ဆိုင်ရတဲ့အတားအဆီးတွေကို လွှမ်းခြုံနေသော နက်ရှိုင်းတဲ့ အတားအဆီးတစ်ခုဖြစ်ပေမယ့် E2A2 Framework ကို စနစ်တကျအသုံးပြုမယ်ဆိုရင် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုလုံးအနေဖြင့် တာဝန်သိ၊ လုံခြုံပြီးတန်ဖိုးရှိသော AI အသွင်ပြောင်းခြင်းတစ်ရပ်ကို တည်ဆောက်နိုင်မှာဖြစ်ပါတယ်။ AI ကို ပညာရှိစွာ လက်ခံအသုံးပြုတဲ့အဖွဲ့အစည်းဟာ နည်းပညာအဆင့်မှာသာမက မူဝါဒ၊ ယဉ်ကျေးမှုနဲ့ စိတ်ဓာတ်ရေးရာအဆင့်တွေမှာပါ ခေတ်မီတိုးတက်တဲ့ အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု ဖြစ်လာမှာ မလွဲဧကန်ဖြစ်ပါတယ်။ တစ်နည်းဆိုရရင် AI ကို လုံးဝမသုံးတဲ့ အဖွဲ့အစည်းက နောက်ကျသွားမယ်။ AI ကို တာဝန်မဲ့စွာ အသုံးပြုတဲ့အဖွဲ့အစည်းက အန္တရာယ်ရှိမယ်။ AI ကို တာဝန်သိစွာ အသုံးပြုတဲ့အဖွဲ့အစည်းကသာ ရှေ့ဆက်ပြီးခေတ်နှင့်အမီလိုက်နိုင်မှာဖြစ်ပါကြောင်း ရေးသားတင်ပြလိုက်ရပါတယ်။        ။