OpenAI เตรียมปรับกลยุทธ์สำหรับ ChatGPT ให้เป็น 'ซูเปอร์แอป' ↗
มีรายงานว่า OpenAI กำลังเปลี่ยน ChatGPT จากแชทบอทถามตอบให้กลายเป็น "ซูเปอร์แอป" ที่ครอบคลุมมากขึ้น โดยรวบรวมเครื่องมือเขียนโค้ด เอเจนต์ การสร้างภาพ และแอปพันธมิตรไว้ในที่เดียว แนวคิดดูเรียบง่ายอย่างน่าประหลาดใจ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ครั้งใหญ่ (Fortune)
สิ่งที่น่าจับตามองมากกว่าคือ ผู้ใช้จะไม่เพียงแค่ถามคำตอบจาก AI เท่านั้น พวกเขาจะมอบงานที่ซับซ้อนกว่า เช่น การจอง การจัดการปฏิทิน การเขียนโค้ด และเวิร์กโฟลว์ และคาดหวังว่า AI จะทำงานนั้นได้อย่างถูกต้อง นั่นคือเป้าหมายสำคัญในปัจจุบัน.
Perplexity ช่วยให้โมเดล AI สามารถเขียนไปป์ไลน์การค้นหาของตนเองได้ ↗
“Search as Code” ของ Perplexity พลิกโฉมการค้นหาจากการเรียกใช้ API แบบตายตัวไปเป็นเวิร์กโฟลว์ Python ที่เขียนด้วยโมเดล แทนที่จะส่งคำค้นหาไปยังกล่องดำซ้ำแล้วซ้ำเล่า โมเดลจะสร้างเครื่องมือค้นหาขนาดเล็กของตัวเองขึ้นมา (The Decoder)
บริษัทกล่าวว่าได้ใช้โทเค็นน้อยลงอย่างมากในการทดสอบประสิทธิภาพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ และทำได้ดีกว่าเกณฑ์มาตรฐานในเกือบทุกการทดสอบ แน่นอนว่าควรพิจารณาคำกล่าวอ้างเรื่องประสิทธิภาพดังกล่าวอย่างรอบคอบ แต่แนวคิดนี้ถือว่าเฉียบแหลม.
Nvidia ทำข้อตกลงด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ใหม่ในเกาหลีใต้ ↗
Nvidia ประกาศความร่วมมือกับเกาหลีใต้หลายราย ครอบคลุมด้านชิปหน่วยความจำ ระบบคลาวด์ AI ศูนย์ข้อมูล หุ่นยนต์ และการผลิต โดยมีบริษัท SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group และ Hyundai ร่วมอยู่ในกลุ่มผู้ผลิตเครื่องจักร (รอยเตอร์)
ประเด็นสำคัญในทางปฏิบัติคือ: Nvidia ต้องการควบคุมการจัดหาหน่วยความจำขั้นสูง ในขณะเดียวกันก็ผลักดัน "โรงงาน AI" ให้เข้าไปมีบทบาทในอุตสาหกรรมมากขึ้น ดูน่าสนใจไหม? ไม่ค่อยเท่าไหร่ แต่สำคัญไหม? สำคัญมาก.
ธุรกิจปัญญาประดิษฐ์กำลังเผชิญกับความเป็นจริงที่ยากลำบาก 4 ประการ ↗
สถานการณ์ตลาด AI ดูไม่สดใสอย่างที่คิด: ต้นทุนสูง ผลตอบแทนช้า ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งแต่ไม่ได้มากมายมหาศาล และการจัดหาเงินทุนที่อาจยังคงมีราคาแพง นี่คือเศษกระดาษเปียกที่อยู่ใต้จรวดเคลือบทอง (Axios)
ประเด็นสำคัญนั้นเรียบง่าย: ปัญญาประดิษฐ์ในฐานะเทคโนโลยีนั้นมีศักยภาพมหาศาล ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ในฐานะธุรกิจอาจยังดูมีราคาแพง ยุ่งยาก และยังสร้างรายได้ได้ไม่เต็มที่ ทั้งสองอย่างอาจเป็นความจริงได้ – น่ารำคาญ แต่ก็เป็นความจริง.
ธนาคารต่างๆ เตรียมเตรียมการลดจำนวนพนักงานครั้งใหญ่ เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น ↗
มีรายงานว่าธนาคารต่างๆ กำลังลดจำนวนนักศึกษาฝึกงานในตำแหน่งนักวิเคราะห์รุ่นใหม่ลง ในบางกรณีลดลงอย่างมาก ในขณะที่ยังคงพึ่งพาบุคลากรกลุ่มนี้สำหรับพัฒนาบุคลากรด้าน AI ในอนาคต นี่เป็นเหมือนวงจรที่กัดกินตัวเองอย่างประหลาด (Fortune)
การใช้งาน AI ในระยะใกล้มีความเฉพาะเจาะจงมากกว่าแนวคิดในนิยายวิทยาศาสตร์ เช่น การบริการลูกค้า การตรวจสอบธุรกรรม การตรวจสอบการซื้อขาย ไม่ใช่ "ธนาคารหุ่นยนต์" แต่เป็น "การลดขั้นตอนและการทำงานอัตโนมัติเล็กๆ น้อยๆ หลายๆ อย่าง"
ภายในคลังสินค้าที่พลุกพล่านที่สุดของ Amazon ในยุโรป ที่ซึ่งหุ่นยนต์ เลเซอร์ และมนุษย์ร่วมกันส่งมอบอนาคต ↗
คลังสินค้า LCY3 ของ Amazon ในเมืองดาร์ตฟอร์ด กำลังดำเนินการด้วยหุ่นยนต์เคลื่อนที่ ซอฟต์แวร์ AI เครื่องสแกน และระบบสายพานลำเลียงที่เคลื่อนย้ายสินค้าหลายล้านชิ้นต่อสัปดาห์ ฟังดูเหมือนครึ่งหนึ่งเป็นศูนย์กระจายสินค้า อีกครึ่งหนึ่งเป็นเหมือนโต๊ะปิงปองอุตสาหกรรม (ยูโรนิวส์)
ส่วนที่เป็น AI นั้นใช้งานได้จริง เช่น การประสานงานของหุ่นยนต์ การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง การวัดขนาดบรรจุภัณฑ์ การอ่านฉลาก และการคัดแยกสินค้าตามช่องทาง ไม่ใช่แค่แชทบอทที่หวือหวา แต่เป็นเหมือนโครงสร้างพื้นฐานที่มองไม่เห็นของธุรกิจค้าปลีกที่ทำให้การทำงานรวดเร็วยิ่งขึ้น.
คำถามที่พบบ่อย
การเปลี่ยนบทบาทของ OpenAI ไปยัง ChatGPT ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันขนาดใหญ่ หมายความว่าอย่างไร?
มีรายงานว่า OpenAI กำลังผลักดัน ChatGPT ให้ก้าวข้ามจากการเป็นเพียงแชทบอทถามตอบธรรมดา ไปสู่ศูนย์กลางที่ครอบคลุมมากขึ้นในรูปแบบแอปพลิเคชัน แนวคิดคือการรวบรวมเครื่องมือเขียนโค้ด ตัวแทน AI การสร้างภาพ และแอปพลิเคชันของพันธมิตรไว้ในที่เดียว แทนที่จะตอบคำถามเพียงอย่างเดียว ChatGPT จะช่วยในการทำงานที่ใหญ่กว่า เช่น การจอง ปฏิทิน โค้ด และเวิร์กโฟลว์.
เหตุใดเอージェนต์ AI จึงกลายเป็นประเด็นสำคัญในข่าวสารด้าน AI มากมาย?
ระบบ AI มีความสำคัญเพราะมันเปลี่ยนเป้าหมายของผลิตภัณฑ์จากการให้คำตอบไปเป็นการลงมือทำ ในบทความนี้ ประเด็นหลักคือผู้ใช้มอบหมายงานที่ซับซ้อนให้ AI และคาดหวังว่ามันจะทำงานให้เสร็จสมบูรณ์อย่างถูกต้อง นั่นทำให้ความน่าเชื่อถือ การจัดการเวิร์กโฟลว์ และการบูรณาการที่มีคุณค่ามีความสำคัญมากกว่าการสร้างคำตอบที่สมบูรณ์แบบเพียงอย่างเดียว.
แนวทาง “ค้นหาด้วยโค้ด” ของ Perplexity คืออะไร?
ฟังก์ชัน “Search as Code” ของ Perplexity ช่วยให้โมเดล AI สามารถเขียนเวิร์กโฟลว์ Python สำหรับการค้นหาแทนที่จะเรียกใช้ API ค้นหาแบบตายตัวเท่านั้น นั่นหมายความว่าโมเดลสามารถสร้างกระบวนการค้นหาแบบกำหนดเองขนาดเล็กสำหรับงานนั้นได้ บทความระบุว่า Perplexity อ้างว่าวิธีนี้ใช้โทเค็นน้อยลงในการทดสอบประสิทธิภาพด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ แม้ว่าควรพิจารณาข้ออ้างเรื่องประสิทธิภาพดังกล่าวอย่างระมัดระวังก็ตาม.
เหตุใดข้อตกลงด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ของ Nvidia ในเกาหลีใต้จึงมีความสำคัญ?
ข้อตกลงของ Nvidia ในเกาหลีใต้มีความสำคัญเพราะเชื่อมโยงโครงสร้างพื้นฐาน AI เข้ากับชิปหน่วยความจำ คลาวด์ ศูนย์ข้อมูล หุ่นยนต์ และการผลิต บริษัทที่กล่าวถึง ได้แก่ SK Hynix, SK Telecom, Naver, Doosan, LG Group และ Hyundai เป้าหมายที่สำคัญคือการรักษาความมั่นคงด้านการจัดหาหน่วยความจำขั้นสูง ในขณะเดียวกันก็ผลักดัน "โรงงาน AI" ให้เข้าไปมีบทบาทในกระบวนการผลิตมากขึ้น.
อะไรคือความเป็นจริงทางธุรกิจที่ยากลำบากที่บริษัท AI ต้องเผชิญ?
บทความนี้เน้นย้ำถึงแรงกดดันหลักสี่ประการที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ AI ได้แก่ ต้นทุนสูง การคืนทุนที่ช้า ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่มีจำกัด และการจัดหาเงินทุนที่มีราคาแพง ประเด็นไม่ได้อยู่ที่ว่า AI ล้มเหลวในฐานะเทคโนโลยี แต่การสร้างธุรกิจ AI ที่ทำกำไรได้นั้นยังคงมีต้นทุนสูง ไม่สม่ำเสมอ และยากต่อการสร้างรายได้มากกว่าที่ความคาดหวังสูงเกินจริงบ่งบอก.
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ส่งผลกระทบต่อตำแหน่งงานในธนาคารและภาคการเงินอย่างไร?
มีรายงานว่าธนาคารต่างๆ กำลังลดจำนวนนักวิเคราะห์รุ่นเยาว์ลง แต่ยังคงพึ่งพาบุคลากรที่เพิ่งเริ่มต้นทำงานเป็นแหล่งบุคลากรด้าน AI ในอนาคต การใช้งานในระยะสั้นที่กล่าวถึงนั้นเป็นไปอย่างเป็นรูปธรรมและตรงเป้าหมาย เช่น การบริการลูกค้า การตรวจสอบธุรกรรม และการตรวจสอบการซื้อขาย แทนที่จะเข้ามาแทนที่ธนาคารทั้งหมด AI ดูเหมือนจะสร้างระบบอัตโนมัติขนาดเล็กจำนวนมากในกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้ว.