แชนนอน แวลเลอร์ นักปรัชญาด้านเทคโนโลยี แนะนำว่าแทนที่จะมอง AI เป็นเพียง "นกแก้วทางสถิติ" ที่สะท้อนภาษามนุษย์ การเปรียบ AI เป็นกระจกที่สะท้อนสิ่งที่มนุษย์ใส่เข้าไปอาจเป็นการเปรียบที่เหมาะสมกว่า แนวคิดนี้ท้าทายความเชื่อที่ว่า AI มีจิตใจหรือคุณธรรมที่เหนือกว่า แวลเลอร์เสนอว่าความเสี่ยงเชิงอัตถิภาวนิยมของ AI ไม่ได้อยู่ที่ตัว AI เอง แต่เป็นอยู่ที่ความโน้มเอียงของมนุษย์ที่จะมองมันเป็นจิตใจที่แท้จริง ซึ่งนำไปสู่การกัดกร่อนของความสามารถของมนุษย์ เธอเน้นย้ำถึงความสำคัญของการยอมรับความสามารถของมนุษย์ในการสร้างความหมายและทำการเปลี่ยนแปลงทางศีลธรรมและสังคม เตือนถึงความเสี่ยงของการยอมแพ้ต่อ AI ด้วยภาพลวงตาของวัตถุประสงค์และความก้าวหน้า โดยดึงแนวคิดจากการคิดเชิงอัตถิภาวนิยม โดยเฉพาะแนวคิด "autofabrication" หรือการสร้างตัวเองของ โฆเซ่ ออร์เตกา ย์ กัสเซต์ แวลเลอร์เตือนถึงการเปลี่ยนแปลงทางสังคมที่เริ่มมองว่ามนุษย์เป็นเพียงเครื่องทำนาย ที่สะท้อน AI เธอวิพากษ์วงการจริยธรรมของเครื่องจักร โดยความปรารถนาในการทำศีลธรรมตามมติมหาชนอาจนำไปสู่ความล้มเหลวทางจริยธรรม เธอเสนอให้ศีลธรรมยังคงเป็นความท้าทายและต้องเปิดรับการท้าทายเสมอ แวลเลอร์ชี้ให้เห็นคุณธรรมของปฏิบัติญาณ หรือ phronesis ซึ่งจำเป็นในการปรับการตอบสนองทางศีลธรรมของเราต่อสถานการณ์ใหม่ ๆ เธอแสดงความกังวลต่อการที่การอัตโนมัติทางปัญญาลิดรอนโอกาสในการพัฒนาปัญญานี้ ส่งผลให้เกิดความไม่ชำนาญทางปัญญาและศีลธรรม แม้จะเข้าใจแรงกระตุ้นของการคิดข้ามมนุษย์เพื่อก้าวข้ามข้อบกพร่องของมนุษย์ แวลเลอร์สนับสนุนการยอมรับสิ่งที่ทำให้สภาพมนุษย์มีความหมาย เธอชี้ว่าศีลธรรมมีความเกี่ยวพันอย่างลึกซึ้งกับการดำรงอยู่และความสัมพันธ์ของมนุษย์ โดยอยู่บนพื้นฐานของการดูแลซึ่งกันและกัน มากกว่าที่จะเป็นแนวคิดสากลที่ AI จะเข้าใจได้ดีกว่า สิ่งนี้สะท้อนถึงความหวังของเธอเกี่ยวกับศักยภาพในการก้าวหน้าทางศีลธรรมที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์

นักวิทยาศาสตร์มหาวิทยาลัยต่างเผชิญความหงุดหงิดเนื่องจากพลังการประมวลผลที่จำกัดสำหรับการวิจัยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ตามที่เผยแพร่ในการสำรวจระดับโลก การศึกษาอันนี้เผยแพร่บน arXiv เมื่อวันที่ 30 ตุลาคม ระบุว่านักวิชาการมักขาดการเข้าถึงระบบการประมวลผลขั้นสูง ซึ่งส่งผลกระทบต่อความสามารถในการพัฒนารูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) และทำการวิจัย AI มหาวิทยาลัยมักจะประสบปัญหาในการจัดซื้อหน่วยประมวลผลกราฟิกที่มีประสิทธิภาพ (GPUs) ซึ่งจำเป็นต่อการฝึกอบรม AI แต่มีค่าใช้จ่ายสูง บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ ๆ ต่างมีงบประมาณสูงกว่าในการซื้อ GPUs หลายพันตัว อปูรว คานเดลวัล จากมหาวิทยาลัยบราวน์และผู้ร่วมเขียนการศึกษาระบุว่า แม้ว่าบริษัทอุตสาหกรรมขนาดใหญ่อาจมีทรัพยากร GPU ที่กว้างขวาง แต่นักวิชาการอาจมีเพียงไม่กี่ตัว สร้างช่องว่างที่มากมายระหว่างความสามารถของอุตสาหกรรมและวิชาการ ทีมของคานเดลวัลได้สำรวจนักวิทยาศาสตร์ 50 คนจาก 35 สถาบัน โดยพบว่า 66% ของผู้ตอบแบบสอบถามให้คะแนนความพอใจกับพลังการประมวลผลที่มีอยู่เพียง 3 หรือน้อยกว่า จาก 5 โดยชี้ถึงความล่าช้าในการเข้าถึง GPU และความแตกต่างที่สำคัญทั่วโลก เช่น ในตะวันออกกลาง การเข้าถึงที่จำกัดทำให้หลายคนไม่สามารถเริ่มการฝึกอบรม LLMs ที่มีค่าใช้จ่ายสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ เอลลี พาวลิค ผู้ร่วมเขียน กล่าวถึงความสำคัญของสภาพแวดล้อมทางวิชาการที่แข่งขันได้สำหรับการเติบโตของเทคโนโลยีในระยะยาว เปรียบกับแรงกดดันในเชิงพาณิชย์ในงานวิจัยของอุตสาหกรรม แม้จะมีข้อจำกัดเหล่านี้ นักวิจัยยังได้พิจารณาวิธีที่นักวิชาการสามารถใช้ฮาร์ดแวร์ที่มีกำลังน้อยกว่าให้เกิดประโยชน์สูงสุดด้วยการฝึกอบรม LLMs ด้วย GPUs 1 ถึง 8 ตัว ซึ่งต้องใช้วิธีการที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งถึงแม้จะยาวนานกว่าแต่ก็ช่วยให้สามารถฝึกอบรมโมเดลได้สำเร็จแม้มีทรัพยากรจำกัด จี-อุง ลี จากมหาวิทยาลัยซาร์ลันด์ในเยอรมนีเห็นว่าการเดินหน้าในแนวทางนี้น่าสนใจ โดยระบุว่าแม้แต่บริษัทเล็ก ๆ ก็เผชิญความท้าทายในการเข้าถึงเช่นกัน การศึกษานี้ย้ำถึงความสำคัญของการจัดการกับความต่างกันของทรัพยากรเพื่อเสริมสร้างการวิจัย AI ในภาควิชาการ

สำนักงานสิทธิพลเมืองของกระทรวงศึกษาธิการสหรัฐ (OCR) ได้ออกแนวทางเกี่ยวกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ของโรงเรียน ซึ่งอาจก่อให้เกิดการเลือกปฏิบัติต่อนักเรียนชนกลุ่มน้อยและนักเรียนข้ามเพศ ซึ่งอาจนำไปสู่การสืบสวนระดับรัฐบาลกลางได้ โดยหลังจากคำสั่งบริหารหมายเลข 14110 ของประธานาธิบดีไบเดน แนวทางนี้มีเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าโรงเรียนจะใช้ AI อย่างมีความรับผิดชอบและไม่เลือกปฏิบัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งต่อชุมชนที่เปราะบาง แนวทางได้ระบุสถานการณ์ที่ AI อาจส่งผลกระทบต่อนักเรียนอย่างไม่ยุติธรรม เช่น ระบบตรวจสอบการลอกเลียนแบบที่ระบุผิดพลาดสำหรับผู้พูดภาษาอังกฤษที่ไม่ใช่ภาษาแม่ หรือระบบ AI ที่ใช้ในการลงโทษนักเรียนที่ทำให้เกิดความไม่เท่าเทียมทางเชื้อชาติ แนวทางยังกล่าวถึงความเป็นไปได้ของการเลือกปฏิบัติทางเพศ เช่น การใช้ซอฟต์แวร์จดจำใบหน้าที่ระบุผิดพลาดกับนักเรียนที่ไม่ปฏิบัติตามบรรทัดฐานทางเพศซึ่งอาจนำไปสู่การละเมิด Title IX ได้ รัฐบาลของไบเดนให้ความสำคัญกับการแก้ไขปัญหาการเลือกปฏิบัติของ AI โดยมีหน่วยงานต่าง ๆ ระบุต้นว่าจะบังคับใช้กฎหมายสิทธิพลเมืองและคุ้มครองผู้บริโภครัฐบาลกลางกับระบบ AI ที่มีอคติ ความมุ่งเน้นนี้ได้รับการสนับสนุนเพิ่มเติมโดยคำสั่งบริหารของประธานาธิบดีและแนวทางใหม่จากกระทรวงศึกษาธิการ กระทรวงไม่ได้ให้ความเห็นกับ Fox News Digital ก่อนการเผยแพร่เรื่องนี้

อินสตาแกรมกำลังเผชิญกับการเพิ่มขึ้นของผู้มีอิทธิพลที่สร้างด้วย AI ซึ่งขโมยวิดีโอจากนางแบบจริงและผู้สร้างเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ ผู้ใช้ AI เหล่านี้ใช้เนื้อหาที่ขโมยมา สร้างใบหน้าด้วย AI และทำเงินผ่านลิงก์ไปยังเว็บไซต์และแอปต่างๆ แม้ว่าปัญหานี้จะถูก 404 Media รายงานครั้งแรกในเดือนเมษายน แต่ก็เติบโตอย่างรวดเร็ว สร้างความเสี่ยงต่อผู้สร้างเนื้อหามนุษย์บนแพลตฟอร์ม ซึ่งพบว่าความสามารถในการทำมาหากินของพวกเขาถูกบั่นทอน การสืบสวนพบว่ามีบัญชีผู้มีอิทธิพล AI กว่า 1,000 บัญชี สร้างขึ้นโดยใช้เครื่องมือ AI และแอปที่มีอยู่ทั่วไป ซึ่งบางส่วนโฮสต์บนร้านค้าแอปยอดนิยม ปรากฏการณ์นี้บ่งบอกถึงอนาคตที่เป็นไปได้ที่เนื้อหาสร้างด้วย AI อาจแซงหน้าเนื้อหามนุษย์บนโซเชียลมีเดีย ผู้สร้างบัญชีเหล่านี้พูดคุยเปิดเผยเกี่ยวกับกลยุทธ์ในการสร้างและทำเงินจากโมเดล AI บนแพลตฟอร์มอย่าง Discord Elaina St James ผู้สร้างเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ รายงานว่าจำนวนผู้ชมลดลงอย่างมาก โดยอ้างว่ามาจากการเพิ่มขึ้นของการลอกเลียนด้วย AI ผู้เชี่ยวชาญความปลอดภัย Alexios Mantzarlis ได้รวบรวมบัญชีดังกล่าวประมาณ 900 บัญชี เขาเชื่อว่าเขาจะค้นพบมากกว่านี้หากอินสตาแกรมไม่ได้จำกัดการเข้าถึงการแสกนแพลตฟอร์ม บัญชี AI เหล่านี้ซึ่งบางบัญชีใช้ deepfakes มักไม่เปิดเผยธรรมชาติที่เป็นปัญญาประดิษฐ์ของพวกเขา ทำให้ผู้ชมเข้าใจผิดและหาเงินจากการสร้างภาพลักษณ์ของคนจริง ตัวอย่างเช่น บัญชี "Chloe Johnson" สะสมผู้ติดตามด้วยเนื้อหาที่ใช้ภาพสลับใบหน้าที่ขโมยมาจากนางแบบจริง บัญชีหลายบัญชีแนะนำการทำเงินบนแพลตฟอร์มอย่าง Fanvue ซึ่งเป็นคู่แข่งของ OnlyFans ไกด์อย่าง "Instagram Mastery" และ "AI Influencer Accelerator" สอนผู้คนวิธีการสร้างและทำเงินจากผู้มีอิทธิพล AI เหล่านี้ โดยวางเป็นธุรกิจที่เจาะตลาด "ความเหงา" ความสำเร็จของบัญชี AI บางบัญชีอย่าง "Emily Pellegrini" แสดงให้เห็นถึงความสร้างผลกำไรจากการเป็นผู้มีอิทธิพล AI นิรนาม เอาชนะข้อจำกัดของมนุษย์ที่ผู้สร้างจริงเผชิญ แม้ว่าจะต่อต้าน deepfake กลุ่มผู้มีอิทธิพล AI บางกลุ่มยังคงใช้กลยุทธ์ที่น่าสงสัย เช่น สร้างลักษณะเด่นของคนดังใหม่หรือผสมคนจริงเข้ากับโมเดล AI อุตสาหกรรมเจริญเติบโตจากเครื่องมือที่มีอยู่ในร้านแอปและสเปรดชีตจากคู่มือ PDF และวิดีโอ แอปอย่าง HelloFace ช่วยให้การสร้าง deepfakes AI ง่ายขึ้น อินสตาแกรมถูกวิพากษ์วิจารณ์ว่าไม่ดำเนินการกับบัญชีเหล่านี้ ซึ่งส่งผลกระทบต่อผู้สร้างเนื้อหาที่แท้จริงที่ต้องดิ้นรนกับผู้ลอกเลียน การรายงานผู้แอบอ้างสามารถย้อนกลับมาทำให้บัญชีที่ถูกต้องถูกแบนได้ ยังจำเป็นต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติม เพราะอินสตาแกรมได้รับประโยชน์จากการมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้นจากบัญชีเหล่านี้ อาจให้ความสำคัญกับการเข้าชมมากกว่าความถูกต้อง ผู้เชี่ยวชาญบางคนกังวลว่าบัญชีที่แท้จริงอาจกลายเป็นส่วนน้อยหากแนวโน้มนี้ยังคงดำเนินต่อไปโดยไม่ได้รับการแทรกแซง

ด้วย Messenger การเชื่อมต่อกับผู้สำคัญในชีวิตของคุณเป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าจะส่ง Reels ให้เพื่อนหรือโทรวิดีโอหาคนที่คุณรัก ทั่วโลกมีผู้ใช้ใช้เวลากว่า 7 พันล้านนาทีต่อวันในการโทรผ่าน Facebook และ Messenger และเรากำลังปรับปรุงประสบการณ์นี้อย่างต่อเนื่อง วันนี้ เราขอแนะนำฟีเจอร์ใหม่สำหรับการโทรใน Messenger ซึ่งรวมถึงสิ่งที่ผู้ใช้เรียกร้องมากที่สุด การโทรตอนนี้ง่ายขึ้น เชื่อถือได้มากขึ้น และสนุกมากขึ้น พื้นหลัง AI ในการโทรวิดีโอ ในเดือนกันยายน เราได้เปิดตัวเครื่องมือสำหรับปรับแต่งธีมสนทนาใน Messenger ด้วยภาพที่สร้างจาก AI ของ Meta ในไม่ช้าคุณจะสามารถใช้พื้นหลัง AI ในการโทรวิดีโอ Messenger เพื่อแสดงตัวตนหรือเพิ่มความตื่นเต้น เพื่อสร้างพื้นหลัง AI ที่กำหนดเอง เพียงแตะไอคอนเอฟเฟกต์ในแถบด้านข้างระหว่างการโทรวิดีโอและเลือก "พื้นหลัง" การโทรวิดีโอความละเอียดสูงและการปรับเสียงรบกวน เรากำลังเปิดตัวการโทรวิดีโอความละเอียดสูง การปรับเสียงรบกวนและการแยกเสียงเพื่อให้การสนทนาชัดเจนและมีคุณภาพสูงขึ้น การสื่อสารดิจิทัลจะเหมือนกับการอยู่ในห้องเดียวกัน HD จะเป็นค่าเริ่มต้นสำหรับการโทรวิดีโอเมื่อใช้ WiFi การเปิดใช้ HD บนข้อมูลเซลลูลาร์ ให้เปิดการตั้งค่าโทรและเปิด "ข้อมูลมือถือสำหรับวิดีโอ HD" คุณสามารถเปิดใช้การปรับเสียงรบกวนและการแยกเสียงในการตั้งค่าโทรของ Messenger ข้อความเสียงและวิดีโอ การโทรใน Messenger กำลังกลายเป็นโทรศัพท์ที่มีฟีเจอร์ครบครัน ตอนนี้ คุณสามารถส่งข้อความเสียงหรือวิดีโอเมื่อเพื่อนของคุณไม่สามารถรับสายได้ แตะปุ่ม "บันทึกข้อความ" เพื่อส่งข้อความเสียงสำหรับสายที่ไม่ได้รับ หรือข้อความวิดีโอสำหรับสายวิดีโอที่ไม่ได้รับ การโทรและส่งข้อความแบบแฮนด์ฟรี เมื่อมือของคุณไม่ว่างหรือโทรศัพท์อยู่ไกล คุณสามารถใช้ Siri สำหรับการโทรและส่งข้อความได้ เพียงพูดว่า "Hey Siri ส่งข้อความให้คาสซานดราผ่าน Messenger" และกล่าวข้อความของคุณ

ทีมวิจัยนำโดยจุน ซอง ปาร์ค นักศึกษาปริญญาเอกจากสแตนฟอร์ด ได้พัฒนาตัวแทนจำลองจาก AI โดยการสร้างแบบจำลองของบุคคลหลากหลาย 1,000 คน ผู้เข้าร่วมทำแบบทดสอบบุคลิกภาพ การสำรวจทางสังคม และเกมลอจิกสองครั้ง จากนั้น AI ของพวกเขาก็ทำตาม ผู้เข้าร่วมและแบบจำลอง AI มีความเหมือนกันถึง 85% จุน ซอง ปาร์ค เชื่อว่าตัวแทน AI เหล่านี้อาจเป็นอนาคต เพราะสามารถเลียนแบบการตัดสินใจของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ ตัวแทนจำลองนี้เป็นวิธีการที่คุ้มค่า มีประสิทธิภาพ และมีจริยธรรมสำหรับการวิจัยทางสังคมศาสตร์ โดยการใช้โมเดล AI ที่แสดงพฤติกรรมเหมือนมนุษย์ นักวิจัยสามารถทดลองการแทรกแซงบนโซเชียลมีเดีย การจราจร และอื่น ๆ ปัจจุบัน ตัวแทน AI ที่ทำงานตามเครื่องมือ—ถูกสร้างขึ้นเพื่อทำงานเช่นการป้อนข้อมูลหรือตั้งนัดหมาย—แตกต่างจากตัวแทนจำลอง แต่ทั้งสองมีศักยภาพในการเสริมสร้างการพัฒนา AI จอห์น ฮอร์ตัน จาก MIT Sloan ชี้ว่าการรวมข้อมูลมนุษย์จริงเพื่อสร้างบุคลิกที่ติดตั้งโปรแกรมได้ สามารถพัฒนางานวิจัย AI ได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม การศึกษาชี้ถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่นการสร้าง deepfake ที่ไม่ได้รับอนุญาต และการประกันความถูกต้องของการแสดงพฤติกรรมมนุษย์ ทีมงานใช้วิธีประเมินพื้นฐาน เช่น General Social Survey และแบบทดสอบบุคลิกภาพ Big Five แต่ไม่สามารถจับเอกลักษณ์ทั้งหมดของมนุษย์ได้ พบว่า AI เจอปัญหามากขึ้นกับแบบทดสอบพฤติกรรม เช่น "dictator game" เพื่อลดความท้าทายเหล่านี้ นักวิจัยได้ทำการสัมภาษณ์เชิงคุณภาพ ซึ่งพบว่าเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจับประสบการณ์และรายละเอียดที่เป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์ จุนให้เหตุผลว่าการสัมภาษณ์เผยให้เห็นความเฉพาะตัวและข้อมูลเชิงลึกที่แบบสำรวจไม่อาจทำได้ จากประสบการณ์ผ่านการสัมภาษณ์พอดแคสต์ เขามองว่านี่เป็นเทคนิคที่ทรงพลังในการเรียนรู้เกี่ยวกับบุคคล ฮาซาน ราซา ซีอีโอของ Tavus ระบุว่าการสร้างฝาแฝดดิจิทัลแบบดั้งเดิมต้องการข้อมูลจำนวนมาก แต่แนวทางใหม่นี้เสนอให้เก็บข้อมูลที่สำคัญของมนุษย์โดยการสัมภาษณ์ ทางบริษัทกำลังสำรวจวิธีการที่มีประสิทธิภาพนี้ในการสร้างฝาแฝดดิจิทัล โดยแนะนำการสัมภาษณ์ AI สั้น ๆ อย่างต่อเนื่องเป็นวิธีในการพัฒนาฝาแฝดดิจิทัลที่ครอบคลุม

Nvidia ผู้นำในตลาดชิปคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายเป็นที่นิยมในวอลล์สตรีท ในปีที่ผ่านมา มูลค่าตลาดของบริษัทเพิ่มขึ้น 2