อาจารย์กลับไปสอบด้วยการเขียนลงกระดาษหรือสอบปากเปล่า เพื่อสู้การใช้ ChatGPT ของนักศึกษา

ข่าวประจำวัน, สถานการณ์ไซเบอร์

Loading

  การมาของ ChatGPT หรือ Generative AI ได้สร้างความปวดหัวกับภาคการศึกษาเป็นอย่างมากที่นักศึกษาหาคำตอบในข้อสอบจาก ChatGPT แล้วส่งให้อาจารย์ทันที การแก้ไขปัญหาดังกล่าวคือ หันไปสอบโดยใช้กระดาษ และเขียนคำตอบด้วยลายมือ   แม้ว่าประโยชน์ของ ChatGPT จะนำไปใช้กับงานหลากหลายประเภททั้ง การหาความรู้ ช่วยสรุปเนื้อหา ช่วยเขียนโค้ด ตรวจทานโค้ดที่ถูกต้อง และอื่น ๆ แต่การนำ ChatGPT ไปใช้งานแบบไม่ถูกต้องอย่างการถามหาคำตอบในข้อสอบ และช่วยเขียนเรียงความก็ทำให้คุณครู และอาจารย์มหาวิทยาลัยไม่ถูกใจกับสิ่งนี้     นับตั้งแต่การเปิดตัวของ ChatGPT เมื่อปลายปี 2022 จนถึงปัจจุบัน AI ตัวนี้ก็มีความเก่งกาจมากขึ้นเรื่อย ๆ จากผลทดสอบวิชา AP Biology และผ่านการเรียนในปีแรกของมหาวิทยาลัย Harvard ด้วยเกรดเฉลี่ย 3.34   สำหรับวิธีการแก้เกมนักศึกษามหาวิทยาลัยใช้ ChatGPT มาโกงข้อสอบคือ อาจารย์มหาวิทยาลัยต่าง ๆ กลับไปใช้วิธีการสอบแบบใช้กระดาษ ให้นักศึกษาเขียนคำตอบด้วยลายมือของตัวเอง และสอบในชั้นเรียน รวมถึงการสอบแบบพูดตอบปากเปล่า เพื่อจะได้เห็นคำตอบที่ได้ความคิด…

รวมเรื่องที่นายจ้างต้องรู้ ถ้าพนักงานใช้ AI ช่วยทำงาน ก่อนข้อมูลบริษัทรั่ว

บทความน่าสนใจ

Loading

  รวมเรื่องที่นายจ้างต้องรู้ ก่อนข้อมูลรั่วไม่รู้ตัว ถ้าพนักงานใช้ AI ช่วยทำงาน เพราะผลสำรวจล่าสุดบอกพนักงานเริ่มใช้ปัญญาประดิษฐ์มากขึ้น   ผลสำรวจของ Reuters/Ipsos พบว่า พนักงานจำนวนมากทั่วสหรัฐฯ เริ่มหันไปใช้ ChatGPT เพื่อช่วยงานพื้นฐาน ได้แก่ การร่างอีเมล การสรุปเอกสาร และการทำวิจัยเบื้องต้น   โดยการสำรวจความคิดเห็นของ Reuters/Ipsos มาจากผู้ใหญ่ 2,625 คนทั่วสหรัฐอเมริกามีช่วงความน่าเชื่อถือซึ่งเป็นการวัดความแม่นยำประมาณ 2 จุดเปอร์เซ็นต์   จากการทำแบบสำรวจออนไลน์เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) ระหว่างวันที่ 11-17 กรกฎาคม พบว่า •  28% บอกว่าพวกเขาใช้ ChatGPT ในที่ทำงานเป็นประจำ •  25% ไม่ทราบว่าบริษัทของพวกเขาอนุญาตให้ใช้เทคโนโลยีนี้หรือไม่ •  22% นายจ้างอนุญาตให้ใช้ืหากเป็นอุปกรณ์ภายนอกอย่างชัดเจน •  10% ของผู้ตอบแบบสำรวจกล่าวว่าเจ้านายของพวกเขาห้ามเครื่องมือ AI ภายนอกอย่างชัดเจน   ChatGPT กลายเป็นแอปที่เติบโตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์หลังจากเปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน ปี 2565…

‘ดาต้า-เอไอ’ เพิ่มศักยภาพ ฝ่ายทรัพยากรบุคคลทุกมิติ

บทความน่าสนใจ

Loading

  ฝ่ายทรัพยากรบุคคลเป็นหัวใจสำคัญขององค์กรในการจัดหาและพัฒนาศักยภาพบุคลากรให้ตรงกับคุณสมบัติตามที่ต้องการ รวมทั้งดูแลรักษาให้พนักงานอยู่กับองค์กรให้ได้นานที่สุดเพื่อขับเคลื่อนองค์กรไปสู่ความสำเร็จ   ในปัจจุบันมีเทคโนโลยีและเอไอจำนวนมากได้ถูกพัฒนาให้มีความสามารถที่หลากหลายและง่ายต่อการใช้งาน เป็นตัวช่วยในการทำงานด้านต่าง ๆ รวมทั้งนำมาใช้เป็นตัวช่วยสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานให้กับทีมทรัพยากรบุคคลได้ในหลายด้านด้วยกัน ดังตัวอย่างต่อไปนี้   เริ่มตั้งแต่ขั้นตอนการคัดเลือกบุคลากรในการ ร่างเอกสารคุณสมบัติและหน้าที่ในตำแหน่งงานที่เปิดรับสมัคร (Job Description) โดยการใช้ Generative AI เช่น ChatGPT ช่วยเขียนและเรียบเรียงข้อความให้น่าสนใจ   รวมถึงมีรายละเอียดของงาน หน้าที่ที่ต้องรับผิดชอบ ทักษะที่ต้องการ รวมถึงวัฒนธรรมขององค์กรที่ถูกต้องครบถ้วน ซึ่งช่วยให้ผู้สมัครเกิดความเข้าใจที่ถูกต้องก่อนพิจารณาสมัครในตำแหน่งนั้น ๆ   หลังจากนั้นเอไอยังช่วย คัดเลือกเรซูเม่ (Resume Screening) จากการอ่านข้อมูลของผู้สมัครทั้งหมดและเลือกผู้สมัครที่มีคุณสมบัติที่ตรงกับความต้องการที่ทางบริษัทกำหนดไว้มากที่สุด รวมทั้งช่วยวิเคราะห์เบื้องต้นได้ว่า บุคคลนั้น ๆ มีแนวโน้มที่สามารถร่วมงานกับองค์กรและเป็นบุคลากรคุณภาพในอนาคตได้หรือไม่   ในขั้นตอนการสัมภาษณ์ เอไอมีส่วนช่วยในการ สร้างชุดคำถาม (Creating Interview Questions) ที่เหมาะสมกับตำแหน่งและสายงานนั้น ๆ ที่ช่วยให้เราวัดความรู้ ความสามารถ ประเมินความเชี่ยวชาญในการทำงานของผู้สมัคร มองเห็นทัศนคติและมุมมองทางความคิดที่ส่งผลต่อการทำงานในอนาคต   และสุดท้ายเอไอจะช่วยทำสรุปผลการสัมภาษณ์ (Interview Summarization) เพื่อนำเสนอต่อทีมที่เกี่ยวข้องพิจารณาต่อไป…

ภายในปี 2567 กว่า 60% ของข้อมูลสำหรับ AI จะถูกสังเคราะห์ขึ้นเพื่อจำลองความเป็นจริง

บทความน่าสนใจ

Loading

  การ์ทเนอร์เผยแนวโน้มสำคัญที่ส่งผลต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิ่ง (Data Science and Machine Learning หรือ DSML) ซึ่งเป็นผลมาจากวิวัฒนาการและการเติบโตของภาคอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว เพื่อตอบสนองต่อการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยของข้อมูลในปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจโฟกัสการลงทุน Generative AI ระบุภายในปี 2567 60% ของข้อมูลสำหรับ AI จะถูกสังเคราะห์ขึ้นเพื่อจำลองความเป็นจริง   ปีเตอร์ เครนสกี้ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยของการ์ทเนอร์ กล่าวว่า แมชชีนเลิร์นนิ่งยังคงเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ขณะเดียวกัน DSML กำลังพัฒนาจากเดิมที่มุ่งเน้นโมเดลการคาดการณ์ (Predictive Models) ไปเป็นให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ในวงกว้างขึ้น ไดนามิก และเน้นข้อมูลเป็นหลัก รวมถึงได้รับแรงหนุนจาก Generative AI   “แม้อาจมีความเสี่ยงเกิดขึ้น แต่มีความสามารถและช่วยสร้างยูสเคสการใช้งานใหม่ ๆ ที่เป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและองค์กรด้วยเช่นกัน”   5 แนวโน้มสำคัญที่จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของ DSML ซึ่งการ์ทเนอร์รวบรวมไว้ประกอบด้วย   เทรนด์ที่ 1 Cloud Data Ecosystems…

FraudGPT เครื่องมือใหม่ Dark Web Markets

บทความน่าสนใจ

Loading

  ทุกวันนี้ภัยไซเบอร์มีหลากหลายรูปแบบจนในบางครั้งเราก็อาจตามไม่ทันและสุดท้ายต้องตกเป็นเหยื่อของการคุกคามในที่สุด เหล่าบรรดาแฮกเกอร์มุ่งพัฒนาเครื่องมือต่าง ๆ ขึ้นเพื่อใช้เปิดโจมตี ซึ่งในวันนี้ผมจะขอนำเสนอ AI ตัวใหม่ที่มีชื่อว่า “FraudGPT” ซึ่งมีการเผยแพร่อย่างแพร่หลายในตลาด Dark Web และช่องทาง Telegram ในช่วงปลายเดือนที่ผ่านมา   ผู้เชี่ยวชาญต่างพากันลงความเห็นว่า FraudGPT เป็นเครื่องมือที่ควรจะต้องเฝ้าระวังอีกตัวหนึ่งเลยทีเดียว จากข้อมูลพบว่ามีการออกโปรโมตเกี่ยวกับ FraudGPT ว่าเป็นโซลูชันที่ครบวงจร สามารถตอบโจทย์ความต้องการของอาชญากรทางไซเบอร์ได้เป็นอย่างดี   เพราะเครื่องมือจะประกอบไปด้วยฟีเจอร์พิเศษต่าง ๆ ที่สามารถสร้างอีเมล spear-phishing การรวมมัลแวร์ที่หลีกเลี่ยงการตรวจจับ การสร้างหน้าฟิชชิง การแจ้งเตือนเว็บไซต์ที่มีช่องโหว่ และการสอนเทคนิคแฮ็กต่าง ๆ   โดย Generative AI Tool นี้เองที่ช่วยให้แฮ็กเกอร์มีฟังก์ชันการทำงานได้เหมือนกับผู้เชี่ยวชาญทางด้านเทคโนโลยีซึ่งนั่นก็คือ ความสามารถในการทำงานด้วยความเร็วและขนาดที่เพิ่มมากขึ้น   แน่นอนว่า เหล่าแฮ็กเกอร์สามารถสร้างแคมเปญฟิชชิงได้อย่างรวดเร็วและเปิดตัวใช้งานได้พร้อมกันมากขึ้น และจุดนี้เองที่ทำให้ทีมผู้เชี่ยวชาญด้านภัยคุกคามตัดสินใจเฝ้าติดตามกิจกรรมต่าง ๆ ที่เกิดขึ้นของ FraudGPT รวมถึงแฮ็กเกอร์ที่อยู่เบื้องหลังอย่างใกล้ชิด เพราะก่อนหน้านี้แฮ็กเกอร์เคยเป็นผู้ค้าในตลาด Dark Web หลายแห่งเลยก็ว่าได้   นอกจากนี้ แฮ็กเกอร์ยังปรับใช้วิธีการเคลื่อนไหวเชิงกลยุทธ์เพื่อหลบหลีกกลโกงต่าง…

การ์ทเนอร์ เปิด 5 เทรนด์ กำหนดอนาคต ยก ‘AI Cloud Data science’ สะเทือนโลก

บทความน่าสนใจ

Loading

  การ์ทเนอร์ เผยแนวโน้มสำคัญที่ส่งผลต่ออนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแมชีนเลิร์นนิ่ง ผลจากวิวัฒนาการและการเติบโตของภาคอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว ตอบสนองต่อการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยของข้อมูลในปัญญาประดิษฐ์ (เอไอ) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจโฟกัสการลงทุน Generative AI   ปีเตอร์ เครนสกี้ ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัย การ์ทเนอร์ กล่าวว่า แมชีนเลิร์นนิ่งยังคงเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคอุตสาหกรรมต่าง ๆ ขณะเดียวกัน DSML (Data Science and Machine Learning) กำลังพัฒนาจากเดิมที่มุ่งเน้นโมเดลการคาดการณ์ (Predictive Models) ไปเป็นให้ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ในวงกว้างขึ้น ไดนามิก และเน้นข้อมูลเป็นหลัก   รวมถึงได้รับแรงหนุนจาก Generative AI แม้อาจมีความเสี่ยงเกิดขึ้น แต่ก็มีความสามารถและช่วยสร้างยูสเคสการใช้งานใหม่ๆ ที่เป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและองค์กร     เดินหน้าสู่ ยุคใหม่แห่งข้อมูล   การ์ทเนอร์รวบรวม 5 แนวโน้มสำคัญที่จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของ DSML ไว้ดังนี้   เทรนด์ที่ 1: Cloud Data Ecosystems : Data…