ในห้องนั่งเล่นของโกลอเรีย สไตเน็ม ซึ่งเป็นสถานที่ที่เป็นเจ้าภาพให้กับการเคลื่อนไหวของเฟมินิสต์เกือบหกทศวรรษ เราได้แนะนำหนึ่งในบุคคลสำคัญของเฟมินิสม์ให้รู้จักกับเครื่องมือ AI เป็นครั้งแรก สัญญาณการรวมตัวที่สำคัญระหว่างประวัติศาสตร์และศักยภาพในอนาคต ปัญญาประดิษฐ์มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงการต่อสู้เพื่อความเท่าเทียม แต่ผลกระทบจะขึ้นอยู่กับว่าผู้หญิงและกลุ่มคนชายขอบสามารถมีส่วนร่วมและมีอิทธิพลต่อเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ได้หรือไม่ น่าเสียดายที่เราต้องเผชิญกับความจริงที่ว่าผู้หญิงยังคงตามหลังในสนามใหม่นี้ มีผู้หญิงเพียงน้อยกว่า 1 ใน 3 ของผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และเพียง 18% ของนักวิจัย AI เท่านั้นที่เป็นผู้หญิง ปัญหาการไม่ได้รับการเป็นตัวแทนจึงมีความสำคัญ มันขยายไปไกลกว่าแค่แรงงาน ผู้หญิงจำเป็นต้องใช้เครื่องมือ AI ในชีวิตประจำวัน โดยมีเพียง 28% ของการลงทะเบียนทั่วโลกในโปรแกรมการฝึกอบรม AI ที่เป็นผู้หญิง การศึกษาแสดงให้เห็นว่าผู้หญิงมีโอกาสในการใช้เครื่องมือ AI ในที่ทำงานน้อยกว่าผู้ชาย 16 คะแนนร้อยละ ซึ่งสร้างวงจรของความลังเลที่ขัดขวางความก้าวหน้าของพวกเธอในทั้งด้านอาชีพและสังคม ถึงกระนั้น ช่วงเวลานี้ก็ยังเต็มไปด้วยสัญญา ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมกับเครื่องมือ AI ซึ่งหลายตัวเป็นฟรี โดยไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์หรือการสนับสนุนจากบริษัท เทคโนโลยีนี้เสนอศักยภาพที่จะเร่งความก้าวหน้า ทำให้ผู้หญิงเข้าถึงการให้คำปรึกษาได้ตลอดเวลาและเรียนรู้ทักษะใหม่ๆ ตามจังหวะของตนเอง ซึ่งช่วยให้พวกเธอหลุดพ้นจากภาระงานที่ใช้เวลานานซึ่งเคยขัดขวางผลผลิตของพวกเธอ AI อาจช่วยจัดการกับอุปสรรคระบบที่ผู้หญิงเผชิญ โดยเฉพาะในเรื่องของการให้คำปรึกษา โดยไม่มีแบบอย่างที่ตั้งไว้ ผู้หญิงหลายคนขาดความช่วยเหลือที่ผู้ชายมักได้รับจากเครือข่าย ตัวอย่างเช่น ผู้หญิงมีโอกาสได้รับคำแนะนำระดับอาวุโสต่ำกว่าผู้ชาย 24% โดยช่องว่างนี้ขยับขยายมากขึ้นสำหรับผู้หญิงผิวสี เครื่องมือ AI สามารถเสนอการให้คำปรึกษาที่เข้าถึงได้ ช่วยให้คำแนะนำผู้หญิงในบทสนทนาที่สำคัญและสนับสนุนพวกเธอผ่านความท้าทายที่พวกเธอเผชิญในอาชีพ นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยลดช่องว่างความมั่นใจที่ขัดขวางการมีส่วนร่วมของผู้หญิงในสาขาต่างๆ ได้ เครื่องมือที่วิเคราะห์สไตล์การสื่อสารหรือช่วยในการเตรียมการเจรจาสามารถเสริมพลังให้ผู้หญิงในการสื่อสารความสามารถของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ การวิจัยแสดงให้เห็นว่าเมื่อผู้หญิงใช้เทคโนโลยีเหล่านี้ พวกเธอมักจะทำได้ดีกว่าผู้ชาย ซึ่งแสดงให้เห็นว่าปัญหาในการเข้าถึงนั้นเกี่ยวกับโอกาสและการฝึกอบรมมากกว่าความสามารถ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักถึงอคติที่ฝังอยู่ในเทคโนโลยี AI ที่อาจทำให้เกิดอคติที่เป็นอันตรายและการปฏิบัติที่ไม่เท่าเทียม ดังนั้นการมีส่วนร่วมของผู้หญิงในการพัฒนา AI จึงมีความสำคัญ ผู้ที่ต่อสู้เพื่อความเท่าเทียมทางเพศสามารถช่วยระบุตระหนักและแก้ไขอคติในระบบ AI เพื่อให้เทคโนโลยีเหล่านี้เคารพสิทธิและศักดิ์ศรีของผู้หญิง การเข้าถึงเครื่องมือ AI เชิญชวนให้ผู้หญิงสำรวจความเป็นไปได้ของตน โปรแกรมง่ายๆ ฟรีสามารถช่วยในงานประจำวัน และการแบ่งปันประสบการณ์กับผู้อื่นสามารถส่งเสริมการเรียนรู้และความร่วมมือ สะท้อนให้เห็นถึงจิตวิญญาณของความเป็นน้ำหนึ่งใจเดียวกันที่เป็นลักษณะของการเคลื่อนไหวของเฟมินิสม์มาหลายทศวรรษ เรายืนอยู่ที่ทางแยก: เราจะอนุญาตให้ AI เสริมสร้างพลศาสตร์อำนาจที่มีอยู่หรือเราจะใช้มันเพื่อสร้างอนาคตที่เท่าเทียมมากขึ้น? ขณะที่เราออกจากอพาร์ตเมนต์ของโกลอเรีย เธอสรุปโอกาสที่เทคโนโลยีนี้เสนอโดยกล่าวว่า “คุณได้สร้างจักรวาลทั้งหมดที่นี่ที่ไม่เคยมีมาก่อน"

**ดูไบ, สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์, 30 มกราคม 2025 (GLOBE NEWSWIRE)** – Klaus Agent ผู้ช่วยบล็อกเชนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้รวมโมเดล DeepSeek ที่ปรับแต่งขึ้นมาอย่างสำเร็จ ทำให้มันกลายเป็นหนึ่งในตัวแทน AI ที่ล้ำสมัย คุ้มค่า และเป็นอิสระมากที่สุดในปัจจุบัน ได้รับแรงบันดาลใจจากมีมของ Klaus ตัวแทน AI ของ Klaus ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยดิจิทัลที่ซับซ้อน เก่งในการสนทนาจากเสียงเป็นเสียงและสามารถทำงานในโลกจริงได้ รวมถึงการส่งอีเมล การซื้อของ การซื้อขายสกุลเงินดิจิทัล และการจัดการนัดหมาย การรวมนี้เห็นว่าทีมพัฒนาของ Klaus ได้ดาวน์โหลด ปรับแต่ง และเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลภาษา DeepSeek ขนาดใหญ่ (LLM) เพื่อลงทำงานบน GPU ของตนเองจึงเพิ่มประสิทธิภาพ การทำงาน และความคุ้มค่าให้กับตัวแทนภายใต้โครงสร้างทางเทคโนโลยีที่ไม่เหมือนใคร **เทคโนโลยี AI ชั้นนำ** ตรงข้ามกับตัวแทน AI หลาย ๆ ตัวที่ขึ้นอยู่กับ LLM ภายนอกเป็นหลัก Klaus Agent ใช้ระบบ AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ออกแบบมาเพื่อความคล่องตัว ความชาญฉลาด และความเป็นอิสระ สแต็กเทคโนโลยีหลักประกอบด้วย: - **Google DialogFlow** – ช่วยให้มีเวลาตอบสนองที่รวดเร็วมากโดยการตีความคำสั่งของผู้ใช้ก่อนที่จะดำเนินการประมวลผล LLM - **Klaus Novel Graph** – กราฟการเรียนรู้ที่มีการดูแลซึ่งจำแนกและชี้นำคำถามของผู้ใช้ เพื่อลดการพึ่งพา AI ประเภทสร้าง - **Klaus Neural Network** – โครงสร้างที่จัดระเบียบและบริหารกิจกรรมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตั้งแต่การช็อปปิ้งไปจนถึงการซื้อขายสกุลเงินดิจิทัล - **Klaus Vectorized Database** – ฐานข้อมูลที่เรียนรู้เองซึ่งส่งเสริมการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ปรับเข้ากับพฤติกรรมของผู้ใช้ และอนุญาตให้มีการพัฒนา AI ที่ไม่มีรอยต่อ - **Claude Anthropic** – ปรับปรุงการจัดโครงสร้างการตอบสนองในขณะที่มอบการจำลองการโต้ตอบที่ซับซ้อนคล้ายมนุษย์ **การรวม DeepSeek: ก้าวสำคัญใน AI Learning** โมเดล DeepSeek ที่เป็นโอเพนซอร์สได้ถูกรวมเข้าอย่างเต็มรูปแบบในสถาปัตยกรรมการเรียนรู้ที่ไม่มีการดูแลของ Klaus Agent แตกต่างจาก LLM ที่เป็นกรรมสิทธิ์เช่น GPT หรือ Claude, DeepSeek ช่วยให้สามารถปรับแต่งได้ผ่านข้อมูลเวกเตอร์ของ Klaus ทำให้ AI สามารถเรียนรู้และปรับตัวตามปฏิสัมพันธ์ในโลกจริง “การรวมนี้หมายความว่า Klaus Agent ได้พัฒนาขึ้นเกินกว่าการเป็นผู้ตอบสนองที่ไม่มีชีวิต—it has become an adaptive digital entity capable of learning from its experiences while utilizing DeepSeek’s comprehensive training data,” แสดงความคิดเห็นหัวหน้าทีมพัฒนาของ Klaus Agent **การเปิดตัว Klaus Agent ในการใช้งานครั้งแรก** การรวม AI ที่ทรงพลังของ Klaus ได้เริ่มดำเนินการที่ x

หลายคนที่เชี่ยวชาญด้าน AI คาดการณ์ว่าในปี 2024 จะมีการใช้เอเจนต์ AI เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งแตกต่างจากโมเดล AI สร้างสรรค์เช่น Claude หรือ ChatGPT รวมถึง GPT ที่กำหนดเอง นี่คือภาพรวมที่สั้นเกี่ยวกับความแตกต่างเหล่านี้: - **AI สร้างสรรค์:** สร้างเนื้อหา (ข้อความ, รูปภาพ, รหัส) ตามคำสั่งของผู้ใช้เป็นหลัก - **GPT ที่กำหนดเอง:** AI สร้างสรรค์ที่ได้รับการปรับแต่งเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมหรือความต้องการที่กำหนด - **เอเจนต์ AI:** ทำงานอย่างมีอิสระมากขึ้น โดยทำหน้าที่ต่างๆ เช่น ตั้งงบประมาณและทำคำแนะนำ เช่น เอเจนต์การเงินส่วนตัวที่จัดการงานตามวัตถุประสงค์ที่กำหนด Ash Stearn ผู้ก่อตั้งที่ปรึกษา Ash Stearn AI ใช้การเปรียบเทียบการเดินทางเพื่ออธิบายว่าเอเจนต์ AI เป็นเสมือนไกด์ทัวร์ส่วนตัวที่สามารถปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ที่ไม่คาดคิด วางแผนการเดินทาง และให้ความช่วยเหลือในเวลาจริง ในขณะเดียวกัน GPT ที่กำหนดเองถูกเปรียบเทียบกับคู่มือการเดินทางที่ละเอียดซึ่งให้ข้อมูลโดยไม่ดำเนินการ ในขณะที่ AI สร้างสรรค์เปรียบเสมือนโต๊ะข้อมูลทั่วไปที่ต้องมีการสอบถามอย่างละเอียดเพื่อให้ได้แนวทางที่เฉพาะเจาะจง จากมุมมองทางธุรกิจ Stearn เน้นว่าเอเจนต์ AI ต้องการการฝึกอบรมที่ละเอียดและข้อมูลที่มีคุณภาพเพื่อทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเปรียบเสมือนการฝึกอบรมพนักงานใหม่ Roberto Luna CEO ของ Lunivate รายงานว่ามีการประหยัดผลผลิตอย่างมีนัยสำคัญสำหรับลูกค้า โดยระบุว่าเอเจนต์เสียงเป็นพื้นที่การเติบโตสำคัญที่สามารถลบล้างศูนย์บริการโทรศัพท์แบบดั้งเดิมได้ การลงทุนในเอเจนต์ AI กำลังเพิ่มขึ้น Seema Amble หุ้นส่วนที่ a16z เน้นย้ำถึงความก้าวหน้าในด้านการทำงานอัตโนมัติที่นำโดย AI ซึ่งช่วยให้การตัดสินใจรวดเร็วและมีประสิทธิภาพในหลายภาคส่วนเช่นการเงินและการขนส่ง คาดว่าการลงทุนใน AI จะเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ โดยคาดว่าจะใช้งบประมาณถึง 749 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2028 แม้ว่าจะมีความกังวลเกี่ยวกับการแทนที่งาน แต่ผู้เชี่ยวชาญเห็นพ้องกันว่าเอเจนต์ AI จะเสริมสร้างงานของมนุษย์แทนที่จะทดแทน Stearn ชี้ให้เห็นว่า AI ช่วยทำให้ภารกิจที่น่าเบื่อหน่ายง่ายขึ้น ทำให้สามารถมุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์ Luna ยืนยันว่าความเสี่ยงที่แท้จริงต่ออาชีพไม่ได้อยู่ที่ตัว AI แต่เป็นที่ผู้ที่รู้วิธีใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ Amble สรุปว่าการมีกลยุทธ์ AI เป็นสิ่งสำคัญต่อความสามารถในการแข่งขัน โดยให้นิยามเป็นเรื่องของการอยู่รอดในตลาด

CEO พูการ์ ฮามัล ของสตาร์ทอัพ SecurityPal กำลังแก้ไขความท้าทายด้านการดำเนินงานที่สำคัญซึ่งเผชิญหน้ากับบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำหลายแห่ง เช่น Airtable และ OpenAI บริษัทนี้ช่วยให้กระบวนการตอบคำถามด้านความปลอดภัยกลายเป็นเรื่องที่ง่ายขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ในการรับรองการปฏิบัติตามกฎระเบียบและกฎหมายความเป็นส่วนตัวด้านข้อมูล โดยทั่วไปแล้วคำถามนี้จะมีหลายร้อยคำถามที่ครอบคลุมถึงการจัดการข้อมูลและมาตรการด้านความปลอดภัย ซึ่งต้องใช้ทรัพยากรและเวลาอย่างมาก SecurityPal ใช้การผสมผสานระหว่าง AI กับทีมวิเคราะห์จำนวน 180 คนใน ‘Silicon Peaks’ ของกาฐมาณฑุ เพื่อลดระยะเวลาตอบกลับสำหรับคำถามที่ยาวนานเหล่านี้ให้เหลือเพียง 24 ชั่วโมง หลังจากที่ลูกค้าลงทะเบียนแล้ว นักวิเคราะห์จะสร้างห้องสมุดความรู้ที่ครอบคลุมเพื่อให้แน่ใจว่าพวกเขาสามารถจัดการกับคำถามได้อย่างมีประสิทธิภาพ พร้อมด้วยเครื่องมือ AI ที่ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดได้อย่างรวดเร็ว ในช่วงเวลากว่า 4 ปี SecurityPal ได้ตอบคำถามไปแล้วสองล้านคำถาม และมีการเติบโตที่สำคัญ รายรับโดยประมาณของสตาร์ทอัพเติบโตขึ้นสามเท่าในระยะเวลา 2 ปีจนเกินกว่า 10 ล้านดอลลาร์ และเพิ่งประสบความสำเร็จในการประเมินมูลค่า 105 ล้านดอลลาร์ หลังจากการระดมทุน Series A จำนวน 21 ล้านดอลลาร์ ต่างจากโมเดลการจ้างเหมาแบบทั่วไป ฮามัลมีเป้าหมายในการสร้างระบบนิเวศทางเทคโนโลยีในเนปาลโดยการจ้างพนักงานประจำด้วยเงินเดือนที่แข่งขันได้ เสนอค่าตอบแทนและสวัสดิการที่ดีกว่าตลาด ฮามัลเกิดในเนปาล และในระหว่างการเดินทางของเขาใช้เวลาในสหรัฐอเมริกา ซึ่งเขาได้สะสมประสบการณ์ด้านเทคโนโลยีก่อนที่จะก่อตั้ง SecurityPal ในปี 2020 ความสำเร็จอย่างรวดเร็วของบริษัทมีต้นกำเนิดจากการมุ่งมั่นในคุณภาพและแนวทางแบบผสมที่รวมการทำงานของ AI กับความเชี่ยวชาญของมนุษย์ ทำให้บริษัทมีตำแหน่งที่โดดเด่นในตลาดที่กำลังพัฒนาและมีคู่แข่งที่เกิดใหม่ SecurityPal ไม่ได้มุ่งเน้นเพียงแค่ขยายการดำเนินงานเท่านั้น แต่ยังทำงานในการพัฒนาความสามารถของบุคลากรในท้องถิ่น โดยร่วมมือกับสถาบันการศึกษาเพื่อพัฒนาทักษะที่เกี่ยวข้องสำหรับนักวิเคราะห์ความปลอดภัยในอนาคต ความเฉลียวฉลาดที่เชิงรุกและความมุ่งมั่นของบริษัทในการใช้การตัดสินใจของมนุษย์ในการส่งมอบโซลูชันการปฏิบัติตามกฎระเบียบได้เน้นย้ำบทบาทของบริษัทในการสนับสนุนความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ขณะเดียวกันก็สร้างชุมชนสตาร์ทอัพที่แข็งแกร่งในเนปาล

เมื่อวันที่ 29 มกราคม XYO มีการพุ่งขึ้นอย่างน่าทึ่งมากกว่า 65% โดยมีราคาสูงสุดระหว่างวันอยู่ที่ $0

อาลีบาบายักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีของจีนกำลังยืนยันตำแหน่งของตนในเวทีการแข่งขันระดับโลกเพื่อความเป็นเลิศด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยประกาศว่าเวอร์ชันล่าสุดของโมเดล Qwen 2

บิตคอยน์ดำเนินการผ่านการเข้ารหัสกุญแจสาธารณะ โดยที่ผู้ใช้แต่ละคนจะมีรหัสสาธารณะที่มองเห็นได้สำหรับทุกคน และรหัสส่วนตัวที่รู้จักเฉพาะอุปกรณ์ของตน เมื่อมีการทำธุรกรรม ผู้ใช้ที่รับบิตคอยน์จะส่งรหัสสาธารณะไปยังผู้ส่ง จากนั้นผู้ส่งจะลงนามในธุรกรรมด้วยรหัสส่วนตัวของตน ซึ่งจะถูกส่งออกไปยังเครือข่ายบิตคอยน์ เพื่อป้องกันการใช้จ่ายซ้ำ เวลาของธุรกรรมและจำนวนเงินจะถูกบันทึกในสมุดบัญชีที่ดูแลโดยโหนดของเครือข่ายทั้งหมดแม้ว่าเอกลักษณ์ของผู้ใช้จะยังคงเป็นที่ไม่เปิดเผย แต่การโอนบิตคอยน์เฉพาะนั้นสามารถมองเห็นได้จากทุกคน ธุรกรรมจะถูกรวมเข้าด้วยกันเป็นกลุ่มที่เรียกว่าบล็อก บล็อกเหล่านี้จะถูกจัดเรียงตามลำดับเวลาเพื่อสร้างบล็อกเชน การเพิ่มบล็อกเข้าไปในโซ่ต้องใช้กระบวนการทางคณิตศาสตร์ซึ่งทำให้การพยายามแก้ไขบล็อกเชนโดยผู้ใช้แต่ละคนเกิดความยากลำบากอย่างมาก (อ่านเรียงความของมาร์ค คิวบานในbritannica เกี่ยวกับ NFT)