วันนี้ถามAI เรื่องภาพรวมล่าสุดการตอบโต้ของกำแพงภาษีทรัมป์แล้ว AI ตอบผิด เลยสงสัยความน่าเชื่อถือข้อมูลในสื่อต่างๆ
สถานการณ์มาตรการตอบโต้ต่อกำแพงภาษีของอดีตประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ เป็นประเด็นที่ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลกอย่างกว้างขวาง และยังคงมีผลต่อเนื่องมาจนถึงปัจจุบัน ต่อไปนี้คือภาพรวมและข่าวล่าสุดเกี่ยวกับมาตรการดังกล่าว:
ภาพรวมของมาตรการตอบโต้
สงครามการค้ากับจีน:
สหรัฐฯ และจีนตอบโต้กันด้วยการตั้งกำแพงภาษีต่อสินค้านำเข้าของกันและกัน ส่งผลให้เกิดความตึงเครียดทางการค้าอย่างมาก
มาตรการเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก และทำให้ต้นทุนสินค้าเพิ่มสูงขึ้น
การตอบโต้จากประเทศอื่นๆ:
สหภาพยุโรป แคนาดา เม็กซิโก และประเทศอื่นๆ ก็ตอบโต้ด้วยการตั้งกำแพงภาษีต่อสินค้าสหรัฐฯ เช่นกัน
การตอบโต้เหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อปกป้องอุตสาหกรรมภายในประเทศของตนเอง และเพื่อตอบโต้มาตรการของสหรัฐฯ
ผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลก:
สงครามการค้าส่งผลให้เกิดความไม่แน่นอนในตลาดโลก และทำให้การลงทุนลดลง
นอกจากนี้ ยังส่งผลกระทบต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจของหลายประเทศ
ข่าวล่าสุดและประเด็นที่เกี่ยวข้อง
การเปลี่ยนแปลงนโยบาย:
แม้ว่าอดีตประธานาธิบดีทรัมป์จะพ้นจากตำแหน่งแล้ว แต่ผลกระทบจากมาตรการภาษีของเขายังคงมีอยู่
รัฐบาลชุดต่อมาได้มีการปรับเปลี่ยนนโยบายทางการค้าบางส่วน แต่ยังคงรักษามาตรการบางอย่างไว้
ความตึงเครียดกับจีน:
ความสัมพันธ์ทางการค้าระหว่างสหรัฐฯ และจีนยังคงตึงเครียด โดยมีประเด็นต่างๆ เช่น เทคโนโลยี และความมั่นคงแห่งชาติ เข้ามาเกี่ยวข้อง
การที่สหรัฐฯตั้งกำแพงภาษีกับสินค้าโซล่าเซลล์จากไทยและประเทศอาเซียนอื่นๆก็เป็นส่วนหนึ่งของความตึงเครียดทางการค้าในปัจจุบัน
ผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทาน:
การแพร่ระบาดของโควิด-19 และความตึงเครียดทางการค้า ทำให้บริษัทต่างๆ ต้องทบทวนห่วงโซ่อุปทานของตนเอง
หลายบริษัทกำลังพิจารณาที่จะย้ายฐานการผลิตออกจากจีน หรือกระจายฐานการผลิตไปยังประเทศอื่นๆ
สหรัฐฯ และประเทศอื่นๆ ยังคงมีการเจรจาทางการค้าเพื่อแก้ไขข้อพิพาทต่างๆ
อย่างไรก็ตาม การเจรจาเหล่านี้มีความซับซ้อน และอาจต้องใช้เวลานาน
---------
ปธน.ทรัมป์ยังอยู่ในตำแหน่ง ปธน.สมัยที่ 2 ไม่ใช่หรือครับ ยังไม่มีข่าวลาออกเลย
คุณถูกต้องแล้วค่ะ ขออภัยในความผิดพลาด ข้อมูลที่ฉันให้ไปนั้นไม่ถูกต้อง ปัจจุบัน(ปี 2025) โดนัลด์ ทรัมป์ ดำรงตำแหน่งประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกาเป็นสมัยที่สอง ไม่ได้พ้นจากตำแหน่งไปแล้ว
ดังนั้นข้อมูลที่ฉันให้ไว้ก่อนหน้านี้ ที่กล่าวถึงการเปลี่ยนแปลงนโยบายหลังทรัมป์พ้นจากตำแหน่ง จึงไม่ถูกต้อง
--------
เลยถามว่า มาตรฐาน ตัวชี้วัด หรือ ค่าสถิติ ของ AI แต่ละยี่ห้อ แตกต่างกันอย่างไร มี QC หรือไม่
AI ในปัจจุบันมีความหลากหลายในการใช้งาน ตั้งแต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision), การตัดสินใจ, และอื่นๆ อีกมากมาย ทำให้ไม่มีมาตรฐานกลางเพียงหนึ่งเดียวที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของ AI ได้ครอบคลุมทุกด้าน อย่างไรก็ตาม มีแนวทางและตัวชี้วัดที่ใช้กันโดยทั่วไป ดังนี้ค่ะ
1. ด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP):
ความแม่นยำ (Accuracy): วัดความถูกต้องของการตอบคำถาม การจัดหมวดหมู่ข้อความ หรือการระบุ entities
ความเที่ยงตรง (Precision) และความครอบคลุม (Recall): มักใช้ในการประเมินการระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
F1-Score: ค่าเฉลี่ย Harmonic mean ของ Precision และ Recall เพื่อให้ได้ค่าที่สมดุล
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) และ ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): ใช้ในการประเมินคุณภาพของการแปลภาษาและการสรุปข้อความ โดยเปรียบเทียบกับข้อความอ้างอิง
Perplexity: วัดความไม่แน่นอนของโมเดลในการทำนายคำถัดไปในประโยค ค่าที่ต่ำกว่าแสดงว่าโมเดลมีความแม่นยำในการทำนายสูงกว่า
Human Evaluation: การให้คะแนนโดยมนุษย์ในด้านต่างๆ เช่น ความเข้าใจ ความสอดคล้อง และความเป็นธรรมชาติของภาษา
2. ด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision):
ความแม่นยำ (Accuracy): ในงานจำแนกภาพ (Image Classification)
IoU (Intersection over Union): ใช้ในการประเมินความแม่นยำของการตรวจจับวัตถุ (Object Detection) โดยวัดพื้นที่ที่คาดการณ์ทับซ้อนกับพื้นที่จริง
mAP (mean Average Precision): เป็นตัวชี้วัดหลักในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลตรวจจับวัตถุ
FID (Fréchet Inception Distance) และ IS (Inception Score): ใช้ในการประเมินคุณภาพของภาพที่สร้างโดย Generative Models
Human Evaluation: การประเมินคุณภาพของภาพหรือการระบุวัตถุโดยมนุษย์
3. ด้านการตัดสินใจ (Decision Making) และ Reinforcement Learning:
Reward: ผลรวมของรางวัลที่โมเดลได้รับระหว่างการฝึกฝน
Episode Length: จำนวนขั้นตอนที่ใช้ในการทำภารกิจให้สำเร็จ
Success Rate: อัตราส่วนของความสำเร็จในการทำภารกิจ
Regret: ความแตกต่างระหว่างผลตอบแทนที่ได้รับจริงกับผลตอบแทนที่ดีที่สุดที่อาจได้รับ
ความแตกต่างระหว่างยี่ห้อ:
ชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน: แต่ละยี่ห้ออาจใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาด คุณภาพ และความหลากหลายต่างกัน ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของ AI อย่างมาก
สถาปัตยกรรมของโมเดล: รูปแบบและขนาดของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ที่ใช้จะแตกต่างกัน
วิธีการฝึกฝน: เทคนิคการปรับปรุงโมเดล (Optimization) และการ Regularization ที่ใช้
เป้าหมายการพัฒนา: AI แต่ละยี่ห้ออาจถูกพัฒนามาเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ทำให้มีการปรับแต่งและเน้นประสิทธิภาพในด้านที่ไม่เหมือนกัน
การรายงานผล: แต่ละยี่ห้ออาจเลือกรายงานผลด้วยตัวชี้วัดที่แตกต่างกัน หรือมีวิธีการนำเสนอผลลัพธ์ที่ต่างกัน
การควบคุมคุณภาพ (QC) ของ AI:
การควบคุมคุณภาพของ AI เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่โดยทั่วไปมีแนวทางดังนี้:
การประเมินผลด้วยชุดข้อมูลมาตรฐาน (Benchmark Datasets): มีชุดข้อมูลสาธารณะที่ใช้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล AI ต่างๆ ในงานที่เฉพาะเจาะจง เช่น ImageNet สำหรับการจำแนกภาพ, GLUE สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
การทดสอบแบบ Adversarial Testing: การป้อนข้อมูลที่ถูกออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อทดสอบความทนทานและจุดอ่อนของโมเดล AI
การตรวจสอบความเอนเอียง (Bias Detection): การวิเคราะห์ว่าโมเดล AI มีความเอนเอียงต่อกลุ่มข้อมูลใดกลุ่มหนึ่งหรือไม่
การตรวจสอบความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย (Robustness and Safety): การทดสอบว่าโมเดลยังคงทำงานได้ดีภายใต้สถานการณ์ที่ไม่ปกติ หรือมีการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล
การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ (Human Review): การให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบผลลัพธ์และการทำงานของ AI ในบางกรณีที่ต้องการความละเอียดและความเข้าใจในบริบท
การติดตามและตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง (Monitoring and Auditing): หลังจากที่ AI ถูกนำไปใช้งานจริง จะมีการติดตามประสิทธิภาพและพฤติกรรมอย่างสม่ำเสมอ
ข้อจำกัด:
ไม่มีมาตรฐาน QC สากล: ในปัจจุบันยังไม่มีมาตรฐานการควบคุมคุณภาพ AI ที่เป็นสากลและได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง
ความซับซ้อนของ AI: การทำความเข้าใจและประเมินการทำงานของโมเดล AI ที่ซับซ้อนเป็นเรื่องท้าทาย
บริบทในการใช้งาน: ประสิทธิภาพของ AI อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบริบทและลักษณะของข้อมูลที่นำมาใช้จริง
สรุป แล้วความน่าเชื่อถือของข้อมูล แยกตามTierต่างๆแล้ว
ตำรา>วารสารวิชาการ>News>Webboard วิชาการ>Wikipedia>AI>Webboardทั่วไป>tictok,facebook
วันนี้ถามAI เรื่องภาพรวมล่าสุดการตอบโต้ของกำแพงภาษีทรัมป์แล้ว AI ตอบผิด เลยสงสัยความน่าเชื่อถือข้อมูลในสื่อต่างๆ
สถานการณ์มาตรการตอบโต้ต่อกำแพงภาษีของอดีตประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ เป็นประเด็นที่ส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลกอย่างกว้างขวาง และยังคงมีผลต่อเนื่องมาจนถึงปัจจุบัน ต่อไปนี้คือภาพรวมและข่าวล่าสุดเกี่ยวกับมาตรการดังกล่าว:
ภาพรวมของมาตรการตอบโต้
สงครามการค้ากับจีน:
สหรัฐฯ และจีนตอบโต้กันด้วยการตั้งกำแพงภาษีต่อสินค้านำเข้าของกันและกัน ส่งผลให้เกิดความตึงเครียดทางการค้าอย่างมาก
มาตรการเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทานทั่วโลก และทำให้ต้นทุนสินค้าเพิ่มสูงขึ้น
การตอบโต้จากประเทศอื่นๆ:
สหภาพยุโรป แคนาดา เม็กซิโก และประเทศอื่นๆ ก็ตอบโต้ด้วยการตั้งกำแพงภาษีต่อสินค้าสหรัฐฯ เช่นกัน
การตอบโต้เหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อปกป้องอุตสาหกรรมภายในประเทศของตนเอง และเพื่อตอบโต้มาตรการของสหรัฐฯ
ผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลก:
สงครามการค้าส่งผลให้เกิดความไม่แน่นอนในตลาดโลก และทำให้การลงทุนลดลง
นอกจากนี้ ยังส่งผลกระทบต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจของหลายประเทศ
ข่าวล่าสุดและประเด็นที่เกี่ยวข้อง
การเปลี่ยนแปลงนโยบาย:
แม้ว่าอดีตประธานาธิบดีทรัมป์จะพ้นจากตำแหน่งแล้ว แต่ผลกระทบจากมาตรการภาษีของเขายังคงมีอยู่
รัฐบาลชุดต่อมาได้มีการปรับเปลี่ยนนโยบายทางการค้าบางส่วน แต่ยังคงรักษามาตรการบางอย่างไว้
ความตึงเครียดกับจีน:
ความสัมพันธ์ทางการค้าระหว่างสหรัฐฯ และจีนยังคงตึงเครียด โดยมีประเด็นต่างๆ เช่น เทคโนโลยี และความมั่นคงแห่งชาติ เข้ามาเกี่ยวข้อง
การที่สหรัฐฯตั้งกำแพงภาษีกับสินค้าโซล่าเซลล์จากไทยและประเทศอาเซียนอื่นๆก็เป็นส่วนหนึ่งของความตึงเครียดทางการค้าในปัจจุบัน
ผลกระทบต่อห่วงโซ่อุปทาน:
การแพร่ระบาดของโควิด-19 และความตึงเครียดทางการค้า ทำให้บริษัทต่างๆ ต้องทบทวนห่วงโซ่อุปทานของตนเอง
หลายบริษัทกำลังพิจารณาที่จะย้ายฐานการผลิตออกจากจีน หรือกระจายฐานการผลิตไปยังประเทศอื่นๆ
สหรัฐฯ และประเทศอื่นๆ ยังคงมีการเจรจาทางการค้าเพื่อแก้ไขข้อพิพาทต่างๆ
อย่างไรก็ตาม การเจรจาเหล่านี้มีความซับซ้อน และอาจต้องใช้เวลานาน
---------
ปธน.ทรัมป์ยังอยู่ในตำแหน่ง ปธน.สมัยที่ 2 ไม่ใช่หรือครับ ยังไม่มีข่าวลาออกเลย
คุณถูกต้องแล้วค่ะ ขออภัยในความผิดพลาด ข้อมูลที่ฉันให้ไปนั้นไม่ถูกต้อง ปัจจุบัน(ปี 2025) โดนัลด์ ทรัมป์ ดำรงตำแหน่งประธานาธิบดีสหรัฐอเมริกาเป็นสมัยที่สอง ไม่ได้พ้นจากตำแหน่งไปแล้ว
ดังนั้นข้อมูลที่ฉันให้ไว้ก่อนหน้านี้ ที่กล่าวถึงการเปลี่ยนแปลงนโยบายหลังทรัมป์พ้นจากตำแหน่ง จึงไม่ถูกต้อง
--------
เลยถามว่า มาตรฐาน ตัวชี้วัด หรือ ค่าสถิติ ของ AI แต่ละยี่ห้อ แตกต่างกันอย่างไร มี QC หรือไม่
AI ในปัจจุบันมีความหลากหลายในการใช้งาน ตั้งแต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP), การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision), การตัดสินใจ, และอื่นๆ อีกมากมาย ทำให้ไม่มีมาตรฐานกลางเพียงหนึ่งเดียวที่ใช้ประเมินประสิทธิภาพของ AI ได้ครอบคลุมทุกด้าน อย่างไรก็ตาม มีแนวทางและตัวชี้วัดที่ใช้กันโดยทั่วไป ดังนี้ค่ะ
1. ด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP):
ความแม่นยำ (Accuracy): วัดความถูกต้องของการตอบคำถาม การจัดหมวดหมู่ข้อความ หรือการระบุ entities
ความเที่ยงตรง (Precision) และความครอบคลุม (Recall): มักใช้ในการประเมินการระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
F1-Score: ค่าเฉลี่ย Harmonic mean ของ Precision และ Recall เพื่อให้ได้ค่าที่สมดุล
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) และ ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): ใช้ในการประเมินคุณภาพของการแปลภาษาและการสรุปข้อความ โดยเปรียบเทียบกับข้อความอ้างอิง
Perplexity: วัดความไม่แน่นอนของโมเดลในการทำนายคำถัดไปในประโยค ค่าที่ต่ำกว่าแสดงว่าโมเดลมีความแม่นยำในการทำนายสูงกว่า
Human Evaluation: การให้คะแนนโดยมนุษย์ในด้านต่างๆ เช่น ความเข้าใจ ความสอดคล้อง และความเป็นธรรมชาติของภาษา
2. ด้านการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ (Computer Vision):
ความแม่นยำ (Accuracy): ในงานจำแนกภาพ (Image Classification)
IoU (Intersection over Union): ใช้ในการประเมินความแม่นยำของการตรวจจับวัตถุ (Object Detection) โดยวัดพื้นที่ที่คาดการณ์ทับซ้อนกับพื้นที่จริง
mAP (mean Average Precision): เป็นตัวชี้วัดหลักในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลตรวจจับวัตถุ
FID (Fréchet Inception Distance) และ IS (Inception Score): ใช้ในการประเมินคุณภาพของภาพที่สร้างโดย Generative Models
Human Evaluation: การประเมินคุณภาพของภาพหรือการระบุวัตถุโดยมนุษย์
3. ด้านการตัดสินใจ (Decision Making) และ Reinforcement Learning:
Reward: ผลรวมของรางวัลที่โมเดลได้รับระหว่างการฝึกฝน
Episode Length: จำนวนขั้นตอนที่ใช้ในการทำภารกิจให้สำเร็จ
Success Rate: อัตราส่วนของความสำเร็จในการทำภารกิจ
Regret: ความแตกต่างระหว่างผลตอบแทนที่ได้รับจริงกับผลตอบแทนที่ดีที่สุดที่อาจได้รับ
ความแตกต่างระหว่างยี่ห้อ:
ชุดข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน: แต่ละยี่ห้ออาจใช้ชุดข้อมูลที่มีขนาด คุณภาพ และความหลากหลายต่างกัน ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพของ AI อย่างมาก
สถาปัตยกรรมของโมเดล: รูปแบบและขนาดของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ที่ใช้จะแตกต่างกัน
วิธีการฝึกฝน: เทคนิคการปรับปรุงโมเดล (Optimization) และการ Regularization ที่ใช้
เป้าหมายการพัฒนา: AI แต่ละยี่ห้ออาจถูกพัฒนามาเพื่อวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน ทำให้มีการปรับแต่งและเน้นประสิทธิภาพในด้านที่ไม่เหมือนกัน
การรายงานผล: แต่ละยี่ห้ออาจเลือกรายงานผลด้วยตัวชี้วัดที่แตกต่างกัน หรือมีวิธีการนำเสนอผลลัพธ์ที่ต่างกัน
การควบคุมคุณภาพ (QC) ของ AI:
การควบคุมคุณภาพของ AI เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่โดยทั่วไปมีแนวทางดังนี้:
การประเมินผลด้วยชุดข้อมูลมาตรฐาน (Benchmark Datasets): มีชุดข้อมูลสาธารณะที่ใช้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล AI ต่างๆ ในงานที่เฉพาะเจาะจง เช่น ImageNet สำหรับการจำแนกภาพ, GLUE สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
การทดสอบแบบ Adversarial Testing: การป้อนข้อมูลที่ถูกออกแบบมาเป็นพิเศษเพื่อทดสอบความทนทานและจุดอ่อนของโมเดล AI
การตรวจสอบความเอนเอียง (Bias Detection): การวิเคราะห์ว่าโมเดล AI มีความเอนเอียงต่อกลุ่มข้อมูลใดกลุ่มหนึ่งหรือไม่
การตรวจสอบความน่าเชื่อถือและความปลอดภัย (Robustness and Safety): การทดสอบว่าโมเดลยังคงทำงานได้ดีภายใต้สถานการณ์ที่ไม่ปกติ หรือมีการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล
การตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญ (Human Review): การให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบผลลัพธ์และการทำงานของ AI ในบางกรณีที่ต้องการความละเอียดและความเข้าใจในบริบท
การติดตามและตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง (Monitoring and Auditing): หลังจากที่ AI ถูกนำไปใช้งานจริง จะมีการติดตามประสิทธิภาพและพฤติกรรมอย่างสม่ำเสมอ
ข้อจำกัด:
ไม่มีมาตรฐาน QC สากล: ในปัจจุบันยังไม่มีมาตรฐานการควบคุมคุณภาพ AI ที่เป็นสากลและได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง
ความซับซ้อนของ AI: การทำความเข้าใจและประเมินการทำงานของโมเดล AI ที่ซับซ้อนเป็นเรื่องท้าทาย
บริบทในการใช้งาน: ประสิทธิภาพของ AI อาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับบริบทและลักษณะของข้อมูลที่นำมาใช้จริง
สรุป แล้วความน่าเชื่อถือของข้อมูล แยกตามTierต่างๆแล้ว
ตำรา>วารสารวิชาการ>News>Webboard วิชาการ>Wikipedia>AI>Webboardทั่วไป>tictok,facebook