Auto-Filling SEO Website as a Gift
Launch Your AI-Powered Business and get clients!
ปรับปรุงประสบการณ์ของคุณบน Nature.com ด้วยเบราว์เซอร์สมัยใหม่
ขอบคุณที่เยี่ยมชม nature. com.
เบราว์เซอร์เวอร์ชันที่คุณกำลังใช้ขณะนี้มีการสนับสนุน CSS อย่างจำกัด เพื่อมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุด เราแนะนำให้ใช้เบราว์เซอร์เวอร์ชันใหม่หรือปิดโหมดเข้ากันใน Internet Explorer ในขณะเดียวกัน เพื่อให้การสนับสนุนไม่ขาดช่วง เราจะแสดงเว็บไซต์โดยไม่มีรูปแบบและ JavaScript.
Brief news summary
ขอบคุณที่เยี่ยมชม nature.com เบราว์เซอร์เวอร์ชันที่คุณกำลังใช้มีการสนับสนุน CSS อย่างจำกัด เพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด เราแนะนำให้ใช้เบราว์เซอร์เวอร์ชันใหม่หรือปิดโหมดเข้ากันใน Internet Explorer เพื่อคงการสนับสนุน เราจะแสดงเว็บไซต์โดยไม่มีรูปแบบและ JavaScript.
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!
สิ้นสุดคำลวงเกี่ยวกับอาหาร: เทคโนโลยีบล็อกเชนอาจปฏิว…
จำนวนผู้เชี่ยวชาญที่เพิ่มขึ้นเตือนว่าการฉ้อโกงอาหารอย่างเงียบ ๆ ดูดเงินจากอุตสาหกรรมอาหารทั่วโลกไปถึงปีละ 50 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นภัยคุกคามต่อสุขภาพของผู้บริโภคเช่นกัน ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมแนะนำว่าเทคโนโลยีบล็อกเชนอาจเป็นทางแก้ปัญหาในการป้องกันสินค้าปลอมและสินค้าปนเปื้อน อย่างไรก็ตาม การนำระบบเช่นนี้ไปใช้ในห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนต้องใช้งบประมาณจำนวนมากและกลยุทธ์ที่รอบคอบ ผลกระทบของการฉ้อโกงอาหาร การฉ้อโกงอาหารคือการหลอกลวงผู้ซื้อเกี่ยวกับเนื้อหาในอาหารของตน ตั้งแต่การผสมใช้น้ำมันราคาถูกเข้าไปในน้ำมันมะกอก ไปจนถึงการเติมสารอันตรายเช่นเมลามีนลงในนม ตัวอย่างเช่น สแกนเดลนมในจีนปี 2008 ซึ่งทำให้มีเด็กท้องเสียมากกว่า 300,000 คน ตามคำจำกัดความขององค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ การฉ้อโกงอาหารคือการกระทำโดยเจตนาเพื่อหลอกลวงผู้บริโภคเกี่ยวกับคุณภาพหรือส่วนผสมของอาหารที่ซื้อ แม้ว่าการฉ้อโกงอาหารจะเป็นส่วนน้อยของมูลค่าตลาดอาหารที่รวมกันอยู่ที่ 12 ล้านล้านดอลลาร์ แต่ผลกระทบทางเศรษฐกิจเทียบเท่ากับประเทศอย่างมอลตา ความเชื่อมั่นของผู้บริโภคลดลง แบรนด์ต่าง ๆ ก็ได้รับผลกระทบ และแม้แต่ฟาร์มและร้านค้าที่ยังคงถูกต้องตามกฎหมายก็อาจได้รับผลกระทบในช่วงวิกฤติการฉ้อโกง เหตุการณ์การฉ้อโกงอาหารล่าสุดได้ถูกบันทึกไว้ในเอเชียและแปซิฟิก (แหล่งข้อมูล: FAO) บล็อกเชนเพิ่มความโปร่งใส บล็อกเชนทำงานเป็นบันทึกสาธารณะที่บันทึกและรักษาความปลอดภัยทุกขั้นตอนของห่วงโซ่อุปทาน เช่น วอลมาร์ทใช้ Hyperledger Fabric เพื่อตรวจสอบเนื้อหมูในจีนและมะม่วงในสหรัฐอเมริกา ลดเวลาการติดตามจากหลายวันเหลือเพียงไม่กี่วินาที ช่วยให้สามารถระบุสินค้าที่ปนเปื้อนเข้าสู่ห่วงโซ่ได้ทันที ข้อมูลที่บันทึกไว้บนบล็อกเชนเมื่อเข้าสู่ระบบแล้วจะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงหรือลบออกได้ ให้ความเชื่อมั่นแก่ผู้บริโภคและเจ้าหน้าที่ตรวจสอบเป็นอย่างดีตั้งแต่ฟาร์มจนถึงจานอาหาร ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีเชื่อว่าความโปร่งใสเช่นนี้จะเป็นการขัดขวางพวกผู้ฉ้อโกงที่พึ่งพาความลับเป็นหลัก เจ้าหน้าที่อธิบายว่าการฉ้อโกงอาหารคือการแต่งเรื่องเท็จเกี่ยวกับสินค้าอาหาร ไม่ว่าจะเป็นการเติมส่วนผสมราคาถูก การแทนที่ด้วยสินค้าคุณภาพต่ำ หรือการปลอมป้ายฉลาก เพื่อหลอกลวงผู้บริโภคเพื่อผลกำไรทางการเงิน (ภาพ: Gemini) ความท้าทายด้านต้นทุนและความซับซ้อน อย่างไรก็ตาม การนำเทคโนโลยีบล็อกเชนมาใช้ไม่ใช่เรื่องถูกและง่าย บริษัทต้องเผชิญกับค่าใช้จ่ายด้านซอฟต์แวร์ ฮาร์ดแวร์ การฝึกอบรม และเซ็นเซอร์ที่จะใช้ในการป้อนข้อมูลเข้าสู่บล็อกเชน อุปกรณ์ที่ทำงานผิดพลาดหรือถูกลบเปลี่ยนแปลงสามารถทำลายความสมบูรณ์ของข้อมูลได้ Oracle ที่เชื่อมโยงเหตุการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริงเข้ากับบล็อกเชนก็มีความเสี่ยงที่จะถูกแฮก นอกจากนี้ ธุรกิจบางแห่งยังลังเลที่จะแบ่งปันข้อมูลละเอียดอ่อนเนื่องจากความกังวลด้านการแข่งขัน กฎหมายและระเบียบข้อบังคับเกี่ยวกับบล็อกเชนและการติดตามอาหารยังไม่ชัดเจนในหลายพื้นที่ การประสานงานกับผู้มีส่วนเกี่ยวข้องทั้งหมด—from เกษตรกรและผู้ขนส่ง ถึงผู้ค้าปลีก—ต้องใช้เวลานานและทรัพยากรทางการเงินมาก คาดการณ์ว่าการเปิดตัวระบบขนาดใหญ่จะมีค่าใช้จ่ายหลายล้านดอลลาร์สำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลัก แนวทางการส่งเสริมการใช้งาน องค์กรอย่าง TE-Food, Provenance และกลุ่มอุตสาหกรรมกำลังดำเนินโครงการนำร่องร่วมกับเกษตรกร ผู้จัดจำหน่าย และร้านค้าปลีก เพื่อทดลองใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนอยู่ในขณะนี้ โครงการอบรมก็อยู่ในระหว่างดำเนินการ รัฐบาลบางแห่งในสหภาพยุโรปและเอเชียกำลังพิจารณากำหนดระเบียบข้อบังคับที่ชัดเจนขึ้นในเรื่องการติดตามอาหาร นักวิทยากรแนะนำให้เริ่มต้นด้วยโครงการขนาดเล็กที่เน้นสินค้าหรือภูมิภาคเฉพาะ เพื่อแสดงให้เห็นถึงคุณค่าโดยเร็ว โครงการนำร่องที่ประสบความสำเร็จอาจส่งเสริมให้มีการขยายตัวมากขึ้น อนาคตอันใกล้ การฉ้อโกงอาหารยังคงเป็นความท้าทายสำคัญ แม้ว่าเครื่องมือเช่นบล็อกเชนจะมีศักยภาพสูงในการต่อสู้กับปัญหานี้ แต่ก็มีต้นทุนค่อนข้างสูง การนำบล็อกเชนมาใช้ให้มีประสิทธิภาพต้องแก้ไขจุดอ่อนในระบบการตรวจสอบอุณหภูมิในสายเย็น, เชื่อมโยงข้อมูลที่แยกออกจากกัน, และสร้างความชัดเจนทางกฎหมาย การลงทุนในเซ็นเซอร์ที่เชื่อถือได้, Oracle ที่ปลอดภัย, และความร่วมมือที่แข็งแกร่งเป็นสิ่งจำเป็น เมื่อองค์ประกอบเหล่านี้เป็นสิ่งหนึ่งเดียวกันแล้ว บล็อกเชนสามารถช่วยลดการฉ้อโกงอาหารได้อย่างมีนัยสำคัญ จนกว่าจะถึงวันนั้น การดูแลสิทธิผู้บริโภคและความมั่นคงของห่วงโซ่อาหารยังคงเป็นภารกิจที่ท้าทาย
ซีอีโอกฤษฎีของ Anthropic วิจารณ์แผนห้ามใช้กฎหมาย AI…
ในบทความแสดงความคิดเห็นของ The New York Times เมื่อเร็ว ๆ นี้, ดาเรีย โอมอเดาย์ ซีอีโอของ Anthropic ได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับข้อเสนอสั้น ๆ ที่สนับสนุนโดยพรรคริพิบบิกัน เพื่อสั่งห้ามการควบคุม AI ระดับรัฐเป็นเวลาทศวรรษ มาตรการห้ามชั่วคราวนี้เป็นส่วนหนึ่งของกฎหมายลดภาษีที่สนับสนุนโดยรัฐบาลประธานาธิบดีทรัมป์ในอดีต ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อป้องกันความพยายามในการควบคุม AI ระดับรัฐในประเทศโดยรวม โอมอเดาย์วิจารณ์ว่าการห้ามโดยรวมเช่นนี้เป็นการมองแบบง่ายและไม่ละเอียดพอที่จะรับมือกับความซับซ้อนที่พัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI เขาโต้แย้งว่าการห้ามเป็นเวลาทศวรรษจะไม่เพียงแต่ขัดขวางความสามารถของแต่ละรัฐในการสร้างนวัตกรรมและควบคุม AI อย่างรับผิดชอบเท่านั้น แต่ยังทำให้การร่างนโยบายระดับชาติเข้ากันยากขึ้น เนื่องจากต้องสอดคล้องกับแนวเทคนิคและจริยธรรมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การปิดกั้นรัฐไม่ให้สร้างกรอบการทำงานอาจส่งผลให้การพัฒนารูปแบบการบริหารจัดการที่ล้ำหน้าและรอบคอบช้าลง ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการกำกับดูแล AI อย่างมีประสิทธิภาพ แทนที่จะเป็นการห้ามโดยสิ้นเชิง โอมอเดาย์สนับสนุนแนวทางที่สมดุลโดยเน้นมาตรฐานความโปร่งใสระดับสหพันธรัฐ มาตรฐานเหล่านี้จะเรียกร้องให้ผู้พัฒนา AI เปิดเผยวิธีการทดสอบและกลยุทธ์ในการบรรเทาความเสี่ยง โดยเฉพาะด้านความมั่นคงของชาติ ความโปร่งใสนี้มีเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ AI ได้รับการประเมินความปลอดภัยและจริยธรรมอย่างเข้มงวดก่อนนำไปใช้ในสาธารณะหรือในกลุ่มที่เป็นความลับ โอมอเดาย์เน้นว่าบริษัท AI มีความรับผิดชอบอย่างสำคัญในการรับประกันความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของโมเดลของตนก่อนที่จะเปิดตัวสู่สาธารณะ เขาชี้ให้เห็นว่า Anthropic ร่วมกับ OpenAI และ Google DeepMind ได้นำมาตรการเปิดเผยข้อมูลบางส่วนเกี่ยวกับการวิจัย การทดสอบ และการประเมินความปลอดภัยของตนเองอย่างสมัครใจ ซึ่งแสดงถึงความมุ่งมั่นในการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบ อย่างไรก็ตาม เขายอมรับว่ามาตรการสมัครใจอาจไม่เพียงพอเมื่อโมเดล AI มีความซับซ้อนมากขึ้นและความสนใจของบริษัทเปลี่ยนแปลงไป จึงอาจต้องมีกฎหมายอย่างเป็นทางการเพื่อให้การดำเนินการเปิดเผยและรับผิดชอบเป็นเรื่องเป็นราว หากไม่มีกฎหมายเช่นนี้ สิ่งจูงใจของบริษัทอาจเบี่ยงเบนจากเป้าหมายด้านความปลอดภัยสาธารณะ ซึ่งเสี่ยงต่อการปล่อย AI ในทางที่ผิดและไม่จริยธรรม การถกเถียงเกี่ยวกับการควบคุม AI เข้มข้นขึ้นเรื่อย ๆ ในยุคเทคโนโลยีที่ก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว ซึ่งนำมาซึ่งความท้าทายใหม่ ๆ สำหรับนักกำหนดนโยบายที่ต้องสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความปลอดภัยสาธารณะ มาตรการพักชั่วคราวที่สนับสนุนโดยพรรคริพิบบิกันพยายามป้องกันไม่ให้กฎหมายระดับรัฐที่เป็นระเบียบเฉพาะท้องถิ่นรบกวนการปฏิบัติตามกฎและการนำนวัตกรรมไปใช้ แต่โอมอเดาย์เตือนว่าการใช้แนวทางเดียวกันทั่วประเทศอาจละเลยความซับซ้อนของ AI บทความของเขาเรียกร้องให้มีกลไกการควบคุมที่สมดุล ส่งเสริมให้เกิดนวัตกรรม พร้อมกับบังคับให้มีความโปร่งใสและมาตรการด้านความปลอดภัย ซึ่งกลยุทธ์นี้มีเป้าหมายเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI โดยไม่ละเมิดความปลอดภัยหรือจริยธรรม ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเข้าใจร่วมกันว่า ความร่วมมือระหว่างระดับรัฐบาล รัฐ ภาคอุตสาหกรรม และสาธารณะเป็นสิ่งสำคัญในการให้แน่ใจว่านโยบายสอดคล้องกับการพัฒนาอย่างรวดเร็วของ AI ประเด็นนี้เป็นปัญหานโยบายในวงกว้างทั่วโลก ซึ่งเกี่ยวข้องกับการบริหารจัดการเทคโนโลยีที่เป็นอุปสรรคที่พัฒนามากกว่ากฎหมายที่มักล่าช้า การปรับใช้กฎเกณฑ์ที่ยืดหยุ่นร่วมกับความต้องการความโปร่งใสเชิงรุกอาจเป็นแนวทางที่มีอนาคตสดใส โดยสรุป, ดาเรีย โอมอเดาย์ เน้นให้เห็นถึงความซับซ้อนของการบริหารจัดการ AI ซึ่งเรียกร้องให้นักกำหนดนโยบายพิจารณาทบทวนการห้ามโดยรวมที่อาจขัดขวางนวัตกรรมด้านกฎระเบียบสำคัญ ๆ ด้วยการสนับสนุนความโปร่งใสและความรับผิดชอบที่บังคับใช้โดยรัฐบาลบนผู้พัฒนา AI ซึ่งเป็นแนวทางที่มุ่งหวังให้เกิดสภาพแวดล้อม AI ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ มากกว่าการขัดขวางความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีโดยไม่แยแสต่อความเป็นอยู่ของสังคม
ที่ปรึกษาเผชิญข้อกล่าวหาศาลจากการโทรอัตโนมัติที่สร้างด้…
การพิจารณาคดีของสตีเว่น คาร์เมอร์ ในรัฐนิวแฮมป์เชียร์ได้รับความสนใจเป็นอย่างมากท่ามกลางความกังวลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในกระบวนการทางการเมือง คาร์เมอร์ นักที่ปรึกษาทางการเมือง ถูกกล่าวหาว่าเป็นผู้วางแผนโทรศัพท์อัตโนมัติที่ใช้ AI ซึ่งปลอมแปลงเป็นอดีตประธานาธิบดีโจ ไบเดน ก่อนการเลือกตั้งขั้นต้นของรัฐในมกราคม 2024 ข้อมูลเท็จในสายโทรศัพท์เหล่านี้อ้างว่าการลงคะแนนในการเลือกตั้งขั้นต้นจะทำให้ผู้ลงคะแนนถูกตัดสิทธิ์จากการเลือกตั้งทั่วไปในพฤศจิกายน ซึ่งมีเจตนาเพื่อกดดันให้คนมาใช้สิทธิ์ เขาเผชิญข้อหาทั้งสิ้น 22 กระทง—11 กระทงเป็นอาชญากรรมร้ายแรงและอีก 11 กระทงเป็นความผิดทั่วไป—เกี่ยวกับแผนการลดการออกเสียงลงคะแนน และอาจต้องรับโทษจำคุกหลายทศวรรษหากพิพากษาว่ามีความผิด ในขณะที่คาร์เมอร์ยอมรับว่าเขาเป็นผู้จัดสายโทรศัพท์เหล่านี้ แต่เขายืนกรานว่าจุดประสงค์ของเขาคือเพื่อชี้ให้เห็นอันตรายของการใช้ AI ในทางการเมือง ฝ่ายป้องกันของคาร์เมอร์ท้าทายความถูกต้องตามกฎหมายของการเลือกตั้งขั้นต้นในเดือนมกราคม โดยอ้างว่าไม่ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการจากคณะกรรมการประชาธิปไตยแห่งชาติ (DNC) จึงเป็นเหตุให้ข้อกฎหมายการเลือกตั้งที่เกี่ยวข้องไม่สามารถนำมาใช้ได้ นอกจากนี้ พวกเขายังอ้างว่าสายโทรศัพท์อัตโนมัติเป็นการแสดงความเห็นที่ได้รับการคุ้มครองตามสิทธิ์ เสรีภาพในการแสดงความคิดเห็น แทนที่จะเป็นการแสดงออกที่หลอกลวง อย่างไรก็ดี คำให้การจากพยานหลายคนเปิดเผยว่าผู้รับสายถูกเข้าใจผิดอย่างแท้จริง เชื่อว่าการลงคะแนนในขั้นต้นจะมีผลต่อการเข้าร่วมในเลือกตั้งทั่วไป ซึ่งเป็นหลักฐานสำคัญที่สนับสนุนฝ่ายอัยการ หลักฐานที่นำเสนอแสดงให้เห็นว่าคาเมอร์ตั้งใจปกปิดการมีส่วนร่วมของเขาจนกว่าจะมีรายงานการสอบสวนเปิดเผยตัวเขา ซึ่งทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความโปร่งใสของเขา ผู้พิพากษาในนิวแฮมป์เชียร์ตัดสินว่าการเลือกตั้งขั้นต้นนั้นเป็นไปตามกฎหมาย โดยยืนยันว่าการตัดสินใจของ DNC เกี่ยวข้องในการประเมินเจตนาของคาร์เมอร์ในช่วงแคมเปญโทรศัพท์อัตโนมัติครั้งนี้ นอกเหนือจากข้อหาทางอาญา คาร์เมอร์ยังเผชิญค่าปรับจาก Federal Communications Commission (FCC) มูลค่า 6 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งเกี่ยวข้องกับสายโทรศัพท์อัตโนมัติ FCC กำลังพิจารนามาตรฐานการใช้ AI ในขณะเดียวกันความพยายามในระดับรัฐบาลกลางมุ่งสร้างแนวทางที่สมดุลเพื่อปกป้องระบอบประชาธิปไตยโดยไม่ขัดขวางนวัตกรรมของ AI คดีนี้ยังจุดไฟถกเถียงเรื่องอำนาจของรัฐในการควบคุม AI โดยมีนโยบายระดับชาติร่วมกันเพื่อรับมือกับความท้าทายที่ซับซ้อนของ AI คดีนี้ถือเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในช่วงเวลาที่เทคโนโลยี กฎหมาย และระบอบประชาธิปไตยมาบรรจบกัน ซึ่งเน้นให้เห็นว่า AI อาจเป็นภัยคุกคามต่อความเชื่อมั่นของผู้มีสิทธิ์เลือกตั้งและความสมบูรณ์ของการเลือกตั้ง นักวิชาการเตือนว่า หากไม่มีนโยบายที่ชัดเจน การสร้างเนื้อหาโดย AI อาจขยายการแพร่ข่าวผิดพลาด การแทรกแซงการเลือกตั้ง และการควบคุมความคิดเห็นสาธารณะในระดับที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน คดีนี้เป็นตัวอย่างของความเสี่ยงเหล่านี้และเน้นความเร่งด่วนในการเข้าแทรกแซงอย่างจริงจังของนักกฎหมาย นักกำกับดูแล และภาคประชาสังคม ผลลัพธ์ของคดีอาจสร้างบรรทัดฐานทางกฎหมายสำคัญสำหรับอาชญากรรมที่เกี่ยวข้องกับ AI ซึ่งนำไปสู่คำถามสำคัญเกี่ยวกับความรับผิดชอบ เสรีภาพในการพูด และขอบเขตของการแสดงออกทางการเมืองท่ามกลางความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ขณะที่คดีดำเนินไป ผู้เกี่ยวข้องด้านการเมืองต่างจับตามองผลกระทบอย่างใกล้ชิด กลุ่มผู้สนับสนุนสิทธิการลงคะแนนเน้นย้ำให้ต่อสู้กับการลดสิทธิ์ลงคะแนนทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นฝีมือคนหรือ AI ขณะที่นักเทคโนโลยีและนักนโยบายต่างต่อสู้กับการควบคุมเครื่องมือ AI เพื่อป้องกันการใช้งานในทางผิดโดยไม่ขัดขวางการใช้งานที่เป็นประโยชน์ต่อประชาธิปไตย นอกจากนี้ คดีนี้ยังสะท้อนให้เห็นถึงความท้าทายของข่าวลวงในยุคดิจิทัล การผลิตเนื้อหาที่น่าเชื่อถือแต่เป็นเท็จด้วย AI ทำให้จำเป็นต้องพัฒนาทักษะด้านการรู้เท่าทันสื่อ การตรวจสอบข้อมูล และการบังคับใช้กฎหมายการเลือกตั้ง โดยสรุปแล้ว คดีพิจารณาคดีของสตีเว่น คาร์เมอร์ สะท้อนประเด็นเร่งด่วนที่ประเทศประชาธิปไตยยุคใหม่ต้องเผชิญหน้า เปิดเผยถึงความเปราะบางของระบอบประชาธิปไตยที่อาจถูกแสวงหาประโยชน์ผ่านเทคโนโลยีใหม่ กฎหมายและนโยบายที่จะเกิดขึ้นจากคดีนี้จะมีอิทธิพลสำคัญต่ออนาคตของความสมบูรณ์ของการเลือกตั้งและความเชื่อมั่นของประชาชนในสถาบันประชาธิปไตย
จากแผ่นดินเผาสู่คริปโต: การคิดใหม่เกี่ยวกับเงินในยุคของ…
ถ้าหาเงินไม่ใช้เหรียญ ธนบัตร หรือแม้แต่ cryptocurrencies แล้ว มันจะนิยามจริงๆ ว่าอะไร?
นิวยอร์ก ไทม์ส จัดการข้อตกลงสิทธิ์ใช้งาน AI กับ Ama…
The New York Times ได้ทำสัญญาอนุญาตใช้งานหลายปีร่วมกับ Amazon ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญที่เป็นข้อตกลงแรกของหนังสือพิมพ์นี้กับบริษัทปัญญาประดิษฐ์ ความร่วมมือครั้งนี้เปิดโอกาสให้ Amazon เข้าถึงเนื้อหาบรรณาธิการของ The New York Times ได้หลากหลาย ทั้งแอปพลิเคชิันทำอาหารยอดนิยมและแพลตฟอร์มข่าวกีฬาที่ชื่อ The Athletic เนื้อหาเหล่านี้จะถูกรวมเข้าในผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ของ Amazon และประสบการณ์ที่ถูกเสริมด้วย AI เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของแพลตฟอร์มเหล่านี้ และมอบเนื้อหาที่เข้มข้นมากขึ้นแก่ผู้ใช้ ที่สำคัญ สัญญานี้ไม่ครอบคลุมเนื้อหาจาก Wirecutter ซึ่งเป็นเว็บไซต์แนะนำสินค้าเพื่อผู้บริโภคของ The New York Times เนื่องจากมีความสัมพันธ์อยู่แล้วระหว่าง Amazon กับ Wirecutter ซึ่งเป็นการพิจารณาเชิงกลยุทธ์ในการอนุญาตเนื้อหา การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนแนวโน้มที่กว้างขึ้นในอุตสาหกรรมสื่อ ที่ซึ่งองค์กรข่าวต่าง ๆ กำลังดำเนินความร่วมมือกับบริษัท AI เพื่อหาแนวทางทำเงินจากเนื้อหาในรูปแบบใหม่ ๆ ความร่วมมือนี้ตั้งเป้าใช้เทคโนโลยี AI เพื่อเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายที่กว้างขึ้นและสร้างแหล่งรายได้เพิ่มเติม ในเวลาเดียวกัน บริษัทสื่อยังคงดำเนินการทางกฎหมายต่อคู่แข่งเพื่อเรียกร้องความเป็นเจ้าของในเนื้อหาที่ถูกใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต ซึ่งสะท้อนถึงความซับซ้อนและความขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้นในด้านลิขสิทธิ์ของเนื้อหาในยุคดิจิทัล ความสมดุลระหว่างความร่วมมือและการดำเนินคดีนี้แสดงให้เห็นถึงความท้าทายที่บริษัทสื่อเผชิญในการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาของตนเอง ในขณะเดียวกันก็ต้องปรับตัวให้เข้ากับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ข่าวนี้รายงานโดย Axios ซึ่งยังเปิดเผยข้อตกลงด้านลิขสิทธิและเทคโนโลยีกับ OpenAI ของตนเองอีกด้วย เป็นภาพสะท้อนให้เห็นถึงระบบนิเวศที่ซับซ้อนและรวดเร็วของความสัมพันธ์ระหว่างสื่อและ AI การร่วมมือกันเหล่านี้ชี้ให้เห็นถึงการตระหนักถึงบทบาทของ AI ในการกำหนดอนาคตของการกระจายข่าวและการรับข่าว ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า ข้อตกลงเช่นนี้อาจนำไปสู่ประสบการณ์ข่าวที่เป็นส่วนตัวและโต้ตอบได้มากขึ้น โดยใช้ AI เพื่อเสนอมาตรการแนะนำเนื้อหาเฉพาะบุคคล ปรับปรุงความสามารถในการเข้าถึง และเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ แต่ก็ยังมีข้อกังวลเรื่องการควบคุมบรรณาธิการ ความสมบูรณ์ของเนื้อหา และจริยธรรมในการกระจายข่าวด้วย AI ด้วยชื่อเสียงด้านความเป็นเลิศในด้านการรายงานข่าวอย่างยั่งยืน The New York Times ดูเหมือนตั้งใจที่จะนำความเป็นผู้นำในด้านนี้ด้วยการรับมือกับความร่วมมือด้าน AI อย่างรอบคอบและมีกลยุทธ์ ความร่วมมือกับ Amazon อาจกลายเป็นแนวทางสำหรับองค์กรสื่ออื่น ๆ ที่ต้องการนำเทคโนโลยีมาใช้ในการสร้าง กระจาย และพัฒนาเนื้อหาในยุคใหม่ ด้วยเทคโนโลยี AI ที่ยังคงก้าวหน้า อุตสาหกรรมสื่อคาดว่าจะเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้ง โดยเนื้อหาที่ได้รับอนุญาตจะเป็นตัวขับเคลื่อนให้เกิดแอปพลิเคชันและบริการใหม่ ๆ การเปลี่ยนแปลงนี้เน้นให้เห็นถึงความจำเป็นของข้อตกลงและกรอบความร่วมมือที่ชัดเจน ซึ่งจะคุ้มครองผู้สร้างเนื้อหาเดิม พร้อมสนับสนุนการนวัตกรรม โดยสรุป ข้อตกลงอนุญาตใช้งาน AI ระยะหลายปีของ The New York Times กับ Amazon เป็นพัฒนาการสำคัญในการรวมกันของสื่อดั้งเดิมและเทคโนโลยีระดับสูง ซึ่งสะท้อนถึงทั้งโอกาสและความท้าทายในการปรับตัวขององค์กรข่าวในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว พวกเขาพยายามรักษามาตรฐานบรรณาธิการ ในขณะเดียวกันก็ต้องรับมือกับเทคโนโลยีใหม่ ๆ เพื่อสร้างธุรกิจที่ยั่งยืนในโลกที่ถูกขับเคลื่อนด้วย AI
โครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกบนบล็อกเชนสำหรับสภาพแวดล้อ…
การเรียนรู้ออนไลน์ได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงอย่างสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงวิกฤตเช่นการแพร่ระบาดของ COVID-19 ซึ่งทำให้การเรียนรู้ออนไลน์กลายเป็นสิ่งจำเป็นในระดับโลก UNESCO ได้อนุมัติแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ที่มีอยู่หลายแห่งเป็นทางออกอย่างรวดเร็ว แต่ก็ไม่แนะนำให้ใช้เป็นวิธีแก้ปัญหาในระยะยาวเนื่องจากความท้าทายหลายด้านที่ส่งผลต่อกระบวนการเรียนรู้ งานวิจัยล่าสุดได้แก้ไขความท้าทายเหล่านี้โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) และเทคโนโลยีบล็อกเชน AI และ Deep Learning มุ่งเน้นไปที่การเสริมสร้างการประเมินผลการเรียนรู้ของผู้เรียน ขณะที่บล็อกเชนและสมาร์ทคอนทรัคต์ช่วยต่อสู้กับปัญหาเช่นใบรับรองปลอม การปลอมแปลงผลลัพธ์ และการติดตามกิจกรรมของผู้เรียน แม้ว่าทั้งสองเทคโนโลยีจะแสดงศักยภาพอย่างมาก แต่มีการศึกษาน้อยที่สำรวจการบูรณาการของเทคโนโลยีเหล่านี้ในระบบการเรียนรู้ออนไลน์ งานวิจัยนี้จึงเสนอกรอบงานอัจฉริยะที่ผสานบล็อกเชนและ Deep Learning เพื่อรักษาความปลอดภัยและพัฒนาระบบการเรียนรู้แบบออนไลน์ โดยเน้นให้ข้อมูลปลอดภัย โปร่งใส และเป็นระบบอัตโนมัติ กรอบงานนี้เก็บข้อมูลผู้เรียนอย่างปลอดภัยบนบล็อกเชนโดยใช้ระบบไฟล์อินเทอร์พลานารี (IPFS) สำหรับการเก็บไฟล์ขนาดใหญ่แบบกระจายศูนย์ และรักษาความสมบูรณ์และความลับของข้อมูลผ่านกระเป๋าเงิน Ethereum ส่วน Deep Learning จะวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการเข้ารหัสและจัดเก็บนี้เพื่อทำนายผลการเรียนอย่างแม่นยำ สมาร์ทคอนทรัคต์ช่วยอำนวยความสะดวกในการออกใบรับรองโดยมหาวิทยาลัยและบันทึกไว้แบบไม่สามารถแก้ไขได้บนบล็อกเชน ซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยโหนดในเครือข่าย ซึ่งช่วยเพิ่มความอัตโนมัติ ความปลอดภัย และความเชื่อมั่นในหมู่ผู้เรียน คณะอาจารย์ และนายจ้าง บล็อกเชนเป็นเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลแบบไม่สามารถแก้ไขได้ มีการบันทึกบนเครือข่ายแบบ peer-to-peer ที่ปลอดภัยและโปร่งใส โดยไม่ต้องมีหน่วยงานกลาง โดย Ethereum ซึ่งเป็นรองรองในมูลค่าตามตลาดจาก Bitcoin รองรับสมาร์ทคอนทรัคต์โปรแกรมได้ผ่านเครื่องเสมือน Ethereum Virtual Machine (EVM) และใช้ภาษา Solidity เพื่อสร้างเงื่อนไขและดำเนินธุรกรรมอัตโนมัติโดยไม่ต้องพึ่งพา Bitcoin เพียงอย่างเดียว สมาร์ทคอนทรัคต์จะดำเนินการตามคำสั่งเมื่อตรงตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้และบันทึกการดำเนินการทั้งหมดอย่างถาวรบนบล็อกเชน เนื่องจากบล็อกเชนไม่เหมาะสมสำหรับไฟล์ขนาดใหญ่ จึงใช้เทคโนโลยีเก็บข้อมูลแบบ off-chain เช่น IPFS, Storj และ FileCoin ซึ่ง IPFS เป็นที่รู้จักกันดีในด้านการเข้ารหัสและแจกจ่ายไฟล์ขนาดใหญ่อย่าง peer-to-peer สร้างฮัช (hash) ในการยืนยันความถูกต้องและการเข้าถึงข้อมูล ถึงแม้การควบคุมการเข้าถึงจะยังเป็นความท้าทายก็ตาม IPFS จึงเป็นองค์ประกอบสำคัญในการเก็บข้อมูลผู้เรียนอย่างปลอดภัยและเชื่อมโยงกับธุรกรรมบนบล็อกเชนผ่านฮัช Deep Learning ซึ่งโดยเฉพาะ neural networks (ANNs) ที่ได้รับแรงบันดาลใจจากสมองมนุษย์ มีหลายชั้น—ชั้นนำเข้า ชั้นซ่อน และชั้นส่งออก—เรียนรู้ผ่านกระบวนการ forward propagation การคำนวณ error และ backpropagation ในหลายรอบ (epochs) โดย neural networks เชิงลึก (DNNs) ที่มีชั้นซ่อนหลายชั้นสามารถเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย งานวิจัยนี้ใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อประมวลผลข้อมูลของผู้เรียนที่เก็บไว้บนบล็อกเชนและ IPFS เพื่อทำนายผลการเรียนอย่างแม่นยำ มีงานวิจัยก่อนหน้านี้จำนวนมากที่ใช้ Deep Learning สำหรับผลลัพธ์ด้านการศึกษา เช่น การพยากรณ์อัตราการออกจากระบบในคอร์สออนไลน์แบบเปิดใหญ่ (MOOCs) ด้วย neural networks แบบ recurrent และ convolutional ซึ่งให้ความแม่นยำสูงกว่าวิธีการเชิง传统 งานวิจัยอื่นใช้ bidirectional long-short-term memory สำหรับการพยากรณ์การออกจากระบบ และโมเดล Deep Learning ก็สามารถพยากรณ์ผลการเรียนของนักเรียนบนชุดข้อมูลขนาดเล็กและไม่สมดุลได้อย่างแม่นยำ กรอบงานที่นำเสนอนี้ประกอบด้วยสามขั้นตอนหลัก: 1
ปัญญาประดิษฐ์ในด้านสุขภาพ: เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉ…
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องกำลังเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพด้วยการปรับปรุงความแม่นยำในการวินิจฉัยอย่างมาก เทคโนโลยีล้ำสมัยเหล่านี้วิเคราะห์ภาพทางการแพทย์และข้อมูลผู้ป่วยที่ซับซ้อนเพื่อค้นหารูปแบบและความผิดปกติที่อาจมองข้ามโดยแพทย์ผู้เชี่ยวชาญ โดยการใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโมเดลคอมพิวเตอร์ขั้นสูง ระบบปัญญาประดิษฐ์สนับสนุนบุคลากรทางการแพทย์ในการวินิจฉัยที่แม่นยำและตรงเวลา ซึ่งอาจปฏิวัติการดูแลผู้ป่วยได้ ด้านหนึ่งที่การเรียนรู้ของเครื่องแสดงศักยภาพสูงคือในด้านการตรวจหาโรคในระยะเริ่มต้น การวินิจฉัยตั้งแต่เนิ่นๆ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาที่มีประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่ดีขึ้นสำหรับผู้ป่วย อัลกอริทึมสามารถตรวจจับสัญญาณโรคที่ละเอียดอ่อน ซึ่งการสังเกตของมนุษย์อาจพลาดได้ ช่วยให้สามารถดำเนินการแทรกแซงในระยะเริ่มต้น ที่อาจช่วยชีวิตและลดค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพได้ ตัวอย่างเช่น ในด้านรังสีแพทย์ เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้แสดงความสามารถอย่างแข็งแกร่งในการระบุเนื้องอก กระดูกหัก และความผิดปกติอื่น ๆ ในภาพเอ็กซเรย์ ซีทีสแกน และแมริโครเวฟ นอกจากนี้ อัลกอริทึมเหล่านี้ยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมาก รวมถึงบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ การทดสอบทางห้องปฏิบัติการ และข้อมูลทางพันธุกรรม เพื่อสร้างข้อมูลเชิงวินิจฉัยที่ครอบคลุม โดยการบูรณาการแหล่งข้อมูลต่าง ๆ นี้ AI ให้ภาพรวมด้านสุขภาพของผู้ป่วย ช่วยให้แพทย์สามารถปรับแต่งการรักษาและจัดการโรคเรื้อรังได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น แม้จะมีประโยชน์เหล่านี้ การนำ AI เข้าสู่กระบวนการทางคลินิกก็ยังเป็นความท้าทายที่สำคัญ จุดหนึ่งคือความโปร่งใสของระบบเหล่านี้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึก มักดำเนินการเป็น “กล่องดำ” ซึ่งทำให้กระบวนการตัดสินใจของมันยากต่อการเข้าใจ จุดนี้อาจเป็นอุปสรรคต่อความไว้วางใจและการยอมรับของแพทย์ เนื่องจากบุคลากรทางการแพทย์จำเป็นต้องเข้าใจและสามารถอธิบายเหตุผลของการวินิจฉัยได้ การสร้างความเชื่อมั่นในเครื่องมือวินิจฉัย AI จึงต้องอาศัยกระบวนการตรวจสอบอย่างเข้มงวด การอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล และการติดตามผลอย่างต่อเนื่องเพื่อความปลอดภัยของผู้ป่วย จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องฝึกฝนโมเดลเหล่านี้บนชุดข้อมูลที่หลากหลายและเป็นตัวแทน เพื่อป้องกันอคติที่อาจส่งผลต่อความเสมอภาคในการเข้าถึงและผลลัพธ์ด้านสุขภาพ นอกจากนี้ การบูรณาการระบบให้เข้าใช้งานได้ราบรื่นในกระบวนการคลินิกเดิมก็สำคัญ เพื่อไม่ให้เกิดความวุ่นวายและเพื่อเสริมความสามารถของมนุษย์ แทนที่จะมาแทนที่ ผู้ให้บริการด้านสุขภาพยังต้องการการฝึกอบรมที่เพียงพอในการใช้เครื่องมือ AI อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถแปลผลลัพธ์ได้อย่างถูกต้อง การทำงานร่วมกันของนักข้อมูล แพทย์ และหน่วยงานกำกับดูแล จึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อกำหนนแนวทางและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการนำ AI เข้าสู่สภาพแวดล้อมด้านสุขภาพ สรุปแล้ว อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องนำเสนอโอกาสใหม่ในการเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยและพัฒนาการตรวจหาโรคในระยะเริ่มต้น ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ด้านสุขภาพของผู้ป่วยที่ดีขึ้น ถึงแม้จะยังคงมีความท้าทายด้านความโปร่งใส การบูรณาการ และความไว้เนื้อเชื่อใจ แต่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างต่อเนื่องและความร่วมมือกันกำลังสร้างรากฐานให้ AI กลายเป็นหุ้นส่วนที่เชื่อถือได้ในวงการดูแลสุขภาพ ขณะนี้เทคโนโลยีกำลังพัฒนาขึ้นและมีแนวโน้มที่จะช่วยเสริมความเชี่ยวชาญของมนุษย์ เติมเต็มกระบวนการทางคลินิก และในที่สุดก็สนับสนุนการดูแลรักษาที่มีประสิทธิภาพและเป็นส่วนบุคคลมากขึ้น
Auto-Filling SEO Website as a Gift
