Emerging Tech เทคโนโลยีเกิดใหม่ที่น่าจับตามองในปี 2025 เทคโนโลยีเหล่านี้มีศักยภาพที่จะเปลี่ยนแปลงเศรษฐกิจ, อุตสาหกรรม และวิถีชีวิตของเราในอนาคตอันใกล้นี้
8 Emerging Tech 2025 เทคโนโลยีใหม่ที่โลกต้องจับตา
เทคโนโลยีมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งจากที่เคยเป็นเรื่องใหม่เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา ตอนนี้กลับกลายเป็นส่วนหนึ่งในชีวิตประจำวันของเราไปแล้ว ซึ่งนี้ก็เป็นหนึ่งตัวอย่างของ “Emerging Tech” หรือเทคโนโลยีเกิดใหม่ในปี 2025
Emerging Tech (เทคโนโลยีเกิดใหม่) คืออะไร?
Emerging Tech คือเทคโนโลยีที่อยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา กำลังอยู่ในขั้นตอนการวิจัย หรือยังไม่ได้ถูกนำมาใช้งานในวงกว้าง อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีเหล่านี้มีศักยภาพสูงมากพอที่จะสร้างผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อเศรษฐกิจ อุตสาหกรรม และวิถีชีวิตของเราในอนาคตอันใกล้ และนี่คือ 8 เทคโนโลยีเกิดใหม่ที่โลกควรจับตามอง
Agentic AI: ผู้ช่วยอัตโนมัติตั้งแต่ต้นจนจบ
Agentic AI คือ AI ที่สามารถทำงานได้โดยอัตโนมัติตั้งแต่เริ่มต้นจนกระทั่งเสร็จสิ้นกระบวนการ AI ประเภทนี้จะวางแผน ตัดสินใจ เลือกใช้เครื่องมือ และลงมือทำงานตามเป้าหมายที่เรากำหนดไว้ โดยที่เราไม่จำเป็นต้องป้อนคำสั่งทีละขั้นตอน นอกจากนี้ เมื่อได้ผลลัพธ์ออกมาแล้ว Agentic AI ยังสามารถปรับปรุงและเรียนรู้ได้อย่างต่อเนื่อง เพื่อให้การทำงานในครั้งต่อไปดียิ่งขึ้น เทคโนโลยีนี้มีให้ใช้งานแล้วในปัจจุบัน
ตัวอย่างของ Agentic AI ได้แก่:
- Hippocratic AI: AI ที่ช่วยบุคลากรทางการแพทย์ในงานที่ไม่ใช่การวินิจฉัยโรค เช่น การติดตามดูแลผู้ป่วย หรือการจัดการข้อมูล เพื่อช่วยให้ผู้สูงอายุใช้ชีวิตได้สะดวกขึ้น
- Ema: แชทบอท AI ที่สามารถค้นหาฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันนับพันรายการเพื่อตอบคำถามลูกค้า และยังช่วยระบุคำแนะนำสำหรับผู้ใช้งานที่เป็นคนจริงเพื่อรับช่วงต่อ
- Copilot: AI ที่มาพร้อมกับ Windows ซึ่งสามารถช่วยจัดการงานต่างๆ ได้ เช่น การจองที่พัก
การที่ AI สามารถทำงานได้เองเช่นนี้หมายความว่าเราจะมีเวลามากขึ้นและทำงานน้อยลง อย่างไรก็ตาม นี่ก็อาจเป็นไปได้ว่า AI จะเข้ามาทำงานแทนมนุษย์ได้เช่นกัน ดังนั้น การพัฒนาทักษะและความรู้ใหม่ๆ (reskill/upskill) จึงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้เรามีความสามารถเหนือกว่า AI
AI Governance: เราจะควบคุม AI ได้จริงหรือ?
AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงโลก และทิศทางการเปลี่ยนแปลงนั้นขึ้นอยู่กับว่าเราจะกำกับดูแลมันอย่างไร AI Governance จึงเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในปัจจุบัน
AI Governance คือระบบที่ประกอบด้วยกรอบแนวคิด กระบวนการ นโยบาย และเครื่องมือที่ใช้ในการควบคุมและกำกับดูแลการพัฒนา การใช้งาน และการจัดการ AI ให้มีความปลอดภัย มีความรับผิดชอบ ยุติธรรม โปร่งใส และเกิดประโยชน์ต่อสังคม จุดประสงค์หลักคือการลดปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ AI เช่น ความลำเอียงที่เกิดจากอคติทางเพศหรือสีผิว การละเมิดความเป็นส่วนตัว และความเสี่ยงจากการใช้ AI ที่ไม่เหมาะสม
ตัวอย่างของ AI Governance ได้แก่:
- EU AI Act: กฎหมาย AI ฉบับแรกของโลกที่ครอบคลุมทุกด้านของ AI กฎหมายนี้แบ่งระดับความเสี่ยงของ AI และกำหนดข้อบังคับ เช่น ห้ามใช้ AI ให้คะแนนทางสังคม (social scoring) กับประชาชน และกำหนดให้ AI ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น AI ที่ใช้ในด้านสุขภาพ ต้องผ่านการประเมินอย่างเข้มงวด
- National Artificial Intelligence Initiative Act (สหรัฐอเมริกา): กฎหมายที่มุ่งเน้นการส่งเสริมการวิจัยและพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ รวมถึงการกำหนดแนวทางด้านจริยธรรมและความปลอดภัย
- AI Principles ของ Google: นโยบายภายในองค์กรที่กำหนดไว้สำหรับการพัฒนา AI โดยเน้นการหลีกเลี่ยงการสร้าง AI ที่เป็นอันตราย การออกแบบ AI ให้มีความเป็นธรรม และการรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ของ AI
- Microsoft Responsible AI: กรอบการทำงานและเครื่องมือที่ช่วยให้นักพัฒนาและลูกค้าสามารถสร้างและใช้งาน AI ได้อย่างมีความรับผิดชอบ มีความเป็นส่วนตัว และมีความโปร่งใส
ประเทศไทยเองก็ให้ความสำคัญกับ AI Governance เป็นอย่างมาก โดยมี
AIGC (AI Governance Center) และกำลังจะมีการจัดตั้ง AIGPC (AI Governance Practice Center) หรือศูนย์ปฏิบัติการด้านธรรมาภิบาลปัญญาประดิษฐ์ของภูมิภาค ซึ่งเกิดขึ้นจากการผลักดันของกระทรวงดิจิทัลเพื่อเศรษฐกิจและสังคม และ AIGC โดย AIGPC จะเป็นศูนย์กลางการเรียนรู้ระดับภูมิภาคเพื่อส่งเสริมจริยธรรม AI ตามแนวทาง UNESCO และสร้างความร่วมมือทั้งในและต่างประเทศศูนย์นี้จะทำให้ประเทศไทยเป็นผู้นำด้านการใช้ AI อย่างมีจริยธรรม โปร่งใส และยั่งยืนบนเวทีโลก
Disinformation Security: สิ่งที่เราเห็นบนอินเทอร์เน็ตเชื่อได้แค่ไหน?
Disinformation บ่อยครั้ง Disinformation คือข้อมูลที่ผิดพลาดซึ่งถูกสร้างขึ้นโดยเจตนาเพื่อหลอกลวงให้ผู้อื่นเข้าใจผิด ข้อมูลเหล่านี้ไม่เพียงแต่สร้างความเสียหายต่อบุคคลหรือองค์กรเท่านั้น แต่ยังถือเป็นภัยคุกคามร้ายแรงในยุคดิจิทัล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการนำ AI มาช่วยในการสร้างข้อมูลปลอม ซึ่งทำให้สามารถสร้างข้อมูลจำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว
Disinformation Security จึงเกิดขึ้นเทคโนโลยีนี้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อตรวจจับ ป้องกัน และต่อสู้กับการแพร่กระจายของข้อมูลบิดเบือน รวมถึงการสร้างความตระหนักรู้ให้กับสาธารณชนในการแยกแยะข้อมูลจริงและปลอม และรู้เท่าทันข่าวปลอม ตัวอย่างเช่น ศูนย์ต่อต้านข่าวปลอมของประเทศไทย (antifakenewscenter.com)
Post-Quantum Cryptography: เข้ารหัสยุคควอนตัม
ในอนาคตอันใกล้ การเข้ารหัสข้อมูลแบบธรรมดาอาจไม่เพียงพออีกต่อไป เนื่องจากการมาถึงของคอมพิวเตอร์ควอนตัม (Quantum Computer) แม้ว่าในปัจจุบันข้อมูลที่สำคัญ เช่น แชทส่วนตัว หรือข้อมูลธนาคารที่ถูกเข้ารหัสไว้จะมีความปลอดภัยในระดับหนึ่งจากการถูกแฮก แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีความสามารถในการคำนวณที่เหนือกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปอย่างมาก ทำให้สามารถโจมตีและถอดรหัสข้อมูลแบบเดิมๆ ได้ง่าย ดังนั้น ระบบการเข้ารหัสแบบใหม่ที่เรียกว่า
Post-Quantum Cryptography (PQC) หรือการเข้ารหัสหลังควอนตัมจึงเกิดขึ้น PQC คืออัลกอริทึมการเข้ารหัสที่ถูกออกแบบมาเพื่อให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมแฮกรหัสข้อมูลได้ยากขึ้น แม้ว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะยังไม่สามารถถอดรหัสข้อมูลที่เราใช้กันอยู่ในปัจจุบันได้ แต่มีการคาดการณ์ว่าเหตุการณ์นี้อาจเกิดขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ซึ่งเรียกว่า Q-day
หาก Q-day มาถึง โลกออนไลน์อาจเกิดความปั่นป่วนถึงขั้นล่มสลายได้ ด้วยเหตุนี้ PQC จึงถูกวางมาตรฐานไว้แล้วในปัจจุบัน สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ (National Institute of Standards and Technology – NIST) ของสหรัฐอเมริกา ได้เผยแพร่อัลกอริทึมการเข้ารหัสแบบใหม่ที่สามารถปกป้องข้อมูลจากการคุกคามของคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้ มาตรฐานนี้ได้ถูกบังคับใช้แล้วในหน่วยงานรัฐบาลกลางและบริษัทเอกชนจำนวนมากในสหรัฐฯ
เรื่องนี้อาจดูเหมือนเป็นเรื่องไกลตัว แต่หากแพลตฟอร์มที่เราใช้งานยังไม่ได้แก้ไขการเข้ารหัสข้อมูลเป็นแบบ PQC นั่นหมายความว่าข้อมูลของเราอาจถูกขโมยไปได้โดยง่าย
Energy-Efficient Computing: เพื่อ AI และโลก
การใช้งาน AI ส่งผลต่อสิ่งแวดล้อม เนื่องจากเพียงแค่การแชทกับ AI หรือใช้ AI ช่วยค้นหา ก็ใช้พลังงานถึง 2.9 วัตต์ชั่วโมง ซึ่งมากกว่าการค้นหาด้วย Google เกือบ 10 เท่า ด้วยเหตุนี้ เทคโนโลยี Energy-Efficient Computing จึงเกิดขึ้นเพื่อช่วยแก้ปัญหานี้
Energy-Efficient Computing คือการออกแบบและใช้งานระบบคอมพิวเตอร์ที่ลดการใช้พลังงานลง โดยยังคงประสิทธิภาพการทำงานไว้ตามเดิม ทำให้เราสามารถใช้เทคโนโลยีได้อย่างเต็มที่และรักษาสิ่งแวดล้อมไปด้วย ตัวอย่างของ Energy-Efficient Computing ได้แก่:
- การใช้ CPU ที่ประหยัดพลังงาน
- เทคโนโลยี Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) ที่ช่วยประหยัดพลังงานโดยการปรับลดแรงดันไฟฟ้าของ CPU ตามการใช้งานจริง
- การพัฒนา Data Center ให้ประหยัดพลังงานมากขึ้น ทั้งในเรื่องของการทำงานและการระบายความร้อน
- การใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่ออกแบบมาให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพแต่ใช้พลังงานน้อยลง
- Software Optimization: การเขียนโปรแกรมให้มีประสิทธิภาพและลดการใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์โดยไม่จำเป็น
- ระบบจัดการพลังงานในระบบปฏิบัติการ (Power Management Systems) เช่น Sleep Mode, Hibernate Mode ที่ช่วยลดการใช้พลังงานเมื่อเครื่องไม่ได้ถูกใช้งาน
Energy-Efficient Computing ช่วยให้การพัฒนาเทคโนโลยีและปัญหาสิ่งแวดล้อมสามารถดำเนินไปพร้อมกันได้ ทำให้การใช้ AI เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้น (Green AI)
Polyfunctional Robots: หุ่นยนต์ตัวเดียวทำได้ทุกอย่าง
ในอดีต หุ่นยนต์มักถูกออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะอย่างเท่านั้น เช่น เสิร์ฟอาหาร ดูดฝุ่น หรือต้อนรับ แต่ในปัจจุบัน หุ่นยนต์ถูกออกแบบมาให้สามารถทำงานได้หลากหลายและซับซ้อนมากขึ้น
Polyfunctional Robots หรือหุ่นยนต์อเนกประสงค์ กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงรูปแบบของการใช้หุ่นยนต์ในการทำงาน ต่อไปหุ่นยนต์จะสามารถทำงานได้หลากหลายรูปแบบ และยังสามารถปรับเปลี่ยนความสามารถได้ตามสถานการณ์
Humanoid Robots เป็นตัวอย่างหนึ่งที่เห็นได้ชัด และถูกนำมาใช้งานจริงแล้ว
ตัวอย่างเช่น:
- Tesla Optimus: หุ่นยนต์ Humanoid Robots ของ Tesla ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยงานในสายการผลิต เช่น การยกของหนัก การประกอบชิ้นส่วน และการเคลื่อนย้ายวัสดุในโรงงานของ Tesla โดยมีความสามารถในการรับรู้สภาพแวดล้อมผ่านระบบ AI
- Pepper: หุ่นยนต์ที่ถูกใช้ในร้านค้าปลีก ธนาคาร โรงพยาบาล สนามบิน ไปจนถึงโรงเรียนประถมมีความสามารถในการวิเคราะห์สีหน้า น้ำเสียง และท่าทาง เพื่อประเมินอารมณ์ของผู้ใช้งาน และสื่อสารได้อย่างเป็นธรรมชาติ
- NEO: หุ่นยนต์ที่พัฒนามาเพื่อช่วยงานบ้าน เช่น การทำความสะอาด การจัดระเบียบ และการดูแลสัตว์เลี้ยง โดยสามารถควบคุมจากระยะไกลผ่าน AI
ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า คงไม่ใช่เรื่องแปลกที่เราจะมีหุ่นยนต์ใช้งานทั้งในที่ทำงานและที่บ้าน
Synthetic Data: สร้างข้อมูลเสมือนจริง
ในยุคปัจจุบัน ข้อมูลมีค่าดั่งทองคำและถูกนำไปใช้ในหลากหลายวงการ ตั้งแต่การตลาดไปจนถึงวงการ AI อย่างไรก็ตาม บางครั้งข้อมูลที่มีอยู่ไม่เพียงพอ หรือมีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัว ทำให้จำเป็นต้องมีการสร้างข้อมูลขึ้นมา
Synthetic Data หรือข้อมูลสังเคราะห์ คือข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นจากสถิติและโครงสร้างของข้อมูลจริงข้อมูลที่สร้างขึ้นเหล่านี้สามารถนำไปใช้งานได้หลากหลาย เช่น การฝึก AI การทดสอบซอฟต์แวร์และระบบ การจำลองสถานการณ์ต่างๆ เพื่อทำงานวิจัย การแพทย์ ไปจนถึงการตลาด
เหตุผลที่ต้องใช้ข้อมูลสังเคราะห์แทนข้อมูลจริงคือ บางครั้งชุดข้อมูลจริงมีไม่เพียงพอ หรืออาจติดปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัวของเจ้าของข้อมูล นอกจากนี้ การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ยังประหยัดกว่า เพราะการเก็บข้อมูลจริงต้องใช้ทั้งเงินและเวลา
ตัวอย่างของการใช้งาน Synthetic Data ที่เป็นที่รู้จักในช่วงที่ผ่านมา:
- Waymo: รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติที่ใช้ภาพและวิดีโอเสมือนจริง เช่น ฝนตก ถนนลื่น หรือคนข้ามถนนแบบฉุกเฉิน มาฝึกระบบเซ็นเซอร์และการตรวจจับวัตถุ โดยเฉพาะกรณีที่เกิดขึ้นได้ยาก
- American Express: สร้างชุดข้อมูลธุรกรรมสังเคราะห์ ทั้งแบบธรรมดาและแบบฉ้อโกง เพื่อฝึกโมเดลการป้องกันการฉ้อโกง ซึ่งเหตุการณ์ฉ้อโกงมักพบได้ไม่บ่อยในข้อมูลจริง
- การใช้ข้อมูลสุขภาพสังเคราะห์ เช่น MRI หรือข้อมูลเวชระเบียน เพื่อทำวิจัยหรือพัฒนายารักษาโรคที่หายาก
Synthetic Data ไม่เพียงแต่มีประโยชน์ในการสร้างข้อมูลให้เพียงพอต่อการใช้งานเท่านั้น แต่ยังมีประโยชน์อย่างมากในกรณีที่ข้อมูลหายากอีกด้วย
Neurological Enhancement และ Wearable Devices
จะเป็นอย่างไรถ้าเราสามารถปลดล็อกศักยภาพของสมองให้ทำงานได้ดียิ่งขึ้น? เรื่องนี้ไม่ใช่แค่ในนิยายวิทยาศาสตร์ แต่สามารถเกิดขึ้นจริงได้ด้วย
Neurological Enhancement คือการใช้เทคโนโลยีหรือวิธีการต่างๆ เพื่อกระตุ้นการทำงานของสมอง ไม่ว่าจะเป็นความจำ การโฟกัส การเรียนรู้ หรือแม้กระทั่งอารมณ์ ทำให้สมองทำงานได้ดีขึ้น การที่จะทำเช่นนี้ได้ จำเป็นต้องใช้
Wearable Devices หรืออุปกรณ์สวมใส่ที่ช่วยดึงศักยภาพของสมองออกมา เช่น Brain-Computer Interfaces (BCIs) ที่ช่วยให้เราสามารถควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ได้เพียงแค่คิด
ตัวอย่าง BCI ที่โด่งดังในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือ Neuralink ของ Elon Musk ซึ่งจะมีการฝังชิปและสายสื่อประสาทเข้าไปในสมอง เพื่อจับสัญญาณของสมองแล้วแปลงเป็นสัญญาณที่สื่อสารกับคอมพิวเตอร์หรือนำไปควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ได้
แม้ในปัจจุบันเทคโนโลยีนี้จะดูเหมือนพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยเหลือคนพิการ แต่วัตถุประสงค์หนึ่งที่สำคัญคือ “การเชื่อมต่อสมองมนุษย์กับ AI” ซึ่งอาจเป็นจุดเริ่มต้นของการ “รวม AI เข้ากับมนุษย์” ในอนาคต
สรุป Emerging Tech 2025 เทคโนโลยีใหม่ที่โลกต้องจับตา
และนี้คือ 8 เทคโนโลยีเกิดใหม่ (Emerging Tech) ที่น่าจับตามองในปี 2025 ที่จะเข้ามาเปลี่ยนวิถีชีวิตของเราในอนาคตอันใกล้ เทคโนโลยีเหล่านี้ไม่เพียงแต่เปลี่ยนโลก แต่ยังเน้นย้ำให้เราตระหนักถึงความจำเป็นในการปรับตัวและเรียนรู้สิ่งใหม่ๆ อยู่เสมอ
ชมรายการ Digital Thailand ตอน “ 8 Emerging Tech 2025 เทคโนโลยีใหม่ที่โลกต้องจับตา ” ได้ที่รายการย้อนหลังตอนนี้เลย
https://it24hrs.com/2025/8-emerging-tech-2025-new-technology/
ออกอากาศวันเสาร์ที่ 14 มิถุนายน 2568
ในรายการ Digital Thailand ทุกวันเสาร์ ทางช่อง 3 กด 33 เวลา 4.40-5.05 น.
ยังมีบทความที่น่าสนใจ
AI จะมาแย่งงาน หรือทำให้เรามีรายได้ โดยไม่ต้องทำงาน?
อย่าลืมกดติดตามอัปเดตข่าวสาร เทคนิคดีๆกันนะคะ Please follow us
Youtube it24hrs
Twitter it24hrs
Tiktok it24hrs
facebook it24hrs
ติดต่อโฆษณา [email protected] โทร 0802345023
