🏛️ ຮ່າງກົດໝາຍ AI ທີ່ຍາກທີ່ຈະຮັບຮອງເອົາທີ່ທຳນຽບຂາວຕ້ອງການ ↗
ວໍຊິງຕັນກຳລັງຊຸກຍູ້ໃຫ້ເກີດສິ່ງທີ່ອາດຈະກາຍເປັນກົດໝາຍວ່າດ້ວຍປັນຍາປະດິດລະດັບລັດຖະບານກາງສະບັບໃຫຍ່ສະບັບທຳອິດ, ໂດຍເຈົ້າໜ້າທີ່ໂຕ້ຖຽງວ່າສະຫະລັດຕ້ອງການຂອບການເຮັດວຽກລະດັບຊາດດຽວແທນທີ່ຈະເປັນການແກ້ໄຂແບບແບ່ງຂັ້ນໃນແຕ່ລະລັດ. ແນວຄວາມຄິດດັ່ງກ່າວໄດ້ແຜ່ລາມມາເປັນເວລາຫຼາຍປີແລ້ວ, ແຕ່ປະຈຸບັນມັນມີຄວາມຮູ້ສຶກຮີບດ່ວນຫຼາຍຂຶ້ນ.
ແຮງກົດດັນກຳລັງມາຈາກທຸກທິດທາງໃນເວລາດຽວກັນ - ການປົກປ້ອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ຄວາມໝັ້ນຄົງແຫ່ງຊາດ, ກົດລະບຽບຂໍ້ມູນ, ແລະ ການແຂ່ງຂັນທົ່ວໂລກ. ສິ່ງທີ່ໂດດເດັ່ນແມ່ນວ່າເກືອບທຸກຄົນເຫັນດີວ່າ AI ຕ້ອງການກົດລະບຽບ, ແຕ່ຮູບແບບຂອງກົດລະບຽບເຫຼົ່ານັ້ນຄວນຈະຍັງຮູ້ສຶກວ່າຖືກແຕ້ມພຽງແຕ່ບາງສ່ວນເທົ່ານັ້ນ, ຄືກັບວ່າມີຄົນຮ່າງໂຄງຮ່າງແລະປະໄວ້ສູນກາງໃຫ້ບໍ່ສຳເລັດ.
🧠 ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ AI ເລັ່ງການເຕີບໂຕຂອງອຸດສາຫະກໍາຊິບຂອງຈີນ ຍ້ອນວ່າຄວາມຕ້ອງການເຮັດໃຫ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງເຄັ່ງຕຶງ ↗
ອຸດສາຫະກຳຊິບຂອງຈີນກຳລັງໄດ້ຮັບແຮງຊຸກຍູ້ຈາກຄວາມຕ້ອງການຂອງ AI, ໂດຍຜູ້ບໍລິຫານກ່າວວ່າການເຕີບໂຕແມ່ນເກີນຄວາມຄາດຫວັງ ຍ້ອນວ່າການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ ແລະ ການອະນຸມານດູດຊຶມຮາດແວທີ່ກ້າວໜ້າກວ່າ. ບໍ່ມີຫຍັງທີ່ລະອຽດອ່ອນກ່ຽວກັບມັນ - AI ຕ້ອງການຊິບ, ຈາກນັ້ນຊິບເພີ່ມເຕີມ, ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນກໍ່ຕ້ອງການອີກ.
ຂໍ້ເສຍກໍຄືລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງກຳລັງຢູ່ພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນ. ໃນຂະນະທີ່ຊິບມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ມີຄວາມຕ້ອງການດ້ານປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ລະບົບນິເວດທັງໝົດ - ການອອກແບບ, ການຫຸ້ມຫໍ່, ການຜະລິດ - ເລີ່ມຄ້າຍຄືກັບເຄື່ອງຈັກທີ່ຖືກຍູ້ເຂົ້າໃກ້ເສັ້ນສີແດງເກີນໄປ.
🌐 Openreach ໃຊ້ Google AI ເພື່ອເລັ່ງການເປີດຕົວເສັ້ນໄຍແກ້ວນຳແສງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນການປ່ອຍອາຍພິດ ↗
Openreach ກຳລັງໃຊ້ Google AI ເພື່ອວາງແຜນການເປີດຕົວເສັ້ນໄຍແກ້ວນຳແສງໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອເລັ່ງການນຳໃຊ້ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດຜ່ອນການປ່ອຍອາຍພິດ. ມັນເປັນເລື່ອງລາວຂອງ AI ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງຫຼາຍ, ເຊິ່ງໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກສົດຊື່ນ - ການໃຊ້ຄຳເວົ້າຂອງຫຸ່ນຍົນໜ້ອຍລົງ, ມີສາຍໄຟຫຼາຍລົງໃນພື້ນດິນ.
ຫຼັກການຫຼັກແມ່ນວ່າການວາງແຜນເສັ້ນທາງທີ່ດີກວ່າ ແລະ ການຕັດສິນໃຈດຳເນີນງານທີ່ສະຫຼາດກວ່າສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການເດີນທາງທີ່ເສຍໄປ ແລະ ປັບປຸງປະສິດທິພາບການກໍ່ສ້າງ. ບາງທີອາດຈະເບິ່ງບໍ່ໜ້າສົນໃຈໃນຕອນທຳອິດ, ແຕ່ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ສຳຄັນຢ່າງງຽບໆ - AI ເປັນກະແຈ, ບໍ່ແມ່ນໄມ້ຄາຖາ.
💸 Meta ເພີ່ມເງິນເດືອນຂອງຜູ້ບໍລິຫານລະດັບສູງດ້ວຍຕົວເລືອກຫຸ້ນ ຍ້ອນວ່າການແຂ່ງຂັນ AI ກຳລັງຮ້ອນແຮງຂຶ້ນ ↗
Meta ກຳລັງມອບລາງວັນຮຸ້ນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າໃຫ້ແກ່ຜູ້ບໍລິຫານລະດັບສູງ ຍ້ອນວ່າການຕໍ່ສູ້ດ້ານພອນສະຫວັນດ້ານ AI ຮຸນແຮງຂຶ້ນ. ນັ້ນບອກຫຼາຍຢ່າງດ້ວຍຕົວມັນເອງ - ເມື່ອການແຂ່ງຂັນຮ້ອນແຮງຂຶ້ນ, ປື້ມເຊັກກໍ່ເວົ້າດັງຂຶ້ນ.
ການເຄື່ອນໄຫວດັ່ງກ່າວເບິ່ງຄືວ່າເປັນການຫຼິ້ນເພື່ອຮັກສາບໍລິສັດ ຍ້ອນວ່າຄູ່ແຂ່ງຍັງສືບຕໍ່ໃຊ້ເງິນ, ຊື່ສຽງ ແລະ ງົບປະມານການຄິດໄລ່ຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ. ມັນບໍ່ແປກໃຈໂດຍສະເພາະ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນໄດ້ເນັ້ນໃຫ້ເຫັນວ່າການໃຊ້ຈ່າຍຂອງ AI ໃນປັດຈຸບັນແຜ່ລາມໄປໄກກວ່າຊິບ ແລະ ສູນຂໍ້ມູນໄປສູ່ການເມືອງອຳນາດພາຍໃນໂດຍກົງ.
🇮🇳 ຄູ່ແຂ່ງຂອງ Mercor, Deccan AI ລະດົມທຶນໄດ້ 25 ລ້ານໂດລາ, ແຫຼ່ງຂ່າວຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານຈາກອິນເດຍ ↗
ບໍລິສັດ Deccan AI ໄດ້ລະດົມທຶນໄດ້ 25 ລ້ານໂດລາ ເພື່ອຂະຫຍາຍວຽກງານກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຫຼັງການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການປະເມີນຜົນ, ໂດຍອາໄສກຳລັງແຮງງານຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນປະເທດອິນເດຍ. ມັນເປັນການເຕືອນວ່າ AI ແຖວໜ້າບໍ່ໄດ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນພຽງແຕ່ໃນຫ້ອງທົດລອງທີ່ຜ່ານການຂັດເງົາເທົ່ານັ້ນ - ການປັບແຕ່ງທີ່ເປັນເນື້ອແທ້ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນເກີດຂຶ້ນໃນຊັ້ນທີ່ບໍ່ຄ່ອຍມີສະເໜ່ຢູ່ຂ້າງລຸ່ມ.
ບໍລິສັດສະຕາດອັບຊ່ວຍປັບປຸງຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ປະສິດທິພາບການຂຽນໂປຣແກຣມ, ພຶດຕິກຳຂອງຕົວແທນ, ແລະ ການໃຊ້ເຄື່ອງມື, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ບໍລິສັດຊິ້ນສ່ວນຕ່າງໆໃຫ້ຄວາມສົນໃຈເມື່ອຮູບແບບພື້ນຖານຖືກນຳໃຊ້ແລ້ວ. ສະນັ້ນ, ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງ AI ຍັງກ່ຽວກັບຮູບແບບຍັກໃຫຍ່, ແຕ່ຍັງກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງຂອງມະນຸດທີ່ອ້ອມຮອບພວກມັນ.
🗜️ Google ເປີດຕົວ TurboQuant, ອັລກໍຣິທຶມການບີບອັດໜ່ວຍຄວາມຈຳ AI ໃໝ່ - ແລະແມ່ນແລ້ວ, ອິນເຕີເນັດເອີ້ນມັນວ່າ 'Pied Piper' ↗
ນັກຄົ້ນຄວ້າຂອງ Google ໄດ້ເປີດເຜີຍ TurboQuant, ວິທີການບີບອັດໜ່ວຍຄວາມຈຳທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຫົດຂະໜາດໜ່ວຍຄວາມຈຳການເຮັດວຽກຂອງ AI ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບຫຼຸດລົງ. ມັນມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍ, ຄືກັບ Google - ແຕ່ອິນເຕີເນັດໄດ້ປ່ຽນມັນໃຫ້ກາຍເປັນເລື່ອງຕະຫຼົກຕະຫຼົກຊີຣີເກືອບທັນທີ, ເພາະວ່າແນ່ນອນວ່າມັນໄດ້ເປັນແນວນັ້ນ.
ສິ່ງທີ່ສຳຄັນແມ່ນມຸມປະສິດທິພາບ. ຖ້າຮູບແບບສາມາດຮັກສາສະພາບການທີ່ມີຄວາມໝາຍຫຼາຍຂຶ້ນໃນຂະນະທີ່ໃຊ້ໜ່ວຍຄວາມຈຳໜ້ອຍລົງ, ນັ້ນອາດຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນບັນຫາຄໍຂວດທີ່ແທ້ຈິງໃນລະບົບ AI. ມັນຟັງຄືວ່າເປັນຊ່ອງແຄບຈົນກວ່າທ່ານຈະຈື່ໄດ້ວ່າການບີບອັດທີ່ດີກວ່າສາມາດແຜ່ລາມໄປສູ່ຜະລິດຕະພັນທີ່ລາຄາຖືກກວ່າ, ໄວກວ່າ ແລະ ມີຄວາມສາມາດຫຼາຍກວ່າ.
👷 ບໍລິສັດ AI ກ່າວວ່າຊ່ອງຫວ່າງດ້ານທັກສະ AI ມາຮອດແລ້ວ ແລະ ຜູ້ໃຊ້ລະດັບສູງກຳລັງກ້າວໄປຂ້າງໜ້າ ↗
ການອ່ານລ່າສຸດຂອງ Anthropic ກ່ຽວກັບຕະຫຼາດແຮງງານຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ຍັງບໍ່ທັນໄດ້ກໍ່ໃຫ້ເກີດການສູນເສຍວຽກເຮັດງານທຳຢ່າງກວ້າງຂວາງເທື່ອ, ແຕ່ມັນກຳລັງສ້າງຊ່ອງຫວ່າງທີ່ກວ້າງຂວາງລະຫວ່າງຄົນທີ່ຮູ້ວິທີການໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ດີ ແລະ ຄົນອື່ນໆ. ນັ້ນຮູ້ສຶກຄືກັບເລື່ອງຫຼັກໃນເວລານີ້ - ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນມະຫາຊົນ, ຍັງບໍ່ທັນ, ແຕ່ເປັນການເລັ່ງທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບ.
ຜູ້ໃຊ້ພະລັງງານກຳລັງກາຍເປັນຄົນໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ພະນັກງານໜຸ່ມ ຫຼື ພະນັກງານໃໝ່ອາດຈະຮູ້ສຶກເຖິງການປ່ຽນແປງກ່ອນ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການໃຫ້ເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າໃນຫ້ອງການ ແລະ ບອກໃຫ້ສ່ວນທີ່ເຫຼືອຍ່າງໄວໆ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເປັນຫຍັງທຳນຽບຂາວຈຶ່ງຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງລັດຖະບານກາງໃນປັດຈຸບັນ?
ບົດຄວາມຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມຮີບດ່ວນໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນຍ້ອນວ່າມີຄວາມກົດດັນຫຼາຍຢ່າງທີ່ລວມເຂົ້າກັນໃນເວລາດຽວກັນ: ການປົກປ້ອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ຄວາມໝັ້ນຄົງແຫ່ງຊາດ, ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ, ແລະ ການແຂ່ງຂັນລະຫວ່າງປະເທດ. ກົດໝາຍ AI ຂອງລັດຖະບານກາງກຳລັງຖືກນຳສະເໜີເປັນວິທີການຫຼີກລ່ຽງການແບ່ງແຍກແຕ່ລະລັດ. ຄຳຖາມທີ່ເປີດກວ້າງບໍ່ແມ່ນວ່າກົດລະບຽບແມ່ນຈຳເປັນອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ແມ່ນຮູບແບບໃດຂອງກົດລະບຽບເຫຼົ່ານັ້ນໃນການປະຕິບັດ.
ຂອບການເຮັດວຽກ AI ແຫ່ງຊາດດຽວແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງແດ່ເມື່ອທຽບກັບກົດລະບຽບຂອງແຕ່ລະລັດ?
ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຂອບການເຮັດວຽກລະດັບຊາດຈະເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍງ່າຍຂຶ້ນສຳລັບບໍລິສັດທີ່ສ້າງ ຫຼື ນຳໃຊ້ AI ທົ່ວສະຫະລັດ. ແທນທີ່ຈະນຳໃຊ້ພາລະໜ້າທີ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນແຕ່ລະລັດ, ທຸລະກິດສາມາດດຳເນີນງານຕາມມາດຕະຖານພື້ນຖານດຽວ. ບົດຂຽນຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າຜູ້ກຳນົດນະໂຍບາຍເຫັນວ່າສິ່ງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນທັງຕໍ່ຄວາມຊັດເຈນພາຍໃນປະເທດ ແລະ ເພື່ອຮັກສາຄວາມສາມາດໃນການແຂ່ງຂັນທົ່ວໂລກ.
ເປັນຫຍັງຄວາມຕ້ອງການຂອງ AI ຈຶ່ງສ້າງຄວາມກົດດັນຫຼາຍຕໍ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຊິບຂອງຈີນ?
ບົດຄວາມຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການເຄື່ອນໄຫວທີ່ງ່າຍດາຍ: ການຝຶກອົບຮົມແບບຈຳລອງ ແລະ ການອະນຸມານຍັງສືບຕໍ່ໃຊ້ຮາດແວທີ່ກ້າວໜ້າກວ່າ. ເມື່ອຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນ, ແຮງກົດດັນຈະແຜ່ລາມໄປທົ່ວທຸກຊຸດ, ລວມທັງການອອກແບບຊິບ, ການຫຸ້ມຫໍ່, ແລະ ການຜະລິດ. ບັນຫາບໍ່ພຽງແຕ່ປະລິມານທີ່ຫຼວງຫຼາຍເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຄວາມຕ້ອງການດ້ານປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເຮັດໃຫ້ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຍາກທີ່ຈະຂະຫຍາຍໄດ້ຢ່າງສະອາດ.
ປັນຍາປະດິດ (AI) ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ແນວໃດໃນໂຄງການພື້ນຖານໂຄງລ່າງຕົວຈິງ ເຊັ່ນ: ການຂະຫຍາຍເສັ້ນໄຍແກ້ວນຳແສງ?
ໃນກໍລະນີນີ້, AI ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ໜ້ອຍລົງໃນຖານະຜະລິດຕະພັນທີ່ໜ້າສົນໃຈ ແລະ ຫຼາຍກວ່ານັ້ນໃນຖານະເຄື່ອງມືໃນການດຳເນີນງານ. Openreach ກຳລັງນຳໃຊ້ Google AI ເພື່ອປັບປຸງການວາງແຜນ, ຫຼຸດຜ່ອນການເດີນທາງທີ່ເສຍໄປ, ແລະ ເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈເປີດຕົວມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ນັ້ນມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີຜົນປະໂຫຍດເລັກນ້ອຍໃນການກຳນົດເສັ້ນທາງ ແລະ ການກຳນົດເວລາກໍ່ສາມາດເລັ່ງການນຳໃຊ້ໄດ້ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການປ່ອຍອາຍພິດ.
ເປັນຫຍັງບໍລິສັດຕ່າງໆເຊັ່ນ Meta ຈຶ່ງເພີ່ມລາງວັນຫຸ້ນຜູ້ບໍລິຫານໃນລະຫວ່າງການແຂ່ງຂັນ AI?
ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ວາງຂອບເຂດນີ້ວ່າເປັນເລື່ອງຂອງພອນສະຫວັນ ແລະ ການຮັກສາພະນັກງານ. ໃນຂະນະທີ່ການແຂ່ງຂັນ AI ຮຸນແຮງຂຶ້ນ, ບໍລິສັດຕ່າງໆບໍ່ພຽງແຕ່ໃຊ້ຈ່າຍໃນການຊື້ຊິບ ແລະ ສູນຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງໃຊ້ຈ່າຍໃນການຮັກສາຜູ້ນຳອາວຸໂສບໍ່ໃຫ້ຖືກດຶງດູດຈາກບ່ອນອື່ນ. ລາງວັນຫຸ້ນທີ່ໃຫຍ່ກວ່າເປັນສັນຍານວ່າການແຂ່ງຂັນເພື່ອຄວາມໄດ້ປຽບໃນປັດຈຸບັນຂະຫຍາຍໄປສູ່ແຮງຈູງໃຈພາຍໃນ, ສະຖານະພາບ ແລະ ຄ່າຕອບແທນໄລຍະຍາວ.
ຊ່ອງຫວ່າງດ້ານທັກສະ AI ຕົວຈິງແລ້ວເປັນແນວໃດໃນຕອນນີ້?
ອີງຕາມບົດຂຽນ, ຮູບແບບໃນປະຈຸບັນແມ່ນກ່ຽວກັບການສູນເສຍວຽກເຮັດງານທຳຢ່າງກວ້າງຂວາງໜ້ອຍລົງ ແລະ ກ່ຽວກັບຜົນກຳໄລທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບຫຼາຍກວ່າ. ຜູ້ທີ່ຮູ້ວິທີການໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ຢ່າງມີປະສິດທິພາບແລ້ວ ກຳລັງກາຍເປັນຄົນໄວຂຶ້ນ ແລະ ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນໆມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະຕົກຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວສ້າງຊ່ອງຫວ່າງທີ່ກວ້າງຂວາງພາຍໃນທີມງານ, ໂດຍສະເພາະບ່ອນທີ່ພະນັກງານໃໝ່ມີປະສົບການໜ້ອຍໃນການປ່ຽນ AI ໃຫ້ເປັນຜົນຜະລິດຕົວຈິງ.