Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
ความท้าทายของปัญญาประดิษฐ์ในการเข้าใจคำปฏิเสธ เช่น 'ไม่' ในการวินิจฉัยทางการแพทย์
เด็กเล็กสามารถเข้าใจความหมายของคำว่า “ไม่” ได้อย่างรวดเร็ว แต่โมเดลปัญญาประดิษฐ์จำนวนมากกลับพบว่าถือเป็นความท้าทาย โมเดลเหล่านี้มักล้มเหลวในการแปลความคำสั่งที่มีคำปฏิเสธ เช่น “ไม่” และ “ไม่ใช่” อย่างถูกต้อง ปัญหานี้อาจนำไปสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์ด้านการแพทย์ที่ไม่สามารถแยกความแตกต่างระหว่างรังสีเอกซ์ที่มีเครื่องหมายแสดง “อาการปอดอักเสบ” กับรังสีเอกซ์ที่แสดงว่า “ไม่มีอาการปอดอักเสบ” ซึ่งอาจส่งผลร้ายแรงหากแพทย์พึ่งพา AI เพื่อวินิจฉัยโรค…
Brief news summary
เด็กเล็กเข้าใจความหมายของคำว่า "ไม่" ได้อย่างรวดเร็ว แต่โมเดลปัญญาประดิษฐ์หลายแบบยังมีความยากลำบากในการเข้าใจคำปฏิเสธในภาษา ระบบ AI เหล่านี้มักจะผิดพลาดในการตีความคำสั่งที่มีคำปฏิเสธเช่น "ไม่" และ "ไม่ใช่" ซึ่งนำไปสู่ข้อผิดพลาดที่สำคัญ ข้อจำกัดนี้มีความเสี่ยงร้ายแรงในสาขาที่สำคัญ เช่น ทางการแพทย์ ตัวอย่างเช่น AI ทางการแพทย์อาจตีความภาพเอ็กซเรย์ที่ระบุว่า "ไม่มีอาการปอดบวมหรือโรคปอด" ผิดเป็นว่ามีอาการปอดบวมหรือโรคปอด หรือในทางกลับกัน ความเข้าใจผิดเช่นนี้อาจนำไปสู่ผลร้ายแรงหากผู้ให้บริการด้านสุขภาพพึ่งพา AI ในการวินิจฉัยหรือการตัดสินใจด้านการรักษา การพัฒนาความสามารถของ AI ในการเข้าใจคำปฏิเสธจึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยในงานที่ต้องการความเข้าใจอย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นหัวข้อสำคัญสำหรับการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ในอนาคต
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!
I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!
การประชุมบล็อกเชนและ AI ของสแตนฟอนได้ต้องการบิทคอยน์…
ในกลางเดือนมีนาคม มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดจัดการประชุมเกี่ยวกับ Blockchain และ AI รวมถึงอาจารย์ นักลงทุนกลุ่มสตาร์ทอัพ และนักลงทุนร่วมทุน (VC) โดยเนื้อหาหลักของกิจกรรมคือการรวมกันของเทคโนโลยีสำคัญสองด้าน คือบล็อกเชนและ AI อย่างไรก็ตาม การประชุมอาจได้รับประโยชน์จากการเน้นเรื่อง Bitcoin กับ AI มากขึ้น เนื่องจาก Bitcoin มีตำแหน่งตลาดอันดับหนึ่งและมีนวัตกรรมใหม่ ๆ เกิดขึ้นในด้านโซลูชัน Layer 2 ของ Bitcoin ประเด็นสำคัญหนึ่งของงานคือ blockchain กับ AI ยังพัฒนานอกเส้นทางเดียวกันเป็นส่วนใหญ่—แต่ละด้านมีนักลงทุน นักธุรกิจ นักวิจัย และชุมชนแยกกัน ถึงแม้แนวคิดที่จะผสมผสานสองด้านนี้จะมีความทะเยอทะยาน แต่ก็ยังมีผู้กล่าวว่า สัมมนานี้ควรเรียกว่า Blockchain หรือ AI Conference มากกว่า ยกตัวอย่างเช่น นักลงทุนกลุ่มหนึ่งให้ภาพรวมอย่างกว้าง ๆ ของวงการ AI เน้นความก้าวหน้าที่โดดเด่นในด้านการสร้างภาพ เสียง และโค้ด ขณะที่นักวิจัยจาก DeepMind พูดถึงการเรียนรู้แบบต่อต้าน (adversarial machine learning) ซึ่งการปรับแต่งข้อมูลเล็กน้อยสามารถเปลี่ยนผลลัพธ์ของ AI ได้อย่างมาก ตัวอย่างที่น่าจดจำคือ การเปลี่ยนพิกเซลเล็กน้อยในภาพแมว ทำให้ AI เข้าใจผิดว่ามันเป็นกัวซาโมเล ในด้านบล็อกเชน การสนทนาหมุนเวียนรอบโปรโตคอลต่าง ๆ แต่เทคโนโลยีส่วนใหญ่อยู่ในระดับทดลองหรือบางกรณีเป็นทฤษฎี ทั้งการเชื่อมต่อระหว่าง blockchain และ AI ยังอยู่ในขั้นเริ่มต้น การใช้งานในโลกจริงยังไม่เกิดขึ้น Proof of Computation หนึ่งในบรรยายที่ชัดเจนที่สุดมาจาก Dan Boneh นักเข้ารหัสเชิงประยุกต์จาก Stanford ซึ่งพูดเรื่อง SNARKs (succinct non-interactive arguments of knowledge) และ zero-knowledge proofs ซึ่งเป็นการแก้ปัญหาทางคริปโตสำคัญ คือการพิสูจน์ความรู้เกี่ยวกับการคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพ หลักการนี้เป็นที่รู้จักในวงการบล็อกเชนและคริปโต เช่น การแตกตัวเลขจำนวนมากเป็นจำนวนเฉพาะเป็นงานที่ยากมากเชิงคำนวณ แต่การตรวจสอบผลคูณของตัวเลขเหล่านั้นง่าย ในลักษณะเดียวกัน การหาเฮดเดอร์บล็อกที่มีค่าแฮชตรงตามเป้าหมายก็ใช้เวลานาน แต่การตรวจสอบก็ทำได้ง่ายเช่นกัน ความแตกต่างระหว่างการคำนวณและการตรวจสอบนี้สำคัญในระบบบล็อกเชน ที่ซึ่งโหนดจะตรวจสอบงานของกันและกันอย่างต่อเนื่อง ในบิทคอยน์ โหนดจะตรวจสอบลายเซ็นและหลักฐานการทำงานของนักขุด ขยายแนวคิดนี้ด้วย SNARKs ที่สามารถพิสูจน์ด้วยคริปโตโดยไม่เปิดเผยข้อมูลสำคัญ เมื่อ AI มีความอิสระมากขึ้น การตรวจสอบการคำนวณโดยรักษาความเป็นส่วนตัวจะเป็นความท้าทายใหญ่ ผู้ใช้จำนวนมากยังลังเลที่จะอัปโหลดข้อมูลที่ละเอียดอ่อนไปยังแพลตฟอร์มอย่าง OpenAI ด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัย ซึ่งทำให้เกิดความต้องการสูงสำหรับวิธีการตรวจสอบที่รักษาความลับ—เทคโนโลยีที่ให้ผู้ใช้สามารถพิสูจน์ว่าโมเดล AI ทำการคำนวณอย่างถูกต้องโดยไม่เปิดเผยข้อมูลเบื้องหลัง เทคโนโลยีดังกล่าวอาจเปิดโอกาสให้ใช้งาน AI ในด้านที่ต้องความปลอดภัยสูง เช่น สาธารณสุข การป้องกันประเทศ และการเงิน คาดว่าภายในสิบปีข้างหน้า เทคโนโลยีนี้จะกลายเป็นอุตสาหกรรมขนาดหลายพันล้านดอลลาร์ ที่น่าสนใจคือ แนวคิดนี้มีต้นกำเนิดจากระบบบล็อกเชนที่นำเทคนิคคริปโตมาใช้งาน และตามที่ Boneh กล่าวไว้ แนวคิดของเครื่องจักรที่สามารถตรวจสอบการคำนวณราคาแพงของเครื่องอื่นอย่างมีประสิทธิภาพเกิดขึ้นจากบิทคอยน์ แต่ก็อาจพบการใช้งานที่สำคัญรองในด้าน AI ในอนาคต ผมหวังว่าจะมีการประชุมที่เน้นย้ำถึงความสามารถของ Bitcoin ในด้านต่าง ๆ มากขึ้น เช่น การพัฒนา BitVM ซึ่งใช้แนวคิด zero-knowledge proof เพื่อเชื่อมต่อ Bitcoin กับโปรโตคอล Layer 2 ใหม่ ๆ ซึ่งอาจทำให้นัก AI สามารถโต้ตอบโดยตรงกับระบบนิเวศของ Bitcoin ได้
อิตาลีปรับเงินนักพัฒนา Replika จำนวน 5.6 ล้านดอลลา…
หน่วยงานคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของอิตาลีได้สั่งปรับ Luka Inc.
ซีอีโอของ Imec สนับสนุนชิปปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตั้ง…
ลักซ์ แวนเดนโฮเว่ ซีอีโอของบริษัทอิมเมค ซึ่งเป็นบริษัทชั้นนำด้านการวิจัยและพัฒนาเซมิคอนดักเตอร์ ได้เน้นย้ำถึงความจำเป็นอย่างยิ่งในการพัฒนาโครงสร้างชิปที่สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความต้องการ เพื่อตอบสนองต่อความก้าวหน้าที่รวดเร็วของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ในการอภิปรายของเขา แวนเดนโฮเว่ชี้ให้เห็นข้อผิดพลาดของการออกแบบชิปแบบดั้งเดิมที่ไม่สามารถจัดการกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของภาระงาน AI ที่พัฒนา ขณะเดียวกันก็เน้นว่าทางออกในอนาคตต้องให้ความสำคัญกับความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวเป็นพื้นฐาน เมื่อปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทในภาคส่วนต่าง ๆ มากขึ้น เช่น การดูแลสุขภาพ ยานยนต์ การเงิน และอิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค ฮาร์ดแวร์ที่สนับสนุนแอปพลิเคชันเหล่านี้ต้องพัฒนาขึ้นเพื่อรับมือกับความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นและความต้องการในการคำนวณที่หลากหลาย แวนเดนโฮเว่เสนอแนวคิดการออกแบบชิปที่เป็นนวัตกรรมใหม่ ซึ่งประกอบด้วยโมดูล “ซูเปอร์เซล” – ส่วนประกอบที่สามารถปรับเปลี่ยนได้ตามความจำเป็น ซูเปอร์เซลเหล่านี้เชื่อมต่อกันผ่านเครือข่ายบนชิป (NoC) ซึ่งเป็นโครงสร้างการสื่อสารที่ช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างโมดูลต่าง ๆ เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้สามารถรองรับการทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถขยายตัวได้ แนวคิดซูเปอร์เซลแบบโมดูลาร์นี้เปลี่ยนแปลงวิธีที่ชิปโต้ตอบกัน เพิ่มความยืดหยุ่นให้กับการออกแบบที่เดิมเป็นแบบแข็งทื่อ กลายเป็นโครงสร้างที่พลิกแพลงและโปรแกรมได้ วิธีนี้ช่วยแก้ไขปัญหาท้าทายในการออกแบบเซมิคอนดักเตอร์ เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน การเร่งความเร็วในการประมวลผล และรองรับอัลกอริทึม AI หลายชนิดที่มีความต้องการการดำเนินงานแตกต่างกัน ความสำคัญของเครือข่ายบนชิป (NoC) ยิ่งเป็นที่น่าสนใจ เพราะเทคโนโลยี NoC ช่วยให้หน่วยประมวลผลหลายชิ้นสามารถสื่อสารกันได้อย่างราบรื่นโดยไม่ติดขัด รองรับการประมวลผลแบบขนานและเพิ่มปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลโดยรวม ด้วยการรวมซูเปอร์เซลเข้ากับ NoC ชิปสามารถปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับงาน AI เฉพาะด้าน ทำให้ผู้พัฒนาและวิศวกรสามารถปรับทรัพยากรฮาร์ดแวร์ตามภาระงานได้อย่างคล่องตัว กลยุทธ์นี้ไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณเท่านั้น แต่ยังเป็นหนทางสู่การยืดอายุการใช้งานของชิป เนื่องจากฮาร์ดแวร์ที่สามารถปรับเปลี่ยนได้จะสามารถรองรับโมเดลและแอปพลิเคชัน AI ที่เกิดขึ้นใหม่ในอนาคต และลดความจำเป็นในการออกแบบใหม่บ่อย ๆ นอกจากนี้ โครงสร้างโมดูลาร์ยังสามารถลดต้นทุนการผลิตได้ เนื่องจากสามารถใช้ชิ้นส่วนพื้นฐานที่มาตรฐานและประกอบกันในรูปแบบต่าง ๆ ได้ อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์กำลังเผชิญช่วงเวลาสำคัญที่นวัตกรรมด้านโครงสร้างชิปเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งเพื่อให้ทันต่อความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์ แนวทางของอิมเมค ซึ่งนำเสนอโดยซีอีโอของบริษัท ถือเป็นตัวอย่างของแนวโน้มอุตสาหกรรมที่มุ่งเน้นพัฒนาวิธีแก้ปัญหาแบบหลายฟังก์ชันและประสิทธิภาพสูง เพื่อคาดการณ์ความท้าทายทางเทคโนโลยีในอนาคต ความก้าวหน้านี้ไม่เพียงแต่สำคัญต่อการคงความสามารถในการแข่งขัน แต่ยังเปิดโอกาสให้ใช้ประโยชน์จากแอปพลิเคชัน AI รุ่นต่อไปที่ส่งผลกระทบต่อสังคมอย่างแพร่หลาย โดยสรุป วิสัยทัศน์ของลักซ์ แวนเดนโฮเว่ เกี่ยวกับการออกแบบชิปที่ปรับเปลี่ยนได้โดยใช้ซูเปอร์เซลส์แบบโมดูลาร์ที่เชื่อมต่อกันผ่านเครือข่ายบนชิป เป็นก้าวสำคัญในเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ ซึ่งตอบสนองต่อความเร่งด่วนในการพัฒ Hardware ที่สามารถปรับตัวและมีประสิทธิภาพสูง รองรับการเปลี่ยนแปลงของโลก AI ที่กำลังเติบโตไปข้างหน้า เมื่อแนวคิดนี้เปลี่ยนจากทฤษฎีสู่การใช้งานจริง คาดว่าจะเป็นแรงผลักดันให้อนาคตของการประมวลผลเป็นไปอย่างชาญฉลาด รวดเร็ว และมีพลังงานน้อยลง
การรวมกันของ AI กับบล็อกเชน: ผลักดันนวัตกรรมในระบ…
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงระบบพลังงานโดยทำให้มีความฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในขณะที่เทคโนโลยีบล็อกเชนช่วยสร้างความเป็นธรรมและความโปร่งใสให้กับภาคส่วนนี้ ดังนั้น การบรรจบกันของ AI กับบล็อกเชนจึงเป็นสิ่งสำคัญในการทำให้การใช้พลังงานเป็นประชาธิปไตยและเร่งความเร็วในการเปลี่ยนแปลงทั่วโลกไปสู่เครือข่ายพลังงานที่ยั่งยืนและกระจายศูนย์ เทคโนโลยีบล็อกเชนช่วยให้เกิดการซื้อขายพลังงานแบบเพียร์ทูเพียร์ (peer-to-peer) ซึ่งอนุญาตให้ผู้บริโภคซื้อและขายพลังงานโดยตรง ในขณะเดียวกัน AI ก็ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจและปรับปรุงการใช้พลังงานของตนได้มากขึ้น ตามที่บิล ไท (ภาพ) ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานของ ACTAI Global กล่าว เทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้มีศักยภาพอย่างมากในการกระตุ้นนวัตกรรม การแข่งขัน และความยั่งยืนในอุตสาหกรรมพลังงาน ไทอธิบายว่า “บล็อกเชนและ AI ร่วมกัน รวมถึงคริปโตเป็นชั้นของการทำธุรกรรม ผมลงทุนในบริษัทชื่อ Powerledger ที่ให้บริการแพลตฟอร์มการซื้อขายพลังงานแบบกระจายศูนย์และเพียร์ทูเพียร์ ระบบดังกล่าวสามารถจัดการบิลลิ่งแบบเพียร์ทูเพียร์ได้ โดยระบุแหล่งที่มาของพลังงานและการใช้พลังงานนั้น ๆ เพื่อให้การขายโดยสัญญาผ่านบล็อกเชนเป็นแกนกลไก, ใช้คริปโตสำหรับการชำระเงิน และ AI ที่ฝังอยู่ในระบบ หากมีโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) สำหรับพลังงานฝังอยู่ในทุกบริษัทไฟฟ้า ระบบสมดุลโหลดอัตโนมัติอาจกลายเป็นจริงได้” ไทแชร์ข้อมูลเชิงลึกนี้ในระหว่างการสัมภาษณ์กับจอห์น เฟอร์รีเออร์ ของ TheCUBE ซึ่งถ่ายทอดสดในงาน Cerebras Supernova เผยแพร่เฉพาะบน TheCUBE สตูดิโอถ่ายทอดสดของ SiliconANGLE Media พวกเขาได้พูดคุยเกี่ยวกับวิธีที่การรวมตัวของ AI กับบล็อกเชนกำลังปฏิวัติภาคพลังงาน (* การเปิดเผยข้อมูลด้านล่าง) อิทธิพลของการบรรจบกันระหว่าง AI กับบล็อกเชนต่อภาคพลังงาน ในฐานะองค์กรไม่แสวงผลกำไร ACTAI Global มุ่งแก้ไขปัญหาพลังงานโดยส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์ ผู้ประกอบการ และความมีส่วนร่วมของชุมชนในด้านพลังงานสะอาดและความยั่งยืน ด้วยเหตุนี้ ตามที่ไทกล่าว การบูรณาการของ AI กับบล็อกเชนจึงช่วยผลักดันภารกิจนี้โดยปรับปรุงประสิทธิภาพ ความโปร่งใส และความยั่งยืนในระบบพลังงาน ไทกล่าวว่า “ACTAI Global — ยืนหยัดเพื่อ นักกีฬา นักอนุรักษ์ นักเทคโนโลยี นักศิลปิน และนวัตกร — จัดงานทั่วโลกเพื่อรวมคนจากกลุ่มต่าง ๆ เหล่านี้ ผมได้ลงทุนในหลายบริษัทและเติบโตจากชิป ไปสู่เครื่องมือสื่อสาร รวมถึงก่อตั้งบริษัทศูนย์ข้อมูลในยุคเสรีภาพอินเทอร์เน็ตที่ขยายตัวในยุค 90s ขณะนี้เราพบว่าตัวเองอยู่ในจุดเปลี่ยนที่ AI, บล็อกเชน และปัญหาขาดแคลนพลังงานกำลังมาบรรจบกัน” Hut 8 Corp
นิวออร์ลีนส์พิจารณาใช้งานเครือข่ายจดจำใบหน้าด้วย AI แ…
แนวโน้มของนิวออร์ลีนส์ที่จะเป็นเมืองใหญ่อันดับแรกของสหรัฐอเมริกาที่นำระบบเฝ้าระวังด้วยการจดจำใบหน้าที่ได้รับการสนับสนุนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาใช้จริง กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการบังคับใช้กฎหมายในเมืองอย่างสำคัญ ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในด้านเทคโนโลยีระดับสูงเพื่อความมั่นคงสาธารณะ สำนักงานตำรวจนิวออร์ลีนส์ (NOPD) ได้ใช้งานข้อมูลจากเครือข่ายกล้องวงจรปิดส่วนตัวของ Project NOLA ซึ่งมีมากกว่า 200 ตัว มานานอย่างน้อยสองปี ความร่วมมือนี้ทำให้หน่วยงานสามารถระบุบุคคลโดยการวิเคราะห์วิดีโอแบบเรียลไทม์พร้อมกับอัลกอริทึมจดจำใบหน้าที่ใช้ AI Project NOLA ซึ่งเป็นองค์กรอิสระที่ดูแลเครือข่ายกล้องวงจรปิดทั่วเมือง ได้รับการออกแบบเพื่อเสริมสร้างความปลอดภัยของสาธารณะโดยให้ประชาชนเข้าถึงภาพสดและช่วยให้เจ้าหน้าที่บังคับใช้กฎหมายตอบสนองต่ออาชญากรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การบูรณาการเทคโนโลยี AI คาดว่าจะเสริมความสามารถของ NOPD ส่งผลให้การตำรวจเปลี่ยนจากการตอบโต้เป็นการป้องกันล่วงหน้า เทคโนโลยีจดจำใบหน้าใช้ อัลกอริทึมขั้นสูงเปรียบเทียบภาพสดกับฐานข้อมูลกว้างขวาง ทำให้สามารถระบุบุคคลที่น่าสงสัย ผู้ต้องหา หรือผู้ที่มีหมายจับได้อย่างรวดเร็ว การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการนี้ ทำให้สามารถดำเนินการตรวจสอบและจับกุมได้รวดเร็วยิ่งขึ้น นำไปสู่การวางนิวออร์ลีนส์เป็นผู้นำในด้านการเฝ้าระวังด้วย AI ของเทศบาล ความก้าวหน้านี้มีผลกระทบซับซ้อน ผู้สนับสนุนกล่าวว่า การนำ AI ช่วยจดจำใบหน้าจะช่วยเสริมความปลอดภัยสาธารณะโดยการเร่งการสืบสวน ลดอาชญากรรม ค้นหาผู้สูญหาย และป้องกันภัยคุกคาม ซึ่งเป็นประโยชน์สำคัญสำหรับเมืองอย่างนิวออร์ลีนส์ที่เผชิญกับความท้าทายด้านอาชญากรรมในระดับสูง ในขณะเดียวกัน ก็เกิดความกังวลเกี่ยวกับสิทธิส่วนบุคคล เสรีภาพพลเมือง และการใช้งานผิดวัตถุประสงค์หรืออคติ โดยเฉพาะในกลุ่มชุมชนชนกลุ่มน้อย การใช้งานอย่างมีจริยธรรมจึงต้องมีการรักษาความปลอดภัยของข้อมูล ความโปร่งใส และความรับผิดชอบที่เข้มงวด ด้านกฎหมาย การใช้งานเทคโนโลยีจดจำใบหน้าก็ยังเป็นประเด็นถกเถียง เนื่องจากหลายรัฐและหลายเมืองได้มีการควบคุมหรือห้ามใช้งานโดยรัฐบาลเพราะกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว การก้าวเข้าสู่การใช้ AI ของนิวออร์ลีนส์อาจเป็นตัวอย่างนำร่อง ส่งเสริมการอภิปรายระดับชาติในเรื่องการใช้เทคโนโลยีเฝ้าระวังแบบ AI มากขึ้น ในช่วงทดลองใช้งานกับเครือข่ายกล้องของ Project NOLA ทำให้ NOPD ได้รับประสบการณ์ที่มีค่า ซึ่งแสดงให้เห็นว่า การตรวจสอบด้วย AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการติดตามอาชญากรรมเมื่อเทียบกับวิธีแบบเดิม ในอนาคต การจัดตั้งกรอบแนวทางการกำกับดูแลอย่างชัดเจนเป็นสิ่งสำคัญ ซึ่งควรรวมถึงนโยบายการเก็บข้อมูล การใช้งานโดยชอบธรรม การกำกับดูแลจากสาธารณะ และช่องทางในการท้าทายการระบุผิดพลาด ซึ่งจะช่วยสร้างความโปร่งใสและความไว้วางใจของประชาชน นอกเหนือจากเรื่องความปลอดภัย การใช้ AI ในการเฝ้าระวังอาจช่วยพัฒนาการจัดการเมืองในด้านต่าง ๆ เช่น การตรวจสอบการจราจร การตอบสนองเหตุฉุกเฉิน และการควบคุมฝูงชนน during events ใหญ่อย่างไรก็ตาม การรับประกันว่าประโยชน์เหล่านี้จะไม่ละเมิดสิทธิส่วนบุคคลและความไว้วางใจของชุมชนยังคงเป็นเป้าหมายสำคัญ เมื่อเมืองนิวออร์ลีนส์ก้าวหน้าสู่การนำเทคโนโลยีนี้อย่างเป็นทางการ จะเป็นแรงผลักดันให้เกิดการถกเถียงในระดับประเทศเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการบังคับใช้กฎหมาย ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย เช่น กลุ่มสิทธิพลเมือง นักกฎหมาย นักพัฒนาเทคโนโลยี และพลเมือง จะมีส่วนร่วมในการกำหนดนโยบายด้านจริยธรรม และประสบการณ์ของเมืองอาจเป็นแบบอย่างให้กับเมืองอื่น ๆ ที่ต้องเผชิญกับความซับซ้อนในการนำ AI มาใช้เพื่อความปลอดภัยสาธารณะ สุดท้าย ระบบการจดจำใบหน้าที่สนับสนุนด้วย AI ของนิวออร์ลีนส์เป็นวิวัฒนาการสำคัญในการบังคับใช้กฎหมายในเมือง ซึ่งสะท้อนให้เห็นการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่ก้าวหน้า ซึ่งต้องสมดุลอย่างระมัดระวังระหว่างนวัตกรรมกับการปกป้องสิทธิขั้นพื้นฐานและเสรีภาพของประชาชน
Ripple เปิดตัวบริการชำระเงินผ่านบล็อกเชนระหว่างประเ…
Ripple ผู้สร้างสกุลเงินดิจิตอล XRP (XRP) ได้เปิดตัวระบบชำระเงินข้ามพรมแดนด้วยเทคโนโลยีบล็อกเชนในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ (UAE) ซึ่งเป็นก้าวที่อาจเร่งการยอมรับคริปโทเคอร์เรนซีในประเทศที่เปิดกว้างต่อสินทรัพย์ดิจิทัล อ้างอิงจากประกาศของ Ripple เมื่อวันที่ 19 พฤษภาคม ธนาคาร Zand ซึ่งเป็นธนาคารดิจิทัลเต็มรูปแบบแห่งแรกของ UAE และ Mamo บริษัทฟินเทคที่ให้บริการแพลตฟอร์มชำระเงินดิจิทัลสำหรับธุรกิจ จะเป็นผู้ใช้งานหลักของระบบชำระเงินบล็อกเชนนี้ สถาบันเหล่านี้จะใช้ “Ripple Payments” เพื่อเปิดใช้งานธุรกรรมข้ามพรมแดนด้วยเทคโนโลยีบล็อกเชน Ripple Payments เป็นแพลตฟอร์มที่รวมสกุลเงินเสถียร (stablecoins) สกุลเงินดิจิทัล และเงินตราแบบ fiat เข้าด้วยกัน เพื่ออำนวยความสะดวกในการชำระเงินที่มีการเคลียร์เร็ว ซึ่งเป็นจุดเด่นที่มักขาดในระบบชำระเงินข้ามพรมแดนแบบดั้งเดิม และสอดคล้องกับความสามารถของ Web3 Ripple ได้รับใบอนุญาตให้ให้บริการชำระเงินด้วยคริปโทเคอร์เรนซีจากสำนักงานกำกับดูแลบริการทางการเงินดูไบ (DFSA) ในเดือนมีนาคม Reece Merrick ผู้จัดการฝ่ายบริหารของ Ripple สำหรับตะวันออกกลางและแอฟริกา กล่าวว่า การได้รับใบอนุญาตนี้ “ช่วยให้ Ripple สามารถตอบสนองความต้องการของตลาดในด้านโซลูชันที่แก้ไขปัญหาความล่าช้าและค่าใช้จ่ายสูงในระบบชำระเงินข้ามพรมแดนแบบเดิม ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยเป็นจุดขายในหนึ่งในจุดเชื่อมต่อการชำระเงินข้ามพรมแดนที่สำคัญของโลก” ข่าวที่เกี่ยวข้อง: Ripple ร่วมมือกับ Chipper Cash เพื่อให้บริการโอนเงินที่รวดเร็วและค่าใช้จ่ายต่ำในแอฟริกา UAE อยู่ในอันดับที่ 56 จาก 151 ประเทศในการยอมรับคริปโทเคอร์เรนซี Chainalysis ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์บล็อกเชน ได้จัดอันดับ UAE ให้อยู่ในอันดับที่ 56 จาก 151 ประเทศในการยอมรับคริปโทเคอร์เรนซีในรายงานปี 2024 โดยประเทศได้รับคะแนนดีในด้านการเงินแบบกระจายอำนาจ การใช้ stablecoins และการมีส่วนร่วมใน altcoins เป็นอย่างมาก UAE ได้ดำเนินการหลายโครงการที่อาจช่วยเสริมอันดับของตน โดยแต่ละอีเมอเรตได้พยายามสร้างตัวเองให้เป็นศูนย์กลางคริปโตชั้นนำ เช่นเดียวกันในเดือนธันวาคม 2024 Tether’s USDt (USDT) ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการให้เป็นทรัพย์สินเสมือนในอาบูดาบี และในปี 2025 USDC (USDC) ของ Circle และ EURC เป็น stablecoins แรกที่ได้รับการรับรองภายใต้กรอบกฎระเบียบของโทเคนคริปโตของอีเมอเรต นอกจากนี้ UAE กำลังดำเนินแผนการที่จะเปิดตัวดริงแฮมดิจิทัล ซึ่งจะทำหน้าที่เป็นสกุลเงินดิจิทัลของธนาคารกลาง (CBDC) เมื่อวันที่ 19 พฤษภาคม คณะกรรมการกำกับดูแลสินทรัพย์เสมือนของดูไบ (VARA) ได้ประกาศใช้กฎระเบียบที่เข้มงวดยิ่งขึ้นสำหรับการดำเนินงานด้านคริปโทเคอร์เรนซี โดยเน้นไปที่การซื้อขายอนุพันธ์และการออกโทเคน ระยะเปลี่ยนผ่าน 30 วัน ได้ถูกกำหนดไว้สำหรับบริษัทที่ได้รับผลกระทบให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบใหม่เหล่านี้ จนถึงวันที่ 19 มิถุนายน
ปัญญาประดิษฐ์ในยานพาหนะอัตโนมัติ: ผู้นำทางบนเส้นทางข้…
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่ขับเคลื่อนความก้าวหน้าของยานพาหนะอัตโนมัติ ซึ่งเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของรถบนท้องถนนอย่างรากฐาน ในขณะที่อุตสาหกรรมยานยนต์ก้าวเข้าสู่ยุคของระบบอัตโนมัติ AI จึงเป็นสิ่งจำเป็นในการช่วยให้ยานพาหนะวิเคราะห์ข้อมูลเซ็นเซอร์จำนวนมาก ตัดสินใจในการขับขี่อย่างรวดเร็วและแม่นยำ และสามารถเคลื่อนตัวผ่านสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงได้อย่างสำเร็จ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้มีความหวังที่จะปฏิวัติระบบการขนส่งโดยการเพิ่มความปลอดภัยและประสิทธิภาพให้กับผู้ขับขี่และผู้โดยสาร ในกลุ่มผู้นำของสาขานี้มีบริษัทอย่าง AutoDrive Technologies ซึ่งลงทุนอย่างมากในการใช้ AI สำหรับการพัฒนายานพาหนะอัตโนมัติ บริษัทเหล่านี้ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้รถสามารถรับรู้สิ่งแวดล้อม คาดการณ์อันตรายที่อาจเกิดขึ้น และปรับตัวในเวลาจริงให้เข้ากับสภาพจราจรที่เปลี่ยนแปลง ด้วยการพัฒนาระบบเหล่านี้ AutoDrive Technologies และบริษัทอื่นๆ มุ่งหวังลดความผิดพลาดของมนุษย์ ซึ่งเป็นสาเหตุสำคัญของอุบัติเหตุบนท้องถนน และปรับปรุงการจราจรโดยรวม เพื่อให้ถนนหนทางของเราปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก แต่ก็ยังมีความท้าทายหลายประการในการบรรลุถึงการขับขี่อัตโนมัติเต็มรูปแบบ หนึ่งในอุปสรรคสำคัญคือ การทำให้ระบบ AI สามารถจัดการสถานการณ์บนท้องถนนที่ไม่คาดคิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ การขับขี่ในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นซับซ้อนโดยธรรมชาติ ซึ่งเกี่ยวข้องกับตัวแปรจำนวนมาก เช่น พฤติกรรมที่ไม่แน่นอนของผู้ขับขี่คนอื่น สิ่งกีดขวางกะทันหัน สภาพอากาศเลวร้าย และการเปลี่ยนแปลงของจราจรอย่างต่อเนื่อง AI ต้องมีความแข็งแกร่งและปรับตัวได้อย่างรวดเร็วในการประมวลผลปัจจัยเหล่านี้และตอบสนองอย่างเหมาะสมเพื่อรักษาความปลอดภัย นอกจากนี้ สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบก็เป็นความซับซ้อนเพิ่มเติม เทคโนโลยียานยนต์อัตโนมัติพัฒนาอย่างรวดเร็ว ซึ่งบางครั้งเร็วกว่าการจัดตั้งกรอบกฎหมายและมาตรฐานความปลอดภัยโดยรวมของแต่ละประเทศ หน่วยงานทั่วโลกกำลังพยายามพัฒนากฎระเบียบเพื่อให้แน่ใจว่ายานพาหนะที่ใช้ AI สอดคล้องกับมาตรฐานความปลอดภัยและจริยธรรมอย่างเข้มงวด พร้อมทั้งส่งเสริมความนวัตกรรม การสมดุลระหว่างความปลอดภัยและนวัตกรรมเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นของสาธารณชนและส่งเสริมการยอมรับเทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัติในวงกว้าง นอกจากประเด็นด้านกฎระเบียบแล้ว การพิจารณาด้านจริยธรรมที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจของ AI ในสถานการณ์วิกฤติ กำลังได้รับความสนใจเพิ่มขึ้น นักพัฒนาต้องบูรณาการแนวคิดด้านจริยธรรมเข้าไปในโครงสร้างของ AI เพื่อแนะนำการตัดสินใจของยานพาหนะอัตโนมัติในการเลือกปฏิบัติในช่วงเกิดอุบัติเหตุที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ การเปิดเผยแนวทางจริยธรรมเหล่านี้อย่างโปร่งใสเป็นสิ่งสำคัญเพื่อบรรเทาความกังวลของสาธารณชนและสร้างความเชื่อมั่นในระบบอัตโนมัติ ในอนาคต คาดว่าการเชื่อมต่อของ AI กับเทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น การสื่อสารผ่าน 5G อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ (IoT) และการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง จะช่วยเสริมขีดความสามารถของยานพาหนะอัตโนมัติให้ดียิ่งขึ้น การสื่อสารระหว่างรถกับรถ (V2V) และรถกับโครงสร้างพื้นฐาน (V2I) จะทำให้รถสามารถแบ่งปันข้อมูลเกี่ยวกับสภาพถนน จราจร และการดำเนินการต่างๆ ของระบบขนส่ง ส่งผลให้ระบบการขนส่งเป็นมากกว่าการทำงานอย่างเป็นอิสระ แต่เป็นระบบที่มีการประสานงานกันอย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โครงการนำร่องและการใช้งานจริงในหลายพื้นที่ทั่วโลกแสดงให้เห็นถึงอิทธิพลในการเปลี่ยนแปลงของ AI ในการขนส่ง เมืองต่าง ๆ กำลังทดลองใช้ขนส่งสาธารณะอัตโนมัติ บริการส่งของ และโซลูชันการเดินทางร่วมกันซึ่งมีเป้าหมายเพื่อ ลดการจราจรอันหนาแน่น ลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน และเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงบริการให้กับประชาชนทุกคน ความมุ่งมั่นของอุตสาหกรรมยานยนต์ในการพัฒนาเทคโนโลยี AI สำหรับยานพาหนะอัตโนมัติถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในเรื่องการเคลื่อนย้าย ซึ่งอาจเปลี่ยนโครงสร้างของเมือง ระบบโลจิสติกส์ และการเดินทางส่วนตัว ในขณะที่ยังคงมีความท้าทายอยู่ การนวัตกรรมและความร่วมมืออย่างต่อเนื่องระหว่างผู้สร้างเทคโนโลยี หน่วยงานกำกับดูแล และผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย กำลังเปิดทางสำหรับอนาคตที่ยานพาหนะฉลาดจะนิยามใหม่การเคลื่อนที่ที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพของผู้คนและสินค้าในเส้นทางของเรา
Auto-Filling SEO Website as a Gift
