ທ່ານ Mark Zuckerberg ຜູ້ອຳນວຍການໃຫຍ່ຂອງ Meta (ຮູບພາບ: Reuters).
ຖະແຫຼງການນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງວິໄສທັດຂອງ Meta ສຳລັບການພັດທະນາ AI ເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງການປ່ຽນແປງຢ່າງເລິກເຊິ່ງທີ່ເທັກໂນໂລຢີນີ້ກຳລັງນຳມາສູ່ອຸດສາຫະກຳເທັກໂນໂລຢີທັງໝົດ, ໂດຍສະເພາະຕໍ່ບໍລິສັດເທັກໂນໂລຢີຊັ້ນນຳ (ເທັກໂນໂລຢີຂະໜາດໃຫຍ່).
ທ່ານ Zuckerberg ໄດ້ເນັ້ນໜັກວ່າ ສຳລັບຜູ້ປະກອບການທີ່ເລີ່ມຕົ້ນທຸລະກິດໃນປະຈຸບັນ, ການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ: AI ແມ່ນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ລາວບໍ່ມີໃນເວລາທີ່ລາວກໍ່ຕັ້ງ Facebook ເມື່ອສອງທົດສະວັດກ່ອນ.
ລາວເຊື່ອວ່າ AI ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ກໍ່ຕັ້ງໃນປະຈຸບັນປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍຂຶ້ນດ້ວຍທີມງານທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ຊ່ວຍໃຫ້ເຂົາເຈົ້າສາມາດສຸມໃສ່ແນວຄວາມຄິດຫຼັກ ແລະ ສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຂຶ້ນໃນທົ່ວໂລກ.
ກ່ຽວກັບຜົນກະທົບສະເພາະຂອງ AI, Zuckerberg ໄດ້ແບ່ງປັນໃນ podcast Joe Rogan Experience ໃນເດືອນມັງກອນວ່າ, ອາດຈະໃນປີນີ້, Meta ແລະບໍລິສັດອື່ນໆທີ່ຄົ້ນຄວ້າໃນຂົງເຂດນີ້ຈະມີລະບົບ AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທຽບເທົ່າກັບວິສະວະກອນລະດັບກາງ, ທີ່ສາມາດຂຽນລະຫັດໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການນຳໃຊ້ AI ໃນວິສະວະກຳກໍ່ມາພ້ອມກັບສິ່ງທ້າທາຍເຊັ່ນກັນ. Harry Law, ນັກຄົ້ນຄວ້າ AI ຢູ່ມະຫາວິທະຍາໄລ Cambridge, ໄດ້ເຕືອນກ່ຽວກັບ "ດາບສອງຄົມ" ຂອງການຮັບຮອງເອົາ AI ໄດ້ງ່າຍ.
ໃນຂະນະທີ່ມັນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນມີຄວາມກ້າວໜ້າໄດ້ໄວ, ແຕ່ມັນມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະຂັດຂວາງພວກເຂົາຈາກການຮຽນຮູ້ສະຖາປັດຕະຍະກຳ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບ.
ລາວຍັງໄດ້ສັງເກດເຫັນວ່າການໃຊ້ AI ໃນທາງທີ່ຜິດໃນການຂຽນໂປຣແກຣມອາດເຮັດໃຫ້ການຂະຫຍາຍ ແລະ ການແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ ແລະ ສ້າງຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ ຖ້າບໍ່ມີຂະບວນການທົດສອບລະຫັດທີ່ເຂັ້ມງວດ.
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມກັງວົນເຫຼົ່ານີ້, ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຕ່າງໆກໍ່ກຳລັງ ຄົ້ນຫາ ແລະ ນຳໃຊ້ AI ຢ່າງຫ້າວຫັນເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານ.
ໃນການໃຫ້ສຳພາດກັບ CNBC ໃນເດືອນມີນາ, CEO ຂອງ Y Combinator, Garry Tan ກ່າວວ່າ "ຄວາມຮູ້ສຶກໃນການຂຽນໂປຣແກຣມ" ຈະຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດ startup ມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວຫຼາຍຂຶ້ນ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານວິສະວະກຳຂະໜາດນ້ອຍສາມາດເຮັດວຽກທີ່ເຄີຍຕ້ອງການທີມງານຂະໜາດໃຫຍ່ກວ່າໄດ້.
ຄຳວ່າ "vibe coding", ນຳສະເໜີໂດຍ Andrej Karpathy, ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງ OpenAI, ອະທິບາຍວິທີການພັດທະນາຊອບແວໂດຍອີງໃສ່ການໂຕ້ຕອບທີ່ງ່າຍດາຍ ແລະ ວ່ອງໄວກັບຮູບແບບ AI.
ທ່ານ Tobi Lütke ຜູ້ອຳນວຍການໃຫຍ່ຂອງ Shopify ຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ຜູ້ຈັດການສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ AI ບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ດີກວ່ານີ້ກ່ອນທີ່ຈະສະເໜີພະນັກງານໃໝ່. ທ່ານ Dario Amodei, ຜູ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງ ແລະ CEO ຂອງ Anthropic, ຄາດຄະເນວ່າ AI ສາມາດ "ຂຽນລະຫັດທັງໝົດໄດ້ຢ່າງພື້ນຖານ" ພາຍໃນ 12 ເດືອນຂ້າງໜ້າ.
Google ຍັງເຫັນຜົນກະທົບທີ່ຊັດເຈນຂອງ AI ໃນການດຳເນີນງານພັດທະນາຊອບແວຂອງຕົນ. ຊີອີໂອຂອງບໍລິສັດ, Sundar Pichai, ເປີດເຜີຍວ່າຫຼາຍກວ່າ 25% ຂອງລະຫັດໃໝ່ຢູ່ບໍລິສັດແມ່ນສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນທົດສອບໂດຍວິສະວະກອນ, ເຊິ່ງເພີ່ມຜົນຜະລິດແລະປະສິດທິພາບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ທ່ານ Sam Altman ຜູ້ອຳນວຍການໃຫຍ່ຂອງ OpenAI ຍັງຄາດວ່າວິສະວະກຳຊອບແວຈະມີການປ່ຽນແປງທີ່ສຳຄັນພາຍໃນທ້າຍປີນີ້.
ແນວໂນ້ມຂອງການນຳໃຊ້ AI ເພື່ອສະໜັບສະໜູນ, ເລັ່ງ, ຫຼືແມ່ນແຕ່ທົດແທນວຽກງານຂອງພະນັກງານຢູ່ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຂະໜາດໃຫຍ່ ສອດຄ່ອງກັບການສຸມໃສ່ປະສິດທິພາບການດຳເນີນງານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້.
ການປະກາດ "ປີແຫ່ງປະສິດທິພາບ" ຂອງ Meta ໃນປີ 2023, ບວກກັບຄື້ນຂອງການປົດພະນັກງານຢູ່ຫຼາຍບໍລິສັດໃນອຸດສາຫະກໍາ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນເຖິງການປ່ຽນແປງນີ້. ບໍລິສັດຕ່າງໆກໍາລັງສຸມໃສ່ການປັບປຸງໂຄງສ້າງອົງກອນຂອງເຂົາເຈົ້າໃຫ້ດີທີ່ສຸດ ແລະ ກໍາຈັດພະນັກງານທີ່ມີປະສິດທິພາບຕໍ່າສຸດ.
ການປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງ AI ທີ່ Meta ທົດແທນວິສະວະກອນຂອງ Mark Zuckerberg ເປັນພຽງສ່ວນໜຶ່ງຂອງພາບລວມທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຂອງການປ່ຽນແປງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນອຸດສາຫະກຳເທັກໂນໂລຢີ.
ປັນຍາປະດິດບໍ່ພຽງແຕ່ສັນຍາວ່າຈະເສີມຂະຫຍາຍຜົນຜະລິດ ແລະ ປະສິດທິພາບເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງສ້າງສິ່ງທ້າທາຍໃໝ່ໆໃຫ້ກັບກຳລັງແຮງງານ ແລະ ວິທີການເຮັດວຽກແບບດັ້ງເດີມ. ການນຳໃຊ້ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງຫ້າວຫັນຂອງປັນຍາປະດິດໂດຍບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສຳຄັນຊີ້ບອກເຖິງອະນາຄົດທີ່ບົດບາດຂອງມະນຸດໃນການພັດທະນາຊອບແວຈະມີການປ່ຽນແປງຫຼາຍຂຶ້ນ.
ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ: https://dantri.com.vn/cong-nghe/ai-dang-thay-the-cac-ky-su-tai-nhieu-ky-lan-cong-nghe-cua-the-gioi-20250512162124372.htm
(0)