ธุรกิจ

AI และประชาธิปไตย: ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน

AI เสริมสร้างหรือทำลายประชาธิปไตย? ทั้งสองอย่างพร้อมกัน ในแง่หนึ่ง: การเข้าถึงข้อมูลพลเมืองที่ง่ายขึ้น การมีส่วนร่วมหลายภาษา และการวิเคราะห์ข้อมูลสาธารณะในวงกว้าง ในอีกแง่หนึ่ง: การกำหนดเป้าหมายทางการเมืองแบบเจาะจง (microtargeting) ที่ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ทางจิตวิทยา การกระจายตัวของข้อมูล และ deepfakes ของการเลือกตั้ง กุญแจสำคัญ: ความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับพลเมืองดิจิทัล ความโปร่งใสของอัลกอริทึม และธรรมาภิบาลเชิงคาดการณ์มากกว่าเชิงรับ อนาคตขึ้นอยู่กับการเลือกร่วมกัน ไม่ใช่ตัวเทคโนโลยีเอง

ความสัมพันธ์ระหว่างปัญญาประดิษฐ์และประชาธิปไตยนั้นไม่ใช่แบบเส้นตรงหรือทิศทางเดียว แต่เป็นตัวแทนของเครือข่ายพลังที่ขัดแย้งกันซึ่งเสริมความแข็งแกร่งและคุกคามรากฐานของกระบวนการประชาธิปไตยพร้อมๆ กัน

การเปลี่ยนแปลงของอาโกร่าสาธารณะ

AI ได้เปลี่ยนแปลงพื้นที่สาธารณะที่ใช้ถกเถียงกันในระบอบประชาธิปไตยอย่างลึกซึ้ง การเปลี่ยนแปลงนี้ก้าวไกลเกินกว่าแค่ประเด็นเรื่องข้อมูลที่ผิดพลาด เรากำลังเห็นถึงความแตกแยกของประสบการณ์ข้อมูลร่วมกัน ซึ่งในอดีตเป็นปัจจัยพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับระบอบประชาธิปไตยสมัยใหม่

เมื่อพลเมืองที่แตกต่างกันใช้ชีวิตอยู่ในความเป็นจริงของข้อมูลที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง ซึ่งมีโครงสร้างตามอัลกอริทึมคำแนะนำ พื้นฐานร่วมกันที่จำเป็นสำหรับการสนทนาเพื่อประชาธิปไตยก็จะสูญหายไป

ในทางกลับกัน แม้ว่า AI จะช่วยเพิ่มจำนวนแหล่งข้อมูลที่มีอยู่ให้มากขึ้น แต่ในขณะเดียวกัน AI ก็ได้กัดกร่อนความสามารถของสังคมประชาธิปไตยในการบรรลุฉันทามติว่าอะไรคือ "ข้อเท็จจริง" การกัดกร่อนทางญาณวิทยานี้ถือเป็นความท้าทายที่ลึกซึ้งและร้ายกาจยิ่งกว่าการแพร่กระจายข่าวปลอมเพียงอย่างเดียว

ปัญหาความขัดแย้งระหว่างอำนาจและความสามารถ

ระบอบประชาธิปไตยกำลังเผชิญกับภาวะกลืนไม่เข้าคายไม่ออกพื้นฐาน นั่นคือ การตัดสินใจเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) จำเป็นต้องอาศัยความเชี่ยวชาญทางเทคนิคที่เฉพาะเจาะจงอย่างยิ่งยวด แต่การมอบหมายการตัดสินใจเหล่านี้ให้กับผู้เชี่ยวชาญแต่เพียงผู้เดียวกลับทำให้การตัดสินใจเหล่านี้หลุดออกจากกระบวนการประชาธิปไตย สิ่งนี้เผยให้เห็นถึงความตึงเครียดที่ยังไม่ได้รับการแก้ไขระหว่างหลักการประชาธิปไตย (การตัดสินใจโดยและเพื่อประชาชน) กับความจำเป็นในการมีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน

ความตึงเครียดนี้ยิ่งทวีความรุนแรงขึ้นจากข้อเท็จจริงที่ว่าระบบ AI ที่มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ นั้นไม่สามารถเข้าถึงได้เฉพาะกับประชาชนทั่วไปเท่านั้น แต่บางครั้งยังรวมถึงผู้เชี่ยวชาญที่พัฒนาระบบ AI เองด้วย การควบคุมแบบประชาธิปไตยจะทำงานได้อย่างไร ในเมื่อเครื่องมือที่ระบบ AI ควรจะใช้ควบคุมนั้นกลับเกินกว่าที่มนุษย์จะเข้าใจได้

การกำหนดเป้าหมายทางการเมืองและกระบวนการเลือกตั้ง

การกำหนดเป้าหมายทางการเมืองแบบไมโครทาร์เก็ตติ้งผ่าน AI มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ ในแคมเปญร่วมสมัย ระบบ AI วิเคราะห์ชุดข้อมูลผู้มีสิทธิเลือกตั้งจำนวนมากเพื่อสร้างข้อความทางการเมืองที่ปรับแต่งได้เฉพาะบุคคล Just Security

งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าโฆษณาทางการเมืองที่สร้างโดย AI และกำหนดเป้าหมายตามบุคลิกภาพนั้น มีประสิทธิภาพในการโน้มน้าวใจมากกว่าเนื้อหาทั่วไปอย่างมีนัย สำคัญ PubMed NIH

ขนาดและประสิทธิภาพของ AI ช่วยให้แคมเปญต่างๆ สามารถสร้างเนื้อหาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้มีสิทธิเลือกตั้งหลายล้านคนได้พร้อมกัน ทำให้การกำหนดเป้าหมายแบบไมโครเป็นไปได้จริงและคุ้มค่ากว่าที่เคย Politicalmarketer CSET

การศึกษาล่าสุดแสดงให้เห็นว่าเครื่องมือหาเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถระบุจุดอ่อนทางจิตวิทยาของผู้มีสิทธิเลือกตั้งและสร้างข้อความที่ใช้ประโยชน์จากลักษณะเหล่านี้ได้ OUP Academic TechInformed

ความกังวลด้านประชาธิปไตยมีมากมาย:

  • ศักยภาพในการจัดการ ได้รับการพิสูจน์โดยการวิจัยที่ระบุว่าการกำหนดเป้าหมายแบบไมโครสามารถใช้ประโยชน์จากจุดอ่อนทางจิตวิทยา OUP Academic TechInformed
  • AI สามารถมีส่วนสนับสนุนให้เกิด ความแตกแยกได้ โดยการเปิดเผยเนื้อหาที่สอดคล้องกับมุมมองที่มี อยู่ ของผู้ลงคะแนนเสียงเป็นหลัก
  • ผู้ลงคะแนนเสียงส่วนใหญ่มัก ไม่ทราบ ว่าตนกำลังได้รับเนื้อหาทางการเมืองที่ปรับแต่งตามความต้องการ SF Gate TechInformed
  • แคมเปญที่ได้รับเงินทุนสนับสนุนอย่างดีอาจใช้เครื่องมือ AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งอาจทำให้เกิด ความเหลื่อมล้ำในอิทธิพลทางการเมือง SF Gate Brennancenter

ระบบการลงคะแนนเสียงและโครงสร้างพื้นฐานการเลือกตั้งได้รับผลกระทบจาก AI ทั้งในทางบวกและทางลบ:

  • AI สามารถปรับปรุง ความปลอดภัยการเลือกตั้งได้ ด้วยการตรวจจับความผิดปกติและติดตามโครงสร้างพื้นฐานเพื่อหาสัญญาณรบกวนที่อาจเกิดขึ้น R Street Institute Brookings
  • การบริหารจัดการการเลือกตั้งสามารถ มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ ด้วย AI ที่ช่วยปรับปรุงกระบวนการต่างๆ เช่น การตรวจสอบการลงทะเบียนผู้มีสิทธิเลือกตั้ง Cisa Brookings
  • อย่างไรก็ตาม AI ยังก่อให้เกิดความเสี่ยงต่างๆ เช่น การโจมตีแบบฟิชชิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้น ดีปเฟก (deepfake) เกี่ยวกับการบิดเบือนข้อมูลการเลือกตั้ง และแคมเปญการบิดเบือนข้อมูลอัตโนมัติขนาดใหญ่ Sophos News + 3

การมีส่วนร่วมทางประชาธิปไตยและการมีส่วนร่วมของพลเมือง

AI นำเสนอทั้งโอกาสและความท้าทายสำหรับการมีส่วนร่วมทางประชาธิปไตย:

ผลกระทบเชิงบวก

  • การเข้าถึงข้อมูลพลเมืองที่ดีขึ้น : เครื่องมือ AI สามารถลดความซับซ้อนของข้อมูลรัฐบาลได้ IEEE Brookings
  • การส่งมอบบริการสาธารณะที่ดีขึ้น : ระบบที่ใช้ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลพลเมืองเพื่อช่วยให้รัฐบาลตอบสนองต่อความต้องการของประชาชนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น Nextcity + 2
  • เครื่องมือการมีส่วนร่วมที่ขยาย : แพลตฟอร์มเช่น Pol.is ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลสาธารณะในระดับ ECNL Brookings
  • การลดอุปสรรคในการมีส่วนร่วม : บริการแปล AI ช่วยให้การมีส่วนร่วมของพลเมืองในหลายภาษาเป็นไปได้ ECNL Brookings

ผลกระทบด้านลบ

  • การจัดการข้อมูล : เนื้อหาที่สร้างโดย AI สามารถใช้เพื่อเผยแพร่ข้อมูลที่ผิดพลาดได้ Brennancenter Brookings
  • การขยายอคติที่มีอยู่ : ระบบ AI ที่ได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่มีอคติสามารถคงอยู่และขยายความไม่เท่าเทียมกันในการมีส่วนร่วมของพลเมือง Brennancenter Brookings
  • การลดอำนาจการตัดสินใจของมนุษย์ : การพึ่งพาการตัดสินใจโดยอัลกอริทึมมากเกินไปในการบริหารอาจลดการตัดสินใจและความรับผิดชอบของมนุษย์
  • การขยายช่องว่างทางดิจิทัล : การเข้าถึงเทคโนโลยีพลเมืองที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ไม่เท่าเทียมกันอาจทำให้ช่องว่างการมีส่วนร่วมที่มีอยู่ลึกลงไปอีก Aiworldtoday + 2

การปรับโครงสร้างความสัมพันธ์ทางอำนาจ

AI ไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงรูปแบบการถกเถียงในระบอบประชาธิปไตยเท่านั้น แต่ยังเป็นการปรับโครงสร้างความสัมพันธ์ทางอำนาจภายในสังคมอย่างลึกซึ้ง การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของ AI ในปัจจุบันถือเป็นรูปแบบของอำนาจที่เทียบเคียงได้ หรืออาจเหนือกว่าอำนาจที่สถาบันประชาธิปไตยอย่างรัฐสภาใช้มาโดยตลอด

เรากำลังเห็นการเปลี่ยนแปลงอำนาจการตัดสินใจจากสถาบันสาธารณะที่อยู่ภายใต้การควบคุมของระบอบประชาธิปไตยไปสู่หน่วยงานเอกชนที่ดำเนินงานตามตรรกะที่แตกต่างกัน การย้ายอำนาจนี้มักเกิดขึ้นอย่างมองไม่เห็น ผ่านการมอบหมายการตัดสินใจแบบก้าวหน้าไปยังระบบอัตโนมัติที่ทำงานตามกรอบเกณฑ์ที่ไม่ได้มีความโปร่งใสหรือกำหนดไว้อย่างเป็นประชาธิปไตยเสมอไป

การกำหนดการมีส่วนร่วมในระบอบประชาธิปไตยใหม่

AI กำลังเปลี่ยนแปลงแนวคิดการมีส่วนร่วมในระบอบประชาธิปไตยอย่างแท้จริง ในแง่หนึ่ง AI นำเสนอเครื่องมือสำหรับรูปแบบประชาธิปไตยที่ตรงไปตรงมาและมีส่วนร่วมมากขึ้น แต่ในอีกด้านหนึ่ง AI ได้สร้างอุปสรรคทางปัญญาและเทคโนโลยีใหม่ๆ ในการเข้าถึง ในกระบวนการนี้ คุณค่าของความคิดเห็นส่วนบุคคลก็กำลังถูกนิยามใหม่เช่นกัน ในบริบทของการทำให้เป็นส่วนบุคคลด้วยอัลกอริทึมที่เพิ่มมากขึ้น เราจะแยกแยะระหว่างความชอบส่วนบุคคลที่แท้จริงกับความชอบที่เกิดจากระบบแนะนำได้อย่างไร

ความคลุมเครือนี้ยังเห็นได้ชัดในระบบการพิจารณาที่ช่วยด้วย AI: ระบบเหล่านี้สามารถทำให้กระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อนเข้าถึงได้ง่ายขึ้น แต่ก็มีความเสี่ยงที่จะทำให้ปัญหาที่ต้องมีการพิจารณาอย่างลึกซึ้งต่อสาธารณะนั้นง่ายเกินไปเช่นกัน

การเปลี่ยนแปลงของสถาบันประชาธิปไตย

สถาบันประชาธิปไตยแบบดั้งเดิมซึ่งถือกำเนิดขึ้นในยุคก่อนดิจิทัล ต่างดิ้นรนเพื่อปรับตัวให้เข้ากับความเร็วที่นวัตกรรมทางเทคโนโลยีกำหนดขึ้น ความไม่สอดคล้องกันชั่วคราวระหว่างวิวัฒนาการที่รวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และกระบวนการประชาธิปไตยที่ดำเนินไปอย่างเชื่องช้า ก่อให้เกิดสุญญากาศในการบริหารจัดการ ซึ่งเสี่ยงต่อการถูกเติมเต็มโดยกลไกการตัดสินใจที่ไม่เป็นประชาธิปไตย

ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การควบคุม AI ผ่านสถาบันที่มีอยู่เพียงอย่างเดียว แต่คือการคิดทบทวนสถาบันเหล่านี้ให้เหมาะสมกับยุคสมัยที่ AI กำลังกลายเป็นศูนย์กลางของกระบวนการทางสังคม เศรษฐกิจ และการเมืองมากขึ้นเรื่อยๆ

แนวคิดใหม่ของความเป็นพลเมืองในยุค AI

เพื่อรับมือกับความท้าทายเหล่านี้ เราจำเป็นต้องพัฒนาแนวคิดใหม่เกี่ยวกับความเป็นพลเมืองประชาธิปไตยที่ผนวกรวมความตระหนักรู้ถึงบทบาทของ AI เข้าไว้ด้วยกัน ซึ่งจำเป็นต้องเอาชนะทั้งแนวคิดมองโลกในแง่ดีแบบไร้เดียงสาที่มองว่า AI เป็นเพียงโอกาสในการพัฒนาประชาธิปไตย และแนวคิดมองโลกในแง่ร้ายที่มองว่า AI เป็นภัยคุกคามเพียงอย่างเดียว

ในทางกลับกัน จำเป็นต้องมีการพัฒนาความรู้ด้านพลเมืองซึ่งรวมถึงความสามารถในการประเมินอิทธิพลของอัลกอริทึมอย่างมีวิจารณญาณ การมีส่วนร่วมอย่างมีความหมายในข้อถกเถียงเกี่ยวกับปัญหาทางเทคโนโลยีที่ซับซ้อน และการเรียกร้องความโปร่งใสและความรับผิดชอบจากผู้ที่พัฒนาและนำระบบ AI ที่มีผลกระทบทางสังคมอย่างมีนัยสำคัญไปใช้

ท้ายที่สุดแล้ว ความสัมพันธ์ระหว่าง AI กับประชาธิปไตยไม่ได้ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าโดยเทคโนโลยีเอง แต่จะขึ้นอยู่กับความสามารถร่วมกันของเราในการจินตนาการและสร้างสถาบัน บรรทัดฐาน และแนวปฏิบัติที่จะช่วยให้การพัฒนาเทคโนโลยีมุ่งไปสู่การเสริมสร้างคุณค่าประชาธิปไตยพื้นฐานแทนที่จะทำลายล้าง

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และประชาธิปไตย

AI สามารถเสริมสร้างการมีส่วนร่วมในระบอบประชาธิปไตยได้อย่างไร

AI สามารถปรับปรุงการมีส่วนร่วมในระบอบประชาธิปไตยได้โดยการทำให้ข้อมูลของรัฐบาลเข้าถึงได้ง่ายขึ้น เอื้อต่อการมีส่วนร่วมในหลายภาษา วิเคราะห์ความคิดเห็นของสาธารณชนในวงกว้าง และปรับแต่งประสบการณ์การมีส่วนร่วมของพลเมืองให้ตรงกับความต้องการเฉพาะบุคคล กิจกรรมของ IEEE OECD ยกตัวอย่างเช่น บริการแปลภาษาที่เสริมประสิทธิภาพด้วย AI สามารถ ช่วยให้ ชนกลุ่มน้อยทางภาษามีส่วนร่วมในกระบวนการประชาธิปไตยได้อย่างเต็มที่ยิ่งขึ้น ขณะที่เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยให้รัฐบาลระบุและแก้ไขความไม่เท่าเทียมในการให้บริการสาธารณะ Nextcity + 2

ความเสี่ยงที่น่ากังวลที่สุดของ AI ต่อระบบประชาธิปไตยคืออะไร?

ความเสี่ยงที่สำคัญที่สุด ได้แก่ การแพร่กระจายของข้อมูลบิดเบือนที่น่าเชื่อถือและดีปเฟกที่บ่อนทำลายข้อเท็จจริงที่เป็นที่ยอมรับ การบิดเบือนข้อมูลผ่านเนื้อหาทางการเมืองที่เจาะจงกลุ่ม เป้าหมาย อคติทางอัลกอริทึม ที่กีดกันกลุ่มบางกลุ่มออกจากกระบวนการประชาธิปไตย และช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในโครงสร้างพื้นฐานการเลือกตั้ง Sage Journals + 5 งานวิจัย แสดงให้เห็นว่าความเสี่ยงเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงทฤษฎี แต่ยังมีการศึกษาที่แสดงให้เห็นถึงพลังในการโน้มน้าวใจของเนื้อหาทางการเมืองที่สร้างโดย AI ซึ่งปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลโดยอิงจากลักษณะทางจิตวิทยาของแต่ละบุคคล PubMed + 2

รัฐบาลสามารถควบคุม AI ในแคมเปญทางการเมืองได้อย่างไร

แนวทางการกำกับดูแลที่มีประสิทธิภาพประกอบด้วย: ข้อกำหนดการเปิดเผยข้อมูลสำหรับเนื้อหาทางการเมืองที่สร้างโดย AI; การจำกัดประเภทของข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถนำไปใช้ในการกำหนดเป้าหมายทางการเมืองแบบเจาะจง; กลไกการกำกับดูแลอิสระเพื่อตรวจสอบระบบ AI สำหรับการรณรงค์หาเสียง; และโครงการให้ความรู้แก่สาธารณชนเพื่อเพิ่มความตระหนักรู้ของผู้มีสิทธิเลือกตั้งเกี่ยวกับเทคนิคการโน้มน้าวใจที่เสริมด้วย AI PBS+4 พระราชบัญญัติ AI ของสหภาพยุโรปเป็นตัวอย่างของกรอบการกำกับดูแลที่อิงตามความเสี่ยง ซึ่งระบุถึงการใช้ AI ในกระบวนการประชาธิปไตยโดยเฉพาะ ยุโรป+2

พลเมืองควรมีบทบาทอย่างไรในการกำกับดูแล AI?

ประชาชนควรมีโอกาสอันสำคัญยิ่งในการกำหนดทิศทางการกำกับดูแล AI ผ่านกลไกการมีส่วนร่วม เช่น การชุมนุมของประชาชน การรับฟังความคิดเห็นสาธารณะ และกระบวนการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างต่อเนื่อง งานวิจัย ของ Brookings แสดงให้เห็นว่าการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลายตลอดวงจรชีวิตของ AI นำไปสู่ระบบที่มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น ซึ่งสะท้อนถึงคุณค่าทางสังคมได้ดีขึ้น สถาบัน Adalovelace + 13 โมเดลที่ประสบความสำเร็จ เช่น Camden Data Charter แสดงให้เห็นว่าการมีส่วนร่วมของประชาชนสามารถสร้างกรอบจริยธรรมสำหรับการใช้ AI ในบริการสาธารณะได้อย่างไร OECD

เราจะปกป้องโครงสร้างพื้นฐานการเลือกตั้งจากภัยคุกคามจาก AI ได้อย่างไร

กลยุทธ์การป้องกันประกอบด้วย: การนำมาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่แข็งแกร่งมาใช้ เช่น การยืนยันตัวตนแบบหลายปัจจัย การฝึกอบรมเจ้าหน้าที่การเลือกตั้งให้สามารถตรวจจับความพยายามฟิชชิ่งที่เสริมประสิทธิภาพด้วย AI การพัฒนาระบบเพื่อระบุและต่อต้านข้อมูลเท็จเกี่ยวกับการเลือกตั้งที่เกิดจาก AI การจัดตั้งกระบวนการตรวจสอบสำหรับการสื่อสารการเลือกตั้งอย่างเป็นทางการ และการสร้างระบบสำรองสำหรับโครงสร้างพื้นฐานการเลือกตั้งที่สำคัญ ABC News + 2 สำนักงานความมั่นคงปลอดภัยทางไซเบอร์และโครงสร้างพื้นฐาน (CISA) ให้คำแนะนำเฉพาะสำหรับเจ้าหน้าที่การเลือกตั้งเกี่ยวกับการลดความเสี่ยงจาก AI Cisa Cisa

AI จะสามารถเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างพลเมืองและรัฐบาลได้อย่างไร?

AI สามารถเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์ระหว่างประชาชนกับรัฐบาลได้ โดยการเปิดใช้งานบริการสาธารณะที่ปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้น สร้างช่องทางใหม่ๆ สำหรับการมีส่วนร่วมของพลเมือง ปรับ เปลี่ยนการทำงานของรัฐบาลบางส่วนให้เป็นระบบอัตโนมัติ และอาจเปลี่ยนแปลงพลวัตของอำนาจในระบบประชาธิปไตย Eff OECD ทิศทางของการเปลี่ยนแปลงนี้ขึ้นอยู่กับทางเลือกในการกำกับดูแลเป็นส่วนใหญ่ ไม่ว่าจะนำ AI ไปใช้ในลักษณะที่ส่งเสริมความรับผิดชอบต่อประชาธิปไตย หรือกระจุกอำนาจไว้ในระบบทางเทคนิคที่มีการกำกับดูแลที่จำกัด ScienceDirect + 2

จำเป็นต้องมีความร่วมมือระหว่างประเทศใดบ้างสำหรับการกำกับดูแล AI ในบริบทประชาธิปไตย?

ความร่วมมือระหว่างประเทศเป็นสิ่งจำเป็นต่อการกำหนดมาตรฐานร่วมกัน ป้องกันความแตกแยกด้านกฎระเบียบ จัดการผลกระทบข้ามพรมแดนของ AI และส่งเสริมการยึดมั่นในค่านิยมประชาธิปไตยในการพัฒนา AI หลักการ AI ของ OECD + 2 ถือเป็นแบบจำลองสำหรับการประสานงานระหว่างประเทศ โดยเป็นกรอบการทำงานร่วมที่ 47 เขตอำนาจศาลทั่วโลกนำมาใช้ ขณะเดียวกันก็ให้ความยืดหยุ่นในการนำไปปฏิบัติในระดับประเทศ OECD Brookings

เราจะมั่นใจได้อย่างไรว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อประชาธิปไตย ไม่ใช่ทำลายประชาธิปไตย?

การทำให้มั่นใจว่า AI จะเป็นประโยชน์ต่อประชาธิปไตยนั้น จำเป็นต้องมีกรอบการกำกับดูแลเชิงรุกที่ยึดหลักคุณค่า ข้อกำหนดด้านความโปร่งใสและการอธิบายที่เป็นรูปธรรม แนวทางแบบมีส่วนร่วมในการพัฒนาและควบคุม AI การลงทุนด้านความรู้ทางดิจิทัล การคุ้มครองสิทธิขั้นพื้นฐานในการประยุกต์ใช้ AI และกลไกในการทำให้ระบบ AI และนักพัฒนาต้องรับผิดชอบ Eff+4

หลักฐานชี้ให้เห็นว่าแนวทางการกำกับดูแลแบบคาดการณ์ล่วงหน้ามีประสิทธิภาพมากกว่าการกำกับดูแลแบบรับมือ OECD Brookings

บทสรุป

AI นำเสนอทั้งโอกาสและความท้าทายที่สำคัญสำหรับระบบประชาธิปไตยทั่วโลก บทวิจารณ์เชิงลึกของเราได้เสนอข้อสรุปสำคัญหลายประการ:

  1. วิวัฒนาการทางเทคโนโลยียังคงดำเนินต่อไป : เครื่องมือ AI สำหรับการสร้างและเผยแพร่ข้อมูลบิดเบือนมีความซับซ้อนและเข้าถึงได้มากขึ้น จำเป็นต้องเฝ้าระวังอย่างต่อเนื่องและการตอบสนองที่ปรับตัวได้ บทสนทนาทางการเมือง
  2. ผลกระทบขึ้นอยู่กับบริบท : ผลกระทบของข้อมูลบิดเบือนที่เสริมด้วย AI แตกต่างกันอย่างมากในบริบททางสังคม การเมือง และสื่อ โดยบางสังคมมีความทนทานมากกว่าสังคมอื่น ๆ The Washington Post + 2
  3. โซลูชันต้องอาศัยความร่วมมือ : การตอบสนองอย่างมีประสิทธิภาพต่อข้อมูลบิดเบือนเกี่ยวกับ AI จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่ายระหว่างบริษัทเทคโนโลยี รัฐบาล ภาคประชาสังคม และประชาชน Acigjournal + 4
  4. การตัดสินใจของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญ : แม้จะมีความก้าวหน้าในระบบตรวจจับ AI แต่การคิดวิเคราะห์เชิงวิพากษ์ของมนุษย์และความรู้ด้านสื่อยังคงเป็นแนวป้องกันขั้นสูงสุดต่อข้อมูลเท็จที่ซับซ้อน Vt AARP
  5. จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างละเอียดลึกซึ้ง : นอกเหนือจากการแก้ปัญหาทางเทคโนโลยีแล้ว การแก้ไขปัญหาข้อมูลที่ผิดพลาดจาก AI ยังต้องอาศัยการจัดการกับความแตกแยกทางสังคม ความท้าทายของระบบนิเวศสื่อ และช่องว่างทางการศึกษาพลเมือง Taylor & Francis Nature

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

คู่มือซอฟต์แวร์ Business Intelligence ฉบับสมบูรณ์สำหรับ SMB

SMEs อิตาลี 60% ยอมรับว่ายังมีช่องว่างสำคัญในการฝึกอบรมด้านข้อมูล ขณะที่ 29% ไม่มีแม้แต่ตัวเลขเฉพาะเจาะจง ขณะที่ตลาด BI ของอิตาลีกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วจาก 36.79 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ เป็น 69.45 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2034 (อัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีอยู่ที่ 8.56%) ปัญหาไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยี แต่อยู่ที่วิธีการ SMEs กำลังจมอยู่กับข้อมูลที่กระจัดกระจายอยู่ใน CRM, ERP และสเปรดชีต Excel โดยไม่ได้นำข้อมูลเหล่านั้นมาประกอบการตัดสินใจ ซึ่งใช้ได้กับทั้งผู้ที่เริ่มต้นตั้งแต่ต้นและผู้ที่กำลังมองหาการปรับปรุงประสิทธิภาพ เกณฑ์การคัดเลือกที่สำคัญ ได้แก่ ความสามารถในการใช้งานแบบลากและวางโดยไม่ต้องฝึกอบรมหลายเดือน ความสามารถในการปรับขนาดที่เติบโตไปพร้อมกับคุณ การผสานรวมกับระบบเดิมที่มีอยู่ ต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) ที่สมบูรณ์ (การติดตั้ง + การฝึกอบรม + การบำรุงรักษา) เทียบกับราคาใบอนุญาตเพียงอย่างเดียว แผนงานสี่ระยะประกอบด้วยวัตถุประสงค์ SMART ที่วัดผลได้ (ลดอัตราการยกเลิกบริการลง 15% ภายใน 6 เดือน) การจัดทำแผนผังแหล่งข้อมูลที่สะอาด (ข้อมูลขยะเข้า = ข้อมูลขยะออก) การฝึกอบรมทีมเกี่ยวกับวัฒนธรรมข้อมูล และโครงการนำร่องที่มีวงจรป้อนกลับอย่างต่อเนื่อง AI เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง ตั้งแต่ BI เชิงบรรยาย (สิ่งที่เกิดขึ้น) ไปจนถึงการวิเคราะห์เสริมที่เปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ การวิเคราะห์เชิงทำนายที่ประเมินความต้องการในอนาคต และการวิเคราะห์เชิงกำหนดที่แนะนำการดำเนินการที่เป็นรูปธรรม Electe กระจายอำนาจนี้ให้กับ SMEs
9 พฤศจิกายน 2568

ระบบระบายความร้อน AI ของ Google DeepMind: ปัญญาประดิษฐ์ปฏิวัติประสิทธิภาพการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลอย่างไร

Google DeepMind ประหยัดพลังงานระบบทำความเย็นในศูนย์ข้อมูลได้ -40% (แต่ใช้พลังงานรวมเพียง -4% เนื่องจากระบบทำความเย็นคิดเป็น 10% ของพลังงานรวมทั้งหมด) โดยมีความแม่นยำ 99.6% และความผิดพลาด 0.4% บน PUE 1.1 โดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก 5 ชั้น โหนด 50 โหนด ตัวแปรอินพุต 19 ตัว จากตัวอย่างการฝึกอบรม 184,435 ตัวอย่าง (ข้อมูล 2 ปี) ได้รับการยืนยันใน 3 สถานที่: สิงคโปร์ (ใช้งานครั้งแรกในปี 2016), Eemshaven, Council Bluffs (ลงทุน 5 พันล้านดอลลาร์) ค่า PUE ทั่วทั้งกลุ่มผลิตภัณฑ์ของ Google อยู่ที่ 1.09 เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมที่ 1.56-1.58 ระบบควบคุมเชิงคาดการณ์ (Model Predictive Control) คาดการณ์อุณหภูมิ/แรงดันในชั่วโมงถัดไป พร้อมกับจัดการภาระงานด้านไอที สภาพอากาศ และสถานะของอุปกรณ์ไปพร้อมๆ กัน ความปลอดภัยที่รับประกัน: การตรวจสอบสองระดับ ผู้ปฏิบัติงานสามารถปิดใช้งาน AI ได้ตลอดเวลา ข้อจำกัดสำคัญ: ไม่มีการตรวจสอบอิสระจากบริษัทตรวจสอบบัญชี/ห้องปฏิบัติการระดับชาติ แต่ละศูนย์ข้อมูลต้องใช้แบบจำลองที่กำหนดเอง (8 ปี ไม่เคยนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์) ระยะเวลาดำเนินการ: 6-18 เดือน ต้องใช้ทีมสหสาขาวิชาชีพ (วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ระบบปรับอากาศ (HVAC), การจัดการสิ่งอำนวยความสะดวก) ครอบคลุมพื้นที่นอกเหนือจากศูนย์ข้อมูล: โรงงานอุตสาหกรรม โรงพยาบาล ศูนย์การค้า และสำนักงานต่างๆ ปี 2024-2025: Google เปลี่ยนไปใช้ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวโดยตรงสำหรับ TPU v5p ซึ่งบ่งชี้ถึงข้อจำกัดในทางปฏิบัติของการเพิ่มประสิทธิภาพ AI
9 พฤศจิกายน 2568

แซม อัลท์แมน และ AI Paradox: "ฟองสบู่เพื่อคนอื่น ล้านล้านเพื่อเรา"

"เราอยู่ในฟองสบู่ AI รึเปล่า? ใช่!" — แซม อัลท์แมน ประกาศการลงทุนมูลค่าล้านล้านดอลลาร์ใน OpenAI เขาพูดคำว่า "ฟองสบู่" ซ้ำสามครั้งภายใน 15 วินาที โดยรู้ดีว่ามันจะเป็นอย่างไร แต่จุดพลิกผันคือ เบซอสแยกแยะระหว่างฟองสบู่อุตสาหกรรม (ทิ้งโครงสร้างพื้นฐานที่ยั่งยืน) และฟองสบู่การเงิน (การล่มสลายไร้ค่า) ปัจจุบัน OpenAI มีมูลค่า 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ และมีผู้ใช้งาน 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ กลยุทธ์ที่แท้จริงคืออะไร? ลดกระแสโฆษณาลงเพื่อหลีกเลี่ยงกฎระเบียบ เสริมสร้างความเป็นผู้นำ ผู้ที่มีพื้นฐานที่มั่นคงจะประสบความสำเร็จ
9 พฤศจิกายน 2568

ทำไมคณิตศาสตร์ถึงยาก (แม้ว่าคุณจะเป็น AI ก็ตาม)

แบบจำลองภาษาไม่สามารถคูณได้ พวกมันจดจำผลลัพธ์ได้เหมือนกับที่เราจดจำค่าพาย แต่ไม่ได้หมายความว่าพวกมันมีความสามารถทางคณิตศาสตร์ ปัญหาอยู่ที่โครงสร้าง พวกมันเรียนรู้ผ่านความคล้ายคลึงทางสถิติ ไม่ใช่ความเข้าใจเชิงอัลกอริทึม แม้แต่ "แบบจำลองการใช้เหตุผล" ใหม่ๆ อย่าง o1 ก็ยังล้มเหลวในงานเล็กๆ น้อยๆ เช่น มันสามารถนับตัว 'r' ในคำว่า "strawberry" ได้อย่างถูกต้องหลังจากประมวลผลเพียงไม่กี่วินาที แต่ล้มเหลวเมื่อต้องเขียนย่อหน้าโดยที่ตัวอักษรตัวที่สองของแต่ละประโยคสะกดเป็นคำ เวอร์ชันพรีเมียมราคา 200 ดอลลาร์ต่อเดือนใช้เวลาสี่นาทีในการแก้ปัญหาสิ่งที่เด็กสามารถทำได้ทันที DeepSeek และ Mistral ยังคงนับตัวอักษรไม่ถูกต้องในปี 2025 วิธีแก้ปัญหาที่กำลังเกิดขึ้น? วิธีการแบบผสมผสาน แบบจำลองที่ชาญฉลาดที่สุดได้ค้นพบว่าเมื่อใดจึงควรเรียกใช้เครื่องคิดเลขจริง แทนที่จะพยายามคำนวณเอง การเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์: AI ไม่จำเป็นต้องรู้วิธีทำทุกอย่าง แต่สามารถจัดสรรเครื่องมือที่เหมาะสมได้ พาราด็อกซ์สุดท้าย: GPT-4 สามารถอธิบายทฤษฎีลิมิตได้อย่างยอดเยี่ยม แต่กลับไม่สามารถแก้โจทย์การคูณที่เครื่องคิดเลขพกพามักจะแก้ได้อย่างถูกต้อง GPT-4 เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการศึกษาคณิตศาสตร์ เพราะสามารถอธิบายด้วยความอดทนอย่างไม่มีที่สิ้นสุด ดัดแปลงตัวอย่าง และวิเคราะห์เหตุผลที่ซับซ้อนได้ หากต้องการการคำนวณที่แม่นยำ เชื่อเครื่องคิดเลขเถอะ ไม่ใช่ปัญญาประดิษฐ์