🧬 DeepMind ເປີດຕົວ AlphaGenome ເພື່ອຊອກຫາຕົວກະຕຸ້ນທາງພັນທຸກໍາຂອງພະຍາດຕ່າງໆ ↗
DeepMind ໄດ້ເປີດຕົວ AlphaGenome, ລະບົບ AI ທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຄາດຄະເນວ່າການກາຍພັນຂອງ DNA ປ່ຽນແປງການຄວບຄຸມຂອງ gene ແນວໃດ - ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນເວລາທີ່ gene ເປີດ, ຢູ່ໃສ, ແລະດັງປານໃດ. ມັນສາມາດສະແກນ DNA ຂະໜາດໃຫຍ່ໃນເທື່ອດຽວ, ລວມທັງພາກພື້ນທີ່ບໍ່ມີລະຫັດທີ່ກວ້າງຂວາງເຊິ່ງມັກຈະຮູ້ສຶກຄືກັບສານມືດທາງຊີວະພາບ.
ຫົວຂໍ້ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງກົງໄປກົງມາ: ການລະບຸໄດ້ໄວຂຶ້ນວ່າການກາຍພັນໃດທີ່ມີຄວາມສຳຄັນແທ້ໆຕໍ່ສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເປັນມະເຮັງ ແລະ ພະຍາດທາງພັນທຸກໍາທີ່ສັບສົນ. ຖ້າມັນເຮັດວຽກຕາມທີ່ໂຄສະນາໄວ້, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈະໃຊ້ເວລາໜ້ອຍລົງໃນການຄາດເດົາ ແລະ ໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນການທົດສອບສິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງ - ເຊິ່ງຟັງແລ້ວຈະແຈ້ງ, ແຕ່ມັນກໍ່ເປັນເກມທັງໝົດ.
🧑💼 ປັນຍາປະດິດຈະເຮັດໃຫ້ວຽກເຮັດງານທຳມີລາຄາແພງ, Liz Kendall ຍອມຮັບ ↗
ເລຂາທິການເຕັກໂນໂລຊີຂອງອັງກິດໄດ້ກ່າວຢ່າງເປີດເຜີຍວ່າການຮັບຮອງເອົາ AI ຈະເຮັດໃຫ້ສູນເສຍວຽກເຮັດງານທຳ - ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກ "ມັນຈະດີ, ສັນຍາ". ນາງໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບບົດບາດການເຂົ້າຮຽນລະດັບປະລິນຍາໂທໃນສາຂາຕ່າງໆເຊັ່ນ: ກົດໝາຍ ແລະ ການເງິນ, ແລະບໍ່ໄດ້ແກ້ຕົວວ່າມີຕົວເລກທີ່ດີທີ່ທຸກຄົນສາມາດສະເໜີໄດ້.
ໃນເວລາດຽວກັນ, ລັດຖະບານກຳລັງມຸ່ງໜ້າໄປສູ່ການປັບຕົວຢ່າງໜັກແໜ້ນ: ການຊຸກຍູ້ທີ່ສຳຄັນເພື່ອຝຶກອົບຮົມພະນັກງານຫຼາຍລ້ານຄົນໃນທັກສະພື້ນຖານດ້ານ AI, ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ສະຫະລາຊະອານາຈັກກາຍເປັນຜູ້ຮັບເອົາ AI ໄວຂຶ້ນ. ມັນແມ່ນຄວາມເຄັ່ງຕຶງແບບຄລາສສິກ - ແມ່ນແລ້ວວຽກເຮັດງານທຳໄປ, ແມ່ນແລ້ວວຽກເຮັດງານທຳຈະປາກົດ, ບໍ່ມັນຈະບໍ່ຮູ້ສຶກລຽບງ່າຍຢູ່ກາງ.
🗞️ ອັງກິດຊຸກຍູ້ໃຫ້ Google ອະນຸຍາດໃຫ້ເວັບໄຊທ໌ຕ່າງໆເລືອກທີ່ຈະບໍ່ໃຊ້ພາບລວມຂອງ AI ↗
ຜູ້ຄວບຄຸມການແຂ່ງຂັນຂອງອັງກິດໄດ້ສະເໜີການປ່ຽນແປງທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ເຜີຍແຜ່ເລືອກທີ່ຈະບໍ່ໃຊ້ເນື້ອຫາຂອງເຂົາເຈົ້າສຳລັບພາບລວມ AI ຂອງ Google - ຫຼື ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI ແບບດ່ຽວ - ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການລົງໂທດໃນອັນດັບການຄົ້ນຫາປົກກະຕິ. ສ່ວນ "ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການລົງໂທດ" ນັ້ນກຳລັງເຮັດວຽກຫຼາຍຢ່າງຢູ່ທີ່ນີ້.
ແນວຄວາມຄິດແມ່ນເພື່ອດຸ່ນດ່ຽງອຳນາດຄືນໃໝ່ ຍ້ອນວ່າບົດສະຫຼຸບຂອງ AI ໄດ້ປັບປ່ຽນວິທີທີ່ຄົນຄລິກ (ຫຼື ບໍ່ຄລິກ). ການຕອບສະໜອງຂອງ Google ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວແມ່ນ: ພຶດຕິກຳການຄົ້ນຫາກຳລັງປ່ຽນແປງ, ພວກເຮົາກຳລັງພິຈາລະນາການຄວບຄຸມເພີ່ມເຕີມ, ແຕ່ຢ່າແບ່ງຜະລິດຕະພັນອອກເປັນລຸ້ນທີ່ແຕກຫັກຢ່າງງຸ່ມງ່າມຂອງຕົວມັນເອງ... ເຊິ່ງຍຸດຕິທຳ, ແຕ່ກໍ່ສະດວກສະບາຍເຊັ່ນກັນ.
🛡️ ການຮັກສາຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໃຫ້ປອດໄພເມື່ອຕົວແທນ AI ຄລິກລິ້ງ ↗
OpenAI ໄດ້ລະບຸລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພຂອງຕົວແທນສະເພາະ: ການລັກຂໍ້ມູນໂດຍອີງໃສ່ URL - ບ່ອນທີ່ຜູ້ໂຈມຕີຫຼອກລວງ AI ໃຫ້ໂຫຼດ URL ທີ່ຝັງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວໄວ້ໃນສະຕຣິງຄຳຖາມຢ່າງງຽບໆ. ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບບໍ່ເຄີຍ "ເວົ້າ" ຄວາມລັບ, ແຕ່ຄຳຮ້ອງຂໍເອງກໍ່ສາມາດຮົ່ວໄຫຼມັນໄດ້. ເປັນສິ່ງທີ່ໜ້າລັງກຽດ ແລະ ເປັນເທັກໂນໂລຢີຕ່ຳຫຼາຍ.
ການຫຼຸດຜ່ອນຂອງພວກມັນແມ່ນກົດລະບຽບງ່າຍໆທີ່ມີຂອບແຫຼມ: ຕົວແທນຄວນດຶງເອົາ URL ທີ່ເປັນສາທາລະນະແລ້ວ ແລະ ຮູ້ວ່າມີຢູ່ແລ້ວຜ່ານດັດຊະນີເວັບເອກະລາດໂດຍອັດຕະໂນມັດເທົ່ານັ້ນ. ຖ້າລິ້ງບໍ່ໄດ້ຮັບການຢືນຢັນວ່າເປັນສາທາລະນະ, ລະບົບຄວນຈະຊ້າລົງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດຄວບຄຸມໄດ້ດ້ວຍຄຳເຕືອນ - ການຂັດແຍ່ງໂດຍເຈດຕະນາ, ແຕ່ເປັນປະເພດທີ່ດີ.
🇪🇺 ບົດຕໍ່ໄປສຳລັບ AI ໃນ EU ↗
OpenAI ໄດ້ເຜີຍແຜ່ແຜນຜັງທີ່ສຸມໃສ່ EU ເຊິ່ງກຳນົດບັນຫາ “ຄວາມສາມາດທີ່ເກີນຂອບເຂດ” - ແບບຈຳລອງສາມາດເຮັດໄດ້ຫຼາຍກວ່າທີ່ຄົນ ແລະ ທຸລະກິດກຳລັງໃຊ້ມັນຢູ່ໃນປະຈຸບັນ, ແລະ ຊ່ອງຫວ່າງນັ້ນມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຜົນປະໂຫຍດທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບກັນໃນທົ່ວບັນດາປະເທດ. ມັນຄືກັບການເປັນເຈົ້າຂອງລົດແຂ່ງ ແລະ ຂັບລົດໄປຮ້ານແຈເທົ່ານັ້ນ... ຍົກເວັ້ນຮ້ານແຈແມ່ນເສດຖະກິດທັງໝົດຂອງທ່ານ.
ຄຽງຄູ່ກັບການໂຕ້ວາທີ, ຍັງມີພາກສ່ວນທີ່ເປັນຮູບປະທຳ: ໂຄງການທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຝຶກອົບຮົມວິສາຫະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງ (SMEs) ຫຼາຍພັນຄົນໃນເອີຣົບໃນທັກສະ AI, ທຶນຊ່ວຍເຫຼືອທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຄົ້ນຄວ້າຄວາມປອດໄພ ແລະ ສະຫວັດດີການຂອງຊາວໜຸ່ມ, ແລະ ທ່າທີ “ເຮັດວຽກກັບລັດຖະບານ” ທີ່ຂະຫຍາຍອອກໄປ. ມັນເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງບົດບັນທຶກນະໂຍບາຍ, ສ່ວນໜຶ່ງແມ່ນການໂຄສະນາຮັບເອົາ - ແລະ ແມ່ນແລ້ວ, ສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນມົວໆເຂົ້າກັນ.
🔐 ຄວາມສ່ຽງຂອງ AI ພົບກັບການຄຸ້ມຄອງທາງໄຊເບີ: ຮ່າງໂປຣໄຟລ໌ Cyber AI ຂອງ NIST ↗
ຮ່າງໂປຣໄຟລ໌ໃໝ່ຈາກ NIST (ຜ່ານການວິເຄາະຈາກບົດຂຽນຂອງບໍລິສັດກົດໝາຍ) ສຸມໃສ່ວິທີທີ່ອົງກອນຕ່າງໆຄວນສ້າງແຜນທີ່ AI ເຂົ້າໃນການຄຸ້ມຄອງທາງໄຊເບີ - ທັງການຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ AI ເອງ ແລະ ການນຳໃຊ້ AI ເພື່ອປັບປຸງການປ້ອງກັນທາງໄຊເບີ. ເປັນການສະໝັກໃຈຢູ່ໃນເຈ້ຍ, ແຕ່ “ການສະໝັກໃຈ” ມີວິທີການທີ່ຈະກາຍເປັນທີ່ຄາດຫວັງໄດ້ໃນໄລຍະເວລາ.
ກຸ່ມຮ່າງເຮັດວຽກກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງອົງປະກອບ AI ແລະ ການນຳໃຊ້ການປ້ອງກັນທີ່ໃຊ້ AI - ລວມທັງການພິຈາລະນາລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ ແລະ ການອັດຕະໂນມັດແບບຕົວແທນໃນຂະບວນການຕອບສະໜອງ. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນ: ປະຕິບັດຕໍ່ AI ເປັນທັງໜ້າດິນໂຈມຕີໃໝ່ ແລະ ຊຸດເຄື່ອງມືໃໝ່, ແລະ ຢ່າແກ້ຕົວວ່າສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນຖືກຍົກເລີກ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
AlphaGenome ຂອງ DeepMind ແມ່ນຫຍັງ, ແລະມັນກຳລັງພະຍາຍາມແກ້ໄຂບັນຫາຫຍັງ?
AlphaGenome ເປັນລະບົບ AI ທີ່ DeepMind ກ່າວວ່າສາມາດຄາດຄະເນວ່າການກາຍພັນຂອງ DNA ມີຜົນກະທົບຕໍ່ການຄວບຄຸມຂອງ gene ແນວໃດ - ເມື່ອ gene ເປີດ, ບ່ອນທີ່ມັນເກີດຂຶ້ນ, ແລະແຂງແຮງປານໃດ. ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອສະແກນ DNA ຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍໃນເວລາດຽວກັນ, ລວມທັງພາກພື້ນທີ່ບໍ່ມີລະຫັດທີ່ຍາກທີ່ຈະຕີຄວາມໝາຍ. ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າຮູ້ວ່າການກາຍພັນໃດມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດພະຍາດ, ດັ່ງນັ້ນການທົດສອບໃນຫ້ອງທົດລອງສາມາດສຸມໃສ່ການນຳທີ່ມີຄວາມຫວັງທີ່ສຸດ.
AlphaGenome ສາມາດຊ່ວຍນັກຄົ້ນຄວ້າຊອກຫາຕົວກະຕຸ້ນທາງພັນທຸກໍາຂອງພະຍາດໄດ້ໄວຂຶ້ນໄດ້ແນວໃດ?
ໃນຂະບວນການເຮັດວຽກທາງພັນທຸກໍາຫຼາຍຢ່າງ, ບັນຫາຫຼັກແມ່ນມາຈາກການຫຍໍ້ລາຍຊື່ຕົວແປຂະໜາດໃຫຍ່ລົງມາເປັນຈຳນວນໜ້ອຍທີ່ປ່ຽນແປງກິດຈະກຳຂອງ gene ໄດ້ຢ່າງໜ້າເຊື່ອຖື. ຄຳໝັ້ນສັນຍາຂອງ AlphaGenome ແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການຄາດເດົານັ້ນໂດຍການຄາດຄະເນວ່າການກາຍພັນສະເພາະອາດຈະປ່ຽນແປງກົດລະບຽບໃນລຳດັບ DNA ທີ່ຍາວ. ຖ້າການຄາດຄະເນເຫຼົ່ານັ້ນຖືກຕ້ອງ, ທີມງານສາມາດຈັດລຳດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການທົດລອງກ່ຽວກັບຕົວແປທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເປັນມະເຮັງ ຫຼື ພະຍາດທີ່ສືບທອດມາຢ່າງສັບສົນ, ໂດຍໃຊ້ເວລາໜ້ອຍລົງໃນສະຖານະການທີ່ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້.
ການຮັບຮອງເອົາ AI ຈະເຮັດໃຫ້ວຽກເຮັດງານທຳໃນສະຫະລາຊະອານາຈັກຕ້ອງເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແທ້ບໍ, ແລະ ຕຳແໜ່ງງານໃດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍທີ່ສຸດ?
ທ່ານນາງ Liz Kendall ເລຂາທິການດ້ານເຕັກໂນໂລຊີຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກ ກ່າວວ່າ ການຮັບຮອງເອົາ AI ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການສູນເສຍວຽກເຮັດງານທຳ ແລະ ໄດ້ເນັ້ນໜັກເຖິງຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບບົດບາດການເຂົ້າຮຽນຂອງນັກສຶກສາຈົບການສຶກສາ. ທ່ານນາງຊີ້ໃຫ້ເຫັນໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ກົດໝາຍ ແລະ ການເງິນ ບ່ອນທີ່ວຽກງານໃນໄວເຮັດວຽກອາດຈະເປັນໄປໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ລັດຖະບານກຳລັງເນັ້ນໜັກເຖິງການປັບຕົວຜ່ານການຝຶກອົບຮົມຂະໜາດໃຫຍ່ໃນທັກສະ AI ຂັ້ນພື້ນຖານ, ໂດຍຍອມຮັບວ່າການຫັນປ່ຽນອາດຈະຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ສະເໝີພາບເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີບົດບາດໃໝ່ເກີດຂຶ້ນກໍຕາມ.
ຜູ້ເຜີຍແຜ່ໃນສະຫະລາຊະອານາຈັກສາມາດເລືອກອອກຈາກພາບລວມ AI ຂອງ Google ໂດຍບໍ່ສູນເສຍອັນດັບການຄົ້ນຫາໄດ້ບໍ?
ຜູ້ຄວບຄຸມການແຂ່ງຂັນຂອງອັງກິດໄດ້ສະເໜີການປ່ຽນແປງທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ເຜີຍແຜ່ເລືອກທີ່ຈະບໍ່ໃຊ້ເນື້ອຫາຂອງເຂົາເຈົ້າສຳລັບພາບລວມ AI ຂອງ Google - ຫຼື ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI ແບບດ່ຽວ - ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຖືກລົງໂທດໃນການຈັດອັນດັບການຄົ້ນຫາມາດຕະຖານ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອດຸ່ນດ່ຽງອຳນາດຄືນໃໝ່ ຍ້ອນວ່າບົດສະຫຼຸບ AI ປ່ຽນພຶດຕິກຳການຄລິກ. Google ໄດ້ສົ່ງສັນຍານວ່າມັນກຳລັງພິຈາລະນາການຄວບຄຸມເພີ່ມເຕີມ, ໃນຂະນະທີ່ເຕືອນກ່ຽວກັບປະສົບການການຄົ້ນຫາທີ່ແຕກແຍກ.
ຕົວແທນ AI ສາມາດຮົ່ວໄຫຼຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວໄດ້ແນວໃດໂດຍການຄລິກລິ້ງ?
OpenAI ໄດ້ອະທິບາຍເຖິງຄວາມສ່ຽງໃນການລັກລອບຂໍ້ມູນທີ່ອີງໃສ່ URL ບ່ອນທີ່ຜູ້ໂຈມຕີກະຕຸ້ນຕົວແທນ AI ໃຫ້ດຶງເອົາລິ້ງທີ່ຝັງຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນໄວ້ໃນສະຕຣິງການສອບຖາມຢ່າງງຽບໆ. ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບຈະບໍ່ເຮັດຊ້ຳຄວາມລັບໃນຜົນຜະລິດຂອງມັນ, ຄຳຮ້ອງຂໍເອງກໍ່ສາມາດສົ່ງມັນໄດ້. ການຫຼຸດຜ່ອນທົ່ວໄປແມ່ນການເພີ່ມ "ຄວາມຂັດແຍ້ງໂດຍເຈດຕະນາ" ເຊັ່ນ: ຄຳເຕືອນ ແລະ ການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຢືນຢັນຂອງຜູ້ໃຊ້ເມື່ອລິ້ງບໍ່ໄດ້ຮັບການຢືນຢັນເປັນສາທາລະນະຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ.
ໂປຣໄຟລ໌ AI ທາງໄຊເບີຮ່າງຂອງ NIST ແມ່ນຫຍັງ, ແລະມັນປ່ຽນແປງການປົກຄອງທາງໄຊເບີແນວໃດ?
ຮ່າງໂປຣໄຟລ໌ NIST (ທີ່ໄດ້ປຶກສາຫາລືຜ່ານການວິເຄາະທາງດ້ານກົດໝາຍ) ວາງກອບ AI ວ່າເປັນທັງສິ່ງທີ່ຕ້ອງຮັກສາຄວາມປອດໄພ ແລະ ສິ່ງທີ່ຕ້ອງນຳໃຊ້ໃນການປ້ອງກັນທາງໄຊເບີ. ມັນຈັດກຸ່ມວຽກງານອອກເປັນຫົວຂໍ້ຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການຮັກສາຄວາມປອດໄພຂອງອົງປະກອບ AI, ການແກ້ໄຂຄວາມສ່ຽງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ, ແລະ ການນຳໃຊ້ການປ້ອງກັນທີ່ໃຊ້ AI - ລວມທັງຂະບວນການເຮັດວຽກແບບອັດຕະໂນມັດຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄ້າຍຄືກັບຕົວແທນ. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນແບບສະໝັກໃຈໃນນາມ, ແຕ່ຂອບການເຮັດວຽກແບບນີ້ມັກຈະກາຍເປັນຄວາມຄາດຫວັງຕົວຈິງ, ຊຸກຍູ້ໃຫ້ອົງກອນຕ່າງໆວາງແຜນ AI ເຂົ້າໃນການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການຄວບຄຸມຢ່າງເປັນທາງການ.