WEBVTT

00:00:01.765 --> 00:00:04.765
ปัญญาประดิษฐ์

00:00:04.789 --> 00:00:08.318
สิ่งประดิษฐ์ที่เข้ามาแทรกแซง
อุตสาหกรรมทุกชนิด

00:00:08.961 --> 00:00:11.004
แล้วกับไอศครีมล่ะ

00:00:11.879 --> 00:00:15.518
รสชาติสุดตะลึงแบบไหนกัน
ที่เราสามารถสร้างได้

00:00:15.542 --> 00:00:18.518
ด้วยพลังของปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง

00:00:19.011 --> 00:00:23.172
ฉันจึงจับกลุ่มกับนักเขียนโค้ด
จากโรงเรียนมัธยมต้น Kealing

00:00:23.196 --> 00:00:25.437
เพื่อค้นหาคำตอบของคำถามนี้

00:00:25.461 --> 00:00:30.542
พวกเขารวบรวมไอศครีมทั้งหมด
1,600 รสชาติ ที่มีอยู่

00:00:30.566 --> 00:00:36.111
และเราก็ป้อนเข้าอัลกอริทึม
เพื่อดูว่ามันจะสร้างอะไร

00:00:36.111 --> 00:00:39.512
และนี่คือบางรสที่ AI คิดขึ้นมา

NOTE Paragraph

00:00:39.512 --> 00:00:41.934
[ขยะฟักทอง]

NOTE Paragraph

00:00:41.934 --> 00:00:43.368
(เสียงหัวเราะ)

NOTE Paragraph

00:00:43.368 --> 00:00:46.508
[แยมเนยถั่วเหนียวเหนอะหนะ]

NOTE Paragraph

00:00:46.508 --> 00:00:48.192
[โรคครีมสตรอเบอรี่]

NOTE Paragraph

00:00:48.192 --> 00:00:50.338
(เสียงหัวเราะ)

NOTE Paragraph

00:00:50.338 --> 00:00:54.634
รสชาติพวกนี้ไม่อร่อยเอาซะเลย
ในขณะที่เราหวังว่าพวกเขาจะ

00:00:54.963 --> 00:00:56.860
งั้นคำถามก็คือ มันเกิดอะไรขึ้น

00:00:56.860 --> 00:00:58.271
มันผิดพลาดตรงไหน

00:00:58.271 --> 00:01:00.375
นี่ AI พยายามจะฆ่าเราหรอ

00:01:01.015 --> 00:01:05.512
หรือมันพยายามทำตามที่เราสั่ง
และมันเป็นปัญหาหรอ

NOTE Paragraph

00:01:06.577 --> 00:01:09.057
ในภาพยนต์ เมื่อมีบางอย่างผิดปกติกับ AI

00:01:09.057 --> 00:01:11.791
มันเป็นเพราะ AI เป็นคนตัดสินใจว่า

00:01:11.791 --> 00:01:14.093
มันไม่จำเป็นที่จะต้องทำตามคำสั่ง
มนุษย์อีกต่อไป

00:01:14.093 --> 00:01:15.967
และมันมีเป้าหมายของมันเอง
ขอบคุณมากๆเลย

00:01:17.267 --> 00:01:20.506
ในความเป็นจริง ถึงแม้ AI ที่เรามี

00:01:20.506 --> 00:01:22.776
ยังไม่ฉลาดพอที่จะทำเช่นนั้น

00:01:22.776 --> 00:01:25.793
มันมีพลังในการคำนวณโดยประมาณ

00:01:25.793 --> 00:01:27.087
พอๆกับไส้เดือนดิน

00:01:27.087 --> 00:01:30.507
หรืออาจจะพอๆกับผึ้งแค่ตัวเดียว

00:01:30.507 --> 00:01:32.747
อันที่จริง อาจจะน้อยกว่าด้วยซ้ำ

00:01:32.747 --> 00:01:35.373
เนื่องเพราะเราเรียนรู้สิ่งใหม่เกี่ยวกับสมอง

00:01:35.373 --> 00:01:39.481
นี่ทำให้รู้ชัดว่า AI ยังเทียบไม่ได้กับสมองคนมนุษย์

00:01:39.481 --> 00:01:45.435
ดังนั้นทุกวันนี้ AI สามารถทำงาน
อย่างระบุคนเดินเท้าในภาพ

00:01:45.435 --> 00:01:48.452
แต่มันไม่ได้มีความคิดที่ว่า
อะไรคือคนเดินเท้า

00:01:48.452 --> 00:01:53.793
มากไปกว่าว่ามันคือชุด
ของเส้น พื้นผิวและสิ่งของ

00:01:53.793 --> 00:01:56.823
มันไม่รู้เลยว่าจริงๆแล้วมนุษย์คืออะไร

00:01:56.823 --> 00:02:00.132
ดังนั้นทุกวันนี้ AI
จะทำในสิ่งที่เราสั่งให้ทำ

00:02:00.132 --> 00:02:01.752
มันจะทำถ้ามันทำได้

00:02:01.752 --> 00:02:04.496
แต่มันอาจไม่ทำในสิ่งที่เราต้องการ

NOTE Paragraph

00:02:04.496 --> 00:02:06.936
งั้นลองคิดว่าคุณ
พยายามใช้ AI

00:02:06.936 --> 00:02:09.575
เพื่อรวบรวมชิ้นส่วนหุ่นยนต์นี้

00:02:09.575 --> 00:02:13.798
และประกอบมันกลายเป็นหุ่นยนต์
เพื่อไปจากจุด A ไปจุด B

00:02:13.798 --> 00:02:16.299
ตอนนี้ ถ้าคุณกำลังพยายาม
และแก้โจทย์นี้อยู่

00:02:16.299 --> 00:02:18.676
โดยการเขียนโค้ดแบบเดิม

00:02:18.676 --> 00:02:22.119
คุณจะให้โปรแกรม
ทำตามคำแนะนำทีละขั้นตอน

00:02:22.119 --> 00:02:23.467
วิธีการใช้ชิ้นส่วนเหล่านี้

00:02:23.467 --> 00:02:25.910
วิธีประกอบมันให้กลายเป็นหุ่นยนต์ที่มีขา

00:02:25.910 --> 00:02:29.406
และจากนั้นคือวิธีใช้ขาพวกนั้นไปให้ถึงจุด B

00:02:29.406 --> 00:02:31.815
แต่เมื่อคุณใช้ AI
เพื่อแก้โจทย์นี้

00:02:31.815 --> 00:02:32.999
มันต่างกันเลย


00:02:32.999 --> 00:02:35.413
คุณไม่ได้บอกมันว่า
ต้องแก้โจทย์นี้อย่างไง

00:02:35.413 --> 00:02:36.909
คุณแค่ให้เป้าหมายกับมัน

00:02:36.909 --> 00:02:40.202
และมันก็คิดออกด้วยตัวมันเอง
ผ่านการลองผิดลองถูก

00:02:40.202 --> 00:02:42.248
เพื่อให้ถึงเป้าหมาย

00:02:42.248 --> 00:02:46.376
และกลับพบว่าวิธีที่ AI มีแนวโน้ม
เพื่อแก้ปัญหานี้

00:02:46.376 --> 00:02:47.890
โดยการทำสิ่งนี้

00:02:47.890 --> 00:02:51.268
มันประกอบตัวเองเป็นหอคอย
และหล่นลงมา

00:02:51.268 --> 00:02:53.139
ลงที่จุด B

00:02:53.139 --> 00:02:55.380
และในทางเทคนิค สิ่งนี้ช่วยแก้ปัญหา

00:02:55.380 --> 00:02:57.653
ทางเทคนิค มันไปยังจุด B

00:02:57.653 --> 00:03:01.936
อันตรายของ AI ไม่ใช่ว่า
มันกำลังจะกบฏต่อเรา

00:03:01.936 --> 00:03:06.885
แต่มันกำลังจะทำในสิ่งที่เรา
ขอให้ทำแบบเฉพาะเจาะจงเลย

00:03:06.885 --> 00:03:09.406
ดังนั้นแล้วเคล็ดลับ
การทำงานร่วมกับ AI ควรจะเป็น:

00:03:09.406 --> 00:03:12.804
เราจะตั้งค่าปัญหาอย่างไร
เพื่อที่มันทำสิ่งที่เราต้องการจริงๆ

NOTE Paragraph

00:03:14.726 --> 00:03:18.032
เจ้าหุ่นตัวจิ๋วนี้
กำลังถูกควบคุมโดย AI

00:03:18.056 --> 00:03:20.870
AI มาพร้อมกับการออกแบบ
สำหรับขาหุ่นยนต์

00:03:20.894 --> 00:03:24.972
จากนั้นหาวิธีใช้มัน
เพื่อผ่านอุปสรรคเหล่านี้ทั้งหมด

00:03:24.996 --> 00:03:27.737
แต่เมื่อ David Ha ตั้งค่าการทดลองนี้

00:03:27.761 --> 00:03:30.617
เขาตั้งค่ามันขึ้นมา
ด้วยข้อจำกัดที่เข้มงวดมาก

00:03:30.641 --> 00:03:33.933
ว่า AI นั้นได้รับอนุญาต
ที่จะทำให้ขาใหญ่แค่ไหน

00:03:33.933 --> 00:03:35.254
เพราะมิฉะนั้น...

NOTE Paragraph

00:03:45.523 --> 00:03:48.562
(เสียงหัวเราะ)

00:03:48.562 --> 00:03:52.334
และถ้าพูดในทางเทคนิคแล้ว
มันก็ไปถึงจุดหมายแหละค่ะ

NOTE Paragraph

00:03:52.334 --> 00:03:57.304
ดังนั้นคุณจะเห็นว่ามันยากแค่ไหนที่จะให้ AI
ทำสิ่งที่ง่ายเพียงแค่เดิน

00:03:57.304 --> 00:04:01.134
ดังนั้นเมื่อเห็น AI ทำเช่นนี้
คุณอาจพูดว่า มันไม่ยุติธรรม

00:04:01.136 --> 00:04:03.751
คุณไม่สามารถเป็น
หอคอยสูงและล้มตัวลงมา

00:04:03.751 --> 00:04:07.210
สิ่งที่คุณต้องทำจริงๆ
คือการใช้ขาเพื่อเดิน

00:04:07.210 --> 00:04:09.989
ผลปรากฎว่า
มันก็ไม่ได้ผลเช่นกัน

00:04:09.989 --> 00:04:13.122
งานของ AI ตัวนี้คือเคลื่อนที่ให้เร็ว

00:04:13.122 --> 00:04:16.727
พวกมันไม่ได้ถูกบอกว่า
มันต้องวิ่งเพื่อไปข้างหน้า

00:04:16.727 --> 00:04:19.485
หรือว่ามันห้ามใช้แขนช่วย

00:04:19.485 --> 00:04:24.129
นี่คือสิ่งที่คุณได้รับ
เมื่อคุณฝึก AI ให้เคลื่อนที่เร็ว

00:04:24.129 --> 00:04:27.687
สิ่งที่คุณจะได้ คือการตีลังกา
และท่าเดินโง่ ๆ

00:04:27.687 --> 00:04:29.670
จนเป็นเรื่องธรรมดาไปเลย

00:04:29.670 --> 00:04:32.870
ดังนั้นการกระตุกไปมา

NOTE Paragraph

00:04:32.870 --> 00:04:34.500
(เสียงหัวเราะ)

NOTE Paragraph

00:04:35.241 --> 00:04:38.495
ในความคิดของฉัน คุณรู้มั้ย
อะไรที่จะประหลาดกว่านี้มาก

00:04:38.519 --> 00:04:39.915
อย่างหุ่นยนต์ "Terminator"

00:04:40.256 --> 00:04:44.011
การแฮ็ก "The Matrix" เป็นอีกสิ่งหนึ่ง
AI นั้นจะทำถ้าคุณให้โอกาสมัน

00:04:44.035 --> 00:04:46.552
ดังนั้นถ้าคุณฝึก AI ในแบบจำลอง

00:04:46.576 --> 00:04:50.689
มันจะเรียนรู้วิธีทำสิ่งต่าง ๆ เช่นแฮ็คเข้าไปใน
ความผิดพลาดของคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการจำลอง

00:04:50.713 --> 00:04:52.920
และเก็บเกี่ยวพวกมันเป็นพลังงาน

00:04:52.944 --> 00:04:58.419
หรือมันจะคิดว่าทำอย่างไรที่จะ
กระตุกตัวซ้ำๆ ลงกับพื้นเพื่อเคลื่อนที่เร็วๆ

00:04:58.443 --> 00:05:00.028
เมื่อคุณทำงานร่วมกับ AI

00:05:00.052 --> 00:05:02.441
มันไม่เหมือนกับ
การทำงานกับมนุษย์คนอื่น

00:05:02.441 --> 00:05:06.562
และยังเหมือนทำงานกับ
พลังธรรมชาติประหลาดๆสักอย่าง

00:05:06.562 --> 00:05:11.185
และเป็นเรื่องง่ายโดยไม่ได้ตั้งใจ
ที่ให้ AI แก้ปัญหาที่ผิด

00:05:11.209 --> 00:05:15.747
และบ่อยครั้งเราไม่ได้ตระหนักถึงมัน
จนกว่าจะมีบางอย่างผิดพลาดขึ้นมาจริงๆ

NOTE Paragraph

00:05:16.242 --> 00:05:18.322
นี่คือการทดลองที่ฉันทำ

00:05:18.346 --> 00:05:21.528
ฉันให้ปัญญาประดิษฐ์ลอกแถบสีเหล่านี้

00:05:21.552 --> 00:05:23.298
เพื่อคิดค้นสีใหม่ขึ้นมา

00:05:23.322 --> 00:05:26.309
โดยให้รายการสีเหมือนกับ
อันที่อยู่ทางซ้ายมือนี้

00:05:26.798 --> 00:05:29.802
และนี่คือสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์
ให้ผลลัพท์ออกมา

NOTE Paragraph

00:05:29.826 --> 00:05:32.969
[อึของซินดิส, เสมือนอึ, ความเจ็บปวด, ขนลับหงอก]

NOTE Paragraph

00:05:32.993 --> 00:05:37.223
(เสียงหัวเราะ)

NOTE Paragraph

00:05:39.177 --> 00:05:41.063
ดังนั้นทางเทคนิคแล้ว

00:05:41.087 --> 00:05:42.951
มันทำอย่างที่ฉันสั่งให้ทำ

00:05:42.975 --> 00:05:46.283
ฉันคิดว่าฉันขอให้มัน
ตั้งชื่อสีที่ดูดี

00:05:46.307 --> 00:05:48.614
แต่สิ่งที่ฉันสั่งให้ทำจริงๆ

00:05:48.638 --> 00:05:51.724
แค่ลอกรูปแบบของกลุ่มอักษร

00:05:51.748 --> 00:05:53.653
อย่างที่มันเห็นในตัวต้นฉบับ

00:05:53.677 --> 00:05:56.775
และฉันไม่ได้บอกอะไรเลย
เกี่ยวกับความหมายของคำ

00:05:56.799 --> 00:05:59.359
หรือว่าอาจจะมีบางคำ

00:05:59.383 --> 00:06:02.272
ที่มันควรเลี่ยงที่จะใช้
ในแทบสีเหล่านี้

00:06:03.141 --> 00:06:06.635
ดังนั้นโลกทั้งโลกของมัน
คือข้อมูลที่ฉันให้มัน

00:06:06.659 --> 00:06:10.755
เช่นเดียวกับ รสของไอศครีม
มันไม่รู้อะไรอื่นเลย

NOTE Paragraph

00:06:12.491 --> 00:06:14.151
ดังนั้น จากข้อมูลที่ให้มันนี่เอง

00:06:14.151 --> 00:06:18.684
บ่อยครั้งที่เราบอกให้ AI
ทำสิ่งที่ผิดโดยไม่เราตั้งใจ

00:06:18.684 --> 00:06:21.740
นี่คือปลาที่เรียกว่าเทนช์

00:06:21.740 --> 00:06:23.590
และมีกลุ่มนักวิจัย

00:06:23.590 --> 00:06:27.492
ที่เป็นคนฝึกให้ AI ระบุ
ปลาเทนช์ในรูปนี้

00:06:27.492 --> 00:06:28.816
แต่เมื่อพวกเขาถามมัน

00:06:28.816 --> 00:06:32.252
ส่วนไหนของภาพที่ใช้
เพื่อระบุปลาจริงๆล่ะ

00:06:32.259 --> 00:06:34.035
นี่คือสิ่งที่ AI บอกมาค่ะ

00:06:35.195 --> 00:06:37.417
ใช่ พวกนั้นคือนิ้วมือมนุษย์

00:06:37.417 --> 00:06:39.496
ทำไมถึงต้องมองหานิ้วมือมนุษย์ล่ะ

00:06:39.496 --> 00:06:42.135
ถ้ามันพยายามที่จะระบุตัวปลา

00:06:42.135 --> 00:06:45.306
คือปรากฎว่าปลาเทนช์
ตัวนั้นคือถ้วยรางวัล

00:06:45.306 --> 00:06:49.150
และในภาพจำนวนมาก
ที่ AI ได้เห็นปลาตัวนี้

00:06:49.154 --> 00:06:50.315
ในระหว่างการฝึก

00:06:50.315 --> 00:06:51.901
ปลามีลักษณะเช่นนี้

NOTE Paragraph

00:06:51.901 --> 00:06:53.473
(เสียงหัวเราะ)

NOTE Paragraph

00:06:53.497 --> 00:06:56.827
และมันก็ไม่รู้ว่านิ้ว
ไม่ใช่ส่วนหนึ่งของปลา

NOTE Paragraph

00:06:58.808 --> 00:07:02.928
ฉะนั้นคุณจะเห็นว่ามันยากเหลือเกิน
ที่จะออกแบบ AI

00:07:02.952 --> 00:07:06.271
ที่สามารถเข้าใจจริงๆว่า
มันกำลังดูอะไรอยู่

00:07:06.295 --> 00:07:09.157
และนั้นคือเหตุผลที่การออกแบบ
กระบวนการจดจำรูปภาพ

00:07:09.181 --> 00:07:11.248
ในพาหนะไร้คนขับถึงได้ยากนัก

00:07:11.272 --> 00:07:13.477
และนั้นคือเหตุผลที่ยานไร้คนขับ
ทั้งหลายล้มเหลว

00:07:13.501 --> 00:07:16.386
นั้นก็เพราะ AI เกิดความสับสน

00:07:16.410 --> 00:07:20.418
ฉันอยากจะพูดเกี่ยวกับตัวอย่างจากปี 2016

00:07:20.442 --> 00:07:24.897
ครั้งนั้นได้เกิดอุบัติเหตุเมื่อมีคน
ใช้ระบบคนขับโดยใช้ AI ของ Tesla

00:07:24.921 --> 00:07:28.335
แต่แทนที่จะใช้บนทางด่วน
อย่างที่มันถูกออกแบบมา

00:07:28.359 --> 00:07:30.564
พวกเขากลับใช้มันบนถนน

00:07:31.239 --> 00:07:32.414
และสิ่งที่เกิดขึ้นคือ

00:07:32.438 --> 00:07:35.834
มีรถบรรทุกขับอยู่ข้างหน้ารถ
และรถไม่สามารถเบรกได้

00:07:36.507 --> 00:07:41.269
ตอนนี้ AI ถูกสอนให้
จดจำรถบรรทุกในรูป

00:07:41.293 --> 00:07:43.438
แต่สิ่งที่ดูเหมือนว่าจะเกิดขึ้นคือ

00:07:43.462 --> 00:07:46.393
AI ถูกสอนให้จดจำ
รถบรรทุกที่ขับบนทางด่วน

00:07:46.417 --> 00:07:49.316
ที่ที่คุณน่าจะเดาได้
ว่าจะเห็นรถบรรทุกจากข้างหลัง

00:07:49.340 --> 00:07:52.760
ภาพรถบรรทุกด้านข้างไม่ควร
เกิดขึ้นบนทางด่วน

00:07:52.784 --> 00:07:56.239
และเมื่อ AI เห็นรถบรรทุกเช่นนั้น

00:07:56.263 --> 00:08:01.090
มันกลับคิดว่าสิ่งนั้น
คล้ายกับป้ายจราจร

00:08:01.114 --> 00:08:03.387
และดังนั้นมันจึงปลอดภัยที่จะขับต่อ

NOTE Paragraph

00:08:04.114 --> 00:08:06.694
นี่คือความผิดพลาดของ AI
จากสายงานต่างๆ

00:08:06.718 --> 00:08:10.178
Amazon ต้องยอมล้มเลิก
อัลกอริธิมจัดเรียงเรซูเม่

00:08:10.202 --> 00:08:11.422
ที่พวกเขากำลังทำกันอยู่

00:08:11.446 --> 00:08:15.354
เมื่อพวกเขาค้นพบว่าอัลกอริทึม
เรียนรู้ที่จะเลือกปฏิบัติต่อผู้หญิง

00:08:15.378 --> 00:08:18.094
สิ่งที่เกิดขึ้นคือพวกเขาฝึกมัน
ในตัวอย่างเรซูเม่

00:08:18.118 --> 00:08:20.360
ของคนที่เคยถูกจ้างมาแล้วในอดีต

00:08:20.384 --> 00:08:24.407
และจากตัวอย่างนี้ AI เรียนรู้
เพื่อหลีกเลี่ยงเรซูเม่ของ

00:08:24.431 --> 00:08:26.457
คนที่มาจากวิทยาลัยสตรี

00:08:26.481 --> 00:08:29.287
หรือใครก็ตามที่มีคำว่า "ผู้หญิง"
สักแห่งในเร่ซูเม่พวกเขา

00:08:29.311 --> 00:08:33.887
ไม่ว่าจะ "นักฟุตบอลหญิง"
หรือ "สมาคมวิศวะกรหญิง"

00:08:33.911 --> 00:08:37.885
AI ไม่รู้ว่ามันไม่จำเป็นจะต้อง
สำเนาข้อความ

00:08:37.909 --> 00:08:39.887
ที่มันได้เคยเห็นมนุษย์ทำไปเหล่านี้

00:08:39.911 --> 00:08:43.088
และในทางเทคนิค
มันทำอย่างที่มันถูกร้องขอให้ทำ

00:08:43.112 --> 00:08:45.909
พวกมันถูกร้องขอโดยไม่ตั้งใจ
ให้ทำสิ่งผิด

NOTE Paragraph

00:08:46.653 --> 00:08:49.548
และมันเกิดขึ้นตลอดเวลากับ AI

00:08:50.120 --> 00:08:53.711
AI สามารถทำตัวไม่เป็นประโยชน์
โดยที่มันไม่รู้ตัว

00:08:53.735 --> 00:08:58.813
ฉะนั้น AI ที่แนะนำ
เนื่อหาใหม่ๆใน Facebook ใน Youtube

00:08:58.837 --> 00:09:02.376
พวกมันถูกปรับแต่ง
เพื่อเพี่มยอดคลิกและยอดรับชม

00:09:02.400 --> 00:09:05.836
และโชคร้าย วิธีที่พวกมันทำ

00:09:05.860 --> 00:09:10.363
คือการแนะนำเนื้อหา
เกี่ยวกับทฤษฎีสมคบคิดหรือการคลั่งศาสนา

00:09:10.902 --> 00:09:16.204
ตัว AI เองไม่มีแนวคิดใดๆ
ว่าเนื้อหาพวกนี้คืออะไรกันแน่

00:09:16.228 --> 00:09:19.623
และพวกมันก็ไม่มีแนวคิด
ว่าผลกระทบที่ตามมาอาจเป็นอะไร

00:09:19.647 --> 00:09:21.756
ของการแนะนำเนื้อหานี้

NOTE Paragraph

00:09:22.296 --> 00:09:24.307
ฉะนั้น เมื่อเราทำงานร่วมกับ AI

00:09:24.331 --> 00:09:28.513
มันขึ้นอยู่กับพวกเราเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหา

00:09:28.537 --> 00:09:30.860
และหลีกเลี่ยงความผิดพลาดต่างๆ

00:09:30.884 --> 00:09:35.410
ที่จะนำไปสู่ปัญหาเดิมๆนั้นคือการสื่อสาร

00:09:35.434 --> 00:09:39.179
มนุษย์ต้องเรียนรู้
วิธีสื่อสารกับ AI

00:09:39.203 --> 00:09:43.242
เราต้องเรียนรู้ว่าอะไรที่ AI
ทำได้หรือไม่ได้

00:09:43.266 --> 00:09:46.352
และเพื่อให้เข้าใจว่า
ด้วยสมองหนอนจิ๋วๆของมัน

00:09:46.376 --> 00:09:50.389
มันไม่เข้าใจจริงๆ
ว่าอะไรคือสิ่งที่เราต้องการให้มันทำ

00:09:51.148 --> 00:09:54.469
ในอีกแง่หนึ่งก็คือ เราต้องเตรียมพร้อม
ที่จะทำงานร่วมกับ AI

00:09:54.493 --> 00:09:59.751
นั่นไม่ใช่ความสามารถระดับสูงของ
AI ที่ทุกคนรู้จักในนิยายวิทยาศาสตร์

00:09:59.775 --> 00:10:02.637
เราต้องเตรียมพร้อมทำงาน
ร่วมกับ AI

00:10:02.661 --> 00:10:05.599
ที่เรามีในปัจจุบัน

00:10:05.623 --> 00:10:09.828
และในปัจจุบัน AI
ก็ดูจะแปลกมากขึ้นทุกที

NOTE Paragraph

00:10:09.852 --> 00:10:11.042
ขอบคุณค่ะ

NOTE Paragraph

00:10:11.066 --> 00:10:16.291
(เสียงปรบมือ)