■ အေအိုင်နဲ့ အနာဂတ်ပညာရေး

ပြီးခဲ့တဲ့ 2 နှစ်အတွင်း အဆင့်မြင့်ဘာသာစကားသုံး မော်ဒယ်တွေ (Large Language Models – LLMs) အရှိန်အဟုန်နဲ့ တိုးတက်လာခဲ့ပါတယ်။ ဒါနဲ့ပဲ အေအိုင်ဟာ မကြာခင်မှာ ကောလိပ်ပညာရေး၊ အထူးသဖြင့် Liberal Arts လို့ ခေါ်တဲ့ အခြေခံ လူမှုဝိဇ္ဇာပညာရပ်တွေကို အသုံးမဝင်တော့အောင် လုပ်ပစ်လိမ့်မယ်ဆိုတဲ့ စောဒကတက်သံတွေ ကြားလာရပါတယ်။ သူတို့အမြင်အရဆိုရင် လူငယ်တွေအတွက် ကောလိပ်တက်မနေတော့ဘဲ အလုပ်ခွင်ထဲမှာ တိုက်ရိုက်သင်ယူတာက ပိုကောင်းလိမ့်မယ်လို့ ဆိုကြတာပါ။

ကျမကတော့ ဒါကို လုံးဝသဘောမတူပါဘူး။ လက်တွေ့လုပ်ငန်းခွင်ကနေ သင်ယူတာက တန်ဖိုးရှိတာမှန်ပေမဲ့ ဒါဟာ ဘယ်လိုအလုပ်အကိုင်နဲ့ ကျွမ်းကျင်မှုမျိုးတွေက နောင်မှာ လိုအပ်လာမလဲဆိုတာကို ကြိုသိထားမှသာ အလုပ်ဖြစ်မှာပါ။ အခုလို အနာဂတ်အလုပ်အကိုင်ဈေးကွက်က ဘာဖြစ်မယ်မှန်း မသေချာမရေရာတဲ့ အခြေအနေမျိုးမှာ လူငယ်တွေကို “ ကျောင်းမတက်နဲ့၊ အလုပ်ခွင်ထဲ စောစောဝင်” လို့ အကြံပေးတာဟာ လမ်းမှားပြရာ ရောက်ပါတယ်။

ခေတ်သစ်အေအိုင်ရဲ့ ရှေ့ဆောင်တဦးဖြစ်တဲ့ ဂျော်ဖရီဟင်တန်က သူ့နယ်ပယ်ရဲ့ တိုးတက်မှုကို “မြူနှင်းတွေထဲမှာ လမ်းလျှောက်နေရတာ”နဲ့ ခိုင်းနှိုင်းဖူးပါတယ်။ ကိုယ့်ရှေ့တည့်တည့်မှာ ရှိတာကိုပဲ မြင်ရပြီး၊ ဘာဆက်ဖြစ်လာမလဲဆိုတာကို မမြင်ရတဲ့ သဘောပါ။ ဒါကြောင့် ပညာရေးလောကရဲ့ အဓိကစိန်ခေါ်မှုက ကျောင်းသားတွေကို ဒီလို မြူနှင်းတွေဖုံးနေတဲ့ အခြေအနေမျိုးမှာ ထိထိရောက်ရောက် လှုပ်ရှားနိုင်အောင် ပြင်ဆင်ပေးဖို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ မကြာခင်မှာ ပျောက်ကွယ်သွားနိုင်တဲ့ သီးခြားလုပ်ငန်းဆောင်တာတွေအတွက် သူတို့ကို လေ့ကျင့်ပေးနေတာဟာ အဖြေမဟုတ်ပါဘူး။

အဖြေကတော့ သူတို့ကို ဘယ်လိုအခြေအနေမှာမဆို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ပေးဖို့ပဲ ဖြစ်ပါတယ်။ အမြဲတမ်း ပြောင်းလဲနေတဲ့ စိန်ခေါ်မှုတွေအတွက် ပုံသေနည်းတွေနဲ့ ပြင်ဆင်ခိုင်းတာဟာ ရှုံးမယ့်ဗျူဟာပါပဲ။ ကျမတို့ လိုချင်တာက မရင်းနှီးတဲ့ လမ်းတွေနဲ့ မမျှော်လင့်ထားတဲ့ အတားအဆီးတွေကို ကျော်လွှားနိုင်တဲ့ ကျွမ်းကျင်တဲ့ ဒရိုင်ဘာမျိုးတွေပါ။

ဒီအမြင်ကကြည့်ရင် ပညာရေး၊ အထူးသဖြင့် အဆင့်မြင့်ပညာရေးဟာ အရင်ကထက်တောင် ပိုအရေးကြီးလာပါတယ်။ နောင်မှာ ဘယ်ကျွမ်းကျင်မှုတွေ လိုအပ်လာမလဲဆိုတာ မသိရတဲ့အတွက် အခြေခံမူ တွေဆီ ပြန်သွားဖို့က မဖြစ်မနေ လိုအပ်လာပါပြီ။ လစ်ဘရယ်ပညာရေး “ ဘာလုပ်ရမလဲ” ဆိုတာထက် “ ဘယ်လိုစဉ်းစားမလဲ” ဆိုတာကို အလေးပေးပါတယ်။ ကျောင်းသားတွေကို ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်တတ်ဖို့၊ သေချာဖတ်ရှုတတ်ဖို့၊ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ရေးသားတတ်ဖို့နဲ့ အထောက်အထားတွေကို ဝေဖန်ဆန်းစစ်တတ်ဖို့ လေ့ကျင့်ပေးပါတယ်။ ဒီကျွမ်းကျင်မှုတွေဟာ တိမ်ကောသွားမယ့် နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုတွေထက် အများကြီး ပိုပြီးခိုင်မာနေမှာပါ။

ဒါဟာ နည်းပညာကို လျစ်လျူရှုရမယ်လို့ ဆိုလိုတာမဟုတ်ပါဘူး။ ကျောင်းသားတွေဟာ အေအိုင်နဲ့ တွဲဖက်အလုပ်လုပ်တတ်အောင် သင်ယူရပါမယ်။ ဒါပေမဲ့ ပန်းတိုင်ကတော့ သူတို့ကို အေအိုင်သုံးစွဲသူအဆင့် မဖြစ်စေဘဲ၊ အေအိုင် ကိရိယာတွေကို ဝေဖန်ပိုင်းခြားနိုင်သူတွေနဲ့ နားလည်တတ်ကျွမ်းတဲ့ ဆုံးဖြတ်သူတွေ ဖြစ်လာစေဖို့ပါ။ အခြေခံသင်္ချာ၊ ယုတ္တိဗေဒနဲ့ ဆင်ခြင်တုံတရားတွေကို သင်ကြားပေးဖို့က အရင်လိုပဲ အရေးကြီးနေဆဲပါ။ အခြေခံကျတဲ့ စာပေတွေကို လေ့လာပြီး အယူအဆတွေကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်တယ်၊ ဘယ်လိုစမ်းသပ်တယ်ဆိုတာကို သင်ယူရပါမယ်။ ဒါတွေဟာ လူတယောက်ကို အရှိန်အဟုန်နဲ့ ပြောင်းလဲနေတဲ့ နည်းပညာရဲ့ ရှေ့မှာ အမြဲရှိနေစေမယ့် ကျွမ်းကျင်မှုတွေပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

ဘာတွေ သင်မလဲ၊ ဘယ်လိုသင်မလဲ

ဒီမူဝါဒက လက်တွေ့ကျတဲ့ မေးခွန်းနှစ်ခုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါတယ်။ အဲဒါကတော့ ဘာတွေသင်မလဲနဲ့ ဘယ်လိုသင်မလဲ ဆိုတာပါပဲ။

ပထမမေးခွန်းက ခက်ခဲပြီး အငြင်းပွားစရာတွေ ရှိလာနိုင်ပါတယ်။ အခြေခံအယူအဆတွေရဲ့ အရေးပါမှုအပေါ်မှာ အများက သဘောတူနိုင်ပေမဲ့ အသေးစိတ်အချက်အလက်တွေကတော့ အချိန်နဲ့အမျှ ပြောင်းလဲနေမှာပါ။ အရင်က ပေါ်ခဲ့တဲ့ နည်းပညာတွေကနေ ကျမတို့ သင်ခန်းစာယူလို့ရပါတယ်။ ဂဏန်းပေါင်းစက်တွေနဲ့ ကွန်ပျူတာတွေ ပေါ်လာပေမဲ့ သင်္ချာအခြေခံ သင်ဖို့ လိုအပ်ချက်က ပျောက်မသွားပါဘူး။ ကျောင်းသားတွေဟာ တွက်ချက်မှုတွေ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲဆိုတာကို သင်ယူနေရဆဲဖြစ်ပေမဲ့ အချိန်ကုန်တဲ့ လက်နဲ့ တွက်ချက်မှုတွေကိုတော့ စက်တွေဆီ လွှဲပေးလိုက်ကြပါတယ်။ အလားတူပဲ စာလုံးပေါင်းနဲ့ သဒ္ဒါဟာ အရေးကြီးနေဆဲ ဖြစ်ပေမဲ့ ဆော့ဖ်ဝဲတွေက အဲဒီအလုပ်တွေကို အစားထိုးပေးလိုက်ပါပြီ။

အေအိုင်ကြောင့် နယ်ပယ်အတော်များများမှာ ဒီလိုမျိုး ညှိယူမှုတွေ လုပ်ဖို့ လိုအပ်လာပါတယ်။ အရင်က ပညာရေးရဲ့ အဓိကအစိတ်အပိုင်းဖြစ်တဲ့ စာတွေ အနှစ်ချုပ်တာ ဒါမှမဟုတ် အဓိကအချက်တွေကို ရှာဖွေတာမျိုးကို LLM တွေက အခု အကောင်းဆုံး လုပ်နိုင်နေပါပြီ။ ပရိုဂရမ်ရေးတာ၊ တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းတာနဲ့ စာမူကြမ်းရေးတာတွေမှာလည်း အလားတူပါပဲ။ ဒီအလုပ်တွေဟာ သင်ရိုးညွှန်းတမ်းထဲကနေ ပျောက်ကွယ်မသွားသင့်ပေမဲ့ ပန်းတိုင်ကတော့ ပြောင်းလဲသွားသင့်ပါတယ်။ ကျောင်းသားတွေအနေနဲ့ အလုပ်တခုရဲ့ အဆင့်တိုင်းကို ကျွမ်းကျင်နေဖို့ထက် အဲဒီနောက်ကွယ်က အခြေခံအယူအဆတွေနဲ့ ယုတ္တိဗေဒတွေကို နားလည်ဖို့ ပိုလိုအပ်လာပါတယ်။

နောင်မှာ အောင်မြင်မယ့် ကျောင်းသားတွေဆိုတာ တိကျတဲ့ ပန်းတိုင်တွေဆီ ရောက်ဖို့ အေအိုင် ကိရိယာတွေကို ထိထိရောက်ရောက် အသုံးချနိုင်သူတွေပဲ ဖြစ်ပါလိမ့်မယ်။ ဒါဟာ ကောင်းမွန်တဲ့ စီမံခန့်ခွဲမှု သဘောတရားနဲ့ အတူတူပါပဲ။ အောင်မြင်မှုဆိုတာ ဘာကို ဦးစားပေးရမလဲ သိဖို့၊ ပြဿနာတွေကို စနစ်တကျ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတတ်ဖို့နဲ့ ရှိတဲ့အရင်းအမြစ်တွေကို ဆင်ခြင်တုံတရားနဲ့ အသုံးချတတ်ဖို့ပေါ်မှာ မူတည်ပါတယ်။ ဒါတွေဟာ နည်းပညာသီးသန့် ကျွမ်းကျင်မှုတွေမဟုတ်ဘဲ အယူအဆပိုင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်မှုတွေပါ။

စစ်ဆေးအကဲဖြတ်မှုပုံစံကို ပြောင်းလဲခြင်း

ဒုတိယမေးခွန်းကတော့ သင်ယူမှုကို ဘယ်လိုခိုင်မာအောင်လုပ်မလဲနဲ့ ဘယ်လိုစစ်ဆေးမလဲ ဆိုတာပါ။ နားလည်မှုရှိဖို့အတွက် လက်တွေ့လေ့ကျင့်မှု လိုအပ်ပေမဲ့ အေအိုင်ကြောင့် ကျောင်းသားတွေဟာ ကိုယ်တိုင်အလုပ်မလုပ်ဘဲ ရှောင်လွှဲဖို့ ပိုလွယ်ကူသွားစေပါတယ်။ အရမ်းကြိုးစားတဲ့ ကျောင်းသားတွေတောင် အချိန်အကျပ်အတည်း ဖြစ်လာရင် ဖြတ်လမ်းလိုက်ချင်တဲ့ စိတ်မျိုး ဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။ ဒါကြောင့် စစ်ဆေးအကဲဖြတ်မှု ပုံစံကို အကြီးအကျယ် ပြောင်းလဲဖို့ လိုပါတယ်။ အိမ်ပြန်ရေးရတဲ့ အက်ဆေးတွေ၊ အိမ်စာတွေနဲ့ စောင့်ကြည့်သူမရှိတဲ့ စာမေးပွဲတွေဟာ အသုံးမဝင်တော့ပါဘူး။ အဲဒီအစား လူကိုယ်တိုင်ဖြေဆိုရတဲ့ ဉာဏ်စမ်းပဟေဠိတွေ၊ စာမေးပွဲတွေ၊ နှုတ်ဖြေစစ်ဆေးမှုတွေနဲ့ ကျောင်းသင်ပုန်းမှာဖြစ်ဖြစ်၊ စာရွက်ပေါ်မှာဖြစ်ဖြစ် ချက်ချင်းဖြေရှင်းရတဲ့ ပုစ္ဆာမျိုးတွေနဲ့ အစားထိုးရပါလိမ့်မယ်။

ဒီအပြောင်းအလဲတွေဟာ နောက်ဆက်တွဲ သက်ရောက်မှု အများကြီး ရှိပါတယ်။ ကျောင်းကို လူကိုယ်တိုင် လာတက်ဖို့ လိုလာမယ်၊ အတန်းတွေကို သေးသေးလေးတွေပဲ ထားရမယ်၊ ကျောင်းသားနဲ့ ဆရာကြား တိုက်ရိုက်ထိတွေ့မှုတွေ ပိုများလာပါလိမ့်မယ်။ ဒါဟာ တနည်းအားဖြင့် အရင်ခေတ်က သင်ကြားရေးပုံစံဟောင်းတွေဆီ ပြန်သွားတာဖြစ်ပြီး အရင်နည်းပညာတွေကြောင့် ဖြစ်လာတဲ့ အုပ်စုလိုက်သင်ကြားမှုနဲ့ စံသတ်မှတ်ချက်တွေကို ပြောင်းပြန်လှန်ပစ်လိုက်တာပါ။ ဒါဟာ Liberal Arts ပညာရေးအတွက် ရွှေခေတ်သစ်တခုတောင် ဖြစ်လာနိုင်ပါတယ်။

ဒါပေမဲ့ ဒီပုံစံမှာ စိုးရိမ်စရာတွေလည်း ရှိပါတယ်။ ဆရာတွေအပေါ် တာဝန်ပိုပိလာစေပြီး သူတို့အနေနဲ့ စံနှုန်းတွေကို တင်းတင်းကျပ်ကျပ် ကိုင်တွယ်ဖို့နဲ့ ခက်ခဲတဲ့ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ ချမှတ်ဖို့ လိုအပ်လာပါတယ်။ အဖွဲ့အစည်းတွေကလည်း သူတို့ကို ပံ့ပိုးပေးရပါမယ်။ တချိန်တည်းမှာပဲ လူကိုယ်တိုင် ထိတွေ့မှုအပေါ် အခြေခံပြီး စစ်ဆေးတာဟာ ဘက်လိုက်မှုတွေ ရှိလာနိုင်တဲ့အတွက် စိုးရိမ်စရာပါ။ စံနှုန်းသတ်မှတ်ထားတဲ့ စာမေးပွဲတွေမှာ အားနည်းချက် ရှိနိုင်ပေမဲ့ သူတို့ရဲ့ ဘက်လိုက်မှုကတော့ ထင်သာမြင်သာ ရှိနေမှာပါ။ နှုတ်ဖြေတွေနဲ့ လူကိုယ်တိုင် စစ်ဆေးမှုတွေအပေါ် အခြေခံတဲ့ အကဲဖြတ်မှုတွေကတော့ ပွင့်လင်းမြင်သာမှု နည်းနိုင်ပါတယ်။

အကြီးမားဆုံး စိန်ခေါ်မှုကတော့ မညီမျှမှုပါပဲ။ အတန်းငယ်ငယ်လေးတွေနဲ့ လူကိုယ်တိုင် အသေအချာ သင်ကြားပေးရတဲ့ ပညာရေးဟာ ကုန်ကျစရိတ် အရမ်းများပါတယ်။ အထက်တန်းလွှာ အဖွဲ့အစည်းတွေက ဒါကို ပေးနိုင်ပေမဲ့ အစိုးရတက္ကသိုလ်ကြီးတွေအတွက်တော့ ခက်ခဲပါလိမ့်မယ်။ ကပ်ရောဂါကာလအတွင်း အဝေးသင်ပညာရေးကြောင့် ပညာကွာဟချက် ကျယ်ပြန့်သွားသလိုပဲ အေအိုင်ကြောင့် လူကိုယ်တိုင် အထူးပြုသင်ကြားတဲ့ဘက်ကို ကူးပြောင်းသွားရင် အစိုးရပညာရေးကိုပဲ အားကိုးနေရသူတွေ နစ်နာသွားနိုင်ပါတယ်။

တချို့ကတော့ အေအိုင်ကိုယ်တိုင်က လိုအပ်တဲ့ အချက်အလက်နဲ့ လမ်းညွှန်မှုတွေကို ပေးနိုင်တဲ့အတွက် ပုံမှန်ပညာရေးရဲ့ လိုအပ်ချက်ကို လျှော့ချပေးလိမ့်မယ်လို့ စောဒက တက်ကြပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ ဒါဟာ အသုံးပြုသူက ဘာမေးရမလဲ၊ ရလာတဲ့အဖြေကို ဘယ်လိုအဓိပ္ပာယ်ဖော်ရမလဲဆိုတာ သိမှသာ အလုပ်ဖြစ်မှာပါ။ အရမ်းထူးချွန်တဲ့သူတွေကတော့ ဒီလိုပတ်ဝန်းကျင်မှာ အောင်မြင်နိုင်ပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ သူတို့ဟာ ဘယ်နေရာရောက်ရောက် အောင်မြင်မယ့်သူတွေသာ ဖြစ်ပါတယ်။ သာမန်လူအများစုအတွက်က ပုံမှန်ပညာရေးဟာ အရေးအကြီးဆုံး ဖြစ်ပါတယ်။

အေအိုင်က လူ့အဖွဲ့အစည်းကို အကျိုးပြုဖို့ဆိုရင် ပညာရေးမှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွေ လျှော့ချဖို့မဟုတ်ဘဲ ပိုပြီးတိုးမြှင့်ဖို့ လိုအပ်ပါတယ်။ အေအိုင်က အလုပ်အကိုင်တချို့ကို အစားထိုးသွားမှာ မှန်ပေမဲ့ အလုပ်အကိုင်သစ်တွေကိုလည်း ဖန်တီးပေးပါလိမ့်မယ်။ ပညာရေးကဏ္ဍဟာ အဲဒီလို တိုးချဲ့ရမယ့် ကဏ္ဍတွေထဲမှာ ပါဝင်သင့်ပါတယ်။

အေအိုင်ကို နေရာတိုင်းမှာ သုံးလာနိုင်တဲ့အခါ ပညာရေးရဲ့ အရည်အသွေးဟာ သင်ယူခွင့်ရှိခြင်း၊ မရှိခြင်းအပေါ်မှာ မူတည်တော့မှာမဟုတ်ဘဲ မျှော်မှန်းချက်တွေနဲ့ စည်းကမ်းသတ်မှတ်မှုတွေအပေါ်မှာပဲ မူတည်ပါလိမ့်မယ်။ အတန်းငယ်တွေ၊ ဆရာအရေအတွက် ပိုများလာတာတွေနဲ့ လူကိုယ်တိုင် တိုက်ရိုက်ထိတွေ့မှု ပိုများလာတာတွေဟာ ကုန်ကျစရိတ်ကြီးပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ အေအိုင်ကြောင့် ရလာမယ့် ထုတ်ကုန်စွမ်းအား တိုးတက်မှုတွေက ဒီရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတွေကို ဆောင်ရွက်ဖို့ ထိုက်တန်စေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။

ရာဗီချန်ဒရာကူးမား

Project Syndicate ဝဘ်ဆိုက်မှာ ဖော်ပြထားတဲ့ AI and the Future of Education ကို ဆီလျော်အောင် ဘာသာပြန်ပါတယ်။ ဆောင်းပါရှင် Pinelopi Koujianou Goldberg ဟာ ကမ္ဘာ့ဘဏ်အုပ်စုရဲ့ စီးပွားရေးပညာရှင်ချုပ်ဟောင်းနဲ့ American Economic Review ရဲ့ အယ်ဒီတာချုပ်ဟောင်းဖြစ်ပြီး လက်ရှိမှာ Yale တက္ကသိုလ်ရဲ့ စီးပွားရေးပညာပါမောက္ခအဖြစ် တာဝန်ယူနေပါတယ်။ မူရင်းဓာတ်ပုံ – Getty Images