ปี 2567 เป็นปีที่วงการเทคโนโลยีต้องเผชิญกับความล้มเหลวที่สะเทือนทั้งภาคธุรกิจและสังคมโดยรวม หลายเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่เพียงแต่ทำให้เกิดความเสียหายทางการเงิน แต่ยังทิ้งบทเรียนสำคัญที่ผู้พัฒนาและผู้ใช้เทคโนโลยีไม่สามารถมองข้ามได้ ไม่ว่าจะเป็นปัญหาจากการล่มของระบบ CloudStrike คอนเทนท์ที่สร้างด้วย AI อุบัติเหตุจากยานยนต์อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือแม้กระทั่งการล่มของบริการ Google Cloud ทั่วโลก ซึ่งทุกเหตุการณ์เหล่านี้ล้วนมีบทเรียนสำคัญที่เราต้องเรียนรู้เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีในอนาคต
1. การล่มของ CloudStrike: ความเปราะบางของโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์
หนึ่งในความล้มเหลวที่สะเทือนวงการเทคโนโลยีในปี 2567 คือการล่มของบริการ CloudStrike ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้ให้บริการความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ได้รับความนิยมและได้รับความเชื่อถือจากองค์กรใหญ่ทั่วโลก ในเดือนกรกฎาคม 2567 ยักษ์ใหญ่ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ CrowdStrike ได้ทำการอัปเดตซอฟต์แวร์ใหม่ การอัปเดตนี้เป็นไฟล์ไบนารี จึงไม่สามารถดีบักได้เหมือนกับโค้ดทั่วไป และเมื่อถูกปล่อยออกไปสู่โลกภายนอก การอ่านหน่วยความจำที่อยู่นอกขอบเขต (Out-of-Bounds Memory Read) ทำให้เกิดการแครช (Crash) ที่ทำให้เครื่อง Windows ประมาณ 8.5 ล้านเครื่องหยุดทำงานในทันที เหตุการณ์นี้กระทบต่อสายการบิน ผู้ให้บริการชำระเงิน สำนักงานรัฐบาล และหลายหน่วยงานอื่น ๆ ทำให้เกิดความโกลาหลและความเสียหายทางการเงินอย่างมหาศาล
บทเรียนจากเหตุการณ์นี้ คือ ความสำคัญของการมีแผนสำรอง สำหรับองค์กรที่พึ่งพาบริการคลาวด์จากผู้ให้บริการรายเดียว รวมถึงการเตรียมความพร้อมสำหรับการรับมือกับเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดการหยุดชะงักในระบบความปลอดภัยที่สำคัญ
2. AI slop: คอนเทนท์ที่สร้างด้วย AI
การวิจัยล่าสุดเผยว่า ประมาณ 57% ของเนื้อหาที่เผยแพร่บนอินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน ถูกสร้างขึ้นหรือผ่านกระบวนการแปลภาษาโดย AI ซึ่งได้เปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างและเผยแพร่เนื้อหาอย่างมีนัยสำคัญ การเผยแพร่เนื้อหาที่สร้างโดย AI หรือที่เรียกกันว่า “AI slop” ได้กลายเป็นปรากฏการณ์ที่น่าสนใจ ทั้งในแง่ของความบันเทิง ความแปลกประหลาด และความหลอกลวง
เนื้อหาที่สร้างด้วย AI นี้มักไม่ได้รับการตรวจสอบข้อเท็จจริงและมีจุดประสงค์หลักเพื่อดึงดูดการคลิกจากผู้ใช้ โดยไม่คำนึงถึงความถูกต้อง ความเกี่ยวข้อง และจริยธรรมของข้อมูลที่นำเสนอ นอกจากนี้ ความล้ำหน้าของ AI ในการสร้างเนื้อหายังทำให้ยากต่อการแยกแยะว่า เนื้อหาดังกล่าวถูกสร้างขึ้นโดยมนุษย์หรือไม่ โดยมีผลสำรวจที่ชี้ว่าผู้คน 65.8% เชื่อว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI มีคุณภาพการเขียนที่ไม่แพ้หรือดีกว่าการเขียนของมนุษย์ทั่วไป
ทั้งนี้ ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ AI slop ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องและจริยธรรมของข้อมูลออนไลน์ เพราะเนื้อหาประเภทนี้มักถูกสร้างขึ้นโดยไม่คำนึงถึงข้อเท็จจริงหรือบริบท ซึ่งอาจทำให้ผู้บริโภคได้รับข้อมูลที่ผิดพลาดหรือหลอกลวงได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ AI slop ยังอาจมีผลกระทบต่อความเชื่อมั่นในสื่อออนไลน์ โดยเฉพาะเมื่อ AI สามารถเลียนแบบสไตล์การเขียนของมนุษย์ได้จนยากที่จะบอกความแตกต่าง
ในอนาคต การควบคุมและตรวจสอบเนื้อหาที่สร้างโดย AI อาจเป็นเรื่องท้าทายที่ต้องมีการพัฒนาเครื่องมือและเทคนิคใหม่ ๆ เพื่อให้มั่นใจว่าโลกออนไลน์ยังคงเป็นแหล่งข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือและมีคุณภาพ
3. ความล้มเหลวของ Gemini AI
ปี 2567 เริ่มต้นด้วยความผิดพลาดครั้งใหญ่จากเครื่องมือสร้างภาพด้วย AI ของ Google ในชื่อ Gemini ที่เปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ ฟีเจอร์นี้มีเป้าหมายที่จะปฏิวัติการสร้างภาพ แต่กลับได้รับความสนใจในทางลบอย่างรวดเร็ว เนื่องจากภาพที่สร้างโดย AI มักเกินจริงและไม่ถูกต้อง รวมถึงการมีอคติและเป็นแบบแผนโดยไม่มีการปรับเปลี่ยน Google จึงต้องถอนฟีเจอร์นี้ออกไปโดยทันที และยอมรับว่าทำพลาดเหตุการณ์นี้ได้ชี้ให้เห็นถึงความสำคัญของข้อมูลที่ใช้ในการฝึกฝน AI ที่มีความหลากหลายและให้มีความแตกต่าง
4. ความล้มเหลวของ Boeing Starliner
ในเดือนมิถุนายน ยานอวกาศ Starliner ของ Boeing พานักบินอวกาศจาก NASA คือ สุนิตา วิลเลียมส์ (Sunita Williams) และ บาร์รี่ วิลมอร์ (Barry Wilmore) ไปยังสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) เป็นเวลาแปดวัน แต่ภารกิจนี้กลับประสบปัญหาทางเทคนิคอย่างหนัก จนทำให้นักบินอวกาศทั้งสองต้องติดอยู่ที่ ISS โดยไม่สามารถกลับมายังโลกได้ตามแผน เหตุการณ์นี้ถือเป็นความล้มเหลวของ Boeing และ NASA ซึ่งเผยให้เห็นถึงความท้าทายและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการสำรวจอวกาศ นักบินอวกาศทั้งสองคาดว่าจะไม่สามารถกลับมาได้จนกว่าจะถึงปี 2568 ซึ่งมียานจาก SpaceX คู่แข่งของ Boeing จะพาพวกเขากลับบ้าน
5. อุบัติเหตุจากยานยนต์อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI: การพัฒนาเทคโนโลยีที่เร็วเกินไป
ปี 2567 เกิดเหตุการณ์อุบัติเหตุจากยานยนต์อัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเกิดจากความล้มเหลวของระบบการขับขี่อัตโนมัติที่ไม่สามารถประเมินสถานการณ์ได้อย่างถูกต้องและทันเวลา หนึ่งในกรณีที่น่าสะเทือนใจคือ การชนของรถยนต์ขับขี่อัตโนมัติ ในระหว่างการทดสอบซึ่งทำให้ผู้ขับขี่เสียชีวิต
การพัฒนายานยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังอยู่ในระยะของการทดลองและการพัฒนา เหตุการณ์นี้แสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI มาใช้ในสถานการณ์ที่ต้องใช้การตัดสินใจในทันที ในกรณีที่มีปัจจัยไม่คาดคิด เช่น คนเดินถนน หรือสภาพถนนที่ไม่ดี
6. ความล้มเหลวของ Meta ในการตรวจสอบข้อมูลปลอม (Fake News)
Meta (บริษัทแม่ของ Facebook และ Instagram) ก็เผชิญกับความล้มเหลวในการตรวจสอบข้อมูลปลอมและข่าวลือที่แพร่กระจายไปทั่วแพลตฟอร์มในปี 2567 แม้ว่า Meta จะพยายามใช้เทคโนโลยี AI และการตรวจสอบจากมนุษย์ในการระบุและลบข้อมูลที่ผิดพลาดหรือข่าวลือ แต่การขาดความสามารถในการรับมือกับข้อมูลที่ปลอมแปลงได้อย่างรวดเร็วทำให้เกิดความเสียหายอย่างมาก ทั้งในด้านความเชื่อมั่นของผู้ใช้และผลกระทบทางสังคมจากการแพร่กระจายของข่าวลือ
7. การหยุดให้บริการของ Google Cloud ทั่วโลก
ในเดือนมีนาคม 2567 Google Cloud ประสบกับปัญหาการหยุดให้บริการที่รุนแรงที่สุดในประวัติศาสตร์ ซึ่งส่งผลกระทบต่อธุรกิจหลายล้านรายทั่วโลกเป็นเวลานานเกือบ 12 ชั่วโมง เหตุการณ์นี้เผยให้เห็นช่องโหว่ในโครงสร้างพื้นฐานของคลาวด์ และทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความพึ่งพาเทคโนโลยีดิจิทัลที่มากเกินไป
เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นจากปัญหาทางเทคนิคในระบบการจัดการโครงสร้างพื้นฐานของ Google Cloud ซึ่งทำให้บริการต่างๆ เช่น การจัดเก็บข้อมูล คอมพิวเตอร์คลาวด์และการประมวลผลของผู้ใช้หยุดชะงักเป็นระยะเวลานาน ส่งผลกระทบให้ธุรกิจทั่วโลกไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลหรือบริการที่ต้องการได้ ทำให้เกิดความเสียหายทั้งในแง่ของรายได้และชื่อเสียง โดยเฉพาะธุรกิจที่พึ่งพา Google Cloud สำหรับการดำเนินงานที่สำคัญ เช่น การจัดเก็บข้อมูลทางการเงิน การบริหารระบบลูกค้า (CRM) และการดำเนินการขายออนไลน์ต่างๆ ต้องเผชิญกับความยุ่งยากในการดำเนินการ
เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในปี 2567 นี้ เป็นส่วนหนึ่งของความล้มเหลวทางเทคโนโลยี ที่ให้บทเรียนสำคัญหลายประการ เมื่อมองไปข้างหน้าในปี 2568 และต่อจากนั้น อุตสาหกรรมต่าง ๆ จะยังคงผลักดันขีดจำกัดของเทคโนโลยี เพื่อพัฒนาเครื่องมือที่สามารถเปลี่ยนแปลงโลกได้ ไม่ว่าจะเป็น AI คอมพิวเตอร์ควอนตัม หรือเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้น แต่สิ่งสำคัญคือเราต้องมั่นใจว่าเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่สามารถนำมาซึ่งประโยชน์ได้ในขณะที่ลดความเสี่ยงและผลกระทบด้านลบลง ด้วยการเรียนรู้จากข้อผิดพลาดในอดีตและการพัฒนาความสามารถในการจัดการกับเทคโนโลยีอย่างมีความรับผิดชอบ เราจะสามารถใช้เทคโนโลยีเพื่อขับเคลื่อนความก้าวหน้า ปรับปรุงคุณภาพชีวิต และสร้างอนาคตที่ดีขึ้นสำหรับทุกคนได้อย่างเต็มที่ เทคโนโลยีมีศักยภาพที่ยิ่งใหญ่ แต่เราต้องให้ความสำคัญกับการใช้อย่างระมัดระวังและมีความรับผิดชอบ
ข่าวอื่น ๆ ที่น่าสนใจ
รวมสุดยอดมหากาฬแฮ็กแห่งปี 2567
ยูนิลีเวอร์ ปรับกลยุทธ์ ใช้ AI บน LeverU เข้าใจผู้บริโภคยุคดิจิทัล
