SAP SE (NYSE: SAP) และ Google Cloud ได้ประกาศการขยายความร่วมมืออย่างกว้างขวาง โดยการเปิดตัวข้อเสนอข้อมูลแบบเปิดที่ครอบคลุม ซึ่งออกแบบมาเพื่อลดความซับซ้อนของภูมิทัศน์ข้อมูลและปลดปล่อยพลังของข้อมูลธุรกิจ ข้อเสนอนี้ช่วยให้ลูกค้าสามารถสร้างระบบคลาวด์ดาต้าแบบ end-to-end ที่ข้อมูลถูกดึงมาใช้ได้จากทั่วทั้งองค์กร โดยใช้โซลูชัน SAP® Datasphere ร่วมกับระบบคลาวด์ดาต้าของ Google ดังนั้น ธุรกิจต่างๆ สามารถตรวจดูพื้นที่ข้อมูลทั้งหมดได้แบบเรียลไทม์ และเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุดจากการลงทุนในซอฟต์แวร์ Google Cloud และ SAP ของพวกเขา

ข้อมูลเป็นรากฐานที่สำคัญของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลและการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ผ่านมา องค์กรต่าง ๆ ใช้ทรัพยากรจำนวนมากในการสร้างศูนย์รวมรวมข้อมูลที่ซับซ้อน เครื่องมือวิเคราะห์แบบกำหนดได้เอง รวมถึง Generative AI และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ก่อนที่พวกเขาจะเริ่มตระหนักถึงความคุ้มค่าจากการลงทุนด้านข้อมูลเหล่านั้น ในขณะที่ข้อมูลที่มาจาก ระบบ SAP โดยเฉพาะ ซึ่งถือเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุดขององค์กร และสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญอย่างข้อมูลด้านซัพพลายเชน การพยากรณ์ทางการเงิน การบันทึกทรัพยากรบุคคล ข้อมูลระบบ Omnichannel Retail และอื่น ๆ ได้ โดย SAP Datasphere จะทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลที่มีความสำคัญต่อภารกิจเหล่านี้ เข้ากับข้อมูลทั่วทั้งองค์กร จากหลากหลายแหล่งที่มา ซึ่งความสามารถในการรวมข้อมูลทั้งจากซอฟต์แวร์ SAP และที่ไม่ใช่มาจาก SAP (มาจากแหล่งข้อมูลอื่น ๆ) ไว้บน Google Cloud ได้อย่างง่ายดายนั้น ย่อมหมายความว่าองค์กรต่างๆ สามารถเร่งการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลได้อย่างรวดเร็วด้วยรากฐานข้อมูลที่กำหนดไว้อย่างสมบูรณ์ และยังคงรักษาบริบททางธุรกิจที่ครบถ้วนไว้ได้

Christian Klein ซีอีโอและคณะกรรมการบริหารของ SAP SE

Christian Klein ซีอีโอและคณะกรรมการบริหารของ SAP SE กล่าวว่า "การนำระบบและข้อมูลของ SAP มารวมกับข้อมูลในคลาวด์ของ Google ได้นำเสนอโอกาสใหม่สำหรับองค์กรต่างๆ ให้ได้รับคุณค่าที่มากขึ้นจากดาต้าฟุตปริ้นท์ทั้งหมด โดย SAP และ Google Cloud มีความมุ่งมั่นร่วมกันต่อข้อมูลแบบเปิด และการเป็นพันธมิตรของเราก็ได้ขยายออกไปเพื่อช่วยทลายกำแพงกั้นระหว่างข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในระบบ ฐานข้อมูล และสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน ลูกค้าของเราไม่เพียงแต่ได้รับประโยชน์จาก AI ของธุรกิจที่สร้างไว้ในระบบของเราเท่านั้น แต่ยังได้รับประโยชน์จากรากฐานข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียวด้วย"

Thomas Kurian, ซีอีโอของ Google Cloud

Thomas Kurian, ซีอีโอของ Google Cloud กล่าวว่า "ตอนนี้ SAP และ Google Cloud นำเสนอระบบคลาวด์ข้อมูลแบบเปิดที่ครอบคลุมอย่างเหลือเชื่อ ซึ่งเป็นรากฐานสำหรับอนาคต AI ขององค์กร. แหล่งทรัพยากรเพียงบางแห่งอาจสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลพอ ๆ กับข้อมูล แต่ด้วยการผสานรวมข้อมูลและระบบ SAP เข้ากับคลาวด์ข้อมูลของเราอย่างลึกซึ้ง ลูกค้าจะสามารถใช้งานความสามารถในการวิเคราะห์ของเราได้เช่นเดียวกับเครื่องมือ AI ขั้นสูงและ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกใหม่จากข้อมูลของพวกเขา" องค์กรต่างๆ ในเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ เช่น Blue Bird Group, JB Cocoa, Kopi Kenangan, Link Net, NTUC Enterprise, Ocean Network Express, Siam Cement Group (SCG) และ Vingroup เป็นต้น ได้ใช้ประโยชน์จากการทำงานร่วมกันของ Google Cloud และ SAP เสนอเพื่อช่วยให้พวกเขาดำเนินธุรกิจอย่างชาญฉลาดและยั่งยืนมากขึ้น และบรรลุผลลัพธ์ที่มีผลกระทบ ข้อเสนอข้อมูลแบบเปิด ใหม่จาก SAP และ Google Cloud ช่วยส่งเสริมโซลูชัน RISE with SAP และจะช่วยให้ลูกค้าสามารถ: · เข้าถึงข้อมูลสำคัญทางธุรกิจแบบเรียลไทม์: การผสานรวมระหว่าง SAP Datasphere และ Google Cloud BigQuery ช่วยให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลที่สำคัญที่สุดได้อย่างง่ายดายแบบเรียลไทม์โดยไม่มีข้อมูลซ้ำซ้อน ข้อเสนอร่วมนี้สามารถรวมข้อมูลจาก ระบบซอฟต์แวร์ SAP เช่น SAP S/4HANA® และ SAP HANA® Cloud ทำให้องค์กรต่างๆ มีมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับข้อมูลที่สำคัญที่สุดของตนบนคลาวด์ดาต้าของ Google

· ลดความซับซ้อนของภูมิทัศน์ข้อมูล: SAP และ Google Cloud ได้ร่วมกันสร้างวิศวกรรมการจำลองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและเทคโนโลยีการรวมศูนย์ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถรวมข้อมูลจากซอฟต์แวร์ SAP เข้ากับ สภาพแวดล้อม BigQuery ได้อย่างง่ายดาย และใช้ประโยชน์จากความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลชั้นนำของ SAP และ Google Cloud ปัจจุบันนี้ ลูกค้าสามารถรวมข้อความค้นหาระหว่าง SAP Datasphere และ BigQuery เพื่อผสมผสานข้อมูลจาก ซอฟต์แวร์ SAP และ ที่ไม่ใช่ของ SAP ซึ่งช่วยขจัดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลทั่วไปจากแหล่งที่มาที่ครอบคลุมทั้งด้านการตลาด การขาย การเงิน ห่วงโซ่อุปทาน และอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ลูกค้าที่ทำธุรกิจค้าส่ง สามารถเห็นผลิตภัณฑ์ของตนได้อย่างสมบูรณ์ขณะที่พวกเขากำลังดำเนินการจำหน่ายสินค้าและเข้าถึงลูกค้า

· สร้างข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อถือได้ด้วย โมเดล AI และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ขั้นสูงของ Google Cloud: ธุรกิจต่างๆ จะสามารถใช้ บริการ AI และ ML ของ Google Cloud เพื่อฝึกโมเดลบนข้อมูลทั้งจาก ระบบ SAP และ ไม่ได้มาจาก SAP · ทำการวิเคราะห์ขั้นสูง: องค์กรสามารถใช้ความสามารถในการวิเคราะห์ของโซลูชัน SAP Analytics Cloud ใน Google Cloud เพื่อวิเคราะห์ผลลัพธ์ทางการเงินและธุรกิจ พร้อมปรับปรุงความแม่นยำของโมเดล ด้วยการผสานรวมกับข้อมูลใน BigQuery ด้วย SAP Datasphere ลูกค้าสามารถวางแผนด้วยมุมมองเดียวที่ครอบคลุมธุรกิจของตน

· ใช้โซลูชันร่วมกันเพื่อความยั่งยืน: SAP และ Google Cloud กำลังค้นหาแนวทางที่จะรวม SAP Datasphere เข้ากับ ชุดข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมาภิบาล (ESG) ที่กว้างขึ้น รวมถึงข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดย Google Cloud เพื่อเร่งการเดินทางสู่ความยั่งยืนด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

· ใช้ SAP Business Technology Platform (SAP BTP) บนระบบ Google Cloud ทั่วโลก: SAP จะพัฒนาข้อเสนอมัลติคลาวด์โดยขยายการรองรับ SAP BTP และ SAP HANA Cloud บน Google Cloud ระดับภูมิภาค ซึ่งรวมถึงการสนับสนุน SAP Analytics Cloud และ SAP Datasphere SAP และ Google Cloud ตั้งใจที่จะเปิดตัว SAP BTP ใน 5 ภูมิภาคใหม่ในปีนี้ รวมถึงจะเพิ่มการรองรับเป็น 8 ภูมิภาคภายในปี 2568

ทั้งสองบริษัทยังวางแผนเป็นพันธมิตรกันในการริเริ่มเข้าสู่ตลาดสำหรับโครงการข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดขององค์กร ทำให้ลูกค้าสามารถนำผลิตภัณฑ์ข้อมูลจากทั้ง SAP และ Google Cloud มาใช้ได้

บิสกิต โซลูชั่น แนะองค์กรนำ AI ช่วยจัดการธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพธุรกิจ 5 ด้าน วิจัยการตลาด ประหยัดงบโฆษณา ปั้นแคมเปญให้ปัง โต้ตอบลูกค้า 24 ชม. ช่วยเพิ่มกำไร ชี้ปรับใช้ได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม

อาทิ ค้าปลีก อาหาร ท่องเที่ยว และบริการ หน่วยงานภาครัฐ ตลอดจนอุตสาหกรรมร้านอาหาร คว้าโอกาสเติบโตยุคธุรกิจร้านอาหารมาแรง เป็นธุรกิจด่านหน้าที่ได้รับปัจจัยบวกจากกิจกรรมเศรษฐกิจในประเทศขับเคลื่อนได้ตามปกติ รวมถึงการท่องเที่ยวฟื้นตัว เทรนด์ผู้บริโภคโหยหาชีวิตนอกบ้าน คาดธุรกิจร้านอาหารเติบโตสูงถึง 4.5% ในปี 2566 นี้

นายสุทธิพันธุ์ สุทัศน์ ณ อยุธยา ผู้ก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่บริหาร บริษัท บิสกิต โซลูชั่น จำกัด หรือ BIZCUIT Solution เปิดเผยว่า ปัจจุบันเทคโนโลยี AI สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรม รวมไปถึงธุรกิจร้านอาหารที่กำลังฟื้นตัวเติบโต จากข้อมูลของศูนย์วิจัยกสิกรไทย คาดธุรกิจร้านอาหารปีนี้จะมีมูลค่าราว 4.18 - 4.25 แสนล้านบาท หรือโต 2.7% - 4.5% เนื่องจากเป็นกลุ่มธุรกิจด่านหน้าที่ได้รับปัจจัยบวกจากกิจกรรมเศรษฐกิจในประเทศที่ขับเคลื่อนได้ตามปกติ กำลังซื้อเริ่มดีขึ้น รวมถึงการท่องเที่ยวที่ฟื้นตัว บวกกับพฤติกรรมโหยหาการใช้ชีวิตนอกบ้านของผู้บริโภค ที่ต้องการออกไปนั่งรับประทานอาหารนอกบ้าน หรือแฮงค์เอาท์ สังสรรค์กับเพื่อนและคนในครอบครัวมากขึ้น ประกอบกับคนรุ่นใหม่ สนใจประกอบธุรกิจร้านอาหารมากขึ้น เนื่องจากมีธุรกิจร้านอาหารประสบผลสำเร็จเข้าจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์เพิ่มมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง

นอกจากนี้ยังมีธุรกิจในกลุ่มอุตสาหกรรม ค้าปลีก อาหาร ท่องเที่ยว และบริการ ตัวแทนจำหน่ายรถยนต์และศูนย์บริการหลังการขาย ธุรกิจประกัน ตลอดจนหน่วยงานภาครัฐ ที่สามารถนำเอาเทคโนโลยี AI ไปประยุกต์ใช้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานธุรกิจในทุกกระบวนการทำงาน ทั้งในด้านของการบริหารต้นทุนที่แม่นยำ มีกำไรมากขึ้น การนำหุ่นยนต์หรือเทคโนโลยีเข้ามาใช้ทำแทนแรงงานที่ขาดแคลน รวมไปถึงการนำมาช่วยวิเคราะห์แคมเปญทางการตลาด ช่วยผสานการขายและให้บริการ ทั้งธุรกิจที่มีหน้าร้าน หรือธุรกิจที่เน้นบริการหลังการขาย เพิ่มการยอดขายและช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดี รักษาฐานลูกค้าเดิม และเพิ่มโอกาสในการสร้างกลุ่มลูกค้าใหม่ โดยสามารถนำเทคโนโลยี AI เข้าไปเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้ 5 ด้านได้แก่

1. วิจัยทางการตลาด สามารถรวบรวมความพึงพอใจลูกค้าได้อย่างรวดเร็วจากลูกค้าที่มาใช้บริการจริง ด้วยต้นทุนที่น้อยกว่า แทนการทำการวิจัยที่ใช้แบบสอบถามแบบเดิม ซึ่งใช้เวลาเก็บรวบรวมข้อมูล ไม่อัปเดตกับความต้องการของตลาดและผู้บริโภค ทั้งยังใช้งบประมาณสูง

2. ด้านการวางงบโฆษณา ประหยัดงบ กำหนดกลุ่มเป้าหมายแม่นยำขึ้น ทำให้เจ้าของธุรกิจรู้ว่าสื่อโฆษณาในช่องทางต่าง ๆ ที่ลงทุนไป สร้างยอดขายจริงกลับมาเท่าไหร่ ด้วยการสกัดข้อมูล แยกกลุ่มเซ็กเมนท์ (Segment) วางแผนการบริหารงบประมาณโฆษณาบนช่องทางออนไลน์ไปแต่ละกลุ่มได้แม่นยำ ลดความสิ้นเปลืองในการทุ่มงบยิงโฆษณาหว่านแบบเดิม ๆ

3. ปั้นแคมเปญการตลาดให้ปัง มีประสิทธิภาพ โดยการนำเอาข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า มาพัฒนาต่อยอดเป็นแคมเปญกระตุ้นยอดขายอย่างมีประสิทธิภาพและสามารถวัดผลได้

4. ให้บริการโต้ตอบลูกค้า 24 ชั่วโมง เพื่อรับรู้บริบทลูกค้าที่มีต่อร้านค้า กล่าวขอโทษเมื่อลูกค้าไม่พอใจ กล่าวขอบคุณหรือให้สิทธิพิเศษต่อลูกค้า เพื่อสร้างความสัมพันธ์ที่ต่อติดกับลูกค้าอยู่เสมอ ตอบสนองได้รวดเร็วสอดรับพฤติกรรมผู้บริโภคยุคดิจิทัล

5. สร้างคลังข้อมูล เพื่อนำไปต่อยอดธุรกิจให้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และยังช่วยให้ AI เกิดการเรียนรู้ขั้นสูงสุดเกี่ยวกับธุรกิจหรือรูปแบบการขายข้ามสายที่ซับซ้อนมาก ไปพร้อมกับการเรียนรู้พฤติกรรมลูกค้า

อย่างไรก็ดี BIZCUIT ได้พัฒนา Fulloop ให้การเป็น MarTech สำหรับธุรกิจ โดยใช้ AI ที่มีความฉลาดด้านภาษาไทยมากที่สุด โดยสามารถวิเคราะห์ไปถึงเจตนาของความเห็นและข้อความ ในทุกช่องทางทั้งออนไลน์และออฟไลน์ เนื่องจากพัฒนาโดยคนไทยที่มีความสามารถด้านการบริหารประสบการณ์ลูกค้า ปัจจุบันมีลูกค้าเชนร้านอาหารชั้นนำ อาทิ ซานตาเฟ่ เหมงนัวร์นัวร์ ซูชิเซนกิ ใช้บริการ รวมไปถึงในธุรกิจกลุ่มอื่น ๆ ปัจจุบันมีลูกค้าเชนร้านอาหารชั้นนำ อาทิ ซานตาเฟ่ เหมงนัวนัว ซูชิเซกิ ใช้บริการ รวมไปถึงในธุรกิจกลุ่มอื่น ๆ อาทิ Studio7, IndexLivingmall, Jubilee, ทีวีไดเร็ค(TVD) โดย Fulloop สามารถนำไปใช้ได้กับธุรกิจได้ทุกขนาด ตั้งแต่ขนาดเล็กไปจนถึงขนาดใหญ่ ด้วยจุดแข็งที่ใช้งบประมาณน้อย AI เข้าใจภาษาไทยเป็นอย่างดี นำข้อมูลประสบการณ์ลูกค้าไปต่อยอดด้านการตลาด การขาย และบริการหลังการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

MGID แพลตฟอร์มโฆษณาระดับโลก ได้ประกาศการพัฒนา และการประสานรวมปัญญาประดิษฐ์ แบบรู้สร้าง (generative artificial intelligence)

ไม่นานมานี้ OpenAI บริษัทวิจัยและพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปิดตัว ChatGPT แพลตฟอร์มสนทนา AI รูปแบบใหม่อย่างเป็นทางการ จากข้อมูลของบริษัทฯ ระบุว่ารูปแบบการสนทนาที่จัดทำโดยแพลตฟอร์มนี้ทำให้ ChatGPT สามารถ “ตอบคำถามได้ครอบคลุม ยอมรับข้อผิดพลาด พร้อมนำเสนอข้อมูลใหม่ ๆ เพื่อปรับเปลี่ยนข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง และปฏิเสธคำร้องขอที่ไม่สมเหตุสมผล”

นับตั้งแต่ ChatGPT เปิดให้บริการ บนโลกโซเชียลมีเดียก็มีการถกเถียงกันถึงความเป็นไปได้ในการนำนวัตกรรมนี้มาปรับใช้รวมถึงอันตรายที่อาจตามมา เนื่องจากความสามารถในการวิเคราะห์หาข้อผิดพลาดของโค้ด (Debug Code) ไปจนถึงศักยภาพในการเขียเรียงความสำหรับนักศึกษา  

เพราะอะไร ChatGPT ถึงได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก?

ChatGPT เป็นปรากฎการณ์ Perfect Storm ที่เป็นการรวมกันของปัญญาประดิษฐ์ (AI) สองเรื่องใหญ่ ๆ ที่กำลังมาแรงในปัจจุบัน นั่นคือแชทบอท และ GPT3 ที่นำเสนอวิธีการสื่อสารโต้ตอบพร้อมสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจ เสมือนการพูดคุยกับมนุษย์ได้อย่างน่าอัศจรรย์ ซึ่งเป็นผลมาจากการพัฒนาเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องสำคัญในช่วงห้าปีที่ผ่านมา แชทบอทสร้างปฏิสัมพันธ์การสนทนาแบบ 'ชาญฉลาด' ขณะที่ GPT3 สร้างเอาต์พุทที่ดู 'เข้าใจ' คำถาม เนื้อหา และบริบทของการสนทนา ซึ่งเมื่อสองสิ่งนี้รวมกันได้สร้างผลกระทบใหญ่จนเกิดคำถามว่า 'เรากำลังสนทนากับมนุษย์หรือคอมพิวเตอร์กันแน่หรือว่าเป็นคอมพิวเตอร์ที่เหมือนกับมนุษย์’ ซึ่งการโต้ตอบบางครั้งสร้างความขบขัน บ้างนำเสนอข้อมูลลึกซึ้งและบางทีก็เต็มไปด้วยสาระความรู้ แต่น่าเสียดายที่บางครั้ง ChatGPT ยังนำเสนอเนื้อหาได้ไม่ถูกต้องและไม่ได้อยู่บนพื้นฐานความเข้าใจหรือสติปัญญาของมนุษย์ ปัญหาอาจอยู่ที่คำว่า 'เข้าใจ' และ 'ความฉลาด' ซึ่งขึ้นอยู่กับการป้อนข้อมูลของมนุษย์ที่อาจมีความหมายคลุมเครือไม่ชัดเจน ดังนั้นเมื่อนำไปใช้กับอัลกอริธึม อาจส่งผลให้เกิดความเข้าใจผิดอย่างรุนแรง

ในมุมที่มีประโยชน์กว่าคือการได้เห็นว่าแชทบอทและโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เช่น GPT ได้กลายเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับการทำงานเฉพาะอย่างให้สำเร็จลุล่วงได้ ที่ไม่ใช่เพื่อความบันเทิง โดยความสำเร็จจะเกิดขึ้นหรือไม่นั้นขึ้นอยู่กับการนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้ในแอปพลิเคชันที่เหมาะสมและมอบประโยชน์ต่อองค์กรอย่างแท้จริง

รูปแบบการใช้ ChatGPT ในองค์กร

สำหรับการใช้งานเทคโนโลยีแชทบอทหรือผู้ช่วยการสนทนาในเชิงธุรกิจระดับสูงนั้น จะใช้เพื่อจัดเตรียมรูปแบบการโต้ตอบด้วยการเรียบเรียงเนื้อหาจากแหล่งข้อมูล โดยแชทบอทจะมีรูปแบบการใช้งานมากมายอยู่ในระบบของตัวเองอยู่แล้ว ตั้งแต่การให้บริการลูกค้าไปจนถึงการช่วยเหลือทีมงานเทคนิคระบุปัญหาต่าง ๆ

สำหรับการใช้งาน ChatGPT ระดับสูงขึ้นไปอีก จะใช้เป็นแชทบอทที่มีความเฉพาะสำหรับ (แชท) โต้ตอบหรือ 'สนทนา' กับแหล่งข้อมูลของ GPT ในกรณีนี้แหล่งข้อมูล GPT จะได้รับการทดสอบโดเมนเฉพาะโดย OpenAI ซึ่งข้อมูลการทดสอบที่ใช้ในแบบจำลองนี้จะกำหนดวิธีการตอบคำถาม

อย่างไรก็ตามความสามารถของ GPT สำหรับสร้างฐานข้อมูลยังไม่สามารถคาดเดาได้ว่าข้อมูลที่ได้นั้นเป็นเท็จ นั่นหมายความว่าข้อมูลสามารถใช้ได้กับบางสถานการณ์ที่ข้อผิดพลาดสามารถยอมรับหรือแก้ไขให้ถูกต้องได้ มีรูปแบบการใช้งานโมเดลพื้นฐานมากมาย เช่น GPT ในโดเมนต่าง ๆ ประกอบด้วย Computer Vision, Software Engineering และงานวิจัยและพัฒนาทางวิทยาศาสตร์ (Scientific Research and Development) เช่น มีการใช้แบบจำลองพื้นฐานสร้างรูปภาพขึ้นจากข้อความ และตรวจสอบโค้ดจากภาษาธรรมชาติ (Natural Language) รวมถึงการทำ Smart Contracts หรือแม้แต่ในด้านการดูแลสุขภาพ (Healthcare) เช่น การสร้างยารักษาโรคใหม่ ๆ และการถอดรหัสลำดับจีโนมเพื่อจำแนกโรค

ข้อกังวลด้านจริยธรรม

โมเดลแบบจำลองพื้นฐาน AI เช่น GPT แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ด้าน AI จากประโยชน์เฉพาะตัวที่มอบให้ อาทิ การช่วยลดต้นทุนและระยะเวลาสร้างโมเดลแบบจำลองเฉพาะโดเมน อย่างไรก็ตามสิ่งเหล่านี้ก่อให้เกิดความเสี่ยงและข้อกังวลด้านจริยธรรม ซึ่งประกอบด้วย

Complexity: โมเดลจำลองขนาดใหญ่ต้องใช้พารามิเตอร์นับพันล้านหรืออาจมากถึงล้านล้าน โดยโมเดลจำลองเหล่านี้มีขนาดใหญ่เกินไปที่องค์กรจะนำมาทดสอบใช้งาน เนื่องจากต้องใช้ทรัพยากรการประมวลผลที่จำเป็นจำนวนมาก อาจทำให้มีราคาแพงและไม่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม

Concentration of power: โมเดลจำลองเหล่านี้ส่วนใหญ่สร้างขึ้นโดยบริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุด ด้วยการลงทุนกับการวิจัยและพัฒนาจำนวนมหาศาล และมีความสามารถด้าน AI เป็นสำคัญ ซึ่งสิ่งเหล่านี้ส่งผลให้เกิดการกระจุกตัวของอำนาจในหน่วยงานขนาดใหญ่ไม่กี่แห่ง อาจสร้างความไม่สมดุลในอนาคต

Potential misuse: โมเดลจำลองพื้นฐานช่วยลดต้นทุนในการสร้างเนื้อหา ซึ่งหมายความว่าการสร้าง Deepfake ที่ใกล้เคียงกับต้นฉบับจะง่ายขึ้น รวมถึงทุก ๆ อย่าง ตั้งแต่การเลียนแบบเสียงและวิดีโอไปจนถึงผลงานศิลปะปลอม ตลอดจนการโจมตีแบบกำหนดเป้าหมาย ซึ่งข้อกังวลด้านจริยธรรมร้ายแรงที่เกี่ยวข้องอาจทำให้เสียชื่อเสียงหรือสร้างความขัดแย้งทางการเมืองได้

Black-box nature: โมเดลจำลองเหล่านี้ยังต้องการการทดสอบอย่างถี่ถ้วนและสามารถมอบผลลัพธ์ที่ไม่น่าพอใจ เนื่องจากการทดสอบในลักษณะกล่องดำ (Black-box nature) ที่ไม่คำนึงถึงคำสั่งภายในซอฟต์แวร์ และคลุมเครือว่าฐานข้อมูลที่ตอบสนองนั้นเท็จจริงเพียงใด อาจนำเสนอผลลัพธ์ที่เอนเอียงได้จากข้อมูลที่กำหนดไว้ โดยกระบวนการทำให้ข้อมูลตรงกันของแบบจำลองดังกล่าวสามารถนำไปสู่ความล้มเหลวได้ หากคลาดเคลื่อนเพียงจุดเดียว

Intellectual property: โมเดลแบบจำลองถูกทดสอบกับคลังข้อมูลของชิ้นงานที่สร้างขึ้น และยังไม่ชัดเจนว่าจะมีกฎหมายบังคับอย่างไรสำหรับการนำเนื้อหานี้กลับมาใช้ใหม่ และหากเนื้อหานั้นมาจากทรัพย์สินทางปัญญาของผู้อื่น

แนวทางการใช้โมเดลพื้นฐานเอไออย่างมีจริยธรรม

เริ่มต้นจากการใช้งานการประมวลผลภาษาตามธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) เช่น การจัดหมวดหมู่ การสรุป และการสร้างข้อความในสถานการณ์ที่ไม่ได้เจอตัวลูกค้า และเลือกงานที่มีความเฉพาะ โดยโมเดลจำลองที่ได้รับการฝึกฝนมาแล้วจะสามารถลดต้นทุนการปรับแต่งและการทดสอบที่มีราคาแพง หรือใช้ในกรณีที่ต้องการตรวจสอบผลลัพธ์โดยมนุษย์ ใช้สร้างเอกสารเชิงกลยุทธ์ที่สรุปประโยชน์ ความเสี่ยง โอกาส และแผนงานการปรับใช้โมเดลจำลองพื้นฐาน AI เช่น GPT ซึ่งจะช่วยพิจารณาว่าได้ประโยชน์มากกว่าความเสี่ยงหรือไม่ กรณีที่นำมาใช้งานเฉพาะ ใช้ APIs บนคลาวด์สำหรับสร้างรูปแบบจำลองและเลือกแบบจำลองที่มีขนาดเล็กที่สุด เพื่อให้มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพตรงตามความต้องการเพื่อลดความซับซ้อนในการดำเนินงาน ลดการใช้พลังงานและเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุนรวมสำหรับการเป็นเจ้าของ จัดลำดับความสำคัญของผู้จำหน่ายที่ส่งเสริมการปรับใช้โมเดลอย่างมีความรับผิดชอบโดยการเผยแพร่แนวทางการใช้งาน การบังคับใช้ รวมถึงบันทึกช่องโหว่และจุดอ่อนที่ทราบ พร้อมเปิดเผยพฤติกรรมที่เป็นอันตรายและสถานการณ์การใช้งานในทางที่ผิดแบบเชิงรุก

 บทความ :  เบิร์น  เอลเลียต  รองประธานฝ่ายวิจัย  การ์ทเนอร์ อิงค์

ตั้งเป้าสร้างสรรค์นวัตกรรมและเทคโนโลยีเพื่อยกระดับคุณภาพชีวิตของคนทั่วโลก ด้วย Total Healthcare Solution

 บริษัท ฟูจิฟิล์ม (ประเทศไทย) จำกัด ประกาศเดินหน้าสานต่อปณิธานและความมุ่งมั่นขององค์กรภายใต้แคมเปญระดับโลก NEVER STOP ที่ดำเนินมาอย่างต่อเนื่องตั้งแต่ปี 2019 ยึดมั่นในเจตนารมณ์ที่จะไม่หยุดยั้งสร้างสรรค์นวัตกรรมที่ช่วยแก้ไขปัญหาทางสังคมและช่วยสร้างสังคมที่ยั่งยืน เพื่อสุขภาวะที่ดีขึ้นของผู้คนในโลก โดยสำหรับในปี 2022 ฟูจิฟิล์ม มุ่งเน้นธุรกิจทางการแพทย์และสุขภาพ ซึ่งปัจจุบันถือเป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจของฟูจิฟิล์มอย่างเต็มกำลัง ด้วยเป้าหมายในการนำความเชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมการถ่ายภาพและประสบการณ์อันยาวนานในโลกแห่งนวัตกรรมของบริษัท มาช่วยยกระดับคุณภาพชีวิตของผู้คนในสังคมอย่างครอบคลุม พร้อมนำเสนอคุณค่าใหม่ ๆ ให้แก่สังคมที่เต็มไปด้วยความท้าทาย ด้วยความมุ่งมั่นในการแสวงหานวัตกรรมล้ำสมัย เพื่อสร้างโลกที่ยั่งยืน

ฟูจิฟิล์ม เป็นองค์กรชั้นนำระดับสากลและเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ผลิตฟิล์มถ่ายภาพ โดยตลอดหลายปีที่ผ่านมา ฟูจิฟิล์มได้ปรับตัวเพื่อรองรับความต้องการและโอกาสใหม่ ๆ อยู่เสมอ พลิกโฉมองค์กรอย่างต่อเนื่องเพื่อขยายธุรกิจและนำเสนอโซลูชันให้แก่หลากหลายอุตสาหกรรม โดยต่อยอดจากความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการถ่ายภาพเพื่อพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ ที่สร้างประโยชน์ให้แก่สังคมอย่างไม่หยุดยั้ง ปัจจุบัน ฟูจิฟิล์มเติบโตอย่างต่อเนื่องผ่านการขยายองค์กรที่ครอบคลุม 4 ภาคธุรกิจ ได้แก่ 1. ธุรกิจวัสดุอุปกรณ์ 2. ธุรกิจนวัตกรรมสิ่งพิมพ์เพื่อธุรกิจ 3. ธุรกิจด้านการถ่ายภาพ และ 4. ธุรกิจทางการแพทย์และสุขภาพ โดย ธุรกิจด้านการแพทย์และสุขภาพ ถือเป็นธุรกิจที่ฟูจิฟิล์มให้ความสำคัญเป็นอย่างสูง ซึ่งสอดคล้องกับพันธกิจพื้นฐานของบริษัทในการแสวงหาแนวทางแก้ไขปัญหาทางสังคมและร่วมเป็นส่วนหนึ่งในการสร้างสังคมที่ยั่งยืน นอกจากนี้ หนึ่งในเป้าหมายหลักภายใต้แผนการส่งเสริมคุณค่าที่ยั่งยืนในปี 2030 ขององค์กร คือการปรับปรุงการเข้าถึงการดูแลรักษาทางการแพทย์ทั่วโลก พร้อมช่วยลดภาระในการดูแลผู้ป่วย ด้วยการจัดหาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมด้านการวินิจฉัยภาพทางการแพทย์โดยผสมผสานการใช้ AI (ปัญญาประดิษฐ์) และโซลูชันด้านไอที เพื่อให้บุคลากรทางการแพทย์สามารถตรวจหาโรคได้ตั้งแต่เนิ่น

มร. โซ มารูโอะ กรรมการผู้จัดการ บริษัท ฟูจิฟิล์ม (ประเทศไทย) จำกัด กล่าวว่า “ฟูจิฟิล์ม ก้าวสู่ธุรกิจการแพทย์และสุขภาพมาตั้งแต่ปี ค.ศ. 1936 หรือราว ๆ 80 ปีที่แล้ว ด้วยการนำเสนอผลิตภัณฑ์ฟิล์มเอกซเรย์ที่เป็นที่ยอมรับจากวงการแพทย์ทั่วโลก โดยหลังจากประกาศควบรวมกิจการของ Hitachi Healthcare ในปี 2021 และเปลี่ยนชื่อเป็น Fujifilm Healthcare Corporation ธุรกิจทางการแพทย์และสุขภาพของฟูจิฟิล์ม ก็แข็งแกร่งยิ่งขึ้นกว่าเคย โดยเฉพาะในด้านเทคโนโลยีเกี่ยวกับการถ่ายภาพทางการแพทย์ เพราะนอกจากเครื่องเอกซเรย์ดิจิทัล, กล้องส่องตรวจระบบทางเดินอาหาร, เครื่องอัลตราซาวด์, เครื่องแมมโมแกรมตรวจเอกซเรย์เต้านม ก็ยังได้เทคโนโลยี MRI และ CT Scan มาเสริมทัพให้โซลูชันการวินิจฉัยทางการแพทย์ของฟูจิฟิล์มครบวงจรมากยิ่งขึ้น และยิ่งไปกว่านั้น เมื่อเครื่องมือเหล่านี้ได้ทำงานร่วมกับเทคโนโลยี AI ทางการแพทย์ขั้นสูงและระบบสารสนเทศทางการแพทย์อย่าง Synapse 3D โปรแกรมสร้างภาพทางการแพทย์รูปแบบสามมิติ ก็ยิ่งยกระดับการตรวจวินิจฉัยโรคได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้ฟูจิฟิล์มก้าวเป็นบริษัทชั้นนำในธุรกิจทางการแพทย์และสุขภาพ ในฐานะผู้ให้บริการ Total Healthcare Solution ชั้นนำอย่างแท้จริง”

“ฟูจิฟิล์ม ประเทศไทย ได้รับความไว้วางใจจากบุคลากรทางการแพทย์มาอย่างยาวนาน นับตั้งแต่การก่อตั้งสำนักงานในไทยเมื่อปี ค.ศ. 1989 เพราะจุดแข็งของเรา คือ ความรู้ความเชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีเกี่ยวกับการถ่ายภาพทางการแพทย์อย่างครบวงจร เพื่อภาพที่เหมาะกับการวินิจฉัยโรคมากที่สุด ตลอดจนการบริการและการบำรุงรักษาอุปกรณ์และเครื่องมือทางการแพทย์อย่างทันท่วงที และที่สำคัญ ในฐานะองค์กรที่มีความรับผิดชอบต่อสังคม ฟูจิฟิล์มมุ่งมั่นอย่างจริงจังที่จะมีส่วนร่วมในการแก้ไขปัญหาสังคมของประเทศไทย โดยเฉพาะความเหลื่อมล้ำด้านสุขภาพ ไม่ใช่แค่เพียงสร้างผลกระทบต่อตัวบุคคล แต่ยังสร้างผลเสียต่อสังคมในวงกว้าง เพื่อช่วยให้คนใช้ชีวิตอย่างมีสุขภาวะที่ดียิ่งขึ้น ตลอดจนสร้างสรรค์คุณค่าใหม่ ๆ คืนกลับสู่สังคมอย่างเป็นรูปธรรม ภายใต้แคมเปญ NEVER STOP” มร. โซ มารูโอะ กรรมการผู้จัดการ บริษัท ฟูจิฟิล์ม (ประเทศไทย) จำกัด กล่าวเน้นย้ำ

ในอนาคตข้างหน้า ฟูจิฟิล์ม พร้อมเดินหน้าดำเนินธุรกิจให้เติบโตอย่างต่อเนื่องภายใต้สโลแกน Value from Innovation หรือ นวัตกรรมอันทรงคุณค่า ควบคู่ไปกับการสานต่อพันธกิจของบริษัทในการสร้างสรรค์เทคโนโลยี ผลิตภัณฑ์ และการบริการด้วยนวัตกรรมที่ล้ำสมัย ช่วยให้โลกสามารถรับมือกับความท้าทายและวิกฤตต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และด้วยเจตนารมณ์หลัก “NEVER STOP” ที่เป็นดั่ง DNA ขององค์กร ฟูจิฟิล์ม จะไม่หยุดยั้งพัฒนาและสรรค์สร้างโลกที่ดีขึ้นอย่างยั่งยืนสำหรับทุกคน