ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို ဘယ်လိုချိန်ညှိမလဲ၊ ISP-Myanmar ၏ ဒေတာအချက်အလက်ရှာဖွေပုံနှင့် ဆန်းစစ်မှုနည်းနာများ

၂၀၂၆ ခုနှစ် ဩဂုတ် ၁၅ ရက်တွင် ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို ဘယ်လိုချိန်ညှိမလဲ၊ ISP-Myanmar ၏ ဒေတာအချက်အလက်ရှာဖွေပုံနှင့် ဆန်းစစ်မှုနည်းနာများ ခေါင်းစဉ်ဖြင့် ပြုလုပ်ခဲ့သော ‘ISP နှင့်အတူ မိနစ် ၃၀’(30 Minutes with the ISP) အစီအစဉ် အမှတ်-၁၆  ၏ ဆွေးနွေးချက်များကို စုစည်းဖော်ပြထားခြင်း ဖြစ်သည်။

▪️အယူအဆမှတ်စု

မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ နိုင်ငံရေးနဲ့ လူမှုစီးပွားဖြစ်ပေါ်ပြောင်းလဲမှုတွေအပေါ် မူဝါဒဆိုင်ရာ သုတေသနတွေနဲ့ ဒေတာအချက်အလက်အခြေပြု ဆန်းစစ်ချက်တွေလုပ်ပြီး ရှင်းပြနိုင်ဖို့ ISP-Myanmar က ကြိုးပမ်းနေပါတယ်။ ဒီလို ကြိုးပမ်းတဲ့နေရာမှာ ဒေတာအချက်အလက် ရရှိနိုင်မှု စိန်ခေါ်ချက်တွေလည်း ရှိပါတယ်။ ပဋိပက္ခအခြေအနေတွေက အပြောင်းအလဲ မြန်သလို သတင်းအချက်အလက်ရရှိမှုကလည်း အကန့်အသတ်ရှိပါတယ်။ တိုက်ပွဲဖြစ်ပွားမှုတွေကနေ အစချီပြီး မြန်မာစစ်တပ်ရဲ့ လေကြောင်းတိုက်ခိုက်မှုအဆုံး ဒီနှစ်ပိုင်းအတွင်း ဒေသတချို့မှာ ဆက်လက်မြင့်တက်နေပေမဲ့ သတင်းရရှိနိုင်မှု အကန့်အသတ်ရှိတဲ့ ကိစ္စမျိုးတွေ ကြုံရပါတယ်။ တခါ နိုင်ငံဖြတ်ကျော် ရာဇဝတ်မှုမကင်းတဲ့ တရားမဝင်စီးပွားရေး (illicit economy) တွေနဲ့ ပဋိပက္ခစီးပွားရေး (conflict economy) နဲ့ ပတ်သက်တဲ့ အချက်အလက်တွေ ရနိုင်ဖို့ကလည်း ခက်ခဲပါတယ်။ 

ISP-Myanmar ရဲ့ အချက်အလက်အခြေပြု သုတေသနပြုလုပ်ငန်းတွေဟာ အများသူငါ ရယူနိုင်တဲ့ သတင်းရင်းမြစ်တွေ (Open-Source) အပေါ်မှာပဲ အခြေခံပါတယ်။ မီဒီယာနဲ့ သတင်းဖော်ပြချက်တွေ၊ အစိုးရအဖွဲ့အစည်းတွေနဲ့ အစိုးရမဟုတ်တဲ့ နိုင်ငံတကာအဖွဲ့အစည်းတွေ၊ အရပ်ဘက်အဖွဲ့အစည်းတွေရဲ့ ထုတ်ပြန်ချက်တွေ၊ အရေးပါတဲ့အင်အားစုတွေ (Stakeholder) ရဲ့ ထုတ်ပြန်ပြောဆိုမှုတွေ၊ ပြန်တမ်းစာရင်းတွေ စတာတွေကို အခြေခံပါတယ်။ အဲဒီကမှတဆင့် သုတေသနမေးခွန်းတွေ ဖြေဆိုဖို့ အားထုတ်ကြပါတယ်။

မြန်မာနိုင်ငံမှာ လွတ်လပ်တဲ့မီဒီယာတွေ ဖိနှိပ်ခံရတာ၊ အင်တာနက် ဖြတ်တောက်ခံရတာ၊ နိုင်ငံတကာအကူအညီတွေ ရပ်ဆိုင်းပြီးနောက်ပိုင်း ရင်းမြစ်အကန့်အသတ်ဖြစ်လာတာ စတဲ့ အခြေအနေတွေကလည်း လူထုရဲ့ သတင်းသိပိုင်ခွင့်နဲ့ သုတေသနလုပ်ငန်းတွေအပေါ် ရိုက်ခတ်မှု ရှိစေပါတယ်။ တချိန်တည်းမှာပဲ ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာ (Artificial Intelligence) ထွန်းကားလာမှုတွေက ဒီနယ်ပယ်တွေအပေါ်  သက်ရောက်မှု ကြီးမားလာပါတယ်။

AI ထွန်းကားလာတဲ့ ဒီကာလကို ဉာဏ်သစ်လောင်းတဲ့ ရီနေးဆန်းခေတ်သစ် (The Next Renaissance) လို့ အမေရိကန်စာရေးဆရာ Zack Kass က ဆွေးနွေးခဲ့ပါတယ်။ ရီနေးဆန်း ခေတ်ဦး (၁၄ ရာစုကနေ ၁၇ ရာစု အတွင်း)မှာ ပုံနှိပ်လုပ်ငန်းတွေကို စတင်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီကနေ အနုပညာ၊ ယဉ်ကျေးမှု၊ အတွေးအခေါ်နဲ့ စက်မှုလုပ်ငန်းစတဲ့ အသိပညာတွေဟာ စာအုပ်တွေကနေတဆင့် လူတွေဆီကို ရောက်ရှိလာပါတယ်။ တချိန်က အင်မတန်ရှားပါးပြီး လူတိုင်းလက်လှမ်းမမီနိုင်တဲ့ အသိပညာတွေဟာ ရုတ်တရက် ဆိုသလို လူတွေလက်ထဲ အလွယ်တကူ ရောက်လာခဲ့ပါတယ်။ အခု AI ခေတ်မှာလည်း ဒီသဘောပါပဲ။ ဉာဏ်ရည်တုဟာ အချက်အလက်ပေါင်းများစွာကို သိမ်းဆည်းထားနိုင်သလို ဒါတွေကို အခြေခံပြီး ဆန်းစစ်ပေးနိုင်စွမ်းက လူတွေရဲ့ လုပ်နိုင်စွမ်း၊ သာမန်ကွန်ပျူတာတွေရဲ့ လုပ်နိုင်စွမ်းထက် အဆမတန် ကြီးမားလာပါတယ်။ 

အချက်အလက်အခြေပြု သုတေသနလုပ်ငန်းတွေအတွက်လည်း ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာရဲ့ အသုံးဝင်မှုက ကြီးမားကျယ်ပြန့်လာပါတယ်။ သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းသိမ်းဆည်းတာ၊ ဆန်းစစ်တာကစလို့ နောက်ဆုံး စစ်တမ်းရေးသားတဲ့အဆင့်အထိ အသုံးချလို့ ရနေပါပြီ။ ကိုယ့်ရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်တခုတည်းနဲ့ မီးထွက်မတတ်လုပ်ရမယ့် အလုပ်တွေကို အခုအချိန်မှာတော့ ဉာဏ်ရည်တုအကူအညီနဲ့ ခဏလေးအတွင်းမှာ လုပ်နိုင်နေပါပြီ။ တဆက်တည်းမှာပဲ သတိကြီးကြီးထားရမယ့်ကိစ္စတွေ ရှိလာပါတယ်။ သတင်းအချက်အလက် လုံခြုံရေး၊ မှန်ကန်ရေးစတဲ့ သုတေသနအရည်အသွေးတွေကို သတိပြုဖို့၊ တာဝန်ရှိရှိ အသုံးချဖို့ (Responsible AI) စတဲ့ ကိစ္စတွေက အာရုံစိုက်စရာပါ။ ဒီတပတ် “ISP နှင့်အတူ မိနစ် ၃၀” အစီအစဉ်မှာ သုတေသနလုပ်ငန်းတွေ၊ ကြိုးပမ်းမှုတွေရဲ့ ကန့်လန့်ကာနောက်ကွယ် (Behind the Scenes) ကို တချက် လှစ်ဟတင်ပြချင်ပါတယ်။ လက်နက်ကိုင်ပဋိပက္ခတွေ၊ စစ်စီးပွားရေးနဲ့ လူသားလုံခြုံရေးကိစ္စတွေကို ISP-Myanmar ရဲ့ လူငယ်သုတေသီတွေက ဘယ်လိုဆုပ်ကိုင်တင်ပြဖို့ ကြိုးပမ်းနေကြသလဲ၊ ဉာဏ်ရည်တုကို ပင်ကိုဉာဏ်နဲ့ ဘယ်လိုချိန်ညှိဆောင်ရွက်ကြသလဲ ဆိုတာကို ဒီတပတ် “ISP နှင့်အတူ မိနစ် ၃၀” အစီအစဉ် အမှတ်-၁၆ မှာ ဆွေးနွေးခဲ့ကြပါတယ်။

‘ISP နှင့်အတူ မိနစ် ၃၀’ အစီအစဉ်ကို တက်ရောက်လာကြတဲ့ ကပြင်ရပ်ဝန်းသူရပ်ဝန်းသားများ အားလုံး မင်္ဂလာအပေါင်းနဲ့ ပြည့်စုံကြပါစေခင်ဗျာ။ ကျနော်ကတော့ နိုင်မင်းခန့်ပါ။ ဒီနေ့ အစီအစဉ်မှာတော့ တင်ဆက်သူအဖြစ် ဆောင်ရွက်သွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ပုံမှန်ဆိုရင်တော့ ဒီအစီအစဉ်မှာ ISP-Myanmar ရဲ့ သုတေသနပြုတွေ့ရှိချက်တွေကို လိုရင်းတိုရှင်း တင်ပြဆွေးနွေးလေ့ ရှိပါတယ်။ ဒီတကြိမ်မှာတော့ ကျနော်တို့ရဲ့ လုပ်ပုံကိုင်ပုံ တနည်းအားဖြင့် ကျနော်တို့ ဘယ်လို အလုပ်လုပ်နေကြသလဲ ဆိုတာနဲ့ AI နည်းပညာနဲ့ဆိုင်တဲ့ အချက်အလက်တွေကို ယှဉ်တွဲပြီးတော့ တင်ပြဆွေးနွေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဘာကြောင့် ဒီလို ဖြစ်လာတာလဲ၊ နောက်တခုက ဘာတွေမျှဝေချင်တာလဲ ဆိုတာကိုတော့ ကျနော်တို့ရဲ့ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တွေလည်း ဖြစ်၊ ISP-Myanmar ရဲ့ လူငယ်သုတေသီတွေလည်း ဖြစ်ကြတဲ့ ကိုဇော်ထက်၊ မနန်းကြည်နဲ့ ကိုအေးချမ်းတို့ကနေပြီးတော့ ဆွေးနွေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်ခင်ဗျ။ သူတို့ရဲ့ မျှဝေမှုတွေအပြီးမှာတော့ ကပြင်ရပ်ဝန်းသူရပ်ဝန်းသားတွေဆီကနေ ကြိုတင်ရရှိထားတဲ့ မေးခွန်းနဲ့မှတ်ချက်တွေအပြင် ဒီနေ့ဆွေးနွေးပွဲကို တက်ရောက်လာကြသူတွေရဲ့ မေးခွန်းနဲ့ မှတ်ချက်တွေကိုလည်း လက်ခံဆွေးနွေးသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအတွက် Live ဒါမှမဟုတ် Chat နဲ့  Q&A ကနေပြီးတော့လည်း မေးခွန်းနဲ့ မှတ်ချက်တွေ ပေးပို့နိုင်ပါတယ်ခင်ဗျ။ အစီအစဉ် အချိန်ကန့်သတ်ချက်ကြောင့်မို့လို့ ပွဲချိန်အတွင်းမှာ မေးခွန်းအားလုံးကို မဖြေလိုက်နိုင်ဘူးဆိုရင် နောက်ပိုင်းမှာ အီးမေးလ်ကနေတဆင့် ပြန်ပြီးတော့ ဖြေကြားသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

မေးခွန်းနဲ့ မှတ်ချက်တွေမှာ သတိပြုဖို့ကတော့ လူမျိုး၊ ဘာသာ၊ ကျားမ လိင်ခံယူမှုနဲ့ နိုင်ငံရေး အမြင်မတူမှု စတာတွေအပေါ်မှာ ချိုးနှိမ်စော်ကားတဲ့ အမုန်းစကားတွေ မပါဝင်ဖို့ပါဘဲခင်ဗျာ။ ဒီအချက်တွေကို Chat ကနေလည်း ပေးပို့ထားပါတယ်။ ဒီနေ့အစီအစဉ်ကို DVB ရုပ်သံသတင်းဌာနနဲ့ ISP-Myanmar ရဲ့ Facebook စာမျက်နှာကနေပြီးတော့လည်း တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်နေပါတယ်။ ဆွေးနွေးမှုကို စတင်ပါတော့မယ်ခင်ဗျ။ ကိုဇော်ထက်က စပြီးတော့ ဆွေးနွေးပေးပါဦးခင်ဗျ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ကိုနိုင်မင်းခန့်။ ကျေးဇူးပါ။ ဆိုတော့ ကပြင်ရပ်ဝန်းသူရပ်ဝန်းသားတွေ အားလုံးပဲ မင်္ဂလာပါ။ ဒီနေ့ အစီအစဉ်ကို တက်ရောက်ပေးကြတဲ့အတွက် ကျေးဇူးတင်ကြောင်း ပထမဆုံး ပြောလိုပါတယ်။ အရှေ့မှာ ကိုနိုင်မင်းခန့် ပြောပြခဲ့တာနဲ့ ဆက်ပြီးတော့ ဆွေးနွေးချင်ပါတယ်။ ကျနော်တို့ ISP-Myanmar ရဲ့ ကပြင်ရပ်ဝန်းကို စတင်တဲ့အချိန်ကစပြီးတော့ ကျနော်တို့မှာ လုပ်ချင်တဲ့ စိတ်ကူးစိတ်သန်းတခု ရှိပါတယ်။ ကျနော်တို့ လုပ်နေတဲ့ သုတေသနလုပ်ငန်းတွေက ဘယ်လိုတွေ လုပ်နေကြလဲ၊ တနည်းအားဖြင့် ကျနော်တို့ရဲ့ အလုပ်လုပ်ပုံတွေ၊ behind the scenes ပေါ့လေ၊ ဒါတွေကို မျှဝေချင်တဲ့ ဆန္ဒ ရှိပါတယ်။

အခု ကြည့်နေရတဲ့ ‘ISP နှင့်အတူ မိနစ် ၃၀’ အစီအစဉ်ရဲ့ ၁၆ ကြိမ်မြောက် ဆွေးနွေးမှုအစီအစဉ်မှာတော့ ကျနော်တို့ အလုပ်လုပ်ပုံတွေထဲက အရေးကြီးတဲ့ ကဏ္ဍတခုဖြစ်တဲ့ ဒေတာအချက်အလက် ရှာဖွေပုံနဲ့ ဆန်းစစ်ပုံတွေ၊ ဒါတွေကို ဘယ်လိုနည်းနာတွေ သုံးပြီးတော့ လုပ်သလဲဆိုတာကို အပြည့်အစုံ မဟုတ်ဘူးဆိုရင်တောင်မှ တစိတ်တပိုင်း ကျနော်တို့ မျှဝေချင်ပါတယ်။ ဆိုတော့ ၂၀၂၄ ခုနှစ်တုန်းကလည်း ဒီအစီအစဉ်မှာပဲ “စကားပြောသော ဒေတာ” ဆိုတဲ့ ခေါင်းစဉ်နဲ့ ဆွေးနွေးခဲ့တာ ရှိပါတယ်။ အဲဒီတုန်းကတော့ မြန်မာနိုင်ငံရဲ့ ပဋိပက္ခနဲ့ လူမှုဒုက္ခတွေကို ကျနော်တို့တတွေ ဘယ်လိုမျိုး ဆုပ်ကိုင်တင်ပြနေကြသလဲ ဆိုတာကို ဆွေးနွေးခဲ့တာပေါ့လေ။ ဒီတကြိမ်မှာကတော့ ရှောင်လွှဲလို့မရတော့တဲ့ AI နည်းပညာပေါ့လေ၊ တနည်းအားဖြင့်တော့ ဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာရဲ့အကြောင်းကိုလည်း ကျနော်တို့ ချိတ်ဆက်ပြီးတော့ မျှဝေ ဆွေးနွေးသွားချင်ပါတယ်။ ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ်ပေါ့လေ၊ AI က ကျနော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်လူနေမှုဘဝထဲ တဖြည်းဖြည်း ဝင်လာတယ်ပေါ့လေ။ ဒါကြောင့်မို့လို့ ကျနော်တို့အနေနဲ့ သုံးပုံသုံးနည်းလည်း သိထားသင့်တဲ့ အခြေအနေ ဖြစ်လာတယ်ပေါ့။ ဆိုတော့ ဉာဏ်ရည်တုက သုံးရင်း သုံးရင်းနဲ့လည်း သူ့ကိုမှ မမှီခိုဘဲ မနေနိုင်တာ၊ နောက်တခါကျလို့ရှိရင် ကိုယ့်ရဲ့ ကိုယ်ပိုင်စဉ်းစားတွေးခေါ်မှုပေါ့လေ၊ ကိုယ့်ရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကိုလည်း တိုက်စားပစ်နိုင်တဲ့ ဘေးဆိုးကလည်း ရှိလာပါတယ်။ ကျနော်တို့ ISP-Myanmar အနေနဲ့လည်း စောနကပြောတဲ့ ဒေတာလုပ်ငန်းတွေ လုပ်ကြတဲ့အခါမှာ၊ အချက်အလက် ရှာဖွေကြတဲ့အခါမှာ ဉာဏ်ရည်တုလို့ ခေါ်တဲ့ AI ကို ထည့်သွင်း အသုံးပြုကြတာ ရှိပါတယ်။ ဒီလို သုံးတဲ့အခါမှာတော့ ကျနော်တို့ရဲ့ပင်ကိုဉာဏ်ကို ပိုထွက်လာအောင် ဘယ်လိုလုပ်နိုင်မလဲ ဆိုတာကို အမြဲတမ်း ကြံဆရပါတယ်။ တဖက်မှာလည်း ကျနော်တို့ ရေးသားပြောဆိုနေတဲ့၊ ထုတ်ဝေနေတဲ့ အကြောင်းအရာတွေက စက်ရုပ်မဆန်သွားအောင်၊ တနည်းအားဖြင့်တော့ ကျနော်တို့ ပြောလေ့ရှိတာက ကိုယ် ဖန်တီးထားတဲ့အရာက ကိုယ့်ရဲ့ကိုယ်ပိုင်ဉာဏ်ပေါ့လေ၊ ကိုယ့်ရဲ့ပင်ကိုဉာဏ်၊ ကိုယ့်ချွေးနံ့ မပါဘဲနဲ့ မဖြစ်ရလေအောင် ဒါကိုလည်း ကျနော်တို့ သတိထားရပါတယ်။

အခု ဆွေးနွေးမှုအစီအစဉ်ကိုတော့ ကျနော်တို့ အပိုင်း သုံးပိုင်းခွဲပြီး ဆွေးနွေးသွားဖို့ ရှိပါ့မယ်။ ပထမတပိုင်းကတော့ ကျနော်တို့အနေနဲ့ သုတေသနနဲ့ ဒေတာအချက်အလက်တွေကို ဆန်းစစ်မှုတွေ လုပ်ကြတဲ့အခါမှာ ဘယ်လို လုပ်ဆောင်နေသလဲ၊ ဘယ်လိုနည်းနာနဲ့ လုပ်ကြသလဲ၊ ကျနော်တို့ရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်၊ ကျနော်တို့ရဲ့ချွေးနံ့က ဘာလဲပေါ့၊၊ ဒါကို ကျနော်တို့ ဆွေးနွေးလိုပါတယ်။ ဒုတိယအပိုင်းမှာတော့ ကျနော်တို့ လုပ်နေတဲ့အလုပ်တွေမှာ ဒီဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာကို ဘယ်လို ပေါင်းစပ်ပြီးတော့ အသုံးပြုကြသလဲ ဆိုတာကို ဆွေးနွေးလိုပါတယ်။ တတိယအပိုင်းမှာတော့ ဒီဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို ပေါင်းစပ်ပြီးတော့ အသုံးပြုကြတဲ့အခါမှာ ဘယ်လိုတွေ သတိထားသင့်လဲ၊ ဘာတွေတော့ လုပ်ဆောင်သင့်တယ်ဆိုတဲ့ အပိုင်းကို ဆွေးနွေးလိုပါတယ်။ ဆိုတော့ အခု ပထမတပိုင်းဖြစ်တဲ့ ကျနော်တို့ ဘာတွေလုပ်နေလဲ၊ ဘယ်လိုလုပ်နေလဲဆိုတဲ့ အပိုင်းကို ကိုအေးချမ်းက စပြီး ဆွေးနွေးပေးပါဦးဗျ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ကိုဇော်ထက်။ ကျေးဇူးပါခင်ဗျ။ ကျနော့်အပိုင်းမှာတော့ ISP-Myanmar က ဘာတွေလုပ်နေလဲ၊ ဘယ်လိုတွေလုပ်နေလဲ ဒါကို ကျနော် မျှဝေချင်ပါတယ်။ ဒါကို မျှဝေတဲ့နေရာမှာလည်း ကျနော် အဆင့် သုံးဆင့် ခွဲပြီးတော့ ဆွေးနွေးချင်ပါတယ်။ ပထမဦးဆုံးအနေနဲ့ ကျနော်တို့ရဲ့ လေ့လာမှုနယ်ပယ်တွေက ဘာတွေလဲ၊ အဲဒီနောက် ကျနော်တို့ရဲ့ သုတေသနမူဘောင်တွေက ဘယ်လိုရှိလဲ၊ ဒါကို အသက်ဝင်အောင် ကျနော်တို့ ဘယ်လိုလုပ်သလဲပေါ့၊ ဒီလိုမျိုး သုံးဆင့်ခွဲပြီး ကျနော် ရှင်းပြချင်ပါတယ်။

လက်ရှိမှာ ကျနော်တို့ ISP-Myanmar က လေ့လာနေတဲ့ သုတေသန နယ်ပယ် ငါးခု ရှိပါတယ်။ ပထမတခုကတော့ ပဋိပက္ခ၊ ငြိမ်းချမ်းရေးနဲ့ လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ လေ့လာမှု ဖြစ်ပါတယ်။ ဒုတိယတခုကတော့ မြန်မာ-တရုတ် ဆက်ဆံရေးကို အဓိကထား လေ့လာတဲ့ တရုတ်ရေးရာ လေ့လာမှု အစီအစဉ် ဖြစ်ပါတယ်။ တတိယတခုကတော့ ပဋိပက္ခ စီးပွားရေးဆိုင်ရာ လေ့လာမှု ဖြစ်ပါတယ်။ စတုတ္ထတခုကတော့ လူမှုစီးပွား အခြေအနေတွေနဲ့ ဥတုကပ်ဘေးရဲ့ ရိုက်ခတ်မှုတွေကို ဖော်ပြနိုင်ဖို့ လေ့လာတာ ဖြစ်ပါတယ်။ ပဉ္စမမြောက် လေ့လာမှုကတော့ အုပ်ချုပ်ရေးဆိုင်ရာကိစ္စရပ်တွေ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာ ကျနော်တို့က နေပြည်တော်ရဲ့အုပ်ချုပ်ရေးကိုလည်း လေ့လာသလို တိုင်းရင်းသားလက်နက်ကိုင်အသီးသီးရဲ့၊ နောက်အင်အားစု အသီးသီးရဲ့ သူတို့ရဲ့အုပ်ချုပ်ရေးတွေကိုလည်း ကျနော်တို့ လေ့လာပါတယ်။

အဲဒီတော့ ဒီလေ့လာမှုနယ်ပယ်တွေကို ဘယ်လိုအခြေအနေမျိုးနဲ့ ကိုက်ညီအောင် ကျနော်တို့က အများပြည်သူ သိအောင် ဖော်ပြလေ့ရှိသလဲပေါ့၊ ဒါကို ကျနော် ဒုတိယအဆင့်အနေနဲ့ ဆွေးနွေးချင်ပါတယ်။ ကျနော်တို့ရဲ့ သုတေသနတွေကို၊ ဆန်းစစ်ချက်တွေကို၊ အကဲဖြတ်ချက်တွေကို ကျနော်တို့က အမြဲတမ်း ဒီဆုံချက် သုံးရပ်နဲ့ ဆုံချက်ကျအောင်လို့ ကျနော်တို့ အားထုတ်ပါတယ်။ ဒါကိုလည်း ကျနော်တို့ ၂၀၂၄ ခုနှစ်တုန်းက ဆွေးနွေးခဲ့တဲ့ “စကားပြောသော ဒေတာ” ဆိုတဲ့ ဆွေးနွေးချက်မှာလည်း ကျနော်တို့ ရှင်းပြခဲ့ဖူးပါတယ်။ ကျနော်တို့အခေါ်ကတော့ Three Sweet Spots ပေါ့လေ။ ပထမတခုကတော့ မျက်မှောက်ရေးရာ အခြေအနေတွေနဲ့ ဆီလျော်မှု ရှိ၊ မရှိ ကျနော်တို့ ကြည့်ပါတယ်။ အတိတ်က ဖြစ်ခဲ့တဲ့ အကြောင်းအရာတွေ မဟုတ်ဘဲနဲ့ မျက်မှောက်ကာလမှာ ဖြစ်နေတဲ့ ပြဿနာတွေ၊ ဒါတွေကို ကျနော်တို့ ဆွေးနွေးချင်တယ်၊ အဖြေရှာချင်ပါတယ်။ ဒုတိယတခုကတော့ နည်းနာပိုင်းဆိုင်ရာအရ၊ နောက် ပညာရပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ဆီလျော်မှု ရှိသလားဆိုတာကို ကျနော်တို့ လေ့လာဖော်ထုတ်ပါတယ်။ တတိယတခုကတော့ မူဝါဒရေးရာအရ အထောက်အပံ့ ဖြစ်စေဖို့ အများကြီး ကြိုးစားပါတယ်။ ဆိုလိုချင်တာကတော့ မူဝါဒရေးရာ အဆုံးအဖြတ်ချသူတွေအတွက် အထောက်အပံ့ ဖြစ်စေသလားပေါ့။ အဲဒီတော့ ချုပ်ပြောရမယ်ဆိုရင် မျက်မှောက်ရေးရာအရလည်း ကျနော်တို့ ဆက်စပ်မှု ရှိတယ်၊ ပညာရပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ နည်းနာပိုင်းအရလည်း ကျနော်တို့ သင့်လျော်တယ်၊ နောက်ပြီး မူဝါဒပိုင်းဆိုင်ရာအရလည်း အထောက်အပံ့ ဖြစ်တယ်ဆိုရင် ဒီသုံးချက် ဆုံချက်ကျရင် ကျနော်တို့ရဲ့ လေ့လာမှုတွေကို အများပြည်သူ သိအောင် ဖော်ပြပါတယ်။

အဲဒီတော့ ဒီလိုဖော်ပြတဲ့နေရာမှာ အရေးကြီးတဲ့ အစိတ်အပိုင်းတခုက ဒေတာအချက်အလက် ဆန်းစစ်ဖော်ပြမှုတွေ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီအတွက် လိုအပ်တဲ့ ဒေတာအချက်အလက်တွေကို ကျနော်တို့ ဘယ်လို စုဆောင်းပါသလဲပေါ့။ ဒါကိုလည်း ဒီနေရာမှာ ကျနော် ဆွေးနွေးချင်ပါတယ်။ ဒီလိုအချက်အလက် စုဆောင်းတဲ့အခါမှာ နည်းလမ်းတွေကတော့ အများကြီးရှိနိုင်ပါတယ်။ ကျနော်တို့ကတော့ Open-source လို့ခေါ်တဲ့ အများသူငါ ရနိုင်၊ သိနိုင်တဲ့ ရင်းမြစ်တွေကနေပဲ အဓိကထား စုဆောင်းပါတယ်။ ကျနော်တို့ အခု ဖော်ပြနေတဲ့ မြေပုံတွေ၊ ကိန်းဂဏန်းတွေ၊ နောက် ဆန်းစစ်ချက်တွေအားလုံးကလည်း ဒီ Open-source တွေကနေ ရတဲ့အချက်တွေပေါ်မှာပဲ ကျနော်တို့ အခြေခံပါတယ်။ ပြောရရင်တော့ လူတိုင်း သိနိုင်၊ ရနိုင်၊ သုံးနိုင်တဲ့ တရားဝင် အချက်အလက်တွေကို ဖော်ပြတယ်ပေါ့ဗျာ။ အဲဒီတော့ ဒီက ရလာတဲ့ အချက်အလက်တွေကိုလည်း ကျနော်တို့က တိကျ ခိုင်မာမှု ရှိအောင်လို့ နည်းနာတွေနဲ့ ကျနော်တို့ အဆင့်ဆင့် တိုက်ဆိုင် စစ်ဆေးတာတွေလည်း လုပ်ပါတယ်။

အခု ဖော်ပြထားတဲ့ ပုံတွေမှာ မြင်နေရတဲ့ လက်နက်ကိုင် ပဋိပက္ခဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေ၊ အဲဒီနောက်ပြီး မြေရှားသတ္တု တူးဖော်မှုဆိုင်ရာ အခြေအနေတွေ၊ အဲဒီနောက်တော့ ကျားဖြန့်လုပ်ငန်းတွေရဲ့ တည်နေရာ ပြောင်းရွှေ့မှုဆိုင်ရာ အချက်အလက်တွေ၊ ဒါတွေ အားလုံးက ကျနော်တို့ Open Source က ရတဲ့ အချက်အလက်တွေပေါ်မှာပဲ အခြေခံပြီး လုပ်ထားတာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒါကတော့ နမူနာ ဆန်းစစ်ချက်တချို့ ဖြစ်ပါတယ်။ အခု ကျနော် ဆွေးနွေးခဲ့တာတွေကတော့ ကျနော်တို့ရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို သုံးပြီးတော့ သုတေသနတွေ ဘယ်လိုလုပ်သလဲ ဆိုတာပါ။ ကျနော်တို့ ပင်ကိုဉာဏ်ရဲ့ စဉ်းစားချက်ကို အားကောင်းအောင်လို့ AI လို့ ခေါ်တဲ့ ဉာဏ်ရည်တုကို ဘယ်လိုမျိုး ပေါင်းစပ်ပြီးတော့ လုပ်ဆောင်နေသလဲဆိုတာကို ကိုဇော်ထက်က ဆက်ပြီး ဆွေးနွေးပေးပါဦးခင်ဗျ။

ဟုတ်၊ ကျေးဇူးပါ ကိုအေးချမ်း။ ဒီတခါမှာတော့ ကျနော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေထဲမှာ ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာကို ဘယ်လို သုံးနေလဲ၊ နောက် ဘယ်လို tools တွေ သုံးနေလဲ ဆိုတာကို ကျနော်တို့ဆက်ပြီး ဆွေးနွေးချင်ပါတယ်။ ဆိုတော့ ကိုအေးချမ်း အရှေ့မှာ ဆွေးနွေးခဲ့တဲ့အပိုင်းလည်း ရှိတယ်ပေါ့လေ။ ကျနော်တို့ ISP-Myanmar မှာ သုတေသန နယ်ပယ် ငါးခု ရှိတယ်။ တခုချင်းစီမှာလည်း ကျနော်တို့ ဒေတာအချက်အလက် ကောက်ယူကြတဲ့ဟာတွေ ရှိပါတယ်။ ဒီနေရာမှာတော့ တခုပြောလိုတာက ကျနော်တို့ကိုယ်တိုင်ကလည်း AI နည်းပညာ ကျွမ်းကျင်တဲ့သူတွေတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ နိုင်ငံရေးနဲ့ လူမှုသုတေသနပြုကြတဲ့သူတွေပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ ဆိုတော့ နည်းပညာအကြောင်းကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ပြောတယ် ဆိုတာထက်စာလို့ရှိရင်တော့ ဒီလိုလုပ်ငန်းတွေမှာ၊ သုတေသနလုပ်ငန်းတွေမှာ ဘယ်လို သုံးကြလဲ ဆိုတာကိုပဲ ကျနော်တို့ မျှဝေချင်တာပါ။ ကျနော်တို့ရဲ့ ဒေတာလုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ ဘယ်လို သုံးလဲ ဆိုတဲ့ အပိုင်းကို ဆက်ပြီးတော့ ဆွေးနွေးပါမယ်။ ဆိုတော့ Data လုပ်ငန်းစဉ်ကိုပေါ့လေ၊ ဒီ Data Process ကို အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့်တော့ ကျနော်တို့ အပိုင်း သုံးပိုင်း ခွဲပြီးတော့ ဆွေးနွေးလို့ ရပါတယ်။

ပထမတပိုင်းကတော့ ဒေတာ အချက်အလက် စုဆောင်းမယ်၊ ဒုတိယတပိုင်းကတော့ ရလာတဲ့ အချက်အလက်တွေကို ဆန်းစစ်မယ်၊ နောက် တတိယတပိုင်းကတော့ ဒီအချက်အလက်တွေပေါ် အခြေခံပြီးတော့ အများသူငါ နားလည်အောင်၊ နောက် ကိုယ် ဖြေချင်တဲ့ မေးခွန်းပေါ် မူတည်ပြီးတော့ နားလည်အောင် ရုပ်ပုံတွေ လုပ်ကြတယ်ပေါ့လေ၊ သရုပ်ဖော်ပုံတွေ လုပ်ကြတယ်ပေါ့လေ။ ဆိုတော့ ပထမဦးဆုံးတပိုင်း ဖြစ်တဲ့ ဒေတာ စုဆောင်းတယ်၊ Data Collection လုပ်တယ် ဆိုတဲ့ အပိုင်းကို ဆက်ပြောပါမယ်။ ဆိုတော့ ISP-Myanmar က Open Source တွေကို အခြေခံပြီး လုပ်တယ်။ AI ကလည်း ဒီလို Open Source တွေကနေပြီးတော့ သတင်းအချက်အလက် ရှာဖွေ၊ စုဆောင်းတာက အင်မတန်ကို အားကောင်းပါတယ်။ သုတေသီတဦးက ကိုယ်ရှာဖွေလိုတဲ့ သုတေသနမေးခွန်းနဲ့ နောက်ခံအကြောင်းအရာကို AI ဆီမှာ ပြည့်ပြည့်စုံစုံ သေသေချာချာ ရှင်းပြနိုင်မယ်ဆိုလို့ရှိရင် သူက သိပ်ကို အသုံးဝင်ပါတယ်။ အချက်အလက်တွေ အများကြီး ရှာဖွေပေးနိုင်ပါတယ်။

နောက်တခါ ကျနော်တို့ ကိန်းဂဏန်းအချက်အလက်တွေပေါ့လေ၊ ဒါတွေကို ဖြေရှင်းရတာ၊ ဆန်းစစ်ချက်တွေ လုပ်ရတာ၊ ဒါတွေကလည်း အများကြီး လွယ်ကူလာပါတယ်။ ဥပမာ ကျနော်တို့ နေ့စဉ်အသုံးပြုနေတဲ့ Microsoft Word တို့၊ နောက် Excel တို့၊ PowerPoint တို့ စတဲ့ ရုံးသုံးကွန်ပျူတာ Software အားလုံးနီးပါးက အခုဆိုရင် AI feature တွေ ပါလာပါပြီ။ နောက်ပြီးတော့ Google ရဲ့ Workspace တွေ၊ Google AI တွေ၊ Google AI ကလည်း ကျနော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေမှာ အများကြီး အသုံးဝင်လာပါတယ်။ ဆိုတော့ စာတမ်းတွေ၊ အနှစ်ချုပ် စာတမ်းတွေ အများကြီး ရှိမယ်ပေါ့လေ၊ ဒီစာတမ်းတွေကို အများကြီးကို အနှစ်ချုပ် ပေးနိုင်တာ၊ နောက် အသံဖိုင်တွေကို စာပြန် ရေးပေးနိုင်တာ၊ ဆန်းစစ်ချက်တွေ လုပ်ဖို့အတွက်ကို အကြံဉာဏ်အကြမ်း ထုတ်ပေးနိုင်တာ၊ နောက် ကိုယ့်ရဲ့ file တွေကို နေရာ စနစ်တကျ ထားပေးနိုင်တာ စတဲ့ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတွေက သုတေသနလုပ်ငန်းအတွက်ရော၊ သုတေသီအတွက်ရော အများကြီး အသုံးဝင်ပါတယ်။ ဆိုတော့ Google ရဲ့ NotebookLM ဆိုလို့ရှိရင် ဒီနေရာမှာ အများကြီး သုံးလို့ ရပါတယ်။

နောက်ထပ် အသုံးဝင်တဲ့ ဥပမာတခုလည်း ကျနော်တို့ ပြောပြချင်ပါတယ်။ ဆိုတော့ ကျနော်တို့က Open Source တွေပေါ့လေ။ အစီရင်ခံစာတွေ၊ သတင်းစာတွေ၊ ဓာတ်ပုံတွေ စတဲ့ အဲဒီဟာတွေကနေလည်း အချက်အလက်တွေ ရှာပါတယ်။ အရင်ကဆိုလို့ရှိရင် ဒါကို ကွန်ပျူတာက မဖတ်တတ်ဘူးပေါ့လေ။ အဲဒီတော့ ကျနော်တို့အနေနဲ့ စက်က နားလည်အောင်၊ စက်က ဖတ်တတ်အောင်လို့ နာရီနဲ့ချီ နာရီပေါင်းများစွာ ကြာအောင် ကျနော်တို့က စာရင်းပြန်သွင်းရပါတယ်။ ဆိုတော့ ဒီနေ့ခေတ် AI ခေတ်မှာတော့ ဒါက လွယ်လွယ်ကူကူ လုပ်လို့ရလာတယ်ပေါ့လေ။ ဓာတ်ပုံတွေ၊ သတင်းအချက်အလက်တွေကနေပြီးတော့ လွယ်လင့်တကူ အချက်အလက်တွေ ထုတ်လို့ရလာတယ်။

နောက်ပြီးတော့ ကျနော်တို့ ISP-Myanmar ရုံးမှာ ဆိုလို့ရှိရင် ရုပ်ပုံတွေ လုပ်ဖို့အတွက်ကို Flourish တို့၊ နောက် မြေပုံတွေ၊ မြေပုံ လေ့လာချက်တွေ လုပ်ဖို့အတွက်ကို QGIS တို့ စတဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲတွေ သုံးကြတယ်ပေါ့လေ။ ဒီဆော့ဖ်ဝဲတွေ ကိုယ်တိုင်ကလည်း အခုဆိုရင် AI နဲ့ တွဲပြီးတော့ လုပ်လို့ရတဲ့ အနေအထားတွေ ဖြစ်လာတယ်ပေါ့လေ။ ဆိုတော့ ကိုယ်က ကိုယ် ဘာလိုချင်တယ်၊ အရင်တုန်းက ဘယ်လိုလုပ်ခဲ့တယ် ဆိုတဲ့ နမူနာပြမယ်၊ ဒီဇိုင်း ထုတ်ပေးပါ ဆိုလို့ရှိရင် အဆင်ပြေနိုင်လောက်တဲ့ ဒီဇိုင်းတွေကို စပြီးတော့ ထုတ်ပေးလာနိုင်တယ်ပေါ့လေ။ ဆိုတော့ ဒီအချိန်မှာ AI ကုမ္ပဏီတွေဘက်ကလည်း ပြောရမယ်ဆိုလို့ရှိရင် ဝန်ဆောင်မှုနဲ့ စွမ်းဆောင်မှုအပိုင်းကလည်း တခုနဲ့တခုက အပြိုင်အဆိုင်လို ဖြစ်နေတယ်ပေါ့လေ။ ကျနော်တို့အနေနဲ့ကတော့ Google ရဲ့ Gemini တို့၊ Microsoft ရဲ့ Copilot တို့၊ Anthropic ရဲ့ Claude တို့ စတာတွေအပြင် အခြားသော Service တွေကိုလည်း သုံးဖြစ်ပါတယ်။ နောက်ပိုင်းမှာဆိုရင် Claude ရဲ့ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကလည်း ပိုပြီးတော့ များလာတယ်၊ အားကောင်းလာတာ တွေ့ရတယ်ပေါ့။ ဆိုတော့ ကိုယ့်မှာက ကိုယ် ပြင်ဆင်ထားတဲ့ ဒေတာအချက်အလက်ကလည်း အားကောင်းနေမယ်၊ ကိုယ်ကလည်း နောက်ဆုံးရလဒ်က ဘာလိုချင်သလဲ ဆိုတာ တိတိကျကျ သိမယ်ဆိုလို့ရှိရင် ဘယ်လောက် ရှုပ်ထွေးနက်နဲတဲ့ အလုပ်ပဲ ဖြစ်ပါစေ၊ AI က ခဏလေးအတွင်းမှာတော့ ရလဒ်ထွက်အောင် လုပ်ပေးလာနိုင်တယ်ပေါ့လေ။

ပြန်ချုပ်ရရင်တော့ ကျနော်တို့အနေနဲ့က ဉာဏ်ရည်တုကို အချက်အလက်ရှာဖွေတဲ့ အပိုင်းမှာရော၊ အချက်အလက်တွေကို ဆန်းစစ်တဲ့ အပိုင်းမှာရော၊ နောက်တစ်ခါ ဒေတာသရုပ်ပြပုံတွေ လုပ်တဲ့ အပိုင်းမှာရော အလျဉ်းသင့်သလို ထည့်ပြီးတော့ အသုံးပြုကြပါတယ်။ ဆိုတော့ နည်းပညာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာတာက သုတေသနလုပ်ငန်းကို အကျိုးဖြစ်ထွန်းစေတယ် ဆိုတာက ကျနော်တို့ ငြင်းစရာ မရှိပါဘူး။ ဒါပေမဲ့လည်း တချိန်တည်းမှာပဲ သတိကြီးကြီးထားရမယ့် ကိစ္စတွေက ရှိနေပါတယ်။ သုတေသနလုပ်ငန်းစဉ် တခုလုံးကို AI နဲ့ပဲ စ၊ AI နဲ့ပဲ ဆုံးဖို့ကတော့ ကျနော်တို့အနေနဲ့ ဘယ်လိုမှ မသင့်တော်ပါဘူး။ အဲဒီတော့ ဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာနဲ့ ကိုယ့်ရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို ပေါင်းစပ်ပြီး အသုံးပြုကြတော့မယ်ဆိုလို့ရှိရင် ဘာတွေကတော့ သတိထားသင့်တယ်၊ ဘယ်လိုတွေတော့ လုပ်သင့်တယ်ဆိုတာကို မနန်းကြည်က ဆက်ပြီးတော့ ဆွေးနွေးပေးပါဦးဗျ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ကျေးဇူးပါ။ ဆက်လက်ပြီးတော့ ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို ကျနော်တို့ ဘယ်လိုထိန်းညှိကြမလဲဆိုတဲ့ မေးခွန်းကို အပိုင်းနှစ်ပိုင်းခွဲပြီး ဆွေးနွေးချင်ပါတယ်။ ပထမပိုင်းအနေနဲ့ ဒီညဏ်ရည်တုရဲ့သတိထားစရာလေးတွေကို ရှင်းပြပေးချင်ပါတယ်။ ပထမတချက်အနေနဲ့ ကျနော်တို့ သတိပြုသင့်တာကပေ့ါနော်။ ဒီဉာဏ်ရည်တုတွေက သတင်းအချက်အလက်တွေကို သူတို့က စုဆောင်းပေးနိုင်တယ်၊ ပြန်လည်စုစည်းပေးနိုင်တယ် ဆိုပေမဲ့လည်း တခါတလေမှာ သူတို့တွေက မဟုတ်မမှန်တာကို ဟုတ်သလိုလိုနဲ့ ရေးသားပေးတတ်တယ်ပေါ့နော်။ ပြီးတဲ့အခါမှာ ခပ်တည်တည်နဲ့လည်း ကြည့်ကောင်းအောင် သူတို့က ပြန်ပြောပေးတတ်တာ စတဲ့ သူတို့ရဲ့ အဲလိုမျိုး ပေးတတ်တဲ့ အချက်တွေကြောင့်မို့လို့ သူတို့ရဲ့ တုံ့ပြန်မှုတွေ၊ ရလဒ်တွေကို ကျနော်တို့တတွေက သတိကြီးကြီး ထားသင့်ပါတယ်။ ဒုတိယအချက်အနေနဲ့ သတိပြုသင့်တဲ့ဟာက AI model တွေရဲ့ သိမှုပါ။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒီ AI model တွေ၊ version တွေအလိုက် သူတို့ရဲ့ သိမှုက ကာလကန့်သတ်ချက်နဲ့ ရှိနေတတ်တဲ့အတွက်ကြောင့်မို့လို့ အလုံးစုံကို သိနေတာ မဟုတ်ဘူးဆိုတဲ့ အချက်ကို ကျနော်တို့က သတိပြုသင့်ပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒီဉာဏ်ရည်တုတွေဟာ သူတို့ရဲ့ developer တွေ ထည့်ပေးထားတဲ့ အချက်အလက်လောက်ကိုပဲ သိတာပေါ့နော်။ လက်ရှိ မြေပြင်မှာ ဘာဖြစ်နေတာလဲ ဆိုတဲ့ဟာကို အချိန်နဲ့ တပြေးညီ သိနေတာ မဟုတ်တဲ့အတွက်ကြောင့်မို့လို့ပါ။

နောက်တခါ ကျနော်တို့ဟာ Open Source တို့လို အများသူငါ ရယူနိုင်တဲ့ သတင်းရင်းမြစ်တွေ၊ သတင်းအချက်အလက်တွေကို သူတို့ရဲ့ ဒီသတင်းတွေ သဘောသဘာဝအရပေါ့နော်၊ သူတို့က  ဘက်လိုက်တတ်တဲ့ဟာမျိုးတွေ ရှိတတ်တယ်၊ ရှိလည်း ရှိနိုင်ပါတယ်။ ဒါမျိုးကို ကျနော်တို့က ဝေဖန် ပိုင်းခြားသိဖို့ဆိုရင် လူတွေ၊ သုတေသီတွေရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို လိုအပ်ပါတယ်။ ဒီလို ပိုင်းခြားရမယ့် နေရာ၊ ဘက်လိုက်တဲ့နေရာကို ဝေဖန်ပိုင်းခြားတဲ့အခါမှာ ကျနော်တို့က ဉာဏ်ရည်တုကိုသာ ပုံအပ်ပြီးတော့ ယုံလိုက်မယ်ဆိုရင် ဒီဘက်လိုက်မှုနောက်ကိုပဲ ဆက်ပြီး ပါသွားနိုင်တဲ့ အတွက်ကြောင့်မို့လို့ ဒါက အတော်လေးကို သတိထားရတဲ့ အချက်လေး တချက်လည်း ဖြစ်တယ်ပေါ့နော်။

ဆိုတော့ ဒုတိယအပိုင်းဖြစ်တဲ့ ဒီစိန်ခေါ်မှုတွေကိုပေါ့နော်၊ ကျနော်တို့ ဘယ်လိုထိန်းညှိကြမလဲဆိုတာ ဆက်လက်ပြီးတော့ ဆွေးနွေးပေးချင်ပါတယ်။ ကျနော်တို့ ISP-Myanmarမှာ ရှိနေတဲ့ လူငယ်သုတေသီတွေအနေနဲ့ ကိုယ့်ရဲ့ သုတေသနလုပ်ငန်းစဉ်တွေ၊ ဒီလုပ်ငန်းစဉ်အစိတ်အပိုင်းတွေမှာ ဉာဏ်ရည်တုကို ကျနော်တို့က ထည့်သုံးတော့မယ်ဆိုရင် လိုက်နာဖို့ သတ်မှတ်ထားတဲ့ အချက်အလက်တွေ ရှိပါတယ်။ ဒီအထဲမှာမှ ကျနော်က နမူနာ သုံးခုလောက် ရှင်းပြပေးချင်ပါတယ်၊ ထုတ်ပြချင်ပါတယ်ပေါ့နော်။ ပထမအချက်အနေနဲ့ ဒီသုတေသနလုပ်ငန်းစဉ် တခုလုံးကို လူကိုယ်တိုင်ပဲ ကြီးကြပ်ရပါတယ်။ လူကိုယ်တိုင်လည်း ကြီးကြပ်ဖို့ပဲ လိုတယ်ပေါ့နော်။ ဒီဟာက အရမ်းအရေးကြီးတဲ့အချက်လေးတခု ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီသုတေသနလုပ်ငန်းတွေ လုပ်တဲ့အခါမှာ ဘယ်သုတေသနမေးခွန်းကို ဖြေမလဲ၊ ဘယ်လို အနုမာနတွေ ပြုမှာလဲဆိုတဲ့ အပိုင်းကို လူကပဲ ဆုံးဖြတ်ပေးရပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒီလိုနေရာမျိုးမှာ ဉာဏ်ရည်တုက ထုတ်လာပေးတဲ့ ရလဒ်တွေက မှားနိုင်ခြေတွေ၊ ဘက်လိုက်မှုတွေ ရှိနိုင်တယ်ပေါ့နော်။ ရှိနိုင်တဲ့အတွက်ကြောင့်မို့လို့ ဉာဏ်ရည်တုတွေရဲ့ ကောက်ချက်ချတဲ့ဟာတွေ၊ အဓိပ္ပာယ် ဖွင့်ဆိုပေးတဲ့ဟာကို ကျနော်တို့တတွေက အစစ်အဆေး မရှိဘဲနဲ့ အတည်ယူတာမျိုးတွေ ဘယ်တော့မှ မလုပ်သင့်ဖို့ လိုအပ်တယ်ပေါ့နော်။ ကျနော်တို့ ရုံးမှာ အမြဲတမ်း ပြောလေ့ရှိတဲ့ဟာတခုကတော့ ဉာဏ်ရည်တုတွေကို အနိမ့်ဆုံးတော့ အလုပ်သင်တဦးလိုမျိုး သဘောထားဖို့ လိုအပ်တယ်ပေါ့နော်။ ဒါပေမဲ့ ကျန်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်တွေ အကုန်လုံးမှာ ကိုယ်ကိုယ်တိုင်ပဲ ကြီးကြပ်ဖို့က ပထမ ဖြစ်ပါတယ်။

ဒုတိယအချက်အနေနဲ့ကတော့ ပွင့်လင်းမြင်သာမှု ရှိဖို့ပါ။ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုလို့ ပြောတဲ့အခါမှာ ကျနော်တို့က သုတေသနလုပ်ငန်းစဉ်တွေမှာ ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုခဲ့တယ်ဆိုရင် ကျနော်တို့ ဘယ်နေရာမှာ အသုံးပြုထားတယ် ဆိုတဲ့ဟာကို နည်းပညာပိုင်းအရ ပွင့်ပွင့်လင်းလင်း တိတိကျကျ ရှင်းပြပေးဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ ပြောရမယ်ဆိုရင် ဘယ်သုတေသနအပိုင်းမှာပေါ့နော်၊ ဘယ် ဉာဏ်ရည်တု အမျိုးအစားကို သုံးခဲ့တယ်၊ ဘယ်လို prompt တွေ သုံးခဲ့တယ် ဆိုတဲ့ဟာကို ကျနော်တို့က မှတ်တမ်းတင်ထားဖို့ လိုအပ်တယ်ပေါ့နော်။ တတိယအချက်ကကျတော့ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ လုံခြုံရေးပါ။ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ လုံခြုံရေးရယ်နဲ့ သတင်းအချက်အလက် လုံခြုံရေးပေါ့နော်။ ဒီအပိုင်းတွေလည်း သတိပြုရပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ ဆိုရ မယ်ဆိုရင် သုတေသနတွေ လုပ်တဲ့အခါမှာ ဒီစစ်တမ်းတွေပေါ့နော်၊ ကောက်ယူမေးမြန်းတဲ့အခါမှာ ဖြေဆိုပေးသူတွေရဲ့ အချက်အလက်တွေပေါ့နော်၊ အချက်အလက်တွေဆိုတာက လုံးဝထိခိုက်မခံသင့်တဲ့ သုတေသန ဒေတာတွေ ဖြစ်နေတဲ့အတွက်ကြောင့်မို့လို့ ဒီလိုဒေတာတွေကို ကျနော်တို့က open access AI လိုမျိုး၊ ဒီ public AI လိုမျိုး စတဲ့ဟာတွေကို ထည့်သုံး ထည့်သွင်းပြီးတော့ အသုံးပြုတဲ့ဟာတွေ၊ upload တင်တဲ့ဟာတွေက လုံးဝ မလုပ်သင့်ဘူးပေါ့နော်။

ဆိုတော့ ကျနော် ဒီနေ့ ဆွေးနွေးသွားခဲ့တဲ့ ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို ဘယ်လိုထိန်းညှိမှာလဲ ဆိုတဲ့ အပိုင်းကို အနှစ်ချုပ်ပေးရမယ်ဆိုရင် ကျနော်တို့ ISP-Myanmar မှာ ဉာဏ်ရည်တုရဲ့ အကူအညီကို သုတေသန နည်းနာနဲ့ သုတေသနနည်းနာတွေ ပြီးတဲ့အခါမှာကျတော့ သီအိုရီတွေရဲ့အပိုင်းမှာ ပိုပြီး အားကောင်းအောင်၊ ခိုင်မာအောင် လုပ်တဲ့အပိုင်းမှာပဲ အလျဉ်းသင့်သလို အသုံးပြုလေ့ ရှိတယ်ပေါ့နော်။ ဒီအပိုင်းမှာပဲ အသုံးပြုလေ့ ရှိတယ်။ ဒါပေမဲ့လည်း အရေးကြီးတဲ့ တိုင်းပြည်ရဲ့ မျက်မှောက်အခြေအနေနဲ့ ကိုက်ညီမှု ရှိရဲ့လား၊ သင့်လျော်လျောက်ပတ်ရဲ့လား၊ အများပြည်သူအတွက်ကရော၊ မူဝါဒ ချမှတ်တဲ့သူအတွက်ရော ကိုက်ညီမှုရှိရဲ့လား ဆိုတဲ့ အပိုင်းတွေကိုတော့ သုတေသီတွေရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်တွေ၊ စိစစ် သုံးသပ်မှုတွေကိုပဲ အဓိကထား အသုံးပြုကြတာ ဖြစ်ပါတယ်ပေါ့နော်။ ဆိုတော့ ဒီနေ့ကျနော်တို့ဆွေးနွေးသွားတဲ့ ပထမအပိုင်းကိုတော့ ကျနော်တို့ ဒီမှာပဲ​ ရပ်နားလိုက်ပါမယ်ဗျ။

ဒီနေ့ ကျနော်တို့ ဆွေးနွေးခဲ့တဲ့ “ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို ဘယ်လို ချိန်ညှိမလဲ၊ ISP-Myanmar ရဲ့ ဒေတာအချက်အလက် ရှာဖွေပုံနဲ့ ဆန်းစစ်မှု နည်းနာများ” ခေါင်းစဉ် ပဏာမ ဆွေးနွေးမှု ပြီးသွားပါပြီခင်ဗျ။ အမေးအဖြေကဏ္ဍကို ဆက်ပြီးတော့ သွားချင်ပါတယ်။ တက်ရောက်လာကြတဲ့ ကပြင်ရပ်ဝန်းသူ ရပ်ဝန်းသားတွေဆီကနေပြီးတော့ မေးခွန်းတွေကို ဖိတ်ခေါ်ချင်ပါတယ်။ ဒီ raise hand button လေးကို သုံးပြီးတော့ မေးခွန်း မေးမြန်းလို့ ရပါတယ်။ ဆွေးနွေးလို့ ရပါတယ်။ ပထမဦးဆုံးအနေနဲ့ မှတ်ချက်ကိုစပြီး ဖိတ်ခေါ်ချင်ပါတယ်။ မှတ်ချက်ပြုချင်တဲ့သူများ ရှိပါသလားခင်ဗျာ။ ဟုတ်ကဲ့ပါခင်ဗျာ။ လက်ထောင်ထားတဲ့သူ မရှိသေးတဲ့အတွက်ကြောင့်မို့လို့ ကပြင်ရပ်ဝန်းကတဆင့် ကြိုတင်ကောက်ယူထားတဲ့ မေးခွန်းတွေနဲ့ စပြီး အမေးအဖြေကဏ္ဍကို ဖွင့်ချင်ပါတယ်ခင်ဗျ။

ပထမမေးခွန်းကတော့ AI က သုတေသန အစိတ်အပိုင်း တော်တော်များများကို လုပ်ပေးလာနိုင်တယ်လို့ ဆိုတယ်၊ ဒါဆိုရင် နောက်လာမယ့် ၅နှစ်၊ ၁၀ နှစ်အတွင်းမှာ သုတေသီတယောက်မှာ ရှိသင့်တဲ့ အဓိက အရည်အချင်းတွေက ဘာတွေဖြစ်မယ်လို့ ထင်ပါသလဲ လို့ မေးထားပါတယ်ခင်ဗျ။ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တွေကနေပြီးတော့ ဖြေပေးကြပါအုံးဗျ။

ကျနော် ဖြေလိုက်ပါမယ်။ ပထမဦးဆုံးအနေနဲ့ ဒီမေးခွန်းကို မေးလာတဲ့သူကို ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်ဗျ။ ဒီမေးခွန်းက အရမ်း ကောင်းတယ်ပေါ့နော်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ အနာဂတ်အတွက် ပြင်ဆင်ရာလည်း ရောက်လာသလို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်လည်း ဆွေးနွေးသင့်တဲ့ မေးခွန်းတခုလည်း ဖြစ်တယ်ပေါ့နော်။ သို့သော်လည်း ကျနော်တို့ ဒီအမြင်ကိုတော့ အကျဉ်းချုပ်အနေနဲ့ပဲ ပြန်ပြီးဆွေးနွေးလိုပါတယ်။ ပထမအချက်အနေနဲ့ စူးစမ်းလိုစိတ်နဲ့ မေးခွန်းကောင်းတွေကို မေးနိုင်စွမ်းရှိဖို့က ပိုပြီးတော့ အရေးကြီးလာမယ်လို့ ကျနော်တို့က သုံးသပ်မိတယ်ပေါ့။ နောက်တခုအနေနဲ့ကတော့ အရေးကြီးမယ်လို့ ထင်တဲ့ ဝေဖန် ပိုင်းခြားနိုင်စွမ်းနဲ့ ဆင်ခြင်တုံတရားတွေ ပိုပြီးရှိဖို့ လိုအပ်လာမယ်လို့ ကျနော်တို့က သုံးသပ်မိတယ်ပေါ့နော်။ နောက်ဆုံး အဓိကကျတယ်လို့ ထင်တဲ့ဟာတခုက စာနာထောက်ထားနိုင်မှုပေါ့နော်၊ စာနာထောက်ထားနိုင်မှုရယ်၊ ကိုယ်ချင်းစာစိတ်ရယ်၊ ဒီအပိုင်းမှာ ပိုပြီး မြှင့်တင်ဖို့ လိုအပ်လာမယ်လို့ ကျနော်တို့က သုံးသပ်မိပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ သုတေသနတွေ လုပ်တဲ့အခါမှာ ဒီဒေတာကိန်းဂဏန်းတွေ သက်သက်တွေချည်းပဲ လုပ်တာမဟုတ်ဘဲနဲ့ ဒီကိန်းဂဏန်းတွေရဲ့နောက်မှာ လူတွေရဲ့ဘဝတွေ၊ လူမှုဒုက္ခတွေ၊ ပဋိပက္ခကြားမှာ သူတို့က စိန်ခေါ်မှုတွေ ရှိနေတဲ့အတွက်ကြောင့်မို့လို့ပေါ့နော်၊ ဒီလိုမျိုး AI ခေတ်မှာ AI ရဲ့ အကူအညီနဲ့ တချို့ နေရာမှာ လွယ်လွယ်ကူကူ ဖြေရှင်းလို့ရတယ်။ ပြီးရင် တချို့အလုပ်တွေကို မြန်မြန်ဆန်ဆန်နဲ့ ပြီးရင် ပြီးနိုင်လောက်တယ်ဆိုပေမဲ့လည်း ကျနာ်တို့ လုံးဝ မမေ့သင့်တဲ့ဟာတစ်ခုက လူသားဆန်မှုပေါ့နော်၊ ဒီအပိုင်းကို ကျနော်တို့က ပိုပြီးတော့ ဖိပြီးတော့ လိုအပ်လာမယ်လို့လည်း ကျနော်တို့ သုံးသပ်လိုပါတယ်ဗျ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ဆွေးနွေးပေးသွားတဲ့ မနန်းကြည်ကိုလည်း ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်။ ကြိုတင်ကောက်ယူထားတဲ့ မေးခွန်းတွေထဲက နောက်မေးခွန်းတခုကို ကျနော် ထပ်ပြီးဖတ်ပြပါ့မယ်။ Open Source ကနေပြီးတော့ အချက်အလက်တွေ စုဆောင်းတယ်လို့ ဆွေးနွေးသွားပါတယ်တဲ့၊ ဒီ Open Source တွေဆိုတာ ဘယ်လိုမျိုး အချက်အလက်တွေကို ပြောတာလဲ၊ ဒီထဲမှာ ဘာတွေပါလဲ သိချင်ပါတယ် လို့ မေးထားပါတယ်ခင်ဗျ။

ဒီမေးခွန်းကတော့ ကျနော်ပဲ ဖြေလိုက်ပါ့မယ်။ ဒါကတော့ ကျနော် ဆွေးနွေးခဲ့တဲ့ အပိုင်းမှာလည်း ပါပါတယ်ပေါ့။ ကျနော်တို့ ISP-Myanmar က ဆန်းစစ်ချက်တွေ၊ အကဲဖြတ်ချက်တွေလုပ်တဲ့အခါမှာ အများ သူငါ သိနိုင်၊ ရယူနိုင်တဲ့ ဒီ Open Source ဆိုတဲ့ ရင်းမြစ်တွေကနေပဲ ကျနော်တို့ အဓိကထား ရယူပါတယ်။ အဲဒီတော့ ဒီ Open Source တွေထဲမှာ ဘာတွေပါလဲဆိုရင်တော့ နည်းနာပိုင်းအရ သတ်မှတ်ချက်တွေ အများကြီးရှိနိုင်ပါတယ်။ ဒီနေရာမှာတော့ ဒီမေးခွန်းကိုဖြေဖို့ ဥပမာတချို့ ကျနော် ပေးလိုပါတယ်။ ဒီထဲမှာ ဘာတွေပါလဲလို့ ကျနော်တို့ပြောရရင် ယုံကြည်အားကိုးနိုင်တဲ့ သတင်းမီဒီယာတွေ၊ နောက် သူတို့ရဲ့ ဖော်ပြချက်တွေ ပါနိုင်ပါတယ်။ အဲဒီနောက် အစိုးရ ဒါမှမဟုတ် အစိုးရမဟုတ်တဲ့ အရပ်ဘက် အဖွဲ့အစည်းတွေ၊ နိုင်ငံတကာအဖွဲ့အစည်းတွေ၊ သူတို့ရဲ့အစီရင်ခံစာတွေ၊ ထုတ်ပြန်ချက်တွေ၊ နောက် တရားဝင် ထုတ်ပြန်တာတွေ၊ ပြန်တမ်းတွေ  ဒါတွေလည်း ပါနိုင်ပါတယ်။ နောက်ပြီးတော့ အရေးပါတဲ့အင်အားစုတွေရဲ့ မီဒီယာဖော်ပြချက်တွေပေါ့၊ ဒါတွေလည်း ပါနိုင်ပါတယ်။ အဲဒီတော့ ဆိုလိုချင်တာက ဒီလိုမျိုး အများ သူငါ ရယူနိုင်တဲ့ ရင်းမြစ်တွေပေါ့နော်၊ ဒါတွေကို ကျနော်တို့က Open Source လို့ သတ်မှတ်ပါတယ်။ ဒီမေးခွန်းကိုတော့ ကျနော် ဒီလောက်ပဲ ဖြေပါရစေခင်ဗျ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ဖြေဆိုပေးသွားတဲ့ ကိုအေးချမ်းကို ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။ နောက်ထပ်မေးခွန်းတစ်ခုကို ဆက်ပြီးတော့ ကျနော် ဖတ်ပြချင်ပါတယ်။ ကပြင်ရပ်ဝန်းကနေ ကြိုတင်ကောက်ယူထားတဲ့ မေးခွန်း ဖြစ်ပါတယ်ခင်ဗျ။ ISP-Myanmar ရဲ့ ထုတ်ဝေမှုတွေကို အမြဲ ဖတ်ဖြစ် လေ့လာဖြစ်ပါတယ်၊ ကိုယ်တိုင်လည်း သုတေသန လုပ်နေတဲ့ ကျောင်းသူတစ်ဦးပါ၊ ကျမ စိတ်ဝင်စားတာက ISP ရဲ့ မြေပုံဖော်ပြချက်တွေကို ဘယ်လိုလုပ်နေတာလဲ၊ ဒီမှာရော AI ထည့်သုံးထားသလား၊ ဒါကို သိချင်တာပါတဲ့။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ကျောင်းမှာ စာတမ်းဖတ်တာ၊ Seminar လုပ်ကြတဲ့အခါမှာ ISP ရဲ့ ဒေတာတွေကို Reference လုပ်ပြီးတော့ သုံးပါတယ်တဲ့၊ ကိုယ်တိုင်လည်း ဒီလို လုပ်ကြည့်ချင်တာကြောင့်မို့လို့ပါရှင့် လို့ မေးလာပါတယ်ခင်ဗျ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ကျေးဇူးပါ။ ဒီမေးခွန်း ကျနော် ဖြေလိုက်ပါမယ်။ ပထမဆုံးတော့ ISP-Myanmar ရဲ့ ထုတ်ဝေမှုတွေကို စိတ်ဝင်စားတဲ့အတွက် ကျေးဇူးတင်ကြောင်း အရင်ပြောလိုပါတယ်။ ကျနော်တို့ဆီမှာတော့ မြေပုံတွေ လုပ်တဲ့အခါ၊ Chart တွေ လုပ်တဲ့အခါမှာတော့  အခြေခံကျကျ သုံးတဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲတွေ ရှိတယ်။ နောက် အဆင့်ဆင့်လည်း လုပ်ရတယ်ပေါ့လေ။ ဆိုတော့ ဒီထဲကမှ ကျောင်းသားတွေအတွက်ရော၊ အများသူငါအတွက်ရော အဆင်ပြေတဲ့ အခမဲ့ဖြစ်တဲ့ဟာမျိုးကတော့ ဥပမာ Datawrapper တို့၊ နောက် Flourish တို့၊ နောက် QGIS တို့ စတာတွေက ကျနော်တို့ အဆင့်ဆင့် free သုံးလို့ရတဲ့ဟာမျိုးလေးပေါ့လေ။ ဒီနေရာမှာ AI ကို သုံးလားဆိုရင် ကျနော်တို့က သုံးတယ်၊ သုံးတဲ့ပုံကကျတော့ ဒီအချက်အလက်ကို ဆော့ဖ်ဝဲမှာ သုံးမယ့်ပုံပေါ် မူတည်ပြီးတော့ အချက်အလက်ပြင်ဆင်တဲ့အပိုင်းတို့၊ နောက် အိုင်ဒီယာ စဉ်းစားတဲ့အပိုင်းတို့၊ နောက်ပြီးတော့ သရုပ်ဖော်ပုံ လုပ်တဲ့အပိုင်း စသည်ဖြင့် ဒီ brainstorm လုပ်တဲ့ အပိုင်း၊ စဉ်းစားတဲ့ အပိုင်းမှာတော့ ပိုပြီးသုံးဖြစ်တယ်ပေါ့လေ။ ဒါပေမဲ့ ဒီနေရာမှာ ISP ရဲ့လုပ်ပုံကိုင်ပုံနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ထူးခြားတာတခုကတော့ ကျနော်တို့က AI က ထွက်တာ မပြောနဲ့၊ ဆော့ဖ်ဝဲက ထွက်တဲ့ဟာဆိုလို့ရှိရင် တိုက်ရိုက်တန်းသုံးတာမျိုး တခုမှ မရှိပါဘူး။ ဆိုတော့ ကျနော်တို့ဆီမှာ ISP designer team  ကနေပြီးတော့ အစအဆုံး ကိုယ်ပိုင် customize လုပ်ရတယ်ပေါ့။ အဓိကတော့ ISP ရဲ့ style ကို ပိုပြီးတော့ ပေါ်အောင်လို့၊ နောက် ဒါကိုလည်း အမြဲတမ်း ရှိနေအောင်ပေါ့၊ ကျနော်တို့ ပိုပြီးတော့ ကိုယ့်ရဲ့ ပင်ကိုဉာဏ်ကို အဲဒီမှာ ထည့်သုံးတယ်ပေါ့လေ။ စောနက ပြောတဲ့ ကျောင်းသူကျောင်းသားတွေအနေနဲ့ ဆိုလို့ရှိရင်တော့ ကိုယ့်ရဲ့ သုတေသန အဆင်ပြေတဲ့ စောနက ပြောတဲ့ Datawrapper တို့၊ Flourish တို့၊ QGIS တို့ ဒါတွေက ကျနော်တို့ powerful လည်း ဖြစ်တယ်၊ open access လည်း ဖြစ်တယ်ဆို ဒါတွေက ကောင်းကောင်း သုံးလို့ရပါတယ်။ ဒီလိုပဲ ကျနော်တို့ ဖြေချင်ပါတယ်။ ကျေးဇူးပါ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ဖြေဆိုပေးသွားတဲ့ ကိုဇော်ထက်ကို ကျေးဇူးအများကြီး တင်ပါတယ်။ အခုတော့ ကျနော် ဒီနေ့ တက်ရောက်လာတဲ့ ကပြင်ရပ်ဝန်းသူရပ်ဝန်းသားတွေကို အလှည့်ပေးချင်ပါတယ်ခင်ဗျ။ မေးခွန်း မေးချင်တဲ့သူ ရှိပါသလားခင်ဗျာ။ ကျနော် ထပ်ပြီးတော့ ခေါ်ပါမယ်ခင်ဗျ။ မေးခွန်း မေးချင်တဲ့သူ ရှိပါသလား ခင်ဗျာ။ Raise hand button သုံးပြီး လက်ထောင်ပြီးတော့ မေးမြန်းလို့ ရပါတယ်။ ဟုတ်ကဲ့၊ ကျနော်တို့ လက်ထောင်ထားတဲ့သူ တယောက် ရှိပါတယ်ခင်ဗျ။ “မြင့်ထွန်း” ဆိုတဲ့ တက်ရောက်သူတဦးက လက်ထောင်ထားတာ ရှိပါတယ်။ မိုက်ဖွင့်ပြီး မေးလို့ ရပါတယ်ခင်ဗျာ။ ဟုတ်ကဲ့ဗျာ၊ မိုက်ဖွင့်ပြီးတော့ မေးမြန်းလို့ရပါတ​ယ်ဗျ။​

ဟုတ်ကဲ့၊ အင်တာနက် error နည်းနည်း တက်နေလို့ စာတော့ ရိုက်ထားလိုက်ပါသေးတယ်။ ဟုတ် ကျနော့်မေးခွန်းက နည်းနည်းလေးတော့ silly ဖြစ်မလား မသိဘူး။ ဒီ research process ရဲ့ ဘယ်နှရာခိုင်နှုန်းလောက်ကို AI ရဲ့ assistant ကို သုံးလေ့ ရှိလဲပေါ့နော်။ အဲဒါက နည်းနည်း research ပေါ်မှာ depends on the research လားတော့ မပြောတတ်ဘူးနော်၊ ဒါပေမဲ့လည်း ဒီအဖွဲ့သားရဲ့ အဖြေလေးကို နားထောင်ချင်လို့ပါလို့၊ ဟုတ်ကဲ့။

ဟုတ်ကဲ့ခင်ဗျာ၊ ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။ အဲဒီတော့ ကျနော်တို့ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တွေကနေပြီးတော့ ဖြေပေးပါဦးခင်ဗျာ။

ဟုတ်၊ ကျနော် ဒီမေးခွန်းကို ဖြေလိုက်ပါ့မယ်။ ဒီဟာ ဖြေဖို့အတွက်ကတော့ စောနက ကိုအေးချမ်းအပိုင်းမှာ ပြောခဲ့တဲ့ ဒီ ISP-Myanmar ရဲ့ သုတေသန မူဘောင် သုံးခုပေါ့လေ။ ဆိုတော့ ကျနော်တို့လုပ်တာ အမှန်တော့ မဟုတ်ဘူးပေါ့လေ၊ ကျနော်တို့ လုပ်သလို လုပ်ရမယ် ဆိုတာမျိုးလည်း မဟုတ်ဘူး၊ ကျနော်တို့က လုပ်တဲ့ လုပ်ပုံလုပ်နည်းကို ပြောပြချင်တာပါ။ ဆိုတော့ ISP-Myanmar ဆိုလို့ရှိရင် မူဝါဒ သုတေသန လုပ်ဖို့အတွက်ကို မူဘောင် သုံးခု ရှိတယ်။ အဲဒီ သုံးခုထဲကမှ ဒုတိယတခုဖြစ်တဲ့ သုတေသနနည်းနာနဲ့ methodology ခိုင်မာဖို့ ကျနော်တို့ ပိုပြီးသုံးကြတယ်၊ အဲဒီအပိုင်းမှာပဲ ကျနော်တို့ AI ကိုလည်း တစိတ်တပိုင်း သုံးကြတာပေါ့လေ။ ဆိုတော့ ကိုယ်လုပ်ချင်တဲ့ သုတေသနအပေါ် မူတည်ပြီးတော့လည်း ကျနော် ထင်တယ် ကွဲပြားသွားနိုင်တယ်၊ portions ကွဲပြားသွားနိုင်တယ်ပေါ့လေ။ ဒီအစိတ်အပိုင်းမှာပဲ ကဏ္ဍတခုအနေနဲ့ သုံးတဲ့ဟာမျိုး ဖြစ်တယ်။ ကျန်တဲ့နှစ်ပိုင်းကတော့ ကျနော်တို့ရဲ့ပင်ကိုဉာဏ်ကိုပဲ ကျနော်တို့ အသုံးပြုပြီး လုပ်ကြတာပေါ့လေ။ ဆိုတော့ ဒီလိုပဲ ကျနော်တို့ ပြန်ဖြေချင်ပါတယ်။

ဟုတ်ကဲ့ပါခင်ဗျ၊ မေးခွန်း မေးသွားတဲ့ မြင့်ထွန်းအကောင့်ပိုင်ရှင်နဲ့ ဆွေးနွေးပေးသွားတဲ့ ကိုဇော်ထက်ကို ကျေးဇူးအများကြီး တင်ပါတယ်ခင်ဗျာ။ ကျနော်တို့ရဲ့အစီအစဉ်ကိုတော့ အချိန်ကန့်သတ်ချက်ကြောင့်မို့လို့ အမေးအဖြေကဏ္ဍကို ဒီလောက်နဲ့ပဲ ရပ်နားပါ့မယ်။ ဒီနေ့ ဆွေးနွေးခဲ့တာနဲ့ ပတ်သက်ပြီးတော့ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်တွေက နိဂုံးချုပ် ဆွေးနွေးပေးပါဦးခင်ဗျ။

ဟုတ်ကဲ့၊ ကိုနိုင်မင်းခန့်။ ကျေးဇူးပါခင်ဗျ။ အဲဒီတော့ ဒီနေ့ ဆွေးနွေးခဲ့သမျှကို ကျနော် အနှစ်ချုပ်အနေနဲ့ သုံးချက်လောက် မီးမောင်းထိုးပြချင်ပါတယ်။ ပထမတချက်ကတော့ ကျနော်တို့ ISP-Myanmar က သုတေသနတွေ၊ ဆန်းစစ်ချက်တွေ၊ အကဲဖြတ်ချက်တွေကို ဆုံချက် သုံးရပ်နဲ့ ညီညွတ်မယ့် သုတေသန မူဘောင်တခု ထားရှိတယ်။ ဒါကိုလည်း ကျနော်တို့က လိုအပ်တဲ့ ဒေတာအချက်အလက်တွေကို Open Source ရင်းမြစ်တွေကနေ စုဆောင်းရရှိတယ်။ ဒါ့အပြင် ကျနော်တို့က ပင်ကိုဉာဏ်နဲ့ ထိန်းညှိပြီး ဆင်ခြင် ပိုင်းဖြတ်တယ်ပေါ့လေ။ တခါ ဒီဉာဏ်ရည်တု နည်းပညာကလည်း ဒီနေ့ခေတ်မှာဆိုရင် ရှောင်လွှဲလို့ မရတော့တဲ့အရာတခု ဖြစ်လာပြီ။ ကျနော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်ဘဝတွေထဲကို ဝင်ရောက်လာနေပြီ။ ဒါကိုလည်း ကျနော်တို့ ပစ်ပယ်မထားပါဘူး။ ကျနော်တို့ရဲ့ နေ့စဉ်လုပ်ငန်းဆောင်တာတွေမှာ ကျနော်တို့ ပေါင်းစပ်ပြီးတော့ အသုံးပြုတယ်ပေါ့နော်။ ဒါကတော့ ဒုတိယတချက်ပေါ့။ အဲဒီတော့ နောက်ဆုံးတချက်နဲ့ တတိယမြောက် တချက်ကတော့ ဒီဉာဏ်ရည်တုနည်းပညာကို အသုံးပြုမှုလွန်ကဲပြီးတော့ ကိုယ့်ရဲ့ပင်ကိုဉာဏ် သံချေးတက်မသွားအောင်၊ တုံးမသွားအောင် ဉာဏ်ရည်တုနဲ့ ပင်ကိုဉာဏ် ဒီနှစ်ခုကို ကျနော်တို့ ချိန်ညှိပြီးတော့ အားထုတ်ပါတယ်။ အဲဒီတော့ ဒီလို အားထုတ်တဲ့နေရာမှာလည်း လိုက်နာရမယ့် ကျင့်ဝတ်အချို့ကို ကျနော်တို့ ဒီနေ့ဆွေးနွေးခဲ့တာလည်း ရှိပါတယ်။ အဲဒီတော့ ဒီနေရာမှာ ကျနော်တို့သုံးယောက် ဒီကနေ့ ဆွေးနွေးခဲ့တာတွေက ISP-Myanmar ရဲ့ Behind the Scene ပေါ့လေ၊ ကန့်လန့်ကာ နောက်ကွယ်မှာ သုတေသန လုပ်ငန်းတွေကို ဘယ်လိုလုပ်တယ် ဆိုတဲ့ဟာကို ကျနော်တို့ လှစ်ဟပြခဲ့တာ ဖြစ်ပါတယ်။ အဲဒီလို မျှဝေတဲ့နေရာမှာလည်း ကျနော်တို့ လုပ်သမျှ မှန်တယ်၊ အားလုံး ဒီအတိုင်း လိုက်လုပ်ရမယ်၊ ဒါမျိုး ကျနော်တို့ မဆိုလိုပါဘူး။ ကျနော်တို့ကတော့ဖြင့် ဘယ်လိုဘယ်ပုံ လုပ်နေတယ်ဆိုတာကိုပဲ ကျနော်တို့ မျှဝေခဲ့တာပေါ့။ အဲဒီလိုမျိုး ကျနော်တို့ရဲ့ အခြားအခြားသော အားထုတ်မှုတွေ၊ ကန့်လန့်ကာ နောက်ကွယ်က အကြောင်းအရာတွေကိုလည်း အနာဂတ်မှာ ကျနော်တို့ မျှဝေချင်ပါသေးတယ်။ အဲဒါကြောင့်မို့လို့ ဒီနောင်လာမယ့် ‘ISPနှင့်အတူ မိနစ် ၃၀’ အစီအစဉ်တွေမှာလည်း ဒီလိုမျိုး ဆွေးနွေးချက်တွေကို အလျဉ်းသင့်သလို ဖော်ပြဖို့ ကြိုးစားသွားပါဦးမယ် ဆိုတဲ့အကြောင်း ပြောရင်းနဲ့ပဲ နိဂုံးချုပ်ပါတယ်ခင်ဗျာ။

နိဂုံးချုပ် ဆွေးနွေးပေးသွားတဲ့ ကိုအေးချမ်းကို ကျေးဇူးအများကြီးတင်ပါတယ်။ ဒီနေ့ ဆွေးနွေးချက်တွေအပြင် ISP-Myanmar ရဲ့သုတေသနပြုလေ့လာချက်တွေကို ကျနော်တို့ရဲ့ ဝက်ဘ်ဆိုက်ဖြစ်တဲ့ www.ispmyanmar.com နဲ့ ဆိုရှယ်မီဒီယာတွေမှာလည်း ဝင်ရောက်လေ့လာနိုင်ပါတယ်ခင်ဗျာ။ ဒီနေ့ အချိန်ပေးပြီး တက်ရောက်ကြတဲ့ ကပြင်ရပ်ဝန်းသူ ရပ်ဝန်းသား တယောက်ချင်းစီကို ကျေးဇူးတင်ကြောင်း ပြောရင်းနဲ့ ကျနော်တို့ရဲ့ အစီအစဉ်ကို ဒီမှာပဲ ရပ်နားပါရစေခင်ဗျာ။