ករណីមួយគឺការកើនឡើង 600% នៃតម្លៃភាគហ៊ុនរបស់ Allbirds នាពេលថ្មីៗនេះ បន្ទាប់ពីក្រុមហ៊ុនស្បែកជើងដែលមាននិរន្តរភាពដែលធ្លាប់បានប្រកាសមិនច្បាស់លាស់នៅក្នុងខែមេសា ឆ្នាំ 2026 ថាវានឹងប្តូរទៅជា AI ។ ក្នុងប៉ុន្មានខែខាងមុខនេះ ក្រុមហ៊ុនគ្រោងនឹងប្តូរឈ្មោះខ្លួនឯងថា NewBird AI ហើយបោះបង់ឋានៈរបស់ខ្លួនជាសាជីវកម្មមិនស្វែងរកប្រាក់ចំណេញ។
ក្នុងនាមជាអ្នកប្រាជ្ញម្នាក់ដែលសិក្សាអំពីនិរន្តរភាពសាជីវកម្ម ខ្ញុំឃើញភាពស្រដៀងគ្នារវាងបាតុភូត “ការលាង AI” នេះ នៅពេលដែលក្រុមហ៊ុននិយាយហួសហេតុអំពីអត្ថប្រយោជន៍របស់ AI ខណៈពេលដែលលាក់បាំងហានិភ័យ និងនិន្នាការនៃការលាងបៃតងកាលពីពេលថ្មីៗនេះ នៅពេលដែលក្រុមហ៊ុនបានអះអាងថានឹងប្តេជ្ញាចិត្តចំពោះនិរន្តរភាពប៉ុន្តែមិនបានធ្វើការផ្លាស់ប្តូរជាមូលដ្ឋាន។ ការបោកបញ្ឆោតបានរីករាលដាលយ៉ាងទូលំទូលាយ ដោយក្រុមហ៊ុននានាចំណាយប្រាក់ច្រើនលើទីផ្សារបៃតងជាជាងការកែលម្អនិរន្តរភាពជាក់ស្តែង។ ហើយកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងទាំងនេះច្រើនតែមានប្រតិកម្មលើក្រុមហ៊ុន និងសហគមន៍ដែលពួកគេបម្រើ។ កាន់តែគួរឱ្យព្រួយបារម្ភ ការកើនឡើងយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងអត្រាប្រេវ៉ាឡង់នៃការលាងសម្អាត AI ទំនងជានឹងគ្របដណ្តប់លើនិន្នាការនៃការលាងបៃតង។
ការលាងសម្អាត AI មានភាពរីកចម្រើនដោយសារតែក្រុមហ៊ុន និងអ្នកបង្កើតគោលនយោបាយមិនអើពើនឹងគោលការណ៍សំខាន់ៗចំនួនបួន។ ឱនភាពទាំងនេះក៏បានកំណត់លក្ខណៈនៃការលាងបៃតងកាលពីអតីតកាលផងដែរ។
អ្វីដែលកាន់តែអាក្រក់ទៅទៀតនោះ សហរដ្ឋអាមេរិកបច្ចុប្បន្នពឹងផ្អែកលើច្បាប់ AI ដែលបែកបាក់គ្នា ដែលភាគច្រើនគឺស្ម័គ្រចិត្ត។ រដ្ឋបាល Trump ជាទូទៅបានចូលរួមជាមួយ Big Tech ក្នុងការរុញច្រានកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងនៅក្នុងបទប្បញ្ញត្តិរបស់រដ្ឋ ឬសហព័ន្ធ។ នៅកម្រិតពិភពលោក ការលើកលែងមួយក្នុងចំណោមករណីលើកលែងមួយចំនួនគឺច្បាប់ EU AI ប្រហែលជាក្របខ័ណ្ឌដ៏ទូលំទូលាយបំផុតមួយ ប៉ុន្តែការអនុវត្តពេញលេញរបស់ពួកគេនឹងមិនកើតឡើងរហូតដល់ឆ្នាំ 2027 ឬក្រោយនោះទេ។
ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនត្រូវបានតម្រូវឱ្យរាយការណ៍ពីការបំភាយកាបូនដោយប្រើវិធីសាស្រ្តដូចគ្នា ឬបង្ហាញលក្ខខណ្ឌការងារដោយប្រើប្រភេទដូចគ្នា វិនិយោគិនអាចប្រៀបធៀបការអនុវត្ត កំណត់អត្តសញ្ញាណភាពយឺតយ៉ាវ និងបែងចែកដើមទុនទៅតាមនោះ។ ភាពជឿនលឿននេះបានធ្វើឱ្យការប្រៀបធៀបអាចធ្វើទៅបាន និងការបោកបញ្ឆោតកាន់តែពិបាក បើទោះបីជាវានៅតែមិនល្ងីល្ងើក៏ដោយ។ ជាឧទាហរណ៍ របាយការណ៍កម្មវិធីបរិស្ថានរបស់អង្គការសហប្រជាជាតិឆ្នាំ 2023 ស្តីពីឧស្សាហកម្មម៉ូដទាន់សម័យបានរកឃើញថាក្រុមហ៊ុនជាច្រើនបន្តធ្វើការទាមទារនិរន្តរភាព “មិនច្បាស់លាស់ និងបំប៉ោង”។
ទីពីរ មិនមានក្របខ័ណ្ឌទូលំទូលាយនៅក្នុងសហរដ្ឋអាមេរិកដែលតម្រូវឱ្យក្រុមហ៊ុននានាវាយតម្លៃថាតើផលប៉ះពាល់សម្ភារៈអ្វីខ្លះដែល AI នឹងមានលើពួកគេ និងបង្ហាញជាសាធារណៈនូវផលប៉ះពាល់ទាំងនោះ។ ឧទាហរណ៍នៃផលប៉ះពាល់សម្ភារៈដែលជំរុញដោយ AI រួមមានថាតើភាពលំអៀងនៃក្បួនដោះស្រាយប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផលអាជីវកម្ម ឬថាតើការសម្រេចចិត្តអំពីការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ AI មានសារៈសំខាន់ចំពោះម្ចាស់ភាគហ៊ុន និងសាធារណៈជន។
ផ្ទុយទៅវិញ អភិបាលកិច្ច AI បន្តត្រូវបានគ្របដណ្ដប់ដោយរង្វង់ខាងក្នុងតូចចង្អៀតនៃក្រុមហ៊ុនដែលអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធ AI ខណៈពេលដែលសហគមន៍ដែលរងផលប៉ះពាល់កម្រមានសុន្ទរកថាក្នុងការសម្រេចចិត្តថាតើផលប៉ះពាល់ AI មួយណាមានសារៈសំខាន់គ្រប់គ្រាន់ដើម្បីធានាការយកចិត្តទុកដាក់ជាសាធារណៈ។ ជាឧទាហរណ៍ ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗដូចជា Google, Microsoft, Apple, NVIDIA និងក្រុមហ៊ុនដទៃទៀត ប្រកាន់ខ្ជាប់នូវគោលការណ៍ណែនាំអភិបាលកិច្ច AI ផ្ទាល់របស់ពួកគេ ជាមួយនឹងធាតុចូលតិចតួចពីសាធារណជន។
ការអភិវឌ្ឍន៍គោលការណ៍និរន្តរភាពផ្តល់នូវឧទាហរណ៍មួយចំនួននៃការកសាងក្របខ័ណ្ឌទាំងនេះ។ សេចក្តីណែនាំស្តីពីការរាយការណ៍និរន្តរភាពសាជីវកម្មរបស់សហភាពអឺរ៉ុបតម្រូវឱ្យក្រុមហ៊ុនជាង 50,000 វាយតម្លៃជាផ្លូវការថាតើបញ្ហានិរន្តរភាពណាមួយជាសម្ភារៈសម្រាប់អ្នកពាក់ព័ន្ធរបស់ពួកគេ ហើយបន្ទាប់មកបង្ហាញព័ត៌មាននេះ។ កិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងទាំងនេះមានគោលបំណងដើម្បីធានាថាការទទួលខុសត្រូវគឺច្បាស់លាស់នៅទូទាំងសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ទាំងមូល។
ទោះបីជាមិនមានលក្ខណៈទូលំទូលាយក៏ដោយ ប៉ុន្តែបទប្បញ្ញត្តិរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកដូចជាកំណែទម្រង់ហិរញ្ញវត្ថុ Dodd-Frank ឆ្នាំ 2010 និងច្បាប់របស់រដ្ឋកាលីហ្វ័រញ៉ា ដែលតម្រូវឱ្យរាយការណ៍អំពីការបំភាយឧស្ម័នផ្ទះកញ្ចក់ទូទាំងរដ្ឋផ្តល់នូវប្លង់មេស្រដៀងគ្នាដែលអ្នកបង្កើតគោលនយោបាយរបស់សហរដ្ឋអាមេរិកអាចសាងសង់បានប្រសិនបើចាំបាច់។
បញ្ហាទីបីគឺការខ្វះខាតទូទៅនៃការផ្ទៀងផ្ទាត់ភាគីទីបី ដែលជួយសម្រួលដល់ការបោកគក់ AI យ៉ាងសាមញ្ញ។ ការលាតត្រដាងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពមានន័យថាការរាយការណ៍ពីផលប៉ះពាល់ជាសម្ភារៈទាំងអស់ – មិនត្រឹមតែជោគជ័យដែលបានជ្រើសរើសប៉ុណ្ណោះទេ។
នៅក្នុងការអនុវត្ត ការធ្វើសវនកម្ម AI អាចប្រែប្រួលយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃភាពត្រឹមត្រូវ វិសាលភាព និងវិធីសាស្រ្ត។ អ្នកស៊ើបអង្កេតអាចធ្វើការសាកល្បងទ្រង់ទ្រាយធំនៅទូទាំងប្រជាជនជាច្រើន វិភាគការសម្រេចចិត្ត និងធ្វើឱ្យមានសុពលភាពនៃទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាល។ អ្នកផ្សេងទៀតអាចពិនិត្យមើលឯកសារ និងយករបាយការណ៍របស់ក្រុមហ៊ុនតាមតម្លៃមុខ។ ដោយសារភាពខុសគ្នានៃគំរូសវនកម្ម AI ដែលអាចរកបាន សវនករផ្សេងគ្នាអាចប្រើវិធីសាស្រ្តមិនត្រូវគ្នា មានន័យថាលទ្ធផលមិនអាចប្រៀបធៀបបានទេ។ ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនត្រូវទទួលយកប្រព័ន្ធទទួលស្គាល់ពីភាគីទីបីដើម្បីវាយតម្លៃពីរបៀបដែលពួកគេប្រើប្រាស់ AI ពួកគេនឹងជួយធានានូវការទទួលខុសត្រូវដែលការទាមទារដែលបានរាយការណ៍ដោយខ្លួនឯងមិនអាចត្រូវគ្នា។
ផ្ទុយទៅវិញ មានការវិវឌ្ឍសមហេតុផលក្នុងរឿងនេះ ដោយសារក្រុមហ៊ុនបានអនុម័តគោលការណ៍ ESG ។ ជាឧទាហរណ៍ ស្ថាប័នដូចជា គម្រោងបញ្ចេញកាបូន និងគំនិតផ្តួចផ្តើមរបាយការណ៍សកល មានបណ្តាញដៃគូដែលផ្តល់ការផ្ទៀងផ្ទាត់ឯករាជ្យ។ អ្នកផ្តល់សេវាទាំងនេះ ដែលត្រូវបានបញ្ជាក់តាមស្តង់ដារអន្តរជាតិ ពិនិត្យមើលទិន្នន័យនិរន្តរភាពរបស់ក្រុមហ៊ុនដោយផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យតឹងរឹង។ ក្នុងការធ្វើដូច្នេះ ពួកគេផ្តល់ការធានាថាក្រុមហ៊ុនអាចបង្ហាញពីវឌ្ឍនភាពដែលត្រូវការដើម្បីដោះសោហិរញ្ញវត្ថុប្រកបដោយនិរន្តរភាព និងកាត់បន្ថយហានិភ័យផ្នែកច្បាប់។ សវនកម្មភាគីទីបីគឺនៅឆ្ងាយពីភាពល្អឥតខ្ចោះ ប៉ុន្តែពួកគេផ្តល់នូវផ្លូវច្បាស់លាស់មួយដើម្បីធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង។
គោលការណ៍ទី៤ គឺការអនុវត្តឲ្យបានរឹងមាំ។ គំនិតផ្តួចផ្តើម ESG ដើមដំបូងពឹងផ្អែកលើសម្ពាធកេរ្តិ៍ឈ្មោះ និងសុច្ឆន្ទៈរបស់ភាគីពាក់ព័ន្ធ ដែលជារឿងដែលក្រុមហ៊ុនមិនអើពើជាប្រចាំនៅពេលដែលប្រាក់ចំណេញមានភាគហ៊ុន។ នៅពេលដែលមានការផ្លាស់ប្តូរ វាគឺដោយសារតែបទប្បញ្ញត្តិកំណត់ការទទួលខុសត្រូវផ្លូវច្បាប់ និងការផាកពិន័យផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ។
ផលវិបាកទាំងនេះបានផ្លាស់ប្តូរវិធីដែលក្រុមហ៊ុនវាយតម្លៃហានិភ័យ និងការរចនាការអនុវត្តប្រកបដោយនិរន្តរភាព សូម្បីតែសព្វថ្ងៃនេះក៏ដោយ។ ជាឧទាហរណ៍ រឿងអាស្រូវ “Dieselgate” របស់ក្រុមហ៊ុន Volkswagen ក្នុងឆ្នាំ 2015 បានធ្វើឱ្យក្រុមហ៊ុនខាតបង់ច្រើនជាង 30 ពាន់លានដុល្លារក្នុងការផាកពិន័យ ការទូទាត់ និងការចោទប្រកាន់ពីបទឧក្រិដ្ឋ បន្ទាប់ពីនិយតករសហរដ្ឋអាមេរិកបានរកឃើញថាក្រុមហ៊ុនផលិតរថយន្តបានបន្លំការធ្វើតេស្តបំភាយឧស្ម័ន។ ក្រុមហ៊ុន BP បានប្រឈមមុខនឹងការពិន័យ និងការទទួលខុសត្រូវរាប់ពាន់លានដុល្លារ ដែលជាលទ្ធផលនៃគ្រោះមហន្តរាយ Deepwater Horizon ក្នុងឆ្នាំ 2010 ដែលជាការកំពប់ប្រេងដ៏ធំបំផុតក្នុងប្រវត្តិសាស្រ្តនៃការផលិតប្រេងនៅឯនាយសមុទ្រ។
គម្លាតនៃការអនុវត្ត AI បច្ចុប្បន្នបង្កើតថាមវន្តដែលអាចព្យាករណ៍បាន។ តម្លៃដែលរំពឹងទុកនៃការលាងជម្រះ AI – ដូចជាការកើនឡើងនៃការវិនិយោគសក្តានុពល គុណសម្បត្តិប្រកួតប្រជែង និងការកើនឡើងតម្លៃទីផ្សារ – លើសពីការចំណាយដែលរំពឹងទុកទាក់ទងនឹងការពិន័យ និងហានិភ័យនៃការរកឃើញ។ ដរាបណាការអនុវត្តមិនមានលទ្ធផលលើសពីអត្ថប្រយោជន៍ ការលាង AI នឹងនៅតែជាយុទ្ធសាស្រ្តអាជីវកម្មសមហេតុផល ហើយនឹងមិនបង្កហានិភ័យដល់កេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់ក្រុមហ៊ុនឡើយ។
ជាសំណាងល្អ វិនិយោគិនចាប់ផ្តើមធ្វើតាម។ ជាឧទាហរណ៍ គណៈកម្មការពាណិជ្ជកម្មសហព័ន្ធបានចាប់ផ្តើមប្រតិបត្តិការ AI អនុលោមនៅឆ្នាំ 2024 ដោយផ្តោតលើការទាមទារ AI ក្លែងបន្លំ ទោះបីជាកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងទាំងនេះត្រូវបានកាត់បន្ថយដោយផ្នែកដោយរដ្ឋបាល Trump បច្ចុប្បន្នក៏ដោយ។
ស្តង់ដារថ្មីសម្រាប់យុគសម័យថ្មី។
ដរាបណាក្រុមហ៊ុនមិនយកគោលការណ៍ទាំងបួននេះមកពិចារណា ការលាង AI នឹងបន្ត។ បើគ្មានស្តង់ដារ និងសវនកម្ម សូម្បីតែក្រុមហ៊ុនដែលមានចេតនាល្អ ក៏មិនអាចដឹងបានដែរថា តើការងាររបស់ពួកគេមានភាពម៉ត់ចត់គ្រប់គ្រាន់ដែរឬទេ។ បើគ្មានការវាយតម្លៃលើផលប៉ះពាល់ជាសម្ភារៈទេ ក្រុមអ្នកប្រើប្រាស់ ឬម្ចាស់ភាគហ៊ុនមួយចំនួននឹងត្រូវរងគ្រោះថ្នាក់។ ហើយដោយគ្មានទំនួលខុសត្រូវ សូម្បីតែសវនករដោយប្រុងប្រយ័ត្នក៏មិនអាចកំណត់ថាតើការអះអាងរបស់ក្រុមហ៊ុនអំពី AI ជាការពិតដែរឬអត់។
គោលការណ៍ទាំងនេះ នៅពេលអនុវត្តជាទូទៅ ក៏ជួយពន្យល់ពីមូលហេតុដែលការលាងបៃតងនៅតែបន្ត។ ជាឧទាហរណ៍ កង្វះស្តង់ដារការរាយការណ៍ជាសកលនៅតែបន្តបន្សល់ទុកនូវចន្លោះប្រហោងមួយចំនួន ហើយបញ្ហាគុណភាពទិន្នន័យនៅតែបន្តកើតមាន បើទោះបីជាក្របខ័ណ្ឌរបាយការណ៍ត្រូវបានបង្កើតឡើងក៏ដោយ។ ជាមូលដ្ឋាន ការគាំទ្រផ្នែកនយោបាយសម្រាប់ ESG បានធ្លាក់ចុះយ៉ាងខ្លាំង ជាពិសេសនៅក្នុងសហរដ្ឋអាមេរិក ដែលវិក័យប័ត្រជាង 150 ត្រូវបានណែនាំនៅក្នុងរដ្ឋមួយចំនួននៅឆ្នាំ 2023 ដើម្បីការពារក្រុមហ៊ុនពីការអនុម័ត ESG ។ ស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុសំខាន់ៗ – រួមមាន JP Morgan, State Street, BlackRock និង PIMCO – បានគាំទ្រឆ្ងាយពីការប្តេជ្ញាចិត្តអាកាសធាតុពីមុនរបស់ពួកគេចំពេលមានសម្ពាធនយោបាយ និងការព្រួយបារម្ភប្រឆាំងនឹងការទុកចិត្ត។
និន្នាការនេះបង្ហាញថា សូម្បីតែវិធានការគណនេយ្យភាពដែលបានរៀបចំឡើងយ៉ាងល្អក៏តម្រូវឱ្យមានការគាំទ្រផ្នែកនយោបាយជានិរន្តរភាពដើម្បីទទួលបានជោគជ័យ។ យ៉ាងណាមិញ និរន្តរភាពសាជីវកម្មបានចំណាយពេលជាង 25 ឆ្នាំដើម្បីវិវឌ្ឍន៍ពីក្របខណ្ឌដំបូងទៅស្តង់ដារចង ហើយវានៅតែជាការងារដែលកំពុងដំណើរការ។ ផ្ទុយទៅវិញ AI កំពុងរីកចម្រើនយ៉ាងខ្លាំងក្នុងលក្ខខណ្ឌនៃការឈានទៅដល់ និងឥទ្ធិពលសង្គម។ ប្រហែលជាមិនមាន 25 ឆ្នាំទៀតដើម្បីតាមទាន់ – ប៉ុន្តែយ៉ាងហោចណាស់មានមេរៀនដែលត្រូវរៀនពីអតីតកាលថ្មីៗនេះ។
Suvrat Dhanorkar សាស្ត្រាចារ្យរងនៃការគ្រប់គ្រងប្រតិបត្តិការ វិទ្យាស្ថានបច្ចេកវិទ្យាហ្សកហ្ស៊ី
អត្ថបទនេះត្រូវបានបោះពុម្ពឡើងវិញពី The Conversation ក្រោមអាជ្ញាប័ណ្ណ Creative Commons។ អានអត្ថបទដើម។
