AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order

 နည်းပညာစိတ်ဝင်စားတယ်၊ AI စိတ်ဝင်စားတယ်၊ စွန့်ဦးလုပ်ငန်းတွေ စိတ်ဝင်စားတယ်ဆိုရင် ဒီစာအုပ်လေး ဖတ်ကြည့်ပါလား

ခိုင်ဖူးလီ ရဲ့ AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order ဆိုတဲ့ စာအုပ်မှာ တရုတ် နဲ့ ဆီလီကွန်တောင်ကြား ရဲ့ AI နဲ့ပတ်သက်ပြီး လုပ်ကိုင်နေကြပုံ သုံးသပ်ပြထားတယ်။ ဒီ နယ်မြေနှစ်ခုရဲ့ မတူညီတဲ့ တွေးခေါ် လုပ်ကိုင်ပုံ နဲ့ ဓလေ့တွေကို ဖော်ပြထားပါတယ်။
အမေရိက ရဲ့ ဆီလီကွန်တောင်ကြား (Silicon Valley) ရဲ့ ကျော်ကြားမှုကတော့ လူသိများပြီးသားမို့ တရုတ် နည်းပညာ ကုမ္ပဏီကြီးတွေရဲ့ ဆီလီကွန် တောင်ကြားကို inspiration ယူပြီး လုပ်ကိုင်သွားပုံကို အဓိက သုံးသပ်ပြထားတာ။

တကယ်တော့ တရုတ်နဲ့ပတ်သက်ရင် အမေရိက အပါအဝင် ကျနော်တို့ အားလုံးနီးပါးက Copycat အဖြစ်ပဲ ရှုမြင်ထားကြတာ။ တဖက်က နည်းပညာအသစ်တခု ထွက်လိုက်တာနဲ့ သူက ကော်ပီချပီးသားပဲ။ ဒါကို ခိုင်ဖူးလီ စာအုပ်ထဲမှာ “တရုတ်က အမေရိက ကိုမှီဖို့ ဘယ်လောက် နောက်ကျနေလဲ ဆိုတော့ ၁၆ နာရီနောက်ကျတယ်” လို့ ဟာသလုပ်ကြတယ်ဆိုပါတယ်။
Biotechnology စိတ်ဝင်စားတဲ့ ကျနော့်အတွက် တရုတ်ရဲ့ Biotechnology သတင်းတွေက အံ့ဩလောက်ပါပေတယ်။ လုပ်နေတာတွေ၊ ထွက်လာတဲ့ သုတေသနတွေက အထင်ကြီးစရာပါပဲ။ ကျနော်ပဲ အဲ့ဒါလေးတွေ ဖတ်ပြီး အထင်ကြီးတာလား ဆိုတော့ မဟုတ်ဘူး။ အမေရိက ရဲ့ စီအိုင်အေ ဒါရိုက်တာဟောင်း ဆိုလည်း ၂၀၀၆ လောက်ကတည်း တရုတ် ဇီဝနည်းပညာ နဲ့ ပတ်သက်ပြီး အထင်ကြီးစရာအနေနဲ့ရော၊ စိုးရိမ်စရာအနေနဲ့ပါ ပြောထားဖူးတယ်။

ဒါပေမယ့် အမေရိက နဲ့ ဘယ်လောက်ကွာလဲ၊ ဘာ့ကြောင့် ဒီလိုအနေအထားရောက်လာတာလဲ၊ ဘာတွေက အားသာသွားစေတာလဲ ဆိုတာကိုတော့ ခိုင်ဖူးလီ ရေးပြမှ သဘောပေါက်လာတယ်။ သူတို့တွေ Copycat ဘဝ ကနေ ကိုယ်ပိုင် research တွေ၊ innovation တွေ နဲ့ အမေရိကကို ပခုံးချင်းယှဉ်နိုင်တဲ့အထိ တက်လှမ်းလာနိုင်တာကို သေချာရေးပြထားတယ်။

ဘာပဲဖြစ်ဖြစ် သူတို့ တဟုန်ထိုး တိုးတက်လာတာကတော့ ငြင်းမရတဲ့အချက်ပါ။ သို့သော် သူတို့ရဲ့ ကျင့်ဝတ်ပိုင်းအားနည်းမှု၊ fair play မှာ အားနည်းမှုတွေကတော့ အတိုင်းသားရှိနေဆဲပေါ့။

၁။ တီထွင်ဆန်းသစ်မှုကို ချဥ်းကပ်ခြင်း

China: သူက ရှိပြီးသား တီထွင်ပြီးသား အရာတွေကို တဖြည်းဖြည်း တိုးတက်ကောင်းမွန်သွားအောင် အဆင့်မြှင့်တင် ပြုပြင် တဲ့ ဘက်ကို ပိုအာရုံကျတယ်။ တရုတ်ကုမ္ပဏီတွေက အောင်မြင်ပြီးသား အိုင်ဒီယာတွေကို ကော်ပီယူတယ်၊ ဒေသခံတွေအကြိုက် ပြုပြင်တယ်၊ ပြီးတာနဲ့ ပြိုင်ဘက်ကို မြန်မြန်ကျော်တက်နိုင်အောင် အဆင့်မြှင့်တာမျိုးတွေမှာတော့ တကယ့်ထိပ်တန်းပဲ။ ဥပမာ - WeChat ဆိုရင် super app ဖြစ်လာတယ်။ ကနဦးတုန်းက WhatsApp ကို အတုယူ ကော်ပီချခဲ့ပေမယ့် နောက်တော့ ‌ငွေပေးချေတာတွေ၊ ဂိမ်းကစားလို့ရတာတွေ၊ e-commerce တွေ ထပ်လောင်းထည့်သွင်းလာပြီး တရုတ်ပြည်မှာ နေ့စဥ်လှုပ်ရှားမှုတွေတိုင်း သူနဲ့ ကင်းလို့ မရတော့တဲ့အထိ စွမ်းဆောင်ထားတယ်။

Silicon Valley: သူတို့ကကျ တကယ့် တခေတ်ပြောင်း တီထွင်ဖော်ထုတ်မှုကြီးတွေကို အာရုံစိုက်လေ့ရှိတယ်။ လုံးဝ အသစ်စက်စက် နည်းပညာတွေ၊ အရွေ့တွေ ချပြနိုင်အောင် လုပ်ကြတာ။ ဥပမာ - Google Search တို့ Facebook တို့ပဲကြည့်၊ လူတေွ တကမ္ဘာလုံး ချိတ်ဆက်ပြီး သတင်းအချက်လက်တွေ ရယူသုံးစွဲနိုင်ဖို့ အခြေခံအကျဆုံး အရာတွေ ပြောင်းလဲ ပေးခဲ့တာ။

၂။ လျှင်မြန်မှု နဲ့ အကောင်ထည်ဖော်မှု

China: သူက ပြိုင်ဆိုင်မှု ပြင်းထန်တော့ လုံးဝမယုံနိုင်လောက်အောင် မြန်ဆန်တဲ့ နှုန်းနဲ့ လုပ်ငန်းလည်ပတ်ကြတာ။ "996 culture" တဲ့။ တပတ် (၆) ရက်၊ မနက် (၉) ကနေ ည (၉) အထိ အလုပ်လုပ်ကြတယ်။ ဒီလောက် အလောတကြီး လုပ်တာကြောင့် သူတို့ရဲ့ ထုတ်ကုန် သက်တမ်းလည်ပတ်မှုက မြန်တယ်။ ဥပမာ - Didi Chuxing ဆိုရင် Uber တရုတ်ပြည်ထဲ ဝင်လာတာကို တန်ပြန်ဖို့ စက်ဘီးငှားစီးတဲ့ ဝန်ဆောင်မှု ကို တရုတ်ဓလေ့နဲ့ ကိုက်ညီအောင် လုပ်နိုင်တာကြောင့် မြန်မြန်ကြီး ကျယ်ပျံ့လာပြီး နောက်ဆုံး Uber တောင် ပြန်ထွက်သွားတဲ့အထိ စွမ်းနိုင်ခဲ့တာ။

Silicon Valley: သူတို့ကကျတော့ တဖက်က တီထွင်မှု‌ေတွေလုပ်သလို တဖက်မှာ သူတို့ရဲ့ ဖွံ့ဖြိုးမှု သက်တမ်းကိုလည်း သေချာ အသေးစိတ် သတိထားလုပ်တယ်။ အရည်အသွေးကို အရမ်းအာရုံစိုက်သလို မြန်ဆန်ဖို့ထက် ရေရှည်မျှော်မှန်းချက်အပေါ်မှာ ပို အာရုံထားကြတယ်။

၃။ အချက်အလက် အသုံးချခြင်း

China: သူကကျတော့ လူဦးရေကိုက များတာမို့ အသုံးပြုသူ အချက်အလက် စုဆောင်းတဲ့ နေရာမှာ အသာစီးရနေပါတယ်။ ပြီးတော့ ဒီအချက်လက်တွေရဲ့ လုံခြုံရေး ထိန်းကွပ်ပေးတဲ့ ပတ်ဝန်းကျင် ကလည်း လျော့ရဲတယ်။ ဥပမာ - SenseTime နဲ့ Megvii တို့က လုပ်တဲ့ AI အသုံးချ မျက်နှာ မှတ်မိစေတဲ့ နည်းစနစ်ဆိုရင် တရုတ်မြို့ကြီးတွေက အစိုးရ စောင့်ကြည့်ထောက်လှမ်းရေး က ထုတ်ပေးထားတဲ့ အချက်လက်အမြောက်အများ ပေါ်မှီခို အလုပ်လုပ်နေကြတာပါ။

Silicon Valley: သူတို့ဆီမှာကျ အချက်လက် လုံခြုံရေးနဲ့ ပတ်သက်လာရင် ပိုပြီး တင်းကျပ်တဲ့ စည်းမျဥ်း စည်းကမ်းတွေကြောင့် အတော်ရုန်းကန်ကြရတာ။ ဆိုတော့ AI models တွေကို လေ့ကျင့်ပေးဖို့ အချက်လက် ရရှိမှု အားနည်းတာပေါ့။ AI models တွေက အချက်လက်များများနဲ့ လေ့ကျင့်ပေးလေ ပိုတိကျလေပဲကိုး။

၄။ အစိုးရအထောက်အပံ့

China: AI ဖွံ့ဖြိုးဖို့၊ AI စွန့်ဦးလုပ်ငန်းလေးတွေကို ရန်ပုံငွေပေးဖို့ နဲ့ နည်းပညာရည်မှန်းချက်အတွက် ချမှတ်ထားတဲ့ အမျိုးသားမူဝါဒတွေနဲ့ ကိုက်ညီဖို့ အစိုးရက အားကျိုးသနွဲ ဝင်လုပ်ပေးတယ်။ ဥပမာ - တရုတ်အစိုးရရဲ့ ၂၀၁၇ AI ဖွံ့ဖြိုးရေး စီမံကိန်း က တရုတ်နိုင်ငံကို ၂၀၃၀ မှာ AI ကမ္ဘာ့ထိပ်သီးနိုင်ငံ ဖြစ်ဖို့ ရည်ရွယ်ထားတာ။ ဆိုတော့ ဒီစီမံကိန်းမှာ AI ပညာရေး နဲ့ သုတေသနဖွံ့ဖြိုးရေးတွေမှာ ငွေပုံအောပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံတာတွေ ပါတယ်။

Silicon Valley: သူတို့ဆီမှာကျတော့ အစိုးရက အခုလို တိုက်ရိုက်ထောက်ပံ့တာ နည်းတယ်။ အများသောအားဖြင့် တီထွင်ဖန်တီးမှုတွေကို ပုဂ္ဂလိက ကုမ္ပဏီကြီးတွေနဲ့ အကျိုးတူ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတွေက မောင်းနှင်ကြတာ များတယ်။

၅။ စွန့်ဦးလုပ်ငန်းတွေ အခြေအနေ

China: သူတို့ စတိုင်က အရမ်းပြိုင်ဆိုင်မှု ပြင်းထန်တယ်။ ရရာနည်းနဲ့ အပြိုင်ကျဲတဲ့ ဓလေ့ဆိုတော့ စွန့်ဦးလုပ်ငန်းလေးတွေဟာ ရှင်သန်ကျန်ရေး အတော် တိုက်ခိုက်ပြိုင်ဆိုင်ရတယ်၊ ကျင့်ဝတ်ပိုင်းတွေလည်း အားနည်းတယ်။ ပြိုင်ဘက် CEO ကို ရဲစခန်းသတင်းပေးပြီး ချောက်ချတာမျိုးတွေထိ ရှိတယ်ဆိုပါတယ်။ ဒါ့ကြောင့်လည်း နိုင်သူအကုန်စား အနေအထားဆီ ဦးတည်သွားတာပေါ့။ ဥပမာ - Alibaba နဲ့ JD.com တို့ကြားက e-commerce ပြိုင်ပွဲဆိုရင် အရမ်းပြင်ထန်တယ်။ ဈေးအပြိုင်ချတာတို့ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးတွေပါ ထည့်သွင်းပေးတာမျိုး ပြင်းထန်တဲ့ ဗျူဟာတွေပါ အသုံးချ ယှဥ်ပြိုင်ကြတာတွေ့ရတယ်။ ဒါ့ကြောင့် သူတို့ရဲ့ စွန့်ဦးလုပ်ငန်း အခြေအနေတွေကို ခိုင်ဖူးလီက ရောမခေတ် က ယှဥ်ပြိုင်တိုက်ခိုက်ကြတဲ့ ဂလက်ဒီယောတာ တွေရဲ့ ကိုလိုစီယံ နဲ့ နှိုင်းယှဥ်တင်စားထားတယ်။ ရက်စက်ကြမ်းကြုတ်ပြီး သွေး အလိမ်းလိမ်းကျအောင် တိုက်လိုက်ကြတဲ့သဘောပေါ့၊

Silicon Valley: သူတို့ကျ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ကြတဲ့ဘက်ကို ပိုအလေးသာတယ်။ ဖွံ့ဖြိုးရေး တို့ သင်ယူရေးတို့မှာ open-source လုပ်ကြတဲ့ ဓလေ့ရှိတယ်။ နောက်ပြီး ကုမ္ပဏီကြီး တခုတည်းကပဲ လက်ဝါးကြီးအုပ် သွားတာမျိုး မဖြစ်အောင် ဥပဒေတွေ၊ ကျင့်ဝတ်တွေ နဲ့ အတော်ထိန်းတာ တွေ့ရတယ်။ ဥပမာ Google တို့ဆိုရင် ခဏခဏ ကြားနာတာတွေ လုပ်ခံရတယ်။ သူ့ရဲ့ Playstore မှာ ဒါမှမဟုတ် Search engine မှာ သူ့အပိုင် App တွေပဲ ဦးစားပေး ထည့်သွင်းတာမျိုး လုပ်မရအောင် စောင့်ကြည့် ကြပ်မတ်တာမျိုး ရှိတယ်။ တရုတ်မှာ ထက် နိုင်သူစား ဓလေ့ ပိုနည်းတယ်။

၆။ အာရုံစိုက်ရာနယ်ပယ်

China: သူတို့က AI ကို commerce,logistics, and urban systems မှာ အသုံးချဖို့ ပိုအာရံုစိုက်တယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ တကယ့်လက်တွေ့ အသုံးချနယ်ပယ်မှာ အာရုံစိုက်မှ မြန်မြန်ဝင်ငွေတိုးမှာကိုး။ ဥပမာ - Cainiao (Alibaba's network) လိုမျိုး AI သုံးထားတဲ့ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး ပလက်ဖောင်းတွေဟာ e-commerce အတွက် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ပိုကောင်းသွားစေတယ်။

Silicon Valley: သူတို့ကကျ AI မှာ အခြေခံအုတ်မြစ်ကျတဲ့ သုတေသနတွေနဲ့ နည်းပညာတွေကို ပို အလေးထားတော့ ဒါတွေ တကယ့်မြေပြင် အသုံးတည့်လာဖို့က အချိန်အတော်ကြာကြာ ယူရတယ်။ ။ ဥပမာ - DeepMind ရဲ့ AlphaGo ဆိုရင် AI နယ်ပယ်မှာ တကယ့်ဖော်ထုတ်မှု အကြီးကြီးပဲ။ ဒါပေမယ့် အဲ့ဒါတွေက စီးပွားဖြစ် ချက်ခြင်း အသုံးချလို့မရသေးဘူးဖြစ်နေတယ်။

၇။ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး

China: သူ့မှာ AI talent တွေ အတော်ရှိလာပါပြီ။ တချို့ဆို အခြားနိုင်ငံက ဘွဲ့ရပြီး အစိုးရနဲ့ ကုမ္ပဏီတွေက အခွင့်အလမ်းတွေနဲ့ စွဲဆောင်နိုင်တာကြောင့် ပြန်ဝင်လာကြတာ။ ဥပမာ - Baidu တို့ Tencent တို့လို ကုမ္ပဏီကြီးတွေက ပြည်တွင်းပြည်ပ က ဘွဲ့ရလာတဲ့ ထိပ်တန်းအဆင့်ရှိသူတွေကို တောက်လျောက် စွဲဆောင် အလုပ်ခန့်နေကြတာ။ ဒါပေမယ့် ပြသနာက သူတို့ လိုချင်တဲ့ ပညာရှင်ဆိုရင် တရားဝင်ရော၊ တရားမဝင်ရော မက်လုံးတွေ ပေးပြီး ကိုယ့်ကုမ္ပဏီဆီရောက် လာအောင် ဆွဲခေါ်တဲ့ ဓလေ့ရှိတယ်။ ဒါကြောင့် ခိုင်ဖူးလီက ကိုယ့် ကုမ္ပဏီ က နည်းပညာရော၊ လူသားအရင်းမြစ်တွေရော တခြားကုမ္ပဏီက ကော်ပီယူ၊ ဖြတ်ခုတ် သွားတာမျိုး မခံရအောင် ကုမ္ပဏီတွေက ပတ်ပတ်လည်း ကျုံးတွေပါ တည်ဆောက်ထားရတယ် လို့ တင်စားပြောထားပါတယ်။

Silicon Valley: သူကတော့ တကမ္ဘာလုံးက ထိပ်တန်း ပညာရှင်တွေကို ဆက်လက်ခန့်ထားဆဲပဲ။ ဒါပေမယ့် ဗီဇာ အခက်ခဲလိုမျိုးတွေနဲ့ တခြား နည်းပညာပြိုင်ဘက် တွေက စွဲဆောင်လာလို့ စိတ်ခေါ်မှုတွေတော့ ရှိနေတယ်၊

၈။ စားသုံးသူနဲ့ တသားတည်းဖြစ်မှု

China: ဒီမှာတော့ စားသုံးသူတွေက နည်းပညာအသစ်သစ်တွေကို စမ်းသုံးလိုစိတ် ပြင်းပြကြတယ်။ သူတို့နေ့စဥ်ဘဝ လုပ်ငန်းတွေထဲမှာ နည်းပညာကို ထည့်သွင်း သုံးစွဲလာကြတာကြောင့် AI အတွက်တော့ တကယ့် မြေသြဇာကောင်းတွေ ပေါတဲ့ လယ်မြေကြီးလို ဖြစ်နေတယ်။ ဥပမာ - Alipay တို့ WeChat Pay တို့ လို မိုဘိုင်းငွေပေးချေမှု စနစ်တွေ လွှမ်းမိုးလာတော့ မြို့ပြတွေမှာ ငွေကိုင်ပြီး သုံးတာတောင် မရှိသလောက် ပျောက်သွားတယ်။

Silicon Valley: ဒီမှာကျ စားသုံးသူတွေကို လွှမ်းမိုးနိုင်မှုက ယေဘုယျအားဖြင့် နှေးနေတယ်။ ရုတ်တရက် အပြောင်းအလဲကို သူတို့ဓလေ့အရ တင်းခံနေတတ်တယ်။

ခိုင်ဖူးလီ က ဒီလိုမျိုးမတူညီတဲ့ အချက်တွေကို သုံးပြီး ဒီ(၂) နိုင်ငံရဲ့ အားသားချက်တွေ နဲ့ အကန့်သတ်တွေကို ဖော်ပြထားပါတယ်။ တရုတ်ကကျတော့ မြေပြင်လက်တွေ့အသုံးချ အတွက် မြန်မြန် အကောင်ထည်ဖော်ရာမှာ အားသာသလို ဆီလီကွန်တောင်ကြားကလည်း တကယ့် အခြေခံသုတေသနတွေ နဲ့ အသစ်သစ်တွေ တီထွင်ဆန်းသစ်မှုမှာ အားသာနေတယ်ပေါ့။ သူ့စာအုပ်ကတဆင့် ကျင့်ဝတ်ပိုင်း၊ law and regulations ပိုင်း ကွာဟမှု ကြီးတာကိုလည်း တွေ့မြင်လိုက်ရပါတယ်။

နည်းပညာပိုင်း စိတ်ပါဝင်စားသူ၊ စွန့်ဦးလုပ်ငန်းတွေမှာ စိတ်ဝင်စားသူ၊ ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်း နိုင်ငံ နှစ်နိုင်ငံရဲ့ culture ကို စိတ်ပါဝင်စားသူတွေ ဖတ်ကြည့်သင့်တဲ့ စာအုပ်တအုပ်လို့ပဲ ညွှန်းဆိုချင်ပါတယ်