ເຈົ້າເຄີຍຮູ້ສຶກຄືກັບເກມທີ່ມີຜູ້ຫຼິ້ນຫຼາຍຄົນຈະດີກວ່າບໍ ຖ້າຜູ້ຫຼິ້ນອື່ນຖືກທາລຸນໜ້ອຍລົງ? Ubisoft ແລະ Riot Games ກໍາລັງຊອກຫາການຝຶກອົບຮົມປັນຍາປະດິດເພື່ອແກ້ໄຂພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ດີພາຍໃນການສົນທະນາໃນເກມ, ການຮ່ວມມືການຄົ້ນຄວ້າທີ່ພວກເຂົາເອີ້ນວ່າ Zero Harm In Comms. ກ່ອນການປະກາດຂອງພວກເຂົາໃນມື້ນີ້, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ເອົາຄໍາຖາມບາງຢ່າງໄປຫາຜູ້ອໍານວຍການບໍລິຫານຂອງ Ubisoft La Forge Yves Jacquier ແລະຫົວຫນ້າການຄົ້ນຄວ້າເຕັກໂນໂລຢີຂອງ Riot Wesley Kerr ເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຫຼາຍກ່ຽວກັບໂຄງການຮ່ວມກັນ, ແລະຖາມພວກເຂົາຢ່າງແນ່ນອນວ່າການສະເຫນີຂອງພວກເຂົາຈະເຮັດວຽກແນວໃດ.

Rainbow Six Siege ແມ່ນຫນຶ່ງໃນເກມຫຼາຍຜູ້ນຫຼັກຂອງ Ubisoft.

ຫຼັງຈາກອ່ານນັ້ນ, ທ່ານອາດຈະສົງໄສວ່າ “ບໍລິສັດເຫຼົ່ານີ້ກໍາລັງຮັບມືກັບສານພິດ?” ແທ້ບໍ?” Ubisoft ແລະ Riot ມີປະຫວັດຂອງຕົນເອງກ່ຽວກັບພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ເຫມາະສົມທີ່ຖືກກ່າວຫາພາຍໃນວັດທະນະທໍາຂອງບໍລິສັດຂອງພວກເຂົາ. ເຖິງແມ່ນວ່າບໍລິສັດທັງສອງໄດ້ກ່າວວ່າພວກເຂົາມຸ່ງຫມັ້ນທີ່ຈະປ່ຽນແປງພຶດຕິກໍາ, ມັນສາມາດພິສູດໄດ້ຍາກທີ່ຈະຊະນະຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ຮູ້ປະຫວັດສາດຂອງພວກເຂົາ. ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຍັງຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນຕົ້ນ, Zero Harms In Comms ແມ່ນຄວາມພະຍາຍາມໃນການຮ່ວມມືເພື່ອຕອບບັນຫາ thorny ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາ, ແຕ່ວ່າມັນເປັນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງຄໍາຕອບທີ່ເປັນໄປໄດ້ກັບບັນຫາຂອງພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນໃນການສົນທະນາ.

Ubisoft ແລະ Riot ແມ່ນທັງສອງສະມາຊິກຂອງ Fair Play Alliance ທີ່ມີຄວາມມຸ່ງໝັ້ນຮ່ວມກັນທີ່ຈະສ້າງພື້ນທີ່ທີ່ມີຄວາມຍຸຕິທຳ, ປອດໄພ, ແລະຮວມຢູ່ໃນຖິ່ນແຫ້ງແລ້ງກັນດານຂອງເກມອອນໄລນ໌, ແລະ Zero Harms In Comms ແມ່ນວິທີທີ່ເຂົາເຈົ້າເລືອກທີ່ຈະພະຍາຍາມຈັດການ. ບັນຫາຄວາມເປັນພິດໃນການສົນທະນາ. ບໍລິສັດບໍ່ໄດ້ລະບຸວ່າການຄົ້ນຄວ້າຂອງເຂົາເຈົ້າຈະກວມເອົາຂໍ້ຄວາມຫຼືການສົນທະນາສຽງ, ຫຼືທັງສອງ, ແຕ່ພວກເຂົາເວົ້າວ່າພວກເຂົາມີຈຸດປະສົງເພື່ອ “ຮັບປະກັນຈັນຍາບັນແລະຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ” ຂອງການລິເລີ່ມ.

Ubisoft ແລະ Riot ຫວັງວ່າການຄົ້ນພົບຂອງພວກເຂົາສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຖານຂໍ້ມູນຮ່ວມກັນສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາເກມທັງຫມົດເພື່ອເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈາກ, ແລະນໍາໃຊ້ມັນເພື່ອຝຶກອົບຮົມເຄື່ອງມື AI moderation ເພື່ອກວດຫາລ່ວງຫນ້າແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ພຶດຕິກໍາ dodgy. ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ AI ທີ່ເປັນສູນກາງຂອງໂຄງການ Zero Harm In Comms, Ubisoft ແລະ Riot ກໍາລັງແຕ້ມຢູ່ໃນ chatlogs ຈາກເກມທີ່ຫຼາກຫຼາຍແລະອອນໄລນ໌ທີ່ສຸມໃສ່ການຂອງເຂົາເຈົ້າ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າຖານຂໍ້ມູນຂອງເຂົາເຈົ້າຄວນຈະມີການປົກຫຸ້ມຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງປະເພດຂອງຜູ້ນແລະພຶດຕິກໍາທີ່ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະພົບໃນເວລາທີ່ fragging ແລະ yeting ອອນໄລນ໌. ການຝຶກອົບຮົມ AI ແມ່ນບໍ່ແນ່ນອນ; ພວກເຮົາທຸກຄົນຈື່ AI chatbot ຂອງ Microsoft, ເຊິ່ງ Twitter ກາຍເປັນຄົນໃຫຍ່ພາຍໃນຫນຶ່ງມື້, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນເປັນຕົວຢ່າງທີ່ສຸດ.

ໂຄງການ Zero Harms In Comms ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນໃນເດືອນກໍລະກົດທີ່ຜ່ານມາ. Jacquier ບອກຂ້ອຍວ່າ “ນີ້ແມ່ນຫົວຂໍ້ທີ່ສັບສົນແລະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍທີ່ຈະແກ້ໄຂ, ບໍ່ໄດ້ກ່າວເຖິງຄົນດຽວ,” Jacquier ບອກຂ້ອຍ. “ພວກເຮົາເຊື່ອຫມັ້ນວ່າ, ໂດຍການມາຮ່ວມກັນເປັນອຸດສາຫະກໍາ, ໂດຍຜ່ານການປະຕິບັດການລວບລວມແລະການແບ່ງປັນຄວາມຮູ້, ພວກເຮົາສາມາດເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນເພື່ອສົ່ງເສີມປະສົບການອອນໄລນ໌ໃນທາງບວກ.” Jacquier ໃນເບື້ອງຕົ້ນໄດ້ເຂົ້າຫາ Kerr ໃນນາມຂອງ Ubisoft ເພາະວ່າທັງສອງໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນກ່ອນທີ່ຈະມີການລົງທຶນເພີ່ມຂຶ້ນຂອງ Riot ໃນການຄົ້ນຄວ້າເຕັກໂນໂລຢີ. Jacquier ແລະ Kerr ໄດ້ສ້າງຕັ້ງສອງຈຸດປະສົງສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ. ສິ່ງທໍາອິດແມ່ນການສ້າງໂຄງຮ່າງການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ່ອງກັບ GDPR ທີ່ປົກປ້ອງຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແລະຄວາມລັບ. ອັນທີສອງແມ່ນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ເກັບກໍາເພື່ອຝຶກອົບຮົມສູດການຄິດໄລ່ທີ່ທັນສະໄຫມເພື່ອເອົາ “ເນື້ອໃນທີ່ເປັນພິດ”.

ຫົວຫນ້າການຄົ້ນຄວ້າເຕັກໂນໂລຢີຂອງ Riot Games Wesley Kerr (ຊ້າຍ) ແລະຜູ້ອໍານວຍການບໍລິຫານຂອງ Ubisoft La Forge Yves Jacquier (ຂວາ)

Riot ຮູ້ສຶກວ່າການເຮັດວຽກກັບ Ubisoft ຂະຫຍາຍສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຫວັງວ່າຈະບັນລຸໄດ້ໂດຍຜ່ານການຄົ້ນຄວ້າ, Kerr ບອກຂ້ອຍ. “Ubisoft ມີຊຸດເຄື່ອງຫຼີ້ນຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ແຕກຕ່າງຈາກພື້ນຖານຜູ້ນ Riot,” ລາວເວົ້າວ່າ, “ດັ່ງນັ້ນການສາມາດດຶງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາກວດພົບກໍລະນີທີ່ຍາກແລະຂອບຂອງພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນແລະສ້າງຕົວແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງຫຼາຍ. .” .” Ubisoft ແລະ Riot ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ເຂົ້າຫາບໍລິສັດອື່ນເພື່ອເຂົ້າຮ່ວມ, ມາຮອດປັດຈຸບັນ, ແຕ່ອາດຈະໃນອະນາຄົດ. “R&D ແມ່ນຍາກແລະສໍາລັບສອງຄູ່ແຂ່ງທີ່ຈະແບ່ງປັນຂໍ້ມູນແລະຄວາມຊໍານານໃນໂຄງການ R&D ທ່ານຕ້ອງການຄວາມໄວ້ວາງໃຈຫຼາຍແລະພື້ນທີ່ທີ່ສາມາດຈັດການໄດ້ເພື່ອໃຫ້ສາມາດເຮັດຊ້ໍາໄດ້,” Jacquier ເວົ້າ.

ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຂໍໃຫ້ Jacquier ແລະ Kerr ກໍານົດສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຄິດວ່າເປັນພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນໃນການສົນທະນາ. Jacquier ບອກຂ້ອຍວ່າສະພາບການແມ່ນສໍາຄັນ. ທ່ານກ່າວວ່າ “ການບໍລິການແລະເຄື່ອງມືການຄ້າສ່ວນໃຫຍ່ມີຂໍ້ ຈຳ ກັດທີ່ເຂັ້ມແຂງ: ຫຼາຍໆຢ່າງແມ່ນອີງໃສ່ວັດຈະນານຸກົມຂອງອາຊີບທີ່ສາມາດຂ້າມໄດ້ງ່າຍ,” ແລະມັນບໍ່ ຄຳ ນຶງເຖິງສະພາບການຂອງສາຍ. ຕົວຢ່າງ, ໃນການແຂ່ງຂັນຍິງ, ຖ້າຜູ້ຫຼິ້ນເວົ້າວ່າ ‘ຂ້ອຍກໍາລັງຈະເອົາເຈົ້າອອກ’ ມັນອາດຈະເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຈິນຕະນາການແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຍອມຮັບໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ມັນອາດຈະຖືກຈັດປະເພດເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ໃນເກມອື່ນ. ນັກຄົ້ນຄວ້າຈະພະຍາຍາມຝຶກອົບຮົມ AI ເພື່ອລວບລວມສະພາບການນັ້ນຈາກການສົນທະນາ, ແຕ່ຍອມຮັບວ່າພວກເຂົາຕັ້ງຕົວເອງເປັນວຽກທີ່ສັບສົນຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອ. Kerr ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າພຶດຕິກໍາສາມາດແຕກຕ່າງກັນໄປທົ່ວ “ວັດທະນະທໍາ, ພາກພື້ນ, ພາສາ, ປະເພດ, ແລະຊຸມຊົນ.”

ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໄວ້, ໂຄງການດັ່ງກ່າວໄດ້ໝູນໃຊ້ AI, ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຕີຄວາມ ໝາຍ ພາສາຂອງມະນຸດ. Jacquier ບອກຂ້ອຍວ່າ “ວິທີການແບບດັ້ງເດີມສະເຫນີຄວາມແມ່ນຍໍາຢ່າງເຕັມທີ່ແຕ່ບໍ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້,” Jacquier ບອກຂ້ອຍ. “AI ແມ່ນວິທີທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ຫຼາຍ, ແຕ່ຢູ່ໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຂອງຄວາມຊັດເຈນ.” Kerr ກ່າວຕື່ມວ່າ, ໃນໄລຍະຜ່ານມາ, ທີມງານໄດ້ອີງໃສ່ຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຂົາໃນການນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອເປົ້າຫມາຍຄໍາທີ່ສະເພາະ, ແຕ່ວ່າສະເຫມີຈະພາດບາງພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນ. “ດ້ວຍຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແລະໂດຍສະເພາະບາງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຜ່ານມາ,” ລາວເວົ້າວ່າ, “ພວກເຮົາເຫັນວ່າພວກເຂົາສາມາດເຂົ້າໃຈສະພາບການແລະຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍໃນພາສາທີ່ໃຊ້ແທນທີ່ຈະຊອກຫາຄໍາສໍາຄັນ.”

ໂຄງການ U ເປັນນັກຍິງຮ່ວມງານທີ່ກຳລັງຈະມາຮອດຈາກ Ubisoft.

ໂຄງການ U ເປັນນັກຍິງທີ່ກຳລັງຈະມາຮອດໂດຍ Ubisoft.

Jacquier ຫມັ້ນໃຈຂ້ອຍວ່າຄວາມເປັນສ່ວນຕົວແມ່ນຫຼັກການຫຼັກຂອງການຄົ້ນຄວ້າ. ທ່ານກ່າວວ່າ “ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຖືກຂູດຂື້ນເປັນຄັ້ງ ທຳ ອິດຂອງຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້ແລະຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຕິດສະຫຼາກໂດຍພຶດຕິ ກຳ, ຍົກຕົວຢ່າງ: ຄວາມເປັນກາງ, ເຊື້ອຊາດ, ເພດ, ແລະອື່ນໆ.” ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ຂໍ້ມູນຈະຖືກສົ່ງຜ່ານໂດຍ AI ເພື່ອຝຶກອົບຮົມມັນໃຫ້ເຂົ້າໃຈພຶດຕິກໍາທີ່ອາດຈະລົບກວນໃນເວລາທີ່ມັນຈຸດມັນ. AI ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຂັ້ນຕອນການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP), ເຊິ່ງ Jacquier ບອກຂ້ອຍສາມາດກວດພົບ 80% ຂອງເນື້ອຫາທີ່ເປັນອັນຕະລາຍເມື່ອທຽບກັບອັດຕາຄວາມສໍາເລັດ 20% ສໍາລັບເຕັກນິກທີ່ອີງໃສ່ວັດຈະນານຸກົມ.

Kerr ທໍາລາຍຂະບວນການເກັບກໍາຂໍ້ມູນແລະການຕິດສະຫຼາກເພື່ອຝຶກອົບຮົມ algorithms NLP ເຫຼົ່ານີ້ຫຼຸດລົງເລັກນ້ອຍສໍາລັບຂ້ອຍ. “ຂໍ້ມູນປະກອບດ້ວຍບັນທຶກການສົນທະນາຂອງຜູ້ນ, ຂໍ້ມູນເກມເພີ່ມເຕີມ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບປ້າຍຊື່ທີ່ຊີ້ບອກວ່າປະເພດຂອງພຶດຕິກໍາການລົບກວນແມ່ນມີຢູ່, “ລາວເວົ້າ. “ຫຼາຍປ້າຍຊື່ແມ່ນໄດ້ຖືກອະທິບາຍດ້ວຍຕົນເອງພາຍໃນແລະພວກເຮົາໃຊ້ວິທີການແບບເຄິ່ງຄວບຄຸມເພື່ອເພີ່ມປ້າຍໃສ່ກັບຕົວຢ່າງທີ່ຕົວແບບຂອງພວກເຮົາມີຄວາມຫມັ້ນໃຈຫຼາຍວ່າພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນໄດ້ເກີດຂື້ນ.” ເພື່ອເລືອກເອົາພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນຢ່າງສໍາເລັດຜົນເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້, ການຝຶກອົບຮົມ NLP algorithm ຈະປະກອບມີ “ຫຼາຍຮ້ອຍຫຼືຫຼາຍພັນຕົວຢ່າງ”, ການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຫັນຮູບແບບໃນບັນດາພວກເຂົາ.

ແນ່ນອນ, ຊ້າງອື່ນຢູ່ໃນຫ້ອງນີ້ແມ່ນຜູ້ຫຼິ້ນ. ທຸກຄັ້ງທີ່ພວກເຮົາໄປອອນໄລນ໌, ພວກເຮົາເປີດຕົນເອງຕໍ່ກັບຄວາມສ່ຽງຂອງການໂຕ້ຕອບທີ່ບໍ່ດີກັບຜູ້ອື່ນ, ບໍ່ເປີດເຜີຍຊື່ຫຼືອື່ນໆ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຖາມ Jacquier ແລະ Kerr ວ່າພວກເຂົາຄິດວ່າຜູ້ຫຼິ້ນຈະຕອບສະ ໜອງ ຕໍ່ AI ຕັດສິນ convos ໃນເກມຂອງພວກເຂົາແນວໃດ. Jacquier ຍອມຮັບວ່າມັນເປັນພຽງແຕ່ບາດກ້າວທໍາອິດທີ່ຈະແກ້ໄຂພື້ນທີ່ທີ່ເປັນພິດໃນອຸດສາຫະກໍາ. ທ່ານກ່າວວ່າ “ຄວາມຫວັງຂອງພວກເຮົາແມ່ນວ່າຜູ້ຫຼິ້ນຂອງພວກເຮົາຈະຄ່ອຍໆສັງເກດເຫັນການປ່ຽນແປງໃນທາງບວກທີ່ມີຄວາມຫມາຍໃນຊຸມຊົນເກມອອນໄລນ໌ທີ່ພວກເຂົາເຫັນພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນຫນ້ອຍລົງ,” ລາວເວົ້າ. Kerr ກ່າວຕື່ມວ່າລາວຫວັງວ່າຜູ້ຫຼິ້ນສາມາດເຂົ້າໃຈວ່າມັນໃຊ້ເວລາສໍາລັບໂຄງການເຊັ່ນ Zero Harm In Comms ເພື່ອປ່ຽນແປງພຶດຕິກໍາທີ່ມີຄວາມຫມາຍ. ບາງທີຜູ້ຫຼິ້ນອາດຈະພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ກັນແລະກັນ, ດັ່ງທີ່ອະດີດຜູ້ອໍານວຍການ Overwatch Jeff Kaplan ແນະນໍາ?

ເກມສິລະປະສົ່ງເສີມການຂາຍ League of Legends

ເກມອອນລາຍເຊັ່ນ: League Of Legends ແມ່ນເຂົ້າຈີ່ ແລະມັນເບີຂອງ Riot Games.

ເຖິງແມ່ນວ່າທັງ Jacquier ແລະ Kerr ບໍ່ໄດ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນກັບຜູ້ຫຼິ້ນເມື່ອເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າໄດ້ກວດພົບພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນ, ຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍຂອງໂຄງການ Zero Harm “ຈະບໍ່ເປັນສິ່ງທີ່ຜູ້ນເຫັນໃນຄືນ”. ການຄົ້ນຄວ້າແມ່ນພຽງແຕ່ຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນການລວບລວມຂໍ້ມູນໃນຕອນຕົ້ນ, ແລະມີວິທີທາງອອກຈາກການເຂົ້າສູ່ໄລຍະທີສອງຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນໃນຕົວຈິງເພື່ອກວດພົບພຶດຕິກໍາທີ່ລົບກວນໄດ້ດີຂຶ້ນ. Kerr ບອກຂ້ອຍວ່າ “ພວກເຮົາຈະສົ່ງມັນໃຫ້ຜູ້ຫຼິ້ນທັນທີທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້,” Kerr ບອກຂ້ອຍ. Zero Harm In Comms ຍັງຄົງຢູ່ໃນໄວເດັກ, ແຕ່ທັງ Ubisoft ແລະ Riot ຫວັງວ່າການຄົ້ນຄວ້າໃນທີ່ສຸດຈະມີຜົນໄດ້ຮັບທີ່ກວ້າງຂວາງ, ແລະໃນທາງບວກເພື່ອແບ່ງປັນກັບອຸດສາຫະກໍາເກມທັງຫມົດແລະຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. “ພວກເຮົາຮູ້ວ່າບັນຫານີ້ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໃນສູນຍາກາດ,” Kerr ເວົ້າ, ແລະ Jacquier ຕົກລົງ: “ມັນແມ່ນປີ 2022, ທຸກຄົນແມ່ນອອນໄລນ໌ແລະທຸກຄົນຄວນຈະມີຄວາມຮູ້ສຶກປອດໄພ.”

ທີ່ເວົ້າວ່າ, ມັນຍັງບໍ່ແນ່ໃຈວ່າໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາຈະມີຄວາມຫມາຍຫຍັງທີ່ຈະລາຍງານ, Jacquier ຊີ້ໃຫ້ເຫັນ. ທ່ານກ່າວວ່າ “ມັນໄວເກີນໄປທີ່ຈະຕັດສິນໃຈວ່າພວກເຮົາຈະແບ່ງປັນຜົນໄດ້ຮັບແນວໃດເພາະວ່າມັນຂຶ້ນກັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງໄລຍະທໍາອິດນີ້,” ລາວເວົ້າ. ພວກເຮົາຈະມີກອບສົບຜົນສໍາເລັດເພື່ອໃຫ້ສາມາດແບ່ງປັນຂໍ້ມູນຂ້າມອຸດສາຫະກໍາໄດ້ບໍ? ພວກເຮົາຈະມີຕົ້ນແບບທີ່ເຮັດວຽກບໍ? ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງວິທີການທີ່ໂຄງການຈະປາກົດ, ບໍລິສັດກ່າວວ່າພວກເຂົາຈະແບ່ງປັນຜົນການຄົ້ນພົບຂອງພວກເຂົາໃນປີຫນ້າ.

Categories: AiHome

0 Comments

Leave a Reply

Avatar placeholder

Your email address will not be published. Required fields are marked *