นักวิทยาศาสตร์จากสถาบันวิจัยโตโยต้าและมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดได้พัฒนารถยนต์ไร้คนขับที่สามารถเสียหลักอย่างควบคุมได้ ขยายขอบเขตของการขับขี่อัตโนมัติ ในการสาธิตที่สวนแข่ง Thunderhill ในแคลิฟอร์เนีย รถยนต์ไร้คนขับได้เสียหลักพร้อมกันโดยมีระยะห่างเพียงไม่กี่ฟุต การทดลองนี้มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ในอนาคตและแก้ไขปัญหาท้าทายที่ใหญ่กว่าในระบบการขับขี่อัตโนมัติ ด้วยการผสมผสานโมเดลคณิตศาสตร์, การเรียนรู้ของเครื่อง, และเซ็นเซอร์ทางกายภาพ นักวิจัยได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของรถยนต์ไร้คนขับในการทำงานในสภาพที่เข้มข้น เช่น ถนนที่มีหิมะหรือมีน้ำแข็ง ในขณะที่ AI ได้ทำก้าวหน้าอย่างมาก การนำทางในโลกทางกายภาพที่ไม่สามารถคาดเดาได้เป็นความท้าทายและซับซ้อนแยกต่างหาก

สองบริษัทที่นำเสนอโอกาสในการเติบโตที่มีกำไร คือ Broadcom และ Alphabet ขณะที่ Broadcom เป็นที่รู้จักในฐานะผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์และฮาร์ดแวร์เครือข่าย มันมีบทบาทสำคัญในระบบนิเวศ AI โดยผลิตชิ้นส่วนสำคัญที่ใช้ในศูนย์ข้อมูลเพื่อประมวลผลและถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมหาศาลสำหรับการฝึก AI แม้ว่ารายได้ที่เกี่ยวข้องกับ AI จะทำรายได้น้อยจากรายได้รวมของ Broadcom แต่คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างมากในปีต่อๆ ไป นอกจากนี้ ธุรกิจของ Broadcom ไม่ได้พึ่งพา AI อย่างเดียว ซึ่งเป็นข้อดีในกรณีที่เกิดการตกต่ำในตลาด AI ในทางตรงกันข้าม Alphabet มีบทบาทสำคัญในการพัฒนา AI ผ่านโปรเจกต์เช่น Google Brain และ DeepMind แม้ว่า Alphabet เคยถูกวิจารณ์ว่ายังล้าหลังในด้าน AI แต่ก็ได้ทำการปรับปรุง โดยเริ่มจากการรีแบรนด์เครื่องมือ AI generative เป็น Gemini แม้รายได้หลักของ Alphabet จะมาจากการโฆษณา แต่การแนะนำ AI Overviews ในการค้นหาของ Google กลับสร้างโอกาสรายได้เพิ่มเติม นอกจากนี้ Google Cloud ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มคลาวด์ของ Alphabet ก็กำลังเติบโตทั้งในแง่ของขนาดและความสามารถในการทำกำไร การซื้อกิจการ Wiz ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพความปลอดภัยไซเบอร์ที่ใช้ AI อาจทำให้ Google Cloud มีเสน่ห์มากขึ้นสำหรับลูกค้าองค์กร เมื่อพิจารณาค่าใช้จ่ายที่ค่อนข้างต่ำของ Alphabet และศักยภาพการเติบโตของธุรกิจต่างๆ ของบริษัท ดูเหมือนจะเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าและมีศักยภาพในการเติบโตในอนาคต

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การเปลี่ยนแปลงที่สม่ำเสมอและบ่อยครั้งในที่ทำงานได้ส่งผลกระทบต่อพนักงาน ทำให้เกิดความเหนื่อยล้าจากการเปลี่ยนแปลง การเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถสร้างสิ่งใหม่ได้ได้นำมาซึ่งคลื่นการเปลี่ยนแปลงใหม่ ๆ บังคับให้องค์กรต้องพิจารณาผลกระทบต่อพนักงานของตน เพื่อให้สามารถนำ AI มาใช้อย่างประสบความสำเร็จ องค์กรจำเป็นต้องมุ่งเน้นการเพิ่มทักษะให้กับพนักงานและจัดการกับความกังวลของพวกเขาผ่านการจัดการการเปลี่ยนแปลงอย่างมีประสิทธิภาพ สิ่งนี้สามารถทำได้ผ่านการลงทุนในการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง ส่งเสริมวัฒนธรรมการเรียนรู้ และปรับตัวต่อความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลง การสนับสนุนระบบความคิดแบบทดลองและเรียนรู้ และการอนุญาตให้มีการทดลองใช้ ได้พิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จในการขับเคลื่อนการนำ AI มาใช้ การจัดการความคาดหวังเกี่ยวกับสิ่งที่ AI สามารถทำได้และไม่สามารถทำได้เป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากความก้าวหน้าต้องใช้เวลา ผู้นำธุรกิจควรมอบความคาดหวังที่เป็นจริงและทิศทางที่ชัดเจนเพื่อหลีกเลี่ยงความไม่เชื่อถือและการไม่ไว้วางใจ สุดท้าย เพื่อแก้ไขปัญหาความเหนื่อยล้าของพนักงาน องค์กรต้องเสนอการฝึกอบรม แนวทาง และนโยบายเพื่อสนับสนุนพนักงานในการยอมรับ AI ด้วยการปกป้องและเสริมสร้างศักยภาพให้กับพนักงาน องค์กรสามารถใช้ประโยชน์จากศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์ที่สร้างสรรค์ได้อย่างเต็มที่

โครงการริเริ่ม AI-ชีววิทยาดาราศาสตร์ของ NASA ควบคุมโดย Ryan Felton และ Caleb Scharf ที่ NASA Ames อยากเชิญคุณมามีส่วนร่วมในการหารือเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาได้พัฒนาแบบสอบถามเพื่อเก็บรวบรวมความคิดเห็นของคุณเกี่ยวกับความต้องการของชุมชนชีววิทยาดาราศาสตร์และจะให้ความสำคัญเป็นอย่างมากแก่เวลาของคุณเพียงไม่กี่นาที กรุณาติดตามลิงค์เพื่อเข้าสู่แบบสอบถาม ข้อเสนอแนะของคุณจะเป็นปัจจัยกำหนดเป้าหมายและลำดับความสำคัญของโครงการริเริ่มนี้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อชุมชนในที่สุด ขอบคุณสำหรับการมีส่วนร่วมของคุณ!

บทความนี้ตั้งคำถามถึงความถูกต้องตามกฎหมายของข้อเรียกร้องที่กล้าหาญที่กล่าวถึงผลกระทบของ AI ต่อทุกอุตสาหกรรม มันบ่งชี้ว่าความคลั่งไคล้จำนวนมากถูกผลักดันโดยบริษัทขนาดใหญ่ที่มีผลประโยชน์ในการใช้ AI ขณะที่มีการคาดการณ์ถึงคุณค่ามหาศาลที่เพิ่มขึ้นในหลายภาคส่วน แต่ความเป็นจริงนั้นคาดว่าจะมีความซับซ้อนและค่อยเป็นค่อยไปมากกว่า ความไว้วางใจ การควบคุม ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และความท้าทายทางเทคนิค ถูกอ้างว่าเป็นอุปสรรคที่ต้องเอาชนะเพื่อให้ AI เข้าสู่ศักยภาพสูงสุด ซึ่งมันได้กล่าวถึงตัวอย่างที่เป็นสิ่งที่จับต้องได้ของผลกระทบของ AI เช่นการลดการฉ้อโกงในบริการทางการเงิน โดยรวมแล้ว บทความนี้ยอมรับถึงศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ AI ในระยะยาว แต่เตือนให้อย่าได้คาดหวังถึงการเปลี่ยนแปลงทันทีและอย่างรุนแรง

ศักยภาพของ AI ในการปฏิวัติทุกอุตสาหกรรมมักถูกทำให้ดูเกินจริงโดยบริษัทใหญ่ๆ ที่มีส่วนได้ส่วนเสียในการโปรโมท AI แม้ว่าการคาดการณ์ถึงมูลค่าที่สูงมากซึ่ง AI จะเพิ่มให้กับหลายภาคส่วนอาจเป็นไปได้ในทางทฤษฎี แต่ในความเป็นจริงอาจเกิดขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไปและซับซ้อน ปัญหาต่างๆ เช่น กฎระเบียบ, ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล, ปัญหาทางเทคนิค และความเชื่อมั่นของประชาชน ต้องได้รับการแก้ไขก่อนที่ AI จะสามารถเต็มที่ได้ในคำมั่นสัญญาของมัน แม้ว่าบางอุตสาหกรรมเช่น บริการทางการเงินจะได้เริ่มเห็นการเปลี่ยนแปลงจาก AI แล้ว แต่การปฏิรูปอาจจะเกิดขึ้นช้ากว่าที่พูดถึงในระยะสั้น อย่างไรก็ตาม ในระยะยาวเป็นไปได้ยากที่จะจินตนาการถึงอนาคตที่ไม่มี AI เป็นส่วนสำคัญอย่างที่เทคโนโลยีก้าวกระโดดที่ผ่านมาได้แสดงให้เห็น แม้ว่าผลกระทบที่ปฏิวัติจาก AI อาจจะไม่ทันที แต่มันจะเกิดอย่างแน่นอน สรุปแล้ว การเดินทางสู่การนำ AI มาใช้ในวงกว้างอาจใช้เวลา แต่ในที่สุดมันจะปฏิวัติวิธีการทำงานและการทำธุรกิจของเรา

ในรัฐเทนเนสซีปีนี้ มหาวิทยาลัยของรัฐและระบบโรงเรียนมีข้อกำหนดบังคับในการยื่นนโยบายปัญญาประดิษฐ์ (AI)