I'm going to talk about how AI and mankind can coexist, but first, we have to rethink about our human values. So let me first make a confession about my errors in my values.
ผมจะพูดถึงการอยู่ร่วมกัน ระหว่างมนุษย์และปัญญาประดิษฐ์ แต่ก่อนอื่นเราควรมาทบทวน ถึงสิ่งที่มนุษย์เราให้คุณค่ากันก่อน ผมขอสารภาพความผิดพลาดในการจัดอันดับ สิ่งที่มีคุณค่าในชีวิตของผมก่อน
It was 11 o'clock, December 16, 1991. I was about to become a father for the first time. My wife, Shen-Ling, lay in the hospital bed going through a very difficult 12-hour labor. I sat by her bedside but looked anxiously at my watch, and I knew something that she didn't. I knew that if in one hour, our child didn't come, I was going to leave her there and go back to work and make a presentation about AI to my boss, Apple's CEO. Fortunately, my daughter was born at 11:30 --
เวลา 11 น. วันที่ 16 ธันวาคม ค.ศ.1991 เป็นครั้งแรกที่ผมกำลังจะกลายเป็นพ่อคน เชน หลิง ภรรยาผมนอนอยู่ที่โรงพยาบาล รอการคลอดอันยากลำบากนานถึง 12 ชั่วโมง ผมนั่งอยู่ข้างเตียงของเธอ แต่ก็ดูนาฬิกาอย่างกระวนกระวาย และผมรู้บางอย่างที่เธอไม่รู้ ผมรู้ว่าถ้าภายในหนึ่งชั่วโมง ลูกของเรายังไม่คลอด ผมต้องทิ้งเธอไว้ที่โรงพยาบาล และกลับไปทำงาน เพื่อนำเสนอผลงานเรื่องปัญญาประดิษฐ์ ต่อผู้บริหารแอปเปิ้ล เจ้านายผม โชคดีที่ลูกสาวผมคลอดตอน 11.30 น.
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
sparing me from doing the unthinkable, and to this day, I am so sorry for letting my work ethic take precedence over love for my family.
ช่วยให้ผมไม่ต้องทำสิ่งที่ ไม่อยากแม้แต่จะคิด จนถึงวันนี้ผมรู้สึกเสียใจ ที่ให้ความสำคัญกับงาน มากกว่าความรักที่มีต่อครอบครัว
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
My AI talk, however, went off brilliantly.
แต่การเสนอผลงานครั้งนั้นก็ไปได้สวยครับ
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
Apple loved my work and decided to announce it at TED1992, 26 years ago on this very stage. I thought I had made one of the biggest, most important discoveries in AI, and so did the "Wall Street Journal" on the following day.
แอปเปิ้ลชอบงานของผม และตัดสินใจประกาศมัน ในงาน TED 1992 บนเวทีแห่งนี้เมื่อ 26 ปีก่อน ผมนึกว่ามันเป็นหนึ่งในการค้นพบที่ยิ่งใหญ่ และสำคัญที่สุดในวงการปัญญาประดิษฐ์ วอลล์สตรีท เจอร์นัลก็คิดเช่นนั้น และลงข่าวในวันถัดมา
But as far as discoveries went, it turned out, I didn't discover India, or America. Perhaps I discovered a little island off of Portugal. But the AI era of discovery continued, and more scientists poured their souls into it. About 10 years ago, the grand AI discovery was made by three North American scientists, and it's known as deep learning.
แต่ผลของการค้นพบครั้งนั้น ปรากฏว่า ผมไม่ได้ค้นพบแผ่นดินอินเดียหรืออเมริกา ผมแค่ค้นพบเกาะเล็ก ๆ แห่งหนึ่งนอกชายฝั่งโปรตุเกส แต่ยุคสมัยของการค้นคว้า ด้านปัญญาประดิษฐ์ก็ดำเนินต่อ มีนักวิทยาศาสตร์มากมาย ทุ่มเทให้กับการค้นคว้า เมื่อสิบปีก่อนมีการค้นพบครั้งใหญ่ ในวงการปัญญาประดิษฐ์ โดยนักวิทยาศาสตร์ ชาวอเมริกาเหนือสามคน นั่นคือการเรียนรู้เชิงลึก
Deep learning is a technology that can take a huge amount of data within one single domain and learn to predict or decide at superhuman accuracy. For example, if we show the deep learning network a massive number of food photos, it can recognize food such as hot dog or no hot dog.
การเรียนรู้เชิงลึกคือเทคโนโลยี ที่ใช้ประมวลผลข้อมูลขนาดมหึมา ภายในขอบเขตเรื่องใดเรื่องหนึ่ง และเรียนรู้การคาดการณ์หรือคำนวณผล ได้อย่างแม่นยำเหนือมนุษย์ ตัวอย่างเช่น ถ้าเราเอา ภาพอาหารหลาย ๆ ภาพ ใส่เข้าไปในโครงข่ายการเรียนรู้เชิงลึก มันจะสามารถแยกแยะภาพอาหาร เช่น นี่ฮอทด็อก หรือไม่ใช่ฮอทด็อก
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
Or if we show it many pictures and videos and sensor data from driving on the highway, it can actually drive a car as well as a human being on the highway. And what if we showed this deep learning network all the speeches made by President Trump? Then this artificially intelligent President Trump, actually the network --
ถ้าเราใส่บรรดาภาพ วิดีโอ หรือข้อมูลจากเซนเซอร์ ของการขับรถบนทางหลวง มันจะสามารถขับรถบนทางหลวง ได้เหมือนกับมนุษย์ หากเราใส่ข้อมูลคำปราศรัย ทั้งหมดของ ปธน. ทรัมป์ ลงไปในโครงข่ายการเรียนรู้เชิงลึกล่ะ ปธน.ทรัมป์ ในรูปแบบปัญญาประดิษฐ์ ที่จริงก็คือ โครงข่ายนี้...
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
can --
คงจะ...
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
You like double oxymorons, huh?
ชอบอะไรที่มันดูขัดๆ กันใช่ไหมครับ
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
So this network, if given the request to make a speech about AI, he, or it, might say --
ถ้าเราสั่งให้มันพูดปราศรัย เรื่องปัญญาประดิษฐ์ เจ้าสิ่งนี้ก็จะพูดว่า
(Recording) Donald Trump: It's a great thing to build a better world with artificial intelligence.
เทปเสียงโดนัลด์ ทรัมป์: มันยอดเยี่ยมมากเลย ที่เราจะสร้างโลกให้ดีกว่าเดิม ด้วยปัญญาประดิษฐ์
Kai-Fu Lee: And maybe in another language?
ไคฟู ลี: แล้วถ้าเป็นภาษาอื่นล่ะ
DT: (Speaking Chinese)
ทรัมป์: (พูดภาษาจีน)
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
KFL: You didn't know he knew Chinese, did you?
ไคฟู ลี: นี่ไม่รู้กันใช่ไหมครับว่าเขาพูดจีนได้
So deep learning has become the core in the era of AI discovery, and that's led by the US. But we're now in the era of implementation, where what really matters is execution, product quality, speed and data. And that's where China comes in. Chinese entrepreneurs, who I fund as a venture capitalist, are incredible workers, amazing work ethic. My example in the delivery room is nothing compared to how hard people work in China. As an example, one startup tried to claim work-life balance: "Come work for us because we are 996." And what does that mean? It means the work hours of 9am to 9pm, six days a week. That's contrasted with other startups that do 997.
เทคโนโลยีนี้กลายเป็นแก่นสำคัญ ในช่วงการค้นคว้าปัญญาประดิษฐ์ และสหรัฐฯ คือผู้นำ แต่ปัจจุบันเราเข้าสู่ ยุคของการประยุกต์ใช้ ซึ่งเน้นไปที่การใช้งาน คุณภาพ ความเร็วและข้อมูล นั่นคือช่วงที่จีนเข้ามามีบทบาท ผู้ประกอบการชาวจีนหลายคน ซึ่งผมเองเป็นผู้เข้าร่วมลงทุน เป็นคนทำงานที่ยอดเยี่ยม ทุ่มเทให้กับงานอย่างมาก เรื่องบ้างานตอนคลอดลูกของผม เทียบไม่ติดกับการทำงานหนักของคนจีน ตัวอย่างเช่น มีสตาร์ทอัพที่หนึ่ง พยายามออกนโยบายการทำงาน "ร่วมงานกับเราสิ เพราะเราเป็นแบบ 996" มันแปลว่าอะไรกัน แปลว่าทำงานเก้าโมงถึงสามทุ่ม หกวันต่อสัปดาห์ ซึ่งต่างกับนโยบาย 997 ของสตาร์ทอัพที่อื่นๆ
And the Chinese product quality has consistently gone up in the past decade, and that's because of a fiercely competitive environment. In Silicon Valley, entrepreneurs compete in a very gentlemanly fashion, sort of like in old wars in which each side took turns to fire at each other.
คุณภาพผลิตภัณฑ์ของจีน พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา เป็นเพราะสภาพการแข่งขันอันดุเดือด ในซิลิคอนวัลเลย์ เราแข่งขันกันแบบนิ่มนวล เหมือนสงครามโบราณที่ต่างฝ่ายผลัดกัน ยิงใส่ฝ่ายตรงข้าม
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
But in the Chinese environment, it's truly a gladiatorial fight to the death. In such a brutal environment, entrepreneurs learn to grow very rapidly, they learn to make their products better at lightning speed, and they learn to hone their business models until they're impregnable. As a result, great Chinese products like WeChat and Weibo are arguably better than the equivalent American products from Facebook and Twitter.
แต่ในประเทศจีน นี่คือการรบกันแบบตายไปข้างหนึ่ง ในตลาดที่ดุเดือดแบบนี้ ผู้ประกอบการต่างเติบโตอย่างรวดเร็ว พวกเขาเรียนรู้การผลิตสินค้า ให้ดีขึ้นได้รวดเร็วทันใจ พวกเขารู้จักพัฒนา รูปแบบธุรกิจของตัวเอง จนธุรกิจมีความเข้มแข็ง ผลก็คือจีนผลิตวีแชตและเวยป๋อ ซึ่งอาจพูดได้ว่าดีกว่า ผลิตภัณฑ์ที่ผลิตโดยเอมริกา อย่างเฟสบุ๊กและทวิตเตอร์
And the Chinese market embraces this change and accelerated change and paradigm shifts. As an example, if any of you go to China, you will see it's almost cashless and credit card-less, because that thing that we all talk about, mobile payment, has become the reality in China. In the last year, 18.8 trillion US dollars were transacted on mobile internet, and that's because of very robust technologies built behind it. It's even bigger than the China GDP. And this technology, you can say, how can it be bigger than the GDP? Because it includes all transactions: wholesale, channels, retail, online, offline, going into a shopping mall or going into a farmers market like this. The technology is used by 700 million people to pay each other, not just merchants, so it's peer to peer, and it's almost transaction-fee-free. And it's instantaneous, and it's used everywhere. And finally, the China market is enormous. This market is large, which helps give entrepreneurs more users, more revenue, more investment, but most importantly, it gives the entrepreneurs a chance to collect a huge amount of data which becomes rocket fuel for the AI engine. So as a result, the Chinese AI companies have leaped ahead so that today, the most valuable companies in computer vision, speech recognition, speech synthesis, machine translation and drones are all Chinese companies.
ตลาดจีนอ้าแขนรับการเปลี่ยนแปลงนี้ กระตุ้นการเปลี่ยนแปลง และปรับเปลี่ยนกระบวนทัศน์ อย่างเช่นถ้าพวกคุณไปจีน คุณจะได้พบว่าที่นั่นแทบเป็น สังคมไร้เงินสดและบัตรเครดิต การจ่ายเงินทางโทรศัพท์มือถือ ที่พวกเราพูดถึงกัน กลายเป็นจริงแล้วในประเทศจีน ปีที่แล้ว เงินจำนวน 18.8 ล้านล้านดอลลาร์ ถูกโอนถ่ายทางมือถือ นั่นก็เพราะมีเทคโนโลยี ที่มีประสิทธิภาพ ถูกสร้างมารองรับ จำนวนเงินนั้นเยอะกว่า ผลิตภัณฑ์มวลรวมในจีน คำถามคือเทคโนโลยีนี้มีมูลค่ามากกว่า ผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศได้ยังไง เพราะมันเข้าถึงธุรกรรมทั้งหมด การขายส่ง ขายปลีก ช่องทางการขาย ทั้งออนไลน์และออฟไลน์ ไปซื้อของที่ห้างสรรพสินค้า หรือไปตลาดเกษตรกรแบบนี้ มีคนจำนวน 700 ล้านคนใช้เทคโนโลยีนี้ ในการใช้จ่าย ไม่ใช่แค่กับผู้ค้า แต่มันคือระหว่างบุคคล และมันแทบจะไม่มีค่าธรรมเนียม แถมยังรวดเร็ว ถูกนำไปใช้ได้ทุกที่ และสุดท้ายคือ ตลาดการค้าจีนนั้นใหญ่มาก ตลาดจีนมีขนาดใหญ่ ซึงช่วยให้ผู้ประกอบการ มีจำนวนลูกค้า รายรับ การลงทุนมากขึ้น แต่สิ่งสำคัญที่สุด คือโอกาสที่ผู้ประกอบการ สามารถเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งเป็นทรัพยากรชั้นดี สำหรับปัญญาประดิษฐ์ ผลลัพธ์คือบริษัทผู้ผลิต ปัญญาประดิษฐ์ของจีน พัฒนาอย่างก้าวกระโดด ปัจจุบันบริษัทที่มีมูลค่าสูงสุด ทั้งการวิเคราะห์ข้อมูล โปรแกรมแยกแยะเสียงพูด การสังเคราะเสียง โปรแกรมแปลภาษาและโดรน ล้วนแต่เป็นบริษัทสัญชาติจีน
So with the US leading the era of discovery and China leading the era of implementation, we are now in an amazing age where the dual engine of the two superpowers are working together to drive the fastest revolution in technology that we have ever seen as humans. And this will bring tremendous wealth, unprecedented wealth: 16 trillion dollars, according to PwC, in terms of added GDP to the worldwide GDP by 2030. It will also bring immense challenges in terms of potential job replacements. Whereas in the Industrial Age it created more jobs because craftsman jobs were being decomposed into jobs in the assembly line, so more jobs were created. But AI completely replaces the individual jobs in the assembly line with robots. And it's not just in factories, but truckers, drivers and even jobs like telesales, customer service and hematologists as well as radiologists over the next 15 years are going to be gradually replaced by artificial intelligence. And only the creative jobs --
หากอเมริกาคือผู้นำด้านการบุกเบิกค้นคว้า จีนก็คือผู้นำด้านการประยุกต์ใช้ พวกเราอยู่ในยุคที่น่าทึ่ง ซึ่งเครื่องมือในการขับเคลื่อน ของสองมหาอำนาจ ถูกนำมาใช้ร่วมกัน เพื่อขับเคลื่อนการปฎิวัติ ที่รวดเร็วที่สุดในวงการเทคโนโลยี เท่าที่มนุษย์เราเคยเห็นมา เทคโนโลยีนี้จะสร้างความร่ำรวยมหาศาล รวยแบบเป็นประวัติการณ์ อ้างอิงจากพีดับบลิวยูซี อยู่ที่ 16.6 ล้านล้านดอลลาร์ โดยเทียบข้อมูลผลิตภัณฑ์มวลรวม กับทั่วโลกภายในปี ค.ศ. 2030 นี่จะทำให้เกิดการท้าทายครั้งใหญ่ ในหลายๆ ด้าน ในแง่ของแรงงานทักษะสูงจะถูกแทนที่ ตรงกันข้ามกับยุคอุตสาหกรรม ที่ทำให้เกิดอาชีพต่างๆ เพราะงานช่างฝีมือถูกจัด อยู่ในสายงานการผลิต ดังนั้นจึงมีอาชีพเกิดขึ้นมากมาย แต่ปัญญาประดิษฐ์ทำให้ หุ่นยนต์เข้ามาแทนที่ บุคคลที่ทำงานในสายการผลิต ไม่ใช่แค่ในโรงงานอุตสาหกรรม แต่รวมถึงคนขับรถบรรทุก รถยนต์ งานขายทางโทรศัพท์ งานบริการลูกค้า นักโลหิตวิิทยาและรังสีแพทย์ ในอีก 15 ปีข้างหน้า งานเหล่านี้จะค่อยๆ ถูกทดแทน โดยปัญญาประดิษฐ์ เฉพาะสายงานด้านความคิดสร้างสรรค์
(Laughter)
(เสียงหัวเราะ)
I have to make myself safe, right? Really, the creative jobs are the ones that are protected, because AI can optimize but not create.
ผมต้องเอาตัวรอดก่อนนะครับ งานด้านความคิดสร้างสรรค์ จะไม่ถูกเข้ามาแทนที่ เพราะปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาปรับใช้ แต่ไม่ได้สร้างสิ่งใหม่
But what's more serious than the loss of jobs is the loss of meaning, because the work ethic in the Industrial Age has brainwashed us into thinking that work is the reason we exist, that work defined the meaning of our lives. And I was a prime and willing victim to that type of workaholic thinking. I worked incredibly hard. That's why I almost left my wife in the delivery room, that's why I worked 996 alongside my entrepreneurs. And that obsession that I had with work ended abruptly a few years ago when I was diagnosed with fourth stage lymphoma. The PET scan here shows over 20 malignant tumors jumping out like fireballs, melting away my ambition. But more importantly, it helped me reexamine my life. Knowing that I may only have a few months to live caused me to see how foolish it was for me to base my entire self-worth on how hard I worked and the accomplishments from hard work. My priorities were completely out of order. I neglected my family. My father had passed away, and I never had a chance to tell him I loved him. My mother had dementia and no longer recognized me, and my children had grown up.
แต่สิ่งที่น่ากังวลมากกว่า การสูญเสียอาชีพ คือการสูญสิ้นความหมาย เพราะคติการทำงานในยุคอุตสาหกรรม ล้างสมองเราให้คิดว่าการทำงาน คือเหตุผลที่เรามีชีวิตอยู่ งานนั้นกำหนดความหมายชีวิตเรา ผมคือผลผลิตและเหยื่อ ของคติการทำงานหนักแบบนั้น ผมทำงานหนักสุดโต่ง นั่นคือเหตุผลที่ผมเกือบทิ้งภรรยา ไว้ลำพังในห้องคลอด ผมถึงทำงานแบบ 996 เหมือนพวกผู้ประกอบการของผม ความหมกหมุ่นที่ผมมีให้กับงาน สิ้นสุดลงทันทีเมื่อไม่กี่ปีก่อน เมื่อผมถูกวินิจฉัยว่าเป็น มะเร็งต่อมน้ำเหลืองระยะที่สี่ ผลเพ็ตสแกนพบว่า มีเนื้อร้ายถึง 20 แห่ง กระจายออกเหมือนลูกไฟ ผลาญความทะเยอทะยานของผม แต่สิ่งสำคัญกว่าก็คือ มันช่วยให้ผมกลับมาสำรวจชีวิตตัวเอง การได้รู้ว่าตัวเองอาจมีชีวิต อยู่ได้อีกไม่กี่เดือน ทำให้ผมได้รู้ว่าผมโง่แค่ไหน ที่ปล่อยให้คุณค่าชีวิตตัวเองยึดติด อยู่กับการทำงานหนัก และความสำเร็จจากผลงาน การลำดับความสำคัญของผม มันผิดพลาดไปหมด ผมละเลยครอบครัวตัวเอง พ่อของผมเสียชีวิต ผมไม่เคยมีโอกาสบอกรักท่าน แม่ของผมเป็นโรคสมองเสื่อม และจำผมไม่ได้แล้ว ลูกๆ ของผมโตหมดแล้ว
During my chemotherapy, I read a book by Bronnie Ware who talked about dying wishes and regrets of the people in the deathbed. She found that facing death, nobody regretted that they didn't work hard enough in this life. They only regretted that they didn't spend enough time with their loved ones and that they didn't spread their love.
ระหว่างการรักษาด้วยเคมีบำบัด ผมได้อ่านหนังสือของบรอนนี่ แวร์ เกี่ยวกับคำสารภาพและคำขอก่อนตาย จากผู้ป่วยระยะสุดท้าย เธอพบว่าการเผชิญหน้ากับความตาย ไม่มีใครเสียใจที่ไม่ทำงานหนัก ตอนยังมีชีวิตอยู่ พวกเขาเสียใจที่ไม่ใช้เวลา ให้มากพอกับคนที่พวกเขารัก และไม่แสดงความรักนั้นออกมา
So I am fortunately today in remission.
ซึ่งผมโชคดีที่หายจากโรงมะเร็งแล้ว
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
So I can be back at TED again to share with you that I have changed my ways. I now only work 965 -- occasionally 996, but usually 965. I moved closer to my mother, my wife usually travels with me, and when my kids have vacation, if they don't come home, I go to them. So it's a new form of life that helped me recognize how important it is that love is for me, and facing death helped me change my life, but it also helped me see a new way of how AI should impact mankind and work and coexist with mankind, that really, AI is taking away a lot of routine jobs, but routine jobs are not what we're about.
ผมจึงได้กลับมาที่เท็ดอีกครั้ง เพื่อบอกเล่ากับพวกคุณ ว่าผมได้เปลี่ยนแนวทางแล้ว ตอนนี้ผมทำงานแบบ 965 ปกติต้อง 996 แต่นี่เป็น 965 ผมย้ายไปอยู่ใกล้ๆ แม่ ภรรยาผมเดินทางไปกับผม พอถึงวันหยุดของลูก ถ้าพวกเขาไม่มา ผมก็ไปหาเอง เป็นแนวทางใหม่ของชีวิต ที่ช่วยให้ผมตระหนักว่า ความรักที่ได้นั้นสำคัญกับผมแค่ไหน การเผชิญหน้ากับความตาย ทำให้ผมเปลี่ยนแปลงชีวิตตัวเอง และยังช่วยให้ผมพบหนทางใหม่ ว่าปัญญาประดิษฐ์ควรส่งผลต่อชีวิต การทำงาน และอยู่ร่วมกับมนุษย์อย่างไร ปัญญาประดิษฐ์กำลังเข้ามา ทดแทนงานที่เป็นกิจวัตร แต่งานเหล่านั้นไม่ใช่ตัวเรา
Why we exist is love. When we hold our newborn baby, love at first sight, or when we help someone in need, humans are uniquely able to give and receive love, and that's what differentiates us from AI.
เหตุผลที่เรามีชีวิตคือความรัก ตอนเราอุ้มเด็กแรกเกิด ตกหลุมรักแรกพบ หรือช่วยเหลือคนที่ลำบาก มนุษย์สามารถเป็น ทั้งผู้ให้และผู้รับความรัก นั่นคือข้อแตกต่างของเรา จากปัญญาประดิษฐ์
Despite what science fiction may portray, I can responsibly tell you that AI has no love. When AlphaGo defeated the world champion Ke Jie, while Ke Jie was crying and loving the game of go, AlphaGo felt no happiness from winning and certainly no desire to hug a loved one.
ถึงแม้ในนิยายวิทยาศาสตร์ อาจบอกแบบนั้น ผมรับประกันได้เลยว่า ปัญญาประดิษฐ์ไม่มีความรัก ตอนที่อัลฟ่าโกล้มเคอเจี๋ย แชมป์โกะระดับโลก ขณะที่เคอเจี๋ยร้องไห้ และมีความรักต่อเกมโกะ อัลฟ่าโกไม่ได้มีความดีใจเลยที่ชนะ และไม่มีรู้สึกอยากกอดคนที่รัก
So how do we differentiate ourselves as humans in the age of AI? We talked about the axis of creativity, and certainly that is one possibility, and now we introduce a new axis that we can call compassion, love, or empathy. Those are things that AI cannot do. So as AI takes away the routine jobs, I like to think we can, we should and we must create jobs of compassion. You might ask how many of those there are, but I would ask you: Do you not think that we are going to need a lot of social workers to help us make this transition? Do you not think we need a lot of compassionate caregivers to give more medical care to more people? Do you not think we're going to need 10 times more teachers to help our children find their way to survive and thrive in this brave new world? And with all the newfound wealth, should we not also make labors of love into careers and let elderly accompaniment or homeschooling become careers also?
แล้วเราแยกแยะตัวเราในฐานะมนุษย์ ในยุคของปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร เราได้พูดถึงความสำคัญ ของความความคิดสร้างสรรค์ นั่นคือความเป็นไปได้อย่างเดียว ที่นี้เราแยกโดยใช้เส้นแกนอันใหม่ กำหนดจากความเห็นใจ ความรัก หรือความใส่ใจ พวกนั้นคือสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ทำไม่ได้ ขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามาแย่งงาน ผมจึงคิดว่าเราควรสร้างงาน ที่แสดงความเห็นใจกัน คุณอาจถามว่าจะมีงานแบบนั้นสักเท่าไร แต่ผมขอถามคุณ คุณไม่คิดหรือว่าเราจะต้องการ นักสังคมสงคราะห์จำนวนมาก เข้ามาช่วยในการเปลี่ยนแปลง คุณไม่คิดหรือว่าเราต้องการ ผู้ดูแลที่ใส่ใจอีกจำนวนมาก เพื่อดูแลด้านสุขภาพแก่ผู้คนมากมาย คุณไม่คิดเหรอว่าเรา จะต้องการครูเพิ่มอีกสิบเท่า เพื่อช่วยชี้แนะแนวทางให้ลูกๆ เรา อยู่รอดและเติบโตได้ดี ในโลกใหม่อันท้าทาย และความมั่งคั่งที่เพิ่งถูกค้นพบ เราไม่ควรสร้างแรงงาน ที่มีความรักในงานนั้น งานคนดูแลผู้สูงอายุ หรือครูที่สอนโดยเรียนที่บ้าน ให้กลายเป็นอาชีพเหรอ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)
This graph is surely not perfect, but it points at four ways that we can work with AI. AI will come and take away the routine jobs and in due time, we will be thankful. AI will become great tools for the creatives so that scientists, artists, musicians and writers can be even more creative. AI will work with humans as analytical tools that humans can wrap their warmth around for the high-compassion jobs. And we can always differentiate ourselves with the uniquely capable jobs that are both compassionate and creative, using and leveraging our irreplaceable brains and hearts. So there you have it: a blueprint of coexistence for humans and AI.
แผนภูมินี้ไม่ได้สมบูรณ์แบบ แต่มันชี้ให้เห็นสี่วิธีในการทำงาน กับปัญญาประดิษฐ์ ปัญญาประดิษฐ์จะเข้ามา แทนที่งานที่เป็นกิจวัตร และเมื่อถึงเวลานัั้น เราจะรู้สึกขอบคุณ ปัญญาประดิษฐจ์ะเป็นเครื่องมือที่ดี สำหรับงานสร้างสรรค์ต่างๆ ทั้งนักวิทยาศาสตร์ ศิลปิน นักดนตรีและนักเขียน จะมีความคิดสร้างสรรค์มากขึ้น ปัญญาประดิษฐ์จะทำงานร่วมกับมนุษย์ ในฐานะเครื่องมือวิเคราะห์ มนุษย์ก็จะสามารถมีเวลามากขึ้น ในการทำงานสังคมสงเคราะห์ และเราสามารถแยกความเป็นตัวเรา ด้วยงานที่ใช้ทักษะเฉพาะตัว ซึ่งมีทั้งความใส่ใจ และความสร้างสรรค์ ได้ใช้พลังสมองและใจของเรา ซึ่งไม่อาจถูกทดแทนได้ ตอนนี้คุณก็มี แนวทางการอยู่ร่วมกันระหว่าง มนุษย์และปัญญาประดิษฐ์
AI is serendipity. It is here to liberate us from routine jobs, and it is here to remind us what it is that makes us human. So let us choose to embrace AI and to love one another.
ปัญญาประดิษฐ์คือการค้นพบที่ดี มันปลดปล่อยเรา จากงานที่ต้องทำซ้ำซาก และช่วยย้ำเตือนว่าอะไร คือสิ่งที่ทำให้เราเป็นมนุษย์ ฉะนั้นเราจงยอมรับปัญญาประดิษฐ์ และให้ความรักแก่กัน
Thank you.
ขอบคุณครับ
(Applause)
(เสียงปรบมือ)