Original Title: ADVANCING ETHICAL STEWARDSHIP: A GREEN AI FRAMEWORK FOR OPTIMIZING SUSTAINABLE INVESTMENTS IN ISLAMIC FINANCIAL SYSTEMS
Source: doi.org/10.5121/ijaia.2025.16602
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការជំរុញការគ្រប់គ្រងប្រកបដោយក្រមសីលធម៌៖ ក្របខ័ណ្ឌបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបៃតងសម្រាប់ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការវិនិយោគប្រកបដោយចីរភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធហិរញ្ញវត្ថុឥស្លាម

ចំណងជើងដើម៖ ADVANCING ETHICAL STEWARDSHIP: A GREEN AI FRAMEWORK FOR OPTIMIZING SUSTAINABLE INVESTMENTS IN ISLAMIC FINANCIAL SYSTEMS

អ្នកនិពន្ធ៖ Zahiduzzaman Zahid (University of the Cumberlands), Mohammad Enayet Hossain (International Islamic University Malaysia), Basharat Ali Khan Mohammed (Campbellsville University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025, International Journal of Artificial Intelligence and Applications (IJAIA)

វិស័យសិក្សា៖ Sustainable Finance / Artificial Intelligence

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការខ្វះខាតការធ្វើសមាហរណកម្មបច្ចេកវិទ្យាដែលមានប្រសិទ្ធភាពថាមពលនៅក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុឥស្លាម ដោយកត់សម្គាល់ថា AI ធម្មតាប្រើប្រាស់ថាមពលច្រើនដែលផ្ទុយនឹងគោលការណ៍ឥស្លាមនៃការជៀសវាងការខ្ជះខ្ជាយ (Israf) និងការការពារបរិស្ថាន។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្រ្តចម្រុះ (Mixed-methods) ដោយរួមបញ្ចូលការសិក្សាគុណភាព និងការធ្វើសាកល្បងគំរូកុំព្យូទ័រ ដើម្បីវាយតម្លៃប្រសិទ្ធភាពនៃ AI បៃតង។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Conventional AI
បញ្ញាសិប្បនិម្មិតធម្មតា (Conventional AI)
មានសមត្ថភាពវិភាគទិន្នន័យធំទូលាយ និងត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលាយនៅក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុបច្ចុប្បន្ន។ ប្រើប្រាស់ថាមពលខ្ពស់ខ្លាំង (ផលិតកាបូនស្មើនឹងរថយន្ត ៥ គ្រឿង) និងមិនសូវគិតគូរពីផលប៉ះពាល់បរិស្ថាន។ ការបំភាយកាបូនខ្ពស់បំផុតនៅក្នុងការពិសោធន៍ (ប្រហែល ៥,០០០ គីឡូក្រាម CO2)។
Green AI (Sparse Neural Networks)
បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបៃតង (Green AI) ដោយប្រើបណ្តាញសរសៃប្រសាទកម្រ
ប្រើប្រាស់ថាមពលតិចជាងដោយជ្រើសរើសដំណើរការតែផ្នែកចាំបាច់ (Selective neuron activation) និងកាត់បន្ថយការខ្ជះខ្ជាយធនធាន។ ទាមទារការរចនាអាល់ហ្គោរីតពិសេស និងជំនាញបច្ចេកទេសខ្ពស់ក្នុងការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព (Optimization)។ កាត់បន្ថយការបំភាយកាបូនមកត្រឹម ៣,០០០ គីឡូក្រាម CO2 (សន្សំសំចៃថាមពលបាន ៤០%)។
Federated Learning
ការរៀនសូត្រแบบសហព័ន្ធ (Federated Learning)
អនុញ្ញាតឱ្យមានការបង្វឹកម៉ូដែលដោយមិនចាំបាច់ប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យនៅកន្លែងតែមួយ រក្សាសុវត្ថិភាពទិន្នន័យ និងកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពលមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ។ អាចមានបញ្ហាប្រឈមក្នុងការសម្របសម្រួលរវាងឧបករណ៍ជាច្រើន និងត្រូវការហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ Edge Computing។ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់បាន ២៥-៣៥% និងកាត់បន្ថយសំណល់។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះបង្ហាញថា បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបៃតង (Green AI) ត្រូវការធនធានគណនាតិចជាង AI ធម្មតា ប៉ុន្តែទាមទារការវិនិយោគលើចំណេះដឹងនិងប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងថ្មី។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះផ្តោតសំខាន់លើប្រទេសសមាជិក OIC ដូចជា អារ៉ាប់រួម និងឥណ្ឌូនេស៊ី ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពាក់កណ្តាលសាកល្បង (Hypothetical scenarios) និងទិន្នន័យទីផ្សារ Sukuk។ នេះអាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពេញលេញពីបរិបទនៃប្រទេសដែលមិនមែនជាប្រទេសឥស្លាម ឬមានហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យាខុសគ្នាដូចជាកម្ពុជា។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាកម្ពុជាមិនមែនជាប្រទេសឥស្លាមក៏ដោយ គោលការណ៍នៃបច្ចេកវិទ្យាបៃតង និងការគ្រប់គ្រងធនធានប្រកបដោយចីរភាពគឺមានប្រយោជន៍យ៉ាងខ្លាំង។

ក្របខ័ណ្ឌនេះផ្តល់នូវគំរូដ៏ល្អសម្រាប់ការធ្វើសមាហរណកម្មបច្ចេកវិទ្យានិងក្រមសីលធម៌បរិស្ថាន ដែលកម្ពុជាអាចយកមកកែសម្រួលសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថលប្រកបដោយចីរភាព។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. ជំហានទី ១៖ ការកសាងមូលដ្ឋានគ្រឹះបច្ចេកទេស: និស្សិតគួរចាប់ផ្តើមរៀនភាសា Python និងបណ្ណាល័យ PyTorch ដោយផ្តោតលើការបង្កើត Sparse Neural Networks ដើម្បីយល់ពីរបៀបកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់ថាមពលក្នុងការគណនា។
  2. ជំហានទី ២៖ ការយល់ដឹងពីហិរញ្ញវត្ថុប្រកបដោយចីរភាព: សិក្សាអំពីគោលការណ៍ ESG (Environment, Social, Governance) និងរបៀបដែលធនាគារជាតិនៃកម្ពុជាកំពុងជំរុញ ហិរញ្ញវត្ថុបៃតង (Green Finance)។
  3. ជំហានទី ៣៖ ការអនុវត្តគំរូសាកល្បង: ធ្វើការពិសោធន៍ដោយប្រើទិន្នន័យកសិកម្មបើកចំហ (Open Datasets) ដើម្បីបង្កើតគំរូ AI សម្រាប់ព្យាករណ៍តម្រូវការទឹក ដូចករណីសិក្សាក្នុងឯកសារនេះ។
  4. ជំហានទី ៤៖ ការវិភាគទិន្នន័យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា: ប្រើប្រាស់ឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យដើម្បីស្វែងរកឱកាសកាត់បន្ថយការខ្ជះខ្ជាយ (Waste Reduction) នៅក្នុងខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់ក្នុងស្រុក ដោយអនុវត្តតាមគោលការណ៍ Green AI ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Green AI ជាបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានអភិវឌ្ឍឡើងដោយផ្តោតលើការសន្សំសំចៃថាមពលអគ្គិសនី និងកាត់បន្ថយការបំភាយកាបូនក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការបង្វឹក (Training) និងការប្រើប្រាស់ (Inference)។ ដូចជាការជិះរថយន្តដែលស៊ីសាំងតិច ឬរថយន្តអគ្គិសនីដើម្បីទៅដល់គោលដៅ ជំនួសឱ្យការជិះរថយន្តធំដែលស៊ីសាំងច្រើន និងបំពុលបរិស្ថាន។
Maqasid al-Shariah គោលបំណងកំពូលនៃច្បាប់ឥស្លាម ដែលបង្កើតឡើងដើម្បីការពារ និងលើកកម្ពស់ផលប្រយោជន៍របស់មនុស្សជាតិ រួមមានការការពារសាសនា ជីវិត ប្រាជ្ញា ពូជពង្ស ទ្រព្យសម្បត្តិ និងបរិស្ថាន (Hifz al-bi'ah)។ ប្រៀបបាននឹង "បាវចនា" ឬ "គោលការណ៍គ្រឹះ" របស់សាលារៀន ឬស្ថាប័នមួយ ដែលណែនាំសមាជិកឱ្យធ្វើអំពើល្អ និងមានសីលធម៌ចំពោះសង្គម។
Sukuk ឧបករណ៍ហិរញ្ញវត្ថុឥស្លាម (ស្រដៀងនឹងសញ្ញប័ណ្ណ) ដែលតំណាងឱ្យភាពជាម្ចាស់លើទ្រព្យសកម្មជាក់ស្តែងណាមួយ មិនមែនជាបំណុលដែលយកការប្រាក់នោះទេ។ ដូចជាការចូលហ៊ុនទិញផ្ទះជួលដើម្បីចែកប្រាក់ចំណេញពីថ្លៃឈ្នួល ជំនួសឱ្យការឲ្យគេខ្ចីលុយហើយទារការប្រាក់ពីគេ។
Sparse Neural Networks បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលត្រូវបានរចនាឡើងដោយកាត់បន្ថយចំនួនការតភ្ជាប់ (Connections) ដែលមិនចាំបាច់ ដើម្បីធ្វើឱ្យការគណនាលឿនជាងមុន និងប្រើប្រាស់ថាមពលតិចជាង AI ធម្មតា។ ដូចជាការបិទភ្លើងក្នុងបន្ទប់ដែលមិនមានមនុស្សនៅ ដើម្បីសន្សំសំចៃភ្លើង ជំនួសឱ្យការបើកភ្លើងពេញមួយអគារ។
Federated Learning វិធីសាស្រ្តបង្វឹក AI ដោយមិនចាំបាច់បញ្ជូនទិន្នន័យទាំងអស់ទៅកន្លែងកណ្តាល (Server) ទេ ប៉ុន្តែធ្វើការគណនានៅលើឧបករណ៍អ្នកប្រើប្រាស់ផ្ទាល់ ដើម្បីការពារឯកជនភាព និងសន្សំសំចៃថាមពល។ ដូចជាសិស្សធ្វើលំហាត់នៅផ្ទះរៀងៗខ្លួន ហើយគ្រាន់តែផ្ញើចម្លើយសរុបទៅគ្រូ ជំនួសឱ្យការធ្វើដំណើរទៅជួបជុំគ្នានៅសាលាដើម្បីធ្វើលំហាត់ទាំងអស់គ្នា។
Mudarabah កិច្ចសន្យាភាពជាដៃគូវិនិយោគ ដែលភាគីម្ខាងផ្តល់ដើមទុន (Rab-ul-Mal) និងភាគីម្ខាងទៀតផ្តល់ជំនាញ ឬកម្លាំងពលកម្ម (Mudarib) ហើយប្រាក់ចំណេញត្រូវបានបែងចែកតាមការព្រមព្រៀង។ ដូចជាអ្នកមានលុយម្នាក់ចេញដើមទុនឱ្យអ្នកជំនាញម្នាក់បើកហាង ហើយពេលចំណេញ គេចែកលុយគ្នាតាមភាគរយដែលបានសន្យា។
Hifz al-bi'ah គោលការណ៍នៃការការពារបរិស្ថាននៅក្នុងច្បាប់ឥស្លាម ដែលចាត់ទុកការថែរក្សាធម្មជាតិជាកាតព្វកិច្ចសាសនា និងសីលធម៌។ ដូចជាច្បាប់ "ហាមចោលសំរាម" ឬ "ស្រឡាញ់បរិស្ថាន" ដែលយើងត្រូវអនុវត្តដើម្បីរក្សាផែនដីឱ្យស្អាតសម្រាប់កូនចៅជំនាន់ក្រោយ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖