ກອບການປະເມີນການພັດທະນາຢ່າງວ່ອງໄວທາງດ້ານດິຈິຕອລ ແລະເຕັກໂນໂລຊີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ: AI, ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະນອກເໜືອໄປຈາກນັ້ນ.

• ການນໍາສະເຫນີ 
• ຄວາມເປັນມາ 
• ການພັດທະນາຂອງກອບການວິເຄາະ 
• ການນໍາໃຊ້ກອບການວິເຄາະ 
• ຂະຫນາດທີ່ຈະພິຈາລະນາໃນເວລາທີ່ການປະເມີນເຕັກໂນໂລຢີໃຫມ່ 
• ວິ​ທີ​ການ​ຕໍ່​ຫນ້າ​ 
• ຂອບໃຈ

ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນຢ່າງໄວວາສະເຫນີບັນຫາທີ່ທ້າທາຍໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການປົກຄອງແລະກົດລະບຽບທີ່ມີທ່າແຮງຂອງພວກເຂົາ. ນະໂຍບາຍແລະການໂຕ້ວາທີສາທາລະນະກ່ຽວກັບປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນໄດ້ນໍາເອົາບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ໄປສູ່ຈຸດສຸມແຫຼມ. ໃນຂະນະທີ່ຫຼັກການທີ່ກວ້າງຂວາງສໍາລັບ AI ໄດ້ຖືກປະກາດໃຊ້ໂດຍ UNESCO, OECD ແລະອື່ນໆ, ແລະຍັງມີການສົນທະນາທີ່ຕັ້ງຫນ້າກ່ຽວກັບກົດລະບຽບຂອງໂລກຫຼືເຂດປົກຄອງຂອງເຕັກໂນໂລຢີ, ມັນມີຊ່ອງຫວ່າງທາງດ້ານ ontological ລະຫວ່າງການພັດທະນາຫຼັກການລະດັບສູງແລະການລວມເຂົ້າກັນໃນກົດລະບຽບ, ນະໂຍບາຍ, ວິທີການຄຸ້ມຄອງ ແລະການຄຸ້ມຄອງ. ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ຊຸມຊົນວິທະຍາສາດທີ່ບໍ່ແມ່ນລັດຖະບານສາມາດມີບົດບາດໂດຍສະເພາະ. 

ມັນໄດ້ຖືກສະເຫນີໂດຍນັກວິຊາການແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານນະໂຍບາຍຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ສະພາວິທະຍາສາດສາກົນ (ISC) - ດ້ວຍສະມາຊິກຫຼາຍຝ່າຍຈາກວິທະຍາສາດສັງຄົມແລະທໍາມະຊາດ - ສ້າງຂະບວນການຜະລິດແລະຮັກສາກອບການອະທິບາຍ / ບັນຊີລາຍການຄວາມສ່ຽງ, ຜົນປະໂຫຍດ, ໄພຂົ່ມຂູ່ ແລະໂອກາດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບເຕັກໂນໂລຊີດິຈິຕອລທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍຢ່າງວ່ອງໄວ, ລວມທັງ – ແຕ່ບໍ່ຈໍາກັດ – AI. ຈຸດປະສົງຂອງລາຍການກວດກາແມ່ນເພື່ອແຈ້ງໃຫ້ຜູ້ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທັງໝົດ - ລວມທັງລັດຖະບານ, ຜູ້ເຈລະຈາການຄ້າ, ຜູ້ຄວບຄຸມ, ສັງຄົມພົນລະເຮືອນ ແລະ ອຸດສາຫະກໍາ - ສະຖານະການໃນອະນາຄົດທີ່ເປັນໄປໄດ້, ແລະກໍານົດວິທີການທີ່ເຂົາເຈົ້າອາດຈະພິຈາລະນາໂອກາດ, ຜົນປະໂຫຍດ, ຄວາມສ່ຽງແລະບັນຫາອື່ນໆ. 

ຜົນໄດ້ຮັບຈະບໍ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນອົງການການປະເມີນ, ແຕ່ເປັນກອບການວິເຄາະທີ່ປັບຕົວແລະພັດທະນາເຊິ່ງສາມາດສະຫນັບສະຫນູນຂະບວນການປະເມີນແລະກົດລະບຽບທີ່ອາດຈະຖືກພັດທະນາໂດຍຜູ້ມີສ່ວນຮ່ວມ, ລວມທັງລັດຖະບານແລະລະບົບຫຼາຍຝ່າຍ. ຂອບການວິເຄາະໃດນຶ່ງຄວນຖືກພັດທະນາເປັນເອກະລາດຈາກການຮຽກຮ້ອງຂອງລັດຖະບານ ແລະອຸດສາຫະກໍາ, ໂດຍໃຫ້ຜົນປະໂຫຍດທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້. ມັນຍັງຕ້ອງເປັນຫຼາຍສ່ວນສູງສຸດໃນທັດສະນະຂອງມັນ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງກວມເອົາທຸກດ້ານຂອງເຕັກໂນໂລຢີແລະຜົນສະທ້ອນຂອງມັນ. 

ເອກະສານສົນທະນາສະບັບນີ້ໃຫ້ໂຄງຮ່າງຂອງກອບເບື້ອງຕົ້ນເພື່ອແຈ້ງໃຫ້ການສົນທະນາທົ່ວໂລກແລະລະດັບຊາດທີ່ເກີດຂື້ນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI. 

ການປະກົດຕົວຢ່າງໄວວາຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນແລະຜົນສະທ້ອນຂອງ AI ແມ່ນການຮຽກຮ້ອງຜົນປະໂຫຍດອັນໃຫຍ່ຫຼວງຫຼາຍ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ມັນຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຢ້ານກົວຕໍ່ຄວາມສ່ຽງທີ່ສໍາຄັນ, ຈາກບຸກຄົນໄປສູ່ລະດັບຍຸດທະສາດທາງດ້ານພູມສາດ. ການສົນທະນາສ່ວນໃຫຍ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນໃນຕອນທ້າຍສຸດຂອງທັດສະນະ, ແລະວິທີການປະຕິບັດຫຼາຍແມ່ນຈໍາເປັນ. ເຕັກໂນໂລຊີ AI ຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາແລະປະຫວັດສາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເກືອບທຸກເຕັກໂນໂລຊີມີທັງການນໍາໃຊ້ທີ່ເປັນປະໂຫຍດແລະເປັນອັນຕະລາຍ. ຄໍາຖາມແມ່ນ, ດັ່ງນັ້ນ: ພວກເຮົາສາມາດບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ເປັນປະໂຫຍດຈາກເຕັກໂນໂລຢີນີ້ໄດ້ແນວໃດ, ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຂອງຜົນສະທ້ອນທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ, ບາງອັນອາດມີຢູ່ໃນຂະຫນາດ? 

ອະນາຄົດແມ່ນມີຄວາມບໍ່ແນ່ນອນສະເໝີ, ແຕ່ມີສຽງທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື ແລະ ຊ່ຽວຊານຢ່າງພຽງພໍກ່ຽວກັບ AI ແລະ AI ການຜະລິດເພື່ອຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີວິທີການປ້ອງກັນທີ່ຂ້ອນຂ້າງ. ນອກຈາກນັ້ນ, ວິທີການລະບົບແມ່ນຈໍາເປັນ, ເພາະວ່າ AI ເປັນຊັ້ນຂອງເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີການນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະການນໍາໃຊ້ໂດຍຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍປະເພດ. ນີ້​ຫມາຍ​ຄວາມ​ວ່າ​ສະ​ພາບ​ການ​ຢ່າງ​ເຕັມ​ທີ່​ຕ້ອງ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ຂອງ AI ສໍາ​ລັບ​ບຸກ​ຄົນ​, ຊີ​ວິດ​ສັງ​ຄົມ​, ຊີ​ວິດ​ພົນ​ລະ​ເມືອງ​, ຊີ​ວິດ​ສັງ​ຄົມ​ແລະ​ໃນ​ສະ​ພາບ​ການ​ຂອງ​ໂລກ​. 

ບໍ່ເຫມືອນກັບເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຜ່ານມາຫຼາຍທີ່ສຸດ, ດິຈິຕອນແລະເຕັກໂນໂລຊີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງມີໄລຍະເວລາສັ້ນຫຼາຍຈາກການພັດທະນາກັບການປ່ອຍ, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍຜົນປະໂຫຍດຂອງບໍລິສັດການຜະລິດຫຼືອົງການຕ່າງໆ. AI ແມ່ນແຜ່ລາມຢ່າງໄວວາ; ຄຸນສົມບັດບາງຢ່າງອາດຈະເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຫຼັງຈາກປ່ອຍອອກມາ, ແລະເທັກໂນໂລຢີສາມາດມີທັງການໃຊ້ງານທີ່ໂຫດຮ້າຍ ແລະ ເມດຕາ. ຂະຫນາດມູນຄ່າທີ່ສໍາຄັນຈະມີອິດທິພົນຕໍ່ການຮັບຮູ້ຂອງການນໍາໃຊ້ໃດໆ. ນອກຈາກນັ້ນ, ອາດຈະມີຄວາມສົນໃຈທາງດ້ານພູມສາດ-ຍຸດທະສາດໃນການຫຼິ້ນ. 

ມາຮອດປະຈຸ, ລະບຽບການຂອງເຕັກໂນໂລຊີ virtual ໄດ້ພົບເຫັນສ່ວນໃຫຍ່ໂດຍຜ່ານທັດສະນະຂອງ "ຫຼັກການ" ແລະການປະຕິບັດຕາມຄວາມສະຫມັກໃຈ. ຫວ່າງ​ມໍ່ໆ​ມາ​ນີ້, ການ​ສົນທະນາ​ໄດ້​ຫັນ​ໄປ​ສູ່​ບັນຫາ​ການ​ປົກຄອງ​ປະ​ເທດ​ແລະ​ຫຼາຍ​ຝ່າຍ, ​ໃນ​ນັ້ນ​ມີ​ການ​ນຳ​ໃຊ້​ກົນ​ໄກ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ແລະ​ກົນ​ໄກ​ນະ​ໂຍບາຍ​ອື່ນໆ. ການຮຽກຮ້ອງທີ່ເຮັດສໍາລັບຫຼືຕໍ່ຕ້ານ AI ມັກຈະເປັນ hyperbolic ແລະ - ມີລັກສະນະຂອງເຕັກໂນໂລຢີ - ຍາກທີ່ຈະປະເມີນ. ການສ້າງລະບົບລະບຽບການດ້ານເທັກໂນໂລຍີລະດັບໂລກ ຫຼືລະດັບຊາດທີ່ມີປະສິດຕິຜົນຈະເປັນສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ, ແລະຫຼາຍຂັ້ນຕອນຂອງການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຂໍ້ມູນຄວາມສ່ຽງຈະມີຄວາມຈໍາເປັນຕາມລະບົບຕ່ອງໂສ້, ຈາກຜູ້ປະດິດເຖິງຜູ້ຜະລິດ, ຜູ້ໃຊ້, ກັບລັດຖະບານ ແລະລະບົບຫຼາຍຝ່າຍ. 

ໃນຂະນະທີ່ຫຼັກການລະດັບສູງໄດ້ຮັບການປະກາດໃຊ້ໂດຍອົງການ UNESCO, OECD ແລະຄະນະກໍາມະການເອີຣົບ, ໃນບັນດາສິ່ງອື່ນໆ, ແລະການສົນທະນາລະດັບສູງຕ່າງໆແມ່ນກໍາລັງດໍາເນີນກ່ຽວກັບບັນຫາກົດລະບຽບທີ່ມີທ່າແຮງ, ມັນມີຊ່ອງຫວ່າງຂະຫນາດໃຫຍ່ລະຫວ່າງຫຼັກການດັ່ງກ່າວແລະການຄຸ້ມຄອງຫຼືລະບຽບການ. ການຈັດໝວດໝູ່ຂອງການພິຈາລະນາທີ່ຜູ້ຄວບຄຸມອາດຈະຕ້ອງພິຈາລະນາແມ່ນຫຍັງ? ການຈັດວາງຂອບແຄບຈະບໍ່ສະຫລາດ, ເນື່ອງຈາກມີຜົນສະທ້ອນຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງເຕັກໂນໂລຊີເຫຼົ່ານີ້. ທ່າແຮງດັ່ງກ່າວໄດ້ເປັນຫົວເລື່ອງຂອງຄໍາຄິດຄໍາເຫັນຫຼາຍ, ທັງໃນທາງບວກແລະທາງລົບ.

ISC ແມ່ນ NGO ລະດັບໂລກຕົ້ນຕໍທີ່ປະສົມປະສານວິທະຍາສາດທໍາມະຊາດແລະສັງຄົມ. ການເຂົ້າເຖິງທົ່ວໂລກແລະລະບຽບວິໄນຫມາຍຄວາມວ່າມັນໄດ້ຖືກວາງໄວ້ຢ່າງດີທີ່ຈະສ້າງຄໍາແນະນໍາທີ່ເປັນເອກະລາດແລະທົ່ວໂລກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເພື່ອແຈ້ງທາງເລືອກທີ່ສັບສົນລ່ວງຫນ້າ, ໂດຍສະເພາະຍ້ອນວ່າສຽງໃນປະຈຸບັນໃນເວທີນີ້ແມ່ນມາຈາກອຸດສາຫະກໍາຫຼືຈາກອໍານາດເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສໍາຄັນ. ຫຼັງຈາກການສົນທະນາຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນເດືອນທີ່ຜ່ານມາ, ລວມທັງການພິຈາລະນາຂະບວນການປະເມີນຜົນທີ່ບໍ່ແມ່ນລັດຖະບານ, ISC ໄດ້ສະຫຼຸບວ່າການປະກອບສ່ວນທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດແມ່ນການຜະລິດແລະຮັກສາກອບການວິເຄາະທີ່ດັດແປງທີ່ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເປັນພື້ນຖານສໍາລັບການສົນທະນາແລະການຕັດສິນໃຈໂດຍ. ພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທັງໝົດ, ລວມທັງໃນໄລຍະຂະບວນການປະເມີນຢ່າງເປັນທາງການທີ່ເກີດຂຶ້ນ. 

ໂຄງຮ່າງການນີ້ຈະໃຊ້ຮູບແບບຂອງບັນຊີລາຍການກວດກາລວມທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ໂດຍທັງລັດຖະບານແລະສະຖາບັນທີ່ບໍ່ຂຶ້ນກັບລັດຖະບານ. ກອບການກໍານົດແລະຂຸດຄົ້ນທ່າແຮງຂອງເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ AI ແລະອະນຸພັນຂອງມັນໂດຍຜ່ານທັດສະນະທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ກວມເອົາສຸຂະພາບຂອງມະນຸດແລະສັງຄົມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບປັດໃຈພາຍນອກ, ເຊັ່ນເສດຖະກິດ, ການເມືອງ, ສະພາບແວດລ້ອມແລະຄວາມປອດໄພ. ບາງດ້ານຂອງລາຍການກວດສອບອາດຈະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍກ່ວາອື່ນໆ, ຂຶ້ນກັບສະພາບການ, ແຕ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ດີກວ່າຈະເປັນໄປໄດ້ຖ້າໂດເມນທັງຫມົດຖືກພິຈາລະນາ. ນີ້​ແມ່ນ​ມູນ​ຄ່າ​ທີ່​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ຂອງ​ວິ​ທີ​ການ​ກວດ​ສອບ​ໄດ້​. 

ໂຄງຮ່າງການທີ່ສະເໜີມາແມ່ນໄດ້ມາຈາກວຽກງານ ແລະແນວຄິດທີ່ຜ່ານມາ, ລວມທັງບົດລາຍງານສຸຂະພາບດີຈີຕອນຂອງເຄືອຂ່າຍສາກົນເພື່ອການໃຫ້ຄໍາປຶກສາດ້ານວິທະຍາສາດຂອງລັດຖະບານ (INGSA).¹ ແລະຂອບການຈັດປະເພດ AI ຂອງ OECD² ເພື່ອນໍາສະເຫນີຈໍານວນທັງຫມົດຂອງໂອກາດ, ຄວາມສ່ຽງແລະຜົນກະທົບຂອງ AI. ຜະລິດຕະພັນທີ່ຜ່ານມາເຫຼົ່ານີ້ຖືກຈໍາກັດຫຼາຍກວ່າໃນຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງພວກເຂົາຍ້ອນເວລາແລະສະພາບການຂອງພວກເຂົາ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີກອບການຄອບຄຸມທີ່ນໍາສະເຫນີບັນຫາຢ່າງເຕັມທີ່ທັງໃນໄລຍະສັ້ນແລະໄລຍະຍາວ. 

ໃນຂະນະທີ່ພັດທະນາສໍາລັບການພິຈາລະນາຂອງ AI, ກອບການວິເຄາະນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນຢ່າງໄວວາ. ບັນຫາດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກແບ່ງອອກຢ່າງກວ້າງຂວາງເປັນປະເພດຕໍ່ໄປນີ້ເພື່ອກວດກາຕື່ມອີກ: 

• ສະຫວັດດີການ (ລວມທັງຂອງບຸກຄົນ ຫຼືຕົນເອງ, ສັງຄົມ ແລະຊີວິດສັງຄົມ, ແລະຊີວິດພົນລະເມືອງ) 
• ການຄ້າ ແລະເສດຖະກິດ 
• ກ່ຽວ​ກັບ​ສິງ​ແວດ​ລ້ອມ 
• ພູມສາດ-ຍຸດທະສາດ ແລະທາງພູມສາດ-ການເມືອງ 
• ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ (ຄຸນ​ລັກ​ສະ​ນະ​ຂອງ​ລະ​ບົບ​ການ​ອອກ​ແບບ​ແລະ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​) 

ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງການພິຈາລະນາສໍາລັບແຕ່ລະປະເພດຂ້າງເທິງແມ່ນລວມພ້ອມກັບໂອກາດແລະຜົນສະທ້ອນຂອງພວກເຂົາ. ບາງຄົນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງສໍາລັບຕົວຢ່າງສະເພາະຫຼືຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ AI ໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນແມ່ນທົ່ວໄປແລະບໍ່ຫນ້າເຊື່ອຂອງເວທີຫຼືການນໍາໃຊ້. ບໍ່ມີການພິຈາລະນາອັນດຽວທີ່ລວມຢູ່ໃນນີ້ຄວນຈະຖືກຖືວ່າເປັນບູລິມະສິດແລະດັ່ງນັ້ນ, ທັງຫມົດຄວນໄດ້ຮັບການກວດກາ. 

ໂຄງຮ່າງການນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນ, ແຕ່ບໍ່ຈໍາກັດ, ວິທີການດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: 

• ຮັດແຄບຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງຫຼັກການ ແລະ ການປະເມີນ ໂດຍການສ້າງສາວິໄນທົ່ວໄປທີ່ມີຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂອບເຂດການພິຈາລະນາທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້ຈາກພາກສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງເປັນພື້ນຖານເພື່ອແຈ້ງໃຫ້ຮູ້ ແລະ ກໍານົດແນວຄິດຕື່ມອີກ, ລວມທັງກອບການປະເມີນທີ່ອາດຈະຖືກພັດທະນາໂດຍອໍານາດການປົກ. 

• ເພື່ອແຈ້ງຜົນການປະເມີນຜົນກະທົບ. ກົດຫມາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງ EU ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ສະຫນອງເຄື່ອງມື AI ຫຼືຮັບຮອງເອົາ AI ໃນຂະບວນການຂອງພວກເຂົາເພື່ອດໍາເນີນການປະເມີນຜົນກະທົບເພື່ອກໍານົດຄວາມສ່ຽງຂອງການລິເລີ່ມຂອງພວກເຂົາແລະນໍາໃຊ້ວິທີການຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽງທີ່ເຫມາະສົມ. ກອບທີ່ນໍາສະເຫນີຢູ່ທີ່ນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເປັນພື້ນຖານສໍາລັບການນີ້. 

• ເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອນໍາພາແລະຄຸ້ມຄອງການນໍາໃຊ້ AI. ກອບສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍການສະຫນອງພື້ນຖານທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ລະບົບທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ສາມາດໄດ້ຮັບການພັດທະນາແລະຮັບປະກັນການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດຫມາຍ, ມີຈັນຍາບັນ, ເຂັ້ມແຂງແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ຫຼັກການເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກທົດສອບຕໍ່ກັບຜົນກະທົບອັນເຕັມທີ່ທີ່ນໍາສະເຫນີໃນກອບນີ້. 
• ເພື່ອອໍານວຍຄວາມສະດວກໃຫ້ຫຼັກຊັບປະຕິບັດມາດຕະການທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ (ເຊັ່ນ: ລະບຽບການ, ນິຕິບັນຍັດ, ນະໂຍບາຍ) ແລະກໍານົດຊ່ອງຫວ່າງທີ່ຕ້ອງການພິຈາລະນາຕື່ມອີກ. 

• ກອບແມ່ນບໍ່ມີເຫດຜົນຕໍ່ເຕັກໂນໂລຢີແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນ. ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂົງເຂດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍເຊັ່ນ: ຊີວະວິທະຍາສັງເຄາະ. 

ຕາຕະລາງຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນການສ້າງຂະໜາດຕົ້ນໆຂອງກອບການວິເຄາະ. ອີງຕາມເທກໂນໂລຍີແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນ, ບາງອົງປະກອບຈະມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍກ່ວາສິ່ງອື່ນໆ. ຕົວຢ່າງໄດ້ຖືກສະຫນອງໃຫ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງແຕ່ລະໂດເມນອາດຈະສໍາຄັນ; ໃນ​ສະ​ພາບ​ການ, ໂຄງ​ຮ່າງ​ການ​ຈະ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ການ​ຂະ​ຫຍາຍ​ຕົວ​ທີ່​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ​ສະ​ພາບ​ການ. ມັນຍັງມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ຈະຈໍາແນກລະຫວ່າງການພັດທະນາເວທີແລະບັນຫາທົ່ວໄປທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນໃນລະຫວ່າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ.  

ກຸນແຈ ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນຂອງຄໍາອະທິບາຍ

ຂໍ້ຄວາມທຳມະດາ:
Gluckman, P. ແລະ Allen, K. 2018. ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສະຫວັດດີການໃນແງ່ຂອງການຫັນປ່ຽນທາງດ້ານດິຈິຕອນຢ່າງໄວວາແລະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. INGSA. https://ingsa.org/wp-content/uploads/2023/01/INGSA-Digital-Wellbeing-Sept18.pdf 

ຂໍ້ຄວາມທີ່ກ້າຫານ:
OECD. 2022. OECD Framework ສໍາລັບການຈັດປະເພດລະບົບ AI. OECD ເອກະສານເສດຖະກິດດິຈິຕອນ, ສະບັບເລກທີ 323, OECD Publishing, Paris. https://oecd.ai/en/classification 

ຕົວ ໜັງ ສືໂຕເນີ້ງ:
ຕົວອະທິບາຍໃໝ່ (ຈາກຫຼາຍແຫຼ່ງ) 

ອີງຕາມການຕອບໂຕ້ຂອງເອກະສານສົນທະນານີ້, ຄະນະປະຕິບັດງານຜູ້ຊ່ຽວຊານຈະຖືກສ້າງຕັ້ງຂື້ນໂດຍ ISC ເພື່ອພັດທະນາຫຼືປັບປຸງກອບການວິເຄາະຂ້າງເທິງນີ້, ເຊິ່ງຜູ້ກ່ຽວຂ້ອງອາດຈະເບິ່ງການພັດທະນາທີ່ສໍາຄັນໃດໆທັງເວທີຫຼືຂະຫນາດຂອງການນໍາໃຊ້. ຄະນະປະຕິບັດງານຈະມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍທາງດ້ານລະບຽບວິໄນ, ທາງດ້ານພູມສັນຖານແລະທາງດ້ານປະຊາກອນ, ໂດຍມີຄວາມຊໍານານຕັ້ງແຕ່ການປະເມີນເຕັກໂນໂລຢີໄປສູ່ນະໂຍບາຍສາທາລະນະ, ຈາກການພັດທະນາມະນຸດຈົນເຖິງສັງຄົມວິທະຍາແລະອະນາຄົດແລະການສຶກສາເຕັກໂນໂລຢີ. 

ເພື່ອເຂົ້າຮ່ວມກັບເອກະສານສົນທະນານີ້, ກະລຸນາເຂົ້າໄປເບິ່ງ council.science/publications/framework-digital-technologies 

ປະຊາຊົນຈໍານວນຫຼາຍໄດ້ຮັບການປຶກສາຫາລືໃນການພັດທະນາເອກະສານສະບັບນີ້, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກຮ່າງໂດຍ Sir Peter Gluckman, ປະທານ, ISC ແລະ Hema Sridhar, ອະດີດຫົວຫນ້ານັກວິທະຍາສາດ, ກະຊວງປ້ອງກັນປະເທດ, ແລະປະຈຸບັນເປັນນັກຄົ້ນຄວ້າອາວຸໂສ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Auckland, ນິວຊີແລນ. 

ໂດຍສະເພາະພວກເຮົາຂໍຂອບໃຈ Lord Martin Rees, ອະດີດປະທານຂອງ Royal Society ແລະຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງຂອງສູນສໍາລັບການສຶກສາຂອງຄວາມສ່ຽງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ວິທະຍາໄລ Cambridge; ສາດສະດາຈານ Shivaji Sondhi, ອາຈານສອນວິຊາຟີຊິກສາດ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Oxford; ສາດສະດາຈານ K Vijay Raghavan, ອະດີດທີ່ປຶກສາດ້ານວິທະຍາສາດຕົ້ນຕໍຂອງລັດຖະບານອິນເດຍ; Amandeep Singh Gill, ທູດພິເສດຂອງເລຂາທິການໃຫຍ່ ສປຊ ກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຊີ; ທ່ານດຣ Seán Óh Éigeartaigh, ຜູ້ອໍານວຍການບໍລິຫານ, ສູນການສຶກສາຄວາມສ່ຽງທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Cambridge; Amanda-June Brawner, ທີ່ປຶກສາດ້ານນະໂຍບາຍອາວຸໂສ ແລະ Ian Wiggins, ຜູ້ອໍານວຍການຝ່າຍການຕ່າງປະເທດ, Royal Society UK; ດຣ Jerome Duberry, ທ່ານດຣ Marie-Laure Salles, ຜູ້ອໍານວຍການ, ສະຖາບັນຈົບການສຶກສາຂອງເຈນີວາ; ທ່ານ Chor Pharn Lee, ສູນ​ຍຸດ​ທະ​ສາດ​ອາ​ນາ​ຄົດ, ຫ້ອງ​ການ​ນາ​ຍົກ​ລັດ​ຖະ​ມົນ​ຕີ, ສິງ​ກະ​ໂປ; Barend Mons ແລະທ່ານດຣ Simon Hodson, ຄະນະກໍາມະການກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ (CoDATA); ສາດສະດາຈານ Yuko Harayama, ປະເທດຍີ່ປຸ່ນ; ສາດສະດາຈານ Rémi Quirion, ປະທານ, INGSA; ທ່ານດຣ Claire Craig, ມະຫາວິທະຍາໄລ Oxford ແລະອະດີດຫົວຫນ້າ Foresight, ຫ້ອງວ່າການລັດຖະບານຂອງວິທະຍາສາດ; ແລະທ່ານສາດສະດາຈານ Yoshua Bengio, ຄະນະທີ່ປຶກສາວິທະຍາສາດຂອງເລຂາທິການໃຫຍ່ອົງການສະຫະປະຊາຊາດ ແລະຢູ່ທີ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Montréal. ວິທີການກວດສອບບັນຊີໄດ້ຖືກຮັບຮອງໂດຍທົ່ວໄປແລະທັນເວລາຂອງການປະຕິບັດໃດໆໂດຍ ISC ໄດ້ເນັ້ນຫນັກ.