කෙවින් රීඩ් විසිනි
මෙහි පලවන්නේ ලෝක සමාජවාදී වෙබ් අඩවියේ 2023 මාර්තු 31 දින ඉංග්‍රීසියෙන් පලවූ Preview release of ChatGPT shows potential of artificial intelligence යන කෙවින් රීඩ් සහෝදරයා විසින් ලියන ලද ලිපියේ සිංහල පරිවර්තනය යි. පරිවර්තනය සංජය ජයසේකර විසිනි.
පසුගිය නොවැම්බරයේදී, කෘත්‍රිම බුද්ධි (AI) පර්යේෂණාගාරයක් වන OpenAI විසින් ChatGPT නමින් එහි පෙළ (text) පදනම් වූ මානව සංවාද සිමියුලේටරයේ මූලාකෘතියක් නොමිලේ මුදා හරින ලදී. පසුගිය මාස හතර තුළ, පුළුල් පරාසයක විෂයයන් හරහා මිලියන 100 කට අධික පරිශීලකයින් ChatGPT හි පෙරදසුන් අනුවාදය අත්හදා බලමින් සිටිති.
පරිශීලකයින් විද්‍යාව සහ පුවත්පත් පර්යේෂණ, රචනා සහ නීති ගොනු ලිවීම, මෘදුකාංග සංවර්ධනය, ගණිත ගැටලු විසඳීම සහ භාෂා පරිවර්තනය වැනි ක්ෂේත්‍රවල එම පද්ධතිය පරීක්‍ෂා කරමින් සිටී. ChatGPT හි වඩාත් නිර්මාණාත්මක භාවිතයන් සමහරක් අතරට හාස්‍ය පද්‍ය ලිවීම, මෘදුකාංග දෝෂ නිවැරදි කිරීම සහ ගීත රචනය ඇතුළත් වේ.
ChatGPT නිර්මාණය කර ඇත්තේ ප්‍රශ්නවලට ස්වභාවික භාෂා ප්‍රතිචාර උත්පාදනය කිරීමට, නිර්දේශ සැපයීමට සහ පිටපත් ලිවීමටය. එයට බොහෝ යෙදුම් ඇති අතර මිනිසුන් තාක්ෂණය සහ එකිනෙකා සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන ආකාරය වෙනස් කිරීමේ හැකියාව ඇත.
මෙම යුගකාරක පද්ධතිය පදනම් වී ඇත්තේ උත්පාදක පූර්ව පුහුණු ට්‍රාන්ස්ෆෝමර් (GPTs) ලෙස හැඳින්වෙන උසස් පරිගණක තාක්ෂණය මත ය. GPTs යනු විශාල පෙළ දත්ත සමුදායන් සමඟ පුහුණු කර ඇති OpenAI විසින් වැඩි දියුණු කරන ලද විශාල භාෂා ආකෘති (large language models – LLMs) පවුලක් ලෙස අර්ථ දැක්වේ.
GPTs හි ‘පූර්ව පුහුණුව’ යන්නෙන් අදහස් කරන්නේ භාෂා ආකෘතියට (language model) ඡේදයක ඊළඟ වචනය පුරෝකථනය කිරීමට හැකියාව ලබාදෙන විශාල පෙළ සංග්‍රහයක් (text corpus) මත වන ඉගෙනුම් ක්‍රියාවලියට (learning process) යි. කාර්ය-විශේෂිත දත්ත මත රඳා නොසිට ආකෘතිය හොඳින් ක්‍රියාත්මක වීමට මෙය පදනමක් සපයයි.
ගූගල් වෙබ් සෙවුම් ඇතුළත් කිරීම් ස්වයංක්‍රීයව සම්පූර්ණ කරන ආකාරයට මෙන්, පරිශීලකයන් විසින් ඉදිරිපත් කරන ලද විමසීම්වල අන්තර්ගතය ChatGPT පූර්ව විනිශ්චය කරයි. සමමුහුර්ත සැකසුම් (synchronous processing) ලෙස හැඳින්වෙන එය ප්‍රශ්න තත්‍ය කාලීනව ටයිප් කරන විට ඒවා අර්ථකථනය කරන අතර, එ විටම ප්‍රතිචාර ජනනය කරයි.
OpenAI විසින් විස්තර කර ඇති පරිදි ChatGPT හි සීමාවන් වන්නේ, සමහර විට “පිළිගත හැකි නමුත් වැරදි හෝ විකාර පිළිතුරු” ලිවීමේ ප්‍රවණතාවය සහ “අධික ලෙස වාචික” වීමට සහ ඇතැම් වාක්‍ය ඛණ්ඩ අධික ලෙස භාවිතා කිරීමට ඇති නැඹුරුවයි. “පැහැදිලි කරන ප්‍රශ්නයක් ඇසීමට” ප්‍රතිවිරුද්ධව නොපැහැදිලි ප්‍රශ්නයක් අසන විට පද්ධතිය බොහෝ විට පිළිතුරක් අනුමාන කරයි.
එහි අඩුපාඩු කුමක් වුවත්, ChatGPT AI තාක්ෂණයේ සැලකිය යුතු ඉදිරි පියවරක් නියෝජනය කරයි. දෙසැම්බරයේ, Harvard Business Review හි Ethan Mollick විසින් ChatGPT කෘතිම බුද්ධිය සඳහා කෙලවර ලක්ෂ්‍යයක් ලෙස හැඳින්වූ අතර මෙසේ ලිවීය: “GPT හි අනුවාද (versions) ටික කලක සිට පැවතුනද, මෙම ආකෘතිය සීමාව ඉක්මවා ඇත: එය පුළුල් පරාසයක කාර්යයන් සඳහා සැබවින්ම ප්‍රයෝජනවත් වේ … පද්ධතියේ පෙර පරම්පරාවන්ට මේවා තාක්ෂණික වශයෙන් කළ වූ හැකි නමුත් නිමැවුම්වල ගුණාත්මක භාවය සාමාන්‍ය මිනිසෙකු විසින් නිපදවන ලද ප්‍රමාණයට වඩා බෙහෙවින් අඩු විය. නව මාදිලිය වඩා හොඳයි, බොහෝ විට පුදුම සහගතයි.”
ChatGPT හි මුල් නිකුතුව GPT-3.5 මත පදනම් විය. මාර්තු 9 වන දින, OpenAI විසින් GPT-4 නිකුතුව නිවේදනය කරන ලදී, එය Cornell විශ්ව විද්‍යාලයේ පර්යේෂණ පත්‍රිකාවක විස්තර කර ඇත්තේ, “මානව මට්ටමේ ක්‍රියාකාරිත්වයට කැපී පෙනෙන ලෙස සමීප වන අතර බොහෝ විට ChatGPT වැනි පෙර මාදිලි අභිබවා යන” ලක්ෂණ ඇති බවයි.
කතුවරුන් ප්‍රකාශ කරන්නේ GPT-4 සමඟ කරන ලද මුල් අත්හදා බැලීම්වලින් පෙනී යන්නේ එය “කෘත්‍රිම සාමාන්‍ය බුද්ධියේ පුළිඟු” ප්‍රදර්ශනය කරන බවයි, එනම්, චින්තනය අනුකරණය කිරීමට සහ නිශ්චිත ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු දීමට පමණක් නොව, හේතුව, හැඟීම සහ හැසිරීම වැනි දේ කිරීමට එයට හැකියාව ඇති බවයි.
කෘත්‍රිම බුද්ධි තාක්ෂණයන් ඵලදායිතාව වැඩි කරන ආකාරය ChatGPT සහ GPT-4 පෙන්වන බවට සැකයක් නැත. පුද්ගල කණ්ඩායම් විසින් කලින් සිදු කරන ලද කාර්යයන් තනි ස්වයංක්‍රීය ක්‍රියාවලියකට ප්‍රතිස්ථාපනය කිරීමෙන්, දැන් පරිගණකයක් මඟින් කාර්යයන් ඉක්මනින් හා නිවැරදිව සම්පූර්ණ කළ හැකිය.
1980 ගණන්වල ආරම්භ වූ පුද්ගලික පරිගණක විශාල වශයෙන් භාවිතා කිරීම ඵලදායිතාවයට නාටකාකාර බලපෑමක් ඇති කළ අතර, GPT වැනි කෘතිම බුද්ධි මෙවලම්වල අනුවර්තනය වීමේ සහ ඉගෙනගැනීමේ ලක්ෂණ අදහස් කරන්නේ ඵලදායිතාව ඉතා කෙටි කාලයක් තුළ දැවැන්ත ලෙස ඉහළ යනු ඇති බවයි.
උදාහරණයක් ලෙස, අද, ChatGPT යනු මෘදුකාංග සංවර්ධකයින් සඳහා ප්‍රබල මෙවලමකි. එහි ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් හැකියාව භාවිතා කරමින්, සංවර්ධකයෙකු ඉටු කිරීමට උත්සාහ කරන දේ ආදර්ශනය කිරීමට සහ අනුරූප කේත කොටස් ලබා දීමට එයට හැකිය. සෘජු මානව කේත ආදානයේ (input) සාමාන්‍ය වැරදි සහ නොගැලපීම් නොමැතිව පුනරාවර්තන සහ කාලය ගතවන කාර්යයන් ස්වයංක්‍රීය කිරීමට ද එයට හැකිය.
ChatGPT හට සංකීර්ණ පරිගණක කේතයක් ඉක්මනින් හා නිවැරදිව සරල කළ හැකි අතර මෘදුකාංග තාක්ෂනික වර්ධකයෙකුට ලිවිය හැකි ඕනෑම දෙයකට වඩා බොහෝ විට වඩාත් නිවැරදි සහ තොරතුරුවලින් සපිරුනු ප්‍රතිචාර සහ ලේඛන සැපයිය හැක.
Alan Turing, Marvin Minsky සහ John McCarthy වැනි විද්‍යාඥයින් විසින් සිදු කරන ලද වැදගත් දායකත්වයන් සමඟින් කෘතිම බුද්ධිය 20 වන සියවසේ මැද භාගයේදී පුරෝගාමී විය. බ්‍රිතාන්‍ය ගණිතඥයෙකු සහ පරිගණක විද්‍යාඥයෙකු වන ටියුරින්, AI හි ආරම්භක පියා ලෙස පුළුල් ලෙස සැලකේ. 1950 දී, ඔහු ටියුරින් පරීක්ෂණය, එනම් මිනිසාගේ හැසිරීමට සමාන බුද්ධිමත් හැසිරීම් ප්‍රදර්ශනය කිරීමට පරිගණකයේ හැකියාව පිළිබඳ මිනුමක් යෝජනා කළේය.
ටියුරිංගේ අදහස පෙරළිකාර වූ අතර යන්ත්‍රවල ඉගෙනීම සහ ස්වාභාවික භාෂා සැකසීම පිළිබඳ දශක ගණනාවක පර්යේෂණ සඳහා වේදිකාව සැකසීය. ටියුරින් විසින් 1950 දී “පරිගණක යන්ත්‍රෝපකරණ සහ බුද්ධිය” නමින් පත්‍රිකාවක් ප්‍රකාශයට පත් කරන ලදී, එහි ඇල්ගොරිතම සහ පරිගනක සැකසුම් භාවිතයෙන් යන්ත්‍රවලට මානව බුද්ධිය අනුකරණය කිරීමට ඇති හැකියාව පිළිබඳව සාකච්ඡා කළේය.
ඇමරිකානු සංජානන විද්‍යාඥයෙකු සහ පරිගණක විද්‍යාඥයෙකු වන මර්වින් මින්ස්කි, ජෝන් මැකාති සමඟ එක්ව 1959 දී MIT හි කෘතිම බුද්ධි රසායනාගාරය ආරම්භ කළ AI හි පුරෝගාමියෙකි. මින්ස්කි යන්ත්‍ර සංජානනය පිළිබඳ අදහස, එනම් යන්ත්‍රවලට තේරුම් ගැනීමට සහ දෘශ්‍ය සහ සංවේදී තොරතුරු අර්ථ නිරූපණය කිරීමට ඇති හැකියාව ගැන උනන්දු විය. 1956 දී “කෘතිම බුද්ධිය” යන පදය නිර්මාණය කිරීම සම්බන්ධයෙන් බොහෝ විට ගෞරවයට පාත්‍ර වූ මැකාති, කෘත්‍රිම බුද්ධි (AI) පර්යේෂණ සඳහා බොහෝවිට යොදා ගැනෙන ක්‍රමලේඛන (programming) භාෂාවක් බවට පත් වූ Lisp සඳහා මූලික විය.
ChatGPT 1960 ගණන්වල ආරම්භ වූ නව පරම්පරාවේ කෘත්‍රිම බුද්ධි පෙළ මත පදනම් වූ චැට්බෝට් (chatbots) ලෙස හැඳින්විය හැක. 1966 දී Joseph Weizenbaum විසින් වර්ධනය කරන ලද ELIZA, මානව සංවාද අනුකරණය කිරීම සඳහා රටා ගැලපීම (pattern matching) සහ ආදේශන ක්‍රමවේදය (substitution methodology) භාවිතා කළේය. එය මනෝචිකිත්සක ප්‍රශ්න මාලාවකට පෙළ (scripted) ප්‍රතිචාර ගැලපීමට උත්සාහ කළේය.
පසුව 1988 දී, Rollo Carpenter විසින් chatbot Jabberwacky නිර්මාණය කරන ලද්දේ අසනු ලබන ප්‍රශ්නවල සන්දර්භය සැලකිල්ලට ගැනීම සඳහා වෙනත් මට්ටමේ විචල්‍යතා ඇතුළත් කිරීමට රටා ගැලපීම (pattern matching) පුළුල් කිරීම මගින් විනෝදාත්මක මානව සංවාදය අනුකරණය කිරීම සඳහා ය.
1980 ගණන්වල ඇති වූ එක් ප්‍රගමනයක් වූයේ ස්වාභාවික භාෂා සැකසීම සඳහා රීති මත පදනම් වූ පද්ධති සංවර්ධනය කිරීමයි. මෙම පද්ධති ස්වභාවික ප්‍රතිචාර විශ්ලේෂණය කිරීමට සහ උත්පාදනය කිරීමට අතින් සකස් කරන ලද නීති මාලාවක් මත පදනම් වූ නමුත් ඒවායේ සංකීර්ණ සහ අපැහැදිලි භාෂාව හැසිරවීමේ හැකියාව සීමා කර ඇත.
1995 දී, Artificial Linguistic Internet Computer Entity (ALICE) අන්තර්ජාලය හරහා ක්‍රියාත්මක වූ අතර මිනිසුන් විසින් ගැටලු විසඳීමට බොහෝ විට භාවිතා කරන කෙටිමං යෙදීමේ හැකියාව (heuristics) කලින් සංවර්ධනය කරන ලද රටා ගැලපීම් ක්‍රමවලට එකතු කරන ලදී. 1990 ගණන් වලදී, සංඛ්‍යානමය ප්‍රවේශයන් ස්වභාවික භාෂා සැකසීමේදී ජනප්‍රියත්වයට පත් වූ අතර, විශාල පෙළ දත්ත කට්ටල වලින් පද්ධති ඉගෙන ගැනීමට ඉඩ සැලසුනි. පුළුල් පරාසයක භාෂා යෙදවුම් (inputs) හැසිරවීමට සහ වඩාත් නිවැරදි ප්‍රතිදානයන් (outputs) ජනනය කිරීමට හැකි වූ සම්භාවිතා ආකෘති (probabilistic models) වර්ධනයට මෙය හේතු විය.
2000 ගණන් වලදී, ස්නායුක ජාල වාස්තුවිද්‍යාවේ ( neural network architectures) දියුණුවත් සමඟ, ගැඹුරු ඉගෙනීම (deep learning) ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් සඳහා ප්‍රබල තාක්‍ෂණයක් ලෙස මතු විය. මෙම ආකෘති භාෂා දත්තවල සංකීර්ණ රටා ඉගෙන ගැනීමට සහ නිරූපණය කිරීමට සමත් වූ අතර, භාෂා සැකසීමේ නිරවද්‍යතාවය සහ කාර්යක්ෂමතාවයේ සැලකිය යුතු දියුණුවක් ඇති කලේය.
2010 දී, Apple විසින් Siri හි පළමු අනුවාදය බුද්ධිමත් පුද්ගලික සහකාර (intelligent personal assistant) සහ ඉගෙනුම් නාවිකයෙකු (learning navigator) ලෙස නිකුත් කරන ලද අතර එය කෙටි පණිවිඩ කියවීම, සංගීතය වාදනය කිරීම, සිදුවීම් කාලසටහන් කිරීම සහ ප්‍රශ්නවලට පිළිතුරු සඳහා අන්තර්ජාලය සෙවීම වැනි පරිගණකය විධානය කල රාජකාරි ඉටු කිරීමට කතා කරන ස්වභාවික භාෂාව භාවිතා කරයි. ) ශ්‍රවණය කළ හැකි මානව සංවාදයේ මෙම අනුකරණය (simulation) Google Assistant (2012) සහ Amazon හි Alexa (2014) මගින් ඉදිරිපත් කරන ලදී.
ChatGPT මෘදුකාංගයට අමතරව, එය ක්‍රියාත්මක කරන දෘඪාංග එහි ප්‍රතිචාරවල වේගය සහ නිරවද්‍යතාවය මෙන්ම එයට එකවර හැසිරවිය හැකි විමසුම් සංඛ්‍යාව පිළිබඳ තීරණාත්මක සාධකයකි. දෘඪාංගයට පරිගණක කාර්ය භාරය හැසිරවීමට එකට වැඩ කරන අන්තර් සම්බන්ධිත ප්‍රොසෙසර හෝ නෝඩ් (nodes) විශාල සංඛ්‍යාවක් ඇතුළත් වේ.
මෙම වේදිකාවට (platform) යන්ත්‍ර ඉගෙනීම සහ ගැඹුරු ඉගෙනුම් වැඩ සඳහා සුවිශේෂයෙන් සකසන ලද විශේෂිත ප්‍රොසෙසර මෙන්ම වේගවත් දත්ත හුවමාරුව (transfer) සහ නැවත ලබා ගැනීම (retrieval) සක්‍රීය කරන අධිවේගී ජාලකරණ සහ ගබඩා තාක්ෂණයන් ද ඇතුළත් වේ.
අවසාන වශයෙන්, ChatGPT මගින් ප්‍රකාශිත පරිදි, AI හි ඇති දියුණුව, ලොව පුරා සිටින පර්යේෂකයන්, ඉංජිනේරුවන් සහ නවෝත්පාදකයින් අතර සහයෝගී උත්සාහයක ප්‍රතිඵලයකි. විවිධ රටවල පුද්ගලයන්ගේ සහ සංවිධානවල දායකත්වයෙන් AI සංවර්ධනය සැබවින්ම ගෝලීය උත්සාහයකි.
AI යනු පරිගණක විද්‍යාව, ගණිතය, ස්නායු විද්‍යාව, මනෝවිද්‍යාව, වාග් විද්‍යාව සහ වෙනත් ආශ්‍රිත ක්ෂේත්‍රවල ප්‍රවීණයන් එක් කරන බහුවිධ ප්‍රවේශයක් අවශ්‍ය ක්ෂේත්‍රයකි. දෘඪාංග, මෘදුකාංග සහ දත්ත යටිතල ව්‍යුහයේ දියුණුව ගෝලීය සහයෝගීතාවය සහ එක්ව වැඩකිරීම මගින් ලඟා කරගන්නා ලද්දකි.
බොහෝ රටවල් AI පර්යේෂණ සහ සංවර්ධනය සඳහා සැලකිය යුතු ආයෝජනයක් කර ඇති අතර, පරිගණක යන්ත්‍රෝපකරණ සඳහා සංගමය (Association for Computing Machinery – ACM) වැනි ජාත්‍යන්තර සංවිධාන සහ සම්මන්ත්‍රණ පර්යේෂකයන්ට සහ වෘත්තිකයන්ට ඔවුන්ගේ වැඩ බෙදා ගැනීමට සහ ලොව පුරා නව අදහස් සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කිරීමට වේදිකාවක් සපයයි.
කෙසේ වෙතත්, ChatGPT පසුගිය වසර 75 තුළ පරිගණක තාක්ෂණයේ සියලු ජයග්‍රහණ ලෝක පරිමාණයෙන් ඉදිරියට ගෙනව්ත් සමාජ පරිවර්තනීය විභවයක් අත්කරගෙන ඇති අතර, එය ධනවාදය, ලාභ පද්ධතිය සඳහා එහි පුද්ගලික දේපළ සහ ජාතික රාජ්‍ය දේශපාලන ව්‍යුහයන් තුළ බැඳී ද පවතී.
ජනවාරි මාසයේදී මයික්‍රොසොෆ්ට් විසින් ඩොලර් බිලියන 10 ක ආයෝජනයකින් පසුව OpenAI හි වටිනාකම ඩොලර් බිලියන 29 දක්වා ඉහළ නංවා ඇති වෝල් ස්ට්‍රීට් හි ක්ෂණික උත්සුකයන් වන්නේ, Elon Musk, Sam Altman, Peter Thiel සහ Reid Hoffman වැනි තාක්‍ෂණ කතිපයාධිකාරීන්ට ඔවුන්ගේ සමාගමට ඇති මූල්‍ය කැපවීම මත ප්‍රතිලාභයක් සාක්ෂාත් කර ගැනීම සඳහා පැහැදිලි මාර්ගයක් පවතින බව සහතික කිරීමයි.
අපේක්ෂාව වන්නේ පිරිවැය කපා හැරීමේ සහ රැකියා සංහාරය කිරීමේ මාධ්‍යයක් ලෙස ChatGPT හි මූලික තාක්ෂණය සියලුම කර්මාන්ත හරහා සංගතවලට විකිණීමයි. උද්ධමනය, ඉහළ යන පොලී අනුපාත සහ වෝල් වීදියේ කොටස් වටිනාකම් පහත වැටීමේ වත්මන් ආර්ථික පරිසරය තුළ, මෙම අපේක්ෂාව, ප්‍රශ්නයකින් තොරව, ආයතනික විධායකයින්, අධ්‍යක්ෂ මණ්ඩල සහ ආයෝජකයින් සඳහා ආකර්ශනීය එකක් වේ.
පෙන්සිල්වේනියා විශ්ව විද්‍යාලයේ පර්යේෂකයන් විසින් කරන ලද අධ්‍යයනයකට අනුව, විගණකවරුන්, පරිවර්තකයන් සහ ලේඛකයින් විසින් සිදු කරනු ලබන කාර්යයන් වලින් අඩක් AI මෙවලම් මගින් වඩා ඉක්මනින් ඉටු කළ හැකිය. McKinsey & Company විසින් ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද වාර්තාවක් ඇස්තමේන්තු කර ඇත්තේ 2030 වන විට සියලුම වෘත්තීන් හරහා වැඩවලින් සියයට 25 ක් ස්වයංක්‍රීය කළ හැකි බවත් කම්කරු සංඛ්‍යාලේඛන කාර්යාංශය විසින් ලැයිස්තුගත කර ඇති වෘත්තීන් 800 න් සියයට 60 කට ඉදිරි දශකවලදී ඔවුන්ගේ වැඩ කටයුතුවලින් තුනෙන් එකක් ස්වයංක්‍රීය කළ හැකි බවත්ය.
මේ අතර, ධනවාදය යටතේ අනෙකුත් සියලුම අධි තාක්ෂණික නවෝත්පාදනයන් මෙන්ම, ChatGPT සහ කෘතිම බුද්ධියේ බලය ලොව පුරා පෙන්ටගනය සහ ආරක්ෂක දෙපාර්තමේන්තු සමඟ සැලකිය යුතු ගිවිසුම් ගනනකට එලඹෙනු ඇති බවට වැටහීමක් පවතී.
මිනිසුන් රහිත ඩ්‍රෝන් ගුවන් ප්‍රහාර සහ ඉලක්කගත ඝාතන ඇතුළු විසිඑක්වන සියවසේ අධිරාජ්‍යවාදී යුද්ධවල යුධ පිටියේ මෙහෙයුම් ස්වයංක්‍රීය කිරීම සඳහා දැනටමත් AI තාක්ෂණයන් භාවිතා කරමින්, GPT තීරණ ගැනීමේ බලය එක්සත් ජනපද හමුදාව විසින් සක්‍රීයව හඹා යමින් සිටී.
‘ඩිෆෙන්ස් වන්’ හි ලිපියකට අනුව, ගුවන් හමුදාවේ ප්‍රධාන තොරතුරු නිලධාරි ලෝරන් බැරට් ක්නවුසන්බර්ගර් පැවසුවේ, “තොරතුරු සොයා ගැනීමට හැකි වීමෙන්, එහි සිටින අය සොයා ගැනීමට හැකි වීමෙන්, උදාහරණයක් ලෙස, කාර්ය භාරකරුවන් (taskers) යොදාගැනීම හේතුවෙන් අපි බොහෝ කාලයක් නාස්ති කරන නිසා, පොදුවේ තොරතුරු වේගයෙන් එකට එකතු කිරීමට හැකි වීම මගින්, DOD ට විශාල ප්‍රතිලාභයක් ඇතැයි මම සිතමි.
‘වයිස්’ හි තවත් වාර්තාවක් පැවසුවේ පෙන්ටගනය නව ප්‍රති-ඩ්‍රෝන් කාර්ය සාධක බලකායක් දියත් කිරීම පිළිබඳ ප්‍රවෘත්ති වාර්තාවක් පෙබරවාරි 8 දා ලිවීමට ChatGPT භාවිතා කරන බවයි. වෙනත් වචන වලින් කිවහොත්, තීරණ ගැනීම ස්වයංක්‍රීය කිරීමට සහ මිලිටරිවාදී ප්‍රචාරණ සැපයීමට AI හි විභවය පෙන්ටගනය උපකාර කරගනියි.
ChatGPT වැනි කෘතිම බුද්ධි තාක්ෂණයන්හි ප්‍රගතිශීලී අන්තර්ගතය සහ එහි ගෝලීය බලය සාක්ෂාත් කර ගත හැකි සහ, පද්ධතියේ ස්වයං නිර්වචනය පෙන්නුම් කරන පරිදි, “අප තාක්ෂණය සහ එකිනෙකා සමඟ අන්තර් ක්‍රියා කරන ආකාරය පරිවර්තනය කිරීමේ හැකියාව” සාක්ෂාත් කර ගත හැක්කේ, කම්කරු පන්තිය විසින් සමාජය විප්ලවවාදී සමාජවාදී ලෙස ප්‍රතිසංවිධානය කිරීම මගිනි.
#theSocialistLK #WSWS
ජායාරූපය knowledge-sourcing.com වෙතිනි.
