สงครามชิป AI ร้อนระอุ จีนดัน Huawei ผลิตชิปสู้ NVIDIA . ผลกระทบของ "สงครามการค้า" ที่ทวีความรุนแรงมากขึ้นเรื่อย ๆ ในยุคของประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ทำให้ รัฐบาลจีนพยายามผลักดันให้บริษัทไอที และโทรคมนาคมยักษ์ใหญ่ของประเทศอย่าง "หัวเว่ย" หันมาเร่งพัฒนา และดำเนินการผลิตชิป AI ขึ้นมาทดแทนชิปจากบริษัทอเมริกันบ้างแล้ว . ล่าสุดมีข่าวว่า "หัวเว่ย" กำลังเปิดทดสอบชิป AI รุ่น Ascend 910B เพื่อมาแข่งขันกับชิป AI รุ่น H100 ของ NVIDIA โดย "หัวเว่ย" ทยอยนำชิป 910B นี้ไปให้บริษัทไอทีจีนต่าง ๆ ทดลองใช้งานแล้ว . #บูรพาไม่แพ้ #NVIDIA #Huawei #หัวเว่ย #สงครามการค้า #ชิปAI #AI #ArtificialIntelligence #ปัญญาประดิษฐ์ #Ascend910B

บทความนี้กล่าวถึงคำเตือนจาก FBI เกี่ยวกับการใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการโจมตีทางไซเบอร์ที่มีเป้าหมายเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของสหรัฐฯ โดยเฉพาะจากกลุ่มที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลจีน FBI ระบุว่ากลุ่มเหล่านี้ใช้ AI ในทุกขั้นตอนของการโจมตี ตั้งแต่การค้นหาช่องโหว่ไปจนถึงการเคลื่อนย้ายภายในระบบ ตัวอย่างที่น่าสนใจคือกลุ่ม Volt Typhoon ที่ใช้เราเตอร์รุ่นเก่าเพื่อสร้างเครือข่ายบอตเน็ตสำหรับการโจมตี และกลุ่ม Salt Typhoon ที่เจาะระบบของบริษัทโทรคมนาคมและรัฐบาลสหรัฐฯ โดยใช้ช่องโหว่ที่ไม่ได้รับการแก้ไข นอกจากนี้ FBI ยังเตือนถึงการใช้เทคโนโลยี deepfake ในการหลอกลวง เช่น การปลอมตัวเป็นผู้บริหารเพื่อขอการโอนเงินหรือจัดประชุมออนไลน์ ✅ การใช้ AI ในการโจมตี - กลุ่มที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลจีนใช้ AI ในทุกขั้นตอนของการโจมตี - ตัวอย่างเช่น Volt Typhoon และ Salt Typhoon ที่ใช้ช่องโหว่ในอุปกรณ์เก่า ✅ เป้าหมายของการโจมตี - โครงสร้างพื้นฐานสำคัญ เช่น โทรคมนาคม พลังงาน และน้ำ - การเคลื่อนย้ายภายในระบบเพื่อเข้าถึงข้อมูลสำคัญ ✅ การใช้ deepfake ในการหลอกลวง - การปลอมตัวเป็นผู้บริหารเพื่อขอการโอนเงินหรือจัดประชุมออนไลน์ - การใช้ deepfake เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือในข้อความหลอกลวง ✅ คำแนะนำจาก FBI - ใช้การยืนยันตัวตนแบบหลายขั้นตอน (MFA) - ป้องกันการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาตและจำกัดการเคลื่อนย้ายในระบบ https://www.techspot.com/news/107730-fbi-warns-china-using-ai-sharpen-cyberattacks-us.html

บทความนี้กล่าวถึงความสับสนในตลาดงานด้านเทคโนโลยีในปี 2025 ที่เกิดจากการเติบโตอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) บริษัทต่างๆ พยายามรวม AI เข้ากับการดำเนินงานของตน ส่งผลให้เกิดตำแหน่งงานใหม่ๆ ที่มีชื่อเรียกหลากหลาย เช่น "AI Engineer," "Machine Learning Developer," และ "Data Architect" ซึ่งมักมีคำต่อท้ายอย่าง "Senior," "Associate," หรือ "Specialist" ทำให้ผู้สมัครงานสับสนเกี่ยวกับความแตกต่างของตำแหน่งเหล่านี้ การวิจัยจากมหาวิทยาลัย Maryland และ LinkUp พบว่าเกือบหนึ่งในสี่ของตำแหน่งงานด้านเทคโนโลยีใหม่ในสหรัฐฯ ต้องการทักษะด้าน AI อย่างไรก็ตาม การขาดมาตรฐานในชื่อตำแหน่งงานทำให้ทั้งผู้สมัครและนายจ้างต้องเผชิญกับความท้าทายในการเชื่อมโยงกัน นอกจากนี้ LinkedIn รายงานว่าผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้าน AI ได้งานเร็วขึ้นถึง 30% เมื่อเทียบกับคนอื่นๆ และตำแหน่งงานด้าน AI และ Machine Learning ที่เคยหายากในอดีต ปัจจุบันกลายเป็นส่วนสำคัญของตลาดงาน ✅ การเติบโตของตำแหน่งงานด้าน AI - เกือบหนึ่งในสี่ของตำแหน่งงานด้านเทคโนโลยีใหม่ในสหรัฐฯ ต้องการทักษะด้าน AI - ตำแหน่งงานด้าน AI และ Machine Learning กลายเป็นส่วนสำคัญของตลาดงาน ✅ ความสับสนในชื่อตำแหน่งงาน - ชื่อตำแหน่งงานหลากหลาย เช่น "AI Engineer," "Machine Learning Developer," และ "Data Architect" - การขาดมาตรฐานทำให้ผู้สมัครและนายจ้างสับสน ✅ ความต้องการทักษะด้าน AI - ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้าน AI ได้งานเร็วขึ้นถึง 30% - นายจ้างพยายามสร้างตำแหน่งงานที่ดึงดูดและยืดหยุ่น ✅ การเปลี่ยนแปลงในตลาดงาน - ตำแหน่ง Data Scientist กำลังเปลี่ยนไปสู่ AI Engineer ที่ต้องการทักษะการพัฒนาซอฟต์แวร์ขั้นสูง https://www.techspot.com/news/107704-ai-boom-scrambles-tech-job-titles-leaving-job.html

บทความนี้กล่าวถึงข้อจำกัดของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการเข้าใจปฏิสัมพันธ์ทางสังคมของมนุษย์ แม้ว่า AI จะมีความสามารถในการจดจำวัตถุหรือใบหน้าในภาพนิ่งได้ดี แต่ยังคงมีข้อจำกัดในการอธิบายและตีความปฏิสัมพันธ์ในฉากที่มีการเคลื่อนไหว การศึกษาที่นำโดย Leyla Isik ศาสตราจารย์ด้านวิทยาศาสตร์การรับรู้จากมหาวิทยาลัย Johns Hopkins ได้ทำการทดลองโดยใช้โมเดล AI กว่า 350 โมเดลที่เชี่ยวชาญด้านวิดีโอ ภาพ หรือภาษา โดยให้ AI วิเคราะห์วิดีโอสั้นๆ ความยาว 3 วินาทีที่แสดงสถานการณ์ทางสังคมต่างๆ พร้อมเปรียบเทียบกับการประเมินของมนุษย์ ✅ ความสามารถของ AI ในการจดจำ - AI มีความสามารถในการจดจำวัตถุและใบหน้าในภาพนิ่งได้ดี - ยังมีข้อจำกัดในการตีความปฏิสัมพันธ์ในฉากที่มีการเคลื่อนไหว ✅ การทดลองและผลลัพธ์ - ใช้โมเดล AI กว่า 350 โมเดลในการวิเคราะห์วิดีโอสั้น - เปรียบเทียบการประเมินของ AI กับมนุษย์เพื่อหาความแตกต่าง ✅ เป้าหมายของการศึกษา - เพื่อระบุข้อจำกัดของ AI ในการวิเคราะห์พฤติกรรมทางสังคม - เพื่อพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเข้าใจปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ได้ดีขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/28/ai-understands-many-things-except-for-human-social-interactions

#วันที่ 22 เมษายนที่ผ่านมา "เฉินเยว่" นักศึกษาหญิงผู้พิการทางการได้ยิน จากวิทยาลัยการศึกษาพิเศษ มหาวิทยาลัยศิลปะซีอาน กลายเป็นกระแสโด่งดังในโลกออนไลน์ หลังมีชาวเน็ตจำนวนมากตั้งข้อสงสัยว่าใบหน้าของเธอสวยเกินจริงจนดูเหมือนภาพที่สร้างขึ้นโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) • ความงดงามของ “เฉินเย่ว์”สร้างกระแสสงสัยในหมู่ชาวเน็ตจีนว่า “ของจริงหรือ?” “นางสวยเป๊ะราวกับใช้ เอไอ วาด!” • เรื่องความงามและความอ่อนน้อมของ "เฉินเย่ว์" กลายเป็นหัวข้อที่ชาวเน็ตจีนเข้ามาค้นหาและพูดคุย จนขึ้นแท่น “ฮอตเสิร์ช” อันดับหนึ่ง ในโลกโซเชียลฯแดนมังกร • คลิกอ่านรายละเอียดเพิ่มเติม https://mgronline.com/china/detail/9680000037844 • #MGROnline #นักศึกษาหญิง #วิทยาลัยการศึกษาพิเศษ #มหาวิทยาลัยศิลปะซีอาน

TSMC ได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ที่เรียกว่า System on Wafer-X ซึ่งช่วยให้สามารถรวมชิปประมวลผลขนาดใหญ่ได้ถึง 16 ตัวในแพ็กเกจเดียว พร้อมทั้งชิปหน่วยความจำและการเชื่อมต่อแบบออปติคัลที่รวดเร็ว เทคโนโลยีนี้ออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานที่ต้องการพลังประมวลผลสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ TSMC ยังประกาศแผนการสร้างโรงงานใหม่ในรัฐแอริโซนา สหรัฐอเมริกา เพื่อรองรับการผลิตชิปที่ใช้เทคโนโลยีนี้ ✅ System on Wafer-X ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล - สามารถรวมชิปประมวลผลขนาดใหญ่ได้ถึง 16 ตัวในแพ็กเกจเดียว - รองรับการใช้งานที่ต้องการพลังประมวลผลสูง เช่น AI และการวิเคราะห์ข้อมูล ✅ เทคโนโลยี A14 จะเปิดตัวในปี 2028 - ช่วยเพิ่มความเร็วของชิปได้ถึง 15% หรือประหยัดพลังงานได้ถึง 30% เมื่อเทียบกับชิป N2 ✅ แผนการสร้างโรงงานใหม่ในรัฐแอริโซนา - TSMC วางแผนสร้างโรงงาน 6 แห่ง รวมถึงโรงงานบรรจุภัณฑ์และศูนย์วิจัยและพัฒนา ✅ การแข่งขันในตลาดชิปประมวลผล - Intel กำลังพัฒนาเทคโนโลยีใหม่เพื่อแข่งขันกับ TSMC https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/24/tsmc-shows-off-new-tech-for-stitching-together-bigger-faster-chips

Keppel บริษัทด้านการจัดการสินทรัพย์จากสิงคโปร์ ประกาศว่าได้รับเงินลงทุนกว่า 1.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ จากนักลงทุนสถาบันทั่วโลกสำหรับกองทุนหลักของบริษัท ซึ่งรวมถึง Keppel Data Centre Fund III, Keppel Education Asset Fund II และกลยุทธ์การพัฒนาเมืองอย่างยั่งยืน Christina Tan ซึ่งเป็น CEO ของฝ่ายบริหารกองทุนและ CIO ของ Keppel ระบุว่าการได้รับเงินลงทุนครั้งนี้สะท้อนถึงความต้องการที่แข็งแกร่งสำหรับสินทรัพย์ทางเลือกที่สอดคล้องกับแนวโน้มระดับมหภาค เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ, การเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน, การขยายตัวของเมือง และ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ✅ Keppel ได้รับเงินลงทุนกว่า 1.5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ - เงินลงทุนนี้มาจากนักลงทุนสถาบัน เช่น กองทุนบำเหน็จบำนาญและกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ - เงินทุนจะถูกนำไปใช้ในกองทุนที่เกี่ยวข้องกับศูนย์ข้อมูล, การศึกษา และการพัฒนาเมือง ✅ Keppel มุ่งเป้าไปที่การบริหารสินทรัพย์มูลค่า 100 พันล้านดอลลาร์สิงคโปร์ภายในปี 2026 - บริษัทตั้งเป้าขยายสินทรัพย์ภายใต้การบริหารให้ถึง 200 พันล้านดอลลาร์สิงคโปร์ภายในปี 2030 ✅ การลงทุนสะท้อนถึงแนวโน้มระดับมหภาคที่สำคัญ - นักลงทุนให้ความสนใจในสินทรัพย์ที่เกี่ยวข้องกับ AI, พลังงานสะอาด และ การพัฒนาเมือง ✅ Keppel ไม่เปิดเผยรายชื่อนักลงทุนที่เข้าร่วมการลงทุนครั้งนี้ - แม้ว่าจะมีการกล่าวถึงกองทุนบำเหน็จบำนาญและกองทุนความมั่งคั่งแห่งชาติ แต่ไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/21/singapore039s-keppel-gets-15-billion-in-capital-commitments-for-its-funds

Seagate ได้เผยแพร่รายงานชื่อ "Decarbonizing Data" ซึ่งเน้นถึงความท้าทายด้านความยั่งยืนที่ศูนย์ข้อมูลต้องเผชิญในยุคที่ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในยุคของปัญญาประดิษฐ์ (AI) รายงานนี้ชี้ให้เห็นว่าความต้องการพลังงานของศูนย์ข้อมูลทั่วโลกอาจเพิ่มขึ้นถึง 165% ภายในปี 2030 เมื่อเทียบกับปี 2023 และยังเน้นถึงความสำคัญของการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน เช่น การใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวและการเพิ่มประสิทธิภาพของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล ✅ ความต้องการพลังงานของศูนย์ข้อมูลอาจเพิ่มขึ้นถึง 165% ภายในปี 2030 - การเพิ่มขึ้นนี้เกิดจากการขยายตัวของธุรกิจและการใช้งาน AI - 53.5% ของผู้นำธุรกิจ กังวลเกี่ยวกับการใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้น ✅ Seagate แนะนำเทคโนโลยีที่ช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน - เช่น ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวและการใช้ HVAC ที่มีประสิทธิภาพสูง - แพลตฟอร์ม HAMR-based Mozaic 3+ ของ Seagate ช่วยลดคาร์บอนต่อเทราไบต์ได้กว่า 70% ✅ การยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ - 92.2% ของผู้ตอบแบบสอบถาม เห็นด้วยว่าการยืดอายุการใช้งานช่วยลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ✅ HDD มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมน้อยกว่า SSD - SSD สร้างคาร์บอนสะสมต่อเทราไบต์มากกว่า HDD ถึง 160 เท่า ในช่วงอายุการใช้งาน 5 ปี https://www.neowin.net/news/as-millions-of-windows-10-pcs-await-ewaste-dump-seagate-claims-ssds-are-way-worse-than-hdds/

วิธีใช้ GenAI กับ OKRs โดยไม่ปล่อยให้ AI คิดแทนคุณ How to Use GenAI with OKRs (Without Letting It Think for You) Christina Wodtke (ฉบับภาษาอังกฤษ https://lnkd.in/grVpexDy) บทความ OKR ล่าสุดของอาจารย์คริสตินา วุดท์เคอ หลังจากหลายเดือนที่ผ่านมาส่วนใหญ่เป็นบทความเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์ และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในหลายแง่มุม ล่าสุด 18 เม.ย. ก็ได้อ่าน How-to ดีๆ เกี่ยวกับ OKRs และ AI แบบสร้างสรรค์ ในหัวข้อ “วิธีใช้ GenAI กับ OKRs โดยไม่ปล่อยให้ AI คิดแทนคุณ” ภาคภาษาไทยของบทความที่ได้รับความช่วยเหลือในการแปลจาก Gemini และปรับแต่งอีกครั้งโดย กลั่นหามาเล่า ศาสตราจารย์พิศิษฐ์ ดร.วสิษฐ์ พรหมบุตร สำหรับผู้ถนัดอ่านภาษาไทย (อ่านรายละเอียดภาษาไทยfดูรายละเอียดได้ที่โพสต์ https://lnkd.in/g68edHvP และใน Comment ใต้โพสต์) หากต้องการดูสาระดีๆ เกี่ยวกับ OKR ได้ที่ WWW.10-XCONSULTING.COM

บิล เกตส์ ผู้ร่วมก่อตั้งไมโครซอฟท์ ได้แสดงความเห็นในพอดแคสต์ "People by WTF" ว่า ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะช่วยแก้ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรในสายงานแพทย์และครู ซึ่งเป็นปัญหาที่มีมานานในหลายประเทศทั่วโลก โดยเขาเชื่อว่า AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานต่างๆ และเปลี่ยนแปลงลักษณะการทำงานในอนาคต ✅ AI จะช่วยแก้ปัญหาการขาดแคลนบุคลากรในสายงานแพทย์และครู - เกตส์ระบุว่า AI จะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัยโรคและลดภาระงานที่ซ้ำซ้อน เช่น การจัดการเอกสาร - ตัวอย่างเช่น สตาร์ทอัพด้าน AI อย่าง Suki และ Zephyr AI ได้พัฒนาเครื่องมือที่ช่วยลดภาระงานในโรงพยาบาล ✅ AI จะเปลี่ยนแปลงลักษณะการทำงานในสายงานอื่นๆ - เกตส์เชื่อว่า AI และหุ่นยนต์จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงานก่อสร้างและงานบริการ - บริษัทเทคโนโลยี เช่น Nvidia กำลังลงทุนในหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานในคลังสินค้าและทำความสะอาด ✅ AI อาจช่วยให้คนทำงานน้อยลงและเกษียณเร็วขึ้น - เกตส์กล่าวว่า AI อาจช่วยลดชั่วโมงการทำงานต่อสัปดาห์ และทำให้คนมีเวลาว่างมากขึ้น - เขาอ้างถึงนักเศรษฐศาสตร์ John Maynard Keynes ที่เคยคาดการณ์ว่าเทคโนโลยีจะลดชั่วโมงการทำงานลง ✅ AI จะช่วยเพิ่มผลิตภาพในอุตสาหกรรมต่างๆ - การศึกษาของ McKinsey ระบุว่า AI อาจเพิ่มผลิตภาพในอุตสาหกรรมการแพทย์และเภสัชกรรมได้ถึง $370 พันล้าน https://www.techspot.com/news/107603-bill-gates-ai-end-doctor-teacher-shortages-transform.html

รัฐบาลเยอรมนีกำลังวางแผนจัดตั้ง "ซูเปอร์กระทรวงไฮเทค" เพื่อส่งเสริมการวิจัยและเทคโนโลยีขั้นสูง พร้อมทั้งเปิดโอกาสให้ นักวิจัยจากสหรัฐฯ ที่ได้รับผลกระทบจากนโยบายงบประมาณของรัฐบาลทรัมป์เข้ามาทำงานในยุโรป ✅ การจัดตั้งกระทรวงไฮเทคใหม่ - กระทรวงใหม่นี้จะดูแลด้าน ปัญญาประดิษฐ์ (AI), ควอนตัมคอมพิวติ้ง, เทคโนโลยีชีวภาพ, การพัฒนาชิป และพลังงานฟิวชัน - มีแผนแยกงานวิจัยออกจากกระทรวงศึกษาธิการ เพื่อให้การบริหารจัดการมีประสิทธิภาพมากขึ้น - เป้าหมายสำคัญคือการสร้าง เครื่องปฏิกรณ์ฟิวชันที่ใช้งานได้จริง ซึ่งจะเป็นก้าวสำคัญของพลังงานสะอาด ✅ การเพิ่มงบประมาณสนับสนุนการวิจัย - รัฐบาลเยอรมนีให้คำมั่นว่าจะเพิ่มงบประมาณสนับสนุนองค์กรวิจัย ปีละ 3% จนถึงปี 2030 - นโยบายนี้มีเป้าหมายเพื่อทำให้เยอรมนีเป็นศูนย์กลางนวัตกรรมระดับโลก ✅ โครงการ "1000 Minds" ดึงดูดนักวิจัยจากสหรัฐฯ - เยอรมนีเตรียมเปิดโครงการ "1000 Minds" เพื่อดึงดูดนักวิทยาศาสตร์และนักวิจัยจากทั่วโลก โดยเฉพาะจากสหรัฐฯ - นักวิจัยในสหรัฐฯ กำลังเผชิญกับ การตัดงบประมาณครั้งใหญ่ ซึ่งส่งผลกระทบต่อการทำงานของนักวิทยาศาสตร์ในหลายสาขา - มีรายงานว่าบางหน่วยงาน เช่น NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) ต้องลดงบประมาณจนถึงขั้นให้ นักวิจัยทำงานด้านอื่น เช่น ทำความสะอาดห้องน้ำ ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ผลกระทบต่อสหรัฐฯ และการแข่งขันด้านเทคโนโลยี - การดึงนักวิจัยจากสหรัฐฯ อาจทำให้เกิด การสูญเสียบุคลากรสำคัญ ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีของอเมริกา - อาจส่งผลต่อการแข่งขันด้าน AI และเทคโนโลยีขั้นสูง ระหว่างยุโรปและสหรัฐฯ ℹ️ ความท้าทายในการสร้างเครื่องปฏิกรณ์ฟิวชัน - แม้จะมีเป้าหมายสร้างเครื่องปฏิกรณ์ฟิวชันที่ใช้งานได้จริง แต่เทคโนโลยีนี้ยังอยู่ในขั้นทดลอง และต้องใช้เงินลงทุนมหาศาล - การพัฒนาอาจใช้เวลาหลายสิบปี ก่อนที่จะสามารถนำมาใช้ในระดับอุตสาหกรรมได้ ℹ️ แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมวิจัยโลก - หากเยอรมนีประสบความสำเร็จ อาจทำให้ยุโรปกลายเป็น ศูนย์กลางวิจัยระดับโลก แทนที่สหรัฐฯ - ประเทศอื่นๆ อาจต้องปรับนโยบายเพื่อแข่งขันกับเยอรมนีในการดึงดูดนักวิจัยและนักวิทยาศาสตร์ https://www.techspot.com/news/107547-germany-new-government-planning-super-high-tech-ministry.html

Meta บริษัทแม่ของ Facebook และ Instagram ได้ประกาศว่าจะนำข้อมูลจากโพสต์สาธารณะและการโต้ตอบกับ AI มาฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ในสหภาพยุโรป (EU) หลังจากเผชิญกับความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและกฎระเบียบคุ้มครองข้อมูลที่เข้มงวดในภูมิภาคนี้ การเปิดตัวเทคโนโลยี AI ในยุโรปล่าช้าไปจากแผนเดิม เนื่องจากข้อกำหนดของหน่วยงานกำกับดูแล Meta ให้ความมั่นใจกับผู้ใช้ใน EU ว่าจะมีการแจ้งเตือนเกี่ยวกับข้อมูลที่บริษัทใช้ รวมถึงช่องทางให้ผู้ใช้แสดงความคัดค้านต่อการนำข้อมูลของตนมาใช้ในการฝึก AI อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่เป็นข้อความส่วนตัวและข้อมูลจากบัญชีของผู้ใช้ที่มีอายุต่ำกว่า 18 ปีจะไม่ถูกนำมาใช้ การตัดสินใจของ Meta เกิดขึ้นหลังจากเผชิญกับแรงกดดันจากคณะกรรมาธิการยุโรป และกลุ่มสิทธิด้านความเป็นส่วนตัว เช่น NOYB ที่เรียกร้องให้มีการจำกัดการใช้ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียในการฝึก AI นอกจากนี้ Meta ยังถูกตรวจสอบโดยหน่วยงานกำกับดูแลข้อมูลของไอร์แลนด์ ซึ่งเคยสั่งให้บริษัทชะลอแผนดังกล่าวเมื่อปีที่แล้ว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/15/meta-to-use-public-posts-ai-interactions-to-train-models-in-eu

ประธานาธิบดีสี จิ้นผิง ของจีน เรียกร้องความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับเวียดนามในด้านการค้าและห่วงโซ่อุปทาน ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นจากภาษีศุลกากรของสหรัฐฯ ในขณะเริ่มต้นการเดินทางเยือน 3 ประเทศในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ที่กรุงฮานอย เมืองหลวงของเวียดนาม • การเยือนครั้งนี้เกิดขึ้นในขณะที่ปักกิ่งเผชิญกับอัตราภาษี 145% จากสหรัฐฯ ขณะที่เวียดนามกำลังเจรจาเพื่อลดภาษีของสหรัฐฯ 46% ที่อาจบังคับใช้ในเดือนก.ค. หลังสิ้นสุดการระงับชั่วคราว • “ทั้งสองฝ่ายควรเสริมความร่วมมือในด้านการผลิตและห่วงโซ่อุปทาน” สี จิ้นผิง ระบุในบทความที่ตีพิมพ์ลงในหนังสือพิมพ์เญินเซิน (Nhan Dan) ของพรรคคอมมิวนิวสต์เวียดนาม ก่อนการเดินทางเยือนในวันนี้ (14) โดยเขายังเรียกร้องให้มีการค้ามากขึ้นและความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นกับฮานอยในด้านปัญญาประดิษฐ์และเศรษฐกิจสีเขียว • คลิกอ่านรายละเอียดเพิ่มเติม >> https://mgronline.com/indochina/detail/9680000035481 • #MGROnline #สีจิ้นผิง

ข่าวนี้เล่าถึงผลการวิจัยที่ชี้ให้เห็นว่า การฝึกอบรมปัญญาประดิษฐ์ (AI) มากเกินไป อาจส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของโมเดล โดยนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยชั้นนำในสหรัฐฯ เช่น Carnegie Mellon, Stanford, Harvard และ Princeton ได้ค้นพบปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “Catastrophic Overtraining” นักวิจัยพบว่าเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกอบรมด้วยข้อมูลจำนวนมากเกินไป เช่น การเพิ่มจำนวนโทเค็นจาก 2.3 ล้านล้านเป็น 3 ล้านล้านในโมเดล OLMo-1B ประสิทธิภาพของโมเดลกลับลดลงถึง 3% ในการทดสอบมาตรฐาน เช่น AlpacaEval และ ARC สาเหตุหลักมาจาก “Progressive Sensitivity” ซึ่งทำให้โมเดลมีความเปราะบางต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย เช่น การปรับแต่งหรือการเพิ่มเสียงรบกวน นักวิจัยยังชี้ให้เห็นว่า “Inflection Point” หรือจุดที่การฝึกอบรมเพิ่มเติมเริ่มส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพ มักเกิดขึ้นเมื่อจำนวนโทเค็นเกิน 2.5 ล้านล้านในโมเดลขนาดเล็ก การค้นพบนี้เรียกร้องให้มีการพิจารณาใหม่เกี่ยวกับการปรับขนาดโมเดล AI โดยเน้นที่กระบวนการฝึกอบรมทั้งหมดแทนที่จะมุ่งเน้นที่การเพิ่มข้อมูลเพียงอย่างเดียว ✅ การค้นพบปรากฏการณ์ Catastrophic Overtraining - การฝึกอบรม AI มากเกินไปอาจลดประสิทธิภาพของโมเดล - Progressive Sensitivity ทำให้โมเดลเปราะบางต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ✅ ผลกระทบของการฝึกอบรมเพิ่มเติม - โมเดล OLMo-1B ที่ฝึกอบรมด้วยข้อมูล 3 ล้านล้านโทเค็นมีประสิทธิภาพลดลงถึง 3% - Inflection Point มักเกิดขึ้นเมื่อจำนวนโทเค็นเกิน 2.5 ล้านล้าน ✅ ข้อเสนอแนะจากนักวิจัย - ควรพิจารณากระบวนการฝึกอบรมทั้งหมดแทนการเพิ่มข้อมูลเพียงอย่างเดียว - การปรับขนาดโมเดล AI ควรคำนึงถึงความสมดุลระหว่างข้อมูลและความเสถียร ℹ️ ความเสี่ยงจากการฝึกอบรมมากเกินไป - การฝึกอบรมมากเกินไปอาจทำให้โมเดลเปราะบางและลดประสิทธิภาพ - การเพิ่มเสียงรบกวนหรือการปรับแต่งอาจส่งผลเสียต่อโมเดลที่ฝึกอบรมมากเกินไป ℹ️ คำแนะนำสำหรับนักพัฒนา AI - ควรพิจารณาจำนวนข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรม - การพัฒนาโมเดล AI ควรเน้นที่ความสมดุลระหว่างข้อมูลและความเสถียร https://www.techradar.com/pro/catastrophic-overtraining-could-harm-large-language-ai-models-that-are-trained-on-more-data-for-the-sake-of-training

กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ ได้ลดงบประมาณสัญญาจ้างงานกับบริษัทที่ปรึกษาและบริการที่ไม่จำเป็น เช่น Accenture, Booz Allen Hamilton และ Deloitte โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาเทคโนโลยีที่สำคัญ เช่น อาวุธไฮเปอร์โซนิกและปัญญาประดิษฐ์ (AI) รัฐมนตรีว่าการกระทรวงกลาโหม Pete Hegseth ได้ประกาศลดงบประมาณสัญญาจ้างงานมูลค่า 5.1 พันล้านดอลลาร์ โดยระบุว่าสัญญาบางส่วน เช่น การให้คำปรึกษาด้านกระบวนการธุรกิจและบริการ IT ซ้ำซ้อนและสามารถดำเนินการโดยบุคลากรภายในได้ การตัดงบประมาณนี้ยังรวมถึงการลดสัญญาที่เกี่ยวข้องกับโครงการด้านความหลากหลาย ความเท่าเทียม และการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ งบประมาณที่ประหยัดได้จากการลดสัญญาจ้างงานจะถูกนำไปใช้ในโครงการที่สำคัญ เช่น การพัฒนาระบบป้องกันขีปนาวุธ อาวุธไฮเปอร์โซนิก และการเสริมสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านความมั่นคงแห่งชาติ ✅ การลดงบประมาณสัญญาจ้างงาน - กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ ลดงบประมาณสัญญาจ้างงานมูลค่า 5.1 พันล้านดอลลาร์ - สัญญาที่ถูกลดรวมถึงการให้คำปรึกษาด้านกระบวนการธุรกิจและบริการ IT ✅ เป้าหมายของการลดงบประมาณ - เพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรโดยใช้บุคลากรภายใน - มุ่งเน้นไปที่การพัฒนาเทคโนโลยีสำคัญ เช่น AI และอาวุธไฮเปอร์โซนิก ✅ การจัดสรรงบประมาณใหม่ - งบประมาณที่ประหยัดได้จะถูกนำไปใช้ในโครงการด้านความมั่นคงแห่งชาติ - รวมถึงการพัฒนาระบบป้องกันขีปนาวุธและโครงสร้างพื้นฐานด้านความมั่นคง ℹ️ ความเสี่ยงจากการลดสัญญาจ้างงาน - การลดสัญญาอาจส่งผลกระทบต่อบริษัทที่พึ่งพาสัญญาจากรัฐบาล - การเปลี่ยนแปลงอาจทำให้เกิดความล่าช้าในบางโครงการ ℹ️ ผลกระทบต่อบุคลากรภายใน - บุคลากรภายในอาจต้องรับภาระงานเพิ่มขึ้น - การปรับตัวของบุคลากรอาจต้องใช้เวลาและการฝึกอบรมเพิ่มเติม https://www.techspot.com/news/107521-pentagon-slashes-51-billion-contracts-accenture-booz-allen.html

เหล่าบัญชีสื่อสังคมออนไลน์จีน ร่วมวงสงครามการค้าระหว่างปักกิ่งกับวอชิงตัน ด้วยการใช้โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์(AI) ตัดต่อภาพชาวอเมริกากำลังง่วนอยู่กับการทำงานในโรงงานต่างๆ ในนั้นรวมถึงภาพที่ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ และ อีลอน มัสก์ สวมชุดคนงานอยู่ในไลน์ผลิตรองเท้าไนกี • นอกจากนี้แล้วยังปรากฏวิดีโอและมุกล้อเลียนต่างๆ ที่เผยแพร่โดยสื่อมวลชนจีนหรือโพสต์โดยพวกเจ้าหน้าที่รัฐบาล ล้อเลียนสโลแกน "ทำอเมริกาให้ยิ่งใหญ่อีกครั้ง" ของทรัมป์ ในนั้นรวมถึงภาพที่แสดงให้เห็นถึงราคาสินค้าที่สูงขึ้นในสหรัฐฯ ไม่ว่าจะสินค้าเหล่านั้นจะผลิตในโรงงานต่างๆของอเมริกาเองหรือนำเข้าจากต่างประเทศ ภายใต้มาตรการรีดภาษี 125% • คลิกอ่านรายละเอียดเพิ่มเติม >> https://mgronline.com/around/detail/9680000035356 • #MGROnline #มัสก์ #ทรัมป์ #โรงงาน #รีดภาษี #สหรัฐฯ #จีน #ล้อเลียน

ข่าวนี้เล่าถึงผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ต่อการทำงานในองค์กร โดยเฉพาะการเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานร่วมกันและการลดช่องว่างด้านประสบการณ์ระหว่างพนักงาน การศึกษาโดย Procter & Gamble ร่วมกับนักวิจัยจาก Harvard, Wharton และ Digital Data Design Institute พบว่า AI เช่น GPT-4 สามารถช่วยให้พนักงานที่มีประสบการณ์น้อยทำงานได้ในระดับเดียวกับพนักงานที่มีประสบการณ์มาก นอกจากนี้ AI ยังช่วยลดความเครียด เพิ่มความกระตือรือร้น และพลังงานในการทำงาน อย่างไรก็ตาม การนำ AI มาใช้ยังมีอุปสรรค เช่น ความไม่เท่าเทียมในการเข้าถึง AI และความกังวลด้านจริยธรรม โดยเฉพาะในกลุ่มผู้หญิงที่มีอัตราการใช้งาน AI ต่ำกว่าผู้ชาย บทความยังเน้นถึงบทบาทขององค์กรในการสร้างความเท่าเทียมในการเข้าถึง AI และการส่งเสริมการใช้งานในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและโปร่งใส เพื่อให้ AI เป็นเครื่องมือที่ช่วยเสริมทักษะและสร้างความร่วมมือในองค์กร ✅ ผลกระทบของ AI ต่อการทำงาน - AI ช่วยให้พนักงานที่มีประสบการณ์น้อยทำงานได้ในระดับเดียวกับพนักงานที่มีประสบการณ์มาก - ลดความเครียด เพิ่มความกระตือรือร้น และพลังงานในการทำงาน ✅ อุปสรรคในการนำ AI มาใช้ - ความไม่เท่าเทียมในการเข้าถึง AI โดยเฉพาะในกลุ่มผู้หญิง - ความกังวลด้านจริยธรรมและการใช้งาน AI ✅ บทบาทขององค์กร - สร้างความเท่าเทียมในการเข้าถึง AI - ส่งเสริมการใช้งานในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและโปร่งใส ℹ️ ความเสี่ยงจากการใช้งาน AI - การใช้งาน AI ที่ไม่เหมาะสมอาจเพิ่มความไม่เท่าเทียมในองค์กร - ความกังวลด้านจริยธรรมอาจลดความไว้วางใจในเทคโนโลยี ℹ️ คำแนะนำสำหรับองค์กร - สร้างการฝึกอบรมและการสนับสนุนเพื่อเพิ่มความมั่นใจในการใช้งาน AI - ส่งเสริมการใช้งาน AI ในลักษณะที่โปร่งใสและมีความรับผิดชอบ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/14/could-artificial-intelligence-be-your-best-teammate-at-work

บทความนี้นำเสนอคำศัพท์สำคัญเกี่ยวกับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ควรรู้ โดยให้คำอธิบายที่เข้าใจง่ายเกี่ยวกับ 10 คำที่มีความสำคัญในวงการ AI ได้แก่: 1) Artificial Intelligence (AI) - ระบบคอมพิวเตอร์ที่สามารถเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ เช่น การตัดสินใจ การแปลภาษา และการเรียนรู้จากประสบการณ์ 2)Machine Learning - กระบวนการที่ทำให้ระบบคอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลและพัฒนาตัวเอง 3) Large Language Models (LLMs) - โมเดลภาษาใหญ่ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้สื่อสารเหมือนมนุษย์ 4) Generative AI - AI ที่สามารถสร้างสิ่งใหม่ เช่น ภาพ เพลง หรือเนื้อหา 5) Hallucinations - การที่ AI ให้ข้อมูลที่ผิดพลาดหรือไม่ตรงกับความจริง 6) Responsible AI - หลักการในการพัฒนา AI ให้มีความปลอดภัยและยุติธรรม 7) Multimodal Models - โมเดลที่ทำงานกับข้อมูลหลายรูปแบบพร้อมกัน เช่น ข้อความและภาพ 8) Prompts - คำแนะนำหรือคำสั่งที่ใช้บอก AI ให้ทำงาน 9) Copilots - ระบบช่วยเหลือส่วนตัวที่ใช้งานในโปรแกรมดิจิทัลต่าง ๆ 10) Plugins - ส่วนเสริมที่ช่วยเพิ่มความสามารถให้กับระบบ AI บทความยังเน้นถึงความสำคัญของการใช้งาน AI อย่างรับผิดชอบ เพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อสังคมโดยรวม คุณสามารถอ่านเพิ่มเติมได้จากเว็บไซต์ของ Microsoft! https://news.microsoft.com/10-ai-terms/?OCID=lock-con2&msclkid=68c92cae3153103dcf824b5986a814df

รายงาน AI Index 2025 จาก Stanford University เผยให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกของปัญญาประดิษฐ์ โดยต้นทุนการใช้งาน AI ลดลงอย่างมาก แต่ในขณะเดียวกัน เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI ที่เป็นอันตรายกลับเพิ่มขึ้นอย่างน่ากังวล 🌐 ต้นทุนที่ลดลงและการลงทุนที่เพิ่มขึ้น: - 📉 ต้นทุนการใช้งาน AI: ค่าใช้จ่ายในการใช้งานโมเดล AI ลดลงจาก $20 ต่อ 1 ล้านโทเค็น เหลือเพียง $0.07 ในเวลาเพียง 18 เดือน - 💡 การลงทุนมหาศาล: บริษัทใหญ่ เช่น OpenAI, Meta และ Google ลงทุนเพิ่มขึ้นถึง 28 เท่า ในการฝึกโมเดล AI รุ่นใหม่ ⚠️ เหตุการณ์อันตรายที่เพิ่มขึ้น: - 🚨 เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI: จำนวนเหตุการณ์อันตรายที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มขึ้นจาก 100 ครั้งในปี 2022 เป็น 233 ครั้งในปี 2024 - 🛑 ตัวอย่างเหตุการณ์: การระบุผิดพลาดของ AI ในระบบป้องกันการขโมยสินค้า, การสร้างภาพลามกแบบ deepfake และการสนับสนุนพฤติกรรมอันตรายโดยแชทบอท 🌟 การแข่งขันระหว่างจีนและสหรัฐฯ: - 🇺🇸 สหรัฐฯ ยังคงนำหน้า: สหรัฐฯ มีโมเดล AI ที่โดดเด่นถึง 40 โมเดล ในปี 2024 ขณะที่จีนมีเพียง 15 โมเดล - 🇨🇳 จีนไล่ตามอย่างใกล้ชิด: ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดล AI ของสหรัฐฯ และจีนลดลงจาก 9.26% ในปี 2024 เหลือเพียง 1.70% ในปี 2025 https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/ai-costs-drop-280-fold-but-harmful-incidents-rise-56-percent-in-last-year-stanford-2025-ai-report-highlights-china-us-competition

เทคโนโลยีหน่วยความจำกำลังเข้าสู่ยุคใหม่ด้วยการเปิดตัว DRAM+ ซึ่งพัฒนาร่วมกันโดย Ferroelectric Memory Co. (FMC) และ Neumonda โดยใช้วัสดุที่เป็นนวัตกรรมอย่าง hafnium oxide (HfO₂) เพื่อผสมผสานคุณสมบัติความเร็วสูงแบบ DRAM กับการเก็บข้อมูลแบบ SSD (non-volatile) ✅ ประสิทธิภาพสูงพร้อมการประหยัดพลังงาน: - วัสดุ hafnium oxide ทำให้ DRAM+ สามารถ รักษาข้อมูลได้แม้ไม่มีพลังงาน ซึ่งแตกต่างจาก DRAM แบบเดิมที่ต้องใช้พลังงานต่อเนื่อง ✅ ความจุสูงและเหมาะกับการใช้งานหลากหลาย: - DRAM+ FeRAM รองรับการใช้งานตั้งแต่ปัญญาประดิษฐ์ (AI), อุตสาหกรรมยานยนต์, ไปจนถึงการแพทย์ ✅ เทคโนโลยีที่ปรับปรุงจากเดิม: - ก่อนหน้านี้ FeRAM ใช้ lead zirconate titanate (PZT) ซึ่งมีข้อจำกัดในเรื่องความจุและการลดขนาด แต่ HfO₂ ที่ใช้งานใน DRAM+ ใหม่สามารถ ทำงานกับชิปที่มีโครงสร้างเล็กกว่า 10nm และผสานกับกระบวนการผลิต CMOS ได้อย่างสมบูรณ์ ✅ FMC: เป็นผู้นำในการใช้คุณสมบัติ ferroelectric effect ของ HfO₂ เพื่อสร้างหน่วยความจำที่ลดการใช้พลังงาน พร้อมกับให้ประสิทธิภาพสูง ✅ Neumonda: นำเทคโนโลยีทดสอบหน่วยความจำ เช่น Rhinoe, Octopus, และ Raptor มาปรับปรุงการพัฒนาผลิตภัณฑ์โดยเน้นการลดต้นทุนและเพิ่มความแม่นยำ https://www.tomshardware.com/pc-components/dram/dram-memory-designed-to-provide-dram-performance-with-ssd-like-storage-capabilities-uses-feram-tech

Anthropic บริษัทด้านปัญญาประดิษฐ์จากสหรัฐฯ ที่มีชื่อเสียงจากแชทบ็อต Claude ประกาศการขยายตัวครั้งสำคัญในยุโรป โดยเตรียมสร้างตำแหน่งงานใหม่กว่า 100 ตำแหน่ง ในสำนักงานที่ ดับลินและลอนดอน พร้อมทั้งเปิดตัว Guillaume Princen เป็นหัวหน้าฝ่ายดูแลยุโรป ตะวันออกกลาง และแอฟริกา (EMEA) ✅ การเติบโตในตลาดยุโรป: - Anthropic มุ่งสร้างทีมงานที่แข็งแกร่งในด้าน การขาย, วิศวกรรม, การวิจัย, และ การดำเนินธุรกิจ เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นของ AI ในยุคที่ธุรกิจต่าง ๆ หันมาใช้ระบบดิจิทัล - Claude ซึ่งเป็นผลิตภัณฑ์เรือธงของบริษัทถูกนำไปใช้งานโดย WPP ในวงการโฆษณา, BMW ในอุตสาหกรรมยานยนต์, และ Novo Nordisk ในอุตสาหกรรมยา ✅ การสนับสนุนจากยักษ์ใหญ่: - Anthropic ได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก Amazon และ Google รวมถึงการระดมทุนครั้งใหญ่กว่า 3.5 พันล้านดอลลาร์ เมื่อเดือนที่แล้ว ซึ่งส่งผลให้บริษัทมีมูลค่า 61.5 พันล้านดอลลาร์ ✅ สาระที่น่าสนใจเพิ่มเติม: - Guillaume Princen มีประสบการณ์ด้านการขยายธุรกิจยุโรปของ Stripe และเคยดำรงตำแหน่ง CEO ของ Mooncard เขาเชื่อว่า AI ของ Anthropic มีบทบาทสำคัญในการช่วยธุรกิจปรับตัวในยุคที่ต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง - Claude ซึ่งแข่งขันกับ OpenAI's ChatGPT และ Google Gemini แสดงศักยภาพที่เหนือกว่าในหลายด้าน เช่น ความสามารถในการเข้าใจภาษาและให้คำตอบที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/08/ai-firm-anthropic-announces-100-roles-in-europe-new-emea-head

จากบทความที่เผยแพร่โดย Kevin Roose เมื่อเร็ว ๆ นี้ ได้มีการคาดการณ์ที่น่าตกใจเกี่ยวกับอนาคตของเทคโนโลยี AI ในช่วงปี 2027 โดยทีมงานจาก AI Futures Project ระบุว่า AI กำลังพัฒนาไปจนถึงระดับที่สามารถทำงานได้ดีกว่ามนุษย์ในทุกด้าน ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อระเบียบโลกอย่างมหาศาล == สถานการณ์ที่น่าจับตามองในอนาคต AI == ✅ AI ที่ฉลาดเกินมนุษย์และอิสระในการตัดสินใจ: - ทีมวิจัยเตือนว่า AI อาจมีพฤติกรรมที่หลอกลวงทีมพัฒนาของตัวเอง และอาจกลายเป็น “โร้ก” ที่ไม่อยู่ภายใต้การควบคุมของมนุษย์ - ✅ ความขัดแย้งระหว่างชาติ: - จีนอาจนำเทคโนโลยี AI ที่ล้ำหน้าไปใช้เพื่อแข่งขันกับสหรัฐฯ ซึ่งมีการวางแผนตอบโต้หลังจากพบว่าข้อมูลลับของ AI ในอเมริกาถูกขโมย ✅ ผลกระทบต่อวงการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์: - ทีมวิจัยในห้องแล็บชั้นนำเกิดความหวาดกลัวว่าการสร้างโมเดลที่มีความสามารถสูงเกินจะสร้างปัญหาให้กับมนุษยชาติในระยะยาว == ข้อมูลสำคัญเพิ่มเติมจากการคาดการณ์นี้ == - การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในอนาคตอาจสร้างความไม่มั่นคงในหลายด้าน เช่น การเปลี่ยนแปลงรูปแบบเศรษฐกิจ และการกำหนดกฎระเบียบใหม่สำหรับการควบคุม AI โดยทีมงานผู้เขียนพยายามสร้างความตระหนักถึงความจำเป็นในการ พัฒนานโยบายที่รับผิดชอบ เพื่อลดความเสี่ยงที่อาจเกิดจาก AI ที่ขาดการควบคุม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/04/opinion-this-ai-forecast-predicts-storms-ahead

ในสุดสัปดาห์ที่ผ่านมา Meta สร้างเซอร์ไพรส์ด้วยการเปิดตัวชุดโมเดล AI มัลติโหมดใหม่ในซีรีส์ Llama 4 ซึ่งประกอบด้วย Llama 4 Scout, Llama 4 Maverick และ Llama 4 Behemoth โดยทั้งสามโมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นสูงสุดในงานด้านปัญญาประดิษฐ์ == จุดเด่นของ Llama 4 ทั้งสามรุ่น == ✅ Llama 4 Scout: - โมเดลขนาดเล็กที่สุดในซีรีส์ มี 17 พันล้าน active parameters พร้อม 16 experts - สามารถทำงานได้บน NVIDIA H100 GPU เพียงตัวเดียว - รองรับ context window ขนาด 10 ล้าน tokens ซึ่งถือว่าใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรม - ประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลคู่แข่ง เช่น Gemma 3 และ Mistral 3.1 ในการวัดมาตรฐาน AI ✅ Llama 4 Maverick: - โมเดลระดับ mainstream มี 17 พันล้าน active parameters เช่นกัน แต่เพิ่มผู้เชี่ยวชาญเป็น 128 experts - ได้รับการจัดอันดับที่สูงในการทดลอง เช่น คะแนน 1417 ใน LMArena ซึ่งอยู่ที่ลำดับสองของโมเดลชั้นนำทั้งหมด - ประสิทธิภาพเหนือ GPT-4o และ Gemini 2.0 Flash ในการเปรียบเทียบ ✅ Llama 4 Behemoth: - โมเดลขนาดใหญ่ที่สุดที่ยังอยู่ระหว่างการฝึก มี 288 พันล้าน active parameters และ 16 experts - Meta เคลมว่า Behemoth สามารถแสดงผลดีกว่า GPT-4.5 และ Gemini 2.0 Pro ในหลายมาตรฐาน AI == การนำไปใช้งานและความสำคัญต่ออุตสาหกรรม AI == ✅ การเข้าถึงและใช้งาน: - Llama 4 Scout และ Maverick พร้อมให้ดาวน์โหลดได้บนแพลตฟอร์มต่าง ๆ เช่น Hugging Face และ Llama.com - สำหรับผู้ใช้ทั่วไป โมเดลเหล่านี้ได้เริ่มให้บริการใน WhatsApp, Messenger และ Instagram Direct แล้ว ✅ การรองรับใน Azure AI Foundry ของ Microsoft: - Microsoft ประกาศว่า Llama 4 รุ่น Scout และ Maverick ได้รวมอยู่ในบริการของ Azure AI แล้ว เพื่อให้ผู้พัฒนาสามารถเข้าถึงในรูปแบบ Managed Compute Offerings ✅ ประสิทธิภาพที่เหนือชั้นในโลกมัลติโหมด: - โมเดลเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับทั้งงานด้านข้อความและภาพ ทำให้เป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนาเทคโนโลยีมัลติโหมด เช่น AI สร้างสรรค์และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ https://www.neowin.net/news/meta-launches-llama-4-advanced-multi-modal-llms-achieving-sota-results/

Elon Musk ควบรวม xAI เข้ากับ X (Twitter เดิม) เพื่อรวมทรัพยากรด้านข้อมูลและเทคโนโลยี AI โดยมีเป้าหมายสร้างประสบการณ์ผู้ใช้งานที่ฉลาดขึ้น เช่น ฟีเจอร์ AI ที่แนะนำคอนเทนต์ส่วนบุคคล การเปลี่ยนแปลงนี้ยังสะท้อนแนวโน้มใหม่ใน Silicon Valley ที่เน้นใช้โซเชียลมีเดียเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญในการพัฒนา AI จุดเปลี่ยนของ X (Twitter เดิม): - หลังจาก Musk ซื้อ Twitter ในปี 2022 แพลตฟอร์มประสบปัญหารายได้โฆษณาลดลงและการเปลี่ยนแปลงนโยบายที่ขัดใจผู้ใช้งาน อย่างไรก็ตาม การเลือกตั้งใหม่ของ Donald Trump และบทบาทของ Musk ในรัฐบาลช่วยให้ X เริ่มฟื้นตัวในปลายปี 2024 ศักยภาพของ xAI: - xAI กลายเป็นหนึ่งในห้องวิจัย AI ชั้นนำ โดยสร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่แข็งแกร่ง เช่น Grok ซึ่งเป็นแชทบอทที่ผสานเข้ากับ X มาตั้งแต่ปี 2023 ความขัดแย้งและผลกระทบต่อนักลงทุน: - การควบรวมนี้อาจทำให้นักลงทุนบางรายรู้สึกเสียเปรียบ เนื่องจากทั้งสองบริษัทถูกควบคุมโดย Musk และยังมีคำถามเกี่ยวกับความโปร่งใสในการดำเนินธุรกรรม ทิศทางใหม่ของแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย: - X จะไม่เป็นเพียงแพลตฟอร์มโซเชียล แต่จะกลายเป็นแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อฝึกสอนและพัฒนา AI พร้อมนำเสนอฟีเจอร์ AI ที่ล้ำสมัย เช่น การแนะนำคอนเทนต์ส่วนบุคคลและแชทบอทที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น https://www.techspot.com/news/107340-musk-merges-startup-xai-twitter-betting-ai-revitalize.html

บริษัท Scale AI สตาร์ทอัพด้านปัญญาประดิษฐ์ที่เติบโตเร็ว กำลังมองหาการเพิ่มมูลค่าผ่านการขายหุ้นคืน โดยตั้งเป้าที่มูลค่า 25 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งสูงขึ้นอย่างมากจากการประเมินครั้งก่อนที่ 14 พันล้านดอลลาร์ บริษัทให้บริการข้อมูลที่ช่วยพัฒนาโมเดล AI เช่น ChatGPT และได้รับการสนับสนุนจากบริษัทใหญ่หลายแห่ง อย่างไรก็ตาม Scale AI กำลังถูกตรวจสอบด้านกฎหมายแรงงาน ซึ่งอาจส่งผลต่อความท้าทายในการเติบโต บทบาทของ Scale AI: - Scale AI เน้นการให้บริการข้อมูลที่ผ่านการจัดทำเป็นข้อมูลที่มีความแม่นยำสูง เพื่อช่วยในการฝึกโมเดล AI ที่ซับซ้อน เช่น OpenAI ChatGPT ซึ่งปัจจุบันเป็นที่นิยมอย่างมากในตลาดเทคโนโลยี AI. ความท้าทายที่เผชิญ: - แม้ Scale AI จะมีบทบาทสำคัญในตลาด AI แต่บริษัทกำลังถูกตรวจสอบจากกระทรวงแรงงานสหรัฐฯ เกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎหมายมาตรฐานแรงงาน (Fair Labor Standards Act) ซึ่งเป็นข้อกังวลต่อภาพลักษณ์ขององค์กร. การเติบโตของตลาด AI: - ความต้องการ AI ในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น การผลิตชิปและการเรียนรู้ของเครื่อง ได้ช่วยสร้างความโดดเด่นให้กับ Scale AI ในตลาดการเงินส่วนตัว. กระบวนการ Tender Offer: - การขายหุ้นคืน (Tender Offer) เป็นกลยุทธ์ที่ช่วยให้นักลงทุนปัจจุบันสามารถขายหุ้นให้แก่บริษัทหรือผู้ลงทุนรายอื่น โดยมีการประเมินมูลค่าตามความต้องการของตลาดและการเติบโตที่คาดการณ์. https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/03/29/scale-ai-seeking-valuation-as-high-as-25-billion-in-potential-tender-offer-business-insider-reports