ສິງກະໂປຈະລົງທຶນຫຼາຍກວ່າ 779 ລ້ານໂດລາໃນການຄົ້ນຄວ້າ AI ສາທາລະນະຈົນຮອດປີ 2030 ↗
ສິງກະໂປໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາຫຼາຍກວ່າ 1 ຕື້ໂດລາສິງກະໂປໃນການຄົ້ນຄວ້າ AI ສາທາລະນະຈົນຮອດປີ 2030, ໂດຍວາງມັນໃຫ້ເປັນການຫຼິ້ນເພື່ອການແຂ່ງຂັນ - ດ້ວຍຄຳເວົ້າທີ່ຄຸ້ນເຄີຍກ່ຽວກັບການເຮັດມັນຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ, ເພາະວ່າທຸກໆຖະແຫຼງການຢ່າງເປັນທາງການເບິ່ງຄືວ່າຈະສິ້ນສຸດລົງຢູ່ທີ່ນັ້ນດຽວນີ້.
ເງິນດັ່ງກ່າວແມ່ນມຸ້ງໄປສູ່ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ມີປະສິດທິພາບດ້ານຊັບພະຍາກອນ, ທໍ່ສົ່ງພອນສະຫວັນທີ່ດຳເນີນໄປຕັ້ງແຕ່ໂຮງຮຽນຈົນເຖິງບົດບາດການຄົ້ນຄວ້າອາວຸໂສ, ແລະ ວຽກງານທີ່ບໍ່ຄ່ອຍມີຊື່ສຽງໃນການເຮັດໃຫ້ອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆຮັບຮອງເອົາ AI ໃນການປະຕິບັດ (ສ່ວນທີ່ປ່ຽນຄຳຂວັນໃຫ້ກາຍເປັນລະບົບ).
🧠 ວິທີທີ່ 'ຜູ້ມີສິດອຳນາດທີ່ໝັ້ນໃຈ' ຂອງພາບລວມຂອງ Google AI ກຳລັງເຮັດໃຫ້ສຸຂະພາບຂອງປະຊາຊົນຕົກຢູ່ໃນຄວາມສ່ຽງ ↗
ພາບລວມຂອງ AI ຂອງ Google ສາມາດອ່ານໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ, ເຖິງແມ່ນວ່າພວກມັນກຳລັງບີບອັດຂໍ້ມູນສຸຂະພາບທີ່ສັບສົນ ແລະ ລະອຽດອ່ອນ ເຊິ່ງຕ້ານທານການຖືກພັບເຂົ້າກັນເປັນວັກທີ່ລຽບງ່າຍ. ຊ່ອງຫວ່າງນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ອັນຕະລາຍ: ສຽງທີ່ໝັ້ນໃຈຄູ່ກັບຈຸດຢືນທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ.
ການສືບສວນໄດ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນຕົວຢ່າງຂອງຄໍາແນະນໍາທາງການແພດທີ່ຫຼອກລວງ ແລະ ສັງເກດວ່າຄໍາຕອບບາງຢ່າງຖືກລຶບອອກຫຼັງຈາກການວິພາກວິຈານ. ມັນຍັງຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ YouTube ປາກົດຢູ່ເລື້ອຍໆໃນການອ້າງອີງສໍາລັບການສອບຖາມສຸຂະພາບ, ທາງເລືອກທີ່ມີຜົນສະທ້ອນທີ່ຮຸນແຮງ, ໂດຍພິຈາລະນາວ່າ YouTube ເຮັດວຽກຄືກັບຫ້ອງສະຫມຸດບ່ອນທີ່ທຸກຄົນສາມາດຍ່າງເຂົ້າໄປແລະຈັດລຽງຊັ້ນວາງໃຫມ່ໄດ້.
🏔️ ບັນດາ CEO ດ້ານເຕັກໂນໂລຢີໂອ້ອວດ ແລະ ໂຕ້ຖຽງກັນກ່ຽວກັບ AI ທີ່ Davos ↗
ງານ Davos ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຄືກັບກອງປະຊຸມສຸດຍອດສຳລັບບັນຫາທົ່ວໂລກ ແຕ່ຄືກັບກອງປະຊຸມເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີພະລັງສູງ, ໂດຍມີຜູ້ບໍລິຫານລະດັບສູງຍ່າງຜ່ານຈຸດສົນໃຈ ໃນຂະນະທີ່ AI ຮັກສາໄມໂຄຣໂຟນໄວ້ - ອີກເທື່ອໜຶ່ງ.
ການເວົ້າສອງເທື່ອແບບມາດຕະຖານຍັງຄົງຢູ່: AI ຈະປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງ, ແຕ່ບໍ່ມີໃຜຄວນເອີ້ນມັນວ່າຟອງສະບູ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ສັນຍານຂະໜາດນ້ອຍກວ່າ ແລະ ລະອຽດອ່ອນກວ່າກໍ່ຮົ່ວໄຫຼອອກມາ, ໂດຍຄູ່ແຂ່ງ - ແລະ ແມ່ນແຕ່ "ຄູ່ຮ່ວມງານ" - ກໍ່ຈະຈັບຂໍ້ສອກທີ່ຫຼົງທາງ.
💰 ການທົດສອບໃໝ່ສຳລັບຫ້ອງທົດລອງ AI: ເຈົ້າກຳລັງພະຍາຍາມຫາເງິນຢູ່ບໍ? ↗
ໃນທີ່ສຸດກໍມີຄົນເວົ້າສ່ວນທີ່ງຽບໆອອກມາວ່າ: ມັນຍາກຂຶ້ນທີ່ຈະບອກໄດ້ວ່າຫ້ອງທົດລອງແບບຈຳລອງໃດກຳລັງສ້າງທຸລະກິດ, ແລະຫ້ອງທົດລອງໃດກຳລັງສ້າງບັນຍາກາດ. ໃສ່ລະດັບຫ້າລະດັບທີ່ໃຫ້ຄະແນນ “ພະຍາຍາມຫາເງິນ”, ບໍ່ແມ່ນ “ກຳລັງຫາເງິນຢູ່ແລ້ວ”
ຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຈະຢູ່ໃກ້ກັບຈຸດສູງສຸດ, ຕາມທີ່ຄາດເດົາໄດ້. ຄວາມຫຼົງໄຫຼແມ່ນຢູ່ກັບຫ້ອງທົດລອງໃໝ່ໆທີ່ສະແດງທ່າທີໃສ່ຜະລິດຕະພັນໂດຍບໍ່ມີການໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາ, ໂດຍຮັກສາຄວາມກຳຈັດທີ່ບໍ່ແນ່ນອນທີ່ໄດ້ຮັບການສຶກສາທີ່ເຮັດໃຫ້ນັກລົງທຶນພະຍັກໜ້າຢ່າງຈິງຈັງໃນຂະນະທີ່ທຸກຄົນຫຼຽວເບິ່ງ, ຊອກຫາສິ່ງທີ່ຄວນຈະຂາຍ.
🧒 ອະດີດພະນັກງານ Google ພະຍາຍາມດຶງດູດເດັກນ້ອຍດ້ວຍແອັບການຮຽນຮູ້ທີ່ໃຊ້ AI ↗
ອະດີດພະນັກງານ Google ສາມຄົນກຳລັງສ້າງ Sparkli, ແອັບຯການຮຽນຮູ້ແບບສ້າງດ້ວຍ AI ສຳລັບເດັກນ້ອຍທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຫຼີກລ່ຽງບັນຫາ "ກຳແພງຂໍ້ຄວາມ". ການນຳສະເໜີມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໃກ້ຊິດກັບການສຳຫຼວດແບບໂຕ້ຕອບຫຼາຍກວ່າການບັນຍາຍ chatbot - ສຽງ, ພາບ, ແບບທົດສອບ, ການຜະຈົນໄພຂະໜາດນ້ອຍ, ຮ້ານຂາຍເຂົ້າໜົມທີ່ຄົບຊຸດ.
ພວກເຂົາຍັງເນັ້ນໜັກໃສ່ຄວາມປອດໄພ: ຫົວຂໍ້ບາງຢ່າງຖືກປິດບັງໄວ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ, ແລະ ສຳລັບການກະຕຸ້ນທີ່ລະອຽດອ່ອນ, ແອັບພະຍາຍາມນຳພາເດັກນ້ອຍໄປສູ່ທັກສະທາງດ້ານອາລົມ ແລະ ການສົນທະນາກັບພໍ່ແມ່. ມັນບໍ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ມັນຮັບຮູ້ເຖິງຄວາມຄົມຊັດແທນທີ່ຈະແກ້ງເຮັດເປັນມີດເປັນບ່ວງ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ການລົງທຶນໃນການຄົ້ນຄວ້າ AI ສາທາລະນະຂອງສິງກະໂປຮອດປີ 2030 ແມ່ນເທົ່າໃດ?
ສິງກະໂປວາງແຜນທີ່ຈະໃຫ້ທຶນຫຼາຍກວ່າ 1 ຕື້ໂດລາສິງກະໂປ (ຫຼາຍກວ່າ 779 ລ້ານໂດລາ) ໃຫ້ແກ່ການຄົ້ນຄວ້າ AI ສາທາລະນະຈົນຮອດປີ 2030, ໂດຍວາງເປົ້າໝາຍດັ່ງກ່າວເປັນການເຄື່ອນໄຫວເພື່ອເສີມສ້າງຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນ. ທຶນດັ່ງກ່າວແມ່ນແນໃສ່ AI ທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ມີປະສິດທິພາບດ້ານຊັບພະຍາກອນ; ທໍ່ສົ່ງພອນສະຫວັນທີ່ກວມເອົາໂຮງຮຽນຜ່ານບົດບາດການຄົ້ນຄວ້າອາວຸໂສ; ແລະ ການສະໜັບສະໜູນຕົວຈິງເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆຮັບຮອງເອົາ AI ໃນການດຳເນີນງານປະຈຳວັນ. ຈຸດສຸມບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ທີ່ຄວາມກ້າວໜ້າເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງແມ່ນການແປ AI ໄປສູ່ລະບົບທີ່ຜູ້ຄົນສາມາດນຳໃຊ້ ແລະ ເພິ່ງພາອາໄສໄດ້.
ການສະໜັບສະໜູນທຶນໃນການຄົ້ນຄວ້າ AI ຂອງລັດກາຍເປັນການຮັບຮອງເອົາອຸດສາຫະກໍາທີ່ແທ້ຈິງໄດ້ແນວໃດ?
ການສະໜອງທຶນໃຫ້ແກ່ການຄົ້ນຄວ້າ AI ສາທາລະນະມັກຈະຕ້ອງຮັບປະກັນຊັ້ນກາງທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈລະຫວ່າງການສາທິດທີ່ຂັດເງົາ ແລະ ການນຳໃຊ້ທີ່ທົນທານ. ໃນທີ່ນີ້, ຈຸດສຸມທີ່ລະບຸໄວ້ລວມມີການຊ່ວຍເຫຼືອອຸດສາຫະກຳຕ່າງໆໃນການຮັບຮອງເອົາ AI “ໃນການປະຕິບັດ,” ເຊິ່ງມັກຈະໝາຍເຖິງການຝຶກອົບຮົມ, ການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກຄືນໃໝ່, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດແທນທີ່ຈະເປັນຄຳຂວັນ. ມັນຍັງສາມາດໝາຍເຖິງການໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບດ້ານຊັບພະຍາກອນ ເພື່ອໃຫ້ການຮັບຮອງເອົາຍັງຄົງເປັນໄປໄດ້ໃນຂອບເຂດກ້ວາງ. ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອປ່ຽນຈາກຜົນໄດ້ຮັບຂອງຫ້ອງທົດລອງໄປສູ່ການນຳໃຊ້ໃນການດຳເນີນງານປົກກະຕິ.
ເປັນຫຍັງພາບລວມຂອງ Google AI ສຳລັບການສອບຖາມດ້ານສຸຂະພາບຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນດ້ານສາທາລະນະສຸກ?
ຄວາມກັງວົນແມ່ນວ່າ ພາບລວມຂອງ AI ຂອງ Google ສາມາດຟັງຄືວ່າມີຄວາມຊັດເຈນສູງ ໃນຂະນະທີ່ບີບອັດຂໍ້ມູນທາງການແພດທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັບບົດສະຫຼຸບສັ້ນໆ. ຄວາມເຄັ່ງຕຶງນັ້ນ - ການຈັດສົ່ງທີ່ໝັ້ນໃຈດ້ວຍພື້ນຖານທີ່ບໍ່ແນ່ນອນ - ສາມາດເຮັດໃຫ້ຜູ້ຄົນທີ່ຊອກຫາຄໍາແນະນໍາດ້ານສຸຂະພາບເຂົ້າໃຈຜິດໄດ້. ການສືບສວນໄດ້ອ້າງເຖິງຕົວຢ່າງຂອງຄໍາແນະນໍາທາງການແພດທີ່ຫຼອກລວງ ແລະ ສັງເກດເຫັນວ່າຄໍາຕອບບາງຢ່າງຖືກລຶບອອກຫຼັງຈາກການວິພາກວິຈານ. ມັນຍັງໄດ້ໝາຍວ່າ ການອ້າງອີງເຖິງສຸຂະພາບອາດຈະປະກອບມີແຫຼ່ງຂໍ້ມູນເຊັ່ນ YouTube ເລື້ອຍໆ.
ຂະໜາດ “ການພະຍາຍາມຫາເງິນ” ເປີດເຜີຍຫຍັງກ່ຽວກັບຫ້ອງທົດລອງ AI?
ຂະໜາດດັ່ງກ່າວຖືກວາງໄວ້ເປັນການທົດສອບວ່າຫ້ອງທົດລອງ AI ກຳລັງສ້າງໄປສູ່ທຸລະກິດຢ່າງຈະແຈ້ງຫຼືບໍ່, ບໍ່ແມ່ນວ່າມັນມີກຳໄລແລ້ວຫຼືບໍ່. ມັນໃຫ້ຄະແນນ "ການພະຍາຍາມຫາເງິນ" ໃນຫ້າລະດັບ, ແຕ້ມເສັ້ນລະຫວ່າງຜູ້ຫຼິ້ນທີ່ມີຊື່ສຽງ ແລະ ຫ້ອງທົດລອງໃໝ່ທີ່ສະແດງທ່າທີໃສ່ຜະລິດຕະພັນໂດຍບໍ່ໄດ້ໃຫ້ຄຳໝັ້ນສັນຍາຢ່າງເຕັມທີ່. ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນນັ້ນສາມາດມີບົດບາດດີໃນການລະດົມທຶນ, ແຕ່ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າ ແລະ ຄູ່ຮ່ວມງານບໍ່ແນ່ນອນ. ຂອບການເຮັດວຽກດັ່ງກ່າວເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າເຈດຕະນາການເຂົ້າສູ່ຕະຫຼາດຂອງຫ້ອງທົດລອງເປັນຈິງແນວໃດໃນການປະຕິບັດ.
ມີຫຍັງທີ່ໂດດເດັ່ນກ່ຽວກັບການສົນທະນາກ່ຽວກັບ AI ໃນບັນດາ CEO ດ້ານເຕັກໂນໂລຢີທີ່ Davos?
ການລາຍງານຂ່າວຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ Davos ຮູ້ສຶກວ່າໃກ້ຈະຮອດກອງປະຊຸມເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີພະລັງສູງ, ໂດຍມີ AI ຄອບງຳວາລະກອງປະຊຸມ. ຜູ້ບໍລິຫານໄດ້ກ່າວຊ້ຳຄຳເວົ້າທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ - AI ຈະປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງ, ແຕ່ມັນບໍ່ແມ່ນ "ຟອງສະບູ" - ໃນຂະນະທີ່ຄວາມເຄັ່ງຕຶງດ້ານການແຂ່ງຂັນໄດ້ປາກົດຂຶ້ນຜ່ານການໂຕ້ວາທີຂະໜາດນ້ອຍກວ່າລະຫວ່າງຄູ່ແຂ່ງ ແລະ ແມ່ນແຕ່ຄູ່ຮ່ວມງານ. ອາລົມໄດ້ປະສົມປະສານການຮຽກຮ້ອງທີ່ກວ້າງຂວາງກັບການວາງຕຳແໜ່ງ ແລະ ສັນຍານສະຖານະພາບທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ໃນຜົນກະທົບ, ມັນອ່ານຄືກັບເວທີການສ້າງຍີ່ຫໍ້ເປັນເວທີນະໂຍບາຍ.
Sparkli ແມ່ນຫຍັງ, ແລະມັນຈັດການຄວາມປອດໄພສຳລັບເດັກນ້ອຍໂດຍໃຊ້ AI ທີ່ສ້າງສັນແນວໃດ?
Sparkli ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນແອັບການຮຽນຮູ້ແບບສ້າງປະສາດສຳລັບເດັກນ້ອຍທີ່ຫຼີກລ່ຽງ "ກຳແພງຂໍ້ຄວາມ" ໂດຍການອີງໃສ່ອົງປະກອບແບບໂຕ້ຕອບເຊັ່ນ: ສຽງ, ພາບ, ແບບທົດສອບ ແລະ ການຜະຈົນໄພທີ່ແຕກແຍກ. ມັນຍັງເນັ້ນໃສ່ຄວາມປອດໄພ, ບລັອກຫົວຂໍ້ບາງຢ່າງໂດຍກົງ ແລະ ນຳພາການກະຕຸ້ນທີ່ລະອຽດອ່ອນໄປສູ່ທັກສະທາງດ້ານອາລົມ ແລະ ການສົນທະນາຂອງພໍ່ແມ່. ວິທີການດັ່ງກ່າວບໍ່ໄດ້ອ້າງເອົາຄວາມສົມບູນແບບ, ແຕ່ມັນແກ້ໄຂຄວາມສ່ຽງໂດຍກົງ. ຈຸດປະສົງແມ່ນການສຳຫຼວດແບບມີຄູ່ມືແທນທີ່ຈະເປັນການເລື່ອນລອຍແບບເປີດກວ້າງຂອງ chatbot.