นิวออร์ลีนส์เปิดตัวระบบกล้องวงจรปิดจดจำใบหน้าด้วยปัญญาประดิษฐ์ที่ทันสมัย เป็นแนวหน้าของนวัตกรรมการดูแลความปลอดภัยในเมือง

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
Brief news summary
นิวออร์ลีนส์กำลังเตรียมเป็นเมืองใหญ่แห่งแรกของสหรัฐอเมริกาที่นำระบบกล้องวงจรปิดแบบรู้จำใบหน้าอัจฉริยะ (AI) เข้ามาใช้อย่างเต็มรูปแบบ โดยใช้กล้องจำนวนกว่า 200 ตัวที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อวิเคราะห์ภาพวิดีโอแบบเรียลไทม์ ร่วมกับโครงการ NOLA (Project NOLA) มุ่งเน้นให้สามารถระบุผู้ต้องสงสัยได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงผู้ที่มีหมายเรียกค้างอยู่หรือเป็นบุคคลที่สนใจ เพื่อเร่งกระบวนการสืบสวน ลดอาชญากรรม และเสริมสร้างความปลอดภัยของประชาชน ในขณะที่ผู้สนับสนุนชี้ให้เห็นถึงประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้น ผู้วิจารณ์ก็แสดงความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว การละเมิดสิทธิมนุษยชน ความปลอดภัยของข้อมูล และอคติทางเชื้อชาติที่อาจมีผลกระทบต่อชุมชนชนกลุ่มน้อยอย่างไม่สมส่วน ขณะที่กฎหมายด้านการรู้จำใบหน้ากำลังพัฒนาไปทั่วประเทศ โครงการนี้จึงเน้นให้ความสำคัญกับความโปร่งใส การกำกับดูแล และความรับผิดชอบ เพื่อให้การนำเทคโนโลยีไปใช้ในด้านจริยธรรม อย่างไรก็ตาม นอกจากด้านตำรวจแล้ว เทคโนโลยีนี้อาจช่วยในการจัดการจราจรและตอบสนองภัยฉุกเฉินได้อีกด้วย การสมดุลระหว่างนวัตกรรมและสิทธิส่วนบุคคลจึงเป็นสิ่งสำคัญ โครงการที่เป็นแนวหน้าแห่งนี้ของนิวออร์ลีนส์คาดว่าจะจุดประกายการอภิปรายระดับชาติที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในการบังคับใช้กฎหมาย และอาจเป็นแบบอย่างสำหรับเมืองอื่นๆ ที่เผชิญกับความท้าทายด้านจริยธรรมและปฏิบัติการในอนาคต
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
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

ครูสอนภาษาสเปนของฉันสอนไม่ให้ AI ทำได้
ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์กำลังมีอิทธิพลต่อการศึกษาเพิ่มขึ้น จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะเน้นย้ำเครื่องมือการสอนที่เป็นเวลายืนยาวและได้ผลดี: ความสัมพันธ์ส่วนตัวคุณภาพสูงระหว่างครูและนักเรียน ดิฉันได้สัมผัสกับเรื่องนี้ครั้งแรกกับครูสเปนประจำมัธยมปลายของดิฉัน ซึ่งเรียกเพียงแต่คุณ Señora เท่านั้น เขาเป็นแม่หลักที่ได้รับความเคารพในแผนกภาษาสเปนของเรา คุณ Señora เริ่มชั้นเรียนด้วยคำถามว่า “¿Qué hay de nuevo?” (มีอะไรใหม่บ้าง?), เพื่อสนทนากับนักเรียนเกี่ยวกับเหตุการณ์ล่าสุด เช่น การแข่งขันว่ายน้ำหรือคอนเสิร์ตวงดนตรี เธอค่อยๆ เปิดเผยข่าวซุบซิบล่าสุด สร้างบรรยากาศอบอุ่นและเป็นกันเอง ซึ่งทำให้การเรียนภาษาสเปนรู้สึกเป็นธรรมชาติและสนุกสนาน ต่อมา เมื่อดิฉันกลายเป็นครูสเปนในมัธยมปลายเอง ดิฉันก็เข้าใจว่าคุณ Señora ทำมากกว่าการสอนทักษะภาษา — เธอใส่ใจอย่างลึกซึ้งต่อสถานะอารมณ์ของนักเรียน เฝ้าสังเกตว่าใครเงียบหรือมีปัญหา ห้องเรียนของเธอเป็นศูนย์กลางที่เต็มไปด้วยชีวิตชีวา ซึ่งเธอเป็นประธาน จากเก้าอี้สูงของเธอ จับแก้วกาแฟไว้ในมือ และประดับด้วยวลีโปรด เช่น “Es mi mundo” (เป็นโลกของฉัน) กับ “Todo es posible, nada es seguro” (เป็นไปได้ทุกอย่าง ไม่มีอะไรแน่นอน) นอกจากบทเรียนภาษาแล้ว ช่วงเวลาที่น่าจดจำ ได้แก่ เรื่องราวจากการเดินทางทั่วลาตินอเมริกา เช่น การแปลภาษาสำหรับคาราวานอิสทรูมและการนอนในซากปรักหักพังของมาชูปิกชู ซึ่งทำให้พวกเราเหมือนหลุดพ้นจากชั้นเรียนในวิสคอนซินไปไกล แม้จะเรียนจบหลักสูตรภาษาสเปนของโรงเรียนแล้ว เพื่อนๆ และดิฉันเคยขอให้คุณ Señora สอน “Spanish 6” และโดยไม่ลังเล เธอสละเวลาวางแผนให้เรา—เป็นการเสียสละที่ดิฉันเข้าใจเต็มที่เมื่อเป็นครูเอง ในช่วงเวลานั้น โดยเฉพาะในวันพุธที่เราใช้ภาษาสเปนเต็มที่จาก “Book of Questions” ของเธอ เราไม่เพียงแต่เรียนภาษาเท่านั้น แต่ยังได้ฟังความคิดเห็นตรงไปตรงมาของเธอเกี่ยวกับเรื่องราวอย่างคู่แท้ รอยสัก และการเดินทาง ความแข็งแกร่งที่แท้จริงของคุณ Señora อยู่ที่การสร้างปฏิสัมพันธ์ที่แท้จริง ซึ่งเป็น “AI ดั้งเดิม” สร้างความเชื่อมโยงมนุษย์ที่แท้จริงแทนที่จะตามเทรนด์เทคโนโลยีการศึกษา โศกนาฏกรรมโรคมะเร็งบังคับให้เธอต้องลาออกจากการสอนก่อนวัยอันควร หลายปีต่อมา ตู้เสื้อผ้าในห้องเรียนของเธอยังคงถูกเก็บไว้ “por si acaso” — เผื่อว่าเธอจะกลับมา อย่างที่เพื่อนร่วมงานหวังไว้ เมื่อฉันไปเยี่ยมตู้เสื้อผ้ากับเพื่อน ขณะที่เราเปิดดูเอกสาร แผนการสอน และโฟลเดอร์ที่ติดป้าย เรารู้สึกถึงการปรากฏตัวของเธอ ฉันนำต้นฉบับของใบงานและแผ่นใสที่เป็นของเธอไปเพื่อเสริมความมั่นใจในการสอนของตัวเอง รวมถึงหนังสือ โปสเตอร์ และแก้วกาแฟสำคัญของเธอ กลับมาฝึกสไตล์การสอนของเธอที่โรงเรียนของฉัน แม้แต่หยิบบรรทุกภาพของโปรเจกเตอร์เหนือหัวเพื่อใช้วัสดุตามที่เธอทำ แม้ว่าฉันจะไม่หลีกเลี่ยงเทคโนโลยีทั้งหมด แต่ก็เน้นความสำคัญของการเชื่อมโยงมนุษย์ตามแบบอย่างของเธอ เริ่มชั้นเรียนทุกวันด้วย “¿Qué hay de nuevo?” พร้อมกับการจิบจากแก้วของคุณ Señora ฉันดำเนินตามวิธีปฏิบัติของเธอในการสังเกตว่าใครดูแปลกหรือไม่ดี และตามมาหาข้อมูลส่วนตัว—สร้างความสัมพันธ์ในแบบที่ไม่มีบอทใดเทียบได้ เครื่องมือการสอนภาษาที่ผสมผสานความรู้สึกจริงจังและความเอาใจใส่แท้จริงนี้ จึงยังคงเป็นเครื่องมือการสอนที่ไม่มีอะไรเปรียบเทียบได้ในยุคของ AI ที่กำลังเติบโต

การศึกษาและเทคโนโลยี: บล็อกเชน | การศึกษาเชิงพาณิ…
การศึกษาเป็นภาคส่วนที่เต็มไปด้วยข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งธุรกิจมุ่งเน้นให้ข้อมูลเข้าถึงได้ปลอดภัยและน่าเชื่อถือสำหรับผู้ใช้ นั่นทำให้เกิดคำถามว่า เทคโนโลยีบล็อกเชนสามารถสร้างอะไรได้บ้างในด้านการศึกษา?

ไมโครซอฟท์ลงทุนเต็มที่กับตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ในงานปร…
ไมโครซอฟท์ (MSFT) คิดภาพอนาคตที่ตัวแทน AI จะรับผิดชอบทุกอย่าง ตั้งแต่การเขียนโค้ดไปจนถึงการนำทางระบบปฏิบัติการวินโดวส์ บริษัทได้แบ่งปันวิสัยทัศน์นี้ในงานประชุม Build ประจำปีที่ซีแอตเทิลเมื่อวันจันทร์ ซึ่งเป็นการอธิบายถึง “เว็บตัวแทนเปิด” ที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งตัวแทน AI จะสามารถตัดสินใจและดำเนินการงานให้กับบุคคลหรือทั้งองค์กรได้ ตัวแทน AI ซึ่งเป็นแนวโน้มสำคัญในวงการเทคโนโลยี เป็นซอฟต์แวร์ AI แบบกึ่งอิสระหรือเต็มรูปแบบ ที่สามารถทำงานหลากหลายของผู้ใช้ ตั้งแต่การโอนย้ายข้อมูลระหว่างแอปพลิเคชัน ไปจนถึงการจองตั๋วคอนเสิร์ต บางตัวแทนยังสามารถโต้ตอบกันและกัน ได้ด้วย ซึ่งเป็นการสร้างเครือข่ายที่สามารถทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น “เรากำลังเห็นการพัฒนา AI อย่างรวดเร็ว จากการทดลองแนวคิดไปสู่โซลูชั่นทางธุรกิจที่มีผลกระทบจริง” สกอตต์ กูทรี รองประธานฝ่ายคลาวด์และ AI ของไมโครซอฟท์ กล่าวกับ Yahoo Finance “เราคาดว่าจังหวะนี้จะเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะเมื่อเว็บตัวแทนออกแบบได้ชัดเจนยิ่งขึ้น จุดมุ่งหมายหลักของไมโครซอฟท์คือเพื่อทำให้วิธีที่องค์กร นักพัฒนา และสตาร์ทอัปสามารถตามเทคโนโลยีใหม่ๆ ได้ง่ายขึ้น” กูทรี เสริม ไมโครซอฟท์รายงานว่าลงทะเบียนประมาณ 230,000 องค์กรที่ใช้งาน Copilot Studio สำหรับพัฒนาตัวแทน AI แบบกำหนดเอง โดยคาดว่าจะมีการใช้งานตัวแทนรวมกว่า 1

เชนลิงค์, คิเน็กซิส และ ออนโด ทดสอบการชำระเงินบนบ…
การทดสอบโดย Chainlink, Kinexys ของ J

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