ဒါက တိုကင် ကမ္ဘာပျက်ရဲ့ အရုဏ်ဦးလား။

မိုက်ခရိုဆော့ဖ် (Microsoft) သည် GitHub Copilot အတွက် ဈေးနှုန်းပြောင်းလဲမှုကြီးများကို မကြာသေးမီက ကြေညာခဲ့သည်။ အဆိုပါပြောင်းလဲမှုများသည် အလွန်ပြင်းထန်လွန်းသဖြင့် Reddit အသုံးပြုသူတစ်ဦးက ၎င်းတို့၏ကုမ္ပဏီတွင် ၎င်းကို "Tokenpocalypse" (တိုကင်ဆိုင်ရာ ကပ်ဘေး) ဟု စတင်ခေါ်ဝေါ်နေကြပြီဟု ဆိုသည်။

TechCrunch ၏ Equity ပေါ့တ်ကာစ် နောက်ဆုံးအပိုင်းတွင် Kirsten Korosec၊ Sean O’Kane နှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဆိုပါပြောင်းလဲမှုများက ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော AI ဂေဟစနစ်အတွက် မည်သို့အဓိပ္ပာယ်သက်ရောက်နိုင်သည်ကို ဆွေးနွေးခဲ့ကြသည်။ အမှန်စင်စစ် Anthropic နှင့် အခြားသော AI ကုမ္ပဏီကြီးများသည် အများပိုင်ကုမ္ပဏီအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် စီစဉ်နေကြပြီး အမြတ်အစွန်းရရှိနိုင်မှုနှင့် ပတ်သက်၍ ခက်ခဲသောမေးခွန်းများ ထွက်ပေါ်လာနေချိန်တွင် အခြားသော AI ထုတ်ကုန်များအတွက်လည်း အလားတူ ဈေးနှုန်းတိုးမြှင့်မှုများနှင့် လုပ်ငန်းများက ကုန်ကျစရိတ်ကို ထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးပမ်းလာသည့်အတွက် အသုံးပြုမှုကန့်သတ်ချက်များ ပိုမိုများပြားလာမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်ရဖွယ်ရှိသည်။

"ဒီ AI ဓာတ်ခွဲခန်းတွေအနေနဲ့ ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချနိုင်ပြီး နည်းပညာကို တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါ့မလား၊ နောက်ဆုံးမှာတော့ သုံးစွဲသူတွေရဲ့ ငွေကြေးသုံးစွဲလိုစိတ်နဲ့ မျှတတဲ့အဆင့်တစ်ခုကို ရောက်ရှိလာနိုင်ပါ့မလား" ဟု Sean က မေးခွန်းထုတ်ခဲ့သည်။

တစ်ဖက်တွင်လည်း Kirsten က ဤအချက်သည် "အရာရာတိုင်း ဘယ်လောက်မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပြောင်းလဲနေသလဲ" ဆိုသည်ကို ထင်ဟပ်နေကြောင်း အကြံပြုခဲ့သည်။ လအနည်းငယ်အတွင်းမှာပင် ကုမ္ပဏီများသည် "tokenmaxxxing" (တိုကင်အများဆုံးအသုံးပြုခြင်း) ကို စွဲလမ်းလာခဲ့ပြီးနောက် ကုန်ကျစရိတ်မြင့်မားမှုကြောင့် ၎င်းကို ပြန်လည်ဆန့်ကျင်လာကြသည်။ ထို့ကြောင့် AI ကုမ္ပဏီများက ၎င်းတို့၏ IPO (အများပြည်သူသို့ ရှယ်ယာရောင်းချခြင်း) လျှောက်လွှာများကို ရေးသားနေချိန်တွင် "ဒီအန္တရာယ်တွေကို ဘယ်လိုများ ထည့်သွင်းရေးသားမလဲ၊ ဘာလို့လဲဆိုတော့ သူတို့က ကျွန်ုပ်တို့မျက်စိရှေ့မှာတင် တစ်နေ့ထက်တစ်နေ့ ပြောင်းလဲနေလို့ပါပဲ" ဟု သူမက မေးခွန်းထုတ်ခဲ့သည်။

ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆွေးနွေးချက်အကျဉ်းချုပ်ကို အောက်တွင် ဆက်လက်ဖတ်ရှုနိုင်ပါသည်။

Anthony Ha: ဒီအကြောင်းအရာကို ကျွန်တော်တို့ စီစဉ်တုန်းက Sean၊ ခင်ဗျားက ဒါကို Tokenpocalypse လို့ ခေါ်ခဲ့တယ်။ အဲဒီအကြောင်းနဲ့ ပတ်သက်ပြီး ခင်ဗျား ဘာတွေတွေးထားလဲဆိုတာ ပိုသိချင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ မိုက်ခရိုဆော့ဖ်က GitHub Copilot အတွက် [ပုံသေနှုန်းထားအစား] တိုကင်တစ်ခုချင်းစီအလိုက် ပိုမိုကောက်ခံတော့မယ်လို့ ဆုံးဖြတ်လိုက်တဲ့ ဥပမာတစ်ခု ရှိပါတယ်။

ဒီဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးဟာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတွေရဲ့ ငွေကြေးနဲ့ အကြီးအကျယ် ထောက်ပံ့ပေးထားတာပါ။ ဒါကြောင့် ကုန်ကျစရိတ်မရှိဘူးလို့ ထင်ရတဲ့အရာတွေဟာ တကယ်တမ်းမှာတော့ အလွန်ကို ဈေးကြီးပါတယ်။ အခုတော့ အဲဒီကုန်ကျစရိတ်တွေရဲ့ အစိတ်အပိုင်းအများစုကို နောက်ဆုံးသုံးစွဲသူတွေဆီ၊ ဝယ်ယူသူတွေဆီကို လွှဲပြောင်းပေးရမယ့် အခြေအနေကို ရောက်လာပါပြီ။ ဒါက အပြုအမူတွေကို ဘယ်လိုပြောင်းလဲသွားစေမလဲ။ ကျွန်တော်တို့ မသိနိုင်သေးဘူးလို့ ထင်ပေမဲ့ နာကျင်မှုတွေတော့ အများကြီး ရှိလာပါလိမ့်မယ်။

Sean O’Kane: ဆိုလိုတာက Anthropic ရဲ့ S-1 (IPO စာရွက်စာတမ်း) မှာ တိုကင်နဲ့ပတ်သက်တဲ့ အန္တရာယ်အချက်အလက် ဘယ်လောက်များ ပါဝင်လာမယ်လို့ ထင်သလဲ။ ဒါက မေးခွန်းကြီးတစ်ခုပါ။ ဒီအစီအစဉ်မှာ ကျွန်တော် အမြဲပြောနေကျအရာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ကျွန်တော်တို့ ဒါကိုပဲ အမြဲကြုံတွေ့နေရပုံရပါတယ်။ Uber ဆိုရင် တစ်လခွဲအတွင်းမှာပဲ "အို၊ ဒီနှစ်မှာ ကျွန်တော်တို့ တွက်ထားတာထက် ဒီအရာတွေအတွက် ဘတ်ဂျက်ကို ပိုသုံးမိသွားပြီ" လို့ ပြောလိုက်ပြီး နောက်ပိုင်းမှာတော့ "အို၊ ဒါက နည်းနည်း ဈေးကြီးလွန်းနေပြီ၊ ကျွန်တော်တို့ ဒါကို ကန့်သတ်ချက်တွေ ထားရမယ်၊ ကုမ္ပဏီအတွင်းမှာ လူတွေရဲ့ အသုံးပြုမှုကို ကန့်သတ်ရမယ်" ဆိုတဲ့ အဆင့်အထိ ရောက်သွားခဲ့ပါတယ်။

ဒါက စိုးရိမ်စရာကောင်းပါတယ်။ Uber လိုမျိုး ဒီနည်းပညာကို အများကြီးသုံးနေတဲ့ ကုမ္ပဏီတစ်ခုမှာတောင် ဒီလောက်မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဖြစ်ပျက်နေတာကို မြင်ရရင် ဘယ်လိုဖြစ်မလဲ။ မေးခွန်းကတော့ - ဒီ AI ဓာတ်ခွဲခန်းတွေအနေနဲ့ ကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချနိုင်ပြီး နည်းပညာကို တိုးတက်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါ့မလား၊ နောက်ဆုံးမှာတော့ သုံးစွဲသူတွေရဲ့ ငွေကြေးသုံးစွဲလိုစိတ်နဲ့ မျှတတဲ့အဆင့်တစ်ခုကို ရောက်ရှိလာနိုင်ပါ့မလား ဆိုတာပါပဲ။

ပြန်တွေးကြည့်ရင် ရယ်စရာကောင်းတာတစ်ခုက ChatGPT စတင်ထွက်ရှိတုန်းက [ChatGPT Plus အတွက်] တစ်လကို ဒေါ်လာ ၂၀ ကောက်ခံဖို့ ဘယ်လိုဗျူဟာမှ ရှိခဲ့မယ်မထင်ပါဘူး။ "ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုလောက် ထုတ်လိုက်ကြရအောင်" ဆိုတဲ့ သဘောမျိုးပဲ ဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။ အဲဒီအချိန်ကတည်းက ကျွန်တော်တို့အားလုံး အဲဒီအကျိုးဆက်ကို ခံစားနေရတာပါ။ တိုးတက်တဲ့ မော်ဒယ်တွေအတွက် လူတွေက ပိုပေးကြတာ အမှန်ပါပဲ၊ ဒါပေမဲ့ အဲဒါကတောင်မှ တကယ့်ကုန်ကျစရိတ်နဲ့ ကွာဟချက်ကို ဖုံးလွှမ်းဖို့ မလုံလောက်သေးပါဘူး။ ဒါကြောင့် ဒါက ဒီနေရာမှာ အကြီးမားဆုံး မေးခွန်းဖြစ်ပါတယ်။

Kirsten: ကျွန်မအတွက်တော့ ဒီအရာအားလုံးက အရာရာတိုင်း ဘယ်လောက်မြန်မြန်ဆန်ဆန် ပြောင်းလဲနေသလဲဆိုတာကို ပြသနေပါတယ်။ တကယ်စဉ်းစားကြည့်ရင် "tokenmaxxxing" ဆိုတဲ့အရာတစ်ခုလုံးဟာ ခြောက်လအတွင်းမှာပဲ ခေတ်စားလာခဲ့တယ်၊ အထွတ်အထိပ်ရောက်ခဲ့တယ်၊ အခုတော့ မနှစ်မြို့ဖွယ်အဖြစ် ရှုမြင်ခံနေရပါပြီ။ ဒီအရာရဲ့ အတိုင်းအတာ၊ ဈေးနှုန်းသတ်မှတ်တဲ့ ယန္တရားတစ်ခုလုံးဟာ ခင်ဗျားပြောသလိုပဲ AI ဓာတ်ခွဲခန်းတွေပတ်လည်မှာ စီးပွားရေးပုံစံတွေ တကယ်မဖြစ်တည်ခင်ကတည်းက ချမှတ်ထားခဲ့တာပါ။

တစ်ချိန်တည်းမှာပဲ အစိုးရကလည်း နောက်ကနေ လိုက်မီအောင် ကြိုးစားနေပါတယ်။ ဒီအပတ်မှာပဲ သမ္မတ ထရမ့်က အမှုဆောင်အမိန့်တစ်ခုကို လက်မှတ်ရေးထိုးခဲ့ပါတယ်။ ဒါဟာ အကန့်အသတ်ရှိတဲ့ ဗားရှင်းတစ်ခုဖြစ်ပေမဲ့ အစိုးရအနေနဲ့ အစွမ်းထက်တဲ့ AI မော်ဒယ်တွေကို ပြန်လည်သုံးသပ်ဖို့ အခွင့်အရေးပေးဖို့ ရည်ရွယ်တာပါ။ ဒါကြောင့် ကျွန်မ ဘဝမှာ တစ်ခါမှ မကြုံဖူးတဲ့ အရှိန်အဟုန်နဲ့ ဒီအရာတွေအားလုံး ဖြစ်ပျက်နေတာပါ။

ဒါကြောင့်လည်း S-1 IPO မှတ်ပုံတင်စာရွက်စာတမ်းတချို့ကို ကျွန်မ အရမ်းမျှော်လင့်နေတာပါ။ ဘာကြောင့်လဲဆိုတော့ အန္တရာယ် [အချက်အလက်တွေ] ကြောင့်ပါ။ ဒီအန္တရာယ်တွေကို ဘယ်လိုများ ထည့်သွင်းရေးသားမလဲ၊ ဘာလို့လဲဆိုတော့ သူတို့က ကျွန်ုပ်တို့မျက်စိရှေ့မှာတင် တစ်နေ့ထက်တစ်နေ့ ပြောင်းလဲနေလို့ပါပဲ။

Anthony: Uber က စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ဥပမာတစ်ခုပါ Sean။ ခင်ဗျားက သူတို့ရဲ့ AI သုံးစွဲမှုအကြောင်း ပြောခဲ့ပေမဲ့ သူတို့က AI ဆွေးနွေးမှုတွေမှာလည်း ပါဝင်လာပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ ဒီအရာတွေက ပူဖောင်းတစ်ခုလို့ ထင်တဲ့သူတွေက ဒီကိရိယာတွေ၊ ဒီကုမ္ပဏီတွေက ဘယ်လောက်အထိ အမြတ်မရနိုင်သလဲဆိုတာကို ထောက်ပြကြပြီး Uber ကို ဥပမာပေးကြလို့ပါ။ လူတွေက Uber ဘယ်လောက် အမြတ်မရခဲ့သလဲဆိုတာ ပြောခဲ့ကြပေမဲ့ နောက်ဆုံးမှာတော့ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ရောက်သွားပြီး အဲဒီကွာဟချက်ကို ပိတ်နိုင်ခဲ့ပါတယ်။

ဒါက မှန်တယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ Uber အဲဒီလိုဖြစ်လာဖို့အတွက် ကုမ္ပဏီတစ်ခုအနေနဲ့ နည်းလမ်းပေါင်းစုံနဲ့ ပြောင်းလဲခဲ့ရပါတယ်။ အစပိုင်းမှာ Uber က ဘာလဲ၊ အခု ဘာဖြစ်နေလဲ၊ သူတို့ တိုးချဲ့ခဲ့ရတဲ့ လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွေ၊ သုံးစွဲသူတွေနဲ့ ယာဉ်မောင်းတွေအပေါ် ဖိအားပေးခဲ့ရတဲ့ နည်းလမ်းတွေ၊ ဒါတွေအားလုံးဟာ အမြတ်ရတဲ့ ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်လာဖို့အတွက် ဖြစ်ပျက်ခဲ့ရတဲ့ အရာတွေပါ။

ဒီ AI ကုမ္ပဏီတွေလည်း အသက်ရှင်ကျန်ရစ်ဖို့ဆိုရင် အလားတူ ပြောင်းလဲမှုမျိုးတွေကို တွေ့မြင်ရလိမ့်မယ်လို့ ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။

Sean: Uber က နှစ်တွေကြာလာတဲ့အခါ ယာဉ်မောင်းတွေကို ဖိအားပေးပြီး ပိုက်ဆံစုဆောင်းခဲ့သလိုမျိုး ဒီဓာတ်ခွဲခန်းတွေကလည်း လုပ်နိုင်မလား။ သူတို့အတွက် အဲဒီလိုလုပ်ဖို့ နေရာလွတ်တွေ ရှိပါ့မလား။ ကျွန်တော် မသိဘူး။ ဒါက ပိုခက်ခဲပြီး ပိုတိုက်ရိုက်ကျတဲ့ ကုန်ကျစရိတ်တွေ ဖြစ်ပုံရတဲ့အတွက် စိတ်ဝင်စားဖို့ ကောင်းပါလိမ့်မယ်။