Google ยึดมั่นในแนวทางการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Inteligence) อย่างกล้าหาญและมีความรับผิดชอบ ซึ่งหมายถึงการพัฒนา AI ในแนวทางที่ก่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดต่อสังคม พร้อมทั้งจัดการกับความท้าทายต่างๆ ควบคู่กันไปด้วย โดยมีหลักการในการพัฒนา AI เป็นแนวทางในการทำงานของเรา แม้ว่าสองสิ่งนี้จะมีความขัดแย้งกันอยู่บ้าง แต่เราเชื่อว่าเป็นไปได้ด้วยการเปลี่ยนความขัดแย้งนั้นให้เกิดเป็นประสิทธิผล ทั้งนี้ วิธีเดียวที่เราจะสามารถพัฒนา AI อย่างกล้าหาญได้ในระยะยาวคือการมีความรับผิดชอบตั้งแต่เริ่มต้น
เรากำลังนำ AI มาใช้อย่างกล้าหาญในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของเราที่ผู้คนทั่วโลกใช้ รวมทั้งใช้ในการพัฒนาความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ของเราที่เป็นประโยชน์ต่อมวลมนุษย์ และในการช่วยจัดการกับความท้าทายทางสังคม
การนำ AI มาใช้ในผลิตภัณฑ์ต่างๆ ของเรา
เราได้ผนวกเทคโนโลยี AI เข้ากับผลิตภัณฑ์ที่ผู้คนหลายล้านคนทั่วโลกใช้ในชีวิตประจำวัน (บางผลิตภัณฑ์มีผู้ใช้หลายพันล้านคน) เช่น Google Maps, Google Translate, Google Lens และอื่นๆ อีกมากมาย และเรากำลังจะนำพลังของ AI มาช่วยจุดประกายและสนับสนุนความคิดสร้างสรรค์ของผู้คนด้วย Bard เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานด้วยเครื่องมือต่างๆ ใน Google Workspace และพลิกโฉมวิธีการเข้าถึงองค์ความรู้ด้วย Search Generative Experience สามารถดูตัวอย่างและการทดสอบขั้นต้นอื่นๆ ของการนำ AI ไปใช้ให้เกิดประโยชน์ได้ใน Google Labs
การนำ AI มาใช้ในการจัดการกับความท้าทายทางสังคม
เรากำลังใช้ AI เพื่อช่วยบรรเทาปัญหาและช่วยให้ผู้คนปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงของสภาพภูมิอากาศโดยจัดทำระบบพยากรณ์น้ำท่วมระดับวิกฤต ซึ่งตอนนี้ให้บริการในกว่า 20 ประเทศ ติดตามแนวไฟป่าแบบเรียลไทม์ และช่วยลดการปล่อยคาร์บอนด้วยการลดปัญหาการจราจรที่ติดขัด นอกจากนี้ เรายังได้นำ AI ไปใช้ในการพัฒนาด้านสาธารณสุข ซึ่งรวมถึงการดูแลมารดา การรักษามะเร็ง และการตรวจคัดกรองวัณโรค และเมื่อไม่นานมานี้ เราได้เปิดตัว Med-PaLM โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ถูกออกแบบมาเพื่อตอบคำถามด้านสุขภาพโดยเฉพาะ ซึ่งอาจเป็นเครื่องมือที่เป็นประโยชน์สำหรับแพทย์ ภายในปีนี้ Data Commons ซึ่งเป็นระบบที่จัดระเบียบข้อมูลจากหลายร้อยแหล่งเพื่อใช้เป็นแนวทางในการจัดการกับความท้าทายทางสังคมที่สำคัญต่างๆ ตั้งแต่ความยั่งยืน ระบบสาธารณสุข ไปจนถึงการจ้างงานและเศรษฐกิจในหลายๆ ประเทศ จะสามารถเข้าถึงได้ผ่าน Bard ซึ่งจะทำให้เกิดประโยชน์มากยิ่งขึ้น
การนำ AI มาใช้ในการวิจัยด้านต่างๆ ของเรา
AI ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สร้างความก้าวหน้าในด้านต่างๆ อย่างมีนัยสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นด้านฟิสิกส์ วัสดุศาสตร์ และสาธารณสุขที่จะเป็นประโยชน์ต่อสังคม ตัวอย่างเช่น โปรแกรม AlphaFold ที่พัฒนาโดย Google DeepMind ซึ่งสามารถทำนายโครงสร้าง 3 มิติของโปรตีนกว่า 200 ล้านชนิดได้อย่างแม่นยำ ซึ่งโปรตีนแทบทุกชนิดในจำนวนนี้เป็นที่รู้จักดีในแวดวงวิทยาศาสตร์ ถือเป็นความก้าวหน้าทางวิทยาศาตร์ครั้งสำคัญที่ประสบความสำเร็จในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์เท่านั้น ซึ่งตามปกติแล้วอาจต้องใช้เวลาในการวิจัยนานเกือบ 400 ล้านปีเลยทีเดียว นอกจากนี้ AI ยังช่วยขับเคลื่อนความก้าวหน้าในการทำให้ผู้คนเข้าถึงข้อมูลของโลกได้จากทุกที่ ตัวอย่างเช่น โครงการริเริ่มของเราที่เต็มไปด้วยความทะเยอทะยานอย่าง “1,000 Languages Initiative” ที่ตั้งเป้ารองรับการใช้งานให้ได้ถึง 1,000 ภาษาบนแพลตฟอร์มของเรา โดยใช้ Universal Speech Model ที่ถูกเทรนในกว่า 400 ภาษา
ความท้าทายต่างๆ
แม้ว่าจะเป็นเรื่องน่ายินดีที่ได้เห็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญเหล่านี้ แต่เรารู้ดีว่า AI ยังคงเป็นเทคโนโลยีใหม่ และยังมีอีกมากมายหลายสิ่งที่ต้องทำ อีกสิ่งหนึ่งที่สำคัญคือเราต้องตระหนักว่า AI อาจทำให้ความท้าทายทางสังคมที่มีอยู่แย่ลง เช่น ความลำเอียงที่ไม่เป็นธรรม และก่อให้เกิดความท้าทายใหม่ๆ เพิ่มเข้ามาเมื่อมีความก้าวหน้ามากขึ้นและมีการนำไปใช้งานในรูปแบบใหม่ๆ ดังที่ได้กล่าวถึงในการวิจัยของเราและการวิจัยขององค์กรอื่นๆ ด้วยเหตุนี้เราจึงเชื่อว่าการใช้แนวทางที่มีความรับผิดชอบกับ AI เป็นสิ่งจำเป็น ซึ่งที่ Google เรามีหลักการในการพัฒนา AI ที่จัดทำขึ้นในปี 2018 เป็นแนวทางในการทำงานของเรา ในแต่ละปี เราจะจัดทำรายงานความคืบหน้าเกี่ยวกับวิธีที่เรานำหลักการ AI ของเราไปใช้ในทางปฏิบัติโดยเจาะลึกตัวอย่างต่างๆ ให้เห็นภาพที่ชัดเจน การทำงานของเราในส่วนนี้ยังคงดำเนินต่อไป ในขณะที่ AI มีความสามารถมากขึ้น เราเองก็เรียนรู้จากผู้ใช้และการใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ และแบ่งปันสิ่งที่เราเรียนรู้
การประเมินข้อมูล
ประเด็นหนึ่งที่หลายคนนึกถึงเป็นอันดับต้นๆ รวมถึงเราด้วย นั่นก็คือ การให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (Misinformation) Generative AI ช่วยให้การสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ง่ายขึ้นกว่าที่เคย แต่ก็ตามมาด้วยคำถามมากมายเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของข้อมูลบนโลกออนไลน์ นี่คือเหตุผลที่เรายังคงเดินหน้าพัฒนาและมอบเครื่องมือในการประเมินข้อมูลบนโลกออนไลน์ให้กับผู้คนอยางต่อเนื่อง ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า เราจะเพิ่มฟีเจอร์ “เกี่ยวกับรูปภาพนี้” (About this image) ใน Google Search โดยฟีเจอร์นี้จะแสดงข้อมูลบริบทที่สำคัญ เช่น รูปภาพที่คล้ายกันปรากฏขึ้นเป็นครั้งแรกเมื่อใดและที่ไหน และปรากฏที่ไหนอีกบ้างบนโลกออนไลน์ รวมถึงข่าว การตรวจสอบข้อเท็จจริง และเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย โดยจะพร้อมใช้งานใน Chrome และ Google Lens ภายในปีนี้
การปฏิบัติตามหลักการในการพัฒนา AI ของเรา
ขณะที่เราใช้หลักการในการพัฒนา AI กับผลิตภัณฑ์ของเรา เราก็เริ่มเห็นความขัดแย้งที่อาจเกิดขึ้นเมื่อต้องดำเนินงานอย่างกล้าหาญและมีความรับผิดชอบ ตัวอย่างเช่น Universal Translator เป็นบริการเพิ่มเสียงพากย์ลงในวิดีโอด้วย AI แบบทดลองที่ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญแปลเสียงของผู้พูดและแมทช์เสียงให้ตรงกับการเคลื่อนไหวของริมฝีปาก แม้ว่าจะมีศักยภาพมหาศาลในการเพิ่มความเข้าใจในการเรียนรู้ แต่เราก็ทราบดีถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นเมื่อเทคโนโลยีนี้ตกไปอยู่ในมือของผู้ไม่ประสงค์ดี เราจึงพัฒนาบริการนี้ขึ้นภายใต้แนวทางในการป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด และทำให้เข้าถึงได้เฉพาะพาร์ทเนอร์ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้น
การปฏิบัติตามหลักการในการพัฒนา AI ของเราอีกอย่างหนึ่งคือ การใช้นวัตกรรมเพื่อรับมือกับความท้าทายที่เกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น เราเป็นบริษัทเทคโนโลยีรายแรกๆ ที่ทำการทดสอบแบบ Adversarial Testing โดยอัตโนมัติ โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Model: LLM) ซึ่งช่วยเพิ่มความเร็ว คุณภาพ และความครอบคลุมของการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยสามารถมุ่งทดสอบเคสที่ยากกว่าได้มากขึ้น และเพื่อเร่งแก้ปัญหาการให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เราจะผสานรวมนวัตกรรมใหม่ๆ เกี่ยวการทำลายน้ำ ข้อมูลเมตา และเทคนิคอื่นๆ เข้ากับโมเดล Generative AI ล่าสุดของเราในเร็วๆ นี้ นอกจากนี้ เรายังมีความก้าวหน้าในการพัฒนาเครื่องมือตรวจจับเสียงสังเคราะห์ โดยในการพัฒนา AudioLM เราได้ฝึกตัวแยกประเภทที่สามารถตรวจจับเสียงสังเคราะห์ในโมเดล AudioLM ได้แม่นยำเกือบ 99%
ความพยายามร่วมกันของทุกฝ่าย
เราทราบดีว่าการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบต้องมาจากความพยายามร่วมกันของทุกฝ่าย ไม่ว่าจะเป็นนักวิจัย นักสังคมศาสตร์ ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ภาครัฐ ครีเอเตอร์ ผู้เผยแพร่เนื้อหา และผู้ที่ใช้ AI ในชีวิตประจำวัน
เราแบ่งปันนวัตกรรมของเรากับผู้อื่นเพื่อเพิ่มผลกระทบในเชิงบวก เช่นในกรณีของ Perspective API ซึ่งเดิมทีถูกพัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยของเราที่ Jigsaw เพื่อลดการแสดงความคิดเห็นในเชิงลบบนโลกออนไลน์ และในตอนนี้ เราก็ได้นำ Perspective API มาใช้กับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของเรา (Large Language Model: LLM) ซึ่งรวมถึงโมเดลทุกตัวที่กล่าวถึงในงาน Google I/O นอกจากนี้ นักวิจัยด้านวิชาการก็ได้ใช้ Perspective API นี้ในการสร้างระบบการประเมินมาตรฐานอุตสาหกรรมที่ใช้โดย LLM ที่สำคัญๆ ทั้งหมด รวมถึงโมเดลจาก OpenAI และ Anthropic
เราเชื่อว่าทุกคนล้วนได้รับประโยชน์จากระบบนิเวศออนไลน์ที่มีชีวิตชีวาทั้งในปัจจุบันและในอนาคต เพื่อให้การสนับสนุนในด้านนี้ เราจะร่วมมือกับชุมชนออนไลน์เพื่อหาวิธีให้ผู้เผยแพร่เนื้อหาบนเว็บมีทางเลือกและสามารถควบคุมเนื้อหาบนเว็บไซต์ของตนได้
สิ่งหนึ่งที่ทำให้ AI สร้างความตื่นเต้นและได้รับความสนใจเป็นอย่างมากคือ ศักยภาพในการสร้างประโยชน์ให้กับผู้คนและสังคมในทุกหนทุกแห่งที่มีอยู่มากมายมหาศาลอย่างเห็นได้ชัด ในขณะเดียวกันการพัฒนาและการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบก็เป็นสิ่งที่จำเป็น หลายสิ่งหลายอย่างเปลี่ยนแปลงและพัฒนาไปมากเมื่อเกิดความก้าวหน้าของ AI และผู้คนจำนวนมากขึ้นได้สัมผัส แบ่งปัน พัฒนาและใช้เทคโนโลยีนี้ เราเองก็ได้เรียนรู้เกี่ยวกับ AI อย่างต่อเนื่องจากการวิจัย ประสบการณ์ ผู้ใช้ และชุมชนในวงกว้าง และนำสิ่งที่เราเรียนรู้มาใช้ในแนวทางของเรา ทั้งนี้ ยังมีอีกหลายสิ่งที่เราทำได้และอีกหลายอย่างที่เราต้องทำให้ถูกต้องไปด้วยกัน
ผมต้องขอขอบคุณและชื่นชมการทำงานที่ทั้งละเอียดซับซ้อนและช่วยสร้างแรงบันดาลใจของเพื่อนร่วมงานทุกคนในทีม Responsible AI, Responsible Innovation, Google.org, Google Labs, Google Research และ Google DeepMind ด้วยครับ
