කෘතිම බුද්ධිය (AI) පිළිබඳ සංවාදය වර්තමාන ගෝලීය ආර්ථිකයේ ප්‍රධාන මාතෘකාවක් බවට පත්ව තිබේ. කෙසේ වෙතත්, මෙම තාක්ෂණික දියුණුව දෙස බලන ආකාරය සංවර්ධිත සහ සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවල් අතර පැහැදිලි වෙනසක් පෙන්වයි. ගෝලීය උතුර (Global North) ඇමරිකානු ඩොලර් බිලියන ගණනින් ආයෝජනය කරමින් Large Language Models (LLMs) සහ විශාල දත්ත මධ්‍යස්ථාන (Data Centers) ගොඩනැගීමට තරඟ වදින විට, නැගී එන ලෝකය හෙවත් ගෝලීය දකුණ (Global South) වඩාත් ප්‍රායෝගික හා ඵලදායී විසඳුමක් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින් සිටියි. ඒ “Small AI” හෙවත් කුඩා පරිමාණයේ AI තාක්ෂණයයි.

Deutsche Welle (DW News) සමඟ පැවැත්වූ සම්මුඛ සාකච්ඡාවකදී, ලෝක බැංකු සමූහයේ පෞද්ගලික අංශයේ ප්‍රධාන ආයතනය වන ජාත්‍යන්තර මුල්‍ය සංස්ථාවේ (IFC) කළමනාකාර අධ්‍යක්ෂ මක්තාර් ඩියොප් (Makhtar Diop) පෙන්වා දුන්නේ, සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවලට කෘතිම බුද්ධියෙන් උපරිම ඵල ලැබිය හැකි ප්‍රායෝගික මාර්ගය පිළිබඳවයි. Trillion-dollar Artificial General Intelligence (AGI) තරඟයට සෘජුව එක්වීමට වඩා, තමන්ට ආවේණික ගැටලු විසඳාගත හැකි සරල AI යෙදවුම් කෙරෙහි අවධානය යොමු කිරීමෙන් මෙම රටවලට විශාල ආර්ථික පිම්මක් පැන්න හැකිය.

මොකක්ද මේ “Small AI”?

අප සාමාන්‍යයෙන් AI ගැන සිතන විට මතකයට නැඟෙන්නේ සංකීර්ණ Chatbots හෝ ස්වයංක්‍රීය පද්ධති පිළිබඳවයි. නමුත් “Small AI” යනු ස්මාර්ට්ෆෝන් වැනි සරල ඩිජිටල් උපාංග හරහා පහසුවෙන් භාවිතා කළ හැකි, අඩු පිරිවැයක් සහිත, නිශ්චිත කාර්යයක් සඳහා සැකසූ තාක්ෂණයන්ය.

සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවල සාමාන්‍ය ජනතාවගේ දෛනික ජීවිතයට “Small AI” බලපාන ආකාරය ඩියොප් මහතා උදාහරණ සහිතව පැහැදිලි කරයි:

• කෘෂිකර්මාන්තය: ගොවියෙකුට තම වගාවේ ඇති වී හෝ එළවළු පත්‍රයක ඡායාරූපයක් ජංගම දුරකථනයෙන් ලබාගෙන AI යෙදවුමකට යොමු කිරීමෙන්, ඊට වැළඳී ඇති රෝගය කුමක්ද සහ අස්වැන්න වැඩි කර ගැනීමට ගත යුතු පියවර මොනවාදැයි ක්ෂණිකව දැනගත හැක.
• සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රය: සමේ ඇතිවන අසාත්මිකතාවයක ඡායාරූපයක් මගින් හෝ ජංගම දුරකථන මයික්‍රෆෝනයට කැසීමෙන් නිකුත් වන ශබ්දය ඔස්සේ ක්ෂය රෝගය (Tuberculosis) වැනි රෝග ලක්ෂණ හඳුනා ගැනීමට AI මෙවලම් උපකාරී වේ.

විශේෂඥ වෛද්‍යවරුන් හෝ කෘෂිකාර්මික උපදේශකවරුන් දුරස්ථ ප්‍රදේශවල හිඟ රටවල, මෙම සරල AI තාක්ෂණය මගින් විශාල සේවාවක් ඉටු කරයි.

AI නිසා නැගී එන ලෝකයේ රැකියා අහිමි වේවිද?

AI තාක්ෂණයේ ව්‍යාප්තියත් සමඟ ලොව පුරා මතුව ඇති ප්‍රධාන බියක් වන්නේ රැකියා අහිමි වීමයි. AI නිසා ඇතැම් පුනරාවර්තන සහ මූලික මට්ටමේ රැකියා විස්ථාපනය විය හැකි බව පිළිගන්නා අතරම, ගෝලීය දකුණේ රටවල් සඳහා ඩියොප් මහතා දක්වන්නේ සුබවාදී ආකල්පයකි.

ඔහුට අනුව, Small AI යනු රැකියා විනාශ කරන්නෙකු නොව ඵලදායිතාව ඉහළ නංවන ප්‍රබල මෙවලමකි (Productivity Multiplier). සුළු හා මාධ්‍ය පරිමාණ ව්‍යාපාරිකයන්ට සහ ස්වයං රැකියාවල නියුතු වූවන්ට සිය කාර්යක්ෂමතාව ඉහළ නංවා ගැනීමට මෙය උපකාරී වේ. එමෙන්ම දත්ත කළමනාකරණය, ඩිජිටල් යටිතල පහසුකම් පවත්වාගෙන යාම මෙන්ම හෙද සේවය සහ වැඩිහිටි පාලනය වැනි වඩාත් මානුෂීය ස්පර්ශයක් (Human Touch) අවශ්‍ය ක්ෂේත්‍රවල නව රැකියා උත්පාදනය වීමටද මෙය මග පාදයි.

Large Language Models (LLMs) සහ ගෝලීය බෙදීම

චැට්-ජීපීටී (ChatGPT) වැනි විශාල AI මාදිලි නිර්මාණය කිරීමට නැගී එන ලෝකයේ රටවල් අපොහොසත් වන්නේ ඇයි? ඊට ප්‍රධාන හේතුව වන්නේ ඒ සඳහා අධික ප්‍රාග්ධනයක්, හොඳින් සංවිධානය වූ විශාල දත්ත සමුදායන් (Data sets), අඛණ්ඩ විදුලි බලය සහ ඉහළ තාක්ෂණික හැකියාවන් සහිත මානව සම්පතක් අවශ්‍ය වීමයි. වර්තමානයේ ඇමරිකාව සහ චීනය මෙම ක්ෂේත්‍රයේ අධිපත්‍යය පවත්වාගෙන යන්නේ එබැවිනි.

නමුත් ගෝලීය දකුණ සතුව මෙම මහ බලවතුන්ට නැතුවම බැරි සම්පතක් පවතී. ඒ වෙනස් සහ විවිධාංගීකරණය වූ දත්ත (Diverse Raw Data) ය.

උදාහරණයක් ලෙස, AI මුහුණු හඳුනාගැනීමේ (Facial Recognition) තාක්ෂණය හෝ වෛද්‍ය විද්‍යාත්මක ජාන විද්‍යාව (Genomics) වඩාත් නිවැරදිව ක්‍රියාත්මක වීමට නම්, ආසියාතික සහ අප්‍රිකානු ජාතීන්ගේ දත්තද එම AI මාදිලිවලට ඇතුළත් විය යුතුය. නැතහොත් එම AI පද්ධතිවල දැඩි පක්ෂපාතීත්වයක් (Bias) මතු විය හැක. එබැවින්, තමන් සතු මෙම අමුද්‍රව්‍යමය දත්ත (Raw Data) නිසි ලෙස කළමනාකරණය කරමින්, ගෝලීය තාක්ෂණික සමාගම් සමඟ වඩාත් වාසිදායක ලෙස ගනුදෙනු කිරීමට සංවර්ධනය වෙමින් පවතින රටවලට හැකියාව ඇත.

AI විප්ලවයෙන් ඵල ලැබීමට අවශ්‍ය පූර්ව කොන්දේසි 4ක්

නැගී එන ලෝකයේ රටවල් AI තාක්ෂණයේ නිකම්ම පාරිභෝගිකයන් පමණක් නොවී, එහි සැබෑ ප්‍රතිලාභ ලබා ගැනීමට නම් පහත සඳහන් යටිතල පහසුකම් සම්පූර්ණ කරගත යුතුවේ:

1. අඛණ්ඩ විදුලි බලය: මෙය මූලිකම අවශ්‍යතාවයි. විදුලිය නොමැතිව ස්මාර්ට්ෆෝන් අයකිරීම හෝ ජංගම ජාල පවත්වාගෙන යාම කළ නොහැක. (ලෝක බැංකුවේ Mission 300 ව්‍යාපෘතිය මගින් අප්‍රිකාවේ මිලියන 300 ක ජනතාවකට විදුලිය ලබාදීමට කටයුතු කරන්නේ එබැවිනි.)
2. අන්තර්ජාල ප්‍රවේශය සහ දැරිය හැකි උපාංග: ෆයිබර් ඔප්ටික් සහ සැටලයිට් අන්තර්ජාල පහසුකම් ව්‍යාප්ත කිරීම මෙන්ම ජනතාවට දැරිය හැකි මිලකට ස්මාර්ට් ජංගම දුරකථන ලබා ගැනීමට සැලසීම.
3. ප්‍රාදේශීය දත්ත මධ්‍යස්ථාන (Local Data Centers): විදේශීය විශාල Data Centers මතම යැපෙනවාට වඩා, ප්‍රාදේශීය මට්ටමින් කුඩා Data Centers පිහිටුවීම මගින් දත්ත හුවමාරුවේ ප්‍රමාදය (Latency) සහ පිරිවැය අඩු කරගත හැක.
4. දත්ත රහස්‍යතාව පිළිබඳ නීති (Data Privacy Regulations): ජනතාවගේ දත්ත සුරක්ෂිත කිරීමටත්, විදේශීය සමාගම් මගින් දත්ත සූරාකෑම වැළැක්වීමටත් ප්‍රබල දත්ත ආරක්ෂණ නීතිරීති සකස් කිරීම.

ඉදිරි මග

ගෝලීය AI තරඟයේදී නැගී එන ලෝකයේ රටවල් අත්හැරෙනු ඇතැයි සිතීම නිවැරදි නැත. විශාල තාක්ෂණික බලවතුන්ගේ අනුගාමිකයන් වෙනවා වෙනුවට, “Small AI” කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින්, සිය මූලික යටිතල පහසුකම් ශක්තිමත් කරගන්නේ නම් සහ දත්ත අයිතිය සුරක්ෂිත කරගන්නේ නම්, ගෝලීය දකුණටද මෙම නව ඩිජිටල් යුගයේ ප්‍රබල කොටස්කරුවන් බවට පත්වීමට සියලු ඉඩකඩ පවතී.