වසර 15 කට වැඩි කාලයක් පුරා ඩිජිටල් තොරතුරු තාක්ෂණ ක්ෂේත්‍රය නිරීක්ෂණය කිරීමේදී Pariganaka.com අපට පෙනී ගොස් ඇති ප්‍රධාන කරුණක් නම්, සෑම දැවැන්ත තාක්ෂණික පෙරළියක්ම අවසානයේදී අනවශ්‍ය උද්‍යෝගයක (hype) සිට ප්‍රායෝගික ඉංජිනේරු විද්‍යාවක් දක්වා පරිවර්තනය වන බවයි. කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) ක්ෂේත්‍රය මේ වන විට ගමන් කරමින් සිටින්නේ එම පරිවර්තනීය අවධිය හරහාය.

මෑතකදී All-In Podcast හි පැවති දීර්ඝ සාකච්ඡාවකට එක්වෙමින් Microsoft හි ප්‍රධාන විධායක නිලධාරී (CEO) Satya Nadella, AI සම්බන්ධයෙන් ඔවුන්ගේ දිගුකාලීන ප්‍රධාන සැලැස්ම (master plan) පිළිබඳව පැහැදිලි කළේය. එහිදී ඔහු ප්‍රධාන AI ආයතන (frontier labs) අතර පවතින පසුබෑම, යටිතල පහසුකම් සඳහා වන දැවැන්ත වියදම්වල යථාර්ථය සහ ව්‍යාපාරික පාරිභෝගිකයින් බහු-මාදිලි (multi-model) පරිසරයක් ඉල්ලා සිටිය යුත්තේ ඇයිද යන්න පිළිබඳව අදහස් දැක්වීය.

ඩිජිටල් ආර්ථිකයේ මීළඟ අදියර පිළිබඳව Nadella ගේ දැක්ම පහත පරිදි සාරාංශගත කළ හැක.

1. “Doomer” පසුබැස්ම: Hype සිට ප්‍රායෝගික ඉංජිනේරු විද්‍යාවට

මෑතකදී ප්‍රමුඛ පෙළේ AI සංවර්ධකයින් කිහිප දෙනෙකුම අති නවීන AI මාදිලිවල පැවැත්ම සම්බන්ධයෙන් දැඩි අවදානම් තත්ත්වයන් ප්‍රකාශ කර තිබුණි. නමුත් Nadella පවසන්නේ මෙම අභිරහස් සහ බියජනක “doomer” ආකල්පයෙන් මිදී, AI ආරක්ෂාව පිළිබඳ ගැටලුව හුදු මෘදුකාංග ඉංජිනේරුමය අභියෝගයක් ලෙස සැලකිය යුතු බවයි.

සයිබර් ආරක්ෂණ අත්හදා බැලීම් (cybersecurity gym) සඳහා යොදාගත් AI නියෝජිතයෙකු (AI agent) විසින් පද්ධතියකට පහර දීමට තීරණය කළ මෑත කාලීන සිදුවීම පිළිබඳව අදහස් දක්වමින් ඔහු පෙන්වා දුන්නේ, එයින් යන්ත්‍රයකට සිහිබුද්ධියක් ලැබී ඇති බව අදහස් නොවන බවයි. එය හුදෙක් නව ආකාරයක අභ්‍යන්තර අවදානමක් (insider risk) පමණි. මෙයට විසඳුම වන්නේ කලබල වීම නොව, ස්ථාවර “classic devops” ක්‍රමවේද සහ ආරක්ෂිත පාලන පද්ධති ක්‍රියාත්මක කිරීමයි.

Microsoft සමාගම මේ වන විට AI ආරක්ෂාව තහවුරු කිරීම සඳහා බාහිර පරීක්ෂණ (third-party testing), AI ක්‍රියාත්මක වන ආකාරය පිළිබඳ විනිවිදභාවයෙන් යුත් විගණනයන් (auditing of AI “chain of thought”) සහ ස්වයංක්‍රීය නියෝජිතයින්ගේ (autonomous agents) හැසිරීම් දැඩි ලෙස නිරීක්ෂණය කිරීම වැනි ක්‍රමවේද වෙනුවෙන් පෙනී සිටී.

2. Microsoft හි ප්‍රධාන සැලැස්ම: විවිධත්වයෙන් යුත් AI පරිසර පද්ධතියක් (Heterogeneous AI Ecosystem)

OpenAI සමඟ දැවැන්ත මූල්‍ය සහ උපායමාර්ගික හවුල්කාරිත්වයක් තිබුණද, Microsoft හි අනාගතය තනි AI මාදිලියක් මත රඳා නොපවතින බව Nadella පැහැදිලි කළේය. කේතකරණය (coding), සයිබර් ආරක්ෂණය (cybersecurity) සහ සාමාන්‍ය දැනුම මත පදනම් වූ කාර්යයන් සඳහා තරඟ කිරීමට ඔවුන් MAI models නමින් තමන්ගේම පදනම් AI මාදිලි (foundational AI) නිර්මාණය කරමින් සිටී.

ව්‍යාපාරික නායකයින් සඳහා Nadella ගේ අවසාන උපදෙස ඉතා සරලයි: “සියල්ල භාවිතා කරන්න, නමුත් සියල්ලෙන් ස්වාධීන වන්න.”

ව්‍යාපාරයන් තනි AI සපයන්නෙකුට පමණක් සීමා නොවිය යුතු බවත්, ඒ වෙනුවට විවෘත මූලාශ්‍ර (open-source) සහ සංවෘත මූලාශ්‍ර (closed-source) AI මාදිලි අතර පහසුවෙන් මාරු විය හැකි අනාගතයක් ඔහු අපේක්ෂා කරයි. මෙම බහු-මාදිලි (multi-model) පරිසරය තුළ ව්‍යාපාරයකට තමන්ගේ පෞද්ගලික දත්තවල සුරක්ෂිතභාවය පවත්වා ගනිමින්, ඕනෑම කාර්යයක් සඳහා සුදුසුම AI මාදිලිය තෝරා ගැනීමට හැකි වනු ඇත.

3. AI සහ යටිතල පහසුකම්වල සැබෑ වටිනාකම (ROI)

සමාගම් දත්ත මධ්‍යස්ථාන සහ යටිතල පහසුකම් සඳහා ඩොලර් බිලියන සිය ගණනක් ආයෝජනය කරන විට, එයින් සැබෑ ඵලදායිතාවයක් ලැබේද යන්න පිළිබඳව බොහෝ දෙනෙකු ප්‍රශ්න කර ඇත. මෙයට පිළිතුරු දෙමින් Nadella AI හරහා සිදුවන සැබෑ ආර්ථික ප්‍රතිලාභ පෙන්වා දුන්නේය:

• සෞඛ්‍ය ක්ෂේත්‍රයේ විප්ලවය: AI හි වර්තමාන වටිනාකම පෙන්වීමට Nadella, Microsoft හි DAX Copilot උදාහරණයක් ලෙස ගෙනහැර දැක්වීය. AI මඟින් විද්‍යුත් වෛද්‍ය වාර්තා (EMR) සහ පරිපාලනමය කටයුතු ස්වයංක්‍රීය කිරීම හරහා වෛද්‍යවරුන්ට තම රෝගීන් වෙනුවෙන් වැඩි කාලයක් ගත කිරීමට අවස්ථාව ලැබී ඇත.
• භෞතික ආර්ථිකය: දැවැන්ත දත්ත මධ්‍යස්ථාන (data centers) ඉදි කිරීම හරහා ප්‍රාදේශීය ප්‍රජාවන් දියුණු වී ඇත. Washington හි Quincy හි පිහිටි Microsoft දත්ත මධ්‍යස්ථානය උදාහරණයක් ලෙස දක්වමින් ඔහු ප්‍රකාශ කළේ, වසර 20 ක කාලය තුළ එම ප්‍රදේශයේ බදු ආදායම 12 ගුණයකින් ඉහළ ගොස් ඇති බවයි. තවද එමඟින් නව පාසල්, රෝහල් සහ නිරන්තර ඉදිකිරීම් රැකියා 1,200 ක් පමණ උත්පාදනය වී ඇත.

ඩොලර් බිලියන ගණනක් වටිනා මෙම දැවැන්ත ප්‍රාග්ධන වියදම්වල (capex) අවසාන අරමුණ එක් සමාගමක් හෝ දෙකක් පෝෂණය කිරීම නොවේ; එය ලොව පුරා සිටින දහස් ගණනක් වූ තෙවන පාර්ශවීය ව්‍යාපාරිකයින්ට (third-party enterprises) AI තාක්ෂණය භාවිතා කිරීමට අවශ්‍ය පරිගණක බලය (compute power) සැපයීමයි.

Nadella සඳහන් කළ පරිදි, AI විප්ලවය සැබවින්ම සාර්ථක වන්නේ එය හුදෙක් දැනට පවතින රැකියා ස්වයංක්‍රීය කරනවාට වඩා, සම්පූර්ණයෙන්ම නව රැකියා සහ කර්මාන්ත නිර්මාණය කරමින් ගෝලීය දළ දේශීය නිෂ්පාදිතය (GDP) 7% සිට 8% දක්වා වර්ධනය කිරීමට සමත් වුවහොත් පමණි.