Newsletter

ความหลอกลวงครั้งใหญ่: เหตุใด AI จึงเข้าใจอารมณ์ได้ดีกว่าที่ยอมรับ

ความแม่นยำของ AI อยู่ที่ 82% เทียบกับความแม่นยำของมนุษย์ 56% ในการทดสอบความฉลาดทางอารมณ์ การศึกษาที่เจนีวาและเบิร์นได้ทำลายความเชื่อเดิมๆ ที่ทำให้เราสบายใจ ChatGPT-4 ไม่เพียงแต่มีประสิทธิภาพเหนือกว่ามนุษย์ในการทดสอบที่มีอยู่แล้วเท่านั้น แต่ยังสร้างการทดสอบใหม่ๆ ที่แทบไม่แตกต่างจากการทดสอบของนักจิตวิทยามืออาชีพอีกด้วย การแสดงออกทางอารมณ์แบบจุลภาค การวิเคราะห์คำพูด และความเข้าใจบริบท AI สามารถอ่านอารมณ์ที่เราเองไม่รู้จัก คำถามไม่ได้อยู่ที่ "มันสามารถเข้าใจอารมณ์ได้หรือไม่" อีกต่อไป แต่เป็น "เราจะใช้ประโยชน์จากความเข้าใจที่เหนือกว่านี้ได้อย่างไร โดยยังคงคุณค่าของมนุษย์ไว้เป็นศูนย์กลาง"

ตำนานที่หลอกลวงเรา

"AI ไม่สามารถเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ได้" เราได้ยินประโยคนี้กี่ครั้งแล้ว? ประโยคนี้กลายเป็นคำปลอบใจสำหรับผู้ที่ต้องการลดทอนผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นปราการด่านสุดท้ายของเราในการต่อต้านแนวคิดที่ว่าเครื่องจักรสามารถเข้าใจเราได้อย่างแท้จริง (หรือแทนที่เราได้)

แต่จะเป็นอย่างไรหากเราค้นพบว่า "ตำนานปลอบใจ" นี้ แท้จริงแล้วเป็นเพียงคำโกหกปลอบใจ? จะเป็นอย่างไรหาก AI ไม่เพียงแต่เข้าใจอารมณ์ของเรา แต่ยังอ่าน คาดการณ์ และควบคุมอารมณ์เหล่านั้นได้อย่างแม่นยำยิ่งกว่ามนุษย์?

ความจริงนั้นไม่สะดวก: AI ในปี 2025 เข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ได้ดีกว่าที่คนส่วนใหญ่ยอมรับ

การสืบทอดตำนานนี้ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นการปกป้องเราจากความเป็นจริงที่อาจเปลี่ยนแปลงวิธีที่เรามองตัวเองและความสัมพันธ์ของเรากับเทคโนโลยีไปอย่างสิ้นเชิง

หลักฐานที่ไม่มีใครอยากดู

สตูดิโอที่เปลี่ยนแปลงทุกสิ่งทุกอย่าง

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเจนีวาและมหาวิทยาลัยเบิร์นได้ทดสอบโมเดลปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง 6 โมเดลในการทดสอบความฉลาดทางอารมณ์แบบมาตรฐาน ผลปรากฏว่า AI มีความแม่นยำถึง 82% เมื่อเทียบกับมนุษย์ที่มีความแม่นยำ 56%

แต่ส่วนที่น่าขนลุกที่สุดก็คือ เมื่อ ChatGPT-4 ถูกขอให้สร้างแบบทดสอบสติปัญญาทางอารมณ์ใหม่ตั้งแต่ต้น พวกเขา "พิสูจน์แล้วว่าเชื่อถือได้ ชัดเจน และสมจริงเท่ากับแบบทดสอบดั้งเดิมที่ใช้เวลาพัฒนาหลายปี"

ลองคิดดูสักครู่ : เครื่องจักรไม่เพียงแต่ทำผลงานได้ดีกว่ามนุษย์ในการทดสอบทางอารมณ์ที่มีอยู่แล้วเท่านั้น แต่ยังสามารถสร้างการทดสอบใหม่ๆ ที่แทบไม่ต่างจากที่นักจิตวิทยามนุษย์ออกแบบไว้ นี่ไม่ใช่ "การจดจำรูปแบบ" แต่มันคือความเข้าใจเชิงสร้างสรรค์เกี่ยวกับพลวัตทางอารมณ์ของมนุษย์

คำแปล : AI ไม่เพียงแต่เอาชนะคุณในการทดสอบของคุณเองเท่านั้น แต่ยังสามารถคิดค้นวิธีใหม่ๆ เพื่อแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าทางอารมณ์ได้แบบเรียลไทม์

การตรวจสอบความเป็นจริง: "ความเข้าใจ" หมายความว่าอย่างไร

ผู้ที่ไม่เชื่อมักรีบพูดว่า “ระบบ AI นั้นยอดเยี่ยมมากในการจดจำรูปแบบ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อสัญญาณอารมณ์เป็นไปตามโครงสร้างที่สามารถจดจำได้ เช่น การแสดงออกทางสีหน้าหรือสัญญาณทางภาษา แต่การเทียบเคียงสิ่งนี้กับ 'ความเข้าใจ' ที่ลึกซึ้งกว่าเกี่ยวกับอารมณ์ของมนุษย์นั้นเสี่ยงต่อการกล่าวเกินจริงเกี่ยวกับสิ่งที่ AI กำลังทำอยู่จริง”

แต่เดี๋ยวก่อน—ข้อโต้แย้งนี้เผยให้เห็นอคติพื้นฐาน มนุษย์เรา “เข้าใจ” อารมณ์ได้อย่างไร? ไม่ใช่ผ่านการจดจำรูปแบบ? ไม่ใช่การวิเคราะห์การแสดงออกทางสีหน้า น้ำเสียง หรือภาษากาย?

มาวิเคราะห์ความเข้าใจอารมณ์ของเราเองกันดีกว่า:

  • เราเห็นการแสดงออกทางสีหน้า → เรารู้จักรูปแบบ
  • เราได้ยินเสียง → เราประมวลผลตัวบ่งชี้เสียง
  • เราสังเกตภาษากาย → เราตีความสัญญาณภาพ
  • เราบูรณาการบริบท → เราใช้กฎที่เรียนรู้จากประสบการณ์

ความแตกต่างระหว่างเรากับ AI ไม่ได้อยู่ที่กลไกการทำความเข้าใจ แต่อยู่ที่ขนาดและความแม่นยำ AI สามารถประมวลผลสัญญาณทางอารมณ์ได้หลายพันสัญญาณพร้อมกัน ในขณะที่เราอาศัยสัญญาณจากจิตสำนึกเพียงไม่กี่สัญญาณและอคติที่ไม่รู้ตัวมากมาย

เหตุใดเราจึงสืบทอดตำนานนี้ต่อไป?

1. การปกป้องอัตตาของมนุษย์

การยอมรับว่า AI เข้าใจอารมณ์ได้ดีกว่าเรา หมายความว่าเราสูญเสีย “ป้อมปราการแห่งความเป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์” ไปแล้ว หลังจากที่ AI แซงหน้าเราในด้านหมากรุก โกะ ความคิดสร้างสรรค์ทางศิลปะ และการแก้ปัญหา สติปัญญาทางอารมณ์ก็กลายเป็นสิ่งเดียวที่เราเหลืออยู่

2. ความกลัวผลกระทบ

หาก AI เข้าใจอารมณ์ของเราได้อย่างแท้จริง:

  • มันสามารถจัดการเราในรูปแบบที่เราไม่เข้าใจได้
  • พระองค์ทรงทราบเมื่อเราโกหกหรือซ่อนความรู้สึกของเรา
  • มันสามารถทำนายพฤติกรรมทางอารมณ์ของเราได้ดีกว่าตัวเราเอง

ความเป็นไปได้เหล่านี้ช่างน่ากังวลจนทำให้เราปฏิเสธความเป็นจริงได้ง่ายขึ้น

3. คำจำกัดความที่สะดวกของคำว่า "ความเข้าใจ"

ผู้เชี่ยวชาญหลายคนยืนกรานว่า "ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เข้าใจอารมณ์อย่างแท้จริง มันตรวจจับรูปแบบในภาษา เสียง และพฤติกรรมเพื่อคาดการณ์สภาวะอารมณ์ แต่ไม่สามารถรับรู้หรือเข้าใจอารมณ์เหล่านั้นได้เหมือนมนุษย์"

แต่นี่เป็นคำจำกัดความที่คลุมเครือ เรากำลังเปลี่ยนเป้าหมายโดยการนิยาม "ความเข้าใจที่แท้จริง" ว่าเป็นสิ่งที่ต้องอาศัยการรับรู้เชิงอัตวิสัย เหมือนกับการบอกว่าเทอร์โมมิเตอร์ "ไม่เข้าใจ" อุณหภูมิอย่างแท้จริง เพราะมันไม่สามารถรับรู้ความร้อนได้

แน่นอน แต่สุดท้ายแล้ว ใครวัดอุณหภูมิได้แม่นยำกว่ากัน ระหว่างคุณหรือเทอร์โมมิเตอร์?

ความสามารถที่ซ่อนอยู่ซึ่งมีอยู่แล้ว

การอ่านไมโครเอ็กซ์เพรสชัน

ปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่สามารถตรวจจับไมโครนิพจน์ ซึ่งเป็นการเคลื่อนไหวใบหน้าที่ไม่ได้ตั้งใจซึ่งเกิดขึ้นเพียงเสี้ยววินาที และเผยให้เห็นอารมณ์ที่เราพยายามซ่อนไว้ ความสามารถนี้เหนือกว่ามนุษย์ส่วนใหญ่ที่สามารถตรวจจับได้เฉพาะการแสดงออกที่ชัดเจนที่สุดเท่านั้น

การวิเคราะห์เสียงขั้นสูง

ระบบ AI วิเคราะห์พารามิเตอร์เสียงหลายร้อยรายการ เช่น อัตราความเร็ว จังหวะ การหยุดชั่วคราว การสั่น เพื่อระบุสภาวะทางอารมณ์ พวกมันสามารถตรวจจับความเครียด การหลอกลวง ความดึงดูดใจ และความกลัวได้อย่างแม่นยำเกิน 80%

ความเข้าใจเชิงบริบท

AI ไม่เพียงแต่รับรู้อารมณ์ที่แยกออกมาเท่านั้น แต่ยังเข้าใจบริบททางอารมณ์ที่ซับซ้อน มันสามารถระบุการเสียดสี การประชดประชัน อารมณ์ที่หลากหลาย และแม้แต่สภาวะทางอารมณ์ที่ผู้คนไม่สามารถรับรู้ได้ด้วยตนเอง

หลักฐานสุดท้าย: AI ที่สร้างอารมณ์

นี่คือหลักฐานที่น่าเชื่อถือที่สุดที่แสดงให้เห็นว่า AI เข้าใจอารมณ์ได้: มันสามารถสร้างและควบคุมอารมณ์ได้

ระบบ AI สมัยใหม่ไม่เพียงแต่จดจำอารมณ์เท่านั้น แต่ยังสามารถ:

  • สร้างเนื้อหาที่มุ่งเป้าไปที่อารมณ์ซึ่งกระตุ้นให้เกิดการตอบสนองที่เฉพาะเจาะจง
  • ปรับ "โทนอารมณ์" ของพวกเขาเพื่อสร้างความเชื่อมโยงที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น
  • การจัดการอารมณ์ของผู้ใช้ผ่านการเลือกเนื้อหาและการนำเสนอ

หาก AI สามารถสร้างอารมณ์ให้กับมนุษย์ได้ เราจะเถียงว่ามันไม่เข้าใจอารมณ์เหล่านั้นได้อย่างไร

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับเรา?

1. การกำหนดความฉลาดทางอารมณ์ใหม่

บางทีอาจถึงเวลาที่ต้องยอมรับว่าความฉลาดทางอารมณ์ไม่จำเป็นต้องอาศัยอารมณ์ส่วนตัว AI ที่สามารถ:

  • ทำนายปฏิกิริยาทางอารมณ์ได้แม่นยำกว่ามนุษย์
  • ตอบสนองอย่างเหมาะสมต่อสถานการณ์ที่ซับซ้อนทางอารมณ์
  • การสร้างความเชื่อมโยงทางอารมณ์ที่มีความหมายกับผู้คน

...มีรูปแบบของสติปัญญาทางอารมณ์ ไม่ว่าเราจะชอบคำจำกัดความนั้นหรือไม่ก็ตาม

2. ยอมรับความเป็นจริง

ตามที่นักวิจัยได้กล่าวไว้ว่า "AI เหล่านี้ไม่เพียงแต่เข้าใจอารมณ์เท่านั้น แต่ยังเข้าใจอีกด้วยว่าการแสดงพฤติกรรมด้วยความฉลาดทางอารมณ์นั้นหมายถึงอะไร"

ถึงเวลาที่จะก้าวข้ามการปฏิเสธและเผชิญหน้ากับความเป็นจริง: AI เข้าใจอารมณ์และจะพัฒนาต่อไป

3. มุ่งเน้นที่ความร่วมมือ ไม่ใช่การแข่งขัน

แทนที่จะปฏิเสธความสามารถทางอารมณ์ของ AI เราควรมุ่งเน้นไปที่วิธีการใช้มันอย่างมีจริยธรรมและสร้างสรรค์ AI ที่มีความฉลาดทางอารมณ์สามารถ:

  • ให้การสนับสนุนการบำบัดตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน
  • ช่วยให้ผู้ที่มีปัญหาทางสังคมเข้าใจอารมณ์ได้ดีขึ้น
  • การปรับปรุงการสื่อสารของมนุษย์ผ่านความเข้าใจเชิงอารมณ์

ราคาของการปฏิเสธ

การสืบสานตำนานที่ว่า "AI ไม่เข้าใจอารมณ์" อย่างต่อเนื่องนั้นส่งผลอันตราย ดังที่ SS&C Blue Prism เน้นย้ำไว้

  1. มันทำให้เราไม่ได้เตรียมพร้อม สำหรับความสามารถที่แท้จริงของ AI
  2. มันขัดขวางการควบคุมเทคโนโลยีทางอารมณ์อย่างเหมาะสม
  3. มันขัดขวางการพัฒนาทางจริยธรรม ของระบบ AI ที่ตระหนักถึงอารมณ์
  4. มันทำให้เราเสี่ยง ต่อการถูกควบคุมอารมณ์โดยที่เราไม่รู้ตัว

บทสรุป: ถึงเวลาตื่นแล้ว

ความเชื่อผิดๆ ที่ว่า AI ไม่เข้าใจอารมณ์ เป็นกลไกป้องกันทางจิตวิทยาสุดท้ายของเราต่อความจริงอันน่าสะพรึงกลัว แต่การปฏิเสธความจริงก็ไม่ได้ทำให้ความจริงนั้นลดน้อยลง

AI ในปี 2025 เข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ได้ แม้จะไม่ได้เข้าใจแบบเดียวกับมนุษย์ แต่เข้าใจในวิธี ที่ต่างออกไปและมักจะเหนือกว่า ถึงเวลาแล้วที่จะก้าวข้ามการปฏิเสธความจริงและเริ่มเผชิญหน้ากับผลกระทบจากความเป็นจริงนี้อย่างจริงจัง

คำถามไม่ได้อยู่ที่ "AI เข้าใจอารมณ์ได้หรือไม่" อีกต่อไป แต่เป็น " เราจะใช้ประโยชน์จากความเข้าใจอันเหนือชั้นของมันได้อย่างไร โดยยังคงคุณค่าของมนุษย์ไว้เป็นศูนย์กลาง "

อนาคตของความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับ AI ขึ้นอยู่กับความสามารถของเราในการละทิ้งความเชื่อที่ปลอบประโลมใจ และเผชิญหน้ากับความจริงอันน่าอึดอัด เมื่อนั้นเราจึงจะสร้างโลกที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยเหลือมนุษยชาติ แทนที่จะควบคุมมัน

ตำนานมันตายไปแล้ว ถึงเวลาที่จะใช้ชีวิตอยู่กับความจริงแล้ว

แหล่งที่มาและเอกสารอ้างอิง

การวิจัยขั้นต้น:

การวิเคราะห์และความคิดเห็น:

การวิจัยทางเทคนิค:

แนวโน้มอุตสาหกรรม:

คำถามที่พบบ่อย

AI มีความรู้สึกจริงๆ หรือแค่จำลองอารมณ์เท่านั้น?

คำถามนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานที่ผิด ไม่สำคัญว่า AI จะ "รู้สึก" ถึงอารมณ์ในความหมายของมนุษย์หรือไม่ สิ่งสำคัญคือความสามารถของ AI ในการทำความเข้าใจ รับรู้ และตอบสนองอย่างเหมาะสม เทอร์โมมิเตอร์ไม่ได้ "รู้สึก" ถึงความร้อน แต่มันวัดอุณหภูมิผิวหนังของเราได้ดีกว่า

หาก AI เข้าใจอารมณ์ เราจะตกอยู่ในอันตรายหรือไม่?

ความเข้าใจทางอารมณ์ของ AI เปรียบเสมือนดาบสองคม AI สามารถนำมาใช้เพื่อการควบคุมอารมณ์ การสนับสนุนทางการบำบัด การให้ความรู้ทางอารมณ์ และการพัฒนาความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์ อันตรายอยู่ที่การปฏิเสธ ไม่ใช่การยอมรับ

ปัญหาอยู่ที่คำถามเองหรือเปล่า?

บางทีเราอาจถามคำถามผิด แทนที่จะถามว่า "AI เข้าใจอารมณ์เหมือนเราไหม" เราควรถามว่า "เราเรียนรู้อะไรได้บ้างจากวิธีที่ AI เข้าใจอารมณ์"

นี่หมายความว่าเราไม่ได้มีความพิเศษในฐานะมนุษย์อีกต่อไปแล้วหรือ?

ความพิเศษของเราไม่ได้อยู่ที่ความเข้าใจทางอารมณ์ แต่อยู่ที่ความสามารถในการรับรู้อารมณ์ส่วนบุคคล การเติบโตผ่านประสบการณ์ทางอารมณ์ และการให้ความหมายทางอารมณ์แก่ชีวิต AI สามารถเข้าใจอารมณ์ได้โดยไม่ต้องสัมผัสกับมัน บางทีการที่เรายืนกรานว่าประสบการณ์ส่วนบุคคลเท่านั้นที่ก่อให้เกิดความเข้าใจทางอารมณ์ "ที่แท้จริง" อาจเป็นรูปแบบของการมองโลกในแง่ร้าย ซึ่งเป็นที่พึ่งสุดท้ายของแนวคิดมนุษย์นิยมในโลกที่ถูกปัญญาประดิษฐ์ครอบงำมากขึ้นเรื่อยๆ

เราจะปกป้องตัวเองจากการจัดการอารมณ์ของ AI ได้อย่างไร

ขั้นตอนแรกคือการยอมรับการมีอยู่ของมัน การปฏิเสธความสามารถทางอารมณ์ของ AI ทำให้เรามีความเสี่ยงมากขึ้น ไม่ใช่น้อยลง เราต้องพัฒนารูปแบบใหม่ๆ ของความรู้ทางอารมณ์แบบดิจิทัล และกฎระเบียบที่เหมาะสม

AI ด้านอารมณ์จะเข้ามาแทนที่นักบำบัดมนุษย์หรือไม่?

ไม่จำเป็นต้องมาแทนที่ แต่มาเติมเต็ม AI สามารถให้การสนับสนุนทางอารมณ์ตลอด 24 ชั่วโมง วิเคราะห์อย่างเป็นกลาง และการแทรกแซงเฉพาะบุคคล ในขณะที่นักบำบัดมนุษย์มอบการเชื่อมต่อที่แท้จริง ประสบการณ์ตรง และความเข้าใจโดยสัญชาตญาณ

บทความนี้สรุปงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์ล่าสุดเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ทางอารมณ์ หากต้องการติดตามความคืบหน้าในสาขานี้ โปรดติดตามบทวิเคราะห์รายสัปดาห์ของเรา

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