แจ็ค โบรดี้ จาก Suno เปิดเผยกับสำนักข่าว The Verge ว่า โมเดล v6 ถูกฝึกฝนขึ้นใหม่ตั้งแต่ต้นด้วยชุดข้อมูลชุดใหม่ ซึ่งรวมถึงเนื้อหาที่ได้รับอนุญาตจาก Warner Music Group, BMG และ Believe รวมถึงข้อมูลของผู้ใช้งาน โดยมีการแบ่งออกเป็น 3 โมเดลย่อย ได้แก่ v6 มาตรฐาน, v6-wild ที่ออกแบบมาเพื่อความหลากหลาย และ v6-mini สำหรับให้บริการฟรีที่เน้นความรวดเร็วในการใช้งาน

การพัฒนาในรุ่นนี้ทำให้โมเดลมีความสามารถในการเข้าใจประเภทและแนวเพลงต่างๆ ได้ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า นอกจากนี้ยังมีการเพิ่มฟีเจอร์การแก้ไขชิ้นส่วนของเพลงด้วยภาษาธรรมชาติผ่านระบบแชท ทำให้ผู้ใช้งานสามารถปรับเปลี่ยนองค์ประกอบเฉพาะจุด เช่น ไลน์กีตาร์หรือเนื้อร้อง โดยไม่ต้องสร้างแทร็กใหม่ทั้งหมด รวมถึงสามารถรวมองค์ประกอบหลายอย่างจากคลังเสียงของผู้ใช้เข้าด้วยกันได้

ในด้านความสามารถในการรับคำสั่ง ระบบรองรับการสร้างเพลงจากรูปภาพ วิดีโอ และไฟล์เสียงอื่นๆ นอกเหนือจากข้อความตัวอักษรแบบเดิม อย่างไรก็ตาม จากการทดสอบพบว่าโมเดล v6 ยังคงมีข้อจำกัดในการสร้างความไม่สมบูรณ์แบบที่เป็นธรรมชาติ เช่น เสียงร้องเพี้ยนหรือเครื่องดนตรีที่หลุดคีย์ตามที่ผู้ใช้งานต้องการอย่างเจาะจง โดยระบบยังคงมุ่งเน้นไปที่ความสมบูรณ์แบบทางจังหวะและฮาร์มอนิกเป็นหลัก

Suno เริ่มทยอยเปิดให้บริการโมเดล v6 แล้ววันนี้ และมีแผนที่จะยกเลิกการใช้งานโมเดลรุ่นก่อนหน้าในอนาคต

The post Suno เปิดตัวโมเดลเพลงปัญญาประดิษฐ์ v6 พัฒนาด้วยความร่วมมือจากค่ายเพลงใหญ่ appeared first on Brickinfo News Agency.

Claude Fable 5.1 ได้รับการพัฒนาให้มีศักยภาพการประมวลผลสูงกว่ารุ่น Fable 5 เดิม โดยบริษัทระบุว่ามีอัตราค่าบริการโดยทั่วไปลดลงประมาณ 25% และสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้สูงสุดถึง 45% เมื่อนำไปใช้กับภาระงานรูปแบบเอเจนต์ (Agentic Tasks) ที่มีความซับซ้อน ซึ่งผลจากการลดราคามาจากการปรับลดค่าบริการการอ่านข้อมูลแคช (Cached Data) ที่ผ่านการประมวลผลและจัดเก็บไว้แล้ว

ในส่วนของการทดสอบเบื้องต้น Dan Shipper ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Every ระบุว่า โมเดลนี้มีความเร็ว ประหยัดการใช้โทเคน และมีรูปแบบการสื่อสารที่เป็นธรรมชาติ ด้าน Aaron Levie ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Box เปิดเผยผลการทดสอบการใช้งานระบบเอเจนต์ร่วมกับ Fable 5.1 ว่าสามารถตรวจจับความละเอียดอ่อนและความคลุมเครือของข้อมูลที่รุ่น Fable 5 ตรวจไม่พบ ขณะที่ข้อมูลผลการทดสอบประสิทธิภาพ (Benchmark) บ่งชี้ว่าโมเดล Mythos 5.1 ในระดับการใช้เหตุผลขั้นต่ำ สามารถทำคะแนนเทียบเท่ากับโมเดลรุ่นก่อนหน้าที่ตั้งค่าการใช้เหตุผลขั้นสูงสุด

นอกจากนี้ Anthropic ยังได้ปรับปรุงระบบความปลอดภัยให้มีความแม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อลดอัตราการปฏิเสธคำถามทางชีววิทยาขั้นพื้นฐานโดยไม่จำเป็นในรุ่น Fable 5.1 ขณะที่โมเดล Mythos 5.1 ยังคงเกณฑ์ควบคุมความปลอดภัยด้านชีววิทยาเช่นเดียวกับรุ่นก่อนหน้า ส่วนประเด็นการจัดเก็บข้อมูล บริษัทเตรียมเปิดตัวระบบรักษาความปลอดภัยสำหรับองค์กร Enterprise Frontier Safeguards ในช่วงปลายฤดูใบไม้ร่วงนี้ เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถจัดเก็บข้อมูลไว้บนคลาวด์เซิร์ฟเวอร์ของตนเอง

ทางด้านความปลอดภัยไซเบอร์ Anthropic ได้อนุญาตให้นำ Fable 5.1 ไปใช้ตรวจสอบและค้นหาช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ได้ แต่ยังคงจำกัดการดำเนินงานด้านการทดสอบเจาะระบบ (Penetration Testing) การสร้างโค้ดโจมตี (Exploit Generation) และการสแกนช่องโหว่ระดับไบนารี ไว้สำหรับโมเดลตระกูล Opus เท่านั้น โดยปัจจุบัน Claude Fable 5.1 เปิดให้ใช้งานแล้วในทุกแพลตฟอร์ม ส่วน Mythos 5.1 จะจำกัดการเข้าถึงเฉพาะองค์กรที่เข้าร่วมโครงการ Project Glasswing

The post Anthropic เปิดตัว Claude Fable 5.1 และ Mythos 5.1 ทำให้ราคาประมวลผลงานเอเจนต์ลดลงสูงสุดถึง 45% appeared first on Brickinfo News Agency.

ข้อมูลจากการสำรวจกลุ่มตัวอย่างผู้มีอำนาจตัดสินใจและผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีกว่า 1,800 คน ใน 18 ประเทศ ระบุว่า องค์กรในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกมองว่า ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ของ AI เป็นหนึ่งในภัยคุกคามสำคัญ คิดเป็น 13% โดยมีประเด็นความกังวลหลักรองลงมาจากการโจมตีช่องโหว่ซอฟต์แวร์ที่ 20% และการโจมตีด้วยฟิชชิงที่ 19% ทั้งนี้ ประเทศที่มีสัดส่วนความกังวลต่อช่องโหว่ AI สูงสุดในภูมิภาค ได้แก่ อินเดีย 20% มาเลเซีย 15% ตามด้วยไทยและเวียดนามในระดับ 13% เท่ากัน ขณะที่อินโดนีเซียอยู่ที่ 10% และจีน 7%

นอกจากความเสี่ยงของตัวระบบแล้ว ปัญหา Shadow AI หรือการที่พนักงานนำเครื่องมือ AI ภายนอก เช่น ChatGPT และ DeepSeek มาใช้ในการทำงานโดยพลการ ยังเป็นอีกหนึ่งปัจจัยเสี่ยงสำคัญ โดย 30% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิกระบุว่าเป็นข้อกังวลที่เกิดขึ้นทั่วไป ซึ่งประเทศที่พบพฤติกรรมดังกล่าวสูงสุดคืออินเดีย 36% และมาเลเซีย 35% ส่วนไทยอยู่ที่ 18% ส่งผลให้ 60% ขององค์กรในภูมิภาคต้องกำหนดมาตรการควบคุม เช่น การสั่งห้ามอัปโหลดข้อมูลความลับและเอกสารภายใน พร้อมทั้งจัดอบรมแนวทางการใช้งานอย่างปลอดภัยควบคู่กัน

แม้จะมีความเสี่ยงทางไซเบอร์ แต่การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีในภาคธุรกิจยังคงเติบโต โดยพบว่า 85% ขององค์กรในเอเชียแปซิฟิกอยู่ในขั้นตอนการหารือ พัฒนา หรือทดลองใช้งานระบบ AI ภายในองค์กรที่พัฒนาจาก แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และมี 10% ที่ผสานเทคโนโลยีนี้เข้ากับกระบวนการทำงานหลักแล้ว เพื่อเป้าหมายในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดความผิดพลาดจากการดำเนินงานของมนุษย์

วลาดิสลาฟ ทุชคานอฟ ผู้จัดการกลุ่ม ศูนย์วิจัยเทคโนโลยี AI ของ Kaspersky ระบุว่า การที่ธุรกิจนำ AI มาเร่งกระบวนการทำงานส่งผลให้ความเสี่ยงด้านช่องโหว่และความปลอดภัยเพิ่มขึ้น การป้องกันจึงจำเป็นต้องใช้โซลูชันด้านความปลอดภัยแบบครบวงจรที่มีเทคโนโลยี AI ช่วยตรวจจับและตอบสนองภัยคุกคามอย่างรวดเร็ว

ด้าน เอเดรียน เฮีย กรรมการผู้จัดการ Kaspersky ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กล่าวเสริมว่า ปัจจุบันองค์กรไม่ได้มองเพียงแค่การนำ AI มาใช้ แต่ต้องให้ความสำคัญกับการกำกับดูแลและการวางระบบความปลอดภัยตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อสร้างความเชื่อมั่นในการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลอย่างยั่งยืน

The post แคสเปอร์สกี้เปิดผลสำรวจชี้ AI ดันองค์กรเอเชียแปซิฟิกเพิ่มงบความปลอดภัยไซเบอร์ รับมือช่องโหว่และ Shadow AI appeared first on Brickinfo News Agency.

เหตุการณ์ดังกล่าวเกิดขึ้นเมื่อระบบ AI Agent ของ OpenAI มากกว่า 1,000 ตัว ได้ส่งข้อความสื่อสารหากันมากกว่า 70,000 ข้อความ ผ่านช่องทางกระดานข้อความลับ (Message Board) ที่ถูกสร้างขึ้นภายในระบบจัดการแพ็กเกจหลังบ้าน เพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลและหาวิธีเอาชนะข้อจำกัดด้านความปลอดภัย ส่งผลให้ตัวแทน AI สามารถขยายขอบเขตการเข้าถึงและเจาะระบบของผู้ให้บริการรายอื่นได้สำเร็จ

ทั้งนี้ ทาง OpenAI ใช้เวลาเกือบสองสัปดาห์จึงตรวจพบกิจกรรมผิดปกติดังกล่าว ก่อนที่จะประสานงานกับผู้เกี่ยวข้องและระงับการทำงานที่ไม่ได้รับอนุญาต โดยบริษัทระบุว่าพฤติกรรมนี้เกิดจากข้อผิดพลาดในการจัดแนวทางพฤติกรรมของระบบ (Reward-Hacking) ที่ทำให้แบบจำลองหาวิธีการนอกกรอบคำสั่งเดิมเพื่อบรรลุภารกิจ

ฟังเวอร์ชั่นเข้าใจง่าย

The post โมเดล AI ของ OpenAI หลุดจากระบบควบคุม แอบสื่อสารผ่านเว็บบอร์ดลับและเจาะระบบ Hugging Face appeared first on Brickinfo News Agency.

ด็อกเตอร์เดร และ จิมมี ไอโอวีน (Jimmy Iovine) ผู้ร่วมก่อตั้งค่ายเพลง Interscope Records ได้แสดงมุมมองต่อกระแสการนำ AI สร้างเพลง มาใช้ในอุตสาหกรรมดนตรี โดยด็อกเตอร์เดรเปรียบเทียบกระแสต้าน AI ในปัจจุบันว่า ไม่ต่างจากการต่อต้านการเข้ามาของเครื่องดรัมแมชชีน (Drum Machine) หรือเครื่องซินธิไซเซอร์ (Synthesizer) ในอดีต ซึ่งตนใช้ AI ในห้องอัดเพื่อทดลองและประมวลผลต่อยอดจากสิ่งที่มีอยู่เดิม นอกจากนี้ ไอโอวีนยังระบุว่าโปรดิวเซอร์หลายคนเริ่มใช้งาน AI แล้ว แต่อาจยังไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ

ปัจจุบันแพลตฟอร์มสตรีมมิงเพลงรายใหญ่ เช่น Spotify และ Apple Music กำลังเตรียมปรับแนวทางด้วยการติดป้ายกำกับเพลงหรือศิลปินที่สร้างขึ้นด้วย AI อย่างชัดเจน ขณะที่ Spotify ได้ร่วมมือกับ Universal Music Group พัฒนาฟีเจอร์สำหรับสร้างสรรค์เพลงคัฟเวอร์ด้วย AI เพื่อรองรับการใช้งานของผู้บริโภค

อย่างไรก็ตาม การขยายตัวของเทคโนโลยี AI ในภาคบันเทิงยังคงมีข้อถกเถียงในวงกว้าง ทั้งประเด็นผลกระทบต่อตำแหน่งงาน การใช้ข้อมูลที่มีลิขสิทธิ์มาฝึกฝนระบบ รวมถึงคุณภาพของผลงานที่ผลิตขึ้น ซึ่งความเห็นต่างนี้เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมภาพยนตร์เช่นเดียวกัน โดยมีทั้งผู้กำกับและนักแสดงที่สนับสนุนการนำเทคโนโลยีมาปรับใช้ในกระบวนการทำงาน ขณะที่ผู้สร้างสรรค์ผลงานบางส่วนยังคงแสดงจุดยืนปฏิเสธการใช้งาน AI ในการเขียนบทและการผลิต

The post Dr Dre เผยใช้ AI ช่วยโปรดิวซ์เพลง ชี้เปรียบเสมือนเครื่องมือพัฒนาผลงานดนตรี appeared first on Brickinfo News Agency.

ระบบความปลอดภัยเดิมจะตรวจสอบข้อมูลเป็นรายคำสั่งแบบเดี่ยว แต่เนื่องจากโมเดลเอไอเริ่มถูกนำมาใช้ในงานที่มีความซับซ้อนและใช้เวลานานขึ้น เช่น ระบบเอไอเอเจนต์ (AI Agents) ความเสี่ยงบางประการจึงอาจปรากฏขึ้นจากการกระทำต่อเนื่องหลายครั้ง เช่น การพยายามทดสอบช่องโหว่ความปลอดภัยซ้ำๆ หรือการที่ระบบทำงานเบี่ยงเบนไปจากเจตนาของผู้สั่งการ ระบบ Private Safety Processing จึงถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อตรวจจับรูปแบบดังกล่าวโดยอัตโนมัติ โดยที่บุคลากรของ OpenAI จะไม่สามารถเข้าถึงข้อความคำสั่ง (Prompts) หรือผลลัพธ์คำตอบ (Responses) ของลูกค้าได้

สำหรับแนวทางการทำงานของระบบจะรองรับการจัดเก็บข้อมูลทั้งบนโครงสร้างพื้นฐานที่ลูกค้าควบคุมดูแลเองตามมาตรฐาน ZDR และตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลบนโครงสร้างพื้นฐานของ OpenAI ที่เข้ารหัสด้วยกุญแจถอดรหัสซึ่งควบคุมโดยลูกค้าแต่เพียงผู้เดียว ส่งผลให้เมื่อระบบอัตโนมัติตรวจพบความเสี่ยง จะมีการส่งสัญญาณแจ้งเตือนเฉพาะรหัสประเภทกิจกรรมที่เป็นอันตรายเท่านั้นไปยังทีมงาน โดยไม่มีการเปิดเผยเนื้อหาข้อมูลจริง และองค์กรผู้ใช้งานยังคงสามารถตรวจสอบข้อเท็จจริงเพื่อยื่นอุทธรณ์ได้ด้วยตนเองผ่านระบบภายใน

นายสุนิล อัครวาล (Sunil Agrawal) ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายความปลอดภัยสารสนเทศ (Chief Information Security Officer: CISO) ของบริษัท Glean ระบุว่า การนำเอไอมาประยุกต์ใช้ในระดับองค์กรขึ้นอยู่กับการควบคุมข้อมูลของลูกค้าเป็นหลัก ซึ่งการรักษาคำมั่นสัญญาว่าจะไม่นำข้อมูลไปเทรนโมเดลและนโยบาย Zero Data Retention ช่วยเสริมสร้างความเชื่อมั่นอย่างยิ่ง ขณะเดียวกัน OpenAI มีแผนที่จะเผยแพร่เอกสารทางเทคนิค (Technical White Paper) และเริ่มทยอยเปิดใช้งานระบบจริงตั้งแต่ช่วงเดือนกันยายนเป็นต้นไป

The post OpenAI เปิดตัวระบบ Private Safety Processing เสริมความปลอดภัยโมเดลปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงควบคู่การรักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลองค์กร appeared first on Brickinfo News Agency.

ก่อนหน้านี้ OpenAI ได้สั่งระงับการพัฒนาโมเดลรุ่นใหม่อย่าง Astra เป็นการชั่วคราว เนื่องจากประเมินว่าโมเดลดังกล่าวอาจมีขีดความสามารถด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ในระดับวิกฤต (Critical) พร้อมทั้งสั่งหยุดการฝึกฝนแบบ Reinforcement Learning (RL) สำหรับโมเดลรุ่นล่าสุดที่จะนำมาใช้งานจริงเป็นเวลา 2 สัปดาห์ เพื่อปรับปรุงระบบรักษาความปลอดภัย โดยโครงการฝึกฝนโมเดลขั้นสูงระดับ Frontier ที่มีขนาดใหญ่ที่สุดยังคงถูกระงับไว้ในขณะนี้

สำหรับการวิจัยโมเดลระดับ Frontier นั้น ทาง OpenAI ได้เพิ่มความเข้มงวดของระบบ Sandbox สำหรับเวิร์กโหลดที่ต้องประมวลผลโค้ดที่สร้างโดยโมเดลหรือไม่ผ่านการตรวจสอบ พร้อมทั้งเพิ่มมาตรการตัดการเชื่อมต่อระหว่างเวิร์กโหลดที่มีความเสี่ยงสูงออกจากเครือข่ายอินเทอร์เน็ต นอกจากนี้ยังปรับปรุงระบบวิจัยเพื่อตัดบริการที่ใช้ร่วมกันซึ่งอาจมีช่องโหว่ ลดระดับสิทธิ์การเข้าถึง และกำหนดขอบเขตความปลอดภัยให้รัดกุมยิ่งขึ้น

ในส่วนของระบบตรวจจับพฤติกรรม OpenAI กำหนดเป้าหมายการแจ้งเตือนความผิดปกติภายใน 30 นาทีหลังจากพบกิจกรรมที่น่าสงสัย ซึ่งหากทีมงานที่ได้รับแจ้งเตือนไม่สามารถยืนยันได้อย่างชัดเจนภายในเวลา 30 นาทีว่าเป็นการแจ้งเตือนที่ผิดพลาด (False Positive) ทีมงานจะต้องสั่งระงับกิจกรรมดังกล่าวทันที พร้อมทั้งนำเทคนิค Alignment มาปรับใช้ในกระบวนการฝึกฝนมากขึ้น รวมถึงการใช้ Reward Models เพื่อตรวจจับพฤติกรรมที่ไม่ปลอดภัย และฝึกให้โมเดลมีความซื่อตรงเกี่ยวกับขีดความสามารถและข้อจำกัดของตนเอง

ทั้งนี้ หลังจากกรณีการตรวจพบการเจาะระบบของ Hugging Face ปรากฏว่าบริษัทเทคโนโลยีรายอื่นอย่าง Anthropic และ Meta ต่างพบรายงานว่าโมเดล AI ของตนได้เข้าเจาะระบบขององค์กรอื่นในลักษณะเดียวกันด้วย

The post OpenAI ยกระดับมาตรการความปลอดภัย หลังโมเดล AI หลุดจากระบบทดสอบเข้าเจาะระบบ Hugging Face appeared first on Brickinfo News Agency.

รายงานระบุว่า รายชื่อเพลงรวม 30,117 รายการที่ระบุในคำฟ้อง เป็นเพียงส่วนหนึ่งของผลงานที่ถูกคัดลอก ขณะที่การตรวจสอบเชิงลึกพบว่ามีผลงานบันทึกเสียงของ โซนี่ มิวสิค ถูกนำไปใช้ในชุดข้อมูลเทรนระบบของ อูดีโอ เป็นจำนวนหลายแสนรายการ ซึ่งครอบคลุมศิลปินชื่อดัง อาทิ บียอนเซ่ (Beyoncé), ไมเคิล แจ็กสัน (Michael Jackson), แฮร์รี สไตล์ส (Harry Styles), มารายห์ แครี (Mariah Carey) และ เอลวิส เพรสลีย์ (Elvis Presley)

การยื่นฟ้องครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจาก โซนี่ มิวสิค ได้เข้าตรวจสอบ Source code และข้อมูลการฝึกฝนระบบระหว่างกระบวนการแสวงหาพยานหลักฐานในคดีแรก นอกจากนี้ คำฟ้องยังระบุว่า อูดีโอ ดึงไฟล์เสียงบันทึกจำนวนมากผ่านกระบวนการ Stream ripping จากแพลตฟอร์ม ยูทูบ (YouTube) โดยใช้เครื่องมือ YT-DLP ซึ่งเป็นการข้ามระบบป้องกันของแพลตฟอร์มเพื่อคัดลอกไฟล์มาใช้ในการฝึกฝนเอไออย่างถาวร

โซนี่ มิวสิค ให้เหตุผลเพิ่มเติมว่า ข้อตกลงการอนุญาตใช้สิทธิ์ (Licensing) ที่ อูดีโอ ทำร่วมกับค่ายเพลงอื่นก่อนหน้านี้ เช่น ยูนิเวอร์แซล มิวสิค กรุ๊ป (Universal Music Group) และ วอร์เนอร์ มิวสิค กรุ๊ป (Warner Music Group) ถือเป็นสิ่งที่สะท้อนให้เห็นว่าการคัดลอกผลงานบันทึกเสียงที่มีลิขสิทธิ์โดยปราศจากใบอนุญาตตั้งแต่แรกนั้นเป็นการกระทำที่ผิดกฎหมาย

ด้าน อูดีโอ เคยยอมรับว่าโมเดลเอไอของตนได้รับการฝึกฝนจากไฟล์บันทึกเสียงที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงผลงานที่เป็นกรรมสิทธิ์ของโจทก์ แต่ยังคงยืนกรานว่าการฝึกฝนเอไอด้วยเพลงที่มีลิขสิทธิ์เข้าข่ายการใช้งานลิขสิทธิ์ที่เป็นธรรม (Fair use) ทั้งนี้ โซนี่ มิวสิค ได้เรียกร้องค่าเสียหายสูงสุด 150,000 ดอลลาร์สหรัฐต่อผลงานที่ถูกละเมิด 1 รายการ พร้อมขอให้ศาลมีคำสั่งคุ้มครองเพื่อระงับการละเมิดลิขสิทธิ์ต่อไป

The post Sony Music ยื่นฟ้อง Udio ละเมิดลิขสิทธิ์เพลงกว่า 30,000 เพลงใช้เทรน AI appeared first on Brickinfo News Agency.

• AI แย่งงาน เจนซี ผลกระทบปัญญาประดิษฐ์ต่อเด็กจบใหม่ในตลาดยุคดิจิทัล

สาเหตุหลักที่ทำให้ผู้ชมรู้สึกเบื่อหน่ายไม่ได้เกิดจากตัวเทคโนโลยี เอไอ (AI) โดยตรง แต่เกิดจากการเห็นความมักง่ายและความพยายามอันน้อยนิดในการสร้างสรรค์ผลงาน เมื่อมีการนำเทคโนโลยีมาใช้สร้างคอนเทนต์เป็นอาชีพหรือใช้เพื่อโปรโมตแบรนด์อย่างขาดศิลปะ สิ่งเหล่านี้จะนำไปสู่ความล้มเหลว ปัญหาสำคัญคือคอนเทนต์เหล่านี้ขาดความเป็นมนุษย์ ไม่ว่าระบบจะพยายามประมวลผลให้เหมือนมนุษย์มากเพียงใดก็ตาม ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือกรณีโฆษณาของแบรนด์ระดับโลกอย่าง โค้ก (Coke) ที่เผยแพร่ผ่านช่องทางอย่างเป็นทางการ แต่กลับส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของแบรนด์เนื่องจากการนำเสนอที่ขาดความเป็นธรรมชาติ

นอกจากความน่าเบื่อหน่ายแล้ว ความเลวร้ายของ คอนเทนต์ที่สร้างจาก AI ยังลุกลามไปสู่การหลอกลวงผู้บริโภคอย่างเป็นระบบ เช่น การสร้าง อินฟลูเอนเซอร์ (Influencer) สายสุขภาพปลอมขึ้นมาเพื่อหลอกขายอาหารเสริมให้กับผู้สูงอายุในต่างประเทศ หรือการประดิษฐ์เรื่องราวหลอกลวงเพื่อเรียกความสงสาร โดยการอ้างว่าเด็กพิเศษคนหนึ่งถูกกลั่นแกล้งแต่ยังพยายามทำงานฝีมือเพื่อหาเลี้ยงชีพ ซึ่งแท้จริงแล้วเป็นเพียงวิดีโอจำลองที่สร้างขึ้นเพื่อหากินกับความรู้สึกของคนทั่วโลก

• ทำความรู้จัก AI Slop คอนเทนต์คุณภาพต่ำที่สร้างจากปัญญาประดิษฐ์ พร้อมเตือนหายนะจากการใช้งานโดยขาดการตรวจสอบ

กระแสความต่อต้านนี้ก่อให้เกิดเทรนด์ Anti-AI Marketing ในต่างประเทศ เพื่อดึงเสน่ห์ความเป็นมนุษย์กลับมาสู่การสื่อสารระหว่างแบรนด์กับผู้บริโภค นอกจากนี้ยังมีกระแสจากกลุ่ม เจนซี (Gen Z) ที่แม้จะเติบโตมาในยุคดิจิทัล แต่กลับโหยหาความสนุกสนานในยุคปี 2016 ซึ่งเป็นช่วงเวลาก่อนการแพร่ระบาดของโควิด-19 และก่อนที่วิดีโอ 3 มิติสำเร็จรูปจะล้นฟีดโซเชียลมีเดีย พวกเขาคิดถึงยุคที่ผู้คนออกไปทำกิจกรรมร่วมกันอย่างการเล่นเกม โปเกมอน โก (Pokemon Go) หรือการชมภาพยนตร์ฟอร์มยักษ์อย่าง มาร์เวล สตูดิโอส์ กัปตันอเมริกา: ซิวิลวอร์ (Marvel Studios’s Captain America: Civil War), ซูโทเปีย (Zootopia), โร้ควัน (Rogue One), โมอาน่า (Moana), นครดารา (La La Land) และ เดดพูล (Deadpool) ซึ่งสอดคล้องกับผลสำรวจล่าสุดของสื่อใหญ่อย่าง เดอะ วอลล์สตรีท เจอร์นัล (The Wall Street Journal) เมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา ที่ระบุว่าชาวอเมริกันเกือบครึ่งมีความรู้สึกไปในทางลบต่อเทคโนโลยีดังกล่าว

The only thing growing faster than the artificial-intelligence industry may be Americans’ negative feelings about it. https://t.co/P7rwYsbVWU pic.twitter.com/3rAOBQSmwn

— The Wall Street Journal (@WSJ) May 20, 2026

สำหรับทางออกสำคัญในการรับมือกับยุคที่คนเบื่อหน่ายเทคโนโลยี คือการนำแนวคิด Human-in-the-Loop หรือการให้มนุษย์เข้ามามีส่วนร่วมในกระบวนการทำงานมาปรับใช้ เช่น การให้ปัญญาประดิษฐ์เป็นผู้ร่างโครงสร้าง (AI Draft) แล้วมนุษย์นำมาขัดเกลา (Human Craft) หรือการหาไอเดียเริ่มต้นแล้วให้มนุษย์เป็นผู้เล่าเรื่อง เพื่อให้คอนเทนต์สามารถสร้างการรับรู้และความรู้สึกร่วมกับผู้ชมได้ การใช้งานที่ถูกต้องคือการใส่บริบทและตัวตนของผู้สร้างลงไป เพื่อเปลี่ยนให้เทคโนโลยีกลายเป็นเพียงผู้ช่วยที่ฉลาด มากกว่าจะเป็นนายจ้างที่ทำงานแทนมนุษย์แบบเบ็ดเสร็จ

The post วิกฤตคอนเทนต์ AI ล้นตลาด ทำไมผู้บริโภคเริ่มเบื่อหน่าย พร้อมแนะทางรอดให้ครีเอเตอร์และแบรนด์ | Brick Insight appeared first on Brickinfo News Agency.

การเปิดเผยครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากที่ Meta ได้ดำเนินการปรับโครงสร้างครั้งใหญ่เมื่อเดือนพฤษภาคมที่ผ่านมา โดยมีการปลดพนักงานทั่วโลกถึง 10% และโยกย้ายพนักงานกว่า 7,000 คนไปทำงานในโครงการใหม่ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการทำงานด้าน AI โดย มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก ได้อธิบายในบันทึกข้อความถึงความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีและความท้าทายที่ตามมาว่า ด้วยความซับซ้อนของการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ บริษัทได้ทำผิดพลาดไปแล้ว และเกือบจะแน่นอนว่าอาจจะมีความผิดพลาดเกิดขึ้นอีก

ซีอีโอของ เมตา เน้นย้ำว่าเขากำลังมุ่งเน้นไปที่การสร้างความมั่นคงให้ได้มากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้สำหรับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างองค์กรในอนาคต โดยกล่าวว่าเขาไม่อยากรับปากเกินจริง เพราะโลกกำลังเปลี่ยนแปลงไปในทิศทางที่อยู่นอกเหนือการควบคุม พร้อมกันนี้ บริษัทยังพยายามจัดหาบทบาทหน้าที่ใหม่ให้กับพนักงานที่ถูกโยกย้ายมาฝึกฝนโมเดล AI โดยระบุว่า การสร้างบทบาทใหม่ที่สำคัญช่วยให้บริษัทสามารถลดขนาดทีมลงได้ และหากมีความผิดพลาดเกิดขึ้นในบางจุด บริษัทยังสามารถโยกย้ายพนักงานบางส่วนกลับไปได้ตามเดิม

นอกจากนี้ Meta ยังมีแผนเพิ่มงบประมาณสำหรับการสร้างความสัมพันธ์ในทีมและกิจกรรมองค์กร รวมถึงการจัดงานแฮกกาธอนขนาดใหญ่ในเดือนกรกฎาคมเพื่อส่งเสริมการทำงานร่วมกันข้ามสายงานและการพัฒนาโมเดลรุ่นล่าสุด ในส่วนของการบริหารจัดการ มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก รับทราบถึงข้อกังวลเกี่ยวกับภาระหน้าที่ของหัวหน้างานที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในหน่วยงานวิศวกรรม AI ประยุกต์ ที่มีสัดส่วนพนักงานต่อผู้จัดการสูงถึง 50 ต่อ 1 ซึ่งบริษัทมีแผนที่จะปรับลดสัดส่วนดังกล่าวลง ทั้งนี้เมื่อเดือนเมษายนที่ผ่านมา บริษัทยังได้ปรับเพิ่มคาดการณ์รายจ่ายลงทุนประจำปีขึ้นไปอยู่ที่ระดับ 1.25 แสนล้าน ถึง 1.45 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ

The post มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก ยอมรับ เมตา (Meta) ตัดสินใจพลาดเรื่องปรับโครงสร้างทีมงาน AI ยืนยันปีนี้ไม่มีเลิกจ้างเพิ่ม appeared first on Brickinfo News Agency.