AIGC
- 13 ก.ค. 67
-
35
-
สพธอ. ร่วมกับจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และ Google จัดทำโครงการฝึกอบรม AI Policy & Skilling Lab Thailand
สำนักงานพัฒนาธุรกรรมทางอิเล็กทรอกนิกส์ (สพธอ.) ร่วมมือกับจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และบริษัท Google ประเทศไทย จำกัด จัดทำโครงการฝึกอบรม AI Policy & Skilling Lab Thailand ณ อาคารมหาธีรราชานุสรณ์ (หอสมุดกลาง) จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย โดยได้รับเกียรติจากศาสตราจารย์ ดร.วิเลิศ ภูริวัชร ผู้รักษาการอธิการบดี จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย นายชาติชาย สุทธาเวศ รองผู้อำนวยการ สพธอ. และ Mr.Andrew Ure, Managing Director of Government Affairs and Public Policy for Southeast Asia, Google ร่วมเปิดงานและแสดงวิสัยทัศน์ในการดำเนินโครงการร่วมกันดังกล่าว
โครงการนี้มุ่งพัฒนาศักยภาพบุคลากรด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อให้เกิดความรู้ความเข้าใจในด้านการนำ AI ไปประยุกต์ใช้ การกำหนดนโยบายที่เอื้อต่อการพัฒนา AI และการสร้างขีดความสามารถในการแข่งขันของประเทศ ผ่านการแลกเปลี่ยนความคิดเห็นและประสบการณ์กับผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์และธรรมาภิบาล AI ซึ่งในโครงการนี้มีผู้เข้าร่วมอบรมกว่า 64 คน ทั้งจากหน่วยงานทางด้านสุขภาพ การเงิน ภาครัฐ การศึกษา และ รัฐวิสาหกิจ
ไฮไลท์สำคัญภายในงาน:
ผศ.ดร.ณัฐวุฒิ หนูไพโรจน์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย นำเสนอตัวอย่างการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในวงการสุขภาพของไทย ผ่าน 3 แอปพลิเคชัน ได้แก่
- Deep GI: เทคโนโลยี AI ที่สามารถตรวจพบติ่งเนื้อเพื่อช่วยวินิจฉัยโรคมะเร็งลำไส้ใหญ่
- AIMET: แอปพลิเคชันที่ใช้ AI ในการคัดกรองภาวะซึมเศร้า
- ARDA: AI สำหรับคัดกรองโรคเบาหวานขึ้นตา ช่วยป้องกันภาวะแทรกซ้อนที่อาจนำไปสู่การสูญเสียการมองเห็น
คุณเพิ่มศักดิ์ ลีลากุล, Google Thailand นำเสนอวาระขับเคลื่อนโอกาส ด้าน AI สำหรับประเทศไทย ด้วยข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย 3 เสาหลัก ได้แก่
- เสาที่ 1: การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานด้านนวัตกรรม
- เสาที ่2: การเตรียมแรงงานให้พร้อม รับมือกับเทคโนโลยี
- เสาที ่3: ส่งเสริมการยอมรับและการเข้าถึงอย่างทั่วถึง
สพธอ. นำเสนอในหัวข้อ "AI and Generative AI Governance" โดยมี ดร. ศักดิ์ เสกขุนทด ที่ปรึกษาอาวุโส สพธอ. ร่วมเป็นวิทยากรหลัก กล่าวถึงความแตกต่างระหว่าง AI และ Generative AI รวมทั้งตัวอย่างสำคัญภายในเล่มเนื้อหา “Generative AI Governance Guideline” ได้แก่
- ประโยชน์และข้อจำกัดของ Generative AI
- รูปแบบการประยุกต์ใช้ Generative AI ประเภท LLM (Using/Basic Prompting, RAG, Fine-tuning, Pre-training)
- ประเด็นความเสี่ยงและตัวอย่างแนวทางการบริหารจัดการความเสี่ยงของ Generative AI
นอกจากนี้ ทางศูนย์ธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ (AIGC) ยังได้จัดกิจกรรม workshop เพื่อแนะนำวิธีการใช้เครื่องมือสำหรับประเมินเรื่อง AI ได้แก่ AI readiness scan และ AI use case canvas โดยคุณธิติกร ตระกูลศิริศักดิ์ ผู้เชี่ยวชาญจากศูนย์ AIGC
ทั้งนี้ โครงการฝึกอบรม AI Policy & Skilling Lab Thailand จะจัดอบรมต่อเนื่องในกลุ่มเป้าหมายต่อไป สามารถติดตามข่าวสารการอบรมได้ที่
Facebook: ETDA Thailand