Google Cloud กำลังเปิดตัว Automotive AI Agent ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยผู้ผลิตรถยนต์พัฒนาประสบการณ์ AI เชิงสร้างสรรค์ขั้นสูงสำหรับยานพาหนะ โดยใช้ประโยชน์จาก Gemini กับ Vertex AI ทำให้ Agent นี้ปรับใช้งานเพื่อสร้างผู้ช่วยภายในรถที่มีความเป็นส่วนตัวและใช้งานได้โดยสัญชาตญาณ เกินกว่าการควบคุมด้วยเสียงแบบดั้งเดิม มีการให้เหตุผลแบบหลายโหมดและการสนับสนุนหลายภาษาในการสนทนาตามธรรมชาติ สามารถตอบคำถาม เช่น "มีร้านอาหารอิตาเลียนอยู่ใกล้ ๆ ไหม?" พร้อมกับคำถามต่อเนื่องอย่าง "ร้านนี้มีรีวิวดีไหม?" หรือ "เมนูที่นิยมที่สุดที่นั่นคืออะไร?" Mercedes-Benz เป็นหนึ่งในผู้ที่นำ Automotive AI Agent ไปใช้ใน MBUX Virtual Assistant เป็นรายแรก โดยจะเปิดตัวใน Mercedes-Benz CLA รุ่นใหม่ปลายปีนี้ ผู้ช่วยที่ได้รับการอัปเกรดนี้ใช้ข้อมูลจาก Google Maps Platform ช่วยให้ผู้ขับขี่และผู้โดยสารสามารถรับข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่ที่น่าสนใจ สภาพการจราจร และอื่นๆ ได้อย่างรวดเร็วและเป็นส่วนตัวผ่านคำสั่งเสียง AI Agent ของ Google Cloud ยังช่วยให้ MBUX Virtual Assistant สามารถจัดการบทสนทนาแบบหลายเทิร์นที่ซับซ้อนและจดจำการสนทนาได้ ทำให้ผู้ใช้สามารถหยุดและกลับมาสนทนาต่อได้อย่างราบรื่น ค้นพบเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Automotive AI Agent และความร่วมมือของเรากับ Mercedes-Benz

หากคุณรู้เกี่ยวกับคริปโตเคอร์เรนซี คุณคงเคยได้ยินคำว่า 'บล็อกเชน' ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง บล็อกเชนคือบัญชีแยกประเภทดิจิทัลแบบกระจายศูนย์ที่ทำหน้าที่เป็นฐานข้อมูลสาธารณะที่ปลอดภัยและใช้ร่วมกันในเครือข่าย ศักยภาพของมันขยายไปไกลกว่าคริปโตเคอร์เรนซี เสนอความเป็นไปได้ในการเปลี่ยนแปลงในหลายสาขา จุดเด่นสำคัญของบล็อกเชนคือความสามารถในการบันทึกข้อมูลที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้อย่างปลอดภัย ซึ่งมีประโยชน์อย่างยิ่งในการจัดการซัพพลายเชน เมื่อธุรกิจมีความเป็นสากลมากขึ้น ความโปร่งใสตั้งแต่แหล่งที่มาถึงผู้บริโภคถือเป็นสิ่งสำคัญ ตัวอย่างเช่น Walmart ใช้บล็อกเชนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการติดตามและความรับผิดชอบในซัพพลายเชนอาหาร ขณะที่ FedEx ใช้เพื่อปรับปรุงการบริการการจัดส่ง บล็อกเชนยังตอบสนองต่อความท้าทายในการจัดการเอกสารสำคัญ โดยการเก็บข้อมูลเอกสารอย่าง Social Security cards และบันทึกการฉีดวัคซีนบนเครือข่ายเพื่อการตรวจสอบที่ปลอดภัย เข้าถึงได้ และไม่สามารถดัดแปลงได้ เทคโนโลยีนี้มีคุณค่าในช่วงวิกฤตผู้ลี้ภัยชาวซีเรียในการจัดการข้อมูลประจำตัวและอำนวยความสะดวกในการให้ความช่วยเหลือ ในด้านสาธารณสุข บล็อกเชนสามารถปรับปรุงการจัดการบันทึกผู้ป่วยได้โดยการรักษาข้อมูลที่ถูกต้องและเข้าใช้งานได้ง่าย เพิ่มศักยภาพในการจัดการซัพพลายยา การติดตามประวัติการรักษา และการปกป้องข้อมูลสำคัญ ภาคอสังหาริมทรัพย์ก็ได้รับผลกระทบจากบล็อกเชนผ่านการโทเค็น โดยเปลี่ยนสินทรัพย์ทางกายภาพเป็นหน่วยดิจิทัลขนาดเล็กที่โอนไปมาได้ กระบวนการนี้ส่งเสริมความเสรีในตลาดการเงินโดยเพิ่มสภาพคล่องและการเข้าถึง บริษัทอย่าง BlackRock และ Visa กำลังลงทุนในการโทเค็น โดยคาดการณ์มูลค่าทรัพย์สินสูงถึง 2 ล้านล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ตามข้อมูลของ McKinsey & Company โทเค็นที่ไม่สามารถทดแทนได้ (NFTs) ซึ่งเป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่มีเอกลักษณ์ที่ถูกเก็บไว้บนบล็อกเชน แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของเทคโนโลยีนี้ NFT ที่มีชื่อเสียงเช่น CryptoPunks มีราคาสูง เป็นการเน้นถึงคุณค่าของความเป็นเอกลักษณ์ของดิจิทัลคล้ายกับงานศิลปะดั้งเดิม NFT เป็นแอปพลิเคชันใหม่ของบล็อกเชน มอบวิธีสำหรับศิลปินในการปกป้องทรัพย์สินทางปัญญาในโลกดิจิทัล

ฝ่ายบริหารของไบเดนเปิดเผยนโยบายควบคุมการส่งออกใหม่ที่เรียกว่า "กฎการแพร่กระจายของ AI" โดยมีเป้าหมายเพื่อจำกัดการเข้าถึงชิปและแบบจำลอง AI ขั้นสูงสำหรับประเทศคู่แข่งเช่นจีน กฎนี้แบ่งประเทศออกเป็นสองประเภท คือประเทศที่สามารถเข้าถึงเทคโนโลยี AI ของสหรัฐฯ ได้อย่างไม่จำกัด และประเทศที่ต้องการใบอนุญาตพิเศษ โดยการบังคับใช้นี้ดูแลโดยสำนักอุตสาหกรรมและความมั่นคงของกระทรวงพาณิชย์ ประเทศที่ได้รับความไว้วางใจได้แก่ สหราชอาณาจักร แคนาดา และญี่ปุ่น เป็นต้น ประเทศที่ไม่ถูกควบคุมอาวุธสามารถรับชิป AI ได้สูงสุด 1,700 หน่วยโดยไม่ต้องขออนุญาตพิเศษ แต่ต้องมีใบอนุญาตหากต้องการมากขึ้นเพื่อให้มั่นใจในความปลอดภัย กฎนี้ยกเว้นการออกแบบและการผลิตชิป และแบบจำลองโอเพนซอร์สเช่น Llama ของ Meta ในขณะที่ห้ามประเทศที่ถูกห้ามอาวุธเช่น จีน อิหร่าน และเกาหลีเหนือในการเข้าถึงแบบจำลองขั้นสูง รัฐมนตรีกระทรวงพาณิชย์ จีน่า ไรมอนโด เน้นย้ำถึงภัยคุกคามสองฝ่ายของเทคโนโลยี AI ขณะที่ Nvidia วิจารณ์กฎนี้ว่าเป็นการทำลายความสามารถในการแข่งขันของสหรัฐฯ แม้ว่าจะมีข้อจำกัดที่มีอยู่แล้วเกี่ยวกับจีน กฎนี้ป้องกันไม่ให้พวกเขาพัฒนาแบบจำลอง AI ระดับแนวหน้าระหว่างประเทศ ระเบียบนี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ที่กว้างขึ้นในการจำกัดการเข้าถึง AI สมัยใหม่ของจีน ซึ่งเป็นการเสริมข้อจำกัดล่าสุดในด้านการส่งออกที่เกี่ยวข้องกับชิป ฝ่ายบริหารเน้นย้ำถึงความเร่งด่วนเนื่องจากการพัฒนา AI ที่รวดเร็วและมองว่า AI ของจีนกำลังติดตามสหรัฐฯ อย่างใกล้ชิด พร้อมกับการเปิดช่วงเวลาปรึกษาหารือ 120 วัน ขยายไปถึงการบริหารของทรัมป์ก็อาจเห็นการปรับเปลี่ยนก่อนการบังคับใช้

ความหลากหลายเป็นจุดแข็งที่สำคัญ โดยเฉพาะในการออกแบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) การมีบุคคลจากหลากหลายสาขาอาชีพ เช่น กฎหมายและศิลปะสร้างสรรค์ ร่วมในการออกแบบและพัฒนา AI ถือเป็นสิ่งสำคัญ อย่างไรก็ตาม หลายทีมที่ต้องการร่วมมือกันในด้าน AI มักพบอุปสรรคสำคัญคือ ความสับสน ในพอดแคสต์ล่าสุด James Landay ศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัย Stanford ได้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการมีส่วนร่วมใน AI เขาอ้างว่าการออกแบบระบบ AI ให้ครอบคลุมตั้งแต่เริ่มต้นเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความสำเร็จในการใช้งาน AI หากปราศจากคุณค่าที่เน้นมนุษย์ AI จะไม่สามารถเติบโตได้ Landay กล่าวในการสนทนากับ Lareina Yee หุ้นส่วนอาวุโสที่ McKinsey Landay ผู้ร่วมก่อตั้งและร่วมผู้อำนวยการของ Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) อธิบายว่าการบรรลุผล AI ที่เน้นมนุษย์นั้นมีมากกว่าแค่แอปพลิเคชัน “มันเกี่ยวกับวิธีที่เราสร้างระบบ AI เหล่านั้น ใครมีส่วนร่วมในการพัฒนา และการส่งเสริมกระบวนการเน้นมนุษย์ในการสร้างและประเมิน AI” เขากล่าว ความท้าทายของ AI คือความไม่สามารถคาดเดาได้ ไม่เหมือน PC ที่ AI อาจไม่น่าเชื่อถือในบางด้าน เนื่องจากเป็นแบบการคำนวณความน่าจะเป็นและสามารถให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันตามข้อมูลที่ป้อนเข้า ในขณะที่ระบบเชิงวิธีจะให้ผลลัพธ์เหมือนกันสำหรับข้อมูลที่ป้อนเข้าเดียวกัน “เราต้องคิดใหม่เกี่ยวกับการออกแบบระบบ AI” Landay กล่าว โมเดลการคำนวณความน่าจะเป็นของระบบ AI ประมวลผลข้อมูลและสร้างผลลัพธ์ที่ต่างกัน ซึ่งสามารถทำให้เกิดการพูดหลงเชื่อหรือคำกล่าวที่ไม่จริงได้ “เหตุผลเหล่านี้ยังไม่ชัดเจน ซึ่งก่อให้เกิดความกังวลอย่างมากเกี่ยวกับใครเป็นผู้สร้างโมเดลเหล่านี้” เขาเสริม ระบบ AI นั้นจัดการได้ยากเมื่อเกิดปัญหา “เราจำเป็นต้องออกแบบระบบ AI ให้แตกต่างออกไป เนื่องจากระบบเหล่านี้กำลังจะกลายเป็นสิ่งสามัญในชีวิตประจำวันของเรา รวมถึงในด้านสุขภาพ การศึกษา และรัฐบาล” Landay กล่าว ปัจจุบัน การออกแบบ AI ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับวิศวกร เช่น กลุ่ม AI ที่มีความรับผิดชอบหรือทีมความปลอดภัยที่มีหน้าที่ตรวจสอบผลิตภัณฑ์ก่อนการเปิดตัว น่าเสียดายที่มีแรงกดดันในการเปิดตัวเร็วและทีมเหล่านี้ไม่มีอิทธิพลพอที่จะป้องกันได้ การรวมความเชี่ยวชาญที่หลากหลายในกระบวนการออกแบบและพัฒนาเป็นสิ่งสำคัญ “เราจำเป็นต้องมีทีมจากหลากหลายสาขาวิชา—นักวิทยาศาสตร์สังคม มนุษยศาสตร์ นักจริยธรรม—เพื่อให้ปัญหาถูกระบุตั้งแต่เนิ่น ๆ และสมาชิกเหล่านี้มีอิทธิพลที่จำเป็นในการดำเนินการเปลี่ยนแปลง” Landay เรียกร้อง วิธีการ AI ที่เปิดกว้างและหลากหลายศาสตราอาจเป็นความท้าทาย เนื่องจากมีความคิดเห็นมากเกินจนสร้างสภาพแวดล้อมที่วุ่นวาย “สาขาต่าง ๆ พูดภาษาต่างกัน และคำศัพท์อาจแตกต่างอย่างมาก” Landay เตือน ยกตัวอย่างเช่น การร่วมมือกับศาสตราจารย์ภาษาอังกฤษและวิชาชีพทางการแพทย์เผยให้เห็นการตีความที่แตกต่างกันของ "การศึกษานำร่อง" แม้จะมีความสับสน แต่มันอาจกระตุ้นให้เกิดแนวคิดและมุมมองใหม่ ๆ “นักพัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ทำงานร่วมกับนักจริยธรรมด้านรัฐศาสตร์อาจถูกตั้งคำถามเกี่ยวกับวิธีการหรือการเปิดตัวซอฟต์แวร์ของพวกเขา ซึ่งกระตุ้นให้พิจารณาการป้องกันเพิ่มเติม” เขาอธิบาย AI กำลังเปลี่ยนแปลงธุรกิจ สถานที่ทำงาน และสังคม จึงเป็นสิ่งสำคัญที่การเปลี่ยนแปลงนี้ต้องเป็นการร่วมมือกัน

รับสิทธิ์เข้าถึงดิจิทัลครอบคลุมในบทความพรีเมียมของ FT รวมถึงข้อมูลเชิงลึกจากผู้นำในอุตสาหกรรม จ่ายรายปีและรับส่วนลด 20% ประหยัด 10% ในปีแรกของคุณ สัมผัสประสบการณ์ FT Digital Edition ใหม่: ครบทุกหน้าจาก FT บนทุกอุปกรณ์ หมายเหตุ: การสมัครนี้ไม่รวมการเข้าถึง ft

หากคุณไม่ชอบการเลือกหุ้นรายตัวเพื่อลงทุนในเทคโนโลยี AI นั่นก็เข้าใจได้ ในพอร์ตโฟลิโอหุ้นสามสิบหกตัวของฉัน มีเพียงสองหุ้นที่สามารถถือว่าเป็น "หุ้น AI" และพวกมันก็ไม่ใช่บริษัทที่เน้น AI แบบเฉพาะเจาะจง เพียงแค่ได้รับประโยชน์จากการพัฒนา AI แทนการเลือกหุ้น AI รายตัว คุณอาจพิจารณาลงทุนใน ETF ถึงแม้ว่า ETF ที่เกี่ยวข้องกับ AI มักจะมีข้อเสีย เนื่องจากการถือครองหลักมักประกอบด้วยหุ้นเทคโนโลยีขนาดใหญ่หรือการผสมของบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่บางแห่ง หนึ่งใน ETF ที่โดดเด่นคือ Ark Autonomous Technology & Robotics ETF (ARKQ -2

การใส่ใจในข้อมูลเชิงลึกจากผู้นำอุตสาหกรรมเกี่ยวกับอนาคตของปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการลงทุนที่ประสบความสำเร็จ หนึ่งในผู้นำเหล่านี้คือ Jensen Huang ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ Nvidia (NVDA ลด 3