การปลดปล่อยที่หลีกเลี่ยงไม่ได้: AI ช่วยเราจากความธรรมดาของมนุษย์ได้อย่างไร

งาน 92 ล้านตำแหน่งหายไปภายในปี 2030 และงานใหม่ 170 ล้านตำแหน่งถูกสร้างขึ้น ยอดคงเหลือสุทธิ: +78 ล้านตำแหน่ง ในอิตาลี ประชากรสูงอายุคาดการณ์ว่าจะมีช่องว่างแรงงาน 5.6 ล้านคนภายในปี 2033 ระบบอัตโนมัติไม่ใช่ภัยคุกคาม แต่เป็นทางออกของปัญหาประชากรที่ยากจะแก้ไข สิ่งที่เราเรียกว่า "ความขี้เกียจ" คือวิวัฒนาการ: การมอบหมายงานทางปัญญาซ้ำๆ เพื่อมุ่งเน้นไปที่ความคิดสร้างสรรค์ ความเห็นอกเห็นใจ และนวัตกรรม ความแตกต่างที่แท้จริงคืออะไร? ผู้ที่ยอมรับการเปลี่ยนแปลงและผู้ที่ไม่ยอมรับ

ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่แค่ การปฏิวัติ ทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นวิวัฒนาการขั้นต่อไปของมนุษยชาติอีกด้วย ขณะที่ผู้มองโลกในแง่ร้ายทางเทคโนโลยีคร่ำครวญถึง "การทดแทน" แรงงานมนุษย์ ข้อมูลเหล่านี้กลับบอกเล่าเรื่องราวที่น่าสนใจยิ่งกว่า นั่นคือ ปัญญาประดิษฐ์กำลังเร่งการเปลี่ยนแปลงทางสังคมที่จำเป็น กำจัดความธรรมดาสามัญออกจากตลาดแรงงาน และปลดปล่อยศักยภาพของมนุษย์ที่ยังไม่เคยถูกดึงออกมาใช้

การเปลี่ยนแปลง ครั้งยิ่งใหญ่ ได้เริ่มต้นขึ้นแล้ว (และนั่นเป็นเรื่องดี)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจทำให้ระบบอัตโนมัติเทียบเท่ากับ งานประจำ 300 ล้านตำแหน่งทั่วโลก ฟอรัมเศรษฐกิจโลกคาดการณ์ว่าภายในปี 2030 AI จะทำให้ตำแหน่งงานลดลง 92 ล้านตำแหน่ง ซึ่งส่วนใหญ่เป็นงานธุรการ เสมียน และงานซ้ำๆ ในประเทศที่มีรายได้สูง ประมาณ 60% ของงาน จะได้รับผลกระทบจาก AI

ตัวเลขเหล่านี้ไม่ได้แสดงถึงวิกฤต แต่เป็นการปลดปล่อย งานที่เสี่ยงต่อระบบอัตโนมัติมากที่สุดคืองานที่กักขังมนุษย์ไว้ในงานที่ไม่เห็นคุณค่าในความเป็นเอกลักษณ์ของตน งานธุรการ (46% ของงานที่สามารถใช้ระบบอัตโนมัติได้) งานธุรการฝ่ายธุรการ คอลเซ็นเตอร์ และงานบัญชีจะค่อยๆ หายไป ถูกแทนที่ด้วยระบบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ไม่เกิดข้อผิดพลาด ไม่ต้องพัก และไม่บ่น

คำถามที่แท้จริงที่เราควรจะถามไม่ใช่ว่างานเหล่านี้จะหายไปหรือไม่ แต่เป็นว่าทำไมเราจึงกักขังมนุษย์ไว้กับงานที่น่าเบื่อเช่นนี้มาเป็นเวลานาน

ความขี้เกียจคือวิวัฒนาการที่แฝงมา

คำวิจารณ์ที่พบบ่อยที่สุดเกี่ยวกับ AI คือมันจะทำให้ผู้คน "ขี้เกียจ" และพึ่งพาเทคโนโลยี ข้อโต้แย้งนี้เผยให้เห็นอคติทางวัฒนธรรมของเรามากกว่าความเป็นจริง สิ่งที่เราเรียกว่า "ความขี้เกียจ" แท้จริงแล้วเป็นกระบวนการวิวัฒนาการ มนุษยชาติพยายามปลดปล่อยตัวเองจากงานที่ไม่จำเป็นมาโดยตลอด

การทำให้งานทางปัญญากิจวัตรประจำวันเป็นระบบอัตโนมัติไม่ใช่การสูญเสีย แต่เป็นโอกาส การมอบหมายงานซ้ำๆ ให้กับ AI ช่วยให้เราไม่ต้องขี้เกียจอีกต่อไป แต่ กลับเป็นอิสระ เทคโนโลยีปฏิวัติวงการทุกอย่างในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ ตั้งแต่ล้อไปจนถึงเครื่องจักรไอน้ำ ล้วนถูกกล่าวหาว่าทำให้มนุษย์ขี้เกียจ แต่ในความเป็นจริงแล้ว มันกลับเปลี่ยนพลังงานของมนุษย์ไปสู่ ความท้าทายที่ยิ่งใหญ่กว่า

ความกังวลเกี่ยวกับ "ภาวะสมองเสื่อม" มองข้ามวิธีการปรับตัวของจิตใจมนุษย์ ทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในตลาดแรงงานปี 2025 คือสิ่งที่เครื่องจักรไม่สามารถเลียนแบบได้อยู่แล้ว ได้แก่ การคิดวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ และความเห็นอกเห็นใจ เราไม่ได้สูญเสีย ทักษะ แต่เรากำลังพัฒนาทักษะเหล่านั้น

ภาคส่วนที่เปลี่ยนแปลง: การทำลายล้างเชิงสร้างสรรค์ในการปฏิบัติ

การปฏิวัติ AI กำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมทั้งหมด พร้อมผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง:

ใน ด้านบริการทางการเงิน อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ธุรกรรมแบบเรียลไทม์ได้แม่นยำกว่ามนุษย์ ช่วยลดต้นทุนการดำเนินงานได้มากถึง 40% และเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารความเสี่ยงได้ 40% ธนาคารที่นำ AI มาใช้พบว่าอัตราการยกเลิกบริการของลูกค้าลดลง 20%

ใน ด้านการดูแลสุขภาพ อัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกสามารถระบุความผิดปกติในภาพทางการแพทย์ได้อย่างแม่นยำเทียบเท่าหรือมากกว่ารังสีแพทย์ แพลตฟอร์ม AI ช่วยลดระยะเวลาในการค้นหายาจาก 5 ปีเหลือเพียงไม่ถึง 1 ปี ส่งผลให้ประหยัดต้นทุนได้ถึง 60% สถานพยาบาลที่ทันสมัยสามารถลดระยะเวลาในการวินิจฉัยโรคที่ซับซ้อนลงได้ 30-50%

ใน การพัฒนาซอฟต์แวร์ เครื่องมือที่สร้างโค้ดโดยอัตโนมัติช่วยลดเวลาในการพัฒนาลงได้ถึง 56% บริษัทเทคโนโลยีที่นำ AI มาใช้อย่างจริงจังสามารถเร่งระยะเวลาในการนำผลิตภัณฑ์ใหม่ออกสู่ตลาดได้ 30-60% และลดต้นทุนการพัฒนาลงได้ 40%

ใน ภาคการผลิต ระบบบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ล่วงหน้าช่วยลดเวลาหยุดทำงานได้ถึง 80% ขณะที่ระบบวิชันคอมพิวเตอร์สามารถระบุข้อบกพร่องได้แม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยมนุษย์ถึง 90% บริษัทชั้นนำต่าง ๆ พบว่าต้นทุนการผลิตลดลง 20-35% และกำไรต่อปีเพิ่มขึ้น 8%

ใน ด้านการตลาด ระบบการปรับแต่งเฉพาะบุคคลแบบเจาะจงกลุ่มเป้าหมาย (hyper-targeted personalization) จะวิเคราะห์ตัวแปรนับพันเพื่อสร้างประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใคร ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราการแปลงลูกค้าได้สูงสุดถึง 30% บริษัทชั้นนำหลายแห่งประสบความสำเร็จในการลดต้นทุนการหาลูกค้าได้ 30% และเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนโฆษณาได้ 35-50%

การแบ่งขั้วที่จำเป็น: ผู้ชนะและผู้แพ้ในยุค AI

การนำ AI มาใช้สร้างความแตกต่างอย่างมากในตลาดแรงงาน ในแง่หนึ่ง งานเฉพาะทางสูงได้รับประโยชน์อย่างมากจาก AI โดยผู้ที่มีทักษะในสาขานี้จะได้รับเงินเดือนเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยทนายความที่มีทักษะ AI จะได้รับเงินเดือน สูงกว่าเพื่อนร่วมงานทั่วไปถึง 49%

ในทางกลับกัน งานที่ใช้ทักษะต่ำมีความเสี่ยงที่จะถูกแทนที่ทั้งหมด การแบ่งขั้วนี้เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อเร่งการพัฒนาของตลาดแรงงาน

การพัฒนาทักษะใหม่กลายเป็นเรื่องสำคัญ: 70% ของบริษัทวางแผนที่จะจ้างพนักงานที่มีทักษะใหม่ ขณะที่ 40% วางแผนที่จะลดจำนวนพนักงานที่มีทักษะที่ไม่จำเป็นลง ไม่ใช่ทุกคนที่จะปรับตัวได้ ซึ่งเป็นเรื่องปกติในทุกช่วงเปลี่ยนผ่านเชิงวิวัฒนาการ

คำถามด้านประชากรศาสตร์: เมื่อใดที่ระบบอัตโนมัติกลายเป็นสิ่งจำเป็น

ในอิตาลี ประชากรสูงอายุคาดการณ์ว่าจะมี ช่องว่างทางการจ้างงานเทียบเท่า 5.6 ล้านตำแหน่งภายในปี 2033 ในบริบทนี้ การใช้ AI ในการทำงาน 3.8 ล้านตำแหน่งโดยอัตโนมัติจึงกลายเป็น "ความจำเป็นในการปรับสมดุลปัญหาใหญ่ที่กำลังเกิดขึ้นใหม่ แทนที่จะเป็นความเสี่ยง"

ในประเทศที่มีรายได้สูงซึ่งมีประชากรสูงอายุ AI ไม่ใช่ภัยคุกคาม แต่เป็นทางออกของปัญหาประชากรที่ยากจะแก้ไขได้ ดังนั้น เรื่องเล่าที่ว่า "ทดแทน" จึงทำให้เข้าใจผิด: AI กำลังเติมเต็มช่องว่างที่ควรจะถูกสร้างขึ้นอยู่แล้ว

ทักษะแห่งอนาคต: การคัดเลือกโดยธรรมชาติทางปัญญา

การแบ่งแยกที่แท้จริงในตลาดแรงงานในอนาคตจะไม่ใช่ระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร แต่จะอยู่ระหว่างมนุษย์ที่สามารถทำงานร่วมกับ AI ได้และมนุษย์ที่ปฏิเสธที่จะพัฒนา

ทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุดในปี 2025 คือ การคิดวิเคราะห์ ความคิดสร้างสรรค์ และสติปัญญาทางสังคม ซึ่งเป็นทักษะที่เครื่องจักรไม่สามารถเลียนแบบได้ง่ายๆ ความสามารถในการทำงานอย่างใกล้ชิดกับ AI ได้กลายเป็นทักษะสำคัญอย่างหนึ่ง

ผู้นำด้านการตลาดร้อยละ 94 กล่าวว่า AI มีผลกระทบเชิงบวกต่อผลการขาย ขณะที่บริษัทที่ใช้ AI ร้อยละ 91 จะจ้างพนักงานใหม่ภายในปี 2025 หลักฐานชัดเจน: ผู้ที่นำ AI มาใช้จะประสบความสำเร็จ ในขณะที่ผู้ที่ไม่นำ AI มาใช้จะถูกทิ้งไว้ข้างหลัง

ความขี้เกียจในฐานะวิวัฒนาการ: ทำไมประสิทธิภาพจึงไม่ใช่ความขี้เกียจ

สิ่งที่นักวิจารณ์หลายคนเรียกว่า "ความขี้เกียจ" แท้จริงแล้วคือรูปแบบหนึ่งของประสิทธิภาพที่ซับซ้อน AI ช่วยให้มนุษย์มุ่งเน้นไปที่สิ่งที่พวกเขาทำได้ดีที่สุด นั่นคือ การคิดอย่างสร้างสรรค์ การเห็นอกเห็นใจ และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน ในขณะที่มอบหมายส่วนที่เหลือให้เครื่องจักรทำ

ในอดีต เมื่อใดก็ตามที่มนุษยชาติมอบหมายงานให้กับเทคโนโลยีใหม่ๆ ย่อมทำให้มนุษย์มีเวลาและพลังงานเหลือเฟือที่จะมุ่งไปสู่เป้าหมายที่สูงขึ้น การปฏิวัติอุตสาหกรรมทำให้มนุษย์หลุดพ้นจากการใช้แรงงานหนักหน่วง ขณะที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยให้เราหลุดพ้นจากการทำงานซ้ำๆ ที่ต้องอาศัยความคิด

การศึกษาเกี่ยวกับ "ภาวะหลงลืมดิจิทัล" และการพึ่งพาอารมณ์ของแชทบอทไม่ได้แสดงให้เห็นถึงความเสื่อมถอยของศักยภาพของมนุษย์ หากแต่เป็นวิวัฒนาการของสติปัญญาส่วนรวม เราไม่จำเป็นต้องจดจำข้อมูลที่สามารถดึงกลับมาใช้ได้อย่างง่ายดายอีกต่อไป เช่นเดียวกับที่เราไม่จำเป็นต้องรู้วิธีจุดไฟด้วยก้อนหินอีกต่อไป

บทสรุป: ยอมรับสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

AI ไม่ใช่ภัยคุกคามต่อสังคมมนุษย์ แต่เป็น เส้นทางวิวัฒนาการตามธรรมชาติ ของมัน ตำแหน่งงาน 92 ล้านตำแหน่งที่คาดว่าจะหายไปภายในปี 2030 เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็น ในขณะเดียวกัน จะมีตำแหน่งงานใหม่เกิดขึ้น 170 ล้านตำแหน่ง ทำให้เกิด สมดุลเชิงบวกสุทธิ 78 ล้านตำแหน่งงาน

คำถามที่แท้จริงไม่ใช่ว่า AI จะเข้ามาแทนที่มนุษย์หรือไม่ แต่เป็นว่ามนุษย์คนไหนจะต่อต้านการเปลี่ยนแปลง และคนไหนจะเปิดรับการเปลี่ยนแปลง ประวัติศาสตร์ถูกกำหนดโดยนักนวัตกรรมที่ยอมรับการเปลี่ยนแปลงและก้าวหน้า แม้จะมีการต่อต้านจากกลุ่มอนุรักษ์นิยมก็ตาม

ความขี้เกียจไม่ใช่ภัยคุกคามแต่เป็นโอกาส ให้เราเป็นอิสระจากภารกิจซ้ำซากที่ทำให้เราไม่ว่างมานานหลายศตวรรษ และมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ทำให้เราเป็นมนุษย์อย่างแท้จริง นั่นคือ ความคิดสร้างสรรค์ ความเห็นอกเห็นใจ และนวัตกรรม

AI ไม่ใช่จุดสิ้นสุดของอารยธรรมมนุษย์ แต่เป็นบทวิวัฒนาการต่อไป

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