10 ซอฟต์แวร์ AI ที่คุณอาจพบว่ามีประโยชน์ในปี 2023

ซอฟต์แวร์ AI คืออะไร?

ซอฟต์แวร์ AI (ปัญญาประดิษฐ์) คือโปรแกรมหรือระบบที่ใช้อัลกอริทึมขั้นสูงเพื่อเลียนแบบลักษณะเฉพาะบางอย่างของสติปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ การแก้ปัญหา การตัดสินใจ และการรับรู้ มีซอฟต์แวร์ AI หลายประเภท แต่ละประเภทออกแบบมาเพื่อทำงานเฉพาะหรือชุดของงาน

ซอฟต์แวร์ AI ที่พบมากที่สุดประเภทหนึ่งคือซอฟต์แวร์แมชชีนเลิร์นนิง (ML) อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ระบบซอฟต์แวร์สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยอัตโนมัติผ่านประสบการณ์ โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้สอน และการเรียนรู้แบบเสริมแรง

ซอฟต์แวร์ AI อีกประเภทหนึ่งคือซอฟต์แวร์การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ อัลกอริธึมการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ช่วยให้คอมพิวเตอร์ตีความและเข้าใจข้อมูลที่มองเห็นได้จากโลก เช่น รูปภาพและวิดีโอ สามารถใช้กับงานต่างๆ เช่น การจดจำวัตถุ การจดจำใบหน้า และการประมวลผลภาพ

ซอฟต์แวร์ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นซอฟต์แวร์ AI อีกประเภทหนึ่งที่ได้รับความนิยม อัลกอริธึม NLP ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและตีความภาษามนุษย์ เช่น เสียงพูดและข้อความ สามารถใช้สำหรับงานต่างๆ เช่น การรู้จำเสียง การแปลภาษา และการสังเคราะห์ข้อความเป็นคำพูด

นอกจากนี้ยังมีซอฟต์แวร์ AI สำหรับหุ่นยนต์และหน่วยประมวลผลหุ่นยนต์ ซอฟต์แวร์เหล่านี้ใช้เพื่อควบคุมหุ่นยนต์และทำให้สามารถรับรู้ คิด และดำเนินการกับสิ่งแวดล้อมได้

โดยทั่วไปแล้ว ซอฟต์แวร์ AI เป็นสาขาที่กว้างขวางและสามารถพบได้ในอุตสาหกรรมและโดเมนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน การผลิต การค้าปลีก การขนส่ง และอื่นๆ อีกมากมาย สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าซอฟต์แวร์ AI ไม่ใช่โปรแกรมอิสระ และมักใช้ร่วมกับเทคโนโลยีอื่นๆ เช่น ข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลแบบคลาวด์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ

10 สุดยอดซอฟต์แวร์ AI

นี่คือรายการซอฟต์แวร์ AI สิบรายการที่คุณอาจพบว่ามีประโยชน์ในปี 2023:

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถใช้กับงานที่หลากหลาย ตั้งแต่การจดจำรูปภาพและคำพูดไปจนถึงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก และสามารถใช้ฝึกอบรมและปรับใช้โครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่บนแพลตฟอร์มที่หลากหลาย รวมถึงเดสก์ท็อป เซิร์ฟเวอร์ และอุปกรณ์เคลื่อนที่ TensorFlow ได้รับการสนับสนุนโดยชุมชนขนาดใหญ่และกระตือรือร้น ซึ่งทำให้ง่ายต่อการค้นหาบทช่วยสอน โค้ดตัวอย่าง และโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า

2. เครื่องยนต์ Google Cloud ML

Google Cloud ML Engine เป็นแพลตฟอร์มสำหรับสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ของ Google มีชุดเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดล รวมถึงการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติและการสนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจาย นอกจากนี้ยังทำให้ง่ายต่อการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจากไลบรารีโมเดล AI ของ Google รวมถึงโมเดลการรู้จำรูปภาพและคำพูด

3. อเมซอน SageMaker

Amazon SageMaker เป็นแพลตฟอร์มที่มีการจัดการเต็มรูปแบบสำหรับการสร้าง ฝึกอบรม และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงบนโครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ของ Amazon มีเครื่องมือมากมายสำหรับการทำงานกับแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงอัลกอริทึมที่สร้างไว้ล่วงหน้าและสภาพแวดล้อมการพัฒนาบนโน้ตบุ๊ก นอกจากนี้ยังทำให้ง่ายต่อการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจากไลบรารีโมเดล AI ของ Amazon รวมถึงโมเดลการรู้จำรูปภาพและคำพูด

4. การเรียนรู้ของเครื่อง Microsoft Azure

Microsoft Azure Machine Learning เป็นแพลตฟอร์มบนคลาวด์สำหรับสร้าง ปรับใช้ และจัดการโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องบนแพลตฟอร์มคลาวด์ Azure ของ Microsoft มีชุดเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการฝึกอบรมและการปรับใช้โมเดล รวมถึงการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติและการสนับสนุนการฝึกอบรมแบบกระจาย นอกจากนี้ยังทำให้ง่ายต่อการใช้โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าจากไลบรารีโมเดล AI ของ Microsoft รวมถึงโมเดลการรู้จำรูปภาพและคำพูด

5. โอเพ่นซีวี

OpenCV เป็นไลบรารีการมองเห็นคอมพิวเตอร์แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถใช้สำหรับการประมวลผลภาพและวิดีโอ มีฟังก์ชันการประมวลผลภาพที่หลากหลาย รวมถึงการตรวจจับคุณลักษณะ การแบ่งส่วนภาพ และการจดจำวัตถุ นอกจากนี้ยังมีโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับงานต่างๆ เช่น การตรวจจับวัตถุและการจดจำใบหน้า

6. เอ็นแอลทีเค

NLTK เป็นไลบรารี Python สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่สามารถใช้กับงานต่างๆ เช่น การจัดหมวดหมู่ข้อความ โทเค็น และการแยกส่วน ประกอบด้วยโมเดลและอัลกอริทึมที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้ามากมายสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการสนับสนุนสำหรับการวิเคราะห์ความรู้สึกและการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ

7. เกนซิม

Gensim เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการสร้างแบบจำลองหัวข้อใน Python มีชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างและวิเคราะห์โมเดลหัวข้อ รวมถึงการสนับสนุน Latent Dirichlet Allocation (LDA) และ Latent Semantic Analysis (LSA)

8. เคราส์

Keras เป็นไลบรารีเครือข่ายประสาทระดับสูงที่สามารถทำงานบน TensorFlow และแบ็กเอนด์อื่นๆ ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ง่ายต่อการสร้างและทดลองโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก Keras มีส่วนต่อประสานที่เป็นมิตรกับผู้ใช้สำหรับการทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียม และมีโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้วมากมาย

9. สปาซี

spaCy เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติใน Python ที่ออกแบบมาสำหรับการใช้งานจริงโดยเฉพาะ ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับความเร็วและการใช้หน่วยความจำ และมีคุณสมบัติที่หลากหลายสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ รวมถึงการสนับสนุนสำหรับการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อและการจัดประเภทข้อความ

10. ไฟฉาย

PyTorch เป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงแบบโอเพ่นซอร์สที่คล้ายกับ TensorFlow และสามารถใช้สำหรับงานที่หลากหลาย เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ กรอบกราฟการคำนวณแบบไดนามิกของ PyTorch และความสามารถในการคำนวณได้ทันที ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการความยืดหยุ่นและการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ PyTorch ยังช่วยให้เข้าถึงโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าได้ง่าย และมีชุมชนที่กำลังเติบโตซึ่งกำลังพัฒนาโมเดลและบทช่วยสอนใหม่ๆ

เป็นที่น่าสังเกตว่าซอฟต์แวร์ AI เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว และมีการพัฒนาเครื่องมือและเทคโนโลยีใหม่ๆ อยู่ตลอดเวลา ดังนั้น สิ่งสำคัญคือต้องติดตามการพัฒนาล่าสุดและทดลองกับเครื่องมือต่างๆ เพื่อหาเครื่องมือที่เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณมากที่สุด นอกจากนี้ เครื่องมือบางอย่างอาจมีข้อจำกัดในการใช้งานสำหรับเวอร์ชันฟรี ดังนั้นโปรดตรวจสอบราคาและข้อกำหนดการใช้งานก่อนใช้งานจริง

ซอฟต์แวร์ AI สามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้อย่างไร

AI มีศักยภาพในการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากในอุตสาหกรรมและแอพพลิเคชั่นต่างๆ วิธีการบางอย่างที่ AI สามารถทำได้ ได้แก่:

1. ระบบอัตโนมัติของงานที่ทำซ้ำๆ : สามารถใช้ AI เพื่อทำให้งานซ้ำๆ เป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การป้อนข้อมูล การสอบถามข้อมูลการบริการลูกค้า และการจัดตารางเวลา ช่วยให้พนักงานมีเวลาไปโฟกัสกับงานระดับสูงที่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญของมนุษย์มากขึ้น
2. ปรับปรุงการตัดสินใจ : สามารถใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและคาดการณ์ได้ ให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าแก่ธุรกิจที่สามารถช่วยให้พวกเขาตัดสินใจได้อย่างรอบรู้มากขึ้น
3. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ : สามารถใช้ AI เพื่อคาดการณ์เมื่ออุปกรณ์มีแนวโน้มที่จะล้มเหลว ทำให้สามารถดำเนินการบำรุงรักษาเชิงป้องกันได้ก่อนที่จะเกิดปัญหา
4. Personalization : AI สามารถใช้เพื่อปรับแต่งผลิตภัณฑ์และบริการเพื่อให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น
5. การเพิ่มประสิทธิภาพ : AI สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการต่างๆ ในบริษัท เช่น ห่วงโซ่อุปทาน โลจิสติกส์ และการผลิต ซึ่งสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนได้
6. แชตบอตอัจฉริยะ : สามารถใช้แชตบอตที่ใช้ AI เพื่อจัดการกับข้อสงสัยของลูกค้า ซึ่งสามารถตอบได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวันด้วยการกำหนดเส้นทางที่เหมาะสมและกลไกการรับรู้บริบท และยังสามารถใช้สำหรับการสร้างโอกาสในการขายและการกำหนดเวลาการนัดหมาย

โดยรวมแล้ว AI มีศักยภาพในการเพิ่มผลผลิตได้อย่างมากโดยการปรับปรุงกระบวนการให้มีประสิทธิภาพ ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า และทำให้งานซ้ำ ๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม เป็นที่น่าสังเกตว่าศักยภาพสูงสุดของ AI นั้นจะเกิดขึ้นจริงได้ก็ต่อเมื่อมันถูกนำไปใช้ร่วมกับความเชี่ยวชาญและความรู้ของมนุษย์

ซอฟต์แวร์ AI สำหรับการปรับปรุงมัลติมีเดีย

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ปฏิวัติวิธีที่เราแก้ไขและปรับปรุงมัลติมีเดีย นำเสนอความเป็นไปได้ใหม่ ๆ สำหรับความคิดสร้างสรรค์และประสิทธิภาพ ตั้งแต่ซอฟต์แวร์แก้ไขภาพอย่าง Adobe Photoshop และ GIMP ไปจนถึงเครื่องมือพิเศษอย่าง Topaz Labs และ DeepArt.io มีซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากมายสำหรับการปรับปรุงมัลติมีเดีย ไม่ว่าคุณจะต้องการปรับปรุงความละเอียดของรูปภาพ ลบวัตถุที่ไม่ต้องการ หรือสร้างรูปแบบสไตล์ของรูปภาพ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ได้ผลลัพธ์คุณภาพระดับมืออาชีพได้ง่ายกว่าที่เคย ในบทความนี้ เราจะมาดูซอฟต์แวร์ AI ที่ได้รับความนิยมและทรงพลังที่สุดสำหรับการปรับปรุงมัลติมีเดีย และสำรวจว่าสามารถใช้ซอฟต์แวร์เหล่านี้เพื่อปรับปรุงภาพถ่าย วิดีโอ และไฟล์เสียงของคุณได้อย่างไร

มีเครื่องมือซอฟต์แวร์ AI มากมายสำหรับการปรับปรุงมัลติมีเดีย นี่คือตัวอย่างบางส่วน:

1. Adobe Photoshop : เป็นซอฟต์แวร์แก้ไขภาพยอดนิยมที่มีฟีเจอร์หลากหลาย รวมถึงการปรับปรุงที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากมาย ตัวอย่างเช่น มีคุณสมบัติที่เรียกว่า "Adobe Sensei" ที่สามารถลบวัตถุที่ไม่ต้องการออกจากภาพถ่ายได้โดยอัตโนมัติ และคุณสมบัติที่เรียกว่า "Adobe Neural Filters" ที่สามารถใช้เอฟเฟกต์ศิลปะและสไตล์ที่หลากหลายกับรูปภาพ
2. GIMP : GIMP เป็นทางเลือกฟรีและโอเพ่นซอร์สสำหรับ Photoshop ซึ่งมีคุณสมบัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI ตัวอย่างเช่น มีคุณสมบัติที่เรียกว่า “กรรไกรอัจฉริยะ” ที่สามารถติดตามวัตถุในภาพได้โดยอัตโนมัติ และคุณสมบัติที่เรียกว่า “การเลือกฮีล” ที่สามารถลบวัตถุที่ไม่ต้องการได้โดยอัตโนมัติ
3. Topaz Labs : นี่คือบริษัทที่ผลิตซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่หลากหลายสำหรับการแก้ไขภาพ รวมถึง Topaz AI Gigapixel ซึ่งสามารถเพิ่มความละเอียดของภาพโดยอัตโนมัติ และ Topaz AI Denoise ซึ่งสามารถลบสัญญาณรบกวนออกจากภาพได้โดยอัตโนมัติ
4. DeepArt.io เป็นแพลตฟอร์มออนไลน์ที่สามารถสร้างรูปภาพสไตล์ต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ และใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อให้แน่ใจว่าผลงานที่ออกมานั้นสวยงามและน่าพึงพอใจ
5. Video Enhancer AI ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้ AI เพื่อปรับปรุงคุณภาพของวิดีโอโดยอัตโนมัติโดยการปรับความละเอียด สี และอื่นๆ
6. Audio Enhancer AI ใช้โมเดล AI เพื่อปรับปรุงคุณภาพเสียงโดยอัตโนมัติ โดยการลบเสียงรบกวน ปรับระดับ และอื่นๆ

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของเครื่องมือซอฟต์แวร์ AI ที่มีอยู่มากมายสำหรับการปรับปรุงมัลติมีเดีย อาจมีเครื่องมืออื่นที่เหมาะกับคุณมากกว่า ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความต้องการเฉพาะของคุณ

ข้อเสียบางประการของการใช้ซอฟต์แวร์ AI

การใช้ซอฟต์แวร์ AI มีข้อเสียหลายประการ ได้แก่ :

1. ค่าใช้จ่ายสูง : การพัฒนาและนำระบบ AI ไปใช้อาจมีค่าใช้จ่ายสูง เนื่องจากต้องใช้อุปกรณ์เฉพาะทางและทีมผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้ในสาขานี้
2. ขาดความสามารถในการตีความ : โมเดล AI จำนวนมาก โดยเฉพาะโมเดลที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก อาจตีความได้ยากและเข้าใจว่าพวกเขาตัดสินใจได้อย่างไร ซึ่งทำให้ยากต่อการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดในระบบ
3. ขาดความโปร่งใส : โมเดล AI บางรุ่นอาจถูกมองว่าเป็น “กล่องดำ” เพราะมนุษย์เข้าใจวิธีการทำงานได้ยาก สิ่งนี้ทำให้องค์กรยากที่จะรับผิดชอบต่อการกระทำและการตัดสินใจของพวกเขา
4. อคติ : ระบบ AI สามารถขยายเวลาและแม้แต่ขยายอคติที่มีอยู่ในข้อมูลที่ใช้ในการฝึกอบรม ซึ่งอาจนำไปสู่การตัดสินใจที่ไม่เป็นธรรมและเลือกปฏิบัติ
5. การ พึ่งพาอาศัย กัน : องค์กรที่ต้องพึ่งพาระบบ AI อย่างมากอาจประสบปัญหาหากระบบล้มเหลวหรือข้อมูลที่ระบบพึ่งพานั้นไม่แม่นยำอีกต่อไป
6. การ เลิกจ้างงาน : การใช้ AI ที่เพิ่มขึ้นในที่ทำงานอาจนำไปสู่การเลิกจ้างงาน เนื่องจากเครื่องจักรและอัลกอริทึมเข้าควบคุมงานที่มนุษย์เคยทำมาก่อน
7. ข้อกังวลด้านจริยธรรม : ระบบ AI สามารถแจ้งข้อกังวลด้านจริยธรรมได้หลายประการ เช่น การละเมิดความเป็นส่วนตัว การเฝ้าระวัง และศักยภาพในการใช้ในทางที่ผิดหรือในทางที่ผิด
8. ขาดความฉลาดทางอารมณ์ : ปัจจุบันระบบ AI ไม่สามารถเข้าใจหรือตอบสนองต่อความต้องการของมนุษย์ทางอารมณ์ และไม่สามารถสร้างอารมณ์ของตนเองได้

เป็นที่น่าสังเกตว่าข้อเสียเหล่านี้สามารถลดลงได้ด้วยการใช้ AI อย่างเหมาะสม ในแง่ของการสร้างระบบ AI ที่มีความรับผิดชอบ ซึ่งจะคำนึงถึงข้อเสียข้างต้น เพื่อรับประกันการใช้งาน AI อย่างยุติธรรมและมีจริยธรรม

AI เป็นอันตรายหรือไม่?

มีการถกเถียงกันมากมายว่า AI นั้นอันตรายหรือไม่ ในแง่หนึ่ง AI มีศักยภาพในการสร้างประโยชน์อย่างมากให้กับสังคมโดยการทำให้งานเป็นแบบอัตโนมัติและทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น และยังให้ความสามารถใหม่ๆ เช่น การวินิจฉัยทางการแพทย์ การสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ๆ และแม้แต่การทำนายที่สามารถช่วยชีวิตคนได้

อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อกังวลว่า AI อาจถูกนำไปใช้ในทางที่เป็นอันตรายต่อสังคม เช่น ผ่านการพัฒนาอาวุธอัตโนมัติ หรือโดยการใช้เพื่อทำการตัดสินใจที่เลือกปฏิบัติต่อคนบางกลุ่ม นอกจากนี้ ระบบ AI ที่ไม่ได้รับการออกแบบหรือใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ อาจนำไปสู่การเลิกจ้างงานและผลกระทบด้านลบทางเศรษฐกิจอื่นๆ

อันตรายที่อาจเกิดขึ้นจาก AI ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับกรณีการใช้งานที่เป็นไปได้มากกว่าตัวเทคโนโลยีเอง AI ก็เหมือนกับเทคโนโลยีอื่นๆ ที่สามารถนำมาใช้ในทางที่ดีหรือชั่วได้ ดังนั้น สิ่งสำคัญคือต้องแน่ใจว่า AI ได้รับการพัฒนาและใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบ โดยมีกฎระเบียบและการกำกับดูแลที่เหมาะสมเพื่อลดความเสี่ยงและผลเสียที่ตามมา

ยิ่งไปกว่านั้น มีความกังวลเล็กน้อยเกี่ยวกับข้อเท็จจริงที่ว่า หาก AI ไปถึงระดับสติปัญญาที่เหนือกว่าสติปัญญาของมนุษย์ (ที่รู้จักกันทั่วไปในชื่อ AGI หรือ Strong AI) ซึ่งเป็นความสามารถในการเข้าใจหรือเรียนรู้งานทางปัญญาใดๆ ที่มนุษย์สามารถทำได้ ระบบดังกล่าวจะสามารถเอาชนะมนุษย์ได้ และหากไม่ได้รับการจัดการอย่างเหมาะสม อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ได้ตั้งใจ อย่างไรก็ตาม เรายังห่างไกลจากการสร้าง AGI และยังมีการวิจัยและการอภิปรายอย่างต่อเนื่องมากมายเกี่ยวกับความเสี่ยงและประโยชน์ของ AGI และวิธีที่ดีที่สุดในการเตรียมพร้อมสำหรับการมาถึง