រីករាយដែលបានស្តាប់គំនិតរបស់អ្នក។ នេះជាការប្រមូលព័ត៌មាន AI ដ៏គួរឲ្យកត់សម្គាល់ផ្សេងទៀតពីសប្តាហ៍មុន។
លោក Jeremy Kahn
@jeremyakahn
jeremy.kahn@fortune.com
AI នៅក្នុងព័ត៌មាន
ក្រុមហ៊ុន Microsoft កំពុងបន្ថែម AI ទៅក្នុងផលិតផលសុវត្ថិភាពតាមអ៊ីនធឺណិតរបស់ខ្លួន។ ការប្រើប្រាស់ការរៀនម៉ាស៊ីនដើម្បីស្វែងរកគំរូគួរឱ្យសង្ស័យនៅក្នុងចរាចរណ៍បណ្តាញ ឬអ៊ីមែលឥឡូវនេះគឺជាប្រធានបទមួយ។ ដឺ rigeur សម្រាប់កម្មវិធីសុវត្ថិភាពតាមអ៊ីនធឺណិតទំនើប ហើយ Microsoft បានធ្វើតាម។ ក្រុមហ៊ុនយក្សផ្នែកទន់បានប្រកាសថាខ្លួនបានបន្ថែមមុខងារ AI-enabled ទៅកាន់ផលិតផលសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតផ្សេងៗគ្នា ហើយកំពុងធ្វើឱ្យពួកវាអាចប្រើបានយ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។ Ann Johnson អនុប្រធានផ្នែកសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិតរបស់ក្រុមហ៊ុនបានសរសេរថា “ដំណោះស្រាយសុវត្ថិភាពរបស់ Microsoft ជួយរកឃើញ និងឆ្លើយតបទៅនឹងការគំរាមកំហែង 50% លឿនជាងអ្វីដែលអាចធ្វើបានកាលពី 12 ខែមុន” ។
ក្រុមហ៊ុនផលិតបន្ទះឈីប AI Graphcore មានតម្លៃ 2 ពាន់លានដុល្លារក្នុងជុំផ្តល់មូលនិធិថ្មី។ Bloomberg បានរាយការណ៍ថា ការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម semiconductor ដែលមានមូលដ្ឋាននៅចក្រភពអង់គ្លេស ដែលបន្ទះឈីបឯកទេសរបស់វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីពន្លឿនការរៀនម៉ាស៊ីន បាននិយាយថា ខ្លួនបានរៃអង្គាសប្រាក់បន្ថែមចំនួន 150 លានដុល្លារនៅក្នុងជុំមូលនិធិដែលផ្តល់តម្លៃដល់ក្រុមហ៊ុនចំនួន 2 ពាន់លានដុល្លារ។ វិនិយោគិននៅក្នុងជុំចុងក្រោយនេះរួមមានអ្នកគ្រប់គ្រងទ្រព្យសម្បត្តិស្កុតឡេន Baillie Gifford, Mayfair Equity Partners និង M&G Investments ។ មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ Azure cloud របស់ Microsoft បានចាប់ផ្តើមប្រើប្រាស់បន្ទះឈីបរបស់ Graphcore សម្រាប់បន្ទុកការងារ AI មួយចំនួន។
ABB និងការចាប់ផ្តើមនៅសាន់ហ្វ្រាន់ស៊ីស្កូកំពុងអភិវឌ្ឍមនុស្សយន្តដែលអាចតម្រៀបធាតុផ្សេងៗ។ ការបង្កើតម៉ាស៊ីនដែលអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណ ចាប់យក និងរៀបចំវត្ថុជាច្រើនដែលមានទំហំ ទម្ងន់ និងវាយនភាពខុសៗគ្នា គឺជាផ្នែកមួយក្នុងចំណោមផ្ទាំងថ្មដ៏ពិសិដ្ឋនៃមនុស្សយន្ត។ ឧស្សាហកម្មយក្ស ABB ដែលជាក្រុមហ៊ុនផលិតរ៉ូបូតដ៏សំខាន់សម្រាប់ឧស្សាហកម្មរថយន្តរួចហើយនោះ បានរៀបចំការប្រកួតប្រជែងមួយដោយសុំឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវដោះស្រាយបញ្ហានេះនៅទីបំផុត។ ក្នុងចំណោមក្រុមប្រកួតប្រជែងទាំង 20 មានតែ Covariant ដែលជាក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមដំបូងនៅសាន់ហ្វ្រាន់ស៊ីស្កូ ដែលសហស្ថាបនិកដោយ Pieter Abbeel ដែលជាអ្នកស្រាវជ្រាវមនុស្សយន្ត និងជាអ្នកស្រាវជ្រាវ AI នៅឯសាកលវិទ្យាល័យកាលីហ្វ័រញ៉ា ប៊ើកលី មានមនុស្សយន្តដែលអាចបំពេញកិច្ចការដោយមិនបាច់មានជំនួយពីមនុស្ស។ ការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្ម និង ABB ឥឡូវនេះកំពុងរៀបចំផែនការផលិតឃ្លាំងផ្ទុកទិន្នន័យរួមគ្នា។ អ្នកអាចអានរបស់ខ្ញុំ ទ្រព្យសកម្ម អ្នកអាចស្វែងរករឿងរ៉ាវរបស់សហសេវិក Jonathan Vanian អំពីការអភិវឌ្ឍន៍នៅទីនេះ។
Google កំពុងលុបស្លាកយេនឌ័រចេញពីសំណុំទិន្នន័យរូបថតដែលប្រើសម្រាប់ឧបករណ៍ AI ។ ក្រុមហ៊ុនស្វែងរកយក្សបានដកអ្នកពណ៌នាអំពីយេនឌ័រដូចជា “បុរស” និង “ស្ត្រី” ចេញពី Cloud Vision API របស់ខ្លួន និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀតដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ជាច្រើនប្រើសម្រាប់ភារកិច្ចទទួលស្គាល់រូបភាព នេះបើយោងតាម Business Insider រាយការណ៍. ការផ្លាស់ប្តូរនេះត្រូវបានជំរុញដោយក្រមសីលធម៌ទិន្នន័យខាងក្នុងរបស់ Google រួមទាំង Margaret Mitchellនិងក្រុមក្រមសីលធម៌ទិន្នន័យខាងក្រៅដូចជា Algorithmic Justice League ដែលបាននិយាយថាស្លាកសញ្ញាអាចនាំឱ្យមានភាពលំអៀងគ្រប់ប្រភេទ ដូចជាប្រព័ន្ធដែលនឹងចាត់ថ្នាក់មនុស្សដែលមានសក់វែងភាគច្រើនជាស្ត្រី ហើយតែងតែកំណត់គិលានុបដ្ឋាយិកាជាស្ត្រី ឬអ្នកពន្លត់អគ្គីភ័យជាបុរស។
McAfee បង្ហាញថាប្រព័ន្ធមើលឃើញកុំព្យូទ័ររបស់ក្រុមហ៊ុន Tesla ងាយស្រួលបន្លំភ្នែកគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល។ អ្នកស្រាវជ្រាវនៅក្រុមហ៊ុនសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត McAfee បានគ្រប់គ្រងការកែប្រែបន្តិចបន្តួចលើស្លាកសញ្ញាកំណត់ល្បឿនដោយប្រើខ្សែអាត់ដើម្បីបញ្ឆោតប្រព័ន្ធ autopilot នៅក្នុង Teslas ពីរដែលបណ្តាលឱ្យរថយន្តបង្កើនល្បឿនពី 35 ម៉ាយក្នុងមួយម៉ោងទៅ 85 ម៉ាយក្នុងមួយម៉ោង ទោះបីជាអ្នកបើកបរមនុស្សភាគច្រើនទំនងជាមិនយល់ច្រឡំអំពីដែនកំណត់ល្បឿនក៏ដោយ។ សារព័ត៌មាន The News បានរាយការណ៍ដំបូងដោយ ការត្រួតពិនិត្យបច្ចេកវិទ្យា MIT, បង្ហាញពីរបៀបដែលប្រព័ន្ធ AI ជាច្រើនងាយរងគ្រោះ ហើយហេតុអ្វីបានជាវាអាចចាំបាច់សម្រាប់និយតករដើម្បីតម្រូវឱ្យប្រព័ន្ធបែបនេះត្រូវបានសាកល្បងប្រឆាំងនឹងការវាយប្រហារដ៏សាមញ្ញបែបនេះ។
Elon Musk អំពាវនាវឱ្យមានបទប្បញ្ញត្តិ AI បន្ថែមទៀត – រួមទាំងពីក្រុមហ៊ុន Tesla ។ មហាសេដ្ឋី Tesla ដែលជាសហស្ថាបនិកក្រុមហ៊ុន OpenAI ។ បានទៅ Twitter ដើម្បីនិយាយថា “អង្គការទាំងអស់ដែលបង្កើត AI កម្រិតខ្ពស់គួរតែត្រូវបានគ្រប់គ្រង រួមទាំង Tesla” ។ Musk បានឆ្លើយតបទៅនឹងរឿងរ៉ាវលក្ខណៈពិសេសដ៏ធំមួយនៅលើ OpenAI ក្នុងឆ្នាំ ការពិនិត្យបច្ចេកវិទ្យា MIT ។ ប្រសិនបើអ្នកចាប់អារម្មណ៍លើ OpenAI ឬការស្វែងរកបញ្ញាទូទៅសិប្បនិម្មិត អត្ថបទទាំងមូលគឺសមនឹងពេលវេលារបស់អ្នក។ ប៉ុន្តែការដកយកជាមូលដ្ឋាន៖ OpenAI ត្រូវបានបង្កើតឡើងជាអង្គការមិនរកប្រាក់ចំណេញដែលឧទ្ទិសដល់ការបង្កើនតម្លាភាពក្នុងការស្រាវជ្រាវ AI កម្រិតខ្ពស់។ ផ្ទុយទៅវិញ វាកាន់តែមានអាថ៌កំបាំង ឈ្លក់វង្វេង និងតម្រង់ទិសពាណិជ្ជកម្មកាន់តែខ្លាំង។ (ថ្មីៗនេះខ្ញុំបានក្រឡេកមើលហេតុផលនៅពីក្រោយការវិនិយោគ 1 ពាន់លានដុល្លាររបស់ក្រុមហ៊ុន Microsoft នៅក្នុង OpenAI ទ្រព្យសកម្ម រឿង។ )
ខណៈពេលដែល Clearview មានភាពចម្រូងចម្រាស គ.ជ.ប បានបង្កើតភាពជាអ្នកដឹកនាំទីផ្សារយ៉ាងស្ងៀមស្ងាត់ក្នុងការទទួលស្គាល់មុខ។ ក្រុមហ៊ុន Clearview ដែលជាក្រុមហ៊ុនចាប់ផ្តើមស្គាល់មុខដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុងញូវយ៉កកំពុងស្ថិតក្រោមការត្រួតពិនិត្យបន្ទាប់ពីក្រុមហ៊ុនទាំងពីរបានស៊ើបអង្កេតក្រុមហ៊ុន កាសែត New York Times និង BuzzFeed News ប៉ុន្តែ គ.ជ.ប របស់ប្រទេសជប៉ុនបានលេចចេញដោយស្ងៀមស្ងាត់ថាប្រហែលជាអ្នកផ្គត់ផ្គង់បច្ចេកវិទ្យាសម្គាល់មុខដ៏លេចធ្លោដល់រដ្ឋាភិបាល និងក្រុមហ៊ុនលោកខាងលិច។ OneZero ស៊ើបអង្កេតក្រុមហ៊ុនឱ្យស៊ីជម្រៅ ហើយរកឃើញថាបញ្ហាដូចគ្នាជាច្រើនជុំវិញការប្រមូលទិន្នន័យ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃបច្ចេកវិទ្យារបស់ខ្លួនដែលបង្កគ្រោះមហន្តរាយដល់ Clearview ក៏អនុវត្តចំពោះ គ.ជ.ប ផងដែរ។
ការក្លែងបន្លំនយោបាយជ្រៅ – ប៉ុន្តែមិនទាន់ (នៅឡើយ) សម្រាប់ព័ត៌មានមិនពិត
អ្នកនយោបាយឥណ្ឌាម្នាក់បានប្រើបច្ចេកវិទ្យាក្លែងក្លាយដើម្បីផលិតខ្សែភាពយន្តយុទ្ធនាការខ្លីៗជាបន្តបន្ទាប់ ដែលគាត់និយាយដូចគ្នាជាច្រើនភាសា និងគ្រាមភាសាក្នុងស្រុក ដែលខ្លះគាត់មិននិយាយពិតប្រាកដ។ មនុស្សជាច្រើនបានភ័យខ្លាចជាយូរមកហើយថាការក្លែងបន្លំជ្រៅអាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ព័ត៌មានមិនពិតខាងនយោបាយ។ ប៉ុន្តែករណីនេះបង្ហាញពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីពង្រីកទាំងសារនយោបាយស្របច្បាប់ និងខុសច្បាប់។ Deepfakes ស្រដៀងគ្នានេះបានបង្ហាញខ្លួនរួចហើយនៅក្នុងយុទ្ធនាការផ្សាយពាណិជ្ជកម្មប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិត ហើយអ្នកខ្លះជឿថាតារាសម្ដែងជាច្រើនទៀតអាចនឹងលែងដំណើរការក្នុងពេលឆាប់ៗនេះ ដោយសារបច្ចេកវិទ្យាកាន់តែពេញនិយម។
យកចិត្តទុកដាក់ចំពោះទេពកោសល្យ AI
- ទឹកឃ្មុំ បានបញ្ឈប់ Sheila Jordan ជាប្រធានផ្នែកបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថល។ នាងធ្លាប់ជាប្រធានផ្នែកព័ត៌មាននៅ Symantec.
- JP Morgan បានបញ្ឈប់ Daniele Magazzeni ជានាយកប្រតិបត្តិនៃការស្រាវជ្រាវ AI នៅមជ្ឈមណ្ឌលស្រាវជ្រាវ AI ដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុងឡុងដ៍ថ្មីរបស់ខ្លួន។ Magazzeni គឺជាសាស្ត្រាចារ្យផ្នែកបញ្ញាសិប្បនិម្មិតនៅ King’s College London ។
សម្លឹងមើលការស្រាវជ្រាវ AI
AI ធ្លាប់ស្វែងរកថ្នាំអង់ទីប៊ីយោទិចថ្មី។ អ្នកស្រាវជ្រាវនៅ MIT បានប្រើប្រាស់ machine learning ដើម្បីស្វែងរកថ្នាំអង់ទីប៊ីយោទិចថ្មី ដែលបង្ហាញពីការសន្យាប្រឆាំងនឹងបាក់តេរីមួយចំនួនធំ ពេលវេលាហិរញ្ញវត្ថុ របាយការណ៍ដែលបានដកស្រង់ការស្រាវជ្រាវចេញផ្សាយក្នុងទស្សនាវដ្ដី Cell ។ FT បានកត់សម្គាល់ថាខណៈពេលដែលថ្នាំថ្មីកំពុងសន្យា វាមិនទាន់ត្រូវបានធ្វើតេស្តលើមនុស្សទេ។ រឿងនេះក៏បង្ហាញផងដែរថា សេដ្ឋកិច្ចនៃឧស្សាហកម្មឱសថ ដែលក្រុមហ៊ុនរកចំណូលបានច្រើនពីការព្យាបាលរ៉ាំរ៉ៃជាងជំងឺស្រួចស្រាវ បង្កើតការលើកទឹកចិត្តមិនល្អសម្រាប់ការនាំយកថ្នាំអង់ទីប៊ីយោទិចថ្មីមកទីផ្សារ។
ការរៀនម៉ាស៊ីននាំទៅរកភាពប្រសើរឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងរយៈពេលសាកថ្ម។ រយៈពេលសាកថ្មយូរនៅតែជាឧបសគ្គចម្បងចំពោះការទទួលយករថយន្តអគ្គិសនីដែលរីករាលដាល។ បច្ចេកទេសបង្កើនល្បឿនសាកថ្មមានច្រើនឆ្នាំមកហើយ ប៉ុន្តែជាទូទៅវាមកដោយចំណាយលើអាយុកាលថ្ម។ ឥឡូវនេះអ្នកស្រាវជ្រាវមកពីសាកលវិទ្យាល័យ Stanford, MIT និង Toyota បានបោះពុម្ពអត្ថបទមួយ។ ធម្មជាតិ នេះបង្ហាញថាដោយប្រើបច្ចេកទេសរៀនម៉ាស៊ីន ពួកគេអាចកាត់បន្ថយពេលវេលាសាកបានរហូតដល់ 98 ភាគរយ ជាមួយនឹងផលប៉ះពាល់តិចតួចលើអាយុកាលថ្ម។
អ្នកស្រាវជ្រាវកំពុងស្វែងរកវិធីដើម្បីពន្លឿនការរៀនពង្រឹង។ ការរៀនពង្រឹង ដែលក្បួនដោះស្រាយធ្វើសកម្មភាព ហើយបន្ទាប់មករៀនពីបទពិសោធន៍ជាជាងទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រ គឺជាបច្ចេកទេស AI ដ៏ជោគជ័យបំផុតមួយ។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាអាចយឺត និងប្រើការគណនាខ្លាំង ដែលជាហេតុផលមួយដែលវាមិនត្រូវបានប្រើញឹកញាប់ពេកនៅក្នុងកម្មវិធីអាជីវកម្ម។ អ្នកស្រាវជ្រាវនៅ DeepMind ដែលជាក្រុមហ៊ុន AI ដែលមានមូលដ្ឋាននៅទីក្រុងឡុងដ៍របស់ Alphabet និងអង្គការប្អូនស្រីរបស់ខ្លួន Google Brain បានរកឃើញវិធីដើម្បីបង្កើនល្បឿនដំណើរការនេះ។ ពួកគេមានភ្នាក់ងារ AI ជាច្រើនចែករំលែកការយល់ដឹងរបស់ពួកគេ ហើយដោយប្រើបច្ចេកទេសផ្សេងគ្នា បានបង្កើតម៉ូឌុលពីរដាច់ដោយឡែកសម្រាប់ AI ដូចគ្នាដែលមានភាពប្រែប្រួលខុសៗគ្នាចំពោះសកម្មភាពថ្មី។
សំណាងនៅលើ AI
ហេតុអ្វីបានជាការព្យាករណ៍អាកាសធាតុកាន់តែប្រសើរឡើង – ដោយ Aaron Pressman
5G នឹងផ្លាស់ប្តូរស្មាតហ្វូន ប៉ុន្តែវាមិនឈប់នៅទីនោះទេ – ដោយ Cristiano Amon
វគ្គសិក្សា AI អនឡាញថ្មីរបស់ Udacity កំណត់គោលដៅទីផ្សារសំខាន់មួយ៖ Bosses – ដោយ Jonathan Vanian
អឺរ៉ុបចង់ឱ្យក្រុមហ៊ុនចែករំលែកទិន្នន័យរបស់ពួកគេ និងធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធ AI របស់ពួកគេបើកចំហរសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ – ដោយ David Meyer
អាហារខួរក្បាល
អ្នកស្រាវជ្រាវការរៀនម៉ាស៊ីនជាច្រើនមានការភ្ញាក់ផ្អើលកាលពីសប្តាហ៍មុននៅពេលដែល Joe Redmonនិស្សិតបណ្ឌិតដែលល្បីខាងគំនិតច្នៃប្រឌិត យូឡូប្រព័ន្ធកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងចំណាត់ថ្នាក់រូបភាពពេញនិយម បានបង្ហាញនៅលើ Twitter គាត់មាននោះ។ ឈប់ធ្វើការស្រាវជ្រាវតាមកុំព្យូទ័រ ដោយសារតែគាត់មានការព្រួយបារម្ភអំពីវិធីដែលប្រជាជន ជាពិសេសរដ្ឋាភិបាលកំពុងប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សូហ្វវែររបស់គាត់។
“យើងមិនគួរគិតអំពីផលប៉ះពាល់សង្គមនៃការងាររបស់យើងទេ ព្រោះវាពិបាក ហើយអ្នកដ៏ទៃអាចធ្វើវាបានសម្រាប់យើង” គឺជាទឡ្ហីករណ៍ដ៏អាក្រក់… ខ្ញុំឈប់ធ្វើការស្រាវជ្រាវបន្ត ព្រោះខ្ញុំឃើញពីផលប៉ះពាល់នៃការងាររបស់ខ្ញុំ។ ខ្ញុំចូលចិត្តការងារនេះ ប៉ុន្តែការអនុវត្តន៍យោធា និងបញ្ហាឯកជនភាពនៅទីបំផុតមិនអាចមិនអើពើបានទេ… ប្រធានបទអ្វី”។
នៅពេលដែលការព្រួយបារម្ភកើនឡើងអំពីការប្រើប្រាស់ AI នៅក្នុងតំបន់ដូចជាការអនុវត្តច្បាប់ យោធា ហិរញ្ញវត្ថុ និងការជ្រើសរើស អ្នកស្រាវជ្រាវកាន់តែច្រើនឡើងអាចមានអារម្មណ៍ថាមានកំហុស និងការសោកស្តាយដូចគ្នា។ ខ្ញុំចង់ដឹងចង់ឃើញថាតើវាប៉ះពាល់ដល់ក្រុមហ៊ុន និងសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការជ្រើសរើសអ្នកស្រាវជ្រាវ AI និងអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដែរឬទេ។ ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនបានបង្ហាញពីគម្រោង “AI សម្រាប់ល្អ” របស់ពួកគេ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្រុមហ៊ុនមួយចំនួនក្នុងចំណោមក្រុមហ៊ុនទាំងនេះក៏ចូលរួមក្នុងគម្រោងដែលបង្កបញ្ហាដល់អ្នកស្រាវជ្រាវ AI ដូចជា Redmon ផងដែរ។ តើឱកាសដើម្បីធ្វើការលើ AI ដែលយល់ដឹងពីសង្គមមានលើសពីហានិភ័យដែលបច្ចេកវិទ្យារបស់ពួកគេអាចត្រូវបានប្រើប្រាស់ក្នុងវិធីដែលពួកគេរកឃើញថាគួរឱ្យស្អប់ខ្ពើម ឬអសីលធម៌ដែរឬទេ?
សហគមន៍ស្រាវជ្រាវ AI ក៏ហាក់បីដូចជាចម្លែកដែរ ជាមួយនឹងជំនឿដែលអាចយល់បាន ប៉ុន្តែអាចបដិសេធបានយ៉ាងងាយថា ដោយសារការងាររបស់ពួកគេកំពុងកាត់ផ្តាច់ វាក៏ធ្វើឱ្យមានសំណួរទស្សនវិជ្ជាធំជាងនេះផងដែរ។ ជាក់ស្តែង វិស័យជាច្រើនទៀតបានជួបប្រទះនឹងបញ្ហាស្រដៀងគ្នាកាលពីអតីតកាល ដូចជា រូបវិទ្យានុយក្លេអ៊ែរ វិទ្យាសាស្ត្ររ៉ុក្កែត គីមីវិទ្យា និងជីវវិទ្យា។ សូមមើលថាតើអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រចាប់ផ្តើមសាងសង់ស្ពានទៅកាន់ផ្នែកផ្សេងទៀតទាំងនេះ និងទទួលបានការយល់ដឹងអំពីរបៀបដោះស្រាយបញ្ហាក្រមសីលធម៌ដែរឬទេ។
