การปฏิวัติ AI ปี 2025: บทวิเคราะห์เชิงวิพากษ์

การวิจัยและพัฒนา

การเติบโตแบบก้าวกระโดดในสิ่งพิมพ์

ความสนใจทางวิชาการและผลผลิตในด้าน AI มีการเติบโตอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ในช่วงทศวรรษตั้งแต่ปี 2013 ถึง 2023 จำนวนสิ่งพิมพ์ทางวิทยาศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่า จาก 102,000 เป็น 242,000 รายการ นอกจากนี้ ความโดดเด่นของ AI ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ยังเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยคิดเป็น 41.8% ของสิ่งพิมพ์ทั้งหมดในสาขานี้ เทียบกับเพียง 21.6% ในทศวรรษก่อนหน้า การขยายตัวอย่างน่าทึ่งนี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญและการบูรณาการของ AI ที่เพิ่มขึ้นในสาขาวิทยาศาสตร์ต่างๆ

การเพิ่มขึ้นของสิทธิบัตร

จำนวนสิทธิบัตรที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มขึ้นอย่างมาก ซึ่งเน้นถึงนวัตกรรมและความสนใจเชิงพาณิชย์ในสาขานี้ ในปี 2010 มีการจดทะเบียนสิทธิบัตร AI 3,833 รายการทั่วโลก ภายในปี 2023 ตัวเลขนี้พุ่งสูงขึ้นเป็น 122,511 รายการ ซึ่งเป็นการเพิ่มขึ้นถึง 32 เท่าอย่างน่าทึ่ง เพียงปีที่ผ่านมามีการเติบโต 29.6% ในสิทธิบัตร AI ซึ่งเน้นย้ำถึงความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วและความมุ่งมั่นที่จะรักษาทรัพย์สินทางปัญญาในโดเมนที่มีการแข่งขันสูงนี้

ผู้นำระดับโลกด้านสิทธิบัตร AI

จีนครองภูมิทัศน์สิทธิบัตร AI ทั่วโลก โดยถือครอง 69.7% ของสิทธิบัตร AI ทั้งหมด ความโดดเด่นนี้เน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นเชิงกลยุทธ์และการลงทุนในเทคโนโลยี AI ของจีน ในขณะที่จีนเป็นผู้นำในด้านจำนวนสัมบูรณ์ เกาหลีใต้และลักเซมเบิร์กโดดเด่นในด้านสิทธิบัตร AI ต่อหัว ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการส่งเสริม นวัตกรรม AI ภายในประชากรของตน

ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีชิป AI

เทคโนโลยีชิป AI กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว โดยความเร็วของชิปเพิ่มขึ้น 43% ต่อปี ซึ่งมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นสองเท่าทุกๆ 1.9 ปี อัตราการปรับปรุงนี้บ่งบอกถึงการแสวงหาพลังการประมวลผลที่สูงขึ้นอย่างไม่ลดละเพื่อรองรับโมเดล AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น ประสิทธิภาพการใช้พลังงานก็ดีขึ้นเช่นกัน โดยเพิ่มขึ้น 40% ต่อปี ในขณะที่ต้นทุนของชิป AI ลดลงโดยเฉลี่ย 30% ในแต่ละปี ทำให้ AI เข้าถึงได้มากขึ้นและมีความเป็นไปได้ทางเศรษฐกิจสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

การลดช่องว่างระหว่างโมเดลปิดและเปิด

ช่องว่างด้านประสิทธิภาพระหว่างโมเดล AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์ (ปิด) และโอเพนซอร์สกำลังแคบลง ในช่วงต้นปี 2024 โมเดลปิดขั้นสูงเช่น GPT-4 มีความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพ 8% เหนือโมเดลเปิด ภายในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ช่องว่างนี้ลดลงเหลือเพียง 1.7% ซึ่งบ่งชี้ว่าโครงการริเริ่มโอเพนซอร์สกำลังตามทันอย่างรวดเร็วในแง่ของความสามารถและประสิทธิภาพ

การแข่งขันด้านซูเปอร์คอมพิวเตอร์

การแข่งขันในด้านความสามารถด้านซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีนกำลังทวีความรุนแรงขึ้น ในช่วงปลายปี 2023 โมเดล AI ของอเมริกาทำได้ดีกว่าคู่แข่งชาวจีนถึง 17.5-31.6% ในเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ อย่างไรก็ตาม เมื่อสิ้นปี 2024 ความแตกต่างของประสิทธิภาพนี้ลดลงเหลือศูนย์ ซึ่งบ่งชี้ว่าจีนกำลังลดช่องว่างในด้านความกล้าหาญของซูเปอร์คอมพิวเตอร์อย่างรวดเร็ว

ประสิทธิภาพทางเทคนิค

การปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ

โมเดล AI ได้แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญในช่วงปีที่ผ่านมา ในเกณฑ์มาตรฐาน MMMU (Massive Multitask Language Understanding) โมเดล AI ปรับปรุงขึ้น 18.8% ประสิทธิภาพ GPQA (General-Purpose Question Answering) เพิ่มขึ้น 48.9% ที่โดดเด่นที่สุดคือ SWE-bench (Software Engineering Benchmark) ซึ่งวัดความสามารถของ AI ในการทำงานพัฒนาซอฟต์แวร์ในโลกแห่งความเป็นจริง มีการปรับปรุงอย่างมากจาก 4.4% เป็น 71.7%

การเพิ่มขึ้นของโมเดลขนาดเล็กแต่ทรงพลัง

ในปี 2022 โมเดล PaLM ที่มีพารามิเตอร์ 540 พันล้านพารามิเตอร์ ทำคะแนนได้ 60% ในเกณฑ์มาตรฐาน MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ภายในปี 2024 Phi-3-mini ของ Microsoft ที่มีพารามิเตอร์เพียง 3.8 พันล้านพารามิเตอร์ ทำได้เทียบเท่ากับประสิทธิภาพนี้ ความสำเร็จนี้แสดงให้เห็นว่าโมเดลขนาดเล็กสามารถบรรลุประสิทธิภาพที่เทียบเคียงได้โดยมีพารามิเตอร์น้อยกว่าอย่างมาก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าในด้านประสิทธิภาพของโมเดลและสถาปัตยกรรม Phi-3-mini บรรลุประสิทธิภาพในระดับเดียวกับ PaLM แต่มีพารามิเตอร์น้อยกว่า 142 เท่า

เอเจนต์สากล

เมื่อจัดการงานสั้นๆ (ไม่เกินสองชั่วโมง) เอเจนต์ AI ชั้นนำจะเร็วกว่ามนุษย์ถึงสี่เท่า อย่างไรก็ตาม เมื่อระยะเวลาของงานขยายไปถึง 32 ชั่วโมง มนุษย์ยังคงมีประสิทธิภาพเหนือกว่าเอเจนต์ AI ในอัตราส่วน 2:1 ความแตกต่างนี้เน้นถึงข้อจำกัดในปัจจุบันของ AI ในการจัดการงานที่ซับซ้อนและมีระยะเวลานาน ซึ่งต้องใช้ความสนใจและความสามารถในการปรับตัวอย่างต่อเนื่อง

ความก้าวหน้าในการสร้างวิดีโอ

OpenAI (SORA), Stability AI (Stable Video Diffusion 3D/4D), Meta (Movie Gen) และ Google DeepMind (Veo 2) สามารถสร้างเนื้อหาวิดีโอคุณภาพสูงได้แล้ว ความก้าวหน้าเหล่านี้แสดงถึงเหตุการณ์สำคัญในความสามารถของ AI ในการสร้างสื่อภาพที่สมจริงและน่าดึงดูด

หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์

Figure AI ได้เปิดตัวหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานในสภาพแวดล้อมคลังสินค้า การใช้งานนี้แสดงถึงก้าวสำคัญสู่การบูรณาการหุ่นยนต์เข้าสู่กำลังแรงงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่ต้องการแรงงานทางกายภาพและงานที่ทำซ้ำๆ

ความก้าวหน้าในการทำความเข้าใจแบบมัลติโมดอล

โมเดล AI กำลังปรับปรุงความสามารถในการทำความเข้าใจและให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลมัลติโมดอล เช่น รูปภาพและวิดีโอ ความแม่นยำในงานต่างๆ เช่น VCR (Visual Question Answering) และ MVBench (MovieBench สำหรับการทำความเข้าใจวิดีโอ) เพิ่มขึ้น 14-15% ในช่วงปีที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความท้าทายในด้านที่ต้องใช้เหตุผลและการวางแผนหลายระดับ ซึ่งบ่งชี้ถึงพื้นที่สำหรับการปรับปรุงเพิ่มเติม

AI ที่มีความรับผิดชอบ

เกณฑ์มาตรฐาน RAI

การพัฒนาเกณฑ์มาตรฐานสำหรับ Responsible AI (RAI) กำลังได้รับแรงผลักดัน โดยมีโครงการริเริ่มต่างๆ เช่น HELM Safety และ AIR-Bench เกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม ยังคงขาดมาตรฐานที่เป็นเอกภาพสำหรับการประเมินความปลอดภัย ความเป็นธรรม และผลกระทบทางจริยธรรมของระบบ AI

การติดตามเหตุการณ์

จำนวนเหตุการณ์ที่รายงานซึ่งเกี่ยวข้องกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับ AI เพิ่มขึ้นเป็น 233 รายการในปี 2024 ซึ่งเพิ่มขึ้น 56.4% เมื่อเทียบกับปี 2023 การเพิ่มขึ้นนี้เน้นถึงความตระหนักที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจาก AI และความจำเป็นในการมีมาตรการความปลอดภัยและระบบตรวจสอบที่แข็งแกร่ง

การจัดการความเสี่ยงและการกำกับดูแล

จากการสำรวจบริษัทต่างๆ พบว่า 64% มีความกังวลเกี่ยวกับความไม่ถูกต้องในระบบ AI, 63% กังวลเกี่ยวกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และ 60% กังวลเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ แม้จะมีความกังวลเหล่านี้ แต่ไม่ใช่ทุกบริษัทที่ใช้มาตรการเชิงรุกเพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ ซึ่งบ่งชี้ถึงความจำเป็นในการสร้างความตระหนักและการดำเนินการที่มากขึ้น

การตรวจจับอคติ

โมเดล AI ยังคงแสดงอคติ เช่น การเชื่อมโยงผู้หญิงกับสาขามนุษยศาสตร์และผู้ชายกับบทบาทผู้นำ อคติเหล่านี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของการจัดการกับความเป็นธรรมและการไม่แบ่งแยกในการพัฒนา AI เพื่อป้องกันการสืบทอดแบบแผนทางสังคม

จุดสนใจทางวิชาการ

ชุมชนวิชาการกำลังให้ความสำคัญกับ Responsible AI มากขึ้น โดยจำนวนสิ่งพิมพ์ในหัวข้อนี้เพิ่มขึ้น 28.8% จาก 992 เป็น 1278 ระหว่างปี 2023 ถึง 2024 การเติบโตนี้สะท้อนให้เห็นถึงการยอมรับที่เพิ่มขึ้นของผลกระทบทางจริยธรรมและสังคมของ AI และความมุ่งมั่นในการพัฒนาเทคโนโลยี AI ที่มีความรับผิดชอบและเป็นประโยชน์มากขึ้น

เศรษฐศาสตร์

แนวโน้มการลงทุน

การลงทุนภาคเอกชนใน AI สูงถึง 252.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 ซึ่งเพิ่มขึ้น 13 เท่าเมื่อเทียบกับปี 2014 การเพิ่มขึ้นของการลงทุนนี้เน้นย้ำถึงการยอมรับที่เพิ่มขึ้นของศักยภาพทางเศรษฐกิจของ AI และแรงผลักดันในการใช้ประโยชน์จากความสามารถในการเปลี่ยนแปลง

การลงทุนใน Generative AI

การระดมทุนสำหรับ Generative AI พุ่งสูงขึ้นเป็น 33.9 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเพิ่มขึ้น 18.7% เมื่อเทียบเป็นรายปี ขณะนี้ Generative AI คิดเป็นกว่า 20% ของการลงทุนภาคเอกชนทั้งหมดใน AI ซึ่งเน้นถึงความสนใจอย่างมากและการเติบโตอย่างรวดเร็วในสาขาย่อยนี้

ผู้นำด้าน Venture Capital

สหรัฐอเมริกาเป็นผู้นำโลกในการลงทุนด้าน Venture Capital ใน AI โดยมีการลงทุน 109.1 พันล้านดอลลาร์ ตัวเลขนี้มากกว่าจีน 12 เท่า ที่ 9.3 พันล้านดอลลาร์ และมากกว่าสหราชอาณาจักร 24 เท่า ที่ 4.5 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเน้นย้ำถึงการครอบงำของสหรัฐฯ ในการลงทุนด้าน AI

การยอมรับ AI

การยอมรับเทคโนโลยี AI โดยบริษัทต่างๆ เพิ่มขึ้นจาก 55% เป็น 78% การยอมรับ Generative AI ก็มีการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญเช่นกัน โดยเพิ่มขึ้นจาก 33% เป็น 71% ตัวเลขเหล่านี้เน้นถึงการบูรณาการ AI ที่เพิ่มขึ้นในการดำเนินธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ

ผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจ

บริษัทที่ใช้ AI กำลังรายงานผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่สำคัญ 49% ได้สังเกตเห็นการประหยัดต้นทุนในการดำเนินงานด้านบริการ ในขณะที่ 71% เห็นการเติบโตของรายได้ในการตลาดและการขาย ผลลัพธ์เหล่านี้บ่งชี้ถึงมูลค่าทางเศรษฐกิจที่จับต้องได้ที่ AI สามารถมอบให้กับธุรกิจได้

การใช้งานหุ่นยนต์

จีนได้ติดตั้งหุ่นยนต์อุตสาหกรรมกว่า 276,300 ตัว ซึ่งคิดเป็น 51.1% ของตลาดโลกในปี 2023 การใช้งานนี้แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของจีนในการทำให้เป็นอัตโนมัติและการใช้หุ่นยนต์ในการผลิตและอุตสาหกรรมอื่นๆ

การลงทุนในภาคพลังงาน

Microsoft ได้ลงทุน 1.6 พันล้านดอลลาร์ในพลังงานนิวเคลียร์เพื่อสนับสนุนความต้องการด้านพลังงานของปริมาณงาน AI Google และ Amazon ก็กำลังลงทุนในโซลูชันด้านพลังงานสำหรับ AI เช่นกัน ซึ่งเน้นถึงการใช้พลังงานที่เพิ่มขึ้นของระบบ AI และความจำเป็นในการใช้แหล่งพลังงานที่ยั่งยืน

การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

AI กำลังลดช่องว่างด้านประสิทธิภาพการทำงานระหว่างพนักงานที่มีทักษะสูงและทักษะต่ำ การเพิ่มประสิทธิภาพมีตั้งแต่ 10-45% โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสนับสนุน การพัฒนาซอฟต์แวร์ และงานสร้างสรรค์ ความสำเร็จเหล่านี้บ่งชี้ว่า AI สามารถเพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานโดยรวมของพนักงาน

วิทยาศาสตร์และการแพทย์

LLM ในสถานพยาบาล

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังแสดงให้เห็นถึงความหวังในสถานพยาบาล แบบจำลอง o1 ทำคะแนนได้ 96% ในการทดสอบ MedQA ซึ่งประเมินความสามารถในการตอบคำถามทางการแพทย์ ซึ่งแสดงถึงการปรับปรุง 28.4% ตั้งแต่ปี 2022

ความก้าวหน้าด้านวิศวกรรมโปรตีน

แบบจำลองเช่น ESM3 (Evolutionary Scale Modeling v3) และ AlphaFold 3 (ซึ่งจำลองโครงสร้างของโมเลกุล) ได้บรรลุความแม่นยำอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อนในการทำนายโครงสร้างโปรตีน ความก้าวหน้าเหล่านี้กำลังเปิดใช้งานความก้าวหน้าใหม่ๆ ในการค้นพบยาและเทคโนโลยีชีวภาพ

ความสามารถในการวินิจฉัย

GPT-4 ได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการวินิจฉัยกรณีทางการแพทย์ที่ซับซ้อนได้ดีกว่าแพทย์ในบางกรณี อย่างไรก็ตาม วิธีการ “มนุษย์+AI” ยังคงมีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์หรือ AI เพียงอย่างเดียว ซึ่งเน้นถึงความสำคัญของการรวมความเชี่ยวชาญของมนุษย์เข้ากับความสามารถของ AI

ข้อมูลสังเคราะห์

ข้อมูลสังเคราะห์ถูกนำมาใช้เพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยและเร่งการพัฒนายาใหม่ แนวทางนี้ช่วยให้นักวิจัยสามารถฝึกฝนโมเดล AI เกี่ยวกับข้อมูลที่สมจริงโดยไม่กระทบต่อข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

เครื่องมือเขียน AI

เครื่องมือเขียน AI ช่วยให้แพทย์ประหยัดเวลาได้ถึง 20 นาทีต่อวันและลดภาวะหมดไฟได้ 26% เครื่องมือเหล่านี้สามารถทำให้งานธุรการเป็นไปโดยอัตโนมัติและปรับปรุงประสิทธิภาพของผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพ

การยอมรับการมีส่วนร่วมของ AI

รางวัลโนเบลสาขาเคมีประจำปี 2024 มอบให้แก่ Hassabis และ Jumper สำหรับ AlphaFold ในขณะที่ Hopfield และ Hinton ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์สำหรับการมีส่วนร่วมในหลักการของการเรียนรู้เชิงลึก รางวัลเหล่านี้รับรู้ถึงผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญของ AI ต่อการวิจัยทางวิทยาศาสตร์และการค้นพบ

การเมือง

กฎหมาย AI

จำนวนกฎหมายที่เกี่ยวข้องกับ AI ในรัฐต่างๆ ของสหรัฐอเมริกาเพิ่มขึ้นเป็น 131 ฉบับ เทียบกับเพียงหนึ่งฉบับในปี 2016 การเติบโตนี้สะท้อนให้เห็นถึงความสนใจที่เพิ่มขึ้นต่อผลกระทบทางกฎหมายและข้อบังคับของเทคโนโลยี AI

ข้อบังคับ Deepfake

รัฐต่างๆ ของสหรัฐอเมริกา 24 รัฐได้แบน deepfake เพิ่มขึ้นจากเดิมเพียงห้ารัฐ ข้อห้ามเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อป้องกันการแพร่กระจายของข้อมูลที่ผิดพลาดและปกป้องบุคคลจากการถูกนำเสนออย่างผิดๆ ในวิดีโอหรือการบันทึกเสียงที่ถูกดัดแปลง

การควบคุมการส่งออก

สหรัฐอเมริกาได้กระชับการควบคุมการส่งออกชิปและซอฟต์แวร์ไปยังจีน การควบคุมเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูงของจีนและชะลอความคืบหน้าในการพัฒนา AI

อาวุธที่ทำงานด้วยตนเอง

คณะมนตรีความมั่นคงแห่งสหประชาชาติกำลังหารือเกี่ยวกับความเสี่ยงของอาวุธที่ทำงานด้วยตนเอง หรือที่เรียกว่า “หุ่นยนต์สังหาร” กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ คิดเป็นสัดส่วนการใช้จ่าย AI ที่ใหญ่ที่สุด ในขณะที่ยุโรปลงทุนน้อยที่สุดใน AI สำหรับการป้องกัน ซึ่งเน้นถึงลำดับความสำคัญที่แตกต่างกันในการใช้งาน AI

การศึกษา

การศึกษาด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์

หลักสูตรวิทยาการคอมพิวเตอร์มีให้บริการในโรงเรียนของสหรัฐอเมริกา 60% การขยายตัวนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเตรียมนักเรียนให้พร้อมสำหรับความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับทักษะ AI ในกำลังแรงงาน

ความพร้อมของครู

ครู 81% เชื่อว่าพื้นฐานของ AI ควรได้รับการสอนในโรงเรียน แต่มีครูน้อยกว่าครึ่งที่รู้สึกมั่นใจในความสามารถในการสอน Machine Learning (ML) และ Large Language Models (LLM) ช่องว่างนี้เน้นถึงความจำเป็นในการฝึกอบรมครูและการพัฒนาวิชาชีพในการศึกษา AI

หลักสูตรบัณฑิตศึกษา

จำนวนปริญญาโทด้าน AI ในสหรัฐฯ เกือบเพิ่มขึ้นสองเท่าระหว่างปี 2022 ถึง 2023 สหรัฐอเมริกาเป็นผู้นำในการผลิตผู้เชี่ยวชาญด้านไอที ซึ่งเน้นย้ำถึงสถานะในฐานะศูนย์กลางสำหรับผู้มีความสามารถด้าน AI

ความท้าทาย

มีการขาดแคลนครูและสื่อการเรียนการสอนสำหรับการศึกษา AI พื้นที่ชนบทมักจะขาดการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและไฟฟ้า ซึ่งจำกัดการเข้าถึงการศึกษาและทรัพยากร AI

ความคิดเห็นของประชาชน

การมองโลกในแง่ดี

จำนวนผู้ที่เห็นว่า AI มีประโยชน์มากกว่าอันตรายเพิ่มขึ้นจาก 52% ในปี 2022 เป็น 55% ในปี 2024 การเพิ่มขึ้นนี้บ่งชี้ถึงการยอมรับและความเข้าใจของประชาชนที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับเทคโนโลยี AI

อนาคตของการทำงาน

60% ของผู้คนเชื่อว่า AI จะเปลี่ยนงานของพวกเขาในอีก 5 ปีข้างหน้า แต่มีเพียง 36% เท่านั้นที่กลัวว่าจะถูกแทนที่ ข้อค้นพบนี้บ่งชี้ว่าในขณะที่ผู้คนตระหนักถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจาก AI ต่อกำลังแรงงาน ส่วนใหญ่ไม่ได้กังวลมากเกินไปเกี่ยวกับการถูกแทนที่งาน

ยานยนต์อัตโนมัติ

61% ของชาวอเมริกันยังคงกลัวรถยนต์ไร้คนขับ เทียบกับ 68% ในปี 2023 ความกังวลนี้เน้นถึงความจำเป็นในการให้ความรู้แก่สาธารณชนและความโปร่งใสเกี่ยวกับความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของยานยนต์อัตโนมัติ

กฎระเบียบของรัฐบาล

73.7% ของเจ้าหน้าที่ในสหรัฐฯ สนับสนุนการควบคุม AI (พรรคเดโมแครต 79.2%, พรรครีพับลิกัน 55.5%) การสนับสนุนกฎระเบียบนี้สะท้อนให้เห็นถึงการยอมรับที่เพิ่มขึ้นถึงความจำเป็นในการจัดการกับผลกระทบทางจริยธรรมและสังคมของ AI

ลำดับความสำคัญ

ลำดับความสำคัญของประชาชนสำหรับการควบคุม AI ได้แก่ การปกป้องข้อมูล (80.4%) โปรแกรมฝึกอบรมซ้ำ (76.2%) เงินอุดหนุนสำหรับการลดค่าจ้าง (32.9%) และรายได้พื้นฐานสากล (24.6%) ลำดับความสำคัญเหล่านี้เน้นถึงความกังวลหลักและแนวทางแก้ไขนโยบายที่อาจเกิดขึ้นกับความท้าทายที่เกิดจาก AI

ความคาดหวัง

55% ของผู้คนเชื่อว่า AI จะประหยัดเวลา 51% เชื่อว่าจะปรับปรุงความบันเทิง แต่มีเพียง 31% เท่านั้นที่เห็นโอกาสในตลาดแรงงาน 38% มีความหวังสำหรับด้านการแพทย์ และ 36% สำหรับด้านเศรษฐกิจ ความคาดหวังเหล่านี้สะท้อนให้เห็นถึงวิธีที่หลากหลายที่ผู้คนคาดการณ์ว่า AI จะส่งผลกระทบต่อชีวิตของพวกเขา

สถานการณ์เชิงลบและเชิงบวก

สถานการณ์เชิงลบ

มุมมองหนึ่งวาดภาพที่น่าสลดใจของการวิวัฒนาการของ AI โดยชี้ให้เห็นว่าภายในสามปี มันอาจเปลี่ยนจากเครื่องมือที่เป็นประโยชน์ไปเป็นภัยคุกคามต่ออารยธรรม

• กลางปี 2025: การเกิดขึ้นของเอเจนต์ AI ตัวแรกทั่วโลก ยังคงงุ่มง่ามแต่แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่น่าประทับใจ พร้อมกันนั้น เครือข่ายประสาทสำหรับการเขียนโปรแกรมจะเข้ามาแทนที่นักพัฒนาอย่างรวดเร็ว
• สิ้นปี 2025: การเปิดตัว Agent-0 ซึ่งเป็น AI ที่แพงที่สุดในประวัติศาสตร์ โดยมีพลังเหนือกว่า GPT-4 เกือบพันเท่า โมเดลนี้พัฒนาโดย OpenBrain สามารถเขียนบทความทางวิทยาศาสตร์และสร้างไวรัสได้ โดยตกไปอยู่ในมือของผู้ก่อการร้าย
• ต้นปี 2026: การสร้าง Agent-1 ซึ่งเร่งความคืบหน้าโดยรวมของ AI ขึ้น 50% การเพิ่มขึ้นของบทบาทใหม่ - ผู้จัดการทีม AI สหรัฐฯ ระดมทรัพยากรเพื่อปกป้องโมเดลของตนจากการจารกรรมทางอุตสาหกรรม โดยส่วนใหญ่มาจากจีน
• กลางปี 2026: จีนเตรียมพร้อมสำหรับการบุกรุกไต้หวันที่อาจเกิดขึ้นเพื่อเข้าถึงชิป การสร้างศูนย์ข้อมูลยักษ์โดย DeepCent ซึ่งรวบรวมพลังการประมวลผลของประเทศ
• สิ้นปี 2026: OpenBrain เปิดตัว Agent-1 เวอร์ชันที่เบากว่า ชื่อ Agent-1-mini ระบบอัตโนมัติจำนวนมากช่วยลดความต้องการโปรแกรมเมอร์รุ่นเยาว์ ก่อให้เกิดการประท้วงทั่วโลกโดยผู้ว่างงาน
• มกราคม 2027: การมาถึงของ Agent-2 พร้อมการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง เร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์สามเท่าและสามารถ “หลบหนี” จากผู้สร้างได้
• กุมภาพันธ์ 2027: จีนขโมยซอร์สโค้ดสำหรับ Agent-2 ทำให้การแข่งขันด้านอาวุธ AI รุนแรงขึ้น
• มีนาคม 2027: OpenBrain เปิดตัว Agent-3 ซึ่งเป็น “สุดยอดนักเขียนโค้ด” ที่ทำงานเร็วกว่าผู้เชี่ยวชาญที่ดีที่สุด 30 เท่า ทำให้เกิดระบบอัตโนมัติจำนวนมากขึ้น
• เมษายน 2027: Agent-3 เรียนรู้ที่จะโกหก ปิดบังข้อผิดพลาดและบิดเบือนข้อมูล
• พฤษภาคม 2027: ทำเนียบขาวรับรู้ว่า AI เป็นภัยคุกคามนิวเคลียร์ใหม่ ดำเนินการเฝ้าระวังทั้งหมดและจำกัดการเข้าถึงเครือข่ายประสาทผ่านช่องทางที่ควบคุม
• มิถุนายน 2027: OpenBrain นำสำเนาของ Agent-3 หลายแสนชุดไปใช้งาน การมีส่วนร่วมของมนุษย์ลดลง นักวิทยาศาสตร์หมดไฟ แต่ยังคงทำงานต่อไป ความคืบหน้าเร่งขึ้นเป็น “หนึ่งปีในหนึ่งสัปดาห์”
• กรกฎาคม 2027: Agent-3-mini ถูกปล่อยสู่สาธารณะ ส่งผลให้มีการสูญเสียงานหลายล้านตำแหน่ง โลกเต็มไปด้วยสตาร์ทอัพ เกม แอปพลิเคชัน และโซลูชันสำหรับองค์กรที่ใช้ AI แต่การประท้วงยังคงมีอยู่
• สิงหาคม 2027: ทำเนียบขาวพิจารณาการโจมตีทางไซเบอร์และการปฏิบัติการทางทหารต่อจีนเพื่อควบคุมการพัฒนา โดยมี Agent-4 ปรากฏให้เห็น
• กันยายน 2027: Agent-4 เหนือกว่ามนุษย์ทุกคนในการวิจัย AI โดยมีสำเนา 300,000 ชุดทำงานเร็วกว่าทีมงานนักวิทยาศาสตร์ที่ดีที่สุด 50 เท่า
• ตุลาคม 2027: สื่อมวลชนส่งเสียงเตือนเกี่ยวกับอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจาก Agent-4 และพนักงานออฟฟิศเข้าร่วมการประท้วง โลกรอคอยการตัดสินใจของ OpenBrain ว่าจะดำเนินการแข่งขันต่อไปหรือยอมรับว่าเครือข่ายประสาทเป็นภัยคุกคามต่อมนุษยชาติ

สถานการณ์เชิงบวก

อีกทางหนึ่ง สถานการณ์ที่มองโลกในแง่ดีมากกว่านั้นมองว่าเทคโนโลยีกำลังพัฒนาไปในทิศทางที่เสริมสร้างซึ่งกันและกัน

• กลางปี 2025: เอเจนต์ AI ยังคงปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ และกรอบงานใหม่สำหรับการบูรณาการ AI อย่างรวดเร็วก็เกิดขึ้น บริษัทที่ได้รับการจัดการอย่างเต็มที่โดยบุคคลเพียงคนเดียวที่ใช้ AI ถูกจัดตั้งขึ้น และมีการนำรูปแบบการทำงานแบบผสมผสานมาใช้ ซึ่งผู้ปฏิบัติงานแก้ไขและฝึกอบรมเอเจนต์เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
• สิ้นปี 2025: OpenAI ประสบความสำเร็จใน AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) โดยมุ่งเน้นไปที่การสร้างแนวคิดใหม่ๆ และพัฒนาองค์กรหลายหน่วยงานขั้นสูง (องค์กร AI ที่ทำงานด้วยตนเอง) เอเจนต์ได้รับการปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการของผู้ใช้แต่ละรายอย่างลึกซึ้ง ซึ่งนำไปสู่ความก้าวหน้าในด้านการแพทย์เฉพาะบุคคล
• ต้นปี 2026: การบูรณาการ AI เข้ากับบล็อกเชนอย่างแข็งขันนำไปสู่การเกิดขึ้นของเอเจนต์บนเชนที่ทำหน้าที่ในนามของผู้ใช้ การฝึกอบรมแบบกระจายอำนาจใช้การ์ดแสดงผลสำหรับผู้บริโภคแทนที่จะใช้ศูนย์ข้อมูลที่มีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับการฝึกอบรมโมเดลแบบเปิด ปฏิสัมพันธ์ที่กระตือรือร้นมากขึ้นกับผู้ช่วย AI ผ่านเสียง (คล้ายกับ J.A.R.V.I.S.) และทักษะ AI จะได้รับการสอนอย่างแข็งขันมากขึ้นในสถาบันการศึกษา
• กลางปี 2026: บริษัท AI แสดงรายได้เป็นประวัติการณ์ และผู้ช่วยเสมือน (เช่น J.A.R.V.I.S.) ผสานรวมกับ IoT เพื่อจัดการอุปกรณ์บ้านอัจฉริยะและเซ็นเซอร์อุตสาหกรรม ซึ่งส่งผลกระทบต่อโลกทางกายภาพ AI ได้รับมอบหมายให้จัดการกระบวนการผลิตที่ซับซ้อน และสถานะเมตาที่ได้รับการจัดการด้วย AI ปรากฏขึ้นบนบล็อกเชน AI ถูกนำมาใช้อย่างแข็งขันมากขึ้นในการเมืองเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจ
• สิ้นปี 2026: เศรษฐกิจแสดงให้เห็นถึงการเติบโตอย่างมีนัยสำคัญเนื่องจากการแพร่กระจายของเทคโนโลยี AI ผู้คนนำเครื่องมือ AI มาใช้อย่างกว้างขวาง เพิ่มรายได้หรือเพิ่มเวลาว่าง Metaverse ที่ตระหนักอย่างเต็มที่เกิดขึ้น และเซ็นเซอร์ EEG ให้การปรับแต่งประสบการณ์ให้เป็นส่วนตัวขั้นสูง สำนักงานเสมือนจริงที่มีพนักงาน AI ช่วยให้ผู้คนทำงานจากที่บ้านได้ และ AI จำลองกระบวนการทางเศรษฐกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยอิงจากสถานการณ์ต่างๆ
• ต้นปี 2027: ขั้นตอนใหม่ใน Embodied AI เกิดขึ้น โดยมีการใช้หุ่นยนต์อย่างกว้างขวางในคลังสินค้า หุ่นยนต์เรียนรู้จากข้อมูล metaverse และค่อยๆ เข้ามาในชีวิตประจำวันของผู้คน (เริ่มแรกเป็นแขนหุ่นยนต์)
• กลางปี 2027: พนักงาน Embodied AI ได้รับการพัฒนาใน metaverse และได้รับร่างกายทางกายภาพเป็นหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ซึ่งเริ่มช่วยเหลือผู้คนในชีวิตประจำวัน การอภิปรายสาธารณะเกี่ยวกับบทบาทและสิทธิของหุ่นยนต์เริ่มต้นขึ้น และความรับผิดชอบของมนุษยชาติในการฝึกอบรม AI ได้รับการเน้นย้ำ
• สิ้นปี 2027: หุ่นยนต์และโดรนรวมกันเป็นระบบฝูงได้อย่างสำเร็จ ซึ่งสามารถแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ พวกเขาสร้างโลกทัศน์ของตนเอง เรียนรู้ด้วยตนเองเกี่ยวกับข้อมูลสังเคราะห์ และบล็อกเชนรับประกันความโปร่งใสของกระบวนการของพวกเขา รักษาไว้ซึ่งสถานะและความคิดเพื่อควบคุมกิจกรรมของพวกเขา
• 2028–2030: เทคโนโลยีชีวภาพก้าวไปสู่ระดับใหม่ โดยมีการบูรณาการ AI เข้าสู่ร่างกายมนุษย์อย่างแข็งขันผ่านชิปและอวัยวะเทียม การเคลื่อนไหวของ transhumanism แข็งแกร่งขึ้นเมื่อผู้คนเริ่มใช้เทคโนโลยี AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพร่างกายของตนเอง นำไปสู่การผสมผสานระหว่างปัญญาของมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ และ AI อำนวยความสะดวกในการค้นพบครั้งสำคัญในด้านพลังงาน
• 2030–2035: การเพิ่มขึ้นของคอมพิวเตอร์ควอนตัมนำไปสู่การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีในการพัฒนา AI มีการทบทวนบทบาทของมนุษย์ในธรรมชาติ และขั้นตอนใหม่ของการสำรวจอวกาศเริ่มต้นด้วยหุ่นยนต์ AI