Jensen Huang ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Nvidia ให้ความเห็นชัดเจนต่อความเสี่ยงจาก AI ขณะขึ้นเวทีที่งาน Salesforce Dreamforce ว่า AI ไม่ใช่ "จิตใจต่างดาว" แต่เป็นฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่มนุษย์สร้างขึ้น ดังนั้นการควบคุมและความปลอดภัยควรเป็นเรื่องของวิศวกรรมและมาตรฐานเชิงปฏิบัติ มากกว่าจะอาศัยกฎหมายฉบับใหม่
จุดยืนของ Huang - ความปลอดภัยคือปัญหาวิศวกรรม
Huang ย้ำว่า "Safety is an engineering problem, not a legal one" และชี้ว่า AI คือระบบคอมพิวติ้งที่ซับซ้อนแต่สุดท้ายยังคงเป็นระบบที่มนุษย์ออกแบบได้ เขาเชื่อว่าบริษัทควรชะลอการปล่อยผลิตภัณฑ์หากยังไม่มั่นใจในความปลอดภัยและให้กลไกตลาดเป็นแรงกดดันในการไม่ปล่อยของที่อันตราย
เหตุผลที่เขาเห็นว่าไม่ต้องมีกฎใหม่
หนึ่งในเหตุผลของ Huang คือกฎหมายและกฎปัจจุบันอาจครอบคลุมความรับผิดชอบของผู้ผลิตได้เพียงพอ และการออกกฎใหม่อาจทำให้กระบวนการนวัตกรรมช้าลง เขายังมองว่าความเร็วในการพัฒนาไม่จำเป็นต้องขัดแย้งกับความปลอดภัย - สามารถเดินควบคู่กันไปได้ถ้าบริษัทมีวินัยในการพูดว่าเมื่อใดควรหยุดและทดสอบเพิ่มเติม
ความกังวลที่ยังมีคำตอบไม่ได้
อย่างไรก็ตาม บทความเตือนว่าบริษัทที่ตั้งใจดียังสามารถส่งซอฟต์แวร์ที่มีบั๊กหรือผลกระทบที่ไม่คาดคิดออกสู่ตลาดได้ ตัวอย่างเช่นเหตุการณ์บั๊กของ CrowdStrike ในปี 2024 ที่ทำให้เกิดความเสียหายอย่างกว้างขวาง หรือคดีความที่ Meta ต้องจ่าย 18,000,000,000 ดอลลาร์เพื่อยุติข้อพิพาทเกี่ยวกับผลกระทบต่อเด็ก เหตุการณ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่าการพึ่งพาตลาดหรือความรับผิดชอบของบริษัทเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอ
ทางเลือกอื่นที่กำลังถูกพูดถึง
อีกแนวทางหนึ่งที่กำลังเกิดขึ้นคือการกำกับดูแลโดยอุตสาหกรรมเองหรือ self-regulation ซึ่งต้องอาศัยหน้าตักเวลาสั้น ๆ ในการตั้งกฎเกณฑ์ร่วมกันและเชิญชวนผู้เล่นจากทั่วโลกเข้าร่วม Huang สนับสนุนการใช้โมเดลเปิดน้ำหนัก (open-weight models) เป็นทางเลือกเชิงการแข่งขันต่อระบบปิด แต่บทบาทของภาครัฐและมาตรการระหว่างประเทศยังเป็นหัวข้อที่หลายฝ่ายกำลังเรียกร้องให้ดำเนินการ
สิ่งที่ต้องติดตาม - อีกไม่กี่ปีข้างหน้าเราจะได้เห็นว่ากลไกใดจะถูกเลือกเป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็นกฎหมายใหม่ มาตรฐานอุตสาหกรรม หรือการพึ่งกลไกตลาด โดยผู้เล่นรายใหญ่อย่าง Nvidia มีอิทธิพลและเสียงที่หนักในเวทีสาธารณะ แต่ตัวอย่างความเสียหายจากซอฟต์แวร์ในอดีตเตือนให้ระวังความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้
สำหรับคนทำงานสายไอทีในไทย สิ่งที่ควรจับตามากกว่าการถกเถียงเชิงนโยบายคือการพัฒนาแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ การทดสอบ และการออกแบบระบบที่มีการหยุดชั่วคราวเมื่อพบความเสี่ยงจริง - หากอุตสาหกรรมเลือกเส้นทาง self-regulation ผู้ปฏิบัติงานจะต้องพร้อมปรับกระบวนการภายในให้สอดคล้องกับมาตรฐานใหม่อย่างรวดเร็ว
ที่มา: TechCrunch - เรียบเรียงและสรุปเป็นภาษาไทยโดยทีมงาน IT Genius
ไอทีจีเนียส เอ็นจิเนียริ่ง (IT Genius Engineering) ให้บริการด้านไอทีครบวงจร ทั้งงานด้านการอบรม (Training) สัมมนา รับงานเขียนโปรแกรม เว็บไซต์ แอพพลิเคชั่น งานออกแบบกราฟิก และงานด้าน E-Marketing ที่กำลังได้รับความนิยมในปัจจุบัน ทั้ง SEO , PPC , และ Social media marketting
ติดต่อเราเพื่อสอบถามผลิตภัณฑ์ ขอราคา หรือปรึกษาเรื่องไอที ได้เลยค่ะ
Line : @itgenius (มี @ ด้านหน้า) หรือ https://lin.ee/xoFlBFeFacebook : https://www.facebook.com/itgeniusonline
Tel : 02-570-8449 มือถือ 088-807-9770 และ 092-841-7931
Email : contact@itgenius.co.th
แนะนำหลักสูตรอบรมที่น่าสนใจ
Generative AI for Software Developer
ในยุคที่ Generative AI เข้ามามีบทบาทอย่างลึกซึ้งในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ นักพัฒนายุคใหม่ไม...
AI Literacy รู้จักและใช้ AI ในการทำงาน
AI กลายเป็นเครื่องมือพื้นฐานในที่ทำงานไปแล้ว แต่พนักงานจำนวนมากยังไม่รู้ว่าจะเริ่มใช้อย...
Advanced Prompt Engineering & AI Evaluation
องค์กรจำนวนมากเริ่มนำ Generative AI มาใช้ในงานจริงแล้ว แต่กลับพบปัญหาเดียวกันคือผลลัพธ์...
Using AI coding assistant for Python developer
ผู้ช่วย AI เป็นเครื่องมือซอฟต์แวร์อัจฉริยะที่ช่วยให้โปรแกรมเมอร์เขียนโค้ดได้อย่างมีประส...





