ຂ່າວໃນພາສາລາວ

(SeaPRwire) –   ເລື່ອງລາວນີ້ໄດ້ລົງພິມຄັ້ງທຳອິດໃນຈົດໝາຍຂ່າວ AI ໃໝ່ຂອງ TIME ຊື່ In the Loop. ທ່ານສາມາດ , ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ, ເພື່ອຮັບຂ່າວສານປົກກະຕິແບບນີ້ໂດຍກົງເຂົ້າໃນກ່ອງຈົດໝາຍອີເມວຂອງທ່ານ.

AI ຈະຊ່ວຍເພີ່ມເສດຖະກິດຂອງສະຫະລັດໄດ້ຫຼາຍປານໃດ?

ການສຶກສາໃໝ່ຂອງ Anthropic, ທີ່ຖືກເປີດເຜີຍສະເພາະໃຫ້ TIME ຊົມກ່ອນການເຜີຍແຜ່ໃນມື້ນີ້, ສະໜອງຄຳຕອບຢ່າງໜ້ອຍກໍບາງສ່ວນຕໍ່ຄຳຖາມນັ້ນ.

ໂດຍການສຶກສາຂໍ້ມູນທີ່ລວບລວມກ່ຽວກັບວິທີທີ່ຄົນໃຊ້ Claude ໃນການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຂອງ Anthropic ໄດ້ຄາດຄະເນວ່າ AI ສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການເຕີບໂຕຂອງຜະລິດຕະພັນແຮງງານປະຈໍາປີໄດ້ຫຼາຍປານໃດ—ເຊິ່ງເປັນປັດໃຈສຳຄັນທີ່ປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນລະດັບການເຕີບໂຕທັງໝົດຂອງເສດຖະກິດໂດຍລວມ—ໃນຂະນະທີ່ເທັກໂນໂລຢີດັ່ງກ່າວຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂຶ້ນ.

ຄຳຕອບຂອງພວກເຂົາ: ຮູບແບບ AI ລຸ້ນປະຈຸບັນສາມາດເພີ່ມອັດຕາການເຕີບໂຕຂອງຜະລິດຕະພັນແຮງງານປະຈໍາປີຂອງສະຫະລັດໄດ້ 1.8%—ເຊິ່ງເພີ່ມຂຶ້ນສອງເທົ່າຂອງອັດຕາການເຕີບໂຕສະເລ່ຍນັບຕັ້ງແຕ່ປີ 2019. ສົມມຸດວ່າແຮງງານປະກອບເປັນ 60% ຂອງຜະລິດຕະພັນທັງໝົດໃນເສດຖະກິດ, ແລະ AI ບັນລຸການແຜ່ຂະຫຍາຍຢ່າງເຕັມທີ່ພາຍໃນສິບປີ, “ນີ້ໝາຍເຖິງການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຜະລິດຕະພັນປັດໃຈທັງໝົດໂດຍລວມ 1.1% ຕໍ່ປີ,” ນັກຄົ້ນຄວ້າຂຽນ. ຕົວເລກດັ່ງກ່າວ, ຜູ້ຂຽນການສຶກສາບອກ TIME, ແມ່ນການຄາດຄະເນທີ່ໃກ້ຄຽງກັບວ່າ AI ສາມາດປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການເຕີບໂຕຂອງເສດຖະກິດໂດຍລວມໄດ້ຫຼາຍປານໃດ. “ໃນຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້, ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຜະລິດຕະພັນແຮງງານຈະເປັນການເຕີບໂຕຂອງ GDP,” ສົມມຸດວ່າການສະໜອງແຮງງານຍັງຄົງທີ່, Peter McCrory, ຫົວໜ້າຝ່າຍເສດຖະສາດຂອງ Anthropic ແລະຜູ້ຮ່ວມຂຽນການສຶກສາ, ບອກ TIME.

ການສຶກສາເຮັດວຽກແນວໃດ — ແຕ່ຂໍໃຫ້ພິຈາລະນາຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍຄວາມລະມັດລະວັງ, ເພາະວ່າວິທີການທີ່ໄດ້ມາແມ່ນບໍ່ທໍາມະດາ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຂອງ Anthropic ໄດ້ສ້າງເຄື່ອງມື (ທີ່ເອີ້ນວ່າ ) ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາສາມາດສະກັດລາຍລະອຽດກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ Claude ໃນໂລກຕົວຈິງໃນແບບທີ່ພວກເຂົາເວົ້າວ່າເປັນການຮັກສາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ດ້ວຍຕົວຢ່າງ 100,000 ການສົນທະນາ, ນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ວິເຄາະພວກມັນເພື່ອກວດສອບວ່າ Claude ກໍາລັງປະຕິບັດວຽກປະເພດໃດແດ່ໃນແຕ່ລະຄັ້ງ. ເພື່ອວັດແທກວ່າ Claude ປະຢັດເວລາໄດ້ຫຼາຍປານໃດໃນແຕ່ລະການສົນທະນາ, ພວກເຂົາໄດ້ຂໍໃຫ້ Claude ລຸ້ນອື່ນຄາດຄະເນວ່າແຕ່ລະວຽກຈະໃຊ້ເວລາດົນປານໃດໂດຍມີ ແລະ ບໍ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກ AI. ຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາໄດ້ປຶກສາຫາລືຂໍ້ມູນເສດຖະກິດທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອນຄໍານວນມູນຄ່າຄ່າແຮງງານສະເລ່ຍຂອງເວລາທີ່ປະຢັດໄດ້ນັ້ນ, ຂຶ້ນກັບອາຊີບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ. ສຸດທ້າຍ, ພວກເຂົາໄດ້ຂະຫຍາຍການປະຢັດເວລາເຫຼົ່ານັ້ນ, ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສໍາຄັນຂອງແຕ່ລະວຽກຕໍ່ເສດຖະກິດທັງໝົດ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງໄດ້ຕົວເລກທີ່ສະແດງເຖິງຜົນປະໂຫຍດດ້ານປະສິດທິພາບທີ່ AI ປະກອບສ່ວນໃນທົ່ວໂປຣໄຟລ໌ວຽກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ຂໍ້ຈໍາກັດແມ່ນຫຍັງ? — ສໍາລັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ສໍາຄັນຂອງການສຶກສາແມ່ນວ່າມັນສົມມຸດວ່າພະນັກງານໃຊ້ເວລາທັງໝົດທີ່ພວກເຂົາປະຢັດໄດ້ໂດຍການໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ແທນທີ່ຈະໃຊ້ເວລາຢູ່ກັບລູກຂອງພວກເຂົາ, ຫຼືເຮັດວຽກບ້ານ. ມັນຍັງບໍ່ໄດ້ຄໍານຶງເຖິງເວລາທີ່ຄົນໃຊ້ໃນການເຮັດວຽກນອກເໜືອຈາກການສົນທະນາກັບ Claude, ລວມທັງເວລາທີ່ກວດສອບວ່າຄໍາຕອບຂອງມັນຖືກຕ້ອງຕາມຄວາມເປັນຈິງ. ຂໍ້ຈໍາກັດອີກອັນໜຶ່ງຄືນັກຄົ້ນຄວ້າອີງໃສ່ Claude ເພື່ອຄາດຄະເນວ່າວຽກຈະໃຊ້ເວລາດົນປານໃດ—ເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາໄດ້ກວດສອບການຄາດຄະເນຂອງ Claude ດ້ວຍຂໍ້ມູນຕົວຈິງແລະພົບວ່າມັນຍອມຮັບໄດ້. ສຸດທ້າຍ, ການສຶກສາບໍ່ໄດ້ຄໍານຶງເຖິງຄວາມສາມາດຂອງເຄື່ອງມື AI ທີ່ປັບປຸງໄວ, ແຕ່ສົມມຸດວ່າ AI ຍັງຄົງຢູ່ໃນລະດັບຄວາມສາມາດໃນປະຈຸບັນສໍາລັບທົດສະວັດຕໍ່ໄປ. ເມື່ອທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງເທົ່າທຽມກັນ, ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າການສຶກສາອາດຈະ ຄາດຄະເນຕ່ຳເກີນໄປ ການປະກອບສ່ວນຂອງ AI ຕໍ່ການເຕີບໂຕຂອງຜະລິດຕະພັນໃນທົດສະວັດຕໍ່ໄປ.

ຄວນຢ້ານບໍ່? — ບົດລາຍງານບໍ່ໄດ້ກ່າວເຖິງການວ່າງງານ, ເຊິ່ງເປັນທີ່ໜ້າສັງເກດໂດຍສະເພາະເນື່ອງຈາກ Dario Amodei, CEO ຂອງ Anthropic ໄດ້ປະກາດໃນເດືອນພຶດສະພາວ່າ AI ສາມາດລົບລ້າງເຄິ່ງໜຶ່ງຂອງວຽກງານພະນັກງານລະດັບເລີ່ມຕົ້ນທັງໝົດໃນອີກໜຶ່ງຫາຫ້າປີຂ້າງໜ້າ, ແລະເຮັດໃຫ້ການວ່າງງານເພີ່ມຂຶ້ນເຖິງ 20%. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຖາມ McCrory ວ່າຄວາມຢ້ານກົວເຫຼົ່ານັ້ນຖືກຢືນຢັນໂດຍຂໍ້ມູນໃໝ່ຫຼືບໍ່. “ໃນວຽກງານຂອງພວກເຮົາ, ພວກເຮົາຍັງບໍ່ທັນໄດ້ສຳຫຼວດຄໍາຖາມນີ້ໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບການສະໜອງ [ສາເຫດຂອງ] ການປ່ຽນຕໍາແໜ່ງວຽກ, ໃນຂອບເຂດທີ່ມັນອາດຈະເກີດຂຶ້ນ,” ລາວເວົ້າ. Alex Tamkin, ຜູ້ຮ່ວມຂຽນອີກຄົນໜຶ່ງຂອງບົດລາຍງານ, ກ່າວວ່າສ່ວນໜຶ່ງຂອງແຮງຈູງໃຈໃນການສຶກສາແມ່ນຄວາມປາດຖະໜາທີ່ຈະກະກຽມໂລກສໍາລັບການປ່ຽນແປງທາງເສດຖະກິດຂອງ AI. “ການເຕີບໂຕຂອງຜະລິດຕະພັນແມ່ນດີຕໍ່ເສດຖະກິດ, ແລະພວກເຮົາຍັງເຫັນໄດ້ຊັດເຈນກ່ຽວກັບວິທີທີ່ເທັກໂນໂລຢີອາດຈະມີຜົນກະທົບຕໍ່ຕະຫຼາດແຮງງານ,” ລາວບອກຂ້ອຍ. “ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງພະຍາຍາມເຮັດຢູ່ນີ້: ພຽງແຕ່ເພີ່ມຂໍ້ເທັດຈິງເຂົ້າໃນການສົນທະນາ.”