เจฟฟรีย์ หลาย, ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ IrisGo – สัมภาษณ์ซีรีส์

เจฟฟรีย์ หลาย ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ IrisGo เป็นนักธุรกิจด้านปัญญาประดิษฐ์และผู้นำผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์ยาวนานในด้านผู้ช่วยอัจฉริยะและเทคโนโลยีภาษา ก่อนที่จะก่อตั้ง IrisGo ในปี 2025 และดำรงตำแหน่งผู้ก่อตั้งอาศัยอยู่ที่ AI Fund Lai ใช้เวลามากกว่า 12 ปีที่ Apple (AAPL ) โดยช่วยสร้างและขยาย Siri ในที่สุดก็ดำรงตำแหน่งเป็นผู้จัดการวิศวกรรมภาษาของ Siri ผลงานของเขามุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงปัญญาประดิษฐ์แบบพูดคุยหลายภาษา รวมถึงการพัฒนาเวอร์ชันภาษาจีนของ Siri ก่อนที่จะเข้าร่วม Apple เขาเคยดำรงตำแหน่งวิศวกรที่ Cisco Systems (CSCO ) และทำการฝึกงานกับกลุ่มหุ่นยนต์อัจฉริยะที่ NASA Ames Research Center โดยมีอาชีพที่ครอบคลุมหุ่นยนต์ ซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร และปัญญาประดิษฐ์สำหรับผู้บริโภค Lai มุ่งเน้นไปที่การทำให้เทคโนโลยีที่ซับซ้อนเป็นมิตรและใช้งานได้ในชีวิตประจำวัน

IrisGo กำลังพัฒนาระบบปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาสำหรับเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลที่มีพลังงานจากปัญญาประดิษฐ์ แทนที่จะทำงานเป็นแชทบอทที่ทำงานแบบสแตนด์อโลน ระบบปฏิบัติการนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อสังเกตการณ์ว่าผู้ใช้ทำงานกับแอปพลิเคชันต่างๆ อย่างไร เรียนรู้การทำงานเหล่านั้น และทำให้การทำงานเหล่านั้นเป็นอัตโนมัติผ่านผู้ช่วยอัจฉริยะบนอุปกรณ์ ระบบปฏิบัติการนี้มีจุดมุ่งหมายหลักในการทำให้ผู้ใช้สามารถสาธิตงานได้เพียงครั้งเดียว และจากนั้นแปลงกระบวนการนั้นเป็นกระบวนการทำงานที่สามารถใช้ซ้ำได้ ช่วยลดงานดิจิทัลที่ซ้ำซ้อน โดยการใช้ความสามารถในการประมวลผลปัญญาประดิษฐ์ที่มีอยู่ในคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์สมัยใหม่ IrisGo มุ่งหวังที่จะทำให้การทำงานอัตโนมัติเป็นมิตร ส่วนตัว และตระหนักถึงบริบทมากขึ้น โดยการวางตัวเองในตลาดที่เติบโตสำหรับระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำงานแทนผู้ใช้ได้ ไม่ใช่แค่ให้คำแนะนำเท่านั้น

หลังจากช่วยสร้าง Siri ที่ Apple สิ่งใดที่ทำให้คุณตัดสินใจเริ่ม IrisGo และปัญหาหลักในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ที่คุณรู้สึกว่ายังคงไม่ได้รับการแก้ไข?

เมื่อเรากำลังสร้าง Siri เรามุ่งเน้นไปที่ความเข้าใจภาษาที่เป็นธรรมชาติ แต่ Siri ต้องดิ้นรนในการเข้าใจบริบท ซึ่งเป็นเรื่องที่ท้าทายเพราะวิธีที่ผู้คนทำงานและสื่อสารมีบริบทที่ไม่ชัดเจน เมื่อคุณถามเพื่อนร่วมงาน “คุณสามารถส่งรายงานนั้นให้ฉันหรือไม่” พวกเขาจะรู้ว่าคุณหมายถึงรายงานใด พวกเขาจะรู้ถึงประวัติศาสตร์ที่คุณแบ่งปัน โครงการปัจจุบัน และสิ่งที่คุณกำลังพูดคุยอยู่ Siri ไม่มี

เป็นเวลานานแล้วที่ปัญญาประดิษฐ์ถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองต่อคุณ พิมพ์บางสิ่งเข้าไปและรับบางสิ่งกลับมา นั่นคือรูปแบบการโต้ตอบที่เราได้รับมาจากเครื่องมือค้นหาและแชทบอท แต่สิ่งที่ผู้คนทำบนคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ไม่ใช่คำถาม มันเป็นกระบวนการทำงาน เช่น การสร้างรายงาน การข้ามข้อมูลระหว่างสเปรดชีต การดึงข้อมูลจากแอปพลิเคชันต่างๆ และจัดรูปแบบเป็นเอกสาร การทำงานดังกล่าวไม่เหมาะกับการส่งคำถาม

สิ่งที่ทำให้ฉันตัดสินใจเริ่ม IrisGo คือการรับรู้ว่าอุตสาหกรรมไม่ได้สร้างสำหรับการใช้งานในชีวิตประจำวัน ทุกคนกำลังสร้างโมเดลที่ฉลาดขึ้น ความเข้าใจภาษาที่ดีขึ้น และการตอบสนองที่เร็วขึ้น แต่ช่องว่างพื้นฐานที่ที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำงานได้ ไม่ใช่แค่ตอบสนองต่อคำขอเท่านั้น ยังคงอยู่ นั่นคือปัญหาที่เราตั้งเป้าที่จะแก้ไข

เมื่อมองย้อนกลับไปที่ปีที่คุณทำงานกับ Siri สิ่งที่คุณได้เรียนรู้มากที่สุดเกี่ยวกับข้อจำกัดของผู้ช่วยเสียง คืออะไร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงการเข้าใจบริบท ความตั้งใจ และพฤติกรรมของผู้ใช้?

บทเรียนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่ฉันได้เรียนรู้คือบริบทเป็นทุกอย่าง ผู้คนไม่สื่อสารด้วยคำสั่งเดี่ยวๆ แต่คำขอของพวกเขาจะถูกกำหนดรูปทรงโดยสิ่งที่พวกเขากำลังทำงานและพยายามบรรลุผลให้สำเร็จ ผู้ช่วยเสียงในยุคแรกๆ ถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองต่อคำขอแต่ละรายการ ซึ่งทำงานได้ดีสำหรับหลายๆ งาน แต่ไม่ได้ผลดีนักสำหรับการทำงานที่ต่อเนื่องซึ่งครอบคลุมหลายแอปพลิเคชันและกระบวนการทำงาน

สิ่งที่เราได้เรียนรู้คือว่าความตั้งใจมักจะมีหลายชั้น บางคนพูดสิ่งหนึ่งและหมายถึงอีกสิ่งหนึ่ง และการเข้าใจสิ่งนั้นได้อย่างถูกต้องต้องอาศัยการเข้าใจบุคคล ไม่ใช่แค่คำพูดเท่านั้น การเข้าใจนี้ถูกฝังไว้ใน IrisGo ตั้งแต่เริ่มต้น

IrisGo มักถูกอธิบายว่าเป็นระบบปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์มากกว่าผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ ความแตกต่างคืออะไร และคุณเชื่อว่าทำไมอุตสาหกรรมจึงต้องการชั้นซอฟต์แวร์ใหม่สำหรับยุคคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์?

ผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์รอการกระทำของคุณ คุณเปิดมัน คุณพิมพ์บางสิ่ง และมันจะตอบกลับ แล้วก็เสร็จสิ้น รูปแบบการโต้ตอบเป็นเหมือนกับเครื่องมือค้นหา โดยที่ผู้ใช้ทำคำขอและปัญญาประดิษฐ์สร้างคำตอบ

IrisGo ซึ่งเป็นระบบปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์ ทำงานร่วมกับทุกสิ่งที่คุณทำ ทั่วทั้งระบบของคุณ ทุกเวลา มันเข้าถึงไฟล์ของคุณ แอปพลิเคชันของคุณ เบราว์เซอร์ของคุณ และอีเมลของคุณ มันเข้าใจว่าคุณทำงานอย่างไรเพราะมันกำลังดูอยู่ด้วยความยินยอมของคุณ และสิ่งสำคัญคือมันสามารถดำเนินการได้ ไม่ใช่แค่ให้คำแนะนำเท่านั้น

ลองนึกถึงสิ่งที่ Windows ทำเพื่อการคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ก่อนที่จะมี Windows คุณต้องมีความรู้ทางเทคนิคเพื่อใช้คอมพิวเตอร์ Windows สร้างชั้นระหว่างผู้คนและซอฟต์แวร์ที่เป็นสากลและใช้งานง่าย ยุคคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ต้องการชั้นเช่นนั้น โดยนำพลังของโมเดลปัญญาประดิษฐ์มาใช้และทำให้มันใช้งานได้จริงสำหรับผู้คนในการทำงานประจำวัน

นั่นคือสิ่งที่ IrisGo เป็น: ชั้นปัญญาของคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์ เมื่อคุณจัดส่งคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์โดยไม่มีชั้นนั้น คุณจะมีเพียงชิปที่มีพลังงานอยู่เฉยๆ สิ่งที่คุณต้องการคือซอฟต์แวร์ที่รู้วิธีนำพลังงานนั้นมาใช้เพื่อประโยชน์ของผู้ใช้

แนวคิดหลักของ IrisGo คือผู้ใช้สามารถสอนระบบปฏิบัติการให้ทำงานได้โดยการแสดงให้เห็นเพียงครั้งเดียว ทำไมคุณเชื่อว่า “ดูและเรียนรู้” เป็นรูปแบบที่เป็นธรรมชาติมากกว่าการส่งคำถามหรือสร้างกระบวนการทำงานด้วยตนเอง?

สิ่งที่ทำให้คุณลักษณะ “ดูและเรียนรู้” มีพลังมากคือมันอยู่บนพื้นฐานของวิธีที่เราสอนกันและกัน เมื่อคุณฝึกอบรมพนักงานใหม่ คุณไม่ได้เขียนสิ่งใดให้พวกเขา 40 ขั้นตอน คุณแสดงให้พวกเขาเห็นว่าคุณทำสิ่งใดอย่างไร พวกเขาดู พวกเขเรียนรู้ และพวกเขานำไปใช้จากจุดนั้น นั่นเป็นเรื่องธรรมดา นั่นเป็นเรื่องธรรมชาติ

ปัญหากับการส่งคำถามคือมันทำให้ผู้ใช้ต้องรับผิดชอบในการอธิบายสิ่งที่ต้องการอย่างชัดเจนในรูปแบบที่ปัญญาประดิษฐ์เข้าใจได้ สำหรับการค้นหาที่ง่ายๆ สิ่งนี้ทำงานได้ดี แต่สำหรับกระบวนการทำงานที่ซับซ้อนหลายขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับไฟล์เฉพาะและวิธีการทำงานเฉพาะของคุณ มันสามารถล้มเหลวได้อย่างรวดเร็ว ส่วนใหญ่ผู้คนไม่สามารถอธิบายกระบวนการทำงานของตนได้ด้วยความแม่นยำเพียงพอเพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์สามารถทำสิ่งนั้นได้อย่างถูกต้อง

การแสดงให้เห็นเป็นสิ่งที่ง่ายกว่าการอธิบาย นี่ไม่ใช่ข้อคิดใหม่ แต่เป็นเรื่องรู้ทั่วไป สิ่งที่ “ดูและเรียนรู้” ทำคือการนำตรรกะนั้นไปใช้กับการทำงานอัตโนมัติ คุณทำงานของคุณครั้งเดียวตามที่คุณปกติจะทำ IrisGo เรียนรู้รูปแบบ และจากนั้นต่อๆ ไป มันจัดการกระบวนการทำงานนั้นให้คุณ

ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์หลายตัวในปัจจุบันยังคงต้องการการตั้งค่าและการกำกับดูแลอย่างมีนัยสำคัญ สิ่งใดที่แยกตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงออกจากแชทบอทที่เพียงแต่ปฏิบัติตามคำแนะนำ?

คำตอบสั้นคือตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงมีบริบทของตัวเอง ตัดสินใจด้วยตนเอง และยังคงทำงานแม้ว่าคุณไม่ได้ดู

แชทบอทถูกออกแบบมาเพื่อตอบสนองตามคำสั่ง มันอยู่และตายไปกับคำสั่ง คุณให้คำสั่ง มันจะดำเนินการ และจากนั้นจบ หากสิ่งใดเปลี่ยนแปลง หากขั้นตอนใดขั้นตอนหนึ่งล้มเหลว หรือหากต้องปรับเปลี่ยน มันจะสับสน มันจะถามคุณว่าจะทำอะไรต่อไป

ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงมีเป้าหมาย ไม่ใช่แค่คำสั่ง มันเข้าใจบริบทของสภาพแวดล้อมที่มันทำงาน มันสามารถจัดการกับการเปลี่ยนแปลงได้ มันสามารถตัดสินใจได้ว่าจะดำเนินการต่อ ลองใหม่ หรือส่งสิ่งใดให้ตรวจสอบโดยมนุษย์ และสิ่งสำคัญคือมันสามารถทำงานในพื้นหลังได้ขณะคุณทำงานในสิ่งอื่น

สิ่งที่ถูกขายว่าเป็น “ตัวแทนปัญญาประดิษฐ์” ส่วนใหญ่ในปัจจุบันคือแชทบอทที่ซับซ้อนมากขึ้นพร้อมขั้นตอนที่เพิ่มขึ้น ช่องว่างระหว่างผลิตภัณฑ์เหล่านั้นกับอัตลักษณ์ที่แท้จริงนั้นใหญ่มาก สิ่งที่ทำให้ IrisGo แตกต่างคือมันเริ่มต้นจากแบบจำลองของวิธีที่คุณทำงาน ซึ่งเรียนรู้โดยตรงจากการดูคุณ และใช้สิ่งนั้นเพื่อตัดสินใจที่ถูกต้อง ไม่ใช่แค่ปฏิบัติตามคำสั่ง

คุณได้พูดถึงความสำคัญของความจำที่คงอยู่และบริบทท้องถิ่น ทำไมความสามารถเหล่านี้จึงจำเป็นหากปัญญาประดิษฐ์จะพัฒนาต่อไปนอกเหนือจากการตอบคำถามและเริ่มดำเนินการแทนผู้ใช้?

ลองนึกถึงการจ้างพนักงานที่ไม่มีความจำทุกๆ เช้า ไม่รู้ว่าคุณเป็นใคร คุณกำลังทำงานอะไร หรือคุณชอบทำอะไร คุณจะใช้เวลาส่วนใหญ่ในการอธิบายบริบท และคุณจะรู้สึกหงุดหงิดมาก นั่นคือสิ่งที่เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ส่วนใหญ่ขอให้คุณทำในปัจจุบัน

ความจำที่คงอยู่หมายความว่าระบบรู้จับคุณ มันรู้จักโครงการของคุณ กระบวนการทำงานของคุณ ความชอบของคุณ และวิธีการที่สิ่งต่างๆ มีการพัฒนาเมื่อเวลาผ่านไป คุณไม่ต้องสร้างบริบทใหม่ทุกๆ เซสชัน ปัญญาประดิษฐ์จะพาบริบทนั้นต่อ

บริบทท้องถิ่นก็มีความสำคัญเช่นกัน เพราะการทำงานของคุณไม่ได้อยู่ในคลาวด์ มันอยู่บนคอมพิวเตอร์ของคุณ ในไฟล์ แอปพลิเคชัน อีเมล และแท็บเบราว์เซอร์ IrisGo ทำงานบนอุปกรณ์ของคุณ ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเข้าถึงสภาพแวดล้อมการทำงานทั้งหมดของคุณและดำเนินการแทนคุณทั่วทั้งหมดนั้น

สิ่งเหล่านี้ทั้งสอง – ความจำและเข้าถึงท้องถิ่น – คือสิ่งที่ทำให้ปัญญาประดิษฐ์หยุดเป็นเครื่องมือที่คุณใช้ และเริ่มเป็นระบบที่ทำงานให้คุณ เรากำลังเห็นภาคเทคโนโลยีให้การยอมรับถึงความสำคัญของแนวทางของเรา ซึ่งรวมถึงบริษัท Big Tech ด้วย ดังนั้นจึงเป็นการยืนยันแนวทางของเราอย่างชัดเจน

ความเป็นส่วนตัวยังคงเป็นข้อกังวลที่ใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ คุณสร้างสมดุลระหว่างความจำเป็นในการปรับให้เหมาะสมและความจำกับความคาดหวังของผู้ใช้เกี่ยวกับความปลอดภัยและความเป็นเจ้าของข้อมูลอย่างไร?

สมมติฐานที่ว่าความเป็นส่วนตัวและความเหมาะสมนั้นขัดแย้งกันคือสิ่งแรกที่ต้องท้าทาย เราได้สร้าง IrisGo เพื่อให้การปรับให้เหมาะสมสามารถเกิดขึ้นบนอุปกรณ์ ไม่ใช่แค่ในคลาวด์

การประมวลผลส่วนใหญ่ของ IrisGo เกิดขึ้นในท้องถิ่นบนคอมพิวเตอร์ของคุณ กระบวนการทำงาน ไฟล์ และบริบทของคุณทั้งหมดยังคงอยู่กับคุณ การประมวลผลคลาวด์เกิดขึ้นเฉพาะเมื่อคุณอนุญาตอย่างชัดเจน และเมื่อมันเกิดขึ้น มันจะถูกเข้ารหัสแบบปลายถึงปลาย คุณควบคุมสิ่งที่ไปที่ไหน

รูปแบบนี้ทำให้ IrisGo มีพลังมากขึ้น เพราะมันเข้าถึงบริบททั้งหมดของสภาพแวดล้อมการทำงานของคุณ และหมายความว่าผู้ใช้ไม่ต้องเลือกระหว่างปัญญาประดิษฐ์ที่มีประโยชน์และปัญญาประดิษฐ์ที่ปลอดภัย

ผู้คนเชื่อใจคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลของตนในการทำงานที่ละเอียดอ่อน เป้าหมายของเราคือการทำให้ IrisGo เป็นที่เชื่อถือเช่นเดียวกัน นี่เป็นเรื่องพื้นฐานในการออกแบบผลิตภัณฑ์

IrisGo ได้รับการจัดส่งบนคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์จาก Acer แล้ว โดยมีแผนการขยายไปยังผู้ผลิตเพิ่มเติม คุณคิดว่าความร่วมมือด้านการกระจายสินค้าจะมีความสำคัญเพียงใดในการกำหนดแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ใดที่จะบรรลุการยอมรับในวงกว้าง?

การกระจายสินค้าเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการยอมรับในวงกว้าง มองย้อนกลับไปที่ประวัติศาสตร์ของการแข่งขันแพลตฟอร์มในเทคโนโลยี Windows ชนะเพราะมันอยู่บนเกือบทุกคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล Android ชนะเพราะเป็นระบบปฏิบัติการที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับอุปกรณ์มือถือที่ไม่ใช่ iPhone บริษัทที่พยายามชนะด้วยคุณภาพของผลิตภัณฑ์เท่านั้นโดยไม่มีการกระจายสินค้าเพียงพอ ส่วนใหญ่ไม่ประสบความสำเร็จ

ตลาดคอมพิวเตอร์ปัญญาประดิษฐ์กำลังติดตามรูปแบบที่คล้ายกัน เมื่อ IrisGo ถูกติดตั้งพร้อมกับอุปกรณ์ มันจะพร้อมใช้งานเมื่อคุณเปิดกล่อง คุณไม่ต้องค้นหา มันไม่ต้องดาวน์โหลด หรือตัดสินใจที่จะลองใช้ นั่นคือความได้เปรียบอย่างมาก

เรากำลังอยู่ใน 3 ล้านเครื่องแล็ปท็อปของ Acer ที่จะจัดส่งในปีนี้ และเรากำลังพูดคุยกับผู้ผลิตคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลชั้นนำเพิ่มเติม เป้าหมายของเราคือการเป็นระบบปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์สำหรับคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยค่าเริ่มต้น ยุทธศาสตร์การกระจายสินค้าเป็นศูนย์กลางของวิธีที่เราจะกลายเป็นมาตรฐานในหมวดหมู่นี้

เมื่อตัวแทนปัญญาประดิษฐ์สามารถจัดการใบเรียกเก็บเงิน การวิจัย การรายงาน และกระบวนการทำงานทางธุรกิจอื่นๆ ได้ ข้อท้าทายใหม่ๆ เกี่ยวกับการกำกับดูแล การกำกับดูแล และความไว้วางใจที่องค์กรควรเตรียมพร้อมในปัจจุบันคืออะไร?

ความท้าทายแรกคือความสามารถในการตรวจสอบ เมื่อตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ทำงานกระบวนการ เช่น การประมวลผลใบเรียกเก็บเงินหรือการสร้างรายงาน คุณสามารถเห็นได้ว่ามันทำอะไร ทำไม และข้อมูลมาจากไหน สิ่งนี้จำเป็นสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดและจับข้อผิดพลาดก่อนที่จะบานปลาย

ความท้าทายที่สองคือการกำหนดขอบเขต ซึ่งกระบวนการทำงานเหมาะสมสำหรับการดำเนินการอัตโนมัติ และกระบวนการใดที่ต้องการการตรวจสอบของมนุษย์ บริษัทต่างๆ ต้องการนโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับเรื่องนี้ มีแนวโน้มที่จะปล่อยให้ปัญญาประดิษฐ์ทำมากขึ้นเรื่อยๆ และจากนั้นรู้สึกตกใจเมื่อตัดสินใจที่สำคัญโดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ

ความท้าทายที่สามคือการปรับให้ความไว้วางใจเหมาะสม พนักงานต้องเข้าใจสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถและไม่สามารถทำได้ และเมื่อใดที่ควรตรวจสอบผลลัพธ์มากกว่าที่จะถือว่ามันถูกต้อง นี่เป็นปัญหาด้านวัฒนธรรมและการฝึกอบรมมากทั้งด้านเทคโนโลยี

ฉันเชื่อว่าองค์กรที่เตรียมพร้อมสำหรับสิ่งนี้ในปัจจุบันจะมีความได้เปรียบอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากเมื่อความสามารถของปัญญาประดิษฐ์เพิ่มขึ้น โครงสร้างการกำกับดูแลก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน

ห้าปีต่อจากนี้ คุณคิดว่าผู้คนจะยังคงใช้เวลาในการโต้ตอบกับปัญญาประดิษฐ์ผ่านอินเทอร์เฟซการแชทหรือไม่ หรือปัญญาประดิษฐ์จะค่อยๆ จางหายไปในพื้นหลังและทำงานโดยไม่ต้องถูกขอให้?

แนวโน้มแสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์จะย้ายเข้าสู่พื้นหลังมากขึ้น รูปแบบที่เรากำลังสร้างคือคอมพิวเตอร์ของคุณเข้าใจงานของคุณและจัดการส่วนร่วมของมัน เพื่อให้ความสนใจของคุณมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ต้องใช้ความสามารถของคุณ

ลองนึกถึงวิธีการทำงานของระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรมการบิน นักบินไม่ได้ควบคุมทุกๆ วินาทีของทุกๆ เที่ยวบิน ระบบจัดการฐาน และนักบินเข้ามาเกี่ยวข้องเมื่อจำเป็นต้องใช้การตัดสินใจและความเชี่ยวชาญ นั่นคืออนาคตของงานด้านความรู้ที่ได้รับการสนับสนุนจากปัญญาประดิษฐ์ คอมพิวเตอร์ของคุณจัดการงานที่ซ้ำซ้อนและตามกฎ ขณะที่คุณมุ่งเน้นไปที่กลยุทธ์ ความสร้างสรรค์ และการตัดสินใจที่ต้องการการตัดสินใจอย่างแท้จริงของมนุษย์

ห้าปีต่อจากนี้ ผู้ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดจะเป็นผู้ที่อยู่เคียงข้างระบบที่เข้าใจว่าผู้ใช้ทำงานอย่างไร ในอดีต ผู้คนทำทุกอย่างบนคอมพิวเตอร์ของตน ในอนาคต คอมพิวเตอร์ของคุณจะทำงานให้คุณด้วย

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม IrisGo เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม